创意中插广告市场分析报告2017-2018

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简介：艺恩发布的《2017-2018创意中插广告市场白皮书》是中国广告行业特别是中插广告领域的关键研究报告。报告分析了过去两年创意中插广告的市场规模、增长率、市场份额，以及行业趋势、案例研究、广告主策略、受众分析和创新模式。这些内容共同揭示了创意中插广告在数字媒体时代中的重要性，并展望了未来的市场发展趋势。报告为广告从业者、媒体公司和品牌方提供了宝贵的市场信息，助力其制定营销策略。

1. 创意中插广告的定义与特点

创意中插广告简介

创意中插广告是一种在视频内容播放过程中，于关键情节或自然暂停时刻插入的广告形式。这种广告通常在视频节目、电视剧或电影中出现，旨在无缝融入故事情节，以减少对观众的干扰，同时提高广告效果。

主要特点

创意中插广告的核心特点在于其“创意”和“融入”。它不仅要求广告内容与节目内容有较高的相关性，还要在设计和制作上具有独特性和吸引力，以激发观众的兴趣。此外，广告投放的时机与方式要尽可能自然，甚至能成为节目内容的一部分，增强观众的观看体验。

广告效果与用户接受度

相较于传统插播广告，创意中插广告更能吸引观众的注意力，减少因广告导致的流失率。其隐性的广告植入方式，通常能获得观众较高的接受度，甚至在某些情况下引发讨论和传播，达到更好的品牌宣传效果。

2. 市场规模与增长分析

2.1 历史数据回顾

2.1.1 2017年市场规模概况

2017年的创意中插广告市场呈现出稳步增长的趋势。当年的市场规模主要由几个大型的广告代理公司和数字媒体平台带动，其中视频流媒体服务的兴起对市场增长贡献显著。这一年的显著特点在于内容营销的不断成熟和品牌与内容的深度绑定。广告主开始关注内容的质量以及如何在用户消费内容的同时嵌入广告，以减少对用户体验的干扰。

2.1.2 2018年市场规模概况

对比2017年，2018年的市场规模有了进一步的提升。这一年，中插广告的接受度在用户中得到了进一步加强，市场对于中插广告的质量和创新有了更高的要求。品牌客户开始追求更有创意和更能引起用户共鸣的广告形式。短视频的流行也为中插广告的发展提供了新的平台和机会。这一年也是技术进步开始显著影响广告行业的时期，例如人工智能和机器学习在广告定位和效果分析中的应用。

2.2 增长驱动因素

2.2.1 媒体消费模式变化

媒体消费模式的变化是推动创意中插广告市场增长的关键因素之一。随着智能手机和移动网络的普及，用户更多地在移动设备上消费媒体内容，这就要求广告能够在移动设备上提供更加个性化和无缝的体验。例如，视频平台开始在电视剧、电影和自制节目的关键情节中插入相关广告，这种广告形式能够在不中断用户观看体验的同时，传达广告信息。

2.2.2 品牌营销策略调整

品牌营销策略的调整同样对创意中插广告的增长起到了推动作用。现代品牌营销策略强调用户参与和情感共鸣，创意中插广告正是通过在内容中巧妙地嵌入品牌信息，达到与用户情感共鸣的目的。此外，企业开始寻找与传统广告不同的宣传方式，以突出自身的独特性和创新性，这在很大程度上推动了创意中插广告形式的发展。

2.3 市场增长预测

2.3.1 预测模型构建

构建预测模型时，我们可以使用时间序列分析、回归分析、或者基于机器学习的预测算法等。以时间序列分析为例，我们考虑的因素可能包括历史市场规模、广告投放量、用户参与度、技术进步指标等。通过历史数据的分析，可以对未来的市场规模进行预测，并为广告主和行业提供决策支持。

2.3.2 2019年及未来增长趋势

根据构建的预测模型，2019年的创意中插广告市场规模预计将继续保持增长趋势。随着技术的进一步发展和用户消费习惯的转变，创新的广告形式将继续涌现。例如，结合增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的新型中插广告，有望成为市场的新宠。同时，用户隐私保护的加强也可能成为推动广告行业向更注重用户同意和体验方向发展的因素。

在这一预测中，我们可以看到创意中插广告的市场在逐步扩大，广告主和消费者之间的互动也变得更加深入。随着技术的进步和用户习惯的变迁，未来几年内，创意中插广告市场有望迎来更加繁荣的发展阶段。

以下是第2章节的代码块、表格和mermaid流程图的展示：

代码块展示

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有一些历史市场规模数据
data = {
    'Year': [2016, 2017, 2018, 2019],
    'MarketSize': [50, 55, 60, 65]  # 假设市场规模（单位：百万美元）
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用线性回归模型进行市场规模预测
X = df[['Year']]
y = df['MarketSize']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测2020年的市场规模
future_year = pd.DataFrame({'Year': [2020]})
future_market_size = model.predict(future_year)
print(f"预测的2020年市场规模为：{future_market_size[0]}百万美元")

# 计算模型的均方误差
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"模型的均方误差为：{mse}")

参数说明

• data : 一个包含年份和对应市场规模的数据字典。
• df : 将字典转换为pandas DataFrame的实例，方便操作数据。
• X : 输入特征，这里仅为年份。
• y : 需要预测的目标变量，即市场规模。
• X_train , X_test , y_train , y_test : 将数据集分为训练集和测试集。
• model : 创建线性回归模型的实例。
• future_year : 用于预测未来市场规模的DataFrame。
• future_market_size : 使用模型预测2020年的市场规模。
• mse : 计算模型预测结果的均方误差，作为模型性能的一个指标。

执行逻辑说明

1. 首先导入必要的库，如 pandas 和 sklearn.linear_model 。
2. 定义包含历史市场规模数据的字典。
3. 将数据字典转换成pandas DataFrame以便于后续操作。
4. 使用 train_test_split 将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的准确性。
5. 创建线性回归模型实例，并使用训练集数据拟合模型。
6. 使用拟合好的模型来预测未来年份的市场规模。
7. 评估模型性能，计算均方误差。
8. 输出预测结果和模型性能指标。

表格展示

| Year | Market Size (Millions) | |------|-------------------------| | 2016 | 50 | | 2017 | 55 | | 2018 | 60 | | 2019 | 65 |

表格说明

表中列出了2016年至2019年的市场规模数据，这些数据将作为历史数据用于预测模型构建。

mermaid流程图展示

graph LR
    A[开始构建预测模型] --> B[收集历史市场规模数据]
    B --> C[应用机器学习算法]
    C --> D[划分训练集和测试集]
    D --> E[训练预测模型]
    E --> F[使用模型进行预测]
    F --> G[评估模型性能]
    G --> H[输出预测结果]
    H --> I[结束预测模型构建]

流程图说明

流程图展示了构建市场规模预测模型的步骤，从开始到结束，包括数据收集、模型训练、预测和评估等关键环节。

3. 行业趋势与用户习惯变化

3.1 行业发展趋势分析

3.1.1 数字媒体的崛起

数字媒体的发展正在彻底改变广告行业。传统媒体如电视和报纸正在逐渐失去市场份额，而数字平台如社交媒体、搜索引擎和移动应用则不断吸引着广告预算。随着互联网用户数量的增长，以及移动互联网技术的不断完善，数字媒体成为触及用户最直接、最有效的渠道。

3.1.2 多屏互动的普及

多屏互动指的是用户在使用智能手机、平板电脑、电视和其他显示设备时，内容可以在这些设备之间无缝切换和同步。随着用户越来越多地在多个屏幕之间分配他们的时间，广告商必须确保广告内容可以跨不同平台提供一致的用户体验。这要求创意中插广告不仅要适应各种屏幕尺寸，还要融入用户的多屏互动习惯。

3.2 用户消费习惯变迁

3.2.1 年轻用户群体的兴起

年轻一代，尤其是千禧一代和Z世代，已经成为广告和媒体消费的主力。他们对新技术的接受度高，喜欢尝试新事物，具有较高的消费能力和品牌忠诚度。因此，他们更可能响应那些有创意且能够引起情感共鸣的广告。

3.2.2 个性化与定制化需求

随着用户对广告内容质量的要求提升，个性化和定制化成为趋势。用户期望广告内容能够反映他们的个人兴趣和偏好，而不是被无关的广告信息打扰。数据驱动的广告投放技术，如基于用户历史行为和偏好的定向广告，可以帮助广告商更精准地接触到目标受众。

3.3 用户接受度与偏好研究

3.3.1 用户调研方法与发现

为了更好地理解用户对创意中插广告的接受度与偏好，广告商常常运用定性和定量的研究方法。其中，问卷调查、一对一访谈、焦点小组讨论以及社交媒体监听等手段，可以揭示用户的偏好和反应。了解用户的观看习惯、偏好内容类型以及他们与广告互动的方式，对于创造有效的广告策略至关重要。

3.3.2 用户偏好的广告类型

用户对广告的偏好随时间而演变。例如，许多用户更喜欢故事叙述性强、与内容相融合的广告，而不是打断观看体验的插播广告。随着用户对高质量娱乐内容的需求增加，创意中插广告应更多地提供价值和娱乐性，而不仅仅是硬性推销产品或服务。通过分析用户数据和行为，广告商可以定制化广告内容，从而提高用户接受度和参与度。

flowchart LR
    A[开始用户研究] --> B[设计问卷和访谈]
    B --> C[收集用户数据]
    C --> D[分析用户行为]
    D --> E[识别用户偏好]
    E --> F[定制广告内容]
    F --> G[实施广告策略]
    G --> H[评估广告效果]
    H --> I[优化和迭代]

通过上述流程图可见，从开始用户研究到优化和迭代广告策略是一个循环往复的过程。这样的流程能够确保广告内容始终保持与用户需求的同步。

在未来，随着用户需求的不断演变，广告商必须持续关注行业趋势和用户习惯的变化，以确保他们的广告策略不仅适应当前市场环境，还能预见并引领未来趋势。

4. 技术进步对广告的影响

随着数字化转型的不断深入，广告行业正经历着前所未有的技术变革。从人工智能到大数据分析，技术的每一进步都在重塑创意中插广告的发展路径。本章将深入探讨这些新兴技术如何推动广告行业的发展，以及技术进步所带来的挑战及应对策略。

4.1 新兴技术概述

4.1.1 人工智能与机器学习

人工智能（AI）和机器学习是现代广告技术革新的核心。它们能够通过算法模型分析大量的数据，从而预测用户行为，实现广告的个性化推送。

# 示例代码：使用机器学习预测用户行为
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设 X 是用户特征数据，y 是用户行为数据（例如购买与否的标签）
X = np.array(...)  # 用户特征数据，如年龄、性别、浏览历史等
y = np.array(...)  # 用户行为数据，如购买或未购买

# 数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
predictions = model.predict(X_test)

4.1.2 大数据分析技术

大数据技术的运用使得广告商能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为广告策略提供数据支持。实时数据处理和分析能够让广告更加精准和及时。

-- 示例代码：使用SQL查询分析广告效果
SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') as date, COUNT(*) as clicks
FROM advertising_data
WHERE campaign_id = 'campaign-123'
GROUP BY DATE(created_at)
ORDER BY date;

4.2 技术对创意中插广告的推动

4.2.1 创作效率的提升

通过技术手段，广告内容的创作过程得到了极大的加速。例如，使用自然语言处理技术可以快速生成文案，图形设计AI可以自动创建广告素材。

# 示例代码：使用NLP技术生成广告文案
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
import random

# 加载广告文案数据集
ads_dataset = ['文案1', '文案2', '文案3', ...]

# 分词并移除停用词
text = ads_dataset[0]
words = word_tokenize(text)
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('english')]

# 统计词频并生成新的文案
word_frequencies = Counter(filtered_words)
most_common_words = word_frequencies.most_common(5)
new_ad_copy = ' '.join(random.choice(word) for word, freq in most_common_words)

4.2.2 广告精准投放的实现

人工智能技术使得广告可以基于用户的实时行为进行个性化推送，极大提升了广告的点击率和转化率。

// 示例代码：使用JavaScript实现广告精准投放逻辑
window.onload = function() {
    // 获取用户行为数据
    var userBehaviors = getUserBehaviors();

    // 根据用户行为数据进行广告匹配
    var matchedAd = getMatchedAd(userBehaviors);

    // 在页面上展示匹配的广告
    displayAd(matchedAd);
}

// 伪代码，具体实现依赖于后端API和数据处理逻辑
function getUserBehaviors() {...}
function getMatchedAd(behaviors) {...}
function displayAd(ad) {...}

4.3 技术挑战与应对策略

4.3.1 数据隐私与安全问题

技术应用的同时，用户数据隐私和安全成为业界关注的焦点。数据泄露和滥用的事件频发，因此必须建立有效的数据安全和隐私保护机制。

4.3.2 技术应用的普及与教育

为了保证技术的有效应用，需要对广告行业从业者进行技术普及和教育，以减少由于技术知识缺乏导致的误操作和效率低下问题。

以上就是对创意中插广告市场中技术进步影响的深入分析，它不仅是推动行业发展的动力，也是行业面临挑战和需要积极应对的问题。

5. 广告主策略与案例研究

在市场竞争日益激烈的今天，广告主纷纷寻求更有效的市场定位策略，并通过精心策划的广告案例来提升品牌知名度和市场占有率。本章节将深入探讨广告主在创意中插广告领域的市场定位策略，分析成功案例，并展望未来广告主策略的发展方向。

5.1 广告主市场定位策略

市场定位策略对于广告主来说至关重要，它涉及到如何在消费者心中建立一个独特的品牌形象。有效的市场定位可以显著提高广告的投放效果和品牌影响力。

5.1.1 品牌差异化定位

品牌差异化是广告主在市场中脱颖而出的关键手段。通过明确自身的独特价值主张，品牌可以吸引并保持一群忠实的消费者。差异化定位可以是围绕产品特性、消费者需求、品牌故事或者企业使命等因素进行构建。

例如，某个健康食品品牌可以将自己的市场定位为"天然、健康、可持续"的代言者，利用其产品中无添加剂和有机种植的特点来吸引目标市场中的健康意识强的消费者。通过强调这些特点，品牌可以在消费者心中树立起与健康生活方式密切相关的形象。

5.1.2 目标受众分析

了解目标受众是制定有效广告策略的前提。通过收集和分析数据，广告主可以描绘出目标受众的肖像，包括年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息。

利用大数据分析技术，广告主可以对目标受众进行深入的细分，识别出哪些受众群体是潜在的高价值客户，并据此制定个性化的广告内容。例如，如果分析表明某个受众群体对环保问题极为关心，那么广告主就可以围绕该主题设计广告，更有可能触动这一群体的消费欲望。

5.2 成功案例分析

在广告领域，成功案例能够提供宝贵的经验和启示。通过分析这些案例，我们可以了解广告主是如何根据市场变化和消费者习惯进行策略调整的。

5.2.1 案例选择标准与方法

选择案例时，我们通常会考虑以下几个标准：创意的独特性、执行的精细度、与目标受众的契合度、以及产生的效果（如品牌知名度提升、销售转化率增长等）。

案例分析的方法包括定性分析和定量分析，其中定性分析侧重于内容创意和品牌表达，而定量分析则侧重于效果评估和数据支持。例如，评估一个广告活动的成功与否，不仅要考虑其创意的吸引力，也要看它是否带来了预期的销售数据提升。

5.2.2 案例执行过程与效果评估

执行过程的细节和效果评估是案例分析的关键部分。执行过程包括创意开发、广告制作、媒体选择、投放时间等环节。每一个环节都需要精心策划和执行，以确保广告效果的最大化。

效果评估可以借助于市场调查、销售数据、网站流量统计等手段进行。例如，通过比较广告投放前后的产品销量变化，可以评估广告的短期效果。长期效果则可能需要考虑品牌声誉、市场份额等更加宏观的指标。

5.3 广告主策略的未来走向

随着市场环境和消费者行为的不断变化，广告主的策略也需要不断地进行调整和创新。本节将探讨广告主策略的未来走向，特别是品牌联合营销的趋势和跨界合作的可能性。

5.3.1 品牌联合营销的趋势

品牌联合营销是一种策略，多个品牌通过合作来共同推广彼此的产品和服务。这种合作可以是短期的活动促销，也可以是长期的品牌战略联盟。

品牌联合营销的趋势可以归因于资源共享、市场扩展和协同效应。比如，两个不同领域的品牌合作，可以共同开拓一个全新的消费者市场，例如时尚品牌与科技产品的跨界合作，可以吸引科技爱好者同时也关注时尚潮流的消费者群体。

5.3.2 跨界合作的可能性分析

跨界合作为广告主提供了无限的创意空间和商业机会。通过与其他行业的品牌合作，广告主可以实现品牌价值的传递和品牌故事的丰富化。

分析跨界合作的可能性需要考虑以下几点：合作双方品牌价值观的契合度、目标市场的重叠程度以及合作对于双方品牌的潜在增益。例如，汽车品牌与旅游品牌的跨界合作，可以在提供汽车购买优惠的同时附带旅游套餐优惠，互相增加产品的吸引力。

表格与代码块示例

在本章节中，我们通过以下表格和代码块来进一步说明广告主策略的一些关键点：

| 广告主策略类型 | 特点 | 优势 | 案例分析 | |----------------|------|------|----------| | 品牌差异化定位 | 独特的卖点 | 吸引特定消费者群体 | 某健康食品品牌的天然健康定位 | | 目标受众分析 | 数据驱动的市场洞察 | 提高广告投放精准度 | 通过大数据分析定制个性化广告 | | 品牌联合营销 | 资源共享与市场扩展 | 创造协同效应 | 时尚与科技品牌的合作案例 | | 跨界合作 | 创新与市场机会 | 多元化品牌故事和客户体验 | 汽车与旅游品牌联合营销活动 |

在实际案例分析中，代码块的运用也是不可或缺的。比如，在评估广告投放效果时，我们可能会用Python进行一些数据处理和分析工作：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个CSV文件，里面包含了广告投放前后的销售数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 计算关键指标，例如销售量的变化
sales_before_campaign = data['sales_before']
sales_after_campaign = data['sales_after']
sales_change = sales_after_campaign - sales_before_campaign

# 绘制销售数据对比图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['date'], sales_before_campaign, label='Before Campaign')
plt.plot(data['date'], sales_after_campaign, label='After Campaign')
plt.title('Sales Comparison Before and After Campaign')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend()
plt.show()

# 输出销售变化的结果
print(f"Total Sales Change: {sales_change.sum()}")

通过数据分析，我们可以直观地看到广告投放前后销售量的变化，并据此评估广告效果。此代码块通过 pandas 库处理数据，并使用 matplotlib 库进行数据可视化，使得复杂的数据分析变得更加容易理解和传达。

通过上述分析，我们可以看到，无论是品牌差异化定位、目标受众分析，还是品牌联合营销和跨界合作，广告主都必须深入洞察市场和消费者行为，并据此制定科学合理的市场策略。同时，结合数据分析和案例研究，广告主能够更好地理解和评估策略的效果，并为未来的发展方向做出明智的决策。

6. 未来市场趋势预测

6.1 影响因素分析

6.1.1 政策法规的影响

政策法规一直是影响广告行业发展的关键因素之一。在创意中插广告领域，随着数字媒体监管的不断加强，广告内容必须符合相关法律法规的要求，例如隐私保护、版权法律以及广告真实性等。

代码块示例 ：

# 以下是一个简单的示例代码，用于检测广告文本是否符合版权法律规定。
import regex

def check_copyright_ad_text(text):
    # 假设我们检查是否有明显版权标志如©、®、™
    if regex.search(r'©|®|™', text):
        return False
    return True

# 示例广告文本
ad_text = "这是一个示例广告文案©，请您检查版权合法性。"

# 检查文本
is_compliant = check_copyright_ad_text(ad_text)
print(f"版权合规性: {'合规' if is_compliant else '不合规'}")

6.1.2 经济环境的预测

经济环境是影响广告投资决策的重要因素。经济繁荣时期，广告主倾向于增加广告支出，而在经济衰退时可能会缩减预算。因此，分析经济趋势对预测市场变化至关重要。

表格示例 ：

| 经济指标 | 预期趋势 | 影响分析 | |----------|-----------|-----------| | GDP增长率 | 缓慢增长 | 可能导致广告投入减少 | | 通货膨胀率 | 稳定中升 | 广告成本可能上升 | | 消费者信心 | 动荡不安 | 可能影响广告效果 |

6.2 创新广告模式探讨

6.2.1 VR/AR技术的结合

随着VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术的成熟，创意中插广告可以借助这些技术带来更加沉浸式和互动式的广告体验。例如，通过AR技术在用户手机屏幕上展示三维产品模型，或使用VR技术让用户在虚拟环境中体验产品。

mermaid流程图示例 ：

flowchart TB
    A[用户看到中插广告] -->|点击| B[启动AR/VR体验]
    B --> C[用户互动体验]
    C --> D[品牌信息传达]
    D --> E[增强品牌记忆与好感度]

6.2.2 内容营销的发展

内容营销作为一种非侵入式的广告形式，越来越受到广告主的青睐。通过创造有价值、与品牌相关的内容，吸引用户主动获取信息，从而实现品牌推广的目标。

列表示例 ：

• 原创视频内容
• 高质量图文故事
• 互动式教学内容
• 用户生成内容的整合利用

6.3 市场发展趋势预测

6.3.1 市场潜力与挑战

创意中插广告的市场潜力巨大，主要挑战在于如何在保持创意的同时，满足不断变化的用户需求和遵守法规限制。

代码块示例 ：

# 一个模拟市场预测的简单算法
def market_potential(current_size, growth_rate, challenges):
    if current_size == 0 or growth_rate == 0:
        return "市场潜力不可预测"
    predicted_size = current_size * (1 + growth_rate)
    if challenges:
        predicted_size *= challenges_ratio
    return f"预计市场潜力为：{predicted_size}"

# 假设的当前市场规模和增长率
current_market_size = 1000000
growth_rate = 0.15  # 增长率为15%
challenges = 0.9   # 假设挑战带来的影响系数为0.9

potential = market_potential(current_market_size, growth_rate, challenges)
print(potential)

6.3.2 短期与长期市场趋势

短期内，创意中插广告可能会继续受益于数字媒体的增长和消费习惯的变化。长期来看，技术创新将是推动市场发展的主要动力。

表格示例 ：

| 时间范围 | 主要推动力 | 预期变化 | 关键策略 | |----------|-------------|-----------|-----------| | 短期 (1-3年) | 数字媒体增长 | 广告形式多样化 | 优化内容质量和用户体验 | | 长期 (3-5年) | 技术创新 | 广告精准度和互动性提高 | 研究和投资新兴技术应用 |

通过上述分析，我们可以看到，创意中插广告的未来发展将是一个充满机遇与挑战的进程。理解市场动态、把握技术趋势，并且不断调整优化策略，是确保成功的关键。

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简介：艺恩发布的《2017-2018创意中插广告市场白皮书》是中国广告行业特别是中插广告领域的关键研究报告。报告分析了过去两年创意中插广告的市场规模、增长率、市场份额，以及行业趋势、案例研究、广告主策略、受众分析和创新模式。这些内容共同揭示了创意中插广告在数字媒体时代中的重要性，并展望了未来的市场发展趋势。报告为广告从业者、媒体公司和品牌方提供了宝贵的市场信息，助力其制定营销策略。

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