技术变革背景下中国计算广告的发展趋势（中篇） | 学术前沿

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本文收录于《山西大学学报 (哲学社会科学版) 》2022年第5期

段淳林

往期回顾

（三）以智能算法为计算广告核心

智能算法是计算广告的核心。通过获取、优化算法模型，计算广告实现用户场景匹配; 借助 DMP 标签化数据，匹配的精准性、相关性不断提升; 多元化的竞价广告技术提升了广告效率与情景匹配度。

1． 算法模型逐步优化，提升定制化效果

智能算法模型是计算广告的主要工具，全链路均涉及广泛的算法模型的运用。它能够处理优化计算广告的一切数据，实现特定语境下特定用户和相应广告之间的最佳匹配。当前，计算广告的主要算法模型包括三种: 基于关键词匹配的信息检索、基于用户点击反馈的机器学习算法以及在线学习算法。计算广告将算法模型和用户画像结合，并运用用户定向核心技术、竞价广告等相关技术，实现技术与数据的匹配链接，最大化计算广告效果。此外，算法赋予了计算广告“智能”基因，寻找用户兴趣与广告主需求的连接点，推动实现了用户与场景的个性化、定制化匹配。例如，巨量引擎所使用的 5A 人格模型是在菲利普·科特勒的 5A 模型基础上结合自身优势，形成的 5A 人格模型变式。巨量引擎在旗下平台开屏广告位投放品牌广告以强势覆盖公域人群，接着采取各级 KOL 推广种草等方式吸引用户促进认知，随后相继在官方商城、品牌公众号以及直播平台等搭建品牌阵地、持续品牌露出，实现用户引流转化，最后利用公众号、线上线下社群服务等全方位满足用户个性化需求、提升粉丝忠诚度、实现品牌粉丝运营、扩充品牌私域流量池。公域流量内所有可触达的人群，从被种草开始，逐渐成为品牌浅层交互人群、深层交互人群，继而转变为购买产品的消费行为人群，最终成为品牌的忠实粉丝。

2． DMP 标签化数据，精准定向匹配用户

DMP 对人群数据进行分类标签整理，旨在精准定位用户使计算广告的投放更具针对性。通过文本分类技术以及主题挖掘技术，计算广告能够明确用户基本属性、地理位置、渠道属性、行为属性等多维度标签属性，使目标用户的形象被清晰勾勒和集成概括，从而复原用户在真实生活场景中的生活轨迹。在用户定向技术的基础上，用户每一次点击互动都会形成数据被纳入 DMP 数据管理，以进行后续的智能追踪和多维传播。例如，借助个性化智能推荐算法洞察用户兴趣属性，实现用户信息与用户需求的可视化，并实现千人千面的智能资讯分发，最终满足用户个性化需求。

3． 多元化竞价类型，提升广告效率与情景匹

配度

随着搜索广告系统、点击率预测等竞价广告技术的成熟，计算广告的精准匹配有了技术支撑，计算广告的竞价类型也越发多元丰富。当前，计算广告的竞价类型主要包括以下三种: 以高投资回报比为核心竞争力的完全智能化程序化购买、以保证媒体品质为核心竞争力的优选程序化购买和以凸显品牌影响力为核心竞争力的半智能化程序化购买。在计算广告中，广告主根据品牌广告、效果广告、品效广告等不同的投放目的，选择相应的竞价技术以及 DSP 平台，将投放需求与用户流量数据进行识别匹配，以提升广告效率与情景匹配度，实现特定用户、时间与空间所组成的场景画面的和谐统一。

（四）以场景互动为关键驱动

在场景层面，场景互动成为计算广告的关键驱动。计算广告能够以场景为核心链接价值共创主体，在动态场景与智能互动的助力下，推动场景共建和场域共融。

1． 以场景为核心，链接价值共创主体

计算广告的本质特征，是在对用户所处环境的深刻洞察之上，实现用户、广告与场景的匹配，即基于用户洞察的身份匹配、基于内容分析的意义匹配、基于场景建构的情境匹配，构建多样的广告场景吸引用户，使用户积极参与到品牌的价值共创中。

在整个过程中，品牌主、广告平台以及用户构成了计算广告的价值共创主体，而场景成为链接三者的核心。从品牌主提供产品信息到广告平台发布广告内容，再到用户接受反馈信息，围绕着场景，价值共创主体在信息流的传递之间相互作用、博弈共生，并带来高临场感的品牌参与、细粒度的品牌认知、高质量信息流动。首先，场景能够带来高临场感的品牌参与，即借助广告平台的动态场景为品牌主提供高临场感，一方面能够提升品牌的洞察效率; 另一方面能够提高平台的高质量流量。其次，场景能够促进细粒度的品牌认知，即通过用户侧的动态反馈，洞察细粒度用户个体、用户群对品牌方直接传递的产品信息的感知态度。最后，场景能够链接用户和内容，实现高信息质量的流动，提升用户与内容的匹配契合度。

2． 动态场景与智能互动，推动场景共建和场域

共融

计算广告实现了动态场景与智能互动的协同共生，打通了物、人、场景连通的渠道。技术赋能的物-物互联打破物理场景与虚拟场景的边界，在人脸识别、肢体识别、语音交互和感官交互的技术背景下的人-物互联创造了“场景-互动-体验-共建”的新模式，而物-场景互联的实现促进了场景化内容的多层次联动。在品牌认知层面，计算广告通过自动化内容生成和匹配等技术拓展并关联了品牌联想，促进了品牌体验中的多重认知。在品牌参与层面，VＲ/AＲ 等虚拟现实技术和高媒介技术一定程度延伸了用户对品牌的触觉、视觉等感官体验，为用户带来更高程度的沉浸感。物、人、场景三者的共通互联打破了虚与实内容层次的壁垒，实现了智能营销的跨媒介互动，为消费者打造沉浸式体验，同时实现场景共建和场域共融的新格局。例如抖音平台利用 AI 对短视频内容进行识别和标签分类，为消费者打造沉浸式体验。相较于文字的标签分类，视频内容识别对 AI 技术的要求更高，抖音平台通过智能互动、场景共建，有效实现动态场景中的智能互动。

（五） 以优化为品牌资产提升引擎

计算广告优化不断促进广告的精进，其中颗粒度成为优化广告预算新方法，优化成为品牌资产的提升引擎。

1． 颗粒度成为优化广告预算新方法

在计算广告视角下，颗粒度可以被理解为一个衡量受众、信息、触点等在品牌信息投放、交互、评估、优化、价值共创等全流程参与要素的最小可计量单位。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，更清晰地把控和合理分配各个环节的有效资源。计算广告充分利用颗粒度测量不断提升优化广告预算效率，打造计算广告链路: 颗粒度为用户洞察、程序化创意、场景匹配、算法推荐、智能化投放以及动态效果优化的计算广告中的每一个目标创造附加值。

2． 以优化为品牌资产提升引擎

品牌资产是赋予产品或服务的附加价值。品牌资产管理，就是维护并提升品牌资产的价值，全力挖掘品牌的最大价值与利润。

品牌资产运营管理可以概括为如下过程: 包括关系资产、内容资产和商品资产等在内的品牌资产经过消费者需求洞悉、广告内容更新、效率提升等方式优化，进而通过营销应用落实，继续反哺营销方式的不断升级以及广告利润的直接和间接增长，最后再次沉淀为品牌资产。在这个过程中，优化占据重要的一环，在其中起到推动品牌资产升级和应用落实的作用。A/B 测试是在品牌整体广告投放过程中的关键一环，其取得的优化方案又是品牌资产管理中的重要一环。在此过程中，一方面品牌能对目标消费人群进行精准识别与精细管理，了解不同类型消费者偏好，另一方面，也是对下一步广告创意策划与投放的指导与优化。

有机奶粉品牌雅培曾使用 A/B 测试对其广告内容创意的不断优化。品牌方先明确自身的特定消费群体和关注群体，按照不同的人群标签分创意进行广告投放，通过对市场反应的洞察分析，品牌方成功找到了不同人群的沟通“痒点”，由此通过营销链路的持续追踪，为品牌累积了活跃且购买意愿较高的高质量品牌粉丝，从而为后续的产品销售打下了坚实基础。

三、

计算广告的发展趋势

未来，计算广告将在云计算、大数据、5G、物联网、区块链、VＲ、AＲ、XＲ 等技术的加持下，进入全智能时代。

（一） 营销科学化: 用户侧的心智计算

1． 基于数据的用户洞察发展趋势

数据是计算广告的基础，也是洞察市场与消费者的基础。传统的广告投放实践通常以媒体货架理论为决策原则，这样的广告实践往往面临目标人群不精准、及时的互动难以实现、广告投放效果无法实时动态的量化和评估等挑战。究其根本，缺乏数据是传统广告实践效果低迷的主要原因。随着大数据技术的普及和发展，广告主的广告投放实践从购买位置转变为购买用户和流量。基于大数据聚类分析、相关性分析和预测性分析的能力，用户洞察得以不断优化，实现了从二维到多维、从计算到智能的变革式转变。

通过聚类分析，大数据能根据用户旅程形成用户标签( user label ) 这一符号表征，如人口标签、基本标签和深入标签; 通过相关性分析，将海量数据进行数字建模后，用户标签得到进一步丰富与完善，由此形成用户画像( user profile ) ; 通过技术赋能，大数据还能用于用户情感计算，通过判断用户评论或使用的表情包等内容的情感属性，来分析用户的情感倾向( 如淘系技术，将 UGC 情感计算应用于淘宝) ;通过智能心智计算，大数据可用于实现智能的用户心智洞察。

2． 智能心智计算与营销

计算广告时代，如何高效占据用户心智成为媒体广告竞争的重点。大数据技术让数据的整合、联系成为可能，帮助平台收集和了解用户信息和线上行为习惯。基于大数据的用户洞察经由用户标签和画像的生成、情感计算，现已进入新的阶段———智能心智计算和洞察。基于消费者疯狂消费的数据，品牌主可以获知其用户的冲动性消费特点; 基于 Z 时代消费者在小红书种草、到淘宝消费的消费行为，品牌主可以获知其跨平台购买的新消费行为。智能心智计算与营销的出现与普及，意味着数字营销已迈入 3.0 时代，智能心智洞察也将进一步助力品牌广告实现品效合一。例如，天猫的 DeEP 新品牌心智模型通过需求指数、潜力指数和健康指数的评估，品牌可以更加清晰地看到数字运营过程中的方向、程度、效果和潜力，了解赛道优势和消费者需求趋势、品牌用户黏性和未来成长潜力、品牌综合实力等。消费者与品牌关系的深度洞察是心智模型的核心内容。通过对消费者和品牌关系深度的洞察和分析，心智模型能够智能地为品牌提供数字化的品牌诊断，并为品牌匹配相应的“人、货、场”策略，从而精准聚焦用户心智，获得持续的、长期的关系资产，实现有效的广告营销。

（二）发展新模式: 逆价值链增长

新一轮技术革命催生了全新的数字经济形态，短视频和直播电商营销模式常态化，内容电商涌现，直播内容营销重构商业形态。计算广告将赋能短视频和直播电商更加深度嵌入价值链的各个方面，影响着价值链的定位、结构、内容、运作方式等，实现逆价值链增长。

数字化经济发展加快，计算广告赋能，促进直播电商对整个营销链条进行全面渗透。价值链的其中一种模式是以上游供应商( 品牌方、经销商、工厂等) 为起点，以用户需求为目的，串联电商平台下单、直播平台和新兴电商平台带货、MCN 机构孵化、主播内容输出为一体，实现品牌的价值流向。另一种模式是由上游供应商以 C2M 模式直接供货给带货主播，满足客户的产品需求。在这两种模式中，直播电商类平台都直接影响用户，其发展路径呈现出由下游向上游的渗透，完成从产品研发、品牌传播、渠道建设到销售服务的闭环。

直播电商从下游向上游渗透促进逆价值链的增长，将实现数字供应链及个性化、人性化的转型。第一，直播即洞察，影响着产品研发环节。品牌主能通过前端实时反馈，协助制定更符合顾客心智偏好的产品策略，影响后端产品的研发。第二，直播即代言，影响着品牌运营环节。内容电商的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，数字化管理赋能品牌更加细化针对不同群体顾客心智的营销运营战略。第三，直播即渠道，影响着渠道建设环节。品牌更重视精准的渠道投放和点击率、购买率、复购率等指标，重视有针对性地创造和管理符合不同群体需求和适应不同场景的渠道。第四，直播即导购，影响着销售服务环节。基于对内容和效果的实时监控、自动投放、情感计算和行为分析等，品牌可以进一步明晰如何提升营销活动效果、保证用户留存等。例如，国货彩妆品牌花西子从创立之初就以用户体验为核心，坚持用户共创，以“产品体验官”的形式，借助用户的力量推动产品的研发和迭代。品牌在服务号等渠道设置“招体验官”入口，招募、筛选品牌产品用户成为产品体验官，并向体验官们寄送样品。体验官在收到货后将对产品进行测评并详细地将真实使用体验反馈给品牌，品牌则根据这些用户的反馈，反复调试配方，优化产品。目前，花西子已拥有十万名产品体验官参与到产品的研发内测过程中。产品体验官让用户参与到产品的研发迭代过程中，让品牌更精准地了解用户的真实需求和痛点，通过用户共创的模式将用户从消费者变成参与者，决定产品研发的方向。

未完待续 

段淳林 | 文字

佘睿 | 编辑

刘晓英 陈晓婷 | 责任编辑

END

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