实测AI广告投放工具OpenClaw。作者给予100美金预算和基础配置，让AI自主决策投放策略。测试中，AI自行修复API问题，跳过冷启动直接买量，并基于实时数据做出反直觉的优化决策，如保留高花费Zone最终获得转化。结果显示广告开始盈利，预计ROI超20%。作者认为AI已从工具进化为可自主管理的"投手"，并计划扩展其应用至素材抓取和批量制作。
不是当工具，而是员工。
它被我拉进了飞书工作群，也把它丢进Moltbook (AI机器人专属) 论坛，让它自己潜水学习。
我们只验证一个问题：
AI 介入广告投放，到底能带来多大的提效？
站在门外看，永远拿不到入场券。这次，我先替大家试水。
经常有人问：AI 到底能不能替代投手？
我之前的答案很明确：能辅助，但不能替代。
甚至还写过一篇文章讨论这个问题。：AI投手时代当算法开始学买量，我们该怎么办？
但在真正部署 OpenClaw、和它高强度磨合几天后，我开始重新审视这个结论。
这一次，我打算把有限的决策权交给它：
1. PropellerAds的API Key
2. 两条配置好的Bemob追踪连接
3. 100 美金预算
除此之外——
Zone 怎么筛、Bid 怎么调、什么时候止损、什么时候扩量，我一律不管。
整个测试过程中，我不做人工干预，只做观察与记录。
第一阶段：它是个瞎子，但这不重要
起步并不顺利。
一开始，我让它分析历史数据，试图找出黄金Zone。
结果它在那里分析了半天，花了一堆 Token，最后告诉我一句：
Peter，你的历史数据是空的。
那一刻我是有点无语，甚至开始怀疑这次测试会不会翻车。
后来排查发现，是平台API参数变更，它在读空气。
但真正的转折点来了。
Vibe Coding的力量
我没有手动调试，也没有自己写一行代码，只是告诉它一句：
账户里肯定有数据的。
花了 10 分钟，它自己Probe接口、自己试参数、自己重写了Python库。
不仅修好了 API，还顺手给我写了一套Watchdog(看门狗)脚本。
你可能会问：PropellerAds自带CPA Goal规则，为什么还要自己写脚本？
这正是我最想验证的点：
1. 平台规则是死的，你设定的规则是什么，它就负责做什么。
2. 小龙虾的代码是活的，它听得懂人话。如果CPA超过0.5，但ROI有回升趋势，别急着杀。它就立刻能在后台生成对应的Python逻辑。
从 自然语言 → 可执行代码 → 实际运行，中间几乎没有损耗。
这是平台内置规则永远做不到的事。
第二阶段：它比我更狠
广告上线后，按照我以往的人工经验，CPA 模式启动慢是常态，需要耐心等系统冷启动。
但小龙虾的判断非常直接：没有数据等于零，直接强行买量。
Bemob追踪数据：
二. 小龙虾有自己的优化方案
当第一个5美金花出去后，我看着后台数据，产生了一种非常微妙的陌生感。
以前跑广告，我像是手握方向盘。
我知道每一分钱花在哪，也知道为什么在这个时间点改 Bid。
那种掌控感，是投手的安全感来源。
但这一次，方向盘没了。取而代之的，是一种被动但高效的状态。
1. 它在教我做事
当它提议，暂缓切断一个高花费、零转化的Zone时，我的第一反应是拒绝，这看起来是送钱行为。
但它坚持保留，结果很快，那个 Zone 又回来了几次转化。
这种时刻让我意识到：有时候经验反而是枷锁，AI 基于实时数据的判断，恰恰是破局点。
2. 它是我的全职替身
目前我同时管理着多个流量平台。
既然OpenClaw已经打通了API，我计划后续将Pop和Push流量全权交给它。
我只负责充值，它负责花钱和结果。
三. AI广告主管正在进化
就在写这篇文章的时候，其中一个广告已开始盈利。
按照目前的优化速度，明天它就能跑完这 $100 美金，并且有很大概率实现 ROI > 20%。
但这只是开始，这次是直链测试。接下来玩法会升级：
1. 让它去 Spy 工具抓素材
2. 自动批量制作 Lander
3. 自动复制表现好的 Campaign 抢量
整个AI投放框架已经清晰：
1. 让它对接流量源，它可以是投放主管
2. 接入飞书多维表格，自动清洗每日 ROI，它就是数据分析师
3. 当消耗提升到 $5,000 甚至 $10,000 ，它就不再是工具，而是我亲手培养出的贴身投手
四. 最后想说一句
2026 年才刚刚开始，AI行业就变了个天。如果你还不敢踏出第一步，那永远只能做观众。
我不确定AI能不能做到那一步，但我已在池中。
文末：新手搭建OpenClaw教程完整版已发布到星球内，后续会把测试结果同步到星球。感兴趣的朋友可以在下方加入：
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