周红伟：ChatAds：对话即渠道——聊天广告如何重构搜索、广告与商业增长范式，技术架构、实现原理、经济模型、市场影响与未来展望
聊天式广告（ChatAds）正从“概念验证”走向“规模化试点”。以 OpenAI 在 ChatGPT 中测试广告为标志，广告正从“被动展示”转向“主动对话式推荐”。这一变革有潜力在多个高价值搜索与决策场景中，
ChatAds：对话即渠道
——聊天广告如何重构搜索、广告与商业增长范式
Executive Summary（高管摘要）
聊天式广告（ChatAds）正从“概念验证”走向“规模化试点”。以 OpenAI 在 ChatGPT 中测试广告为标志，广告正从“被动展示”转向“主动对话式推荐”。这一变革有潜力在多个高价值搜索与决策场景中，部分替代 Google 搜索广告，并重塑广告主、平台与用户之间的经济关系。
我们判断：ChatAds 将成为继搜索广告、信息流广告之后的第三代核心数字广告形态。
一、从搜索广告到聊天广告：范式转移
1.1 传统搜索广告的边界
Google Ads 的核心假设是：
- 用户 明确表达需求（Query）
- 系统 匹配关键词 + 排序竞价
- 广告以 链接形式 呈现
但在以下场景中，搜索广告效率正在下降：
- 模糊需求（“我该选哪款？”）
- 复杂决策（金融、医疗、B2B、教育）
- 多轮比较与推理
1.2 ChatAds 的本质差异
| 维度 | 搜索广告 | 聊天广告（ChatAds） |
|---|---|---|
| 交互方式 | 单次 Query | 多轮对话 |
| 用户意图 | 显性 | 隐性、动态演化 |
| 广告形态 | 链接/卡片 | 推荐、解释、行动建议 |
| 决策支持 | 弱 | 强（推理 + 个性化） |
ChatAds 的核心不是“曝光”，而是“参与决策”。
二、ChatAds 技术架构设计（Technical Architecture）
2.1 总体架构（逻辑分层）
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┌───────────────────────────┐
│ 对话交互层（Chat UI） │
└─────────────▲─────────────┘
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┌─────────────┴─────────────┐
│ 对话理解与意图建模层 │
│ - 意图识别 │
│ - 决策阶段判断 │
│ - 商业敏感度评估 │
└─────────────▲─────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ ChatAds 投放引擎 │
│ - 广告召回（Ads Recall） │
│ - 上下文相关性匹配 │
│ - 竞价与排序（Auction） │
└─────────────▲─────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ LLM 响应生成层 │
│ - 广告自然语言融合 │
│ - 可解释性与合规控制 │
└─────────────▲─────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ 计费 & 反馈系统 │
│ - 行为归因 │
│ - 效果评估 │
│ - 在线学习优化 │
└───────────────────────────┘
2.2 核心技术模块解析
（1）对话级意图识别（Conversation-level Intent）
与搜索广告不同，ChatAds 依赖：
- 多轮上下文 embedding
- 用户状态建模（探索 / 对比 / 决策）
- 商业触发阈值（Commercial Readiness Score）
技术实现：
- Transformer + 对话状态机
- 意图连续建模（Intent Trajectory）
（2）广告召回与竞价机制
召回（Recall）
- 基于语义向量（而非关键词）
- 行业、品牌、安全规则强过滤
排序（Ranking）
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Score =
α · 语义相关度
+ β · 用户阶段匹配度
+ γ · 出价（Bid）
+ δ · 体验惩罚因子体验惩罚因子是 ChatAds 的关键创新，用于防止“过度商业化”。
（3）广告内容生成与融合
广告不再是独立内容，而是：
- 嵌入在 LLM 生成文本中
- 以“建议 / 对比 / 方案”方式呈现
- 强制标注 Sponsored / 广告来源
OpenAI 在广告测试中强调：
广告不得改变模型的事实判断与结论逻辑
（参考：OpenAI ChatGPT Ads 测试分析
https://blog.hotdry.top/posts/2026/01/17/openai-advertising-system-architecture-access-expansion/）
三、ChatAds 技术实现要点（Engineering Considerations）
3.1 高并发与低延迟
- 广告召回与 LLM 推理并行
- P95 延迟目标：< 100ms（广告路径）
- Redis / Vector DB 混合缓存
3.2 归因与计费模型
| 行为 | 可能计费方式 |
|---|---|
| 广告建议被点击 | CPC |
| 对话内转化 | CPA |
| 决策影响 | CPO（Cost per Outcome） |
归因依赖：
- 对话链路追踪
- 多触点因果推断（Counterfactual）
四、ChatAds 的经济模型（Economic Model）
4.1 平台侧
- 更高 ARPU：决策场景价值更高
- 更低流量浪费：精准触发
- 潜在风险：信任损耗
4.2 广告主侧
- 投放从“关键词运营”转向“知识与方案运营”
- 更高转化率（预期 2–5× 于搜索广告）
4.3 用户侧
- 收益：更快决策、更少信息噪音
- 成本：对“中立性”的担忧
成败关键
在于 “广告是否真正帮助用户”
五、市场展望（Market Outlook）
5.1 可替代 Google Ads 的领域（优先级）
- 软件 / SaaS / 云服务
- 金融产品（信用卡、保险、投资）
- 教育与培训
- 高客单价消费品
- B2B 采购
5.2 市场规模判断（情景推演）
| 年份 | ChatAds 占全球数字广告比例 |
|---|---|
| 2026 | <1%（试点期） |
| 2028 | 5–8% |
| 2032 | 15%+（搜索广告被部分替代） |
六、结论：ChatAds 是“下一代搜索广告”，而非简单广告位
ChatAds 的真正竞争对手不是 Google Ads 的版位，而是 Google 搜索的“入口地位”。
成功的 ChatAds 平台需要同时做到：
- 世界级 LLM 能力
- 克制、透明的商业设计
- 工程级广告系统能力
- 长期信任优先于短期变现
未来的广告不是“你看到了什么”，
而是“你是如何做出决定的”。
参考资料
- OpenAI ChatGPT 广告系统架构分析（2026）
https://blog.hotdry.top/posts/2026/01/17/openai-advertising-system-architecture-access-expansion/ - Campaign China：AI 聊天机器人广告趋势
https://www.campaignchina.com/article/ai聊天机器人广告将会颠覆广告业吗？/501806 - 广告系统工程架构实践（知乎）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/300167370
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