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基于地理标记的社交媒体数据改进的定向户外广告

2020-09-10 10:08:10

  中国地铁系统内每个工作日的客运量高达400万人次,各车站之间的广告空间具有相当大的潜力。然而,由于对过路人知之甚少,跨时空的具体广告策划很难优化。因此,为了生成特定于每个站区的详细和可量化的时空信息,我们研究了当地的社交媒体数据。这项研究展示了如何使用潜在的分配,一种无监督的主题建模方法,从地理标记中挖掘本地兴趣。然后,在空间和时间上探讨每个关键主题在车站区域之间的相对流行程度。总的来说,本研究展示了利用地理信息系统和文本挖掘技术从数据中生成有价值的时空信息的价值。

  传统的户外广告,称为户外广告(OOH),主要通过广告牌和公共场所的海报等方式进行营销。虽然让广告引人注目是一个挑战,但要确保它能被大量但又能接受的受众所接受则是另一个挑战。

  数字户外广告(DOOH)与数字广告牌的发展使户外广告更加灵活,并使广告时间表能够随着时间的推移对其受众的变化作出反应。为了大限度地提高效率,广告应该有针对性,即“在适当的时间以适当的格式向合适的人提供适当的内容。

户外广告

  然而,对于OOH广告来说,这一点尤其具有挑战性,因为很难获得公共场所潜在受众的详细数据,尤其是考虑到他们可能会在一周内定期发生变化。此外,即使在有动态人口数据的地方,将其与他们可能的消费者利益联系起来也是一个挑战。我们相信,社交媒体数据可能能够应对这些挑战。

  对于OOH广告策划人员来说,空间人口信息的来源之一是地理地形数据集,例如公开可用的官方统计数据(如人口普查)或商业等效数据集。然而,大地电磁数据通常局限于居民区,并且通常以较低的时间频率收集。在中国,2011年人口普查的工作场所和工作日统计数据使研究人员和营销人员能够利用白天的人口数据。然而,这些数据仍然不能准确地代表日常流动性流动。因此,在受众日复一日变化的公共场所有效地定位广告仍然是一项挑战。

  利用地球地形数据集的另一个核心限制是,它们没有明确收集利益相关信息;关联通常是根据市场调查推断出来的。而在线市场研究则得益于从浏览器历史记录甚至购买历史记录中获得的关于其受众的详细个人水平数据,获得户外广告受众可能的消费者兴趣的数据要困难得多。


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