网络精准广告传播中的用户行为分析
电商行业精准营销与用户行为分析系统方案
电商行业精准营销与用户行为分析系统方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 电商行业营销现状分析 (3)1.2 精准营销与用户行为分析的意义 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章市场调研与需求分析 (4)2.1 市场现状与竞争分析 (4)2.1.1 电商行业概况 (4)2.1.2 竞争态势分析 (5)2.2 用户需求调研 (5)2.2.1 调研方法 (5)2.2.2 调研内容 (5)2.2.3 调研结果 (5)2.3 系统功能需求分析 (5)2.3.1 数据采集与分析 (5)2.3.2 个性化推荐与广告投放 (6)2.3.3 隐私保护与安全 (6)2.3.4 系统管理及优化 (6)第3章技术选型与架构设计 (6)3.1 技术选型原则 (6)3.1.1 开放性与标准化 (6)3.1.2 高功能与可扩展性 (6)3.1.3 安全性与稳定性 (6)3.1.4 易用性与可维护性 (7)3.1.5 兼容性与可移植性 (7)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 分布式架构 (7)3.2.2 微服务架构 (7)3.2.3 前后端分离 (7)3.2.4 容器化部署 (7)3.3 数据处理与存储方案 (7)3.3.1 数据处理 (7)3.3.2 数据存储 (7)第4章用户行为数据采集与预处理 (8)4.1 用户行为数据源分析 (8)4.1.1 数据源概述 (8)4.1.2 数据源价值分析 (8)4.2 数据采集方案设计 (8)4.2.1 数据采集方法 (8)4.2.2 数据采集技术 (9)4.3.1 数据清洗 (9)4.3.2 数据转换 (9)4.3.3 数据整合 (9)第5章用户画像构建 (10)5.1 用户标签体系设计 (10)5.1.1 标签分类 (10)5.1.2 标签权重设计 (10)5.2 用户画像构建方法 (10)5.2.1 数据预处理 (10)5.2.2 特征提取 (10)5.2.3 用户画像建模 (11)5.3 用户画像更新策略 (11)5.3.1 定期更新 (11)5.3.2 事件驱动更新 (11)5.3.3 动态调整 (11)第6章数据挖掘与分析 (11)6.1 数据挖掘方法概述 (11)6.1.1 描述性分析 (11)6.1.2 关联规则挖掘 (11)6.1.3 聚类分析 (12)6.1.4 时间序列分析 (12)6.2 用户行为分析模型 (12)6.2.1 PV/UV分析模型 (12)6.2.2 用户行为路径分析模型 (12)6.2.3 购物篮分析模型 (12)6.3 用户兴趣偏好挖掘 (12)6.3.1 基于内容的推荐 (12)6.3.2 协同过滤推荐 (13)6.3.3 深度学习推荐 (13)第7章精准营销策略制定 (13)7.1 营销目标与策略设计 (13)7.1.1 营销目标设定 (13)7.1.2 营销策略设计 (13)7.2 用户群体划分与定向 (13)7.2.1 用户群体划分 (13)7.2.2 用户定向策略 (14)7.3 营销活动策划与实施 (14)7.3.1 营销活动策划 (14)7.3.2 营销活动实施 (14)第8章营销效果评估与优化 (14)8.1 营销效果评估指标体系 (14)8.1.1 营销活动覆盖度指标 (14)8.1.2 营销活动效果指标 (15)8.1.4 客户满意度指标 (15)8.1.5 品牌传播指标 (15)8.2 营销活动效果分析 (15)8.2.1 营销活动覆盖度分析 (15)8.2.2 营销活动效果分析 (15)8.2.3 成本效益分析 (15)8.2.4 客户满意度分析 (16)8.2.5 品牌传播分析 (16)8.3 营销策略优化方法 (16)8.3.1 调整目标用户群体 (16)8.3.2 优化营销内容 (16)8.3.3 控制营销成本 (16)8.3.4 提升客户满意度 (16)8.3.5 加强品牌传播 (16)第9章系统开发与实施 (16)9.1 系统开发流程与管理 (16)9.1.1 开发流程规划 (16)9.1.2 项目管理 (16)9.2 系统功能模块实现 (17)9.2.1 用户行为分析模块 (17)9.2.2 营销策略制定模块 (17)9.2.3 个性化推荐模块 (17)9.2.4 系统管理模块 (17)9.3 系统测试与验收 (17)9.3.1 系统测试 (17)9.3.2 系统验收 (17)9.3.3 上线部署 (17)第10章项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目经验与教训 (18)10.3 电商精准营销未来发展趋势与展望 (18)第1章项目背景与目标1.1 电商行业营销现状分析互联网技术的飞速发展与普及，电商行业在我国经济中占据越来越重要的地位。
用户行为分析的重要性和应用场景(五)
用户行为分析的重要性和应用场景概述：用户行为分析是指通过分析用户的行为数据，了解用户的需求和行为模式，以便优化产品或服务。
本文探讨用户行为分析的重要性，并探讨其在几个常见应用场景中的应用。
1. 电商领域：在电商领域，用户行为分析可以帮助电商平台了解用户的购物习惯、偏好以及消费者行为。
通过分析用户在平台上的搜索关键词、点击次数以及购买记录，电商平台可以为用户提供更加准确的个性化推荐和精准广告，提高用户购买的转化率和满意度。
用户行为分析还可以帮助电商平台识别潜在的欺诈行为，并采取相应的风控措施，保护用户的购物安全。
2. 社交媒体平台：社交媒体平台可以通过用户行为分析来了解用户的兴趣爱好、社交网络以及信息传播模式。
通过分析用户在社交媒体平台上的点赞、评论、转发等行为，平台可以为用户推送更加相关和感兴趣的内容，提高用户留存和参与度。
此外，用户行为分析还可以帮助社交媒体平台发现恶意言论、虚假宣传等不良行为，加强内容监管和风险控制。
3. 移动应用：在移动应用领域，用户行为分析可以帮助开发者了解用户对应用的使用习惯、流失原因以及功能偏好。
通过分析用户在应用中的点击路径、停留时间以及使用频率，开发者可以及时发现应用的瓶颈和问题，并优化用户体验。
用户行为分析还可以帮助开发者发现用户对新增功能的需求，指导产品的升级和改进。
4. 在线教育平台：用户行为分析在在线教育领域也有重要的应用。
通过分析学生的学习行为、答题情况以及学习进度，教育平台可以为学生提供个性化的学习推荐和辅导建议，提高学习效果。
此外，用户行为分析还可以帮助教育平台评估教学质量和课程内容，优化教学资源的配置。
5. 金融行业：在金融行业，用户行为分析可以用于风险评估和欺诈检测。
通过分析用户在金融平台上的转账记录、消费行为以及信用评分，金融机构可以及时发现潜在的风险和欺诈行为，并采取相应的措施，保护用户的资金安全。
此外，用户行为分析还可以帮助金融机构定制个性化的金融产品和营销策略，提高用户参与度和转化率。
基于大数据分析与挖掘的社交媒体用户行为分析
基于大数据分析与挖掘的社交媒体用户行为分析社交媒体用户行为分析：揭示用户喜好与行为动向的大数据之道随着社交媒体的飞速发展，互联网已经成为人们获取信息、交流观点以及社交互动的重要渠道。
海量的用户数据积累在社交媒体平台上，这些数据记录了用户的行为、偏好和互动模式，为了更好地理解用户行为并提供个性化的服务，社交媒体平台需要进行基于大数据分析与挖掘的用户行为分析。
一、数据采集与预处理社交媒体平台上的用户行为数据十分庞大且多样化，包括用户的发帖信息、点赞、评论、关注、分享等。
为了进行精准的用户行为分析，首先需要从社交媒体平台获取相关的数据。
通常，平台会提供开放的API接口，可以通过API获取用户行为数据，同时也可以利用网络爬虫技术进行数据采集。
在数据采集阶段，需要进行数据预处理来清洗和规范数据。
这包括去除重复数据、处理缺失值、异常值和噪声数据等。
此外，还需要进行数据格式转换，将原始数据转化为可分析的结构化数据。
二、用户画像构建用户行为数据对于社交媒体平台来说是一把双刃剑，既可为用户提供更好的服务，也可能危害用户隐私。
因此，在进行用户行为分析时需要遵循严格的数据隐私保护政策。
通过分析用户行为数据，可以建立用户画像。
用户画像是以用户行为数据为基础，通过数据挖掘和机器学习算法来构建用户的特征和兴趣偏好模型。
常用的用户画像特征包括性别、年龄、地域、职业、学历等基本信息，以及用户喜好的领域、关注的人物、社交圈子等。
三、用户兴趣分析用户兴趣分析是社交媒体用户行为分析的重要任务之一。
通过分析用户的关注、点赞、评论等行为，可以洞察用户的兴趣，并精准地为他们推送相关内容和广告。
在用户兴趣分析中，可以采用协同过滤算法、关联规则挖掘等技术，通过分析用户行为数据与其他用户的行为数据的关系来推断用户的兴趣偏好。
此外，还可以采用文本挖掘技术，对用户的发帖信息进行情感分析和主题建模，从中挖掘用户的兴趣爱好。
四、社交影响力分析社交影响力是社交媒体用户行为分析的重要指标之一。
移动互联网用户行为与消费习惯分析
移动互联网用户行为与消费习惯分析移动互联网的发展已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而移动互联网用户行为和消费习惯则直接影响了市场的走向和企业的发展。
本文将从各方面对移动互联网用户行为和消费习惯进行分析。
一、移动互联网用户行为的变化趋势随着移动互联网技术的逐渐成熟和普及，用户对移动互联网的使用行为也发生了诸多变化。
首先，用户的上网时间明显增加，无论是工作时间还是休闲时间，人们越来越依赖移动设备进行上网。
其次，移动互联网用户的上网方式越来越多样化，不再局限于传统的上网方式，如电脑或手机访问网页，而是借助APP、微信、微博等平台进行信息获取和交流。
再次，用户的上网目的也日益多样，不仅仅是社交、娱乐和购物，更多的是以获取信息和学习为主要目标。
此外，用户对移动互联网的忠诚度也在提高，他们更愿意通过手机和移动设备进行操作，而不再沉迷于电脑或传统媒体。
二、移动互联网用户行为的特点移动互联网用户行为的特点表现在以下几个方面。
首先，用户的时段分布不再受限于传统的工作时间，他们可以在任何时间对移动互联网进行访问，这对相关企业的运营和推广提出了更高的要求。
其次，用户的上网行为较为碎片化，他们在不同的场景下使用移动互联网，比如在公交车上刷朋友圈、在地铁上浏览新闻等。
再次，用户对移动互联网的依赖性和倚重感较强，很多人离开手机或移动设备一刻都难以安心。
此外，用户对移动互联网内容的呈现方式有更高要求，他们更愿意通过图文、视频等形式获取信息。
三、移动互联网用户的消费习惯移动互联网用户的消费习惯也展现出一些明显特点。
首先，用户更加注重个性化和差异化的消费体验，他们希望通过移动设备和网络获得独特的购物体验。
其次，用户更加喜欢线上购物，尤其是通过手机APP进行购物更为方便。
再次，用户对价格敏感度较高，他们会在不同的电商平台比较价格，寻找最优的购买渠道。
此外，用户更加注重产品的品质和口碑，通过用户评价和社交媒体进行选择。
同时，用户更青睐跨境电商和全球化购物，通过移动互联网可以足不出户享受全球商品。
社交媒体中的用户行为分析和建模
社交媒体中的用户行为分析和建模随着社交媒体的兴起，越来越多的用户逐渐转移到了社交媒体平台，分享自己的生活、兴趣爱好和观点。
然而，社交媒体用户行为也日益复杂，需要更加深入的分析和建模，才能更好地了解用户需求和行为特征。
一、社交媒体用户行为分析社交媒体用户行为分析包括用户使用频率、内容类型、喜好和参与行为等方面。
具体来说，以下是常见的社交媒体用户行为分析维度：1. 用户的使用时间和频率分析通过分析用户在不同时间段内访问社交媒体的时间和频率，可以了解用户的上网习惯和生活状态。
例如，一些用户可能更喜欢在晚上或假期时段使用社交媒体，而其他用户则更频繁地使用社交媒体。
2. 用户喜好和关注内容分析不同用户对于社交媒体上的内容类型和话题关注程度有所不同。
通过分析用户的喜好和关注内容，可以帮助社交媒体平台更好地为用户推荐内容和产品。
例如，一个关注时尚美妆的用户可能会喜欢社交媒体上的时尚美妆博主和相关内容。
3. 用户互动和社交行为分析社交媒体平台的核心是用户的互动和社交行为，这些行为包括评论、点赞、分享和关注等。
通过分析用户的互动和社交行为，可以了解用户的社交兴趣和行为特点。
例如，一个经常评论和分享篮球相关内容的用户可能是一个篮球迷，对于篮球比赛有着很高的兴趣。
二、社交媒体用户行为建模社交媒体用户行为建模包括对用户行为数据进行预处理、特征选择、选择合适的模型进行建模等方面。
具体来说，以下是常用的社交媒体用户行为建模过程：1. 预处理预处理是数据挖掘和数据分析的第一步。
在社交媒体用户行为分析中，预处理的主要任务是对分析用的用户行为数据进行清洗和标准化，包括数据采集、数据集成、数据清洗、数据概括和特征构建等环节，确保数据质量和数据准确性。
2. 特征选择特征选择是社交媒体用户行为建模的核心，是选择能够反映用户行为特征、影响用户行为的关键特征。
根据业务需求和领域分析选择特征，例如，用户的年龄、性别、教育背景、职业、兴趣爱好等可以被视为社交媒体用户行为的特征。
数据挖掘技术在社交网络中用户行为分析的实践案例
数据挖掘技术在社交网络中用户行为分析的实践案例社交网络的兴起使得人们能够方便地与朋友、家人和同事保持联系，分享生活中的点滴。
然而，随着社交网络用户数量的剧增，了解用户行为成为了社交媒体平台及其广告商的重要课题。
为了更好地了解和洞察用户行为背后的潜在模式和趋势，数据挖掘技术被应用于社交网络用户行为的分析中。
本文将介绍一个基于数据挖掘技术的实践案例，以展示数据挖掘技术在社交网络中用户行为分析方面的应用。
案例背景：某社交媒体平台公司希望通过用户行为分析来改善他们的用户体验和广告投放效果。
平台上存在着大量的用户行为数据，包括用户的好友关系、发布的内容、点赞和评论等。
通过分析这些数据，该公司希望能够洞察用户的兴趣、偏好、行为模式等，以便为用户提供更个性化和精准的服务，同时为广告商提供更有针对性的广告投放。
数据收集与预处理：首先，该公司收集了大量用户行为数据，并对其进行了预处理。
预处理过程主要包括数据清洗、去重和特征提取。
数据清洗是为了去除不规范数据和错误数据，确保分析的准确性。
去重是为了排除用户在多个平台上的重复数据，以免对分析结果造成干扰。
特征提取包括从原始数据中提取出有价值的特征，如用户的年龄、性别、地理位置等。
用户兴趣挖掘：基于预处理后的用户行为数据，该公司利用数据挖掘技术进行用户兴趣挖掘。
通过分析用户发布的内容，包括文字、图片和视频等，该公司能够推断出用户的兴趣爱好。
例如，用户发布了大量有关运动的内容，那么可以推断该用户对运动感兴趣，进而为其推荐相关的运动产品和活动。
此外，用户点赞、评论和分享的行为也能反映出其兴趣偏好。
通过构建用户兴趣模型，该公司可以更好地理解用户需求，提供更精准的个性化服务。
用户社交影响力分析：社交网络的一个重要特点是用户之间的连结关系。
该公司利用数据挖掘技术对用户的社交关系进行分析，以识别用户的社交影响力。
社交影响力是指用户在社交网络中对他人的影响程度。
通过分析用户的好友关系、关注和被关注的行为，该公司可以计算出每个用户的社交影响力指标。
基于用户行为分析的广告推荐技术研究与实现
基于用户行为分析的广告推荐技术研究与实现引言：随着互联网时代的发展以及人工智能技术的进步，广告推荐技术逐渐成为网络广告领域的热门研究方向。
传统的广告推荐方法主要基于静态设置，缺乏个性化和精准性。
而基于用户行为分析的广告推荐技术正通过深入挖掘用户行为数据，预测用户兴趣和行为，为用户提供个性化的广告推荐。
本文将探讨基于用户行为分析的广告推荐技术的研究与实现。
一、用户行为分析的概述1.1 用户行为数据的特点用户行为数据是指用户在互联网上的各种操作和行为，如点击、搜索、浏览等。
这类数据具有多样性、时效性和海量性的特点，需要通过合适的算法和技术进行处理和分析。
1.2 用户行为分析的价值用户行为分析可以帮助企业了解用户的需求和行为习惯，为用户提供更加个性化的服务和体验。
在广告推荐领域，用户行为分析可以提高广告的点击率和转化率，实现精准营销。
二、基于用户行为的广告推荐方法2.1 内容推荐方法内容推荐方法通过分析用户的浏览历史、收藏等行为数据，为用户推荐与其兴趣相关的广告内容。
这种方法主要基于用户的行为特征和内容的关联性，如协同过滤算法、关联规则挖掘等。
2.2 基于用户画像的推荐方法基于用户画像的推荐方法通过构建用户的个性化模型和用户特征，如性别、年龄、地理位置等，综合考虑用户的行为特征和用户画像的匹配程度，为用户推荐相关广告。
这种方法可以采用机器学习和数据挖掘等技术，如支持向量机、神经网络等。
2.3 基于时间序列的推荐方法基于时间序列的推荐方法通过分析用户在不同时间段的行为模式和兴趣变化，为用户推荐与其当前兴趣相关的广告。
这种方法可以通过时间序列分析、模式识别等技术来实现。
三、用户行为数据的收集与处理3.1 数据收集用户行为数据可以通过多种方式进行收集，如网站访问日志、应用程序数据、社交媒体数据等。
传统的数据收集方法主要依靠用户的被动行为，如点击、购买等。
但是随着技术的发展，主动行为数据，如搜索、评论等，也得到了更广泛的应用。
2024年中 国互联网广告市场分析
2024年中国互联网广告市场分析在当今数字化时代，互联网广告已成为企业推广产品和服务、塑造品牌形象的重要手段。
随着技术的不断进步和消费者行为的变化，2024 年的中国互联网广告市场呈现出一系列新的特点和趋势。
一、市场规模持续增长2024 年，中国互联网广告市场规模预计将继续保持增长态势。
这主要得益于以下几个方面：1、互联网的普及：中国的网民数量不断增加，网络覆盖率进一步提高，为互联网广告提供了更广阔的受众基础。
2、移动设备的广泛应用：智能手机、平板电脑等移动设备成为人们获取信息的主要渠道，移动互联网广告市场增长迅速。
3、电商行业的蓬勃发展：电商平台的广告需求旺盛，推动了互联网广告市场的扩容。
二、广告形式不断创新1、短视频广告：短视频平台的崛起使得短视频广告成为热门形式。
其生动、直观、富有创意的特点能够迅速吸引用户的注意力。
2、社交广告：社交媒体的强大影响力使得社交广告愈发受到重视。
品牌通过用户的社交关系链进行精准传播，提高广告效果。
3、原生广告：这种广告形式与内容融合度高，用户体验较好，更容易被接受。
4、互动广告：通过互动元素，如游戏、抽奖等，增强用户参与度，提升广告效果。
三、技术驱动精准营销1、大数据和人工智能的应用：基于用户的浏览历史、购买行为等数据，实现精准的用户画像和广告投放。
2、程序化购买：通过自动化的技术手段，优化广告投放流程，提高效率和效果。
3、智能推荐算法：为用户推荐更符合其兴趣和需求的广告，提高广告的点击率和转化率。
四、行业竞争加剧1、互联网巨头的竞争：腾讯、阿里、百度等互联网巨头在互联网广告市场占据重要地位，不断加大投入，争夺市场份额。
2、新兴平台的崛起：一些新兴的互联网平台凭借独特的用户群体和创新的广告模式，逐渐崭露头角，给传统巨头带来挑战。
五、监管政策日益严格为了保护消费者权益，规范市场秩序，政府对互联网广告的监管力度不断加强。
1、对虚假广告、违法广告的打击力度加大。
2、对用户隐私保护的要求提高，限制了广告商获取用户数据的方式和范围。
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上海商学院
东方财富传媒和管理学院
科研项目申请书
课题名称网络精准广告传播中的用户行为分析
课题申请人谭俊洪
申请人所在单位机关党总支/复旦大学新闻学院
填表日期2013年11月10日
申请者的承诺：
我承诺对本人填写的各项内容的真实性负责，保证没有知识产权争议。
如获准立项，我承诺以本表为有约束力的协议，遵守上海市哲学社会科学规划办公室的相关规定，按计划认真开展研究工作，取得预期研究成果。
上海市哲学社会科学规划办公室有权使用本表所有数据和资料。
申请人（签章）：谭俊洪
2013年11月10 日
填写数据表注意事项
一、本表数据将全部录入计算机，申请人必须逐项认真如实填写。
填表所用代码以当年发布的《上海市哲学社会科学规划课题申报数据代码表》为准。
二、表中粗框内填代码，细框内填中文或数字。
若粗框后有细框，则表示该栏需要同时填写代码和名称，这时须在粗框内填代码，在其后的细框内填相应的代码内容。
三、有选择项的直接将所选项的代码填入前方粗框内。
四、具有高级专业技术职务者不填第一推荐人姓名、专业职务、工作单位，第二推荐人姓名、专业职务、工作单位两行。
五、部分栏目填写说明：
课题名称：应准确、简明反映研究内容，最多不超过40个汉字（包括标点符号）。
课题类别：按所选项填1个字符，例如：“B”代表“一般课题”。
学科分类：粗框内填3个字符，即所报学科代码的2个字符加专业代码的1个字符；细框内填所报学科专业名称。
例如，申报哲学·宗教学科伦理学专业，则在粗框内填“ZXG”，在
其后的细框内填入“伦理学”字样。
工作单位：按单位和部门公章填写全称。
如“华东师范大学哲学系”不能填成“华师大哲学系”或“华东师大哲学系”；“上海社会科学院部门经济研究所”不能填成“上海社科院部门所”或“社科院部门所”等。
通讯地址：必须填写详细，包括路名、村名、弄号和门牌号，不能以单位名称代替通讯地址。
注意填写邮政编码和联系电话。
参加者：必须填写真正参加本课题研究工作的学者，不含课题申请人，不包括科研管理、财务管理、后勤服务等人员。
栏目不够时可另加页。
预期成果：预期取得的最终研究成果形式，限选报2项。
例如，预期成果为专著和研究报告的，填入“A”和“B”。
字数以中文千字为单位。
申请经费：以万元为单位，填写阿拉伯数字，注意小数点位置。
一、数据表
课题名称网络精准广告传播中的用户行为分析课题类别东方财富基金研究项目
课题组成员谭俊洪吴培明
申请人姓名谭俊洪性别男民族汉籍贯河南出生
日期
1979.01.
身份证号码 4 1 2 9 2 6 1 9 7 9 0 1 1 2 1 1 1 0 专业技术职务讲师研究专长广告传播
最高学历博士在读最后学位硕士
单位地址奉浦大道123号综合楼803
邮政编码201400
联系电话
电子邮箱手机
预期成果公开发表论文两篇，研究报告一份
申请经费（单位：万
元）3万元
预计完成时
间
2014年12月
优才班的教学管理模式不同于一般的教学管理，在这新形式的教学模式里，有许多值得思考和探索的地方，期中存在新的问题
二、课题设计论证
内容：1.本课题国内外研究现状述评及研究意义。
2．研究的主要内容、基本思路和方法、重点难点、主要观点及创新之处。
3.主要参考文献。
4．研究步骤及进度。
1、本课题国内外研究现状述评及研究意义。
据中国互联网络信息中心（CNNIC）2013年7月发布的《第32次中国互联网络发展状况统计报告》报告显示，截至2013年6月底，我国网民规模达5.91亿，较2012年底增加2656万人。
手机网民规模达4.64亿，较2012年底增加约4379万人，网民中使用手机上网人群占比由74.5%提升至78.5%。
而新增网民中使用手机上网的比例高达70.0%，高于其他设备上网的网民比例。
同时，网络购物网民规模达到2.71亿人，使用网上支付的网民规模达到2.44亿。
网民数量特别是手机网民数量的激增和移动互联网时代的到来以及网络购物欲网络支付的逐渐普及，为网络精准广告投放搭建了更稳固的平台，集聚了数量更多的用户资源。
目前网络广告精准化投放主要有三种方式,基于物理位置的分类广告，基于用户行为/网页内容的定向广告，基于手机终端的短信广告等。
其中用户行为定向广告因其覆盖面广、精准度高、更易产生购买行为而被各大互联网公司和精准化广告服务商所重视。
当前，国内外对于精准广告传播中的用户行为的分析，重点放在精准广告用户心理特征、感知心理、接受心理、记忆心理，认为精准网络广告用户群体整体年轻化，猎奇、方便快捷、急躁心理；同时，网络广告最大的优势是赏心悦目，可以采用文字、图片、色彩、动画等形式，又可以采用电影、三维空间展示等形式，将产品的外观、性能、用途、使用方法、价格、购买方法等信息一览无余地展现在用户面前。
在购买过程中，受众的感知具有很强烈的优越感；网络广告的视频、弹出、旗帜、横幅式等类型的广告满足了用户的多重心理，能够具有更多的选择。
因此，应采取交互式、定向传播、增值传播、选择好发布时机更能抓住用户。
用户同时也是消费者，用户的行为动机可分为用户消费动机，用户消费的选择性分析，用户消费的互动性分析，对这些行为进行分析有助于广络广告的精准投放和产生直接经济效益。
2、研究的主要内容、基本思路和方法、重点难点、主要观点及创新之处
主要内容。
本研究首先将围绕网络精准广告的发展历程、特点、目前研究的最新热点进行，然后分别从社会环境、消费动机、用户心理以及互联网的特征等方面对用户的行为进行分析，并将影响用户行为的各种因素全面论证，对精准广告的投放提出合理化建议。
最后，鉴于网络媒体已经进入移动互联网时代，社交媒体不断涌现，深刻的改变用户的生活习惯、思维方式以及行为方式。
因此，对于移动互联网时代精准广告的用户行为进行重点和有针对性的分析。
基本思路和方法。
首先，对网络精准广告传播中的用户行为的当前研究进行综述，论述该问题研究的可能性、必要性及对当前互联网传媒的意义。
然后，对网络精准广告的发展历程、特点进行分析，接着重点对影响用户行为的因素进行论证，最后对移动互联网生态下精准广告
的用户行为进行分析，并对移动时代网络精准广告的投放原则、预期效果进行可行性分析。
方法：主要采取案例分析法、问卷调查法、实地访谈和文献研究、定性分析等相结合的方法，实地走访企业并采访相关互联网广告从业者。
重点难点：研究重点是影响用户行为的社会因素以及用户行为的多种表现形式，难点是移动互联网生态下用户行为及心理的分析。
主要观点及创新之处。
主要观点：网络精准广告的传播过程是可以通过优化传播的各个环节，使得投放的用户群体更加集中；用户行为受到多种因素的影响，紧紧把握好这些因素，可以更好的吸引用户从而为企业带来收益；移动互联网对于网络精准广告而言是有一个难得的机遇，毕竟移动互联网的用户群体更容易界定。
主要创新点及创新之处：移动互联网生态下网络精准广告的投放原则及形成用户行为的多种原因分析，移动互联网时代精准广告的特点和用户群体组成。
3、主要参考文献：
1、基于用户行为分析的网站广告投放策略，徐卫等，计算机工程和使用2006.28
2、受众对网络精准广告之态度研究，冯智敏等，河北师范大学学报（哲社版）2010.1
3、精准和互动—论网络广告投放的新思路，樊丽，无线互联2012.5
4、新媒体传播中精准广告的营销方式研究，刘英贵等，当代传播2013.4
5、基于行为定向的精准广告投放系统研究，高兰兰，北京邮电大学2012硕士论文
6、网络广告的受众分析，夏远升等，2009.7
7、熊澄宇、孙剑波，网络广告的品牌传播理论初探，科技进步和对策，2002.8
8、蒋雪涵等，网络广告的受众心理分析，大众文艺（理论版）2009.2
9、沈维梅，网络精准广告的发展及困惑，新闻界2010.2
10、武波，网络用户行为分析研究及其使用，西安电子科技大学2005硕士论文
4、研究步骤及进度：
1）2013年11月—2014年1月文献梳理、资料收集并进行分类研究
2）2014年2月—2014年5月问卷调查并采访网络广告从业者，发表一篇论文
3）2014年6月—2014年8月实地调研和考察
4）2014年9月—2014年10月，对案例、采访的内容进行整理和分析，发表一篇论文 5）2014年11—2014年12月，撰写并上交结题报告一份
三、预期研究成果
完成时间最终成果名称成果形式
2014年11月公开发表论文两篇，撰写一篇结题报告论文、报告四、经费预算
序号经费开支科目金额（万元）序号经费开支科目金额（万元）
1 图书资料购置0.5 5 采访及调研交通0.5
2 文印资料打印0.2 6 外出及会议餐饮0.2
3 问卷调查的小礼品0.2 7 参加研讨会交通住宿0.5
4 论文编审及发表费用0.6 8 其他0.3
合计（万元） 3
五、课题申请人所在学院审核意见
内容：申请书所填写的内容是否属实；该课题申请人和主要参加者的政治业务素质是否适合承担本课题的研究工作；本单位能否提供完成本课题所需的时间和条件；本单位是否同意承担本课题的管理任务和信誉保证。
单位公章
年月日。