衡宇 魚羊 發(fā)自 凹非寺

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大模型對(duì)百度的重構(gòu)，十分迅捷地滲入到了商業(yè)腹地。

怎么說(shuō)？就看現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)廣告投放模式，那真是大大變樣。

比如想整個(gè)營(yíng)銷方案，只要把需求“說(shuō)”給大模型聽，idea就能自動(dòng)生成。

投放廣告全流程，也都能通過(guò)跟AI的對(duì)話直接搞定。

而如果我們揭開全新表象再往底層技術(shù)探索，就會(huì)發(fā)現(xiàn)：

百度商業(yè)營(yíng)銷的底層技術(shù)引擎，已經(jīng)被大模型重構(gòu)。

驅(qū)動(dòng)以上基于自然語(yǔ)言交互的營(yíng)銷新范式的，正是百度全新AI商業(yè)引擎——揚(yáng)楫。

何為揚(yáng)楫？

用百度自己的話說(shuō)，這是百度營(yíng)銷的新一代“根技術(shù)”：

揚(yáng)楫相當(dāng)于百度營(yíng)銷這艘船上的發(fā)動(dòng)機(jī)。

未來(lái)新的產(chǎn)品形態(tài)、新的交互形式，落地實(shí)現(xiàn)都是基于這一AI商業(yè)引擎的發(fā)展。

如此看來(lái)，百度這波是實(shí)實(shí)在在自己顛覆了自己。

但問(wèn)題是，怎么顛覆的？

開箱揚(yáng)楫

重構(gòu)的核心，自然是大模型。

“年初到現(xiàn)在，我們推出了很多產(chǎn)品，它們共同構(gòu)建了一艘航行在商業(yè)大海的大船。”百度商業(yè)研發(fā)部總監(jiān)&商業(yè)AIGC平臺(tái)負(fù)責(zé)人劉林介紹道，揚(yáng)楫，其實(shí)相當(dāng)于這條AI Native巨輪上的發(fā)動(dòng)機(jī)。

而如果展開來(lái)說(shuō)，揚(yáng)楫相較于傳統(tǒng)的商業(yè)引擎，是用生成式AI全面重構(gòu)了定向、創(chuàng)意、機(jī)制、模型、架構(gòu)幾大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

通過(guò)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(dòng)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(shí)現(xiàn)效率效果全局最優(yōu)。

第一重核心變化，來(lái)看生成式定向。

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

在過(guò)去，從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，商業(yè)引擎采用的策略是“度量式定向”。簡(jiǎn)單理解，就是通過(guò)深度學(xué)習(xí)將用戶和廣告映射到同空間的向量，通過(guò)度量用戶和廣告向量之間的距離來(lái)找出用戶“可能最想看”的那個(gè)廣告。

不難看出，這種方式多少有點(diǎn)簡(jiǎn)單粗暴，區(qū)分度不足，召回效率天花板有限，同時(shí)為了彌補(bǔ)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(jié)果，而漏斗各層的優(yōu)化目標(biāo)及特征不盡相同，導(dǎo)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(yáng)楫就能夠根據(jù)提示詞定向生成“用戶更想點(diǎn)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(gòu)師李雙龍向我們透露，生成式定向的目標(biāo)是能將廣告召回的有效性提升10倍以上，召回結(jié)果的數(shù)量減少90%。

第二重核心變化，也就是與生成式定向緊密關(guān)聯(lián)的生成式創(chuàng)意。

目前，揚(yáng)楫已經(jīng)借助大模型的理解、總結(jié)、提取、推理、檢索、生成各項(xiàng)能力，實(shí)現(xiàn)用生成式大模型重構(gòu)創(chuàng)意文案的功能。

同時(shí)，揚(yáng)楫能基于客戶和用戶的需求表達(dá)、落地頁(yè)內(nèi)容通過(guò)大模型自動(dòng)生成和優(yōu)選出最合適的創(chuàng)意

基于文心大模型，揚(yáng)楫自研了面向廣告營(yíng)銷文案的生成大模型，建立了面向營(yíng)銷文案生成的三階段訓(xùn)練范式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)通用大模型底座的商業(yè)知識(shí)和多重反饋的增強(qiáng)，顯著提升了廣告營(yíng)銷文案的生成質(zhì)量和轉(zhuǎn)化效率。

根據(jù)百度營(yíng)銷披露的當(dāng)前成績(jī)，生成式創(chuàng)意已覆蓋的超過(guò)18萬(wàn)客戶，覆蓋部分點(diǎn)擊提升了10%，轉(zhuǎn)化提升了接近9%。

舉個(gè)例子。

百度營(yíng)銷前段時(shí)間發(fā)布的AIGC營(yíng)銷創(chuàng)意生產(chǎn)平臺(tái)擎舵，B端企業(yè)主通過(guò)其創(chuàng)意生成能力，可以實(shí)現(xiàn)2分鐘生成100條營(yíng)銷創(chuàng)意文案，一鍵生成營(yíng)銷海報(bào)，5分鐘制作一支完整的數(shù)字人口播視頻。

在這些創(chuàng)意物料的投放過(guò)程中，揚(yáng)楫會(huì)發(fā)揮重要作用，將營(yíng)銷廣告精準(zhǔn)傳遞到用戶，實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)的需求滿足，大幅提升營(yíng)銷效率。

此外，揚(yáng)楫還構(gòu)建了新一代智能廣告拍賣框架。

拍賣機(jī)制，是指通過(guò)分配函數(shù)和計(jì)費(fèi)函數(shù)的設(shè)計(jì)，來(lái)影響平臺(tái)的廣告位資源以及參與各方的利益分配。

傳統(tǒng)拍賣機(jī)制主要基于經(jīng)濟(jì)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)，存在的問(wèn)題是，實(shí)際復(fù)雜的拍賣過(guò)程往往不能符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的原理假設(shè)，導(dǎo)致簡(jiǎn)化建模推導(dǎo)出來(lái)的規(guī)則實(shí)際并非最優(yōu)解。

大模型的引入，使得繞開經(jīng)濟(jì)學(xué)方法、直接依靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)拍賣機(jī)制成為可能。

目前，端到端拍賣已經(jīng)在揚(yáng)楫落地，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全局最優(yōu)廣告分配和計(jì)費(fèi)，顯著提升了系統(tǒng)的廣告分配效率。

除上述提到的三點(diǎn)外，揚(yáng)楫帶來(lái)的核心變化，還包括兩個(gè)基礎(chǔ)技術(shù)“底座”。

第一個(gè)底座是點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化預(yù)測(cè)模型，模型技術(shù)范式實(shí)現(xiàn)從Sparse記憶到Dense推理的革新，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)推理來(lái)逐步取代海量人工精細(xì)化的特征組合設(shè)計(jì)、煙囪式的場(chǎng)景化建模等，實(shí)現(xiàn)模型泛化能力的大幅突破。

第二個(gè)底座是工程架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)整體檢索架構(gòu)的扁平化重構(gòu)，同時(shí)也基于強(qiáng)大的推理性能優(yōu)化、強(qiáng)大的算子并行能力來(lái)實(shí)現(xiàn)生成式大模型在線規(guī)模化部署。

不過(guò)，縱使面對(duì)這么多“被顛覆”，劉林還是堅(jiān)持認(rèn)為，一些核心的東西需要去延續(xù)。比如整個(gè)優(yōu)化的方法、整個(gè)對(duì)于業(yè)務(wù)的理解、行業(yè)的洞察等等。

我還是把這（不會(huì)改變或被顛覆的核心）稱之為專業(yè)能力。

揚(yáng)楫是如何煉成的

不難看出，商業(yè)引擎揚(yáng)楫帶來(lái)的影響才剛剛開始，并會(huì)進(jìn)一步影響技術(shù)范式。

更值得關(guān)注的一點(diǎn)是，揚(yáng)楫并非從0起步。

朝更根本處探尋，百度能動(dòng)作如此之快地憑借揚(yáng)楫對(duì)營(yíng)銷業(yè)務(wù)“動(dòng)刀”，離不開背后長(zhǎng)期的技術(shù)積累和成熟的基礎(chǔ)設(shè)施。

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

進(jìn)入AI時(shí)代，IT的技術(shù)棧發(fā)生了根本性變化，從過(guò)去的“芯片層，操作系統(tǒng)層和應(yīng)用層”，轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的芯片、框架、模型、應(yīng)用四層。

百度是全球?yàn)閿?shù)不多、在這四層進(jìn)行全棧布局的人工智能公司。

現(xiàn)在，揚(yáng)楫就是這套打法的實(shí)踐——

• 芯片層：自研的昆侖芯片
• 框架層：開源、靈活的飛槳深度學(xué)習(xí)框架
• 模型層：自研的預(yù)訓(xùn)練文心大模型
• 應(yīng)用層：揚(yáng)楫支撐的系列AI Native產(chǎn)品，如輕舸、擎舵、觀星盤、智能商家經(jīng)營(yíng)平臺(tái)等

有這樣的基礎(chǔ)設(shè)施支撐和應(yīng)用產(chǎn)品矩陣，就不難理解為什么百度選擇在這個(gè)節(jié)點(diǎn)打造和推出揚(yáng)楫——

大模型技術(shù)絕非概念和一時(shí)熱鬧，而是天時(shí)地利人和加持下的厚積薄發(fā)。

時(shí)代潮流的推動(dòng)，公司上下的決心，積累且推進(jìn)研發(fā)的技術(shù)……

不過(guò)，哪怕?lián)碛兄T多便利因素，仍有些問(wèn)題擺在眼前，需要百度花時(shí)間去攻克。

其中最基礎(chǔ)也是最重要的，想實(shí)現(xiàn)廣告主“說(shuō)人話”和百度的營(yíng)銷系統(tǒng)的絲滑無(wú)縫連接，靠的是揚(yáng)楫具備的大模型能力。

而讓大模型跑起來(lái)，最需要的就是算力。但全球大模型熱的背景下，AI算力供應(yīng)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(guò)一些年回顧，一定會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)非常大的變化。只是現(xiàn)在大家還沒有太多地去思考這個(gè)問(wèn)題。

至此，我們勾勒出揚(yáng)楫煉成的秘籍。

大模型重構(gòu)商業(yè)營(yíng)銷

大模型正重構(gòu)包括商業(yè)在內(nèi)的一切領(lǐng)域。

從技術(shù)的視角來(lái)觀察，敢于擁抱變革、善于應(yīng)對(duì)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(shù)領(lǐng)域最受關(guān)注的公司之一，也釋放了這樣一種信號(hào)：

在互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，新技術(shù)正在改變?cè)械脑u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，而新的機(jī)會(huì)也正在其中顯現(xiàn)。

對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，技術(shù)變革不僅僅改變了原有的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，需求的充分表達(dá)和經(jīng)營(yíng)的精準(zhǔn)管理這兩大營(yíng)銷要素，正在大模型時(shí)代被更高效地鏈接到一起。

廣告營(yíng)銷的門檻、成本正因此而降低，同時(shí)更加精準(zhǔn)的個(gè)性化廣告正在成為可能。技術(shù)漏斗的扁平化正在帶來(lái)人機(jī)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(píng)判指標(biāo)。

另一方面，對(duì)業(yè)務(wù)的深入理解，對(duì)行業(yè)的深刻洞察，將成為核心受到關(guān)注的專業(yè)價(jià)值。

于是，問(wèn)題也已經(jīng)明確——

未來(lái)已來(lái)，身處其中的你，準(zhǔn)備好了嗎？