京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从计算广告看大数据和人工智能的关系
一、计算广告是大数据问题中的一支;二、大数据技术在计算广告中的应用:受众定向的冷启动和数据驱动的投放决策;三、从计算广告到理解“人工智能”。
本文系亿欧智库原创,以下基于笔者从书籍《计算广告》及相关市场信息研究得出,错误和偏颇之处在所难免。请大家多多指正批评。
不了解计算广告,就不可能深入地了解互联网,因为广告为全世界互联网行业贡献了大部分收入;其次,不了解计算广告,也不太容易真正理解大数据,因为计算广告是大数据最早落地的应用,也是到目前为止唯一获得规模化营收的应用。
一、计算广告,大数据问题中的一支;
如上图所示,C类曲线只需通过少量采样就能达到问题的目标函数,此为传统数据处理问题,一般统计报表、报告归属此类;A类曲线代表的数据问题不同于C类的少量采样就能达到全量数据的效果,解决问题的收益与数据采样率的高低呈强正相关关系,A类曲线绘制的便是大数据问题;B类处于A类和C类中间,少量采样有明显的收益效果,一旦超过一定范围则收益效果不那么明显。
由此可以总结出,如果有的数据处理问题无法通过数据采样的方法来降低处理的复杂程度,就必须利用一些专门为海量数据处理而设计的计算架构和存储技术来实现,此类数据处理问题称之为大数据问题。
计算广告需要用到每一个人的行为进行定制化推送,而无法单靠对小部分个体的采样来完成,因此归类为大数据问题。计算广告是大数据问题中的一支。
二、大数据技术在计算广告中的应用;
计算广告的核心问题,是为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。在线广告区别于传统线下广告的最大特点体现在计算优化和可衡量的效果。大数据技术在计算广告中的应用主要体现在计算优化上,具体为受众定向的冷启动、以及数据驱动的投放决策。
受众定向的冷启动;
广告最初的定向标签往往都设置在较粗的粒度上,最典型的是一些人口属性标签。按照广告本身就是一项服务业的本质来看,受众定向显然更符合需求方的口味和利益,也是受众定性推动着市场向着精细化运作的方向快速发展。
如上所示为计算广告受众定向的几种方法,其中人口属性这些定向的数据除非有特别的来源,如实名制SNS的注册信息或在线购物的消费记录等,一般情况下要进行准确的定向并不容易,所以利用好已知人口属性的用户作训练集,构造分类器对人口属性进行自动标注。
数据驱动的投放决策;
与工业革命时期机器化的根本驱动力——电力相类比,互联网化的根本驱动力可以认为是数据的深入加工和利用。在线广告的计算技术在很大程度上也要依赖于对于数据的大规模利用。广泛收集用户的行为数据和广告反馈数据,利用云计算的基础设施对用户打上合适的标签,同样根据数据在多个广告竞争同一次展示时做出决策,再将投放的结果统计数据反馈给广告操作人员以调整投放策略,此为计算广告的基本投放逻辑,可以认为,在线广告系统就是一个大数据处理平台,对数据处理的规模和响应速度的要求都相当高。
三、从计算广告到理解“人工智能”;
就目前情况来看,深度学习技术在计算广告上取得的提高,没有语音图像这些领域那样显著。这里面规律性的解释是,语音图像识别是对自然现象的数据收集和处理,我们完全可以通过主动的语料收集,让各色传感器都做到充分的覆盖,这是一个基本确定、变化不快的数据空间;而计算广告面对的社会现象数据是一个由千万网民反馈、快速变化的数据空间,即使对同一个人、同一则广告、同一个广告位,点击与否是一个很不确定的时间,而这样的不确定性即使引入再多的上下文信息也无法消除。
从狭义层面来理解人工智能便是“大数据+自动化”的产物,“自动化”依赖从标注数据中寻得y=f的规律模型来完成下一个的识别,狭义人工智能是建立在海量的数据基础之上的,也就是现下火热的深度学习和大数据有着非常紧密的联系。
而普罗大众所期待的广义人工智能,是要做到像人类一样面对任何不确定环境都能凭借种类各异的思考方式来试图给出解决方案。
松鼠没有像人类一样拥有种类各异的思考方式,但即使在几年之后,它依然可以精确记住几千个橡子所在的具体位置,这种技能就能甩人类好几条街了。人工智能也很类似,我们完全可以把计算器当成算数天才,计算广告利用狭义人工智能的存储力和计算力,在对人类各色标签记忆的完整度也已经超过了人类,在竞价环节的实时数据反馈也交上了令人满意的答卷,但面对不确定环境的决策能力,其实人类也没有教给它,所以广义的人工智能即通用人工智能,机器远不及人类。
也许换个层面来理解智能,这不是一个单一维度的概念,有的智能或许非常复杂,包含许多象征各种思维模式的子节点,还有的或许较为简单,但却发挥到了极端,处在可能性空间的角落位置。我们可以将智能视作一套生态系统,不同思维模式的节点相互依赖、共创共生。
人工智能在中国已经掀起了新一轮技术创新的浪潮,我们如何去感受人工智能的风向标?技术、创新、应用如何突破?未来人工智能这片蓝海怎么去航行?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23