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　　跨屏環境下受眾注意力路徑呈現復雜特征，受眾對於不同屏幕的使用受到諸多因素的影響，包括年齡、性別、使用時間與情境等。如，對於一位30歲左右的上班族，上下班途中可能更多地使用手機，工作期間更多地是操作電腦，下班后在家中可能會選擇用平板電腦觀看視頻。對於年齡較大的受眾來說，不習慣操作手機或者平板電腦，因此注意力就會更多地聚焦在PC與電視上。當從整體的角度去考量受眾在跨屏環境中注意力路徑問題，則發現人群注意力路徑呈現復雜特征。

　　②構建統一的“到達”指標體系的研究：《受眾分析》認為：不同媒介存在不同的“到達”概念：如報紙雜志採用的是付費讀者或者閱讀公眾指標衡量﹔電影可以用票房收入來描述﹔電視與廣播採用擁有電視或收音機的家庭數量測算。該類問題的前提是：不同類型的媒介內容相互較為隔離，同質性不高，因此這些都是在單一的媒介環境下思路。但是今天面臨的環境則完全不同：同一內容可以在電視、PC、手機和電腦流動，與此同時，受眾也在這幾個屏幕之前不斷地流動。這種情況下，“到達”的概念應該如何界定？不同屏幕的到達效果應該如何統一？隻有解決了該問題，才能科學評估跨屏廣告效果。

　　艾瑞發布的數據顯示：用戶在PC、手機和平板上使用時段差異明顯，晚上11點左右至第二天7點，更多用戶使用手機﹔8點至18點則更多的使用PC﹔20-23點用戶更多地使用平板電腦，用戶每天的跨屏時間分布如圖1所示 。用戶使用不同屏幕的時間均存在小高峰，且在時間上錯開，說明從整體上看用戶對於Pad、智能手機和PC的使用根據情境的不同具有一定的選擇性，如PC的使用高峰時間段可能正好是用戶在上班期間，使用Pad較多的時間段可能是用戶在家中休息。通過錯落有致的時間和情境分布，用戶的注意力在三個屏幕之間移動。

　　在理解了用戶跨屏行為的時間特征之后，另一個需要解決的問題是：用戶一天之中在不同時間、不同情境的游動是完全隨機的的還是存在一定內在規律的？Facebook與GFK公司針對美國和英國Facebook用戶研究發現，超過40%的用戶會在不同屏幕之間完成同一個任務，通常會向大屏幕移動，即可能先在小屏幕上開始一項活動，繼而在大屏幕上繼續從事該活動直至最終完成。此外，研究還發現隨著屏幕數量增加，跨屏行為會更加普遍：有2台設備的人群中53%的人會切換屏幕完成同一項任務，若有3台設備，切

　　總結來看，工具的數據來源無外乎線下調研和線上數據採集兩類﹔在識別的方法上，有的通過分析人群觀看行為的相似性對於某一個人群進行識別（如愛奇藝），一些則是通過用戶的ID號或者設備的ID號判斷。需要指出的是，雖然今天的跨屏人群識別進度已經有了大幅提升，但是由於不同數據源的數據難以整合，尤其是線上與線下之間的受眾數據較難打通，導致今天的跨屏人群識別問題一直難以做到cookies那樣精准。相信隨著技術的進步，思想方法的改進，該問題可以得到較好的解決。

　　媒體間的重合度的計算，在互聯網上相對簡單，隻需根據cookies分析該用戶在哪些視頻網站上觀看過某條網絡視頻廣告，進而計算其重合度。跨屏時，該問題稍顯復雜，此時就需要同時收集同一個群體線上線下的視頻觀看行為，並用同樣的方法分析，即同源樣本的問題。“所謂同源，就是所有的跨屏行為都是基於同一樣本收集，其性別、年齡、職業、收入等身份信息都在掌握之中。基於同源樣本所監測出來的結果，能夠最好的反映到不同受眾人群在各個媒體的到達情況，特別是了解到各媒體之間的重合度，能真正給廣告主提供精准的營銷數據。”

　　與AdMaster類似，秒針與華通明略合作，推出了MixReach跨屏廣告優化平台。該平台同樣將人群基數定義為目標消費者總數，進而將GRP和Reach指標按照該數據進行折算。其次，通過調研問卷的方式獲得38個市場媒體接觸度的重疊數據，每年兩次更新，了解不同媒體的重度、中度和輕度使用者在不同頻次的時候可能達成的重疊效果。在此基礎上，根據預算和廣告效果，調整媒體組合，以實現Reach最大化或者GRP最大化 。

　　最后則是跨屏優化的研究：現有的跨屏媒介策略優化的一般邏輯是：首先明確目標受眾的特征，繼而找到最為擬合的視頻網站（內容）、頻道和時段，繼而根據媒介重合度，計算每類媒體大概能夠覆蓋到的人群，進而分配預算。本質上說，該類解決問題的邏輯依然是將屏幕和媒體割裂開來思考，而忽略了當下跨屏行為已經成為事實，沒有深刻把握跨屏的一般規律，即沒有從整體的角度去解決該問題。因此，這依然是傳統媒體時代的“廣撒網”式的宣傳轟炸，並不能十分精准地觸及到目標人群，廣告預算依然在浪費。

　　綜上所述，每一個單一變量對於用戶的跨屏行為都有影響，此外這些變量相互作用、相互影響，如年齡會影響觀看內容，也會影響觀看情境。因此，跨屏環境下的消費者注意力路徑十分復雜。如果將所有變量綜合起來考量，則可以描繪出不同人群的跨屏特征與注意力路徑，如表3 所示。為了簡化說明，表格中去除了變量“觀看內容”﹔此外，每一個變量的細分指標也較為粗略，在實際操作中需要更加細致的變量。需要特別指出的是：跨屏行為是根據一些數據進行的大致判斷，旨在列舉多種可能性，並針對不同情況提出對應的媒介策略優化，真實情況需要更多的同源數據補充和修正。

　　《人民日報》和人民網共同構成了如圖所示的媒體架構圖。除了電視屏，其他幾屏人民網均有涉及。正如上文所指出的那樣，當前受眾注意力在不同媒介之間“游移”，造成注意力分散﹔而用戶在不同屏幕之間的流動，也會造成信息的轟炸或者信息的“遺漏”。人民網的傳播渠道所覆蓋的人群必然會在三屏之間“重合”和“游移”，如何將新聞資訊有效傳遞到盡可能多的的人群，同時盡可能地降低媒體運營費用成為當下面臨的新挑戰。要改變“大水漫灌”式的信息轟炸，需要深刻理解這些信息消費者的跨屏行為特征，科學地制度媒體策略，從而不斷優化人民網的媒體架構。