但如此惊人的表现(xian)，还能持续吗？

01真实的需求

一则(ze)广告，怎么判断其效果如何？

传统的预估(gu)方法，基于id特征，包括广告id和用户id。

简单来说，就(jiu)是看广告本身的标签(qian)、格式，是否能与用户的兴(xing)趣、性(xing)别、年龄对应(ying)上。

即从无数用户和广告中总结规律，形成匹配关系。

然后通过观察历(li)史数据，对广告最终的投放(fang)效果进行预估(gu)。

这是个笨办法，但也算是迄今为止(zhi)唯(wei)一可靠的办法，优点(dian)很明显。

首先是简单粗暴，直接把用户和广告的特征数据化、进行匹配。

其次，这种(zhong)模式沿袭了(le)这么多年，积累的数据是极其庞大的，有足(zu)够(gou)多的参考(kao)性(xing)。

但缺陷也很明显。

至少用户本身，是一个个人，并不是仅仅用几(ji)个标签(qian)就(jiu)能完全概括的。

每个人、乃至每个年龄层(ceng)的人，都有自己的独特特性(xing)。

正是这种(zhong)特性(xing)，导致(zhi)传统的预测模型(xing)无法泛化到每一个具体的用户，尤(you)其是还没有足(zu)够(gou)多历(li)史数据的新用户或年轻一代用户。

之于广告本身而言，大体上也是如此。

也就(jiu)是我们常说的个性(xing)化推(tui)荐。

过去，精准的个性(xing)化推(tui)荐基本不可能做到。直到AI技(ji)术初步投入到广告领域，困扰多年的问题才开始解决。

最关键的，是一个我们既(ji)熟(shu)悉又陌生(sheng)的名词：多模态。

本质上依然是id的匹配，只不过这个匹配过程(cheng)被AI进行了(le)优化。

广告的多模态信息(xi)，依然是视频(pin)、图像、广告词这些。

区别在于，过去只是按(an)照类别将这些信息(xi)机械化归(gui)类，如今AI则(ze)可以再(zai)根据细微(wei)性(xing)的差(cha)别，做出更具体的分类。

打(da)个比方，我有想法买一个数码宝贝抱枕。

按(an)照过去粗糙(cao)的分类法，购物平(ping)台只会一股脑把所有类型(xing)的抱枕全推(tui)送过来，我还得耗费大量时间去筛选。

现(xian)在则(ze)不同，平(ping)台不仅只会推(tui)数码宝贝的抱枕过来，甚至还会根据我最近(jin)的喜好，推(tui)送数码宝贝其他的周边产品(pin)。

这才是真正意义上的、高效的个性(xing)化推(tui)荐。

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

用户的多模态信息(xi)，不再(zai)局限于曾经(jing)粗糙(cao)的用户画像，而是扩大到你(ni)平(ping)时在网络上浏览的任何文本、语音、图像、视频(pin)乃至与好友的互(hu)动信息(xi)。

你(ni)在互(hu)联网上所有的行为轨(gui)迹，都会被提取出来，与广告的多模态信息(xi)去匹配。

来源：Media.Net

以上，是AI的出现(xian)，对广告匹配模式根本性(xing)上的改(gai)变(bian)。

这个出现(xian)的比较(jiao)早，也早就(jiu)大规模投入使用。

很多时候，你(ni)根本没在平(ping)台上搜索过商品(pin)，只是在和朋友聊(liao)天中提过，平(ping)台却依然能精准给你(ni)推(tui)送对应(ying)商品(pin)。

所有人都有种(zhong)一丝不挂的感觉，大概就(jiu)是这么回事了(le)。

除此之外，AI对于广告而言，还有更强大的功(gong)能：创造。

比如，我们平(ping)时用百度搜索引擎时，在你(ni)真正想要的结果前，往(wang)往(wang)会有很多广告。

这些广告，基本用的都是通用模版、标题和正文使用通配符，重点(dian)在于凸显核(he)心关键词。

很明显，依然是老问题：通用模版依然只停留在凸显id层(ceng)面，针对性(xing)不够(gou)。

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用户？

传统的方法主要靠人工，是运营人员通过对关键词进行分组，利用曾经(jing)积累的数据撰写数量有限的模版。

而在引入AI大模型(xing)后，完全能根据用户在互(hu)联网上的行动轨(gui)迹，作为核(he)心去自动生(sheng)成匹配度更高的广告，极大提升转(zhuan)换率。

底层(ceng)逻辑(ji)依然是上面所说的收集大数据，再(zai)利用AI去精准生(sheng)成契合每一个用户需求的图文乃至短视频(pin)。

换句(ju)话(hua)说，广告不再(zai)是“一刀切(qie)”的推(tui)销，而是根据用户需求精准匹配的“定制版”。

这算是个新的领域。

也是在AI时代，平(ping)台方和广告商创造增量、更关注的方向。

02全新的增量

“创新不是追逐热点(dian)，而是发现(xian)被忽视的需求。”

这是Applovin联合创始人福尔干·赖登，与播客(ke)《My First Million》主理人沙恩·普里，在一场关于AI未来的深度对谈中，说过的一句(ju)话(hua)。

只有赢家才有资(zi)格说话(hua)，所以正确的话(hua)也永远(yuan)出自赢家之口(kou)。

他当然不可能是第一个发现(xian)这些需求的人，任何一个广告行业的从业者，或许早就(jiu)意识到广告的生(sheng)成与匹配模式存在极大的改(gai)进需求。

但真正抓住这些需求，并首先做出规模的，Applovin确实是第一个。

先来看看它的四季度财报。

营收13.7亿美元(yuan)，同比增长44%；净利润5.992亿美元(yuan)，同比增长248%。

最亮眼的毫无疑问是广告收入，涨幅高达73%，连续四个季度超越60%！

而且，这还只是短期表现(xian)。

长期来看，Applovin仍在不断打(da)开新的增长空间。

Applovin的核(he)心竞争力，在于2023年2月推(tui)出的AI引擎AXON 2.0，并将其引入到两个平(ping)台：AI广告制作平(ping)台SparkLabs，一站(zhan)式广告营销平(ping)台AppDiscovery。

前者利用AI技(ji)术，制作海(hai)量的广告素材。

比如下面这个蒙娜(na)丽莎，利用AI进行变(bian)脸和换装，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缩(suo)短至一到两周内，甚至这项(xiang)服(fu)务还是免费的！

目前，带用户交互(hu)功(gong)能的SparkLabs试玩广告能使平(ping)均(jun)IPM提升率达到250%，动态展示(shi)游戏玩法的视频(pin)广告能使平(ping)均(jun)IPM提升率达到200%

后者则(ze)致(zhi)力于引导目标用户和广告投放(fang)。

大致(zhi)上的逻辑(ji)，就(jiu)是我们上文说到的那些，极大提高了(le)广告精细化投放(fang)水(shui)平(ping)、直接带动收入增长。

值得更深入讨论的点(dian)，在于其扮(ban)演的角色。

在互(hu)联网时代，北美市场最大的广告巨头，毫无疑问是Meta。

2024年3几(ji)度，Meta的广告收入同样实现(xian)了(le)大幅增长，达到398.9亿美元(yuan)，同比增长18.6%。

Meta的优势在于，背靠世界上最大的社交平(ping)台，量足(zu)够(gou)大。

在市场几(ji)乎被垄断的形势下，Applovin不可能硬(ying)碰硬(ying)，突破口(kou)在于垂直领域。

Applovin的目标用户在游戏领域。

一般来说，用户在游戏应(ying)用中的停留的时间，要远(yuan)远(yuan)高于社交平(ping)台和普通的网页。

就(jiu)这点(dian)来看，它其实有独特的优势。

当然，这只是侧重点(dian)不同罢了(le)，Meta同样可以做游戏广告，凭借(jie)体量压死人。

更关键的点(dian)仍然在于价格。

就(jiu)如同电(dian)商平(ping)台对商家的压榨(zha)一样，Meta系对广告主的剥削更甚，中小商家早就(jiu)不堪重负。

而Applovin利用的是AI生(sheng)成广告，成本低(di)得多，仅仅五分之一的报价，就(jiu)几(ji)乎能获得与过去同样高的ROAS。

对于占据大多数的小商家而言，有什么理由不试试？

成果是显而易见的。

从2023年至今，Applovin的AI广告生(sheng)态体系，日活用户已经(jing)高达14亿人次，堪比Tik Tok和微(wei)信的体量。

在游戏应(ying)用内广告市场的份额已经(jing)超过了(le)30%，成为实际的龙头老大。

眼见取得了(le)如此巨大的成功(gong)，Applovin宣布以9亿美元(yuan)出售(shou)旗下10家游戏工作室，彻底剥离游戏业务、转(zhuan)型(xing)为一家纯粹的广告科技(ji)公司(si)。

游戏业务抛售(shou)消息(xi)传出后当天，Applovin盘前应(ying)声上涨近(jin)%，开盘后更是一度冲高至35%。

可见市场对这一举动，是非常认可的。

但除了(le)溢美之词外，我们客(ke)观点(dian)看，其实也能看出另外一层(ceng)含(han)义：他急了(le)。

03谁的盛宴？

AI对广告模式的改(gai)进，除了(le)体现(xian)出精准化、高效化之外，有一个点(dian)同样不能忽视。

就(jiu)是大家经(jing)常讨论的“交互(hu)式”。

还是以Applovin深耕的游戏领域为例(li)。

AI解放(fang)的不仅仅只是广告商、游戏厂商的生(sheng)产力，同样解放(fang)了(le)玩家的生(sheng)产力。

今年，也就(jiu)是2025年，全球游戏玩家预计将达到35.3亿人。

35亿人，能创造多少千奇百怪的点(dian)子？

以前，99%人限于技(ji)术，只是单纯的玩家，属于被收割者，只有游戏公司(si)和广告商赚钱。

从市场的角度考(kao)虑，这个发展效率是非常低(di)下的。

以后，就(jiu)相当于是这35亿人相互(hu)买单，金钱流通速度何止(zhi)提升10倍！？

你(ni)可以把这种(zhong)模式，理解为现(xian)在的短视频(pin)，每个人都是创作者，没有谁更专业一说。

想要出圈，就(jiu)看谁的点(dian)子更有新意，更迎合受众口(kou)味。

与之相对的，大量没那么出众的制造团(tuan)队，将没有任何生(sheng)存土(tu)壤(rang)。

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

实际上，这就(jiu)是去中心化。

以这种(zhong)角度去看，未来最好的生(sheng)意是什么就(jiu)很明显：做平(ping)台。

彻底剥离游戏业务后，Applovin的目标显而易见，就(jiu)是要做大平(ping)台。

它最大的优势，是早在2023年初，就(jiu)引入AI技(ji)术、取得了(le)先发优势。

过去两年，AI技(ji)术的成本之高，根本不是中小企业能够(gou)负担得起的。

但现(xian)在，随(sui)着DeepSeek加速开源大格局的形成，壁垒可能很快就(jiu)将逐渐打(da)破。

越来越多的企业将循着Applovin的成功(gong)案例(li)，通过高效、低(di)成本的AI工具实现(xian)更精准的广告投放(fang)，争夺通往(wang)未来的船票。

对整个市场而言，这是毫无疑问的加速器。

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