受众跨屏行为与媒介策略优化研究

摘要：随着移动互联网的兴起，用户可以接触到更多设备与媒体，其中一个重要特征是用户在电视、PC、手机和平板之间“游移”，注意力也分散在各个屏幕之上。这对媒介到达问题和信息传播都提出了新的挑战与要求。本文在梳理了当下对用户跨屏的行为研究、跨屏媒介投放策略制定的几种方法论基础上，从消费者注意力路径的角度，提出了新的思考方式。

关键词：跨屏注意力路径媒介策略

Abstract: With the development of mobile Internet, audience have access to more devices and media. Among these trends, people flow among TVs, PCs, smart phones and tablets; along with this, attention is also distracted by four types of screens. The new phenomena pose new challenges on the issues of media reach and marketing communication. This paper focuses on the research of multi-screen behavior, current solutions of multi-screen media plan as well as their deficiency in methodology. In the end, the paper analyzes possible solutions to the media plan optimization based on attention path.

Keywords: multi-screen; attention path; media plan

 

1.研究缘起

   数据显示，2013年新增网民中有73.3%通过手机上网，其次是通过台式电脑上网 。可选媒介的增多，用户注意力分布在不同的媒介上，导致用户对不同媒介的使用在时间上呈现碎片化的特征。数据表明，中国移动互联网用户平均每天接触媒体的有效时间为5.8小时，近6个小时的注意力为六个不同的媒介分割：手机、电脑、平板、电视、报纸杂志和广播。其中，用户每天使用手机（不包括短信与电话）时间最长，平均高达104分钟；平均每人每天使用电脑或笔记本电脑上网时长100分钟，收听电台时间最短，如图2 。

    受众注意力在不同屏幕上的分布，对商业传播和公共传播都带来了巨大挑战。如在营销传播的跨屏实践中，美国在线广告公司Undertone2013年针对广告主、广告代理公司和媒介公司进行的调查显示：无论是广告主还是广告代理公司，认为跨屏营销实践最大的障碍是缺乏一套共通的效果评估指标，以及目标消费人群难以精准定向 。当下媒介环境中最为突出的一个问题是：如何选择合适的媒介，把想要传达的信息准确传送给目标受众？

1.1“跨屏”概念界定

    “跨屏”指的是同一用户在不同屏幕之间“流动”，即用户在不同屏幕上完成观看、浏览、搜索、社交等行为。在本文中，研究跨屏行为时仅仅考虑电视屏、PC屏、手机屏和平板电脑屏，其他如楼宇屏、公交车载电视、户外广告屏等不在研究之列。

1.2跨屏环境下受众的注意力路径

    跨屏环境下受众注意力路径呈现复杂特征，受众对于不同屏幕的使用受到诸多因素的影响，包括年龄、性别、使用时间与情境等。如，对于一位30岁左右的上班族，上下班途中可能更多地使用手机，工作期间更多地是操作电脑，下班后在家中可能会选择用平板电脑观看视频。对于年龄较大的受众来说，不习惯操作手机或者平板电脑，因此注意力就会更多地聚焦在PC与电视上。当从整体的角度去考量受众在跨屏环境中注意力路径问题，则发现人群注意力路径呈现复杂特征。

    受众注意力路径在跨屏环境中的复杂化，给信息送达带来了新问题：在预算一定的情况下，资金应该如何分配在不同的屏幕上，才能使传播效果最大化？业界针对该问题已经开展了相关研究，本文将梳理当下对于受众跨屏行为规律的研究，初步了解其注意力流动规律，以及当下业界采取的跨屏媒介策略优化的方法；在此基础上，本文建议从用户注意力路径的角度，重新思考跨屏媒介策略的制定方式，并针对每一种路径提出了相应的建议和对策。

 

2.跨屏媒介策略优化研究现状

    现有对跨屏媒介策略优化研究主要集中在以下三个方面：

    ①用户跨屏行为特征的研究：理解用户跨屏习惯，根据人群的跨屏行为规律制定合理的媒介策略，该项研究可以视作媒介策略优化的基础。只有理解了受众的跨屏规律，了解受众的注意力流动规律，才能有针对性地购买媒体时段。

    ②构建统一的“到达”指标体系的研究：《受众分析》认为：不同媒介存在不同的“到达”概念：如报纸杂志采用的是付费读者或者阅读公众指标衡量；电影可以用票房收入来描述；电视与广播采用拥有电视或收音机的家庭数量测算。该类问题的前提是：不同类型的媒介内容相互较为隔离，同质性不高，因此这些都是在单一的媒介环境下思路。但是今天面临的环境则完全不同：同一内容可以在电视、PC、手机和电脑流动，与此同时，受众也在这几个屏幕之前不断地流动。这种情况下，“到达”的概念应该如何界定？不同屏幕的到达效果应该如何统一？只有解决了该问题，才能科学评估跨屏广告效果。

    ③跨屏人群识别与去重的研究：无论是在时间还是空间上，今天不同屏幕受众的重叠是一个十分明显的现象。传统受众分析理论认为“可以采用结构性研究方法，研究一段时间内观众在不同频道和不同内容之间的‘流动’”。今天，应该采用什么方式来识别出同一个目标受众，并测量不同屏幕的受众之间的重合度？

2.1用户跨屏行为特征的研究

    对用户跨屏行为特征的研究主要由业界开展，研究内容聚焦在受众对于不同屏幕的使用时间、跨屏时主要完成的任务等。按照屏幕使用的数量，用户跨屏行为可以分为以下两类：

    ①某用户在一天的不同时间段（不同情境下）的跨屏行为，如某用户早上看电视，上班时使用PC，吃午饭时玩手机，晚上浏览平板电脑，用户的注意力被分散在不同时间段，着重分析用户在不同时间段的跨屏行为之间是否存在内在联系；②同一个时间段内，某个用户可能同时使用多个设备，如一边看电视一边玩手机，用户的注意力同时分布在多个不同屏幕上，特别着重分析用户同时使用多个屏幕时是否也存在关联行为。

2.1.1用户如何在不同屏幕之间“游移”

    了解用户在不同屏幕之间的“游移”与多屏互动模式特征，首先必须厘清一天不同的时间段中，用户的时间和注意力是如何在不同屏幕之间分配的，其次是用户一天之内多次跨屏是否存在规律性。

    艾瑞发布的数据显示：用户在PC、手机和平板上使用时段差异明显，晚上11点左右至第二天7点，更多用户使用手机；8点至18点则更多的使用PC；20-23点用户更多地使用平板电脑，用户每天的跨屏时间分布如图1所示 。用户使用不同屏幕的时间均存在小高峰，且在时间上错开，说明从整体上看用户对于Pad、智能手机和PC的使用根据情境的不同具有一定的选择性，如PC的使用高峰时间段可能正好是用户在上班期间，使用Pad较多的时间段可能是用户在家中休息。通过错落有致的时间和情境分布，用户的注意力在三个屏幕之间移动。

图1：用户在Pad、智能手机和PC使用时间的差异

    Google在2012年针对18-64岁的用户调查发现：用户一天当中使用不同屏幕的驱动因素，更多地来自于用户当时所处的情境（Context），具体情境与媒介使用如表2 所示：

    在理解了用户跨屏行为的时间特征之后，另一个需要解决的问题是：用户一天之中在不同时间、不同情境的游动是完全随机的的还是存在一定内在规律的？Facebook与GFK公司针对美国和英国Facebook用户研究发现，超过40%的用户会在不同屏幕之间完成同一个任务，通常会向大屏幕移动，即可能先在小屏幕上开始一项活动，继而在大屏幕上继续从事该活动直至最终完成。此外，研究还发现随着屏幕数量增加，跨屏行为会更加普遍：有2台设备的人群中53%的人会切换屏幕完成同一项任务，若有3台设备，切

    上述Google进行的研究也表明：98%的用户会有跨屏行为，90%的用户在同一天内会跨屏完成同一个任务 。

    两个研究都从“同一任务的跨屏完成”的角度，说明了用户跨屏行为的内在关联与规律性是存在的。任务的性质和类型，是否会影响用户的跨屏完成行为，则是下一步继续细化深入讨论的问题。

    Google的数据进一步说明：浏览网页是被调查对象跨屏时最常完成的一项任务，其次是社交、在线购物和搜索。手机通常是在线活动，包括搜索信息、浏览网页和在线购物的起点。PC则是比较复杂活动的起点，如规划出行和财务管理；也有部分用户的在线购物和规划出行起点是平板。整体上看，搜索信息（63%）、浏览网页（61%）、在线购物（51%）和观看视频（43%）是用户最常跨屏完成的任务 。

 

图2：用户跨屏行为活动

2.1.2用户同时在多屏之间的互动

    也有针对对于第二类跨屏的研究，即用户在同一时间使用不同的屏幕行为。如InMobi的数据显示：“64%的移动互联网用户在看电视的同时‘玩’手机” ；艾瑞的研究则表明36.4%的用户会一边玩平板一边看电视 。

    微软2013年针对澳大利亚、巴西、加拿大、英国和美国3586名的调查（定量&定性）发现，用户同一时间使用不同的屏幕主要有三种模式：

    Content Grazing：该模式最为普遍，比例高达68%。指的是用户同时使用多个屏幕，但是关注或者获取的内容之间并不相关，如一边看电视一边处理电子邮件。

    Investigative Spider-Webbing：该模式为用户的深度参与模式，即用户同时在多个屏幕之间浏览的内容存在相关。57%的用户跨屏会存在检索行为，通过搜索来丰富单一屏幕未能提供的知识或信息，如在电视上学习烹饪的同时在平板上搜索菜单。

    Social Spider-Webbing：39%的用户通过跨屏分享，内容通常是该类行为的“催化剂”。如通过电视观看奥斯卡颁奖典礼的同时，用手机、平板或电脑在微博上发帖 。

    以上数据说明：无论是一天当中的不同时间段和不同情境中，还是同时在多个屏幕当中游移，至少都说明用户的注意力是分散在多个屏幕上。从用户的角度来说，一个屏幕已经不能满足其信息需求，需要借助多个屏幕完成自己搜索、娱乐、社交等任务，这也愈加凸显了今天跨屏营销传播的必要性。

    只有在理解用户跨屏行为特征、掌握跨屏行为规律的基础之上，才能科学制定媒介策略。如发现43%的用户喜欢跨屏完成同一个视频的观看，若不考虑其他因素，这意味着广告主可以在不同设备播放同一个视频时都插入自己的广告，这样就能保证有效到达次数。

2.2.3 构建统一的效果评测指标的研究

    电视广告的量化评估指标一般分为三块：收视模块（包括收视率、开机率、收视份额、毛评点、收看人次、观众集中度等）、到达模块（包括到达率、有效到达率、覆盖率等）和成本模块。网络视频广告效果的评测指标有点击转化率（CTR）、CPC（单位点击成本）、CPM（千次展示成本）等。如何制定统一标准，使得跨屏环境下不同屏幕的广告效果可以叠加、计算。进而才能科学评估每次营销活动和视频广告的效果。

    以往在媒介相对分裂的情况下，在计算电视与网络视频广告的效果时，主要参考如下两个指标：Reach（有效到达率）与毛评点（GRP）。有效到达率解决的是覆盖人群多少的问题，而毛评点则更加关注覆盖次数。

    在今天的跨屏环境中，目前国内市场在制定跨屏营销媒介计划时，会以目标人群总人口（TA Population）为基准，将电视与网络视频广告的到达率（Reach）、电视与网络视频广告的毛评点（GRP）折算成可以相加的指标。

    以有效到达率为例，本次营销活动目标人群总人口为基础换算后：

 

    类似的，计算跨屏广告的GRP（毛评点）时，也需要考虑电视与网络广告之间的效果差异系数和媒体间的重叠度。

2.3 跨屏人群识别与去重的研究

2.3.1 跨屏人群识别

    对投放策略的研究首先是集中在如何识别“游走”在不同屏幕之间的同一用户，该问题既涉及到跨屏人群识别定向和视频广告投放的精度和效果，也涉及到广告观看人群的去重，从这个角度看，该问题是执行跨屏广告策略时至关重要的一步，否则就会导致有效到达不足、预算被浪费等问题。

    表1中列举了六家公司，每家都推出了各自的跨屏用户识别工具或模型，帮助广告主制定跨屏媒介预算和跨屏广告投放。本文按照跨屏类型、数据类型和该工具能够解决的问题，对其逐一归纳和分析。

    总结来看，工具的数据来源无外乎线下调研和线上数据采集两类；在识别的方法上，有的通过分析人群观看行为的相似性对于某一个人群进行识别（如爱奇艺），一些则是通过用户的ID号或者设备的ID号判断。需要指出的是，虽然今天的跨屏人群识别进度已经有了大幅提升，但是由于不同数据源的数据难以整合，尤其是线上与线下之间的受众数据较难打通，导致今天的跨屏人群识别问题一直难以做到cookies那样精准。相信随着技术的进步，思想方法的改进，该问题可以得到较好的解决。

 

2.3.2跨屏人群去重

    媒体间的重合度的计算，在互联网上相对简单，只需根据cookies分析该用户在哪些视频网站上观看过某条网络视频广告，进而计算其重合度。跨屏时，该问题稍显复杂，此时就需要同时收集同一个群体线上线下的视频观看行为，并用同样的方法分析，即同源样本的问题。“所谓同源，就是所有的跨屏行为都是基于同一样本收集，其性别、年龄、职业、收入等身份信息都在掌握之中。基于同源样本所监测出来的结果，能够最好的反映到不同受众人群在各个媒体的到达情况，特别是了解到各媒体之间的重合度，能真正给广告主提供精准的营销数据。”

    美国尼尔森于2007年就展开了针对电视与电脑双屏的同源调查，方法是在其调查对象的电脑中安装监控插件，记录其在网上的收视行为，同时也监测其收看电视节目的行为 。

    2010年，群邑中国与索福瑞启动了电视和互联网（PC）双屏同源测量研究项目，选取了北京、上海、广州和武汉四个城市的居民作为调查对象。数据发现：在晚间19-23点，不同网站类型与电视频道的组合对到达率起到不同的补充作用，例如，对于轻度电视家庭户（日均家庭收视时间“4小时及以下”）而言，门户与搜索类网站与湖南卫视组合的到达率对于只用湖南卫视的到达率提升作用相对较为显著。

    与群邑的研究类似，安吉斯媒体对中国89个城市超过6万个对象进行了同源调查，以评估跨媒体广告效果，试图回答“视频是否可以取代电视？各屏的消费者到达率究竟如何？到底几屏组合的最好？”等问题 。

2.4跨屏媒介策略优化的研究

    在解决了以上三个问题之后，才是跨屏媒介策略优化的具体操作。

    对于跨屏投放策略系统性研究较少。精硕科技跨屏研究副总裁钟书平等在《跨屏传播策略研究》中，围绕视频的跨屏传播，首先分别介绍了网络视频媒体与电视媒体的视频广告投放策略；在此基础上，提出了“大视频时代下的跨屏优化路线”，如图8 。

    作者建议首先从建立电视与网络视频的评估指标体系着手：以目标人群总人口为分母，各屏的收视率、到达率等指标都折算成以该数据为标准的新的指标，进而建构一个新的基准体系，并在此基础上根据广告主的具体要求（成本最低、注重实际到达量、注重效率），制定最优跨屏传播策略。

    AdMaster主要根据广告主的目标和要求，调整预算、跨屏GRP和跨屏Reach三个变量，进而实现跨屏媒介策略最优化设计。

    优化的步骤如下：首先对要投放的媒体各自独立优化，如电视和PC端，得到各自的最优频道组合和视频网站组合；继而定义目标人群（年龄、性别和城市三个维度），选择电视媒体频道和互联网视频媒体，计算受众重叠度和媒体覆盖率；最后导入价格数据，根据广告主的预算要求最终选择媒介组合。

    AdMaster的媒体重叠度的数据采集有两张方法：事后调研：在一波广告结束后对受访者调研，询问其是否观看过该广告以及在哪个（些）屏幕上看到过；另外一种则是Ipsos每季度更新的针对中国88个城市、66,000名消费者的调研，包括“消费习惯、品牌关系、生活形态、价值观与态度、媒体接触习惯以及社会人口统计学信息” 。

   

    与AdMaster类似，秒针与华通明略合作，推出了MixReach跨屏广告优化平台。该平台同样将人群基数定义为目标消费者总数，进而将GRP和Reach指标按照该数据进行折算。其次，通过调研问卷的方式获得38个市场媒体接触度的重叠数据，每年两次更新，了解不同媒体的重度、中度和轻度使用者在不同频次的时候可能达成的重叠效果。在此基础上，根据预算和广告效果，调整媒体组合，以实现Reach最大化或者GRP最大化 。

 

3.策略建议

    反思当下跨屏媒体策略优化研究，依然存在以下几方面的不足：

    首先是对受众跨屏特征与注意力的研究，现有的报告着重描述当下跨屏的情况是什么，没有细致到不同人群不同的跨屏路径。

    其次是跨屏人群识别与去重：当下的跨屏人群识别与去重，依赖同源数据的采集进而计算媒体重合度。然而现有的跨屏同源数据的调研，如群邑、安吉斯媒体和Ipsos，无论是在样本量的规模上、样本更新的频率上，还是在样本覆盖的空间范围上，在当下快速变动的环境中都难以完全科学地支撑跨屏媒介组合优化的实践。

    此外，现有的大规模同源数据调查可以视作基础性调查，即不针对某一个具体的广告主或者某一次营销活动，理论上可以为所有的品牌和广告主所用。然而，不同品牌和产品的目标消费者特征并不尽一致，营销信息想要覆盖的地域和人群也不尽一致；但是现有数据仅仅提供年龄、地域和性别化的描述，实际上是简化了广告主对于目标消费者的定义，无形中扩大了目标消费者的范围，影响营销信息传播的精确性和最终效果。

    最后则是跨屏优化的研究：现有的跨屏媒介策略优化的一般逻辑是：首先明确目标受众的特征，继而找到最为拟合的视频网站（内容）、频道和时段，继而根据媒介重合度，计算每类媒体大概能够覆盖到的人群，进而分配预算。本质上说，该类解决问题的逻辑依然是将屏幕和媒体割裂开来思考，而忽略了当下跨屏行为已经成为事实，没有深刻把握跨屏的一般规律，即没有从整体的角度去解决该问题。因此，这依然是传统媒体时代的“广撒网”式的宣传轰炸，并不能十分精准地触及到目标人群，广告预算依然在浪费。

    要更好地解决该问题，本文建议从不同消费者的注意力路径特征出发，找到目标消费者的注意力路径，进而科学地制定媒介策略，捕捉他们的注意力，从而实现精准传播的目的。

3.1 消费者注意力路径与媒介策略

    现有针对消费者跨屏行为的研究，并没有细化揭示不同特征的用户的跨屏行为规律。本文认为，可以按照性别、年龄、情境（时间）和观看内容四个指标共同构建的体系细分目标消费者，继而厘清每一细分下人群的跨屏路径规律，在此基础上制定相应的媒介策略，以实现传播效果最大化。

    首先分析单变量对跨屏的影响。

    ①年龄对跨屏行为的影响：年龄因素直接决定着媒介接触习惯和媒介使用情况。如艾瑞咨询的数据显示：“从年龄分布来看，平板用户的主流人群为18~44岁的青壮年消费群体，占比达到80%。 ”在电视观看行为上，互联网消费调研中心调研数据则显示：18-29岁的被访中80%偏爱网络视频，而在45岁以上的被访中36%更偏爱电视节目 。因此，年龄与跨屏行为存在相关。

    ②性别对跨屏的影响：调查发现：“2013年中国平板电脑用户男性占比为59.7%，男性是平板电脑主力消费群体” 。此外，女性在屏幕选择、生活方式等上存在一定差异，因此跨屏行为规律也会存在不同。

    ③情境（时间）对跨屏的影响：正如图1所示，用户在PC、手机和平板上使用时段差异明显。Google的研究也表明了用户对于PC、手机和平板的使用会收到情境的影响。Google的研究与艾瑞咨询的数据之间相互验证，大体上描绘出了用户不同时间、不同地点、不同情境下的媒介使用情况。因此可以大致用这样的逻辑链描绘时间、情境、设备（屏幕）三者之间的关系：即使用时间影响使用情境，继而影响其使用的设备。

    ④观看内容对跨屏的影响：观看的内容对于屏幕选择也有影响。如CTR的数据显示，用户在不同设备上观看的节目类型差异明显，如图4。

  图4：观看不同类型节目使用不同的观看设备 

    综上所述，每一个单一变量对于用户的跨屏行为都有影响，此外这些变量相互作用、相互影响，如年龄会影响观看内容，也会影响观看情境。因此，跨屏环境下的消费者注意力路径十分复杂。如果将所有变量综合起来考量，则可以描绘出不同人群的跨屏特征与注意力路径，如表3 所示。为了简化说明，表格中去除了变量“观看内容”；此外，每一个变量的细分指标也较为粗略，在实际操作中需要更加细致的变量。需要特别指出的是：跨屏行为是根据一些数据进行的大致判断，旨在列举多种可能性，并针对不同情况提出对应的媒介策略优化，真实情况需要更多的同源数据补充和修正。

表3：受众注意力路径分布

    对于第一类注意力路径，投放广告时应该选择在不同的时间段在不同的设备上投放，如早上在手机端，白天在PC端，晚上则在平板电脑上。这样对于同一个受众，就能在一天当中被重复3次广告信息，能够在不重复的情况下实现重复提及，达到广告效果。

    “PC+电视”的注意力路径较为简单，由于PC上人群识别较为精准，而电视上根据时段来投放广告的精确性相对较弱。因此可以在白天加大对于PC端的投放次数，晚上在电视端再提及，唤醒目标消费者对白天看过的广告的记忆。

    “手机+PC+平板+电视”的路径更为复杂，需要注意的问题是广告重复次数。

    由于接触到的屏幕较多，若在所有的屏幕上都投放，频繁的广告次数可能会造成费用的浪费。甚至造成消费者的方案。比如，目标消费者在晚上休息时，可能会看电视的同时看平板电脑，这种情况下就不能同时在两个媒体上投放广告。

    与第一类注意力路径类似，在“PC+平板+电视”的情况下的广告投放，应该也参照时间的顺序，分别在不同的设备上投放。此外，目标人群可能会同时使用平板电脑与电视，因此在晚间的时候二者可以只选其一。

3.2 动态调整媒介策略

    在了解目标人群的注意力路径从而制定合理的媒介策略基础之上，由于目前PC端和移动端广告投放监测技术较为成熟，数据更新较快，广告主可以根据线上数据及时动态地调整媒介策略。以《舌尖上的中国-脚步》（以下简称《脚步》）为例，图5为其在优酷上观众的基本数据：

图5：《脚步》播放数据

    以上数据可以分为人群特征和播放数据两类。人群特征数据包括：性别、年龄、地域、兴趣、经济状况等；播放数据包括；观看的时间、观看的设备和观看的节目类型。将人群特征数据与其他数据结合，如每个地区某个年龄段的人口数量、经济发展水平等，我们就可以计算出我们的目标消费者规模，从而估算每个地区的目标消费者基数。

    将播放数据与当地媒体的数据（收视率、时段等）相结合，我们就可以购买目标人群感兴趣的节目时段，决定播放的频率。

    在操作实践中，广告主还可以先在线上投放广告，搜集观看或点击该广告的人群特征，或者分析以往投放活动中搜集到的数据，指导本次投放。

    总的来说，我们应该站在一个整体的角度去思考跨屏环境下遇到的媒介策略问题，应该注重各个屏幕之间的数据的分析，从而动态调整媒介策略，才能实现营销传播效果最大化。

 

4.《人民日报》跨屏策略初探

4.1 《人民日报》媒体架构图

 

 

    《人民日报》和人民网共同构成了如图所示的媒体架构图。除了电视屏，其他几屏人民网均有涉及。正如上文所指出的那样，当前受众注意力在不同媒介之间“游移”，造成注意力分散；而用户在不同屏幕之间的流动，也会造成信息的轰炸或者信息的“遗漏”。人民网的传播渠道所覆盖的人群必然会在三屏之间“重合”和“游移”，如何将新闻资讯有效传递到尽可能多的的人群，同时尽可能地降低媒体运营费用成为当下面临的新挑战。要改变“大水漫灌”式的信息轰炸，需要深刻理解这些信息消费者的跨屏行为特征，科学地制度媒体策略，从而不断优化人民网的媒体架构。

 

5.小结

    正如麦奎尔所说：“受众注意力在不同媒介之间时间分布上的变迁，其最直接的驱动力，一如以往，是技术” 。在今天，最为明显的特征是媒介环境发生深刻变革，电视、PC、手机和平板电脑提供了丰富的媒介选择和多样的内容选择，不同内容在不同屏幕间流动的同时，受众也分散在不同的屏幕上，而且同一个受众会在不同屏幕之间“流 动”，形成复杂的注意力路径。

    如何捕捉目标消费者的注意力路径成为今天跨屏营销遇到的新问题。本文从受众跨屏行为特征、统一的效果评测体系和跨屏人群识别的角度梳理了当下跨屏媒介策略优化的几种方式，并从消费者注意力路径的角度提出了新的媒介策略优化方式。

    当然，优化媒介策略的方式还有多种，如从提高同源数据的量与质的角度：三网融合带来了数据的融合，设备识别码为每一位受众赋予了独特的ID，智能路由器成为搜集家庭上网行为数据的“数据中心”，当数据打通，跨屏信息传播的精准度也将进一步提高。

    此外，随着智能手机的进一步普及和上网方式的便捷（如4G），人与手机愈加紧密地联系在一起，这种情况下智能手机在人的信息获取中扮演的角色愈加重要。因此，未来的跨屏研究，需要更加关注智能手机在跨屏中的地位，理解其未来可能扮演的互联网世界入口的作用，进而不断追逐目标受众的注意力。

 

参考文献

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