CN116739669B - 一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 - Google Patents
一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116739669B CN116739669B CN202311027419.1A CN202311027419A CN116739669B CN 116739669 B CN116739669 B CN 116739669B CN 202311027419 A CN202311027419 A CN 202311027419A CN 116739669 B CN116739669 B CN 116739669B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- module
- advertisement
- real
- sub
- 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.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 121
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 30
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 29
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 28
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 10
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000003050 experimental design method Methods 0.000 claims description 5
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 claims description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 4
- ZRTQSJFIDWNVJW-WYMLVPIESA-N Lanoconazole Chemical compound ClC1=CC=CC=C1C(CS\1)SC/1=C(\C#N)N1C=NC=C1 ZRTQSJFIDWNVJW-WYMLVPIESA-N 0.000 claims description 3
- 101000767160 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) Intracellular protein transport protein USO1 Proteins 0.000 claims description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 241001132374 Asta Species 0.000 claims description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 10
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及广告监控技术领域，尤其是涉及一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法，该监控系统包括：周期报表汇总模块、小时报表采集模块、小时走势评估模块、任务实时控量模块、多元变量测试模块及实时预警通知模块；其中，周期报表汇总模块，用于提供周期性数据汇总与明细报告；小时报表采集模块，用于设定监控周期与监控任务；小时走势评估模块，用于获取数据库中的历史市场信息；任务实时控量模块，用于设定目标利润比；多元变量测试模块，用于设定广告活动在营销过程中的多元变量；实时预警通知模块，用于监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据。本发明提高广告投放效率和成本效益，优化广告活动的表现和投资回报率。
Description
技术领域
本发明涉及广告监控技术领域，尤其是涉及一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法。
背景技术
OCPX广告是一种基于成本效益优化的广告投放方式，OCPX代表“Optimized Costper X”，其中X可以是多个广告目标，如点击、转化、下载等。OCPX广告的目标是通过优化广告投放策略，以最低的成本实现预期的广告目标。其旨在优化广告活动的成本，并实现更高的转化率或特定的行动目标。OCPX的核心思想是以每个行动或转化为基准来优化广告投放的成本，而不仅仅关注点击量或曝光量。
OCPX广告使用机器学习和数据分析技术，通过对广告活动数据的实时监测和分析，根据广告主设定的目标，自动调整广告投放的策略和资源分配，以达到最优的成本效益。OCPX广告依赖于大数据和机器学习技术，通过分析广告活动的历史数据和趋势，识别影响广告效果的关键因素，并根据数据驱动的模型进行智能决策和优化。
广告实时监控是指对广告活动进行实时的监测和分析，以确保广告在投放过程中的有效性和效果。传统的广告实时监控的方法和工具包括：
1、广告平台监控：广告平台通常提供实时监控工具和仪表板，以便广告主可以实时跟踪广告活动的表现，该工具可显示广告的展示量、点击量、转化率等指标，并提供即时的报告和数据分析。
2、数据分析工具：使用数据分析工具可以实时监测广告活动的效果，这些工具提供详细的数据和指标，帮助广告主了解广告的转化率、用户行为和流量来源等信息。
然而传统广告监控系统通常更加注重广告投放的曝光量、点击量等基本指标，而OCPX广告更关注于成本效益和特定目标的达成，如转化率、ROI等。传统监控系统无法满足OCPX广告的精确性要求；OCPX广告强调实时优化和调整，对实时监控的要求更高，传统广告监控系统可能在数据采集和处理的速度上存在不足，无法满足OCPX广告实时性的需求。此外，OCPX广告中多元变量的影响评估对于广告效果的优化至关重要，然而，传统广告监控系统可能较难对多元变量进行全面的评估和优化。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法。
第一方面，本发明提供了一种ocpx广告实时监控系统，该监控系统包括：周期报表汇总模块、小时报表采集模块、小时走势评估模块、任务实时控量模块、多元变量测试模块及实时预警通知模块；
其中，周期报表汇总模块，用于提供周期性数据汇总与明细报告；
小时报表采集模块，用于设定监控周期与监控任务，按照小时维度定期采集活动指标数据，并分析与计算广告活动在每个小时内的市场信息；
小时走势评估模块，用于获取数据库中的历史市场信息，对广告活动的小时走势进行分析，并依据走势变化进行评估预测，预估未来投放趋势；
任务实时控量模块，用于设定目标利润比，并实时监测广告活动的实时利润比与预测利润比，对广告活动的投放量任务进行实时控量调整；
多元变量测试模块，用于设定广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试的方式评估不同变量对营销效果的影响，输出最佳的变量组合；
实时预警通知模块，用于监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知。
在其中一个实施例中，小时报表采集模块包括：周期任务子模块、采集存储子模块、处理计算子模块及报表生成子模块；
其中，周期任务子模块，用于设定针对ocpx广告活动的监控周期与监控任务，并将一小时作为监控周期的基本时间单位；
采集存储子模块，用于提供各个广告平台数据传输的通信接口，实时从广告平台获取活动指标数据，并将活动指标数据存储至数据库；
处理计算子模块，用于对活动指标数据进行分析处理，计算活动指标数据随时间的变化情况，将结果作为广告活动每小时的市场信息；
报表生成子模块，用于汇总每小时内采集与计算得到的活动指标数据及市场信息，并生成该小时内广告活动的明细报告。
在其中一个实施例中，活动指标数据包括曝光量、点击量、转化量、展示量、收益量、投入成本量及受众数据，市场信息包括点击率、转化率、投资回报率、每点击成本平均值、每转化成本平均值及用户行为数据。
在其中一个实施例中，小时走势评估模块包括：数据调取子模块、清洗处理子模块、走势分析子模块、走势预测子模块及评估建议子模块；
其中，数据调取子模块，用于将当前监控周期记为t时刻，从数据库调取最近N小时的市场信息作为历史市场信息，并按照时间顺序进行排列；
清洗处理子模块，用于对历史市场信息进行清洗与格式转化；
走势分析子模块，用于将历史市场信息中不同类型信息数据构成不同的时间序列，并按各个信息数据的时间序列绘制对应的曲线走势图；
走势预测子模块，用于利用组合预测模型对各类型信息数据的曲线走势图进行评估分析预测，输出得到未来一小时的市场信息预测值；
评估建议子模块，用于优先对曲线走势图进行评估，识别最近N小时曲线走势图中的高峰时段、低谷时段及曲线均值，再对市场信息预测值及其走势进行评估，判断t+1时刻广告活动的投放趋势。
在其中一个实施例中，走势预测子模块包括：曲线匹配单元、趋势预估单元、动态调制单元、组合预测单元及测试验证单元；
其中，曲线匹配单元，用于记录最近N小时曲线走势图的起始时间为t N ，获取若干以该起始时间t N 为初始且相同序列长度的历史曲线走势图，利用欧式距离计算最近N小时曲线走势图与历史曲线走势图之间的相似度，再选取相似度最高的历史曲线走势图作为匹配曲线，最终获取该匹配曲线在t+1时刻对应的市场信息数值，作为曲线匹配值；
趋势预估单元，用于获取t-1时刻市场信息数值至t时刻市场信息数值的变化趋势Q1，以及t时刻市场信息数值至t+1时刻的历史市场信息平均值的变化趋势Q2，当变化趋势Q1与变化趋势Q2同号时，将t时刻的市场信息数值与变化趋势Q1的和作为t+1时刻曲线预估值，当变化趋势Q1与变化趋势Q2异号时，将t+1时刻的历史市场信息平均值作为t+1时刻的曲线预估值；
动态调制单元，用于依据市场信息数值跟随时间的变化，动态调整曲线匹配值与曲线预估值在组合预测模型中的预测权重值；
组合预测单元，用于结合曲线匹配值、曲线预估值及预测权重值建立组合预测模型，计算并输出t+1时刻的市场信息预测值；
其中，组合预测模型的计算表达式为：
式中，P（t+1）表示t+1时刻的市场信息预测值；m t+1 表示t+1时刻的曲线匹配值；n t+1 表示t+1时刻的曲线预估值；α（t）表示预测权重值。
在其中一个实施例中，动态调制单元包括：预测误差子单元、动态误差子单元、绝对误差子单元及动态适应子单元；
其中，预测误差子单元，用于获取t时刻的市场信息实测值S t ，以及在t-1时刻对t时刻进行预测的市场信息预测值P t ，将市场信息实测值S t 减去市场信息预测值P t 的差值作为预测误差U t ；
动态误差子单元，用于设定加权系数r，并依据t-1时刻的动态误差D t-1 计算t时刻的动态误差D t ，计算表达式为：
绝对误差子单元，用于按照加权系数r，依据t-1时刻的绝对误差J t-1 计算t时刻的绝对误差J t ，计算表达式为：
动态适应子单元，用于将t时刻的动态误差D t 与t时刻的绝对误差J t 比值的绝对值作为t+1时刻预测权重值，实现误差的动态适应。
在其中一个实施例中，任务实时控量模块包括：目标利润比子模块、实时利润比子模块、预测利润比子模块、利润比对比子模块及任务量调整子模块；
其中，目标利润比子模块，用于设定广告活动的目标利润比；
实时利润比子模块，用于实时监测广告活动的活动指标数据，依据收益量以及投入成本计算得到当前t时刻的实时利润比；
预测利润比子模块，用于获取市场信息预测值，并将该市场信息预测值转换为活动指标数据预测值，计算t+1时刻的预测利润比；
利润比对比子模块，用于比较实时利润比、预测利润比以及目标利润比之间的差异，判断广告活动的在当前t时刻的实时利润表现、预测利润表现与预期利润表现的偏差；
任务量调整子模块，用于基于利润比对比结果进行投放量任务调整，如果实时利润比与预测利润比均高于目标利润比，则建议增加投放量任务以进一步提高收益，如果实时利润比低于目标利润比、预测利润比高于目标利润比，则维持当前投放量任务，如果实时利润比高于目标利润比、预测利润比低于目标利润比，则建议优化广告策略以提高效果，如果实时利润比与预测利润比均低于目标利润比，则建议减少投放量任务并优化广告策略。
在其中一个实施例中，多元变量测试模块包括：变量设定子模块、营销效果子模块及策略优化子模块；
其中，变量设定子模块，用于设定广告活动营销过程中的多元变量，包括广告创意、目标受众、投放渠道、投放时间及定价策略；
营销效果子模块，用于为市场信息中各类型信息数据赋予各自的指标权重值，并将累加计算求和的计算结果作为每时刻营销效果的评分；
策略优化子模块，用于依据广告活动的投放量任务调整结果，执行广告策略的优化任务，利用模拟测试的方式对多元变量进行评估，依据不同变量对营销效果的影响，输出最佳变量组合，实现广告策略优化。
在其中一个实施例中，策略优化子模块包括：取值范围单元、实验设计单元、模拟测试单元、收集记录单元、变量评估单元及组合输出单元；
其中，取值范围单元，用于依据广告活动的实际需求与目标，设定每个多元变量的取值范围；
实验设计单元，用于利用全因子实验设计方法，根据多元变量的取值范围设定实验方案模拟不同变量组合下的广告活动，每个实验方案表示一种变量组合，每种变量组合表示一种广告策略；
模拟测试单元，用于利用广告投放模拟工具进行广告策略模拟测试；
收集记录单元，用于收集在模拟测试过程中的广告活动指标及其市场信息，并通过计算营销效果评分方式对每种实验方案的广告策略进行评分；
变量评估单元，用于利用统计分析方法比较不同评分的广告策略中的变量表现，识别不同变量对营销效果的影响程度；
组合输出单元，用于根据每个多元变量的影响程度，选择具备最佳表现的变量组合作为最佳变量组合，并对应的广告策略作为最优广告策略。
第二方面，本发明还提供了一种ocpx广告实时监控方法，该方法包括以下步骤：
S1、设定监控周期与监控任务，按小时维度定期采集广告活动中的活动指标数据，并按照指标转换关系计算广告活动每小时内的市场信息；
S2、利用时间序列构建曲线走势图进行当前广告走势分析，并获取历史市场信息，利用组合预测模型对下一监控周期内的市场信息进行预测；
S3、设定广告活动的目标利润比，实时监测实时利润比及预测利润比，并依据三者之间的对比关系确定投放量任务及广告策略的调控策略；
S4、获取广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试方式评估不同变量对营销效果影响，并依据广告策略调控结果输出最佳的变量组合；
S5、实时监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知；
S6、定期生成周期性数据汇报与明细报告至可视化监控终端。
本发明的有益效果：
1、通过构建实时监控系统，提供了全面的实时监控和优化功能，帮助优化师及时了解广告活动的整体情况、小时级别的市场表现和趋势，并基于数据分析和预测实现实时的投放调整和多元变量优化，通过这些功能模块的配合，优化师可以提高广告投放效率和成本效益，优化广告活动的表现和投资回报率，从而实现更有效的广告优化和营销效果。
2、通过设定小时级别的走势评估，利用数据调取、清洗处理、走势分析、走势预测和评估建议等模块的协作，能够提供广告活动在过去N小时内的市场走势的全面评估和预测，帮助优化师了解广告活动的市场表现、识别高峰时段、低谷时段和曲线均值，并针对未来一小时的市场信息预测值进行评估；从而帮助优化师能够更准确地判断广告活动的投放趋势，并基于数据分析和评估结果做出及时的优化决策，从而提升广告活动的效果和投资回报率。
3、通过优化投放各个维度的指标和大数据实时分析，能够及时发现海量投放广告数据的实时情况跟分析，在时间和数据维度提升投放效率，广告投放行业放放时间就是利润，所以及时发现问题跟分析问题是非常重要的维度。 以前比较老旧的方式，需要优化师每小时做小时日报，进入海量的投放账户去采集数据，目前的方法大大节省人力和提高效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的ocpx广告实时监控系统的系统原理结构示意图；
图2为本发明的ocpx广告实时监控方法的流程图。
附图标号：1、周期报表汇总模块；2、小时报表采集模块；201、周期任务子模块；202、采集存储子模块；203、处理计算子模块；204、报表生成子模块；3、小时走势评估模块；301、数据调取子模块；302、清洗处理子模块；303、走势分析子模块；304、走势预测子模块；305、评估建议子模块；4、任务实时控量模块；401、目标利润比子模块；402、实时利润比子模块；403、预测利润比子模块；404、利润比对比子模块；405、任务量调整子模块；5、多元变量测试模块；501、变量设定子模块；502、营销效果子模块；503、策略优化子模块；6、实时预警通知模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，提供了一种ocpx广告实时监控系统，该监控系统包括：周期报表汇总模块1、小时报表采集模块2、小时走势评估模块3、任务实时控量模块4、多元变量测试模块5及实时预警通知模块6。
其中，周期报表汇总模块1，用于提供周期性数据汇总与明细报告。
在本发明的描述中，周期报表汇总模块1提供周期性数据汇总与明细报告的功能模块。主要目的是将广告活动在一定周期内的数据进行汇总，并生成相应的报表以供分析和查看。该模块会按照预设的周期（如每日、每周、每月）对广告活动的数据进行整合和汇总，收集各项关键指标数据。汇总后的数据会被组织成报表形式，包括周期性数据的总结和明细报告。
通过周期性的数据汇总与明细报告，优化师可以更好地了解广告活动的整体表现和趋势，查看关键指标的变化趋势、对比不同周期的数据、分析不同广告策略的效果等。这为优化师提供了重要的参考和决策依据，帮助他们进行广告活动的优化和调整，以提升广告效果和达到预期目标。
小时报表采集模块2，用于设定监控周期与监控任务，按照小时维度定期采集活动指标数据，并分析与计算广告活动在每个小时内的市场信息。
在本发明的描述中，小时报表采集模块2包括：周期任务子模块201、采集存储子模块202、处理计算子模块203及报表生成子模块204。
其中，周期任务子模块201，用于设定针对ocpx广告活动的监控周期与监控任务，并将一小时作为监控周期的基本时间单位。
采集存储子模块202，用于提供各个广告平台数据传输的通信接口，实时从广告平台获取活动指标数据，并将活动指标数据存储至数据库。
处理计算子模块203，用于对活动指标数据进行分析处理，计算活动指标数据随时间的变化情况，将结果作为广告活动每小时的市场信息。
报表生成子模块204，用于汇总每小时内采集与计算得到的活动指标数据及市场信息，并生成该小时内广告活动的明细报告。
在本发明的描述中，活动指标数据包括曝光量、点击量、转化量、展示量、收益量、投入成本量及受众数据等，市场信息包括点击率、转化率、投资回报率、每点击成本平均值、每转化成本平均值及用户行为数据等。
其中，活动指标数据是广告活动过程中收集到的各种数据指标和信息，主要包括：
曝光量：广告活动被展示给用户的次数。
点击量：用户对广告进行了点击的次数。
转化量：用户通过广告活动完成了预期的行为，例如购买产品、填写表单等。
展示量：广告活动在用户屏幕上实际展示的次数。
收益量：广告活动带来的收益或利润。
投入成本量：广告活动投入的成本，包括广告费用等。
受众数据：广告活动触达的受众群体的相关信息，如年龄、性别、地理位置等。
市场信息是根据活动指标数据计算和衍生出来的指标和数据，用于评估广告活动的市场表现，主要包括：
点击率：广告活动的点击量与展示量之间的比率，反映广告的吸引力和用户兴趣。
转化率：广告活动的转化量与点击量之间的比率，衡量广告的转化效果。
投资回报率（ROI）：广告活动带来的收益与投入成本之间的比率，衡量广告的效益。
每点击成本平均值：广告活动的投入成本量与点击量之间的平均值，用于评估广告成本效益。
每转化成本平均值：广告活动的投入成本量与转化量之间的平均值，衡量广告转化的成本效益。
用户行为数据：与广告活动相关的用户行为信息，如用户浏览时长、页面跳转等，用于分析用户行为和广告效果。
小时走势评估模块3，用于获取数据库中的历史市场信息，对广告活动的小时走势进行分析，并依据走势变化进行评估预测，预估未来投放趋势。
在本发明的描述中，小时走势评估模块3包括：数据调取子模块301、清洗处理子模块302、走势分析子模块303、走势预测子模块304及评估建议子模块305。
其中，数据调取子模块301，用于将当前监控周期记为t时刻，从数据库调取最近N小时的市场信息作为历史市场信息，并按照时间顺序进行排列。
清洗处理子模块302，用于对历史市场信息进行清洗与格式转化。
走势分析子模块303，用于将历史市场信息中不同类型信息数据构成不同的时间序列，并按各个信息数据的时间序列绘制对应的曲线走势图。
走势分析子模块303利用时间序列数据，通过绘制曲线走势图的方式，将不同类型的信息数据在时间轴上进行可视化展示。每个信息数据对应一个曲线，曲线的横轴表示时间，纵轴表示具体的信息值。通过曲线走势图，可以直观地观察和比较不同类型信息的变化趋势和波动情况。
通过绘制曲线走势图，优化师可以快速了解广告活动在不同时间段内的表现和趋势，发现数据的变化规律和关联性。这有助于他们识别市场的高峰时段、低谷时段，发现潜在的规律和趋势，为广告活动的优化和决策提供重要的参考依据。
走势预测子模块304，用于利用组合预测模型对各类型信息数据的曲线走势图进行评估分析预测，输出得到未来一小时的市场信息预测值。
在本发明的描述中，走势预测子模块304包括：曲线匹配单元、趋势预估单元、动态调制单元、组合预测单元及测试验证单元。
其中，曲线匹配单元，用于记录最近N小时曲线走势图的起始时间为t N ，获取若干以该起始时间t N 为初始且相同序列长度的历史曲线走势图，利用欧式距离计算最近N小时曲线走势图与历史曲线走势图之间的相似度，再选取相似度最高的历史曲线走势图作为匹配曲线，最终获取该匹配曲线在t+1时刻对应的市场信息数值，作为曲线匹配值。
趋势预估单元，用于获取t-1时刻市场信息数值至t时刻市场信息数值的变化趋势Q1，以及t时刻市场信息数值至t+1时刻的历史市场信息平均值的变化趋势Q2，当变化趋势Q1与变化趋势Q2同号时，将t时刻的市场信息数值与变化趋势Q1的和作为t+1时刻曲线预估值，当变化趋势Q1与变化趋势Q2异号时，将t+1时刻的历史市场信息平均值作为t+1时刻的曲线预估值。
动态调制单元，用于依据市场信息数值跟随时间的变化，动态调整曲线匹配值与曲线预估值在组合预测模型中的预测权重值。
在本发明的描述中，动态调制单元包括：预测误差子单元、动态误差子单元、绝对误差子单元及动态适应子单元。
其中，预测误差子单元，用于获取t时刻的市场信息实测值S t ，以及在t-1时刻对t时刻进行预测的市场信息预测值P t ，将市场信息实测值S t 减去市场信息预测值P t 的差值作为预测误差U t 。
动态误差子单元，用于设定加权系数r，并依据t-1时刻的动态误差D t-1 计算t时刻的动态误差D t ，计算表达式为：
绝对误差子单元，用于按照加权系数r，依据t-1时刻的绝对误差J t-1 计算t时刻的绝对误差J t ，计算表达式为：
动态适应子单元，用于将t时刻的动态误差D t 与t时刻的绝对误差J t 比值的绝对值作为t+1时刻预测权重值，实现误差的动态适应。
组合预测单元，用于结合曲线匹配值、曲线预估值及预测权重值建立组合预测模型，计算并输出t+1时刻的市场信息预测值。
其中，组合预测模型的计算表达式为：
式中，P（t+1）表示t+1时刻的市场信息预测值，m t+1 表示t+1时刻的曲线匹配值，n t+1 表示t+1时刻的曲线预估值，α（t）表示预测权重值。
评估建议子模块305，用于优先对曲线走势图进行评估，识别最近N小时曲线走势图中的高峰时段、低谷时段及曲线均值，再对市场信息预测值及其走势进行评估，判断t+1时刻广告活动的投放趋势。
其中，评估建议子模块305是一个用于对曲线走势图进行评估的功能模块。它的主要任务是识别最近N小时曲线走势图中的高峰时段、低谷时段以及曲线的均值，并对市场信息预测值及其走势进行评估，以判断广告活动在t+1时刻的投放趋势。
首先，评估建议子模块305对最近N小时的曲线走势图进行分析，识别出曲线中的高峰时段，即数据值较高的时间段，表示广告活动的活跃期或表现较好的时段。同时，识别出曲线中的低谷时段，即数据值较低的时间段，表示广告活动的较为平静或表现较差的时段。此外，评估建议子模块还会计算曲线的均值，用于衡量广告活动的整体水平。
其次，评估建议子模块305对市场信息的预测值及其走势进行评估，比较市场信息的实际走势与预测值的走势，判断它们之间的一致性和偏差程度。通过评估市场信息预测值的准确性和趋势变化，可以推断广告活动在t+1时刻的投放趋势，包括是否需要进行调整、哪些时段可能表现较好等。
任务实时控量模块4，用于设定目标利润比，并实时监测广告活动的实时利润比与预测利润比，对广告活动的投放量任务进行实时控量调整。
在本发明的描述中，任务实时控量模块4包括：目标利润比子模块401、实时利润比子模块402、预测利润比子模块403、利润比对比子模块404及任务量调整子模块405。
其中，目标利润比子模块401，用于设定广告活动的目标利润比。
实时利润比子模块402，用于实时监测广告活动的活动指标数据，依据收益量以及投入成本计算得到当前t时刻的实时利润比。
预测利润比子模块403，用于获取市场信息预测值，并将该市场信息预测值转换为活动指标数据预测值，计算t+1时刻的预测利润比。
利润比对比子模块404，用于比较实时利润比、预测利润比以及目标利润比之间的差异，判断广告活动的在当前t时刻的实时利润表现、预测利润表现与预期利润表现的偏差。
任务量调整子模块405，用于基于利润比对比结果进行投放量任务调整，如果实时利润比与预测利润比均高于目标利润比，则建议增加投放量任务以进一步提高收益，如果实时利润比低于目标利润比、预测利润比高于目标利润比，则维持当前投放量任务，如果实时利润比高于目标利润比、预测利润比低于目标利润比，则建议优化广告策略以提高效果，如果实时利润比与预测利润比均低于目标利润比，则建议减少投放量任务并优化广告策略。
多元变量测试模块5，用于设定广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试的方式评估不同变量对营销效果的影响，输出最佳的变量组合。
在本发明的描述中，多元变量测试模块5包括：变量设定子模块501、营销效果子模块502及策略优化子模块503。
其中，变量设定子模块501，用于设定广告活动营销过程中的多元变量，包括广告创意、目标受众、投放渠道、投放时间及定价策略。
营销效果子模块502，用于为市场信息中各类型信息数据赋予各自的指标权重值，并将累加计算求和的计算结果作为每时刻营销效果的评分。
策略优化子模块503，用于依据广告活动的投放量任务调整结果，执行广告策略的优化任务，利用模拟测试的方式对多元变量进行评估，依据不同变量对营销效果的影响，输出最佳变量组合，实现广告策略优化。
在本发明的描述中，策略优化子模块503包括：取值范围单元、实验设计单元、模拟测试单元、收集记录单元、变量评估单元及组合输出单元。
其中，取值范围单元，用于依据广告活动的实际需求与目标，设定每个多元变量的取值范围。
实验设计单元，用于利用全因子实验设计方法，根据多元变量的取值范围设定实验方案模拟不同变量组合下的广告活动，每个实验方案表示一种变量组合，每种变量组合表示一种广告策略。
全因子实验设计方法是一种统计实验设计方法，旨在通过考虑所有可能的因素组合，全面地评估这些因素对实验结果的影响。它的目标是确定主要因素和交互作用，以获得对实验系统最为有效的解释。在应用时吗，需要构建实验方案矩阵，根据多元变量和其取值范围，生成一个实验方案矩阵。矩阵的每一行代表一个实验方案，每列对应一个多元变量，填入对应的取值，形成不同变量组合的实验方案。再设定实验条件和约束，根据实际情况设定实验的条件和约束，如实验的时间范围、资源限制等。最终按照实验方案矩阵中的变量组合，实施广告活动的模拟测试或实际投放，并记录各种活动指标和市场信息数据。
模拟测试单元，用于利用广告投放模拟工具进行广告策略模拟测试。
其中，首先选择适合的广告投放模拟工具，广告投放模拟工具是用于模拟广告投放过程和评估广告策略效果的软件或在线平台。它可以模拟广告在特定媒体渠道上的投放行为，并生成模拟的活动指标和市场信息数据。以下是一种常见的广告投放模拟工具：
搜索引擎营销模拟器：一些第三方工具或平台提供的搜索引擎营销模拟器，可以模拟广告在搜索引擎上的投放效果。它可以预估广告在不同关键词、竞争对手和出价设置下的点击量、转化率、投资回报率等指标。
在选择完毕模拟工具后，根据实验设计单元的实验方案矩阵，将每个实验方案中的变量值输入到广告投放模拟工具中，可以根据设定的变量组合生成对应的广告策略。运行广告投放模拟工具，使用设定的广告策略进行模拟测试。该工具会根据设定的参数和算法模拟广告投放的过程，并生成相应的活动指标和市场信息数据。
收集记录单元，用于收集在模拟测试过程中的广告活动指标及其市场信息，并通过计算营销效果评分方式对每种实验方案的广告策略进行评分。
变量评估单元，用于利用统计分析方法比较不同评分的广告策略中的变量表现，识别不同变量对营销效果的影响程度。
其中，变量评估单元收集广告策略的活动指标和市场信息数据，并整理为适合统计分析的格式，确保数据的准确性和完整性。对于每个变量，计算其在不同评分的广告策略中的平均值、标准差和其他相关的统计指标，从而帮助了解变量的分布和整体表现。再使用相关性分析方法，如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数，评估变量与营销效果之间的关系。根据相关系数的大小和显著性水平，判断变量与营销效果之间的相关性。
应用回归分析方法，建立广告策略的评分与活动指标之间的回归模型。通过回归系数的估计和显著性检验，确定变量对营销效果的影响程度，通过考虑多元回归分析来控制其他相关因素的影响。
组合输出单元，用于根据每个多元变量的影响程度，选择具备最佳表现的变量组合作为最佳变量组合，并对应的广告策略作为最优广告策略。
实时预警通知模块6，用于监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知。
请参阅图2，还提供了一种ocpx广告实时监控方法，该方法包括以下步骤：
S1、设定监控周期与监控任务，按小时维度定期采集广告活动中的活动指标数据，并按照指标转换关系计算广告活动每小时内的市场信息。
S2、利用时间序列构建曲线走势图进行当前广告走势分析，并获取历史市场信息，利用组合预测模型对下一监控周期内的市场信息进行预测。
S3、设定广告活动的目标利润比，实时监测实时利润比及预测利润比，并依据三者之间的对比关系确定投放量任务及广告策略的调控策略。
S4、获取广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试方式评估不同变量对营销效果影响，并依据广告策略调控结果输出最佳的变量组合。
S5、实时监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知。
S6、定期生成周期性数据汇报与明细报告至可视化监控终端。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
Claims (8)
1.一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，该监控系统包括：周期报表汇总模块、小时报表采集模块、小时走势评估模块、任务实时控量模块、多元变量测试模块及实时预警通知模块；
其中，所述周期报表汇总模块，用于提供周期性数据汇总与明细报告；
所述小时报表采集模块，用于设定监控周期与监控任务，按照小时维度定期采集活动指标数据，并分析与计算广告活动在每个小时内的市场信息；
所述小时走势评估模块，用于获取数据库中的历史市场信息，对广告活动的小时走势进行分析，并依据走势变化进行评估预测，预估未来投放趋势；
所述任务实时控量模块，用于设定目标利润比，并实时监测广告活动的实时利润比与预测利润比，对广告活动的投放量任务进行实时控量调整；
所述多元变量测试模块，用于设定广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试的方式评估不同变量对营销效果的影响，输出最佳的变量组合；
所述实时预警通知模块，用于监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知；
所述小时走势评估模块包括：数据调取子模块、清洗处理子模块、走势分析子模块、走势预测子模块及评估建议子模块；
其中，所述数据调取子模块，用于将当前监控周期记为t时刻，从数据库调取最近N小时的市场信息作为历史市场信息，并按照时间顺序进行排列；
所述清洗处理子模块，用于对所述历史市场信息进行清洗与格式转化；
所述走势分析子模块，用于将所述历史市场信息中不同类型信息数据构成不同的时间序列，并按各个信息数据的时间序列绘制对应的曲线走势图；
所述走势预测子模块，用于利用组合预测模型对各类型信息数据的曲线走势图进行评估分析预测，输出得到未来一小时的市场信息预测值；
所述评估建议子模块，用于优先对所述曲线走势图进行评估，识别最近N小时曲线走势图中的高峰时段、低谷时段及曲线均值，再对所述市场信息预测值及其走势进行评估，判断t+1时刻广告活动的投放趋势；
所述走势预测子模块包括：曲线匹配单元、趋势预估单元、动态调制单元、组合预测单元及测试验证单元；
其中，所述曲线匹配单元，用于记录最近N小时曲线走势图的起始时间为t N，获取若干以该起始时间t N为初始且相同序列长度的历史曲线走势图，利用欧式距离计算最近N小时曲线走势图与历史曲线走势图之间的相似度，再选取相似度最高的历史曲线走势图作为匹配曲线，最终获取该匹配曲线在t+1时刻对应的市场信息数值，作为曲线匹配值；
所述趋势预估单元，用于获取t-1时刻市场信息数值至t时刻市场信息数值的变化趋势Q1，以及t时刻市场信息数值至t+1时刻的历史市场信息平均值的变化趋势Q2，当所述变化趋势Q1与所述变化趋势Q2同号时，将t时刻的市场信息数值与所述变化趋势Q1的和作为t+1时刻曲线预估值，当所述变化趋势Q1与所述变化趋势Q2异号时，将t+1时刻的历史市场信息平均值作为t+1时刻的曲线预估值；
所述动态调制单元，用于依据所述市场信息数值跟随时间的变化，动态调整所述曲线匹配值与所述曲线预估值在组合预测模型中的预测权重值；
所述组合预测单元，用于结合所述曲线匹配值、所述曲线预估值及所述预测权重值建立组合预测模型，计算并输出t+1时刻的市场信息预测值；
其中，所述组合预测模型的计算表达式为：
;
式中，P（t+1）表示t+1时刻的市场信息预测值；
m t+1 表示t+1时刻的曲线匹配值；
n t+1 表示t+1时刻的曲线预估值；
α（t）表示预测权重值。
2.根据权利要求1所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述小时报表采集模块包括：周期任务子模块、采集存储子模块、处理计算子模块及报表生成子模块；
其中，所述周期任务子模块，用于设定针对ocpx广告活动的监控周期与监控任务，并将一小时作为所述监控周期的基本时间单位；
所述采集存储子模块，用于提供各个广告平台数据传输的通信接口，实时从广告平台获取活动指标数据，并将所述活动指标数据存储至数据库；
所述处理计算子模块，用于对所述活动指标数据进行分析处理，计算活动指标数据随时间的变化情况，将结果作为广告活动每小时的市场信息；
所述报表生成子模块，用于汇总每小时内采集与计算得到的所述活动指标数据及所述市场信息，并生成该小时内广告活动的明细报告。
3.根据权利要求2所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述活动指标数据包括曝光量、点击量、转化量、展示量、收益量、投入成本量及受众数据，所述市场信息包括点击率、转化率、投资回报率、每点击成本平均值、每转化成本平均值及用户行为数据。
4.根据权利要求3所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述动态调制单元包括：预测误差子单元、动态误差子单元、绝对误差子单元及动态适应子单元；
其中，所述预测误差子单元，用于获取t时刻的市场信息实测值S t ，以及在t-1时刻对t时刻进行预测的市场信息预测值P t ，将所述市场信息实测值S t 减去所述市场信息预测值P t 的差值作为预测误差U t ；
所述动态误差子单元，用于设定加权系数r，并依据t-1时刻的动态误差D t-1 计算t时刻的动态误差D t ，计算表达式为：
；
所述绝对误差子单元，用于按照加权系数r，依据t-1时刻的绝对误差J t-1 计算t时刻的绝对误差J t ，计算表达式为：
；
所述动态适应子单元，用于将t时刻的动态误差D t 与t时刻的绝对误差J t 比值的绝对值作为t+1时刻预测权重值，实现误差的动态适应。
5.根据权利要求4所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述任务实时控量模块包括：目标利润比子模块、实时利润比子模块、预测利润比子模块、利润比对比子模块及任务量调整子模块；
其中，所述目标利润比子模块，用于设定广告活动的目标利润比；
所述实时利润比子模块，用于实时监测广告活动的活动指标数据，依据所述收益量以及投入成本计算得到当前t时刻的实时利润比；
所述预测利润比子模块，用于获取市场信息预测值，并将该市场信息预测值转换为活动指标数据预测值，计算t+1时刻的预测利润比；
所述利润比对比子模块，用于比较所述实时利润比、所述预测利润比以及目标利润比之间的差异，判断广告活动的在当前t时刻的实时利润表现、预测利润表现与预期利润表现的偏差；
所述任务量调整子模块，用于基于利润比对比结果进行投放量任务调整，如果所述实时利润比与所述预测利润比均高于所述目标利润比，则建议增加投放量任务以进一步提高收益，如果所述实时利润比低于所述目标利润比、所述预测利润比高于所述目标利润比，则维持当前投放量任务，如果所述实时利润比高于所述目标利润比、所述预测利润比低于所述目标利润比，则建议优化广告策略以提高效果，如果所述实时利润比与所述预测利润比均低于所述目标利润比，则建议减少投放量任务并优化广告策略。
6.根据权利要求5所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述多元变量测试模块包括：变量设定子模块、营销效果子模块及策略优化子模块；
其中，所述变量设定子模块，用于设定广告活动营销过程中的多元变量，包括广告创意、目标受众、投放渠道、投放时间及定价策略；
所述营销效果子模块，用于为所述市场信息中各类型信息数据赋予各自的指标权重值，并将累加计算求和的计算结果作为每时刻营销效果的评分；
所述策略优化子模块，用于依据广告活动的投放量任务调整结果，执行广告策略的优化任务，利用模拟测试的方式对所述多元变量进行评估，依据不同变量对营销效果的影响，输出最佳变量组合，实现广告策略优化。
7.根据权利要求6所述的一种ocpx广告实时监控系统，其特征在于，所述策略优化子模块包括：取值范围单元、实验设计单元、模拟测试单元、收集记录单元、变量评估单元及组合输出单元；
其中，所述取值范围单元，用于依据广告活动的实际需求与目标，设定每个所述多元变量的取值范围；
所述实验设计单元，用于利用全因子实验设计方法，根据所述多元变量的取值范围设定实验方案模拟不同变量组合下的广告活动，每个所述实验方案表示一种变量组合，每种变量组合表示一种广告策略；
所述模拟测试单元，用于利用广告投放模拟工具进行广告策略模拟测试；
所述收集记录单元，用于收集在模拟测试过程中的广告活动指标及其市场信息，并通过计算营销效果评分方式对每种实验方案的广告策略进行评分；
所述变量评估单元，用于利用统计分析方法比较不同评分的广告策略中的变量表现，识别不同变量对营销效果的影响程度；
所述组合输出单元，用于根据每个多元变量的影响程度，选择具备最佳表现的变量组合作为最佳变量组合，并对应的广告策略作为最优广告策略。
8.一种ocpx广告实时监控方法，用于实现权利要求1-7中任一项所述ocpx广告实时监控系统，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、设定监控周期与监控任务，按小时维度定期采集广告活动中的活动指标数据，并按照指标转换关系计算广告活动每小时内的市场信息；
S2、利用时间序列构建曲线走势图进行当前广告走势分析，并获取历史市场信息，利用组合预测模型对下一监控周期内的市场信息进行预测；
S3、设定广告活动的目标利润比，实时监测实时利润比及预测利润比，并依据三者之间的对比关系确定投放量任务及广告策略的调控策略；
S4、获取广告活动在营销过程中的多元变量，利用模拟测试方式评估不同变量对营销效果影响，并依据广告策略调控结果输出最佳的变量组合；
S5、实时监测广告活动监控过程中的系统参数与活动指标数据，并在参数数据数值出现异常时发送实时警报和通知；
S6、定期生成周期性数据汇报与明细报告至可视化监控终端。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311027419.1A CN116739669B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311027419.1A CN116739669B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116739669A CN116739669A (zh) | 2023-09-12 |
| CN116739669B true CN116739669B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=87906470
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311027419.1A Active CN116739669B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116739669B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117252446B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-13 | 青岛海信信息科技股份有限公司 | 一种过程指标萃取及指标智能运行的方法及系统 |
| CN117408749B (zh) * | 2023-12-09 | 2024-03-29 | 广东玄润数字信息科技股份有限公司 | 一种广告投放策略生成方法及系统 |
| CN117853170B (zh) * | 2024-03-08 | 2024-05-31 | 深圳市易售科技有限公司 | 一种广告投放内容的动态监控方法、系统及存储器 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103971262A (zh) * | 2013-02-05 | 2014-08-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 广告定向设置方法及装置 |
| CN111737646A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-10-02 | 广州小迈网络科技有限公司 | 广告推广的效果评估数据处理方法、系统和存储介质 |
| CN112651790A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-04-13 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 基于快消行业用户触达的ocpx自适应学习方法和系统 |
| CN114139725A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-04 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 业务对象的预测方法、设备及存储介质 |
| CN114663155A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-06-24 | 广州华多网络科技有限公司 | 广告投放选品方法及其装置、设备、介质、产品 |
| CN115730957A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-03-03 | 深圳美云集网络科技有限责任公司 | 一种电商广告的分时调价方法和分时调价系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11544740B2 (en) * | 2017-02-15 | 2023-01-03 | Yahoo Ad Tech Llc | Method and system for adaptive online updating of ad related models |
-
2023
- 2023-08-16 CN CN202311027419.1A patent/CN116739669B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103971262A (zh) * | 2013-02-05 | 2014-08-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 广告定向设置方法及装置 |
| CN111737646A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-10-02 | 广州小迈网络科技有限公司 | 广告推广的效果评估数据处理方法、系统和存储介质 |
| CN112651790A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-04-13 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 基于快消行业用户触达的ocpx自适应学习方法和系统 |
| CN114139725A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-04 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 业务对象的预测方法、设备及存储介质 |
| CN114663155A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-06-24 | 广州华多网络科技有限公司 | 广告投放选品方法及其装置、设备、介质、产品 |
| CN115730957A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-03-03 | 深圳美云集网络科技有限责任公司 | 一种电商广告的分时调价方法和分时调价系统 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 中国互联网广告效果监测发展报告(2003～2016);周丽玲;陶如意;李聪;;《中国媒体发展研究报告》(第00期);全文 * |
| 互联网广告投放智能化转型研究——基于动态能力3P模型;秦雪冰;郭钦颖;;《现代传播(中国传媒大学学报)》(第7期);146-152 * |
| 基于特征工程的广告点击转化率预测模型;邓秀勤;谢伟欢;刘富春;张翼飞;樊娟;;《数据采集与处理》(第05期);全文 * |
| 电商平台点击付费广告数据分析系统设计;陈广;夏斌;谢宏;杨文璐;;《现代计算机(专业版)》(第21期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116739669A (zh) | 2023-09-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116739669B (zh) | 一种ocpx广告实时监控系统以及监控方法 | |
| US20240037600A1 (en) | Methods and apparatus to incorporate saturation effects into marketing mix models | |
| US7634423B2 (en) | Computer-implemented system and method for web activity assessment | |
| US8341102B2 (en) | User state presumption system, user state presumption method, and recording media storing user state presumption program | |
| US7805331B2 (en) | Online advertiser keyword valuation to decide whether to acquire the advertiser | |
| US20160086208A1 (en) | Systems, methods, and articles of manufacture to measure online audiences | |
| JP5226746B2 (ja) | 変数スコアリングを使用するモデル最適化システム | |
| US20090171728A1 (en) | Simulation framework for evaluating designs for sponsored search markets | |
| CN103069794B (zh) | 改进的网络数据传输系统和方法 | |
| US20080065464A1 (en) | Predicting response rate | |
| US20130124302A1 (en) | Individual-level modeling | |
| JP4176596B2 (ja) | 設備運用計画作成システム | |
| CN117934087B (zh) | 基于用户交互数据的广告智能投放方法及系统 | |
| US20130282476A1 (en) | System and method for determining cross-channel, real-time insights for campaign optimization and measuring marketing effectiveness | |
| AU2011235983B2 (en) | Eco score analytics system | |
| US20150012355A1 (en) | Method of advertising by user psychosocial profiling | |
| WO2011106015A1 (en) | Eliciting customer preference from purchasing behavior surveys | |
| US20090192878A1 (en) | Method and apparatus for utilizing shopping survey data | |
| CN117853158A (zh) | 基于动态量本利分析的企业运营数据预测方法及装置 | |
| KR102698457B1 (ko) | 인공지능 기반으로 온라인 광고 플랫폼의 광고 효과를 분석하고, 분석한 내용을 챗봇을 이용하여 리포트 해주며, 광고 플랫폼 및 체험단을 매칭하는 광고 효과 분석 및 매칭 시스템 | |
| EP4239559A1 (en) | Attention prediction | |
| Růžičková | Segmentace zákazníků internetového obchodu pomocí RFM analýzy | |
| Asllani et al. | Using goal programming to increase the efficiency of marketing campaigns | |
| CN118469645A (zh) | 广告自适应优化的投放监控方法、装置、设备及介质 | |
| CN117670413A (zh) | 一种基于市场人群行为的市场预测方法 |
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 |