臺灣博碩士論文加值系統

由於數位電視的普及，有許多的廣告業者發現能夠透過電視接觸到大量的消費者，便投入許多的資源在電視廣告上，但許多電視廣告的內容都不盡完全符合觀眾的喜好，使得觀眾對於廣告越來越反感，廣告播放的效益也因此不如預期。為了改善此一問題，並提出適當的建議給廣告主，本研究以實際數位機上盒的收視數據進行實證研究，先以集群分析探討收視戶的輪廓外，也依照分群結果了解不同族群收看電視習慣的差異，希望能藉此提供頻道供應商針對不同收視行為的族群制定不同節目的播放策略。
此外，本研究也以階層線性模式為分析方法，探討電視廣告特徵變數對廣告播放效益的影響，並針對電視廣告特徵變數對廣告收視時間影響的變化程度進行討論。研究結果顯示，若以飲料類廣告為例，以劇情方式拍攝或在綜藝節目下播放的廣告，其廣告效益最高；而常看「新聞頻道」的收視戶，相較其他頻道類型，更能正向調節「節目製作費」對廣告播放效益的影響。

Most of the ads didn’t cater to audience’s tastes at all and, even more, didn’t raise audience’s antipathy toward the ads. In order to improve this situation and solve the problem, we conduct the empirical research based on the data from STBs. First, we apply cluster analysis to have a complete understanding about the digital television viewers. Then based on various watching behavior from different viewers, some appropriate broadcasting strategies can be suggested to the channel providers.
In additions, the Hierarchical Linear Model is used as an analytical method to investigate the influence of some specific advertising variables on its efficacy of broadcasting in this research.The results show that an ad with dramatic expression, or being broadcasted after a variety show can reach its utmost effectiveness. Moreover, for those television viewers who prefer watching news, the better quality the TV program is, the longer the ad being watched will be.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌　謝 iii
目　錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 5
第二章 文獻探討 6
2.1 電視廣告之概述 6
2.1.1 廣告的定義 6
2.1.2 廣告傳播的媒體 8
2.2 廣告特徵變數 10
2.2.1 產品類型 10
2.2.2 廣告表現形式 11
2.3 節目特徵變數 13
2.3.1 電視台頻道類型 13
2.3.2 電視節目類型 18
2.4 播放環境特徵變數 21
2.4.1 播放時段的劃分 21
第三章 研究方法 24
3.1 分析架構 24
3.2 研究流程 25
3.3 集群分析(Cluster Analysis) 26
3.3.1 K組平均法 29
3.4 階層線性模式(Hierachical Linear Models) 31
3.4.1 階層線性模式之適用時機與信度檢測 32
3.4.2 階層線性模型 34
3.5 分析模型之建構 38
第四章 研究結果 41
4.1 資料描述與敘述統計 41
4.1.1 資料描述 41
4.1.2 敘述統計 43
4.2 集群分析結果 43
4.3 階層線性模式之模型分析結果 45
第五章 結論與建議 53
5.1 研究結論與發現 53
5.2 未來研究建議 54
參考文獻 55
附錄A 階層線性模式之模型分析結果 59

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