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博鱼腾讯广告:加码技术长坡厚雪

发布时间:2024-01-11 丨 浏览次数:

  博鱼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。

  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。

  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。

  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。

  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:

  “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博鱼,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博鱼。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博鱼。

  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”。

  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。比如游戏场景博鱼,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。

  “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。

  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,让正常博鱼、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。

  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。

  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。

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