分界线不在媒体上

AI 工具赛道
AI Video vs AI Photo：两条产品线的素材差异

八款 AI 应用、同一个 30 天窗口排下来，AI Video 与 AI Photo 在媒体结构上并没有分界线——两条线内部的 Meta 渗透率从 8.2% 拉到 88.4%，线内的跨度盖过了线间的差距。真正把两条线分开的，是体量的离散度（Photo 线头部挤在 2,139 到 2,685 之间，Video 线相差 102.3 倍）与产品名和卖点的脱钩（叫 Video Generator 的产品，过半素材在卖照片）。

AI Catch · 2,149 条 Remini · 2,139 条 AI Mirror · 2,685 条 FaceApp · 2,293 条窗口 2026-08-18 ~ 09-16 8 款点名产品素材 11,919 条

以下是 AI 工具赛道根据多语种素材库与全球性媒体平台的广告数据，对 2026 年 8 月 AI 类 App 买量营销特征进行的分析；数据窗口 2026-08-18 至 2026-09-16。
① 本报告的「大盘」由 8 款点名产品同窗口同口径实测汇总，不是品类全量普查——素材检索接口是素材级数据、不含所属产品字段，品类级聚合在结构上取不到（详见末章）。
② 「素材数」与「广告数」是两个量纲，本报告只统计素材数，两列不可互推。
③ 同一素材可同时投放多个媒体，各媒体素材数之和大于素材总量；Meta 系各版位数值高度重合是同一素材池跨版位分发，不可相加。
④ 创意方向与 Hook 占比为手工编码，样本 n=100；卖点占比样本 n≈160 至 n≈170。误差约 ±10pp，属方向性结论。
⑤ 素材投放天数与曝光是生命周期累计值，不随查询区间变化，本窗口不做环比。
⑥ 报告里有两套素材口径：前六章用引擎口径（按产品检索），素材台账章用检索接口口径（按投放主体名过滤）。同一款产品两个数不同是正常的，两套不可相加、不可互换，详见末章「两套口径并存」。

🧭 结论摘要

八款 AI 应用、同一个 30 天窗口排下来，AI Video 与 AI Photo 在媒体结构上并没有分界线。两条线内部的 Meta 渗透率从 8.2% 一路拉到 88.4%，线内的跨度盖过了线间的差距。

真正把两条线分开的是另外两件事：一是体量形态——AI Photo 头部三家挤在 2,139 到 2,685 条之间，AI Video 却从 21 条铺到 2,149 条，相差 102.3 倍；二是卖点边界——名字里写着 Video Generator 的产品，过半素材在卖照片，而 Photo 线的高频卖点里，「照片变视频」本身就占了 14%。

8 款点名产品素材 11,919 条窗口 2026-08-18 ~ 09-164 个媒体域

维度	结论	关键数据
大盘体量	八款点名产品同窗口同口径实测合计，不做品类级推算	11,919 条
线间差异	媒体结构不是分界线，产品自身的选择才是	8.2% ~ 88.4%
线内形态	Photo 线头部体量高度趋同，Video 线极度分化	3.03 倍 / 102.3 倍
锚点产品	AI Catch 素材过半押在同一个复古方向，媒体却压在 Meta	2,149 条
卖点边界	两条线在「照片↔视频」上正面撞车，产品名不再指向卖点	52% / 14%
素材用法	同一条素材被复用多少次、活了多久，比产品投了多少条更能说明打法	120 组 / 243 天
外部环境	模型不再是卖点，Agent 与系统入口才是	8 条

窗口内两条外部动态值得先看

极客公园 09-16：腾讯、字节、阿里「会战」AI 办公之后：Agent 领域格局已变 ↗
游戏陀螺 09-14：独立创作者借 AI 发力，TapTap 热门榜前十闯入 3 款「AI 制作」游戏 ↗

一句话读法：这份报告的「大盘」是点名实测，不是品类普查——引擎侧的素材检索接口是素材级数据、不含所属产品字段，品类级聚合在结构上取不到（详见末章）。与其拿一个来路不明的品类总数，不如给八款产品的同窗口同口径绝对值，后者才可比。

🔥 外部环境：模型不再是卖点，入口才是

这一章为什么值得看：纯平台数据回答不了「这个赛道最近发生了什么」。下面 8 条是本窗口（2026-08-18 ~ 09-16）内的外部报道，筛选标准只有一条——是否改变投放约束或竞争格局。
信源取向：本机 Google News 全域不可达，改用行业媒体自有 RSS 直采（游戏陀螺、白鲸出海、极客公园为优选白名单信源，共 6 条；The Verge 为表外正规科技媒体，2 条）。因此链接是文章最终地址，不是聚合跳转页，可以直接点开。
口径提示：本窗口暂无 AI Catch / PixVerse / Remini 等被拆产品的直接报道，以下均为厂商层面与 AI 应用赛道层面的动态。表中的日期与标题为他人文章原文，不参与本报告的数字保真。

日期	信源	标题	维度	影响	原文
09-14	游戏陀螺	独立创作者借AI发力，TapTap热门榜前十闯入3款“AI制作”游戏	AI 供给	中	原文 ↗
09-02	游戏陀螺	完美世界、三七互娱、4399参投，做AI 3D的VAST半年融了50亿元	资本	中	原文 ↗
09-17	白鲸出海	倍思Baseus AI直播成功案例：单品AI直播如何跑出与真人持平的转化	AI 内容转化	中	原文 ↗
09-12	极客公园	AI 时代的「4399」，可把我玩嗨了｜AI 上新	品类入口	低	原文 ↗
09-08	极客公园	传字节开发实时空间视频生成模型；微信内测「AI 社交」功能；华为小米同天发布折叠屏手机	平台能力	高	原文 ↗
09-16	The Verge	The sexy AI-powered dating app scams are here	合规	中	原文 ↗
09-16	The Verge	Snap is launching a new Specs AI tool, and it’s coming to iOS and Mac	平台	低	原文 ↗
09-16	极客公园	腾讯、字节、阿里「会战」AI 办公之后：Agent 领域格局已变	竞争格局	中	原文 ↗

八条报道指向同一件事：AI 竞争的焦点已经不在「模型能不能做出来」，而在「谁能占住用户的入口」。腾讯字节阿里的 Agent 会战、Snap 把 AI 装进眼镜、字节做实时空间视频生成——这些都是把 AI 从独立 App 里抽出来、塞进系统与硬件入口的动作。对依靠买量获客的独立 AI 工具 App，这意味着两件事：获客成本会被动抬升，而素材本身必须更快地讲清「我为什么值得单独装一个」。

🗺️ 八款产品排一张表，体量差一百倍

把八款产品放在同一窗口、同一接口、同一口径下，第一眼看到的不是「Video 与 Photo 的差别」，而是同一个赛道里的体量鸿沟。

窗口内在投素材量（条）

AI Catch 的 2,149 条与 Remini 的 2,139 条几乎并列，Vidu 只有 21 条——同是 AI Video，差 102.3 倍

Meta 系素材渗透率（%）

BeautyPlus 88.4% 与 Remini 8.2% 同属 AI Photo 线，线内落差 80 个百分点

三条媒体路径的渗透率（%）

Meta、TikTok、Google 系三列并排看：没有任何一条能干净地把两条产品线切开

产品	产品线	素材数	Meta 系	TikTok	YouTube	AdMob
AI Catch	AI Video	2,149	59.93%	33.60%	5.54%	5.03%
Hailuo AI	AI Video	1,752	—	—	—	—
PixVerse	AI Video	1,020	41.86%	7.0%	48.0%	29.5%
Kling AI	AI Video	726	31.68%	7.3%	49.9%	55.9%
Vidu	AI Video	21	0%	100%	0%	0%
AI Mirror	AI Photo	2,685	77.3%	17.0%	4.5%	5.0%
FaceApp	AI Photo	2,293	11.0%	0.8%	89.4%	28.7%
Remini	AI Photo	2,139	8.2%	65.8%	30.2%	17.3%
BeautyPlus	AI Photo	886	88.4%	0%	8.5%	9.7%

Meta 系指 Instagram / Facebook / Facebook (FAN) / Threads / Messenger 五个版位去重后的覆盖素材数；同一素材跨版位分发会同时计入多个版位，五个版位的数值不可相加。Hailuo AI 本轮只取到总量口径，媒体拆分未跑成，以「—」占据，不做估算填充。

先记住这张表的两端：AI Catch 把 59.93% 的素材铺进 Meta 全家桶，而同样是 AI Photo 的 BeautyPlus 把这个数字做到了 88.4%；另一端，Remini 的 Meta 渗透率只有 8.2%，把 65.8% 押在了 TikTok。同一产品线内部，媒体打法的分歧比跨产品线还大——这是本报告后面所有结论的地基。

🎞️ 素材台账：九款产品各自在跑什么

前三章量的是体量与媒体结构，量到最后发现两条产品线切不开。这一章换一把尺子——不看产品投了多少条，看单条素材跑成什么样：跑出多少曝光、被多少个广告组复用过、活了多久。

这一章的口径与前几章不同，先看清楚再读。下面每张卡片来自素材检索接口：按曝光降序取各产品前 3 页，再按广告投放主体名过滤出该产品自己的素材。它与前三章的引擎口径存在差异——例如 AI Mirror 在检索接口口径下是 5,022 条，在引擎口径下是 2,685 条。两套数字不可互换、不可相加，本章一律用检索接口口径，前三章一律用引擎口径。
曝光、关联广告数、投放天数都是素材生命周期累计值，不随查询窗口变化；窗口只决定「这条素材在本窗口还在不在投」。样本为定向抽样而非全量普查，样本内的占比按方向性读。

九款产品各自的高跑量素材，按曝光档切着看

每个产品最多放 12 条：按曝光分四档（10M 以上 / 1M 到 10M / 100K 到 1M / 100K 以下）分层抽取，每档至多 4 条，缺档的产品按曝光降序回填。每个产品第一条是代表作——样本里曝光最高的那条，内嵌可播。档位构成是抽样规则的结果，不是分布；要看真实结构，用下面那张对照表。