ChatGPT“广告即服务”，能改变数字广告格局吗？
540上周，OpenAI官宣一项重磅决定：计划未来几周在美国测试ChatGPT广告，仅面向美国地区18岁以上的免费用户与ChatGPT Plus订阅用户（月费20美元），这两类用户占总用户的95%，却未贡献核心营收。外界普遍认为，这是其在持续烧钱压力下的“求生之举”——毕竟，山姆·奥特曼昔日接受采访时表示，广告是ChatGPT商业模式的最后手段。
随后，OpenAI披露了ChatGPT广告业务的更多细节。这部分公告从某种程度上确实转移了公众关注点：人们不再讨论GPT是否面临经营困境，而是直白地表示——ChatGPT的广告费用似乎太贵了。
根据披露内容，ChatGPT广告费用高达60美元CPM，这意味着在一整年的任何时间节点，广告商在AI渠道的投放成本与NFL超级碗期间（美国橄榄球职业联盟最重要赛事，堪称“美国春晚”）持平。相比之下，Meta社交媒体平日CPM仅需不到20美元。这意味着品牌若想通过ChatGPT触达消费者，需支付3倍溢价，且渠道未经测试、无对照组。至此，技术、定价、内容均不再重要，唯一的问题是：在广告行业竞争激烈的当下，OpenAI如何说服品牌为这一高风险新渠道买单？
数字广告昔日的困境，
亦是AI广告今日的困境
如果回到2004年间，那段PC互联网广告刚刚崛起的日子，谈及彼时互联网广告面临的一些问题，不少经历过那个时期的数字广告从业者和创业者，都曾经对Morketing表示，当时最艰难的事情是如何说服广告主将原本投放电视广告的预算转移给互联网广告。
与之相似，ChatGPT现如今也面临着相似的困境，而且相比起互联网广告时期，ChatGPT的困难显然更胜一筹。
一方面，ChatGPT确实向品牌描绘了一张宏伟的蓝图，不少人猜测，认为ChatGPT的广告能够在很大程度上根据用户当下的实时聊天内容，在合适的时机投放相应的广告，毕竟相比其他平台而言，ChatGPT不但拥有用户的数据，他还拥有记忆，明确地知道用户是谁，他们曾经干过什么（当然，前提用户主动透露，且数据法规不会限制），这意味着ChatGPT不但能够向用户推荐产品，还能推荐更符合他们个人需求的产品。
例如，用户可直接针对广告内容追问细节（如 “这款辣酱的成分是什么”），实现从 “被动观看” 到“主动咨询”的转化，这是传统广告不具备的优势。
但事情并不会非常容易，如果将推荐的权力交给AI判别，那这就意味着需要先给AI提供大量的训练数据，以及大量的投放数据，让AI能够在推荐产品的前提下，还不会因为奇怪的幻觉，导致“平庸甚至错漏百出的广告”将机会浪费，甚至将广告转化为对用户的打扰，用户问“离婚协议模板”时推送情感咨询广告，这必然会被部分用户视为 “干扰性广告”，而非 “有价值的推荐”。
对此，广告行业资深从业者九月对Morketing表示，“在看到实际的测试和反馈之前，代理商可能不会那么快的投入大量真金白银，毕竟对于代理公司而言，比起赌一个可能性而言，别犯错是一件更实际也更重要的事情。”
但ChatGPT所面临的困境恰恰在于此，高昂的广告成本，未经过测试的广告服务，无论是哪一条，都明晃晃的向品牌和代理商展示着两个大字——风险。
这陷入了两难境地，ChatGPT想要实现自己的蓝图，降低广告出错的可能性都需要大量的数据和投放，然而可能出错的风险和高昂的试错成本，都在让广告主更加谨慎地面对在ChatGPT上投广告这件事。
另一方面，则是未来不止于AI，至少不只是在ChatGPT上。
具体来看，无论是PC还是移动互联网各类网页或应用内广告，两者的崛起都在一定程度上源自用户的流量转移。尤其是移动互联网时代的各个App，比起2014的PC互联网而言，移动互联网用户数量正在急速膨胀，用户迫切地需要新的App来填充空闲的时间。因此，这使得App获得流量的难度大幅降低，同时也让大量的数字广告公司只需要将不同渠道的流量聚合在一起，就能赚得盆满钵满。
对于广告主而言，随着用户的大范围迁移，此前的广告渠道开始失效。因此，品牌方也更加迫切需要新的流量池来承接其广告费用，且PC互联网珠玉在前，两者虽然基于完全不同的平台，甚至技术也不尽相同，但运行逻辑和技术思路却极为相似，这很大程度上降低了广告主的戒备情绪。
这使得数字广告顺势进入了高速发展期。
然而现如今的移动互联网流量确实已经见顶，之前那些已经被验证过的渠道依旧有效，而ChatGPT的流量并不能为其带来巨大的优势，甚至从某种程度上来说，无论是PC互联网还是移动互联网，PC互联网和移动互联网都能够为品牌带来他们此前很难直接触达的用户。
但对于ChatGPT而言，用户依旧是那些人，只不过他们正在变得更具体而已。甚至从某种程度上来说，如果把ChatGPT看作移动互联网未来的可能性，那么他也只能算作是可能性之一。而且比起目前势头正盛的CTV和短视频广告，都已经在一定程度上验证了其商业化的可能性不同，ChatGPT在广告领域几乎可以说是一张白纸，这必然会更进一步限制广告主投放ChatGPT广告的积极性。
最后，OpenAI 的核心原则是 “广告不影响回答独立性”，但在实际运营中，仍需在 “营收最大化” 与 “体验最小化干扰” 之间寻找平衡，这些都需要时间沉淀，尽管 OpenAI 承诺 “广告不会影响回答内容”，但用户仍担心 AI 的推荐逻辑会向广告商倾斜 —— 例如在推荐笔记本电脑时，优先推荐付费广告商的产品，而非客观最优的产品。这种信任危机是 ChatGPT广告业务面临的最大长期风险。
把AI，包装成搜索的未来
那么，ChatGPT广告完全没有未来了吗？
答案依旧是否定的。毕竟，从其描述的蓝图来看，ChatGPT 的广告模式在多个维度重构了广告逻辑，与传统搜索、社交广告形成显著差异。
首先，正如上文提到的那个辣酱的例子一样，传统广告的核心是 “预测用户需求”，而 ChatGPT广告是 “响应用户明确需求”，这是二者的本质区别。
对此九月也认为，这种差异如果能被明确证实，且平台能确保不会出现负面广告，那么这意味着这一差异导致 ChatGPT 的广告转化率潜力更高。比如当用户询问 “意大利面做法”或是“怎么做炸薯条才好吃” 时，直接向用户推荐相应的食材或是番茄酱，其成功率必然远高于在各类社交媒体中随机看到的广告。
更进一步来看，这种对话的形式，必然意味着更无缝的体验和更多可能的延展性。ChatGPT 的广告可与用户的具体场景深度融合，成为解决方案的一部分：例如用户问 “如何修复自行车轮胎”，广告可推荐相关工具，并提供使用教程；用户问 “旅行计划”，广告可推荐住宿，并联动预订链接。这种 “广告即服务” 的模式，不但能让广告从 “干扰项” 变成 “有用信息”，还能进一步省去用户留资后再咨询的“麻烦”。
甚至，在未来 OpenAI 还可以围绕广告业务，构建 “广告主 - 大模型 - 用户” 的完整生态 —— 例如允许广告商直接在平台上传产品信息，AI 基于这些信息生成个性化推荐；同时通过 API 接口，将广告能力开放给第三方开发者，嵌入到更多场景中。广告业务产生的意图数据，将反哺大模型的语义理解能力 —— 例如通过分析用户对广告的反馈，模型可更准确地识别用户需求，提升回答质量。
对此，九月也认为，这一切确实都是有可能的，前提是AI不出现幻觉、不给出不切实际的答案（以免大幅拉高用户预期却无法兑现），这不但会让用户对广告感到失望，还会使用户不再信任GPT，最终形成一个恶性循环，但就像前面说的，实现这一切的前提仍需大量的广告主投入真金白银去做，这就又回到了之前的困境中去，如同“先有鸡还是先有蛋”的死循环。
随后，他补充道：“ChatGPT是可以尝试将自己定位成搜索广告的未来。一方面是两者的业态更加接近，很容易吸引拥有相似诉求的广告主。另一方面则是现阶段广告主最容易动摇的预算，就是搜索广告预算。虽然目前ChatGPT并不能完全取代搜索引擎的作用，但依旧可以尝试通过这样的定位来争取广告主的搜索预算。”
这点并非完全没有可能，Seer Interactive（一家2002年成立的数字营销机构，帮助企业进行搜索引擎优化、付费搜索营销和分析。）的研究显示，AI 推荐流量的转化率达 15.9%，而某搜索引擎的有机搜索仅为 1.76%。这一优势源于意图匹配的精准性 —— 用户主动表达的需求，比平台预测的需求更真实。
总的来说，如果一定要找出应用广告与ChatGPT广告的差别，那么应用广告的核心是 “注意力经济”—— 平台通过算法最大化用户在线时间，然后将注意力卖给广告商；而ChatGPT广告则是 “意图经济”：平台通过理解用户的主动意图，将 “需求” 匹配给广告商，而不是将 “注意力” 卖给广告商，转变的核心是价值创造的逻辑从 “占用时间” 转向 “解决问题”。
但想要真正实现这一点，ChatGPT需要解决的问题还很多，虽然他确实做出了一张宏伟的蓝图，但能否实现这张蓝图，可能还需要更多的时间来验证。
上周，OpenAI官宣一项重磅决定：计划未来几周在美国测试ChatGPT广告，仅面向美国地区18岁以上的免费用户与ChatGPT Plus订阅用户（月费20美元），这两类用户占总用户的95%，却未贡献核心营收。外界普遍认为，这是其在持续烧钱压力下的“求生之举”——毕竟，山姆·奥特曼昔日接受采访时表示，广告是ChatGPT商业模式的最后手段。
随后，OpenAI披露了ChatGPT广告业务的更多细节。这部分公告从某种程度上确实转移了公众关注点：人们不再讨论GPT是否面临经营困境，而是直白地表示——ChatGPT的广告费用似乎太贵了。
根据披露内容，ChatGPT广告费用高达60美元CPM，这意味着在一整年的任何时间节点，广告商在AI渠道的投放成本与NFL超级碗期间（美国橄榄球职业联盟最重要赛事，堪称“美国春晚”）持平。相比之下，Meta社交媒体平日CPM仅需不到20美元。这意味着品牌若想通过ChatGPT触达消费者，需支付3倍溢价，且渠道未经测试、无对照组。至此，技术、定价、内容均不再重要，唯一的问题是：在广告行业竞争激烈的当下，OpenAI如何说服品牌为这一高风险新渠道买单？
数字广告昔日的困境，
亦是AI广告今日的困境
如果回到2004年间，那段PC互联网广告刚刚崛起的日子，谈及彼时互联网广告面临的一些问题，不少经历过那个时期的数字广告从业者和创业者，都曾经对Morketing表示，当时最艰难的事情是如何说服广告主将原本投放电视广告的预算转移给互联网广告。
与之相似，ChatGPT现如今也面临着相似的困境，而且相比起互联网广告时期，ChatGPT的困难显然更胜一筹。
一方面，ChatGPT确实向品牌描绘了一张宏伟的蓝图，不少人猜测，认为ChatGPT的广告能够在很大程度上根据用户当下的实时聊天内容，在合适的时机投放相应的广告，毕竟相比其他平台而言，ChatGPT不但拥有用户的数据，他还拥有记忆，明确地知道用户是谁，他们曾经干过什么（当然，前提用户主动透露，且数据法规不会限制），这意味着ChatGPT不但能够向用户推荐产品，还能推荐更符合他们个人需求的产品。
例如，用户可直接针对广告内容追问细节（如 “这款辣酱的成分是什么”），实现从 “被动观看” 到“主动咨询”的转化，这是传统广告不具备的优势。
但事情并不会非常容易，如果将推荐的权力交给AI判别，那这就意味着需要先给AI提供大量的训练数据，以及大量的投放数据，让AI能够在推荐产品的前提下，还不会因为奇怪的幻觉，导致“平庸甚至错漏百出的广告”将机会浪费，甚至将广告转化为对用户的打扰，用户问“离婚协议模板”时推送情感咨询广告，这必然会被部分用户视为 “干扰性广告”，而非 “有价值的推荐”。
对此，广告行业资深从业者九月对Morketing表示，“在看到实际的测试和反馈之前，代理商可能不会那么快的投入大量真金白银，毕竟对于代理公司而言，比起赌一个可能性而言，别犯错是一件更实际也更重要的事情。”
但ChatGPT所面临的困境恰恰在于此，高昂的广告成本，未经过测试的广告服务，无论是哪一条，都明晃晃的向品牌和代理商展示着两个大字——风险。
这陷入了两难境地，ChatGPT想要实现自己的蓝图，降低广告出错的可能性都需要大量的数据和投放，然而可能出错的风险和高昂的试错成本，都在让广告主更加谨慎地面对在ChatGPT上投广告这件事。
另一方面，则是未来不止于AI，至少不只是在ChatGPT上。
具体来看，无论是PC还是移动互联网各类网页或应用内广告，两者的崛起都在一定程度上源自用户的流量转移。尤其是移动互联网时代的各个App，比起2014的PC互联网而言，移动互联网用户数量正在急速膨胀，用户迫切地需要新的App来填充空闲的时间。因此，这使得App获得流量的难度大幅降低，同时也让大量的数字广告公司只需要将不同渠道的流量聚合在一起，就能赚得盆满钵满。
对于广告主而言，随着用户的大范围迁移，此前的广告渠道开始失效。因此，品牌方也更加迫切需要新的流量池来承接其广告费用，且PC互联网珠玉在前，两者虽然基于完全不同的平台，甚至技术也不尽相同，但运行逻辑和技术思路却极为相似，这很大程度上降低了广告主的戒备情绪。
这使得数字广告顺势进入了高速发展期。
然而现如今的移动互联网流量确实已经见顶，之前那些已经被验证过的渠道依旧有效，而ChatGPT的流量并不能为其带来巨大的优势，甚至从某种程度上来说，无论是PC互联网还是移动互联网，PC互联网和移动互联网都能够为品牌带来他们此前很难直接触达的用户。
但对于ChatGPT而言，用户依旧是那些人，只不过他们正在变得更具体而已。甚至从某种程度上来说，如果把ChatGPT看作移动互联网未来的可能性，那么他也只能算作是可能性之一。而且比起目前势头正盛的CTV和短视频广告，都已经在一定程度上验证了其商业化的可能性不同，ChatGPT在广告领域几乎可以说是一张白纸，这必然会更进一步限制广告主投放ChatGPT广告的积极性。
最后，OpenAI 的核心原则是 “广告不影响回答独立性”，但在实际运营中，仍需在 “营收最大化” 与 “体验最小化干扰” 之间寻找平衡，这些都需要时间沉淀，尽管 OpenAI 承诺 “广告不会影响回答内容”，但用户仍担心 AI 的推荐逻辑会向广告商倾斜 —— 例如在推荐笔记本电脑时，优先推荐付费广告商的产品，而非客观最优的产品。这种信任危机是 ChatGPT广告业务面临的最大长期风险。
把AI，包装成搜索的未来
那么，ChatGPT广告完全没有未来了吗？
答案依旧是否定的。毕竟，从其描述的蓝图来看，ChatGPT 的广告模式在多个维度重构了广告逻辑，与传统搜索、社交广告形成显著差异。
首先，正如上文提到的那个辣酱的例子一样，传统广告的核心是 “预测用户需求”，而 ChatGPT广告是 “响应用户明确需求”，这是二者的本质区别。
对此九月也认为，这种差异如果能被明确证实，且平台能确保不会出现负面广告，那么这意味着这一差异导致 ChatGPT 的广告转化率潜力更高。比如当用户询问 “意大利面做法”或是“怎么做炸薯条才好吃” 时，直接向用户推荐相应的食材或是番茄酱，其成功率必然远高于在各类社交媒体中随机看到的广告。
更进一步来看，这种对话的形式，必然意味着更无缝的体验和更多可能的延展性。ChatGPT 的广告可与用户的具体场景深度融合，成为解决方案的一部分：例如用户问 “如何修复自行车轮胎”，广告可推荐相关工具，并提供使用教程；用户问 “旅行计划”，广告可推荐住宿，并联动预订链接。这种 “广告即服务” 的模式，不但能让广告从 “干扰项” 变成 “有用信息”，还能进一步省去用户留资后再咨询的“麻烦”。
甚至，在未来 OpenAI 还可以围绕广告业务，构建 “广告主 - 大模型 - 用户” 的完整生态 —— 例如允许广告商直接在平台上传产品信息，AI 基于这些信息生成个性化推荐；同时通过 API 接口，将广告能力开放给第三方开发者，嵌入到更多场景中。广告业务产生的意图数据，将反哺大模型的语义理解能力 —— 例如通过分析用户对广告的反馈，模型可更准确地识别用户需求，提升回答质量。
对此，九月也认为，这一切确实都是有可能的，前提是AI不出现幻觉、不给出不切实际的答案（以免大幅拉高用户预期却无法兑现），这不但会让用户对广告感到失望，还会使用户不再信任GPT，最终形成一个恶性循环，但就像前面说的，实现这一切的前提仍需大量的广告主投入真金白银去做，这就又回到了之前的困境中去，如同“先有鸡还是先有蛋”的死循环。
随后，他补充道：“ChatGPT是可以尝试将自己定位成搜索广告的未来。一方面是两者的业态更加接近，很容易吸引拥有相似诉求的广告主。另一方面则是现阶段广告主最容易动摇的预算，就是搜索广告预算。虽然目前ChatGPT并不能完全取代搜索引擎的作用，但依旧可以尝试通过这样的定位来争取广告主的搜索预算。”
这点并非完全没有可能，Seer Interactive（一家2002年成立的数字营销机构，帮助企业进行搜索引擎优化、付费搜索营销和分析。）的研究显示，AI 推荐流量的转化率达 15.9%，而某搜索引擎的有机搜索仅为 1.76%。这一优势源于意图匹配的精准性 —— 用户主动表达的需求，比平台预测的需求更真实。
总的来说，如果一定要找出应用广告与ChatGPT广告的差别，那么应用广告的核心是 “注意力经济”—— 平台通过算法最大化用户在线时间，然后将注意力卖给广告商；而ChatGPT广告则是 “意图经济”：平台通过理解用户的主动意图，将 “需求” 匹配给广告商，而不是将 “注意力” 卖给广告商，转变的核心是价值创造的逻辑从 “占用时间” 转向 “解决问题”。
但想要真正实现这一点，ChatGPT需要解决的问题还很多，虽然他确实做出了一张宏伟的蓝图，但能否实现这张蓝图，可能还需要更多的时间来验证。
热门活动 
其他
04-09 周四
热门报告 
