Perplexity Computer：可证伪点是出资 3 万美元试投的对照比率，不是广告代理已被替代

Perplexity 在其客户故事页写道，公司邀请 Get Maine Lobster 参加试点，测试 agent 平台 Computer 能否胜过该店原先的人工投放流程。Get Maine Lobster 由 Mark Murrell 于 2009 年创办，向美国各地配送缅因龙虾和野生海鲜。页上称客单价约 250 美元，获客主要靠邮件和付费社交，其中 Meta 广告「必要但难管」。

关键机制不是「模型自己接管了公司」，而是一条带人工闸门的流水线。Computer 连接 Shopify、Attentive、Wicked Reports、GA4 和 Xero；每天分析 Meta 与 Shopify 数据，浏览电商领域既有的 Meta 广告以形成创意，撰写简报、制作静态广告，并发送到 Slack 供 Murrell 审批；视频广告则接到 Higgsfield AI。Perplexity 为这次测试提供了 3 万美元预算，目标是达到 Murrell 人工投放通常能打到的获客成本（CAC）与广告支出回报（ROAS）。页上给出的结果是相对「通常的非 AI 广告」：Computer 一方花费 2.1 倍，收入 3.5 倍，ROAS 高 63%；用不同头像、服装、场景和颜色做微测后，胜出广告的 CAC 低 14%。

检验对象应是这些对照数字及其边界，包括出资方、审批环节和对照基准，而不是「AI 已经替代广告代理」的外推。该页没有点名任何代理公司，也没有公布对照档花了多少钱、卖了多少货。

硬事实（Perplexity 客户故事《How Get Maine Lobster drove 3.5x more ad revenue with Perplexity Computer》，访问于 2026-11-06，上海时区）：

• 对象：Get Maine Lobster，创始人兼 CEO Mark Murrell，2009 年创办。页上称曾被《纽约时报》、Good Housekeeping 和 BuzzFeed 报道，客单价约 250 美元。
• 试点来源：Perplexity 邀请该店参加试点，并提供 3 万美元测试预算，用来检验 Computer 能否达到 Murrell 人工投放的 CAC 与 ROAS 目标。
• 接入工具：Shopify、Attentive、Wicked Reports、GA4、Xero。
• 日常流程：每天分析接入「指挥中心」的 Meta 与 Shopify 数据；分析电商领域既有的 Meta 广告，范围不限于直接竞争对手；全天生成广告点子、撰写创意简报、制作静态广告，并发到 Slack 供审批；视频广告通过 Higgsfield AI 制作。
• 人工闸门：Murrell 的反馈会存成规则，用于后续广告。页上称在第一个为期七天的活动里，他的通过率从 20% 升到 90%，且后者「无需反馈」。Murrell 的原话是：Computer 完成这一切，不需要设计师、调研人员或广告专员；他只要在 Slack 里批准，广告就会发出。
• 报表与加预算：Computer 每天生成 PDF 效果报告发到 Slack。放大胜出广告的例子是问 Perplexity「能不能把我所有赢的广告加预算 20%」。
• 对照结果：该店同时跑 Computer 生成的 Meta 活动和「通常的非 AI 广告」。Computer 一方 ROAS 高 63%，花费 2.1 倍，收入 3.5 倍；素材微测（不同头像、服装、场景、颜色）找到的胜出广告 CAC 低 14%。
• 履约：页上称 Computer 还会按捕捞日程错开发货日期；需求超过供给时自动更新预计到达日。Murrell 称按这个速度会触及捕捞限额，公司因此扩展晚餐套装、龙虾卷和与本地餐厅的合作。
• 页上未提供：对照实验的起止日期（只提到「第一个七天活动」和结果出现在「数日之内」）、对照档的绝对花费与收入、受众是否重叠，以及任何被点名的广告代理公司。也没有公布 Computer 的对外售价或开放范围。

证据强度：公司自己撰写的单一客户故事，测试预算由卖方提供。3 万美元、2.1 倍花费、3.5 倍收入、ROAS 高 63%、CAC 低 14%，以及七天内通过率从 20% 到 90%，都是页上的公司陈述。未见原始后台截图、第三方审计，或第二家客户的复现。

算术上，3.5 倍收入对应 2.1 倍花费，约等于每广告美元带来约 1.67 倍收入，与「ROAS 高 63%」大致相近（63% 对应约 1.63 倍）。中间的差距可能来自取整或统计窗口不同，但页上没有给出可用来核对的绝对数字。没有对照档花费，读者也无法判断 2.1 倍花费里有多少只是「多花钱带来多收入」。

可检验路径：若该公司或 Perplexity 公布对照档的花费、收入、投放时段和受众规则，外部可以把 63% 与 3.5/2.1 这两套说法对上。若 Computer 后来向未获卖方出资的商家公开售卖，第二家客户的 ROAS 是否仍接近这些数字，是比这一页故事更强的证据。在此之前，应把它读成一次有人工审批、由卖方出测试预算的单店试点，而不是行业替代证明。

钢人：若 Slack 审批循环真实存在，且 Computer 一侧在相同结算口径下 ROAS 确实高出约六成，对缺少设计师和媒介团队的小商家，这是一条能省时间的生产路径。即便如此，它仍然不能证明「代理公司已被替代」。

最强钢人：Murrell 的痛点写得很具体。他要在 Shopify、Attentive、GA4 之间来回切换，Meta 广告要不断换素材和做 A/B 测试，占用了本可用于客户关系的时间。一条能写简报、出静图、经 Slack 批准再发出、并每天送 PDF 报告的流水线，即使没有 63% 的 ROAS 升幅，也值一个试点。页上写他现在能把更多时间留在船上，与「把重复劳动交出去」的叙述一致。

钢人风险：测试预算来自 Perplexity，页上也写有 Perplexity 团队协助搭建「指挥中心」。把这样的试点直接比成普通商家自费使用，或比成与专业代理公司的盲测，依据不足。对照基准是该店「通常的非 AI 广告」，不是被点名的代理公司。通过率从 20% 升到 90% 说明前几天的输出并不自动可用，人仍是质量闸门；「无需反馈」的 90% 也仍是页上的自述。素材微测用了不同头像和服装，页上没有讨论这些生成人或模特图像的授权与披露。

另外，3.5 倍收入和 2.1 倍花费可以同时成立：多花钱本身就会抬高收入。ROAS 才是「每一块广告费更值不值」的数字。它被写成高 63%，但缺少对照档的绝对数字，外部无法做一次独立复核。

对小商家，未来六个月可观察的是 Computer 是否公布价格和自助接入方式，以及是否出现第二家未获卖方出资的公开案例。对广告代理公司，这一页还不能构成「代理已被替代」的行业证据；它能构成的是，客户会拿「在 Slack 里批准就出广告」来询价。对平台和监管，生成广告的素材来源、模特或头像授权，以及卖方出资试点如何披露，会比单一 ROAS 数字更早成为争议点。

对想引用这个故事的人，引用时应写明：卖方出资 3 万美元、对照对象是该店自己的非 AI 广告、创始人在 Slack 里审批。去掉这三项，数字会看起来比页上实际写明的更大。

Perplexity 这则客户故事的检验对象，应是卖方出资 3 万美元、人工 Slack 审批之下，相对该店通常非 AI 广告的花费、收入、ROAS 与 CAC 数字能否在披露更完整的原始数据后站得住；不是「agent 已经替代广告代理」。比率对得上且方法被公开，它是一条可讨论的小商家投放试点；对不上或方法不公布，它仍是一篇由卖方撰写的单店案例。

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