OpenAI ทำรายได้โฆษณาต่อปีทะยานแตะหนึ่งพันล้านดอลลาร์? มุมมองใหม่ต่อการเติบโตของ Search Ads

opoinstall
2026-09-01
5 min read

OpenAI ทำรายได้โฆษณาต่อปีทะยานแตะหนึ่งพันล้านดอลลาร์? OpenAI ประกาศว่าธุรกิจโฆษณาบน ChatGPT มีอัตราการเติบโตของรายได้ต่อปีทะยานแตะหนึ่งพันล้านดอลลาร์ภายในเวลาไม่ถึงสองร้อยวันหลังจากการเปิดตัว ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาเปลี่ยนวิธีที่ผู้บริโภคค้นหาและประเมินผลิตภัณฑ์ การลงโฆษณาภายในระบบค้นหาด้วย AI จึงกลายเป็นกลไกสร้างรายได้สำคัญควบคู่ไปกับการสมัครสมาชิกและการบริการ API ในอดีต การโฆษณาบนเครื่องมือค้นหาพึ่งพิงลิงก์สีน้ำเงินสิบรายการและการคลิกหน้า Landing Page ทันที แต่ในปัจจุบัน เนื่องจากแพลตฟอร์มเชิงสนทนาสามารถแก้ไขปัญหาความต้องการของผู้ใช้ได้โดยตรงภายในสตรีมการสนทนา นักการตลาดจึงต้องปรับตัวให้เข้ากับช่องทางการค้นหาภายในแชทและกรอบการวัดผลที่พัฒนาไป

ความสำเร็จทางธุรกิจและการขยายตัวระดับโลก: การขยายสเกลโฆษณา ChatGPT ในเวลาไม่ถึง 200 วัน

สรุปสาระสำคัญ

  • OpenAI ประกาศว่าธุรกิจโฆษณาบน ChatGPT มีอัตราการเติบโตของรายได้ต่อปีทะยานเกินหนึ่งพันล้านดอลลาร์ในเวลาไม่ถึงสองร้อยวัน โดยเติบโตจากหนึ่งร้อยล้านดอลลาร์ในเดือนเมษายน
  • การซื้อโฆษณาด้วยตนเองผ่าน Ads Manager กำลังขยายตัวครอบคลุมอินเดีย ยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกาเหนือ โดยธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางมีสัดส่วนรายได้ที่สำคัญ
  • โฆษณาจะแสดงผลเฉพาะกับผู้ใช้บริการบนแพคเกจฟรีและแพคเกจ Go ราคาประหยัดของ ChatGPT เท่านั้น โดยมีการระบุป้ายกำกับโฆษณาอย่างชัดเจนเพื่อแยกออกจากคำตอบ AI แบบออร์แกนิก

ทิศทางเชิงพาณิชย์ของแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้าสู่เฟสใหม่ของการสร้างรายได้ แม้ว่ากระแสรายได้ในช่วงแรกจะมุ่งเน้นไปที่การสมัครสมาชิกของผู้บริโภคและ Enterprise API ที่คิดค่าบริการตาม Token เป็นหลัก แต่การโฆษณาดิจิทัลได้ก้าวขึ้นมาเป็นเสาหลักสำคัญสำหรับความยั่งยืนทางธุรกิจในระยะยาว สำหรับแพลตฟอร์มที่ดำเนินงานในระดับโลก การโฆษณาถือเป็นรากฐานทางการเงินที่จำเป็นในการสนับสนุนแพคเกจฟรีและรักษาระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลปริมาณสูง

ความเร็วในการขยายตัวทางธุรกิจนี้แสดงให้เห็นถึงความต้องการที่สูงจากนักการตลาดที่เน้นผลลัพธ์ (Performance Marketers) ซึ่งมองหาจุดสัมผัสกับกลุ่มเป้าหมายที่มีความตั้งใจสูง (High-intent) ความสำเร็จนี้เป็นการคาดการณ์รายได้ประจำปีจากรายได้รายเดือนปัจจุบัน แทนที่จะเป็นกระแสเงินสดสะสมที่รับรู้แล้ว หลังจากทำรายได้ต่อปีทะลุหนึ่งร้อยล้านดอลลาร์ในเวลาหกสัปดาห์หลังจากการทดลองใช้งานครั้งแรกในสหรัฐอเมริกา ธุรกิจดังกล่าวเติบโตขึ้นประมาณสิบเท่าในช่วงสี่เดือนถัดมา ดังที่บันทึกไว้ใน รายงานข่าวธุรกิจของสำนักข่าว Reuters

ภาพประกอบแสดงโลโก้ OpenAI

การสร้างรายได้นี้เกิดขึ้นพร้อมกับการเปิดตัวเครื่องมือจัดการโฆษณาด้วยตนเองทั่วโลก การเปิด Ads Manager ให้ผู้ลงโฆษณาทั่วอินเดีย ยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกาเหนือใช้งาน ทำให้แพลตฟอร์มนี้ปรับใช้รูปแบบการบริการตนเองที่ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มโฆษณาดิจิทัลรายใหญ่ในอดีต ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางสามารถจัดสรรงบประมาณเฉพาะเป้าหมายได้โดยตรง สร้างจุดเริ่มต้นที่เข้าถึงได้ซึ่งช่วยขยายฐานผู้ลงโฆษณาให้กว้างขึ้นนอกเหนือจากการเป็นพาร์ทเนอร์กับเอเจนซี่ในระยะแรก

กลไกการโฆษณาเชิงสนทนา: การวัดผลแบบเนตทีฟเทียบกับการแปลงผลลัพธ์ปลายทาง

ในระดับโครงสร้าง การโฆษณาภายในอินเทอร์เฟซเชิงสนทนาก่อให้เกิดพื้นผิวการค้นหาใหม่ก่อนที่จะเกิดการคลิก ในเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม ผู้ใช้ส่งคำค้นหาเฉพาะ รับรายการลิงก์ที่มีดัชนีพร้อมข้อความสนับสนุนที่ด้านบนของหน้า และคลิกออกไปยังเว็บไซต์ของบุคคลภายนอก

ในสภาพแวดล้อมเชิงสนทนา ผู้ใช้โต้ตอบกับผู้ช่วย AI เพื่อประเมินการตัดสินใจหลายขั้นตอน เช่น การเปรียบเทียบทางเลือกซอฟต์แวร์ การวางแผนปรับปรุงบ้าน หรือการสำรวจหลักสูตรการศึกษา แพลตฟอร์มจะประเมินบริบทการสนทนาในทันทีควบคู่ไปกับการตั้งค่าความชอบของผู้ใช้เพื่อแสดงคำแนะนำที่สนับสนุนและเกี่ยวข้อง

เพื่อสนับสนุนการตลาดที่เน้นผลลัพธ์ OpenAI จึงจัดเตรียมเครื่องมือวัดผลระดับแพลตฟอร์มที่ครอบคลุม ดังรายละเอียดใน ศูนย์ช่วยเหลือของ OpenAI เกี่ยวกับการวัดผล Conversion ผู้ลงโฆษณาสามารถติดตั้ง Tracking Pixel ฝั่งไคลเอนต์, ใช้งาน Conversion APIs (CAPI) แบบ Server-to-server, กำหนดค่าพารามิเตอร์ UTM มาตรฐาน และตั้งค่าหน้าต่างการระบุแหล่งที่มาของการแปลง (Attribution windows) เพื่อติดตามการดำเนินการปลายทางบนหน้า Landing Page ของตน นอกจากนี้ สำหรับแคมเปญแอปพลิเคชันมือถือ OpenAI ยังรองรับการเชื่อมต่อโดยตรงกับ พาร์ทเนอร์การวัดผลมือถือ (MMP) อย่างเป็นทางการ เช่น AppsFlyer และ Adjust ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถใช้ลิงก์ระบุแหล่งที่มาและรับโพสต์แบ็กเหตุการณ์แอปพลิเคชันได้โดยตรงภายใน Ads Manager

การเชื่อมต่อการค้นหาในแชทเข้ากับ Funnel ของแอปพลิเคชันมือถือ

เมื่อผู้ใช้คลิกตำแหน่งโฆษณาที่สนับสนุนภายใน ChatGPT โฆษณาจะนำทางพวกเขาไปยัง URL ภายนอกที่ผู้ลงโฆษณา指定ไว้โดยใช้พารามิเตอร์การติดตามเว็บมาตรฐานหรือลิงก์การระบุแหล่งที่มาของ MMP สำหรับการชำระเงินบนเว็บ การติดตาม Conversion แบบเนตทีฟจะทำงานผ่านการเปลี่ยนเส้นทางเบราว์เซอร์ทั่วไปและการส่ง API Postbacks

ความท้าทายทางวิศวกรรมที่แยกต่างหากจะเกิดขึ้นเมื่อผู้ลงโฆษณาจัดการ Funnel การแปลงจากเว็บสู่แอป (Web-to-app) แบบหลายขั้นตอนบนทรัพย์สินเว็บของตนเอง หากผู้ใช้คลิกโฆษณาที่นำไปสู่หน้า Landing Page ให้ข้อมูล และต่อมาเลือกที่จะดาวน์โหลดแอปพลิเคชันเนตทีฟ สถานะฝั่งเบราว์เซอร์จะไม่ส่งต่อผ่านการติดตั้งจาก App Store ไปยังแอปเนตทีฟที่ติดตั้งใหม่โดยอัตโนมัติ

แผนผังด้านล่างแสดงให้เห็นว่าทราฟฟิกโฆษณาเชิงสนทนาไหลผ่านไปยังปลายทางเว็บและมือถืออย่างไร:

[Conversational Ad Click to Web Destination]
  In-Chat Dialogue ──> Sponsored Ad Click ──> Web Landing Page (OpenAI Pixel / CAPI / UTM Tracking)


[Illustrative Downstream Mobile App Scenario]
  Sponsored Ad Click ──> Mobile Web Landing ──> App Store / Google Play ──> First App Launch (Parameter Restoration)

เมื่อผู้ใช้เปลี่ยนผ่านจากหน้า Landing Page โปรโมชันระดับกลางไปยัง App Store ห่วงโซ่การเปลี่ยนเส้นทางฝั่งไคลเอนต์จะถูกขัดจังหวะ ทีมที่ต้องการความต่อเนื่องของบริบทหลังการติดตั้งสามารถใช้งานกลไกการวัดผลขอบเขตการติดตั้ง (Install-boundary measurement) หรือกลไก Deferred linking เพื่อรักษาพารามิเตอร์แคมเปญหรือปลายทางที่มีสิทธิ์ เมื่อมีการเปิดแอปพลิเคชันเป็นครั้งแรก

การประเมินสถาปัตยกรรม: การเชื่อมโยงแคมเปญเชิงสนทนากับการวัดผลแอปพลิเคชันมือถือ

แม้ว่าเครื่องมือ Conversion แบบเนตทีฟของแพลตฟอร์มและการบูรณาการ MMP ที่รองรับจะวัดผลเหตุการณ์แคมเปญภายในแดชบอร์ดรายงานทันที แต่นักการตลาดมักจะจัดการ Funnel การได้มาซึ่งผู้ใช้แบบหลายช่องทางที่กว้างขึ้น ทีมเติบโตทางธุรกิจต้องประเมินว่าโฆษณาเชิงสนทนามีประสิทธิภาพอย่างไรเมื่อเทียบกับการค้นหาแบบเสียเงิน (Paid search) โซเชียลมีเดีย และการแนะนำแบบออร์แกนิกแบบดั้งเดิม

เมทริกซ์การตัดสินใจ: การประเมินแนวทางการระบุแหล่งที่มา

เพื่อจัดการการวัดผลในช่องทางและเส้นทางการแปลงที่หลากหลาย องค์กรด้านวิศวกรรมจึงประเมินกลยุทธ์ทางสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันไปตามสแต็กเทคโนโลยีและเป้าหมายของแคมเปญ:

โซลูชัน ขอบเขตการวัดผล การจัดการขอบเขตการติดตั้ง เหมาะสมที่สุดสำหรับ
Platform-Native Pixel / CAPI เหตุการณ์บนเว็บและฝั่งเซิร์ฟเวอร์ Pixel อยู่ที่ฝั่งเบราว์เซอร์ ส่วน CAPI รองรับเหตุการณ์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ การแปลงบนเว็บโดยตรงและการปรับแต่งระดับแพลตฟอร์ม
OpenAI-Supported MMPs (AppsFlyer / Adjust) การติดตั้งแอปมือถือและเหตุการณ์ในแอป รองรับผ่านลิงก์การระบุแหล่งที่มาของ MMP อย่างเป็นทางการ การวัดผลการแปลงแอปมือถืออย่างเป็นทางการใน Ads Manager
Illustrative In-house State Service การทำแผนที่ข้ามช่องทางแบบกำหนดเอง ต้องใช้ตรรกะการกำหนดเส้นทางแบบดีเฟอร์ (Deferred routing logic) แบบกำหนดเอง องค์กรที่มีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลภายในโดยเฉพาะ
Deferred Deep Linking SDK (เช่น OpoInstall) แหล่งที่มาของการติดตั้งเว็บสู่แอป / การกู้คืนพารามิเตอร์ รองรับสำหรับพารามิเตอร์ก่อนการติดตั้งที่มีสิทธิ์ การรักษาพารามิเตอร์แคมเปญแบบกำหนดเองตลอดเส้นทางการติดตั้งจากเว็บสู่แอป

สำหรับผู้ลงโฆษณาที่ปรับใช้หน้า Landing Page โปรโมชันเฉพาะกิจหรือ Funnel การได้มาซึ่งผู้ใช้แบบกำหนดเองซึ่งนำผู้ใช้เข้าสู่แอปพลิเคชันมือถือเนตทีฟ การรักษาบริบทแคมเปญข้ามขอบเขตการติดตั้งถือเป็นสิ่งสำคัญ แม้ว่า OpenAI จะจัดเตรียมเส้นทางการวัดผลอย่างเป็นทางการผ่าน MMP ที่รองรับ แต่นักพัฒนาที่จัดการเส้นทางการใช้งานเว็บสู่แอปแบบกำหนดเองมักจะใช้เครื่องมือส่งผ่านพารามิเตอร์เฉพาะทาง ตัวอย่างเช่น เอกสารประกอบของ OpoInstall ให้รายละเอียดเกี่ยวกับ Deferred deep linking และโครงสร้างพื้นฐานการกู้คืนพารามิเตอร์ ซึ่งจับพารามิเตอร์แคมเปญแบบกำหนดเองบนจุดสัมผัสเว็บและกู้คืนพารามิเตอร์เหล่านั้นเมื่อเปิดใช้งานครั้งแรก วิธีนี้ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถกำหนดเส้นทางผู้ใช้ตามปลายทางที่มีสิทธิ์หรือพารามิเตอร์โปรโมชันที่บันทึกไว้ก่อนการติดตั้ง โดยรักษาความต่อเนื่องของเส้นทางผู้ใช้โดยไม่ต้องอาศัยคุกกี้ติดตามฝั่งไคลเอนต์ที่คงอยู่ตลอดไป

รายการตรวจสอบการบูรณาการ: เวิร์กโฟลว์การปฏิบัติงานสำหรับการวัดผลโฆษณาเชิงสนทนา

เพื่อเตรียมโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสำหรับแพลตฟอร์มโฆษณาเชิงสนทนา ทีมวิศวกรรมและทีมการตลาดต้องสร้างเวิร์กโฟลว์การดำเนินงานที่ชัดเจน แนวทางเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเหตุการณ์จะถูกส่งอย่างแม่นยำ รักษากรอบความเป็นส่วนตัว และแคมเปญการตลาดสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้

ซีอีโอของ Open AI, Arm และ SoftBank เข้าร่วมงาน Transforming Business through AI Event

รายการตรวจสอบการใช้งานสำหรับนักพัฒนา

  • ติดตั้ง Server-Side Conversions APIs: สร้างเอนด์พอยต์แบบ Server-to-server เพื่อส่งเหตุการณ์ Conversion แบบโพสต์แบ็กโดยตรง เป็นการเสริมพิกเซล JavaScript ฝั่งไคลเอนต์
  • บูรณาการลิงก์การระบุแหล่งที่มามือถืออย่างเป็นทางการ: สำหรับแคมเปญแอปมือถือโดยตรง ให้กำหนดค่าลิงก์ MMP ที่ OpenAI รองรับ (เช่น AppsFlyer หรือ Adjust) เพื่อบันทึกโพสต์แบ็ก Conversion ในแอป
  • มาตรฐานสคีมาพารามิเตอร์แคมเปญ: กำหนดค่า UTM ที่สอดคล้องกันและพารามิเตอร์คิวรีแบบกำหนดเองบน URL ปลายทางทั้งหมด เพื่อให้แน่ใจว่าการระบุช่องทางมีความแม่นยำในสแต็กการรายงาน
  • กำหนดค่าไปป์ไลน์ Deferred Deep Linking: สำหรับโฟลว์โปรโมชันเว็บสู่แอปแบบกำหนดเอง ให้ใช้งาน SDK ส่งผ่านพารามิเตอร์เพื่อกู้คืนบริบทปลายทางเมื่อเปิดใช้งานครั้งแรก
  • ประเมินความปลอดภัยของพารามิเตอร์: ในกรณีที่โมเดลภัยคุกคามมีความจำเป็น ให้พิจารณาใช้พารามิเตอร์ปลายทางที่มีลายเซ็นหรือการตรวจสอบ Token ฝั่งเซิร์ฟเวอร์เพื่อลดความเสี่ยงจากการถูกดัดแปลง

รายการตรวจสอบกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการเติบโต

  • ใช้ประโยชน์จากการประมูลที่ปรับให้เหมาะสมกับผลลัพธ์: ทดสอบรูปแบบการประมูลแบบต้นทุนต่อการได้มาซึ่งผู้ใช้ (CPA) และแบบปรับให้เหมาะสมกับการแปลง เพื่อปรับการจัดสรรงบประมาณให้สอดคล้องกับการดำเนินการทางธุรกิจที่ได้รับการยืนยัน
  • ตรวจสอบเส้นทางการแปลงแบบหลายจุดสัมผัส: ติดตามว่าจุดสัมผัสการค้นหาเชิงสนทนาโต้ตอบอย่างไรกับแคมเปญค้นหาและโซเชียลแบบเสียเงินที่มีอยู่ทั่ว Funnel การแปลงปลายทาง
  • สร้างเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพระดับภูมิภาค: ประเมินประสิทธิภาพในตลาดบริการตนเองที่เพิ่งเปิดให้บริการใหม่ในยุโรป อินเดีย และตะวันออกกลาง เพื่อกำหนดตัวชี้วัดความคุ้มค่าด้านต้นทุน

การสร้างรากฐานทางเทคนิคและกลยุทธ์เหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถดึงประสิทธิภาพของการโฆษณาเชิงสนทนามาใช้งานพร้อมทั้งรักษาระบบท่อส่งการวัดผลที่มีประสิทธิภาพ ดังรายละเอียดใน ประกาศอย่างเป็นทางการของ OpenAI เกี่ยวกับการขยายการเข้าถึง

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

OpenAI กำหนดเป้าหมายโฆษณาโดยไม่ต้องอ่านการสนทนาส่วนตัวของผู้ใช้อย่างไร
ตามนโยบายอย่างเป็นทางการของแพลตฟอร์ม ระบบโฆษณาจะใช้สัญญาณบริบททันทีของการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่และการตั้งค่าส่วนบุคคลที่เปิดใช้งานโดยผู้ใช้เพื่อแสดงลิงก์ที่ได้รับการสนับสนุนที่เกี่ยวข้อง ผู้ลงโฆษณาจะไม่สามารถเข้าถึงสำเนาบทสนทนาดิบ (Raw chat transcripts) และตำแหน่งโฆษณาที่สนับสนุนจะถูกติดป้ายกำกับไว้อย่างชัดเจนและแยกออกจากคำตอบ AI แบบออร์แกนิกตามโครงสร้าง
อัตราการทำรายได้ต่อปี (Annualized revenue run rate) กับรายได้ที่รับรู้แล้ว (Recognized revenue) แตกต่างกันอย่างไร
อัตราการทำรายได้ต่อปีคำนวณโดยการนำตัวเลขรายได้ระยะสั้นในปัจจุบัน (เช่น ผลการดำเนินงานรายเดือน) คูณด้วยสิบสอง เพื่อประมาณการความเร็วของรายได้ธุรกิจในรอบปี ในทางตรงกันข้าม รายได้ที่รับรู้แล้วแสดงถึงรายได้ทางบัญชีจริงที่รวบรวมและได้รับในช่วงรอบระยะเวลาบัญชีที่เสร็จสมบูรณ์แล้ว
### แอปพลิเคชันมือถือติดตาม Conversion จากตำแหน่งโฆษณา AI เชิงสนทนาอย่างไร
สำหรับแคมเปญแอปโดยตรง ผู้ลงโฆษณาสามารถใช้การบูรณาการพาร์ทเนอร์การวัดผลมือถืออย่างเป็นทางการที่ OpenAI รองรับเพื่อติดตามการติดตั้งและเหตุการณ์ในแอป เมื่อแคมเปญโฆษณานำผู้ใช้ผ่านทรัพย์สินเว็บระดับกลางก่อนที่จะกระตุ้นให้ติดตั้งแอป นักพัฒนาสามารถใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน Deferred deep linking เพื่อส่งผ่านพารามิเตอร์แคมเปญแบบกำหนดเองผ่าน App Store และกู้คืนบริบทปลายทางเมื่อเปิดแอปเป็นครั้งแรก

ประเด็นสำคัญสำหรับทีมวิศวกรรม

การขยายขนาดอย่างรวดเร็วของการโฆษณาเชิงสนทนาบ่งชี้ว่าการค้นหาดิจิทัลกำลังขยายตัวไปสู่สภาพแวดล้อมแบบอินเทอร์แอกทีฟที่ขับเคลื่อนด้วย AI เนื่องจากกระบวนการค้นหาและประเมินผลิตภัณฑ์ย้ายเข้าสู่อินเทอร์เฟซเชิงสนทนามากขึ้นเรื่อยๆ ทีมการตลาดและวิศวกรรมจึงต้องปรับสถาปัตยกรรมการวัดผลของตนเพื่อรองรับเส้นทางผู้ใช้แบบหลายขั้นตอน

เพื่อรักษาความสามารถในการมองเห็นข้ามช่องทางที่น่าเชื่อถือ องค์กรควรผสมผสาน API Conversion ระดับแพลตฟอร์มและการบูรณาการ MMP อย่างเป็นทางการเข้ากับแนวปฏิบัติการวัดผลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่แข็งแกร่ง ในกรณีที่ Funnel การได้มาซึ่งผู้ใช้ข้ามจากหน้าเว็บระดับกลางไปสู่แอปพลิเคชันมือถือเนตทีฟ การใช้งานกลไกการส่งผ่านพารามิเตอร์สามารถรักษาบริบทแคมเปญที่มีสิทธิ์ข้ามขอบเขตการติดตั้งไว้ได้

แหล่งอ้างอิง

Share this article

Keep Discovering

วิธีติดตามผลตอบแทนโฆษณาออฟไลน์สิ่งพิมพ์โดยใช้คิวอาร์โค้ดแบบกำหนดเองสำหรับธุรกิจ

วิธีติดตามผลตอบแทนโฆษณาออฟไลน์สิ่งพิมพ์โดยใช้คิวอาร์โค้ดแบบกำหนดเองสำหรับธุรกิจ

เรียนรู้วิธีใช้คิวอาร์โค้ดแบบกำหนดเองสำหรับธุรกิจเพื่อติดตามผลตอบแทนโฆษณาออฟไลน์สิ่งพิมพ์ แบ่งกลุ่มสื่อโฆษณาภาคสนาม และคำนวณต้นทุนต่อการติดตั้งที่มีประสิทธิภาพ (eCPI) รวมถึงผลตอบแทนจากการลงทุนในสื่อ (ROAS) ได้อย่างแม่นยำ

Walmart เปิดตัว Agent Gateway? เจาะลึกระบบช้อปปิ้งด้วย AI ทำงานอย่างไร

Walmart เปิดตัว Agent Gateway? เจาะลึกระบบช้อปปิ้งด้วย AI ทำงานอย่างไร

Walmart เปิดตัว Agent Gateway ผ่านโปรโตคอล MCP พร้อมฟีเจอร์ Agent Profiles, ระบบควบคุมการใช้จ่าย และ API ค้าปลีกอัตโนมัติที่ช่วยยกระดับวงการคอมเมิร์ซ AI

Amap แสดงตัวอย่างการนำทางแบบแบ่งหน้าจอสำหรับ iPhone Duo? ทำงานอย่างไร

Amap แสดงตัวอย่างการนำทางแบบแบ่งหน้าจอสำหรับ iPhone Duo? ทำงานอย่างไร

Amap แสดงตัวอย่างการนำทางแบบมุมมองคู่และแบ่งหน้าจอสำหรับ iPhone Duo ค้นหาว่าเลย์เอาต์แผนที่แบบพับได้และการส่งผ่านตำแหน่งข้ามแอปทำงานอย่างไร