當(dāng)很多游戲公司還在討論“如何接入AI”時，AppLovin已經(jīng)開始用AI重建整個公司了。

最近，AppLovin的首席執(zhí)行官Adam Foroughi在播客節(jié)目《20VC》中談到：過去幾年里，他們公司很多部門都進行了40%-50%的裁員；其中HR團隊，更是從80人縮減到了15人。

更激進的是，他直接提到：如果一個團隊無法適應(yīng)AI，那么公司可能需要“重建這個組織”。

有意思的是，這并不是一家陷入危機公司的自救。恰恰相反，AppLovin是過去幾年全球增長最快、利潤率最高的廣告技術(shù)公司之一，市值已超過1600億美元。

根據(jù)訪談中披露的數(shù)據(jù)，目前AppLovin年收入已經(jīng)達到54.8億美元，EBITDA利潤率超過80%；在推出Axon 2.0廣告模型后，公司收入同比增長達到70%，但員工規(guī)模卻幾乎沒有明顯擴張。

甚至連Adam自己都表示：“很多人看到這種財務(wù)結(jié)構(gòu)時，會覺得你是不是在作弊。”

某種程度上，這可能也是游戲廣告行業(yè)第一次如此直觀地看到：AI真正開始改變的，也許并不是“工具”，而是公司為什么需要這么多人的邏輯。

AI不只是提高效率，而是“重建公司”

在這場訪談里，Adam Foroughi反復(fù)提到一個詞：“AI原生公司”。但他所理解的AI原生公司，顯然并不只是“給員工接入ChatGPT”那么簡單。

在Adam看來，真正的問題是：當(dāng)AI開始進入公司核心流程之后，過去很多默認存在的組織結(jié)構(gòu)，本身可能已經(jīng)不再適合今天的效率邏輯。

他甚至直接提到：如果一個崗位未來大概率會被自動化替代，或者一個團隊遲遲無法適應(yīng)AI，那么公司就應(yīng)該“重建這個組織”。

而在他看來，很多企業(yè)真正的問題，并不是“AI能力不夠”，而是組織內(nèi)部仍然存在大量“阻礙AI化”的人和流程。

Adam真正想強調(diào)的，其實并不只是“AI會替代員工”，而是：AI正在讓很多過去默認成立的組織結(jié)構(gòu)，變得越來越低效。

他在訪談中提到，AppLovin過去幾年里，很多部門都經(jīng)歷了40%-50%的人員縮減，他們沒有沒有CMO、沒有COO、沒有CPO；但與此同時，公司收入?yún)s依然保持高速增長。在他看來，這并不只是“降本增效”，而更像是在讓公司進入一種新的運轉(zhuǎn)方式：逼迫團隊進入一種更加自動化、更依賴高密度人才、更適應(yīng)AI協(xié)作的新狀態(tài)。

這套邏輯，其實也正在越來越明顯地出現(xiàn)在游戲廣告行業(yè)。

過去手游買量行業(yè)之所以會形成大量素材團隊、UA執(zhí)行團隊、中臺運營、廣告優(yōu)化師與外包產(chǎn)能，很大程度上，是因為廣告創(chuàng)意與內(nèi)容迭代本身屬于“高人力消耗工作”。

但當(dāng)AI開始能夠自動生成素材、批量測試創(chuàng)意、分析ROI、生成文案、迭代廣告版本之后，很多中間層開始被直接壓縮。行業(yè)真正需要的，可能就不再是“更多執(zhí)行人力”，而是更少、但更懂策略、更懂AI協(xié)同的人。

AI生成內(nèi)容的價值不在于數(shù)量

除了組織結(jié)構(gòu)之外，Adam在訪談里另外一個強調(diào)的觀點，是他對于“AI使用方式”的看法。

他提到，現(xiàn)在很多公司內(nèi)部，已經(jīng)開始出現(xiàn)一種很危險的傾向：那就是把“Token消耗量”當(dāng)成KPI——誰調(diào)用AI更多、誰生成內(nèi)容更多、誰跑的Token更多，就被認為“更AI原生”。

但Adam認為，這是一種非常錯誤的方向。

雖然目前AppLovin內(nèi)部“80%-90%的代碼”都已經(jīng)由AI參與生成，但他也強調(diào)：真正重要的，并不是“AI生成了多少代碼”，而是這些代碼是否真正創(chuàng)造了商業(yè)價值。因為如果企業(yè)只是單純追求AI生成比例，最終只會制造越來越多“AI泔水”。

這個觀點，其實和過去幾年游戲買量行業(yè)經(jīng)歷過的一輪變化非常像。

過去很長時間里，很多團隊也曾經(jīng)迷信：素材數(shù)量越多越好、視頻版本越多越好、測試量越大越好、廣告覆蓋越廣越好。于是行業(yè)一度進入過“素材海戰(zhàn)術(shù)”階段。

但后來越來越多人發(fā)現(xiàn)：真正決定ROI的，往往不是“生成了多少內(nèi)容”，而是有沒有跑出真正有效的創(chuàng)意。有沒有在有限的時間內(nèi)抓住用戶情緒，形成轉(zhuǎn)化，提升LTV。

而當(dāng)AI讓“內(nèi)容生產(chǎn)成本”低到接近無限時，行業(yè)里最稀缺的東西也不再是“生產(chǎn)內(nèi)容的能力”，而是“判斷什么內(nèi)容值得被生產(chǎn)”的能力。

這也是為什么，Adam反復(fù)強調(diào)：AI真正應(yīng)該優(yōu)化的，不是“Token使用量”，而是業(yè)務(wù)結(jié)果本身。

廣告與內(nèi)容的邊界正在被快速抹平

在這場訪談里，Adam Foroughi還有一個非常值得游戲行業(yè)注意的觀點：今天的信息流廣告，正在從“營銷工具”變成“消費內(nèi)容”。

他提到，現(xiàn)在Instagram上的很多廣告，已經(jīng)越來越難與普通內(nèi)容區(qū)分。尤其是在推薦算法不斷強化之后，平臺已經(jīng)不再只是“把廣告推給可能需要的人”，而是在直接參與用戶興趣的塑造。

Adam甚至提到一個很關(guān)鍵的變化：即便平臺并不知道你是誰，它依然可能通過推薦算法，把你真正想買、想點、想停留的內(nèi)容推到你面前。而在談到TikTok時，他更是直接大贊了TikTok的推薦算法引擎。

這些變化都正在說明：推薦算法正在讓“廣告”和“內(nèi)容”逐漸失去邊界。

過去，廣告更像一種“打斷用戶”的東西；但今天的信息流平臺上，廣告越來越像一種“用戶愿意繼續(xù)看下去的內(nèi)容”。

而對于游戲行業(yè)來說尤其重要。

因為過去幾年，游戲買量本身就已經(jīng)越來越“內(nèi)容化”。從SLG副玩法廣告、可玩廣告，到短劇情節(jié)廣告、AI生成素材，很多游戲廣告的目標(biāo)，早已不只是“告訴用戶這是什么游戲”，而是：先搶下用戶的注意力。

可以說，游戲行業(yè)其實是最早一批開始適應(yīng)“廣告內(nèi)容化”的行業(yè)之一。而現(xiàn)在，AI短劇、互動視頻、AI內(nèi)容工業(yè)化，又進一步加速了這個過程。

這也讓一個越來越明顯的趨勢開始浮現(xiàn)：未來用戶消費的，可能不再是“廣告”或“內(nèi)容”本身；而是一切能夠被推薦算法成功推送、并讓用戶停留的東西。

未來廣告行業(yè)的核心競爭

在談到AppLovin的Axon廣告模型時，Adam反復(fù)強調(diào)了一件事：他們并不完全知道模型內(nèi)部到底是如何做出判斷的。

很多時候，團隊只能看到結(jié)果——比如ROI提升了、轉(zhuǎn)化率提高了、用戶質(zhì)量變好了；但模型為什么會做出這樣的優(yōu)化，連工程師自己也無法完全解釋。

某種程度上，這其實已經(jīng)非常接近今天大模型行業(yè)里常說的“黑盒AI”。

在過去很長時間里，游戲買量行業(yè)本質(zhì)上仍然是一套“人可以理解”的優(yōu)化邏輯：什么素材CTR更高、什么文案更容易轉(zhuǎn)化、什么用戶更值錢、什么時間段ROI更穩(wěn)定。

很多優(yōu)化師的核心價值，本質(zhì)上是“理解規(guī)律”。而現(xiàn)在，這種理解正在越來越多地轉(zhuǎn)移到AI模型本身。

但隨著AI模型越來越復(fù)雜，廣告系統(tǒng)開始進入一種新的階段：系統(tǒng)不再只是“執(zhí)行人的策略”，而是開始自己尋找規(guī)律。

Adam提到，現(xiàn)在很多廣告效果的提升，并不是團隊提前設(shè)計好的，而是模型自己在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了某些人類根本無法察覺的模式。

這意味著，未來廣告行業(yè)的競爭，可能會越來越像一種“算法黑盒競爭”，比的是誰的數(shù)據(jù)更多、模型訓(xùn)練更強、反饋循環(huán)更快、更能持續(xù)地優(yōu)化推薦結(jié)果。

AI真正改變的，可能從來不只是“廣告效率”，而是整個互聯(lián)網(wǎng)獲取用戶、生產(chǎn)內(nèi)容、分發(fā)注意力的方式。而游戲買量行業(yè)，或許只是最先被AI徹底重構(gòu)的行業(yè)之一。

引用來源：AppLovin CEO: Why Founders Shouldn't Angel Invest & Why the Best Don't Need Mentorship