项目背景

本项目是为国际知名品牌提供2016年里约奥运会赞助，旨在通过媒体合作提升品牌在全球范围内的知名度和影响力。作为奥运会赞助商，需要整合多渠道媒体资源，确保广告投放与赛事热点紧密结合。

我的角色

担任媒介经理，负责整体媒介策略的制定、执行和优化，包括媒体选择、投放计划、谈判和效果监测。核心职责是确保媒介策略与品牌目标对齐，同时应对高竞争环境。

主要行动

• 进行市场调研和受众分析，识别目标消费群体，制定精准媒体策略。
• 与全球多家媒体平台（如ESPN、BBC、本地电视台）进行谈判，签订广告合同，确保覆盖电视、数字和社交媒体渠道。
• 实施实时媒体投放，监控赛事相关热点事件，快速调整投放内容以提升互动率。
• 利用数据分析工具（如Google Analytics和定制KPI仪表盘）进行效果评估，跟踪品牌曝光量、点击率和转化率。

技术难点

• 面对奥运会高流量环境下的媒体资源竞争，需动态分配预算以避免资源浪费。
• 应对突发赛事事件（如运动员表现或意外情况）对媒体策略的冲击，及时调整投放优先级以维持品牌一致性。

成果

• 品牌曝光率提升40%，社交媒体互动量增长30%，直接推动了后续产品销售。
• 通过精细化媒介管理，ROI（投资回报率）达到行业领先水平，预算使用效率提升15%。

项目背景

该项目是为国内知名电商平台策划的双十一年度促销活动，旨在通过大规模媒体投放和整合营销，刺激消费高峰，提升平台流量和销售额。作为电商行业的重要节点，需要高效的媒介策略来应对高强度的广告竞争和用户获取需求。

我的角色

担任媒介经理，领导团队负责媒介策略规划、渠道选择和投放执行。工作重点包括媒体资源分配、效果监测和优化迭代，确保活动期间媒体投放最大化ROI。

主要行动

• 开展用户画像分析，基于大数据识别高潜力消费群体，优化媒体选择以优先覆盖移动端和社交媒体渠道。
• 设计跨平台投放方案，包括与微信、微博、抖音等社交媒体合作，结合KOL（关键意见领袖）推广和实时广告推送。
• 实施A/B测试和实时竞价（RTB）系统，动态调整广告创意和投放参数，以应对用户行为变化。
• 整合第三方数据源进行效果评估，使用KPI（关键绩效指标）如转化率、留存率来指导策略迭代。

技术难点

• 处理双十一期间的流量高峰和算法变化，确保广告投放稳定性和避免被平台算法惩罚。
• 平衡多渠道资源分配，防止某渠道过载或不足，以维持整体投放效率和用户体验。

成果

• 活动期间平台流量提升50%，广告投放ROI超过行业基准20%。
• 通过数据驱动的媒介优化，用户转化率提高了25%，并为公司后续营销活动提供了宝贵的经验数据库。

研究背景

针对传统媒体投放策略在动态市场环境下的适应性不足问题，提出基于深度强化学习（DRL）的媒体投放优化模型。

研究内容

1. 构建多维度媒体投放评估指标体系，涵盖品牌曝光、用户转化、ROAS等核心指标
2. 开发基于Actor-Critic框架的动态决策模型，实现投放策略的实时优化
3. 设计用户行为预测模块，整合深度神经网络与时间序列分析方法

研究方法

• 数据采集：整合百度统计、神策数据等平台的投放数据，建立训练数据集
• 算法实现：使用PyTorch框架实现DQN算法变体，开发自适应学习机制
• 效果验证：通过A/B测试对比传统投放策略与DRL模型的效果差异

研究成果

• 提出的DRL模型使某品牌在6个月内的转化率提升30%，ROI提升45%
• 在ICME 2022国际会议上发表论文《深度强化学习在媒体投放策略优化中的应用》
• 开发的算法框架已申请国家发明专利（申请号：202210XXXXXXX）

研究背景

针对社交媒体平台信息流推荐机制导致的用户参与度下降问题，开展算法优化与用户体验提升的跨学科研究。

研究内容

1. 建立社交平台用户参与度评估模型，量化分析点赞率、转发率与留存率的关联性
2. 设计多模态内容推荐算法，融合文本、图像、视频三种媒体形式的特征提取
3. 开发内容分发策略优化模块，实现个性化推荐与公共性平衡

研究方法

• 数据采集：通过腾讯广告平台获取用户行为数据，使用联邦学习技术保护用户隐私
• 算法实现：采用Transformer架构处理长文本语义，结合卷积神经网络提取图像特征
• 效果验证：通过用户调研与A/B测试，收集主观评价与行为数据，验证算法有效性

研究成果

• 提出的多模态推荐算法使某资讯类产品用户平均停留时长提升25%，点赞率提升18%
• 在WWW 2023国际会议发表论文《基于多模态分析的社交平台内容推荐机制优化》
• 研究成果被应用于微信看一看、腾讯新闻等产品，影响日活跃用户超5亿