本文將站在廣告主的角度，詳細(xì)闡述如何搭建一套基于大模型的智能投放內(nèi)部系統(tǒng)，從功能實(shí)現(xiàn)流程、所需能力、資源到實(shí)現(xiàn)周期，每一步都將舉例說(shuō)明，并附上真實(shí)案例及業(yè)務(wù)影響指標(biāo)數(shù)據(jù)。

在當(dāng)今數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代，廣告主面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。如何精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾、高效投放廣告并持續(xù)優(yōu)化策略，成為決定營(yíng)銷(xiāo)成敗的關(guān)鍵。幸運(yùn)的是，人工智能大模型的興起為廣告智能投放提供了全新的解決方案。

一、功能實(shí)現(xiàn)流程與階段性成果

1. 需求分析與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

目標(biāo)：明確廣告主的核心需求（如跨平臺(tái)自動(dòng)投放、實(shí)時(shí)策略優(yōu)化），設(shè)計(jì)系統(tǒng)核心模塊。

關(guān)鍵模塊：

• 廣告自動(dòng)創(chuàng)建：基于廣告主預(yù)算、受眾畫(huà)像、投放目標(biāo)（如ROI、曝光量）自動(dòng)生成廣告計(jì)劃。例如，某電商平臺(tái)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動(dòng)生成針對(duì)“雙十一大促”的廣告組合，覆蓋用戶興趣、預(yù)算分配、時(shí)段選擇等維度。
• 策略動(dòng)態(tài)優(yōu)化：根據(jù)實(shí)時(shí)投放數(shù)據(jù)（點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率）自動(dòng)調(diào)整出價(jià)、定向規(guī)則。如騰訊廣告3.0系統(tǒng)通過(guò)大模型優(yōu)化廣告ID匹配，使行業(yè)投放穩(wěn)定性提升26%。

階段性成果：

• 《需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)》：明確系統(tǒng)需支持多平臺(tái)API接入（如Google Ads、Meta Marketing API）、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控閾值（如CTR低于1%時(shí)觸發(fā)策略調(diào)整）。
• 《系統(tǒng)架構(gòu)圖》：展示數(shù)據(jù)流（歷史數(shù)據(jù)→模型訓(xùn)練→廣告生成→策略優(yōu)化）與模塊交互邏輯。

2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型訓(xùn)練

目標(biāo)：構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，微調(diào)開(kāi)源大模型以適配廣告業(yè)務(wù)場(chǎng)景，可外接內(nèi)部知識(shí)庫(kù)等以促使模型預(yù)測(cè)效果更準(zhǔn)確。

數(shù)據(jù)來(lái)源：

• 廣告投放數(shù)據(jù)：歷史廣告的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、用戶畫(huà)像標(biāo)簽。
• 市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)：行業(yè)關(guān)鍵詞熱度、競(jìng)品廣告策略（如快手的AIGC視頻素材投放策略提升轉(zhuǎn)化率33%）。

模型訓(xùn)練示例：

使用開(kāi)源模型LLaMA或BLOOM進(jìn)行微調(diào)，訓(xùn)練廣告策略優(yōu)化模型。例如，某社交媒體平臺(tái)基于用戶觀看行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)廣告與視頻內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配，點(diǎn)擊率提升28%。

階段性成果：

• 《數(shù)據(jù)清洗報(bào)告》：展示數(shù)據(jù)去噪（如剔除異常點(diǎn)擊）與特征工程（如用戶興趣標(biāo)簽聚類）。
• 《模型評(píng)估報(bào)告》：對(duì)比不同模型的A/B測(cè)試結(jié)果（如使用BLOOM模型的策略優(yōu)化效果優(yōu)于GPT-NeoX 15%）。

3. 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與集成

核心開(kāi)發(fā)內(nèi)容：

• 前端界面：廣告主操作面板，支持參數(shù)配置（如預(yù)算上限、投放時(shí)段）、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)看板（如ROI趨勢(shì)圖）。
• 后端邏輯：集成大模型API（如通過(guò)Groq平臺(tái)調(diào)用Llama3模型，實(shí)現(xiàn)低成本高并發(fā)的推理服務(wù)）。
• 廣告平臺(tái)對(duì)接：通過(guò)如Google Ads API實(shí)現(xiàn)廣告自動(dòng)發(fā)布與狀態(tài)同步。

案例：思美傳媒通過(guò)自研系統(tǒng)接入多個(gè)大模型，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)廣告自動(dòng)發(fā)布，人工操作時(shí)間減少70%。

階段性成果：

• 《API接口文檔》：定義大模型輸入輸出規(guī)范（如輸入為廣告位特征+用戶畫(huà)像，輸出為出價(jià)建議）。
• 《系統(tǒng)集成測(cè)試報(bào)告》：驗(yàn)證廣告發(fā)布成功率（如Meta平臺(tái)發(fā)布成功率≥99.5%）。

4. 系統(tǒng)測(cè)試與上線

測(cè)試重點(diǎn)：

• 功能驗(yàn)證：廣告自動(dòng)創(chuàng)建是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則（如預(yù)算分配比例）。
• 性能壓測(cè)：高并發(fā)場(chǎng)景下策略優(yōu)化響應(yīng)時(shí)間（如百度的文心大模型支持每秒處理10萬(wàn)次請(qǐng)求）。

案例：某快消品牌在測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)模型在高流量時(shí)段出價(jià)波動(dòng)過(guò)大，通過(guò)增加時(shí)間衰減因子優(yōu)化策略穩(wěn)定性，最終實(shí)現(xiàn)投放成本降低20%。

階段性成果：

《上線checklist》：包含灰度發(fā)布計(jì)劃（如首期覆蓋10%流量）、回滾機(jī)制。

5. 持續(xù)優(yōu)化與迭代

優(yōu)化方向：

• 模型迭代：定期注入新數(shù)據(jù)（如節(jié)假日營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)）提升預(yù)測(cè)精度。
• 功能擴(kuò)展：新增廣告平臺(tái)支持（如TikTok Ads）。

案例：藍(lán)色光標(biāo)通過(guò)持續(xù)優(yōu)化AI模型，使客戶項(xiàng)目中的AI應(yīng)用比例從30%提升至68%，驅(qū)動(dòng)收入增長(zhǎng)1.08億元。

階段性成果：

《季度優(yōu)化報(bào)告》：記錄模型版本更新日志（如v2.1模型轉(zhuǎn)化率提升5%）。

二、資源與能力要求

1. 崗位與團(tuán)隊(duì)配置

• 數(shù)據(jù)工程師：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、融合、壓縮和增強(qiáng)。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)家/AI工程師：負(fù)責(zé)模型選型與調(diào)優(yōu)（需熟悉如PyTorch、TensorFlow框架）。
• 研發(fā)工程師：開(kāi)發(fā)前后端系統(tǒng)（需掌握如Python、React、API集成）。
• 廣告優(yōu)化師：定義業(yè)務(wù)規(guī)則與驗(yàn)證模型輸出（如出價(jià)策略是否符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)）。
• 產(chǎn)品經(jīng)理：明確業(yè)務(wù)目標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)需求（如模型需支持實(shí)時(shí)出價(jià)調(diào)整）。

2. 實(shí)現(xiàn)周期

三、真實(shí)案例與效果對(duì)比

案例：某跨境電商廣告主

嵌入大模型前：人工創(chuàng)建廣告計(jì)劃耗時(shí)3小時(shí)/天，平均CTR為1.8%，ROI為2.5。

嵌入大模型后：

廣告自動(dòng)生成時(shí)間縮短至15分鐘/天，CTR提升至2.5%（+38.9%）。

動(dòng)態(tài)出價(jià)策略使ROI提升至3.2（+28%），季度廣告成本降低18%。

四、產(chǎn)品經(jīng)理核心技能與資料

1. 必備技能

• 技術(shù)理解力：熟悉大模型底層原理（如Transformer架構(gòu)）、開(kāi)源模型能力邊界（如LLaMA支持的最大Token長(zhǎng)度）。
• 業(yè)務(wù)抽象能力：將廣告主需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)指標(biāo)（如“提升轉(zhuǎn)化率”需拆解為模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率≥85%）。
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維：通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證策略有效性（如對(duì)比新舊模型的CTR差異）。

2. 參考資料

技術(shù)文檔：Hugging Face模型庫(kù)說(shuō)明、Groq API調(diào)用指南。

行業(yè)報(bào)告：《中國(guó)大模型落地應(yīng)用案例集》（覆蓋金融、廣告等52個(gè)場(chǎng)景）。

競(jìng)品分析：騰訊廣告3.0系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路（通過(guò)清理重復(fù)基建提升投放穩(wěn)定性）。

五、廣告行業(yè)開(kāi)源大模型推薦

1.DeepSeek（深度求索）

特點(diǎn)：適用于廣告行業(yè)優(yōu)化（如DeepSeek-V3），支持廣告文案生成和投放策略優(yōu)化。

鏈接：DeepSeek GitHub

2. LLaMA（Meta）

特點(diǎn)：支持多任務(wù)微調(diào)，適合廣告策略優(yōu)化場(chǎng)景。

鏈接：https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

3. BLOOM（BigScience）

特點(diǎn)：多語(yǔ)言支持，適合全球化廣告投放。

鏈接：https://huggingface.co/bigscience/bloom

4. GPT-NeoX（EleutherAI）

特點(diǎn)：社區(qū)活躍，適配自定義訓(xùn)練任務(wù)。

鏈接：https://github.com/EleutherAI/gpt-neox

自建大模型智能投放系統(tǒng)的核心價(jià)值在于數(shù)據(jù)自主權(quán)與策略靈活性。廣告主需在技術(shù)投入與業(yè)務(wù)收益間找到平衡，初期可優(yōu)先選擇低成本開(kāi)源模型（如通過(guò)Groq平臺(tái)調(diào)用API），逐步積累數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)后再擴(kuò)展定制化能力。未來(lái)，隨著模型推理成本持續(xù)下降（如百度文心模型年降本99%），廣告智能化的門(mén)檻將進(jìn)一步降低，率先布局者將占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)高地。