智能时代广告业务运作模式的解构与重构

马 二 伟

(郑州大学 新闻与传播学院，河南 郑州 450001)

随着智能时代的到来，广告业务运作的智能化发展已经引起人们的广泛关注。以美国为代表的西方智能广告业务运作研究依然沿袭经验主义传统，关注智能广告效果分析，比如在线广告用户体验与利润平衡的智能控制[1]、智能算法对广告决策的优化[2]、计算广告有效性的测量[3]等方面。国内研究主要集中在人工智能技术对广告产业的影响[4]以及广告业务运作变革研究[5]等。由已有研究可知，人工智能技术对广告产生的影响已经得到广泛关注，学者们对人工智能技术在广告领域的应用表现出极大的热情。面对人工智能技术在广告产业应用的不断深入，传统广告业务运作模式正在发生巨大变革，各种智能机器与广告从业者相互协作，共同参与广告内容生产与传播活动，广告业务运作模式面临重构。基于此，本文主要探讨以大数据和人工智能为代表的新一轮技术变革如何颠覆传统广告业务运作模式，以及智能时代广告业务运作模式如何构建的问题。

一、计算广告推动广告业务运作进入智能时代

广告产业对技术变革具有十分强烈的敏感性，每一次新技术的出现都能在广告业务运作中率先得到应用。大数据与人工智能技术带给广告业务运作的变化则是计算广告的崛起，基于大数据与智能算法驱动的计算广告已经成为新的广告业务运作模式，推动广告业务运作进入智能时代。

(一)大数据与人工智能技术带来计算广告的兴起

大数据与人工智能技术存在紧密的联系，大数据为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源，正是基于大数据技术的发展应用，人工智能技术才获得巨大突破。在广告传播活动中，大数据与人工智能技术带来广告业务运作发生变化，计算广告则是这一变化的产物。在技术赋能与广告市场需求的双重逻辑作用下，计算广告在广告传播活动中快速崛起，成为广告业务运作的新形态。计算广告运用大数据技术为特定场景下的特定用户寻找到合适的广告，实现广告信息、用户与消费场景的精准匹配[6]。计算广告是计算主义的理论和方法在广告传播活动中的运用，往前可以追溯到互联网在线广告，即根据定向技术追踪用户在互联网上的行为数据，分析用户的特征和行为画像，从而进行广告动态投放[7]。

计算广告是大数据以及人工智能技术应用最为成熟、市场规模最大的领域之一。计算广告具有可衡量的效果及动态实时优化的显著特征，对于解决广告的有效到达起到重要的作用，其运作模式建立在消费者实时数据洞察的基础上，结合一定的算法，将广告信息在合适的时间传递给目标消费者，既实现了广告信息的精准触达，又使消费者免受无用广告信息的干扰。计算广告对传统广告业务运作模式带来前所未有的挑战，在广告信息精准传播、广告市场主体以及生产关系等方面重构广告产业[8]。大数据与人工智能技术推动广告产业“从人力密集型范式转向技术密集型范式”[9]，机器自动化在广告业务运作中的作用愈加突出，广告内容生产与投放效率大大提升，并不断走向智能化。

(二)广告业务运作逐步迈入智能时代

传统广告活动以策划创意为核心进行信息生产，以大众媒体为主要手段进行信息传播。在业务运作过程中，专业化的广告从业者通过智力劳动完成广告信息生产与传播，从广告调查到广告策划与创意再到广告制作，从媒体选择与发布到效果测定，广告活动的所有环节都体现出人力智慧的创造性劳动。随着大数据与人工智能技术的深入发展，人力智慧在广告活动中的作用在逐步减弱，不断出现的智能机器大有取代人力智慧的趋势。在广告信息传播领域，程序化购买已经逐步取代传统广告媒体投放。程序化购买通过广告交易平台代表广告主自动执行广告媒体购买流程，几乎不需要人力的参与，广告主根据需要设定一些参数，智能机器就可以把广告推送给目标人群。程序化购买无论是投放形式还是预算分配都更加灵活，能够提升广告投放的效率，减少人力购买的成本。

在广告内容生产领域，智能机器的身影也在不断显现，比如京东的“莎士比亚”机器写作系统，可以实现广告文案的自动化撰写，专注于智能广告内容生产的筷子科技推出的AI创意平台，用户可以根据需求进行自助创意，机器瞬间产生海量创意组合，实现千人千面的广告内容生产。在大数据与人工智能技术的推动下，广告业务运作逐步实现智能化运行，广告产业发展也会从部分业务运作的智能化逐步走向全面智能化[10]。虽然从广告业务运作实践来看，目前广告业务运作仍然处在人力智慧为主、机器智能为辅的阶段，但是随着技术的进步与完善，人类与机器相互协同工作的未来图景是非常值得期待的。

二、智能时代传统广告业务运作模式的解构

传统广告业务运作以广告调查为起点、广告策划创意为核心，通过设计制作形成广告作品，然后再把广告作品借助某种传播载体刊播，前后接续一环一环地展开，前面的环节是后面的基础，后面的环节是前面的延续。这种线性运作模式是基于大众传媒时代的传播环境形成的，但在数字传播背景下已经受到严峻的挑战，大数据与人工智能技术的出现更是加剧了传统广告业务运作模式的解构。

(一)大数据消费者洞察取代传统广告调查模式

广告传播活动的最终目的是满足消费者需求，刺激消费者发生购买行为，从而实现促进产品销售的目的。在以生产者为中心的市场环境条件下，由企业设计生产某种产品或者提供某项服务，广告公司将其产品或服务理念传递给消费者，这种模式已经无法适应现在的消费市场环境。随着消费者在市场活动中的主动性渐趋增强，进入以消费者为中心的买方市场时代，消费者会通过互联网等渠道主动获取所需产品的信息，消费者与企业或者品牌之间的信息不对称现象逐渐消失。消费者在对产品的认知上拥有强烈的主观能动性，对产品的了解非常深入，对自己的需求可以做出明确的界定。消费者喜欢互动参与，更注重购买过程中的体验感，只有让消费者能够沉浸其中的广告才能俘获消费者的内心。因此，不仅在广告投放中需要找准目标消费者，有针对性地推送广告信息，而且在广告内容生产中也需要分析消费者的评价及意见，进行个性化的广告创作。

广告公司作为广告主与消费者沟通的中介和桥梁，担负着向消费者传递产品信息的使命，必须提升洞悉消费者需求的能力。广告传播活动既要做到广告信息的精准推送，又要做到内容符合消费者的现实需求，消费者的深入洞察是必不可少的基础环节。在大数据与人工智能技术作用下，广告公司通过消费者数据的挖掘与分析，可以对消费者基本属性、社交情况以及购买行为做出近乎全样本的分析，并且进行实时追踪，准确把握消费者的现实需求，推送与其匹配的产品或服务信息。在广告业务运作中，无论是广告信息的精准投放，还是广告内容的个性化生产都离不开消费者数据洞察的支持，大数据消费洞察取代传统广告调查成为广告公司业务运作的基础与关键。

(二)智能算法推荐颠覆传统广告信息投放模式

当今时代信息呈现出爆炸式增长，消费者有限的注意力无法浏览所有信息，因此，如何在消费者注意力稀缺的环境中，增进广告信息的有效到达是广告传播活动非常重要的任务。随着数字传播技术的发展，传播渠道日益丰富，消费者的媒介接触方式也发生一些变化，社交媒体、视频网站等数字新兴媒体取代传统媒体，占据消费者获取信息的主导地位。数字新兴媒体的优势在于互动性强、信息个性化传递，可以使广告投放更加精准化，基本上实现广告信息与目标受众二者的匹配，即广告找对人。比起大众传播时代的一对多传播，这种一对一的个性化投放明显提升了广告信息的精准化程度。

随着产品和市场不断被细分，产品同质化现象严重，消费者面对琳琅满目、差异甚微的产品，刺激其产生购买行为的因素偏向于基于智能算法的广告信息精准传播。智能算法推荐通过大数据分析来进行用户画像，判断消费者需求与偏好，然后根据特定算法把广告信息传递给有需求的消费者，实现从一对多的点对面传播到一对一个性化传播。智能算法推荐使广告信息、消费者与消费场景高度匹配，提高广告信息的有效到达，因此，智能算法推荐广告投放模式变得越来越流行。在当下广告投放实践中，虽然存在着推送方式简单、消费者接受度低的问题，但是随着数据量的不断增长和算法的日益优化，基于智能算法推荐的广告信息投放将会越来越精准。

(三)智能机器生产改变传统广告内容生产模式

人工智能时代机器生产内容(MGC)与用户生产内容(UGC)、专业生产内容(PGC)一起构成内容生产的重要组成部分。依托大数据与深度学习，智能机器可以自动生产内容，并根据目标对象不断进行内容优化。在大数据与人工智能技术的支持下，智能机器模仿广告设计师的思维方式，自动完成广告文案写作、创意元素组合等广告创作活动，实现广告内容生产的智能化。智能机器最初主要集中在广告文案创作方面，类似于机器人写作，后来逐步向广告创意、设计制作等方面扩展。广告内容的智能生产发展非常迅速，一些著名互联网平台相继推出自己的智能机器创作系统，比如阿里的鹿班系统和腾讯的Xcube系统等。另外，一些专门从事智能机器内容生产的公司也不断涌现，比如筷子科技、喝彩网等。

广告内容智能机器生产的优势主要体现在数据分析与创意优化上，可以针对不同的消费群体产生符合其需求的广告创意。大数据技术能够在海量数据中快速捕捉到用户需求，人工智能技术可以促使机器产生更易为用户接受的广告创意。借助大数据与人工智能技术，广告内容智能生产把消费者线上与线下的数据进行关联，并对数据进行深入挖掘、持续追踪与不断分析，全面洞察目标消费者的真实需求，为其匹配个性化的、实时的、具有创意的广告内容，以此达到提升广告转化率的目的。虽然目前广告内容智能生产还不能离开人类的帮助，但是随着人工智能技术的不断完善以及数据量的积累，智能机器通过分析大量广告作品，从中学习并形成新作品的创作理念，提高广告创作水平，广告内容智能生产必将会迎来更大的发展空间。

三、智能时代广告业务人机协同运作模式构建

智能时代广告业务运作最为突出的变化表现在一体化智能运作。一体化运作在企业经营领域运用是指把原来相互独立的业务单元通过某种方式组合在一起，彼此包容，相互合作，形成整体。广告业务一体化智能运行模式是把广告人的智慧与机器智能结合起来，实现人机协同运行，适应智能时代广告业务运作的变化。

(一)智能时代人与机器的关系：人机协同

进入智能时代，各种智能机器出现在人类的生产与生活中，同时也引发我们思考人与机器的关系问题。1960年，利克莱德首次提出人机共生的概念，标志着人们开始关注人类与机器的关系[11]。早期人机关系的研究主要集中在机器自动化层面，比如机器自动化生产研究、人体工程学研究等，后来研究者将目光转向人机协同模式。人机协同即人类与机器透过经验及工作交流、持续改善工作流程的过程。人机协同不仅仅把机器看成是人类控制的劳动工具，更为强调的是人与机器的合作共生。智能技术对社会发挥作用的关键是如何把人类的智慧与机器的能力结合起来，智能机器的使用带来人类劳动的“省力化”[12]，人类可以开发、训练和管理各类智能机器，让其真正成为人类的好帮手，智能机器可以使人类突破自身极限，拓展自身能力。

人机协同是对人与机器之间和谐统一和平衡状态的表述，人与机器之间不是替代关系，而是相互补充，人与机器结合重塑社会分工与合作关系。智能时代人与机器的关系更为密切，更加注重人机融合与人机协同。人机协同运作的理念是通过认知计算与情感分析赋予机器一定的生命特征，把机器看做是一种智能体，强调人类与机器共同完成某个任务或达成某种目标，能够反映智能时代人与机器的关系。在人机协同运作模式下，人类和机器分别做自己擅长的事情，比如人类善于场景分析、发散思维，具有想象力与创造性，意识和情感丰富，而机器没有情绪波动，工作非常稳定，在数据运算与记忆能力方面表现突出[13]。人机协同运作模式实现人与机器之间的取长补短，共同感知、学习和决策，彼此理解各自的意图，达到各自独立工作都难以实现的效果。人机协同是社会生产力发展到一定程度的结果，也是人工智能技术发展到一定阶段的必然产物。

在人工智能技术快速发展及广泛应用的同时，关于人工智能的担忧与焦虑之声不绝于耳，我们听到最多的话题或许就是人工智能是否会取代人类的工作。不可否认，各种智能机器的出现确实可以代替人类从事很多简单、重复的劳动，但是，人工智能同时也在创造新的职业需求，与人工智能相关的新职位越来越多，有研究报告指出，人工智能所创造的就业机会远远超过其所消灭的就业就会[14]。关于人工智能是否会取代人类的争论，我们可以暂且不论，但是必须面对一个事实是：随着人工智能技术越来越成熟，机器将会更加智能，并且将在更多的领域得到应用，人类与机器将会在未来相当长的一个时期内共生共存，人机协同运作模式成为未来的发展趋势。

(二)智能时代广告业务人机协同运作模式

面对人类与机器长期共存的智能时代，广告业务运作需要解决人与机器的关系问题，即如何实现广告业务人机协同运作。智能时代人机关系主要存在不足和过度两个方面：不足是指人类在使用和借助智能机器时未能获得充分利用满足人的主体需求，这往往是由于智能机器的能力与水平较低造成的；过度则体现在人类无限度的使用智能机器造成人的主体性沦丧，这是“技术异化”带来的后果。基于此，本文尝试从智能训练与伦理学习两个维度构建智能广告业务人机协同运作模式。

1.智能训练提升智能水平

依托人工智能技术出现的智能机器尽管在某些领域能够突破人类的极限，超出人类的能力，但这种智能机器还受到各种条件的限制，全面超越人类能力的智能机器还遥不可及，即智能机器的智能化水平还处在较低的层次，也就是学者们所说的弱人工智能阶段。在未来人机关系中，人类应该扮演着训练机器执行任务的角色，通过智能训练提升智能机器的智能化水平，更好地为人类服务。因此，人工智能训练师这一职业异军突起，成为人工智能领域受人追捧的新职位。人工智能训练师的工作是“通过分析产品需求和相关数据，完成数据标注规则的制定，最终实现提高数据标注工作的质量和效率以及积累细分领域通用数据的价值”[15]。人工智能训练师担负着提高机器智能化水平的重任，人与机器协同进化将成为社会进化的一大主题[16]。

虽然广告业务智能化发展非常迅速，但是存在智能化水平低下的问题。基于智能算法推荐的广告投放虽然能够解决广告找对人，即把广告信息精准推送给目标受众，但是这种精准推送只是相对精准。消费者购买行为的发生是多种因素综合作用的结果，消费者需求不断变化，以往的购买行为并不能代表以后同样的消费行为还会发生。因此，真正的广告精准传播是需要广告在合适的时间找到正确的人。智能机器广告内容生产虽然可以在短时间内生成大量的创意组合，但是智能机器生成的广告内容整体上还较为粗糙，作品个性不突出，机械化与格式化痕迹明显。因此，在智能广告业务运作中需要人工智能训练工程师通过智能算法训练机器，解决智能机器能力与水平不足的问题，促进人与机器协同进化，提升广告业务运作水平。

2.伦理学习避免广告为恶

人工智能技术广泛介入社会生活的方方面面，智能机器具有强大的计算能力，能够对各种数据与知识进行处理，但是缺乏善恶与是非的分辨能力。智能算法“具备工具理性特点，但它目的至上，忽略了价值理性中那些义务、尊严、美等信念”[17](P42)，人在道德约束、伦理观念与审美等方面的特质正好可以弥补。人类关于真善美的追求是负责任的人工智能和AI向善的保证。因此，人类通过伦理学习对机器进行情感意识培养与道德规范约束，将机器逻辑、精确、冰冷的工程思维与人类想象、感性、个性的情绪思维融为一体，把人类擅长处理的价值取向的主观信息与机器擅长处理的规则概率的客观数据合二为一，才能避免机器为恶社会。

人机协同追求的是人类和机器的和谐共处，二者需要具有共同的意识，因此，机器不仅需要像人类一样思考，还需要像人类一样富有情感。随着人工智能技术的发展应用，其产生的伦理问题正在引起人们的关注。ProPublica曾经做过一项关于机器歧视的研究，发现多家知名科技公司存在算法偏见，比如亚马逊的购物推荐系统一直偏袒自己以及其合作伙伴的商品，即使其他卖家商品的价格更低，而且在购物比价服务中，亚马逊还隐瞒自己以及其合作伙伴商品的运费，导致消费者不能得到公正的比价结果[18]。广告在传递商品信息的同时，也会对社会文化以及人们审美水平产生重要的影响，广告业务智能化运作过程中由于不再时时受到专业广告人的监督和审查，难免会产生跨越伦理边界的行为。因此，在广告业务人机协同运作模式中加强伦理道德学习显得尤为必要。

从广告代理行业的发展演变来看，广告产业的核心业态主要包括信息生产与信息传播两个方面。信息生产是指广告内容创意生成，信息传播是指广告信息的分发传递。无论是广告信息生产，还是广告信息传播，都需要根据广告决策进行，因此，数据驱动的广告业务智能化运作主要涵盖“数据驱动广告决策、智能化广告内容生产以及程序化广告投放三个方面”[19](P65)。从智能训练与伦理学习两个维度来看，可以在协同决策、协同生产、协同分发三个方面构建智能广告业务人机协同运作模式。

(三)数据驱动智能广告业务人机协同模式运行

数据作为智能时代的核心资源，是智能技术发展应用的基础与先决条件。无论是智能训练，还是伦理学习模式的开展，都必须建立在大数据驱动的基础上，数据驱动是智能广告业务人机协同模式运行的关键。

1.数据资源的获取与占有

智能广告业务运作的数据获取途径主要有以下三个方面：一是广告公司内部数据。内部数据主要指广告公司在业务运作过程中产生的数据，通过长期积累，数据量是非常可观的。这些数据与广告公司自身的联系更加紧密，关系到自身运营和战略制定与执行，而且数据质量较高。因为内部数据是广告公司自身日常经营过程中产生的数据，真实可靠，在快速的市场变动与竞争环境下，内部数据需要持续地收集与积累。二是广告主共享数据。广告主与广告公司是相互合作的关系，广告主需要将一些数据共享给广告公司，以便获得高质量的服务。广告公司通过广告主共享的数据洞察，为广告主发现市场机遇，及时传递广告信息。三是互联网公开数据。互联网中充斥着各种各样的在线数据，各种免费开源的数据抓取工具帮助我们获取大量的数据，成为广告公司数据来源的主要渠道。

为了使广告传播更加精准，广告公司锲而不舍地追求更先进的数据挖掘技术，对目标受众行为轨迹全程记录和动态观察，以期实现对目标群体的精准锁定。但是，在消费者数据使用过程中，我们似乎忽视了一个严峻的问题，消费者愿意将自己的行踪透露出去吗？2013年，欧文咨询(Ovum)发布涉及11个国家、11000人的个人数据被企业使用状况的调查结果，68%的被调查者会在上网的时候选择使用“不追踪个人信息”的软件，只有14%的被调查者相信互联网公司会诚实地公布对个人数据的使用[20]。随着人们数据隐私保护意识的增强，免费的、公开的数据获取越来越难，于是数据采买开始出现。一些企业开始摸索建立一个介于企业和消费者个体之间的数据中介平台，也就是“个人数据交易市场”[21]。数据购买者认为消费者数据属于个人资产范畴，使用个人数据需要给予相应报酬，同时对于报酬的支付方式采取多样化的形式，并且注重维护隐私以及数据安全，禁止数据使用者对数据身份的再识别。对数据收集者而言，应充分尊重消费者个人数据的选择权，将消费者数据的收集与使用引入市场经济，不能做违背消费者意愿的举措，这是意愿经济的本质所在。在收集消费者个人数据时，既要保障消费者个人数据的安全性，更要充分赋予个人选择性分享数据的权利，如此才能够使消费者愿意将个人数据运用到广告传播活动中。

2.数据资源的整合与打通

大数据一个显著的特征是多种渠道来源的数据汇集在一起，各种数据源之间并不是完全能够对接与融通的，数据孤岛现象普遍存在。大数据的核心要义是从大规模数据中找到相关性，因此，数据处理能力提升的关键在于数据打通和融合。数据整合打通有助于破解数据孤岛问题，使数据能够进行一站式的抽取、整合和存储，是数据挖掘分析的基础。数据打通将各类数据整合起来，不仅能够帮助企业进行消费者洞察，以更好地识别和预测消费者行为及态度，而且也有助于消费者更便捷地获得自己需要的产品。数据打通主要包括离线数据与在线数据的整合打通、个人数据的整合打通、个人数据与企业数据的整合打通三个方面。

离线数据更多地跟消费者线下生活状况相联系，而在线数据则主要反映消费者在数字平台上的行为及意向。打通离线和在线数据能够将现实中的消费者与数字平台上的消费者联系在一起，对消费者做出更清晰的画像。广告主离线数据更多地反映了产品的销售情况，在线数据能够反映企业或者产品的宣传效果，将两者的数据打通，有利于判断产品或品牌真实情况，避免仅追求曝光量、点击率等一些指标，导致消费者画像失真。

每一个消费者都具有鲜明的个性，各有所需，既有对自己生活瞬间的记录，也有发布自己生活中的感悟，同时也会参与各种热点事件的讨论，在网络中留下自己的日志、评价、照片、留言、搜索记录等大量结构化或非结构化数据。消费者作为个体在不同的数字平台之间穿梭，其产生的数据是杂乱与零散的，从任何平台或终端获取的数据都无法完整地描绘消费者，只有把散落在不同平台上的数据联系起来，才能清晰描摹出消费者的图像。在个人数据成为资产的未来，个人数据打通是提升个人数据价值，增加个人数据资产的方式之一。

个人数据与企业数据打通的目的是将消费者的行为意愿与企业提供的服务进行匹配，从而实现消费者的个性化定制，促进广告信息的精准传播，减少广告经费不必要的浪费，并且消费者也能准确接收到自己喜欢的广告内容。个人数据与企业数据打通加强了企业与消费者的联系，企业不仅能够根据消费者的需求定向传递广告信息，消费者也能够通过数据反馈自己的需求，扩大消费者与企业之间的交易，从而产生更好的经济效果。

3.数据资源的深度挖掘与实时分析

大数据的价值不仅仅在于数据量的大小，更在于数据背后的意义，关键是通过对数据的分析与应用，从中发现有价值的信息，这就涉及到数据处理能力的问题。面对数据量级的逐步增大，需要增强数据处理能力。只有经过挖掘、整理、分析后的数据才能成为有效的商业信息，而此类商业信息的传递便是广告传播的核心。广告公司通过消费者数据挖掘与分析，真正理解消费者及其关注点，获取消费者即时所需的产品或服务，为营销策略的制定提供支持，使得广告信息的传播能够直指消费者内心真实的想法。

数据挖掘与分析正在由批量处理数据的方式转向实时数据分析，通过实时数据的连通与分析，可以更深入地洞察消费者的需求——不仅仅是消费者买了什么，更重要的是为什么买，未来消费者还需要购买哪些。数据分析的速度越快，预测的结果越准确，数据的价值也就越大。数据更新的数量如此巨大，更新速度如此快速，如何保障数据分析的实时性是一个值得认真研究的问题。由于数据产生和数据分析存在一定的时间差，不可能做到数据分析的绝对实时性，在数据挖掘与分析过程中可采取相对实时性。相对实时性是将数据收集与数据分析之间的时间尽量缩短，因为数据分析与数据产生的时间越接近，数据越能反映最近的状态，数据就越有价值。

四、结语

大数据与人工智能技术对广告产业产生巨大的影响，而且会随着人工智能关键技术的突破与人们接受程度的提高应用越来越广泛。技术创新颠覆原有的广告业务运作模式，极大地提升广告传播的效率，使广告活动具有精准性、即时性、个性化和智能化等特性。智能广告业务人机协同运作模式不仅仅是运用新技术拓展新的业务形式，比如利用数据挖掘实现目标人群定向、实时追踪，基于数据分析的个性化推荐等，还包括原有业务形式的智能化。智能时代广告主、广告公司、广告媒介和受众之间的关系也面临转变，广告主与广告公司不再是广告形式与内容的主导者，广告信息生产与投放都会根据用户的喜好进行调整，用户体验将成为广告传播活动最为重要的环节。在智能广告业务人机协同运作模式中，广告内容生产与投放等核心业务的智能化运行使人类从简单机械的劳动中得到解放，可以从事更加高级复杂的活动，广告产业由此成为真正的技术密集型与智力密集型产业。