CN113362095A - 一种信息投放的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种信息投放的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在投放账号进行信息投放的过程中，采集投放账号的投放数据，并对投放账号进行投放效果评估；将投放效果的评估结果与待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。该实施方式可以实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息投放的方法和装置。
背景技术
由于社交媒体平台具有社交传播、裂变快等特性，因此，社交媒体(简称“社媒”)渠道已成为重要的信息推广和营销渠道。社媒投放有图文，短视频，直播等形式。目前，社媒平台的信息投放主要依赖代理来人为执行，其中，代理例如是各领域的关键意见领袖KOL(KeyOpinion Leader)，指拥有更多、更准确的产品信息，且为相关群体所接受或信任，并对该群体的购买行为有较大影响力的人，日常所描述的网红、大V、达人等是不同媒体平台的习惯性称谓。但是每个社媒平台的代理成千上位，且由于各平台差异性，广告等信息的投放效果回收一般是依赖人工离线统计。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
社媒平台的信息投放效果数据依赖人工离线统计导致数据回收滞后，无法根据投放效果数据进行投放方案的实时调整，且会存在数据造假和不透明的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种信息投放的方法和装置，能够实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种信息投放的方法。
一种信息投放的方法，包括：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
可选地，根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号包括：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；从排序后的账号中选择投放账号。
可选地，对所述投放账号进行投放效果评估包括：根据作弊判断规则从所述投放数据中筛选得到有效投放数据，所述有效投放数据包括所述待投放信息的互动用户画像和互动信息；根据所述互动用户画像与所述目标用户画像计算用户重合度；对所述互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；将所述用户重合度与所述评论指标作为投放效果的评估结果。
可选地，所述作弊判断规则包括：根据互动用户对所述待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；根据所述互动信息判断是否存在作弊信息；根据所述互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
可选地，所述方法还包括：在信息投放结束后，根据所述投放账号的投放效果更新所述账号得分。
可选地，通过预先训练的投放效果模型更新所述账号得分，其中，所述投放效果模型基于统计周期内所述投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测所述投放账号的账号得分。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种信息投放的装置。
一种信息投放的装置，包括：账号选择模块，用于根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；效果评估模块，用于在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；策略调整模块，用于将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
可选地，所述账号选择模块还用于：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；从排序后的账号中选择投放账号。
可选地，所述效果评估模块还用于：根据作弊判断规则从所述投放数据中筛选得到有效投放数据，所述有效投放数据包括所述待投放信息的互动用户画像和互动信息；根据所述互动用户画像与所述目标用户画像计算用户重合度；对所述互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；将所述用户重合度与所述评论指标作为投放效果的评估结果。
可选地，所述作弊判断规则包括：根据互动用户对所述待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；根据所述互动信息判断是否存在作弊信息；根据所述互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
可选地，所述装置还包括得分更新模块，用于：在信息投放结束后，根据所述投放账号的投放效果更新所述账号得分。
可选地，通过预先训练的投放效果模型更新所述账号得分，其中，所述投放效果模型基于统计周期内所述投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测所述投放账号的账号得分。
根据本发明实施例的又一方面，提供了一种信息投放的电子设备。
一种信息投放的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所提供的信息投放的方法。
根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质。
一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例所提供的信息投放的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在投放账号进行信息投放的过程中，采集投放账号的投放数据，并对投放账号进行投放效果评估；将投放效果的评估结果与待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整，可以实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的信息投放的方法的主要步骤示意图；
图2是本发明一个实施例的系统架构示意图；
图3是本发明一个实施例的信息投放监控系统的实现流程示意图；
图4是根据本发明实施例的信息投放的装置的主要模块示意图；
图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的信息投放的方法的主要步骤示意图。如图1所示，本发明实施例的信息投放的方法主要包括如下的步骤S101至步骤S103。
步骤S101：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；
步骤S102：在投放账号进行信息投放的过程中，采集投放账号的投放数据，并对投放账号进行投放效果评估；
步骤S103：将投放效果的评估结果与待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
根据本发明的实施例，信息投放者(例如：广告主)要投放信息(例如：广告)，会指定该待投放信息对应的用户群体。本发明的信息投放平台在接收到待投放信息及对应的用户群体描述信息后，将生成目标用户画像。
账号指的是可以进行信息投放的账号，账号一般会有自己的关注人群用户。本发明的信息投放平台将通过这些账号进行信息投放，因此，信息投放平台会采集各个账号的基础信息以及关注人群用户信息(例如：性别、地域、行为)等，并生成账号的关注用户画像。在进行广告投放时，会根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行比对匹配，以选择两者匹配度较高的账号来进行信息投放。
另外，本发明的信息投放平台在选择账号时，还需要考虑各个账号的基础信息，例如：账号的关注用户数、账号与其关注者的互动情况、信息投放情况、评论内容等的作弊情况等等。本发明的实施例通过账号得分来反应账号的基础情况。
根据本发明的一个实施例，步骤S101在根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号时，具体可以是：
根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；
将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；
从排序后的账号中选择投放账号。
根据本发明的实施例，通过训练一个投放效果模型来计算和更新账号得分，其中，投放效果模型基于统计周期内投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测投放账号的账号得分。
为了训练投放效果模型，本发明的数据的统计周期例如是最近三个月，通过采集多个账号最近三个月的关注用户数、账号与其关注者的互动情况、账号的关注用户画像等，然后基于最小二乘法进行计算来训练投放效果模型。投放效果的衡量指标一般是一条信息的有效访客数，其中，访客指的是阅读、点赞、评论、转发投放信息的用户。其中，阅读、点赞、评论、转发等均为访客与该投放账号的互动操作。在本发明的实施例中，基于最小二乘法的投放效果模型公式如下：
其中：
1)整体指标(总阅读数R)是指某帐号在统计周期内所有发布信息的阅读数总和；
2)优异指标(最高阅读数Rm)是指某帐号在统计周期内所有发布信息中的单篇最高阅读数；
3)质量指标(平均阅读数Ra)是指某帐号在统计周期内所有发布信息的阅读数的平均值；
4)互动指标(总点赞数+总评论数+总转发数，Z)是指某帐号在统计周期内所有发布信息的点赞、评论、转发的数量总和；
5)发布指标(总发布数T)是指某帐号在统计周期内发布的信息条数；
6)Y为最终在某帐号投放的某条信息获得的有效访客数。
将所有投放信息的(R/T、Rm、Ra、Z、Y)作为训练数据，利用最小二乘法，可以解出当前的系数ω(包括ω1、ω2、ω3和ω4)，得到预测信息投放效果的投放效果模型。其中，模型的输出Y即作为账号对应的账号得分。
根据本发明的实施例，在投放账号进行信息投放的过程中，可以定时采集投放账号的投放数据(例如：每5分钟采集一次数据)，并对投放账号进行投放效果评估，以便可以及时获取信息的投放效果，并进行投放策略的调整，例如：若投放效果不好，可以暂停该投放账号的信息投放任务，并使用备选的投放账号重新进行信息投放；若投放效果较好，可以增加该投放账号的信息投放量；另外，还可以根据不同的投放效果进行二次投放或投放补量等等策略调整。
在本发明的实施例中，对投放账号进行投放效果评估具体可以根据如下步骤来执行：
根据作弊判断规则从投放数据中筛选得到有效投放数据，有效投放数据包括待投放信息的互动用户画像和互动信息；
根据互动用户画像与目标用户画像计算用户重合度；
对互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；
将用户重合度与评论指标作为投放效果的评估结果。
在对投放账号进行投放效果评估时，首先需要从该投放账号与其关注用户的互动操作产生的投放数据中筛选出有效投放数据，以将作弊或灌水产生的流量、内容或数据等都删除，然后根据有效投放数据进行投放账号的投放效果评估，以避免由于不实数据导致的评估结果不准确的问题。
根据本发明的技术方案，作弊判断规则例如包括：
根据互动用户对待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；
根据互动信息判断是否存在作弊信息；
根据互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
在本发明的实施例中，通过对投放账号对该待投放信息投放后，所产生的互动操作和互动信息，以及互动用户的行为数据进行分析来判断是否有作弊数据。
具体地，在根据互动用户对待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量时，若互动操作产生的时间异常或反常，则说明存在作弊流量，例如：若阅读数、转发数、评论数、点赞数集中在某几个时间段增长则说明相应的互动操作集中在某几个时间段发生，而对于投放账户的关注用户群体来说，不会都集中在某几个时间段来访问该投放账号的，故而可认为此时存在作弊流量；同理，若阅读数、转发数、评论数、点赞数在某个时段(如夜间)反常增长，则也可认为存在作弊流量；若阅读数、转发数、评论数、点赞数在某个时间点异常增长，则也可认为存在作弊流量，等等。
在根据互动信息判断是否存在作弊信息时，根据互动信息来判断是否会存在作弊信息，例如：若互动信息中存在缺少评论、转发内容，或存在定向转发行为，或存在明显的灌水(伪造、虚假)内容时，即可判断这些互动信息存在作弊信息。
在根据互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户时，将根据用户的基本信息以及用户一段时间内的行为数据来判断是否为作弊用户，例如：若同一用户存在多次转发、评论行为，或互动用户的信息不完整，或互动用户的历史行为单一，则任务这些用户为作弊用户。相应地，作弊用户所对应的互动操作所产生的流量即为作弊流量，其与投放账号的互动信息即为作弊信息。
然后，通过将采集的投放数据中的作弊数据删除后即可得到有效投放数据，例如：有效阅读数＝投放数据中的总阅读数-作弊阅读数；有效评论数＝投放数据中的总评论数-作弊评论数；有效转发数＝投放数据中的总转发数-作弊转发数；有效点赞数＝投放数据中的总点赞数-作弊点赞数。
在获取到有效投放数据之后，可以计算有效投放数据对应的互动用户画像，并与目标用户画像进行比较，以计算两者的重合度，并判断是否符合预期的重合度阈值。其中，在计算重合度时，可根据用户画像对应的特征向量之间的相似度(例如：通过余弦相似度算法、汉明距离等等来计算)来进行计算。重合度越高，说明投放效果越好。
并且，还可以对互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标，例如：若点赞则说明为舆情为正向，评论指标值就会增加；又如，根据转发、评论信息中的词语含义来进行用户情感正负向分析以确定舆情正负向，若转发、评论信息中的舆情为正向，亦即：好评率高，则评论指标值就会增加。具体地，可通过对转发、评论信息进行分词后判断词义，并进行语义语法分析，从而确定转发、评论信息的舆情正负向，进而得到评价指标。
最后，根据计算的用户重合度和评论指标即可实现投放效果评估。另外，信息投放者在进行信息投放之前，已设定了此次信息投放的投放目标，投放目标中也包括了用户重合度以及评论指标的预期值，通过将投放效果的评估结果与投放目标进行比较，即可判断当前的投放效果是否达到预期或在可接受范围内，进而进行投放策略的调整。
根据本发明的实施例，即可通过定时采集投放数据并进行投放效果评估，来实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
根据本发明的另一个实施例，在信息投放结束后，还可以根据投放账号的投放效果更新账号得分。一般情况下，信息投放过程大概需要维持几天的时间，在信息投放结束后，即可进一步根据整个信息投放过程的投放效果，来更新投放账号的账号得分，以便可以在后续信息投放时提供数据参考依据。在更新账号得分时，是根据预先训练好的投放效果模型来进行的。同样地，需要采集统计周期(如：最近三个月)内的数据来计算账号得分。
通过对账号进行评分并更新账号得分，以及对投放效果进行分析，可以得到有说服力的投放效果评价结果，为社媒平台进行信息投放提供策略调整参考依据。例如：假设某零食品牌要投放信息进行产品推广。在进行广告投放之前，需要采集各个KOL账号最近30天的投放数据，并计算其关注用户画像和初始的账号得分，然后选择根据广告投放的目标用户画像来筛选满足要求的KOL账号进行广告投放。在广告投放过程中，将实时采集投放数据并进行投放效果评估，比较本次投放数据表现和预测值的差异，以及是否有足够的品牌曝光，是否存在负面舆情等，进而决定是否调整投放策略。最后，在此次广告投放结束后，更新此次选择的KOL账号的账号得分。
图2是本发明一个实施例的系统架构示意图。如图2所示，本发明的信息投放平台系统主要包括常用账号池模块、信息采集模块、配置模块、投放监控模块等几个部分。其中，常用账号池模块维护了主要的KOL账号，以及每个KOL账号的基础信息、关注用户信息等，并根据要投放的信息的目标用户画像来筛选匹配的KOL账号，以及根据投放效果更新KOL账号的账号得分；信息采集模块用于采集每个KOL账号的基础信息、关注用户信息等；配置模块用于配置统计周期、投放数据的采集周期和作弊判断规则等等；投放监控模块用于对采集的投放数据进行数据清洗、处理以得到投放效果，并根据投放效果来进行投放策略调整，例如：进行投放账号的停用、备用账号的启用、投放任务量的调整等。
图3是本发明一个实施例的信息投放监控系统的实现流程示意图。如图3所示，当信息投放平台接收到一个信息投放任务时，即开始投放，首先获取投放信息的目标用户画像，然后判断是否要新增账号。若是，则更新常用账号池，采集新增账号的基础信息，以得到新增账号的关注用户画像，并计算新增账号的账号得分，以更新账号池数据，然后再匹配投放账号。若不需要新增账号，则直接从账号池中匹配投放账号。然后，设定信息投放时间，待到达投放时间后，进行信息投放，否则，等待到达投放时间后再进行信息投放。
信息投放之后，通过信息投放地址定时(根据配置的监控周期来确定)获取投放数据，并进行投放数据清洗、根据设定的作弊判断规则进行数据作弊分析，以实现对投放效果的评估。最后，根据评估结果判断是否停用当前投放账号，若是，则启动备选账号来进行信息投放；否则，待信息投放结束之后，进行投放效果评估，并更新投放账号的账号分值，并将更新后的账号分值保存到账号池中。
图4是根据本发明实施例的信息投放的装置的主要模块示意图。如图4所示，本发明实施例的信息投放的装置400主要包括账号选择模块401、效果评估模块402和策略调整模块403。
账号选择模块401，用于根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；
效果评估模块402，用于在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；
策略调整模块403，用于将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
根据本发明的一个实施例，账号选择模块402还可以用于：
根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；
将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；
从排序后的账号中选择投放账号。
根据本发明的另一个实施例，效果评估模块402还可以用于：
根据作弊判断规则从所述投放数据中筛选得到有效投放数据，所述有效投放数据包括所述待投放信息的互动用户画像和互动信息；
根据所述互动用户画像与所述目标用户画像计算用户重合度；
对所述互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；
将所述用户重合度与所述评论指标作为投放效果的评估结果。
根据本发明的实施例，作弊判断规则例如可以包括：
根据互动用户对所述待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；
根据所述互动信息判断是否存在作弊信息；
根据所述互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
根据本发明的又一个实施例，信息投放的装置400还可以包括得分更新模块(图中未示出)，用于：
在信息投放结束后，根据所述投放账号的投放效果更新所述账号得分。
根据本发明的再一个实施例，通过预先训练的投放效果模型更新所述账号得分，其中，所述投放效果模型基于统计周期内所述投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测所述投放账号的账号得分。
根据本发明实施例的技术方案，通过根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在投放账号进行信息投放的过程中，采集投放账号的投放数据，并对投放账号进行投放效果评估；将投放效果的评估结果与待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整，可以实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
图5示出了可以应用本发明实施例的信息投放的方法或信息投放的装置的示例性系统架构500。
如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的信息投放的方法一般由服务器505执行，相应地，信息投放的装置一般设置于服务器505中。
应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备或服务器仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括账号选择模块、效果评估模块和策略调整模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，账号选择模块还可以被描述为“用于根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
根据本发明实施例的技术方案，通过根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；在投放账号进行信息投放的过程中，采集投放账号的投放数据，并对投放账号进行投放效果评估；将投放效果的评估结果与待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整，可以实现近乎实时地监控投放效果，从而及时地进行投放策略调整，可以在投放效果不佳时及时止损，且投放数据透明，投放过程更为合理、科学。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (14)
1.一种信息投放的方法，其特征在于，包括：
根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；
在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；
将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号包括：
根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；
将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；
从排序后的账号中选择投放账号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述投放账号进行投放效果评估包括：
根据作弊判断规则从所述投放数据中筛选得到有效投放数据，所述有效投放数据包括所述待投放信息的互动用户画像和互动信息；
根据所述互动用户画像与所述目标用户画像计算用户重合度；
对所述互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；
将所述用户重合度与所述评论指标作为投放效果的评估结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述作弊判断规则包括：
根据互动用户对所述待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；
根据所述互动信息判断是否存在作弊信息；
根据所述互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在信息投放结束后，根据所述投放账号的投放效果更新所述账号得分。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先训练的投放效果模型更新所述账号得分，其中，所述投放效果模型基于统计周期内所述投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测所述投放账号的账号得分。
7.一种信息投放的装置，其特征在于，包括：
账号选择模块，用于根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像和账号得分选择投放账号；
效果评估模块，用于在所述投放账号进行信息投放的过程中，采集所述投放账号的投放数据，并对所述投放账号进行投放效果评估；
策略调整模块，用于将所述投放效果的评估结果与所述待投放信息的投放目标进行比较以进行投放策略调整。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述账号选择模块还用于：
根据待投放信息的目标用户画像与账号的关注用户画像进行匹配以得到每个账号对应的用户匹配度；
将用户匹配度满足设定阈值的账号，按照账号得分由高到低进行排序；
从排序后的账号中选择投放账号。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述效果评估模块还用于：
根据作弊判断规则从所述投放数据中筛选得到有效投放数据，所述有效投放数据包括所述待投放信息的互动用户画像和互动信息；
根据所述互动用户画像与所述目标用户画像计算用户重合度；
对所述互动信息进行舆情和情感分析以得到评论指标；
将所述用户重合度与所述评论指标作为投放效果的评估结果。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述作弊判断规则包括：
根据互动用户对所述待投放信息的互动操作判断是否存在作弊流量；
根据所述互动信息判断是否存在作弊信息；
根据所述互动用户的行为特征判断是否存在作弊用户。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括得分更新模块，用于：
在信息投放结束后，根据所述投放账号的投放效果更新所述账号得分。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，通过预先训练的投放效果模型更新所述账号得分，其中，所述投放效果模型基于统计周期内所述投放账号的整体指标、优异指标、质量指标、互动指标，发布指标来预测所述投放账号的账号得分。
13.一种信息投放的电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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