一种应用推广效果的预测方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种应用推广效果的预测方法及系统。
【背景技术】
[0002]科技的迅猛发展，大量的应用在短期不断涌现，这些应用通过各个渠道资源位进行推广，比如游戏应用。
[0003]大量应用的质量参差不齐，低价值的应用不仅消耗大量的推广和运营资源，还降低了渠道资源位的利用率，进而严重影响应用平台的营收。
[0004]传统的应用推广效果评估一般是采用人工定义规则的方法，在应用推广期过后统计营收，确定劣质应用。譬如游戏推广15天后统计该款游戏通过渠道获得的新注册用户和对应的营收等指标，如果营收高就判定游戏适合在该渠道推广，否则判定为不适合。这种方式反应时间慢，未能及时发现劣质应用并更换候选推广应用以止损。
[0005]如何监控各渠道的推广效果，并针对劣质应用实现快速止损是一个有待解决的重要问题。
【发明内容】
[0006]本发明主要解决的技术问题是如何预测应用在各渠道的推广效果。
[0007]第一方面，本发明实施例提供一种应用推广效果的预测方法，所述方法包括:获取当前应用的属性数据和所述当前应用在推广渠道中预定时间内的运营数据；根据所述属性数据和所述运营数据，确定所述当前应用的特征；根据所述当前应用的特征和已建立的对应所述推广渠道的预测模型，预测所述当前应用的推广效果。
[0008]其中，所述当前应用的属性数据包括应用题材、风格、画质、类型、运行平台和形式中的至少一种；所述运营数据包括应用用户的注册行为、登录行为、充值行为以及消费行为中的至少一种；所述根据所述属性数据和所述运营数据，确定所述当前应用的特征包括:根据所述属性数据和所述运营数据，确定所述当前应用的基础特征和衍生特征，其中，所述基础特征包括所述预定时间内所述推广渠道给所述当前应用带来的累计注册人数、登录次数、登录天数、登录时长、登录趋势、充值次数、充值天数、充值金额、充值趋势、消费次数、消费天数、消费金额、消费趋势中的至少一种，所述衍生特征包括所述推广渠道给所述当前应用带来的次日付费率、次日人均充值数、当日转化率、次日转化率以及次日留存率中的至少一种。
[0009]其中，所述根据所述当前应用的特征和已建立的对应所述推广渠道的预测模型，预测所述当前应用的推广效果包括:根据所述当前应用的特征，并根据已建立的对应所述推广渠道的预测模型预测所述当前应用的未来预定时间内的收益；判断预测的所述当前应用未来预定时间内的收益是否大于所述推广渠道中所有历史推广应用的收益中位数；当预测的所述当前应用未来预定时间内的收益大于所述推广渠道中所有历史推广应用的收益中位数时，确定所述当前应用为适合继续在所述推广渠道推广的应用，否则，确定所述当前应用为不适合继续在所述推广渠道推广的应用。
[0010]其中，根据所述当前应用的特征和已建立的对应所述推广渠道的预测模型，预测所述当前应用的推广效果之前，还包括:通过特征向量归一化以及有效特征向量筛选中的至少一种方法对所述当前应用的特征进行预处理。
[0011]其中，所述通过特征向量归一化对所述当前应用的特征进行预处理包括:通过最大值-最小值归一化对所述当前应用的特征进行预处理；所述通过有效特征向量筛选对所述当前应用的特征进行预处理包括:通过以下的任意一种方式筛选出所述当前应用的重要特征:数值型特征变异系数小于预定阈值，确定所述数值型特征不重要；或数值型特征标差小于预定阈值，确定所述数值型特征不重要；或分类型特征的类别值大于预定阈值，确定所述分类型特征不重要；或分类型特征的类别值的数量大于预定阈值，确定所述分类型特征不重要。
[0012]其中，所述获取所述应用的属性数据和推广渠道预定时间内的运营数据的步骤之前，还包括:分别收集每个推广渠道上的历史推广应用的属性数据和预定时间内的运营数据；对所述历史推广应用的属性数据和预定时间内的运营数据进行处理，得到所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用预定时间的收益；以所述推广渠道上所有历史推广应用预定时间的收益取中位数作为阈值，对所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用的收益进行学习训练得到对应所述推广渠道的预测模型。
[0013]其中，以所述推广渠道上所有历史推广应用预定时间的收益取中位数作为阈值，对所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用的收益进行学习训练得到对应所述推广渠道的预测模型包括:以所述推广渠道上所有历史推广应用预定时间的收益取中位数作为阈值，采用支持向量机分类器对所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用的收益进行学习训练得到对应所述推广渠道的预测模型。
[0014]其中，所述方法还包括:根据所述当前应用的推广效果，返回对应的推广策略。
[0015]其中，所述根据所述当前应用的推广效果，返回对应的推广策略的步骤包括:根据所述当前应用的推广效果，返回对应所述当前推广渠道的候选推广应用列表。
[0016]其中，所述对应所述当前推广渠道的候选推广应用列表以预测运营效益从高到低进行排列。
[0017]其中，所述应用为游戏应用。
[0018]第二方面，提供一种应用推广效果的预测系统，所述系统包括获取模块、确定模块以及预测模块，其中:所述获取模块用于获取当前应用的属性数据和所述当前应用在推广渠道中预定时间内的运营数据；所述确定模块用于根据所述属性数据和所述运营数据，确定所述当前应用的特征；所述预测模块用于根据所述当前应用的特征和已建立的对应所述推广渠道的预测模型，预测所述当前应用的推广效果。
[0019]其中，所述当前应用的属性数据包括应用题材、风格、画质、类型、运行平台和形式中的至少一种；所述运营数据包括应用用户的注册行为、登录行为、充值行为以及消费行为中的至少一种；所述确定模块用于根据所述属性数据和所述运营数据，确定所述当前应用的基础特征和衍生特征，其中，所述基础特征包括所述预定时间内所述推广渠道给所述当前应用带来的累计注册人数、登录次数、登录天数、登录时长、登录趋势、充值次数、充值天数、充值金额、充值趋势、消费次数、消费天数、消费金额、消费趋势中的至少一种，所述衍生特征包括所述推广渠道给所述当前应用带来的次日付费率、次日人均充值数、当日转化率、次日转化率以及次日留存率中的至少一种。
[0020]其中，所述预测模块包括预测单元、判断单元以及确定单元，其中:所述预测单元用于根据所述当前应用的特征，并根据已建立的对应所述推广渠道的预测模型预测所述当前应用的未来预定时间内的收益；所述判断单元用于判断预测的所述当前应用未来预定时间内的收益是否大于所述推广渠道中所有历史推广应用的收益中位数；所述确定单元用于在预测的所述当前应用未来预定时间内的收益大于所述推广渠道中所有历史推广应用的收益中位数时，确定所述当前应用为适合继续在所述推广渠道推广的应用，否则，确定所述当前应用为不适合继续在所述推广渠道推广的应用。
[0021]其中，所述预测模块还包括预处理单元，所述预处理单元用于通过特征向量归一化以及有效特征向量筛选中的至少一种方法对所述当前应用的特征进行预处理。
[0022]其中，所述预处理单元通过最大值-最小值归一化对所述当前应用的特征进行预处理；或所述预处理单元用于通过以下的任意一种方式筛选出所述当前应用的重要特征:数值型特征变异系数小于预定阈值，确定所述数值型特征不重要；或数值型特征标差小于预定阈值，确定所述数值型特征不重要；或分类型特征的类别值大于预定阈值，确定所述分类型特征不重要；或分类型特征的类别值的数量大于预定阈值，确定所述分类型特征不重要。
[0023]其中，所述预测系统还包括模型训练模块，其中，所述模型训练模块包括数据收集单元、处理单元以及训练单元，其中:所述数据收集单元用于分别收集每个推广渠道上的历史推广应用的属性数据和预定时间内的运营数据；所述处理单元用于对所述历史推广应用的属性数据和预定时间内的运营数据进行处理，得到所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用预定时间的收益；所述训练单元用于以所述推广渠道上所有历史推广应用预定时间的收益去中位数作为阈值，对所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用的收益进行学习训练得到对应所述推广渠道的预测模型。
[0024]其中，所述训练单元用于以所述推广渠道上所有历史推广应用预定时间的收益取中位数作为阈值，采用支持向量机分类器对所述历史推广应用的特征和所述历史推广应用的收益进行学习训练得到对应所述推广渠道的预测模型。
[0025]其中，所述预测系统还包括返回模块，所述返回模块用于根据所述当前应用的推广效果，返回对应的推广策略。
[0026]其中，所述应用为游戏应用。
[0027]本发明的有益效果是:区别于现有技术的情况，本发明根据当前应用的属性数据和当前应用在推广渠道中预定时间内的运营数据，确定当前应用的特征，根据当前应用的特征和已建立的对应推广渠道的预测模型，预测当前应用的推广效果。通过这样的方式，能够通过预测效果及时停止劣质应用在渠道中的推广，大幅度提高渠道推广资源位的利用率，并有效提高营收效益。
【附图说明】
[0028]图1是本发明实施例提供的一种应用推广效果的预测方法的流程图；
[0029]图2是本发明实施例提供的预测当前应用推广效果的流程图；
[0030]图3是本发明实施例提供的建立对应渠道的预测模型的方法的流程图
[0031]图4是本发明实施例提供的分割平面将不同数据点分离实现分类的示意图
[0032]图5是本发明实施例提供的一种应用推广效果的预测系统的结构示意图；
[0033]图6是本发明实施例提供的预测模块的结构示意图；
[0034]图7是本发明实施例提供的模型训练模块的结构示意图。
【具体实施方式】
[0035]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]需要说明的是，在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0037]现有的应用推广效果评估，往往是要在应用推广期过后才能进行，且这样的方式反应时间慢，导致劣质应用在推广渠道内的停留时间长，影响渠道推广资源位的利用率和收益。本发明实施例提供一种应用推广效果的预测方法及系统，旨在解决现有技术中存在的以上技术问题，能够通过推广效果预测及时停止劣质应用在渠道中推广，大幅度提高渠道推广资源位的利用率，并有效提高营收效益。
[0038]以下本发明实施例所提供的方法，能够适用于所有应用，在以下本发明实施例中，以游戏应用作为举例来说明本发明的方法，但是本发明的方法并不只限于游戏应用，比如可以是其他的应用，