Meta第二季財報裡，廣告業務有個資料讓人細思極恐

一

7月31日，Meta公佈了第二季財報，成績亮眼得近乎完美。總營收475億美元，年增22%；淨利183億美元，利潤高達43%。

受財報利多推動，華爾街一片喝采，富國銀行分析師指出，Meta帶來了“遠超預期的全面驚喜”，Meta股價在盤後交易中上漲9.61%，距離2兆美元市值大關僅一步之遙。

祖克柏稱，廣告業務已經從新的生成式人工智慧功能中獲得了「可觀」的收入。 “在廣告方面，本季的強勁表現很大程度上得益於人工智慧提升了我們整個廣告系統的效率和收益。”

如果只看這些宏觀指標，可能會錯過一些真正值得琢磨的細節。例如財報和電話會上，有兩組數字很值得關注：

1. 第二季廣告展示次數增加11%；

2. Meta流量的平均價格上漲9%。

放在今天的大環境下，這兩個數字幾乎讓人挑眉。要知道全球廣告市場整體放緩，美國廣告支出成長不到6%，亞太仍在低點徘徊。

過去兩年，廣告平台的慣用劇本是「保收入、守份額」：要麼靠拉高展示量保住總盤子，但單價不斷下探；要麼守住價格，但流量增速停滯，甚至負增長。

像Meta這樣在流量和單價上同時成長的場景，不怎麼多見。那它是怎麼做到「量價齊升」的？

原因當然離不開AI 帶來的效率紅利，不過更值得關注的，不只是效率提升本身，還在於定價邏輯的重寫。

簡單來說，廣告價格的形成機制正在被重新塑造，而Meta拿到了定價權。

二

先看看網路平台的廣告價格是如何形成的。

以前廣告價格是供需決定的，也就是市場競價。在流量供應平台，廣告主出價，誰出的高、誰匹配度好，誰就贏得曝光。這時候，平台廣告系統只是一個中介，把供需撮合起來。

在需求端，廣告主的決策邏輯是：先規劃預算，設定目標CPA和ROI，再根據這些目標計算自己能承受的點選成本或展示成本。

例如，預期ROI是3，投100元能帶回300元，一旦價格超過這個計算值，ROI就會跌破預期，不再划算。因此，在廣告拍賣中，廣告主心裡始終有一道“天花板”，超過這條線就會停手，寧可放棄這次曝光，等待更合適的機會。

AI投放出現後，局面發生了變化。

Meta的系統用更準確的模型判斷那個使用者最可能下單，那個廣告素材更容易被點選，甚至能預測那個時段轉換最高，如何做到的，我在下面會說。

於是，同樣100塊的預算，帶來的銷售額可能就成了400，ROI直接從3提升到4。

這時候，廣告主的價格決策重點改變了：從「花小錢辦大事」的省錢心態，變成「多花一點，多賺一截」的賺錢心態。

更進一步說，以前廣告目標是“完成任務”，以省錢為導向——預算花完、指標達成，項目就close掉。在這個邏輯裡，廣告投放是市場成本中心的一部分，講究「效率最大化」。

現在，邏輯完全翻轉：

廣告預算不再是“花掉的支出”，而是“可以帶來邊際收益的投資”。廣告主看待投放的方式，從一次性支出，變成了動態的ROI曲線——只要這條曲線還在往上，就會持續加碼。

我為什麼認為這種轉變具有革命性？

因為它改變了廣告的本質角色——從“市場部的KPI支出”變成“企業經營的成長引擎”，從成本中心成為利潤中心，

這意味著廣告預算上限被打破，投放規模不再受年度計畫約束，預算彈性變得前所未有的大。

三

一旦這種心理形成，平均出價自然被推高，這裡面的原因要分兩層看。

第一層是最直覺的：ROI曲線被拉陡之後，廣告主會拉升投放預算，競價池水位升高，價格自然被推上去。這是供需邏輯。沒問題，但只解釋了一半。

另一半藏在演算法裡。過去，就算ROI提升，廣告主也會對價格保持克制，因為每次加價都要經過人工計算、權衡風險。而現在，像AdvantagePlus這樣的自動化投放，不再要求廣告主死盯每一個出價，而是提供一個簡單的承諾－－「我們會幫你把錢花在最值得的地方」。

廣告主願意交出控制權，讓Meta的廣告系統自動託管投放，因為結果好得幾乎挑不出毛病。

廣告變成利潤引擎之後，廣告主對廣告價格的敏感度就會逐漸消失。系統不僅幫你加價，還會給你承諾：「再提高20%，預估轉換還能多30%。」這句話的誘惑力，比任何銷售話術都大。

結果是，價格曲線不再只由市場供需決定，也受平台模型的調控邏輯影響。

過去像拍賣場，每個競標者自己舉牌，價格漲到心理上限就停手；

現在，你把牌交給一個機器人，它根據「最優回報」替你出價，而你只看最後的ROI。你覺得錢花得值，卻不知道每一分錢追加預算，已經被演算法推到極限了。

這兩套力量疊加，才解釋了Meta的「量價齊升」。它不是靠強硬提價，而是透過重塑ROI認知和決策機制，讓廣告主心甘情願地抬高出價，甚至把控制權交出去。這才是財報裡最值得盯緊的細節。

四

這時候，總是會有人說，不管怎麼解釋，你還是在拉高我的廣告價格。我堅持自己投，不交給你託管，這樣就能把價格壓下來，還能達成目標。

聽起來有道理，但這只是理論上的「完美劇本」。實際情況裡，還有更多變數因素。

首先，大平台的優勢流量都缺量，不是“你花錢就能買量”，而是誰能以更快的反饋、更準確的出價，搶到高轉化的黃金流量池。廣告系統的自動化，不只是省人力，它決定了投放的反應速度。 ROI曲線陡峭的時候，窗口期短得驚人，能否在幾毫秒內動態調價，直接決定你能不能吃滿利潤。如果靠人工，預算調整總是慢半拍，等你完成稽核、改完出價，競爭環境已經改變了，機會成本悄悄蒸發了。

其次，就算你有團隊手動操作，拿到的成本也高到嚇人。今天的廣告投放，早已不是「訂個預算+設定興趣」那麼簡單。在Meta的系統裡，訊號維度以百計，演算法即時權重變化，投放素材需要A/B多版本測試，一般團隊根本玩不轉，尤其是SMB（中小廣告主）。不用託管，就代表你要養一支懂演算法、懂歸因、懂創意的復合團隊，成本甚至可能超過廣告價格增量。

最後，效果衡量的「標尺」也被平台重新定義了。例如Meta 推出的增量歸因，全通路最佳化，這些新模型直接決定了投放最佳化的評判方式。如果你堅持用人工邏輯去跑，代表放棄了最先進的歸因體系，效果評估不完整，決策必然落後。

所以，任何一個有商業常識的商家和廣告主，都會選擇託管，這是一種成本、效率和規則博弈的結果。平台透過演算法製造了一個新秩序，廣告主如果不進入，就像帶著舊地圖去找新大陸。

五

當然還有一個重要因素，是基於產品層面的。

Meta不再靠「人工調控」廣告，而是把投放規則直接寫進產品功能裡。例如Advantage Plus、GEM、Lattice 這些模型，就是在後台自動決定廣告預算怎麼分、流量給誰看。

換句話說，過去廣告主需要手動設定許多細節，現在系統用演算法把這些規則固化成產品，讓廣告跑得更快、更省事，但也意味著平台對流量分配的控制力更強。

陰謀論地說，即使你不用託管，系統會不會偏向託管廣告系列？因為託管能幫助平台跑通資料閉環、最佳化整體模型表現。這是一種“系統性優勢”，你無法對抗。

廣告系統如何借助AI幫助廣告主提升ROI的？

先看過去的邏輯。

如果你是個賣保養品的品牌，幾年前在Meta上投廣告的操作路徑不會太複雜：先圈定目標人群，25-35歲女性、關注美妝帳號，再寫一段文案，配幾張圖，設定預算、調出價。能不能跑出效果，靠的是投放經理的經驗和一點運氣。

問題也顯而易見：預算花很多，浪費也多。一半的展示可能落在完全沒興趣的人身上，或是推給剛買過同類產品的使用者，點選率和轉換率低得讓人焦慮。於是，你的投放最佳化師每天在後台調參數、拆人群、改出價，累到懷疑人生，但ROI總像釘子一樣，死死釘在原地。

現在，投放邏輯被改寫

AI的出現，讓這種「人控模式」逐漸被演算法吞噬。不是因為品牌主動“追風口”，而是因為整個投放體系的運作方式發生了底層重組。 Meta的系統，不再把廣告分發看作「匹配標籤」的動作，而是把它拆成三個環節：檢索、排序、最佳化——而且每一步都由模型主導。

第一個環節，是廣告檢索，對應的是Andromeda模型。過去，系統尋找潛在使用者的依據是興趣標籤，例如“25-35 歲女性”“關注美妝帳號”，這種方式粗糙且靜態。而Andromeda 處理的是複雜得多的行為訊號：你最近停留過那些內容、看過幾條護膚視訊，甚至是否在Facebook 群組提問“換季要不要換精華”。它會把這些行為片段整合成一個動態畫像，判斷你的購買意圖是否處在「高機率區間」。結果是，廣告投放從「泛覆蓋」變成「精定位」：展示量可能減少，但每一次曝光的成交潛力顯著提高。

第二個環節，是排序，由GEM（生成式廣告推薦系統）接手。傳統邏輯裡，廣告位的競爭主要看出價與定向準確度；GEM 的排序更複雜。它會拉長行為序列，識別購買意圖的臨界點：一個使用者如果剛在Instagram看完美妝教學，十分鐘後又刷護膚達人帶貨視訊，還點了心願單，GEM會判斷此時推送廣告的轉化機率顯著高於隨機時點。過去，這種「場景最佳時機」的捕捉需要投放經理不斷試錯，現在是模型即時完成。

第三個環節，是目標最佳化，由Lattice主導。廣告系統過去像“分科教學”，點選、加購、成交各有獨立模型，最佳化方向各自為戰。 Lattice 把這些目標整合在統一架構下，理解廣告主的真實訴求不是“多點一下”，而是“多賣一單”。它在點選、互動和購買之間做動態平衡，讓系統不再為了漂亮的點選率浪費預算，而是追求對生意結果的最大貢獻。

這三步驟疊加，ROI的曲線被改寫，而不只是「提高效率」。更重要的是，AI成了分配流量、決定節奏的中樞。廣告主交出的，不只是創意和預算，還有投放邏輯本身。

過去，你能精算每一筆花費，現在，你更像是告訴系統：“這是預算，這是目標，你來算帳。”

六

Meta Q2的真正看點，不是收入成長和利潤率，而是更令人細思極恐的事實：平台重新握住了廣告價格的錨點。

這不是財報摘要會寫的故事，也不是投資人電話會的顯性話題，卻比數字本身更深刻。

過去，價格由市場驅動，廣告主出價，代理商最佳化，平台更多扮演撮合者。但當演算法接管ROI預測、預算分配、出價節奏，價格形成機制就不再是“市場決定”，而是“模型決定”。

這意味著什麼？不僅代表Meta能穩定單價，也代表它在競價體系中佔據了終極決策點。

廣告業長期以來的平衡關係——廣告主制定策略、代理商負責執行、平台提供流量——正被悄悄改寫。表面看，是ROI提高、效率提升；本質上，是平台透過AI 重構了廣告的定價權，而定價權，才是這個產業真正的權力。

價格，不再只是交易的結果，而是平台AI策略的輸出。

我認為，這才是Q2財報裡，最值得盯緊的變數。

當AI開始決定或影響定價，廣告主和代理商，還剩多少籌碼？ （刀客doc）