OpenAI опубликовала технический разбор рекламной системы ChatGPT, объяснив, как платформа выбирает объявления, проводит аукцион и принимает решение о показе рекламы пользователю. Компания также сообщила, что рекламный бизнес ChatGPT вышел на годовой оборот в $1 млрд менее чем за 200 дней после запуска, а общее число рекламодателей превысило 100 000.
Документ описывает архитектуру системы и логику принятия решений, однако не раскрывает данные об эффективности кампаний для самих рекламодателей.
Реклама и ответы генерируются независимо друг от друга
Ключевой принцип системы — полное разделение модели, формирующей ответы, и модели, выбирающей рекламу. Обе имеют доступ к тексту разговора, но работают на отдельных моделях и коде. Выбор объявления не влияет на содержание ответа ChatGPT.
Система показа рекламы работает асинхронно: ChatGPT не ждёт, пока будет выбрано объявление. Если рекламная система замедляется или даёт сбой, ответ пользователь получает в любом случае. Объявление, не успевшее попасть в окно доставки, просто не отображается.
Когда реклама всё же показывается, она отмечается меткой «Спонсировано» под ответом. Система автоматически генерирует короткое введение, поясняющее связь объявления с темой разговора. Это введение отделено от заголовка, описания и призыва к действию, которые предоставляет рекламодатель.
Контекст разговора формирует таргетинг
OpenAI называет свои сессии «stateful» — система не сбрасывает контекст с каждым новым сообщением. Детали, которые пользователь упомянул ранее, учитываются при последующем выборе объявлений. Например, если человек сначала рассказал о специфике своего бизнеса, а потом спросил о ценах на ПО, реклама будет подбираться с учётом всей цепочки сообщений.
При согласии пользователя система может также задействовать несекретные данные из прошлых разговоров. Однако OpenAI признаёт сложность такого подхода: модель должна отличать актуальный интерес от устаревшей информации и гипотетических вопросов. Высокая релевантность объявления не гарантирует конверсию — пользователь может лишь изучать варианты без намерения купить в ближайшее время.
Как работает оркестратор и аукцион
Модель, управляющая выбором рекламы, называется «оркестратором». Она анализирует разговор, формирует поисковые запросы и преобразует их в эмбеддинги — числовые представления смысла, которые позволяют находить релевантные объявления без точного совпадения формулировок.
После поиска кандидатов система проверяет их по ряду критериев: геотаргетинг, ограничения политики, доступный бюджет и темп расходования. Затем оценивается соответствие объявления контексту разговора, его историческая эффективность и вероятность взаимодействия. Отобранные кандидаты передаются в аукционный инструмент, который определяет финальный рейтинг, цену и победителя. Оркестратор влияет на состав участников аукциона, но не выбирает победителя напрямую.
OpenAI не раскрыла веса отдельных сигналов в итоговом ранжировании, что существенно ограничивает практические выводы для рекламодателей.
Победа в аукционе не гарантирует показ
После того как аукцион определяет победителя, система проводит дополнительную проверку на соответствие объявления конкретному контексту разговора. Объявление может полностью соответствовать политике платформы, но всё равно не выйти в эфир, если система сочтёт его неуместным в данной беседе. Кроме того, победитель аукциона может просто не успеть в окно доставки.
Это означает, что низкое число показов может объясняться разными причинами: провалом проверки релевантности, проблемами с таймингом, исключением по геотаргетингу или недостаточной конкурентоспособностью ставки. OpenAI указывает, что внутренние логи фиксируют каждый из этих этапов, однако не уточняет, насколько детальную отчётность получают сами рекламодатели. Без этих данных оптимизация кампаний превращается в тестирование вслепую.
Рекламодателям, уже запускающим кампании в ChatGPT, стоит в первую очередь разобраться, на каком именно этапе воронки теряются показы — прежде чем повышать ставки или менять креативы. Публичные данные о ROI и конверсионных показателях пока отсутствуют, что делает независимую оценку эффективности платформы затруднительной.
Источник:
Search Engine Journal — https://www.searchenginejournal.com/partner-resources/ai-search-tracking-checklist-how-to-attribute-calls/
