“互联网+”背景下计算广告技术体系的创新与应用_刘庆振

“互联网+”背景下

计算广告技术体系的创新与应用

刘庆振

摘要 广告产业的进化与广告技术的创新有着十分密切的关系，每一次广告技术创新都会带来广告产业的新发展，计算广告新业态的产生也是技术创新的必然结果。而计算广告技术体系主要由当前“互联网+”背景下的通用技术体系和计算广告的具体技术体系两部分构成，通用技术体系使得具体技术体系具备了产生的条件，具体技术体系则满足了计算广告特定的需求从而使之成为一种产业现实。当然，计算广告的技术体系在定量研究方面推动了广告产业的进步，但是这并不意味着定性研究不再重要，二者的完美结合才是广告产业良性健康发展的保障。关键词 计算广告；互联网+；广告技术；程序化交易；大数据中图分类号G206 文献标识码A 作者简介 刘庆振，北京信息科技大学公共管理与传媒学院讲师，北京100192

广告产业正处在一个颠覆性的变革时期，“互联网+”通用技术体系与广告产业的具体需求相结合，催生了与传统广告模式差异巨大的计算广告新业态。计算广告是根据特定用户和特定情境，通过高效算法确定与之最匹配的广告并进行精准化创意、制作、投放、传播和互动的广告业态。通过算法集合自动寻找广告、情境与用户三者之间的最佳匹配是计算广告的主要目的，而技术和数据则是其产生和演进的两大关键驱动因素。可以说，新范式下的通用技术体系是计算广告产生的技术背景，而通用技术与广告产业具体需求结合产生的特定技术体系则是计算广告赖以实现的技术支撑。一、技术创新与广告产业的进化

当前“互联网+”时代，技术已经成为我们生活、工作和娱乐的时代背景，创造着经济领域的全新现象、业态甚至整体景观。新的技术将我们与过去的时代相分离，并创造了我们当前的财富、经济、生存与生活方式。

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新闻界

ISSN1007-2438 2016年第2期DOI:10.15897/https://www.360docs.net/doc/4815619400.html,51-1046/g2.2016.02.012

技术成为广告产业持续变迁的关键驱动力是在广告产业诞生之初就已经存在的事实，但是直到今天的“互联网+”时代才如此明显地被人们意识到。主要原因在于，过去的广告产业虽然依赖技术实现其目标，但是整个产业的关注重点放在了品牌广告的创意、策划和媒介购买方面，业务流程的人工化色彩非常明显，技术的作用虽然如此重要但仍然处于某种附属地位。因此，广告产业发展到今天仍然没有形成一整套关于广告技术的本体论、认识论和方法论体系，没有一个关于广告技术是什么、它如何形成体系并逐步创新与进化的深刻理解、一般法则或者逻辑框架。

广告学的研究，不能停留在仅仅意识到技术重要性的外部了解层面，我们还需要走进广告的技术体系内部从更根本的层面来认识并研究它们。当然这种研究不是像工程师那样只关注某项具体的技术或者只研究那些自己能解决的问题，而是从广告学的整体框架和根本需求层面认识广告技术并将这些技术与广告业务实现完美融合，同时考察广告技术体系是如何驱动着自身和整个广告产业逐步进化的。而这种进化机制的阐释和呈现，要求我们必须同时既非常熟悉广告产业又深刻了解广告技术。

随着技术的演进，我们与广告目标受众的距离越来越近，对他们的洞察越来越深刻，对他们的划分也越来越细致，可以说，广告传播正在从粗放式群体化传播时代进入到集约式精准化传播时代。对更完美的广告传播的需求召唤着广告技术的创新，越来越多的新技术或技术新组合不断的涌现出来，并逐渐的演化成与过去的思维方式和工作程序完全不同的全新框架，从而构成了范式转换。

一项具体技术有着明确的功能和目标，但是一个通用技术体系则不需要达成或实现特定的目标，“它仅仅是以一个工具箱的方式存在，你可以从中选取有用的元器件或一系列的应用规范……它表现为技术的星座—一组相互支撑的装置。当这组互相支撑的装置由生产它们的公司来表现时，它就界定了一个产业”。 [1]按照技术进化的观点，不同经济范式的重要差异点之一就在于通用技术体系的不同，全新的通用技术体系意味着一套新的、更有效实现目的的方法和与更多可能性、潜在性，同时意味着技术的颠覆性改变。此外，全新的通用技术在诞生于特定时代背景下的同时也创造着全新的时代，用全新的方式解决着旧问题和新问题，并定义了一个时代的边界，催生一个时代的标志性产业，这样我们才有了多次科技革命的概念、经济范式的转换和蒸汽时代、电气时代、电子时代、信息时代的划分。而当前我国所处的“互联网+”时代，就是一个全新的通用技术体系引发范式转换的大变革时代。

二、“互联网+”时代的通用技术体系

广告产业是国民经济的重要晴雨表和直接因变量，信息技术革命带来产业经济发展范式的转换，它也必然引起广告产业的巨大变化。总体而言，这种变化是在“互联网+”的时代背景下发生的，也是建立在“互联网+”范式的通用技术体系之上的。这种通用技术体系是一种技术集群，它是紧紧围绕着互联网这一核心问题而形成的包括互联网、移动互联网、物联网等在内的网络基础设施和与此相匹配的网络传输技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等技术模块，以及利用这些产生新技术、新设备和新方法所必须的实践、科学、组合规则、思维方式等的集合。事实上，这一通用技术体系中包含下面的四大技术类型，它们不能单一的完成对某一产业或整体产业的颠覆，而是在陆续成熟之后通过大量不同组合创新才产生了对整个国民经济的改造浪潮。

（一）网络化技术

随着互联网技术和智能芯片技术的快速深化发展，移动互联网、物联网、车联网等概念层出不穷，这里将那些本质相同、特征相似的联网技术都放在网络化技术的类型中，意在强调开放的网络对资源的吸引和对节点的连接所创造的万物互联的网络化景观。正像凯文?凯利比喻的那样，“汽车不再是车轮上加芯片，而是芯片上加车轮……一旦我们把汽车看成有轮子的芯片，就很容易的可以把飞机想象成有翅膀的芯片，把农场想象成有土壤的芯片，把房子想象成有住户的芯

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片。”[2]所有能被“互联网+”的人、事、物和产业，都已经或正在与芯片和网络发生有机融合，虽然它们仍然有一定的实体形态，但是却更多的受到信息规则的影响甚至支配。公路网、铁路网是过去工业社会的重要基础设施，而互联网已经成为信息社会的基础设施，成为所有产业赖以存在的“信息高速公路”。广告产业本身就是一个高度信息化和知识化的产业，这个产业中的机器、设备、企业、流程是在大工业生产和大规模消费的基础上形成的高度线性化的模式，网络化技术和逻辑使得广告产业将不得不重新思考，在一个由智能的节点、网络、终端、屏幕所构成的软件硬件相互交织的相关性世界里，如何改造过去的广告思维和广告流程。

（二）数字化技术

连接的目的是交互，而交互的前提是被连接进网络的所有实体形态具备被数字化操作的可能性。数字化技术是指把事物转换成二进制码的技术集合，尼葛洛庞帝的标志性著作《数字化生存》就描述了“从原子到比特”的巨变过程，这使得信息分享与传播空前便捷。在数字化空间中，广告影像、媒体、传输等都在很大程度上摆脱了实体形态的束缚，即便是它们曾经来自于不同的媒体形态，例如广播广告、电视广告、平面广告、互联网广告等。但是一旦被数字化之后，就都变成了性质相同的可被操作的数字化字符组合，它们可以被轻而易举地执行数字化的操作，例如图片修改、效果渲染、格式压缩等，极大地提高了广告业务的效率。当操作结束之后，最终的广告形态将会以数字化形式展现在具体的智能屏幕上，或者被印刷出来形成实体形态的报纸广告、杂志广告、户外广告等，进而从数字世界被应用到现实世界中。因此，数字化技术使得广告产业中的所有构成要素和组件在原则上已经可以实现相互对话、相互查询、相互流通、相互转换。

（三）数据化技术

数字化并不等于数据化，“数字化指的是把模拟数据转化成用0和1表示的二进制码；数据化代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它……这是一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化”。 [3]可以认为，数字化只是人类生存方式的一个转变过程，数据化则是人类对事物进行评估、判断和预测一个价值提炼。尤其是当前的大数据技术与广告产业的全新组合尝试形成的特定技术，为广告领域带来了获取信息和传输信息的渠道、方法和能力的颠覆性变化，“使得可供选择的数据来源极为丰富，人们也不再需要通过采样方式来评估结果，而是有可能使用全部的数据进行运算，这无疑大大提高了预测的准确性”。 [4]广告主、广告公司、媒体和第三方数据机构可以通过一系列的数据处理、分析、挖掘和呈现技术，提炼出有价值的用户信息，从而实现精准化、个性化的广告创意、传播与投放过程。毫不夸张地说，直到目前，“计算广告仍然是大数据应用中最成熟、市场规模最大的行业”[5]，数据则成为计算广告领域最关键的生产要素和加工对象，而数据的挖掘和处理能力则成为计算广告区别于传统广告业务的核心能力。

（四）智能化技术

人工智能（Artificial Intelligence）技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的统称，其关键能力和主要目标在于使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在“互联网+”的整体背景下，无论是德国工业4.0概念、中国制造2025概念，还是美国工业互联网概念，无疑都是建立在网络化、数字化和数据化基础之上的智能化生产、传输、消费和互动过程。人工智能能实时感知、采集、监控经济过程中产生的大量数据，并通过机器学习和优秀算法实现智能分析和决策优化，从而使得传统的大规模工业生产向智能生产和柔性生产过渡。例如，3D打印技术已经能够实现客户定制的个性化生产，这种生产方式发掘出了极具潜力的小众化甚至个人化的长尾需求。作为工业制造的营销部门，广告产业也必然会随着这种生产的智能化趋势逐渐演变，并进一步实现广告创意、传播、投放的智能化升级。更加智能化的物联网技术可以完成“物物对话”，被安装了智能芯片的所有实物形态的东西能够感

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知、配置、恰当地执行某种信息指令，从而表现出了某种认知能力，再加上突飞猛进的生物基因技术和纳米工程技术，我们甚至都无法想象出它们与广告产业的具体目的结合之后将会产生出什么样的信息传播形态。

三、满足特定需求的计算广告技术体系

网络化技术、数字化技术、数据化技术与智能化技术与广告产业的市场调查、用户洞察、流程简化、精准传播、效果评估等更高需求相互组合之后产生了新的技术应用和操作流程，这种组合实际上创造了广告产业的一个次级行业—计算广告。具体到特定的计算广告技术，产业实践中存在很多种，本文大致介绍如下几种常见的计算广告技术体系。

（一）人群定向技术

在大众传媒时代，广告主更多的是通过购买广告版面、广告时段用以向同质化的大众进行广告信息的传播。当所有传统媒体或新媒体都已经实现数字化之后，媒体可以通过技术手段对用户流量或曰媒体受众进行拆分，这样就使得广告主按照受众类型进行媒介购买与投放成为可能，人群定向技术便成为这种广告交易的关键技术。这种技术是通过对用户行为数据的分析和“聚类”算法挖掘出具有相似行为特征的人群，并选择适当的媒体将广告投放给他们，从而能够极大的降低广告投放的成本、提升广告投放的效果。可见，算法和投放是人群定向技术的两大核心。具体而言，人群定向可以分为性别定向、地域定向、年龄定向、频道定向、教育程度定向、收入水平定向、新客推荐定向等较为常规的定向技术。例如，腾讯就已经开发出极具价值的定向能力，通过基础属性、媒体环境、用户环境、用户行为、兴趣爱好、用户状态等一系列数据划分的维度，通过商业兴趣定向、关键词定向、相似人群定向(Lookalike)再营销等服务，切实将定向技术应用到了广告传播的实处。

近些年随着大数据技术的快速发展，基于用户历史数据和过往信息而进行有针对性广告投放的行为定向技术受到了越来越多的追捧，“行为定向的框架、算法和评价指标也就奠定了在线广告数据驱动的本质特征，并催生了相关的数据加工和交易的衍生业务”。[6]此外，智能手机的普及、人群定向技术和移动定位技术的结合还创造出了精确位置定向技术，它受到了诸如餐馆、咖啡厅、理发店等大量中小广告主的青睐。这种技术在本质上不同于地域定向技术，它可以精确地针对店铺附近几米或几十米内的本地化（Local）人群进行广告投放。

（二）程序化交易技术

由于越来越精细化的受众定向和广告投放的深入发展，广告业务流程中的技术操作越来越复杂和频繁，而且也越来越多的依赖于计算机之间的在线协商而非人工操作，这样就逐步产生了能够满足广告主自由选择并掌控流量和出价的程序化交易体系。一方面，程序化交易对广告技术和算法提出了更高的需求和要求，由于程序化广告对技术基础架构要求较高，这就要求计算广告领域的关键企业和技术人员在网络、计算、存储以及数据处理等诸多方面都要具备相应的实力和能力。另一方面，程序化交易通过优化算法，可以让广告在最佳的渠道、最佳的时间，以最佳的方式展现给最合适的用户，从而使得数字化广告的人群定向能力达到了之前的广告投放模式所无法企及的精准程度，而且这个过程是全程自动、实时进行的，它摆脱了传统广告业务流程中的主观决策和人工操作，使得决策更客观、传播更高效。

广告的程序化交易方式和技术有很多种，而实时竞价（Real Time Bidding）模式则是当前程序化交易体系中应用最广泛的方式，实时竞价技术真正实现了广告主不再购买广告位而是购买每一个用户个体的精准定向需求。当用户打开网页的一瞬间，代表广告主的需求方平台就能够通过程序化交易系统获得用户相关数据并通过实时竞价的方式决定哪一个与用户兴趣或需求高度相关的广告信息呈现在该用户的界面。可见，数据驱动和计算导向是程序化交易技术体系的关键特征，它改造了传统的广告主、代理公司、媒体平台之间的相互关系和业务流程，从而推动

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了整个数字广告产业链向着自动化、系统化、智能化的方向不断演进。

（三）个性化推荐技术

虽然个性化推荐与我们传统意义上理解的广告并不相同，但在本质上，尤其是在当前一切商业都融合进“互联网+”的背景下，这种实物产品的推荐也是精准传播和营销的关键表现。因此，个性化推荐也属于广义的广告范畴，并且将广告与销售之间的距离极大压缩，甚至实现了广告即销售的目的。个性化推荐技术与程序化广告交易技术有一定相似之处，那就是精准地向用户提供个性化信息。一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前。但二者之间也存在较大的差异，程序化交易系统呈现在用户面前的主要是某个广告主的广告信息，它主要出现在大量媒体形式的网页中。而个性化推荐系统呈现在用户面前的则是某件商品的基本信息，它主要应用于大量的电子商务、电影、图书、音乐以及很多基于位置的服务业务中。这些行业如果想要提高其销售量，就必须充分研究用户历史行为和兴趣偏好，而这正是个性化推荐技术主要解决的问题。

尽管不同行业不同类型的不同网站使用的推荐技术各有差异，但是总体来说，几乎所有个性化推荐系统都是由前台的展示页面、后台的日志系统以及推荐算法技术等几大部分构成。这些技术和算法的根本目的也都是通过一定的方式将用户与商品实现精准连接或匹配，只不过不同的推荐系统利用了不同的技术手段而已。事实上，亚马逊的成功在很大程度上就来自于其个性化推荐系统，而其推荐技术体系则使用了“高性能交易系统、复杂的渲染和对象缓存、工作流和排队系统、商业智能和数据分析、机器学习和模式识别、神经网络和概率决策及很多其他技术……推荐的核心是通过数据挖掘算法和比较用户的消费偏好与其他用户进行对比，借以预测用户可能感兴趣的商品” [7]。四、结语

对于广告尤其是当前方兴未艾的计算广告

和计算广告学而言，我们并不排斥技术、排斥量化、排斥那些能够更好的实现广告根本目的的手段，因为没有这些就没有广告产业和广告学的进步。但是我们仍然在某种程度上对计算广告技

术保持着一定的距离，一方面在于上述我们认为量化的手段不能完全解释一切人类行为，另一方面则在于我们内心深处的不安，那就是我们害怕计算广告技术会比我们更清楚自己的需求、会泄露大量我们的隐私、甚至会将我们置于技术的控制之下。我们害怕自己曾经一手制造扶持起来

的计算广告技术，有一天会在某种程度上扰乱我们的内心或反过来控制我们。这是包括计算广

告技术在内的所有技术都必须面临的问题，我们必须在技术与人性、质化与量化中寻找完美的平衡点和结合点。因此，计算广告学的关键任务之一不是要将计算技术的量化能力发挥到极致，而是要实现计算技术与广告目的、量化分析、质化

研究、业务流程的完美有机融合，从而实现广告

效益、社会效益和文化效益的最大化，计算广告

技术最终仍然要以人为本。

参考文献

[1]（美）布莱恩?阿瑟著，曹东溟,王健译.技术的本质[M].杭州：浙江人民出版社.2014：77.

[2]（美）凯文凯利著，萧华敬,任平译.网络经济的十种策略[M].广州：广州出版社，2000：108-109.

[3]（英）维克托?迈尔-舍恩伯格,肯尼思?库克耶著，盛杨燕,周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：104-109.

[4]赵国栋等.大数据时代的历史机遇[M].北京：清华大学出版社，2013：124.

[5]刘鹏,王超.计算广告:互联网商业变现的市场与技术[M].北京：人民邮电出版社，2015：3.

[6]刘鹏,王超.计算广告:互联网商业变现的市场与技术[M].北京：人民邮电出版社，2015：45.

[7]赵国栋等.大数据时代的历史机遇[M].北京：清华大学出版社，2013：148.

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