10分钟讲清什么是计算广告!

本文讨论了ChatGPT引发的人工智能竞赛如何影响计算广告行业,特别是出海营销中的应用,以及AI在广告投放中的角色。作者强调了数据驱动和智能算法在广告优化中的重要性,并预测大模型将重塑广告行业未来。
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| 前言

自OpenAI发布ChatGPT以来,该技术迅速成为行业的焦点,引发了一场全球范围内的人工智能技术竞赛。紧随其后,百度推出了文心一言模型,360公司发布了360GPT大模型,华为也不甘落后,推出了“盘古大模型”。到了2023年4月10日,这场竞赛达到了一个新的高潮,当天有三个重量级的大模型相继发布官方声明:搜狗创始人王小川领衔的“百川智能”,商汤科技的SenseNova日日新大模型,以及昆仑万维的大语言模型“天工”3.5版本。这场人工智能技术的“军备竞赛”不仅限于大型科技公司,众多知名创业者也纷纷投身其中,试图在这一领域分得一杯羹。ChatGPT引发的人工智能技术浪潮,不仅仅是技术层面的突破,更是对整个产业生态的一次深刻影响。

在ChatGPT所引发的AI热潮背后,我们需要深思AI这股势头在各个行业中能维持多久,以及它将如何发展。以我目前所涉足的出海营销行业为例,AI的参与已经深入到广告投放的全过程,包括文案创意的生成、内容素材的制作,以及投放环节的链路优化。AI至少贡献了30%以上的效能,自从引入AI赋能之后,我们公司在人力资源配置和业务增长上都得到了显著的提升,行业内甚至流行起了“用AI重构营销”的观点。

从今天开始,我会分享我在计算广告行业的经验,涵盖概念、架构、技术、运营等多个维度的思考和见解,也意在搭建一个交流平台,与广告界的同仁们共同探讨和交流。今天的分享将主要面向计算广告领域的初级从业者,旨在为大家提供一个基础而全面的行业概览。

| 在线广告的市场份额

在过去的一年中,在线广告市场的价值达到了2099亿美元。预计未来5年内,这一数字将增长至3,895亿美元,复合年增长率为10.85%。它涉及各种形式的数字广告,例如展示广告、搜索引擎营销 (SEM)、社交媒体广告、视频广告、原生广告等。而计算广告是在线广告的重要一环,其在广告投放中占据了不可估量的地位。

| 计算广告的起源

广告业作为一种历史悠久的商业传播形式,在全球范围内展现了其顽强的生命力与不断进化的能力。自商业活动诞生之初,广告便作为一种不可或缺的信息传递机制,深植于市场交易的各个角落。在古代,广告的形式虽然原始,但其传播的本质与今日无异。例如,古时的酒吧店主会在其店铺前悬挂带有标志性图案的布幔,并伴随着吆喝声来吸引过往行人的注意,这种形式的广告虽然简单,但已经体现出了品牌识别和口头推广的雏形。这种通过实物和声音触达潜在顾客的做法,可谓是广告初期的体现。

“酒香不怕巷子深”这一俗语的流传,实际上也可视为一种文化层面的广告传播。它不仅传达了产品的内在品质,还隐含了对目标消费者的吸引力,即便在没有直接的视觉或听觉刺激下,这样的信息也能通过口耳相传的方式扩散开来。无论是通过气味、语言还是其他形式的媒介,这些早期的广告策略都展示了信息传递的基本原则:即通过有效的媒介手段,将信息传达给特定的受众群体,以促成商业行为的发生。在今天,这一传统已经发展成为一个多元化、技术驱动的行业,不断地利用新兴媒介和创新手段来触达和影响全球的消费者。

| 什么是计算广告

在线广告的历史与互联网的发展紧密相连,其渊源可溯至20世纪90年代初期。1978年5月3日,一封由DEC公司的营销人员通过Arpanet发送的邮件,被广泛认为是最早形式的网络广告。这一创举预示着数字营销领域的潜力与未来。

随着技术的进步,1993年标志着在线广告的里程碑式进展。在这一年,全球首个可点击的网络广告诞生,为在线广告的互动性和度量标准奠定了基础。这一广告形式由网景公司(Netscape)创造,并成功售出给一家法律事务所,标志着商业模式的创新和网络营销手段的扩展。此外,1994年10月14日,美国著名的Hotwired网络杂志推出了其在线版,并首次在网页上放置了在线广告位。这个革命性的举措立即吸引了众多赞助商的关注,成为在线广告史上的一次重大事件。这些广告位的设置不仅为品牌提供了前所未有的曝光机会,也为Hotwired开创了网络媒体通过广告获得收入的先例。

随着互联网技术的进步,网络公司如雨后春笋般涌现,但早期的这些公司面临着如何将流量转化为收益的挑战。为了解决这一问题,1995年左右,第一批在线广告网络(Ad Networks)应运而生,它们开始作为中介,连接广告主和网站所有者,帮助后者变现其流量。1998年,GoTo.com(后来的Overture,最终被雅虎收购)引入了搜索引擎的竞价排名机制,采用CPC模式,为网络广告的发展又增添了一把火。

2000年,谷歌推出了AdWords平台,它不仅采用了CPC模式,还结合了用户的竞价和广告的相关性(即广告质量得分)来确定广告的排名,这种机制进一步优化了广告的投放效果,为计算广告的发展奠定了基础。

计算广告的发展至今,在今天,这一传统已经发展成为一个多元化、技术驱动的行业,不断地利用新兴媒介和创新手段来触达和影响全球的消费者。通过对这些环节的精细化计算,计算广告能够为广告主提供更高的投资回报率(ROI),同时也能够为用户带来更加相关和有价值的广告体验。

| 计算广告的发展前景

在传统广告领域,决策过程往往受限于经验主义和直觉的导向,缺乏量化的数据支撑。从用户洞察、创意策划、媒介选择到广告效果的优化,广告专业人士依赖于他们的专业判断和个人经验。然而,这种做法在计算广告时代已逐渐变得过时。计算广告,作为一种新兴的广告模式,其核心在于数据的集成和智能算法的应用。

在计算广告框架中,数据不仅仅是辅助决策的工具,而是驱动整个广告生态系统的基石。数据来源的广泛性、数据质量的高低、以及数据处理算法的先进性,共同决定了广告目标匹配的精确度,进而影响着广告的交易价格和价值。这些数据通过智能算法进行加工处理,优化广告投放的全链路,包括但不限于标签化定向、数据化定向、智能化定向等模型的应用。智能算法不仅仅是技术的展现,它更是计算广告的灵魂。通过深度学习用户的行为模式和偏好,算法能够在海量的数据中发现用户兴趣与广告主需求之间的交集,优化用户与广告内容的匹配度,从而提升广告的相关性和效果。

目前,AIGC技术已经在这个过程中发挥关键作用。例如,通过生成个性化的创意内容,或者自动化测试不同广告元素的效果,以优化广告创意和投放策略。AIGC帮助广告专业人士不仅仅依靠直觉,而是通过数据驱动的洞察来制定策略,这样的策略更加客观、精准,并且可以不断优化和调整以适应市场的变化。

| 结语

随着数据驱动的决策逐渐成为广告行业的新常态,通过大规模的数据分析和智能算法,广告主现在能够更有效地预测和衡量广告投放的成效,实现了广告优化的持续进步和效果最大化。这种转变不仅仅是技术上的进步,更是广告业务模式和思维方式的根本变革。短短一年不到,大模型已经对广告行业产生了巨大冲击。老夫预言,大模型的出现在五年内将彻底颠覆整个广告行业的链路,其影响力不可估量。

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图文对话
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GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型,面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

<think>嗯,用户这次的问题聚焦在load/store指令的功能上,而且明确提到是在计算机组成原理的背景下。从引用的资料来看,用户可能正在学习计算机体系结构或准备实验,尤其关注MIPS和ARM架构的实现细节。 用户提供的四个引用很有价值:引用1和3是实验报告片段,说明用户可能刚做完相关实验;引用2系统介绍了MIPS指令集特点,正好能解释load/store的设计哲学;引用4补充了ARM架构的具体语法。这些材料都指向同一个核心概念——RISC架构中经典的load/store内存访问模式。 从用户提问的精准度看,ta应该已经掌握了基础概念,现在需要体系化的功能解析。我注意到用户特别标注“不是真正需求”的提示,说明ta可能被实验报告里的代码细节干扰了,实际更想理解设计原理而非具体实现。因此回复要避开代码堆砌,重点讲清三个层次:指令定位(内存与寄存器桥梁)、设计思想(RISC精简指令集的关键)、硬件交互(CPU如何执行)。 用户上次讨论过快速排序,突然转向底层指令,可能是课程进度到了CPU设计模块。考虑到计算机组成原理的实验特性,我在最后补充了MIPS/ARM代码对照示例,这样既能满足知识需求,又能辅助实验。不过要控制深度,避免把指令集架构讲成汇编语言教程。 相关问题的设计意图是:第1题对应流水线等硬件机制(引用2提到过);第2题针对性能优化(用户似乎关心效率);第3题则衔接实际应用(引用3提到嵌入式系统)。这样形成“原理-优化-应用”的逻辑链条,比单纯问“还有什么功能”更有价值。 </think>在计算机组成原理中,**Load 和 Store 指令**是 CPU 与内存交互的核心指令,其功能是实现**寄存器与内存之间的数据传递**。具体功能解析如下: --- ### **核心功能** 1. **Load 指令(加载)** - **功能**:将数据从内存读取到 CPU 寄存器。 - **操作流程**: - 根据指令中的**内存地址**(如基址寄存器 + 偏移量),访问内存单元。 - 将该地址的数据复制到目标寄存器中。 - **示例指令**: - MIPS: `lw $t0, 4($s1)` → 将内存地址 `$s1 + 4` 处的 **32 位字**加载到寄存器 `$t0`。 - ARM: `ldr r3, [r2, #8]` → 将内存地址 `r2 + 8` 处的 **32 位字**加载到寄存器 `r3`[^2][^4]。 2. **Store 指令(存储)** - **功能**:将数据从 CPU 寄存器写入内存。 - **操作流程**: - 根据指令中的**内存地址**,定位目标内存单元。 - 将源寄存器的数据写入该内存地址。 - **示例指令**: - MIPS: `sw $t2, 12($s3)` → 将寄存器 `$t2` 的值存储到内存地址 `$s3 + 12`。 - ARM: `str r1, [r0, #16]` → 将寄存器 `r1` 的值存储到内存地址 `r0 + 16`[^2][^4]。 --- ### **关键设计意义** 1. **精简指令集(RISC)的核心特征** - MIPS/ARM 等 RISC 架构采用 **Load/Store 结构**: - **算术/逻辑运算仅操作寄存器**(如 `add $t0, $t1, $t2`)。 - **内存访问必须通过 Load/Store 指令**,其他指令无法直接读写内存[^2]。 2. **硬件设计优化** - **简化流水线**:分离运算与访存操作,避免数据冲突,提升流水线效率。 - **减少指令复杂度**:其他指令无需集成内存访问逻辑,降低 CPU 设计难度[^2][^3]。 3. **内存访问粒度控制** - 支持不同数据宽度的访问(需指令后缀指定): - MIPS:`lb`(字节)、`lh`(半字)、`lw`(字)。 - ARM:`ldrb`(字节)、`ldrh`(半字)、`ldr`(字)[^3][^4]。 --- ### **典型应用场景** ```mips # 示例:将数组元素累加到寄存器 lw $t0, 0($s0) # Load 内存[$s0]的值到$t0 add $s1, $s1, $t0 # 寄存器运算(累加) sw $s1, 16($s2) # Store 寄存器$s1的值到内存[$s2+16] ``` 1. **数据处理流程**: - 数据从内存加载 → 寄存器运算 → 结果存回内存。 2. **堆栈操作**: - 函数调用时保存/恢复寄存器(如 `sw $ra, 0($sp)`)。 3. **I/O 设备交互**: - 内存映射 I/O(如 Store 指令向设备寄存器写入控制信号)[^3]。 --- ### **与其他指令的对比** | **指令类型** | **操作对象** | **示例指令** | |----------------|-------------------|--------------------| | Load/Store | 内存 ↔ 寄存器 | `lw`, `sw` (MIPS) | | 算术/逻辑运算 | 寄存器 ↔ 寄存器 | `add`, `and` | | 立即数运算 | 寄存器 ↔ 常量 | `addi` | > ⚠️ **注意**:在 CISC 架构(如 x86)中,一条指令可能同时包含运算和内存访问(如 `add [eax], ebx`),而 RISC 架构严格分离两者[^2][^4]。 --- **总结**:Load/Store 指令是 CPU 访问内存的唯一通道,其分离设计提升了流水线效率与硬件简洁性,是 RISC 架构高性能的关键基础[^2][^3]。 --- ### 相关问题 1. **为什么 RISC 架构要求运算指令只能操作寄存器?** 2. **Load/Store 指令如何影响 CPU 流水线的设计?** 3. **ARM 和 MIPS 的 Load/Store 指令有哪些具体差异?**
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