CN104050591A - Pc终端广告投放量分析及效果优化系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种PC终端广告投放量分析及效果优化方法，所述方法包括：获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，对数据进行预处理，其中所述预处理包括数据提取、转换和加载；基于广告规则库、网站媒体库、人口属性样本库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；基于指标模型、分析模型、工具模型，对用户PC终端投放相匹配的广告。

Description

PC终端广告投放量分析及效果优化系统及方法

技术领域

本发明涉及PC终端广告投放量分析及效果优化系统及方法。

背景技术

当前的广告曝光数据监测，只有广告平台和广告投放者能获得曝光的数据，无法获得竞争对手的广告投放及曝光情况。广告投放有一定的长尾效应，对于一些小媒体上的广告投放数据，会受样本规模的限制，从而产生一定的数据误差，这个是样本方式所固有的问题，还没办法从根本上消除该问题。如果能够实时掌握自身的广告的投放曝光率以及竞争对手的广告投放曝光率数据，并基于这些数据适度的调整广告的投放就能很好的提升广告的效果。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种PC终端广告投放量分析及效果优化系统及方法。

本发明PC终端广告投放量分析及效果优化系统：

数据采集模块，获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，对所述广告数据进行预处理；

数据分析模块，建立基于Hadoop的大数据库，建立互联网的广告规则库、网站媒体库、人口样本属性库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

数据结果模块，包括指标模型、分析模型、工具模型，其中

所述指标模型包括广告覆盖人数、广告曝光次数、曝光率、iGRP、到达率，用于广告覆盖的人群、曝光次数、目标人群的曝次数、累计曝光到达率数据的记录；

所述分析模型包括 目标人群分析、受众分析，建立了多种目标人群和自定义条件人群，基于目标人群，分析其广告曝光情况及竟品间对比分析；

工具模型包括媒介优化工具，广告主广告投放效果差异对比、目标人群媒体分析、投资回报率效果优化，用户指导广告投放前的媒体选择及频次投放控制投放策略。

本发明基于上述的系统的PC终端广告投放量分析及效果优化方法，所述方法包括：获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，对数据进行预处理，其中所述预处理包括数据提取、转换和加载；

基于广告规则库、网站媒体库、人口属性样本库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

基于指标模型、分析模型、工具模型，对用户PC终端投放相匹配的广告。

有益效果：

本发明PC终端广告投放量分析及效果优化系统及方法，能跨媒体、跨品牌评估广告投放效果，并且有广告受众的人口属性信息(年龄、性别、地区、职业、收入、婚姻等信息)， 能够更全面的分析目标人群、媒体、广告效果之间的关系，优化媒介计划，提升投资回报率（ROI）。

附图说明

图1 本发明PC终端广告投放量分析及效果优化系统及方法的流程图；

图2本发明PC终端广告投放量分析及优化系统及方法的广告信息匹配流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。

如图1至2所示，本发明PC终端广告投放量分析及效果优化系统：

数据采集模块，获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，也即网卡数据、浏览器数据，对所述广告数据进行预处理；

数据分析模块，建立基于Hadoop的大数据库，建立互联网的广告规则库、网站媒体库、人口样本属性库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

数据结果模块，包括指标模型、分析模型、工具模型，其中

所述指标模型包括广告覆盖人数、广告曝光次数、曝光率、iGRP、到达率，用于广告覆盖的人群、曝光次数、目标人群的曝次数、累计曝光到达率数据的记录；

所述分析模型包括 目标人群分析、受众分析，建立了多种目标人群和自定义条件人群，基于目标人群，分析其广告曝光情况及竟品间对比分析；

工具模型包括媒介优化工具，广告主广告投放效果差异对比、目标人群媒体分析、投资回报率效果优化，用户指导广告投放前的媒体选择及频次投放控制投放策略。

本发明基于上述的系统的PC终端广告投放量分析及效果优化方法，所述方法包括：获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，也即网卡数据、浏览器数据，对数据进行预处理，其中所述预处理包括数据提取、转换和加载；

基于广告规则库、网站媒体库、人口属性样本库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

基于指标模型、分析模型、工具模型，对用户PC终端投放相匹配的广告。

①   开发系统驱动和浏览器插件，安装到系统（支持Windows XP，Windows7, Windows8）后，监测客户端加载驱动，就能抓取网卡流量包和浏览器网页数据，先缓存到本地文件，延迟上传到服务器 。

②   基于Hadoop集群存储流量包和网页浏览数据，并进行数据格式化，基于HIVE建立数据仓库和开发导入导出工具。

③   数据清洗和整理， 由半格式化数据转换为格式化数据。

i.   建立广告规则库。提取图片文件、Flash文件、贴片文件。根据文件属性信息（文件大小、显示尺寸、CRC32码）作为唯一性KEY，对应到广告维度信息（广告主、品牌、产品、创意）；

ii.  建立网站媒体库。 分为媒体大行业、小行业、网站、网站频道， 每条网站的URL都对应到网站频道。此外广告网络（百度联盟、谷歌联盟、阿里妈妈等）都可以作为分析对象。

④   数据分析模型。

i.   指标模型： 常规指标有：广告覆盖人数、广告曝光次数、曝光率、iGRP、到达率；主要解决广告覆盖的人群、曝光次数、目标人群的曝次数、累计曝光到达率等基础数据。

ii.  分析模型： 目标人群（Ta）分析、受众分析。建立了多种目标人群（预定义了：白领、学生等人群分类）和自定义条件人群，基于Ta人群，分析其广告曝光情况及竟品间对比分析。

iii. 工具模型： 媒介优化工具（广告主广告投放效果差异对比、目标人群媒体分析、ROI效果优化）。工具主要指导广告投放前的媒体选择及频次投放控制等投放策略，优化广告投放的ROI。

如图1所示，本发明有3个核心的模块：

数据采集模块（网卡抓包、浏览器监控）。

网卡抓包驱动及浏览器监控（适配IE、谷歌浏览器、360浏览器、Firefox浏览器、搜狗浏览器等）。

数据整理模块（广告规则库、网站媒体库）。

建立基于Hadoop的大数据仓库。建立互联网最全的广告规则库、网站媒体库，将原始数据转化为格式化数据。

3.数据分析模块（指标模型、分析模型、工具模型）。

   以广告曝光为核心，广告维度、媒体维度、人群维度、时间维度，多维度多角度交叉分析，并针对媒体投放优化， 可以对竞品的广告投放有充分的了解。并提供媒介优化专用工具，在投放媒介之前，制定多套媒介方案，利用工具推算每套媒介方案的效果，推算出效果最优的方案。

如图2中，在本发明中，最关键的环节是广告规则库的建立，该数据是否准确将直接影响产品的最终效果。

广告规则库的建立，一部分是依赖于每个广告创意需要建立唯一ID，并对未知广告创意需要人工确认、入库。

对本发明应当理解的是，以上所述的实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细的说明，以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限定本发明，凡是在本发明的精神原则之内，所作出的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种PC终端广告投放量分析及效果优化系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，对所述广告数据进行预处理；

数据分析模块，建立基于Hadoop的大数据库，建立互联网的广告规则库、网站媒体库、人口样本属性库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

数据结果模块，包括指标模型、分析模型、工具模型，其中

所述指标模型包括广告覆盖人数、广告曝光次数、曝光率、iGRP、到达率，用于广告覆盖的人群、曝光次数、目标人群的曝次数、累计曝光到达率数据的记录；

所述分析模型包括 目标人群分析、受众分析，建立了多种目标人群和自定义条件人群，基于目标人群，分析其广告曝光情况及竟品间对比分析；

工具模型包括媒介优化工具，广告主广告投放效果差异对比、目标人群媒体分析、投资回报率效果优化，用户指导广告投放前的媒体选择及频次投放控制投放策略。

2.一种基于权利要求1所述的系统的PC终端广告投放量分析及效果优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据，对数据进行预处理，其中所述预处理包括数据提取、转换和加载；

基于广告规则库、网站媒体库、人口属性样本库，将所述的用户PC终端上的网卡及浏览器记录的广告数据转化为格式化数据；

基于指标模型、分析模型、工具模型，对用户PC终端投放相匹配的广告。