Применение метода анализа иерархий для выбора рекламной сети в Интернете Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 519.816

Фандеева Е. А.1, Харченко В. В.2

1 Аспирант, Запорожский национальный технический университет, Украина, Е-mail: [email protected] 2Студент, Запорожский национальный технический университет, Украина

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ ДЛЯ ВЫБОРА РЕКЛАМНОЙ СЕТИ В ИНТЕРНЕТЕ

В статье описан метод, позволяющий упростить процесс принятия решений при выборе рекламной сети в Интернете. Предложен вариант решения проблемы с использованием метода анализа иерархий (МАИ). Данный метод позволяет рассчитать наиболее показательный суммарный критерий, который использует суммирование значений каждой альтернативы по всем критериям с учетом важности каждого критерия для пользователя. Благодаря этому анализ с использованием МАИ значительно упрощает процесс принятия решения в задаче выбора рекламной сети.

Ключевые слова: интернет-реклама, рекламная сеть в Интернете, метод анализа иерархий.

ВВЕДЕНИЕ

Интернет-реклама останется самым динамично развивающимся сегментом во многом благодаря росту соц-сетей и развитию онлайн-видео. По прогнозу экспертов глобальный сегмент вырос в 2013 году на 14,6 %. Это обусловлено более высокой эффективностью, относительной дешевизной и легкостью проведения рекламной кампании по сравнению с рекламой в традиционных средствах массовой информации. Сотрудники Forrester Research прогнозируют, что к 2016 году рекламодатели потратят в Интернете почти 77 миллиардов долларов, что составит 35 % от общего рекламного бюджета [1].

К особенностям интернет-рекламы относятся:

- интерактивность;

- активность интернет-пользователей;

- регистрируемость;

- двухуровневое воздействие;

- возможности фокусировок [2].

В Интернете большую популярность получили рекламные сети, включающие в себя сотни сайтов по различным тематикам, наиболее крупные из которых Adsmart Network, DoubleClick, Burst, Flycast Network [3].

Решение задачи о выборе рекламной сети зависит от ряда критериев, т.е. задача выбора рекламной сети является многокритериальной. В условиях ограниченного и сравнительно небольшого количества критериев выбора и альтернативных вариантов рекламных сетей наиболее простой и удобной формализацией принятия многокритериального решения может являться метод анализа иерархии (МАИ) Томаса Саати [4].

1 ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ВЫБОРА РЕКЛАМНОЙ СЕТИ

Метод анализа иерархий - методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.

Основное применение метода - поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений.

МАИ представляется более обоснованным путем решения многокритериальных задач в сложной обстановке с иерархическими структурами, включающими как осязаемые, так и неосязаемые факторы, чем подход, основанный на линейной логике. Оценка вариантов решений с использованием МАИ осуществляется как на основе объективной, так и субъективной исходной информации. Суть метода заключается в определении собственного вектора с наибольшим собственным значением на основе попарного сравнения исследуемых характеристик [5, 6].

Порядок применения метода анализа иерархий для выбора рекламной сети состоит в следующем:

- определение оценочных критериев для выбора рекламной сети;

- построение качественной модели проблемы в виде иерархии, включающей цель, альтернативные варианты достижения цели и критерии для оценки качества альтернатив;

- формирование матриц парных сравнений для всех уровней иерархии: матриц парных сравнений критериев одного уровня между собой, критериев нижнего уровня относительно критериев высшего уровня и альтернатив относительно критериев;

- вычисление векторов локальных приоритетов для каждой матрицы парных сравнений;

- оценка степени согласованности матриц парных сравнений;

- определение локальных приоритетов альтернатив по критериям;

- синтез глобальных приоритетов альтернатив путем линейной свертки приоритетов элементов на иерархии и принятие решения на основе полученных результатов.

© Фандеева Е. А., Харченко В. В., 2014 DOI 10.15588/1607-3274-2014-1-13

2 ВЫПОЛНЕНИЕ РАСЧЕТОВ ПО МАИ

Применение метода анализа иерархий для выбора рекламной сети можно рассмотреть на примере [7]. Продовольственная компания планирует использовать интернет-рекламу, а следовательно заинтересована в выборе наиболее подходящей рекламной сети. Рекламный бюджет компании - около 80 млн. $ в год, из которых 5 % выделены на интернет-маркетинг.

Компания организовала команду для принятия решения, в которую вошли коммерческий директор, агент по сбыту и бренд-менеджер. Задача команды - выбрать рекламную сеть. Компания просит четыре главные рекламные сети подготовить бизнес-планы электронной ком -мерции, которые соответствовали бы маркетинговым целям компании и сосредотачивались на целевых потребителях.

Четыре рекламные сети были обозначены как компа -нии А, В, С и Б.

Этап 1: Определение оценочных критериев.

Для определения оценочных критериев используется метод номинальной группы [8]. 14 экспертов (пятеро из интернет-рекламодателей, пятеро из рекламных агентств и четверо из компаний, занимающихся электронной торговлей) задействованы в выборе 7 критериев и 14 подкритериев, приведенных в табл. 1.

МАИ позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР) использовать как количественные, так и качественные критерии одновременно. Данное исследование включает 6 объективных и 14 субъективных подкритериев. Данные для 6 объективных критериев приведены в табл. 2.

Этап 2: Построение иерархической структуры проблемы.

Проблема выбора рекламной сети разбита на 4 уровня: достижение конечной цели, 7 оценочных критериев, 19 подкритериев и 4 альтернативы. Иерархическая структура проблемы представлена на рис. 1.

Таблица 1. Основные критерии выбора рекламной сети и подкритерии, раскрывающие содержание основных критериев

Критерий Подкритерии Описание

Качество интернет-медиа Уровень информированности общественности о сайтах Отражает общее количество людей, которые знают (слышали) о существовании сайтов данной сети

Число пользователей сайтов Общее количество уникальных пользователей

Уровень посещаемости сайтов Размер аудитории ресурса

Профессиональный характер контента сайтов Оценка специализированности контента сайта

Масштаб бизнеса Число категорий сайтов Тематика смежных сайтов (финансовый, сайт электронной торговли, развлекательный, медицинский)

Количество сайтов Общее количество сайтов сети

Является ли компания глобальной География пользователей

Рекламные тарифы Оцененные показателем стоимости миллиона показов (баннера)

Рекламный менеджмент и манера подачи материала Таргетинг Возможности фокусировок

Манера подачи рекламы Способность обеспечить постоянную подачу и своевременное обновление рекламных сообщений

Мониторинг рекламного эффекта Способность обеспечить точную статистику по впечатлениям от рекламы, откликам баннера и слежению за профилем пользователя

Своевременность отчетов по интернет-рекламе Показывает скорость, с которой обновляются аналитические отчеты

Дружественность отчетов Способность облегчить рекламодателям выполнение независимых перекрестных анализов и изменение формата отчетов

Творческий подход Отклик баннера Отношение количества кликов по активной ссылке к количеству показов ссылки

Расположение элементов на рекламном объявлении Определяет, что привлекает рекламодателей: визуальный эффект от рекламы или рекламный текст

Интегрированно е маркетинговое планирование Возможность маркетинговых исследований Способность анализировать рынок и поведение целевых потребителей

Возможность медиапланирования Отражает способность модифицировать в соответствии с требованиями рекламодателя медиаплан и покупки

Возможность разработки рекламной кампании Показывает способность разрабатывать притягательные для целевой аудитории кампании электронной торговли

Качество услуг Согласованность действий персонала Гибкость и согласованность действий творческого коллектива и сетевых техников

Профессионализм Профессиональный уровень группы управления

Таблица 2. Данные для 6 объективных критериев

№ Подкритерий Компания A Компания B Компания C Компания D

1 Количество пользователей сайтов (выраженное в 10 000 человек) 43 38 35 32

2 Месячный трафик сайтов (выраженный в 10 000 человек) 450 448 431 398

3 Число категорий сайтов 6 6 9 6

4 Количество сайтов 51 48 50 31

5 Коэффициент кликов (отклик баннера) 0,3 0,35 0,32 0,25

6 Стоимость миллиона показов (баннера) (выраженная в млн. NT$) 107 173 150 166

Цель

Критерии первого уровня

Критерии второго уровня

Альтернативы

Рис. 1. Иерархическая структура проблемы

Этап 3: Формирование матриц парных сравнений.

Данный этап включает два шага. На первом шаге производится отбор двадцати респондентов из числа интернет-рекламодателей, которые соответствуют следующим качествам:

- имеют опыт принятия решений в вопросах рекламных сетей;

- в настоящее время работают агентами по сбыту, бренд-менеджерами или менеджерами по рекламе.

Каждый респондент выполнил попарное сравнение важности основных критериев относительно цели и под-критериев относительно основных критериев (табл. 3, 4).

На втором шаге каждое ЛПР выполнило попарное сравнение четырех альтернатив относительно 14 субъективных критериев (табл. 5).

Относительные оценки, предоставленные двадцатью респондентами и тремя ЛПР, были объединены с помощью метода среднего геометрического.

Этап 4: Получение векторов локальных приоритетов.

Для каждой из полученных матриц формируется вектор локальных приоритетов. Для этого необходимо произвести свертку каждой матрицы попарных сравнений в вектор, затем любым из известных способов нормировать полученные векторы и перемножить матрицы попарных сравнений на соответствующие им нормированные векторы.

Таблица 3. Матрица парных сравнений основных критериев

Качество интернет-медиа Масштаб бизнеса Управление Творческий подход Интегрированное маркетинговое планирование Качество обслуживания Рекламные тарифы

Качество интернет-медиа 1,000 4,427 2,537 2,954 2,371 1,719 2,290

Масштаб бизнеса 0,226 1,000 0,351 0,394 0,306 0,267 0,316

Управление 0,394 2,849 1,000 1,125 0,803 0,654 1,000

Творческий подход 0,339 2,538 0,889 1,000 0,803 0,582 0,889

Интегрированное маркетинговое планирование 0,422 3,268 1,245 1,245 1,000 0,644 1,246

Качество обслуживания 0,582 3,745 1,529 1,718 1,553 1,000 1,719

Рекламные тарифы 0,437 3,165 1,000 1,125 0,803 0,582 1,000

Таблица 4. Матрица парных сравнений подкритериев относительно критериев

Качество интернет-медиа Творческий подход

Узнавае -мость Пользователи Посещаемость Контент Отклик баннера Макет

Узнавае-мость 1,000 2,141 2,627 2,713 Отклик баннера 1,000 2,667

Пользователи 0,467 1,000 1,552 1,528 Макет 0,375 1,000

Посещаемость 0,381 0,644 1,000 1,246

Контент 0,369 0,654 0,803 1,000

Масштаб бизнеса Интегрированное маркетинговое планирование

Категории Сайты Глобаль -ность Анализ Медиаплан Кампания

Категории 1,000 0,803 1,933 Анализ 1,000 0,803 0,725

Сайты 1,245 1,000 2,141 Медиаплан 1,245 1,000 0,803

Глобаль -ность 0,517 0,467 1,000 Кампания 1,379 1,245 1,000

Управление рекламной деятельностью Качество услуг

Таргетинг Манера Мониторинг Своевременность Дружественность Согласованность Профес-сионали зм

Таргетинг 1,000 1,380 0,544 0,844 1,070 Согласованность 1,000 1,246

Манера 0,725 1,000 0,467 0,612 0,803 Профессионализм 0,803 1,000

Мониторинг 1,838 2,141 1,000 1,552 2,108

Своевременность 1,185 1,634 0,644 1,000 1,933

Дружественность 0,935 1,245 0,474 0,517 1,000

Этап 5: Оценка степени согласованности матриц Отношения согласованности, вычисленные для всех

парных сравнений. матриц попарных сравнений, оказались меньшими 0,1,

На каждом уровне иерархии необходимо определить что свидетельствует о согласованности суждений двад-

степень согласованности матриц парных сравнений. цати экспертов и трех ЛПР.

Таблица 5. Матрица парных сравнений альтернатив относительно подкритериев

Уровень информированности Профессиональный характер контента

А В С Б А В С Б

А 1,000 2,080 0,693 1,442 А 1,000 1,000 0,481 0,405

В 0,481 1,000 0,405 0,693 В 1,000 1,000 0,481 0,481

С 1,443 2,469 1,000 2,080 С 2,079 2,079 1,000 1,000

Б 0,693 1,443 0,481 1,000 Б 2,469 2,079 1,000 1,000

Глобальность компании Целевая реклама

А В С Б А В С Б

А 1,000 1,000 3,000 3,000 А 1,000 1,442 0,693 2,080

В 1,000 1,000 3,000 3,000 В 0,693 1,000 0,693 2,080

С 0,333 0,333 1,000 1,000 С 1,443 1,443 1,000 2,466

Б 0,333 0,333 1,000 1,000 Б 0,481 0,481 0,406 1,000

Манера подачи Мониторинг рекламного эф( )екта

А В С Б А В С Б

А 1,000 1,000 1,000 1,442 А 1,000 1,000 0,481 1,442

В 1,000 1,000 1,000 1,442 В 1,000 1,000 0,481 1,442

С 1,000 1,000 1,000 1,442 С 2,079 2,079 1,000 2,466

Б 0,693 0,693 0,693 1,000 Б 0,693 0,693 0,406 1,000

Своевременность отчетов по рекламе Дружественность отчетов по рекламе

А В С Б А В С Б

А 1,000 1,000 0,333 1,000 А 1,000 1,000 0,333 1,000

В 1,000 1,000 0,333 1,000 В 1,000 1,000 0,333 1,000

С 3,003 3,003 1,000 3,000 С 3,003 3,003 1,000 3,000

Б 1,000 1,000 0,333 1,000 Б 1,000 1,000 0,333 1,000

Рекламный макет Маркетинговые исследования

А В С Б А В С Б

А 1,000 0,405 0,251 0,693 А 1,000 0,693 0,405 2,080

В 2,469 1,000 0,481 1,000 В 1,443 1,000 0,481 2,466

С 3,984 2,079 1,000 1,710 С 2,469 2,079 1,000 3,271

Б 1,443 1,000 0,585 1,000 Б 0,481 0,406 0,306 1,000

Медиапланирование Кампания

А В С Б А В С Б

А 1,000 0,693 0,405 0,405 А 1,000 0,693 0,405 0,523

В 1,443 1,000 0,481 0,481 В 1,443 1,000 0,481 0,585

С 2,469 2,079 1,000 1,442 С 2,469 2,079 1,000 0,693

Б 2,469 2,079 0,693 1,000 Б 1,912 1,709 1,443 1,000

Согласованность действий персонала Профессионализм

А В С Б А В С Б

А 1,000 0,405 0,212 0,693 А 1,000 2,080 0,481 3,557

В 2,469 1,000 0,333 2,080 В 0,481 1,000 0,281 2,080

С 4,717 3,003 1,000 4,217 С 2,079 3,559 1,000 4,718

Б 1,443 0,481 0,237 1,000 Б 0,281 0,481 0,212 1,000

Этап 6: Определение локальных приоритетов альтернатив по критериям.

Вычисление векторов приоритетов проводится в направлении от нижних уровней к верхним с учетом конкретных связей между элементами, принадлежащим различным уровням. Вычисление проводится путем перемножения соответствующих векторов и матриц.

В табл. 6 представлены векторы локальных приоритетов и веса 4 рекламных сетей.

Этап 7: Определение вектора глобальных приоритетов альтернатив относительно цели.

Для определения вектора глобальных приоритетов (табл. 7) в матрице локальные приоритеты, присущие каждой альтернативе, умножаются на приоритет каждого критерия, и результат суммируется.

Одно из основных требований рекламодателей - размещение их рекламного сообщения на известных веб-сайтах с большим количеством пользователей и высокой посещаемостью. Именно поэтому наибольший интерес представляет качество смежных веб-сайтов. Следующим по значимости критерием является качество предоставляемых услуг. Далее принимается во внимание способность рекламных сетей проводить медиапланирование и анализ потребительского поведения, которые способствуют интеграции стратегии интернет-маркетинга. Четвертый и пятый по значимости критерии - это рекламные тарифы и функции системы рекламного менеджмента. Шестой критерий определяет, в достаточной ли мере потребители привлечены креативностью рекламного сообщения, чтобы щелкнуть по нему. Масштаб бизнеса является наименее важным критерием для рекламодателей.

Таблица 6. Векторы локальных приоритетов и веса 4 рекламных сетей

Критерий Субкритерий Вес субкри- Компания А Компания В Компания С Компания Б

терия

Уровень информированности 0,448 0,280 0,141 0,385 0,194

Качество интернет-медиа Число пользователей 0,233 0,291 0,257 0,236 0,216

Посещаемость 0,169 0,261 0,259 0,250 0,230

Профессиональный характер контента 0,151 0,154 0,161 0,335 0,350

Общая оценка 0,260 0,191 0,320 0,229

Число категорий сайта 0,366 0,222 0,222 0,333 0,222

Масштаб бизнеса Количество сайтов 0,438 0,283 0,267 0,278 0,172

Глобальность компании 0,197 0,375 0,375 0,125 0,125

Общая оценка 0,279 0,272 0,268 0,181

Целевая реклама 0,176 0,282 0,235 0,353 0,130

Манера подачи 0,133 0,271 0,271 0,271 0,188

Управление рекламной Мониторинг рекламного эффекта 0,316 0,212 0,212 0,420 0,155

деятельностью и манера подачи Сво евременно сть отчетов по рекламе 0,227 0,167 0,167 0,500 0,167

материала Дружественность отчетов по рекламе 0,149 0,167 0,167 0,500 0,167

Общая оценка 0,215 0,207 0,419 0,159

Отклик баннера 0,727 0,246 0,287 0,262 0,205

Творческий подход Рекламный макет 0,273 0,117 0,234 0,433 0,216

Общая оценка 0,211 0,272 0,309 0,208

Интегрированно е Маркетинговые исследования 0,275 0,193 0,252 0,446 0,110

маркетинговое Медиапланирование 0,330 0,133 0,174 0,378 0,315

планирование Кампания 0,395 0,145 0,187 0,322 0,346

Общая оценка 0,154 0,201 0,375 0,271

Уровень услуг Согласованно сть действий персонала 0,555 0,098 0,227 0,548 0,127

Профессионализм 0,445 0,277 0,148 0,491 0,084

Общая оценка 0,178 0,192 0,523 0,108

Таблица 7. Векторы глобальных приоритетов 4 рекламных сетей

Критерий Вес Компания А Компания В Компания С Компания Б

Качество интернет-медиа 0,287 0,260 0,191 0,320 0,229

Масштаб бизнеса 0,046 0,279 0,272 0,268 0,181

Управление рекламной деятельностью и манера подачи материала 0,119 0,215 0,207 0,419 0,159

Творческий подход 0,107 0,211 0,272 0,309 0,208

Интегрированное маркетинговое планирование 0,136 0,154 0,201 0,375 0,271

Уровень услуг 0,185 0,178 0,192 0,523 0,108

Рекламные тарифы 0,121 0,180 0,290 0,252 0,279

Общая оценка 0,211 0,219 0,365 0,205

Ранг 3 2 1 4

Исходя из результатов расчетов, полученных с приме- ВЫВОДЫ

нением МАИ, компания С оказалась наиболее предпоч-

„ Решение задачи выбора наиболее эффективной рек-

тительнои рекламной сетью. Это означает, что если пред- „ Т1

ламной сети в Интернет принимается на основе вектора

приятие примет решение вложить средства в рекламную

глобальных приоритетов и рангов, присвоенного для каж-сеть компании С, то с большой вероятностью она окажет- „ г- г- г

дой альтернативы решений. Данный критерий является ся наиболее эффективной для достижения целей разрабо- ^

наиболее показательным, так как при его подсчете осу-

танной рекламной компании в сети Интернет.

ществляется не только суммирование значении каждой альтернативы по всем критериям, но и учитывается важность критерия для пользователя. Благодаря этому, проведенный анализ с использованием МАИ показывает возможность объективизации выбора и принятия решения в такой сложной и концептуальной проблеме, как выбор рекламной сети в Интернете.

В перспективах данного исследования планируется применение данного метода для принятия подобных решений в других прикладных вопросах рекламы, PR и бизнеса.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кривошеев, М. Ф. Рынок интернет-рекламы (поисковая оптимизация, контекстная и медийная реклама, веб-дизайн), емкость рынка и прогнозы развития / Кривошеев М. Ф. -URL: http://www.weblider.ru/article/article_97.html

2. Дейнекин, Т. В. Оценка эффективности предпринимательской деятельности в сфере интернет-рекламы: Дис. канд.

экон. наук: 08.00.05 / Т. В. Дейнекин. - М. : РГБ ОД 61:048/224-3, 2003. - 158 с.

3. Бокарев, Т. А. Энциклопедия Интернет-рекламы / Т. А. Бокарев. - М. : Промо-ру, 2000. - 399 с.

4. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Керне. - М. : Радио и связь, 1991. - 224 с.

5. Карманов, В. Г. Моделирование в исследовании операций. Учебник для вузов / В. Г. Карманов, В. В. Федоров. -М. : Твема, 2006. - 254 с.

6. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. - М. : Радио и связь, 1993. - 315 с.

7. Lin, Chin-Tasi. Adopting an Analytic Hierarchy Process to Select Internet Advertising Networks / Chin-Tasi Lin, Pi-Fang-Hsu // Information and Management Sciences. - 2003. -No. 2. - P. 1-16

8. Ерофеев, В. К. Сценарное моделирование как технология принятия групповых решений: учебное пособие / В. К. Ерофеев, Н. Е. Карягин, Е. Г. Ноздрина. - Астрахань : Изд-во Астраханского гос. пед. ун-та, 1998. - 341 с.

Стаття надшшла до редакци 19.03.2014.

Фандеева К. О.1, Харченко В. В.2

'Астрант, Запорiзький нацюнальний техшчний ушверситет, Украша

2Студент, Запорiзький нацюнальний техшчний ушверситет, Украша

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ АНАЛ1ЗУ 1СРАРХ1Й ДЛЯ ВИБОРУ РЕКЛАМНО1 МЕРЕЖ1 В 1НТЕРНЕТ1

У статп описано метод, що дозволяе спростити процес прийняття ршень при виборi рекламно! мережi в 1нтернетг Запропо-новано варiант виршення проблеми за допомогою методу аналiзу iерархiй.

Ключовi слова: штернет-реклама, рекламна мережа в 1нтернеи, метод аналiзу iерархiй.

Fandieieva K. O.1, Kharchenko V. V.2

'Graduate student, Zaporizhzhia National Technical University, Ukraine

2Student, Zaporizhzhia National Technical University, Ukraine

APPLYING AN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS TO SELECT AN INTERNET ADVERTISING NETWORK

This article describes a method that simplifies an Internet advertising network choice decision-making. Choosing the online advertising network for the ad campaign is multiobjective task, as it considers several criteria groups. The main goal is to select the best advertising budget distribution for maximum target audience effect. The candidate solution using the analytic hierarchy process (AHP) is suggested. This method allows to calculate the most revealing total criterion, which uses the all criteria summation of each alternative, taking into account the importance of each criterion to the user. Because of this, the AHP analysis greatly simplifies the process of decision making in the problem of ad network selecting.

Keywords: Internet advertising, Internet advertising network, analytic hierarchy process.

REFERENCES

1. Rynok internet-reklamy (poiskovaja optimizacija, kontekstnaja i medijnaja reklama, veb-dizajn), emkost' rynka i prognozy razvitija, URL: http://www.weblider.ru/article/ article_97.html

2. Internet zajmet 12,6 % mirovogo rynka reklamy, URL: http:/ /reklamonstr.com/archives/4769

3. Dejnekin T. V. Ocenka jeffektivnosti predprinimatel'skoj dejatel'nosti v sfere internet-reklamy: Dis. kand. jekon. nauk: 08.00.05. Moscow, RGB OD 61:04-8/224-3, 2003, 158 p.

4. Bokarev T. A. Jenciklopedija Internet-reklamy. Moscow, Promo-ru, 2000, 399 p.

5. Saati T., Kerne K. Analiticheskoe planirovanie. Organizacija system. Moscow, Radio i svjaz', 1991, 224 p.

6. Saati T. Prinjatie reshenij. Metod analiza ierarhij. Moscow, Radio i svjaz', 1993, 315 p.

7. Lin Chin-Tasi, Pi-Fang-Hsu Adopting an Analytic Hierarchy Process to Select Internet Advertising Networks, Information and Management Sciences, 2003, No. 2, pp. 1-16

8. Erofeev V. K., Karjagin N. E., Nozdrina E. G. Scenarnoe modelirovanie kak tehnologija prinjatija gruppovyh reshenij: uchebnoe posobie. Astrahan', Izd-vo Astrahanskogo gos. ped. un-ta, 1998, 341 p.