Taboola创始人兼CEO亚当·辛戈尔达（Adam Singolda），图片由其本人提供
在佛罗里达经营一家小花店的老板，如今不必再注册和登录任何广告后台。他只要需要对Claude说一句：帮我推广下生意。几分钟后，他的广告就会出现在ESPN和CNBC的页面上，而他甚至不需要了解中间经过了哪些环节。
这是真实发生的案例。Taboola创始人兼CEO亚当·辛戈尔达（Adam Singolda）告诉我们，经由接入Claude的MCP（模型上下文协议）与Skill（技能），已有数百万美元广告预算，仅从与AI的一段对话里流了进来。
这是辛戈尔达第一次与中国本土作者对话，他完整地阐述了公司的转型逻辑，时间点在Taboola进入中国市场的第十年。
Taboola是除Google和Facebook之外全球最大的效果广告平台。2007年，在以色列特拉维夫，辛戈尔达从父母家中起步创办Taboola，2021年公司在纳斯达克上市，平台日均触达超过6亿人。
创办之初，辛戈尔达将其定位为“反向搜索引擎”——不是让人找内容，而是让内容主动找人。这一理念，在那个搜索引擎称霸，移动互联网尚未崛起的年代里，颇为特立独行。
在Google和Meta等“围墙花园”平台占据主导的数字广告市场中，Taboola为出版机构提供了重要的收入来源。辛戈尔达将Taboola的使命描述为“赋能开放网络”，并常将自己的公司比作“开放网络的罗宾汉”。
2016年，Taboola在北京设立首个中国办公室。随着近年来不断发展壮大，目前团队在北京和深圳共有30多人，共同服务出海生意，规模不算大，做的是两头的生意，一头帮中国广告主投海外，一头帮小米这样的设备厂商把内容分发变现。
过去三十年，程序化广告（Progammatic advertising）构成了开放网络的商业地基。而今，辛戈尔达指向了一个正在加速成型的判断：广告这门规模高达万亿美元的生意，最大的买家可能既不是人，也不是代理公司手里的DSP，而是Agent。
压力来自两侧。
一侧是流量：AI搜索直接给出答案，媒体网站的搜索流量被抽走。他判断强品牌大媒体也会受15%至20%的冲击，依赖搜索的小媒体更惨。另一侧是预算：广告主习惯在搜索和社交两个“围墙花园”里解决问题，围墙外的开放网络长期缺乏同等水平的自动化投放能力。
辛戈尔达的判断是程序化广告不会归零，但会萎缩，取而代之的是Agentic AI驱动的买方。全球主要传媒集团已在研发自己的智能体（Agent），一旦完成，将绕过中间环节直连媒体与平台，广告主转向用Agent谈生意。
事实上，Taboola在Agent广告这件事上的位置很特别。它不是AI原生公司，但握有AI公司期待的数据，以及与NBC、USA Today等全球主流媒体的独家合作，不久前，它还拿下了NBC全站广告位的独家变现权，第二季度还和美国五大媒体之一的Fox News达成合作。
辛戈尔达给出的Agent时代广告生存标准也十分残酷，判据只有两条：你有我没有的独特数据吗？你有广告主绕不开你的触达渠道吗？任一条答否就被跳过，“其余的部分，Claude自己就能搞定。”
更难的问题在后面：当预算分配、创意生成、出价与渠道选择全部交给机器，从业者还剩下什么价值？谁为结果负责？幻觉与品牌安全如何兜底？
更现实的是，自建基础设施与模型调用的巨额成本，会不会把广告公司拖垮——资本市场愿意给AI故事高估值，却也要求交出稳定的利润表。
当交易对手方从人变成机器之后，中间商的价值必然会被重新计算。辛戈尔达是局中人，他的答案带着乐观，带着立场，也带着对利益的考量。
以下是与辛戈尔达的对话实录，经编辑：
Q：Taboola最初是从网页底部的推荐内容起家的，现在转型成为了一个由AI驱动的效果广告平台。你如何定义公司目前的核心定位？
辛戈尔达：现在Taboola基本上是一个致力于成为服务于整个开放网络的效果广告平台。有时我在想，我们也像Google和Facebook这样的“围墙花园”（Walled Garden），只不过我们服务于其他所有人。如果从广告主的角度来看，无论你是大广告主还是小广告主，每个人都知道搜索找 Google，社交找 Meta，当然他们也有其他大平台；但当广告主试图触达其他人时——也就是媒体（Publishers），或是像小米和三星等原始设备制造商（OEM），再或者是电视和应用程序——他们就必须与许多规模较小的公司合作。
这是一个巨大的机遇，因为消费者在搜索时表达的是他们想要什么，在社交媒体上展示的是他们声称的自己，但当人们在互联网上阅读内容以及浏览开放网络时，他们往往展现的是真实的自我。
你阅读的是你真正关心的内容，就在那一刻，我们能够向你展示可能与你相关的广告主赞助信息，这是广告主非常看重的。另一方面，我们将大部分收入分享给与我们合作的新闻平台和媒体伙伴。当我们创造收入时，我们把大部分分给了与我们合作的人。因此，我们成为了互联网的增长引擎、商业引擎和支柱，这让我们非常振奋。这就是我们的愿景。
Q：那么，与10年前相比，你认为Taboola最根本的转变是什么？
辛戈尔达：哇，我们经历了太多的变化。内部最大的变化是，我们过去专注于一个较小的利基市场（Niche market），称为原生广告（Native advertising），也就是文章底部的广告。那是一种特定类型的广告，那是一段非常棒的历程。我们从零做到了近 20 亿美元的年收入。
但这对于广告主的需求来说还不够。广告主有时有不同的目标：他们有展示广告需求、有社交类创意素材的需求，他们还希望可以出现在主页上，或者希望出现在不同的版位上。 因此随着我们的发展，我们从原生广告拓展到了所有广告形式。
我们最近宣布了与NBC的全球合作。我们不再仅仅是NBC News页面的一部分，页面上的每一个广告、全站的任何位置都将由Taboola独家变现。所以第一点是，我们从原生广告演变成了涵盖各种形式的全面效果广告。
第二点是行业发生了变化。显然，你关注AI领域，在过去一年里AI带来了翻天覆地的变化。其实在过去十年中，在AI的应用方面无疑也是如此：起初是匹配层面的应用，而近期则是大语言模型（LLM）和Agentic AI。
Q：如今AI搜索引擎和AI Agent正在改变人们获取信息的方式，同时也正在影响广告的路径。传统的搜索流量正在被分流，你们团队是在什么时候第一次感受到这种转变带来的冲击？
辛戈尔达：确实有很多变化。有些变化没那么好，有些变化则非常好。我认为这取决于你是谁。如果你是一个小型媒体，我认为你感受到的搜索流量变化会更显著，因为你网站上的大部分流量可能都来自搜索。当Google和其他搜索引擎转向AI模式并直接在页面上给出答案时，它对较小网站的影响更为剧烈。
如果你是一个规模较大、在消费者心目中拥有良好品牌知名度的媒体，我想你的流量可能会受到15%至20%的冲击——这确实不好。然而，当你能够善用它时，就会迎来全新的机遇。虽然他们可能会损失一些搜索流量，但他们自己网站上的用户价值却显著提高了，因为现在我可以去USA Today并与之进行对话交互。此外，他们可以利用AI来个性化主页，利用AI与我互动并展示个性化内容，从而让我不再离开，广告收入也能随之上升。
另一方面我认为，对于今天的广告主来说，要想取得成功仍然是相当困难的。如果你开了一家花店、自行车店或是一家保险公司，你想作为广告主来拓展业务，这依然相当复杂。而我们看到的现状是，我们向Claude引入了一个MCP和 Skill，我们已经看到有数百万美元的广告预算来自于Claude，这太疯狂了。就像是人们在电脑上打开Claude Code，提出想要推广他们的业务，就从Claude到Taboola之间有一座桥梁，用户甚至不需要完全了解背后的具体机制，他们的广告就突然出现在了ESPN上，出现在了CNBC上，他们的业务在增长，而且效果很好。
Q：当我们谈论广告行业的商业模式时，随着AI的到来，你认为哪种旧的广告模式会被淘汰？又会出现什么样的新商业模式？你们在这方面的策略是什么？
辛戈尔达：我认为即将出局的是程序化广告，这是目前广告主在Google和Facebook之外购买广告最主要的方式。我认为新的商业模式将是智能体。我认为Agent将成为全球最大的采购方。广告是一个约 1 万亿美元的市场，我推测智能体将代表数以百万计的广告主成为最大的买家，我毫不怀疑未来会是这样。这意味着你必须做好与其他智能体进行谈判与撮合的准备。
智能体将代表它们的客户和平台相互谈判。程序化广告已经存在了30年，我认为它虽然不会归零，但会逐步萎缩，并被由Agentic AI驱动的更复杂的买家所取代。所以我认为这将是从过去30年走向未来30年的新商业模式。
Q：是的，你提到我们未来的基石是Agent到Agent。对于像一些传统媒体，或 ESPN这样相对垂直、专业的业务，他们如何适应和接受Agent，以及如何在业务中部署Agent？
辛戈尔达：普及速度会非常快。首先，手握数千亿美元巨额支出的代理公司将会采纳Agentic AI和智能体。我们正在与许多大型控股传播集团（Holdcos companies）沟通，他们目前正在推进这方面的研发。这意味着一旦完成，他们将不再使用DSP来进行采购，而是会让智能体直接对接媒体，对接Google、应用程序等，他们将绕过中间的所有环节，直到触达消费者端并开始与其他智能体进行谈判。
Agency会发生改变。像Taboola这样的平台将能够为你提供服务——我们将让你的智能体与我们的智能体对话。我们会告诉你，你可以使用Claude与我们对话，你不再需要打开或使用我们的后台操作界面。你用自己的语言和Claude说明你的业务目标就可以了。
当有了像我们这样的平台、有了代理公司以及有了像Google等更大的平台，大部分资金就已经会流向智能体了，其他人也会随后采纳。但技术与创新的关键在于，当某件事物在创造价值时，你是无法阻挡它的。这就像是用手指去抓水一样，水总会从指缝中流下。
Q：那么当智能体能够全权自主地进行预算分配、创意生成、出价或渠道选择时，未来的广告主——我是指人类——还能掌控什么？
辛戈尔达：我认为就像任何一场革命一样，如果你思考人类的核心价值，它从来都不在于一遍又一遍地重复同样的事情。这并不是我们作为人类展现才华的地方。我们在创造力方面发光发热，在面对面的人际关系中展现价值。
我认为那些目前日复一日做重复性工作的人，将转变为把更多时间花在陪伴客户上，花在陪伴团队上，或是花在构想新的创意上。这是一个重大的机遇：如果今天作为团队成员，我把20%的时间花在客户身上，其余时间都在操作广告投放活动；而在未来，我只需花20%的时间去查看活动，把80%的时间留给客户，我就可以为我的组织创造多得多的价值。我认为AI反而会极大促进面对面人际关系的发展。
所以说到底，这又回到了文化层面。你会看到有人拥抱AI，整天摆弄Codex、Cursor和Claude Code，努力成为Vibe Coders，他们保持好奇心，因而将具备优势；而你也会看到有人说“那不适合我，别人去做吧，我选择等待”，这没问题，但他们将会落后。我认为每个人——我都跟我妈妈说了——每个人每天都应该尝试Vibe Coding，每个人都应该如此。这就如同写电子邮件或在手机上发消息一样平常，因为你绝不会想浪费时间去求别人做一件Claude就能为你完成的事。
Q：我们知道Taboola在AI技术上也投入了十多年。但过去的技术底座与现在的大语言模型有着本质的不同。在这种情况下，过去的哪些数据资产和能力得以保留并能继续复用？哪些需要推倒重构？又有哪些变成了负担？
辛戈尔达：是的，AI经历了从机器学习到深度学习，再到现在的大模型和Agentic AI的演进。现在很明确的一点是：在这个全新的未来中，唯二能够取得成功的公司是那些拥有独特数据和对消费者有独家触达渠道的公司。至于其余的部分，Claude自己就能搞定。
当我审视Taboola时，我们每天与全球约6亿人进行互动，这种触达能力是通过与全球媒体建立的独家合作关系所获得的，这也是独一无二的。我们能基于匿名的数据，了解到人们关注的内容、消费行为以及邮件互动等信息。触达这些消费者的时机，不是在他们搜索时，那时往往太晚了，也不是在社交媒体上，很多时候并不真实，而是在他们在开放网络上度过私密时光、阅读和观看自己真正关心的内容的时候。
如果你是一个广告主，你想触达一个有购车意向或有申请房贷需求的人，而Taboola观察到某人花了好几个小时在阅读关于某款车或房贷的内容，那他们很可能就处于这一购买周期中。
所以当广告主的智能体寻求与其他智能体谈判时，逻辑永远是这样的：“你是否拥有我所没有的独特数据？你是否拥有不通过你就无法触达的用户渠道？”如果其中一个问题的答案是“否”，你就会被直接跳过；如果答案是“我拥有独特的内容，我拥有独特的受众触达路径”，智能体就会继续与你谈判。
Q：我们知道Taboola是一家跨国公司，你们也与中国科技公司开展了一些业务。在你看来，中美科技公司在切入AI营销或者AI广告产业的方式上，有哪些关键的异同点？
辛戈尔达：首先，我们从2016年开始就在中国开展业务了，今年刚好是Taboola进入中国市场的10周年。
中美之间有很多相似之处：都拥有庞大的广告市场，都有致力于助力广告主在海内外取得成功的巨型平台。而中国独特的、在美企中不太显著的一点是：中国的广告主也在大力寻求海外市场的增长。
中国独特的另一件事是：我们与本土的OEM厂商有着显著的业务合作，比如我提到的小米。OEM主要集中在中国和韩国，这也是很独特的。我们有一个名为 Taboola News 的业务板块，就是专门与这些OEM合作的，而这与美国本土公司并不相关——产品最终会销往美国，但并非从这里发源和运营。
我们在中国看到的另一个独特之处，在于对电商的极度专注——那里有非常成熟的电商玩家。比如速卖通（AliExpress）、百度（百度国际旗下的MediaGo是Taboola的官方代理）等，我们可以向他们学习并深入交流。
Q：在中国，从大型互联网公司到中小型或SaaS公司，都在向AI营销转型。你现在看好哪家公司或者哪种模式？
辛戈尔达：正如我刚才提到的，总体而言最让我印象深刻的可能还是电商玩家。我看到他们如何运用AI，以及他们为了赋能自身业务增长所展现的高成熟度，这非常令人钦佩。
Q：AI驱动广告的大规模部署也面临一些挑战，AI素材会带来幻觉、虚假宣传等合规风险。Taboola建立了怎样审核机制，去管控内容风险？
辛戈尔达：我们拥有自己的AI模型，比如DeeperDive，我们使用媒体的内容来训练模型，而这些都是值得信赖的信息。以DeeperDive为例，我们的模型幻觉是不存在的，或者说非常微小，因为我们不随意抓取内容，而是使用高度可信、高质量的信息进行训练，并且媒体给予了我们使用许可。
不过，从行业普遍情况来看，当大家将OpenAI、Gemini和Claude作为底层核心模型时，虽然目前仍存在一些幻觉，随着技术的飞速发展，我认为幻觉问题最终会消失。回到我们之前谈到的：能够依托独特数据和可信数据的模型将拥有巨大的优势。
例如，我大约10年前参与创立了一家名为K Health的医疗健康公司。他们仅使用医院数据以及医疗领域巨头妙佑医疗国际（Mayo Clinic）的数据来训练模型，不使用外界杂乱的信息，而是使用真实且匿名的医院数据。它几乎从不产生幻觉，因为它是基于严谨的人类医疗数据构建的，而不是维基百科。
Q：扩大AI规模需要巨额投资，你如何在激进的AI资本配置、短期盈利能力，以及股东期望之间取得平衡？
辛戈尔达：是的，这非常昂贵。像我们这样的公司算是比较幸运的，我们一直在投资建设自己的基础设施。在过去十多年里，我们已经在全球各地设立了自己的数据中心。因此对我们来说，我们能够在自己的服务器上托管模型，而无需为此外包付费给第三方。
我确实认为基础设施将成为一个关键的分水岭，因为支付API调用费用非常昂贵，购买受限的基础设施也很昂贵，而且成本还在上涨，价格几乎翻了一番。其他公司则必须寻找能够覆盖这些API或基础设施成本的商业模式。
这也是为什么我对我们目前的定位感到兴奋——我们能够为不同的开放网络公司提供商业变现服务。我们同样可以帮助其他LLM和AI公司通过广告实现商业变现。鉴于成本高昂，这将成为商业模式的一个重要组成部分。正如你所说，这一切非常烧钱，大家都会需要可持续的商业模式。
Q：公开资本市场往往给AI原生公司极高的估值，同时又要求广告科技公司有稳定的利润率。你是否担心这个行业会陷入同质化的军备竞赛中，并最终压垮利润率？
辛戈尔达：关于利润率，我认为这没有一个标准化的答案。如果你能利用AI创造更多价值并拉动更多营收，虽然成本可能增加了，但你赚得也更多了。我的出发点从来不是“它要花费多少钱”，而是“你能赚回多少钱”。如果你赚到了足够的钱，你就有机会跑得更快、投资更多；如果你赚不到足够的钱，那么花费多少其实都无所谓了，因为横竖都是失败。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李程程，编辑｜杨林）
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