OpenAI 推出 ChatGPT 广告，测试回答与广告能否保持分离

OpenAI 正式推出 ChatGPT 广告服务，从实验阶段迈向围绕对话意图构建的自助式平台。该公司现已邀请品牌创建广告活动、设定预算、上传广告，并通过其 Ads Manager 衡量成效。

这一变化带来了明显的矛盾。ChatGPT 经常帮助人们比较产品并做出决定，但用户也期望它的回答保持独立。OpenAI 必须从这些决策时刻中实现商业化，同时避免让每项推荐都显得像是花钱买来的。

OpenAI 表示，广告会保持清晰标注，并在视觉上与 ChatGPT 的回答分离。据 OpenAI 称，广告主无法通过付费影响、排序或修改回答。首批参与品牌包括 Best Buy、Lowe's 和 VistaPrint。

这并非只是新增了一个广告位。传统搜索引擎通常根据简短查询和浏览信号匹配广告，而 ChatGPT 会在对话中接收到有关目标、偏好、限制和个人情况的详细描述。

这些上下文为 OpenAI 提供了一个潜在的高价值广告场景，同时也让错误、不受欢迎的个性化以及被感知到的影响带来更严重的后果。

Google 围绕自然搜索结果与赞助链接之间的界限建立了其商业引擎。如今，OpenAI 需要在一个以统一声音进行交流的产品中确立类似的界限。

Anthropic 已将这一矛盾转化为竞争宣传。它将 Claude 定位为无广告的替代选择，并主张商业激励可能削弱用户对助手的信任。

因此，这场竞争远不止广告收入之争。OpenAI 必须证明情境广告可以与回答独立性共存，而竞争对手则在挑战这种分离是否可信。

OpenAI 通过自助式平台推出 ChatGPT 广告

真正重大的变化并非出现了一张赞助卡片，而是开放了一套可由品牌直接操作的广告系统。

新的广告平台让营销人员可以使用 Ads Manager。他们可以创建账户、发起广告活动、选择目标、设定预算并添加广告。

广告主还可以批量上传广告活动素材。广告上线后，该平台会提供效果信号，以支持广告活动的编辑和优化。

这一工作流程与人们熟悉的数字广告工具相似，区别在于广告出现的时机。

人们通常会先带着宽泛的问题打开 ChatGPT，然后逐步缩小选择范围。有人可能会询问笔记本电脑推荐、比较家电功能、规划装修，或为活动准备印刷材料。

这些讨论透露的信息远超传统搜索词。用户可以通过多轮消息说明所需功能、排除项、截止日期、技能水平和现实中的权衡取舍。

OpenAI 将这些上下文视为广告主的核心价值。其宣传重点是在人们探索选项、比较替代方案并接近决策时触达他们。

Best Buy 展示了预期的使用场景。这家零售商可以在人们研究科技产品时出现，而无需等到他们前往其他地方搜索具体产品名称。

Lowe's 可以进入有关家居项目或材料选择的对话。VistaPrint 则可以触达正在规划名片、标牌、邀请函或其他印刷材料的用户。

OpenAI 并未将这些广告位作为助手推荐的一部分。赞助单元会在回答之后出现，并带有标签，将付费内容与回答区分开来。

这种分离非常重要，因为 ChatGPT 并不像传统的搜索结果页面。搜索引擎会展示多个链接，而聊天机器人通常只生成一份综合回答。

因此，用户可能会赋予助手的措辞更高权威性。即使两套系统分别运行，附近的广告也可能借助这种权威性获得可信度。

OpenAI 正试图防止这种可信度转移演变成欺骗。其设计会标明赞助内容，并将其置于生成的回答之外。

该公司还表示，广告并不代表认可。这一区分在 ChatGPT 讨论涉及安全、健康、财务或重大承诺的购买决策时尤为重要。

初期系统的范围仍比成熟广告市场更为有限。在早期测试期间，广告主会收到浏览量和点击量等汇总指标。

这些基础指标可以显示某个广告位是否吸引了注意力，但无法完整解释相关对话是否促成销售或改变了用户的决定。

OpenAI 表示，衡量机制可以随时间推移而发展。任何扩展都会加大压力，迫使其明确广告主可以获得哪些数据，以及归因机制如何运作。

此次发布将一个抽象的商业化构想转化为实际运行的基础设施。OpenAI 现已具备广告主入驻、广告活动创建、投放规则、报告系统和已公布的早期客户。

剩下的问题在于治理。自助式系统的增长速度可能快于人工管理的实验，因此执行机制和用户控制将变得更加重要。

对话意图为何会改变数字广告

ChatGPT 广告之所以重要，是因为对话可以揭示购买背后的思考过程，而不仅仅是用于搜索的词语。

传统关键词广告通常从一个简短短语开始。广告主会根据该短语、位置、设备信息和过往行为来推测用户意图。

对话式广告则从更丰富的信号开始。一个人可能会说明自己需要什么、为什么需要，以及愿意接受哪些妥协。

以某人为视频剪辑和旅行选择笔记本电脑为例。搜索查询可能只包含一种产品类别，而对话则可以揭示重量限制和软件要求。

用户可能会排除某些屏幕尺寸、描述现有设备，或询问续航时间是否比图形性能更重要。每一轮对话都会让商业上下文更加明确。

OpenAI 表示，其系统可以使用当前讨论和基础上下文（包括大致位置或语言）来选择相关广告。进一步的个性化则取决于用户设置。

这种设计有望减少不相关的广告位，但也创造了一种更贴近个人的定向方式，因为信号来自自然语言，而不是关键词列表。

商业机会并不止于产品发现。ChatGPT 用户可以在不离开同一界面的情况下，从研究进入比较，再进一步采取行动。

旅行者可能先从目的地灵感开始，随后比较不同街区、制定行程，并评估行李箱。每个阶段都会产生不同的潜在广告时机。

小企业主可能会讨论品牌塑造、创作营销文案，然后产生印刷材料需求。VistaPrint 的早期参与正好契合这一过程。

广告主无需预测某一个决定性的搜索查询。系统可以在不断发展的任务中识别出相关节点。

这种方式类似于零售媒体和搜索广告，但结合了二者最有力的信号。对话提供意图，而助手帮助梳理决策。

OpenAI 仍须避免将每一次有用的交流都变成销售机会。广告位过多会让相关性显得侵扰，而非有所帮助。

时机会与定向同样重要。在助手回答购物问题后展示广告可能显得自然，但在一段情绪化对话后展示相同单元，则可能显得趁人之危。

OpenAI 表示，广告不会出现在某些敏感主题附近。其发布的广告规则还说明了账户、年龄和对话方面的限制。

该公司将其识别为未成年人的用户排除在测试之外。Temporary Chats 和其他若干情境也会得到不同处理或不展示广告。

这些界限体现了搜索与对话式 AI 之间的根本差异。人们经常会向助手透露一些绝不会放进购物搜索查询中的事情。

对话可能包含职业规划、家庭忧虑、财务压力和个人回忆。即使广告主永远无法获得这些信息，利用这些信息也会影响用户对定向广告的感受。

OpenAI 表示，广告主不会收到聊天内容、聊天记录、记忆、姓名、电子邮件地址、精确位置或敏感信息，只会收到汇总的广告活动报告。

这一区分可以防止直接披露，但隐私只是信任的一部分。用户同样在意助手是否利用个人上下文将他们的注意力商业化。

因此，控制机制必须易于理解。如果用户无法解释某则广告为何出现，那么技术上准确的隐私声明也无济于事。

OpenAI 允许用户隐藏或举报广告。用户还可以通过广告菜单将特定广告分享给 ChatGPT，并向助手询问相关问题。

这一功能可能让该形式比静态横幅更有用。用户可以核查某项宣传、比较广告中的产品，或询问它是否符合自己提出的要求。

然而，助手在这一交流过程中必须保持批判性。如果其分析显得异常有利，用户就会怀疑广告主是否影响了回答。

OpenAI 表示这种影响不会发生。如今，该公司需要通过始终如一的产品表现让这一承诺可信。

回答独立性是核心产品考验

ChatGPT 广告的未来取决于用户是否相信回答是为他们而写，而不是为广告主而写。

OpenAI 将回答独立性描述为一条明确界限。广告系统与聊天模型分开运行，广告主无法修改助手的回答。

这一原则针对的是这种冲突最具破坏性的情形：企业不应能够花钱购买回答中的有利措辞，再将其包装成中立建议。

清晰的标签构成了另一条界限。用户应当能够看出回答在哪里结束，赞助广告位从哪里开始。

这种结构类似于自然搜索结果与付费搜索结果之间的区分。然而，聊天机器人面临更棘手的设计问题，因为用户会将整个界面体验为一段持续进行的对话。

广告无需改变任何生成内容，也能影响用户的认知。广告位、时机、重复频率和视觉显著性都可能影响用户记住哪个品牌。

假设 ChatGPT 中立地比较了三家零售商，随后展示其中一家零售商的广告。回答依然保持独立，但整体体验却偏向了付费参与者。

这种结果并不必然意味着系统具有欺骗性。广告通常会购买编辑内容或信息内容之后的注意力。

风险来自用户对助手权威性的认知。由于赞助企业出现在个性化推荐旁边，用户可能会认为它已经得到认可。

OpenAI 明确表示，广告并不意味着其认可广告主。通过界面设计反复强化这一区分至关重要。

即使没有匹配的广告主，该公司也必须保持回答质量。它绝不应仅仅为了创造更合适的广告机会而缩减有用的指导。

排名决策也将面临类似的审视。即使广告无法影响回答，OpenAI 仍要决定哪个赞助推广位能够获得可用空间。

这些决策可能涉及相关性、广告主出价、广告活动目标、质量控制或其他因素。OpenAI 尚未公开详细说明其竞价和排名系统的每一个要素。

随着市场规模扩大，提高透明度将变得更加重要。广告主希望获得可预测的投放效果，而用户则希望确保有害或误导性推广无法利用对话语境。

此次初步推广是在此前计划面向免费用户测试广告之后进行的。OpenAI 将广告定位为资助广泛使用以及持续投资基础设施的一种方式。

这种商业逻辑很直观。ChatGPT 服务于庞大的用户群体，而其中只有一部分用户会付费订阅。

广告可以将免费使用转化为收入，而不必立即把所有实用功能都置于订阅付费墙之后。它还能让 OpenAI 的业务收入不再仅依赖消费者和企业费用，实现多元化。

复杂之处在于激励机制的设计。当用户花费更多时间、看到更多广告位或完成可衡量的商业行为时，广告收入往往会随之增长。

但助手的目标应该是帮助人们高效完成任务。一个实用的回答可能会让会话迅速结束，即使延长互动能够创造更多广告库存。

OpenAI 必须防止这些目标出现分歧。如果回答开始变得不必要地冗长，或购物建议变得更加频繁，用户会注意到。

同样的担忧也适用于记忆功能，它让 ChatGPT 能够跨对话保留经过选择的信息。记忆功能可以提高相关性，但广告会赋予这些保留的语境以商业属性。

OpenAI 表示，启用相应设置后，个性化广告可以使用过去的聊天记录和记忆。这项政策使真正有意义的选择权变得尤为重要。

用户的同意不应取决于他们在个性化开始后才发现某个隐蔽的控制选项。界面需要使用符合实际产品体验的语言来解释其中的权衡。

用户还需要一条切实可行的无广告使用路径。OpenAI 表示，部分订阅账户将继续保持无广告体验。

该公司还称，在某些市场提供一种功能受限但无广告的免费选项。随着测试推进，其可用地区和产品限制可能有所不同。

这些选择将成为检验 OpenAI 承诺的一项实际标准。如果避开广告需要牺牲过多功能，用户的控制权就会显得名存实亡。

Anthropic 将广告选择转变为一场信任之争

OpenAI 出售的是对话中的意图，而 Anthropic 出售的则是对话不受商业影响。

Anthropic 通过自己的广告明确表达了这种对比。其广告活动嘲讽了一个乐于助人的聊天机器人突然插入产品推广的想法。

这则信息将 Claude 定位为一款无广告的助手。它把 OpenAI 的商业化决策转化为一个清晰的竞争差异点。

这种回应为用户提供了一个简单的比较方式。ChatGPT 提供部分由广告支持的广泛免费服务，而 Claude 则强调一种无广告的关系。

这种比较并不完全对等。不同 AI 公司运营着不同的产品，拥有不同的使用限制、企业服务和收入策略。

尽管如此，这一信息仍精准击中了 OpenAI 最脆弱的地方。聊天机器人要求用户分享语境，然后以自信且对话式的语气提供指导。

Anthropic 认为，在这种关系中插入广告可能会削弱信任。该公司无需证明广告直接操纵了回答，也足以引发这种担忧。

此次广告活动之前，ChatGPT 内部的推广建议已经引发过争议。用户看到外部应用的相关信息，并将其理解为广告。

OpenAI 表示，这些信息并非付费推广。根据对这场推广争议的报道，该公司后来在受到批评后停用了这一体验。

这起事件之所以重要，是因为用户的感知压过了内部的业务定义。用户看到了一条带有商业色彩的推荐，在弄清楚是否涉及金钱交易之前便作出了反应。

OpenAI 的正式广告服务现在使用清晰的赞助标签。然而，此前的反应表明，用户对看似无关或缺乏解释的推广几乎没有容忍度。

Google 提供了更成熟的历史参照。其搜索业务通过区分赞助结果和自然结果，让信息检索旁的广告成为常态。

这一模式之所以成功，是因为用户理解其视觉规则。他们逐渐认识到，赞助链接是通过付费获得展示位置，而自然排名则遵循另一套系统。

ChatGPT 需要为对话建立一套类似的规则。标签必须始终清晰可见，助手的措辞也不能模糊其中的界限。

Google 同样面临着来自对话式搜索的新兴压力。AI 生成的摘要可以在用户访问传统搜索结果或广告之前直接回答问题。

OpenAI 则从相反的方向出发。它已经拥有对话界面，现在需要围绕这一界面构建商业广告库存。

这给搜索平台、零售媒体网络、推荐网站和联盟营销发布者带来了压力。它们都依赖于在用户从产生好奇到作出购买决定之间的某个阶段吸引用户。

ChatGPT 可以压缩这一过程。一次对话就可能结合发现、比较、故障排除和决策支持。

如果这些时刻能产生可衡量的结果，广告主便会随之而来。届时，发布者和搜索平台将争夺过去分散在多个网站上的商业意图。

然而，OpenAI 暂时无法提供同等深度的归因能力。点击行为很容易报告，但要负责任地衡量一次长对话中的影响则更加困难。

广告主最终会询问一项广告活动是否促成了购买、改变了品牌偏好，或协助实现了后续转化。回答这些问题通常需要建立更多数据连接。

每建立一个新连接，都会带来隐私和治理问题。OpenAI 必须决定哪些衡量功能既能提供价值，又不会暴露对话信息。

其隐私实践所受到的审视不会仅限于 ChatGPT 内展示的广告。关于营销控制的报道已经考察了 OpenAI 如何在外部平台推广其产品。

OpenAI 将这些外部营销活动与 ChatGPT 内投放的广告区分开来。用户未必会自然而然地作出同样的区分。

一个人的信任判断来自完整的体验，包括 Cookie、账户设置、记忆、推荐和赞助推广位。

Anthropic 的竞争信息得益于这种复杂性。相比详细解释内容分离、个性化、报告和同意机制，“无广告”更容易传达。

因此，OpenAI 承担着更重的举证责任。它必须证明广告模式可以在不改变助手优化目标的情况下为广泛使用提供资金支持。

隐私承诺仍有尚未解决的边界问题

OpenAI 可以在不向广告主提供对话内容的同时，仍使用对话信息来决定某个人会看到哪则广告。

这一区别是理解隐私争议的核心。数据无需离开 ChatGPT，也可以影响广告定向。

OpenAI 表示，用于提高广告相关性的信息会保留在其系统内部。广告主获得的是展示次数和点击量等汇总信息。

对于情境广告，当前对话和基本信息可以指导广告选择。启用个性化广告后，相关信号还可能包括更早的聊天记录、记忆和广告互动。

广告主不会收到这些底层详细信息。然而，用户仍然会看到一则部分根据其个人语境选择的广告。

这种安排类似于其他领域采用的隐私保护式定向，但对话数据可能极具揭示性。一次讨论可能暴露出临时性的、情绪化的或涉及职业敏感性的需求。

OpenAI 禁止在敏感内容周围投放广告，包括某些健康、心理健康和政治话题。有效执行这一规定取决于准确的分类。

语言模型和分类器可能误解语境。一个无害的短语可能触发不必要的限制，而一次间接涉及敏感内容的讨论则可能逃过检测。

其后果不仅仅是一则无关广告。位置不当的商业信息可能会让用户重新考虑他们愿意向助手透露哪些内容。

这种寒蝉效应会损害 ChatGPT 的实用性。当用户提供足够的语境以获得准确协助时，产品才能发挥更好的作用。

用户还需要相信，更改某项设置会产生可预测的结果。个性化广告、情境广告、记忆和模型训练控制分别对应不同的数据用途。

如果将这些控制选项呈现为一个模糊的隐私选择，就会掩盖它们之间的重要区别。OpenAI 应当在每项功能产生影响的时刻解释其作用。

删除广告数据还会引出另一个问题。用户可能希望，移除广告数据后，所有相关信号都能立即重置。

OpenAI 的帮助资料解释称，删除和处理可能涉及一段数据保留期。界面应清楚说明哪些操作会立即停止，以及哪些数据仍会被暂时存储。

报告功能将带来更大压力。基本的浏览和点击次数几乎无法反映一项广告活动对复杂决策的贡献。

广告主会想要转化追踪、受众分析、频次控制和效果对比。这些功能可能需要标识符或广告主提供的数据。

OpenAI 可以设计隐私保护措施、聚合阈值和有限的归因窗口。然而，每增加一层衡量机制，最初的数据分离原则就越难解释清楚。

另一个不确定性涉及广告主的推断能力。即使无法获得对话内容，一项高度精准定向的广告活动也可能泄露查看或点击该广告的受众的某些信息。

严格的聚合机制可以降低这种风险。小规模受众规则和类别限制可以防止广告主反向推断敏感特征。

广告审核也将决定该平台能否赢得信任。具有说服力的对话环境可能会放大误导性承诺的影响，因为用户是在寻求指导时接触到这些信息的。

OpenAI 需要对禁售产品、欺骗性声明、冒充行为和低质量目标页面进行有效检查。自助式广告投放增加了这一挑战的规模。

用户可以通过广告菜单举报广告。这些反馈形成了一种重要的执法信号，但被动审核无法取代预防性筛查。

该公司还必须抵制来自大型广告主的压力。大型广告活动不应在回答周围获得更宽松的执法待遇或特权。

这些风险并不能证明 ChatGPT 广告必然失败。它们表明，仅凭隐私声明无法解决更广泛的信任问题。

决定性问题在于 OpenAI 的激励机制是否始终透明且受到约束。用户需要知道付款何时影响了他们看到的内容，即使它从未影响回答本身。

知识工作者在处理 AI 输出时也应遵循同样的原则。对于重要决策，将原始材料、生成的分析和商业内容在概念上彼此分离会更有帮助。

一个可搜索的个人知识库可以在赞助界面之外保留来源上下文。这种分离有助于用户根据自己的记录核实推荐内容。

三个信号将表明 ChatGPT 广告是否有效

只有当广告主需求增长且不削弱用户对助手的信任时，OpenAI 的广告服务才会取得成功。

第一个信号是初始广告主和市场范围之外的扩张。Best Buy、Lowe's 和 VistaPrint 提供了易于识别的首发案例，但它们并不能构成一个广泛的市场。

一个正常运作的平台需要在多个类别中开展重复投放。它还需要足够的竞争，以提供相关的广告资源，同时避免反复展示相同品牌。

广告主留存比初次注册更重要。品牌必须看到可信的效果、易于管理的广告活动控制功能，以及可接受的展示位置质量。

OpenAI 已展示了具备广告活动创建、批量上传、报告和优化功能的 Ads Manager。接下来的考验是，营销人员是否会将大笔预算从成熟渠道转移过来。

如果参与规模扩大，同时广告展示仍保持相关性，OpenAI 关于对话意图的论点就会得到支持。留存率低则意味着，丰富的上下文并不会自动带来商业成果。

第二个信号是衡量方式的演变。浏览量和点击量提供了一个易于理解的起点，但成熟的广告主期待看到与业务成果相关的证据。

OpenAI 将面临对转化报告和辅助归因的需求。它的应对方式将揭示其隐私承诺的实际边界。

衡量能力可以在不共享原始对话的情况下得到改进。聚合转化系统和受限的事件报告可以提供有用的信号。

然而，每项新增功能都需要清晰的文档说明。用户应当了解，广告主是否能够将一次点击与另一个网站上的活动关联起来。

如果 OpenAI 在严格限制数据访问并提供有意义的控制措施的前提下引入更深入的衡量功能，其分离模式将更具可信度。不透明的追踪会削弱这一论点。

第三个信号是用户行为和竞争对手的反应。隐藏广告、关闭个性化、选择无广告选项或转向其他助手，都传达了用户的信任态度。

OpenAI 尚未发布足够的公开数据，无法大规模判断这些反应。未来若披露有关互动情况和用户控制功能的信息，将使这一实验更容易评估。

如果 Anthropic 的无广告立场能够吸引用户，它将继续强调这一点。Google 可以通过在自己的 AI 产品中整合更多对话式广告来作出回应。

用户投诉尤其值得关注。重要的模式并非是否有人不喜欢广告，因为某种程度的反对不可避免。

真正有意义的问题涉及相关性、敏感场景中的展示、重复、标注，以及对回答产生明显影响的情况。如果某一类别反复出现问题，就会暴露出结构性缺陷。

监管机构也可能审查对话上下文如何用于定向投放。即使界面是新的，现有的隐私和消费者保护规则仍然适用。

清晰的赞助内容披露和准确的广告声明至关重要。年龄保护和敏感话题排除机制必须在不同语言和含义模糊的对话中稳定运行。

对广告主而言，实用的建议是将 ChatGPT 视为一个独特的环境。为展示横幅设计的创意，可能并不适合刚刚完成详细比较的用户。

有效的广告活动应尊重对话的上下文，而不应假装自己是助手判断的一部分。一条赞助信息需要凭自身价值促使用户采取下一步行动。

对用户而言，重要的习惯则更简单。阅读回答，识别赞助单元，查看其出现原因，并独立核实会产生重大影响的声明。

OpenAI 推出 ChatGPT 广告之际，AI 助手正日益影响真实决策。该服务如今拥有正式的广告主工具、早期品牌参与，以及明确的分离规则。

最艰巨的工作将在发布后开始。OpenAI 必须证明，相关性不会变成侵扰，个性化不会变成隐私暴露，商业化也不会重塑建议。

关注下一批广告主、首批重要的衡量功能新增项，以及用户控制功能的使用模式。这些信号将共同表明，对话式广告能否赢得持久的一席之地。

问题已不再是广告能否出现在 AI 回答旁边，而是广告出现之后，用户是否还会继续信任这个回答。