在廣告行業(yè)的深刻變革中，大模型技術(shù)的崛起正逐漸展現(xiàn)其被低估的影響力。這一技術(shù)不僅限于營銷素材的智能化生成，更在重塑廣告技術(shù)體系，推動廣告主投放精準(zhǔn)度的顯著提升。
追溯至2021年，騰訊TEG數(shù)據(jù)平臺部總經(jīng)理蔣杰在一次內(nèi)部交流中，已前瞻性地提及騰訊廣告下一代系統(tǒng)的建設(shè)，并透露了對大模型的運(yùn)用。盡管當(dāng)時大模型概念尚未廣泛流行，但騰訊已具備訓(xùn)練大模型的條件，模型量級實現(xiàn)了從百億到千億的跨越。這一前瞻性布局，為騰訊混元大模型的后續(xù)發(fā)布奠定了堅實基礎(chǔ)。
直至2023年，騰訊混元大模型在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上正式發(fā)布，蔣杰作為負(fù)責(zé)人詳解了模型參數(shù)、規(guī)模及其在騰訊內(nèi)部業(yè)務(wù)的應(yīng)用情況。而彼時他所提及的“下一代廣告系統(tǒng)”，正是騰訊混元大模型落地的重要一環(huán)。該系統(tǒng)通過更大的模型、更多的數(shù)據(jù)和更強(qiáng)的算力，實現(xiàn)了廣告效果預(yù)估的精準(zhǔn)提升，為廣告技術(shù)的迭代注入了新的活力。
在大洋彼岸，美國效果營銷和廣告變現(xiàn)平臺Liftoff同樣在測試后推出了新一代機(jī)器學(xué)習(xí)引擎Cortex。該引擎基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動，大幅提升了計算能力與模式識別能力，數(shù)據(jù)處理能力是傳統(tǒng)邏輯回歸模型的十倍以上。Cortex在運(yùn)行過程中，模型刷新速度提升六倍，并始終基于最新數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，為廣告主提供了更加精準(zhǔn)的廣告投放策略。
Liftoff的客戶Bigo Live在運(yùn)用Cortex后，CPI降低了20%，IPM提升了12%。這一顯著成效，進(jìn)一步驗證了新一代廣告系統(tǒng)在提升投放效率與效果方面的巨大潛力。同時，Liftoff通過廣泛的SDK覆蓋范圍，結(jié)合第一手歸因數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了豐富的訓(xùn)練素材，從而實現(xiàn)了對目標(biāo)受眾的深入了解和個性化廣告體驗的提供。
騰訊與Liftoff的實踐，共同揭示了大數(shù)據(jù)與強(qiáng)大計算力在廣告系統(tǒng)中的重要性。新一代廣告系統(tǒng)不僅“看懂”了廣告素材，還通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出垂直自有小模型，以指導(dǎo)后續(xù)的投放鏈路。這種“暴力美學(xué)”的結(jié)合，使得廣告系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測用戶行為，提供高度個性化的推薦。
meta也在探索將新一代AI引入廣告系統(tǒng)。他們建立了一個為購物而設(shè)計的通用計算機(jī)視覺系統(tǒng)GrokNet，可以識別數(shù)十億張照片中的細(xì)粒度產(chǎn)品屬性。結(jié)合AI大模型對文本的理解能力，賣家在發(fā)布圖片時，AI購物系統(tǒng)會幫助識別未標(biāo)記的商品并推薦標(biāo)簽。meta的這一嘗試，旨在教會AI系統(tǒng)了解用戶的品味和風(fēng)格，以及搜索產(chǎn)品時的重要背景，從而提供更加個性化的購物體驗。
大模型技術(shù)的引入，正在深刻改變廣告行業(yè)的面貌。從優(yōu)化廣告系統(tǒng)平臺、幫助廣告主降本增效，到廣告創(chuàng)意的智能化生成，大模型的影響力無處不在。新一代廣告平臺通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，更精準(zhǔn)地洞察用戶需求，制定有效的營銷策略，實現(xiàn)了更高的轉(zhuǎn)化率。這一轉(zhuǎn)變不僅提升了用戶體驗，也推動了商業(yè)增長。
然而，值得注意的是，盡管通用大模型在語義理解和復(fù)雜任務(wù)處理方面表現(xiàn)出色，但出于用戶隱私和數(shù)據(jù)安全等原因，目前還無法對廣告系統(tǒng)核心數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生直接影響。在這方面，企業(yè)自有的垂直小模型展現(xiàn)出了巨大潛力，成為第三方廣告平臺在更廣泛數(shù)據(jù)收集和大量數(shù)據(jù)處理方面的獨特優(yōu)勢。
