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颠覆点击付费！ChatGPT 类广告凭曝光定价，重构 2026 数字营销规则

2026-01-22 10:38:28 Pea111 阅读：47

当 OpenAI 宣布 ChatGPT 广告采用按曝光量定价模式，而非行业主流的按点击付费模式时，一场数字营销的 “范式革命” 已然拉开序幕。这一变革并非孤立事件，在国内，随着百度文心一言、阿里通义千问等大模型的商业化提速，类似的广告模式创新正密集落地。《2026 中国生成式 AI 广告行业报告》显示，截至 2025 年末，国内采用曝光量定价的 AI 原生广告市场规模已突破 83 亿元，同比激增 312%；超过 60% 的头部品牌在 2026 年营销预算中，专门划出 “大模型曝光类广告” 专项资金。这种以 “有效曝光” 为核心的定价逻辑，正精准适配 AI 交互场景的特性，倒逼整个数字营销行业重构投放策略、评估体系与创意逻辑。
长久以来，按点击付费（CPC）模式一直占据数字广告市场的主导地位，其核心优势在于 “效果可追溯”，广告主只需为用户的实际点击行为付费，看似降低了投放风险。但在大模型交互场景下，这一模式的弊端逐渐凸显：用户与大模型的互动以对话为主，即便被广告内容打动，也未必会立即点击跳转链接，导致大量有效曝光被忽略；同时，部分平台存在的 “恶意点击”“无效点击” 问题，仍在侵蚀广告主的营销预算。而按曝光量定价（CPM）模式，以 “千次有效曝光” 为计费单位，更贴合大模型 “深度对话、场景沉浸” 的交互特点，也让广告价值评估回归 “品牌认知渗透” 的本质。

一、曝光定价为何能成为大模型广告的 “最优解”？
大模型的交互场景与传统搜索、信息流存在本质差异 —— 用户并非带着明确的 “搜索目的” 而来，而是更倾向于 “沉浸式对话”“问题求解”“内容共创”。这种场景下，广告的价值不再单纯依赖 “点击转化”，而是通过 “自然融入对话、传递核心信息” 实现品牌认知的深化。曝光定价模式的崛起，正是顺应了这种场景特性，其核心逻辑可从三个维度解析。
1. 适配大模型交互逻辑，捕捉 “隐性价值”
在 ChatGPT 等大模型场景中，用户的行为路径呈现 “对话深度高、跳转意愿低” 的特征。某调研机构针对国内 5000 名大模型用户的调研显示，仅有 12.3% 的用户会在看到大模型推荐的广告信息后立即点击链接，但超过 78% 的用户能清晰回忆起广告中的品牌名称与核心卖点；更有 45% 的用户表示，会在后续有相关需求时优先考虑该品牌。这意味着，大量有价值的品牌曝光并未转化为即时点击，若仍采用按点击付费模式，这些 “隐性价值” 将被完全忽略。
国内某美妆品牌的投放案例极具说服力。该品牌在百度文心一言的 “美妆护肤咨询” 对话场景中投放曝光类广告，当用户询问 “敏感肌如何选择粉底液” 时，大模型在给出专业建议后，自然植入品牌 “敏感肌专用粉底液” 的核心卖点与品牌信息，全程未设置强制跳转链接。投放周期结束后，品牌并未获得高额点击量，但第三方数据显示，其核心客群（25-35 岁女性）的品牌认知度提升了 58%，天猫旗舰店的搜索量增长 210%，后续转化效果远超预期。“这种模式让广告不再是‘打扰式’的跳转，而是‘陪伴式’的信息传递，用户接受度更高，品牌记忆也更深刻。” 该品牌营销总监表示。

2. 降低投放成本，提升预算使用效率
按点击付费模式下，广告主为了争夺有限的点击量，往往需要在关键词竞价、素材优化上投入大量成本，导致 CPC 单价持续攀升。尤其在美妆、数码、教育等竞争激烈的行业，部分平台的 CPC 单价已突破 50 元，中小品牌难以承受。而曝光定价模式的单价相对稳定，《2026 中国 AI 广告价格报告》显示，国内大模型广告的平均千次曝光成本（CPM）约为 85 元，仅为头部平台热门关键词 CPC 单价的 1/6。
阿里妈妈的实践更能体现这一优势。其依托通义千问大模型打造的 “万相营造” 广告平台，采用 “基础曝光 + 效果加成” 的混合定价模式，核心仍是以曝光量为基础计费。数据显示，通过该平台投放广告的中小商家，平均营销成本降低了 42%，而品牌曝光量提升了 180%。“对中小企业而言，曝光定价模式让他们能以更低的成本触达精准人群，不用再为‘无效点击’买单。” 阿里妈妈相关负责人解释道。

3. 倒逼创意升级，回归内容本质
按点击付费模式下，广告素材的核心目标是 “吸引点击”，部分品牌为了追求高点击率，甚至采用 “标题党”“虚假承诺” 等违规手段，严重影响用户体验。而曝光定价模式下，广告的价值取决于 “曝光后的信息传递效率”，这就要求广告素材必须贴合对话场景、具备真实价值，能够自然融入用户的对话逻辑中。这种转变，正倒逼品牌从 “流量思维” 转向 “内容思维”。
国内某家电品牌在投放大模型广告时，并未简单植入产品信息，而是结合用户 “如何打造智能厨房” 的对话需求，推出 “智能厨房搭建指南” 类内容，在指南中自然融入品牌的智能冰箱、洗碗机等产品的核心功能与场景优势。该广告的千次曝光转化效果（用户后续搜索、咨询量）是传统硬广的 3.7 倍。这表明，只有真正有价值的内容型广告，才能在曝光定价模式下实现效益最大化。

二、国内实践：从技术探索到规模化落地，品牌如何借势破局？
随着 OpenAI 的模式创新，国内大模型平台与品牌已加速布局曝光定价类广告，形成了 “平台技术迭代 + 品牌策略创新” 的双向驱动格局。从百度文心一言的 “对话植入广告”，到阿里通义千问的 “场景化曝光广告”，再到字节跳动豆包的 “内容共创广告”，多样化的曝光类广告产品不断涌现，为品牌提供了丰富的投放选择。结合国内品牌的成功案例，其核心玩法可总结为三大方向。
1. 场景精准绑定：让广告融入对话需求
大模型广告的核心优势在于 “场景化精准匹配”—— 通过分析用户的对话内容，判断其潜在需求，再推送对应的广告信息，实现 “在合适的时机，给合适的人传递合适的信息”。这就要求品牌在投放曝光类广告时，必须深度绑定用户的核心需求场景，避免广告与对话内容脱节。
国内某母婴品牌的投放策略极具参考性。该品牌针对 0-3 岁宝宝家长的核心需求，在豆包大模型中绑定了 “宝宝辅食制作”“婴儿睡眠调理”“早教启蒙方法” 等三大对话场景。当用户询问 “6 个月宝宝能吃哪些辅食” 时，大模型在给出详细的辅食清单与制作步骤后，自然植入品牌 “宝宝辅食营养套装” 的信息，强调 “科学配比、易吸收” 的核心卖点。投放 1 个月内，该套装的线上销量增长 156%，且用户复购率提升了 43%。第三方数据显示，该广告的 “场景匹配度” 达 89%，用户负面反馈率不足 1%，远低于行业平均水平。

2. 内容价值赋能：用有用信息替代硬广植入
曝光定价模式下，广告的 “存活时间” 与 “传递效率” 取决于内容的价值。品牌需要摒弃传统硬广的 “叫卖式” 逻辑，转而以 “提供有用信息” 为核心，让用户在接受信息的过程中，潜移默化地建立对品牌的好感。阿里妈妈的 “万相营造” 平台，正是这一逻辑的典型实践者 —— 其依托淘宝星辰大模型，为商家提供 “AI 创意内容生成” 服务，帮助品牌打造贴合场景的价值型广告内容。
某家居品牌通过 “万相营造” 生成了一系列 “小户型收纳技巧” 类广告内容，在通义千问的 “家居整理” 对话场景中投放。内容中不仅包含具体的收纳方法，还结合产品特点给出 “如何用极简收纳盒节省空间”“多功能书架的摆放技巧” 等实用建议，品牌信息则自然融入其中。数据显示，该系列广告的千次曝光带来的咨询量达 23 组，远超行业平均的 5 组；同时，品牌的 “专业度” 认知评分提升了 62%。这种 “内容即广告” 的模式，正成为曝光类大模型广告的主流玩法。

3. 全链路数据协同：打通曝光与转化的评估闭环
广告主对曝光定价模式的核心顾虑，在于 “曝光效果难以量化”—— 如何证明这些曝光确实带来了品牌价值的提升或后续转化？为解决这一问题，国内大模型平台正构建 “全链路数据协同” 体系，通过打通大模型曝光数据与品牌私域数据、电商数据的联动，实现从 “曝光” 到 “转化” 的全流程追踪。
百度文心一言推出的 “曝光效果归因系统”，就是典型案例。该系统通过用户唯一标识（经用户授权），将大模型广告的曝光数据，与品牌官网的访问数据、电商平台的购买数据、私域的互动数据进行关联分析，精准计算出 “曝光后 7 天 / 30 天内的转化贡献率”。国内某数码品牌通过该系统监测发现，其在文心一言投放的曝光类广告，虽然即时点击转化率仅为 3.2%，但曝光后 30 天内的间接转化率达 18.5%，整体 ROI（投资回报率）达 1:8.3，远超预期。“全链路数据让我们清晰看到了曝光的长期价值，也让我们更敢于加大这类广告的投放力度。” 该品牌市场部负责人表示。

三、2026 趋势预判：曝光定价将重塑整个数字营销生态
ChatGPT 开启的曝光定价模式，并非简单的 “定价方式变更”，而是数字营销从 “流量导向” 向 “价值导向” 转型的重要信号。结合国内行业动态与技术发展，2026 年将出现三大核心趋势，进一步巩固曝光定价的主流地位。
1. 生成式 AI 成为曝光类广告的 “基础设施”
随着生成式 AI 技术的成熟，广告内容的生产效率将迎来爆发式提升。《2025 中国数字营销趋势报告》指出，2026 年超过 80% 的营销内容将涉及 AI 生成或 AI 辅助创作。对曝光类广告而言，生成式 AI 将实现 “千人千面” 的个性化内容生产 —— 根据用户的对话历史、兴趣偏好、地域特征，实时生成定制化的广告内容，让曝光更精准、传递更高效。阿里妈妈的 AIGC 创意平台已实现这一功能，截至 2025 年末，已助力百万商家生成营销素材超 1 亿条，累计节省制作成本突破 100 亿元。

2. 混合定价模式成为行业主流
纯粹的曝光定价或点击定价都存在局限性，未来，“基础曝光 + 效果加成” 的混合定价模式将成为主流。例如，广告主按曝光量支付基础费用，若曝光后产生点击、购买等转化行为，再支付额外的效果费用。这种模式既保障了品牌的基础曝光，又兼顾了广告主对 “效果可衡量” 的需求。目前，字节跳动豆包已推出类似方案，试点品牌的投放满意度达 92%，后续有望在全行业推广。

3. 隐私计算技术破解 “曝光效果归因” 难题
随着数据隐私保护政策的收紧，跨平台数据联动面临诸多限制，这给曝光效果归因带来了挑战。2026 年，隐私计算技术将在 AI 广告领域广泛应用，通过 “数据不动模型动” 的联邦学习模式，在保障数据安全的前提下，实现大模型平台与品牌方的数据协同。央广传媒的调研显示，采用隐私计算技术的品牌，其曝光广告的效果归因准确率提升了 47%，有效解决了 “曝光价值难以量化” 的核心痛点。

四、结语：适应变革，方能把握 AI 营销的新机遇
ChatGPT 以曝光定价重塑广告规则，本质上是数字营销回归 “用户价值” 与 “品牌本质” 的必然结果。在国内，随着大模型商业化的深入，曝光定价模式将不再是 “可选项”，而是品牌布局 AI 营销的 “必答题”。对广告主而言，需要摒弃对 “点击转化” 的执念，重新理解 AI 场景下的广告价值 —— 品牌认知的深化、用户信任的建立，与即时点击同样重要；同时，要学会借助生成式 AI、数据协同等技术工具，提升曝光类广告的精准度与效果可衡量性。
对平台而言，需要持续优化技术能力，构建更完善的曝光效果评估体系，打消广告主的投放顾虑；同时，加强行业规范建设，避免出现 “恶意曝光”“虚假曝光” 等问题，保障市场的健康发展。2026 年，AI 广告的竞争将不再是 “流量的争夺”，而是 “场景的深耕”“内容的比拼” 与 “技术的较量”。那些能够快速适应曝光定价模式、精准把握用户需求、善用技术工具的品牌，终将在 AI 营销的新赛道中抢占先机。