在大模型AI技术高速发展的今天，未来的广告技术也会迎来新一轮的革命。 |
2023 才刚刚落下帷幕，“字节收入超过腾讯”也是去年被炒得沸沸扬扬的话题。不过低调的腾讯似乎并没有闲着，最近腾讯广告的一些动作让人嗅到一丝“转型”的味道。
产品创新 vs 技术创新
大家都有感觉：中国互联网圈已经好久没有现象级产品了。2016年的抖音是最后一个，近几年翻红的小红书可能算是半个。很多人把这件事情归结于宏观经济、投资环境等等……这些原因可能是有的，但更核心的问题在于：仅靠产品力可能已经不够了。在互联网的早期繁荣期，靠着外部融资烧钱，只要把线下的业务搬到线上，一个小团队就可以拿下足够大的市场，这是“产品经理的英雄主义胜利”。这样的环境催生了大量的创业公司和层出不穷的新产品。到了今天，不仅是可以从线下搬到线上的场景已经搬得差不多了，更重要的是用户的时间已经被主要APP瓜分干净，和配备了发达算法和大量数据的大厂们抢用户时间越来越难。互联网的下半场，比的不仅是产品，更是技术。OpenAI的成功就是典型的底层技术创新成功：ChatGPT仅仅是一层产品的皮，而其内核是GPT系列底层大模型。抖音的成功也不是单独的产品：它的核心竞争力一直都是背后的推荐引擎、技术中台和不断积累的数据。技术创新和产品创新的实现方式是有本质不同的。产品创新要求的是快速反应和有创造力的小团队，因此“赛马”是重要手段；而技术创新更需要大规模团队协同、长时间、重资源的投入，出效果可能会慢，但护城河会很高。这也是小公司做出现象级产品越来越难的原因。互联网广告就是典型的“技术驱动”业务。广告平台需要在几百毫秒里匹配广告主诉求与用户特点，考验的主要就是技术能力：大量高质量的底层数据，强大的模型能力，以及高效的工程能力。从腾讯广告近几年的动作上看，“技术驱动”这条主线非常明确。从2018年腾讯统一各流量广告，把广告业务收口到AMS（广告营销服务线），到2019年末由来自TEG（技术工程事业群）纯技术背景的蒋杰来整合所有技术产品团队，到2021年做围绕广告大模型的全栈技术升级，再到最近“腾讯混元大模型”也交给蒋杰在TEG的团队来负责。这些举措反映的不仅仅是广告这个业务，而是腾讯高层，对于由技术驱动增长，以及把技术作为商业化主力的判断，是有稳定共识的。
根据财报数据，2023年腾讯广告前三季收入同比增长超 23%，剔除2022年市场低迷的因素，基本回到疫情前的增长轨迹。按照腾讯一贯风格，虽然广告业务接下来不太会有“跨越式发展”，但底牌还是存了一些。视频号。明确的数据是2023Q2的视频号广告收入超过人民币30亿元，而且广告加载率只有3%；2023Q3的描述“微信泛内循环广告收入增长30%，且占比超过微信广告的一半”，这里的贡献，应该主要来自于视频号。从数据上看，视频号在2023年的基础上再做百亿级别的增量应该是比较容易的。但视频号的意义远不止增加一个新流量，这块我们后面详述。电商生态和内循环。36氪曾发表过《视频号带货：有人观望，但没人想错过》，纵观几年腾讯在电商交易领域里的不断尝试，视频号其实是最大的动作。视频号做带货和抖音电商初期的逻辑是一样的：带货本身几乎可以不计成本来做，因为最大的业务增量会来自于广告；这是因为当平台有了包含后续交易数据在内的商品数据，广告的投放效果和确定性都会有显著提升。在这里，视频号带货相当于补全了消费者从种草到交易的最后一块拼图，真正实现生意全链路可以在腾讯流量做内循环。对于商家来讲，不管是带货还是广告，都有很大想象空间。当然，腾讯和字节的流量特点是不同的。抖音流量集中，所以带货交易的数据效果可以马上释放。腾讯流量更复杂，所以视频号以外其他流量上的效果释放可能会更慢。但从另一个角度讲，复杂的流量形态也提供了更丰富的消费者触点和私域运营的空间。大模型。2023年最重要的创新就是大模型。腾讯广告在2021年开始升级“广告大模型”，经过几年的迭代，现在开始在收入业绩上逐渐看到成果。而且，“腾讯混元大模型”的大多团队也是蒋杰在带领，这也侧面证明了广告大模型确实做了不少技术投入：给LLM大语言模型打了底。虽然严格来讲，广告大模型属于稀疏大模型，和LLM大语言模型的稠密大模型是有区别的，但从数据的角度和工程平台的角度，很多积累确实是可以复用的。TEG的“机器学习平台部”就应该有团队为这些大模型专攻工程能力；而且在“腾讯混元”的倒逼之下，最难的数据整合和数据质量问题应该都会有不错的提升。一个比较放心的推测是，在不计成本投入大模型的形势下，同一个大团队的广告模型能力应该也会上一个台阶。以及，“腾讯混元大模型”最佳的练兵场也一定是在腾讯广告。
“2024腾讯智慧营销峰会”刚刚结束，里面传递的信息和前面的分析基本一致：全力加码技术。会议的具体内容还是比较务实的，有不少信息和技术细节值得关注，这些对于未来广告投放应该有所启示：会上提出了“新广告ID”这个明确概念。这是非常重大的调整，因为“广告ID”是最底层的算法逻辑，广告ID一旦更改，就需要在策略算法的所有链条上都做梳理和调整。结合具体实现方式，我理解“广义商品”是这个新ID的核心。这里，所谓“广义商品”并不局限于“实体卖的货”，也包括了其他“交易场景”，可以是游戏付费、教育课程付费、地产留资等等所有联系到最终交易的行为。腾讯广告下决心这样做的原因是为了让广告系统真正理解交易。腾讯广告其实在过去几年已经提过多次“贴近交易”、“贴近商品”， 但只有到了今天，围绕商品的广告才开始条件成熟：首先，视频号交易生态起来之后，腾讯才真正有了平台自己的商品和交易数据，之前落地页和私域里的非结构化的商品数据其实很难直接拿到，尤其是实时的数据。第二，大模型的能力不仅仅是显性的聊天和做图，还有很重要的一点是可以用这些模型来理解视频和图像里的商品（比如Meta的"Segmente Anything Model"），有了这些新技术的加持，视频和图片中的商品才可以真正被模型理解。第三，有了这些做基础，在广告全链路上实现商品维度的优化才可能实现，真正实现“人货匹配”，而贯穿商品维度优化的正是“新广告ID”。所以在投放上，以前“大量堆广告素材”的做法应该会更难奏效，因为平台会“认得出来”某个/某类商品。但相对的，从产品逻辑出发做投放，尤其是结合视频号带货的闭环场景，可能会有更好的优化效果。此外，通过对于商品的更好理解，和商品相关的一方数据所产生的效果也会有进一步提升。承接前面的分析，腾讯流量的最大特点是多触点，这个特点对于长周期、长链路的生意模式有其特殊意义。比如游戏场景，前期预约/预热期和集中投放时段的投放目标不同，最合适的流量也有所不同；再比如品牌宣传时需要在朋友圈上拉高格调，而商品售卖时转化复购往往在微信群、小程序甚至是淘宝京东等电商平台；长决策周期的线索行业——教育、金融、汽车、地产更是需要在不同流量场景反复触达。腾讯流量的多触点同时也提供了积累一方数据的重要渠道：这次也提了很多视频号、企业微信这些私域场景。现在视频号还在成长期，红利还可以释放一段时间。另外，这些数据是企业的私域数据，确实可以帮助在竞争环境中和竞品做出区别。 此外，会上反复强调了“实时上报一方数据”。中肯的来讲，所有平台都期待获得更多数据，但从任何一个商家或者广告主的角度，如果想要更好的转化成果，实时上报转化数据确实是必要的。而且，这些数据尤其要能结合商业模式和营销节奏用到对的地方：这次提到的游戏类、线索类行业工具也都是向着在全营销周期，有层次地用好这些数据出发的。广告向着自动化、科学化、低投放门槛发展是行业的大趋势。无论是投放平台的演进趋势，还是刚发布的“腾讯广告妙思”，都是向着这个方向去做的。腾讯广告首先进一步大幅精简投放设置：围绕新广告 ID，要求广告主清晰表达营销目标和优化目标。同时，投放平台还将搭载实施诊断能力，并提供优化建议。这相当于更充分的信息共享，减少恶性竞争内卷，让正常、公平的竞争更加充分，也更加接近经济学上的最优。这些能力都会进一步降低投放门槛：给广告代理更有的放矢的投放指导、减少投放错误，也会带给新广告主、小广告主更好的投放效果。与此同时，这些能力也给广告代理带来了新的挑战：没法通过“玄学”“黑箱”这些信息差赚快钱，就要把更多精力和思考放在如何做出更好（而不一定是更多）的素材和文案上。另一个值得期待的是腾讯广告妙思——一个“一站式 AI广告创意平台”，它的底层基于腾讯混元大模型，而且还会在广告领域做定制优化。既然是平台原生工具，它在搭配广告位的修图、风格化能力上是可圈可点的。以及，平台原生创意工具下一步的演化也值得持续关注：首先，这类工具未来应该可以结合广告效果的数据，在促进转化上比独立原生工具更有效果；其次，这些平台原生的AIGC素材在审核上也会更快过审。
在大模型AI技术高速发展的今天，未来的广告技术也会迎来新一轮的革命。这里做个展望。AIGC视频素材的生成。图片生成、图片修改的技术已经几近成熟，上面的“腾讯广告妙思”就是一个例子。2023年末多模态模型技术正在爆发，可以想见可以商用的视频生成的能力也将很快面世。素材理解与素材审核将会更进一步。AI不仅可以做生成，也能做理解。各个广告平台都在尝试利用AI能力做素材理解和特征生成，前文讲的“广告ID”就是建立在素材理解的能力之上的。类似的，有了AI素材理解就可以做AI素材审核；而且从另一个角度看，平台的素材审核能力也要匹配AIGC的素材生成速度。基于AI聊天的广告形态。ChatGPT让AI聊天成为了新的人机交互模式，微软的Bing也在3月份上线了基于聊天的新广告形式。可以预见，国内的搜索平台们——从百度开始，也会进一步出现基于聊天的广告。AI聊天也一样会在微信站内搜索、搜狗的搜索落地：这些都会给腾讯更多的广告场景。广告核心技术逻辑的变化。这些变化会来得更晚，但颠覆得会更彻底。几个月前百度提出的“生成式定向”猜测是通过AI生成的标签或者特征为现在的定向框架做辅助，但未来这条路是否可以颠覆现在行业通用的“召回-粗排-精排”技术框架，还是未知数。另外一条可能的路是“实时素材生成”，这样把广告的“匹配”核心逻辑换成“实时生成”的逻辑。这些技术在目前离成熟都还有些距离，依赖大模型AI的发展水平。至少，“实时素材和预制素材共同竞价”应该是大概率事件。 腾讯也一定会在AI的路上坚定投入，“腾讯混元大模型”虽然不是国内大厂里最先发布的，但却可能是大语言模型中天花板最高的。在广告的这条以数据作为“雪花”的长坡赛道上，只要坚持技术投入，雪球就能越滚越大，越滚越快。另外，从蒋杰同时带领AMS平台侧产品技术团队和TEG数据平台部的阵容来看，腾讯混元带来的技术创新一定会在广告业务上得到最早的应用；而“技术驱动”也一定会是腾讯广告未来最底层的业务逻辑。*免责声明：本文内容仅代表作者看法。市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本文中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。我们无意为交易各方提供承销服务或任何需持有特定资质或牌照方可从事的服务。
