广告的智能化投放从茧房式推荐到生活方式式推荐,本文是关于推荐相关论文怎么撰写和生活方式和茧房和智能化有关论文如何怎么撰写.
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作者 Author _ 姜智彬 Jiang Zhibin 马欣 Ma Xin
| 摘 要 | 当下数字媒体的广告投放方式是基于用户的浏览记录,通过接触点进行行为标签推荐,进而不断地对用户进行广告信息缠绕,最终用户形成了极具个人特色的广告“茧房” .这种推荐方式即“茧房式推荐” ,这种推荐方式提高了广告的精准度和效力,但也存在缺陷.在智能化时代,需要向基于“产品—网络生活方式—用户”的“生活方式式推荐”转换.
| 关 键 词 | 茧房式推荐 生活方式式推荐 广告投放
广告的投放是通过接触点来实现的,传统的接触点如杂志广告很难实现监测和记录,数字时代的广告投放通过数字品牌接触点实现.互联网的信息发展已经完成了从传统的目录式到搜索式,再到社交网络式的变革,而正在进行的第四次变革将是从搜索进入推荐时代,通过大量的数据挖掘和处理,实现将个性化信息通过智能终端准确“推送”到每位用户眼前的新型信息传播方式.数字环境中发生的接触点可以被精确而详实地记录下来,从而产生大数据集.依靠接触点带来的大数据集,根据消费者的浏览数据形成行为标签进行推荐,消费者对于广告信息的获取被过去的浏览行为所裹挟,形成了依据过去行为来推送的“茧房式推荐” ,相比传统的推荐方式,这种推荐方式的用户针对性得到了极大加强.但是,这种推荐方式也存在明显的缺陷,首先用户的行为是外显的,无法代表其内在的、本质的诸如情感、兴趣、认知等心理特征 ；其次用户的行为是变化的,不具有稳定性.行为只能代表过去的需求,无法体现现在和未来的需求.人工智能时代,如何在发挥“茧房式推荐”优势的基础上,克服其缺陷,是需要研究的新问题.
基于用户行为标签的“茧房式推荐”
（一）何为“茧房式推荐”
“茧房”一词是由曾任芝加哥大学教授的凯斯 · 桑斯坦（Cass R.Sunstein）在《信息乌托邦 ： 众人如何生产知识》一书中提出的,他提出了“信息茧房”效应,他认为,在信息领域中,公众对信息的需求十分有限,且很大程度上受到个体的兴趣引导,从而将自己的生活拘束在好似蚕茧一样的“茧房”中. [1] 同理,当下数字媒介的广告投放展现了电商平台对消费者使用行为的捕捉,是基于用户单一使用行为进行的针对性广告投放方式,这种推荐的结果是消费者被包裹在过去的行为茧房中,形成“茧房式推荐” .
数字媒介广告的“茧房式”广告投放策略,其核心是大数据与数字品牌接触点之间的共生关系.在数字化的条件下,通过接触点,即（潜在的）消费者和品牌之间在购买之前、购买中或购买后的任何联系,创造出了大数据集,从而通知后续的数字触点做出决策,对用户进行一层“蚕茧”似的广告的包围.构成大数据集的数字品牌接触点,主要有以下四种类型 ：[2]
1. 品牌方面创建和分发广告信息,以及对于消费者反馈信息企业方做出的品牌回应（如网络等） ；[3]
2. 企业与消费者之间的对话,以及消费者和消费者之间的对话, 包括焦点顾客关于品牌的所有非购买行为,如分享、评论以及向社交媒体发布关于品牌的用户生成内容等 ；[4]
3. 消费者在购物环境中体验到的接触点,包括导致购买的所有客户行为, 如消费者在互联网中的搜索历史、浏览网页产生的网络日志、购物车等 ；
4. 消费者也可以在使用产品或服务时体验到接触点,例如媒体产品的查看或收听日志等.
（二） “茧房式推荐”的利弊
从用户行为出发,通过一个个接触点构成用户行为网络,进而不断地对用户进行广告信息缠绕,最终用户形成了极具个人特色的广告“茧房” .当前采用的这种广告投放方式与传统媒介环境下广告传播的零散性和无针对性比起来,精准性与有效性极大提升.但是这种基于用户行为标签的“茧房式推荐”的广告投放方式也存在一些缺陷.
首先,用户是复杂的,无法仅仅从行为中体现.互联网中的每一个用户,都是一个活生生的有思想的人,仅仅对于接触点的采集进行的触点触发式的广告投放忽视了人这个主体导致的使用行为的复杂性,人和机器不同,仅仅是机械的串联起所有的使用行为并不能全面的掌握用户个性化的需求.用户的使用行为多是外显的,不能代表其内在的、本质的诸如情感、兴趣、认知等心理活动.因而仅仅通过简单的单个使用行为进行的广告投放也是表面的,不一定能够与用户产生内心的共鸣,也就不能给用户留下深刻的印象,极大的削弱了品牌的营销效果.
其次,用户行为常常是快速变化的,只能代表过去的需求,无法体现现在和未来的需求.尤其是在新媒体网络环境下,流行的趋势不断更替,基于用户过去行为的推荐无法满足用户的最新需求.
在“信息茧房”效应中,用户根据个人主观好恶、观点立场对信息进行过滤和筛选来获取自己想看的信息 ；
[5] 而在“茧房式”广告推荐中,用户接收到的广告信息受到个人曾经的使用行为的引导,相关的内容不断被推送.从结果上来看,不论是“信息茧房”还是“茧房式推荐”都是给自己造了个“茧” , 如果说“信息茧房”最终带来了信息窄化困境的话,那么这种忽视了用户使用行为复杂性,尤其是消费行为常常不具有简单重复性的广告投放方式就使得广告信息重复率高,品牌营销显得多余,最终造成资源的浪费.
如何才能针对目前“茧房式推荐”的数字广告投放存在的这些问题进行改进,从而实现更加精准的广告投放呢？我们认为,既然“茧房式推荐”中问题的主要症结是消费者互联网使用行为的复杂性和多变性,那就对症下药,针对用户行为的复杂性,不妨在代表使用行为的数字品牌接触点和最终的广告投放之间加入一些环节,即先构建一个用户网络生活方式的量表,创建出消费者主要生活方式的数据库,通过数据的挖掘和处理对消费者的生活方式进行个体化的识别,最后再针对用户不同的网络生活方式进行个性化的广告投放.
基于网络生活方式的“生活方式式推荐”
（一）何为“生活方式式推荐”
生活方式的概念由 William Lazer 在 1963 年首次提出,在现代营销理论中,生活方式为品牌营销者理解消费行为提供了一条有效的路径,研究者将生活方式引入,与具体的产品领域相结合进行生活方式细分,从而研究不同生活方式类型的用户其具体的特征,并依据此设计个性化的推荐策略.消费者的生活方式是消费者的需要、价值观以及历经各种各样的社会、政治和经济事件所形成的意见、态度的外在表现,这些需要和价值观的外在表现在消费者买什么和不买什么、做什么和不做什么、什么能吸引消费者兴趣和什么不能中形成了特有的一套模式.
我们这里提到的 “生活方式” 包括用户的认知、 情感、兴趣和行为等体现用户网络生活方式的全貌. “生活方式式推荐”是通过“产品 - 网络生活方式 - 用户”关联的个性化广告推荐的方式.其核心主要是创建消费者的网络生活方式量表,发现消费者的网络生活方式与其购买行为之间的关系, 以及对消费者的网络行为进行追踪,并借助数据挖掘和处理技术构建出“网络行为 - 网络生活方式”数据库,最终目标是要实现对用户网络生活方式的识别进而进行精确的广告推荐.由于用户使用互联网的行为特征能够准确而丰富的刻画用户的喜好特征和消费习惯,故根据用户外在的行为可以发掘内在的网络生活方式, 用“网络生活方式标签”来描述用户偏好. [6]把网络生活方式引入个性化推荐系统,能够大幅度提高市场细分的精准度,同时也丰富了基于生活方式的营销理论.
这种广告推荐方式旨在建立起品牌和消费者之间的关联关系,将合适的产品在合适的时间通过合适的渠道推荐给符合需求的潜在用户以解决客户需求和企业营销之间的矛盾.这种高精准度的推荐方式,有利于企业制定合理的营销策略,为用户推荐更全面、动态的满足其需求的产品信息,进而为企业自身带来更多高忠诚度的客户,最终实现品牌和消费者之间的双赢.
（二） “生活方式式推荐”的意义
当今的广告世界正在变得更加数字化,在可以轻松记录率和消费者反应的环境中提供着更多的品牌信息.分配给数字活动的广告预算已经增加并将继续增加.客户行为能显示品牌机会,消费者的这些行为如不满意情绪的表达等我们将越来越多的从数字媒体渠道中获知.因此, 数字化时代的广告活动离不开数据的支撑,同时也需要依赖数据进行广告决策的优化.
当下的互联网环境也要求我们尽快完成从“茧房式推荐” 的广告投放到 “生活方式式推荐” 广告投放的转变,我们关注消费者的异质性和其信息过载的特性,致力于推动企业进行个性化的营销.个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的技术形态.我们希望通过对用户行为数据进行挖掘,能够采取更有针对性的营销手段,解决目前困扰电子商务的如流量成本高但利用率低等难题,最终凭借对消费者生活方式的识别实现数字广告的精准投放.
（三） “生活方式式推荐”的研究思路
当消费者从事消费行为时,会根据个人的生活方式,也就是其支配时间及金钱的方式,再加上个人人格特质及价值观,决定其要选择的产品及其所追求的效益,进而形成其个人特定的消费方式.目前,针对这一领域国外已有一些比较成熟的衡量生活方式的度量量表案例,如 Wells & Tigert（1977）开发的 AIO 量表 ； 美国斯坦福研究所的 Mitchell 等人开发的 VALS（Value &Lifestyle）体系[7] 等等.然而,中国人的生活方式与西方国家的生活方式之间存在着较大的差异,即便是与相邻的亚洲国家之间,我们的生活方式页不尽相同.在过去的一个世纪,尤其是改革开放以来,中国人的生活方式发生了很多根本性的变化.与此同时,中国人的购买行为也发生了很大变化,消费质量逐渐提高,知识性、文化性、娱乐性消费品开始进入生活消费结构,消费出现了由物质型向文化型、由生存型向享乐型、由封闭型向开放型、由低档型向高档型转变等新趋向等等. [8] 在此研究基础之上,选择以个人生活方式为切入点,结合传统生活方式和中国消费者特有的网络行为,构建专属与中国消费者的网络生活方式量表,深入分析网络生活方式对中国消费者购买行为的影响.
本研究主要分三个部分展开,首先是通过创建中国消费者网络生活方式量表,研究中国消费者的网络生活方式对购买行为的影响 ； 第二部分主要围绕对用户的网络生活方式的识别展开研究 ； 第三部分在前两步的基础上,对如何基于网络生活方式进行个性化的广告投放展开研究.研究主要采用机器学习、实验平台模拟法、比较研究法和问卷调查及统计等研究方法,旨在构建出中国消费者独特的网络生活模式,摸清其生活方式与购买行为之间的关系,最终希望能够通过对中国消费者生活方式的识别实现广告的智能化投放.
1. 中国消费者的网络生活方式对购买行为的影响研究.
在目前已有的一些研究中,对网络生活方式没有形成统一的定义,且主要集中在其对网络购物的影响,而不是对购物行为包括线下购物活动的影响,研究较集中但范围较小.此外,由于之前的量表多借鉴国外的网络生活方式量表,没有考虑到中国消费者独特的网络生活方式,且多集中于单一群体,如只针对中国大学生群体,没有进行普适性检验[9] .对网络生活方式的研究相对孤立,没有将其引入到个性化推荐中去,故理论研究居多,缺乏系统化的实证研究.
本研究计划选取上海消费者为例,基于传统生活方式理论,进行专家及用户访谈,在问卷调查的基础上,借助探索性因子分析和确认性因子分析,创建并验证中国消费者网络生活方式量表. 在样本数据分析的基础上,提出消费者网络生活方式与其网络购买行为的关系之间的概念模型及假设,通过结构方程,发现对消费者购买行为有影响的网络生活方式. [10]
从具体的方法论来看,首先,基于传统生活方式和网络生活方式研究,采用深度访谈的形式,结合专家访谈和用户访谈,然后根据前期访谈内容并借鉴已有的相关研究和量表,设计消费者的网络生活方式量表并制作出调查问卷 ； 针对目标群体发放问卷进行调查,调查结果利用 spss 软件进行数据分析,通过探索性因子分析,聚类中国消费者的网络生活方式类型 ； 最后建立消费者网络生活方式对购买行为的影响模型,利用 AMOS 软件构建方程模型并进行实证检验,发现对购买行为有影响的网络生活方式.
2. 网络生活方式识别研究.
国内外研究都提出了不少新模型和技术,集中在用户行为聚类和网页标签匹配.然而,现有的计算机方法对用户行为的识别和挖掘都是单纯的对用户显性行为的识别, [11] 仍旧停留在“茧房式推荐”层面,没有考虑行为背后隐藏的心理层面的网络生活方式.因而,在这部分的研究中,强调要通过网络对足量样本用户进行网络生活方式的问卷调研分析,同时跟踪用户的 Web 历史访问记录,即跟踪其网络行为.通过数据挖掘技术,构建与网络生活方式匹配的用户行为库,即“网络行为 -网络生活方式”数据库,对用户行为进行“贴标签” ,刻画用户的兴趣偏好.
方法论上,首先以上海消费者为例,利用前面设计的中国消费者网络生活方式与购买行为之间的关系问卷,在网络上对足量样本进行调查分析,同时用数据挖掘技术挖掘这部分用户的网络历史数据,通过贝叶斯分类器构建“网络行为 - 网络生活方式”样本库,并给用户贴上标签.此外,用数据挖掘技术对新来用户的网络行为进行跟踪,同时也用标签标识.然后通过查找信息库,通过这种机器学习技术,实现网络生活方式的识别.最后将整个过程在实验平台上进行模拟和调试.
3. 基于网络生活方式的个性化广告推荐研究.
对于需要推荐的特定产品,发现对其有影响的网络生活方式,通过用户行为数据库,查找具有该网络生活方式的用户,通过行为标签实现用户与网络生活方式的匹配 ；最后通过“产品 - 网络生活方式 - 用户”关联,实现“产品 - 用户”的个性化推荐. 此外,为了对比两种广告投放方式的效果差异, 可以做一个试验对比研究.假设选取“天猫”进行试验,对访问过此网站的用户进行产品推荐,研究者选择相同数量的消费者,一组进行“茧房式推荐” ,一组进行“生活方式式推荐” ,对实验数据进行比较,通过比较研究,验证基于网络生活方式的个性化推荐的精准度.
人工智能驱动下的互联网的快速发展更加关注消费者的异质性和其信息过载的特性,致力于推动企业进行真真意义上的个性化营销,个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的技术形态, “生活方式式推荐”广告投放成为必然,从而实现广告决策的优化.
归纳上述,此文是关于生活方式和茧房和智能化方面的推荐论文题目、论文提纲、推荐论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
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