广东省新媒体与品牌传播创新应用重点实验室

本文收录于：《现代传播》2020年第8期

段淳林 宋成

四、

技术驱动：智能广告的现实实践路径

如前文所述，智能广告的核心运作逻辑可以理解为“用户需求一算法推荐一场景匹配”三个基本维度，在此逻辑下实现的“精准”和“互动”是智能广告运作模式中广告效果不断提升的本质特征，广告业的业务模式变革也必然是围绕着广告效果提升这一基本逻辑而演进的。智能广告的发展和演进过程，实际上是由技术逻辑所主导的业态变革，技术逻辑是一种应用逻辑，由其推动的智能广告发展可以归为以下三个阶段，这也代表着现有的三种类型的互联网广告模式。

（一）基于数据驱动的数字化和自动化信息推送阶段

追溯广告业的发展，可以发现，传统广告交易模式是一种纯线性的广告交易模式，广告主通过代理商直接购买媒体广告位，具有绝对的控制权，用户并不被重视。随着互联网的普及，用户规模不断扩大，大量的用户行为被数据化。大数据分析处理技术能够直接帮助广告主更准确地定位和寻找目标人群。由此，集成用户的数据管理平台和帮助广告主分析数据、进行广告投放的广告需求方平台，以及聚集了更多媒体长尾资源的媒体供应方平台逐步形成，对接所有供需以及数据资源、提供交易场所的广告交易平台产生，形成了系统的、自动的程序化购买模式。

图1 基于数字化、自动化技术的程序化购买广告模式

在该阶段，程序化购买广告从程序化购买模式中发展而来，其通过数字化、自动化、系统化的方式，实现广告主、代理公司、网络媒体之间的程序化对接，帮助广告主准确找到与广告信息相匹配的目标用户，使程序化投放贯穿从广告主到媒体的全过程，实现整个数字广告产业链的自动化。程序化购买广告最大的特点即在程序化购买的广告模式下，实现目标人群匹配、竟价购买、广告投放、投放报表反馈等一系列过程的自动化。

程序化购买广告完全由数据驱动，对目标人群进行细分和聚类，精准勾勒目标消费者画像，实现自动化的广告投放是其最大优势。但由于大部分数据来源仍限于局部网络数据的获取，数据维度缺乏完整性。而且当数据资源已经成为企业的一项重要资产，很多平台或网站出于商业利益或用户隐私的考虑，不愿意公开数据接口，数据获取成本高，不同企业掌握的数据形成了一个个“数据孤岛”，都很大程度上制约了程序化购买广告的精准性。

（二）基于大数据和机器学习技术的动态化场景匹配阶段

程序化购买广告，与常规的人工购买广告相比，极大改善了广告效率、规模和投放策略，实现了从购买媒体到购买用户的转变。但程序化广告的精准性体现在针对明确的目标用户或群体传递合适的品牌及产品信息，而用户产生购买意愿到最终消费中间的影响因素非常多，仅靠数字化、自动化、系统化的广告投放并不能满足广告主对效果的追求。传播学家施拉姆提出的信息选择或然率公式也表明，选择的或然率=报偿的保证/费力的程度。“报偿的保证”指传播内容满足选择者需要的程度，“费力的程度”则指得到这则内容和使用传播途径的难易状况。智能广告作为一种信息也应当符合这样的规律，即除了需要提高广告传播的精准度外，满足消费者在特定场景下的需求也十分重要。正如前文所述，移动互联网时代的消费行为和媒介接触点极度碎片化，场景最成为广告信息传播的核心入口，由此智能广告由程序购买模式的人群定向广告向以动态化场景匹配为核心的广告模式发展。

图2 基于大数据和机器学习技术的场景化智能广告

在该阶段，智能广告是基于大数据和机器学习技术的场景化智能营销。其运作机制是根据特定用户和特定情境，通过高效算法确定与之最匹配的广告并进行精准化创意、制作、投放、传播和互动，目的是要解决广告信息、用户、场景三者的匹配问题。个性化精准推荐是其最大特点，它通过大数据分析和机器算法的优化对用户行为特征数据进行获取、存储和分析，将合适的内容在用户合适的时间、地点等场景下推送给用户，满足用户在不同场景下的动态化信息需求。在该模式下的智能广告能够即时发现用户在特定场景下的需要，动态预测用户需求，黏合用户以创造服务。

但由于当前智能手机设备仍然是用户线上生活场景的最大入口，“移动端流量的破碎性、场景切换的频繁性、广告内容与形式的差异性使获取到的用户数据不连贯”。尤其是线下场景数据的缺乏，导致智能广告的个性化推荐主要是基于线上场景数据的推送，无法做到完全与用户生活场景的深度匹配。而且由于无法明确辨别用户实时的情绪状态，可能会引发“不合时宜”的推送。例如在一篇毁灭性灾难的报道里，用户可能会收到不合时宜的保险的广告，从而影响用户对品牌的好感。

（三） 基于社交信息流算法和情感计算技术的品牌价值共创阶段

经过前两个阶段的发展，智能广告在精准性上得到了最大化提高，但过度个性化的信息也可能会由此“窄化”用户对信息的认知，造成“信息茧房”效应，影响品牌的互动行为。精细加工可能性模型（ELM）理论认为，当信息接收者高度参与主题或者有能力、有动机对主题信息的细节进行深入思考时，就会对信息进行深加工，这样形成的态度更为持久并能预测未来行为。因此，吸引消费者参与品牌互动，有助于建立品牌与消费者的深层次沟通，形成长久的品牌关系。随着社会化媒体的发展，以微信、微博等为代表的社交网络应用深入到人们的生活空间，技术赋权使得用户主动性和互动性大大提升，社交媒体营销成为企业营销的一种重要方式。将算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式打通了社交分发和算法分发的壁垒，正逐渐改写人际传播和群体传播的规则，成为一种广告传播新模式，促使消费者积极参与到品牌信息互动之中。

在该阶段，智能广告依托用户社交关系高度融入用户现实生活，吸引用户最大程度参与品牌互动，形成品牌与消费者之间基于特定生活区域、特定生活物品或特定生活行为的信息互动，实现品牌价值共创。品牌与用户生活保持较高的相关性，更加精准、快捷地为用户提供即时的智能服务。例如微信朋友圈的信息流广告，智能算法将广告推送给具有相同兴趣爱好的好友，微信好友之间可以看到点赞和评论，而且可以通过留言的方式与好友互动并实现相互间的品牌推荐，参与品牌信息的二次加工和传播。

图3 基于社交信息流算法和情感计算技术的互动式智能广告

正如前面提到的，当前的视频场景广告、语音交互广告、人脸识别广告等已经出现，智能广告依托人工智能技术将科技感与广告内容融合，创新出多样化的互动形态。未来，智能互动将成为智能广告的一大优势，不断发展的人工智能技术将能够更精确地捕捉和识别用户的情绪变化，加入情感计算模型的智能广告匹配用户在特定场景下所呈现的不同情绪，不仅能够解决“不合时宜”的广告推送问题，还能与用户形成更深层次的情感层面的互动，让品牌精神文化价值层面的价值得到传递，实现品牌社会价值观传播的沟通升级。

五、

人本主义：智能广告的未来发展优化

美国传播政治经济学者罗伯特麦克切斯尼（Robert Mcchesney）提出了“传播转型”的概念，他认为现在正是基于互联网和移动传播的数字传播革命带来人类传播历史第四次大转型的关键时期（critical juncture），或关键机遇期，革命性的新技术会挑战现存制度，而人工智能就是最新的挑战。人工智能技术的发展为广告传播带来的一种颠覆式创新，赋予了未来品牌传播的无限生机与活力，但在实践发展中也让我们重新思考其在算法技术、用户体验和品牌内容等层面的理性应用和优化，以此不断指引智能广告向更好的方向迈进。

（一）规制“隐私窥视”，构建平等互惠的数据利益共享机制

正如数据安全专家布鲁斯施奈尔（Bruce Schneier）所言：“互联网的主要商业模式都是建立在大规模的监视之上的。”人工智能时代，广告传播进入“无数据，不广告”的数据驱动阶段。数据成为一种重要的商业资产，能够给广告相关主体带来巨大的价值增值，但同时由于互联网上各个利益主体的不平等性，消费者往往处于弱势地位，企业不仅掌握着用户初始登录注册时的相关数据，也能在用户不知情的情况下对与消费者有关的数据进行挖掘和利用，严重侵犯了用户隐私。例如2018年9月Facebook的数据泄露事件，导致用户大量隐私被曝光，引发恐慌。同时，企业所秉持的“数据主义”思维，推崇算法至上，一切皆可量化，崇尚算法黑箱，以实现数据的最大化利用为根本目的，消费者存在着被“操控”危险。2018年3月份，“大数据杀熟”现象开始进入公众视野，携程、去哪儿网、滴滴等多家互联网企业被曝出利用用户日常消费行为进行数据分析，建立用户个人数据和标签画像，从而对“熟用户”提升价格，给予新用户更多优惠，引发公众不满。

尊重用户隐私权利，进行自我规制，构建平等互惠的利益共享机制是智能广告未来发展需要探索的方向。例如，当前区块链技术就蕴含着解决用户隐私和数据开放之间矛盾的可能性。有学者认为，在数据产业生态系统中，数据垄断方、数据生产者和数据使用者之间的权利不对等是导致数据难以开放和共享的主要成因，即以BAT等为代表的大型互联网巨头不生产数据，却凭借技术和渠道优势轻易地获取用户数据进行数据垄断；用户作为数据生产者却不享有数据使用权益，还要承担隐私泄露的风险，只能选择保护而非公开个人数据；数据的直接使用者如广告公司由于不掌握完整数据只能从数据垄断者手中购买相关数据，获得数据之后也很难选择进行无利益的数据共享。区块链技术作为分布式数据库，能够通过共识机制构建数据生产者、数据垄断者和数据使用者三方共治的区块链“数据账本”，由用户授权数据使用权益，既能保护用户隐私，又能实现各方利益分成的共享、共治，解决数据孤岛问题，是一条值得探索的路径。

（二）防止“技术异化”，融入品牌精神价值观实现深层次沟通

“技术异化”是指技术本来是造福于人类的一种手段和工具，但由于人们对技术的过分崇拜，从而使技术成为主宰人类甚至危害人类的异己力量。陈昌凤等学者认为，算法机制具备工具理性特点，但它目的至上，忽略了价值理性中那些义务、尊严、美等信念。技术逻辑主导下的智能广告，虽然解决了传播的精准性和个性化问题，但也导致了广告的“异化”和片面追求工具理性的滥觞。而广告应该是科学和艺术的结合，功利性与伦理性的统一。正如吉姆戈尔登在谈到广告行业时说道：“我们这个事业所拥有的就是创造力和创意，一旦有人侵害到这一点，就会动摇我们事业的根基，使我们的事业走向死亡。”毫无疑问，如今的人工智能技术已经入侵到了这一点，程序化创意即是如此。纵然人工智能技术可以在大数据的支持下实现海量创意的批量生产，但艺术地向人们传递信息是广告的灵魂。广告应是一种艺术创造和文化，带给人们精神上美的享受，以此提高人们的审美水平和艺术欣赏力。正如法兰克福学派所批判的，透过程序化创意生成的产品已经变成了彻头彻尾的商品，而非艺术作品。技术的参与进一步抹平了社会劳动和社会系统二者之间的逻辑差异，实现了标准化和文化产品的大量生产，一切产品都可以被机械式地复制出来。机械化创意主导了人的行为，让人越来越学会像机械一样去思考，这实际上造成了人类和机器的关系错位和异化。

智能广告传播不仅要具备数据主义思维，也要坚持人文主义导向，赋予品牌精神文化价值，让营销的科学性和艺术性完美结合。品牌精神文化价值是品牌的核心竞争力，使品牌具有持续竞争优势。核心竞争力具有扩展性、价值稀缺性与难以模仿性的特征。根据马斯洛的需求层次理论，伴随着经济的发展，消费者需求也在不断升级，获得尊重和自我价值实现的需求是未来发展的必然。品牌精神文化价值理念是维系品牌与消费者之间深层次的价值纽带。智能广告也应将人的主体性充分发挥出来，在智能化生产和决策的过程中，保持思维艺术的人性化的触觉，让人本主义主导品牌独特的身份和叙事，赋予品牌内在的精神文化内涵。充分发挥人类的创造性，利用创造性的品牌故事讲述和话题制造来创造亲和力和需求，让每一个人都能基于主观的想象去解读出不同的故事内涵，从而实现艺术审美的差异化。还可以鼓励消者参与到品牌的价值共创中，借助消费者生成创意，弥补程序化创意的不足，与消费者进行价值观层面的深层次沟通。

（三）避免“时空侵犯”，让广告成为有用的信息

法国哲学家米歌尔塞尔（Michel Serres）在《生地法则》一书中将污染分为滥用物资的硬污染与发送弊端的软污染，并认为所有广告都属于软污染，其“通过软符号对空间进行势如瘟疫般的侵占”，他对此进行了激烈的批判。娜奥米克莱恩（Naomi Klein）也在著作中痛切地抗议，广告的扩张让人们在生活中“别无空间、别无选择”，“文化选择也愈形狭隘”。德国批判学派代表哈贝马斯认为，商业性利益入侵传媒的公共领域，会造成公共领域的“殖民化”。所谓“殖民化”是指公共领域被商业因素侵袭，成为一个娱乐消费的领域，成为一个所进行的批判和形成的舆论是被商业因素塑造和裹挟的领域。智能广告如果凭借技术优势无孔不入地侵占用户的注意力资源，就会模糊公共领域和私人领域之间的界限，让消费主义文化最大程度占据着公众的注意力，造成社会的集体无意识。而且在算法推荐的匹配机制下，广告都是与消费者所在场景需求高度相关的个性化信息，其传播就像“子弹”击中消费者身体一样，会让用户变得无力抵抗，自觉成为广告的附庸，引发“虚假欲求”。

智能广告也应具备人本主义价值，注重用户体验，让广告成为用户生活的信息助手，而非让无用的信息给用户造成无休止的“时空侵扰”。一方面，未来物联网技术所具有的全面感知、可靠传送、智能处理的三大特性，将对信息生产的方式、媒介渠道的扩展、用户服务的优化产生革命性的影响。“遍布世界各地的智能终端设备全方位地采集用户信息，建立起用户全生活场景的数据标签体系，从而更加立体地还原消费者在现实生活中的“人”。可穿戴设备和传感器深入到情感和思维上的数据，实时识别用户情绪特征，形成更深层次的精神场景数据。人与人、人与物、物与物的广泛连接满足用户实现随时随地的智能交互。在此基础上，智能广告深入到用户生活场景，与用户生活方式建立强关联，形成基于全方位用户数据构建的生活方式的推荐，为用户提供满足现实需求的服务。广告属性由此发生转变，广告成为有用的信息，服务于用户生活，并引导新的生活方式的产生。另一方面，智能广告也理应提供给用户更多的选择权利，不断优化和尊重用户体验。例如在智能广告推送中设置一些简单的用户选项，收集用户反馈给某类或某条广告的态度和意见，以此为依据避免或减少用户不喜欢的推荐内容，不断优化算法，也是目前许多广告推送中使用的比较人性化的做法。

媒介环境学派代表人物保罗莱文森（Paul Levinson）提出了著名的媒介“人性化趋势”理论，该理论认为媒介技术在进化过程中表现出来一种越来越符合人类需求和便于人类使用它进行信息交流的倾向。围绕着用户需求、算法推荐和场景匹配的理论逻辑与个性化应用和优化的实践逻辑，人工智能技术使智能广告的运作实现数据智能化、算法智能化、产品智能化，让广告业务管理更趋智能化，更为人性化。伴随着认知计算技术的不断进步，可以预见的是，未来智能广告也将会继续沿着符合人类需求的“人性化”趋势方向不断迈进。

作者

段淳林，华南理工大学新闻与传播学院教授、博士生导师，中国知名品牌战略与传播专家，广东省新媒体与品牌传播创新应用重点实验室主任，广东省大数据与计算广告工程技术研究中心主任。全国第一个品牌传播专业创办人，整合品牌传播（IBC）理论体系创始人。

宋成，华南理工大学新闻与传播学院2017级硕士研究生。

段淳林，宋成 | 文字

李凌羽 | 编辑

罗玉清 | 责任编辑

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