预知未来——这听起来像是科幻篇里存在的场景，但也许哪天就会变为现实，因为计算已经成为人们认识世界、改变世界的方法，已经在变革很多事物和产业，就比如小编下面要谈到的广告营销产业。而改变这个产业的一大力量便是计算广告学。 说到广告营销，恐怕大家都听过一句话：“我知道在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。”这其中的原因便是传统媒体广告只能选择承载媒体，却无法精确选择受众——这样的广告营销并不“智慧”。 再举一个更具体的缺乏“智慧”的例子：某用户在美食网站寻找美食，而页面上有一个浮动广告在推销某治疗恶性疾病的药物。这一推广效果如何，可想而知! 可以说，广告所推销的产品都有其需求群体，但如果出现在不合适的时机，不仅无法起到宣传作用，反而会引起人们的反感，浪费广告费。 计算广告学的宗旨便是为了解决传统广告营销不“智慧”的问题。具体而言，计算广告学需要解决在一个给定的网络环境中，如当网民在搜索引擎检索信息、阅读某个web页面、听某些网络音乐时，如何给网民展现合适的广告，实现商业价值的课题，是一门由信息科学、统计学、计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新兴学科。 那么，计算广告学如何保障广告营销的“智慧性”呢?小编以百度作为例子，进行分享。 百度的搜索推广服务可以说是计算广告学最佳实践之一。这其中的技术和策略很复杂。为便于理解，小编用自己的话简单解释，就是用户在搜索框中输入一个需求后，该需求会进入百度建立的一套智能模型，经过这一模型的分析、处理，在搜索果页面中，精确地提供适合用户需求的页面链接。 据了解，百度的这一智能模型可支撑上百亿的特征向量，其中，单从时间这个维度就拥有很多特征向量，包括时、分、秒、白天、黑夜、节日、节气、热门事件发生时间等。通过海量特征向量的训练，这个模型非常智能。例如，用户在世界杯之前和之后搜索同一个词时，系统就会根据时间等因素的不同，智能地提供满足用户当下需求的搜索结果。 建立这一智能模型需要运用大规模机器学习、数据挖掘、博弈论等众多先进技术和理念。除此以外，还有另一个不可或缺的关键，那便是海量数据。由于百度每日要响应来自100多个国家的数十亿次请求，处理数据总量达百PB量级，这为百度能够实现大数据智能，实现智慧营销奠定了基础。 可以说，通过计算广告学，百度实现了用户需求和产品的精准对接，同时，通过自身实践与研究，百度对推动这一学科的完善和深化作出了贡献。 据悉，为了发展这一先进学科，百度更是与清华大学等多家高校，联袂推出系列课程《计算广告学》，以百度的实践为基础，向大学生分享计算广告学的原理及经典案例，指导机器学习的技术经验，引领广告营销产业向智慧化迈进。