计算广告旨在实现特定用户与合适广告间的最佳匹配。随着业界应用的发展，计算广告逐渐步入中国的学术视野。从最初的程序化广告到智能广告，再到今天的认知计算广告，每一次进步都标志着广告技术的革新。
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，围绕用户、内容、算法、场景以及优化展开。通过细粒度用户洞察、智能化信息内容、智能算法、场景互动等特征，计算广告实现了精准匹配用户需求及体验的目标。生成式AI赋能下的广告创意生产范式正在发生深刻变革，AIGC在广告创意中的创新特别明显。
在计算广告时代，内容创意能力正逐步从依靠人脑转向人机协同的趋势。系统利用深度学习技术收集和分析大量用户数据，提取有价值的信息和模式，训练广告模型，预测用户需求并生成个性化广告内容。构建和维护高质量的专业知识库是不可或缺的基础环节，确保广告内容的时效性和相关性。价值对齐也扮演重要角色，确保广告内容不仅符合用户的个性化需求，同时与社会伦理和企业价值观一致。
计算广告能够以场景为核心链接价值共创主体，在动态场景与智能互动的助力下，推动场景共建和场域共融。品牌主、广告平台以及用户构成了计算广告的价值共创主体，而场景成为链接三者的核心。借助广告平台的动态场景，可以提升品牌的洞察效率，提高平台的高质量流量；通过用户侧的动态反馈，可以促进细粒度的品牌认知，增强用户与内容的匹配契合度。
计算广告优化不断促进广告的精进，颗粒度成为优化广告预算的新方法，优化成为品牌资产的提升引擎。品牌资产管理包括关系资产、内容资产和商品资产等方面，经过消费者需求洞悉、广告内容更新、效率提升等方式优化，进而落实营销应用，继续反哺营销方式的升级及广告利润的增长。
尽管计算广告发展迅速，但也面临着多接触点归因效果评估、数据偏差与算法偏见的双重挑战、隐私保护、高昂算力成本等核心难题。破解这些挑战需要行业共同探索解决方案，比如加强数据管理、提高透明度、采用公平公正的算法设计等。
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