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AIGC智能传播研究院&秒针:2024年中国计算广告发展趋势蓝皮书(79页).pdf

上传人: le****ng 编号:184009 2024-12-09 79页 2.36MB

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1、20242024 年中国认知计算广告发展趋势蓝皮书年中国认知计算广告发展趋势蓝皮书基于生成式基于生成式 AIAI 的广告知识生产范式的变革的广告知识生产范式的变革广东省大数据与计算广告工程技术研究中心发布计算广告高校学术联盟秒针营销研究院联合发布1目 录第一章 数智技术推动广告:从计算到认知的发展.4一、计算广告的概念.4二、计算广告的特征.52.1 技术赋能广告创意生产.52.2 以场景互动为关键驱动.62.3 以优化为品牌资产提升引擎.7三、计算广告的发展.83.1 国内外研究方向.83.2 计算广告研究在 SSCI 中的演化.93.3 计算广告的三大发展阶段.10四、生成式 AI 赋能计

2、算广告的变革.134.1 AIGC 在广告创意中的革新.134.2 代理新模式:从合约化交易到智能化交易.184.3 构建数字化新生态:共生、共建、共享.19第二章 认知计算广告知识生产范式的变革.20一、计算广告的范式.201.1 范式的演进过程.201.2 认知计算广告范式的综合体系.21二、认知计算广告的知识生产.232.1 知识生产演进过程.232.2 智能知识生产的新模式.242.3 认知计算广告知识生产的价值.26第三章 生成式 AI 与智能体的概念.29一、AI 智能体.29二、智能体认知.292.1 智能体认知的起源与发展.302.2 智能体认知的技术框架.312.3 智能体认

3、知成为生成式 AI 计算广告中的逻辑起点.3222.4 智能体认知在广告创意生成中的应用.33三、智能体社交.343.1 智能体社交的起源与发展.353.2 个体智能与群体智能.353.3 智能体社交的实现方式.363.4 智能体社交在计算广告中的应用.38四、价值对齐.394.1 价值对齐的理论基础.404.2 价值对齐的实现方式.404.3 价值对齐在计算广告中的应用.424.4 大规模价值对齐系统的特性.434.5 社会模拟推动智能体价值自对齐.45第四章 认知计算广告的知识体系建构.464.1 认知计算广告的技术架构.464.2 认知计算广告的知识体系构建.484.3 认知计算广告的应

4、用案例分析.49第五章 认知计算广告面临的挑战与对策.505.1 认知计算广告中的核心挑战:多接触点归因效果评估.505.2 认知计算广告中的隐形陷阱:数据偏差与算法偏见的双重挑战.545.3 认知计算广告的隐私守卫战:破解数据驱动时代的伦理困局.575.4 认知计算广告的核心难题:高昂算力成本的挑战与突围.605.5 认知计算广告的全球化困境:跨文化适配的认知模型挑战.63第六章 认知计算广告的发展趋势.666.1 趋势 1:多模态 AIGC 技术正成为广告内容创作的重要表达方式.666.2 趋势 2:以智能体作为人机协作的中心.696.3 趋势 3:以文本及语音交互作为内核.716.4 趋

5、势 4:以垂类 AIGC 知识库作为基石.736.5 趋势 5:以跨学科融合作为关键发展前提.7536.6 趋势 6:以构建基于中国实践的认知计算广告理论体系创新为根本出发点.774第一章第一章 数智技术推动广告:从计算到认知的发展数智技术推动广告:从计算到认知的发展一、计算广告的概念一、计算广告的概念计算广告这一概念最早由雅虎研究院资深研究员兼副总裁 Andrei Broder于 2008 年首次提出。他指出,计算广告的核心挑战是在指定文意(context)中实现特定用户与合适广告间的“最佳匹配”1。换句话说,计算广告的目标与传统广告的目标一样,都是通过创建和管理接触点来实现更有效的广告资源

6、分配,并通过增强广告相关性和个性化来提高广告效果2。随后,学界和业界逐渐将视野投向这一热门议题。2011 年,斯坦福大学开设了计算广告的研究生课程。2014 年,美国广告学会提及了计算广告对于广告教育的影响。2017 年,美国广告学会组织了名为“走向一个名为计算广告的新学科”的会议,IEEE Intelligent System 也推出了一期计算广告专刊,从技术角度探讨计算广告的应用性问题。随着业界应用的发展和学界概念的确立,以及程序化广告、智能广告等在中国本土化的发展,计算广告也逐渐步入中国广告界的学术视野。2011 年,周傲英等学者首次在国内发表有关计算广告的研究论文,对计算广告的演化过程

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本文主要内容概括如下: 1. 计算广告的概念与特征:计算广告是以数据为基础、以算法为手段、以用户为中心的智能营销方式,具有技术赋能广告创意生产、以场景互动为关键驱动、以优化为品牌资产提升引擎等特征。 2. 计算广告的发展:计算广告经历了程序化广告、智能推荐广告、认知计算广告三个发展阶段。程序化广告实现了广告购买和投放过程的自动化;智能推荐广告基于大数据导航定向,实现广告创意元素与用户、场景的匹配;认知计算广告模拟人脑认知过程,提供定制化的广告服务。 3. 生成式 AI 赋能计算广告的变革:AIGC 技术为广告创意提供了前所未有的机会,使内容创作变得更加高效、个性化和多样化。AI 图像生成、视频生成等技术的应用为广告行业带来智能化、个性化的未来发展趋势。 4. 代理新模式:从合约化交易到智能化交易:广告代理模式变革实现了从合约化交易到程序化交易,再到智能化交易的转变,朝着越来越精准化、定向化、场景化、动态化和智能化的方向进化。 5. 构建数字化新生态:共生、共建、共享:计算广告颠覆了传统广告的核心逻辑,对广告生态产生了深远影响。共生环境、共生模式和共生单元共同构成了共生、共创、共享、共赢的计算广告生态。
计算广告如何实现从合约化交易到智能化交易? 生成式AI如何改变广告创意生产方式? 计算广告如何构建数字化新生态?
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