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OpenAI悄悄測試Ads Manager

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文 | Alan

根據(jù)Adweek報道,OpenAI已經(jīng)開始向一小部分精選的廣告主和合作伙伴開放“Ads Manager”,進行小范圍測試并收集反饋意見。這也是它首次嘗試把廣告投放能力產(chǎn)品化。

從功能上看,類似于Google Ads或Meta Ads Manager,廣告主可以在一個統(tǒng)一界面里上傳素材、設(shè)定預(yù)算、查看投放數(shù)據(jù),并根據(jù)實時反饋調(diào)整策略。


在AdTech領(lǐng)域,OpenAI還是個“新兵”

目前的OpenAI廣告系統(tǒng)仍處于早期實驗階段。參與測試的廣告主尚無法實現(xiàn)真正的“自助化投放”,大量數(shù)據(jù)交互仍依賴于周報形式的CSV文本,同時指標也主要集中在點擊量、展示量等基礎(chǔ)維度。

相比Google和Meta二十年積累的定向能力與歸因體系,整體能力還比較薄弱。

此外,OpenAI早期測試的月預(yù)算門檻高達25萬至100萬美元,這一量級不僅將大量中小品牌拒之門外,更將這筆開支從“低風險嘗試”推向了“必須驗證產(chǎn)出”的對局。對于廣告主而言,這種規(guī)模的預(yù)算投入意味著極其現(xiàn)實的ROI壓力。

然而,從目前流出的測試反饋來看,效果并不算理想。

根據(jù)社交媒體披露的早期樣本,部分廣告點擊率不足1%,遠低于Google搜索廣告約6%的行業(yè)基準。數(shù)據(jù)雖然有限,但卻指向了一個深層趨勢:在對話式AI場景中,廣告尚未演化出類似搜索廣告那樣成熟的效果觸發(fā)模型,用戶也未形成在對話流中點擊廣告的交互習慣

換句話說,即便在通用人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位,OpenAI在AdTech領(lǐng)域仍處在起步階段。

更深層的隱憂源于其組織架構(gòu)的缺位。截至目前,OpenAI尚未任命正式的廣告業(yè)務(wù)負責人,該板塊職能仍散落于技術(shù)與客戶維護部門之間。這種缺乏統(tǒng)一戰(zhàn)略領(lǐng)導的“兼職”管理狀態(tài),使其在面對復(fù)雜的數(shù)字廣告生態(tài)與利益博弈時,難免顯得力不從心。

而當內(nèi)部能力尚未完全理順時,OpenAI在外部生態(tài)中的選擇,也顯得更加關(guān)鍵。



OpenAI想直面“廣告主”

在傳統(tǒng)廣告體系中,像WPP、Publicis Groupe這樣的代理集團,一直扮演著關(guān)鍵中樞的角色:既掌握品牌預(yù)算,又連接媒體資源。

但從目前的動作來看,OpenAI正在嘗試繞開這套路徑。

它更傾向于直接與品牌方溝通,尤其是核心決策層,比如直接與可口可樂等大型品牌的CMO直接對話,而不是通過代理商中轉(zhuǎn)。這種方式縮短了鏈路,也改變了原本由代理商主導的溝通結(jié)構(gòu)。

不過這種做法,也引發(fā)了一些行業(yè)爭議。有代理商人士評價稱,OpenAI 的推進方式“過于強勢”,對既有分工缺乏理解。

從商業(yè)角度看,減少中間環(huán)節(jié)意味著更高利潤和更強控制力,這是平臺的自然選擇。但廣告并不只是“買流量”,而是一整套復(fù)雜體系:從品牌策略到創(chuàng)意執(zhí)行,從媒介組合到預(yù)算分配。

這些能力,長期以來由代理體系承擔。一旦弱化這一層,平臺就需要補齊對應(yīng)能力,否則很容易出現(xiàn)一種落差:技術(shù)能力很強,但營銷服務(wù)能力不足。

這也是當前OpenAI面臨的現(xiàn)實問題:它可以提供新的廣告形態(tài),但在“如何把廣告做好”這件事上,仍需要時間建立經(jīng)驗。


結(jié)語

更有意思的是,這一系列動作,與OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·阿爾特曼(Sam Altman)過去對廣告的態(tài)度形成了一定反差。

他曾多次表達對廣告模式的保留,更傾向于訂閱制。但隨著模型訓練和算力成本持續(xù)上升,單一收入結(jié)構(gòu)的壓力也逐漸顯現(xiàn)。在這樣的背景下,問題不再是“要不要做廣告”,而是“怎么做廣告”。

從目前來看,OpenAI的選擇相對克制:目前廣告主要出現(xiàn)在ChatGPT免費版中,通常以“贊助鏈接”或?qū)υ挼撞康耐扑]形式出現(xiàn)。

同時,OpenAI也為廣告劃定了明確邊界:不會干擾AI回答的客觀性。比如,當用戶詢問“哪款車最好”時,答案不應(yīng)因商業(yè)合作而發(fā)生傾斜。此外,OpenAI還強調(diào)不會將用戶對話數(shù)據(jù)出售給廣告商用于個性化投放。這一做法在強化隱私保護的同時,也在一定程度上限制了廣告的精準度。

但這也帶來了一個更現(xiàn)實的問題:在不打擾用戶、不犧牲隱私的前提下,廣告是否足夠有效?他們正試圖在“不當討厭的推銷員”和“賺到足夠的算力費”之間尋找那個極其微小的平衡點。如果這套模式成立,可能會重新定義廣告在AI產(chǎn)品中的位置;如果無法跑通,也在某種程度上說明,廣告行業(yè)長期積累的那套能力,并不會輕易被替代。


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