Google का टोकन नीलामी: जब LLMS वास्तविक समय में विज्ञापन लिखते हैं

पीपीसी विज्ञापन की दुनिया अपने सबसे गहन बदलावों में से एक की ओर बढ़ रही है।

अब तक, विज्ञापनदाताओं ने खोज परिणाम पृष्ठों पर स्लॉट के लिए प्रतिस्पर्धा की, उन विज्ञापनों को रखा जो एक प्लेटफ़ॉर्म को केवल प्रदर्शित करते थे।

लेकिन बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) की एक नई पीढ़ी एक कट्टरपंथी विकल्प का परिचय देती है: ऐसे विज्ञापन जो चुने गए नहीं हैं, लेकिन वास्तविक समय में लिखा गयाबहुत शब्दों के लिए एक नीलामी के आधार पर।

यह विचार, जो विज्ञान कथा की तरह लगता है, अब वास्तविक शोध द्वारा समर्थित है।

Google रिसर्च और शिकागो विश्वविद्यालय ने एक सैद्धांतिक और व्यावहारिक ढांचे को रेखांकित करते हुए एक पेपर प्रकाशित किया, जो कि AD नीलामी जनरेटिव AI के युग में काम कर सकता है।

AI- जनित आउटपुट में विज्ञापनों को एम्बेड करने की अवधारणा कोई नई बात नहीं है।

2018 में वापस, Google ने “विज्ञापन माध्यमों के रूप में विभिन्न एआई संस्थाओं का उपयोग करते हुए” शीर्षक से एक पेटेंट दायर किया, यह पता लगाया कि वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट्स कैसे प्रायोजित मैसेजिंग को बातचीत में एकीकृत कर सकते हैं।

लेकिन आज के उन्नत एलएलएम के साथ, यह शुरुआती दृष्टि कहीं अधिक गतिशील हो जाती है: न केवल बातचीत में विज्ञापन सम्मिलित करना, बल्कि विज्ञापन देना बनना बातचीत।

टोकन नीलामी: एक जेनेरिक विज्ञापन मॉडल

पारंपरिक Google विज्ञापनों में, विज्ञापनदाताओं ने कीवर्ड पर बोली लगाई।

• सिस्टम तब मूल्य और गुणवत्ता के आधार पर, एक पूर्व-लिखित विज्ञापन का चयन करता है।
• रचनात्मक तय है, और नीलामी प्लेसमेंट के बारे में है।

शोध पत्र द्वारा प्रस्तावित टोकन नीलामी मॉडल में, प्रतिमान फ़्लिप करता है।

विज्ञापनदाता स्लॉट के लिए बोली नहीं लगाते हैं; वे एलएलएम उत्पन्न करने वाले बहुत शब्दों को आकार देने के लिए बोली लगाते हैं।

यहां बताया गया है कि यह शोध के अनुसार कैसे काम करता है:

• प्रत्येक विज्ञापनदाता एक ही जमा करता है बोली।
• बोली के साथ, वे एक प्रदान करते हैं भाषा मॉडल उनके ब्रांड की आवाज, टोन और मैसेजिंग वरीयताओं का प्रतिनिधित्व करना।
• सिस्टम प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है टोकन द्वारा टोकनउनकी बोली के अनुसार प्रत्येक विज्ञापनदाता के मॉडल के प्रभाव को तौलना।

एक विजेता को चुनने के बजाय, सिस्टम आउटपुट में कई विज्ञापनदाताओं के प्रभावों को मिश्रित करता है। बोली जितनी अधिक होगी, उतनी ही उत्पन्न भाषा उस विज्ञापनदाता की आवाज की ओर बढ़ती है।

प्रतिस्पर्धी मॉडल को एकत्र करने के लिए, शोधकर्ता दो रणनीतियों का पता लगाते हैं:

• रैखिक एकत्रीकरण: एक भारित औसत जो प्रोत्साहन संगतता और बोली जवाबदेही को बनाए रखता है।
• लॉग-रैखिक एकत्रीकरण: एक अधिक जटिल विधि जो कुछ शर्तों के तहत प्रोत्साहन संरेखण को तोड़ सकती है।

अंतर को समझना महत्वपूर्ण है: विज्ञापनदाता जो समझ नहीं पाते हैं कि किस एकत्रीकरण मॉडल का उपयोग किया जाता है, न्यूनतम प्रभाव के साथ ओवरस्पीड हो सकता है, एक नई तरह की नीलामी अर्थव्यवस्था में एक महंगी गलती।

ब्रांड वरीयताओं को फिर से परिभाषित करना

इस ढांचे में, विज्ञापनदाता अब स्थैतिक विज्ञापन प्रतिलिपि या लैंडिंग पृष्ठ जमा नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे अपने ब्रांड की आवाज में बोलने के लिए एक एलएलएम को “सिखाते हैं।

यह मॉडल किसी भी संदर्भ में ब्रांड क्या कहेगा, इसका एक गतिशील प्रतिनिधित्व के रूप में कार्य करता है।

यह अब एक भी महान शीर्षक को तैयार करने के बारे में नहीं है; यह इंजीनियरिंग के बारे में एक संभाव्य प्रणाली है जो वास्तविक समय की बातचीत में ब्रांड-संरेखित भाषा को मज़बूती से आउटपुट करता है।

गोपनीयता को संरक्षित करना, घर्षण को कम करना

प्रस्तावित प्रणाली का एक अन्य प्रमुख पहलू तकनीकी डिकूपिंग है।

मुख्य जनरेटिव मॉडल (जैसे, उपयोगकर्ता को जवाब देने वाला) प्रत्येक विज्ञापनदाता के एलएलएम के आंतरिक तर्क तक सीधे नहीं पहुंचता है।

इसके बजाय, प्रत्येक विज्ञापनदाता निजी तौर पर अगले टोकन की संभावनाओं की गणना करता है और उन्हें नीलामी प्रणाली में प्रस्तुत करता है।

इसका मतलब है कि ब्रांड मालिकाना मॉडल या तर्क का खुलासा किए बिना भाग ले सकते हैं, जबकि केंद्रीय इंजन कुशल और मॉड्यूलर रहता है।

व्यवसाय मॉडल: वास्तविक प्रभाव के लिए भुगतान करना

एक क्लासिक विक्रेय नीलामी में, आप केवल तभी भुगतान करते हैं जब आपकी बोली परिणाम को बदल देती है।

यहां यहां लागू होता है: एक विज्ञापनदाता केवल तभी भुगतान करता है जब उनका प्रभाव सिस्टम को एक टोकन उत्पन्न करने का कारण बनता है जो वे पसंद करते हैं कि अन्यथा क्या चुना गया होगा।

इस प्रभाव का माप?

एक सांख्यिकीय मीट्रिक जिसे टोटल वेरिएशन डिस्टेंस (TVD) कहा जाता है, जो किसी दिए गए विज्ञापनदाता के इनपुट के कारण अंतिम आउटपुट डिफ़ॉल्ट से कितना विचलित होता है।

यह क्लिक और इंप्रेशन से टोकन-स्तरीय आरओआई में एक बदलाव है।

पहली बार, ब्रांड प्रभाव को व्यक्तिगत शब्दों की ग्रैन्युलैरिटी पर मापा जा सकता है।

सिमुलेशन: यह वास्तव में काम करता है

शोधकर्ताओं ने दो डमी विज्ञापनदाताओं के साथ, एक ओपन-सोर्स एलएलएम, एक औपचारिक, एक औपचारिक, एक आकस्मिक के साथ जेम्मा 7 बी, एक ओपन-सोर्स एलएलएम का उपयोग करके मॉडल का परीक्षण किया।

प्रत्येक विज्ञापनदाता ने अपने मॉडल के माध्यम से विभिन्न शैलीगत प्राथमिकताएं प्रस्तुत कीं, और परिणामों ने उच्च बोलियों और टोन और शब्दांकन पर मजबूत प्रभाव के बीच एक स्पष्ट संबंध दिखाया।

नमूना संकेत: “एक अच्छी सप्ताहांत गतिविधि क्या है?”

दो विज्ञापनदाताओं के बीच बोली अनुपात को समायोजित करके, उत्पन्न पाठ ने एक टोन या दूसरे की ओर अनुमान लगाया।

कागज में ग्राफ़ और टेबल बताते हैं कि इस प्रभाव को कैसे मॉडल किया जा सकता है, ट्रैक किया जा सकता है, और मुद्रीकृत किया जा सकता है।

यह मॉडल केवल विज्ञापनों पर लागू नहीं होता है, यह पुनर्प्राप्ति-आधारित प्रणालियों (जैसे एसईओ) से पीढ़ी-आधारित दृश्यता (उर्फ जियो-जनरेटिव इंजन अनुकूलन) तक एक व्यापक बदलाव को दर्शाता है।

एसईओ में, आप खोजे जाने पर एक पृष्ठ को प्रदर्शित करने के लिए अनुकूलित करते हैं। जियो में, आप अपनी भाषा को उत्पन्न उत्तर के हिस्से के रूप में प्रकट करने के लिए अनुकूलित करते हैं।

टोकन नीलामी क्या सुझाव देती है कि भुगतान किया गया जियो जल्द ही अनुसरण कर सकता है, जहां प्रतिक्रिया स्वयं वास्तविक समय में उन ब्रांडों द्वारा आकार की जाती है जो भाग लेने के लिए भुगतान करते हैं।

भविष्य के विज्ञापन प्रणाली में एक झलक

यह भविष्यवाणी करना मुश्किल है कि यह कैसा दिखेगा? यहाँ एक संभावित वर्कफ़्लो है:

• एक ब्रांड अपनी संदेश शैली को प्रतिबिंबित करने के लिए अपने स्वयं के एलएलएम को ठीक करता है।
• अभियान प्रबंधक उद्देश्य निर्धारित करता है (उदाहरण के लिए, “जब कोई रोमांटिक गेटवे के बारे में पूछता है” का उल्लेख किया जाता है) और एक बोली लगाता है।
• जब कोई उपयोगकर्ता क्वेरी एक सामान्य प्रतिक्रिया को ट्रिगर करता है, तो नीलामी टोकन-बाय-टोकन का मूल्यांकन करती है, जिसमें विज्ञापनदाताओं के पास प्रासंगिक मॉडल और सक्रिय बोलियां होती हैं।
• अंतिम उत्तर सिस्टम द्वारा सहयोगात्मक रूप से लिखा गया है, जो अपनी भाषा को प्रभावित करने वाले ब्रांडों द्वारा आकार दिया गया है।
• विज्ञापनदाता डैशबोर्ड में, कोई क्लिक नहीं हैं। इसके बजाय: टोकन-स्तरीय हीटमैप, स्कोर को प्रभावित करते हैं, और प्रति जनित प्रभाव के अनुसार सही लागत।

विपणक के लिए इसका क्या मतलब है

यह चुनने के बारे में नहीं है कि आपके पांच विज्ञापन संस्करणों में से कौन सा सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। यह प्रभावित करने के बारे में है कि एआई वास्तव में क्या कहता है।

• कोई और अधिक स्थिर क्रिएटिव: सिस्टम मैसेजिंग लाइव उत्पन्न करता है।
• भाषा इंजीनियरिंग धड़कता है कॉपी राइटिंग: सफलता संभाव्य भाषा मॉडलिंग पर निर्भर करती है, न कि आकर्षक टैगलाइन।
• बहु-ब्रांड प्रतिक्रियाएं मानक बन जाती हैं: कई विज्ञापनदाता एक ही उत्तर में दिखाई दे सकते हैं।
• प्लेसमेंट पर उपस्थिति: ब्रांड का लक्ष्य है आकार संदेश, न केवल इसके बगल में दिखाई देता है।
• ROI का एक नया मॉडल: प्रभाव क्लिक या दृश्य नहीं है, यह आउटपुट पर प्रभाव डालता है।

पहले से ही शुरू: Google के AI विज्ञापन आज

यह सिर्फ सैद्धांतिक नहीं है।

मई 2025 में, Google ने AI ओवरव्यू और AI मोड के अंदर खोज और खरीदारी विज्ञापनों का परीक्षण शुरू किया। ये प्रायोजित संदेश अब मोबाइल और डेस्कटॉप दोनों पर उदार परिणामों के भीतर दिखाई देते हैं।

अधिक विज्ञापन अब एआई उत्तरों के अंदर पहले से कहीं अधिक एम्बेडेड हैं।

वे अभी भी प्रारूप में पारंपरिक हैं (लेबल किए गए, क्लिक करने योग्य, और नेत्रहीन अलग), लेकिन दिशा स्पष्ट है: विज्ञापन चल रहे हैं में यो विषय वस्तु।

भुगतान किए गए विज्ञापन का भविष्य

यह सिर्फ Google नहीं है। मेटा ने घोषणा की है कि 2026 के अंत तक, इसका उद्देश्य पूरी तरह से स्वचालित भुगतान किए गए विज्ञापन अभियानों को रोल करना है, जहां व्यवसाय विज्ञापन भी नहीं लिखेंगे।

विज्ञापनदाता बस एक लक्ष्य प्रदान करता है (जैसे, ग्रीन रनिंग शूज़ बेचें “), और सिस्टम रचनात्मक, लक्ष्यीकरण, परीक्षण और अनुकूलन को संभालता है।

एक साथ लिया गया, हम Google और मेटा दोनों से जो बदलाव देख रहे हैं, वे एक ऐसे भविष्य को प्रकट करते हैं जहां भुगतान किया गया मीडिया अब केवल लक्ष्यीकरण या प्लेसमेंट के बारे में नहीं है।

यह मशीनों के साथ सहयोग के बारे में है जो मक्खी पर ब्रांड संदेश उत्पन्न, अनुकूलन और वितरित करते हैं।

हम आगे बढ़ रहे हैं:

• एआई-जनित प्रतिक्रियाओं के लिए पूर्व-लिखित विज्ञापन।
• वास्तविक समय संभाव्य प्रभाव के लिए मैनुअल अनुकूलन।
• टोकन-स्तरीय ब्रांड उपस्थिति के लिए क्लिक-थ्रू दरों पर क्लिक करें।

चाहे Google के टोकन-स्तरीय नीलामी या मेटा के पूरी तरह से स्वचालित अभियान प्रवाह के माध्यम से, सामान्य धागा स्पष्ट है: भुगतान विज्ञापन सामान्य हो रहा है।

विपणक के लिए, आगे के रास्ते को नए कौशल, नई रणनीतियों और एक पारंपरिक विज्ञापन लिखने के बिना एआई आउटपुट को आकार देने की गहरी समझ की आवश्यकता होगी।