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最近,产品部用户体验团队的同学对联盟环境下投放广告进行了一系列研究,旨在以更科学方式优化网盟广告投放,在改善用户上网体验同时,提升广告效果,形成用户与广告主双赢局面。
  当然,网络环境可谓千姿万态,不同网站有不同设计排版,想要在复杂多变环境下改善用户体验提升广告效果也并非易事。这次研究算是一种浅显的尝试,如果大家能从中受到启发并深入研究,并且在不久的将来将其应用于实践,那么我们用户体验团队能够起到了抛砖引玉的目的也就倍感欣慰。
  一、实验前准备
  1、 研究对象:
  选择网盟环境下占比最多的正文页与列表页作为研究对象,以优质正文页与列表页为基准;
  2、 研究方法:
  采取眼动研究,通过观察热点图,分析实验数据,将定性考察升级到科学量化水平上,并且在实验中我们采取实验前访谈,实验中观察,以及后期数据筛选,来修正实验中由于条件控制所产生的误差,力求结果贴近实际上网情境更加真实可靠;
  3、名词解释:
  (1)参与度::注意到广告的人群比例
  (2)区域下注视点时长:眼球凝视页面上某区域的时间
  (3)广告关注度=参与度*注视点时长*100
  即:注视点时长*参与度表示所有参与的用户对该广告的平均关注度;乘以100是将数值整体化,表示100个人关注广告的总时长。
  二、实验内容
  1、信息密度
  认知心理学认为:每一项认知活动都需要占用和消耗一定认知资源,当认知任务所需资源之和不超过总资源,注意协调和分配才能同时进行。
  页面上承载的信息量与用户所能接收到的信息量并不对等,相反当页面信息量很大时,用户会感受到巨大认知负担而不会详细加工信息。如果页面中刺激信息所需认知资源超过了人本身所具有的认知资源,人只能把有限资源应用于重要任务上而选择忽略非重要信息。所以,页面承载的信息量即信息密度的大小会影响用户对页面信息的吸收。
  以列表页作为研究对象,信息密度的两个考察指标:留白和广告数。左侧页面信息密度>右侧页面信息密度。
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  眼动数据——广告关注度与观察页面总时长
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  通过眼动实验发现:
  信息密度大的页面用户浏览所需时间长,信息密度小的页面用户浏览所需时间短。
  与所用时长相反,信息密度大的页面浏览时间长但广告关注度小,信息密度小的页面浏览时间短但广告关注度大。
  2、 分页价值
  整页与分页的布局
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  眼动数据——整页与分页的广告关注度比较
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  通过眼动实验发现:
  整页与分页内所有广告的综合关注度,整页效果最好。分页中,其中分页1效果最好,其次是整页呈现;分页2与分页3效果最差。这里需要注意的是排除实验因素影响:分页呈现页面随着页数增加广告效果第次降低。分页呈现越往后用户越没耐心,且被浏览也就越小,最后一页用户浏览概率最小。所以分页内广告价值依次递减。
  3、 广告与内容相关度
  投放广告时,广告与页面内容之间有什么样的关系,这种关系会影响广告的关注度吗?
  (1)我们选择了三种不同内容的页面,包括:服饰页面、汽车页面、家电页面,也选择了三种广告,包括:服饰广告、汽车广告、家电广告,同时投放在三种不同页面上,控制每种内容广告在不同页面上出现的位置和次数均等,实验发现:
  当广告内容与页面内容一致时,广告关注度最佳。
  用户在看广告时,更愿意浏览:服饰页面内的服饰广告,汽车页面内的汽车广告,家电页面内的家电广告。
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  (2)用户兴趣会对这些因素造成影响吗?我们把用户分为有兴趣和没有兴趣。
  在有兴趣的用户里,当用户对广告内容感兴趣时,将用户感兴趣内容的广告,投放至感兴趣的页面效果更好。
  即用户兴趣&广告内容&页面内容一致 ,广告最受关注
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  当用户对广告内容不感兴趣时,将用户不感兴趣广告,投放至广告内容与页面内容一致的页面效果更好。
  即广告内容&页面内容一致,广告最受关注。
百度网盟环境下的广告投放技巧(图文教程)
  因为篇幅关系,本篇文章是从整体上对网页布局、网页内容,与广告的关系进行的研究。
  下一篇文章将从细节着眼,通过对不同广告位进行对比,来对位置与广告关注度进行深度研究,敬请期待。
标签:
百度网盟,广告投放,技巧

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。