JM：人工智能推荐和用户订阅渠道之间的数字广告表现

唧唧堂 · 公众号 · · 2024-07-21 23:36

正文

本期推荐一篇2024年4月发表在《营销学杂志JM》上的论文《两个渠道的故事：人工智能推荐和用户订阅渠道之间的数字广告表现》。

随着社交媒体平台的发展，平台通过用户订阅或人工智能推荐两种方式向用户推送内容，但目前对于这两种方式下广告效果的研究较少。本研究填补了这一空白，探讨了不同渠道下数字广告的表现，特别比较了人工智能推荐渠道和用户订阅渠道中广告的点击率（CTR）和转化率（CR），并进一步探讨广告属性（信息型与情感型）和广告链接类型（直接链接与间接链接）如何影响广告效果，以及广告侵入性是否在渠道效果与广告表现之间起到中介作用。

研究采用了大规模现场实验和多个控制实验的研究方法。首先，研究与一家领先的电子游戏公司合作，在中国主要的社交媒体平台微博上进行了一项为期三个月的大规模现场实验。实验中，研究团队选取了297个预先设计的广告，并将这些广告随机分配到推荐渠道和订阅渠道，以及直接链接和间接链接的组合中，形成了一个2×2×2的实验设计。广告在微博的有机内容流中展示，覆盖了超过三亿次曝光、一千万次点击和近十万次下载。在实验过程中，研究团队收集了广告曝光次数、点击次数和下载次数的数据，并通过统计分析验证了实验设计的随机性和可靠性。

在控制实验部分，研究团队进行了多个实验来进一步验证广告侵入性机制和渠道效果之间的关系。参与者被随机分配到推荐渠道或订阅渠道，并观看解释视频，随后在虚拟社交网络应用场景中浏览包含广告的帖子，并评估自己的点击意图和广告侵入性。

研究的结果显示，推荐渠道的广告点击率显著高于订阅渠道，但转化率却显著低于订阅渠道。此外，信息型广告和直接链接广告在推荐渠道中的效果更为明显，进一步放大了点击率与转化率之间的差异。控制实验验证了广告侵入性在渠道效果与广告点击意图之间的中介作用，推荐渠道的广告被认为侵入性较低，因而更容易引起点击，但这种点击并不一定能转化为购买行为。

总之，这篇论文通过大规模现场实验和控制实验，系统地比较了人工智能推荐渠道和用户订阅渠道中的广告表现，并揭示了广告属性和链接类型在其中的调节作用。研究结论为数字广告投放策略提供了重要的理论支持和实证依据。

论文原文：

J of Marketing, Volume 88, Issue 2

Tales of Two Channels: Digital Advertising Performance Between AI Recommendation and User Subscription Channels

Beibei Dong, Mengzhou Zhuang, Eric (Er) Fang, and Minxue Huang