电视广告分户推送与营运规划

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　　摘   要：电视广告是地方电视台的主要业务之一。在广告经营过程中，城市电视台不仅要做好自身的广告设置和定价工作，而且要从顾客的角度对市场和受众进行细分，以最小的成本最大化客户的投资。从现有的技术上讲，准确投放广告的唯一解决方案是先定义一个广告的目标受众，然后根据目标受众的收视率测量每个电视台或频道的价值，进一步确定投放的广告渠道。而用于识别最有价值的目标群体的最流行的方法，是使用数据融合来获得虚拟同源数据。
　　关键词：匹配特征  多元线性回归  判断函数  动态推送
　　中图分类号：F713.8                                 文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）12（a）-0264-06
　　在模型一中，依据中国城市居民调查（CNRS-TGI）和央视-索福瑞媒体研究（CSM）的评级数据，提炼出特性参数。根据用户收视记录，使用聚类分析算法，将用户按不同的标准，分成各种类型，称为电视频道用户的分类特征。选择/提取视频广告内容分成对应的类型，称为视频广告分类特征，通过定义匹配程度函数建立二者分类匹配推送静态模型。
　　在模型二中，选择的解释变量可根据前提假设确定为收视率、满意度和覆盖率。解释变量是该频道所有广告价格的平均价格。本模型将分析收视率等三个参数与广告定价的宏观关系，确立计算模型框架，广泛收集相关数据，进行多元回归处理，最终拟合出电视分时段竞卖合理底价估算模型电视广告价格=28.314×满意度+440.296×收视率-2242.443。
　　在模型中，建立了广告继投判定函数，该函数综合考虑了广告投放的成本、效益、溢出效益，当前周期的广告继投判定函数大于上一周期的一倍小于下一周期的两倍，便可继续投放广告。在分户推送竞价交易模型中，电视台与广告商双方可基于广告继投判定函数进行互相选择，利用动态规划的方法求解最优的广告投放排布，使电视台收益最高的同时确保收视率与广告产品销售量。
　　1  模型假设
　　（1）假设广告对观众带来的消费冲动能够被数字化定义;
　　（2）假设向电视台投放广告不影响其收视率;
　　（3）广告投放的成本以及其带来的收益均不考虑资金的时间价值;
　　（4）只考虑广告时间为5s、10s、15s、30s的情况。
　　2  模型建立
　　2.1 视频广告匹配推送静态模型
　　在广告经营过程中，城市电视台不仅要做好自身的广告设置和定价工作，而且要從顾客的角度对市场和受众进行细分，广告视频制作商在决定投放广告时，首先要了解自己的品牌定位、产品质量和在同类竞争对手中的地位。然后，在选择广告时段时，应进一步了解该时段目标受众的观看状态，投放总量、投放分配、投放策略、季节投放分析，一种较为合理的投放形式是每种品牌的成功要素之一，一个成功的品牌虽然需要产品的质量，但是也需要有强大的广告支撑来创新市场，确定广告计划[1]。
　　如何更准确地传递电视广告？这是电视广告从业人员努力解决的目标[2]。目标受众的收视率测量每个电视台或频道的价值，如何识别最有价值的目标群体是我国广告业的重中之重。用于识别最有价值的目标群体的最流行的方法是使用数据融合来获得虚拟同源数据。通过选择/提取视频广告和电视频道用户的分类特征，建立分类静态匹配推送静态模型。在中国，由于2010年年初限制广告播出的“61号令”发布，广告价格水涨船高，市场对广告精准投放的要求也愈加强烈[3]。
　　中国城市居民调查（CNRS）的范围包括60个城市居民的媒体消费，产品消费和生活方式身份信息[4]。CSM主要用于监控评级，两者都是该行业的权威数据。随着数据融合技术的应用，双方的数据价值将得到进一步的充分发掘，从而可以获得更准确的观众见解以支持广告。数据融合方法，在数据融合过程中，最重要的部分是样本配对。
　　本文根据用户收视记录，使用聚类分析算法，将用户按不同的标准，分成各种类型，称为电视频道用户的分类特征。选择/提取视频广告内容分成对应的类型，称为视频广告分类特征，通过定义匹配程度函数建立二者分类匹配推送静态模型，为电视广告的精准投放提供理论依据。
　　每个频道均有其对应的用户群属性，由于CSM和CNRS在数据库中，每个样本都有13个相同的属性变量，可以将这13个变化量带入用户群属性中，包括：城市、性别、电视观看级别（四个级别：日观看时间小于2h/2～3h/3～4h/更多）、年龄、教育程度、工作、个人收入、家庭收入、住房面积、家中是否有4～9岁的小孩、家中是否有10～14岁的小孩、家庭决策者、婚姻状况。具体分类如图1所示。
　　同理广告属性与上述的13个变量有关，其元素大小定义规则为具有购买力取1，当较有购买力时取0.5，对应投放频道用户群无购买力时取0。将用户群属性提取与广告属性进行乘积求和便可得到视频广告和电视频道用户的匹配程度：
　　计算待投放广告与各频道用户群的匹配程度，找出其最大值，便可将待投广告投放至最大匹配程度的频道，实现精准投放，实现电视台与广告投放顾客的双赢局面。
　　2.2 分时段竞卖合理底价估算模型
　　2.2.1 电视广告价值的表征因素以及变量选择
　　电视成本指的是电视栏目制作成本和电视播出计划运营成本[5]。电视广告的价格应该可以采用成本导向定价的方法来进行制定[6]。也就是说，将电视的生产成本和电视广播计划的运营成本相加，在电视栏目或未来的广告价格中增加合理的利润。电视广告价格与栏目制作成本之间没有直接的对应关系，不能用面向成本的定价方法来制定。具体表现在： 　　（1）虽然有些节目或栏目的制作成本较低（如新闻节目），但由于它的时效性和可视性，它适应了当今社会人们对外部信息的及时了解和新事物的新颖性的迫切需要，因此，它的制作成本不高。相对而言，它有一个优势，它的评级一般都比较高。由于收视率高，观众数量是广告商在选择媒体、频道和时间时需要考虑的关键因素，因此此类节目的广告价格也很高。
　　（2）有些节目自身制作成本虽然高，但是受众面小，会导致收视率低下。广告商往往会忽视这类节目的广告时间的重要性。
　　电视节目播出计划的营运成本主要由三部分组成[7]：
　　（1）固定资产年折旧（按《广播财务图[2004]325号文广播电台、电视台固定资产分类折旧年限目录》计算）。
　　（2）直接年度费用：人事费、差旅费、水电费、租金、空调費、易耗品、技术开发费等。
　　（3）间接年度费用：管理费用，频道广播计划营运成本=固定资产计划营运成本+直接年度成本计划营运成本+间接年度成本计划营运成本。具体的计算方法如下：
　　频道广播计划的运营成本=频道广播控制系统固定资产计划的运营成本+频道发送系统固定资产计划的运营成本+有线广播员工计划的运营成本+无线广播员工计划的运营成本+（运营主控计划成本+广播控制中心运营成本年度成本计划）÷总频道数+（发射机运营成本年度成本计划和微波区县运营成本）÷无线频道数×1.05×频道系数。（公式所列1.05中含有5%维修费用。）
　　虽然某一特定时期的广告价格与电视节目的制作成本没有直接关系，但成本导向定价法不能用来设定广告价格，但从宏观上看，整个频道创收目标的制定与制作密切相关，与频道节目成本和广播计划的运营成本相关。
　　在模型后续的研究分析时，从综合评价中发现满意度即可代表品牌形象和栏目质量两项影响因素来用作电视广告传播价值的评价指标[8]。在影响评级的因素中，评级是衡量评级的最佳量化指标。电视覆盖率的最佳量化指标是覆盖率。除考虑经济实力和消费能力外，市场需求是影响渠道黄金时段、旺季和淡季的主要因素。
　　从电视传播效果的角度，收视率指在某个时段收看某个电视节目的目标观众人数占总目标人群的比重，以百分比表示。满意度是指电视观众对电视观看后的评价和喜爱程度。电视广告需要依托一定的频道及栏目作为载体进行传播，频道及栏目的覆盖范围很大程度决定了栏目的影响范围和影响规模[9]。
　　根据2003年和2004年《现代广告》杂志对广告商的调查结果，跨区域经营的广告商将覆盖率作为广告媒介选择的主要因素。在相同的覆盖范围和广告价格范围内，同一规格的频道和栏目的收视率越高，效果越好。满意度代表着对电视广告价值的认识，以及电视观众在未来的观看行为中是否会继续关注频道和栏目。虽然媒体投放的选择尚未得到广泛应用，但从传播意义上讲，满意度与覆盖率、收视率一起，已成为电视广告价值的主要评价指标和电视广告价格制定的主要量化指标[10]。
　　电视广告的价值取决于电视节目本身的影响因素和电视传播的过程，即内在的和外在的代表性因素，主要体现在满意度、收视率和覆盖率。
　　2.2.2 模型建立的变量分析
　　本模型运用多元线性回归分析方法研究了电视广告的价格模型。回归分析是一种计算变量对另一个（或某些）变量特定依赖性的方法和理论。本模型选择的解释变量可根据前提假设确定为收视率、满意度和覆盖率。解释变量是该频道所有广告价格的平均价格。本模型将分析收视率等三个参数与广告定价的宏观关系，确立计算模型框架，然后广泛收集相关数据，进行多元回归处理，最终得到广告竞价计算模型。
　　（1）收视率。
　　随着电视从意识形态媒体向行业管理媒体的转变，以及电视市场从垄断和封闭向多渠道竞争的转变，中国大陆的电视媒体逐渐重视受众的研究。最具代表性的是1990年代，它在西方等电视工业发达国家引入了多年的收视率调查。国外经验表明，本次调查符合电视传输的特点。它可以通过固定的样本和每天连续的周期性来有效地测量观众的观看行为。收视率指标的有效分析和应用，可以在电视广告制作和播出中起到有效的反馈检查和平衡作用。评级研究结果的曝光可以有效地帮助广告商在最短最直观的时间内了解媒体或专栏的实力，目前收视率数据采集的方法常用的有两种[11]：日常记录法和收视仪器法。收视率的计算等式：
　　收视率=收看某一节目的人数（或家户数）/受众总人数（或总家户数）
　　虽然影响收视率的因素很多，理论上，观众会在市场上起到带动作用，观众会带动亲朋好友，引起蝴蝶效应。一般来说，收视率越高，广告价格就越高[12]。广告商希望广告能吸引更多的消费者的注意力，从而促进消费者的行为，最终获得利润。一般来说，收视率越高看到广告的人数也就越多。因此，高收视率的节目和时间成为广告商的目标。根据众多评级调查的结果，评级较高的项目和时段通常会定期出现，即形成了“黄金时段”。
　　以中央电视台为例，高收视率的“新闻联播”和“焦点访谈”使广告时段成为台湾任何广告时段的最高价格。然而，广告商们继续涌向如此高价的广告时段。本广告期年收入超过20亿元，基本相当于中央电视台广告总收入的一半。毫无疑问，评级是设定广告价格的基础。目标消费群体锁定需要研究受众的人口特征和消费行为特征，具体的行为特征参数已在模型1中详细阐述了。
　　目标受众收视率对广告价格的设定起到了指导作用，即两栏的广告价格可能存在很大差异，收视率数据相似。第二套闭路电视节目的运行实践也说明了这一点。从表1和表2中可以看出，央视二套的收视率排第7，但是其广告定价排第5。在制定广告价格时，也需要考虑到目标对象收视率，在以收视率为定价依据的基础上将对象收视率融入进去，得到更合适的广告价格，从而获取更高的收益[13]。
　　虽然目标收视率比收视率更贴切广告的效益计算，但是收集掌握目标收视率对于广告商来说是一件非常困难的事情，比较难做到准确把握。所以广告商与电视频道往往是直接以收视率来进行广告投放定价的一个重要参数。只有在现有条件下通过预测和推广才能得到。因此，本文在选择电视广告价格模型的解释变量时，认为收视率比目标收视率更合适。 　　（2）覆盖率。
　　从全国电视传播格局来看，覆盖调查呈现出以下特点。一是虽然全省地面频道覆盖水平逐年提高，但与其他类型的电视频道相比，覆盖水平有待进一步加强和提高。其次，从各类电视频道的平均覆盖水平来看，闭路电视卫星频道和中国教育电视卫星频道以及省级卫星电视频道，远远高于全省224条省级地面通道的平均覆盖率。由调查所得的数据可知各个频道的广告平均价几乎是与覆盖率成正比，电视频道覆盖率越高平均定价越高[12]。
　　（3）满意度。
　　观众反应调查是观众观看节目后满意度的一个指标。它是用来识别受众对节目质量的评价，一般包括受众对节目的认识、认知、理解、亲和力和推荐性等评价指标，通过受众得分、权重进行评价。通常，当电视台决定节目的内容和形式时，通常是出于经济和政治考虑，但当观众观看节目和评估节目时，其目的和动机要简单得多。
　　英国广播公司的广播节目质量研究首次采用了观众满意度调查。观众满意度调查对电视广告定价具有重要意义。这一意义主要体现在它解决了收视率调查的不足和促进了电视市场多元化竞争[14]。收视率高的节目不一定是观众满意的节目，反之亦然。
　　本模型的目的是用于电视广告竞价，可将解释变量定义为广告价格。在广告价格数据的选取方面，选取了一些具有代表性和相对合理的电视频道价格数据，并进行了处理，并将其应用于本研究。选择当前电视广告价格作为解释变量，是因为在近30年的电视广告发展过程中，电视广告价格经历了从卖方到买方、从计划经济到市场经济、从不合理到合理的变化，并不断提高。本数据，然后逐一平均价格，以简化广告价格模型的制作过程，如图2所示。
　　本条规定电视广告的价格由电视广告的价格决定。决定电视广告价值的因素包含内部和外部方面。电视广告价值由成本、效益和影响等因素决定。电视广告的价值计量包括评级、覆盖面和满意程度。因此，电视广告的主要价格指数分别包括评级、覆盖面和满意程度。根据以上数据，使用多元素线性回归法，在电视广告价格模型中获得因素的权重，然后获得电视广告价格模型：
　　电视广告价格=28.314×满意度+440.296×收视率-2242.443
　　其中，收视率、满意度为调研数据乘以100，例如收视率9%，带入计算时为9，广告价格的单位为 （百元）。
　　2.3 视频广告与频道用户的分类匹配推送更新模型
　　当前电视广告的投放，从策略上分有前期的品牌宣传，中期的市场培育，后期的客户维护以及品牌塑造;投放形式有：（1）特约播映广告;（2）普通广告;（3）文字广告;（4）公益广告;（5）电视直销广告;（6）电视植入广告。投放类型既有时段广告，也有专题广告，既有按月或季度分期投放，也有购买全年广告时段等。鉴于此，本模型将从电视频道用户收视历史情况和在播视频广告的产品销售情况的角度出发，建立视频广告与频道用户的分类匹配推送更新模型，为有效投放电视广告提出一些意见和建议[15]。
　　动态的广告决策模型早已受到专家学者的关注。商誉模型中考虑了电视台的“光环效应”和制造商广告的“溢出效应”。当广告投放至电视台，并不是其带来的销售量增长的收益大于广告的边际成本时，就可继续投放，还需考虑广告的溢出效应。即广告带来的潜在效益远超过产品当前所需宣传空间时，便不需要继续投放广告。
　　由模型二可知，广告的竞拍底价与投放频道、投放时段的收视率成正比关系，即电视频道的用户收视率反应出了广告的成本。广告投放能够给生产商的产品进行宣传，最直观的利益体现在产品销售量Xs的增长。用户收视历史情况和在播视频广告的产品销售情况实际上是广告投放的成本与收益的博弈关系。且该博弈并不是简单的零和博弈。在不同的广告投放周期里，电视频道的收视用户可能会发生改变，即广告投放与电视台收视用户群的匹配度会发生改变，即：
　　若当前周期的匹配度较上一周期的匹配度降低，即使是电视台收视用户数量上升，其质量降低，也是不一定值得投资的。因此视频广告与频道用户的分类匹配推送更新模型还应考虑匹配程度的问题。故本模型定义广告继投综合判定函数：
　　式中，A—单人次广告投放平均成本;Xs（T）—当前周期产品销售;Xs（T-1）—上一周期产品销售。
　　广告继投综合判定函数综合考虑了广告投放的综合成本影响。若不考虑广告的溢出效益，则Pd（T-1）广告即可继续投放。但是实际过程中广告广泛存在溢出效益，本模型定义溢出阀值为Pd（T-1）广告即可继续投放。但是实际过程中广告广泛存在溢出效益，本模型定义溢出阀值为2×Pd（T-1）。则当时，便可继续投放广告，即：
　　2.4 更新的分戶推送竞价交易模型
　　我国电视广告业正处于蓬勃发展的阶段，具有广阔的市场前景。由于电视广告的特殊性，即电视广告在播出前无法预测其收视率和广告效果，所以当客户投入巨资发布广告时，他们希望能够预测本次发布的效益。此外，客户希望通过他们的品牌目标受众、预期评级、覆盖范围、城市级别、交付时间等，结合他们的预算，设计最具成本效益的点对点交付计划[16]。
　　有些投放广告的客户只能根据广告策划公司的销售人员或策划人员的推荐选择投放广告。他们不能参与点安排的过程，所以只能被动接受，没有太多的选择空间。此外，当一个规划师推荐一个地点时，由于习惯性的做法，他将无法给出最合理的地点安排。很多时候，会有投放额和回报不成比例，或者超出预算的现象发生[17]。
　　为了解决这一浪费广告资源、电视台资源的情况，本节提出了更新的分户推送竞价交易模型。该模型可为电视台的广告播放点位安排提供理论指导，使得电视台能够在极大化卖方收益的同时提升收视率和买方产品销售量。该模型实际上是一个优化模型，要使得投放广告顺序与电视台用户群时间顺序的匹配程度最大化的同时兼顾产品的销售量的提升以及电视台收视率的保障。本节将总结出电视广告点位编排与推荐的运作方法、策略与基本流程，给出变量与约束条件，分析实现的可行性。 　　电视台在做广告投放顺序排布之前，为了确保广告商和电视台双方的利益最大化，双方应充分交接信息，以数据的分析计算为依据，确定性价比最好的排布组合。这些信息包括[18]：
　　（1）目标市场，即客户想要投放的市场，一波投放计划可以有几百天的标的市场，最终的市场可能不一定是在这些市场，但根据客户提供的市场，我们可以得到客户的偏好。他们这次投放的主要目标市场是一、二级城市，三、四级省会城市，五、六级。地级市。不同类型城市的人口和人口比例不同，这将直接影响最终评级、投资成本和决策结果。
　　（2）目标群体是客户希望从本次投放的品牌产品中获得的受众。
　　（3）目标评级，即客户希望在投标市场上进行广告宣传后获得的评级。它是在标准市场上看到广告的人数所占的比例，以及在某一点上目标人口所占的比例。
　　目标市场、目标人群、目标收视率均可在广告匹配程度PP中体现，预算资金可体现在单人次广告投放平均成本中。当投放的各个广告的综合判定函数数值越大时，广告的排序越合理。当综合判定函数求和值最大时，广告排序最合理。此时，各方收益将达到最大化。广告投放客户投放广告匹配度最优、电视台盈利最大、收视率提升效果最好。即：
　　在进行广告点位编排时，广告商和电视台应充分进行交流，相互提供信息，计算出各个广告投放至各个节点时的广告继投判定函数数值。利用MATLAB的Optim tool工具箱中的fminmax 求解器进行求解。
　　3  模型实现与评价
　　本文提出了匹配程度的概念来进行视频广告的分类静态匹配推送，匹配程度基于用户与视频广告的13个特性进行计算，计算方法简单明了，可直接用excel进行计算。卖方分时段竞卖底价估算模型基于多元统计回归得到了多元变量的权重系数，得到了计算模型：电视广告价格=28.314×满意度+440.296×收视率-2242.443。由于该模型是集总了央视、地方台等诸多电视台的数据进行拟合回归得到了，具有非常好的普适性，也具有便捷的计算性。本文的视频广告与频道用户的分类匹配推送更新模型的核心内容为广告继投综合判定函数：
　　该函数系统性的表征了电视台收视率与广告的匹配程度、广告的收益、广告的成本，能直观的判断出广告的综合收益以及预期收益。
　　本文提出的更新的分户推送竞价交易模型的目的是为优化电视台广告节点排布提供理论依据，当各个投放广告的继投综合判定函数求和值最大时，广告的综合效益与电视台的收益均可达到最大值。获取电视台及广告特性数据后可利用MATLAB的遗传算法工具箱直接进行最优解的计算，得出最优的排布结果。总之本文提出的模型较为系统，计算过程较为简便易懂。
　　参考文献
　　[1] 林永平，杜丽斐，柳媚.城市台电视广告有效投放分析——以台州地区为例[J].中国广播电视学刊，2011（1）：87-88.
　　[2] 沈颖.目标人群收视率：电视广告精准投放的利器[J].电视研究，2011（9）：60-62.
　　[3] 邱立.电视广告投放趋势：更精准、更实效[J].市场观察，2012（3）：49.
　　[4] 陈轲文.大数据时代下广告精准投放的实现策略[J]. 商场现代化， 2017（2）：15-16.
　　[5] 张贝贝，殷复莲，王欣然，等.广播电视节目标签标注与可视化研究[J].电视技术，2015，39（20）：71-74.
　　[6] 单湘珍.电视广告定价的影响因素[J].天津市经理学院学报，2013（2）：20-21.
　　[7] 郭修远，李曼，李巍.闭环供应链环境下考虑广告投入的两阶段再制造模型研究[J]. 经济数学， 2018（3）：15-20.
　　[8] 陶喜红. 新闻出版产业市场结构的总体特征、演进趋势及优化路径[J]. 中国出版， 2010（20）：10-14.
　　[9] 杭海.现代广告设计创意与表现：广告新观点[M].陕西：西安交通大学出版社，2003.
　　[10]刘蕾，周欣. 网站广告费如何计算费用[N].中国工商报，2018-10-30.
　　[11]佘贤君. 电视广告價格是怎样制定的？[J]. 广告大观：媒介版，2006（3）：60-62.
　　[12]莫璇，谢毅.美国电视节目植入广告“联”字诀——以《极速前进》为个案分析[J].南方电视学刊， 2010（4）：121-123.
　　[13]张志安. 央视广告定价策略的市场轨迹[J]. 传媒观察， 2004（1）：22-24.
　　[14]李良荣， 陈泉. 建立以收视率为基础的即时浮动收费制度——对电视广告收费制度的新设想[J]. 新闻大学， 2005（3）：72-75.
　　[15]李吉广. 场景互动个性化精准广告投放及购物系统[J]. 中国有线电视， 2017（5）：630-633.
　　[16]CTR市场研究. 从“量化”与“质化”指标看CCTV广告的实效价值[J].中国广告， 2007（9）：164-167.
　　[17]陈忠，蔡晓钰，蔡晓东.不完全信息条件下中介组织信息服务的定价模型[J].运筹与管理，2016，13（5）：86-90.
　　[18]张轶. 电视广告点位推荐及编排DSS设计与实现[D]. 复旦大学， 2009.
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