【互联网时代的网络营销推广模式研究-以A企业为例10000字（论文）】

PAGE1互联网时代的网络营销推广模式研究—以A企业为例内容摘要本文试图系统性地探究当前互联网营销推广模式，以A企业营销体系为例，研究当前营销模式下所具有的产品特点、类型以及如何进行优势打造，探索了影响互联网广告投放效果的因素，并试图发掘当前营销模式下所具有的相关营销问题并寻找解决路径，最后本文反思了本研究所存在的缺陷，提出了在互联网广告方面可能的未来研究创新方向。关键词：网络整合营销搜索引擎原生信息流目录TOC\o"1-2"\h\u一、 绪论 1（一） 研究背景与意义 1（二） 研究目的 2（三） 研究方法与思路 2（四） 研究综述 3二、 互联网广告的定义与特点 4(一) 互联网广告的定义 4(二) 互联网广告的特点 4三、 互联网广告的产品类型——以A企业为例 6四、 不同产品对于点击率的影响分析——以A企业为例 8（一） 样本选择与数据来源 8（二） 模型构建 8（三） 实证分析 9五、 网络营销推广的优势打造——以A企业为例 13（一）依据模型结果进行点击率优化 13（二）拓宽用户流量池+全场景覆盖 13（三）优化推荐精度/精准定向 14（四）程序化广告创意/简化投放路径 14六、 互联网广告发展中存在的问题以及未来优化建议 15（一）对人群画像刻画存在的必然偏差 15（二）竞价排名导致的不良内容生态 15（三）过度的网络广告对网站生态的负面作用 15参考文献 16PAGE4绪论研究背景与意义研究背景21世纪互联网的发展，使得网络成为了人们生产生活的重要阵地之一。如图1，截止至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，较2020年3月增长8540万，互联网普及率达70.4%，较2020年3月提升5.9个百分点。[[]CNNIC中国互联网络信息中心.第47次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].[]CNNIC中国互联网络信息中心.第47次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]./hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202102/P020210203334633480104.pdf,2021-02-03.2020年度中国网络广告市场规模达4966亿元，同比增长14.4%，其中发展趋势主要呈现以下三个特点：一是智能终端广告收入上升，移动端广告逐渐抢占PC端份额；二是在传统搜索广告的基础上，信息流广告市场规模发展迅速；三是关键意见领袖（KeyOpinionConsumer）营销崛起，重构互联网营销链条，增加了广告和营销变现方式。[[][]CNNIC中国互联网络信息中心.第47次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]./hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202102/P020210203334633480104.pdf,2021-02-03.图SEQ图\*ARABIC1互联网普及情况以及网络广告市场规模（数据来源：CNNIC）由于网络用户增长趋势的稳定存在，网络广告市场的收入也随之逐年上涨，网络广告市场的增量空间仍有待挖掘。在此情况下，国内外的互联网企业均不甘于后，先后布局自己的商业化广告产品，打造互联网广告营销的竞争力，就A企业而言，2020年第四季度广告收入为189亿元，占核心业务收入的81%，属于A企业的收入支柱，市场见证了互联网商业化广告的价值。[[]佚名.[]佚名.BaiduAnnouncesFourthQuarterandFiscalYear2020Results[EB/OL]./view/7cb007436a0203d8ce2f0066f5335a8103d26670.html,2021-02-18.因此，互联网营销模式的发展同时得到了企业界和学术界的关注。目前的互联网营销模式主要包括用户主动的搜索推广模式和用户被动的信息流推广模式，作为营销资源售卖方的平台企业不仅通过对线上线下渠道的打通，还通过与其他平台合作达成了营销战略联盟，实现营销资源的整合与统一，突出了互联网营销产品的蓬勃发展与多样化。研究意义学术界和企业界都对互联网营销所代表的潜力和价值给予了极大的肯定，关于互联网营销的研究成果后来居上，在营销领域的重要性完全不亚于传统营销策略与模式。而科技与网络平台的不断发展，更是意味着互联网营销随着而来的多变与成长，作为未来的发展趋势以及营销着力点，此专业领域也不断得到足够的重视和探讨。针对代表营销资源购买方的企业，互联网营销资源的发展趋势向多样化、智能化、精准化等方向发展，深刻影响着企业的发展格局，营销资源在线上的开辟和拓展，使得传统营销模式突破了地域与时间的局限，企业借助诸如搜索引擎等高覆盖性的用户流量平台来精准触达更多的潜在高质客户，实现市场开辟和企业份额的提升，探寻更快更强的发展机会。而作为营销资源出售的平台方，是在通过合理合规的途径将流量变现，提高盈利水平并实现企业的商业化目标，而在此过程中，对营销资源的整合和打造，有利于平台方塑造自身品牌优势、打造产品核心竞争力，形成平台方营销产品长久的生命活力。最后对于普通用户以及社会生活而言，网络广告的意义更是值得探讨。互联网广告的高覆盖性意味着用户更容易获得相关商品与服务的信息资讯，但是也意味着广告充斥的内容生态会深刻影响到用户自身的判断力。网络广告市场是中国经济不可忽视的一片商业高地，商业的强盛是国民经济发展的重要象征，营销资源的合理配置与利用，对于经济与社会民生具有重要意义。研究目的本文从“互联网广告”展开，试图以在此领域具有一定代表性的具体企业A为案例，从实用性角度出发，分析互联网广告的发展背景、具体特点、主要产品类型，并在此基础上通过多元线性回归分析，探究影响互联网广告效果——点击率的因素，再依据此模型，明确在互联网营销推广过程中，A企业进行核心优势打造的路径。最后，本文还针对目前A企业在互联网广告发展过程中所遇到的问题进行了反思，并提出了自己的看法与建议。研究方法与思路研究方法本研究主要采用了文献分析法、案例分析法以及定量分析法。文献调查法：本研究通过搜集与阅读大量文献，立足于市场营销学、广告学、统计学等学科的理论知识，并借鉴了艾瑞咨询、中国互联网信息中心等机构的调查数据，对互联网广告进行了全面的分析。案例分析法：本研究以具体企业A作为案例，来呈现互联网广告的发展背景、具体特点以及产品类型，并在此基础上探索互联网广告效果的影响因素，以此为依据进行未来机会点探索，使得研究结合实际，更加生动具体。定量分析法：本文以转点击率作为目标变量，进行了多元线性回归，试图判断如投放的产品类型、投放地域等不同变量对点击率产生的影响，并在此基础上得出相对应的投放建议。研究思路本文对网络营销时代的互联网广告进行了系统性研究，随着网络广告市场规模的持续扩大，互联网广告的类型与特点都迎来了巨大变革。本文主要的研究问题是：目前的互联网广告产品是什么样的？什么因素对互联网广告效果的影响最大？在此基础上，企业如何进行营销优势打造呢？ 为了解答这个问题，本研究根据目前已有的对互联网广告的研究结果以及具体的A企业案例，综合各方面信息，对其进行了概念界定，并归纳出了其特点以及主要的产品类型；其次，本研究通过统计分析，来探究影响互联网广告转化效果——点击率的因素，并据此提出了企业营销优势打造的方向；最后，本文总结了目前企业实践中，互联网广告发展所遇到的问题并提出相对应的优化建议。研究综述搜索推广与信息流推广研究搜索引擎推广始于谷歌,GoogleAdwords通过关键词广告以及营销资源联盟网络来进行推广，属于付费的竞价推广模式，特点是投放过程智能化与程序化，以及效果付费。[[]陈晗.百度竞价推广业务营销策略研究[D].山东:山东大学,2018.]目前关于搜索引擎的相关研究主要集中在其关键词竞价机制方面，赵大营（2010）通过建立博弈论模型，利用企业对关键词广告的历史出价、点击率等信息，探索具有实际应用价值的满足纳什均衡的最优出价的决策方法，目的在于对广告投放的效果与成本进行优化。[]陈晗.百度竞价推广业务营销策略研究[D].山东:山东大学,2018.[]赵大营.企业的Google广告关键词竞价策略研究[D].黑龙江:哈尔滨工业大学,2010.[]杨彦武等.搜索竞价广告中关键字最优化策略[J].信息系统学报,2013(12).与搜索推广相比，原生信息流广告出现较晚，但目前大部分学者都对信息流广告的商业价值给予肯定。王首敬（2017）认为在用户注意力有限的情况下，将广告融合到信息与内容中，能增大广告的关注度。[[]王首敬.原生广告的主力军——信息流广告研究[J].现代经济信息,2017.]此外，周雪（2016）基于计划行为理论对用户微信信息流广告的接受意向进行过研究；[[]周雪.[]王首敬.原生广告的主力军——信息流广告研究[J].现代经济信息,2017.[]周雪.基于计划行为理论的用户微信信息流广告接受意向研究[D].广西:广西大学,2016.[]李永锡等.于社交属性的信息流广告的躲避反应机制研究——以微信朋友圈广告为例[J].中华文化论坛,2016.[]范昕伟.微信信息流广告商业模式初探[J].新闻研究导刊,2016(7).整合营销理论网络整合营销（E-IMC），即NetworkIntegratedMarketing，于20世纪90年代由DonSchultz提出，相比于传统模式，更加具有消费者为导向的明确理念，是通过整合各种网络营销方法，对客户的客观需求进行有效比配，为客户提供一种或者多种的网络营销方案。[[]唐·舒尔兹.1991.整合营销传播[M].何西军,黄鹂等翻译.北京：中国财政经济出版社,2012.]其基于互联网之上，主要包括传播资讯的统一性、互动性和目标营销三个方面，并且具有传染性、互动性、重合性与背书性的特性。与之相对应的是，在传统营销学4P、4C与4R的基础上，DonSchultz在近几年提出了网络整合营销的4I理论，主要包括趣味原则（Interesting）、利益原则（Interests）、互动原则（Interaction）与个性原则（Individuality）四要素[[]曹芳华.基于AISAS模式的网络整合营销传播模型建构与个案研究[D].[]唐·舒尔兹.1991.整合营销传播[M].何西军,黄鹂等翻译.北京：中国财政经济出版社,2012.[]曹芳华.基于AISAS模式的网络整合营销传播模型建构与个案研究[D].福建：厦门大学,2009.互联网广告的定义与特点互联网广告的定义互联网广告是以互联网为媒介，指的是企业通过网络手段来把自己的产品与服务推广到受众面前的一种方式。互联网广告具备不同于报纸、杂志、电视、广播等传统四大传播媒体的特质，其营销推广模式在近年来得到了巨大的发展，诸如短视频营销、知识营销等热点营销方式不断涌现，已经不再单单局限于搜索竞价、邮件营销等传统方式上。但在此过程中，互联网广告也遇到了许多的发展困境，仅2018年上半年，全国工商、市场监管部门便查处互联网广告案件8104件，同比增长64.2%；罚没金额达到11668.70万元，同比增长17.0%。互联网广告的特点精准营销与效果付费网络营销推广模式具有用户历史信息背书，在用户定向方面具备一定的精准性。与此同时，精确地推广更是意味着营销效果的可视化，广告主能够只针对具备效果的营销推广行为付费，更是节省了推广成本，如oCPX等收费模式的使用。网站根据用户意图、地理位置、社交关系、浏览记录等打造用户人群画像，并将匹配的广告推荐给特定人群，针对广告所产生的效果进行信息回传并且收费，而在此期间所产生的数据信息对广告投放效果的优化亦具备指导意义。这意味着广告主与网站在营销投放上能够合理配置资源，逐步实现效果最大化。对于用户而言，广告信息推广的精准性还意味着他们能够更加迅捷地获取其所需要的产品与服务信息，在一定程度上满足用户了的个性化需求。图SEQ图\*ARABIC2互联网广告精准营销逻辑互动性（双向沟通）网络营销推广已经不再仅局限于广告主和网站的推广信息单方面向用户的暴露与输出，它开始逐渐变得更加重视对用户需求或反馈的收集，以此增加与用户的互动。各种新的产品样式的创新，使得许多原本单向输出的营销样式，通过与用户的互动变得更加潜移默化，而且互动性增加了用户的接受度以及趣味性，同时增强了产品与服务的记忆点。不仅如此，互动性还意味着供需互动和双向沟通，企业还可以据此进行前期产品测试、市场调查和后期消费者反馈的收集。图SEQ图\*ARABIC3用户与信息的双向沟通传染性（多次传播/重复展现）相较于传统营销推广，网络营销推广针对目标用户具备着传染性的特点。它不仅意味着相同或者相近的营销内容在多层次多角度的展现位置出现，还意味着多时间点上的重复展现。即当营销触达用户时，你在某一个App的某一板块能够看到的内容，你还能够在不同的时间点，在不同的App、网站或者展现位置内注意到这些信息，这种传染一般发生在单一营销资源体系中。因此营销资源体系所具备的体量便极为重要，这关系到是否能够覆盖到用户生活的全场景，是互联网企业进行营销售卖的基石。通过多次传播，这些重复展现的产品与服务信息便为用户所记忆。形式多元化科技进步不仅推动了营销手段与资源的发展，亦使得营销形式更加多元化。二十一世纪可以说广告无处不在，隐形或显性，它甚至出现在用户所未曾注意到的地方，对人们的生活产生了潜移默化但却不可估量的影响。从简单的横幅、弹窗广告开始发展，到如今，营销的形式已经不再拘泥于形式、内容、地点或者时间。形式多元化的代表便是信息流广告的出现，迎合了信息爆炸时代人们碎片化地获取信息的特点，信息流广告出现在各种资讯、短视频等信息瀑布中，穿插于生活间隙，而且相较于昂贵的开屏广告，信息流广告成本更为低廉而且效果颇佳，成为了中小型企业的重要营销手段之一。此外，还有知识营销等营销形式的出现，使得信息曝出更加全面、立体，且对用户的伤害更小。互联网广告的产品类型——以A企业为例以A企业为例，A企业作为一家具备代表性的头部互联网公司，具备较为完善的商业化营销产品体系，通过对A企业整体的营销体系的探究，可以在一定程度上了解到目前市面上的网络营销推广模式的特点、类型、投放影响因素以及相关营销问题，并在此基础上探究相关的优化建议。A企业的商业营销产品主要分为四种产品线：搜索推广、信息流推广、开屏/聚屏推广、百青藤推广；其营销产品矩阵主要体现了A企业针对其营销资源的整合与配置，包括线上线下渠道的打通以及其商业媒体联盟战略合作的达成。图SEQ图\*ARABIC4A企业营销产品类别 A企业在中国搜索引擎市场占据近8成的市场份额，拥有全球最大的中文搜索引擎，这极大地提升了A企业搜索推广产品的价值。在A企业的五类产品中，搜索推广类产品占据A企业互联网广告收入的55%，原生推广占22%的份额，且从图5中2019-2020年A企业互联网广告收入可知，互联网广告业绩收入呈现出明显的淡旺季波动。图SEQ图\*ARABIC5A企业互联网广告业绩收入（数据来源：A企业）针对互联网广告的价格，目前较为主流的出价方式是oCPC出价方式（OptimizedCostPerClick），以目标转化为优化方式的点击出价，采用了更加科学的转化率预估机制，虽然其本质还是依据CPA（CostPerAction）付费，但是oCPC出价模型能够基于多维度、实时反馈以及历史积累的海量数据，并根据预估的转化率以及竞争环境智能化地动态调整出价，帮助广告主在竞争广告流量的同时，降低转化成本。[[]叶成达.基于实时竞价模式的广告点击率预测与出价算法研究[D].广东[]叶成达.基于实时竞价模式的广告点击率预测与出价算法研究[D].广东:华南理工大学,2018.不同产品对于点击率的影响分析——以A企业为例样本选择与数据来源本文以在互联网营销领域具备代表性的A企业作为目标企业，把目标企业在2019-2020年不同类别的互联网广告产品的点击率作为研究对象，试图研究不同因素是否会对产品的点击率造成影响。选取点击率（Click-throughRate）作为研究对象，主要是考虑到其为影响转化出价的核心要素，属于互联网广告效果的核心评价指标之一。转化出价是指广告主可以选择和设定投放广告的目标，并给出目标转化价格，广告系统预估点击率和转化率，向最有可能发生转化的用户展示广告，保证转化成本尽可能接近或者低于广告主的目标出价。因此，转化目标、转化价格、点击率和转化率预估便构成了转化出价的四个核心要素。[[]王永,张帅鹏,申文凯等.一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法[P].中国[]王永,张帅鹏,申文凯等.一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法[P].中国:CN107153970A,2017.本模型选取点击率作为因变量，同时选取产品账户小类、广告主行业、广告主地域、代理类型、是否加V、商家信誉评级、账户余额、展现数、点击数、点击消费、点击消费现金、每千次消费成本、所属日期等作为自变量。所有相关数据来自A企业，并经过模糊处理。模型构建为了检验不同因素对互联网广告的点击率的影响，本文构造以下模型：CTR=β0+β1Industry+β2Location+β3Agency+β4VIP+β5Credit+β6Remaining+其中广告主行业、广告主地域、代理类型、是否加V、商家信誉评级为描述广告主性质的变量，账户余额、展现数、点击数、点击消费、点击消费现金、每千次消费成本、产品账户小类为描述产品消费情况的变量。具体的变量说明可见下表。表SEQ表\*ARABIC1变量说明变量名称变量含义CTR点击率Industry广告主行业Location广告主地域Agency代理类型VIP是否加V：是否为VIP客户Credit商家信誉评级Remaining账户余额View展现数Click点击数Expense点击消费Cash点击消费现金CPM每千次展示成本Product产品账户小类实证分析描述性统计表2为各变量的描述性统计结果。表SEQ表\*ARABIC2变量描述性统计变量名样本数量平均值标准差最小值最大值Remaining76928848720151669010597607View769288109319585051126123346Click769288154373810460157Expense769288202363420290496Cash769288153147940206026CPM7692881394270128140CTR7692885.33%7.21%0.00%100%由描述性统计可知，2019-2020年间，广告主在A公司进行投放的操作记录样本量为769288个。回归分析在进行回归分析之前，为了最大化模型效用，本文对数据进行了去除离群值、合并类别以最大化与目标的关联等前期处理。接着，本文以CTR为目标变量，计算了变量的重要性程度，发现在预测CTR时，CPM产生了最重要的影响，其次是点击消费、点击数、代理类型、广告主地域与账户产品小类，而其他变量的影响程度均较低。因此为了简化模型，本文在此对变量进行了筛选，仅选择CPM、点击消费、点击数、代理类型、账户产品小类、广告主地域作为自变量，构建模型如下：CTR=β0+β1CPM+β2Expense+β3Click+β4Agency+β5Product+β6Location+ε 模型简化后变量重要性程度与准确性程度如下图。图SEQ图\*ARABIC6模型重要程度与准确程度最后在正式构建模型的阶段，本文选择了向前步进法来构建线性回归模型，模型的准确性在28.4%，我们认为是目前的六个变量不足以概括影响CTR的大部分因素，关于其他影响CTR的因素将在未来继续探寻。表SEQ表\*ARABIC3回归模型结果变量名系数标准误差t显著性重要性截距0.6330.03219.9120.000CPM0.0270.000358.5290.0000.483点击消费-0.0010.000-208.5820.0000.164点击数0.0020.000180.7540.0000.123代理类型=1.5920.04138.6080.0000.109代理类型=4A-0.1740.046-3.7550.0000.109代理类型=SEM综合代理0.7600.03025.0510.0000.109代理类型=传统媒体代理0.2050.0494.2250.0000.109代理类型=境外代理0.0640.3040.2110.0000.109代理类型=教育专项代理3.9390.031128.2960.0000.109代理类型=本土综合代理0^a0.109账户产品小类=PC凤巢0.9820.01661.2910.0000.062账户产品小类=原生商业推广-竞价（CPC）-2.6190.027-95.3630.0000.062账户产品小类=原生商业推广-竞价（CPM）-1.8490.037-50.1020.0000.062账户产品小类=无线凤巢0^a0.062广告主地域=北京，贵州，陕西1.2290.02254.9000.0000.060广告主地域=四川-2.2490.128-17.5530.0000.060广告主地域=其他，山东-1.0340.179-5.7790.0000.060广告主地域=天津，河南-2.0840.057-36.4480.0000.060广告主地域=江苏，河北，浙江-0.4310.042-10.1530.0000.060广告主地域=江西，湖南，福建14.5420.14699.6100.0000.060广告主地域=安徽2.1590.6143.5190.0000.060广告主地域=广东0.2730.0309.1080.0000.060广告主地域=广西0.5010.04610.8110.0000.060广告主地域=北京，贵州，陕西0.0000.0490.0050.9960.060广告主地域=重庆-2.0560.237-8.6740.0000.060广告主地域=云南，辽宁-1.2690.064-19.7030.0000.060广告主地域=新疆，湖北1.6530.2456.7370.0000.060广告主地域=海南0^a0.060（注：0^a表示此系数冗余，因此设置为0）由表3回归分析结果可知，账户余额、展现数、点击数、点击消费、点击消费现金、每千次消费成本（CPM）均属于显著变量。其中CPM、点击数与CTR呈现正相关关系，点击消费与CTR呈现负相关关系，且其中CPM对CTR的影响程度最大。代理类型中，SEM综合代理、传统媒体代理、境外代理、教育专项代理有助于提高CTR，其中教育专项代理表现最优，本土综合代理对CTR基本不产生影响，而4A代理类型则会导致CTR的降低。产品账户小类中，无线凤巢对CTR影响较小，使用有线凤巢的产品有助于CTR的提高，而原生竞价类型的产品可能会导致总体CTR的降低。最后，在经过变量处理的广告主地域中，江西、福建、湖南CTR更优，四川的CTR表现最差。其中关于产品账户小类的结论，本文认为是由于A企业属于搜索推广的优势企业，占据了搜索领域近八成的市场份额，搜索推广产品具备更大的营销资源优势，而且由于长期的产品发展与改善，搜索推广产品的定向精度更高，故CTR表现最优；而A企业在原生信息流领域属于后起之秀，起步较晚，故对应的营销产品表现较差。整体模型预估的平均值可见下图。图SEQ图\*ARABIC7模型预估平均值网络营销推广的优势打造——以A企业为例（一）依据模型结果进行点击率优化以点击率为研究目标进行回归分析的结果作为依据，在进行互联网广告投放时，优先进行有利于点击率提升的投放选择。如在投放地域选择的时候，给江西、福建和湖南分配更多的投放预算；在互联网广告产品选择时，更多地考虑PC端的搜索推广产品等。而据回归结果，点击率与点击量之间亦存在正相关关系，因此想获取更高的转化率，在点击获量应该争取做到更优，例如提高投放预算、优化广告物料吸引程度等。（二）拓宽用户流量池+全场景覆盖流量与场景覆盖是网络营销推广的基石，唯有足量的用户存在，才会在后续推广过程中具备优势和能力。A企业的流量维护主要是通过不同系列与不同场景全面铺开，A企业目前每日都能接收到近10亿次的搜索请求，具备超过1亿的信息流用户以及日均800亿次的定位服务请求，虽然A企业的广告场景资源丰富且深入，但仍需要通过持续的场景打造，维护在互联网营销领域的流量优势。足够的流量意味着用户池的深度，能够触及到足够多的人群，才能实现面向顾客的高效转化，而生活全场景意味着用户池的宽度，涵盖了用户生活的方方面面，这给不同类型的广告主均提供了不一样的个性化选择。例如母婴产品和剃须刀所针对的生活场景便不一致，母婴产品更可能被推送给标记为具有新生儿的家庭，而剃须刀更可能被推送给男性，又比如，汽车广告更可能推送给在地图上搜索过4S店的用户，流量对场景的覆盖是全面丰富的。（三）优化推荐精度/精准定向广告展现精准推荐，是借助行业领先的搜索与信息流推荐技术，依据超过200万种特征形成多元丰富的用户画像，并在此基础上通过优化定向精度来精准推荐。在用户流量的基础上，如何在其中更加高效地识别目标顾客，减少不必要的营销成本，是网络营销推广的另一个问题。每个用户所具备的特质与标签是不一样的，因此精准识别用户的真实需求以及兴趣爱好显得尤为重要。在识别人群方面，A企业可以通过用户意图、浏览定向、到访定向、贴吧定向、移动定向、基本信息、用户兴趣、地理位置、社交关系等标签来进行人群分类，例如通过是否搜索过特定关键词，来判断用户意图，以便于通过关键词、业务点、商品与app等方式定向推荐广告。（四）程序化广告创意/简化投放路径通过人工智能技术与程序化广告创意，简化投放路径，可以提升广告主用户的投放体验，实现广告投放的自动化与智能化。A企业可以通过优化算法，来捕捉用户行为，精简广告投放流程，依据海量数据来智能推荐创意与进行内容追投，流程更加简单可操作，且指导性强，不仅减少广告主的使用与学习成本，又降低了广告投放成本。对于广告主，利用营销平台的AI技术以及大数据资源，自动进行创意制作与原生化，可以简化流程、提高效率；AI技术通过人群类别以及浏览行为，进行模仿分析，根据投放意向与广告主广告转化率，进行自动优化与自动出价；营销平台还可以对每一位进行访问的用户都建立深度用户学习模型，自动识别浏览的历史内容并进行高相关性产品的广告追投。互联网广告发展中存在的问题以及未来优化建议（一）对人群画像刻画存在的必然偏差人是具有复杂性的，用户在网站上的留存信息是否能精准地打造真实的人群画像，这其实是存疑的。因为根据网站的性质与特点不同，用户在其数据库中留下的信息也具有多面性，故而互联网企业的用户画像与真实人群必然是存在一定偏差的，例如用户只在一个网站搜索书籍，但在另一个网站关注综艺，两个数据库对用户的标签判断便会全然不同。减少定位偏差的方式主要可分为两种，一是扩大作为判断依据的数据库基础，二则是优化投放模型的定向能力。如何减少人群画像与真实情况的必然偏