CN108881968A - 一种网络视频广告投放方法和系统 - Google Patents
一种网络视频广告投放方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108881968A CN108881968A CN201710339718.7A CN201710339718A CN108881968A CN 108881968 A CN108881968 A CN 108881968A CN 201710339718 A CN201710339718 A CN 201710339718A CN 108881968 A CN108881968 A CN 108881968A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video
- target network
- network video
- behavioral data
- advertisement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
- H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
- H04N21/25866—Management of end-user data
- H04N21/25891—Management of end-user data being end-user preferences
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0254—Targeted advertisements based on statistics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0277—Online advertisement
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
- H04N21/266—Channel or content management, e.g. generation and management of keys and entitlement messages in a conditional access system, merging a VOD unicast channel into a multicast channel
- H04N21/2668—Creating a channel for a dedicated end-user group, e.g. insertion of targeted commercials based on end-user profiles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
- H04N21/81—Monomedia components thereof
- H04N21/812—Monomedia components thereof involving advertisement data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Marketing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
本发明公开了一种网络视频广告投放方法,包括:获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。本发明能够根据不同的视频内容匹配相应的广告,提高广告效果,增加视频网站运营商的广告收入。本发明还公开了一种网络视频广告投放系统。
Description
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域,尤其涉及一种网络视频广告投放方法和系统。
背景技术
目前,随着社会的发展进步,互联网发展日益红火,网络也成为了热门获取各种各样信息的重要渠道,同时人们也不仅仅满足于获取文本信息,目前,网络视频已经成为人们获取信息,休闲娱乐等活动的重要组成部分。人们可以通过网络视频收看自己感兴趣的电视剧,体育比赛,动漫作品,搞笑视频等等。
同时,各大网络视频提供商通常会在视频前加入广告视频来获取广告收入,从而实现视频网站的维护和运营,因此是否能在视频中加入广告以及加入何种广告对于视频提供商而言是非常重要的一部分,如果投入的广告太多太长太无聊,导致用户跳出,从而使视频广告投放后播放和曝光量较少,广告收入减少。而如果不投放视频广告则会直接影响广告收入。
实际中,网络中提供的视频内容是各式各样,受众不同的,同时视频的内容也影响着视频浏览者对于视频广告的容忍度,例如对一些可看可不看,用户只是随手点到的视频,如果看到广告可能就会直接跳出了。但是对于自己感兴趣的视频内容,则很大可能会等待视频广告播放完毕,再去观赏视频。
目前,视频广告的投放通常是根据视频本身的内容时长匹配视频广告的,如播放时长为10分钟以内的视频配15秒的广告,超过10分钟的视频配60秒的广告。由此可以看出,现有的在网络视频中投放广告的方式没有考虑到视频本身内容对观看者对视频广告时长的接受程度,因此容易造成了一部分观看者的流失,同时也容易减少广告投放的曝光次数,降低视频网站运营商的广告收入。
发明内容
本发明提供了一种网络视频广告投放方法,能够根据不同的视频内容匹配相应的广告,提高广告效果,增加视频网站运营商的广告收入。
本发明提供了一种网络视频广告投放方法,包括:
获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
获取所述目标网络视频的分类信息;
基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
读取预先选定的视频行为数据信息;
提取与所述预先选定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
一种网络视频广告投放系统,包括:
获取模块,用于获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
计算模块,用于基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
处理模块,用于基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
优选地,所述获取模块包括:
分类信息获取单元,用于获取所述目标网络视频的分类信息;
第一提取单元,用于基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。
优选地,所述获取模块包括:
读取单元,用于读取预先选定的视频行为数据信息;
第二提取单元,用于提取与所述预先选定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
优选地,所述计算模块包括:
第一设定单元,用于基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
第一计算子单元,用于基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
优选地,所述计算模板包括:
第二设定单元,用于基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
第三设定单元,用于基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
第二计算子单元,用于基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
由上述方案可知,本发明提供的一种网络视频广告投放方法,当需要在网络视频中投放广告时,首先获取目标网络视频的至少一个视频行为数据,然后根据获取到的至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标,根据计算出的不同的内容质量程度指标投放相应的广告,实现了根据不同的视频内容匹配相应的广告,相对于现有技术提高了广告效果,增加了视频网站运营商的广告收入。
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他的附图。
图1为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例1的方法流程图;
图2为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例2的方法流程图;
图3为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例3的方法流程图;
图4为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例4的方法流程图;
图5为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例5的方法流程图;
图6为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例1的结构示意图;
图7为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例2的结构示意图;
图8为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例3的结构示意图;
图9为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例4的结构示意图;
图10为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例5的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例1的方法流程图,该方法可以包括以下步骤:
S101、获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,因此进一步获取目标网络视频的至少一个表征目标网络视频的热门和受欢迎程度的视频行为数据。需要说明的是,在获取目标网络视频的视频行为数据时,可以获取多个视频行为数据,理论上来讲,获取的视频行为数据越多,对选择投入的广告的匹配结果会更加准确。在获取目标网络视频的至少一个视频行为数据时,可以通过部署代码进行采集,在无法直接部署代码进行采集时,也可以通过爬虫爬取视频页面内容进行获取。
S102、基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
S103、基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
综上所述,在上述实施例中,当需要在网络视频中投放广告时,首先获取目标网络视频的至少一个视频行为数据,然后根据获取到的至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标,根据计算出的不同的内容质量程度指标投放相应的广告,实现了根据不同的视频内容匹配相应的广告,相对于现有技术提高了广告效果,增加了视频网站运营商的广告收入。
如图2所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例2的方法流程图,该方法可以包括以下步骤:
S201、获取目标网络视频的分类信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目。根据目标网络视频所在的栏目确定目标网络视频的分类信息,例如,确定目标网络视频为时事新闻类视频、综艺视频或电影视频等。
S202、基于分类信息提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据;
根据确定的目标网络视频的分类信息,进一步提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。例如,当目标网络视频为时事新闻类视频时,由于完整浏览量和转发量最能表征该时事新闻的受欢迎程度,此时可以提取该目标网络视频的完整浏览量和转发量作为视频行为数据。
S203、基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
S204、基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图3所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例3的方法流程图,该方法可以包括以下步骤:
S301、读取预先选定的视频行为数据信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,在进行网络视频广告投放时,可预先根据需求选定需要分享的目标网络视频的视频行为数据信息,例如,完整浏览量、点赞量、收藏量、转发分享量等等。在进行广告投放时,首先读取预先选定的视频行为数据信息。
S302、提取与预先选定的视频行为数据信息相对应的目标网络视频的视频行为数据;
当读取到预先选定的视频行为数据信息后,进一步提取与预先选定的视频行为数据信息相对应的目标网络视频的视频行为数据。例如,当预先选定的视频行为数据信息为完整浏览量和点赞量时,则对应获取目标网络视频的完整浏览量和点赞量。
S303、基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
S304、基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图4所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例4的方法流程图,该方法可以包括以下步骤:
S401、获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,因此进一步获取目标网络视频的至少一个表征目标网络视频的热门和受欢迎程度的视频行为数据。需要说明的是,在获取目标网络视频的视频行为数据时,可以获取多个视频行为数据,理论上来讲,获取的视频行为数据越多,对选择投入的广告的匹配结果会更加准确。在获取目标网络视频的至少一个视频行为数据时,可以通过部署代码进行采集,在无法直接部署代码进行采集时,也可以通过爬虫爬取视频页面内容进行获取。
S402、基于第一预设规则设定至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,进一步根据预先设定的规则设定视频行为数据对应的权重值。例如,当完整浏览量可以增加视频有效曝光时,可以将完整浏览量的权重值赋予更加高的权重。
S403、基于至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
根据获取到的视频行为数据以及每隔视频行为数据相对应的权重值计算得到目标网络视频的内容质量程度指标。需要说明的是,视频行为数据的选取以及与视频行为数据相对应的权重值的确定可以根据实际需求进行灵活的设定。
S404、基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的目标网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的目标网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图5所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放方法实施例5的方法流程图,该方法可以包括以下步骤:
S501、获取目标网络视频的分类信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目。根据目标网络视频所在的栏目确定目标网络视频的分类信息,例如,确定目标网络视频为时事新闻类视频、综艺视频或电影视频等。
S502、基于分类信息提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据;
根据确定的目标网络视频的分类信息,进一步提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。例如,当目标网络视频为时事新闻类视频时,由于完整浏览量和转发量最能表征该时事新闻的受欢迎程度,此时可以提取该目标网络视频的完整浏览量和转发量作为视屏行为数据。
S503、基于目标网络视频的分类信息设定目标网络视频的类别权重值;
S504、基于第二预设规则设定与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
S505、基于至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及目标网络视频的类别权重值计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
利用公式Ri=Vi*(a*Ai+b*Bi+c*Ci+d*Di)计算得到每条视频内容的内容质量指标,其中Ri表示第i条视频的内容质量指标,Vi为第i条视频所在栏目对应的权重,Ai为第i条数据的完整浏览量,a为完整浏览量所对应的权重值,Bi为第i条视频的点赞量,b为点赞量所对应的权重值,Ci为第i条视频的收藏量,c为收藏量所对应的权重值,Di为第i条视频的转发量,d为转发量所对应的权重值。
各个权重值的选取以及指标的并不是如上举例固定的,可以按照实际数据使用者所侧重的方面进行调整。例如:在时事新闻板块的视频相应的可以增加广告的曝光度,则当视频所在板块为时事新闻时Vi的权值比较大。当完整浏览量可以增加视频有效曝光时,可以将完整浏览量的权重值a赋予更加高的权重。在复杂分析模型下a,b,c,d都可能是与Vi,Ai,Bi,Ci,Di相关的函数。所以在一种通用模式下,R可以标示为F(Vi,Ai,Bi,Ci,Di),即通用情况下重要程度指标是一个关于视频栏目分类,完整浏览量,点赞量,收藏量,转发量的五元函数。
S506、基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的目标网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的目标网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图6所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例1的结构示意图,该系统可以包括:
获取模块601,用于获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,因此进一步获取目标网络视频的至少一个表征目标网络视频的热门和受欢迎程度的视频行为数据。需要说明的是,在获取目标网络视频的视频行为数据时,可以获取多个视频行为数据,理论上来讲,获取的视频行为数据越多,对选择投入的广告的匹配结果会更加准确。在获取目标网络视频的至少一个视频行为数据时,可以通过部署代码进行采集,在无法直接部署代码进行采集时,也可以通过爬虫爬取视频页面内容进行获取。
计算模块602,用于基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
处理模块603,用于基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
综上所述,在上述实施例中,当需要在网络视频中投放广告时,首先获取目标网络视频的至少一个视频行为数据,然后根据获取到的至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标,根据计算出的不同的内容质量程度指标投放相应的广告,实现了根据不同的视频内容匹配相应的广告,相对于现有技术提高了广告效果,增加了视频网站运营商的广告收入。
如图7所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例2的结构示意图,该系统可以包括:
分类信息获取单元701,用于获取目标网络视频的分类信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目。根据目标网络视频所在的栏目确定目标网络视频的分类信息,例如,确定目标网络视频为时事新闻类视频、综艺视频或电影视频等。
第一提取单元702,用于基于分类信息提取与分类信息相匹配的目标网络视频预设至少一个视频行为数据;
根据确定的目标网络视频的分类信息,进一步提取与分类信息相匹配的预设至少一个视频行为数据。例如,当目标网络视频为时事新闻类视频时,由于完整浏览量和转发量最能表征该时事新闻的受欢迎程度,此时可以提取该目标网络视频的完整浏览量和转发量作为视频行为数据。
计算模块703,用于基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
处理模块704,用于基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图8所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例3的结构示意图,该系统可以包括:
读取单元801,用于读取预先选定的视频行为数据信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,在进行网络视频广告投放时,可预先根据需求选定需要分享的目标网络视频的视频行为数据信息,例如,完整浏览量、点赞量、收藏量、转发分享量等等。在进行广告投放时,首先读取预先选定的视频行为数据信息。
第二提取单元802,用于提取与预先选定的视频行为数据信息相对应的目标网络视频的视频行为数据;
当读取到预先选定的视频行为数据信息后,进一步提取与预先选定的视频行为数据信息相对应的目标网络视频的视频行为数据。例如,当预先选定的视频行为数据信息为完整浏览量和点赞量时,则对应获取目标网络视频的完整浏览量和点赞量。
计算模块803,用于基于至少一个视频行为数据计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,对获取到的视频行为数据进行解析,然后根据相应的计算公式计算得出目标网络视频的内容质量程度指标。所谓内容质量程度指标即评价用户对目标网络视频的喜爱程度的指标,当内容质量程度指标较高时,表明用户整体较喜欢此目标网络视频,当内容质量程度指标较低时,表明目标网络视频的受欢迎度较低。
处理模块804,用于基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图9所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例4的结构示意图,该系统可以包括:
获取模块901,用于获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目,以及浏览量、点赞量、转发分享量等数据。网络视频的视频行为数据可以包括网络视频的浏览量、点赞量、转发分享量等的至少一项。这些数据从一定程度上反应了目标网络视频的热门和受欢迎程度,因此进一步获取目标网络视频的至少一个表征目标网络视频的热门和受欢迎程度的视频行为数据。需要说明的是,在获取目标网络视频的视频行为数据时,可以获取多个视频行为数据,理论上来讲,获取的视频行为数据越多,对选择投入的广告的匹配结果会更加准确。在获取目标网络视频的至少一个视频行为数据时,可以通过部署代码进行采集,在无法直接部署代码进行采集时,也可以通过爬虫爬取视频页面内容进行获取。
第一设定单元902,用于基于第一预设规则设定至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
当获取到目标网络视频的至少一个视频行为数据后,进一步根据预先设定的规则设定视频行为数据对应的权重值。例如,当完整浏览量可以增加视频有效曝光时,可以将完整浏览量的权重值赋予更加高的权重。
第一计算子单元903,用于基于至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
根据获取到的视频行为数据以及每隔视频行为数据相对应的权重值计算得到目标网络视频的内容质量程度指标。需要说明的是,视频行为数据的选取以及与视频行为数据相对应的权重值的确定可以根据实际需求进行灵活的设定。
处理模块904,用于基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的目标网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的目标网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
如图10所示,为本发明公开的一种网络视频广告投放系统实施例5的结构示意图,该系统可以包括:
分类信息获取单元1001,用于获取目标网络视频的分类信息;
当需要在网络视频中投入广告时,首先确定目标网络视频,即需要在视频中投入广告的网络视频。播放视频的网站或者APP针对每个发布的视频内容通常有一些浏览信息的记录,如目标网络视频所在的栏目。根据目标网络视频所在的栏目确定目标网络视频的分类信息,例如,确定目标网络视频为时事新闻类视频、综艺视频或电影视频等。
第一提取单元1002,用于基于分类信息提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据;
根据确定的目标网络视频的分类信息,进一步提取与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。例如,当目标网络视频为时事新闻类视频时,由于完整浏览量和转发量最能表征该时事新闻的受欢迎程度,此时可以提取该目标网络视频的完整浏览量和转发量作为视屏行为数据。
第二设定单元1003,用于基于目标网络视频的分类信息设定目标网络视频的类别权重值;
第三设定单元1004,用于基于第二预设规则设定与分类信息相匹配的目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
第二计算子单元1005,用于基于至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及目标网络视频的类别权重值计算得到目标网络视频的内容质量程度指标;
利用公式Ri=Vi*(a*Ai+b*Bi+c*Ci+d*Di)计算得到每条视频内容的内容质量指标,其中Ri表示第i条视频的内容质量指标,Vi为第i条视频所在栏目对应的权重,Ai为第i条数据的完整浏览量,a为完整浏览量所对应的权重值,Bi为第i条视频的点赞量,b为点赞量所对应的权重值,Ci为第i条视频的收藏量,c为收藏量所对应的权重值,Di为第i条视频的转发量,d为转发量所对应的权重值。
各个权重值的选取以及指标的并不是如上举例固定的,可以按照实际数据使用者所侧重的方面进行调整。例如:在时事新闻板块的视频相应的可以增加广告的曝光度,则当视频所在板块为时事新闻时Vi的权值比较大。当完整浏览量可以增加视频有效曝光时,可以将完整浏览量的权重值a赋予更加高的权重。在复杂分析模型下a,b,c,d都可能是与Vi,Ai,Bi,Ci,Di相关的函数。所以在一种通用模式下,R可以标示为F(Vi,Ai,Bi,Ci,Di),即通用情况下重要程度指标是一个关于视频栏目分类,完整浏览量,点赞量,收藏量,转发量的五元函数。
处理模块1006,用于基于目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至目标网络视频中的广告。
根据计算得到的目标网络视频的内容质量程度指标投放相应的广告,例如,对需要投放的广告按照计算得到的目标网络视频的内容质量程度进行分组,将一些时间较短或者广告内容质量较高的广告投放至内容质量程度指标较低的目标网络视频,将一些时间较长或者广告内容质量较低的广告投放至内容质量程度指标较高的目标网络视频。这样针对内容质量程度指标较高的目标网络视频可以相应的增加广告投放数量和广告时长,增加广告曝光度,针对内容质量程度指标较低的目标网络视频可以减少广告投放数量和广告时长,用于吸引视频观看者来进行浏览,增加网站访问流量。
所述网络视频广告投放系统包括处理器和存储器,上述获取模块、计算模块和处理模块等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来根据不同的视频内容匹配相应的广告,提高广告效果,增加视频网站运营商的广告收入。。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现所述网络视频广告投放方法。
本发明实施例提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行所述网络视频广告投放方法。
本发明实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现以下步骤:
获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
获取所述目标网络视频的分类信息;
基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的预设至少一个视频行为数据。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
读取预先设定的视频行为数据信息;
提取与所述预先设定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:
获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
获取所述目标网络视频的分类信息;
基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的预设至少一个视频行为数据。
优选地,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
读取预先设定的视频行为数据信息;
提取与所述预先设定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
优选地,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种网络视频广告投放方法,其特征在于,包括:
获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
获取所述目标网络视频的分类信息;
基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标网络视频的至少一个视频行为数据包括:
读取预先选定的视频行为数据信息;
提取与所述预先选定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标包括:
基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
6.一种网络视频广告投放系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标网络视频的至少一个视频行为数据;
计算模块,用于基于所述至少一个视频行为数据计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标;
处理模块,用于基于所述目标网络视频的内容质量程度指标匹配投放至所述目标网络视频中的广告。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述获取模块包括:
分类信息获取单元,用于获取所述目标网络视频的分类信息;
第一提取单元,用于基于所述分类信息提取与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述获取模块包括:
读取单元,用于读取预先选定的视频行为数据信息;
第二提取单元,用于提取与所述预先选定的视频行为数据信息相对应的所述目标网络视频的视频行为数据。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述计算模块包括:
第一设定单元,用于基于第一预设规则设定所述至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
第一计算子单元,用于基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
10.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述计算模板包括:
第二设定单元,用于基于所述目标网络视频的分类信息设定所述目标网络视频的类别权重值;
第三设定单元,用于基于第二预设规则设定所述与所述分类信息相匹配的所述目标网络视频的预设至少一个视频行为数据中每个视频行为数据对应的权重值;
第二计算子单元,用于基于所述至少一个视频行为数据中所有视频行为数据,以及与每个视频行为数据相对应的权重值,以及所述目标网络视频的类别权重值计算得到所述目标网络视频的内容质量程度指标。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710339718.7A CN108881968B (zh) | 2017-05-15 | 2017-05-15 | 一种网络视频广告投放方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710339718.7A CN108881968B (zh) | 2017-05-15 | 2017-05-15 | 一种网络视频广告投放方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108881968A true CN108881968A (zh) | 2018-11-23 |
CN108881968B CN108881968B (zh) | 2020-10-30 |
Family
ID=64320319
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710339718.7A Active CN108881968B (zh) | 2017-05-15 | 2017-05-15 | 一种网络视频广告投放方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108881968B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110460885A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-11-15 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 多媒体文件播放方法、装置、服务器及客户端设备 |
CN112243153A (zh) * | 2020-09-07 | 2021-01-19 | 有米科技股份有限公司 | 基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置 |
CN112261475A (zh) * | 2020-09-07 | 2021-01-22 | 有米科技股份有限公司 | 带货视频的商品浏览价值属性评估方法及装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101489111A (zh) * | 2009-01-14 | 2009-07-22 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种数字电视点播的广告播放方法、装置及系统 |
US20100094866A1 (en) * | 2007-01-29 | 2010-04-15 | Cuttner Craig D | Method and system for providing 'what's next' data |
CN102831248A (zh) * | 2012-09-18 | 2012-12-19 | 北京奇虎科技有限公司 | 网络热点挖掘方法及装置 |
CN103136280A (zh) * | 2011-12-02 | 2013-06-05 | 盛乐信息技术(上海)有限公司 | 热点视频自动挖掘系统及方法 |
CN104834731A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种自媒体信息的推荐方法及装置 |
CN105022801A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-04 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种热门视频挖掘方法和装置 |
-
2017
- 2017-05-15 CN CN201710339718.7A patent/CN108881968B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100094866A1 (en) * | 2007-01-29 | 2010-04-15 | Cuttner Craig D | Method and system for providing 'what's next' data |
CN101489111A (zh) * | 2009-01-14 | 2009-07-22 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种数字电视点播的广告播放方法、装置及系统 |
CN103136280A (zh) * | 2011-12-02 | 2013-06-05 | 盛乐信息技术(上海)有限公司 | 热点视频自动挖掘系统及方法 |
CN102831248A (zh) * | 2012-09-18 | 2012-12-19 | 北京奇虎科技有限公司 | 网络热点挖掘方法及装置 |
CN104834731A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种自媒体信息的推荐方法及装置 |
CN105022801A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-04 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种热门视频挖掘方法和装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110460885A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-11-15 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 多媒体文件播放方法、装置、服务器及客户端设备 |
CN110460885B (zh) * | 2019-09-04 | 2021-08-27 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 多媒体文件播放方法、装置、服务器及客户端设备 |
CN112243153A (zh) * | 2020-09-07 | 2021-01-19 | 有米科技股份有限公司 | 基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置 |
CN112261475A (zh) * | 2020-09-07 | 2021-01-22 | 有米科技股份有限公司 | 带货视频的商品浏览价值属性评估方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108881968B (zh) | 2020-10-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103823908B (zh) | 基于用户偏好的内容推荐方法和服务器 | |
US8843500B2 (en) | Automatically generating music marketplace editorial content | |
Dal Yong | Digital platform as a double-edged sword: How to interpret cultural flows in the platform era | |
US20080281709A1 (en) | Advertising method and method of sharing advertisement revenue | |
CN107832437A (zh) | 音/视频推送方法、装置、设备及存储介质 | |
CN102084386A (zh) | 利用数字内容关联元信息的关键字广告方法及其关联系统 | |
CN105872786B (zh) | 一种在节目中通过弹幕投放广告的方法及装置 | |
CN108140041A (zh) | 针对视频搜索的观看时间聚类 | |
CN106294794A (zh) | 一种内容推荐方法及装置 | |
CN108260008A (zh) | 一种视频推荐方法、装置及电子设备 | |
Brennan | Attention factory: The story of TikTok and China's ByteDance | |
CN108595492A (zh) | 内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置 | |
CN108881968A (zh) | 一种网络视频广告投放方法和系统 | |
CN106408758A (zh) | 一种应用于自动售货机的广告投放方法和装置 | |
CN105340278A (zh) | 自动前卷和后卷制作 | |
Elliott et al. | Behind film performance in China’s changing institutional context: The impact of signals | |
Searle | Changing business models in the creative industries: The cases of television, computer games and music | |
CN108012166A (zh) | 视频播放的方法和装置 | |
CN109408723A (zh) | 一种推送方法及装置 | |
CN109151547A (zh) | 一种轮播方法、装置、终端及存储介质 | |
CN103369375B (zh) | 用于内容频道的方法和设备 | |
CN117196723A (zh) | 广告位匹配方法、系统、介质及设备 | |
CN109740060A (zh) | 一种推送信息的频次控制方法及装置 | |
CN105472468B (zh) | 点赞视频的回放方法及服务器 | |
CN109525864A (zh) | 一种收视率排名方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100080 No. 401, 4th Floor, Haitai Building, 229 North Fourth Ring Road, Haidian District, Beijing Applicant after: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd. Address before: 100086 Cuigong Hotel, 76 Zhichun Road, Shuangyushu District, Haidian District, Beijing Applicant before: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |