AI赋能下的CTV/OTT广告革新:生成式广告与动态产品植入（DPP）深度剖析

金博士| 流媒体网| 2025-11-20

【流媒体网】摘要：AI如何让CTV/OTT广告“大变身”？生成式广告与DPP告诉你答案！

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　　引言：在“千人千面”的个性化营销时代，人工智能（AI）正深入改造连接电视（CTV）和OTT视频广告的投放方式。通过智能算法实时分析受众行为意图、内容场景等数据，广告主和媒体平台能够以更精准高效的方式提升ROI（广告投资回报）和创意制作投放效率。本文将从五个维度全面探讨AI在CTV/OTT广告中的应用： (1) 智能分众与竞价，(2) 生成式广告与动态产品植入（DPP），(3) 跨屏归因测量，(4) 品牌安全与合规保障，(5) 未来趋势展望。我们将结合技术实现细节、品牌广告主视角、媒体平台运营视角，并关注中国、美国、欧洲地区和影视娱乐、电商、快消品三大行业的实践动态，以案例和数据深入解析AI如何革新大屏广告生态。

　　以下为“AI 赋能的 CTV／OTT ⼴告与动态植⼊”系列第二篇，聚焦生成式广告与动态产品植入（DPP）。

　　2 生成式广告与动态产品植入（DPP）

　　2.1 技术流程与平台工具

　　生成式广告是借助 AI 技术动态生成或替换广告元素的创新形式，既能自动化产出多版本创意内容，也能在视频内容中灵活植入品牌信息。其中，动态产品植入（DPP） 是其在视频场景中的核心应用 —— 通过计算机视觉与图像合成技术，AI 可自动识别影视内容中的可用道具位置、背景版位，将品牌产品或广告信息以后期数字植入的方式融入画面，实现 “内容与广告” 的自然融合。

　　从技术实现来看，DPP 流程首先利用AI 对视频逐帧进行扫描识别，精准定位场景中的物体、平面与空间（例如剧中的空白墙面、桌面摆件等）；随后，依托像素拆分、景深测算、运动轨迹反推等核心专利技术，通过视觉算法将广告影像无缝叠加至目标位置，确保植入内容匹配原始画面的光照条件与机位角度，达到 “仿佛原生拍摄” 的真实效果。例如，可在后期为剧中停车场 “添加” 某品牌汽车，或为街景墙面 “张贴” 可口可乐海报。整套流程高度自动化，从广告位扫描、素材匹配植入到效果渲染预览，均由 AI 全程完成，将原本需人工投入数百小时的植入工作，压缩至数小时内即可完成。

　　图 2 给出了DPP技术实现流程与收益模型

　　图 2 DPP技术实现流程与收益模型。

　　近年来，全球范围内已涌现多款支持 DPP 的代表性工具与平台，形成了多元的技术生态：

　　· 国际层面：英国的Mirriad是行业领军者，其 AI 平台可在影视、综艺、音乐视频中自动插入品牌图像或视频，实现 “节目内原生广告”。早在 2015 年，Mirriad 便与国内优酷合作推出 “移花接木” DPP 技术，一集 40 分钟的电视剧最快可在 18 小时内完成植入，三星成为首个合作品牌，成功在优酷自制节目中实现产品植入；美国的Zefr虽以内容分析与品牌安全服务为核心，但也可通过技术解析视频场景语境，为动态植入提供决策支持（例如避开与品牌调性冲突的内容场景）；此外，Rembrand 等初创公司也聚焦社交视频与 CTV 内容，推出轻量化 AI 植入解决方案。

　　· 国内层面：爱奇艺于 2014 年便推出 “Video-in” 动态植入技术，率先实现 “视频拍摄后叠加广告” 的技术突破；北京影谱科技则通过 “植入易”“Video 易” 平台，依托图像识别技术批量挖掘影视内容中的增量广告位，同时支持广告素材一键替换与实时投放监测，大幅提升操作效率。

　　值得关注的是，这些平台不仅提供技术工具，还构建了成熟的商业合作模式。例如影谱科技与内容版权方达成收益共享机制，将新增广告位产生的收益与版权方分成，最终实现技术提供方、内容制作方、广告主的三方共赢。

　　2.2 创意生成与素材个性化替换

　　生成式广告的另一层核心价值，在于借助生成式 AI 技术（如图像 / 视频生成模型、文本生成模型）实现广告素材的自动化生产。其关键逻辑是根据受众差异实时定制内容：例如，通过 GAN（生成对抗网络）或扩散模型，按用户兴趣生成不同背景、产品造型的广告图片；依托自然语言生成模型，为不同人群撰写个性化广告文案，让素材精准匹配受众偏好。

　　在 OTT 场景中，生成式 AI 还能结合内容上下文动态调整广告内容 —— 典型如直播体育赛事时，AI 可根据比赛进程（如进球、暂停节点）生成应景的广告标语，提升观众接受度。这一技术也可与动态产品植入（DPP）结合，实现更灵活的素材替换：例如 Mirriad 曾为丰田打造 “多语言适配植入”，在同一广告场景中，AI 根据观众所在地区自动替换虚拟标牌的语言版本；或依据区域消费偏好，替换镜头中产品的款式（如北方地区展示保暖款家电，南方地区展示制冷款）。更前沿的应用还包括 “智能全明星植入”：AI 自动识别视频中的明星人物，在其出场场景植入该明星代言的品牌广告，强化广告与内容的关联性。

　　简言之，生成式技术让广告 “一剧多版” 成为现实 —— 同一视频场景下，不同观众可能看到不同品牌或不同风格的广告，真正实现 “千人千面”。例如某网络短剧中，观众因画像差异，会看到主人公厨房台面上摆放不同品牌的牛奶盒，这种动态渲染替换完全由 AI 完成，使创意的版本生成与投放适配同步落地。再如美国某居家类自媒体节目，通过 Mirriad 技术将纸巾品牌 Charmin 的包装植入浴室场景的纸巾盒中，同时不影响传统贴片广告的售卖，这种 “虚拟植入 + 传统广告并行” 的模式，大幅拓展了媒体平台的广告库存。

　　可以预见，在生成式 AI 的助力下，未来 OTT 广告素材将走向 “即需即生成” 的模式：品牌只需提前储备产品 3D 模型、核心素材库，AI 便可依据投放规则（如受众标签、场景属性），自动组合生成适配不同细分人群、不同内容场景的定制化创意广告，进一步降低素材生产成本，提升投放精准度。

　　2.3 广告主视角：创意效率与ROI提升

　　对品牌广告主而言，生成式广告与动态产品植入（DPP）构建了 “创意提效 + 效果升级” 的双重价值体系，成为优化营销链路的核心工具。

　　在创意生产效率层面，AI 彻底改变了传统广告素材的制作逻辑：过去定制多版本广告需投入大量美工与后期资源，如今依托生成式 AI 可实现批量自动化产出。据 IAB（互动广告局）调查，2025 年已有 86% 的广告主使用或计划使用生成式 AI 制作视频广告创意。这一技术红利尤其惠及中小广告主，使其能以低成本快速制作适配不同受众、风格的广告素材；对大型品牌而言，则可通过 AI批量生成细分受众版本，覆盖更广泛的用户需求。创意变体的丰富，让广告主得以实现 “千人千面” 的内容适配 — 42% 的广告主用生成式 AI 打造差异化受众版本，36% 通过 AI 调整广告视觉风格以契合内容上下文。例如快消品牌可让 AI 自动替换广告场景色调，适配欧洲与亚洲观众的审美差异；电商品牌则能批量生成上千条商品文案，精准匹配用户兴趣关键词。这种大规模个性化创意大幅提升了广告与用户的相关性，进而推动点击率、转化率的增长。

　　在投放效果与 ROI 提升层面，生成式广告与 DPP 通过 “原生融入” 和 “兴趣匹配”，解决了传统广告 “干扰性强、接受度低” 的痛点。当广告自然融入内容或高度贴合受众兴趣时，品牌认知与购买意愿会显著提升。以丰田与 Mirriad 的合作为例：丰田通过虚拟植入技术，在美剧、音乐 MV 中嵌入品牌虚拟广告牌与汉兰达车型画面，最终实现94% 的广告识别度，观众对该形式的偏好度比传统中插广告高出 10 倍，更带动了35% 的销售增长。这印证了场景式原生广告的优势 —— 既避免因中断内容引发用户反感，又通过增强品牌相关性放大营销效果。国内实践也显示，植入广告的观众接受度显著高于贴片广告，观众不仅不排斥剧情中的品牌自然露出，反而会因 “真实感” 加深记忆，为广告主带来更长效的品牌曝光。此外，DPP 还打破了传统广告的时间限制，延长了广告可售周期：若剧集播出后意外爆红，广告主可在事后追加植入，借助热度红利实现二次营销，弥补了传统拍摄期招商 “错过即无” 的局限。

　　综上，生成式广告与 DPP 让广告主得以用更低的创意成本，测试、部署海量定制化内容；同时依托与内容的高度契合性，提升品牌好感度与转化效率，最终实现 “创意效率” 与 “投放效果” 的双赢。

　　2.4 媒体平台视角：库存变现与内容价值

　　对于媒体平台与内容制作方而言，动态产品植入（DPP）不仅开辟了全新的变现空间，更重塑了内容与广告的合作模式。传统影视剧广告植入，往往受限于拍摄阶段谈妥的少量赞助资源，而AI 驱动的后期植入技术，可将已播出的存量内容转化为 “可循环利用” 的广告库存 — 无需改动节目本身，只需更换数字素材，同一节目的植入位就能在不同时间卖给不同广告主，实现 “一址多卖”。

　　这种 “增量广告位” 为版权方带来了可观的商业收益：据测算，若 2018 年中国网络影视内容中的可植入位被充分开发，网生内容植入广告市场规模可突破百亿级别。视频平台通过与技术提供商合作，将新增广告收入按比例分成，形成 “技术赋能 - 收益增长 - 生态反哺” 的良性循环。以影谱科技为例，其技术落地后帮助内容方大幅扩容广告资源，公司营收与利润连续两年实现翻倍增长。

　　与此同时，AI 植入技术也显著提升了内容商业价值。对影视制作方而言，后期植入摆脱了 “拍摄时依赖广告主” 的束缚，减少了植入对剧本创作、拍摄进程的干扰，使其能更专注于内容本身的质量打磨；对流媒体平台来说，DPP 使其能向广告主提供 “原生融入剧情” 的广告形式，丰富了广告产品矩阵，进一步增强平台竞争力。更重要的是，在保障观众体验的前提下（植入广告不中断内容流、更贴合场景），平台可减少对贴片硬广的依赖 —— 在中国市场，会员付费模式兴起导致贴片广告份额下滑，而用户接受度更高的植入广告，恰好成为平台收入的新增长点。

　　如今，OTT 平台正纷纷加码视觉识别与内容 AI 技术，推动植入流程批量化、标准化，将原本高度定制化的植入生意，转化为可规模化售卖的标准广告位。这一转变不仅缓解了 “会员免广告” 对平台收入的冲击，更赋予内容差异化卖点（如 “本剧支持后期定向植入，可实现千人千面品牌露出”）。随着 Amazon 等国际巨头入局（2022 年推出 Beta 版虚拟产品植入工具），未来媒体平台或将在内容制作阶段就预留虚拟植入位，再通过程序化技术实时填充广告，让内容与广告的深度融合成为行业新常态。

　　2.5 区域与行业动态

　　在区域应用层面，中国在动态产品植入（DPP）领域走在全球前列：爱奇艺、优酷、腾讯视频等主流视频平台均已布局 AI 植入技术，并深度联合本土科技公司开发适配国内市场的技术平台。这一趋势与中国监管环境密切相关 —— 国内对广告内容合规性、播放频次管控严格，而 DPP 广告 “原生融入、润物细无声” 的特性更易满足监管要求，同时搭配 AI 审查技术（后文 “品牌安全” 部分将详述），可进一步确保植入内容合规。

　　美国市场则在近年加速推进虚拟产品植入（VPP）的商业化：Amazon Prime Video 等巨头率先布局，Mirriad、BENlabs 等专业技术公司也与影视行业深度合作，将虚拟植入从技术概念落地为规模化商业方案。欧洲市场的探索则聚焦 “存量内容激活”—— 传统广播机构与制片方开始尝试在经典影片中添加 AI 驱动的新广告，通过 DPP 技术盘活老片库的商业价值。可以预见，在各地区法规框架许可范围内，DPP 都将成为媒体平台与广告行业挖掘未来广告增量的核心方向。

　　从行业实践来看，不同领域对生成式广告与 DPP 的应用各有侧重，且均展现出显著价值：

　　· 影视娱乐行业：是 DPP 的核心应用场景。大量剧集、综艺可通过 AI 技术为不同品牌 “量身定制” 植入内容，实现内容变现升级；电影制片厂更可依托该技术，针对全球不同市场售卖定制化植入（例如在好莱坞影片的中国版中，植入本土品牌元素），最大化内容商业价值。

　　· 电商与零售行业：聚焦 “素材生产效率与消费链路打通”。电商平台可利用生成式 AI，根据用户画像批量生成商品推荐视频，并在 OTT 平台定向投放；部分场景还探索 “内容与消费联动”，例如通过 AI 识别视频中的商品，自动生成购物链接，实现 “边看边买”，而这一模式的落地离不开 AI 在视觉识别与内容生成上的技术支撑。

　　· 快消品（FMCG）行业：则借助虚拟植入强化 “品牌渗透与人群触达”。正如前文提及的纸巾品牌 Charmin，其通过 Mirriad 技术将产品植入面向多元文化受众的网络节目，成功扩大在年轻群体中的品牌影响力；Mirriad 还发起 “多元媒体联盟”，帮助拉美裔等多元文化内容提供商通过虚拟植入吸引快消广告主，让品牌可灵活融入多元文化场景，提升受众认同感。

　　表格2 全球DPP技术应用案例与效果对比。