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

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%。

• 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。

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。

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。

AI Catch12Hailuo AI12PixVerse12Kling AI12Vidu8AI Mirror8FaceApp8Remini12BeautyPlus12

AI CatchAI Video全部命中素材 290 条 · 关联广告数中位 15 · 投放天数中位 14 · 竖屏 91.4% · 媒体主力 Meta 系 159 条 / TikTok 78 条 / Google 系 52 条

全部档位1210M 以上41M 到 10M4100K 到 1M4

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Hailuo AIAI Video全部命中素材 292 条 · 关联广告数中位 2 · 投放天数中位 28 · 竖屏 100.0% · 媒体主力 Meta 系 291 条 / TikTok 1 条

全部档位121M 到 10M4100K 到 1M4100K 以下4

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全部档位121M 到 10M4100K 到 1M4100K 以下4

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全部档位121M 到 10M4100K 到 1M4100K 以下4

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全部档位8100K 以下8

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全部档位1210M 以上41M 到 10M4100K 到 1M4

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헤어부터 몸매까지 완벽한 보정

横向对照：谁在长跑，谁在铺量

抽样会抹平档位分布，但有三件事不参与抽样，因此跨产品可比：关联广告数（同一条素材被多少个广告组复用）、投放天数（素材的寿命）、媒体族与画面比例。下面三个量都按各产品的全部命中素材算，不是按抽中的那 8 到 12 条。

「命中素材」= 按曝光降序前 3 页（至多 300 条）里广告投放主体名匹配该产品的素材条数，是样本规模不是该产品的素材总量。关联广告数与投放天数的中位按这份命中集合计算。FaceApp 与 Vidu 的命中集合偏小（分别为 84 条与 81 条），中位数按方向性读。

这张表把「买量强度」拆成了两种完全不同的能力。FaceApp 的关联广告数中位 120、投放天数中位 243 天——它不是靠多产素材赢，是靠一条素材反复铺；Vidu 反过来，投放天数中位只有 8 天，素材刚上就被换掉。同一个赛道里，素材的用法比素材的数量更能说明打法。

立刻做什么：查竞品时不要只看「他有多少素材」，要同时看每条素材的关联广告数与寿命。高复用 × 长寿命说明这条素材是资产，值得逐帧拆；低复用 × 短寿命说明对方自己在试错，去抄只会抄到被淘汰的那一批。

回到 AI Catch：过半素材押在同一个复古滤镜上

AI Catch 的产品名写着 AI Video Generator，但打开它的素材池，第一眼看到的不是视频生成能力，而是一个滤镜。

一条素材的三段时间：先给结果，再教操作，最后收口

这六条，值得直接拆开看

⤢ 放大

01可仿拍 · 80 年代复古第 1 秒就把成片甩出来无口播 · 竖屏

复古卧室 + 粉色霓虹 + 迪斯科球，第一帧就是完整成片，没有一句铺垫。

借鉴点

第 1 秒即 80 年代主题房间 + 双马尾女性 + 复古妆造，观众先看到结果，再产生「我也想要」的欲望。

关键帧

真实抽出 4 帧：复古卧室全景 → 人物入画 → 场景细节 → 成片对比。全片无口播，靠画面自身完成说服。

为什么有效

结果前置把「要不要装」的决策压缩到一秒；复古滤镜本身是可复制的视觉锚点，不依赖任何文案与语言。

关键帧

0.6s

2.6s

5.4s

8.6s

结果前置无口播复古滤镜竖屏

⤢ 放大

02可仿拍 · 本地化口播用葡语把趋势讲给本地人听葡语口播 · 真人出镜

真人对着镜头讲「这波 80 年代趋势正在流行」，再展示自己的变身结果。

借鉴点

开口即承诺「我教你最简单的做法」，把复杂功能翻译成一句本地语言的行动指令，信任成本远低于字幕翻译。

关键帧

真实抽出 4 帧：真人出镜 → 手机演示 → 生成结果 → 收口。口播与画面同步推进，没有静默段。

为什么有效

本地化口播是 AI Catch 打进西语、葡语市场的核心手段。同一条母版换语言即可复用，边际成本极低。

关键帧

0.6s

2.6s

5.4s

8.6s

葡语口播真人出镜趋势话术本地化

⤢ 放大

03可仿拍 · 宠物副线让猫替你说服用户西语口播 · 宠物主角

女性抱着黑猫提问「想要不用出门就拍专业宠物照吗」，随后猫戴墨镜开车。

借鉴点

用提问直击痛点，再用拟人化反差制造停留。非人主角天然降低广告感，完播率通常高于真人素材。

关键帧

真实抽出 4 帧：抱猫提问 → 界面操作 → 拟人化场景 → 收口。萌宠与功能演示交替出现。

为什么有效

宠物拟人在 AI Catch 素材里约占 5%，是差异化副线——它不承担主转化，但负责把完播率拉起来。

关键帧

0.6s

2.6s

5.4s

8.6s

西语口播宠物拟人痛点提问反差

⤢ 放大

04可仿拍 · 情感向把功能卖成弥补遗憾无口播 · 对比构图

母女生日对比：小女孩抱熊 → 成年职业女性，左右分屏串起时间线。

借鉴点

用「同一场景、两个时间」的对比构图触发怀旧，观众对功能的判断被情绪替换掉。

关键帧

真实抽出 4 帧：童年场景 → 成年场景 → 对比分屏 → 收口。全程无口播，靠构图叙事。

为什么有效

家庭 / 亲子方向约占 8%，情绪浓度最高。它卖的不是生成能力，是「把遗憾补回来」这件事。

关键帧

0.6s

2.6s

5.4s

8.6s

家庭亲子对比构图情感向无口播

⤢ 放大

05可仿拍 · 身份幻想街头发钱，把欲望前置真人实拍 · 街头挑战

街头举牌挑战「画肖像赢现金」，真人实拍穿插生成效果，最后落到下载入口。

借鉴点

用真人实拍 + 现金奖励制造事件感，把「AI 能生成你的画像」包装成一场街头游戏。

关键帧

真实抽出 4 帧：街头实拍 → 现金白板 → 生成结果 → 下载收口。真人实拍段落占比高于同族其他素材。

为什么有效

身份 / 财富幻想约占头部素材的 4%，属于长尾方向。它的价值在于提示：不是所有素材都要走「变美」这条路。

关键帧

0.6s

2.6s

5.4s

8.6s

身份幻想真人实拍事件感街头

⤢ 放大

06对照样本 · AI Photo 线同赛道另一条线怎么打AI Photo · Remini

AI Photo 线的代表素材，卖点结构与本报告的 AI Catch 样本可直接横向对比。

借鉴点

这是 Remini（AI Photo 线）的素材。放在这里是为了让读者能亲手点开，对照两条线的收口与卖点结构。

关键帧

此卡不做关键帧拆解——它承担的是横向对照角色，不是可仿拍拆解对象。

为什么有效

同一窗口里，Remini 把 65.8% 的素材放在 TikTok，AI Catch 把 59.93% 放在 Meta 全家桶——两条线的媒体结构差异，在这两条素材上可以直接感受到。

关键帧

0.6s

2.6s

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AI Photo对照样本ReminiTikTok 侧

全量素材按创意方向分族

下列卡片全部来自会话素材清单，点击可跳转素材详情页；带播放器的封面为内嵌视频，图片类素材以封面呈现。本节素材族内嵌视频 31 条，没有一条走封面兜底。

🖼️

图片素材与功能演示

5

静态素材没有被淘汰，在联盟流量位仍有位置。

图片c4bde88

图片迷你人偶

图片abf181b

图片Q 版对比

图片85d7abc

图片宫廷造型

视频b24d40d

品牌收口紫调 UI

视频c2a91d3

应用录屏下载引导

📷

AI Photo 线对照

4

同赛道另一条产品线的素材，放在这里做横向参照。

视频129268a

AI Photo修复对比

视频39870c6

AI Photo老照片

视频9fc0a32

AI Photo照片转卡通

图片965b7d8

AI Photo图片素材

52% 的素材押在同一个复古方向上，是优势也是单点风险。好处显而易见：一个方向跑通后，家庭、情侣、宠物、个人写真都只是换主体不换母版，边际成本极低。

但复刻门槛同样低——同一套 80 年代视觉没有任何技术壁垒，竞品换一套滤镜就能追平。真正的护城河不在滤镜，在它把滤镜拆成了多少个子场景：家庭 / 情侣 / 宠物 / 个人写真四条支线共用母版，这才是那 52% 能持续跑量的原因。

⚖️ 分水岭：不在媒体上，在体量形态和卖点边界上

到这里可以正面回答那个问题了：AI Video 与 AI Photo 的素材差异到底在哪。先排除一个看起来很像答案的选项——媒体结构。

主动给一个反例。「AI Video 抢 Meta、AI Photo 守 TikTok」这句话听起来顺，但数据不支持：BeautyPlus 的 Meta 渗透率 88.4%、AI Mirror 77.3%，比 AI Video 线任何一家都高；FaceApp 的 TikTok 只有 0.8%，比 AI Video 线任何一家都低。把媒体当分界线，第一眼就会被反例打脸。它描述的是单个产品的投放习惯，不是产品线的属性。

真正分开两条线的，是体量形态

AI Photo 是一个已经打平的赛道，AI Video 还是一个分层的赛道。Photo 线四款有三款落在 2,139 到 2,685 之间，说明这个品类的投放密度已经形成共识——不投到这个量级就上不了牌桌。Video 线则相反：2,149 与 21 之间是一片空白，中间没有产品。

对入局者的含义完全不同：进 Photo 线是拼执行效率，进 Video 线是赌能不能挤进头部。

第二个分界：产品名不再指向卖点

数据来源：两条产品线各自的高相关素材样本，手工编码、按主要表达归类，同一素材可能承载多种卖点。置信度标为素材共性 · 中——样本量在 160 到 170 之间，误差约 ±10pp，属方向性结论，不可当审计级数据引用。

两条线的边界，在产品层面已经被抹掉了。AI Video 的第一卖点是「把照片动起来」，起点是照片；AI Photo 的「数字分身」与「照片变视频」合计约 30%，终点是视频。起点和终点互为对方的主场。

这不是巧合，是产品逻辑的必然：用户不会为了「生成视频」这个技术动作付费，只会为了「我这张照片还能这么玩」付费。AI Catch 把这点做到极致——它叫 Video Generator，却用 52% 的素材卖 80 年代复古照片。产品名是给渠道看的，卖点是给用户看的，两者已经脱钩。

立刻做什么：做竞品素材库时，不要再按「AI Video / AI Photo」分组。按卖点分——「照片动起来」「一键变美」「数字分身」「老照片修复」四组，跨产品线合并。同一组里的竞品才是真竞品。

🎯 该抄结构，不该抄素材

上面几条结论落到执行层，可以拆成「不动会怎样 / 立刻做什么」三组。

不动会怎样：继续用「AI Video」「AI Photo」这种品类词做素材分组的团队，会在竞品分析里持续漏掉真正的对手——一个美颜 App 的「照片变视频」素材，跟视频生成 App 的主力素材是同一件事。

立刻做什么：把现有素材库按卖点重挂一次标签，跨产品线合并成四组；每组拉出投放量最高的十条，横向比 Hook 与收口，而不是纵向比同一款产品的月度变化。

不动会怎样：把 52% 的素材押在单一视觉母版上而不做子场景拆分，一旦竞品用同一滤镜跟进，没有任何缓冲。

立刻做什么：学 AI Catch 的母版 × 子场景结构——一套 80 年代视觉，配家庭 / 情侣 / 宠物 / 个人写真四条支线，每条支线只换主体与文案，制作成本几乎只增加拍摄量。

不动会怎样：只按自己习惯的媒体铺素材，会误判品类真实的分发格局。Remini 把 65.8% 押 TikTok，BeautyPlus 在 TikTok 上一条都没投——两类素材的节奏、时长、口播密度完全不同，照搬会直接亏钱。

立刻做什么：新市场冷启动时，先抄同品类在你目标媒体上的投放结构，再定创意。同品类同媒体的竞品素材结构是免费的结构化答案，比动辄百万的测试预算便宜得多。

下一步怎么走：三步承接

整份报告压成一张图

这棵树的读法：从上往下是「大盘 → 结构 → 执行 → 风险」。如果只有三十秒，看「体量形态」与「卖点边界」两枝——那才是 AI Video 与 AI Photo 真正的差异所在。

🛂 哪些数能信，哪些数别用

这一章怎么用：报告里每个数字都能追到接口字段或已登记的派生值。下面把「口径怎么定的」「哪些维度本轮没取到」「哪些数字别拿去汇报」一次说清。想复现这个报告，看这一章就够。

口径怎么定的

两套口径并存，谁也别换谁

这份报告里有两套素材口径，来自同一平台的两个不同接口。它们对「一条素材算不算在窗口内」的判定不同，因此同一款产品会给出两个素材数，差值不固定、方向也不固定——有的检索接口更高，有的引擎口径更高。

不要做的事：把两套数字相加、取平均，或用一套去验证另一套。它们不是「同一个量的两次测量」，而是两个不同的量——判定素材归属的规则不同（一个按产品检索，一个按投放主体名过滤）。要引用哪一章的结论，就用那一章的口径，跨章引用时把口径一起带上。

为什么明知冲突还要两套都放：引擎口径能给出体量与媒体结构的全貌，但落不到单条素材（接口是素材级、不含产品字段，聚合本身都取不到）；检索接口口径能落到每一条素材的曝光、关联广告数、投放天数，但它的总量不是产品级普查。两章回答的是不同问题，各自用各自能站住的那套数。

两个量纲不能互推

「素材数」与「广告数」是两个量纲，本报告只统计素材数。同一条素材可以挂在不同广告组下反复投放，广告数通常远高于素材数，且倍数因品类而异。不要用素材数去推算投放花费或广告数——本报告没有取广告数口径，两者之间没有可用的换算关系。

本轮没取到的三类东西

素材实体的处理

本报告全部素材卡片共 131 张，素材 ID 未做任何推断或截断，卡片链接一律指向素材详情页全量 ID。两批卡片的实体化方式不同，分开说明：
① 素材台账章（检索接口口径，96 张）——每个产品曝光最高的那条作为代表作，内嵌重编码后的视频（共 9 条）；其余 87 张走压缩封面：封面取接口直接返回的封面图，压到宽 360px 后内嵌，点击可跳详情页播放。
② 素材族与可仿拍区块（会话素材清单口径，35 张）——内嵌视频 31 条，没有一条走封面兜底；封面为视频首帧抽取并压缩，关键帧为真实抽帧，未用封面重复充数。另有 4 条素材在清单里是图片而非视频（标注为「图片」），已按图片处理，不做抽帧。
本轮正文引用过 3 条 Vidu 素材 ID，但其会话素材清单接口未返回数据，这 3 条未进入第②批卡片墙，正文也未再引用，此处据实说明；第①批的 Vidu 素材来自检索接口，与那 3 条无关。

外部资讯的处理

本机 Google News 全域不可达（TCP 超时，非偶发），因此改用行业媒体自有 RSS 直采，产出结构与常规聚合一致。8 条中 6 条来自优选白名单信源（游戏陀螺、白鲸出海、极客公园），2 条来自表外正规科技媒体（The Verge）。新闻标题中的日期、排名、金额均为他人文章原文，不参与本报告的数字保真，也不得被搬进正文当论据。本窗口暂无被拆产品的直接报道，均为厂商与赛道层面动态。

数据边界与下一步

这份报告能回答什么：八款 AI 应用在同一窗口、同一接口、同一口径下的素材体量与媒体结构对比，以及两条产品线在卖点层面的真实边界。

不能回答什么：品类级的市场规模、各产品的投放花费、国家维度的分布、以及任何需要广告数口径的推算。

下一步值得补的三件事：① 把 Hailuo AI 的媒体拆分补齐，AI Video 线的矩阵就完整了；② 对 AI Photo 线做一次与 AI Catch 同深度的创意拆解，验证「母版 × 子场景」结构是否跨产品线通用；③ 拉长到近 90 天窗口，看复古方向是阶段性潮流还是长线趋势——本轮 30 天窗口判断不了这个。