|前言

自OpenAI发布ChatGPT以来，该技术迅速成为行业的焦点，引发了一场全球范围内的人工智能技术竞赛。紧随其后，百度推出了文心一言模型，360公司发布了360GPT大模型，华为也不甘落后，推出了“盘古大模型”。到了2023年4月10日，这场竞赛达到了一个新的高潮，当天有三个重量级的大模型相继发布官方声明：搜狗创始人王小川领衔的“百川智能”，商汤科技的SenseNova日日新大模型，以及昆仑万维的大语言模型“天工”3.5版本。这场人工智能技术的“军备竞赛”不仅限于大型科技公司，众多知名创业者也纷纷投身其中，试图在这一领域分得一杯羹。ChatGPT引发的人工智能技术浪潮，不仅仅是技术层面的突破，更是对整个产业生态的一次深刻影响。

在ChatGPT所引发的AI热潮背后，我们需要深思AI这股势头在各个行业中能维持多久，以及它将如何发展。以我目前所涉足的出海营销行业为例，AI的参与已经深入到广告投放的全过程，包括文案创意的生成、内容素材的制作，以及投放环节的链路优化。AI至少贡献了30%以上的效能，自从引入AI赋能之后，我们公司在人力资源配置和业务增长上都得到了显著的提升，行业内甚至流行起了“用AI重构营销”的观点。

从今天开始，我会分享我在计算广告行业的经验，涵盖概念、架构、技术、运营等多个维度的思考和见解，也意在搭建一个交流平台，与广告界的同仁们共同探讨和交流。今天的分享将主要面向计算广告领域的初级从业者，旨在为大家提供一个基础而全面的行业概览。

|在线广告的市场份额

在过去的一年中，在线广告市场的价值达到了2099亿美元。预计未来5年内，这一数字将增长至3,895亿美元，复合年增长率为10.85%。 它涉及各种形式的数字广告，例如展示广告、搜索引擎营销 （SEM）、社交媒体广告、视频广告、原生广告等。而计算广告是在线广告的重要一环，其在广告投放中占据了不可估量的地位。

|计算广告的起源

广告业作为一种历史悠久的商业传播形式，在全球范围内展现了其顽强的生命力与不断进化的能力。自商业活动诞生之初，广告便作为一种不可或缺的信息传递机制，深植于市场交易的各个角落。在古代，广告的形式虽然原始，但其传播的本质与今日无异。例如，古时的酒吧店主会在其店铺前悬挂带有标志性图案的布幔，并伴随着吆喝声来吸引过往行人的注意，这种形式的广告虽然简单，但已经体现出了品牌识别和口头推广的雏形。这种通过实物和声音触达潜在顾客的做法，可谓是广告初期的体现。

“酒香不怕巷子深”这一俗语的流传，实际上也可视为一种文化层面的广告传播。它不仅传达了产品的内在品质，还隐含了对目标消费者的吸引力，即便在没有直接的视觉或听觉刺激下，这样的信息也能通过口耳相传的方式扩散开来。无论是通过气味、语言还是其他形式的媒介，这些早期的广告策略都展示了信息传递的基本原则：即通过有效的媒介手段，将信息传达给特定的受众群体，以促成商业行为的发生。在今天，这一传统已经发展成为一个多元化、技术驱动的行业，不断地利用新兴媒介和创新手段来触达和影响全球的消费者。

|什么是计算广告

在线广告的历史与互联网的发展紧密相连，其渊源可溯至20世纪90年代初期。1978年5月3日，一封由DEC公司的营销人员通过Arpanet发送的邮件，被广泛认为是最早形式的网络广告。这一创举预示着数字营销领域的潜力与未来。

随着技术的进步，1993年标志着在线广告的里程碑式进展。在这一年，全球首个可点击的网络广告诞生，为在线广告的互动性和度量标准奠定了基础。这一广告形式由网景公司（Netscape）创造，并成功售出给一家法律事务所，标志着商业模式的创新和网络营销手段的扩展。此外，1994年10月14日，美国著名的Hotwired网络杂志推出了其在线版，并首次在网页上放置了在线广告位。这个革命性的举措立即吸引了众多赞助商的关注，成为在线广告史上的一次重大事件。这些广告位的设置不仅为品牌提供了前所未有的曝光机会，也为Hotwired开创了网络媒体通过广告获得收入的先例。

随着互联网技术的进步，网络公司如雨后春笋般涌现，但早期的这些公司面临着如何将流量转化为收益的挑战。为了解决这一问题，1995年左右，第一批在线广告网络（Ad Networks）应运而生，它们开始作为中介，连接广告主和网站所有者，帮助后者变现其流量。1998年，GoTo.com（后来的Overture，最终被雅虎收购）引入了搜索引擎的竞价排名机制，采用CPC模式，为网络广告的发展又增添了一把火。

2000年，谷歌推出了AdWords平台，它不仅采用了CPC模式，还结合了用户的竞价和广告的相关性（即广告质量得分）来确定广告的排名，这种机制进一步优化了广告的投放效果，为计算广告的发展奠定了基础。

计算广告的发展至今，不仅仅局限于精准匹配和广告投放，它还涉及到创意生成、场景理解、用户行为分析、媒体购买以及效果跟踪与评估等多个环节。通过对这些环节的精细化计算，计算广告能够为广告主提供更高的投资回报率（ROI），同时也能够为用户带来更加相关和有价值的广告体验。

|计算广告的发展前景

在传统广告领域，决策过程往往受限于经验主义和直觉的导向，缺乏量化的数据支撑。从用户洞察、创意策划、媒介选择到广告效果的优化，广告专业人士依赖于他们的专业判断和个人经验。然而，这种做法在计算广告时代已逐渐变得过时。计算广告，作为一种新兴的广告模式，其核心在于数据的集成和智能算法的应用。

在计算广告框架中，数据不仅仅是辅助决策的工具，而是驱动整个广告生态系统的基石。数据来源的广泛性、数据质量的高低、以及数据处理算法的先进性，共同决定了广告目标匹配的精确度，进而影响着广告的交易价格和价值。这些数据通过智能算法进行加工处理，优化广告投放的全链路，包括但不限于标签化定向、数据化定向、智能化定向等模型的应用。智能算法不仅仅是技术的展现，它更是计算广告的灵魂。通过深度学习用户的行为模式和偏好，算法能够在海量的数据中发现用户兴趣与广告主需求之间的交集，优化用户与广告内容的匹配度，从而提升广告的相关性和效果。

目前，AIGC技术已经在这个过程中发挥关键作用。例如，通过生成个性化的创意内容，或者自动化测试不同广告元素的效果，以优化广告创意和投放策略。AIGC帮助广告专业人士不仅仅依靠直觉，而是通过数据驱动的洞察来制定策略，这样的策略更加客观、精准，并且可以不断优化和调整以适应市场的变化。

|结语

随着数据驱动的决策逐渐成为广告行业的新常态，通过大规模的数据分析和智能算法，广告主现在能够更有效地预测和衡量广告投放的成效，实现了广告优化的持续进步和效果最大化。这种转变不仅仅是技术上的进步，更是广告业务模式和思维方式的根本变革。短短一年不到，大模型已经对广告行业产生了巨大冲击。老夫预言，大模型的出现在五年内将彻底颠覆整个广告行业的链路，其影响力不可估量。

|下期预告

计算广告的发展史。