今年，我们对于“用AI重做营销”的话题投入了大量的关注。回想起上个月在百度世界大会上，我提到“AI原生营销”的产品拼图已经基本完成，但内心深处仍然留有一个疑问。那么，让我为您揭晓这个谜底。 回顾过去一年，百度的AI营销领域取得了哪些进展呢？6月，百度发布了“擎舵”，这是一个利用生成式AI来创作创意的工具，许多人开始对使用AI进行营销有了初步的认识。然而，就在我为百度的AI营销止步于创意而感到惊讶时，9月发布的“轻舸”却让人眼前一亮：聊天方式驱动的广告投放方式，确实是一个大胆的创新尝试。但是，细思极恐，我不禁产生了另一个疑问：广告投放毕竟不是聊天，这种模式背后难道只是简单地调用一个大模型就能实现的吗？ 在百度世界大会当天，百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳终于揭开了谜底：原来背后有个名为“扬楫”的AI广告引擎。这确实令人耳目一新，但并未完全解答我的疑问。因为那天时间仓促，扬楫并没有展开细讲。到底它是怎么工作的？召回、排序、竞价这些具体的操作是如何实现的？它们与周边的创意生产、数据度量，乃至未来的营销服务智能体又是怎样互动的？这些问题仍然萦绕在我心头，挥之不去。 于是，我找到了百度商业研发部总监、商业AIGC平台负责人刘林，希望他能为我解开其中的奥秘。经过两个小时深入的沟通，以上的种种问题以及面向未来的AI广告引擎应该如何工作，终于水落石出了！ 扬楫都做了哪些事？ 跟刘林聊完之后，可以负责任地说，扬楫确实是对传统广告引擎的一次颠覆式的创新探索。当然，正因为是颠覆式的，大家包括我在内，对它的理解和接受都需要一个过程。这也是我写这篇文章，介绍扬楫如何工作的动机。 生成式定向 首先，让我们谈谈最关键的问题：您有没有注意到，客户在“轻舸”里输入的自然语言表达，并没有关键词、人群标签等经典广告系统必须的信息。那么，“轻舸”拿到客户的输入后，又是如何处理的呢？这就涉及到扬楫最关键的创新——生成式定向。 传统的广告系统，是如何处理广告和用户匹配问题的呢？广告在投放时已经设置好了一些关键词、投放地域、出价、人群等，匹配得到一组候选广告，这个过程叫做召回或者检索；然后精细地计算每个广告的质量分，并且将其与客户的出价相结合，得到最后谁胜出的结果，这个过程叫做排序。当然，实际系统每个阶段还会根据工程需要，进一步划分出若干阶段，比如粗排、精排等。这个经典的流程，大致可以用下图来示意。 轻舸，这个名字在广告行业中并不常见，但它代表了一种全新的广告定向技术。与传统的关键词和人群标签自动选择不同，轻舸通过一种全新的方式实现广告定向。这种方式的核心在于利用生成式AI技术，直接与大模型进行交互，从而得到所需的推广信息。 具体来说，客户只需要提供想要推广的产品或服务（如装修建材展会），以及希望推广的地区（如上海）和目标人群的年龄范围（24岁以上）。然后，这些信息将直接输入到大模型中，由其内部完成召回、粗排和精排等过程，最终生成符合客户需求的广告内容。 这种新的广告定向方式，其实与使用文心一言大模型的方式非常相似。不过，由于涉及到公司现金流的命脉，这样的技术范式上的大转换并不容易。但无论如何，这种基于AI的广告定向方式，无疑为广告行业带来了新的可能。 此外，扬楫背后的大模型，是在文心一言的基础上，结合广告领域的数据做了重新训练，并且把广告数据作为上下文信息带入，才得到的。这些细节虽然尚未披露，但并不影响我们对扬楫工作原理的理解。 总的来说，轻舸所代表的新型广告定向技术，不仅改变了传统的广告定向方式，也为广告行业的未来发展提供了新的思路。 智能体，英文Agent的直译，是一种可以自主完成预设目标的实体。它能够协助人们完成各种复杂任务，并具备自然语言交互能力。在营销场景下，智能体可以通过提供产品信息的咨询服务和适时推荐引发购买来满足用户需求。 有了智能体，企业能够更好地从用户需求出发，挖掘场域背后具体的“人”的需求，生成出商家经营的新潜能。这与扬楫的关系很大，因为智能体背后的模型和上下文信息可以替代原有的广告信息，成为对客户产品更全面而生动的描述。将智能体作为检索的对象，在扬楫完全基于大模型的架构下，也可以顺理成章地实现。 理解了扬楫是如何工作的，我们还需要跳出来看一看“AI Native营销”的全貌。通过扬楫的穿针引线，客户信息、商业意图和智能交互在自然语言界面交互下，打造了一个全新的商业化系统：客户的基础信息以落地页上的文本内容输入，一方面自动生产创意，一方面输入大模型为检索做准备；客户营销活动的商业目标、出价标准等都在轻舸中以聊天的方式表达给广告引擎；获客以后的交互式服务与营销以智能体作为承接载体；而将所有以自然语言形式串联匹配起来，用大模型范式打造出的核心引擎就是扬楫。 扬楫与经典的广告引擎相比，关键的区别是利用AI理念上的彻底转折。它特别符合“AI自动化”的理念：让AI组织起自行运转的业务闭环，人类跳出具体的决策，在一旁调整参数、控制风险。长远来看，我坚信这样的理念能够达到的能力天花板比“AI辅助人”要高得多。 在探讨人工智能（AI）如何超越人类时，我们不妨以围棋为例。通过使用围棋AI软件进行陪练，我们可以提升自己的棋艺。然而，如果让AI直接参与比赛，则称之为“AI自动化”，其效果显然更为显著。这不禁让人思考：为何AI辅助人与AI自动化之间存在如此大的差距？ 首先，我们需要明确AI超越人的三个条件：一是具备明确的量化目标；二是拥有高质量的数据来源；三是人类的相应能力未经过自然选择的进化。这三个条件使得AI能够在特定领域超越人类。 以围棋为例，围棋AI软件能够通过大量数据和算法训练，实现自我对弈能力的提升。而人类选手则需要不断学习和实践，才能达到类似的水平。因此，围棋AI软件可以被视为一个优秀的“AI辅助人”。 然而，将广告投放流程自动化，使其成为“AI自动化”模式，则是一个全新的探索方向。例如，通过提供创意初稿、优化种子词等方式，使优化师能够更加高效地完成工作。这种“轻舸+扬楫”的模式，是AI自动化在营销领域的首次实践探索。 当然，这条道路并非一帆风顺。虽然新架构更符合人类自然的交互模式，但与原有的流程差别较大，需要适应新的工作方式。但只要体验和效果上有所提升，熟悉旧流程的优化师们也愿意接受这一变革。 此外，我们还可以从GPT等大模型领域的发展中得到启示。尽管GPT在去年十一月之前被业内质疑为步子太大的存疑路线，但随着技术的不断进步，其影响力逐渐扩大。这也提醒我们在面对新技术时，应保持开放的心态，勇于尝试和应用。 总之，AI自动化是一条充满挑战的道路，但它也为营销领域带来了新的机遇和可能性。让我们共同拥抱AI时代，探索更多的可能性，为增长从业者们提供更好的服务。