CN110570243A - 适用于硬件广告屏的广告适配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于硬件广告屏的广告适配方法，S1、通过采集mac信息和多用户信息，分别对应获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征，以及利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像；S2、将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，计算用户的画像函数和广告特征函数；S3、计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值；S4、将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序。本发明操作简单，实现个性化广告的实时播放目的，提高广告投放效率和收益。
Description
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域，尤其涉及一种适用于硬件广告屏的广告适配方法。
背景技术
在现代，广告被认为是运用媒体而非口头形式传递的具有目的性信息的一种形式，它旨在唤起人们对商品的需求并对生产或销售这些商品的企业产生了解和好感，告之提供某种非营利目的的服务以及阐述某种意义和见解等。以大众传播理论为出发点，广告信息传播过程中的广告构成要素主要包括：广告信源、广告信息、广告媒介、广告信宿等要素。
传统的位于写字楼、小区、停车场等的硬件广告屏播放广告过程中，仅支持轮番播放，无法实现实时竞价播放的功能，达不到高效率、高收益的广告播放效果，因此，我们提出了一种适用于硬件广告屏的广告适配方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种适用于硬件广告屏的广告适配方法。
适用于硬件广告屏的广告适配方法，包括以下步骤：
S1、通过采集mac信息和多用户信息，分别对应获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征，以及利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像；
S2、将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，计算用户的画像函数和广告特征函数；
S3、计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值；
S4、将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序，根据预先设定的误差项和广告屏的得分，匹配所有广告中与该用户得分距离在特定范围内的广告，最终得到广告播放模型。
进一步的，所述S1中，mac地址的各项属性特征包括金融属性标签、常去场所标签、游戏兴趣标签、线下消费偏好、人口属性标签、常出现城市、活跃区域。
进一步的，所述S1中，用户的各项信息包括年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型。
进一步的，所述S2中，广告特征包括广告质量、所属行业、广告类型、品牌、消费水平、需求频度、市场占有率、影响力、竞品特征，所述投放策略包括地域要求、商圈要求、性别要求、年龄结构要求、消费水平要求、兴趣爱好要求、社会属性要求，以及投放时段、播放类型、出价区间。
进一步的，所述S2中，用户的画像函数的计算为参照用户的年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型的自变量中的一个或多个。
进一步的，所述S2中，广告特征函数的计算为参照广告质量、所属行业、广告类型、品牌、消费水平、需求频度、市场占有率、影响力、竞品特征的自变量中的一个或多个。
为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种适用于硬件广告屏的广告适配的装置。
根据本申请的适用于硬件广告屏的广告适配的装置包括：
信息采集单元，用于采集mac地址和用户照片，来获取mac地址的各项属性特征和用户的画像；
多对多映射单元，用于将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，计算用户的画像函数；
综合信息值计算单元，用于计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值；
模型制作单元，用于将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序，根据预先设定的误差项和广告屏的得分，匹配所有广告中与该用户得分距离在特定范围内的广告，最终得到广告播放模型。
进一步的，所述信息采集单元包括：
mac信息采集模块，用于探针获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征；
多用户信息采集模块，用于先利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像。
为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；
以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，
所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行第一方面中任一项所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
为了实现上述目的，根据本申请的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面中任一项所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
本发明提出的一种适用于硬件广告屏的广告适配方法，基于硬件屏广告的竞价播放机制，根据智能广告下发机理模型下发到硬件屏的广告，硬件屏会根据当前时段采集到的各项信息指标，按照相应的优先级和广告投放策略和广告竞价区间综合筛选出达到下个播放要求的广告并进行播放，充分做到个性化广告的实时触达，进而达到高效率、高收益的广告播放效果。本发明设计巧妙，操作简单，实现个性化广告的实时播放目的，提高广告投放效率和收益，值得推广。
附图说明
图1为本发明提出的适用于硬件广告屏的广告适配方法的流程框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本申请实施例，参照图1，本发明提出的适用于硬件广告屏的广告适配方法，包括以下步骤：
S1、信息采集：包括mac信息采集和多用户信息采集，mac信息采集用于探针获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征，如金融属性标签、常去场所标签、游戏兴趣标签、线下消费偏好、人口属性标签、常出现城市、活跃区域等；多用户信息采集用于先利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，如用户的各项信息包括年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型等，并根据识别的信息计算每个用户的画像，消费水平、品牌喜好、性格特征、消费倾向、人口属性等；
S2、多对多映射：将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，用户的画像函数为表述为y1＝f(x1，x2，...，xn)，其中Xn表示为年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型等等自变量，同理，可以得到其他用户特征y2、y3；
广告特征函数表述为t1＝g(m1，m2，...，ml)，其中ml为广告质量、所属行业、广告类型、品牌、消费水平、需求频度、市场占有率、影响力、竞品特征等等变量，同理可得整体广告画像t2；
S3、计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值，通过对每个广告实际数据的分析，得到加权wi后的综合信息值表示为：
同理得到每个用户的综合信息值：
S4、将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序，其中δ为预先设定的误差项，|Ai-Bj|＜δ根据第j个屏的得分，匹配所有广告中与该用户得分距离不超过δ的广告，最终得到广告播放模型。
具体的，信息采集单元还包括mac信息采集模块和多用户信息采集模块；
mac信息采集模块，用于探针获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征；
多用户信息采集模块，用于先利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像。
本实施例中，基于硬件屏广告的竞价播放机制，根据智能广告下发机理模型下发到硬件屏的广告，硬件屏会根据当前时段采集到的各项信息指标，按照相应的优先级和广告投放策略和广告竞价区间综合筛选出达到下个播放要求的广告并进行播放，充分做到个性化广告的实时触达，进而达到高效率、高收益的广告播放效果。
具体的，本申请实施例的装置中各模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
根据本申请实施例，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，
所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述图1中所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
根据本申请实施例，还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行图1中所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过采集mac信息和多用户信息，分别对应获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征，以及利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像；
S2、将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，计算用户的画像函数和广告特征函数；
S3、计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值；
S4、将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序，根据预先设定的误差项和广告屏的得分，匹配所有广告中与该用户得分距离在特定范围内的广告，最终得到广告播放模型。
2.根据权利要求1所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，所述S1中，mac地址的各项属性特征包括金融属性标签、常去场所标签、游戏兴趣标签、线下消费偏好、人口属性标签、常出现城市、活跃区域中的一个或多个。
3.根据权利要求1所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，所述S1中，用户的各项信息包括年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型中的一个或多个。
4.根据权利要求1所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，所述S2中，广告特征包括广告质量、所属行业、广告类型、品牌、消费水平、需求频度、市场占有率、影响力、竞品特征，所述投放策略包括地域要求、商圈要求、性别要求、年龄结构要求、消费水平要求、兴趣爱好要求、社会属性要求，以及投放时段、播放类型、出价区间中的一个或多个。
5.根据权利要求1所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，所述S2中，用户的画像函数的计算为参照用户的年龄、性别、身高、配饰品牌、服装品牌、是否化妆、体型、发型的自变量中的一个或多个。
6.根据权利要求1所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法，其特征在于，所述S2中，广告特征函数的计算为参照广告质量、所属行业、广告类型、品牌、消费水平、需求频度、市场占有率、影响力、竞品特征的自变量中的一个或多个。
7.一种适用于硬件广告屏的广告适配的装置，其特征在于，所述装置包括：
信息采集单元，用于采集mac地址和用户照片，来获取mac地址的各项属性特征和用户的画像；
多对多映射单元，用于将广告特征和投放策略与当前硬件屏采集的受众特征集，并进行多对多映射，计算用户的画像函数；
综合信息值计算单元，用于计算出每个广告和当前时段受众特征集的综合信息值；
模型制作单元，用于将每个受众特征集对所有的广告根据综合信息值进行优先播放级别进行排序，根据预先设定的误差项和广告屏的得分，匹配所有广告中与该用户得分距离在特定范围内的广告，最终得到广告播放模型。
8.根据权利要求7所述的一种适用于硬件广告屏的广告适配的装置，其特征在于，所述信息采集单元包括：
mac信息采集模块，用于探针获取mac地址后，实时通过服务端获取该mac地址的各项属性特征；
多用户信息采集模块，用于先利用摄像头获取用户照片，然后服务端AI通过照片识别每个用户的各项信息，并根据识别的信息计算每个用户的画像。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，
所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行权利要求1至权利要求6中任一项所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至权利要求6中任一项所述的适用于硬件广告屏的广告适配方法。
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20191213 |