腾讯升级了什么技术,助力Q1营销收入增20%?
2026年Q1，腾讯营销业务延续增长态势，收入同比增长20%至人民币382亿元。
财报中特别提到：“腾讯升级了AI驱动的广告推荐模型，扩展了微信生态系统内的闭环营销能力，从而带动广告表现提升及广告单价增长。”
腾讯所说的广告推荐模型升级，具体指什么？
先从一个生活中的例子说起。
你在刷视频号的时候看到一条眼霜广告，主打“淡化黑眼圈”。你平时关注护肤，刚好此前也看过几篇相关文章，于是你点进广告下了单。
这条广告，对你来说是“刚刚好”；对商家来说，是“推广费花得值”；对广告平台来说，是“高效推荐”。
这就是广告推荐系统存在的意义——一条高度匹配用户兴趣的广告，实现的是用户体验、商家需求和平台营收的“三赢”。广告推荐模型的优化目标，便是在数百毫秒间实现广告的精确匹配，提升点击率和转化率。
过往，广告推荐存在一个技术优化惯性：训练的数据量越大，模型的参数越多，推荐效果越好。
这就像一个人，他读书的多少和大脑的思考能力其实是两回事。如果大脑没有足够的理解能力，无法“活学活用”，依然会词不达意，缺乏深度。
模型也是一样。当特征维度爆炸、参数规模急剧膨胀之后，它的边际效益开始递减。腾讯丰富的产品生态可以给模型提供充足的“学习资料”，这是好事。挑战在于，也需要有随着生态快速发展而持续升级的模型技术。
因此，腾讯营销的技术团队对广告推荐模型持续升级。其中的一个重要模型技术架构升级“RankUp”，提升了模型的思考能力，让模型像人一样，学会更好地组织信息、理解上下文并形成有价值的判断，让大脑“升维”。
此次升级包含模型架构、多embedding映射、全局Token建模、特征融合、多任务学习等多个维度。举几个例子：
过往，模型存在路径依赖，比如一出现“护肤”的特征，就会自动联想到“女性”。技术团队重新给特征分组，监督模型去挖掘更丰富的关联，这样模型能学到：数码产品也可能有很多女性发烧友，也不是只有女性才关注护肤信息。
再如，广告模型需要同时支持多种优化目标：用户会不会点？会不会购买？会不会加企业微信？过往这些任务共用一个底层框架，就像让一个人同时思考三件事情，很容易相互干扰。如今技术团队为每个任务分配了独立的专属Token，如同在同一本书里同时展开三条故事线，每个故事都很清晰，不妨碍整体的阅读体验。
有了“高维大脑”还不够，实践方能出真知。腾讯营销系统日均承接千亿级请求，在工业实践中持续迭代推荐效果。目前，“RankUp”的技术优化已经全量部署于腾讯营销的CVR（转化率）预估任务，在视频号、公众号&小程序、朋友圈等场景中，营销广告投放所带来的收入增长2.1%-4.8% 。
这证明升级后的模型确实能够自如地让“高维大脑”为推荐所用，出色的技术优化也在腾讯的最新一季财报中得到了具象的展现。——无论是用户在公众号刷到和正文内容契合度极高的广告，还是通过视频号广告丝滑下单，背后都是广告模型在数百毫秒间的精确决策。
为了给用户和广告主提供更好体验，腾讯在快速迭代技术的同时，也在持续引入AI人才探索业界更前沿的技术。“2026年腾讯广告算法大赛”的赛题也着眼“统一建模”挑战，面向全球工业界和学术界征集最优的架构方案，为推荐系统配备一个“最强大脑”。
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