wm视讯最早提出计算广告的安德雷.布罗德并没有给这个概念下一个明确的定义。这一点在刘鹏和王超两位作者合著的国内第一本《计算广告》一书中也提到了。布罗德只是说，计算广告的核心挑战是在合适的广告和特定场景下的特定用户之间寻求一个最佳匹配。很显然，这句话的确以最简单直接的表述解释清楚了计算广告的核心挑战，但很多人仍然要进一步提出这个问题——究竟计算广告是什么呢？能不能给出一个明确的定义？
在试图讲清楚计算广告是什么之前，我们先来讲讲清楚计算广告不是什么。首先，它不是某种媒体形式广告，比如报纸广告、电视广告、广播广告、楼宇广告等，我们一听这些概念就明白它是什么意思。但计算广告这个概念，非常容易让很多学生乃至很多从业者都感觉丈二和尚摸不着头脑，它并不是特指互联网广告或移动广告，否则我们就没必要再多增加一个概念以扰乱视听。
其次，它不是某种广告交易方式，比如招标广告、合约广告、程序化广告等，这些概念也能向我们直接地表明我所采购的广告资源究竟通过哪种方式获得的，你是参加了电视台的招标会了，还是你的采购经理与媒体资源供给方通过线下签订合同来执行的呢？亦或者是通过程序化自动化的广告交易平台来完成的呢？但计算广告的概念，也很显然它不是由交易方式来界定的。
那么它这也不是那也不是，我们又该怎么来界定它是什么呢？顾名思义，计算广告应该是一种由机器的计算能力（算力）和计算方法（算法）驱动的广告模式（甚至范式）。也就是说，计算广告这个提法更侧重于它所表现出来的关键特征和主要驱动力。从这个角度来看，与计算广告相对照的概念应该是创意广告，它的主要驱动力是人的创意和策划，从这个角度来看，我们也可以把创意广告看做是一种“算计广告”。这样我们就能凭借关键特征和主要驱动力来比较一下：
创意和策划驱动的广告更多地是营销人员一种对于市场和用户的“算计”，它通过洞察、猜测、定位、感知、想象等各种方式来抢占受众的心智，以期在他们脑海中形成印象并进一步内化为品牌认同。这是一种典型的经验主义营销方式。
但技术和数据驱动的广告更多地建立在营销算法对市场、媒体和用户的“计算”基础之上，它通过收集数据、用户画像、行为预测、个性化推荐等各种方式来匹配用户需求，以期能够在最短的路径内完成从用户注意到购买交易的过程。它更多的是一种数据主义的营销方式。
当然，我们不应该用非此即彼的二分法来将定性与定量、创意与数据、策划与算法等营销工具人为地割接开来。而是应该更加融合、更加理性地看待它们。更进一步地讲，过去靠创意和策划驱动的广告营销并不是不需要大数据和高算力的支持，它只不过是在媒体形式、技术条件和经济成本上受到了太多的客观限制。同样的，当前的程序化广告或移动广告尽管能够轻而易举的获得海量数据和超强算力的支持，但这并不意味着它不需要洞察、创意和策划了。甚至恰恰相反，它应该更加高度重视建立在数据计算基础之上的洞察、创意和策划等能力。
因此，我认为我们不能简单地把计算广告看做是某一媒体广告的某一类型，它不是广告的形式、类别、流程或目标，尽管它包含这些内容，但它的外延却远远超出了这些。更多地，计算广告是一种思维、种业态、一种范式和一个时代。
计算广告是一种新的广告思维。它要求所有的广告活动，无所谓线上线下，无所谓新旧媒体，在继承过去的营销思维和关键能力的基础之上，与全新的数据要素和算力算法等进行有效地结合，以更好地达成广告目标。
计算广告是一种新的广告业态。大数据的易得性和计算资源的低成本特性，正在各个环节和各个细节上改造着广告活动的业务流程和业务形态，没有数据和算法支撑的决策或动作将会越来越少，这进一步导致了广告业态或生态的进化。
计算广告是一种新的广告范式。新范式意味着在一个共同体范围内共同认可、遵循并借此展开行动的一套前提、假设、规则和方法。如果过去大家共同遵循的但是逐渐无法适应新的技术背景和实践要求，那么就会发生范式转换。计算广告无疑是范式转换过程中的那个新范式。
计算广告是一个新的广告时代。更进一步地，当计算广告作为一种新的思维和新的范式渗透到广告活动的各个环节和各个细节之后，wm视讯我们可以认为毫不夸张地说这是一个全新的计算广告时代，广告活动中的一切都可以被数据化，都将是可计算的。这是这个全新广告时代的典型特征。当然，还是前面那句话，一切皆可计算并不意味着我们不再需要洞察、创意和策划等能力，恰恰相反，它强化了广告活动中的这些能力。
所以，综上所述，计算广告不是一种广告形式，而是像定位、整合营销传播等理念或理论体系那样，它是一种对广告营销活动进行全面解构和重构的理论与实践范式。它的基本假设是广告活动中的一切要素都是可数据化和可计算的，它的核心挑战是运用一切可能的技术工具和营销能力在合适的广告与特定场景下的特定用户之间实现一种精准匹配，在此基础上它的根本目标是以最优的投资回报率促进乃至直接导向某种商品或服务的销售。当然，为了实现这种精准匹配和促进销售的，计算广告将必然数据主义和计算主义的理念和工具从广告资源的程序化交易环节扩展到广告流程的任何一个环节，比如程序化创意或者程序化互动等，也必然想方设法将它从互联网广告形式扩展到任何一种可能的广告形式。
一位中老年妇女宁肯在高温四十度的天气挤公交车买菜回家，wm视讯也不愿意花个起步价打车。同样是她，却告诉自己的儿子让他给买性能最好的手机以方便自己刷抖音快手拼多多。
相反一位年轻的白领女性宁肯在其他方面节省一点出来，甚至各种信用卡白条或花呗透支很多，也不会在穿衣、出行和社交方面有所将就。同样是她，在城市中最豪华的餐厅与朋友吃完饭，还有可能在回到住所的路边摊后继续加一餐麻辣烫或卤煮。
营销面对的就是这样的市场，它不仅在整体上有着巨大的纵深度，而且还在个体上有着超高的复杂性。可以说，每一位用户都是一个多面体，既有着高端大气上档次的消费需求，又有着重价格贪便宜随大流的世俗消费特征，既可能是时尚的，也可能是粗鄙的，这种个体用户身上所具备的复杂性，并不是过去的目标市场策略用几个放之四海而皆准的形容词所能界定清楚的。
当然，从理论和技术上来讲，大数据时代的用户画像可以解决这个问题。但似乎也仅仅只是停留在了理论和技术上。比起群体性的用户素描，个体化的用户画像显然其颗粒度要更加精细和清晰，它企图用四五十个甚至更多的标签来清晰的描绘出一个用户的行为特征和消费习惯，并借此向他们进行定向化的广告投放个个性化的商品推荐。
因此，当营销人员或程序掌握的数据越丰富越全面的时候，他们面向具体用户进行的投放和推荐就会越精准。但你会发现当系统给用户贴上了数以千计的标签之后，反而与只用几个形容词来看待这位用户比起来，在预测用户需求方面，或许并不存在孰优孰劣的问题。
因为无论是经验主义的人性判断还是数据主义的机器推断，它们都有可能无法真正预测出用户下一秒的真实需求。因为很多时候，这种需求并不能够绝对的从他过去的消费数据中推断出来。更进一步的，我们没有办法准确预测的原因在于，任何一名用户都不可能两次踏入同一个场景之中，就像任何一个人不可能两次踏入同一条河流一样。
因此，在计算广告的概念界定中，“特定场景”这几个字是非常重要的。它告诉我们，对用户需求的洞察与预判，wm视讯并不完全隐藏在那些那些干巴巴的消费数据之中，这些数据还必须和一个个鲜活的生命和场景相关联。所以，营销过程中对于用户的认知，必须充分的把特定用户放到特定的场景之下，wm视讯然后再结合多维度的历史数据去看待他。wm视讯因为，在这个场景下他是个把金钱看做身外之物的梁山好汉，换到另外一个场景下他可能马上就会变成一个爱财如命六亲不认的吝啬鬼。
绥化学院李春雨老师认为，目标受众属性虽然复杂，但其本质没有改变，特定场景下的目标受众的需求也没有改变，改变的只是场景及其带给目标群体不同的消费体验。特定场景下的消费行为，其实是一种社会行为模式或一种社会标配，在这样的场景下，只能提供这样特定的产品服务，而在其他场景下，则是另一个社会行为的标配，不同场景下的目标受众的消费需求不同，满足定向需求的产品和服务也是不同的。因此，满足目标受众定向需求理论不仅是成立的，且是合理的！
是的。目标受众在当前的技术背景下，越来越细分，越来越明确，越来越精准，从他们变成了他，从他变成了特定场景下的他。
虎啸数字商学院CEO袁俊认为，场景，有着时间/空间/动机/触发/动作五大要素，而场景一旦成为消费者惯性，则可以在五大要素的规则边界内作出更为高效的用户行为引导！