新媒体新营销与广告新理念 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

本书主要探讨了新媒体环境下，广告理念、广告营销和广告学教育等领域产生的新变化，并对跨文化背景下广告的传播效果及与同价值取向的中西方广告进行了比较研究，以期使读者站在一个具有前瞻性的角度。

本书适用于广告学、市场营销学、新闻传播学等相关学科从业及研究人员。

新媒介与广告新观念

　媒介融合背景下中国广告理论与实践的十大话题

　新媒体时代营销传播的有关问题探析

　广告媒介简说

　广告传播的3．0时代

新媒介与广告

　关于新媒体未来的几个问题

　论ACG时代下漫画广告的传播优势

　手机广告新媒体研究

　提升网络广告视觉表现创新能力加速国际化进程

　创意整合：新媒体环境下的研发广告一体化

　论数字技术传播背景下的广告生存状态

　新媒体传播对广告业的影响

　网络电影广告特征及发展分析

　移动电视媒介内容及广告经营分析

　数字杂志广告盈利探析

　博客广告的传播特点与存在的问题

　数字化背景下广告摄影传播特点研究

　对广告开发户外新媒介的思考

　 ——由“肚皮广告”想开去

　媒介融合中广告形态的变化

　新媒体环境下广告公司核心竞争力的要素

新营销与广告新观念

　从“创意”到“接触管理”

　 ——营销传播运作模式及其核心的转型

　新营销时代下企业广告新思维

　 ——谈企业的品牌思维与核心竞争力打造

　基于顾客资产价值的精准广告营销分析

　略论媒介反向竞争战略与盈利模式之联系

　 ——以《环球时报》为例

　在新闻与广告的交叉地带徘徊

　虚拟形象代言人走俏品牌营销传播

　强势媒介主导中国广告业发展方向

　试论行销趋势中的两个“复归”

　企业激博：品牌营销新工具

广告价值取向与中西广告比较

　当代西方广告设计的价值取向和文化融合

　消费者感知年龄维度属性的中西方比较与广告应用

　从符号经济的特征看广告价值的提升

　中西价值观念差异与广告传播

　政府重拳出击违规广播电台广播广告必须自律

新媒介新营销时代下的广告教育

　美国高校广告教育状况概述

　以传统文化提升广告创意的民族特色

　民族广告高等教育的理论践行与案例教学创新

　“有效教学”理论视野下的广告学专业教育

　中国一东盟合作背景下的广西广告教育

　新媒介新营销时代的公众广告素养培育问题探讨

　以创意教育为核心的广告学专业人才培养研究

全球背景下广告的跨文化传播

　跨文化广告传播中文化地位问题的策略性思考

　从接受美学看跨文化传播中的“争议广告”

　误读抑或挑衅

　 ——广告传播的跨文化对话

　全球性品牌在跨文化背景下的广告传播策略

　广告跨文化传播的几个伦理问题

　在向西的潮流中，我们向东

　 ——中华传播习俗与中国广告策略关系的初步探讨

　文化适应与文化转换

　 ——广告跨文化传播中的两条路径

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前文中曾提到国家被土地所束缚，无法随意行动，国家所拥有的权力仅限于本国。但是，民间企业不受地理条件的制约，自由地开展商务活动。

而现在，国家和企业分别在各自擅长的领域发展，开始构筑起合作的关系。国家拥有权力，而企业拥有在活动领域的扩张性和机动性。如果这二者互补的话，简直就是如虎添翼。

从结论来说，各国政府所警惕的并不是Google、Amazon等单个的企业，而是它们背后的美国政府。

虽然要看清全局比较困难，但是只要换个视角看，就能发现巨大的跨国企业都是该国政府的代言人。事到如今，各国也开始有了“Google实际上是另一种形式的美国”这种意识。

我在调查了能够预见未来发展的0.1%的人后，发现他们的思考方式和99.9%的人完全不同，所以能够预见未来。决定两者区别的是识别规律的能力。他们对科技的理解十分深入，并完全把握经济、人类情感等多方面的因素，所以能够一直看清社会变化的规律。

在认识规律方面，最重要的因素便是科技。不论在哪个时代，科技的发展都会引领社会的变化。

听到科技这个词，或许有些人会觉得是深奥、复杂的事物，但是从古代人使用的石器，到现在您正在阅读的纸质书，都是从根本上颠覆了数百年前的社会发展的、具有革命性的科技成果。无论是货币，还有电气，我们的生活一直都因为新科技的诞生而不断被改写。

人工智能这一构想本身不是新生事物。想要再现人类智慧的尝试从50年前就开始了。当时的研究者大致可以分为两个立场。那就是“强AI”派和“弱AI”派。

“强AI”派的主张是，为了再现智慧，首先要弄清“人类的精神究竟为何物”，在此基础上，必须先用程序再现人类精神构造。

另一方面，“弱AI”派的想法比较现实。关于人类精神的定义实在太难以解答，只要最后AI能呈现出和人类一样的思维方式和行动，是否就可以将其称为“智能”？他们并不强求完全再现人类精神构造的过程。

与计算机和网络出现之前相比，不论是收集庞大的样本数据，还是分析数据、总结规律都降低了不少成本。在这里，从前无法活用的大数据，找到了人工智能这一出口。

最近，在人工智能界又有了一项新的突破。那就是深度学习，是一种弥补了现有的计算机学习的缺点的方法。

在此之前的机器学习中，无论计算机的计算能力多高，思考“特征量”——为了识别概念的变数这件事也只能由人类来完成。

财务报表是在数据化时代之前就出现的事物，如今其指标越来越难以正确地衡量企业的价值了。对于研究数据的企业来说，信息就等于价值。

或许对Google来说，信息的价值也好，营业额利润的资本也好，虽然衡量标准不同，但本质是差不多的。实际上，利用它们所拥有的信息量要创造20亿营业额也不是不可能。只要把Youtube和Gmail改成收费制度，并增加页面上的广告的话，在短期内增加销售是很简单的事情。

从目前的情况来看来，Google似乎是有意在控制将信息转换成资本的量。在资本主义中，是资本控制企业，但Google则是企业控制了资本。

如今在IT业界，大家开始普遍认识到资本之外的价值是数据，拥有不计入资本的价值的公司迅速成长，这样的状况在网络普及之前是没有人会预料到的。

按照这种趋势来思考，Google投资自动驾驶汽车领域的理由也十分明确了。在此之前要收集人们驾驶汽车的方法和目的地的数据是很难的，这样的数据也无法变现为资本。

但是，自从网络走出室内，普及到社会各个角落，收集驾驶数据的成本就一下子降低了。通过网络获得的数据，使用在广告等其他服务上很容易就能转换为资本。即使不做广告，也可以和保险公司合作推出最合适的保险套餐等，变现的手段多种多样。

不动产公司的资产是不动产，证券公司的资产是证券，对IT企业来说信息就是资产。现在的会计系统会把不动产和证券算作资产，却不会把信息计算进去。这就是某些企业的市价评估和财务报表相差如此之大的原因。

系统在学习了庞大的数据之后，能够发现到我们无法理解因果关系的规律。

然后这件事还有后续。看上去获胜的系统的优势并没有持续很久。

系统通过用户过去的记录，只筛选出了转化率最高的目标客户层对其投放广告。但是一直重复这样的过程，能够投放的目标数量只会越来越少。

系统虽然擅长分析行为的结果，但不擅长唤起没有体现在行动中的潜在客户层的需要，也就是说不会向转化率低的顾客投放广告。但是，乍看上去不会有效果的目标客户，也有可能签订合同，只有在这些顾客身上进行尝试，才有可能获取新客户。

但是，系统会极力排除这样的不确定性，朝着短期内最合理和合适的方向推进。

短期的合理化会减少目标客户看到新类型广告的可能性，从而导致长期失去机会。

这并不仅仅是广告投放领域的问题。所有学习个人过去行为并且提供最合适的个性化服务的领域都面临这个问题。

能够学习自己过去的行为并为自己提供最合适的信息服务，这一点非常方便。但是，个性化技术无法提供“意想不到的发现”。只是依据过去行为经历提供个性化服务的话，就会离真正意义上的“最合适”越来越远。

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