影响社交网络中移动广告推荐精准度因素分析

王福帅

（贵州民族大学，贵州 贵阳 550025）

近些年，各种移动端的普及，QQ、微信等社交软件方便了人们的生活，使人们的社交网络逐渐由线下转移到了线上。社交网络的快速发展，带来了大量的用户，广告商们看重这一商机，针对不同的用户，一些广告商开始制定多样化的广告类型。而随着广告的增多，一些广告开始令用户产生反感。对于用户来说，该广告所宣传的产品越符合用户个人情况，则该广告推荐精准度越高，无用的广告在增加广告商成本的同时，也会让用户减少对广告商的信任，因此, 如何提高广告推荐精准度变得尤为重要。在传统社交圈中，广告多以报刊电视等方式呈现，而如今，广告主们将眼光更多地投向社交媒体。在社交软件中，广告呈现的方式多样化，费用低廉，广告主们可以根据用户的兴趣、性格等特征来制定广告，进行营销，不必拘于某一时间或某一地点，同时广告投放效果更易于计算。如今，广告投放技术、内容、方式等都可以进行精心规划，而如何进行精准化投放成为广告主们忧心的问题，因此，基于社交网络的精准广告投放策略探索具有重要现实意义。本文根据阴志红、熊亚洲等学者近5年的研究，从目前社交网络和移动广告发展现状出发，拟定因素建立假设模型，再通过问卷方式进行数据调查，之后对调查数据进行分析，从而完善模型，得出结论。根据研究得出，最终影响因素分别为用户年龄、用户使用习惯、广告发布时间与广告内容与形式，同时，分析不同因素的影响大小。并根据研究结论对广告商以及用户提出合理化的具体建议。

1.理论基础与文献综述

1.1 社交网络理论

1.1.1 社交网络及社交网络中的社交关系

在第四媒体出现前，社交网络多是基于家人、亲戚、朋友或是参加相同的活动，拥有共同的兴趣所建立的，社交网络中的人们互相认识彼此，通过见面建立的某种关系。而在互联网出现后，网络将它的全球性、虚拟性等特质也带给了社交网络，人们即使素未谋面，没有任何关系，也能通过网络进行社交。社交网络主要是由用户之间不同的社交关系组成，网络为各种连节交织而成，用户有时可能会代表着某一事件，作为网络中的某一节点存在。节点之间的纵横交错连线便代表不同用户之间的关系，用户之间存在的不同互动关系形成了各种社会活动连接。而这种关系又是由内容、方向和强度三方面组成。研究结果显示，对于人类在虚拟性社交网络中拓宽社交关系这一行为模式并非不可预测，人际社会关系空间分布具有较低的信息熵和空间不确定性，具有一定程度的预测性[1]。即对于社交网络中的社交关系，距离已经变得不再重要。

结合学者提出，笔者认为社交网络中的社交关系主要为交互，一方发出，另一方接收，同时，也可以为一方发出多方接收等。由于社交网络没有明显的界限，因此，社交网络中的社交关系也是错综复杂的。

1.1.2 社交网络中的信息披露共享

以不同介质开展的社交网络进入人们的生活，比如 国 外 有 Facebook、 Twitter、 Linkedin、 Pinsterest、Instagram，国内从最开始的QQ、人人、到后来的抖音、美拍、陌陌、微博、微信。社交网络工具的用户体量变得越来越大，用户粘性也随之逐渐增高。截止2018年6月, Facebook旗下的即时通讯工具Messenger服务和微信的用户数量已经突破10亿。中国互联网信息中心的数据显示, 截止到2018年6月, 中国手机网民数约有7.88亿，其中手机即时通讯用户约有7.56亿，即时通讯用户占手机网民的94.3%。同时微信产品官方数据显示, 约25%的微信用户每天会用手机打开微信超过30次, 约55.2%的微信用户每天查看微信超过10次。地铁、公交、餐厅、办公室，越来越多的“低头族”在用碎片化的时间刷微博、看微信。各种社交网络工具方便了人们的日常生活，同时也使他们成为了互联网的主要入口[2]。随着社交工具的增加，人们也越来越喜欢利用社交平台去展示自己的生活，拓宽自己的交友圈，进行各种信息的披露，造成信息共享。根据问卷调查显示，近44%的用户随时都在使用微信，97%的微信用户会通过微信朋友圈分享动态，其中近86%的用户曾在发布消息的同时显示自己的地理位置。在发布朋友圈的过程中，便会造成用户信息的披露，这种披露建立在一定的理论基础上。

有研究表明，社交网络信息披露主要基于3个理论：计划行为理论、信任理论、隐私计算理论。计划行为理论：该理论是在理性行为理论的基础上延伸发展起来的，它认为行为意愿是由行为态度、主观规范和感知行为控制三个变量直接决定[3]。信任理论：互联网是一个具有复杂性和不确定性的环境，使用网络用户的各种网络行为随时暴露在网络世界中，同时处于一定的风险中。由于披露在SNS上的个人信息对SNS平台而言是完全公开的，尽管可以通过不同方式的隐私设置让一部分信息不对所有人开放，但是一些基本的信息对于SNS的其他用户而言仍然是可见并且可以获得的。因此，信任分为对SNS的信任和对SNS用户的信任两个维度[4]。隐私计算理论：是在社会交换理论、效用最大化理论基础上逐渐发展起来的。它认为用户是否披露个人信息取决于期望风险与期望收益的计算结果。当披露信息所造成的风险大于披露信息所获得的收益时，该行为就不会被采纳，反之就会被实施[5]。

1.2 移动广告推荐

1.2.1 个性化推荐

对于社交软件中的广告，有些和用户需求相关，而有些对于用户则为垃圾广告。对于广告主来说，如何利用社交网络对用户做出符合用户自身需求的广告，成为一大关键，而这便涉及到个性化推荐。目前，各种个性化推荐主要基于某种推荐系统，它通过建立一种以用户为中心的个性化的营销策略，帮助客户提升用户的忠诚度，在合适的时间向用户推送有用的信息，为用户提供更加满意的用户体验。早期，各大电子商务网站采用这种推荐系统，在电子商务平台中有效地向用户推荐商品和向用户提出购买建议。这种推荐系统算法从大分类上可以分为基于内容的推荐算法、基于规则的推荐算法和协同过滤算法三种。而随着个性化推荐系统整体概念的提出，所暴露的问题也是愈来愈多。为了促进推荐系统更加精准有效地向用户推荐内容，国内外各大研究机构和专家对推荐系统展开大规模、多方面的深入研究[6]。

根据阴红志2014年的研究，提出“背景感知的推荐系统”模型，将传统的“用户-物品”二维关系模型user ×item→R扩展为包含多种背景信息的多维关系模型user × item ×context→R，主要解决“为用户推荐符合其兴趣以及所处背景的物品”问题[7]。该推荐在传统推荐系统的基础上加以社会化推荐、时间相关的推荐以及基于位置的推荐。社会化网络推荐利用好友交互网络来改善推荐的精准度；时间推荐考虑到了动态的物品数据和动态的用户数据，其要求推荐系统能够在正确的时间向用户推荐与其相匹配的物品，符合用户和物品的时序动态交互特性；而基于位置的推荐则需要充分考虑到地理位置这个特征，能够考虑到用户当时所处的地理位置，根据用户所处位置向其推荐就近场所的物品和服务。

1.2.2 广告投放

传统广告投放多通过电视、报纸等面向大众投放。广告主们通过制作相应广告，再与精心选择的合适的报刊出版社或电视媒体负责人商讨，确定发布平台，确定投放费用与展示时间等。传统广告在宣传过程中出现信息披露不能进行修改、成本较高导致展示时间也较短、只能以图片或视频的形式呈现，也存在让消费者通过广告商直接购买的缺点和无法精准计算广告带来收益的不足。

而web网络广告通过在相应网页上刊登广告，宣传商品信息。广告主们需要与网站建立联系，制定广告内容形式等，再将广告刊登到相应版位，对于广告宣传过程中出现任何差错，广告主们可以随时将广告撤回、更换。用户不但可以通过该网页广告了解相关商品，更可以进入到商品链接了解详细信息。相比于传统广告，web传播速度更快，同时可以结合用户浏览历史，对于用户喜好可以更准确地把握到。各用户进入到相应网页均可以看到广告信息，避免了由于时间不统一造成的无效宣传。Web广告对于广告宣传效果也可以进行更准确的计算，其投放效果主要是通过点击率、二跳率、业绩增长率、转化率来得出，评估方式主要是通过访问统计软件、广告惯例软件和反馈情况来进行。web广告凭借成本低、宣传效率高等特点赢得了广告主们的青睐。现如今web广告发展形式多样，分为网幅广告、链接广告、邮件广告、漂浮广告等。但也正是由于web广告的快速发展，用户在浏览网页信息时，对于突然出现的网页广告产生反感，很容易将其视为垃圾广告，因此，很难制定出可以使用户愉悦接受的web广告。

移动广告是用户通过手机等移动设备访问一些移动应用，如社交APP或移动网页时才会显示的广告，社交网络中的移动广告则是借助于各种移动社交软件，如微信，在用户访问相应应用时才会显示所投放的广告。该广告结合了web广告的优点，将宣传平台由网站转移到社交网络移动端，由于社交网站的实用性、真实性等优点，其出现的广告也易被用户所接受。以微信朋友圈为例，根据调查结果显示，近90%的用户对于微信朋友圈中的广告表示乐于接受，同时，96%的用户表示微信朋友圈中的广告与自己的需求相匹配。广告主们通过与微信运营商联系，制定相应广告，再通过微信的客户推荐系统，将用户划分等级、种类，选择其中的潜在客户进行推送。由于用户在使用朋友圈时才会注意到相应的广告信息，因此，广告宣传效率高。且推送时，考虑到广告发布的时序性与空间性，所销售的商品或服务对于消费者可以轻松获得，避免了消费者有购买欲望，但受到商品销售时间或地点等因素的限制。由于推送用户多半与销售商品具有一定关联，充分挖掘了潜在客户，使广告投放效果好。此外，微信朋友圈中发布的广告，用户可以直接点击前往，也可以通过用户调查反馈，因此，投放效果易于计算。

但是, 也存在影响社交网络广告投放的因素, 主要有三点: 个体特征、网络特征和内容特征,如图1所示。

图1 投放影响因素

社交网络中的广告投放主要借助于用户的各种注册信息，通过该信息可以了解到用户的年龄、性别、居住地址等个人基本信息，其次还可以通过不同用户的不同使用行为来分析出各个用户的性格、兴趣、使用习惯等。广告主通过这种细分的用户信息就可以将用户划分为不同类型的受众，同时，将广告信息更精确地送达到受众用户中。根据人群特征的细分，借助SNS网站定向细分人群，达到更准确的广告投放。除了用户的注册信息，用户个人加入的群组和参加过的网络活动也能影响定向人群划分结果，通过细致的人群分类，企业可以针对特定人群开展针对性的营销，社交圈、喜好、使用区域、品牌等都可以成为营销单位[8]。

广告投放过程的网络特征主要为：社交网络中的各种用户节点以及用户间存在的关注、点赞、评论、转发等复杂关系共同构成了复杂网络。它是以现实中各种复杂系统为基础建立的一种抽象模型，通过对复杂网络中各节点连接关系的分析，研究人与人、人与群体之间的交互活动和相互影响，借此找到核心用户及一些兴趣群体，从而进行广告投放。个体特征是以社交网络中的核心用户为载体进行广告投放，即明确了网络广告的投放位置，但是，播放广告内容的选择，还需对这些用户的兴趣偏好进行分析。而内容特征就是解释用户偏好的最好证据，基于这些偏好内容的了解来决定投放广告的类型。

1.2.3 广告推荐精准度

在如今这个信息爆炸的时代，互联网的广告成千上万，虽然不同广告目的不同，但大多数的商业广告都是为了满足促进销售。如促销广告有助于短期内提升销售增量，品牌类广告则侧重于增强或改变消费者对品牌的印象，帮助树立品牌价值。[9]而最终所有广告推荐的精准度都是靠与消费者需求吻合程度来体现。

针对网络广告，有研究指出，影响网络广告投放效果因素大致可以分为3大类：第一类是关于发布网络广告的受众因素；第二类是发布网络广告本身的因素；第三类是网络广告投放平台的可信度。[10]而根据问卷调查结果显示，对于网络广告，消费者大多会选择与自己需求相关的商品或服务，对于与自己需求不相关的商品大多选择不予理会，此外，相比于视频或文字类广告，消费者多青睐于结合视频、文字和图片的综合型广告，对于广告内容和商品质量也更为看重。说明在消费者看来，是否会对网络广告停留注意力主要取决于该广告宣传的商品是否与自己需求一致，其次, 该网络广告形式、内容方面是否能够吸引自己的注意力，最后，该广告所刊登的平台是否具有可信度。在准确把握好消费者需求、广告内容与形式、投放平台后，该广告的发布便能进行良好的营销。

与传统网络广告投放效果评估指标和评估方式不同的是，社交网络中的移动广告在进行投放时建立在3R的逻辑层基础上，即触达、共鸣与反应的3R框架。这三者之间的前后关系统领了广告效果的不同阶段意义以及不同交互逻辑上的承前启后关系。社交网络中的广告投放效果以产生共鸣为主。以微信朋友圈为例，其广告投放效果估测主要通过社交类互动和用户反馈以及销售增长量，即转发提交量、独立转发者、评论提交量、独立评论者、点赞提交量、点赞者等。

2.模型建设

2.1 构建移动广告推荐模型

基于社交网络中的移动广告，拟推荐模型为：

根据研究，取以社交网络中可能影响移动广告推荐的因素进行讨论，同时以消费者对于该广告的接受度以及广告与消费者需求的吻合度和与用户个人一致情况作为判断广告推荐精准度大小的标准，即Y。根据调查问卷，将广告影响因子确定为:“用户性别、用户使用习惯、广告发布时间、广告形式”,其中x为产品属性。

2.1.1 关于用户性别的影响

本次调查男女比例为1:1，根据交叉统计，女生对于微信朋友圈中的广告态度普遍要比男生乐观，女生中对广告感兴趣的占75.33%，男生中感兴趣的占67.6%。同时女生中有93.51%的用户会点击查看广告，男生有88.73%的用户点击查看广告。根据对广告持有态度乐观值与性别的调查，通过对广告持有不同态度值和男生中持有不同态度值的回归分析，得到相关系数R=0.9235。根据对广告查看率与性别的调查，通过查看的不同概率和男生中查看的不同概率的回归分析，得到相关系数R=0.9994。相关系数R接近于1,说明性别不同和对于广告查看率的不同具有相关性。根据交叉统计结果得知, 微信朋友圈中的广告对女生的宣传效应比男生要好。可以得出性别是影响广告推荐的因素之一。

2.1.2 关于用户使用习惯的影响

关于用户使用习惯，分为两点：(1)用户发布朋友圈的频率, (2)用户开启定位的频率。在本次调查中, 有65.75%的用户在使用微信时会打开定位，有96.58%的用户有发布朋友圈的经历,并且有21.92%的用户经常发布朋友圈, 有86.3%的用户在发布朋友圈时会有显示地理位置的经历。在发布朋友圈经常会显示地理位置的用户中, 有93.33%的用户收到的广告与自己所在地相一致, 同时有33.33%的用户与自己所在地完全一致。根据用户收到广告与所在地一致程度值与用户使用微信时打开定位频率, 绘制二者折线图, 发现拟合程度较高, 见图2。根据用户收到广告与所在地一致程度和用户使用微信时打开定位频率的回归分析，得到相关系数R=0.8356,见图3。 根据用户收到广告频率与用户发布朋友圈频率,绘制折线图,发现拟合程度较高,见图4。 根据用户收到广告频率与用户发布朋友圈频率回归分析，得到相关系数R=0.6756，见图5。根据统计分析，用户使用习惯与广告推荐精准度相关值R=0.7556。根据交叉统计分析，经常发布朋友圈的用户以及在使用微信时经常打开定位的用户所收到的广告推荐精准度较高。

图2 用户打开定位的频率与广告与所在地一致程度拟合图

图3 用户打开定位频率与广告与所在地一致程度回归分析图

图4 用户发布朋友圈频率与接收广告频率拟合图

图5 用户发布朋友圈频率与接收广告频率回归分析

2.1.3 关于广告发布时间的影响

调查结果发现，有43.92%的用户随时都在使用微信, 26.35%的用户喜欢在18—24点使用微信, 18.24%的用户在12—18点使用微信, 10.14%的用户在6—12点使用微信。而用户使用朋友圈时的情景分为：早上起床后、中午休息时、晚上睡觉前、随时和其他等情况，统计使用朋友圈时的情景发现：随时33.78%﹥晚上睡觉前32.43%﹥中午休息时19.59%﹥早上起床后12.16%﹥其他2.03%。根据对用户接收到朋友圈广告的频率与用户翻阅朋友圈情景频率的调查，通过收到广告的频率以及在某个情景使用微信的用户收到广告的频率进行回归分析，得到相关系数R=0.8775，见图6; 根据用户接收到朋友圈广告的频率与用户使用微信时间段频率的调查，通过用户接收到广告的频率和某个时间段内使用微信收到广告的频率进行回归分析,得到相关系数R=0.9671, 见图7; 根据交叉统计分析, 在下午18—24点发布的广告被接收度明显高于其他时段，见图8。

图6 不同情景翻阅朋友圈与收到广告频率回归分析图

图7 不同时段使用微信的用户与收到广告频率回归分析图

图8 不同时段使用微信与收到广告频率交叉统计图

2.1.4 关于广告形式的影响

在对广告形式的调查中，有77.03%的用户收到的广告形式多为视频结合文字和图片等，可见这种混合型广告已成为如今新媒体广告的主流。根据用户对广告的查看率和视频结合型的广告频率的回归分析，通过用户对广告的查看可能性和某一类型广告的查看可能性进行相关分析，得到相关系数R=0.9967，见图9；根据交叉统计分析，视频型和视频结合文字或图片型的广告易被用户所接受，视频广告的查看率高达92.5%，视频结合图片和文字的形式广告查看率达92.11%。总体而言，类似视频这种生动的广告形式易被用户所接受。

图9 不同形式广告与用户点击查看广告概率回归分析图

2.1.5 关于产品属性的影响

对于用户收到的广告, 148位调查者中, 有115位用户对于微信朋友圈中的广告较为看重宣传的商品或服务本身属性, 见图10; 同时有115位在考虑根据广告购买商品时, 会优先考虑该商品是否符合自身需求, 见图11。总体分析, 商品属性是影响广告推荐精准度的直接因素。

图10 用户对于广告看重方面统计图

图11 用户根据广告购买商品影响因素统计图

3.结论

根据社交网络理论，影响广告推荐因素有时序因素、广告内容、用户个人因素，根据回归分析相关系数的大小模型中，a=0.9994，为性别的影响；b=0.9967，为广告形式的影响；c=0.9671，为广告发布时间的影响；d=0.7556，为用户使用习惯的影响。Y=广告推荐精准度，x=产品属性。最终模型为

所以, 广告商在朋友圈投放广告时，可以选择广告投放的商圈、广告投放时段、同时可以查看广告曝光率、点击量。根据调查结果，建议广告商在做社交网络移动广告时，第一，推广的商品尽量使女性用品适当多于男性。第二，推广的广告形式应该为视频或视频结合文字图片等生动形式。第三，广告发布时间选择集中在下午或晚上。第四，根据用户习惯有针对性地推广符合用户需求的商品，或者根据用户的需求进行个性化定制等。只有不断解决影响社交网络中移动推荐精准度的因素问题，才能提高广告投放的效果，从而达到增加效益的目的和推广的既定目标。