《表2 关于计算广告代表性定义或相关描述的一览表》

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《计算广告研究述评：学术史，学术面向及反思》

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（本文整理）

对于任何一个研究领域而言，对核心概念的界定都是一个关键的问题。关于该问题，不妨先看看各位学者对于计算广告的定义（见下表2整理）。通过整理可以发现，概念提出者Andrei Broder并没有明确提出计算广告的定义，而是对于计算广告做了两个基本的认定。一是从学科的层面来说，计算广告是一个新兴的交叉学科，涉及大规模搜索等多个领域；二是从要解决的问题来说，计算广告的核心挑战或者说核心目标是群求语境、用户和广告三者间的最佳匹配。这两点深深影响了后续研究者对于计算广告的界定。在早期的研究中，学者对于计算广告的界定大多遵从了Andrei Broder的核心思想，即“交叉学科”和“最优匹配”，如Kushal Dave和Vasudeva Varma的定义几乎原封不动地沿用了Andrei Broder的说法。刘鹏和王超则是结合近年来市场的发展以及实际业务中的一些体会稍作加工，也并未明确给出一个定义。也有学者给出了一些定义，但对于计算广告的理解大多停留在一种广告形式、广告投放机制的层面上，广告面临的问题被简约为如何实现语境、用户、广告三种要素间匹配的计算问题。此外，由于提出者Andrei Broder对于计算广告的两个认定将学科和实际面临的问题两个层面混杂在一起，在某种程度上造成了后续概念混乱的问题。刘庆振认为应当将计算广告和计算广告学两个概念区隔开来，这样不至于出现“计算广告就是在这种条件下兴起的一个分支学科”这种不严谨的表述。[11]段淳林等也认为计算广告的定义模糊、对计算广告和计算广告学的概念混用问题明确存在。[12]在意识到问题后，学者开始重新界定计算广告，并将范畴扩展到广告运作体系、广告运作的全流程、广告的产业链等方面，扩大了计算广告的研究视野，也更加符合产业的发展情况。值得一提的是，有学者认为广义的计算广告包括了所有的前PC时代、PC互联网时代、移动互联网时代以及即将到来的物联网时代所有的以数据和算法为底层技术的广告模式。[13]该提法拓展了计算广告的历史维度，值得进一步思考。本质上，计算广告的背后是一种数据驱动，尤其是强调大数据驱动的广告理念，该理念指导着广告产业实践，并引起了广告运作流程和产业链条的变革，也带来学科发展和广告教育等方面的新的机遇和挑战。