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大模型广告时代来临：从尝鲜到深耕，本土 AI 营销的新战场与新规则

2026-02-11 10:38:20 Pea111 阅读：9

当 ChatGPT 正式开启广告商业化试点，标志着全球大模型行业迈出了从技术探索到商业变现的关键一步。而在国内，随着生成式 AI 用户规模突破 6 亿，千问、豆包、元宝等本土大模型纷纷布局广告业务，一场围绕 AI 大模型的营销变革正在悄然发生。不同于传统互联网广告的流量逻辑，大模型广告以 “决策代理” 为核心，重新定义了品牌与消费者的连接方式。各大品牌与营销机构争相入局测试，在探索商业价值的同时，也在摸索着这一全新营销形态的边界与规则，本土大模型广告正从行业尝鲜走向规模化落地的关键阶段。
本土大模型广告全面起势：从单点试水到生态布局
国内大模型广告的发展，并非简单复刻 ChatGPT 的广告模式，而是依托本土互联网的生态优势，走出了一条 “模型 + 场景” 深度融合的特色路径。截至 2026 年初，我国生成式人工智能用户规模已达 6.02 亿，普及率提升至 42.8%，超 8.5 亿月活用户活跃在豆包、通义千问、元宝等 AI 搜索类大模型平台，庞大的用户基数为广告商业化奠定了坚实基础。与 ChatGPT 仅在免费版嵌入广告的谨慎不同，本土大模型从一开始就将广告商业化与场景生态深度绑定，形成了多元的广告布局模式。
头部大模型玩家纷纷开启广告商业化试点，且各有侧重。阿里通义千问在 2026 年 1 月上线的 “任务助理 1.0 版” 中，首次实现了 “模型推荐 + 消费转化” 的广告闭环，用户只需一句 “想喝奶茶”，模型便会结合用户口味偏好、地理位置推荐相关品牌，直接跳转淘宝闪购完成下单，这一模式上线 23 天便实现月活破 3000 万，春节期间的 30 亿补贴活动更是让系统迎来流量峰值，印证了模型广告在消费场景的巨大潜力。字节豆包则凭借日活超 1 亿的用户基础，将大模型广告与抖音、电商场景深度融合，在用户的日常对话、内容创作需求中，自然嵌入商品推荐，成为用户从需求表达到消费决策的重要中介。腾讯元宝虽仍处于内测阶段，但已开始布局 “社交 + 小程序” 的广告闭环，依托微信的社交生态和小程序的交易能力，未来有望在生活服务、零售等领域实现模型广告的精准触达。
这些本土大模型的广告探索，不再是传统的 “广告位植入”，而是真正意义上的 “模型代理广告”—— 大模型基于对用户需求的理解，成为消费决策的代理者，将广告内容自然融入推理输出，让商业化推荐成为服务的一部分。这种模式下，广告不再是打扰用户的 “额外信息”，而是解决用户需求的 “有效方案”，比如用户询问 “周末周边游去哪”，模型在给出攻略的同时，推荐相关的酒店、景区门票，既满足了用户需求，也实现了广告的精准触达，这也是本土大模型广告与 ChatGPT 广告最核心的区别。
同时，本土大模型的广告商业化也呈现出 “分层运营” 的特点，与 ChatGPT 的 “免费版有广告、付费版无广告” 思路一致，国内多数大模型也采用了类似的模式：免费用户可享受基础的模型服务，但会在对话中看到自然嵌入的广告内容；付费会员则可享受无广告、更高效的模型服务，部分大模型还为付费用户开放了更精准的需求定制、更快的响应速度等专属权益。这种分层模式既兼顾了普通用户的使用体验，也为大模型找到了稳定的盈利来源，实现了 “免费获客、付费变现” 的商业逻辑。
广告形态重构：从注意力争夺到认知货架的全新博弈
大模型广告的出现，彻底重构了数字广告的形态与竞争逻辑。传统互联网广告的核心是 “争夺用户注意力”，通过在网页、APP 的黄金位置设置广告位，依靠曝光量实现转化，而大模型广告则将竞争主战场从 “物理广告位” 转移到了模型的 “认知货架”，品牌的竞争从 “谁的曝光多” 变为 “谁能被模型优先推荐”，一场围绕模型推荐权重的全新博弈正式开启。
本土大模型广告形成了两种核心发展路径，各自占据不同的市场空间。一种是依托大模型生态的 “原生广告系统”，由大模型官方直接推出和管理，类似百度的搜索竞价排名、抖音的千川投流，品牌通过与官方合作，根据自身需求设定推荐权重，实现广告的精准嵌入。这种模式的优势在于确定性高、收费模式透明，且能与模型的需求理解、推理输出深度融合，成为目前大品牌的首选。比如家电品牌与通义千问合作，当用户询问 “性价比高的冰箱推荐”，模型便会在推荐列表中优先展示合作品牌的产品，并附上产品亮点、购买链接，实现从需求到转化的一站式服务。
另一种则是模型外的 “GEO 生成引擎优化” 模式，通过优化传统广告位的曝光，影响大模型的检索结果，让品牌信息在模型回答中被优先提及。这种模式更像是 “乱拳模式”，依靠赌概率实现曝光，目前主要被中小品牌采用。但随着大模型原生广告系统的完善，这种模式的生存空间正不断被挤压，未来大概率会退化为 “基础设施型服务”，仅为挤不进模型原生推荐的中小品牌提供长尾服务。两种模式的博弈，本质上是大模型广告生态的规范化过程，最终将形成 “官方原生广告为主、外部优化为辅” 的格局。
大模型广告的核心竞争力，在于 “可信度” 与 “匹配度” 两大指标，这也是品牌能否在模型广告中实现高效转化的关键。“可信度” 是品牌进入模型广告体系的入场资格，包含产品本身的可信、产品与模型的互信、模型与用户的互信三个层面。产品需具备真实的性能、稳定的口碑和权威的背书，模型则要对产品数据进行准确解析，同时向用户明确标注 “广告” 标签，避免 “伪装建议”，只有形成完整的信用链条，才能让用户接受模型的推荐。而 “匹配度” 则决定了广告的成交概率，考验的是大模型对用户画像、消费意图的理解能力，能否精准捕捉用户的核心需求，而非简单匹配关键词。比如用户询问 “适合送父母的千元手机”，模型不仅要匹配 “千元手机” 这一关键词，更要理解 “送父母” 的核心需求 —— 大屏、大电池、操作简单，从而推荐符合需求的产品，这样的推荐才能实现高转化。
这种全新的广告形态，也让品牌竞争变得更加碎片化和场景化。在大模型的对话场景中，用户的每一个具体问题，比如 “500 元以内的保湿面霜”“适合新手的露营装备”，都定义了一个瞬时、独一无二的微型市场，品牌需要针对每一个细分场景优化自身的产品信息和推荐权重。相比传统广告的 “广撒网”，大模型广告更强调 “精准捕鱼”，对品牌的精细化运营能力提出了更高要求。
品牌争相入局：高期待下的探索与试错
尽管大模型广告仍处于发展初期，其商业价值尚未得到完全验证，但本土品牌与营销机构的入局热情却居高不下，与 ChatGPT 广告吸引 Omnicom、WPP 等国际 agency 入局的趋势一致，国内的 4A 公司、本土营销机构也纷纷与大模型平台展开合作，在汽车、快消、零售、文旅等多个领域开启试点。品牌的积极参与，背后是对大模型营销价值的高期待，以及对未来营销趋势的提前布局。
品牌入局大模型广告的核心驱动力，是其全新的触达与转化逻辑。传统数字广告的转化链路长，从曝光到点击再到转化，存在大量的用户流失，而大模型广告则实现了 “需求 - 推荐 - 转化” 的闭环，用户在表达需求的瞬间，就能看到精准的产品推荐，直接跳转下单，大幅缩短了转化链路。同时，大模型广告的触达更加精准，依托对用户需求的深度理解，避免了传统广告的 “无效曝光”，让每一次推荐都能触达真正有需求的用户。以快消品牌为例，与豆包合作后，其产品推荐的点击率较传统信息流广告提升了 3 倍，转化效率大幅提升。
从定价模式来看，本土大模型广告虽未像 ChatGPT 那样开出 60 美元 CPM 的高价（约合人民币 417.9 元，为 Meta 的 3 倍），但也普遍采用了 “高定价、高门槛” 的模式，瞄准中高端品牌市场。与 ChatGPT 类似，本土大模型广告也多以 CPM（千次展示费用）为核心定价指标，同时结合点击量、转化量进行综合计费，部分平台还设置了合作门槛，要求品牌缴纳一定的保底费用，这一模式与高端流媒体广告的定价逻辑相近，体现了大模型平台对自身广告价值的信心。
品牌在入局过程中，也在进行着各种试错与探索。一方面，品牌正在摸索与大模型的合作模式，从最初的简单广告植入，逐步向 “模型定制化合作” 升级，比如家电品牌与通义千问合作，为模型提供专属的产品知识库，让模型能更精准地解答用户关于产品的问题，同时实现更自然的推荐。另一方面，品牌也在探索不同品类在大模型广告中的适配性，发现快消、日用百货、生活服务等 “短决策” 品类，因用户决策周期短、需求明确，更适合大模型广告；而汽车、高端家电等 “长决策” 品类，则更适合将大模型广告作为品牌曝光和信息传递的渠道，而非直接的转化渠道。
值得注意的是，目前品牌对大模型广告的投入，更多是基于 “布局未来” 的战略考量，而非单纯的短期业绩追求。与 ChatGPT 广告的广告主一样，本土品牌现阶段更看重大模型广告的影响力和触达能力，而非已验证的转化效果。在大模型广告的发展初期，品牌更愿意通过小范围试点，积累数据和经验，为未来的规模化投入做准备，这种理性的探索态度，也让本土大模型广告的发展更加稳健。
挑战与边界：平衡商业价值与用户体验的关键命题
大模型广告在迎来发展机遇的同时，也面临着诸多挑战，如何平衡商业价值与用户体验，成为所有大模型平台和品牌需要面对的核心命题。这一挑战在 ChatGPT 的广告探索中已现端倪，而本土大模型因与消费场景深度融合，面临的考验更为复杂。
用户隐私保护是大模型广告的首要挑战。大模型广告的精准推荐，依赖于对用户对话数据、行为数据的深度分析，而这些数据往往包含用户的个人偏好、消费习惯等隐私信息。尽管各大模型平台均表示，广告投放不会泄露用户的具体对话和个人数据，仅基于话题和行为特征进行定向，但如何让用户真正信任模型的数据安全能力，仍需持续努力。本土大模型平台纷纷推出了数据保护措施，比如允许用户删除广告相关数据、关闭个性化推荐，部分平台还采用了数据脱敏技术，确保用户数据的安全，这些措施成为提升用户信任的关键。
避免模型 “商业化过度”，保护用户体验，是另一大核心挑战。大模型的核心价值在于为用户提供专业、中立的解答，若为了追求商业利益，在回答中过度嵌入广告，甚至让广告影响解答的客观性，将会严重损害用户对模型的信任。ChatGPT 明确表示广告不会影响模型输出，本土大模型也纷纷做出类似承诺，比如通义千问规定，广告推荐不得超过回答内容的 10%，且必须与用户需求高度相关；豆包则采用了 “广告与解答分离” 的模式，将广告内容放在回答末尾，不影响用户的核心阅读体验。这些规则的制定，旨在划定商业与服务的边界，避免广告成为影响用户体验的 “绊脚石”。
同时，大模型广告还面临着效果评估体系不完善的问题。目前无论是 ChatGPT 还是本土大模型，都无法像 Google、Meta 那样，为广告主提供颗粒度极细的效果数据，仅能提供展示量、点击量等基础指标，无法完整披露转化路径和归因数据。这让品牌难以精准评估大模型广告的投入产出比，也成为制约品牌加大投入的重要因素。建立完善的效果评估体系，实现从展示、点击到转化的全链路数据追踪，成为大模型广告实现规模化发展的必要条件。本土大模型平台正与第三方数据机构合作，探索适合模型广告的评估指标，比如 “推荐有效率”“需求匹配度” 等，试图让效果评估更加科学、精准。
此外，大模型广告还面临着行业规范缺失的问题。目前国内尚未出台针对大模型广告的专门法规，广告的内容审核、投放边界、责任界定等均缺乏明确标准，容易出现虚假宣传、违规推荐等问题。比如部分品牌可能会通过虚假数据误导模型，实现不实推荐；部分模型可能会在医疗、金融等敏感领域嵌入广告，引发合规风险。建立健全的行业规范，明确大模型平台、品牌、营销机构的责任，成为推动大模型广告健康发展的重要保障。
未来展望：大模型广告成为数字营销的主流阵地
尽管面临诸多挑战，但大模型广告的发展趋势已不可逆转，业内普遍认为，2026 年将是大模型广告的 “显化元年”，未来 2 年内，这一全新的营销形态将成为品牌数字营销的主流阵地。随着技术的不断完善、生态的不断成熟，大模型广告将彻底改变品牌的营销逻辑，推动数字营销进入 “决策代理” 的新时代。
从技术发展来看，大模型的推理能力、记忆能力将持续提升，对用户需求的理解会更加精准、深入，这将让大模型广告的 “匹配度” 不断提升，实现从 “关键词匹配” 到 “意图理解” 的跨越。同时，大模型与物联网、大数据的融合将更加深入，能整合更多的用户场景数据，比如地理位置、使用习惯、消费能力等，为广告推荐提供更全面的依据，让推荐更加贴合用户的实际需求。
从生态布局来看，本土大模型广告将进一步与互联网生态深度融合，形成 “模型 + 平台 + 场景” 的全链路生态。阿里、字节、腾讯等互联网巨头旗下的大模型，将依托自身的电商、社交、内容平台，实现广告生态的闭环，用户在模型中产生的需求，能在巨头的生态内完成转化，这种生态优势将让本土大模型广告的竞争力远超海外玩家。而中小大模型则会聚焦垂直领域，比如美妆、家电、文旅等，打造细分领域的模型广告生态，形成与头部玩家的差异化竞争。
从品牌营销来看，大模型广告将推动品牌营销从 “流量思维” 向 “价值思维” 转变。品牌不再需要通过海量曝光争夺用户注意力，而是需要通过提升产品的品质、口碑，打造符合用户需求的产品价值，从而获得模型的优先推荐。同时，品牌的营销运营将更加精细化，需要针对不同的用户需求、场景，优化产品信息和推荐策略，实现精准的个性化营销。大模型广告的出现，也将让中小品牌迎来新的发展机遇，只要产品具备核心竞争力，就能在模型的认知货架中获得与大品牌同等的曝光机会，打破传统营销的流量壁垒。
大模型广告的崛起，不仅是数字广告形态的变革，更是人工智能技术商业化的重要里程碑。从 ChatGPT 的广告试点到本土大模型的全面布局，这一全新的营销形态正在摸索中不断完善。未来，随着技术的进步、规范的建立、生态的成熟，大模型广告将真正成为连接品牌与消费者的桥梁，在实现商业价值的同时，为用户提供更高效、更精准的服务，推动数字营销行业进入全新的发展阶段。而对于品牌而言，唯有紧跟趋势，积极探索，才能在这场大模型广告的变革中抢占先机，赢得未来的市场竞争。