CN112818220A - 广告推荐方法、装置及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种广告推荐方法、装置及计算机设备，所述方法包括获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。本发明不仅能紧抓用户需求，同时也可以搞清用户流量转换的效果，智能电视终端通过收集用户行为、多维度打标签、匹配各类人群从而达到精准广告的效果，同时通过第三方监测让广告主清晰看到投放效果。
Description
技术领域
本发明属于智能终端技术领域，具体涉及一种广告推荐方法、装置及计算机设备。
背景技术
随着互联网技术的突飞猛进，以智能电视、网络机顶盒为代表的智能电视在人们的日常生活中扮演着不可或缺的角色，用户规模和活跃度不断攀升，其承载的视频内容、应用、增值服务出现了巨大的盈利空间。对于大部分个人或者家庭用户而言，电视是日常生活必不可少的家电产品，是家庭场景的核心环节，客厅场景的第一入口。OTT的普及，将以电视机为主的家庭娱乐方式纳入了互联网广告所能触及的范围内，这种纳入将电视与手机、电脑等互联网传统的广告载体实现了完美联结。
目前广告主在传统电视上投放广告难实现精准定向投放，同时投放广告时也很难了解到电视大屏对面的用户群体，不仅不能紧抓用户需求，同时也难以搞清用户流量转换的效果，因此，难道精准的匹配人群进行相应广告投放。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种广告推荐方法、装置及计算机设备，以解决现有技术中不能抓紧用户需求，不能精准的匹配人群投放广告的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种广告推荐方法，包括：
获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
进一步的，所述点播的视频包括：点播视频的类型、点播视频的时间以及点播视频的时长；
所述观看的直播包括：直播频道、直播时间、直播时长；
所述应用包括：应用类型、使用应用的时间、使用应用的时长。
进一步的，所述利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签
利用NLP算法对用户行为数据对电视终端打标签；
计算各个标签的权重并进行排序；
根据权重的排序及待投放的广告类型确定投放标签。
进一步的，向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告之后，还包括：
实时监控广告观看数据并调整投放标签。
进一步的，所述实时监控广告观看数据并调整投放标签，包括：
在多次广告投放后统计广告观看数据，得到统计数据；
根据所述统计数据调整各标签权重，重新确定投放标签；
根据重新确定的投放标签，向电视终端投放相匹配的广告。
进一步的，还包括：
在电视终端显示浮窗，所述浮窗用于显示广告监测代码和渠道号。
进一步的，所述标签包括人群标签、设备标签、地理标签以及行为标签。
本申请实施例提供一种广告推荐装置，包括：
获取模块，用于获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
确定模块，用于利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
投放模块，用于向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
本申请实施例提供一种计算机设备，包括处理器，以及与处理器连接的存储器；
存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于执行上述任一实施例提供的广告推荐方法；
处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。
本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：
本发明提供一种广告推荐方法、装置及计算机设备，所述方法包括获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。本发明不仅能紧抓用户需求，同时也可以搞清用户流量转换的效果，智能电视终端通过收集用户行为、多维度打标签、匹配各类人群从而达到精准广告的效果，同时通过第三方监测让广告主清晰看到投放效果。
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为本发明广告推荐方法的步骤示意图；
图2为本发明广告推荐方法的流程示意图；
图3为本发明广告推荐装置的结构示意图。
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，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的广告推荐方法。
如图1所示，本申请实施例中提供的广告推荐方法包括：
S101，获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
目前，采集用户行为数据采用具有三种方式，Web日志、JavaScript标记和包嗅探器。具体如下：
Web日志：平台服务器接收到请求后会在自己的Log文件中追加一条记录，记录内容包括：远程主机名(或者是IP地址)、登录名、登录全名、发请求的日期、发请求的时间、请求的详细(包括请求的方法、地址、协议)、请求返回的状态、请求文档的大小。随后平台务器将页面返回到访问者的展现控件内得以展现。
JavaScript标记：JavaScript标记同Web日志收集数据一样，从访问者发出http请求开始。不同的是，JavaScript标记返回给访问者的呈现页面代码中会包含一段特殊的JavaScript代码，当页面展示的同时这段代码也得以执行。这段代码会从访问者的Cookie中取得详细信息(访问时间、浏览器信息、工具厂商赋予当前访问者的userID等)并发送到工具商的数据收集服务器。数据收集服务器对收集到的数据处理后存入数据库中。平台运营通过访问分析报表系统查看这些数据。
包嗅探器：访问者发出的请求到达平台服务器之前，会先经过包嗅探器，然后包嗅探器才会将请求发送到平台服务器。包嗅探器收集到的数据经过工具厂商的处理服务器后存入数据库。随后平台运营人员就可以通过分析报表系统看到这些数据。
S102，利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。按照技术实现难度的不同，通过NLP实现的进行标签处理可以分为分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。
二分类是指将一组文本分成两个类(0或1)，比较常见的应用如视频APP分类、电商APP的用户评价数据的正负面分类等。
多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类，比如说资讯APP新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。
多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类，比如一部电影里既描写政治又描写金融等内容，那么这部电影可能会分别贴上政治和金融两个标签。
S103，向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
最后，根据电视终端上的投放标签，投放相匹配的广告；例如：投放标签是中年妇女，则投放厨房内厨具或洗护用具相关广告。
广告推荐方法的工作原理为：如图2所示，首先通过电视终端的历史节目数据，广告平台获取用户行为数据，用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；采用NLP算法对用户行为数据进行计算智能打标签，得到权重高的作为投放标签，然后根据投放标签向该电视终端向目标受众投放与投放标签相匹配的广告。本申请提供的电视终端可以采用大屏智能电视。可以理解的是，电视终端还能向广告平台返回广告观看数据，用户调整投放广告。
一些实施例中，所述点播的视频包括：点播视频的类型、点播视频的时间以及点播视频的时长；
所述观看的直播包括：直播频道、直播时间、直播时长；
所述应用包括：应用类型、使用应用的时间、使用应用的时长。
通过对上述用户行为数据的分析，可以得到用户喜欢看的视频类型，通过视频类型可以大致判断用户的年龄、性别；例如：如果用户喜欢长时间观看家庭伦理剧，那么用户可能为中年妇女，如果用户长时间观看少儿类节目，则用户可能为儿童，如果用户喜欢看新闻直播，则用户可能为中年男士。同理，对应用的判断也是相同道理，本申请不再赘述。
所述利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签
利用NLP算法对用户行为数据对电视终端打标签；
计算各个标签的权重并进行排序；
根据权重的排序及待投放的广告类型确定投放标签。
优选的，所述标签包括人群标签、设备标签、地理标签以及行为标签。
具体的，采用NLP算法对用户行为数据对电视终端打标签，例如可以分为人群标签、设备标签、地理标签以及行为标签，然后计算这些标签的权重，将其中权重最高的标签确定为投放标签。因为每个家庭中都有多个家庭成员，根据时间段的不同，观看电视的家庭成员不同，那么要确定这个家庭观看电视较多的成员，或是行为，然后相对应的投放广告。
一些实施例中，向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告之后，还包括：
实时监控广告观看数据并调整投放标签。
优选的，所述实时监控广告观看数据并调整投放标签，包括：
在多次广告投放后统计广告观看数据，得到统计数据；
根据所述统计数据调整各标签权重，重新确定投放标签；
根据重新确定的投放标签，向电视终端投放相匹配的广告。
具体的，本申请中采用如下方式对电视终端进行监控，
(1)排重：Cookie、设备号及IP排重。
(2)SDK加密防护：对传输激活的SDK进行加密处理，提高其破解作弊的成本。
(3)点击频次有效期：限制点击频次的有效期，在有效期内，后续转化归属相应平台，如超出有效期范围，则不予计算。
(4)异常数据黑名单：对于一些比较有周期性质点击来源，或者非客户端数据的点击记录，超过一定范围标记为黑名单，长期过滤。
(5)归因时间差防作弊：归因时间差即指从点击到下载激活的时间。一般作弊时，伪造点击与激活是并存的，所以往往在时间逻辑上是错误的。
具体的，本申请实时监测用户行为数据，并在投放广告后统计广告观看数据，所述广告观看数据包括观看广告时长，以及观看广告次数，得到统计数据，那么根据用户对投放的广告的喜爱程度，重新确定投放标签，调整向电视终端投放的广告，为后续的投放提供更精准的人群。
优选的，在电视终端显示浮窗，所述浮窗用于显示广告监测代码和渠道号。
本申请通过增加第三方监测代码以及渠道号，可以让广告主查清晰看广告投放效果。
如图3所示，本申请实施例提供一种广告推荐装置，包括：
获取模块301，用于获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
确定模块302，用于利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
投放模块303，用于向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
本申请实施例提供的广告推荐装置的工作原理为，获取模块301获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；确定模块302利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；投放模块303向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
本申请实施例提供一种计算机设备，包括处理器，以及与处理器连接的存储器；
存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于执行上述任一实施例提供的广告推荐方法；
处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。
综上所述，本发明提供一种广告推荐方法、装置及计算机设备，所述方法包括获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。本发明不仅能紧抓用户需求，同时也可以搞清用户流量转换的效果，智能电视终端通过收集用户行为、多维度打标签、匹配各类人群从而达到精准广告的效果，同时通过第三方监测让广告主清晰看到投放效果。
可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的装置实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。
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和光学存储器等)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方法的制造品，该指令方法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。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述点播的视频包括：点播视频的类型、点播视频的时间以及点播视频的时长；
所述观看的直播包括：直播频道、直播时间、直播时长；
所述应用包括：应用类型、使用应用的时间、使用应用的时长。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签，包括：
利用NLP算法对用户行为数据对电视终端打标签；
计算各个标签的权重并进行排序；
根据权重的排序及待投放的广告类型确定投放标签。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告之后，还包括：
实时监控广告观看数据并调整投放标签。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述实时监控广告观看数据并调整投放标签，包括：
在多次广告投放后统计广告观看数据，得到统计数据；
根据所述统计数据调整各标签权重，重新确定投放标签；
根据重新确定的投放标签，向电视终端投放相匹配的广告。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
在电视终端显示浮窗，所述浮窗用于显示广告监测代码和渠道号。
7.根据权利要求3-6任一项所述的方法，其特征在于，
所述标签包括人群标签、设备标签、地理标签以及行为标签。
8.一种广告推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户行为数据；所述用户行为数据包括点播的视频、观看的直播、应用；
确定模块，用于利用NLP算法对所述用户行为数据进行识别处理，确定投放标签；
投放模块，用于向所述投放标签对应的电视终端投放相匹配的广告。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于执行所述权利要求1至7任一项所述的广告推荐方法；
所述处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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