企业想用AI做营销视频，第一步不是直接挑选某个生成模型，而是先明确视频要解决的任务：是从无到有生成创意片段，把已有图片、落地页和产品资料剪成广告素材，还是为投放系统持续生产多版本视频。任务不同，采购对象、交付物和费用口径也不同。
先分清三类方案
第一类是广告平台内置的生成式创意能力，适合已经在对应平台投放、希望围绕广告账户快速扩展素材的团队。Google Ads API在2026年9月23日发布的v25.2版本说明中，提到支持由落地页、社交素材和YouTube素材自动爬取生成视频，用于Performance Max等广告场景[4]。这类能力的价值在于素材与投放账户、落地页和广告系列连接更紧，生成结果通常服务于广告测试，而不是单独交付一支品牌影片。
第二类是平台内的素材自动化。Google Ads的Demand Gen可基于现有资产生成设计变体和视频，适用于已经管理Google广告账户、需要为不同受众或版位准备素材的团队。它更像投放工作流中的创意扩展环节，前提是企业已有可用于生成的图片、文案、视频或落地页资料。
第三类是由营销服务机构、制作公司或企业内部团队搭建的AI视频流程。dentsu在2025年9月的文章中介绍，Google Ads可结合Veo 3生成旁白、剪辑与多版本素材，用于快速A/B测试和本地化[1]。这说明代理商的角色往往不只是“替客户点生成按钮”，还包括脚本、素材整理、版本管理、测试设计和本地化协作。企业如果没有成熟团队，也可以把这些环节委托给外部服务商；如果品牌资料、数据和审核流程复杂，则更适合逐步建设内部工作流。
按制作链路判断需要采购什么
营销视频的AI生产通常包含四个环节：输入资料、生成或剪辑、人工修改、投放与复盘。企业应先盘点自己在每个环节已有的资源，而不是按工具名称采购。
输入资料决定生成上限。已有清晰产品图、品牌字体、卖点、用户评价、落地页和旧视频的团队，可以优先使用广告平台的自动生成或素材变体能力；资料分散、品牌表达不统一时，需要先完成脚本、素材库和品牌规范整理，否则AI只能生成泛化画面，难以稳定表达产品差异。
生成方式要匹配视频用途。需要快速验证广告创意时，可以围绕同一卖点生成多个开头、旁白、镜头和版式；需要品牌化内容时，则应增加人工创意、美术、配音、字幕和合规审核。ABCD框架可作为脚本检查方法：开头吸引注意、尽早呈现品牌、建立产品或场景关联，并给出明确行动指引。该框架来自Google视频创意方法，适合用于广告视频的结构检查，但不能替代行业合规审查。
人工修改的深度影响费用口径。只购买平台订阅或使用广告账户内置功能时，费用通常跟随平台广告消耗、账户版本或接口使用规则；购买制作服务时，则应明确报价包含几版脚本、多少条视频、每条时长、修改次数、配音字幕、源文件、素材授权和投放规格。API能力、广告账户功能和定制项目不能直接按价格高低比较，因为它们交付的内容不同。
投放复盘决定是否值得批量生成。Google Ads相关生成式能力与Performance Max、Demand Gen等投放场景联系紧密[1][4]，适合把多版本视频放入广告测试；如果视频主要用于官网、展会、销售演示或私域传播，则应选择更重视剪辑、包装和源文件交付的制作方案，而不是只追求广告平台内的变体数量。
不同主体适合怎样的项目
Google广告生态适合已有Google Ads账户、投放YouTube或Demand Gen、Performance Max等系列的企业。团队可以把落地页、社交素材和YouTube资料作为输入，利用平台能力生成视频或设计变体[4]。采购前需要确认具体功能在账户中的可用性、所属广告系列、素材审核要求以及广告费用如何计算；生成工具本身的可用性不等于投放必然产生回报。
国际营销集团或代理商适合跨市场、多语言、多版本测试项目。以dentsu介绍的做法为例，服务商可以把生成式工具用于旁白、剪辑、A/B测试和本地化，并结合媒体投放经验安排版本迭代[1]。企业采购这类服务时，应要求对方写清策略、脚本、生成、制作、改版、投放监测和授权边界，尤其要区分媒体广告费、制作费、技术订阅费和本地化费。
企业自建AI工作流适合素材更新频繁、品牌规则复杂或希望沉淀内部能力的团队。中国商务广告协会在2025年12月的《AIGD，AI驱动的营销决策新方法》讲座中建议，企业可以从广告投放优化、内容预筛测试等小场景切入生成式营销，并构建企业专属思维链和工作流，把品牌定位、定价策略等内部逻辑结构化后训练AI[3]。这一观点对视频制作的启发是：不要一开始就追求全自动生产，而应先选择可衡量的小任务，例如把旧素材改成三个不同开头，或为同一产品生成不同受众版本，再逐步沉淀脚本规则、审核清单和素材库。
面向出海企业，Think with Google中国在2025年6月的内容中也把AI测评、YouTube、搜索和一方数据策略放在同一套营销成熟度框架下讨论[2]。这意味着跨境团队选择AI视频方案时，不能只看画面生成效果，还要考虑目标市场语言、渠道规格、受众数据和后续搜索或视频广告联动。
选型时可以按这几个问题推进
先确认视频目标。投放获客、产品教育、品牌发布和展会销售对镜头、时长、旁白和行动指引的要求不同，不应使用同一条视频反复套用。
再确认素材基础。若已有落地页、产品图和旧视频，可优先测试平台自动生成；若缺少基础素材，应把脚本策划、拍摄或图片生成、品牌审核列入项目范围。
随后确认交付物。平台型方案重点确认账户权限、可用广告系列、生成数量、审核规则和投放数据；服务型方案重点确认视频条数、时长、脚本版次、修改次数、字幕配音、格式比例、源文件、版权授权和合规标识。
最后用小规模测试决定是否放量。中国商务广告协会提出从内容生成进一步走向AIGD营销决策[3]，企业可以把AI视频测试结果与点击、访问、咨询、转化等数据连接，但前提是事先设定判断标准，而不是在生成后再寻找有利数据。
总体来看，AI做营销视频不是单一工具采购，而是“平台生成能力、外部制作服务、企业内部规则、广告投放数据”的组合。素材基础好、投放账户成熟的团队，可以先从广告平台内置生成和素材变体切入；跨市场或品牌要求高的项目，适合引入代理商完成创意、本地化和测试协作；长期高频制作的企业，则应把品牌知识、脚本结构、审核要求和复盘数据沉淀为自己的AI工作流。
