馬丁跟你說

從“對抗”，到“協作”。

數字廣告的變化，正在經歷第三次前所未有的巨變。前面的兩次變革，徹底改寫了數位廣告的底層生態，同時也帶來了數位廣告行業的躍遷發展。而這一次變革，可能會比過去兩次還要影響深刻。

如果把時間撥回到2010年之前，數字廣告除了搜尋引擎競價排名，幾乎都是合約廣告。甲方投放廣告時的工作重點，在於選擇廣告位置和投放廣告的時間，以及與媒體討價還價。這是一個相當“原始”的時代，數位廣告投放方式在本質上與傳統的電視廣告或平面廣告沒有本質的區別。

那時候媒介agency每天都在excel表中幫甲方爸爸們“爬格子”，每個格子都代表一個廣告點位，把這些點位和投放時間確定下來，就為這個甲方做成了廣告投放的計畫。基於這些計畫，再提前把按廣告位尺寸切割好的廣告素材物料手動上傳給媒體，媒體按照格子所標明的廣告位置與時間投放這些素材，投放工作就算基本完成了。

這就是數字廣告最初的1.0時代，確實很原始——手工選擇點位（廣告位）、手工製作素材、手工調整素材大小、手動上傳……

但原始的不僅僅只是事事都要手動。更原始的是，廣告位置是死的，投上去的廣告也是死的，它只會按照約定的時間放在那裡，而完全不會考慮看到這個廣告的受眾究竟是什麼樣的人。這樣，就產生了那個著名的：“我知道廣告費至少有50%的浪費，但我卻不知道這50%是浪費給誰了”的問題。

大概在2013年起（海外會更早一些），這個方式慢慢地被程式化廣告這種新的投放方式一步步地取代。程式化廣告投放的時代，也被稱為數字廣告2.0時代，在大概2019年左右幾乎淘汰掉數字廣告1.0。程式化廣告不再強調廣告位，而是強調廣告是基於受眾的標籤自動化匹配的。受眾資料上帶有跟你相關的標籤，他才會看到你的廣告。若是好幾個不同的甲方爸爸都選擇了同一個標籤的受眾人群，那麼這幾個甲方爸爸就需要通過出價競爭來獲取自己的廣告展示權。

這樣的革命化的廣告投放方式很快受到了大量甲方的歡迎，因為廣告投放變得極為靈活，而且更強調了受眾的精准，從而有可能在降低投放費用的同時，提升投放的效果。

在這個過程中，甲方爸爸們連同他們的agency的廣告工作方式都發生了根本性的變革，廣告位元被極大地動態化了，甚至在資訊流廣告的投放中廣告位的概念幾乎消亡了。手動投放廣告顯然行不通了，一切廣告的投放操作都需要利用專門的廣告投放軟體或者投放系統來解決，由此在數位廣告產業鏈中催生了一大群提供廣告投放技術解決方案的中間商（新型的agency）。“爬格子”需要用的excel（排期表）連同這部分工作崗位都大幅度減少了，取而代之的，是“廣告投放優化師”崗位需求的迅猛增長。

緊接著，提供廣告資源的媒體平臺又發現了數位廣告2.0更加誘人的特性：能夠利用機器學習的反覆運算來自動化優化投放效果，並且，投放費用越高、投放時間越久的甲方爸爸們，越可能享受到這一效用。邏輯並不複雜：媒體平臺會統計：具有哪些特徵的人群，更容易在看到某個廣告後做出反應，例如更願意點擊廣告甚至是發生特定轉化行為，這代表著某個廣告對這類人群有效。那麼，下一步就是基於這些人群的特徵，找出更多類似特徵的人，並給這些人投放相同或類似的廣告。

因此，廣告投放的2.0時代也讓媒體們進入了“軍備競賽”，比誰的人群資料更好、誰的廣告匹配演算法更准、誰的計算速度更快。媒體開始重新審視自己手中資源的價值，明面上，是在看誰的廣告位資源更多更好，內裡，則是不斷整合自己的投放資源和資料資源，因為唯有這樣的整合，才能讓人群、匹配和計算速度都得到本質性的提升。

比如，騰訊廣告在2017年就開始大幅度整合自己曾經割據的廣告資源，並將底層資料進行打通，就是順應這個潮流。

所以，數字廣告2.0時代是劃時代的，甲方、中間商、媒體平臺，都因此發生了極大的變化。

但廣告投放的2.0時代不是完美的。

因為廣告主很快就發現，自己的投放能不能起效果，是一件非常“玄學”的事情。

比如，同樣的兩個廣告，圈選的人群也相同，可就是其中一個能跑出量，另外一個則基本沒量。或者，還是兩個相同的廣告，人群的選擇只是略微有一點差異，投放的結果就會有很大不同。

這種“不穩定的效果”部分來自於數位廣告2.0下的媒體廣告系統的一些難以避免的“隨機性”。例如，在冷開機的時候，如果某些廣告計畫剛巧“遇到”了一些確實對廣告感興趣的受眾個體，媒體廣告系統就會對這些廣告計畫予以更多的傾斜，從而產生馬太效應。

這就導致了所謂的玄學——甲方和agency自己也說不清楚，為什麼看上去沒什麼區別的兩條廣告，只有其中一條能跑得出來，以及，為什麼原本跑著好好的某條廣告，慢慢就又沒量了。後者，很有可能是其他廣告主的新廣告，將你的流量吸走了。但這些似乎無規律可循的東西，對甲方的廣告投放策略產生了很多微妙影響，並使他們將一些原本莫名其妙的東西奉為圭臬。

這其中，最莫名其妙也是最“野蠻”的策略，就是“堆基建”。

所謂堆基建，正是來自於期望克服玄學和不確定性所作出的努力。簡單講，就是如果每個廣告能跑出好成績的可能性是千分之一，那麼，我就堆上2000個廣告，從而讓至少有一個廣告能跑出好成績的概率變成86%（大家自己算一下概率，哈哈，我應該沒算錯），若能夠堆上5000個廣告，那麼這個概率就變成了99%。

這讓堆基建變成了甲方人人都要搞的功課。更要命的是，在2.0時代，甲方及其agency對廣告投放的前置約束，包括目標、出價、創意、人群圈選等，都是輸入給投放系統的變數，對投放系統發揮效果有巨大的影響。因此，為了無死角地確保找到這麼多變數的廣告效果的“最優解”，很多甲方會指揮他們的agency更“喪心病狂地”遍歷變數組合的所有可能性，導致基建的堆積幾何級增加，讓媒體端廣告系統上堆積了天量的毫無價值的“廣告垃圾”。

這不僅對甲方是非常繁重的工作負擔，也對媒體平臺的伺服器和廣告審核人員都帶來了如山的壓力。

結果，就是讓整個系統變得非常不優化，效率大幅度降低，並反作用於甲方的廣告效果。

演算法是冷的，是死的，演算法畢竟只是通過“賽馬”來找出優勝者，它必然會導致甲方廣告主拼命去堆“參賽運動員”。

一些媒體平臺僅僅只是採用“堵基建”的方法，去限制廣告主上廣告計畫的上限，那只是治標不治本，而且還可能導致巨大的不公平！因此，要從根本上解決堆基建的問題，就要解決導致這個問題的根本原因——演算法。既然現有演算法有巨大的局限性，就應該進化出專門用於數位廣告投放的更高級更聰明的演算法，如同AI中的智慧體（agent），能夠不通過“大量的賽馬和試錯”就能自主去發現更好的廣告。但凡需要賽馬需要試錯，就必然導致堆基建的發生。

這，就是今天數位廣告3.0進化的原動力——廣告平臺變得智慧，能夠真正懂廣告，而不是只懂演算法變數，從而能夠讓真正好的廣告有更大的機會，並自動摒棄掉重複基建的廣告。

數位廣告3.0的內核，是讓廣告系統能夠真正理解廣告。

這需要廣告投放從底層邏輯上擁有新的技術，如同上一次程式化廣告技術的革命，這一次，是智慧化廣告技術的革命。

這個技術，是基於通用人工智慧（AGI）的大模型來實現的。

3.0時代，廣告投放平臺的大模型會解決幾個非常重要的任務：識別生意、識別人、識別廣告（創意）。這三個事情，缺一不可。

讓我們具體看看，在數字廣告3.0的時代下，廣告是如何被投放的，這能幫助我們理解3.0跟過去的2.0時代有什麼本質上的不同。

以騰訊的新廣告投放（3.0）為例，我以它為例，是因為它基本就是數位廣告3.0的樣本。簡單起見，後面我就簡稱之為騰訊廣告3.0系統。

首先，甲方在投放廣告前，需要先跟3.0平臺確定自己是什麼行業，以及投放廣告的行銷訴求和具體產品是什麼。例如，某個遊戲公司，告知3.0平臺自己是遊戲行業，投放廣告的目的是為了在平推期獲取新啟動用戶。此外，該遊戲公司還需要進一步地將自己要推廣的遊戲產品的特點（屬性）提供（告訴）給系統。大模型則會在這些資訊的基礎上，對這個遊戲公司的生意和產品進行初步的理解，並基於歷史的資料，大致判斷什麼樣的受眾是適合他的。

這一層大模型對生意的理解，是此前所有的數位廣告都不曾有過的。這是要求廣告系統像人一樣思考——如同行銷人在做行銷策略的時候，要先瞭解企業的生意狀況、產品情況以及其他相關的背景資訊，瞭解得越好，行銷策略就可能越有針對性，並越有可能產生好的效果。現在，廣告投放系統第一次像人一樣去理解廣告。

例如，3.0平臺的大模型，在學習這些背景資訊和知識後，它就有了一個如何幫助廣告主投放廣告的初步的“想法”。這個環節至關重要，因為它能夠避免廣告在冷開機時候的“隨機性盲目”，而直接匹配對廣告確實有可能感興趣的人群。所謂隨機性盲目，是指在廣告投放2.0時代，廣告冷開機時，有些廣告系統是在相對隨機地將廣告匹配給受眾，即使甲方按照標籤圈定了人群範圍，也不過是在這個範圍內隨機“撞大運”般的試錯。但廣告投放的3.0時代，系統是經過了“認知”和“思考”之後去選擇合適的受眾，而絕不是試錯。

當然，要做到上面這一點，大模型對於人群的理解也必須加深，不是所謂的構建“標籤體系”，而是對資料的動態地、即時地把握。畢竟，做投放的朋友們都能理解，標籤這個東西也是玄學，它是個機械的靜態的東西：有時候，不圈選目標人群的標籤，甚至反選這些標籤，甚至反而效果更好。這跟誰說理去！

核心不是要建立標籤體系，而是要真正讓廣告投放系統能實現準確認知。為了做到這一點，騰訊廣告3.0系統對廣告底層的資料做了深度的打通和整合，並且利用了稠密大模型技術，這種技術的核心價值在於能夠對全量的資料和參數進行學習，從而能夠實現認知的深刻性和全面性。

這個變化是劃時代的，這是繼數字廣告1.0的不分人群投放，到數位廣告2.0以標籤的細分投放之後，真正基於更深刻認知基礎上進行投放的根本性變革。

在這個變化之下，甲方爸爸們會發現投放廣告有了根本性的變化。

圈選人群不再必要，無論是冷開機還是已經起量的廣告，都不再需要手動選定自己的目標人群了。優化師們對廣告投放優化的核心工作，已經與人群選擇關係不大了。

甲方在投放廣告上的核心工作，是做好自己的創意，以及在投放系統上確定投放情景和投放的目標訴求。廣告創意，在廣告投放2.0及更早的時代，對廣告投放系統而言只是一個變數，但到了3.0時代，就能夠“閱讀”其中的內容，抓取語義知識，從而也像瞭解廣告主的生意和產品一樣，理解廣告主的廣告具體是什麼。

有了對廣告的理解，廣告投放就像“開了天眼”，不再是從零開始在黑暗中隨機摸索，而是如同“上帝一般”，在理解產品、生意的大背景下，基於廣告和投放目標，去俯視挑選最為合適的受眾人群。

例如，在騰訊廣告3.0系統上，甲方會發現，數位廣告的投放的策略徹底變化了。為了“抵抗玄學”而進行的大量複製廣告堆基建不再有意義，因為對投放系統而言，無論多少個重複的基建，本質上它仍然只是同一條廣告，因為它背後的生意、產品、它的廣告本身，以及投放的目標和創意，並沒有什麼太大的不同。

騰訊廣告3.0系統好像在說：“我理解你的生意，也理解你的需求，還理解你的廣告，更理解我自己的人群，所以我會幫你把你的廣告投放到更需要你的人那裡去。——你把廣告設計好，剩下的，我來！”

數位廣告投放3.0時代的到來，也改變了另外一件重要的事情——甲方和媒體平臺之間的關係。

在2.0時代，二者本質上有很強的“對抗”的意味。甲方需要摸清到媒體平臺的“暗規則”，然後利用這些規則為自己的廣告獲取更多資源。而媒體平臺，則在不斷提防，盡全力讓甲方回歸正常的投放邏輯，而不是一心只想著“鑽空子”。

事實上，堆基建本質上就是這樣一種博弈，一種在找不到最優解情況下的很不優質的次優解。

但3.0時代，廣告系統變得智慧，讓它發揮更大價值的方式是讓它能夠更深入理解甲方和甲方的廣告。甲方的精力不是繼續鑽空子找缺口，而是引導系統實現更好的理解。

這需要甲方爸爸們徹底改變投放的策略思路，從“對抗”，變成“協作”。

例如，提供更清晰明確的產品資訊給廣告投放平臺；向平臺明確自己的行銷訴求，即企業的生意是什麼類型的生意：賣貨？線索？下載？啟動？處在什麼推廣週期？

另外，還應將一方轉化資料及時提供給平臺，以説明大模型更高效優化廣告投放效果；利用投放平臺提供的創意生成工具生成創意物料，從而能夠讓大模型更好理解廣告內容等等。

總之，就是你若讓它更好地理解你，它就能更好地為你投好廣告。當然，用心把自己的廣告做的更加差異化，讓受眾一眼看過去就印象深刻，永遠都是有用的。

投廣告將回歸關注廣告本身，而不再需要卷基建。或者說，一個真正需要“卷智力”的廣告時代，到來了。

寫到這裡，文章有點長了，但你一定想繼續瞭解在數字廣告3.0時代，投放廣告的具體策略究竟應該如何做。那我乾脆分兩篇。在下一篇文章中，我將詳細介紹廣告主應該如何調整自己的投放策略，以最大化利用數位廣告3.0投放系統的價值，以及給大家看看案例。歡迎大家繼續關注！