谷歌广告即将退出历史舞台吗？为什么 ChatGPT 广告正在重塑营销格局？

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发布日期：2026年9月19日 / 更新日期：2026年9月19日 – 作者： Konrad Wolfenstein

Google Ads 即将退出历史舞台吗？ChatGPT Ads 正在重塑营销格局——Xpert.Digital 为您带来关于此主题的创意图片，并融入了人工智能技术。

对话而非关键词：ChatGPT 如何改变客户获取规则

广告支出不再浪费？为什么在 ChatGPT 广告中，上下文突然变得至关重要。

不要盲目调整预算：如何成功测试 ChatGPT 广告以提升业务效果

自 2026 年 8 月底以来，OpenAI 一直在颠覆数字广告市场：随着 ChatGPT Ads 在德国的推出，一种远超简单广告位的新形式应运而生。企业不再像以往那样竞价购买孤立的关键词，而是有机会将付费推广融入到与用户进行深入、情境相关的对话中。这标志着用户体验从简单的搜索查询转变为复杂的决策过程。用户需要明确自身的问题，设定优先级，并同时收到量身定制的推荐。.

但这是否意味着行业领头羊谷歌广告的缓慢消亡？简而言之：并非如此。要深入探讨这个问题，需要对两个平台的经济机制进行细致的分析。谷歌仍然是捕捉现有需求和快速行动的利器，而 ChatGPT 则瞄准了客户仍在寻求建议和预审的领域。在接下来的全面分析中，我们将探讨哪些商业模式（从电子商务到 B2B）目前最有可能从中受益，新平台的局限性在哪里，以及为什么目前进行明智的、数据驱动的测试远比盲目行动更为明智。.

转型中的电子商务和B2B：ChatGPT广告对哪些用户真正有价值？

那些继续只竞价关键词的人，很快就会买到过时的注意力。

在 ChatGPT 上投放广告不仅仅是在 Google、Meta 或 Amazon 旁边增加一个广告位。从经济角度来看，它创建了一个连接信息搜索、咨询、比较和购买决策的全新界面。自 2026 年 8 月底以来，德国用户也开始能够在 ChatGPT 上看到广告。这些广告最初出现在免费版和 Go 版套餐中，标有“赞助内容”字样，并在视觉上与实际答案区分开来。价格更高的 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 版套餐则保持无广告状态。这标志着一项实验的开始，其意义远不止于一种新的广告形式：付费推广首次能够系统地融入到用户逐步完善需求的全面对话中。.

认为谷歌广告已成为过去式的说法虽然耸人听闻，但未免过于简单。在可预见的未来，谷歌仍将是捕捉现有需求的强大系统。这家搜索引擎集庞大的用户覆盖范围、成熟的竞价机制、精细的衡量能力以及历经数十年发展而成的广告基础设施于一身。ChatGPT 广告短期内无法取代这一体系。然而，它们可以抓住用户实际搜索查询之前最具经济价值的几个关键时刻：潜在客户仍在构思问题、权衡各种因素、试图理解不同的选择，并努力从众多选项中做出明智的决定。.

这就是战略差异所在。传统搜索广告主要针对单个输入的关键词做出反应。而对话式广告则可以考虑整个决策情境。对企业而言，这使得竞争格局从谁对特定关键词出价最高转变为哪个广告在具体的使用场景中真正具有相关性。这带来了新的机遇，但也增加了对平台的依赖，而这些平台的投放逻辑、覆盖范围和定价机制仍处于早期发展阶段。.

从搜索词到决策情境

从本质上讲，Google Ads 是一个注意力市场，其运作基于搜索词、目标受众特征和预测响应。广告商试图理解用户通常简短搜索查询背后的意图。对于“乌尔姆税务顾问”、“叉车租赁”或“中小企业客户关系管理软件”这类明确的词语，这种方法效果相对较好。然而，对于复杂的搜索查询，单个关键词不可避免地会造成信息不全。它们可以揭示用户正在搜索什么，但通常无法说明搜索的原因、存在的限制以及仍需克服的障碍。.

聊天记录包含更丰富的语义信息。用户可能会解释说，他们正在寻找一款适用于 40 名员工的软件，需要集成现有的 ERP 系统，公司没有自己的 IT 部门，希望处理欧盟境内的数据，并且希望在三个月内启动。从营销角度来看，这并非单一信号，而是包含需求、公司规模、技术环境、风险承受能力和时间跨度等一系列信息的集合。因此，理论上，与“最佳 CRM 软件”这类简单的关键词相比，相关的广告可能更能贴近用户的实际决策。.

这正是 ChatGPT 广告的经济价值所在。情境可以减少广告支出的浪费，因为它不仅考虑主题，还考虑具体情境。同时，由于用户已经完成了相当一部分的调研，情境也能提升单次互动的价值。相比那些在进行一般性搜索后就点击第一个付费链接的用户，在回答了几个后续问题后点击广告的用户，其潜在转化率可能更高。.

然而，这种潜力不应与精准投放混为一谈。OpenAI 在设置广告系列时会使用与对话、主题和术语相关的所谓上下文提示。这些提示并非精确的关键词，也无法保证广告出现在特定的对话中。这使得广告主对系统的控制力有所降低。平台负责解读相关性，而广告主仅需提供指导原则。这虽然可以提升用户体验，但也增加了规划、预测和优化的难度。.

为什么购买流程可以缩短

传统的数字化客户旅程往往支离破碎。用户发现问题后，阅读指南，进行多次搜索，打开比价网站，查看评论，访问制造商网站，之后通过品牌咨询或重定向广告再次访问。每一次转换都会产生摩擦。信息丢失、设备更换、cookie 失效，一些潜在客户甚至会放弃购买。营销部门随后会尝试使用归因模型，将这些零散的互动整合为一个连贯的故事。.

人工智能驱动的对话可以将上述多个步骤整合到一个界面中。ChatGPT 首先解释问题，然后汇总条件，比较类别，回答后续问题，最终推荐具体的供应商或优惠。当广告在恰当的时机出现时，用户从了解需求到采取行动之间的差距就会缩小。用户无需再次在搜索引擎中输入自己的需求。冗长的信息搜索过程可以缩短到直接跳转到目标页面、注册或咨询页面。.

这种集中化的联系人资源对那些经济成功并非取决于最大覆盖面，而是取决于高质量联系人的公司而言尤为宝贵。工业软件供应商并不需要数百万次的曝光。几个包含清晰问题定义、合理预算和明确实施意向的咨询就足够了。这同样适用于高质量服务、专业培训、复杂的差旅安排、需要详细解释的消费品或高价值的本地产品。.

然而，缩短购买流程也有其弊端。如果人工智能已经承担了大部分咨询工作，那么企业网站的访问量就会下降。品牌将失去详细展示产品系列、品牌故事和配套产品的机会。每一次点击的价值都会更高，而点击总量却依然有限。因此，企业必须为用户数量减少但用户需求更加明确的新世界做好准备。通用的首页将不再适用。着陆页必须能够立即满足用户在对话中提出的需求，并引导用户顺利完成下一步操作。.

覆盖面并不等同于市场潜力

ChatGPT 拥有庞大的全球用户群，并已从最初的实验性工具发展成为许多人的日常必备工具。然而，用户规模与实际的广告覆盖范围并不完全一致。广告仅在特定的套餐和使用场景中才会出现。高流量的专业用户、高管、顾问、开发人员和企业通常使用 Plus、Pro、Business 或 Enterprise 套餐，因此无法投放广告。在 B2B 营销中，这种限制可能会造成重大影响。.

即使在 Free and Go 版本中，也并非所有对话都会产生收益。广告需要合适的、具有足够商业价值且符合品牌安全规范的语境。关于个人健康、心理健康、政治和其他敏感话题的对话会受到限制或不投放广告。未成年人也不会成为广告目标用户。此外，用户可以选择拒绝广告、限制个性化设置，或者切换到功能有所减少的免费无广告版本。因此，理论上的用户基数远大于实际可触达的目标受众。.

ChatGPT用户总数并非评估渠道的决定性因素。真正重要的是在特定类别、地区、语言和购买流程阶段内能够触达的对话数量。旅游服务提供商可以预期获得相对大量的商业对话。而高度专业化的测量技术制造商则可能很少遇到合适的场景，即便每一次接触都可能极具价值。因此，必须同时考虑触达率和接触价值。.

在市场初期，有限的广告资源甚至可能导致一些意想不到的结果。初期竞争较小，价格也相对诱人，但广告支出有限，限制了预算和学习进度。之后，随着需求的增长以及对更具吸引力的对话场景的关注，点击价格可能会上涨。因此，企业不应期望价格长期保持低位或广告量立即大幅增长。ChatGPT 广告初期更像是一个学习和尝试的渠道，而非现有触达工具的可靠替代品。.

哪些商业模式会率先受益？

对于那些顾客在购买前会权衡多种因素的商业模式而言，这个渠道尤其值得关注。这些因素包括旅游、消费电子产品、家居用品、家具、软件、继续教育、本地服务，以及许多与生活、休闲和个人效率相关的产品和服务。顾客对信息的需求越强，不同选项之间的差异越明显，就越有可能通过更深入的对话创造与广告相关的契机。.

在电子商务领域，拥有结构完善的产品数据、清晰的规格说明、具有竞争力的价格以及可靠的库存信息的零售商和品牌获益最大。如果用户正在寻找一款轻薄、续航时间长、配备特定接口且价格有限制的笔记本电脑，那么产品信息必须易于机器读取，并且在整个着陆页上保持一致。不完整的产品描述、过时的价格或相互矛盾的规格选项都会抵消精准信息带来的优势。因此，这种新型广告渠道不仅奖励创意营销，也奖励高质量的运营数据。.

ChatGPT广告对软件即服务（SaaS）产品和数字产品也极具吸引力。这些公司可以相对精准地描述其价值主张、集成方案、目标受众和定价模式。此外，试用注册、演示请求和订阅等数据均可进行数字化衡量。与上下文相关的互动可以直接引导用户访问行业专属解决方案页面、计算器或产品演示。那些产品能够解决明确定义的问题，且无需冗长的线下销售流程即可购买或试用的供应商尤其具有发展潜力。.

本地服务提供商又多了一个有趣的选择。当用户搜索搬家公司、技工、课程或休闲活动时，需求、地点和时间会共同构成一个强有力的信号。真正的挑战不在于信息的根本相关性，而在于信息在区域内的覆盖密度。只有当服务区域内有足够多的相关对话时，企业才能持续有效地利用这些信息。.

在教育培训领域，这种渠道非常适合那些需要先明确目标的用户。关于职业转型、人工智能资质、语言课程或技术认证等问题，通常需要经过多次对话才能逐步展开。拥有透明学习目标、认可资质和可验证成果的机构可以从中受益。反之，夸大其词地承诺成功，不仅会损害信任，还会违反更严格的广告准则。.

B2B广告：精准度和覆盖面之间的差距

对于B2B企业而言，ChatGPT广告乍看之下似乎是理想之选。工业采购、软件选型、咨询项目和外包决策都十分复杂且信息密集。一次对话就能揭示行业的构成、公司规模、系统架构、地理位置、监管要求和预算限制。理论上，这种方式能够达到传统关键词推广活动需要大量落地页、表单和后续潜在客户筛选才能实现的精准需求评估。.

然而，在实践中，定价结构限制了其潜在价值。许多专业用户选择的是无广告套餐。那些经常进行大量分析、处理机密文件或在公司范围内使用 ChatGPT 的用户可能无法通过广告触达。因此，B2B 服务提供商不能想当然地认为最重要的决策者就在可见的广告位范围内。他们更有可能触达自由职业者、处于研究初期阶段的员工、小型公司以及没有集中式企业套餐的用户。.

这并非意味着该渠道毫无价值，而是改变了其角色。ChatGPT广告可以在B2B领域创造需求，触达专业用户，并影响早期候选名单。但它们并不一定会取代LinkedIn、行业出版物、展会、合作伙伴销售、客户营销或人际沟通。尤其是在高价值订单方面，实际的购买流程仍然是多阶段的，并且取决于企业的具体情况。广告可以带来初步的合格线索，但很少能最终促成交易。.

因此，B2B供应商不应只关注直接销售。更有意义的目标包括产品演示请求、技术指南、盈利能力计算器、网络研讨会或行业案例研究。至关重要的是，下一步必须与潜在客户的发展阶段相符。在初步的探索性对话后立即强行进行销售电话会增加流失率。相反，基于现有信息并提供可信的附加价值，可以将早期接触转化为切实的销售机会。.

ChatGPT广告缺乏说服力的地方

并非所有商业模式都能从对话式广告中获益。利润率极低、差异化程度低且物流成本高的产品，可能难以在经济上证明额外点击成本的合理性。如果顾客主要以最低价格为选择标准，那么产品搜索引擎或电商平台通常更为高效。在这些平台上，价格、交货时间和库存情况都具有可比性，而冗长的对话则难以带来额外的价值。.

对于非常冲动的购买，这种渠道可能并不适用。那些已经确切知道自己需要哪个备件、票券或消耗品的人通常希望快速找到答案。传统的搜索、零售商应用程序或电商平台比对话更能有效地缩短这一过程。ChatGPT 广告更适合用于消除不确定性，而不是在用户已经做出决定的情况下。.

对于监管严格或高度敏感的类别，适用额外的限制。政治广告禁止投放，涉及个人健康、心理健康或其他敏感话题的广告也禁止出现在此类话题中。金融、医疗和法律服务提供商可根据其资质和具体情况考虑投放广告，但必须接受更严格的审查，且广告位将受到显著限制。尤其是在这些领域，商业意图往往很强，且存在被不当影响的风险。.

归根结底，对于数字化基础薄弱的公司而言，这种渠道并不适用。广告无法弥补网站速度慢、定价结构不清晰、移动端体验差或线索管理不善等问题。相反，前期沟通越精准，落地页上任何流程中断都会越发明显。公司在购买更多线索之前，应该首先着手解决自身的数据、网站、转化跟踪和销售流程等问题。.

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信任是广告成功的关键

经济优势在于资格预审。

广告渠道的价值通常以每次点击成本和转化率来衡量。但这种视角并不适用于 ChatGPT 广告。如果潜在客户的质量显著提高、销售人员拒绝率更低，并且能更快地促成交易，那么较高的每次点击成本在经济上也是可行的。反之，如果用户只是出于好奇，或者认为广告是对回复的干扰，那么低廉的点击成本就毫无价值。.

为了进行可靠的评估，企业应考虑每位获客的总贡献毛利。相关因素不仅包括广告成本，还包括销售费用、取消率、退货、折扣、新用户注册成本以及预期客户终身价值。对于B2B产品而言，潜在客户质量也是至关重要的考量因素。如果ChatGPT广告带来的咨询量较少，但这些咨询转化为实际销售机会的频率更高，那么该渠道或许可以承受更高的价格。.

因此，最重要的指标是增量客户终身价值。关键在于确定有多少销售额是真正新增的，又有多少只是从其他渠道转移过来的。例如，用户可能在看到 ChatGPT 广告后，本来就会在 Google 上搜索该品牌。如果没有进行适当的测试，即使广告只是加速了原本就已确定的购买，ChatGPT 也会被计入成功案例。这并非毫无意义，但其经济价值远不及获取一个全新的客户。.

企业还应区分短期效率和战略学习。在平台早期阶段，即使广告支出回报率尚未达到预期，测试仍然很有价值。企业可以从中了解哪些对话情境相关、哪些价值主张有效，以及哪些落地页能够有效引导用户从人工智能咨询过渡到其他用户。这些知识具有选择权价值，有助于在覆盖范围、广告形式和优化功能成熟后进行后续规模化扩展。.

这则广告与一个可信的答案形成了竞争关系。

在搜索引擎中，付费搜索结果和自然搜索结果并排显示。用户熟悉这种逻辑，并已学会根据具体情况选择是否点击广告。ChatGPT 的处理方式则有所不同。实际的答案以连贯的咨询形式呈现。广告则单独显示在答案下方，必须与用户已经获得必要信息的感受相抗衡。这就造成了一种根本性的矛盾。.

如果搜索结果中提及了多个合适的产品或供应商，那么再投放一条广告就显得多余。如果搜索结果中提及了其他选项，自然推荐和付费推广之间就可能出现冲突。由于广告商无法影响搜索结果，因此这种关系无法预先设定。这种区分对于平台的信誉至关重要。然而，对于企业而言，这意味着付费广告并不能保证最终出现在推荐列表中。.

因此，创意挑战也随之改变。ChatGPT广告不应试图提供答案，而必须提供有意义的后续步骤。这可以是具体的优惠、可用性查询、演示、计算器、本地咨询或明确的价格优势。在以决策为导向的对话中，缺乏直接益处的通用品牌信息效果可能较差。用户期待的是建立联系，而不是被打断。.

这凸显了广告架构的重要性。好的广告应包含三个层次：识别可能的受众情境、阐明可验证的利益点，并引导用户访问能够精准提供该利益点的落地页。广告素材、落地页和销售环节之间的传统分离依然存在，但必须更加紧密地协调。简单地复制现有搜索广告的做法，会错失该媒介的独特优势。.

进展与盲点之间的可衡量性

OpenAI Ads Manager 现在提供针对可见性、点击量和转化量的广告系列目标。计费方式可基于展示次数或有效点击量；转化优化广告系列可针对特定事件进行定向，例如购买、注册或潜在客户开发。报告包含展示次数、点击次数、支出、点击率、平均每次点击费用 (CPC)、每千次展示费用 (CPM) 和转化次数。此外，还提供像素和转化 API 用于技术指标衡量。.

这使得该系统更接近成熟广告平台的标准。然而，一些重要问题仍然悬而未决。广告商无法获取用户对话的具体内容。这虽然保护了用户隐私，但也限制了数据分析。公司可以看到广告被点击，但无法自动了解用户点击背后的完整思考过程。平台掌握的信息比广告商更多。这种信息不对称是结构性的，而且很可能会持续存在。.

归因分析也变得越来越具有挑战性。用户可能看到广告，之后直接访问品牌网站，通过其他渠道再次访问，或者在线下完成购买。像素和服务器端接口可以改善归因分析，但它们并不能解决所有问题。浏览器限制、用户许可要求、设备切换以及漫长的销售周期等问题依然存在。此外，平台报告和专有分析工具之间也可能存在结果冲突的风险。.

因此，ChatGPT流量应单独进行分析。专用的UTM参数、特定的着陆页、CRM标签以及像素和转化API的共享使用，能够构建更完善的基础。对于较长的B2B周期，营销数据必须与销售阶段关联起来。只有这样，才能评估点击是否转化为合格的销售线索、报价和订单。高点击率本身并不能证明经济效益。.

数据保护和信任作为生产要素

在对话式广告中，信任并非软性形象目标，而是经济上的先决条件。用户在聊天中分享的信息往往比在搜索栏中更多。即使广告商无法获取对话内容、记忆或个人信息，仅仅是过于精准的广告就可能引起用户的不适。平台必须在不暗示监视的前提下，建立相关性。.

OpenAI 试图通过明确分离响应和显示、汇总报告、控制选项以及限制敏感内容来缓解这种冲突。此外，欧洲经济区对用户同意、透明度和数据处理有着严格的要求。对于企业而言，这意味着不仅平台本身，就连其自身的落地页也必须遵守相关法律法规。任何通过像素或界面传输转化数据的机构都需要健全的数据保护机制，并且必须向用户提供清晰易懂的信息。.

信任也延伸至内容。夸大其词的承诺、人为制造的稀缺性、误导性的定价或所谓的AI推荐，或许能在短期内带来点击量，但从长远来看，却会损害品牌和平台。由于广告会出现在看似有用的答案旁边，因此“借用信誉”的风险尤其高。企业不应利用这种近距离接触，而应以易于验证的方式进行沟通。.

从经济角度来看，这一点至关重要，因为整个广告环境的质量决定了渠道的未来价值。如果广告被认为相关且清晰区分，就能形成可持续的市场。如果用户感到被操纵，他们会转向无广告套餐、减少使用量或忽略广告。因此，短期盈利与长期信任回报直接相关。.

为什么谷歌广告远未结束

谷歌的优势在于其覆盖范围广、用户习惯根深蒂固，并且能够快速响应用户需求。每天数十亿次的搜索产生着极其丰富的商业意图。谷歌搜索引擎在本地导航、特定产品名称、紧急服务和品牌相关搜索方面仍然非常高效。此外，谷歌还提供强大的工具，用于竞价、受众定向、产品信息流、位置追踪、自动化和跨渠道效果衡量。.

另一方面，当用户尚未将问题转化为精确的搜索词时，ChatGPT 的优势就显现出来了。因此，这两个系统所处的阶段略有不同。ChatGPT 可以帮助用户定义类别和选择标准。而 Google 则可以提供价格、零售商、库存情况和本地选项等信息。在许多购买过程中，这两个平台会依次或并行使用。.

谷歌也在不断发展，并将生成式人工智能融入其搜索引擎。因此，竞争不再是静态搜索引擎与创新型聊天机器人之间的较量。双方正在融合：搜索引擎变得更加对话化，而人工智能助手则构建广告竞价、产品数据和转化跟踪系统。对于广告商而言，这不仅仅意味着更换渠道，而是需要在多个平台上重新分配预算。.

因此，正确的战略问题并非ChatGPT是否会取代谷歌，而是哪个渠道能最有效地触达哪个细分市场。只要搜索量、边际成本和贡献利润率令人满意，谷歌广告仍然是一个稳健的核心渠道。ChatGPT广告应该作为一种补充工具进行测试，在咨询密集型和决策尚未最终确定的情况下，它能提供独特的优势。过早地重新分配大量预算与完全等待一样不明智。.

进行有意义的检验，而不是盲目的行动主义

一个好的起点是清晰的假设。公司应该明确预期的对话场景、用户可能试图解决的问题以及最具经济价值的行动。旨在提升品牌知名度的营销活动与旨在获取产品演示或直接购买的营销活动所需的内容和指标各不相同。假设越精准，结果就越有意义。.

接下来应设立一个规模有限但持续时间足够长的试点项目。广告管理工具允许每日最低预算为 15 欧元，但这一最低预算并不足以获得具有统计意义的可靠结果。预算必须与预期的点击率、转化率和客户终身价值相匹配。对于不频繁的 B2B 交易，所需的试点周期比频繁的电子商务购物更长。.

为了测试目的，最好选择几个界限分明的使用场景。例如，软件供应商可以将集成需求、成本降低和快速部署视为不同的场景。每个广告组都会收到相应的背景信息、自身的价值主张以及特定的着陆页。如果混杂了太多主题，就无法确定广告活动成功或失败的原因。.

评估不应仅限于 ChatGPT 控制面板。企业需要来自 Google Ads、自然搜索、社交媒体和直接流量的对比数据。关键绩效指标 (KPI)，例如合格线索获取成本、销售机会转化率、转化时间、贡献毛利、新客户获取率和复购价值等，都非常有用。在数据量充足的情况下，应使用区域或时间对照组来区分额外影响和单纯的流量转移。.

试点项目的成功与否取决于它能否带来盈利增长或有效的学习成果。即使未能直接盈利，也能从中获得关于客户需求、着陆页和产品定位的宝贵见解。至关重要的是，必须事先设定终止标准。否则，战略测试很快就会变成一项永无止境的、需要持续补贴的实验。.

营销组合需要重新调整。

ChatGPT广告不应孤立地进行规划。该渠道会与其他触点互动并受到其影响。强大的品牌形象能够提高用户对广告的信任度。在人工智能生成的搜索结果中获得良好的自然曝光度可以为付费广告位提供支持。搜索广告能够捕捉用户后续的品牌和产品查询。电子邮件、重定向和销售等营销手段则进一步巩固了与用户的关系。最终的经济效益正是源于这种互动。.

预算规划建议采用三部分相结合的方法。首先，将大部分资金投入到已有的、边际收益可观的渠道。其次，将较小一部分资金用于系统性地优化现有广告系列和内容。最后，拨出有限的创新资金用于ChatGPT广告和其他新型人工智能界面。这种结构既能保障现有业务的正常运转，又能防止公司忽视新能力的培养。.

除了付费广告，人工智能系统中的免费曝光也必须得到提升。企业需要清晰的产品信息、可靠的技术内容、一致的品牌数据、透明的价格以及易于访问的网站。那些难以被自然用户理解的企业，其付费转化率也会很低。因此，生成式引擎优化并非广告的替代品，而是机器辅助决策基础设施的一部分。.

与谷歌的协调至关重要。如果 ChatGPT 能够带来新的需求，品牌相关的搜索查询量可能会增加。如果忽略这一影响，公司可能会将后续转化完全归功于谷歌，而低估了之前人工智能互动的作用。反之，ChatGPT 广告也可能触达已经通过谷歌了解过相关信息的用户。因此，渠道报告必须辅以更全面的业务指标。.

谁掌控着新的稀缺性？

各大广告平台都将用户注意力转化为稀缺资源，通过竞价出售广告位。这种稀缺性在 ChatGPT 上尤为突出，因为广告不能随意插入到每段对话中而不影响产品质量。平台必须审核广告，排除敏感内容，同时确保广告的相关性。这使得优质广告位始终保持有限。.

OpenAI 采用相关性加权的第二价格拍卖机制。最高出价并非唯一因素，广告商也会考虑广告内容的相关性。这一原则在其他广告系统中并不陌生，但在此背景下显得尤为重要。理论上，如果广告商提供的广告内容更贴合实际情况，且拥有精准的广告定位和优质的落地页，那么即使面对规模更大的竞争对手，他们也能胜出。然而，这种相关性的评估过程对广告商而言并非完全透明。.

随着需求增长，平台将能够利用其市场力量。更高的报价、新的产品形式、优先合作伙伴关系或额外的衡量产品都可能出现。因此，企业应避免过早地将客户获取依赖于单一的人工智能提供商。构建自身数据、直接的客户关系、强大的品牌和持续的收入仍然是抵御平台成本上涨的最重要保障。.

因此，这一新渠道不仅改变了广告业，也改变了数字市场的谈判格局。谁能掌控决策相关界面，谁就能分得一部分附加值。如今，这种权力主要掌握在搜索引擎、社交网络和电商平台手中。人工智能助手正逐渐成为新的把关人。企业获得了更多选择，但这并不意味着他们就拥有了更大的自主权。.