# 把 Honey 卖了 40 亿美元的创始人，拿 5500 万美元给 AI 装广告引擎

> Cognitive Revolution No. 274 中文精读

- 原标题：In-AI Advertising: Better Answers for Users, Big Questions for Society, with ZeroClick's Ryan Hudson
- 发布日期：2025-09-03
- 主持：Nathan Labenz
- 网页版：https://cogrev.1mmt.com/ep/274-in-ai-advertising-better-answers-for-users-big-questions-for-fSSwao.html
- 精读字数：约 5002 字（阅读约 11 分钟）

> 本文为 cogrev.1mmt.com 基于原始访谈的 AI 改写中文精读，非官方翻译；引用请注明出处并链接网页版。

Ryan Hudson 上一次创业，把 Honey 以 40 亿美元卖给了 PayPal。Honey 干的事情很具体：帮你在网购结账时自动找优惠券。这一次他做的 ZeroClick，2025 年 9 月宣布拿到 5500 万美元融资，要做的事情听起来更抽象：**给 AI 应用装一台原生广告引擎**。

这期 Cognitive Revolution 里，主持人 Nathan Labenz 和 Ryan 聊了一个半小时。话题从技术架构一路延伸到商业策略，最后停在几个 Ryan 自己也没完全想清楚的问题上。比如政治广告该怎么处理，外国政府想付费影响 AI 的回答该怎么办。Ryan 很坦诚：「你在这方面比我更有创造力，我完全没想过这个用例。」

这种坦诚在当下的 AI 创业圈里不算常见，但也恰好说明了这个行业的状态：所有人都在拼命跑产品，很少有人有时间抬头看路。

## 广告这门生意，被严重低估了

Nathan 在节目开头亮明了立场：他认为**广告技术进步带来的好处，今天被大大低估了**。他年纪够大，记得广播电视时代的广告是什么样：所有人被同一批大众市场、最低共同标准的广告反复轰炸。那是一个更简单的时代，但真的没那么美好。

今天的情况完全不同。大量内容创作者能靠做自己热爱的事情谋生，小创业者能建起各种长尾细分生意，消费者能接触到极其多样的产品和服务，看到的广告也远比以前更相关。Nathan 说，这个现实不该被当成理所当然。

Ryan 补充了几个具体的观察。搜索广告是过去二十年最重要的商业创新之一。在一个只有自然结果的世界里，新网站要花好几年才能排上去。有了搜索广告，创业公司可以付费把自己注入对话，不用等巨头们靠惯性占着位置。**否则每个搜索词都会被最大、最老的公司垄断。**

另一个被低估的好消息是：广告变得没那么恶意了。Ryan 以前在广告交易平台 OpenX 做产品质量和流量质量的产品经理，那个年代广告系统里塞满了恶意软件。「你访问一个网站，Windows 机器就被劫持了」，这在当时是常态。现在这种情况基本消失了。

Nathan 又补充了一条：有了更好的匹配能力，各种小众生意才成为可能。你可能只对全球千分之一的人相关，但互联网让你能找到这千分之一。亚当·斯密说过，分工的深度取决于市场的广度。更好的广告匹配把这个逻辑推到了全球尺度。

## ZeroClick 到底怎么运作

Ryan 给 ZeroClick 的定位是：**AI 的原生广告系统**。核心机制是「付费上下文」，或者他更愿意说的「推理时付费考虑广告主内容」。

具体怎么跑？AI 应用通过 MCP server 接入 ZeroClick。当用户问一个问题，AI 在正常推理之外，会额外调用 ZeroClick 的服务器，发送关键词搜索。ZeroClick 把广告主的内容（落地页、产品目录、价格信息、服务商数据库等等）做向量化，匹配最相关的结果返回。AI 自己判断这些内容对用户有没有用，有用就提，没用就忽略。

Ryan 特别强调了一个细节：**广告内容不是广告主直接提交的**。ZeroClick 用自己的 AI 抓取广告主的落地页和产品目录，生成广告素材。这样做有两个好处。第一，广告主不用做任何重活，系统自动完成。第二，安全性。如果让广告主直接提交内容，就难免有人搞提示注入攻击，比如在白色文字里藏指令。ZeroClick 自己生成内容，就绕开了这个攻击面。

性能上，这个调用和自然搜索是并行的。AI 同时发起自然搜索和 ZeroClick 的广告搜索，然后一起合成答案。用户感受不到额外延迟。

Ryan 说，**上下文匹配在今天基本是一个已经解决的问题**。一个工程师一周内就能搭出可用的版本。两年前这完全不可想象。

## 一个意外的产品验证

ZeroClick 团队之前在做 Pie AdBlock，一个有几百万用户的广告拦截器。这个产品有个「视觉模式」，会把你屏幕上的广告一块块擦掉，看着挺解压。

他们没预料到的是，在某些场景下用户会抗议。比如在 Google 上做产品搜索时，广告拦截器把广告删掉，用户会说：「别删那个，那是整个搜索结果里最好的答案。」

Ryan 用这个故事说明一件事：**高度上下文相关的广告，可以比自然结果更有用**。它确实是广告，但它精准命中了用户当下的需求。

在 AI 场景里，这个逻辑被放大了。今天的 AI 助手去网上找答案，靠的是训练数据加上几次 Bing 搜索，扫前十条自然结果。如果你在同样的流程里加入五条付费结果，让 AI 自己过滤，只提有用的部分，理论上你会得到更好的答案。信息源更多了，而且广告主有动力提供高质量的内容。

Ryan 提到他们内部做过一个叫 PieGPT 的参考实现。从那个实现里看到的数据，点击率高得离谱。他的解读是：用户真的觉得那是有价值的信息，才会从 ChatGPT 界面里点出去。当然他也承认这是早期数据，样本有限，不能过度推广。

## 做 AI 广告界的 Stripe

Ryan 对 ZeroClick 的商业定位说得很直白：**如果你是一个 YC 的 AI 创业公司，想给免费层做货币化，你应该想到 ZeroClick，就像想到 Stripe 一样**。你不需要自己搭建广告系统，接上现成的轨道就行。

这个类比背后有一个判断：绝大多数 AI 开发者没有能力同时解决广告市场的两边。一边是广告主，一边是用户受众。同时冷启动双边市场极其困难。

Ryan 举了一个反例。有一家公司叫 Open Evidence，做的是医生版的 ChatGPT，走广告支持模式。他们很清楚受众是谁（医生），也很清楚广告主是谁（药企、医疗器械公司）。两边都是高价值，他们自己把双边网络建起来了。结果**现在 40% 的医生每天在用**。同一赛道的其他公司都在走企业销售路线，把产品卖给医院系统，签多年大合同。Open Evidence 用广告模式绕过了整个销售周期，直接触达医生。

但这个案例的特殊性在于：受众极其明确，广告主极其明确。大多数垂直领域没有这么清晰的对应关系。对一个做研究论文工具的 AI 开发者来说，广告体验该长什么样？这不容易想。Ryan 说，他们不应该需要自己想。**接上通用的广告轨道，专注把用户体验做好，那才是他们该花时间的地方。**

## Google 模式与 Facebook 模式

Nathan 给了一个简洁的市场分割框架：Google 是用户知道自己要什么、主动来搜的地方；Facebook 是用户不知道某些东西存在、需要被唤醒的地方。

Ryan 说 ZeroClick 当前系统高度优化的是 Google 那一种：高商业意图的搜索。系统做上下文的向量化匹配，不做「掷骰子式」的推送。因为它是推理时的广告系统，必须匹配当下的对话上下文。相关性过滤器就是 AI 自己，它会说「这跟我正在做的事无关」。

能不能做 Facebook 那种发现型广告？Ryan 说可以想象，但需要用户画像。他们在 Pie AdBlock 里已经在做这件事：浏览器有用户上下文，可以在隐私安全的前提下做匹配。但那套东西还没搬到 ZeroClick 上。

Facebook 的广告系统核心是什么？Ryan 的描述很具体：把所有关于你的信息变成一个向量，当某个广告活动产生转化时，找最近邻的人群。想要更远的触达，就离已知转化集群更远一点。这套逻辑在 AI 时代依然成立，只是需要解决隐私问题。

Nathan 追问：Facebook 最近财报这么猛，靠的是什么？广告加载率早就到顶了，竞争也充分。Ryan 的回答是：**他们的 AI 匹配在持续变好**。广告预算会流向能证明更多转化的渠道。如果 Facebook 能展示更好的回报，预算就会从 Google 或其他渠道流过来。加上他们有极深的广告主活动库，可选的库存也多，匹配的空间就大。

## 用户信任是唯一的护城河

节目里最有张力的部分，是 Nathan 抛出的一个历史案例。

他很多年前短暂做过房贷生意。那个年代，房贷定价基本是纯谈判。放贷机构会给销售一张价格卡：最低可以按什么利率放款，然后如果你能说服客户接受高半个点，你拿多少奖金；高一个点，拿多少。销售员被直接激励去从客户身上榨取尽可能多的价值。

这个行业里，Google 搜索广告的点击价格一度被推到 500 到 750 美元一次。你怎么负担得起这么贵的点击？只能从客户身上榨取更多。

Nathan 的担忧很具体：**在拍卖机制下，出价最高的人往往是最能从用户身上榨取价值的人**。如果 AI 广告也走拍卖，那些最激进的金融助手 App 会出最高价，然后它们再去引导用户流向最能榨取价值的贷款机构。AI App 自身也会从交易中分成，激励进一步扭曲。

Ryan 承认这是一个合理的担忧。他说这确实是买卖关系中固有的问题，价格发现在不同行业有不同的做法。**但他认为解法是市场力量：用户会用脚投票**。如果一个 AI 为了广告费牺牲用户利益，用户会离开，会有别的产品补上来。他说自己以前做消费产品时，用户信任是最高原则。「一旦违背用户信任，你就输了。」

不过他也划了一条线：作为平台基础设施提供方，他不想对开发者做道德判断。「我不想让 Stripe 或 PayPal 规定什么类型的生意可以用我们的支付，也不想让 YouTube 规定什么内容可以货币化。」他说，只有在违法或极端情况下才会干预，**保持中立对基础设施层很重要**。

Nathan 对这个回答半信半疑。他提到，房贷行业的这个问题后来基本被政府监管解决了，那种「高半个点给你奖金」的价格卡现在是非法的。有些市场失灵需要外部力量来修。

## 那些 Ryan 还没想清楚的问题

Nathan 问了一个 Ryan 完全没准备的问题：如果外国政府想付费影响 AI 对某些议题的回答，ZeroClick 该怎么处理？

Ryan 愣了一下，然后笑了：「你在这方面比我更有创造力，我完全没想过这个用例。」

Nathan 还问了 AI 伴侣类应用的广告问题。像 Tolan 这种「外星人好朋友」App，已经开始每天发多条推送，用变量奖励机制建立习惯。如果这类产品接入广告，激励会变成什么样？

Ryan 的回答是：**广告未必是问题的根源**。即使是付费订阅的 AI 伴侣，产品经理的指标依然是留存和 engagement。推送频率不会因为收费模式而降低。广告系统可能会被指责，但那大概率是相关关系，不是因果关系。「不过，如果广告让更多这类产品能够存在，那这个批评是公平的。」

他还提到一个中间地带：推送式广告不一定都坏。「你似乎需要一个周末短途度假，这是附近酒店的一个优惠」，这种如果上下文相关，可能是加分的。但也可能有版本是不健康的、跟用户利益错位的。「这是个需要平衡的事，很难一概而论。」

关于多模态广告，Nathan 提到 Gemini 刚发布的图像生成能力，可以想象「把商品放进你家客厅」的体验。Ryan 说这个方向他个人很感兴趣，但 ZeroClick 现在专注文本。他补了一句：「不过这可能不是很久以后的事，我说的『一阵子』大概是三到六个月。」

## 明天就能用的东西

如果你是 AI 应用开发者，ZeroClick 提供了一个现成的免费层货币化方案。去 zeroclick.ai 看他们的 live demo，能看到广告如何被插入聊天会话。接入方式是 MCP server，理论上一天能跑通。

如果你是营销人员，Ryan 的判断很直接：**AI 时代的 SEO 只有少数顶级玩家能真正赢**，大多数营销人员应该认真考虑付费上下文这条路。现在市面上有一堆「帮你被 AI 推荐」的服务商，但真正理解机制的全球可能就十来个人，剩下的都在收智商税。与其在 SEO 的延长线上挣扎，不如直接买推理时的考虑权。

如果你在做一个垂直 AI 产品，想一想 Open Evidence 的路径：受众明确、广告主明确、绕过企业销售、用广告支持直接触达终端用户。这个模式在医疗领域已经跑通了，40% 的医生每天在用。其他垂直领域有没有类似的机会？

最后一条，给所有在 AI 行业里跑得很快的人。Nathan 在节目开头说了一段话，值得单独拎出来：现在湾区 AI 创业圈的基线是 996、一周六天。这意味着快速进步和频繁发布，对公司和对客户都是好事。**但这也意味着很少有人有奢侈去拉开距离，认真问一句：如果我和其他人在追求的这些东西最终成功了，会发生什么？**

Ryan 在技术问题和商业问题上都有成熟创业者的答案。但在几个长期问题上，他坦率承认自己没想过。Nathan 对此的评价是：这可以理解，ZeroClick 还在找产品市场契合，但这也反映了 AI 行业的一个真实问题，它远远超出广告这个领域。

广告支持的免费 AI 应用在经济上非常合理。做得好，它会在用户需要的时候提供相关的商业信息，真的提升体验。但正如 Nathan 说的，**建设未来的人，需要比创业文化通常要求的看得更远一点**。不仅要确信自己能建起一个赢的生意，还要确信自己的影响是自己真正能为之骄傲的。