其实，风投和创业者的钱，一大半都被流入了做效果的地下产业链 。
当然，以上的手段随着系统安全性的提升，已经基本消失，但其他的手段还在不断涌现；即便到了今天，只要到各种广告资源对接群里面随便一问，有谁能做APP唤起、激活，会有一大群拥有各式手段的渠道商们找上门来 。
有钱的地方，效果渠道商们就会存在，除了应用推广，电商、汽车、房产等领域也无一幸免，电商有大量的销货渠道、直播做量渠道与广告商一起分食广告预算；而汽车、房产一般需要收集客户线索，这时候 *** 号码便成为了重要变现手段，这样的场景下广告预算又被猫池、注册卡供应商、和账号供应商瓜分 。
03 易被忽略的价值写了这么多广告乱象，并非要污名化 *** 广告，广告的暗面之上，也有平常难以注意到的价值，同时，透过其发展历程，我们可以得到不少启示 。
技术价值任何技术迭代都需要财力支撑，很多技术在证明其价值、尤其是商业价值前，要想获得资源支持是非常困难的事 。
像AI、元宇宙、无人驾驶这样的未来科技，前期需要大量烧钱，也只有早就大富大贵的巨头们才有资格上桌 。例如，早在2011年无人车就在西二旗的百度大厦楼下开始实验，时至今日百度的无人车帝国才初有成效，但10年时间对于很多创业公司来讲，都已经历了几个生死轮回了 。
而广告有天生优势，作为最成熟的 *** 商业模式，*** 广告诞生的之一天起就不缺钱，它可以自给自足，推动自身发展 。
从企业的角度来看，为了获得更大利益，他们舍得在广告技术上做投入（需要说明的是，这里的利益不一定直接指钱，还包括用户体验、分发效率等间接价值） 。
因此，数字广告的发展带动了一门***的学科技术的诞生——计算广告；而计算广告的核心是利用大数据及算法优化广告体验与各方收益，这里的各方包括了用户、媒体、广告主、广告平台 。
可能很多时候我们看到广告对用户形成了打扰，但无论是媒体，还是广告平台，无时不在考虑如何优化用户体验，因为他们都明白一个道理，如果因体验差而致用户流走，那得不偿失 。
为了达成更佳用户体验，广告平台本质上也被打造成一个推荐系统；一个大广告平台有几十、几百万的广告主，而这些广告主推广的商品与广告素材可能数以亿计，但每一次曝光机会只能从海量的商品和广告素材中选择一个更佳推荐 。
数据与算法需开始发挥作用，点击率、相关性、转化率会基于高达百亿甚至万亿级的特征被计算出来综合考虑，以尽可能向用户推广符合其需求的个性化内容；除此之外，对于用户看广告的频次、场景也会被实时纳入算法考虑之中，这种毫秒级的反馈技术，需要大规模底层架构支撑 。
谷歌等平台还提供了用户反馈机制，当用户看到广告后，可以选择关闭，并反馈原因：重复、素材质量低，还是不想看广告，这些都将实时反馈至广告系统以优化用户体验 。
当然，作为一个商用系统，广告平台最关心的还是金钱收益，包括平台自身和广告主，因此，在系统构建中，价值收益始终是放在之一位 。
我们以一个示例来略窥一二，以下两个图展示的是目前中国更大的 *** 广告公司阿里的广告技术的发展历程，通过三方面技术优化，力争达到收益更大化：
文章插图
阿里广告技术发展历程（来源：阿里靳骏奇博士）
（1）粒度和维度
早期的广告价格是粗放式价值评估，至于一次展示卖多少钱，往往是静态的，而计算广告的作用便是精细单条流量价值预估和优化升级，对于每一次展示都可以预估其收益，并且还可以从单一到多维的目标的优化，例如需要同时保证转化率的情况下，尽可能多的获得广告展示机会，同时降低成本，这种复杂的计算，没有大规模数据和算法是不可能实现的；
（2）转化路径
沿着整个广告转化路径进行优化，从最表层的广告展示展示，再逐深入到路径后端，包括点击、转化，以及未来长期价值；这里说明一下，对于阿里这样的电商平台，他们评价广告未来的长期价值是相对容易的，因为可以长期追踪用户在购物平台的评价、推荐、购买等数据，对于美团、携程等 *** 服务平台，也是同样的道理；不过，对于字节、腾讯、百度这样泛用户平台，没有形成用户转化闭环，长期价值较难评估；
（3）系统性
从整个广告生态的各个参与方进行系统性优化，包括从单个渠道的优化到全局所有渠道的整体优化，一个巨头平台的广告售卖逻辑不是单一的，他们的平台也不是只有一个，例如阿里就有直通车、钻展、Unidesk等广告产品，而这些产品意味着不同渠道的广告预算来源，例如直客广告主的市场部、品牌部都有各自的推广预算，同时不同的产品售卖模式也不尽相同，例如GD、CPC、CPM等，如何系统性针对这些差异化来源进行有效的优化，也是计算广告中不可或缺的课题 。
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