网络广告媒体选择和效果的评价

表 1 AIDA 模型与网络广告效果评价体系的对应框架
广告 AIDA（评价内容） ATTENTION 注意 INTEREST 兴趣 DISIRE 欲望
ACTION 行动（购买）
媒体效果 经济效果
收入 成本
网络广告效果评价指标体系 广告曝光次数（广告所在页面访问数） 点击数与点击率 网页阅读次数、点击注册率 由广告影响产生销售收入、消费人数 每点击成本、每注册成本、广告执行价格
D(Desire)产生欲望：浏览过网络广告之后，网民产 生了购买或者消费的欲望，进入企业的主页了解相关 的信息。对通过广告进入主网页进行阅读的次数的统 计和点击广告后注册成为会员的比率（点击注册率）， 可以反映网络广告引起人们购买欲望的效果。
A(Action)采取行动：网络广告的最终目的是促进 消费或购买，通过由广告影响产生的销售收入、消费 人数、及由该广告产生消费的各项成本（如：每点击注 册成本、每行动成本和广告执行价格）来考察该网络 广告的效果。
1318
0.47%
0.178968 37.93630
1127 21359 32488
122
0.24% 5.12% 5.72% 0.10%
0.089686 0.663575 0.441124 0.411328
37.26710 12.96970 7.71054 420.49200
18022 2386
50 1919
际含义模糊不清则不利于进一步的分析。因此本步是 通过各种方法使提取出的因子具有命名可解释性。 （4） 计算因子得分
因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应 用因子分析模型去评价每个样本在整个模型中的地 位，通过计算各样本在各因子上的得分进行综合评 价。
3 实证研究
3.1 指标体系的确定 传统广告的 AIDA 模型将潜在消费者从接触广告
点击注册率 8.80% 1.10%
点击成本 2.06793 0.279237
注册成本 23.49830 25.39900
539 885 341 1653
2.97% 1.37% 0.34% 6.93%
18.3792 0.744897 0.507119 1.95023
618.92400 54.46670 150.61600 28.16090
3.3.1 提取公共因子 进行因子分析时，公共因子数量取多少才合适？
（表 2）进行因子分析：由主成分分析法提取公共因子， 由主成分分析法选择使得方差贡献率达到较大百分 用方差作因子旋转得到因子载荷矩阵 A，计算因子得 比时的那个数。
表 4 总方差解释表
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ变量因子
1 2 3 4 5 6 7
原始变量方差
旋转前方差
以往对广告媒体选择的研究，多采用定性分析或 者单一评价指标的定量研究。如：吴建伟（2005）在《广 告媒体选择的 DEA 模型研究》中，仅罗列出评价网络 媒体广告效果的各考察指标、模型和方法，并未结合 实际数据来验证该指标、模型和方法在评价网络媒体 广告效果时的作用；周杨（2007）在《电子支付与网络广 告效果评估》中采用单一指标评价法，虽采用定量研 究，但所提供信息有限，难以较全面地反映网络广告 媒体选择效果。本文从网络广告的媒体效果和经济效
表 3 巴特利特球度检验和 KMO 检验
KMO 样本充足度测度
近似卡方值
巴特利特球度检验
自由度
显著性
0.564 108.811 21.000
0.000
特利特球度检验显著性水平 SIG＝0.00<0.05，也说明原 分，计算综合得分。
有变量适合进行因子分析。 利用统计分析软件 SPSS 13.0 对原始数据矩阵 X
79
1.79% 1.27% 0.01% 1.35% 3.46%
0.103406 0.261721 0.057193 0.14056 4.38404
5.76795 20.53650 400.00000 10.42210 126.58200
197
0.15%
0.150605 101.52300
10
0.19%
（1）COV（F, e）=0,即 F（公共因子）与 e（特殊因子） 是不相关的;
（2）D（F）=Im,即各个公共因子不相关且方差为 1； （3）各个特殊因子不相关，方差不同。 2.2 因子分析的基本步骤 因子分析主要分为四步： （1） 相关性检验 由于因子分析的主要任务之一是将原有变量中 的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减 少变量个数的目的。因此它要求原有变量之间有较强 的相关性。本步就是通过各种方法分析原有变量是否 存在相关关系，是否适合进行因子分析。 （2） 因子提取 将原有变量综合成少数几个主因子的过程，若求 出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出， 还需要通过适当的旋转得到比较满意的主因子。 （3） 因子命名 将变量综合成少数几个因子之后，如果因子的实
旋转后方差
特征值 方差贡献率％ 累计方差贡献率％ 特征值 方差贡献率％ 累计方差贡献率％ 特征值 方差贡献率％ 累计方差贡献率％
前三项指标主要反映的是网络广告的媒体效果， 后一项指标主要反映网络广告的经济效果。经济效果 分为投入和成本两个方面进行评价。
根据网络广告效果评价指标体系中的粗选指标， 本文采用 7 个指标作为评价指标。因为广告购买价格 与广告投放的天数、媒介的价值（媒介的曝光率、点击 数）等有关，因此我们在评价网络广告媒体效果时采 用点击数和点击注册率 2 个指标；在评价网络广告经 济 效 果 时 采 用 点 击 成 本 、注 册 成 本 、充 值 数（消 费 人 数）、充值金额（销售收入）和直接回报率 5 个指标。 3.2 数据的来源
A(Attention)吸引注意：在网络广告效果评价中可 以用“广告曝光次数”即广告所在页面访问数来反映。 若网络广告曝光次数越多，表示可能获得的关注（吸 引注意）就越多。
I(Interest)引起兴趣：网民对广告产生兴趣后点击 某个网络广告，对广告进行浏览。因此用点击率和点 击数能直观反映网络广告的这一效果。
60 1770 81.801 96.17
0
直接回报率 60.71% 11.77% 8.38% 22.20% 26.39% 5.69% 7.64% 0.00% 13.15% 81.14% 1.48% 49.82% 1.53% 0.30% 8.85% 0.82% 0.48% 0.00%
如果变量间不存在相关，或者相关性很小，那么因子 分析将不是一种合适的分析方法。通过 KMO 测度 （Kaiser-Meyer-Olin measure of sampling adequacy）可 知，KMO 值为 0.564，（见表 3）按照 Joseph F.Hair,JR.etc (1995)的解释，KMO 大于 0.5 即可以接受。同时通过巴
1 研究意义
随着互联网的普及和人们的媒介消费观念、消费 习惯的变化，网络广告正以锐不可挡之势渗透到现代 生活的每个角落。07 年我国网络广告市场规模达到 76．8 亿元，同比增长 54．2％，预计到 2011 年中国网络广 告市场规模将会达到 500 亿元人民币，互联网将超过 报纸，排在电视之后成为第二大广告媒介[1]。面对广告 费用有限、备选媒体多和媒体发布成本高等问题，企业 发布广告时，如何选择优质网络媒体就显得尤为重要。
R 型正交因子数学模型为： X=AF+e
其中 X=（x1，x2…，xp）T，F=（F1，F2…，Fm）T，A=（αi）j pxm，e= （e1，e2…，ep）T
作者简介：童晓萌，1984 年生，福建长汀人，福州大学管理学院统计学专业硕士研究生，研究方向为统计数量分析。
第2期
童晓萌：网络广告媒体选择和效果的评价
点击数 185538 2148709 18151 64711 101278 23869 279379 468300 417466 567867 124718 1005262 187222 349692 142288
2281 132798 5256
表 2 18 个网络媒体评价的原始数据
注册数 16328 23623
3.42466 1800.00000
充值数 627 245 32 28 5 21 10 0 140 681 6 149 11 1 12 5 3 0
充值金额 232937 70611 27940 10701 13533 2647.5 3817.8
0 36414 203262
760 51791 750.85
笔者在 X 网络游戏公司自主研发的广告监控系 统平台上搜集到向 18 家不同网络媒体投放广告的相 关数据（如表 2）。 3.3 因子模型构建
由于因子分析基于变量间的协方差矩阵，也就是 说包含在因子分析中的变量必须具有一定的相关性，
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童晓萌：网络广告媒体选择和效果的评价
2009 年
投放站点 17173 QQ 新浪
果两个方面进行评价，建立因子分析模型，对网络广告 媒体进行评级，希望能够向企业管理者、决策者推荐具 有较高目标群体覆盖率和经济回报的优质网络媒体。
2 网络广告媒体选择和效果评价模 型
2.1 因子分析方法及因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系
出发，把一些错综复杂的变量归结为少数几个综合因 子(公共因子)的一种多元统计分析方法。它的基本思 想是将观测变量进行分类，将相关性较高的变量分在 同一类中，因此每一类变量实际上就代表了一个基本 结构，即公共因子。因子分析的目的是试图用最少个 数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子 之和来描述原来观测的每一分量。
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购买价格 383680 600000 333600 48203 51360 46550 50000 42000 277020 250500 51300 103950 49000 20000 20000 10000 20000 18000
The Evaluation of Web Advertising Media's Choice and its Effects Tong Xiaomeng
Abstract: Based on the Advertising Evaluating Model AIDA, the paper constructs an evaluation index system of web advertising，using the methods of factor analysis to evaluate the effects of web advertising. According to the ultimate result, enterprise managers or decision -makers could utilize the model to arrange alternative media in order, thus Choose the best web advertising media. Key words: evaluation of web advertising effects；Media choice；factor analysis
到完成某种消费行为，分成了以下 4 个阶段：A(Atten－ tion)吸引注意、I(Interest)引起兴趣、D(Desire)产生欲望 和 A(Action)采取行动。网络广告在传播渠道上与反馈 信息的获取上与传统广告有所不同，因此，本文根据 网络广告的特性设计出与“AIDA”对应的各项指标，作 为本文实证分析的粗选指标。（对应关系如表 1）
第2期 （总第 113 期）
2009 年 2 月
统计教育 Statistical Thinktank
No. 2 (Series No. 113)
Feb 2009
网络广告媒体选择和效果的评价
童晓萌
摘 要：本文在传统广告评价模型 AIDA 基础上，建立与之相对应的网络广告评价指标体系。运用因子分析法对 网络广告效果进行了定量分析，根据最终的评价效果综合得分，对备选媒体进行优劣排序，从而为企业管理者或 决策者推荐最佳的网络广告媒体。 关键词：网络广告效果评价；媒体选择；因子分析