在互联网、物联网、人工智能等技术与大数据深度融合的背景下，以大数据、算法、场景为核心的广告新业态在市场中迅速发展，产生了大量具有创新性和突破性的应用。这个快速发展的过程也为广告传播思维的转型提供了新机遇，广告业务逐渐由人工转向复杂的运算和自动化程序。观研网发布的《2020年中国互联网广告产业分析报告》数据显示：2019年中国互联网广告市场规模为4699.9亿元，预计2022年中国市场规模将达到6363.3亿元。技术和数据的广泛应用赋予了广告学明显的量化色彩，计算广告应运而生。
传统意义上，广告是大众传媒产业收入和利润的主要来源，传播媒介首先将媒介产品售卖给受众，然后将获得的受众注意力售卖给广告主，二次售卖理论是主要的经营模式。此时，囿于传播技术与传播手段，广告主通常通过粗犷的全渠道单一灌输产品信息，进行广撒网式的信息输出。这种方式无法实现广告信息的精准传播，广告效果难以保证。
而计算广告的出现改变了这一局面。计算广告不仅是一门艺术、一种工具，更是艺术思维的纯感性化创意与机器算法的量化数字思维的结合。计算广告是以数据为基础、以算法为手段、以用户为中心的智能营销方式。计算广告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的一系列需求。这让传统广告的传播规律与运作模式发生了一定的改变，广告的媒介属性逐渐显现。
其中，大数据与大数据计算技术被广泛应用。数据计算技术不仅能提升广告投放的精准性与广告推送的个性化程度，还能处理广告运作中的各项业务，如基于大数据挖掘与分析、市场和消费者洞察的定向广告和个性化推荐广告；对广告效果进行实时监测，并对程序化交易进行动态化调整；甚至还有基于各类复杂算法的智能化内容生产。计算广告颠覆了传统广告从用户洞察到效果衡量的方式，实现语境、广告和用户三者的匹配。
综上而言，广告行业在近十年发生了深刻的变化，广告新形式的涌现催生了业界和学界对广告理论和实践发展走向更加多元且丰富的探索。虽然学界对于计算广告的研究呈现快速增长的趋势，加深了广告智能化研究与计算机科学、认知心理学、神经科学等领域的融合，但是国内对于计算广告理论构建等相关研究仍处于初级探索阶段，即广告行业的快速发展导致目前实践层面和理论层面出现了断层，广告实践的发展远远超过了广告理论和学科的构建与发展。下面我们首先对目前国内计算广告的研究成果进行梳理。
自2008年雅虎研究院资深研究员兼副总裁Andrei BroderBroder A Z.Computational Advertising and Recommender Systems［C］//Proceedings of the 2008 ACM Conference on Recommender Systems.Lausanne，Switzerland，October 2325，2008.首次提出计算广告学的概念，学界和业界开始了对计算广告学的探索。周傲英、周敏奇、宫学庆周傲英，周敏奇，宫学庆.计算广告：以数据为核心的Web综合应用［J］.计算机学报，2011，34(10)：18051819.是较早对计算广告学进行研究的一批学者，此后刘庆振刘庆振.计算广告学：大数据时代的广告传播变革——以“互联网 ”技术经济范式的视角［J］.现代经济探讨，2016(2)：8791.、颜景毅颜景毅.计算广告学：基于大数据的广告传播框架建构［J］.郑州大学学报(哲学社会科学版)，2017，50(4)：150154.、段淳林和杨恒段淳林，杨恒.数据、模型与决策：计算广告的发展与流变［J］.新闻大学，2018(1)：128136 154.、曾琼和刘振曾琼，刘振.计算技术与广告产业经济范式的重构［J］.现代传播(中国传媒大学学报)，2019，41(2)：132137.等学者在计算广告学的概念界定、组成部分、演化过程、理论范式、实践路径以及学科体系的构建等方面都进行了探索和论证。近年来，关于计算广告的著作也日益丰富，例如段淳林和张庆园的《计算广告》段淳林，张庆园.计算广告［M］.北京：人民出版社，2019.、刘庆振和赵磊的《计算广告学：智能媒体时代的广告研究新思维》刘庆振，赵磊.计算广告学：智能媒体时代的广告研究新思维［M］.北京：人民日报出版社，2017.、刘鹏和王超的《计算广告：互联网商业变现的市场与技术》刘鹏，王超.计算广告：互联网商业变现的市场与技术［M］.北京：人民邮电出版社，2015.等。目前，学界关于计算广告的研究主要分为四大方面。
其一，以算法为核心的计算机软件科学应用研究。近几年，在国内，围绕计算广告，在机器学习、逻辑回归模型等技术性研究方向的论文数量快速增长。该类研究主要涉及计算广告的信息检索技术、定向技术、用户数据挖掘与分析、机器学习技术，尤其是各种算法，甚至包括情感计算与语言计算，以及这些技术和算法在广告搜索排名与实时竞价、个性化推送以及程序化交易等方面的运用。
郭庆涛、郑滔郭庆涛，郑滔.计算广告的匹配算法综述［J］.计算机工程，2011，37(7)：222224 233.对计算广告研究中的计价模型和匹配算法模型进行了详细论述，从检索词匹配精度、语义情景和用户点击反馈等方面对主要算法模型进行了分析总结。周傲英、周敏奇、宫学庆周傲英，周敏奇，宫学庆.计算广告：以数据为核心的Web综合应用［J］.计算机学报，2011，34(10)：18051819.阐述了计算广告在技术上的新型应用模型，对应用全貌进行了较为全面的梳理。吴忠斌吴忠斌.关于计算广告相关算法的解析［J］.电子世界，2017(21)：3435.通过对计算广告中相关算法的解释与分析，明确了数字信号处理(DSP)优化传统交互流程及其要点，并对计算广告的相关算法进行了综合阐述。
其二，以计算广告概念及广告产业链发展为核心的广告学研究。互联网广告行业中先后出现了网络广告联盟、广告交换、需求方平台、销售方平台、媒体买卖平台等多种角色。而对于计算广告的研究，则需要把传统广告学和计算机技术相结合，从算法的角度来思考旧的挑战。景东、邓媛媛景东，邓媛媛.论计算广告的形式及其审美特征［J］.哈尔滨工业大学学报(社会科学版)，2011，13(1)：5054.首先从美学艺术视角归纳了计算广告的特点，并依据形式将其划分为文本分析、用户分析和用户参与三种类别。刘鹏、王超刘鹏，王超.计算广告：互联网商业变现的市场与技术［M］.北京：人民邮电出版社，2015.在合著的《计算广告：互联网商业变现的市场与技术》一书中，从工业视角对计算广告的算法系统进行了解读，并梳理了网络广告的发展变化。在产业链方面，刘庆振刘庆振.计算广告学：大数据时代的广告传播变革——以“互联网 ”技术经济范式的视角［J］.现代经济探讨，2016(2)：8791.从计算广告引发的定制、融合、智能、程序化视角，探讨了计算带来的广告产业链变革。
其三，以计算广告体系建设和范式构建为方向的理论探讨研究。自计算广告的概念被提出后，2011年美国斯坦福大学开设了计算广告课程；2018年美国伊利诺伊大学创办了计算科学与广告专业，开设计算广告系列课程。此后，越来越多的学者开始探讨计算广告学学科建设和范式构建等方面的问题。祝建华、彭泰权、梁海等祝建华，彭泰权，梁海，等.计算社会科学在新闻传播研究中的应用［J］.科研信息化技术与应用，2014，5(2)：515.根据经典的5W模型探讨了将计算社会科学运用到新闻传播学研究中的意义和价值。颜景毅颜景毅.计算广告学：基于大数据的广告传播框架建构［J］.郑州大学学报(哲学社会科学版)，2017，50(4)：150154.表示学界亟需对计算广告的传播模式进行探讨，为大数据时代的广告传播研究厘清思路。姜智彬、马欣姜智彬，马欣.领域、困境与对策：人工智能重构下的广告运作［J］.新闻与传播评论，2019，72(3)：5663.则从技术变革的角度出发，探究了智能广告带来的行业重构，并基于基础—工具—目的—本性框架提出了智能广告的定义。
其四，以计算广告发展前沿的实践和学术研究为基础的研究动态。段淳林、杨恒段淳林，杨恒.数据、模型与决策：计算广告的发展与流变［J］.新闻大学，2018(1)：128136 154.辨析了计算广告的定义等基础概念，梳理了计算广告从Web1.0到Web3.0的发展路径，提出要从数据、算法模型、智能决策三个基本维度来进行研究，并构想了智能数据获取、使用场景匹配、品效合一测量等未来计算广告的智能营销创新。该文章为计算广告学的研究奠定了一定的理论基础，并被《新华文摘》全文转载。同时，段淳林、张庆园编著的《计算广告》一书在计算广告发展过程中具有重要意义，也为计算广告学理论和学科发展奠定了基础。
此外，段淳林、崔钰婷段淳林，崔钰婷.广告智能化研究的知识图谱［J］.新闻与传播评论，2021，74(1)：5667.基于web of science(WOS)核心合集数据库和中国知网数据库近十年广告发展的沿革，从聚类情况、研究热点、发展趋势等方面对国内外研究结果进行对比后发现，计算广告是目前广告智能化研究的热点和学术前沿，然而从上述国内对于广告智能化尤其是计算广告的研究来看，目前学界对于计算广告跨学科的系统性梳理，以及计算广告教育的研究仍未给予充分重视。
目前，计算广告的发展为整个传统广告学科带来了颠覆性变革。这种变革主要表现在两个方面：一是对传统广告理论和广告学理论研究范式带来冲击，实践和理论的互补性和协同性发展将存在巨大的阻碍；二是对当今时代广告教育与广告学科人才培养带来巨大挑战，广告行业的创新性和延续性将缺乏足够的活力，人才的培养和输出将出现断裂或不匹配的状况。计算广告将计算主义理论引入广告学研究与实践中，从根本上改变了广告传播的性质。因此，我们必须先从数据、模型与决策三个维度，理解已经被颠覆了的广告理论与实践。
首先，数据是计算广告的基础，同时也是洞察市场与消费者的基础。传统的广告实践因为缺少数据，广告从业者的经验性个人智慧主导着广告用户洞察、创意策划、广告投放渠道、广告优化等环节。随着大数据技术的普及和发展，大数据 广告改变了传统广告的模式。从极少数据反馈的手工作坊式互联网广告阶段，到数据体量膨胀的社交广告阶段，再到拥有海量大数据的程序化购买阶段，数据获取技术的突破引发了计算广告的一次次流变，并引领广告步入智能化时代。可以说，在计算广告时代，数据是智能决策与用户画像的基础和依据，是计算广告组织运作的核心要素，也克服了传统广告学实践中因数据匮乏所造成的孤立化、碎片化与片面化的认知局限。数据的来源、总量、质量和算法决定了广告匹配的效率，也决定了计算广告的交易价格与价值，成为计算广告发展的驱动力。从当前计算广告的实践来看，广泛收集用户的行为数据和广告反馈数据，运用云计算的基础设施将用户标签化并进行深入的用户画像，在多个广告主竞争同一次广告展示机会时以数据做出展示决策，再将广告的效果数据反馈给广告操作人员以调整投放策略，已经成为计算广告的基本投放逻辑。
其次，智能算法模型是计算广告的主要工具。早期的互联网广告由于没有考虑对流量进行切分，以实现个性化或定向化的精准投放，尚未产生对计算的需求。而随着市场对广告效果的要求逐渐提高，机器和算法逐步取代过去的人工操作与人工服务，从而产生了技术和数据驱动型的计算广告的产品形态和产业生态。智能算法模型是计算广告的主要工具，通过综合运用各种算法工具，可以实现特定语境下特定用户和相应广告之间的匹配。计算广告的一切数据均由智能算法进行处理与优化，因此全链路均涉及广泛的算法模型的运用，如标签化定向模型、数据化定向模型、智能化定向模型等。算法赋予了计算广告“智能”的基因，寻找用户兴趣与广告主需求的连接点，间接实现了用户与场景的匹配。从文本分析到情感计算，从信息爬虫到搜索引擎优化，统计模型、分布式系统、机器学习等大量操作型工具被广泛利用。此外，精准的用户推荐使计算广告实现了从媒体购买向用户购买的巨大转变，而基于算法优化的用户内容推荐需要强大的数据管理平台(DMP)支持。作为计算广告的中枢神经系统，DMP为全产业链提供数据支持服务，并对人群数据进行分类标签整理及相似人群寻找，旨在精准定位用户，使广告投放更具针对性。DMP不仅可以提供有效品牌用户的人群画像、消费者洞察和品牌营销建议，而且可以与品牌合作建立独有的品牌DMP，在数据处理方面帮助企业和品牌实现更好的客户关系管理。
后，智能决策是计算广告的目的。大众媒体时期，精准营销方面的成果乏善可陈，广告决策居于广告链的后端。而在计算广告时代，广告效果的衡量方式渐渐更为精细化，多样化的广告主需求出现了CPC(cost per click，每点击成本)与CPM(cost per mille，千人成本费)、CPA(cost per action，每行动成本)、CPT(cost per time，每时间段成本)、CPS(cost per sales，按销售付费)等多种在线广告效果衡量指标。在计算广告时代，广告效果的渐趋精准也使广告主有了更为精准集约的广告投放选择，通过大规模的数据利用将广告决策前置，用数据驱动决策，这成为广告业的常态。
新文科概念的提出，预示着文科专业的建设尤其是学科理论体系的革新将成为大势所趋。为了让计算广告理论的发展与实践同步，我们需要明白计算广告对当今时代广告教育与人才培养也带来了巨大挑战。一方面，面对计算广告的飞速发展与冲击，广告行业在实践层面和理论层面出现了断层，传统广告教育开始面临困境：传统广告教育的理论观念开始跟不上新时代的步伐；传统广告学科的研究方法和研究范式显得较为老套；传统广告教育的学科体系建设与社会人才需求脱节；传统广告教育的课程设置体系亟待更新等。另一方面，在过去，传统广告教育培养了一批兼具理论基础、策划能力、创意能力与市场营销能力的专业人才，而在计算广告时代，有这些能力还远远不够，计算广告时代的人才培养模式亟需进一步的创新探索。
计算广告是一门多学科融合的新兴学科，这需要成为学界和业界的共识，但是截至目前，学界仍未为其涉及的学科构建起脉络清晰的知识谱系。通过梳理学界已有的研究方向，对未来学科发展进行展望，我们需要将计算广告学科体系分为基础板块、核心板块和延伸板块三大部分。具体说来，计算广告基础板块主要包含四大学科，分别是计算机科学与技术、应用经济学、理论经济学和管理科学与工程，是计算广告学与传统广告学相区隔的立足点，对构建学科框架具有重要意义；核心板块以新闻传播学为主，是计算广告学科知识系统和技术体系的内核，也是对广告学本位的根本体现；延伸板块包括心理学和教育学等，是学科初步构建后的理论扩充部分，具体体现在计算广告学转变为业界生产能力的各个方面。可以说，以技术与数据为依托的计算广告学是跨学科融合发展的结果，同时其本身也在不断衍生新的学科，因而需要推动学界进行更系统的梳理。
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