计算广告学的定义

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计算广告学是一门正在兴起的分支学科,它涉及到大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学。计算广告学所面临的最主要挑战是在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。语境可以是用户在搜索引擎中输入的查询词,也可以是用户正在读的网页,还可以是用户正在看的电影,等等。而用户相关的信息可能非常多也可能非常少。潜在广告的数量可能达到几十亿。因此,取决于对“最佳匹配”的定义,面临的挑战可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。

计算广告学是一门广告营销科学,以追求广告投放的综合收益最大化为目标,重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型的问题。计算广告学涉及到自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。对于用户而言存在商务搜索广告、浏览页面投放广告、社区人群广告等多种形式。

计算广告学从互联网在线广告的实践当中产生,尤其是从搜索营销广告投放的实践中,吸取了大量的营养。我们回顾一下搜索营销中,用户、广告主、广告投放平台是一个什么样的关系,与传统广告模式有什么不同: 在传统媒体的广告投放平台中,用户是被动的:一旦用户接触到媒体,只要广告展现出来,“广告消费”即已完成。在效果营销的广告模式中,用户具有选择“接受”(Click)与否的权利,且只有在用户接受的前提下,广告消费才得以完成。

因此在这个平台中,广告投放平台需要为用户提供最易于接受的广告,对于广告主的效果负责。广告投放平台需要综合用户、广告主及自身(广告投放平台)的利益,追求综合利益最大化。

但作为商业营销平台,在线广告投放商业模式中,尤其是搜索营销中,广告主之间存在一个竞价过程——这是一个博弈过程,营销平台以此逼近媒体流量价值的最大值。广告主在竞价过程中,逐渐追逐这个市场的均衡点。除了要提供给用户最符合其需求的广告外,这一商业竞价过程也是广告投放的一个核心内容。

作为在这样一个背景下产生的学科,我们定义计算广告学的概念如下:

计算广告学是一门广告营销科学,以追求广告投放的综合收益最大化为目标,重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型的问题。计算广告学涉及到自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。对于用户而言存在商务搜索广告、浏览页面投放广告、社区人群广告等多种形式。

在这样一个定义下,我们尤其要关注:

计算广告学是一门科学。之所以成为科学,“计算”本身就是很好的说明。无论是用户需求的描述和刻画,还是广告投放相关性的保证,以及商业竞价过程,都是以相关科学计算为基础的。虽然,在营销与创意优化等相关内容中,仍存在艺术的成分,但计算广告学首先是一门科学。

计算广告学要解决的问题是广告投放的综合收益的最大化,是用户与广告匹配的相关性和广告竞价模型。在这个过程中,诸多学科融合在一起,尤其是自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等相关学科。

计算广告学的主要实践场景是互联网在线广告,对于用户而言有商务搜索广告、浏览页面投放广告、社区人群广告等多种形式。目前比较成熟的是商务搜索广告、浏览页面投放广告;对于新型社区(如SNS、游戏社区等)的在线广告还在发展当中。