CN112801699A - 用于广告平台的广告投放方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种用于广告平台的广告投放方法及装置。该用于广告平台的广告投放方法包括获取销售网点的用户特征；根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；获取待投放广告的目标用户特征；将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。本申请解决了线下广告实现精准投放并提高转化率的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及移动互联网广告领域，具体而言，涉及一种用于广告平台的广告投放方法及装置。
背景技术
随着经济的发展，广告业的发展也越来越迅猛。诸如广告屏、电梯广告的线下广告随处可见，但是相关技术中的线下广告在很大程度上都是在多个地点进行广撒网，难以像线上广告一样通过客户端提供的行动轨迹、基本信息等进行分析并推广，导致转化率很低。如何使相关技术中的线下广告实现精准投放并提高转化率，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种用于广告平台的广告投放方法，以解决线下广告实现精准投放并提高转化率的问题。
为了实现上述目的，本申请提供了一种用于广告平台的广告投放方法及装置。
第一方面，本申请提供了一种用于广告平台的广告投放方法。
根据本申请的用于广告平台的广告投放方法包括：
获取销售网点的用户特征；
根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；
将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；
获取待投放广告的目标用户特征；
将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
进一步的，所述用户特征包括购物订单和人脸特征，所述获取销售网点的用户特征，包括：
通过销售网点的销售记录获取所述销售网点对应的用户的购物订单；
通过图像采集装置获取所述购物订单对应的人脸图像并采提取人脸特征。
进一步的，所述根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征包括：
根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，每种商品类型对应一种类型的购物订单及其对应的人脸特征；
对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；
将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；
将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
进一步的，所述获取待投放广告的目标用户特征，包括以下任意一种或多种的组合：
根据待投放广告的素材类型，确定所述素材类型对应的目标用户特征；
根据待投放广告的目标群体，确定所述目标群体对应的目标用户特征；
根据待投放广告的播放内容，确定所述播放内容对应的目标用户特征。
进一步的，所述将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，包括：
将目标用户特征与用户群体特征集中相同商品类型的群体特征进行匹配；
根据匹配结果确定对应的销售网点。
进一步的，在所述根据匹配结果确定对应的销售网点之后，所述方法还包括：
根据对应的销售网点中每种商品类型的销售总量，对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。
第二方面，本申请提供了一种用于广告平台的广告投放装置。
根据本申请的用于广告平台的广告投放装置包括：
网点特征获取模块，用于获取销售网点的用户特征；
群体特征确定模块，用于根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；
特征集确定模块，用于将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；
广告特征获取模块，用于获取待投放广告的目标用户特征；
特征匹配模块，用于将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
进一步的，所述网点特征获取模块中用户特征包括购物订单和人脸特征，包括：
订单获取单元，用于通过销售网点的销售记录获取所述销售网点对应的用户的购物订单；
人脸采集单元，用于通过图像采集装置获取所述购物订单对应的人脸图像并提取人脸特征。
进一步的，所述群体特征确定模块包括：
特征分类单元，用于根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，每种商品类型对应一种类型的购物订单及其对应的人脸特征；
人脸特征分组单元，用于对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；
群体特征确定单元，用于将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；
群体特征集合单元，用于将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
进一步的，所述特征集确定模块，包括：
素材类型确定模块，用于根据待投放广告的素材类型，确定所述素材类型对应的目标用户特征；
目标群体确定模块，用于根据待投放广告的目标群体，确定所述目标群体对应的目标用户特征；
播放内容确定模块，用于根据待投放广告的播放内容，确定所述播放内容对应的目标用户特征。
进一步的，所述特征匹配模块，包括：
用户匹配单元，用于将目标用户特征与用户群体特征集中相同商品类型的群体特征进行匹配；
网点获取单元，用于根据匹配结果确定对应的销售网点。
进一步的，所述特征匹配模块，还包括：
销售网点筛选单元，用于根据对应的销售网点中每种商品类型的销售总量，对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。
第三方面，本申请提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的用于广告平台的广告投放方法的步骤。
第四方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的用于广告平台的广告投放方法的步骤。
在本申请实施例中，通过获取销售网点的用户特征的方式，确定销售网点的用户群体特征集，并将待投放广告的目标用户特征与销售网点的用户群体特征集进行匹配，达到了根据匹配结果将待投放广告投放到与用户群体特征匹配的销售网点的目的，从而实现了根据用户特征检测销售网点客流的技术效果，进而解决了线下广告实现精准投放并提高转化率的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的用于广告平台的广告投放方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例的用于广告平台的广告投放装置的结构框图；
图3是根据本申请实施例的广告平台的结构框图；
图4是根据本申请实施例的电子设备框图。
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。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
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，提供了一种用于广告平台的广告投放方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S1至步骤S5：
S1：获取销售网点的用户特征。
网点可以通过智能设备采集顾客在进行购物时的用户特征，具体的，“用户特征”包括购物订单和人脸特征，“获取销售网点的用户特征”，具体为：通过销售网点的销售记录获取所述销售网点对应的用户的购物订单；通过图像采集装置获取所述购物订单对应的人脸图像并提取人脸特征。
销售记录包括至少一条购物订单，每条购物订单对应一种商品类型。购物订单至少包括商品名称、商品类型、商品数量、商品价格，还可以包括订单总价、购买时间等。图像采集设备在用户购物时直接获取到的人脸图像可以为正脸图像数据、侧脸图像数据，人脸图像还可以包括采集图像的时间；然后可以根据正脸图像数据、侧脸图像数据、采集图像的时间可以进一步分析得到人脸特征，其中，人脸特征可以包括性别、年龄阶段、到店时间、离店时间、进店停留时间等一种或多种。
可选的，除了在购物时通过图像采集设备获取用户特征外，还可以在用户做出指定动作时，通过图像采集装置获取用户特征。其中，指定动作可以为拿起商品、放下商品、在商品前停留超过时间阈值等一种或多种动作。
S2：根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征。
“所述根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征”具体为：根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，每种商品类型对应一种类型的购物订单及其对应的人脸特征；对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
每条购物订单中对应一种商品类型，可以根据不同的商品类型对用户特征进行分类。每种商品类型可以对应多条购物订单，进而可以对应多个用户的人脸特征。进一步根据每种商品类型对应的所有用户的人脸特征进行分组(例如对按照性别特征进行分组、按照年龄特征进行分组)，根据每一分组的人脸特征中的用户数量分析出该组的第一群体特征。因为用户特征中可以包括多个人脸特征，所以将所有的人脸特征对应的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征。进一步将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为该销售网点的用户群体特征。
另外，在销售网点中的占比超过预设比例(如占比最高、占比超过30％)的商品类型即为该销售网点的购物偏好，进而后台可以将用户的购物偏好对应的群体特征作为销售网点的用户群体特征，即将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为该销售网点的用户群体特征。
结合具体的示例对确定第一群体特征的过程做进一步解释说明。例如，某一销售网点按照商品类型分类后，其中的一种商品类型为咖啡，该商品类型对应的所有用户特征中的人脸特征按照年龄阶段、性别、到店时间进行分组，其中，年龄阶段组中包括第一年龄段、第二年龄段、第三年龄段、第四年龄段，性别组中包括男性、女性，到店时间组中包括上午购买、下午购买、傍晚购买。经过统计得到，在不同年龄阶段中对应购买咖啡的用户数量分别为20、50、30、10，在男性中购买咖啡的用户数量为40，在女性中购买咖啡的数量为60，在不同到店时间对应购买咖啡的用户数量分别为30、50、20。根据每一分组的人脸特征中的用户数量分析出该组的第一群体特征，即将每个分组中用户数量最多的特征的作为该组的第一群体特征。即将第二年龄阶段作为年龄阶段组的第一群体特征，将女性作为性别组的第一群体特征，将下午购买作为时间组的第一群体特征。然后将该咖啡类型的所有第一群体特征“第二年龄阶段、女性、下午购买”作为该销售网点的咖啡类型的用户群体特征。
S3：将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集。
将上述步骤中确定的单一销售网点中的用户群体特征进行集合，确定包含所有销售网点用户群体特征的用户群体特征集。具体的，用户群体特征集中包括每种购物订单特征对应的人脸特征和销售网点。
S4：获取待投放广告的目标用户特征。
广告商在进行投放广告时，通常会对待投放广告的投放目标有定位，例如咖啡的广告定位年轻的都市白领，进一步根据广告商的投放目标确定目标用户特征。在广告商对待投放广告没有进行定位时，需要对待投放广告进行智能分析确定目标用户特征。
“所述获取待投放广告的目标用户特征”具体为以下任意一种或多种的组合：根据待投放广告的素材类型，确定所述素材类型对应的目标用户特征；根据待投放广告的目标群体，确定所述目标群体对应的目标用户特征；根据待投放广告的播放内容，确定所述播放内容对应的目标用户特征。
后台可以根据广告商上传的待投放广告的素材类型(如节日广告、食品广告、化妆品广告)、目标群体(如辅导班广告、就业辅导广告)、播放内容(如保温杯广告、耳机广告)等确定对应的目标用户特征。示例的，待投放广告的素材类型为化妆品，确定其对应的目标用户特征为女性。
S5：将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点。
“将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果将待投放广告投放到与用户群体特征匹配的销售网点”，具体为：将目标用户特征与用户群体特征集中相同商品类型的群体特征进行匹配；根据匹配结果确定对应的销售网点。
待投放广告的目标用户特征通常包括多种用户特征(如性别、年龄阶段等)，首先判断用户群体特征集中的商品类型是否与目标用户类型中的商品类型匹配，若匹配再将目标用户特征与商品类型的群体特征进行匹配。匹配结果可以是完全匹配、完全不匹配、部分匹配。示例的，完全匹配为目标用户特征与用户特征集中的群体特征完全相同，则匹配成功；完全不匹配为目标用户特征与用户特征集中的群体特征完全不相同，则匹配失败；部分匹配为目标用户特征中至少存在一个与用户特征集中的群体特征相同的特征。可选的，当匹配结果为部分匹配时，可以根据匹配规则(可以是后台用户的需求)确定时匹配成功或匹配失败。例如，群体特征包括A、B、C特征，目标用户特征为C、D特征，群体特征中的特征包括目标用户的C特征，则匹配结果为部分匹配，匹配规则为部分匹配是匹配成功，则包括A、B、C特征的群体特征与目标用户特征匹配成功。根据匹配成功的用户群体特征集确定其对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
示例的，待投放广告的目标用户特征中的商品类型为咖啡，目标用户特征为女性、晚上购买。销售网点包括第一销售网点、第二销售网点、第三销售网点、第四销售网点。其中，第一销售网点的用户偏好为咖啡，其对应的用户群体特征为“女性，晚上购买”，第一销售网点商品类型和目标用户中的商品类型相同，且，第一销售网点的匹配结果是完全匹配，则第一销售网点匹配成功。第二销售网点的用户偏好为奶茶，与目标用户特征中的商品类型不同，则第二销售网点的匹配结果为完全不匹配，第二销售网点匹配失败。第三销售网点的用户偏好为咖啡，其对应的用户群体特征为“男性，下午购买”，第三销售网点商品类型和目标用户中的商品类型相同，但，第三销售网点的匹配结果是完全不匹配，则第三销售网点匹配失败。第四销售网点的用户偏好为咖啡，其对应的用户群体特征为“女性，下午购买”，第四销售网点商品类型和目标用户中的商品类型相同，但，第四销售网点的匹配结果是部分匹配，则根据匹配规则，如部分匹配是匹配成功，则第四销售网点匹配成功。上述匹配成功的网点确定为第一销售网点和第四销售网点，将待投放广告投放到第一销售网点和第四销售网点。
进一步的，在所述“根据所述用户群体特征获取对应的销售网点”之后，所述方法还包括：根据对应的销售网点中每种商品类型的销售总量，对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。
销售总量包括销售总金额和/或销售总数量，后台用户可以根据需求对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。示例的，匹配成功的第一销售网点中咖啡的销售总量为5000杯/天、和/或2万元/天，第四销售网点中咖啡的销售总量为500杯/天、和/或1万元/天，若后台用户需求为每天卖出超1000杯的销售网点，则对第一销售网点和第四销售网点进行筛选，筛选后的结果为第一销售网点符合后台用户需求，将待投放广告投放到第一销售网点中。
从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，通过获取销售网点的用户特征的方式，确定销售网点的用户群体特征集，并将待投放广告的目标用户特征与销售网点的用户群体特征集进行匹配，达到了根据匹配结果将待投放广告投放到与用户群体特征匹配的销售网点的目的，从而实现了根据用户特征检测销售网点客流的技术效果。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本申请实施例，还提供了一种用于实施上述用于广告平台的广告投放方法的装置，如图2所示，该用于广告平台的广告投放装置20包括：
网点特征获取模块201，用于获取销售网点的用户特征；
群体特征确定模块202，用于根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；
特征集确定模块203，用于将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；
广告特征获取模块204，用于获取待投放广告的目标用户特征；
特征匹配模块205，用于将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
进一步的，所述网点特征获取模块201中用户特征包括购物订单和人脸特征，包括：
订单获取单元，用于通过销售网点的销售记录获取所述销售网点对应的用户的购物订单；
人脸采集单元，用于通过图像采集装置获取所述购物订单对应的人脸图像并提取人脸特征。
进一步的，所述群体特征确定模块202包括：
特征分类单元，用于根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，每种商品类型对应一种类型的购物订单及其对应的人脸特征；
人脸特征分组单元，用于对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；
群体特征确定单元，用于将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；
群体特征集合单元，用于将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
进一步的，所述特征集确定模块203，包括：
素材类型确定模块，用于根据待投放广告的素材类型，确定所述素材类型对应的目标用户特征；
目标群体确定模块，用于根据待投放广告的目标群体，确定所述目标群体对应的目标用户特征；
播放内容确定模块，用于根据待投放广告的播放内容，确定所述播放内容对应的目标用户特征。
进一步的，所述特征匹配模块205，包括：
用户匹配单元，用于将目标用户特征与用户群体特征集中相同商品类型的群体特征进行匹配；
网点获取单元，用于根据匹配结果确定对应的销售网点。
进一步的，所述特征匹配模块205，还包括：
销售网点筛选单元，用于根据对应的销售网点中每种商品类型的销售总量，对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。
具体的，本实施例中各模块的实现可以参考方法实施例中的相关实现，不再赘述。
从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，通过获取销售网点的用户特征的方式，确定销售网点的用户群体特征集，并将待投放广告的目标用户特征与销售网点的用户群体特征集进行匹配，达到了根据匹配结果将待投放广告投放到与用户群体特征匹配的销售网点的目的，从而实现了根据用户特征检测销售网点客流的技术效果。
根据本申请实施例，还提供了一种广告平台30，如图3所示，该广告平台30包括：基础管理模块、广告发布模块、广告运营模块、批发分销模块。
其中，基础管理模块包括：用于点位管理、网点管理、远程控制、点位集合管理、用户管理；
广告发布模块包括：用于订单管理、素材审核、广告管理；
广告运营模块包括：用于客流检测(用于实现上述用于广告平台的广告投放装置20)、曝光率、投放统计、设备检测；
批发分销模块包括：用于管理商品库、批发订单、在线支付、结算分成、实时提现。
进一步的，广告平台30分别与DSP平台31(Demand-Side Platform，需求方平台)、17g/19g主板32、大屏apk33、副屏插件34、APP35(Application，应用程序)无线连接。可选的，无线连接的方式可以是WiFi、4G移动网络、蓝牙等，在此不进行限制。
其中，DSP平台31为外部第三方(即广告主)有广告投放需求时使用的平台。示例的，在广告主需要进行广告投放时，通过DSP平台31(例如京准通)发送的投放广告需求并对接广告平台30，广告平台30接收DSP平台31发送的投放广告需求，广告主可以在广告平台30上选择对应的投放设备；
17g/19g主板32为投放设备和/或广告大屏的固件主板；
大屏apk33是安装在投放设备和/或广告大屏中的一款应用，通常应用于室外广场的场景，用于接收的广告平台30推送的广告计划(如广告的播放时间和播放频次等)和待推送广告，以便投放设备和/或广告大屏投放待推送广告；
副屏插件34是安装在收银机副屏上的一款应用，通常应用于便利店的场景，用于接收的广告平台30推送的广告计划(如广告的播放时间、播放频次等)和待推送广告，以便副屏投放待推送广告给正在结算的客户；
APP35是一款手机应用，主要面向投放广告的广告主，APP35具有选择投放广告的点位(相当于上述的投放设备和/或广告大屏)、对待投放广告的素材编辑的功能；在广告主通过APP35上传待投放广告的广告素材后，广告平台30对广告素材进行审核，在广告平台30审核通过、广告主通过APP35支付广告投放的费用后，广告平台30将审核通过的广告素材发送至广告主选择的投放广告的点位。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现用于广告平台的广告投放方法的步骤。例如包括：获取销售网点的用户特征；根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；获取待投放广告的目标用户特征；将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
图4为本发明实施例提供的电子设备框图，如图4所示，该设备包括：处理器401、存储器402和总线403；
其中，处理器401及存储器402分别通过总线403完成相互间的通信；处理器401用于调用存储器402中的程序指令，以执行上述实施例所提供的用于广告平台的广告投放方法，例如包括：获取销售网点的用户特征；根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；获取待投放广告的目标用户特征；将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
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。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，包括：
获取销售网点的用户特征；
根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；
将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；
获取待投放广告的目标用户特征；
将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果确定对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
2.根据权利要求1所述的用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，所述用户特征包括购物订单和人脸特征，所述获取销售网点的用户特征，包括：
通过销售网点的销售记录获取所述销售网点对应的用户的购物订单；
通过图像采集装置获取所述购物订单对应的人脸图像并提取人脸特征。
3.根据权利要求2所述的用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，所述根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征包括：
根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，其中，每种商品类型对应同种商品类型的购物订单及购物订单对应的人脸特征；
对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；
将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；
将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
4.根据权利要求1所述的用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，所述获取待投放广告的目标用户特征，包括以下任意一种或多种的组合：
根据待投放广告的素材类型，确定所述素材类型对应的目标用户特征；
根据待投放广告的目标群体，确定所述目标群体对应的目标用户特征；
根据待投放广告的播放内容，确定所述播放内容对应的目标用户特征。
5.根据权利要求1所述的用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，所述将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，包括：
将目标用户特征与用户群体特征集中相同商品类型的群体特征进行匹配；
根据匹配结果确定对应的销售网点。
6.根据权利要求5所述的用于广告平台的广告投放方法，其特征在于，在所述根据匹配结果确定对应的销售网点之后，所述方法还包括：
根据对应的销售网点中每种商品类型的销售总量，对所述对应的销售网点进行筛选，以便将待投放广告投放到筛选后的销售网点。
7.一种用于广告平台的广告投放装置，其特征在于，包括：
网点特征获取模块，用于获取销售网点的用户特征；
群体特征确定模块，用于根据销售网点的所有用户特征，确定所述销售网点对应的用户群体特征；
特征集确定模块，用于将所有销售网点的用户群体特征构成用户群体特征集；
广告特征获取模块，用于获取待投放广告的目标用户特征；
特征匹配模块，用于将目标用户特征与用户群体特征集进行匹配，根据匹配结果获取对应的销售网点，以便将待投放广告投放到对应的销售网点。
8.根据权利要求7所述的用于广告平台的广告投放装置，其特征在于，所述群体特征确定模块包括：
特征分类单元，用于根据购物订单的商品类型对用户特征进行分类，每种商品类型对应一种类型的购物订单及其对应的人脸特征；
人脸特征分组单元，用于对每种商品类型对应的人脸特征进行分组，根据每组中的用户数量分析出该组的第一群体特征；
群体特征确定单元，用于将所有的第一群体特征作为对应的商品类型的群体特征；
群体特征集合单元，用于将商品类型在对应销售网点中的占比超过预设比例的所有商品类型的群体特征的集合作为所述销售网点的用户群体特征。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的用于广告平台的广告投放方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-6任一项所述的用于广告平台的广告投放方法。
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|---|---|---|---|
| CN202110115010.XA CN112801699A (zh) | 2021-01-27 | 2021-01-27 | 用于广告平台的广告投放方法及装置 |
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|---|---|
| CN112801699A true CN112801699A (zh) | 2021-05-14 |
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ID=75812403
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| CN202110115010.XA Pending CN112801699A (zh) | 2021-01-27 | 2021-01-27 | 用于广告平台的广告投放方法及装置 |
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| Country | Link |
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| CN (1) | CN112801699A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115907868A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-04-04 | 中山市征途文化传播有限公司 | 一种广告投放分析方法及装置 |
| CN116109355A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-05-12 | 广东玄润数字信息科技股份有限公司 | 基于偏好数据的广告投放分析方法、系统及存储介质 |
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| KR20090003540A (ko) * | 2007-06-15 | 2009-01-12 | 주식회사 인터파크지마켓 | 온라인 쇼핑몰에서 타겟형 광고 시스템 및 방법 |
| CN110210894A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-09-06 | 北京瑞卓喜投科技发展有限公司 | 基于区块链的广告投放方法、装置及电子设备 |
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2021
- 2021-01-27 CN CN202110115010.XA patent/CN112801699A/zh active Pending
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