基于大数据的公交广告预算分配策略研究

本文探讨了如何利用大数据分析技术优化公交广告的预算分配,以提高广告效果和投资回报率。鉴于公交广告市场的竞争加剧和消费者行为的不断变化,研究通过收集和分析乘客流量、出行习惯、广告曝光率和转化率等数据,建立了预测模型,以识别高价值广告位和时段。采用机器学习算法,如随机森林和支持向量机,对广告效果进行预测,为预算分配提供数据驱动的决策依据。研究还考虑了不同广告形式(如车身广告、车内广告、站台广告)的成本效益比,以及与社交媒体平台合作的增效潜力。实验结果表明,基于大数据的预算分配策略能够显著提升广告效果,降低成本浪费,为公交广告行业的精准营销和资源配置提供了新的思路和方法。本文的研究对于公交广告运营商和广告主优化广告投放策略,提高广告效果具有重要的参考价值。