Banner-@dvertising
- Klickraten als Moeglichkeit einer Mediaselektion im Internet?
- Indbinding:
- Paperback
- Sideantal:
- 223
- Udgivet:
- 29. maj 2002
- Udgave:
- 2002
- Størrelse:
- 210x148x13 mm.
- Vægt:
- 323 g.
- 8-11 hverdage.
- 28. november 2024
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Beskrivelse af Banner-@dvertising
Während in der realen Welt versucht worden ist, die Wirkung von Werbeschaltungen über das Lese-und Zuschauerverhalten zu messen, lässt sich dieses im Internet viel einfacher und direkter erheben. Man kann nämlich die Anzahl der Personen messen, die auf Werbung in Form von Bannern klickt und sich damit ein Produktangebot näher anschaut. Damit stellt sich die bedeutende Frage, ob die Klickraten von der Art der Werbung abhängen und damit prog nostiziert werden können, was die Gestaltung der Online-Werbung wesentlich erleichtern würde. Johannsen hatte die Möglichkeit, einen sehr großen Datensatz mit etwa 30.000 Ban ner-Schaltungen einer namhaften Multimedia-Agentur daraufhin untersuchen zu können, wo von Klickraten abhängen. Nach einer Beschreibung der Grundlagen der Mediaplanung im zweiten Kapitel mit spe ziellem Fokus auf das Internet referiert Johannsen im dritten Kapitel den Stand der wissen schaftlichen Diskussion, wovon Klickraten abhängen können und wie wichtig diese Einfluss faktoren sind. Er zieht dazu zunächst theoretische Überlegungen heran und stellt dann die Ergebnisse von empirischen Studien dar. Die Ergebnisse unterscheidet er danach, inwieweit das Responseverhalten bzw. die Awarenessbildung als Ziel angegeben waren. Im vierten Kapitel wird das Design der empirischen Untersuchung dargestellt. Da die bis her publizierten Studien meist auf kleinen Stichproben basieren und die Auswertung nicht über Mittelwertvergleiche hinausgehen, will Johannsen nun mit Hilfe eines sehr großen Sam pies statistisch fundiert die Bedeutung von Einflussfaktoren herausfinden. Insbesondere geht er dabei auf die eingesetzten Methoden der linearen Regressionsanalyse, der Clusteranalyse, der logistischen Regression, der klassenweisen Regression undbesonders der Mixture Reg ression Models ein.
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