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但如此惊(jing)人的表现(xian)，还能持续吗？

01真(zhen)实的需求

一(yi)则广告，怎么判断(duan)其效(xiao)果如何(he)？

传统的预(yu)估方法，基于id特征，包括广告id和用户id。

简单来说(shuo)，就是(shi)看广告本身的标签、格式，是(shi)否能与用户的兴趣、性别(bie)、年龄对应上。

即从无数用户和广告中总结规律，形成(cheng)匹配关系。

然后通过观察历史数据，对广告最(zui)终(zhong)的投放效(xiao)果进行预(yu)估。

这是(shi)个笨办法，但也算是(shi)迄今为止唯一(yi)可靠(kao)的办法，优点很明显。

首先是(shi)简单粗暴，直接把用户和广告的特征数据化、进行匹配。

其次，这种模式沿(yan)袭了这么多年，积累的数据是(shi)极其庞大的，有足够多的参考性。

但缺陷也很明显。

至少用户本身，是(shi)一(yi)个个人，并不是(shi)仅仅用几个标签就能完全概括的。

每个人、乃至每个年龄层的人，都有自己的独特特性。

正(zheng)是(shi)这种特性，导致传统的预(yu)测模型无法泛化到每一(yi)个具(ju)体的用户，尤其是(shi)还没有足够多历史数据的新用户或年轻一(yi)代用户。

之于广告本身而(er)言，大体上也是(shi)如此。

也就是(shi)大家常说(shuo)的个性化推荐。

过去，精准的个性化推荐基本不可能做到。直到AI技术初步投入到广告领域，困扰多年的问题(ti)才开始(shi)解决。

最(zui)关键的，是(shi)一(yi)个大家既熟悉又陌生的名词：多模态。

本质上依然是(shi)id的匹配，只不过这个匹配过程被AI进行了优化。

广告的多模态信息，依然是(shi)视频(pin)、图像、广告词这些。

区别(bie)在于，过去只是(shi)按照(zhao)类别(bie)将这些信息机械化归类，如今AI则可以再根据细微性的差(cha)别(bie)，做出更具(ju)体的分类。

打(da)个比方，我有想法买(mai)一(yi)个数码宝贝(bei)抱枕。

按照(zhao)过去粗糙的分类法，购物平台只会一(yi)股脑把所有类型的抱枕全推送过来，我还得耗费大量时间(jian)去筛选。

现(xian)在则不同，平台不仅只会推数码宝贝(bei)的抱枕过来，甚至还会根据我最(zui)近(jin)的喜好，推送数码宝贝(bei)其他的周边产品。

这才是(shi)真(zhen)正(zheng)意义(yi)上的、高效(xiao)的个性化推荐。

之所以能如此，是(shi)因为用户的多模态信息，是(shi)与广告的多模态信息一(yi)起(qi)被AI吃(chi)透的。

用户的多模态信息，不再局限于曾经粗糙的用户画像，而(er)是(shi)扩大到你平时在网络上浏览的任何(he)文(wen)本、语音、图像、视频(pin)乃至与好友的互动信息。

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

来源：Media.Net

以上，是(shi)AI的出现(xian)，对广告匹配模式根本性上的改变。

这个出现(xian)的比较早，也早就大规模投入使用。

很多时候，你根本没在平台上搜索(suo)过商品，只是(shi)在和朋友聊(liao)天中提(ti)过，平台却依然能精准给你推送对应商品。

所有人都有种一(yi)丝不挂的感觉，大概就是(shi)这么回事了。

除此之外，AI对于广告而(er)言，还有更强大的功能：创造。

比如，大家平时用百度(du)搜索(suo)引擎时，在你真(zhen)正(zheng)想要的结果前，往往会有很多广告。

这些广告，基本用的都是(shi)通用模版、标题(ti)和正(zheng)文(wen)使用通配符，重点在于凸显核心关键词。

很明显，依然是(shi)老问题(ti)：通用模版依然只停留(liu)在凸显id层面，针对性不够。

怎么才能像优化匹配模式一(yi)样，将广告内(nei)容优化到精准对标每一(yi)个用户？

传统的方法主要靠(kao)人工(gong)，是(shi)运(yun)营人员通过对关键词进行分组，利用曾经积累的数据撰写数量有限的模版。

而(er)在引入AI大模型后，完全能根据用户在互联网上的行动轨迹，作为核心去自动生成(cheng)匹配度(du)更高的广告，极大提(ti)升转换率。

底层逻辑依然是(shi)上面所说(shuo)的收集大数据，再利用AI去精准生成(cheng)契合每一(yi)个用户需求的图文(wen)乃至短视频(pin)。

换句话说(shuo)，广告不再是(shi)“一(yi)刀切(qie)”的推销(xiao)，而(er)是(shi)根据用户需求精准匹配的“定制版”。

这算是(shi)个新的领域。

也是(shi)在AI时代，平台方和广告商创造增量、更关注的方向。

02全新的增量

“创新不是(shi)追逐(zhu)热点，而(er)是(shi)发现(xian)被忽视的需求。”

这是(shi)Applovin联合创始(shi)人福尔干·赖登，与播客《My First Million》主理人沙恩·普里(li)，在一(yi)场关于AI未来的深度(du)对谈中，说(shuo)过的一(yi)句话。

只有赢家才有资格说(shuo)话，所以正(zheng)确(que)的话也永远(yuan)出自赢家之口。

他当然不可能是(shi)第一(yi)个发现(xian)这些需求的人，任何(he)一(yi)个广告行业的从业者，或许早就意识到广告的生成(cheng)与匹配模式存在极大的改进需求。

但真(zhen)正(zheng)抓住这些需求，并首先做出规模的，Applovin确(que)实是(shi)第一(yi)个。

先来看看它的四季(ji)度(du)财(cai)报。

营收13.7亿(yi)美金，同比增长44%；净(jing)利润5.992亿(yi)美金，同比增长248%。

最(zui)亮眼的毫无疑问是(shi)广告收入，涨幅高达73%，连续四个季(ji)度(du)超越60%！

而(er)且，这还只是(shi)短期表现(xian)。

长期来看，Applovin仍在不断(duan)打(da)开新的增长空间(jian)。

Applovin的核心竞争力，在于2023年2月推出的AI引擎AXON 2.0，并将其引入到两个平台：AI广告制作平台SparkLabs，一(yi)站(zhan)式广告营销(xiao)平台AppDiscovery。

前者利用AI技术，制作海量的广告素材。

比如下面这个蒙娜丽莎，利用AI进行变脸和换装(zhuang)，自由切(qie)换风格。

SparkLabs根据广告商的需求，不仅可以将定制素材的时间(jian)缩短至一(yi)到两周内(nei)，甚至这项服务还是(shi)免(mian)费的！

目前，带(dai)用户交互功能的SparkLabs试玩广告能使平均IPM提(ti)升率达到250%，动态展示游戏玩法的视频(pin)广告能使平均IPM提(ti)升率达到200%

后者则致力于引导目标用户和广告投放。

大致上的逻辑，就是(shi)大家上文(wen)说(shuo)到的那些，极大提(ti)高了广告精细化投放水平、直接带(dai)动收入增长。

值得更深入讨论的点，在于其扮演的角色。

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

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

Meta的优势(shi)在于，背靠(kao)世界上最(zui)大的社交平台，量足够大。

在市场几乎被垄断(duan)的形势(shi)下，Applovin不可能硬碰硬，突破口在于垂直领域。

Applovin的目标用户在游戏领域。

一(yi)般来说(shuo)，用户在游戏应用中的停留(liu)的时间(jian)，要远(yuan)远(yuan)高于社交平台和普通的网页。

就这点来看，它其实有独特的优势(shi)。

当然，这只是(shi)侧重点不同罢了，Meta同样可以做游戏广告，凭借(jie)体量压死(si)人。

更关键的点仍然在于价格。

就如同电商平台对商家的压榨一(yi)样，Meta系对广告主的剥(bao)削(xue)更甚，中小(xiao)商家早就不堪重负。

而(er)Applovin利用的是(shi)AI生成(cheng)广告，成(cheng)本低得多，仅仅五分之一(yi)的报价，就几乎能获得与过去同样高的ROAS。

对于占据大多数的小(xiao)商家而(er)言，有什么理由不试试？

成(cheng)果是(shi)显而(er)易见的。

从2023年至今，Applovin的AI广告生态体系，日活用户已经高达14亿(yi)人次，堪比Tik Tok和微信的体量。

在游戏应用内(nei)广告市场的份(fen)额已经超过了30%，成(cheng)为实际的龙头老大。

眼见取得了如此巨大的成(cheng)功，Applovin宣布以9亿(yi)美金出售旗下10家游戏工(gong)作室，彻底剥(bao)离(li)游戏业务、转型为一(yi)家纯粹的广告科技企业。

游戏业务抛售消息传出后当天，Applovin盘前应声上涨近(jin)%，开盘后更是(shi)一(yi)度(du)冲高至35%。

可见市场对这一(yi)举动，是(shi)非常认可的。

但除了溢美之词外，大家客观点看，其实也能看出另外一(yi)层含义(yi)：他急了。

03谁的盛宴？

AI对广告模式的改进，除了体现(xian)出精准化、高效(xiao)化之外，有一(yi)个点同样不能忽视。

就是(shi)大家经常讨论的“交互式”。

还是(shi)以Applovin深耕的游戏领域为例。

AI解放的不仅仅只是(shi)广告商、游戏厂商的生产力，同样解放了玩家的生产力。

今年，也就是(shi)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点子？

以前，99%人限于技术，只是(shi)单纯的玩家，属(shu)于被收割者，只有游戏企业和广告商赚钱。

从市场的角度(du)考虑，这个发展效(xiao)率是(shi)非常低下的。

以后，就相(xiang)当于是(shi)这35亿(yi)人相(xiang)互买(mai)单，金钱流通速(su)度(du)何(he)止提(ti)升10倍！？

你可以把这种模式，理解为现(xian)在的短视频(pin)，每个人都是(shi)创编辑，没有谁更专业一(yi)说(shuo)。

想要出圈(quan)，就看谁的点子更有新意，更迎合受众口味。

与之相(xiang)对的，大量没那么出众的制造团队，将没有任何(he)生存土壤。

未来，能存活下来的，只有平台，和无数个个人，或许还有少数几个不会被时代淘汰的巨头。

实际上，这就是(shi)去中心化。

以这种角度(du)去看，未来最(zui)好的生意是(shi)什么就很明显：做平台。

彻底剥(bao)离(li)游戏业务后，Applovin的目标显而(er)易见，就是(shi)要做大平台。

它最(zui)大的优势(shi)，是(shi)早在2023年初，就引入AI技术、取得了先发优势(shi)。

过去两年，AI技术的成(cheng)本之高，根本不是(shi)中小(xiao)企业能够负担得起(qi)的。

但现(xian)在，随着DeepSeek加速(su)开源大格局的形成(cheng)，壁垒可能很快就将逐(zhu)渐打(da)破。

越来越多的企业将循着Applovin的成(cheng)功案例，通过高效(xiao)、低成(cheng)本的AI工(gong)具(ju)实现(xian)更精准的广告投放，争夺通往未来的船票。

对整(zheng)个市场而(er)言，这是(shi)毫无疑问的加速(su)器。

唯独对Applovin这个先发者而(er)言，可能算不上什么好事。(全文(wen)完）