但如此惊人的表现(xian)，还能持续吗？

01真(zhen)实的需(xu)求

一则广告，怎么判(pan)断其效果如何？

传统的预估方法(fa)，基(ji)于id特征(zheng)，包(bao)括广告id和用户id。

简单来说，就是看广告本身(shen)的标签、格(ge)式，是否能与用户的兴趣、性别、年龄对应上。

即从无数用户和广告中总结(jie)规律，形(xing)成匹(pi)配关系。

然后通(tong)过观察历史数据，对广告最终(zhong)的投(tou)放效果进行预估。

这是个笨办法(fa)，但也算(suan)是迄今为止唯一可靠的办法(fa)，优点很明(ming)显。

首先是简单粗暴，直接把用户和广告的特征(zheng)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大(da)的，有足够多的参考(kao)性。

但缺陷也很明(ming)显。

至少用户本身(shen)，是一个个人，并不是仅仅用几个标签就能完全(quan)概括的。

每个人、乃至每个年龄层的人，都(dou)有自己的独特特性。

正是这种特性，导致传统的预测模型无法(fa)泛化到每一个具体(ti)的用户，尤其是还没有足够多历史数据的新(xin)用户或年轻一代(dai)用户。

之于广告本身(shen)而言(yan)，大(da)体(ti)上也是如此。

也就是我们常说的个性化推荐。

过去，精准的个性化推荐基(ji)本不可能做到。直到AI技术初步(bu)投(tou)入到广告领域(yu)，困扰(rao)多年的问题才开(kai)始解决。

最关键的，是一个我们既熟悉又陌生的名词：多模态。

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

广告的多模态信(xin)息，依然是视频、图像、广告词这些。

区别在于，过去只(zhi)是按照类别将这些信(xin)息机械(xie)化归类，如今AI则可以再根据细微性的差别，做出(chu)更(geng)具体(ti)的分类。

打个比方，我有想法(fa)买(mai)一个数码宝贝(bei)抱枕。

按照过去粗糙的分类法(fa)，购物平台只(zhi)会一股脑把所有类型的抱枕全(quan)推送过来，我还得耗费大(da)量时间去筛选(xuan)。

现(xian)在则不同(tong)，平台不仅只(zhi)会推数码宝贝(bei)的抱枕过来，甚(shen)至还会根据我最近(jin)的喜(xi)好，推送数码宝贝(bei)其他的周边(bian)产品。

这才是真(zhen)正意义上的、高效的个性化推荐。

之所以能如此，是因为用户的多模态信(xin)息，是与广告的多模态信(xin)息一起(qi)被AI吃透的。

用户的多模态信(xin)息，不再局限于曾经粗糙的用户画像，而是扩大(da)到你平时在网(wang)络上浏览的任何文本、语音、图像、视频乃至与好友的互动信(xin)息。

你在互联(lian)网(wang)上所有的行为轨迹，都(dou)会被提(ti)取出(chu)来，与广告的多模态信(xin)息去匹(pi)配。

来源：Media.Net

以上，是AI的出(chu)现(xian)，对广告匹(pi)配模式根本性上的改变。

这个出(chu)现(xian)的比较(jiao)早，也早就大(da)规模投(tou)入使用。

很多时候，你根本没在平台上搜索过商品，只(zhi)是在和朋友聊天中提(ti)过，平台却依然能精准给你推送对应商品。

所有人都(dou)有种一丝不挂的感觉，大(da)概就是这么回事了。

除此之外，AI对于广告而言(yan)，还有更(geng)强大(da)的功能：创造(zao)。

比如，我们平时用百度搜索引擎时，在你真(zhen)正想要(yao)的结(jie)果前，往往会有很多广告。

这些广告，基(ji)本用的都(dou)是通(tong)用模版(ban)、标题和正文使用通(tong)配符，重点在于凸显核心关键词。

很明(ming)显，依然是老问题：通(tong)用模版(ban)依然只(zhi)停留(liu)在凸显id层面，针(zhen)对性不够。

怎么才能像优化匹(pi)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(fa)主要(yao)靠人工，是运营人员通(tong)过对关键词进行分组，利用曾经积累的数据撰写数量有限的模版(ban)。

而在引入AI大(da)模型后，完全(quan)能根据用户在互联(lian)网(wang)上的行动轨迹，作为核心去自动生成匹(pi)配度更(geng)高的广告，极大(da)提(ti)升(sheng)转换率。

底层逻辑依然是上面所说的收集大(da)数据，再利用AI去精准生成契合每一个用户需(xu)求的图文乃至短(duan)视频。

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

这算(suan)是个新(xin)的领域(yu)。

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

02全(quan)新(xin)的增量

“创新(xin)不是追逐热(re)点，而是发现(xian)被忽视的需(xu)求。”

这是Applovin联(lian)合创始人福尔干(gan)·赖登，与播客《My First Million》主理人沙恩·普里，在一场关于AI未(wei)来的深度对谈中，说过的一句话。

只(zhi)有赢家才有资(zi)格(ge)说话，所以正确的话也永(yong)远出(chu)自赢家之口。

他当(dang)然不可能是第一个发现(xian)这些需(xu)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(cun)在极大(da)的改进需(xu)求。

但真(zhen)正抓(zhua)住这些需(xu)求，并首先做出(chu)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，同(tong)比增长44%；净(jing)利润5.992亿美元，同(tong)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(zhi)是短(duan)期(qi)表现(xian)。

长期(qi)来看，Applovin仍在不断打开(kai)新(xin)的增长空间。

Applovin的核心竞争力(li)，在于2023年2月推出(chu)的AI引擎AXON 2.0，并将其引入到两个平台：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。

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

SparkLabs根据广告商的需(xu)求，不仅可以将定制素材的时间缩(suo)短(duan)至一到两周内，甚(shen)至这项(xiang)服(fu)务还是免费的！

目前，带用户交互功能的SparkLabs试玩广告能使平均(jun)IPM提(ti)升(sheng)率达到250%，动态展示游戏玩法(fa)的视频广告能使平均(jun)IPM提(ti)升(sheng)率达到200%

后者则致力(li)于引导目标用户和广告投(tou)放。

大(da)致上的逻辑，就是我们上文说到的那些，极大(da)提(ti)高了广告精细化投(tou)放水平、直接带动收入增长。

值得更(geng)深入讨论的点，在于其扮演的角色。

在互联(lian)网(wang)时代(dai)，北(bei)美市场最大(da)的广告巨头，毫无疑问是Meta。

2024年3几度，Meta的广告收入同(tong)样实现(xian)了大(da)幅增长，达到398.9亿美元，同(tong)比增长18.6%。

Meta的优势在于，背(bei)靠世(shi)界(jie)上最大(da)的社交平台，量足够大(da)。

在市场几乎(hu)被垄断的形(xing)势下，Applovin不可能硬碰硬，突破(po)口在于垂(chui)直领域(yu)。

Applovin的目标用户在游戏领域(yu)。

一般来说，用户在游戏应用中的停留(liu)的时间，要(yao)远远高于社交平台和普通(tong)的网(wang)页。

就这点来看，它其实有独特的优势。

当(dang)然，这只(zhi)是侧(ce)重点不同(tong)罢了，Meta同(tong)样可以做游戏广告，凭借体(ti)量压死人。

更(geng)关键的点仍然在于价格(ge)。

就如同(tong)电商平台对商家的压榨一样，Meta系对广告主的剥削更(geng)甚(shen)，中小商家早就不堪(kan)重负(fu)。

而Applovin利用的是AI生成广告，成本低得多，仅仅五分之一的报价，就几乎(hu)能获得与过去同(tong)样高的ROAS。

对于占据大(da)多数的小商家而言(yan)，有什(shi)么理由(you)不试试？

成果是显而易(yi)见的。

从2023年至今，Applovin的AI广告生态体(ti)系，日活(huo)用户已经高达14亿人次，堪(kan)比Tik Tok和微信(xin)的体(ti)量。

在游戏应用内广告市场的份额已经超过了30%，成为实际的龙头老大(da)。

眼见取得了如此巨大(da)的成功，Applovin宣布以9亿美元出(chu)售旗下10家游戏工作室，彻(che)底剥离游戏业务、转型为一家纯(chun)粹的广告科技公司。

游戏业务抛(pao)售消息传出(chu)后当(dang)天，Applovin盘前应声上涨近(jin)%，开(kai)盘后更(geng)是一度冲高至35%。

可见市场对这一举动，是非常认可的。

但除了溢(yi)美之词外，我们客观点看，其实也能看出(chu)另外一层含义：他急了。

03谁的盛(sheng)宴(yan)？

AI对广告模式的改进，除了体(ti)现(xian)出(chu)精准化、高效化之外，有一个点同(tong)样不能忽视。

就是大(da)家经常讨论的“交互式”。

还是以Applovin深耕的游戏领域(yu)为例(li)。

AI解放的不仅仅只(zhi)是广告商、游戏厂商的生产力(li)，同(tong)样解放了玩家的生产力(li)。

今年，也就是2025年，全(quan)球游戏玩家预计将达到35.3亿人。

35亿人，能创造(zao)多少千奇百怪的点子？

以前，99%人限于技术，只(zhi)是单纯(chun)的玩家，属于被收割者，只(zhi)有游戏公司和广告商赚钱。

从市场的角度考(kao)虑，这个发展效率是非常低下的。

以后，就相当(dang)于是这35亿人相互买(mai)单，金钱流通(tong)速度何止提(ti)升(sheng)10倍！？

你可以把这种模式，理解为现(xian)在的短(duan)视频，每个人都(dou)是创作者，没有谁更(geng)专(zhuan)业一说。

想要(yao)出(chu)圈，就看谁的点子更(geng)有新(xin)意，更(geng)迎合受众口味。

与之相对的，大(da)量没那么出(chu)众的制造(zao)团队，将没有任何生存(cun)土壤。

未(wei)来，能存(cun)活(huo)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代(dai)淘(tao)汰的巨头。

实际上，这就是去中心化。

以这种角度去看，未(wei)来最好的生意是什(shi)么就很明(ming)显：做平台。

彻(che)底剥离游戏业务后，Applovin的目标显而易(yi)见，就是要(yao)做大(da)平台。

它最大(da)的优势，是早在2023年初，就引入AI技术、取得了先发优势。

过去两年，AI技术的成本之高，根本不是中小企业能够负(fu)担得起(qi)的。

但现(xian)在，随着DeepSeek加(jia)速开(kai)源大(da)格(ge)局的形(xing)成，壁垒可能很快(kuai)就将逐渐打破(po)。

越来越多的企业将循着Applovin的成功案例(li)，通(tong)过高效、低成本的AI工具实现(xian)更(geng)精准的广告投(tou)放，争夺通(tong)往未(wei)来的船票(piao)。

对整(zheng)个市场而言(yan)，这是毫无疑问的加(jia)速器。

唯独对Applovin这个先发者而言(yan)，可能算(suan)不上什(shi)么好事。(全(quan)文完）