題目

使用機器學習方法預測 YouTube 平台上網紅的業配成效:以美妝產業為例

摘要

    本研究旨在探討 YouTube 美妝網紅業配影片的成效，並利用回歸模型和分類模型進行預測。為了在尚未找到網紅合作前事先預測業配影片成效，本研究將預測過程分為尚未找到網紅前、影片做好尚未發布前、以及影片發布後三個階段進行研 究。在這些階段中，利用訂閱數、產品相似性、影片屬性和時間序列屬性等不同的屬性來預測影片的成效。預測指標包含影片的觀看數、按讚數、評論數。

研究結果顯示回歸模型和分類模型能夠提供有價值的預測結果，對業者在選擇合作夥伴、制定行銷策略上具有幫助。在分類模型方面，隨機森林在第二階段的效能最好能準確預測影片的流行程度、觀眾喜愛程度和與觀眾的互動程度。然而，所有模型在第一階段的預測能力都不盡人意，需要進一步改進。

未來研究可擴大數據集並選擇更具影響力的屬性，以提高預測結果的準確性。總體而言，本研究提供了一個有效的方法來預測美妝影片的成效，此方法的預測結果可作為業者制定行銷策略時的參考與依據。