衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法及裝置，其方法包括：獲取歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息；對歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理；根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度。本發(fā)明通過預(yù)定的多維空間距離算法，計算獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度，表征當(dāng)前在線廣告受眾與歷史購買用戶屬性之間的差異，包括但不限于：年齡、性別、薪酬、教育程度、地域、興趣愛好、婚姻、子女等方面的偏差大小，以此準(zhǔn)確的衡量廣告投放的精準(zhǔn)度，直觀、有效的衡量廣告收益的好壞，并具有很好的推廣性。
【專利說明】衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及廣告【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，衡量在線廣告的效果通常是根據(jù)廣告的曝光數(shù)、點擊數(shù)、看完率等來進行計算并衍生出相應(yīng)的一些算法。或者根據(jù)一段時間內(nèi)的收益情況來判斷廣告效果的好壞。
[0003]現(xiàn)有的這些方法雖然可較好的衡量廣告投放效果的好壞，但同時也存在以下問題:
[0004]1、不易衡量廣告收益的好壞。有些廣告在短期內(nèi)可產(chǎn)生消費行為，并可以根據(jù)廣告期間以及滯后某段時間的消費情況，在一定程度上衡量廣告收益的好壞，但也存在衡量結(jié)果不準(zhǔn)確、衡量標(biāo)準(zhǔn)較隨意等問題。此外，對有些不能立刻產(chǎn)生消費行為的廣告則更難有一個明確的標(biāo)準(zhǔn)來進行衡量。
[0005]2、很難判斷廣告受眾是否是潛在客戶，廣告受眾是指點擊或觀看了廣告的用戶群體。而廣告受眾是否為潛在客戶對以提升品牌價值為主的廣告來說至關(guān)重要。假設(shè):一個出名的導(dǎo)演用一個美女明星拍了一個汽車廣告。曝光數(shù)、點擊率、看完率都很高。但觀看的人卻不一定是汽車的潛在購買群體，他們可能是喜歡導(dǎo)演，也可能是喜歡美女明星。對于汽車這種較少能在短期產(chǎn)生消費行為的廣告，其廣告帶來的收益的好壞應(yīng)該如何衡量，現(xiàn)有技術(shù)沒有給出合適的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的主要目的在于提供一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法及裝置，旨在實現(xiàn)對在線廣告投放精準(zhǔn)度的有效衡量，提高廣告投放精準(zhǔn)度的計算準(zhǔn)確率。
[0007]為了達到上述目的，本發(fā)明提出一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法，包括:
[0008]獲取歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息；
[0009]對所述歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理；
[0010]根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度。
[0011]優(yōu)選地，所述對歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理，至少包括以下處理方式之一:缺失數(shù)據(jù)處理、離群點處理以及數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；其中，所述缺失數(shù)據(jù)處理為:從處理的信息中搜索出缺失數(shù)據(jù)項，對信息中的其他項取平均值；所述離群點處理為:從處理的信息中搜索出離群點數(shù)據(jù)并做去除處理；所述數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理為:消除處理信息中變量間的量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)具有可比性。
[0012]優(yōu)選地，所述根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度的步驟包括:
[0013]根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息獲取歷史購買用戶的屬性平均值；根據(jù)處理后的在線廣告受眾信息獲取在線廣告受眾的屬性平均值；
[0014]根據(jù)所述歷史購買用戶的屬性平均值和在線廣告受眾的屬性平均值，以及預(yù)定的多維空間距離算法，計算獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度；
[0015]根據(jù)所述在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度衡量廣告精準(zhǔn)度。
[0016]優(yōu)選地，所述預(yù)定的多維空間距離算法的計算公式為:
[0017]
【權(quán)利要求】
1.一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的方法，其特征在于，包括: 獲取歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息； 對所述歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理； 根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理，至少包括以下處理方式之一:缺失數(shù)據(jù)處理、離群點處理以及數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；其中，所述缺失數(shù)據(jù)處理為:從處理的信息中搜索出缺失數(shù)據(jù)項，對信息中的其他項取平均值；所述離群點處理為:從處理的信息中搜索出離群點數(shù)據(jù)并做去除處理；所述數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理為:消除處理信息中變量間的量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)具有可比性。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度的步驟包括: 根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息獲取歷史購買用戶的屬性平均值；根據(jù)處理后的在線廣告受眾信息獲取在線廣告受眾的屬性平均值； 根據(jù)所述歷史購買用戶的屬性平均值和在線廣告受眾的屬性平均值，以及預(yù)定的多維空間距離算法，計算獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度； 根據(jù)所述在線廣告受眾與 歷史購買用戶之間的相符度衡量廣告精準(zhǔn)度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述預(yù)定的多維空間距離算法的計算公式為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度衡量廣告精準(zhǔn)度的方式包括:通過橫向或縱向?qū)Ρ仍诰€廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度來衡量廣告精準(zhǔn)度。
6.一種衡量在線廣告精準(zhǔn)度的裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息； 處理模塊，用于對所述歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理； 計算模塊，用于根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息，并基于預(yù)定的多維空間距離算法獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度以衡量廣告精準(zhǔn)度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述對歷史購買用戶信息和在線廣告受眾信息進行處理，至少包括以下處理方式之一:缺失數(shù)據(jù)處理、離群點處理以及數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；其中，所述缺失數(shù)據(jù)處理為:從處理的信息中搜索出缺失數(shù)據(jù)項，對信息中的其他項取平均值；所述離群點處理為:從處理的信息中搜索出離群點數(shù)據(jù)并做去除處理；所述數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理為:消除處理信息中變量間的量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)具有可比性。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊包括: 獲取單元，用于根據(jù)處理后的歷史購買用戶信息獲取歷史購買用戶的屬性平均值；根據(jù)處理后的在線廣告受眾信息獲取在線廣告受眾的屬性平均值； 計算單元，用于根據(jù)所述歷史購買用戶的屬性平均值和在線廣告受眾的屬性平均值，以及預(yù)定的多維空間距離算法，計算獲取在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度；判斷單元，用于根據(jù)所述在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度衡量廣告精準(zhǔn)度。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)定的多維空間距離算法的計算公式為: Adbias=把;Ai(Xii)-/(/))2，其中=Adbias表示在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度；X (i)為當(dāng)前廣告受眾第i個屬性的平均值，f (i)為歷史購買用戶第i個屬性的平均值;Ai為第i個屬性的權(quán)重。
10.根據(jù)權(quán)利要求6-9中任一項所述的裝置，其特征在于，所述根據(jù)在線廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度衡量廣告精準(zhǔn)度的方式包括:通過橫向或縱向?qū)Ρ仍诰€廣告受眾與歷史購買用戶之間的相符度來衡量廣告精準(zhǔn)度。
【文檔編號】G06Q30/02GK103632280SQ201210305679
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2012年8月24日 優(yōu)先權(quán)日:2012年8月24日
【發(fā)明者】程剛, 李鶴 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司