APP下载

基于用户行为的移动广告情境感知服务吸引模型

2016-07-23王黎明浙江工商大学杭州商学院浙江杭州300浙江金大科技有限公司浙江杭州3008

赤峰学院学报·自然科学版 2016年11期
关键词:用户行为

王黎明,赵 毅(.浙江工商大学 杭州商学院,浙江 杭州 300;.浙江金大科技有限公司,浙江 杭州 3008)



基于用户行为的移动广告情境感知服务吸引模型

王黎明1,赵毅2
(1.浙江工商大学杭州商学院,浙江杭州310012;2.浙江金大科技有限公司,浙江杭州310018)

摘要:当前,越来越多的人使用智能移动设备,如智能手机或者平板电脑.但是人们通常在自己移动设备上看到的广告并不是情境感知的.该广告可能与用户当前所在环境或者用户兴趣完全无关.因此,移动广告的投放需要一种基于用户行为的服务吸引模型.通过提供用户感兴趣或与当前环境上下文有关的广告给用户,可以使得广告的效果更好.

关键词:智能移动设备;移动广告;情境感知;生成服务;用户行为

1 引言

为了提供准确的,用户感兴趣的移动广告,需要分析用户过去的行为.智能手机有很多的传感器,这些传感器能感知并存储所需要的相关数据以便准确分析用户行为.这些数据可以是位置数据,时间数据,与当前手机交互过的其他设备的信息,网页浏览器历史记录,购物记录等等.

因为人们随身携带的智能手机是一个移动平台,其周围环境会随着用户的移动而改变.因此,他们也应该是能通过情境感知来检测其他用户和服务的.情境感知是一个不算新鲜的概念,但它变得热门是在最近几年,并且将在不久的将来更热门.通过这种方式,用户从周边环境中获益良多并且也为广告带来了更多的可能性.比如广告商可以在百货公司等地安置一些计算机设备,一旦检测到移动设备接入,就能向其推送广告.

情境一词基本上意味着任何信息,这些信息能用来定义事物的状况.所指的事物可以是人、物件、地点、天气等等.在计算机科学中,所指的事物可以是用户,其他应用程序,网络等[1].情境必须是相关的,因为无用的信息只能使事情变得更复杂.例如,如果用户是在室内使用移动设备的话,天气就不是真正相关的需要被处理的信息,因为天气对移动设备的使用没有影响.但是,如果用户想要到外面去,天气又变成了相关信息.如果附近有其他的用户,那么这些用户信息就是更加相关的信息,因为它们也许能以某种方式发生交互.

情境感知结合计算机科学意味着计算机能够感测周围的环境状况及其变化.情境感知计算机使用相关情境来管理服务和应用并相应地改变自己的状态,也使用情境提供有用的信息给用户[1].

在本文中,我们提出了一种基于用户行为的移动广告服务吸引模型.此模型用来描述移动设备用户如何从服务提供商处获得匹配用户周边环境和用户需求的情境感知广告.

2 相关工作

2.1移动广告

目前,广告公司的移动广告效果并不理想.移动广告的尺寸更小是个大问题,因为尺寸更小意味着更难在屏幕上展示产品或服务.平板电脑和电脑在尺寸方面反而更有利.移动广告还有许多其他问题.广告商想要为用户提供更加精准和内容关联的广告,但问题是很难收集智能手机用户的信息[2].

当然,移动广告也有许多优点.移动设备作为一个移动平台,意味着用户位置能随时被追踪.基于位置信息的移动广告早已存在,但为了真正让广告达到情境感知的程度,智能手机需要以某种方式感知周围环境或连接周围的其它设备.只基于位置信息的广告可能不是那么有效,因为没有考虑用户的兴趣点和过往行为.例如如果用户要去旅游,那么基于他们当前位置的广告可能是完全无用的.

2.2内容关联的广告

内容关联广告是一种显示在各种媒介上的具有针对性的广告.这类广告根据用户正在观看的内容自动推送.谷歌公司是著名的内容关联广告服务提供商,它的AdSense系统能基于用户当前正在观看的节目或网页浏览器历史记录自动地在浏览器上显示广告.在智能手机中,内容关联广告经常显示在各种应用程序上,例如Web浏览器,视频应用程序,游戏等等[3].

当前内容关联移动广告的问题是,它仅基于用户正在手机上观看的内容来显示广告,而没有考虑该用户的过往行为.更大问题在于没有考虑用户所在的实际环境.比如,当用户在运动器材商店附近并且用户有购买运动器材记录时,推送运动器材特价优惠会更加有意义.

2.3情境感知手机和应用程序

在2010年年底,英特尔透露他们正在研究为智能手机和平板电脑提供情境感知API接口.他们的API接口将使用智能手机的传感器、用户的社交网络和个人喜好,以分析用户行为并为其提供内容服务.英特尔已经有一个原型程序,它提供景点信息并引导用户去往所在城市的景点,还能依据用户喜好推荐餐馆.英特尔声称,智能手机将在2015年底变成情境感知助手[4][5].

2.4社群感知智能手机传感系统

最近有一项关于社群感知智能手机传感系统的研究.通常在智能手机传感系统中,社交网络和社群动态的影响不会被考虑进去,每台智能手机被视为一个孤立的个体.但每个人都会受到其他人或多或少地影响.如果智能手机传感系统能够感知社交联系,许多信息,如用户行为等,就能被更加细致地分析[6].这也将使得广告供应商为用户提供更精准的广告成为可能.此外,广告中还能提及该用户的某些朋友购买了此产品或使用了此服务.社交影响成为了对用户的吸引点之一.其他吸引点还可能是团购优惠或特价优惠等等.

2.5手机用户行为

有一个分析智能手机用户行为的研究,该研究介绍了MobiTrack框架,能用来获得手机用户行为数据.MobiTrack有多种方式收集手机用户数据.在智能设备实际通信过程中,应用程序,移动互联网,设备功能和多媒体数据信息会被MobiTrack追踪.某些事件被触发后,有关用户认知和满意度的情境调查会出现在设备上.网络调查也用于获得更深入的用户信息.匿名收集有关数据之后开始处理和分析这些数据.在分析过程中为手机上的各种功能排名,各项功能的潜在用途与实际使用率作对比,计算分析使用率和用户的满意率[7].

为了准确分析移动智能设备的用户行为,需要大量的用户信息.如果用户不需要经常反馈就接自动收到情境相关的广告,这对于用户是有很大便利的.

3 基于用户行为的移动广告用户吸引模型

基于用户行为的移动广告用户吸引模型描述智能设备如何通过无线网络连接广告服务提供商,并接收基于该用户行为的广告内容.由于智能设备的情境感知功能会越来越完善,广告服务供应商也会越来越多,尤其是在拥有大量人口的大城市.

服务吸引模型各阶段如图1所示:

图1 服务吸引模型

感知:用户的智能移动设备通过传感器为移动广告服务检测其周围状况,创建一个数据集合.如果附近没有其他可连接的设备,用户的设备可以直接通过网络连接到广告提供商.

分析:服务提供商分析用户设备上提取的行为数据.用户的行为数据也可以存储在一个网络数据库以备后用,这将使得下次分析更快.

个性化:服务提供商基于用户过往行为自动推送个性化广告给用户.这则广告应该是与用户的兴趣点和所处环境相关的.

吸引:本文模型中非常重要的部分就是让移动广告能够吸引用户的注意.如果用户没有在广告中找到感兴趣的内容,他们就不可能做出消费行为.

投放:该广告被推送给用户,然后连接被关闭.

4 服务吸引模型的阶段

4.1感知

智能移动设备可以通过传感器感知周围的环境.提供情境感知广告最具实用性的方式或许是为移动设备开发一款应用程序,此应用程序能基于用户行为和当前状况获得广告内容.只基于用户位置的广告推送并不准确.例如,如果用户急于赶火车,那么为目的地处的商家打广告是更加有意义的选择.如果商家能在公共场所安装无线通信设备与用户的移动设备相连,这会带来巨大的好处.例如,餐厅可以在店外安装显示器,用来为附近客户展示特别设计的菜单或特价优惠活动.

智能移动设备能搜索广告商的无线设备.如果附近没有可连接的无线设备,那么应用程序也可以直接检索来自服务器的广告内容.这意味着,广告可能与用户当前的状况无关,但至少它是符合用户兴趣点的.智能移动设备连接到广告提供商的设备,这整个过程必须是自动化且极其迅速的.如此才能使用户在还没离推送产品或服务太远之前看到这条广告.

图2 用户连接到智能数字显示设备后,显示设备基于用户信息搜索数据库,然后返回个性化广告给用户

4.2分析

收集的所有信息都是用来做完整的用户行为分析,这些信息可以从手机中得到.挖掘手机上的呼叫详细记录可以获得用户的社交数据和通讯录.目前的智能手机已经能通过各种各样的传感器收集了用户的多种数据.该数据可能是用户名、密码、通讯录、年龄、性别、位置、浏览器历史记录和手机ID等等.许多手机应用程序将此类数据用于商业目的,甚至可以将数据发送给第三方.用户行为数据存储在云数据库,可以经由广告商安装在公共场所的计算机访问.需要有一个程序自动创建用户行为数据的概况分析.如果程序运行在服务器端,那么概况分析将是即时的,且很容易就能被利用起来.

4.3个性化

推送给用户的“正确”广告是由分析结果决定的.如果用户经常光顾某些商店或餐馆,那么推送特价优惠或者会员特权的广告才称得上是个性化广告.此外,还有一些针对广告的指导方针.例如,绝不向用户连续推送相同的广告,一次推送就够了.该方案还应该设计在服务器端,除非连接丢失.在这种情况下,服务供应商的计算机应该有一些必要的广告.

4.4吸引

有许多方法可以保持用户对广告服务的注意,同时,有几个条件需要加以考虑.用户需要在这些广告中发现有价值的信息,否则用户不会感兴趣,甚至拒收广告.为了让用户觉得广告有价值,用户需要收到折扣、赠品、消费点或其他类似的收益,至少给出了某种诱因使用户继续使用该广告服务.即使用户不打算购买广告中的产品,他们也能感受到某些东西.

用户能感到自己的行为有着重要意义,他们的行为能影响到所接收到的广告.比如,如果用户不希望看到汽车广告,那么他们可以选择不看.用户要与广告产生更多的互动.例如,如果一个用户可以直接通过广告安全地购买产品,这将增加用户的空闲时间.用户的生活会更轻松些.智能设备用户很容易被各种社交网络服务和网页浏览服务吸引,因为这些服务能为用户带来价值,用户的日常生活需要这些服务.所以如果基于用户行为的广告能为用户带来足够的价值,那么它自然会成为用户日常生活的一部分.智能设备的用户,尤其是平板电脑用户,已经能积极地与移动广告进行交互.因此情境相关广告有着巨大的潜在价值[8].

4.5广告投放

最后,个性化广告被发送给客户.但是不能持续不断地发送广告,因为这可能会导致用户从此无视这些广告.但智能移动设备应用程序还是应该不时连接服务器以获取新的广告.目前手机支付技术已经成熟,有些手机已经或可以集成一个RFID(射频标识)标签,可以用来存储用户的交易历史.这些历史在分析用户喜好时用处巨大.如果客户决定购买所广告中的产品或服务,此次交易就会被记录在云数据库中.

5 分析

定向广告的有效性已经被证明.谷歌2014年第四季度网络营收,也就是谷歌合作伙伴网站通过AdSense计划所产生的营收为37.2亿美元,在谷歌营收中所占比例为20%[9]网络广告促进协会的一项研究表明,基于用户行为的定向广告显著提高了广告收费并增加了显示广告的成功率[10].

这些研究只适用于互联网广告,但很明显基于用户行为的广告比非定向广告效益更高[11].情境感知广告有利于移动设备用户,也有利于广告商,这是一次双赢.在未来随着智能移动设备的情境感知功能越来越完备,广告也会与用户的当前状态越来越相关.

6 结论

基于用户行为的移动广告服务吸引模型为广告商和用户带来诸多好处.对于用户来说,最大的好处当然是他们能感受到尊重,被当做独立个体来对待.客户能接收到他们所关心的或是觉得有趣的广告.由于广告与用户状况相匹配,用户就更可能购买广告中的产品或服务.对于广告商来说,因为广告投放对象是对产品更有兴趣的用户,所以成交量将更多,销售收入相应提高.并且广告商不再向对产品不感兴趣,基本不会购买此产品的用户推送广告,直接降低了广告费用.

参考文献:

〔1〕Bensky,Alan,“Wireless Positioning Technologies and Applications.”Boston,MA:ArtechHouse,2008.Print.

〔2〕Tahtinen,Jaana.”Mobile Advertising or Mobile Market-ing. A Need for a New Concept.”Conference Pro-ceedings of eBRF(2005):152-64.

〔3〕IMAP(Innovative Interactive Mobile Advertising Platform)Project. 2003. "Global System Framework-Business Model,Research Report".

〔4〕Pousttchi,Key,and Dietmar G. Wiedemann." A Contri-bution to Theory Building for Mobile Marketing:Cat-egorizing Mobile Marketing Campaigns through Case Study Research." Proc. of

International Conference on Mobile Business. 2006. IEEE-xplore.

〔5〕Ngai,E.W.T.,and A. Gunasekaran."A Review for Mobile CommerceResearch and Applications."Decision Support Systems43.1(2007):3-15.

〔6〕Choi,Yung Kyun,Jang-Sun Hwang,and Sally J. McMillan."Gearing Up for Mobile Advertising:A Cross- Cultural Examination of Key Factors That Drive MobileMessages Home to Consumers."Psychology and Marketing25.8(2008):756-68.

〔7〕Scharl,A.,A.Dickinger,and J.Murphy."Diffusion and Success Factors of Mobile Marketing."Electronic Com-merce Research and Applications4.2(2005):159-73.16.

〔8〕徐童,廖建新.移动增值业务及网络发展展望[J].电信工程技术与标准化,2004,9(9):69-74.

〔9〕Ma J,Liao JX,Zhu XM,Wang C,Zhang YT.Mobile Terminal Capability Management for Services Enabling. IEEE International Conference on Wireless and Mobile Communications 2006(ICW-MC2006),Session ICWMC18,ISBN 0-7695-2629-2,Bucharest,Romania,July29-31,2006.

〔10〕Google Press Release,2012. Web Reference:http://investor.google.com/earnings/2014/Q4_google_earnings. html.

〔11〕李哲,李孝军.个性化移动广告模型研究与设计[J].商城现代化,2008,14(5):193-194.

中图分类号:TN929

文献标识码:A

文章编号:1673-260X(2016)06-0057-03

收稿日期:2016-02-18

猜你喜欢

用户行为
基于“点击流数据”的电子商务用户行为分析研究综述
基于用户行为数据分析的高校图书馆信息服务平台研究
网络免费学术资源分享及使用行为初探
电力高校图书馆转型智库服务的研究
社会化媒体用户使用动机与行为探析
移动互联网环境下用户行为社交化变迁的探析
基于云计算技术的大数据用户行为引擎设计
基于用户行为分析的智能家居系统的研究与设计
基于CDL话单的高铁无线网络分析
基于社交网络的个性化知识服务模型研究