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计算广告学将成为数字商业的奠基学科

发布时间:2019-01-12 13:07:21 阅读: 来源:隔膜泵厂家

计算广告学将成为数字商业的奠基学科计算广告学是一个新兴的学科,由工业界驱动,逐步形成一个学科体系。近期互联网巨头在大学开设这样的课程,进一步推动了计算广告学的逐步完善,比如Yahoo在斯坦福开设了计算广告学的课程。国内百度在清华、北邮、南大等学校讲授了类似课程。

计算广告学,顾名思义是计算驱动广告的学科,这是相对传统的广告而言的。在传统广告中如电视广告,广告主不清楚受众是谁,什么年龄层,看完广告之后什么感受。甚至是电视的收视率都无法精确统计,就更谈不上广告的投放效果了。而计算广告就表现出更多的智能:广告主可以了解目标客户在哪,谁看了广告,广告的效果等等,这些都可以粗略计算出来。针对计算广告学目前还没有一个相对官方的定义。我们看到斯坦福大学对它的描述是:计算广告学是一个综合学科,涉及大规模搜索、文本分析、信息检索、统计建模、机器学习、分类、优化和微观经济学。计算广告的核心问题是要找到在给定的环境下,用户与广告的最佳匹配。这里的环境可以指代用户在搜索引擎中输入一个查询语句,或者用户阅读网页,或者是用户在便携式设备上观看电影。

总体而言,计算广告学要优化整个广告系统,平衡广告主、服务提供商以及用户的利益,使其达到最大化。因此针对广告的效果而言,是需要可以计算的。比如网络广告里面的点击率、转换率等等,广告主可以通过计算广告学看到直接量化的广告投放效果,计算准确ROI。

对用户而言,他们大多数情况下只希望看到自己感兴趣的地广告。那么网络服务商首先要知道用户是谁,这个要通过用户的使用行为,日志数据挖掘,构建用户特征以及兴趣模型。当然这往往是一个很粗略的挖掘,并且用户的兴趣还会出现动态变化。所以有时候会需要对用户的网络使用行为进行实时计算,并即时调整,比如用户的搜索点击行为,就可以作为一个参考数据。如果用户对搜索第一页呈现的广告没有点击,就说明可能广告匹配没有做好;那么在翻到第二页的时候就可以根据之前的行为调整广告。当然这种技术对实时计算要求比较高。

其次是广告主与服务提供商之间的合作,这里面有博弈论、拍卖机制等相关科学问题。毕竟从产业生态系统的角度来看,每个角色获得足够的利益才可以使整个产业链繁荣,每个角色如果获得过多的利益而损害了合作伙伴,最终都会影响到整个产业,也包括自己。比如搜索引擎的竞价排名,对竞价的机制要进行科学的设计,根据博弈论的理论来说,没有机制约束的选择肯定不是最优的。在搜索竞价排名中,假设没有机制约束,排名第二的广告主希望略高于第三名的竞价,可以减少预算,同时也不会改变其展示的名次。以此类推第一名希望略高于第二名,第三名希望率高于第四名,那最终的结果就是大家的竞价趋近于0,这实际上就破坏了竞价排名的商业模式,对整个产业造成伤害。因此,竞价排名的机制设计至关重要,要充分平衡双方的利益。

此外,计算广告学还要涉及自然语言处理、机器学习等相关学科。比如利用自然语言处理,才可以更好地识别网页的内容,理解上下文,这样才可以结合用户特征展示最匹配的广告。而机器学习更多的时候是在帮助完善这一匹配,不断调优系统。

从根本上来说,计算广告学之所以能够兴起,主要原因也来自于互联网公司的大数据能力。大数据解决了几个计算广告学相关的关键问题:

海量用户数据的挖掘

实时大数据计算

用户与广告特征提取与匹配

语义网络的构建

百度之所以在国内开展计算广告学相关课程,一方面百度搜索引擎每天几十亿的搜索,强大的凤巢推广系统;另一方面百度网盟联合了24个行业、30万家网站,每天都要将大量的客户推广信息以文字、图片、动画等多种形式展现在目标人群浏览的网页上。一方面积累的大量的商业推广经验,同时也积累了以大数据挖掘、自然语言处理、机器学习等相关技术。如果将这些技术汇聚形成计算广告学,并向高校传播,这将是一个造福整个数字时代的事情:让有需求的客户找到商家,商家也可以更准确、更节约投放广告。并让更多的科技工作者加入这一领域,完善这个复杂的过程。计算广告将逐步取代传统广告粗放式的广播模式,减少信息的不平衡性并减少视觉污染,将成为未来数字商业的基石。

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