姜智彬 馬 欣

技術(shù)作為影響廣告運(yùn)作變遷的重要因素，在“加速回報定律”的作用下，正在彰顯“以指數(shù)級速度增長”的力量[1]。人工智能是模擬人類智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能的顛覆性技術(shù)，2017年《政府工作報告》和黨的十九大報告都提出要加快人工智能的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。廣告行業(yè)應(yīng)用人工智能的技術(shù)探索始于2012年，2016年開始嘗試商業(yè)化運(yùn)用。2017年“雙十一”期間阿里智能實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的“魯班”系統(tǒng)制作并投放4億張千人千面的海報，標(biāo)志著人工智能已經(jīng)開始重構(gòu)廣告運(yùn)作的部分，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化運(yùn)作。

人工智能在廣告行業(yè)的應(yīng)用最初表現(xiàn)為程序化購買、實(shí)時競價和數(shù)據(jù)分析管理;隨后廣泛應(yīng)用在消費(fèi)者數(shù)據(jù)收集、消費(fèi)者洞察[2]和廣告策略、廣告創(chuàng)作、廣告推薦、廣告反饋等廣告運(yùn)作領(lǐng)域[3]。在消費(fèi)者洞察的研究方面，使用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)的“高維數(shù)據(jù)校準(zhǔn)-堆疊新校準(zhǔn)”兩階段算法模型可對在線消費(fèi)者進(jìn)行轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)識別[4];最大熵算法可以對消費(fèi)者進(jìn)行智能分類[5];使用布爾模型、空間向量模型、概率模型以及潛在語義索引模型等智能算法可以分析消費(fèi)者偏好[6]。在消費(fèi)者應(yīng)對方面，使用偏粒子群和模擬退火的混合算法，對廣告投放和口碑監(jiān)測進(jìn)行建模，可收集反饋數(shù)據(jù)進(jìn)而開展消費(fèi)者個性化應(yīng)對[7]。消費(fèi)者洞察和應(yīng)對需要收集和使用消費(fèi)者數(shù)據(jù)。在保護(hù)消費(fèi)者數(shù)據(jù)隱私的基礎(chǔ)上有效利用數(shù)據(jù)，既是倫理問題也是法律問題[8]。人工智能可以提高消費(fèi)者洞察的精確度與完整性，現(xiàn)有研究從算法和理論兩個方面展開，可在數(shù)據(jù)來源整合、算法提煉等方面開展后續(xù)研究。在廣告創(chuàng)作方面，賓夕法尼亞大學(xué)沃頓未來廣告實(shí)驗(yàn)室對智能廣告創(chuàng)作的技術(shù)和方法進(jìn)行了初步探索。阿里巴巴、華揚(yáng)聯(lián)眾、利歐股份、宏盟集團(tuán)、電通中國、筷子科技等公司在實(shí)踐中探索把人工智能技術(shù)應(yīng)用于廣告策略、廣告創(chuàng)意、廣告制作的局部環(huán)節(jié)[9]。在廣告投放方面，人工智能結(jié)合模糊語言決策模型與遺傳算法搜索模型，在滿足預(yù)期的廣告目標(biāo)和預(yù)算限制的條件下可進(jìn)行最佳媒體組合投放[10]。面向數(shù)據(jù)矩陣的分層凝聚類算法，可自動響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者，識別消費(fèi)者場景意義并推薦合適的廣告[11]?！度A盛頓郵報》開發(fā)了原生廣告發(fā)布平臺OWN，可根據(jù)消費(fèi)者歷史閱讀或觀看行為的大數(shù)據(jù)生成個性化廣告并進(jìn)行定向投放[12]。

智能廣告是以數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎(chǔ)，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)廣告內(nèi)容的耦合生產(chǎn)、精準(zhǔn)投放與互動反饋，從而個性化滿足消費(fèi)者生活信息需求的品牌傳播活動。人工智能驅(qū)動的廣告創(chuàng)作和智能投放是近幾年出現(xiàn)的新的廣告運(yùn)作方式，智能技術(shù)解決了海量廣告創(chuàng)作的人力成本和時效問題，也為廣告智能投放提供了技術(shù)支撐。人工智能重構(gòu)廣告運(yùn)作是現(xiàn)實(shí)也是趨勢，這種重構(gòu)將深入到消費(fèi)者洞察、廣告內(nèi)容創(chuàng)作、廣告投放與消費(fèi)者應(yīng)對等環(huán)節(jié)并深刻地改寫其運(yùn)作邏輯。隨著智能技術(shù)的日益成熟和加快應(yīng)用，亟須探討人工智能在廣告運(yùn)作中的具體應(yīng)用領(lǐng)域，及其存在的主要問題和解決方法。

一、人工智能重構(gòu)下廣告運(yùn)作的應(yīng)用領(lǐng)域

傳統(tǒng)的廣告運(yùn)作，一般表現(xiàn)為廣告調(diào)查、廣告市場分析、廣告策略、廣告創(chuàng)意制作、廣告媒體組合、廣告媒體投放、廣告效果分析和廣告反饋應(yīng)對等環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)的運(yùn)用，改變了傳統(tǒng)廣告的運(yùn)作：社會網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將廣告調(diào)查和廣告市場調(diào)查重構(gòu)成消費(fèi)者智能洞察，自然語言處理技術(shù)將廣告策略和廣告表現(xiàn)重構(gòu)成廣告智能創(chuàng)作，深度學(xué)習(xí)技術(shù)將廣告媒體和廣告發(fā)布重構(gòu)成廣告智能投放，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將廣告效果和廣告反饋重構(gòu)成廣告智能應(yīng)對。

人工智能對廣告運(yùn)作的重構(gòu)，形式上是系統(tǒng)性重構(gòu)，內(nèi)涵上是顛覆性重構(gòu)。人工智能從形式上解構(gòu)了傳統(tǒng)廣告運(yùn)作，形成消費(fèi)者智能洞察、廣告智能創(chuàng)作、廣告智能投放和消費(fèi)者智能應(yīng)對的新型運(yùn)作方式;內(nèi)涵上，人工智能構(gòu)建了基于消費(fèi)者全景畫像的大規(guī)模個性化廣告創(chuàng)作、全覆蓋精準(zhǔn)化廣告投放、主動型策略化消費(fèi)者應(yīng)對的新型算法模型。

(一)消費(fèi)者智能洞察：基于多端數(shù)據(jù)挖掘的廣告智能洞察

消費(fèi)者智能洞察，指的是利用社會網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，挖掘多端異構(gòu)的消費(fèi)者市場大數(shù)據(jù)，建構(gòu)數(shù)字化的消費(fèi)者生活方式衡量體系進(jìn)行消費(fèi)者數(shù)字畫像，從而智能化地分析預(yù)測消費(fèi)者真實(shí)準(zhǔn)確的消費(fèi)需求。

人工智能技術(shù)有助于深入挖掘消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)生活方式、行為軌跡、個性特征等信息，廓清多源海量數(shù)據(jù)環(huán)境中消費(fèi)者行為分析的脈絡(luò)，分析消費(fèi)者對不同數(shù)字觸點(diǎn)的標(biāo)簽價值，構(gòu)建多端數(shù)據(jù)來源環(huán)境下消費(fèi)者的社會網(wǎng)絡(luò)，采用社會網(wǎng)絡(luò)深度分析技術(shù)構(gòu)建基于多端數(shù)據(jù)挖掘的消費(fèi)者洞察方法，建立廣告目標(biāo)、廣告產(chǎn)品和消費(fèi)者數(shù)據(jù)的匹配模型，清晰鎖定個體目標(biāo)消費(fèi)者。

(二)廣告智能創(chuàng)作：基于大規(guī)模個性化廣告內(nèi)容的智能創(chuàng)作

廣告智能創(chuàng)作，指的是針對精準(zhǔn)的消費(fèi)者畫像，通過自然語言處理和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，根據(jù)用戶需求對文字、圖形等創(chuàng)意元素進(jìn)行智能創(chuàng)意組合，制作千人千面乃至一人千面的個性化廣告。

人工智能技術(shù)通過目標(biāo)語義提取和關(guān)聯(lián)分析、基于內(nèi)容的跨媒體分析和檢索、觀點(diǎn)和情感挖掘等關(guān)鍵技術(shù)提煉廣告內(nèi)容智能創(chuàng)作的算法邏輯。結(jié)合產(chǎn)品情況和消費(fèi)者洞察結(jié)果，采用自然語言分析技術(shù)比較不同廣告策略的效果，進(jìn)而提煉出有效的廣告策略;探索語義深度理解和消費(fèi)者實(shí)時互動情景下廣告創(chuàng)意的能力擴(kuò)散效應(yīng)，根據(jù)廣告創(chuàng)意和用戶互動觸點(diǎn)匹配模型進(jìn)行廣告創(chuàng)意;凝練歸納個性化廣告內(nèi)容智能創(chuàng)作算法，制作可供分類使用的大規(guī)模廣告內(nèi)容。

(三)廣告智能投放：基于全景化消費(fèi)者深層偏好的智能精準(zhǔn)投放

廣告智能投放，指的是對照數(shù)字化的消費(fèi)者生活方式衡量體系，準(zhǔn)確識別消費(fèi)者的生活場景，運(yùn)用程序化投放工具優(yōu)化廣告投放媒體組合，將個性化廣告內(nèi)容進(jìn)行直達(dá)用戶的廣告投放。

人工智能技術(shù)可以整合消費(fèi)者的購買行為、網(wǎng)絡(luò)足跡、APP數(shù)據(jù)、地理信息等大數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法，研發(fā)消費(fèi)者行為渠道指標(biāo)系統(tǒng)。通過跟蹤消費(fèi)者主動行為模式的智能推理運(yùn)算，測量媒介投放效果。通過研究內(nèi)容語義型媒介、消費(fèi)者使用型媒介和購買轉(zhuǎn)化型媒介的不同組合，對廣告投放觸點(diǎn)進(jìn)行算法模擬，依據(jù)實(shí)時動態(tài)調(diào)整的消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)，更新并重構(gòu)廣告投放媒介的關(guān)鍵指標(biāo)體系，生成新的消費(fèi)者參與互動、千人千面的廣告智能投放策略。

(四)廣告智能應(yīng)對：基于多源異構(gòu)廣告效果反饋的智能主動應(yīng)對

廣告智能應(yīng)對，指的是通過廣告投放實(shí)時監(jiān)測相應(yīng)的廣告效果數(shù)據(jù)，獲得準(zhǔn)確和及時的廣告反饋，并借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)不同的反饋主動做出相應(yīng)的實(shí)時應(yīng)對，及時優(yōu)化廣告效果。

人工智能技術(shù)可以根據(jù)多源(PC端、移動端、OTT端等不同來源)異構(gòu)(圖像、聲音、文字、數(shù)字等不同表達(dá)形式)的消費(fèi)者實(shí)時反饋數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法(層次聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析等方法)抽取并融合數(shù)據(jù)特征;結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)文獻(xiàn)分析，采取綜合指標(biāo)體系測評廣告投放效果，并精煉消費(fèi)者個性化應(yīng)對策略的規(guī)則表達(dá);最后，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和知識圖譜方法，根據(jù)抽取的消費(fèi)者反饋的數(shù)據(jù)特征，智能選擇消費(fèi)者個性化主動應(yīng)對策略。

二、人工智能重構(gòu)下廣告運(yùn)作的數(shù)據(jù)困境

人工智能重構(gòu)的廣告運(yùn)作中，消費(fèi)者智能洞察在消費(fèi)者軌跡卷宗的基礎(chǔ)上進(jìn)行萃取、分析;廣告智能創(chuàng)作抓取消費(fèi)者近三個月的熱點(diǎn)話題、句式進(jìn)行分析進(jìn)而智能生成廣告內(nèi)容;廣告智能投放根據(jù)消費(fèi)者行為、生活方式特征與媒介使用習(xí)慣進(jìn)行個性化投放;智能應(yīng)對建立在消費(fèi)者廣告反饋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。因此，數(shù)據(jù)是人工智能重構(gòu)廣告運(yùn)作所面臨的關(guān)鍵問題，筆者在下文對此展開專門探討。

(一)數(shù)據(jù)來源缺乏多元，孤島問題嚴(yán)重

大數(shù)據(jù)是指基于海量、多樣化的數(shù)據(jù)集合，通過云計算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，經(jīng)快速獲取、處理、分析等手段形成的智力資源和知識服務(wù)能力[13]。智能廣告依賴大數(shù)據(jù)來定位和分析受眾，針對不同用戶的不同需求進(jìn)行“千人千面”的廣告投放，從而達(dá)到精準(zhǔn)化數(shù)字營銷的目的。大數(shù)據(jù)的使用改變了傳統(tǒng)的流水線營銷模式，并新增了反饋環(huán)節(jié)，根據(jù)反饋數(shù)據(jù)，優(yōu)化新一輪廣告投放，提升投放效率。對數(shù)據(jù)的大量使用和不斷積累，形成了智能廣告業(yè)的大數(shù)據(jù)流。人工智能時代，用戶大數(shù)據(jù)資源的多少和優(yōu)劣成為決定智能廣告公司核心競爭力的關(guān)鍵性因素[14]。目前，制約智能廣告業(yè)發(fā)展的主要數(shù)據(jù)問題，首先表現(xiàn)在多樣性的缺乏以及嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。

智能廣告業(yè)目前使用的大數(shù)據(jù)以用戶的行為痕跡數(shù)據(jù)為主。所謂行為痕跡數(shù)據(jù)，是指在網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)時代，用戶在搜索、瀏覽、訂閱、評論等線上行為中留下的痕跡，以數(shù)據(jù)的形式存放于服務(wù)器中。Facebook收集13億用戶對名人、企業(yè)以及政客發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行的點(diǎn)贊行為，將這一類數(shù)據(jù)與用戶對社會或商品的意見相關(guān)聯(lián)，并將由此產(chǎn)生的用戶檔案出售給相應(yīng)的廣告市場，以實(shí)現(xiàn)廣告商在Facebook平臺上的精準(zhǔn)投放。Google Gmail同樣依據(jù)用戶的搜索歷史關(guān)聯(lián)廣告商，而Amazon則按照用戶在站內(nèi)的搜索和購物歷史建立檔案。盡管互聯(lián)網(wǎng)的普及降低了獲取用戶行為痕跡數(shù)據(jù)的難度，但用戶行為痕跡數(shù)據(jù)對于精準(zhǔn)營銷依然有重要價值。然而，此類數(shù)據(jù)的局限性也非常明顯，它僅記錄了用戶的線上生活。生活在真實(shí)世界的人，其線下行為更加真實(shí)和完整，因而消費(fèi)者線下數(shù)據(jù)往往更有厚度?，F(xiàn)有的大數(shù)據(jù)集，量性數(shù)據(jù)占據(jù)主導(dǎo)，質(zhì)性數(shù)據(jù)不是缺位就是被生硬粗糙地轉(zhuǎn)化為數(shù)字。僅僅通過量化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，由于抹殺了歷史、理論和主體性，對用戶的畫像仍舊可能失準(zhǔn)，大數(shù)據(jù)難見成效也在意料之內(nèi)[15]。

智能廣告業(yè)的發(fā)展除了受到大數(shù)據(jù)本身的廣度和深度的約束以外，數(shù)據(jù)孤島對企業(yè)營銷的影響也是巨大的。一方面，BAT巨頭牢牢壟斷著頭部流量。自程序化購買進(jìn)入廣告業(yè)以來，各種數(shù)據(jù)平臺相繼組建起來，然而終究只是小流量主面對強(qiáng)權(quán)壓迫下的聯(lián)合，并未能徹底打破壟斷局面。另一方面，大量企業(yè)仍然采用零散化的方式管理數(shù)據(jù)，缺乏集中式的數(shù)據(jù)管理策略。企業(yè)中每個部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被各自存儲，由于各部門的職責(zé)不同，對數(shù)據(jù)的定義與使用以及對信息系統(tǒng)建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)也不同，從而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)間缺乏關(guān)聯(lián)性，數(shù)據(jù)庫之間往往無法兼容。數(shù)據(jù)孤島的存在阻礙了大數(shù)據(jù)的流動，封閉的數(shù)據(jù)資源影響大數(shù)據(jù)分析的精確性與廣告投放的精準(zhǔn)性[14]。不論是智能廣告還是大數(shù)據(jù)營銷，只有在獲取了多元場景的行為大數(shù)據(jù)之后進(jìn)行的數(shù)據(jù)交叉分析才能立體化、多角度解讀消費(fèi)者的行為和態(tài)度[16]。

(二)數(shù)據(jù)獲取缺乏監(jiān)管，數(shù)據(jù)安全堪憂

數(shù)字化人格，是指根據(jù)數(shù)字化信息建立起來的人格[17]。智能廣告正是基于這種數(shù)字化人格，建立消費(fèi)者檔案，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)受眾的數(shù)字畫像。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字化信息的獲取，除了直接對用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的搜集之外，更大一部分?jǐn)?shù)據(jù)來自通過云計算的方式進(jìn)行的“預(yù)測性分析”。這種通過大數(shù)據(jù)手段，從表層行為痕跡窺探和揣測用戶的興趣愛好、勾畫用戶行為蹤跡的數(shù)據(jù)獲取方式，得到的是個人不曾公開的、甚至是不愿意被其他主體知曉的信息[18]。在這個過程中，信息非個人主動提供，信息被使用時用戶也完全不知情，遑論用戶是否同意該信息被使用。我國尚未有明確的法律法規(guī)對此進(jìn)行監(jiān)督和管控，目前全世界僅有2018年5月開始實(shí)施的歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》做了一定的約束。

在歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》正式實(shí)施前，2018年春天發(fā)生的Facebook事件就已經(jīng)將大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)收集和存儲的安全性問題帶到了大眾面前。事件中，劍橋分析公司在未經(jīng)用戶同意的情況下，通過關(guān)聯(lián)Facebook賬號的小程序讀取并收集用戶本人及用戶好友的信息，通過“預(yù)測性分析”，在美國大選期間有針對性地推送信息和競選廣告。Facebook事件，已經(jīng)證明了大數(shù)據(jù)分析擁有超過人們預(yù)期的超強(qiáng)能力，也對數(shù)據(jù)獲取的合法性和數(shù)據(jù)存儲的安全性發(fā)出了警告。劍橋公司正是鉆了法律和監(jiān)管的漏洞，完成了這次美國大選的精準(zhǔn)營銷。

由于大數(shù)據(jù)開放共享的生態(tài)環(huán)境尚未形成，智能廣告除了依賴各種數(shù)據(jù)平臺之外，購買數(shù)據(jù)也是廣告和營銷公司獲取數(shù)據(jù)的途徑之一。大數(shù)據(jù)交易的目的是促進(jìn)數(shù)據(jù)的流動和價值體現(xiàn)，通過不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)碰撞帶來更豐富的價值。促進(jìn)高價值數(shù)據(jù)匯聚對接，在一定程度上彌補(bǔ)了目前半開放數(shù)據(jù)格局下數(shù)據(jù)市場的多樣化需求，有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化，提升廣告營銷精準(zhǔn)度。然而，隨著數(shù)據(jù)交易類型的日益豐富，交易規(guī)模的不斷擴(kuò)大，在完備的數(shù)據(jù)法律體系構(gòu)建之前，數(shù)據(jù)交易的權(quán)屬不明、隱私安全、監(jiān)管缺失等問題短時間內(nèi)無法得到有效解決。目前，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)獲取合法性的監(jiān)管和對數(shù)據(jù)存儲安全性的保障，已經(jīng)到了刻不容緩的地步。

(三)敏感數(shù)據(jù)缺乏處理，隱私保護(hù)困難

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展產(chǎn)生了大量的數(shù)字信息，同時也加快了數(shù)字信息的傳播速度，這也使得數(shù)據(jù)隱私問題日益嚴(yán)重。隨著社交媒體的發(fā)展，人們在數(shù)字生活空間留下的數(shù)據(jù)足跡越來越多，大數(shù)據(jù)云計算正是根據(jù)這些數(shù)據(jù)的累積性和關(guān)聯(lián)性進(jìn)行預(yù)測性分析。用戶在單個觸點(diǎn)留下的信息也許不會暴露用戶的隱私，但是當(dāng)這些數(shù)據(jù)足跡串聯(lián)起來，將某一用戶的多個行為從不同的獨(dú)立地點(diǎn)聚集在一起時，隱私數(shù)據(jù)就有很大可能暴露出來。

隱私數(shù)據(jù)，即敏感數(shù)據(jù)，最常見的包括姓名、身份證號碼、位置、電話、在線身份等與個人生活、工作密切相關(guān)的信息。敏感數(shù)據(jù)從其產(chǎn)生、存儲到應(yīng)用、交換，這中間的每一個環(huán)節(jié)都有被泄露或竊取的可能。為了保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，目前大多數(shù)企業(yè)都加強(qiáng)了數(shù)據(jù)安保工作。當(dāng)前，對數(shù)據(jù)安全的防護(hù)手段主要包括對稱/非對稱加密、同態(tài)加密、訪問控制、安全審計和備份恢復(fù)等[19]，從對數(shù)據(jù)本身的嚴(yán)加防守、對數(shù)據(jù)受到外來威脅時的抵御和當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生問題時的解決對策三個環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護(hù)?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，已經(jīng)可以非常全面地保障一般數(shù)據(jù)的安全性，但是對于敏感數(shù)據(jù)來說仍有欠缺。

智能廣告無法擺脫對于大數(shù)據(jù)的依賴，然而對于數(shù)據(jù)尤其是敏感數(shù)據(jù)的嚴(yán)密防護(hù)，也會影響到已有的數(shù)據(jù)處理及分析過程，從而阻礙智能廣告行業(yè)的發(fā)展。Informatica公司大中國區(qū)首席產(chǎn)品顧問但彬曾分析說：“至關(guān)重要的是，企業(yè)既要保護(hù)數(shù)以百計的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫免受業(yè)務(wù)用戶、生產(chǎn)支持團(tuán)隊(duì)、DBA、開發(fā)人員以及離岸和外包團(tuán)隊(duì)的不利影響，同時又要讓他們完成他們的工作”[20]，這直接指出了當(dāng)下大數(shù)據(jù)營銷的最大矛盾，即如何在保護(hù)隱私安全的同時不影響正常的大數(shù)據(jù)使用。

三、人工智能重構(gòu)下廣告運(yùn)作數(shù)據(jù)困境的解決路徑

數(shù)據(jù)的便捷使用與數(shù)據(jù)安全及消費(fèi)者隱私保護(hù)之間存著零和博弈，如何在這兩者之間權(quán)衡與取舍是當(dāng)下亟待解決的問題，除了呼吁快速建立數(shù)據(jù)使用的國家標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)外，研究者提出從數(shù)據(jù)多元、數(shù)據(jù)監(jiān)管和數(shù)據(jù)脫敏三個方面開展相關(guān)對策研究。

(一)以數(shù)據(jù)的多元矯正數(shù)據(jù)的偏差

為了彌補(bǔ)行為痕跡數(shù)據(jù)的單一性和片面性，將用戶線下行為轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并與用戶線上行為數(shù)據(jù)相匹配，就顯得十分重要。而物聯(lián)網(wǎng)的普及恰好可以解決現(xiàn)有的數(shù)據(jù)單一化的困境。隨著物聯(lián)網(wǎng)的接入，傳感器作為“觸角”延伸到社會的各個角落，將其廣泛應(yīng)用于智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的各個方面，對于將用戶線下行為轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息有著積極作用。2015年麥肯錫發(fā)布的報告中指出，全球物聯(lián)網(wǎng)有望滲透的下游應(yīng)用市場規(guī)模將在2025年之前成長達(dá)到3.9萬億—11.1萬億美元，達(dá)到約11%的全球經(jīng)濟(jì)占有率，并與城市管理、生產(chǎn)制造、家庭事務(wù)、汽車駕駛、能源環(huán)保、物流運(yùn)輸、工作辦公、消費(fèi)結(jié)算、個人健康等重要領(lǐng)域結(jié)合形成9個千億級規(guī)模以上的細(xì)分市場[21]。屆時，信息的來源將會覆蓋用戶生活的絕大多數(shù)線下場景，大數(shù)據(jù)將會達(dá)到空前的多元化，基于大數(shù)據(jù)的廣告營銷將會實(shí)現(xiàn)更大程度的精準(zhǔn)化和高效化。

數(shù)據(jù)的多元化也要求數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間以及數(shù)據(jù)擁有者之間打破壁壘，構(gòu)建大數(shù)據(jù)開放共享的生態(tài)格局。首先應(yīng)對企業(yè)各部門的主要業(yè)務(wù)流程進(jìn)行整合，把不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)串接起來，從而加強(qiáng)數(shù)據(jù)間的緊密性，減少重復(fù)數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時推進(jìn)政府、企業(yè)和行業(yè)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一化管理，制定信息管理的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，減少不同行業(yè)之間由于行業(yè)門檻造成物理性的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。近年來程序化購買中出現(xiàn)的DMP、DSP、SSP等數(shù)據(jù)平臺的建立正是一種積極的嘗試。這種數(shù)據(jù)共享方式通過碎片資源、獨(dú)立微小個體的聯(lián)合，在一個共同遵守的業(yè)務(wù)規(guī)則下，依托一個共有平臺有效提升競爭力，既保證了獨(dú)自發(fā)展模式的自由度最大化，同時也能有效整合各自資源[22]。當(dāng)然，在今后的智能廣告和大數(shù)據(jù)營銷行業(yè)發(fā)展過程中，不僅要對這類數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行集中優(yōu)化建設(shè)，同時也要嘗試打破幾大頭部流量公司的云數(shù)據(jù)之間的壁壘，這樣才能逐漸構(gòu)建良性的大數(shù)據(jù)生態(tài)。

在政策上，為了推動建設(shè)大數(shù)據(jù)的開放共享，我國業(yè)已發(fā)布了一些管理?xiàng)l例和辦法，如針對自然科學(xué)和工程技術(shù)科學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)的《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》，但是現(xiàn)有的相關(guān)措施還僅限于少數(shù)行業(yè)和領(lǐng)域，在廣告營銷方面暫時尚無系統(tǒng)的措施來推進(jìn)。隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)今后的發(fā)展，從政策上推動大數(shù)據(jù)共享生態(tài)的建設(shè)必將是大勢所趨。

(二)以法治監(jiān)管促進(jìn)共享開放

關(guān)于大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)活動的監(jiān)管法案，目前已經(jīng)正式施行的歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》是唯一系統(tǒng)化針對性的法律條例。它適用的范圍包括能夠被歐盟境內(nèi)的個人訪問和使用、產(chǎn)品或服務(wù)使用英語或特定歐盟成員國語言、產(chǎn)品標(biāo)識的價格為歐元的任何網(wǎng)站和APP[23]。即只要涉及向歐盟境內(nèi)提供服務(wù)并處理個人數(shù)據(jù)，都適用于該條例。該條例看似僅對歐洲國家進(jìn)行了監(jiān)管，但在全球化的時代，它還是影響了全球大部分的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。

《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》對于大數(shù)據(jù)營銷也作了要求和管束。條例中明確規(guī)定了“數(shù)字畫像”的定義：“是指為評估與自然人相關(guān)的某些個人情況，對個人數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化處理、利用的方式，特別是針對與自然人的工作表現(xiàn)、經(jīng)濟(jì)狀況、健康狀況、個人偏好、興趣、信度、習(xí)性、位置或行蹤相關(guān)的分析和預(yù)測?！睌?shù)字畫像是智能廣告和大數(shù)據(jù)營銷的基礎(chǔ)，歐盟此次對這一概念的擴(kuò)大化和具體化，為今后對數(shù)字畫像過程中的數(shù)據(jù)使用制定了標(biāo)準(zhǔn)，也方便在今后加強(qiáng)對這一行為的監(jiān)管。歐盟在明確“數(shù)字畫像”概念的同時，也對數(shù)據(jù)控制者提出了要求。條例的第13條的第一項(xiàng)規(guī)定了控制者在獲取個人信息時，應(yīng)該向數(shù)據(jù)主體提供包括控制者身份和詳細(xì)聯(lián)系方式、個人信息處理的目的以及處理的法律基礎(chǔ)等在內(nèi)的各類信息，個別情況下，甚至需要向用戶說明控制者或第三方追求的利益。此外，還對用戶在接受數(shù)字畫像過程中的知情權(quán)、拒絕權(quán)和個人決策權(quán)等作了明確的規(guī)定。

隨著歐盟這一條例的正式生效，數(shù)據(jù)安全將極大程度地得到保障，數(shù)據(jù)交易中的種種亂象也將得到規(guī)制，但與此同時，大數(shù)據(jù)營銷活動也勢必要受到影響。監(jiān)管的加強(qiáng)意味著數(shù)據(jù)獲取難度的同步增加，對于數(shù)據(jù)活動的限制也在增加，這對于智能廣告業(yè)來說是極大的挑戰(zhàn)。盡管目前我國尚未出臺相關(guān)數(shù)據(jù)法律法規(guī)，但是考慮到數(shù)據(jù)監(jiān)管的重要性和必然性，只有建立起良性的大數(shù)據(jù)開放共享生態(tài)，才能在接受監(jiān)管時保持開放與約束之間的平衡，才能最大限度地減少數(shù)據(jù)環(huán)境變化給企業(yè)業(yè)務(wù)帶來的影響。

(三)以數(shù)據(jù)脫敏保障隱私安全

歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的施行，在保護(hù)用戶隱私方面也邁出了一大步。條例首次提出了數(shù)據(jù)主體擁有數(shù)據(jù)可攜帶權(quán)(即數(shù)據(jù)主體可以無障礙地將個人數(shù)據(jù)從一個信息服務(wù)提供者處轉(zhuǎn)移至另一個信息服務(wù)提供者的權(quán)利)、數(shù)據(jù)被遺忘權(quán)(即數(shù)據(jù)主體在其個人數(shù)據(jù)信息不再有合法之需時要求將其刪除或不再使用的權(quán)利)等概念，賦予了數(shù)據(jù)主體保護(hù)個人隱私安全的主動性，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)主體的隱私保護(hù)意識。

針對已經(jīng)獲得的敏感數(shù)據(jù)，運(yùn)用什么樣的處理方式才能在盡可能少損失數(shù)據(jù)信息的情況下最大化地隱藏用戶隱私，這一直以來都是國內(nèi)外學(xué)者研究大數(shù)據(jù)的焦點(diǎn)話題。學(xué)者們也提出了一些可行的建議，如保護(hù)隱私的數(shù)據(jù)挖掘(privacy preserving data mining)法[24]、差分隱私(differential privacy)法[25]，但是這些方法距離實(shí)際應(yīng)用還有一定的距離。

《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》中提出了數(shù)據(jù)的假名化和匿名化的概念。所謂假名數(shù)據(jù)，是指對個人數(shù)據(jù)處理后，在沒有特定信息參考(該特定信息被安全地單獨(dú)保存)的情況下，不能指向特定人的數(shù)據(jù)[26]，假名數(shù)據(jù)仍然屬于個人數(shù)據(jù)。而匿名化則是一種使個人數(shù)據(jù)在任何情況下均不能指向特定數(shù)據(jù)主體的數(shù)據(jù)處理方式。從普通的敏感數(shù)據(jù)，到假名數(shù)據(jù)，再到匿名數(shù)據(jù)的過程，就要求數(shù)據(jù)擁有者完成數(shù)據(jù)脫敏的處理。智能廣告和大數(shù)據(jù)營銷作為涉及敏感信息的行業(yè)之一，對于數(shù)據(jù)脫敏的需求是巨大的。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)使用需求，使用不同的脫敏策略，對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度不同類別的脫敏處理是在不影響營銷效果的前提下，最有效地保護(hù)用戶隱私安全的途徑。此外，引入隱私風(fēng)險評估機(jī)制，鼓勵根據(jù)個案實(shí)施數(shù)據(jù)匿名化的風(fēng)險評估，并基于評估結(jié)果，適時調(diào)整匿名化策略也是優(yōu)化數(shù)據(jù)脫敏效果、保護(hù)用戶敏感信息的重要舉措之一。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，未來如果將其全面運(yùn)用到智能廣告體系中來，也將會是一種保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私的有力手段。

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)為廣告行業(yè)的智能化帶來了新的機(jī)遇，人工智能已經(jīng)基本完成了在廣告行業(yè)的布局[27]。人工智能技術(shù)在廣告中應(yīng)用的方式、形態(tài)隨著數(shù)據(jù)、算法和算力的發(fā)展處于不斷地推進(jìn)與變化中。人工智能重構(gòu)的廣告運(yùn)作對不斷變化中的廣告智能化發(fā)展具有重要的理論意義與實(shí)用價值。數(shù)據(jù)的規(guī)范、使用邊界與數(shù)據(jù)倫理等問題能否解決是廣告智能化能否健康發(fā)展的關(guān)鍵。不論是打破數(shù)據(jù)孤島、追求用數(shù)據(jù)的多元矯正數(shù)據(jù)的偏差，還是加強(qiáng)對數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理的監(jiān)管，在保護(hù)用戶隱私安全的情況下實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)營銷效果的最大化，這些都是人工智能給廣告業(yè)帶來的新挑戰(zhàn)，也是廣告業(yè)涅槃的新機(jī)遇。