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但如此(ci)惊人的(de)表现，还能持续吗？

01真(zhen)实的(de)需求

一则(ze)广告，怎么判断其效果如何(he)？

传统(tong)的(de)预(yu)估方法，基(ji)于id特(te)征，包括广告id和用户id。

简单(dan)来说，就是看广告本身的(de)标签、格式，是否能与用户的(de)兴趣、性别、年龄(ling)对应上。

即从(cong)无数(shu)用户和广告中总结(jie)规律，形成匹配关系。

然后通过观察历史数(shu)据，对广告最(zui)终的(de)投放效果进行预(yu)估。

这是个(ge)笨(ben)办法，但也算是迄今为止唯(wei)一可靠的(de)办法，优点很明显。

首先是简单(dan)粗(cu)暴，直接(jie)把(ba)用户和广告的(de)特(te)征数(shu)据化、进行匹配。

其次，这种模式沿袭了这么多年，积累的(de)数(shu)据是极其庞大的(de)，有足够多的(de)参考性。

但缺陷也很明显。

至少用户本身，是一个(ge)个(ge)人，并不是仅(jin)仅(jin)用几个(ge)标签就能完全概括的(de)。

每个(ge)人、乃至每个(ge)年龄(ling)层的(de)人，都有自己的(de)独特(te)特(te)性。

正是这种特(te)性，导致传统(tong)的(de)预(yu)测模型无法泛化到每一个(ge)具体(ti)的(de)用户，尤(you)其是还没有足够多历史数(shu)据的(de)新用户或年轻一代用户。

之于广告本身而言，大体(ti)上也是如此(ci)。

也就是我(wo)们常说的(de)个(ge)性化推荐。

过去，精准的(de)个(ge)性化推荐基(ji)本不可能做到。直到AI技术初步投入到广告领域，困(kun)扰(rao)多年的(de)问题才开始解决(jue)。

最(zui)关键的(de)，是一个(ge)我(wo)们既熟悉又(you)陌生的(de)名词(ci)：多模态。

本质上依然是id的(de)匹配，只不过这个(ge)匹配过程被AI进行了优化。

广告的(de)多模态信息，依然是视频、图像、广告词(ci)这些。

区(qu)别在于，过去只是按照类别将这些信息机械(xie)化归类，如今AI则(ze)可以再根据细微(wei)性的(de)差别，做出更具体(ti)的(de)分类。

打个(ge)比方，我(wo)有想(xiang)法买一个(ge)数(shu)码宝贝抱枕。

按照过去粗(cu)糙的(de)分类法，购物平台只会一股脑(nao)把(ba)所有类型的(de)抱枕全推送过来，我(wo)还得耗费大量(liang)时间去筛选。

现在则(ze)不同，平台不仅(jin)只会推数(shu)码宝贝的(de)抱枕过来，甚至还会根据我(wo)最(zui)近的(de)喜好，推送数(shu)码宝贝其他的(de)周(zhou)边(bian)产品。

这才是真(zhen)正意义(yi)上的(de)、高效的(de)个(ge)性化推荐。

之所以能如此(ci)，是因为用户的(de)多模态信息，是与广告的(de)多模态信息一起被AI吃透的(de)。

用户的(de)多模态信息，不再局限于曾经粗(cu)糙的(de)用户画像，而是扩(kuo)大到你平时在网络上浏览的(de)任何(he)文本、语音、图像、视频乃至与好友的(de)互动信息。

你在互联网上所有的(de)行为轨迹，都会被提取出来，与广告的(de)多模态信息去匹配。

来源：Media.Net

以上，是AI的(de)出现，对广告匹配模式根本性上的(de)改(gai)变。

这个(ge)出现的(de)比较早(zao)，也早(zao)就大规模投入使用。

很多时候，你根本没在平台上搜索过商品，只是在和朋友聊天中提过，平台却依然能精准给你推送对应商品。

所有人都有种一丝不挂的(de)感觉，大概就是这么回事了。

除此(ci)之外，AI对于广告而言，还有更强大的(de)功(gong)能：创造。

比如，我(wo)们平时用百度搜索引擎时，在你真(zhen)正想(xiang)要(yao)的(de)结(jie)果前，往往会有很多广告。

这些广告，基(ji)本用的(de)都是通用模版、标题和正文使用通配符，重(zhong)点在于凸显核心关键词(ci)。

很明显，依然是老问题：通用模版依然只停(ting)留在凸显id层面，针对性不够。

怎么才能像优化匹配模式一样，将广告内容优化到精准对标每一个(ge)用户？

传统(tong)的(de)方法主要(yao)靠人工，是运营(ying)人员通过对关键词(ci)进行分组，利用曾经积累的(de)数(shu)据撰写数(shu)量(liang)有限的(de)模版。

而在引入AI大模型后，完全能根据用户在互联网上的(de)行动轨迹，作为核心去自动生成匹配度更高的(de)广告，极大提升转换率。

底层逻辑依然是上面所说的(de)收集大数(shu)据，再利用AI去精准生成契合(he)每一个(ge)用户需求的(de)图文乃至短视频。

换句话说，广告不再是“一刀切”的(de)推销(xiao)，而是根据用户需求精准匹配的(de)“定制版”。

这算是个(ge)新的(de)领域。

也是在AI时代，平台方和广告商创造增量(liang)、更关注的(de)方向。

02全新的(de)增量(liang)

“创新不是追逐热点，而是发现被忽视的(de)需求。”

这是Applovin联合(he)创始人福尔(er)干(gan)·赖登，与播客(ke)《My First Million》主理人沙恩·普里，在一场关于AI未(wei)来的(de)深度对谈中，说过的(de)一句话。

只有赢(ying)家才有资格说话，所以正确的(de)话也永远出自赢(ying)家之口。

他当然不可能是第一个(ge)发现这些需求的(de)人，任何(he)一个(ge)广告行业的(de)从(cong)业者，或许早(zao)就意识到广告的(de)生成与匹配模式存在极大的(de)改(gai)进需求。

但真(zhen)正抓住这些需求，并首先做出规模的(de)，Applovin确实是第一个(ge)。

先来看看它的(de)四季度财报。

营(ying)收13.7亿(yi)美金，同比增长44%；净利润(run)5.992亿(yi)美金，同比增长248%。

最(zui)亮眼的(de)毫无疑(yi)问是广告收入，涨(zhang)幅高达73%，连续四个(ge)季度超越60%！

而且，这还只是短期表现。

长期来看，Applovin仍在不断打开新的(de)增长空间。

Applovin的(de)核心竞争力，在于2023年2月推出的(de)AI引擎AXON 2.0，并将其引入到两个(ge)平台：AI广告制作平台SparkLabs，一站式广告营(ying)销(xiao)平台AppDiscovery。

前者利用AI技术，制作海量(liang)的(de)广告素材。

比如下面这个(ge)蒙娜丽莎，利用AI进行变脸和换装，自由切换风格。

SparkLabs根据广告商的(de)需求，不仅(jin)可以将定制素材的(de)时间缩短至一到两周(zhou)内，甚至这项服务还是免费的(de)！

目前，带用户交(jiao)互功(gong)能的(de)SparkLabs试玩广告能使平均IPM提升率达到250%，动态展示游戏玩法的(de)视频广告能使平均IPM提升率达到200%

后者则(ze)致力于引导目标用户和广告投放。

大致上的(de)逻辑，就是我(wo)们上文说到的(de)那些，极大提高了广告精细化投放水平、直接(jie)带动收入增长。

值得更深入讨论(lun)的(de)点，在于其扮演的(de)角色。

在互联网时代，北美市场最(zui)大的(de)广告巨头，毫无疑(yi)问是Meta。

2024年3几度，Meta的(de)广告收入同样实现了大幅增长，达到398.9亿(yi)美金，同比增长18.6%。

Meta的(de)优势(shi)在于，背靠世界上最(zui)大的(de)社交(jiao)平台，量(liang)足够大。

在市场几乎被垄断的(de)形势(shi)下，Applovin不可能硬(ying)碰(peng)硬(ying)，突破口在于垂直领域。

Applovin的(de)目标用户在游戏领域。

一般来说，用户在游戏应用中的(de)停(ting)留的(de)时间，要(yao)远远高于社交(jiao)平台和普通的(de)网页。

就这点来看，它其实有独特(te)的(de)优势(shi)。

当然，这只是侧重(zhong)点不同罢了，Meta同样可以做游戏广告，凭借体(ti)量(liang)压死人。

更关键的(de)点仍然在于价格。

就如同电商平台对商家的(de)压榨一样，Meta系对广告主的(de)剥削更甚，中小商家早(zao)就不堪重(zhong)负。

而Applovin利用的(de)是AI生成广告，成本低得多，仅(jin)仅(jin)五分之一的(de)报价，就几乎能获得与过去同样高的(de)ROAS。

对于占据大多数(shu)的(de)小商家而言，有什么理由不试试？

成果是显而易见的(de)。

从(cong)2023年至今，Applovin的(de)AI广告生态体(ti)系，日活用户已经高达14亿(yi)人次，堪比Tik Tok和微(wei)信的(de)体(ti)量(liang)。

在游戏应用内广告市场的(de)份额已经超过了30%，成为实际的(de)龙头老大。

眼见取得了如此(ci)巨大的(de)成功(gong)，Applovin宣布以9亿(yi)美金出售旗下10家游戏工作室，彻(che)底剥离游戏业务、转型为一家纯粹的(de)广告科技企业。

游戏业务抛售消(xiao)息传出后当天，Applovin盘(pan)前应声上涨(zhang)近%，开盘(pan)后更是一度冲(chong)高至35%。

可见市场对这一举动，是非常认可的(de)。

但除了溢美之词(ci)外，我(wo)们客(ke)观点看，其实也能看出另外一层含义(yi)：他急了。

03谁的(de)盛宴？

AI对广告模式的(de)改(gai)进，除了体(ti)现出精准化、高效化之外，有一个(ge)点同样不能忽视。

就是大家经常讨论(lun)的(de)“交(jiao)互式”。

还是以Applovin深耕的(de)游戏领域为例。

AI解放的(de)不仅(jin)仅(jin)只是广告商、游戏厂商的(de)生产力，同样解放了玩家的(de)生产力。

今年，也就是2025年，全球游戏玩家预(yu)计将达到35.3亿(yi)人。

35亿(yi)人，能创造多少千奇百怪的(de)点子？

以前，99%人限于技术，只是单(dan)纯的(de)玩家，属于被收割(ge)者，只有游戏企业和广告商赚钱。

从(cong)市场的(de)角度考虑，这个(ge)发展效率是非常低下的(de)。

以后，就相当于是这35亿(yi)人相互买单(dan)，金钱流通速度何(he)止提升10倍！？

你可以把(ba)这种模式，理解为现在的(de)短视频，每个(ge)人都是创编辑，没有谁更专业一说。

想(xiang)要(yao)出圈，就看谁的(de)点子更有新意，更迎合(he)受众(zhong)口味。

与之相对的(de)，大量(liang)没那么出众(zhong)的(de)制造团队，将没有任何(he)生存土(tu)壤。

未(wei)来，能存活下来的(de)，只有平台，和无数(shu)个(ge)个(ge)人，或许还有少数(shu)几个(ge)不会被时代淘汰的(de)巨头。

实际上，这就是去中心化。

以这种角度去看，未(wei)来最(zui)好的(de)生意是什么就很明显：做平台。

彻(che)底剥离游戏业务后，Applovin的(de)目标显而易见，就是要(yao)做大平台。

它最(zui)大的(de)优势(shi)，是早(zao)在2023年初，就引入AI技术、取得了先发优势(shi)。

过去两年，AI技术的(de)成本之高，根本不是中小企业能够负担(dan)得起的(de)。

但现在，随着DeepSeek加速开源大格局的(de)形成，壁垒可能很快就将逐渐打破。

越来越多的(de)企业将循着Applovin的(de)成功(gong)案例，通过高效、低成本的(de)AI工具实现更精准的(de)广告投放，争夺通往未(wei)来的(de)船票。

对整个(ge)市场而言，这是毫无疑(yi)问的(de)加速器。

唯(wei)独对Applovin这个(ge)先发者而言，可能算不上什么好事。(全文完）