但如此惊人的表(biao)现，还能持续吗？

01真实的需求

一则(ze)广告，怎么判(pan)断其效果如何？

传统的预估方法，基于id特征，包括广告id和用户id。

简单来说，就是看广告本身的标签、格式，是否能与用户的兴(xing)趣(qu)、性别、年龄对(dui)应上。

即从无(wu)数用户和广告中总(zong)结规律，形(xing)成匹(pi)配关系。

然后通过观察历(li)史数据，对(dui)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一可靠的办法，优(you)点很明显。

首先(xian)是简单粗暴，直接把(ba)用户和广告的特征数据化、进行匹(pi)配。

其次，这种模式沿袭了这么多年，积累的数据是极其庞(pang)大的，有(you)足够多的参考(kao)性。

但缺陷(xian)也很明显。

至少用户本身，是一个个人，并不是仅(jin)仅(jin)用几(ji)个标签就能完全概括的。

每(mei)个人、乃至每(mei)个年龄层的人，都有(you)自己的独(du)特特性。

正是这种特性，导致传统的预测模型无(wu)法泛化到每(mei)一个具体的用户，尤(you)其是还没有(you)足够多历(li)史数据的新用户或年轻(qing)一代(dai)用户。

之于广告本身而言，大体上也是如此。

也就是我(wo)们(men)常说的个性化推(tui)荐。

过去，精准的个性化推(tui)荐基本不可能做到。直到AI技术初步投入(ru)到广告领(ling)域，困扰多年的问题才开始解决。

最关键的，是一个我(wo)们(men)既熟悉(xi)又陌生的名词：多模态。

本质上依然是id的匹(pi)配，只不过这个匹(pi)配过程被AI进行了优(you)化。

广告的多模态信息，依然是视频、图像、广告词这些(xie)。

区别在于，过去只是按照类别将这些(xie)信息机械化归类，如今AI则(ze)可以再根据细微性的差别，做出更(geng)具体的分类。

打个比方，我(wo)有(you)想法买一个数码宝贝抱枕。

按照过去粗糙的分类法，购物(wu)平台只会(hui)一股脑把(ba)所有(you)类型的抱枕全推(tui)送过来，我(wo)还得耗费(fei)大量时间去筛选。

现在则(ze)不同，平台不仅(jin)只会(hui)推(tui)数码宝贝的抱枕过来，甚至还会(hui)根据我(wo)最近的喜好(hao)，推(tui)送数码宝贝其他的周边产(chan)品。

这才是真正意义(yi)上的、高效的个性化推(tui)荐。

之所以能如此，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，不再局限于曾经粗糙的用户画像，而是扩(kuo)大到你平时在网络上浏(liu)览的任何文本、语音、图像、视频乃至与好(hao)友的互(hu)动信息。

你在互(hu)联网上所有(you)的行为轨(gui)迹(ji)，都会(hui)被提取出来，与广告的多模态信息去匹(pi)配。

来源(yuan)：Media.Net

以上，是AI的出现，对(dui)广告匹(pi)配模式根本性上的改(gai)变。

这个出现的比较(jiao)早，也早就大规模投入(ru)使用。

很多时候，你根本没在平台上搜索过商品，只是在和朋友聊天(tian)中提过，平台却依然能精准给你推(tui)送对(dui)应商品。

所有(you)人都有(you)种一丝不挂的感觉，大概就是这么回事了。

除此之外，AI对(dui)于广告而言，还有(you)更(geng)强(qiang)大的功能：创造。

比如，我(wo)们(men)平时用百(bai)度(du)搜索引擎(qing)时，在你真正想要的结果前，往往会(hui)有(you)很多广告。

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

很明显，依然是老问题：通用模版依然只停留(liu)在凸显id层面，针对(dui)性不够。

怎么才能像优(you)化匹(pi)配模式一样，将广告内(nei)容优(you)化到精准对(dui)标每(mei)一个用户？

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

而在引入(ru)AI大模型后，完全能根据用户在互(hu)联网上的行动轨(gui)迹(ji)，作为核心去自动生成匹(pi)配度(du)更(geng)高的广告，极大提升转换率。

底层逻辑依然是上面所说的收集大数据，再利用AI去精准生成契合每(mei)一个用户需求的图文乃至短视频。

换句话说，广告不再是“一刀切”的推(tui)销，而是根据用户需求精准匹(pi)配的“定制版”。

这算是个新的领(ling)域。

也是在AI时代(dai)，平台方和广告商创造增(zeng)量、更(geng)关注的方向。

02全新的增(zeng)量

“创新不是追(zhui)逐热(re)点，而是发现被忽视的需求。”

这是Applovin联合创始人福(fu)尔干·赖登，与播客《My First Million》主理人沙恩·普里，在一场关于AI未来的深度(du)对(dui)谈中，说过的一句话。

只有(you)赢家(jia)才有(you)资格说话，所以正确的话也永远出自赢家(jia)之口。

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

但真正抓住这些(xie)需求，并首先(xian)做出规模的，Applovin确实是第一个。

先(xian)来看看它的四季度(du)财报。

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

最亮眼的毫(hao)无(wu)疑问是广告收入(ru)，涨幅高达(da)73%，连续四个季度(du)超越60%！

而且(qie)，这还只是短期表(biao)现。

长期来看，Applovin仍(reng)在不断打开新的增(zeng)长空间。

Applovin的核心竞争力，在于2023年2月推(tui)出的AI引擎(qing)AXON 2.0，并将其引入(ru)到两个平台：AI广告制作平台SparkLabs，一站式广告营销平台AppDiscovery。

前者利用AI技术，制作海量的广告素材(cai)。

比如下(xia)面这个蒙(meng)娜丽莎，利用AI进行变脸(lian)和换装(zhuang)，自由切换风格。

SparkLabs根据广告商的需求，不仅(jin)可以将定制素材(cai)的时间缩短至一到两周内(nei)，甚至这项服务(wu)还是免费(fei)的！

目前，带(dai)用户交互(hu)功能的SparkLabs试玩广告能使平均(jun)IPM提升率达(da)到250%，动态展示游戏玩法的视频广告能使平均(jun)IPM提升率达(da)到200%

后者则(ze)致力于引导目标用户和广告投放。

大致上的逻辑，就是我(wo)们(men)上文说到的那些(xie)，极大提高了广告精细化投放水(shui)平、直接带(dai)动收入(ru)增(zeng)长。

值得更(geng)深入(ru)讨论的点，在于其扮演的角(jiao)色。

在互(hu)联网时代(dai)，北美市场最大的广告巨头，毫(hao)无(wu)疑问是Meta。

2024年3几(ji)度(du)，Meta的广告收入(ru)同样实现了大幅增(zeng)长，达(da)到398.9亿美元，同比增(zeng)长18.6%。

Meta的优(you)势在于，背靠世界上最大的社交平台，量足够大。

在市场几(ji)乎被垄断的形(xing)势下(xia)，Applovin不可能硬碰硬，突破口在于垂直领(ling)域。

Applovin的目标用户在游戏领(ling)域。

一般来说，用户在游戏应用中的停留(liu)的时间，要远远高于社交平台和普通的网页。

就这点来看，它其实有(you)独(du)特的优(you)势。

当(dang)然，这只是侧(ce)重点不同罢了，Meta同样可以做游戏广告，凭借体量压死人。

更(geng)关键的点仍(reng)然在于价格。

就如同电商平台对(dui)商家(jia)的压榨一样，Meta系对(dui)广告主的剥削更(geng)甚，中小商家(jia)早就不堪重负。

而Applovin利用的是AI生成广告，成本低(di)得多，仅(jin)仅(jin)五分之一的报价，就几(ji)乎能获得与过去同样高的ROAS。

对(dui)于占据大多数的小商家(jia)而言，有(you)什么理由不试试？

成果是显而易见的。

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

在游戏应用内(nei)广告市场的份(fen)额(e)已(yi)经超过了30%，成为实际(ji)的龙头老大。

眼见取得了如此巨大的成功，Applovin宣布以9亿美元出售旗下(xia)10家(jia)游戏工作室，彻底剥离游戏业务(wu)、转型为一家(jia)纯粹的广告科技公司。

游戏业务(wu)抛售消息传出后当(dang)天(tian)，Applovin盘前应声上涨近%，开盘后更(geng)是一度(du)冲高至35%。

可见市场对(dui)这一举动，是非常认可的。

但除了溢(yi)美之词外，我(wo)们(men)客观点看，其实也能看出另外一层含义(yi)：他急了。

03谁的盛(sheng)宴？

AI对(dui)广告模式的改(gai)进，除了体现出精准化、高效化之外，有(you)一个点同样不能忽视。

就是大家(jia)经常讨论的“交互(hu)式”。

还是以Applovin深耕的游戏领(ling)域为例。

AI解放的不仅(jin)仅(jin)只是广告商、游戏厂商的生产(chan)力，同样解放了玩家(jia)的生产(chan)力。

今年，也就是2025年，全球游戏玩家(jia)预计将达(da)到35.3亿人。

35亿人，能创造多少千奇(qi)百(bai)怪的点子？

以前，99%人限于技术，只是单纯的玩家(jia)，属(shu)于被收割者，只有(you)游戏公司和广告商赚钱。

从市场的角(jiao)度(du)考(kao)虑，这个发展效率是非常低(di)下(xia)的。

以后，就相(xiang)当(dang)于是这35亿人相(xiang)互(hu)买单，金钱流通速度(du)何止提升10倍！？

你可以把(ba)这种模式，理解为现在的短视频，每(mei)个人都是创作者，没有(you)谁更(geng)专业一说。

想要出圈，就看谁的点子更(geng)有(you)新意，更(geng)迎合受众(zhong)口味(wei)。

与之相(xiang)对(dui)的，大量没那么出众(zhong)的制造团队，将没有(you)任何生存土壤。

未来，能存活(huo)下(xia)来的，只有(you)平台，和无(wu)数个个人，或许还有(you)少数几(ji)个不会(hui)被时代(dai)淘汰的巨头。

实际(ji)上，这就是去中心化。

以这种角(jiao)度(du)去看，未来最好(hao)的生意是什么就很明显：做平台。

彻底剥离游戏业务(wu)后，Applovin的目标显而易见，就是要做大平台。

它最大的优(you)势，是早在2023年初，就引入(ru)AI技术、取得了先(xian)发优(you)势。

过去两年，AI技术的成本之高，根本不是中小企业能够负担得起的。

但现在，随着DeepSeek加速开源(yuan)大格局的形(xing)成，壁垒(lei)可能很快就将逐渐打破。

越来越多的企业将循着Applovin的成功案例，通过高效、低(di)成本的AI工具实现更(geng)精准的广告投放，争夺通往未来的船(chuan)票。

对(dui)整个市场而言，这是毫(hao)无(wu)疑问的加速器。

唯独(du)对(dui)Applovin这个先(xian)发者而言，可能算不上什么好(hao)事。(全文完）