Saluran teknologi iklan multi-tahap tradisional ditantang oleh generasi baru sistem periklanan generatif end-to-end yang bersama-sama menangani penargetan, pembuatan materi iklan, alokasi tawaran, dan pengoptimalan pembayaran dalam satu model. Pergeseran paradigma ini tidak hanya menjanjikan otomatisasi, tetapi juga pendekatan yang lebih koheren, efisien, dan mudah beradaptasi untuk iklan terprogram.
Dalam ekosistem iklan modern, arsitektur yang dominan adalah pipa bertingkat: pemodelan pengguna → peringkat kandidat → pemilihan kreatif → tawaran / alokasi → penagihan & atribusi. Setiap modul dimiliki oleh komponen atau sistem yang terpisah, yang sering kali dioptimalkan secara independen. Meskipun modular, pendekatan ini mengalami pemangkasan awal terhadap kandidat yang berpotensi tinggi, penyelarasan yang kurang optimal di seluruh tahapan, dan logika yang terfragmentasi. Kemajuan terbaru dalam AI generatif dan pembelajaran mendalam menunjukkan kemungkinan baru: menyatukan tahapan-tahapan ini ke dalam satu model. Itulah janji dari EGA: End-to-end Generative Advertising, sebuah kerangka kerja perintis yang secara simultan memodelkan minat pengguna, pembuatan iklan, alokasi posisi iklan, dan keputusan pembayaran.
EGA memperkenalkan tokenisasi hirarkis, prediksi multi-token (menghasilkan POI dan materi iklan), dan model hadiah yang sadar permutasi. Yang terpenting, EGA memisahkan alokasi dari pembayaran melalui jaringan pembayaran khusus menggunakan minimalisasi penyesalan ex-post yang dapat dibedakan untuk menerapkan kompatibilitas insentif. Pengujian online offline dan skala besar menunjukkan bahwa EGA mengungguli pendekatan cascaded tradisional yang selaras dengan keterlibatan pengguna dan tujuan pengiklan.
Di luar EGA, inovasi terkait terus bermunculan. Pertimbangkan UniROM, yang menggabungkan pembuatan peringkat dan urutan dalam iklan. UniROM menggantikan tahapan bertingkat dengan arsitektur generatif tunggal yang menghasilkan urutan iklan yang optimal dari kumpulan kandidat penuh. UniROM menggunakan layanan fitur hibrida untuk efisiensi dan mekanisme cluster-attention untuk memodelkan eksternalitas antar iklan. Dalam pengujian A/B, sistem ini mengungguli sistem multi-tahap konvensional.
Batas lainnya adalah penawaran otomatis melalui model generatif. Model GRAD (Penawaran Iklan Berbasis Imbalan Generatif dengan Campuran Para Ahli) dirancang untuk menghasilkan lintasan penawaran yang selaras dengan tujuan pengiklan di bawah batasan dunia nyata. Ini menggabungkan tindakan-campuran-para-pakar untuk mengeksplorasi beragam opsi penawaran dengan estimator nilai berbasis transformator untuk pengoptimalan. Diterapkan di lingkungan pemasaran nyata (misalnya Meituan), GRAD mendorong peningkatan pendapatan platform, ROI, dan Nilai Barang Dagangan Bruto.
Sistem ini mencerminkan tren yang lebih luas: teknologi iklan bermigrasi dari sistem modular berbasis tahap ke model terpadu yang tidak hanya menghasilkan keputusan tetapi juga artefak kreatif sebagai bagian dari jalur yang sama. Ketika generasi kreatif, pemodelan pengguna, logika tawaran, dan alokasi berinteraksi dalam satu model, hal ini memungkinkan pengoptimalan holistik, mengurangi ketidakkonsistenan antar tahap dan menangkap saling ketergantungan antar tahap.
Akan tetapi, masih ada tantangan yang signifikan. Pertama, latensi dan biaya komputasi: model generatif harus beroperasi secara real time dalam skala besar, yang menuntut pengoptimalan pemrosesan fitur, caching, dan teknik decoupling yang cerdas (seperti yang terlihat di UniROM) untuk menghindari kemacetan. Kedua, pergeseran distribusi: model yang dilatih secara offline mungkin tidak dapat digeneralisasi dengan baik dalam lingkungan lelang dunia nyata yang dinamis. GRAD mengatasi hal ini dengan mengintegrasikan tujuan yang sadar akan batasan dan mekanisme eksplorasi. Ketiga, interpretabilitas dan kontrol: pengiklan harus mempertahankan kontrol atas batasan kampanye, anggaran, dan kepatuhan terhadap kebijakan; model yang murni generatif memperkenalkan risiko kotak hitam. Terakhir, privasi data, keadilan, dan keselarasan insentif harus dijaga di seluruh saluran.
Singkatnya, evolusi menuju sistem iklan yang generatif dan menyeluruh menandakan pergeseran transformasional dalam arsitektur teknologi iklan. Ketika kerangka kerja seperti EGA, UniROM, dan GRAD mendorong batas-batasnya, industri ini harus bergulat dengan kendala praktis seputar komputasi, transparansi, kontrol, dan penyebaran. Meskipun demikian, model-model ini menjanjikan untuk menjembatani pengalaman pengguna, inovasi kreatif, dan tujuan pengiklan dalam sebuah sistem yang terpadu dan adaptif.
Masa depan periklanan mungkin terletak pada model yang tidak hanya memutuskan iklan mana yang akan ditampilkan, tetapi juga menghasilkan iklan itu sendiri dan menyelaraskannya dengan logika penawaran, alokasi, dan pembayaran secara bersamaan.
