从谷歌看大模型如何深刻改变互联网广告
在这一次波澜壮阔的AIGC大潮中，哪一个垂直细分领域离钱更近？
互联网广告绝对是最靠前的答案，甚至没有之一。
作为互联网第一大商业模式，广告的整个链路和过程本身都和AI有着千丝万缕的联系，而作为科学与艺术的交叉行业，广告的属性和货币化潜能也驱动着AIGC商业化天平朝广告的方向倾斜。
在主流观点中，硅谷科技巨头中在大模型领域走在最前列的是微软和它投资的OpenAI。
然而如果看大模型在广告行业中的应用，谷歌绝对称得上是走得最远的探索者。
这背后的逻辑也非常简单，广告是谷歌赖以生存的生命线，广告收入占谷歌总收入的77%，在某种意义上，广告定义了谷歌。
作为先进生产力代表的AI大模型，其率先在广告业务开花结果自然也顺理成章。
这篇文章我们就一起从谷歌不同维度的探索来梳理一下大模型正在和将会如何改变互联网广告的方方面面——
一、谷歌：让大模型渗透到广告业务的整个业务链条
之所以从谷歌开始聊，原因在于谷歌将大模型渗透到了广告业务的方方面面——
1. 在对话式AI产品中直接插入广告
对谷歌而言，大模型广告最直接的应用就是在大模型产品中加入广告，即在生成是对话产品中加入互联网的广告位。
即将大模型产品本身作为广告流量的来源。
尽管大模型预计会催生多种不同的商业模式，但对于谷歌而言，在对话产品中插入广告这是再自然不过的选择，这背后的逻辑在于三点——
- 对话式AI的产品特点绝对了它可以精准捕捉到用户诉求，方便匹配广告创意；
- 谷歌已经有庞大的广告主资源，能极其便利地将原有广告切换至新模式；
- 广告本身也是对话式AI的答案之一，能无缝地、原生地融入到产品中。
所以，我们看到，谷歌的Bard是最先在对话式AI中插入广告的大模型C端产品了，同样，我们也看到了微软的Bing也在其聊天产品中开始插入广告了。
可以预见，在对话式AI产品中插入广告会成为大模型时代最常见、最普遍的互联网商业模式。
预言这一点并不需要多么高深的洞察——核心原因在于对话式AI产品中的广告业务天然可以形成数据飞轮：
用户用自然语言输入比搜索关键词更准确的需求，AI就可以匹配更准确的广告，用户就能得到更好的商业解决方案，如此往复，不断滚雪球。
本质上还是更高效地解决信息不对称的问题，最终用户、平台、广告主三方都会从大模型中受益。
互联网对于人类而言，无非是两点，第一是效用，第二是效率，而“大模型+广告”既提升了效用又提高了效率，对广告主和用户而言都是如此。
因此，无论未来大模型会产生多少新型商业模式，广告一定会长时间站在互联网变现业务的C位。
2. 实时的广告词生成
我在《ChatGPT时代，互联网广告何处何从？》一文中开过一个脑洞——如果大模型生成速度能缩小至广告返回的几十毫秒之内，那么，每个人则可能看到实时生成的个性化广告。
现在，谷歌将其变成了现实。
在5月份举行的Google Marketing Live活动，谷歌已经开始针对用户的搜索关键词针对性地实时生成广告文案了。
谷歌的广告业务副总裁Jerry Dischler举了下面这个案例——
当用户输入“干燥敏感肌护理”的关键词时，下方的广告文案“舒缓你的干燥敏感肌”就是通过大模型实时生成的。
注意：这和今天业界已有的个性化广告不同，它的广告创意不再是广告主现成的有限集合，而是真正对每个用户需求实时一对一生成的。
从这个意义上，广告主其实也不知道自己的广告有多少个创意，原因在于它可以对每一次广告请求都返回即时生成的新鲜创意，这是互联网广告的一次重要进化。
需求和创意“1V1”模式无疑是广告创意层面的一次革命性的飞跃。
它标志着真正意义上的个性化广告时代正式到来。
必须要强调的是，这并不意味着广告主后台投放时什么都不需要做，毕竟生成式AI在本质上依然是一个“输入-输出”的工作模式。
所以，尽管谷歌没有详细列出该种类型广告主需要在后台做什么，然而我们可以合理猜测——
广告主的确不需要填写具体的文案创意，但一定是需要对广告产品本身做一定程度的描述的。
比如一款车来做广告，它大概率需要通过关键词或其他形式来描述车的特点、参数、配置、适合人群等等，然后生成是大模型才可能根据这些输入来实时生成最终呈现给消费者的创意。
因此，我们可以进一步推理：尽管广告优化师这时候不需要去在具体创意文案上竞争了，但竞争肯定不会消失。
这时候广告主与广告主之间的竞争大概率会变成广告提示词之间的竞争了。
以上面说的车这种广告为例，汽车品牌必然会比拼谁能更好地向AI描述自己车的特点与优势，比拼谁能用合适的prompt让AI写出更精彩的创意——
A品牌可能把自己车的官网丢给AI，B品牌可能把其全国4S点销售冠军的话术丢给AI，C可能把该款车全网KOL的文案丢给AI，D品牌则可能把其让4A公司拍的几个视频广告丢给AI。
和现在直接写创意相比，这些广告prompt的输入在某种意义上是更高维度的比拼。
未来的互联网广告投放的竞争，在某种意义上可能会变成“广告Prompt工程师”之间的竞争。
所以，对于广告人而言，认为大模型可以在创意层面解放双手其实是一种妄念，不存在的，大概率转换成一种新的形式的内卷。
不信，你接着往下看——
3. 广告落地页的再创造
谷歌已经开始落地具体的产品了——网页变创意。
互联网广告很多时候广告的落地页都是一个网页，在谷歌的这次演示中，广告主只需要填写广告落地页的地址，大模型就可以瞬间读取网页内容，并根据网页内容生成不同的广告创意供广告主投放。
重要的是，广告主还可以用自然语言和这些生成的结果进行对话，并向它们发出指令以便实现更好的优化。
这也在很大程度上提高了创意生成效率。
正如上面所说，广告的具体创意现在的确可以通过填写网址让AI生成，但前提是你需要有一个精美、丰富的网页。
如果你原本的着落页本身就设计得非常平庸，那毫无疑问，AI生成的创意也很难变得精彩。
要理解这一点，只需要对大模型的“输入-输出”模式有一个深刻的认知即可。
我们用AI，其他人也用AI，而”输入“是我们和AI唯一的沟通管道，那么获得竞争优势的唯一办法就是你的”输入“要强于其他人，而绝不是你不费吹灰之力的简单躺平。
所以，在某种意义上，随着大模型的加入，互联网广告的竞争不是更缓和了而是更激烈了，原因在于在”Prompt工程”层面，从业者会出现巨大的分化。
4. 商品图片生成
今年5月，在Google Marketing Live活动上，谷歌宣布了一个名为“Product Studio”的工具，该工具可以帮助电商卖家生成精美的商品图片。
电商用户只需要上传一张简单的商品图片，“Product Studio”的AI算法可以根据不同场景生成不同角度、不同背景和不同规格的多张产品图。
此外，该工具还可以将原本相对模糊的图片清晰化，让低清晰度的图片也可以实现高清输出。
对于传统的电商卖家而言，商品的拍摄成本是一笔不小的支出，Product Studio可以有效节省商品拍摄成本和图片制作成本，对于囊中羞涩的小卖家来说无疑是一个福音。
根据谷歌的数据，和单张图片的商品详情相比，具有多张图片的产品列表的展示次数会增加76%，点击次数增加32%。
Product Studio 的与众不同之处在于它的便利性，该工具旨在与Google的商家中心无缝集成，使卖家无需在平台之间切换即可增强其图像。
OK，我们总结一下谷歌在广告业务上应用大模型的不同策略，从全新广告位到创意生成，从前端展示到后端工具，从文字到图片的多模态。
可以说，大模型开始逐渐渗透到广告业务的方方面面。
值得强调的一点，谷歌这家公司在自己关于的Transformer的AI论文被业界广泛采用并推出更强大的产品之后，已经公开宣称之后会在知识产权层面会保持谨慎。
因此，以上我们看到的大模型在广告层面的应用可能只是谷歌想让我们看到的一小部分。
以谷歌在广告领域的积累和造诣，大模型大概率在谷歌广告业务的CTR预估、意图判别、DMP建设、广告精排等方面同样发挥着极其重要的作用。
只是这些谷歌可能认为没有向前端客户展示的必要。
二、玩家们都行动起来了：大模型会成为互联网广告行业的最大变量
为什么说大模型会成为互联网广告行业的最大变量？
客观地讲，过去两三年互联网广告行业在某种意义上也进入了一个沉寂期。
无论是硅谷巨头还是国内大厂，无论是在技术层面还是产品层面，像OCPX、RTA、DPA这样能大幅提升广告效率的创新越来越少，整个行业进入了边际效应递减的阶段。
科技大厂们的确在广告业务上雇佣最聪明的人、投入最强悍的技术资源、保证最高的优先级，但依然只能是在内卷中艰辛地实现相对微弱的增长和提升。
的确，互联网广告低垂的果实已经被摘完了，整个行业踮起脚尖也无法够到高处的果实。
幸运的是，大模型出现了，它就像给行业带来了一把梯子，让擅长爬梯子的人可以摘到更高更红的果实。
于是，从广告平台到广告媒介，从广告主到服务商，整个行业都行动起来了——
广告平台行动起来了——
谷歌、Meta、微软除了在对话式产品中增加广告，还推出了一系列工具帮助广告主更好地利用大模型。
国内方面，腾讯的“混元”大模型最先的应用就是广告业务，百度在广告层面也基于大模型推出了营销创意平台“擎舵”，阿里妈妈广告技术推出了AIGB这种基于生成式AI的出价模型，国内其他广告大厂其实也在摩拳擦掌。
广告公司行动起来了——
宏盟宣布与亚马逊AWS合作，利用生成式 AI 变革广告活动的技术开发；阳狮收购了人工智能实验室Publicis Sapient AI Labs，电通发布了两大“AI互联营销解决方案“ —— MIXER 和 LUCIE。
国内的蓝色光标宣布下半年推出针对出海广告主的 AI 营销工具 ( 垂直行业模型) 初代模型。
广告主行动起来了——
无论是国际巨头还是国内公司，AI已经成为其广告产出中重要的组成部分，可口可乐用AI将品牌和名画有机地融合了起来。
飞猪用生成式大模型做出了1000张广告海报，亨氏、肯德基、雀巢、天猫、钟薛高、支付宝、伊利等品牌也曾借助AI的创意形式发布了多款有趣的广告。
第三方公司行动起来了——
国外Copy.AI和Jasper这样的AI广告文案生成工具早已非常成熟，Adobe等垂直厂商也在设计领域开发了营销创意相关的产品。
国内也多家公司推出的基于大模型的广告创意产品，比如美图旗下的美图设计室推出的”AI商品图“也实现一张图生成多种场景的商品图片。
就连我这个互联网广告观察者，也有意识在增加“大模型+广告”文章的频率。
的确，每一个广告链条上的参与者都可以有效利用好大模型来实现业务的变革与增长。
在这一轮AI大潮中，有一个说法是——在大模型应用层面的创业公司没有机会，很难建立核心竞争力，没有真正的护城河。
其理由是大模型的底层在大公司的手里，行业里也有朱啸虎和傅盛关于这个问题的热烈争论。
我想说，其实看看Copy.AI和Jasper这两个营销创意工具就会明白应用层面其实机会比我们想象的要大得多。
要知道在过去2年多，Copy.AI和Jasper是用了OpenAI并不怎么先进的GPT-3作为底层接口来服务客户的，但照样实现了规模化、可持续的商业变现。
我专门研究了一下Copy.AI和Jasper的用户界面和功能——
他们设计了简单易用的界面和交互，实现了多种类型的营销文案生成能力，提供了高达几十套的模板，集成了方便易用浏览器插件，开发了批量生产和语法检查的API接口，封装了方便集成到其他应用的接口……
这些都是大模型本身很难具体去做的，但却是Copy.AI和Jasper们实实在在的竞争力。
他们离客户的需求更近，他们有能力让更多的企业客户选择他们，而更重要的是他们能积累数据继续优化自己的产品。
所以，我的结论是，不要说在大模型时代应用型创业公司没有机会，相反，应用型公司的机会反而在大模型时代可能会更细分、更多元、更有活力。
期待国内的广告行业出现我们自己的Copy.AI和Jasper。
回顾广告行业百年的发展历程，最重要的核心变化就是行业的权力逐渐从东岸的麦迪逊大街转移到了西岸硅谷，而大模型毫无疑问将继续强化和加速这一漫长进程。
三、结语
1981年，25岁的乔布斯刚刚推出了将载入苹果史册的电脑Apple II，当时加州的一家电视台问了这位年轻CEO一个问题——
“什么样的人需要一台个人电脑？”
这位不修边幅但目光异常坚定的苹果CEO说——
“70年代初《科学美国人》的一篇文章比较了地球上各种物种的运动效率，结果发现，排名第一的是秃鹰，而人类只是排在榜单的后三分之一的位置。
然而，当人类骑上自行车，结果就不一样了，这时候人类的效率会变成秃鹰的两倍，远远超出所有其他物种的运动效率。”
乔布斯继续总结道——
“人类最强大的地方在于擅长创造工具，他们可以创造出放大自身已有能力的工具，而苹果的个人电脑，就像是自行车，可以放大人类的已有的智力，解决很多繁琐的问题，让人们有更多的时间去做更有创造性的工作。”
对于今天的互联网广告人而言，将乔布斯这段话中的个人电脑换成“大模型”，同样异乎寻常的顺理成章。
没错，今天的大模型就是那辆自行车。
互联网广告人们，不要轻易说：“要啥自行车呀！”
作者
卫夕，微信公众号：卫夕指北（ID：weixizhibei），2018年年度作者。一名兴趣广泛的广告产品经理，致力于用简单语言深度剖析互联网相关的逻辑。
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