智能营销与计算广告- 课件 第四章 计算广告的理论基础

第四章

计算广告的理论基础引

入第四章

计算广告的理论基础GoogleAdSense转为首价拍卖模式GoogleAdSense转为首价拍卖模式Google作为全球广告收入最高的互联网平台巨头之一，决定将GoogleAdSense转为首价拍卖一定程度上说明了第二价格拍卖的机制确实存在不足之处。然而，首价拍卖并非绝对完美，这种拍卖方式背后也存在如优质广告位置被暴利行业垄断、广告平台利益缩水等一系列弊端。广告竞价是一场涉及多方利益的长久博弈，如何在其中找到一个平衡点做到惠及各方，实现最佳的博弈效果，是广告行业须进一步深入思考的重要问题。第一章

智能营销的起源和发展第一节-计算广告的理论溯源-第四章

计算广告的理论基础计算广告的理论溯源123计算主义的发展认知计算主义——计算主义的生命观——计算主义的宇宙观从技术-经济范式到计算-技术范式21世纪，大数据、云计算、人工智能等技术提升了人类计算能力，计算技术在“万物皆可量化’思想的引导下影响社会科学等更广泛领域，关于“数据密集型’的新技术-经济范式即计算-技术范式。社会计算与计算社会科学社会计算的概念：大数据为社会分析研究提供便利条件，使计算分析社会问题成为可能。计算社会科学的成立：一门由数据驱动的、以数据密集化为特征的交叉学科。4计算传播学传播学的“计算”转向：数字化成人类社会新发展特点，融入人类社会交往传播中，传播与数字、数据相伴。计算传播学的定义和特点：以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。计算传播学的发展：实践应用上，发展出数据新闻、计算广告等新应用学科，为传播研究提供数据抓取、数据分析、数据可视化等应用工具，反哺计算传播学理论研究，为其带来新的研究素材与对象:在理论研究上，具有跨学科思维的计算传播学已成为一大前沿研究热点，推动传统传播学研究范式的更新。第四章

计算广告的理论基础5计算广告学:新的广告学研究范式定义：主要是为特定情境下(context)的用户(user)找到一个合适的广告(advertisement)，以实现广告的最优匹配；产业视角&大数据视角&场景视角。特征：数据驱动&全量加工&个性化&自动化应用&实时优化革新：传播者-传播渠道-传播内容-受传者-传播效果第二节-计算广告的模型-第四章

计算广告的理论基础计算广告的模型1融合定制传播模式下的计算广告新模式定制化推荐:用户量身定制的广告信息融合化传播:媒介融合时代的跨屏传播第四章

计算广告的理论基础智能化调整:即时随地变化的动态策略程序化购买:模式不断创新的交易生态2以数据为核心的计算广告传播模式以数据为中心-寻找-识别-投射整个传播模式主要聚焦在广告投放这一具体环节，以广告主的角度展开3基于数据导航定向的计算广告传播模型web1.0时代：基于人口统计学定向，用户接触广告信息的渠道主要源于门户网站与搜索引擎，单向传播，精准度低；web2.0时代：基于用户标签定向，大量社交平台产生的用户标签提高了计算广告数据管理平台的丰富度，双向互动，精准度提高；web3.0时代：基于数据导航定向，大数据成技术主流，用户行为数据形成画像，广告主更懂用户。同时，计算广告的交易、投放、管理系统不断完善，整个计算广告的传播模式更加程序化与智能化。计算广告的模型4计算广告整合型传播链路模式在当下的广告营销中，品牌传播、广告技术与消费者行为联系紧密.。计算广告对促成消费者最终的行动发挥着重要的作用，提供了程序化创意、精准DMP人群定向、程序化交易、多维交互技术手段、广告形态优化品效合一与优化用户行为路径等技术支撑。第四章

计算广告的理论基础计算广告的模型5中国智能广告的ICMBER模型智能广告与计算广告并非完全不同，从技术条件角度看，两者相辅相成，有学者认为计算广告是智能广告的初级阶段，表现为计算智能。中国智能广告的ICMBER模型：聚焦投放流程，关注广告前期的洞察与创意阶段，重视后期用户的体验与行动，形成完整闭环。识别，定制，匹配，投放，浸合，留存第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型1计算广告生态系统与关键要素模型广告主：核心发起角色；重新定义的广告行业：任何从消费者数据和广告中产生收入的商业实体都应被视为新广告行业的一部分；重新定义的消费者：消费者不仅是媒体内容接受者和广告目标受众，还是广告主或广告内容的创造者和积极的传播者；重新定义的政府：数据安全、消费者保护和隐私保护是政府在计算广告生态系统中重点关注的要素；重新定义的消费者保护团体：一是扮演监管角色观察在保护中存在的潜在挑战和障碍；二是为消费者发声，采取行动捍卫和加强消费者的各项权利；背景环境：计算广告生态系统还受监控、通信技术连接基础设施能力、其他因素这三大外部环境因素的影响。第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型2计算广告的数字生态系统计算广告的数宇生态系统更贴合互联网传播的发展特征。这个数字生态系统涉及四个主体结构，分别是渠道、资产、参与者与行为，共同影响计算广告的数字生态系统。渠道：指计算广告常见的发布渠道，如今广告发布的渠道不断被扩宽，覆盖面也越来越广；资产：计算广告背景下，媒体平台对广告主来说是寻求流量、完成变现的重要渠道，拥有不同类型的媒体，相当于拥有不同的资产；参与者：计算广告生态系统的参与者包含(被赋权的)消费者、品牌主、影响者(KOL、明星等)与平台等。行为：在新的计算广告系统中，根据行动主体进行划分，主要包括品牌发起、消费者发起、其他人发起与平台发起四种类型；第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型3智能生态下广告传播的“循环共生式”新链路机器算和人类智慧协同的思维一价值层智能广告传播是逻辑算法的数字思维和艺术审美的感性思维的结合，是技术理性和人类智慧的共线交织，是机器和人脑的协同共振，最终实现产品(或服务)与需求的最佳匹配以及专播向销售的即时、可持续转化。以智能数据平台为核心的策略一流程层支持策略一流程层包含了数据计算、需求露出、响应匹配、内容表达、触点浸合、反馈优化六个环节。整个流程以智能数据管理平台为核心进行运转。智能数据管理平台为广告传播全链路提供数据服务。以数力和算力为生力的技术一工具层数据采集即以“数力”实现信息数据化(即将多源、多维、异构数据贯通整合):数据处理即以“算力”赋能数据价值:数据应用即在算力与智的协同作用下变“数力为生产力，运用数据处理得到的结果解决广告传播的实际问题。第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型1计算广告中用户一品牌关系的概念框架用户与品牌是整个计算广告环境中的两大核心部分，在网络平台、场景、社交网络等环境因素下，用户与品牌之间存在相互影响的关系。用户：内容创作者&元发声者&传播者；·品牌：在与用户相关的策略上，形成品牌新的内涵与外延，为消费者提供更好的服务或体验。品牌如何与用户进行互动：(1)了解和回应用户；(2)影响并促进用户对话；(3)将用户对话整合到公司略中；第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型2计算广告的测量系统大数据时代背景下的计算广告能为品牌的内容自动化生成提供消费者与品牌这2个重要数据来源，品牌自动化生成内容、消费者数据、品牌数据为ABC模型的三个重要部分品牌自动化生成内容品牌自动化生成内容处于该模型的核心位置，受消费者数据与品牌数据的共同影响，品牌自动化生成内容在算法技术下根据品牌数据与消费者数据做一定优化分析，并结合一定外部因素影响来调整最后产出的内容信息，分别具有长期与短期的影响力。输入端:消费者数据与品牌数据计算广告的内容基于数据创建，品牌自动化生成内容需要综合考虑内外部的各种因素来确定消费者数据和品牌数据的算法权重。计算广告引擎可以提高广告效果的精准度，优化广告策略与战术，对计算广告起到强有力的推动作用；消费者数据&品牌数据

。输出端:短期效果与长期效果技术的发展使营销业更加聚焦消费者的即时反应，如使用A/Btest来测试消费者的行为，并由此调整优化品牌内容。这种短期效果导向的业态，使得从业人员和研究人员都缺少对于长期效果的关注对于品牌自动化生成内容的效果评估，应着眼于短期和长期2方面，并辩证看待个性化推送的正面和负面效应。第四章

计算广告的理论基础计算广告的效果模型1计算广告的测量系统以宏观视角充分考虑计算广告在执行阶段与营销传播、广告战略、商业计划三大要素的关系，形成直观完整且能及时反馈循环的系统.测量系统在广告投资和媒体活动，品牌健康和消费者感知，消费者画像、受众和场景，品牌、内容和数字资产这四个类型数据的基础上，广告主制定出相应的广告战略计划。广告商和营销商还需要考虑数据的出现场景，根据数据诞生背后的不同场景来辅助决策计算广告引擎以数据、算法、模型与实验为技术基础的计算引擎，可以进一步启动营销技术，并以消费者使用的联网设备为载体，通过这些设备渠道创建、传播内容，对获得的数据进行分析与管理，基于此进一步打开多维度的营销全渠道。计算广告引擎可以提高广告效果的精准度，优化广告策略与战术，对计算广告起到强有力的推动作用。效果量指标在系统中，计算广告具体的效果衡量指标有三个，呈金字塔状分布，从底部到顶部分别是消费者行为、行动和互动，收益、销量和盈利能力，商业和品牌价值。第四章

计算广告的理论基础计算广告的效果模型2基于消费者体验的效果测量在构建新的数生态系统基础上(能够实时收集和分析各种形式的用户数据、可以捕获个人的数宇痕迹数据)，搭建除曝光之外的测量概念框架（比如消费者的参与和体验），并朝着全面理解消费者与内容、品牌、其他消费者和平台的互动，以及这些互动的结果的方向发展。消费者参与行为

(1)媒体参与行为:表明受众在多大程度上沉浸在媒体内容或交互式交流平台的消费行为，以及可能投放在这些内容产品或平台中的广告信息。

(2)品牌参与行为:表明个人消费者与品牌和/或该品牌的其他消费者建立有意义联系的行为。参与的三个层次

(1)观察:“观察”是最低级别的互动，处于该阶段的消费者被动地接触媒体内容或品牌发起的信息

(2)参与:通常表现在人们的响应行为中(3)同造:“共”代表了最高的参与度，消费者被邀请成为生产者所有这些参与行为(大多发生在数字平台中)可以使用社交媒体分析、数据挖掘技术和算法来进行追踪并加以量化第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型3品效合一的计算广告效果测量模型传统的广告效果类型(1)品牌广告:关于品牌传播的长期建设，往往难以量化；(2)效果广告:短时间内促进消费者购买、使用等行为以实现利益最大化；第四章

计算广告的理论基础品效合一的计算广告效果测量(1)品牌广告的测量指标:品牌知名度、品牌认知度、美誉度、忠诚度，检测广告长期效果；(2)效果广告的测量指标:露出率、转化率、复购率与ROI，检测广告短期内的目标实现效果。全流量时代的计算广告追求品效合一的效果可测量性，通过数据建模与用户验证，保证决策精准化。计算广告通过监测、建模、评估、优化等技术，可协助品牌方完善投放组合，“计算广告将品牌与效果连接起来，以品效合一为最终追求”第三节-计算广告中的博弈-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的博弈博弈的分类1.按照局中人是否同时采取行动分类静态博弈：所有的局中人都是同时进行决策并采取行动；动态博弈：局中人采取行动在时间顺序上是有先后之分的。在计算广告的实时竞价阶段，各方广告主对广告展示位报价、竞价过程都是同时发生的，所以属于静态博弈。2.按照局中人对博弈过程信息的了解程度分类完全信息博弈：局中人了解其他局中人特征、策略空间及收益函数信息。在程序化交易广告主间的实时竞价博弈中，广告展示位置面向不同品类的海量广告主，广告主无法得知竞争对手的信息，因此为非完全信息博弈。第四章

计算广告的理论基础博弈的五大要素及其在程序化广告中的体现博弈论具有五大要素，分别是局中人、策略、得失、次序、均衡。在程序化广告交易中，局中人对应的是同时段内参与同一个广告展示位实时竞价的各大广告主;策略对于广告主而言，对应的实际上是一个关于媒介投放预算与出价的方案;得失对应的是实时竞价结束后，广告主能否以尽可能低的最优竞价拍下目标广告展示位，如果能顺利拍下广告展示位，得失还包含“广告主对广告展示位的预估价值一实际交易价”的值，这个值越大，代表广告主得到的收益越多，如果这个值是负数，则代表广告主是失去理想效益的;次序在程序化广告交易中影响不大，因为广告主的决策是一次性同时完成的，结果不受其影响;均衡对应的是在多次不同轮竟价后，同一个广告展示位的价格一般可以维持在一个相对稳定的范围内，短时间内不会有太大的变动，且平台与广告主都可以获益博弈论于1928年正式提出，是一种经典的数学理论。几十年来，博弈论被广泛应用于金融学、经济学、政治学、犯罪学等多种学科的研究。而在新兴的计算广告中，程序化交易的实时竞价模式也体现了不少博弈论的思想。拍卖理论下的实时竟价广告RTB的核心逻辑RTB的核心逻辑来源于“第二价格密封拍卖”，也叫作Vickrey拍卖。第二价格密封拍卖具有三个关键要素:私密独立出价、价高者得、以第二高价支付。收益均衡对于被实时竞价的广告展示位很重要，需要相对均衡平稳的价格使广告交易中的广告主与媒体方实现双赢。在广告竟价中，各个广告主会在自已预期的真实价格的基础上，报出稍高的价格，整体下来，广告展示位的价格就能保持在均衡的价格范围内，也能够保证广告平台有所获益。第四章

计算广告的理论基础RTB的特点在RTB中，广告展示位置具有未知性与轻微浮动两个特点。未知性：指广告主并不知道广告展示位置的确切价格，只能通过以往经验评估售价，或者根据一些交易平台提供的建议价格自行判断一个大致的范围。轻微浮动：指广告展示位置的价格具有不稳定性，价格会根据每次竞价的情况进行小范围的上下浮动。计算广告的RTB模式，不仅是多方广告主间“价格战”的博弈，还是广告主自身对于广告价格与广告效果两者间评估的博弈实时竞价模式(realtimebiding，RTB)是计算广告目前较常见的交易模式。在RTB交易市场中，各大平台与媒体方会有一些剩余广告展示位置公开向广告主出售。“价高者得，次高价结算”，就像一场对广告展示位置的在线快速拍卖会，不到100毫秒即可完成。第四节-计算广告中的营销逻辑-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的营销逻辑利基营销理论的应用消费者细分大数据下基于个体的利基营销过程:追踪、分享、个性定制、刺激购买、关系。计算广告中的利基营销思维用户追踪、受众定向技术、消费者洞察、个性化定制、算法推荐内容等重要环节合力促成了广告个性化的内容分发，也促进了计算广告背景下利基市场的形成，为更多类型的广告主提供了营销机会，真正实现了为消费者个性化需求服务。精准营销理论的应用精准营销的概念强调建立以客户与供应商为中心的数据库，充分利用数据库细分消费者个性化需求，提供差异化产品服务并开展针对精准的营销活动。精准营销的特点以消费者为中心&挖掘消费者需求&在合适场景推送符合消费者个性化需求的营销内容。计算广告中的精准匹配广告内容&投放渠道，广告对象&消费者需求广告目标&广告效果的匹配场景营销理论的应用消费者所处的空间环境可被分析捕捉、重新建构，场景成促进现代营销的一大要素消费场景中的主观要素和客观要素“场景五力”理论：移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统是场景的五大技术力量。计算广告不同阶段的场景要素前期：洞察阶段产生消费者的“场景数据”中期：智能推送与场景相匹配的广告内容后期：消费者互动反馈数据作为下一次数据支撑第四章

计算广告的理论基础第五节-计算广告的归因-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的归因模型与难题归因理论的应用计算广告中的归因思维：分