OpenAI erklärt, wie der Werbe-Stack von ChatGPT Anzeigen und Antworten voneinander trennt

Warum ein herkömmliches Werbesystem nicht passte

Klassische Werbesysteme reagieren laut OpenAI auf einzelne, klar abgegrenzte Ereignisse. Ein Nutzer sucht etwas oder öffnet eine Seite, das System erhält diese Anfrage, ruft passende Anzeigen ab, bewertet sie, führt eine Auktion zur Preisbestimmung durch und zeigt das Ergebnis an.

ChatGPT erzeugt einen solchen konkreten Moment nach Angaben des Unternehmens nicht. Menschen kommen mit Zielen wie der Reiseplanung, der Auswahl von Unternehmenssoftware, der Einrichtung einer Wohnung oder dem Erlernen eines Hobbys, und die Bedeutung des Gesprächs verschiebt sich über mehrere Gesprächsrunden hinweg. OpenAI nennt ein Beispiel aus der eigenen Entwicklung: Ein Gespräch beginnt mit einer allgemeinen Frage zum Laufen und landet einige Runden später bei Schuhen für das Training. Ein System, das nur auf die erste Nachricht reagiert, könnte die falsche Absicht erkennen und dem Nutzer in die Quere kommen.

OpenAI nennt vier Risiken, wenn jede Nachricht als eigenständige Anfrage behandelt wird: das Ziel des Nutzers falsch zu deuten, den Werbeablauf zu früh zu starten, Anzeigen auszuspielen, die den Weg des Nutzers behindern, und den Ablauf bei jeder Änderung der Anfrage unnötig aufwendig neu zu durchlaufen. Deshalb habe das Team einen Werbe-Stack von Grund auf neu bauen müssen.

Zustandsbehaftete Sitzungen und ein getrennter Dienst

Das Unternehmen nennt drei zentrale Designentscheidungen. Erstens zustandsbehaftete Werbesitzungen, in denen Informationen über mehrere Gesprächsrunden und über mehrere Unterhaltungen hinweg gespeichert bleiben. Zweitens ein eigenes, nachtrainiertes LLM, das mit einer Tool-Call-Architektur Kontext und Absicht interpretiert und daraufhin Anzeigen auswählt, bewertet und ausliefert. Drittens läuft die Anzeigenauswahl getrennt von der Antworterzeugung von ChatGPT in einem eigenen Dienst, damit Anzeigen die Antworten nicht beeinflussen und ChatGPT neutral bleibt.

Laut OpenAI läuft die Anzeigenauswahl parallel zur normalen Antworterzeugung, mit separaten Modellen und separatem Code. ChatGPT übermittelt den anfänglichen Anfragekontext an den Anzeigenserver, und das Werbesystem passt sich an, während sich das Gespräch entwickelt.

Das Unternehmen verweist auf praktische Folgen dieser Trennung:

• ChatGPT hängt nicht vom Werbesystem ab. Ist die Anzeigenauslieferung nicht verfügbar oder langsam, läuft die organische Antwort unbeeinträchtigt weiter.
• Das Werbesystem kann das Produkt ChatGPT weder lahmlegen noch verzögern.
• Keine Anzeige auszuspielen gilt als gewöhnlicher, erfolgreicher Ausgang. Das System liefert nur dann eine Anzeige aus, wenn sie für Nutzer und Werbetreibende eindeutig von Vorteil ist.

Das Orchestrator-LLM und seine Werkzeuge

OpenAI bezeichnet das nachtrainierte LLM als Orchestrator. Es steuert den gesamten Werbeablauf in einer agentischen Schleife und ruft vor der Auslieferung Tools für Abruf, Ranking, Relevanz und Auktion auf. Sein erklärtes Ziel ist es, die passendste Anzeige zu finden, die hohen Nutzen für Nutzer und Werbetreibende vereint und dabei stets die Nutzer an die erste Stelle setzt.

Der Orchestrator muss nach Angaben des Unternehmens Bezüge auf frühere Nachrichten deuten, erkennen, wenn ein Nutzer hypothetisch spricht, und vermeiden, jede Erwähnung eines Produkts oder einer Dienstleistung als Kaufwunsch zu werten. Entscheidet sich der Nutzer für personalisierte Anzeigen, berücksichtigt er außerdem verfügbare, nicht sensible Informationen aus früheren Gesprächen. Im weiteren Verlauf kann er mit aktualisiertem Kontext neue Tool-Aufrufe starten und bessere Anzeigen an den Client zurückgeben, der sie nutzen kann, wenn sie rechtzeitig eintreffen.

Grob beschreibt OpenAI die Schritte so: Der Orchestrator fasst Gespräche in kurzen Textzusammenfassungen zusammen, wandelt sie in semantische Embeddings um, ruft damit Anzeigenkandidaten ab, filtert sie anhand von Budget, Nutzereinstellungen und weiteren Vorprüfungen auf Eignung, bewertet Qualität und Relevanz und nimmt ein abschließendes Ranking für die Platzierung am Ende einer Chat-Antwort vor.

Der erste Schritt ist die Vorbereitung der Abfragen. Der Orchestrator kann den Gesprächskontext umformulieren, um die kommerziellen Möglichkeiten über eine Eins-zu-eins-Suchanfrage hinaus zu erweitern. Mehrere Abfragen können unterschiedliche Aspekte der Absicht abbilden, etwa Transport, Unterkunft und Aktivitäten in einem Gespräch zur Reiseplanung.

Was das für Nutzer und Werbetreibende bedeutet

Der Beitrag beschreibt die Architektur, nicht die Produktbedingungen, zeigt aber, woran OpenAI Werbung in ChatGPT gemessen sehen will: daran, ob sie aus der Antwort herausgehalten wird und nur erscheint, wenn die Absicht klar ist. Für Nutzer nennt OpenAI als Schutzmechanismen die Trennung von der Antworterzeugung, die Wahlmöglichkeit bei der Personalisierung und ein System, das keine Anzeige zeigen soll, wenn keine passt. Für Werbetreibende lautet das Argument von OpenAI, dass Platzierungen nur bei tiefem Verständnis der Absicht erscheinen, was nach Ansicht des Unternehmens beiden Seiten nutzt.

Der vorliegende Quelltext endet mitten in der Beschreibung des Abrufs, weshalb Details zu späteren Stufen wie Ranking und Auktionsmechanik hier nicht behandelt werden.