开放网络广告年损268亿刀！智能代理，2026颠覆低效！

当前，全球广告技术堆栈正经历一场深刻变革，其核心是从基于个人身份的广告投放策略，转向由新型协议（例如广告上下文协议AdCP）驱动的、基于内容的实时情境精确投放。

长期以来，支持广告业务的科技公司一直致力于将数据组织成各种“图”（Graph）。例如，Meta（前身为Facebook）以其社交图谱（Social Graph）闻名遐迩；谷歌则构建了庞大的知识图谱（Knowledge Graph）。在开放网络环境中，那些依赖基于个人身份进行广告投放的公司，也发展出形形色色的身份图谱（Identity Graph）、受众图谱（Audience Graph）和意图图谱（Intent Graph）。

那么，究竟何为“图”？用专业术语解释，图谱超越了传统的二元和一对一的计算模型，它能够实现多对多的关系连接。在图谱中，连接不同节点的“边”（edges）可以被赋予权重、方向，并能嵌入任意属性，以此来编码关联的强度、深度或语义。图谱扎实的数学基础横跨拓扑学、网络理论和线性代数，这些数学模型能够自然地映射到计算表示形式，例如邻接矩阵和张量运算，从而在规模化层面实现对关系结构的量化分析。

简而言之，图谱的核心功能在于高效组织复杂数据，进而实现搜索结果的极高准确性和快速响应。

实时性：广告投放的关键维度

排除隐私考量不谈，基于个人身份的广告投放方法，确实有助于实现“将正确的广告展示给正确的人”。然而，这种方法在“正确的时机”这一维度上，却常常力有不逮。要准确把握投放时机，需要对内容本身有深入、精准的情境理解。

理论上，当多个图谱共同为同一个实时优化的投放算法提供数据时，广告主应该能获得更优的投放效果，发布商也能实现更高的营收，同时用户体验亦能得到提升。然而，当前的行业现状是，广告投放仍难以可靠地抓住“时机”这一要素，这正是当前由图谱驱动的广告投放模式所面临的瓶颈。

这一挑战正在催生一场由两大驱动力引领的广告技术变革：

策略重心转向简化： 广告上下文协议（AdCP）的出现，将作为智能代理（Agents）和大型语言模型（LLMs）之间的连接纽带，从而简化整个广告技术堆栈。通过削减复杂性、降低浪费并减少中间环节，AdCP将重新为广告主和发布商创造价值。
情境成为创意优势： 智能代理式人工智能（Agentic AI）将赋能“氛围营销”（Vibe Marketing）。它能利用实时情境数据，动态调整广告活动，使其与受众的情绪和所处环境精确匹配。这种从静态定位向动态理解的转变，将定义创意和商业智能的下一个发展浪潮。

Meta受众网络：回顾与启示

我们为何要关注图谱技术的发展？回顾2014年，当时笔者加入了LiveRail公司，随后该公司被Meta（当时仍为Facebook）收购。外媒曾将此次收购形象地描述为Facebook构建其“广告技术变形金刚”的一部分。尽管我的大多数LiveRail同事专注于将LiveRail的SSP（供应方平台）整合到Facebook的生态中（该产品在几年后遗憾地被弃用），但我此前在帮助移动应用发布商实现广告变现方面的短暂经验，使我有资格加入Meta受众网络（Facebook Audience Network，FAN）。

在新媒网跨境了解到，在《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）出台之前，全球数据收集和使用领域可谓“狂野西部”，几乎没有严格的限制。然而，当监管机构察觉到其中的巨大利润后，行业不得不迅速适应，并成为数据控制者（Data Controllers）与数据处理者（Data Processors）之间细微差别的专家。

FAN（现已更名为Meta受众网络，MAN）是一款基于SDK（软件开发工具包）的广告变现产品。它通过将设备ID与Facebook登录信息进行匹配，实现了在《Words With Friends》和《Shazam》等移动应用中投放高度定向的广告。当时的匹配率几乎接近完美。

新媒网跨境获悉，当时集成的FAN SDK还能收集应用内部的情境信号，并将这些信号反馈给其决策引擎。这使得广告投放系统能够真正实现将广告传递给“对的人”，并且是在“对的时刻”。由于FAN能够渲染原生广告，使其与每个应用的外观和风格保持一致，其效果在当时超越了开放网络上的任何广告形式。用户获得了更相关的广告，广告主实现了更高的广告支出回报率（ROAS），而发布商则赚取了更多收益。这是一个三方共赢的局面。

开放网络中的效率损耗

对比之下，广告支出的效率差异显而易见：

如果广告主在Meta（Facebook）平台上投入1美元，发布商大致能获得0.70美元的收益。然而，在开放网络上，发布商通常只能获得0.30美元。那么，剩下的0.40美元去了哪里？根据美国国家广告商协会（Association of National Advertisers）的报告，全球每年有高达268亿美元的媒体价值因效率低下而流失。要找出这其中损耗的原因，并不需要具备广告技术领域的“福尔摩斯”式洞察力，因为显而易见的是，众多大型公司都在其中分食了一部分营收。这一现状也激发了一波新的初创企业，它们致力于利用基于效果的工具，颠覆现有的广告技术堆栈。