CN113724002A

CN113724002A - 一种社区广告投放方法和系统

Info

Publication number: CN113724002A
Application number: CN202110992306.XA
Authority: CN
Inventors: 马兴鸣
Original assignee: Shanghai Cangtai Information Technology Co ltd
Current assignee: Shanghai Cangtai Information Technology Co ltd
Priority date: 2021-08-27
Filing date: 2021-08-27
Publication date: 2021-11-30

Abstract

一种社区广告投放方法，包括:从电子地图中获取社区的基本信息；其中，所述基本信息包括位置信息、房间总数和人口容量；获取所述社区的租房及售房信息；其中，所述租房及售房信息包括租房及售房的价格和数量；将所述基本信息和所述租房及售房信息导入预设模型，得出所述社区的主体人口类型；所述主体人口类型根据人口的与消费倾向相关的特征进行划分；根据所述社区的所述主体人口类型，选择出适宜投放的广告类型；对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。本发明通过获取社区的基本信息及房屋出租出售信息，通过模型得出社区主体人群的消费能力与消费特征，从而得出适宜投放的广告类型，从而实现广告的精确投放。

Description

一种社区广告投放方法和系统

技术领域

本发明互联网广告技术领域，尤其涉及一种社区广告投放方法和系统。

背景技术

在社区中，电梯中的广告已经非常普遍，但是电梯中的广告目前仅用于统一的广告投放，没有针对社区的特点进行针对性的投放，因此投放效果较差。

在针对社区进行针对性投放中的关键问题是小区内的人员构成。由于社区中的人员构成以产权或租赁备案登记为准，只有政府或者物业才具有相关的信息。同时，由于这些信息涉及居住人员的个人信息，难以直接实现商业应用。因此，需要其他途径用于识别社区的人员，评估社区的商业价值，从而进行针对性的广告推广。

某发明公开了一种社区广告投放方法、装置、终端设备及存储介质。该方法包括：实时展示至少一个广告位信息，所述广告位信息包括广告位ID和对应的广告位状态；获取客户端发送的广告位交易请求，所述广告位交易请求包括广告投放人ID、目标广告位ID和目标投放时间；从至少一个所述广告位信息中获取与目标广告位ID对应的目标广告位，将所述目标广告位对应的广告位状态确定为目标广告位状态；若所述目标广告位状态为空闲状态，则生成允许交易信息，并将所述允许交易信息发送给所述广告投放人ID对应的客户端。

某发明公开了一种社区电梯中的广告推送方法及服务器。本发明中根据电梯轿厢外等候业主的拍摄图像提取等候业主的人脸特征；基于该人脸特征对等候业主进行身份认证，若身份认证成功，则根据人脸特征获取该等候业主的个人特征信息和住宅楼层，进而根据个人特征信息获取相匹配的广告内容，从而发送控制信号至电梯控制器以控制电梯轿厢门开启同时选中住宅楼层，并发送广告内容至电梯轿厢中的多媒体播放终端进行播放。本发明中根据等候业主的个人特征信息播放该等候业主所感兴趣的广告内容，业主注视率高，避免广告资源浪费，此外，对等候业主进行身份认证，身份认证成功才控制开启电梯轿厢门以及播放广告内容，提升了社区的安全性及避免能源浪费。

现在技术中主要通过在社区内增设人脸识别装置，通过对居民的特征识别，实现对社区整体的评估，从而实现个性化广告投放。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种社区广告投放方法和系统，通过获取社区的基本信息及房屋出租出售信息，通过模型得出社区主体人群的消费能力与消费特征，从而得出适宜投放的广告类型，从而实现广告的精确投放。其具体方案如下。

第一方面，本发明提供了一种社区广告投放方法，其特征在于：包括：

从电子地图中获取社区的基本信息；其中，所述基本信息包括位置信息、房间总数和人口容量；

获取所述社区的租房及售房信息；其中，所述租房及售房信息包括租房及售房的价格和数量；

将所述基本信息和所述租房及售房信息导入预设模型，得出所述社区的主体人口类型；所述主体人口类型根据人口的与消费倾向相关的特征进行划分；

根据所述社区的所述主体人口类型，选择出适宜投放的广告类型；

对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。

可选地，当所述适宜投放的广告类型无法投放时，还可以对所述社区投放通用的广告类型。

可选地，所述位置信息是结构化的数据，包括城市、城区位置、与地铁距离、与学校距离等处理后的信息。

可选地，所述预设模型根据训练数据进行机器学习得到，并根据运行中的数据反馈进行不断优化。

可选地，所述适宜投放的广告类型为多个广告分类的组合，且其中包含有地域限制的广告。

第二方面，本发明还提供了一种社区广告投放系统，其特征在于，包括：

电子地图获取模块，用于从电子地图中获取社区的基本信息；其中，所述基本信息包括位置信息、房间总数和人口容量；

交易信息获取模块，用于获取所述社区的租房及售房信息；其中，所述租房及售房信息包括租房及售房的价格和数量；

机器学习模块，用于将所述基本信息和所述租房及售房信息导入预设模型，得出所述社区的主体人口类型；所述主体人口类型根据人口的与消费倾向相关的特征进行划分；

匹配模块，用于根据所述社区的所述主体人口类型，选择出适宜投放的广告类型；

投放模块，用于对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。

可选地，当所述适宜投放的广告类型无法投放时，所述投放模块还可以对所述社区投放通用的广告类型。

实施本发明，具有如下有益效果。

本发明根据公开信息评估社区的商业价值，相比于增加设备和现场走访等渠道，大大降低了个性化推广的成本。本发明根据社区的商业情况进行评估，可以更加直接地评估社区居住人员的商业特性，从而使得广告个性化推广更加准确。本发明根据多维度进行评估，适应范围广，可拓展性强。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种社区广告投放方法流程图。

图2是本发明实施例提供的一种社区广告投放系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，示出了本发明实施例提供的一种社区广告投放方法的流程图，本实施例通过社区基本信息和租房及售房信息的获取，通过预设模型对社区情况进行评估，进而选择出适宜投放的广告类型进行投放。

如图1所示，本实施例提供的一种社区广告投放方法包括以下步骤。

S100.从电子地图中获取社区的基本信息。

在本步骤中，基本信息是通常在较长时间内保持不变的信息。电子地图（Electronic map），即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。电子地图的数据更新及时，并且可以同步更新，可以保证数据的及时更新，保证数据处理结果的准确性。电子地图可以查询社区所在的城市、城市位置、周边公共设施、楼幢数、楼层数等信息。所述基本信息包括位置信息、房间总数和人口容量。所述位置信息是结构化的数据，包括城市、城区位置、与地铁距离、与学校距离等处理后的信息。也就是说，所述位置信息并不是电子地图中直接获得的信息，而是经过转化后的信息。对城市按照GDP量级进行分级处理，城区位置按照内环、中环、外环进行分级处理，与地铁距离按照距离最近的地铁站口的距离及地铁线路数量进行评级，比如，某社区位于苏州中心城区，距离最近地铁站口500米，地铁为单线，1000米内有中学，则分别针对各个信息进行评级，得到各个参数的级别2，1，3，2。通过楼幢数与楼层数的数据，可以预估出房间总数和人口容量。对于多期建设的社区，将每个单独的社区视为一个独立的社区。基本信息如果发生变化，则在一段时间内，将相关参数设为变化前后两个评级的平均值。所述一段时间通常为6个月。比如某地附近新建地铁站，其建成前与地铁距离按照距离最近的地铁站口的距离的评级为4，建成后与地铁距离按照距离最近的地铁站口的距离的评级为2，则在地铁站建成后的6个月内为3。

S200.获取所述社区的租房及售房信息。

在本步骤中，租房及售房信息是经常变动的信息。租房及售房信息是指最近一段时间内的平均数据。所述租房及售房信息包括租房及售房的价格和数量。租房与售房数量可以与步骤S100中获得的房间总数相对比，获得相应的租房比例与售房比例。租房比例越高，说明社区内居住的年轻人越多。售房比例越高，说明小户型比例越高，说明社区内居住的年轻人或者单身人口越多。如果租房比例高于售房比例，则说明社区具有较高的商业价值。如果租房比例低于售房比例，则说明社区具有较低的商业价值。需要说明的是，步骤S200既可以在步骤S100之前执行，也可以在步骤S100之后执行。

S300.将所述基本信息和所述租房及售房信息导入预设模型，得出所述社区的主体人口类型。

在本步骤中，所述主体人口类型根据人口的与消费倾向相关的特征进行划分。所述主体人口类型可以划分为单身、年轻、上班、女性、中年、家庭、孩子、老年等多个类型。一个社区可以有多个主体人口类型。

所述预设模型根据训练数据进行机器学习得到，并根据运行中的数据反馈进行不断优化。所述预设模型的训练过程如下所示。

S301.获取多个样本社区的基本信息、租房及售房信息、主体人口类型，并且所有的参数在所有的评级内均最少有r个样本；其中r是不小于5的正整数。

S302.对所述多个样本社区的信息进行机器学习，得到预设模型；所述机器学习采用随机森林模型。

S303.对所述样本社区信息进行更新，或者获取多个新的社区信息并纳入样本社区中。

S304.对样本社区信息重新进行机器学习，更新预设模型。

步骤S301和S302建立了预设模型，可以用于对社区的识别。而步骤S303和S304用于对模型进行定期或不定期的更新，使得所述预设模型的预测可以随着经济社会的发展而不断优化。社区的主体人口类型的获取可以由线下人员的实地走访获得，也可以对线下监控设备获取的图像进行处理获得。

S400.根据所述社区的所述主体人口类型，选择出适宜投放的广告类型。

在本步骤中，每一个主体人口类型都有相对应的一个或多个适宜投放的广告类型。一个社区有一个或多个主体人口类型，而每一个主体人口类型会有一个或多个适宜投放的广告类型，因此一个社区可以有多个适宜投放的广告类型。本步骤还对多个广告类型进行排序，排序的方法为投票法。得标相同的类型为排名相同。比如，某社区有三个主体人口类型，分别为单身、年轻、上班。单身对应的适宜投放的广告类型为交友、美食、玩乐。年轻对应的适宜投放的广告类型为美食、玩乐、运动。上班对应的适宜投放的广告类型为招聘、办公衣物、出行、美食。则得到该社区对应的适宜投放的广告类型的得票数为：美食3，玩乐2，交友1，运动1，招聘1，办公衣物1，出行1。因此该社区对应的适宜投放的广告类型的排序为：美食>玩乐>（交友，运动，招聘，办公衣物，出行）。

S500.对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。

在本步骤中，对适宜投放的所有广告类型均予以投放，而投放的比例按照步骤S400中其获得的票数而定。比如，接上例，某社区的适宜投放的广告类型为7类，总票数有10票，则美食占3成，玩乐占2成，其他类别各占1成。当某类型无可以投放的广告时，则将该类型的广告剔除，对其他适宜投放的广告类型重新计算比例。当所述适宜投放的广告类型无法投放时，还可以对所述社区投放通用的广告类型。所述通用的广告类型是指特指的一种广告类型，具有适应对象广的特点。一个广告属于通用的广告类型的同时，也可以属于适宜投放的广告类型。所述适宜投放的广告类型包含有地域限制的广告。投放中，优先投放有地域限制的广告，且地域限制的范围越小，优先级越高。比如，接上例，某美食广告包含了地域限制信息，且该社区位于其指定的范围内，则该美食广告在美食这一广告类型中优先于没有地域限制的广告。

请参见图2，示出了本发明实施例提供的一种社区广告投放系统的结构示意图，该系统可以包括：电子地图获取模块100、交易信息获取模块200、机器学习模块300、匹配模块400和投放模块500。

具体地说，电子地图获取模块100，用于从电子地图中获取社区的基本信息；其中，所述基本信息包括位置信息、房间总数和人口容量。所述位置信息是结构化的数据，包括城市、城区位置、与地铁距离、与学校距离等处理后的信息。电子地图获取模块100与电子地图供应商对接，获得电子地图信息并进行处理。电子地图获取模块100定期更新电子地图信息。

交易信息获取模块200，用于获取所述社区的租房及售房信息；其中，所述租房及售房信息包括租房及售房的价格和数量。交易信息获取模块200与房源信息提供商对接，获得租房、售房信息并进行处理。交易信息获取模块200定期更新信息。

机器学习模块300，用于将所述基本信息和所述租房及售房信息导入预设模型，得出所述社区的主体人口类型；所述主体人口类型根据人口的与消费倾向相关的特征进行划分。所述预设模型根据训练数据进行机器学习得到，并根据运行中的数据反馈进行不断优化。机器学习模块300还对预设模型进行初始训练，其训练方法参见上一实施例S301-S304。

匹配模块400，用于根据所述社区的所述主体人口类型，选择出适宜投放的广告类型；所述适宜投放的广告类型为多个广告分类的组合，且其中包含有地域限制的广告。

投放模块500，用于对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。当所述适宜投放的广告类型无法投放时，所述投放模块还可以对所述社区投放通用的广告类型。投放模块500与多个社区广告位进行对接，对广告位进行投放。投放模块500通过管理广告的展示顺序而实现广告投放次数的控制。以电梯中的广告为例，电梯的乘坐者在电梯中的时长通常不能使所有的广告全部展示完成，即乘坐者在电梯中的时间只可以展示有限的几个广告。广告展示装置会向投放模块500反馈展示的情况。投放模块500通过对展示顺序的控制，实现对广告展示总次数的控制，从而使得获得投票越多的广告类型得到越多的展示次数。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请各实施例中的系统及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种社区广告投放方法，其特征在于：包括：

对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述适宜投放的广告类型无法投放时，还可以对所述社区投放通用的广告类型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置信息是结构化的数据，包括城市、城区位置、与地铁距离、与学校距离等处理后的信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型根据训练数据进行机器学习得到，并根据运行中的数据反馈进行不断优化。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适宜投放的广告类型为多个广告分类的组合，且其中包含有地域限制的广告。

6.一种社区广告投放系统，其特征在于，包括：

投放模块，用于对所述社区投放所述适宜投放的广告类型。

7.如权利要求6所述的一种社区广告投放系统，其特征在于，当所述适宜投放的广告类型无法投放时，所述投放模块还可以对所述社区投放通用的广告类型。

8.如权利要求6所述的一种社区广告投放系统，其特征在于，所述位置信息是结构化的数据，包括城市、城区位置、与地铁距离、与学校距离等处理后的信息。

9.如权利要求6所述的一种社区广告投放系统，其特征在于，所述预设模型根据训练数据进行机器学习得到，并根据运行中的数据反馈进行不断优化。

10.如权利要求6所述的一种社区广告投放系统，其特征在于，所述适宜投放的广告类型为多个广告分类的组合，且其中包含有地域限制的广告。