技术嵌入与价值取向：智能广告的演进逻辑
摘 要： 近年来，智能广告在实践中不断取得突破，成为学术研究的热点。然而，目前智能广告研究中在话语体系的厘清、历史脉络的梳理、演进机理的甄别等方面存在诸多问题，影响了学术对话的有效性以及相关研究的推进。通过对智能广告演进逻辑的考察发现：智能广告的话语体系分为两个类型，一是业界日常实践话语体系如程序化购买、数据管理平台、程序化创意、效果优化等，二是学界理论话语体系如广告智能投放、消费者智能洞察、广告智能创作/广告内容生成、广告智能应对等；在演进过程中，智能广告经历了萌芽阶段、广告智能投放高速发展阶段、广告智能创作飞速发展阶段、线下广告智能化探索阶段，呈现出叠加融合的演进脉络；价值取向与市场环境构成了智能广告的演进机理，智能广告的价值取向包括工具化、人性化、降成本、数据化、控风险，市场环境包括对传统广告业务流程的颠覆性升级、市场主体的劣汰与更新、市场边界的模糊、新的生态体系的建立。帕米拉·麦克道(Pamela McCorduck)在Machines Who Think一书中说：“某种形式上的人工智能观点，遍布于整个西方知识分子历史中，是一个急需被实现的梦想。”(1)Pamela McCorduck，Machines Who Think：A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence，Natick，MA：A K Peters，Ltd.，2004，p.16.1956年达特茅斯会议上McCarthy和Lochester首次使用人工智能(Artificial Intelligence)的概念，此后经历了人工智能的形成时期、人工智能的冬天、人工智能的发展时期和繁荣时期。如今，人工智能蓬勃发展，在自然语言处理、机器学习、智能推理、智能行动等方面的应用均取得了成功。近些年，人工智能开始应用于广告业务流程中，在消费者洞察、广告设计、广告文案、广告投放与优化等方面开始智能化，以人工智能为技术基础形成的广告，被视为智能广告。随着智能广告在实践中不断取得突破，智能广告成为学术研究的重点和热点。然而，目前智能广告研究中在话语体系的厘清、历史脉络的梳理、演进机理的甄别等方面存在诸多问题，影响了学术对话的有效性以及相关研究的推进，这就需要对智能广告的演进逻辑进行深入的考察和分析。一、日常话语与理论话语：智能广告的话语体系
米歇尔·福柯认为，“诚然，话语是由符号构成的，但是，话语所做的，不止是使用这些符号以确指事物。正是这个‘不止’使话语成为语言和话语所不可减缩的东西，正是这个‘不止’才是我们应该加以显示和描述的”(2)米歇尔·福柯：《知识考古学》，谢强、马月译，北京：生活·读书·新知三联书店，1998年，第61页。。正是基于此，米歇尔·福柯提出“不把——不再把——话语当做符号的整体来研究(把能指成分归结于内容或者表达)，而是把话语作为系统地形成这些话语所言及的对象的实践来研究”(3)米歇尔·福柯：《知识考古学》，第61页。。智能广告实践的发展和学术研究的推进，为广告实践和理论研究带来了新的话语，这些话语逐渐形成一系列的概念、范畴及相应的表达方式，成为话语体系。话语体系是思想理论体系的表征，体现了话语主体对智能广告的理解，也凝聚了话语主体在智能广告中形成的价值观。但是，目前智能广告话语体系庞杂不清，概念众多，概念及范畴交叉、重叠、边界模糊，导致研究的推进缺少共同的话语基础，这就需要对一系列的概念、范畴及相应的表达方式进行考证和辨析。1.智能广告。智能广告这个表述最早出现在刊于2005年第4期《广告大观(综合版)》上的《上下文广告：智能广告的前奏》一文中。该文篇幅短小，不属于学术论文，是前沿介绍，内容是网络广告发展的动向，文中并未对智能广告的内涵和外延进行界定。最早对智能广告概念进行界定是在2008年。有学者认为，智能广告是以Web3.0为平台，以人工智能等技术为支撑的一系列新兴广告形态，这些形态共同的本质能力是能够针对用户接触媒体的习惯做出简单的分析归纳、推理判断，进而合理地安排广告发布方式，解决传统广告无法解决的定向、精准、高效的问题。这些具有近乎人类思考和行动的简单推理判断能力的广告形态，称为智能广告(4)易龙：《智能广告初论》，《新闻界》2008年第8期。。当时业界的智能广告实践几乎未兴起，学界智能广告的研究尚未开展，因此，这一概念并未引起重视，也未形成影响。智能广告一词再次引起关注是在2017年，但学者和业界鲜少对其进行界定，只有一些初步的认识，比如认为智能广告是使用人工智能技术进行的广告活动等等。目前来看，学界和业界所形成的共识是智能广告是一种广告形态，这种广告形态是以人工智能为技术基础所形成的，区别于过去以人的脑力为基础所形成的广告形态。2.程序化购买与广告智能投放。2012年，阿里巴巴推出了第一个广告交易平台TANX，广告市场上出现了第一个需求方平台，为沃尔沃投放了中国第一单实时竞价RTB广告(Real-Time Bidding)。此后，业界开始使用程序化购买(或程序化交易)的概念来指涉这一广告投放行为。程序化购买是通过广告技术平台，自动地购买广告位进行广告投放，目的是实现广告位自动购买与广告投放的最小人工化，同时达到广告投放效果的最优化。之后，广告技术平台不断发展并完善，至臻成熟。目前，广告技术平台包括将媒体和广告主连接在一起的广告交易平台(Ad Exchange)、帮助广告主投放和管理广告的需求方平台即DSP(Demand Side Platform)、帮助媒体投放和管理广告位的供应方平台即SSP(Sell-Side Platform)。在2017年以后，随着智能广告成为学术研究的热点，学界将使用技术平台进行广告投放的行为界定为广告智能投放。具体而言，广告智能投放指的是对照数字化的消费者生活方式衡量体系，准确识别消费者的生活场景，运用程序化投放工具优化广告投放媒体组合，将个性化广告内容进行直达用户的广告投放(5)姜智彬、马欣：《领域、困境与对策：人工智能重构下的广告运作》，《新闻与传播评论》2019第5期。。程序化购买与广告智能投放指的是广告业务流程中的同一个环节，即广告投放也叫媒介投放，两者的内涵和外延是一致的，但所使用的概念和表达方式不同。究其根源在于，程序化购买是广告公司从日常实践中对广告技术平台的使用特征提出的概念，与传统的媒介人员与媒体广告部洽谈中人工主导媒介投放的过程不同，使用广告技术平台进行投放设置好程序后无需人工介入即可自动进行媒介广告位购买和广告投放，因此，这个概念鲜明地体现了广告公司视角。在传统的广告业务流程中，广告投放指的是广告制作完成后，购买媒介版面并进行投放的过程。广告智能投放沿袭了传统广告概念中广告投放的概念，又突出了人工智能的特性。从影响力来看，由于程序化购买概念的产生早于广告智能投放，并且程序化购买已经在业界形成共识，逐渐对学界产生影响，这导致了在目前的研究中，程序化购买与广告智能投放两个概念并用的现实。3.数据管理平台与消费者智能洞察。2013年，中国广告市场出现了数据管理平台DMP(Data-Management Platform)，这个平台将分散于多方(广告主、广告公司、广告媒介、第三方数据公司)的消费者数据整合到统一的技术平台中，以标签化的方式将数据进行细分和标准化处理，用以提升广告或营销效果。本质上，这个平台实现的是消费者洞察的功能。在传统媒介环境和技术环境下，消费者洞察是通过广告调查来获得，采用的主要方式是问卷、访谈、焦点小组座谈等。消费者洞察对广告策划与创意、广告媒介投放等环节形成支撑，是广告运动的首要环节。随着智能广告成为研究热点，学界对使用数据管理平台获得目标消费者数据并细分的行为进行了界定，即消费者智能洞察。具体而言，消费者智能洞察指的是利用社会网络分析技术，挖掘多端异构的消费者市场大数据，建构数字化的消费者生活方式衡量体系进行消费者数字画像，从而智能化地分析、预测消费者真实准确的消费需求(6)姜智彬、马欣：《领域、困境与对策：人工智能重构下的广告运作》。。从内涵上来看，数据管理平台与消费者智能洞察两个概念是工具与目的的关系，两者指涉的是广告业务流程中的同一个环节，范畴完全一致。很显然，数据管理平台概念来源于广告公司日常实践中对其所使用工具的称呼，进而演化成指代广告业务流程中的特定环节。消费者智能洞察承袭了传统广告概念中消费者洞察的概念。目前，虽然数据管理平台概念的产生早于消费者智能洞察，但由于数据管理平台的表述方式具有明显的工具指向，并未对原有的消费者洞察形成完全的指代，影响力并不强。在目前的研究中，数据管理平台与消费者智能洞察两个概念并用，但消费者智能洞察的概念在学界获得了较大程度的认可，并在一定程度上对业界开始产生影响。4.程序化创意、广告智能创作与广告内容生成。2016年，广告市场出现了程序化创意平台(Programmatic Creative Platform)，随之产生了程序化创意的概念。程序化创意是指可以利用技术平台，根据已有的创意元素自动进行内容生产，并且可以根据用户对广告的效果反馈，选择优质的元素进行重新组合，实现在投放过程中不断进行广告内容更新，提高传播效果(7)龚恋雯：《程序化购买对广告公司的影响研究》，《广告大观(理论版)》2017年第3期。。其中，创意元素指的是图形、文字、视频等广告创意的元素，产出的是平面广告、广告文案或视频广告。也有人将程序化创意理解为由数据和算法驱动，制作和优化广告创意内容的技术。可见，程序化创意指的是通过技术或算法支撑的平台，将广告创意元素自动生成广告创意的方法。在传统的媒介环境和技术环境下，广告创意主要是通过人工来实现，通过平面设计工具绘制平面广告，通过人脑思考广告文案，通过视频拍摄工具拍摄视频广告，程序化创意平台将广告创意推向了自动化和机器化。随着智能广告成为学术研究的热点，学界出现了众多概念来表述这个现象，较有代表性的是广告智能创作与广告内容生成。广告智能创作指的是针对精准的消费者画像，通过自然语言处理和深度学习等技术，根据用户需求对文字、图形等创意元素进行智能创意组合，制作千人千面乃至一人千面的个性化广告(8)姜智彬、马欣：《领域、困境与对策：人工智能重构下的广告运作》。。广告内容生成是指通过连续的测试和测量方法，整合广告传播模版、观察到的用户行为与已知的客户偏好，运用机器学习算法优化广告传播策略，为每个消费者和潜在客户生成广告营销信息(9)曾静平、刘爽：《智能广告的潜进、阵痛与嬗变》，《浙江传媒学院学报》2018年第3期。。广告创意包含广告文案写作、平面广告设计、视频广告拍摄三个方面，程序化创意与广告智能创作、广告内容生成这三个概念的范畴都包含了这三个方面。概念的多样化究其根源在于，程序化创意是广告公司从日常实践中对程序化创意平台使用时提出的概念，不同于传统的依靠创意人员的思考或灵感的方式，因通过元素输入自动形成广告创意而得名，侧重创意的方法，因此，这个概念就像程序化购买一样，是鲜明的广告公司视角。广告智能创作和广告内容生成的概念侧重新技术背景下广告创意中的技术特性及创作/内容生成的目的。从三个概念产生的时间来看，程序化创意、广告智能创作、广告内容生成分别产生于2016年、2019年和2018年。从影响力来看，由于程序化创意概念的产生最早且在业界达成了共识，逐渐对学界产生影响。广告智能创作与广告内容生成两个概念中，因广告智能创作体现了人工智能的技术特性，为更多的学者所接纳和使用。目前，形成了程序化创意和广告智能创作两个概念在较大范围内并用的现象。5.效果优化与广告智能应对。广告效果是广告投放之后的市场效益，传统的广告效果评价指标包括产品销售额的提升、品牌知名度的扩展、消费者忠诚度的提升等，在传统媒介环境和技术环境下，广告效果反馈非常延时和模糊，广告效果评价指标较为笼统和抽象。随着人工智能技术在广告业务流程中的应用，广告效果反馈呈现出即时化的特点，甚至可以当天投放当天反馈。广告效果评价指标主要包括广告展示量、点击率、转化率等数据，它使根据广告效果反馈情况对广告进行调整成为可能，由此，产生了效果优化这一概念。业界未对效果优化进行明确的界定，但对效果优化的内容有着共识，主要包括曝光优化(媒体优化、广告位优化、出价优化、频次优化)、点击优化(创意优化、定向优化)、转化优化(落地页优化)等。随着智能广告成为学术界关注的热点，学界将基于广告效果反馈进行广告运动调整称为广告智能应对。具体而言，广告智能应对指的是通过广告投放实时监测相应的广告效果数据，获得准确和及时的广告反馈，并借助机器学习技术，根据不同的反馈主动做出相应的实时应对，及时优化广告效果(10)姜智彬、马欣：《领域、困境与对策：人工智能重构下的广告运作》。。效果优化与广告智能应对指的都是广告投放以后，根据广告效果的反馈，对广告进行的调整。效果优化的概念来自于广告公司的日常实践，也承袭了传统的广告效果反馈的概念，体现了行为的目的。广告智能应对表达了人工智能的工具特性，强调行为的方法。在当下的智能广告研究中，此部分不是研究的重点和热点，效果优化与广告智能应对都在一定程度上被使用。根据表达功能的不同，话语体系可以分为日常生活话语体系、学术理论话语体系和意识形态话语体系三种类型。智能广告是智能技术在广告产业中的应用，属于商业、营销和传播领域，不属于意识形态话语体系。通过前文对智能广告所涉及的一系列概念、范畴及相应的表达方式的考证和辨析，发现智能广告的话语体系分为两个类型：一是业界日常实践话语体系，广告公司从日常工作中的操作方法、工具使用或行为目的的角度形成的话语，如程序化购买、数据管理平台、程序化创意、效果优化等。人工智能技术在广告产业的应用是人工智能技术在产业间的外溢过程，也是广告产业根据实际问题寻求智能化解决的过程，因此广告产业智能化的实现及实现程度取决于人工智能技术实现程度，也取决于针对广告产业实际问题所取得的边际创新情况(11)秦雪冰：《智能的概念及实现：人工智能技术在广告产业中的应用》，《广告大观(理论版)》2018年第1期。。这对业界日常话语体系产生了两方面的影响：一方面人工智能在广告业务流程中的应用从局部开始，导致业界基于日常实践的话语体系根据广告实践的发展而出现，不具有整体协同性与长期包容力；另一方面人工智能在广告业务流程中的应用是根据技术的成熟度而进行，不是按照业务流程的顺序有逻辑地展开，使业界基于日常实践的话语出现顺序较为混乱。这都影响了业界日常话语体系的整体性接受和理解。二是学界理论话语体系。学界强调人工智能的技术特性，从行为的目的、内容等方面出发形成概念及范畴，如广告智能投放、消费者智能洞察、广告智能创作/广告内容生成、广告智能应对等。理论话语体系的形成集中在2018年、2019年，此时智能广告的整体雏形已显现，理论话语体系体现了较强的整体性、协同性与概括性。但由于业界日常实践话语体系的形成早于学界，已经在业界达成共识并对学界产生了一定的影响，理论话语体系形成认同尚需要一定的时间。不管是业界的日常实践话语体系还是学界的理论话语体系，都隐约可见传统广告业务流程话语如广告调查、广告策划与创意、广告文案写作、广告设计与制作、媒介投放、广告效果反馈等。话语代表的是话语及对象的实践，智能广告的话语体系体现了人工智能技术对传统广告业务流程的嵌入及嵌入过程中的价值取向。二、叠加融合：智能广告的演进脉络
霍伟岸认为，历史研究的目的不是为了从过去寻找答案解决今天面临的问题，历史研究可以揭示当下问题中存在的在历史上反复出现的争论模式，避免当下盲目地、低水平地重复早已被深入讨论的类似问题(12)霍伟岸：《国家有界，贸易无疆》，《读书》2018年第9期。。智能广告一词出现至今有15年时间，在这15年中，智能广告在产业实践中经历了较长时间的孕育和发展，尽管2018年之后智能广告才成为学术研究的热点和重点，但如果智能广告研究仅关注当下的热点和问题，忽视智能广告的历史，会消解智能广告的全貌。以历史视角观察智能广告的演进脉络，进而把握智能广告在不同阶段的特征，有助于从整体上理解智能广告的演进逻辑，使智能广告的发展脉络不再模糊不明。(一)智能广告的萌芽阶段：2005—2011年
智能广告一词最早出现在2005年，当时就有一些互联网技术人员提出网络广告匹配技术、数据挖掘和精准营销等概念，有一批公司开始提出研发“因人而异，有的放矢”的广告技术，设想将网上用户的习惯爱好与广告的内容进行自动匹配。如上所述，2008年，有学者对智能广告的概念进行了界定，认为智能广告是以Web3.0为平台，以人工智能等技术为支撑的一系列新兴广告形态。在这个阶段，业界实践的技术基础是具备定向搜索和开放式分类系统的Web3.0，智能广告的萌芽表现为广告智能投放和消费者智能洞察两个方面。1.广告智能投放的萌芽。广告智能投放的萌芽表现为广告产业开始具有了通过技术自动投放互联网广告的思想，并进行尝试和研发，具体表现在四个方面：一是自动发布广告，根据用户信息、站点特征、页面内容和广告效果数据，通过类型、关键词或标签等自动选择广告投放的位置，自动发布广告；二是协同推荐广告，通过协同过滤技术，将一个用户感兴趣的内容推荐给兴趣相似的其他用户，当时的当当网、豆瓣已经开始使用协同推荐广告；三是自动搜索引擎广告，第一代搜索引擎是人工进行目录分类，第二代搜索引擎是以关键词搜索为核心，自动搜索引擎比前两代搜索引擎更先进，使用Clusty、bbmao等自动分类、聚类功能，自动对文本中的概念进行分类、标引，根据用户信息匹配广告；四是广告计费方式自动化的研发，广告产业开始研发每行动成本(Cost Per Action，即CPA)、每点击成本(Cost Per Click或Cost Per Thousand Click-Through，即CPC)和每千人成本(Cost Per Mille、Cost Per Thousand或Cost Per Impressions，即CPM)等广告计费模式，其逻辑是针对每次广告投放引起的消费者反应自动计算媒介费用。2.消费者智能洞察的萌芽。消费者智能洞察的萌芽体现在受众的识别和分析上，通过IP和Cookie，结合Netflow、DNS访问统计等技术追踪采集用户的性别、年龄等人口统计学信息，在此基础上对用户进行分析，为投放广告提供参考。这一时期，传统广告占据着绝对主导，互联网只有PC端，少量的广告主尝试投放互联网广告。尽管有学者前瞻性地提出了智能广告的主要特征包含广告受众识别的智能化、广告发布方式的智能化、广告内容生成的智能化、广告效果监测的智能化，但受限于技术发展，这些设想并未在实践中得到印证。广告智能投放和消费者智能洞察也停留在比较初级和原始的状态。(二)广告智能投放高速发展阶段：2012—2016年
如前所述，虽然有学者在智能广告萌芽阶段就提出了智能广告思想，但由于技术限制，此阶段智能广告并未开始发展，只在广告智能投放和消费者智能洞察方面开始尝试。尽管如此，这些尝试为广告智能投放高速发展奠定了基础。1.程序化购买生态逐渐成熟。继中国广告市场2012年出现第一个广告交易平台(Ad Exchange)、第一个需求方平台(DSP)，投放第一条实时竞价(RTB)广告之后，2013年，淘宝、新浪、优酷、百度等行业巨头都推出了自己的广告交易平台，涌现了一批需求方平台(DSP)服务商如易传媒、聚胜万合、悠易互通、品友互动等；2014年，中国广告市场初步形成了程序化购买的基础架构，广告交易平台(Ad Exchange)、需求方平台(DSP)蓬勃发展，数据管理平台(DMP)、供应方平台(SSP)等市场主体诞生。随着基础架构的初步形成和技术发展，程序化购买从开始分析到投放广告只需1/10秒。随着移动互联网的发展，基于移动互联网的程序化购买也开始形成。2014年，力美、易传媒、亿动传媒等公司的移动广告平台已经上线，多盟、百灵欧拓等公司纷纷搭建移动需求方平台(DSP)。2015年，围绕程序化购买衍生了多元和细分的市场主体如独立数据供应商、程序化购买效果监测商、移动数据提供商、创意优化服务商等。2016年以后，程序化购买广告生态基本成熟。2.程序化购买方式逐渐丰富。由于实时竞价(RTB)广告的参与者鱼龙混杂，饱受广告主诟病，2013年中国广告市场出现了程序化优先购买(Programmatic Premium Buying，即PPB)，程序化优先购买(PPB)不同于实时竞价广告(RTB)，广告位提前预定，因此可以保证广告位的质量。此后，尽管实时竞价广告(RTB)对中小广告主和中小网站仍然具有吸引力，但大中型广告主和大中型网站更青睐程序化优先购买(PPB)。2015年，根据出价方式和广告资源类型的不同又产生了新的非公开竞价的程序化购买方式，主要包括不确定价格和数量但限制参与对象的私有市场(Private Market Place，即PMP)、提前确定价格但不确定数量的优先购买(Preferred Deal，即PD)、提前确定价格和广告数量的程序化私有直接购买(Private Direct Buy，即PDB)等。这些非公开竞价的程序化购买方式快速发展，在2015年占程序化购买市场的34.8%，至2016年，非公开竞价的程序化购买成为主流，目前占据程序化购买市场70%以上的市场份额。3.程序化购买的市场规模快速增长。据艾瑞咨询数据，2012年程序化购买的市场规模PC端为5.5亿元；2013年PC端为15.3亿元，移动端为0.8亿元；2014年PC端为48.4亿元，移动端为3.9亿元。虽然增长速度迅猛，但截止到2014年，品牌广告主对程序化购买仍然存在质疑和不信任，主要原因有三：一是程序化购买市场较为混乱，没有形成统一的标准，也缺少监管，不同平台流量计费方式不同；二是程序化购买广告投放的不可见性导致投放难以监测，由于程序化广告投放媒介位的海量性和投放对象的精准性，广告商无法像监看传统广告那样监测通过程序化购买投放的广告，市场也缺乏专业的监测机构；三是品牌主担心损害形象，实时竞价广告(RTB)和程序化优先购买(PPB)等公开竞价的方式不限制参与对象，单笔广告投放费用小至几毛或几块人民币，导致广告投放者鱼龙混杂，品牌主顾虑广告投放环境的杂乱影响其品牌形象。2015年，随着程序化购买市场主体的健全，如效果监测商、非公开竞价方式的快速发展、移动端的崛起，程序化购买市场份额急速提升，PC端市场规模为115.1亿元，移动端市场规模为33.7亿元；2016年以后，程序化购买广告生态基本成熟，电商、快消和汽车及市场竞争激烈的行业不断将预算大幅度转向程序化购买，2016年当年PC端市场规模即达到205.3亿元，移动端市场规模为103.1亿元，程序化购买广告已超过网络展示广告支出的50%。之后，程序化购买市场规模不断发展，稳定增长，成为主导性的互联网广告投放方式。在广告智能投放高速发展阶段，与程序化购买紧密相关的数据管理平台(DMP)随之快速发展，消费者智能洞察日趋成熟，成为程序化购买的重要支撑。广告智能投放的快速发展对智能广告有着突破性的作用和影响，使智能广告思想走向实践。(三)广告智能创作飞速发展阶段：2016—2019年
广告智能投放高速发展阶段体现了人工智能技术对消费者洞察和广告投放环节的嵌入，但由于技术限制，这个阶段的广告投放是将既定的广告创意投放给不同的目标消费者，广告创意仍然由人工完成。随着技术的发展，广告创意开始走向智能化，广告智能创作进入飞速发展阶段。1.程序化创意迅速发展。广告主要包括平面广告、文字广告和视频广告三种类型。程序化创意首先在平面广告和文字广告的自动化生成方面取得突破，继而开始向视频广告方面研发。2016年，程序化创意在平面广告方面取得初步成功，2016年阿里智能实验室的鲁班设计系统为双十一制作了1.7亿张海报，2017年再为双十一设计4亿张海报，达到一秒钟生成8000张的速度。2017年发布的《中国程序化广告技术生态图》中收录了筷子科技、百度霓裳、Sizmek(独立第三方数字广告投放公司)和喝彩网(Bravo)四家程序化创意公司，筷子科技和Bravo是新出现的独立公司，Sizmek是在程序化购买基础上发展起来的程序化创意公司，百度霓裳是媒体端在需求方平台(DSP)内嵌程序化创意工具的公司。2018年，程序化创意开始在文字广告方面快速发展，京东推出广告文案智能生成系统——“莎士比亚”，基于京东的大数据(商品标签和消费者数据库)生成广告标题和内容；2018年，阿里妈妈推出“AI智能文案”系统生成短标题文案，一分钟能够生成20000条广告标题，还可以根据消费者的喜好生成描述型、特价型、实效型、逗趣型、古诗词型等风格，之后秒针等公司也开始推出智能文案系统。2.格式化或结构化生成广告创意。目前程序化创意的主要方式是格式化或结构化地生成广告创意。在平面广告生成方面，程序化创意是将海量元素、风格进行排列组合，生成尺寸、内容、位置较为格式化的平面广告如海报、横幅广告等。在文字广告的生成方面，程序化创意是生成主谓宾、语法结构、句式结构清晰的结构化广告文案。在视频广告生成方面，程序化创意是基于文案、平面和视频合成结构化的视频。可见，目前程序化创意适用于广告元素易于拆分、元素排列组合较为固定的广告形式，因此，当下程序化创意应用较为广泛的是展示类广告如海报、电商广告设计、户外广告、信息流广告标题等。在广告智能创作飞速发展阶段，数据管理平台(DMP)使根据消费者的特征、习惯、爱好和商品偏好来生成广告创意成为可能，数据管理平台(DMP)为程序化创意提供了必要支撑。程序化创意与程序化购买有着天然的联系，一部分程序化创意功能就是由程序化购买公司研发而来。因此，在这个阶段，程序化创意与程序化购买、数据管理平台(DMP)业务链完成衔接，使单一的智能广告环节价值扩张，形成协同效应，基于人工智能技术的广告业务流程雏形初见，为基于不同消费者、不同场景投放不同广告内容的智能广告运作提供了现实支撑。(四)线下广告智能化探索阶段：2019年之后
在智能广告发展的前三个阶段，人工智能应用于互联网广告中，对互联网广告产生了革命性的影响。2019年之后，广告公司开始尝试将人工智能技术应用于传统广告，改善传统广告的效率。1.户外、电视等传统媒体开始探索广告智能化转型。目前，户外广告从三个方面开始探索智能化转型：一是户外广告消费者智能洞察，通过户外终端设备，挖掘消费者数据，主要包括基本属性、地理位置、人脸信息、户外广告收看行为等，结合户外广告的地理环境、广告设施、周边环境、人流量数据，对消费者进行整合分析，智能洞察消费者的兴趣及需求；二是户外广告的程序化投放，根据消费者标签数据和户外行为习惯，结合消费者洞察数据，远程实时程序化投放户外广告；三是户外广告效果的智能监测,通过对消费者的情绪识别、专注度识别、关注时长的监测和点击购买数据，智能分析检测广告效果。在电视媒体的智能化探索方面，《2019智能电视大屏生态发展白皮书》显示，智能电视市场保有量已达2.25亿，三线及以下城市占比持续增长，达54.4%。智能电视的逐渐普及为电视广告的智能化奠定了硬件基础，电视行业逐渐开始探索电视广告智能化，目前正在积极研发电视广告程序化购买系统。2.传统媒体广告智能化转型面临的困难。线下广告智能化探索主要是将线上基本成功的智能广告技术进行研发，应用至线下广告媒介，如户外、电视、电影院线等。这使线下智能广告研发之初就具有了整个业务流程智能化的完整设想和底层架构，缩短了试错时间。整体来看，由于户外、电视、电影院线等线下媒介本身不具有互联网属性，线下广告智能化转型首先需要对终端设备进行改造、升级甚至重新研发，这是线下广告智能化转型面临的困难，这也导致转型速度缓慢。纵观智能广告的演化历程，可以发现智能广告呈现出叠加融合的演化脉络：叠加体现在不同业务环节在不同阶段先后开始智能化，持续发力，呈现出从局部智能化到整体智能化进程；融合体现在不同业务环节之间互相衔接、融通，促进整体升级，形成智能广告的业务链和生态体系。叠加融合的演进脉络体现了人工智能技术从不同环节先后嵌入广告业务流程并最终形成智能广告的过程，也体现了产业实践主体的价值追求。三、价值取向与市场环境：智能广告的演进机理
诺贝尔经济学奖获得者、美国管理学家西蒙认为，每个决策都包括事实和价值两种要素(13)赫伯特 A.西蒙：《管理行为》，詹正茂译，北京：机械工业出版社，2013年，第53页。。市场主体对人工智能技术应用于广告实践的决策判断也包括这两个要素，其中价值要素体现为市场主体应用人工智能开展广告业务的价值取向，事实要素表现为市场主体面临的市场环境，价值取向和市场环境构成智能广告演进的内在机理。(一)市场主体的价值取向
管理心理学认为价值取向是指在多种工作情景中指导行为主体行动和判断的总体信念。智能广告的价值取向体现了市场主体将人工智能应用于广告的基本观念和总体信念。价值取向决定市场主体的价值选择，指引和调节市场主体的行动，影响智能广告的演进。市场主体对智能广告的价值取向主要包括以下几个方面。1.工具化。传统广告业务流程中的广告调查、广告策划与创意、广告设计与制作、媒介投放、广告效果反馈等都依靠人工完成，质量和精细程度取决于人的专业程度，效率取决于人的数量，这就导致广告产业过于依赖人力资本，一方面优质的人力资本难觅，另一方面人力资本的流失直接导致广告业务的流失。在智能广告中，广告调查由数据管理平台(DMP)来完成，广告创意由程序化创意生成，媒介投放通过程序化购买系统操作，广告效果反馈由需求方平台(DSP)来获得并优化。可见，在智能广告中，工具渗透进广告的各业务环节，替代原本由人工完成的广告业务内容。与人的劳动相比，工具具有稳定的质量、可控的产出和较低的边际成本，以工具智能来替代人的智力劳动是市场主体将人工智能技术应用于广告业务环节的重要价值取向。2.人性化。广告中的人性化体现为广告围绕消费者需求进行、符合人性发展要求。由于技术限制，传统广告市场调查的范围和内容非常有限，对消费者缺少全面的感知和理解，消费者被作为被动接受广告的受众存在，单向性地通过广告向其灌输商品或服务信息，甚至采用强制性阅读/收看的粗暴方式迫使消费者接触广告，如电梯广告。智能广告从消费者需求出发，把合适的广告投放给适合的消费者，整个过程更加人性化。在广告智能洞察中，数据管理平台(DMP)整合消费者数据，掌握其人口统计信息、行为信息和偏好信息，据此预测消费者网络生活方式的偏好与需求，以便有针对性地生成和投放广告；在广告智能创作时，根据消费者需求、产品的不同卖点，生成个性化的广告创意；在广告智能投放时，针对不同的消费者，根据不同的时间和不同广告位投放不同的广告；在广告效果优化时，根据每个消费者的浏览、点击和转化情况进行效果智能评估与应对。可见，与传统广告相比，智能广告真正做到了广告与消费者需求的匹配，更符合人性发展的要求。3.降成本。虽然传统广告公司是轻资产公司，但却有着极高的运营成本，广告调查需要涵盖有代表性的样本，通过问卷、访谈等方式完成；策划与创意需要大量时间开展头脑风暴，不断地否定与再创意；广告设计与制作需要设计师不断地设计、修改；媒介投放需要与媒体进行谈判、议价、确定排期、签订合同；广告效果反馈需要在广告投放后不断跟踪调查。因此，每完成一个传统广告需要耗费大量的时间，需要大量人力参与。智能广告对成本的降低体现在两个方面:一是效率的提升。在消费者智能洞察环节，数据管理平台(DMP)通过对海量数据的萃取建模，运用关联、回归、聚类的方法，可以短时间完成对目标消费者的分析；在广告智能创作环节，图片设计系统每秒可以生成8000张海报，文案生成系统每分钟可以生成几千条广告短文案和大量长文案；在程序化购买环节，目前，从开始竞价到完成广告投放仅需100毫秒；在广告效果优化环节，正在走向广告效果自动优化。可见，智能广告极大地提升了广告的效率，效率提升能够节省时间成本，使单位时间效率最大化。二是人工成本的节省。传统广告公司属于轻资产公司，最大的支出是人工成本。在智能广告中，机器替代了大量人工劳动，广告公司对人工的需求量减少，大量节省了人工成本。效率的提升和人工成本的节省降低了广告公司的运营成本，增大了广告公司的盈利空间。4.数据化。传统广告主要是依据推理来实施，广告调查是在问卷、访谈基础上对消费者情况及其偏好的推理判断；广告创意与策划是基于不同广告可能产生的广告效果的推理；媒介投放选择按照收视率、发行量等媒介指标结合目标消费者媒介使用情况的推理来完成，媒介费用根据媒体刊例进行；广告效果体现为知名度、美誉度、忠诚度、销售额等指标，较为模糊、笼统、滞后。智能广告中，消费者洞察通过数据管理平台(DMP)对消费者进行分析并标签化形成消费者数据；广告智能创作根据消费者洞察数据结合产品卖点数据，生成个性化的广告创意；广告智能投放将消费者行为数据结合媒介广告位数据，将广告直接投放至消费者。在广告费用上，广告效果计费方式替代了以媒介指标计费的模式，收费方式按照每行动成本(CPA)、每点击成本(CPC)和每千人成本(CPM)等方式来进行。广告计费方式的变化使媒介指标转变为每个消费者每一次的广告反应指标，广告费用更为精准；广告效果体现为展示量、阅读量、点击率、下载率/购买率等数据化指标，广告效果清晰可见。数据化贯穿于广告业务环节全过程，使广告过程更科学、更精准、更可靠。5.控风险。在传统广告中，广告创意和媒介计划需要提前几个月甚至提前一年制定，一旦确定后执行周期较长，而且由于广告效果反馈滞后，无法及时获知。一旦广告效果未达到广告主的预期，很容易导致广告公司与广告主之间的纠纷，使广告公司招致损失；更为严重的是，广告遭到消费者抵制等问题无法及时发现，导致难以挽回的损失，这都使传统广告容错性低。智能广告的广告创意投放时间灵活，广告投放效果当天就可以反馈，有利于广告公司对多个广告创意同时投放，比较效果，及时调整广告策略，实现优胜劣汰。因此，智能广告容错性高，风险可控性强。总体而言，基于对人工智能技术的理解，市场主体对智能广告有着工具化、人性化、降成本、数据化和控风险的基本观念和总体信念，这决定了市场主体不断地对智能广告进行研发投入，在试错中推动智能广告技术的发展，促动智能广告的演进。(二)市场主体的市场环境
市场主体在一定的市场环境中运行。市场主体对智能广告的探索在一定的市场环境中进行并对市场环境产生影响，引起市场环境的改变，在宏观上表现为广告运行的市场基础发生变化，逐渐形成适合智能广告运行的市场条件，在微观上表现为广告业务流程的变迁，在产业层面表现为产业生态的劣汰、变迁与重构，其结果是新的生态体系的建立。1.对传统广告业务流程的颠覆性升级。智能广告是由人工智能做技术支撑所形成的广告，智能广告与传统广告有着明显的差异：一是两者的效率不同。通过传统广告业务流程制作和投放广告需要较长时间完成，通过智能广告业务流程制作和投放广告可以快速完成。二是两者的运行逻辑不同。在广告创意方面，传统广告是根据对消费者群体画像的估计制作广告，智能广告根据个体消费者标签制作广告；在广告投放方面，传统广告根据媒介指标投放广告，智能广告根据消费者标签投放广告；在广告投放费用方面，传统广告根据媒介指标收取广告费，智能广告根据消费者广告反应指标收取广告费。三是两者的支撑体系不同。传统广告主要依靠人的智力资本如创意能力、文案能力等，智能广告则依靠技术和算法的开发与应用。尽管智能广告与传统广告存在显著差异，传统广告的业务流程包括广告调查、广告策划与创意、广告文案写作、广告设计与制作、媒介投放、广告效果反馈等环节，智能广告的业务流程包括消费者智能洞察、广告智能创作、广告智能投放、广告智能应对等环节，但两者的基本内容、逻辑顺序和时间序列是一致的。可见，智能广告并非全新诞生的事物，而是对传统广告业务流程的颠覆性升级。2.市场主体的劣汰与更新。在广告市场份额上，2011年与2015年互联网广告收入分别超过报纸广告和电视广告，成为最主要的广告投放形式；2018年互联网广告收入接近传统广告营业总额的一半；2019年互联网广告收入超过传统广告营业总额。传统广告市场份额不断下降，传统广告公司对技术掌握不足，缺乏智能广告的核心能力；随着智能广告的演进，传统广告公司将被快速淘汰，取而代之的是利用人工智能技术开展广告业务的公司。近些年，传统广告公司业务不断收缩，甚至倒闭，全球化的大型传统广告公司开始与新兴的数字营销公司合并。2014年，日本电通广告集团与安吉斯数字营销公司合并成为电通安吉斯公司；2018年，拥有154年历史的美国广告公司智威汤逊与数字营销公司伟门(Wunderman)合并，组建新的公司Wunderman Thompson，传统广告公司的劣汰可见一斑。3.市场边界的模糊(无边)化。市场边界的移动、交叉和消失等是市场边界模糊的主要因素，具体表现为市场主体打破原有的市场边界形成交叉业务、交叉经营、交叉竞争。智能广告使原本清晰的广告市场边界变得模糊。主要表现为：一是咨询公司进入广告业。过去咨询公司主要是为客户提供战略咨询、营销咨询、投资咨询等，广告公司主要是提供广告咨询及广告执行，目前越来越多的咨询公司进入广告业形成交叉竞争。2017年，IBM、埃森哲、德勤等咨询公司在“全球100大广告和营销公司榜”中进入前五。“全世界的咨询公司，一半在忙着跟4A抢生意，另一半忙着收购4A公司”。二是技术公司进入广告业。技术在智能广告中的重要性毋庸置疑，Adobe、微软等技术巨头研发广告技术工具，与广告公司形成了业务交叉。三是互联网巨头进入广告业。互联网巨头凭借先进的技术、庞大的数据和大量的需求进入智能广告领域，如阿里巴巴、京东开发程序化创意系统等。此外，审计公司、营销公司、公关公司也涌入广告市场，使广告的市场边界更加模糊(无边)。4.新的生态体系的建立。传统广告中，广告主、广告公司、广告媒介构成线性的代理关系，形成广告代理制。广告公司主要由综合类、媒介类广告公司组成，市场主体较为简单。智能广告中，生态体系较为复杂，需求方平台(DSP)、数据管理平台(DMP)、供应方平台(SSP)、程序化创意等业务环节由不同的服务商提供，在广告业务中需交互协作。同时，智能广告需要不同类型市场主体如广告投放监测公司、独立数据公司、专业技术公司、专业创意公司支撑。多种市场主体之间逐渐形成错综复杂的智能广告生态体系，重构原有的广告生态。随着智能广告的推进，新的生态体系将成为广告市场上主导性的生态体系。随着数据传输高速率、低延迟的5G技术的应用，万物互联的智能时代成为可能，家居用品、智能穿戴设备都可能成为广告投放终端，为智能广告提供了更广阔的空间。人工智能技术在广告中的嵌入情况与市场主体对智能广告价值取向之间的张力构建了智能广告演进的内在逻辑，并将继续主导着智能广告的进一步演进，广告主体必须把握价值取向与市场环境之间的内在逻辑，才能在智能广告的竞争中立于不败之地，从而推动智能广告的持续发展。
【本文载于湖北大学学报（哲社版）2022年01期】
为方便手机阅读，微信版未附完整附件和详细注释，如果您想了解全貌，可点击微信下部“阅读原文”，下载全文pdf，或到本刊官网在线浏览。
责任编辑：熊显长 / 微信编辑：江津