CN114187024A - 广告标签时序分析方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种广告标签时序分析方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取广告视频中的标签；确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。本申请通过生成ROI值的二维时序图，可以对每个标签在不同时刻的ROI值有详细了解为视频广告制作提供更好的参考指导作用。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种广告标签时序分析方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着营销内容井喷式增长和线上渠道的丰富，品牌对于视频内容产生越来越大的需求，视频制作的体量日益增多，要求也日益提高。对于视频投放效果，现有技术通过记录进入视频投射区域的用户数以及视频观看用户数来分析视频投放效果，以此对视频投放进行反馈优化，分析视频投放效果不理想。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种广告标签时序分析方法、装置、设备和存储介质，以解决上述问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种广告标签时序分析方法，包括：
获取广告视频中的标签；
确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
在一种实施方式中，所述广告视频的标签的ROI的二维时序图中，横坐标为时间，纵坐标为roi值；不同标签用不同的颜色表示；
在二维时序图的一侧显示每种标签的名称，等级，以及每种标签对应的颜色。
在一种实施方式中，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
在一种实施方式中，还包括：
根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签。
在一种实施方式中，根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签，包括：
对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI 阈值；
如果是，则确定所述标签为优选标签。
在一种实施方式中，将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
在一种实施方式中，根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种广告标签时序分析装置，包括：
获取模块，用于获取广告视频中的标签；
计算模块，用于确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
时序图模块，用于根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
在一种实施方式中，时序图模块还用于，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
在一种实施方式中，还包括标签筛选模块，用于根据不同时间段的标签的ROI 值确定优选标签。
在一种实施方式中，标签筛选模块还用于，对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI阈值；如果是，则确定所述标签为优选标签。
在一种实施方式中，标签筛选模块还用于，将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
在一种实施方式中，还包括素材筛选模块，用于根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
根据本申请的第三方面，本申请还提出了一种广告标签时序分析设备，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如上述任一项所述的方法。
根据本申请的第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如上述任一项所述的方法。
在本申请实施例中，获取广告视频中的标签；确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；根据每个标签在不同时间点的ROI 值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。本申请通过生成ROI值的二维时序图，可以对每个标签在不同时刻的ROI值有详细了解，为视频广告制作提供更好的参考指导作用。
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一种广告标签时序分析方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的一种广告标签的时序图；
图3是根据本申请实施例的一种标签的时序图；
图4是根据本申请实施例的一种广告标签时序分析装置的结构示意图；
图5是根据本申请实施例的一种广告标签时序分析设备的结构示意图。
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。
无法确定对视频投放效果较好的视频内容元素，导致视频分析不准确。现有技术中，没有把视频筛分到秒级结构的标签，并研究这些标签在不同时间段对投放效果。
基于此，本申请提出了一种广告标签时序分析方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S102至步骤S106：
一种广告标签时序分析方法，包括：
步骤S102，获取广告视频中的标签；
步骤S104，确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的 ROI值；
具体的，上述步骤S104还包括以下的步骤：
步骤S1041，先验的标签平均ROI：
ROIpre＝CCTR×avg(CTR)+CCVR×avg(CVR)；
CTR(Click-Through-Rate)为点击通过率，指网络广告的实际点击次数/广告展现量；
avg(CTR)为一个标签在不同视频画面的平均点击通过率；
CCTR为线性回归方程得到的CTR的指数因子；
CVR(Conversion Rate)为转化率，即用户点击广告到成为一个有效激活的比例
CCVR为线性回归方程得到的CVR的指数因子；
avg(CVR)为一个标签在不同食品画面的平均转化率；
步骤S1042，综合前链路预测ROI和平均后链路真实ROI，得出后验ROI数据：
ROIpost＝ROIpre×P(x)+avg(ROIreal)×(1-P(x))；
其中，P(x)是该标签出现的概率；
ROIreal为标签对应的视频真实投放回报率；
ROIpre为用公式推演出的先验ROI；
avg(ROIreal)为标签在不用视频画面的平均投放回报率；
步骤S1043，最终标签分数评估分数通过线性预估：
Score ROIpost＝ROIpost/ROImax×100％。
综合考虑预测ROI和真实ROI，消除单条内容表现偶然性；标签命中次数越多表示数据样本越多，则更多考虑更可信稳定的先验预测ROI结果。
将综合结果用历史最佳ROI作为100分进行归一化，得到标签在全局标签中的评估分数ROI score；
ROI score的相对排名可以体现内容标签对于ROI的正向影响高低。
步骤S106，根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的 ROI的二维时序图。
示例性的，参见附图2所示的一种广告标签的时序图；其中，横坐标为时间，纵坐标为预测ROI；如图所示，标签为三级标签，比如，欧莱雅黑精华；三级标签，高纯度高浓度；三级标签，提及具体成分学名；三级标签，修复受损屏障。
在一种实施方式中，所述广告视频的标签的ROI的二维时序图中，横坐标为时间，纵坐标为roi值；不同标签用不同的颜色表示；在二维时序图的一侧显示每种标签的名称，等级，以及每种标签对应的颜色。
示例性的，参见附图2中所示的，每种标签用一种颜色表示；在二维时序图的右侧显示有标签的列表。
在一种实施方式中，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
示例性的，参见附图3所示的一种标签的时序图。
根据可视化结果可以看出：1)部分标签密集出现在视频各个时间点并且对应预测roi值偏高，说明此标签是对各时间段都能带来高转化的标签；
2)部分标签只集中出现在某个时间段(比如产品质地及感受会密集出现在视频开头)，说明该标签在视频开头或中间部分更可以引导转化。
在一种实施方式中，根据不同时间段的标签的ROI值确定广告优化内容，包括：
确定不同时间段中的ROI值大于预定阈值的标签集合；根据所述标签集合确定对应时间段的广告优化内容。
具体的，预定阈值可以根据实际情况进行设定。可以根据ROI值大于预定阈值的标签来指导广告内容。
示例性的，如果某个位于视频开头的标签的ROI值比较高，则该标签在视频开头更可以引导转化，在设计广告时，可以在开头的部分引入该标签的内容。
考虑到短视频中，开始的时间段主要是吸引人为主，中间的时间段应该重点介绍产品，结尾的时间段，应该能够激发人们购买的欲望。也就是说，不同的时间段中，应该有不同的标签。所以，在一种实施方式中，将广告视频的划分为3 个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
具体的，开始时间段，中间时间段和结尾时间段的长度可以灵活设定，第一ROI 阈值、第二ROI阈值、第三ROI阈值具体可以灵活设定。本申请不进行限定。分别统计出三个不同时间段的优选标签后，可以使用优选标签来进行同类广告的短视频制作。
应理解，也可以设置更多的时间段，实现更加细粒度的时间段的标签筛选。
示例性的，在0-5s的开始阶段，建立信任/直击痛点/使用展示/话题吸引/转化刺激：开篇和用户之间建立互通，与用户有互动，利用优惠卖点信息刺激用户停留，增强代入感。参见表1所示：
表1
5-20s的中期阶段
产品外观展示/质地展示/解决用户痛点/品牌名信息：与用户建立信任之后，会关注到品牌本身带来的效益，更加focus在产品质地、产品外观、博主信任度背书。从而才能真正的引导购买。参见表2；
表2
20s-结尾的阶段，20s后：产品信息/产品成分/用户痛点/转化刺激：在20s之后抛出权威认证的产品成分及品牌信息介绍，提升用户对于产品的信任度，不断刺激用户痛点，引发转化刺激。参见表3。
表3
在一种实施方式中，根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
示例性的，如果第一标签集合中，如果一个标签为广告的去屑效果很好。
根据关键词去屑，可以选择与头皮屑相关的视频内容作为素材。视频可以比如，头屑的放大特写，头屑在头发上显示的情景，或者明星的头部的甩头去屑的动作等。从而使得用户可以从相关的短视频素材中选择合适的镜头，来制作新的广告视频。或者，用户从新拍摄新的短视频。
本发明的上述方法的优点在于，突破传统视频内容流分析瓶颈和局限，通过将内容结构化和标签化，进行内容时序性单一和组合性分析，得到更有指导性的洞察。
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。
为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种广告标签时序分析装置，参见附图4所示的一种广告标签时序分析装置的结构示意图；该装置包括：
获取模块41，用于获取广告视频中的标签；
计算模块42，用于确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
时序图模块43，用于根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
在一种实施方式中，时序图模块43还用于，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
在一种实施方式中，还包括标签筛选模块44，用于根据不同时间段的标签的 ROI值确定优选标签。
在一种实施方式中，标签筛选模块44还用于，对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI阈值；如果是，则确定所述标签为优选标签。
在一种实施方式中，标签筛选模块44还用于，将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
在一种实施方式中，还包括素材筛选模块45，用于根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，参见附图5所示的电子设备的结构示意图；包括至少一个处理器51和至少一个存储器52；所述存储器52用于存储一个或多个程序指令；所述处理器51，用于执行以下的步骤：
获取广告视频中的标签；
确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
在一种实施方式中，所述处理器51还用于，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
在一种实施方式中，所述处理器51还用于，根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签。
在一种实施方式中，在一种实施方式中，所述处理器51还用于，对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI阈值；
如果是，则确定所述标签为优选标签。
在一种实施方式中，在一种实施方式中，所述处理器51还用于，将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
在一种实施方式中，在一种实施方式中，所述处理器51还用于，根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行以下的步骤：
获取广告视频中的标签；
确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
在一种实施方式中，所述广告视频的标签的ROI的二维时序图中，横坐标为时间，纵坐标为roi值；不同标签用不同的颜色表示；
在二维时序图的一侧显示每种标签的名称，等级，以及每种标签对应的颜色。
在一种实施方式中，对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
在一种实施方式中，还包括：
根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签。
在一种实施方式中，根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签，包括：
对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI 阈值；
如果是，则确定所述标签为优选标签。
在一种实施方式中，将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
在一种实施方式中，根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称 SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称 ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM) 和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明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，本发明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)
1.一种广告标签时序分析方法，其特征在于，包括：
获取广告视频中的标签；
确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
2.根据权利要求1所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，所述广告视频的标签的ROI的二维时序图中，横坐标为时间，纵坐标为roi值；不同标签用不同的颜色表示；
在二维时序图的一侧显示每种标签的名称，等级，以及每种标签对应的颜色。
3.根据权利要求1所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，
对于任意的一个标签，响应于用户的点击操作，显示所述标签的在所述广告时间段内的ROI二维曲线变化图。
4.根据权利要求1所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，还包括：
根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签。
5.根据权利要求1所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，根据不同时间段的标签的ROI值确定优选标签，包括：
对于不同时间段中的任意一个标签，判断所述标签的ROI值是否大于预定ROI阈值；
如果是，则确定所述标签为优选标签。
6.根据权利要求4所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，
将广告视频的划分为3个时间段，包括：开始时间段、中间时间段和结尾时间段；
在开始时间段中，确定ROI值大于预定的第一ROI阈值的第一标签集合为优选标签；
在中间时间段中，确定ROI值大于预定的第二ROI阈值的第二标签集合为优选标签；
在结尾时间段中，确定ROI值大于预定的第三ROI阈值的第三标签集合为优选标签。
7.根据权利要求6所述的广告标签时序分析方法，其特征在于，
根据第一标签集合确定同类广告视频中的开始时间段中的视频素材内容；
根据第二标签集合确定同类广告视频中的中间时间段中的视频素材内容；
根据第三标签集合确定同类广告视频中的结尾时间段中的视频素材内容。
8.一种广告标签时序分析装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取广告视频中的标签；
计算模块，用于确定每个标签出现的时间点，以及计算所述标签在所述时间点的ROI值；
时序图模块，用于根据每个标签在不同时间点的ROI值生成所述广告视频标签的ROI的二维时序图。
9.一种广告标签时序分析设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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