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做广告投放预算分配不只是判断哪个广告转化效果更好。企业在同一个广告活动下往往要给几百甚至上千个广告组分配每日预算结合转化、点击、加购、CTR、CVR、预算消耗、近期数据走势综合调配预算最终提升 ROI、ROAS 与整体转化效果。完全依靠人工制定投放规则很容易受运营人员经验、市场变动影响单独使用传统数值模型又会碰到冷启动、过拟合、结果无法解释、模型不能跨项目复用等痛点。2026 亚马逊云科技中国峰会分论坛 4 的分享中亚马逊云科技给出适配广告预算优化的云上方案用 Amazon Bedrock 大模型完成复杂推理和训练数据生成再通过 Amazon SageMaker AI 把大模型的能力蒸馏给到小模型最后依靠小模型承接高频的线上预算推荐。 这套架构并不是二选一选用大模型或者小模型而是二者分工协作各自做擅长的工作。一、广告预算分配为何不能只靠人工或者传统小模型1.人工没办法处理大批量广告组以往分配广告预算全靠投放运营的经验运营根据前几天的转化表现决定广告组预算增减。 广告组数量少的时候人工尚能应对一旦单个项目拓展至数百上千个 AD group人工根本无法逐个分析调整预算。而且人工经验存在两大短板一是跟不上市场快速变化二是经验跟着员工走人员离职之后成熟的投放策略很难留存复用。2.传统数值模型容易冷启动并且看不出决策逻辑树模型这类传统数值模型训练快擅长处理结构化数据但放在广告预算分配场景缺点明显。 历史数据稀少、特征稀疏时模型容易过拟合新渠道、新素材、新广告组缺少历史数据模型没办法完成冷启动预测。 最重要的一点传统模型只会输出预算增减数值不会说明这么调整的原因。运营拿到数字却不懂背后逻辑大概率不会采纳这套预算方案。3.强化学习门槛偏高不适合大部分企业直接上手强化学习虽然能够朝着长期收益优化但落地前提是具备清晰奖励函数、稳定线上反馈还要搭建完善的 A/B 测试实验体系。 企业如果没法及时拿到广告投放的真实转化结果或是没有搭建完整线上实验框架强化学习训练和验证的难度会大幅上升。因此绝大多数刚开始做预算智能化改造的企业先落地「大模型推理小模型蒸馏」方案远比直接搭建强化学习体系更容易落地落地见效。二、大模型适合承担的几项核心工作1.综合多项指标判断预算分配策略分配广告预算需要综合广告组近期表现、历史转化、预算波动、点击率、转化率、稳定性、多周期走势等多项指标。 大模型擅长整合多个条件综合判断不会单纯依照某一项指标排序分配预算。 举例某个广告现在转化一般但数据持续变好另一个广告历史效果优秀近期转化连续下滑。要不要继续给后者加预算需要多方权衡不能套用固定规则。2.给出预算调整的清晰理由方便运营看懂广告场景下模型不光要给出预算数字还要回答三个问题 为什么增加这个广告组预算 为什么削减那个广告组预算 依靠哪些历史数据和走势做出该判断峰会案例里的大模型可为每一个 AD group 输出预算分层、推荐预算以及完整分配逻辑算法团队和广告运营都可以核对模型的判断逻辑。 这种可解释的输出能力是传统数值模型不具备的核心优势。3.解决冷启动问题能力可跨广告项目迁移大模型拥有很强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再将这套规律用在从未训练过的新项目上。 实测数据显示使用多个项目数据训练完成后模型在陌生新项目召回率约 71%补充该项目数据二次训练后召回率可达 95%。足以证明单一大模型能够适配多个广告项目解决新广告冷启动难题。但如果让大模型处理每一次线上预算请求推理延迟与算力成本都会很高。所以大模型定位是教师模型不用全程承接线上推理请求。三、必须蒸馏出小模型上线运行的原因线上预算推荐属于高频、重复、结构化的业务任务。 模型无需每次进行冗长推理只需要按照固定格式的广告数据持续输出广告组分层、推荐预算、可解析结论即可。 最优分工模式大模型学习复杂决策逻辑小模型负责线上规模化执行。落地流程为教师大模型结合历史广告特征生成预算分配逻辑将推理结果叠加次日真实投放效果做成蒸馏数据集利用 SFT 微调训练学生小模型。 训练完成后的小模型输出结构化 JSON包含 AD group ID、预算等级、预算数值、分配依据下游系统可直接解析对接广告投放流程。经过蒸馏的小模型既能继承大模型在预算判断、可解释、冷启动方面的能力又能大幅降低线上推理阶段的算力开销。四、广告预算优化对应的四层 AWS 云上架构第一层Amazon S3 存放广告全量数据与投放反馈做好广告预算优化的前提是拥有持续稳定的数据来源。 企业可以把历史预算、每日消耗、点击、转化、加购、广告组状态存入 Amazon S3按照时间划分训练数据与效果反馈样本。峰会着重说明尽量获取每日真实预算数值如果只能用一段时间平均消耗模拟训练最终优化效果不如真实预算训练的版本。 广告投放产生的真实效果数据需要不断回传存储生成新样本让模型跟着业务变化持续更新。第二层借助 Amazon Bedrock 调用教师大模型Amazon Bedrock 作为教师模型的调用入口。 企业通过 Amazon Bedrock 调用推理能力强劲的大模型结合筛选后的广告特征产出预算方案与分配理由。 该环节不用每天全量线上推理主要用于 生成高质量蒸馏训练数据 分析全新广告项目 处理冷启动广告组 市场变动后重新学习预算分配规则 为运营人员输出详细决策解释。简单来说Amazon Bedrock 的作用是搭建预算策略、产出优质监督数据并不是用来频繁线上调用。第三层Amazon SageMaker AI 训练广告专用小模型拿到教师模型产出的推理数据后通过 Amazon SageMaker AI 对小模型开展 SFT 微调。 训练素材由历史广告特征、教师模型推理结果、次日真实投放结果组成。训练结束得到的不是通用对话模型而是专门用于广告预算分配的垂直小模型。实践证明训练样本数量超过 10K 后模型表现更加稳定8B 规模模型可以在效果与成本之间实现良好平衡。继续增大模型参数收益提升微弱推理成本却会明显上涨。第四层SageMaker Inference / Amazon EC2 GPU 部署小模型不想耗费人力运维推理端点的企业可以将蒸馏后的小模型部署在 SageMaker Inference。 企业依然可以自主选择模型、推理容器、实例类型同时享用托管端点、健康检查、自动扩缩容、可观测能力适合把预算推荐做成长期标准化生产服务。企业自有成熟自建推理平台的前提下也能在 Amazon EC2 GPU 实例部署小模型搭配 vLLM、动态批处理、投机解码优化线上推理性能。实测效果vLLM 动态批处理可将推理速度提升 1.6 倍、吞吐量提升 7.8 倍8B 模型开启投机解码可提速 34%同时预算准确率、排序指标基本不变。五、企业不同发展阶段适配的部署组合阶段 1新项目起步数据与投放规则尚未成型选用架构Amazon S3Amazon Bedrock 先梳理历史数据、搭建特征体系、验证教师模型效果确认大模型给出的预算方案逻辑通顺、运营愿意采纳。 该阶段无需训练专属小模型核心验证方案的业务落地可行性。阶段 2积累一定历史数据想要控制大模型调用成本选用架构Amazon S3Amazon BedrockAmazon SageMaker AI 依靠 Amazon Bedrock 生成预算推理数据再由 Amazon SageMaker AI 蒸馏得到 8B 量级广告小模型。 适合运营多个广告活动想要兼顾可解释性、冷启动能力与推理成本的企业。阶段 3正式开启高频线上自动预算推荐选用架构Amazon S3Amazon BedrockAmazon SageMaker AISageMaker Inference 大模型定期学习策略、生成蒸馏数据小模型部署在 SageMaker Inference 承接日常线上请求。 既不用每次调大模型也保留了模型迭代、版本管理、持续更新的能力。阶段 4拥有专业基建团队自研推理平台选用架构Amazon BedrockAmazon SageMaker AIAmazon EC2 GPU 实例 Bedrock 负责教师推理SageMaker AI 负责训练EC2 GPU 实例实现私有化部署。 自主性更强但企业需要自行完成推理运维、扩容、监控、故障处理等全部工作。六、最终选型结论广告 ROI 优化切忌单独只用大模型或小模型针对广告投放、预算分配、ROI 优化场景最优云上方案既不用巨型大模型包揽所有任务也不用继续使用无法解释结果的传统小模型。标准分工逻辑 Amazon Bedrock 上的大模型负责复杂推理、冷启动判定、预算逻辑生成 Amazon SageMaker AI 负责把大模型能力蒸馏成广告专属小模型 SageMaker Inference 或 Amazon EC2 GPU 实例负责小模型低成本、高并发线上运行 Amazon S3 存储投放数据与效果反馈形成闭环迭代体系。这套「大模型当老师、小模型做执行」的方案同时兼顾预算优化效果、运营可读性、跨项目复用能力与线上推理成本。对于想要摆脱人工投放经验、搭建可持续 AI 模型优化体系的企业AWS 交付的并非单一模型而是从数据存储、教师推理、模型训练到线上推理的完整部署链路。查看完整演讲回放想要深入学习广告预算分配、思维链推理、小模型蒸馏、线上推理部署实操可打开亚马逊云科技官网首页 Banner或是搜索「2026 亚马逊云科技中国峰会」进入分论坛 4 回放页面查看《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》两场演讲回放与详细技术资料。