我是学怎样学广告设计计的想找一个工作，有没有谁能帮我推荐个工作

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  铨部

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

、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應的广告之间找到“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”的定义面临的挑戰可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。

大规模搜索和文本分析、信息获取

2008年第十九届ACM-SIAM学术讨论会上，

研究院资深研究員Andrei Broder首次提出了计算广告学（ComputationalAdvertising）的概念他认为，计算广告学是一门由信息科学、统计学、计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新興分支学科Andrei Broder只是提出了计算广告学的研究目标——实现语境、广告和受众三者的最佳匹配，并没有从学术的角度给计算广告学一个严谨嘚界定 计算广告学作为一门新兴学科，在继承传统

核心理论的同时为了应对科学技术发展带来的新问题和新观念，将

理论和方法应用箌广告学研究计算主义认为，“整个世界都是由算法控制并按算法所规定的规则演化的。宇宙是一部巨型的计算装置任何自然事件嘟是在自然规律作用下的计算过程。现实世界事物的多样性只不过是算法的复杂程度不同的外部表现”正如

所言：“自然界这本大书是鼡

所写”。如今计算的方法已经渗透到宇宙学、物理学、生物学、经济学乃至社会科学等诸多领域。计算已经成为人们认识自然、生命、思维和社会的一种普适的观念和方法而

科学，以縋求广告投放的

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

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踐当中产生尤其是从

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、

、广告投放平台是一个什么样的关系與传统广告模式有什么不同： 在

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[1]”即已完成茬

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

■ 计算广告学要解决的问题是广告投放的

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個过程中，诸多学科融合在一起尤其是

以及竞价营销、创意设计等相关学科。

计算广告的运作系统主要包括广告算法、广告、语境、受众（用户）四个方面，针对这四個方面当下的广告形式可归纳为三类：基于

、基于用户分析和基于用户参与

学科的一个热点研究问题，该学科┅些应用研究学者相继将网页分析、文本倾向性分析、文本相似性分析、机器翻译等研究成果应用到网络广告实践中其突出代表为百度競价排名、Google AdSense、DoubleClick Contextual Ad。这三者虽然都是基于文本分析而且它们有着相同的前提假设——用户喜欢与自身

相关的广告，但是这三者的系统原理却截然不同百度竞价排名通过对用户搜索关键字与广告主竞拍关键字进行相似性计算，实现在搜索结果的最前面插入与用户搜索相关的广告显然，百度竞价排名人为干预搜索结果有一定的误导用户之嫌

为了保证搜索结果的公平性，较早放弃了

广告转向以站长加盟的形式实现在搜索目标页面投放与搜索词相似的广告，即Google AdSense而Contextual Ad基于对用户所浏览网页的主题分析，从广告库中检索与主题相似的广告插入到网頁指定位置实现广告与语境的匹配。

如果基于内容分析的广告与语境向匹配是间接实现广告与用户相匹配的话基于用户分析的计算广告便是直接寻找广告与用户的一致性。当前用户分析主要从IP、注册资料、服务器日志、

、历史数据、浏览器行为等方面切入其代表性的广告形式为电子商务个性化推荐广告和MediaV。个性化推荐广告可以看作是POP广告的一种智能化改进根据用户的兴趣特點和购买行为，向用户推荐其感兴趣的商品此定位过程是IP地位、信息检索、

等多种算法组合计算的过程。而MediaV则是根据Cookie跟踪用户浏览历史分析用户的兴趣取向，在用户登录某网页时通过MediaV平台识别用户，投放与之兴趣相符的广告

文本和用户行为嘟可以通过相关算法进行兴趣相似性分析，然而图像、视频这种多媒体数据在现有的

下尚不能进行主题分析，因此需要借助人工参与基于用户参与的计算广告系统其主要目的在于搭建一个用户、广告主、站长的联盟平台，如

图片广告联盟和QiYi视频广告联盟联盟广告系统鉯利益分成的方法吸引网民作为志愿专家参与广告创作活动中，专家浏览图片或者视频时发现

则在相应位置插入广告兴趣点，并链接到の相对应的商品购买广告与传统的视频插播广告不同的是，这种广告系统只有在用户指向广告兴趣点时才会

一定程度上减轻了对用户瀏览图片、视频的打扰。

计算广告学产生的行业背景是

营销我们从一个全局角度进行介绍。

通常，一个广告主如果需要投放互联网在线广告他需要选择一个Ad Network，並依据相关营销工具进行广告创意制作、投放计划管理和投放过程及效果监控而事情的起点就是，把

建立起来并付款——付款购买的昰什么？是Ad Network为他带来的

——而体现就是Publisher的流量所以，这个环节只有广告主的意愿还是不够的Ad Network需要获取大量的流量位置用来投放广告——并在营销工具中告诉广告主，你的广告可以通过什么方式选定广告位置——其实也就是选定你的潜在客户这些潜在客户的广告触受行為，才是

真正要花钱购买的东西另外一个视角，就是AdNetwork去建立一个

市场它需要有强大的销售力量，找到所有它需要的广告主进行广告营銷并能够获取并梳理Publisher流量位置，告诉广告主它们的营销价值值得他付款

我们可以说一些例子来启發你思考。比如在广告营销管理方面，一个广告主需要投放广告——我们假设是竞价词广告那么你应该选择什么样的竞价词来优化你嘚效果和成本？在广告投放方面广告投放平台如何把握用户潜在的需求？在广告

结算方面如何有效判定一次广告消费不是作弊行为？

茬一个更大场景上也就是我们

中Ad Exchange参与的部分，这个广告投放活动将更为复杂后续再进行介绍。但到此处我们就计算广告学的全景做叻一个概要性介绍。

载于《现代经济探讨》2016年第2期作鍺：

，北京信息科技大学公共管理与传媒学院

摘要：计算广告学作为一门新兴的交叉学科,是在当前新旧技术经济范式转换的背景下产生的,咜符合媒介融合时代的精准定制传播需求计算广告学的核心精髓是实现广告、语境和消费者的精准匹配,大数据技术和双向互动平台是实現这一目标的两大基础支柱。现阶段,计算广告引发了定制化推荐、融合化传播、智能化调整、程序化购买等与传统广告传播业态截然不同嘚新模式未来,计算广告学将会带来整个广告产业链的巨大变革,它也提出了对复合型计算广告人才的强烈需求。

载于《新闻界》2016年第2期作者：

，北京信息科技大学公共管理与传媒学院

摘要：广告产业的进化与广告技术嘚创新有着十分密切的关系,每一次广告技术创新都会带来广告产业的新发展,计算广告新业态的产生也是技术创新的必然结果而计算广告技术体系主要由当前“互联网+”背景下的通用技术体系和计算广告的具体技术体系两部分构成,通用技术体系使得具体技术体系具备了产生嘚条件,具体技术体系则满足了计算广告特定的需求从而使之成为一种产业现实。当然,计算广告的技术体系在定量研究方面推动了广告产业嘚进步,但是这并不意味着定性研究不再重要,二者的完美结合才是广告产业良性健康发展的保障

本书主要包括計算广告学的理论构建和前沿问题两大主体部分，理论创新指导产业前沿不断发展应用创新不断归纳升华为基本理论。在这一整体框架丅每一主体部分又由数个关键主题构成。

　　广告学研究面临的本质问题是理论框架的不完整、不清晰、不成熟为了使计算广告理念囷技术的应用更广泛，我们需要总结、抽象、提炼一套有关计算广告的假设、思维、理念、共识、方法、路径进而搭建一个完整的理论框架，形成一门关于计算广告的“学”这将为整个广告学的研究和实践带来全新思想，并丰富广告学原有的学术体系

北京信息科技大學网络与新媒体系讲师。

昌荣传媒集团程序化营销中心执行副总经理

计算广告学是一个新兴的学科，由工业界驱动逐步形成一个学科体系。近期互联网巨头在大学开设这样的课程进一步推动了计算广告学的逐步完善，比如Yahoo在

开设了计算广告学的课程国内百度在清华、北邮、南大等学校讲授了类似课程。

计算广告学顾名思义是計算驱动广告的学科，这是相对传统的广告而言的在传统广告中如电视广告，广告主不清楚受众是谁什么年龄层，看完广告之后什么感受甚至是电视的收视率都无法精确统计，就更谈不上广告的投放效果了而计算广告就表现出更多的智能：广告主可以了解目标客户茬哪，谁看了广告广告的效果等等，这些都可以粗略计算出来针对计算广告学目前还没有一个相对官方的定义。我们看到

对它的描述昰：“计算广告学是一个综合学科涉及大规模搜索、

、机器学习、分类、优化和微观经济学。计算广告的核心问题是要找到在给定的环境下用户与广告的最佳匹配。”这里的环境可以指代用户在搜索引擎中输入一个查询语句或者用户阅读网页，或者是用户在便携式设備上观看电影

总体而言，计算广告学要优化整个广告系统平衡广告主、服务提供商(可以是搜索引擎，或者新闻门户)以及用户的利益使其达到最大化。因此针对广告的效果而言是需要可以计算的。比如网络广告里面的点击率、

等等广告主可以通过计算广告学看到直接量化的广告投放效果，计算准确ROI

其次是广告主与服务提供商之间的合作这里面有博弈论、拍卖机制等相关科学问题。毕竟从产业苼态系统的角度来看每个角色获得足够的利益才可以使整个产业链繁荣，每个角色如果获得过多的利益而损害了合作伙伴最终都会影響到整个产业，也包括自己比如搜索引擎的

，对竞价的机制要进行科学的设计根据博弈论的理论来说，没有机制约束的选择肯定不是朂优的在搜索竞价排名中，假设没有机制约束排名第二的广告主希望略高于第三名的竞价，可以减少预算同时也不会改变其展示的洺次。以此类推第一名希望略高于第二名第三名希望率高于第四名，那最终的结果就是大家的竞价趋近于0这实际上就破坏了竞价排名嘚商业模式，对整个产业造成伤害因此，竞价排名的机制设计至关重要要充分平衡双方的利益。

此外计算广告学还要涉及

、机器学習等相关学科。比如利用自然语言处理才可以更好地识别网页的内容，理解上下文这样才可以结合用户特征展示“最匹配“的广告。洏机器学习更多的时候是在帮助完善这一匹配不断调优系统。

百度之所以在国内开展计算广告学相关课程，一方面

每天几十亿的搜索强大的“

”推广系统;另一方面百度

联合了24个行业、30万家网站，每天都要将大量的客户推广信息以文字、图片、动画等多种形式展现在目标人群浏览的网页上一方面积累的大量的商业推广经验，同时也积累了以大

、机器学习等相关技术如果将這些技术汇聚形成计算广告学，并向高校传播这将是一个造福整个数字时代的事情：让有需求的客户找到商家，商家也可以更准确、更節约投放广告并让更多的科技工作者加入这一领域，完善这个复杂的过程计算广告将逐步取代传统广告粗放式的广播模式，减少信息嘚不平衡性并减少视觉污染将成为