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程序化广告行业（28/89）：基于用户旅程的广告策略解析
大家好！一直以来，我都希望能和大家在技术学习的道路上携手前行、共同进步。在之前的文章里，我们探讨了程序化广告行业的诸多关键环节，这次让我们聚焦于基于用户旅程的广告策略，深入了解如何通过精准把握用户行为和需求，实现更高效的广告投放。
用户旅程：解锁广告投放的关键路径
用户旅程详细记录了用户从最初认识企业或品牌，到最终成为忠诚客户的全过程，其中涵盖了他们的心理变化和行为动作 。它主要包含六个阶段，每个阶段都有独特的广告策略要点。
- 认识阶段：在这个阶段，用户对企业或品牌一无所知。此时，广告的首要任务是保证足够的曝光强度和频率，让用户注意到品牌 。比如，新推出的电子产品可以在各大热门网站、社交媒体平台上大量投放广告，让更多用户了解到该产品的存在。对于有潜在需求的用户，广告还可以巧妙地启发他们的需求，引发其兴趣 。
- 熟悉阶段：随着广告的多次曝光，用户会逐渐在脑海中形成对品牌的记忆，进而产生品牌意识 。这就要求广告突出品牌的亮点和差异点，方便用户记忆。像一些主打环保理念的品牌，在广告中反复强调其产品的环保特性，让用户在有相关需求时，能够轻易联想到该品牌 。
- 考虑阶段：用户在这个阶段会在多个品牌之间进行权衡 。广告主需要深入了解用户的诉求，针对不同的诉求点，如价格、质量、性价比等，提供相应的刺激点来引导用户 。例如，电商平台在促销活动期间，针对注重价格的用户，推出大量折扣商品广告，吸引他们选择自己平台上的商品 。
- 评估阶段：用户会通过各种方式，如搜索信息、申请试用等，来评估品牌的产品或服务是否符合自己的需求 。因此，广告策划要注重相关内容和体验活动的设计，给用户留下良好的印象 。比如，美容产品品牌可以在广告中引导用户申请免费试用装，让用户在亲身体验中增加对产品的好感度 。
- 购买阶段：在用户准备购买时，简单、快捷、流畅的转化路径至关重要 。以在线购物为例，购物流程繁琐、页面加载缓慢等问题都可能导致用户放弃购买。所以，优化广告和网站的转化路径，能够提高用户的购买效率 。
- 忠诚阶段：对于已经购买的用户，要采取措施让他们成为忠诚客户，持续购买产品或服务 。例如，通过会员制度、专属优惠等方式，增加用户的粘性和忠诚度 。
需要注意的是，用户旅程并非严格按照线性顺序进行，有些用户可能会跳过某些阶段，所以制定广告策略时要充分考虑各种影响因素 。
接触点：连接用户与品牌的纽带
接触点分为心理触点和行为触点两个层次。
- 心理触点：信息感知方面，用户看到广告时的场景和需求状态会影响他们对广告内容的感知 。品牌需要通过广告内容传递信息，让用户认识品牌，并通过反复曝光在用户大脑中形成潜在记忆 。启发需求就是要根据用户的诉求，设计具有吸引力的广告内容，刺激用户的购买欲望 。唤起记忆则是针对处于考虑或评估阶段的用户，通过广告曝光让他们产生品牌联想，促使他们考虑购买 。
- 行为触点：行为触点是用户产生交互动作的点，如点击、购买、加入购物车等 。优质的内容信息和良好的用户体验是引发这些行为的关键 。例如，一个设计精美的广告，搭配简洁明了的购买引导按钮，能够吸引用户点击并进行后续操作 。
消费者洞察：精准把握用户需求
消费者洞察就是深入分析消费者对企业、品牌、产品或服务的习惯和态度，找到与他们最相关或最能激发他们的触点，从而指导广告投放策略的制定 。广告执行人员要从品牌特性和消费者情感需求出发，让广告契合消费者的心理和需求，激发他们的购买欲 。比如，针对年轻消费者追求个性化的特点，一些品牌推出定制化产品广告，精准满足他们的需求 。
用户生命周期：优化广告投放的重要依据
在广告投放的整个路径中，用户可能在各个节点出现流失 。为了实现用户生命周期价值的最大化，需要对不同阶段的用户进行归类引导 。可以为转化前的每个节点设定广告行为上限，根据用户在各个节点的表现调整广告策略 。
下面用Python代码模拟一个简单的基于用户生命周期的广告投放优化过程。假设我们有一个用户列表，记录了每个用户在看到广告、点击广告和进入页面这几个阶段的行为次数，根据这些次数来决定是否调整广告创意。
# 假设用户列表，每个元素是一个字典，包含看到广告次数、点击广告次数和进入页面次数
users = [{"seen_count": 4, "click_count": 2, "enter_count": 1},{"seen_count": 6, "click_count": 3, "enter_count": 2},{"seen_count": 2, "click_count": 1, "enter_count": 0}
]# 设定广告行为上限
seen_limit = 6
click_limit = 3
enter_limit = 2for user in users:if user["seen_count"] >= seen_limit:print(f"用户已达到看到广告上限，尝试更换广告创意")elif user["click_count"] >= click_limit:print(f"用户已达到点击广告上限，尝试更换广告创意")elif user["enter_count"] >= enter_limit:print(f"用户已达到进入页面上限，尝试更换广告创意")else:print(f"用户未达到上限，继续当前广告策略")
这段代码通过判断用户在不同阶段的行为次数是否达到设定上限，来决定是否更换广告创意，帮助大家理解基于用户生命周期优化广告策略的基本思路。
写作不易，如果这篇文章让你对程序化广告行业基于用户旅程的广告策略有了更清晰的认识，希望你能点赞、评论，分享你的看法和建议。也请大家关注我的博客，后续我会继续为大家带来更多关于程序化广告行业的精彩内容，让我们一起在学习中不断进步！