CN106412644A - 一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，包括以下步骤：A.获取播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；B.建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到用户行为数据模型；C.对添加到模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；D.从待投放广告库中寻找出与特定历史推送广告相似的匹配广告；E.将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放匹配广告。本发明还公开了一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统。本发明能够实现对目标人群的精准广告投放，提高了广告投资回报率。

Description

一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域，特别是涉及一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统。
背景技术
长期以来，智能电视服务提供商一直想针对用户推出个性化的电视广告。如果电视广告不是病毒式投放，而是根据用户所收看的内容或者个人兴趣而播放的话，用户也许就不会因广告感到反感，甚至能拉动消费。同样，需求方广告主也希望根据品牌目标人群，在所处地域、适当的时间段，定向投放广告，用最少的钱取得最大的广告效果，提高投资回报率。因此，业界在广告精准投递方面亟待改进与提高。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统，所述方法及系统能够实现对目标人群进行快速、精准的广告投放，提高广告投资回报率。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，包括以下步骤：A.获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；B.建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；C.对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；D.从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；E.将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
作为进一步地改进，步骤A中所述的设备信息包括终端IP、mac地址、终端类型、操作系统、网络环境，所述的用户行为数据包括通过所述智能电视播放器进行的所有点击动作和所填信息。
所述步骤C具体包括：根据用户行为数据，对若干个反映用户兴趣的指标进行打分并将分值加和，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值；将所述兴趣得分值与预设阀值相比较，若所述兴趣得分值达到所述预设阀值，则判断该用户是对该特定历史推送广告感兴趣的用户。
所述反映用户兴趣的指标包括：用户行为动作的时间周期，广告页面浏览频次，广告页面点击频次，广告页面停留时长，点赞数，收藏数及评分数。
所述步骤D具体包括：从所述特定历史推送广告中提取广告产品属性字段；依据所述广告产品属性字段，在所述待投放广告库中匹配查找与所述特定历史推送广告相似的匹配广告。
一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，用于服务器，包括：获取单元，用于获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；模型建立单元，用于建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；分析判断单元，用于对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；匹配单元，用于从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；定向投放单元，用于将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
作为进一步地改进，所述获取单元获取的所述设备信息包括终端IP、mac地址、终端类型、操作系统、网络环境，所述用户行为数据包括通过所述智能电视播放器进行的所有点击动作和所填信息。
所述分析判断单元包括：打分模块，用于根据用户行为数据，对若干个反映用户兴趣的指标进行打分并将分值加和，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值；判断模块，用于将所述兴趣得分值与预设阀值相比较，若所述兴趣得分值达到所述预设阀值，则判断该用户是对该特定历史推送广告感兴趣的用户。
所述打分模块，进一步用于通过对以下各项反映用户兴趣的指标进行打分来获得用户对历史推送广告的兴趣得分值：用户行为动作的时间周期，广告页面浏览频次，广告页面点击频次，广告页面停留时长，点赞数，收藏数及评分数。
所述匹配单元包括：提取模块，用于从所述特定历史推送广告中提取广告产品属性字段；查找模块，用于依据所述广告产品属性字段，在所述待投放广告库中匹配查找与所述特定历史推送广告相似的匹配广告。
由于采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
(1)本发明通过基于播放器使用终端的数据采集，进行大数据统计分析，进而实现对目标人群进行快速、精准的广告投放，广告主为真正的目标客户买单，提高广告投资回报率。
(2)个性化精准广告能够通过智能电视终端针对合适的人播放合适的广告，是向用户推送有用的商品信息，有用的商品信息会把更多用户吸引过来，更多的用户为广告的精准分析提供了更好的数据支撑，从而形成了一种良性循环，推动广告业的发展。
附图说明
上述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，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明基于智能电视播放器的广告精准投放方法流程图。
图2是本发明基于智能电视播放器的广告精准投放系统原理图。
图3是播放器功能项。
图4是播放器功能主界面。
图5是播放器个人信息界面。
具体实施方式
本发明提供一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统，用于通过在智能电视终端安装特定播放器实现广告精准投放。
本发明上述的广告精准投放方法及系统主要基于以下设计构思：对于安装并使用了特定播放器的智能电视终端用户，可通过服务器端采集用户的相关数据，然后通过大数据分析、挖掘，根据不同类型广告选择最佳用户群体进行精准广告投放。
基于以上构思，本发明提供了所述基于智能电视播放器的广告精准投放方法，主要包括以下步骤：A.获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；B.建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；C.对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；D.从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；E.将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
本发明还提供了基于智能电视播放器的广告精准投放系统，用于服务器，主要包括：获取单元，用于获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；模型建立单元，用于建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；分析判断单元，用于对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；匹配单元，用于从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；定向投放单元，用于将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
下面结合附图与具体实施方式对本发明的技术方案作进一步地详细说明。
作为优选的实施方式，所述播放器可以APK软件包形式直接安装在智能电视端，并提供人性化的操作和良好的用户交互界面。请参阅图3、4、5所示，设定播放器至少具有图3中给出的功能菜单项，并具有如图4、图5所示的播放器功能主界面及播放器个人信息界面。
请配合参阅图2所示，构建服务器，所述服务器采用本发明基于智能电视播放器的广告精准投放系统，对于安装并使用了上述播放器的智能电视终端用户，服务器可采集并存储终端的设备信息和用户行为数据。服务器中还设有大数据处理平台，用于根据这些来自终端的数据进行大数据分析、挖掘，例如，后台服务器可以通过对这些数据的分析，实现对用户身份定位，例如基于用户终端浏览和操作偏好等定义用户标签；地理位置定位，例如可按ip段精确筛选精确到市县地区；网络环境定位，例如可按运营商筛选，按WIFI、3G、4G网络筛选；动作时段定位，例如分析用户终端浏览动作和操作偏好等时段，用于实现控制广告投放的时段，例如精确控制每日投放时段,精确控制广告投放日期。
上述数据分析的结果，再被服务器用来与要投放的广告进行精准匹配，实现为不同类型广告选择最佳用户群体，并最终通过播放器在智能电视终端进行精准广告投放，从而使服务器实现精准投放每种广告到特定的用户群体中。
进一步地，在投放匹配出目标用户的广告时，可根据每个用户的具体情况，在可控的时间段、地理位置、节目类型等条件下，通过播放器精准地投放给各特定用户。此外，还可以通过播放器提供实时广告互动的接口，可以实现用户在观影过程中随时随地参与广告互动，如扫描二维码，手机摇一摇，用遥控器选择等，后端服务器匹配出用户最具有购买意向的广告信息，实时推送给用户，并提供人性化的操作界面，引导用户进行直接消费，实现广告深度投放。
进一步地，服务器还可以收集广告效果相关的多维度实时数据，对广告效果进行监测。例如，通过对不同地区，不同时段，不同年龄段，不同性别，不同职业的用户，停留在单位广告页的时间，浏览的广告页数，对广告的点击率，重复浏览的页面以及通过广告购买率等数据的分析，实时多维度分析广告的投放效果，并生成报告投放策略，实时反馈给广告主，为广告主改进广告提供依据。
通过采用以上技术手段，本发明所述的广告精准投放系统基于在电视终端硬件设备中安装的播放器软件，实现了在不影响用户观影体验的基础上，通过后台程序自动采集电视终端信息和用户行为数据，并进行大数据统计分析实现广告精准投放。
作为一种具体的实施方式，请配合参阅图1所示，上述基于智能电视播放器的广告精准投放系统实现广告精准投放的主要过程如下：
S101：当用户打开播放器后，会向服务器端发送一个请求，服务器根据配置(以Apache为例，在Apache Httpd中进行配置)记录下请求的相关数据，组成日志文件，日志基本会包括请求时间、请求IP、mac地址、终端尺寸型号、请求的网络环境以及其他信息。当用户通过播放器浏览、注册、登录、购买、偏好设置以及搜索、收藏、点赞、跳过和发弹幕等所有点击动作和所填信息，同样会以请求的形式上传给服务器，并将这些记录记入数据库或日志文件。
S102：数据预处理，实时对用户行为数据采用并行模型进行预处理。预处理包括删除不完整数据，重复数据等，并将结果存放到数据仓库中。
S103：基于用户的行为，如上述浏览、注册、登录、购买、偏好设置以及搜索、收藏、点赞、跳过和发弹幕等所有点击动作等信息抽象成逻辑模型，建立用户行为数据模型，并设计基于开源的非关系型分布式数据库的存储模式；
S104：将S102所述预处理后的数据添加到所述用户行为数据模型中，再对用户行为数据模型中数据进行分析推理。具体地，通过对与用户兴趣相关的若干兴趣指标进行兴趣指标值比较计算获得兴趣总得分，然后将兴趣总得分与兴趣分数阀值比较，找出用户最感兴趣的广告。这里面分析是否是用户感兴趣的广告，涉及到两个数据计算，一个是兴趣指标值比较计算，另一个是兴趣分数阀值。这些兴趣指标将存在于一张映射表中，里面包含用户行为动作的时间周期(周期的粒度可人为自定义，比如1天，2天或其他)、广告页面浏览频次、广告页面点击频次、广告页面停留时长、点赞数、收藏数、评分数等能反映用户兴趣度的指标以及所对应的分数值，这些指标可不断更新累加，而指标值则根据对历史广告转化的统计分析得来，可由系统或手动更新。而兴趣分数阀值则根据历史经验由人为预先设定的一个值，得分超过这个值则视为用户对此广告感兴趣。在实施过程中，需要先初始化这些兴趣指标值和预设一个兴趣分数阀值，然后再与用户行为数据进行比较。举例说明如：在用户行为数据模型中记载了：王先生对A广告1天内点击累计5次，在广告页面停留超过3分钟，并进行了收藏，并点赞、好评，用这些数据值去兴趣指标表中查询得到他的总得分为10分，这个10分超过了预设的兴趣分数阀值，因此将视为用户在本时间段内比较感兴趣的广告，将把此广告信息和用户信息关联起来记入数据库中。
S105：通过S104步骤已经分析出用户感兴趣的历史广告，该步骤将提取这些广告的产品属性，例如包括产品所属类别、产地、品牌、价格、功能、物流、促销活动、上市时间等，并用这些属性值去广告库中进行匹配，找出匹配相似度最高的广告。这里的广告库是用来存放广告主需要投放的广告及广告属性字段，采用了分区和索引技术，实现了高性能的查询匹配。
S106：推送广告给目标用户。服务器将根据用户的mac地址(已经记入用户行为数据模型中)，定位用户所在的终端设备，并通过终端上已经安装的播放器将与用户兴趣相匹配的广告精准投放。
综上所述，由于采用了以上技术方案，本发明基于智能电视播放器的广告精准投放方法及系统通过大数据分析将特定的广告精准推送到特定观众，能够通过智能电视终端针对合适的人播放合适的广告。广告主为真正的目标客户买单，达到广告价值最大化，同样，个性化精准广告是向用户推送有用的商品信息，有用的商品信息会把更多用户吸引过来，更多的用户为广告的精准分析提供了更好的数据支撑，从而形成了一种良性循环，推动广告业的发展。
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，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，其特征在于，包括以下步骤：
A.获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；
B.建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；
C.对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；
D.从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；
E.将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，其特征在于，步骤A中所述的设备信息包括终端IP、mac地址、终端类型、操作系统、网络环境，所述的用户行为数据包括通过所述智能电视播放器进行的所有点击动作和所填信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：
根据用户行为数据，对若干个反映用户兴趣的指标进行打分并将分值加和，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值；
将所述兴趣得分值与预设阀值相比较，若所述兴趣得分值达到所述预设阀值，则判断该用户是对该特定历史推送广告感兴趣的用户。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，其特征在于，所述反映用户兴趣的指标包括：用户行为动作的时间周期，广告页面浏览频次，广告页面点击频次，广告页面停留时长，点赞数，收藏数及评分数。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：
从所述特定历史推送广告中提取广告产品属性字段；
依据所述广告产品属性字段，在所述待投放广告库中匹配查找与所述特定历史推送广告相似的匹配广告。
6.一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，用于服务器，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取智能电视播放器使用终端的设备信息和用户行为数据；
模型建立单元，用于建立用户行为数据模型，并将获取的用户行为数据添加到所述用户行为数据模型；
分析判断单元，用于对添加到用户行为数据模型中的数据进行分析，通过对若干个反映用户兴趣的指标进行打分，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值，并根据所述兴趣得分值判断出对某特定历史推送广告感兴趣的用户；
匹配单元，用于从待投放广告库中寻找出与所述特定历史推送广告相似的匹配广告；
定向投放单元，用于将所有对所述特定历史推送广告感兴趣的用户作为目标人群，向之投放所述匹配广告。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，其特征在于，所述获取单元获取的所述设备信息包括终端IP、mac地址、终端类型、操作系统、网络环境，所述用户行为数据包括通过所述智能电视播放器进行的所有点击动作和所填信息。
8.根据权利要求6所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，其特征在于，所述分析判断单元包括：
打分模块，用于根据用户行为数据，对若干个反映用户兴趣的指标进行打分并将分值加和，获得用户对历史推送广告的兴趣得分值；
判断模块，用于将所述兴趣得分值与预设阀值相比较，若所述兴趣得分值达到所述预设阀值，则判断该用户是对该特定历史推送广告感兴趣的用户。
9.根据权利要求8所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，其特征在于，所述打分模块，进一步用于通过对以下各项反映用户兴趣的指标进行打分来获得用户对历史推送广告的兴趣得分值：用户行为动作的时间周期，广告页面浏览频次，广告页面点击频次，广告页面停留时长，点赞数，收藏数及评分数。
10.根据权利要求6所述的一种基于智能电视播放器的广告精准投放系统，其特征在于，所述匹配单元包括：
提取模块，用于从所述特定历史推送广告中提取广告产品属性字段；
查找模块，用于依据所述广告产品属性字段，在所述待投放广告库中匹配查找与所述特定历史推送广告相似的匹配广告。
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