基于AHP的网络广告三维决策模型

网络广告是利用数字技术制作和表示的，在互联网上传播、发布的广告。自从1997年3月中国出现第一条商业性网络广告以来，网络广告得到了飞速发展，据艾瑞咨询集团的分析显示：中国网络广告市场在2010[1]年迎来快速上升期，全年网络广告市场规模达到321.2亿元，同比增速达到54.9%。2016年中国网络广告市场规模达2902.7亿元，同比增长32.9%。网络广告形式也不断创新。尤其值得注意的是，随着网络广告的发展，广告主对于网络广告的投放决策趋于理性，在决策中遇到的困惑主要有：是否应该投放网络广告？投放力度应该多大？应选择哪种或哪几种网络广告形式？应该在哪种网络媒体上投放？网络广告的效果如何？等。为解决上述问题，本文展开研究，试图从受众、广告主、网络广告形式及其发布媒体三个角度构建一个基于AHP的网络广告决策模型，为企业网络广告投放决策提供支持。

一、研究现状及问题的提出

（一）研究现状

国内对于网络广告效果评估的研究始于本世纪初，大致经历了两个研究高峰。第一个高峰出现在2003—2004年，其特点是将传统媒体广告效果评估的方法移植到网络媒体中，注重传统媒体和网络媒体在广告传达上的对比，基于曝光率、点击率和转化率等技术指标展开探讨，这一时期的研究也意识到了仅应用技术类指标无法综合衡量网络品牌展示的效果[2]。第二个研究高峰出现在2006年并持续至今，从心理学角度出发评估网络广告效果成为这一时期主要研究方向。尤其近年来，一些学者从不同角度构建了网络广告效果评价体系。这些研究都为网络广告的效果评估和决策研究提供了许多有价值的参考。

（二）问题的提出

现有的研究主要存在以下不足：网络广告评估标准杂乱而不统一；网络广告评估研究中多定量指标的研究，缺乏定性指标的研究；对不同网络广告媒体和形式的差异欠考虑；借鉴国外的实践较多，而结合中国实践的原创性研究较少[2]；从某个方面进行网络广告效果评估的研究有一定数量，而多角度、全方位审视网络广告，综合研究网络广告决策模型的较少，因此能为企业网络广告决策提供的支持极其有限，以致企业管理者在决策是否投放网络广告，在哪里投放，以什么形式投放等问题时倍受困扰。

从国内实践来看，互联网数据中心（DCCI）一项研究结果表明，网络广告传统评测手段滞后导致效果能见度不够高，是妨碍网络广告增长的主要因素之一[2]。由此可见，当前迫切需要研究关于网络广告的综合评价与决策模型，支持企业管理者制定科学的网络广告策略。

二、网络广告决策中的三维因素

企业在进行网络广告决策时应从网络广告接受者、发布者、网络广告本身三方面全面考虑，由此得出决策中的三维因素：受众、广告主和网络广告及其媒体。

（一）受众因素

不同自然特征的受众对网络广告的反应不同，由此，受众维的第一个构成要素就是受众特征。根据CNNIC统计报告中经常选择的统计指标以及网络使用经验确定受众特征中对网络广告较为敏感的指标作为其构成要素，它们分别是：年龄、性别、收入水平、学历程度。

受众对网络广告的回避反应对广告效果影响显著，因此可作为受众维的第二个构成要素。回避反应是指单次广告信息传播过程中，受众为减少网络广告内容曝露而表现出来的所有反应。导致网络广告回避反应的影响因素可归纳为任务干扰、恼怒感、个人效用、网络广告激励、个人相关性等五个方面。任务干扰，是指网络广告对受众原定上网目标行为产生的妨碍；恼怒感，指受众对网络广告基本属性的负面评价；个人效用，指受众从网络广告信息传播中所感到的满足；网络广告激励，指网络广告能激发受众点击的动机，并进而促使其发生点击行为的程度；个人相关性：指网络广告信息与受众当时的行为、兴趣和需求的关联程度[7]。本文就选择这五个因素作为回避反应的子要素。

（二）广告主因素

本文将广告主因素进一步细分为成本—效果约束、行业特性和发布广告的目的等三个构成要素。

成本—效果约束主要考虑企业对网络广告成本投入和广告效果的关注度，企业关注的侧重点不同会导致模型分析的决策方案的差异。

行业特性要素主要考虑企业产品/服务与网络的关联性、行业平均电子商务水平以及行业平均网络广告与传统广告的比率等三方面。对这一要素的分析可以帮助企业看清是否需要投放网络广告，投放的规模及方式。

发布广告的目的被已有的研究[8]归结为四类：品牌广告、产品广告、促销广告和活动信息告知广告。品牌广告的目的是希望提升品牌的知名度和形象；产品广告的目的是为了提升品牌和产品认知度，驱动购买；促销广告的目的是为了刺激消费者购买，提高市场渗透率；活动信息告知广告就是要告知消费者促销、打折以及企业开展的市场营销活动信息。显然广告目的不同决定了其网络广告方案也应有所差异。本文直接选用上述四种目的作为本项要素的子要素。

（三）网络广告及其媒体因素

这一维度的子要素分别为网络广告平台影响力和网络广告形式特性。

从网络广告平台来看，选择浏览量水平、知名度、用户在该网站停留时间水平作为本项要素的具体指标。从网络广告形式特性来看，选择针对性、互动性和娱乐性三项指标作为本要素的组成部分。因为已有研究显示，这三项指标对于网络广告的效果评价与选择都具有较显著的影响。

三、层次分析法决策模型的建立

（一）网络广告决策的层次结构模型

通过上述分析可建立网络广告决策的层次结构模型，如图1所示。

图1：网络广告决策的层次结构模型

（二）构造判断矩阵

根据层次分析法的原理，将位于同一层次中的因素两两比较，确定其相对于上层因素的相对重要性程度（采用1—9标度法表示）。

决策目标A的判断矩阵：通过对艾瑞集团相关调查结果[9]的分析可知对广告中受众因素的重视程度达64.4%；对广告主因素的重视程度达35.7%；对网络广告及其媒体因素的重视程度达41.7%。对这三维要素的关注度两两比较分析得出决策目标A的判断矩阵如表1所示。

受众因素C1的判断矩阵：不同个体特征的受众对网络广告的偏好程度不同，转化率也不同，可见受众特征C11这一因素对网络广告效果有一定程度的积极影响。而回避反应C12则表征的是受众对于网络广告的抵触反应，其对网络广告效果的影响是非常负面的。因此，相比较而言，广告主对后一因素更应重视。即，在受众因素中，回避反应的重要程度略高于受众特征，判断矩阵如表2所示。

广告主因素C2的判断矩阵：成本—效果约束是任何企业在做广告决策时都会首先想到的问题，因此可以认为其最重要。广告目的决定了广告方案的具体内容，这一点常被忽略，本模型中认为它的重要性略逊于成本—效果约束。至于行业特性C22，可以认为其相对重要性最低。因为实践表明，多数行业都可实现电子商务、进行网络营销，只是程度不同。由此，得出判断矩阵如表3所示。

表1：决策目标A 表2：受众因素C1 表3：广告主因素C2

网络广告及其媒体因素C3的判断矩阵：一方面，调查数据显示，近年来广告主进行广告投放决策时更关注网络广告形式特性，而不是单纯地依据网站知名度。另一方面，也有学者指出，一些知名门户网站上网络广告投放的性价比并不令人满意。为此，本文认为网络广告形式特性C32这一指标更重要，得出判断矩阵如表4所示。

受众特征C11的判断矩阵：通过对文献[10]—[12]中相关数据的分析可知，年龄和性别对网络广告点击率的影响略大于收入水平和学历程度，因此对C111—C114四个指标依次赋予其“对点击率影响”指数为10、10、7、7（采用10分制）。据文献[11]和[12]，将C111—C114中转化可能性高的那部分受众比例作为其对“转化可能性”的影响指数，计算得出63.37%，31.7%，68.62%，50.9%。将各指标的两项指数对应相乘得到综合指数，再将综合指数两两对比并将其差距扩大两倍得到判断矩阵如表5所示。

回避反应C12的判断矩阵：为比较回避反应程度，设计时间因素和感情强度两个指数（采用10分制）。时间因素是按照回避反应发生的先后赋予其相应指数。回避越早发生对实现广告目的越不利，因而越应重视。一般认为，任务干扰和网络广告激励发生在广告播放开始时，个人效用、恼怒感和个人相关性发生在广告播放的过程中，因此对C121—C125依次赋予指数为10，10，5，5，5。感情强度是考察回避反应的激烈程度，经分析为C121—C125依次赋予指数为9，7，4，10，5。将各指标的两个指数对应相乘得到综合指数，再将综合指数两两对比并将差距扩大两倍得到判断矩阵如表6所示。（模型应用时，受众回避反应越强烈，该指标得分越低。）

表4：网络广告及媒体C3 表5：受众特征C11 表6：回避反应C12

成本—效果约束C21的判断矩阵：据文献[9]显示，广告主营销意识中，“整体预算规模更加理智”的占比为39.4%，“更加重视广告效果监测”的占比为43.2%。这两个数据对比并将差距扩大两倍得到如表7的判断矩阵。

行业特性C22的判断矩阵：有研究表明，只投放网络广告而电子商务水平低也是网络广告转化率不高的原因之一。因此，可以认为行业电子商务水平的重要性略高于行业网络营销比率。实践表明，产品/服务与网络的关联性对网络广告投放的影响较小。据此，得到判断矩阵如表8所示。

发布广告的目的C23的判断矩阵：指标C231—C234的相对重要性程度是根据企业的实际情况确定的。为说明模型，这里假设某企业当前网络广告的首要目的是促销，其他目的间的关系见判断矩阵，如表9所示。

表7：成本—效果约束C21 表8：行业特性C22

表9：发布广告目的C23

网络平台影响力C31的判断矩阵：就广告发布而言，不仅要求网络平台具有知名度，更要有一定规模的浏览量。对广告转化率而言，用户在网站的停留时间比单纯浏览量的贡献更大，因为据文献[10]研究表明，受众在该网站停留的时间越长，对广告的关注度和参与程度越高[10]。关于C311和C313的相对重要性程度应视企业的广告目的而赋值：旨在品牌宣传，则更重视浏览量；意欲促销，则要求高转化率，应更重视网站停留时间。假设目的是促销，则得出判断矩阵如表10所示。

网络广告形式特性C32的判断矩阵：文献[9]调查显示，网络营销最热门关键词中，“精准”（针对性）、“互动”、“娱乐”的占比依次为20%、16.9%和6.7%。将这些数值两两对比并将其差距扩大两倍得到判断矩阵如表11所示。

表10：网络平台影响力C31 表11：网络广告形式特性C32

（三）模型计算结果

对表1—11的判断矩阵依次进行层次单排序、层次总排序和一致性检验的计算，最终结果如下。

通过分析结果可知：对网络广告决策影响最大的6个因素依次是任务干扰（C121）、网络广告激励（C122）、网络广告投放的针对性（C321）、受众的年龄（C111）、恼怒感（C124）和网络广告的互动性（C322）。具体说来，广告主应该注意研究网络广告媒体的用户特征，如网络浏览行为模式、访问时的任务计划和信息需求、心理特征、年龄特点等，目的是一方面提高网络广告投放的精准性，另一方面也可以根据受众特征设计网络广告以尽量避免广告播放给受众造成的任务干扰的感觉和恼怒感，从而减少受众对广告的回避反应。同时，值得注意的是，在网络广告中尽可能增加一些激励措施，以提高受众对网络广告的关注度和偏好程度，减少回避反应。此外，适当增加网络广告的互动性也有助于提高受众对广告的参与程度，对广告效果有正向的促进作用。

四、模型的用法及改进方向

该模型从广告主、受众、广告本身及其平台3个维度选取了对网络广告决策有重要影响的若干因素进行分析。从信息传播理论的角度看，研究对象覆盖了信息传播过程的四大要素：信源、信宿、信息和信道。因此该模型基本实现了预先设定的从多角度、全方位研究网络广告决策方法的目的。

（一）模型的用法

该模型的主要用途是供广告主合理选择网络广告形式。具体做法是先设计几套网络广告方案（包括广告形式、媒体选择、投放细节等），对每套方案就C111—C323的24个指标分别打分，将各指标的层次总排序值（该指标相对于决策目标的权重）与其得分加权求和得到该广告方案的总分。将各套方案的得分降序排列，排在首位或前几位的方案就是最优或较优方案。

此外，该模型中的行业特性判断矩阵和网络平台影响力判断矩阵可以帮助企业判断目前是否适宜投放网络广告，以及选择适合的网络媒体。其方法是特别关注C221—C223和C311—C313这几个指标的表现，C221—C223的加权求和总分较高时适宜投放，C311—C313的加权求和总分最高的网络广告媒体就是最佳选择。

需要注意的是，模型中的个别判断矩阵需要广告主根据自己的实际情况进行计算。一个是成本—效果约束判断矩阵。企业应根据自己在网络广告投放时更关注成本还是首先关注效果，对二者的相对重要性程度做出判断，完成判断矩阵。另一个是发布广告的目的判断矩阵。企业同样需要根据自己广告投放目的的不同侧重点对模型中的4种广告目的的相对重要性程度做出判断，完成判断矩阵。再在层次总排序中就这两部分做出相应调整。

（二）模型的改进方向

该模型的关键在于影响要素间的相对重要性比较。由于模型涉及面较广，考虑因素多，因此增加了模型的复杂性。如何协调不同方面评价指标的关系及其相对重要性程度的判断和定量表达是研究中的难点。本文尽可能在已有文献的论述和调查数据的基础上采取一定方法将定性指标定量化表达，但个别指标的量化过程难免有些粗糙，如行业特性判断矩阵，关于如何更合理地将定性指标定量表达以及提高量化表达的精细度是该模型改进的方向。（作者单位为天津外国语大学国际商学院）

引注：

[1]艾瑞咨询集团.中国网络广告行业监测报告（2010-2011年）[2011-06-17].http：//www.iresearch.com.cn.

[2]苏林森.网络广告效果评估的现状、问题与修正[J].西南民族大学学报（人文社会科学版），2011（10）：149-151.

[3]李震.网络广告效果的综合评价研究[J].科技管理研究，2010（23）：52-53.

[4]代文锋.网络广告效果评价指标体系研究[J].办公自动化杂志，2010（11）：39，49.

[5]童晓萌.网络广告媒体选择和效果的评价[J].统计教育，2009（2）：56-60.

[6]中国互联网络信息中心.中国中小企业网络营销调查报告（2011年上半年）[2011-10].http：//www.cnnic.cn.

[7]李雪梅.网络广告回避反应影响因素研究[D].成都：西南交通大学，2006.

[8]王欣.网络广告效果究竟如何评估[J].市场观察，2007（11）：77.

[9]艾瑞咨询集团.中国网络广告发展趋势调查报告（2010年）.http：//www.iresearch.com.cn.

[10]徐瑛等.消费者对网络广告形式偏好的调查报告[J].国际商业，2008（4）：66.

[11]易传媒.2012易传媒中国PC互联网广告核心数据发布[2012].http：//www.AdChina.com.

[12]赵慧斌.点击比例随学历升高呈下降趋势 三成用户从不点击广告[2009-11-19]. http：//www.cnnic.cn.