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本次高峰论坛由华东师范大学传播学院、中国新闻史学会广告与媒体发展研究会主办，上海市广告协会、中国广告杂志社协办，论坛期间还成立了华东师范大学广告系。
媒体生态变革引发广告行业整合
中国广告杂志社社长张惠新指出，新传播生态的核心是数字化的发展趋势。随着移动互联网的普及、社交媒体的兴起，信息传播形式逐渐由垂直传播向纵横融合传播演进，传统媒体控制渠道、垄断流量的时代一去不复返。这一新媒体生态将中国广告业的数字化进程带入了深度时代。“一个标志性的事件是，2015年，中国互联网广告收入超过了四大传统媒体的广告收入。根据《中国互联网广告行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，中国移动广告市场收入近三年保持了160%以上的增速，在网络广告市场的渗透率接近80%。”张惠新说。
广告行业数字化的蓬勃发展也对传统的广告思路提出了挑战。如今的广告行业不能只追求庞大的用户群体，精准投放、抓住有价值的目标消费者才是当下广告行业的发展方向。“过去我们总是强调收视率和触达率，但现在点击率和搜索率才是评价广告更重要的指标。要想增加广告内容的吸引力，除了要运用新技术、在外在形式上有所创新，品牌内容也要符合消费者的兴趣和想法。”随之而来的问题是：如何知道消费者的兴趣和想法？这就需要大数据的支持，分析消费者的行为特征、情感好恶，以及新内容的营销。
创意是广告的灵魂，但在新广告生态中，“将创意变成现实”并非单个创意广告公司能够完成的事情。张慧欣认同安索帕亚太区总裁林臻提出的“新广告服务生态”——广告服务在讲故事的同时，要学会考虑如何连接、促进销售，在终端销售、推广产品的同时，为消费者创造难忘的品牌体验。因此，有针对性的大数据处理和数据反馈，以及整体数字营销策划解决方案和一系列基于大数据的服务工具，或许会成为新时代广告服务的核心竞争力。
在这场“百年来现代广告最大的变革”中，广告公司从细分走向整合的趋势不可避免。以创意见长的传统4A广告公司开始设立数字部门、收购数字营销公司、与社交媒体合作等。例如，电通安吉与腾讯、阳狮、阿里巴巴分别达成战略协议；WPP集团加大对技术平台AppNexus的投资，并相继收购Medialets和The Exchange Lab，增强实时媒体投放能力。与此同时，拥有庞大社交数据的新玩家也悄然渗透到广告行业的创意腹地：Facebook成立了创意部门Creative Shop；在中国，腾讯也成立了IDEA+创意实验室，并于去年6月与WPP集团达成协议，共建“中国社交营销实验室”。
腾讯“人脸寻亲”
创造力是技术最深刻的体现
科技的不断进步，让其成为除创意、媒体之外，广告行业发展的第三大核心驱动力。今年戛纳国际创意节获奖作品，如腾讯的“人脸寻亲”、百度的智能眼镜、汉堡王的“调侃”Google Home等，无一不是基于社交网络技术、机器学习、图像识别、语音识别等新技术。在广告新浪潮中，创意与科技的关系不可避免地被多次提及。“数字化虽然改变了广告的表现形式，但其‘为品牌赢得人心’的本质和初衷没有变。”这是与会专家学者达成的共识。“数字化只会让创意以更全面、更极致、更不可思议的方式呈现。”张慧欣说。 上海李奥贝纳广告有限公司董事总经理王开懿列举了《难忘的家的味道》等案例，重申“以人为本”的创意理念：“创意理念是永恒的，是技术最深层的体现。”
科技也有人情味。腾讯的“人脸搜索”利用人脸识别进入“科技反人口贩卖”领域，上线以来已找到176人；百度利用AI技术为老年痴呆症患者打造“智能眼镜”，增强他们模糊的记忆。上海师范大学人文与传播学院教授金定海指出：“科技的背后还是人，关键是人用科技做什么。”
人工智能助力消费者洞察、数据分析、广告效果评估
作为当下最受关注的技术，人工智能在如今的广告行业中自然扮演着重要的角色。从媒介代理公司的角度看，宏盟媒体集团策划部高级技术分析总监付强认为，人工智能对于广告的作用有三大方面：消费者洞察、数据分析和广告效果评估。“精准投放的前提是找到潜在的目标消费群体，在获得用户相关数据的基础上，通过标签对用户进行精准画像，标签匹配度越高，越有可能是公司的消费者。”付强进一步解释道，标签是通过机器学习来完成的，其基本思想是基于数据构建统计模型，利用模型对数据进行分析预测。“通过分析cookies记录的用户行为数据，机器可以知道用户的上网行为特征，公司可以据此通过程序化购买实现广告的精准投放。”
中国传媒大学广告学院原院长、中国广告博物馆馆长黄胜民进一步提出，人工智能可以推动程序化广告向智能化广告进化。“预测用户行为，不仅取决于数据量，更取决于数据的维度。所谓‘智能化’广告，就是根据不同的场景，进行不同的广告投放，调用相应的数据，进行权重计算。”黄胜民认为，预测未来，单纯依靠已知的行为数据、情感数据是远远不够的，但人的行为最终还是离不开经验这个框架，只要经验框架足够完善，就有可能实现预测。
在数据分析方面，通过自然语言处理技术，广告主可以分析过往节目信息（包括收视率、平台、明星等）以及社交网络热度、搜索指数、新闻热度等数据，从更量化的角度预测节目收视率。
困扰广告主的一个常见问题，就是媒体购买过程中产生的异常流量。Facebook曾多次被质疑数据造假。2016年11月，Facebook承认周/月广告浏览量、视频观看量、用户浏览时长等数据存在“统计错误”，即机器人“刷量”；2016年9月，微信平台部分公众号阅读量遭遇“滑铁卢”，也暴露出流量造假的问题。“识别异常流量也是AI的一个重要分支，可以通过机器学习自动识别，方法论基本采用数据挖掘的异常值检验。”付强说。
