用AI广告自动机，把网上的钱下载回家 (2026最新)

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Feb 24, 2026

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📌 来自：🚀 从 0 到 1 · Lam 的创业手记 | 💡 如果你已经会跑广告，却还在手搓每一条创意，那你离“自动下载钱”只差一个AI自动化流程。这篇文章会带你拆解一个用 Claude Code 搭出来的广告创意自动化流程：从输入一个产品，到自动产出一整套可直接上架的广告素材。你会看到 Agentic AI（智能代理式AI）到底能帮你省掉多少重复沟通和执行细活。最后也会提醒你：自动化只是放大器，前提是你本身就已经知道怎么卖得动。 | 🔑 关键词：Blog、🚀 从 0 到 1 · Lam 的创业手记 | 🤖 由GPT-5.1分析生成

用AI搭建你的广告创意“印钞机”

先把幻想讲清楚：不是按一个按钮就有钱掉下来，而是把你已经验证有效的广告创意流程，交给AI变成一个稳定、可复用的系统。

一个输入，一个产品，一整套广告创意

这个流程的起点极其简单：你只需要输入一个产品。过去这一步之后，通常要经历一整串人工协作——内容同事写brief、和设计师对齐、参考以前的winning ads、翻工具找灵感、改来改去对版本。现在，把这些中间步骤全部交给 Claude Code 的flow 去跑，你只看最后的输出：一整套可以直接丢上广告账户的创意列表。

这里的关键不是“AI会写文案”这么简单，而是让AI按你既定的创意标准来工作。你可以把品牌的客户画像、过往跑赢的广告、在各种 spy tool 上扒到的其他品类 winning ads，都变成训练素材，丢给Claude。这样AI不是在瞎编，而是在你给定的胜率样本上，稳稳地往同一个方向迭代。

让AI按你的“脑回路”搭系统

真正炸裂的体验在于：你不需要写代码，也不需要全天候守在电脑前调流程。把训练文件和详细需求描述好，丢给 Claude Code，让它自己去搭建、串联步骤，你完全可以关电脑去吃饭、看电影、哄娃睡觉。等你回来，只需要做一件事：测试输出，微调一些不贴合你口味的地方。

这背后体现的是 Agentic AI 的能力：AI不再只是回答问题，而是能根据目标，自己规划执行路径、搭建流程、调用工具。你的工作，从“亲自干活”，变成“告诉系统我要什么，然后检查和校准”。

从数据到上架：Agentic AI能帮你跑多远

当你意识到AI可以搭起整个创意流水线，下一步自然会开始想：这条线能不能从广告数据，一直接到投放端？

广告数据进去，新创意自己长出来

理论上，你完全可以把某个产品的广告数据喂给 Claude：包括投放花费、CTR、CVR、不同角度的表现、受众反馈等。AI先帮你分析这些数据，提出几条合理的假设：哪些开头更吸引点击、哪种 offer 转化更高、哪种视觉在冷流量里赢得更稳。

基于这些假设，AI可以继续往下推：制定新的 ads concepts，生成对应的脚本、文案、视觉brief，甚至直接产出图像或视频的初稿。你再给它一个你习惯用的广告投放结构和命名规范，理论上连广告上架流程都能半自动完成，只留最后一步由你来点确认。

一次搭完，长期当重武器在用

要承认的是，这种flow不会一天搭完。中间要不断测试、修正 prompt、补充训练数据、加一些 guardrail（边界规则）避免AI跑偏。但越往后，你会越发现：这不是一个“有空试试的玩具”，而是一件长期服役的重武器。

当别人还在一条条手工起稿、改图、对版本，你已经可以一键生成多个角度、多种格式的创意组合，然后专心做真正高杠杆的事——判断策略、选offer、看整体结构。生产力差距，就在这种系统化上被无限拉大。

先学会卖，再谈自动化：别把时间浪费在错的地方

很多人一听到 AI automation 眼睛就亮了，却忽略了一个根本问题：你现在做的那套东西，本身就卖得动吗？

Automation只会放大你已经会做的事

必须记住一句话：automation 只是 automation。它能做的是，把你已经验证有效的手工流程，变成一个不知疲倦的系统。你本身就有一套会赚钱的打法，让AI接手执行，你就腾出时间去思考更大的问题——这是理想场景。

但如果你连基本的产品定位、offer设计、landing page结构、广告角度这些都还没跑顺，只是期待“学一点AI自动化就能起飞”，那基本就是在浪费时间。AI只会更快、更稳定地，帮你把错误放大。

真正该补的，是销售和品牌底层逻辑

接下来会有一个全新的 The New Brand Builders 课程，在3月正式对外开放，核心就是把“怎么卖得动、怎么从底层搭一个 brands 出来”掰开揉碎讲清楚。已经在 Brand Builders（BB）里的同学，可以直接到 Discord 或 Skool 里看专门的升级优惠。

如果你现在还在卖货的早期阶段，更应该把精力放在搞懂这些基本盘：用户为什么买你、你的品牌在他们心智里占什么位置、哪种信息结构最容易让人掏钱。当这套逻辑跑通了，再回头用 Claude、Agentic AI 把它自动化，效率提升才会是真正惊人的。

现在就动手：别等“完美教程”才开始

当然，这不代表现在什么都不用做，坐等课程上线。相反，如果你已经有一点广告基础，现在就是最适合开始“vọc vạch”（瞎折腾）的时间。

先用小项目，把AI当作实验田

你可以挑一个风险可控的小产品或者一个子campaign，当作AI实验田。试着把你现在写brief、找参考、出角度、写文案这一整套拆开，交给Claude一部分，然后观察实际数据表现。哪怕先做到“AI帮你写出80分的初稿，你负责那最后20%的打磨”，也足够让你省下一大块时间。

随着你对Agentic AI 的理解加深，可以一步步往前延伸：让它读你自己的广告数据、帮你提出优化假设、自动生成A/B test版本。每一次小的成功，都会强化一个事实：你真的是在把“脑袋里的打法”变成一个能持续为你赚钱的自动系统。

📌 关键收获

总结

AI automation 不会凭空帮你从网上“下载”到钱，它做的是把你已经证明有效的赚钱流程，变成一个可以复制、可以放大的机器。现在最聪明的做法，是一边打磨自己的销售和品牌底层能力，一边用小项目去试水 Agentic AI，把它逐渐接进你的广告体系里。

🎯 适合谁读

适合已经在做广告投放、电商品牌或内容生意，并想用AI把自己现有打法系统化、自动化的人阅读。

💬 原文金句

Automation 只会把你已经会做且有效的事放大成系统，它永远替代不了你对如何卖得动的理解。

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