2025 年的生成式 AI 发展仍在快速进化，而 11 月的重磅发布让行业再次加速—— Google DeepMind 带来了全新的 Gemini 3 系列模型。
作为 Gemini 的最新版本，Gemini 3 的多模态能力大幅提升，在基础推理、数学、多模态理解等多项测试中表现出“断层式领先”。
就连 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 都在社交媒体评价“Gemini 3 看起来很不错”。
简单来说，Gemini 3 的原生多模态处理能力相比前代进一步强化，能直接读入文字、图片、音频、视频乃至代码，并一次性理解不同数据之间的关联。
如此强大的多模态处理与推理能力，也让我们开始设想：
当一个能够理解长视频内容的 AI，遇上 Insightrackr 拥有的海量广告素材，会发生什么？
这篇文章，我们用一个完整案例带你体验“素材定位 → 创意拆解 → 脚本重构”的流程，看看当 AI 被嵌入广告创意工作流，会带来怎样的变化。
核心逻辑：精准定位 → 深度拆解 → 创意重构
Insightrackr 基于全球 200+ 媒体渠道监测与累计 30 亿+ 广告素材数据库，精准定位可参考素材。
Gemini 用强大的原生多模态能力，深度理解并重写创意内容。
一句话总结：Insightrackr 帮你精准找到“值得拆的素材”，Gemini 帮你把这些素材“拆得更透、改得更好”。
双引擎协同：构建 AI 创意工作流
Step 1：多维数据精准定位优质素材
传统模式下，优化师通常依赖主观审美，“凭感觉”寻找对标素材。Insightrackr 则为这一过程提供了数据化定位。
你可以依据投放目标，筛选预估曝光量、广告生命周期、广告互动量、广告受众特征等等指标，精准定位目标市场的头部素材。
而通过“以图搜图”或“图搜视频”功能，则能检索具有相似画面元素的广告创意，为后续的拆解提供精准样本。
在示例中，我们通过“素材创意库”筛选出一条在印度尼西亚热投的短剧素材。
Insightrackr 数据显示其通过 AdMob 渠道累积获得了超 3500 万的曝光量，关联了 40 个创意组，是一个很典型的“值得拆”的高表现市场样本。
Step 2：Gemini 整体评估广告创意
在通过 Insightrackr 锁定目标素材后，将视频直接上传给 Gemini，并输入提前设定好的分析 Prompt（提示词），Gemini 会对广告创意进行快速洞察。
在示例中可以看到，Gemini 输出了全面且易懂的深度报告，多维度分析了广告的核心信息、内容与结构以及创意与形式。
此外，Gemini 还对广告进行了客观评价，让使用者直接了解素材的可用性，并对潜在风险进行了客观分析。
Step 3：结构化拆解创意脚本
确认该条创意值得借鉴之后，就进入到下一步，继续通过 Prompt 将视频内容还原为结构化的脚本。
Gemini 在脚本拆解中按时间轴，对各个部分的场景、字幕进行了有效识别与提取，给出核心卖点/信息、情绪价值/氛围，以及概括性的拆解总结与洞察，同时指出并评价了视频的节奏控制、视觉策略与转化逻辑。
Step 4：脚本重构与创新
通过 Gemini 实现广告整体评估与脚本拆解后，使用针对创意复用的 Prompt 让 Gemini 继续输出指定产品、受众群体与语言的新创意脚本。
在示例中，当我们给出了面向 一线城市职场年轻通勤族 这一用户画像后，Gemini 首先对受众定向进行细节化描摹，然后对核心卖点与语言风格进行糅合，最终输出了结合画面、对白、字幕与核心策略&情绪的完整脚本。
“Insightrackr + Gemini” 的创意工作流，以广告创意深度分析为起点，通过素材洞察、精细化脚本拆解、沉淀可复用框架，最终基于目标条件为指定产品打造精准定向、语言适配的定制化广告脚本。
领取全文所用 Prompt分析、拆解、重构一次打包
如果你也想体验 AI 创意工作流，现在就向 Insightrackr 公众号发送关键词：【AI 创意工作流】， 即可领取全套 Prompt（复制即用）。
想了解更多全球移动营销数据及趋势，欢迎关注 Insightrackr，立即注册，预约产品试用。