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基于内容的互联网广告策划知识付费

来源:科技经济导刊 作者:郑皓予
发布于:2020-01-16 共2192字

  广告策划论文(行业热点8篇)之第四篇

  摘要:本研究提出了一个利用网站内容进行知识付费的模型, 并讨论了网络广告策略的应用。互联网广告代理商在网站中嵌入了大量的广告空间, 并且必须选择哪些广告适合放置。因此, 广告代理商必须了解每个网站的属性和主题, 以优化广告提交策略。然而, 由于网站内容是开放性的, 如果他们想使用统计模型对网站进行知识付费, 就必须将这些句子的关键词进行重新的编辑、分类、提取。为了解决这个问题, 这项研究将统计分析应用于以自然语言编写的网站信息。我们使用新词词典将网站句子分解成单词, 并创建一个指标矩阵数据集来对网站进行分类并进行收费。

  关键词:营销,网络广告,知识付费

广告策划论文

  1 引言

  互联网极大地改变了我们的日常生活和商业模式。通过这种新媒体, 消费者可以随时搜索信息, 而公司可以向需要的消费者提供产品信息。此外, 作为一种新的渠道, 消费者可以找到他们喜欢的产品, 即使这些产品的市场份额很小, 很少在实体店出售。定制和选择是互联网频道和媒体的关键属性。这些资产被称为长尾, 许多新兴商业模式与这一概念密切相关。但是, 随着大家对知识产权的重视, 为自己所喜爱的内容支付一定的费用, 即知识付费则应运而生。

  2 互联网自然语言数据及营销应用的前期研究

  虽然商业实体和政府等组织通过互联网传递信息, 而许多个人都可以接收这些信息, 但一般来说, 个人也传递信息;其中一些内容是从人数超过组织的个人那里收到的。如今, 许多人都有自己的网页和社会化网络服务账户来传输和交换信息。口碑和其他消费者互动主要是面对面进行的, 很难衡量这些互动。有鉴于此, 信息通信技术使我们能够记录互联网上的通信;这就是所谓的社交大数据。如今, 社交大数据被称为与营销相关的最重要决策数据库之一。有几项审查研究涉及信通技术和数字媒体。营销学者们正在关注社会大数据, 并试图将其用于营销活动, 如绩效指标和客户评分基准。尽管这些社交大数据的可用性有所提高, 但它们被视为一种自然语言, 分析师需要将这些定性输入转换成定量数据集, 以对信息进行统计检验。有一些既定的方法来创建定量数据集, 并将其应用于统计分析。然而, 为了获得定量数据集, 研究者必须在一定程度上对自然语言内容进行人工分类。因此, 需要一种分析社会大数据的替代方法, 它不需要任何手动分类步骤。

  3 广告提交策略

  互联网广告公司在许多网站中嵌入了许多广告空间。这些广告空间被称为媒体, 就像电视、杂志、报纸和广播等传统媒体一样。这意味着与传统广告机构相比, 互联网广告机构拥有大量的媒体。由于这些嵌入媒体的网站由许多公司和个人管理, 广告代理无法控制每个网页的内容。显然, 广告代理可以浏览这些网页, 因为他们知道每个网站的网址;但是, 有太多网页需要手动检查。需要自动网站分类方法来优化广告投放。

  首先, 从主题标签和网站分类来看, 广告代理可以避免可能损害客户声誉的网站。例如, 一些客户不想在成人或赌博网站上投放广告。没有网站分类, 就有在这些网站上投放广告的风险。如果广告代理商知道网站主题, 他们可以定制广告投放。根据上一小节, 由于使用随机广告布局, 成人网站的份额约为互联网内容的12%, 超过十分之一的广告将显示在成人网站上。此外, 广告代理可以通过分类信息进行更详细的广告定位。例如, 互联网上很少有娱乐网站;然而, 如果广告代理能够对这些次要主题网站进行分类, 他们的客户可以向次要但热情的消费者发送有效的广告。网站的份额不是主要问题, 因为互联网上有许多网站。

  4 广告策划互联网知识付费方式

  我们提出了一种利用文本数据对网站进行付费的方法。我们关注网站的文本内容, 并使用为互联网内容开发的新词词典将它们分解成单个单词。分解后, 我们使用分析单词数据集, 其是作为自然语言的统计模型开发的。我们根据结果对每个网站进行付费, 并讨论对广告代理商和客户公司的广告提交策略的影响。我们的分析框架使广告机构能够自动分类和检测媒体特征。特别是对于日语网站内容的语言分析, 我们发现新词词典使我们能够更容易地解释每个话题和词汇, 因为网站内容中有许多游戏、电影和漫画的具体标题和名称。

  然而, 还有一些问题需要解决。首先, 为了检验我们的分析对公司绩效的影响, 我们需要进行一次实地测试。例如, 如果我们试图检查目标广告显示的性能, 我们应该将基于我们模型的广告与随机控件并行放置, 并测量和比较诸如点击率和转换率等性能指标。如果我们的模型的这些绩效指标明显高于随机布局, 我们可以得出结论, 我们的模型有足够的能力为公司绩效做出贡献。其次, 我们需要改进我们的模型。例如, 在本研究中, 我们手动将主题分类为超主题。然而, 我们必须改进, 并以统计的方式同时将主题分类为超主题。一些研究提出了一个多层次的模型。模型易于扩展, 因为可以用多模型预测方法进行估计;然而, 更复杂的模型需要更多的时间来估计参数。知识付费的广告已经成为了未来发展的必然结果, 这不仅是对商家知识产权的保护, 也是供应商家进行后期维护的资金。用户的体验和付费行为也是督促商家进行调控和改善的参照标准。因此, 将广告策划与知识付费进行整合是必要并且可行的。

  参考文献
  [1]喻国明.知识付费何以成势?[J].新闻记者, 2017 (7) :61-63.
  [2]王传珍.知识付费奇点与未来[J].互联网经济, 2017 (Z1) :68-73.
  [3]张帅, 王文韬, 李晶.用户在线知识付费行为影响因素研究[J].图书情报工作, 2017 (10) :94-100.

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作者单位:黑龙江大学
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