CN107678808A - 页面信息选取方案生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了页面信息选取方案生成方法及装置，其中，所述方法包括：预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；接收生成页面信息选取方案的请求；提供多个候选的信息选取规则的标识；在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。通过本申请实施例，能够提高页面开发的效率，以及页面信息的有效性，并提高页面的转化率。

Description

页面信息选取方案生成方法及装置

技术领域

本申请涉及页面信息处理技术领域，特别是涉及页面信息选取方案生成方法及装置。

背景技术

在电子商务交易平台中，平台方经常会开展线上的“促销”等活动，通过平台补贴或者商家让利等方式，使得消费者能够以较低的价格购买到所需的商品，从而达到宣传品牌或者提升销售量等目的。

在现有技术中，在平台开展一次促销活动时，关于活动的规则、参加活动的商家的圈定、商品的圈定，以及活动会场页面的搭建方式(包括页面中“坑位”的数量、排列方式等)、页面的投放等各环节的工作，通常是由平台工作人员根据自身的经验等进行设定。这就使得实际获得的活动效果会受到工作人员自身经验的限制，如果工作人员经验不足，可能会导致活动无法获得预期的效果，包括活动会场页面的流量数据、用户点击率、转化率等等，可能出现比较低的情况。另外，在对链路上各个节点进行设定的过程中，会占用工作人员大量的时间，对人力成本的耗费量比较大。再者，平台开展大型促销活动的频率相对较高，例如，每年每个月都会推出大型促销活动等，每个活动中的规则有很多是相同的，例如，都是满100减10元等等，但是，在现有技术中，每个此开展一个促销活动，都需要重新写一套活动的规则，会造成大量的重复工作，效率不高，并且也会造成对系统资源的大量浪费。

发明内容

本申请提供了页面信息选取方案生成方法及装置，能够提高页面开发的效率，以及页面信息的有效性，并提高页面的转化率。

本申请提供了如下方案：

一种页面信息选取方案生成方法，包括：

预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

接收生成页面信息选取方案的请求；

提供多个候选的信息选取规则的标识；

在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

一种页面信息选取方案生成方法，包括：

向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

通过所述操作控件接收到选中的选取规则标识后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

一种建立数据模型的方法，包括：

采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

根据所述统计信息建立数据模型。

一种页面信息选取方案生成装置，包括：

数据模型生成单元，用于预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

请求接收单元，用于接收生成页面信息选取方案的请求；

规则标识提供单元，用于提供多个候选的信息选取规则的标识；

选取方案提供单元，用于在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

一种页面信息选取方案生成装置，包括：

请求提交单元，用于向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

规则标识接收单元，用于接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

选取规则标识单元，用于通过所述操作控件接收到选中的选取规则标识后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

选取方案接收单元，用于接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

一种建立数据模型的装置，包括：

访问数据采集单元，用于采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

统计单元，用于对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

模型建立单元，用于根据所述统计信息建立数据模型。

根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：

通过本申请实施例，可以预先提供多个页面信息选取规则，并根据同一选取规则对应的多个页面的历史访问数据，分别为各个选取规则生成对应的数据模型。这样，在需要生成新的页面时，就可以对目标选取规则进行选择，然后，可以根据该选取规则对应的数据模型，提供页面信息选取方案的信息，这样，就可以按照这种信息，来生成页面信息选取方案，并进行具体的第一用户/数据对象的选定、页面搭建、页面投放等操作。从而使得各个环节的操作不需要完全依赖于开发者的经验，而是有实际的数据统计结果作为支持，因此，可以提高页面开发的效率，以及页面信息的有效性，并提高页面的转化率。

当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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他的附图。

图1是本申请实施例提供的系统结构示意图；

图2是本申请实施例提供的第一方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的第二方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的第三方法的流程图；

图5是本申请实施例提供的第一装置的示意图；

图6是本申请实施例提供的第二装置的示意图；

图7是本申请实施例提供的第三装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中，考虑到以下情况：通常，平台中开展的促销等活动比较频繁，并且，不同活动中，活动规则等有很多是相同的，例如，很多活动中，都是采用“满100元减10元”等规则。但是，在现有技术中，每个活动都会根据活动规则自行选择第一用户(例如，商家用户、卖家用户等)和数据对象(例如，商品对象、服务等)，并搭建活动会场页面(其中，所谓会场，可以是促销等活动中在前台展现商家、商品、规则等信息的聚合页面)，在搭建页面过程中，每次都需要执行创建资源位、排版等工作，页面生成后，还要向目标用户群进行投放。在此过程中，不同的活动会场页面，因为页面内选择的第一用户不同、数据对象不同、资源位排版方式不同、展示的素材信息的不同、投放的目标用户群的不同等等，会出现同样活动规则，但是对应不同的用户访问表现，主要体现在：页面点击率、转化率等方面，有些页面之间甚至出现相差很多等效果不一的情况。基于以上情况，在本申请实施例中，参见图1，可以对已有页面的历史访问数据进行采集统计，沉淀大量活动会场页面中的数据，将数据根据活动规则与业务属性进行交叉、关联分析，确定出一种活动规则(如购物券满100元-10元)，在哪些行业(指数据对象所属的行业类目，如：服饰、家装、电器、汽车等)，类目(行业所属的二级、或三级品类划分，如：家装行业，二级类目有床、家具等)，哪些主营品类的第一用户，哪些数据对象，采用怎样的资源位排版方式以及展示哪些数据对象素材，向哪些目标用户群体进行页面投放，能够在收藏、点击、购买等方面获得更好的效果，进而可以为各种活动规则生成数据模型，为新建的活动等提供数据分析和方案推荐。其中，可以在选取链路的多个节点分别提供选取方案，例如，可以在页面搭建过程中，可以包括行业/类目的圈定、商家的圈定、数据对象的圈定、素材的确定、排版方式的确定，等等，在页面投放过程中，还可以包括投放对象的圈定，等等。

下面对具体的实现方式进行详细介绍。

实施例一

在该实施例一中，首先可以提供一种建立数据模型的方法，参见图2，该方法可以包括以下步骤：

S201：采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

本申请实施例中，采集的对象可以是指活动会场等页面，页面特征可以包括以下维度中的一项或多项：页面内投放的数据对象信息、数据对象所属行业/类目、数据对象所属第一用户、展示的数据对象素材、资源位排版方式、页面投放对象。对于同一个页面而言，用户访问信息可以包括但不限于：被点击的次数、收藏次数、引导到预置行为(例如，购买了某数据对象等)的转化次数，等等。

S202：对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

在采集到各页面的访问数据后，就可以进行统计，获得同一选取规则下相同页面特征对应的用户访问表现统计信息。其中，所谓的选取规则，具体的表达方式可以有多种，例如，在其中一种方式下，可以直接以前述的活动规则等作为选取规则，如，某页面对应的活动规则是：满100减10元，则可以认为是：页面的开发者是在该选取规则下进行的第一用户选取、数据对象选取、页面搭建等操作，并最终生成了该页面。同理，在其他的活动中，页面开发者也可能会在相同的选取规则下生成其他的活动会场页面，等等。本申请实施例中，就可以将相同选取规则下的页面进行汇总，然后再进行统计。当然，在其他的实现方式下，还可以通过其他的方式来表达选取规则，例如，一些页面可以通过页面名称等来体现出页面内主要展示的数据对象类目、主要面向的人群等等，因此，还可以以页面名称等信息作为选取规则。具体如，有些页面的名称可以包括“学生专场”、“家装专场”等等，因此，在进行统计时，就可以将同为“学生专场”的各个页面汇集在一起进行统计，将同为“家装专场”的各个页面汇集在一起进行统计，等等。其中，被汇集到同一集合中的各个页面，可能是不同时期由不同开发者创建的页面，但这些页面都对应相同的选取规则，例如，某集合内的页面对应的活动规则均为“满199减10元”，等等。

具体在对同一选取规则下的各个页面的用户访问数据进行统计时，可以从多个维度上的页面特征对应的用户访问表现信息进行统计。其中，用户访问表现信息可以包括：点击量、收藏量、引导到预置行为的转化量，等等。例如，假设某选取规则为“满199减10元”，该规则下的页面包括页面A、B、C、D，则针对上述各个页面，可以通过以下方式进行用户访问表现信息的统计：

首先，在数据对象所属第一用户维度，可以首先统计出这些页面这涉及到哪些第一用户，例如，包括第一用户1、2、3、4等，然后，以第一用户为单位，对这些页面中采集到各个数据对象的用户访问数据进行汇总，可以得到单独某个第一用户在当前页面规则下获得的用户访问表现信息，然后再在各个不同的第一用户之间，对用户访问表现进行对比。例如，可以统计出，第一用户1的各个数据对象被点击的次数为10000次，被收藏的次数为1000次，被购买的次数为500次；第一用户2的各个数据对象被点击的次数为20000次，被收藏的次数为5000次，被购买的次数为2000次，等等。可以将上述信息记录到该页面规则对应的数据模型中，这样，在提供信息时，就可以按照点击次数或者收藏次数或者购买次数等，对第一用户在该页面规则下的用户访问表现信息进行排序。也就是说，在该页面规则的数据模型中，可以记录有以下数据：

表1

第一用户ID	点击量	收藏量	页面转化率
				第一用户A	10000	1000	5％
第一用户B	20000	5000	10％
				第一用户C	8000	2000	3％
……	……	……	……

类似的，在数据对象所属行业/类目维度，可以首先统计出这些页面这涉及到哪些行业/类目维度的数据对象，例如，包括服饰类、美妆类、家装类等，然后，以行业/类目为单位，对这些页面中采集到各个数据对象的用户访问数据进行汇总，可以得到单独某个行业/类目在当前页面规则下获得的用户访问表现信息，然后再在各个不同的行业/类目之间，对用户访问表现进行对比。例如，可以统计出，服饰类的各个数据对象被点击的次数为50000次，被收藏的次数为6000次，被购买的次数为5000次；美妆类的各个数据对象被点击的次数为20000次，被收藏的次数为3000次，被购买的次数为1000次，等等。同样可以将上述信息保存到该页面规则对应的数据模型中，这样，在提供信息时，就可以按照点击次数或者收藏次数或者购买次数等，就可以对各行业/类目在该页面规则下的用户访问表现信息进行排序，给出对应的排序结果。也就是说，在该页面规则对应的数据模型中，还可以包括以下数据：

表2

行业/类目	点击量	收藏量	页面转化率
				服饰类	50000	6000	10％
美妆类	20000	3000	5％
				家装类	8000	2000	3％
……	……	……	……

在数据对象的资源信息维度，可以预先设定一些资源信息区间，例如，资源信息可以是指价格，则价格区间可以包括：90-109元，110-129元，130-159元等等，然后，统计出各个价格区间分别涉及到页面这哪些具体的数据对象，再分别针对各个资源信息区间内的数据对象的访问表现信息进行统计。并记录到数据模型中。例如，可以记录为：

表3

另外，在数据对象维度，也可以按照与上述类似的方式进行统计，记录下各个数据对象在对应页面规则的各个页面中，获得的点击次数、收藏次数、购买次数等等，并记录在数据模型中。此时，数据模型中还可以记录以下数据：

表4

数据对象ID	点击量	收藏量	页面转化率
				10001	400	200	10％
10002	200	50	5％
				10003	800	400	8％
……	……	……	……

在展示的数据对象素材维度，可以首先统计出这些页面中的数据对象涉及到哪些素材展示方式，例如，包括“数据对象图片+人”、“数据对象图片+活动规则提示(例如，提示满100减10等)”、“数据对象图片+品牌标志”、单独的数据对象图片等等。然后，以素材展示方式为单位，对这些页面中采集到各个数据对象的用户访问数据进行汇总，可以得到单独某个素材展示方式在当前页面规则下获得的用户访问表现信息，然后再在各个不同的素材展示方式之间，对用户访问表现进行对比。例如，可以统计出，“数据对象图片+人”的各个数据对象被点击的次数为10万次，被收藏的次数为6000次，被购买的次数为5000次；“数据对象图片+活动规则提示”的各个数据对象被点击的次数为20万次，被收藏的次数为40000次，被购买的次数为2000次，等等。同样可以将上述信息保存到该页面规则对应的数据模型中，这样，在提供信息时，就可以按照点击次数或者收藏次数或者购买次数等，就可以对各素材展示方式在该页面规则下的用户访问表现信息进行排序，给出对应的排序结果。也就是说，在该页面规则对应的数据模型中，还可以包括以下数据：

表5

另外，在资源位排版方式维度，同样可以统计出这些页面中包含哪些排版方式，例如，每行两个资源位，每行三个资源位，等等。然后，以排版方式为单位，统计各个数据对象的用户访问表现数据。此时，数据模型中还可以包括以下数据：

表6

资源位排版方式	点击量	收藏量	页面转化率
				每行两个	50万	6万	10％
每行三个	20万	4万	8％
				……	……	……	……

再者，在页面投放用户群维度，也可以先统计出这些页面投放到哪些用户群，例如，按照地域分，可分为浙江、上海、北京等地域的用户群；或者，按照年龄，可以分为16-20岁、20-28岁、29-35岁、36-40岁，等等。或者，按照性别，分为男性、女性。或者，按照职业，分为学生、上班族、家庭主妇，等等。总之，与前述几个维度类似，可以将各类用户群对应的页面的用户访问表现信息进行统计。或者，在另一种方式下，还可以按照地域、年龄、性别、职业等多种信息的组合来共同表达一个用户群的特征，例如，浙江地区年龄在16-20岁之间的女性学生，或者，北京地区年龄在29-35岁之间的女性上班族，等等。进而可以统计出，投放给各类用户群的用户访问表现信息，例如，对于浙江地区年龄在16-20岁之间的女性学生这一用户群，获得的点击次数为40000次，收藏次数为2000次，购买次数为1000次，等等。总之，能够统计出投放给各类用户群，能够获得的用户访问表现信息。相应的，也可以在数据模型中增加以下数据：

表7

当然，在实际应用中，还可以从单一角度上描述一个用户群的特征，例如，分别按照地域、性别、年龄、职业等，统计出各类用户群的访问表现信息，并记录到数据模型中，这样，数据模型就可以分别从地域、性别、年龄、职业等角度，进行用户群的推荐。

需要说明的是，在具体实现时，在按照上述各个维度对页面访问表现进行统计的过程中，还可以进行一些数据筛选、数据排序、数据过滤、数据补全等操作。其中，所谓的数据筛选可以是指：在第一用户、数据对象等维度进行统计的过程中，如果存在一些用户访问表现超过一定阈值的情况，则可以筛选出一些核心第一用户(也就是说，销量比较高的重要第一用户)。或者，可以筛选出“主力款”数据对象、“爆款”数据对象、“稀缺款”数据对象，等等。其中，所谓的“主力款”数据对象，可以是指某第一用户的多个数据对象中，如果某数据对象的用户访问数据源超过其他数据对象，则可以成为该第一用户店铺中的“主力款”。所谓的“爆款”，可以是指用户购买量明显较高的数据对象。所谓的“稀缺款”，可以是指库存数量不多，在短时间内售罄的数据对象，等等。这样，在提供信息时，也可以将这些信息提供给页面开发者。所谓的数据排序，可以是按照各个维度下页面特征对应的用户访问表现数据，对页面特征进行排序，例如，对第一用户进行排序，对数据对象进行排序，对行业/类目进行排序，等等。所谓的数据过滤，主要可以是指对数据对象的过滤，例如，可以将一些重复的数据对象过滤掉，或者，将一些已经下架的数据对象过滤掉，或者，在定向投放(指明投放给某第二用户)的情况下，还可以将该第二用户已经购买过的数据对象过滤掉，等等。所谓的数据补全，主要可以是对一些数据对象在前端页面展示时所需的素材进行补全，例如，某数据对象缺少具体的商品图，某数据对象缺少品牌信息，等等，都可以通过一些方式将这些信息补全。

S203：根据所述统计信息建立数据模型。

在通过上述方式得到各个选取规则下对应的统计信息后，就可以分别将各种统计数据保存到各个选取规则对应的数据模型中。这样，后续再有创建新的活动会场等页面的需求时，就可以向开发者提供多个可选的选取规则，然后，在某个选取规则被选中后，就可以根据对应的数据模型，提供相应的信息选取方案信息。这样，可以使得页面的选品过程、创建过程、投放过程等，不再是单纯的依赖于开发者的自身经验，而是可以得到历史数据统计结果的支持，从而有利于提高页面的开发效率，也可以提升页面资源位的效率，使得展示出的数据对象信息，能够以更高的概率被第二用户进行点击、收藏、购买等等，提高页面转化率。

实施例二

以上实施例一对数据模型的创建方式进行了介绍，在创建起各个选取规则对应的数据模型后，就可以用于指导新活动中，第一用户、数据对象的选取，页面的创建、页面的投放等具体的过程。下面对具体的实现方式进行介绍。

参见图3，该实施例二从服务器的角度，提供了一种页面信息选取方案生成方法，该方法可以包括以下步骤：

S301：预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

其中，每个选取规则都可以对应各自的数据模型，该数据模型可以是根据同一选取规则对应的多个页面的历史访问数据生成，具体的生成方式可以参见实施例一中的介绍。

S302：接收生成页面信息选取方案的请求；

在该实施例二中，可以为页面开发者提供页面开发工具，各个步骤的执行主体就可以是该开发工具。具体的，当页面开发者需要为新开展的活动创建活动会场页面时，就可以启动该工具，相应的，该工具就可以通过预先提供的一些操作选项等，接收开发者提交的生成页面信息选取方案的请求。

S303：提供多个候选的信息选取规则的标识；

接收到请求后，首先可以提供多个候选的选取规则标识，例如可以是“满100减10元”、“满199减20元”，或者，还可以是“学生专场”、“家装专场”，等等。

S304：在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

在其中一选取规则被选中后，就可以通过该目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息。其中，在一种具体的实现方式下，页面信息选取方案可以包括预置选取链路上多个节点的子方案，其中，不同节点用于对不同类型的信息进行选取。例如，如果当前待创建的页面是某活动会场页面，而在这种场景下，通常的流程为：开发者创建活动——>招商(例如，向多个第一用户发送邀请)——>第一用户提交参加活动的数据对象——>开发者按照活动规则选择数据对象——>开发者建立活动频道——>开发者向第一用户收取素材——>开发者搭建活动会场页面——>页面投放。其中，在招商环节，涉及到对参加活动的行业/类目进行选取，此为选取链路的第一节点，后续对第一用户以及对业务对象的选取，也可以将行业/类目信息作为参考。之后，对第一用户进行选取，也就是说，可能并不是所有符合行业/类目条件的第一用户都适合参加当前活动，因此，在向第一用户发送邀请之前，可以首先对第一用户进行选取，该过程可以作为选取链路的第二节点。之后，在第一用户提交了数据对象之后，还可以对数据对象进行选取，该过程可以作为选取链路的第三节点。在向第一用户收取素材时，具体收取何种类型的素材，也可以进行选取，该过程可以是选取链路上的第四节点。在搭建活动会场页面时，具体如何进行资源位的排版布局，也可以进行选择，此为选取链路上的第五节点。最后，在向第二用户进行页面投放时，还可以对投放的目标用户群进行选取，此为选取链路上的第六节点。

因此，在具体实现时，在第一节点，可以首先提供关于行业/类目的选取方案信息，以便在选中的行业类目下进行数据对象选取。在所述第二节点，可以提供关于第一用户的选取方案信息，以便向选中的第一用户客户端发送参加活动的通知消息。在所述第三节点，可以提供关于数据对象的选取方案信息，以便对第一用户指定参加活动的数据对象进行筛选。在所述第四节点，可以提供关于素材信息类型的选取方案信息，以便在页面中展示各数据对象时，展示对应类型的素材信息。在所述第五节点，可以提供关于资源位排版方式的选取方案信息，以便按照选中的排版方式进行页面搭建。在所述第六节点，可以提供关于页面投放对象的选取方案信息，以便在页面生成后，向选中的投放对象进行页面投放。

其中，在各个节点提供选取方案信息时，可以有多种具体的信息展现方式，例如，在其中一种方式下，可以是报表的方式进行展现，并且还可以对报表中的信息按照具体的用户访问表现数据进行排序。例如，在提供行业/类目信息选取方案信息时，可以按照用户访问表现由高到低的顺序，对各个行业/类目进行排序，这样，开发者可以将排名前几位的行业/类目确定为适合当前选取规则的行业/类目。类似的，在提供第一用户选取方案信息时，也可以按照用户访问表现由高到低的顺序，对各个第一用户进行排序，这样，开发者可以将排名靠前的若干第一用户确定为适合当前选取规则的第一用户，等等，其他信息也可以按照方式进行处理。需要说明的是，在按照用户访问表现信息进行排序时，可以分别按照点击量、收藏量、转化率等指标进行排序，或者，也可以仅按照其中某项指标进行排序，等等。

另外，如果数据模型中还保存有各个活动规则下统计出的“核心第一用户”、“主力款”数据对象、“爆款”数据对象、“稀缺款”数据对象等等，则也可以在对应节点上推荐给开发者，这样，可以使得最优质的信息得到更多的曝光机会，也有利于提高第二用户的用户体验。

总之，通过上述方式，开发者在选取链路上的各个节点，都可以获得相应的选取方案信息，这样，使得用户选定、页面创建、页面投放等各个环节上的工作，都不需要完全依赖于开发者的经验，而是有实际的数据统计结果作为支持，因此，可以提高页面创建的效率，以及页面信息的有效性，并提高页面的转化率。

实施例三

该实施例三是与上述实施例二相对应的，从页面开发者等用户的客户端角度，提供了一种页面信息选取方案生成方法，参见图4，该方法可以包括以下步骤：

S401：向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

S402：接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

S403：通过所述操作控件接收到选中的选取规则后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

S404：接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

与实施例二相对应，本申请实施例还提供了一种页面信息选取方案生成装置，参见图5，该装置可以包括：

数据模型生成单元501，用于预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

请求接收单元502，用于接收生成页面信息选取方案的请求；

规则标识提供单元503，用于提供多个候选的信息选取规则的标识；

选取方案提供单元504，用于在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

其中，所述页面信息选取方案包括预置选取链路上多个节点的子方案，其中，不同节点用于对不同类型的信息进行选取。

所述页面信息选取方案包括：为新创建的活动会场页面提供的页面信息选取方案。

具体实现时，所述预置节点包括第一节点，所述第一节点用于对参加活动的行业/类目进行选取；

所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第一节点，提供关于行业/类目的选取方案信息，以便在选中的行业类目下进行数据对象选取。

所述预置节点包括第二节点，所述第二节点用于对参加活动的第一用户进行选取；

此时，所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第二节点，提供关于第一用户的选取方案信息，以便向选中的第一用户客户端发送参加活动的通知消息。

所述预置节点包括第三节点，所述第三节点用于对参加活动的数据对象进行选取；

所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第三节点，提供关于数据对象的选取方案信息，以便对第一用户指定参加活动的数据对象进行筛选。

所述预置节点包括第四节点，所述第四节点用于对待展示的数据对象的素材信息类型进行选取；

所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第四节点，提供关于素材信息类型的选取方案信息，以便在页面中展示各数据对象时，展示对应类型的素材信息。

或者，所述预置节点包括第五节点，所述第五节点用于对页面中资源位的排版方式进行选取；

所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第五节点，提供关于资源位排版方式的选取方案信息，以便按照选中的排版方式进行页面搭建。

所述预置节点还可以包括第六节点，所述第六节点用于对页面的投放对象进行选取；

所述选取方案提供单元具体可以用于：

在所述第六节点，提供关于页面投放对象的选取方案信息，以便在页面生成后，向选中的投放对象进行页面投放。

与实施例三相对应，本申请实施例还提供了一种页面信息选取方案生成装置，参见图6，该装置还可以包括：

请求提交单元601，用于向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

规则标识接收单元602，用于接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

选取规则标识单元603，用于通过所述操作控件接收到选中的选取规则标识后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

选取方案接收单元604，用于接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

与实施例一相对应，本申请实施例还提供了一种建立数据模型的装置，参见图7，该装置具体可以包括：

访问数据采集单元701，用于采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

统计单元702，用于对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

模型建立单元703，用于根据所述统计信息建立数据模型。

其中，所述页面特征包括以下维度中的一项或多项：页面内投放的数据对象信息、数据对象所属行业/类目、数据对象的资源信息、数据对象所属第一用户、展示的数据对象素材、资源位排版方式、页面投放对象。

所述用户访问表现统计信息包括以下中一项或多项：页面流量数据、执行预置类型操作的数量占比、页面转化率。

通过本申请实施例，可以预先提供多个页面信息选取规则，并根据同一选取规则对应的多个页面的历史访问数据，分别为各个选取规则生成对应的数据模型。这样，在需要生成新的页面时，就可以对目标选取规则进行选择，然后，可以根据该选取规则对应的数据模型，提供页面信息选取方案的信息，这样，就可以按照这种信息，来生成页面信息选取方案，并进行具体的第一用户/数据对象的选定、页面搭建、页面投放等操作。从而使得各个环节的操作不需要完全依赖于开发者的经验，而是有实际的数据统计结果作为支持，因此，可以提高页面开发的效率，以及页面信息的有效性，并提高页面的转化率。

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所述的方法。

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，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上对本申请所提供的页面信息选取方案生成方法及装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (16)

1.一种页面信息选取方案生成方法，其特征在于，包括：

预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

接收生成页面信息选取方案的请求；

提供多个候选的信息选取规则的标识；

在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述页面信息选取方案包括预置选取链路上多个节点的子方案，其中，不同节点用于对不同类型的信息进行选取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述页面信息选取方案包括：为新创建的活动会场页面提供的页面信息选取方案。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第一节点，所述第一节点用于对参加活动的行业/类目进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第一节点，提供关于行业/类目的选取方案信息，以便在选中的行业类目下进行数据对象选取。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第二节点，所述第二节点用于对参加活动的第一用户进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第二节点，提供关于第一用户的选取方案信息，以便向选中的第一用户客户端发送参加活动的通知消息。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第三节点，所述第三节点用于对参加活动的数据对象进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第三节点，提供关于数据对象的选取方案信息，以便对第一用户指定参加活动的数据对象进行筛选。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第四节点，所述第四节点用于对待展示的数据对象的素材信息类型进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第四节点，提供关于素材信息类型的选取方案信息，以便在页面中展示各数据对象时，展示对应类型的素材信息。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第五节点，所述第五节点用于对页面中资源位的排版方式进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第五节点，提供关于资源位排版方式的选取方案信息，以便按照选中的排版方式进行页面搭建。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置节点包括第六节点，所述第六节点用于对页面的投放对象进行选取；

所述通过所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，包括：

在所述第六节点，提供关于页面投放对象的选取方案信息，以便在页面生成后，向选中的投放对象进行页面投放。

10.一种页面信息选取方案生成方法，其特征在于，包括：

向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

通过所述操作控件接收到选中的选取规则标识后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

11.一种建立数据模型的方法，其特征在于，包括：

采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

根据所述统计信息建立数据模型。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述页面特征包括以下维度中的一项或多项：页面内投放的数据对象信息、数据对象所属行业/类目、数据对象的资源信息、数据对象所属第一用户、展示的数据对象素材、资源位排版方式、页面投放对象。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述用户访问表现统计信息包括以下中一项或多项：页面流量数据、执行预置类型操作的数量占比、页面转化率。

14.一种页面信息选取方案生成装置，其特征在于，包括：

数据模型生成单元，用于预先为多种信息选取规则生成对应的数据模型，所述数据模型根据与同一选取规则相对应的多个页面的历史访问数据生成；

请求接收单元，用于接收生成页面信息选取方案的请求；

规则标识提供单元，用于提供多个候选的信息选取规则的标识；

选取方案提供单元，用于在目标选取规则被选中时，根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息，以生成页面信息选取方案。

15.一种页面信息选取方案生成装置，其特征在于，包括：

请求提交单元，用于向服务器提交生成页面信息选取方案的请求；

规则标识接收单元，用于接收所述服务器返回的多个候选的信息选取规则标识，以及用于对所述信息选取规则进行选择的操作控件；

选取规则标识单元，用于通过所述操作控件接收到选中的选取规则标识后，提交到服务器，以便所述服务器根据所述目标选取规则对应的目标数据模型，提供页面信息选取方案信息；

选取方案接收单元，用于接收所述服务器提供的页面信息选取方案信息。

16.一种建立数据模型的装置，其特征在于，包括：

访问数据采集单元，用于采集页面访问数据，所述页面访问数据包括：页面特征以及对应的用户访问信息；

统计单元，用于对各页面的访问数据进行统计，获得同一选取规则下各维度页面特征对应的用户访问表现统计信息；

模型建立单元，用于根据所述统计信息建立数据模型。