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文章摘要

生成式AI在广告领域的应用正在迅速崛起，成为大模型变现的重要途径。Meta和谷歌等科技巨头已经通过AI优化广告系统，实现了显著的营收增长。Meta在2024年第四季度的广告收入同比增长21%，占整体营收的96.7%，这一增长主要得益于其与英伟达合作的广告投放系统Andromeda。该系统通过优化推理成本，提升了广告的相关性和召回率，进一步推动了广告收入的增长。谷歌也在其IO大会上宣布将重点押注生成式AI广告，探索内容创作、分发模型和商业路径的创新。

生成式AI正在从“玩具”向“工具”转变，成为广告创意的核心驱动力。谷歌发布的Veo 3、Imagen 4、Flow和Gemini等工具，已经能够完成广告创意的全流程制作。AI不仅能够生成个性化的广告文案、图像和视频，还能根据用户的兴趣和场景动态调整广告内容，实现“一人千面”的个性化推荐。这种高度个性化的广告形式，不仅提升了用户体验，也显著提高了广告的转化率。

广告的分发机制也在生成式AI的推动下发生深刻变革。传统的展示广告正在向生成式内容消费链中的一环转变，广告的智能生成和智能感知场景能力，使得广告内容更加贴近用户需求。随着AI在意图理解和兴趣捕捉方面的不断进步，广告与种草的边界逐渐模糊，广告的内容性质更强，更能解决用户的实际需求。这种变化不仅影响了技术提供方，也对广告主和受众产生了深远影响。

生成式AI在广告领域的应用，主要分为AI创作工具和广告推荐系统两大类。AI创作工具已经全面爆发，而广告推荐式生成则是推荐系统与生成式模型的深度融合。这一方法通过生成模型动态“创造”个性化广告，提升点击率和转化率，实现“生成即推荐”。例如，根据用户最近关注的话题生成个性化文案，或根据用户偏好的图像风格生成定制化广告素材。这种推荐式生成方法，不仅提升了广告的相关性，也丰富了广告的内容形式。

尽管生成式AI在广告领域的应用前景广阔，但仍面临诸多技术挑战。如何平衡生成内容的相关性与多样性，如何提升实时性需求与计算效率，如何降低伦理风险和保障用户隐私，都是需要解决的问题。此外，商业模式也还需要进一步摸索。腾讯广告算法大赛的举办，为在校学生提供了深入产业界的机会，参赛者可以通过接触真实业务数据，培养广告思维和业务敏感度，同时也有机会获得高额奖金和腾讯的就业机会。

生成式AI正在把传统广告生意变成一座新金矿，但掘金的铲子还需要进一步升级。随着技术的不断进步和商业模式的逐步成熟，生成式AI在广告领域的应用将迎来更广阔的发展空间。对于普通人而言，参与这一领域的创新和探索，不仅能够获得丰厚的回报，也能在AI时代开启新的职业机遇。