百度最新 COBRA 算法为广告赋能，使其转化率直接提升 3.6%。-精准获客

今天这篇内容信息量较大，但对研究最新的AI智能投放系统和算法很有帮助。

01 百度COBRA算法是什么？

如今我们所见的GPT、DeepSeek等大模型，均为生成式AI大模型。这些大模型能够依据我们与其对话的上下文内容，预测和推理出我们的意图。那么未来AI是否也能精准预测和推理出我们的兴趣或购物意图呢？

就像现在的广告推荐算法，能为我们推荐感兴趣的内容，其中也包含广告。要是再加上AI大模型的助力，广告推荐是否会更加精准？在未来智能体的加持下，是否就能实现，当我说“帮我买双运动鞋”，它便会进行搜索、对比，然后根据我过往的喜好和运动情况，直接帮我买到最合适的鞋子。我感觉这快要成为现实了。

要实现这一愿景，有几个前提条件：

1、大模型要务实，不能有幻觉。实际上，很多大模型已在改进这方面问题，在处理具体事务时，能够按照指定指令执行，不再乱“行动”。

2、智能体。自Manus发布以来，各大模型都在悄然发力，未来最强大的智能体很可能会直接集成在大模型上。最近，清华大学的大模型智普清言推出了AI Agent：AutoGLM沉思，它已能实现接收指令后自动完成相应任务。未来会有更多AI智能体走进我们的生活。

3、广告推荐算法系统。无论是我们自己购买鞋子，还是让AI智能体帮忙购买，都要经历多轮广告的筛选，才能做出决策。目前的广告推荐算法精准度和效率都有待提高。若能将一套AI算法融入现有的广告推荐算法，或许能提升精准度和效率，这对广告主和消费者都有益，能改善整体体验。

我了解到，百度团队近期在ArXiv上发表了COBRA（Cascaded Organized Bi-Represented generAtive Retrieval）算法框架，这是一种融合生成式模型与密集检索技术的创新架构，旨在提升广告推荐系统的效果。

论文标题：Sparse Meets Dense: Unified Generative Recommendations with Cascaded Sparse-Dense Representations

论文ArXiv：https://arxiv.org/pdf/2503.02453

该技术专业性强、原理复杂，若想深入研究，可借助AI翻译后询问相关问题。我直接说结论，百度将这套算法应用到现有的广告推荐中，在真实业务场景里，COBRA通过A/B测试验证了其有效性：转化率提升3.6%，平均每用户收入（ARPU）增长4.15%。这表明该算法能直接提升投放广告的转化率。最新消息显示，这套算法已部署到百度广告推荐核心业务中，支持从用户意图识别到最终转化的全流程优化。这充分体现了AI大模型在实际应用场景中的作用。百度已研发并公布该算法，相信其他媒体也会很快跟进。这对广告主或从事广告投放的优化师会有哪些影响呢？

02 对广告主有什么影响？

我让AI深入研究了这篇论文，并询问其对广告主的影响，这对了解算法和实际影响很有价值。下面是基于专业论文的回答：

COBRA框架能为投放搜索广告和推荐算法广告的广告主带来积极影响，通过优化推荐和检索机制，提升广告投放的精准度和效率，进而增加广告效果和商业价值。

提升广告投放精准度：COBRA框架利用级联的稀疏 – 密集表示，能更精准地捕捉用户的兴趣和需求。对于投放搜索广告的广告主而言，当用户输入搜索关键词时，系统可借助COBRA框架，通过稀疏ID快速定位到与关键词相关的大致类别，再利用密集向量更细致地理解用户的搜索意图，从而将最符合用户需求的广告精准展示给用户。在投放推荐算法广告时，COBRA框架基于用户的历史行为序列，生成更具针对性的推荐，使广告主的广告能更准确地触达目标客户群体，提高广告的点击率和转化率。
提高广告投放效率：该框架在推理时采用粗到细的生成过程，先生成稀疏ID再生成密集向量，提高了处理效率。对于广告主来说，在大规模的广告投放场景中，系统可以更快地筛选和匹配广告与用户。投放搜索广告时，能迅速从海量广告库中找到与用户搜索匹配的广告，减少广告投放的延迟；在推荐算法广告中，也能快速为每个用户生成个性化的广告推荐列表，提高广告投放的实时性，使广告主的广告资源得到更高效的利用。
降低广告投放成本：精准的广告投放和高效的匹配机制可以减少广告主的无效曝光。投放搜索广告时，广告主无需为不相关的搜索展示支付费用；在推荐算法广告中，也避免了将广告展示给对其不感兴趣的用户。COBRA框架的实验结果表明其在提升推荐质量的同时能带来更好的商业效果，这意味着广告主可以用更低的成本获得更高的收益，提高广告投放的投资回报率。
增加广告投放的灵活性和多样性：BeamFusion机制为COBRA框架带来了灵活的推理方式和多样化的推荐结果。广告主可以利用这一特性，在保证广告精准度的前提下，尝试不同类型的广告展示，满足不同用户的多样化需求。例如在推荐算法广告中，针对不同用户展示不同风格或内容的广告，增加广告的吸引力和创新性，提升用户对广告的接受度和好感度。

03 对优化师有什么影响？

COBRA框架对广告投放优化师会产生多方面的影响，这并非危机，更多的是机遇和挑战，具体如下：

1、机遇

优化工作更高效：COBRA框架提升了广告推荐的精准度和效率，能更精准地定位目标用户。这意味着优化师无需花费大量时间筛选和调整广告投放策略，可将更多精力放在优化广告创意、提高用户体验等方面，从而更高效地完成工作。
数据支持更有力：该框架通过稀疏ID和稠密向量的结合，提供更全面的目标对象特征。优化师能获取更详细准确的数据，更深入地了解用户需求和行为模式，基于这些数据制定更科学的投放方案，提升广告效果。
职业发展有新机遇：随着新技术的应用，广告行业对掌握相关技术的优化师需求增加。熟悉COBRA框架等先进技术的优化师在就业市场上更具竞争力，有机会晋升到更高级别的职位，负责更复杂、更具挑战性的项目。

2、挑战

技术学习有压力：COBRA框架涉及生成式模型、密集检索技术、残差量化变分自编码器等复杂技术。优化师需要学习和理解这些技术原理，才能更好地运用该框架，这对其技术能力是一大挑战。
工作方式需转变：以往的广告投放优化经验可能不再完全适用，优化师需要根据新框架的特点和要求，调整工作流程和方法。例如，在制定投放策略时，要更加注重对稀疏ID和稠密向量数据的分析和运用。

虽然COBRA框架给广告投放优化师带来了一些挑战，但也为其提供了提升专业能力、实现职业发展的机遇。我们不应将其视为危机，而应积极应对，适应行业的发展变化。