摘要：以往，广告技术的革新主要集中在营销素材的自动化生成上，而大模型的出现，则是对整个广告技术体系的重塑。它不仅提升了广告投放的精准度，更让广告变得更加“懂你”。通过深度学习算法，大模型能够精准捕捉用户偏好，使得广告内容与受众需求高度匹配，实现更为个性化的传播。

在广告行业的转型浪潮中，大模型技术的崛起正悄然改变着行业的面貌，其影响力远超最初的预期。

以往，广告技术的革新主要集中在营销素材的自动化生成上，而大模型的出现，则是对整个广告技术体系的重塑。它不仅提升了广告投放的精准度，更让广告变得更加“懂你”。通过深度学习算法，大模型能够精准捕捉用户偏好，使得广告内容与受众需求高度匹配，实现更为个性化的传播。

追溯大模型与广告的“不解之缘”，可以回到2021年。当时，腾讯TEG数据平台部的总经理蒋杰在内部交流中透露，腾讯广告已具备训练大模型的条件，并正在着手建设下一代广告系统。这一前瞻性的布局，为腾讯混元大模型的诞生奠定了坚实基础。两年后的腾讯全球数字生态大会上，混元大模型正式发布，而蒋杰所提及的“下一代广告系统”，正是这一大模型的重要应用场景之一。

在腾讯的广告场景中，大模型的应用不仅限于广告效果的预估，更在于对广告素材的深入理解。蒋杰指出，以往的广告系统往往“不懂”广告素材，导致广告优化师需要不断尝试新的素材，以“碰运气”的方式提升投放效果。而大模型则能够“看懂”素材，实现同类商品和素材的归类，基于更大的数据量进行更精准的预测。

同样，在大洋彼岸，美国的效果营销和广告变现平台Liftoff也推出了基于神经网络驱动的新一代机器学习引擎Cortex。这一引擎大幅提升了数据处理能力和模型刷新速度，使得广告系统能够实时基于最新数据进行更新。据Liftoff的客户反馈，使用Cortex后，广告效果显著提升，CPI降低，IPM提升。

Liftoff的成功，离不开其对数据的深度挖掘和利用。通过直接集成或从第三方平台获取的第一手归因数据，Cortex能够深入了解客户的目标受众，并识别其消费行为的模式。同时，结合来自Liftoff Creative Studio的测试数据，Cortex能够洞察出哪些内容类型和广告格式更能吸引高意向用户，实现广告的个性化展示。

除了腾讯和Liftoff，meta也在积极探索大模型在广告系统中的应用。meta推出的通用大模型LLaMA，以及为购物而设计的计算机视觉系统GrokNet，都在尝试将新一代AI技术引入广告领域。GrokNet能够识别数十亿张照片中的细粒度产品属性，并结合AI大模型对文本的理解能力，帮助卖家发布图片时识别未标记的商品，推荐标签。这一系统未来有望实现更加个性化的购物体验。

大模型技术的引入，不仅优化了广告系统平台，帮助广告主降本增效，更在广告创意生成方面展现出巨大潜力。通过大规模数据分析，广告平台能够更精准地洞察用户需求，制定有效的营销策略，实现更高的转化率。同时，大模型还能够根据用户的品味和风格，以及搜索产品时的背景信息，提供个性化的推荐。

然而，值得注意的是，尽管通用大模型在语义理解和复杂任务处理方面表现出色，但出于用户隐私和数据安全等原因，目前还无法对广告系统核心数据处理产生直接影响。因此，企业自有的垂直小模型在这一领域展现出巨大潜力。这些模型在更广泛的数据收集和更大量的数据处理方面表现出独特性，成为像Liftoff这类第三方广告平台的护城河。

随着人工智能技术的不断进步，特别是大模型技术的持续迭代，广告行业将迎来更多变革。智能高效的广告系统将助力企业以更低的成本获得更高的回报，而消费者也将享受到更加个性化且不打扰的良好体验。这一转变对于提升用户体验及推动商业增长具有重要意义。

来源：ITBear科技资讯