基于LBS的网络窄告发展现状及趋势

【摘要】如今，各类新兴媒体不断稀释着用户群体，广告的目标受众也被不断细分，新兴的窄而告之日益受宠。随着大数据技术和LBS 技术的不断升级，精准把握目标受众的媒介使用习惯、地理位置、访问历史和内容偏好等信息成为可能，实现了以“目标受众”为中心的精准传播。

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关键词 窄告 大数据 LBS

广告，意即广而告之，信息传播的广度越大，便认为广告效果越好。但是进入网络时代，目标受众被不断细分，其需求也日趋多元化，于是“窄告”应运而生。窄告即“窄而告之”、“专而告之”。是指借助网络搜索技术将广告客户定制的信息与各网站刊登的文章内容、浏览者偏好及使用习性、浏览者地理位置、访问历史等信息进行自动匹配，最终将广告信息发布到最合适的文章周围，最大程度调动网民主动点击的积极性。①与传统广告所强调的传播覆盖面的广泛性相比，“窄告”更强调传播的精准性，在适时、适地将合适的信息传递给合适的人。

一、我国网络窄告发展概况

从2004 年“窄告网”的诞生至今，窄告在我国已经走过了十年的发展历程。但是这十年发展并不顺利，窄告网在2008年以后便销声匿迹了。根据中国知网数据显示，学术界对于窄告的研究也主要集中于2005 至2008 年，2009 年之后的相关研究较少。

虽然前十年我国网络窄告发展并不顺利，但也取得了一定的成就。首先，窄告在业内已经具有了较高的知名度，从搜索引擎中关于窄告的结果条数，便可窥见一斑。以2014 年4 月17 日Google 搜索结果为例，关于“窄告”有9680000 条结果，“窄告网”有5480000 条结果，“ 窄告广告”有2320000 条结果，“窄告代理”有28000000条结果。从这些数字可以看出，希望了解窄告、登录窄告网、寻求窄告代理的人数较多，窄告具有较高的知名度。

其次，经过十年的发展，窄告的广告形式日趋多元化。目前窄告的主要形式包括竞价排名、植入式窄告、SNS 社区营销窄告、窄告联盟（如窄告网）、上下文窄告和下划线窄告等主要形式。这些多样化的窄告形式为窄告的发展打下了良好的基础，特别是近年来互联网技术飞速发展，未来窄告形式将日趋多元化。

最后，由于窄告能够对目标受众进行精准定位、对目标受众的需求进行深度挖掘、对传播过程能够进行精准把控（做到适时、适地和适量）和对广告效果进行精准评估，得到了许多广告主的青睐。不仅包括中小企业，还包括许多知名企业，如伊利、康佳、中国联通和中国电信等。广告主涵盖医药、教育、IT、食品和制造多个行业，涉及产品宣传、事件营销和品牌推广等多种目的。

二、LBS下的网络窄告发展现状

LBS（移动位置服务）是移动互联网的创新业务，指通过运营商的移动通信网络，采用相关定位技术，结合GIS 地理信息系统，通过无线终端（手机），确定移动用户的实际位置信息，以短信、彩信、语音和客户端软件等方式呈现给用户的位置增值服务。②从2001 年至今，LBS 技术已经在中国走过了14 年的发展历程，并且在2011 年以后逐步走向成熟。

从LBS 的定义可知，其核心在于位置和服务，并且位置是基础，服务是根本。利用LBS 技术，窄告目标受众的停留地点、移动路径、到达频率、意见表达等一系列行为被清晰地勾勒出来，而目标受众移动过程中的每一个位置，都可能成为窄告传播过程中的转折点和消费行为的触发点。目前中国基于LBS 的窄告类型主要有休闲娱乐型、生活服务型、社交型和商业型四种类型。

第一，休闲娱乐型主要是一些基于位置的社区平台窄告。目前我国基于位置的社区平台主要有街旁网、玩转四方和开开等，用户通过签到的形式向自己的亲朋好友分享自己位置和想法，特别是对餐厅、酒店、商场、旅游景点、公园、博物馆和咖啡厅等地方的点评，能更好地实现口碑传播。此外，还可以通过微博、QQ 空间等流行的社交网络平台把自己的位置发布出去来和朋友们互动。这种模式的最大挑战在于吸引用户签到，从而根据用户的签到信息建立数据库，进而利用大数据技术对用户进行分众，从而推送窄告。由于用户量较大、营销效果较好，目前吸引了许多商户借助这些平台进行窄告推广。街旁网目前拥有过百万的活跃用户，并且针对商户推出了一套网络推广工具，帮助商户免费推广。

第二，生活服务型主要是以点评网或生活信息类网站与LBS 结合的模式。目前我国做得较好的有百度地图和高德地图等。以百度地图为例，用户可以对自己所在位置进行精准定位，并且可以便捷搜索附近的团购、美食、酒店、看电影、银行和KTV 等。不但可以查出这些服务所在的位置和价格，还可以搜索出别人对其评价，帮助用户更方便地进行消费决策。所以相关广告主可以借助百度地图将自己的产品或者服务向近距离的目标消费群推广，提升窄告的转化率。由于竞争对手众多，目标消费群鱼龙混杂，要较好地实现窄告目标，还必须根据目标消费者的注册信息、搜索历史和经常出现的位置等进行精准分析，从而有的放矢，投其所好。

第三，社交型主要包括地点交友和以地理位置为基础的小型社区窄告，以陌陌、遇见、兜兜友、区区小事和微信等为代表。基于位置把附近的人聚合在一起，由于距离上的接近性使其向心力更强。例如，利用微信可以快捷地找到附近的人，并加为好友。生活中处于附近的人可能并不认识，但是借助这些基于LBS 的社交网站，可以让他们走到一起，不但可以进行线上交流，还可以进行线下交流。所以窄告平台运营商和广告主可以利用LBS 社交网站的这一优势进行内容推广。值得一提的是，利用LBS 还可以把一些具有共同特点的人聚合在一起，从而对这些不同用户群体进行有针对性的窄告。比如在CBD查找附近的人能找到许多白领，在大学城查找附近的人能找到许多大学生，于是便可根据其特点进行窄告。

最后，商业型包括基于LBS 的团购和优惠信息推送服务窄告。目前我国团购网站主要以低价吸引消费者，将LBS 技术应用于团购，便可推出“即时团购”业务，即要求参团消费者在商家附近，能在当日指定时间内去消费，这样商家能够确切知道参团人数和光顾时间，提前安排确保服务周到，使客户满意；其次“即时团购”业务使商家能够很快回收资金，而传统团购由于持续时间长导致团购网站支付期限较长，不利于商家资金周转。这种基LBS 的团购活动，产生购买行动的概率更高、时间更短，传播效果较好。

总之，经过十多年的发展，我国广告和营销界对于LBS 技术的利用日趋成熟。在过去，很多用户总担心利用LBS 容易泄露自己的隐私，但如今人们对LBS 的接受度日益提高。相信随着LBS 技术的不断完善，特别是智能手机的不断普及，未来中国的网络窄告大有可为。

三、LBS下的网络窄告的发展趋势

从2011 年开始，大数据越来越多地被提及，人们用它来定义和描绘信息爆炸时代的海量信息。利用大数据技术，可以对大量的数据进行分析，大数据的起始计量单位至少是P（1000 个T）、E（100 万个T）或Z（10 亿个T），如此庞大的数据量在以前是不可想象的。在茫茫网络信息海洋中，有时候单一的信息并不能带来惊奇的发现，但当把大量的元信息聚合在一起，将产生“1+1>2”的效果。

如今，我国LBS 行业积累了庞大的用户资料和用户时空轨迹，借助大数据的庞大运算能力，将更加全面、真实和客观地把握目标消费群，从而实现精准窄告。未来，LBS 技术将和大数据技术共同促进我国窄告的发展。

首先，目标受众定位更加精准。利用LBS 技术对目标受众及其行为轨迹进行全面记录和动态追踪，再通过数据挖掘和关联分析，对目标受众进行精准定位，即“能准确的找到目标受众”。利用大数据分析技术，不但能掌握该类（或某个）受众的人口学特点，而且能通过其浏览记录、搜索行为、网购行为、评论推荐、社交分享等分析出其兴趣爱好、消费习惯和人际关系等社会属性。通过大数据技术实现“找对人”，进而通过LBS 技术实现“找到人”，二者使窄告的投放具有极强的针对性和精确性，实现适时、适地、按需推送，起到更具针对性和匹配度的窄告效果。

其次，目标受众需求预测更加精准。基于大数据分析，可以全面了解目标受众，从而根据目标受众所在的位置，为其提供契合度较高的窄告（适人、适地），激起目标受众的消费欲望。比如知道某男性“白领、经常吃快餐、爱健身、爱摄影、数码控”，而他此时“正在数码城”，便可投其所好，向其推送相关窄告。

最后，窄告投放过程更加精准。大数据和LBS 技术实现的目标受众及其所在位置的精准定位、对消费需求的挖掘和预测，都是在广告投放前对消费者进行洞察和研究。而广告投放过程中，借助大数据和LBS 技术还能进一步提升广告投放的精准性和精确性。可以根据目标受众的特点和所在位置，决定向其是否投放窄告，以及投放的时间和投放频率，这些都是可以精准把控的，从而防止广告费的浪费。比如知道某女性“白领、周末双休、购物狂、爱美、习惯月初购买化妆品”，所以在月初的周末或者晚上可以向其推送一些其所在位置附近的化妆品窄告，从而让窄告效果最大化。

结语

经过二十年的发展，我国互联网取得了举世瞩目的发展成就。信息传播媒介日趋多元化，同时也带来了目标受众的不断被稀释和细分，窄告正是网络个体化趋势下的产物。经过十年的不断积累，以及与LBS 技术的积极融合，窄告已经在广告市场上占有了一席之地，相信未来在大数据技术和LBS 技术的共同促进下，我国的网络窄告将迅速发展，并将引领中国广告市场新潮流！

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参考文献

①陈洁，《“窄告”在分众传播时代的兴起与发展对策》[D]. 华中科技大学，2008：17-18

②宋超，《3G 时代国内手机广告发展研究》[D].重庆大学，2012：39

③倪宁、金韶，《大数据时代的精准广告及其传播策略——基于场域理论视角》[J]《. 现代传播》，2014（2）

④沈惠娜、詹月良，《浅析网络定向广告“窄告”的发展概况》[J].《新闻研究导刊》，2012（5）

（作者：南昌大学新闻与传播学院传播学硕士研究生）

责编：姚少宝