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二
计算广告赋能品牌传播与智能传播
粒度成为优化广告预算的新方法
从计算广告的角度看，粒度可以理解为衡量品牌信息传递、互动、评估、优化、价值共创全过程中涉及的受众、信息、触点等因素的最小可测量单位。细粒度的数据分析单元可以尽可能地捕捉对象（人、产品、场景、渠道等）的细节，更清晰地控制和合理分配每个环节的有效资源。计算广告充分利用粒度测量不断提高优化广告预算的效率，打造计算广告链条：粒度为计算广告中的每个目标创造附加值，包括用户洞察、程序化创意、场景匹配、算法推荐、智能投放、动态效果优化等。
以优化为引擎，提升品牌资产
品牌资产是赋予产品或服务的附加值。品牌资产管理就是保持和提升品牌资产的价值，充分挖掘品牌的最大价值和利润。品牌资产运营管理可以概括为以下过程：品牌资产包括关系资产、内容资产、产品资产，通过消费者需求洞察、广告内容更新、效率提升等方式进行优化，再通过营销应用落地，不断反哺营销手段的不断升级和广告利润的直接和间接增长，最终再次沉淀为品牌资产。
在这个过程中，优化对于品牌资产升级和应用落地有着重要的推动作用。A/B测试是品牌整体广告投放流程中的关键环节，而得出的优化方案则是品牌资产管理的重要一环。在这个过程中，一方面品牌可以精准识别和精细化管理目标消费群体，了解不同类型的偏好，另一方面也指导和优化下一步的广告创意策划和投放。
有机奶粉品牌雅培通过A/B测试不断优化广告创意内容，先确定自身特定的消费群体和焦点人群，再根据不同人群标签，基于创意进行广告投放，通过对市场反应的深入分析，成功找到不同人群的传播“痒点”，通过对营销链的持续跟踪，积累了活跃、优质、高购买意向的品牌粉丝，为后续产品销售打下了坚实的基础。
三
现有的计算广告形式
搜索广告
搜索广告的受众需求划分是以用户输入的搜索词为依据的，搜索引擎通过搜索词触发同类广告的展示，这些广告与广告主事先提交的关键词和广告创意一起存储在广告数据库中，由于搜索用户的需求意图比较明确，搜索引擎能够更好地匹配广告数据库中的广告，因此搜索广告成为了最有效的互联网广告类型。
广告网络
广告联盟不仅可以为中小型网站提供广告变现的渠道，也可以为大型网站的长尾广告位实现合理的收益。某主流新闻门户网站包含很多频道，首页或者热门频道可以自行出售广告位（例如首页投放可口可乐广告，汽车频道投放某汽车品牌广告等）。但是，在一些位置较差、流量较低的频道，网站不一定能随时将这些广告位卖出去。因此，委托这样的广告联盟也是不错的选择。
广告交易平台
广告交易市场是交易广告位的地方，但这里交易的不是广告位，因为广告位并不是一个标准化的交易对象。就像证券交易所把运营公司转换成股票进行交易一样，广告交易市场把广告位转换成“不同标签的受众”进行交易。不同标签的受众与广告网络中的受众是一样的。
四
计算广告引发的行业问题
信任危机
现代广告业发展成熟的一个重要制度设计就是广告代理制。在广告代理制的架构和约束下，广告公司、媒体和广告主之间形成了紧密的分工和互信关系。但随着广告业生态的变化，广告代理制早已名存实亡。“广告服务商如何重建信任？”广告业原本希望互联网广告在采用广告交易平台、程序化广告后，能够发挥技术和数据的可量化、公平性，让广告市场更加透明，理顺行业价值链。然而，2015年以来，互联网广告领域危机频发，这一美好愿景在现实中遭遇了滑铁卢。
交通问题
互联网广告技术和机制的三大原有特点，将催生广告流量问题。首先，广告交易平台聚合了巨量的长尾流量资源，长尾媒体和自媒体比大媒体更有作弊动机。其次，通过定向投放，广告“因人而异”，直接投放给特定的目标受众，交易在广告平台上独立完成。广告与媒体、媒体环境、媒体内容、媒体机构分离，因此只要是低质量流量甚至非法来源的流量，都能获得受众，也能获得广告。这些广告对于广告主而言，在人眼意义上是“隐形”的，很难分辨出来源。第三，计算型广告以曝光和转化效果作为衡量指标和交易标准，每一次曝光和点击，对广告服务商来说都是直接的收益。再加上定向广告的“隐形性”，广告服务商可能利用作弊手段伪造广告曝光、广告行为和效果数据。
寡头垄断与数据垄断
行业层面还存在一个结构性隐患——寡头垄断。上世纪初，有学者在分析中国广告业结构时，提出了“媒体强、广告公司弱”的判断。如今在互联网广告市场，这种不平衡现象再次出现，甚至愈演愈烈。互联网寡头利用市场支配地位，进行不正当竞争，或做出损害整个行业福利的行为。比如，作为流量门户的互联网寡头，进行所谓的“流量分发”业务。由于分发涉及巨大的流量和利益，当不能保持技术/平台中立原则时，就很容易出现问题。百度和淘宝都遭遇过大量起诉。
同样令人担忧的是市场垄断带来的数据垄断。互联网寡头掌握着广告投放、广告互动数据、访问媒体数据以及用户的全方位个人数据，它们不仅在数据生态中处于垄断地位，而且并不像宣称的那样“开放”，大部分数据都是封闭的，形成几个“围墙花园”。这样会造成几个问题，第一，在互联网广告产业链中，广告主和广告公司处于边缘地位，只掌握少量数据，且依赖互联网寡头。第二，偏离大数据的价值。不管某个互联网寡头的数据量有多大，也只是局部数据，局限于自己的产品和用户，局限于搜索、社交、消费一个领域。因此，在数据垄断的现状下，基于互联网广告的海量数据并不是真正的大数据。学者刘德欢认为，这其实是“残缺数据”和“断裂数据”，存在偏离的风险，不能完全解释用户行为和广告效果。 第三，网络寡头往往拒绝提供原始数据和外部监测，而是发布自己的效果报告。
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未来愿景
未来，计算广告将在云计算、大数据、5G、物联网、区块链、VR、AR、XR等技术的支撑下进入全面智能化时代。
科学营销：用户端的心智计算
基于数据的用户洞察发展趋势。基于大数据聚类分析、关联分析、预测分析等能力，用户洞察不断优化，实现了从二维到多维、从计算到智能的革命性转变。通过聚类分析，大数据可以形成基于用户旅程的用户标签符号化表征，如人口标签、基础标签、深度标签等；通过关联分析，将海量数据数字化建模后，用户标签进一步丰富完善，从而形成用户画像；通过技术赋能，大数据还可以进行用户情感计算，通过判断用户评论或使用表情的情感属性，分析用户情感倾向（如淘宝技术，将UGC情感计算运用到淘宝）；通过智能心智计算，利用大数据实现智能化的用户心智洞察。
智能心理计算与营销。基于大数据的用户洞察通过用户标签与画像生成、情感计算进入新阶段——智能心理计算与洞察。基于消费者疯狂消费的数据，品牌商可以了解其用户的冲动消费特征；基于Z世代消费者在小红书和淘宝的消费行为，品牌商可以了解其新的跨平台购买行为。
新发展模式：逆向价值链增长
直播电商由下游向上游的渗透，将促进逆向价值链的增长，实现供应链数字化和个性化、人性化的转型。
首先，直播是洞察，洞察会影响产品开发过程，品牌商可以通过前端的实时反馈，帮助制定更符合客户喜好的产品策略，并影响后端产品的开发。
第二，直播也是代言，影响到品牌运营环节。内容电商专业主播成为媒体和渠道，以高价值内容的持续输出，刺激用户产生新的个性化消费需求。数字化管理让品牌能够针对不同客群，进一步细化营销运营策略。
第三，直播是渠道，影响渠道建设环节。品牌更加注重渠道精准投放和点击率、购买率、复购率等指标，重视针对性打造和管理符合不同人群需求、适应不同场景的渠道。第四，直播是导购，影响销售服务环节。基于内容和效果的实时监控、自动投放、情感计算和行为分析，品牌可以进一步明确如何提升营销活动效果，保证用户留存。
全新代理模式：
从合约交易到程序化交易再到智能交易
作为计算广告产业链的核心环节和新型计算广告商业模式的典型体现，广告代理模式转型是重要环节，实现由合约交易到程序化交易再到智能化交易的转变，日益向精准化、定向化、场景化、动态化、智能化方向演进。
首先，计算广告实现了从契约交易到程序化交易再到智能交易的转变，形成了“最优匹配”的广告思维模式。其次，广告交易环节的变革将带动上下游环节自适应地完成自身模式和功能的重构。例如，广告代理机构和媒体机构的功能边界将变得模糊，广告代理机构将被系统重构。最后，上下游环节的重构将进一步促使更多环节更新技术和思维，整个广告产业链将焕然一新。随着计算广告的价值流向广告产业的各个环节，广告市场关系得到优化，广告主与广告代理机构、广告媒体之间的关系得到优化，计算广告也提高了消费者对广告的认知和接受度。
智能计算物联网广告：
从网络平台到多屏硬件的实现
进入物联网时代，广告商业模式的中心从产品转向用户，用户成为营销过程的中心和出发点。基于物联网技术的定制化广告商业模式更加注重用户需求：通过内容提供商、电信运营商、硬件设备制造商等运营主体的协同，实现广告信息和服务的有效聚合；基于物联网技术赋能的广告服务平台，实现广告的精准传播，从而以人性化、个性化的方式满足用户需求。
以某中国互联网广告智能投放平台为例，目前已形成颇具影响力的规模，媒体点位覆盖450多个城市，连接超过2600万块媒体屏幕，覆盖超过6亿优质受众，兼顾媒体融合与智能投放两大功能，覆盖领域包括交通运输、商务办公、社区住宅、餐饮购物、医疗、教育文化、公共服务等，媒体形态包括车载屏、家用冰箱屏、快递柜屏等80余类细分场景媒体。
其技术管理模块由四部分组成：屏幕运营管理系统为屏幕提供产业升级和智能化运营管理服务；大数据云服务及智能管理系统为线下广告提供精细化运营；屏幕媒体合作平台为个人和粉丝搭建广告投放的桥梁；全行业的广告社区为用户提供最全、最新的广告资讯。这种线下数据管理系统与智能广告平台（ADX+SSP）的管理模式，已经成为连接全产业链的产品矩阵，推动物联网广告的发展，让计算广告更加贴近用户。
当然，计算广告对广告行业有积极影响，也有不少负面影响，比如隐私被出卖、选择被缩小、信任被消耗等等。更完整的笔记，只需在公众号回复“计算广告”，即可获取领取方式~
参考：
[1] 段春林. 技术变革背景下我国计算广告的发展趋势[J]. 山西大学学报(哲学社会科学版), 2022, 45(05): 96-104。[2] 李文新. 计算广告重构广告生产模式[D]. 山东师范大学, 2021。
