根据艾瑞咨询2019年发布的《中国网络广告市场年度监测报告》,2018年网络广告市场规模已达到4844.0亿元,同比增长29.2%。信息流广告市场规模为1090.4亿元,发展速度保持高位。大数据与社交媒体的时代背景下,社交媒体的信息流广告能够依托媒体本身社交属性和海量的用户行为获取消费者个人信息。但是,用户信息的充分利用会导致消费者引起隐私担忧,从而对信息流广告做出消极反应,最终导致广告效果不佳,造成企业营销预算的浪费。那么,在线广告的精准性和社交性对消费者购买意愿将如何影响?在线广告的精准性和社交性如何影响公司媒体广告营销预算的分配?公司如何投进行媒体广告营销预算分配使得公司利润最大化?本文根据归因理论、社会交互理论和信息边界理论,通过建立在线广告的精准性和社交性对广告效果的影响模型、消费者购买意愿的影响模型、消费者购买意愿贡献量的影响模型,进而得出在线广告的精准性和社交性对消费者购买意愿贡献为归因角度的多媒体预算分配模型,以及构建了含有在线广告精准性和社交性的固定营销预算下—利润最大化为归因角度的多媒体预算分配模型,得出当媒体广告总营销预算固定时,调优在线广告的精准度或社交性均能不同程度提高消费者购买意愿;当媒体广告总营销预算固定,可改变精准化在线广告和社交化在线广告预算比例,若选取适宜的精准度和社交性在线广告进行投放,当精准化在线广告预算占比约为35%-45%时,会预测到较高的消费者购买意愿;还可以改变营销总预算找到最优消费者购买意愿下最少营销预算的方案;最后可结合固定营销预算下—利润最大化的媒体预算分配模型进行补充提案,即根据预测的消费者购买意愿最优和利润最大化为决策目标,帮助企业做出最佳营销决策。