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大数据视阈下的原生广告研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着大数据时代的到来，原生广告成为了品牌推广和营销的重要手段之一。原生广告是指融合了品牌信息和用户内容的广告形式，它能够给用户更好的广告体验，同时也提供更好的曝光率和转化率。在互联网产业的快速发展中，原生广告的应用趋于成熟，而且成为了互联网广告收入的重要组成部分。
但是，当前原生广告的应用还面临着很多的问题，如何在大数据视阈下，利用数据挖掘和深度学习等技术，对原生广告的用户喜好、用户浏览行为、广告内容等进行深入的研究和分析，对于优化原生广告的效果、提高广告投放和回报率，转化用户为客户具有重要的意义。
因此，在大数据视阈下的原生广告研究，具有十分重要的实际意义和战略价值。理论上和实践上的研究成果，能够为广告主和广告从业者提供有效的决策支持，提高品牌推广和营销的转化效率。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）用户喜好：通过对用户数据的分析和挖掘，识别出用户偏好和行为特征，根据用户的喜好、消费能力、消费习惯等，可以调整广告的投放位置、频次和时机，从而提高广告效果。
（2）广告内容：研究广告内容的吸引力和吸引力源，找到优质的广告素材、创意和表现形式，根据用户的需求和消费行为等用户数据，提供更具有吸引力的广告内容。
（3）用户浏览行为：通过分析用户在网页中的浏览行为，对广告曝光和转化进行深入的研究和分析，提供更科学的广告投放策略和优化措施。
（4）广告数据监测和分析：研究五种广告指标，即Impressions（曝光次数）、Click-throughrate（点击率）、Conversionrate（转化率）、Returnoninvestment(投资回报率)、Cost-per-click（每次点击成本），并在这些指标的基础上，对广告数据进行监测和分析，以提高广告效果和投资回报率。
2.研究方法
（1）数据挖掘方法：利用数据挖掘技术，从大量的用户数据中提取出有价值的信息和特征，为原生广告的优化和改进提供数据分析基础。
（2）深度学习方法：通过深度学习方法，对大数据内部关联以及对广告和客户画像进行建模，进一步提高原生广告的个性化和定向投放能力。
（3）网络行为分析方法：利用网络行为分析方法，对用户的网络行为进行分类和量化，实现对用户消费行为的精确分析和预测。
（4）广告效果分析方法：利用广告效果分析方法，对广告的各个环节进行意义分析，找出广告效果的瓶颈，解决广告实现营销目标的问题。
三、研究成果与应用
1.研究成果
（1）提供新型的原生广告评价指标，进行广告效果评估；
（2）研究和建立用户画像和广告画像，并进行用户与广告匹配；
（3）开发高性能的大数据处理系统，能够高效处理和分析亿级别的用户数据；
（4）研究广告投放策略和优化方案，提高广告曝光和转化率；
（5）提供给广告主和广告从业者实用的行业指南和决策支持系统。
2.应用前景
（1）为广告主提供高品效广告，提高广告曝光和转化率；
（2）建立有趣和富有吸引力的原生广告，提高广告的用户参与度和关注度；
（3）建立精准定向的广告投放策略，减少广告的浪费投放和成本；
（4）为广告从业者提供最新的原生广告研究成果和决策支持。