CN116645147A - 基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 - Google Patents
基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116645147A CN116645147A CN202310929569.5A CN202310929569A CN116645147A CN 116645147 A CN116645147 A CN 116645147A CN 202310929569 A CN202310929569 A CN 202310929569A CN 116645147 A CN116645147 A CN 116645147A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- product
- amazon
- advertisement
- platform
- amazon platform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 31
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 16
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims description 15
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 235000019633 pungent taste Nutrition 0.000 claims description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 31
- 230000000386 athletic effect Effects 0.000 description 5
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0277—Online advertisement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
- G06Q30/0256—User search
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0276—Advertisement creation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请实施例涉及互联网通信数据处理技术领域，提供一种基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统，通过与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，根据产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，根据热度信息对产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，根据热词词组自动获取广告组，并通过本系统链接到亚马逊平台的广告管理模块的API接口，对广告组进行自动推广，从而自动化生成广告内容，提升广告效率，降低广告成本高、提升广告精准度，最终提升广告成效的理想程度。
Description
技术领域
本申请各实施例属互联网通信数据处理技术领域，尤其涉及一种基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统。
背景技术
亚马逊平台各卖家账号名下后台通常包含：产品管理模块、库存管理模块、广告管理模块等，产品管理模块可以包括产品上架模块和产品内容优化管理模块等。其中，产品上架模块、库存管理模块等主要用于管理各种产品展示，以实现亚马逊卖家和消费者之间的交易往来。而广告管理模块则主要用来为亚马逊卖家提供产品宣传，以便吸引消费者进行产品浏览和购买。现有技术中，亚马逊卖家为了进行产品的广告宣传，主要通过如下方法实现。第一步，自己调研产品关键词词组或者委托专门的广告运营商调研产品关键词词组；第二步，自己或者委托专门的广告运营商根据产品关键词词组设计广告文案；第三步，联系亚马逊平台，将设计好的广告文案传输给亚马逊平台，以通过亚马逊平台的广告管理模块对广告文案进行宣传。虽然，现有技术也能实现在亚马逊平台上进行产品宣传推广，但是整个广告的形成过程都是人工进行，不仅存在广告效率低，成本高等问题，而且最终形成的广告内容掺杂过多主观因素，不能从不同的多个客观维度契合消费者的消费习惯和需求，从而造成广告推广精准度偏低，广告成效不理想，尤其欧美地区无法突破时差等问题。
综上所述，现有基于亚马逊平台的广告技术存在不能自动化生成广告内容进行广告，广告效率低，广告成本高、广告精准度偏低，广告成效不理想、在欧美地区无法突破时差等技术问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足，本申请提供一种基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统，以自动化生成广告内容，提升广告效率，降低广告成本高、提升广告精准度，最终提升广告成效的理想程度。
第一方面，本申请提供一种基于亚马逊平台的自动化广告方法，包括：
与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；
根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系；
根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组；
根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广。
第二方面，本发明提供一种基于亚马逊平台的自动化广告系统，包括：
亚马逊平台，包括产品管理模块和广告管理模块，所述产品管理模块用于管理亚马逊卖家的交易，所述广告管理模块用于管理所述亚马逊卖家的产品宣传；
服务器，与所述亚马逊平台通信，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器中运行时，可实现上述任一项所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法。
本申请与现有技术相比，其有益效果如下：
本申请提供一种基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统，通过与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，从而自动化生成广告内容，提升广告效率，降低广告成本高、提升广告精准度，最终提升广告成效的理想程度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分，本领域技术人员应该理解的是，这些附图未必是按比例绘制的，在附图中：
图1是本申请基于亚马逊平台的自动化广告方法的一种流程示意图；
图2是本申请服务器的一种架构示意图；
图3是本申请基于亚马逊平台的自动化广告系统的一种架构示意图；
图4是本申请亚马逊平台产品管理模块的一种架构示意图。
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。
实施例一
参见图1－图4，本实施例提供一种基于亚马逊平台的自动化广告方法，包括步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104。其中，步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104在服务器中运行，通过与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，从而自动化生成广告内容，提升广告效率，降低广告成本高、提升广告精准度，最终提升广告成效的理想程度。
需要说明的是，本实施例提供的基于亚马逊平台的自动化广告方法在服务器运行，服务器端作为基于亚马逊平台的自动化广告方法中全部或部分步骤的执行主体，除了可以执行本实施例中步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104之外，还可以运行下文中涉及的方法的部分或全部步骤。需要说明的是，服务器包括通过系统总线相互通信连接存储器、处理器、网络接口。需要指出的是，图中仅示出了服务器的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代地实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的服务器是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。服务器可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。存储器至少包括一种类型的可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器可以是服务器的内部存储单元，例如该服务器的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器也可以是服务器的外部存储设备，例如该服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，存储器还可以既包括服务器的内部存储单元也包括其外部存储设备。
步骤S101、服务器与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组。
需要说明的是，服务器与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，可以包括与亚马逊平台的API进行通信，以自动获取与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；或与亚马逊平台的爬虫程序进行通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；或与亚马逊平台的数据分析工具进行通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组。
例如，当想要在亚马逊上推广一款化妆品产品时，可以通过调用亚马逊的API的方式，自动获取与该化妆品产品相关的关键词词组，该化妆品产品相关的关键词词组如化妆品品牌、化妆品类别、化妆品功效等。
又如，当想要在亚马逊上推广一款运动鞋产品时，可以通过爬虫程序自动获取与该运动鞋产品相关的关键词词组，该运动鞋产品相关的关键词词组如运动鞋品牌、运动鞋类别、运动鞋材质等。
再如，当想要在亚马逊上推广一款家电产品时，可以通过数据分析工具自动获取与该家电产品相关的关键词词组，该家电产品相关的关键词词组如家电品牌、家电类别、家电功效等。
需要说明的是，由于消费者在亚马逊平台上通常利用产品关键词的方式进行产品查询，因此，亚马逊平台设置了产品的关键词数据库，以支持消费者的查询需求。
步骤S102、服务器根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系。
需要说明的是，亚马逊平台各卖家账号名下后台中具有产品管理模块，产品管理模块用于管理不同的产品链接，平台称之为Asin或SKU，例如Asin 1到Asin N。其中，同类产品链接是指销售相同种类产品的线上链接。
需要说明的是，服务器根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，可以包括：
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品销售量、点击量以及搜索量进行综合热度信息提取，所述综合热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的多重关联关系；和/或
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品用户评价信息进行情感热度信息提取，所述情感热度信息反映给定关键词相关产品与消费者售后情感的关联关系；和/或
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品搜索关键词进行搜索热度信息提取，所述搜索热度信息反映给定关键词相关产品与消费者搜索习惯的关联关系。
需要说明的是，根据给定的产品关键词词组，从亚马逊平台上同类产品链接中获取与这些关键词相关的销售量、点击量、搜索量、用户评价信息等数据，并对这些数据进行分析和处理，从而提取出综合热度信息、情感热度信息和搜索热度信息，以反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好、售后情感和搜索习惯之间的关联关系。其中，综合热度信息提取包括但不限于对同类产品链接的销售量、点击量和搜索量等数据进行分析提取，从而通过已经发生的客观数据，客观反映消费者对给定关键词相关产品的关注程度和购买需求，帮助了解市场需求和趋势，为精准推广产品自动提供数据支持。另外，根据产品关键词词组，对同类产品链接的用户评价信息进行情感分析，从而提取出消费者对给定关键词相关产品的情感倾向，帮助了解消费者的满意度和需求，从而通过已经发生的客观数据，客观反映消费者对给定关键词相关产品的售后情感，帮助了解市场需求和趋势，为精准推广产品自动提供数据支持。另外，根据产品关键词词组，对同类产品链接的搜索关键词进行分析，从而提取出消费者对给定关键词相关产品的搜索习惯，提高产品的曝光率，为精准推广产品自动提供数据支持和销售量。
需要说明的是，产品销售量直接反映出给定关键词相关产品与消费者需求实际匹配的一种实际关联关系，产品点击量反映出给定关键词相关产品的随机访问和消费者兴趣点的一种偶然关联关系，产品搜索量反映给定关键词相关产品的有目的访问和消费者兴趣点的一种内在关联关系。
步骤S103、服务器根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组。
需要说明的是，根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，可以包括：配置用于对所述产品关键词词组进行热度筛选的热词筛选条件；将所述热度信息与所述热词筛选条件进行匹配，在所述热度信息符合所述热词筛选条件时，确定符合所述热词筛选条件的所述热度信息对应的所述产品关键词词组为拟广告宣传产品的热词词组。
在一些改进实施例中，将所述热度信息与所述热词筛选条件进行匹配后，还可以包括：
在所述热度信息符合所述热词筛选条件时，对符合所述热词筛选条件的所述热度信息进行标签化，以得到热词词组的标签化样本；
将所述热词词组的标签化样本分成热词词组训练集和热词词组测试集，并将所述热词词组训练集输入到决策树模型训练所述决策树模型，以使所述决策树模型习得所述热度信息的特征和所述热词筛选条件的标签之间的关系；
将所述热词词组测试集输入到训练后的所述决策树模型测试所述决策树模型的表现，在所述决策树模型的表现良好时，使用表现良好的所述决策树模型预测新的热词词组，确定所述新的热词词组为拟广告宣传产品的热词词组。
需要说明的是，本实施例中，根据所述热度信息符合所述热词筛选条件时，对符合所述热词筛选条件的所述热度信息进行标签化，以得到热词词组的标签化样本，可以将热度信息和热词词组进行关联，为后续的模型训练提供有标签的数据集，提高模型的准确性和可靠性。另外，决策树模型是一种可解释性强的监督学习模型，可以通过一系列的分裂规则对数据进行分类或回归，可以提升热词词组预测的准确度。另外，通过模型测试和预测，评估模型的准确性和泛化能力，将模型应用于实际的热词词组预测任务中，从而提升热词词组预测的精度。
在一些改进实施例中，所述热词筛选条件包括：
给定关键词相关产品的综合热度信息的优先级高于情感热度信息的优先级，情感热度信息的优先级高于搜索热度信息的优先级；综合热度信息包括同类产品链接的产品销售量、点击量以及搜索量；产品销售量的优先级高于产品搜索量的优先级，产品搜索量的优先级高于产品点击量的优先级；不同的优先级配置不同的热词权重。
需要说明的是，产品销售量直接反映出给定关键词相关产品与消费者需求实际匹配的一种实际关联关系，产品点击量反映出给定关键词相关产品的随机访问和消费者兴趣点的一种偶然关联关系，产品搜索量反映给定关键词相关产品的有目的访问和消费者兴趣点的一种内在关联关系，因此，通过本实施例中优先级配置和权重配置的热词筛选条件对所述产品关键词词组进行热度筛选，可以得到更为客观准确的热词词组，从而使得后续产品推广更为客观准确。
步骤S104、服务器根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广。
需要说明的是，广告组是指具有可读性的广告词组。其中，通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，具体可以是，通过基于亚马逊平台的自动化广告系统链接到亚马逊平台的广告管理模块的API接口，对广告组进行自动推广。
需要说明的是，根据所述热词词组自动获取广告组，可以包括：与智能文案编辑工具通信，并向所述智能文案编辑工具导入所述热词词组，以通过所述智能文案编辑工具对所述热词词组进行自动编辑，生成广告组；从所述智能文案编辑工具自动获取所述智能文案编辑工具自动编辑生成广告组。
在一些优选实施例中，通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，可以包括：连接所述亚马逊平台，自动获取所述亚马逊平台的当下运行时区；根据所述当下运行时区，对所述广告组的推广时间进行设置；通过所述亚马逊平台的广告管理模块，在所述广告组的设置推广时间对所述广告组进行自动推广。
需要说明的是，通过连接亚马逊平台，自动获取当前运行时区，避免了手动设置时区的繁琐过程，提高了操作效率和准确性。根据当前运行时区，对广告组的推广时间进行设置，可以根据不同地区和时段的消费习惯和需求，尤其美国美东美西有时差的客观因素，精确地控制广告的投放时间，提高广告的曝光率和转化率。另外，通过亚马逊平台的广告管理模块，在设置好的推广时间内自动推广广告组，可以减时差时段的人工手动干预，提高广告的自动化程度和效率，同时还可以根据广告的实时效果和反馈，调整广告的投放策略和时间，实现更加精准的广告投放。
在一些优选实施例中，通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，可以包括：通过所述亚马逊平台的广告管理模块，将所述广告组嵌入到所述亚马逊平台的商品列表对消费者进行推广，所述消费者触发所述广告组中的一个或多个热词词组时，所述广告管理模块自动控制对应所述一个或多个热词词组的拟广告宣传产品的特征向消费者推广；跟踪所述广告组在所述亚马逊平台的商品列表中对消费者推广的推广成效，以进行更新推广。
需要说明的是，通过将广告组嵌入到亚马逊平台的商品列表中，可以将广告投放的范围扩大到更多的消费者群体，提高广告的曝光率和转化率，同时还可以根据消费者的搜索行为和购买需求，进行更加精准的广告投放。当消费者触发广告组中的一个或多个热词词组时，广告管理模块自动推广对应热词词组的拟广告宣传产品的特征，可以根据消费者的需求和偏好，进行更加精准的广告投放，提高广告的转化率和用户体验。通过跟踪广告组在亚马逊平台的商品列表中对消费者的推广成效，可以及时了解广告的投放效果和用户反馈，根据实际情况进行更新推广，提高广告投放的效果和经济效益。
在进一步的改进实施例中，跟踪所述广告组在所述亚马逊平台的商品列表中对消费者推广的推广成效，以进行更新推广，可以包括：获取消费者对所述一个或多个热词词组的触发记录，并获取所述触发记录下消费者对所述拟广告宣传产品的下单记录、转发记录以及收藏记录；利用所述下单记录、所述转发记录以及所述收藏记录对机器学习模型进行监督式学习训练，以使得所述机器学习模型习得所述热词词组对所述拟广告宣传产品的贡献度；根据所述热词词组对所述拟广告宣传产品的贡献度不同，更新最近一次热度筛选得到的拟广告宣传产品的热词词组，以得到更新后的热词词组；根据更新后的所述热词词组再次自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对再次自动获取的所述广告组进行自动推广。
需要说明的是，获取消费者对热词词组的触发记录，并获取消费者对拟广告宣传产品的下单记录、转发记录以及收藏记录，可以了解消费者对广告的反馈和行为，为后续的机器学习模型训练提供有价值的数据。利用下单记录、转发记录以及收藏记录对机器学习模型进行监督式学习训练，可以提高模型的准确性和泛化能力，从而更加精确地预测热词词组的效果和拟广告宣传产品的贡献度。根据热词词组对拟广告宣传产品的贡献度不同，更新热度筛选得到的拟广告宣传产品的热词词组，可以更加精确地确定热词词组，提高广告的曝光率和转化率。根据更新后的热词词组再次自动获取广告组，并通过亚马逊平台的广告管理模块对再次自动获取的广告组进行自动推广，可以减少时差时段的人工手动干预，提高广告投放的自动化程度和效率，同时还可以根据广告的实时效果和反馈，调整广告的投放策略和时间，实现更加精准的广告投放。
实施例二
参见图1－图4，本实施例提供一种基于亚马逊平台的自动化广告系统，包括：
亚马逊平台，包括产品管理模块和广告管理模块，所述产品管理模块用于管理亚马逊卖家的交易，所述广告管理模块用于管理所述亚马逊卖家的产品宣传；
服务器，与所述亚马逊平台通信，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器中运行时，可实现上述任一实施例所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法。
需要说明的是，由于服务器可以运行实现上述任一实施例所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，通过与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，从而自动化生成广告内容，提升广告效率，降低广告成本高、提升广告精准度，减少时差因素产生的人工成本，最终提升广告成效的理想程度。
Claims (10)
1.一种基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，包括：
与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；
根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系；
根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组；
根据所述热词词组自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广。
2.如权利要求1所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述与亚马逊平台的关键词数据库通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组，包括：
与亚马逊平台的API进行通信，以自动获取与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；或
与亚马逊平台的爬虫程序进行通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组；或
与亚马逊平台的数据分析工具进行通信，自动获取所述关键词数据库中与拟广告宣传产品相关的产品关键词词组。
3.如权利要求1所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述根据所述产品关键词词组对所述亚马逊平台上同类产品链接的产品交易信息进行热度信息提取，所述热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的关联关系，包括：
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品销售量、点击量以及搜索量进行综合热度信息提取，所述综合热度信息反映给定关键词相关产品与消费者关注偏好之间的多重关联关系；和/或
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品用户评价信息进行情感热度信息提取，所述情感热度信息反映给定关键词相关产品与消费者售后情感的关联关系；和/或
根据所述产品关键词词组对亚马逊平台上同类产品链接的产品搜索关键词进行搜索热度信息提取，所述搜索热度信息反映给定关键词相关产品与消费者搜索习惯的关联关系。
4.如权利要求1所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述根据所述热度信息对所述产品关键词词组进行热度筛选，以得到拟广告宣传产品的热词词组，包括：
配置用于对所述产品关键词词组进行热度筛选的热词筛选条件；
将所述热度信息与所述热词筛选条件进行匹配，在所述热度信息符合所述热词筛选条件时，确定符合所述热词筛选条件的所述热度信息对应的所述产品关键词词组为拟广告宣传产品的热词词组。
5.如权利要求1所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述根据所述热词词组自动获取广告组，包括：
与智能文案编辑工具通信，并向所述智能文案编辑工具导入所述热词词组，以通过所述智能文案编辑工具对所述热词词组进行自动编辑，生成广告组；
从所述智能文案编辑工具自动获取所述智能文案编辑工具自动编辑生成广告组。
6.如权利要求1所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，包括：
连接所述亚马逊平台，自动获取所述亚马逊平台的当下运行时区；
根据所述当下运行时区，对所述广告组的推广时间进行设置；
通过所述亚马逊平台的广告管理模块，在所述广告组的设置推广时间对所述广告组进行自动推广。
7.如权利要求1-6任一项所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述通过所述亚马逊平台的广告管理模块对所述广告组进行自动推广，包括：
通过所述亚马逊平台的广告管理模块，将所述广告组嵌入到所述亚马逊平台的商品列表对消费者进行推广，所述消费者触发所述广告组中的一个或多个热词词组时，所述广告管理模块自动控制对应所述一个或多个热词词组的拟广告宣传产品的特征向消费者推广；
跟踪所述广告组在所述亚马逊平台的商品列表中对消费者推广的推广成效，以进行更新推广。
8.如权利要求7所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述跟踪所述广告组在所述亚马逊平台的商品列表中对消费者推广的推广成效，以进行更新推广，包括：
获取消费者对所述一个或多个热词词组的触发记录，并获取所述触发记录下消费者对所述拟广告宣传产品的下单记录、转发记录以及收藏记录；
利用所述下单记录、所述转发记录以及所述收藏记录对机器学习模型进行监督式学习训练，以使得所述机器学习模型习得所述热词词组对所述拟广告宣传产品的贡献度；
根据所述热词词组对所述拟广告宣传产品的贡献度不同，更新最近一次热度筛选得到的拟广告宣传产品的热词词组，以得到更新后的热词词组；
根据更新后的所述热词词组再次自动获取广告组，并通过所述亚马逊平台的广告管理模块对再次自动获取的所述广告组进行自动推广。
9.如权利要求4所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法，其特征在于，所述将所述热度信息与所述热词筛选条件进行匹配后，包括：
在所述热度信息符合所述热词筛选条件时，对符合所述热词筛选条件的所述热度信息进行标签化，以得到热词词组的标签化样本；
将所述热词词组的标签化样本分成热词词组训练集和热词词组测试集，并将所述热词词组训练集输入到决策树模型训练所述决策树模型，以使所述决策树模型习得所述热度信息的特征和所述热词筛选条件的标签之间的关系；
将所述热词词组测试集输入到训练后的所述决策树模型测试所述决策树模型的表现，在所述决策树模型的表现良好时，使用表现良好的所述决策树模型预测新的热词词组，确定所述新的热词词组为拟广告宣传产品的热词词组。
10.一种基于亚马逊平台的自动化广告系统，其特征在于，包括：
亚马逊平台，包括产品管理模块和广告管理模块，所述产品管理模块用于管理亚马逊卖家的交易，所述广告管理模块用于管理所述亚马逊卖家的产品宣传；
服务器，与所述亚马逊平台通信，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器中运行时，可实现如权利要求1-9任一项所述的基于亚马逊平台的自动化广告方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310929569.5A CN116645147B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310929569.5A CN116645147B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116645147A true CN116645147A (zh) | 2023-08-25 |
| CN116645147B CN116645147B (zh) | 2024-01-23 |
Family
ID=87623402
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310929569.5A Active CN116645147B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116645147B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108664585A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-10-16 | 多盟睿达科技（中国）有限公司 | 一种基于大数据的广告选词方法 |
| CN111815357A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-23 | 湖南数客星球信息技术有限公司 | 一种基于亚马逊搜索词库大数据智能广告系统及方法 |
| CN113793179A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-14 | 深圳市卓越鸿业信息技术有限公司 | 基于大数据和机器学习的广告优化分析系统 |
| US20220188876A1 (en) * | 2020-12-10 | 2022-06-16 | Kakao Corp. | Advertising method and apparatus for generating advertising strategy |
| CN115203395A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-10-18 | 深圳光点科技有限公司 | 基于大数据的商品关键词确定方法、装置、介质及设备 |
-
2023
- 2023-07-27 CN CN202310929569.5A patent/CN116645147B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108664585A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-10-16 | 多盟睿达科技（中国）有限公司 | 一种基于大数据的广告选词方法 |
| CN111815357A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-23 | 湖南数客星球信息技术有限公司 | 一种基于亚马逊搜索词库大数据智能广告系统及方法 |
| US20220188876A1 (en) * | 2020-12-10 | 2022-06-16 | Kakao Corp. | Advertising method and apparatus for generating advertising strategy |
| CN113793179A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-14 | 深圳市卓越鸿业信息技术有限公司 | 基于大数据和机器学习的广告优化分析系统 |
| CN115203395A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-10-18 | 深圳光点科技有限公司 | 基于大数据的商品关键词确定方法、装置、介质及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116645147B (zh) | 2024-01-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105989004B (zh) | 一种信息投放的预处理方法和装置 | |
| KR102474747B1 (ko) | 사용자 행동 패턴에 기초하여 상품을 추천하고 추천 상품에 대한 사용자의 선호도 예측 장치 및 방법 | |
| US20170061481A1 (en) | Realtime Feedback Using Affinity-Based Dynamic User Clustering | |
| US7720850B2 (en) | Self-uploaded indexing and data clustering method and apparatus | |
| TW201520790A (zh) | 個性化資料搜尋方法和裝置 | |
| CN102360386A (zh) | 电子商务网站智能导购系统和方法 | |
| US11526913B2 (en) | Real-time display adaptation | |
| KR102084719B1 (ko) | 판매 예측 정보 제공 시스템 | |
| CN111400613A (zh) | 物品推荐方法、装置、介质及计算机设备 | |
| KR20210143554A (ko) | 오픈마켓 빅데이터를 활용한 ai 키워드 추천 시스템 및 방법 | |
| Jorge et al. | Increasing online shop revenues with web scraping: a case study for the wine sector | |
| KR101991308B1 (ko) | 오픈마켓 창업 지원 방법 및 시스템 | |
| CN111902837A (zh) | 分析顾客的属性信息的装置、方法、及程序 | |
| KR20220079249A (ko) | 소비자 수요를 예측하고 이를 반영한 정기배송 방법 및 시스템 | |
| CN111680213B (zh) | 信息推荐方法、数据处理方法及装置 | |
| KR101026544B1 (ko) | 인공지능에 기반한 랭킹 분석 방법, 이를 기록한 기록 매체, 그 장치 | |
| KR20190016406A (ko) | 소비자 구매 경험 기반의 개별화 커머스 서비스 모델 | |
| KR102238438B1 (ko) | 규격화된 광고상품을 이용한 광고상품거래 서비스 제공 시스템 | |
| KR101768637B1 (ko) | 데이터 위탁 판매 및 수익 분배 시스템 | |
| CN116645147B (zh) | 基于亚马逊平台的自动化广告方法与系统 | |
| KR102576123B1 (ko) | 제품 공동구매 연계 시스템 및 방법 | |
| KR102065399B1 (ko) | 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 행동 데이터를 분석한 결과에 기초하여 사용자의 행동을 유도하는 방법 및 장치 | |
| CN114549125A (zh) | 物品推荐方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN116069959A (zh) | 确定展示数据的方法和装置 | |
| CN108734496A (zh) | 用于信息推送的方法、装置及电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |