MiQ Sigma發佈：AI對程序化廣告真的是一種顛覆？_風聞

6月25日，我參加了一場低調而意義深遠的發佈會。在華貿一個簡約雅緻的會議室，MiQ 大中華區總經理張宇亮（Brian Zhang）發佈了全球第一個實現全生態整合的智能廣告整合平台MiQ Sigma。

根據新聞稿的表述：MiQ Sigma 將由AI 驅動，以程序化核心優勢為基礎構建，整合了300多種不同的數據源，涵蓋消費者在電視觀看、網絡瀏覽以及在實體店購買時產生的700萬億條消費者行為信號。為了提升規劃能力、用户挖掘和營銷投放效果，該平台藉助 Sophisticated AI 技術助力交易人員為品牌方和代理機構達成卓越的成效。

我坐在發佈會的後面，看着屏幕上即時生成的用户畫像和跨平台投放建議，第一感覺是——這個行業正在被 AI 重新編碼，且以前所未有的速度。

不過這種重新編碼是一種顛覆嗎？我更覺得是一種賦能。

01 當碎片數據變得“有性格”

從Claude到ChatGPT，再到Gemini，MiQ同時接入了三大語言模型，用户可以直接對着系統“説人話”——“請幫我優化這支廣告的預算分配”，系統就能自動識別、反饋並執行具體操作。

“我們可以隨時通過調用AI代理實現自然語音交互。只需輸入一個指令，系統便可以直接執行相應的操作。例如，我要求你將某個campaign，把budget調整1%,AI會自動識別語義後，在後台完成操作。這也被我們稱為Build for action。我們希望所有這些，為廣告帶來更精準的投放和決策。”張宇亮説。

聽起來像個概念，但在現場演示裏，MiQ Sigma 可以成為每個廣告投放操作員的“左膀右臂”：問一個問題，系統答；提出優化建議，系統就動。

數字廣告行業最大的挑戰是什麼？不是預算分配，而是信號噪聲太多，且彼此割裂，或者説是碎片化。

一個人在YouTube 上看健身視頻，轉身又在沃爾瑪買可樂，在 Soundcloud 聽播客時點了個護膚品廣告——在過去，這三條用户行為軌跡有些飄忽不定，很多出海的品牌想要抓也抓不住。

MiQ 的解法是——把消費者散落在電視、手機、線下購物等場景中的700萬億條碎片化行為信號，通過AI算法整合成完整的用户畫像。

在演示環節中，系統將這些數據流匯聚成一個代號"Ruby"的用户畫像。

通過精準的身份識別和數據清洗技術，廣告主可以跨平台追蹤"Ruby們"的消費軌跡——從她家中的智能電視，到通勤時刷的手機短視頻，再到寫字樓電梯裏的户外屏幕，實現真正意義上的全渠道精準觸達。

這項技術是程序化廣告的投放邏輯，也為中國出海企業提供了穿透海外市場的智能營銷解決方案。

這意味着，廣告主不再需要在數十個平台間翻找ROI、挨個定向。MiQ Sigma 讓受眾從“標籤”變成“人”，並直接轉化為廣告投放的執行對象。

02 AI站在人的這邊

發佈會最讓我印象深刻的一點，是MiQ 反覆強調的觀點：MiQ Sigma 不會取代交易員，而是放大他們的經驗。

在AI 已經滲透廣告交易每一個微小節點的今天，很多程序化平台其實更願意鼓吹“全自動”，試圖建立一個無人駕駛的廣告系統。

但MiQ 偏偏沒有這麼做。他們將 AI 比喻為“Build for action”，我的理解是，這更像是汽車智能駕駛中的 L2輔助系統——AI 可以接管方向盤，但是否轉彎、減速、加速，始終是交易員在做最後的確認。

“預算最後那一刀，依然是交易員親自拍板。”

對比我過往和多個程序化平台交流時，感受到的“自動化崇拜”，MiQ 的路徑其實更冷靜、更人本一些。這種“智能輔助+人工主導”的機制，是對廣告交易複雜性的一種務實回應——算法可以估價、生成策略，但真正瞭解一個品牌調性、預判市場節奏的，仍然是人。

而為了讓AI真正做到“輔助而非誤導”，MiQ 還在算法層面做了很特別的設計。發佈會現場，有媒體問張宇亮：“為什麼要接入三個大模型？不是一個就夠了嗎？”

他的回答很坦率也很打動我：

“我們認為單個 LLM 的訓練結果存在片面性，因此採用三個模型，是為了更客觀、全面地評估受眾。Claude 擅長分類，ChatGPT 更適合用於推理，Gemini 則負責最終的語義輸出。你看到 AI 生成的用户畫像，不是三套模型各説各話，而是三個模型協作、各司其職的結果。”

不同視角交叉印證後給出的畫像更中立沒有偏見。這種設計背後的本質，是MiQ 始終強調的一個信條：中立。

從數據整合到模型輸出，從平台接入到媒體選擇，MiQ 都在試圖避免“站隊”式的單邊依賴。他們不押寶某家 DSP，不綁定某類媒體，不沉溺於某個算法。

這種“平台中立”，在當前巨頭林立的流量江湖裏，也算是一種難得的立場。

在廣告業，AI的革命早就不是新聞。但要説哪個平台真正把AI做到了“可用、好用”，MiQ Sigma 可能是我近期見過最像“未來”的一個。