計算廣告的興起背景、運作機理和演進軌跡

呂尚彬 鄭新剛

(武漢大學 新聞與傳播學院，湖北 武漢 430072)

在計算廣告的概念提出之前，以谷歌、百度為代表的公司就已經在踐行計算廣告的理念。雅虎研究院資深研究員Andrei Broder在2008年1月召開的第19屆ACM-SIAM離散算法學術討論會上首次提出了計算廣告的概念，引起了學界和業界的關注。Andrei Broder沒有從學術的角度給計算廣告一個嚴謹的界定，他認為“計算廣告的核心問題是找到特定用戶在特定環境和適當廣告之間的‘最佳匹配’。環境可以是用戶在搜索引擎中輸入查詢、閱讀網頁、在便攜式設備上觀看電影等等”(1)Andrei Broder&Vanja Josifovski (2011).Introduction to Computational Advertising .https://web.stanford.edu/class/msande239/。 百度的戎文晉認為，計算廣告“是指主要依賴大數據技術和算法模型，找到廣告與消費者之間最佳的接觸方式，包括消費者場景、廣告形式以及互動方式等，以達到廣告主的某種目標”(2)戎文晉：《關于計算廣告的那些事兒 》， [EB/OL].http://www.sohu.com/a/197357375_652687.。

計算廣告旨在探索以計算的方式提高在線廣告的效率，它構建了一個龐大的廣告生態系統，由形形色色的參與者構成，如廣告主、廣告媒體、廣告平臺、廣告技術公司、數據提供商、用戶等等。用戶洞察、廣告文本生成、媒體選擇、效果檢測等都納入了計算廣告的運作框架。計算廣告的核心內容是廣告、媒體、用戶三者的最優匹配，計算廣告的終極目標是廣告成本、用戶體驗、商業價值之間的兼顧與平衡?；跔I銷大數據的計算廣告技術日漸成熟，它貫穿了互聯網生態鏈的各個部分，是互聯網廣告不斷升級和進化的產物?！安涣私庥嬎銖V告,就不可能深入地了解互聯網,也不太容易真正理解大數據?！?3)吳忠斌：《關于計算廣告相關算法的解析》，《電子世界》2017年第21期。通過審視計算廣告的興起背景、運作機制和演進歷程，有助于我們更深入地理解互聯網的商業邏輯和商業模式，把握廣告產業的發展趨向。

一、計算廣告的發展背景

(一)廣告的數字化。從廣告的形態上來看，廣告的數字化就是把連續變化的廣告信息如圖畫的線條、聲音信號等轉化為一串離散的單元，在計算機中用二進制數字0和1表示。廣告數字化的直接產物就是數字廣告，一切形態的互聯網廣告(通常也被稱為網絡廣告)都是數字廣告。廣告的數字化從技術上來講早于互聯網的誕生，但只有借助互聯網它才擴散開來。1994年10月，AT&T公司在《連線》網站上發布了世界上首個網絡廣告——黑色背景上用彩色文字寫著“你用鼠標點過這兒嗎？你會的”，這個橫幅廣告開啟了一個嶄新的廣告時代?；ヂ摼W早期的典型應用形態是各類網站，當時網站上的廣告類型主要是文字鏈接廣告、橫幅廣告以及發送至用戶電子郵箱的電子郵件廣告。這些廣告實現了廣告的數字化，但問題是無法區分用戶，精準度較差，用戶體驗欠佳。早期的互聯網廣告與傳統的線下廣告投放無異，只不過是廣告的載體發生了變化。即便如此，當數字廣告插上互聯網的翅膀，它的生存空間和呈現形態便極大地得到了拓展。

(二)用戶行為的數據化和在線化。隨著互聯網的普及，網民數量呈現爆炸式的增長。他們在網上的各種行為會以數據的形式被記錄下來，這就是所謂的數字足跡。此外，移動互聯網時代的到來，用戶傾向于實時在線，這樣可以通過持續收集用戶數據從而更加了解他們?；ヂ摼W和數據技術的發展使互聯網廣告突破了早期的局限，能夠把廣告信息投放在特定場景下的合適用戶。1996年DoubleClick公司成立(注：2007年被Google收購)，將橫幅廣告與Cookies技術集合，通過記錄使用者的上網行為，瞄準廣告的目標群體，使廣告投放更具效率。互聯網廣告開始變得精準，其原因在于：第一，互聯網用戶在網上留下了各種行為數據，廣告發布商可以據此利用統計及機器學習方法有效地將用戶進行分類，從而實現廣告受眾需求的細分；第二，廣告主或廣告發布商可利用這些用戶行為數據精準衡量廣告的投放效果，從而及時調整廣告投放，以達到某種目標(比如提升廣告匹配受眾的準確率，或者廣告發布商的收益等)。(4)《計算廣告的歷史、現狀及未來》。https://www.csdn.net/article/a/2013-10-21/15816923.

(三)計算思維在各個領域的拓展。伴隨著計算機功能的日益強大及其在社會各個領域的廣泛普及，人們對計算的思考和認識也在不斷深入。美國學者尼葛洛龐帝在其 1996年出版的專著《數字化生存》中指出：“計算不再只和計算機有關,它決定我們的生存?！庇嬎闼季S早已有之，它和實驗思維、理論思維并稱人類的三大科學思維方式 ，但計算思維的概念一直以來并沒有得到明確的界定。2006年3月，美國卡內基·梅隆大學計算機科學系主任周以真(Jeannette M.Wing)教授在美國計算機權威期刊CommunicationsoftheACM雜志上這樣闡明計算思維(Computational Thinking)：“計算思維是運用計算機科學的基礎概念來求解問題、設計系統和理解人類行為。計算思維包括一系列反映計算機科學領域范圍的思維工具。計算思維是將一個看似困難的問題重新組合成一個我們知道如何解決的問題，也許可以通過簡化、嵌入、轉換或模擬來解決?！?5)Jeannette J M.Computational Thinking.Communications of the ACM, 2006，49(3) :33-35.簡單地理解，計算思維就是通過算法的設計和實施來解決某一領域特定復雜問題的思維方式和自覺意識。“‘算法’是計算機科學中的一個常用詞, 是指計算機所遵循的一套規則或者指南。算法構建了一個內部模型, 并使用它進行預測, 同時用更多的數據來檢驗、完善這個模型。”(6)[美]卡魯姆·蔡斯：《人工智能革命：超級智能時代的人類命運》，張堯然譯，機械工業出版社2017年版，第8頁。計算思維不再表現為一個遙不可及的空泛概念，而是正在融入人類活動的各個方面，它影響了自然、人文、社科等幾乎所有學科領域。廣告是一項追求投入產出比的復雜經濟活動，在廣告業向數字化轉型時，計算思維開始體現在互聯網廣告運作的各個環節之中。

(四)大數據成為資產和核心競爭力。英國《自然》雜志和美國《科學》雜志分別于2008和2011年推出“大數據”?？? 從多個學科和專業領域分析大數據的影響和意義,大數據逐漸成為學界研究的熱點。2012年, 維克托·邁爾·舍恩伯格的《大數據時代》一書則使 “大數據”一詞廣為流傳。從業界來看，以數據挖掘、存儲、處理、應用為核心的大數據技術在各個行業越來越受到重視，數據成為商業密碼和商業財富。“大數據不僅是一個技術名詞，更是當下企業資產、核心競爭力、完整產業鏈和先進生產力的代名詞。因此，大數據應該是作為一個整合概念和體系被認知，而非獨立的方法論、技術論甚至應用論。”(7)呂兆星、鄭傳峰、宋天龍、楊曉鵬：《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用》，機械工業出版社2017年版，前言第4頁。蘋果公司于2007年1月發布了第一代iPhone，拉開了移動互聯網時代的帷幕。移動互聯網讓我們可以把互聯網裝進口袋里，可以帶著到處走，可以24小時在線。從這個意義上說，移動互聯網才是真正的互聯網。從此每個人逐步有了專屬于個人的上網終端，由此帶來更加頻繁的交互進而產生了更為豐富的數據。計算廣告系統就是一個大數據處理平臺，它對數據處理的規模和響應速度的要求都相當高。在廣告業，大數據的應用除了受眾洞察、媒介投放等環節，廣告主開始嘗試數據驅動的創意策略，比如程序化創意(Programmatic Creative)和動態創意優化(Dynamic Creative Optimization)，讓機器自動進行創意的生成與優化。

(五)以機器學習為核心的人工智能技術不斷獲得突破。機器學習研究機器如何模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能, 并學習如何做出預測和建議，它是人工智能的核心, 是使機器獲取智能的根本途徑。具體地說：“機器學習是通過各種算法 (與學習任務相關) 從數據中學習如何完成特定的任務，這個過程稱為訓練, 然后用學到的知識 (規律、規則或模型) 對真實世界中的事件做出決策或預測?！?8)張素芳、翟俊海、王聰、沈矗、趙春玲：《大數據與大數據機器學習》，《河北大學學報》(自然科學版)2018年第3期。機器學習是讓機器自主地從大量、無序的數據中挖掘有用的信息，它是繼專家系統之后人工智能應用的又一重要研究領域，機器學習研究的進展直接決定了人工智能的技術水平。自上世紀90年代以來，機器學習取得了巨大的進步, 目前流行的深度學習是機器學習的一種類型。人工智能自上個世紀60年代誕生起，它在社會上并未引發太多的關注，社會影響力極為有限。人工智能通過算法讓軟件程序或機器設備表現出類似人類的自然智能，讓軟件或機器具備原本屬于人類所特有的學習、邏輯、理解乃至行為能力。2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋九段高手李世石這一新聞，讓人工智能成為全球矚目的焦點，被視為人工智能第三次發展浪潮中的大事件。人工智能再度崛起的因素正如凱文·凱利所言：“由并行計算、更大量的數據、更深層次的算法組成的這場完美風暴,讓醞釀了60年的人工智能仿佛一夜間獲得成功?！?9)[美]凱文·凱利：《必然》，周峰、董理、金陽譯，電子工業出版社 2016年版，第41頁。人工智能之所以能迎來第三次發展高潮，原因有很多，例如計算能力的不斷提升、數據量的極大豐富和算法的不斷優化等，其中非常關鍵的一點還在于，人工智能的這次興起與垂直化的行業落地應用緊密相連。大數據技術和人工智能技術緊密結合在一起，不可分割，今天人工智能的代表算法是深度學習，它通常要求足夠數量的訓練數據。廣告行業一直在探索大數據和人工作智能技術的應用，以此推動互聯網廣告的創新。從業界來看，競價排名、程序化購買、程序化創意、信息流廣告等理念不斷出現，并在實際操作中得到了成功應用。

二、計算廣告的運作機理

“數據驅動的廣告和可衡量的、有針對性的、基于數據的廣告活動將日益成為廣告的首選形式?！?10)V. Kumar & Shaphali Gupta (2016).Conceptualizing the Evolution and Future of Advertising. Journal of Advertising, 45(3), 302-317.計算廣告相對于傳統廣告，它在兩個方面實現了重大突破：一方面是做到了定向投放，也就是對受眾的選擇實現了精準化或者相對精準化；另一方面讓曾經無法度量的廣告效果實現了量化測評。

(一)計算廣告的邏輯基點是匹配。傳統廣告也被視為線下廣告，廣告信息包含在事先制作好的廣告作品中，受眾的甄別和選擇只能通過媒體的不同、版面或頻道的區別等方式來實現。這里的受眾是群體意義上的受眾，因為報紙、電視等大眾媒體沒有辦法把受眾細分為個體，因此廣告信息和受眾的連接是通過“大眾傳播”的方式實現的。從這個意義上說，傳統廣告的用戶觸達通常是粗放式的。計算廣告中的廣告信息可能是事先確定的(比如搜索廣告中的關鍵詞和程序化廣告中預備好的廣告)，也可能是即時生成的(比如程序化廣告中創意自動生成技術，這是程序化廣告的進一步拓展)，這里的受眾是個體意義上的受眾，他們的個體特征通過用戶畫像來刻畫。計算廣告依托的基礎是各類數據和算法模型，因此廣告信息和用戶的連接是通過“匹配”的方式實現的——我們也可以把匹配理解為一種更加精細化的傳播。匹配是計算廣告的基本邏輯，它還體現了廣告在兩個方面的轉向：第一個轉向是廣告運作理念從群體向個體、從籠統到精準的轉向。互聯網把不計其數的個體連接起來，個體是互聯網這個巨型網絡結構上的基本單元?！皞€人化的發展、無線上網的便捷性、無所不在的互聯網鏈接,這一切都促使網絡化的個人主義成為社會的基礎?！?11)[英] 詹姆斯·柯蘭、[英]娜塔莉·芬頓、[英]德斯·弗里德曼：《互聯網的誤讀》，何道寬譯，中國人民大學出版社2014年版，第65頁。此外，互聯網的發展，讓個人在網絡這個數字空間中無處遁形，個人的數字足跡成為不少機構的財富源泉，它們的制勝秘訣就是精準定向、千人千面的廣告。第二個轉向是廣告運作決策從經驗判斷到量化計算的轉向。在以往廣告運作的決策中，主觀的、感性的、經驗的因素發揮著重大作用，隨著社會向大數據社會、計算社會轉型，在廣告的運作中，廣告主會更多地依賴客觀的、理性的、數據的因素。

(二)計算廣告的運作原理。計算廣告追求的是特定用戶在特定環境和適當廣告之間的“最佳匹配”，這樣的表述過于籠統和抽象。由于計算廣告和計算機系統的使用息息相關，我們借鑒計算機系統處理信息時的“輸入—處理—輸出”三個模塊，在此基礎上思考計算廣告的運作過程，從這一視角來闡釋計算廣告的運作機制。

圖1 計算廣告的運作機理

如圖1所示，在計算廣告的運作中，我們把互聯網用戶(廣告受眾)和媒介使用環境(廣告環境)均理解為復雜的數據集合，它們共同構成了輸入模塊。在處理模塊中，作為主體的廣告平臺會對前面兩個數據集合進行處理(不同的媒介，它們依托的廣告平臺通常也是不同的)，同時會檢索后臺龐大的廣告庫。廣告庫中有大量的成品廣告，或者僅僅是廣告素材，它們在數據和算法的作用下能夠快速生成廣告。廣告主可以隨時對廣告庫中的廣告和廣告素材進行替換和更新。

計算廣告實施的過程也就是互聯網用戶數據集合、媒介使用環境數據集合和廣告庫三者交互、匹配的過程。在尋找“最佳匹配”的過程中，發揮作用的就是算法，算法猶如一個神奇的魔法師(很多人因此把算法視為不透明的黑箱)，最終把匹配而來的、最合適的廣告傳送至用戶那里。算法的核心功能是對相當繁多的數據進行分類、檢索、排序和選擇，最終把有價值的信息以匹配的方式呈現出來。

不難發現，計算廣告實際上是一個完整的閉環系統，算法及其控制的運行機制構成了一個閉環的黑箱。用戶一旦使用某種媒介，所有數據馬上就會傳送至廣告平臺，后者被觸發后就開始了廣告匹配的過程。這一過程是連續不斷的，互聯網用戶、媒介使用環境和廣告庫均是動態化的，例如用戶瀏覽媒介內容的變化、用戶地理位置的變化、廣告庫的更新等，任何一方中微小的變化，都會影響到最終給用戶匹配的廣告。除此之外，算法本身也處在不斷優化和變動之中，算法的改變也會影響到用戶所接觸的廣告。

三、計算廣告的發展階段

參照數字廣告的市場化歷程，我們把計算廣告的發展劃分為四個主要的階段。

(一)搜索廣告大行其道。搜索廣告指基于搜索引擎在搜索結果顯著的位置展示廣告主的廣告信息。1996年7月雅虎發布了搜索引擎廣告，用戶搜索關鍵詞后就會對其強制展示橫幅廣告。雖然這與現在的關鍵詞廣告有所差別，但是這項創舉拉近了搜索引擎與廣告的距離。2000年，Google探索出新的廣告模式，發布了Adwords廣告平臺。通過Adwords廣告平臺，廣告主可以采用關鍵詞競價的方式在Google搜索平臺上投放廣告。2001年，百度在國內首家推出競價排名廣告，百度的收入來源從此前主要面向網站售賣技術服務轉變為面向廣告主售賣廣告。在互聯網興起的早期階段，互聯網的基本形態是PC互聯網。搜索引擎公司牢牢占據了互聯網的入口，利用其強勢地位推出的競價排名廣告，吸引了大量的廣告主。通過分析用戶輸入的關鍵詞，在搜索頁面上展示與之相關的廣告，這種廣告模式成為當時谷歌和百度最重要的收入來源。

搜索廣告由于在頁面上展示的廣告過多，儼然成為分類廣告的集結地。廣告數量的增加對用戶來說是干擾而非幫助，其廣告效果因此也大打折扣。更主要的是，伴隨著移動互聯網的崛起，更多的互聯網入口被APP所取代，而且手機屏幕容納不了以往計算機屏幕上數量龐雜的各類廣告，搜索巨頭的地位遭到嚴重沖擊。谷歌的AdWords雖然仍是關鍵詞廣告的王者,但它已不是谷歌收入結構中的唯一來源。比如，視頻作為一個新的領域已經吸引了大量用戶的目光，2006年Google以16.5億美元收購了YouTube。在中國市場上，百度也在其他平臺不斷嘗試新的廣告方式。

(二)廣告網絡應運而生。在早期的互聯網廣告市場上，搜索引擎和門戶網站搶占了先機，占據著主導位置。當林林總總的各類中小網站不斷冒出后，它們該如何出售自己的廣告位來進行流量變現呢？這時候廣告網絡(也被稱作廣告聯盟)出現了，它們是以媒體代理身份出現的中介機構，通過整合、采購中小網站分散的廣告位庫存，再引導廣告商到上面投放廣告，從中賺取傭金或者差價。廣告網絡針對的是典型的長尾市場，它扮演了整合者的角色，把中小網站(還有大型網站的長尾廣告位)和中小廣告主連結起來。廣告主可以通過相對簡單的操作界面，實現對多個網站的廣告投放和觸達。搜索引擎公司后來也瞄準了廣告網絡這塊蛋糕，百度和谷歌分別在2002年和2003年推出百度網盟和AdSense。

建筑行業快速的發展一方面上促進了建筑單位的迅猛發展，另一方面卻也帶來了工程的造價管理與成本控制不協調的矛盾狀況。

廣告網絡以平臺形式提供服務，它會在網站的頁面加載廣告代碼和監測代碼，當網站載有代碼的網頁被打開時，頁面上的代碼會要求后臺系統匹配廣告。廣告網絡的重點在于廣告匹配的定向技術，如內容定向、行為定向、地域定向等。廣告網絡在針對性地向用戶投放廣告的同時，根據廣告投放的效果數據，系統可以靈活、智能地調整媒體組合策略，最大限度地提升廣告投放的價值。市場上有多個廣告網絡，每一家廣告網絡的定位和針對的廣告主群體都不一樣，對應的收益分成也存在差異。由于廣告網絡掌握的媒體和廣告主有限，每家廣告網絡的媒體廣告位不一定能滿足廣告主的需求，這就導致網站的廣告位賣不動或賣不出好價錢，因而廣告主在投放中選擇余地有限，廣告效果自然難以進一步優化和提升。

(三)程序化廣告受到熱捧。程序化廣告是指廣告主通過DMP(數據管理平臺)進行目標用戶、出價等設定，最終通過AdX(廣告交易平臺)匹配某一媒體上的用戶實現廣告的自動化投放。程序化廣告最早誕生于2005年，美國RightMedia建立了全球第一個AdX廣告交易平臺，開啟了程序化廣告交易的序幕。2012年中國DSP、SSP、DMP等技術公司大量涌現，標志著中國正式進入程序化廣告時代。

程序化廣告興起的背后原因是廣告主和媒體雙方在交易過程中都有不甚滿意之處。廣告主希望能夠提供海量的廣告位，像大型自選超市一樣，自己可以根據價格和需求自主選擇。媒體的廣告位冷熱不均，好的位置和時段供不應求，冷門的位置和時段無人問津。程序化廣告對互聯網廣告來說是革命性的，它把傳統的購買廣告位置轉變為購買用戶，以靈活、精準、效果導向為賣點，理論上解決了傳統投放中的浪費問題，修補了過去廣告模式的缺陷。

一個潛在的根本性問題是，程序化廣告是在一個虛擬的廣告拍賣平臺上將用戶和廣告位打包進行拍賣，用戶最終看到的廣告縱然受自身屬性、偏好等因素的影響，但最大的因素還在于廣告主的出價。程序化購買只是實現了自動化的媒介購買，不一定能保證用戶看到的廣告是其真正感興趣的內容。程序化廣告在一段時期內成為第三方廣告技術公司的主要賣點，隨著互聯網巨頭自身的廣告系統不斷完善，程序化廣告的概念開始退熱，不少第三方廣告技術公司面臨的局面將更為不利。

(四)信息流廣告強勢崛起。在移動互聯網時代，由于手機屏幕相對較小、廣告位有限、廣告不起眼等因素，PC上的廣告模式無法進行移植和繼承。互聯網巨頭們很快找到了應對之策，它們開發了信息流廣告。目前多數互聯網巨頭的主要收入依然來源于廣告，其中占比最大的就是信息流廣告。信息流廣告，也稱為信息流原生廣告，是在APP、網站、瀏覽器等平臺的資訊流中穿插展現的原生廣告，把廣告融入到上下文的內容之中。信息流廣告突破了在用戶操作和閱讀時強插廣告的傳統思路，極力讓廣告成為內容的一部分，讓商業目標和用戶體驗之間達到一種良好的平衡。2006年Facebook上最早出現信息流廣告，2012年微博推出信息流廣告。之后騰訊、今日頭條、UC、百度等平臺紛紛出現信息流廣告并且發展迅速。它以一種十分自然的方式融入到用戶所接受的信息當中，用戶觸達率高。信息流廣告是計算廣告的又一次躍升，在計算的過程中它開始把更為細致的媒介使用環境作為重要的考慮因素。

信息流廣告依賴于對用戶數據的全方位掌控，互聯網巨頭在這方面擁有得天獨厚的優勢，通過對這些數據信息的深入分析，它們就能輕易獲得當下用戶的行為、情感、意圖等動態信息。以信息流為代表的數字廣告越來越集中在少數互聯網巨頭手中，甚至有被幾家大公司壟斷的趨勢。國外社交平臺Facebook、Twitter上的廣告均以信息流廣告為主，國內社交平臺如微信朋友圈、微博同樣主推信息流廣告。此外，國內的內容資訊平臺如知乎、今日頭條的主要廣告形式也是信息流廣告。百度作為搜索時代的大贏家，目前也把重點轉向了信息流廣告。當然，信息流廣告也不是完美無缺的?！靶畔⒘鲝V告回應了社會需求和產業面臨的現實問題, 但是信息流廣告依然存在體驗、評估、內容和倫理四個方面的問題。信息流廣告不是萬能的, 當下業界出現了過熱和非理性的傾向。”(12)張馳、安瑀：《信息流廣告的緣起、發展及其存在的問題》，《品牌研究》2017年第 6期。

四、人工智能推動計算廣告邁向發展新階段

計算廣告的理念是讓整個互聯網廣告生態系統達到良性的循環和可持續性發展。目前計算廣告存在的突出問題是，側重于從廣告主角度考慮如何提高在線廣告的效率，而對用戶需求和用戶體驗的關注不夠，比如廣告數量過多、廣告質量低下的情況尤為明顯。計算廣告要想獲得更好的發展，思路上必須更加明確——廣告是一種有用信息而不是侵擾信息。達到上述目標需要更豐富的數據和更精確的計算，人工智能技術的日漸成熟為計算廣告的發展提供了更大的拓展空間和未來想象。互聯網已經發展到了下半場, 以人工智能技術為支撐的一種新型經濟發展形態——智能經濟與我們漸行漸近。我們進入了一個用數據和算法來實現商業目標的時代。

關于計算廣告的演進，我們還可以從PC互聯網時代、移動互聯網時代和人工智能時代進行詳細的比較，以便從更寬廣的時間維度來把握計算廣告的演進軌跡。需要說明的是，計算廣告的演進是一種疊加而不是取代，這樣計算廣告在類型和形態方面就呈現出多元共存、互為補充的發展格局。

表1 計算廣告的疊加演進

“對于一場顛覆性改變來說，只有基礎技術的改變是不夠的。一場顛覆性改變的完全展開需要等我們對那些圍繞著新技術的活動(企業或商業流程)進行組織，并且直到這些技術也開始適應我們之后才算真正完成?！?14)[美]布萊恩·阿瑟：《技術的本質:技術是什么,它是如何進化的》，曹東溟、王健譯，浙江人民出版社2014年版，第176頁。智能廣告的發展需要多方的共同合作，把智能廣告產業做大做強。今天的營銷組織一定要適應快速的技術變革，要主動擁抱計算廣告的智能化浪潮。在廣告的運作流程上，改變過去計算廣告先儲存數據，再去分析數據的做法，而是將實時數據邊采集邊分析，賦予分析結果以極強的時效性并實時進行廣告互動。

五、結語

廣告作為一種經濟活動，不僅受經濟環境的影響，而且還隨著技術的進步而演化。技術已經不可逆轉地改變了企業識別潛在購買者的方式——他們可能購買什么、他們何時購買、他們購買的方式以及他們為什么購買。企業現在比以往任何時候都更容易獲得大量關于消費者購買意愿和行為的實際依據，廣告已經從一個向人們傳達產品(服務)信息的簡單活動發展成為一種高度復雜和個性化的說服工具和信息服務工具。企業紛紛采用各種數據管理技術，并將大部分資源用于數據驅動的營銷和廣告。

智能化成為計算廣告形態演化的重要特征和必然趨勢。智能廣告的興起充分反映了廣告在互聯網時代的進化，反映了計算思維、大數據和人工智能對廣告行業的全面滲透。廣告主借助各種信息平臺，根據用戶的大數據信息，自動觸發并智能匹配相關廣告, 適時、適地、適量地滿足用戶個性化的信息需要。然而真正意義上的智能廣告并未完全形成，這還有賴于以人工智能為核心的通用技術體系的進一步完善，有賴于智能廣告技術的成熟和智能廣告產業的壯大。從用戶的角度來看，作為計算廣告高級形態的智能廣告最終會和其他信息服務一樣，在我們生活中必不可少?！霸诓痪玫膶恚斯ぶ悄芗夹g會使得這樣的景象成為現實。每個人將有機會創建出這樣的一個以個人為中心，環繞著提供個性定制服務的人工智能的‘社交星系’。這些人工智能將依照每個人個性喜好與要求提供各種信息與服務?！?15)牟怡：《傳播的進化：人工智能將如何重塑人類的交流》，清華大學出版社2017年版，第32頁。