1、計算廣告:計算廣告學的廣告形式

計算廣告的運作系統主要包括廣告算法、廣告、語境、受眾（用戶）四個方面，針對這四個方面當下的廣告形式可歸納為三類：基于文本分析、基于用戶分析和基于用戶參與。

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近年來，文本分析成為自然語言處理學科的一個熱點研究問題，該學科一些應用研究學者相繼將網頁分析、文本傾向性分析、文本相似性分析、機器翻譯等研究成果應用到網絡廣告實踐中，其突出代表為競價排名、GoogleAdSense、DoubleClickContextualAd。這三者雖然都是基于文本分析，而且它們有著相同的前提假設——用戶喜歡與自身信息需求相關的廣告，但是這三者的系統原理卻截然不同。競價排名通過對用戶搜索關鍵字與廣告主競拍關鍵字進行相似性計算，實現在搜索結果的最前面插入與用戶搜索相關的廣告。顯然，競價排名人為干預搜索結果有一定的誤導用戶之嫌。Google為了保證搜索結果的公平性，較早放棄了競價排名廣告，轉向以站長加盟的形式實現在搜索目標頁面投放與搜索詞相似的廣告，即GoogleAdSense。而ContextualAd基于對用戶所瀏覽網頁的主題分析，從廣告庫中檢索與主題相似的廣告插入到網頁指定位置，實現廣告與語境的匹配。

基于用戶分析的計算廣告

如果基于內容分析的廣告與語境向匹配是間接實現廣告與用戶相匹配的話，基于用戶分析的計算廣告便是直接尋找廣告與用戶的一致性。當前用戶分析主要從IP、注冊資料、服務器日志、Cookie、歷史數據、瀏覽器行為等方面切入，其代表性的廣告形式為電子商務個性化推薦廣告和MediaV。個性化推薦廣告可以看作是POP廣告的一種智能化改進，根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦其感興趣的商品。此定位過程是IP地位、信息檢索、協同過濾、數據挖掘等多種算法組合計算的過程。而MediaV則是根據Cookie跟蹤用戶瀏覽歷史，分析用戶的興趣取向，在用戶登錄某網頁時，通過MediaV平臺識別用戶，投放與之興趣相符的廣告。

基于用戶參與的計算廣告

文本和用戶行為都可以通過相關算法進行興趣相似性分析，然而圖像、視頻這種多媒體數據在現有的圖像識別技術下，尚不能進行主題分析，因此需要借助人工參與。基于用戶參與的計算廣告系統其主要目的在于搭建一個用戶、廣告主、站長的聯盟平臺，如Pixazza圖片廣告聯盟和QiYi視頻廣告聯盟。聯盟廣告系統以利益分成的方法吸引網民作為志愿專家參與廣告創作活動中，專家瀏覽圖片或者視頻時發現商品信息，則在相應位置插入廣告興趣點，并鏈接到之相對應的商品購買廣告。與傳統的視頻插播廣告不同的是，這種廣告系統只有在用戶指向廣告興趣點時才會顯示廣告，一定程度上減輕了對用戶瀏覽圖片、視頻的打擾。