基于归因理论的精准化和社交化在线广告预算分配研究
发布时间：2021-04-16 23:25
根据艾瑞咨询2019年发布的《中国网络广告市场年度监测报告》,2018年网络广告市场规模已达到4844.0亿元,同比增长29.2%。信息流广告市场规模为1090.4亿元,发展速度保持高位。大数据与社交媒体的时代背景下,社交媒体的信息流广告能够依托媒体本身社交属性和海量的用户行为获取消费者个人信息。但是,用户信息的充分利用会导致消费者引起隐私担忧,从而对信息流广告做出消极反应,最终导致广告效果不佳,造成企业营销预算的浪费。那么,在线广告的精准性和社交性对消费者购买意愿将如何影响?在线广告的精准性和社交性如何影响公司媒体广告营销预算的分配?公司如何投进行媒体广告营销预算分配使得公司利润最大化?本文根据归因理论、社会交互理论和信息边界理论,通过建立在线广告的精准性和社交性对广告效果的影响模型、消费者购买意愿的影响模型、消费者购买意愿贡献量的影响模型,进而得出在线广告的精准性和社交性对消费者购买意愿贡献为归因角度的多媒体预算分配模型,以及构建了含有在线广告精准性和社交性的固定营销预算下—利润最大化为归因角度的多媒体预算分配模型,得出当媒体广告总营销预算固定时,调优在线广告的精准度或社交性均能不...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2020年中国网络广告市场规模及预测（艾瑞咨询，2019）[2]
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文2图1-22013-2020年中国不同形式网络广告市场份额及预测（艾瑞咨询，2019）[2]信息流广告形式最早是Facebook在2006年提出，它是以feeds广告的形式并通过社交群体属性和用户的兴趣点精准定向投放出现在查看好友动态当中。当时展现形式主要是以文字图片加链接，付费方式是按照展示曝光计费的CPM模式（Costper1000impressions）或者按照点击计费的CPC模式（Costperclick）。在2011年Twitter也推出信息流广告，此后更多的社交媒体加入其中。在国内，早一批加入的媒体主要是2012年新浪微博推出了粉丝通产品，主要推行信息流广告形式，随后2014年今日头条、2015年微信、2016年百度和爱奇艺、2017年豆瓣、2018年知乎等相继推出信息流广告，信息流广告呈现火热发展趋势，市场竞争也日益加剧。李彪（2019）[3]指出目前信息流广告的定向投放运作模式主要是：一是基于媒体本身强大的社交网络关系，充分挖掘用户和媒体平台本身的社交能力，进行较粗定向的投放；二是基于阅读偏好兴趣的方式，比如对用户的阅读、行为兴趣进行标签化或提取关键词，而后作为精准投放的人群包；三是基于地理位置的推送模式，将信息流广告推送给附近的人，属于LBS（LocationBasedServices）的范畴，有利于线下门店的导流；四是基于用户搜索行为的推荐形式，利用“搜索+推荐”双引擎模式，从而为用户精准推送与搜索相关的信息流广告；五是基于社交和兴趣的推送形式，这一点得力于“粉丝经济”，例如微博、抖音等，根据用户的话题参与、点赞转发等社交行为大数据，在垂直领域深耕打造更全面的消费场景，实现信息流广告多维度更精准的送达。大数据与社交媒体的时代背景下，社交媒体的信息流广告能够依托媒体本身
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文11规律，从而提出四组营销预算分配参考方案，为企业的多媒体预算分配提供指导建议。1.5创新之处（1）现有的多媒体预算分配模型考虑了广告交互效应以及触达频次，却没有直接与消费者效用相关，即当在线广告的精准化程度过高时会使得广告效果减弱，则本文考虑到在线广告的社交化和精准化属性，对目前基于归因角度的多媒体预算分配模型进行了优化。（2）目前关于在线广告的精准度和社交化程度对消费者影响的研究多来源于问卷形式衡量消费者的感知效用，本文是从多个媒体广告的数据维度进行实证，以广告点击率为广告效果的衡量指标，研究多个媒体平台下其广告的社交性对于广告效果的影响，以及媒体平台下的广告精准度对广告效果的影响，属于多个媒体平台的大量广告数据的研究。（3）在线广告的效果研究多集中在消费者层面，很少有从公司层面分析利润影响机制，以及如何进行合理的成本分配达到多媒体广告协同效应使得利润最大化。本文结合两个归因角度的多媒体预算分配模型，从而为公司层面投放决策提供建议。本文的技术路径如下：图1-1技术路径
本文编号：3142361
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2020年中国网络广告市场规模及预测（艾瑞咨询，2019）[2]
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文2图1-22013-2020年中国不同形式网络广告市场份额及预测（艾瑞咨询，2019）[2]信息流广告形式最早是Facebook在2006年提出，它是以feeds广告的形式并通过社交群体属性和用户的兴趣点精准定向投放出现在查看好友动态当中。当时展现形式主要是以文字图片加链接，付费方式是按照展示曝光计费的CPM模式（Costper1000impressions）或者按照点击计费的CPC模式（Costperclick）。在2011年Twitter也推出信息流广告，此后更多的社交媒体加入其中。在国内，早一批加入的媒体主要是2012年新浪微博推出了粉丝通产品，主要推行信息流广告形式，随后2014年今日头条、2015年微信、2016年百度和爱奇艺、2017年豆瓣、2018年知乎等相继推出信息流广告，信息流广告呈现火热发展趋势，市场竞争也日益加剧。李彪（2019）[3]指出目前信息流广告的定向投放运作模式主要是：一是基于媒体本身强大的社交网络关系，充分挖掘用户和媒体平台本身的社交能力，进行较粗定向的投放；二是基于阅读偏好兴趣的方式，比如对用户的阅读、行为兴趣进行标签化或提取关键词，而后作为精准投放的人群包；三是基于地理位置的推送模式，将信息流广告推送给附近的人，属于LBS（LocationBasedServices）的范畴，有利于线下门店的导流；四是基于用户搜索行为的推荐形式，利用“搜索+推荐”双引擎模式，从而为用户精准推送与搜索相关的信息流广告；五是基于社交和兴趣的推送形式，这一点得力于“粉丝经济”，例如微博、抖音等，根据用户的话题参与、点赞转发等社交行为大数据，在垂直领域深耕打造更全面的消费场景，实现信息流广告多维度更精准的送达。大数据与社交媒体的时代背景下，社交媒体的信息流广告能够依托媒体本身
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文11规律，从而提出四组营销预算分配参考方案，为企业的多媒体预算分配提供指导建议。1.5创新之处（1）现有的多媒体预算分配模型考虑了广告交互效应以及触达频次，却没有直接与消费者效用相关，即当在线广告的精准化程度过高时会使得广告效果减弱，则本文考虑到在线广告的社交化和精准化属性，对目前基于归因角度的多媒体预算分配模型进行了优化。（2）目前关于在线广告的精准度和社交化程度对消费者影响的研究多来源于问卷形式衡量消费者的感知效用，本文是从多个媒体广告的数据维度进行实证，以广告点击率为广告效果的衡量指标，研究多个媒体平台下其广告的社交性对于广告效果的影响，以及媒体平台下的广告精准度对广告效果的影响，属于多个媒体平台的大量广告数据的研究。（3）在线广告的效果研究多集中在消费者层面，很少有从公司层面分析利润影响机制，以及如何进行合理的成本分配达到多媒体广告协同效应使得利润最大化。本文结合两个归因角度的多媒体预算分配模型，从而为公司层面投放决策提供建议。本文的技术路径如下：图1-1技术路径
本文编号：3142361
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