解构计算广告

2018年，编辑部以《数算力》为题，观察大数据时代内容产业的变化。将数算力这一新概念加以推演，笔者又进一步讨论营销传播“数算力”，提出营销传播的智能化在当时还处于初级阶段。2021年，在中国传媒大学广告学院启动建设计算广告专业的同时，编辑部推出了计算广告系列的四期封面，分别总结计算时代广告创意、投放、用户与界定四方面的调整与变化，“数算力”相较2018年已经升级。

时间进入当下，AIGC的出现与发展，带来数算力的新命题，笔者在《数算力》视点结尾所提出的问题“‘数算力’的发展是否能够在曲折中前进，迎来真正智能化的那一天？”答案似乎呼之欲出。而计算广告专业的第一届学生培养过半，团队对广告、计算的思考更进一步。我们应该如何建构新时代的广告观？广告恒新，思考不停，新技术不断涌现、升级，过去的问题在此接续，因此本期以《广告数算力》为题进行梳理。

在本期封面中，既包含对历史的回望，整理广告计算百年史，明确广告与计算互构的过程，亦纳入广告当下的运作特征及趋势，通过对品牌、媒介、消费者等的多重考察，审视计算广告定义的立场和思路，并进行重新定义。与此同时，汇聚产学同仁及专业建设团队的集体智慧，回应计算广告专业与学科的核心问题，并通过培养体系的呈现与仿真系统的介绍，提出广告专业与广告学科面向未来、建构引领的新路径。

数算力的变化在哪些层面发生，对广告意味着什么？在过去的广告运作中，我们使用统计带来的策略工具，在非数字化、半数字化的环境中搜求数据、挖掘洞察，在尽可能的范围内推进“科学广告”。迈入万物皆数的智能时代，环境、媒体、创意，都在面对巨大的数据容量。数据突破以往作为标签的定位、冲开基于统计抽样的限制，体量巨大速度惊人，相互搭接不断循环，无限链接的同时不断加速，空前的丰富度与加速度裹挟之下，已然冲破了以往数据方法论的范畴和“科学的广告”的边界。互联网平台为大数据的伴生者见证者亦是最早的研究者利用者，大数据的积累过程约等于互联网的发展过程，亦是在大数据冲击下适合生存优胜劣汰的过程，因此互联网平台积累了先发的技术优势与独到的“生存智慧”，以及相当的“数据话语权”，亦成为“计算广告”的最早提出者和代表者。典型案例的示范效应、技术升级的魔力色彩，为计算广告与程序化投放之间划了等号，程序化投放的快速、即时、匹配等关键词，也就悄无声息地渗透进而开始替代广告运作层进、累积、整合等内涵。

然而这样的替代以偏概全弊端多多。从资源角度来看，平台的确张开了一个无远弗至的生态大网，将传播销售关系都容纳其中，并以底层的标准化实现资源与数据的快速流通和交易，但任何平台绝无可能覆盖广大深刻的社会生活，也无法满足复杂动态的消费诉求；从效果角度看，以毫秒内的触达和转化为目标，诉诸直白的语言低廉的价格直给的创意，简单粗暴快速“有效”，如此获得的效果既直接又浅层，针对浅层动作、激发浅层反应、灌输浅层信息，长此以往所捕获所“驯化”的必然是缺乏深层共鸣持续记忆的消费者，这真的是品牌需要的“效果”吗？必须要说，狭义的“计算广告”看似解决了“精准”的问题，实际丢掉了“广告”的本原。

正是立足于这一点，我们对数字时代的新广告做出定义，并探索建立新的专业教学体系。一方面，看到广告运作发生的场域、调度的资源、使用的工具、面向的群体所发生的复合变化，另一方面，把握广告“科学性”的命题，并不仅仅在于短时间内的快速匹配与生成，更在于各类资源的特征的理解、调度、组合以及持久的动态运营，不只看重短期效果，亦强调长期的关系维系和情感认同。

而这一定义，也是我们推出“全域营销智能决策仿真系统”的出发点。

首先，系统并不依附于某一具体平台、某类特定内容，而是在全媒体营销理念下建设的容纳各种可能媒介资源与内容资源的开放平台。无限需求无限资源无限空间带来无限组合无限可能，既是对传统媒体圈定时间版面模式的颠覆，何尝不是对互联网媒体圈人群快优化模式的挑战？系统的应对，就是对所有内容和媒介资源进行抽象化、模块化处理，以全面对无限，以整合对复杂。

其次，系统致力于映射现实广告运作的全过程、并考察和训练学生在真实环境下的操作能力。行业的调整巨大且迅速，作为实践性学科的广告专业与实践脱节的可能性急剧增加，缺乏平台机制缺乏数据来源缺乏真实场景，教学的力量和空间随之而压缩消散，或者畏惧算法执迷技术，或者退回理论高居庙堂，失去回应行业的生命力。仿真系统的概念应运而生，利用足够丰富与大量的数据库再现真实建构真实，在接近真实的广告赛博空间中解决媒介组合与创意表达的各个流程操作，给广告教育提供崭新的思路。

第三，作为专业教育者，同时亦是行业的观察者和守望者，开辟新天才能破茧重生。全媒体的概念提出是第一步，系统落地与否至为关键，而系统的核心在于生成与真实空间相形并论的赛博空间，在此空间中，所见所闻所感所用皆可乱真，资源、受众、体验、效果一一复现，教学、科研乃至预测就都成为可能。这无疑需要大量数据，但数据往往存在于平台的围墙之内，这就带来了系统的悖论：需要数据而苦无数据，超越平台又受限于平台。而AIGC领域的对抗生成网络等模型提供了解题思路，引入少量现实数据，训练模型不断生成逼近真实的新数据，新旧数据相互链接相互印证混成一体，仿真的问题便可迎刃而解。

从真实与虚拟的角度来说，可以称为“仿真”；从专业教育的角度来说，则是搭建了一个广告的“元宇宙”，通过体系化的理论和数据，打破平台与平台之间、媒介与创意之间、专业与产业之间的时空边界，以创造新世界的方式，回应新时代。

解构计算广告，重建全媒营销。我们可以的。