2026 年初，Cuisinart 的营销团队做了一个让他们自己都有点紧张的实验。
他们把同等预算分成两份：一份投给团队花几周拍摄、剪辑、调色的真人产品视频；另一份投给亚马逊 AI 创意代理（Creative Agent）生成的视频。同一个产品（14 杯食物处理器）、同一个投放周期、同一个目标人群。一个月后看数据——AI 生成的视频在点击率和转化率上都赢了。
这不是孤例。两个月前，WD-40 在法国亚马逊推新品，用 Amazon Ads 的 Video Generator 做了一个视频，上线后日销售额涨了 50% 以上，日均销量翻了三倍，88% 的购买者是新客。
两家公司，一个厨房电器，一个工业润滑剂，品类八竿子打不着。共同点只有两个：都是做了几十年的老品牌，都用了亚马逊的 AI 视频生成工具。以及——都拿到了超出预期的回报。
这不是「AI 要取代创意人」的又一个惊悚故事。恰恰相反，这场实验暴露了 AI 视频广告在电商场景里真正的工作原理——比很多人想的更实用，也比很多人想的更需要人。
WD-40：从零到日销翻三倍
WD-40 的故事起点很朴素。2026 年 1 月，他们要往法国市场推一款新品——WD-40 Specialist Professional Degreaser（专业级脱脂剂）。法国清洁剂市场早就被本土品牌占领了，一个没有销售历史的新品想冲进去，传统路子无非两条：要么砸钱拍广告、铺渠道慢慢养，要么找一个足够锋利的切入点一针见血。
他们选了第三条路。
WD-40 和法国代理商 Bizon 合作，用亚马逊的 Video Generator 快速生成了产品视频。这个工具的操作逻辑出奇地简单：品牌方上传产品图片和商品详情页信息，AI 生成视频。WD-40 团队没有拍新素材——他们用的是已经在亚马逊商品页面上优化过的产品图和场景图。
生成之后，他们没有把视频往一个位置一扔就完事。Bizon 设计了一个全漏斗视频策略：
- 上层：通过 Amazon DSP 投放在线视频（OLV），在品类浏览人群中建立认知
- 下层：用 Sponsored Brands 视频在搜索结果中截住高意向购买者
- 中层：用展示广告和搜索广告承接被视频触达过的人群，做再营销
这是一种「视频为引擎、全漏斗联动的打法」。视频不是只用来种草，也不是只用来收割——它同时在漏斗的每一层工作。
结果用亚马逊广告首席工程师 Nikhil Nanivadekar 的话说：「Rather than full-funnel approaches being used, it leads to a more impactful outcome.」
数据层面，几个数字值得记住：
- +50% 日均销售额增长
- 3x 日均销量
- 88% 新客获取率（意味着拉新效率远高于自然增长）
- 45% 点击率高于品类基准
- 接近 90% 视频完播率
最重要的是速度。Nanivadekar 说传统广告视频通常需要「up to a few weeks」，而 AI 工具从上传素材到生成视频「took minutes」。
Cuisinart：一场 A/B 测试的诚实结果
如果说 WD-40 的故事是「AI 视频跑得快」，Cuisinart 的故事则是「AI 视频打得赢」。
Cuisinart 母公司 Conair 的亚马逊营销总监 Kelsey Smithuysen 在接受采访时坦言了一个关键细节：就在一年前，AI 生成的静态图片都还经常翻车——颜色不对、Logo 变形、产品细节出错。「现在，AI 已经能产出几乎可以直接用的视频广告，只需要少量后期微调和初始配置。」
他们参与的是亚马逊视频创意代理的 Beta 测试——这个工具比 Video Generator 更进一步，不是简单把图片转成视频，而是分析品牌过往的广告表现数据，基于「哪些广告跑得好」这个信号来生成新内容。
Nanivadekar 解释了这个逻辑：「创意代理不会凭空发明全新的概念，它会基于已被验证有效的素材来生成新版本。」也就是说，它不是 Creative Director，它是 Creative Remixer——帮你避免消费者反复看到同一支广告产生的疲劳感。
Cuisinart 的 Beta 测试设置非常干净：同等预算、同产品、同投放周期、A/B 对照。AI 生成的视频内容很简单——一个家庭在厨房里、旁白谈论最后一分钟的备餐需求、产品镜头展示 14 杯食物处理器。坦率讲，视频在按钮和文字细节上「slightly off」，但整体效果有效且可用。
AI 赢了。
Smithuysen 说，如果进步速度保持这个趋势，Cuisinart 可能很快就能「用最少的⼈工⼲预使⽤ AI ⽣成视频」。
为什么是「老品牌」赢了？
这件事真正有意思的地方不在于「AI 很厉害」——2026 年了，这个结论不算新闻。有意思的是，两个率先在 AI 视频广告上拿到显著成果的，不是 DTC 新贵，不是科技公司，而是 WD-40 和 Cuisinart——一个卖除锈剂的，一个卖厨房电器的。
它们有三样东西，比很多「更懂技术」的品牌更值钱：
一、现成的产品图像资产。 WD-40 没有专门为 AI 视频拍新素材，它用的是已经在亚马逊商品页面上跑了好几年、被反复优化过的产品图和场景图。这些图片本身就是「被数据验证过的视觉资产」——AI 不需要发明，只需要重新组织。
二、清晰的品牌标准。 Cuisinart 敢做 A/B 测试，是因为他们知道「什么看起来像 Cuisinart」。AI 生成 10 个视频版本，他们能在 5 分钟内筛出「这个可以」「这个不行」。没有品牌手册和审美标准打底，AI 的输出就是一锅粥。
三、不追求完美，追求速度。 Cuisinart 的 Smithuysen 说了大实话：亚马逊零售环境「demands rapid creative changes」——今天促销、明天秒杀、后天换主图，传统视频制作周期根本跟不上。AI 视频 90 分可以上线，好过硬等到 95 分但错失窗口期。
5 条可复用的经验
结合 WD-40、Cuisinart 以及同期另一个案例——Fossil 手表用 AI 做受众画像分析、机场广告投放获得 5,880 万曝光、超额完成目标近 400%——我把电商 AI 视频广告的实践提炼成五条经验。每一条都有数据或操作细节支撑。
一、从你已有的最好素材开始，不要从零造
WD-40 没有为 AI 视频拍任何新图。他们用的是亚马逊产品详情页上「已经跑赢」的视觉素材——这些图片本身就是经过点击率和转化率检验的。AI 视频生成器不需要你给它一支 TVC 级的原始素材，它需要的是清晰的产品图 + 准确的产品信息。
实操建议：把你店铺里点击率前 20% 的产品图整理成一个素材包，这就是给 AI 视频工具最好的「食材」。
二、视频不是单点投放，是全漏斗引擎
WD-40 的代理商 Bizon 没有把视频当成「一个广告位」，而是把它当成串联漏斗的主线：上层用 OLV 拉认知，下层用 Sponsored Brands 视频截搜索流量，中间用展示广告做再触达。同一支视频素材在不同漏斗层级发挥不同作用。
实操建议：不要问「我的视频该投在哪儿」，先想「我的视频在认知层、考虑层、转化层分别承担什么任务」，然后配置对应的广告产品。
三、让 AI 做 Remixer，不是做 Inventor
Nanivadekar 的这句话值得刻在墙上：「创意代理基于已被验证有效的素材来生成新版本。」换句话说，AI 在电商广告里最有用的角色不是「原创」，而是「变体」——把一支已被验证跑得动的视频变成五个视觉不同的版本，对抗广告疲劳。
实操建议：先用传统方式做出一个「跑得动」的基准视频（哪怕只有 15 秒），然后用 AI 基于它生成 3-5 个变体做轮换测试。不要让 AI 从白纸开始。
四、品牌标准是 AI 输出的过滤器，不是绊脚石
Cuisinart 的 Smithuysen 在采访中反复提到一个词：「brand requirements」。AI 生成的视频在她看来不是「能不能用」的问题，而是「符不符合品牌标准」的问题。他们的工作流不是「AI 产出 → 直接上线」，而是「AI 产出多个选项 → 人工筛选 → 微调 → 上线」。
实操建议：在 AI 视频生产流程中，把「品牌审核」设为固定关卡，而不是可选项。审核清单至少包含：Logo 是否正确、主色是否准确、产品比例是否失真、字体是否一致。
五、快比完美重要——但要设置底线
传统视频制作周期 2-4 周，AI 视频生成「minutes」。这个速度差意味着什么？意味着你可以做更多测试。WD-40 的 90% 完播率和 Cuisinart 的 AI-over-human 胜出，不是因为 AI 产出了完美的视频，而是因为它产出了「够好且够快」的视频，让品牌有空间做更多的创意实验和版本迭代。
实操建议：设定「最低可上线标准」（MOS: Minimum Online Standard）——产品清晰可见、品牌标识正确、核心卖点传达无误。达到 MOS 就上线测试，用数据迭代，不要用主观审美卡住流程。
一个不舒服但诚实的问题
在采访中，Nanivadekar 被问到 AI 生成视频的成本。他没有给出具体数字——「成本由亚马逊广告承担」。但他给了一个时间对比：传统视频几周，AI 视频几分钟。
这个对比本身就是一个信号。当「视频制作周期」从几周压缩到几分钟，当「AI 生成的视频跑赢真人拍摄」从一个不敢想的假设变成被 A/B 测试验证的事实，有一件事正在变得清晰：
电商视频广告的竞争，正在从「谁的创意更好」转向「谁的素材-测试-迭代飞轮转得更快」。
这不是说创意不重要。恰恰相反——在 AI 降低了制作门槛以后，品牌标准、策略判断和审美眼光变得更重要了。因为当所有人都能用 AI 在几分钟内生成视频时，能区分品牌和杂牌的，不再是你「能不能做」视频，而是你知道「应该做什么样的视频」以及「哪个版本算合格」。
WD-40 和 Cuisinart 赢了，不是因为他们用了 AI。是因为他们在用 AI 之前，已经知道自己是谁。
数据来源：Amazon Ads 官方案例研究、MediaPost 报道（2026-08-07）、fayfo 报道（2026-08-06）、Marketing Dive 报道（2026-08-06）
