移動互聯(lián)網(wǎng)時代品牌個性化廣告投放機(jī)制探究

摘 要：在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，廣告投入不受地點、時間的限制，形式靈活多樣，與傳統(tǒng)媒體廣告相比效果更佳，但是，也正是由于移動互聯(lián)網(wǎng)廣告的泛濫，使得用戶對此產(chǎn)生了一定的抗拒與厭倦，如何投放個性化廣告成為當(dāng)前亟待解決的重要課題。文章簡要探討了移動互聯(lián)網(wǎng)時代的個性化廣告特點，從用戶識別與定位、用戶畫像構(gòu)建、廣告內(nèi)容匹配與投放三個角度，分析了移動互聯(lián)網(wǎng)時代品牌個性化廣告投放機(jī)制，并就個性化廣告投放的創(chuàng)新路徑展開討論，以期為品牌在當(dāng)前的市場環(huán)境下進(jìn)行有效的廣告投放提供參考與借鑒。

關(guān)鍵詞：品牌；個性化廣告；投放機(jī)制

中圖分類號：F713.8文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 20-0103-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.20.026

1 移動互聯(lián)網(wǎng)時代的個性化廣告特點

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，個性化廣告是一種基于用戶數(shù)據(jù)和行為分析，針對特定用戶群體或個體進(jìn)行精準(zhǔn)投放的廣告形式，與其他廣告形式相比，表現(xiàn)出諸多差異，如表1所示。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的個性化廣告特點鮮明且多元，主要體現(xiàn)在以下四個方面：第一，精準(zhǔn)度高。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，個性化廣告的一個顯著特征就是具有極高的精準(zhǔn)度。依托大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的強(qiáng)大力量，廣告系統(tǒng)能夠深入挖掘并分析用戶的多維度數(shù)據(jù)，涵蓋了瀏覽歷史記錄、搜索關(guān)鍵詞、地理位置信息以及個人興趣偏好等，進(jìn)而實現(xiàn)對目標(biāo)受眾群體的精確鎖定與定位。第二，形式多樣。個性化廣告已突破傳統(tǒng)圖文形式的局限，融入了視頻、H5互動、原生廣告、小程序等多種創(chuàng)新形式。這些形式多樣的廣告不僅為用戶帶來了更為豐富的視覺享受，還借助互動、分享等功能，有效提升了用戶的參與度和黏性。此外，個性化廣告還能根據(jù)用戶的具體使用場景和設(shè)備特性進(jìn)行智能化適配，從而進(jìn)一步優(yōu)化用戶體驗。第三，實時互動。移動互聯(lián)網(wǎng)廣告實現(xiàn)了實時互動功能，用戶可直接在廣告頁面進(jìn)行點擊、滑動、輸入等交互操作，與廣告主進(jìn)行即時的溝通交流。第四，效果可追蹤。廣告主可以利用數(shù)據(jù)分析工具，對廣告的展示次數(shù)、點擊率及轉(zhuǎn)化率等核心指標(biāo)進(jìn)行實時監(jiān)控，這些數(shù)據(jù)為廣告主提供了科學(xué)的決策依據(jù)，助力其不斷優(yōu)化廣告內(nèi)容及投放策略，進(jìn)而實現(xiàn)更精準(zhǔn)、更高效的營銷效果[1]。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，2023年，中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場規(guī)模為5732億元人民幣，較2022年增長12.66%，如圖1所示。

圖1 2017—2023年中國市場互聯(lián)網(wǎng)廣告總體收入情況

數(shù)據(jù)來源：中關(guān)村互動營銷實驗室。

2 移動互聯(lián)網(wǎng)時代品牌個性化廣告投放機(jī)制分析

2.1 用戶識別與定位

2.1.1 用戶身份識別技術(shù)

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代下，通常采用設(shè)備ID、賬號體系以及Cookie等多種手段來標(biāo)識用戶身份。設(shè)備ID作為移動設(shè)備的獨特標(biāo)識，能夠跨應(yīng)用追蹤用戶行為；賬號體系則依據(jù)用戶注冊的賬號信息來確認(rèn)用戶身份，其穩(wěn)定性強(qiáng)且管理便捷；而Cookie則是網(wǎng)頁端追蹤用戶行為的常用工具，通過瀏覽器存儲的小段數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)用戶識別[2]。

2.1.2 用戶位置定位技術(shù)

借助定位技術(shù)，廣告系統(tǒng)能夠獲取用戶的實時地理位置，進(jìn)而依據(jù)用戶所處地區(qū)、周邊商圈等要素，精準(zhǔn)推送相關(guān)廣告內(nèi)容。當(dāng)前，移動設(shè)備上普遍采用的定位技術(shù)有GPS定位、基站定位及Wi-Fi定位等。其中，GPS定位通過接收衛(wèi)星發(fā)射的信號來精確確定用戶位置，準(zhǔn)確度高，但易受環(huán)境因素影響；基站定位則是通過手機(jī)與基站間的信號交流來大致估算用戶位置，雖精度略低，但覆蓋范圍廣泛；Wi-Fi定位則是利用Wi-Fi熱點的信號強(qiáng)度等參數(shù)來定位用戶，特別適用于GPS信號較弱的室內(nèi)環(huán)境。

2.1.3 用戶場景識別技術(shù)

用戶場景識別技術(shù)依據(jù)用戶當(dāng)前的環(huán)境、時間以及所從事的活動等因素，來精確判斷用戶所處的具體場景。比如，用戶可能在家中、辦公室或商場等不同的場景下使用移動設(shè)備，而每個場景下的用戶行為模式和需求都可能有所不同。用戶場景識別技術(shù)可以通過多種途徑實現(xiàn)：一是利用設(shè)備內(nèi)置的傳感器，如加速度傳感器、陀螺儀等，來監(jiān)測用戶的運(yùn)動狀態(tài)；二是通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，來推測用戶當(dāng)前可能身處的場景；三是結(jié)合用戶的位置信息、時間信息等多種因素進(jìn)行綜合判斷。準(zhǔn)確的用戶場景識別能夠使廣告系統(tǒng)更精確地推送與用戶當(dāng)前場景相契合的廣告內(nèi)容，進(jìn)而提升廣告的觸達(dá)率和轉(zhuǎn)化率[3]。

2.2 用戶畫像構(gòu)建

2.2.1 用戶興趣偏好分析

通過分析用戶在移動互聯(lián)網(wǎng)上的瀏覽記錄、搜索歷史和點擊行為等數(shù)據(jù)，可以深入了解用戶的興趣點和偏好類型。比如，用戶可能頻繁瀏覽時尚、科技或旅游相關(guān)的內(nèi)容，或者對某個特定品牌或產(chǎn)品展現(xiàn)出濃厚的興趣。為了更精確地分析用戶的興趣偏好，廣告系統(tǒng)可以運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這些用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和細(xì)致分類。通過訓(xùn)練模型來捕捉用戶的興趣模式，并預(yù)測用戶未來可能感興趣的內(nèi)容類型。此外，廣告系統(tǒng)還會結(jié)合用戶的社會屬性，如年齡、性別、所屬城市等，來進(jìn)一步細(xì)化和完善對用戶興趣偏好的分析，以優(yōu)酷為例，通過構(gòu)建用戶畫像，具體如圖2所示。

圖2 優(yōu)酷用戶畫像

2.2.2 用戶消費習(xí)慣分析

通過分析用戶在電商平臺上的購物行為、支付歷史以及退換貨記錄等數(shù)據(jù)，可以獲取用戶的消費水平、購買偏好和品牌忠誠度等關(guān)鍵信息，因為能夠直接體現(xiàn)用戶的購買意愿和支付能力，所以這些信息對廣告系統(tǒng)而言極具價值。在進(jìn)行用戶消費習(xí)慣的分析時，廣告系統(tǒng)需從購買頻率、購買時間以及購買渠道等多個維度入手。同時，還應(yīng)結(jié)合用戶的地理位置、收入水平等社會屬性，以更全面地刻畫用戶的消費習(xí)慣。通過深入剖析這些消費習(xí)慣，廣告系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地推送貼合用戶需求的廣告內(nèi)容，從而提升廣告的轉(zhuǎn)化率和投資回報率（ROI）。

2.2.3 用戶社交行為分析

通過分析用戶在社交媒體平臺上的互動情況、關(guān)注對象及分享內(nèi)容等數(shù)據(jù)，可以深入了解用戶的社交圈子、影響力以及興趣點等關(guān)鍵信息。在進(jìn)行用戶社交行為分析時，廣告系統(tǒng)需關(guān)注社交活躍度、社交影響力、社交偏好等多個方面。同時，還應(yīng)結(jié)合用戶的其他行為數(shù)據(jù)，如瀏覽行為和消費習(xí)慣等，以更全面地描繪用戶的社交行為特征[4]。

2.3 廣告內(nèi)容匹配與投放

2.3.1 實時廣告匹配算法

實時廣告匹配算法是個性化廣告投放系統(tǒng)的核心組成部分，依據(jù)用戶的實時行為、所在位置、當(dāng)前場景等關(guān)鍵信息，同時結(jié)合廣告主的投放需求和預(yù)算約束，迅速且精確地匹配出最貼合當(dāng)前用戶的廣告內(nèi)容。通過大量用戶行為數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，算法能夠捕捉到用戶與廣告之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律，并據(jù)此預(yù)測用戶對未來廣告的可能反應(yīng)。此外，算法還會綜合考慮廣告的時效性、新穎度等因素，確保推送的廣告內(nèi)容能夠激發(fā)用戶的興趣和關(guān)注。在實際運(yùn)用中，實時廣告匹配算法需處理海量數(shù)據(jù)和請求，因此必須具備高效的數(shù)據(jù)處理能力和快速的響應(yīng)速度，為此，廣告系統(tǒng)常采用分布式架構(gòu)和緩存技術(shù)，以優(yōu)化算法的性能和提升運(yùn)行效率。

2.3.2 廣告投放策略制定

在制定廣告投放策略時，廣告主需綜合考慮多重因素，包括目標(biāo)受眾群體、廣告預(yù)算分配、投放時間安排以及投放渠道選擇等。同時，廣告主還需結(jié)合用戶畫像和實時廣告匹配算法的輸出結(jié)果，來精心策劃具體的投放方案。比如，可以依據(jù)用戶的興趣偏好和場景識別結(jié)果，來精選廣告內(nèi)容和投放方式；根據(jù)廣告預(yù)算和投放時間規(guī)劃，來合理控制廣告的展示頻率和覆蓋范圍；此外，還需根據(jù)用戶的實時反饋和廣告效果評估，來適時調(diào)整投放策略，并不斷優(yōu)化廣告內(nèi)容。

2.3.3 廣告效果監(jiān)測與反饋

廣告效果監(jiān)測與反饋是個性化廣告投放流程的最終環(huán)節(jié)，其重要性不言而喻，通過實時監(jiān)測和分析廣告展示量、點擊率以及轉(zhuǎn)化率等核心指標(biāo)，來評判廣告的效果及投資回報率（ROI）[5]。在監(jiān)測過程中，廣告系統(tǒng)需匯集海量數(shù)據(jù)，并即時處理與分析，洞察用戶對廣告的反應(yīng)及行為模式，進(jìn)而為廣告主提供富有價值的反饋與策略建議。同時，廣告系統(tǒng)還需依據(jù)監(jiān)測結(jié)果對投放策略進(jìn)行適時調(diào)整，并優(yōu)化廣告內(nèi)容。例如，可根據(jù)廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率，調(diào)整其投放的頻率和位置，或是結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和反饋，對廣告內(nèi)容和創(chuàng)意進(jìn)行改進(jìn)。

3 移動互聯(lián)網(wǎng)時代品牌個性化廣告投放的創(chuàng)新路徑

3.1 基于深度學(xué)習(xí)的用戶畫像精細(xì)化構(gòu)建

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶畫像對個性化廣告投放至關(guān)重要，其精細(xì)化水平直接影響著廣告的效果。傳統(tǒng)的用戶畫像構(gòu)建方法主要依賴人口統(tǒng)計學(xué)信息和用戶行為數(shù)據(jù)等明顯特征，但難以深入挖掘用戶潛在的隱式需求和偏好。而深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，為構(gòu)建更精細(xì)的用戶畫像提供了新途徑。

深度學(xué)習(xí)模型通過多層非線性結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的高層抽象特征，這些特征更能準(zhǔn)確反映用戶的真實需求和偏好。在構(gòu)建用戶畫像時，深度學(xué)習(xí)模型能夠整合并分析多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、購買行為以及社交互動等，通過深度挖掘這些數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，模型能夠構(gòu)建出更全面、更細(xì)致的用戶畫像。具體而言，深度學(xué)習(xí)模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取用戶行為序列中的時空特征，運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）捕捉用戶行為的時序變化，同時借助注意力機(jī)制凸顯用戶對不同信息的關(guān)注度。這些技術(shù)的融合應(yīng)用，使得用戶畫像能夠更精確地描繪用戶的興趣、偏好和行為模式等多維度特征[6]。

基于深度學(xué)習(xí)的用戶畫像精細(xì)化構(gòu)建，不僅提升了用戶畫像的準(zhǔn)確性和實時性，還為個性化廣告投放提供了更精確的目標(biāo)受眾定位。品牌可以根據(jù)用戶畫像中的具體特征，如購物習(xí)慣、品牌忠誠度和消費能力等，制定更精細(xì)化的廣告策略，從而提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。

3.2 實時動態(tài)廣告內(nèi)容生成

在移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中，用戶的行為和所處場景變化迅速，傳統(tǒng)的預(yù)先制作的廣告內(nèi)容已難以滿足用戶在不同場景下的個性化需求。為此，實時動態(tài)廣告內(nèi)容生成技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，能夠根據(jù)用戶的實時行為和所處場景，靈活地生成與用戶當(dāng)前需求相契合的廣告內(nèi)容。

實時動態(tài)廣告內(nèi)容生成技術(shù)依托于大數(shù)據(jù)處理和實時計算能力，通過實時捕捉用戶的點擊、瀏覽、搜索等行為數(shù)據(jù)，以及時間、地點、設(shè)備等場景信息，運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行即時分析和處理。這樣，就能生成與用戶當(dāng)前行為和場景高度相關(guān)的廣告內(nèi)容。例如，在電商平臺，當(dāng)用戶正在瀏覽某個商品頁面時，這項技術(shù)能夠根據(jù)用戶的瀏覽行為和商品屬性，即時生成與該商品相關(guān)的推薦廣告或促銷信息。而在社交媒體上，當(dāng)用戶發(fā)布或分享某條內(nèi)容時，技術(shù)也能根據(jù)內(nèi)容的主題和情感傾向，迅速生成與之相匹配的廣告內(nèi)容[7]。

實時動態(tài)廣告內(nèi)容生成技術(shù)的優(yōu)勢在于其極高的個性化和時效性，能夠根據(jù)用戶的實時行為和場景，瞬間生成符合用戶需求的廣告內(nèi)容，從而大大提高廣告的針對性和吸引力。同時，還能根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化廣告內(nèi)容的生成策略。

3.3 跨媒體融合的廣告形式創(chuàng)新

跨媒體融合不僅涵蓋了不同媒體平臺之間的整合，還涉及媒體內(nèi)容與廣告形式的深度融合，以及媒體技術(shù)與廣告技術(shù)的相互結(jié)合。在跨媒體融合的廣告創(chuàng)新過程中，品牌能夠充分發(fā)揮各媒體平臺的獨特優(yōu)勢和特點[8]。例如，社交媒體以其強(qiáng)大的互動性為特色，可在此發(fā)布互動式廣告，鼓勵用戶積極參與并分享給好友；視頻媒體則以其直觀的視覺沖擊力著稱，可制作短視頻廣告或直播廣告，通過生動的畫面和音效全面展示產(chǎn)品特色；而音頻媒體則以其陪伴性吸引用戶，可投放語音廣告或音樂廣告，用聲音觸動用戶情感。

此外，跨媒體融合的廣告創(chuàng)新還體現(xiàn)在廣告內(nèi)容與媒體內(nèi)容的緊密融合上?？膳c媒體攜手合作，將廣告內(nèi)容自然融入媒體內(nèi)容中，以更加流暢、自然的方式呈現(xiàn)給用戶。比如，在電視劇或綜藝節(jié)目中巧妙插入品牌植入廣告，或在新聞報道中提及與品牌緊密相關(guān)的熱點話題?？缑襟w融合的廣告創(chuàng)新不僅豐富了廣告的展現(xiàn)形式，還極大地提升了廣告的傳播效果和影響力。通過不同媒體形式的相互融合與互補(bǔ)，能夠更全方位地展示產(chǎn)品特色，吸引更多用戶的目光和興趣。

3.4 社交媒體與用戶社區(qū)的深度整合

第一，在深度融合的過程中，首要任務(wù)是深入理解社交媒體和用戶社區(qū)的文化氛圍以及用戶行為特征，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，把握用戶在這些平臺上的興趣偏好、互動模式和信息傳播路徑等關(guān)鍵要素，為制定廣告策略提供堅實支撐。第二，需創(chuàng)新廣告形式，使其更貼合社交媒體和用戶社區(qū)的特點。比如，可以利用社交媒體的互動性優(yōu)勢，發(fā)布問答式、投票式或挑戰(zhàn)式廣告，激發(fā)用戶的參與熱情并鼓勵分享，針對用戶社區(qū)的垂直領(lǐng)域特性，投放更具專業(yè)性的廣告內(nèi)容，以滿足不同用戶群體的需求。第三，需重視與用戶的互動溝通。在社交媒體和用戶社區(qū)中，用戶更加看重與品牌的互動體驗和情感紐帶。因此，應(yīng)積極回應(yīng)用戶的評論和反饋，建立良好的用戶關(guān)系。并且，通過舉辦線上活動、發(fā)布用戶生成內(nèi)容等方式，增強(qiáng)用戶的參與感和歸屬感，進(jìn)一步加深品牌與用戶之間的聯(lián)系。

3.5 基于用戶反饋的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制

第一，構(gòu)建一套完善的用戶反饋收集機(jī)制。通過問卷調(diào)查、在線評論收集以及社交媒體監(jiān)控等多種渠道，實時獲取用戶對廣告的反饋信息，既涵蓋用戶對廣告內(nèi)容的直接評價、對廣告形式的偏好等明確反饋，也包括用戶的行為模式、頁面停留時間等隱含反饋。第二，對收集到的用戶反饋進(jìn)行深度剖析和處理。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、文本解析、情感分析等技術(shù)手段，提煉出有價值的信息和洞察，有助于了解廣告的實際效果、捕捉用戶需求的變化以及把握市場競爭態(tài)勢，為廣告策略的調(diào)整提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。第三，基于用戶反饋的分析成果，對廣告策略進(jìn)行即時調(diào)整和優(yōu)化。包括廣告內(nèi)容的創(chuàng)意更新、廣告形式的創(chuàng)新探索、投放渠道的拓展或調(diào)整等方面，通過持續(xù)的調(diào)整和優(yōu)化，確保廣告始終與用戶需求和市場變化保持同步，提升廣告的相關(guān)性和吸引力。第四，建立一套全面的評估體系來驗證優(yōu)化成效。通過對比廣告調(diào)整前后的點擊率、轉(zhuǎn)化率、用戶滿意度等關(guān)鍵指標(biāo)，評估廣告策略調(diào)整是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。同時，將評估結(jié)果與用戶反饋相結(jié)合，形成閉環(huán)反饋機(jī)制，為未來的廣告策略制定提供參考。

4 結(jié)論

綜上所述，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，品牌個性化廣告投放機(jī)制成為提升營銷成效、促進(jìn)用戶互動的核心要素，通過深入挖掘并分析用戶數(shù)據(jù)，能夠更準(zhǔn)確地把握用戶需求，從而實現(xiàn)廣告的個性化設(shè)計與精確投放，為品牌開拓市場、獲得消費者認(rèn)可提供有力支撐，有助于促進(jìn)品牌實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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