2024年中国计算广告发展趋势蓝皮书

2024年中国认知计算广告发展趋势蓝皮书

第一章 数智技术推动广告：从计算到认知的发展

一、计算广告的概念

• 计算广告最早由Andrei Broder于2008年提出，旨在实现最佳匹配。
• 计算广告是一种以数据为基础、以算法为手段、以用户为中心的智能营销方式，提升广告投放效率。

二、计算广告的特征

• 技术赋能广告创意生产
  • 深度学习技术用于数据驱动的广告创意生成。
  • 构建高质量的专业知识库，确保广告内容的时效性和相关性。
  • 实现价值对齐，确保广告内容符合道德和法律规范。
• 以场景互动为关键驱动
  • 场景互动提升品牌参与感和用户认知。
  • 动态场景与智能互动推动场景共建和场域共融。
• 以优化为品牌资产提升引擎
  • 颗粒度成为优化广告预算的新方法。
  • A/B测试帮助精准识别目标消费人群，优化广告创意和投放。

三、计算广告的发展

• 国内外研究方向
  • 国际上主要聚焦算法优化和模型提升。
  • 中国则更多关注传播策略和广告产业变革。
• 计算广告研究在SSCI中的演化
  • 萌芽阶段（2000-2010年）
    • 主要探讨技术层面，如广告定位、竞价和创意。
  • 发展阶段（2011-2018年）
    • 转向应用层面，如社交媒体广告、移动广告和视频广告。
  • 爆发阶段（2019年至今）
    • 人工智能技术的应用使研究更加深入和创新。

第二章 认知计算广告知识生产范式的变革

一、认知计算广告的范式

• 范式的演进过程
  • 综合体系涵盖技术、场景、优化等多方面。
• 认知计算广告的知识生产
  • 知识生产演进过程及智能知识生产的新模式。
  • 认知计算广告知识生产的价值。

第三章 生成式AI与智能体的概念

一、AI智能体

• 智能体认知的起源与发展
  • 技术框架及其在计算广告中的应用。
• 智能体社交
  • 智能体社交的发展与应用。
• 价值对齐
  • 理论基础及实现方式。

第四章 认知计算广告的知识体系建构

一、认知计算广告的技术架构

• 技术架构及其构建。

二、认知计算广告的应用案例分析

• 具体应用案例分析。

第五章 认知计算广告面临的挑战与对策

一、核心挑战

• 多接触点归因效果评估。
• 数据偏差与算法偏见。
• 隐形陷阱：数据驱动时代的伦理困局。
• 高昂算力成本。
• 全球化困境：跨文化适配的认知模型挑战。

第六章 认知计算广告的发展趋势

一、未来趋势

• 多模态AIGC技术在广告内容创作中的应用。
• 以智能体作为人机协作的中心。
• 以文本及语音交互作为内核。
• 垂类AIGC知识库的应用。
• 跨学科融合的关键发展前提。
• 构建基于中国实践的认知计算广告理论体系。