房地产行业网络广告投放分析报告Word文档下载推荐.docx
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房地产企业电子商务应用和广告投放可分为四个阶段，处于第一阶段的企业是市场开拓的重点目标；
在网络品牌广告投放方面，大多数电子商务应用较高的房地产企业对网络广告投放较为谨慎。
下面将对我们的这些发现做进一步说明。
行业概况
受人民银行2007年六次加息、十次提高存款准备金率等密集调控的影响，房地产行业企业2007年广告同期增长仅为4%，增速明显放缓。
然而，在对传统媒体投放更加谨慎的同时，房地产企业也加大了对新兴媒体的投入。
目前房地产广告主要投向三种主要的新媒体：
一种是直接可以达到对房地产商品有需求的受众的垂直网站，包括以房地产资讯、租赁信息为主的网站；
第二种是聚集巨大网络人气的新浪、搜狐综合门户网站；
此外，分众传媒、华视传媒等户外移动媒体也是房地产广告投放对象。
房地产行业网络广告绝大多数为网络品牌广告
网络广告可分为付费搜索广告和品牌广告两类。
后者包括告包括品牌图形广告、固定文字链广告、分类广告、富媒体广告和电子邮件广告等形式。
一般认为，付费搜索广告内容简洁，可通过关键词精确的定位目标客户，有助于商品的销售，品牌广告则借助其多样的表现形式及丰富的内容帮助企业建立企业形象。
虽然缺乏相关统计数据，我们发现在大度博策发布的《中文搜索引擎关键词广告发展状况分析报告》中，房地产行业投放的搜索引擎关键词少于100个，未能进入其关键词行业分析状况的统计，结合在搜索引擎上的实际搜索结果我们推断，相对于7.2亿元的网络品牌广告，房地产行业投放的付费搜索广告基本可以忽略不计，也就是说，对房地产行业网络品牌广告的分析可反映该行业的网络广告投放状况。
对网络广告的重视程度仍显不足
我们发现，房地产行业在网络广告投放的比例在逐年上升，但仍低于总体6.1%的水平，说明房地产行业对网络广告的重视程度仍显不足：
数据来源：
艾瑞iAdTracker及历年中国广告业统计数据分析报告
在对房地产行业网络广告的主题进行细分结果表明，房地产行业的绝大多数网络广告投放仍集中于楼盘宣传，而随着房地产公司对企业品牌重视程度的增加，在进行楼盘宣传时期企业也会适当增加企业品牌建设的内容，在楼盘宣传的同时通过建立项目品牌，并进一步拉动公司品牌。
广告的投放高峰期为8-12月
房地产行业素有“金九银十”的说法，根据业内专业网站数据统计，北京等城市2007年9月和10月新开盘的房产项目也为全年最多。
从行业网络广告投放的周期来看，从8月起广告投放明显增加，9月和10月是整个行业网络广告投放的高点。
一般来说，房地产项目在造势期，即开盘前3个月到开盘后的1-2个月左右项目的广告投入最大，合理的说明了这一现象。
消费者的需求推动了行业垂直门户的发展
房产属于差异性大的高价值耐用品，消费者在选购前会存在一定顾虑，这也决定了消费者难以在没有现场看房的情况下通过网络形成实际交易，但消费者在看房后仍需要通过多方面渠道获取信息进行比较，而网络具有信息量大的特点，符合消费者的需求，也进一步的推动了行业垂直门户的发展。
在媒体投放平台上，搜房网、新浪网和焦点网是房地产广告投放量最大的三大平台，共占所有广告投放金额的76.3%。
值得注意的是，房地产是本次调查所有行业中唯一一个在垂直门户（搜房网）投放广告金额方面超过了门户网站（新浪网）的行业，在行业中也存在“有了搜房就可以卖房子”的说法。
而许多没有独立网站的房地产企业在投放广告时也将广告链接到搜房网上关于楼盘的介绍页面，正是这一说法的真实反映。
行业总体电子商务化程度较低
然而据我们访问抽样的企业网站发现，房地产企业总体电子商务化程度较低，有61.9%的房地产企业没有自己的网站，仅有8.8%的房地产企业网站电子商务评分达到中级，与消费者对网络的高依赖性呈现强烈的反差。
通过追踪房地产网络广告我们发现，大多数没有自己网站的房地产企业会将广告链接到地产门户网站上与企业相关的某个页面，以该页面来代替企业的主页。
由此也可看出电子商务并未得到房地产行业的总体重视，房地产企业的主要营销手段仍是通过传统媒体进行。
抽样总体数据分析
在排除了重度投放广告主的基础上，我们又对房地产网络广告主进行了抽样，对其广告投放行为和网站进行了分析，结论如下：
房地产企业电子商务应用水平较低
房地产企业电子商务化程度可用企业网站得分、网站流量、网站信息量三个因素来评估（详见“房地产行业广告主细分”的因子分析部分）。
整个行业平均水平如下：
从表中可以看出：
该行业总体网站的平均得分为13.25分，结合网站流量及网站信息量可判断，房地产企业整体电子商务应用水平较低。
而从具体数据上看，无网站的企业数量为91家，占抽样总体的61.9%，这也反映了房地产行业的电子商务化程度比较低。
房地产行业电子商务化程度低的原因包括：
行业的特殊性：
房地产行业都是按项目开发，其建设周期长、销售周期短，具有高价值等的特点使其行业的网络广告相对较少。
企业的特殊性：
中小型房地产企业多数是地方性的企业，其经营范围多在当地，消费者也多为当地居民，因此他们在广告投放的渠道选择上更愿意选择当地的电视、报纸等传统媒体。
因此，在房地产网络广告的投放上，应注意地域的细分因素，加强对地方门户网站以及垂直门户的整合。
不同类型的房地产企业在网络广告投放上存在一定差异
根据企业是否具有独立网站、网站内容多少以及根据网站功能进行评分分数的高低，我们对所抽样的147家网站进行了分析，发现不同类型的房地产企业在网络广告的投放上存在一定差异：
不同电子商务应用等级的广告主投放网络广告费用的差异：
（注：
无应用样本为91；
初级应用样本为43；
中级应用样本为13，相对较少，仅供参考）
总体上，电子商务应用低以及网站信息量也较低的广告主在网络广告上的花费较多。
具体来看，网站页面在250页以下，处于电子商务初级阶段的房地产广告主中有39.1%投放的网络广告费用在30万以上，其次是无电子商务应用也无公司网站的房地产广告主，有24.2%的该类广告主投放费用在30万以上。
其余各类广告主的网络广告投放费用都在30万以内。
不同网站信息量的广告主投放网络广告费用的差异
网站信息量250页以下样本为29；
网站信息量250-1000页样本为14；
网站信息量1000页以上样本为9，没有网站信息量的样本为95）
网站信息量在1000页以上的广告主和无公司网站的广告主投放费用以10万以下为主，而网站数量在1000页以下的广告主投放费用以10—30万为主。
同时也可以看出，网站信息量多（1000页以上）的广告主广告投放费用总体都低，而网站信息量少，或无公司网站的广告主广告投放费用在50万以上的比例较高。
房地产行业广告主细分
考虑到房地产行业中各企业具有多样性和复杂性，为了更清晰地挖掘该行业内各企业间的共同特征，我们对行业进行细分。
首先运用KMO和Bartlett’sTest法进行检验，得出KMO值为0.656，表示适合因子分析。
同时由于因子间的共同度较高，因此我们采用因子分析中的主成分分析法进行细分，具体结论如下：
结果显示，前2个因子对总体的贡献率达到91.57%，已基本解释了房地产行业的基本特征，因此选取这2个因子作为公共因子。
通过查看转轴后的因素矩阵（下表）
Component
1
2
网站得分
.945
.033
网站流量
.936
.077
网站信息量
.921
.061
投放天次
.079
.984
投放费用
.042
.987
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
a
Rotationconvergedin3iterations.
我们发现网站得分、网站流量和网站信息量属于因子一，投放天次和投放费用属于因子二。
因此我们将2个公共因子分别进行命名，因子一命名为电子商务化因子（包含网站评分、网站流量和网站信息量3个变量），因子二命名为广告投放因子（包含投放天次和投放费用2个变量）。
然后我们对2个公共因子进行聚类，结果如下表：
根据上述结论，我们将房地产行业的各企业划分为四种类型：
1、聚类1--低电子商务应用、低广告投放型企业，代表企业：
东莞商业中心；
2、聚类2--低电子商务应用、高广告投放型企业，代表企业：
京御地产；
3、聚类4--高电子商务应用、低广告投放型企业，代表企业：
广东华业地产；
4、聚类3--高电子商务应用、高广告投放型企业，代表企业：
北京金隅嘉业。
这四种类型也反映了房地产企业电子商务发展的四个阶段：
在第一阶段房地产企业对电子商务不重视，只是简单投放网络广告以弥补其他媒体宣传的不足；
第二阶段企业对网络宣传开始重视，增加了广告的投入；
第三阶段企业已不满足网络的媒介作用，开始通过网络开展营销；
第四阶段则是较高的电子商务应用和较高的广告投放，网络营销成为企业整合营销的一部分。
经判别分析检验结果显示Sig值极低，各组中均值差异显著。
说明这些变量在不同类群中的均值不同是由于类群间差异所致，而不是由随机误差引起的。
不同类别间企业广告投放策略无明显差异
由于以上企业所处的电子商务阶段不同，对网络营销的态度和营销目标也各不相同，我们初步推断不同类型企业在投放策略上可能会有所偏差，即某类企业可能会追求更多的曝光率，而某类企业会通过大规模、大版面的投放来提升企业品牌，建立自己的优势，这会进一步体现为平均投放成本的差异，因此我们对不同类型的企业的平均投放成本进行了比较，结果如下：
组别
企业数
平均投放天次
费用（万元）
单次费用（万元）
低应用、低投放
92
80.09
19.75
0.247
低应用、高投放
6
698.83
189.03
0.270
高应用、低投放
48
87.02
17.8
0.205
高应用、高投放
1957
526.8
0.269
经检验，不同组别的平均投放费用在统计学上无明显
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