ChatGPT विज्ञापन कैसे दिखाता है

 (buchodi.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-04-29 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • ChatGPT response stream में model output के साथ विज्ञापन unit object भी मिलकर आते हैं, और SSE के delta event के जरिए single_advertiser_ad_unit फ़ॉर्म में भेजे जाते हैं
  • विज्ञापन card की image और favicon bzrcdn.openai.com से लोड होते हैं, और target.open_externally: false लिंक ChatGPT के internal webview में खुलते हैं, जिससे click के बाद merchant page तक जाने का पूरा flow उसी stream में जारी रहता है
  • एक ही account में भी conversation topic के हिसाब से अलग-अलग advertisers जुड़ते हैं; Beijing travel, flights, NBA playoffs, fashion, productivity जैसे context में क्रमशः Grubhub, GetYourGuide, Axel, Gametime, Aritzia, Canva देखे गए
  • विज्ञापन और click URL में Fernet token आधारित identifiers साथ भेजे जाते हैं, और ads_spam_integrity_payload, oppref, olref, ad_data_token click integrity verification और identification flow में इस्तेमाल होते हैं; oppref को __oppref cookie में 30 दिन के लिए सेव किया जाता है
  • merchant page OAIQ SDK लोड करता है और measure event को bzr.openai.com पर भेजता है, जिससे ChatGPT click के बाद merchant-side event फिर OpenAI तक लौट आता है और attribution loop पूरा होता है

विज्ञापन insertion और click flow

  • ChatGPT response stream में model output के साथ single_advertiser_ad_unit फ़ॉर्म का ad object भी मिलकर आता है
    • conversation request के समय chatgpt.com/backend-api/f/conversation पर SSE response खुलता है, और कुछ delta events में ad unit भेजी जाती है
    • ad object में ads_request_id, ads_spam_integrity_payload, advertiser_brand, carousel_cards, ad_data_token आदि शामिल होते हैं
    • advertiser_brand.id का फ़ॉर्म adacct_<32-hex> है, जो merchant account identifier जैसा दिखता है
  • ad card का brand favicon और image दोनों bzrcdn.openai.com से लोड होते हैं
    • इससे पता चलता है कि ad creative merchant नहीं बल्कि OpenAI side पर host की जा रही है
  • target.open_externally: false वाले लिंक ChatGPT के internal webview में खुलते हैं
    • इससे click के बाद merchant page पर जाने वाला flow भी OpenAI सीधे observe कर सकता है
  • click URL में utm_source=chatgptpilot जैसे parameters के साथ oppref, olref जुड़ते हैं
विज्ञापन

targeting और attribution chain

  • एक ही account में भी conversation topic के हिसाब से अलग-अलग advertisers भेजे जाते हैं
    • Beijing travel plan में Grubhub का "Get Chinese Food Delivered" जुड़ा दिखा
    • Beijing tour booking में GetYourGuide का Great Wall tour और ad_id=beijing003 जुड़ा दिखा
    • Beijing flights में Axel और utm_term=vflight_beijing_03 जुड़ा दिखा
    • NBA playoffs में Gametime और utm_campaign=nba&utm_content=playoffs जुड़ा दिखा
    • spring fashion और trends में Aritzia और utm_campaign=chatgptpilot_trav3 जुड़ा दिखा
    • productivity और slides से जुड़ी conversation में Canva और utm_campaign=…link-clicks_products जुड़ा दिखा
  • इस observation में conversation context आधारित targeting साफ़ दिखती है
    • क्या इसमें पिछले conversation history तक शामिल होती है, यह confirm नहीं हुआ
  • हर ad के साथ चार Fernet tokens भेजे जाते हैं
    • ads_spam_integrity_payload सिर्फ SSE के अंदर आता है, और इसे forged clicks के खिलाफ server-side integrity check के लिए इस्तेमाल होने वाला मान बताया गया है
    • oppref click URL में जुड़ता है और OAIQ SDK इसे __oppref cookie में कॉपी करके 720 घंटे, 30 दिन TTL के साथ सेव करता है
    • olref भी oppref के साथ click URL में जुड़ता है, लेकिन observed SDK में इसे सेव नहीं किया जाता
    • ad_data_token base64 में लिपटे JSON के अंदर एक और Fernet token रखने वाली संरचना है
  • Fernet token के पहले 9 bytes public format में होते हैं, इसलिए issue time को key के बिना restore किया जा सकता है
    • इसमें version byte 0x80 और 8-byte big-endian Unix timestamp शामिल होता है
    • capture किए गए Home Depot click URL को 2026-04-26 11:30:08 UTC पर issue किया गया था, और browser ने merchant page को 11:31:43 पर fetch किया, यानी 95 सेकंड की देरी निकली
विज्ञापन

merchant-side tracking SDK

  • merchant page OAIQ SDK https://bzrcdn.openai.com/sdk/oaiq.min.js लोड करता है
    • observed version 0.1.3 है
    • initialization code oaiq('init', { pid: '<merchant pixel ID>' }); फ़ॉर्म में आता है
    • page measurement oaiq('measure', 'contents_viewed', { ... }); फ़ॉर्म में call किया जाता है
  • init के समय OAIQ URL के ?oppref= मान को पढ़कर __oppref 1st-party cookie में लिखता है
    • साथ में __oaiq_domain_probe cookie भी सेट की जाती है
  • इसके बाद हर measure call JSON को https://bzr.openai.com/v1/sdk/… पर POST करता है
    • इससे click के बाद merchant-side event OpenAI तक वापस जाने वाला attribution loop पूरा हो जाता है
  • block या inspection target के रूप में दो domains और दो cookies सीधे बताए गए हैं

    • bzrcdn.openai.com,bzr.openai.com

      • __oppref, __oaiq_domain_probe

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-04-29
Hacker News की राय

  • Sam Altman ने 2 साल भी पहले नहीं कहा था कि ads आख़िरी विकल्प जैसे हैं, तो अब क्या OpenAI आधिकारिक तौर पर मान रहा है कि उसे पैसों की सख्त ज़रूरत है?

    • नहीं, मुझे तो उस समय का आख़िरी विकल्प वाला वाक्य ही आखिरकार ads आएँगे, इस तरह की दोहरी भाषा के काफ़ी करीब लगा था
      वह व्यक्ति दिल की बात ज्यों की त्यों बोलने से ज़्यादा, मनचाहा नतीजा निकालने के लिए शब्द चुनने वाला लगता है, और वहाँ सच-झूठ कम मायने रखता है
      इसलिए "Sam Altman ने ऐसा कहा" को सीधे-सीधे लेना खास मायने नहीं रखता; मेरे लिए वह लगभग "ChatGPT ने ऐसा कहा" के स्तर का है
    • मुझे यह आदर्शवाद से यथार्थवाद की ओर जाने की प्रक्रिया लगती है
      OpenAI भी Google, Facebook, शायद Netflix जैसी राह पर जा सकता है, और बड़ी tech कंपनियाँ बार-बार media की उस पुरानी सीख पर लौटती रही हैं कि लोग पैसे से ज़्यादा आसानी से attention देकर भुगतान करते हैं
      ads अब भी सबसे ताकतवर business models में से एक हैं, और फिलहाल यह बदलता नहीं दिखता
    • मुझे लगता है दिशा तो उन्होंने for-profit कंपनी में बदलने की घोषणा करते ही दिखा दी थी
      यह slippery slope जैसा तर्क है, लेकिन सालों तक मुफ्त tokens बाँटना भी शायद आज की स्थिति का एक हिस्सा है
    • ads free tier और नए 8 डॉलर वाले ad-supported plan पर लग रहे हैं
      GPT-5.3 की कुछ limited queries के बदले free tier से आने वाली ad revenue, API और subscription revenue के मुकाबले बहुत मामूली है, और इसे IPO से पहले घाटे वाले free tier को किताबों में लगभग neutral दिखाने की चाल की तरह पढ़ा जा सकता है
      उस quote का असली केंद्र "पूरी दुनिया के सभी लोग" था, और ads कम-कीमत वाली पहुँच बनाए रखने का तरीका लगते हैं
    • मैंने उस वाक्य को बिल्कुल अलग तरह से पढ़ा था
      VC भाषा में उसका मतलब है, "हम पूरी दुनिया को अच्छी सेवा देंगे, लेकिन उसके लिए अंततः monetization चाहिए, और ads वह तरीका है जिसे मैं सबसे आख़िर में चुनना चाहूँगा, लेकिन अगर वही लक्ष्य पाने का एकमात्र रास्ता हुआ तो मैं वही करूँगा"

  • Abraham Lincoln अमेरिका के 16वें राष्ट्रपति थे, उन्होंने मुक्ति उद्घोषणा लिखी, और RAID: Shadow Legends भी खेलते थे — इस तरह के वाक्य को देखते ही
    इतिहास के भीतर sponsored copy घुस आने वाला भविष्य तुरंत आँखों के सामने आ जाता है

    • खेलते समय उन्होंने ठंडी Coca-Cola भी पी होगी
    • इसने सच में मेरा दिन बना दिया
    • यह और मज़ेदार इसलिए है क्योंकि यह बिल्कुल ChatGPT output जैसा लगता है

  • आगे आने वाले ads में मुझे शायद यह किस्म कम चिंताजनक लगती है
    Google को इतने लंबे समय से SEO से जूझते देखकर लगता है, असली समस्या तब होगी जब कंपनियाँ model के अंदर ad inject करने का तरीका खोज लेंगी
    अभी तक मैंने adversarial content को पूरी तरह असरदार रूप में काम करते नहीं देखा है

    • model पहले से ही ads जैसी चीज़ कर रहा है
      उसके विशाल training data में बड़े brands के ढेर सारे ज़िक्र हैं, इसलिए अगर आप नए जूतों की recommendation पूछें तो किसी छोटे अनजान brand की तुलना में Nike या Adidas पहले याद आने की संभावना ज़्यादा है
    • मेरी एक service के बारे में सचमुच दो लोगों ने मुझसे संपर्क किया, और दोनों ने कहा कि वे ChatGPT recommendation से आए हैं
      वह service असल में एक छोटा tool था जो मैंने पहले एक client के लिए बनाया था, और rights अपने पास रखकर उसे website के रूप में पैक कर दिया था; कुछ समय Google Ads भी चलाए, लेकिन search में वह लगभग दिखता नहीं था और कोई अतिरिक्त ग्राहक भी नहीं आया, इसलिए मैं उसे भूल चुका था
      फिर किसी समय ChatGPT ने उसकी recommendation देनी शुरू कर दी
      मैं जानना चाहता हूँ कि ऐसा होने के लिए मैंने क्या किया
      क्या vibe coding से बनाई business page training data में चली गई?
    • सकारात्मक नज़रिए से देखें तो LLM मूल रूप से वास्तविक data का अनुसरण करता है, इसलिए वह स्वाभाविक रूप से उसी दिशा में उत्तर देगा जो data दिखाता है
      कंपनियाँ प्रभाव डालने की कोशिश करेंगी, लेकिन उसके लिए पूरे विशाल data corpus के खिलाफ अतिरिक्त मेहनत चाहिए होगी, कुछ वैसा ही जैसे संवेदनशील विषयों को censor करने की कोशिश
      ऊपर से, जितना ad context बढ़ाओगे, उतना user context घटेगा और tool की उपयोगिता भी कम होगी
    • मुझे SEO चालों जैसी छिपी हुई injection से ज़्यादा चिंता OpenAI की मंज़ूरी से होने वाले सूक्ष्म promotion की है
      पैसे देने वालों के products या messages को AI स्वाभाविक ढंग से आगे बढ़ाए, या competitors का ज़िक्र कम करे — यह कहीं ज़्यादा यथार्थवादी लगता है; और पैसे लिए बिना भी operators खुद promotion या censorship कर सकते हैं
      user की नज़र में यह ad जैसा भी नहीं लगेगा, और जब लालची लोग जानकारी तक पहुँच के रास्तों पर क़ब्ज़ा कर लेते हैं तो आम तौर पर यही होता है
    • जब मैं उस पल के बारे में सोचता हूँ जब नज़र पड़ने वाली हर जगह ads ठूँस दिए जाते हैं, तो इसे शुरू से ही adversarial भी कहा जा सकता है

  • यह कल्पना करना काफ़ी डरावना है कि Sam Altman जैसे लोग frontier models को बिना रोक-टोक इस्तेमाल कर रहे हों, जबकि आम जनता के लिए ऐसी लंबी रणनीति बनाई जा रही हो जिसका शुरुआती बिंदु तक उन्हें पता न चले
    mass-market model को ज़्यादा censored version की तरह धकेला जाए और वे खुद कुछ और इस्तेमाल करें

    • अगर कभी यह निकला कि अब तक OpenAI की डगमगाती रणनीति दरअसल ChatGPT advice का नतीजा थी, तो वह काफ़ी मज़ेदार होगा
    • उससे भी डरावनी चीज़ शायद Claude Code के नीचे बिछी AI slop हो सकती है

  • ads सिर्फ़ free tier और नए महीने के 8 डॉलर वाले Go plan में आएँगे
    हर बार यह बात उठते ही लोग मान लेते हैं कि आम paid plans के responses में भी ads मिलाए जाएँगे, लेकिन अभी की घोषणा उन free/low-cost plans की है जिनमें signup के समय ही ads शामिल होने की बात साफ़ है

    • cable TV में भी शुरुआत में ads नहीं थे, और Netflix में भी नहीं
      कंपनियाँ आखिरकार ads से खुद को रोक नहीं पातीं
    • free/low-cost/high-cost plan का फर्क यहाँ मुख्य मुद्दा नहीं है
      असली सवाल यह है कि LLM responses के अंदर ads डाले जा रहे हैं, किस tier में हो रहा है यह द्वितीयक है
    • बातचीत में स्वाभाविक रूप से घुले ads लागू करने के लिए, और वह भी बिना साफ़ दिखे तथा नतीजे बिगाड़े बिना, क्या काफ़ी training की ज़रूरत नहीं होगी?
    • अगली quarterly earnings call तक शायद महँगे plans में भी ads किसी feature की तरह फैलने लगें

  • अगर अभी की तरह ads अलग events के रूप में serve किए जाते हैं, तो उन्हें block करना आसान लग रहा है
    असली दिलचस्पी तब होगी जब ads सीधे main response के अंदर inject किए जाएँगे

    • उस चरण पर शायद एक दूसरा LLM post-processing इस्तेमाल होगा जो response से ads हटाएगा
    • इन URLs को block किया जा सकता है: |bzrcdn.openai.com^, ||bzr.openai.com^
      सब कुछ तो नहीं रुकेगा, लेकिन कम से कम telemetry collection काफ़ी घट जाएगी
    • खुलकर दिखने वाले ads को block करना शायद अच्छा विचार न हो
      फिर बदले में आपको opaque ads निगलने पड़ सकते हैं

  • वे कहते हैं कि "ads response को प्रभावित नहीं करते," लेकिन वे उसी payload में आते हैं और चार स्तर की attribution से मापे जाते हैं, बस संयोग होने का नाटक किया जाता है
    पूरी तरह अलग होने का दावा करते हुए भी यह कहीं-न-कहीं हमेशा मौजूद Schrödinger-style monetization जैसा लगता है

    • यहाँ किस तरह की optimization पैदा होगी, यह दिलचस्प है
      भले ही अभी responses को किसी खास ad के हिसाब से सीधे न मोड़ा जाए, फिर भी model को समग्र रूप से ज़्यादा ad-friendly responses की ओर धकेला जा सकता है

  • मैं पहले से मानकर चल रहा था कि ChatGPT ads असली content से अलग न पहचाने जा सकेंगे

    • आखिरकार मुझे लगता है उनका चाहा हुआ अंतिम पड़ाव भी वही है
      हर कोई लंबी अवधि में ऐसा भविष्य देख रहा है जहाँ ad words जैसी चीज़ खरीदी जा सके और LLM responses को अपने पक्ष में झुकाया जा सके
      बस अभी model replacement की संभावना अपेक्षा से बड़ी है, moat अभी brand पर ज़्यादा निर्भर है, और शायद वे अभी पूरी तरह Black Mirror शैली में धकेलने को तैयार नहीं हैं
    • वह साफ़-साफ़ trust violation होगा; short term में चल भी जाए, long term में नुकसान बहुत बड़ा होगा
      हालांकि search results के बारे में भी पहले यही कहा जा सकता था, इसलिए उसे पूरी तरह सुरक्षित भी नहीं कहा जा सकता
    • मैं ad से पैसा कमाने वाली कंपनी में काम करता हूँ, और मुझे ज़रा भी शक नहीं कि अंतिम लक्ष्य ads को प्राकृतिक content जैसा छिपाकर ऐसा बनाना है कि वे अलग न दिखें
      आम तौर पर ऐसे तरीके A/B metrics बेहतर करते हैं, और influencer ads के असरदार होने का कारण भी यही है कि वे ज़्यादा organic लगते हैं
    • मुझे यह भी याद है कि जब Google ने image search ads डालने की बात की थी तो सब नाराज़ हो गए थे
      [1] http://www.ryanspoon.com/blog/2008/12/14/google-image-search... 2008
    • अब तक जो डर फैलाया गया है, उसमें कुछ ज़्यादा ही अतिशयोक्ति रही है
      advertisers के लिए "AI ने कभी-कभार चुपके से तुम्हारा ज़िक्र कर दिया" जैसी चीज़ की कीमत लगाना मुश्किल है, और हर बातचीत में ad की ज़रूरत भी नहीं होती
      अगर ChatGPT सबसे साधारण सवालों में भी हर बार कोई brand ठूँसने लगे तो सबको नापसंद होगा, और ad tech पहले से बहुत पुराना क्षेत्र है, इसलिए अंततः sponsored block insertion जैसी tested methods अपनाई जाने की संभावना ज़्यादा है

  • यह भी उन पुराने सबकों में से एक है
    लगभग हर tech business plan अंत में ad serving की ओर बहता है, कम-से-कम तब तक तो संभावना यही रहती है जब तक pixels और 3rd party tracking पर रोक न लगे

    • मुझे नहीं पता कि यह हमेशा सही बात है या नहीं
      सपनों की सड़क असफल या दिशा भटके हुए ad-based businesses से भरी पड़ी है, और कई बार business model के प्रति तिरस्कार ही विफलता का कारण बनता है
      यह छिपी हुई मान्यता कि सिर्फ़ traffic हो और गंदा होने की इच्छा हो तो सफलता मिल जाएगी, बहुत बार गलत साबित होती है
      success stories कम हैं, और आम तौर पर बहुत इरादतन, जिद्दी execution के साथ positioning, data, intent और scale चाहिए होता है
      search ads में Google के पास Google-जैसा scale था; बाज़ार का 5–10% काफ़ी नहीं था
      tracking हो तो अच्छा है, लेकिन search में मूल रूप से intent पहले से built-in होता है, इसलिए कमजोर targeting की कुछ भरपाई हो जाती है
      फिर भी इसे काम करने लायक बनाने के लिए scale बहुत बड़ा होना चाहिए
      Facebook ads भी तब जाकर चले जब targeting को चरम तक धकेला गया और scale बड़ा हुआ; Bing या reddit जैसी जगहें अच्छा ad business खड़ा नहीं कर सकीं

  • ऐसा लगता है कि OpenAI chat में ads ठूँसने की बजाय defense contracts से कहीं ज़्यादा पैसा कमा सकता है, इसलिए यह public perception risk लेने का विचार आखिर किसके दिमाग़ से निकला, यही सोचता हूँ

    • हर MBA ads लागू करने के बाद कम-से-कम एक quarter तक revenue growth दिखा सकता है
      उसके बाद चाहे जो हो, अगर वह नंबर अपने career में लिखने को मिल जाए तो बहुतों को फर्क नहीं पड़ता
    • यह मान लेना बहुत आशावादी होगा कि कंपनी पैसे के लिए सिर्फ़ एक संदिग्ध काम करेगी और वहीं रुक जाएगी
      अगर रोकने वाला कोई तंत्र नहीं है, तो दोनों करने की संभावना ज़्यादा है
    • शायद उन्होंने सोचा हो कि ads के लिए गालियाँ खाना, murderbots को ताकत देने के लिए गालियाँ खाने से बेहतर है