长期主义：“巨流”Amazon 的广告技术之路

Amazon创始人Jeff Bezos在第一封致股东信就说过:“长期主义是Amazon的价值观”，从此奠定了Amazon“重视长期胜于短期”的特点。从一个线上书店，到业务版图覆盖了电子商务、数字流媒体、云计算、广告和人工智能等多重领域的“巨流”，Amazon在发展中思考长远、积小成大，构筑成庞大商业帝国。在2024年的致股东信中，Amazon现任CEO Andy Jassy特别强调了Amazon广告业务的强劲增长之势。2023年，Amazon广告业务创下佳绩，同比增长了24%达到470亿美元。而这一商业帝国的底层技术支撑上，Amazon的技术演进脉络亦生动地诠释了其长期主义的价值观。

2020年Amazon业务版图分布

Amazon广告技术发展脉络图

Amazon创立于1994年，三年内Amazon在Bezos带领下，实现了成为“地球上最大的书店”的目标。随着夹杂着无限商机的互联网浪潮的到来，1999年Bezos在致股东信中表述，Amazon的发展目标将转变为成为什么都卖的电商平台。自此，Amazon开始了电子商务的萌芽。2000年，Amazon将宣传口号改为了“最大的网络零售商”（the Internet’s No.1 retailer），着力于进行产品和服务扩张，以“提升在Amazon购物的用户数量、商品购买数量、购买频率以及顾客满意度”。随着Amazon电商平台的发展，Amazon亦稳步搭建其营销技术服务体系。Amazon早期在技术层的蓄力，为其后续广告服务业务的“开枝散叶”打下了基础。

自开展电商业务以来，Amazon就重视对消费者数据的整合。顾客每次在Amazon平台的点击、输入、搜索、购买等购前行为数据，以及购后的评价、二次购买等购后数据，均转化为了Amazon宝贵的数据资产。而正是这一包含了大量消费者真实购买行为的数据，为Amazon的商品推荐算法提供了基础，亦成为Amazon搜索广告业务发展的起点。

2002年，Amazon推出了包括数据存储、计算、分析等多种功能的AWS云计算服务（Amazon Web Service)。初期的AWS云计算旨在向顾客提供灵活、高效、安全的运营体系等服务；同时，也构建了Amazon庞大商业帝国的技术地基。

2006年，随着AWS云计算趋于成熟，Amazon正式开展基于AWS云计算技术的商业化服务。一方面，通过AWS云计算，Amazon可以辅助网页所有者与开发者创建网络服务平台，因而卖家可直接在自身运营的网页上铺列来自Amazon的商品，并使用Amazon独特的商品搜索服务；另一方面，AWS技术还进一步拓展了Amazon广告资源，使Amazon可灵活拥有更多站外链接。此外，AWS云计算更为Amazon丰富的消费者行为数据的商业价值的孵化提供了转化工具。数据与AWS云计算的有机融合成为了Amazon广告业务发展的重要引擎。

早期Amazon广告业务形式单一，仅提供页面上的静态展示广告的投放，与其他电商平台相比缺乏核心竞争力。而后，这一广告业态的短板被创始人Bezos所重视。Bezos本身亦是Google早期投资者之一，在2004年Google上市时，Bezos持有的330万股Google股票价值已达2.85亿美元。在发展初期，受Bezos投资的影响，Amazon的广告业务不仅形式简单，更过度依赖Google搜索，进而导致其未能汇聚自身广告流量。彼时，当Google已经能在消费者初始搜索环节便可展开营销、并将搜索结果引流至诸多不同平台时，Amazon则仍附属于Google，仅能从Google的巨大流量池中分得一杯羹。正是因为创始人也意识到过度依赖Google不利于Amazon培育私域流量，因而，摆脱对Google搜索的依赖、提升独属于Amazon的广告流量，成为了推动Amazon自主创新其广告技术服务的直接动因。而这其中最为关键的一步便是A9推荐算法的研发。

2003年，Amazon正式收购了专注开发互联网搜索和广告技术的团队A9.com，自此A9算法开始应用于Amazon的搜索引擎，并逐渐发展成为Amazon电商平台中搜索广告业务的核心推荐算法。A9推荐算法是一种复杂的关键词搜索排名算法，通过综合考虑消费者的关键词匹配、历史购买数据、产品销售业绩、卖家账号信誉度、商品评价和商品内容以及图片等多重因素，决定商品出现的搜索排名，并为消费者的搜索提供最相关的结果，

A9推荐算法为Amazon后期的庞大的商品推荐广告业务体系的建立打下了基础。2003年，三位Amazon雇员在论文《Amazon.com的推荐系统：商品对商品（Item-to-Item）的协作过滤系统》中，指出当时Amazon用户网购时的体验基础仍是商品推荐算法还不是广告：“相比还不具备定位功能的营销内容如横幅广告而言，推荐算法使Amazon站内商品的点击率与购买转化率都获得了极大提升。”随着独属于Amazon的商品推荐算法引入后，Amazon开始培养消费者在Amazon的商品搜索行为，结合其大量消费者数据，Amazon的搜索广告服务由此蓬勃增长起来。

Amazon真正的广告商业化之旅始于2008年。2008年，Amazon雇佣了微软的Liza Utzschneider来帮助其打造广告业务。彼时Amazon的规划是：希望将电商与广告进行结合，利用Amazon当时所拥有的数字资产，为所有品牌主和第三方卖家交易提供更有效的服务。同年，Amazon推出了Product Ads广告服务。尽管该服务存在诸多缺陷，如缺乏分析广告效果的精准性因而没有能够大力推广，但Amazon的这一规划预示着其大力推进广告业务的雄心。

2012年，Amazon广告业务开始大放异彩。在A9推荐算法基础上，秉持电商与广告融合的战略部署，Amazon于2012年正式开始使用PPC（Amazon Pay-per-Click）交易模式，其与Facebook等互联网平台常使用的PPM（pay-per-impression）广告即按每千次曝光量计价的模式不同，PPC让广告主按消费者的每次点击付费，并对消费者常用的搜索关键词进行竞价，以争取获得最优先的搜索结果展示机会。因此PPC广告侧重强调转化率下的销售效果，可帮助品牌和卖家提高有机排名，提升线上产品销售量。

同时，基于Amazon独有的算法与数据基础，PPC广告交易模式的价值得以最大化呈现。一方面，PPC与建立在A9推荐算法上的有机搜索结果同步出现，即根据所有关键词与消费者行为进行精准定向投放进而展现为贴合消费者购物习惯的搜索广告；另一方面，Amazon独具优势的消费者行为数据与推荐算法，再度提高广告主的知名度与销售效果。因此，虽然Google也依赖使用广告主对特定关键词进行竞价排名的搜索广告，但消费者在Google等搜索引擎进行搜索只代表浏览，并不等于直接的购买转化；而基于推荐算法的Amazon搜索广告可与消费者搜索页面环境、内容精准贴合，形成隐性广告展现，进而提升销售转化率。

除了广告技术产品上的创新探索，该时期Amazon同步推出了多个广告服务平台，尝试扩大广告服务规模。

2012年Amazon发布广告服务平台Amazon媒体集团（Amazon Media Group，AMG）。AMG在创立之初便依托于A9推荐算法建立广告服务工具，管理所有媒体资源展示，从而进一步扩大了Amazon的广告服务资源。由此2013年，路透社亦发文称Amazon为“沉睡的广告巨人”，强调Amazon巨大的广告商业潜力。

2012年，Amazon同步推出的广告服务平台还包括Amazon市场服务（Amazon Marketing Services，AMS）和Amazon广告平台（Amazon Advertising Platform，AAP）。AMS专为第一方供应商提供按点击付费的自助式服务，并涵盖三种搜索广告模式：商品推广、标题搜索和产品展示广告。AAP则是程序化购买系统，偏向需求侧，可直接接触Amazon下属平台消费者。通过AAP，卖家可利用Amazon数据在其他网站投放广告，因此Amazon得以开拓数以百万的第三方网站广告资源。2013年，Amazon曾公告，通过AAP的自主开发技术，当时卖家已可在美国、巴西、德国等地的数千家网站上实时投放广告。基于AMS与AAP两大平台，Amazon为其综合性的广告服务打下基础。

另一方面，虽然Amazon为广告主提供了较为丰富的技术支持，但庞杂的分类也造成诸多使用门槛。为改善过于庞杂的广告服务体系，2018年9月Amazon宣布将简化广告服务产品线，主要将AMG、AMS和AAP整合为统一的广告业务Amazon Advertising（以下简称Amazon Ads），以此建立Amazon内外所有广告的一站式服务站点。Amazon Ads分为两个系统——Amazon广告控制台Amazon Ad Console（原AMS）和Amazon DSP（原AAP），除此之外还有两个独立仪表板Seller Central和Vendor Central，用于管理销售环节除广告外的所有内容。同时Amazon Ads系也结合了AI和大数据分析技术以强化广告服务，如推出Sponsored Product广告预算通知和站内广告数据可视化等功能。

AmazonAmazon Ads系统构成

2018年，Amazon广告业务发展迅猛，四季度年同比增长率分别为132%、129%、123%和97%。这一时期，Amazon特有的广告技术服务路径已然成熟，即通过从消费者行为数据与云计算配合，再到推荐算法和搜索广告的匹配，最后经由Amazon平台的重组实现效能增强。由此，Amazon不仅成为了消费者搜索商品的首选，品牌方对Amazon的青睐持续增加。美国新闻频道CNBC（Consumer News and Business Channel）曾在2018年报道：一些广告主正将一半以上预算从Google转移至Amazon，金额高达数亿美元。根据CNBC援引Survata的数据显示，有约49%的商品搜索都从Amazon开始。发展至2018年，除电子商务和云计算服务业务，广告业务成为Amazon第三大收入来源。不仅如此，Amazon亦成为了全球第三大广告平台，仅次于Facebook和Google，正式加入“广告巨头”之列。

2016年Q1-2018年Q2Amazon广告业务营收统计

在广告业务攀上高峰的同时，Amazon亦面临诸多增长困境。一是隐私管控加强和电商业务饱和，使Amazon的广告业务陷入困境；二是在广告成本普遍高涨之下，第三方品牌纷纷开始脱离电商平台转向品牌收购方，或利用直接触达消费者（Direct to Consumer，DTC）模式节省营销开支。诸如Thrasio、Perch、Heyday等品牌收购机构，包揽了许多曾重点依赖Amazon销售渠道的中小品牌；三是电商企业的营销服务竞争加剧。如美国生鲜电商Instacart在2021年立下未来广告收入百亿美元的目标，并向Amazon、沃尔玛等进行宣战。据Amazon2019年Q1财报，Amazon以广告为主的“其他”类别收入为27亿美元，年同比增长率降到了34%。为改变局势寻找新的广告服务业务开拓点，Amazon再度将突破口转向技术本身。

进入21世纪20年代，国际市场对第三方Cookie和其他隐私问题的管控愈加全面，尤其开始限制电商领域广告中平台方对消费者行为数据的直接使用，Amazon引以为傲的消费者数据优势正面临“褪色”危险，而如何在合规的情况下维持其数据优势成为Amazon的重要课题。

在AWS云计算技术支持下，Amazon于2021年推出了用以优化Amazon Ads的广告服务的辅助工具营销云（Amazon Marketing Cloud，AMC）。AMC是保护消费者数据隐私且基于云进行运作的数据净室（Clean Room）工具。通过对Amazon所有数据进行预加密处理，再由AWS所打造的“数据净室”对所有匿名化数据分析，最终AMC不透露消费者个人隐私的情况下可以向广告主提供汇总分析。在平台“去Cookie模式”下的广告主可访问“匿名化”后的Amazon广告数据，执行自定义的精准分析并构建自定义的目标消费群，对跨媒介的广告投放组合进行策划、衡量、优化。此外，在AWS云计算的弹性计算、存储等技术支撑下，AMC通过对广告主开放API及UI来汇集分析数据，并提供自定义服务。如AMC可为广告主提供跨越多个匿名数据集的可自定义数据报告，即除了Amazon广告效果指标，如展示、点击和购买转化率等数据之外，还可让广告主自定义输入其需要的数据集，为广告主提供透明的数据和更全面的广告效果分析视图，最终使其营销决策更为科学。

AWS云计算技术对广告服务的支持优化还体现在可帮助广告主衡量来自不同媒体渠道的广告绩效，衡量搜索广告、展示广告、视频广告、OTT电视广告等多类广告投放模式的成效。同时每一次广告曝光的信息都被Amazon所完整记录，广告主可查看的数据甚至可以精细到用户层级（User ID)，并且可看到日志级别 (log-level) 的数据。在AWS支持下，AMC的推出不仅促进了Amazon广告效果衡量服务的优化，也展现了Amazon所秉持的长期主义的广告技术发展观。

该时期，Amazon在广告业务上所遇到的另一大瓶颈便是：过度重视促销广告而缺乏品牌广告资源，因此始终未能满足品牌方在品牌宣传广告方面的需求。伴随流媒体广告的磅礴发展，Amazon也选择加入流媒体服务列队、开拓视频终端广告资源，打造品牌宣传广告。

2022年，Amazon开始计划为旗下的IMDB TV流媒体服务上线广告内容服务。2023年，Amazon发布了自助式流媒体电视广告(Sponsored TV)，Amazon美国站点上的品牌可借此在客厅场景触达消费者。Amazon视频终端广告资源的开拓还包括2019年便开始尝试的移动端短视频广告，即iOS版App视频广告：当用户在AmazonApp上搜索商品时，便会自动弹出无声视频广告。同时Amazon也在Fire平板电脑、Kindle电子阅读器、社交游戏平台Twitch、Echo的语音助手Alexa上出售广告。这些终端的开拓可帮助Amazon挖掘难以触达的年轻受众。

在开拓视频终端广告资源的同时，Amazon通过广告相关交互技术亦推出了配套的互动广告，作为Amazon兼具高品牌宣传价值与高销售转化价值的广告资源。2024年，Amazon为视频流媒体平台Prime Video引入广告服务，并计划将在Prime Video中置入交互广告，包括可购物轮播广告（Shoppable carousel ads）、交互式暂停广告（Interactive pause ads）品牌互动问答广告（Interactive brand trivia ads）等。这些交互广告可促进品牌与受众进行更深入的交流互动。其中，购物轮播广告使用户可在广告间隙浏览购买Amazon平台的商品。用户点击视频暂定按钮才会出现交互式暂停广告，该广告将包含品牌信息和图像，以及添加购物车和了解详情按钮。品牌互动问答广告则通过品牌故事吸引受众，塑造受众对品牌和产品信息的认知，还可解锁奖励。

彼时，Amazon全球广告销售副总裁Alan Moss表示：“Amazon致力于通过覆盖范围、第一方信号和广告技术的差异化组合来转变流媒体广告。Prime Video中的广告可帮助广告主实现全渠道营销目标，无论是认知度、还是转化率的提升。”在2023年Amazon的致股东信中，Amazon表示其广告业务营收主要受自助式流媒体电视广告(Sponsored TV)推动，实现了24%的同比增长，达到470亿美元。

进入21世纪20年代，Amazon早前在AI领域技术布局的“后劲”正在广告业务中凸显。早在2017年Amazon便推出了AI学习模型。当时Amazon对Google在AI领域的勇猛之势深感危机，其亦快速研发布局AI技术，这亦是Amazon长期主义价值观的体现。

该阶段Amazon对AI技术的应用主要包含赋能广告推荐算法和广告创意生产。2023年，Amazon就发布了基于AI大语言模型的推荐算法COSMO的研究成果和内测结果。2024年3月，COSMO的正式发布意味着Amazon的广告推荐算法从A9时代发展至AI赋能算法的新时代，Amazon也正式将匹配机制从关键词匹配转变为了对消费者行为意图的匹配。

机器学习算法COSMO以消费者为中心实现对商品搜索排名和推荐系统的优化。此算法更重视消费者行为中透露的深层购物意图，其基于语言模型中储备的大量人类常识，通过分析消费者所有购物历史和浏览习惯等数据，预测消费者可能会感兴趣的商品并进行智能推送。由此，COSMO的引入可视为Amazon对A9算法的补充升级而非完全替代，即帮助Amazon提升其对消费者购物意图分析的精准度。结合COSMO算法的强势赋能，Amazon二十余年来积累的庞大用户消费数据城堡在AI时代更为壮丽，而Amazon也得以继续稳固其在电商板块的广告巨头优势。

COSMO算法挖掘消费者隐含意图例子

同时Amazon也借助AI在广告内容生产方面进行了布局。Amazon2023年3月的一项调查显示：“在无法顺利实施广告活动的广告主中，有75%的工作人员认为其在制作和选择广告创意形式上存在短板”。Amazon对生成式AI技术的运用则可增强广告主高效化广告创意生产的能力。2023年10月，Amazon发布了适用于品牌推广广告，且基于生成式AI的图像生成工具image generation。此工具可帮助广告主简化广告创意流程，并改进品牌广告的创意表现。由此，在AI技术的引领下，Amazon广告服务业务不仅可提升广告的算法特性，也可增强前期发展较为不足的广告创意生产服务，Amazon广告服务“巨流”的分支亦被逐渐补齐。

回顾Amazon的广告技术发展之路：通过早期对数据的敏感挖掘，Amazon建立了AWS云计算，为后期AMC营销云工具等广告服务产品的发展提供了技术支持，同时A9算法的引入也为Amazon的广告推荐塑造了灵魂。在这些基础技术的铺垫之上，Amazon得以发展出结合了消费者行为数据优势的搜索广告，并由此开启其广告“巨流”之路。而在登顶之后，Amazon面临了电商业务饱和的困境，增速一度放缓。但Amazon没有拘泥于电商领域，而是继续创造广告服务业务的拓展延伸，寻求站内站外的综合发展机遇。而在未来技术服务竞争日趋激烈、危机与机遇并存的AI时代中，相信Amazon在长期主义的基础理念下，亦能未雨绸缪、提前布局，在不确定性的广告生态中展现出其强大的适应能力。

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