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《计算广告》这本书，写了有些年头了。虽说得到了业内很多朋友的支持，可是现在看来，数字广告的底层能力和产品思路都有了很大变化，是时候彻底重新整理一下了。于是，在今年，我把重写此书的计划提上了日程。

那么，近几年的计算广告，发生了什么深层变化呢？广告主应该如何调整增长策略呢？为了搞清这些问题，我与业内的一些大咖进行了深谈。

特别是看到腾讯在最近的几次财报中提到：广告AI模型的改进显著提升了精准投放的效果；升级的广告技术平台帮助广告主更有效地进行广告投放；向所有广告主推出了生成式AI驱动的广告素材创意工具。为了了解这些变化背后的思考和细节，我找到了几位老友：腾讯广告技术掌舵人腾讯公司副总裁蒋杰、腾讯广告商业平台部总经理汪牧远、腾讯广告商业AI副总经理郭伟，跟他们做了促膝长谈。在交流过程中，蒋杰的一句话对我很有启发：计算广告，正在快速迈入模型时代。

模型时代，或许可以作为新时代广告底座的概括，也是理解当今诸多广告产品升级的关键。

模型时代这个词儿，听起来过于宏观。其实，从这些年行业内陆陆续续的一些产品升级上，早就可以见到端倪。

大家还记得不，我们以前介绍过两个有趣的投放方式进化，一个是“商品化”(《你卖的不是广告，是商品！》)，也就是在电商行业中，把系统建模的对象由一条条的广告计划，变成了背后真实的产品；另一个是“脱包”(《做营销，大模型真的有用么？》)，也就是彻底不再支持客户自行“挖包”，把人群固定下来的投放方式，而是把寻找目标用户这件事，以客户的种子用户为基础，完全交给模型来决策。

把它们放在一起，您大概就能明白“模型时代”的意思了：以往，由优化师确定建模的单元(广告计划)，选择目标人群(挖包)，把这些都表达出来以后，广告系统完成调度和竞价，这就是定向时代的做法；现在，优化师描述好产品(商品化)，把探索选择人群的工作交给系统(脱包)，决策的主导者变成了深入理解产品和人群，并进行智能化匹配的模型，这就是模型时代的新方法论。

上面这些，是在跟蒋杰的对谈中，由他的观点总结出来的。在蒋杰看来，模型时代的大趋势，有一个长期而根本的方向——用算法智慧逐渐替代人工经验。

当然，这绝不意味着人类优化师无事可做，而恰恰相反，从繁琐的重复性工作中解放出来以后，他们有更重要的事要做。这个，我们在后文会展开说到。现在，可以先来看看，模型时代的广告系统，除了理念和产品，已经在市场上有了哪些看得见的变化？

对此，正好有一个鲜活的样本，那就是腾讯刚刚推出的新广告投放（3.0）(以下简称3.0)产品。此次升级，正是用模型时代的思路来组织技术底座和产品表达。在3.0试用的几个月过程里，我们看到了一个令人瞠目的数据：腾讯广告市场的广告计划数，由原来的近千万量级，下降到了不到百万，而广告预算还在稳步上升！

这样的变化，揭示了以往广告投放的巨大痛点：模型表达和决策能力有限，于是优化师就拼命“堆基建”，同一个产品，非要搞出一大堆广告计划，尝试各种定向甚至是简单重复，就为了赌一赌看哪个能起量；而平台由于缺乏产品理解，只好对每个计划分别统计学习，结果数据分散，哪个也学不好，优化师又要堆更多的计划，如此形成了恶性循环。

但是在模型时代，这样的魔咒必将被打破！表达产品，聚焦创意，而不是低效地堆砌基建，将成为未来人机配合的新模式。那么，这样的新模式，有哪些底层的支撑，又将如何改变广告增长的思路呢？

模型时代的概念说起来简单，但实施上有个前提，那就是你的模型真的得靠谱，才能放心地把人工决策交给它。

拿3.0来说，其实真正困难的，并不是大家看到的产品功能上的变化，而是在此前的几年中，蒋杰和他的团队做的大模型底座的建设。这方面的情况，我们在《千亿参数的广告模型，是怎样炼成的？》等文章中已经有了详细的介绍。

大家不关心技术细节没关系，值得了解的是，大模型使得算法驱动的人群选择，有了能力上的突飞猛进。因此，“定向”这个上一代计算广告的根本方法，已经有了质变。就如同在今天的AI围棋时代，高手的训练已经不再拘泥于原有的定式，而是在模型主导的思路下进行。

那么，这样的模型基建和产品演进，给新时代的广告增长，带来了什么新思路呢？除了广告计划数大大下降这些表层观察以外，我认为，优化师们多年来一直怨声载道的“玄学”问题，将会迎来彻底的改观。

所谓投广告的“玄学”，说的无非是起量难、效果不稳定这些顽疾。那么往深处想想，玄学是怎么造成的呢？其实是因为在以前时代，模型的能力不够，优化师只好堆基建，于是建模数据更稀疏这个怪圈造成的。

这里有个有趣的问题，要打破这个怪圈，提高模型能力和避免堆基建，哪个才是决定性的呢？依我看，模型的基础夯实到一定程度，就要果断出手解决堆基建问题，要不然，模型的能力也发挥不出多少。

腾讯广告这次3.0的升级，也正是按这样的路线前进的。

首先，在新的广告大模型眼中，不再是一个个广告ID，而是语义化的产品信息。语义化的意思是，假设推广的产品是一款游戏，那么除了它的ID，游戏的类型，乃至大模型对他的深层理解，都将作为广告建模的有效特征。

模型升级完成以后，在此次产品升级中，腾讯广告坚决地关掉了堆基建的窗口：不同的广告计划，一定要在投放时关联到产品上；而像以前那样拿别人或自己的创意，稍微改动一下就用的做法，也因为数字指纹的验重而不再有效。

这样做的效果，是显而易见的，广告建模的对象有了数量级的下降，统计数据就变得充分得多，投放的稳定性自然就大大改善；而即使新上线的广告，也因为产品语义信息的存在，让冷启动变得更容易，起量也会大大加快。当然，这说的都是宏观效果，肯定也有少量靠原来系统的不确定性，误打误撞拿到流量的广告，现在反而因为建模充分而拿不到量，然而这才是正常的结果。

再多说一点技术底座的事。其实，模型时代的演进，还远没有到终点。了解技术的朋友知道，现如今广告领域的大模型，都是参数数量很多但高度稀疏的大模型。然而，现在在各个领域，大有Transformer的模型结构一统天下的趋势，包括近来大火的视频生成模型Sora，也是有用了Transformer以后取得突破的。

那么，广告领域的大模型，是不是也可以用用Transformer结构呢？由于它是参数稠密的模型，对算法、算力的要求相当高，咱们可以拭目以待。

当然，模型稠密化的探索方向，更要求广告由ID归约到产品。否则，将是算力无法承受之重。

模型时代，当然是广告平台演进的结果，但是广告主也必须做出相应的改变，才能把增长的效率发挥到极致。部分客户幻想的“最好是平台升级了，我不用动效果就能变好”，其实是有点理想化了。那么，在模型时代，客户应该有哪些增长思路上的转变呢？

最关键的转变，莫过于把工作的重心，由“堆砌基建”转到“表达产品”上来。

大家搞明白了上面的原理的话，就知道在新的3.0系统中，堆砌基建，已经是没什么意义的事儿，也用不着想办法跟系统捉迷藏、继续堆，因为这不会给你带来任何收益。

而表达产品，有两层意思。第一层意思，因为3.0系统面向产品的建模已经推广到多数主流行业，客户把自己的产品库整理清楚，准确地将每条广告跟产品建立关联。这样，与模型配合，高效地通过学习期，才能快点起量、稳定投放。

第二层意思，客户要比以往更加重视创意的生产和探索。创意，就是把产品信息表达给用户的载体，对转化效果影响极大，而且有非常多的探索空间。在以往堆基建博起量的工作模式下，精力所限，很多客户在创意上投入的精力有限，如今堆基建没用了，应该花心思多想想，多试试，如何向用户传达有吸引力的产品信息。

不过，我倒是挺理解部分优化师的苦衷，因为这里有个执行上的困难：堆基建，无非是复制复制计划，现在还有批量的操作工具可以用；可是做创意，一来得动脑筋，即使有了想法，制作素材也不容易大量搞。要解决这个问题，就不能不用到最新的AI能力和工具了，而且还要放在广告增长的闭环里来用。关于这一点，实在是一个值得好好聊聊的话题，我们将在后文专文来讨论。

由堆砌基建转变为表达产品，这是方法上的表象，而深层的思路转变，其实是顺应模型时代的大趋势，重新探索人与算法相配合的边界。而这个新的边界，大致是将计算交给系统，把创意留给人类。

关于这个观点，咱们以前说过很多次了，但是这个进程到底有多快，其实并不好预测。不过，随着像新广告投放（3.0）这样的“模型时代”广告产品的问世，这样的进程肯定是要提上日程了。大家必须要认清一个现实：依靠数据做决策的任务，长期来看，人是很难比算法做的更好的；而跳出数据，靠想象和思维驱动的创造性工作，算法在相当长时期内怕是还比不上我们。

本着这样的认识，模型时代的广告增长，该发力什么，该放弃什么，是不是并不难取舍？

我一直坚信，大模型对于广告行业的影响，会比许多行业都要深远。这不仅体现在语言、图像方面的理解和生成能力应用的广告中，还将深刻改变原有的广告增长中，优化师与系统的合作关系，推动计算广告计入模型时代。

在模型时代中，所有“依靠数据做决策”的任务，都要渐渐交给系统完成，这应该需要更合理的人机分工。在此新边界下，广告系统如何演进，客户如何调整增长方法，都有了探索的指南针。

当然，模型时代给广告产品和运营体系带来的变化，远不止弃基建、重创意这么简单，还在朝着深度行业化、经营一体化的方向演进，让广告越来越成为帮助客户扩大和优化业务的助手。关于这方面的内容，我们在下一篇文章中好好聊聊。

 

 

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