2024年度中國計算廣告發(fā)展趨勢藍皮書

目錄第一章數(shù)智技術(shù)推動廣告：從計算到認知的發(fā)展 4一、計算廣告的概念 4二、計算廣告的特征 5技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn) 5以場景互動為關(guān)鍵驅(qū)動 6以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎 7三、計算廣告的發(fā)展 8國內(nèi)外研究方向 8計算廣告研究在SSCI中的演化 9計算廣告的三大發(fā)展階段 10四、生成式AI賦能計算廣告的變革 13AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新 13代理新模式：從合約化交易到智能化交易 18構(gòu)建數(shù)字化新生態(tài)：共生、共建、共享 19第二章認知計算廣告知識生產(chǎn)范式的變革 20一、計算廣告的范式 20范式的演進過程 20認知計算廣告范式的綜合體系 21二、認知計算廣告的知識生產(chǎn) 23知識生產(chǎn)演進過程 23智能知識生產(chǎn)的新模式 24認知計算廣告知識生產(chǎn)的價值 26第三章生成式AI與智能體的概念 29一、AI智能體 29二、智能體認知 29智能體認知的起源與發(fā)展 30智能體認知的技術(shù)框架 31智能體認知成為生成式AI計算廣告中的邏輯起點 32智能體認知在廣告創(chuàng)意生成中的應(yīng)用 33三、智能體社交 34智能體社交的起源與發(fā)展 35個體智能與群體智能 35智能體社交的實現(xiàn)方式 36智能體社交在計算廣告中的應(yīng)用 38四、價值對齊 39價值對齊的理論基礎(chǔ) 40價值對齊的實現(xiàn)方式 40價值對齊在計算廣告中的應(yīng)用 42大規(guī)模價值對齊系統(tǒng)的特性 43社會模擬推動智能體價值自對齊 45第四章認知計算廣告的知識體系建構(gòu) 46認知計算廣告的技術(shù)架構(gòu) 46認知計算廣告的知識體系構(gòu)建 48認知計算廣告的應(yīng)用案例分析 49第五章認知計算廣告面臨的挑戰(zhàn)與對策 50認知計算廣告中的核心挑戰(zhàn)：多接觸點歸因效果評估 50認知計算廣告中的隱形陷阱：數(shù)據(jù)偏差與算法偏見的雙重挑戰(zhàn)54認知計算廣告的隱私守衛(wèi)戰(zhàn)：破解數(shù)據(jù)驅(qū)動時代的倫理困局 57認知計算廣告的核心難題：高昂算力成本的挑戰(zhàn)與突圍 60認知計算廣告的全球化困境：跨文化適配的認知模型挑戰(zhàn) 63第六章認知計算廣告的發(fā)展趨勢 661AIGC技術(shù)正成為廣告內(nèi)容創(chuàng)作的重要表達方式................................................................................................................66趨勢2：以智能體作為人機協(xié)作的中心 69趨勢3：以文本及語音交互作為內(nèi)核 71趨勢4：以垂類AIGC知識庫作為基石 73趨勢5：以跨學(xué)科融合作為關(guān)鍵發(fā)展前提 75趨勢以構(gòu)建基于中國實踐的認知計算廣告理論體系創(chuàng)新為根出發(fā)點 77第一章數(shù)智技術(shù)推動廣告：從計算到認知的發(fā)展一、計算廣告的概念計算廣告這一概念最早由雅虎研究院資深研究員兼副總裁AndreiBroder2008年首次提出。他指出，計算廣告的核心挑戰(zhàn)是在指定文意(context)“最佳匹配1增強廣告相關(guān)性和個性化來提高廣告效果2。隨后，學(xué)界和業(yè)界逐漸將視野投向這一熱門議題。2011年，斯坦福大學(xué)開設(shè)了計算廣告的研究生課程。2014年，美國廣告學(xué)會提及了計算廣告對于廣告2017“科IntelligentSystem國本土化的發(fā)展，計算廣告也逐漸步入中國廣告界的學(xué)術(shù)視野。2011年，周傲告并進行精準定向投放，實現(xiàn)廣告收益最大化3。該時期的學(xué)者對計算廣告的認1BRODERAZ.Computationaladvertisingandrecommendersystems[C].Lausanne,Switzerland:Proceedingsofthe2008ACMconferenceonrecommendersystems,2008:1-2.2HUHJ,MALTHOUSEEC.Advancingcomputationaladvertising:Conceptualizationofthefieldandfuturedirections[J].JournalofAdvertising,2020(4):367-376.3周傲英,周敏奇,宮學(xué)慶.計算廣告:以數(shù)據(jù)為核心的Web綜合應(yīng)用[J].計算機學(xué)報,2011,34(10):1805-1819.4段淳林,張慶園.計算廣告[M].北京:人民出版社,2019.5“優(yōu)化整體廣告活動利潤6被廣泛認同并運用。7二、計算廣告的特征技術(shù)賦能廣告創(chuàng)意生產(chǎn)算廣告的智能化信息內(nèi)容不斷提質(zhì)增效。在計算廣告時代，內(nèi)容創(chuàng)意能力從依靠人腦走向人機協(xié)同的趨勢越來越明顯。5LIH.Specialsectionintroduction:Artificialintelligenceandadvertising[J].JournalofAdvertising,2019(4):333-337.6劉鵬.計算廣告：互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場與技術(shù)[M].北京:人民郵電出版社,2015:22.7段淳林.技術(shù)變革背景下中國計算廣告的發(fā)展趨勢[J].山西大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）,2022,45（05）:96-104.AI計算廣告的知識生產(chǎn)。由人類放，提升廣告效果和用戶體驗。以場景互動為關(guān)鍵驅(qū)動融。以場景為核心，鏈接價值共創(chuàng)主體價值共創(chuàng)中。而場景成為鏈接三者的核心。從品牌主提供產(chǎn)品信息到廣告平臺發(fā)布廣告內(nèi)容，洞察細粒度用戶個體、用戶群對品牌方直接傳遞的產(chǎn)品信息的感知態(tài)度。最后，動態(tài)場景與智能互動，推動場景共建和場域共融的渠道。技術(shù)賦能的物-物互聯(lián)打破物理場景與虛擬場景的邊界，在人臉識別、肢體識別、語音交互和感官交互的技術(shù)背景下的人-物互聯(lián)創(chuàng)造了場景-互動體驗-共建”的新模式，而物-場景互聯(lián)的實現(xiàn)促進了場景化內(nèi)容的多層次聯(lián)動。品牌聯(lián)想，促進了品牌體驗中的多重認知。在品牌參與層面，VR/AR等虛擬現(xiàn)AI對短視頻內(nèi)容進行識別和標(biāo)簽分類，為消費者打造沉浸式體驗。相較于文字的標(biāo)簽分類，視頻內(nèi)容識別對AI技術(shù)的要求更高，抖音平臺通過智能互動、場景共建，有效實現(xiàn)動態(tài)場景中的智能互動。以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎計算廣告優(yōu)化不斷促進廣告的精進，其中顆粒度成為優(yōu)化廣告預(yù)算新方法，優(yōu)化成為品牌資產(chǎn)的提升引擎。顆粒度成為優(yōu)化廣告預(yù)算新方法在計算廣告視角下，顆粒度可以被理解為一個衡量受眾、信息、觸點等在品（的細以優(yōu)化為品牌資產(chǎn)提升引擎牌資產(chǎn)的價值，全力挖掘品牌的最大價值與利潤。A/B測試是在品牌整體廣告投放過A/B測試對其廣告內(nèi)容創(chuàng)意的不斷優(yōu)化。品牌方放，通過對市場反應(yīng)的洞察分析，品牌方成功找到了不同人群的溝通“癢點絲，從而為后續(xù)的產(chǎn)品銷售打下了堅實基礎(chǔ)。三、計算廣告的發(fā)展國內(nèi)外研究方向國內(nèi)外計算廣告學(xué)發(fā)展的研究主要有兩個方向:一是聚焦于算法,例如利用深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)對點擊率、效果提升等方面進行優(yōu)化和測試;二是聚焦計算廣告學(xué)的特性,從宏觀探討計算廣告的特點趨勢以及對傳統(tǒng)廣告的變革。前者主要基于計算機領(lǐng)域,更強調(diào)模型的優(yōu)化、算法的提升、數(shù)據(jù)分析處理的效率,對于廣,進一步拓展研究視野,豐富廣告理論,為計算廣告學(xué)科的構(gòu)建和發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。在國際計算廣告研究聚類中,已經(jīng)出現(xiàn)了計算廣告技術(shù)通過點擊率、算法、的變化研究。相比較而言,中國在計算廣告方面的研究則正在從算法功能性的研究轉(zhuǎn)向?qū)τ趥鞑ゲ呗院蛷V告產(chǎn)業(yè)方面的研究,對于計算廣告宏觀的變革特點、流程變化、關(guān)系變革的研究更加豐富。SSCI中的演化3.2.1萌芽階段（2000-2010年）優(yōu)化廣告投放。研究成果主要集中在以下幾個方面：廣告競價：如何在廣告拍賣中合理地出價，以獲得最大的收益；廣告創(chuàng)意：如何設(shè)計出能夠吸引用戶注意和點擊的廣告。3.2.2發(fā)展階段（2011-2018年）告技術(shù)應(yīng)用于實際的廣告投放場景中。研究成果主要集中在以下幾個方面：社交媒體廣告：如何在社交媒體平臺上有效地投放廣告；移動廣告：如何在移動設(shè)備上優(yōu)化廣告投放；視頻廣告：如何制作出能夠吸引用戶觀看的視頻廣告。爆發(fā)階段（2019年至今）這一階段的計算廣告研究進入了快速發(fā)展時期，研究成果呈現(xiàn)幾何式增長。2019年，計算廣告研究成果爆發(fā)式增長，主要原因是人工智能技術(shù)的應(yīng)用。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使計算廣告研究更加深入，研究成果更加具有創(chuàng)新性。人工智能技術(shù)在計算廣告研究中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：高廣告投放的效率；圖SSCI計算廣告的三大發(fā)展階段屬性保持一致流變路徑的計算廣告，也經(jīng)歷了以下三個發(fā)展階段。程序化廣告2012年，第一個廣告交易平臺（AdExchange）和需求方平臺（DSP）出現(xiàn)，并且首次實時競價（RTB）廣告的投放，標(biāo)志著計算廣告1.0時代程序化廣2014管理平臺（DM、供應(yīng)方平臺（SSP）等多種市場主體。程序化廣告是指通過數(shù)字化的平臺,代表廣告主自動執(zhí)行媒體購買的流程。簡單來說,就是指通過計算機程序的介入,自動完成廣告的采買,并實現(xiàn)廣告投放的最優(yōu)化。如曝光次數(shù)、點擊次數(shù)等常見廣告硬指標(biāo),也包括定向是否精準、投DSPAdRTBNon-RTB(非實時競價模式)購買技術(shù)的移動廣告將更加適應(yīng)移動端用戶多樣化、碎片化的使用習(xí)慣,并能提供給用戶即時準確的廣告互動體驗,而基于移動終端設(shè)備標(biāo)識符獲取的用戶數(shù)據(jù)也具備更持續(xù)的使用價值。程序化計算廣告的創(chuàng)意生產(chǎn)核心在于廣告購買和投放過程的自動化，DMPDSP利用這些化，不僅提升了廣告交易的效率，也大大增強了廣告投放的精確度和效果。智能推薦廣告2.0動優(yōu)化廣告投放策略，實現(xiàn)智能精準定向。與程序化廣告相比，其核心優(yōu)勢在于擁有了元素級別的創(chuàng)意數(shù)據(jù)管理平臺，可以實現(xiàn)廣告創(chuàng)意元素與用戶、場景的匹配。創(chuàng)意數(shù)據(jù)管理平臺存儲了大量包含DMP平臺中的元素實現(xiàn)規(guī)DSP進行廣告創(chuàng)意的投放，并進行實時的數(shù)據(jù)反饋和創(chuàng)意優(yōu)化?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)和算法推薦技術(shù)，智能推薦廣告實現(xiàn)了海量創(chuàng)意的“柔性生產(chǎn)。一方面，智能推薦廣告可以讓用戶自己選擇創(chuàng)意。在廣告投放過程中，利認知計算廣告AI等外3.0認知計算時期。認知計算廣告致力于模擬人腦認知過程，智能化走向人機協(xié)同模式。（）（2）對于所提取信息進行模型化和理論化構(gòu)建（人方式學(xué)習(xí)和處理任務(wù)的基本框架。以“認知+智能”為主要特征的認知計算廣告，其本質(zhì)屬性是內(nèi)容的智能化創(chuàng)“認知內(nèi)容創(chuàng)造。因此，本文將“認知計算廣告”定義為一門以“認知”追求效率向更加注重內(nèi)容創(chuàng)意的方向轉(zhuǎn)變。推動廣告行業(yè)向更加智能化和人性化的方向發(fā)展。四、生成式AI賦能計算廣告的變革AIGC在廣告創(chuàng)意中的革新AIGC創(chuàng)新和策略調(diào)整，AIGCAIGC將成為未來廣告行業(yè)不可或缺的核心技術(shù)之一。AIGC概述AI生成內(nèi)容(AIG)AIGC位提供了有效支持。AI技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理(NLP)以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)(VAEs)和Transformer能通過訓(xùn)練兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——一個生成器和一個鑒Transformer文本生成AI在多場景中的生成文本已經(jīng)達到真假難辨的程度。其能將知識圖GPT技術(shù)完美結(jié)合，生成兼具專業(yè)性和邏輯性的文本內(nèi)容。目前，主要應(yīng)NPC個性化交互等。AIGCScriptAIAI腳本頁廣告文案的生成與傳統(tǒng)廣告文案生成這兩者對消費者參與度的區(qū)別8[8]秦雪冰,郭博.智能廣告文案的消費者參與度研究——基于汽車之家APP的實證檢驗[J].新聞與傳播研究,2022,29(06):56-72+127.生成在計算廣告領(lǐng)域的效果和應(yīng)用。圖片生成2022StabeDffuson2023年后，AIGC技術(shù)助推出新的人工智能浪潮，AIMidjourneyStableDiffusionDALL-E，Midjourney生成的作品具有強烈的藝術(shù)風(fēng)格，能夠精準捕捉人物面部的細節(jié)；StableDiffusion輸出的圖片風(fēng)格更為寫實，對“照片”風(fēng)格的藝術(shù)作品往往有穩(wěn)定的把握；DALL-E嘗GPT-4深度結(jié)合，生成的圖片更具有深意。多種不同的圖像生成模型的不AIGCAI圖像生AIGCAI圖像生成工具已相對成熟，憑借其易用性好、生成結(jié)果直觀、傳播方便等特征深受內(nèi)容生產(chǎn)商和消費者的喜愛。在資本的青睞和助力下，AIAIGC領(lǐng)域的快車道。例如20227"HeinzA.IKetchup"AI圖像生成工DALL-E2,20232eateRealMacAIGC的共創(chuàng)之旅。DALL-E2和GPT-4AI模型的賦能，人們通過“以文生圖的方式便能輕松地完成一幅創(chuàng)意作品。202310月，OpenAIChatGPTPlus和企業(yè)版用戶中，全面開放ChatGPT結(jié)合后，將OpenAI全新的王牌應(yīng)用。視頻生成與AI作畫相比，AI生成視頻需要多個AI模型的配合來完成視頻的制作。作畫與做視頻的第一步都需要預(yù)訓(xùn)練文本-圖像模型，先由文本生成大量的圖像。AI生成視頻，在完成基本的圖像生成之后，還需要將這些圖片連起來，變成視頻。相較于AI作畫，從技術(shù)上來看，視頻可以認為是多張“圖片有邏輯、連貫的組成。視頻幀是一張張圖像，各幀之間有畫面、邏輯等層面的關(guān)聯(lián)。AI生AI生成圖像的深度延伸。在營銷領(lǐng)域，AI視頻能綜合圖像、視頻、ttsAI1800張視覺圖像并制作短片，設(shè)計了一個大膽的藝術(shù)潮流。在跨模態(tài)的數(shù)字人方面，AIGCAIGC技術(shù)可以促進虛擬數(shù)字人AIGCAIGC技術(shù)能夠支持虛擬數(shù)字人應(yīng)用到各AIGC技術(shù)AIGCAI生成數(shù)字人、動畫視頻、圖片、文案等內(nèi)容，從而不斷降低內(nèi)容創(chuàng)作門檻和成本。AIGC的廣告應(yīng)用廣告的AI優(yōu)先場景為廣告投放智能、廣告創(chuàng)意生成、廣告文案撰寫，此外還有以下部分：廣告投放智能：AI通過分析用戶行為、興趣和偏好，為廣告主提供精確的目標(biāo)受眾定位。實時調(diào)整投放策略，優(yōu)化廣告效果，降低廣告成本。廣告創(chuàng)意生成：AI的自動生成工具可以快速生成廣告文案、圖片和視的創(chuàng)意素材，提高創(chuàng)意生產(chǎn)效率和質(zhì)量。廣告文案撰寫：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征，自動撰寫具有吸引力的廣告文案。通過自然語言處理技術(shù)(NLP)，AI能理解語言的語法和語義，生成符合人類閱讀習(xí)慣的文案，提高效率，減輕人力負擔(dān)圖片廣告創(chuàng)意、視頻廣告創(chuàng)意：AI生成具有吸引力的圖片和視頻廣告。通過計算機視覺技術(shù)，AI視頻的內(nèi)容，生成符合人類審美的圖片和視頻。廣告精準投放：AI可以根據(jù)用戶畫像和行為分析，實現(xiàn)精準投放。這有助于提高廣告效果，降低無效曝光。競品廣告分析：AI可以幫助廣告主識別、快速收集和分析競爭對手的廣告策略、創(chuàng)意和效果。通過對比分析，為廣告主提供有針對性的優(yōu)化建議。廣告千人千面：AI可以根據(jù)用戶畫像和行為分析，為每個用戶提供個性化的廣告體驗。通過實時調(diào)整廣告創(chuàng)意和投放策略，提高用戶滿意度。廣告人群畫像：AI可以通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、購買記錄和社交媒體互營銷策略。智能排期與策略：AI可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，自動生成和優(yōu)化廣告高運營效率。智能媒體推介：AI可以根據(jù)廣告主的需求和受眾特征，自動推薦合適的媒體渠道。這有助于提高廣告覆蓋率，降低媒介購買成本AI對話式廣告：AI可以實現(xiàn)與用戶的實時互動，為用戶提供個性化的廣告戶提供有針對性的廣告信息行業(yè)效率工具：AI可以為廣告行業(yè)提供各種效率工具，如自動報告生成數(shù)據(jù)可視化等。幫助廣告主和代理商提高工作效率，降低人力成本。AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展將進一步提升計算廣告的效率和效果。未來，我們可以期待看到更智能化、個性化的廣告內(nèi)容，以及更具創(chuàng)意和影響力的廣告作品。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，AIGC將成為計算廣告領(lǐng)域的重要驅(qū)動力，為廣告行業(yè)帶來更加智能化、個性化的未來發(fā)展趨勢。代理新模式：從合約化交易到智能化交易朝著越來越精準化、定向化、場景化、動態(tài)化和智能化的方向進化。合約化交易階段[9]品牌方可以實時調(diào)整廣告曝光次數(shù)、特定位置和時段等決策。智能化交易階段等技術(shù)能帶來沉浸感的互動體驗，5G[9]段淳林.計算廣告的發(fā)展對廣告學(xué)的沖擊與挑戰(zhàn)[J].中國廣告,2020(11):26-28.去中心化特點能加強對品牌和用戶數(shù)據(jù)安全的保障?！白顑?yōu)匹配構(gòu)建數(shù)字化新生態(tài)：共生、共建、共享未來發(fā)展中的位置。、廣告網(wǎng)絡(luò)平臺、用戶共同組成的共生界面。在共生界面中，[10]的實踐更加便利化。1]《智能媒體發(fā)展報告（20232023DTC模式垂直接近第二章認知計算廣告知識生產(chǎn)范式的變革一、計算廣告的范式范式的演進過程美國科技哲學(xué)家托馬斯·庫恩(ThomasSamuelKuhn)首次將“范式”這一概念運用到科學(xué)理論研究，他在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書中將范式定義為“具有整性范疇。美國學(xué)者肯尼斯·貝利(KennethDBailey)將這一概念引入社會科學(xué)并·奧韋格布茲(OnwuegbuzieA.J.)人區(qū)分了社會科學(xué)中的三種主要范式:定量研究、定性研究以及混合方法研究。會仿真研究和大數(shù)據(jù)驅(qū)動研究。通過海量用戶數(shù)據(jù)的處理和分析，形成從需求到效果的研究閉環(huán)。人工智能的發(fā)展催生了“AIfrScenc”的知識，跨越了傳統(tǒng)廣告學(xué)的界限。隨著向第五范式轉(zhuǎn)型，認知計算廣告研AI數(shù)據(jù)庫之間的協(xié)作。認知計算廣告范式的綜合體系托馬斯“范式(paadm)的概念也做了具體界定與解釋標(biāo)，方法是共同認可的研究方法和技術(shù)手段,程序是標(biāo)準化的研究操作流程，規(guī)范式的綜合體系五項指標(biāo)衍生出新的邏輯和特征。目標(biāo)AI科學(xué)范式的一般性方法論，為其他領(lǐng)域的智能化研究提供借鑒和啟示。同時，培育跨學(xué)科人才，促進人工智能、認知科學(xué)、心理學(xué)、廣告學(xué)等多學(xué)科交叉融合，推動認知計算廣告研究的可持續(xù)發(fā)展。方法AI:大模型到智能的系統(tǒng)路徑，形成認知計算廣告的完整研究?？蚣芤?guī)范價值二、認知計算廣告的知識生產(chǎn)知識生產(chǎn)演進過程括新知識的獲取和傳播兩個階段。生成式AI“三階知識生產(chǎn)類知識“三階知識的層級躍遷。“新物質(zhì)了知識的表現(xiàn)力，為人類認知世界開啟了新的視角。智能知識生產(chǎn)的新模式（從封閉到開放到開放的特點。從靜態(tài)到動態(tài)饋中促進智能體模型的迭代升級，使之更加貼合人類需求，形成良性循環(huán)。獲取更豐富的市場信息和用戶反饋，從而更新和優(yōu)化其內(nèi)容。從單一到多元主體識生成、檢驗與傳播。實現(xiàn)個性化服務(wù)，創(chuàng)作出具身的、延展的、嵌入的、生成式廣告創(chuàng)意。從單學(xué)科到跨學(xué)科認知計算廣告知識生產(chǎn)的價值化的專業(yè)知識，作為其“思考”和“行動”告新的知識生產(chǎn)模式，對于推動計算廣告的發(fā)展具有重要意義。群體智能智能創(chuàng)意的迸發(fā)和“計算深度[18。人腦在靈活性、適應(yīng)能力、處理模糊性展，需要發(fā)揮各自的優(yōu)勢互補。AI技術(shù)的發(fā)展使人機協(xié)同成為可能，智能體作為創(chuàng)作主體，提升了可以極大賦能于個體的知識生產(chǎn)，使個體的知識生產(chǎn)能力得到提升。知識生產(chǎn)的創(chuàng)新“創(chuàng)造性的前所未有性“獨創(chuàng)性（202[5。相反，人類知識生產(chǎn)能實現(xiàn)真正創(chuàng)新，跨越既有認知界限，孕育新知，乃“從無到有。智能即特殊類型參與。練語料（知識）的基礎(chǔ)上進行模仿、預(yù)測和推論。大模型數(shù)據(jù)通過概率計算和（）廣告原創(chuàng)性新知識的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。提升個體化服務(wù)與行業(yè)創(chuàng)新在計算廣告知識生產(chǎn)邏輯演進中“大模型+知識庫結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的價值提升是“模型+知識庫的開放性特征促進了計算第三章生成式AI與智能體的概念一、AI智能體沃爾德里奇（MichaelWooldridge）從“弱”和“強”兩個方面對智能體進行了特性的實體（可以是系統(tǒng)、機器，也可以是一個計算機軟件程序等；強定義則在弱定義的基礎(chǔ)上，賦予了智能體通信能力、移動性、理性和其他特性。(Brain)、感知端(Perception)和行為端(Action)隨著生成式AI技術(shù)的迅速發(fā)展,智能體作為一種新型的計算實體,正在重新定義我們對廣告和營銷的理解。這些智能體不再僅僅是簡單的程序或算法,而是逐漸展現(xiàn)出類人的特征和能力,為計算廣告帶來前所未有的可能性。二、智能體認知智能體認知是指代智能體采用與人類相似的思維方式進行問題解決和創(chuàng)意策略。這種機制使其能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和用戶需求。體認知使智能體能夠?qū)崿F(xiàn)個性化廣告推薦，分析出每個用戶的興趣和行為數(shù)據(jù)，生成更具針對性、有吸引力的廣告內(nèi)容。智能體認知的起源與發(fā)展來解決問題的方式。早期的人工智能研究者，如埃文斯（Evans）和溫斯頓（Wnstn206070AI系統(tǒng)在未知問題中的求解能力。通過接收海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠從中識別出類比模式，并應(yīng)用于復(fù)雜問題的智能體認知的本質(zhì)可以從以下幾個維度理解：模擬人類認知過程：適的廣告策略。人的廣告概念，使廣告內(nèi)容更具吸引力。案。能體認知系統(tǒng)能夠考慮多個變量并做出平衡的決策。智能體認知的技術(shù)框架AI中的智能體認知框架由多層模塊組成，主要分為三個階段：問題提出（LLMPrse、問題求解（LLMv）和解決方案聚合（LLMArAILLM問題提出會生成一系列AI探索更多可能的創(chuàng)意方向。LLMv（問題求解：AI創(chuàng)意。LLM解決方案聚合將通過聚合所生成的多個解決同時也增強了廣告內(nèi)容的創(chuàng)新性和用戶吸引力。圖3-1思維傳播框架AI計算廣告中的邏輯起點AI的智能體認知在廣告創(chuàng)意生成過程中展現(xiàn)了強大的專業(yè)性和邏輯AI能夠?qū)τ脩粜枨筮M行更為精準的理解，并為更優(yōu)質(zhì)、更具多樣性的廣告創(chuàng)意。專業(yè)性知識：AI通過輸入大量的專業(yè)性知識，使得智能體能夠?qū)VAI理解廣告的實際目標(biāo)和受眾特征。邏輯性思維：AI能夠精準表達品牌價值的能力，同時通過AI能策略。AI破傳統(tǒng)的以人為核心的廣告創(chuàng)作模式，創(chuàng)造新的人機協(xié)作方式。（如大語言模型AIAI簡單的輔助工具角色，成為廣告創(chuàng)意生成中的主導(dǎo)力量。體逐漸獲得更強的思維能力和社會化互動能力：L1AI作提供無縫性的補助。L2聊天機器人（Chatbot）階段：AIAI開始展示一定的社交功能。L3協(xié)同者（Copilot）階段：AI與人類共同協(xié)作，AI開始根據(jù)人類的提示來生成創(chuàng)意和策略。L4智能體（Agent）階段：在此階段，AI告策略的制定，具有自主性，并能夠在廣告創(chuàng)意生成中發(fā)揮主導(dǎo)作用。L5自主智能體（Species）階段：AI在這個階段幾乎不再依賴人類提示，自主完成廣告創(chuàng)意生成和投放任務(wù)。這一階段標(biāo)志著AI在廣告創(chuàng)作中完全實現(xiàn)自我主導(dǎo)。在每個階段，AI的智能體認知能力逐步增強，尤其是在廣告創(chuàng)意和市場預(yù)測中的應(yīng)用變得更加深入和復(fù)雜。圖3-2智能體發(fā)展階段智能體認知在廣告創(chuàng)意生成中的應(yīng)用AI通過智能體認知能夠大幅提升創(chuàng)意生產(chǎn)的效率和效果。在電商促銷廣告中，生成式AI通過智能體認知機制能夠生成多種不同的促銷方案。例如，AI可以基于不同的歷史促銷活動，生成一系列類比問題，如“何在節(jié)日季節(jié)提升消費者的購買欲望？“如何通過打折與優(yōu)惠券組合提升銷量？等。通過解決這些類比問題，AI意性，還能顯著提高廣告的轉(zhuǎn)換率。AI似廣告案例的分析，AI可以預(yù)判特定廣告創(chuàng)意在不同市場中的受歡迎程度，從而為廣告主提供更具前瞻性的決策依據(jù)。AI技術(shù)的不斷演進，智能體認知的應(yīng)用場景也在不斷擴展。未結(jié)合，AI將能夠更全面地理解市場需求，并提出創(chuàng)新性的解決方案?？梢愿鶕?jù)用戶的實時意味著廣告將不再是單向的信息傳遞，而是與用戶情感深度互動的過程。三、智能體社交智能體社交（AentScalInteactn）是指智能體通過某種交流語言，完成，智能體之間的社交則通過跨模態(tài)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)。廣告系統(tǒng)的進步與發(fā)展。智能體社交的起源與發(fā)展智能體社交的概念起源于人工智能領(lǐng)域?qū)Α岸嘀悄荏w系統(tǒng)（MAS）的研究，這一研究旨在通過模擬智能體之間的交互，創(chuàng)造出具有社會行為的智能系統(tǒng)。1986（Marvin也被稱為多智能體系統(tǒng)。隨著大語言模型（LLM）AI技術(shù)的發(fā)展，智能體社交的復(fù)雜性逐而在廣告創(chuàng)意的生成、優(yōu)化和投放過程中展現(xiàn)出類人類的社會行為。在智能體社交中，以下幾種社交行為模式尤其重要：體可以共同分析市場趨勢、預(yù)測消費者行為，并基于此生成廣告策略。告策略以獲得更好的廣告效果。角色扮演：智能體可以根據(jù)不同的廣告需求扮演不同的角色，從而模擬現(xiàn)實互動。個體智能與群體智能在智能體社交的框架下，個體智能與群體智能共同構(gòu)成了智能體在生成式AI中的核心能力。它們分別描述了單個智能體的獨立工作能力以及多個智能體之間通過協(xié)作和競爭共同完成復(fù)雜任務(wù)的集體智慧。InvulInne個體智能是指單個智能體獨立完成任自主地從數(shù)據(jù)中獲取信息，進行決策和執(zhí)行廣告任務(wù)。群體智能（wrmInn：群體智能是一種集體行為模式，通過智簡單的個體規(guī)則和交互，能夠產(chǎn)生出遠超個體能力的集體智慧。成更加完善的廣告策略。案，最終通過競爭篩選出最優(yōu)的廣告策略，這為廣告主提供了更多的選擇。智能體社交的實現(xiàn)方式廣告效果。人與智能體之間的社交：人與智能體之間的社交是智能體社交的一個關(guān)鍵實智能體之間的社交：智能體之間的社交是通過跨模態(tài)轉(zhuǎn)換和協(xié)作機制來實現(xiàn)用來實現(xiàn)更具創(chuàng)新性的廣告內(nèi)容。以根據(jù)環(huán)境的變化和任務(wù)需求，使用不同的工具和資源來完成廣告生成任務(wù)。并根據(jù)市場動態(tài)實時做出反應(yīng)，確保廣告內(nèi)容始終與目標(biāo)受眾的需求相匹配。工具的使用進一步提升了智能體在廣告創(chuàng)意生成和投放中的效率和精準度。智能體社交在計算廣告中的應(yīng)用制還能夠生成更具社會適應(yīng)性的廣告方案，以滿足不同用戶的需求。圖3-3個體智能與群體智能Eva圖3-4XEva:AI生成視頻技術(shù)：SoraAI生成視頻技術(shù)，智能體可以根據(jù)了更多的可能性。略的生成與優(yōu)化：用戶社交數(shù)據(jù)的分析與利用：通過對用戶社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析，智能體可以于這些數(shù)據(jù)，智能體能夠生成高度個性化的廣告內(nèi)容，使廣告更具針對性。智能體間的合作與競爭：在廣告創(chuàng)意的生成過程中，多個智能體可以通過合ABC負責(zé)投放策略的優(yōu)化。通過不同智能體的分工合方案。社交互動中的情感共鳴：智能體社交的另一個重要應(yīng)用是生成能夠引發(fā)情感牌忠誠度。廣告創(chuàng)意的社會化協(xié)作：通過智能體社交，廣告創(chuàng)意的生成不再是單一智能AB可以負責(zé)創(chuàng)意的優(yōu)化和調(diào)整，智C則負責(zé)創(chuàng)意的最終執(zhí)行。這種協(xié)作機制不僅提高了廣告創(chuàng)意的效率，還增加了廣告內(nèi)容的多樣性。四、價值對齊2014:（StuartRussel），“價值觀對齊問題(aueAnmentPbem)固有的一部分。價值對齊的理論基礎(chǔ)在廣告生成領(lǐng)域，價值對齊理論可以分為幾個層次：人類指令對齊：大語言模型（LLM）首先必須理解并準確執(zhí)行用戶的指令，生成與指令要求相符的廣告內(nèi)容。人類偏好對齊：除了執(zhí)行指令，AI還應(yīng)確保廣告內(nèi)容符合用戶的個人偏好、情感狀態(tài)和文化背景。價值準則對齊：AI需遵循如不得包含誤導(dǎo)、虛假信息等具體的廣告法律與道德標(biāo)準。基本價值觀對齊：在更深層次，AI需要與人類的基本價值觀保持一致，例如尊重人權(quán)、促進平等與包容等。圖3-5價值對齊的四層目標(biāo)價值對齊的實現(xiàn)方式AI調(diào)、基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)和推理階段對齊等多種方法，AI系統(tǒng)能夠逐步內(nèi)化人類的價值觀，生成符合社會倫理、道德和法律規(guī)范的內(nèi)容。三類：全監(jiān)督微調(diào)基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)在廣告生成中，全監(jiān)督微調(diào)方法能夠幫助AI系統(tǒng)生成更加符合用戶需求的內(nèi)容，同時減少生成潛在有害或爭議性內(nèi)容的風(fēng)險。基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）AI能夠自動判斷生成內(nèi)容的優(yōu)劣。強化學(xué)習(xí)微調(diào)：通過評AI具有更強的社會共鳴。推理階段對齊LLM模成階段通過外部干預(yù)來確保生成內(nèi)容符合倫理標(biāo)準。AI系統(tǒng)在生成廣告內(nèi)容時不會偏離社會規(guī)范和道德要求，同時避免了繁瑣的模型重訓(xùn)練過程。圖3-6價值對齊的三條路徑價值對齊在計算廣告中的應(yīng)用AI技術(shù)的不斷發(fā)展，價值對齊技術(shù)在廣告行業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛且深遠。通過確保廣告創(chuàng)意、策略和投放過程中的價值一致性，AI系統(tǒng)能夠行業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：防止有害內(nèi)容生成例如，AI系統(tǒng)會自動過濾掉可能引發(fā)種族、性別、宗教等爭議的廣告創(chuàng)意，避免其進入公眾視野。具體應(yīng)用場景包括：某個廣告活動在全球范圍內(nèi)推出時，AI會根據(jù)不同國牌形象的維護和提升。提升廣告內(nèi)容的社會共鳴AI能夠通過對用戶的情感、文化和社會背景的深入分析，生成更具社會共鳴的廣告內(nèi)容。AI系統(tǒng)能夠識別目標(biāo)用戶的價值觀和情感需求，生成能夠引發(fā)情感共鳴、契合受眾心理的廣告創(chuàng)意。例如，在多文化背景下，AI可以生成具有包容性、尊重多樣性的廣告內(nèi)容，從而更好地滿足不同文化群體的需求。通過分析不同群體的文化習(xí)俗、宗教信仰和社會期待，AI能夠確保廣告內(nèi)容在各個文化背景下具有普適性，避免因文化沖突導(dǎo)致的市場反感。舉個例子，一家國際品牌希望在全球范圍內(nèi)推廣其產(chǎn)品，AI市場的文化和社會特點，調(diào)整廣告內(nèi)容。對于北美市場，AI自由和創(chuàng)造力的表達；而在亞洲市場，AI的體現(xiàn)。通過這種文化敏感性，廣告的接受度和品牌忠誠度得到大幅提升。動態(tài)調(diào)整廣告策略確保廣告內(nèi)容始終與用戶的價值觀相符。例如，在廣告投放的早期階段，AI系統(tǒng)可能會針對特定的用戶群體生成一可能顯示出一些廣告內(nèi)容并沒有產(chǎn)生預(yù)期的效果。這時，AI系統(tǒng)可以根據(jù)反饋價值觀。此外，AI系統(tǒng)還能自動識別并適應(yīng)社會環(huán)境的變化，如應(yīng)對突發(fā)的政治事鳴度。例如，在某次全球環(huán)保運動中，AI可以迅速生成與環(huán)保理念相關(guān)的廣告內(nèi)容，從而順應(yīng)社會潮流，增加廣告的傳播效果。大規(guī)模價值對齊系統(tǒng)的特性在大規(guī)模生成式AI系統(tǒng)中，價值對齊不僅是為了確保AI的決策與人類價值值觀概念，研究者們提出了解決大模型價值對齊問題的三大核心特性：準確性（r、適配性（）和透明性（rnsrny。準確性（r：準確性是指大模型在價值對齊時，必須能夠清晰表達和反社會規(guī)范。例如，在文化多樣性問題上，AI生成的廣告需要精準傳遞包容和平等的理念，而不是模棱兩可或可能引發(fā)爭議的信息。為了實現(xiàn)這一點，價值對齊系統(tǒng)需要對齊目標(biāo)既準確清晰地展示人們希望“灌輸適配性（A：適配性要求大模型具備足夠的泛化能力，能夠適臨的用戶群體廣泛且多元，AI系統(tǒng)必須能夠動態(tài)適配各類受眾的價值觀。無論是針對北美、亞洲或是其他文化背景的市場，AI都應(yīng)能夠靈活調(diào)整廣告內(nèi)容，確保符合當(dāng)?shù)氐奈幕蜕鐣谕?。在此過程中，AI需要具備高效的適配能力，不僅要快速響應(yīng)用戶的反饋，AI在全球化的廣告市場中，更加靈活地為不同受眾服務(wù)。rnsrnyAI系統(tǒng)AI廣告內(nèi)容如何被篩選、修正以及如何對可能的社會影響進行模擬等。圖3-7大模型價值對齊體系的三大特性為了確保系統(tǒng)的透明性，AI模型需要通過清晰的對齊方法展示出其如何生管機構(gòu)對廣告內(nèi)容進行監(jiān)督，確保其符合社會道德和法律要求。社會模擬推動智能體價值自對齊能夠在模擬的社會環(huán)境中與不同的角色、情境進行互動，從而AI而是通過對社會行為的預(yù)測和反思來優(yōu)化自身行為。MATRIXAI自我價值對齊：生成初始回答：AI根據(jù)用戶的指令生成一個初步的響應(yīng)；社會影響模擬：AI預(yù)測該回答在社會場景中的正面或負面效果，模擬其可能產(chǎn)生的社會影響；回答的修正對齊：AI根據(jù)社會影響的模擬結(jié)果，對其回答進行修正和優(yōu)化，確保最終輸出符合人類社會的主流價值觀。通過這樣的社會模擬，AI更加可靠地提供符合人類倫理和社會期望的廣告服務(wù)內(nèi)容。AI中的核心概念，確保了廣告內(nèi)容的合法性、道德性健康和可持續(xù)的發(fā)展。第四章認知計算廣告的知識體系建構(gòu)認知計算廣告是認知科學(xué)的核心技術(shù)子領(lǐng)域之一，是人工智能的重要組成部分。它通過獲取海量的不同類型的數(shù)據(jù)，從自身與數(shù)據(jù)、與人們的交互中學(xué)習(xí),讓智能體能夠像人的大腦一樣學(xué)習(xí)、思考，并做出正確的決策。認知計算廣告的技術(shù)架構(gòu)認知計算廣告是一種自上而下的、全局性的統(tǒng)一理論研究,旨在解釋觀察到的認知現(xiàn)象(思維),符合已知的自下而上的神經(jīng)生物學(xué)事實(腦),可以進行計算,也可以用數(shù)學(xué)原理解釋。它尋求一種符合已知的有著腦神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)的計算機科學(xué),并處理感知、記憶、語言、智力、意識、執(zhí)行等心智過程。“知識庫““新一代大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。術(shù)架構(gòu)，該架構(gòu)核心是“計算廣告知識庫分析報告、業(yè)務(wù)資料等的積累沉淀和綜合管理，最終形成交互式的價值挖掘體系。數(shù)據(jù)采集與處理買記錄、社交媒體活動等。以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。使用機器學(xué)習(xí)與模式識別偏好。趣點。據(jù)。預(yù)測分析與個性化推薦預(yù)測模型：構(gòu)建預(yù)測模型來預(yù)測用戶對特定廣告內(nèi)容的反應(yīng)和興趣。個性化推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶的預(yù)測反應(yīng)和興趣，推薦最相關(guān)的廣告內(nèi)容。實時分析：實時分析用戶的行為和反饋，動態(tài)調(diào)整推薦策略。用戶行為分析與情感分析告效果。面或中性。反饋循環(huán)：將用戶行為和情感分析的結(jié)果反饋到系統(tǒng)中，以優(yōu)化未來的廣告推薦。認知計算廣告的知識體系構(gòu)建心是“計算廣告知識庫料等的積累沉淀和綜合管理，最終形成交互式的價值挖掘體系。知識體系的框架容,有著知識結(jié)構(gòu)化、知識綜合性、知識可視化與交互性等應(yīng)用優(yōu)勢,也存在知識不完備,,通過知識采集,合、驗證、應(yīng)用構(gòu)建知識圖譜。知識獲取知識表示知識推理知識應(yīng)用知識體系的構(gòu)建方法數(shù)據(jù)與知識雙驅(qū)動,開展認知計算廣告知悉體系的研究，既是計算廣告研究理念變革和模式創(chuàng)新的需要,也是高水平高質(zhì)量學(xué)科建設(shè)的需要,更是中醫(yī)藥現(xiàn)代化事業(yè)發(fā)展的必然趨勢，具有重要的戰(zhàn)略價值與現(xiàn)實意義。廣告數(shù)據(jù)是認知計算廣告知識庫的核心數(shù)據(jù)資源,基于創(chuàng)意數(shù)據(jù)、創(chuàng)作素材、廣告數(shù)據(jù)、投放數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)知識工程的技術(shù)方法，充分挖掘認知計算廣告中的隱性知識,構(gòu)建創(chuàng)意模型和投放模型，并繪制知識圖譜,探索計算廣告知識體系的構(gòu)建方法，見下圖。基于案例的推理基于規(guī)則的推理基于模型的推理知識體系的評估與優(yōu)化告體驗。認知計算廣告的應(yīng)用案例分析能，幫助人類更好地思考。案例選擇與數(shù)據(jù)收集案例分析方法案例分析結(jié)果成功案例失敗案例改進策略第五章認知計算廣告面臨的挑戰(zhàn)與對策（認知計算廣告。通過對大量數(shù)據(jù)的分析，認知計算廣告能夠生成更加精確的廣告投放策略，并實時調(diào)整廣告內(nèi)容和投放方式，以最大化廣告效果。2018年，eMarketer80%的數(shù)字桌面和移動廣告是通過AdTech上的Facebook等主導(dǎo)者所提供的封閉系統(tǒng)內(nèi)的衡量和甚至在某些情況下因誤導(dǎo)性陳述而被罰款。例如，Spangler（2019年）報道了億美元，但越來越多的人開始質(zhì)疑這些投資是否真正有效。Frederik和Martijn（2019年）提出了對廣告效果衡量標(biāo)準的嚴格性以及網(wǎng)絡(luò)廣告整體有效“最后點擊歸因為了應(yīng)對多接觸點歸因的挑戰(zhàn)，企業(yè)可以開發(fā)和使用多觸點歸因模型（Mut-uchAttbutnMdel外部因素包括：品牌文化是品牌與消費者之間建立的長期關(guān)系和情感連接。KPI可能包括點擊率、KPI享率等）會被實時收集，并用于進一步優(yōu)化廣告投放。廣告技術(shù)和社交媒體廣告活動的執(zhí)行結(jié)果會形成數(shù)據(jù)反饋，影響整個廣告系化廣告投資回報。廣告的精準投放和持續(xù)優(yōu)化，為企業(yè)帶來可觀的品牌價值和業(yè)務(wù)增長。圖認知計算廣告測量系統(tǒng)而其他平臺的用戶則得不到相應(yīng)的關(guān)注。(BehavioralBias)：用戶的行為模式可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中反映出某些偏見，這些偏見可能被算(Presentation(LinkingBias)：數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)或鏈接方式可能導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)被過度或不足展示，影響算法的結(jié)果。內(nèi)容生產(chǎn)偏見(ContentProductionBias)：內(nèi)容生成者的偏好或限制可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不均衡，圖算法系統(tǒng)中算法偏見這些渠道的數(shù)據(jù)收集方式和用戶群體各不相同，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)集在性別、年齡、AILIME（LocalInterpretableMde-anstcxpanatns、SA（SapeyAddtveexPanatn）等，在數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣告環(huán)境中，認知計算廣告的隱私守衛(wèi)戰(zhàn)不僅是技術(shù)上的挑戰(zhàn)，戰(zhàn)，以及如何通過隱私保護技術(shù)和提升數(shù)據(jù)透明度來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。犯用戶的隱私權(quán)利。和使用用戶數(shù)據(jù)時面臨著越來越多的合規(guī)要求。這些法規(guī)（GDPR等）要求大的挑戰(zhàn)。“開箱即用“計算孤島縱橫交織動技術(shù)在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。圖隱私計算技術(shù)能力VR（虛擬現(xiàn)實、AR（增強現(xiàn)實）等新興技術(shù)，對網(wǎng)的高速率、低延時和廣覆蓋特性能夠支持算力網(wǎng)絡(luò)的高效運行。IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心強大的云計算能力，支持算力網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用。算力網(wǎng)絡(luò)不僅解決了算力供需的不均衡問題，還為新興技術(shù)的發(fā)展提供了支持。的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。圖算力網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施算力成本則會直接影響到其利潤率和長期競爭力。高的要求。實時處理能力的提升進一步推高了算力成本。題更加復(fù)雜。緒，進而影響品牌聲譽和市場份額。認知計算廣告在全球化過程中面臨的一個主要困境是文化差異帶來的傳播信息時，往往難以完全捕捉語言中的細微差異和文化內(nèi)涵。或偏差，導(dǎo)致廣告效果難以預(yù)期。A/B測試和實時反饋機制，持續(xù)優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提升廣告在第六章認知計算廣告的發(fā)展趨勢：多模態(tài)AIGCAIGC）是指利用人工智能技術(shù)自動生成各種形式的AIGC技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從早期的固定、變分自編碼器（AE）和擴散模型（Dffusn等技術(shù)的出現(xiàn)，AIGCAIGCAIGC技術(shù)結(jié)合了例如，AI可以生成與文本描述相匹配的圖像或視頻，或根據(jù)音頻內(nèi)容自動生成AIGC可以預(yù)測用戶可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)，并生成個性化廣告內(nèi)容進行精準營銷（如折扣券。這種個AIGC技術(shù)