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一、亮眼財報引發市場關注
7 月 31 日，Meta 公布的二季度財報成績堪稱亮眼。總收入達到 475 億美元，同比增長 22%；凈利潤為 183 億美元，利潤率高達 43%。這一出色表現讓華爾街為之喝彩，富國銀行分析師稱贊 Meta 帶來了 “遠超預期的全面驚喜”。受財報利好推動，Meta 股價在盤后交易中上漲 9.61%，距離 2 萬億美元市值大關僅一步之遙。
扎克伯格指出，廣告業務從新的生成式人工智能功能中獲得了 “可觀” 的收入，“在廣告方面，本季度的強勁表現很大程度上得益于人工智能提升了我們整個廣告系統的效率和收益”。然而，若僅關注這些宏觀指標，可能會忽略一些關鍵細節。財報和電話會上，有兩組數字格外值得留意：二季度廣告展示次數增加 11%；Meta 流量的平均價格上漲 9%。在全球廣告市場整體放緩，美國廣告支出增速不到 6%，亞太仍在低位徘徊的大環境下，Meta 能實現流量和單價同時增長，實屬罕見。那么，它是如何做到 “量價齊升” 的呢？這背后不僅有 AI 帶來的效率紅利，更關鍵的是定價邏輯的重塑，Meta 成功拿到了廣告定價權。
二、傳統廣告價格形成機制
在探討 Meta 如何改變廣告定價邏輯之前，先來了解一下互聯網平臺傳統的廣告價格形成機制。以往，廣告價格由供需關系決定，采用市場競價模式。在流量供應平臺上，廣告主出價，出價高且匹配度好的廣告主贏得曝光機會。此時，平臺廣告系統只是一個中介，負責撮合供需雙方。
從需求端來看，廣告主的決策邏輯較為清晰。他們先規劃預算，設定目標 CPA（每次行動成本）和 ROI（投資回報率），再依據這些目標計算自己能夠承受的點擊成本或展示成本。例如，若預期 ROI 為 3，意味著投入 100 元能帶回 300 元收益，一旦廣告價格超過這一計算值，ROI 就會跌破預期，廣告主便會認為不再劃算。所以，在廣告拍賣過程中，廣告主心中始終有一個價格 “天花板”，一旦超過這個上限，他們就會停止出價，寧愿放棄此次曝光，等待更合適的時機。
三、AI 投放改變廣告主決策
AI 投放的出現，徹底改變了這一局面。以 Meta 的廣告系統為例，它能夠運用更精準的模型判斷哪個用戶最有可能下單，哪種廣告素材更容易吸引用戶點擊，甚至還能預測哪個時段的轉化率最高。假設原本廣告主投入 100 元預算，獲得的銷售額為 300 元，ROI 為 3；在 AI 的助力下，同樣 100 元預算帶來的銷售額可能提升至 400 元，ROI 也隨之提高到 4。
這種變化使得廣告主的價格決策重心發生了轉移，從過去 “花小錢辦大事” 的省錢心態，轉變為 “多花一點，多賺一截” 的賺錢心態。進一步來說，以往廣告目標是 “完成任務”，以省錢為導向，只要預算花完且指標達成，項目就宣告結束。在這種邏輯下，廣告投放屬于市場成本中心的一部分，追求的是 “效率最大化”。而現在，邏輯完全反轉，廣告預算不再被視為 “花掉的支出”，而是 “可以帶來邊際收益的投資”。廣告主看待投放的視角，從一次性支出轉變為動態的 ROI 曲線，只要這條曲線持續上升，他們就會持續增加投放預算。
這種轉變具有革命性意義，因為它改變了廣告的本質角色。廣告從 “市場部的 KPI 支出” 轉變為 “企業經營的增長引擎”，從成本中心變為利潤中心。這意味著廣告預算上限被打破，投放規模不再受年度計劃的嚴格約束，預算彈性變得前所未有的大。
四、AI 推動廣告價格上漲的雙重因素
一旦廣告主形成這種新的心理預期，平均出價自然會被推高。這背后的原因可以從兩個層面來分析。
第一個層面是基于直觀的供需邏輯。當 ROI 曲線變得更加陡峭，廣告主預期收益增加，會主動提高投放預算。此時，競價池中的資金量增加，就像水漲船高一樣，廣告價格自然會被推上去。然而，這僅僅解釋了部分原因。
另一個層面的原因隱藏在算法之中。在過去，即便 ROI 有所提升，廣告主對于價格仍然會保持一定的克制，因為每一次加價都需要經過人工核算，權衡其中的風險。而現在，像 AdvantagePlus 這樣的自動化投放工具改變了這一模式。它不再要求廣告主時刻緊盯每一個出價，而是向廣告主承諾 “我們會幫你把錢花在最值得的地方”。廣告主基于對投放效果的信任，愿意交出出價控制權，讓 Meta 的廣告系統自動托管投放。因為實際投放結果往往令人滿意，廣告成為利潤引擎之后，廣告主對廣告價格的敏感度逐漸降低。系統不僅能夠自動加價，還會向廣告主承諾 “再提高 20% 的出價，預估轉化還能多 30%”，這種承諾的誘惑力遠超普通的銷售話術。
最終的結果是，廣告價格曲線不再僅僅由市場供需決定，還受到平臺模型調控邏輯的影響。過去的廣告競價如同在拍賣場中，每個競拍者自行舉牌出價，一旦價格達到心理上限就會停止；而現在，廣告主把出價權交給了一個機器人，這個機器人依據 “最優回報” 原則替廣告主出價，廣告主只關注最終的 ROI。廣告主覺得錢花得值，卻沒有意識到，每一分追加的預算都已經被算法推到了極限。正是這兩套力量的疊加，才解釋了 Meta 為何能夠實現 “量價齊升”。Meta 并非通過強硬提價來實現這一目標，而是通過重塑廣告主的 ROI 認知和決策機制，讓廣告主心甘情愿地提高出價，甚至主動交出出價控制權。這才是財報中最值得深入研究的細節。
五、商家選擇托管投放的必然性
面對這種情況，或許有人會認為，只要堅持自己投放，不使用平臺的托管服務，就能壓低廣告價格并達成目標。從理論上看，這似乎是一個合理的策略，但在實際操作中，存在諸多難以克服的變量因素。
首先，大平臺的優勢流量往往處于稀缺狀態，并非只要花錢就能買到足夠的流量。在激烈的競爭環境下，誰能夠以更快的反饋速度、更精準的出價策略，搶到高轉化的黃金流量池，誰就能在競爭中占據優勢。廣告系統的自動化功能，不僅僅是為了節省人力，更重要的是它決定了投放的反應速度。當 ROI 曲線陡峭時，流量轉化的窗口期極短，可能僅有幾毫秒。在這極短的時間內，能否動態調整出價，直接決定了廣告主能否充分獲取利潤。如果依靠人工操作，預算調整往往會滯后，等完成審批、修改出價時，競爭環境早已發生變化，機會成本也在不知不覺中流失。
其次，即便廣告主擁有自己的團隊進行手動操作，獲取流量的成本也會高得驚人。如今的廣告投放早已不是簡單地 “定個預算 + 設定興趣標簽” 就能完成的。在 Meta 的廣告系統中，信號維度多達數百個，算法的權重實時變化，投放素材還需要進行 A/B 多版本測試。對于普通團隊，尤其是中小廣告主（SMB）而言，根本無法應對如此復雜的操作。如果不使用托管服務，就意味著廣告主需要培養一支既懂算法、又懂歸因分析，還懂創意設計的復合型專業團隊，而組建和維持這樣一支團隊的成本，可能遠遠超過使用托管服務所帶來的廣告價格增量。
最后，衡量廣告投放效果的 “標尺” 也已經被平臺重新定義。例如 Meta 推出的增量歸因、全渠道優化等新模型，這些模型直接決定了廣告投放優化的評判方式。如果廣告主堅持采用傳統的人工邏輯進行投放，就意味著放棄了最先進的歸因體系，無法全面、準確地評估投放效果，進而導致決策滯后。
綜上所述，任何一個具備商業常識的商家和廣告主，經過綜合考量成本、效率和規則等因素后，都會選擇使用平臺的托管服務。平臺通過算法構建了一個全新的廣告投放秩序，廣告主如果不順應這一趨勢，就如同拿著舊地圖去探索新大陸，必然難以取得理想的效果。
六、Meta 產品功能強化平臺對流量分配的控制
除了上述因素外，Meta 在產品層面的設計也進一步強化了其對廣告定價權的掌控。Meta 不再單純依靠 “人工調控” 廣告投放，而是將投放規則直接融入到產品功能之中。例如 Advantage Plus、GEM、Lattice 等模型，這些模型能夠在后臺自動決定廣告預算的分配方式以及流量的投放對象。
這意味著，過去廣告主需要手動設定諸多復雜的投放細節，而現在系統通過算法將這些規則固化為產品功能，使得廣告投放變得更加快捷、簡便。但從另一個角度來看，這也增強了平臺對流量分配的控制力。從某種陰謀論的觀點來看，即使廣告主不使用托管服務，系統在流量分配上是否會偏向托管廣告系列呢？畢竟托管服務能夠幫助平臺跑通數據閉環，優化整體模型表現，這是一種難以對抗的 “系統性優勢”。
那么，Meta 的廣告系統究竟是如何借助 AI 幫助廣告主提升 ROI 的呢？回顧過去的廣告投放邏輯，如果一個護膚品品牌在幾年前于 Meta 上投放廣告，操作流程相對簡單：先圈定目標人群，如 25 - 35 歲關注美妝賬號的女性，接著撰寫一段文案，搭配幾張圖片，設定預算并調整出價。然而，這種投放方式存在明顯的問題，預算投入大，但浪費也多。大量的廣告展示可能被推送給對產品毫無興趣或者剛剛購買過同類產品的用戶，導致點擊率和轉化率極低。投放優化師每天在后臺不斷調整參數、細分人群、修改出價，卻往往收效甚微，ROI 難以提升。
如今，AI 的出現徹底改寫了這一局面。Meta 的廣告系統不再將廣告分發簡單視為 “匹配標簽” 的過程，而是將其拆解為檢索、排序、優化三個環節，并且每個環節都由模型主導。
第一個環節是廣告檢索，由 Andromeda 模型負責。過去，系統主要依據興趣標簽來尋找潛在用戶，例如 “25 - 35 歲女性”“關注美妝賬號” 等，這種方式較為粗糙且靜態。而 Andromeda 模型能夠處理更為復雜的行為信號，比如用戶最近瀏覽過哪些內容、觀看了多少條護膚視頻，甚至是否在 Facebook 群組中提問過 “換季要不要換精華” 等。它會將這些行為片段整合為一個動態用戶畫像，精準判斷用戶的購買意圖是否處于 “高概率區間”。通過這種方式，廣告投放從過去的 “泛覆蓋” 轉變為 “精定位”，雖然展示量可能有所減少，但每一次曝光都更具成交潛力。
第二個環節是排序，由 GEM（生成式廣告推薦系統）接管。在傳統的廣告排序邏輯中，主要依據出價和定向精度來決定廣告位。而 GEM 的排序方式更為復雜，它會拉長用戶的行為序列，精準識別用戶購買意圖的臨界點。例如，當一個用戶剛剛在 Instagram 上觀看完美妝教程，十分鐘后又瀏覽護膚達人的帶貨視頻，并且還點擊了心愿單，GEM 會判斷此時推送廣告的轉化概率遠高于隨機時間點。在過去，捕捉這種 “場景最佳時機” 需要投放經理不斷進行試錯，而現在模型能夠實時完成這一判斷。
第三個環節是目標優化，由 Lattice 主導。以往的廣告系統就像 “分科教學”，點擊、加購、成交等目標各自有獨立的模型，優化方向相互割裂。Lattice 則將這些目標整合在一個統一的架構下，深刻理解廣告主的真實訴求并非僅僅是追求更多的點擊量，而是實現更多的銷售訂單。它會在點擊、互動和購買之間進行動態平衡，確保系統不再為了追求漂亮的點擊率而浪費預算，而是聚焦于對生意結果的最大貢獻。
這三個環節相互疊加，徹底改寫了 ROI 曲線，不僅僅是提高了效率，更重要的是，AI 成為了分配流量、決定投放節奏的核心。廣告主不僅將創意和預算交給了系統，甚至連投放邏輯也一并托付。過去，廣告主能夠精確計算每一筆廣告花費，而現在，他們更像是告訴系統：“這是預算，這是目標，你來負責達成。”
七、Meta 重握廣告定價權的深遠影響
Meta Q2 財報的真正看點，并非僅僅是收入增長和利潤率提升，而是一個更為深刻且細思極恐的事實：平臺重新握住了廣告價格的錨點。這一變化并非在財報摘要中明確闡述，也不是投資者電話會議中的顯性話題，但它的影響卻比數字本身更為深遠。
過去，廣告價格由市場驅動，廣告主制定出價策略，代理機構負責優化執行，平臺主要扮演供需撮合者的角色。然而，當算法全面接管 ROI 預測、預算分配以及出價節奏等關鍵環節后，廣告價格的形成機制不再單純由 “市場決定”，而是轉變為 “由模型決定”。
這一轉變意味著什么呢？它不僅意味著 Meta 能夠穩定廣告單價，更重要的是，Meta 在整個廣告競價體系中占據了終極決策點。長期以來，廣告行業維持著一種平衡關系，即廣告主制定策略、代理商負責執行、平臺提供流量。但如今，這種平衡正在被悄然改寫。表面上看，是 ROI 的提高和效率的提升，但本質上，是平臺通過 AI 重構了廣告的定價權，而定價權才是廣告行業真正的核心權力。
價格，不再僅僅是交易的結果，而是平臺 AI 戰略的具體輸出。可以說，這才是 Q2 財報中最值得持續關注的關鍵變量。當 AI 開始決定或者影響廣告定價時，廣告主和代理商手中還剩下多少談判籌碼，這無疑將成為未來廣告行業發展中一個值得深入探討的問題。