电子商务环境中定向广告的精准投放与管理策略研究

With the rapid development of ecommerce, the advertising media on the Internet is increasing diversified, and becoming one integrated media space which covers the fixed Internet, mobile Internet, social media, and offline media. In the advertising industry, a new value chaining comes into being as the industry matures. However, for online firms, advertising is meanwhile becoming the major cost burden of ecommerce operation. Precision advertising is still the major technical challenge. To address the managerial challenge of advertising management, and to promote the development of better precision targeting technology, and to serve the need of advertisers, ad platform, online media, and consumers, this application proposes two research areas which can be divided into six research topics. The first area focuses on precision targeting of ads. It includes (1) The discovery and profile building for the targeted population, (2) the precision matching technology in advertising, (3) the display strategy of advertising, and (4), the performance evaluation methods. The second area focuses on managerial strategies, including (5) advertisers’ combinatory use and optimization of ad channels, and (6) the competitive strategy of media and ad platforms (including pricing strategy). This proposal aims to provide a comprehensive theoretical framework, computation algorithms, and managerial strategies for precision advertising with the support of empirical research.

随着电子商务的发展，互联网上广告媒体日益多样化，形成一个固网、移动、社交、线下相结合的立体媒体空间。互联网广告产业日趋成熟，形成了一个专业化的广告产业价值链。但是，广告正在成为电子商务的主要成本之一；而且，精准的定向投放仍是最大的技术挑战。为了解决企业的广告投放管理难题，并为推进整个产业的精准投放技术发展，针对广告主、广告平台、媒体、和消费者各自的需要，本课题的研究内容包括两大类、6个子课题。第一类是定向广告的精准投放研究，包括：（1）定向广告目标用户群的发现和画像，（2）定向广告的精准匹配，（3）定向广告的展示策略，（4）定向广告的测评方法；第二类是定向广告的管理策略研究，包括：（4）广告主在多中广告模式的组合运用策略及优化方法；（5）媒体平台市场的竞争策略，包括价格形成机制。本课题预期建立定向广告较为完整的理论模型、算法结构、管理策略和实证分析。

项目背景.中国的电子商务规模全球最大、线上零售超过社会零售总额的20%。在这个背景下，精准广告的管理和社会意义如下：（1）提高企业营销的投入产出；（2）提升平台的流量和数据资源的价值；（3）降低无关信息对用户的搔扰。..主要研究内容.此项目的主要研究内容包括（1）目标用户群的发现方法，（2）基于多种模式的定向广告投放策略，包括模式的组合运用策略、优化方法、展示策略、价格形成机制、测评方法等，（3）定向广告与媒体市场的关系等。..重要结果.项目（1）提出了目标用户群的发现算法；（2）提出多模式定向广告的全面情境定向策略，包括购物篮定向, App定向，关系定向；（3）提出定向广告的优化策略，包括关键字优化,社交影响的最优估计，和风险预估；（4）提出广告展示中的限量广告和措辞选择策略。..关键数据及科学意义.期刊论文：英文论文29篇（28篇为SCI/SCIE论文），其中影响力指数大于4的期刊论文有11篇，在3-4之间的4篇，在2-3之间的5篇；其中UTD期刊论文4篇。中文论文5篇，其中《管理科学学报》2篇。.国际会议论文：13篇, 3篇最佳会议论文.会议报告：除了13篇会议论文，项目成员有4次主旨演讲.人才培养：窦一凡、黄达获评复旦管理学院副教授。有7个博士生毕业，有7个在读。有4位硕士毕业.科研奖励:窦一凡获评基金委优青。徐云杰获评上海高校特聘教授（东方学者）岗位计划跟踪计划.成果转化：2项，被上海汇潮支付有限公司和上海数据交易中心采用.政策建议与采用:窦一凡的《公共数据开放中的价值瓶颈及政策建议》被财政部采用.召开会议:承办了2017年的中国信息系统年会，并与所在的复旦管院主办了2019“复旦金融科技与大数据高峰论坛”..科学意义：本项目首次探索了多种多模式定向广告组合策略，包括行为定向与场景定向组合、情境与促销组合、地理、时间与行为定向组合、购物篮与价格组合等。项目提出App间导流策略、关键字组合策略、社交定向的广告词优化等优化策略。项目首次提出家庭画像的构建方法和业界关心的无标记数据的召回率提升算法，吸引了阿里巴巴的注意，合作项目正在展开。