从数字化媒体的萌芽到如今几乎所有媒体都已经实现了数字化重构的过程，也是互联网广告乃至整个广告产业发生巨变的过程，广告营销的整体战略从整合营销传播的机械化整合向融合定制传播的有机化融合转变，广告的交易模式从传统的人工合约交易向实时竞价的程序化交易转变，广告主的媒介采购对象从固定的广告位置或广告时段向定向的流量或用户转变，广告的目的也从单纯的品牌广告或效果广告向集品牌展示与直接效果于一身的多功能广告转变。在广告产业的整体巨变或转型过程中，“能够实现广告精准定向投放的计算广告技术占据着不可替代的核心位置……每条广告只有针对适合的客户，在特定场合投放才是有用的信息，否则便为骚扰信息。计算广告正是实现广告精准投放的主要技术手段。”[i]
而当前我们所要构建的计算广告交易平台则是要在包括互联网媒体在内的更广泛的广告传播领域实现这种广告、场景和用户的精准匹配。这种全媒体化的计算广告交易平台通过建立统一的资源交易标准和效果衡量标准，搭建不同广告媒体之间技术共享、接口共享、数据共享和效果共享的机制与平台，在广告资源的需求方与供给方之间进行优化配置，实现稀缺的黄金广告资源的增值和海量的闲置广告资源的利用，推动广告产业转型或升级。而实现这种全媒体化的计算广告交易平台的基本构想，需要与此相匹配的一整套技术体系的全面支撑。
数据处理技术。数字化技术带来的不仅仅是媒体的数字化，而是整个社会的生存、生活、生产方式的数字化，书籍、报纸、电视、汽车、冰箱、定位、物流等数字化的物品和过程时时刻刻都可能产生信息和数据，而泛媒介化趋势的发展则使得与用户接触的任何一种终端被安装上智能芯片和智能屏幕之后在某种程度上都变成了一种全新的媒体。因此，当前的计算广告是在信息和数据泛滥而非稀缺的时代背景下展开的。用户注意力成为数据爆炸时代的关键性稀缺资源，而只有真正符合用户内心需求和兴趣偏好的信息才能捕获其注意力。这就需要将数据看成广告产业乃至更多产业的一个全新的生产要素，“原始材料在数字流水线的一端输入，而处理后的信息则从另一端输出。”[ii]这种从原始数据到有价值的数据过程，就是利用人工智能、机器学习、统计学、聚类分析、数据建模等诸多技术，从大量含有噪声的实际数据中提炼出其中隐含的、事先不为人知的有效数据信息的数据挖掘和处理过程。这个过程包括商业理解、问题界定、数据准备、模型建立、模型评估和模型应用等重要环节。数据和数据处理能力成为媒介融合时代广告企业竞争力的核心来源，也成为能够在各类不同媒体之间自由流动的关键要素，从而为计算广告市场的快速扩大以及交易平台的逐步建立奠定了基础。
广告定向技术。数字化媒体广告资源的售卖方式是按照特定用户或者流量拆分的方式实现的，广告定向技术则是实现这种交易方式的关键性支持技术，它是在海量用户数据处理的基础之上，针对不同用户进行个性化的需求分析，并将最符合用户需求的广告信息呈现在其接触界面上的精准传播技术。在包罗万象的定向技术体系之中，Cookie是其技术基础，它记录了用户ID的大量信息，例如密码、浏览过的网页、停留的时间等等，用于对用户身份的辨别。如果没有Cookie，网站分析也无从入手，更不用谈广告的定向投放了。在基本技术的基础之上，广告定向包括了语言定向、地域定向、浏览器定向、操作系统定向、时段定向、网页定向、关键词定向和人群定向等多种定向方式。在定向技术的基础之上，我们还需要与定向技术相配合的定向标签体系，这种标签体系一般由系统设定的标准化标签和用户自定义的个性化标签共同构成，将不同的用户映射到不同的几个标签上去，从而界定了用户之间的差异化需求。例如，亚马逊通过数据挖掘算法对用户的标签体系进行动态化的管理和实时化的更新，因而能够实现非常精准的广告定向投放。事实上，随着电视媒体的数字化升级、电视传输网络的双向互动改造以及电视机顶盒技术的广泛应用，针对电视媒体的定向投放在技术层面已经具备了可能性，这也为中国数千家城市电视台、县级电视台的长尾流量的变现带来了希望。
图7-4：腾讯广点通的人群标签
实时竞价技术。由于全媒体化的广告交易平台要处理的是数量众多的大中小广告主对海量用户进行个性化广告传播的需求，目前为止，利用实时竞价技术完成这一目标是计算广告交易平台的最佳选择。因为，实时竞价技术能够通过计算技术在极短的时间内完成广告、用户和场景的精准匹配。实时竞价技术作为计算广告交易平台的重要技术之一，其产品策略和技术方案最早产生于索索引擎广告。在传统的搜索竞价模式中，竞价越高，广告的搜索排名也越高，这样一来，竞价高的公司便可以获得最好的展示效果。但是这种模式并不符合计算广告最佳匹配的理念。“谷歌改变了这种竞价模式，不仅看重竞价，同时也将广告和搜索词条的相关性加入到排名的权重中。搜索引擎不应该只显示竞价最高但点击次数为零的广告。通过显示竞价低但点击次数较多的广告，搜索引擎赚的利润会高于竞价高但点击少的广告。”[iii]同样的道理，计算广告交易平台的实时竞价技术系统应该参照谷歌这种竞价模式进行最佳匹配，而不是仅仅能够实现“价高者得”的简单匹配。这就确保了只有高度相关的广告才能够显示在用户浏览的界面，从而为用户创造了不同以往的良好体验，而用户需求和用户体验是整个计算广告产业生态的根本。此外，实时竞价的交易技术体系不仅仅能够满足广告主的效果广告投放需求，也为品牌广告更集约化的市场策略和人群触及创造了全新的机会。
程序化交易技术。程序化交易技术主要是指能够实现机器之间进行在线协商而非线下人工操作的广告资源采购技术，其主要目的就是实现广告主自动化、智能化、即时化地选择精准用户并通过实时竞价完成自动交易和投放。程序化交易技术最先应用于互联网广告领域，但是这并不意味着它是互联网广告的专利，移动终端、电视终端甚至户外终端，也都可以在很大程度上实现程序化交易。而当前我们所要构建的全媒体化计算广告交易平台就是希望能够将不同媒介终端的程序化交易技术进行标准统一并实现终端兼容。随着近几年程序化交易技术的完善、跨屏传播的技术的进一步发展，移动端、PC端、视频端乃至电视端的程序化购买正渐趋在同一个交易平台上逐步实现。事实上，一切数字化的媒体都具备接入这个全屏化计算广告交易平台的基本技术条件。“从这个意义上讲，程序化将打通所有的媒体形态，不仅提升了互联网作为广告载体的价值，也将提升电视等媒体作为广告载体的价值。按媒体形态来划分广告载体和分配预算的方式将有可能成为过去，多种载体协同配合才能真正满足广告主的营销传播需求。”[iv]全媒体化计算广告交易平台恰恰就是实现广告主在同一个平台上完成多样化媒体广告资源程序化购买的根本解决方案。
[i]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.计算机学报.年第10期,第-页
[ii][英]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革.盛杨燕,周涛译.浙江人民出版社.年,第页
[iii][美]BradGeddes.Google广告高阶优化.宫鑫等译.电子工业出版社.年.第5页
[iv]王薇.剖析程序化广告八大误区.媒介.年第8期,第26-29页
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