核心结论
10月7日在阿姆斯特丹举行的 IAB Europe Retail Media Impact Summit 相关活动中，Particular Audience 的现场调查询问显示，88%的受访零售媒体从业者所在企业已使用AI分析数据或撰写报告，但只有16%使用AI选择商品或广告排序。该结果反映出，AI在广告平台运营中的辅助用途已经较普遍，而直接影响广告表现的决策仍相对谨慎。
AI在广告平台运营中主要承担哪些工作
本次调查询问由 Particular Audience 创始人兼首席执行官 James Taylor 主持，吸引89名参与者，并产生953次现场回应；不同问题的回答人数为52至74人。传统定向仍占主流：在68名回答者中，50%使用人工关键词或品类，54%使用人工受众细分，只有22%使用根据实时购物信号预测相关性的AI。受访者可选择多个选项，因此这些比例不能相加为100%。
在任务授权意愿上，83%的受访者表示现在或未来12个月内愿意把广告活动报告交给AI，65%愿意把商品或广告排序交给AI；但愿意交出竞价与预算决策的比例为42%，供应商资助优惠的比例为41%。这些是对未来授权的意愿数据，不等同于企业当前已经上线或实际采用相关自动化。
商品与广告排序测试显示了什么
Particular Audience 提供的一项杂货搜索测试包含700多条真实顾客查询。其 Adaptive Transformer Search 技术在前120个搜索结果中识别出商品目录中80%的相关商品，而传统关键词搜索为48.5%；原文将这一差异表述为提升65%。该测试用于说明实时搜索、浏览和加购信号可以帮助预测变化中的购物意图，但它不是对所有零售媒体平台或广告投放结果的普遍证明。
广告平台运营需要保留哪些控制
受访者把信任与控制列为扩大AI应用的主要障碍，同时关注准确性、透明度和绩效证明。在对AI决策风险的评分中，商品与广告排序得到3.4分，AI决定广告主支付金额得到2.8分，评分采用1分“风险大幅增加”至5分“安全性大幅增加”的量表，相关问题有66人回答。调查询问所呈现的方向是，零售商可能更愿意先自动化报告和相关性排序，再逐步评估竞价、预算及供应商优惠等商业决策。
方法与局限
读者核查这类结论时，应区分三种口径：企业当前使用AI的比例、未来12个月愿意授权的比例，以及特定搜索测试中的结果。本文所述调查询问来自10月7日活动的自选参会者，且各题回答人数不同，原文明确称其为方向性发现，不代表整个零售媒体行业。公开信息也未证明这些意愿已经转化为广泛上线的竞价、预算或促销自动化。