文/刀客doc
原标题：启动商业化3个月，ChatGPT广告价格为什么腰斩了
从1月26日宣布测试广告开始，ChatGPT启动广告业务至今大约有3个月的时间，广告试点最初的价格约是60美元一个CPM。
最近根据海外媒体的报道，广告主实际成交的价格已经滑落到25美元到45美元之间，部分渠道甚至更低。单看数字，ChatGPT的广告价格已经可以用腰斩来形容了。
当然也不必把价格的下跌，理解成OpenAI广告业务的出师不利。
早期 60 美元单价算是一个进入市场的姿态，或者说战略性报价：
平台刚开始卖广告的时候，卖的一种稀缺感：
ChatGPT的广告是全新的对话式广告位。
对于市场来说，这类资源既稀缺，又带有强烈的入口预期，早期报价里包含溢价并不奇怪。
近几年的Netflix做广告业务，也是这种市场进入策略。
它的广告版在2022年刚推出时，CPM也曾处于55到65美元高位，随后一年随着库存扩容和亚马逊大量更便宜库存的竞争，价格回落到20到30美元区间。
ChatGPT和Netflix在广告库存属性上有所差异。Netflix的广告模式建立在一个很清晰的价值交换上，也就是用户接受广告，换取更便宜的订阅价格。
这个契约关系明确，因此广告的存在不会从根本上影响产品定义。
ChatGPT的价值建立在答案是直接给出的、没有中介的用户体验上。所以广告一旦进入对话界面，用户体验就不明确了，这个推荐到底是模型判断，还是商业付费结果？
这种感知层面的模糊，会直接动摇用户的信任基础。
所以，Netflix的CPM下探主要是供给扩容和竞争因素导致。
ChatGPT的CPM下滑，除了供给扩容，还有更深的信任折价问题。
另外，据据Digiday的报道，ChatGPT的最低投放门槛已经从 25 万美元降到了5万美元。这说明，OpenAI现如今的目标是想扩大广告主的客群，很可能是在为更广泛的拍卖机制和全球推广提前铺路。
门槛一旦往下放，价格自然也会跟着往下走。
这时候平台开始面对的是一个更现实的问题，到底广告市场愿不愿意持续为这种对话式广告环境付费，他们心里能接受的价格区间又在哪里。
OpenAI开展广告业务当前的一个战略难点，在于，它的广告库存属性尚未被行业真正定义清楚。换句话说，OpenAI 在广告市场中的生态位至今还是模糊不定的。
比如有人把它看成“类搜索广告”。既然像搜索，市场自然会追问能不能像效果广告那样跑出结果。
也有观点认为，ChatGPT的广告库存依赖于一种高质量的内容环境。顺着这个逻辑，广告主看中的是用户所处的注意力场景和决策氛围，愿意为这种场景支付语溢价。这更接近Netflix或LinkedIn这类媒体的属性。
前者是点击逻辑，后者是曝光逻辑。
OpenAI 自己则显然更希望外界把ChatGPT理解成决策助手。按照这个定位，它需要证明是平台对用户判断和选择过程的影响力。这样一来，它需要一个从零到一的过程，建立一套围绕决策影响展开的广告价值体系。
到目前为止，这三种市场认知都存在，但没有一种已经被市场验证到足以支撑长期、稳定、高价的程度。
LinkedIn可以作为一个参照。
美国数字营销公司Gupta Media的数据，LinkedIn当前平均广告价格约为39.19美元一个CPM。
同一组对比里，Facebook约为4.82美元，Instagram约为7.63美元，Google Display约为10.33美元。
LinkedIn明显处在一个高价区间。
且这个高价不是一时的，LinkedIn的广告单价是长期处在高价区间。
有个重要的原因就是，市场早已接受了它的库存属性：
一个职业身份明确、商业语境清晰、广告主知道该如何评估价值的成熟媒体环境。
OpenAI现在想讲的，其实也是类似的故事：ChatGPT里的问题更直接，需求表达更主动，用户所处的决策状态也更集中。
不过和LinkedIn不同的是，后者的价格，是十多年职业广告市场教育和反复验证的结果，有足够的市场共识作为支撑。
ChatGPT还处在价值主张先行、验证体系滞后的阶段，很难被简单归入成熟意义上的效果广告资产，也还不能完全被视为一种已经稳定成立的高端媒体环境。
它更像是一种处在品牌与效果之间、定义尚未完成的新型实验性资产。
库存属性没有定型，价格就更容易受到销售策略和市场预期影响，进而定价就很难真正稳下来。
从目前的产品进展看，OpenAI 已经在补转化追踪这块短板，希望让广告主看到，用户在接触ChatGPT广告之后，后续到底发生了什么。
但就广告系统的现阶段能力来说，现在主要还是按曝光收费，CPC 和 CPA 这些更接近效果广告逻辑的模式还没真正落地。定向能力还比较粗，广告主能拿到的报表，也主要停留在展示和点击层面。
我觉得效果度量这件事的重要性被市场低估了。
现如今的预算之所以会持续流向谷歌和Meta，除了流量和数据等因素外，广告主和代理商知道如何在谷歌和Meta看点击、看关键词回报、看转化路径。投放、复盘、优化、加码，这套流程已经被平台训练得非常成熟。
这意味着，衡量体系一旦建立且达成市场共识，平台拿到就拿到了对预算解释权。
低级的流量买卖是，我把流量给到市场，市场给我定价，我做撒手掌柜。现如今的广告交易，除了把流量送出去去助力销售，还要界定哪些结果可被计价、哪些转化可被归因、哪些指标足以支撑预算扩张。
广告主买的表面上依然是买量，实际上买的是一整套可验证、可复盘、可扩张的结果框架。
这个时候再看ChatGPT，归因体系仍未成型，缺少广告衡量体系的支撑，高CPM很难长期成立，低CPM也未必足以形成吸引力。
因为广告主真正关心的问题亘古不变：花出去的每一笔钱，最终能不能被证明有效。
当然，ChatGPT 刚开始推进广告业务，没必要用谷歌、Meta 那种成熟平台的标准去要求它。
不过，OpenAI自己已经等不及了。
路透社4月援引Axios报道称，OpenAI预计2026年广告收入约为25亿美元，2027年110亿美元，2028年250亿美元，2029年530亿美元，2030年达到1000亿美元。
根据The Information的报道，OpenAI内部测算广告到2030年可能贡献约1020亿美元收入，占公司总收入3000亿美元的36%。换句话说，广告在 OpenAI 未来收入结构里极关键的现金流。
有测算称，OpenAI 去年现金消耗约 80 亿美元，今年可能升至 250 亿美元，明年进一步升至 570 亿美元，要到 2030 年左右才有望实现现金流转正。
即便这些预测数字未来会有修正，它们至少说明了一件事：OpenAI 没有太长的缓冲期，也没有慢慢培育广告生态、再等待商业化自然成熟的奢侈。
所以，我们可以看到：
第一，OpenAI 广告产品的演进顺序，不会完全遵循“先体验、后商业化”的互联网经典路径，它会呈现更强烈的财务导向。
它必须“跑着把钱赚了”，自助系统、渠道合作、投放门槛下降、转化追踪工具开发，这些动作密集出现，都是在为提振广告收入做准备。
第二，OpenAI 当前广告业务的执行难度，实际上高于预期。普通媒体平台做商业化，通常只需要解决卖库存。比如Netflix，它是在一块稳定、成熟的CTV媒体流量池上补一层广告系统，这个布局非常丝滑。
OpenAI 现在面对的，是边定义产品，边定义广告形态，边定义衡量体系，边要求收入兑现，难度高了不少。
但在度量体系成熟之前，OpenAI 很难系统性地切走大规模效果预算。
还有一个不能忽视的原因是，OpenAI面对的广告市场，是一个百战之地，业是一个已经高度集中、并且被谷歌、Meta和亚马逊深度锁定的行业。
在这样的格局下，OpenAI 短期内很难从正面撬动巨头最核心的预算池，它更现实的路径，是先从那些定价逻辑还没完全固化、广告主愿意尝新的预算边缘切入。
因此我更倾向于认为，OpenAI 中短期最现实的预算来源是从三类预算里切入口：
第一类，是品牌试验预算。广告主愿意为一种新的流量环境支付溢价，前提是投放金额可控，故事足够新颖，外部传播价值也足够强。
第二类，是高客单价、高考虑度行业的中上漏斗预算，比如金融、教育、B2B 软件、旅游等。这些行业的共同特点，是用户在做出决策之前，往往需要更长时间的信息收集、比较和判断，因此也更容易接受对话式环境里的影响和引导。
第三类，是一部分原本就分散在LinkedIn、YouTube和原生广告平台上的预算。这类预算的投放逻辑是看重用户当时所处的阅读和思考场景。广告主买这样的资源，看中的往往是用户注意力更集中、内容消费更深入、决策心态更完整。从这个角度看，OpenAI 去承接这部分预算，门槛相对也会低一些。
做一个简答的总结，ChatGPT的广告价格腰斩，所释放的信号并没有否定其自身的广告价值。恰恰相反，它说明OpenAI 已经把广告当成未来核心收入引擎之一，并在高强度推进。
毕竟广告不同于 API 和订阅，它是一个极度依赖销售、测量、归因、代理商关系和预算惯性的工业化生意。OpenAI 的技术优势可以很快建立，但广告能力未必能以同样速度复制。
未来一年最关键的变量，是广告度量体系能否尽快成熟。一旦证明了自己的价值，市场才会将其从带有实验性质的库存定位，变成一个高价值的必备库存。
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