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| 內容簡介： |
当前，中国总体的经济格局正在从传统经济走向数字经济，并向智能经济时代迈进。数据已被正式确认为生产要素之一，它与算法、算力相结合，构成了这个时代澎湃的社会变革动力，对各个行业进行着重塑再造。《智能营销与计算广告》一书，就是为读者剖析大数据环境下的智能营销与计算广告背后的原理，以及使用到的相关工具和技术。
本书将从智能营销的“三生三世”讲起。从营销到数字营销，再从数字营销到智能营销，是技术发展的结果，也是时代进步的必然选择。首章将从营销的发展和演变谈起，讨论智能营销的已能与可能。第二章和第三章分别聚焦智能营销的原理与实践。在对智能营销的概念、特征与模型进行介绍之后，再分别讲述智能营销在大数据营销、智能广告与智能品牌传播三个领域的应用。
从第四章开始，我们关注计算广告的理论及应用。从信息时代过渡到数据时代，各行各业都在进行数字化转型。第四章讲述计算广告的理论基础，从基础、要素视角对信息技术时代到数据技术时代的变迁进行梳理，重点关注广告媒介领域的演变，章后聚焦到计算广告的相关原理。
第五章是计算广告的市场营销分析。主要分析互联网流量市场现状，流量市场中买方和卖方的需求，以及企业的营销需求和困境。
第六章对程序化广告进行概述，明确程序化广告的定义、对象及参与者，并对程序化广告的价值、发展历程和交易模式进行探讨。
第七章是程序化广告系统理论与实例。主要围绕程序化广告中的核心广告产品系统展开介绍，包括需求方平台DSP、广告交易桌面TD、供应方管理平台SSP/广告交易平台AdX、数据管理平台DMP、动态创意优化平台DCOP，这些专业化平台不断完善着互联网广告程序化投放的系统架构。
第八章介绍程序化广告相关API接口，包括流量市场上常听到的各类API，包括RTB、Marketing API、RTA等，并重点分析他们之间的关系和区别。
数据的泛滥必然带来信息安全隐患与监测困局，第九章，我们回归智能营销伦理问题，对智能营销面临的伦理挑战与应对进行探讨。
在数据浪潮冲击下，新时代的专业营销人才不仅要具有数据分析能力和技术逻辑，也要具有精准的洞察、探索与输出能力。本书的编写不仅为了深入普及智能营销与计算广告专业知识，提升营销从业人员素质，也是为了展望智能营销技术前景，帮助读者理解信息社会的发展趋势和互联网的渗透路径，收获全新的数据思维。使受众从展望数据时代智能营销技术发展前景的前瞻性视角，理解时代的演进，在数据浪潮之中更好地生存。
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| 關於作者： |
陈韵博
北京大学经济学学士、中国人民大学传播学硕士、香港中文大学传播学博士。现为暨南大学新闻与传播学院副教授，广告教研室主任，专业硕士数字营销传播方向负责人。
长期讲授“广告学概论”、“市场营销”、“广告媒介研究”、“广告理论与实务”、“传播学研究方法”、“计算广告”、“战略品牌管理（全英）等本科生、研究生和MBA核心专业课程，主讲中国大学慕课课程《智能营销与计算广告》。
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| 目錄：
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第一章 智能营销的起源和发展
第二章 智能营销的基本原理
第三章 智能营销的应用与实践
第四章 计算广告的理论基础
第五章 计算广告的市场分析
第六章 计算广告的典型实践：程序化广告概述
第七章 程序化广告系统与投放实例
第八章 智能营销的伦理与法律规制
第九章 计算广告的影响
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| 內容試閱：
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我国总体的经济格局正在从传统经济走向数字经济，并向智能经济时代迈进。数据已被正式确认为生产要素之一，它与算法、算力相结合，构成了这个时代最为澎湃的社会变革动力，对各个行业进行着重塑、再造。
在5G时代和数字技术背景下，智能营销与计算广告的人才需求日益迫切。企业在专注数据、算法开发与应用的同时，还要关注广告投放的效果、服务的体验与优化。当前的数字营销行业面临“懂技术的不懂广告，懂广告的不懂技术”的尴尬状况。技术的变革对数字营销传播人才的素质与能力提出了新的要求，广告优化师等职业相继出现，计算广告在当前营销背景下应运而生。目前，许多大型公司开始设立专门的数字营销岗位，负责程序化广告的运营和大数据的管理与分析。
为适应大数据营销传播时代的新趋势，提升就业竞争力，增强岗位适配度，除了掌握广告的基本运作原理外，更应该培养跟大数据、云计算和深度学习等热门技术融合的思维，因此我们需要深入了解智能营销与计算广告的原理和应用，否则很难找到智能营销和智能经济的突破口。如果找不到这个突破口，“00后”以及成千上万的企业将站在时代大潮前手足无措。
行业的日新月异推动着人才需求的变化，相应地也推动着人才培养和课程建设的优化改革。美国斯坦福大学率先于2011年开设了“计算广告学”课程。2018年，美国伊利诺伊大学创办了计算科学与广告专业，并开设计算广告系列课程，为未来学生进入广告业界从事数字营销方向的工作做了理论性与实践性的知识铺垫。
在国内高校中，北京大学率先做出探索，其新闻与传播学院广告学专业自2015年开始开设“数字营销实战教学”课程（2020年更名为“智慧营销实战教学”），紧紧围绕“大数据”“数字化”“智能化”等主题，利用当下时兴的广告行业营销工具，为品牌广告主进行真金白银、真刀真枪的广告投放。中国传媒大学则开设了计算广告的双学位，以新文科理念为指导，整合优质师资、算力和技术资源，积极探索文理交叉融合的新型人才培养模式。
暨南大学广告学系也走在了人才培养改革的前列。2017年开始定期举办“程序化广告工作坊”，2019年9月正式面向本科生开设“计算广告学”课程。暨南大学广告学专业在2017年已率先通过专业国际级最高认证（也是迄今为止国内唯一通过此项认证的专业），在国际认证体系的框架内，“计算广告学”课程在成为正式选修学分课程之前已严格按照国际认证标准进行了两年的试验培育，在教学理念、教学内容、教学方法、培养方式、学生参与热情、课程效果等方面取得了一定的经验和突破。2020年3月，“计算广告学”课程获批2020年暨南大学第22批校级教改项目并进入“双万”课程建设体系，与校外单位合办的实习实践基地也于2020年7月获批成为校级实习实践基地。专硕数字营销传播方向针对2019级以及之后的学生开设了“计算广告学”课程，并配合以相应的数字营销传播工作坊，兼顾计算广告的理论与实操，课程教学效果良好，已培养出一批智能营销与计算广告的专业人才，这些专业人才也走上了相应的工作岗位。
由暨南大学广告学系教师万木春、陈韵博与舜飞科技有限公司副总裁梁丽丽联合主讲的“智能营销与计算广告”慕课于2020年10月在“爱课程”正式上线，是我国高校首门计算广告类的慕课。同名课程在2020年广东省在线开放课程的中期检查中获评“优秀”（当年广东全省83门课程中只有8门优秀）。
在面向本科生与研究生授课的过程中，我们深刻体会到急需一本能够针对新闻与传播学专业、市场营销学专业等学科特点的智能营销与计算广告的教材。国内目前相关的教材大概可分为两类：一类是业界的从业人员从技术架构的角度谈计算广告，往往涉及较多的技术原理探讨，与新闻与传播学和市场营销学相关专业的学生相距甚远；另一类是传播学者的学术专著，更多侧重于从学术的角度出发，探讨计算广告学的理论构建和创新，缺乏教学式的引入和讲解，特别是没有基于新闻与传播学、市场营销学等相关专业的学科特点，针对性地侧重于计算广告的实际操作和优化。
有鉴于此，本教材基于新闻与传播学、市场营销学等相关专业学生的培养需求，首先有效找准市场营销学、广告学、计算机工程、软件工程、人工智能等学科的结合点，以“新文科 新理工”的方式尝试构建跨学科的复合课程，以“问题”为中心，着力培养学生把握、提炼、论证和解决时代性问题的理论思维能力。
其次，本教材来源于教学实践，洞察需求痛点。本教材作者已连续5年开设程序化广告的工作坊并讲授“计算广告学”课程，在课程中尤其是在我国大学慕课的授课中了解了相当多的学生疑惑，更了解了学生在学习中遇到的问题和困难。在此基础上撰写的教材，更贴合学生实际，也更符合教学规律。
再次，本教材采用案例教学和系统实操图解的方式，能增强学生的实践能力和竞争能力。作者前期的授课经历和工作基础表明，本教材不仅能够切实推进科、产、教的深度融合，还能够有效拓展学生的知识面与动手实践能力，与业界人力资源要求基本同步，学生实践能力的增长带动了竞争力的提升。
最后，本教材高度重视课程的思想性，重视培育学生的人文与思想政治素养，力图帮助学生建立专业信念、正确的价值观与核心竞争力。本教材针对智能营销过程中出现的伦理失范问题，从技术伦理、商业伦理、内容伦理等角度深入剖析个人信息泄露、隐私侵犯、算法偏见与算法歧视、信息茧房等现象，揭示其动因，并提出相应的伦理治理对策，以期学生能学以致用地理解马哲思想内涵，有正确的广告伦理观及专业职业自信，能将技术、专业知识、审美和思政相融合。
此外，本教材还有利于深化“六卓越一拔尖”，促进新型学科建设。“‘六卓越一拔尖’计划2.0”明确了要实现高等教育内涵式发展，打赢全面振兴本科教育攻坚战，必须全面推进新工科、新医科、新农科、新文科建设。新文科的“新”是相对于传统文科而言的，在多学科交叉边缘上出现了新兴的文科研究领域和研究方式，如人工智能与社会学、法学、伦理学等结合产生的智能社会科学学科，再如信息技术在文科的渗透所产生的社会计算、空间计量经济学、计算语言学、融媒体新闻学、计算广告学等新兴学科门类，综合性、跨学科、融通性是新文科的主要特征。本教材的出版，有利于进一步提升计算广告学、智能营销传播的教学和研究水平，也是对新型学科的教育理论、教育理念、教育方法、教育手段进行的有力探索。
本教材的具体内容编排如下。
第一章至第三章从智能营销的“三生三世”讲起。从营销到数字营销，再从数字营销到智能营销，是技术发展的结果，也是时代进步的必然选择。第一章将从营销的起源和发展谈起，讨论智能营销的现实与未来发展方向。第二章和第三章分别聚焦智能营销的基本原理以及应用与实践。在对智能营销的内涵、特征与模型进行介绍之后，再分别讲述智能营销在大数据营销、智能广告与品牌传播等领域的应用。
从第四章开始，我们关注计算广告的理论及应用。从信息时代过渡到数据时代，各行各业都在进行数字化转型。第四章讲述计算广告的理论基础，从基础、要素视角对信息技术时代到数据技术时代的变迁进行了梳理，重点关注广告媒介领域的演变，最后聚焦计算广告的相关原理。
第五章是计算广告的市场分析。这一章主要分析流量市场现状、买量与卖量需求，以及企业的营销需求和困境。
第六章介绍计算广告的典型实践—程序化广告概述。这一章明确了程序化广告的概念、特点及其投放的参与者，并介绍了公开实时竞价的原理、人工智能、区块链等相关知识。
第七章是程序化广告系统与投放实例。这一章主要围绕程序化广告中的核心广告产品系统展开介绍，包括需求方平台（DSP）、程序化广告采购交易平台（TD）、广告交易平台（ADX）/供应方管理平台（SSP）、数据管理平台（DMP）、动态创意优化平台（DCOP）。这些专业化平台不断完善着互联网广告程序化投放的系统架构。
数据的泛滥必然带来信息安全隐患与监测困局。第八章介绍了智能营销的伦理与法律规制。我们回归智能营销伦理失范问题，对其原因及治理路径进行探讨，并在此基础上详细介绍了我国在个人信息保护和合理利用、数据安全、算法歧视、垄断、流量作弊、虚假广告与强制广告等方面的法律规制，还介绍了欧美关于智能营销的法律规制。
第九章从广告业和广告学科两个层面讨论了计算广告带来的深远影响。
本教材获暨南大学研究生教材建设项目资助（项目编号2022 YJC009）。在数据浪潮冲击下，新时代的数字营销传播人才不仅要具有数据分析能力和技术逻辑，还要具有精准的洞察、探索与输出能力。本教材的编写不仅是为了深入普及智能营销与计算广告专业知识，提升营销从业人员素质，也是为了展望智能营销技术前景，帮助读者理解信息社会的发展趋势和互联网的渗透路径，使读者从展望数据时代智能营销技术发展前景的前瞻性视角，理解时代的演进，在数据浪潮中更好地生存。
2023年9月
陈韵博
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