TW202102003A - 廣告投放方法、客戶端裝置、服務器及系統 - Google Patents

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Abstract

提供一種用於廣告投放的方法、客戶端裝置、服務器及系統。該客戶端裝置用於獲取用戶識別資訊及用戶行為資訊並傳送至該服務器。該服務器根據接收到的用戶識別資訊及用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，並根據該用戶喜好資訊表請求至少一個廣告分組。該服務器還進一步將該用戶喜好資訊表與接收到的廣告分組中的多個廣告檔案進行數據媒合，以從中選取適合的廣告檔案並傳送至該客戶端裝置進行廣告投放。

Description

廣告投放方法、客戶端裝置、服務器及系統
本發明涉及通訊技術領域，尤其是涉及一種廣告投放方法、客戶端裝置、服務器及系統。
用戶經由客戶端裝置觀看串流影音內容後，客戶端裝置僅收集該用戶的操作行為，並沒有根據用戶的觀看行為進一步投放相應的廣告媒體資訊，或是沒有相應的顯示區域進行廣告投放以獲取更多的收益。
現有安裝在客戶端裝置的第三方軟體，如愛奇藝客戶端應用程式或是NETFLIX應用程式等，在廣告過程中僅投放自家軟體的新產品版本資訊、最新影片資訊或是優惠的續訂方案，並無法根據不同用戶需求進行精準的廣告投放，造成廣告投放效果差，也大大降低廣告自身的價值。
有鑑於此，需要提供一種廣告投放方法、客戶端裝置、服務器及系統，可以有效提高投放廣告內容的準確性。
根據本發明之一實施例，提供一種廣告投放方法，執行於裝置中，該方法包含以下步驟 :獲取當前用戶識別資訊並存儲；獲取當前用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊；根據該用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值；根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案；將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案；根據當前用戶操作行為及該裝置的運行狀態判斷當前時間點是否為投放時間點，若為投放時間點，則將該待投放的廣告檔案加以投放。
根據本發明之另一實施例，提供一種用於廣告投放的客戶端裝置，包括: 一處理器；以及一存儲器，用於存儲至少一個計算機程序，其中，該計算機程序包含由該處理器執行的指令，使得該處理器執行以下步驟:獲取當前用戶識別資訊並存儲；獲取當前用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊；根據該用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值；根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案；將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案；根據當前用戶操作行為及該裝置的運行狀態判斷當前時間點是否為投放時間點，若為投放時間點，則將該待投放的廣告檔案加以投放。
根據本發明之另一實施例，提供一種用於廣告投放的服務器，包括:處理器；以及存儲器，用於存儲至少一個計算機程序，其中，該計算機程序包含由該處理器執行的指令，使得該處理器執行以下步驟:接收用戶識別資訊並存儲；接收用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊；根據接收到的用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值；將該用戶喜好資訊表中多個指標值由大至小進行排序，根據排序後的多個指標值，選取一預定數量的指標生成該廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案；將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案並傳送至一客戶端裝置。
根據本發明之另一實施例，提供一種用於廣告投放的系統，包括:客戶端裝置，用於獲取當前用戶識別資訊 及用戶行為資訊，並傳送至服務器；以及該服務器，用於根據接收到的用戶識別資訊及用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值；該服務器還用於根據該用戶喜好資訊表的內容向一廣告提供商發送廣告請求，以從該廣告提供商接收至少一個廣告分組並進行數據媒合，選取多個廣告檔案發送至該客戶端裝置。
請參閱圖1，所示為本發明一實施例中廣告投放系統100的應用場景示意圖。該廣告投放系統100包含該客戶端裝置110，以及該客戶端裝置110經由網路通訊連接的服務器120、內容提供商130以及廣告發布商140。在本實施例中，該客戶端裝置110可以是個人電腦、筆記型電腦、智慧型手機、數位機上盒、多媒體電視盒、智慧聯網電視、多媒體播放裝置或者任何其它適用於播放串流影音內容的計算機裝置。該客戶端裝置110包括處理器112以及存儲器114。該存儲器114可用於存儲至少一個計算機程序及執行過程中產生的數據，該計算機程序包含由該處理器112執行的指令；該處理器112通過運行存儲在該存儲器114的計算機程序，執行該客戶端裝置110的各種功能及數據處理。該服務器120為該客戶端裝置110的後台服務器。該服務器120包括處理器122以及存儲器124。該存儲器124可用於存儲計算機程序及執行過程中產生的數據；該處理器122通過運行存儲在該存儲器124的計算機程序，執行該服務器120的各種功能及數據處理。該客戶端裝置110可以經由該網路150從該內容提供商130取得串流影音內容。該網路150可以是一個或多個有線或無線網路之組合，包括網際網路、行動電話網路、廣域網、局域網等。為便於理解，以該客戶端裝置110為多媒體電視盒進行舉例說明，該內容提供商130可以是經由該網路150向該客戶端裝置110提供串流影音服務的影音平台業者，例如，愛奇藝、Netflix、CATCHPLAY等。該廣告發布商140用於提供各種廣告分組，該廣告分組包含多個廣告檔案，該廣告檔案可以是圖片、文字、多媒體等類型。該服務器120用於根據該客戶端裝置110的用戶行為進行分析，根據分析結果將用戶喜好與該廣告發布商140提供的廣告數據進行數據媒合，以精準地投放廣告數據至該客戶端裝置110。
請參閱圖2，所示為本發明一實施例中該廣告投放系統100的廣告投放方法的流程圖。
當該客戶端裝置 110開機時，會傳送攜帶該客戶端裝置110的MAC位址資訊及IP位址資訊的封包至該服務器120，使得該服務器120可以獲取該客戶端裝置110所在的區域。其中，該客戶端裝置110的MAC位址資訊可用於唯一識別該客戶端裝置110，該客戶端裝置110的IP位址資訊可用於確定該客戶端裝置110所在的區域。
步驟S202，該客戶端裝置110進行用戶識別，取得用戶識別資訊，其中，該用戶識別資訊包括但不限於性別、年齡層及成年或未成年等。在一實施例中，該客戶端裝置110可以經由與該客戶端裝置110適配的藍芽遙控器的指紋辨識功能取得用戶識別資訊。在另一實施例中，該客戶端裝置110在開機後，需要使用者輸入帳號及密碼，用於登入該服務器120，與該服務器120建立通訊連接後，才能取得該內容提供商130提供的影音服務。在另一實施例中，該客戶端裝置110也可以分析用戶的操作行為，並進一步判斷用戶的喜好類型，藉以識別不同的用戶。
步驟S204，該客戶端裝置110識別用戶後，進一步收集該用戶的操作資訊及觀看資訊並加以記錄為用戶行為資訊。
具體地，該用戶行為資訊包括但不限於:用戶在影片類別選單操作的停留時間，其中，影片類型包括喜劇、驚悚、綜藝等、用戶瀏覽影片列表的方式，例如：用戶習慣從熱門影片或近期上架或影片推薦中選擇影片觀看、用戶將影片加入“我的收藏”區或“我的最愛”以及用戶在每個已選擇影片的觀看時間。
步驟S206，該客戶端裝置110在識別用戶並收集其用戶行為資訊後，將當前用戶的用戶識別資訊及用戶行為資訊傳送至該服務器120。在一實施例中，該客戶端裝置110可以每隔一預定時間間隔傳送收集的用戶識別資訊及用戶行為資訊至該服務器120。在另一實施例中，為減少該客戶端裝置110的傳輸頻率以及減輕該服務器120的數據處理負荷，該客戶端裝置110可以在每次用戶針對選單的選擇操作發生時，進行一次資訊回報；該客戶端裝置110還可以在每次用戶瀏覽影片超過一預定時長時，進行一次資訊回報。例如，該客戶端裝置110可以在用戶選擇特定的影片類型時，將用戶識別資訊及用戶行為資訊(選擇的影片類型)傳送到該服務器120；該客戶端裝置110可以在用戶觀看影片超過十分鐘時，將用戶識別資訊及用戶行為資訊(觀看的影片名稱)傳送到該服務器120，該服務器120在接收到用戶識別資訊及用戶行為資訊後，存儲至該存儲器124。為有效利用該存儲器124的存儲空間，在一實施例中，該服務器120可以選擇存儲50筆最新的用戶識別資訊及用戶行為資訊。
在一實施例中，該服務器120在第一次接收到用戶識別資訊及用戶行為資訊後，還生成用戶喜好資訊表300並加以存儲，該服務器120更於每一次接收到用戶識別資訊及用戶行為資訊後，依據接收到的用戶識別資訊及用戶行為資訊更新該用戶喜好資訊表300。
圖3所示為一實施例中，該用戶喜好資訊表300的示例。該用戶喜好資訊表300可由多個分類的指標列及其對應的指標值組成。例如，該用戶喜好資訊表300包含劇別、類型、影片排序、 年齡、年份、主角及代言等不同分類的指標列。當該服務器120接收到用戶識別資訊及用戶行為資訊後，根據接收到的用戶識別資訊及用戶行為資訊生成或更新該用戶喜好資訊表300的內容。例如，當該服務器120接收到用戶識別資訊為“年齡32”，觀看影片名稱為“花千骨”時，於年齡的指標列尋找是否存在“30-50”的指標，若存在 “30-50”的指標，則增加該指標對應的指標值，若不存在“30-50”的指標，則在該年齡分類的指標列中增加“30-50”的指標，並將對應指標值初始為0。該服務器120還根據接收到的影片名稱，從網際網路搜尋該影片的相關資訊或經由該網路150從該內容提供商130處取得該影片的相關資訊，例如，花千骨的劇別為陸劇、類型為連續劇，影片排序為第7名，播出年份為2015年，主角為趙麗穎及霍建華，該主角曾經代言過精品、美妝及汽車的廣告；該服務器120根據獲取的影片資訊更新該用戶喜好資訊表300，更新的方式如前所述。
步驟208，該服務器120每隔一段預定時間週期，例如一周、二周、一個月等，會向該廣告發布商140發送廣告請求，該廣告請求中帶有至少一個特定指標。在一實施例中，該服務器120可以將該用戶喜好資訊表300中的多個指標值由大至小進行排序，根據排序後的多個指標值，選取一預定數量的指標封裝成廣告請求，並傳送至該廣告發布商140。例如，該服務器120查找該用戶喜好資訊表300，獲取前三大指標值對應的指標分別為連續劇、趙麗穎及美妝，則將該等指標封裝成廣告請求，傳送至該廣告發布商140。在另一實施例中，該廣告請求還可以包含該客戶端裝置110所在的區域資訊。
步驟S210，該廣告發布商140在接收到廣告請求後，根據接收到的至少一個指標，查找管理的廣告池，選取至少一個廣告分組並發送至該服務器120，其中該廣告分組包含多個廣告檔案。在另一實施例中，該廣告發布商140還可以根據在查找廣告池時，還可以根據該客戶端裝置110所在的區域資訊選取該廣告分組，例如，根據該客戶端裝置110所在的區域資訊關聯廣告池中多個廣告檔案的發布區域，以選取合適的廣告分組。舉例來說，當位於日本的用戶，其用戶操作行為與用戶觀看行為顯示該用戶喜好觀看歐美連續劇，為避免該服務器120最後從該廣告發布商140接收到的是美國地區的廣告，可以在廣告請求中提供該客戶端裝置110所在的區域資訊，以取得適合該用戶所在區域的廣告分組。
步驟S212，該服務器120在接收到至少一個廣告分組後，進行數據媒合。在一實施例中，該服務器120可以根據已儲存的多筆用戶識別資訊及用戶行為資訊做為媒合的參數，從該廣告分組中選取多個廣告檔案。在另一實施例中，該服務器120可以進一步將該用戶喜好資料表300中的多個分類指標列中的多個指標，依其性質區分為多數組指標與非多數組指標，其中，多數組指標為該客戶端裝置110多數用戶的共同喜好，而非多數組指標為該客戶端裝置110不同用戶進行不同操作行為時所產生的指標。以該用戶喜好資料表300為例，多數組指標為主角及代言，非多數組指標則為劇別、類型、影片排序、年齡、年份等指標。該服務器120可以依據多數組指標作為媒合的參數，從該廣告分組中選取多個廣告檔案。
步驟S214，該服務器120將媒合後的多個廣告檔案傳送至該客戶端裝置110。
步驟S216，該客戶端裝置110接收到媒合的多個廣告檔案後，等待投放時間點進行廣告投放。在一實施例中，該投放時間點為影片暫停播放時及該客戶端裝置110進入休眠模式時。該客戶端裝置110收集用戶操作行為時，確認到用戶在觀看影片時進行暫停播放，由於影片只是暫停播放，用戶仍可能再次操作，因此可從接收到的多個廣告檔案中擇一或多個廣告檔案輪播，進行非全屏面的置中廣告投放。當該客戶端裝置110進入休眠模式時，從接收到的多個廣告檔案中擇一或多個廣告檔案輪播，進行全屏面的廣告投放。
步驟S218，該客戶端裝置110可以進一步收集各個廣告檔案的瀏覽率及點選率作為廣告的觀看資訊，定期反饋至該服務器120。在一實施例中，該服務器120可以根據各個廣告檔案的瀏覽率及點選率評估該廣告檔案為命中廣告或是脫靶廣告， 據此優化步驟S212的數據媒合，例如，若該廣告檔案為脫靶廣告，則下次進行數據媒合時將不選取該廣告檔案。該服務器120還可以將脫靶廣告資訊回報給該廣告發布商140，使得該廣告發布商140可以進一步根據該服務器120的反饋資訊，修正管理廣告池中多個廣告分組的廣告標籤。
需注意的是，雖然圖2的實施例涉及該客戶端裝置110、該服務器120以及該廣告發布商140等不同的裝置，但在另一實施例中，涉及該服務器120執行的相關步驟可以改由該客戶端裝置110執行。
總結來說，本發明提出之廣告投放方法、客戶端裝置、服務器及系統，經由收集用戶的識別資訊及行為資訊，可以迅速且準確地投放廣告內容給用戶，並提高客戶端裝置在待機時段的利用性。同時藉由反饋數據，可使廣告提供商更新廣告標籤，進一步使得投放的廣告內容更貼近用戶的喜好及需求。
綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上該者僅為本發明之較佳實施例，舉凡熟悉本案技藝之人士，在爰依本案發明精神所作之等效修飾或變化，皆應包含於以下之申請專利範圍內。
100:廣告投放系統 110:客戶端裝置 112，122:處理器 114，124:存儲器  120:服務器 130:內容提供商 140:廣告發布商 S202~S218:步驟 300:用戶喜好資訊表
圖1係根據本發明一實施例之廣告投放系統的應用場景圖。 圖2係根據本發明一實施例之廣告投放方法的流程圖。 圖3係根據本發明一實施例之用戶喜好資訊表的示意圖。
藉由以下對具體實施例詳細的描述結合附圖，將可輕易的瞭解上述內容及此項發明之諸多優點。
100:廣告投放系統
110:客戶端裝置
112，122:處理器
114，124:存儲器
120:服務器
130:內容提供商

Claims (10)

  1. 一種廣告投放方法，執行於一裝置中，該方法包含以下步驟 : 獲取當前用戶識別資訊並存儲； 獲取當前用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊； 根據該用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值； 根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案； 將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案； 根據當前用戶操作行為及該裝置的運行狀態判斷當前時間點是否為投放時間點，若為投放時間點，則將該待投放的廣告檔案加以投放。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之廣告投放方法，其中，該根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求的步驟包括:將該用戶喜好資訊表中多個指標值由大至小進行排序，根據排序後的多個指標值，選取一預定數量的指標封裝成該廣告請求。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之廣告投放方法，其中，該廣告請求還包含該裝置的區域資訊。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之廣告投放方法，其中，該根據當前用戶操作行為及該裝置的運行狀態判斷當前時間點是否為投放時間點的步驟包含: 若當前用戶操作行為為暫停播放影片，則判斷當前時間點為投放時間點；以及若該裝置的運行狀態進入休眠狀態，則判斷當前時間點為投放時間點。
  5. 一種用於廣告投放的客戶端裝置，包括: 一處理器；以及 一存儲器，用於存儲至少一個計算機程序，其中，該計算機程序包含由該處理器執行的指令，使得該處理器執行以下步驟: 獲取當前用戶識別資訊並存儲； 獲取當前用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊； 根據該用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值； 根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案； 將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案； 根據當前用戶操作行為及該裝置的運行狀態判斷當前時間點是否為投放時間點，若為投放時間點，則將該待投放的廣告檔案加以投放。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之客戶端裝置，其中，該根據該用戶喜好資訊表的內容生成廣告請求的步驟包括:將該用戶喜好資訊表中多個指標值由大至小進行排序，根據排序後的多個指標值，選取一預定數量的指標封裝成該廣告請求。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之廣告投放方法，其中，該廣告請求還包含該客戶端裝置的區域資訊。
  8. 一種用於 廣告投放的服務器，包括: 一處理器；以及 一存儲器，用於存儲至少一個計算機程序，其中，該計算機程序包含由該處理器執行的指令，使得該處理器執行以下步驟: 接收用戶識別資訊並存儲； 接收用戶行為資訊並存儲，其中，該用戶行為資訊包括操作資訊及觀看資訊； 根據接收到的用戶識別資訊及該用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值； 將該用戶喜好資訊表中多個指標值由大至小進行排序，根據排序後的多個指標值，選取一預定數量的指標生成該廣告請求，並發送至廣告發布商以取得至少一個廣告分組，其中，該廣告分組包含多個廣告檔案； 將該取得的廣告分組與已存儲的用戶識別資訊與用戶行為資訊進行數據媒合，以選取至少一個待投放的廣告檔案並傳送至一客戶端裝置。
  9. 一種用於廣告投放的系統，包括: 一客戶端裝置，用於獲取當前用戶識別資訊 及用戶行為資訊，並傳送至一服務器；以及 該服務器，用於根據接收到的用戶識別資訊及用戶行為資訊更新用戶喜好資訊表，其中，該用戶喜好資訊表包含多個分類指標列，每一個分類指標列包含多個指標及其對應的指標值；該服務器還用於根據該用戶喜好資訊表的內容向一廣告提供商發送廣告請求，以從該廣告提供商接收至少一個廣告分組並進行數據媒合，選取多個廣告檔案發送至該客戶端裝置。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之系統，其中，該數據媒合具體包括以下步驟: 將該用戶喜好資料表中的多個分類指標列中的多個指標，依其性質區分為多數組指標以及非多數組指標，將該多數組指標作為數據媒合的參數，從該廣告分組中選取該多個廣告檔案。
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