CN116017070A - 基于运营策略提升电视主页点击率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于运营策略提升电视主页点击率的方法，包括：电视Launcher首部采用人工运营加算法推荐下发策略：根据媒资库的资源情况，判断是否需要构建专题；依据用户画像对用户进行标签分类，实现用户群体划分；各专题的内容设置；选择专题下发给对应用户群体；当累计足够次数的点击量后，对用户群体的点击率做出判断，确定用户喜好，按照用户喜好持续给用户下发对应的专题；电视Launcher中部位置采用实时推荐策略；电视Launcher尾部位置采用瀑布流推荐策略。本发明的电视Launcher首部、中部和尾部分别采用不同策略的方式，特别是针对首部采用人工运营和算法自动化组合方式，以提高主页的点击率，提升用户体验效果。

Description

基于运营策略提升电视主页点击率的方法

技术领域

本发明涉及智能电视技术领域，具体涉及一种基于运营策略提升电视主页点击率的方法。

背景技术

智能电视，是基于Internet应用技术，具备开放式操作系统与芯片，拥有开放式应用平台，可实现双向人机交互功能，集影音、娱乐、数据等多种功能于一体，以满足用户多样化和个性化需求的电视产品，其目的是带给用户更便捷的体验，已经成为电视的潮流趋势。

智能电视，是具有全开放式平台，搭载了操作系统，用户在欣赏普通电视内容的同时，可自行安装和卸载各类应用软件，持续对功能进行扩充和升级的新电视产品。智能电视能够不断给用户带来有别于使用有线数字电视接收机(机顶盒)的、丰富的个性化体验。

为了给用户更便捷的体验，提升点击率，智能电视已推出完备的主页系统，但是，不同主页系统存在许多差异性，也存在诸多问题：

1.不够个性化，没有结合用户画像给用户千人千面的推荐；

2.不够实时性，缺乏刷新机制，不能够快速响应用户需求；

3.不够多变性，基本都是热门大ip系列为主，不能够与当下热点相结合；

4.不够视觉化，大部分主页系统采用组件或卡片的形式，视觉不够美化，没有给用户带来视觉冲击。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于运营策略提升电视主页点击率的方法，结合人工运营策略，算法自动生成组合方式，以解决上述背景技术中提出的智能电视存在的不够个性化、不够实时性、不够多边性、不够视觉化的技术问题，以提升主页点击率，以及用户体验。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于运营策略提升电视主页点击率的方法，具体步骤包括：

A.电视Launcher首部采用人工运营加算法推荐下发策略；

a1).首部包括若干个专题，若干个专题至少包括热门事件、奖项、节气和节日专题，运营人员跟踪热门事件、结合奖项、节气、节日的时段，根据媒资库的资源情况，判断是否需要构建专题；

a2).依据用户画像对用户进行标签分类，实现用户群体划分，各用户群体所喜欢和接受的观看题材不同；

a3).各专题的内容设置；

a4).选择专题下发给对应用户群体；

将不同类型的专题下发给同一类别的用户群体，统计用户群体点击哪一种类型专题下的题材，当用户点击数累计达到一定数量后，进行数据分析，选择下发的专题类型；

a5).当累计足够次数的点击量后，对用户群体的点击率做出判断，确定用户喜好，按照用户喜好持续给用户下发对应的专题；

B.电视Launcher中部位置采用实时推荐策略；

C.电视Launcher尾部位置采用瀑布流推荐策略。

进一步地技术方案是：所述判断是否需要构建专题，包括：

判断热门事件是否需要构建专题：以热度舆情库为依据，由构成热度舆情库的内容热度和核心舆情观点判断是否需要构建专题；

判断奖项、节气、节日是否需要构建专题：利用爬虫技术获取各大奖项、24节气、重要节日的日期，导入并提醒运营人员在对应日期编辑对应专题。

进一步地技术方案是：所述内容热度为基于海量用户的观看行为，通过分析用户的播放总量、收藏量，在一段持续进行的时间维度上，衡量内容的受欢迎度与市场表现性，分析的热度数据，且表现为曲线图；

所述核心舆情观点为基于智能语义算法，对用户的弹幕、视频平台评论、各影评网站的评论以及微博热搜讨论内容进行分析，得出的简要观点，并进行分类聚合，得出观众的好恶及观点，且表现为正面、中性、反面及占比情况。

进一步地技术方案是：所述用户群体划分为老年用户、年轻女性、年轻男性、已婚女性及少儿用户。

进一步地技术方案是：各专题的所述内容设置，包括：

在媒资库中以标签为依据进行分类，组成一组同类标签的影视资源数据；

或利用爬虫爬取各视频平台、影评网站、各类热搜榜的专题和片单，利用分词算法解析出关键词和标签的要素，构建同一标签的同类数据；

或运营人员人工进行编辑专题的内容。

进一步地技术方案是：所述a4)中，进行数据分析时，采用ε-greedy贪婪算法。

进一步地技术方案是：所述a3)中，对各专题的内容设置还包括：专题需要展示的时限设置。

进一步地技术方案是：所述a3)中，对各专题的内容设置还包括：对专题利用制图软件制作统一色调和统一排版的海报，以及制作动图进行展示。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明的电视Launcher首部、中部和尾部分别采用不同策略的方式，特别是针对首部采用人工运营+算法自动化组合方式，以提高主页的点击率，提升用户体验效果。

附图说明

图1为本发明实施例中一种基于运营策略提升电视主页点击率的方法流程图；

图2为本发明实施例中判断是否需要构建专题的步骤图；

图3为本发明实施例中主页内容构成示意图；

图4为本发明实施例中专题下发的算法流程图；

图5为本发明实施例中专题的组装配置流程图。

具体实施方式

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。

实施例

参照附图1-5，一种基于运营策略提升电视主页点击率的方法，具体步骤包括：

A.电视Launcher首部人工运营加算法推荐下发策略；

电视Launcher首部内容是打开电视呈现给观众的第一信息，最能体现运营水平的高低，运营好电视Launcher首部无疑能大幅度提高点击率与用户体验。

首部内容主要包括热门事件、奖项、节气、节日等专题。

专题的构建过程：利用运营服务平台进行专题的组装配置。

①意图配置。可以分为动态意图和静态意图，根据对应的意图信息配置起播及下载参数。

②内容注册。配置需要的内容，按照内容打上标签。

③内容干预。配置每一个内容内专题元素的名称以及海报。

④专题配置。配置专题名称、类型，选择组件、样式，选择配置好的内容。

⑤模板配置。将配置好的专题放入对应的模板中，选择好合适的顺序。

每月根据节气、奖项、节日等编辑动图和统一海报专题，丰富专题的表现形式，提升专题点击率，其中，动图专题浏览次数与点击率均高于其他专题。

Step1：运营人员跟踪热门事件、结合奖项、节气、节日的时段，根据媒资库的资源情况，判断是否需要构建专题。

(1)、以热度舆情库为依据，判断网络热点是否需要构建专题。

热度舆情库主要构成包括内容热度和核心舆情观点。其中，内容热度为基于海量用户的观看行为，通过分析用户的播放总量、收藏量，在一段持续进行的时间维度上，衡量内容的受欢迎度与市场表现性，分析的热度数据。核心舆情观点为基于智能语义算法，对用户的弹幕、视频平台评论、豆瓣时光网等影评网站的评论以及微博热搜讨论内容等进行分析，得出简要观点，并进行分类聚合，得出观众的好恶及观点。

且内容热度表现为曲线图，核心舆情观点表现为正面、中性及反面的主要观点及占比情况。通过分析当前观众对哪些话题感兴趣，持怎样的观点，可以避免运营人员由于个人不熟悉、不了解热点事件，而忽视了广大观众需求的情况。如正面的、与影视相关的，可以考虑构建专题；负面的，与影视无关的就无法构建专题。

(2)如何判断奖项、节气、节日是否需要构建专题：利用爬虫技术，获取各大奖项、24节气、重要节日的日期，导入媒资系统提醒运营人员在特定日期编辑对应专题。注意这里的奖项只包括大型奖项，节日只包括广为人知的节日。

Step2:用户群体划分。

依据用户画像对用户进行标签分类。各用户群体所喜欢和接受的观看题材不同；可以将电视观看用户基本分为以下几大类：

①老年用户，这部分用户大多已退休，喜欢看战争军事历史题材。

②年轻女性，这部分用户通常年龄范围分布在18岁到30岁这个区间，喜欢看轻松的甜宠爱情题材。

③年轻男性，这部分用户通常文化程度较高。

④已婚女性，这部分用户偏好家庭、都市题材。

⑤少儿用户，这部分用户年龄更低。主要关注动画、动漫题材。

其中，本实施例中对于用户画像的生成：

根据影片信息生成影片受众的基本信息，下发至运营端审核，运营人员审核后，生成用户画像，影片推荐基于用户画像进行。实现影片的精准化推荐，最大程度的满足用户的观影需求。

Step3：各类专题的内容设置。

构建大量专题，以供算法推荐下发：

方法一：在媒资库中以标签为依据进行分类，组成一组同类标签的影视资源数据，构建例如动作电影、爱情电影的集合。

或方法二：利用爬虫爬取各视频平台、影评网站、各类热搜榜的专题、片单等，利用分词算法解析出关键词、标签等要素，构建同一标签的同类数据。

或方法三：运营人员人工进行编辑专题的内容。

作为优选，对各类专题的内容设置还包括：专题需要展示的时限设置；

(1)热门事件专题的时间设置。根据热度舆情库，根据对应的明星或资源编辑热点专题，时间可以设置为热门事件对应的时期内，等到时限过后，可以将热门专题的时间限制去掉，转化为普通专题。

(2)奖项专题的时间设置。可以将历届的重大电影、电视剧奖项信息爬取下来，完成知识库奖项表的构建，运营人员根据奖项表信息组成奖项专题，在对应奖项举办时间的前后几日进行展示。

(3)节日专题的时间设置。根据重要节日，如母亲节、儿童节等编辑对应内容的专题，并在节日期间以及前后几日展示。

(4)节气专题的时间配置。根据24节气编辑对应内容的专题，并在节气期间以及前后几日展示。

以上几类人工运营设置内容的专题需要参考热度舆情表。

更进一步的，如果需要特别强调及突出内容的专题，可以针对性的制作统一风格的海报，结合有新意的组件样式进行展示。可以利用制图软件制作统一色调、统一排版的海报，还可以制作动图进行展示，以动态效果提高页面的丰富性，提升点击率。

Step4：选择专题下发给对应用户群体。

将不同类型的专题下发给同一类别的用户，统计用户点击哪一种类型。当用户点击数累计达到一定数量后，进行数据分析，

这里需要解决的问题是在刚开始下发时，是不知道用户喜欢那种类型的专题的。这里就需要以一部分用户为样本统计点击率，抽取一定数量的用户为样本，投放某一类型的专题数据统计用户是否点击。

如何平衡样本数占比是一个核心的问题。如果样本数太多，那可能会把很多时间浪费在低点击率用户身上。如果样本数量太少，可能会无法判断用户真正喜欢点击的内容。

基于此利用ε-greedy贪婪算法，尽量以最少的尝试获得最大的收益。随着对用户喜好认识的加深，ε-greedy被扩展为了εn-greedy，也就是在每一轮开始时，有εn的概率去探索，1-εn的概率去开发(选择最高收益的方案)，这样随着轮次的增加，探索的概率也就降低，也就达到了我们最大化收益的目的。

选择专题a∈T下发给标签y∈L的用户u∈U。其中L为所有标签集合，U为所有用户集合，T为所有专题集合。记专题a的点击率为rate，当rate>＝预设百分比时，表示a专题在标签为y的用户中比较受欢迎。专题的下发测试使用多臂老虎机(Multi-armed Bandit)算法。多臂老虎机算法是找到通过反复试验发现几种解决方案之一的方法。在某些强化学习环境中，可以将使用该算法，单一步骤强化学习。在下发专题的情景下，强化学习必须找到一种方法来发现点击率最高的专题，而不会在点击率低的专题上浪费太多的时间和资源。在每一类用户群体里面用不同专题去探索。统计出某一类用户最喜欢哪一种类型的数据。接下来就一直给这类用户提供这一类型的数据，如果用户点击收益降低至临界值，就再次循环强化学习算法。

Step5：当累计了足够次数的点击后，就能对这部分用户的点击率做出判断。这时已经知道了用户的喜好，按照用户喜好持续给用户下发对应的专题，就可以一直给这类用户下发同样的数据，这样就可以实现点击率的最大化。

B.电视Launcher中部位置采用实时推荐策略；

基于不同场景的用户点击行为，构建实时专题，通过算法实时分析进行实现；

Step1：分析用户的观看行为，判断用户对于某种类型影片的偏好，提取关键词。

Step2：根据用户观看行为关键词，实时组合专题。如，用户的观看行为多为某一影星的资源，即可判断用户偏好这一影星的资源。可以在中部位置实时展示：喜欢XXX的都在看。

Step3：除了上述情况，中部位置还可以展示当前热门的资源。

C.电视Launcher尾部位置采用瀑布流推荐策略；

结合用户画像，根据用户观影行为，千人千面，通过算法自动化实现下发，真正发挥出算法的优势,对不同用户响应不同用户的需求，及时满足用户需要，提升用户体验。

Step1：结合用户画像，判断用户对某一种类型的偏好。

Step2：根据专题表的标签对用户进行相对应资源的推荐下发。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，具体步骤包括：

A.电视Launcher首部采用人工运营加算法推荐下发策略；

a1).首部包括若干个专题，若干个专题至少包括热门事件、奖项、节气和节日专题，运营人员跟踪热门事件、结合奖项、节气、节日的时段，根据媒资库的资源情况，判断是否需要构建专题；

a2).依据用户画像对用户进行标签分类，实现用户群体划分，各用户群体所喜欢和接受的观看题材不同；

a3).各专题的内容设置；

a4).选择专题下发给对应用户群体；

将不同类型的专题下发给同一类别的用户群体，统计用户群体点击哪一种类型专题下的题材，当用户点击数累计达到一定数量后，进行数据分析，选择下发的专题类型；

a5).当累计足够次数的点击量后，对用户群体的点击率做出判断，确定用户喜好，按照用户喜好持续给用户下发对应的专题；

B.电视Launcher中部位置采用实时推荐策略；

C.电视Launcher尾部位置采用瀑布流推荐策略。

2.根据权利要求1所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述a1)中，判断是否需要构建专题，包括：

判断热门事件是否需要构建专题：以热度舆情库为依据，由构成热度舆情库的内容热度和核心舆情观点判断是否需要构建专题；

判断奖项、节气、节日是否需要构建专题：利用爬虫技术获取各大奖项、24节气、重要节日的日期，导入并提醒运营人员在对应日期编辑对应专题。

3.根据权利要求2所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述内容热度为基于海量用户的观看行为，通过分析用户的播放总量、收藏量，在一段持续进行的时间维度上，衡量内容的受欢迎度与市场表现性，分析的热度数据，且表现为曲线图；

所述核心舆情观点为基于智能语义算法，对用户的弹幕、视频平台评论、各影评网站的评论以及微博热搜讨论内容进行分析，得出的简要观点，并进行分类聚合，得出观众的好恶及观点，且表现为正面、中性、反面及占比情况。

4.根据权利要求1所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述用户群体划分为老年用户、年轻女性、年轻男性、已婚女性及少儿用户。

5.根据权利要求1所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述a3)中，各专题的内容设置，包括：

在媒资库中以标签为依据进行分类，组成一组同类标签的影视资源数据；

或利用爬虫爬取各视频平台、影评网站、各类热搜榜的专题和片单，利用分词算法解析出关键词和标签的要素，构建同一标签的同类数据；

或运营人员人工进行编辑专题的内容。

6.根据权利要求1所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述a4)中，进行数据分析时，采用ε-greedy贪婪算法。

7.根据权利要求1所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述a3)中，对各专题的内容设置还包括：专题需要展示的时限设置。

8.根据权利要求7所述基于运营策略提升电视主页点击率的方法，其特征在于，所述a3)中，对各专题的内容设置还包括：对专题利用制图软件制作统一色调和统一排版的海报，以及制作动图进行展示。

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