CN116109353B - 一种手机应用商店广告投放管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及广告投放管理技术领域，具体公开了一种手机应用商店广告投放管理平台及方法，所述平台包括：交互系统，用于接收用户请求并进行参数解析；数据请求系统，包括查询器、请求器及数据库；所述请求器用于根据参数解析的结果向服务器查询数据，并将查询的数据存储在数据库中；所述查询器用于在接收到查询请求时将数据库内历史最新数据返回，并当在设定时间内请求器向查询器报告新数据时，向交互系统返回新数据；数据分析模块，用于根据大数据及数据库中的历史数据对广告投放的时间点进行分析，获得推荐投放时间点。该平台能够更加准确的使广告在较为适配的时间点进行推广，进而能够提高了推广的效果。

Description

一种手机应用商店广告投放管理平台

技术领域

本发明涉及广告投放管理技术领域，具体为一种手机应用商店广告投放管理平台。

背景技术

随着移动设备的快速普及，移动设备的应用软件也层出不穷；为了在应用软件的起始阶段能够获取更多的用户，应用软件商会选择在应用商店进行投放广告来对自己的产品进行展示。

现有的广告投放方式多通过在管理端设置需求，然后经由应用商店进行执行广告的投放，此种方式基于用户的选择来进行对应的执行。

而现有的广告投放方式存在以下问题，首先，针对海外的平台，例如AppStore，访问服务器的延迟较高，对其访问的速度较慢；其次，现有的广告投放管理平台较为单一，无法满足APP广告主的广告操作需求，且现有的应用商店多是基于广告APP的类别选择对应的APP进行投放，此种投放方式较为单一，进而影响APP的推广转化率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种手机应用商店广告投放管理平台，解决以下技术问题：

如何提高广告主访问平台的速度并提高广告投放的效果。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种手机应用商店广告投放管理平台，所述平台包括：

交互系统，用于接收用户请求并进行参数解析；

数据请求系统，包括查询器、请求器及数据库；

所述请求器用于根据参数解析的结果向服务器查询数据，并将查询的数据存储在数据库中；

所述查询器用于在接收到查询请求时将数据库内历史最新数据返回，并当在设定时间内请求器向查询器报告新数据时，向交互系统返回新数据；

数据分析模块，用于根据大数据及数据库中的历史数据对广告投放的时间点进行分析，获得推荐投放时间点。

于一实施例中，所述数据分析模块进行分析的过程为：

根据历史数据拟合当前时间点之前设定时段内的点击率随时间变化曲线click(t)及转化率随时间变化曲线conv(t)；

将设定时段按照特定间隔大小划分为n个时间区间A₁、A₂、…、A_n；

通过公式获得第i个时间区间的适配值V_i；

将所有时间区间的适配值V_i按照从大到小的顺序排列，获取前M名时间区间对应每日相同时段的数量，根据最大数量对应的时段确定投放时间点；

其中，i∈[1，n]；t_i-1为第i个时间区间的起始点，Δt为特定间隔大小；θ及μ为预设权重系数。

于一实施例中，所述预设权重系数根据投放广告的类型确定。

于一实施例中，所述数据分析模块还用于获取广告内容数据、对应用商店的APP进行筛选及基于大数据获取筛选后的APP数据，并根据筛选后的APP数据与广告内容数据进行比对，根据比对结果确定选择投放APP。

于一实施例中，所述选择投放APP确定的过程为：

根据APP在应用商店的浏览量及下载量对APP进行筛选；

基于大数据获取筛选APP与广告投放APP的用户年龄范围匹配系数G及类别匹配系数K；

通过公式获取第j个筛选APP的特征匹配值F_j，对特征匹配值F_j按从大到小进行排序，根据排序结果对选择投放APP进行推荐；

其中，α₁、α₂为预设比例系数；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全相同，则G＝1；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全不同，则G＝0；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围部分相同，则G＝0.5；类别匹配系数K根据管理平台的历史数据获得，K∈[0,1]。

于一实施例中，所述类别匹配系数K的获取过程为：

根据管理平台的历史数据获取广告投放APP对应类型的广告投放数据；

将投放数据按照类型进行划分，根据每种类型的平均转化率进行排序；

根据排序结果确定与广告投放APP类型的类别匹配系数K。

于一实施例中，所述数据分析模块还用于统计当前APP的历史广告投放信息，并根据历史广告投放信息中的转化率与投入资金比筛选出排序前M名的已选定投放APP，对前M名的已选定投放APP进行特性分析，根据特性分析的结果选择后续的广告投放APP。

于一实施例中，所述特性分析的过程为：

根据预设特性类别获取前M名已选定投放APP的特性信息；

通过公式计算出已选定投放APP的第y种特性值；

其中，当第x个已选定投放APP具备第y种特性时，否则，/>τ_x为预设系数，且τ₁＞τ₂＞…＞τ_M；

对T_y进行排序，根据排序结果确定关键特性，根据与关键特性选相匹配的APP进行广告投放。

本发明的有益效果：

(1)本发明能够快速的获取响应结果，同时在传输过程中存在延迟的问题，保证了用户的使用体验；能够更加准确的使广告在较为适配的时间点进行推广，进而能够提高广告的点击率及下载量，即提高了推广的效果。

(2)本发明根据大数据的内容对对应用商店的APP进行比对，通过比对后确定选择投放APP，能够更加准确的使选择投放APP与广告投放APP的关联性更强，进而能够提高用户选择的几率，即提高推广效果。

(3)本发明基于统计的当前APP的历史广告投放信息进行筛选并对筛选后的APP进行特性分析，根据特性分析的结果也能进一步提高当前APP的推广效果。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明广告投放管理平台的概要框示意图。

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种手机应用商店广告投放管理平台，所述平台包括：

交互系统，用于接收用户请求并进行参数解析；

数据请求系统，包括查询器、请求器及数据库；

所述请求器用于根据参数解析的结果向服务器查询数据，并将查询的数据存储在数据库中；

所述查询器用于在接收到查询请求时将数据库内历史最新数据返回，并当在设定时间内请求器向查询器报告新数据时，向交互系统返回新数据；

数据分析模块，用于根据大数据及数据库中的历史数据对广告投放的时间点进行分析，获得推荐投放时间点。

通过上述技术方案，本实施例通过设置数据请求系统，能够协助广告主与应用商店进行数据传递，具体地，通过请求器根据参数解析的结果向服务器查询数据，并将查询的数据存储在数据库中，通过查询器在接收到查询请求时将数据库内历史最新数据返回，并当在设定时间内请求器向查询器报告新数据时，向交互系统返回新数据，平台与应用商店的服务器直连，因此能够快速的获取响应结果，同时，即使在传输过程中存在延迟的问题，广告主在查询时也会获取数据库中历史最新数据，进而避免了延迟对于用户造成的较差体验；另外，本实施例通过设置数据分析模块，能够根据大数据及数据库中的历史数据对广告投放的时间点进行分析，获得推荐投放时间点，通过分析出的投放时间点进行投放，能够更加准确的使广告在较为适配的时间点进行推广，进而能够提高广告的点击率及下载量，即提高了推广的效果。

需要说明的是，上述技术方案中请求器及查询器实现单个功能的过程为本领域的基础技术手段，在本实施例中不在详述。

作为本发明的一种实施方式，所述数据分析模块进行分析的过程为：

根据历史数据拟合当前时间点之前设定时段内的点击率随时间变化曲线click(t)及转化率随时间变化曲线conv(t)；

将设定时段按照特定间隔大小划分为n个时间区间A₁、A₂、…、A_n；

通过公式获得第i个时间区间的适配值V_i；

将所有时间区间的适配值V_i按照从大到小的顺序排列，获取前M名时间区间对应每日相同时段的数量，根据最大数量对应的时段确定投放时间点；

其中，i∈[1，n]；t_i-1为第i个时间区间的起始点，Δt为特定间隔大小；θ及μ为预设权重系数。

通过上述技术方案，本实施例提供了一种数据分析模块进行分析的具体的过程，具体地，根据历史数据获取点击率及转化率变化数据，根据变化数据拟合出点击率随时间变化曲线click(t)及转化率随时间变化曲线conv(t)，之后将设定时段按照以小时为单位的间隔大小划分为多个时间区间，再通过公式 获得第i个时间区间的适配值V_i，再将所有时间区间的适配值V_i按照从大到小的顺序排列，获取前M名时间区间对应每日相同时段的数量，根据最大数量对应的时段确定投放时间点，进而能够判断排名较前的时间段集中在每天的那个时间区间，进而在该区间进行广告投放，能够更加匹配目标人员的使用时间，进而提高广告投放的效果。

作为本发明的一种实施方式，所述预设权重系数根据投放广告的类型确定。

通过上述技术方案，由于不同类型的投放广告对于点击率及转化率的侧重诉求不同，因此本实施例中的预设权重系数根据投放广告的类型确定，进而能够更加准确的满足不同类型APP的需求。

需要说明的是，预设权重系数预先根据投放广告的类型及经验数据选择性设定完成。

作为本发明的一种实施方式，所述数据分析模块还用于获取广告内容数据、对应用商店的APP进行筛选及基于大数据获取筛选后的APP数据，并根据筛选后的APP数据与广告内容数据进行比对，根据比对结果确定选择投放APP。

通过上述技术方案，本实施例还对应用商店的APP进行筛选，并根据大数据的内容对对应用商店的APP进行比对，通过比对后确定选择投放APP，能够更加准确的使选择投放APP与广告投放APP的关联性更强，进而能够提高用户选择的几率，即提高推广效果。

作为本发明的一种实施方式，所述选择投放APP确定的过程为：

根据APP在应用商店的浏览量及下载量对APP进行筛选；

基于大数据获取筛选APP与广告投放APP的用户年龄范围匹配系数G及类别匹配系数K；

通过公式获取第j个筛选APP的特征匹配值F_j，对特征匹配值F_j按从大到小进行排序，根据排序结果对选择投放APP进行推荐；

其中，α₁、α₂为预设比例系数；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全相同，则G＝1；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全不同，则G＝0；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围部分相同，则G＝0.5；类别匹配系数K根据管理平台的历史数据获得，K∈[0,1]。

通过上述技术方案，本实施例提供了一种具体选择投放APP确定的过程，具体地，首先根据APP在应用商店的浏览量及下载量对APP进行筛选，此筛选过程可采用现有技术的判断标准进行，之后再通过公式获取每个筛选APP的特征匹配值F_j，其中K表示类别匹配系数，G表示用户年龄范围匹配系数G，因此选择投放APP与广告投放APP的特征匹配值越高，显然选择特征匹配值排序较高的一种或多种进行广告投放，能够更加准确的选择出针对用户群体，进而提高广告投放的效果。

需要说明的是，类别匹配系数K表示的是不同APP类比之间的关联性。

作为本发明的一种实施方式，所述类别匹配系数K的获取过程为：

根据管理平台的历史数据获取广告投放APP对应类型的广告投放数据；

将投放数据按照类型进行划分，根据每种类型的平均转化率进行排序；

根据排序结果确定与广告投放APP类型的类别匹配系数K。

通过上述技术方案，本实施例提供了一种类别匹配系数K的获取方式，具体的，根据管理平台的历史数据获取广告投放APP对应类型的广告投放数据；将投放数据按照类型进行划分，根据每种类型的平均转化率进行排序；按照排序结果的次序设定不同的数值系数，进而能够确定APP与广告投放APP类型的类别匹配系数K。

需要说明的是，按照排序结果的次序设定的不同数值系数根据经验数据选择性设定，在此不作详述。

作为本发明的一种实施方式，所述数据分析模块还用于统计当前APP的历史广告投放信息，并根据历史广告投放信息中的转化率与投入资金比筛选出排序前M名的已选定投放APP，对前M名的已选定投放APP进行特性分析，根据特性分析的结果选择后续的广告投放APP。

通过上述技术方案，本实施例还基于统计的当前APP的历史广告投放信息进行筛选并对筛选后的APP进行特性分析，根据特性分析的结果也能进一步提高当前APP的推广效果。

需要说明的是，根据历史广告投放信息中的转化率与投入资金比筛选的过程可通过现有常规技术实现，在此不作详述。

作为本发明的一种实施方式，所述特性分析的过程为：

根据预设特性类别获取前M名已选定投放APP的特性信息；

通过公式计算出已选定投放APP的第y种特性值；

其中，当第x个已选定投放APP具备第y种特性时，否则，/>τ_x为预设系数，且τ₁＞τ₂＞…＞τ_M；

对T_y进行排序，根据排序结果确定关键特性，根据与关键特性选相匹配的APP进行广告投放。

通过上述技术方案，本实施例提供了一种进行特性分析的具体过程，设置APP的特性项，例如社交性、资讯性等，通过计算出已选定投放APP每种的特性值，根据特性值的集中性，进而能够根据APP的特性进行针对性选择，进而能够提高选择的投放APP与本APP的适配关联性，进而提高广告投放的效果。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述平台包括：

交互系统，用于接收用户请求并进行参数解析；

数据请求系统，包括查询器、请求器及数据库；

所述请求器用于根据参数解析的结果向服务器查询数据，并将查询的数据存储在数据库中；

所述查询器用于在接收到查询请求时将数据库内历史最新数据返回，并当在设定时间内请求器向查询器报告新数据时，向交互系统返回新数据；

数据分析模块，用于根据大数据及数据库中的历史数据对广告投放的时间点进行分析，获得推荐投放时间点；

所述数据分析模块进行分析的过程为：

根据历史数据拟合当前时间点之前设定时段内的点击率随时间变化曲线click(t)及转化率随时间变化曲线conv(t)；

将设定时段按照特定间隔大小划分为n个时间区间A₁、A₂、…、A_n；

通过公式获得第i个时间区间的适配值V_i；

将所有时间区间的适配值V_i按照从大到小的顺序排列，获取前M名时间区间对应每日相同时段的数量，根据最大数量对应的时段确定投放时间点；

其中，i∈[1，n]；t_i-1为第i个时间区间的起始点，Δt为特定间隔大小；θ及μ为预设权重系数；

所述预设权重系数根据投放广告的类型确定。

2.根据权利要求1所述的一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述数据分析模块还用于获取广告内容数据、对应用商店的APP进行筛选及基于大数据获取筛选后的APP数据，并根据筛选后的APP数据与广告内容数据进行比对，根据比对结果确定选择投放APP。

3.根据权利要求2所述的一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述选择投放APP确定的过程为：

根据APP在应用商店的浏览量及下载量对APP进行筛选；

基于大数据获取筛选APP与广告投放APP的用户年龄范围匹配系数G及类别匹配系数K；

通过公式获取第j个筛选APP的特征匹配值F_j，对特征匹配值F_j按从大到小进行排序，根据排序结果对选择投放APP进行推荐；

其中，α₁、α₂为预设比例系数；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全相同，则G＝1；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围完全不同，则G＝0；若筛选APP与广告投放APP的针对用户年龄范围部分相同，则G＝0.5；类别匹配系数K根据管理平台的历史数据获得，K∈[0,1]。

4.根据权利要求3所述的一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述类别匹配系数K的获取过程为：

根据管理平台的历史数据获取广告投放APP对应类型的广告投放数据；

将投放数据按照类型进行划分，根据每种类型的平均转化率进行排序；

根据排序结果确定与广告投放APP类型的类别匹配系数K。

5.根据权利要求1所述的一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述数据分析模块还用于统计当前APP的历史广告投放信息，并根据历史广告投放信息中的转化率与投入资金比筛选出排序前M名的已选定投放APP，对前M名的已选定投放APP进行特性分析，根据特性分析的结果选择后续的广告投放APP。

6.根据权利要求5所述的一种手机应用商店广告投放管理平台，其特征在于，所述特性分析的过程为：

根据预设特性类别获取前M名已选定投放APP的特性信息；

通过公式计算出已选定投放APP的第y种特性值；

其中，当第x个已选定投放APP具备第y种特性时，否则，/>τ_x为预设系数，且τ₁＞τ₂＞…＞τ_M；

对T_y进行排序，根据排序结果确定关键特性，根据与关键特性选相匹配的APP进行广告投放。