计算广告学：大数据时代的广告传播变革——以“互联网＋”技术经济范式的视角

刘庆振



计算广告学：大数据时代的广告传播变革
——以“互联网＋”技术经济范式的视角

刘庆振

内容提要：计算广告学作为一门新兴的交叉学科，是在当前新旧技术经济范式转换的背景下产生的，它符合媒介融合时代的精准定制传播需求。计算广告学的核心精髓是实现广告、语境和消费者的精准匹配，大数据技术和双向互动平台是实现这一目标的两大基础支柱。现阶段，计算广告引发了定制化推荐、融合化传播、智能化调整、程序化购买等与传统广告传播业态截然不同的新模式。未来，计算广告学将会带来整个广告产业链的巨大变革，它也提出了对复合型计算广告人才的强烈需求。

计算广告学互联网＋技术经济范式大数据媒介融合

一、“互联网＋”时代的广告传播范式转换

作为与信息技术密切相关的经济领域，广告学的每一次重大进步和范式转换都得益于新的信息传播技术的广泛应用，当前的广告学变革则受到了“互联网＋”浪潮的巨大影响。

1．技术经济范式视野下的“互联网＋”

每次工业革命中单个或多个关键要素（铁、钢、石油、芯片、数据）或通用技术（机器制造、炼钢炼油技术、互联网技术、物联网技术）作为动力部门或关键产业，都会诱发一系列新组合、新产业、新产品，并导致整体经济的结构性变革。这一变革必然与各种管理创新和组织创新联系在一起，促进新技术和新观念成为整个社会的普遍共识。英国演化经济学家卡萝塔·佩蕾丝将这种经济演化称为“技术经济范式”的整体转换（克里斯·弗里曼、弗朗西斯科·卢桑，2007）。

由于制度体系以及社会因素本身具有一定的路径依赖和僵化惰性，因此旧的范式仍然会继续影响着当前的经济运行，尽管它越来越不适应新技术所带来的整体环境变化。与此同时，比以前更能满足时代需求的互联网、移动互联网、大数据、云计算、物联网等一系列通用技术近些年来快速涌现，这一现象在国际上被认为是第六次科技革命，在国内则表现为如火如荼的“互联网＋”浪潮。可以说，“＋”代表了通用技术更广泛、更深刻地融入到每一个传统或者新兴的行业之中，并不断对整个经济结构进行呈几何级数的渗透扩散，从而导致新产品、新模式、新业态和新产业的大量快速出现，并进一步对人们的学习、生活、工作和商业活动产生彻底的变革（刘庆振，2015）。新技术中包含着开发、生产、运输和分配商品与服务到更大范围的新方式，其宏观经济效果将会波及到越来越多的产业，并使得全新的技术经济范式得以完全确立下来。而作为经济领域比较重要的一个部门，广告营销行业的发展本身就高度依赖技术变革这一内生驱动力。技术经济范式的变化，将会不断破坏旧的广告传播格局，建立新的营销传播业态。

2．从整合营销传播到融合定制传播

当前无论在业界还是学界，主流的广告传播范式仍然被传统的整合营销传播思维所统治，并已经扩散到产业体系中任何一个它可以适用的地方。这一范式的确创造了工业经济时代品牌传播和产品营销的伟大奇迹，并支配广告营销哲学长达半个多世纪。但是它对于解释20世纪末以来尤其是近几年发生的互联网革命、媒介融合趋势和“产消者”群体的崛起却显得如此苍白无力。

事实上，不同物流运输和信息传输方式的互补性形成了不同营销范式的不同特征。工业时代的铁路公路、电报电话、广播网络等相互结合产生的效果，使得运输和传播比以往任何时候都更为迅速、廉价和可靠。整合营销传播范式就是建立在大规模生产、运输、消费网络以及大众传播媒介网络基础之上的，其要义就是通过整合各种营销手段和传播媒介，发出同一个声音，把工业时代大规模生产的同质化产品传播并传输到全国甚至全球更广泛的地域和更多的同质化消费者面前。整合营销传播时代的消费者是一幅同质化的群体画像，它所满足的也是一种市场集合性需求。

广告传播范式的转换，只有在一个需求和消费标准正在经历迅速而急剧再调整的社会状态下才会发生。“互联网＋”通用技术体系的广泛安装和应用，将日常生活中的每一种设备都改造升级为智能设备，提供了一种媒介融合背景下双向传播、互动参与的可能性。而这种参与方式是消费者之前从来没有梦想过的，它邀请每一个消费者为自己量身定制任何自己需要的东西，消费者变为“产消者”，他们总是可以随时、随地、随心通过任何一台智能终端获得他们所需要的产品和服务。这时候的消费者，从群体画像碎片化为微分化的、多元化的、立体化的个体画像，广告传播必须要能够满足消费者的个性化追求。如何在这种以个人为基本单位的社会传播的格局下激活、匹配和实现生态型的资源配置和功能整合，便成为当下包括传媒领域在内的整个社会的一场深刻革命 （喻国明，2015）。我们将这种媒介融合背景下消费者量身定制信息、产品和服务的广告与营销业态称为融合定制传播范式。

3．计算广告学作为一门新的交叉学科应运而生

当然，新范式的萌芽可以追溯到整合营销传播范式仍占主导地位的20世纪。虽然电子计算机早在1946年就已经问世，但是直到1990年，第一个万维网浏览器和第一个网页服务器才被设计出来。不久后的1994年，第一条互联网广告出现。1995年尼葛洛庞帝在使其声名鹊起、被誉为“信息时代的教科书”的《数字化生存》中详细描述了数字时代对我们的工作、教育、生活和娱乐所带来的巨大冲击，引发了广告营销领域的极大兴趣和广泛讨论。但是直到进入21世纪，与互联网相适应的更多通用技术——诸如移动互联网、智能终端设备、大数据、云计算、物联网、3D打印等——被广泛应用之后，融合定制传播的需求及其影响力才明显地呈现出来。尤其是在当前，德国工业4．0、美国工业互联网、中国制造2025、“互联网＋”等概念将对传统产业进行更新淘汰和改造升级，这也必然要求与之相匹配的全新的融合定制传播范式。计算广告学就是在这样一个融合定制传播范式的时代背景下逐渐发展起来的。

2008年前雅虎副总裁安德雷·布罗德首次提出了计算广告学的概念，他认为计算广告学要解决的最主要问题就是——在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到最佳匹配（安德雷·布罗德，2008）。而要实现这种“最佳匹配”，就需要综合运用经济学、心理学、传播学、营销学、统计学等各个学科的系统知识，以及互联网、大数据挖掘、云计算科学、程序化购买等各种全新的技术手段。目前，除了诸如谷歌、亚马逊、百度、阿里巴巴等为数不多的大型互联网企业已经开始运用计算广告学的理念指导自身的产业实践之外，国内外无论是营销界还是产业界对于计算广告学的认知和探讨仍然处于刚刚起步的阶段。作为一门新兴的交叉学科，斯坦福大学和清华大学近几年已经相继开设了计算广告学的课程，学界和业界也逐步开始关注到融合定制传播范式下的这一全新概念。

二、计算广告学的两大基座：互动与数据

早在计算广告学以及大数据营销的概念提出之前，关于精准传播的需求和探讨就已经存在了。但是只有当这种需求与大数据技术和双向互动平台叠加在一起之后，它才变为真正的产业现实。

1．精准匹配是计算广告学的核心诉求

在媒介融合时代，全媒体和大数据使得人们获取和传播广告信息的方式发生了根本性的变化，消费者碎片化、微分化和个性化的趋势使得过去的整合营销传播范式经常发生失灵现象。与此同时，对于精准传播的需求日益强烈。如何通过利用快速发展的信息技术精确预测个人需求，从而推送更加精准的广告营销信息，一直是学界和业界共同关注的热点和难点话题。因此，精准营销并不是一个全新的概念，但是直到最近几年这一概念与快速发展的大数据技术叠加在一起之后，计算广告学才作为一个全新的概念具备了技术支撑、理论依据和实践意义。

总的来说，计算广告学是一门通过综合运用大规模搜索、文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、实时计算等一系列互联网时代的大数据技术，来实现语境、广告和消费者三者最佳匹配的全新学科。它的出现根本原因在于数字媒体的特点使在线广告的精准需求成为可能，从而使得广告学从整合营销传播时代的粗放型广告广播模式向融合定制时代的集约化的精准互动模式迈进。

传统的品牌广告是建立在策划、创意、媒介资源和客户关系的基础之上的，而计算广告则是数据和计算驱动的。其理念精髓就是根据不同用户在不同时空、不同语境下的不同喜好，通过不同的互动传播形式，向他们推荐最合适的广告信息和产品实物。简言之，不同的人将看到同一产品的不同广告，甚至，同一个人在不同的场景下看到的也是不同的广告，即高度个性化的广告信息。由此可见，精准匹配是计算广告学的核心诉求，大数据思维和能力是其技术基础，而搭建一个传播价值共创的互动平台则是获取用户数据并实现精准匹配的重要载体。

2．用户参与共建双向互动的价值平台

随着“互联网＋”通用技术将更多的智能元素和柔性屏幕普遍安装进各种终端设备，终端的媒介化趋势将会更加明显，从而带来了一种“人人皆媒体、事事皆传播”的自媒体化、泛媒体化现象。这样，传统的媒介受众越来越不满足于被动接收信息的地位，他们利用自己手中一切可以利用的设备积极参与到内容生产与信息传播的过程中来。这样，信息的生产者、传播者、转发者、接收者、反馈者等各种角色之间的界限逐渐消弭，越来越多的大众传播媒介时代的单向传播受众演变为“互联网＋”时代双向互动的参与者。

一方面，消费者能够通过各种互动手段与企业建立起直接的联系，并且能够自由表达个人需求乃至追求。对于企业而言，这也就意味着以消费者为中心的用户至上原则成为企业产品生产和广告传播的关键原则。事实上，用户与企业之间的关系已经不再仅仅是整合营销传播时代的生产消费关系，而是迅速发展成为“互联网＋”时代价值共建的社群关系，这种关系远远超越了产品或服务的功能价值，并进一步上升到一种归属认同和深度参与的情感价值。用户成为企业或品牌的粉丝，企业则变成满足粉丝产品需求和精神追求的载体或平台。如何有针对性地满足粉丝的个性化需求成为当前的广告营销必须认真思考的问题，在这方面，小米手机是粉丝营销的典范，其粉丝群体已经深度参与到小米手机的产品测试、广告创意、营销传播、用户服务等几乎所有环节，真正与企业共同实现了双向互动、价值共创。

另一方面，用户与企业之间、用户与用户之间、用户与自己的朋友圈之间的广泛互动产生了海量数据，这些互动数据的规模及其所蕴藏的信息数量远远高于用户自己所提供的信息。通过对这些数据的深度挖掘，企业能够对每一个用户的信息有更全面的把握，从而能够更精确地进行广告传播。

3．数据思维与数据能力提升广告效果

由于技术局限和成本高昂，传统的广告营销依赖抽样调查和深度访谈的方式获取比较偏狭的统计数据，用以对市场需求进行概括，并进一步指导整合营销传播活动。虽然这种方式有一定的客观价值，但是毕竟样本量较小，因此非常容易对营销决策和广告传播造成误导。实际上，整合营销传播无法精准定义市场需求和消费偏好，因此只能整合多种营销手段和传播媒介，不断重复同一个利益诉求，力图通过这种广告轰炸击中部分目标受众并使其转化为实际消费行动。这也就形成了广告营销界的 “哥德巴赫猜想”现象：虽然广告客户知道自己广告营销费用有一半是浪费了，但却无法清楚界定到底是哪一半。

而在今天的大数据时代，互联网通用技术体系使得可选择的数据来源已非常丰富，甚至已从样本扩展到整体。人们可以不再通过采样的方式就能够获得海量数据，并且通过较低的成本就能够利用优秀的算法对这些数据进行深度挖掘和处理。这样，我们就能发现具体到每一位用户的消费需求和媒介使用习惯，并有针对性地进行广告投放和营销传播，甚至可以邀请消费者参与到生产、传播和消费的整个流程中来。

因此，无论对于广告客户还是对于广告公司，要想在今天的融合定制传播范式下继续保持成功，并做到即时、全面且前瞻地判断和预测，如果缺失了大数据相关的思维、技术和能力，几乎是不可能的。事实上，数据思维和数据能力已经成为当前市场竞争的重要资产，公司之间的核心竞争力差异恰恰体现在对海量结构化数据和非结构化数据的挖掘和处理方面。只有通过一系列的数据处理、模型建立和价值发现，才能真正优化广告传播效果，降低广告费用浪费，实现真正的精准匹配。

三、融合定制传播范式下的计算广告新模式

计算广告传播不同于传统的整合营销传播，它有着与之截然不同的新特征和新模式。

1．定制化推荐：用户量身定制的广告信息

互联网时代的消费者已经从大众化、细分化的目标受众变为微分化、个人化的用户。大数据给出的客户定义，不再是一个群体抽象的标准化的面孔，而是一个个丰满的、立体化的形象（赵国栋、易欢欢、糜万军等，2013）。因此，对于企业而言，无论是产品生产环节还是营销传播环节，都不再是继续满足市场需求，而转向了满足个人追求，集合化的市场概念转变为碎片化的个体概念。随着便捷的互动沟通方式使得定制化生产和定制化传播成为可能，消费者逐渐介入企业的研发、设计、生产、供应、营销、传播、售后等各个环节，进而成为“产消者”，驱动着企业生产和营销的智能化、柔性化和定制化。

传统投放在大众媒体上的品牌广告难以做到个性化精准匹配，直到搜索广告诞生才出现了量身定制的计算广告雏形，用户输入关键词就相当于告诉搜索引擎自己需要什么信息，搜索引擎则通过高效算法向用户推送特定广告。谷歌公司开发的Adsense技术更进一步通过分析计算用户浏览的网页内容，提供与内容相关的广告。这些尝试都使得广告投放向更精准的程度进化，而当计算广告学将机器学习、大数据、云计算、电子商务等更多的技术叠加在一起之后，当前应用比较广泛的计算广告形式——推荐系统获得了快速的发展。天猫、京东、亚马逊等，都能够通过分析自身网站上的海量浏览和购买数据，运用数据挖掘算法和消费偏好比较，发现每一个消费者的潜在需求，预测并推荐他们可能感兴趣的商品信息。未来随着计算广告技术的深入发展，定制化的广告信息将会根据更丰富全面的用户个人数据，更加精准地匹配每个个体的实际需求。

2．融合化传播：媒介融合时代的跨屏传播

媒介融合打破了过去整合营销传播时代所需要整合的不同媒介、不同部门、不同工种、不同终端之间的界限，造成了融合化竞争和融合化传播的格局。与此相对应的是，随着智能芯片和柔性屏幕的广泛安装和物联网的快速发展，用户不再单纯拥有报纸、杂志、电视机这样的媒介，而是拥有越来越多的融合了多种内容要素和信息服务功能的智能设备，智能手机、平板电脑、智能手表、智能眼镜以及智能冰箱、智能汽车、智能机器人等。融合化的屏幕则构成了用户与用户、用户与设备、设备与设备之间相互交流的基础设施。

随着这种双向传播的智能化、互动化、融合化屏幕的大规模运用，广告的多屏幕传播和用户的多屏幕收视已经是非常清晰的现实。加之媒介融合技术和大数据技术的突破，用户在看屏幕的同时，屏幕也在洞察用户行为。计算广告学的核心价值在于实现精准匹配，既然大量用户拥有多个屏幕并且他们的媒介使用习惯是多屏的、跨屏的，那么广告客户当然希望在洞察媒介使用行为和产品消费需求的前提下，让自己的广告信息能够精准、多频次、针对不同屏幕设定个性化内容的、甚至是跨屏幕无缝切换地到达目标消费者，从而最优化广告效果、最小化传播成本。与此同时，内容运营商、平台运营商、广告公司、广告客户对跨屏传播的效果测量需求也应运而生。虽然目前电视屏幕、电影屏幕、计算机屏幕、手机屏幕以及其他各种屏幕各有一套相对独立的计算和测量体系，但是随着计算广告学的理念和实践逐渐从在线广告扩展到整个广告领域，未来广告的跨屏传播将会成为融合定制范式下计算广告的重要业态模式。

3．智能化调整：即时即地变化的动态策略

在整合营销传播时代，大中型企业每年都会根据企业发展的整体目标制定相应的广告预算，同时制定年度、季度、月度甚至每周的广告营销计划。这些计划中统一规定了较长一段时间内广告传播的媒介形式、文案创意、利益诉求、促销产品、价格方案等，没有特殊情况，基本不会进行调整。这也是整合营销传播曾经最为人称道的核心要义，所有传播媒介和营销渠道在所有时空向所有消费者发出同一个声音。然而，实际上，消费者在不同场景下的消费倾向是有着较大差别的，统一的整合营销传播策略不能满足“互联网＋”时代瞬息万变的市场竞争和消费需求，消费者在接触到广告信息前后的实时购买行为倾向是最有效的需求信息，但是用传统的营销策略很难精确捕获这种需求信息并即时将之转化为实际购买行为。

在这样的情况下，动态化的计算广告传播策略成为融合定制传播范式下广告传播的必然选择，它不仅可以获得实时的消费者动态，还能够根据具体消费者的历史数据和当前行为实时调整广告传播策略。理想的计算广告传播策略，应该是针对不同消费者的不同需求或者同一消费者不同时空场景下的不同需求，向他们传播最合适的广告信息。也就是说，在合适的时间、合适的位置、用合适的代言人、以合适的创意方式、凭借合适的价值诉求、传达合适的价格信息给合适的用户。例如，Uber公司的智能算法会根据当时当地的打车需求进行动态定价并将这一价格信息快速反馈给用户用以调节市场供需状态，亚马逊网站上的一个微波炉的价格在一天内都会变动9次。未来，这种智能化的动态广告营销策略将会借助大数据和云计算的技术手段变得更加普遍。

4．程序化购买：模式不断创新的交易生态

要实现计算广告精准匹配的根本目标，就必须有与之相适应的广告交易体系，而这一交易体系是在互联网在线广告交易的基础上逐步发展起来的。在线广告的最初阶段，由于网络媒体和在线广告客户的数量相对都比较少，媒体可以直接将广告资源卖给用户。随着互联网行业的快速发展，媒体和广告客户数量快速增加，就逐渐出现了广告中介平台来对接媒体和广告客户完成广告交易。

近些年，媒介融合及“互联网＋”带来的泛媒介化和普遍电商化趋势，使得越来越多的个人和组织成为自媒体，也使得越来越多的中小企业成为有精准投放需求的广告客户，供需双方的激增进一步要求提升广告投放效率并降低广告交易成本，广告交易所的模式由此产生，并形成了“广告客户（advertisers）—广告代理商（agent）—需求方平台（demand slide platform）—广告交易所 （exchange）—供给方平台 （supply slide platform）—内容网络联盟（network）—媒体（publish）”这样的在线广告交易模式。

在这一模式中，需求方平台代表广告主通过数字化的广告交易平台自动地执行广告媒体购买流程，这种在线广告购买方式被称为程序化购买。程序化购买的广告，是计算广告学所强调的精准匹配这一核心诉求的重要实现方式，其投放形式、投放时间、预算分配均更加灵活和更加精准，在一定程度上实现了上文所说的广告定制化传播和动态化传播的需求。随着个人电脑端的程序化购买模式逐步成型，移动程序化购买以及跨屏程序化购买成为近两年备受关注的话题。跨屏幕、跨设备的程序化购买实现之后，广告传播将能够针对同源用户各种不同的智能终端屏幕和他们碎片化、跨屏化的媒介使用习惯，提供更加符合他们所处时空、所处情境、所处心情的精准广告信息。

四、计算广告学的未来：产业变革与人才培养

新的技术经济范式要求与之相匹配的融合定制传播，计算广告学应运而生。在大数据和“互联网＋”快速发展的当前，数据已经成为广告营销领域的基础生产要素，它为广告创意、策划、投放和监测提供了最客观的决策依据，从而能够最大程度地实现广告传播的精准匹配。由此引发的产业变革，涉及到了包括企业、广告公司、第三方机构、媒介、内容生产方、服务提供方、用户等在内的广告产业链中所有的利益相关者，企业核心竞争能力和组织管理方式都将随着发生颠覆性变化。那些在工业时代的整合营销传播范式下烜赫一时的广告客户、营销机构和媒介集团，如果不能以数据为驱动、以用户为导向顺势调整思维和能力，跟上“互联网＋”、大数据、融合定制传播、计算广告体系的时代步伐，将很快成为明日黄花。

而无论是产业变革还是企业转型，最核心的要素是人才，这也给当前广告营销人才的培养提出了一个新的课题——过去整合营销传播范式所培养出来的职业能力与当前及未来融合定制范式下计算广告学所需求的职业能力不匹配。计算广告学作为一个方兴未艾的交叉学科，涵盖了语言处理、机器学习、推荐系统、分布式算法等众多量化研究方向，同时又涉及到市场营销、信息传播、消费心理、社交网络等多种质化研究方向。因此，它对一专多能的复合型人才需求日益增加。由于过去的出版与广电、邮政与电信、计算机与IT技术、广告与营销等分属于不同的产业部门，而高校的人才培养体系也是按照新闻传播、市场营销、通讯技术、计算机科学等不同学科进行相应的人才培养。所以，计算广告学的发展面临着人才匮乏的问题，其所需求的复合型人才培养，客观上需要更多高等学校、研究机构、产业部门打破界限、集思广益、通力合作。值得期待的是，当前的“互联网＋”和“创业创新”浪潮为计算广告学的理论研究和产业实践提供了肥沃的土壤，计算广告学本身所描绘的未来景观也吸引了越来越多的各界精英投身到了产学研的各个环节，一场广告营销领域的产业巨变已经开始。

1．（美）克里斯·弗里曼、弗朗西斯科·卢桑著，沈宏亮译：《光阴似箭：从工业革命到信息革命》，中国人民大学出版社2007年10月版。

2．刘庆振：《技术经济范式视野下的“互联网＋电影”新业态》，《当代电影》2015年第9期。

3．喻国明：《用“互联网＋”新常态构造传播新景观》，《新闻与写作》2015年第6期。

4．赵国栋等著：《大数据时代的历史机遇》，清华大学出版社2013年版。

［责任编辑：沈卫平］

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1009－2382（2016）02－0087－05

刘庆振，北京信息科技大学公共管理与传媒学院讲师、博士（北京100192）。