但如此惊人的表现，还能持(chi)续吗？

01真实的需求(qiu)

一则广告，怎么判(pan)断(duan)其效果(guo)如何(he)？

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(biao)签、格式(shi)，是否(fou)能与(yu)用户的兴趣、性别、年龄对应上。

即从无数用户和广告中总(zong)结规律，形成匹配关系。

然后通过(guo)观察历(li)史数据，对广告最终的投放效果(guo)进行预估。

这(zhe)是个笨办法，但也(ye)算(suan)是迄今为(wei)止唯一可靠的办法，优(you)点很明显。

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(zhe)种模式(shi)沿袭了(le)这(zhe)么多年，积累的数据是极其庞(pang)大的，有足够多的参考性。

但缺陷也(ye)很明显。

至少用户本身，是一个个人，并不是仅仅用几个标(biao)签就能完全概括的。

每个人、乃至每个年龄层的人，都有自己的独特特性。

正是这(zhe)种特性，导致传统的预测模型无法泛化到(dao)每一个具体的用户，尤其是还没(mei)有足够多历(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(ye)是如此。

也(ye)就是我们常说的个性化推荐。

过(guo)去，精(jing)准的个性化推荐基本不可能做到(dao)。直到(dao)AI技术初步投入到(dao)广告领域，困扰多年的问(wen)题才开始解决。

最关键的，是一个我们既熟悉又陌生(sheng)的名词：多模态。

本质上依然是id的匹配，只(zhi)不过(guo)这(zhe)个匹配过(guo)程被AI进行了(le)优(you)化。

广告的多模态信息，依然是视频、图像、广告词这(zhe)些。

区别在于，过(guo)去只(zhi)是按照类别将这(zhe)些信息机械化归类，如今AI则可以(yi)再(zai)根据细微性的差别，做出更具体的分类。

打个比(bi)方，我有想法买一个数码宝贝抱枕。

按照过(guo)去粗糙的分类法，购物平台只(zhi)会一股脑把所有类型的抱枕全推送过(guo)来，我还得耗费大量时(shi)间去筛选。

现在则不同，平台不仅只(zhi)会推数码宝贝的抱枕过(guo)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(zhe)才是真正意义上的、高效的个性化推荐。

之所以(yi)能如此，是因为(wei)用户的多模态信息，是与(yu)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(zai)局限于曾经粗糙的用户画像，而是扩大到(dao)你平时(shi)在网络上浏览的任何(he)文(wen)本、语音、图像、视频乃至与(yu)好(hao)友的互动信息。

你在互联网上所有的行为(wei)轨迹，都会被提取出来，与(yu)广告的多模态信息去匹配。

来源：Media.Net

以(yi)上，是AI的出现，对广告匹配模式(shi)根本性上的改变。

这(zhe)个出现的比(bi)较早，也(ye)早就大规模投入使用。

很多时(shi)候，你根本没(mei)在平台上搜索过(guo)商品，只(zhi)是在和朋友聊天(tian)中提过(guo)，平台却(que)依然能精(jing)准给你推送对应商品。

所有人都有种一丝不挂的感觉，大概就是这(zhe)么回事了(le)。

除此之外，AI对于广告而言，还有更强大的功能：创造。

比(bi)如，我们平时(shi)用百度搜索引擎时(shi)，在你真正想要的结果(guo)前(qian)，往往会有很多广告。

这(zhe)些广告，基本用的都是通用模版、标(biao)题和正文(wen)使用通配符，重点在于凸(tu)显核心关键词。

很明显，依然是老问(wen)题：通用模版依然只(zhi)停留在凸(tu)显id层面，针对性不够。

怎么才能像优(you)化匹配模式(shi)一样，将广告内容优(you)化到(dao)精(jing)准对标(biao)每一个用户？

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

而在引入AI大模型后，完全能根据用户在互联网上的行动轨迹，作为(wei)核心去自动生(sheng)成匹配度更高的广告，极大提升转(zhuan)换率。

底层逻辑依然是上面所说的收集大数据，再(zai)利(li)用AI去精(jing)准生(sheng)成契合(he)每一个用户需求(qiu)的图文(wen)乃至短视频。

换句话说，广告不再(zai)是“一刀(dao)切”的推销，而是根据用户需求(qiu)精(jing)准匹配的“定制版”。

这(zhe)算(suan)是个新的领域。

也(ye)是在AI时(shi)代，平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，而是发(fa)现被忽视的需求(qiu)。”

这(zhe)是Applovin联合(he)创始人福尔干·赖登(deng)，与(yu)播客《My First Million》主(zhu)理人沙恩·普里(li)，在一场关于AI未来的深度对谈中，说过(guo)的一句话。

只(zhi)有赢家才有资格说话，所以(yi)正确的话也(ye)永远出自赢家之口。

他当然不可能是第一个发(fa)现这(zhe)些需求(qiu)的人，任何(he)一个广告行业的从业者，或许早就意识到(dao)广告的生(sheng)成与(yu)匹配模式(shi)存在极大的改进需求(qiu)。

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

先来看看它(ta)的四季度财报(bao)。

营收13.7亿美元(yuan)，同比(bi)增长44%；净(jing)利(li)润5.992亿美元(yuan)，同比(bi)增长248%。

最亮(liang)眼的毫无疑问(wen)是广告收入，涨幅高达73%，连续四个季度超越(yue)60%！

而且，这(zhe)还只(zhi)是短期表现。

长期来看，Applovin仍在不断(duan)打开新的增长空(kong)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(dao)两个平台：AI广告制作平台SparkLabs，一站(zhan)式(shi)广告营销平台AppDiscovery。

前(qian)者利(li)用AI技术，制作海量的广告素材。

比(bi)如下面这(zhe)个蒙(meng)娜丽莎，利(li)用AI进行变脸和换装，自由切换风格。

SparkLabs根据广告商的需求(qiu)，不仅可以(yi)将定制素材的时(shi)间缩(suo)短至一到(dao)两周内，甚至这(zhe)项服务还是免费的！

目前(qian)，带用户交互功能的SparkLabs试玩广告能使平均IPM提升率达到(dao)250%，动态展示(shi)游戏玩法的视频广告能使平均IPM提升率达到(dao)200%

后者则致力于引导目标(biao)用户和广告投放。

大致上的逻辑，就是我们上文(wen)说到(dao)的那些，极大提高了(le)广告精(jing)细化投放水(shui)平、直接带动收入增长。

值得更深入讨论的点，在于其扮演(yan)的角色。

在互联网时(shi)代，北美市场最大的广告巨头，毫无疑问(wen)是Meta。

2024年3几度，Meta的广告收入同样实现了(le)大幅增长，达到(dao)398.9亿美元(yuan)，同比(bi)增长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。

在市场几乎被垄断(duan)的形势下，Applovin不可能硬碰硬，突(tu)破口在于垂直领域。

Applovin的目标(biao)用户在游戏领域。

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

就这(zhe)点来看，它(ta)其实有独特的优(you)势。

当然，这(zhe)只(zhi)是侧(ce)重点不同罢(ba)了(le)，Meta同样可以(yi)做游戏广告，凭借(jie)体量压死(si)人。

更关键的点仍然在于价格。

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

而Applovin利(li)用的是AI生(sheng)成广告，成本低得多，仅仅五分之一的报(bao)价，就几乎能获得与(yu)过(guo)去同样高的ROAS。

对于占据大多数的小(xiao)商家而言，有什(shi)么理由不试试？

成果(guo)是显而易见的。

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

在游戏应用内广告市场的份额已经超过(guo)了(le)30%，成为(wei)实际的龙头老大。

眼见取得了(le)如此巨大的成功，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(zhuan)型为(wei)一家纯粹的广告科技公司。

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

可见市场对这(zhe)一举动，是非常认可的。

但除了(le)溢(yi)美之词外，我们客观点看，其实也(ye)能看出另外一层含义：他急了(le)。

03谁的盛宴？

AI对广告模式(shi)的改进，除了(le)体现出精(jing)准化、高效化之外，有一个点同样不能忽视。

就是大家经常讨论的“交互式(shi)”。

还是以(yi)Applovin深耕(geng)的游戏领域为(wei)例。

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

今年，也(ye)就是2025年，全球游戏玩家预计将达到(dao)35.3亿人。

35亿人，能创造多少千(qian)奇百怪的点子？

以(yi)前(qian)，99%人限于技术，只(zhi)是单纯的玩家，属于被收割(ge)者，只(zhi)有游戏公司和广告商赚钱。

从市场的角度考虑(lu)，这(zhe)个发(fa)展效率是非常低下的。

以(yi)后，就相当于是这(zhe)35亿人相互买单，金钱流(liu)通速度何(he)止提升10倍！？

你可以(yi)把这(zhe)种模式(shi)，理解为(wei)现在的短视频，每个人都是创作者，没(mei)有谁更专业一说。

想要出圈(quan)，就看谁的点子更有新意，更迎合(he)受众口味。

与(yu)之相对的，大量没(mei)那么出众的制造团(tuan)队(dui)，将没(mei)有任何(he)生(sheng)存土壤。

未来，能存活下来的，只(zhi)有平台，和无数个个人，或许还有少数几个不会被时(shi)代淘汰的巨头。

实际上，这(zhe)就是去中心化。

以(yi)这(zhe)种角度去看，未来最好(hao)的生(sheng)意是什(shi)么就很明显：做平台。

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

它(ta)最大的优(you)势，是早在2023年初，就引入AI技术、取得了(le)先发(fa)优(you)势。

过(guo)去两年，AI技术的成本之高，根本不是中小(xiao)企业能够负担得起的。

但现在，随着DeepSeek加速开源大格局的形成，壁垒可能很快就将逐渐打破。

越(yue)来越(yue)多的企业将循着Applovin的成功案例，通过(guo)高效、低成本的AI工具实现更精(jing)准的广告投放，争夺通往未来的船票。

对整个市场而言，这(zhe)是毫无疑问(wen)的加速器。

唯独对Applovin这(zhe)个先发(fa)者而言，可能算(suan)不上什(shi)么好(hao)事。(全文(wen)完）