但如此惊人的表(biao)现，还能(neng)持续吗？

01真实的需求(qiu)

一则广告，怎么判断其效果如何？

传统的预估方法，基于id特征，包括广告id和(he)用户id。

简单来说，就是看(kan)广告本身的标签、格式，是否能(neng)与用户的兴趣、性(xing)别、年龄对应上。

即从无数用户和(he)广告中总结规律，形成(cheng)匹配关系。

然后通过观察(cha)历史数据，对广告最终的投放效果进行预估。

这是个笨办法，但也算是迄今为止唯(wei)一可靠的办法，优点很(hen)明显。

首先是简单粗(cu)暴，直接把用户和(he)广告的特征数据化、进行匹配。

其次，这种模式沿袭了这么多年，积累的数据是极其庞大的，有(you)足够(gou)多的参考性(xing)。

但缺(que)陷也很(hen)明显。

至少用户本身，是一个个人，并不是仅仅用几个标签就能(neng)完全概括的。

每个人、乃(nai)至每个年龄层(ceng)的人，都有(you)自己的独(du)特特性(xing)。

正是这种特性(xing)，导致传统的预测模型(xing)无法泛化到每一个具体的用户，尤其是还没有(you)足够(gou)多历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。

也就是我们常说的个性(xing)化推荐。

过去，精准的个性(xing)化推荐基本不可能(neng)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(cai)开始解决。

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

本质上依然是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，依然是视频、图像、广告词(ci)这些。

区别在于，过去只是按照类别将这些信息机械化归类，如今AI则可以(yi)再根据细微性(xing)的差别，做出更具体的分类。

打个比方，我有(you)想法买一个数码宝贝抱(bao)枕。

按照过去粗(cu)糙的分类法，购物平台(tai)只会一股脑把所有(you)类型(xing)的抱(bao)枕全推送过来，我还得耗费(fei)大量时间去筛选。

现在则不同，平台(tai)不仅只会推数码宝贝的抱(bao)枕过来，甚至还会根据我最近的喜好(hao)，推送数码宝贝其他的周边产品。

这才(cai)是真正意义上的、高效的个性(xing)化推荐。

之所以(yi)能(neng)如此，是因为用户的多模态信息，是与广告的多模态信息一起被AI吃透的。

用户的多模态信息，不再局限于曾经粗(cu)糙的用户画像，而是扩大到你平时在网络上浏览的任何文本、语音、图像、视频乃(nai)至与好(hao)友的互动(dong)信息。

你在互联网上所有(you)的行为轨(gui)迹(ji)，都会被提取(qu)出来，与广告的多模态信息去匹配。

来源(yuan)：Media.Net

以(yi)上，是AI的出现，对广告匹配模式根本性(xing)上的改变(bian)。

这个出现的比较(jiao)早，也早就大规模投入使用。

很(hen)多时候，你根本没在平台(tai)上搜索过商品，只是在和(he)朋友聊天中提过，平台(tai)却依然能(neng)精准给你推送对应商品。

所有(you)人都有(you)种一丝不挂(gua)的感觉，大概就是这么回(hui)事了。

除此之外，AI对于广告而言，还有(you)更强大的功能(neng)：创造(zao)。

比如，我们平时用百(bai)度搜索引擎时，在你真正想要(yao)的结果前，往往会有(you)很(hen)多广告。

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

很(hen)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(cai)能(neng)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(zhu)要(yao)靠人工，是运营人员通过对关键词(ci)进行分组，利用曾经积累的数据撰(zhuan)写数量有(you)限的模版。

而在引入AI大模型(xing)后，完全能(neng)根据用户在互联网上的行动(dong)轨(gui)迹(ji)，作为核心去自动(dong)生(sheng)成(cheng)匹配度更高的广告，极大提升(sheng)转换率。

底层(ceng)逻(luo)辑(ji)依然是上面所说的收集大数据，再利用AI去精准生(sheng)成(cheng)契合每一个用户需求(qiu)的图文乃(nai)至短视频。

换句(ju)话(hua)说，广告不再是“一刀切(qie)”的推销，而是根据用户需求(qiu)精准匹配的“定制版”。

这算是个新的领域。

也是在AI时代，平台(tai)方和(he)广告商创造(zao)增量、更关注(zhu)的方向。

02全新的增量

“创新不是追逐(zhu)热点，而是发现被忽视的需求(qiu)。”

这是Applovin联合创始人福尔干·赖(lai)登，与播客《My First Million》主(zhu)理人沙(sha)恩(en)·普(pu)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(you)赢家才(cai)有(you)资(zi)格说话(hua)，所以(yi)正确的话(hua)也永远(yuan)出自赢家之口(kou)。

他当然不可能(neng)是第一个发现这些需求(qiu)的人，任何一个广告行业的从业者，或许早就意识到广告的生(sheng)成(cheng)与匹配模式存(cun)在极大的改进需求(qiu)。

但真正抓(zhua)住这些需求(qiu)，并首先做出规模的，Applovin确实是第一个。

先来看(kan)看(kan)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(da)73%，连续四个季度超越60%！

而且，这还只是短期表(biao)现。

长期来看(kan)，Applovin仍在不断打开新的增长空间。

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(tai)：AI广告制作平台(tai)SparkLabs，一站式广告营销平台(tai)AppDiscovery。

前者利用AI技(ji)术，制作海量的广告素(su)材。

比如下面这个蒙娜丽莎，利用AI进行变(bian)脸和(he)换装，自由(you)切(qie)换风格。

SparkLabs根据广告商的需求(qiu)，不仅可以(yi)将定制素(su)材的时间缩短至一到两周内，甚至这项服务还是免费(fei)的！

目前，带用户交(jiao)互功能(neng)的SparkLabs试玩广告能(neng)使平均IPM提升(sheng)率达(da)到250%，动(dong)态展示(shi)游戏玩法的视频广告能(neng)使平均IPM提升(sheng)率达(da)到200%

后者则致力于引导目标用户和(he)广告投放。

大致上的逻(luo)辑(ji)，就是我们上文说到的那些，极大提高了广告精细化投放水(shui)平、直接带动(dong)收入增长。

值得更深入讨论的点，在于其扮演(yan)的角(jiao)色。

在互联网时代，北美市场最大的广告巨头，毫无疑问是Meta。

2024年3几度，Meta的广告收入同样实现了大幅增长，达(da)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(jiao)平台(tai)，量足够(gou)大。

在市场几乎被垄断的形势下，Applovin不可能(neng)硬碰硬，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，用户在游戏应用中的停留的时间，要(yao)远(yuan)远(yuan)高于社交(jiao)平台(tai)和(he)普(pu)通的网页(ye)。

就这点来看(kan)，它其实有(you)独(du)特的优势。

当然，这只是侧重点不同罢了，Meta同样可以(yi)做游戏广告，凭借体量压死人。

更关键的点仍然在于价格。

就如同电商平台(tai)对商家的压榨一样，Meta系对广告主(zhu)的剥削更甚，中小商家早就不堪重负(fu)。

而Applovin利用的是AI生(sheng)成(cheng)广告，成(cheng)本低得多，仅仅五分之一的报价，就几乎能(neng)获得与过去同样高的ROAS。

对于占据大多数的小商家而言，有(you)什么理由(you)不试试？

成(cheng)果是显而易见的。

从2023年至今，Applovin的AI广告生(sheng)态体系，日活(huo)用户已经高达(da)14亿人次，堪比Tik Tok和(he)微信的体量。

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

眼见取(qu)得了如此巨大的成(cheng)功，Applovin宣布以(yi)9亿美元(yuan)出售旗下10家游戏工作室，彻底剥离游戏业务、转型(xing)为一家纯粹的广告科技(ji)公(gong)司。

游戏业务抛售消息传出后当天，Applovin盘前应声(sheng)上涨近%，开盘后更是一度冲高至35%。

可见市场对这一举动(dong)，是非常认可的。

但除了溢美之词(ci)外，我们客观点看(kan)，其实也能(neng)看(kan)出另外一层(ceng)含义：他急了。

03谁的盛宴？

AI对广告模式的改进，除了体现出精准化、高效化之外，有(you)一个点同样不能(neng)忽视。

就是大家经常讨论的“交(jiao)互式”。

还是以(yi)Applovin深耕(geng)的游戏领域为例。

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

今年，也就是2025年，全球游戏玩家预计将达(da)到35.3亿人。

35亿人，能(neng)创造(zao)多少千(qian)奇百(bai)怪的点子？

以(yi)前，99%人限于技(ji)术，只是单纯的玩家，属于被收割者，只有(you)游戏公(gong)司和(he)广告商赚钱。

从市场的角(jiao)度考虑，这个发展效率是非常低下的。

以(yi)后，就相当于是这35亿人相互买单，金钱流通速(su)度何止提升(sheng)10倍！？

你可以(yi)把这种模式，理解为现在的短视频，每个人都是创作者，没有(you)谁更专业一说。

想要(yao)出圈，就看(kan)谁的点子更有(you)新意，更迎合受(shou)众口(kou)味。

与之相对的，大量没那么出众的制造(zao)团队，将没有(you)任何生(sheng)存(cun)土壤。

未来，能(neng)存(cun)活(huo)下来的，只有(you)平台(tai)，和(he)无数个个人，或许还有(you)少数几个不会被时代淘汰的巨头。

实际上，这就是去中心化。

以(yi)这种角(jiao)度去看(kan)，未来最好(hao)的生(sheng)意是什么就很(hen)明显：做平台(tai)。

彻底剥离游戏业务后，Applovin的目标显而易见，就是要(yao)做大平台(tai)。

它最大的优势，是早在2023年初，就引入AI技(ji)术、取(qu)得了先发优势。

过去两年，AI技(ji)术的成(cheng)本之高，根本不是中小企业能(neng)够(gou)负(fu)担得起的。

但现在，随着DeepSeek加(jia)速(su)开源(yuan)大格局的形成(cheng)，壁垒可能(neng)很(hen)快就将逐(zhu)渐打破。

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

对整个市场而言，这是毫无疑问的加(jia)速(su)器。

唯(wei)独(du)对Applovin这个先发者而言，可能(neng)算不上什么好(hao)事。(全文完）