OpenAI悄悄测试Ads Manager

根据Adweek报道，OpenAI已经开始向一小部分精选的广告主和合作伙伴开放“Ads Manager”，进行小范围测试并收集反馈意见。这也是它首次尝试把广告投放能力产品化。

从功能上看，类似于Google Ads或Meta Ads Manager，广告主可以在一个统一界面里上传素材、设定预算、查看投放数据，并根据实时反馈调整策略。

在AdTech领域，OpenAI还是个“新兵”

目前的OpenAI广告系统仍处于早期实验阶段。参与测试的广告主尚无法实现真正的“自助化投放”，大量数据交互仍依赖于周报形式的CSV文本，同时指标也主要集中在点击量、展示量等基础维度。

相比Google和Meta二十年积累的定向能力与归因体系，整体能力还比较薄弱。

此外，OpenAI早期测试的月预算门槛高达25万至100万美元，这一量级不仅将大量中小品牌拒之门外，更将这笔开支从“低风险尝试”推向了“必须验证产出”的对局。对于广告主而言，这种规模的预算投入意味着极其现实的ROI压力。

然而，从目前流出的测试反馈来看，效果并不算理想。

根据社交媒体披露的早期样本，部分广告点击率不足1%，远低于Google搜索广告约6%的行业基准。数据虽然有限，但却指向了一个深层趋势：在对话式AI场景中，广告尚未演化出类似搜索广告那样成熟的效果触发模型，用户也未形成在对话流中点击广告的交互习惯。

换句话说，即便在通用人工智能领域处于领先地位，OpenAI在AdTech领域仍处在起步阶段。

更深层的隐忧源于其组织架构的缺位。截至目前，OpenAI尚未任命正式的广告业务负责人，该板块职能仍散落于技术与客户维护部门之间。这种缺乏统一战略领导的“兼职”管理状态，使其在面对复杂的数字广告生态与利益博弈时，难免显得力不从心。

而当内部能力尚未完全理顺时，OpenAI在外部生态中的选择，也显得更加关键。

OpenAI想直面“广告主”

在传统广告体系中，像WPP、Publicis Groupe这样的代理集团，一直扮演着关键中枢的角色：既掌握品牌预算，又连接媒体资源。

但从目前的动作来看，OpenAI正在尝试绕开这套路径。

它更倾向于直接与品牌方沟通，尤其是核心决策层，比如直接与可口可乐等大型品牌的CMO直接对话，而不是通过代理商中转。这种方式缩短了链路，也改变了原本由代理商主导的沟通结构。

不过这种做法，也引发了一些行业争议。有代理商人士评价称，OpenAI 的推进方式“过于强势”，对既有分工缺乏理解。

从商业角度看，减少中间环节意味着更高利润和更强控制力，这是平台的自然选择。但广告并不只是“买流量”，而是一整套复杂体系：从品牌策略到创意执行，从媒介组合到预算分配。

这些能力，长期以来由代理体系承担。一旦弱化这一层，平台就需要补齐对应能力，否则很容易出现一种落差：技术能力很强，但营销服务能力不足。

这也是当前OpenAI面临的现实问题：它可以提供新的广告形态，但在“如何把广告做好”这件事上，仍需要时间建立经验。

结语

更有意思的是，这一系列动作，与OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）过去对广告的态度形成了一定反差。

他曾多次表达对广告模式的保留，更倾向于订阅制。但随着模型训练和算力成本持续上升，单一收入结构的压力也逐渐显现。在这样的背景下，问题不再是“要不要做广告”，而是“怎么做广告”。

从目前来看，OpenAI的选择相对克制：目前广告主要出现在ChatGPT免费版中，通常以“赞助链接”或对话底部的推荐形式出现。

同时，OpenAI也为广告划定了明确边界：不会干扰AI回答的客观性。比如，当用户询问“哪款车最好”时，答案不应因商业合作而发生倾斜。此外，OpenAI还强调不会将用户对话数据出售给广告商用于个性化投放。这一做法在强化隐私保护的同时，也在一定程度上限制了广告的精准度。

但这也带来了一个更现实的问题：在不打扰用户、不牺牲隐私的前提下，广告是否足够有效？他们正试图在“不当讨厌的推销员”和“赚到足够的算力费”之间寻找那个极其微小的平衡点。如果这套模式成立，可能会重新定义广告在AI产品中的位置；如果无法跑通，也在某种程度上说明，广告行业长期积累的那套能力，并不会轻易被替代。