（二）程序化投放系统

python复制代码

# 示例：基于客流预测的智能排期算法

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression



# 输入历史客流数据

data = pd.read_csv('passenger_flow.csv')



# 训练预测模型

model = LinearRegression()

model.fit(data[['date','weather']], data['volume'])



# 生成优化排期

optimized_schedule = model.predict(future_conditions)

五、合规性管控方案

（一）新广告法避坑指南

1. 禁用词替换表：

   
   

   禁用表述	合规替代方案
   "最佳/最优"	"优选方案/品质保障"
   "唯一/独家"	"特色产品/专业服务"
   "国家级/最高级"	"行业领先/权威认证"

   
   

2. 证据留存机制：

• 建立广告素材区块链存证系统

• 委托第三方机构出具法律合规审查报告

（二）舆情风险预警

1. 语义分析模型：

• 采用BERT-wwm-ext进行情感分析

• 设定阈值：负面情感得分＞0.7触发预警

2. 应急响应流程：

   mermaid复制代码graph TDA[舆情监测] --> B{负面评价}B -->|是| C[1小时内下架画面]B -->|否| D[持续监测]C --> E[发布澄清声明]E --> F[调整投放策略]

六、成本效益分析模型

（一）ROI测算公式

复制代码ROI = (增量销售额×毛利率 - 投放成本) / 投放成本 ×100%

（二）效果放大器

1. LBS联动策略：

• 在候车亭广告300米范围内增设微信摇一摇红包

• 案例：某饮品品牌实现核销率提升42%

2. 时间窗定价法：

• 将全天分为6个时段（7:00-9:00/9:00-11:00等）

• 采用动态竞价系统，溢价系数0.8-1.5浮动

结语：

长春公交车广告系统的价值在于其独特的城市脉动捕捉能力。通过线路组合拳、创意适配技术和数据驱动优化，可构建从认知到转化的完整营销闭环。建议广告主采用"测试-学习-迭代"的敏捷投放模式，结合城市空间大数据持续校准策略，实现传播效能的最大化。