StackAdapt की ChatGPT विज्ञापन संचालन पद्धति लीक हुई

 (adweek.com)
5 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-04-22 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • OpenAI के विज्ञापन पार्टनर StackAdapt ने ChatGPT के भीतर विज्ञापन प्लेसमेंट के लिए विज्ञापनदाताओं को एक सीमित पायलट प्रोग्राम प्रस्तावित किया है, और उपयोगकर्ता की प्रॉम्प्ट प्रासंगिकता(prompt relevance) के आधार पर विज्ञापन दिखाने का नया तरीका पेश किया है
  • CPM (1,000 इम्प्रेशन पर लागत) $15~$60 की रेंज में तय किया गया है, और पायलट में भागीदारी के लिए न्यूनतम खर्च $50,000 रखा गया है, जो पहले के $200,000~$250,000 की तुलना में काफी कम है
  • ChatGPT विज्ञापनों को उस नए "डिस्कवरी लेयर(discovery layer)" के रूप में पोजिशन किया गया है, जहाँ उपयोगकर्ता प्रोडक्ट रिसर्च और तुलना के बीच के चरण में पकड़े जा सकते हैं
  • OpenAI ने फरवरी 2026 में विज्ञापन पायलट शुरू होने के सिर्फ 6 हफ्तों में $100 million की annualized revenue हासिल कर ली, और निवेशकों के सामने 2030 तक $100 billion विज्ञापन राजस्व का लक्ष्य रखा
  • सब्सक्रिप्शन और API के अलावा विज्ञापन राजस्व मॉडल को गंभीरता से आगे बढ़ाने की OpenAI की यह चाल डिजिटल विज्ञापन बाजार में एक नए धुरी के रूप में उभर सकती है

StackAdapt के ChatGPT विज्ञापन पायलट प्रोग्राम का अवलोकन

  • StackAdapt, एक स्वतंत्र DSP (डिमांड-साइड प्लेटफ़ॉर्म) के रूप में, ChatGPT के अंदर विज्ञापन टेस्ट के लिए विज्ञापनदाताओं की भर्ती कर रहा है
  • "OpenAI x StackAdapt Limited Pilot Program" शीर्षक वाला एक pitch deck 27 मार्च को कुछ खरीदारों के साथ साझा किया गया था, जिसे ADWEEK ने हासिल कर सत्यापित किया
  • सामग्री में लिखा है कि "StackAdapt ने OpenAI के साथ साझेदारी की है ताकि दुनिया के सबसे तेज़ी से बढ़ते consumer platforms में से एक, ChatGPT, के भीतर विज्ञापन संभव किए जा सकें"
  • इस प्रोग्राम को अभी विकासाधीन विज्ञापन सिस्टम के भीतर शुरुआती चरण के टेस्ट के रूप में पोजिशन किया गया है

मूल्य संरचना और CPM सिस्टम

  • CPM $15 से शुरू होकर अधिकतम $60 तक जा सकता है
  • $15 CPM उस niche inventory पर लागू होता है जहाँ एक ही विज्ञापनदाता उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट से मेल खाता है, जबकि कई विज्ञापनदाताओं की प्रतिस्पर्धा होने पर यह $60 तक बढ़ सकता है
  • पायलट में भाग लेने के लिए न्यूनतम खर्च $50,000 है
    • OpenAI पहले ChatGPT विज्ञापनों के लिए न्यूनतम कॉन्ट्रैक्ट राशि $200,000 बता चुका है, इसलिए यह उससे कम राशि वाला प्रस्ताव बनता है
  • OpenAI के प्रवक्ता ने ADWEEK से स्पष्ट कहा कि कम CPM कुछ परिस्थितियों में संभव है, लेकिन "विज्ञापनदाता इस inventory पर सीधे $15 CPM नहीं चुन सकते"
  • OpenAI ने कहा कि उसने न्यूनतम विज्ञापन खर्च राशि को "समायोजित" किया है, और उद्योग सूत्रों के अनुसार यह फिलहाल लगभग $100,000~$150,000 के स्तर पर है

विज्ञापन टार्गेटिंग का तरीका: प्रॉम्प्ट प्रासंगिकता आधारित

  • विज्ञापन "प्रॉम्प्ट प्रासंगिकता(prompt relevance)" के आधार पर दिखाए जाते हैं और ChatGPT के भीतर सक्रिय रूप से प्रोडक्ट रिसर्च और तुलना कर रहे उपयोगकर्ताओं को लक्ष्य बनाते हैं
  • StackAdapt इसे "नया mid-funnel decision layer" कहता है, जिसका लक्ष्य उस समय उपयोगकर्ता तक पहुँचना है जब वह विकल्पों को रिसर्च और तुलना कर रहा हो
  • यह "proto-auction" तरीके से संचालित होता है, जिसमें niche prompts पर CPM $15 और कई विज्ञापनदाताओं की प्रतिस्पर्धा होने पर $60 तक बदलता है
  • साथ में रियायती platform fee और management fee भी दी जाती है

OpenAI के विज्ञापन व्यवसाय की व्यापक पृष्ठभूमि

  • OpenAI ने 16 जनवरी 2026 को आधिकारिक रूप से अपनी विज्ञापन योजना की पुष्टि की, और 9 फरवरी को ChatGPT विज्ञापनों को औपचारिक रूप से लॉन्च किया
  • लॉन्च के 6 हफ्तों के भीतर लगभग 600 विज्ञापनदाता जुड़ गए और $100 million की annualized revenue हासिल हुई
  • वर्तमान में दो विज्ञापन फ़ॉर्मेट चल रहे हैं: बातचीत के विषय से मेल खाने वाले Sponsored Product Cards, जो ChatGPT के प्राकृतिक उत्तर के नीचे दिखते हैं
    • इनमें brand logo, "Sponsored" लेबल, product name, price और shipping information दिखाई जाती है
    • OpenAI ने Etsy और Shopify के साथ product card inventory partnership की पुष्टि की है
  • self-serve Ads Manager भी कुछ पायलट विज्ञापनदाताओं को देना शुरू किया गया है, और न्यूनतम खर्च सीमा को घटाकर $50,000 किया गया है
    • इसका layout Google Ads जैसा है, और इसमें real-time impressions और clicks की monitoring तथा campaign optimization संभव है

राजस्व अनुमान और निवेशकों के लिए प्रोजेक्शन

  • OpenAI ने निवेशकों से कहा कि विज्ञापन राजस्व 2026 में $2.5 billion, 2027 में $11 billion, 2028 में $25 billion, 2029 में $53 billion, और 2030 में $100 billion तक पहुँच सकता है
  • यह अनुमान इस धारणा पर आधारित है कि 2030 तक OpenAI के प्रोडक्ट्स के 2.75 billion साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता होंगे
  • OpenAI को 2026 में $14 billion के नुकसान की आशंका है, और इस साल के अंत में संभावित IPO से पहले उसे अपनी राजस्व क्षमता साबित करनी होगी

कन्वर्ज़न डेटा और विज्ञापन प्रभाव

  • Criteo के फरवरी 2026 में 500 अमेरिकी रिटेलरों के सैंपल विश्लेषण के अनुसार, ChatGPT जैसे LLM platforms से आने वाले उपयोगकर्ताओं की conversion rate लगभग 1.5 गुना अधिक रही, अन्य चैनलों की तुलना में
  • वर्तमान में विज्ञापन के योग्य लगभग 85% उपयोगकर्ता विज्ञापन देख सकते हैं, लेकिन वास्तविक दैनिक इम्प्रेशन दर 20% से कम है, यानी inventory की कमी काफी अधिक है
  • chatbot विज्ञापनों को high-intent वातावरण माना जाता है क्योंकि उपयोगकर्ता सीधे बताते हैं कि वे क्या चाहते हैं

बाज़ार संदर्भ और प्रतिस्पर्धी माहौल

  • OpenAI ने हाल के महीनों में कई adtech कंपनियों और DSPs के साथ समान समझौते किए हैं, ताकि विज्ञापन पायलट marketers को अधिक व्यावहारिक और पूर्वानुमान योग्य लगें
  • $15 CPM भी इस तिमाही Meta के अनुमानित औसत CPM से 50% से अधिक ऊँचा है
  • प्रतिस्पर्धी Anthropic ने Super Bowl विज्ञापन के ज़रिए कहा कि Claude ad-free platform बना रहेगा, और इस तरह OpenAI से अलग रुख अपनाया
  • प्रसिद्ध DSPs के साथ साझेदारी OpenAI की उस रणनीति का हिस्सा है, जिसके तहत वह अपने विज्ञापन प्रोडक्ट को वैध ठहराना और ChatGPT के बड़े user base तक पहुँचना चाहने वाले marketers को यह समझाना चाहता है कि पायलट बजट उचित है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-04-22
Hacker News टिप्पणियाँ

  • मैंने ChatGPT से बहुत साफ़ खरीदारी इरादे के साथ कई बार पूछा, लेकिन उसने अक्सर ऐसे उत्पाद गढ़ दिए जो मौजूद ही नहीं थे, या असली उत्पाद बताए तो खरीद लिंक काम नहीं करते थे। आखिर में मुझे सिर्फ़ product name लेकर खुद search करके खरीदना पड़ा, और monitor, power multi-tap, USB charging station, kitchen items, Christmas gifts, soldering tips और flux, 3D printing filament—सबमें यही हाल था। अगर उसने ठीक-ठाक recommendation links ही दे दिए होते, तो मैं तुरंत खरीद लेता; सिर्फ़ इसी वजह से शायद कम से कम 100 dollar की खरीद छूट गई होगी

    • इसे देखकर लगता है कि जैसे ही ads जुड़ेंगे, कमाई बहुत बड़ी हो सकती है। खासकर अगर इसे emotionally dependent AI companion जैसी services के साथ जोड़ा जाए, तो यह host bar से भी ज़्यादा बुरा हो सकता है। यहाँ तक कल्पना की जा सकती है कि bot बेचने के लिए पूरी की पूरी काल्पनिक product category भी बना दे
    • मेरा अनुभव भी ऐसा ही था। लगा था कि अगर काफी specific buying conditions दूँगा तो ChatGPT अच्छा करेगा, लेकिन आधे मामलों में वह link नहीं दे पाया, और shipping region जैसी शर्तें भी ठीक से नहीं मान पाया। सीधे link माँगने पर भी अक्सर आखिर में “Amazon पर X search करें” कहकर निकल जाता था। वह लगभग उपयोगी लगता है, लेकिन अंत में वहाँ तक पहुँचता नहीं—यही बात सबसे ज़्यादा frustrate करती है
    • मेरा भी ऐसा ही अनुभव था। मैंने उससे किसी खास शहर के पास suppliers ढूँढने को कहा, तो उसने 5 घंटे से भी ज़्यादा दूर की जगह को छोटी driving distance बताना शुरू कर दिया
    • मूल रूप से hallucinate करने वाली machine के पास गए और उसने सचमुच hallucinated response दे दिया; इस पर हैरान होना बहुत ही अनुमानित प्रतिक्रिया लगती है
    • ऐसे output के बावजूद लोग दूसरे सवालों में इसे लगातार trust क्यों करते रहते हैं, यह मैं पूछना चाहूँगा

  • मेरे लिए सबसे surprising बात यह है कि यह काम third party के साथ partnership में किया जा रहा है। इससे security और कमजोर होगी, margin घटेगा, access और complex होगा, और असल कामकाज भी ज्यादा unstable हो सकता है। Meta से आए executives को यह बात पता न हो, ऐसा तो लगता नहीं; इसलिए लगता है शायद मैं कुछ miss कर रहा हूँ

    • यह approach उल्टा काफी reasonable लगती है। ads आखिरकार एक marketplace ही हैं, और अभी ad inventory को जल्दी bootstrap करने का यह अच्छा तरीका है। OpenAI शायद किसी समय advertisers को सीधे run करने देगा, लेकिन product अभी बहुत नया है, इसलिए बड़े ad budgets खींचना मुश्किल होगा। इसलिए फिलहाल यह delivery method को experiment करने और ROI का आधार बनाने वाला चरण लगता है
    • सिर्फ़ यह कि middleman fee काटता है, वही मुख्य comparison point नहीं है। सवाल यह है कि अपने platform का ad business खुद चलाते समय क्या आप उन incumbents से कम cost structure बना सकते हैं जो हर platform पर बेचते हैं; और आम तौर पर जवाब नहीं ही होता है। Coca-Cola को देखिए—वह पानी से सस्ता नहीं बेचती, ऊपर से advertising भी करती है। इसलिए बात “हम सब अपनी cola खुद बनाएँ और बिना ads के बेचें” जैसी सरल नहीं है
    • मुझे तो यह उल्टा अच्छा संकेत लगता है। सारी tech companies आखिरकार ad companies बन गई हैं, लेकिन कम से कम यह ऐसा नहीं लगता कि ये तुरंत उसी रास्ते पर सीधा दौड़ना चाहती हैं। ads का मुख्य revenue source बनना और company identity का ad company बन जाना—ये दोनों अलग बातें हैं
    • शायद ये लोग सिर्फ़ high-quality ads चुनना चाहते हैं, लेकिन false positive हो या false negative, अगर filtering की जिम्मेदारी सीधे खुद लें तो consumers और advertisers दोनों में reputation damage हो सकता है; इसलिए अभी थोड़ी दूरी बनाए रख रहे हैं। शायद plan यह है कि पर्याप्त data और experience जमा होने तक इंतज़ार किया जाए
    • मैं भी इस चिंता से सहमत हूँ, लेकिन अभी public जानकारी बहुत कम है, इसलिए असली structure पर निर्णय लेना मुश्किल है। फिर भी अगर शुरुआत से reseller route लिया जाए, तो control खोने का जोखिम बड़ा होता है, और हर नई feature जोड़ते समय partner support timeline पर निर्भर रहना भी काफी खतरनाक लगता है

  • किसी product को ads से प्रदूषित करना, या advertisers के influence से LLM responses की accuracy गिराना, किसी भी LLM company के लिए समझदारी नहीं लगती। LLM कोई ऐसी monopoly technology नहीं है जिसे और कोई बना ही न सके, और Google search में इसलिए सफल रहा क्योंकि उसके पास लंबे समय की monopoly position और तकनीकी बढ़त थी; OpenAI के पास वैसा moat नहीं है। अगर मैं local में open source high-performance model चलाकर ChatGPT जैसा लगभग सब कर सकता हूँ, तो ChatGPT इस्तेमाल करने की वजह बस convenience रह जाएगी। और अगर कोई service ads से भारी और compromised हो जाए, तो लोग शायद किसी cleaner competitor की तरफ चले जाएँगे। सच कहूँ तो OpenAI को कोई जबरदस्त नया model या app नहीं मिलता, या बहुत किस्मत साथ नहीं देती, तो उसका लंबे समय तक टिकना मुश्किल लगता है

    • यह मान लेना ही बहुत आगे की बात है कि open models और top AI labs के models की performance बराबर है। “अगर दादी के पहिए होते तो वह bicycle होती” वाली कहावत यहाँ फिट बैठती है। सबसे अच्छे open models को local में चलाने के लिए बहुत compute चाहिए और economics भी खास अच्छी नहीं है, इसलिए अभी gap काफी बड़ा है
    • इससे याद आता है कि Google ने search में लगभग यही strategy अपनाकर बहुत अच्छा प्रदर्शन किया था

  • मुझे याद है कि जब पहले ads की घोषणा हुई थी, तब साफ़ कहा गया था कि ads prompt data को जान नहीं पाएँगे। अगर ऐसा था, तो फिर यह problem-free क्यों माना जा रहा है, यह समझ नहीं आता

    • अगर किसी के पास समय हो, तो अच्छा होगा कि वह देखे कि Google ने पहले ads को लेकर क्या कहा था और बाद में वह कैसे बदला। मुझे लगता है भविष्य का अनुमान लगाना यहाँ काफी आसान है: prompt auction market शायद मौजूदा online ad market जैसा ही दिखेगा। financial firms sentiment analysis वाले prompt streams खरीदेंगी, और companies तथा interest groups भविष्य के open-weight models के training data में अपने products या agenda को अपने पक्ष में डालने की कोशिश करेंगे। LLM से कमाई के जितने भी तरीके संभव हैं, वे सब आखिर आएँगे, और financial pressure इतना ज़्यादा है कि Web 2.0 के शुरुआती दिनों जैसा लंबा honeymoon period शायद नहीं होगा
    • इसे सीधे securities fraud कहना मुश्किल है। अगर बहुत खींचें तो U.S. securities law की Section 17(a) जैसी बातें उठ सकती हैं, लेकिन यह साबित करना आसान नहीं होगा कि investors को material false statements देकर उनके investment decisions को distort किया गया। securities fraud होने के लिए उसका securities transaction से जुड़ना और reasonable investor के लिए materially important falsehood होना ज़रूरी है
    • मेरी समझ में ad vendor prompts को सीधे नहीं देखता, लेकिन matching algorithm ऐसी structure में था कि उसे context पता चल सके। ईमानदारी से कहूँ तो अगर ad सिर्फ़ generic banner न होकर कुछ काम का होना है, तो यह तो minimum requirement जैसी बात लगती है
    • ads को prompt की exact content सीधे जानने की ज़रूरत नहीं होती। किसी खास topic cluster के लिए ads को पहले से pre-qualify करके, फिर relevant conversations में attach किया जा सकता है। बेशक सिर्फ़ इतना करने से भी user किस बारे में बात कर रहा है, इसका काफी हिस्सा खुल जाता है, और अगर इसे बाहर से बने profile data से जोड़ा जाए तो tracking possible हो सकती है। मुझे तो ज्यादा चिंता यह है कि agent platform में यह कैसे काम करेगा। अगर autonomous agent हो और उसमें human intervene ही न करे, तो फिर ads किसे दिखाएँगे और कहाँ insert करेंगे, यह अस्पष्ट हो जाता है। ऊपर से अगर first response में डाला गया ad बाद के context में फिर शामिल हो जाए, तो पहले से ही कमजोर surface पर instruction injection का एक और रास्ता खुल जाएगा। इसलिए मुझे लगता है कि ad-free dedicated API अलग से आएगी और वह ज्यादा महंगी होगी। आखिर में पैसा enterprise customers से कमाया जाएगा, और सामान्य users के लिए ads usage fee को subsidize करेंगे। regulation या lawsuits से अभी के माहौल में ज़्यादा उम्मीद भी नहीं लगती
    • अगर यह securities fraud होता, तो आम तौर पर investor loss जैसा कोई तत्व भी होना चाहिए, है न? अगर “ads से ज्यादा पैसा कमाया गया और stock price भी बढ़ा,” तो यह fraud के मुख्य तत्वों से कुछ दूर लगता है

  • chatbot ads के लिए मैं जो Nash equilibrium कल्पना करता हूँ, वह profit-seeking competition के बाद bottom की तरफ गिरने वाला है। डर है कि user किसी problem का समाधान पूछे और chatbot उसे आधा छिपे grey label के साथ कोई चमकदार product recommend करने लगे। बस उम्मीद है कि मेरी भविष्यवाणी गलत निकले

    • मैंने जितनी LLM companies देखी हैं, उनके हिसाब से यह prediction भी काफी नरम लगती है। असल में शायद terms of service के किसी कोने में छिपा होगा कि हर interaction को हम जितनी जल्दी और जितना ज्यादा पैसा कमा सकें, उस दिशा में ad-driven बनाया जा सकता है
    • 2000s के Google को याद कीजिए। अगर उस समय में लौटकर आज का Google दिखाया जाता, तो शायद लोग भरोसा ही नहीं करते। उसी तरह अगर 2026 से 2030 या 2040 का OpenAI देखें, तो लोग शायद सोच भी नहीं पाते कि कभी open-source non-profit image वाली company यहाँ तक पहुँच जाएगी
    • तुम मान रहे हो कि कम से कम इसे ad के रूप में label तो किया जाएगा, और काश ऐसा हो। लेकिन मुझे यह भी सोचकर हैरानी होती है कि कहीं उन ads को generate करने में लगे tokens का पैसा भी हमसे ही न लिया जाए। coding कराते समय मेरे product code के अंदर ads घुस आने की कल्पना भी होने लगती है
    • सच में इतना blatant होने की भी ज़रूरत नहीं है। मान लीजिए कोई कहे, “मैं उन लोगों को target करना चाहता हूँ जिन्होंने पिछले 2 हफ्तों में peanut butter खरीदा है; मैं jelly बेचता हूँ।” सिर्फ़ ऐसी अत्यंत सूक्ष्म targeting ही Facebook और Google से ज़्यादा ताकतवर हो सकती है। अगर ChatGPT पर्याप्त data इकट्ठा कर रहा है, तो advertisers कहीं ज्यादा precision से target कर पाएँगे

  • इतना चमकता हुआ सितारा इस रास्ते पर उतरता दिखे तो थोड़ा दुख होता है। बहुत shocking तो नहीं, लेकिन चाहे भविष्य की foundational technology बना लो और cancer भी ठीक कर दो, बहुत संभावना यही लगती है कि अंतिम नतीजा engagement और revenue optimization ही बनता है। इस मायने में technology का outlook काफी bleak लगता है

    • यही तो late capitalism याद दिलाता है

  • मुझे नहीं लगता कि इनके लिए ads integrate करना इतना आसान होगा। मुझे LLM से optimal product खोजने में मदद लेना पसंद है, लेकिन तभी जब वह वाकई अच्छे से काम करे। जिस पल लगेगा कि results ads की वजह से manipulate हो रहे हैं, मैं या तो इसका इस्तेमाल बंद कर दूँगा या किसी बेहतर competitor LLM पर चला जाऊँगा। अभी market में कई players हैं, इसलिए reputation खराब करना घातक हो सकता है। LLM के साथ मूल expectation यह जुड़ी है कि वह किसी विषय पर सच बताएगा, इसलिए ads या manipulation के साथ उसका बुनियादी तनाव है

    • लेकिन मैं पूछना चाहता हूँ: chatbot UI क्या search engine से इतना अलग है? search जिस दिशा में गया, उसे देखें तो Kagi या DDG जैसे alternatives होने के बावजूद ज्यादातर लोग quality, comprehensiveness और cost की वजह से आखिर Google पर ही टिके रहते हैं। switch करना resources वाले लोगों के लिए संभव हो सकता है, लेकिन बहुसंख्यक बड़े providers से बँधे रहते हैं, और फिर वे quasi-monopoly बनाकर ads से monetize करते हैं—यह commerce का दुखद चक्र बार-बार दोहराता है

  • मेरे हिसाब से आगे चलकर शायद ads की ज़रूरत ही न रहे। companies को ads खरीदने की बजाय बस यह सुनिश्चित करना होगा कि LLM उनकी recommendation दे, जैसे पहले pharma companies doctors को influence करती थीं। लोग पहले से ही doctors की तरह LLM से सलाह लेते हैं, और उसके सुझाव मानने की संभावना भी काफी है। अगर LLM के प्रति doctor जैसी implicit trust बन गई, तो traditional advertising का खेल खत्म हो सकता है

    • अंततः free LLMs में built-in ads होंगे, और paid subscription LLMs अलग से आएँगे; लेकिन ज़्यादातर लोग पहले वाले को चुनेंगे
    • मुझे लगता है तुमने सही दिशा पकड़ी है। ads खरीदने की ज़रूरत ही न हो; उसकी जगह ऐसी post-ad agency को पैसे दिए जाएँ जो training stage में maximum product exposure सुनिश्चित करे—यह कहीं ज्यादा आकर्षक मॉडल हो सकता है

  • सोचता हूँ, Codex द्वारा लिखे गए code comments में कभी Drink More Ovaltine जैसा वाक्य आने में कितना समय लगेगा

    • Ovaltine नाम क्यों है, यह बात मुझे हमेशा अजीब लगी। mug भी गोल, jar भी गोल—तो मज़ाक में लगता है इसका नाम Roundtine होना चाहिए था
    • यह thread मुझे यहाँ देखी गई सबसे ज्यादा Reddit-जैसी तंजभरी चर्चाओं में से एक लगती है

  • article में इस कोशिश को ChatGPT के भीतर products को research और compare करने वाले लोगों को पकड़ने के लिए एक नई discovery layer कहकर पेश किया गया है, तो मुझे लगा कि मैंने तीन महीने पहले ही कुछ ऐसा कहा था। उस समय की मेरी टिप्पणी भी है। मेरा मानना था कि 6 महीने के भीतर OpenAI inference pipeline के अंदर ad space की खरीद-फरोख्त करने वाली AI ad auctions और marketplace को innovation बताकर पेश करेगा, और anonymous demographic targeting जैसी ad industry की पुरानी सारी तकनीकें फिर से उठा लाएगा