互联网和大数据技术的进步,使得广告进行更精准的投放成为可能。互联网精准广告,是一种在搜集和储存个人信息、追踪个人在线行为的基础上,从中分析出应该向消费者投放何种内容的个性化广告。然而,技术的进步也提高了受众筛选和屏蔽信息的能力,纵使投放更加精准,消费者的广告回避现象仍然有增无减。只有了解影响消费者广告回避的因素,才能找到减缓广告回避的有效措施。因此,本文在梳理前人研究的基础上,结合精准广告的特征,构建精准广告回避模型,探究大数据背景下的精准广告回避影响因素。本研究首先对国内外有关精准营销、广告回避的相关文献进行了梳理和总结。本研究借鉴了Cho(2004)构建的网络广告回避模型中的分类方式,将广告回避分为认知回避、情感回避和行为回避三个维度,并结合精准广告的特点和消费者心理,提炼出感知目标阻碍、感知定制化、隐私担忧这三个因素作为自变量,负面态度作为中介变量,构建了精准广告回避模型,并通过派发问卷收集数据进行实证研究,验证了理论假设。通过实证研究,本文有如下研究发现:1)感知目标阻碍对精准广告的认知回避、情感回避和行为回避具有正向影响。感知目标阻碍程度越强,广告回避的倾向越强;2)感知定制化对精准广告的认知回避、情感回避和行为回避具有负向影响。感知定制化的程度越强,广告的回避倾向越弱。本研究中,感知定制化对广告回避的路径系数大于隐私担忧对广告回避的路径系数,说明了感知定制化对广告回避具有更强的效应;3)隐私担忧对广告的情感回避和行为回避具有正向影响,对认知回避的影响不显著;4)消费者的广告负面态度对广告回避起了部分中介作用。在感知目标阻碍、感知定制化、隐私担忧对精准广告回避的影响中,负面态度都起了部分中介作用。基于研究成果,本研究为减轻精准广告的回避行为,提升精准广告的效果提出了建议,并探讨了未来的研究方向。