ChatGPT 终迎广告，用户体验会走向何方？
ChatGPT 背后的 AI 巨头 OpenAI，正计划在其最受欢迎的产品中引入广告。从现有迹象看，他们并不打算另辟蹊径，而是走一条老路。
1月16日，OpenAI 宣布将在“未来几周”开始在美国为免费用户和最便宜的订阅层级 Go 测试广告。广告将仅对已登录的成年用户展示。公司澄清说，广告只会在与用户当前聊天内容相关时，出现在聊天机器人回复的底部。OpenAI 强调，广告将“有明确标识，并与回答区分开来”。默认情况下广告会进行个性化推荐，但用户“可以随时”关闭个性化并清除用于广告的数据。声明还声称将“绝不向广告商出售您的数据”，并确保对话对广告商保密。
ChatGPT 中的广告示例。来源：OpenAI
这一公告结束了数月来关于 ChatGPT 广告会在何时何地出现的猜测。至少在广告业务的首次尝试中，OpenAI 似乎选择了最为谨慎、保守的方式。
好在，情况没有更糟
2025年12月，《The Information》报道称 OpenAI 探索几种方案。其中之一（即我们现在看到的）是将广告放在与 ChatGPT 回复分离的模块中，并明确标注为广告。这听起来很像其竞争对手如 Google 和 Perplexity AI 已经在做的。
另一种方案表面上听起来则更令人担忧，即广告或“赞助内容”直接被编织进聊天机器人的回复中。《The Information》援引 OpenAI 的内部讨论举例：如果用户请求睫毛膏推荐，回复中可能会加入流行美妆品牌 Sephora 的广告。同一报道还提到，OpenAI 曾考虑在用户明确显示购买意图前暂不展示广告。换句话说，与其在回复下方或初始回复中投放广告，不如等用户明确表示有兴趣购买时才展示。如果以 OpenAI 自己的示例为参考，这种更谨慎的方案似乎已被放弃，转而采用更直接的方式。
为广告铺路
如果您在过去的一年中一直有关注 OpenAI，ChatGPT 将开始展示广告的消息可能并不令人意外。在过去一年中，OpenAI 一直在悄悄招聘广告高管，并为全面的货币化推进奠定基础。其中最引人注目的招聘之一是 Fidji Simo，她于2025年8月加入 OpenAI 负责应用程序业务，此前曾在 Meta 打造广告驱动产品，后领导 Instacart。Fidji Simo 专长于消费者平台扩展、效果广告和货币化。这正是 OpenAI 希望通过 ChatGPT 实现的目标。为强化这一方向，OpenAI 还发布了广告平台和付费营销工程师的职位，并寻找一位高级货币化主管来监督订阅和广告业务。
不过，最能说明问题的，是在 ChatGPT Android Beta 测试版应用中发现的泄露代码引用，这些引用早在2025年11月就显示其内部广告框架正在成形。
开发者 Tibor Blaho 发现的该版本包含了对“广告功能”、“搜索广告”和“集市内容”等的引用，表明 OpenAI 积极测试广告的实际运作方式。
在同一时间，用户在 ChatGPT 回复窗口下方发现了服务推荐，这些推荐看起来非常像广告（以我们现在所知的情况来看，它们确实像是即将在美国推出的广告）。
OpenAI 当时否认广告已经进入产品。针对一张显示 ChatGPT 推广健身课程的截图，OpenAI 回应说这不是广告，因为“没有涉及金钱”。OpenAI 承认这是一个糟糕的用户体验，但仅基于“缺乏相关性”的理由，巧妙地回避了更明显的问题：这种类似广告的内容为何会出现在那里。该公司表示，“我们正在迭代推荐和用户体验，努力确保它们令人满意”。
尽管 ChatGPT 似乎已为广告做好了准备，但推出计划显然在2025年12月 OpenAI 著名地宣布“红色代码”时被搁置，当时在 Google 升级 Gemini 后，公司重心转向改进其模型。然而，即使在那时，也几乎没有人怀疑 OpenAI 正准备在 ChatGPT 中推出广告。唯一真正的问题不是广告是否会来，而是 OpenAI 愿意让广告变得多具侵扰性。
从“垃圾审美”到“酷感”：OpenAI 对广告态度的转变
尽管 OpenAI 的声明表明广告，至少在初次迭代中，不会过于侵扰，但这并不能保证未来不会改变。人们会改变想法，OpenAI CEO Sam Altman 也不例外。
在2024年3月的一次播客中与 Lex Friedman 交谈时，Altman 甚至表示他“讨厌广告”，认为这是“审美选择”。Altman 说，虽然互联网的“起步”需要广告，但世界现在“更富裕了”，这理应使广告不那么必要，而更多是一种选择。即便如此，Altman 仍留下了一丝余地，暗示可能存在一种“无偏见的方式”让大型语言模型参与“交易”，这样做“也可以接受”。即便有这种保留意见，他仍强调自己更喜欢无广告的 ChatGPT，并补充道：“我们有一个非常简单的商业模式，我喜欢它。我知道我不是产品。”相比之下，他提到了 Facebook、X 和其他广告支持的平台，并直白地总结了他的感受：“我不喜欢那样。”
六个月后，即2024年10月，Altman 进一步强调了他对广告的反感。在被问及 OpenAI 是否会探索除当前订阅模式之外的替代货币化策略（如广告）时，Altman 说：“我要透露一点个人偏见，我讨厌广告。”但同时，他并未排除 OpenAI 将来会考虑广告的可能性。
这种情绪：广告确实存在，公司在某种程度上关注它们，但目前不在考虑范围内，贯穿了整个2024年，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 在2024年12月表示，尽管公司对探索其他收入来源“持开放态度”，但”没有积极计划“追求广告。
这一切在2025年发生了变化。产生广告收入的想法在 OpenAI 内部逐渐被接受，而且速度相当快。2025年4月，内部文件泄露，OpenAI 预测包括“免费用户货币化”（即广告）在内的新产品将在2026年为其带来10亿美元的收入。预计到2029年，这一数字将增长至250亿美元。
秘密已经泄露，但尚未公开。不过，这并没有持续太久。在2025年6月《The OpenAI Podcast》第一期中发言时，Altman 的立场变得更加清晰且明显软化。
“我们还没有推出任何广告产品。我的意思是，我并不完全反对。我可以指出我喜欢广告的地方。我觉得 Instagram 上的广告有点酷。我已经通过它们买了很多东西。”
从一个长期以来对广告保持距离的人口中说出，这不仅仅是一句随口评论。Altman 清楚地表明他不仅容忍广告，甚至将其描述为“酷”，这个词虽“很不经意”，却标志着态度的巨大转变。
不过，他谨慎地划定了广告应该出现的位置。他暗示，干扰模型的实际输出将是不可接受的。“如果我们开始为了谁付给我们更多钱而修改输出，即大型语言模型返回的内容流，那感觉会很糟糕，”他说，“作为用户，我会讨厌这样。那将是一个破坏信任的时刻。”
相反，Altman 提出，即使广告真的出现，也应该位于大型语言模型交易之外，与回复明确分离，且不以任何方式影响回复。即便如此，标准也会很高。他说：“它必须让用户感觉真的有用，并且非常清楚地表明它没有干扰大语言模型的输出。”
理论上，这一切听起来都不错，而且从各方面看，这正是 OpenAI 选择遵循的道路。但 Altman 也提到了 Google 是一家“不错”的广告驱动公司，尽管存在“问题”。考虑到广告多年来如何深刻地塑造（有时扭曲）了 Google 的产品，我们有理由怀疑任何未来的广告实施在现实中能保持多纯粹或可持续。
这一点很重要，因为根据《The Information》的报道，OpenAI 预测到2026年，ChatGPT 全球非付费用户的年平均收入（即通过广告货币化的用户）将达到约2美元，到2030年将升至约15美元。
即使按照该预测的高端数值，ChatGPT 距离那些完全拥抱广告支持模式的公司仍有很长的路要走。例如，Meta 可以从每个用户身上赚取大约50美元。换句话说，扩大规模和提升这些数字的压力可能会增大，使得“干净”和非侵扰性广告的承诺随着时间的推移更难维持。
这种压力不太可能很快缓解：OpenAI 预计在2030年前不会实现盈利，并且预计到2029年的累计亏损将达到约1150亿美元。根据汇丰银行的估计，公司还需要额外筹集2070亿美元来资助其增长计划，这凸显了抵制更激进货币化策略的难度。
有哪些屏蔽广告的策略？
广告屏蔽用户心中接下来的明显问题可能是：ChatGPT 的广告真的能被屏蔽吗？简短的回答是：可以。认为生成式 AI 以某种方式使广告“无法屏蔽”的说法，炒作大于事实。
话虽如此，屏蔽的难易程度几乎完全取决于 OpenAI 决定将广告放在哪里。如果广告保持在 ChatGPT 回复窗口之外，并且明确分离和标注，那么在 ChatGPT 中屏蔽广告将看起来相当熟悉。这与我们在 Perplexity 等其他 AI 产品中看到的情况非常相似。从广告屏蔽的角度来看，这种实现方式相对简单，AdGuard 已经通过其「其他恼人内容」过滤器过滤掉了类似的格式。
大型语言模型使得超越传统的模式匹配、开始基于含义过滤内容成为可能。通过事后分析内容，而不是仅仅依赖其出现的位置或方式，大型语言模型可以帮助区分中性信息与促销或赞助材料，即使后者以不那么明显的方式呈现。这不是科幻小说：我们已经在进行相关实验，正如我们在关于用大语言模型重新思考广告屏蔽的研究文章中所概述的那样。
复杂之处在于，如果 OpenAI 决定将广告混合到聊天机器人回复的文本中。这并不意味着它们会立刻变得无法屏蔽。但将需要不同的工具来屏蔽它们。不过目前，无需过度反应。当今大多数聊天机器人广告仍然足够独特，可以使用现有技术进行过滤。更大的不确定性不在于广告是否能被屏蔽，而在于 OpenAI 最终会将广告推进到何种程度。Altman 可能坚称广告不会“干扰”大型语言模型的输出，但随着财务压力的增加，用户不能仅凭信任来应对。
