人工智能下的數字廣告變革：現狀，機會與關鍵問題

摘要：本文聚焦于人工智能技術在智能廣告領域的應用，首先概述智能廣告發展歷程。接著根據四步驟模型，介紹了既有研究中人工智能應用于廣告流程的方式。最后，本文指出了智能廣告未來發展中值得關注的重要機會和亟待考慮發關鍵問題。

關鍵詞：人工智能;智能廣告;數字廣告;流程變革

一、數字廣告發展：歷史回顧

數字廣告，指“利用數字渠道營銷產品或服務，其主要目標是通過各種形式的數字媒體來推廣品牌”（Jablonska， 2018）。自1994年首個橫幅廣告亮相伊始，數字廣告在過去27年間已發生巨大變化。李海容指出：“如果說交互式廣告是數字廣告的第一階段，程序化廣告是第二階段，那么智能廣告將是數字廣告的第三階段。”

人工智能的出現與發展，推動數字廣告邁入智能廣告階段。人工智能的核心是開發自動化解決方案以應對需人工干預的問題。Luger 等（1993）將其定義為：“計算機科學中有關智能行為自動化的分支”。一般認為，人工智能應用于廣告領域自2011年始，程序化購買是首個引入AI的步驟（Qin等，2019）。隨后，在這一基礎上，基于賣方平臺、數據管理平臺、需求側平臺等形成了相對完整的智能廣告業務系統，推動數字廣告邁入智能階段。

二、人工智能應用于廣告過程：四步驟模型

人工智能對廣告流程的影響是一種破壞性升級（Jiang等，2019）。根據Qin等（2019），人工智能技術推動廣告流程可劃分為四步驟，包括消費者洞察，廣告創作，媒體規劃與購買以及廣告影響評估。下面，筆者將梳理既有文獻中人工智能的流程應用：

（1）消費者洞察。指使用社交網絡分析技術來分析來自廣告市場中多來源的大量數據，深入了解消費者的真正需求（Qin等，2019）。人工智能首先應用于獲得消費者在線生活方式和行為軌跡的個性化信息。例如，利用STAUP-Mine算法挖掘消費者習慣。而后，根據獲得的信息創建消費者數字資料，利用社會網絡分析技術構建將廣告與消費者匹配的模型。

（2）廣告創作?；谙M者洞察的結果，人工智能技術（如目標語義提取，情感和主題分析）可用于推斷消費者對創意廣告的偏好及提取廣告內容創建的算法邏輯（Deng，2019），這使得自動大規模創建量身定制的廣告內容，如個性化廣告文案智能生成系統SGS-PAC成為可能。

（3）媒體規劃與購買。其目的是讓廣告內容觸達用戶。媒體規劃與購買環節可看作是人工智能技術在程序化購買的進一步拓展。相較于以數字廣告放置過程為核心的程序化購買（Chen等， 2019），計劃是媒體規劃的額外過程，基于前述環節和算法，通過對消費者的觸達點和行為軌跡進行模擬，將廣告渠道和媒體購買正確組合在一起。

（4）廣告影響評估。即從收集到的數據中獲取關于廣告影響的準確反饋，并根據不同反饋做出相應響應。通過反饋分析（如雙通道卷積神經網絡）、調整優化（如循環神經網絡的文本學習方法）等評估并協同調整廣告內容、優化改進購買體系。

三、智能廣告的未來：機遇與挑戰并存

我們看到，人工智能的應用為數字廣告添加了新屬性，并推動其進入發展新階段。在最后一節，筆者想簡要談談其他應用領域及亟待解決的風險。

事實上，當前研究已指出絕大部分智能廣告應用領域，不過，人工智能技術還為廣告帶來了一個重要機會，即與社會科學研究相結合，運用人工智能來分析處理文化差異的可能性。大量研究已發現不同文化背景導致社會心理差異（例如個體主義-集體主義對社交媒體廣告效果的影響，Errmann，2019），這顯然會導致廣告傳播效果的差異。人工智能技術使得通過數據分析用戶的背景特征成為可能，這改變了傳統廣告投放模式在在線渠道識別文化背景差異的劣勢，結合相關研究的成果，能使廣告情感接受程度與傳播效果得到針對性提升。

此外，盡管人工智能技術為廣告產業注入了活力并帶來了全新機會，我們不應忘記這“是一種破壞性升級”，智能廣告仍然存在許多關鍵風險。

其一，數據隱私與安全性問題。這是老生常談的問題。近年國內外頒布的隱私條例如知名的CCPA，均提供了可用于廣告研究的法律框架和術語。根據CCPA相關規定，個人信息中包括消費者的個人標識符，互聯網瀏覽歷史記錄等信息類型，對AI隱私至關重要。在眾多隱私問題中，人工智能技術必須首先解決有邊界的隱私數據訪問問題以建立用戶信任。

其二，廣告歧視。Katyal（2019）指出，我們在人工智能技術中使用的表達是“垃圾進，垃圾出”。換句話說，不良數據會通過機器學習使不平等現象長期存在，從而導致反饋回路復制現有偏見形式。區別化廣告推送是否會加劇廣告歧視與不平等問題？這些都亟需我們進一步的研究和思考。

參考文獻：

[1]秦雪冰. 智能的概念及實現：人工智能技術在廣告產業中的應用. 廣告大觀（理論版） 2018（01）：31-35.

[2]Chen等，（英文期刊）“理解程序創意：人工智能的作用.”廣告雜志48.1（2019）：1-9.

[3]Deng等. （英文期刊）“個性化廣告文案的智能生成系統及其在廣告實踐和研究中的應用.”（2019）.

[4]Jablonska. （英文論文）人工智能與數字廣告：定量研究，論文〔布拉格〕經濟大學，2018.

[5]Kim等.（英文會議）“用于句子分類的卷積神經網絡”，2014年自然語言處理經驗方法會議論文集，賓夕法尼亞州斯特勞德斯堡：ACL，（2014），1746-1751.

[6]李海榮. （英文期刊）專題介紹：人工智能與廣告.廣告雜志48.4（2019a）：333-37.

[7]Qin等. （英文期刊）“人工智能對廣告過程的影響：中國的經驗.”廣告雜志48.4（2019）：338-46.

作者簡介：徐迎紫（1997.05-），女，漢，浙江紹興人，碩士研究生。研究方向：社交媒體