衡宇 魚羊 發(fā)自 凹非寺

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大模型對百度的重構，十分迅捷地滲入到了商業(yè)腹地。

怎么說？就看現在的互聯網廣告投放模式，那真是大大變樣。

比如想整個營銷方案，只要把需求“說”給大模型聽，idea就能自動生成。

投放廣告全流程，也都能通過跟AI的對話直接搞定。

而如果我們揭開全新表象再往底層技術探索，就會發(fā)現：

百度商業(yè)營銷的底層技術引擎，已經被大模型重構。

驅動以上基于自然語言交互的營銷新范式的，正是百度全新AI商業(yè)引擎——揚楫。

何為揚楫？

用百度自己的話說，這是百度營銷的新一代“根技術”：

揚楫相當于百度營銷這艘船上的發(fā)動機。

未來新的產品形態(tài)、新的交互形式，落地實現都是基于這一AI商業(yè)引擎的發(fā)展。

如此看來，百度這波是實實在在自己顛覆了自己。

但問題是，怎么顛覆的？

開箱揚楫

重構的核心，自然是大模型。

“年初到現在，我們推出了很多產品，它們共同構建了一艘航行在商業(yè)大海的大船?！?strong>百度商業(yè)研發(fā)部總監(jiān)&商業(yè)AIGC平臺負責人劉林介紹道，揚楫，其實相當于這條AI Native巨輪上的發(fā)動機。

而如果展開來說，揚楫相較于傳統(tǒng)的商業(yè)引擎，是用生成式AI全面重構了定向、創(chuàng)意、機制、模型、架構幾大關鍵環(huán)節(jié)。

通過這幾方面方面取得核心突破，在定向效率、分配效率、投放效果、建模效率上均有顯著提升，推動漏斗扁平化，大幅提升了上下游的一致性和漏斗效率的天花板，實現效率效果全局最優(yōu)。

第一重核心變化，來看生成式定向。

商業(yè)定向指的是對廣告受眾的篩選過程，也就是給不同的人推薦不同的廣告。

在過去，從技術的角度來說，商業(yè)引擎采用的策略是“度量式定向”。簡單理解，就是通過深度學習將用戶和廣告映射到同空間的向量，通過度量用戶和廣告向量之間的距離來找出用戶“可能最想看”的那個廣告。

不難看出，這種方式多少有點簡單粗暴，區(qū)分度不足，召回效率天花板有限，同時為了彌補有效性的不足，往往需要很高的召回量，下游需要層層篩選這些結果，而漏斗各層的優(yōu)化目標及特征不盡相同，導致整體檢索效率有損。

大模型的引入，有效地壓縮了這樣層層累加折損效率的“漏斗”：

基于大模型的理解能力、推理能力和生成能力，從最上游開始，揚楫就能夠根據提示詞定向生成“用戶更想點擊”的廣告，大大提升召回廣告的有效性。

百度商業(yè)研發(fā)首席架構師李雙龍向我們透露，生成式定向的目標是能將廣告召回的有效性提升10倍以上，召回結果的數量減少90%。

第二重核心變化，也就是與生成式定向緊密關聯的生成式創(chuàng)意。

目前，揚楫已經借助大模型的理解、總結、提取、推理、檢索、生成各項能力，實現用生成式大模型重構創(chuàng)意文案的功能。

同時，揚楫能基于客戶和用戶的需求表達、落地頁內容通過大模型自動生成和優(yōu)選出最合適的創(chuàng)意

基于文心大模型，揚楫自研了面向廣告營銷文案的生成大模型，建立了面向營銷文案生成的三階段訓練范式，實現了對通用大模型底座的商業(yè)知識和多重反饋的增強，顯著提升了廣告營銷文案的生成質量和轉化效率。

根據百度營銷披露的當前成績，生成式創(chuàng)意已覆蓋的超過18萬客戶，覆蓋部分點擊提升了10%，轉化提升了接近9%。

舉個例子。

百度營銷前段時間發(fā)布的AIGC營銷創(chuàng)意生產平臺擎舵，B端企業(yè)主通過其創(chuàng)意生成能力，可以實現2分鐘生成100條營銷創(chuàng)意文案，一鍵生成營銷海報，5分鐘制作一支完整的數字人口播視頻。

在這些創(chuàng)意物料的投放過程中，揚楫會發(fā)揮重要作用，將營銷廣告精準傳遞到用戶，實現高效精準的需求滿足，大幅提升營銷效率。

此外，揚楫還構建了新一代智能廣告拍賣框架。

拍賣機制，是指通過分配函數和計費函數的設計，來影響平臺的廣告位資源以及參與各方的利益分配。

傳統(tǒng)拍賣機制主要基于經濟學方法實現，存在的問題是，實際復雜的拍賣過程往往不能符合經濟學的原理假設，導致簡化建模推導出來的規(guī)則實際并非最優(yōu)解。

大模型的引入，使得繞開經濟學方法、直接依靠深度神經網絡表達拍賣機制成為可能。

目前，端到端拍賣已經在揚楫落地，實現了數據驅動的全局最優(yōu)廣告分配和計費，顯著提升了系統(tǒng)的廣告分配效率。

除上述提到的三點外，揚楫帶來的核心變化，還包括兩個基礎技術“底座”。

第一個底座是點擊轉化預測模型，模型技術范式實現從Sparse記憶到Dense推理的革新，通過網絡推理來逐步取代海量人工精細化的特征組合設計、煙囪式的場景化建模等，實現模型泛化能力的大幅突破。

第二個底座是工程架構，一方面實現整體檢索架構的扁平化重構，同時也基于強大的推理性能優(yōu)化、強大的算子并行能力來實現生成式大模型在線規(guī)?；渴?。

不過，縱使面對這么多“被顛覆”，劉林還是堅持認為，一些核心的東西需要去延續(xù)。比如整個優(yōu)化的方法、整個對于業(yè)務的理解、行業(yè)的洞察等等。

我還是把這（不會改變或被顛覆的核心）稱之為專業(yè)能力。

揚楫是如何煉成的

不難看出，商業(yè)引擎揚楫帶來的影響才剛剛開始，并會進一步影響技術范式。

更值得關注的一點是，揚楫并非從0起步。

朝更根本處探尋，百度能動作如此之快地憑借揚楫對營銷業(yè)務“動刀”，離不開背后長期的技術積累和成熟的基礎設施。

更具體一點可以追溯到今年3月，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏的一次明確表達：

進入AI時代，IT的技術棧發(fā)生了根本性變化，從過去的“芯片層，操作系統(tǒng)層和應用層”，轉變?yōu)楝F在的芯片、框架、模型、應用四層。

百度是全球為數不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司。

現在，揚楫就是這套打法的實踐——

• 芯片層：自研的昆侖芯片
• 框架層：開源、靈活的飛槳深度學習框架
• 模型層：自研的預訓練文心大模型
• 應用層：揚楫支撐的系列AI Native產品，如輕舸、擎舵、觀星盤、智能商家經營平臺等

有這樣的基礎設施支撐和應用產品矩陣，就不難理解為什么百度選擇在這個節(jié)點打造和推出揚楫——

大模型技術絕非概念和一時熱鬧，而是天時地利人和加持下的厚積薄發(fā)。

時代潮流的推動，公司上下的決心，積累且推進研發(fā)的技術……

不過，哪怕擁有諸多便利因素，仍有些問題擺在眼前，需要百度花時間去攻克。

其中最基礎也是最重要的，想實現廣告主“說人話”和百度的營銷系統(tǒng)的絲滑無縫連接，靠的是揚楫具備的大模型能力。

而讓大模型跑起來，最需要的就是算力。但全球大模型熱的背景下，AI算力供應緊張是有目共睹的。

除了算力這樣的外部影響條件，本身還有“待在舒適圈”的慣性思維存在——

再過一些年回顧，一定會發(fā)現這是一個非常大的變化。只是現在大家還沒有太多地去思考這個問題。

至此，我們勾勒出揚楫煉成的秘籍。

大模型重構商業(yè)營銷

大模型正重構包括商業(yè)在內的一切領域。

從技術的視角來觀察，敢于擁抱變革、善于應對挑戰(zhàn)的公司往往身先士卒，也更有概率分取第一杯羹。

百度作為這一技術領域最受關注的公司之一，也釋放了這樣一種信號：

在互聯網營銷領域，新技術正在改變原有的評價標準，而新的機會也正在其中顯現。

對于整個行業(yè)而言，技術變革不僅僅改變了原有的評價標準，需求的充分表達和經營的精準管理這兩大營銷要素，正在大模型時代被更高效地鏈接到一起。

廣告營銷的門檻、成本正因此而降低，同時更加精準的個性化廣告正在成為可能。技術漏斗的扁平化正在帶來人機協(xié)作的新范式。

在此之中，一方面，能否充分利用大模型的能力，成為能否在商業(yè)大海中遨游的新的評判指標。

另一方面，對業(yè)務的深入理解，對行業(yè)的深刻洞察，將成為核心受到關注的專業(yè)價值。

于是，問題也已經明確——

未來已來，身處其中的你，準備好了嗎？