移動互聯網時代品牌個性化廣告投放機制探究

摘 要：在移動互聯網時代，廣告投入不受地點、時間的限制，形式靈活多樣，與傳統媒體廣告相比效果更佳，但是，也正是由于移動互聯網廣告的泛濫，使得用戶對此產生了一定的抗拒與厭倦，如何投放個性化廣告成為當前亟待解決的重要課題。文章簡要探討了移動互聯網時代的個性化廣告特點，從用戶識別與定位、用戶畫像構建、廣告內容匹配與投放三個角度，分析了移動互聯網時代品牌個性化廣告投放機制，并就個性化廣告投放的創新路徑展開討論，以期為品牌在當前的市場環境下進行有效的廣告投放提供參考與借鑒。

關鍵詞：品牌；個性化廣告；投放機制

中圖分類號：F713.8文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 20-0103-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.20.026

1 移動互聯網時代的個性化廣告特點

在移動互聯網時代，個性化廣告是一種基于用戶數據和行為分析，針對特定用戶群體或個體進行精準投放的廣告形式，與其他廣告形式相比，表現出諸多差異，如表1所示。

移動互聯網時代的個性化廣告特點鮮明且多元，主要體現在以下四個方面：第一，精準度高。在移動互聯網時代，個性化廣告的一個顯著特征就是具有極高的精準度。依托大數據與人工智能技術的強大力量，廣告系統能夠深入挖掘并分析用戶的多維度數據，涵蓋了瀏覽歷史記錄、搜索關鍵詞、地理位置信息以及個人興趣偏好等，進而實現對目標受眾群體的精確鎖定與定位。第二，形式多樣。個性化廣告已突破傳統圖文形式的局限，融入了視頻、H5互動、原生廣告、小程序等多種創新形式。這些形式多樣的廣告不僅為用戶帶來了更為豐富的視覺享受，還借助互動、分享等功能，有效提升了用戶的參與度和黏性。此外，個性化廣告還能根據用戶的具體使用場景和設備特性進行智能化適配，從而進一步優化用戶體驗。第三，實時互動。移動互聯網廣告實現了實時互動功能，用戶可直接在廣告頁面進行點擊、滑動、輸入等交互操作，與廣告主進行即時的溝通交流。第四，效果可追蹤。廣告主可以利用數據分析工具，對廣告的展示次數、點擊率及轉化率等核心指標進行實時監控，這些數據為廣告主提供了科學的決策依據，助力其不斷優化廣告內容及投放策略，進而實現更精準、更高效的營銷效果[1]。相關數據表明，2023年，中國互聯網廣告市場規模為5732億元人民幣，較2022年增長12.66%，如圖1所示。

圖1 2017—2023年中國市場互聯網廣告總體收入情況

數據來源：中關村互動營銷實驗室。

2 移動互聯網時代品牌個性化廣告投放機制分析

2.1 用戶識別與定位

2.1.1 用戶身份識別技術

在移動互聯網時代下，通常采用設備ID、賬號體系以及Cookie等多種手段來標識用戶身份。設備ID作為移動設備的獨特標識，能夠跨應用追蹤用戶行為；賬號體系則依據用戶注冊的賬號信息來確認用戶身份，其穩定性強且管理便捷；而Cookie則是網頁端追蹤用戶行為的常用工具，通過瀏覽器存儲的小段數據即可實現用戶識別[2]。

2.1.2 用戶位置定位技術

借助定位技術，廣告系統能夠獲取用戶的實時地理位置，進而依據用戶所處地區、周邊商圈等要素，精準推送相關廣告內容。當前，移動設備上普遍采用的定位技術有GPS定位、基站定位及Wi-Fi定位等。其中，GPS定位通過接收衛星發射的信號來精確確定用戶位置，準確度高，但易受環境因素影響；基站定位則是通過手機與基站間的信號交流來大致估算用戶位置，雖精度略低，但覆蓋范圍廣泛；Wi-Fi定位則是利用Wi-Fi熱點的信號強度等參數來定位用戶，特別適用于GPS信號較弱的室內環境。

2.1.3 用戶場景識別技術

用戶場景識別技術依據用戶當前的環境、時間以及所從事的活動等因素，來精確判斷用戶所處的具體場景。比如，用戶可能在家中、辦公室或商場等不同的場景下使用移動設備，而每個場景下的用戶行為模式和需求都可能有所不同。用戶場景識別技術可以通過多種途徑實現：一是利用設備內置的傳感器，如加速度傳感器、陀螺儀等，來監測用戶的運動狀態；二是通過分析用戶的歷史行為數據，來推測用戶當前可能身處的場景；三是結合用戶的位置信息、時間信息等多種因素進行綜合判斷。準確的用戶場景識別能夠使廣告系統更精確地推送與用戶當前場景相契合的廣告內容，進而提升廣告的觸達率和轉化率[3]。

2.2 用戶畫像構建

2.2.1 用戶興趣偏好分析

通過分析用戶在移動互聯網上的瀏覽記錄、搜索歷史和點擊行為等數據，可以深入了解用戶的興趣點和偏好類型。比如，用戶可能頻繁瀏覽時尚、科技或旅游相關的內容，或者對某個特定品牌或產品展現出濃厚的興趣。為了更精確地分析用戶的興趣偏好，廣告系統可以運用機器學習算法對這些用戶行為數據進行深度挖掘和細致分類。通過訓練模型來捕捉用戶的興趣模式，并預測用戶未來可能感興趣的內容類型。此外，廣告系統還會結合用戶的社會屬性，如年齡、性別、所屬城市等，來進一步細化和完善對用戶興趣偏好的分析，以優酷為例，通過構建用戶畫像，具體如圖2所示。

圖2 優酷用戶畫像

2.2.2 用戶消費習慣分析

通過分析用戶在電商平臺上的購物行為、支付歷史以及退換貨記錄等數據，可以獲取用戶的消費水平、購買偏好和品牌忠誠度等關鍵信息，因為能夠直接體現用戶的購買意愿和支付能力，所以這些信息對廣告系統而言極具價值。在進行用戶消費習慣的分析時，廣告系統需從購買頻率、購買時間以及購買渠道等多個維度入手。同時，還應結合用戶的地理位置、收入水平等社會屬性，以更全面地刻畫用戶的消費習慣。通過深入剖析這些消費習慣，廣告系統能夠更精準地推送貼合用戶需求的廣告內容，從而提升廣告的轉化率和投資回報率（ROI）。

2.2.3 用戶社交行為分析

通過分析用戶在社交媒體平臺上的互動情況、關注對象及分享內容等數據，可以深入了解用戶的社交圈子、影響力以及興趣點等關鍵信息。在進行用戶社交行為分析時，廣告系統需關注社交活躍度、社交影響力、社交偏好等多個方面。同時，還應結合用戶的其他行為數據，如瀏覽行為和消費習慣等，以更全面地描繪用戶的社交行為特征[4]。

2.3 廣告內容匹配與投放

2.3.1 實時廣告匹配算法

實時廣告匹配算法是個性化廣告投放系統的核心組成部分，依據用戶的實時行為、所在位置、當前場景等關鍵信息，同時結合廣告主的投放需求和預算約束，迅速且精確地匹配出最貼合當前用戶的廣告內容。通過大量用戶行為數據和廣告數據的訓練，算法能夠捕捉到用戶與廣告之間的內在關聯規律，并據此預測用戶對未來廣告的可能反應。此外，算法還會綜合考慮廣告的時效性、新穎度等因素，確保推送的廣告內容能夠激發用戶的興趣和關注。在實際運用中，實時廣告匹配算法需處理海量數據和請求，因此必須具備高效的數據處理能力和快速的響應速度，為此，廣告系統常采用分布式架構和緩存技術，以優化算法的性能和提升運行效率。

2.3.2 廣告投放策略制定

在制定廣告投放策略時，廣告主需綜合考慮多重因素，包括目標受眾群體、廣告預算分配、投放時間安排以及投放渠道選擇等。同時，廣告主還需結合用戶畫像和實時廣告匹配算法的輸出結果，來精心策劃具體的投放方案。比如，可以依據用戶的興趣偏好和場景識別結果，來精選廣告內容和投放方式；根據廣告預算和投放時間規劃，來合理控制廣告的展示頻率和覆蓋范圍；此外，還需根據用戶的實時反饋和廣告效果評估，來適時調整投放策略，并不斷優化廣告內容。

2.3.3 廣告效果監測與反饋

廣告效果監測與反饋是個性化廣告投放流程的最終環節，其重要性不言而喻，通過實時監測和分析廣告展示量、點擊率以及轉化率等核心指標，來評判廣告的效果及投資回報率（ROI）[5]。在監測過程中，廣告系統需匯集海量數據，并即時處理與分析，洞察用戶對廣告的反應及行為模式，進而為廣告主提供富有價值的反饋與策略建議。同時，廣告系統還需依據監測結果對投放策略進行適時調整，并優化廣告內容。例如，可根據廣告的點擊率和轉化率，調整其投放的頻率和位置，或是結合用戶行為數據和反饋，對廣告內容和創意進行改進。

3 移動互聯網時代品牌個性化廣告投放的創新路徑

3.1 基于深度學習的用戶畫像精細化構建

在移動互聯網時代，用戶畫像對個性化廣告投放至關重要，其精細化水平直接影響著廣告的效果。傳統的用戶畫像構建方法主要依賴人口統計學信息和用戶行為數據等明顯特征，但難以深入挖掘用戶潛在的隱式需求和偏好。而深度學習的出現，為構建更精細的用戶畫像提供了新途徑。

深度學習模型通過多層非線性結構，能夠自動學習和提取數據中的高層抽象特征，這些特征更能準確反映用戶的真實需求和偏好。在構建用戶畫像時，深度學習模型能夠整合并分析多源異構數據，包括用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、購買行為以及社交互動等，通過深度挖掘這些數據間的內在聯系和規律，模型能夠構建出更全面、更細致的用戶畫像。具體而言，深度學習模型利用卷積神經網絡（CNN）提取用戶行為序列中的時空特征，運用循環神經網絡（RNN）捕捉用戶行為的時序變化，同時借助注意力機制凸顯用戶對不同信息的關注度。這些技術的融合應用，使得用戶畫像能夠更精確地描繪用戶的興趣、偏好和行為模式等多維度特征[6]。

基于深度學習的用戶畫像精細化構建，不僅提升了用戶畫像的準確性和實時性，還為個性化廣告投放提供了更精確的目標受眾定位。品牌可以根據用戶畫像中的具體特征，如購物習慣、品牌忠誠度和消費能力等，制定更精細化的廣告策略，從而提高廣告的點擊率和轉化率。

3.2 實時動態廣告內容生成

在移動互聯網的浪潮中，用戶的行為和所處場景變化迅速，傳統的預先制作的廣告內容已難以滿足用戶在不同場景下的個性化需求。為此，實時動態廣告內容生成技術應運而生，能夠根據用戶的實時行為和所處場景，靈活地生成與用戶當前需求相契合的廣告內容。

實時動態廣告內容生成技術依托于大數據處理和實時計算能力，通過實時捕捉用戶的點擊、瀏覽、搜索等行為數據，以及時間、地點、設備等場景信息，運用先進的機器學習算法對這些數據進行即時分析和處理。這樣，就能生成與用戶當前行為和場景高度相關的廣告內容。例如，在電商平臺，當用戶正在瀏覽某個商品頁面時，這項技術能夠根據用戶的瀏覽行為和商品屬性，即時生成與該商品相關的推薦廣告或促銷信息。而在社交媒體上，當用戶發布或分享某條內容時，技術也能根據內容的主題和情感傾向，迅速生成與之相匹配的廣告內容[7]。

實時動態廣告內容生成技術的優勢在于其極高的個性化和時效性，能夠根據用戶的實時行為和場景，瞬間生成符合用戶需求的廣告內容，從而大大提高廣告的針對性和吸引力。同時，還能根據用戶的反饋和行為數據，不斷優化廣告內容的生成策略。

3.3 跨媒體融合的廣告形式創新

跨媒體融合不僅涵蓋了不同媒體平臺之間的整合，還涉及媒體內容與廣告形式的深度融合，以及媒體技術與廣告技術的相互結合。在跨媒體融合的廣告創新過程中，品牌能夠充分發揮各媒體平臺的獨特優勢和特點[8]。例如，社交媒體以其強大的互動性為特色，可在此發布互動式廣告，鼓勵用戶積極參與并分享給好友；視頻媒體則以其直觀的視覺沖擊力著稱，可制作短視頻廣告或直播廣告，通過生動的畫面和音效全面展示產品特色；而音頻媒體則以其陪伴性吸引用戶，可投放語音廣告或音樂廣告，用聲音觸動用戶情感。

此外，跨媒體融合的廣告創新還體現在廣告內容與媒體內容的緊密融合上。可與媒體攜手合作，將廣告內容自然融入媒體內容中，以更加流暢、自然的方式呈現給用戶。比如，在電視劇或綜藝節目中巧妙插入品牌植入廣告，或在新聞報道中提及與品牌緊密相關的熱點話題。跨媒體融合的廣告創新不僅豐富了廣告的展現形式，還極大地提升了廣告的傳播效果和影響力。通過不同媒體形式的相互融合與互補，能夠更全方位地展示產品特色，吸引更多用戶的目光和興趣。

3.4 社交媒體與用戶社區的深度整合

第一，在深度融合的過程中，首要任務是深入理解社交媒體和用戶社區的文化氛圍以及用戶行為特征，通過數據分析和挖掘，把握用戶在這些平臺上的興趣偏好、互動模式和信息傳播路徑等關鍵要素，為制定廣告策略提供堅實支撐。第二，需創新廣告形式，使其更貼合社交媒體和用戶社區的特點。比如，可以利用社交媒體的互動性優勢，發布問答式、投票式或挑戰式廣告，激發用戶的參與熱情并鼓勵分享，針對用戶社區的垂直領域特性，投放更具專業性的廣告內容，以滿足不同用戶群體的需求。第三，需重視與用戶的互動溝通。在社交媒體和用戶社區中，用戶更加看重與品牌的互動體驗和情感紐帶。因此，應積極回應用戶的評論和反饋，建立良好的用戶關系。并且，通過舉辦線上活動、發布用戶生成內容等方式，增強用戶的參與感和歸屬感，進一步加深品牌與用戶之間的聯系。

3.5 基于用戶反饋的閉環優化機制

第一，構建一套完善的用戶反饋收集機制。通過問卷調查、在線評論收集以及社交媒體監控等多種渠道，實時獲取用戶對廣告的反饋信息，既涵蓋用戶對廣告內容的直接評價、對廣告形式的偏好等明確反饋，也包括用戶的行為模式、頁面停留時間等隱含反饋。第二，對收集到的用戶反饋進行深度剖析和處理。運用數據挖掘、文本解析、情感分析等技術手段，提煉出有價值的信息和洞察，有助于了解廣告的實際效果、捕捉用戶需求的變化以及把握市場競爭態勢，為廣告策略的調整提供堅實的數據支撐。第三，基于用戶反饋的分析成果，對廣告策略進行即時調整和優化。包括廣告內容的創意更新、廣告形式的創新探索、投放渠道的拓展或調整等方面，通過持續的調整和優化，確保廣告始終與用戶需求和市場變化保持同步，提升廣告的相關性和吸引力。第四，建立一套全面的評估體系來驗證優化成效。通過對比廣告調整前后的點擊率、轉化率、用戶滿意度等關鍵指標，評估廣告策略調整是否達到預期目標。同時，將評估結果與用戶反饋相結合，形成閉環反饋機制，為未來的廣告策略制定提供參考。

4 結論

綜上所述，在移動互聯網時代，品牌個性化廣告投放機制成為提升營銷成效、促進用戶互動的核心要素，通過深入挖掘并分析用戶數據，能夠更準確地把握用戶需求，從而實現廣告的個性化設計與精確投放，為品牌開拓市場、獲得消費者認可提供有力支撐，有助于促進品牌實現可持續發展。

參考文獻：

[1]劉大智.移動互聯網廣告動態圖形視覺要素及傳播特性分析[J].采寫編，2023（2）：97-99.

[2]劉莉.移動互聯網廣告傳播機制及策略研究[J].現代商貿工業，2022，43（24）：74-76.

[3]李琢玉.移動互聯網廣告動態圖形視覺設計研究[D].無錫：江南大學，2021.

[4]郭亞慧.大數據背景下移動互聯網廣告對策研究[J].市場周刊，2020（3）：69-70.

[5]鄭杰，劉淑娟.新時代移動互聯網廣告研究——以手機廣告為例[J].戲劇之家，2019（10）：221-222.

[6]許敏玉，張萌.移動互聯網廣告受眾信息傳播方式及消費特點[J].商業經濟研究，2018（20）：59-62.

[7]尹美林，陳嘉欣.大數據時代移動互聯網下的廣告精準營銷研究[J].電腦與信息技術，2018，26（4）：5-7，16.

[8]郭琪.移動互聯網廣告精準傳播研究[D].烏魯木齊：新疆大學，2018.