AI广告平台如何在用户需求显现前预测需求

广告平台已经学会在用户输入搜索词或访问商品页面之前就发现潜在客户。Яндекс、Google 和 Meta 部署了推荐系统，可以分析用户的数千个行为——从查看其他城市的天气到在商品页面上的停留——并识别形成中的需求模式。Яндекс 的 ARGUS 可以处理多达 8000 个用户事件，而不是之前的 256 个，该公司的神经技术在 2025 年将广告系统的整体效率提高了 38%。对品牌而言，这意味着全新的媒体采买逻辑：通过那些尚未表现出明确兴趣但系统已预测其转化准备度的受众来扩大覆盖范围。

传统定向投放为何不再奏效

传统数字广告模式建立在明确信号的基础上：用户搜索跑步鞋、进入抵押贷款计算器页面或选择特定城市的酒店。平台根据创意相关性预测和拍卖出价对现成创意进行排名。问题在于购买路径很少是线性的。用户可能查看罗马的天气预报、阅读签证要求，然后关闭标签页——没有任何明确的商业搜索。这些行为单独来看毫无意义，但按正确的顺序排列时，就表明了旅行规划。

更早的算法无法模拟长链和异质的行为序列。它们依赖于最近的行为、有限的信号集或广泛的人口统计分类。基于推荐系统的基础设施可以分析兴趣如何形成、相交和随时间变化。事件的顺序、背景和用户对过去推荐反应的反馈都很重要。

推荐模型如何预测需求

Google 的 Performance Max 通过统一系统管理出价、受众、创意和归因。非零售行业的广告客户在可比较的 CPA 或 ROAS 下平均获得 27% 更多的转化或价值。该系统不仅考虑当前行为，还预测哪些用户将带来长期价值。品牌可以向平台提供最有价值客户的数据，帮助算法优先考虑类似的细分市场。

Meta 的生成式广告推荐模型 (GEM) 在实施后立即为 Instagram 带来了 5% 的转化增长，为 Facebook 信息流带来了 3% 的增长。该模型处理行为序列以及有关广告、格式、广告客户目标和参与度的信息。系统随着新信号的传入而更新推荐——一次浏览商品页面就可能改变兴趣集，下一步行为将再次改变它们。

广告平台不再等待明确的购买请求——它们更早地识别潜力，并影响需求的形成

Яндекс 的多头架构 Gorgona 使用单独的神经网络来评估不同类型的转化信号、预测结果和管理出价。判别方法使系统能够更快地应对变化，并将单纯的兴趣与可能为业务带来结果的信号区分开来。广告系统需要解释比流媒体服务或社交网络更多类型的匿名信号：搜索、电子商务、移动应用、合作平台。来自用户的明确反馈较少——人们不会给广告点赞来解释其相关性。

创意生成作为最后一个环节

一旦平台识别出商业潜力，可能没有合适的广告变体。Amazon Ads 使用产品信息和广告客户创意来创建或调整图像、视频、音频和文本——包括在 Amazon DSP 中。使用生成式创意的 Sponsored Brands 活动在 2025 年第二季度平均显示了 10.3% 更高的投资回报率。使用生成工具的品牌推广的产品数量增加了五倍，每个产品使用的图像数量增加了一倍。

品牌可以提供产品卡片或数据源、原始创意、品牌要求和关键信息，而不是手动准备每个广告。平台根据格式、渠道、客户旅程阶段或习惯的语调调整广告。并非每次展示都需要唯一生成的广告——品牌仍然需要一致的变体、符合法律要求和关键信息的控制。重要的变化在于内容创作成为分析受众行为信号和展示广告流程的一部分。

这对俄罗斯市场和媒体采买意味着什么

更准确的预测扩大了广告客户可以触及的潜在客户范围。平台不仅对明确的购买信号做出反应，还识别人们对特定产品或服务的需求正在形成的情况。广告经济学不仅仅局限于首次转化。进行重复购买、提高平均订单价值或多年来保持忠诚度的客户，其吸引成本可能比一次性购买者更高。

更高的效率并不总是意味着相同结果的较低成本。更重要的是增加收入和每投入于推广的卢布的转化价值。当平台带来更多真实客户并减少无关展示的成本时，它变得盈利且对业务具有吸引力。因此，广告客户更可能增加支出——不是因为他们为相同的结果支付更多，而是因为系统带来了更多利润。

营销人员清单：如何调整策略

• 向平台提供最有价值客户的数据——具有高 LTV 的 CRM 细分市场将帮助算法在需求形成的早期阶段优先考虑类似受众。
• 准备包含完整信息的产品或服务数据源——属性越多（描述、特征、视觉材料），系统生成和调整创意以适应展示背景的准确性越高。
• 考虑到客户的长期价值而非仅首次转化，确定可接受的吸引成本——这将扩大可用受众量，并允许系统处理形成中的需求。
• 设置考虑整个客户旅程的转化目标——向平台提供重复购买、平均订单价值、服务使用时长的数据，使算法可以优化不仅是首次触点。
• 定期更新品牌要求和关键信息——即使进行自动创意生成，语调控制和定位一致性仍然由广告客户负责。
• 分析不仅 CPM 和 CPA，还要分析投入卢布的收入——效率指标应反映系统带来多少利润，而不仅仅是点击或展示的成本。
• 在单个活动中测试不同的格式和渠道——Performance Max、ARGUS 和类似解决方案自动将预算分配到系统找到更多潜在客户的地方。

常见问题

广告推荐系统与社交网络和市场平台有何不同

广告平台需要解释更多类型的匿名信号——搜索、电子商务、移动应用、合作平台——并从用户那里获得较少的明确反馈。人们不会给广告点赞来解释其相关性，所以系统必须从间接信号及其顺序中做出更多推论。流媒体服务和社交网络在相对统一的环境中研究序列：歌曲、播放列表、帖子、短竖屏视频、故事。

品牌为什么要向平台提供有价值客户的数据

有关最有价值客户的信息帮助算法优先考虑更可能带来长期价值的用户。系统分析这一细分市场的行为模式，并在竞争较低的需求形成早期阶段找到类似受众。这扩大了覆盖范围，并允许与尚未表现出明确兴趣但已符合高利润率购买者档案的客户合作。

使用推荐系统时哪些指标更重要

每投入一卢布的收入和转化价值比CPM或CPA单独指标更重要。系统可能吸引的客户获客成本更高，但如果他们进行重复购买、提高平均订单价值或多年保持品牌忠诚度，总体投资回报率将更高。分析的不仅应该是首次转化，还要分析通过推荐营销活动获取的用户群的LTV。

概览

• 广告平台已经学会在用户明确搜索之前预测需求：Яндекс的ARGUS可分析多达8000个用户行为事件，而不是之前的256个，该公司的神经技术在2025年提高了系统效率38%。
• 推荐算法能发现正在形成的需求模式，并通过还未直接搜索商品但已符合潜在客户画像的受众群体扩大触达范围。
• Google的Performance Max为非零售类广告主平均带来27%更多转化，同时保持可比较的CPA；Meta的GEM在Instagram上实现5%的转化增长，在Facebook信息流上实现3%的增长。
• 创意生成正在成为广告展示流程的一部分：使用AI创意的亚马逊品牌在2025年第二季度的投资回报率提高了10.3%，推广的商品数量增加了五倍。
• 对品牌而言，每投入卢布的收入比仅关注首次转化成本更为重要——系统可能带来的客户获客成本更高，但LTV更高，重复购买意愿也更强。
• 向平台提供有价值客户数据、完整的商品信息、考虑全部转化路径的转化目标，并定期更新品牌需求——自动化并不能将广告主排除在战略决策之外。

* Instagram和Facebook属于Meta公司，Meta被认定为极端组织，其在俄罗斯联邦境内的活动被禁止。

* Instagram 和 Facebook 属于 Meta；Meta 已在俄罗斯被认定为极端主义组织，其活动在俄罗斯境内被禁止。