腾讯广告：加码技术，长坡厚雪

在大模型AI技术高速发展的今天，未来的广告技术也会迎来新一轮的革命

作者：Aeo

2023 才刚刚落下帷幕，“字节收入超过腾讯”也是去年被炒得沸沸扬扬的话题。不过低调的腾讯似乎并没有闲着，最近腾讯广告的一些动作让人嗅到一丝“转型”的味道。

一、产品创新 vs 技术创新

大家都有感觉：中国互联网圈已经好久没有现象级产品了。2016年的抖音是最后一个，近几年翻红的小红书可能算是半个。很多人把这件事情归结于宏观经济、投资环境等等……这些原因可能是有的，但更核心的问题在于：仅靠产品力可能已经不够了。

在互联网的早期繁荣期，靠着外部融资烧钱，只要把线下的业务搬到线上，一个小团队就可以拿下足够大的市场，这是“产品经理的英雄主义胜利”。这样的环境催生了大量的创业公司和层出不穷的新产品。到了今天，不仅是可以从线下搬到线上的场景已经搬得差不多了，更重要的是用户的时间已经被主要APP瓜分干净，和配备了发达算法和大量数据的大厂们抢用户时间越来越难。

互联网的下半场，比的不仅是产品，更是技术。OpenAI的成功就是典型的底层技术创新成功：ChatGPT仅仅是一层产品的皮，而其内核是GPT系列底层大模型。抖音的成功也不是单独的产品：它的核心竞争力一直都是背后的推荐引擎、技术中台和不断积累的数据。

技术创新和产品创新的实现方式是有本质不同的。产品创新要求的是快速反应和有创造力的小团队，因此“赛马”是重要手段；而技术创新更需要大规模团队协同、长时间、重资源的投入，出效果可能会慢，但护城河会很高。这也是小公司做出现象级产品越来越难的原因。

互联网广告就是典型的“技术驱动”业务。广告平台需要在几百毫秒里匹配广告主诉求与用户特点，考验的主要就是技术能力：大量高质量的底层数据，强大的模型能力，以及高效的工程能力。

从腾讯广告近几年的动作上看，“技术驱动”这条主线非常明确。从2018年腾讯统一各流量广告，把广告业务收口到AMS（广告营销服务线），到2019年末由来自TEG（技术工程事业群）纯技术背景的蒋杰来整合所有技术产品团队，到2021年做围绕广告大模型的全栈技术升级，再到最近“腾讯混元大模型”也交给蒋杰在TEG的团队来负责。这些举措反映的不仅仅是广告这个业务，而是腾讯高层，对于由技术驱动增长，以及把技术作为商业化主力的判断，是有稳定共识的。

二、腾讯广告还有多少底牌？

根据财报数据，2023年腾讯广告前三季收入同比增长超 23%，剔除2022年市场低迷的因素，基本回到疫情前的增长轨迹。按照腾讯一贯风格，虽然广告业务接下来不太会有“跨越式发展”，但底牌还是存了一些。

视频号。明确的数据是2023Q2的视频号广告收入超过人民币30亿元，而且广告加载率只有3%；2023Q3的描述“微信泛内循环广告收入增长30%，且占比超过微信广告的一半”，这里的贡献，应该主要来自于视频号。从数据上看，视频号在2023年的基础上再做百亿级别的增量应该是比较容易的。但视频号的意义远不止增加一个新流量，这块我们后面详述。

电商生态和内循环。36氪曾发表过《视频号带货：有人观望，但没人想错过》，纵观几年腾讯在电商交易领域里的不断尝试，视频号其实是最大的动作。视频号做带货和抖音电商初期的逻辑是一样的：带货本身几乎可以不计成本来做，因为最大的业务增量会来自于广告；这是因为当平台有了包含后续交易数据在内的商品数据，广告的投放效果和确定性都会有显著提升。在这里，视频号带货相当于补全了消费者从种草到交易的最后一块拼图，真正实现生意全链路可以在腾讯流量做内循环。对于商家来讲，不管是带货还是广告，都有很大想象空间。

当然，腾讯和字节的流量特点是不同的。抖音流量集中，所以带货交易的数据效果可以马上释放。腾讯流量更复杂，所以视频号以外其他流量上的效果释放可能会更慢。但从另一个角度讲，复杂的流量形态也提供了更丰富的消费者触点和私域运营的空间。

大模型。2023年最重要的创新就是大模型。腾讯广告在2021年开始升级“广告大模型”，经过几年的迭代，现在开始在收入业绩上逐渐看到成果。而且，“腾讯混元大模型”的大多团队也是蒋杰在带领，这也侧面证明了广告大模型确实做了不少技术投入：给LLM大语言模型打了底。虽然严格来讲，广告大模型属于稀疏大模型，和LLM大语言模型的稠密大模型是有区别的，但从数据的角度和工程平台的角度，很多积累确实是可以复用的。TEG的“机器学习平台部”就应该有团队为这些大模型专攻工程能力；而且在“腾讯混元”的倒逼之下，最难的数据整合和数据质量问题应该都会有不错的提升。一个比较放心的推测是，在不计成本投入大模型的形势下，同一个大团队的广告模型能力应该也会上一个台阶。以及，“腾讯混元大模型”最佳的练兵场也一定是在腾讯广告。

三、未来腾讯广告怎么投？

“2024腾讯智慧营销峰会”刚刚结束，里面传递的信息和前面的分析基本一致：全力加码技术。会议的具体内容还是比较务实的，有不少信息和技术细节值得关注，这些对于未来广告投放应该有所启示：

1. 从广义商品维度思考问题。

会上提出了“新广告ID”这个明确概念。这是非常重大的调整，因为“广告ID”是最底层的算法逻辑，广告ID一旦更改，就需要在策略算法的所有链条上都做梳理和调整。结合具体实现方式，我理解“广义商品”是这个新ID的核心。这里，所谓“广义商品”并不局限于“实体卖的货”，也包括了其他“交易场景”，可以是游戏付费、教育课程付费、地产留资等等所有联系到最终交易的行为。腾讯广告下决心这样做的原因是为了让广告系统真正理解交易。

腾讯广告其实在过去几年已经提过多次“贴近交易”、“贴近商品”， 但只有到了今天，围绕商品的广告才开始条件成熟：首先，视频号交易生态起来之后，腾讯才真正有了平台自己的商品和交易数据，之前落地页和私域里的非结构化的商品数据其实很难直接拿到，尤其是实时的数据。第二，大模型的能力不仅仅是显性的聊天和做图，还有很重要的一点是可以用这些模型来理解视频和图像里的商品（比如Meta的"Segmente Anything Model"），有了这些新技术的加持，视频和图片中的商品才可以真正被模型理解。第三，有了这些做基础，在广告全链路上实现商品维度的优化才可能实现，真正实现“人货匹配”，而贯穿商品维度优化的正是“新广告ID”。

所以在投放上，以前“大量堆广告素材”的做法应该会更难奏效，因为平台会“认得出来”某个/某类商品。但相对的，从产品逻辑出发做投放，尤其是结合视频号带货的闭环场景，可能会有更好的优化效果。此外，通过对于商品的更好理解，和商品相关的一方数据所产生的效果也会有进一步提升。

2. 增加链路触点，积累并用好一方数据。

承接前面的分析，腾讯流量的最大特点是多触点，这个特点对于长周期、长链路的生意模式有其特殊意义。比如游戏场景，前期预约/预热期和集中投放时段的投放目标不同，最合适的流量也有所不同；再比如品牌宣传时需要在朋友圈上拉高格调，而商品售卖时转化复购往往在微信群、小程序甚至是淘宝京东等电商平台；长决策周期的线索行业——教育、金融、汽车、地产更是需要在不同流量场景反复触达。

腾讯流量的多触点同时也提供了积累一方数据的重要渠道：这次也提了很多视频号、企业微信这些私域场景。现在视频号还在成长期，红利还可以释放一段时间。另外，这些数据是企业的私域数据，确实可以帮助在竞争环境中和竞品做出区别。

此外，会上反复强调了“实时上报一方数据”。中肯的来讲，所有平台都期待获得更多数据，但从任何一个商家或者广告主的角度，如果想要更好的转化成果，实时上报转化数据确实是必要的。而且，这些数据尤其要能结合商业模式和营销节奏用到对的地方：这次提到的游戏类、线索类行业工具也都是向着在全营销周期，有层次地用好这些数据出发的。

3. 用好平台工具。

广告向着自动化、科学化、低投放门槛发展是行业的大趋势。无论是投放平台的演进趋势，还是刚发布的“腾讯广告妙思”，都是向着这个方向去做的。

腾讯广告首先进一步大幅精简投放设置：围绕新广告 ID，要求广告主清晰表达营销目标和优化目标。同时，投放平台还将搭载实施诊断能力，并提供优化建议。这相当于更充分的信息共享，减少恶性竞争内卷，让正常、公平的竞争更加充分，也更加接近经济学上的最优。这些能力都会进一步降低投放门槛：给广告代理更有的放矢的投放指导、减少投放错误，也会带给新广告主、小广告主更好的投放效果。与此同时，这些能力也给广告代理带来了新的挑战：没法通过“玄学”“黑箱”这些信息差赚快钱，就要把更多精力和思考放在如何做出更好（而不一定是更多）的素材和文案上。

另一个值得期待的是腾讯广告妙思——一个“一站式 AI广告创意平台”，它的底层基于腾讯混元大模型，而且还会在广告领域做定制优化。既然是平台原生工具，它在搭配广告位的修图、风格化能力上是可圈可点的。以及，平台原生创意工具下一步的演化也值得持续关注：首先，这类工具未来应该可以结合广告效果的数据，在促进转化上比独立原生工具更有效果；其次，这些平台原生的AIGC素材在审核上也会更快过审。

四、展望：基于AI的广告技术革命

在大模型AI技术高速发展的今天，未来的广告技术也会迎来新一轮的革命。这里做个展望。

AIGC视频素材的生成。图片生成、图片修改的技术已经几近成熟，上面的“腾讯广告妙思”就是一个例子。2023年末多模态模型技术正在爆发，可以想见可以商用的视频生成的能力也将很快面世。

素材理解与素材审核将会更进一步。AI不仅可以做生成，也能做理解。各个广告平台都在尝试利用AI能力做素材理解和特征生成，前文讲的“广告ID”就是建立在素材理解的能力之上的。类似的，有了AI素材理解就可以做AI素材审核；而且从另一个角度看，平台的素材审核能力也要匹配AIGC的素材生成速度。

基于AI聊天的广告形态。ChatGPT让AI聊天成为了新的人机交互模式，微软的Bing也在3月份上线了基于聊天的新广告形式。可以预见，国内的搜索平台们——从百度开始，也会进一步出现基于聊天的广告。AI聊天也一样会在微信站内搜索、搜狗的搜索落地：这些都会给腾讯更多的广告场景。

广告核心技术逻辑的变化。这些变化会来得更晚，但颠覆得会更彻底。几个月前百度提出的“生成式定向”猜测是通过AI生成的标签或者特征为现在的定向框架做辅助，但未来这条路是否可以颠覆现在行业通用的“召回-粗排-精排”技术框架，还是未知数。另外一条可能的路是“实时素材生成”，这样把广告的“匹配”核心逻辑换成“实时生成”的逻辑。这些技术在目前离成熟都还有些距离，依赖大模型AI的发展水平。至少，“实时素材和预制素材共同竞价”应该是大概率事件。

腾讯也一定会在AI的路上坚定投入，“腾讯混元大模型”虽然不是国内大厂里最先发布的，但却可能是大语言模型中天花板最高的。在广告的这条以数据作为“雪花”的长坡赛道上，只要坚持技术投入，雪球就能越滚越大，越滚越快。另外，从蒋杰同时带领AMS平台侧产品技术团队和TEG数据平台部的阵容来看，腾讯混元带来的技术创新一定会在广告业务上得到最早的应用；而“技术驱动”也一定会是腾讯广告未来最底层的业务逻辑。