电视广告位随机分配机制的效率评估及整合竞标机制的改进方法研究

Nowadays, traditional television advertising industry is facing fierce competition from emerging new media. Prior literature points out that the TV commercial slots random allocation mechanism used worldwide is lack of efficiency. In this mechanism, positions of all ads within a commercial break are randomly assigned by the TV station. However, it is well documented that the number of viewers varies across slots due to consumer zapping in which consumers switch to other channels and thus avoid the ad during breaks. The values advertisers obtain deviate from the prices they pay, thus leads to inefficiency and more advertisers switch to the new media. Based on a large database, we further quantify the inefficiency of the random allocation mechanism and explore its impact on advertiser welfare. Moreover, we integrate the bidding mechanism to the current operation system to improve the TV commercial slots selling efficiency. And meanwhile, we solve the relevant research questions such as predicting consumer zapping choices, predicting advertisers’ Willingness to Pay (WTP) in a bidding system, simulating ad positions after reallocation and optimizing ad allocations after integrating the bidding mechanism. The new system allows advertisers to buy commercial slots with more flexibilities and more accurate predictions. This project aims to add new empirical evidence on understanding consumer zapping behavior, advertisers’ bidding behavior and bidding mechanism, as well as provide theoretical and practical insights for improving the current TV commercial slots selling mechanism.

近年来新媒体广告飞速发展，传统电视面临巨大的竞争压力。现有文献指出全球广泛应用的电视广告位随机分配机制是缺乏效率的。 因为此机制中同一个广告时段的广告播放顺序由电视台随机分配。但观众在一个广告播出时转台后，通常也会错过同一广告时段之后播出的其他广告。同样付出高昂费用的广告商得到的收视率却不同。这种价值与价格的偏离使电视台广告商的流失雪上加霜。本项目基于大数据资源，量化广告位随机分配机制对广告商和电视台收益的影响，并以当前行业体系为基础，整合竞标机制以改进排位方式。同时，我们通过模型解决效率评估和机制改进过程中涉及到的观众转台率预测、广告商支付意愿预测、广告位排序模拟、最优排位选择等问题。改进后的广告位买卖机制允许广告商更加精准灵活地购买广告位，大大提高了对广告商的吸引力。本项目的实证研究将进一步丰富观众转台行为、竞标机制、广告商竞标支付意愿等文献，并对改进广告位买卖机制提供理论和实践指导。

在电视广告市场中，广告位的价格通常由电视节目的收视率决定，同一个广告时段内广告的位置是由电视台随机分配的。这种随机分配是缺乏效率的。因为观众看广告的时候会转台，导致广告的收视率与电视节目的收视率偏离，且排位靠后的广告受到排位靠前的广告影响而流失更多的观众。本项目基于香港一家大型电视台长达一年的观众电视收看和广告位竞标买卖的历史数据，分析电视观众在广告时段的转台行为及广告商对广告位的买卖行为，评估当前竞标机制下随机分配对广告商收益的影响，并提出优化当前机制的方法。. 我们整合了电视台关于观众收视（包括观众人口统计学变量、电视节目信息、观众每分钟收视记录）及广告买卖（广告商信息、广告位竞标价格、广告排位信息）及第三方平台关于广告具体内容的信息，构成了一个多维度的海量数据库。首先，我们构建了双层离散选择模型来预测观众的转台行为，准确率达到73.51%。基于这个模型，我们预测不同广告排位下广告商的收益，发现对整个电视台而言，随机分配导致了大约6%的收益非公平转换。其次，在电视节目收视率已知的情况下，我们根据两个不后悔（no-regret）的竞标准则，把可观察到的广告商实际支付的竞标价格和影响广告位对广告商价值的影响因素联系起来，估计数据中观察不到的广告商支付意愿。基于模型的估计结果，我们针对电视台竞标机制提供给广告商选择的价格表做了一系列的反事实模拟，发现增加可选的价格标签可以增加电视台的潜在收入，且在目前机制中广告商剩余价值比较多的价格范围中增加新的价格标签能提高收入的比例更大。此外，在给定价格标签总数量的情况下，减少低价格标签之间的间隔或者增加高价格标签之间的间隔可以增加电视台的潜在收入。这些结论对电视台的竞标价格表设计及优化竞标机制有着很好的指导作用。此外，我们还做了延伸研究以探讨电视节目收视率的预测和它本身的观众留存率，这是电视广告市场很关注的重要问题，也是对本项目主体研究问题很好的补充。

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