如果把今天的数字广告市场画成一张地图，很容易得出一个悲观结论：广告费越来越集中在少数几个超级平台的围墙花园里。

但这张地图并不只有围墙的部分。

这个月，我在广州参加了一场Moloco举办的Connect峰会，今年是第二届。我在现场做了一场关于 AI 与广告演进的主题分享，也和几位做程序化和增长的朋友交换了观点。让我意外的是，大家的关注点挺一致的：如何在围墙花园外区找增长？

按很多机构的划分，除去 Google、Meta等头部巨头所覆盖的闭环平台外，用户上网的绝大多数环境——媒体网站、独立App、CTV 流媒体、各类工具和内容产品——都属于开放互联网的范畴。

这部分流量入口多、场景多、用户意图更多样。如果 AI 真能做更深的理解、做更低成本的预测，那么最先释放红利的地方，会不会是这些地方。

换句话说：在 AI 时代，开放互联网还有没有值得认真做的营销机会？

一 

先承认一个现实：AI确实把围墙花园的优势放大了。

本来就拥有用户规模、数据闭环和一体化产品的平台，在AI时代进一步巩固了自己的优势。电商、社交、搜索、短视频，它们手里攥着最多的用户行为数据，而且这些数据是连续的、闭环的，能帮模型准确地算出：谁可能买、买什么、买几次。

大平台的产品越来越像一个封闭的操作系统，广告、会员、支付、物流都在一个系统里跑。AI只是把这套系统的调控效率，又拉升了几个台阶。

平台越大，这种能力就越强，外部就越难复刻。

对大多数广告主来说，把预算投到两三家熟悉的平台，看一套统一的指标报表，省力，也安全。谁还愿意把预算切出来，重新去搭投放团队、搞创意测试、做效果归因？

AI系统的效果越聪明，广告主拆预算的意愿就越低。

当然，开放互联网本身也有问题：它长期缺少一套被主流接受的算账方式。

换句话说，开放互联网本身有价值，但是难以证明自己的价值。

数据信号太碎，归因非常困难。尤其是Cookie 退场、IDFA 收紧之后，跨站、跨 APP 的行为链条被切断，很多投放只能看到曝光和粗糙的点击，离生意结果很远。

交易链路太复杂。各种 SSP、DSP、聚合、Header Bidding 叠在一起，中间层抽成多，透明度差。广告主看着费率、技术费、媒体回款，常常只记得一个印象：麻烦。

另外品牌安全与体验问题。开放互联网有个问题就是流量鱼龙混杂，有优质内容，但也有长尾垃圾量。

Moloco曾经发布过一个报告，消费级 App 的营销预算里，88% 仍然锁在 Google、Meta 这类围墙花园里——100 块钱里有 88 块，默认被巨头拿走。 

这个时候，开放互联网确实吃亏。

不过，把开放互联网简单理解成流量不行、用户不在那儿了，也不准确。

从时间上看，用户并没有只活在两三个 APP 里。同一份报告里的数据显示，用户的注意力并没有只活在两三个超级App 里——一个普通用户每个月会使用 20+ 个 App。所谓开放互联网（独立 App、内容与工具类产品等）每天仍覆盖 20 亿级的活跃用户。

Moloco 还在现场分享了一个观察：发达市场中，社媒和娱乐类的用户时长在下滑，用户开始把时间挪去更广泛的应用品类——生产力、AI 工具、金融、健康。与此同时，他们调研里，有 53% 的移动用户表示“希望减少社媒使用时长”，在 18–34 岁 这段核心人群里，这个比例甚至 超过 60%。

这是一个吊诡的现象，用户在往花园外迁移，但是预算依然在向围墙内集中。

这是不是广告预算的惰性选择？

二

AI在壮大围墙花园的同时，也确实改变了一件事：把原本算不过来的碎片，变成了可以被整合和管理的资产。

开放互联网的价值，有一部分源于场景的价值，不是流量。

封闭的APP环境下，算法为了用户留存，需要不断喂更刺激、更上瘾的内容，广告在这里当然可以更原生、更顺滑。

但背后的代价是：它更容易被平台的节奏同化，最后变成平台审美的一部分

更进一步说，在围墙里，企业的投放能买到的是平台的确定性，不是品牌自己的确定性。

意识到这一点很重要，如果投放越依赖超级平台端到端优化，品牌就难以回答一个问题：增长到底来自产品、创意、定价，还是平台把你分到了更好的流量？短期好看，长期区看，品牌自己容易失去自我校准能力。

这也是为什么我说开放互联网的意义不只是补量。当你离开单一平台的分发逻辑，回到更分散、更接近真实生活的场景里，很多变量会重新变得可见：

用户此刻在做什么、为什么打开这个 App、在什么时段更接近决策心态、什么表达方式更容易被接受。

Moloco 在现场举过一个例子：不同品类 App 的活跃时段差异非常大，金融类用户在特定时间段更接近交易心态，体育直播等场景的点击响应也会明显更强——这类场景和意图的分层，恰恰是开放互联网更丰富、也更值得被精细化定价的部分。

尤其是AI 大规模生成内容之后，这个差异很可能会被放大。

同样一次曝光，在不同环境里对品牌产生的心理反应完全不一样：有的是消遣式浏览，有的是解决问题，有的是做决定。

机会也就落在这里。

如果让系统去识别哪些场景更接近动作意图、哪些时间段用户更容易响应，再把频次、创意形态、投放时机做成持续优化的变量。

那么品牌拿到的回报会更具体：更少的浪费、更快的响应、更透明的归因——知道是哪类场景在帮你卖货，哪类场景只是在做无用功。

曾经有个朋友问我，巨头闭环内的流量是叫围墙花园，外部的开放互联网应该叫什么？我当时下意思的给了一个比喻：热带雨林。

其实这个比喻放在今天的 AI 语境里，反而更贴切了。

围墙花园里，人工设计、环境稳定、变量可控、迭代很快。

开放互联网则相反，雨林之所以丰饶，是因为“微气候”更多：同一类人群在新闻阅读、工具使用、CTV里沉浸、购物比价、健康管理这些不同场景里，注意力姿势和决策心态完全不同。

相应地，带来了三种更稀缺的东西。

首先，品牌可以更快找到触发条件。雨林里同一种植物在不同土壤、光照下长势不同，你才知道它到底吃什么。广告也是：多场景跑出来的差异，本质上是在帮你定位触发点——情境、任务、情绪、信任水平，到底哪一个在驱动转化。

第二是更接近真实世界的外部有效性。

如果你的营销只发生在一个平台内部，那些结论未必能迁移到别的环境里。但在雨林里做出来的判断，由于跨场景、跨任务、跨心态，更像是在真实世界里验证了一遍，因此外部有效性更强。对需要做新市场教育、改用户认知、打长期心智的品牌来说，这种“能跨环境成立”的洞察，比单点优化更稀缺，也更值钱。

第二种是更多天然的参照。在平台内做优化，最容易犯的错误，是把平台偏好理解成用户偏好。开放互联网因为场景多、意图多，本身就形成了天然的参照系：什么能打动人、什么打不动、什么只是在浪费钱，这些差异更容易被看见，也更容易被解释。

对品牌来说，这种多环境实验，比平台内的单环境优化更能反映真实需求。

比如一些做心智、做认知教育的品牌，单一平台里的优化，往往只能告诉你算法的偏好，却很难告诉你用户真正为什么买。

更直白一点说：

要做长期品牌，企业就不能把品牌只养成平台想要的样子，还是要找到跨环境都能成立的共性。这个能力，平台内给不了，只能从开放环境里跑出来。

这里的前提是：得有人把底层的监测、拆分、建模、归因整个打平，把碎片变成系统。

Moloco 和一些零售媒体平台，就是在抢这个位置。

三

AI 会重估开放互联网的价值，预算会回来，这是它们的商业主张。从业务模型上看，这个判断确实成立。

从 Omdia 等机构的预测看，零售媒体在未来几年有望拿到接近两成的全球广告收入，这本身就是在巨头之外长出来的一块新园区。

CTV、独立流媒体、独立 APP 生态的广告供应在增长，而且越来越多采用程序化方式出售。

这些增长板块里，确实高度依赖 AI 做库存管理和收益优化，平台本身也有动力引入更强的机器学习能力。

回到最初的问题：在 AI 时代，开放互联网还有没有营销机会？

我认为分为三个情况：

如果所谓机会指的是大盘份额意义上的机会，我依然坚持原来的观点：开放互联网短期内，还是难以逆转预算集中趋势。AI 会让头部平台的 ROI 更清晰、报表更好看，财务侧的偏好不会轻易改变。

如果指的是结构性机会，现在反而是广告主应该认真布局的窗口。

零售媒体、CTV、独立 APP 生态，正在靠 AI 完成底层基础设施搭建，早进入的品牌，会比对手更早摸清这些渠道的真实弹性。

第三，如果指的是长期品牌资产的机会，开放互联网的场景和情绪多样性，在 AI 时代可能变得更重要。当用户在主流平台里被算法喂得越来越同质，在开放环境里做品牌，更多是在一个相对真实世界的环境里，慢慢积累信任。

对广告主来说，更实际的做法，不是非此即彼的二选一。

显然，all in围墙花园，不再是一个精明的决策了。

那句话怎么说来着：小孩子才做选择，成年人全都要。

这本身不是一个选择题，是一个应用题，是一个把营销资产合理配置的问题。

比如可以把围墙花园当成基础仓位，保证可预期的短期效果；同时把开放互联网当成高波动但有潜在超额收益的资产，去博一次和围墙花园逻辑不同的增长曲线。

对企业来说，更现实的问题是：在自己的预算结构里，愿意留出多少比例，配置在所谓流量的雨林里。

答案因人而异。不过在一个越来越自动化、越来越看似没有选择的投放环境中，留下选择权，就是保留了一种主动权。