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機器學習算法根據消費者人格特征個性化廣告方案

機器學習算法根據消費者人格特征個性化廣告方案

毫無疑問,在電視和網絡上做為廣告的圖像,在觸發情感和塑造品牌印象方面發揮著重要作用,但吸引一個人的廣告可能會令其他人反感。

如果可以根據不同消費者類型個性化廣告呢?

人們在Facebook,Twitter,文本博客和其他在線網站上留下的數字足跡可以提供數據,以確定用戶是外向或內向,渴望嘗試新事物還是更保守。

在一項新研究中,研究人員利用機器學習算法處理這些數字數據,根據個性類型對廣告進行個性化。

紐約哥倫比亞商學院管理與組織行為助理教授Sandra Matz博士表示,“我們的目標是定制一種體驗,使其與消費者更加相關。這是為消費者提供更好服務的一種方式,因為體驗是個性化的。”

研究人員首先使用計算機算法提取89個圖像特征,包括色調,飽和度,顏色多樣性,人數和細節水平。

他們招募了745名參與者,并要求他們按照1到7的等級評估對圖像的喜愛程度。然后參與者完成了一個人格測試,利用大五人格對他們進行評估,即開放性、責任心、外向性、親和性、神經質。調查人員使用這些數據來確定分別有哪些圖像更吸引這五種人格特征。

例如,他們發現外向的人更喜歡簡單的圖像,而人們喜歡這些人,而開放性強的人喜歡沒有人物的圖片和藍或黑色的冷色調。神經質程度高的人喜歡平靜和刺激度最低的場景。然后研究人員使用這些信息為每個圖像分配個性類型。

機器學習算法根據消費者人格特征個性化廣告方案

在下一項研究中,研究人員探究了不同圖像的性格特征是否能準確預測消費者的偏好。參與者們看到了三種與產品相關的圖片:度假、美容或手機。然后他們對不同圖片的吸引力程度進行了評分。正如所料,將一張圖片的“個性”與參與者自我報告的個性相匹配,可以顯著預測出他們的偏好評分。

調查人員最終希望了解圖像和個性之間的這種契合是否會影響消費者購買產品的興趣,人們不僅更喜歡與自己個性相匹配的圖片,而且對這些品牌的態度和購買意愿也更加積極。

盡管品牌常常以特定的性別、年齡或社會群體為目標投放廣告,但利用算法通過個性匹配廣告可能會讓營銷人員針對更廣泛的人群定制自己的產品。

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