计算广告作为广告营销进化过程中的一种广告形态或发展阶段，是互联网媒体进行精细化流量管理和广告主进行集约化预算投放的必然要求。从杨致远1994年创办雅虎公司将互联网广告比喻为“伫立在高速公路两旁的广告位”，到国内外各大互联网巨头的大量程序员和工程师不断对流量进行拆分、对算法进行优化、对用户进行定向，这个过程不但是一个广告媒介迭代的过程，也是一个广告技术变革的过程，更是一个广告思维和范式转换的过程。
在2008年之后，计算广告作为一个逐渐被接受和认可的概念越来越多地出现在算法工程师、数据科学家、互联网从业人员、广告从业者和广告主的视野中。尽管布罗德对计算广告概念的普及起到了非常重要的作用，但实际上彼时计算广告技术在互联网商业模式中的实践应用已经成为一种较为普遍的现实（如雅虎、谷歌、百度、腾讯等都开发了广告精准投放系统），并已经极大程度地提升了广告投放的准确程度和触达效果。然而关键词优化、实时竞价、程序化购买、个性化推荐等概念尽管遍地开花，却无法将广告领域最新的技术创新提炼升华为更具有普适性的理念结晶，亦即形成一种广告营销的新范式。因此，计算广告和计算广告学所承载的重要使命与其说是引导营销形态的实践探索，毋宁说是助推广告科学的范式转换。事实证明，过去十年计算广告理念和应用的普及已经为这种范式转换打下了坚实的基础，今天，无论是互联网从业者还是大众媒体从业者，无论是广告公司还是广告主，他们在从事广告营销活动的过程中无时无刻不在思考的一个共同目标就是“运用计算能力实现海量用户与海量广告之间的精准匹配，也就是在合适的时间、合适的地点以合适的频次、合适的方式将合适的广告投放给合适的用户”[34]，这种比较一致的共识意味着广告科学的新范式已经初具雏形。
而在此之前，广告活动还是一种建立在过去经验积累和大胆猜测基础之上的魔法艺术（Black Art），忽然之间广告主就能够将信息高度精准地定向投放给那些对具体话题感兴趣的个体用户了。这样，广告将不再是一种妖术，而是一种方兴未艾的科学。[35]随着互联网的进化和大数据技术的运用，越来越定向化、互动化和友好化的广告设计及投放方式将会对互联网经济乃至整个社会的发展方式产生巨大的影响。深深扎根于数学、数据和算法基础上的计算广告方法变得越来越必要且将作为一种基础性工具继续深化发展下去。[36]随着近几年大数据、人工智能、机器学习等技术与广告活动各个板块、各个环节的深度结合，新范式下的新思维、新技术和新应用早已经远远超出了互联网广告的程序化投放这一特定领域，而扩展到了几乎所有主要媒体形式和所有主要广告环节中，因此我们看到建立在数据挖掘和计算能力基础上的精准化用户画像、程序化文案创意、智能化视频生成、互动化广告沟通等新工具大行其道。在这样的智能媒体和智能营销语境下，我们就可以清晰地对广告科学新范式中的两个核心概念进行界定：“计算广告是根据特定用户和特定情境，通过高效算法确定与之最匹配的广告并进行精准化创意、制作、投放、传播和互动的广告业态……计算广告学是广告学领域新近兴起的一个分支学科和交叉学科，它是研究计算广告业态的历史、理论、形式、流程、策略、管理、技术与趋势等内容的一门科学。”[37](www.xing528.com)
这时，在新范式的新视角中再来看品牌广告与效果广告之间的分歧与争论，就会发现无论是品牌广告对于洞察和创意的强调，还是效果广告对于数据和结果的看重，都无法摆脱它们对数据主义和计算主义的技术和工具的高度依赖。在计算广告学逐渐被确立为广告科学新范式的时代背景下，品牌广告和效果广告二者之间正在从过去的相互对立向品效合一过渡。当所有媒体类型都完成了智能化转型之后，品效合一在理论层面和技术层面也就彻底具备了现实可行性。正如分众传媒的创始人江南春所认为的那样，对于广告营销活动而言，建立在流量基础之上的效果广告与建立在定位基础上的品牌广告不但要坚持两手抓两手都要硬，而且还必须努力做到品效合一，因为“流量占据通路，品牌占据人心；流量相当于促销，而品牌才是真正的护城河”[38]。只有做到品效合一，广告主才能实现营销费用的最优化利用和销售效果的最大化发挥。所以，新的范式并没有彻底摒弃旧范式积累下来的用户洞察、创意传播、心智占领等思想精髓，而是用数据主义和计算主义的方法把它们量化、精准化和智能化了。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
