摘要
本文构建并评估了一种用于预测网红营销投资回报率（ROI）的分析框架，该框架结合了混合深度学习架构与基于信任度的建模方法，旨在实现两个目标：一是建立一套严谨的体系来评估网红营销活动的效果，二是检验各类预测因素在网红营销中的有效性。在当代数字广告领域中，网红营销已逐渐成为最有效的推广方式之一。随着越来越多的品牌投入大量资金用于社交媒体合作，采用数据驱动的方法来预测活动结果、从而确保最高的投资回报率便显得尤为重要。本文介绍了一种机器学习系统，它能够根据活动相关特征——如平台类型、网红类型、活动类型、时间节点、互动次数、预计覆盖范围以及活动持续时间——来预测通过网红营销推广的产品的销售情况。研究人员使用公开可用的网红营销ROI数据集，通过XGBoost回归模型进行训练和测试，其决定系数为0.95，显示出极高的预测能力和泛化能力。研究结果表明，互动指标和预计覆盖范围是影响销售业绩的最重要因素，而平台选择、活动类型以及时间节点等背景因素也会对结果产生一定影响。除了预测建模之外，本文还阐述了如何将人工智能策略性地应用到网红营销的整个流程中。通过引入基于人工智能的分析工具，营销人员可以将直观的决策过程与可量化、可重复的测量方法相结合，从而赢得消费者的信任并建立持久的品牌影响力。所提出的框架可为从业者和研究人员提供可扩展的基础，以便在网红营销领域应用智能系统。最新的计算机科学研究进一步表明，从生成式内容建模、用于理解社交媒体上消费者偏好的人工智能CRM架构，到衡量网红与粉丝之间信任关系的模型，这些人工智能驱动的技术都能为本文提出的预测方法提供有力的补充，同时，关于部署此类系统的治理和项目管理方面的研究也在不断增多。与此同时，越来越多的网红营销研究着眼于平台特性如何影响信息获取和信任度、网红的自身特质和社会满意度如何影响购买意愿、网红营销如何推动可持续消费，以及社交媒体如何影响与健康相关的行为，所有这些都在一定程度上推动了本文所追求的预测和信任建模目标。
