跨媒体环境下的多屏互动传播优化策略研究

叶 航

（武汉理工大学 文法学院，湖北 武汉 430070）

一、引言

随着互联网的发展，互联网的影响范围已经无所不及，他改变了人们手中的屏幕，改变了屏幕里面的内容。传统电视屏、PC 端和移动端争夺用户的剩余时间；传播的内容如电影、电视剧等，已经不受制于格式的影响，几乎所有的内容都能在接收终端上播放。多屏互动即用户使用多种终端，早已成为一种媒介使用的习惯。抓住受众的眼球，就是抓住了黄金。广告主不得不适应受众的媒介使用习惯的变化，将其媒体投放的策略（包含PC 互联网视频、移动端视频、楼宇数字屏）与传统电视端进行综合优化处理，如何保证既不浪费广告主有限的广告费，又能最大范围的覆盖对象，成为业界思考的问题。精硕科技2014年公布《2014中国区域数字传媒营销调查报告》表明，接近60%的接受调查的企业表明会增加PC 端网络视频广告的投放量特别是移动端广告的投入。此外，广告代理公司方面，也开始把业务重点转向新媒体资源的整合。例如，星传媒、传立传媒和实力传媒，为了满足广告主的要求和媒介环境的突变，重新分配了传统电视和网络视频的购买实力，以便确保在跨媒体互动的时代获得市场竞争的优势。

二、同源数据之困

多屏互动构建了多向、复杂传播网络体系，同一广告信息，让受众在不同媒体环境被传达，这种包围式的信息传播把内容春雨润无声地传递给受众，引起他们对品牌或产品产生印象，这种效果在多屏互动时代是无数广告主追求的目标，实现跨屏互动传播的联合效应。跨屏互动传播的联合效应涵盖各种视频在差异化的传播时间与空间上的整合效应；覆盖人群广度上的延伸效应；重复广告的强调效应；跨屏传播涉及媒体投放的多样性，这样大幅度地提高了媒体费用的支出，成本累积问题。

（一）痛点：数据同源难度大

数据同源指的是将单个节目单个受众通过不同的终端所接触的不同广告的数据整合的过程。找到同源样本，对不同媒体节目的效果进行研究是指导跨屏优化研究的核心。只有首先找到同一来源对象所评测的结果，才可以准确反映出不同的目标人群接触不同媒体的收视情况，才能了解到差异化媒体间的重合值。国外数据同源研究领域，2006年尼尔森数据调查公司，在美国率先开始了同源跨屏调查研究。在样本户家庭里的PC 上安装某种具备记录和分析功能的监测仪，采集用户在PC 的收视行为。国内的研究中，央视索福瑞，于2009年开始开展跨媒体受众收视情况研究调查。遗憾的是，此类调查研究只是处于在个别典型城市的样本研究中，没有大规模的持续性的数据收集和分析，就不用说成为形成跨媒体投放的通用评价体系，这样做的缺陷在于小量的样本根本无法满足整体的要求，数据不具备代表性。

（二）难点：范围过于庞大

小范围的数据没法反映整体的发展情况，一个基于互联网大数据的海量全国样本覆盖是同源数据价值的基础，如此才能获取宏观的经济价值。鉴于中国广播电视独特体质和壁垒，以及商业视频网站鱼龙混杂，此外庞大人口的数量。如果要保证样本具备代表性，必须建立庞大的样本库。打破传统电视领域壁垒，获取优质的商业资源，都是一笔不菲的开销。数据同源日常运营费用也是其产生之处要面对的巨大难题。如何保障同源数据的可靠性，这种可靠性来自于强大的资金保障和技术支持。因此，这也将是数据同源不得不面对的一个问题。

（三）模糊：看不透营利模式

如上文提到，跨屏数据同源问题首先是一笔不菲的投入，如果推向市场的预期产品不能突出其的卖点，很难获得资本市场的青睐。“谁为此项服务掏钱包”是一个很难清晰解决的问题，本身这个问题就十分模糊。企业觉得广告公司理当承担这笔开销，因为它是购买媒体的优化工具；广告公司却认为企业应该为此买单，这是一笔新的服务。市场没有清晰的认识问题之前，贸然投入都是不可估量的风险。

三、数据融合的方法

数据同源被广告主普遍看中之前，市场上总是有人最先发现跨屏优化传播商业机会。在这种环境下，有部分数据分析开始寻找发现数据整合的方法。数据整合指的是把通过传统电视样本搜集的数据和互联网撷取的数据整合的一种方法，这种方法通过数理计算，拟定一个标准，融合、换算与分析，产生符合一致标准的新的数据。此外，还要解决的一个问题是，受众通过终端在网络上体看到某一广告的效果要大致等同于在电视机前看到一次广告的效果，只有首先满足这个前提，才好合情合理地将视频媒体和传统电视媒体的数据进行整合。然而，鉴于网络信息的干扰性强的特征，干扰性本身这个很难用数据估量。一般而言，互联网视频与传统电视节目跨屏通用媒介，大致有如下几种：

（一）以电视为基准，网络数据融合到电视指标体系中

将网络视频的收视率（iRating）、网络到达率（iReach）等指标在计算时的分母从网络推及目标人后变成电视的推及的目标人口。各屏的收视率、到达率等指标的分母都换算成电视推及目标后，即可进行跨屏的数据融合。

（二）以网络为基准，电视数据融合到网络指标体系中

将电视的收视率、到达率等指标在计算时的分母从电视推及目标人后变成网络的推及的目标人口。各屏的收视率、到达率等指标的分母都换算成网络推及目标后，即可进行跨屏的数据融合。

（三）新建基准体系，电视和网络数据融合到新建基准体系中

新建基准体系指不以电视推及目标人口为分母，也不以网络推及目标人口为分母，而是以目标总人口群为分母。各屏的收视率、到达率等指标的分母分别换算成目标人口总后，即可进行跨屏的数据融合。

四、跨屏互动优化的范式研究

跨屏互动优化的范式有很多种，常见的三种范式：固定GRP 目标下的优化模式、固定Reach 目标下的优化模式和固定预算下的优化模式。

（一）固定GRP 目标下的优化模式

固定GRP 目标是广告主在电视策略制定中常用的方法之一，在跨屏中，固定的GRP 需要把电视的GRP 和网络视屏的GRP 相加起来得到。但是当着两个GRP 相加计算所使用的基数不同源的时候，我们无法直接相加两种GRP，所以第一步要做的是将上文中提到的还原，将两种GRP 还原成统一的常住人口数，这是第一步需要做的重要工作。还原之后，在将这两种GRP 相加，得到跨屏GPR，之后才能开始优化工作。通常而言有以下几种方法：注重成本，控制开销；注重效果，选择Reach 最大；注重效率，选择Cost Per N+Reach 最低的一种。

（二）固定Reach 目标下的优化模式

固定Reach 目标也是当下广告主在经行跨屏投放时选择较多的一种方式，在策略制定的KPI 中经常要求跨屏后的广告在某一城市达到足够的N+Reach。我们在跨屏分析的二维表中也可以轻易地找到与Reach 目标相同的组合方式，之后在进行分析和优化，更具需求从中选择不同的投放组合。通常而言其选择的方式有：核算成本，计算投资回报比；注重效果，确定GRP 最大；注重效率，选择CPRP 最低。

（三）固定预算下的优化模式

广告主经常会遇到这种情况——有充足广告费却不知道怎么花，究竟什么样的组合能够达到什么什么样的效果？固定预算下的传播跨屏优化就是我们应该处理的问题。该模式通常具有如下方法：注重覆盖人群，选择Reach最高的组合；注重投放量，选择GRP 最大的组合。

五、总结

精准定位目标客户群对获取高额的投资回报率、优化广告信息传播有着重要的作用，在多屏情景中，屏幕不同特征不同。不管是传统电视端，还是PC 端或移动端，硬件使用的环境不一，用户的使用层次也相差很大。以往的广告公司在处理广告主的广告媒体投放是，优先考虑电视投放，考虑到中央台还是地方台，考虑到目标受众收看电视的时间点和喜爱的电视节目。如今，为了迎合受众媒介使用习惯的变化，会考虑选择不同端口的视频里，视野更广，选择更多。同时，也可以同时选择电视端、PC 端和移动端。总的来说，不同的终端均可进行跨屏互动营销。移动端和PC端的视频投放的目标迎合用户是青年群体，电视端的投放则是相对成熟中老年人群，虽然新媒体势头强劲，不得不承认，传统的电视依旧是有影响力的媒体。跨屏互动传播最大的问题在于数据同源，数据同源的核心是需要通用、互换的衡量单位。电视比较纯粹有收视率即可，但网络视频复杂很多。另外，广告曝光对广告目标的作用在不同屏幕上也不尽相同，媒体预算分配的方法当下也比较模糊，主要凭借个人经验。广告投放的终端众多，怎样拓展到其他屏幕。例如，户外电子屏，这将是更大挑战，总的来讲，在即将到来的多屏互动和大数据整合分析时代，充满了机会和挑战。

［1］ 孟丽君.阳狮锐奇“The Pool”助推视频网站广告模式探索［J］.市场观察，2010（07）.

［2］ 郭安丽.广告投放新模式：双屏双赢开启跨屏联投广告序幕［J］.中国联合商报，2013（8）.

［3］ 丁俊杰，钟书平.跨屏传播策略研究［M］.中国传媒大学出版社，2013.

［4］ 魏明.新媒体平台对品牌的意义非凡［J］.广告人，2011（11）.

［5］ 钟书平.大视频时代下的跨屏传播［J］.广告大观，2013（09）.