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LLM大模型的最终一定会出现广告么,虽然 ChatGPT 已经加了广告,但这是必然终局么?

来源: 41
LLM模型的最终会出现广告生态么,虽然 Openai 已经在 ChatGPT 加入了广告,但是开元模型终局非要是广告么,难道不能是纯算力消耗就可以么,AI帮助商家解决售前问题,商家给AI平台支付算力消耗?
这个问题波波一直在思考,这关系到未来 AI 生态,流量的核心获取形式,影响着所有流量型公司的发展。
LLM 模型大概率会形成广告生态,但这并非唯一终局,开源模型更可走纯算力消耗付费等多元路径,核心取决于产品定位、用户分层与成本结构。波波设想的的 “AI 帮商家解决售前问题、商家按算力付费” 完全可行,且正成为企业级市场的主流选择之一。
首先我们来看下 ChatGPT 加广的原因:
  • 免费用户规模庞大(如 ChatGPT 免费用户占比约 95%),广告是快速挖掘其商业价值、覆盖算力成本的高效方式。
  • 大模型推理无明显边际成本递减,用户增长与对话量增加会同步推高算力支出,广告能补充订阅与 API 收入的缺口。
  • 对话场景的高意图流量使广告更精准,CPM 定价(如 OpenAI 约 60 美元)高于传统搜索,变现效率可观。
  • 闭源系统,统治力更强,轻松实现海量用户流量变现。


波波觉得大模型加入广告的问题也很明显:
  • 用户数据安全问题,如果用户数据被滥用,导致用户逃离。
  • 为了营收,阻断优质信息的自然触达,降低信息效率,使广告有更高转化。反而降低了大模型的核心竞争力:信任与效率。
  • 数据量大的企业,产品服务多,业务体量大,算力消耗是最高效的赚钱模式,广告的赚钱效率未必比算力高。

两种模式的关键差异与选择逻辑:

维度
广告生态
算力消耗付费
核心目标
最大化免费用户变现
精准覆盖算力与服务成本
用户体验
免费用户有广告,付费无
按使用付费,无广告干扰
盈利稳定性
依赖流量与广告主预算
与使用量强相关,更可控
适用对象
To C 免费 / 低价用户
To B 企业、付费开发者、高需求用户


开源模型的商业化路径更灵活,广告只是可选项,不是必选项。

基于这种思考,波波在 AI 生态下,做了AIDSO爱搜,以流量数据为核心服务,帮助企业在 AI 时代高效的获取流量。颠覆我们过往主要靠效果广告赚钱的核心商业模式。

工具入口:AIDSO爱搜小程序
推荐PC版本:geo.aidso.com

AI三要素:算力、算法、数据。波波认为这也应该是AI时代赚钱最高效的三种形式。所以我们打造一个流量数据产品,为企业在AI时代获取流量,提供策略加持,指导内容生产的方向,助力高效生产有价值的信息,发布到高权重的媒体和信息节点,同时监控信息被引用的情况。

SEO时代的刷词、堆关键词(万词霸屏)的方法在AI时代已经过时了。AI绝对理性,它看的是信源的真实性和情感的正向度。解决方案:AIDSO爱搜能帮你分析出哪些关键词以及问题在AI系统里最有热度且人群更精准

引用源数据:直观反映相关问题在各AI平台里,哪些文章、哪些媒体被AI引用的情况最好。有很强的指导意义。

AIDSO爱搜帮助企业获取行业的引用源数据。方便在 GEO 过程中分析媒体权重,研究竞品文章内容与结构,监测发布频次,也可以侧面反映行业和赛道竞争的激烈程度。

当前,优化方法是GEO早期大家都很关注的部分。波波预测,随着进场企业的增加,大模型的升级,以及竞争程度加剧。基于数据的:1)GEO 方案策略能力;2)海量优质信息生产与发布能力;3)GEO 效果监测能力;会越来越重要,成为企业做好GEO的真正核心竞争力。


AIDSO爱搜系统的视频介绍:

支持豆包(网页/手机)、DeepSeek(网页/手机)、腾讯元宝、千问、百度AI、文心、Kimi、AI抖音等主流平台自由勾选,亦可「全选」快速覆盖全网。爱搜的监测数据来自端侧真实使用场景(Web端/APP端)的实际呈现与结果,反映用户在平台里“真正看到的内容”和“真实可复现的引用/回答表现”,并非调用大模型API接口返回的数据,因此更贴近真实流量与真实优化效果。开启「深度思考」后,可输出更完整的分析结论,帮助你对比不同模型观点、快速验证信息、持续追踪优化变化。

AIDSO爱搜:GEO数据分析工具,核心功能:快速搜索+品牌诊断+品牌监测。已实现对阿里通义千问、月之暗面Kimi、腾讯元宝、字节豆包、百度文心一言、深度求索DeepSeek及其多终端与“AI抖音”在内的十大主流AI平台的全景覆盖。欢迎体验:geo.aidso.com,添加小助理演示工具以及参与线下活动,同时加群和领取各种福利:

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