CN104881803B - 一种分析广告点击链接的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例公开一种分析广告点击链接的方法及装置。方法包括:获取客户端上报的包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息的点击链接信息;解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对点击链接信息进行来源地分类;以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史数据,依据历史数据计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的转化率的对应关系;依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。应用本发明,可以优化广告收益。
Description
技术领域
本发明涉及广告投放技术,尤其涉及一种分析广告点击链接的方法及装置。
背景技术
随着通信技术的迅速发展,通过互联网网络进行网上支付变得越来越普及,因而,合适而有效的广告成为各厂商吸引用户购买产品并进行网上支付的重要手段,专业的广告运营商通过为各厂商定制广告,并利用通信媒体(互联网网络)将定制的广告投放到客户端进行展示,从而便于用户浏览并点击查看广告中包含的相关具体应用信息。
一条广告由标题、描述、点击链接等组成,其中,对于广告运营商来说,最关键的是广告的点击链接,由于点击链接是指向广告运营商的一条统一资源定位符(URL,UniformResource Locator)信息,包含有许多信息,例如,广告标识(ID,Identifier)、用户的终端型号、用户ID等。当用户点击广告时,可以触发向广告运营商发送点击链接请求,当广告运行商接收到该点击链接请求时,通过将该点击链接请求重定向到相应的应用商店(AppStore)或Google Play上,从而引导用户进行下载。
一些广告运行商,为了增加自己的广告数以获取较多的广告收益,通常会接入其它的第三方广告,因此,当用户点击广告时,用户的点击链接请求需要在不同的广告运营商之间进行跳转,最后才会被重定向到App Store或Goog1e P1ay上。但该方法,如果用户的点击链接请求在不同的广告运营商之间的跳转次数较多时,会导致广告的响应时间较长,从而降低了用户的广告体验,使得用户点击广告中的点击链接次数降低,这对于采用安装收费为计费方式的广告运营商来说,将直接导致其利益的下降。例如,作为评估广告运营商收益的每千次展示的广告收入(eCPM,effective Cost Per Mille),即实际或者估计的千次广告展示可以获得的广告收入,与广告展示页面浏览量(ADPV,Advertisement PageView)、广告点击率、广告转化率(CVR,Click Value Rate)以及广告价格正相关。其中,广告转化率是指通过某条广告安装并使用广告中应用的用户数除以点击该广告的用户数的比例。因而,在理论上,如果跳转次数越多,则响应时间越长,用户体验也就越差,可能导致用户的广告点击率下降以及广告转化率降低,从而减少每千次展示的广告收入。
由上述可见,现有通过统计广告的广告点击率以及广告转化率来分析广告点击链接,从而计算广告收入的方法,跳转次数对广告转化率的影响以及对优化广告收入起着非常关键的作用。因而,为了获取最大的广告收益,需要限制广告点击链接的跳转次数。目前,在广告转化率预估领域,通过分析广告点击链接计算广告收入的方法,通常采用某一广告的历史转化数据作为训练集,也就是说,如果某条广告的跳转次数过多或过少,则由跳转次数影响的广告转化率一定会在该广告的历史转化数据中有所体现,后续广告投放中,通过改变该广告的平均跳转次数,从而可以使得该广告的广告收入达到一个较优值。
但该方法,未考虑广告在自营广告运营商无需跳转的因素,以及,该广告在不同第三方广告运营商之间的不同跳转次数,仅仅依据平均跳转次数对广告收入进行优化,不能反映不同跳转次数对广告转化率的单独影响,即不能量化出跳转次数对广告转化率的准确影响,使得对广告点击链接分析的效率和准确性较低;进一步地,当推出新广告时,由于缺少历史转化数据,因而,也无法预估该广告的转化率以及广告收入,需要进行逐次试验以获取不同的历史转化数据,并基于历史转化数据确定出较优的平均跳转次数,所需时间长、成本高,难以适应广告的快速化更新。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种分析广告点击链接的方法及装置,能够量化出跳转次数对广告转化率的影响,从而可为优化广告收益提供参考依据。
为达到上述目的,本发明的实施例采用如下技术方案:
一方面,本发明实施例提供一种分析广告点击链接的方法,包括:
获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本发明实施例提供的分析广告点击链接的方法,依据客户端标识信息对点击链接信息进行来源地分类,获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息,再获取该广告ID信息对应的历史数据,依据历史数据得到转化率,构建该广告ID信息对应跳转次数与转化率的对应关系,最后依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。得到的数据准确率高,可以直观量化跳转次数信息对转化率的影响,对优化广告投放、提升广告收益以及改进用户体验方面都有着十分关键的作用,能够达到广告收益的最优化。
另一方面,本发明实施例提供一种分析广告点击链接的装置,包括:点击链接信息获取模块、来源地分类模块、跳转次数处理模块、转化率计算模块以及映射关系集构建模块,其中,
点击链接信息获取模块,用于获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
来源地分类模块,用于解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
跳转次数处理模块,用于以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
转化率计算模块,用于获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
映射关系集构建模块,用于依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本发明实施例提供的分析广告点击链接的装置,点击链接信息获取模块获取客户端上报的广告的点击链接信息,来源地分类模块依据客户端标识信息对点击链接信息进行来源地分类,跳转次数处理模块获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息,转化率计算模块获取该广告ID信息对应的历史数据,依据历史数据得到转化率,构建该广告ID信息对应跳转次数与转化率的对应关系,映射关系集构建模块依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。得到的数据准确率高,可以直观量化跳转次数信息对转化率的影响,对优化广告投放、提升广告收益以及改进用户体验方面都有着十分关键的作用,能够达到广告收益的最优化。
附图说明
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,下面将对实施例或现有技术描述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它的附图。
图1为本发明实施例分析广告点击链接的方法流程示意图;
图2为本发明实施例分析广告点击链接的装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例分析广告点击链接的方法流程示意图。参见图1,该方法包括:
步骤101,获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
本步骤中,基于客户端获取点击链接信息中的相关数据。作为可选实施例,点击链接信息中还可以包括点击链接地址信息。
在广告推送至客户端后,客户端对推送的广告进行展示,当用户点击客户端展示的广告中的点击链接时,客户端跟踪该点击链接,获取该点击链接对应的包含点击链接地址信息、跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息、应用包名信息等的点击链接信息。关于客户端跟踪点击链接,获取点击链接信息为公知技术,在此略去详述。其中,
点击链接地址信息为该点击链接对应的链接地址信息,例如,URL信息或HTTP信息等。本发明实施例中,对于同一广告运营商,基于广告营销策略的考虑,可能会为同一广告设置多个点击链接,每一点击链接分别对应一点击链接地址信息以及一广告ID信息,多个点击链接中具有相同的应用包名。
此外,由于同一广告还可能通过不同的广告运营商进行投放,因而,对于同一广告,也会设置一个或多个点击链接,每一点击链接分别对应一点击链接地址信息以及一广告ID信息,多个点击链接中具有相同的应用包名。不同广告运营商中,同一广告的多个点击链接中,应用包名相同。也就是说,不同的广告运营商可能会投放相同的广告,同一广告具有一个或多个点击链接,每一点击链接分别对应一点击链接地址信息以及一广告ID信息(同一广告的多个点击链接中,包含的广告ID信息不同),多个点击链接中具有相同的应用包名(同一广告的多个点击链接中,包含的应用包名信息相同)。
跳转次数信息是指通过该点击链接请求重定向到相应的应用商店(App Store)或Google Play所经过的跳转次数,由客户端跟踪点击链接并获取跳转次数信息。
广告ID信息用于标识点击链接。
客户端标识信息用于标识客户端(用户)所在的位置,可以是客户端IP地址信息,也可以是客户端GPS信息,还可以是客户端使用语言信息等能够标识客户端位置的信息。较佳地,客户端标识信息为客户端IP地址信息或客户端GPS信息。该信息有客户端获取并上报。
应用包名信息用于标识广告中包含的应用包,例如,游戏安装包、应用程序安装包或应用程序升级包等。
作为一可选实施例,为了降低客户端跟踪点击链接所需的资源开销,也可以设置客户端按预先设置的比例抽样跟踪或按照预先设置的时间周期跟踪点击链接,例如,用户每点击三次或两次点击链接等,跟踪其中的一次点击链接,或者,每隔半小时跟踪一次用户的点击链接。
较佳地,在客户端获取点击链接信息后,将获取的点击链接信息写入数据库,并通过定时或不定时的方式将写入数据库的点击链接信息上传至预先设置的点击链接分析服务器,点击链接分析服务器接收并获取广告的点击链接信息,以便于后续的分析。
步骤102,解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
本步骤中,点击链接分析服务器在接收到广告的点击链接信息后,需要对点击链接信息中的相关数据(原始数据)进行初步处理以确定广告投放的国家(来源地)信息。
本发明实施例中,广告运营商基于不同的广告营销策略,可能需要将广告投放到不同的地区和国家,因而,使得同一广告在不同的地区和国家具有不同的跳转次数。
本发明实施例中,根据客户端标识信息(例如,客户端IP地址信息)获取广告投放的国家(来源地)信息,即对点击链接信息进行来源地分类。例如,通过客户端标识信息,将点击链接分析服务器接收到的点击链接信息分类为中国类点击链接信息集、美国类点击链接信息集、日本类点击链接信息集、印度类点击链接信息集以及欧盟类点击链接信息集等,如果提取的客户端标识信息属于美国,则将该接收的点击链接信息置于美国类点击链接信息集中,如果提取的客户端标识信息属于中国,则将该接收的点击链接信息置于中国类点击链接信息集中。
步骤103,以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
本步骤中,点击链接信息中的原始输入数据包含点击链接信息和点击链接对应的跳转次数。实际应用中,由于在同一来源地分类中,一般来说,一条点击链接在一个国家中,不同客户端在点击同一点击链接时,跳转次数信息应该相同,但由于客户端跟踪误差,可能会导致一条点击链接在同一来源地分类中,可能会具有不同的跳转次数信息,从而影响后续的点击链接质量分析,导致分析的准确度下降。因而,本发明实施例中,较佳地,可以对点击链接的跳转次数信息进行纠错处理,也就是说,由于原始输入数据中的点击链接的跳转次数信息具有一定的错误比例,为了提升分析的准确性,需要对原始输入数据进行处理。因而,作为可选实施例,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息包括:
依序提取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息,依据提取的广告ID信息获取对应的点击链接信息包含的跳转次数信息,并统计该广告ID信息对应的跳转次数信息出现的次数;
选取出现次数最多的跳转次数信息,得到该来源地分类中,该广告ID信息对应的跳转次数信息。
具体来说,首先,在来源地分类中,依序提取每条点击链接信息中包含的广告ID信息并获取该广告ID对应的跳转次数,然后,对同一广告ID信息出现的相同跳转次数进行计数(例如,将同一广告ID对应的跳转次数聚集到一起并分别进行计数),也就是说,在提取来源地分类中每条点击链接信息中包含的广告ID信息,并获取该广告ID信息对应的跳转次数信息后,查询是否记录有该广告ID信息对应的相同跳转次数信息以及计数,如果有,将计数加1;如果没有,构建该广告ID信息对应的跳转次数信息以及初始计数,并设所述初始计数为1。最后,采用出现跳转次数最多对应的跳转次数信息作为该广告ID最终对应的点击链接的跳转次数信息。
举例来说,对于将点击链接分析服务器接收到的点击链接信息分类为中国类点击链接信息集以及美国类点击链接信息集的情形,在中国类点击链接信息集中,假设包含有200条点击链接信息,通过对200条点击链接信息中广告ID信息的区分,包含有10个广告ID信息,分别记为第一广告ID信息至第十广告ID信息。其中,
对于第一广告ID信息,包含有10条点击链接信息,对应的跳转次数信息分别为3次,在5条点击链接信息中出现过、4次,在4条点击链接信息中出现过、以及5次,在1条点击链接信息中出现过,则选取在5条点击链接信息中出现过的跳转次数信息为3作为中国类点击链接信息集中,第一广告ID信息对应的跳转次数信息。其他广告ID信息(第二广告ID信息至第十广告ID信息)的处理方法与此相同,在此略去详述。
步骤104,获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
本步骤中,获取广告ID信息在所述依据客户端标识信息确定用户所在的国家的历史数据。其中,历史数据包括但不限于历史点击数信息以及历史安装数信息,并基于历史数据计算该广告ID信息的转化率。
本发明实施例中,关于获取广告ID信息所在的来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,为公知技术,在此略去详述。
如前所述,在中国类点击链接信息集中,对于第一广告ID信息,选取的跳转次数信息为3,通过获取第一广告ID信息在中国的历史点击数信息以及历史安装数信息,可以得到第一广告ID信息(转次数信息为3)对应的转化率。其他广告ID信息(第二广告ID信息至第十广告ID信息)的跳转次数信息与转化率的对应关系处理方法与此相同。其他来源地分类的处理与中国类点击链接信息集相同。
步骤105,依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本步骤中,同一广告对应同一应用包名信息,同一广告可能具有多个点击链接信息,每一来源地分类中的一点击链接信息对应有一转化率。
作为可选实施例,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集包括:
在每一来源地分类中,遍历查询构建的所述对应关系中跳转次数信息对应的广告ID信息;
获取该广告ID信息对应的应用包名信息;
构建该来源地分类中获取的应用包名与所述对应关系的转化率映射关系,得到该来源地分类中各应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本发明实施例中,想要量化点击链接跳转次数对广告转化率的影响,必须获得同一个广告在同一个国家,不同点击链接跳转次数下的转化数据,而该转化数据不可能在同一家广告运营商获得,因此需要找到不同广告运营商之间投放的相同广告。本发明实施例中,由于无法根据广告ID信息寻找到各广告运营商投放的广告之间的对应关系,因而,采用广告对应的应用包名来进行不同广告运营商发布的广告的对应;进一步地,为了消除不同国家对广告转化数据的影响,最终确定根据应用包名和国家构建各广告运营商发布的广告的跳转次数信息与广告转化率的对应关系。这样,可以在转化率映射关系集中,获取广告在不同国家(来源地分类)的最高转化率对应的跳转次数,按照该跳转次数设计广告,可以使得广告收益达到最优。
本发明实施例中,如前所述,在中国类点击链接信息集中,设第一广告ID信息(转次数信息为3)对应的转化率为0.5,第二广告ID信息(转次数信息为2)对应的转化率为0.677,第三广告ID信息(转次数信息为1)对应的转化率为0.854,第四广告ID信息(转次数信息为5)对应的转化率为0.2,...,第七广告ID信息(转次数信息为4)对应的转化率为0.377,...。假设第一广告ID信息至第三广告ID信息对应的应用包名信息相同,均为应用包名1,第四广告ID信息与第七广告ID信息对应的应用包名信息相同,均为应用包名2,则构建的各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集可以如表1所示。
表1
以下举一具体例子,对本发明实施例的分析广告点击链接的方法做进一步说明。
客户端跟踪点击链接并将跟踪获取的点击链接信息定时上报至点击链接分析服务器,点击链接分析服务器以客户端IP地址信息为依据,对接收的广告的点击链接信息进行一级分类(来源地分类),分类为中国类点击链接信息集以及美国类点击链接信息集。其中,中国类点击链接信息集中包含有500条点击链接信息,美国类点击链接信息集中包含有1000条点击链接信息。
分别以中国类点击链接信息集以及美国类点击链接信息集为单位,对一级分类(中国类点击链接信息集以及美国类点击链接信息集)中包含的点击链接信息,按照广告ID信息进行二级分类。例如,中国类点击链接信息集中包含的500条点击链接信息中,广告ID1有100条点击链接信息,广告ID2和广告ID3分别对应200条点击链接信息。美国类点击链接信息集中包含的1000条点击链接信息中,广告ID1对应500条点击链接信息,广告ID2对应100条点击链接信息,广告ID3对应0条点击链接信息,广告ID4对应400条点击链接信息。
接着,获取二级分类中各点击链接信息(广告ID信息)中的跳转次数信息,取计数的最多跳转次数作为该二级分类的点击链接信息对应的跳转次数;例如,在中国类点击链接信息集中,广告ID1对应100条点击链接信息中,跳转次数为10对应有50条点击链接信息,跳转次数为9对应有30条点击链接信息,跳转次数为8对应有20条点击链接信息,则广告ID1所在的点击链接信息对应的跳转次数信息为10。
然后,获取计数的最多跳转次数对应的点击链接信息在对应一级分类中的历史数据;例如,在中国区域内,获取广告ID1的历史数据,基于历史数据计算广告ID1的转化率;
最后,查询获取各广告ID信息对应的点击链接信息中包含的应用包名,基于来源地分类以及应用包名信息统计各应用包名在不同广告ID信息(跳转次数)对应的转化率。广告ID1对应的点击链接信息中,应用包名为a,广告ID2和广告ID3对应的点击链接信息中,应用包名为b,则构建基于中国的各应用包名在不同转化次数下的转化率的映射关系。
由上述可见,本发明实施例中,同一个应用包名在同一个国家对应的不同广告ID信息可能对应不同的点击链接信息的跳转次数。因而,本发明实施例中,以应用包名、国家、跳转次数为键,对广告的历史点击数、历史安装数进行累加;然后,以应用包名、国家为键,连接不同广告第三方运营商之间的数据,过滤上一步连接结果中跳转次数相同的数据,根据广告的历史历史点击数和历史安装数得到广告的历史转化率。本发明实施例从广告点击链接的跳转次数信息的角度,对点击链接质量进行分析,可以直观获取点击链接的跳转次数信息对广告转化率的影响。例如,同样的广告,当点击链接的跳转次数信息由m变为n时,可以获取转化率发生的变化量。举例来说,依据表1中的数据,可以得出结论,不区分m的具体大小,当点击链接的跳转次数信息由m+1变为m时,广告转化率上升17.7%。
由于目前的广告点击链接大都会在不同的第三方广告运营商之间跳转多次,才会最终进入下载页面,因而,本发明实施例中,提出以应用包名以及国家而不是以广告ID信息的方式在多家广告运营商之间寻找广告间的对应关系。通过客户端IP地址信息获得客户端所在的国家,再以国家为单位计算应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集,得到的数据准确率高,可以直观量化跳转次数信息对转化率的影响,对优化广告投放、提升广告收益以及改进用户体验方面都有着十分关键的作用,能够使广告展示媒体预估更准确的CVR和eCPM,进而通过更准确的转化率排序获取较优的跳转次数信息,达到广告收益的最优化。
图2为本发明实施例分析广告点击链接的装置结构示意图。参见图2,该装置为点击链接分析服务器,包括:点击链接信息获取模块201、来源地分类模块202、跳转次数处理模块203、转化率计算模块204以及映射关系集构建模块205,其中,
点击链接信息获取模块201,用于获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
本发明实施例中,点击链接信息还可以进一步包括点击链接地址信息。其中,广告ID信息、应用包名信息以及点击链接地址信息是在点击链接分析服务器推送的广告中携带有的,跳转次数信息、客户端标识信息是由客户端跟踪点击链接信息获取的,并上报至点击链接分析服务器。
本发明实施例中,同一广告具有一个或多个点击链接信息,每一点击链接信息分别对应一广告ID信息,同一广告的多个点击链接信息中,包含的广告ID信息不同,同一广告的多个点击链接信息中,包含的应用包名信息相同。
来源地分类模块202,用于解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
本发明实施例中,较佳地,客户端标识信息为客户端IP地址信息或客户端GPS信息,通过获取点击链接信息中包含的客户端IP地址信息或客户端GPS信息,可以获取广告投放的国家信息,从而可对点击链接信息进行来源地分类。
跳转次数处理模块203,用于以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
本发明实施例中,作为一可选实施例,跳转次数处理模块203包括:提取单元、跳转次数统计单元以及跳转次数处理单元(图中未示出),其中,
提取单元,用于以来源地分类为单位,依序提取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息;
跳转次数统计单元,用于依据提取的广告ID信息获取对应的点击链接信息包含的跳转次数信息,并统计该广告ID信息对应的跳转次数信息出现的次数;
本发明实施例中,作为一可选实施例,跳转次数统计单元依序提取来源地分类中每条点击链接信息中包含的广告ID信息,并获取该广告ID信息对应的跳转次数信息;查询是否记录有该广告ID信息对应的相同跳转次数信息以及计数,如果有,将计数加1;如果没有,构建该广告ID信息对应的跳转次数信息以及初始计数,并设所述初始计数为1。
跳转次数处理单元,用于选取出现次数最多的跳转次数信息,得到该来源地分类中,该广告ID信息对应的跳转次数信息。
转化率计算模块204,用于获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
映射关系集构建模块205,用于依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本发明实施例中,作为一可选实施例,映射关系集构建模块205在每一来源地分类中,遍历查询构建的所述对应关系中跳转次数信息对应的广告ID信息;获取该广告ID信息对应的应用包名信息;构建该来源地分类中获取的应用包名与所述对应关系的转化率映射关系,得到该来源地分类中各应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种分析广告点击链接的方法,其特征在于,该方法包括:
获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息包括:
依序提取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息,依据提取的广告ID信息获取对应的点击链接信息包含的跳转次数信息,并统计该广告ID信息对应的跳转次数信息出现的次数;
选取出现次数最多的跳转次数信息,得到该来源地分类中,该广告ID信息对应的跳转次数信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依据提取的广告ID信息获取对应的点击链接信息包含的跳转次数信息,并统计该广告ID信息对应的跳转次数信息出现的次数包括:
依序提取来源地分类中每条点击链接信息中包含的广告ID信息,并获取该广告ID信息对应的跳转次数信息;
查询是否记录有该广告ID信息对应的相同跳转次数信息以及计数,如果有,将计数加1;如果没有,构建该广告ID信息对应的跳转次数信息以及初始计数,并设所述初始计数为1。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,同一广告具有一个或多个点击链接信息,每一点击链接信息分别对应一广告ID信息,同一广告的多个点击链接信息中,包含的广告ID信息不同,同一广告的多个点击链接信息中,包含的应用包名信息相同。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述客户端标识信息包括客户端IP地址信息以及客户端GPS信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述客户端按预先设置的比例抽样跟踪或按照预先设置的时间周期跟踪点击链接,获取点击链接信息,并将获取的点击链接信息定时或不定时地进行上报。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集包括:
在每一来源地分类中,遍历查询构建的所述对应关系中跳转次数信息对应的广告ID信息;
获取该广告ID信息对应的应用包名信息;
构建该来源地分类中获取的应用包名与所述对应关系的转化率映射关系,得到该来源地分类中各应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
8.一种分析广告点击链接的装置,其特征在于,该装置包括:点击链接信息获取模块、来源地分类模块、跳转次数处理模块、转化率计算模块以及映射关系集构建模块,其中,
点击链接信息获取模块,用于获取客户端上报的广告的点击链接信息,所述点击链接信息包括跳转次数信息、广告ID信息、客户端标识信息以及应用包名信息;
来源地分类模块,用于解析点击链接信息,获取客户端标识信息,依据客户端标识信息对获取的点击链接信息进行来源地分类;
跳转次数处理模块,用于以来源地分类为单位,依序获取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息以及跳转次数信息;
转化率计算模块,用于获取每一广告ID信息在所属来源地分类中的历史点击数信息以及历史安装数信息,依据所述历史点击数信息以及历史安装数信息计算该广告ID信息的转化率,构建跳转次数信息与计算的所述转化率的对应关系;
映射关系集构建模块,用于依据广告ID信息对应的应用包名信息,构建各来源地分类对应的应用包名在不同跳转次数下的转化率映射关系集。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述跳转次数处理模块包括:提取单元、跳转次数统计单元以及跳转次数处理单元,其中,
提取单元,用于以来源地分类为单位,依序提取每一来源地分类中的点击链接信息包含的广告ID信息;
跳转次数统计单元,用于依据提取的广告ID信息获取对应的点击链接信息包含的跳转次数信息,并统计该广告ID信息对应的跳转次数信息出现的次数;
跳转次数处理单元,用于选取出现次数最多的跳转次数信息,得到该来源地分类中,该广告ID信息对应的跳转次数信息。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述客户端标识信息包括客户端IP地址信息以及客户端GPS信息。
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