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| 編輯推薦： |
程序化广告到认知计算广告的范式演进、大模型与智能体重塑广告生态、案例与方法论实操指南
张金海（武汉大学教授、博士生导师）评价称，本书不是对既有技术清单的罗列，而是立足学术产业交汇点，对计算广告从“发展—流变—转向”的内在逻辑做系统回应。在生成式AI深度嵌入的时代语境下，广告系统应从计算迈向理解，在感知用户意图、语境与心理机制的能力上完成升级；学术研究亦需在反思与批判中确立自身的理论价值，持续追问广告为何如此、广告将要如何，从而推动中国计算广告的自主知识体系建设。
姜智彬（上海外国语大学教授、博士生导师）认为，传统数据驱动广告范式正面临数据悖论、决策短视与解释性缺失等三重挑战。本书提出破解之道在于认知转向，以模型思维统领知识建构，引入知识图谱、因果推断、多模态AIGC与AI智能体，打通“行为—心理”的因果链，推动产业由流量运营升级为用户认知运营，并同步完善面向未来的人才培养体系。计算广告的未来，不在于对数据的无尽榨取，而在于对人、对商业、对文化有温度的认知与有深度的理解。
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| 內容簡介： |
作为国家社科基金研究成果，本书立足于传播学、广告学与认知科学的交叉视角，面向生成式AI与智能体快速发展的现实场景，以“计算广告——认知计算广告”的技术演进脉络为主线，在结构上由发展流变递进至技术应用，再到认知转向，揭示计算广告由程序化逻辑走向认知逻辑的内在机制，为学界研究与产业实践提供可复用的知识与工具。
一部著作的生命力，不仅源于思想的深刻与前瞻，更在于能否参与学术共同体的知识积累，并为现实实践提供有力的指引。本书旨在理论与实践两个层面均产生深远影响：既致力于构建具有解释力的理论框架，也力求为行业演进与创新注入启发。本书既可作为大众读物，帮助读者理解广告迈向智能化与认知化的前沿趋势；也可用作广告学、品牌管理、数字传播等相关专业的教育与研究参考，服务于课程教学与行业实践的双重需求。
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| 關於作者： |
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段淳林，华南理工大学新闻与传播学院教授、博士生导师、华南理工大学品牌研究所所长；广东省新媒体与品牌传播创新应用重点实验室主任，广东省大数据与计算广告工程技术研究中心主任；荣获中国广告协会40周年“学术贡献人物奖”、中国广告教育40年“突出贡献人物”，中国广告发展特别贡献人物、广告人国际卓越教育人物奖、广州国家广告产业园特聘教授、“品牌四十年——风云人物”奖、中国十大品牌专家、第26、27届中国国际广告节长城奖（广告学术类）、广告“卓越育人奖”等多项荣誉。
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| 內容試閱：
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21世纪的广告传播正经历一场深刻的范式变革。随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大语言模型、知识库、智能体等技术的不断成熟，计算广告正从程序化投放和智能推荐，逐步迈入以“认知理解”为核心的全新阶段。本书从“发展演进”到“技术应用”出发，系统呈现了计算广告向认知计算广告转型的发展与流变，在此基础上，进一步聚焦于计算广告的“认知转向”，即从以数据驱动、规则匹配为主的程序化逻辑，转向以理解用户意图、重构传播机制为目标的认知逻辑。
计算广告作为融合计算机科学、人工智能、市场营销、认知科学等多学科知识的交叉领域，其发展脉络可大致划分为三个阶段。1.0阶段的程序化广告以DSP、SSP、RTB等为代表，实现了广告从线下洽谈走向线上竞价，奠定了广告从人力经验向数据决策迁移的基础，实现了广告位资源的高效配置，技术逻辑以“自动化”为核心；在2.0阶段，移动互联网与大数据的普及，智能推荐广告能够依托大数据分析、用户画像、行为追踪等技术，实现了广告的个性化推送与实时优化，广告内容得以实现“千人千面”的动态分发，标志着广告系统从“媒介选择”转向“用户洞察”，但其核心机制仍建立在“相关性驱动”的数据逻辑之上。
到了3.0阶段，生成式人工智能的发展推动广告系统从“计算”向“理解”转变，广告系统不再仅捕捉用户的行为信号，而是试图主动感知用户的意图、语境与心理状态，并在多模态数据（文本、图像、语音、视频）的深度融合中，构建出具有人类认知能力的广告交互系统。在生成式人工智能推动下，认知计算广告逐步形成“模型+知识”双核驱动的智能框架。在这一框架中，广告智能体不仅具备了生成文本、图像等多模态内容的能力，更在认知层面实现了对用户意图、语境、价值观等复杂信息的感知与响应。这标志着认知计算广告开始从“自动决策”走向“理解性互动”，广告内容创意从静态素材库调度转向动态知识重组。在此过程中，认知科学、人工智能与传播学等多学科之间的深度融合，不仅拓展了广告系统的技术边界，也推动了计算广告理论向智能理解与认知建模方向的演进。认知计算广告正逐步建立起以“认知交互”“智能生成”与“语义共建”为核心的研究框架，标志着广告系统从数据驱动走向知识驱动，从统计逻辑迈向认知逻辑的关键转折点。
认知计算广告并非单纯的技术升级，而是一次系统性的知识范式变革。其以“理解人类认知过程”为核心目标，将“数据—模型—推理”的过程拓展为“感知—理解—决策”的认知闭环，强调系统不仅要“看见用户”，更要“理解用户”。这一认知范式的变革主要体现于三个方面：首先，在技术逻辑上，广告系统从追求“点击率优化”转向理解“用户意图与心理机制”，重心由算法效率转向认知过程的建模与模拟；其次，在知识体系上，数据与知识实现“双轮驱动”，知识库成为系统运作的核心引擎，大模型与数据库协同支撑广告内容的生成与决策；最后，在研究范式上，计算广告从以统计逻辑为主导的“第四范式”跃迁至以知识推理为特征的“第五范式”，强调人机协同中的认知共建与逻辑耦合。
本书以“计算广告——认知计算广告”的技术演进脉络为主线，在结构安排上，从“发展流变”到“技术应用”，再到“认知转向”，循序渐进，揭示计算广告从程序化逻辑走向认知逻辑的演进路径。
第一章至第三章聚焦计算广告的发展，系统梳理了从合约广告、定向广告到程序化购买的演化过程，重点探讨数据、模型与算法如何协同重构广告传播机制；同时，深入分析大数据背景下广告策略的逻辑转型。在广告智能创意与内容优化环节，进一步明确“品效合一”战略的理论基础与技术支撑。
第四章作为本书的过渡章节，重点探讨生成式人工智能对广告产业的系统性重构与价值重塑。通过对文本生成、图像合成、视频制作与数字人创意等跨模态场景的剖析，展现生成式人工智能如何改变广告创意生产逻辑，呈现了生成式AI赋能广告行业后的多维度创新成果与实际应用价值。
第五章至第七章为本书的核心篇章，探讨认知计算广告在“认知转向”阶段的理论创新、模型建构与本土体系发展路径。在理论层面，论述从“算法思维”向“模型思维”的研究范式变迁，深入剖析认知计算广告的定义、技术基础与知识生产逻辑；在方法论层面，聚焦认知知识体系的建构机制，揭示智能体在用户意图理解、内容生成与人机协同中的“类人认知”功能，并提出以智能体驱动的广告创意建模路径；在本土化探索层面，分析中国认知计算广告的发展现状与实践需求，提出具有中国特色的知识体系构建方案与教育培养框架。
认知计算广告的提出，不仅是对广告技术路径的延展，更标志着广告传播研究范式的一次重要转向。如果说程序化广告和智能推荐广告提升了信息传播的效率和个性化，那么认知计算广告所开启的，则是一次面向人类心智结构的深度嵌入。今天，我们所面对的已不再是“如何更精准地推送广告”这一技术命题，而是“如何让广告真正理解人”的哲学命题。人工智能技术的发展不仅改变了广告的运作逻辑，也对广告研究的知识体系提出了新的要求，认知计算广告尚处于理论建构与技术实践的起步阶段，其发展仍面临技术边界、伦理治理、文化适配等多重挑战，有待学界与业界在跨学科融合与本土语境中持续推进协同探索。期望本书不仅为认知计算广告的研究提供一个初步的理论坐标，也能为其未来发展提供一个兼具学理深度与现实关照的思想起点。
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