本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的新媒體在線廣告收益管理研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)模式的互聯(lián)網(wǎng)廣告,以保量展示(Guaranteed-Delivery, GD)為主,然而隨著在線廣告逐漸進入買方市場,僅依靠保量展示廣告來覆蓋所有的廣告展示機會已經(jīng)變得越來越困難。由于在線廣告位資源的易逝性特點,未被利用的廣告展示機會,媒體方無法獲得收益,這是一種資源的浪費。由于在廣告位數(shù)量和頁面展示量一定的情況下,廣告位庫存是恒定不變的,因此就單次廣告展示而言,如果不能通過合理的定價機制使其獲取盡可能高的收益,同樣也是資源的浪費。在當(dāng)前PC端互聯(lián)網(wǎng)新媒體頁面展示量增長緩慢甚至停滯的背景下,如何維持收益的增長,成為一個亟待研究的問題。本論文正是在此背景下進行選題并開展了深入研究。首先,本論文研究了基于受眾定向的容量控制策略。通過對媒體的訪問日志進行大數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)對瀏覽用戶進行人口屬性定向和用戶興趣定向,然后以受眾定向結(jié)果作為容量控制的依據(jù),提高媒體方的收益。本論文首先使用問卷調(diào)查法獲取了一部分用戶的人口屬性信息,然后對全量用戶對頁面和視頻的瀏覽日志進行了大數(shù)據(jù)分析,采用樸素貝葉斯模型,預(yù)測出他們的人口屬性信息。本論文還研究了用戶興趣定向的實現(xiàn)方法,通過對頁面訪問日志進行大數(shù)據(jù)分析,根據(jù)用戶瀏覽的頁面,來推測其興趣點。這些以人口屬性和用戶興趣劃分的人群所帶來的不同的廣告展示機會,可以售賣給特定廣告主,實現(xiàn)容量控制。其次,在廣告的定價策略方面,本論文研究了基于拍賣機制的實時競價策略。通過在線廣告特點的研究,本論文設(shè)計了一套在線廣告拍賣機制,并證明了使用廣義第二高價作為尋價策略,能夠使連續(xù)拍賣達到貝葉斯-納什均衡狀態(tài),使得媒體方可以獲得最大化的收益。此外,本論文還研究了基于對過去一段時間的廣告展示和點擊日志進行大數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)廣告展示之前的點擊率預(yù)測,據(jù)此實現(xiàn)以CPC和CPM出價的廣告在同一標(biāo)準(zhǔn)下競價。最后,本論文將上述研究成果應(yīng)用于某互聯(lián)網(wǎng)媒體的在線廣告業(yè)務(wù),對其科學(xué)性進行了實證分析,結(jié)果顯示,使用了受眾定向策略來進行容量控制之后,具有特定標(biāo)簽、且標(biāo)簽強度越高的用戶,對與其人口屬性或興趣相關(guān)的廣告,點擊率越高。而采用了基于點擊率預(yù)測模型進行拍賣的廣告,其點擊率高出未使用點擊率預(yù)測模型來進行投放決策的廣告12%之多。本論文的研究重點——基于大數(shù)據(jù)的新媒體在線廣告收益管理方法,可以為互聯(lián)網(wǎng)媒體優(yōu)化展示廣告收益的決策提供理論支撐。使用此方法能夠更大限度地促進廣告主、媒體、用戶之間取得共贏。此外,本論文也能為未來計算廣告和收益管理的研究起到“拋磚引玉”的作用。
【關(guān)鍵詞】：在線廣告 大數(shù)據(jù) 收益管理 拍賣
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F713.8
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景與意義11-13
• 1.2 本文研究的問題的研究進展13-16
• 1.2.1 在線廣告優(yōu)化在產(chǎn)業(yè)界的研究進展13-14
• 1.2.2 在線廣告優(yōu)化在學(xué)術(shù)界的研究進展14-16
• 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線16-19
• 1.3.1 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)16-17
• 1.3.2 研究方法與技術(shù)路線17-19
• 第二章 研究綜述19-27
• 2.1 收益管理研究綜述19-22
• 2.1.1 易逝性產(chǎn)品的概念19
• 2.1.2 收益管理的概念19-20
• 2.1.3 容量控制20-21
• 2.1.4 動態(tài)定價21-22
• 2.2 在線廣告的結(jié)算方式22-23
• 2.3 拍賣理論綜述23-24
• 2.4 大數(shù)據(jù)思想和技術(shù)綜述24-25
• 2.5 小結(jié)25-27
• 第三章 基于受眾定向的容量控制策略27-47
• 3.1 對在線廣告進行容量控制的理論假設(shè)27-28
• 3.2 用戶數(shù)據(jù)的預(yù)處理28-30
• 3.3 基于大數(shù)據(jù)的用戶人口屬性定向30-37
• 3.3.1 獲取部分種子用戶的人口屬性信息31-33
• 3.3.2 獲取全部用戶的人口屬性信息33-35
• 3.3.3 用戶人口屬性定向的工程應(yīng)用和評測35-37
• 3.4 基于大數(shù)據(jù)的用戶行為定向37-46
• 3.4.1 用戶行為定向的原理和實現(xiàn)方法38-42
• 3.4.2 用戶標(biāo)簽信號強度的計算方法42-44
• 3.4.3 用戶行為定向的評測44-46
• 3.5 小結(jié)46-47
• 第四章 基于拍賣機制的實時定價策略47-59
• 4.1 拍賣機制設(shè)計與尋價策略47-52
• 4.1.1 在線廣告的拍賣機制設(shè)計47-51
• 4.1.2 在線廣告的拍賣尋價策略51-52
• 4.2 點擊率預(yù)測模型52-57
• 4.3 小結(jié)57-59
• 第五章 對在線廣告進行收益管理的實證分析59-65
• 5.1 采用容量控制策略之后的投放數(shù)據(jù)分析59-60
• 5.2 采用拍賣機制來進行定價的廣告成交價格分析60-62
• 5.3 采用點擊率預(yù)測模型的廣告投放數(shù)據(jù)分析62-64
• 5.4 小結(jié)64-65
• 第六章 結(jié)論與展望65-67
• 6.1 工作結(jié)論65-66
• 6.2 工作展望66-67
• 參考文獻67-69
• 致謝69-71
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果71

【相似文獻】

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本文編號：270562