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机器学习算法根据消费者人格特征个性化广告方案
2019年05月03日 由 明知不问 发表
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毫无疑问，在电视和网络上做为广告的图像，在触发情感和塑造品牌印象方面发挥着重要作用，但吸引一个人的广告可能会令其他人反感。如果可以根据不同消费者类型个性化广告呢？
人们在Facebook，Twitter，文本博客和其他在线网站上留下的数字足迹可以提供数据，以确定用户是外向或内向，渴望尝试新事物还是更保守。
在一项新研究中，研究人员利用机器学习算法处理这些数字数据，根据个性类型对广告进行个性化。
纽约哥伦比亚商学院管理与组织行为助理教授Sandra Matz博士表示，“我们的目标是定制一种体验，使其与消费者更加相关。这是为消费者提供更好服务的一种方式，因为体验是个性化的。”
研究人员首先使用计算机算法提取89个图像特征，包括色调，饱和度，颜色多样性，人数和细节水平。
他们招募了745名参与者，并要求他们按照1到7的等级评估对图像的喜爱程度。然后参与者完成了一个人格测试，利用大五人格对他们进行评估，即开放性、责任心、外向性、亲和性、神经质。调查人员使用这些数据来确定分别有哪些图像更吸引这五种人格特征。
例如，他们发现外向的人更喜欢简单的图像，而人们喜欢这些人，而开放性强的人喜欢没有人物的图片和蓝或黑色的冷色调。神经质程度高的人喜欢平静和刺激度最低的场景。然后研究人员使用这些信息为每个图像分配个性类型。
在下一项研究中，研究人员探究了不同图像的性格特征是否能准确预测消费者的偏好。参与者们看到了三种与产品相关的图片:度假、美容或手机。然后他们对不同图片的吸引力程度进行了评分。正如所料，将一张图片的“个性”与参与者自我报告的个性相匹配，可以显著预测出他们的偏好评分。
调查人员最终希望了解图像和个性之间的这种契合是否会影响消费者购买产品的兴趣，人们不仅更喜欢与自己个性相匹配的图片，而且对这些品牌的态度和购买意愿也更加积极。
尽管品牌常常以特定的性别、年龄或社会群体为目标投放广告，但利用算法通过个性匹配广告可能会让营销人员针对更广泛的人群定制自己的产品。
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