基于大数据的广告投放策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究方法与研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 受众定位策略 | 第19-25页 |
| 2.1 传统受众定位的弊端 | 第19-20页 |
| 2.1.1 传统受众数据搜集方法偏差较大 | 第19页 |
| 2.1.2 外部标签难以表征潜在需求 | 第19-20页 |
| 2.2 锚定单个受众 | 第20-22页 |
| 2.2.1 找到受众相关的“小数据” | 第20-22页 |
| 2.2.2 识别和把握个性化需求 | 第22页 |
| 2.3 利用全息数据定向实现用户画像 | 第22-25页 |
| 2.3.1 利用行为定向追踪用户轨迹 | 第22-23页 |
| 2.3.2 利用关联定向建立受众轮廓 | 第23页 |
| 2.3.3 利用位置定向获取地理信息 | 第23-24页 |
| 2.3.4 利用时段定向把握受众群体特征 | 第24页 |
| 2.3.5 利用属性定向获取个人偏好 | 第24-25页 |
| 第3章 媒体选择与组合策略 | 第25-32页 |
| 3.1 传统广告媒体选择的弊端 | 第25-26页 |
| 3.1.1 传统媒体评估方式的缺陷 | 第25页 |
| 3.1.2 媒体选择受到代理公司媒体资源的限制 | 第25-26页 |
| 3.2 定制化媒体选择和组合策略 | 第26-27页 |
| 3.2.1 基于个性化的媒体选择 | 第26页 |
| 3.2.2 基于多样化的媒体选择 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基于场景匹配的媒体选择 | 第27页 |
| 3.3 跨屏组合投放策略 | 第27-32页 |
| 3.3.1 优化常规媒体资源配置 | 第27-30页 |
| 3.3.2 充分利用长尾资源 | 第30页 |
| 3.3.3 跨屏媒体组合 | 第30-32页 |
| 第4章 媒体购买策略 | 第32-38页 |
| 4.1 传统广告购买方式的弊端 | 第32-33页 |
| 4.1.1 购买决策过于依赖主观判断 | 第32页 |
| 4.1.2 存在较大市场风险 | 第32-33页 |
| 4.2 实时竞价广告更符合当前广告主的需求 | 第33-35页 |
| 4.2.1 数据来源真实 | 第33页 |
| 4.2.2 新的定价规则促进投放价格透明化 | 第33-34页 |
| 4.2.3 多种交易方式满足不同广告主的需求 | 第34-35页 |
| 4.3 以追求投资回报最大化为目的的优化策略 | 第35-38页 |
| 4.3.1 优选广告交易平台 | 第35页 |
| 4.3.2 合理分配投放资源 | 第35-36页 |
| 4.3.3 注重受众个体贡献的判断 | 第36-38页 |
| 第5章 效果监测策略 | 第38-46页 |
| 5.1 传统广告效果监测的弊端 | 第38-40页 |
| 5.1.1 监测效果存在滞后性 | 第38页 |
| 5.1.2 指标本身存在较大局限 | 第38-40页 |
| 5.2 精细评估策略 | 第40-42页 |
| 5.2.1 全流程时间节点评估 | 第40-41页 |
| 5.2.2 分渠道投资回报率评估 | 第41页 |
| 5.2.3 对访问来源进行归因分析 | 第41-42页 |
| 5.3 实时调整策略 | 第42-46页 |
| 5.3.1 利用重定向广告发掘潜在机会 | 第42-44页 |
| 5.3.2 针对受众使用习惯实行追踪 | 第44页 |
| 5.3.3 监测异常流量 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第51-52页 |
| 附录B 基于大数据的广告投放研究访谈提纲 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
