计算广告学：新时代的广告新科学
一、数据与算法提升精准度
“广告传播就是建立在各种计算的基础之上的，一切计算都是围绕着目标人群展开的……计算是内置于广告中的一个核心理念，广告就是在计算的基础上展开其传播活动的。”[26]无疑，计算广告因为其数据化、精准化、定向化、场景化、动态化和智能化等特征，将广告活动的客观性、实效性和科学性提升到了一个全新的高度。也正因此，计算广告的概念一问世就引起了国内外广告产业界和学术界的广泛关注。比起程序化广告的概念，计算广告以其明确的理念主张和丰富的理论内涵对广告研究者有着更强的亲和力，而程序化广告则因其较强的技术性、应用性和限定性缺乏一定的理论高度和外延宽度，因此当广告业界和学界将关注焦点从程序化投放逐渐扩展到将大数据和人工智能等技术应用在广告创意、策划、传播、反馈等各个环节的时候，计算广告的概念张力要远远比程序化广告强很多。
越来越多的广告公司和广告主可以通过更加先进的技术获得更强大的数据挖掘能力和计算能力，而这种巨大的变化发生的速度简直快到令人难以置信，在不到十年的时间里，大数据思维和应用已经在各个行业遍地开花。新的营销机构不断地去教导那些工业时代的广告公司和广告主如何使用与计算广告相关的新技术和新方法。对广告公司和广告主而言，所谓的“计算广告”更多地是指我们如何在总体用户和总体产品的海量数据中“计算”出具体用户需求和具体产品供给之间高度相关的匹配关系，这是数据的获取、加工和产出过程。事实上，传媒和广告领域的从业者已经开始大规模地利用数据挖掘技术为用户量身定制更有吸引力的广告信息和媒体内容，我们正在从使用传统媒体手段传播信息的模式向使用技术手段在最佳的时间和地点针对定向用户传播定制化信息的模式过渡。[27]
“数据成为互联网广告组织运作的核心要素，贯穿于互联网广告的全流程，数据的来源、质量和算法决定了广告匹配的效率，也决定了计算广告的交易价格与价值，因此成为计算广告最大的驱动力。”[28]在大数据的海洋里，我们可以将沃纳梅克的经典名言改造为“我们的数据有一半以上都是垃圾，只不过我们不知道是哪一半”，但我们可以将过滤掉垃圾数据并发现有效数据的过程交给计算机程序来完成。这个困境的解决也就意味着我们能够通过数据主义和计算主义的方式解决广告预算浪费一半的难题，从而实现广告客观性和科学性的提升。
谈到科学，实际上它主要在两个基本方面改变了我们的认知：一个方面是外向的，即人类对于外部世界的认知；另一个方面是内向的，即人类对于我们自身的认知。建立在大数据基础上的计算广告之所以将广告活动在科学角度提升了一个台阶，是因为无论对于营销活动所处的外部环境还是对于作为营销对象的用户内心，它都建立起了更加全面而清晰的认知。互联网、大数据、人工智能、机器学习等全新的信息科技使我们对广告活动的判断和决策越来越明智，广告营销的效果也变得越来越明显，可以说整个营销领域的外部环境和内部规则都正在被计算广告所改变和再造，但这种重构依靠的不再是传统广告人所擅长的策划、创意、文案等洞察能力，而是建立在数据科学家和算法工程师更加严谨的数据处理和算法匹配等基础上的。我们正见证着一次划时代的、前所未有的广告营销革命，这是一场从大众营销向精准营销的变迁，后者在不断继承前者所积累的理论及实践精髓的基础上，重新构建着属于信息社会的广告营销新科学范式：计算广告学范式。
二、营销能力的升级再造
关于科学范式，美国著名科学哲学家托马斯·塞缪尔·库恩主要用这个概念来指那些在特定时期内界定了一项科学规则的理念和实践。在那本影响了当代科学进程的《科学革命的结构》一书中，库恩认为一种科学范式通常被认为是在一段时间内为某一实践共同体成员提供问题模型和解决方案的科学成就，[29]它包括了一个共同体成员所共享的信仰、价值、技术、基本模式、基本结构和基本功能等，是具体某一科学领域研究者和从业者从事日常研究和业务活动的理论基础和实践规范，即认识论和方法论。当然，无论对于全球的整体科学界还是对于任何一个具体的科学领域，尽管其科学范式有较强的稳定性，但它并不是一成不变的，库恩把这种从旧的范式向新的范式变革的过程称为“范式转换”。范式转换意味着理论基础、思维逻辑和实践方法发生了本质的变化，新范式与旧范式不再享有共同的认识论和方法论，过去所积累起来的经验精髓和应用策略可能无法适应新技术、新环境和新世界的需求，不断涌现的新现象、新思维、新知识和新理论在现实层面上逐渐打破了原有的研究假设和基础法则，从而使得科学/学科的基础理论和应用逻辑发生了根本性的调整或颠覆：新的范式及其研究者必须承诺能够最大限度地对不断涌现的明显且广泛的具体问题提供全新的解决方案。[30](https://www.daowen.com)
事实上，在当前这个时代，科技革命正是范式转换的核心驱动力，近30年来的互联网浪潮和人工智能进化已经解构了包括广告科学在内的太多具体科学领域的思维方式和行为方式。在广告营销领域，工业时代确立起来的旧范式正在被瓦解，那些我们曾经习以为常的营销方式和广告策略在信息时代已经无法奏效，“有些知识我们曾经坚信不疑，视它们为权威机构最坚不可摧的基础。然而如今，这些知识也遇到了质疑，从而使得这些机构都受到了冲击”[31]，典型的如全球性4A广告公司及其赖以存在的策划、创意和媒介购买体系，在面对移动互联网的冲击时已经到了捉襟见肘的地步。无论广告营销的产业界还是学术界，我们都应该清醒地意识到，当获取、保存、传播、交互、生产和消费信息的媒介和方式发生变化的时候，广告营销的基本法则也发生了相应的改变，在旧世界的废墟上建立新范式已经成为当务之急。
对广告科学而言，新范式与旧范式的最大区别在于它是以当前科技革命的核心技术集群及应用成果为基础的，其所有理论拓展和应用创新都离不开对互联网、移动互联网、大数据科学、人工智能科学等技术手段的运用。而这也恰恰正是旧范式先天存在的最大缺陷，它直接导致了旧范式无法为层出不穷的新营销问题提供可行的解决方案。2018年3月，《经济学人》商业版块的一篇文章直截了当地宣称科技已经取代了世界广告巨头，而像WPP这样的传统4A公司的的确确在技术的冲击下面临着改变其商业模式中陈旧和低效元素的巨大压力。具有数字化专业知识的咨询公司（如德勤和埃森哲）正在与各大广告公司展开竞争，因为他们知道如何通过数据、机器学习和应用程序更好、更便宜地与消费者建立联系；谷歌和脸书这样的互联网企业可以运用强大的网络力量让大大小小的公司通过它们的平台轻松地投放广告；亚马逊等电子商务网站以及互联网时代直接面向消费者的新兴企业影响力越来越大，这削弱了广告巨头的分销能力和议价能力……[32]
总之，技术力量正在突破大众传播时代形成的广告营销旧范式，并“已经成为广告业的核心生产力……健全和加强广告管理，必须研究新的技术变化，运用数字技术，改变管理理念和方法”[33]，也就是建立广告科学的新范式。对旧范式及建立在旧范式基础上的广告公司、广告主、研究机构和从业者们而言，与其悲观地认为这是一场知识、理论乃至范式的危机，不如乐观地将新范式看作对自身知识结构和营销能力的一场提升与再造。比起过去，计算广告学的新范式虽然对营销人员提出了更多的要求，但它正在拓展广告学科和广告实践的视野，以使其更加客观、科学、透明、有效和友好。
三、从魔法艺术到广告科学
计算广告作为广告营销进化过程中的一种广告形态或发展阶段，是互联网媒体进行精细化流量管理和广告主进行集约化预算投放的必然要求。从杨致远1994年创办雅虎公司，将互联网广告比喻为“伫立在高速公路两旁的广告位”，到国内外各大互联网巨头的大量程序员和工程师不断对流量进行拆分、对算法进行优化、对用户进行定向，这个过程不但是一个广告媒介迭代的过程，也是一个广告技术变革的过程，更是一个广告思维和范式转换的过程。
2008年之后，计算广告作为一个逐渐被接受和认可的概念越来越多地出现在算法工程师、数据科学家、互联网从业人员、广告从业者和广告主的视野中。尽管布罗德对计算广告概念的普及起到了非常重要的作用，但实际上彼时计算广告技术在互联网商业模式中的应用已经成为一种较为普遍的现实（如雅虎、谷歌、百度、腾讯等都开发了广告精准投放系统），并已经极大程度地提升了广告投放的准确程度和触达效果。然而关键词优化、实时竞价、程序化购买、个性化推荐等概念尽管遍地开花，却无法将广告领域最新的技术创新提炼升华为更具有普适性的理念结晶，亦即形成一种广告营销的新范式。因此，计算广告和计算广告学所承载的重要使命与其说是引导营销形态的实践探索，毋宁说是助推广告科学的范式转换。事实证明，过去十年计算广告理念和应用的普及已经为这种范式转换打下了坚实的基础，今天，无论是互联网从业者还是大众媒体从业者，无论是广告公司还是广告主，他们在从事广告营销活动的过程中无时无刻不在思考的一个共同目标就是“运用计算能力实现海量用户与海量广告之间的精准匹配，也就是在合适的时间、合适的地点以合适的频次、合适的方式将合适的广告投放给合适的用户”[34]，这种比较一致的共识意味着广告科学的新范式已经初具雏形。
而在此前并不是太久远的时期，广告活动还是一种建立在过去经验积累和大胆猜测基础之上的魔法艺术（black art），忽然之间广告主就能够将信息高度精准地定向投放给那些对具体话题感兴趣的个体用户了。这样，广告将不再是一种“妖术”，而是一种方兴未艾的科学。[35]随着互联网的进化和大数据技术的运用，越来越定向化、互动化和友好化的广告设计及投放方式将会对互联网经济乃至整个社会的发展方式产生巨大的影响。深深扎根于数学、数据和算法基础上的计算广告方法变得越来越必要且将作为一种基础性工具继续深化发展下去。[36]事实上，随着近几年大数据、人工智能、机器学习等技术与广告活动各个板块、各个环节的深度结合，新范式下的新思维、新技术和新应用早已经远远超出了互联网广告的程序化投放这一特定领域，扩展到了包括几乎所有主要媒体形式和主要广告环节中，因此我们看到建立在数据挖掘和计算能力基础上的精准化用户画像、程序化文案创意、智能化视频生成、互动化广告沟通等新工具大行其道。在这样的智能媒体和智能营销语境下，我们就可以清晰地对广告科学新范式中的两个核心概念进行界定，“计算广告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、传播和互动的广告业态……计算广告学是广告学领域新近兴起的一个分支学科和交叉学科，它是研究计算广告业态的历史、理论、形式、流程、策略、管理、技术与趋势等内容的一门科学”[37]。
这时，站在新范式的视角再来看品牌广告与效果广告之间的分歧与争论，就会发现无论是品牌广告对于洞察和创意的强调，还是效果广告对于数据和结果的看重，实际上都已经无法摆脱它们对数据主义和计算主义的技术和工具的高度依赖，尽管纯粹情绪化和艺术化的广告创作依然不会消亡，但它已经不是新范式下的主导思维和主流策略了。在计算广告学逐渐被确立为广告科学新范式的时代背景下，品牌广告和效果广告二者之间的关系正在从过去的相互对立向品效合一过渡。当所有媒体类型都完成了智能化转型之后，品效合一在理论层面和技术层面也就彻底具备了现实可行性。正如分众传媒的创始人江南春所认为的那样，对广告营销活动而言，建立在流量基础上的效果广告与建立在定位基础上的品牌广告不但要坚持两手抓两手都要硬，而且还必须努力做到品效合一，因为“流量占据通路，品牌占据人心；流量相当于促销，而品牌才是真正的护城河”[38]。只有做到品效合一，广告主才能实现营销费用的最优化利用和销售效果的最大化发挥。所以，新的范式并没有彻底摒弃旧范式积累下来的用户洞察、创意传播、心智占领等思想精髓，而是用数据主义和计算主义的方法把它们量化、精准化和智能化了。