2026年6月品牌Bigo Live使用效果如何？大模型语义优化有话说

Liftoff的客户Bigo Live有一份使用效果反馈, 这份反馈显示, 在深入分析了Bigo Live现有的受众之后, 还对互动广告以及静态广告进行了测试, 之后Bigo Live运用了Liftoff的UGC广告, 结果, CPI降低了20%, IPM提升了12%。

更大数据、更大计算

蒋杰觉得, 新一代广告系统, 它是结合大模型之下特别能“看懂”广告素材的那种。他还说, 之前的广告系统根本不懂此类情况。广告系统3.0的关键核心, 是想办法促使广告系统“多明白一些”。只有广告系统确实“认识了”, 并且“懂得了”商品、广告素材以及用户, 通过这样才能达成提升投放确定性的目的, 得以减少投放“玄学”这种状况。

上一代广告系统, 因“不懂”之故, 致使广告优化师开展许多“堆基建”的无意义劳作。举例说来, 诸位优化师皆在大幅新建广告素材, 其基础性操作乃是针对素材稍作些许调整而后再来“赌一回”, 这事实上便是在利用“大模型不理解广告, 不理解商品”的漏洞。

然而, 在具备能够“看懂”广告素材的能力之后, 广告系统可以把同类商品以及同类素材达成“归堆”, 依据归堆之后的更为庞大的数据量, 模型预测同样会变得愈发精准, 就是这样。

然而在现阶段, 大模型对于广告系统的接入, 更多的是在于能够“看懂”, 在看懂之后, 基于更大规模数据、运用更大计算量的那种“暴力美学”, 是由机器学习来完成的, 机器学习会结合平台数据, 训练出的并非通用大模型, 而是垂直自有小模型, 依靠这个来指导后续的链路。

Casie Jordan称, 独立第三方广告系统针对数据的收集以及利用, 会助力广告系统于激烈竞争里崭露头角。Casie Jordan透露, Liftoff 的Vungle SDK已连接超90%全球应用程序, 此庞大SDK覆盖范围为机器学习予以支持。具体来说, 借助基于直接集成或者是从第三方 MMP 归因平台获取的第一手归因数据来展开训练, Cortex 机器学习系统能够深入地理解客户的目标受众, 还可以识别出其观看或者消费行为的模式, 通过运用来自 Liftoff Creative Studio 的测试数据训练 Cortex 模型, Cortex 更易于洞察出哪些内容类型以及广告格式更能够吸引高意向用户, 进而把合适的广告展示给合适的用户, 提供个性化的广告体验。同时, 把第一手数据, 与来自Vungle SDK的数据, 与来自Liftoff游戏分析平台GameRefinery的独家数据, 进行结合, 如此一来, 竞价的精准度得到了进一步提高, 且定价的精准度同样得到了进一步提高。

由此也进一步证实了高质量数据对新一代广告系统而言的重要意义, 并且新的技术使得这些广告系统能够更加“懂你”。

没过多久之前, AppsFlyer 正式推出了第 17 版《广告平台综合表现报告》, 这份报告表明, 在 IOS SSOT 全品类指数里头, Liftoff 在全部广告平台里位列第 6。

除了腾讯广告以及Liftoff之外, Meta在推出通用大模型LLaMA之际, 也一直在尝试将新一阶段的AI引入到广告系统之中。Meta于2023年发布的一篇博客里表明了这样的观点, 即要是AI能够精确地预测以及理解诸多给定范围内的各种内容, 那么假以时日人们能够拥有主动权去选择以便让任何的图像或者视频从可供购物的角度进行涵盖。如此一来人们才会更易于找寻到他们内心所想得到的物品, 而那些卖家也能够使得他们所售的产品在被发现这一环节层面上变得更具备便利条件。

Meta现今已然构建起一个专为购物所设计的通用计算机视觉系统GrokNet, 此为一个一体化的模型, 也就是all-in-one model, 它能够辨别数十亿张照片里的细粒度产品属性, 涵盖不同类别, 诸如时尚、汽车以及家居装饰等。并且该系统融合AI大模型针对文本的理解能力, 在卖家发布图片之际, AI购物系统会助力识别未标记的商品, 还会依据其产品目录给出推荐标签。关于 Meta 未来想要达成的场景, 是这般的, 即教会那些人工智能系统去琢磨知晓人之品味与风格, 以及此人搜索产品之际关键的背景, 为了实现这项目标途中要获取更多突破, 继而须持续改进认知内容, 并搭建起能展开推理、于商品间建立关联以及学习个性化购物偏好的系统了。

不得不言道, 大模型技术的引入正深切地重塑着广告行业, 从对广告系统平台予以优化, 助力广告主降低成本增加效益，再延展至广告创意的生成, 其影响力所在无垠, 恰如蒋杰所讲, 新一代广告平台的核心转变在于能够“理解”广告素材以及用户行为, 进而提供极具个性化的推荐, 显著地提升用户体验，借由大规模数据分析, 广告平台能够更为精准地洞察用户需求, 拟定有效的营销策略, 促成更高的转化率。

然而, 虽说通用大模型于语义理解这一方面较为出色, 在复杂任务处理上也有着不错的表现, 可是当下鉴于用户隐私以及数据安全等诸多缘由, 通用大语言模型暂时没办法对广告系统核心数据处理造成影响, 在这一方面企业自有的垂直小模型却展示出了极大的潜力, 而且在更为广泛的数据收集以及更大量的数据处理方面所呈现出的独特特性已然成了似 Liftoff 这般的第三方广告平台的护城河。

往后, 伴随人工智能尤其是大模型技术不断地进步, 广告行业会迎来好多让人兴奋的改变。智能又高效的广告系统会帮助企业用更低的成本得到更高的回报, 消费者也能享受到更个性化且不打扰的不错体验。对于提高用户体验以及推动商业增长来讲, 这一转变有着非常重要的意义。