基于数据处理的广告投放效果预测方法及装置与流程

1.本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据处理的广告投放效果预测方法及装置。


背景技术：

2.传统的广告大多投放在公众场合、电视、报纸、书籍等传统媒介上，一旦投放短时不会更新或者改变。随着移动互联网的逐渐普及，移动终端广告逐渐流行，借助于用户数据的个性化广告推荐更是成为新的广告推广方式。随之而来的就是广告投放方式的变革。传统的广告大多是被动展示、静态展示并且展示方式不变，而在移动互联网时代，广告更注重与用户的交互，其展示方式、投放方式也丰富多彩，既有主动展示（主动推送），也有被动索取。前者的例子诸如浏览器页面广告、浏览器页面关键词提示等，广告主动展示，但是用户是被动接收；后者的例子诸如图形码、动态码、摇一摇等，需要用户主动参与，同时用户粘度也更高。
3.广告是一项高风险的投资,在运作之前,应对广告投资所产生的效果做出准确的判断与预测；否则盲目投资,其结果不仅仅是造成投资的浪费,达不到预期的效果,有时还会产生负面的影响。因此进行全面而有效的广告效果评价与预测,无论对广告主还是广告商都是十分必要和有益的。
4.广告主通常会同时采用多种途径同时进行广告投放，但是不同广告投放途径的投放费用、投放效果均不相同。如果在有限的广告预算的情况下，合理评估前期已经投放的不同途径的广告投放效果，以便为下一周期的广告投放策略提供参考，成为本领域技术人员面临的技术问题之一。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提出基于数据处理的广告投放效果预测方法及装置。
6.本发明可实现不同数据通道的广告投放效果并进行广告投放策略调整。
7.在本发明的第一个方面，提出一种基于数据处理的广告投放效果预测方法，所述方法包括如下步骤：s100：当检测到目标对象被加载显示时，获取激活本次加载的数据通道的类型，并递增本次加载的数据通道的统计次数；所述目标对象为所述广告对应的商品；s200: 获取目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据，所述目标显示页面为所述目标对象被加载显示的页面，所述预设时间段为所述目标显示页面在前台显示的时间段；s300：在预设数量的统计周期结束时，获得多个不同类型的数据通道对应的多个不同统计次数值与页面操作数据；
s400：基于所述多个不同统计次数值，拟合出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值；s500：基于所述拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面操作数据进行广告投放效果预测。
8.所述步骤s200中获取目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据包括如下数据之一或者其任意组合：目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作。
9.在所述步骤s500之后，所述方法还包括：s600：基于广告投放效果的预测结果，调整不同类型的所述数据通道的数量分布和/或时间分布，返回步骤s100。
10.在执行上述方法的过程中，所述数据通道为广告投放路径；不同的广告投放路径对应不同的数据通道类型，所述广告投放路径包括广告链接、广告二维码、广告搜索关键词、广告图片、广告视频之一或者其任意组合；当目标用户激活所述广告投放路径时，通过广告投放路径对应的数据通道类型进入所述目标对象的显示页面，并在所述显示页面上加载显示所述商品。
11.所述目标用户激活所述广告投放路径，包括：当所述广告投放路径为广告链接、广告图片、广告视频之一时，目标用户点击所述广告链接、广告图片或广告视频；当所述广告投放路径为广告二维码时，目标用户通过图像终端扫描所述广告二维码；当所述广告投放路径为广告搜索关键词时，目标用户通过搜索引擎输入所述广告搜索关键词。
12.在本发明的第二个方面，提出一种基于数据处理的广告投放效果预测装置，所述装置包括商品加载单元、通道统计单元、次数拟合单元以及效果预测单元；各个单元实现的功能具体如下：所述商品加载单元用于在目标页面上加载所述广告对应的商品并显示，所述通道统计单元包括次数统计单元和页面数据存储单元；所述次数统计单元用于统计不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数；所述页面数据存储单元用于存储目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据，所述预设时间段为所述目标显示页面在前台显示的时间段；所述次数拟合单元用于根据所述次数统计单元统计得到的不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数，拟合得出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值；所述效果预测单元用于基于所述次数拟合单元的拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面数据存储单元存储的页面操作数据进行广告投放效果预测。
13.所述页面数据存储单元存储目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据包括如下之一或者其任意组合：
目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作。
14.所述数据通道为广告投放路径；不同的广告投放路径对应不同的数据通道类型，所述广告投放路径包括广告链接、广告二维码、广告搜索关键词、广告图片、广告视频之一或者其任意组合；当目标用户激活所述广告投放路径时，通过广告投放路径对应的数据通道类型进入所述目标对象的目标页面，并在所述目标页面上加载显示所述商品。
15.作为进一步的改进，所述装置还包括广告投放调节单元；所述广告投放调节单元基于所述效果预测单元得出的广告投放效果的预测结果，调整不同类型的所述数据通道的数量分布和/或时间分布。
16.所述次数拟合单元包括基于r语言的拟合函数；所述基于r语言的拟合函数，以不同类型的数据通道的统计次数值为因变量，以不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数为自变量进行所述拟合。
17.本发明可以客观统计出不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数、目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据等与用户广告行为密切相关的实际操作数据，然后基于r语言根据所述次数统计单元统计得到的不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数，拟合得出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值，最后基于所述次数拟合单元的拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面数据存储单元存储的页面操作数据进行广告投放效果预测，可以以数据通道为不同维度进行单独的广告数据识别与处理后，执行相应的广告数据预测，使得后续的广告投放策略更具有针对性。
18.本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1是本发明一个实施例的一种基于数据处理的广告投放效果预测方法的流程示意图；图2是实现图1所述方法时不同类型的数据通道对应的多个不同统计次数值的统计示意图；图3是图1所述方法的进一步优选实施例示意图；图4是本发明一个实施例的一种基于数据处理的广告投放效果预测装置的单元组成示意图；图5-图6是图4所述基于数据处理的广告投放效果预测装置的进一步优选实施例示意图。
具体实施方式
21.下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
22.图1示出本发明一个实施例的一种基于数据处理的广告投放效果预测方法的流程示意图。
23.在图1中，所述方法包括步骤s100-s500，各个具体实现如下：s100：当检测到目标对象被加载显示时，获取激活本次加载的数据通道的类型，并递增本次加载的数据通道的统计次数；所述目标对象为所述广告对应的商品；s200: 获取目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据，所述目标显示页面为所述目标对象被加载显示的页面，所述预设时间段为所述目标显示页面在前台显示的时间段；s300：在预设数量的统计周期结束时，获得多个不同类型的数据通道对应的多个不同统计次数值与页面操作数据；s400：基于所述多个不同统计次数值，拟合出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值；s500：基于所述拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面操作数据进行广告投放效果预测。
24.本发明要解决的技术问题之一是统计不同投放途径的广告行为数据，因此第一步必须识别出当前广告行为发生在哪一个投放途径。
25.在本实施例中，采用数据通道激活的检测次数递增的方式进行进行统计。
26.具体的，所述数据通道为广告投放路径；不同的广告投放路径对应不同的数据通道类型，所述广告投放路径包括广告链接、广告二维码、广告搜索关键词、广告图片、广告视频之一或者其任意组合；当目标用户激活所述广告投放路径时，通过广告投放路径对应的数据通道类型进入所述目标对象的显示页面，并在所述显示页面上加载显示所述商品。
27.因此，本实施例涉及的广告投放路径有多种，按照其激活类型不同，可以分为三类：类型一：当所述广告投放路径为广告链接、广告图片、广告视频之一时，目标用户点击所述广告链接、广告图片或广告视频；类型二：当所述广告投放路径为广告二维码时，目标用户通过图像终端扫描所述广告二维码；类型三：当所述广告投放路径为广告搜索关键词时，目标用户通过搜索引擎输入所述广告搜索关键词。
28.因此，参照图2，图2示出了实现图1所述方法时不同类型的数据通道对应的多个不同统计次数值的统计示意图。
29.在图2中，示意性的指出了多个不同的统计时段，包括工作日统计时段t1、t2和非工作日统计时段t3、t4；图2还示意性的将广告投放路径分为四种情况，前三种情况分别对应上述三种情形的类型一至类型三（第一数据通道、第二数据
通道和第三数据通道），将类型一、类型二、类型三之外的类型归类为其他数据通道。
30.图中，ai、bi、ci、di（i=1，2，3，4）对应不同统计时段相应的数据通道被激活的次数。
31.举例来说，目标用户在某个统计时段通过图像终端扫描广告二维码时，即激活一次对应的统计时段的第二数据通道，因此，bi递增1。
32.显然，仅统计次数是不够的，因此，作为本发明的核心改进之一，所述s200还获取目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据，所述目标显示页面为所述目标对象被加载显示的页面，所述预设时间段为所述目标显示页面在前台显示的时间段；具体的， 所述步骤s200中获取目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据包括如下数据之一或者其任意组合：目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作。
33.显然，上述页面操作数据才能真正体现出，本次激活操作是否构成真正的广告投放效果。
34.本发明的进一步优点还在于步骤s400，即基于所述多个不同统计次数值，拟合出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值。
35.显然，本发明的重点在于后续的策略调整，因此需要基于历史数据执行对应的预测，即步骤s500，基于所述拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面操作数据进行广告投放效果预测。
36.可以看到，本发明实施例的步骤s100-s500是一个前后关联的整体方案，缺一不可，尤其是其中的页面操作数据以及拟合出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值，使得数据获取更加丰富的同时，投放策略的调整更具有针对性。
37.作为进一步的优选，参见图3，图3是图1所述方法的进一步优选实施例示意图。
38.在图3中，在图1基础上，在所述步骤s500之后，所述方法还包括：s600：基于广告投放效果的预测结果，调整不同类型的所述数据通道的数量分布和/或时间分布，返回步骤s100。
39.接下来，以图2的数据统计为例，给出本技术所述方法中涉及预测和拟合的方法步骤的具体实施例。
40.预测和拟合基于的已有数据集（因变量）如下：数据通道i（i=1，2，3）的不同统计时段的统计次数；在本发明的实施例中，目前只考虑已有的三个数据通道，即前述三种情形的类型一至类型三（第一数据通道、第二数据通道和第三数据通道），类型一、类型二、类型三之外的其他数据通道暂不考虑。
41.记数据通道i在统计时段tj的激活次数为numij;统计时段tj的时长为|tj|;非工作日统计时段的基准分为idlef；工作日统计时段的基准分为workf;优选的，idlef=50；workf=100；在预设时间段内的页面操作数据中，目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作等操作分别赋
予不同的权重值w，并且权重值递增；记详情页浏览时间t1、评价页浏览时间t2、与在线客服沟通的时间t3，当ti大于0（i=1，2，3）时，t1的权重为w1，t2的权重为w2，t3的权重为w3；1》w3》w2》w1》0。
42.假设工作日统计时段为t1、t2，
……
tn，非工作日统计时段为s1、s2，
……
sk；n和k均大于2；则通道i的广告投放效果评分scorei计算如下：其中，其中，为工作日统计时段ti内的页面操作数据中，目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作等操作的权重值之和。
43.为非工作日统计时段tj内的页面操作数据中，目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作等操作的权重值之和。
44.预设效果评分阈值fset；建立本次广告投放评分scorei与统计时段ti、sk、页面操作数据权重w的拟合关系式：优选的，所述拟合关系式为：，其中a、b为待拟合参数。
45.同样的，还可以以不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数fnum为自变量进行所述拟合。
46.即numi为时段ti的递增总数，numk为时段sk的递增总数，优选的，所述拟合关系式为：
其中a、b、c、d为待拟合参数。
47.据此，可以通过r语言实现，以不同类型的数据通道的统计次数值为因变量，以不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数为自变量进行所述拟合，从而拟合出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值；当拟合得出的下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值对应的广告投放评分scorei》预设效果评分阈值fset时，可以在该数据通道和/或对应的统计周期内加大广告投放，即基于所述效果预测单元得出的广告投放效果的预测结果，调整不同类型的所述数据通道的数量分布和/或时间分布。
48.需要说明的是，上述拟合关系式仅仅是示意性的，在具体拟合中，还可以建立上述自变量与因变量的多项式拟合函数，也可以采用其他形式，例如双曲函数和抛物线函数的拟合式，本发明对此不作具体限制。
49.尽管如此，作为本领域技术人员可以知晓的是，上述预测过程不仅限于r函数拟合，还可以采用其他预测模型或者方法实现，也可以对原始数据执行其他量化，以适应对应的预测模型或者方法。
50.例如，可以采用神经网络预测模型，输入为多维数据（工作日时段长度ti、非工作日时段长度tj
……
），输出也为多维数据（最佳投放时段、最佳投放时长
……
），任何可以实现上述预测输出的模型或者方法或者拟合函数均在本发明的保护范围之内。
51.但是，r函数为本发明的优选实施例，因为r语言不需要复杂的模型训练和更新过程，还可以表征不同变量之间的关联性，实现起来也不复杂，同时r语言可以基于商业软件spus直接继承开发利用，降低了后期开发成本。
52.接下来参见图4-图5，分别给出了本发明不同实施例的一种基于数据处理的广告投放效果预测装置的单元组成示意图。
53.在图4中，示出一种基于数据处理的广告投放效果预测装置，所述装置包括商品加载单元、通道统计单元、次数拟合单元以及效果预测单元；所述商品加载单元用于在目标页面上加载所述广告对应的商品并显示，所述通道统计单元包括次数统计单元和页面数据存储单元；所述次数统计单元用于统计不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数；所述页面数据存储单元用于存储目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据，所述预设时间段为所述目标显示页面在前台显示的时间段；所述次数拟合单元用于根据所述次数统计单元统计得到的不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数，拟合得出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值；所述效果预测单元用于基于所述次数拟合单元的拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面数据存储单元存储的页面操作数据进行广告投放效果预测。
54.所述页面数据存储单元存储目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据包括如下之一或者其任意组合：
目标用户对所述商品的详情页浏览时间、评价页浏览时间、与在线客服沟通的时间、点击加入购物车操作、点击购买操作。
55.所述数据通道为广告投放路径；不同的广告投放路径对应不同的数据通道类型，所述广告投放路径包括广告链接、广告二维码、广告搜索关键词、广告图片、广告视频之一或者其任意组合；当目标用户激活所述广告投放路径时，通过广告投放路径对应的数据通道类型进入所述目标对象的目标页面，并在所述目标页面上加载显示所述商品。
56.在图4基础上，参见图5。图5示出，所述装置还包括广告投放调节单元；所述广告投放调节单元基于所述效果预测单元得出的广告投放效果的预测结果，调整不同类型的所述数据通道的数量分布和/或时间分布。
57.进一步的，可参见图6，所述次数拟合单元包括基于r语言的拟合函数；所述基于r语言的拟合函数，以不同类型的数据通道的统计次数值为因变量，以不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数为自变量进行所述拟合。
58.作为本领域技术人员可以知晓的是，上述预测过程不仅限于基于r语言的r函数拟合，还可以采用其他预测模型或者方法实现，也可以对原始数据执行其他量化，以适应对应的预测模型或者方法。
59.例如，可以采用神经网络预测模型，输入为多维数据（工作日时段长度ti、非工作日时段长度tj
……
），输出也为多维数据（最佳投放时段、最佳投放时长
……
），任何可以实现上述预测输出的模型或者方法或者拟合函数均在本发明的保护范围之内。
60.但是，r函数为本发明的优选实施例，因为r语言不需要复杂的模型训练和更新过程，还可以表征不同变量之间的关联性，实现起来也不复杂，同时r语言可以基于商业软件splus直接继承开发利用，降低了后期开发成本。
61.本发明可以客观统计出不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数、目标显示页面在预设时间段内的页面操作数据等与用户广告行为密切相关的实际操作数据，然后基于r语言根据所述次数统计单元统计得到的不同类型的数据通道在多个不同的统计周期内被激活的累计次数，拟合得出在下一个统计周期内的所述不同类型的数据通道的统计次数值，最后基于所述次数拟合单元的拟合出的不同类型的数据通道的统计次数值与所述页面数据存储单元存储的页面操作数据进行广告投放效果预测，可以以数据通道为不同维度进行单独的广告数据识别与处理后，执行相应的广告数据预测，使得后续的广告投放策略更具有针对性。
62.最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
63.本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。