目錄

第一章數(shù)智技術(shù)推動(dòng)廣告：從計(jì)算到認(rèn)知的發(fā)展.....................4

一、計(jì)算廣告的概念...........................................4

二、計(jì)算廣告的特征...........................................5

2.1技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn).................................5

2.2以場(chǎng)景互動(dòng)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng).................................6

2.3以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎.............................7

三、計(jì)算廣告的發(fā)展...........................................8

3.1國內(nèi)外研究方向.......................................8

3.2計(jì)算廣告研究在SSCI中的演化........................9

3.3計(jì)算廣告的三大發(fā)展階段............................10

四、生成式AI賦能計(jì)算廣告的變革.............................13

4.1AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新...........................13

4.2代理新模式：從合約化交易到智能化交易...............18

4.3構(gòu)建數(shù)字化新生態(tài)：共生、共建、共享...............19

第二章認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)范式的變革..........................20

一、計(jì)算廣告的范式..........................................20

1.1范式的演進(jìn)過程......................................20

1.2認(rèn)知計(jì)算廣告范式的綜合體系.........................21

二、認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)................................23

2.1知識(shí)生產(chǎn)演進(jìn)過程....................................23

2.2智能知識(shí)生產(chǎn)的新模式................................24

2.3認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)的價(jià)值.........................26

第三章生成式AI與智能體的概念..................................29

一、AI智能體...............................................29

二、智能體認(rèn)知..............................................29

2.1智能體認(rèn)知的起源與發(fā)展..............................30

2.2智能體認(rèn)知的技術(shù)框架................................31

2.3智能體認(rèn)知成為生成式AI計(jì)算廣告中的邏輯起點(diǎn)......32

2.4智能體認(rèn)知在廣告創(chuàng)意生成中的應(yīng)用...................33

三、智能體社交..............................................34

3.1智能體社交的起源與發(fā)展..............................35

3.2個(gè)體智能與群體智能..................................35

3.3智能體社交的實(shí)現(xiàn)方式................................36

3.4智能體社交在計(jì)算廣告中的應(yīng)用.......................38

四、價(jià)值對(duì)齊................................................39

4.1價(jià)值對(duì)齊的理論基礎(chǔ).................................40

4.2價(jià)值對(duì)齊的實(shí)現(xiàn)方式.................................40

4.3價(jià)值對(duì)齊在計(jì)算廣告中的應(yīng)用.........................42

4.4大規(guī)模價(jià)值對(duì)齊系統(tǒng)的特性...........................43

4.5社會(huì)模找I推動(dòng)智能體價(jià)值自對(duì)齊.......................45

第四章認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)體系建構(gòu)...............................46

4.1認(rèn)知計(jì)算廣告的技術(shù)架構(gòu)..............................46

4.2認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)體系構(gòu)建.........................48

4.3認(rèn)知計(jì)算廣告的應(yīng)用案例分析.........................49

第五章認(rèn)知計(jì)算廣告面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策............................50

5.1認(rèn)知計(jì)算廣告中的核心挑戰(zhàn)：多接觸點(diǎn)歸因效果評(píng)估.......50

5.2認(rèn)知計(jì)算廣告中的隱形陷阱：數(shù)據(jù)偏差與算法偏見的雙重挑戰(zhàn).54

5.3認(rèn)知計(jì)算廣告的隱私守衛(wèi)戰(zhàn)：破解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代的倫理困局..57

5.4認(rèn)知計(jì)算廣告的核心難題：高昂算力成本的挑戰(zhàn)與突圍.....60

5.5認(rèn)知計(jì)算廣告的全球化困境：跨文化適配的認(rèn)知模型挑戰(zhàn)....63

第六章認(rèn)知計(jì)算廣告的發(fā)展趨勢(shì)...................................66

6.1趨勢(shì)1：多模態(tài)AIGC技術(shù)正成為廣告內(nèi)容創(chuàng)作的重耍表達(dá)方式

.....................................................................................................................66

6.2趨勢(shì)2：以智能體作為人機(jī)協(xié)作的中心.....................69

6.3趨勢(shì)3：以文本及語音交互作為內(nèi)核.......................71

6.4趨勢(shì)4：以垂類AIGC知識(shí)庫作為基石.....................73

6.5趨勢(shì)5：以跨學(xué)科融合作為關(guān)鍵發(fā)展前提...................75

6.6趨勢(shì)6：以構(gòu)建基于中國實(shí)踐的認(rèn)知計(jì)算廣告理論體系創(chuàng)新為根本

出發(fā)點(diǎn)77

數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)、算法為中介的品牌傳播”。5劉鵬從業(yè)界的視角審視計(jì)算廣告，認(rèn)為“計(jì)算

廣告的核心問題，是為一系列環(huán)境和用戶的組合找到最合適的廣告投放策略以優(yōu)化

整體廣告活動(dòng)利潤(rùn)’6。通過對(duì)學(xué)界和業(yè)界的成果總結(jié)，段淳林教授提出，計(jì)

算廣告是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以算法為手段、以用戶為中心的智能營(yíng)銷方式，它在數(shù)據(jù)

實(shí)時(shí)高效的計(jì)算下，進(jìn)行用戶場(chǎng)景畫像，并快速投放、精準(zhǔn)匹配及優(yōu)化用戶一系列需

求。計(jì)算廣告的邏輯起點(diǎn)是計(jì)算，其本質(zhì)是可以提升互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放效率，實(shí)現(xiàn)平

臺(tái)，廣告主及用戶的價(jià)值，精準(zhǔn)匹配在不同場(chǎng)景中的用戶需求及體驗(yàn)，其基于算法推

薦的對(duì)不同廣告營(yíng)銷內(nèi)容的創(chuàng)意、場(chǎng)景匹配、用戶洞察、媒體分發(fā)、效果評(píng)估等細(xì)

粒度的精準(zhǔn)計(jì)算，大大提高了計(jì)算廣告全流程的附加值。這一概念

被廣泛認(rèn)同并運(yùn)用。7

二.計(jì)算廣告的特征

計(jì)算廣告自步入中國業(yè)界和學(xué)術(shù)界視野以來，在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能

等技術(shù)與大數(shù)據(jù)深度融合的環(huán)境下迅速發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出新的發(fā)展特征與趨勢(shì)。

計(jì)算廣告是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以算法為手段、以用戶為中心的智能營(yíng)銷方式，圍繞

用戶、內(nèi)容、算法、場(chǎng)景以及優(yōu)化展開，具有以細(xì)過度用戶洞察為邏輯起點(diǎn)、以智

能化信息內(nèi)容為重要載體、以智能算法為核心、以場(chǎng)景互動(dòng)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)、以優(yōu)化為品

牌資產(chǎn)提供引擎的特征。

2.1技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn)

在內(nèi)容層面，自動(dòng)化信息內(nèi)容成為計(jì)算廣告的重要載體。從搭建知識(shí)庫提升廣

告效率，到技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意學(xué)習(xí)生產(chǎn)，再到元素重組生成廣告創(chuàng)意內(nèi)容，計(jì)算廣

告的智能化信息內(nèi)容不斷提質(zhì)增效。

在計(jì)算廣告時(shí)代，內(nèi)容創(chuàng)意能力從依靠人腦走向人機(jī)協(xié)同的趨勢(shì)越來越明顯。

5LIH.SpecialsectionintroductionArtificialintelligenceandadvertising[J].Journalof

Advertising,2019(4):333-337.

6劉鵬.計(jì)算廣告：互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù)[M].北京：人美郵電出版社,2015:22.

7段淳林.技術(shù)變革背景下中國計(jì)算廣告的發(fā)展趨勢(shì)[J].山西大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2022,45

(05):96-104.

首先，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，收集和分析大量用戶數(shù)據(jù)，包括行為、興

趣和消費(fèi)習(xí)慣等。深度學(xué)習(xí)模型通過處理這些數(shù)據(jù)，提取出具有價(jià)值的信息和模式,

從而訓(xùn)練廣告模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)用戶需求，并生成個(gè)性化廣告內(nèi)容。其次，構(gòu)建和

維護(hù)高質(zhì)量的垂直專業(yè)知識(shí)庫是基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。知識(shí)庫的準(zhǔn)確性和專業(yè)性至關(guān)重要，為

廣告模型提供可靠知識(shí)支持。為了確保廣告內(nèi)容的時(shí)效性和相關(guān)性，知識(shí)庫需不斷

更新和擴(kuò)展，以反映最新市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶需求。另一方面，價(jià)值對(duì)齊也扮演重要角色,

需要通過識(shí)別和過濾潛在不良內(nèi)容，確保廣告內(nèi)容不僅符合用戶的個(gè)性化需求，同時(shí)

與社會(huì)倫理和企業(yè)價(jià)值觀一致，廣告信息內(nèi)容積極向上，符合社會(huì)規(guī)范。

最后，采用人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作模式實(shí)現(xiàn)生成式AI計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)。由人類

創(chuàng)作者提供創(chuàng)意和審核，而機(jī)器則負(fù)責(zé)自動(dòng)化內(nèi)容生成和優(yōu)化。人類在審核過程

中需特別關(guān)注生成的內(nèi)容是否價(jià)值對(duì)齊，確保廣告內(nèi)容符合道德和法律規(guī)范。綜

合以上方法，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、專業(yè)知識(shí)庫構(gòu)建與維護(hù)、價(jià)值對(duì)齊落

實(shí)及人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作的有機(jī)結(jié)合，計(jì)算廣告能夠?qū)崿F(xiàn)高效、精準(zhǔn)、個(gè)性化廣告投放，

提升廣告效果和用戶體驗(yàn)。

2.2以場(chǎng)景互動(dòng)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)

在場(chǎng)景層面，場(chǎng)景互動(dòng)成為計(jì)算廣告的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)。計(jì)算廣告能夠以場(chǎng)景為核心

鏈接價(jià)值共創(chuàng)主體，在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景與智能巨動(dòng)的助力卜，推動(dòng)場(chǎng)景共建和場(chǎng)域共融。

2.21以場(chǎng)景為核心，造接價(jià)值共創(chuàng)主體

計(jì)算廣告的本質(zhì)特征，是在對(duì)用戶所處環(huán)境的深刻洞察之上，實(shí)現(xiàn)用戶、廣

告與場(chǎng)景的匹配，即基于用戶洞察的身份匹配、基于內(nèi)容分析的意義匹配、基于

場(chǎng)景建構(gòu)的情境匹配，構(gòu)建多樣的廣告場(chǎng)景吸引用戶，使用戶積極參與到品牌的

價(jià)值共創(chuàng)中。

在整個(gè)過程中，品牌主、廣告平臺(tái)以及用戶構(gòu)成了計(jì)算廣告的價(jià)值共創(chuàng)主體，

而場(chǎng)景成為鏈接三者的核心。從品牌主提供產(chǎn)品信息到廣告平臺(tái)發(fā)布廣告內(nèi)容，

再到用戶接受反饋信息，圍繞著場(chǎng)景，價(jià)值共創(chuàng)主體在信息流的傳遞之間相互作

用、博弈共生，并帶來高臨場(chǎng)感的品牌參與、細(xì)粒度的品牌認(rèn)知、高質(zhì)量信息流動(dòng)。

首先，場(chǎng)景能夠帶來高臨場(chǎng)感的品牌參與，即借助廣告平臺(tái)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景為品牌主提

供高臨場(chǎng)感，一方面能夠提升品牌的洞察效率；另一方面能夠提高平臺(tái)的高質(zhì)量流量。

其次，場(chǎng)景能夠促進(jìn)細(xì)粒度的品牌認(rèn)知，即通過用戶側(cè)的動(dòng)態(tài)反饋，洞察細(xì)粒度用戶

個(gè)體、用戶群對(duì)品牌方直接傳遞的產(chǎn)品信息的感知態(tài)度。最后，場(chǎng)景能夠鏈接

用戶和內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)高信息質(zhì)量的流動(dòng)，提升用戶與內(nèi)容的匹配契合度。

2.22動(dòng)態(tài)場(chǎng)景與智能互動(dòng)，推動(dòng)場(chǎng)景共建和場(chǎng)域共融

計(jì)算廣告實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)場(chǎng)景與智能互動(dòng)的協(xié)同共生，打通了物、人、場(chǎng)景連通

的渠道。技術(shù)賦能的物-物互聯(lián)打破物理場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景的邊界，在人臉識(shí)別、

肢體識(shí)別、語音交互和感官交互的技術(shù)背景下的人.物互聯(lián)創(chuàng)造了“場(chǎng)景?互動(dòng).體

驗(yàn)-共建”的新模式，而物-場(chǎng)景互聯(lián)的實(shí)現(xiàn)促進(jìn)了場(chǎng)景化內(nèi)容的多層次聯(lián)動(dòng)。

在品牌認(rèn)知層面，計(jì)算廣告通過自動(dòng)化內(nèi)容生成和匹配等技術(shù)拓展并關(guān)聯(lián)了品

牌聯(lián)想，促進(jìn)了品牌體驗(yàn)中的多重認(rèn)知。在品牌參與層面，VR/AR等虛擬現(xiàn)實(shí)

技術(shù)和高媒介技術(shù)一定程度延伸了用戶對(duì)品牌的觸覺、視覺等感官體驗(yàn)，為用戶

帶來更高程度的沉浸感。物、人、場(chǎng)景三者的共通互聯(lián)打破了虛與實(shí)內(nèi)容層次的

壁壘，實(shí)現(xiàn)了智能營(yíng)銷的跨媒介互動(dòng)，為消費(fèi)者打造沉浸式體驗(yàn)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景共

建和場(chǎng)域共融的新格局。例如抖音平臺(tái)利用AI對(duì)短視頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和標(biāo)簽分

類，為消費(fèi)者打造沉浸式體驗(yàn)。相較于文字的標(biāo)簽分類，視頻內(nèi)容識(shí)別對(duì)AI技

術(shù)的要求更高，抖音平臺(tái)通過智能互動(dòng)、場(chǎng)景共建，有效實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的智

能互動(dòng)。

23以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎

計(jì)算廣告優(yōu)化不斷促進(jìn)廣告的精進(jìn)，其中顆粒度成為優(yōu)化廣告預(yù)算新方法，

優(yōu)化成為品牌資產(chǎn)的提升引擎。

2.3.1顆粒度成為優(yōu)化廣告預(yù)算新方法

在計(jì)算廣告視角下，顆粒度可以被理解為一個(gè)衡量受眾、信息、觸點(diǎn)等在品

牌信息投放、交互、評(píng)估、優(yōu)化、價(jià)值共創(chuàng)等全流程參與要素的最小可計(jì)量單位。細(xì)

粒度的數(shù)據(jù)分析單元可以盡可能地捕捉對(duì)象（人、產(chǎn)品、場(chǎng)景、渠道等）的細(xì)節(jié),

更清晰地把控和合理分配各個(gè)環(huán)節(jié)的有效資源。計(jì)算廣告充分利用顆粒度測(cè)量不斷

提升優(yōu)化廣告預(yù)算效率，打造計(jì)算廣告鏈路：顆粒度為用戶洞察、程序化創(chuàng)意、場(chǎng)景

匹配、算法推薦、智能化投放以及動(dòng)態(tài)效果優(yōu)化的計(jì)算廣告中的每一個(gè)目標(biāo)創(chuàng)造附

加值。

2.3.2以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎

品牌資產(chǎn)是賦予產(chǎn)品或服務(wù)的附加價(jià)值。品牌資產(chǎn)管理，就是維護(hù)并提升品

牌資產(chǎn)的價(jià)值，全力挖掘品牌的最大價(jià)值與利潤(rùn)。

品牌資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理可以概括為如下過程：包括關(guān)系資產(chǎn)、內(nèi)容資產(chǎn)和商品資

產(chǎn)等在內(nèi)的品牌資產(chǎn)經(jīng)過消費(fèi)者需求洞悉、廣告內(nèi)容更新、效率提升等方式優(yōu)化，進(jìn)

而通過營(yíng)銷應(yīng)用落實(shí)，繼續(xù)反哺營(yíng)銷方式的不斷升級(jí)以及廣告利潤(rùn)的直接和間接增

長(zhǎng)，最后再次沉淀為品牌資產(chǎn)。在這個(gè)過程中，優(yōu)化占據(jù)重要的一環(huán)，在其中遠(yuǎn)到

推動(dòng)品牌資產(chǎn)升級(jí)和應(yīng)用落實(shí)的作用。A/B測(cè)試是在品牌整體廣告投放過程中的關(guān)

鍵一環(huán)，其取得的優(yōu)化方案又是品牌資產(chǎn)管理中的重要一環(huán)。在此過程中，一方面

品牌能對(duì)目標(biāo)消費(fèi)人群進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別與精細(xì)管理，了解不同類型消費(fèi)者偏好，另一

方面，也是對(duì)卜一步廣告創(chuàng)意策劃與投放的指導(dǎo)與優(yōu)化。

有機(jī)奶粉品牌雅培曾使用A/B測(cè)試對(duì)其廣告內(nèi)容創(chuàng)意的不斷優(yōu)化。品牌方

先明確自身的特定消費(fèi)群體和關(guān)注群體，按照不同的人群標(biāo)簽分創(chuàng)意進(jìn)行廣告投

放，通過對(duì)市場(chǎng)反應(yīng)的洞察分析，品牌方成功找到了不同人群的溝通“癢點(diǎn)*由

此通過營(yíng)銷鏈路的持續(xù)追蹤，為品牌累積了活躍且購買意愿較高的高質(zhì)量品牌粉

絲，從而為后續(xù)的產(chǎn)品銷售打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

三、計(jì)算廣告的發(fā)展

3.1國內(nèi)外研究方向

國內(nèi)外計(jì)算廣告學(xué)發(fā)展的研究主要有兩個(gè)方向:一是聚焦于算法，例如利用深

度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)點(diǎn)擊率、效果提升等方面進(jìn)號(hào)優(yōu)化和測(cè)試;二是聚焦計(jì)算廣

告學(xué)的特性，從宏觀探討計(jì)算廣告的特點(diǎn)趨勢(shì)以及對(duì)傳統(tǒng)廣告的變革。前者主要

基于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,更強(qiáng)調(diào)模型的優(yōu)化、算法的提升、數(shù)據(jù)分析處理的效率，對(duì)于廣

告受眾、廣告行為、情感認(rèn)知、社會(huì)關(guān)系等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的研究還處于探索階段；后

者則是引領(lǐng)社會(huì)學(xué)科在計(jì)算廣告領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn)。因此，計(jì)算廣告學(xué)科的構(gòu)

建與發(fā)展亟須在技術(shù)成熟運(yùn)用和發(fā)展的基礎(chǔ)上融入更多的人文因素，即需要考慮人、

場(chǎng)景、關(guān)系等方面的復(fù)雜性因素，進(jìn)一步拓展研究視野,豐富廣告理論，為計(jì)算廣告

學(xué)科的構(gòu)建和發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。

在國際計(jì)算廣告研究聚類中，已經(jīng)出現(xiàn)了計(jì)算廣告技術(shù)通過點(diǎn)擊率、算法、

數(shù)據(jù)挖掘等節(jié)點(diǎn)與用戶意圖、社交媒體、付費(fèi)搜索等方面產(chǎn)生聯(lián)系。這從一定程

度上說明計(jì)算廣告的研究正在從算法功能性的研究轉(zhuǎn)向?qū)τ脩?、渠道、表現(xiàn)形式

的變化研究。相比較而言，中國在計(jì)算廣告方面的研究則正在從算法功能性的研

究轉(zhuǎn)向?qū)τ趥鞑ゲ呗院蛷V告產(chǎn)業(yè)方面的研究，對(duì)于計(jì)算廣告宏觀的變革特點(diǎn)、流

程變化、關(guān)系變革的研究更加豐富。

3.2計(jì)算廣告研究在SSCI中的演化

3.2.1萌芽階段（2000?2010年）

這一階段的計(jì)算廣告研究主要集中在技術(shù)層面，探討如何利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來

優(yōu)化廣告投放。研究成果主要集中在以下兒個(gè)方面：

⑴廣告定位：如何根據(jù)用戶的興趣、行為和特征等信息來定位目標(biāo)用戶；

⑵廣告競(jìng)價(jià)：如何在廣告拍賣中合理地出價(jià)，以獲得最大的收益；

⑶廣告創(chuàng)意：如何設(shè)計(jì)出能夠吸引用戶注意和點(diǎn)擊的廣告。

3.2.2發(fā)展階段（201L2018年）

這一階段的計(jì)算廣告研究開始從技術(shù)層面轉(zhuǎn)向應(yīng)用層面，探討如何將計(jì)算廣

告技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際的廣告投放場(chǎng)景中。研究成果主要集中在以下幾個(gè)方面：

（1）社交媒體廣告：如何在社交媒體平臺(tái)上有效地投放廣告;

（2）移動(dòng)廣告：如何在移動(dòng)設(shè)備上優(yōu)化廣告投放；

（3）視頻廣告：如何制作出能夠吸引用戶觀看的視頻廣告。

323爆發(fā)階段（2019年至今）

這一階段的計(jì)算廣告研究進(jìn)入了快速發(fā)展時(shí)期，研究成果呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng)。

2019年，計(jì)算廣告研究成果爆發(fā)式增長(zhǎng)，主要原因是人工智能技術(shù)的應(yīng)用。人

工智能技術(shù)的應(yīng)用使計(jì)算廣告研究更加深入，研究成果更加具有創(chuàng)新性。人工智

能技術(shù)在計(jì)算廣告研究中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）廣告定位：利用人工智能技術(shù)可以更加精準(zhǔn)地識(shí)別用戶的興趣和行為，

從而實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的廣告定位；

⑵廣告競(jìng)價(jià)：利用人工智能技術(shù)可以更加智能地進(jìn)行廣告競(jìng)價(jià)，從而提

高廣告投放的效率；

（3）廣告創(chuàng)意：利用人工智能技術(shù)可以自動(dòng)生成出更加個(gè)性化的廣告創(chuàng)意，

從而提高廣告的效果。

2010201220132014NMS20U201720182019N21

IPubiiwtiofwCiUtiom

圖1：關(guān)于計(jì)算廣告的SSCI文章數(shù)量

33計(jì)算廣告的三大發(fā)展階段

計(jì)算廣告是高度跨學(xué)科、技術(shù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科，結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、市

場(chǎng)營(yíng)銷等領(lǐng)域的知識(shí)和方法，其融合了社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的知識(shí)。隨著信息傳

播方式經(jīng)歷了從單向線性傳播到雙向互動(dòng)再到智能服務(wù)的變化，與數(shù)字媒體平臺(tái)

屬性保持一致流變路徑的計(jì)算廣告，也經(jīng)歷了以下三個(gè)發(fā)展階段。

3.3.1程序化廣告

2012年，第一個(gè)廣告交易平臺(tái)（AdExchange）和需求方平臺(tái)（DSP）出

現(xiàn)，并且首次實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)（RTB）廣告的投放，標(biāo)志著計(jì)算廣告1.0時(shí)代程序化廣

告階段出現(xiàn)。到了2014年，程序化購買的基礎(chǔ)架構(gòu)己初步形成，涌現(xiàn)出如數(shù)據(jù)

管理平臺(tái)（DMP）、供應(yīng)方平臺(tái)（SSP）等多種市場(chǎng)主體。

程序化廣告是指通過數(shù)字化的平臺(tái)，代表廣告主自動(dòng)執(zhí)行媒體購買的流程。

簡(jiǎn)單來說，就是指通過計(jì)算機(jī)程序的介入,自動(dòng)完成廣告的采買，并實(shí)現(xiàn)廣告投放

的最優(yōu)化。如曝光次數(shù)、點(diǎn)擊次數(shù)等常見廣告硬指標(biāo)，也包括定向是否精準(zhǔn)、投

放平臺(tái)的控制等。移動(dòng)程序化購買的實(shí)現(xiàn)通常依賴于移動(dòng)DSP和AdExchange,

并通過RTB和Non-RTB（非實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)模式）兩種交易方式完成購買。引入程序化

購買技術(shù)的移動(dòng)廣告將更加適應(yīng)移動(dòng)端用戶多樣化、碎片化的使用習(xí)慣,并能提

供給用戶即時(shí)準(zhǔn)確的廣告互動(dòng)體驗(yàn)，而基于移動(dòng)終端設(shè)備標(biāo)識(shí)符獲取的用戶數(shù)據(jù)

也具備更持續(xù)的使用價(jià)值。

程序化計(jì)算廣告的創(chuàng)意生產(chǎn)核心在于廣告購買和投放過程的自動(dòng)化，DMP

用于收集與分析用戶數(shù)據(jù)，幫助廣告主構(gòu)建精確的用戶畫像，.而DSP利用這些

數(shù)據(jù)來優(yōu)化廣告的購買和投放策略。這種基于算法的自動(dòng)出價(jià)和廣告展示位置優(yōu)

化，不僅提升了廣告交易的效率，也大大增強(qiáng)了廣告投放的精確度和效果。

3.3.2智能推薦廣告

然而，伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，計(jì)算廣告進(jìn)入2.0智能推薦階段。這一階段

的計(jì)算廣告是基于大數(shù)據(jù)導(dǎo)航定向，使得廣告主能夠直面目標(biāo)消費(fèi)者，形成從需

求到效果的營(yíng)銷閉環(huán)。這一階段的關(guān)鍵創(chuàng)意生產(chǎn)技術(shù)包括大數(shù)據(jù)分析、用戶行為

跟蹤和高級(jí)分析模型等。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠處理海量的用戶數(shù)據(jù)，發(fā)掘潛在的

模式和趨勢(shì)；用戶行為跟蹤技術(shù)則可以實(shí)時(shí)記錄用戶在網(wǎng)絡(luò)上的各種行為，如點(diǎn)擊、

瀏覽、搜索等；情感分析技術(shù)通過分析用戶在社交媒體上的言論反應(yīng)，幫助理解消

費(fèi)者對(duì)品牌或產(chǎn)品的情感態(tài)度，而高級(jí)分析模型則通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)優(yōu)化

廣告投放策略，實(shí)現(xiàn)智能精準(zhǔn)定向。

與程序化廣告相比，其核心優(yōu)勢(shì)在于擁有了元素級(jí)別的創(chuàng)意數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，

可以實(shí)現(xiàn)廣告創(chuàng)意元素與用戶、場(chǎng)景的匹配。創(chuàng)意數(shù)據(jù)管理平臺(tái)存儲(chǔ)了大量包含

圖片、文字、色彩、創(chuàng)意模板等創(chuàng)意素材，在智能算法的作用機(jī)制下可以存儲(chǔ)大量

結(jié)構(gòu)人群、地點(diǎn)、投放時(shí)間、競(jìng)價(jià)等外部營(yíng)銷數(shù)據(jù)，讓機(jī)器對(duì)創(chuàng)意本身的表現(xiàn)和創(chuàng)意

趨勢(shì)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。通過對(duì)用戶標(biāo)簽、用戶畫像等用戶信息的智能分析，在創(chuàng)意中

心中借助創(chuàng)意編輯器、相關(guān)創(chuàng)意管理組件將DMP平臺(tái)中的元素實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、多

樣化的組合，使得生成的創(chuàng)意內(nèi)容是用戶真正感興趣的，最后通過DSP進(jìn)行廣告創(chuàng)

意的投放，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)反饋和創(chuàng)意優(yōu)化。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法推薦技術(shù)，智能推薦廣告實(shí)現(xiàn)了海量創(chuàng)意的“柔性生

產(chǎn)”。一方面，智能推薦廣告可以讓用戶自己選擇創(chuàng)意。在廣告投放過程中，利

用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來觀察用戶的行為反應(yīng)，判斷其接受程度。例如，從廣告頁面的停留時(shí)

長(zhǎng)可以推斷用戶對(duì)廣告內(nèi)容是否感興趣，從點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、互動(dòng)率等數(shù)據(jù)指標(biāo)可

以了解用戶的參與意愿等。除此之外，將多個(gè)版本的廣告創(chuàng)意作品數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，就

能清晰地識(shí)別出哪些創(chuàng)意版木更受用戶歡迎，傳播效果更好。如果配合投放過程中

所獲得的人群屬性信息，還可以進(jìn)一步觀察不同人群對(duì)創(chuàng)意版本的偏好差異。另一方

面，基于實(shí)時(shí)更新的廣告創(chuàng)意效果數(shù)據(jù)，智能創(chuàng)意可以對(duì)廣告創(chuàng)意的投放策略進(jìn)行實(shí)

時(shí)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)快速糾偏和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，使廣告投放效果最大化。

3.3.3認(rèn)知計(jì)算廣告

隨著科技的發(fā)展，人類的認(rèn)知和計(jì)算能力逐漸依賴于互聯(lián)網(wǎng)生成式AI等外

部媒介和技術(shù)。廣告的影響力不僅限于人類的感官，如視覺和聽覺，還擴(kuò)展到了人

們進(jìn)行交互決策的認(rèn)知系統(tǒng)，包括記憶、行為等過程。計(jì)算廣告由此從程序化到智能

推薦，步入3.0認(rèn)知計(jì)算時(shí)期。認(rèn)知計(jì)算廣告致力于模擬人腦認(rèn)知過程，通過理

解用戶需求和情緒，提供定制化的廣告服務(wù)，計(jì)算廣告開始逐步從自動(dòng)化、智能化走

向人機(jī)協(xié)同模式。

認(rèn)知是指人類獲取、處理、存儲(chǔ)和使用信息的心理過程，它包括感知、注意、記

憶、思維、語言、問題解決和決策等多種心理功能。在認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)中，認(rèn)知被

看做心靈的表征和過程，它不僅包括思維，而且包括語言運(yùn)用、符號(hào)操作和行為控制。

在認(rèn)知科學(xué)中，認(rèn)知是指信息的規(guī)范提取、知識(shí)的獲得與改進(jìn)、環(huán)境的構(gòu)建與模型的

改進(jìn)。而人工智能研究認(rèn)知過程的工具主要是計(jì)算建模，通過計(jì)算機(jī)算法和程序表征

認(rèn)知，從而揭示認(rèn)知的本質(zhì)和功能。概言之，可將認(rèn)知特質(zhì)

總結(jié)為三方面：（1）提取新信息及其關(guān)系；（2）對(duì)于所提取信息進(jìn)行模型化和

理論化構(gòu)建；（3）場(chǎng)景化的認(rèn)知實(shí)現(xiàn)。這三個(gè)方面為智能化廣告系統(tǒng)提供了以類

人方式學(xué)習(xí)和處理任務(wù)的基本框架。

以“認(rèn)知+智能”為主要特征的認(rèn)知計(jì)算廣告，其本質(zhì)屬性是內(nèi)容的智能化創(chuàng)

造。在認(rèn)知計(jì)算廣告中，實(shí)現(xiàn)“認(rèn)知”的過程包含以下三個(gè)主要方面：計(jì)算廣告數(shù)據(jù)

的文本化表征與知識(shí)庫構(gòu)建、基于知識(shí)體系的邏輯推理，以及多場(chǎng)景跨模態(tài)的內(nèi)

容創(chuàng)造。因此，本文將“認(rèn)知計(jì)算廣告”定義為一門以“認(rèn)知”科學(xué)為基礎(chǔ)，運(yùn)用自

然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)融合的方法，研究計(jì)算廣告智能化內(nèi)容生成邏輯的跨學(xué)科領(lǐng)域。

旨在揭示人機(jī)協(xié)同的智能認(rèn)知行為機(jī)理，探究人機(jī)協(xié)同主體在廣告認(rèn)知、邏輯理解、

知識(shí)抽象、問題推理和內(nèi)容創(chuàng)新表達(dá)方面的互動(dòng)，推動(dòng)計(jì)算廣告從單純追求效率向

更加注重內(nèi)容創(chuàng)意的方向轉(zhuǎn)變。

認(rèn)知計(jì)算廣告的提出，標(biāo)志著計(jì)算廣告領(lǐng)域正在發(fā)生顛覆性的變革.認(rèn)知計(jì)算

廣告通過將研究重心從算法優(yōu)化轉(zhuǎn)向人機(jī)協(xié)同認(rèn)知過程，推動(dòng)了計(jì)算廣告領(lǐng)域的知

識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變，并引入了認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科，重構(gòu)了知識(shí)體系。

它不僅改變了廣告創(chuàng)意和投放方式，還重新定義了廣告與用戶的關(guān)系，推動(dòng)廣告行

業(yè)向更加智能化和人性化的方向發(fā)展。

四.生成式AI賦能計(jì)算廣告的變革

4.1AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新

AIGC技術(shù)為廣告創(chuàng)意提供了前所未有的機(jī)會(huì)，使內(nèi)容創(chuàng)作變得更加高效、

個(gè)性化和多樣化。盡管面臨消費(fèi)者接受度和倫理使用等挑戰(zhàn)，但通過不斷的技術(shù)

創(chuàng)新和策略調(diào)整，AIGC有望在廣告行業(yè)發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)廣告創(chuàng)意的持續(xù)

革新。隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，AIGC將成為未來廣告行業(yè)不可或缺

的核心技術(shù)之一。

4.1.1AIGC概述

在廣告創(chuàng)意領(lǐng)域，AI生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的引入正逐步改變傳統(tǒng)的內(nèi)容創(chuàng)作

流程。通過利用人工智能算法自動(dòng)生成文本、圖像、音頻和視頻內(nèi)容，AIGC不

僅提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率，還增加了創(chuàng)作的多樣性，并為廣告的個(gè)性化和精準(zhǔn)定

位提供了有效支持。

這些高級(jí)AI技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理(NLP)以及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

(GANs)、變分自編碼器(VAEs)和Transformer模型，都在廣告創(chuàng)作中找到了自己

的用武之地。例如，GANs能通過訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)------個(gè)生成器和一個(gè)鑒

別器——來創(chuàng)造出近乎真實(shí)的圖像。這種技術(shù)的應(yīng)用使得在不需要實(shí)地拍攝的情

況下，就可以制作出逼真的廣告圖像或視頻，極大地降低了成本同時(shí)也加快了生產(chǎn)

速度。而Transformer模型則在處理文本生成方面表現(xiàn)卓越，能通過預(yù)測(cè)序列中

的下一個(gè)單詞連貫地生成文本內(nèi)容，從而在廣告文案創(chuàng)作中提供幫助。

4.1.2文本生成

生成式AI在多場(chǎng)景中的生成文本已經(jīng)達(dá)到真假難辨的程度。其能將知識(shí)圖

譜和GPT技術(shù)完美結(jié)合，生成兼具專業(yè)性和邏輯性的文本內(nèi)容。目前，主要應(yīng)

用的生成文本類型包括：應(yīng)用型文本、創(chuàng)作型文本、文本輔助和交互性文本四種。應(yīng)

用型文本是在特定情景類型下的文本生成，屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或規(guī)范格式，如體育

新聞、金融新聞、公司財(cái)報(bào)、重大災(zāi)害等簡(jiǎn)訊寫作；創(chuàng)作型文本具有更高的文本開

放度和自由度，需要一定的創(chuàng)意和個(gè)性化，對(duì)生成能力的技術(shù)要求更高，主要用于劇

情續(xù)寫、營(yíng)銷文本等場(chǎng)景；文本輔助生成是基于素材爬取的協(xié)助，它定向采集信息素

材、文本素材預(yù)處理、自動(dòng)聚類去重，并根據(jù)創(chuàng)作者的需求提供相關(guān)素材；交互性文

本交互將會(huì)成為重要潛在場(chǎng)景，例如虛擬伴侶、游戲中的NPC個(gè)性化交互等。

文本是AIGC領(lǐng)域應(yīng)用最廣，也是最重要的交互方式，被許多公司運(yùn)用于文

本生成的營(yíng)銷活動(dòng)中。例如筷子科技曾開發(fā)短視頻ScriptAI產(chǎn)品，在AI腳本頁

面輸入品牌及產(chǎn)品后，填寫產(chǎn)品描述，海量完整的短視頻腳本便在幾秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)輸

出，同時(shí)一鍵復(fù)制實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配音，大幅度縮短了創(chuàng)作周期。曾有學(xué)者研究了智能

廣告文案的生成與傳統(tǒng)廣告文案生成這兩者對(duì)消費(fèi)者參與度的區(qū)別8,發(fā)現(xiàn)智能

廣告文案的點(diǎn)擊率和瀏覽率均高于傳統(tǒng)廣告文案，認(rèn)為智能廣告文案能夠?qū)崿F(xiàn)廣

(8］聶常冰,九傅.鐘峰廠件文案的粕表患務(wù),J度球汽一u1久今之《APP為文證檢驗(yàn)停聞。鐘&儲(chǔ)n2022,29(06):56?72+127.

告文本生成的個(gè)性化，在掌握個(gè)體消費(fèi)者信息的情況下感知消費(fèi)需求，更容易提

升消費(fèi)者的感知參與度。目前計(jì)算廣告的形式離不開文本、圖片、視頻等，廣告

文本生成的研究為廣告形式的創(chuàng)新和發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，需要進(jìn)一步探究智能文案

生成在計(jì)算廣告領(lǐng)域的效果和應(yīng)用。

4.1.3圖片生成

2022年StableDiffusion正式開源，并掀起了文生圖模型的熱潮，進(jìn)入2023

年后，AIGC技術(shù)助推出新的人工智能浪潮，AI大模型的創(chuàng)新應(yīng)用按下加速鍵，

而其中，文生圖仍是大模型最火熱的應(yīng)用領(lǐng)域之一。目前較為火熱的三款圖像生成

模型主要包括Midjourney、StableDiffusion>DALL-E,Midjoumey生成的作品

具有強(qiáng)烈的藝術(shù)風(fēng)格，能夠精準(zhǔn)捕捉人物面部的細(xì)節(jié)；StableDiffusion輸出的

圖片風(fēng)格更為寫實(shí)，對(duì)“照片”風(fēng)格的藝術(shù)作品往往有穩(wěn)定的把握；DALL-E嘗試與

GPT-4深度結(jié)合，生成的圖片更具有深意。多種不同的圖像生成模型的不斷完

善為AIGC在圖片生成領(lǐng)域的成熟和演進(jìn)提供了重要的技術(shù)基礎(chǔ)。AI圖像生成是

AIGC重要的應(yīng)用分支，用戶通過輸入不同的描述詞匯即可得到相對(duì)應(yīng)的圖像。目

前AI圖像生成工具已相對(duì)成熟，憑借其易用性好、生成結(jié)果直觀、傳播方便等

特征深受內(nèi)容生產(chǎn)商和消費(fèi)者的喜愛。

在資本的青睞和助力卜，AI圖像生成步入國內(nèi)AIGC領(lǐng)域的快車道。例如

2022年7月,亨氏發(fā)布了“HeinzA.I.Ketchup”的創(chuàng)意廣告,利用AI圖像生成工

具DALL-E2,通過以文生圖的方式畫出不同的蕃茄醬。2023年2月，可口可樂發(fā)

起CreateRealMagic”的比賽，邀請(qǐng)消費(fèi)者們一起參與這場(chǎng)AIGC的共創(chuàng)之旅。

粉絲們可以登入網(wǎng)址，挑選喜歡的可口可樂的品牌元素，通過DALL-E2和GPT-4這

兩款A(yù)I模型的賦能，人們通過“以文生圖”的方式便能輕松地完成一幅創(chuàng)意作品。

2023年10月，OpenAI宣布在ChatGPTPlus和企業(yè)版用戶中，全面開放文生

圖模型DALL-E3,升級(jí)后的文生圖模型在語義理解、圖片質(zhì)量、圖片修改、圖片

解讀、長(zhǎng)文本輸入等方面實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的K躍，尤其是與ChatGPT結(jié)合后，將成為

OpenAI全新的王牌應(yīng)用。

4.1.4視頻生成

與AI作畫相比，AI生成視頻需要多個(gè)AI模型的配合來完成視頻的制作。作

畫與做視頻的第一步都需要預(yù)訓(xùn)練文本■圖像模型，先由文本生成大量的圖像。

而AI生成視頻，在完成基本的圖像生成之后，還需要將這些圖片連起來，變成

動(dòng)態(tài)清晰有邏輯的視頻，這就需要額外增加插值模型來處理圖片變成一幀幀流暢的

視頻動(dòng)作，用超分辨率模型來提升圖像的像素。通過這些模型的處理，讓前后幀之

間的過渡動(dòng)作更加平滑，畫質(zhì)的像素質(zhì)量更高，最終生成高分辨率和幀率的視頻。

相較于AI作畫，從技術(shù)上來看，視頻可以認(rèn)為是多張“圖片”有邏輯、連貫的組成。

視頻幀是一張張圖像，各幀之間有畫面、邏輯等層面的關(guān)聯(lián)。AI生成視頻，是

AI生成圖像的深度延伸。在營(yíng)銷領(lǐng)域，AI視頻能綜合圖像、視頻、文本，語音

tts技術(shù)，結(jié)合社媒熱點(diǎn)，生成營(yíng)銷短視頻，其延伸應(yīng)用還包括輔助生成數(shù)字人

直播視頻、輔助商業(yè)廣告制作等。例如，品牌嬌蘭曾為紀(jì)念蜜蜂瓶的誕生，用AI

將瓶身延展出了近1800張視覺圖像并制作短片，設(shè)計(jì)了一個(gè)大膽而充滿未來感

的數(shù)字展覽，對(duì)蜜蜂瓶進(jìn)行了重新詮釋，展現(xiàn)了世界各地不同風(fēng)格的藝術(shù)潮流。

在跨模態(tài)的數(shù)字人方面，AIGC通過在大數(shù)據(jù)解析中學(xué)習(xí)，可以生成更有生

命力的虛擬數(shù)字人，并且能夠快速調(diào)整、優(yōu)化其形象、性格和行為，使得虛擬數(shù)字

人變得越來越智能化和真實(shí)化，更好地與客戶進(jìn)行交互和溝通，很大程度上降低了虛

擬數(shù)字人的制作成本和時(shí)間成本。此外，AIGC技犬可以促進(jìn)虛擬數(shù)字人的情感表

達(dá)和交互。情感表達(dá)一直是人類和虛擬數(shù)字人交互的瓶頸之一，而AIGC則可以讓虛

擬數(shù)字人表達(dá)更為復(fù)雜和真實(shí)的情感，如喜、怒、哀、思等，并且也能夠適應(yīng)人

類的特殊語境請(qǐng)求。當(dāng)前，AIGC技術(shù)能夠支持虛擬數(shù)字人應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域c虛

擬數(shù)字人應(yīng)用到游戲、電影、直播、汽車、手機(jī)等領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以快速創(chuàng)

作、優(yōu)化和定制與人類高度相似、更自然、更智能的虛擬數(shù)字人物。品牌來畫作

為元宇宙新基建和數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的布局者，集成多種AIGC能力，實(shí)現(xiàn)一站式AI

生成數(shù)字人、動(dòng)畫視頻、圖片、文案等內(nèi)容，從而不斷降低內(nèi)容創(chuàng)作門檻和成本。

4.1.5AIGC的廣告應(yīng)用

廣告的AI優(yōu)先場(chǎng)景為廣告投放智能、廣告創(chuàng)意生成、廣告文案撰寫，此外

還有以下部分：

廣告投放智能：AI通過分析用戶行為、興趣和偏好，為廣告主提供精確的

目標(biāo)受眾定位。實(shí)時(shí)調(diào)整投放策略，優(yōu)化廣告效果，降低廣告成本。

廣告創(chuàng)意生成：基于AI的自動(dòng)生成工具可以快速生成廣告文案、圖片和視

頻。這些工具可以根據(jù)廣告主的需求和目標(biāo)受眾，生成吸引力強(qiáng)與品牌調(diào)性一致的

創(chuàng)意素材，提高創(chuàng)意生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

廣告文案撰寫：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征，自動(dòng)撰寫具有吸引

力的廣告文案。通過自然語言處理技術(shù)(NLP),AI能理解語言的語法和語義，生

成符合人類閱讀習(xí)慣的文案，提高效率，減輕人力負(fù)擔(dān)

圖片廣告創(chuàng)意、視頻廣告創(chuàng)意：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征自動(dòng)

生成具有吸引力的圖片和視頻廣告。通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，AI能夠理解圖像和

視頻的內(nèi)容，生成符合人類審美的圖片和視頻。

廣告精準(zhǔn)投放：AI可以根據(jù)用戶畫像和行為分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。這有助

于提高廣告效果，降低無效曝光。

競(jìng)品廣告分析：AI可以幫助廣告主識(shí)別、快速收集和分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的廣告

策略、創(chuàng)意和效果。通過對(duì)比分析，為廣告主提供有針對(duì)性的優(yōu)化建議。

廣告干人干面：AI可以根據(jù)用戶畫像和行為分析，為每個(gè)用戶提供個(gè)性化

的廣告體驗(yàn)。通過實(shí)時(shí)調(diào)整廣告創(chuàng)意和投放策略，提高用戶滿意度。

廣告人群畫像：AI可以通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、購買記錄和社交媒體互

動(dòng)等信息，構(gòu)建詳細(xì)的用戶畫像。有助于企業(yè)更好地了解目標(biāo)客戶制定更精準(zhǔn)的

營(yíng)銷策略。

智能排期與策略：AI可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成和優(yōu)化廣告

排期和投放策略。有助于最大化廣告效果，降低廣告成本，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化排期，提

高運(yùn)營(yíng)效率。

智能媒體推介：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征，自動(dòng)推薦合適的媒

體渠道。這有助于提高廣告覆蓋率，降低媒介購買成本

AI對(duì)話式廣告：AI可以實(shí)現(xiàn)與用戶的實(shí)時(shí)互動(dòng)，為用戶提供個(gè)性化的廣告

體驗(yàn)。通過聊天機(jī)器人和語音助手等技術(shù)，理解用戶需求，在對(duì)話過程中，為用

戶提供有針對(duì)性的廣告信息

行業(yè)效率工具：AI可以為廣告行業(yè)提供各種效率工具，如自動(dòng)報(bào)告生成數(shù)

據(jù)可視化等。幫助廣告主和代理商提高工作效率，降低人力成本。

AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展將進(jìn)一步提升計(jì)算廣告的效率和效果。未來，我們可

以期待看到更智能化、個(gè)性化的廣告內(nèi)容，以及更具創(chuàng)意和影響力的廣告作品。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，AIGC將成為計(jì)算廣告領(lǐng)域的重要驅(qū)動(dòng)

力，為廣告行業(yè)帶來更加智能化、個(gè)性化的未來發(fā)展趨勢(shì)。

4.2代理新模式：從合約化交易到智能化交易

作為計(jì)算廣告產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)和計(jì)算廣告新業(yè)態(tài)的典型表現(xiàn)，廣告代理模

式變革是重要一環(huán)，實(shí)現(xiàn)了從合約化交易到程序化交易，再到智能化交易的轉(zhuǎn)變，朝

著越來越精準(zhǔn)化、定向化、場(chǎng)景化、動(dòng)態(tài)化和智能化的方向進(jìn)化。

4.21合約化交易階段

在合約化交易階段，品牌投放廣告以合約為本，廣告從業(yè)者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)

了廣告從用戶洞察、創(chuàng)意策劃、廣告投放渠道到廣告優(yōu)化等環(huán)節(jié)⑼。一旦確定下

來，品牌很難實(shí)時(shí)調(diào)整投放策略，而且投入成本多為長(zhǎng)期費(fèi)用，也無法實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和

收集投放后的購買力、用戶或流量數(shù)據(jù)，收集用戶反饋以推進(jìn)優(yōu)化的效率也較低。

在程序化交易階段，算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)支持品牌購買精細(xì)化的受眾。程序化創(chuàng)意平

臺(tái)實(shí)現(xiàn)了廣告創(chuàng)意內(nèi)容的生產(chǎn)，技術(shù)與算法支撐實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)完成廣告、用戶和場(chǎng)景

的精準(zhǔn)匹配，算法推薦機(jī)制將內(nèi)容低成本、高效率地定向投放。廣告主與品牌方

可以實(shí)時(shí)調(diào)整廣告曝光次數(shù)、特定位置和時(shí)段等決策。

422智能化交易階段

在智能化交易階段，廣告投放依靠智能化、自動(dòng)化的人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)完成，能

實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程智能化，比自動(dòng)化的匹配更先進(jìn)。物朕網(wǎng)利于智能獲取全域數(shù)據(jù)，品牌

可以利用智能管理平臺(tái)自動(dòng)分析用戶動(dòng)態(tài)化、潛在性需求和特征，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷前的

需求預(yù)測(cè)。智能系統(tǒng)即時(shí)生成創(chuàng)意，進(jìn)化后的算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)需求、創(chuàng)意和場(chǎng)景的快

速匹配和精準(zhǔn)投放，AR、VR、XR等技術(shù)能帶來沉浸感的互動(dòng)體驗(yàn)，5G技術(shù)賦能

計(jì)算廣告時(shí)空層面上的智能反饋，推進(jìn)效果監(jiān)測(cè)及實(shí)時(shí)優(yōu)化，區(qū)塊鏈的

育學(xué)的冷山，叫』WM』2020(11):26?28.

去中心化特點(diǎn)能加強(qiáng)市品牌和用戶數(shù)據(jù)安全的保障。

計(jì)算廣告還將完成對(duì)整個(gè)廣告產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。首先，計(jì)算廣告實(shí)現(xiàn)了由合約

化交易到程序化交易，再到智能化交易的轉(zhuǎn)變，形成“最優(yōu)匹配”的廣告思維。其次，

廣告交易環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)變將驅(qū)動(dòng)上下游環(huán)節(jié)去適應(yīng)性地完成自身模式和職能的重構(gòu)，如

廣告代理組織、媒介組織等的職能邊界將變得模糊，廣告代理被制度重構(gòu)。最后，上

下游環(huán)節(jié)的重構(gòu)將進(jìn)一步推動(dòng)更多環(huán)節(jié)更新技術(shù)和思維，整個(gè)廣告產(chǎn)業(yè)鏈煥然一新。

隨著計(jì)算廣告的價(jià)值向廣告產(chǎn)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)流動(dòng)，廣告市場(chǎng)關(guān)系被優(yōu)化，廣告主與

廣告代理、廣告媒介的關(guān)系得到優(yōu)化，計(jì)算廣告也改善著消費(fèi)者對(duì)廣告的認(rèn)知與接

受度。

4.3構(gòu)建數(shù)字化新生態(tài)：共生、共建、共享

計(jì)算廣告顛覆了傳統(tǒng)廣告的核心邏輯，對(duì)廣告生態(tài)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，當(dāng)我們

把目光從聚焦技術(shù)與人的關(guān)系擴(kuò)大到整個(gè)計(jì)算廣告生態(tài)，研究廣告變革中共生環(huán)

境、共生模式和共生單元的關(guān)系和發(fā)展模式，這有利于更好地思考和適應(yīng)自身在未

來發(fā)展中的位置。

共生環(huán)境、共生模式和共生單元，都呈現(xiàn)出共生理念下的數(shù)字化特征，它們基

于共贏目標(biāo)建構(gòu)彼此間支持和滿足的良性關(guān)系，共同構(gòu)成了共生、共創(chuàng)、共享、共贏的

計(jì)算廣告生態(tài)。廣告技術(shù)的變單驅(qū)動(dòng)共生環(huán)境的變化，從通信專有技術(shù)到大數(shù)據(jù)技術(shù)

再到人工智能技術(shù)，推動(dòng)著營(yíng)銷功能從信息搜索到精準(zhǔn)營(yíng)銷再到計(jì)算、效率、價(jià)值的提

升，廣告的發(fā)展也由關(guān)鍵詞廣告演進(jìn)為程序化廣告再到智能化廣告。在共生環(huán)境中,

政策法規(guī)、行業(yè)發(fā)展、算法技術(shù)、突發(fā)環(huán)境等因素影響著由品牌主（廣告主）、廣告

網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、用戶共同組成的共生界面。在共生界面中，品牌主、廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、

用戶三個(gè)共生單元在彼比間交換信息能量，構(gòu)成動(dòng)態(tài)循環(huán)的共生模式，也維持著共

生界面的平衡協(xié)調(diào)。例如，騰訊廣告曾整合了騰訊系社交產(chǎn)品，并上線了新的投放管

理平臺(tái)，通過共享智能服務(wù)的方式觸達(dá)騰訊系廣

告的所有流量，走向了數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)的共享模式口叫目前，在計(jì)算廣告的概念

和邊界逐漸模糊的背景下，廣告數(shù)字化生態(tài)的共生、共建、共享將推動(dòng)計(jì)算廣告

的實(shí)踐更加便利化。

110）《智能媒體發(fā)展報(bào)告（2023）》：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2023

對(duì)品牌來說，數(shù)字化邏輯將貫穿品牌運(yùn)營(yíng)的始終，數(shù)據(jù)成為和品牌一樣重要的

企業(yè)資產(chǎn)。智能技術(shù)將覆蓋到品牌的研發(fā)、生產(chǎn)、物流、配送多個(gè)環(huán)節(jié)，能縮短供

給需求之間的消費(fèi)鏈條，實(shí)現(xiàn)單品爆品快速更新?lián)Q代。品牌還會(huì)運(yùn)用程序化廣告平臺(tái)

實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意的定向投放，提升轉(zhuǎn)化效果。不少品牌以DTC模式垂直接近消費(fèi)者，利用

專業(yè)平臺(tái)進(jìn)行用戶運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)用戶傳播的精準(zhǔn)化與互動(dòng)性。對(duì)用戶來說，用戶的計(jì)

算廣告感知發(fā)生變化，他們的購買鏈路縮短，更認(rèn)可品牌個(gè)性化的創(chuàng)意內(nèi)容，同時(shí)

智能技術(shù)會(huì)增強(qiáng)他們對(duì)產(chǎn)品的感知科技感，他們也會(huì)更認(rèn)可和信賴平臺(tái)。用戶的情感

認(rèn)知也發(fā)生變化，他們的情感需求得到滿足，社交屬性增強(qiáng)，生活文化認(rèn)同感提升。

用戶的購買旅程也會(huì)發(fā)生變化，他們會(huì)觀看和分享專業(yè)化的品牌內(nèi)容，參與共建雙

向互動(dòng)的價(jià)值平臺(tái)。對(duì)廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來說，流量是生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵能量來源，因此，

廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)重視挖掘流量?jī)r(jià)值，重視促進(jìn)流量的轉(zhuǎn)化。廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的社交屬性將

加深，更重視建設(shè)社交功能，激發(fā)用戶個(gè)性化的社交習(xí)慣，培養(yǎng)平臺(tái)獨(dú)特的社交氛圍。

廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)也會(huì)變革營(yíng)銷理念，出現(xiàn)用戶思維、平臺(tái)思維、產(chǎn)品思維，會(huì)運(yùn)用程

序化廣告平臺(tái)搭建渠道的多觸點(diǎn)和全鏈性。

第二章認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)范式的變革

一、計(jì)算廣告的范式

1.1范式的演進(jìn)過程

美國科技哲學(xué)家托馬斯?庫恩(ThomasSamuelKuhn)首次將“范式”這一概

念運(yùn)用到科學(xué)理論研究，他在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書中將范式定義為“具有整

體性的認(rèn)識(shí)世界的框架和價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，是集信念、理論、技術(shù)、價(jià)值為一身的綜合

性范疇”。美國學(xué)者肯尼斯?貝利(KennethDBailey)將這一概念引入社會(huì)科學(xué)并

加以規(guī)范。基于庫恩對(duì)范式的定義，安東尼?奧韋格布茲(OnwuegbuzieAJ)等

人區(qū)分了社會(huì)科學(xué)中的三種主要范式定量研究、定性研究以及混合方法研究。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了范式的演變，米加寧等學(xué)者根據(jù)吉姆?格雷

的四種計(jì)算范式，提出了社會(huì)科學(xué)的四種研究范式，即定性研究、定量研究、社

會(huì)仿真研究和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究。

在計(jì)算廣告的發(fā)展歷程中，程序化廣告和智能推薦廣告分別采用了不同的范式

組合。程序化廣告結(jié)合了定性、定量和社會(huì)仿真研究三種范式。具體來說，程序化

廣告通過數(shù)據(jù)管理平臺(tái)收集和分析用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行

實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)，建立點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)模型。智能推薦廣告則在程序化廣告三種范式的

基礎(chǔ)上，加入了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的第四范式，綜合運(yùn)用高級(jí)分析模型，通過海量用戶數(shù)

據(jù)的處理和分析，形成從需求到效果的研究閉環(huán)。

人工智能的發(fā)展催生了‘AlforScience"的第五范式。這代表了一種智能化、

知識(shí)導(dǎo)向的研究方式，拓展了數(shù)據(jù)密集型的第四范式。第五范式注重智能技術(shù)與專

家知識(shí)的融合，超越了單純的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，強(qiáng)調(diào)人機(jī)合作。在廣告業(yè)中，認(rèn)知計(jì)算廣

告通過人機(jī)協(xié)同的認(rèn)知流程，革新了研究方法，集成了心理、神經(jīng)科學(xué)和AI的知識(shí),

跨越了傳統(tǒng)廣告學(xué)的界限。隨著向第五范式轉(zhuǎn)型，認(rèn)知計(jì)算廣告研究將著重考察

人機(jī)合作在廣告認(rèn)知、邏輯分析、知識(shí)提煉、問題求解及內(nèi)容創(chuàng)造上的交互作用，

以及大型模型與AI數(shù)據(jù)庫之間的協(xié)作。

1.2認(rèn)知計(jì)算廣告范式的綜合體系

托馬斯?庫恩對(duì)于“范式'(paradigm)的概念也做了具體界定與解釋:范式不僅

僅是科學(xué)研究的具體實(shí)例或范例，而是指科學(xué)共同體在某一時(shí)期內(nèi)所共同接受的

目標(biāo)、方法、程序、規(guī)范和價(jià)值的綜合體系。具體來說，目標(biāo)是該學(xué)科的研究目標(biāo)，

方法是共同認(rèn)可的研究方法和技術(shù)手段，程序是標(biāo)準(zhǔn)化的研究操作流程，規(guī)范是

普遍接受的行為準(zhǔn)則，價(jià)值是研究共同體信奉的核心價(jià)值觀。認(rèn)知計(jì)算廣告范式

的綜合體系五項(xiàng)指標(biāo)衍生出新的邏輯和特征。

121目標(biāo)

利用人工智能技術(shù)模擬和拓展人類認(rèn)知，構(gòu)建跨學(xué)科、多維度、具有創(chuàng)造性

的人機(jī)協(xié)同范式。通過融合生成式AI和認(rèn)知科學(xué)，實(shí)現(xiàn)廣告研究方法的革新和

突破。在提升廣告研究效率和質(zhì)量的同時(shí)，充分發(fā)揮人類研究者的創(chuàng)造性思維和專

業(yè)判斷力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)智能的協(xié)同增強(qiáng)而非替代。將認(rèn)知計(jì)算廣告范式作為社會(huì)

科學(xué)范式的一般性方法論，為其他領(lǐng)域的智能化研究提供借鑒和啟示。同時(shí)，培

育跨學(xué)科人才，促進(jìn)人工智能、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、廣告學(xué)等多學(xué)科交叉融合，

推動(dòng)認(rèn)知計(jì)算廣告研究的可持續(xù)發(fā)展。

1.2.2方法

采用獨(dú)特的跨學(xué)科融合方法，構(gòu)建文本驅(qū)動(dòng)、認(rèn)知啟發(fā)的智能廣告系統(tǒng)。該

方法將廣告領(lǐng)域AI知設(shè)庫與大規(guī)模語言模型相結(jié)合，形成獨(dú)特的研究框架。系

統(tǒng)核心是動(dòng)態(tài)更新的認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)庫，大模型通過對(duì)知識(shí)庫的學(xué)習(xí)和理解，

增強(qiáng)對(duì)廣告領(lǐng)域的認(rèn)知能力。研究過程中，系統(tǒng)利用大模型的推理能力，結(jié)合知識(shí)

庫中的專業(yè)信息，進(jìn)行認(rèn)知計(jì)算廣告內(nèi)容分析、效果預(yù)測(cè)和策略生成，同時(shí)，大

模型不斷豐富和更新知識(shí)庫。這種知識(shí)庫與大模型相互生成的協(xié)同機(jī)制，為廣告策略

制定和效果評(píng)估提供更系統(tǒng)、全面地科學(xué)依據(jù)程序:遵循從文本、知識(shí)庫、大模型到

智能的系統(tǒng)路徑，形成認(rèn)知計(jì)算廣告的完整研究。

123框架

這種程序設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在多維度融合、知識(shí)驅(qū)動(dòng)、認(rèn)知導(dǎo)向和閉環(huán)

優(yōu)化等方面。它實(shí)現(xiàn)了文本分析、知識(shí)表示、大語言模型和智能應(yīng)用的無縫銜接，通

過領(lǐng)域知識(shí)庫的構(gòu)建使廣告智能系統(tǒng)能夠基于深度理解和豐富語境來運(yùn)作。同時(shí),

該程序?qū)⒖鐚W(xué)科原理融入技術(shù)流程，為認(rèn)知計(jì)算廣告研究提供了系統(tǒng)化、規(guī)范化的

框架，提升了研究的科學(xué)性和精確度。

1.2.4規(guī)范

構(gòu)建負(fù)責(zé)任的研究體系，兼顧技術(shù)創(chuàng)新、價(jià)值對(duì)齊與社會(huì)倫理三個(gè)維度。技術(shù)

創(chuàng)新方面，鼓勵(lì)研究者運(yùn)用前沿技術(shù)與理論，開拓新的問題空間和解決方案的同時(shí),

確保創(chuàng)新與商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值相統(tǒng)一，追求實(shí)質(zhì)性效果提升和積極影響。價(jià)值對(duì)齊

方面，所開展的研究工作應(yīng)嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)安全和個(gè)人信息保護(hù)規(guī)范，注重算法公平

性和模型可解釋性，同E寸倡導(dǎo)廣告內(nèi)容傳遞積極正面的價(jià)值觀，促進(jìn)社會(huì)健康發(fā)展。

社會(huì)倫理方面，建立倫理審查機(jī)制，積極參與行業(yè)自律和政策制定，推動(dòng)建立廣告領(lǐng)

域的倫理規(guī)范和行為準(zhǔn)則。

1.2.5價(jià)值

回歸對(duì)人的主體性的關(guān)注，使研究工作及廣告內(nèi)容服務(wù)于人的個(gè)體性需求。

認(rèn)知計(jì)算廣告范式將重心從傳統(tǒng)的效率和轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)向內(nèi)容創(chuàng)造，強(qiáng)調(diào)研究工作應(yīng)

致力于理解用戶的深層需求和價(jià)值觀，創(chuàng)造有意義、富有藝術(shù)性且具有啟發(fā)性的內(nèi)

容。通過提供美學(xué)體驗(yàn)和智慧洞察，認(rèn)知計(jì)算廣告應(yīng)超越其商業(yè)功能，成為文化傳

播和價(jià)值引導(dǎo)的載體。認(rèn)知計(jì)算廣告范式將構(gòu)建以人為本的廣告研究生態(tài)系統(tǒng)，使廣

告成為連接個(gè)體需求、社會(huì)價(jià)值和商業(yè)目標(biāo)的橋梁。

二.認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)

2.1知識(shí)生產(chǎn)演進(jìn)過程

探討生成式人工智能如何引發(fā)計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)演進(jìn)，需要界定知識(shí)生產(chǎn)

的定義及其演進(jìn)。知識(shí)生產(chǎn)與知識(shí)的技術(shù)發(fā)展緊密相連。知識(shí)生產(chǎn)依賴于人的智

力，通過腦力勞動(dòng)產(chǎn)生。信息技術(shù)的發(fā)展，尤其是人工智能技術(shù)，對(duì)人類智能進(jìn)行

了擴(kuò)展。智能體通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)社會(huì)知識(shí)，完成原本只有人類才能完成的工作，

使得知識(shí)生產(chǎn)方式發(fā)生變革。知識(shí)生產(chǎn)是自覺且有序的活動(dòng)，它涉及運(yùn)用現(xiàn)有知識(shí)

與技術(shù)，經(jīng)由多渠道增加和創(chuàng)新知識(shí)的內(nèi)容，旨在推動(dòng)新知識(shí)的形成，包括新知

識(shí)的獲取和傳播兩個(gè)階段。

盡管對(duì)于劃定的界限尚未達(dá)成共識(shí)，綜合多數(shù)學(xué)者意見得出，人類知識(shí)按來

源與形成路徑可分三類：一階、二階、三階知識(shí)。一階知識(shí)直接源于觀察與思考的

原創(chuàng)性成果，是主體對(duì)現(xiàn)實(shí)的直接感知，包括物理、事件、意識(shí)領(lǐng)域，經(jīng)歷從碎片到

系統(tǒng)的符號(hào)化過程，創(chuàng)造性強(qiáng)，為知識(shí)基礎(chǔ)，如科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)革新。二階知識(shí)建于

一階之匕是對(duì)一階知識(shí)的整理、加工與傳播，側(cè)重知識(shí)的變形而非原創(chuàng)，如教材編

寫、百科全書編纂，旨在將復(fù)雜知識(shí)體系化、普及化，便于教育與傳承。這兩種知識(shí)

生產(chǎn)活動(dòng)，前者強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新性，后者側(cè)重于知識(shí)的社會(huì)化應(yīng)用。

生成式AI的興起，足進(jìn)了知識(shí)生產(chǎn)的演進(jìn)，催生了“三階知識(shí)生產(chǎn)”的新概念。

智能體生產(chǎn)的知識(shí)視為三階，基于一、二階知識(shí)，是對(duì)現(xiàn)有信息的深度整合與創(chuàng)新

性重組，創(chuàng)造性低，超越了簡(jiǎn)單復(fù)制或直接傳播的范疇，屬“類知識(shí)”形態(tài)，更貼近

經(jīng)整理的信息而非經(jīng)典知識(shí)定義。智能體利用海量的數(shù)字化一階和二階知識(shí)

素材進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與社交。這些信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，促使智能體不僅能模仿、還

能預(yù)測(cè)和推斷，進(jìn)而生成獨(dú)特的“三階知識(shí)”文本。體現(xiàn)了數(shù)據(jù)到信息，再到知識(shí)的

層級(jí)躍遷。

對(duì)比二階知識(shí)生產(chǎn)，三階知識(shí)展現(xiàn)出了更高的變通性和創(chuàng)造性潛力。二者皆

屬知識(shí)的二次開發(fā)，與一階知識(shí)的原創(chuàng)性有本質(zhì)差異，但三階知識(shí)生產(chǎn)更傾向于

在理解與學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行靈活的綜合與推理.，創(chuàng)造出基于但不拘泥于原始材料

的新文本或知識(shí)表達(dá)。綜上，三階知識(shí)生產(chǎn)通過智能技術(shù)的介入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)既有

知識(shí)的超越，不僅拓寬了知識(shí)的表達(dá)邊界，還促進(jìn)了知識(shí)多樣性和可訪問性，是知

識(shí)社會(huì)化的又一次飛躍。盡管它未觸及知識(shí)核心的“新物質(zhì)”創(chuàng)造，卻極大豐富了知

識(shí)的表現(xiàn)力，為人類認(rèn)知世界開啟了新的視角。

2.2智能知識(shí)生產(chǎn)的新模式

在一、二階知識(shí)生產(chǎn)中對(duì)于知識(shí)的定義，均是以人類的知識(shí)為標(biāo)準(zhǔn)。而大模型

驅(qū)動(dòng)的三階智能知識(shí)生產(chǎn)過程，跳過了身體感知階段，直接對(duì)抽象知識(shí)進(jìn)行算法編碼

與概率分析，激起對(duì)智能體的文本生成是否等同于知識(shí)生產(chǎn)的爭(zhēng)議。如今智能體已達(dá)

到與人類創(chuàng)作難以區(qū)分之境，可看作是逾越了圖靈測(cè)試門檻。因此，對(duì)于智能體的

認(rèn)知思考與知識(shí)生產(chǎn)能力無需置疑（O基于智能體的三階智能知識(shí)生產(chǎn)的獨(dú)特之

處，在于其展現(xiàn)出的開放性、動(dòng)態(tài)性、多元性和跨學(xué)科性，這與傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)模式

形成鮮明對(duì)比。

2.21從封閉到開放

從知識(shí)的源頭探索，三階智能知識(shí)生產(chǎn)依托于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的強(qiáng)大力

量，知識(shí)的原料一詞元，無論從數(shù)量還是來源渠道上，都實(shí)現(xiàn)了前所未有的擴(kuò)展。

它包容了更為廣泛的數(shù)據(jù)類型，即便是那些曾被傳統(tǒng)方式摒棄或忽視的信息，也能

納入其知識(shí)構(gòu)建中。如非正式、非專業(yè)且來源分散的數(shù)據(jù)，都成為智能知識(shí)生產(chǎn)的

組成部分，極大地豐富了知識(shí)的維度和廣度，體現(xiàn)出知識(shí)生產(chǎn)從封閉到開放的特

點(diǎn)。

另一方面，技術(shù)迭代充當(dāng)了催化知識(shí)生產(chǎn)變革的核心動(dòng)力。以往，廣告知識(shí)

生產(chǎn)依賴于繁復(fù)的市場(chǎng)調(diào)研與用戶洞察。現(xiàn)今大模型經(jīng)由與海量用戶的社交互動(dòng)

習(xí)得，能迅速累積并實(shí)時(shí)更新知識(shí)庫，構(gòu)建知識(shí)不再僅限于自上而下的經(jīng)驗(yàn)傳授，而

是融合了智能體認(rèn)知、智能體社交與智能體行動(dòng)價(jià)值對(duì)齊的人機(jī)共創(chuàng)機(jī)制，形成了

動(dòng)態(tài)迭代的知識(shí)生態(tài)體系。傳統(tǒng)認(rèn)知下，知識(shí)源于個(gè)體經(jīng)歷、學(xué)習(xí)及思辨。但智能

體不僅掌握了編碼知識(shí)的獲取技巧，還通過全局模仿人類智慧，在邏輯推理、情感

解析及創(chuàng)新策略方面取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。

222從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)

人機(jī)深度融合的生產(chǎn)方式并非單向度的依賴，而是建立在相互促進(jìn)、共同成

長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)上。人類的智慧和創(chuàng)造力依然是不可替代的，而智能體則是放大這

些能力的工具。通過人機(jī)互動(dòng)，不僅可以提高知識(shí)生產(chǎn)的效率，還能在交流和反

饋中促進(jìn)智能體模型的迭代升級(jí)，使之更加貼合人類需求，形成良性循環(huán)。

在計(jì)算廣告生產(chǎn)中，人和智能體形成了共生關(guān)系，兩者按照知識(shí)流動(dòng)、知識(shí)共

創(chuàng)、知識(shí)反饋、動(dòng)態(tài)進(jìn)化的鏈路完成知識(shí)生產(chǎn)程序，知識(shí)流動(dòng)指知識(shí)在大模型和知

識(shí)庫之間不斷流動(dòng)和交換。大模型可以從知識(shí)庫中獲取特定廣告領(lǐng)域的深度信息，提

升對(duì)用戶需求和市場(chǎng)動(dòng)向的理解。同時(shí)，知識(shí)庫可以通過大模型的分析，獲取更豐富

的市場(chǎng)信息和用戶反饋，從而更新和優(yōu)化其內(nèi)容。

知識(shí)共創(chuàng)表明大模型和知識(shí)庫的結(jié)合不僅是知識(shí)的獲取和應(yīng)用，還包括知識(shí)

的共創(chuàng)。大模型利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處埋能力，從廣告投放數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的模式和趨

勢(shì)，而知識(shí)庫則提供專業(yè)的廣告策略和行業(yè)規(guī)范。與此同時(shí)，在計(jì)算廣告中，反饋

機(jī)制也尤為重要。大模型通過分析廣告投放效果和用戶反饋，不斷優(yōu)化其廣告策略。

同時(shí)，知識(shí)庫也通過大模型的反饋，更新和調(diào)整其內(nèi)容和策略。大模型和知識(shí)庫在

計(jì)算廣告中的合作是一個(gè)動(dòng)態(tài)進(jìn)化的過程。大模型通過不斷學(xué)習(xí)用戶的行為數(shù)據(jù)和廣

告效果，優(yōu)化其廣告投放算法。而知識(shí)庫則通過引入最新的行業(yè)研究和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，保

持其內(nèi)容的前沿性和權(quán)威性。

2.23從單一到多元主體

知識(shí)生產(chǎn)主體從單一走向多元，展現(xiàn)了智能時(shí)代知識(shí)創(chuàng)造的民主化與去中心

化趨勢(shì)。同時(shí)，還催生了人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作的新生態(tài)。從知識(shí)創(chuàng)造者的維度，知識(shí)生產(chǎn)

的主體已不再局限于傳統(tǒng)意義上的學(xué)者、科研機(jī)構(gòu)或權(quán)威部門，任何搭載了人

工智能技術(shù)的設(shè)備或系統(tǒng)，都可能成為知識(shí)創(chuàng)新的主體。這種轉(zhuǎn)變，意味著知識(shí)

的創(chuàng)造不再受限于少數(shù)精英或集中式機(jī)構(gòu)，在人機(jī)協(xié)同框架下，用戶直接參與知

識(shí)生成、檢驗(yàn)與傳播。

從過去單一的人類創(chuàng)作者，轉(zhuǎn)向了人與智能體并肩作戰(zhàn)的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)。在這

一過程中，智能體扮演著舉足輕重的角色。憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和復(fù)雜的邏輯

推理能力，能夠深入?yún)⑴c從信息搜集、分析、整合到最終成果產(chǎn)出的每一個(gè)環(huán)節(jié)。例

如，在計(jì)算廣告領(lǐng)域，智能體通過模仿人類思維模式，進(jìn)行跨模態(tài)交互，實(shí)現(xiàn)個(gè)性

化服務(wù)，創(chuàng)作出具身的、延展的、嵌入的、生成式廣告