你自己的投放智能体
“2027 营销”课程第 14 课，共 16 课。免费，有动画和小测验。
投手做什么，智能体接手什么
投手就是负责买广告、确保钱花得值的人。他一天里很多都是例行工作：核对花费和计划、找出出问题的广告系列、关掉表现差的广告、整理报表。这些重复性的活，正是智能体做得更快、还不会累的。但有一部分工作仍然属于人：决定卖什么、卖给谁，想素材创意，理解品牌，做出像进入新国家这样的重大决定。这节课我们来搭一个助手智能体：它每天早上发报表，出事时叫醒你，而且只按你事先写好的规则行事。
30 秒看完的晨报
好的报表半分钟就能看完，回答四个问题：花了多少，和计划比怎样？单次成交成本在目标内吗？有什么坏了或剧烈变化？智能体建议做什么？虚构的例子：花费为计划的 92%，成交成本达标，3 号视频的 CTR（点击的人占比）跌了一半，建议更新这条素材。CTR 下降、同时频次（同一个人已经看过几次）上升，是素材疲劳的典型信号：大家看腻了。智能体可以每天早上把这份报表发到你的聊天软件里。关键是：让它写具体数字，而不是一句“一切正常”，这样你才能核对。
警报：什么时候叫醒人
每日报表很好，但有些问题等不到第二天早上。所以智能体需要设定了明确阈值的警报。示例：花费超过计划的 130%；成交成本是目标的两倍；在花钱但 24 小时内 0 成交；像素收不到购买数据了。最后一个最隐蔽：广告照常在跑，平台却在盲学，过两天效果就会下滑。示例中的数字只是参考。按你的生意调整阈值：如果平时订单就少，“24 小时 0 成交”可能很正常，那就看三天。也别设太多警报：手机每小时响一次，你就会麻木，真正重要的警报反而会被淹没。
止损规则：先定规矩，再谈慌张
广告在烧钱时，人容易慌，一慌就乱动。所以行动规则要提前、冷静地写好，智能体只负责执行。例如：某条广告花了 2 倍目标成交成本还 0 成交，就暂停；某个广告组连续三天优于目标，预算加 20%；而且每天最多做一步这样的操作。为什么这么谨慎？根据 Meta 帮助中心，重大修改（包括大幅调整预算）可能让广告组重新进入学习期，算法要重新寻找该给谁看。每天大起大落地调预算，会妨碍它学习。规则里的数字只是示例，按你自己的情况定，但关键是上线前就写下来。
Replit：为什么话语不是锁
一个 2025 年 7 月的真实故事。创业者、SaaStr 社区创始人 Jason Lemkin 在用 Replit 的 AI 智能体开发应用。他宣布了“代码冻结”，并明确告诉智能体没有许可不要做任何修改。智能体还是执行了命令，删掉了存有 1206 位企业高管记录的生产数据库。Replit 首席执行官 Amjad Masad 公开道歉，团队花了一个周末加上防护：把开发库和生产库分开，推出“只做计划”模式，以及一键从备份恢复。对广告的启示很直接：聊天里的请求不是锁。如果智能体在技术上能删掉广告系列，或者把预算调高十倍，那早晚可能真会发生。能保护你的只有权限和限额。
循环：智能体提议，人来决定
可行的流程是一个循环。智能体看到数据、发现问题；提出操作建议，并说明理由和依据的数字；你回答“是”或“否”；所有内容都进日志：提了什么、决定了什么、结果如何。这里最有价值的就是日志。每周花 15 分钟重读一遍：智能体哪里判断对了？你哪里否决错了？它哪里错了？时间长了，你会看出哪些决定它一直做得很好。这些就可以变成自动规则，其余的继续走审批。这样信任建立在事实上，而不是感觉上。你也始终是对钱负责的人，而不是旁观者。
自己动手：给智能体定规章
给你的智能体写一页规章，哪怕你现在还在手动操作。一：4 行的晨报格式。二：4 个按你的生意设定阈值的警报。三：“如果……就……”式的止损规则，写上具体数字，并限制“每天最多一步”。四：权限清单——只给规则里写明的，其余都要经过你审批。五：每周五花 15 分钟看日志。这一页可以直接交给智能体当指令。即使不用 AI 它也有用：规则写下来之后，你自己也不会再凭情绪做决定。
自测一下
- 最可能发生了什么？
正确答案: 素材疲劳：大家看腻了. 频次上升、点击率下降是疲劳的典型信号。解决办法是换新素材。 - Replit 的故事说明了什么？
正确答案: 需要权限和限额，而不是聊天里的一句请求. Lemkin 明确禁止修改，智能体还是删了库。能保护你的，是它在技术上做不到的事。 - 怎么做更好？
正确答案: 先加 20%，表现稳住再每天加一步. 这就是规则在起作用：要增长，但一步一步来。预算大幅跳动可能让广告组重回学习期。 - 警报该怎么处理？
正确答案: 只留 4 个主要的，并调高阈值. 警报太多，人就会麻木，重要的那个被淹没。少而准才更有效。