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人工智能驱动的大型语言模型（LLM）搜索引擎将彻底改变我们查找信息、回答问题、搜索商品以及做出购买决策的方式。因此，现在正是时候让我们来审视一下新兴的 LLM 搜索广告格局了。
LLM 搜索广告格局的可视化概览
重要的 LLM：ChatGPT 及其他
在我撰写本文时，LLM 的发展速度极快，尽管 LLM 搜索广告领域仍处于非常早期的阶段。
以下是我们可以获得数据的几个主要模型：
- OpenAI 的 ChatGPT：每周 4 亿用户
- 百度的 Ernie Bot：3 亿用户（未提供月活跃用户/日活跃用户/周活跃用户详情）
- 谷歌的 Gemini：每周 2.5 亿用户
- Meta 的 Llama：每周 2 亿用户
- Anthropic 的 Claude：每周 5000 万用户
- Perplexity AI：每周 1500 万用户
（数据来源：BI、路透社；Gemini 数据基于 1.06 亿次应用下载量 + 2.75 亿月访问量 + 集成于 Gmail、Meet 等谷歌工具：覆盖 900 万组织；Llama 数据基于扎克伯格近期声明的月服务用户 6 亿；Claude 数据根据 SimilarWeb 推算 + 应用使用量 + 金融时报）
ChatGPT 处于领先地位，部分指标显示其已占据全球约 1% 的搜索量。这个数字看似微小，但需注意：微软倾注全部资源支持的 Bing，历经十年才从谷歌手中夺取市场份额，至今全球占比仍不足 4%。
Gemini、Perplexity 和 Copilot 同样是搜索领域参与者，但用户量较低。DeepSeek 则是近期崛起的挑战者。
而 Meta 的 Llama 可能是潜在黑马：与其他独立产品不同，它并非标准化服务，大量使用场景可能未被开放网络流量监测工具捕获。Meta 已将 Llama 深度集成至所有核心产品中，其实际市场份额可能远超当前可见数据。
LLM 搜索广告 vs 传统搜索引擎
当然，大型语言模型（LLM）远不止是搜索引擎。事实上，它们与传统搜索引擎存在本质差异，而这种差异正揭示了 LLM 搜索广告平台将引发的变革。
传统搜索引擎的核心是“检索”（SEARCH）。
这一概念本身已是一个过时的比喻——无论是 1995 年我们在雅虎上搜寻初生的万维网内容，还是如今通过谷歌、百度或 Bing 获取信息。
我们真正需要的都不是“检索”。
我们想要的是“获取”（FIND）。
获取知识、理解事物、做出决策、乃至完成交易。
传统搜索引擎提供的是指向信息源的链接——它检索并排序网页，然后让用户自行筛选结果。与之相反，像 ChatGPT 这样的大语言模型 (LLM) 则提供直接的答案。它将信息综合整理成对话式、连贯的回复，无需用户浏览多个来源。搜索引擎擅长查找特定的网页内容，而大语言模型则专注于理解上下文，并生成符合用户意图的定制化回应。
当然，搜索引擎多年来也在不断变化，提供越来越多的站内零点击答案。但大语言模型将这一点提升到了一个全新且高得多的水平。
来自大语言模型的流量
在 Singular，我们见证了来自大语言模型流量的巨大增长。正如我们在最新的《季度趋势报告》中所报道的，ChatGPT 已成为 Singular 客户的重要流量来源之一，而它甚至还没有推出 LLM 搜索广告平台。
这里的增长从一个季度到下一个季度是惊人的：8400%。
- 2024 年第三季度： 1 家 Singular 客户
- 2024 年第四季度： 85 家 Singular 客户
在第三季度，仅有 1 家 Singular 客户从 ChatGPT 获得流量。而到了第四季度，这一数字激增至 85 家，且每位客户的流量增长也呈现爆发式提升。
值得注意的是，ChatGPT 目前甚至尚未推出广告平台：这些流量完全来自自然增长（organic traffic），仅通过最基础、最传统的开放网络分析方案——UTM 参数进行追踪（即引荐链接末端的“utm_source=chatgpt.com”标识）。
广告网络时代即将到来
当前大语言模型（LLM）主要通过订阅服务变现，这一模式将继续服务于高端用户。但广告必然入场——它将把潜在市场总量（TAM）和市场份额扩展到不愿付费的用户群体，且部分平台已开始行动。
目前已部署广告平台的 LLM 包括：
- 谷歌 Gemini
在生成答案中嵌入广告 - Meta 的 Llama
在聊天界面外围展示广告
正在规划广告平台的 LLM 包括：
- ChatGPT
- Perplexity
- Claude
预计未来 18 个月内，所有面向公众开放的头部 LLM 必将推出广告网络。这本质上已成为刚性需求——既要从付费用户获利，更要攫取全体用户的价值。
LLM 搜索引擎广告将彻底变革
LLM 广告运作将彻底革新，大语言模型的广告机制与传统搜索引擎（谷歌/必应/百度）存在本质差异。
具体变革将在未来数年显现，当前关键线索如下：
定向模式进化：
- 泛品牌广告
日化巨头可采用大众媒体策略（”人人都需要肥皂”） - 情境定向
用户搜索”大溪地游玩攻略”时，航空广告即时介入 - 行为定向
ChatGPT 通过一手用户数据构建画像 - 泛关键词匹配
无需精确关键词：LLM 原生支持语义级泛匹配，效果远胜传统”精确匹配”
广告展示位置选项：
- 答案区与搜索结果不同
- 广告将与回答内容分开显示
广告形式：
- 大语言模型（LLM）最初的广告将是文本形式，这种情况将持续存在
- 我们也会看到一些图片+文字的广告形式，尤其是在展示商品推广结果时
- 我们可能会看到视频广告与问答界面并排播放
广告密度可能大幅降低。 例如，谷歌（Google）通常每页会展示数十条广告。而大语言模型（LLM）本身可能并没有传统意义上的“页面”概念，并且（至少在初期）每屏展示的广告数量很可能仅为个位数。
查询的独特性也可能上升： 搜索引擎的查询语句一直在变得更长、更口语化。以前我们可能输入“best pizza NYC”（纽约最佳披萨），现在则更可能问“Where can I get the best pizza in New York City?”（在纽约市哪里可以吃到最好的披萨？）。
语音交互和LLMs更是加速了这一趋势。 Alexa、Siri 和 Google Assistant 等语音助手已经推动了这种转变，而现在大语言模型（LLMs）尤为如此。事实上，我经常使用语音输入——甚至在我的笔记本电脑上——通过 ChatGPT 输入一个短语、句子，甚至是一段查询内容，然后 LLM 搜索引擎会利用这些信息来找到一个非常精准、具体且贴合语境的答案。
初尝未来
我们目前仅仅是初尝未来的滋味。
大型语言模型（LLM）搜索广告的效果衡量体系也将随之而来，包括与 Singular 等移动监测合作伙伴（MMPs） 的合作项目，并且这一切都将变得更加成熟完善。
“目前仅仅是初尝未来的滋味，” Singular 的首席营销官 Stephanie Pilon 表示，“Perplexity 已经在其大型语言模型上设置了广告，我们也看到了谷歌 Gemini 的动作。我们预计，到 2025 年，像 ChatGPT 这样的大型语言模型在营销人员和广告商的计划中将变得重要得多。”
