广告投放、预算分配和 ROI 优化场景哪些云上大模型和小模型部署方案更适合大模型负责推理小模型负责在线执行广告环节的预算分配工作并不仅仅是预判不同广告的转化优劣。企业往往需要在单一广告活动campaign下为数百乃至上千个广告组AD group分配每日预算额度结合历史转化数据、点击行为、加购数据、CTR、CVR、预算消耗情况与近期数据走势综合研判最终实现 ROI、ROAS 提升与整体转化效果优化。倘若该场景仅依靠人工规则运作方案极易受从业者经验水平、市场环境波动所制约如果单独采用传统数值模型进行处理又会遭遇冷启动、过拟合、可解释性缺失、模型无法跨项目复用等一系列问题。结合 2026 亚马逊云科技中国峰会分论坛 4 的专题演讲内容亚马逊云科技推出适配广告预算优化的云上落地路径依托 Amazon Bedrock 中的大模型承担复杂推理运算与训练数据生成工作经由 Amazon SageMaker AI 将大模型能力蒸馏至轻量化小模型最终由小模型承接高频线上预算推荐任务。 该架构并非在大模型、小模型二者之间二选一而是各司其职各自承接自身擅长的任务模块。一、广告预算分配环节无法单纯依靠人工或者传统小模型的原因1.人工规则难以覆盖海量广告组体量传统模式下广告预算分配高度依赖投放运营人员的实操经验运营人员根据前几日转化表现判断各广告组的预算增减策略。 当单个 campaign 仅包含少量广告组时人工模式尚可正常运转但当项目扩充至数百、上千个 AD group 时人工已经没有能力逐个分析、精细化调整预算。人工经验模式还存在两大短板一是无法快速应对市场行情突变二是投放经验高度绑定在岗人员一旦人员发生变动过往沉淀的投放策略很难完整留存复用。2.传统数值模型普遍存在冷启动与可解释性缺陷树模型等传统数值模型训练速度较快适配结构化特征处理可应用在广告预算分配场景时短板十分突出。 在历史数据稀缺、特征稀疏的条件下这类模型极易出现过拟合现象面对新上线渠道、全新素材、新建广告组时由于缺少历史样本支撑模型很难完成冷启动预测。 更为关键的是传统模型只能输出预算上调、下调的数值结果无法向运营人员阐述预算调整的逻辑缘由。运营团队只拿到调整数值却不清楚背后的判断依据会大幅降低预算方案的落地采纳率。3.强化学习模式并不适合所有企业直接落地起步强化学习虽然能够朝着长期收益方向优化但落地前提是拥有清晰的奖励函数、稳定的线上反馈链路同时搭建完善的 A/B 测试与实验体系。 企业倘若无法及时获取广告投放后的真实转化反馈或是尚未搭建完备的线上实验架构强化学习方案的训练调试、效果验证难度将会大幅提升。因此绝大多数处在预算智能化转型初期的企业优先落地「大模型推理 小模型蒸馏」架构对比从零搭建强化学习体系落地难度更低、可行性更强。二、大模型适配承接的工作内容1.多维度综合研判预算分配逻辑开展广告预算分配作业时需要同步参考广告组近期表现、历史转化效果、预算波动、点击率、转化率、运行稳定性以及不同时间周期的数据趋势等多重要素。 大模型擅长整合多项指标综合分析判断而非简单依照单一指标完成排序。 举例说明某广告组当下转化效果偏弱但数据走势持续向好另一广告组历史表现优异可近期转化连续下滑。判断预算是否继续倾斜给后者需要多维度权衡分析而非套用固定规则机械判定。2.输出具备可读性的预算调整依据广告投放场景下模型除输出预算数值以外还需要解答三类核心问题 为何增加该广告组预算 为何削减另一广告组预算 依托哪些历史表现、数据趋势做出本次判断峰会案例中的大模型能够针对每一个 AD group输出预算分层结果、推荐预算额度以及完整分配逻辑方便算法团队与广告运营团队共同核验模型决策逻辑。 这种可解释化输出能力正是大模型相较于传统数值模型的核心优势。3.支撑冷启动业务与跨项目能力迁移大模型具备强劲的通用推理与语义理解能力可以学习多个广告项目的预算分配规律并把习得规则迁移至从未训练过的新项目当中。 峰会实测数据表明使用多项目混合数据完成训练后模型在陌生新项目中的召回率约为 71%再补充该项目专属数据继续微调训练召回率能够提升至约 95%。足以证明单一大模型可覆盖多个广告项目并且具备冷启动支撑能力。但大模型直接承接每一次线上预算推荐请求会带来推理时延偏高、算力成本高昂的问题。故而大模型更适合充当教师模型不必全程承载全部线上推理请求。三、将能力蒸馏至小模型的必要性线上广告预算推荐属于高频次、重复性、结构化的业务任务。 模型无需每次执行完整长链路推理只需要依托标准化广告数据持续输出广告组分层、推荐预算以及可解析的判定结果。 最优架构分工为大模型学习复杂决策逻辑小模型完成规模化线上执行。峰会落地流程如下教师大模型结合历史广告数据与特征生成预算分配逻辑再将推理结果与次日真实投放效果整合为蒸馏数据集借助 SFT 微调方式训练学生小模型。 训练完毕后的学生模型输出结构化 JSON 数据内容包含 AD group ID、预算等级、预算数值以及分配理由便于下游系统解析对接广告投放流程。经过蒸馏训练的小模型可以继承大模型在预算研判、结果可解释、冷启动方面的部分能力同时有效缩减线上推理阶段的算力资源消耗。四、适配广告预算优化场景的 AWS 云上架构四层结构第一层借助 Amazon S3 存储广告数据与投放效果反馈广告预算优化的根基是源源不断获取高质量有效数据。 企业可将历史预算数据、每日实际消耗、点击数据、转化数据、加购行为、广告组状态等内容存入 Amazon S3按照时间维度拆分训练数据集与效果反馈样本。峰会案例着重强调尽可能获取每日真实预算数值倘若无法拿到真实预算只能选取近一段时间平均消耗数值做模拟训练最终优化效果会弱于使用真实预算训练的版本。 广告投放产生的实际效果数据需要持续回流至存储端生成全新训练样本驱动模型跟随业务变化迭代更新。第二层经由 Amazon Bedrock 调用教师大模型Amazon Bedrock 可作为教师模型的调用入口。 企业通过 Amazon Bedrock 调取具备强复杂推理能力的大模型基于筛选后的广告特征生成预算方案与分配理由。 该环节无需每日针对全部线上流量执行推理主要用于四项场景 生成高质量蒸馏数据集 分析全新广告项目 处理处于冷启动阶段的广告组 市场环境发生变化后重新学习预算分配逻辑 为运营人员输出精细化决策解释内容。由此可见Amazon Bedrock 在整套架构中的定位是搭建预算策略体系、生成高质量监督数据集并非单纯充当高频线上调用接口。第三层利用 Amazon SageMaker AI 训练广告专属小模型拿到教师模型产出的推理数据集之后依靠 Amazon SageMaker AI 完成小模型的 SFT 微调工作。 训练数据集由历史广告特征、教师模型推理输出结果、次日真实投放效果共同构成。模型训练结束后产出的不再是通用对话大模型而是面向广告预算分配场景的垂直专用模型。峰会实测结果显示训练样本数量达到 10K 以上时模型效果稳定性更佳8B 参数量级的模型能够在效果表现与部署成本之间达成优质平衡。对比更大参数量模型继续扩充模型规模带来的效果增益有限推理成本却会显著上涨。第四层依托 SageMaker Inference 或者 Amazon EC2 GPU 实例部署小模型想要精简端点运维工作量的企业可将蒸馏后的小模型部署至 SageMaker Inference。 企业依旧掌握模型、推理容器、实例类型的自主选择权同时享用托管端点、健康巡检、自动扩缩容、可观测配套能力适合把广告预算推荐打造为长期标准化生产服务。企业如果已经搭建成熟的自建推理平台也能在 Amazon EC2 GPU 实例中部署小模型搭配 vLLM、动态批处理、投机解码等技术优化线上推理性能。峰会实测数据搭载 vLLM 结合动态批处理方案推理速度提升约 1.6 倍吞吐量上涨约 7.8 倍在 8B 模型上启用投机解码可实现约 34% 的推理提速并且预算精准度、排序指标基本维持原有水平。五、不同业务发展阶段对应的部署组合方案场景一项目刚刚启动数据与投放规则尚未稳定推荐架构Amazon S3Amazon Bedrock 优先完成历史数据梳理、特征工程搭建、教师模型效果验证验证大模型能否产出逻辑通顺的预算分配方案。 该阶段核心目标并非立刻训练专属小模型而是验证预算建议能否被业务读懂、运营团队是否愿意落地采纳。场景二已经积累一定历史数据亟需降低大模型调用成本推荐架构Amazon S3Amazon BedrockAmazon SageMaker AI 由 Amazon Bedrock 生成高质量预算推理数据再借助 Amazon SageMaker AI 将大模型能力蒸馏至 8B 量级小模型。 这套组合适配运营多个 campaign、期望兼顾可解释能力、冷启动能力与推理成本的企业。场景三正式进入高频线上预算推荐运行阶段推荐架构Amazon S3Amazon BedrockAmazon SageMaker AISageMaker Inference 大模型周期性完成策略学习、蒸馏数据生成工作小模型部署在 SageMaker Inference 承接日常线上预算请求。 该架构规避了每一次预算推荐都调用大模型的情况同时保留模型更新、版本管控、持续迭代的完整能力。场景四企业具备成熟模型基建与专职技术团队可选架构Amazon BedrockAmazon SageMaker AIAmazon EC2 GPU 实例 Bedrock 负责教师模型推理工作SageMaker AI 承载模型训练环节Amazon EC2 GPU 实例承接自定义线上部署。 该模式赋予企业更强的运行时管控权限但企业需要自主负责推理服务运维、扩缩容配置、监控告警、故障恢复等全部工作。六、选型总结广告 ROI 优化不可只选用大模型或小模型其中一种面向广告投放、预算分配、ROI 优化场景合理的云上部署方案既不用超大模型包揽全部任务也不必继续使用欠缺解释能力的传统小模型。科学分工模式如下 部署在 Amazon Bedrock 的大模型负责复杂推理运算、冷启动判断、预算分配逻辑生成 Amazon SageMaker AI 承担将大模型能力蒸馏为广告专属模型的任务 SageMaker Inference 或是 Amazon EC2 GPU 实例负责小模型低成本、高吞吐的线上落地执行 Amazon S3 存储历史投放数据与真实效果反馈搭建可持续迭代的闭环体系。这套「大模型充当教师、小模型作为执行载体」的架构能够同时兼顾预算分配效果、运营端可解释性、跨项目复用能力与线上推理成本。对于希望把广告优化模式由人工经验驱动升级为可持续模型驱动能力的企业AWS 提供的价值并非单一模型产品而是覆盖数据存储、教师推理、模型训练、线上推理全链路的完整部署体系。延伸学习渠道如需深入学习广告预算分配方案、思维链推理机制、小模型蒸馏技术以及线上推理部署实操内容可前往亚马逊云科技官网首页 Banner 入口或是检索「2026 亚马逊云科技中国峰会」进入峰会回放页面的分论坛 4 板块观看《基于大语言模型的广告预算分配从思维链推理到小模型蒸馏》《从数周到数小时借助 Amazon SageMaker AI 加速生成式 AI 的部署上线》两场演讲回放与配套完整资料。
解法与竞赛思维)
