CN102637284A - 智能广告投放系统及投放方法 - Google Patents
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Abstract
一种智能广告投放系统及投放方法。所述广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、广告位系统以及智能投放系统，所述广告内容系统中每个广告内容对应一内容Tag列表，所述广告位系统中每个广告位对应一广告位Tag列表，所述Tag数据库存储有表示各个广告以及各个广告位的Tag元数据，所述智能投放系统对广告内容Tag列表与广告位Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与广告位的匹配情况CP，并根据广告内容与广告位的匹配情况CP以及广告投放请求中的广告位ID决策出在请求的广告位展示何种内容的广告。所述广告投放系统会将广告在最适当的广告位中展示给最需要的用户，达到四赢（运营商、业务提供商、广告主、用户）的结果。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能广告投放系统及投放方法。
背景技术
电视的出现极大的丰富了人们的业余生活，早已成为现阶段人们消遣的主要方式。然而，随着广告业的发展，电视节目中插播的广告越来越多，用户在看电视节目时经常被打断而长时间的插播广告，而插播的广告内容往往无法吸引用户的兴趣，使用户在观看广告时无法产生美的享受，而只能承受时间的煎熬和垃圾信息的轰炸，连带着会影响用户收看电视节目的心情，而广告商也无法达到预期的效果。如果能够将节目间隙插播的广告换成是用户感兴趣的内容，则用户的感受和广告效果会完全不同。
然而，由于传统电视业务中的视频内容是采用单向的传送机制，所有电视节目采用事先编辑好的机制进行编排播放，广告也作为其中的一个特殊性质的节目编排在系统中，这种单项的传送机制使用户无法根据自己的爱好和需要选择广告内容，如果能够将广告的播放改为双向传输的互动机制则能够满足用户的需要，并提升广告的效果。现阶段出现的互动电视使广告内容的互动化提供了实现的可能。
发明内容
本发明提供一种智能广告投放系统，通过所述系统可以根据用户的性别、年龄、家庭情况、收入、职业、以及用户的消费行为和历史广告点击记录来智能投放用户喜欢的广告，使广告的效果最大化，真正的实现针对潜在用户的精准投放。
本发明还提供一种利用上述智能广告投放系统投放广告的方法。
本发明提供的智能广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、广告位系统以及智能投放系统，所述广告内容系统中每个广告内容对应一内容Tag列表，所述广告位系统中每个广告位对应一广告位Tag列表，所述Tag数据库存储有表示广告内容系统中各个广告以及表示广告位系统中各个广告位的Tag元数据，所述智能投放系统对广告内容对应的内容Tag列表与广告位对应的广告位Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与广告位的匹配情况CP，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP以及广告投放请求中的广告位ID决策出在请求的广告位展示何种内容的广告。
在本发明的一个实施例中，所述智能广告投放系统还包括用户系统，所述用户系统中每个用户对应一用户Tag列表，所述Tag数据库还存储有表示用户属性的Tag元数据，所述智能投放系统还对广告内容对应的内容Tag列表与用户对应的用户Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与用户的匹配情况CU，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU以及广告投放请求中的用户ID和广告位ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
在本发明的一个实施例中，所述基于Tag的相关性计算具体为：计算两个Tag列表的交集中的各个Tag与其中一个Tag列表的相关性权重和另一个Tag列表的相关性权重的乘积的总和。
在本发明的一个实施例中，所述智能广告投放系统还用于根据用户对广告的点击情况进行计算，得出用户对广告的喜好度CL，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU、所述用户对广告的喜好度CL以及广告投放请求中的用户ID和广告位ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
在本发明的一个实施例中，所述智能投放系统还用于构建出每个用户在每个广告位对应的广告投放选择数据结构，在所述广告投放选择数据结构中包含至少一个用户，每个用户下关联有至少一个广告位，每个广告位下关联有与当前用户及当前广告位相关性最大的固定数额广告，所述用户、广告位与广告内容三者之间的相关性通过对所述广告的广告内容与广告位的匹配情况CP、广告内容与用户的匹配情况CU以及当前用户对广告的喜好度CL三者相乘得到，所述智能投放系统根据用户请求中的用户ID和广告位ID从所述广告投放选择数据结构中所述用户ID下关联的所述广告位ID下关联的固定数额广告中随机选择一个广告在请求的广告位中展示给用户。
本发明提供的智能广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、用户系统以及智能投放系统，所述广告内容系统中每个广告内容对应一内容Tag列表，所述用户系统中每个用户对应一用户Tag列表，所述Tag数据库存储有表示广告内容系统中各个广告以及表示用户系统中各个用户属性的Tag元数据，所述智能投放系统对广告内容对应的内容Tag列表与用户对应的用户Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与用户的匹配情况CU，并根据所述广告内容与用户的匹配情况CU以及广告投放请求中的用户ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
本发明提供的的智能广告投放方法包括：步骤A：客户端向智能投放系统发送广告投放请求，所述广告投放请求包括广告位ID和用户ID；步骤B：所述智能投放系统根据所述广告位ID计算出所述广告位与每条广告内容的匹配情况CP，决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述广告位与广告内容的匹配情况CP通过计算所述广告位对应的广告位Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到；步骤C：客户端根据接收到的所述广告的广告ID向广告内容系统请求投放对应的广告。
在本发明的一个实施例中，步骤B中所述的智能投放系统还用于根据所述用户ID计算出所述用户与每条广告内容的匹配情况CU，再根据所述广告位与广告内容的匹配情况CP和所述用户与广告内容的匹配情况CU决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述用户与广告内容的匹配情况CU通过计算所述用户对应的用户Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到。
在本发明的一个实施例中，步骤B中所述的智能投放系统在投放广告时还考虑用户对广告的喜好度CL，根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU、所述用户对广告的喜好度CL决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述用户对广告的喜好度CL通过计算用户对广告的点击情况得到。
在本发明的一个实施例中，所述基于Tag的相关性计算具体为：计算两个Tag列表的交集中的各个Tag与其中一个Tag列表的相关性权重和另一个Tag列表的相关性权重的乘积的总和。
利用本发明的智能广告投放系统和投放方法观看电视时，广告将会在最适当的广告位中展示给最需要的用户，达到一个四赢的结果。对于服务提供商来说，能够在其提供的业务中设计一些广告位，并制定一些放置于所述广告位的广告的规则，使投放的广告不会影响自己的业务，在广告投放到所述位置后，服务提供商可以获取一定的广告费用分成。对于广告系统运营商来说，通过本发明的智能广告投放系统可以大大的提高广告效果，提高了广告商的满意度，减少了用户的投诉。对于广告商来说，广告效果的提高能促进产品的销售，赚取更多的利润。对于用户来说，能够经常看到自己喜欢的产品或有意向购买的产品的广告，方便了解产品的信息。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1所示为本发明智能广告投放系统的示意图。
图2所示为智能投放系统的数据结构示意图。
图3所示为基于Tag的相关性计算的计算流程示意图。
图4所示为本发明智能广告投放方法的流程示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的智能广告投放系统及投放方法其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
图1所示为本发明智能广告投放系统的示意图。如图1所示，本发明的智能广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、广告位系统、用户系统、智能投放系统以及客户端。
Tag数据库储存有很多个标准化的文字标签，Tag数据库中的每个Tag都可以认为是一个元数据，Tag数据库储存和维护了用于表示广告内容系统中各个广告、广告位系统中各个广告位以及用户系统中每个用户属性的各种各样的Tag，每个Tag都是一个短词语，如电器、汽车、啤酒、衣服、高收入阶层、男性、女性、工程师、教师、学生等，这些Tag一般是由人工过滤与选择的一些关键词。Tag数据库中存储的Tag涉及到的知识面是慢慢积累的，系统管理员可以对Tag数据库中的Tag进行维护，随着使用时间的增加，Tag数据库也会进化，变的越来越全面。
广告内容系统用于储存和管理各类广告内容，如图片、文本、视频广告等，每个广告内容对应一内容Tag列表，描述了与所述广告相关的一些元数据信息。在广告商把广告上传到广告内容系统时，广告内容系统要求广告商从Tag数据库中选择一些与产品相关的Tag，比如目标用户的性别、年龄段、职业、收入、家庭成员状况等，作为所述广告的Tag元数据。如宝马广告相关的Tag可能是汽车、宝马、车、高收入阶层，啤酒类广告的相关Tag可能是酒、啤酒、饮料、雪花。
广告位系统管理位于各个业务界面上的广告位，每个广告位对应一广告位Tag列表，描述了所述广告位的一些元数据信息。在服务提供商把其所提供的业务(如天气预报)中的广告位上传到广告位系统时，广告位系统要求服务提供商从Tag数据库中选择一些与所述广告位相关的Tag。
用户系统跟踪管理每个终端用户，每个用户对应一用户Tag列表，用于管理、记录每个用户的用户属性。所述用户Tag列表中所记录的用户属性包括用户的基本属性及行为属性。用户的行为属性可以是用户每次的消费行为或点击广告行为等。用户的基本属性包括用户的性别、年龄、婚姻状况、职业、收入等，采集用户基本属性时，可以采取主动送用户某个业务，但要求用户填写调查表的方式，将采集到的信息作为Tag元数据与每个用户关联起来。
智能投放系统与广告内容系统、广告位系统、用户系统紧密协作，并动态维护每个用户的某个广告位应该展示哪个广告。智能投放系统构建有用户、广告位以及广告内容的对应关系，在投放广告时会综合考虑广告内容与广告位的匹配情况，广告内容与用户的匹配情况，以及用户对广告的喜欢情况等，对所有的广告内容对应的内容Tag列表与广告位对应的广告位Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与广告位的匹配情况CP，并对所有的广告内容对应的内容Tag列表与用户对应的用户Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与用户的匹配情况CU，还会考虑用户对广告的喜好，得出用户对某个广告的喜好度CL，并根据CP、CU和CL构建出每个用户在每个广告位对应的广告投放选择数据结构（如图2所示）。在所述广告投放选择数据结构中包含至少一个用户，每个用户下关联有所有的广告位，每个广告位下关联有与当前用户及当前广告位相关性最大的固定数额广告，所述用户、广告位与广告内容三者之间的相关性通过对所述广告的广告内容与广告位的匹配情况CP、广告内容与用户的匹配情况CU以及当前用户对广告的喜好度CL三者相乘得到，这样，用户在某个广告位看到某个广告的可能性为P=CP×CU×CL。在投放广告时，所述智能投放系统根据用户请求中的用户ID和广告位ID从所述广告投放选择数据结构中所述用户ID下关联的所述广告位ID下关联的固定数额广告中随机选择一个广告在请求的广告位中展示给用户。从图2的数据结构中可以看出，每个广告位下关联的固定数额广告为10个，为与当前用户、当前广告位相关性排名前10的10个广告。
接下来将介绍一下基于Tag的相关性计算以及用户对某个广告的喜好度CL的计算。
图3所示为基于Tag的相关性计算的计算流程示意图。假设事物A，比如广告内容，有一系列的Tag描述，事物B，比如广告位，也有一系列的Tag描述，则如图3所示，事物A与事物B之间关联度的算法如下：
首先，假设事物A与事物B的关联度R0=0；
接着，取出事物A的tag列表List A和事物B的tag列表List B；
然后，取出事物A与事物B的交集List C，List C包含由Tag1-Tagn的多个tag；
再接着，从List C中取出一个tag作为tempTag；
判断tempTag的值，若tempTag为零则计算结束，若不为零则根据tempTag的值取出tempTag与事物A的相关性权重WA以及tempTag与事物B的相关性权重WB；
最后，根据Rn=Rn-1+WA*WB得到事物A与事物B之间的关联度，也就是说，事物A和事物B之间的关联度等于事物A和事物B的tag列表的交集中的各个tag与事物A的相关性权重和事物B的相关性权重的乘积的总和。
接着介绍用户对某个广告的喜好度CL的计算。用户对广告的喜好是通过点击来进行判别的（如果用户点击某个广告，则说明用户喜欢这个广告），而用户对某个广告的喜好度则是通过Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年提出的Slope One协同过滤算法进行计算。协同过滤算法认为：如果用户1对广告A的喜好度为1，对广告B的喜好度为1.5，用户2对广告A的喜好度为2，对广告B没有点击记录，那么可以近似认为用户2对广告B的喜好度为（2-1+1.5）=2.5。所以，即使用户没有点击过广告，也可以通过类似的其他用户的喜好情况推测所述用户可能喜欢的广告。喜好度计算的精确度随着系统运营时间和用户广告点击数量的增加会越来越精确，使得本发明智能广告投放系统对广告的投放也越来越准确。
如图4所示，利用上述智能广告投放系统投放广告的方法包括：
步骤A：客户端向智能投放系统发出包含用户ID与广告位ID的广告投放请求；
步骤B：智能投放系统根据所述用户ID和广告位ID计算所述广告位对应的广告位Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到所述广告位与每条广告内容的匹配情况CP，决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端；
步骤C：客户端根据接收到的所述广告的广告ID向广告内容系统请求投放对应的广告。
优选地，步骤B中所述的智能投放系统还用于根据所述用户ID计算所述用户对应的用户Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到所述用户与广告内容的匹配情况CU，再根据所述广告位与广告内容的匹配情况CP和所述用户与广告内容的匹配情况CU决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端。
优选地，步骤B中所述的智能投放系统还用于根据用户对广告的点击情况计算所述用户对广告的喜好度CL，根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU、所述用户对广告的喜好度CL决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端。
综上所述，利用本发明的智能广告投放系统和投放方法观看电视时，广告将会在最适当的广告位中展示给最需要的用户，达到一个四赢的结果。对于服务提供商来说，能够在其提供的业务中设计一些广告位，并制定一些放置于所述广告位的广告的规则，使投放的广告不会影响自己的业务，在广告投放到所述位置后，服务提供商可以获取一定的广告费用分成。对于广告系统运营商来说，通过本发明的智能广告投放系统可以大大的提高广告效果，提高了广告商的满意度，减少了用户的投诉。对于广告商来说，广告效果的提高能促进产品的销售，赚取更多的利润。对于用户来说，能够经常看到自己喜欢的产品或有意向购买的产品的广告，方便了解产品的信息。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种智能广告投放系统，其特征在于，所述智能广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、广告位系统以及智能投放系统，所述广告内容系统中每个广告内容对应一内容Tag列表，所述广告位系统中每个广告位对应一广告位Tag列表，所述Tag数据库存储有表示广告内容系统中各个广告以及表示广告位系统中各个广告位的Tag元数据，所述智能投放系统对广告内容对应的内容Tag列表与广告位对应的广告位Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与广告位的匹配情况CP，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP以及广告投放请求中的广告位ID决策出在请求的广告位展示何种内容的广告。
2.如权利要求1所述的智能广告投放系统，其特征在于，所述智能广告投放系统还包括用户系统，所述用户系统中每个用户对应一用户Tag列表，所述Tag数据库还存储有表示用户属性的Tag元数据，所述智能投放系统还对广告内容对应的内容Tag列表与用户对应的用户Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与用户的匹配情况CU，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU以及广告投放请求中的用户ID和广告位ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
3.如权利要求1或2所述的智能广告投放系统，其特征在于，所述基于Tag的相关性计算具体为：计算两个Tag列表的交集中的各个Tag与其中一个Tag列表的相关性权重和另一个Tag列表的相关性权重的乘积的总和。
4.如权利要求2所述的智能广告投放系统，其特征在于，所述智能广告投放系统还用于根据用户对广告的点击情况进行计算，得出用户对广告的喜好度CL，并根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU、所述用户对广告的喜好度CL以及广告投放请求中的用户ID和广告位ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
5.如权利要求4所述的智能广告投放系统，其特征在于，所述智能投放系统还用于构建出每个用户在每个广告位对应的广告投放选择数据结构，在所述广告投放选择数据结构中包含至少一个用户，每个用户下关联有至少一个广告位，每个广告位下关联有与当前用户及当前广告位相关性最大的固定数额广告，所述用户、广告位与广告内容三者之间的相关性通过对所述广告的广告内容与广告位的匹配情况CP、广告内容与用户的匹配情况CU以及当前用户对广告的喜好度CL三者相乘得到，所述智能投放系统根据用户请求中的用户ID和广告位ID从所述广告投放选择数据结构中所述用户ID下关联的所述广告位ID下关联的固定数额广告中随机选择一个广告在请求的广告位中展示给用户。
6.一种智能广告投放系统，其特征在于，所述智能广告投放系统包括Tag数据库、广告内容系统、用户系统以及智能投放系统，所述广告内容系统中每个广告内容对应一内容Tag列表，所述用户系统中每个用户对应一用户Tag列表，所述Tag数据库存储有表示广告内容系统中各个广告以及表示用户系统中各个用户属性的Tag元数据，所述智能投放系统对广告内容对应的内容Tag列表与用户对应的用户Tag列表进行基于Tag的相关性计算，得出广告内容与用户的匹配情况CU，并根据所述广告内容与用户的匹配情况CU以及广告投放请求中的用户ID决策出在用户请求的广告位展示何种内容的广告。
7.一种智能广告投放方法，其特征在于，该方法包括：
步骤A：客户端向智能投放系统发送广告投放请求，所述广告投放请求包括广告位ID和用户ID；
步骤B：所述智能投放系统根据所述广告位ID计算出所述广告位与每条广告内容的匹配情况CP，决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述广告位与广告内容的匹配情况CP通过计算所述广告位对应的广告位Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到；
步骤C：客户端根据接收到的所述广告的广告ID向广告内容系统请求投放对应的广告。
8.如权利要求7所述的智能广告投放方法，其特征在于，步骤B中所述的智能投放系统还用于根据所述用户ID计算出所述用户与每条广告内容的匹配情况CU，再根据所述广告位与广告内容的匹配情况CP和所述用户与广告内容的匹配情况CU决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述用户与广告内容的匹配情况CU通过计算所述用户对应的用户Tag列表与所述广告内容的内容Tag列表的基于Tag的相关性得到。
9.如权利要求8所述的智能广告投放方法，其特征在于，步骤B中所述的智能投放系统在投放广告时还考虑用户对广告的喜好度CL，根据所述广告内容与广告位的匹配情况CP、所述广告内容与用户的匹配情况CU、所述用户对广告的喜好度CL决策出在请求的广告位展示何种内容的广告，并将所述广告的广告ID回传给客户端，所述用户对广告的喜好度CL通过计算用户对广告的点击情况得到。
10.如权利要求7或8所述的智能广告投放方法，其特征在于，所述基于Tag的相关性计算具体为：计算两个Tag列表的交集中的各个Tag与其中一个Tag列表的相关性权重和另一个Tag列表的相关性权重的乘积的总和。
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