亚马逊广告2026：三大趋势，解锁广告增长新引擎！

随着2026年的临近，亚马逊广告（Amazon Ads）的高管们分享了他们对来年行业发展趋势的预测。新媒网跨境获悉，美国亚马逊广告全球品牌创新实验室负责人凯特·麦卡格（Kate McCagg）以及亚马逊广告英国区董事总经理菲尔·克里斯特（Phil Christer）分别阐述了他们对未来一年广告领域的展望。

洞察与创意的深度融合

美国亚马逊广告全球品牌创新实验室负责人凯特·麦卡格指出，媒体的“科学性”与创意的“艺术性”常常被视为独立的领域。然而，她观察到当前具有吸引力的营销活动，正是在受众信号的启发下进行创意构思，而非仅仅事后验证。她认为，当创意团队真正采纳客户洞察时，便能催生出突破性的想法，这些想法是他们单独构思时难以发现的。

麦卡格进一步阐述，如果仅从自身视角进行创作，则仅能触及有限的受众群体，并可能假设受众会因为创作者的喜好而接受内容。进入2026年及未来，她强调必须持续回归到客户的兴趣点，并解决广告活动中可能出现的潜在摩擦点。这种基于洞察的策略能够确保广告内容贴近客户的实际需求，避免在客户体验中显得突兀。

流媒体电视广告将转向基于成果的购买模式

亚马逊广告英国区董事总经理菲尔·克里斯特预测，到2026年，广告主将日益以业务成果来衡量流媒体电视（STV）广告活动的成效，这些成果包括销售额、注册量和预订量，而不再局限于传统的覆盖率、频率和品牌偏好度等指标。他表示，这一转变意味着流媒体电视广告不仅将在品牌预算方面展开竞争，更将在绩效预算方面占据一席之地。

在过去，广告行业对流媒体电视的投资主要集中在品牌建设和提升知名度。传统上，品牌广告投放通常关注的是大规模的触达能力、在目标受众面前的曝光频率，以及广告活动对品牌认知度和态度的影响。然而，随着数字广告技术的发展以及数据分析能力的增强，广告主对投资回报率（ROI）的关注度日益提升。特别是在数字平台和流媒体服务中，用户行为数据变得更加可衡量和可追踪。克里斯特的这一预测，反映了广告行业正在经历的从纯粹的品牌曝光向可量化业务成果驱动的重大转型。流媒体电视广告平台的技术演进，例如更精细的受众定位能力、与电商平台或其他业务系统的集成，以及更实时、更详细的效果报告，都将支撑这一趋势的实现。因此，未来广告主在配置预算时，将更倾向于能够直接证明其对实际业务增长贡献的媒体渠道，而流媒体电视广告正逐步具备这种能力。

场景化广告通过精准情境重塑自身

菲尔·克里斯特还提到，尽管情境化广告（Contextual Advertising）已有超过二十年的历史，但随着新技术的应用，2026年将迎来高度相关的情境化广告在流媒体电视领域的出现。这意味着，如果用户在观看一部动作电影时，当主角在一座异域海岛上追逐反派的场景中暂停，系统将有可能向用户推送前往该地点旅游的广告，其中包含实时的价格信息以及针对用户所在地机场和航空公司的航班时间。

这种场景化广告的革新，标志着广告技术从早期基于页面关键词匹配的粗放型情境化，向基于视频内容深度分析、甚至识别特定画面和情境的精细化情境化迈进。其核心在于通过人工智能和机器学习技术，对视频内容进行实时的图像识别、语音识别和情节分析，从而准确理解视频播放时用户所处的情境和可能产生的兴趣点。这种技术进步使得广告内容能够与用户正在观看的内容实现无缝且高度相关的结合，极大地提升了广告的自然性和用户体验，减少了广告的干扰性。例如，在一部烹饪节目中，当特定食材出现时，广告可能会推荐购买该食材的电商链接；或者在一部讲述汽车自驾游的影片中，特定品牌的汽车配件广告可能会适时出现。这种精准的匹配不仅有助于提高广告的点击率和转化率，也为广告主提供了全新的、更具沉浸感的投放方式。

人工智能驱动广告表现优化

菲尔·克里斯特的第三项预测是，人工智能（AI）将在幕后对广告行业产生更为显著的影响。AI技术将被用于寻找合适的受众群体、提升广告活动表现，并持续优化以实现可衡量的业务成果。他指出，人工智能工具能够处理广告活动中海量的洞察数据，并发现人工难以在短时间内察觉或可能遗漏的模式和建议。这将通过自然语言界面，使更多的市场营销人员能够接触到先进的分析工具，从而更快地进行复杂的广告活动分析。

人工智能在广告领域的应用深度和广度正在持续拓展。过去，广告优化主要依赖于人工经验和有限的数据分析，但随着数据量的爆发式增长以及算法能力的提升，AI在以下几个方面展现出巨大潜力：首先是受众定位的精准化，AI可以通过分析用户的行为数据、消费历史、兴趣图谱等海量信息，构建出更精细的用户画像，从而帮助广告主将广告投放到最有可能产生转化的目标受众面前。其次是广告素材的优化，AI可以对不同广告文案、图片、视频的效果进行A/B测试和实时调整，甚至根据受众特点自动生成个性化的广告内容。再者，AI在预算分配和出价策略上的应用也日益成熟，它能够实时监控广告效果，并根据预设目标自动调整出价，以最大化投资回报。克里斯特强调的“自然语言”界面，则预示着未来营销人员无需具备深厚的编程或数据分析背景，通过简单的口语或文本指令，即可与AI系统交互，获取复杂的分析报告和优化建议，这无疑将大大降低高级分析工具的使用门槛，让更多中小企业也能享受到AI带来的红利。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/amazon-ads-2026-3-trends-for-growth.html