GenAI時代廣告應該是怎么樣的？2500萬美元退出后再創業，這位連續創業者如何用AI廣告再造獨角獸？

你有沒有想過，為什么我們每天與 ChatGPT 或其他 AI 助手聊天時，從來沒有看到過廣告？這并不是因為這些公司不想賺錢，而是因為沒有人真正搞清楚如何在 AI 對話中優雅地植入廣告。當我深入研究這個問題時，發現了一個令人震驚的事實：OpenAI 只有大約 5% 的用戶付費訂閱，剩下的 95% 用戶根本不產生任何收入。這意味著什么？意味著整個 AI 應用行業都在浪費巨大的商業機會。

最近，一家名為 Koah 的初創公司剛剛完成了 500 萬美元的種子輪融資，他們正試圖解決這個價值數萬億美元的難題。這輪融資由 Forerunner 領投，South Park Commons 和 AppLovin 聯合創始人 Andrew Karam 參投。我認為 Koah 正在做的事情，不僅僅是在 AI 應用中加入廣告那么簡單，他們實際上是在重新定義整個 AI 時代的商業模式。當數十億次搜索查詢從瀏覽器轉移到聊天應用時，傳統的廣告生態系統面臨著前所未有的挑戰，而 Koah 可能就是解決這個問題的關鍵。

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傳統訂閱模式的致命缺陷

在深入探討 Koah 的解決方案之前，我認為有必要剖析一下當前 AI 應用面臨的商業化困境。現在大部分消費者 AI 應用都采用訂閱模式，這看起來很直接：用戶付費，就能使用高級功能。但問題在于，這種模式存在一個巨大的盲區——它完全忽略了那些不愿意付費的用戶。

我經常觀察身邊朋友使用各種 AI 工具的習慣，發現一個有趣的現象：大家都會下載各種 AI 應用，嘗試不同的功能，但真正愿意為此付費的人少之又少。這不是因為用戶小氣或者不認可產品價值，而是因為訂閱疲勞現象已經變得極為嚴重。想象一下，如果你同時使用了 AI 研究工具、健身教練應用、智能寫作助手和創意生成器，每個月可能需要支付 80 到 100 美元的訂閱費用。對大多數普通消費者來說，這是一筆不小的開支。

更關鍵的是地域差異問題。Koah 的聯合創始人兼 CEO Nic Baird 在接受采訪時提到了一個非常重要的觀點："現在有人可以構建一個覆蓋拉丁美洲數百萬用戶的 AI 應用，但這些用戶不會每月支付 20 美元。"這意味著什么？意味著在全球范圍內，訂閱模式實際上是一種極其局限的商業化方式。它只能在少數經濟發達地區的富裕用戶中獲得成功，而忽略了全球大部分潛在用戶市場。

從開發者角度來看，這種模式也帶來了巨大的運營壓力。AI 應用的推理成本是固定的，不管用戶是否付費，每次 AI 交互都會產生實際的計算成本。這就導致了一個矛盾的局面：免費用戶越多，開發者虧損越大；但如果不提供免費版本，又無法獲得足夠的用戶基數來實現付費轉化。許多有創意的開發者因為無法承擔這種運營成本，最終只能放棄他們的產品，或者依賴風險投資來維持運營，這顯然不是一個可持續的模式。

我曾經與幾位 AI 應用開發者交流過這個問題，他們普遍表示，訂閱模式雖然看起來簡單直接，但實際上限制了產品的創新空間。為了證明訂閱費的價值，他們必須不斷增加功能，讓產品變得越來越復雜。而那些簡單但有用的"氛圍向"應用，雖然用戶喜歡，但很難證明值得每月付費，最終只能無奈地轉向其他盈利模式或者直接放棄。

Baird 的觀察非常精準："當消費者 AI 產品剛開始流行時，專注于'富裕的專業消費者'用戶群體并通過將其中一部分轉化為付費訂閱來實現盈利是合理的。"但現在情況已經發生了根本性變化。AI 技術已經從小眾的技術極客工具發展成為大眾化的日常應用，用戶群體的構成和需求都發生了巨大變化。在這種情況下，繼續堅持單一的訂閱模式，實際上是在人為地限制產品的增長潛力和市場覆蓋范圍。

Koah 的革命性解決方案

當我深入了解 Koah 的具體做法后，發現他們的方法既簡單又巧妙。他們沒有試圖在現有的 AI 界面中強行插入傳統的橫幅廣告或彈窗廣告，而是創造了一種全新的"AI 原生"廣告形式。這種廣告直接嵌入在 AI 對話流程中，看起來就像是 AI 助手提供的建議或推薦內容。

舉個具體例子來說明這種廣告的工作原理：當你問 AI 助手"我應該選擇什么樣的創業商業策略"時，AI 會給出詳細的回答，同時可能會在適當的地方插入一條來自 UpWork 的贊助內容，推薦你找到能幫助公司發展的自由職業者。這種廣告不會打斷對話流程，反而可能為用戶提供真正有用的信息和解決方案。

從技術實現角度來看，Koah 的解決方案相當聰明。他們提供了一個輕量級的 SDK，開發者可以在一天內完成集成。這個 SDK 能夠理解對話上下文，分析用戶意圖，然后在最恰當的時機展示最相關的廣告內容。這不是簡單的關鍵詞匹配，而是基于整個對話歷史和用戶行為模式的智能推薦系統。

目前，Koah 已經在多個知名 AI 應用中部署了他們的廣告系統，包括 AI 助手 Luzia、育兒應用 Heal、學生研究工具 Liner 和創意平臺 DeepAI。這些應用的用戶基數加起來達到數千萬，覆蓋了拉丁美洲、歐洲和美國市場。他們的廣告主包括 UpWork、General Medicine 和 Skillshare 等知名品牌，這表明主流企業已經開始認可這種新型廣告形式的價值。

最讓我印象深刻的是 Koah 展示的數據表現。他們的廣告點擊率達到了 7.5%，這是傳統互聯網展示廣告平均點擊率的 4 到 5 倍。更重要的是，他們實現了平均 10 美元的 eCPM（每千次展示的有效成本），這在當前的數字廣告市場中是相當出色的表現。早期合作伙伴在使用 Koah 平臺的前 30 天內就實現了平均 10,000 美元的收入，這對許多獨立開發者來說是一個非常可觀的數字。

Baird 在描述他們的愿景時說："我對試圖搞清楚'如何在 AI 中展示展示廣告'并不感興趣。相反，我想了解的是：用戶在尋找什么，我們如何將其提供給他們？"這種以用戶需求為中心的思維方式，我認為正是 Koah 能夠在 AI 廣告領域脫穎而出的關鍵所在。

從商業邏輯上看，Koah 找到了一個非常巧妙的市場定位。他們專注于"長尾"AI 應用，也就是那些基于大型語言模型構建但又不是 OpenAI、Google 這樣的平臺級產品的應用。這些應用往往有很好的用戶體驗和一定的用戶基礎，但缺乏有效的變現手段。通過為這些應用提供廣告變現服務，Koah 實際上在扮演 AI 時代的 Google AdSense 角色，幫助開發者們解決了最頭疼的盈利問題。

AI 廣告生態系統的重新構建

我認為 Koah 的出現標志著一個更廣泛趨勢的開始：整個數字廣告生態系統需要為 AI 時代進行根本性的重新設計。過去二十年來，數字廣告主要圍繞搜索、社交媒體和展示廣告這三大支柱發展，但這些都是為靜態界面、點擊交互和傳統行為數據而優化的。當用戶的注意力和行為模式轉向對話式 AI 界面時，整個廣告技術棧都需要重新思考。

傳統的廣告生態系統存在一個核心問題：它們基于的是用戶屬性數據和搜索歷史，但這些數據相比 AI 應用在一系列對話中收集到的上下文信息來說，顯得極其粗糙和有限。當你與 AI 助手進行深度對話時，AI 能夠了解你的具體需求、偏好、當前面臨的問題以及你正在尋找的解決方案。這種理解深度是傳統廣告系統無法企及的。

Baird 在分析 AI 聊天在更大廣告生態系統中的位置時，得出了一個非常有見地的結論：AI 聊天處于購買漏斗的中間位置，介于 Instagram 廣告的品牌認知功能和 Google 搜索廣告的直接購買驅動功能之間。這個定位實際上非常關鍵，因為它意味著 AI 廣告有機會創造一種全新的廣告價值：在用戶產生明確商業意圖的時刻提供有價值的信息和選擇。

我注意到一個有趣的現象：雖然用戶在 AI 聊天中會尋求產品推薦或詳細信息，但他們通常不會直接在 AI 應用內完成購買。用戶更傾向于獲得推薦后再去 Google 搜索具體產品并完成購買。這種行為模式對 Koah 來說既是挑戰也是機會。挑戰在于如何捕捉用戶的"商業意圖"并將其有效轉化；機會在于可以為用戶提供更好的產品發現體驗，而不需要承擔電商交易的復雜性。

從廣告主的角度來看，AI 聊天代表了一個全新的營銷渠道。在這個渠道中，用戶不是被動地接收廣告信息，而是主動地尋求建議和解決方案。這種主動性意味著用戶對相關信息的接受度會更高，廣告的打擾性也會更低。Koah 的數據表明，他們的廣告格式對用戶參與度的負面影響很小，Baird 的終極目標甚至是讓廣告內容相關到足以實際改善用戶參與度。

Forerunner 的合伙人 Nicole Johnson 在談到投資 Koah 的原因時提到："這開啟了一種新的效果廣告類別，它融合了搜索的上下文相關性和社交媒體的原生感覺，但無縫嵌入在基于聊天的發現體驗中。"這種描述很好地概括了 AI 廣告的獨特價值定位：它不是簡單地復制現有廣告形式，而是創造了一種全新的廣告體驗。

技術創新背后的深層洞察

當我深入研究 Koah 的技術方案時，發現他們的創新不僅僅在于廣告投放的技術實現，更在于對用戶行為和意圖理解的深度。傳統的廣告定向基于用戶的歷史行為數據，但 AI 廣告的定向則基于用戶當前的對話上下文和實時表達的意圖。這種區別是革命性的。

在傳統的廣告系統中，如果你搜索過"健身"相關內容，你可能會在之后的很長時間里看到各種健身器材、營養補品的廣告，不管你當時在做什么。但在 Koah 的系統中，廣告只會在你真正討論健身話題、尋求相關建議時出現，而且是以建議和推薦的形式出現，而不是明顯的廣告展示。

這種技術方法帶來了幾個重要優勢：首先，廣告相關性大大提升，因為它直接回應用戶當前的具體需求；其次，廣告的打擾性降低，因為它被自然地融入了對話流程；最后，廣告效果更可衡量，因為用戶的反應可以直接反映在對話的后續發展中。

從開發者的角度來看，Koah 的解決方案解決了一個長期困擾 AI 應用開發者的難題：如何在不損害用戶體驗的情況下實現有效變現。傳統的banner廣告或彈窗廣告在對話式界面中顯得非常突兀，用戶接受度很低。而插入式的上下文廣告則需要復雜的技術實現，大多數開發者沒有足夠的資源和專業知識來獨立完成。

Koah 提供的輕量級 SDK 讓開發者可以在一天內集成廣告功能，這種快速部署能力對資源有限的獨立開發者來說極其重要。更重要的是，這個 SDK 是"上下文感知"的，意味著它能夠理解對話的語義內容，而不僅僅是關鍵詞匹配。這種語義理解能力是建立在現代大語言模型基礎之上的，代表了廣告技術的一次重大升級。

我特別關注 Koah 提到的多種廣告格式創新。他們不是簡單地在對話中插入文本廣告，而是開發了包括"文本回復廣告"（前綴、后綴、中綴形式）、"上下文輪播廣告"、"聯盟鏈接"、"品牌擁有的亞馬遜店面"、"贊助后續問題"等多種形式。這種多樣化的廣告形式表明，他們正在探索 AI 原生廣告的各種可能性，而不是局限于單一的廣告模式。

從技術發展趨勢來看，我認為 Koah 代表的是廣告技術向智能化、上下文化發展的一個重要里程碑。未來的廣告不再是基于用戶畫像的盲目投放，而是基于實時意圖理解的智能推薦。這種轉變需要強大的自然語言處理能力、實時決策系統和精確的相關性計算，而這些正是當前 AI 技術發展的前沿領域。

市場機遇與挑戰并存

從市場規模的角度來看，Koah 面對的是一個巨大的機遇。全球數字廣告市場規模超過 1 萬億美元，但目前在 AI 對話界面上的廣告投入幾乎為零。隨著越來越多的用戶從傳統搜索引擎轉向 AI 聊天應用來獲取信息和做決策，這部分市場的價值將快速釋放。

Johnson 在分析投資邏輯時提到了一個重要觀點："消費者 AI 采用已經超越了臨界點。每周超過 7 億人使用 ChatGPT；青少年為他們的 AI 伙伴命名，媽媽們用 AI 制定飲食計劃，購物者、學生和儲蓄者每天都在與智能代理合作。這一次，不是技術在拉動消費者，而是消費者在推動需求曲線前進。"這種需求側驅動的特點，為 Koah 這樣的公司創造了前所未有的市場機會。

但我也看到了 Koah 面臨的挑戰。首先是用戶接受度的問題。雖然他們的數據顯示廣告對用戶參與度的負面影響很小，但這是基于早期采用者的數據。當廣告開始大規模部署時，用戶是否仍然保持同樣的接受度還有待觀察。AI 聊天的一個重要價值在于其"純凈"的體驗，如果廣告過多或過于商業化，可能會損害這種價值感知。

其次是廣告主教育的挑戰。Baird 提到，當他們與發布商交流時，許多發布商認為廣告在 AI 聊天中根本不起作用，而其他一些嘗試過傳統廣告技術公司服務的發布商也沒有獲得理想效果。這表明市場對 AI 廣告的理解還處于早期階段，Koah 需要投入大量精力來教育市場，證明他們方法的有效性。

第三個挑戰是技術壁壘的維持。雖然 Koah 目前在 AI 原生廣告領域處于領先地位，但這個領域的技術門檻相對來說并不是特別高。一旦市場證明了 AI 廣告的價值，必然會有更多競爭者進入。Google、Meta 這樣的廣告巨頭有更強的技術實力和更廣泛的廣告主資源，他們完全有能力開發類似的解決方案。

從競爭格局來看，我認為 Koah 的窗口期可能不會很長。他們需要在大型科技公司反應過來之前，快速建立足夠強的網絡效應和技術護城河。這意味著他們需要快速擴大發布商網絡，積累足夠多的數據來優化廣告效果，同時不斷創新廣告形式來保持技術領先性。

不過，我也看到 Koah 的一些獨特優勢。作為專門針對 AI 應用的廣告平臺，他們可以更加專注和靈活，能夠快速響應 AI 應用開發者的特殊需求。而且，他們從一開始就是為 AI 原生體驗設計的，而不是試圖將傳統廣告技術適配到 AI 界面上，這種設計理念上的差異可能會帶來長期的競爭優勢。

對整個 AI 生態系統的深遠影響

Koah 的成功不僅僅是一家公司的商業成就，我認為它代表了 AI 生態系統發展的一個關鍵轉折點。當前，大多數 AI 應用都依賴于少數幾個大型語言模型提供商，這種依賴關系使得 AI 生態系統的發展受到了很大限制。如果沒有有效的變現手段，大部分 AI 應用最終都會因為無法承擔推理成本而消失，這將導致 AI 生態系統的多樣性急劇下降。

通過為 AI 應用提供除訂閱之外的另一種重要變現途徑，Koah 實際上是在促進 AI 生態系統的健康發展。那些原本因為變現困難而無法持續運營的創意應用，現在有機會通過廣告收入來支持其運營成本。這種變化可能會催生更多樣化、更有創意的 AI 應用，而不是只有那些能夠吸引付費用戶的"嚴肅"應用才能生存。

從用戶體驗的角度來看，Koah 的模式也可能帶來積極影響。當開發者不再完全依賴付費訂閱時，他們可能更愿意提供更慷慨的免費體驗，讓更多用戶能夠真正體驗到 AI 技術的價值。同時，基于廣告的變現模式也會激勵開發者提高用戶參與度和使用頻率，這通常會帶來產品體驗的持續優化。

我特別關注 Koah 對全球市場的影響。Baird 多次提到拉丁美洲、歐洲等非美國市場的用戶群體，這些用戶雖然不太愿意支付訂閱費用，但仍然代表著巨大的價值。通過廣告變現，這些市場的用戶第一次有機會真正推動 AI 應用的發展和創新。這種包容性的商業模式可能會讓 AI 技術的普及更加公平和廣泛。

從行業發展的角度來看，Koah 的成功可能會吸引更多投資進入 AI 應用領域。當投資者看到除了訂閱之外還有其他可靠的變現路徑時，他們可能更愿意投資那些用戶基數大但轉化率不高的 AI 應用。這種投資熱情的提升可能會進一步推動整個 AI 應用生態系統的繁榮發展。

另一個值得關注的影響是對內容創作的激勵作用。當 AI 應用能夠通過廣告有效變現時，開發者可能更愿意投入資源來改善 AI 的回答質量、增加內容的深度和廣度。這種質量提升最終會讓所有用戶受益，形成一個正向的發展循環。

不過，我也擔心一些潛在的負面影響。當廣告成為 AI 應用的主要收入來源時，開發者可能會過度優化用戶參與度和使用時長，而不是專注于解決用戶的實際問題。這種"注意力經濟"的邏輯在傳統互聯網平臺上已經產生了一些問題，如何避免在 AI 應用中重蹈覆轍，是整個行業需要思考的問題。

真實案例：Koah 如何改變廣告投放效果

理論分析固然重要，但真正的商業價值往往體現在具體的應用案例中。當我深入研究 Koah 的客戶案例時，發現了一些非常有說服力的實際效果數據，這些案例生動地展示了 AI 原生廣告相比傳統廣告方式的顯著優勢。

最引人注目的案例來自 Answers.ai，這是一個為學生提供即時作業幫助的 AI 教育平臺。這家公司面臨著許多現代數字營銷的典型挑戰：在 TikTok 等傳統廣告平臺上成本不斷上升，回報卻在持續下降。更關鍵的是，他們意識到超過一半的 Z 世代和千禧世代用戶現在更愿意使用 AI 解決方案而不是傳統搜索。這種用戶行為的轉變迫使他們重新思考營銷策略。

Answers.ai 與 Koah 合作后，利用了 Koah 的核心技術 ContextMatch，這是一個基于實時對話上下文幫助廣告主觸達用戶的工具。對于 Answers.ai 來說，這意味著能夠精確地在學生主動尋求 AI 驅動的作業幫助時與他們建立連接。通過在這些高意圖交互中進行原生廣告投放，Answers.ai 能夠接觸到已經習慣使用 AI 工具的 Z 世代受眾，從而獲得更強的用戶參與度和更高效的增長。

結果令人印象深刻：Answers.ai 看到了顯著的用戶獲取增長，這主要歸功于 Koah 能夠專門定位那些依賴 AI 的學生群體。更重要的是，通過利用 Koah 的高意圖廣告投放，他們大幅降低了用戶獲取成本，最大化了廣告支出回報率，表現遠超傳統社交媒體渠道。Answers.ai 的團隊成員 Shubhan Dua 表示："我們一直在尋找觸達已經使用 AI 學習工具的學生的方法，Koah 實現了這一點。他們的廣告網絡幫助我們以比社交媒體更低的成本找到了正確的用戶。效果非常棒！"

另一個同樣引人注目的案例是 Ollie，這是一個幫助家庭減少經營家庭壓力的 AI 助手，通過自動化膳食規劃和購物清單的繁重心理工作來實現這一目標。Ollie 成立于 2023 年，他們的市場進入策略基于兩個關鍵假設：第一，他們相信通過定位已經使用 AI 產品的父母群體會取得成功；第二，他們需要找到忙碌父母表達對膳食規劃感到不堪重負的對話場景，這比傳統的向更廣泛、不太相關的受眾做廣告更精確。

Ollie 使用 Koah 的 ContextMatch 技術，結合復雜的設備和地理定位，精確地在以家庭為中心的用戶參與膳食規劃和其他相關主題對話時觸達他們。通過利用 Koah 的個性化廣告系統，Ollie 創造了一條跨 iOS 和 Android 的無摩擦應用安裝路徑。這種簡化的方法不僅促進了輕松的用戶引導，還帶來了出色的轉化率和令人矚目的七天留存率指標。

特別值得一提的是，在 Koah 團隊的專門支持下，Ollie 僅用 10 分鐘就啟動了他們的廣告活動，無需任何進一步優化。Ollie 的 CMO Christy Shannon 對結果非常滿意："到目前為止，我們最活躍的用戶來自 Koah 渠道。他們轉化迅速，留存時間長，而我們幾乎不需要做任何優化工作。"

這些案例揭示了兩個引人注目的洞察：AI 應用用戶表現出非凡的參與度水平，這些平臺已成為尋求解決方案的消費者（包括寶貴的父母人群）的首選目的地。對于希望與積極尋找解決方案的高度積極用戶建立聯系的品牌來說，Koah 的平臺為接觸這一參與度極高的受眾提供了無與倫比的機會。

從這些實際案例中，我看到了 AI 廣告相比傳統數字營銷的幾個關鍵優勢：第一是精確的意圖匹配，廣告能夠在用戶表達特定需求的確切時刻出現；第二是更高的用戶質量，通過 AI 渠道獲得的用戶往往表現出更強的參與度和更高的留存率；第三是更高的成本效率，相比傳統社交媒體廣告，AI 廣告能夠以更低的成本獲得更好的效果。

這些案例也證明了我之前的判斷：AI 廣告不是簡單地在對話中插入傳統廣告，而是創造了一種全新的營銷體驗。在這種體驗中，廣告成為了解決用戶問題的一部分，而不是對用戶注意力的爭奪。這種根本性的差異解釋了為什么 AI 廣告能夠取得如此出色的表現指標。

結尾

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