广告位消失以后,AI 平台开始拍卖你的决策过程

OpenAI ChatGPT Ads · Google Direct Offers · IAB AAMP · 1.4 万亿美元市场

最近 OpenAI 在 ChatGPT 里上线了广告。免费用户越来越多，推理成本越来越高，总要找到商业化方式，所以走广告这一步是容易理解的。

很多人看到这件事，第一反应也是按旧逻辑判断。ChatGPT 用户量够大，广告迟早会进，这只是把搜索广告塞进了聊天框。

这个解释没错，但低估了这件事的意义。真正发生改变的，可能不是结算方式，是 广告到底在竞价什么。

我看了一眼 OpenAI 公开的技术细节。当前 ChatGPT Ads 支持 CPM 和 CPC 两种购买方式，广告主在广告组层面设置最高出价，系统采用相关性加权的二价拍卖选择广告。匹配已经会考虑当前对话的上下文和意图，不再单纯依赖关键词。来源是 OpenAI Help Center。

看起来仍然是一套传统广告系统。CPM、CPC、CTR、Conversion、二价拍卖，全是互联网广告用了二十年的语言。世界上最前沿的 AI 公司第一次搭广告系统，用的还是最熟悉的这套。

过去二十年，互联网广告一直在拍卖用户的注意力。AI 开始理解需求、参与判断甚至执行任务之后，平台第一次有机会把 用户的决策过程本身变成一种商业库存。这才是 AI 广告值得讨论的地方。

最早是 CPM。广告主买一千次展示，买的是注意力。至于这 1000 个人有没有兴趣、会不会点击、最终会不会消费，不是媒体平台最初需要解决的问题。

后来搜索广告兴起，CPC 变得更重要。广告主不再愿意单纯为看见付钱，愿意为一次点击出价。但平台很快发现 CPC 也只是表象。一个广告愿意支付 10 元一次点击，点击率只有 1%。另一个只愿意支付 3 元，却有 10% 的点击率。对平台来说，需要比较的不是 CPC，是 Bid × pCTR。

从这里开始，现代广告系统已经不再是简单的价高者得拍卖，逐渐变成一个大规模预测系统。到了 oCPC、oCPM、tCPA，平台进一步开始预测点击以后发生转化的概率。广告主不用关心一次点击究竟值多少钱，他只需要告诉平台一个新用户最多愿意花 300，剩下什么用户值得投、什么时候投、出多少钱，交给机器学习。

再往后是 Value Bidding 和 tROAS。平台又发现一次转化不是广告主想要的东西。一个 30 元订单和一个 30000 元订单都叫 Conversion，但显然不是同一个商业价值。于是广告算法开始预测发生转化的概率乘以转化之后产生的价值。

回头看这二十年，互联网广告算法最重要的演进，不是 CPM、CPC、CPA 这些字母越来越多。方向始终只有一个，减少代理指标，越来越靠近广告主想要的商业结果。

曝光只是代理指标。点击也是代理指标。转化有时仍然只是代理指标。广告主需要的是订单、利润、新客户、LTV 和最终的增量收入。从这个角度看，AI 没有突然推翻互联网广告过去二十年的逻辑，它只是让这条已经走了二十年的路，突然可以再往前走很远。

搜索广告是整个互联网最完美的商业模式之一，一个核心原因是搜索第一次抓住了用户的显性意图。一个人在门户网站看新闻，很难判断他此刻想买什么。但当一个人主动搜索北京酒店、儿童安全座椅、企业 CRM，商业需求已经浮出水面。Google 因此建立了一个规模庞大的关键词市场。

推荐广告走向另一个方向。淘宝、Amazon、Facebook、TikTok 不再等用户主动表达需求，根据历史浏览、点击、停留时间、购买记录和相似人群去预测用户下一步可能喜欢什么。

广告平台的核心问题在改。从 Who is this user，走向 What is this user trying to accomplish right now。前者建立的是用户画像，后者建立的是任务状态。

传统广告行业里有一个极其重要的概念叫 Inventory。门户网站首页右侧的 Banner 是库存。搜索结果中的 Sponsored Result 是库存。Facebook Feed 中间插入的一条广告是库存。短视频平台两段内容之间的一次商业展示也是库存。几十年来，互联网广告公司卖的都是页面或者内容流中的一个位置。

到了 ChatGPT，这个问题变得有意思起来。一个自然语言对话里，本来没有什么天然的广告位。OpenAI 当前选择的是最保守的方案，广告显示在 ChatGPT 回答之后，并明确与回答本身分离。来源是 OpenAI Help Center。但这不意味着 AI 商业化最终最值钱的库存会是回答下面那块广告卡片。

IAB 今年已经直接开始讨论所谓的 Agentic Shelf，品牌和零售商如何出现在 AI 驱动的购物和推荐货架中。来源是 IAB。过去商家争的是货架，后来争的是搜索排名，再后来争的是信息流曝光。AI 时代，商家可能要开始争夺 模型候选集里的席位。

广告库存第一次不再必须对应一个位置，它可以对应一次决策机会。

如果未来竞争的是进入决策过程的资格，传统谁出价最高谁赢的拍卖显然不够。ChatGPT Ads 当前采用的是 relevance-weighted second-price auction，广告的相关性已经进入拍卖过程，系统公开表示需要同时考虑 advertiser value 和 user value。来源是 OpenAI Help Center。

今天你在一个网站上看到一条很烂的 Banner，不会因此认为浏览器欺骗了你。你在搜索页面看见一个明显标注为广告的结果，也知道那是广告主花钱买来的流量。但如果一个长期帮助你处理工作、制定计划甚至管理个人事务的 AI 突然告诉你「综合你的情况我最推荐 A」，这句话调用的不是一个普通广告位，是 平台积累起来的代理信任。

搜索广告消耗页面体验，AI 广告消耗代理信任。

一个 Agent 一旦让用户怀疑，你推荐这个是因为它真的适合我，还是因为对方给的钱更多，Agent 最重要的资产就开始动摇。所以在 AI Auction 里，相关性最终可能不再只是 Quality Score 中的一个加分项，它可能变成 准入条件。广告主不是出钱就能进入候选集，是要首先证明我确实能解决这个任务，然后才有资格竞价。

AI 不再只是提供建议，它正在获得执行能力。Google 已经开始在 AI 搜索与购物场景中测试 Direct Offers。系统可以在判断购物者已经接近购买时，展示针对当前购物意图的特定 Offer，Google 明确提出未来除了价格优惠，还会扩展到会员权益、捆绑方案等不同价值组合。来源是 blog.google。

这说明未来广告主提交给平台的东西，可能不再只是一张图片、一个标题、一段文案。它可能变成一整套机器可读的 Offer。产品是什么，多少钱，有没有库存，什么时候送达，可以给这个用户什么优惠，提供什么售后，有没有 API，Agent 能不能直接下单。

传统广告时代最重要的资产之一叫 Creative。Agent 时代，广告素材可能变成 Executable Commercial Capability，一组可执行的商业能力。

竞争也会进一步变化。假设用户已经决定住某一家酒店，Agent 接下来需要选择在哪个平台完成预订。A 平台给 Agent 所在平台 80 元佣金。B 平台只给 50 元佣金，但愿意给用户便宜 200 元。C 平台佣金最低，却提供免费早餐和延迟退房。

这时候所谓的 Bid 已经不再是传统意义上的一个数字。它实际上变成一个 向量，平台佣金、消费者优惠、商品价格、配送能力、服务质量、会员权益、售后政策。传统广告拍卖的问题是，谁愿意为这次流量支付更多钱。而未来 Agent Auction 应该回答的问题可能是，哪一个 Offer 能创造最高的总经济价值。平台收益只是其中一部分，消费者剩余也应该成为其中一部分。

AI 广告的终点也许根本不是广告，它最终会和 Affiliate、Marketplace、Payments、Commerce 融在一起。

Google 正在推动 UCP 等 Agentic Commerce 基础设施。IAB Tech Lab 也已经把 Agentic Advertising 从概念讨论推进到了协议层，推出 AAMP，希望建立 Buyer Agent、Seller Agent、交易协议以及信任和透明机制。来源是 IAB Tech Lab。

机器开始代表买方寻找商品，另一台机器代表卖方报价，再由双方围绕价格、条件和服务自动谈判，这时面对的已经不再是传统意义上的广告交易市场。它越来越像一个 Machine-to-Machine Commercial Market。

过去广告主通过 DSP 买流量。媒体通过 SSP 出售库存。DMP 和 CDP 帮平台和广告主识别用户。Ad Exchange 完成一次次高速竞价。这套体系的核心前提，是被交易的东西叫 Impression。如果未来被交易的是 Intent、Decision 和 Action，这些角色都会发生变化。

广告技术栈 · 角色对照

传统 DMP：这个用户是谁？

未来 Context/Intent Engine：这个用户现在正在完成什么任务？

传统 SSP：我还有多少广告位可以卖？

未来 Agent 平台：当前产生了哪些商业任务机会？

传统 DSP：我要以什么价格买这个人一次曝光？

未来 Seller Agent：我的产品能不能解决这个需求，我应该向这个用户提供什么价格、权益和服务条件？

传统 Ad Exchange：毫秒级广告位竞价

未来市场：Buyer Agent 与 Seller Agent 多轮谈判

IAB Tech Lab 在 2026 年推进 Agentic Advertising Management Protocols，本身已经说明广告行业开始认真准备一种由 Agent 参与规划、购买和执行的新基础设施。来源是 IAB Tech Lab。AI 对广告产业的改变，可能最终不是给现在的 DSP 接一个大模型，是把原来围绕媒体库存构建的整个广告技术栈，逐渐被一套围绕任务机会构建的商业技术栈替代。

过去我们从来不会要求广告平台完全站在用户一边。没有人认为淘宝信息流是自己的私人购物顾问，没有人认为搜索页面上的广告位代表自己的利益。广告就是广告，用户和平台之间从来不存在这种代理关系。

但 AI Agent 不一样。它的价值恰恰来自一种新的用户预期。你比我更了解这个问题，所以我愿意把判断交给你。当 AI 帮用户比较手机、规划旅行、选择软件、管理财富、采购服务时，它实际上开始接近传统社会里代理人的角色。

代理关系最核心的问题

不是聪不聪明，是 你究竟代表谁的利益。

用户希望 AI 成为 Buyer Agent，替我找到最合适、最便宜、风险最低的方案。平台却天然希望它同时拥有 Seller Monetization，通过广告、佣金和交易分成获得收入。如果同一个 Agent 既拿着用户的授权，又接受卖家的竞价，它就同时坐在了谈判桌的两边。

甚至未来昂贵的 AI 服务，可能恰恰不是模型参数更多或者推理更强，是 利益关系更加干净。

三十年 · 五个时代

门户时代 → 卖 Attention

搜索时代 → 卖 Intent

推荐算法时代 → 卖 Predicted Action

效果广告 → 卖 Conversion Value

Agent 时代 → 卖 Agency

不是简单让广告主获得一次曝光，是让一个品牌、商品或者服务，有机会进入 AI 代表用户进行的一次判断与行动。OpenAI 今天使用 CPM、CPC 或者二价拍卖，其实并不是这轮变化里最重要的事情，这些东西以后都可能继续存在，就像今天一个广告主表面上仍然可以按照点击或者转化结算，但后台运行的早已是复杂得多的预测和优化系统。

需要观察的是系统正在优化什么。过去是谁最可能点击这条广告，后来是谁最可能发生转化，未来很可能变成哪个商业方案最有可能被用户接受并最终成功完成这个任务。再往后，问题甚至可能变成哪个 Seller Agent 最值得被 Buyer Agent 调用。

值得问的问题

不是 ChatGPT 里面以后会出现多少广告。要问的是，当越来越多的人开始把帮我选、帮我买、帮我做交给 AI 之后，谁拥有进入这些决策过程的资格？这个资格由谁定价？又是谁在为它付钱？

未来最大的 AI 商业平台，可能不是拥有最多广告位的那个，是 被最多用户授权替自己做决定的那个。

海布里的来信

我是李大猫。

一个关心世界、科技、秩序与理想的人，恰好来自海布里。

这里记录人工智能、复杂系统、技术伦理、长期主义，审视供需博弈下的机制设计与商业变现效率，聊聊足球，以及这个正在重建却仍未完成的世界。

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