今年，咱们对“用AI重做营销”这事儿关注不少，记得上个月百度世界大会那天，我说这幅“AI原生营销”的产品拼图，已经算是基本上拼好了。不过，它也在我心里留下了一个大大的问号。为什么这么说，您慢慢看。

咱们回顾一下这一年来，百度的AI营销都做了那些事。6月发布的“擎舵”，是用生成式AI生产创意的工具，这个也是多数人对营销中用AI的第一感；正当我也以为百度的AI营销也止步于创意时，9月发布的“轻舸”，真的令人眼前一亮：原来可以用聊天的方式驱动广告投放，这确实是脑洞很大的创新；不过，细想一想，我的疑问也随之而来：投广告毕竟不是聊天啊，轻舸背后怕不是拿个大模型一调用就行的。而在百度世界大会那天，百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳终于揭开了谜底：原来背后有个AI广告引擎——扬楫。

但说实话，这并没有完全解答我的疑问，因为那天时间仓促，扬楫并没有展开细讲。到底它是怎么工作的？召回、排序、竞价这些具体的调动动作是怎么实现的？它们与周边的创意生产、数据度量，乃至未来的营销服务智能体又是怎样互动的？这些问题仍然萦绕在我心头，挥之不去。

于是，我找到了百度商业研发部总监、商业AIGC平台负责人刘林，让他跟我好好讲讲这里面的玄机。经过两个小时深入的沟通，以上的种种问题，和面向未来的AI广告引擎应该如何工作，终于水落石出了！

扬楫都做了哪些事？

跟刘林聊完，可以负责任地说，扬楫，确实是对传统广告引擎的一次颠覆式的创新探索。当然，也正因为是颠覆式的，大家包括我在内，对它的理解和接受得有个过程，这也是我写这篇文章，给大家介绍扬楫如何工作的动机。

生成式定向

先说说这里最核心的问题：您有没有注意到？客户在轻舸里输入的自然语言表达，并没有关键词、人群标签这些经典广告系统必须的信息。那么，轻舸拿到客户的输入后，是怎么做的呢？这就要说到扬楫最关键的创新——生成式定向。

传统的广告系统，是怎么处理广告和用户匹配问题的呢？广告在投放时已经设置好了一些关键词、投放地域、出价、人群等，匹配得到一组候选广告，这个过程叫做召回或者检索；然后精细地计算每个广告的质量分，并且将其与客户的出价相结合，得到最后谁胜出的结果，这个过程叫排序。当然，实际系统每个阶段还会根据工程需要，进一步划分出若干阶段，比如粗排、精排等。这个经典的流程，大致可以用下图来示意。

轻舸里没有关键词和人群标签，那这事怎么做呢？这一点，以前我们很多人都想错了：我们觉得，应该是系统帮客户自动选择了一批关键词和人群标签。实际上，生成式定向完全不是这么做的！

怎么做的呢？打个浅显的比方：你就跟用文心一言大模型一样，直接跟它说，我要推广的是装修建材展会（家博会），推广地域上海，人群年龄24岁以上。

然后呢？然后就交给大模型了啊！想想看，这不就是跟用大模型改造搜索的逻辑差不多么？在这个新架构下，召回、粗排、精排这些过程，都可以在大模型内部中端到端地完成。不过，出于工程实践的渐进考虑，目前加入出价排序这最后一步，是独立在大模型之外完成的，整个生成式定向的流程，可以参见下图。

这个思路其实很自然，不过由于跟原有的框架差别太大，而且事关公司现金流的命脉，所以这样技术范式上的大转换，还是不太容易想到，也不太容易下决心做的。

当然，这肯定不是用通用的文心一言就够了。刘林说，扬楫背后的大模型，是在文心一言的基础上，结合广告领域的数据做了重新训练，并且把广告数据作为上下文信息带入，才得到的。这些细节还没有太多的披露，但并不影响咱们理解扬楫的工作原理，后续有机会再聊。

生成式创意

说到这儿，新的问题来了：广告不用设关键词，也不用选人群，从哪里得到它的基础信息呢？这就跟轻舸的生成式创意能力有关了。

咱们介绍轻舸的时候，您还记得吧，客户只要给出基木鱼落地页的链接，就可以用生成式AI自动生产创意了。其实除了生产创意，落地页上的信息，比如产品介绍、价格定位、促销信息等，自然也就进入了扬楫的引擎中。

于是，这就进入了大模型典型的使用路线：把这些文本性信息直接作为基座模型微调的语料输入，或者作为上下文提供给大模型，就可以在后续的广告匹配过程中使用了。

说起来简单，但咱们这儿只是原理性的介绍。对大模型技术有了解的朋友应该知道，在商业化领域搞这么个工程上可用、收益上可比的全新的广告引擎，那绝非易事，仅仅靠在公开的大模型上做做外围工作，是很难做到的。有百度基座大模型的全栈研发能力，再加上商业化领域多年的经验和数据积累，才有了今天的扬楫。

智能体商业

另外，承载广告流量的创意和落地页环节，在AI原生营销的框架下，看起来有点出戏。刘林告诉我，广告流量的承接将向交互式的智能体演进，而扬楫的架构，也为这样的下一代营销体系提供了支撑。

什么是智能体？其实这是英文Agent一词的直译。按照王凤阳在2023热AI百度营销大会上的说法：随着用户需求表达方式的变迁，客户服务经营，会向“智能体商业”的方向演变。对于“商业新未来”的发展方向，我们给出的答案，就是”智能体商业“。而智能体，就是一种可以自主完成预设目标的实体，它可以协助人们完成各种复杂任务。

还是有点抽象是把？其实在营销场景下，就是广告点过去，不再是一张海报贴你鼻子上，买不买随你了，而是有一个具备了自然语言交互能力的AI载体，为你提供产品信息的咨询服务，并适时向你推荐引发购买。你可以把它理解成一个AI版的销售加客服，同时它还对你的信息有充分的掌握。像前面介绍过的品牌BOT、智能导购，其实都是智能体的具体产品形式。有了智能体，企业能够更好地从用户需求出发，挖掘场域背后，具体的“人”的需求，生成出商家经营的新潜能。

这跟扬楫有关系么？我觉得关系很大！既然智能体本身是个自然语言界面的服务主体，它背后的模型和上下文信息，可以替代原有的广告信息，成为对客户产品更全面而生动的描述。而将智能体作为检索的对象，在扬楫完全基于大模型的架构下，也可以顺理成章地实现！

以扬楫为核心引擎的AI Native营销全貌

理解了扬楫是如何工作的，为了避免只见树木，不见森林，咱们还得跳出来，看一看“AI Native营销”的全貌。

跳出来一看，我们会发现，客户信息、商业意图和智能交互，通过扬楫的穿针引线，在自然语言的界面交互下，打造了一个全新的商业化系统：客户的基础信息，以落地页上的文本内容输入，一方面自动生产创意，一方面输入大模型为检索做准备；客户营销活动的商业目标、出价标准等，都在轻舸中以聊天的方式表达给广告引擎；获客以后的交互式服务与营销，以智能体作为承接载体；而将所有这些以自然语言的形式串联匹配起来，用大模型范式打造出的核心引擎，就是扬楫。

那么，扬楫与经典的广告引擎相比，关键的区别是什么？是全自然语言的交互界面？是半自动的创意生产？还是关键词和人群标签的淡化？这些都是，但是它还有一个利用AI理念上的彻底转折。

在我看来，它特别符合“AI自动化”的理念：让AI组织起自行运转的业务闭环，人类跳出具体的决策，在一旁调整参数、控制风险。长远来看，我坚信这样的理念能够达到的能力天花板，比“AI辅助人”要高得多。

为什么？我打个比方，以下围棋为例，找个围棋AI软件做陪练，练好了自己上场比赛，这叫“AI辅助人”；干脆让AI软件自己上场比赛，这叫“AI自动化”。哪个更厉害不言而喻吧？

这个比喻肯定有人不买账——下棋AI厉害，凭什么投广告AI也厉害？这要说到我常提的“AI超越人三条件”。当一个问题满足如下三个条件时，AI超越人只是成本和时间问题：一、有明确的量化目标；二、有保质保量的数据来源；三、人类的相应能力，没有经过自然选择的进化。

下围棋，显然符合这三个条件。那么难道投广告不符合么？谁家有遗传的广告优化技能？所以，放眼未来，把广告投放的流程变成“AI自动化”模式，我坚信是正确的方向。

这么看，做个创意初稿交给优化备用啊，提供点数据帮助优化师决策啊，客户提供种子词再去找相似词啊，还都是“AI辅助人”的模式，而“轻舸+扬楫”这条路线，才是“AI自动化”模式在营销领域的第一次实践探索。

当然，这是一条荆棘遍布的全新道路。“轻舸+扬楫”这套新架构，虽然更符合人类自然的交互模式，但是却跟原有的流程差别相当大。如果体验和效果上没有碾压式的提升的话，熟悉了旧流程的优化师，肯定不愿主动接受。不过这倒无妨，就说大模型领域最火的GPT，在去年十一月之前，恐怕业内很多人觉得是步子太大的存疑路线。

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今天专门聊了聊扬楫。剖析这个在世界大会上发布神秘新广告引擎，对大家理解AI Native营销的理念和具体落地思路，会很有帮助。扬楫的设计理念，对我来说也是超前的。所以我的介绍，也是想给这把火加一点柴，能让大家放心地拥抱AI时代的新营销系统，让它真正服务于增长从业者们。

当然，我个人更感兴趣的，是扬楫在此过程中表现出的强烈的“AI自动化”产品思路，因为这才是充分发挥AI潜力，同时将人类智慧释放出来，投入到关键的创造性工作中的可行路线。