多重因素下基于多模態(tài)特征的網(wǎng)頁(yè)廣告效果

胡曉紅,王 紅,任衍具,周 瑩

(1.山東師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,濟(jì)南 250358; 2.山東省分布式計(jì)算軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,濟(jì)南 250014;3.山東師范大學(xué) 生命科學(xué)研究院,濟(jì)南 250358; 4.山東師范大學(xué) 心理學(xué)院,濟(jì)南 250358)(*通信作者電子郵箱wanghong106@163.com)

0 引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)頁(yè)因其信息量大、操作方便等優(yōu)點(diǎn)在人們?nèi)粘Ｉ钪姓紦?jù)了至關(guān)重要的位置,使人們的生活方式和企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略等發(fā)生了巨大變化。而互聯(lián)網(wǎng)廣告作為網(wǎng)頁(yè)的重要衍生產(chǎn)品也成為現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的主要組成成分，因此,互聯(lián)網(wǎng)廣告效果研究對(duì)改進(jìn)網(wǎng)頁(yè)界面設(shè)計(jì)、提高“三方”利潤(rùn),以及增強(qiáng)用戶體驗(yàn)等方面具有重要指導(dǎo)意義。

但是,內(nèi)、外部的一些差異將會(huì)導(dǎo)致用戶對(duì)廣告、網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的接受程度、關(guān)注程度不一致，比如用戶認(rèn)知風(fēng)格這種自身內(nèi)部差異,以及廣告布局、相關(guān)性這些外部差異。而現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)廣告研究工作都是基于無(wú)差異假設(shè)的,很少注意到這些因素對(duì)廣告效果造成的影響。

并且,雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)日益成熟,研究人員可以根據(jù)各種圖像特征對(duì)圖像進(jìn)行壓縮、識(shí)別、顯著性提取等方面的工作,但這些研究工作主要集中在自然圖像領(lǐng)域,網(wǎng)頁(yè)領(lǐng)域相關(guān)方面的研究很少。而網(wǎng)絡(luò)廣告處于網(wǎng)頁(yè)之中,網(wǎng)頁(yè)與自然圖像最大的不同在于,網(wǎng)頁(yè)包含的刺激物種類更多,且網(wǎng)頁(yè)信息是分段獲取的，廣告的形式、位置更是多種多樣，因此用傳統(tǒng)的自然圖像中的顯著性或注意力模型來(lái)處理網(wǎng)頁(yè)及網(wǎng)頁(yè)內(nèi)的廣告信息效果不好。

此外,衡量廣告質(zhì)量的指標(biāo)對(duì)提高廣告效益具有重要影響。普遍情況下,人們采用點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)換率等衡量指標(biāo),但像點(diǎn)擊率這種衡量指標(biāo)最大的缺點(diǎn)忽略了那些用戶可能注意到但沒(méi)有付出具體行為的廣告,而轉(zhuǎn)化率則將用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的瀏覽和廣告的瀏覽混為一談。因此目前流行的衡量旗幟廣告?zhèn)鞑バЧ姆椒ㄇ吠?這驅(qū)使著我們找到一種新的指標(biāo),能夠真實(shí)反映用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)廣告的注意力程度。

因此可以看到這樣幾個(gè)事實(shí):信息時(shí)代,人們的日常生活消費(fèi)早已離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)這一主要信息獲取方式;用戶對(duì)廣告和網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的了解方式與決策會(huì)因內(nèi)、外差異受到影響;廣告的衡量標(biāo)準(zhǔn)欠妥,對(duì)廣告的推廣與品牌延伸具有消極影響;大多數(shù)研究人員將計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重點(diǎn)放在自然圖像上,而對(duì)網(wǎng)頁(yè)的研究很少;眼動(dòng)技術(shù)發(fā)展迅速,獲取眼動(dòng)信息變得容易,且眼動(dòng)信息更加真實(shí)。

本文旨在根據(jù)以上事實(shí),通過(guò)“點(diǎn)、線、面”的思維方式進(jìn)行分析,主要工作在以下四個(gè)方面:

1)收集具有用戶認(rèn)知風(fēng)格與記憶力標(biāo)簽的大規(guī)模眼動(dòng)行為數(shù)據(jù)集。

2)研究用戶在整個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的注意力分布情況。對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行興趣區(qū)域劃分,針對(duì)廣告布局的結(jié)果分析驗(yàn)證了廣告的吸引力效應(yīng),并率先提出增強(qiáng)效應(yīng)和抑制效應(yīng);針對(duì)認(rèn)知風(fēng)格的結(jié)果分析得到認(rèn)知相同性與認(rèn)知差異性。

3)分析認(rèn)知風(fēng)格和廣告布局不同時(shí),最常見(jiàn)的行為模式。利用頻繁模式挖掘算法挖掘興趣區(qū)域點(diǎn)擊行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并提出DFBP(Directional Frequent Browsing Patterns)算法定向挖掘用戶最常見(jiàn)的瀏覽模式。

4)提出將廣告記憶力作為衡量廣告質(zhì)量的新標(biāo)準(zhǔn)。本文通過(guò)多模態(tài)特征融合的方式,利用頻繁模式改進(jìn)Random Forest算法，構(gòu)建廣告記憶力模型,用于替代傳統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)預(yù)測(cè)廣告效果,更加科學(xué)、可信。

1 相關(guān)工作

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告的研究大多集中于在線廣告的精準(zhǔn)投放、競(jìng)價(jià)系統(tǒng)與點(diǎn)擊率預(yù)估等方面[1-3],甚少涉及到廣告效果分析以及用戶注意力。研究學(xué)者主要采用數(shù)學(xué)模型或者實(shí)驗(yàn)評(píng)估的方法進(jìn)行論證。陳磊等[4]通過(guò)分析用戶對(duì)廣告的交互行為,總結(jié)與熱門(mén)查詢?cè)~相關(guān)的廣告效果并排除用戶對(duì)廣告的排斥現(xiàn)象。王家卓等[5]對(duì)比廣告鏈接和非廣告鏈接的點(diǎn)擊率,驗(yàn)證Jansen針對(duì)搜索引擎結(jié)果頁(yè)(Search Engine Result Page, SERP)上贊助商鏈接和非贊助商鏈接相關(guān)性的7條假設(shè),并得出不同結(jié)論。

然而,對(duì)用戶自身差異如認(rèn)知風(fēng)格這種用戶特征對(duì)于廣告效果影響的相關(guān)研究甚少。不同的認(rèn)知風(fēng)格使得用戶在加工信息(包括接收、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)化、提取和使用)時(shí)習(xí)慣采用的方式不同。Wedel等[6]就曾指出個(gè)體認(rèn)知差異對(duì)產(chǎn)品回憶和品牌好感的影響,但該研究只使用傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,而非專業(yè)設(shè)備記錄分析。因此,本文將引入場(chǎng)依存型(field dependence)和場(chǎng)獨(dú)立型(field independence)這兩個(gè)認(rèn)知風(fēng)格,用于區(qū)分用戶在信息加工過(guò)程中是否容易受環(huán)境信息的影響。通過(guò)認(rèn)知風(fēng)格對(duì)用戶分類,了解不同類型用戶的瀏覽模式和關(guān)注熱點(diǎn)區(qū)域，這不僅可以實(shí)現(xiàn)用戶和網(wǎng)頁(yè)間更好的互動(dòng)效果,同時(shí)可以最大化利益,具有重要的研究意義和商業(yè)價(jià)值。

并且,雖然大多數(shù)研究都以點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率為金標(biāo)準(zhǔn),但這種標(biāo)準(zhǔn)只專注于用戶有意識(shí)的行為信息。消費(fèi)者經(jīng)常伴有無(wú)意識(shí)性的注意,這使得單純使用點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)換率等行為性的衡量標(biāo)準(zhǔn)變得不再有效,競(jìng)價(jià)系統(tǒng)也不再科學(xué)。因此,通過(guò)對(duì)用戶生理自然反映來(lái)測(cè)量注意力的方式變得更有說(shuō)服力[7]。因此研究人員通過(guò)顯著性模型或注意力模型預(yù)測(cè)人們?cè)趫?chǎng)景中關(guān)注的位置。這項(xiàng)工作不僅為設(shè)計(jì)人員提供了理論指導(dǎo),并提高了人機(jī)交互的體驗(yàn)。Itti等[8]于1998年里程碑式地率先提出利用生物的中央周邊濾波器結(jié)構(gòu),通過(guò)融合多通道顯著性的方法組合低級(jí)特征,檢測(cè)效果很好,但計(jì)算量大。隨后,基于各種不同框架的顯著性模型被提出。例如:Bruce等[9]結(jié)合信息論的知識(shí)提出AIM(Attention by Information Maximization)模型，張孝臨等[10]在Itti模型[8]的基礎(chǔ)上融合馬爾可夫鏈，以及基于貝葉斯模型[11]或者圖論[12]的顯著性模型檢測(cè)算法等。

但是分析可知,多數(shù)研究人員都將眼動(dòng)數(shù)據(jù)作為基線,以接近人眼數(shù)據(jù)為理想結(jié)果。盡管研究工作進(jìn)展迅速,但是各項(xiàng)研究水平距離真實(shí)效果仍有不小的差距，而且研究工作集中在自然圖像方面,在網(wǎng)頁(yè)領(lǐng)域相關(guān)研究較少,相應(yīng)的表現(xiàn)似乎也并不優(yōu)秀。Shen等[13]在2014年Webpage Saliency中sAUC(square Area Under Curve)達(dá)到0.720 6,雖然后續(xù)不少研究對(duì)此進(jìn)行改進(jìn),效果卻并未有很大的提升。

而現(xiàn)階段眼動(dòng)追蹤技術(shù)發(fā)展迅速,已經(jīng)擺脫繁重的機(jī)械設(shè)備,傳統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容也將從純理論中解放出來(lái)?，F(xiàn)在,可以直接通過(guò)眼動(dòng)設(shè)備獲取用戶信息,預(yù)測(cè)用戶的行為模式,提高渲染力。Wedel等[14]通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明廣告重復(fù)出現(xiàn)時(shí)掃描路徑基本不發(fā)生改變。而從第一次到第三次呈現(xiàn),注視時(shí)間幾乎以50%的速度遞減。Drèze等[15]研究知識(shí)經(jīng)驗(yàn)對(duì)個(gè)體注意力的影響,研究顯示,廣告注意方式會(huì)隨著個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的不同而不同。Chen等[16-17]通過(guò)眼動(dòng)數(shù)據(jù)和鼠標(biāo)數(shù)據(jù)相結(jié)合,預(yù)測(cè)用戶對(duì)搜索結(jié)果的滿意度。

因此,可以直接使用眼動(dòng)儀獲取眼動(dòng)數(shù)據(jù),研究用戶的注意力等隱式信息，探索用戶的簡(jiǎn)單無(wú)標(biāo)記行為,深入了解用戶心理行為,真實(shí)地反映互聯(lián)網(wǎng)用戶的興趣區(qū)域及興趣度,提高廣告質(zhì)量,使研究信息更加完善,更加直觀了解不同類型受眾的瀏覽模式,這對(duì)廣告和品牌延伸效果具有重要的指導(dǎo)意義,并且能提高輸出質(zhì)量。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

由于本文增加了對(duì)用戶認(rèn)知風(fēng)格的劃分,但現(xiàn)有的公開(kāi)數(shù)據(jù)集僅有眼動(dòng)數(shù)據(jù),所以我們進(jìn)行了較大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集工作。

2.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

通過(guò)招募的方式隨機(jī)抽取本校各專業(yè)本科生63名(18～21歲，平均19.7歲)自愿參加實(shí)驗(yàn)。所有被試裸眼或矯正視力均在1.0以上,無(wú)色盲色弱等眼疾患者,符合實(shí)驗(yàn)要求。完成實(shí)驗(yàn)后,均可獲得少量報(bào)酬。

2.2 實(shí)驗(yàn)器械

實(shí)驗(yàn)所采用的是德國(guó)普升科技有限公司研發(fā)的SMI RED眼動(dòng)儀(Version2.4),其采樣頻率為120 Hz。記錄和分析過(guò)程使用其自帶的IViewX、Experiment Center和BeGaze,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理和分析使用Matlab及IBM SPSS Statistics。

2.3 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)材料分為兩部分：一部分為認(rèn)知風(fēng)格劃分所需圖形材料,另一部分為網(wǎng)頁(yè)材料。

為了將被試按照不同風(fēng)格劃分開(kāi)來(lái),本文采取目前研究中采用較多的鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)(Embedded Figure Test, EFT)。

隨機(jī)選取了七種不同類型的物品,如奢侈品、門(mén)票、家用電器等,覆蓋范圍廣泛；模擬用戶日常生活中選擇的心態(tài),每種類型有兩種不同品牌；搜索引擎選擇百度,因?yàn)樗仁侨蜃畲蟮闹形乃阉饕?并且與大多數(shù)中文搜索引擎排版基本相同。為保證實(shí)驗(yàn)效果更加真實(shí),讓被試盡可能像往常一樣自由瀏覽,如點(diǎn)擊和滾動(dòng)屏幕。為了較好地控制實(shí)驗(yàn)變量,保證被試看到的某一類型的SERP是一樣的,從搜索引擎中爬取所要網(wǎng)頁(yè)，作為實(shí)驗(yàn)網(wǎng)頁(yè)素材,并只保留所要研究位置的商業(yè)推廣。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,通過(guò)眼動(dòng)儀記錄被試的眼動(dòng)信息,通過(guò)網(wǎng)頁(yè)中嵌入的JavaScript代碼獲取用戶的鼠標(biāo)信息。采用2(認(rèn)知風(fēng)格)×14(搜索任務(wù))×3(廣告位置)的設(shè)計(jì)。

2.4 實(shí)驗(yàn)程序

實(shí)驗(yàn)分成三部分:

1)認(rèn)知風(fēng)格劃分。測(cè)驗(yàn)要求被試者在較復(fù)雜的圖形中找到并描繪出隱藏在其中的一個(gè)指定的簡(jiǎn)單圖形,該測(cè)驗(yàn)一共25道題目,題型由易到難程度遞增。

2)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前,先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)校正,當(dāng)被試達(dá)標(biāo)則開(kāi)始正式實(shí)驗(yàn)。用戶根據(jù)屏幕中的提示,了解接下來(lái)需要進(jìn)行的商品類型。如:屏幕提示產(chǎn)品類型是手機(jī),這意味著用戶將要以一位手機(jī)購(gòu)買(mǎi)者的心態(tài)瀏覽某手機(jī)品牌的SERP。瀏覽過(guò)程與日常瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣。當(dāng)遇到感興趣的地方,用戶可以點(diǎn)擊該條目。為防止用戶疲勞,每位用戶最多隨機(jī)展示6個(gè)SERP,用戶可以根據(jù)自身狀態(tài)隨時(shí)停止實(shí)驗(yàn)進(jìn)程。

3)廣告記憶力劃分。每個(gè)網(wǎng)頁(yè)關(guān)閉后,進(jìn)行廣告再認(rèn)測(cè)試,以檢查被試對(duì)廣告的記憶情況。記憶程度分四個(gè)等級(jí)：“A:肯定看到”“B:似乎已經(jīng)看到”“C:似乎沒(méi)有看到”和“D:肯定沒(méi)有看到”。

2.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本次實(shí)驗(yàn)共采集到323條數(shù)據(jù)，其中因?yàn)楸辉嚥灰?guī)范操作丟失4條，共計(jì)319條。根據(jù)研究目的，主要統(tǒng)計(jì)了認(rèn)知風(fēng)格、問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)和廣告位置三個(gè)變量的分布情況，具體如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匯總表

3 注意力分析

3.1 興趣區(qū)域劃分

表2～3展示了用戶注意力在SERP上的大致分布情況。按照搜索引擎的普通設(shè)定，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)含有10個(gè)結(jié)果鏈接(即10個(gè)條目)、廣告以及右側(cè)相關(guān)推薦。由于僅有部分用戶投入少量注意力在右側(cè)相關(guān)推薦區(qū)域內(nèi)，因此右側(cè)相關(guān)推薦區(qū)域不再細(xì)分。所以每個(gè)SERP將被劃分成12個(gè)興趣區(qū)域(Area of Interest, AOI),分別為1～10、AD和R,其中：數(shù)字1～10分別表示10個(gè)條目所在興趣區(qū)域；AD表示廣告所在興趣區(qū)域；R表示右側(cè)相關(guān)推薦所在興趣區(qū)域。此處設(shè)定的指標(biāo)為用戶在該興趣區(qū)域的注視時(shí)效(用戶在該區(qū)域的總注視時(shí)間與用戶瀏覽整個(gè)網(wǎng)頁(yè)時(shí)間的比值),通過(guò)它可以間接觀察用戶的注意力情況。其中,C0和C1分別表示認(rèn)知風(fēng)格為場(chǎng)依賴型與場(chǎng)獨(dú)立型,L1、L2和L3分別表示廣告位于主體上方、下方和右側(cè)。詳情見(jiàn)圖1。

圖1 興趣區(qū)域分割圖

表2為不同興趣區(qū)域用戶的注視時(shí)效分布情況。C0和C1表示僅按照認(rèn)知風(fēng)格分類用戶注意力的原始結(jié)果,并將此作為對(duì)比基線。雖然右側(cè)是多部分組合而成,不方便分辨,但也可以看出一些較明顯判斷的結(jié)論,如:用戶在1～10號(hào)位10個(gè)條目上的注意力是按其自上而下的排列順序依次減少;廣告部分相對(duì)吸引力較強(qiáng);用戶注意力改變情況和整體布局相關(guān)等。

(1)

其中:FT指注視時(shí)效；u為注視時(shí)效改變量差的均值。

3.2 針對(duì)位置的結(jié)果分析

3.2.1 吸引力效應(yīng)

觀察表2中廣告興趣區(qū)(AD)的注視時(shí)效。通過(guò)該列中每個(gè)列元素與該元素對(duì)應(yīng)行的其他興趣區(qū)域的注視時(shí)效對(duì)比,可以明顯看出,在基線和L1、L2位置時(shí),用戶在廣告區(qū)域注視時(shí)間普遍要比1～10號(hào)位注視時(shí)間長(zhǎng),注意力更多,且右側(cè)相關(guān)推薦也呈現(xiàn)大比重現(xiàn)象。這說(shuō)明,L1、L2位置的廣告對(duì)用戶有較強(qiáng)的吸引力。L3位置由于處于非主體區(qū)域(10個(gè)條目右側(cè)),得到用戶的關(guān)注度偏少。用戶對(duì)廣告具有一定的抵觸心理,部分用戶在瀏覽過(guò)程中甚至直接忽略該部分內(nèi)容,因此此處吸引力較弱。

比較相同布局下不同認(rèn)知風(fēng)格對(duì)廣告的注意力,可以看出,場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知風(fēng)格對(duì)廣告的注視時(shí)間更多。

3.2.2 增強(qiáng)效應(yīng)與抑制效應(yīng)

當(dāng)廣告出現(xiàn)在10個(gè)條目上方，即L1位置時(shí)，此時(shí)1～10號(hào)興趣區(qū)域內(nèi)的注意力與基線相比明顯減少。也就是說(shuō)，廣告位于L1位置，抑制用戶在1～10號(hào)位興趣區(qū)域內(nèi)的注意力投入。但廣告和右側(cè)相關(guān)推薦呈現(xiàn)出注意力增強(qiáng)的效果。反觀當(dāng)廣告位于L2、L3位置時(shí),10個(gè)條目上的注意力分布呈現(xiàn)出增強(qiáng)效應(yīng),而廣告與右側(cè)相關(guān)推薦則表現(xiàn)出抑制效應(yīng)。這說(shuō)明廣告位置不同對(duì)用戶的注意力分布具有一定影響的。

不難思考其現(xiàn)實(shí)意義。當(dāng)廣告位于L1位置,即10個(gè)條目上方時(shí),由于廣告對(duì)用戶具有吸引力效應(yīng),且廣告首先被用戶觀察到,因此用戶很容易將更多的注意力放在廣告上。而一般廣告具有較豐富圖片和文字信息,觀看過(guò)廣告后對(duì)產(chǎn)品已有大致了解,因此,接下來(lái)部分注意力將相應(yīng)減少。而當(dāng)廣告位于L2位置,即10個(gè)條目下方時(shí),用戶需要通過(guò)條目的閱讀來(lái)了解產(chǎn)品,當(dāng)瀏覽過(guò)程到L2時(shí),用戶對(duì)產(chǎn)品已然熟悉,所以對(duì)廣告的注意力將大幅度減少。而L3位置,因?yàn)檫@部分的廣告在本身就不主體區(qū)域,加上用戶對(duì)廣告的抵制心理,自然注意力放在主要搜索結(jié)果上的更多一些,廣告上的注意力也呈現(xiàn)減少現(xiàn)象,但并不是很明顯。

3.3 針對(duì)認(rèn)知風(fēng)格的結(jié)果分析

為了進(jìn)一步了解認(rèn)知風(fēng)格對(duì)注意力的影響,本文采取最小顯著性差異(Least-Significant Difference, LSD)法檢驗(yàn),目的是對(duì)每種情況下注視時(shí)效的均值逐對(duì)進(jìn)行比較,以判斷具體哪些水平間存在顯著差異。具體內(nèi)容見(jiàn)表3。

3.3.1 認(rèn)知相同性

從表3可看出：廣告興趣區(qū)域所對(duì)應(yīng)的整列均表現(xiàn)出在p<0.01的條件下,用戶注視時(shí)效差異顯著。也就是說(shuō)無(wú)論是哪種認(rèn)知風(fēng)格,廣告位置不同,都會(huì)對(duì)用戶在廣告區(qū)域的注意力造成顯著改變。因此可以得出結(jié)論:廣告位置不同時(shí),兩種認(rèn)知風(fēng)格對(duì)廣告的注意力分布影響均表現(xiàn)出顯著差異。

表2 不同興趣區(qū)域注視時(shí)效匯總 %

表3 注視時(shí)效的多重均值檢驗(yàn)結(jié)果 %

注：“*”表示0.01

3.3.2 認(rèn)知差異性

采用LSD檢驗(yàn)判斷具體是哪些水平間存在顯著差異。統(tǒng)計(jì)不區(qū)分認(rèn)知風(fēng)格時(shí),不同位置之間均值差MD(I-J)顯著的共有13處，其中按照認(rèn)知風(fēng)格劃分后,場(chǎng)依賴型均值差顯著的共有7處，場(chǎng)獨(dú)立型共有11處?？梢哉J(rèn)為,場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知用戶受廣告位置改變而產(chǎn)生的注意力改變更為顯著,由此可以看出,認(rèn)知風(fēng)格不同對(duì)用戶注意力的分布具有顯著的影響;并且通過(guò)兩兩對(duì)比發(fā)現(xiàn),L1處布局與其他兩處布局,注意力分布差異較大；廣告放置于L2、L3位置時(shí)，注意力分布差距較小。

3.4 結(jié)果分析

通過(guò)表2～3的統(tǒng)計(jì)匯總,可以看出廣告位置不同和認(rèn)知風(fēng)格不同對(duì)用戶注意力造成的影響是不同的。廣告具有圖片、文字甚至視頻等多種刺激物,且言簡(jiǎn)意賅，因此廣告對(duì)于用戶具有一定的吸引力效應(yīng)。但有趣的是,當(dāng)廣告位于主體右側(cè)時(shí),吸引力效應(yīng)較弱,這和人們對(duì)于廣告的抵觸心理和日常習(xí)慣相關(guān)。右側(cè)廣告過(guò)于突出,且用戶一般專注于自己所要了解的內(nèi)容,因此注意較少。

而廣告位置的不同,使得用戶對(duì)整個(gè)結(jié)果頁(yè)的注意力的分布情況有明顯改變，表現(xiàn)為廣告位于L1位置時(shí)的增強(qiáng)效應(yīng)和L2、L3位置時(shí)的抑制效應(yīng)。當(dāng)廣告位于上方,用戶注意力明顯被廣告集中,導(dǎo)致用戶對(duì)主體的注意力明顯減少。而當(dāng)廣告位置換到主體下方時(shí),用戶對(duì)主體內(nèi)容的注意力程度明顯上升。

針對(duì)用戶種類的不同進(jìn)一步進(jìn)行劃分后還發(fā)現(xiàn),即使認(rèn)知風(fēng)格不同,廣告位置的改變都對(duì)用戶注意力產(chǎn)生顯著影響,將此定義為認(rèn)知相同性。而通過(guò)LSD檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知用戶對(duì)廣告位置改變更為敏感，這種變化使得他們對(duì)整個(gè)瀏覽結(jié)果的注意力分布都與基線產(chǎn)生較大差異。結(jié)合3.2.1節(jié)中所提到的吸引力效應(yīng),不難看出，當(dāng)廣告位于主體上方時(shí),廣告對(duì)用戶的吸引力過(guò)大,用戶可以通過(guò)廣告其豐富的刺激物對(duì)所搜索內(nèi)容進(jìn)行了解,下方主體內(nèi)容的注意力相對(duì)減少。

4 用戶行為模式分析

4.1 點(diǎn)擊行為分析

通過(guò)采集鼠標(biāo)行為信息可以得到眾多特征,其中大部分特征都與眼動(dòng)信息中的特征具有強(qiáng)相關(guān)性;且但相對(duì)于鼠標(biāo)信息,眼動(dòng)信息更科學(xué)、真實(shí)、即時(shí)，所以這里只選取具有較強(qiáng)代表性的點(diǎn)擊特征。

點(diǎn)擊行為相對(duì)于其他信息,具有更強(qiáng)的決策性,相對(duì)應(yīng)地,用戶的注意力度也更大。因此,用戶的點(diǎn)擊行為是一個(gè)很好的細(xì)粒度反饋,這對(duì)了解不同用戶在不同布局下的決策行為具有重要作用。

圖2 不同認(rèn)知下點(diǎn)擊行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則

圖3 不同布局下點(diǎn)擊行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則

圖2和圖3分別表示Apriori算法下計(jì)算出的搜索引擎結(jié)果頁(yè)上各個(gè)興趣區(qū)域的點(diǎn)擊行為與不同認(rèn)知風(fēng)格、廣告位置的關(guān)聯(lián)規(guī)則(minSup=0.03,minConf=0.4)。為了方便展示,本文將關(guān)聯(lián)規(guī)則中項(xiàng)目之間的連接可視化為一個(gè)有向圖。首先,需要生成規(guī)則前因和后項(xiàng)的鄰接矩陣,該矩陣為稀疏矩陣,矩陣?yán)锏脑刂禐榍耙蚝秃箜?xiàng)間的關(guān)聯(lián)度。然后,使關(guān)聯(lián)規(guī)則中的前因作為有向圖的前驅(qū),關(guān)聯(lián)規(guī)則中的后項(xiàng)作為有向圖中相應(yīng)前因的后件。以圖2中虛線連接線為例,表示{7}{2}→{Independence},{7}→{Independence},{7}{2}→{Dependence}都是滿足閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

分析圖2,場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知風(fēng)格點(diǎn)擊行為的頻繁項(xiàng)集中項(xiàng)的維度要明顯大于場(chǎng)依賴型認(rèn)知風(fēng)格。這說(shuō)明場(chǎng)獨(dú)立型用戶在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí),主觀能動(dòng)性較強(qiáng),不拘泥于一定范圍,整體意識(shí)性強(qiáng);場(chǎng)依賴型用戶在此過(guò)程中有相對(duì)固定的瀏覽區(qū)域,模式也相對(duì)固定。

從圖3可以看出：廣告位于L1和L3位置時(shí)頻繁項(xiàng)集中項(xiàng)的維度要明顯大于廣告位于L2；L1處的布局格式影響到的項(xiàng)最多,對(duì)廣告的影響力也較大；L2處的布局格式影響到的項(xiàng)最少,但對(duì)廣告的影響力較大。這與第3章中的結(jié)論相呼應(yīng)。

4.2 瀏覽模式分析

盡管通過(guò)前面的研究已經(jīng)足夠了解不同認(rèn)知風(fēng)格的用戶在不同布局下的注意力分布情況，但這些信息是無(wú)時(shí)序性的,屬于結(jié)果型信息。時(shí)序信息對(duì)了解用戶行為進(jìn)程具有重要意義，研究與設(shè)計(jì)人員可以通過(guò)用戶的時(shí)序型信息,預(yù)測(cè)用戶的關(guān)注點(diǎn)并作出相應(yīng)的決策,提升個(gè)性化效果。本文按照用戶注視點(diǎn)進(jìn)入興趣區(qū)域的時(shí)間進(jìn)行排序并分析。

針對(duì)研究的問(wèn)題,即想要了解的是用戶在不同布局下,瀏覽模式的不同。眾所周知的是用戶的大體瀏覽模式為自上而下,且上部有兩種廣告布局,相互影響較大。因此瀏覽的初始階段對(duì)于研究用戶的普遍行為模式是非常重要的。本文提出一種新穎的、定向定長(zhǎng)的,適用于當(dāng)前數(shù)據(jù)與研究需求的頻繁瀏覽模式算法——DFBP。

算法1 DFBP算法。

輸出 頻繁瀏覽模式Q及其得分F。

為所有數(shù)據(jù)添加三個(gè)屬性:被采納長(zhǎng)度l=(l1,l2,…,lp)以及與之相對(duì)應(yīng)的支持度S=(s1,s2,…,sp),初始化l1=0,s1=0;

Fori=1 totDo

Forj=1 tolen(Gt) Do

計(jì)算序列首元素的支持度sj,若sj

剩余序列按照首元素值進(jìn)行分類,創(chuàng)建相應(yīng)的隊(duì)列G1,G2,…,Gt,將序列按類別進(jìn)入不同隊(duì)列;

刪除每個(gè)序列首元素;

更新序列的l和s屬性,其中l(wèi)j+1=lj+1,sj+1=s;

End For

End For

Fori=1 toNDo

maxFi=0

Forj=1 topDo

Fj=lj*sj

IFFj>maxFi

maxFi=Fj;

End For

IFli為l前8項(xiàng)之一

則該序列非頻繁序列;

ELSE

輸出頻繁瀏覽模式Qi及其得分maxFi;

End For

表4為三種布局下用戶最常見(jiàn)的五種瀏覽模式。觀察L1布局下的瀏覽序列,發(fā)現(xiàn)用戶瀏覽初期如果檢測(cè)到廣告時(shí),將優(yōu)先檢測(cè)廣告,然后按序?yàn)g覽;如果用戶初期未檢測(cè)廣告,將按順序?yàn)g覽條目。L2布局時(shí)廣告位于下方,用戶自然按順序?yàn)g覽。L3布局時(shí)廣告位于右側(cè),用戶通常按照習(xí)慣先觀察條目,但通常右側(cè)廣告圖片大、顏色鮮艷,刺激力度大,所以在1、2號(hào)條目后,用戶注意力將被右側(cè)廣告吸引。觀察三種不同布局可以看出，不同布局下用戶瀏覽模式大致是呈現(xiàn)自上而下型;并且還可以發(fā)現(xiàn),很多時(shí)候用戶首先注視到的區(qū)域?yàn)?號(hào)位條目,之后反溯到1號(hào)位。結(jié)合實(shí)際,這種情況應(yīng)該是由于用戶在使用電腦進(jìn)行搜索、瀏覽時(shí),打開(kāi)新網(wǎng)頁(yè)會(huì)有一定的時(shí)間間隔,而這段間隔會(huì)使用戶視線重置到屏幕中間區(qū)域,加之用戶通過(guò)日常積累了解到結(jié)果主要在頁(yè)面左側(cè)排列,因此用戶首先注視2號(hào)位的條目,了解后用戶將重新按序閱讀過(guò)程。

表4 頻繁的瀏覽模式

5 廣告記憶力分析

點(diǎn)擊率是網(wǎng)絡(luò)廣告最基本的評(píng)價(jià)指標(biāo),但是隨著網(wǎng)絡(luò)廣告的增多,以及人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告了解的深入,網(wǎng)民不會(huì)盲目點(diǎn)擊廣告, 除非個(gè)別富有創(chuàng)意和吸引力的廣告,也有可能網(wǎng)民瀏覽廣告后已經(jīng)形成一定的印象而無(wú)須點(diǎn)擊廣告或者保存鏈接的網(wǎng)址,甚至以后經(jīng)常直接到該網(wǎng)站訪問(wèn)等。因此,平均不到1%的點(diǎn)擊率已經(jīng)不能充分反映網(wǎng)絡(luò)廣告的真正效果。據(jù)現(xiàn)在的統(tǒng)計(jì)數(shù)字顯示:網(wǎng)絡(luò)廣告平均點(diǎn)擊率已從30%降低到0.5%以下。

所以對(duì)于品牌廣告來(lái)說(shuō),廣告的成功不僅取決于是否點(diǎn)擊或者閱讀廣告后是否購(gòu)買(mǎi)該商品,而更多地應(yīng)該表現(xiàn)為用戶是否注意到并記住該商品,形成品牌效應(yīng),創(chuàng)造獨(dú)特良好的品牌或產(chǎn)品形象,提升較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的離線轉(zhuǎn)化率。因此,用戶在瀏覽結(jié)束后對(duì)廣告的記憶力度應(yīng)當(dāng)是衡量廣告效果的一項(xiàng)重要標(biāo)準(zhǔn)。這樣研究用戶對(duì)廣告的記憶力度便具有了極其重要的意義。

5.1 特征選擇

本次實(shí)驗(yàn)共收集到四種類型的信息：鼠標(biāo)行為信息作為顯式信息,眼動(dòng)信息作為隱式信息,廣告自身信息(如,尺寸、位置),以及用戶信息(如:認(rèn)知風(fēng)格、廣告記憶力)。除記憶力劃分信息將作為類標(biāo)簽,其余信息均可作為模型特征。

經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn),鼠標(biāo)信息中絕大多數(shù)信息與眼動(dòng)信息具有正相關(guān)性。相比而言,眼動(dòng)信息更真實(shí)，但點(diǎn)擊率是網(wǎng)絡(luò)廣告最基本的評(píng)價(jià)指標(biāo),也是反映網(wǎng)絡(luò)廣告最直接、最有說(shuō)服力的量化指標(biāo),所以這里拋棄除點(diǎn)擊數(shù)據(jù)外的其他鼠標(biāo)特征。

表5為本次實(shí)驗(yàn)初期提取出的會(huì)對(duì)用戶觀測(cè)度造成影響的29個(gè)特征。

表5 記憶力模型特征

為了消除因用戶個(gè)人閱讀風(fēng)格,網(wǎng)頁(yè)類型不同帶來(lái)的差異,將對(duì)部分特征進(jìn)行歸一化。例如將眼睛在廣告區(qū)域內(nèi)的注視時(shí)間修改為:

(2)

其中:結(jié)束時(shí)間為用戶瀏覽完一個(gè)網(wǎng)頁(yè)所需要的時(shí)間。

5.2 降維

為了使眼動(dòng)特征能夠更容易處理、使用,并能夠顯示出重要的特征,去除噪聲,本文使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)算法提取眼動(dòng)特征中最具有代表性的主成分因子。眼動(dòng)特征分為兩個(gè)集合,為了能夠更好地區(qū)分不同集合的效應(yīng),將兩個(gè)集合分開(kāi)降維。

降維前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適應(yīng)性分析,這里選擇KMO(Kaiser Meyer Olkin)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果均大于0.6,表示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)適用PCA降維。

圖4～5為SERP和廣告體的眼動(dòng)特征經(jīng)PCA降維后的結(jié)果,這里指定特征值大于1,圖中實(shí)心點(diǎn)的即為滿足條件的綜合特征?？梢钥闯鯯ERP眼動(dòng)特征集經(jīng)過(guò)PCA降維后提取出4個(gè)主因子,而廣告體SERP眼動(dòng)特征集經(jīng)過(guò)降維后提取出3個(gè)主因子,累計(jì)貢獻(xiàn)分別為95.4%和85.6%。

圖4 SERP內(nèi)眼動(dòng)特征PCA碎石圖

為了驗(yàn)證降維工作的有效性,對(duì)比降維和不降維條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文降維后特征因子的選取條件是特征值大于1,對(duì)應(yīng)表格中降維(4+3)的模式(兩個(gè)特征子集分別提取了4個(gè)和3個(gè)主因子)。同時(shí)為了證明這種選取方法的有效性,尤其是在廣告體眼動(dòng)特征集中提取出的主因子差別不夠明顯的情況下,進(jìn)一步計(jì)算了不同數(shù)量主因子的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比,這里僅以降維(4+4)為例。表6給出降維、不降維以及降維選擇不同數(shù)量主因子條件下預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比情況。

平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error, MAE)是絕對(duì)誤差的平均值,平均絕對(duì)誤差能更好地反映預(yù)測(cè)值誤差的實(shí)際情況。均方誤差(Mean Squared Error,MSE)是指參數(shù)估計(jì)值與參數(shù)真值之差平方的期望值,它可以評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度。MAE和MSE的值越小,說(shuō)明預(yù)測(cè)模型描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有更好的穩(wěn)定性。

圖5 廣告體內(nèi)眼動(dòng)特征PCA碎石圖

方法準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率MAE召回率召回率MAE原始0.9260450.0297940.8944930.057832降維(4+3)0.9196140.0284640.8980950.007448降維(4+4)0.9067520.0280510.9058850.040134

可以看出,雖然原始方法的準(zhǔn)確性最高,但與本文的降維方法相比差距很小,不足1個(gè)百分點(diǎn)。而且使用降維方法后,不僅召回率有所提升,結(jié)果的穩(wěn)定性也有可觀的提升,召回率的MAE值更是明顯下降了5個(gè)百分點(diǎn)。對(duì)比不同數(shù)量主因子條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果,降維(4+4)的準(zhǔn)確率表現(xiàn)不好,與前兩者差距均超過(guò)1個(gè)百分點(diǎn),降維(4+4)的召回率相比本文采用的降維(4+3)提升僅0.8個(gè)百分點(diǎn),但召回率MAE值卻高出3.3個(gè)百分點(diǎn)。因此,綜合考慮,本文使用PCA的特征降維方法,以及主成分因子的選取方式不僅有較高的準(zhǔn)確率又有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和良好的說(shuō)服性。

5.3 記憶力模型

本文對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用了一系列先進(jìn)的方法,包括支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multi-layer Perceptron, MLP)、分類回歸樹(shù)(Classification and Regression Tree, CRT)等。由于Random Forest既相對(duì)穩(wěn)定又能夠降低過(guò)擬合程度,有很好的預(yù)測(cè)記憶力度,因此最終決定使用Random Forest。此外,針對(duì)4.2節(jié)中得到的頻繁序列,由于這種序列模式為大多數(shù)用戶所遵循,那么這種序列所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)也將是大多數(shù)人所遵循的,因此這里對(duì)原始算法進(jìn)行改進(jìn)。

本文將用戶對(duì)于廣告的記憶力分為四個(gè)等級(jí),程度遞減。為方便表達(dá),對(duì)四個(gè)記憶力等級(jí)進(jìn)行量化:

影響量化等級(jí)的特征即為自變量,表示為:X=(x1,x2,…,xn)。

算法2 記憶力模型。

輸入D={(x1,y1)(x2,y2)…(xm,ym)},numTrees,depth,Rate。

輸出Y。

1) DFBP(D,S,L)

2)B=Divide(D,Q)

//篩選出數(shù)據(jù)集D中包含頻繁瀏覽模式的數(shù)據(jù)

3) RandomForest rfA=new RandomForest()

rfA.buildForest(A,numTrees,Rate,depth)

For allxiinADo

End For

4) RandomForest rfB=new RandomForest();

rfB.buildForest(B,numTrees,Rate,depth);

For allxiinBDo

End For

5)Y=[]

6) For allXiinADo

If(Xi∈Q)

End For

7) ReturnY

當(dāng)本文所需求的數(shù)據(jù)信息不可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取,并且沒(méi)有相關(guān)廣告記憶力的模型可以對(duì)比時(shí),各項(xiàng)指標(biāo)最好的度量對(duì)比就是多種算法的算數(shù)平均值,因此本文將此作為基線。圖6展示了實(shí)驗(yàn)時(shí)采取的各種分類方法中較為經(jīng)典的幾種分類方法下預(yù)測(cè)記憶力度的準(zhǔn)確性對(duì)比，圖中虛線表示平均值綜合圖6和表7可以看出:首先,使用Random Forest預(yù)測(cè)記憶力度準(zhǔn)確性最好,并且穩(wěn)定性很好,用它描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)精度高。因?yàn)镽andom Forest是通過(guò)集成學(xué)習(xí)的思想將多棵樹(shù)集成的一種算法,對(duì)于一個(gè)輸入樣本,N棵樹(shù)會(huì)有N個(gè)分類結(jié)果，而隨機(jī)森林集成了所有的分類投票結(jié)果,將投票次數(shù)最多的類別指定為最終的輸出。其次,無(wú)論使用哪種分類方法,通過(guò)本文提出的改進(jìn)策略之后預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都要比原始結(jié)果好,尤其是對(duì)于原始結(jié)果低于平均值的情況時(shí),改進(jìn)后準(zhǔn)確率上升程度更大,更明顯。

圖6 不同方法下準(zhǔn)確率對(duì)比

方法召回率的MAE召回率的MSEC5.0Bayesian NetworkSVMMLPRandom Forest原始0.0223109930.002650413改進(jìn)0.0254883030.004070724原始0.0576310010.017586608改進(jìn)0.0979307210.054570005原始0.0215368350.002083815改進(jìn)0.0216781790.002597258原始0.0541083080.015281281改進(jìn)0.0576310010.018577781原始0.0294641180.003561261改進(jìn)0.0284640000.004837989

6 結(jié)語(yǔ)

本文旨在根據(jù)不同認(rèn)知、不同布局會(huì)使用戶對(duì)廣告和網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的信息處理與決策受到影響,廣告的衡量標(biāo)準(zhǔn)欠妥等實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行解決。

通過(guò)研究用戶在整個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的注意力分布情況，了解用戶注意力分布是如何受到用戶的認(rèn)知風(fēng)格這種自身特征及廣告布局這種外界因素影響而變化的。不僅驗(yàn)證了廣告的吸引力效應(yīng),并率先提出增強(qiáng)效應(yīng)和抑制效應(yīng)以及認(rèn)知相同性與認(rèn)知差異性;除此結(jié)果型信息外,探究用戶行為的時(shí)序信息,利用頻繁模式算法挖掘認(rèn)知風(fēng)格和廣告布局不同時(shí),興趣區(qū)域點(diǎn)擊行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并提出DFBP算法定向挖掘用戶最常見(jiàn)的瀏覽模式。最后,首次提出衡量廣告質(zhì)量的一項(xiàng)新指標(biāo)——廣告記憶力,通過(guò)多模態(tài)征融合的方式,利用頻繁模式改進(jìn)Random Forest算法來(lái)構(gòu)建廣告記憶力模型,預(yù)測(cè)用戶對(duì)廣告的記憶力度。這種標(biāo)準(zhǔn)彌補(bǔ)了點(diǎn)擊率中忽略掉的注意力,也彌補(bǔ)了轉(zhuǎn)換率中網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和廣告難以區(qū)分的缺點(diǎn)。

綜合分析,本文對(duì)于改進(jìn)SERP界面設(shè)計(jì)、提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的質(zhì)量、優(yōu)化廣告分配效果、增加用戶的興趣度、獲得更好的交感體驗(yàn)具有重要指導(dǎo)意義。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (61672329), the Shandong Provincial Science and Technology Program (2014GGX101026), the Shandong Province Education Science Planning Program (ZK1437B010), the Graduate Scientific Research Innovation Fund of Shandong Normal University (SCX201747).