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输入一句话，
把一堆视频直接丢给 AI，它能描述画面，却读不懂创意。中间差的那一步，正是买量团队被反复消耗的地方。
AI 让素材生产提速，也顺带把投放量级推了上去。据 AppGrowing 国际版监测，2026 年上半年海外去重后的投放素材数已超过 924 万组，同比 2025 年上半年增长 52%。搜得到、筛得出、下得下来，不代表看得完——拿到素材只是开始，看懂才算数。
优化师可以连续看几小时素材，但注意力很难始终在线，更别说同时比对大量素材之间的细微差别。结果往往是：看到的永远集中在头部几十条，真正有价值的规律却藏在长尾里。
要让通用模型输出懂行的分析，团队得先自建 Prompt 工程、整理历史报告与方法论，再一轮轮反馈纠正。即便如此，把大量原始视频交给模型还要额外承担处理时长与算力开销，最后拿到的仍可能是一段「正确但没法直接用」的概述。
模型要独自走完从画面识别、信息提取到归纳总结的全程。它看得见画面，却不理解画面为什么这样设计——钩子为什么卡在前 3 秒？这个卖点为什么配这种情绪？原始视频给不出答案。
把非结构化视频预处理成包含 Hook、卖点、情绪、玩法、画面元素、角色特征、旁白、文案 的专业数据，让模型在情绪表达、信息传递、行为引导这些维度上直接推理。数据负责专业，模型负责理解——合起来才是符合买量语境的分析。
四大模块开箱即用，覆盖从素材搜索到开发者情报的完整链路。
searchAdCreatives 按媒体、地区、品类、受众、变现方式等筛选全球在投创意；creativeSellingPointTrends 基于 30 万+ 词库追踪卖点趋势，可按创意数、广告数、热度排序；creativeAIAnalysisData 拉取创意的旁白、卖点与 AI 解读，每次最多 100 条；creativeResourceUrl 获取创意原始视频/封面下载链接。
appAdRankings 品牌级 App 投放榜，含在投广告数、创意数、受众画像等；appStoreDownloadRankings iOS App Store 下载榜；googlePlayDownloadRankings Google Play 下载榜——竞品体量与排名变化，一眼看清。
adVolumeTrends 日投放量趋势；regionOverview / mediaOverview 地区与媒体概览及时间线；adFormatOverview 广告形式；creativeTypeOverview / creativeFormatRatio 创意类型与纵横比；audienceBreakdown 年龄 × 性别受众；appLifecycle 产品生命周期；similarApps 相似产品；developerAppOverview / publisherAppOverview 开发者与发行商全景。
远程 MCP Server，无需本地命令行，Claude、Cursor、ChatGPT 及一切支持 MCP over HTTP 的客户端通用。
filterOptions 返回全部可选筛选值：媒体、地区、品类、风格、受众、变现方式……组合出你想要的任何切面。