<blockquote> 编者按： 当人工智能聊天机器人越来越深度介入我们的决策过程，它们还能像传统网页那样承载广告吗？广告是否会在”帮助用户”与”服务商业”之间撕裂聊天机器人的核心价值？
我们今天为大家带来的文章，作者的核心观点是：聊天机器人因其”高度对用户负责”的本质，与当前主流的广告逻辑存在根本性冲突，必须探索一种全新的、既不损害用户体验又能实现商业可持续的广告范式。
文章首先剖析了 Google 搜索广告为何成功 —— 因为它建立在用户主动表达需求、平台提供多元选项、用户自主选择的基础之上；而 ChatGPT 等聊天机器人则直接给出单一、精准的答案，缺乏插入广告的天然接口。作者逐一评估了展示广告、插屏广告、文本内嵌广告、组件广告和经过赞助的问题提示等可能方案，指出前几种要么破坏体验，要么削弱 AI 的”决策投射”能力，唯有”经过赞助的问题提示”相对可行，但仍非理想解。文章进一步延伸至更深层的命题：当人类将越来越多的决策外包给 AI，传统以争夺注意力为基础的广告经济或将被彻底颠覆。
作者 | Drew Breunig
编译 | 岳扬
01 如果我们用 AI 为自己做决策，广告又该放在什么位置？
开发前沿 AI 模型成本非常高昂，向数亿用户提供模型服务同样所费不赀。但目前仅有少量用户每月支付 20 美元的使用费：根据粗略估算，在 ChatGPT 约 7 亿用户中，付费比例约为 5 %（高估值为 8 %，低估值为 3 %）。
ChatGPT 负责人 Nick Turley 近期接受《Decoder》专访[1]时表示：
我们将开发其他产品，这些产品可能具备不同特性。或许 ChatGPT 天生就不适合植入广告，因为 ChatGPT 的设计原则是高度对用户负责，必须忠实、专注地帮助用户达成其目标（比如回答问题、写代码、做决策等）。 但这不意味着我们未来不会开发其他形态的产品。保持业务模式的灵活性是明智的，但我必须强调订阅模式的巨大潜力 —— 它不仅增长迅猛，更蕴含着大量尚未开发的商机。
（加粗标记为笔者所加）我想深入探讨 Turley 所说的：ChatGPT 因”深度服务于用户目标”而难以承载广告的特性。
这个矛盾关系已困扰我一年有余。
02 人工智能将颠覆注意力经济
AI（我在深度学习时代就有这种感觉）之所以是一项重要的技术，是因为它能将你的”决策能力”封装并复制，然后将其”投射”或”部署”到你本人不在场、无法亲自处理的场景和任务中去。
火药改变了战争形态，因为它让作战方能将打击力量投射到比长矛或刀剑远得多的距离。印刷机、电报和互联网改变了世界，是因为它们让人能够将信息传播到声音所及范围之外。而 AI（即深度学习）则让你能把决策（并非全部，但很多）编码成可携带的感知与判断模块，瞬息间处理海量信息。
这种”决策投射”将改变我们的信息生态。我们当前的数字与媒体经济，是一场争夺并出售你注意力的零和博弈。而有了决策投射，我们的注意力实际上就变得近乎取之不尽¹。
鉴于广告交易基本以注意力为单位进行，这一变革将带来根本性的挑战。
03 搜索广告之所以有效，是因为它不是强行推送给用户的
Google AdWords[2]（现已更名为”Google Ads”）或许是迄今为止针对某一产品设计得最成功的广告模式。
当用户发起一次搜索时，一场实时竞价便随即展开。符合条件的广告主针对该搜索词出价，胜出者只需支付次高出价者的金额。获胜的广告会以类似普通搜索结果的形式，直接嵌入搜索结果列表中。用户浏览包括广告在内的全部结果，并点击自己想要的链接。
目前 Google 处理着全球约 90% 的搜索请求。
Google AdWords 的完美体现在三个方面：
- 用户明确表达了自己的需求
- 感兴趣的广告主竞相出价，从而产生高度相关的广告
- 用户从一系列选项中自主选择结果
这种”选择权”是关键。Google 在页面上列出多个选项（包括广告），由用户自己决定点击哪一个。
但有一种方法可以避免看到 Google 广告：从 Google 首页[3]开始搜索（而非浏览器地址栏），并且不要点击”搜索”，而是点击”I’m Feeling Lucky”（”手气不错”）。Google 将跳过结果页（含广告），直接跳转至首条结果。此时用户将选择权让渡给 Google，故不展示广告。
“I’m Feeling Lucky” 是一个与时代错位的功能。写到这里时，我惊讶地发现它居然还在。最初，它是一种技术自信的界面化表达，是 Google 对自身搜索能力的自信宣言：”我们的搜索非常精准，你甚至可以跳过选择步骤。” 但很少有人使用这一功能，如今使用者更是寥寥。但奇怪的是，它却提前预示了一种后来被 ChatGPT 所采用的模式。
04 Chatbots 缺乏理想的广告植入方案
ChatGPT 以及 Claude、Gemini、DeepSeek 和其他所有聊天机器人（chatbots），并不提供一组选项供用户浏览，而是直接给出答案。正如 Turley 所说，它们”高度对用户负责，必须忠实、专注地帮助用户达成其目标”。
与搜索不同，这里没有明显的空间插入广告。而现有的那些方案，要么是生硬地进行植入，要么会削弱聊天机器人的核心功能。这些方案包括：
1）Display Ads（展示广告） ：在回复内容中或周围放置广告，可以是文字或图片形式。这是网页中最常见的广告模式，但与内容无实质联系。
2）Text Integrated Ads（文本内嵌广告） ：将广告自然融入文本回复中。聊天机器人会搜索或接收相关产品信息，并将其整合进回答中。这类广告会明确标注为”广告”，但会自然地融入回复内容。
3）Widget Integrated Ads（组件内嵌广告） ：在回复中以富媒体形式（如轮播卡片）展示商品列表。OpenAI 正在试验这种形式[4]，Perplexity 已有类似实践，而 Google 早已在搜索结果顶部展示纯广告内容的轮播栏。
4）Interstitial Ads（插屏广告） ：在与用户交互的间隙插入广告。例如，在用户提交查询后、看到结果前，短暂显示一则广告。
5）Sponsored Prompts（经过赞助的问题提示） ：广告主可以赞助推荐给用户的预设问题，要么出现在首页（如推荐查询：”用卡夫（Kraft）品牌的产品探索三明治的创意做法”），要么作为回答后的后续建议（如：”想进一步了解产品 X 吗？”）。
首先可以排除展示广告。若想打造一个能与其产品价值相匹配、并实现规模化收益的广告产品，ChatGPT 无法直接套用标准广告单元（译者注：指的是行业通用、格式固定的广告展示形式，通常由广告联盟（如 Google Display Network）或媒体平台预先定义好尺寸、位置和交互方式。）和定向逻辑（译者注：指的是决定”把广告展示给谁”的规则和机制，即如何根据用户特征选择最可能感兴趣的受众。）。展示广告的估值方式与《纽约时报》或普通博客上的广告无异（基于页面浏览量和点击量），这会削弱 ChatGPT 的独特性。采用展示广告不仅会贬损产品价值、催生不良激励，且无法产生支撑 OpenAI 战略目标所需的收益。
插屏广告虽然看似适合推理速度较慢的模型，但仍存在展示广告的固有缺陷：它们是强行附加的，与用户的核心查询无关，且脱离了主要交互流程。
文本嵌入广告则直接触及 Turley 所描述的矛盾核心：ChatGPT”高度对用户负责，必须忠实、专注地帮助用户达成其目标”，如果在已有上下文的情况下，不直接给出最契合用户问题的单一答案，反而插入广告内容，就会损害其核心功能。Turley 进一步解释道[1]：
“如果我们真的要［在 ChatGPT 中加入广告］，我们必须非常非常谨慎。因为我们真心认为，ChatGPT 的魔力正源于它能提供最契合用户需求的答案，中间没有其他利益相关方。它完全根据用户的需求和偏好进行个性化定制，而不是试图向用户推销某些东西，也不是优先展示某个”付费才能上榜”的服务商或产品。也许存在某种广告模式，既能保留这种特性，又能维持正确的激励结构，但那将是一个全新的理念，我们必须极其审慎地对待。”
OpenAI 和其他公司可以尝试识别用户在什么时候主动寻求”多个选项（译者注：比如，推荐几款适合夏天的防晒霜、推荐一下专属可控大模型应用加速平台。）”，并利用这些时刻来投放广告。这就引出了组件广告（widget ads）。今年四月，OpenAI 宣布在其搜索模式中加入商品轮播卡片[5]，形式与 Google 类似。
广告在这种界面中显得很自然，因为它本身就提供了一个选择列表。但目前，这一功能被藏在 ChatGPT 的”搜索模式”中……而搜索模式[6]本身也是隐藏的（点击”+”按钮，选择”More”，再选择”Web Search”）。显然，他们非常谨慎。你几乎能感觉到，搜索模式是他们用来探索这些棘手问题的”试验田”，同时避免影响 ChatGPT 的核心体验。
深入思考组件广告（widget ads）后，我们最终会触及联盟营销[7]（affiliate marketing）或联盟链接（affiliate links）的范畴。联盟营销是指广告主为通过他人（个人或公司）推荐而带来的流量或成交订单支付佣金。这虽是规模可观的商业模式，但体量仍小于传统广告。
是的，Turley 表示，OpenAI 确实在考虑联盟营销：
实际上存在既非广告也非订阅收费的第三种模式 —— 当你完全独立地给出商品推荐后，用户在你的产品里直接购买了相关商品。Wirecutter 就是以这种方式闻名的，他们通过专家测评、推荐商品来实现这一点。 若用户通过 ChatGPT 这类平台完成购买，平台可从中抽取佣金。我们正在与商业伙伴探索这种模式。虽不确定这是否是最佳商业模式，甚至尚未验证其用户体验是否合理，但我对此充满期待，因为它或许能在保持 ChatGPT 魔力的同时，又能为商家带来价值，并为 OpenAI 创造收入，实现商业可持续性。
联盟营销，以及它是否会有意或无意地影响推荐机制[8]，一直是一个充满争议的话题。即使在人类身上，我们也很难准确判断 —— 当一个编辑、博主或评测人能从推荐商品中获得佣金时，他们的推荐是否真的保持客观？如果把人类换成 AI（比如 ChatGPT 这样的”AI 评测者”），问题就更复杂了。
若由我执掌 OpenAI，我会强烈反对通过回复内容中的商品推荐来赚取联盟佣金 —— 哪怕仅仅是因为，这可能会成为用户解释”为什么 ChatGPT 的结果不够好”的理由。Chatbot 产品面临的一大挑战是：它们本质上是”黑箱”。 它们的决策过程很大程度上是隐藏的（推理链除外），即便是顶尖实验室的研究人员，也常常无法解释大语言模型为何会给出某个特定答案[9]。这种”黑箱”特性，让用户有机会自行脑补各种解释（无论这些解释是否符合事实），而这些解释一旦形成，就可能自行传播、发酵，甚至失控。 如果引入一个显性的激励机制 —— 比如联盟佣金，用户就会很容易把某个聊天机器人”感觉不对劲”归因于此。而很多时候，这种印象本身就足以造成实质性伤害。
此外，我还有一个疑问：在技术上，是否真的可能在不干扰结果的前提下实现联盟营销？如果你为聊天机器人提供了一个设计良好、经过测试且持续维护的工具，用于获取商品的规格与特性（我们暂且称这些为”ad prompts”），那么这套产品信息将比杂乱无章或结构混乱的普通网页更容易获取和处理。仅仅因为提供了这种”ad prompts”，就几乎肯定会提高相关产品被推荐的概率 —— 这是由上下文机制本身的特性[10]所决定的²。
若 ChatGPT 率先推行联盟推荐方案，我必将深感震惊。我认为这种模式在特定条件下是可行的 —— 比如推荐内容被明确限定在一个包含多个选项的列表中，并且只占据其中一个”广告位”。但如果是将变现导向的产品推荐直接嵌入文本回答中，就会破坏 ChatGPT 所提供的核心服务。
如果今天我被迫为 ChatGPT 选择一种广告形式，我会选 “经过赞助的问题提示”（sponsored prompts）。 在上文列出的所有选项中，我认为这是”弊端最少”的选择。该形式既契合聊天机器人的核心交互逻辑，又避免了插屏广告与展示广告那种生硬干扰，同时不影响 ChatGPT 的应答生成。ChatGPT 在回答结尾通常会给出一些后续行动建议（例如：”想进一步了解 X 吗？”），这些问题提示完全可以从正文回复中剥离出来。具体做法可以是：在文本回复下方放置几个按钮来代表这些建议，这些按钮中，可以有一个是由广告主付费赞助的。
这将是我的起步方案，但必须承认 —— 这样仍然不够理想。
05 AI 正在颠覆广告的根基
广告的设计初衷是影响我们的认知，并最终影响我们的决策。但随着我们将越来越多的决策外包给 AI 工具，而这些工具又越来越擅长精准地”投射”我们的判断与偏好……广告又该何去何从？
广告的任务，是否会分裂为既要打动我们本人，又要打动我们的 AI 智能体？这两项任务是一回事，还是截然不同呢？
目前还很难说清楚，而且我认为短期内也不会有哪家公司给出明确答案。各大 AI 实验室正处在高速扩张阶段，资金充足，无需为账单发愁。当前的目标是抢占市场份额，谁都不愿成为第一个牺牲产品体验来引入广告的先行者。
但这种状态不可能永远持续下去 —— 某种广告模式终将出现。
我们只能希望，它真正契合聊天机器人这类产品。
1）顺便说一句，我怀疑这正是 Meta 在 AI 领域如此激进投入的原因。如果说 Meta 自成立以来始终如一的战略，那就是获取并出售用户的注意力。他们的核心 KPI 是”时间份额”（share of timespent），即你醒着的时间里有多少时间盯着 Meta 的产品。其 98% 的收入来自广告 —— 本质上就是出售这种注意力。如果 AI 把注意力从一场零和博弈转变为其他任何形态，对 Meta 来说都将是一场生存危机。
2）我自己这周也尝试了一下：爬取了几家自行车厂商的产品页面，将内容改写成”ad prompt”格式的 Markdown 文件（这是其中一个例子[11]）。我将这些文档部署在配备简易向量检索与文本搜索功能的 MCP 后端（这也是 Chroma[12] 的绝佳应用场景），并将其接入 Claude，同时给 Claude 下达指令：既要能浏览网页，也要能调用这个联盟工具，来为我的查询整合出推荐的产品。结果发现：联盟商品列表内容更丰富、描述更详尽，出现频率也更高。我怀疑这是因为这些数据经过了预处理，这种便捷性自然催生了更优质的结果。
END
本期互动内容 🍻
❓如果必须在聊天机器人的回答中引入商业化内容，你最能接受的形式是什么？请说明理由。
文中链接
[2]https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Ads
[4]https://help.openai.com/en/articles/11128490-improved-shopping-results-from-chatgpt-search #h_cf4ef61daa
[5]https://www.wired.com/story/openai-adds-shopping-to-chatgpt/
[6]https://www.wired.com/story/chatgpt-ai-search-update-openai/
[7]https://en.wikipedia.org/wiki/Affiliate_marketing
[8]https://brooksreview.net/2023/09/demise-of-the-wirecutter-and-trusted-reviews-in-general/
[9]https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
[10]https://www.dbreunig.com/2025/06/26/how-to-fix-your-context.html
[11]https://gist.github.com/dbreunig/b72fec2b5d6d59db8ed9c30a235de098
[12]https://www.trychroma.com/
原文链接：
https://www.dbreunig.com/2025/09/02/considering-ad-models-for-ai-products.html
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