CN110363596A - 一种精准广告投放方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种精准广告投放方法，包括以下步骤：采集区域内用户的消费特征；对用户相同的消费特征进行归一化，产生用户归一化数据，并形成用户数据库；对用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值；获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域。本发明还公开了一种精准广告投放系统。本发明一种精准广告投放方法及系统，将用户的需求进行的量化，并将量化结果转化为广告推送的依据，有效的避免了区域广告推送的盲目性，使得广告推送不再完全根据广告商的要求进行简单推送，实现了广告区域精准推送和区域中个人的精准推送。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种精准广告投放方法及系统。
背景技术
在互联网领域，精准广告也叫精准推送。是指广告主按照广告接受对象的需求，精准、及时、有效地将广告呈现在广告对象面前，以获得预期转化效果。这种服务模式也就是人们常说的点对点服务，特点是精准而高效。精准广告的发展速度非常快，有这样几个发展的阶段，第一个阶段是地域定向投放，第二个阶段是根据客户的兴趣爱好。一个人去看一篇文章的时候随意性是有的，但也是有一定兴趣点的，我们通过文章所讲的内容，把广告主和他们的目标客户群做一个匹配联系在一起。而精准广告已经进入第三个阶段，那就是行为广告。
目前对一个区域进行广告推送时往往采用广告商直接指定的方式进行，这种方式仅仅对区域类型进行了划分，比如普通小区、高档社区和办公区域等，并没有考虑这个区域内人员的消费情况，造成推送过于简单粗暴，不够准确。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有的广告推送方式仅仅对区域类型进行了划分，比如普通小区、高档社区和办公区域等，并没有考虑这个区域内人员的消费情况，造成推送过于简单粗暴，不够准确，目的在于提供一种精准广告投放方法及系统，解决上述问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种精准广告投放方法，包括以下步骤：S1：采集区域内用户的消费特征；S2：对用户相同的消费特征进行归一化，产生用户归一化数据，并形成用户数据库；S3：对用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值；S4：获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域；S5：将广告对应的消费特征与区域中用户的评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将用户对应的最匹配的广告投送给该用户。
现有技术中，对一个区域进行广告推送时往往采用广告商直接指定的方式进行，这种方式仅仅对区域类型进行了划分，比如普通小区、高档社区和办公区域等，并没有考虑这个区域内人员的消费情况，造成推送过于简单粗暴，不够准确。
本发明应用时，为了避免对区域推送广告中存在的简单推送现象，本发明首先采集区域内用户的消费特征，这里的消费特征一般为用户在某一个项目上的花费费用，这种数据相比于其他数据更容易获取，也可以为用户自身的一些特性，例如收入、贷款情况等，这种数据相对较难获取。
然后对用户相同的消费特征进行归一化，在数据收集的过程中，采集到的用户数据呈现明显的离散，也就是多个用户之间或者多种消费项目之间无法直接进行横向比对，所以发明人对消费特征进行归一化，归一化采用以下方式进行：
令存在n个用户，同时存在m个消费项目；
用A(i,j)表示第i个用户在第j个消费项目上的花费，并以A(i,j)为元素形成矩阵；
那么第a个用户在第b个消费项目上归一化后的值为VAR(a,b)：
此时归一化后的值之间是可以直接进行比较的，从而实现了对用户数据初步处理；
再然后对每一个用户全部的归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值，并将全部用户根据用户评价值进行排序；为了对广告进行精准的匹配，需要对每一个用户提供一个直接的值进行比对，这就可以采用线性回归的方式进行，线性回归中的权重值可以根据不同类型的广告进行设定，比如对于贷款广告，则可以提高用户在归还贷款数量上的权重，对于生活日化类的广告，可以提高用户在生活支出金额的比重，从而方便后续进行比对。
再然后获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域；广告的消费特征可以通过对广告产品的评估而直接得出，而区域用户评价值则是通过对这个区域内所有用户的特征进行评价得到的，可以采用线性回归的方式进行，通过将这两者进行直接比较，两者差值的绝对值最小的广告就作为最匹配的广告。
再将广告对应的消费特征与区域中每个用户的评价值进行匹配，并将每个用户对应的最匹配的广告投送给该用户。为了进一步实现广告的精准推送，对于每一个用户还可以进行定点的推送，从而进一步提高了本发明推送的准确度。本发明通过设置上述步骤，将用户的需求进行的量化，并将量化结果转化为广告推送的依据，有效的避免了区域广告推送的盲目性，使得广告推送不再完全根据广告商的要求进行简单推送，实现了广告区域精准推送和区域中个人的精准推送。
进一步的，步骤S1包括以下子步骤：S11：在区域内设置交互终端，并在交互终端上推送广告信息；S12：在用户交互终端获取推送信息后，记录用户浏览和获取的推送信息；S13：根据用户浏览和获取的推送信息生成用户的消费特征。
本发明应用时，为了实现数据的采集，本发明将在区域内设置交互终端，并在交互终端上推送优惠信息吸引客户进行注册，并根据用户登记的信息及浏览和获取的优惠信息生成用户的消费特征，从而实现对精准推送前期的数据采集，通过这种方式采集数据并推送，再采集数据并再次推送，可以有效的减少推送中产生的数据噪声。
进一步的，步骤S4包括以下子步骤：区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；所述广告对应的消费特征与区域用户评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
本发明应用时，在这里区域用户评价值通过对该区域内所有用户的评价值进行线性回归获得，线性回归中的权值可以全部取相同的，也可以根据消费量对权重进行变化，例如提高高消费人群的权重，从而使得结果更加准确。
为了进一步实现广告匹配的准确度，本发明采用了另外一种方式进行广告匹配，也就是采用线性回归之前的用户归一化数据对广告进行匹配，具体方式如下：
令存在n个用户，同时存在m个消费项目；
用A(i,j)表示第i个用户在第j个消费项目上的花费，并以A(i,j)为元素形成矩阵；
那么第a个用户在第b个消费项目上归一化后的值为VAR(a,b)：
然后对所有用户不同消费项目上的用户归一化数据进行线性回归，这里仅举例权重相同的情况：
区域用户在第j个消费项目上的线性回归的值为Qb：
广告在第j个消费项目上值为Pj；则可以得到最终的方差值E为
以这个方差E最小的广告作为最终推送的广告，通过这种方式，可以有效的判断一个广告是否与这个区域的用户匹配，从而提高了推送的准确度。
进一步的，步骤S5包括以下子步骤：所述广告对应的消费特征与区域中用户的评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
本发明应用时，为了实现对个人用户的精准推送，也可以采用上述的方法进行处理，从而提高推送的精准度。
进一步的，所述消费特征还包括时间特征；所述时间特征为时间与消费内容的映射。
本发明应用时，还可以加入时间特征作为消费特征，这里所说的时间特征是指在指定的时间完成的消费内容，在中午完成的消费内容可能为午餐外卖等，通过这种方式得到的消费特征可以更好的反映时间对消费特征的作用使得匹配更精准。
一种精准广告投放系统，包括：设置于用户区域内的交互终端、归一化单元、数据库单元、处理单元和匹配单元；所述交互终端采集区域内用户的消费特征；所述归一化单元对用户相同的消费特征进行归一化，并形成用户数据库储存进数据库单元；所述处理单元对每一个用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值，并将用户根据用户评价值进行排序；所述匹配单元获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值进行匹配，并将与区域用户评价值匹配的广告投送到该区域；所述匹配单元还将广告对应的消费特征与区域中每个用户的评价值进行匹配，并将每个用户对应匹配的广告投送给该用户。
进一步的，所述交互终端设置于区域内，并在推送与区域匹配的广告信息；
用户在交互终端注册后，交互终端记录用户登记的信息及浏览和获取的广告信息，并根据用户登记的信息及用户浏览和获取的广告信息生成用户的消费特征后发送至归一化单元。
进一步的，区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；所述匹配单元得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
进一步的，所述匹配单元得出广告消费特征与每个用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明一种精准广告投放方法及系统，将用户的需求进行的量化，并将量化结果转化为广告推送的依据，有效的避免了区域广告推送的盲目性，使得广告推送不再完全根据广告商的要求进行简单推送，实现了广告区域精准推送和区域中个人的精准推送。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
一种精准广告投放方法，包括以下步骤：S1：采集区域内用户的消费特征；S2：对用户相同的消费特征进行归一化，产生用户归一化数据，并形成用户数据库；S3：对用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值；S4：获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域；S5：将广告对应的消费特征与区域中用户的评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将用户对应的最匹配的广告投送给该用户。
现有技术中，对一个区域进行广告推送时往往采用广告商直接指定的方式进行，这种方式仅仅对区域类型进行了划分，比如普通小区、高档社区和办公区域等，并没有考虑这个区域内人员的消费情况，造成推送过于简单粗暴，不够准确。
本实施例实施时，为了避免对区域推送广告中存在的简单推送现象，本发明首先采集区域内用户的消费特征，这里的消费特征一般为用户在某一个项目上的花费费用，这种数据相比于其他数据更容易获取，也可以为用户自身的一些特性，例如收入、贷款情况等，这种数据相对较难获取。
然后对用户相同的消费特征进行归一化，在数据收集的过程中，采集到的用户数据呈现明显的离散，也就是多个用户之间或者多种消费项目之间无法直接进行横向比对，所以发明人对消费特征进行归一化，归一化采用以下方式进行：
令存在n个用户，同时存在m个消费项目；
用A(i,j)表示第i个用户在第j个消费项目上的花费，并以A(i,j)为元素形成矩阵；
那么第a个用户在第b个消费项目上归一化后的值为VAR(a,b)：
此时归一化后的值之间是可以直接进行比较的，从而实现了对用户数据初步处理；
再然后对每一个用户全部的归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值，并将全部用户根据用户评价值进行排序；为了对广告进行精准的匹配，需要对每一个用户提供一个直接的值进行比对，这就可以采用线性回归的方式进行，线性回归中的权重值可以根据不同类型的广告进行设定，比如对于贷款广告，则可以提高用户在归还贷款数量上的权重，对于生活日化类的广告，可以提高用户在生活支出金额的比重，从而方便后续进行比对。
再然后获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域；广告的消费特征可以通过对广告产品的评估而直接得出，而区域用户评价值则是通过对这个区域内所有用户的特征进行评价得到的，可以采用线性回归的方式进行，通过将这两者进行直接比较，两者差值的绝对值最小的广告就作为最匹配的广告。
再将广告对应的消费特征与区域中每个用户的评价值进行匹配，并将每个用户对应的最匹配的广告投送给该用户。为了进一步实现广告的精准推送，对于每一个用户还可以进行定点的推送，从而进一步提高了本发明推送的准确度。本发明通过设置上述步骤，将用户的需求进行的量化，并将量化结果转化为广告推送的依据，有效的避免了区域广告推送的盲目性，使得广告推送不再完全根据广告商的要求进行简单推送，实现了广告区域精准推送和区域中个人的精准推送。
为了进一步的对本实施例进行说明，步骤S1包括以下子步骤：S11：在区域内设置交互终端，并在交互终端上推送广告信息；S12：在用户交互终端获取推送信息后，记录用户浏览和获取的推送信息；S13：根据用户浏览和获取的推送信息生成用户的消费特征。
本实施例实施时，为了实现数据的采集，本发明将在区域内设置交互终端，并在交互终端上推送优惠信息吸引客户进行注册，并根据用户登记的信息及浏览和获取的优惠信息生成用户的消费特征，从而实现对精准推送前期的数据采集，通过这种方式采集数据并推送，再采集数据并再次推送，可以有效的减少推送中产生的数据噪声。
为了进一步的对本实施例进行说明，步骤S4包括以下子步骤：区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；所述广告对应的消费特征与区域用户评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
本实施例实施时，在这里区域用户评价值通过对该区域内所有用户的评价值进行线性回归获得，线性回归中的权值可以全部取相同的，也可以根据消费量对权重进行变化，例如提高高消费人群的权重，从而使得结果更加准确。
为了进一步实现广告匹配的准确度，本发明采用了另外一种方式进行广告匹配，也就是采用线性回归之前的用户归一化数据对广告进行匹配，具体方式如下：
令存在n个用户，同时存在m个消费项目；
用A(i,j)表示第i个用户在第j个消费项目上的花费，并以A(i,j)为元素形成矩阵；
那么第a个用户在第b个消费项目上归一化后的值为VAR(a,b)：
然后对所有用户不同消费项目上的用户归一化数据进行线性回归，这里仅举例权重相同的情况：
区域用户在第j个消费项目上的线性回归的值为Qb：
广告在第j个消费项目上值为Pj；则可以得到最终的方差值E为
以这个方差E最小的广告作为最终推送的广告，通过这种方式，可以有效的判断一个广告是否与这个区域的用户匹配，从而提高了推送的准确度。
为了进一步的对本实施例进行说明，步骤S5包括以下子步骤：所述广告对应的消费特征与区域中用户的评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
本实施例实施时，为了实现对个人用户的精准推送，也可以采用上述的方法进行处理，从而提高推送的精准度。
为了进一步的对本实施例进行说明，所述消费特征还包括时间特征；所述时间特征为时间与消费内容的映射。
本实施例实施时，还可以加入时间特征作为消费特征，这里所说的时间特征是指在指定的时间完成的消费内容，在中午完成的消费内容可能为午餐外卖等，通过这种方式得到的消费特征可以更好的反映时间对消费特征的作用使得匹配更精准。
实施例2
本发明一种精准广告投放系统，包括：设置于用户区域内的交互终端、归一化单元、数据库单元、处理单元和匹配单元；所述交互终端采集区域内用户的消费特征；所述归一化单元对用户相同的消费特征进行归一化，并形成用户数据库储存进数据库单元；所述处理单元对每一个用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值，并将用户根据用户评价值进行排序；所述匹配单元获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值进行匹配，并将与区域用户评价值匹配的广告投送到该区域；所述匹配单元还将广告对应的消费特征与区域中每个用户的评价值进行匹配，并将每个用户对应匹配的广告投送给该用户。所述交互终端设置于区域内，并在推送与区域匹配的广告信息；用户在交互终端注册后，交互终端记录用户登记的信息及浏览和获取的广告信息，并根据用户登记的信息及用户浏览和获取的广告信息生成用户的消费特征后发送至归一化单元。区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；所述匹配单元得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。所述匹配单元得出广告消费特征与每个用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种精准广告投放方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集区域内用户的消费特征；
S2：对用户相同的消费特征进行归一化，产生用户归一化数据，并形成用户数据库；
S3：对用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值；
S4：获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将与区域用户评价值最匹配的广告投送到该区域；
S5：将广告对应的消费特征与区域中用户的评价值和/或用户归一化数据进行匹配，并将用户对应的最匹配的广告投送给该用户。
2.根据权利要求1所述的一种精准广告投放方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：
S11：在区域内设置交互终端，并在交互终端上推送广告信息；
S12：在用户交互终端获取推送信息后，记录用户浏览和获取的推送信息；
S13：根据用户浏览和获取的推送信息生成用户的消费特征。
3.根据权利要求1所述的一种精准广告投放方法，其特征在于，步骤S4包括以下子步骤：
区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；
所述广告对应的消费特征与区域用户评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
4.根据权利要求1所述的一种精准广告投放方法，其特征在于，步骤S5包括以下子步骤：所述广告对应的消费特征与区域中用户的评价值进行匹配采用：得出广告消费特征与用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
5.根据权利要求1所述的一种精准广告投放方法，其特征在于，所述消费特征还包括时间特征；所述时间特征为时间与消费内容的映射。
6.一种精准广告投放系统，其特征在于，包括：设置于用户区域内的交互终端、归一化单元、数据库单元、处理单元和匹配单元；
所述交互终端采集区域内用户的消费特征；
所述归一化单元对用户相同的消费特征进行归一化，并形成用户数据库储存进数据库单元；
所述处理单元对每一个用户归一化消费特征进行线性回归得到用户评价值，并将用户根据用户评价值进行排序；
所述匹配单元获取广告对应的消费特征并与区域用户评价值进行匹配，并将与区域用户评价值匹配的广告投送到该区域；
所述匹配单元还将广告对应的消费特征与区域中每个用户的评价值进行匹配，并将每个用户对应匹配的广告投送给该用户。
7.根据权利要求6所述的一种精准广告投放系统，其特征在于，所述交互终端设置于区域内，并在推送与区域匹配的广告信息；
用户在交互终端注册后，交互终端记录用户登记的信息及浏览和获取的广告信息，并根据用户登记的信息及用户浏览和获取的广告信息生成用户的消费特征后发送至归一化单元。
8.根据权利要求6所述的一种精准广告投放系统，其特征在于，区域用户评价值通过对该区域内用户的评价值进行线性回归获得；
所述匹配单元得出广告消费特征与区域用户评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
9.根据权利要求6所述的一种精准广告投放系统，其特征在于，所述匹配单元得出广告消费特征与每个用户的评价值的方差，并将方差最小的广告作为最匹配的广告。
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Publications (1)
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Legal Events
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20191022 |