2024年度中國(guó)計(jì)算廣告發(fā)展趨勢(shì)藍(lán)皮書(shū)

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技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn) 5以場(chǎng)景互動(dòng)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng) 6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國(guó)內(nèi)外研究方向 8計(jì)算廣告研究在SSCI中的演化 9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 13AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新 13代理新模式：從合約化交易到智能化交易 18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范式的演進(jìn)過(guò)程 20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知識(shí)生產(chǎn)演進(jìn)過(guò)程 23智能知識(shí)生產(chǎn)的新模式 24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智能體認(rèn)知的起源與發(fā)展 30智能體認(rèn)知的技術(shù)框架 31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智能體社交的起源與發(fā)展 35個(gè)體智能與群體智能 35智能體社交的實(shí)現(xiàn)方式 36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價(jià)值對(duì)齊的理論基礎(chǔ) 40價(jià)值對(duì)齊的實(shí)現(xiàn)方式 40價(jià)值對(duì)齊在計(jì)算廣告中的應(yīng)用 42大規(guī)模價(jià)值對(duì)齊系統(tǒng)的特性 43社會(huì)模擬推動(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認(rèn)知計(jì)算廣告的技術(shù)架構(gòu) 46認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)體系構(gòu)建 48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(jiàn)的雙重挑戰(zhàn)54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) 661AIGC技術(shù)正成為廣告內(nèi)容創(chuàng)作的重要表達(dá)方式................................................................................................................66趨勢(shì)2：以智能體作為人機(jī)協(xié)作的中心 69趨勢(shì)3：以文本及語(yǔ)音交互作為內(nèi)核 71趨勢(shì)4：以垂類AIGC知識(shí)庫(kù)作為基石 73趨勢(shì)5：以跨學(xué)科融合作為關(guān)鍵發(fā)展前提 75趨勢(shì)以構(gòu)建基于中國(guó)實(shí)踐的認(rèn)知計(jì)算廣告理論體系創(chuàng)新為根出發(fā)點(diǎn) 77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)展一、計(jì)算廣告的概念計(jì)算廣告這一概念最早由雅虎研究院資深研究員兼副總裁AndreiBroder2008年首次提出。他指出，計(jì)算廣告的核心挑戰(zhàn)是在指定文意(context)“最佳匹配1增強(qiáng)廣告相關(guān)性和個(gè)性化來(lái)提高廣告效果2。隨后，學(xué)界和業(yè)界逐漸將視野投向這一熱門(mén)議題。2011年，斯坦福大學(xué)開(kāi)設(shè)了計(jì)算廣告的研究生課程。2014年，美國(guó)廣告學(xué)會(huì)提及了計(jì)算廣告對(duì)于廣告2017“科IntelligentSystem國(guó)本土化的發(fā)展，計(jì)算廣告也逐漸步入中國(guó)廣告界的學(xué)術(shù)視野。2011年，周傲告并進(jìn)行精準(zhǔn)定向投放，實(shí)現(xiàn)廣告收益最大化3。該時(shí)期的學(xué)者對(duì)計(jì)算廣告的認(rèn)1BRODERAZ.Computationaladvertisingandrecommendersystems[C].Lausanne,Switzerland:Proceedingsofthe2008ACMconferenceonrecommendersystems,2008:1-2.2HUHJ,MALTHOUSEEC.Advancingcomputationaladvertising:Conceptualizationofthefieldandfuturedirections[J].JournalofAdvertising,2020(4):367-376.3周傲英,周敏奇,宮學(xué)慶.計(jì)算廣告:以數(shù)據(jù)為核心的Web綜合應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2011,34(10):1805-1819.4段淳林,張慶園.計(jì)算廣告[M].北京:人民出版社,2019.5“優(yōu)化整體廣告活動(dòng)利潤(rùn)6被廣泛認(rèn)同并運(yùn)用。7二、計(jì)算廣告的特征技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn)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(lái)越明顯。5LIH.Specialsectionintroduction:Artificialintelligenceandadvertising[J].JournalofAdvertising,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:人民郵電出版社,2015:22.7段淳林.技術(shù)變革背景下中國(guó)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.AI計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)。由人類放，提升廣告效果和用戶體驗(yàn)。以場(chǎng)景互動(dòng)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)融。以場(chǎng)景為核心，鏈接價(jià)值共創(chuàng)主體價(jià)值共創(chuàng)中。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，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，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(yǔ)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)。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)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(guò)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)。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。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（的細(xì)以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎牌資產(chǎn)的價(jià)值，全力挖掘品牌的最大價(jià)值與利潤(rùn)。A/B測(cè)試是在品牌整體廣告投放過(guò)A/B測(cè)試對(duì)其廣告內(nèi)容創(chuàng)意的不斷優(yōu)化。品牌方放，通過(guò)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)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)展國(guó)內(nèi)外研究方向國(guó)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)行優(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,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(guó)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(guò)點(diǎn)擊率、算法、的變化研究。相比較而言,中國(guó)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。SSCI中的演化3.2.1萌芽階段（2000-2010年）優(yōu)化廣告投放。研究成果主要集中在以下幾個(gè)方面：廣告競(jìng)價(jià)：如何在廣告拍賣(mài)中合理地出價(jià)，以獲得最大的收益；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（2011-2018年）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：社交媒體廣告：如何在社交媒體平臺(tái)上有效地投放廣告；移動(dòng)廣告：如何在移動(dòng)設(shè)備上優(yōu)化廣告投放；視頻廣告：如何制作出能夠吸引用戶觀看的視頻廣告。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：高廣告投放的效率；圖SSCI計(jì)算廣告的三大發(fā)展階段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。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2014管理平臺(tái)（DM、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(guò)數(shù)字化的平臺(tái),代表廣告主自動(dòng)執(zhí)行媒體購(gòu)買(mǎi)的流程。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是指通過(guò)計(jì)算機(jī)程序的介入,自動(dòng)完成廣告的采買(mǎi),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(jiàn)廣告硬指標(biāo),也包括定向是否精準(zhǔn)、投DSPAdRTBNon-RTB(非實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)模式)購(gòu)買(mǎi)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(gòu)買(mǎi)和投放過(guò)程的自動(dòng)化，DMPDSP利用這些化，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。智能推薦廣告2.0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DMP平臺(tái)中的元素實(shí)現(xiàn)規(guī)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?；诖髷?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(guò)程中，利認(rèn)知計(jì)算廣告AI等外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(guò)程，智能化走向人機(jī)協(xié)同模式。（）（2）對(duì)于所提取信息進(jìn)行模型化和理論化構(gòu)建（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)“認(rèn)知內(nèi)容創(chuàng)造。因此，本文將“認(rèn)知計(jì)算廣告”定義為一門(mén)以“認(rèn)知”追求效率向更加注重內(nèi)容創(chuàng)意的方向轉(zhuǎn)變。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AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新AIGC創(chuàng)新和策略調(diào)整，AIGCAIGC將成為未來(lái)廣告行業(yè)不可或缺的核心技術(shù)之一。AIGC概述AI生成內(nèi)容(AIG)AIGC位提供了有效支持。AI技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理(NLP)以及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)(VAEs)和Transformer能通過(guò)訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——一個(gè)生成器和一個(gè)鑒Transformer文本生成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)NPC個(gè)性化交互等。AIGCScriptAIAI腳本頁(yè)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[8]秦雪冰,郭博.智能廣告文案的消費(fèi)者參與度研究——基于汽車(chē)之家APP的實(shí)證檢驗(yàn)[J].新聞與傳播研究,2022,29(06):56-72+127.生成在計(jì)算廣告領(lǐng)域的效果和應(yīng)用。圖片生成2022StabeDffuson2023年后，AIGC技術(shù)助推出新的人工智能浪潮，AIMidjourneyStableDiffusionDALL-E，Midjourney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(xiě)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AIGCAI圖像生AIGCAI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(ài)。在資本的青睞和助力下，AIAIGC領(lǐng)域的快車(chē)道。例如20227"HeinzA.IKetchup"AI圖像生成工DALL-E2,20232eateRealMacAIGC的共創(chuàng)之旅。DALL-E2和GPT-4AI模型的賦能，人們通過(guò)“以文生圖的方式便能輕松地完成一幅創(chuàng)意作品。202310月，OpenAIChatGPTPlus和企業(yè)版用戶中，全面開(kāi)放ChatGPT結(jié)合后，將OpenAI全新的王牌應(yīng)用。視頻生成與AI作畫(huà)相比，AI生成視頻需要多個(gè)AI模型的配合來(lái)完成視頻的制作。作畫(huà)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。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(lái)，變成視頻。相較于AI作畫(huà)，從技術(shù)上來(lái)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(huà)面、邏輯等層面的關(guān)聯(lián)。AI生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、ttsAI1800張視覺(jué)圖像并制作短片，設(shè)計(jì)了一個(gè)大膽的藝術(shù)潮流。在跨模態(tài)的數(shù)字人方面，AIGCAIGC技術(shù)可以促進(jìn)虛擬數(shù)字人AIGCAIGC技術(shù)能夠支持虛擬數(shù)字人應(yīng)用到各AIGC技術(shù)AIGCAI生成數(shù)字人、動(dòng)畫(huà)視頻、圖片、文案等內(nèi)容，從而不斷降低內(nèi)容創(chuàng)作門(mén)檻和成本。AIGC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(xiě)，此外還有以下部分：廣告投放智能：AI通過(guò)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：AI的自動(dòng)生成工具可以快速生成廣告文案、圖片和視的創(chuàng)意素材，提高創(chuàng)意生產(chǎn)效率和質(zhì)量。廣告文案撰寫(xiě)：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征，自動(dòng)撰寫(xiě)具有吸引力的廣告文案。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)(NLP)，AI能理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)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生成具有吸引力的圖片和視頻廣告。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，AI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(huà)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(wú)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(guò)對(duì)比分析，為廣告主提供有針對(duì)性的優(yōu)化建議。廣告千人千面：AI可以根據(jù)用戶畫(huà)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(guò)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(huà)像：AI可以通過(guò)分析用戶的行為數(shù)據(jù)、購(gòu)買(mǎi)記錄和社交媒體互營(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(gòu)買(mǎi)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(lái)，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(lái)更加智能化、個(gè)性化的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。代理新模式：從合約化交易到智能化交易朝著越來(lái)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。合約化交易階段[9]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。智能化交易階段等技術(shù)能帶來(lái)沉浸感的互動(dòng)體驗(yàn)，5G[9]段淳林.計(jì)算廣告的發(fā)展對(duì)廣告學(xué)的沖擊與挑戰(zhàn)[J].中國(guó)廣告,2020(11):26-28.去中心化特點(diǎn)能加強(qiáng)對(duì)品牌和用戶數(shù)據(jù)安全的保障。“最優(yōu)匹配構(gòu)建數(shù)字化新生態(tài)：共生、共建、共享未來(lái)發(fā)展中的位置。、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，[10]的實(shí)踐更加便利化。1]《智能媒體發(fā)展報(bào)告（20232023DTC模式垂直接近第二章認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)范式的變革一、計(jì)算廣告的范式范式的演進(jìn)過(guò)程美國(guó)科技哲學(xué)家托馬斯·庫(kù)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(shū)中將范式定義為“具有整性范疇。美國(guó)學(xué)者肯尼斯·貝利(KennethDBailey)將這一概念引入社會(huì)科學(xué)并·奧韋格布茲(OnwuegbuzieA.J.)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。會(huì)仿真研究和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究。通過(guò)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“AIfrScenc”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AI數(shù)據(jù)庫(kù)之間的協(xié)作。認(rèn)知計(jì)算廣告范式的綜合體系托馬斯“范式(paadm)的概念也做了具體界定與解釋標(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)范式的綜合體系五項(xiàng)指標(biāo)衍生出新的邏輯和特征。目標(biāo)AI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。方法AI: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?？蚣芤?guī)范價(jià)值二、認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)生產(chǎn)知識(shí)生產(chǎn)演進(jìn)過(guò)程括新知識(shí)的獲取和傳播兩個(gè)階段。生成式AI“三階知識(shí)生產(chǎn)類知識(shí)“三階知識(shí)的層級(jí)躍遷?！靶挛镔|(zhì)了知識(shí)的表現(xiàn)力，為人類認(rèn)知世界開(kāi)啟了新的視角。智能知識(shí)生產(chǎn)的新模式（從封閉到開(kāi)放到開(kāi)放的特點(diǎn)。從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)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)。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。從單一到多元主體識(shí)生成、檢驗(yàn)與傳播。實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，創(chuàng)作出具身的、延展的、嵌入的、生成式廣告創(chuàng)意。從單學(xué)科到跨學(xué)科認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)的價(jià)值化的專業(yè)知識(shí)，作為其“思考”和“行動(dòng)”告新的知識(shí)生產(chǎn)模式，對(duì)于推動(dòng)計(jì)算廣告的發(fā)展具有重要意義。群體智能智能創(chuàng)意的迸發(fā)和“計(jì)算深度[18。人腦在靈活性、適應(yīng)能力、處理模糊性展，需要發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。AI技術(shù)的發(fā)展使人機(jī)協(xié)同成為可能，智能體作為創(chuàng)作主體，提升了可以極大賦能于個(gè)體的知識(shí)生產(chǎn)，使個(gè)體的知識(shí)生產(chǎn)能力得到提升。知識(shí)生產(chǎn)的創(chuàng)新“創(chuàng)造性的前所未有性“獨(dú)創(chuàng)性（202[5。相反，人類知識(shí)生產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)真正創(chuàng)新，跨越既有認(rèn)知界限，孕育新知，乃“從無(wú)到有。智能即特殊類型參與。練語(yǔ)料（知識(shí)）的基礎(chǔ)上進(jìn)行模仿、預(yù)測(cè)和推論。大模型數(shù)據(jù)通過(guò)概率計(jì)算和（）廣告原創(chuàng)性新知識(shí)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。提升個(gè)體化服務(wù)與行業(yè)創(chuàng)新在計(jì)算廣告知識(shí)生產(chǎn)邏輯演進(jìn)中“大模型+知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的價(jià)值提升是“模型+知識(shí)庫(kù)的開(kāi)放性特征促進(jìn)了計(jì)算第三章生成式AI與智能體的概念一、AI智能體沃爾德里奇（MichaelWooldridge）從“弱”和“強(qiáng)”兩個(gè)方面對(duì)智能體進(jìn)行了特性的實(shí)體（可以是系統(tǒng)、機(jī)器，也可以是一個(gè)計(jì)算機(jī)軟件程序等；強(qiáng)定義則在弱定義的基礎(chǔ)上，賦予了智能體通信能力、移動(dòng)性、理性和其他特性。(Brain)、感知端(Perception)和行為端(Action)隨著生成式AI技術(shù)的迅速發(fā)展,智能體作為一種新型的計(jì)算實(shí)體,正在重新定義我們對(duì)廣告和營(yíng)銷的理解。這些智能體不再僅僅是簡(jiǎn)單的程序或算法,而是逐漸展現(xiàn)出類人的特征和能力,為計(jì)算廣告帶來(lái)前所未有的可能性。二、智能體認(rèn)知智能體認(rèn)知是指代智能體采用與人類相似的思維方式進(jìn)行問(wèn)題解決和創(chuàng)意策略。這種機(jī)制使其能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和用戶需求。體認(rèn)知使智能體能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化廣告推薦，分析出每個(gè)用戶的興趣和行為數(shù)據(jù)，生成更具針對(duì)性、有吸引力的廣告內(nèi)容。智能體認(rèn)知的起源與發(fā)展來(lái)解決問(wèn)題的方式。早期的人工智能研究者，如埃文斯（Evans）和溫斯頓（Wnstn206070AI系統(tǒng)在未知問(wèn)題中的求解能力。通過(guò)接收海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠從中識(shí)別出類比模式，并應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題的智能體認(rèn)知的本質(zhì)可以從以下幾個(gè)維度理解：模擬人類認(rèn)知過(guò)程：適的廣告策略。人的廣告概念，使廣告內(nèi)容更具吸引力。案。能體認(rèn)知系統(tǒng)能夠考慮多個(gè)變量并做出平衡的決策。智能體認(rèn)知的技術(shù)框架AI中的智能體認(rèn)知框架由多層模塊組成，主要分為三個(gè)階段：?jiǎn)栴}提出（LLMPrse、問(wèn)題求解（LLMv）和解決方案聚合（LLMArAILLM問(wèn)題提出會(huì)生成一系列AI探索更多可能的創(chuàng)意方向。LLMv（問(wèn)題求解：AI創(chuàng)意。LLM解決方案聚合將通過(guò)聚合所生成的多個(gè)解決同時(shí)也增強(qiáng)了廣告內(nèi)容的創(chuàng)新性和用戶吸引力。圖3-1思維傳播框架AI計(jì)算廣告中的邏輯起點(diǎn)AI的智能體認(rèn)知在廣告創(chuàng)意生成過(guò)程中展現(xiàn)了強(qiáng)大的專業(yè)性和邏輯AI能夠?qū)τ脩粜枨筮M(jìn)行更為精準(zhǔn)的理解，并為更優(yōu)質(zhì)、更具多樣性的廣告創(chuàng)意。專業(yè)性知識(shí)：AI通過(guò)輸入大量的專業(yè)性知識(shí)，使得智能體能夠?qū)VAI理解廣告的實(shí)際目標(biāo)和受眾特征。邏輯性思維：AI能夠精準(zhǔn)表達(dá)品牌價(jià)值的能力，同時(shí)通過(guò)AI能策略。AI破傳統(tǒng)的以人為核心的廣告創(chuàng)作模式，創(chuàng)造新的人機(jī)協(xié)作方式。（如大語(yǔ)言模型AIAI簡(jiǎn)單的輔助工具角色，成為廣告創(chuàng)意生成中的主導(dǎo)力量。體逐漸獲得更強(qiáng)的思維能力和社會(huì)化互動(dòng)能力：L1AI作提供無(wú)縫性的補(bǔ)助。L2聊天機(jī)器人（Chatbot）階段：AIAI開(kāi)始展示一定的社交功能。L3協(xié)同者（Copilot）階段：AI與人類共同協(xié)作，AI開(kāi)始根據(jù)人類的提示來(lái)生成創(chuàng)意和策略。L4智能體（Agent）階段：在此階段，AI告策略的制定，具有自主性，并能夠在廣告創(chuàng)意生成中發(fā)揮主導(dǎo)作用。L5自主智能體（Species）階段：AI在這個(gè)階段幾乎不再依賴人類提示，自主完成廣告創(chuàng)意生成和投放任務(wù)。這一階段標(biāo)志著AI在廣告創(chuàng)作中完全實(shí)現(xiàn)自我主導(dǎo)。在每個(gè)階段，AI的智能體認(rèn)知能力逐步增強(qiáng)，尤其是在廣告創(chuàng)意和市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用變得更加深入和復(fù)雜。圖3-2智能體發(fā)展階段智能體認(rèn)知在廣告創(chuàng)意生成中的應(yīng)用AI通過(guò)智能體認(rèn)知能夠大幅提升創(chuàng)意生產(chǎn)的效率和效果。在電商促銷廣告中，生成式AI通過(guò)智能體認(rèn)知機(jī)制能夠生成多種不同的促銷方案。例如，AI可以基于不同的歷史促銷活動(dòng)，生成一系列類比問(wèn)題，如“何在節(jié)日季節(jié)提升消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)欲望？“如何通過(guò)打折與優(yōu)惠券組合提升銷量？等。通過(guò)解決這些類比問(wèn)題，AI意性，還能顯著提高廣告的轉(zhuǎn)換率。AI似廣告案例的分析，AI可以預(yù)判特定廣告創(chuàng)意在不同市場(chǎng)中的受歡迎程度，從而為廣告主提供更具前瞻性的決策依據(jù)。AI技術(shù)的不斷演進(jìn)，智能體認(rèn)知的應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷擴(kuò)展。未結(jié)合，AI將能夠更全面地理解市場(chǎng)需求，并提出創(chuàng)新性的解決方案?？梢愿鶕?jù)用戶的實(shí)時(shí)意味著廣告將不再是單向的信息傳遞，而是與用戶情感深度互動(dòng)的過(guò)程。三、智能體社交智能體社交（AentScalInteactn）是指智能體通過(guò)某種交流語(yǔ)言，完成，智能體之間的社交則通過(guò)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)。廣告系統(tǒng)的進(jìn)步與發(fā)展。智能體社交的起源與發(fā)展智能體社交的概念起源于人工智能領(lǐng)域?qū)Α岸嘀悄荏w系統(tǒng)（MAS）的研究，這一研究旨在通過(guò)模擬智能體之間的交互，創(chuàng)造出具有社會(huì)行為的智能系統(tǒng)。1986（Marvin也被稱為多智能體系統(tǒng)。隨著大語(yǔ)言模型（LLM）AI技術(shù)的發(fā)展，智能體社交的復(fù)雜性逐而在廣告創(chuàng)意的生成、優(yōu)化和投放過(guò)程中展現(xiàn)出類人類的社會(huì)行為。在智能體社交中，以下幾種社交行為模式尤其重要：體可以共同分析市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為，并基于此生成廣告策略。告策略以獲得更好的廣告效果。角色扮演：智能體可以根據(jù)不同的廣告需求扮演不同的角色，從而模擬現(xiàn)實(shí)互動(dòng)。個(gè)體智能與群體智能在智能體社交的框架下，個(gè)體智能與群體智能共同構(gòu)成了智能體在生成式AI中的核心能力。它們分別描述了單個(gè)智能體的獨(dú)立工作能力以及多個(gè)智能體之間通過(guò)協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)共同完成復(fù)雜任務(wù)的集體智慧。InvulInne個(gè)體智能是指單個(gè)智能體獨(dú)立完成任自主地從數(shù)據(jù)中獲取信息，進(jìn)行決策和執(zhí)行廣告任務(wù)。群體智能（wrmInn：群體智能是一種集體行為模式，通過(guò)智簡(jiǎn)單的個(gè)體規(guī)則和交互，能夠產(chǎn)生出遠(yuǎn)超個(gè)體能力的集體智慧。成更加完善的廣告策略。案，最終通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)篩選出最優(yōu)的廣告策略，這為廣告主提供了更多的選擇。智能體社交的實(shí)現(xiàn)方式廣告效果。人與智能體之間的社交：人與智能體之間的社交是智能體社交的一個(gè)關(guān)鍵實(shí)智能體之間的社交：智能體之間的社交是通過(guò)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換和協(xié)作機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)用來(lái)實(shí)現(xiàn)更具創(chuàng)新性的廣告內(nèi)容。以根據(jù)環(huán)境的變化和任務(wù)需求，使用不同的工具和資源來(lái)完成廣告生成任務(wù)。并根據(jù)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)做出反應(yīng)，確保廣告內(nèi)容始終與目標(biāo)受眾的需求相匹配。工具的使用進(jìn)一步提升了智能體在廣告創(chuàng)意生成和投放中的效率和精準(zhǔn)度。智能體社交在計(jì)算廣告中的應(yīng)用制還能夠生成更具社會(huì)適應(yīng)性的廣告方案，以滿足不同用戶的需求。圖3-3個(gè)體智能與群體智能Eva圖3-4XEva:AI生成視頻技術(shù)：SoraAI生成視頻技術(shù)，智能體可以根據(jù)了更多的可能性。略的生成與優(yōu)化：用戶社交數(shù)據(jù)的分析與利用：通過(guò)對(duì)用戶社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析，智能體可以于這些數(shù)據(jù)，智能體能夠生成高度個(gè)性化的廣告內(nèi)容，使廣告更具針對(duì)性。智能體間的合作與競(jìng)爭(zhēng)：在廣告創(chuàng)意的生成過(guò)程中，多個(gè)智能體可以通過(guò)合ABC負(fù)責(zé)投放策略的優(yōu)化。通過(guò)不同智能體的分工合方案。社交互動(dòng)中的情感共鳴：智能體社交的另一個(gè)重要應(yīng)用是生成能夠引發(fā)情感牌忠誠(chéng)度。廣告創(chuàng)意的社會(huì)化協(xié)作：通過(guò)智能體社交，廣告創(chuàng)意的生成不再是單一智能AB可以負(fù)責(zé)創(chuàng)意的優(yōu)化和調(diào)整，智C則負(fù)責(zé)創(chuàng)意的最終執(zhí)行。這種協(xié)作機(jī)制不僅提高了廣告創(chuàng)意的效率，還增加了廣告內(nèi)容的多樣性。四、價(jià)值對(duì)齊2014:（StuartRussel），“價(jià)值觀對(duì)齊問(wèn)題(aueAnmentPbem)固有的一部分。價(jià)值對(duì)齊的理論基礎(chǔ)在廣告生成領(lǐng)域，價(jià)值對(duì)齊理論可以分為幾個(gè)層次：人類指令對(duì)齊：大語(yǔ)言模型（LLM）首先必須理解并準(zhǔn)確執(zhí)行用戶的指令，生成與指令要求相符的廣告內(nèi)容。人類偏好對(duì)齊：除了執(zhí)行指令，AI還應(yīng)確保廣告內(nèi)容符合用戶的個(gè)人偏好、情感狀態(tài)和文化背景。價(jià)值準(zhǔn)則對(duì)齊：AI需遵循如不得包含誤導(dǎo)、虛假信息等具體的廣告法律與道德標(biāo)準(zhǔn)。基本價(jià)值觀對(duì)齊：在更深層次，AI需要與人類的基本價(jià)值觀保持一致，例如尊重人權(quán)、促進(jìn)平等與包容等。圖3-5價(jià)值對(duì)齊的四層目標(biāo)價(jià)值對(duì)齊的實(shí)現(xiàn)方式AI調(diào)、基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和推理階段對(duì)齊等多種方法，AI系統(tǒng)能夠逐步內(nèi)化人類的價(jià)值觀，生成符合社會(huì)倫理、道德和法律規(guī)范的內(nèi)容。三類：全監(jiān)督微調(diào)基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在廣告生成中，全監(jiān)督微調(diào)方法能夠幫助AI系統(tǒng)生成更加符合用戶需求的內(nèi)容，同時(shí)減少生成潛在有害或爭(zhēng)議性內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)?；谌祟惙答伒膹?qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）AI能夠自動(dòng)判斷生成內(nèi)容的優(yōu)劣。強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)：通過(guò)評(píng)AI具有更強(qiáng)的社會(huì)共鳴。推理階段對(duì)齊LLM模成階段通過(guò)外部干預(yù)來(lái)確保生成內(nèi)容符合倫理標(biāo)準(zhǔn)。AI系統(tǒng)在生成廣告內(nèi)容時(shí)不會(huì)偏離社會(huì)規(guī)范和道德要求，同時(shí)避免了繁瑣的模型重訓(xùn)練過(guò)程。圖3-6價(jià)值對(duì)齊的三條路徑價(jià)值對(duì)齊在計(jì)算廣告中的應(yīng)用AI技術(shù)的不斷發(fā)展，價(jià)值對(duì)齊技術(shù)在廣告行業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛且深遠(yuǎn)。通過(guò)確保廣告創(chuàng)意、策略和投放過(guò)程中的價(jià)值一致性，AI系統(tǒng)能夠行業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：防止有害內(nèi)容生成例如，AI系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)過(guò)濾掉可能引發(fā)種族、性別、宗教等爭(zhēng)議的廣告創(chuàng)意，避免其進(jìn)入公眾視野。具體應(yīng)用場(chǎng)景包括：某個(gè)廣告活動(dòng)在全球范圍內(nèi)推出時(shí)，AI會(huì)根據(jù)不同國(guó)牌形象的維護(hù)和提升。提升廣告內(nèi)容的社會(huì)共鳴AI能夠通過(guò)對(duì)用戶的情感、文化和社會(huì)背景的深入分析，生成更具社會(huì)共鳴的廣告內(nèi)容。AI系統(tǒng)能夠識(shí)別目標(biāo)用戶的價(jià)值觀和情感需求，生成能夠引發(fā)情感共鳴、契合受眾心理的廣告創(chuàng)意。例如，在多文化背景下，AI可以生成具有包容性、尊重多樣性的廣告內(nèi)容，從而更好地滿足不同文化群體的需求。通過(guò)分析不同群體的文化習(xí)俗、宗教信仰和社會(huì)期待，AI能夠確保廣告內(nèi)容在各個(gè)文化背景下具有普適性，避免因文化沖突導(dǎo)致的市場(chǎng)反感。舉個(gè)例子，一家國(guó)際品牌希望在全球范圍內(nèi)推廣其產(chǎn)品，AI市場(chǎng)的文化和社會(huì)特點(diǎn)，調(diào)整廣告內(nèi)容。對(duì)于北美市場(chǎng)，AI自由和創(chuàng)造力的表達(dá)；而在亞洲市場(chǎng)，AI的體現(xiàn)。通過(guò)這種文化敏感性，廣告的接受度和品牌忠誠(chéng)度得到大幅提升。動(dòng)態(tài)調(diào)整廣告策略確保廣告內(nèi)容始終與用戶的價(jià)值觀相符。例如，在廣告投放的早期階段，AI系統(tǒng)可能會(huì)針對(duì)特定的用戶群體生成一可能顯示出一些廣告內(nèi)容并沒(méi)有產(chǎn)生預(yù)期的效果。這時(shí)，AI系統(tǒng)可以根據(jù)反饋價(jià)值觀。此外，AI系統(tǒng)還能自動(dòng)識(shí)別并適應(yīng)社會(huì)環(huán)境的變化，如應(yīng)對(duì)突發(fā)的政治事鳴度。例如，在某次全球環(huán)保運(yùn)動(dòng)中，AI可以迅速生成與環(huán)保理念相關(guān)的廣告內(nèi)容，從而順應(yīng)社會(huì)潮流，增加廣告的傳播效果。大規(guī)模價(jià)值對(duì)齊系統(tǒng)的特性在大規(guī)模生成式AI系統(tǒng)中，價(jià)值對(duì)齊不僅是為了確保AI的決策與人類價(jià)值值觀概念，研究者們提出了解決大模型價(jià)值對(duì)齊問(wèn)題的三大核心特性：準(zhǔn)確性（r、適配性（）和透明性（rnsrny。準(zhǔn)確性（r：準(zhǔn)確性是指大模型在價(jià)值對(duì)齊時(shí)，必須能夠清晰表達(dá)和反社會(huì)規(guī)范。例如，在文化多樣性問(wèn)題上，AI生成的廣告需要精準(zhǔn)傳遞包容和平等的理念，而不是模棱兩可或可能引發(fā)爭(zhēng)議的信息。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，價(jià)值對(duì)齊系統(tǒng)需要對(duì)齊目標(biāo)既準(zhǔn)確清晰地展示人們希望“灌輸適配性（A：適配性要求大模型具備足夠的泛化能力，能夠適臨的用戶群體廣泛且多元，AI系統(tǒng)必須能夠動(dòng)態(tài)適配各類受眾的價(jià)值觀。無(wú)論是針對(duì)北美、亞洲或是其他文化背景的市場(chǎng)，AI都應(yīng)能夠靈活調(diào)整廣告內(nèi)容，確保符合當(dāng)?shù)氐奈幕蜕鐣?huì)期望。在此過(guò)程中，AI需要具備高效的適配能力，不僅要快速響應(yīng)用戶的反饋，AI在全球化的廣告市場(chǎng)中，更加靈活地為不同受眾服務(wù)。rnsrnyAI系統(tǒng)AI廣告內(nèi)容如何被篩選、修正以及如何對(duì)可能的社會(huì)影響進(jìn)行模擬等。圖3-7大模型價(jià)值對(duì)齊體系的三大特性為了確保系統(tǒng)的透明性，AI模型需要通過(guò)清晰的對(duì)齊方法展示出其如何生管機(jī)構(gòu)對(duì)廣告內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)督，確保其符合社會(huì)道德和法律要求。社會(huì)模擬推動(dòng)智能體價(jià)值自對(duì)齊能夠在模擬的社會(huì)環(huán)境中與不同的角色、情境進(jìn)行互動(dòng)，從而AI而是通過(guò)對(duì)社會(huì)行為的預(yù)測(cè)和反思來(lái)優(yōu)化自身行為。MATRIXAI自我價(jià)值對(duì)齊：生成初始回答：AI根據(jù)用戶的指令生成一個(gè)初步的響應(yīng)；社會(huì)影響模擬：AI預(yù)測(cè)該回答在社會(huì)場(chǎng)景中的正面或負(fù)面效果，模擬其可能產(chǎn)生的社會(huì)影響；回答的修正對(duì)齊：AI根據(jù)社會(huì)影響的模擬結(jié)果，對(duì)其回答進(jìn)行修正和優(yōu)化，確保最終輸出符合人類社會(huì)的主流價(jià)值觀。通過(guò)這樣的社會(huì)模擬，AI更加可靠地提供符合人類倫理和社會(huì)期望的廣告服務(wù)內(nèi)容。AI中的核心概念，確保了廣告內(nèi)容的合法性、道德性健康和可持續(xù)的發(fā)展。第四章認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)體系建構(gòu)認(rèn)知計(jì)算廣告是認(rèn)知科學(xué)的核心技術(shù)子領(lǐng)域之一，是人工智能的重要組成部分。它通過(guò)獲取海量的不同類型的數(shù)據(jù)，從自身與數(shù)據(jù)、與人們的交互中學(xué)習(xí),讓智能體能夠像人的大腦一樣學(xué)習(xí)、思考，并做出正確的決策。認(rèn)知計(jì)算廣告的技術(shù)架構(gòu)認(rèn)知計(jì)算廣告是一種自上而下的、全局性的統(tǒng)一理論研究,旨在解釋觀察到的認(rèn)知現(xiàn)象(思維),符合已知的自下而上的神經(jīng)生物學(xué)事實(shí)(腦),可以進(jìn)行計(jì)算,也可以用數(shù)學(xué)原理解釋。它尋求一種符合已知的有著腦神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué),并處理感知、記憶、語(yǔ)言、智力、意識(shí)、執(zhí)行等心智過(guò)程。“知識(shí)庫(kù)““新一代大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。術(shù)架構(gòu)，該架構(gòu)核心是“計(jì)算廣告知識(shí)庫(kù)分析報(bào)告、業(yè)務(wù)資料等的積累沉淀和綜合管理，最終形成交互式的價(jià)值挖掘體系。數(shù)據(jù)采集與處理買(mǎi)記錄、社交媒體活動(dòng)等。以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。使用機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別偏好。趣點(diǎn)。據(jù)。預(yù)測(cè)分析與個(gè)性化推薦預(yù)測(cè)模型：構(gòu)建預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)特定廣告內(nèi)容的反應(yīng)和興趣。個(gè)性化推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶的預(yù)測(cè)反應(yīng)和興趣，推薦最相關(guān)的廣告內(nèi)容。實(shí)時(shí)分析：實(shí)時(shí)分析用戶的行為和反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略。用戶行為分析與情感分析告效果。面或中性。反饋循環(huán)：將用戶行為和情感分析的結(jié)果反饋到系統(tǒng)中，以優(yōu)化未來(lái)的廣告推薦。認(rèn)知計(jì)算廣告的知識(shí)體系構(gòu)建心是“計(jì)算廣告知識(shí)庫(kù)料等的積累沉淀和綜合管理，最終形成交互式的價(jià)值挖掘體系。知識(shí)體系的框架容,有著知識(shí)結(jié)構(gòu)化、知識(shí)綜合性、知識(shí)可視化與交互性等應(yīng)用優(yōu)勢(shì),也存在知識(shí)不完備,,通過(guò)知識(shí)采集,合、驗(yàn)證、應(yīng)用構(gòu)建知識(shí)圖譜。知識(shí)獲取知識(shí)表示知識(shí)推理知識(shí)應(yīng)用知識(shí)體系的構(gòu)建方法數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng),開(kāi)展認(rèn)知計(jì)算廣告知悉體系的研究，既是計(jì)算廣告研究理念變革和模式創(chuàng)新的需要,也是高水平高質(zhì)量學(xué)科建設(shè)的需要,更是中醫(yī)藥現(xiàn)代化事業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，具有重要的戰(zhàn)略價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。廣告數(shù)據(jù)是認(rèn)知計(jì)算廣告知識(shí)庫(kù)的核心數(shù)據(jù)資源,基于創(chuàng)意數(shù)據(jù)、創(chuàng)作素材、廣告數(shù)據(jù)、投放數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的技術(shù)方法，充分挖掘認(rèn)知計(jì)算廣告中的隱性知識(shí),構(gòu)建創(chuàng)意模型和投放模型，并繪制知識(shí)圖譜,探索計(jì)算廣告知識(shí)體系的構(gòu)建方法，見(jiàn)下圖?；诎咐耐评砘谝?guī)則的推理基于模型的推理知識(shí)體系的評(píng)估與優(yōu)化告體驗(yàn)。認(rèn)知計(jì)算廣告的應(yīng)用案例分析能，幫助人類更好地思考。案例選擇與數(shù)據(jù)收集案例分析方法案例分析結(jié)果成功案例失敗案例改進(jìn)策略第五章認(rèn)知計(jì)算廣告面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策（認(rèn)知計(jì)算廣告。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)知計(jì)算廣告能夠生成更加精確的廣告投放策略，并實(shí)時(shí)調(diào)整廣告內(nèi)容和投放方式，以最大化廣告效果。2018年，eMarketer80%的數(shù)字桌面和移動(dòng)廣告是通過(guò)AdTech上的Facebook等主導(dǎo)者所提供的封閉系統(tǒng)內(nèi)的衡量和甚至在某些情況下因誤導(dǎo)性陳述而被罰款。例如，Spangler（2019年）報(bào)道了億美元，但越來(lái)越多的人開(kāi)始質(zhì)疑這些投資是否真正有效。Frederik和Martijn（2019年）提出了對(duì)廣告效果衡量標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)格性以及網(wǎng)絡(luò)廣告整體有效“最后點(diǎn)擊歸因?yàn)榱藨?yīng)對(duì)多接觸點(diǎn)歸因的挑戰(zhàn)，企業(yè)可以開(kāi)發(fā)和使用多觸點(diǎn)歸因模型（Mut-uchAttbutnMdel外部因素包括：品牌文化是品牌與消費(fèi)者之間建立的長(zhǎng)期關(guān)系和情感連接。KPI可能包括點(diǎn)擊率、KPI享率等）會(huì)被實(shí)時(shí)收集，并用于進(jìn)一步優(yōu)化廣告投放。廣告技術(shù)和社交媒體廣告活動(dòng)的執(zhí)行結(jié)果會(huì)形成數(shù)據(jù)反饋，影響整個(gè)廣告系化廣告投資回報(bào)。廣告的精準(zhǔn)投放和持續(xù)優(yōu)化，為企業(yè)帶來(lái)可觀的品牌價(jià)值和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。圖認(rèn)知計(jì)算廣告測(cè)量系統(tǒng)而其他平臺(tái)的用戶則得不到相應(yīng)的關(guān)注。(BehavioralBias)：用戶的行為模式可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中反映出某些偏見(jiàn)，這些偏見(jiàn)可能被算(Presentation(LinkingBias)：數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)或鏈接方式可能導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)被過(guò)度或不足展示，影響算法的結(jié)果。內(nèi)容生產(chǎn)偏見(jiàn)(ContentProductionBias)：內(nèi)容生成者的偏好或限制可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不均衡，圖算法系統(tǒng)中算法偏見(jiàn)這些渠道的數(shù)據(jù)收集方式和用戶群體各不相同，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)集在性別、年齡、AILIME（LocalInterpretableMde-anstcxpanatns、SA（SapeyAddtveexPanatn）等，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廣告環(huán)境中，認(rèn)知計(jì)算廣告的隱私守衛(wèi)戰(zhàn)不僅是技術(shù)上的挑戰(zhàn)，戰(zhàn)，以及如何通過(guò)隱私保護(hù)技術(shù)和提升數(shù)據(jù)透明度來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。犯用戶的隱私權(quán)利。和使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)面臨著越來(lái)越多的合規(guī)要求。這些法規(guī)（GDPR等）要求大的挑戰(zhàn)?！伴_(kāi)箱即用“計(jì)算孤島縱橫交織動(dòng)技術(shù)在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。圖隱私計(jì)算技術(shù)能力VR（虛擬現(xiàn)實(shí)、AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）等新興技術(shù)，對(duì)網(wǎng)的高速率、低延時(shí)和廣覆蓋特性能夠支持算力網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)行。IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的云計(jì)算能力，支持算力網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用。算力網(wǎng)絡(luò)不僅解決了算力供需的不均衡問(wèn)題，還為新興技術(shù)的發(fā)展提供了支持。的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。圖算力網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施算力成本則會(huì)直接影響到其利潤(rùn)率和長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。高的要求。實(shí)時(shí)處理能力的提升進(jìn)一步推高了算力成本。題更加復(fù)雜。緒，進(jìn)而影響品牌聲譽(yù)和市場(chǎng)份額。認(rèn)知計(jì)算廣告在全球化過(guò)程中面臨的一個(gè)主要困境是文化差異帶來(lái)的傳播信息時(shí)，往往難以完全捕捉語(yǔ)言中的細(xì)微差異和文化內(nèi)涵?；蚱?，導(dǎo)致廣告效果難以預(yù)期。A/B測(cè)試和實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提升廣告在第六章認(rèn)知計(jì)算廣告的發(fā)展趨勢(shì)：多模態(tài)AIGCAIGC）是指利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成各種形式的AIGC技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從早期的固定、變分自編碼器（AE）和擴(kuò)散模型（Dffusn等技術(shù)的出現(xiàn)，AIGCAIGCAIGC技術(shù)結(jié)合了例如，AI可以生成與文本描述相匹配的圖像或視頻，或根據(jù)音頻內(nèi)容自動(dòng)生成AIGC可以預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)，并生成個(gè)性化廣告內(nèi)容進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷（如折扣券。這種個(gè)AIGC技術(shù)