AI大模型重写广告业
头图来源：腾讯
前段时间，在腾讯近几季财报可以看出，AI 正成为这家公司的「新基建」，它成为腾讯增长的核心新引擎，推动了广告收入加速增长。
在广告业务里，「腾讯广告AIM+」智能投放产品矩阵首次亮相，支持广告主自动配置定向、出价及版位，并优化广告创意，从而提升他们的营销投入回报；同时，腾讯广告妙系列AI产品不断进行技术迭代，正逐步形成「陪伴—策略—内容—执行—优化」的Business Agent联动生态。
而在11月底的2025腾讯算法大赛决赛里，则让我们提前窥见了广告这个行业的未来图景。
这场决赛以「全模态生成式推荐」成为赛题，与传统推荐算法不同，该技术能够综合运用各种不同形式的数据，即全模态，采用生成式算法推荐个性化广告，对于提升广告精准度和优化用户体验具有重要探索价值。此次赛题数据集有望将在赛后进一步开源，促进产学技术交流。
这次的腾讯广告算法大赛以360万的奖金池、腾讯直通offer机会以及真实广告业务场景的实战机会，吸引全球近30个国家的8400余人报名，海外报名人数创下历史新高。
在决赛后接受采访时，腾讯公司副总裁蒋杰难掩兴奋。
这一群刚刚走出校园、甚至还在校园里的年轻人，让他感到惊喜。在刚刚结束的 2025 腾讯广告算法大赛上，这群00 后为主力的选手，展现出了让工业界「老兵」都感到惊讶的成熟度。
「他们对前沿算法的认知已经不亚于在职算法员工水平了……根本没有代差。」蒋杰感叹道。
这场赛事在挖掘人才的同时，也是整个广告行业技术水位急速上涨的缩影，我们看到广告业正在经历一场范式变化：从「判别」走向「生成」，从「流量匹配」走向「内容理解」。
一、「无时差」的一代
如果对互联网大厂校招的印象还停留在「入职先培训半年、学好 C++ 再上岗」的旧时代，那可能已经落伍了。
2025腾讯广告算法大赛决赛选手与评委
在 2025 腾讯广告算法大赛的决赛现场，评委们发现，在 2025 腾讯广告算法大赛的决赛现场，评委们发现，选手们不仅赛前深入研究了字节、阿里、百度乃至 Meta 的前沿论文，还能在比赛中灵活地将理论转化为解决实际问题的代码。
「不像我们当年读书的时候，出来以后啥也不会……现在的学生，他们在学校对大模型的理解、所学到的东西，已经跟工业界在做的东西完全接轨了。」蒋杰在接受采访时直言。
这种「无时差」的能力，源于这一代年轻人是真正的「AI 原住民」。对于 00 后而言，Transformer 架构、多模态理解、Embedding 向量化，就像上一代程序员手中的 Java 和 SQL 一样，是基础语言。
在比赛中，面对腾讯提供的百万级甚至千万级脱敏数据，他们主动应用 LLM（大语言模型）和 MLLM（多模态大语言模型）探索“全模态生成式推荐”的解题思路，这种做法不仅具有创新性，甚至比一些固守传统的工业界方案更具灵活性。
对于大厂而言，以前是「招进来教你怎么做」，现在是「招进来看你怎么创新」。
这群手握多张大厂 Offer 的年轻人，在带来算法优化的同时，也为「如何利用 AI 解决商业问题」这一命题注入了新内容。
二、技术范式：从「猜你喜欢」到「懂你所见」
如果说人才的年轻化是表象，那么广告推荐技术的底层逻辑重构，则是这场变革的内核。
长久以来，广告系统的主流范式是「判别式」。简单来说，它像一个巨大的漏斗，根据用户行为特征的提炼，对广告进行分阶段的层层筛选。这套系统运行了十几年，极其高效，但有一个致命伤：冷启动。
「如果不依赖历史点击数据，系统怎么知道把一条新广告推给谁？」
生成式AI 的出现，给出了降维打击般的解决方案。与判别式依赖"规则化的特征"不同，生成式推荐能够真正「理解」内容。
蒋杰在采访中描绘了未来的图景：未来所有的数据都将「动态化」和「多模态化」。
无论是用户看过的公众号文章、朋友圈的视频，还是一张图片，都会被映射成机器可理解的 Embedding。
系统不再是机械地记录「用户 A 点击了广告 B」，而是通过大模型理解「用户 A 喜欢这种风格的视觉表达，而广告 B 恰好包含了这些语义信息」。
这解决了广告行业最头疼的两个问题：
冷启动： 哪怕是全新的广告，只要大模型理解其内容（文本、图像、视频），就能通过语义关联找到潜在受众，而不需要等待历史点击数据的积累；
泛化能力： 智能上限被突破。以前的模型需要海量样本才能学会区分，现在的生成式模型通过预训练，拥有了通用的世界知识。
「原来的推荐系统是黑盒的……现在我们希望它像人一样去看广告。」腾讯广告技术专家总结道。这种技术演进，直接推动了腾讯广告点击率的显著提升。
三、 职能重塑：优化师「消亡」，创意人崛起
技术变革的震波，最终会传导至每一个具体的从业者身上。在生成式 AI 的浪潮下，广告行业的岗位版图正在被重新绘制。
最先感受到寒意的，可能是传统的「广告优化师」。在过去，他们的核心工作是盯着大盘，调整出价），控制成本。但在蒋杰看来，这部分工作未来将完全由系统接管。
「优化师未来不用做投放了，系统能给你搞出一个最优价，并且帮你拿到最高的量。」蒋杰还指出了优化师的新方向——做素材。
这是一个从「算力」向「创意」的迁徙。当 AI 能够自动化地完成定向、出价、甚至版位配置时（如腾讯推出的 腾讯广告AIM+智能投放产品矩阵），人类的价值就回归到了最本质的层面：创造力。
未来的广告优化师，实际上将转型为「Prompt 工程师」或「创意总监」。他们需要指挥 AI 工具，生成成百上千条创意素材，并从中筛选出最能打动人心的高质内容。
更进一步的未来是「千人千创」。
目前的 AIGC 已经能做到极低成本生成图片，未来随着推理成本的降低，视频也能实时生成。
当用户浏览信息流时，看到的广告素材可能是 AI 根基于你的兴趣实时渲染生成的。
随着用户渐渐习惯在 DeepSeek、元宝等 AI Chatbot 中获取信息，搜索流量正在向交互式 AI 迁移 。
就像前段时间豆包等 AI 产品开始尝试通过「商品卡」闭环交易，未来的营销视角将发生根本性转向：品牌不仅要通过广告捕获用户，更必须学会如何与大模型沟通。
在这个新世界里，广告将以长周期、多轮对话的形式，成为有价值的内容本身 ，「广告和内容未来是密不可分的。」蒋杰说。
在 AI 高歌猛进的叙事中，腾讯保持了自己的节奏。尽管技术在不断推高效率，但蒋杰透露，腾讯视频号的广告加载率目前仍保持在 4% 左右，远低于行业 10%-15% 的普遍水平。这种克制背后，也是对用户体验和生态健康的长期主义考量。
