基于隐私计算理论互联网行为定向广告感知对消费者隐私披露意愿的影响研究

算法和大数据技术在广告领域的应用给商家和消费者带来好处的同时,也衍生了精准传播下的隐私问题。随着隐私“脱敏”现象的出现,消费者对行为定向广告的感知与隐私披露意愿之间的关系成为各界关注的重点问题。本研究以隐私计算理论和平台信任为出发点,构建行为定向广告感知对Z 世代消费者隐私披露影响的模型。实证结果表明,定向行为广告的感知有用性、感知可信性、感知趣味性、感知个性化和感知威胁性均对隐私披露意愿有显著影响;平台信任度在影响过程中起中介作用。基于研究结论,本文提出了行为定向广告传播效果的优化路径。

限时促销中的跨期定价和定向广告投放策略

随着网络限时促销周期的延长,如何根据市场中不同特征的消费者来制定合理的跨期定价与定向广告投放水平以达到利润最优,是线上商家亟待解决的问题。对此,构建了时间敏感型消费者和价格敏感型消费者并存的两阶段跨期定价与定向广告投放模型,探讨当商家在第1阶段实行统一定价或差异化定价策略下的最优跨期定价与广告投放水平,并对模型进行数值验算。研究发现:无论商家在第1阶段实行何种定价策略,其在第1阶段对价格敏感型消费者的产品定价均高于第2阶段,且商家在第1阶段对价格敏感型消费者的广告投放水平均低于第2阶段。只有当时间敏感型消费者数量的占比大于一定阈值时,商家在第1阶段对时间敏感型消费者的广告投放水平才会高于价格敏感型消费者。无论商家在第1阶段实行统一定价或差异化定价策略,商家的跨期定价与定向广告投放水平随时间敏感型消费者数量比例的变化而调整。与实行统一定价相比,商家实行差异化定价策略下的两阶段总利润更高。商家实行差异化定价策略下,价格敏感型消费者的消费者剩余显著高于时间敏感型消费者,而统一定价策略下的消费者剩余对比结果与时间敏感型消费者数量比例有关。研究结果可为线上商家在限时促销中的跨期定价与定向广告投放提供理论建议。

基于消费者偏好的大数据定向广告营销策略研究

随着大数据技术的发展和应用,大数据定向广告已成为广告营销的重要手段之一。然而,如何更好地利用消费者偏好来优化广告营销策略,仍然是一个值得深入研究的问题。本文从大数据定向广告的现状出发,重点分析了消费者偏好对广告精准度、用户体验、市场竞争力等方面的影响,并探讨基于消费者偏好的大数据定向广告营销策略。

消费者绿色偏好、大数据定向广告与手机绿色营销策略演化

消费者绿色偏好影响日益凸显、大数据定向广告(BDTA)合理有效的引入成为手机制造商、零售商绿色营销策略决择面临的新问题。针对考虑消费者绿色偏好的BDTA作用及其对手机制造商、零售商绿色营销策略的影响,建立涉及BDTA的手机制造商、零售商绿色营销策略演化博弈模型,揭示消费者绿色偏好、BDTA引入对手机制造商、零售商绿色营销策略的影响规律,并构建相应的多Agent仿真模型,利用Netlogo平台进行有效性检验,并进一步设计情景对照试验,分析BDTA引入对博弈双方营销策略的影响。研究发现:①考虑消费者绿色偏好,引入BDTA,制造商、零售商绿色营销期望收益增加,且双方绿色营销动力增强;②消费者绿色偏好度、BDTA投入强度影响制造商、零售商绿色营销策略演化均衡状态。③当消费者绿色偏好度高于某阀值,制造商BDTA成本分摊系数提高,绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略;当消费者绿色偏好度低于某阀值,制造商BDTA成本分摊系数提高,非绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略。④考虑消费者绿色偏好,当库存销售成本改善系数、已知信息消费者衰减系数下降,绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略。

隐私显著性与互联网定向广告规避行为的非线性关系研究——基于感知威胁的中介作用

目前互联网定向广告推送平台对于消费者隐私问题的突出程度各不相同,由此给消费者带来了不同程度的威胁感,进而影响消费者对互联网定向广告的规避行为。基于技术威胁规避理论(TTAT)和应对行为理论(CBT),本研究通过三个实验发现:(1)随着隐私显著性的提高,广告规避行为呈U型变化趋势。即当隐私显著性为中等水平时,广告规避行为最低。(2)感知威胁在隐私显著性与广告规避行为的非线性关系间起部分中介作用。(3)尽管过低或过高的隐私显著性均能引起较高的广告规避行为,但是由于二者诱发原因不同,其应对方法也存在差异。具体而言,低隐私显著性与情绪焦点应对匹配,高隐私显著性与问题焦点应对匹配时,更有助于降低广告规避行为。研究结论为不同隐私显著性的互联网定向广告推送平台提供了不同的解决措施。

考虑隐私信息共享水平的定向广告投放与产品定价研究

随着消费者对隐私信息的重视,越来越多的消费者开始主动管理其向商家所共享的隐私信息。本文考虑了一个拥有若干个商家的圆形城市模型,模型中商家根据是否利用消费者所共享的隐私信息来决定向消费者投放大众广告或定向广告,并根据消费者隐私信息共享水平的高低来分析商家应如何调整其产品定价策略。研究表明:(1)商家最终选择大众广告或是定向广告与平台中的商家数量有关,当商家数量超过一定阈值时,商家获益于定向广告,反之商家获益于大众广告;(2)消费者所共享的隐私信息可以在一定程度上促使商家提高产品定价,但当消费者的隐私信息共享水平超过一定范围后,商家则需降低产品的定价水平;(3)在有n位商家的竞争市场中,对于主导商家而言,消费者所共享的隐私信息可以使得其收益增加;对于其他商家而言,是否会受益于消费者所共享的隐私信息还需要综合考虑平台中相邻商家的产品价值大小。

互联网行为定向广告的概念、原理及研究现状探析

随着大数据和移动互联网的发展,基于海量用户的互联网行为数据的用户行为定向广告逐渐兴起。这种基于互联网用户浏览、点击和消费等行为的在线定向广告日益得到广告商的重视。文章结合当前互联网行为定向广告的相关研究热点,通过对其核心概念、运作原理的梳理,以及对国内外相关研究现状的分析和评述,指出了当前有关互联网行为定向广告相关领域研究存在的不足,以及未来可以拓展的研究方向。

定向广域度在定向广告投放中的双向调节作用研究

企业投放定向广告的目标群体范围决定了广告投放的精准性并直接影响产品价格和企业利润。针对定向广告的精准性投放问题,本文将定向广域度作为决策变量,运用博弈论和产业组织理论研究双寡头市场环境下定向广域度变化对企业均衡利润的影响。建立了定向广域度对产品价格和企业均衡利润调节的理论模型,构建了定向广域度投资对企业利润影响的优化模型,并通过数值仿真予以验证。结果表明:定向广域度对企业均衡利润呈现双向调节作用,是企业进行价格竞争和广告竞争的有效杠杆。当定向广域度较小时,随着定向广域度的提高,企业能将定向广告投向更多潜在客户以增加企业利润;而当定向广域度过高时,企业在竞争市场的价格竞争加剧,企业的利润下降;当对定向广域度的投资低于临界值时,企业采取定向广告的收益低于大众广告。本研究揭示了定向广告精准性的属性特征,有助于企业通过调节定向广域度以实现对广告受众的有效筛选和优化企业的广告支出。

定向广告与消费者信息投入对供应链定价的影响

为研究大数据环境下定向广告与消费者偏好信息投入对供应链定价的影响,以单个制造商和单个零售商组成的供应链系统为研究对象,基于Stackelberg博弈,采用逻辑推理和数值仿真相结合的方法修正产品需求模型,建立了3种成本分担模式下的收益模型。分析了3种模式下,供应链的定价与收益随投资水平和分担系数的变化情况。结果表明,定向广告和消费者偏好信息投入水平对零售商与制造商的定价策略有重要影响,制造商和零售商的最优定价和最优收益与定向广告和消费者偏好信息投入分担系数、成本分担模式密切相关。

企业定向广告的竞争效果及模式选择研究

定向广告是企业针对不同广告对象施以不同广告策略的一种广告模式。目前存在的主要问题是,不同学者的研究结论并不一致,有的发现定向广告有助于缓解市场竞争,有的却指出定向广告使市场竞争更加激烈。通过建立双寡头市场下企业的定向广告与价格竞争模型、并采用博弈分析方法,对竞争企业应用定向广告的效果进行了深入剖析。进一步,讨论竞争企业如何在定向广告与大众广告之间做出选择。研究发现,定向广告既有减少浪费的直接作用,又起到刺激竞争的间接作用。因此,有可能提高或损害企业利益。当企业在定向广告与大众广告之间做选择时,有可能出现"囚徒困境"的均衡结果,即定向广告本来是损害企业利益的,但两企业为争取竞争优势、避免竞争劣势均选择应用定向广告,导致总体利润水平下降。

一种高效的行为定向广告投放算法

行为定向广告作为一种新的精准营销手段在近几年逐渐兴起,这种广告模式以其及时、精准、高效的特点备受人们的关注。行为定向广告的主旨是利用用户的网络浏览行为,提供符合用户意图的广告信息,它主要通过分析用户的网页历史访问记录来挖掘有价值的用户行为信息,并针对这种信息投放与之相关的广告。针对行为定向广告问题,提出了一种全新的行为定向广告投放算法,该算法首先根据用户行为特征模型对用户最近访问的网页按主题进行聚类,然后利用用户行为特征分析算法对每一类网页进行行为特征分析并计算该类网页的权重,利用该权重以及该类网页的质心与广告的相似度来计算最后得分,并按照这个得分对广告进行排序从而选出适合该类网页的广告。大量实验表明这是一种高效的行为广告投放算法,有着十分广阔的应用前景。

基于策略性消费者不同行为的动态定向广告投放研究

运用两阶段双寡头博弈模型对策略性消费者不同行为的动态定向广告投放行为进行研究。结果表明:针对策略性消费者投放定向广告对竞争企业仍然有利;企业通过动态定向广告投放能够筛选出价格敏感性消费者以减缓市场竞争;当消费者进行直接广告屏蔽时,企业倾向于投放更多的定向广告;相反,若消费者进行个人信息隐藏,企业则倾向于减少定向广告投放。

基于混合渠道的企业定向广告投放优化策略

为了研究不同渠道对企业定向广告投放策略的影响问题,采用Stackelberg动态博弈建立了混合渠道模式下企业投放定向广告对产品的均衡价格、企业利润影响的决策模型。首先分析了单一渠道下企业投放定向广告的均衡策略,然后对混合渠道下企业分散化策略进行了研究,最后系统分析了混合渠道集中化动态化策略。结果表明:一方面,当企业通过混合渠道向目标消费者投放定向广告时,制造商能够利用定向广告更有效地细分目标市场,准确识别对价格敏感的消费者并形成局部垄断市场;另一方面,传统零售商的市场份额下降,零售商和制造商的渠道冲突进一步加剧。制造商制定合理有效的定向广告强度策略可以在一定程度上缓解渠道冲突。

定向广告中个人信息的法律保护研究——兼评“Cookie隐私第一案”两审判决

数据收集和再识别技术的应用,使得网络用户在线行为形成的Cookie信息应当认定属于个人信息的范畴。网络服务提供者依照法律规定和行业惯例,收集和利用个人信息进行个性化推荐服务,通常不构成侵害隐私权。判断在定向广告投放中不当收集和利用个人信息是否构成隐私侵权,仍然应当依照侵权责任的构成要件,判断是否存在主观过错和损害事实。由于我国现有法律体系下的隐私权是一种消极性的、防御性的权利,且定向广告具有定向技术的复杂性,网络服务提供者和用户间存在信息不对称,因此难以符合主观过错、损害事实的构成要件。应当通过立法保障用户对个人信息的事先自决控制。

互联网定向广告中个人信息安全风险及其法律防范

互联网定向广告运用信息数字技术,收集用户在线行为信息,通过有价值的信息分析与挖掘建立个人信息库,根据预测出的用户偏好和需求规律,进行精准地商品或服务信息个性化投放。互联网定向广告为消费者提供更准确、更便利的消费信息,有助于节约广告成本,实现精准投放,但存在不当收集、使用、泄露等侵害个人信息安全的风险。我国应当借鉴欧盟、美国的立法经验,建立统一和专门双重个人信息安全风险防范的法律体系,加强用户的个人信息自决控制,强化经营者的个人信息安全维护义务与责任。

网络行为定向广告对消费者态度影响的实证研究——以隐私关注为调节变量

文章基于技术接受模型(TAM)和任务-技术匹配理论(TTF),引入消费者的隐私关注作为调节变量,探讨网络行为定向广告对不同类型消费者态度的影响是否会有着显著差异。运用结构方程模型(SEM)对问卷调查数据进行分析,结果表明:(1)网络行为定向广告的任务-技术匹配程度、消费者的感知易用性会显著正向影响消费者的感知有用性,而感知有用性则进一步显著正向作用于消费者态度;(2)消费者的隐私关注程度对感知有用性和消费者态度之间的关系起到了负向调节作用。在此基础上,建议广告主在投放网络行为定向广告时,除了注重提升广告效果和广告有用性之外,还应进一步按照消费者对隐私关注程度的不同而进行区分,针对目标消费者采取与之相匹配的广告投放策略。

互联网定向广告推送方式对消费者态度的影响研究——基于感知威胁的中介作用

研究旨在探讨互联网定向广告推送方式对消费者态度的影响和作用机制。通过实验发现:“Opt-in”的广告态度优于“Opt-out”;感知威胁在两者关系间起中介作用,且受到调节聚焦的调节。研究结论为如何提高互联网定向广告投放效果提供了一些新思路。

新网络媒体攻略——行为定向广告技术

随着电子商务时代的来临,新的网络媒体迅速发展,产生了大量新的网络广告技术。行为定向广告技术的出现,为企业进行精准投放网络广告提供了解决办法。本文介绍了行为定向广告技术的理论研究进展,分析了行为定向广告的营销价值,阐述了行为定向广告投放的营销策略、制定了行为定向广告投放的营销模式,为行为定向广告的理论研究和实践操作提供了思路。

网络环境下精准定向广告推送与隐私权保护

随着新一代信息技术的快速发展,网络环境下的企业宣传模式由展示广告发展为精准定向广告。这一转变虽为消费者带来了诸多便捷,但却以收集和利用个人数据为前提。精准定向广告推送的过程是不断透视个人隐私的过程,使个人隐私权受到侵犯,需要从人、技术和互联网企业等多维度入手,对技术的发展、人的行为和企业的运营进行监管,以便在互联网和大数据时代更有效地保护个人隐私权。

论大数据时代的定向广告与个人信息保护——兼论美国、欧盟、日本的国家广告监管模式

随着大数据定向广告给个人信息保护带来的一系列挑战,我国的广告法规亟需补充和完善。文章通过探讨美国、欧盟、日本的国家广告监管模式,提出我国的广告监管可以通过统一立法强调个人信息保护的重要性,以分类监管约束信息搜集者的行为,以技术监管增加数据使用的透明度和以第三方监管模式调控数据的商业交易。同时,建议国家立法机关对定向广告中的个人信息保护问题进行单独立法。