摘要：本文聚焦于人工智能技术在智能广告领域的应用，首先概述智能广告发展历程。接着根据四步骤模型，介绍了既有研究中人工智能应用于广告流程的方式。最后，本文指出了智能广告未来发展中值得关注的重要机会和亟待考虑发关键问题。

关键词：人工智能;智能广告;数字广告;流程变革

一、数字广告发展：历史回顾

数字广告，指“利用数字渠道营销产品或服务，其主要目标是通过各种形式的数字媒体来推广品牌”（Jablonska， 2018）。自1994年首个横幅广告亮相伊始，数字广告在过去27年间已发生巨大变化。李海容指出：“如果说交互式广告是数字广告的第一阶段，程序化广告是第二阶段，那么智能广告将是数字广告的第三阶段。”

人工智能的出现与发展，推动数字广告迈入智能广告阶段。人工智能的核心是开发自动化解决方案以应对需人工干预的问题。Luger 等（1993）将其定义为：“计算机科学中有关智能行为自动化的分支”。一般认为，人工智能应用于广告领域自2011年始，程序化购买是首个引入AI的步骤（Qin等，2019）。随后，在这一基础上，基于卖方平台、数据管理平台、需求侧平台等形成了相对完整的智能广告业务系统，推动数字广告迈入智能阶段。

二、人工智能应用于广告过程：四步骤模型

人工智能对广告流程的影响是一种破坏性升级（Jiang等，2019）。根据Qin等（2019），人工智能技术推动广告流程可划分为四步骤，包括消费者洞察，广告创作，媒体规划与购买以及广告影响评估。下面，笔者将梳理既有文献中人工智能的流程应用：

（1）消费者洞察。指使用社交网络分析技术来分析来自广告市场中多来源的大量数据，深入了解消费者的真正需求（Qin等，2019）。人工智能首先应用于获得消费者在线生活方式和行为轨迹的个性化信息。例如，利用STAUP-Mine算法挖掘消费者习惯。而后，根据获得的信息创建消费者数字资料，利用社会网络分析技术构建将广告与消费者匹配的模型。

（2）广告创作。基于消费者洞察的结果，人工智能技术（如目标语义提取，情感和主题分析）可用于推断消费者对创意广告的偏好及提取广告内容创建的算法逻辑（Deng，2019），这使得自动大规模创建量身定制的广告内容，如个性化广告文案智能生成系统SGS-PAC成为可能。

（3）媒体规划与购买。其目的是让广告内容触达用户。媒体规划与购买环节可看作是人工智能技术在程序化购买的进一步拓展。相较于以数字广告放置过程为核心的程序化购买（Chen等， 2019），计划是媒体规划的额外过程，基于前述环节和算法，通过对消费者的触达点和行为轨迹进行模拟，将广告渠道和媒体购买正确组合在一起。

（4）广告影响评估。即从收集到的数据中获取关于广告影响的准确反馈，并根据不同反馈做出相应响应。通过反馈分析（如双通道卷积神经网络）、调整优化（如循环神经网络的文本学习方法）等评估并协同调整广告内容、优化改进购买体系。

三、智能广告的未来：机遇与挑战并存

我们看到，人工智能的应用为数字广告添加了新属性，并推动其进入发展新阶段。在最后一节，笔者想简要谈谈其他应用领域及亟待解决的风险。

事实上，当前研究已指出绝大部分智能广告应用领域，不过，人工智能技术还为广告带来了一个重要机会，即与社会科学研究相结合，运用人工智能来分析处理文化差异的可能性。大量研究已发现不同文化背景导致社会心理差异（例如个体主义-集体主义对社交媒体广告效果的影响，Errmann，2019），这显然会导致广告传播效果的差异。人工智能技术使得通过数据分析用户的背景特征成为可能，这改变了传统广告投放模式在在线渠道识别文化背景差异的劣势，结合相关研究的成果，能使广告情感接受程度与传播效果得到针对性提升。

此外，尽管人工智能技术为广告产业注入了活力并带来了全新机会，我们不应忘记这“是一种破坏性升级”，智能广告仍然存在许多关键风险。

其一，数据隐私与安全性问题。这是老生常谈的问题。近年国内外颁布的隐私条例如知名的CCPA，均提供了可用于广告研究的法律框架和术语。根据CCPA相关规定，个人信息中包括消费者的个人标识符，互联网浏览历史记录等信息类型，对AI隐私至关重要。在众多隐私问题中，人工智能技术必须首先解决有边界的隐私数据访问问题以建立用户信任。

其二，广告歧视。Katyal（2019）指出，我们在人工智能技术中使用的表达是“垃圾进，垃圾出”。换句话说，不良数据会通过机器学习使不平等现象长期存在，从而导致反馈回路复制现有偏见形式。區别化广告推送是否会加剧广告歧视与不平等问题？这些都亟需我们进一步的研究和思考。

参考文献：

[1]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（01）：31-35.

[2]Chen等，（英文期刊）“理解程序创意：人工智能的作用.”广告杂志48.1（2019）：1-9.

[3]Deng等. （英文期刊）“个性化广告文案的智能生成系统及其在广告实践和研究中的应用.”（2019）.

[4]Jablonska. （英文论文）人工智能与数字广告：定量研究，论文〔布拉格〕经济大学，2018.

[5]Kim等.（英文会议）“用于句子分类的卷积神经网络”，2014年自然语言处理经验方法会议论文集，宾夕法尼亚州斯特劳德斯堡：ACL，（2014），1746-1751.

[6]李海荣. （英文期刊）专题介绍：人工智能与广告.广告杂志48.4（2019a）：333-37.

[7]Qin等. （英文期刊）“人工智能对广告过程的影响：中国的经验.”广告杂志48.4（2019）：338-46.

作者简介：徐迎紫（1997.05-），女，汉，浙江绍兴人，硕士研究生。研究方向：社交媒体