從谷歌看大模型如何深刻改變互聯(lián)網(wǎng)廣告？

　　在這一次波瀾壯闊的AIGC大潮中，哪一個垂直細分領(lǐng)域離錢更近?

　　互聯(lián)網(wǎng)廣告絕對是最靠前的答案，甚至沒有之一。

　　作為互聯(lián)網(wǎng)第一大商業(yè)模式，廣告的整個鏈路和過程本身都和AI有著千絲萬縷的聯(lián)系，而作為科學與藝術(shù)的交叉行業(yè)，廣告的屬性和貨幣化潛能也驅(qū)動著AIGC商業(yè)化天平朝廣告的方向傾斜。

　　在主流觀點中，硅谷科技巨頭中在大模型領(lǐng)域走在最前列的是微軟和它投資的OpenAI。

　　然而如果看大模型在廣告行業(yè)中的應用，谷歌絕對稱得上是走得最遠的探索者。

　　這背后的邏輯也非常簡單，廣告是谷歌賴以生存的生命線，廣告收入占谷歌總收入的77%，在某種意義上，廣告定義了谷歌。

　　作為先進生產(chǎn)力代表的AI大模型，其率先在廣告業(yè)務開花結(jié)果自然也順理成章。

　　這篇文章我們就一起從谷歌不同維度的探索來梳理一下大模型正在和將會如何改變互聯(lián)網(wǎng)廣告的方方面面——

　　一、谷歌:讓大模型滲透到廣告業(yè)務的整個業(yè)務鏈條

　　之所以從谷歌開始聊，原因在于谷歌將大模型滲透到了廣告業(yè)務的方方面面——

　　1.在對話式AI產(chǎn)品中直接插入廣告

　　對谷歌而言，大模型廣告最直接的應用就是在大模型產(chǎn)品中加入廣告，即在生成是對話產(chǎn)品中加入互聯(lián)網(wǎng)的廣告位。

　　即將大模型產(chǎn)品本身作為廣告流量的來源。

　　盡管大模型預計會催生多種不同的商業(yè)模式，但對于谷歌而言，在對話產(chǎn)品中插入廣告這是再自然不過的選擇，這背后的邏輯在于三點——

　　1.對話式AI的產(chǎn)品特點絕對了它可以精準捕捉到用戶訴求，方便匹配廣告創(chuàng)意;

　　2.谷歌已經(jīng)有龐大的廣告主資源，能極其便利地將原有廣告切換至新模式;

　　3.廣告本身也是對話式AI的答案之一，能無縫地、原生地融入到產(chǎn)品中。

　　所以，我們看到，谷歌的Bard是最先在對話式AI中插入廣告的大模型C端產(chǎn)品了，同樣，我們也看到了微軟的Bing也在其聊天產(chǎn)品中開始插入廣告了。

　　可以預見，在對話式AI產(chǎn)品中插入廣告會成為大模型時代最常見、最普遍的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式。

　　預言這一點并不需要多么高深的洞察——核心原因在于對話式AI產(chǎn)品中的廣告業(yè)務天然可以形成數(shù)據(jù)飛輪:

　　用戶用自然語言輸入比搜索關(guān)鍵詞更準確的需求，AI就可以匹配更準確的廣告，用戶就能得到更好的商業(yè)解決方案，如此往復，不斷滾雪球。

　　本質(zhì)上還是更高效地解決信息不對稱的問題，最終用戶、平臺、廣告主三方都會從大模型中受益。

　　互聯(lián)網(wǎng)對于人類而言，無非是兩點，第一是效用，第二是效率，而“大模型+廣告”既提升了效用又提高了效率，對廣告主和用戶而言都是如此。

　　因此，無論未來大模型會產(chǎn)生多少新型商業(yè)模式，廣告一定會長時間站在互聯(lián)網(wǎng)變現(xiàn)業(yè)務的C位。

　　2.實時的廣告詞生成

　　我在《ChatGPT時代，互聯(lián)網(wǎng)廣告何處何從?》一文中開過一個腦洞——如果大模型生成速度能縮小至廣告返回的幾十毫秒之內(nèi)，那么，每個人則可能看到實時生成的個性化廣告。

　　現(xiàn)在，谷歌將其變成了現(xiàn)實。

　　在5月份舉行的Google Marketing Live活動，谷歌已經(jīng)開始針對用戶的搜索關(guān)鍵詞針對性地實時生成廣告文案了。

　　谷歌的廣告業(yè)務副總裁Jerry Dischler舉了下面這個案例——

　　當用戶輸入“干燥敏感肌護理”的關(guān)鍵詞時，下方的廣告文案“舒緩你的干燥敏感肌”就是通過大模型實時生成的。

　　注意:這和今天業(yè)界已有的個性化廣告不同，它的廣告創(chuàng)意不再是廣告主現(xiàn)成的有限集合，而是真正對每個用戶需求實時一對一生成的。

　　從這個意義上，廣告主其實也不知道自己的廣告有多少個創(chuàng)意，原因在于它可以對每一次廣告請求都返回即時生成的新鮮創(chuàng)意，這是互聯(lián)網(wǎng)廣告的一次重要進化。

　　需求和創(chuàng)意“1V1”模式無疑是廣告創(chuàng)意層面的一次革命性的飛躍。

　　它標志著真正意義上的個性化廣告時代正式到來。

　　必須要強調(diào)的是，這并不意味著廣告主后臺投放時什么都不需要做，畢竟生成式AI在本質(zhì)上依然是一個“輸入-輸出”的工作模式。

　　所以，盡管谷歌沒有詳細列出該種類型廣告主需要在后臺做什么，然而我們可以合理猜測——

　　廣告主的確不需要填寫具體的文案創(chuàng)意，但一定是需要對廣告產(chǎn)品本身做一定程度的描述的。

　　比如一款車來做廣告，它大概率需要通過關(guān)鍵詞或其他形式來描述車的特點、參數(shù)、配置、適合人群等等，然后生成是大模型才可能根據(jù)這些輸入來實時生成最終呈現(xiàn)給消費者的創(chuàng)意。

　　因此，我們可以進一步推理:盡管廣告優(yōu)化師這時候不需要去在具體創(chuàng)意文案上競爭了，但競爭肯定不會消失。

　　這時候廣告主與廣告主之間的競爭大概率會變成廣告提示詞之間的競爭了。

　　以上面說的車這種廣告為例，汽車品牌必然會比拼誰能更好地向AI描述自己車的特點與優(yōu)勢，比拼誰能用合適的prompt讓AI寫出更精彩的創(chuàng)意——

　　A品牌可能把自己車的官網(wǎng)丟給AI，B品牌可能把其全國4S點銷售冠軍的話術(shù)丟給AI，C可能把該款車全網(wǎng)KOL的文案丟給AI，D品牌則可能把其讓4A公司拍的幾個視頻廣告丟給AI。

　　和現(xiàn)在直接寫創(chuàng)意相比，這些廣告prompt的輸入在某種意義上是更高維度的比拼。

　　未來的互聯(lián)網(wǎng)廣告投放的競爭，在某種意義上可能會變成“廣告Prompt工程師”之間的競爭。

　　所以，對于廣告人而言，認為大模型可以在創(chuàng)意層面解放雙手其實是一種妄念，不存在的，大概率轉(zhuǎn)換成一種新的形式的內(nèi)卷。

　　不信，你接著往下看——

　　3.廣告落地頁的再創(chuàng)造

　　谷歌已經(jīng)開始落地具體的產(chǎn)品了——網(wǎng)頁變創(chuàng)意。

　　互聯(lián)網(wǎng)廣告很多時候廣告的落地頁都是一個網(wǎng)頁，在谷歌的這次演示中，廣告主只需要填寫廣告落地頁的地址，大模型就可以瞬間讀取網(wǎng)頁內(nèi)容，并根據(jù)網(wǎng)頁內(nèi)容生成不同的廣告創(chuàng)意供廣告主投放。

　　重要的是，廣告主還可以用自然語言和這些生成的結(jié)果進行對話，并向它們發(fā)出指令以便實現(xiàn)更好的優(yōu)化。

　　這也在很大程度上提高了創(chuàng)意生成效率。

　　正如上面所說，廣告的具體創(chuàng)意現(xiàn)在的確可以通過填寫網(wǎng)址讓AI生成，但前提是你需要有一個精美、豐富的網(wǎng)頁。

　　如果你原本的著落頁本身就設(shè)計得非常平庸，那毫無疑問，AI生成的創(chuàng)意也很難變得精彩。

　　要理解這一點，只需要對大模型的“輸入-輸出”模式有一個深刻的認知即可。

　　我們用AI，其他人也用AI，而”輸入“是我們和AI唯一的溝通管道，那么獲得競爭優(yōu)勢的唯一辦法就是你的”輸入“要強于其他人，而絕不是你不費吹灰之力的簡單躺平。

　　所以，在某種意義上，隨著大模型的加入，互聯(lián)網(wǎng)廣告的競爭不是更緩和了而是更激烈了，原因在于在”Prompt工程”層面，從業(yè)者會出現(xiàn)巨大的分化。

　　4.商品圖片生成

　　今年5月，在Google Marketing Live活動上，谷歌宣布了一個名為“Product Studio”的工具，該工具可以幫助電商賣家生成精美的商品圖片。

　　電商用戶只需要上傳一張簡單的商品圖片，“Product Studio”的AI算法可以根據(jù)不同場景生成不同角度、不同背景和不同規(guī)格的多張產(chǎn)品圖。

　　此外，該工具還可以將原本相對模糊的圖片清晰化，讓低清晰度的圖片也可以實現(xiàn)高清輸出。

　　對于傳統(tǒng)的電商賣家而言，商品的拍攝成本是一筆不小的支出，Product Studio可以有效節(jié)省商品拍攝成本和圖片制作成本，對于囊中羞澀的小賣家來說無疑是一個福音。

　　根據(jù)谷歌的數(shù)據(jù)，和單張圖片的商品詳情相比，具有多張圖片的產(chǎn)品列表的展示次數(shù)會增加76%，點擊次數(shù)增加32%。

　　Product Studio 的與眾不同之處在于它的便利性，該工具旨在與Google的商家中心無縫集成，使賣家無需在平臺之間切換即可增強其圖像。

　　OK，我們總結(jié)一下谷歌在廣告業(yè)務上應用大模型的不同策略，從全新廣告位到創(chuàng)意生成，從前端展示到后端工具，從文字到圖片的多模態(tài)。

　　可以說，大模型開始逐漸滲透到廣告業(yè)務的方方面面。

　　值得強調(diào)的一點，谷歌這家公司在自己關(guān)于的Transformer的AI論文被業(yè)界廣泛采用并推出更強大的產(chǎn)品之后，已經(jīng)公開宣稱之后會在知識產(chǎn)權(quán)層面會保持謹慎。

　　因此，以上我們看到的大模型在廣告層面的應用可能只是谷歌想讓我們看到的一小部分。

　　以谷歌在廣告領(lǐng)域的積累和造詣，大模型大概率在谷歌廣告業(yè)務的CTR預估、意圖判別、DMP建設(shè)、廣告精排等方面同樣發(fā)揮著極其重要的作用。

　　只是這些谷歌可能認為沒有向前端客戶展示的必要。

　　二、玩家們都行動起來了:大模型會成為互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)的最大變量

　　為什么說大模型會成為互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)的最大變量?

　　客觀地講，過去兩三年互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)在某種意義上也進入了一個沉寂期。

　　無論是硅谷巨頭還是國內(nèi)大廠，無論是在技術(shù)層面還是產(chǎn)品層面，像OCPX、RTA、DPA這樣能大幅提升廣告效率的創(chuàng)新越來越少，整個行業(yè)進入了邊際效應遞減的階段。

　　科技大廠們的確在廣告業(yè)務上雇傭最聰明的人、投入最強悍的技術(shù)資源、保證最高的優(yōu)先級，但依然只能是在內(nèi)卷中艱辛地實現(xiàn)相對微弱的增長和提升。

　　的確，互聯(lián)網(wǎng)廣告低垂的果實已經(jīng)被摘完了，整個行業(yè)踮起腳尖也無法夠到高處的果實。

　　幸運的是，大模型出現(xiàn)了，它就像給行業(yè)帶來了一把梯子，讓擅長爬梯子的人可以摘到更高更紅的果實。

　　于是，從廣告平臺到廣告媒介，從廣告主到服務商，整個行業(yè)都行動起來了——

　　廣告平臺行動起來了——

　　谷歌、Meta、微軟除了在對話式產(chǎn)品中增加廣告，還推出了一系列工具幫助廣告主更好地利用大模型。

　　國內(nèi)方面，騰訊的“混元”大模型最先的應用就是廣告業(yè)務，百度在廣告層面也基于大模型推出了營銷創(chuàng)意平臺“擎舵"，阿里媽媽廣告技術(shù)推出了AIGB這種基于生成式AI的出價模型，國內(nèi)其他廣告大廠其實也在摩拳擦掌。

　　廣告公司行動起來了——

　　宏盟宣布與亞馬遜AWS合作，利用生成式 AI 變革廣告活動的技術(shù)開發(fā);陽獅收購了人工智能實驗室Publicis Sapient AI Labs，電通發(fā)布了兩大“AI互聯(lián)營銷解決方案“ —— MIXER 和 LUCIE。

　　國內(nèi)的藍色光標宣布下半年推出針對出海廣告主的 AI 營銷工具 ( 垂直行業(yè)模型) 初代模型。

　　廣告主行動起來了——

　　無論是國際巨頭還是國內(nèi)公司，AI已經(jīng)成為其廣告產(chǎn)出中重要的組成部分，可口可樂用AI將品牌和名畫有機地融合了起來。

　　飛豬用生成式大模型做出了1000張廣告海報，亨氏、肯德基、雀巢、天貓、鐘薛高、支付寶、伊利等品牌也曾借助AI的創(chuàng)意形式發(fā)布了多款有趣的廣告。

　　第三方公司行動起來了——

　　國外Copy.AI和Jasper這樣的AI廣告文案生成工具早已非常成熟，Adobe等垂直廠商也在設(shè)計領(lǐng)域開發(fā)了營銷創(chuàng)意相關(guān)的產(chǎn)品。

　　國內(nèi)也多家公司推出的基于大模型的廣告創(chuàng)意產(chǎn)品，比如美圖旗下的美圖設(shè)計室推出的”AI商品圖“也實現(xiàn)一張圖生成多種場景的商品圖片。

　　就連我這個互聯(lián)網(wǎng)廣告觀察者，也有意識在增加“大模型+廣告”文章的頻率。

　　的確，每一個廣告鏈條上的參與者都可以有效利用好大模型來實現(xiàn)業(yè)務的變革與增長。

　　在這一輪AI大潮中，有一個說法是——在大模型應用層面的創(chuàng)業(yè)公司沒有機會，很難建立核心競爭力，沒有真正的護城河。

　　其理由是大模型的底層在大公司的手里，行業(yè)里也有朱嘯虎和傅盛關(guān)于這個問題的熱烈爭論。

　　我想說，其實看看Copy.AI和Jasper這兩個營銷創(chuàng)意工具就會明白應用層面其實機會比我們想象的要大得多。

　　要知道在過去2年多，Copy.AI和Jasper是用了OpenAI并不怎么先進的GPT-3作為底層接口來服務客戶的，但照樣實現(xiàn)了規(guī)�；�、可持續(xù)的商業(yè)變現(xiàn)。

　　我專門研究了一下Copy.AI和Jasper的用戶界面和功能——

　　他們設(shè)計了簡單易用的界面和交互，實現(xiàn)了多種類型的營銷文案生成能力，提供了高達幾十套的模板，集成了方便易用瀏覽器插件，開發(fā)了批量生產(chǎn)和語法檢查的API接口，封裝了方便集成到其他應用的接口......

　　這些都是大模型本身很難具體去做的，但卻是Copy.AI和Jasper們實實在在的競爭力。

　　他們離客戶的需求更近，他們有能力讓更多的企業(yè)客戶選擇他們，而更重要的是他們能積累數(shù)據(jù)繼續(xù)優(yōu)化自己的產(chǎn)品。

　　所以，我的結(jié)論是，不要說在大模型時代應用型創(chuàng)業(yè)公司沒有機會，相反，應用型公司的機會反而在大模型時代可能會更細分、更多元、更有活力。

　　期待國內(nèi)的廣告行業(yè)出現(xiàn)我們自己的Copy.AI和Jasper。

　　回顧廣告行業(yè)百年的發(fā)展歷程，最重要的核心變化就是行業(yè)的權(quán)力逐漸從東岸的麥迪遜大街轉(zhuǎn)移到了西岸硅谷，而大模型毫無疑問將繼續(xù)強化和加速這一漫長進程。

　　結(jié)語

　　1981年，25歲的喬布斯剛剛推出了將載入蘋果史冊的電腦Apple II，當時加州的一家電視臺問了這位年輕CEO一個問題——

　　“什么樣的人需要一臺個人電腦?”

　　這位不修邊幅但目光異常堅定的蘋果CEO說——

　　“70年代初《科學美國人》的一篇文章比較了地球上各種物種的運動效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，排名第一的是禿鷹，而人類只是排在榜單的后三分之一的位置。

　　然而，當人類騎上自行車，結(jié)果就不一樣了，這時候人類的效率會變成禿鷹的兩倍，遠遠超出所有其他物種的運動效率。”

　　喬布斯繼續(xù)總結(jié)道——

　　“人類最強大的地方在于擅長創(chuàng)造工具，他們可以創(chuàng)造出放大自身已有能力的工具，而蘋果的個人電腦，就像是自行車，可以放大人類的已有的智力，解決很多繁瑣的問題，讓人們有更多的時間去做更有創(chuàng)造性的工作。”

　　對于今天的互聯(lián)網(wǎng)廣告人而言，將喬布斯這段話中的個人電腦換成“大模型”，同樣異乎尋常的順理成章。

　　沒錯，今天的大模型就是那輛自行車。

　　互聯(lián)網(wǎng)廣告人們，不要輕易說:“要啥自行車呀!”