CN105959745B - 广告投放方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种广告投放方法和系统。与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传消费用户设备行为数据。数据管理平台从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据。数据管理平台将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据结合而建立多维度消费用户行为数据模型，其中，所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度。广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，进行精准广告投放。本发明的广告投放方法和系统使用数据管理平台管理不同来源的数据，形成多维度数据模型，从而有利于在时间上可预测或可定制地向特定用户的特定设备投放广告。

Description

广告投放方法和系统
技术领域
本发明涉及广告与大数据，更具体涉及广告投放方法和系统。
背景技术
传统电视广告依靠电视频道进行传播，对投放用户和投放终端没有针对性。广告用户花费大量时间与成本来制作广告并进行投放，但并不一定能够取得良好的营销效果。
进入互联网和大数据时代后，媒体内容类交易市场使用了数据管理平台对数据进行整合管理。数据管理平台，又称为DMP(Data-Management Platform)，是把分散的第一、第三方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里。
现有的DMP的数据来源主要集中于收视数据、互联网行为数据。收视数据是通过电视机或机顶盒平时收集而来。而互联网行为数据可以自己收集，也可以从一些互联网服务提供商或电子商务提供商，例如淘宝网、京东商城、百度、谷歌等互联网公司那里获得。互联网行为数据主要包括用户线上购物、浏览、搜索等行为数据。根据以上的互联网行为数据，可以为消费者定义广告标签，然而这样的广告标签的维度不够丰富。而且，当互联网行为数据并非来自DMP自身时，自身收视数据如何与通过互联网行为数据而转化的广告标签进行结合也存在问题。以上的问题导致广告投放用户即使在大数据时代也无法准确地、有针对性地对于特定用户进行广告投放。
因此，需要一种改进的广告投放方法和系统，使用DMP管理不同来源的数据，并将这些数据进行结合，形成多维度数据模型，从而有利于广告投放用户精准地、有针对性地向特定用户投放广告。
发明内容
鉴于以上的问题，本发明的目的在于，提供一种改进的广告投放方法和系统，使用数据管理平台(DMP)管理不同来源的数据，并将这些数据进行结合，形成多维度数据模型，从而有利于广告投放用户精准地、有针对性地向特定用户投放广告。
根据本发明的一个方面，提供了一种广告投放方法，包括如下步骤：与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传消费用户设备行为数据；数据管理平台从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据；数据管理平台将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据建立多维度消费用户行为数据模型，其中，所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度；以及广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，进行精准广告投放。
根据本发明的另一个方面，提供了一种广告投放系统，包括：与消费用户相关联的一个或多个设备，用于接收节目内容以及广告，向数据管理平台上传消费用户设备行为数据；独立数据源，用于存储消费用户其他行为数据；数据管理平台，用于从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据，将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据建立多维度消费用户行为数据模型，其中，所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度。广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，进行精准广告投放。
在本发明的广告投放方法和系统中，优选地，与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传所述消费用户的自然属性数据，数据管理平台根据所述消费用户的自然属性数据，从独立数据源中提取所述消费用户的其他行为数据。
在本发明的广告投放方法和系统中，优选地，所述消费用户的其他行为数据包括所述消费用户的线下和线上行为数据。
在本发明的广告投放方法和系统中，优选地，所述的广告投放用户根据多维度消费用户行为数据模型，在时间维度上预测或定制投放时间，在消费层级维度上选择消费用户，在消费行为维度上进行广告分类，并选择适当投放设备，从而动态地进行精准广告投放。
根据本发明的技术方案，DMP的数据来源不仅包括消费用户设备行为数据、互联网线上行为数据，还包括线下行为数据，比如是否购房、购车、银行卡交易记录等等。特别是，在数据模型中加入了时间维度，从而加入了预测或订制的概念。这样，对于用户的标签维度更加丰富。同时，由于线下和线上行为数据是通过用户自然属性数据(用户姓名、年龄、地址等)提取的，因此与用户以及设备行为数据天然地建立了关联，从而能够对于用户的多种设备进行标定。基于这样的标定，广告投放用户可以精准地、有针对性地、时间上可预测或可订制地向特定用户的特定设备投放广告。
附图说明
下面参考附图结合实施例说明本发明。在附图中：
图1是图示说明根据本发明的广告投放系统的框图。
图2是图示说明根据本发明的广告投放方法的流程图。
图3是图示说明根据本发明的具体实施例的广告投放方法的流程图。
图4是图示说明根据本发明的具体实施例的广告投放方法的信号流图。
具体实施方式
下面将结合具体应用来描述本发明的实施例。
图1是图示说明根据本发明的电视广告投放系统的框图。图1所示的广告投放系统100包括用户设备101、数据管理平台(DMP)102以及独立数据源103。当进行实际广告投放时，广告投放用户104基于DMP 102对消费用户建立的消费用户行为数据模型105，选择设备101进行精准广告投放。
具体地说，一个或多个设备101与一个消费用户相关联的，例如，具有相同的PID(个人标识)或UID(用户标识)。这一个或多个设备101用于接收节目内容以及广告。另一方面，一个或多个设备101向DMP 102上传消费用户设备行为数据。
独立数据源103存储消费用户其他行为数据。DMP 102从独立数据源103中提取相应消费用户其他行为数据，将一个或多个设备101上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源103提取的相应消费用户的其他行为数据结合而建立多维度消费用户行为数据模型105。其中，所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度。
广告投放用户104参考DMP 102所建立的多维度消费用户行为数据模型105，向用户的一个或多个设备101进行精准广告投放。
本领域技术人员应理解，用户设备101可以是电视机、机顶盒、手机、桌面电脑、便携电脑、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。一个用户可能对应于不止一个设备。在根据本发明的具体实施例中，除了消费用户设备行为数据，设备用户101还可以通过注册等的方式，将用户的自然属性数据上传到DMP 102，以便DMP 102根据用户自然属性数据进行其他数据的深度挖掘和整合，最后对设备101的用户进行准确标定。例如，用户自然属性数据包括用户姓名、身份证件号码、年龄、电话、住址、银行卡号中的至少一项。以上只是一些举例，本领域技术人员应该能够想到其他一些用户自然属性数据的例子。
根据本发明的一个具体实施例，可以从设备101向DMP 102自动地上传消费用户设备行为数据。设备行为数据包括设备使用时长、设备启用时段、内容偏好中的至少一项。以上只是一些举例，本领域技术人员应该能够想到其他一些设备行为数据的例子。这些设备行为数据是设备101通过一段时间统计而得到的数据，可以定期地向DMP 102进行上传。
除了从设备101获取用户数据之外，DMP 102还可以从其他数据源获得其他行为数据。例如，在本发明中，DMP 102基于用户自然属性数据，从独立数据源103提取相关用户的线下和线上行为数据。这里需要强调的是，除了线上行为数据之外，独立数据源103还特别提供了用户线下行为数据，这样的行为数据包括用户动产和不动产数据、银行账户数据、近期消费数据、社会属性(例如学生、教师、律师、医生等职业情况或在社会团体中的参与或任职情况)中的至少一项。以上只是一些举例，本领域技术人员应该能够想到其他一些线下行为数据的例子。
上述的用户线下和线上行为数据可以被DMP 102转化为用户的广告投放标签。这样的广告投放标签在DMP 102中与用户自然属性数据以及用户设备行为数据进行整合，从而形成对每个设备101或用户的标定。
换句话说，DMP 102建立了多维度消费用户行为数据模型105。所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度。由于数据模型的维度增加，可能需要将每个维度的数据变量的数目进行缩减，以免数据模型的数据量和存储量过大。在本发明的具体实施例中，主要精选时间、消费层级和消费行为三个维度。也就是说，尽量DMP 102从设备101和独立数据源103获得的数据是实时、动态以及多种多样的，但在建立数据模型105时，DMP102从多维度的需求出发，对数据进行了加工，从而满足模型维度的需要和数据精简的需要。
基于多维度消费用户行为数据模型105，广告投放用户可以选择具体时段、具体消费用户的具体设备进行精准广告投放。具体地说，根据多维度消费用户行为数据模型，在时间维度上预测或定制投放时间，在消费层次维度上选择恰当消费用户，在消费行为维度上进行广告分类，并选择适当投放设备，从而动态地进行精准广告投放。
下面将通过图2来进一步说明根据本发明的广告投放系统和方法。
图2是图示说明根据本发明的广告投放方法的流程图。图2的方法200开始于步骤S201，在此步骤，与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传消费用户设备行为数据。
在步骤S203，数据管理平台从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据。
在步骤S205，数据管理平台将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据结合而建立多维度消费用户行为数据模型。其中，所述多维度至少包括时间、消费层级和消费行为三个维度。
在步骤S207，广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，进行精准广告投放。
由此，方法200可以结束。
图3是图示说明根据本发明的具体实施例的广告投放方法的流程图。图3的方法300开始于步骤S301，在此步骤，作为设备101的一个示例的电视机向数据管理平台102上传收视用户自然属性数据和收视行为数据。
在步骤S303，数据管理平台102根据收视用户自然属性数据从作为独立数据源103的示例的用户线下和线上行为数据源中提取相应收视用户的线下和线上行为数据。
在步骤S305，数据管理平台102将提取的相应收视用户的线下和线上行为数据转化为相应收视用户的广告投放标签。
在步骤S307，数据管理平台将收视端上传的收视用户自然属性数据和收视行为数据与相应收视用户的广告投放标签相结合，为每个收视端进行标定，从而完成多维度数据模型的构建。
最后，在步骤S309，广告投放用户基于对收视端的标定，即基于多维度数据模型，选择时段、选择用户、选择收视端进行精准广告投放。
由此，方法300可以结束。
以下将结合本发明的两个具体优选实施例来进一步描述本发明的主题和范围。
第一实施例
图4是图示说明根据本发明的具体实施例的广告投放方法的信号流图。下面结合图4来描述本发明的第一具体优选实施例。
在第一实施例中，用户使用一个设备，例如电视机或机顶盒，在本实施例中可称为收视端。首先，方法400开始于步骤401，在该步骤，收视用户通过收视端将用户自然属性数据上传到DMP。在本实施例中，收视用户通过使用自己的姓名、电话、住址来针对DMP进行注册，从而将这些自然属性上传到DMP。例如，收视用户用自己的姓名和电话号码进行注册，即上传；此外，DMP可以直接从收视端提取该收视端所在的地址，作为用户的地址，一并上传。
在步骤402，收视端将用户的收视行为上传到DMP。收视端可以定期地将前一段时间内统计的用户收视行为数据自动上传到DMP。这样的用户收视行为数据包括开机时长、开机时段、收视偏好中的至少一项。例如，在本实施例中，收视端将用户“在20:00-22:00时段开机收看体育节目”作为用户的收视行为数据上传到了DMP上。
在步骤403和404，DMP根据用户自然属性数据，从线下和线上用户行为数据源(独立数据源的示例)调取用户线下和线上行为数据(消费用户的其他行为数据的示例)。线下和线上用户行为数据源可以是一个数据源，也可以是多个数据源，例如一个线上数据源和一个线下数据源。线上行为数据包括用户线上购物、浏览、搜索等行为数据。而线下行为数据则包括用户动产和不动产数据、银行账户数据、近期消费数据、社会属性等。例如，线下和线上行为数据源可以是有经济普查数据或其他统计数据的官方、半官方或民间统计机构。在不侵犯公民隐私权，也不违反公民数据收集相关法规政策的前提下，这些数据源可以提供线下和线上行为数据。例如，DMP基于收视端提供的收视用户的姓名、地址或电话号码等数据进行搜索，从线下和线上行为数据源中检索并提取出相应收视用户的线下和线上行为。根据本实施例，DMP基于收视用户的姓名与地址，从官方统计机构获得了该收视用户的基本经济数据和日常消费的情况。
在步骤405，DMP将收视端上传的消费用户设备行为数据(即收视数据)与消费用户的其他行为数据(即提取的线下和线上行为数据)进行结合，建立多维度消费用户行为数据模型。
在本实施例中，DMP针对从官方机构获得的该收视用户的日常消费情况进行分析，统计出其对于商品或服务的消费记录超出一般水平，例如该用户热衷于购买中高端电子产品以及演出票或球票。由此，根据本实施例，对于示例的收视用户，可以建立的数据模型至少包括：时间为“20:00-22:00”，消费层级为“中高”，消费行为为“票务”或“电子产品”。此外，DMP也可以添加其他的维度，例如到达用户的方式可以是“电视或机顶盒”，在此情况下，多维度的数据模型可以是：时间维度的数值为“20:00-22:00”，消费层级维度的数值为“中高”，消费行为维度的数值为“票务”或“电子产品”。此外，数据模型还可以包括到达用户的方式的维度，例如在本示例中的数值为“电视或机顶盒”。另外，到达用户的方式的维度的数值也可以是“电视或机顶盒中的体育节目”等更为具体的细节。
在步骤406，广告投放用户可以基于DMP建立的多维度数据模型而投放广告。具体地说，广告投放用户可以选取特定用户的特定设备在定制时段投放特定范围的广告。例如，根据本实施例，如果广告投放用户是个体育赛事推广商，希望在晚间的体育节目中投放中高端票务广告，那么其可以针对数据模型中各个维度的值为“20:00-22:00”、“中高”、“票务”的对象进行精确的广告投放。在本示例中，当用户在晚间20:00-22:00观看电视中的体育节目时，在电视机的屏幕上收看到了广告商关于中高端赛事的广告。
此外，时间维度的值可以是预测的时间段，例如由于用户数据表明用户是个足球迷，时间维度可以锁定为足球赛事期间或前后(例如一个月的时间)，例如世界杯足球赛期间。在此期间，用户在通过电视收看节目时，可以向其发送与足球相关(例如赛事票务、纪念品等)或甚至无关(旅游、汽车、房地产等其他标签)的中高端广告。
第二实施例
仍以图4为例进行说明。
在第二实施例中，用户具有两个设备，即用户至少通过两个设备来接收媒体内容和广告。例如这两个设备分别为手机和平板电脑。首先，方法400开始于步骤401，在该步骤，用户通过手机将用户自然属性数据上传到DMP。另一方面，用户也可以通过平板电脑将自然属性数据上传到DMP。在本实施例中，用户可以通过手机和/或平板电脑使用自己的姓名、年龄、住址来针对DMP进行注册，从而将这些自然属性上传到DMP。
在步骤402，手机和平板电脑分别将用户的设备行为上传到DMP。用户设备可以定期地将前一段时间内统计的用户设备行为数据自动上传到DMP。这样的用户设备行为数据包括活动时长、活动时段、内容偏好中的至少一项。例如，在本实施例中，手机将用户“在20:00-21:00时段浏览网页”和平板电脑将用户“在21:00-22:00时段收看综艺节目”作为用户的在两个设备上的设备行为数据分别上传到了DMP上。这样，DMP针对一个用户可以收集到两个设备的用户设备行为数据。
在步骤403和404，DMP根据用户自然属性数据，从线下和线上用户行为数据源调取用户线下和线上行为数据。根据本实施例，DMP基于用户的姓名、年龄与地址，从官方统计机构获得了用户的基本经济数据和日常消费的情况；此外，DMP基于用户的姓名、年龄与地址，得知了该用户是刚进入职场的普通白领、职业、兴趣爱好等(例如追星、喜爱电子产品等)。
在步骤405，DMP将提取的线下和线上行为数据以及用户设备行为进行组合，从而为特定用户建立多维度数据模型。在本实施例中，DMP针对从官方机构获得的用户的日常消费情况进行分析，并与之前获得的用户自然属性、用户收视行为数据相结合。根据本实施例，对于示例的用户，可以建立的数据模型至少包括：时间维度为“20:00-21:00”和“21:00-22:00”，消费层级维度为“中低”，消费行为的维度为“电子产品”和“演艺明星”。此外，DMP也可以添加其他的维度，例如到达用户的方式。在此情况下，多维度的数据模型可以是：时间维度的数值为“20:00-21:00”和“21:00-22:00”，消费层级维度的数值为“中低”，消费行为的维度为“电子产品”和“演艺明星”。此外，数据模型还可以包括到达用户的方式的维度，例如在本示例中数值为“手机、网站”和“平板电脑、综艺节目视频”。而且，需要注意的是，多维度之间存在关联，例如时间维度的值“20:00-21:00”与到达用户方式的维度的值“手机、网站”、消费行为维度的值“电子产品”相关联，而“21:00-22:00”与“平板电脑、综艺节目视频”、“演艺明星”相关联。除了可以是定制时段以外，时间维度的值也可以是预测值(预测时段)，例如某新潮电子产品发布上市前后的一段时期(例如几周)、或某演艺明星的特别活动前后的一段时期(例如几天)。
在步骤306，广告投放用户可以基于DMP对消费用户建立的多维度数据模型而投放广告。具体地说，广告投放用户可以选取特定用户的特定设备在定制时段或预测时段投放特定范围的广告。例如，根据本实施例，如果广告投放用户是个电子产品厂商，希望在晚间的内容中投放中低端广告，其可以针对数据模型中各个维度的值为“20:00-21:00”、“中低”、“电子产品”(以及“手机、网站”)或“21:00-22:00”、“中低”、“电子产品”(以及“平板电脑、综艺节目视频”)的对象进行精确的广告投放。在本示例中，当用户在晚间20:00-21:00用手机浏览网页时，在手机的显示屏幕上收看到了广告商关于电子产品的广告。另一方面，当用户在晚间21:00-22:00用平板电脑观看综艺节目视频时，在平板电脑的显示器上收看到了广告商关于电子产品的广告。或者，在某新潮电子产品上市前后的几周内，用户在用手机浏览网页时或者用平板电脑观看综艺节目视频时，分别在手机和平板电脑的显示器上收看到了广告商关于电子产品的广告。或者，在某韩国演艺团体在某城市举办演唱会前后的几天内，用户在用手机浏览网页时或者用平板电脑观看综艺节目视频时，分别在手机和平板电脑的显示器上收看到了广告商关于该演艺团体相关纪念品或音乐制品的广告。
上面已经描述了本发明的实施方式及其具体应用和优选实施例。但是本发明的精神和范围不限于这里所公开的具体内容。本领域技术人员将能够根据本发明的教导而做出更多的实施方式和应用，这些实施方式和应用都在本发明的精神和范围内。本发明的精神和范围不由具体实施例来限定，而由权利要求来限定。

Claims (4)

1.一种广告投放方法，包括如下步骤：
与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传消费用户设备行为数据，其中，所述消费用户设备行为数据包括设备使用时长、设备启用时段、内容偏好中的至少一项；
数据管理平台从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据；
数据管理平台将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据结合而建立多维度消费用户行为数据模型，其中，所述多维度至少包括时间、消费层级、消费行为和到达用户的方式四个维度，并且其中，所述消费用户的其他行为数据包括所述消费用户的线下和线上行为数据，所述线上行为数据包括用户线上购物、浏览、搜索中的一项或多项，而所述线下行为数据则包括用户动产和不动产数据、银行账户数据、近期消费数据、社会属性中的一项或多项；以及
广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，在时间维度上预测或定制投放时间，在消费层级维度上选择消费用户，在消费行为维度上进行广告分类，在到达用户的方式的维度上选择所述与消费用户相关联的一个或多个设备中的具体投放设备，从而动态地进行精准广告投放。
2.如权利要求1所述的广告投放方法，其中，
与消费用户相关联的一个或多个设备向数据管理平台上传消费用户设备行为数据还包括：所述一个或多个设备向数据管理平台上传所述消费用户的自然属性数据，
数据管理平台从独立数据源中提取相应消费用户的其他行为数据包括：根据所述消费用户的自然属性数据，从独立数据源中提取所述消费用户的其他行为数据。
3.一种广告投放系统，包括：
与消费用户相关联的一个或多个设备，用于接收节目内容以及广告，向数据管理平台上传消费用户设备行为数据，其中，所述消费用户设备行为数据包括设备使用时长、设备启用时段、内容偏好中的至少一项；
独立数据源，用于存储消费用户其他行为数据；
数据管理平台，用于从独立数据源中提取相应消费用户其他行为数据，将一个或多个设备上传的消费用户设备行为数据与从独立数据源提取的相应消费用户的其他行为数据结合而建立多维度消费用户行为数据模型，其中，所述多维度至少包括时间、消费层级、消费行为和到达用户的方式四个维度，并且其中，所述消费用户的其他行为数据包括所述消费用户的线下和线上行为数据，所述线上行为数据包括用户线上购物、浏览、搜索中的一项或多项，而所述线下行为数据则包括用户动产和不动产数据、银行账户数据、近期消费数据、社会属性中的一项或多项，
其中，广告投放用户参考数据管理平台所建立的多维度消费用户行为数据模型，在时间维度上预测或定制投放时间，在消费层级维度上选择消费用户，在消费行为维度上进行广告分类，在到达用户的方式的维度上选择所述与消费用户相关联的一个或多个设备中的具体投放设备，从而动态地进行精准广告投放。
4.如权利要求3所述的广告投放系统，其中，
与消费用户相关联的一个或多个设备进一步被配置为：向数据管理平台上传所述消费用户的自然属性数据，
数据管理平台进一步被配置为：根据所述消费用户的自然属性数据，从独立数据源中提取所述消费用户的其他行为数据。
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