4、ChatGPT时代的广告生态——更新与重构

首先我们来思考一个问题——类ChatGPT产品会对互联网广告在收入层面产生哪些影响？

在回答这个问题之前，我们从一个简单的公式说起。

互联网广告收入模型可以拆解成一个公式——

广告收入=流量*Adsload*ECPM

其中的流量是有多少人次在用户产品上的访问，比如对于搜索就是搜索次数，比如短视频就是刷新次数；

Adsload代表着在自然流量中可以插入广的比例。

ECPM代表着广告的单价，即每1000次访问广告平台的收益。

我们逐一分析——

先看流量部分。

相比于搜索，ChatGPT这类用自然语言交互的产品本身能满足更丰富的场景和更具体的需求，再加上对话模式的多次交互的方式，无疑会增加整体的流量。

而后续这类产品如果接入音箱等生活场景，其实用价值和用户频次有望进一步增加。

再看Adsload。

相比于搜索和其他互联网广告，对话其实是一个更自然的用户交互界面，用户对广告的容忍程度会天然下降。

强插的广告和过多的广告用户一定会反感。

因此，对广告的精准度和原生程度都会有更高的要求，这也对新一代广告产品经理如何设计ChatGPT时代的广告产品提出了切实的挑战。

一个可能的方式是，广告在形式上会存在多种。

比如用户提问就想让平台推荐适合的汽车，那将符合要求的汽车广告直接插入是没问题的。

而当用户在问一个生活方式的对话时，则可以考虑以润物细无声的方式通过内容植入品牌广告。

最后看ECPM。

毫无疑问，相比于搜索其他互联网广告，ChatGPT时代的广告会更能切中用户需求从而直接提升ECPM。

对话指令是比搜索关键词和浏览行为更高维度上的意图输入。

这意味着平台可以不用原来通过算法预估和计算而是直接获得用户的意图，因此有更大可能匹配到更合适的广告，而这是提升ECPM的关键。

必须强调的是——对话的问题和指令并不是像关键词、用户画像、标签那样的标准数据，广告算法如何匹配适合的广告并且输出适合的广告是技术上和工程上的重要挑战。

今天，几乎任何互联网广告系统背后都有一套“倒排索引”系统，所谓索引就是对应关系。

信息流广告的索引系统会预先将广告和符合某些特征的用户匹配，而搜索广告的索引系统会预先将广告与关键词匹配。

而ChatGPT基于自然语言交互的广告，传统的广告索引匹配方式将从用户匹配、关键词匹配进化到意图匹配。

这其中就会涉及到复杂的技术更迭。

比如“意图”对于C端用户是一个具体的、非结构化的提问。

但对于B端的广告主到底如何描述？数据如何抽象？基于“意图”的DMP应该如何构建......等等。

这些都是ChatGPT时代的广告产品经理在设计产品时需要面对的挑战。

广告在本质上也是一种内容。

而内容产品的核心三要素是“内容生产”、“内容分发”和“内容消费”，对应互联网广告的“创意生产”、“智能匹配”和“广告展示”。

前端展示和智能匹配在上面讲广告形式和意图索引已经论述过了，接下来咱们重点讨论ChatGPT时代的广告创意生产——

在我看来，类ChatGPT产品将在很大意义上改变广告创意的生成方式。

我们先来看互联网效果广告（品牌广告会在下面的篇幅中单独讨论）的创意生产：

今天的竞价效果广告在创意层面一个重要要求就是规模。

任何一个广告系列，寥寥几个创意通常是无法实现理想的ROI的。

它需要海量广告创意去进行试错，从而挑出合适的进行投放，即便是这样，那些优秀的创意往往效果也会在短期内迅速衰减。

所以，批量生成广告创意对于效果广告主而言就是一个刚需。

目前各大广告平台也提供了一些批量工具，但这些工具往往比较原始，比如图文交叉组合、图片生成视频、商品创意库、创意灵感参考等。

这些在一定程度上可以满足部分要求，但它离真正的自动化生成创意还有距离。

而ChatGPT这类大型语言模型可以用户自动化的方式，根据广告主的需求和目标，批量生成各种形式和风格的海量广告文案。

事实上，在硅谷，已经有不少创业公司（如Jasper等）利用GPT3开发了各种批量生成广告文案的产品了。

甚至很多大的广告主也坐不住了——2月15日，可口可乐宣布将与OpenAI和贝恩公司合作，使用 ChatGPT和DALL-E2平台制作个性化的广告文案、图像和消息。 

可口可乐首席执行官詹姆斯·昆西说——“我们看到了利用迅速兴起的技术加强营销的机会，我们还在探索改善业务运营和能力的方法。”

关于效果广告的创意生产，我们还可以继续开一个脑洞——目前互联网广告的投放逻辑尽管可以做到创意层面的千人千面，但无论如何，创意都是预先生成的。

因此创意无法做到根据用户的实时互动行为做到实时的个性化。

然而，假如AIGC的生成速度进一步进化，能在几百甚至几十毫秒的广告请求时长内实时生成。

那么这将让广告和人的精准匹配再次跨越一个里程碑，即每一个人看到的广告都是为自己实时量身定制的。

的确，从创意生产到意图匹配再到前端交互，ChatGPT时代的互联网广告正在发生深刻的变化。

而随着AIGC的继续进化，还将在未来继续给互联网广告这个本身就日新月异的行业带来全新的想象空间。

那么，互联网广告人又将如何直面ChatGPT给行业带来的全新变化呢？

5、广告从业者理性的选择——不做卢德份子，热情拥抱新的行业逻辑 

19世纪的英国，轰隆的蒸汽机开始替代手工纺织机成为英国纺织业的主流。

在英国轰轰烈烈的工业革命中，有一群对蒸汽机怀有敌意想要捍卫手工作坊的人开始了组织起来破坏工厂。

这些人的精神领袖名为奈德·卢德，因此也被称之为“卢德运动”。

后来“卢德份子”就被社会学家引申为“不愿意接受新技术而因循守旧的人”

在ChatGPT时代，其实也不乏“卢德份子”。

我看到不少广告人对着ChatGPT输入一个关于广告行业的初级问题——“请给肯德基疯狂星期四输出一份广告提案。”

然后拿着AI的粗浅、简单答案说——“你看，广告人的饭碗保住了。”

事实上，上面的输入是非常不合格的，如果问不出一个合适的问题，AI就会给出一个不成熟的答案。

我们来看一位国外广告创意人的尝试，他的输入是这样的——

“我正在写一篇博文，评估 ChatGPT 在为视频广告提出新创意方面有多好，所以我需要你展示你的技能，并提出一些特别独特和有趣的创意。 

我希望你能集思广益，为一款新的电动汽车制作一个 20 秒的广告，他们应该避免陈词滥调。他们可以幽默、聪明和/或鼓舞人心。”

他得到的答案是下面这样的——

在他看来，尽管后面的四个答案都比较普通，但他本人非常喜欢第一个创意——“The future is now”。

“现在已经就是未来”和电动车这个本身代表着未来趋势的标的非常贴切，他对此非常满意。

以上只是提问方式改变的一个例子。

事实上，ChatGPT的答案的质量的确很大程度上取决于提问题的方式。

一个简单的技巧是——将问题细化，和“请给我的新款XX做一个广告”的提问相比，更合适的方式或许是——

“我在做一个XX广告，它的特点是XX，我会在XX平台上播放，它的形式是20秒的视频，它的主题是XX，广告中必须出现父亲、星星、狗这三个元素，氛围和情节最好是温馨而幽默的”

我非常认同这个说法——如今ChatGPT这类产品将人类都变成了魔法师，而对AI的指令和提示（Prompt）就是魔法咒语。

在今天的时代，没有一所霍格沃茨学校来专门教你AI咒语，每个人都必须从0开始学习如何成为一名新时代的魔法师。

否则，在魔法的世界里，麻瓜是很难生存滴。

和广告人竞争的，从来就不是AI，而是那些善长使用AI的其他广告人。

我看到一些广告人抖机灵——

“AI是不会让广告人失业的，因为AI能起作用的前提是——甲方清楚地说出他们的需求。”

“AI是不会让广告人失业的，因为AI不会背锅”

这些段子和梗吐槽归吐槽，但作为专业的广告从业者，必须思考自己的长久以来积累的职业技能可能在多大程度上被AI所替代。

AI替代并不是一个0和1的选择题，而是有着很广阔的灰度空间。

OpenAI CEO Sam Altman曾说过这样一句话——“十年前的传统观点认为，人工智能首先会影响体力劳动，然后是认知劳动，再然后，也许有一天可以做创造性工作。现在看起来，它会以相反的顺序进行。”

作为广告人，必须严肃而深刻地思考这个关乎职业未来的重要命题。

6、ChatGPT时代，给广告人的一些实用建议

未来已了，只是还不太均匀，以下是ChatGPT时代给广告从业者的一些实用建议——

第一、关注类ChatGPT产品在互联网广告领域的进展，无论这些进展是广告平台还是垂直应用。

事实上，在硅谷，基于GPT3开发的营销广告类文案生成是AIGC应用很成熟的赛道。

这背后的逻辑就是营销广告关乎ROI，离钱更近，因而商业化程度也最高，Jasper、copy.ai是这些赛道的典型代表。

这些垂直赛道的创业产品还能提供不少额外的附加功能，一般按字数量或按月付费，比如copy.ai每月收费为36美元，而Jasper则是每月99美元限10万字。

我相信，国内的类ChatGPT产品出来后，在广告领域一定会出现很多类似的垂直产品。

事实上，每一次技术浪潮的受益者，除了基础平台，更多的是这个生态中的垂直应用。

真格基金合伙人戴雨森总结了过去几次重要的技术进化过程中获得红利的参与者结构，值得思考。

因此，作为广告行业的从业者，如果不能参与创建这些垂直生态，至少可以做到当广告领域的垂直产品上线的时候，成为它们的第一波用户。

第二、重视学习和运用Prompt Engineering。

人人都应该学习和AI对话的Prompt，这是新的人机界面，而Prompt Engineering(提示工程）

被《大西洋月刊》称为“本世纪最重要的职业技能”。

OpenAI首席执行官Sam Altman在Twitter上说——“为聊天机器人编写一条优质的提示是一项惊人的高级技能，也是自然语言编程的早期示例。”

一个容易忽视的事实是：至少从ChatGPT这个产品看，通常英文输入可以获得比中文更好的结果。

其中一个原因可能和Open AI的中文训练语料规模有关。

在OpenAI公布的GPT-3训练数据集的语言占比中，英文占比为92.7%，法语1.8%，德语1.5%，而中文语料只占0.1%。

有人说，那我现在学习英文还来得及吗？

答案是当然来得及。

从更长远角度，假如你现在30岁，会工作到60岁退休，学好了它至少能伴随你30年。

而更实用的技巧是，在你的英文没有流利到毫无障碍的时候，可以考虑这种方式——

不要直接向ChatGPT，而是在提问前——请将这句话翻译成英文发送，待它英文回答后，再将其翻译成中文。（这是一个浏览器插件需求，我的读者中那些懂技术做开发的同学请跟进这个需求~）

第三、不要忽视类ChatGPT产品下的广告安全及挑战。

大型语言模型的确增加了互联网广告在安全方面的风险和不确定性。

品牌安全和广告安全是一个今天互联网广告一个不容忽视的议题，比如宝洁、可口可乐就曾经因为视频内容不可控而暂时下架过YouTube的前贴片广告。

尽管今天的语言模型已经设置了人为介入的技术约束，通常不会产生明显的不合法、不道德的内容。

但作为与公众沟通的广告，其中关于道德、伦理、文化差异、偏见、刻板印象其实是非常微妙而难以琢磨的。

比如，在A国完全符合伦理道德的广告内容在B国可能是洪水猛兽，在一个族群畅通无阻的广告文案到了B族群却有可能引发围攻。

目前人工智能还很难理解文化中的微妙差异，这就是其中的风险。

7、结语

我非常认可凯文*凯利的一个观点——“每一次技术革命都是一次权力的重构。

并不存在均匀的普惠，新技术的确会消解旧的门槛，让更多人拥有他们从来没有过的、高不可攀的“特权”。

但这毫无疑问是一种假象，并不存在真正的技术民主化，因为新的壁垒很快就会形成，而这又会重新将大部分人挡在门外。

与此同时，门里的人大概率已经换了一波。

没错，Twitter、微博等社交媒体出来的时候，大家欢呼：话语权终于不再被中心化媒体垄断了，每一个普通人都有了发声的能力。

但事实证明，真正能在Twitter、微博上建立影响力享受红利的永远只有金字塔顶尖的少数人。

140个字门槛是如此之低，但却又是如此之高。

技术革新对于很多领域的从业者而言，只是比赛被重新拉到了起跑线，并不意味着没有了比赛，更并不意味着你可以自动赢得比赛。

新的比赛开始了，互联网广告人，你准备好了吗？

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