计算广告是在数据的实时高效计算下，进行用户场景画像，并快速投放、精准匹配及优化用户一系列需求。计算广告学经历了信息驱动的IT时代、数据驱动DT时代和智能驱动ZT时代三个阶段。
在新生态环境中，如何使互联网广告效果收益最大化已成为学界和业界研究和关注的热点。基于此，段淳林教授提出了计算广告的实现路径：
1. 数据挖掘与用户画像。
通过社交数据、交易数据、搜索数据、聚合数据等海量数据源，寻找广告与用户的一致性，根据用户兴趣特点和购买行为，向用户推荐感兴趣的品牌。
2. 智能算法优化。
基于信息检索、机器学习、在线学习模型等，间接寻找广告场景与用户的匹配度，让广告主的需求跟用户的兴趣越来越匹配。
3. 用户场景匹配。
寻找广告场景与用户的匹配度，构建多样广告场景，连接用户，吸引用户参与价值共创。
用户场景匹配
4. 技术实现场景变革。
包括基于信息检索的关键词抽取技术、基于机器学习的广告检索技术、基于分布式数据密集型计算系统的海量数据分析处理平台和实时广告检索排序平台，随着技术的进步，计算广告的表现形式与交互方式也不断丰富。
5. 品效合一的计算广告评估。
在消费者决策的全链条上，品牌与效果不应被割裂，要不断促进消费者从关注品牌、品牌沟通到产生兴趣，在决策路径上向下迁移，最终达成转化，实现价值最大化。实现品效合一的关键要素有：广告体系互通、广告环境可控和广告价值共赢。
品效合一的计算广告评估
计算广告学从根本上改变了广告传播的性质，实现了“营销手段—品牌价值最大化—品牌社会化价值观”信息传播，它是艺术思维的纯感性化创意与逻辑算法的理性化数字思维的结合，是艺术和科学的结合。
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数据 驱动 计算 广告
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