毫无疑问，用于在电视和网络上做广告的图像在触发情感和塑造产品或品牌印象方面发挥着重要作用，范文，但吸引一个人的广告可能看起来与另一个人无关或令人反感。如果可以根据个性类型开始个性化不同消费者观看的广告，该怎么办?
人们在Facebook，Twitter，文本博客和其他在线网站上留下的数字足迹提供数据，以确定用户是否更加性格外向或内向，或者渴望尝试新事物而不是更保守。在“消费者心理学杂志”发表的一项新研究中，研究人员展示了如何利用机器学习算法利用这些数字数据，根据个性类型对广告进行个性化。
研究作者，纽约哥伦比亚商学院管理与组织行为助理教授Sandra Matz博士说：“我们的目标是定制一种体验，使其与消费者更加相关。”“这是为消费者提供更好服务的一种方式，因为体验是定制的。”
研究人员首先使用计算机算法提取89个图像特征，包括色调，饱和度，颜色多样性，人数和细节水平。他们招募了745名参与者，并要求他们按照一到七的等级评估他们对图像的喜爱程度。然后参与者完成了一个人格测试，在五个方面对他们进行评估：开放性，责任心，外向性，和蔼可亲和神经质。调查人员使用这些数据来确定哪些图像吸引了这五种人格特征中的每一种。
例如，他们发现外向的人更喜欢简单的图像和图像，而人们喜欢这些人，而思想开放的人喜欢没有人的图片和蓝色和黑色的冷色调。也许并不奇怪，神经质高涨的人喜欢平静和极度刺激的场景。然后研究人员使用这些信息为每个图像分配个性类型。
在下一项研究中，研究人员探讨了分配给不同图像的人格特质是否准确地预测了消费者的偏好。参与者在三个类别中看到与产品相关的图像：假日，美容或电话。然后他们评定了不同图像的吸引力水平。正如预期的那样，将图像的“个性”与参与者的自我报告的个性相匹配，可以显着预测偏好评级。
调查人员最终有兴趣了解图像和个性之间的这种契合是否会影响消费者购买产品的兴趣，数据显示情况就是这样。人们不仅喜欢与他们的个性相匹配的图像，而且还报告了对这些品牌更有利的态度和购买意图。
虽然品牌通常针对特定性别，年龄组或社交群体的广告，但个性匹配广告可能会让营销人员为更广泛的人群定制产品。可能不考虑在一家商店在线购物的消费者可能会发现实际上存在吸引人的物品。
“这实际上带来了与销售人员交谈对网络世界的好处，”Matz说。“在线营销人员通常关注大量受众，但现在我们可以预测某人的心理特征，为他们提供个性化的体验。”
