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AI應用一哥,兩年50倍

2025-02-18 07:46
來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客
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最近,美股AI硬件股的走勢,竟然遠遠不如軟件股。

AppLovin(NASDAQ:APP)的投資者們,樂開了花。

這家新興科技寵兒、廣告業巨頭,股價像火箭一樣飆升。繼前一個交易日暴漲24%后,周五再度上漲8.15%,市值突破1700億美元。

2024年初至今,漲幅已超過1200%,遠超同時期的英偉達。

若將時間拉長至2023年初,漲幅則超過5300%!

這匹黑馬,不僅創造了AI超級牛股的新里程碑,更將AI應用的第一座金礦,完全展露向世人出來。

但如此驚人的表現,還能持續嗎?

01

真實的需求

一則廣告,怎么判斷其效果如何?

傳統的預估方法,基于id特征,包括廣告id和用戶id。

簡單來說,就是看廣告本身的標簽、格式,是否能與用戶的興趣、性別、年齡對應上。

即從無數用戶和廣告中總結規律,形成匹配關系。

然后通過觀察歷史數據,對廣告最終的投放效果進行預估。

這是個笨辦法,但也算是迄今為止唯一可靠的辦法,優點很明顯。

首先是簡單粗暴,直接把用戶和廣告的特征數據化、進行匹配。

其次,這種模式沿襲了這么多年,積累的數據是極其龐大的,有足夠多的參考性。

但缺陷也很明顯。

至少用戶本身,是一個個人,并不是僅僅用幾個標簽就能完全概括的。

每個人、乃至每個年齡層的人,都有自己的獨特特性。

正是這種特性,導致傳統的預測模型無法泛化到每一個具體的用戶,尤其是還沒有足夠多歷史數據的新用戶或年輕一代用戶。

之于廣告本身而言,大體上也是如此。

也就是我們常說的個性化推薦。

過去,精準的個性化推薦基本不可能做到。直到AI技術初步投入到廣告領域,困擾多年的問題才開始解決。

最關鍵的,是一個我們既熟悉又陌生的名詞:多模態。

本質上依然是id的匹配,只不過這個匹配過程被AI進行了優化。

廣告的多模態信息,依然是視頻、圖像、廣告詞這些。

區別在于,過去只是按照類別將這些信息機械化歸類,如今AI則可以再根據細微性的差別,做出更具體的分類。

打個比方,我有想法買一個數碼寶貝抱枕。

按照過去粗糙的分類法,購物平臺只會一股腦把所有類型的抱枕全推送過來,我還得耗費大量時間去篩選。

現在則不同,平臺不僅只會推數碼寶貝的抱枕過來,甚至還會根據我最近的喜好,推送數碼寶貝其他的周邊產品。

這才是真正意義上的、高效的個性化推薦。

之所以能如此,是因為用戶的多模態信息,是與廣告的多模態信息一起被AI吃透的。

用戶的多模態信息,不再局限于曾經粗糙的用戶畫像,而是擴大到你平時在網絡上瀏覽的任何文本、語音、圖像、視頻乃至與好友的互動信息。

你在互聯網上所有的行為軌跡,都會被提取出來,與廣告的多模態信息去匹配。

來源:Media.Net

以上,是AI的出現,對廣告匹配模式根本性上的改變。

這個出現的比較早,也早就大規模投入使用。

很多時候,你根本沒在平臺上搜索過商品,只是在和朋友聊天中提過,平臺卻依然能精準給你推送對應商品。

所有人都有種一絲不掛的感覺,大概就是這么回事了。

除此之外,AI對于廣告而言,還有更強大的功能:創造。

比如,我們平時用百度搜索引擎時,在你真正想要的結果前,往往會有很多廣告。

這些廣告,基本用的都是通用模版、標題和正文使用通配符,重點在于凸顯核心關鍵詞。

很明顯,依然是老問題:通用模版依然只停留在凸顯id層面,針對性不夠。

怎么才能像優化匹配模式一樣,將廣告內容優化到精準對標每一個用戶?

傳統的方法主要靠人工,是運營人員通過對關鍵詞進行分組,利用曾經積累的數據撰寫數量有限的模版。

而在引入AI大模型后,完全能根據用戶在互聯網上的行動軌跡,作為核心去自動生成匹配度更高的廣告,極大提升轉換率。

底層邏輯依然是上面所說的收集大數據,再利用AI去精準生成契合每一個用戶需求的圖文乃至短視頻。

換句話說,廣告不再是“一刀切”的推銷,而是根據用戶需求精準匹配的“定制版”。

這算是個新的領域。

也是在AI時代,平臺方和廣告商創造增量、更關注的方向。

02

全新的增量

“創新不是追逐熱點,而是發現被忽視的需求?!?/p>

這是Applovin聯合創始人福爾干·賴登,與播客《My First Million》主理人沙恩·普里,在一場關于AI未來的深度對談中,說過的一句話。

只有贏家才有資格說話,所以正確的話也永遠出自贏家之口。

他當然不可能是第一個發現這些需求的人,任何一個廣告行業的從業者,或許早就意識到廣告的生成與匹配模式存在極大的改進需求。

但真正抓住這些需求,并首先做出規模的,Applovin確實是第一個。

先來看看它的四季度財報。

營收13.7億美元,同比增長44%;凈利潤5.992億美元,同比增長248%。

最亮眼的毫無疑問是廣告收入,漲幅高達73%,連續四個季度超越60%!

而且,這還只是短期表現。

長期來看,Applovin仍在不斷打開新的增長空間。

Applovin的核心競爭力,在于2023年2月推出的AI引擎AXON 2.0,并將其引入到兩個平臺:AI廣告制作平臺SparkLabs,一站式廣告營銷平臺AppDiscovery。

前者利用AI技術,制作海量的廣告素材。

比如下面這個蒙娜麗莎,利用AI進行變臉和換裝,自由切換風格。

SparkLabs根據廣告商的需求,不僅可以將定制素材的時間縮短至一到兩周內,甚至這項服務還是免費的!

目前,帶用戶交互功能的SparkLabs試玩廣告能使平均IPM提升率達到250%,動態展示游戲玩法的視頻廣告能使平均IPM提升率達到200%

后者則致力于引導目標用戶和廣告投放。

大致上的邏輯,就是我們上文說到的那些,極大提高了廣告精細化投放水平、直接帶動收入增長。

值得更深入討論的點,在于其扮演的角色。

在互聯網時代,北美市場最大的廣告巨頭,毫無疑問是Meta。

2024年3幾度,Meta的廣告收入同樣實現了大幅增長,達到398.9億美元,同比增長18.6%。

Meta的優勢在于,背靠世界上最大的社交平臺,量足夠大。

在市場幾乎被壟斷的形勢下,Applovin不可能硬碰硬,突破口在于垂直領域。

Applovin的目標用戶在游戲領域。

一般來說,用戶在游戲應用中的停留的時間,要遠遠高于社交平臺和普通的網頁。

就這點來看,它其實有獨特的優勢。

當然,這只是側重點不同罷了,Meta同樣可以做游戲廣告,憑借體量壓死人。

更關鍵的點仍然在于價格。

就如同電商平臺對商家的壓榨一樣,Meta系對廣告主的剝削更甚,中小商家早就不堪重負。

而Applovin利用的是AI生成廣告,成本低得多,僅僅五分之一的報價,就幾乎能獲得與過去同樣高的ROAS。

對于占據大多數的小商家而言,有什么理由不試試?

成果是顯而易見的。

從2023年至今,Applovin的AI廣告生態體系,日活用戶已經高達14億人次,堪比Tik Tok和微信的體量。

在游戲應用內廣告市場的份額已經超過了30%,成為實際的龍頭老大。

眼見取得了如此巨大的成功,Applovin宣布以9億美元出售旗下10家游戲工作室,徹底剝離游戲業務、轉型為一家純粹的廣告科技公司。

游戲業務拋售消息傳出后當天,Applovin盤前應聲上漲近%,開盤后更是一度沖高至35%。

可見市場對這一舉動,是非常認可的。

但除了溢美之詞外,我們客觀點看,其實也能看出另外一層含義:他急了。

03

誰的盛宴?

AI對廣告模式的改進,除了體現出精準化、高效化之外,有一個點同樣不能忽視。

就是大家經常討論的“交互式”。

還是以Applovin深耕的游戲領域為例。

AI解放的不僅僅只是廣告商、游戲廠商的生產力,同樣解放了玩家的生產力。

今年,也就是2025年,全球游戲玩家預計將達到35.3億人。

35億人,能創造多少千奇百怪的點子?

以前,99%人限于技術,只是單純的玩家,屬于被收割者,只有游戲公司和廣告商賺錢。

從市場的角度考慮,這個發展效率是非常低下的。

以后,就相當于是這35億人相互買單,金錢流通速度何止提升10倍???

你可以把這種模式,理解為現在的短視頻,每個人都是創作者,沒有誰更專業一說。

想要出圈,就看誰的點子更有新意,更迎合受眾口味。

與之相對的,大量沒那么出眾的制造團隊,將沒有任何生存土壤。

未來,能存活下來的,只有平臺,和無數個個人,或許還有少數幾個不會被時代淘汰的巨頭。

實際上,這就是去中心化。

以這種角度去看,未來最好的生意是什么就很明顯:做平臺。

徹底剝離游戲業務后,Applovin的目標顯而易見,就是要做大平臺。

它最大的優勢,是早在2023年初,就引入AI技術、取得了先發優勢。

過去兩年,AI技術的成本之高,根本不是中小企業能夠負擔得起的。

但現在,隨著DeepSeek加速開源大格局的形成,壁壘可能很快就將逐漸打破。

越來越多的企業將循著Applovin的成功案例,通過高效、低成本的AI工具實現更精準的廣告投放,爭奪通往未來的船票。

對整個市場而言,這是毫無疑問的加速器。

唯獨對Applovin這個先發者而言,可能算不上什么好事。(全文完)

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