图1：赋予表现力，美女爆乳吸引眼球
                                                              图2：概念车，车型非常酷好看                                               
                                                                     图3：介绍清晰，一目了然     
       如果你是一个对汽车感兴趣的消费者，以上面三幅图片为基础设计的Banner广告，你会点击哪一个？可能不同的人有不同的答案，至少不是所有买车的人都更喜欢爆乳美女。基于这种不同消费者不同的广告内容倾向性，MIT【注：麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，简称MIT）】的两位教授在网络广告渠道精准和受众精准的基础上更进一步，研发了一种新的算法：力图实现内容精准。

      实际上，个性化推荐广告目前已发展成一个完整的产业。但两位MIT营销教授指出，这只是做对了一半，而另一半同样重要的一个问题在于，在确定目标人群之后，广告商还要确定不同消费者的思维模式。通过一种新算法的精准匹配，将不同创意内容呈现给不同消费者，从而可以将广告点击率提升至83%。

　　每家公司都在努力提高他们在新媒体上投放的横幅广告效率。在这一领域，90%的努力目前花在瞄准目标人群上。如果你点击某一链接，你将看到一则特制的广告。如今，市场上已经涌现出了一个完整的产业，专注于收集点击流数据，并进行相应推荐。

　　但这做对了一半，而同样重要的一个问题在于，确定目标人群之后，你应该如何与这些消费者进行沟通？这就是广告变形能发挥效力的地方。

　　举例来说，一家汽车公司可能会选定一名目标消费者，因为点击历史显示他有兴趣买车。但与随机向他发送汽车广告不同，汽车公司可以跟踪这名消费者的在线行为，确定他所喜欢的沟通风格。我们将其称之为消费者的认知或思维风格。他是想要一张全国运动汽车竞赛中赛车的图片呢？还是更注重引擎的技术参数？或者他想要的是一张正在乡村俱乐部停车的司机的时尚大片？什么最能引起这名消费者的反应？

　　这是一个多臂老虎机问题(multi-arm bandit problem)，因为它就像是一个带有很多拉杆的老虎机。广告商在“拉拉杆”时一定要选择对的拉杆，从而让广告与目标消费者的思维风格相匹配。但是，对于广告行业来说，这是难上加难，因为一名消费者的思维模式存在不确定性。

　　我们的算法解决了这一问题，它通过监测点击流数据来确定消费者在网上的决策方式。在搜集到足够的信息之后，这一算法可以确定一名消费者可能的思维风格，并根据我们对思维风格的预估为其匹配最理想的广告——所有的过程都是实时的。

　　在与通用汽车这类公司合作测试该算法之后，我们发现，广告变形在增加横幅广告的效力方面有很大的潜能。一些公司在一番努力之后仅获得了1-2%的点击率增长，但我们发现，基于思维风格的变形广告可以将这一效率提升至83%。我们还发现，变形还可以将品牌的知名度提升30%。这些效果都是非常有意义的。

　　尽管我们的算法可由任何熟练的程序员执行，但广告变形也会为预算带来挑战。为了使用这一工具，公司必须针对不同思维风格的消费者设计更多的广告。这里也可能存在跨部门合作的问题，因为制作广告的人员必须与负责寻找目标人群的分析师协调一致。

　　尽管如此，这是我们目前所知的唯一整合了思维风格和实时广告变形的算法。这一算法非常先进，而且它能够为横幅广告带来新一轮的市场变革。

　　作者简介：格伦•尔班是麻省理工学院营销学荣誉教授、荣誉院长以及该校数字商业中心(Center for Digital Business)的主席。约翰•豪瑟(John Hauser)是麻省理工学院斯隆商学院的营销学教授。

-------------------------------------------------------------------------------------------------伟说：如何提高广告的转化率？

目前精准广告，RTB（Real Time Bidding，实时竞价），DSP（Demand Side Platform，需求方平台）等技术非常成熟了，能够实现根据网友的浏览轨迹判定目标人群喜好进而进行广告展示。但是这样真的做到精准了吗？举个例子：如果你经常浏览汽车的网站，那么你到其它网站上去就自认为你是汽车精准人群给你推荐汽车广告，其实你是一名汽车编辑。那么这个广告都不精准了。