OpenAI 廣告業務年化營收衝破十億美元?搜尋廣告將如何演變

opoinstall
2026-09-01
5 min read

OpenAI 廣告業務年化營收衝破十億美元?OpenAI 宣布,其 ChatGPT 廣告業務在推出不到兩百天內,年化營收執行率(run rate)便已達到十億美元。隨著對話式人工智慧改變了消費者探索與評估產品的方式,AI 搜尋中的廣告正與訂閱服務及 API 方案並列,成為關鍵的營收引擎。過去,搜尋廣告依賴十個藍色連結與即時的到達網頁點擊。如今,由於對話平台直接在聊天串中解決使用者意圖,行銷人員必須適應聊天室內的探索漏斗與不斷演進的衡量框架。

商業里程碑與全球擴展:在 200 天內擴大 ChatGPT 廣告規模

重點一覽

  • OpenAI 宣布其 ChatGPT 廣告業務在不到兩百天內,年化營收執行率突破十億美元,自 4 月的一億美元快速成長。
  • 透過 Ads Manager 提供的自助式廣告購買服務正擴展至印度、歐洲、中東及北非,其中中小企業佔了相當可觀的營收比例。
  • 廣告僅對 ChatGPT 免費版與較低價的 Go 方案使用者顯示,且贊助內容皆有明確標示,與自然 AI 回答區隔。

人工智慧平台的商業化軌跡正進入變現的新階段。早期的營收來源高度集中於消費者訂閱與基於 Token 的企業級 API,而數位廣告則已成為長期商業永續性的基石。對於具備廣大全球規模的平台而言,廣告提供了維持免費層級與支援高運算量基礎設施所需的財務基礎。

這種商業擴張的速度展現了效能行銷人員尋求高意圖觸及點的強勁需求。此里程碑代表的是根據當月營收進行的年化外推,而非累計已實現現金流。根據路透社商業報導記錄,該業務在美國首次試點六週後突破一億美元年化營收,並在隨後的四個月內成長了約十倍。

插圖顯示 OpenAI 標誌

此商業化進程與自助式工具的全球推出同步進行。透過向印度、歐洲、中東和北非的廣告主開放 Ads Manager,該平台正採用過去推動各大數位廣告平台發展的自助式模式。中小企業現在可以直接部署針對性預算,建立一個拉近廣告主基數的親民切入點,超越了最初的代理商合作夥伴關係。

對話式廣告的運作機制:原生衡量與下游轉換

在結構層面上,對話介面中的廣告在點擊前引入了新的探索介面。在傳統搜尋引擎中,使用者提交離散的查詢字串,獲得一組帶有頂部贊助文字的索引連結,並導航至第三方網站。

在對話環境中,使用者與 AI 助理互動以評估多步驟決策,例如比較軟體替代方案、規劃居家裝修或探索教育課程。平台會評估即時的對話背景以及使用者啟用的個人化設定,以顯示相關的贊助推薦。

為了支援效能行銷,OpenAI 提供了全面的平台原生衡量工具,正如 OpenAI 轉換衡量說明中心中所詳述。廣告主可以部署客戶端追蹤 Pixel、實作伺服器端轉換 API (CAPI)、設定標準 UTM 參數,並設定轉換歸因視窗來追蹤到達網頁上的下游動作。此外,針對行動應用程式行銷活動,OpenAI 支援與官方行動衡量夥伴 (MMP)(如 AppsFlyer 與 Adjust)進行直接整合,讓廣告主能夠在 Ads Manager 中直接使用歸因連結並接收應用程式事件回傳。

將聊天室內探索與行動應用程式漏斗相連結

當使用者點擊 ChatGPT 內的贊助版位時,廣告會使用標準網頁追蹤參數或 MMP 歸因連結將其引導至廣告主指定的外部 URL。對於網頁端結帳,原生轉換追蹤是透過傳統的瀏覽器重新導向與 API 回傳來運作的。

當廣告主在自己的網頁屬性上管理多步驟的網頁到應用程式(web-to-app)轉換漏斗時,就會出現另一個工程挑戰。如果使用者點擊通往資訊到達網頁的廣告,隨後選擇下載原生應用程式,瀏覽器端的狀態不會自動透過應用程式商店安裝程序轉移到新安裝的原生應用程式中。

下圖說明了對話式廣告流量如何在網頁和行動裝置目的地之間流動:

[對話式廣告點擊至網頁目的地]
  聊天室對話 ──> 贊助廣告點擊 ──> 網頁到達網頁 (OpenAI Pixel / CAPI / UTM 追蹤)


[下游行動應用程式情境示意]
  贊助廣告點擊 ──> 行動網頁到達 ──> App Store / Google Play ──> 首次應用程式啟動 (參數還原)

當使用者從中繼推廣到達網頁過渡到應用程式商店時,客戶端重新導向鏈會中斷。需要維持安裝後上下文連貫性的團隊,可以實作安裝邊界衡量或延遲深度連結機制,以便在首次開啟應用程式時保留符合資格的行銷活動或目的地參數。

架構評估:將對話式行銷活動連結至行動應用程式衡量

雖然平台原生轉換工具和支援的 MMP 整合可在即時報表儀表板中衡量行銷活動事件,但廣告主通常會管理更廣泛、多通路的獲客漏斗。成長團隊必須評估對話式廣告與傳統付費搜尋、社群媒體和自然推薦相比的成效表現。

決策矩陣:評估歸因方法

為了跨多個通路和轉換路徑管理衡量,工程組織會根據其技術堆疊和行銷活動目標評估不同的架構策略:

解決方案 衡量範圍 安裝邊界處理 最適合用於
平台原生 Pixel / CAPI 網頁與伺服器端事件 Pixel 位於客戶端;CAPI 支援伺服器事件 直接網頁轉換與平台級最佳化
OpenAI 支援的 MMP (AppsFlyer / Adjust) 行動應用程式安裝與應用程式內事件 透過官方 MMP 歸因連結支援 Ads Manager 中的官方行動應用程式轉換衡量
內部狀態服務示意 自定義跨通路對應 需要自定義延遲路由邏輯 具備專屬內部資料基礎設施的企業
延遲深度連結 SDK(例如 OpoInstall) 網頁到應用程式的安裝來源 / 參數還原 支援符合資格的預安裝參數 跨網頁到應用程式安裝歷程保留自定義行銷活動參數

對於部署專屬推廣到達網頁或將使用者引導至原生行動應用程式的自定義獲客漏斗之廣告主而言,跨安裝邊界保留行銷活動上下文至關重要。雖然 OpenAI 透過支援的 MMP 提供官方衡量途徑,但管理自定義網頁到應用程式歷程的開發人員經常會利用專門的參數傳遞工具。例如,OpoInstall 文件詳細介紹了延遲深度連結與參數恢復框架,能夠在網頁觸及點擷取自定義行銷活動參數,並在首次啟動時予以恢復。這允許應用程式根據安裝前擷取到的符合資格目的地或推廣參數來引導使用者,在不需要持久性客戶端追蹤 Cookie 的情況下維持使用者歷程的連貫性。

整合檢查清單:對話式廣告衡量的營運工作流程

為了替對話式廣告平台準備資料基礎設施,工程與行銷團隊必須建立清晰的營運工作流程。這些準則可確保事件資料能夠被準確傳輸、維持隱私邊界,並為行銷活動帶來可衡量的商業成果。

Open AI、Arm 與軟銀執行長出席透過 AI 轉型商業活動

開發人員實作檢查清單

  • 部署伺服器端轉換 API:建立伺服器對伺服器端點以直接傳輸回傳轉換事件,作為客戶端 JavaScript Pixel 的補充。
  • 整合官方行動歸因連結:針對直接行動應用程式行銷活動,設定 OpenAI 支援的 MMP 連結(例如 AppsFlyer 或 Adjust)以記錄應用程式內轉換回傳。
  • 標準化行銷活動參數綱要:在所有目的地 URL 上設定一致的 UTM 與自定義查詢參數,以確保跨報表堆疊的準確通路識別。
  • 設定延遲深度連結管線:針對自定義的網頁到應用程式推廣流程,實作參數傳遞 SDK 以在首次啟動時恢復目的地上下文。
  • 評估參數安全性:在威脅模型合理的情況下,考慮使用已簽署的目的地參數或伺服器端權杖驗證,以降低遭到竄改的風險。

產品與成長策略檢查清單

  • 善用成效最佳化出價:測試每次取得成本 (CPA) 與轉換最佳化出價模型,將預算配置與經過驗證的商業動作對齊。
  • 稽核多觸點轉換路徑:監控對話式探索觸點如何在下游轉換漏斗中與現有的搜尋及付費社群行銷活動互動。
  • 建立區域成效基準:評估歐洲、印度和中東等新開放自助市場的成效,以決定成本效益指標。

透過建立這些技術與策略基礎,組織能夠捕捉對話式廣告的高效率,同時維持穩健的衡量管線,詳情可參閱關於擴大存取的官方 OpenAI 公告

常見問題 (FAQ)

OpenAI 如何在不讀取使用者私人對話的情況下進行廣告定向?
根據官方平台政策,廣告系統使用活躍對話的即時上下文訊號以及使用者啟用的個人化設定來顯示相關的贊助連結。廣告主不會獲得原始聊天記錄的存取權,且贊助版位都有明確標示,並在結構上與標準的自然 AI 回答保持區隔。
年化營收執行率與已實現營收有何不同?
年化營收執行率是透過將當前短期營收數據(例如每月效能)乘以十二,來估算業務的年化發展速度。相比之下,已實現營收則代表在一個已完成的會計期間內實際收取並賺得的會計營收。
### 行動應用程式如何追蹤來自對話式 AI 廣告版位的轉換?
對於直接應用程式行銷活動,廣告主可以使用 OpenAI 支援的官方行動衡量夥伴整合來追蹤安裝與應用程式內事件。當行銷活動在促使應用程式安裝前先透過中繼網頁屬性引導使用者時,開發人員可以部署延遲深度連結框架,將自定義行銷活動參數傳遞透過應用程式商店,並在首次啟動時恢復目的地上下文。

工程團隊的關鍵要點

對話式廣告的快速規模化顯示數位探索正朝著互動式、以 AI 為中介的環境擴展。隨著產品探索與評估日益轉移到對話介面中,行銷與工程團隊必須調整其衡量架構以支援多步驟的使用者歷程。

為了維持可靠的跨通路能見度,組織應將平台原生轉換 API 與官方 MMP 整合,結合穩健的伺服器端衡量實務。當獲客漏斗從中繼網頁跨越到原生行動應用程式時,實作參數傳遞機制可以在安裝邊界跨越時保留符合資格的行銷活動上下文。

參考資料

Share this article