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计算广告学 版权信息
- ISBN：9787030723710
- 条形码：9787030723710 ; 978-7-03-072371-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
计算广告学 内容简介
计算广告是目前大数据思维与技术发展*成熟、市场规模**的应用领域之一，致力于解决的核心问题是广告、场景、用户三者之间的**匹配，而计算广告学涉及自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。本书以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，从观察者、研究者和实践者的视角，对数字化时代背景下的媒介环境变革，计算广告的背景、内涵、商业模式、关键技术等进行全面阐述，为业内外人士理解并涉足计算广告领域提供有效路径。
计算广告学 目录
目录
“新一代人工智能创新平台建设及其关键技术丛书”序
前言
**篇 基础篇
第1章 计算广告背景 3
1.1 广告简介 3
1.1.1 定义与要素 3
1.1.2 产业链构成 4
1.1.3 广告的分类 6
1.2 在线广告 8
1.2.1 在线广告概念 8
1.2.2 产品形态发展 10
1.2.3 在线广告生态系统 17
1.2.4 行业发展概况 19
1.3 计算广告 23
1.3.1 计算广告概述 23
1.3.2 计算广告术语 25
1.3.3 计算广告发展 26
第二篇 市场篇
第2章 合约展示广告 33
2.1 定向广告模式 33
2.2 受众定向 34
2.2.1 受众定向方式 34
2.2.2 受众定向标签 35
2.2.3 用户标签体系 37
2.3 合约流量预测与分配 38
2.4 定向广告的发展趋势 41
2.5 定向广告的投放策略 42
2.6 典型案例 44
第3章 搜索广告与竞价广告 46
3.1 搜索广告模式 46
3.1.1 搜索广告产品形式 46
3.1.2 搜索广告产品策略 48
3.2 主流竞价机制 50
3.2.1 广义**价格 50
3.2.2 广义第二价格 50
3.2.3 VCG竞价机制 51
3.2.4 竞价机制比较 52
3.3 竞价广告标签体系 52
3.4 竞价广告投放策略 53
3.4.1 关键词投放策略 53
3.4.2 关键词竞价模型 55
3.5 典型案例 56
第4章 程序化购买广告 59
4.1 程序化购买广告模式 59
4.1.1 在线广告计价模式 59
4.1.2 程序化购买交易模式 60
4.1.3 程序化购买广告流程 64
4.2 程序化购买广告生态链 65
4.2.1 需求方平台 65
4.2.2 广告交易平台 66
4.2.3 供应方平台 67
4.2.4 数据管理平台 68
4.3 程序化购买存在的问题与发展对策 69
4.3.1 程序化购买存在的问题 69
4.3.2 程序化购买发展对策 70
4.4 程序化购买广告的营销策略 72
4.5 程序化购买广告的投放策略 73
4.5.1 程序化购买广告的投放需求 73
4.5.2 程序化购买广告的投放策略设计 74
4.6 典型案例 78
第5章 原生广告与移动互联时代的广告 81
5.1 原生广告 81
5.1.1 原生广告的特点及分类 81
5.1.2 内容为王的营销策略 82
5.1.3 典型案例 87
5.2 多屏融合互动广告 89
5.2.1 多屏融合下的广告营销生态 89
5.2.2 融屏互动广告的营销策略 91
5.2.3 注重用户体验的投放策略 92
5.2.4 典型案例 93
5.3 移动互联时代的其他广告 95
5.3.1 社交广告 95
5.3.2 移动应用程序广告 96
5.3.3 微电影广告 98
5.3.4 互联网户外广告 100
5.3.5 典型案例 102
第6章 广告监测、广告归因与广告计划优化 107
6.1 广告监测 107
6.1.1 广告监测的意义 107
6.1.2 广告监测的3R模型 108
6.1.3 广告监测关键指标 109
6.1.4 广告监测方法 112
6.1.5 广告等效曝光体系 114
6.2 广告归因 115
6.2.1 广告从曝光到效果的三条路径 115
6.2.2 AB测试 117
6.2.3 多点归因模型 120
6.2.4 营销混合模型 122
6.3 广告计划优化 124
6.3.1 有效频次设定 124
6.3.2 基于历史到达曲线优化预算 126
6.3.3 基于同源数据优化触达效率 127
6.3.4 跨屏预算分配 128
第三篇 技术篇
第7章 合约展示技术 135
7.1 流量预测 135
7.2 频次控制 136
7.3 在线分配 136
7.3.1 HWM算法 136
7.3.2 SHALE算法 138
7.3.3 Bid Scaling算法 139
7.4 受众定向技术 140
7.4.1 受众定向技术分类 140
7.4.2 上下文定向技术 141
7.4.3 文本主题模型 142
7.4.4 行为定向过程 144
第8章 搜索与竞价技术 146
8.1 搜索广告系统 146
8.2 查询扩展 147
8.2.1 基于词共现的扩展词选取方法 147
8.2.2 基于语言模型的伪相关反馈技术 148
8.2.3 基于LDA主题模型的查询扩展方法 149
8.2.4 基于深度学习的查询扩展方法 151
8.3 广告放置 154
8.4 广告检索 155
8.4.1 布尔表达式检索 156
8.4.2 Weight-And检索 156
8.4.3 近似*近邻检索 157
8.4.4 深度语义匹配模型 159
第9章 点击率预估与推荐技术 162
9.1 点击率预估 162
9.1.1 点击率预估问题描述 162
9.1.2 广告点击率特征处理 162
9.1.3 点击率预估基本模型 163
9.2 常见点击率预估模型 164
9.2.1 GBDT+LR模型 164
9.2.2 MLR模型 164
9.2.3 FM模型 165
9.3 推荐技术 167
9.3.1 基于用户的协同过滤算法 167
9.3.2 基于物品的协同过滤算法 169
9.3.3 基于社交网络的推荐算法 170
9.4 典型案例 172
第10章 在线匹配技术 174
10.1 在线匹配理论 174
10.1.1 匹配问题起源 174
10.1.2 匹配基本概念 174
10.2 在线匹配算法 176
10.2.1 基于原始-对偶的匹配 176
10.2.2 典型的匹配算法——匈牙利算法 180
10.2.3 寻找*短增广路径——Hopcroft-Karp算法 182
10.2.4 *优权重匹配问题——KM算法 183
第11章 计算广告投放系统 186
11.1 计算广告投放系统架构 186
11.1.1 业务关联方 186
11.1.2 投放系统架构 186
11.2 投放系统各功能模块 188
11.3 投放系统应用实例 192
11.3.1 百度营销案例 192
11.3.2 品友互动营销案例 195
第12章 作弊与数据安全技术 198
12.1 作弊技术 198
12.1.1 作弊原因 198
12.1.2 作弊特征 199
12.1.3 作弊分类 199
12.1.4 作弊方法 203
12.2 反作弊技术 204
12.2.1 反作弊流程 204
12.2.2 反作弊分析方法 205
12.2.3 反作弊措施 206
12.2.4 反作弊系统技术架构 208
12.3 数据安全与隐私保护技术 212
12.3.1 数据安全 212
12.3.2 隐私保护 213
12.4 典型案例 218
第13章 计算广告大数据技术 221
13.1 计算广告处理过程 221
13.1.1 计算广告处理框架 221
13.1.2 广告投放引擎 221
13.1.3 数据高速通路 224
13.1.4 离线/在线分布式处理 224
13.2 计算广告系统开源工具 227
13.2.1 Web服务器Nginx 227
13.2.2 全文检索引擎Lucene 229
13.2.3 分布式特征在线存储HBase 231
13.2.4 实时迭代计算框架Spark 236
13.2.5 分布式机器学习系统MLBase 237
参考文献 240
“新一代人工智能创新平台建设及其关键技术丛书”序
前言
**篇 基础篇
第1章 计算广告背景 3
1.1 广告简介 3
1.1.1 定义与要素 3
1.1.2 产业链构成 4
1.1.3 广告的分类 6
1.2 在线广告 8
1.2.1 在线广告概念 8
1.2.2 产品形态发展 10
1.2.3 在线广告生态系统 17
1.2.4 行业发展概况 19
1.3 计算广告 23
1.3.1 计算广告概述 23
1.3.2 计算广告术语 25
1.3.3 计算广告发展 26
第二篇 市场篇
第2章 合约展示广告 33
2.1 定向广告模式 33
2.2 受众定向 34
2.2.1 受众定向方式 34
2.2.2 受众定向标签 35
2.2.3 用户标签体系 37
2.3 合约流量预测与分配 38
2.4 定向广告的发展趋势 41
2.5 定向广告的投放策略 42
2.6 典型案例 44
第3章 搜索广告与竞价广告 46
3.1 搜索广告模式 46
3.1.1 搜索广告产品形式 46
3.1.2 搜索广告产品策略 48
3.2 主流竞价机制 50
3.2.1 广义**价格 50
3.2.2 广义第二价格 50
3.2.3 VCG竞价机制 51
3.2.4 竞价机制比较 52
3.3 竞价广告标签体系 52
3.4 竞价广告投放策略 53
3.4.1 关键词投放策略 53
3.4.2 关键词竞价模型 55
3.5 典型案例 56
第4章 程序化购买广告 59
4.1 程序化购买广告模式 59
4.1.1 在线广告计价模式 59
4.1.2 程序化购买交易模式 60
4.1.3 程序化购买广告流程 64
4.2 程序化购买广告生态链 65
4.2.1 需求方平台 65
4.2.2 广告交易平台 66
4.2.3 供应方平台 67
4.2.4 数据管理平台 68
4.3 程序化购买存在的问题与发展对策 69
4.3.1 程序化购买存在的问题 69
4.3.2 程序化购买发展对策 70
4.4 程序化购买广告的营销策略 72
4.5 程序化购买广告的投放策略 73
4.5.1 程序化购买广告的投放需求 73
4.5.2 程序化购买广告的投放策略设计 74
4.6 典型案例 78
第5章 原生广告与移动互联时代的广告 81
5.1 原生广告 81
5.1.1 原生广告的特点及分类 81
5.1.2 内容为王的营销策略 82
5.1.3 典型案例 87
5.2 多屏融合互动广告 89
5.2.1 多屏融合下的广告营销生态 89
5.2.2 融屏互动广告的营销策略 91
5.2.3 注重用户体验的投放策略 92
5.2.4 典型案例 93
5.3 移动互联时代的其他广告 95
5.3.1 社交广告 95
5.3.2 移动应用程序广告 96
5.3.3 微电影广告 98
5.3.4 互联网户外广告 100
5.3.5 典型案例 102
第6章 广告监测、广告归因与广告计划优化 107
6.1 广告监测 107
6.1.1 广告监测的意义 107
6.1.2 广告监测的3R模型 108
6.1.3 广告监测关键指标 109
6.1.4 广告监测方法 112
6.1.5 广告等效曝光体系 114
6.2 广告归因 115
6.2.1 广告从曝光到效果的三条路径 115
6.2.2 AB测试 117
6.2.3 多点归因模型 120
6.2.4 营销混合模型 122
6.3 广告计划优化 124
6.3.1 有效频次设定 124
6.3.2 基于历史到达曲线优化预算 126
6.3.3 基于同源数据优化触达效率 127
6.3.4 跨屏预算分配 128
第三篇 技术篇
第7章 合约展示技术 135
7.1 流量预测 135
7.2 频次控制 136
7.3 在线分配 136
7.3.1 HWM算法 136
7.3.2 SHALE算法 138
7.3.3 Bid Scaling算法 139
7.4 受众定向技术 140
7.4.1 受众定向技术分类 140
7.4.2 上下文定向技术 141
7.4.3 文本主题模型 142
7.4.4 行为定向过程 144
第8章 搜索与竞价技术 146
8.1 搜索广告系统 146
8.2 查询扩展 147
8.2.1 基于词共现的扩展词选取方法 147
8.2.2 基于语言模型的伪相关反馈技术 148
8.2.3 基于LDA主题模型的查询扩展方法 149
8.2.4 基于深度学习的查询扩展方法 151
8.3 广告放置 154
8.4 广告检索 155
8.4.1 布尔表达式检索 156
8.4.2 Weight-And检索 156
8.4.3 近似*近邻检索 157
8.4.4 深度语义匹配模型 159
第9章 点击率预估与推荐技术 162
9.1 点击率预估 162
9.1.1 点击率预估问题描述 162
9.1.2 广告点击率特征处理 162
9.1.3 点击率预估基本模型 163
9.2 常见点击率预估模型 164
9.2.1 GBDT+LR模型 164
9.2.2 MLR模型 164
9.2.3 FM模型 165
9.3 推荐技术 167
9.3.1 基于用户的协同过滤算法 167
9.3.2 基于物品的协同过滤算法 169
9.3.3 基于社交网络的推荐算法 170
9.4 典型案例 172
第10章 在线匹配技术 174
10.1 在线匹配理论 174
10.1.1 匹配问题起源 174
10.1.2 匹配基本概念 174
10.2 在线匹配算法 176
10.2.1 基于原始-对偶的匹配 176
10.2.2 典型的匹配算法——匈牙利算法 180
10.2.3 寻找*短增广路径——Hopcroft-Karp算法 182
10.2.4 *优权重匹配问题——KM算法 183
第11章 计算广告投放系统 186
11.1 计算广告投放系统架构 186
11.1.1 业务关联方 186
11.1.2 投放系统架构 186
11.2 投放系统各功能模块 188
11.3 投放系统应用实例 192
11.3.1 百度营销案例 192
11.3.2 品友互动营销案例 195
第12章 作弊与数据安全技术 198
12.1 作弊技术 198
12.1.1 作弊原因 198
12.1.2 作弊特征 199
12.1.3 作弊分类 199
12.1.4 作弊方法 203
12.2 反作弊技术 204
12.2.1 反作弊流程 204
12.2.2 反作弊分析方法 205
12.2.3 反作弊措施 206
12.2.4 反作弊系统技术架构 208
12.3 数据安全与隐私保护技术 212
12.3.1 数据安全 212
12.3.2 隐私保护 213
12.4 典型案例 218
第13章 计算广告大数据技术 221
13.1 计算广告处理过程 221
13.1.1 计算广告处理框架 221
13.1.2 广告投放引擎 221
13.1.3 数据高速通路 224
13.1.4 离线/在线分布式处理 224
13.2 计算广告系统开源工具 227
13.2.1 Web服务器Nginx 227
13.2.2 全文检索引擎Lucene 229
13.2.3 分布式特征在线存储HBase 231
13.2.4 实时迭代计算框架Spark 236
13.2.5 分布式机器学习系统MLBase 237
参考文献 240
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计算广告学 节选
**篇 基础篇 第1章 计算广告背景 1.1 广告简介 1.1.1 定义与要素 当前，社会上各式各样的广告(advertisement)围绕在我们的身边，如商品广告、中介服务广告、求职广告、公益广告等。这些广告通过网络、电视、广播、报纸和传单等各种方式席卷而来，已成为我们生活工作中不可或缺的一部分。从1979年我国广告行业恢复至今已超过40个年头，我国广告市场规模一直保持稳定发展态势，并成为仅次于美国的全球第二大广告市场。2019年，我国广告市场规模接近9000亿元，年均复合增长率为10.6%，是近年来增幅*大的一年。全年广告营业额占国内生产总值的0.90%①。 那么何谓广告？简单来说，广告就是广而告之，即通过一定的传播方法，扩大信息的影响力，达到信息传播的目的。广告的历史悠久，而且随着社会经济的繁荣和传播媒介的进步而发展。然而，迄今为止学术界和产业界并未给出一个权威而统一的广告的定义。以下为比较有影响力的定义[1]。 美国市场营销协会给出的广告的定义：广告是由明确的广告主，在付费的基础上，对其观念、商品或服务所做的非人员的陈述和推广。这个定义至今仍有较大影响。 哈佛大学的《企业管理百科全书》认为：广告是一项销售信息，指向一群视听大众，为了付费广告主的利益，经由说服来推销商品、服务或观念。 美国广告代理商协会给出的广告的定义：广告是付费的大众传播，其*终目的是传播信息，改变人们对所广告的商品的态度，诱发其行动从而使广告主获得利益。 中国大百科全书出版社编译出版的《简明不列颠百科全书》(第15版)中对广告的定义：广告是传播信息的一种方式，其目的在于推销商品、劳务，影响舆论，博得政治支持，推进一种事业，或引起刊登广告者所希望的其他反应。广告通过各种宣传工具，其中包括报纸、杂志、电视、无线电广播及直接邮递等，将信息传播给它所想要吸引的观众或听众。广告不同于其他传播信息的形式，它要求刊登广告者必须付给传播信息的媒体一定的报酬。 2005年，阿伦斯在《当代广告学》(第8版)[2]中指出：广告是由可识别的出资人通过各种媒介进行的，有关商品(产品、服务和观点)的，通常是有偿的、有组织的、综合的和劝服性的非人员信息传播活动。这是20世纪末以来被广泛接受的一种广告的定义。 随着社会经济的发展，广告市场也越来越规范化，很多国家都把广告纳入了法律管理的范畴，由此广告的定义就被赋予了一种法律意义。我国《广告法》①对广告的界定如下：商品经营者或者服务提供者通过一定媒介和形式直接或者间接地介绍自己所推销的商品或者服务的商业活动。 上述种种定义，因时代不同、视角不同、目的不同而有所差异。本书认为，广告的定义是由明确的广告主以付费的方式通过一定的载体向特定或非特定的受众传达某种信息的一种传播活动。 总体来看，一般将广告分为狭义广告和广义广告。狭义广告也称为营利性广告、经济广告和商业广告，其基本内容为：广告主为扩大其商品或劳务影响，通过有偿方式在各种媒介上进行宣传，从而向消费者有目的地传递信息，影响人们对所广告的商品或劳务的态度，进而激发消费者的购买欲望而使广告主获取经济效益的营利性活动。广义广告不仅包括营利性广告，还包括非营利性广告。非营利性广告是指不以获取经济效益为目的的广告，又称为效应广告，即广告发布者通过媒体向特定或非特定的广告对象发布非商品信息(如观念信息)从而达到某种宣传或推广目的，主要包括公益广告、个人广告和政治广告三类。 由此，可以进一步归纳出广告的要素[3]：**，广告主。广告是由一定的组织或个人围绕某个目标而发布的。第二，受众。广告受众并不是特定的、孤立存在的某个人，而是属于不同的社会集团或群体。第三，有偿。一般来说，广告主必须支付一定费用才能借助媒体发布广告信息。当然也有一些广告是不用付费的，如面向全体社会公众的新冠肺炎防疫公益广告、张贴在学校公告栏里的各种讲座公告。第四，传播媒介。广告必须通过一定的传播媒介才能传播信息，这里的传播媒介既包括四大传统广告媒介，即报纸、杂志、广播和电视，也包括新兴的广告媒介，如基于互联网产生的一系列多样的数字媒体。第五，传达信息。广告传达的信息主要有产品信息、品牌信息和活动信息三类，主要是为了推销商品或者提供服务。 1.1.2 产业链构成 广告产业链主要是由广告主(advertiser)、广告媒介(media)和广告受众(audience)三方构成，即广告主希望利用广告媒介去影响受众。因此，广告的本质功能是广告主借助各类媒介的力量，以较低的成本完成较多的用户接触。随着市场竞争日趋激烈和品牌文化日益发展，广告的形式和内容都变得越来越复杂，广告业的参与主体也越来越丰富，已经形成了由“广告主-广告代理-广告媒介-广告受众-效果评估”构成的分工明确的体系，如图1-1所示。 图1-1 广告产业链构成 1.广告主 广告主作为广告活动的发起者，又称广告客户，一般是指自行或委托他人设计、制作、代理发布广告的企事业单位、其他组织或个人，从而达到推销商品、服务或观念的目的。广告主是广告产业链上产生其他要素，并得以存在和发展的原始动力。因此，只要有推广自己商品、服务或观念的需求的单位、组织或个人都有可能是广告主。 2.广告代理 广告代理在广告市场的产业链中处于中介地位，是指在广告活动中，对接广告主和广告媒介，代理广告主广告业务的一种专业组织。其在掌握广告主的需求之后，充分发挥自己的主观能动性，创造性地进行形象文案的策划与设计等工作。广告代理主要包括广告公司、制作公司、调查公司等组织，是专门从事广告市场调查、广告信息咨询、企业形象策划、广告战略策划和广告媒介的企业。 3.广告媒介 广告媒介作为广告主和广告受众沟通的桥梁，是广告传播的物质手段和工具，即广告投放的载体，负责展示广告主的广告。传统的媒介有报纸、杂志、广播、电视等，而在互联网时代还增加了门户网站、网页和互联网应用程序等。一般采用媒介组合的方式实现广告投放，这样能够弥补单一媒介在接触范围、暴露频率上的不足，同时有助于广告的少投入多产出。 4.广告受众 广告受众是广告活动传播的对象，也是广告信息的接受者，包括一般消费者、组织市场中的机构代表、商品经销中的采购决策人。在广告传播活动中，虽然广告受众处于比较被动的状态，但对广告受众的分析是非常重要的。在进行广告策划时，首先需要确定目标市场，然后确定连接目标市场的*佳传播媒介和传播方式，*后针对这些特定对象的消费习惯、消费能力和行为心理特征等因素进行广告内容的创意，以期引起广告受众的强烈反应。 5.效果评估 广告效果是广告通过广告媒介传播，对其受众所产生的影响或达到的综合效应。效果评估是指通过技术手段对广告的实际效果进行测量，帮助广告主和广告媒介进行结算，以及效益的定量评估，包括品牌效果和转化效果两个层面。 1.1.3广告的分类 广告分类(advertisement classification)是指根据不同的目的要求将广告划分为不同类型。 1.根据广告传播媒介分类 广告媒介的种类多样，而且随着信息技术的不断发展，媒介的种类在日新月异地变化，这也意味着广告发布的载体、形式在不断地变化。新兴媒介不断进入人们的视野，成为广告形式日益丰富的催化剂。传播媒介不同，广告的特点也不同，从而会获得不同的效果。根据广告选取的媒介进行分类，一般包括以下五类广告①： (1)在线广告，是指利用互联网作为传播载体，在个人计算机(personal computer，PC)端、手机移动端、智能电视等平台进行信息传播的广告(详见1.2节)，主要以文字链接、展示(display)、视频为主，具有交互性强、传播范围广、用户反馈快等特点，发展前景*广阔。在线广告主要包括搜索广告、社交广告、电商广告等。 (2)传统广告，主要包括印刷媒介广告、电子媒介广告和直邮广告，其中印刷媒介广告是指刊登于报纸、杂志、招贴、海报和宣传单等纸质媒介上的广告；电子媒介广告是以广播、电视、电影等电子媒介为传播载体的广告；直邮广告是指通过邮寄途径将产品信息、传单、商品目录和订购单等形式的广告直接传递给特定的组织或个人。 (3)户外广告，包括传统户外广告和数字户外广告两类，其中传统户外广告是利用气球、飞艇、车厢、大型充气模型、高校内或高档小区走廊楼道作为媒介的广告；数字户外广告是指出现在公共环境中的数字媒体，包括大型数字广告牌、小型数字标牌，以及在生活、工作和出行等各类场所中可联网播放广告的电子屏等。 (4)售点广告(point of purchase advertisement，POP)，是指在商场或产品推介会等各种销售现场，通过商品陈列、橱窗展示、条幅、模特表演、展板和彩旗等形式发布的广告。 (5)其他媒介广告，是指利用新闻发布会、文娱活动和体育活动赞助等形式开展的广告。 2.根据广告呈现终端分类 按照广告的呈现终端，广告可以分为PC广告、移动(mobile)广告和通过互联网向用户提供各种应用服务(over the top，OTT)的广告。 PC广告是指利用计算机终端的网站、网页、应用程序等媒介投放的广告。 移动广告是指通过各种移动设备或网络，以一种贴切和互动的方式使得企业能够与其顾客进行沟通与联系的一系列行动[4]。移动广告顺应了移动营销的趋势，与传统媒体相比，具备精准性、互动性、灵活性和个性化的特点。 OTT广告是以OTT终端为传播媒介进行投放的广告。OTT终端是由经国家广电行政部门批准的集成播控平台，即向全国范围内的用户提供视频点播为主的内容服务及其他相关增值业务服务的电视及盒子终端①。 3.根据广告传播目的分类 根据广告的传播目的分类，广告可以分为品牌广告(brand advertisement)和效果广告(performance-based advertisement)。 品牌广告和效果广告都以营利为*终目的，其承载的都是与促进商品销售、提升企业形象相关的商业信息。其中，品牌广告的宣传目的是从中长期树立品牌形象，进而提高品牌的市场占有率。效果广告注重的是短期收益，期望在短时间内获得大量的消费者购买或转化行为。 4.根据广告诉求方式分类 根据广告诉求方式，广告可以分为理性诉求广告和感性诉求广告。 如图1-2所示，理性诉求广告定位于受众的理智动机，通常采用摆事实、讲道理的方式，真实、准确、公正地传达广告物的客观情况，使受众在经过理性思考、权衡利弊后能被说服而*终采取行动。常采用理性诉求方式的主要有房地产广告、家庭耐用品广告。 如图1-3所示，感性诉求广告定位于受众的情感动机，通常采用感性的形式以人们的亲情、友情、爱情、乡情及情绪等情感为基础，对受众诉之以情、动之以情，激发人们对真善美的向往并使之移情于广告物，从而使受众对广告物产
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