CN103605745A - 转化路径的处理方法、装置及系统 - Google Patents

转化路径的处理方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN103605745A
CN103605745A CN201310590014.9A CN201310590014A CN103605745A CN 103605745 A CN103605745 A CN 103605745A CN 201310590014 A CN201310590014 A CN 201310590014A CN 103605745 A CN103605745 A CN 103605745A
Authority
CN
China
Prior art keywords
conversion
access
conversion pathway
pathway
access channel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201310590014.9A
Other languages
English (en)
Inventor
黄健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Gridsum Technology Co Ltd filed Critical Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority to CN201310590014.9A priority Critical patent/CN103605745A/zh
Publication of CN103605745A publication Critical patent/CN103605745A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0253During e-commerce, i.e. online transactions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种转化路径的处理方法、装置及系统。其中,该方法包括:获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径;根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。通过本发明,能够提高媒体数据高效推广。

Description

转化路径的处理方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及计算机互联网领域,具体而言,涉及一种转化路径的处理方法、装置及系统。
背景技术
随着互联网技术的发展,网络营销变得越来越热门。网络营销的一大重要手段就是投放网络媒体数据(例如广告)。目前投放网络媒体数据(例如广告)的方式有很多,比如电子邮件、SEM广告、门户网站推广等。这些投放方式的最终目的是提高网站的转化量。目前,投放广告的策略是基于提高广告的覆盖性和吸引力的,前者比如百度的新鸿媒体,试图在各个站点上分析访客的喜好并提供相应的媒体数据(例如广告);而后者比如在搜索引擎里对品牌进行推广链接,或是提高自然搜索排名等。这些思路的侧重点是让用户尽可能多的看到最具吸引力的媒体数据(例如广告)以提高流量,最终提高转化量。
现有方案中,这些思路侧重点都提高这一次媒体数据(例如广告)的吸引力与覆盖性。然而,资源是有限的,不可能把媒体数据(例如广告)投放在所有的地方,也不可能无限度的提高媒体数据(例如广告)的吸引力。这些方案没有解决如何将媒体数据(例如广告)投放在最有收益的地方的问题。
目前针对相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,目前尚未提出有效的解决方案,为此,本发明的主要目的在于提供一种转化路径的处理方法、装置及系统,以解决上述问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种转化路径的处理方法,该方法包括:获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径;根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种转化路径的处理装置,该装置包括:记录模块,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;分类模块,用于按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径;排序模块,用于根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
为了实现上述目的,根据本发明的另一方面,提供了一种转化路径的处理,该系统包括:至少一个客户端,用于发出访问,来访问网站;服务器,与各个客户端建立通讯关系,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道,在按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径之后,根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
通过本发明,采用获取用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到用户访问当前网站时基于访问渠道的多条转化路径;根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径,解决了相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,进而实现找到转化量较高的转化路径,从而提高媒体数据高效推广的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的转化路径的处理方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的转化路径的处理装置的结构示意图;以及
图3是根据本发明实施例的转化路径的处理系统的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一:
本申请实施例中,转化是指访客在网站上的重点行为,比如在电商网站上的购买行为、注册行为等;访问渠道是指用户通过何种方式进行访问,比如是通过搜索引擎还是通过门户网站来访问网站;转化路径是指在访客完成转化前,会有多次来访,将这些来访的访问路径取出,就构成了一条转化路径;热点转化路径是指促成较多数量的转化路径。
在其最基本的配置中,图1是根据本发明实施例的转化路径的处理方法的流程图。
如图1所示该方法包括如下步骤:
步骤S10,获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道。
步骤S30,按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于所述访问渠道得到的多条转化路径。
步骤S50,根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
本申请上述实施例中,由于在访客完成一次转化之前,会多次访问当前网站,在获取用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息之后,通过对对访问信息和转化信息按照预先设定的多种访问渠道进行分类,来实现确认用户访问过程中的所有转化路径,系统在对所有的转化路径进行进一步的排序和筛选处理之后,得到了热点转化路径。从而可以通过分析热点转化路径,来知晓哪种路径更有效,从而可以富有针对性的投放媒体数据,以使媒体数据能被投放在最有收益的地方,最终提高转化量。本申请解决了相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,进而实现找到转化量较高的转化路径,从而提高媒体数据高效推广的效果。
本申请上述实施例步骤S10中记录的访问信息和转化信息可以是客户端浏览器收集的访客的来访与转化的信息。具体的,可以在网页中嵌入脚本代码,来实现记录访客访问网站网页页面之后的访问信息和转化信息。所记录的内容包括访客Id,访问的时间,访问渠道等。这些数据传送到后端数据库里经过数据转化,被存入数据仓库里。
本申请上述实施例中,在步骤S30按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到用户访问当前网站对应的多条转化路径之前,系统需要执行以下步骤:步骤S201,按照访问时间和转化时间对访问进行排序,生成排序后的访问转化图,其中,将访问按照访问时间的从小到大进行排序,并将发生转化的访问按照转化时间进行排序。
具体的,本申请上述实施例中实现的访问转化图可以通过如下方式实现:
可以在数据仓库中采用sql语句按访问时间、转化时间、访客Id计算,得到按时间顺序的访问转化图。例如,以网站A为例,访客1第一次访问网站A之后,系统存储访客1的访问信息E1,E1是一个没有转化成功的访问;在访客1第二次访问网页A之后,系统存储访客1的访问信息E2,E2仍旧是一个没有转化成功的访问,以此类推,系统记录一段时间内访客1每次访问网页A之后的访问信息Ei,直到访客1在一次访问网页A时转化成功,此时,记录当前转化成功的访问的转化信息C1,以此类推可以记录每次转化成功后的转化信息Ci,其中,每个访问信息和转化信息包括访问时间、转化时间等数据。在得到所有的访问信息和转化信息之后,系统可以根据访问时间和转化信息进行排序,得到一个访客1对应的访问转化图:E1,E2,E3,...,C1,...C2。由此可知,通过上述方式可以获取每个访客p所对应的访问转化图。
本申请上述步骤实现了对每次访问进行分类处理,得到其访问类型,如此便可得到转化路径。具体的,可以根据访问方式对访问进行分类。
本申请上述实施例中的步骤S30,按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径的步骤包括:
读取步骤S301:读取第一用户每次访问当前网站时所采用的访问渠道;
确定步骤S302,按照访问渠道确定排序后的访问转化图中的访问的类型,得到第一用户访问当前网站的转化路径;
循环步骤S303,循环执行读取步骤和确定步骤,直到得到每个用户对应的转化路径;
本申请实施例中,可以将用户的访问渠道分为如下四类:直接来访,即在浏览器内输入网址来访;引用来访,即通过各非搜索引擎的网站里的各种链接与广告进入;付费搜索:即通过搜索引擎里的付费结果而进入;自然搜索:即通过搜索引擎里的非付费的搜索结果而进入。
优选地,还可以采用更加细粒度的类型对访问渠道进行分类,例如,引用来访又可以分为如下访问渠道:门户网站,社交网站,邮箱等。由此可知,对访问渠道的分类方式可以根据需求进行灵活选取。
由于访问转化图中Ei和Ci都记录了访问渠道,因此,可以提取访问信息和转化信息中的访问渠道之后,按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类。例如,可以将上述实施例中访客1对应的访问转化图:E1,E2,E3,...,C1,...进行分类处理后,就得到了一条基于访问渠道方式的转化路径,得到如下分类结果:付费搜索,自然搜索,社交网站……转化路径1。
优选地,在转换路径中相邻的访问的类型相同的情况下,将相邻的访问进行合并处理。即可以对转化路径做一些处理,比如对相邻相同类型的来访进行合并等。即如果E1和E2的访问渠道相同,则转化路径中这两个访问渠道进行合并处理。
由上可知,可以通过上述方式获取到所有访客p访问当前网站之后的所有转化路径。
优选地,本申请上述实施例中,在步骤S50根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径之前,还可以包括如下实施方式:
首先,对所有的转化路径进行聚合处理,得到每条转化路径的访客数。
具体的,上述步骤实现了对所有的转化路径进行聚合,即可得到每个转化路径促成的访客数。具体的,由于存在转化对应的转化路径是相同的,因此,可以通过sql中的count聚合函数可以算出每种转化路径产生的转化数量,sql模型如下:
select count(*)as ConversionNum from Table group by转化路径。
由上可知,在获取到所有用户访问当前网站的所有转化路径之后,可以对所有转化路径进行聚合处理,得到多少个访客采用过相同的转化路径,例如,3个访客都用了自然搜索-付费搜索-直接访问的方式,那么采用该转化路径的访客数是3。
然后,计算每条转化路径的转化个数。
具体的,由上可知,每个访客访问当前网站的过程中只产生一条转化路径(例如E1、E2、E3、C1、E4、C2,其中,E表征当前访问没有转化成功,是一条访问信息;C表征当前访问转化成功,是一条转化信息),该步骤实现了,在所有用户访问当前网站生成转化路径之后,统计每条转化路径中包括多少个转化成功的访问,从而计算每条转化路径的转化个数。例如,转化路径:E1、E2、E3、C1、E4、C2中,包括两个转化,则该转化路径的转化个数为2。
最后,根据每条转化路径的访客数和每条转化路径的转化个数进行求积计算,得到每条转化路径的转化数量
由上述方案可知,通过上述方案可以计算得到:多少个访客采用同一条转化路径(即每条转化路径对应的访客数);这条转化路径上本身有多少个转化(即每个转化路径中包含的转化个数)。由此可知,在获取到一个转化路径的访客数和转化个数之后,可以通过进行如下计算:转化路径的转化个数*采用该转化路径的访客数,来计算得到该转化路径的转化数量。
再用这个转化数量来排序,转化数量多的被当做热点转化路径。例如:有五个访客采用了“付费搜索自然搜索自然搜索转化1直接访问转化2”的转化路径,该转化路径中包括两个转化,那么该转化路径带来的转化数量是:“2*5=10”。
本申请上述实施例中,步骤S50根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径具体示例可以是:在上述基础上,根据转化数量,用sql里的order by语句即可得到那些产生较多转化的转化路径,这些转化路径就可以被当做热点转化路径。由此可以实现,得到转化数量后据转化数量排序,确定哪些转化路径促成的转化较多,这些转化即是热点转化路径。
优选地,在步骤S50根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径之后,还可以包括如下步骤:步骤S501,将媒体数据按照热点转化路径进行投放。
上述方案实现了通过热点转化路径投放广告。具体的,在得到了热点转化路径之后,可以确定媒体数据(例如广告)投放顺序与转化间的关系,然后就可依此更有针对性的投放媒体数据(例如广告)。比如,若发现访客第一次通过付费搜索进入网站,之后通过门户网站进入网站而完成的转化要比其他方式完成的转化多,那么我们就可以在投放付费搜索广告后,用更多资源将广告投放到门户网站上。这样,转化量将会有所提升,广告的收益会更好。
通过本发明提供的方案可知,本申请上述方案可以提供多种配置选择,比如对来访进行分类时可以用多种方式分类;也可以对转化路径进行处理,比如相邻且相同访问类型的来访被合并为一个,可以更有效的找出好的广告投放方案;也可以对热点转化路径的转化数量做限制,比如转化量大于一定数量的转化路径才算是热点转化路径,这个数量可以自己制定,可灵活按实际需求制定。通过得到热点转化路径,可以知晓哪种路径更有效,从而可以有针对的投放广告,提高转化量。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例二:
在描述本申请的各实施例的进一步细节之前,将参考图2来描述可用于实现本申请的原理的一个合适的计算体系结构。在以下描述中,除非另外指明,否则将参考由一个或多个计算机执行的动作和操作的符号表示来描述本申请的各实施例。由此,可以理解,有时被称为计算机执行的这类动作和操作包括计算机的处理单元对以结构化形式表示数据的电信号的操纵。这一操纵转化了数据或在计算机的存储器系统中的位置上维护它,这以本领域的技术人员都理解的方式重配置或改变了计算机的操作。维护数据的数据结构是具有数据的格式所定义的特定属性的存储器的物理位置。然而,尽管在上述上下文中描述本申请,但它并不意味着限制性的,如本领域的技术人员所理解的,后文所描述的动作和操作的各方面也可用硬件来实现。
转向附图,其中相同的参考标号指代相同的元素,本申请的原理被示为在一个合适的计算环境中实现。以下描述基于的本申请的实施例,并且不应认为是关于此处未明确描述的替换实施例而限制本申请。
图2示出了可用于这些设备的一个示例计算机体系结构的示意图。出于描述的目的,所绘的体系结构仅为合适环境的一个示例,并非对本申请的使用范围或功能提出任何局限。也不应将该计算系统解释为对图2所示的任一组件或其组合具有任何依赖或需求。
本申请的原理可以使用其它通用或专用计算或通信环境或配置来操作。适用于本申请的众所周知的计算系统、环境和配置的示例包括但不限于,个人计算机、服务器,多处理器系统、基于微处理的系统、小型机、大型计算机、以及包括任一上述系统或设备的分布式计算环境。
图2是根据本发明实施例的转化路径的处理装置的结构示意图。
如图2所示,该转化路径的处理装置可以包括:一记录模块102、一分类模块104和一排序模块106。
其中,记录模块102,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;分类模块104,用于按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径;排序模块106,用于根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
本申请上述实施例中,由于在访客完成一次转化之前,会多次访问当前网站,在获取用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息之后,通过对对访问信息和转化信息按照预先设定的多种访问渠道进行分类,来实现确认用户访问过程中的所有转化路径,系统在对所有的转化路径进行进一步的排序和筛选处理之后,得到了热点转化路径。从而可以通过分析热点转化路径,来知晓哪种路径更有效,从而可以富有针对性的投放媒体数据,以使媒体数据能被投放在最有收益的地方,最终提高转化量。本申请解决了相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,进而实现找到转化量较高的转化路径,从而提高媒体数据高效推广的效果。
本申请上述实施例中的装置还可以包括:生成模块,用于按照访问时间和转化时间对访问进行排序,生成排序后的访问转化图,其中,将访问按照访问时间的从小到大进行排序,并将发生转化的访问按照转化时间进行排序。
具体的,本申请上述实施例中实现的访问转化图可以通过如下方式实现,可以在数据仓库中采用sql语句按访问时间、转化时间、访客Id计算,得到按时间顺序的访问转化图。。例如,以网页A为例,访客1第一次访问网页A之后,系统存储访客1的访问信息E1,E1是一个没有转化成功的访问;在访客1第二次访问网页A之后,系统存储访客1的访问信息E2,E2仍旧是一个没有转化成功的访问,以此类推,系统记录一段时间内访客1每次访问网页A之后的访问信息Ei,直到访客1在一次访问网页A时转化成功,此时,记录当前转化成功的访问的转化信息C1,以此类推可以记录每次转化成功后的转化信息Ci,其中,每个访问信息和转化信息包括访问时间、转化时间等数据。在得到所有的访问信息和转化信息之后,系统可以根据访问时间和转化信息进行排序,得到一个访客1对应的访问转化图:E1,E2,E3,...,C1,...。由此可知,通过上述方式可以获取每个访客p所对应的访问转化图。
本申请上述实施例中,分类模块104可以包括:读取模块,用于读取第一用户每次访问当前网站时所采用的访问渠道;确定模块,用于按照访问渠道确定排序后的访问转化图中的访问的类型,得到第一用户访问当前网站的转化路径;循环模块,用于循环执行读取步骤和确定步骤,直到得到每个用户对应的转化路径。
本申请上述装置实现了对每次访问进行分类处理,得到其访问类型,如此便可得到转化路径。具体的,可以根据访问方式对访问进行分类。
本申请实施例中,可以将用户的访问渠道分为如下四类:直接来访,即在浏览器内输入网址来访;引用来访,即通过各非搜索引擎的网站里的各种链接与广告进入;付费搜索:即通过搜索
优选地,还可以采用更加细粒度的类型对访问渠道进行分类,例如,引用来访又可以分为如下访问渠道:门户网站,社交网站,邮箱等。由此可知,对访问渠道的分类方式可以根据需求进行灵活选取。
由于访问转化图中Ei和Ci都记录了访问渠道,因此,可以提取访问信息和转化信息中的访问渠道之后,按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类。例如,可以将上述实施例中访客1对应的访问转化图:E1,E2,E3,...,C1,...进行分类处理后,就得到了一条基于访问渠道方式的转化路径,得到如下分类结果:付费搜索,自然搜索,社交网站……转化路径1。
优选地,在转换路径中相邻的访问的类型相同的情况下,将相邻的访问进行合并处理。即可以对转化路径做一些处理,比如对相邻相同类型的来访进行合并等。即如果E1和E2的访问渠道相同,则转化路径中这两个访问渠道进行合并处理。
由上可知,可以通过上述方式获取到所有访客p访问当前网站之后的所有转化路径。
引擎里的付费结果而进入;自然搜索:即通过搜索引擎里的非付费的搜索结果而进入。
本申请上述实施例中的装置还可以包括:聚合模块,用于对所有的转化路径进行聚合处理,得到每条转化路径的访客数;计算模块,用于计算每条转化路径的转化个数;处理模块,用于根据每条转化路径的访客数和每条转化路径的转化个数进行求积计算,得到每条转化路径的转化数量。
上述聚合模块实现了对所有的转化路径进行聚合,即可得到每个转化路径促成的转化数量。具体的,由于存在转化对应的转化路径是相同的,因此,可以通过sql中的count聚合函数可以算出每种转化路径产生的转化数量,sql模型如下:select count(*)asConversionNum from Table group by转化路径。
具体的,在获取到所有用户访问当前网站的所有转化路径之后,可以对所有转化路径进行聚合处理,得到多少个访客采用过相同的转化路径,例如,3个访客都用了自然搜索-付费搜索-直接访问的方式,那么采用该转化路径的访客数是3。
由上可知,计算模块实施过程中,每个访客访问当前网站的过程中只产生一条转化路径(例如E1、E2、E3、C1、E4、C2,其中,E表征当前访问没有转化成功,是一条访问信息;C表征当前访问转化成功,是一条转化信息),该步骤实现了,在所有用户访问当前网站生成转化路径之后,统计每条转化路径中包括多少个转化成功的访问,从而计算每条转化路径的转化个数。例如,转化路径:E1、E2、E3、C1、E4、C2中,包括两个转化,则该转化路径的转化个数为2。
由上述方案可知,通过上述方案可以计算得到:多少个访客采用同一条转化路径(即每条转化路径对应的访客数);这条转化路径上本身有多少个转化(即每个转化路径中包含的转化个数)。由此可知,在获取到一个转化路径的访客数和转化个数之后,可以通过进行如下计算:转化路径的转化个数*采用该转化路径的访客数,来计算得到该转化路径的转化数量。
再用这个转化数量来排序,转化数量多的被当做热点转化路径。例如:有五个访客采用了“付费搜索自然搜索自然搜索转化1直接访问转化2”的转化路径,该转化路径中包括两个转化,那么该转化路径带来的转化数量是:“2*5=10”。
本申请上述实施例中,排序模块实现的根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径具体示例可以是:在上述基础上,根据转化数量,用sql里的orderby语句即可得到那些产生较多转化的转化路径,这些转化路径就可以被当做热点转化路径。由此可以实现,得到转化数量后据转化数量排序,确定哪些转化路径促成的转化较多,这些转化即是热点转化路径。
本申请上述实施例中装置还可以包括:发送模块,用于将媒体数据按照热点转化路径进行投放。
上述方案实现了通过热点转化路径投放广告。具体的,在得到了热点转化路径之后,可以确定媒体数据(例如广告)投放顺序与转化间的关系,然后就可依此更有针对性的投放媒体数据(例如广告)。比如,若发现访客第一次通过付费搜索进入网站,之后通过门户网站进入网站而完成的转化要比其他方式完成的转化多,那么我们就可以在投放付费搜索广告后,用更多资源将广告投放到门户网站上。这样,转化量将会有所提升,广告的收益会更好。
实施例三:
本申请可以提供如上所述的方法实施例和装置实施例对应的系统实施例。
图3是根据本发明实施例的转化路径的处理系统的结构示意图。如图3所示,该系统可以包括:至少一个客户端和服务器。
其中,至少一个客户端,用于发出访问,来访问网站;服务器,与各个客户端建立通讯关系,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道,在按照访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问当前网站时基于访问渠道得到的多条转化路径之后,根据每条转化路径的转化数量对多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
本申请上述实施例中,由于在客户端发出访问,服务器完成一次转化之前,会多次访问当前网站,在获取用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息之后,通过对对访问信息和转化信息按照预先设定的多种访问渠道进行分类,来实现确认用户访问过程中的所有转化路径,系统在对所有的转化路径进行进一步的排序和筛选处理之后,得到了热点转化路径。从而可以通过分析热点转化路径,来知晓哪种路径更有效,从而可以富有针对性的投放媒体数据,以使媒体数据能被投放在最有收益的地方,最终提高转化量。本申请解决了相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,进而实现找到转化量较高的转化路径,从而提高媒体数据高效推广的效果。
从以上的描述中,可以看出,本发明实现了如下技术效果:通过本发明提供的方案可知,本申请上述方案可以提供多种配置选择,比如对来访进行分类时可以用多种方式分类;也可以对转化路径进行处理,比如相邻且相同访问类型的来访被合并为一个,可以更有效的找出好的广告投放方案;也可以对热点转化路径的转化数量做限制,比如转化量大于一定数量的转化路径才算是热点转化路径,这个数量可以自己制定,可灵活按实际需求制定。通过得到热点转化路径,可以知晓哪种路径更有效,从而可以有针对的投放广告,提高转化量。本申请解决了相关技术的无法获取有效的转化路径,导致媒体数据推广效率低的问题,进而实现找到转化量较高的转化路径,从而提高媒体数据高效推广的效果。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种转化路径的处理方法,其特征在于,包括:
获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,所述访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;
按照所述访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问所述当前网站时基于所述访问渠道得到的多条转化路径;
根据每条转化路径的转化数量对所述多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在按照所述访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到用户访问所述当前网站对应的多条转化路径之前,所述方法还包括:
按照所述访问时间和所述转化时间对访问进行排序,生成排序后的访问转化图,其中,将访问按照所述访问时间的从小到大进行排序,并将发生转化的访问按照所述转化时间进行排序。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,按照所述访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问所述当前网站时基于所述访问渠道得到的多条转化路径的步骤包括:
读取步骤:读取第一用户每次访问所述当前网站时所采用的访问渠道;
确定步骤,按照所述访问渠道确定所述排序后的访问转化图中的所述访问的类型,得到所述第一用户访问所述当前网站的转化路径;
循环步骤,循环执行所述读取步骤和所述确定步骤,直到得到每个用户对应的转化路径。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据每条转化路径的转化数量对所述多条转化路径进行排序,得到热点转化路径之前,所述方法还包括:
对所有的转化路径进行聚合处理,得到每条转化路径的访客数;
计算每条转化路径的转化个数;
根据所述每条转化路径的访客数和每条转化路径的转化个数进行求积计算,得到所述每条转化路径的转化数量。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在根据每条转化路径的转化数量对所述多条转化路径进行排序,得到热点转化路径之后,所述方法还包括:
将所述媒体数据按照所述热点转化路径进行发送。
6.一种转化路径的处理装置,其特征在于,包括:
记录模块,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,所述访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道;
分类模块,用于按照所述访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问所述当前网站时基于所述访问渠道得到的多条转化路径;
排序模块,用于根据每条转化路径的转化数量对所述多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
生成模块,用于按照所述访问时间和所述转化时间对访问进行排序,生成排序后的访问转化图,其中,将访问按照所述访问时间的从小到大进行排序,并将发生转化的访问按照所述转化时间进行排序。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分类模块包括:
读取模块,用于读取第一用户每次访问所述当前网站时所采用的访问渠道;
确定模块,用于按照所述访问渠道确定所述排序后的访问转化图中的所述访问的类型,得到所述第一用户访问所述当前网站的转化路径;
循环模块,用于循环执行所述读取步骤和所述确定步骤,直到得到每个用户对应的转化路径。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
聚合模块,用于对所有的转化路径进行聚合处理,得到每条转化路径的访客数;
计算模块,用于计算每条转化路径的转化个数;
处理模块,用于根据所述每条转化路径的访客数和每条转化路径的转化个数进行求积计算,得到所述每条转化路径的转化数量。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
发送模块,用于将所述媒体数据按照所述热点转化路径进行发送。
11.一种转化路径的处理系统,其特征在于,包括:
至少一个客户端,用于发出访问,来访问网站;
服务器,与各个客户端建立通讯关系,用于获取多个用户访问当前网站后生成的访问信息和转化信息,所述访问信息包括:访问用户标识、访问时间、转化时间和访问渠道,在按照所述访问渠道对访问信息和转化信息进行分类,得到所有用户访问所述当前网站时基于所述访问渠道得到的多条转化路径之后,根据每条转化路径的转化数量对所述多条转化路径进行排序,得到热点转化路径。
CN201310590014.9A 2013-11-20 2013-11-20 转化路径的处理方法、装置及系统 Pending CN103605745A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310590014.9A CN103605745A (zh) 2013-11-20 2013-11-20 转化路径的处理方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310590014.9A CN103605745A (zh) 2013-11-20 2013-11-20 转化路径的处理方法、装置及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN103605745A true CN103605745A (zh) 2014-02-26

Family

ID=50123967

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310590014.9A Pending CN103605745A (zh) 2013-11-20 2013-11-20 转化路径的处理方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103605745A (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104504136A (zh) * 2014-12-31 2015-04-08 北京国双科技有限公司 网站的访问路径的分析方法和装置
CN106484746A (zh) * 2015-09-02 2017-03-08 北京国双科技有限公司 网站转化事件的分析方法及装置
CN106547761A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN106909567A (zh) * 2015-12-23 2017-06-30 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN108121749A (zh) * 2016-11-30 2018-06-05 北京国双科技有限公司 网站用户行为分析方法及装置
CN108984572A (zh) * 2017-06-05 2018-12-11 北京国双科技有限公司 网站信息推送方法及装置
CN110276505A (zh) * 2018-03-14 2019-09-24 北京京东尚科信息技术有限公司 渠道分析的方法和装置
CN111126614A (zh) * 2018-11-01 2020-05-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 归因方法、装置及存储介质
CN111444417A (zh) * 2018-12-27 2020-07-24 北京奇虎科技有限公司 推广用户群的智能定向方法、装置及计算设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102663616A (zh) * 2012-03-19 2012-09-12 北京国双科技有限公司 一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法和系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102663616A (zh) * 2012-03-19 2012-09-12 北京国双科技有限公司 一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法和系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋天龙: ""利用Google Analytics分析百度推广--多渠道路径分析(下)"", 《WWW.SEARCHMARKETINGART.COM/BAIDU-PROMOTION-MULTI-CHANNEL-PATH-ANALYSIS-3.HTML》 *
宋天龙: ""广告系列转化路径分析"", 《WWW.SEARCHMARKETINGART.COM/CAMPAIGN-CONVERSION-PATH-ANALYSIS.HTML》 *
宋天龙: ""站外多渠道路径应用分析"", 《WWW.SEARCHMARKETINGART.COM/MULTI-CHANNEL-PATH-APPLICATION-ANALYSIS.HTML》 *
肖庆: ""Google Analytics多渠道路径概览"", 《WROX.CN/ARTICLE/200003018》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104504136B (zh) * 2014-12-31 2018-05-18 北京国双科技有限公司 网站的访问路径的分析方法和装置
WO2016107523A1 (zh) * 2014-12-31 2016-07-07 北京国双科技有限公司 网站的访问路径的分析方法和装置
CN104504136A (zh) * 2014-12-31 2015-04-08 北京国双科技有限公司 网站的访问路径的分析方法和装置
CN106484746A (zh) * 2015-09-02 2017-03-08 北京国双科技有限公司 网站转化事件的分析方法及装置
CN106484746B (zh) * 2015-09-02 2020-03-27 北京国双科技有限公司 网站转化事件的分析方法及装置
CN106547761B (zh) * 2015-09-18 2020-01-07 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN106547761A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN106909567A (zh) * 2015-12-23 2017-06-30 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN108121749A (zh) * 2016-11-30 2018-06-05 北京国双科技有限公司 网站用户行为分析方法及装置
CN108984572A (zh) * 2017-06-05 2018-12-11 北京国双科技有限公司 网站信息推送方法及装置
CN108984572B (zh) * 2017-06-05 2022-03-18 北京国双科技有限公司 网站信息推送方法及装置
CN110276505A (zh) * 2018-03-14 2019-09-24 北京京东尚科信息技术有限公司 渠道分析的方法和装置
CN111126614A (zh) * 2018-11-01 2020-05-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 归因方法、装置及存储介质
CN111126614B (zh) * 2018-11-01 2024-01-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 归因方法、装置及存储介质
CN111444417A (zh) * 2018-12-27 2020-07-24 北京奇虎科技有限公司 推广用户群的智能定向方法、装置及计算设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103605745A (zh) 转化路径的处理方法、装置及系统
Wang et al. Mashup-oriented API recommendation via random walk on knowledge graph
CN104462156B (zh) 一种基于用户行为的特征提取、个性化推荐方法和系统
CN101192227B (zh) 一种基于分布式计算网络的日志文件分析方法和系统
US10218599B2 (en) Identifying referral pages based on recorded URL requests
CN104504136A (zh) 网站的访问路径的分析方法和装置
CN1601532A (zh) 根据结构相关信息排序文档的改进的系统和方法
CN101409690A (zh) 一种互联网用户行为的获取方法和系统
CN108416616A (zh) 投诉举报类别的排序方法和装置
Zhou et al. A heuristic approach to discovering user correlations from organized social stream data
US7783636B2 (en) Personalized information retrieval search with backoff
CN104077415A (zh) 搜索方法及装置
CN103077254A (zh) 网页获取方法和装置
JP2015508543A (ja) 店舗訪問データを処理すること
Ilyas et al. Machine learning approaches to network intrusion detection for contemporary internet traffic
Zhan et al. Identification of top-K influential communities in big networks
CN109561162A (zh) 挖掘用户访问喜好的方法及装置
Kaur et al. A geo-location and trust-based framework with community detection algorithms to filter attackers in 5G social networks
CN104021124A (zh) 用于处理网页数据的方法、装置和系统
Hossain et al. Software process metrics in agile software development: A systematic mapping study
CN102930016A (zh) 一种用于在移动终端上提供搜索结果的方法和设备
Pamnani et al. Web usage mining: a research area in web mining
Fagroud et al. What does mean search engine for IOT or IOT search engine
CN105491136A (zh) 消息发送方法和装置
Slaninová et al. User segmentation based on finding communities with similar behavior on the web site

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20140226

RJ01 Rejection of invention patent application after publication