-
- 2 კომენტარი
- ივნისი 30, 2025
PPC (Pay-Per-Click) რეკლამის სამყარო ერთ-ერთი ყველაზე ღრმა ცვლილების ზღვარზეა. აქამდე რეკლამის განმთავსებლები კონკურენციას უწევდნენ ერთმანეთს საძიებო შედეგების გვერდზე სარეკლამო ადგილებისთვის (slots), სადაც პლატფორმა უბრალოდ აჩვენებდა მათ მიერ წინასწარ დაწერილ რეკლამას.
თუმცა, დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ახალი თაობა რადიკალურად განსხვავებულ ალტერნატივას გვთავაზობს: რეკლამები, რომლებიც არ არის არჩეული, არამედ იწერება რეალურ დროში, იმ სიტყვებზე (ტოკენებზე) დაფუძნებული აუქციონის საფუძველზე, რომლებიც გენერირდება. ეს არის ე.წ. ტოკენების აუქციონი.
ეს იდეა, რომელიც სამეცნიერო ფანტასტიკას ჰგავს, ახლა რეალურ კვლევას ეფუძნება. Google Research-მა და ჩიკაგოს უნივერსიტეტმა გამოაქვეყნეს ნაშრომი, რომელშიც ასახულია თეორიული და პრაქტიკული ჩარჩო, თუ როგორ შეიძლება იმუშაოს სარეკლამო აუქციონებმა გენერაციული AI-ის ეპოქაში.
AI-ის მიერ გენერირებულ კონტენტში რეკლამების ჩაშენების კონცეფცია ახალი არ არის. ჯერ კიდევ 2018 წელს Google-მა დააპატენტა ტექნოლოგია სახელწოდებით “სხვადასხვა AI ერთეულების გამოყენება სარეკლამო მედიუმებად”, რომელიც იკვლევდა, თუ როგორ შეეძლოთ ვირტუალურ ასისტენტებსა და ჩატბოტებს საუბრებში დასპონსორებული შეტყობინებების ინტეგრირება. მაგრამ დღევანდელი მოწინავე LLM-ების პირობებში, ეს ადრეული ხედვა ბევრად უფრო დინამიური ხდება: ეს არ არის უბრალოდ რეკლამების საუბარში ჩასმა, არამედ რეკლამა თავად ხდება საუბრის ნაწილი.
სარჩევი
ტოკენების აუქციონი: გენერაციული სარეკლამო მოდელი
ტრადიციულ Google Ads-ში რეკლამის განმთავსებლები ფსონს (bid) დებენ საკვანძო სიტყვებზე. შემდეგ სისტემა ირჩევს შესაბამის, წინასწარ დაწერილ რეკლამას, ფასისა და ხარისხის მიხედვით. სარეკლამო კრეატივი ფიქსირებულია და აუქციონი ეხება განთავსებას.
კვლევაში შემოთავაზებულ ტოკენების აუქციონის მოდელში პარადიგმა იცვლება. რეკლამის განმთავსებლები ფსონს აღარ დებენ სარეკლამო ადგილებზე; ისინი ფსონს დებენ იმ სიტყვების ფორმირებაზე, რომლებსაც LLM დააგენერირებს.
აი, როგორ მუშაობს ეს კვლევის მიხედვით:
- თითოეული რეკლამის განმთავსებელი აკეთებს ერთ ფსონს (bid).
- ფსონთან ერთად, ისინი წარადგენენ ენობრივ მოდელს, რომელიც წარმოადგენს მათი ბრენდის ხმას, ტონს და შეტყობინებების პრეფერენციებს.
- სისტემა აგენერირებს პასუხს ტოკენ-ტოკენ (სიტყვა-სიტყვა), თითოეული რეკლამის განმთავსებლის მოდელის გავლენის გათვალისწინებით მათი ფსონის შესაბამისად.
- გამარჯვებულის არჩევის ნაცვლად, სისტემა აერთიანებს მრავალი რეკლამის განმთავსებლის გავლენას საბოლოო შედეგში. რაც უფრო მაღალია ფსონი, მით უფრო მეტად გადაიხრება გენერირებული ენა ამ რეკლამის განმთავსებლის ხმისკენ.
კონკურენტი მოდელების გასაერთიანებლად, მკვლევრები იკვლევენ ორ სტრატეგიას:
- წრფივი აგრეგაცია: შეწონილი საშუალო, რომელიც ინარჩუნებს სტიმულის თავსებადობასა და ფსონის საპასუხო რეაქციას.
- ლოგ-წრფივი აგრეგაცია: უფრო რთული მეთოდი, რომელმაც შეიძლება დაარღვიოს სტიმულის შესაბამისობა გარკვეულ პირობებში.
ამ განსხვავების გაგება საკვანძოა: რეკლამის განმთავსებლებმა, რომლებსაც არ ესმით, რომელი აგრეგაციის მოდელი გამოიყენება, შეიძლება ზედმეტი დახარჯონ მინიმალური გავლენის სანაცვლოდ, რაც ძვირადღირებული შეცდომაა ახალი ტიპის აუქციონის ეკონომიკაში.
ბრენდის პრეფერენციების ახლებურად განსაზღვრა
ამ ჩარჩოში რეკლამის განმთავსებლები აღარ წარადგენენ სტატიკურ სარეკლამო ტექსტს ან ლენდინგ გვერდებს. ამის ნაცვლად, ისინი “ასწავლიან” LLM-ს, ისაუბროს მათი ბრენდის ხმით. ეს მოდელი მოქმედებს როგორც დინამიური წარმომადგენელი იმისა, თუ რას იტყოდა ბრენდი ნებისმიერ კონტექსტში.
საქმე აღარ ეხება ერთი შესანიშნავი სათაურის შექმნას; საქმე ეხება ალბათური სისტემის ინჟინერიას, რომელიც საიმედოდ აგენერირებს ბრენდთან შესაბამის ენას რეალურ დროში მიმდინარე საუბრებში.
კონფიდენციალურობის დაცვა, ხახუნის შემცირება
შემოთავაზებული სისტემის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ასპექტია ტექნიკური განცალკევება (decoupling). მთავარი გენერაციული მოდელი (მაგ., ის, რომელიც პასუხობს მომხმარებელს) პირდაპირ არ წვდება თითოეული რეკლამის განმთავსებლის LLM-ის შიდა ლოგიკას. ამის ნაცვლად, თითოეული რეკლამის განმთავსებელი პირადად ითვლის შემდეგი ტოკენების ალბათობას და წარუდგენს მათ აუქციონის სისტემას.
ეს ნიშნავს, რომ ბრენდებს შეუძლიათ მონაწილეობა მიიღონ საკუთრების მოდელების ან ლოგიკის გამჟღავნების გარეშე, ხოლო ცენტრალური ძრავა რჩება ეფექტური და მოდულარული.
ბიზნეს მოდელი: გადახდა რეალური გავლენისთვის
კლასიკურ ვიკრის აუქციონში თქვენ იხდით მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ თქვენი ფსონი ცვლის შედეგს. იგივე პრინციპი მოქმედებს აქაც: რეკლამის განმთავსებელი იხდის მხოლოდ მაშინ, როდესაც მისი გავლენა აიძულებს სისტემას, დააგენერიროს ტოკენი, რომელიც ურჩევნია იმას, რაც სხვა შემთხვევაში შეირჩეოდა. ტოკენების აუქციონი სწორედ ამ პრინციპს ეფუძნება.
რა იქნება ამ გავლენის საზომი?
სტატისტიკური მეტრიკა სახელწოდებით ტოტალური ვარიაციის მანძილი (TVD), რომელიც ზომავს, თუ რამდენად გადაიხრება საბოლოო შედეგი სტანდარტულისგან კონკრეტული რეკლამის განმთავსებლის მონაცემების გამო.
ეს არის გადასვლა კლიკებიდან და ჩვენებებიდან ტოკენის დონის ROI-ზე (ინვესტიციის უკუგება). პირველად, ბრენდის გავლენის გაზომვა შესაძლებელი იქნება ცალკეული სიტყვების დონეზე.
სიმულაცია: ეს რეალურად მუშაობს
მკვლევრებმა მოდელი გამოსცადეს Gemma 7B-ის (ღია კოდის LLM) გამოყენებით, ორი პირობითი რეკლამის განმთავსებლით: ერთი ფორმალური, მეორე არაფორმალური. თითოეულმა რეკლამის განმთავსებელმა თავისი მოდელის საშუალებით წარმოადგინა განსხვავებული სტილისტური პრეფერენციები და შედეგებმა აჩვენა მკაფიო კორელაცია მაღალ ფსონებსა, ტონსა და ფორმულირებაზე ძლიერ გავლენას შორის.
სავალდებულო კითხვა: “რა არის კარგი აქტივობა შაბათი -კვირისთვის?”
ორ რეკლამის განმთავსებელს შორის ფსონების თანაფარდობის კორექტირებით, გენერირებული ტექსტი პროგნოზირებად იცვლებოდა ერთი ან მეორე ტონისკენ. ნაშრომში მოცემული გრაფიკები და ცხრილები აჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ამ გავლენის მოდელირება, თვალყურის დევნება და მონეტიზაცია.
ეს მოდელი არ ეხება მხოლოდ რეკლამას, ის ასახავს უფრო ფართო გადასვლას ძიებაზე დაფუძნებული სისტემებიდან (როგორიცაა SEO) გენერაციაზე დაფუძნებულ ხილვადობაზე (aka GEO – generative engine optimization).
SEO-ში თქვენ ახდენთ გვერდის ოპტიმიზაციას, რათა ის გამოჩნდეს ძიებისას.
GEO-ში თქვენ ახდენთ თქვენი ენის ოპტიმიზაციას, რათა ის გამოჩნდეს როგორც გენერირებული პასუხის ნაწილი.
ტოკენების აუქციონი გვთავაზობს, რომ მალე შეიძლება ვიხილოთ ფასიანი GEO, სადაც პასუხი თავად ყალიბდება რეალურ დროში იმ ბრენდების მიერ, რომლებიც იხდიან მონაწილეობისთვის.
როგორი შეიძლება იყოს მომავლის სარეკლამო სისტემა?
ძნელია ზუსტად იმის პროგნოზირება, თუ როგორი იქნება ეს, მაგრამ აქ არის ერთი შესაძლო სამუშაო პროცესი:
- ბრენდი აწესრიგებს (fine-tunes) საკუთარ LLM-ს, რათა ასახოს მისი სტილი.
- კამპანიის მენეჯერი ადგენს მიზნებს (მაგ., “მოგვიხსენიონ, როდესაც ვინმე რომანტიკული დასვენების შესახებ იკითხავს”) და დებს ფსონს.
- როდესაც მომხმარებლის შეკითხვა იწვევს გენერაციულ პასუხს, ტოკენების აუქციონი აფასებს ტოკენ-ტოკენ, რომელ რეკლამის განმთავსებლებს აქვთ რელევანტური მოდელები და აქტიური ფსონები.
- საბოლოო პასუხი იწერება სისტემის მიერ კოლაბორაციულად, იმ ბრენდების გავლენით, რომლებიც მის ენას აყალიბებენ.
- რეკლამის განმთავსებლის დაფაზე (dashboard) კლიკები აღარ არის. ამის ნაცვლად: ტოკენის დონის თერმული რუკები, გავლენის ქულები და რეალური ღირებულება თითო გენერირებულ ჩვენებაზე.
რას ნიშნავს ეს მარკეტერებისთვის?
ეს არ ეხება იმის არჩევას, თუ თქვენი ხუთი სარეკლამო ვერსიიდან რომელი მუშაობს საუკეთესოდ. ეს ეხება იმაზე გავლენის მოხდენას, თუ რას იტყვის AI.
- აღარ არსებობს სტატიკური კრეატივები: სისტემა აგენერირებს შეტყობინებებს რეალურ დროში.
- ენის ინჟინერია ჯობია კოპირაიტინგს: წარმატება დამოკიდებულია ალბათურ ენობრივ მოდელირებაზე და არა მიმზიდველ სლოგანებზე.
- მულტი-ბრენდული პასუხები სტანდარტი ხდება: ერთსა და იმავე პასუხში შეიძლება რამდენიმე რეკლამის განმთავსებელი გამოჩნდეს.
- არსებობა და არა განთავსება: ბრენდები მიზნად ისახავენ შეტყობინების ფორმირებას და არა უბრალოდ მის გვერდით გამოჩენას.
- ROI-ს ახალი მოდელი: გავლენა არ არის კლიკები ან ნახვები, არამედ გავლენა საბოლოო შედეგზე.
Google-ის AI რეკლამები დღეს
ეს მხოლოდ თეორია არ არის. 2024 წლის მაისში Google-მა დაიწყო საძიებო და საყიდლების რეკლამების ტესტირება AI Overviews-სა და AI Mode-ში. ეს დასპონსორებული შეტყობინებები ახლა ჩნდება გენერაციულ შედეგებში როგორც მობილურ, ისე დესკტოპ მოწყობილობებზე. The Verge-ის თანახმად, ახლა უფრო მეტი რეკლამაა ჩაშენებული AI პასუხებში, ვიდრე ოდესმე. ისინი ჯერ კიდევ ტრადიციული ფორმატისაა (მარკირებული, კლიკვადი და ვიზუალურად გამორჩეული), მაგრამ მიმართულება ნათელია: რეკლამები კონტენტში ინაცვლებს.
ფასიანი რეკლამის მომავალი
ეს მხოლოდ Google-ს არ ეხება. Meta-მ გამოაცხადა, რომ 2026 წლის ბოლომდე მიზნად ისახავს სრულად ავტომატიზირებული ფასიანი სარეკლამო კამპანიების დანერგვას, სადაც ბიზნესები რეკლამასაც კი აღარ დაწერენ.
რეკლამის განმთავსებელი უბრალოდ მიუთითებს მიზანს (მაგ., “გაყიდე მწვანე სარბენი ფეხსაცმელი”) და სისტემა თავად უზრუნველყოფს კრეატივს, თარგეთინგს, ტესტირებასა და ოპტიმიზაციას.
ერთად აღებული, ცვლილებები, რომლებსაც Google-ისა და Meta-სგან ვხედავთ, გვიჩვენებს მომავალს, სადაც ფასიანი მედია აღარ ეხება მხოლოდ თარგეთინგს ან განთავსებას. ის ეხება მანქანებთან თანამშრომლობას, რომლებიც აგენერირებენ, ოპტიმიზირებენ და აწვდიან ბრენდის შეტყობინებებს მომენტალურად.
ჩვენ გადავდივართ:
- წინასწარ დაწერილი რეკლამებიდან -> AI-ის მიერ გენერირებულ პასუხებზე.
- ხელით ოპტიმიზაციიდან -> რეალურ დროში ალბათურ გავლენაზე.
- კლიკების მაჩვენებლიდან (CTR) -> ტოკენის დონის ბრენდის არსებობაზე.
იქნება ეს Google-ის ტოკენების აუქციონის თუ Meta-ს სრულად ავტომატიზირებული კამპანიების მეშვეობით, საერთო ხაზი ნათელია: ფასიანი რეკლამა გენერაციული ხდება.
მარკეტერებისთვის წინსვლის გზა მოითხოვს ახალ უნარებს, ახალ სტრატეგიებსა და ღრმა გაგებას იმისა, თუ როგორ უნდა მოახდინონ გავლენა AI-ის შედეგებზე ისე, რომ არასდროს დაწერონ ტრადიციული რეკლამა.
წყარო: Search Engine Land
2 Comments
Maxwell2577
აგვისტო 12, 2025ტოკენების აუქციონის შესახებ ქართულ ენაზე ასე სტრუქტურირებულად და გასაგებად დაწერილი მასალა იშვიათია. საინტერესოა, როგორაა ახსნილი პროცესის სარგებელი და რისკები. ეს სტატია ნამდვილად გამოსადეგია ყველასთვის, ვისაც ინოვაციური ფინანსური ინსტრუმენტები აინტერესებს.
Joyce975
აგვისტო 28, 2025ძალიან საინტერესო ახსნაა ტოკენების აუქციონის შესახებ. ქართულად ასეთი დეტალური ინფორმაცია იშვიათია.