Проблемы, возникающие при построении модели показа адаптивной рекламы и возможные варианты их решения. Построение математической модели определения эффективного набора наружных цифровых рекламных сообщений и алгоритм поиска решения этой задачи.
Для того, чтобы приуспеть на современных рынках в условиях жесткой конкурентной среды компании должны не только предоставлять привлекательные товары и услуги, но и грамотно предоставлять информацию о своих продуктах своему потребителю. Продуманная рекламная кампания, которая выгодно осветит продукт общественности, может сделать товар, несколько уступающий аналогам на рынке, востребованным, а бизнес - прибыльным. Именно поэтому рекламу называют «двигателем торговли». С развитием цифровых технологий, показ рекламы в интернете, которая с большой вероятностью заинтересует клиента очевидна, поскольку для этого используются данные об истории посещения сайтов, поисковых запросов и прочее. С одной стороны, метрики наружной рекламы сильно отличаются от онлайн - рекламы, а с другой, с равитием технологий гиперлокального таргетинга, кажется возможным показ персонализированной наружной рекламы.Рекламные креативы и способы сообщения информации конечному потребителю бывают разные, и каждый вид рекламы обладает своими уникальными особенностями. Он представляет большую вариативность в выборе приемов для воплощения идеи рекламы. Имея многолетюю историю хорошую репутацию заработали себе и классические методы размещения: реклама в газетах, радио, телевидение, почтовые рассылки, реклама в прессе и т.д. Согласно статистике Magna Global, OOH занимает сейчас 6% от общемировых затрат на рекламу, а доля на мировых рынках за последние 5 лет стабильно растет. Реклама на улице является частью городского ландшафта, который человек видит каждый день и не может быть скрыта, как это происходит в интернете через специальные утилиты.Идея о возможности количественного рассчета эффективности наружной рекламы означают использование методов оценок параметров рекламы и терминологии, которой активно пользуются для размещения рекламы в интернете. Однако рекламные агенты, по крайней мере в России, пока прохладно относятся к изменению устоявшихся методов размещения рекламы, оценки ее эффективности и ценообразования, поэтому фактически, граница между принципами рекламы в интернете и наружной рекламы пока довольно явная. Поэтому, выстраивая аналогию с адаптивной наружной рекламой, имеет смысл говорить только о контекстной рекламе и рекламе на видеохостингах и в социальных сетях. Основным критерием эффективности рекламы такого типа в интернете служит коэффициент click-through rate (CTR). Соответственно, формируя бюджет по CPM рекламодатель платит за количество показов рекламы.В России в основном такие автоматизтированные системы работают в привязке к транспортным билбордам, используя камеры наблюдения за потоком машин. Поэтому возникает необходимость построить такую систему, которая могла рекомендовать к показу рекламу вне зависимости от типа и местоположения цифрового рекламного креатива. Модель должна представлять из себя систему поддержки принятия решений о показе рекламных сообщений из общего множества рекламных кампаний на любой из локаций, доступных для использования.В этом разделе был произведен анализ способов размещения рекламы, в результате которого было определено, что адаптивная наружная реклама - единственное перспективное направление развития классических методов рекламы.Рекламный ролик (сообщение, креатив) в рамках данной задачи - видеофрагмент, длительностью 1 минута, транслируемый на цифровом экране и несущий рекламную информацию. Множество характеристик рекламных сообщений ? - набор векторов , , имеющих конечную размерность (размерность каждого вектора не зависит от других) определяют параметры рекламного сообщения по соответствующему, срезу цифрового профиля. Этот набор означает, что реклама Ad1, с вероятностью 60% может заинтересовать мужчин, а с вероятностью 40% женщин. Набор коэффициентов релевантности определяет целевую аудиторию для рекламы. Аудитория - множество людей, на которых потенциально направлена реклама, обладающих общими свойствами (пол, интересы, возраст).Начинать решение задачи необходимо с обеспечения необходимыми данными для формирования портфеля рекламных кампаний и определения характеристик локаций, на которых происходит размещение рекламы. A, как отмечалось ранее, обладает характеристиками релевантности аудиториям B и коэффициентами неприятия рекламы . Эти значения могут быть получены с помощью социологических исследований, направленных выявление соотношения между морально - этическими, социально - демографическими и прочими характеристиками рекламных креативов, доступных для управления и различных типов людей, соответствующих рассматриваемым в задаче срезам. При использовании датчиков, позволяющих производить измерения в режиме реального времени, возможно непосредственно получить характеристики локаций по микросегментам на любой выбранный диапазон времени.
План
Оглавление
Введение
Глава 1. Анализ текущего состояния проблемы построения системы, повышающей адаптивность наружной рекламы
1.1 Анализ способов проведения рекламной кампании
1.2 Сложности, возникающие при создании системы
1.3 Постановка задачи повышения адаптивности рекламы
1.4 Выводы
Глава 2. Построение математической модели размещения эффективного набора адаптивной рекламы
2.1 Формализация задачи и описание математической модели
2.2 Алгоритм решения задачи
2.3 Верификация модели
2.4 Выводы
Глава 3. Проектирование информационной системы управления адаптивной рекламой (ИСУ АР)
3.1 Проектирование технической инфраструктуры ИСУ АР
3.2 Формулирование рекомендаций по внедрению
3.2.1 Централизованное управление
3.2.2 Децентрализованное управление
3.3 Выводы
Заключение
Список литературы
Приложения
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
