Pc終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明一種PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化方法，所述方法包括：獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載；基于廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、人口屬性樣本庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化數(shù)據(jù)；基于指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，對用戶PC終端投放相匹配的廣告。
【專利說明】PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前的廣告曝光數(shù)據(jù)監(jiān)測，只有廣告平臺和廣告投放者能獲得曝光的數(shù)據(jù)，無法 獲得競爭對手的廣告投放及曝光情況。廣告投放有一定的長尾效應(yīng)，對于一些小媒體上的 廣告投放數(shù)據(jù)，會受樣本規(guī)模的限制，從而產(chǎn)生一定的數(shù)據(jù)誤差，這個是樣本方式所固有的 問題，還沒辦法從根本上消除該問題。如果能夠?qū)崟r掌握自身的廣告的投放曝光率以及競 爭對手的廣告投放曝光率數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)適度的調(diào)整廣告的投放就能很好的提升廣 告的效果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對上述問題，本發(fā)明提供一種PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法。
[0004] 本發(fā)明PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)： 數(shù)據(jù)采集模塊，獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，對所述廣告數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理； 數(shù)據(jù)分析模塊，建立基于Hadoop的大數(shù)據(jù)庫，建立互聯(lián)網(wǎng)的廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、 人口樣本屬性庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化 數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)結(jié)果模塊，包括指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，其中 所述指標(biāo)模型包括廣告覆蓋人數(shù)、廣告曝光次數(shù)、曝光率、iGRP、到達(dá)率，用于廣告覆蓋 的人群、曝光次數(shù)、目標(biāo)人群的曝次數(shù)、累計曝光到達(dá)率數(shù)據(jù)的記錄； 所述分析模型包括目標(biāo)人群分析、受眾分析，建立了多種目標(biāo)人群和自定義條件人 群，基于目標(biāo)人群，分析其廣告曝光情況及竟品間對比分析； 工具模型包括媒介優(yōu)化工具，廣告主廣告投放效果差異對比、目標(biāo)人群媒體分析、投資 回報率效果優(yōu)化，用戶指導(dǎo)廣告投放前的媒體選擇及頻次投放控制投放策略。
[0005] 本發(fā)明基于上述的系統(tǒng)的PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化方法，所述方法包 括：獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù) 處理包括數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載； 基于廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、人口屬性樣本庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏 覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化數(shù)據(jù)； 基于指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，對用戶PC終端投放相匹配的廣告。
[0006] 有益效果： 本發(fā)明PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法，能跨媒體、跨品牌評估廣告 投放效果，并且有廣告受眾的人口屬性信息（年齡、性別、地區(qū)、職業(yè)、收入、婚姻等信息）， 能夠更全面的分析目標(biāo)人群、媒體、廣告效果之間的關(guān)系，優(yōu)化媒介計劃，提升投資回報率 (匪）。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0007] 圖1本發(fā)明PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)及方法的流程圖； 圖2本發(fā)明PC終端廣告投放量分析及優(yōu)化系統(tǒng)及方法的廣告信息匹配流程圖。

【具體實施方式】
[0008] 下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。
[0009] 如圖1至2所示，本發(fā)明PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)： 數(shù)據(jù)采集模塊，獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，也即網(wǎng)卡數(shù)據(jù)、 瀏覽器數(shù)據(jù)，對所述廣告數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 數(shù)據(jù)分析模塊，建立基于Hadoop的大數(shù)據(jù)庫，建立互聯(lián)網(wǎng)的廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、 人口樣本屬性庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化 數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)結(jié)果模塊，包括指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，其中 所述指標(biāo)模型包括廣告覆蓋人數(shù)、廣告曝光次數(shù)、曝光率、iGRP、到達(dá)率，用于廣告覆蓋 的人群、曝光次數(shù)、目標(biāo)人群的曝次數(shù)、累計曝光到達(dá)率數(shù)據(jù)的記錄； 所述分析模型包括目標(biāo)人群分析、受眾分析，建立了多種目標(biāo)人群和自定義條件人 群，基于目標(biāo)人群，分析其廣告曝光情況及竟品間對比分析； 工具模型包括媒介優(yōu)化工具，廣告主廣告投放效果差異對比、目標(biāo)人群媒體分析、投資 回報率效果優(yōu)化，用戶指導(dǎo)廣告投放前的媒體選擇及頻次投放控制投放策略。
[0010] 本發(fā)明基于上述的系統(tǒng)的PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化方法，所述方法包 括：獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，也即網(wǎng)卡數(shù)據(jù)、瀏覽器數(shù)據(jù)，對數(shù) 據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載； 基于廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、人口屬性樣本庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏 覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化數(shù)據(jù)； 基于指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，對用戶PC終端投放相匹配的廣告。
[0011] ①開發(fā)系統(tǒng)驅(qū)動和瀏覽器插件，安裝到系統(tǒng)(支持Windows XP，Windows7, WindowsS)后，監(jiān)測客戶端加載驅(qū)動，就能抓取網(wǎng)卡流量包和瀏覽器網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，先緩存到本 地文件，延遲上傳到服務(wù)器。
[0012] ②基于Hadoop集群存儲流量包和網(wǎng)頁瀏覽數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)格式化，基于HIVE建 立數(shù)據(jù)倉庫和開發(fā)導(dǎo)入導(dǎo)出工具。
[0013] ③數(shù)據(jù)清洗和整理，由半格式化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)。
[0014] i.建立廣告規(guī)則庫。提取圖片文件、Flash文件、貼片文件。根據(jù)文件屬性信息 (文件大小、顯示尺寸、CRC32碼)作為唯一性KEY，對應(yīng)到廣告維度信息(廣告主、品牌、產(chǎn)品、 創(chuàng)意）； ii.建立網(wǎng)站媒體庫。分為媒體大行業(yè)、小行業(yè)、網(wǎng)站、網(wǎng)站頻道，每條網(wǎng)站的URL都 對應(yīng)到網(wǎng)站頻道。此外廣告網(wǎng)絡(luò)(百度聯(lián)盟、谷歌聯(lián)盟、阿里媽媽等）都可以作為分析對象。
[0015] ④數(shù)據(jù)分析模型。
[0016] i.指標(biāo)模型：常規(guī)指標(biāo)有：廣告覆蓋人數(shù)、廣告曝光次數(shù)、曝光率、iGRP、到達(dá) 率；主要解決廣告覆蓋的人群、曝光次數(shù)、目標(biāo)人群的曝次數(shù)、累計曝光到達(dá)率等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
[0017] ii.分析模型：目標(biāo)人群（Ta)分析、受眾分析。建立了多種目標(biāo)人群(預(yù)定義了： 白領(lǐng)、學(xué)生等人群分類）和自定義條件人群，基于Ta人群，分析其廣告曝光情況及竟品間對 比分析。
[0018] iii.工具模型：媒介優(yōu)化工具(廣告主廣告投放效果差異對比、目標(biāo)人群媒體分 析、R0I效果優(yōu)化)。工具主要指導(dǎo)廣告投放前的媒體選擇及頻次投放控制等投放策略，優(yōu) 化廣告投放的R0I。
[0019] 如圖1所示，本發(fā)明有3個核心的模塊： 數(shù)據(jù)采集模塊（網(wǎng)卡抓包、瀏覽器監(jiān)控)。
[0020] 網(wǎng)卡抓包驅(qū)動及瀏覽器監(jiān)控(適配IE、谷歌瀏覽器、360瀏覽器、Firefox瀏覽器、 搜狗瀏覽器等)。
[0021] 數(shù)據(jù)整理模塊(廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫)。
[0022] 建立基于Hadoop的大數(shù)據(jù)倉庫。建立互聯(lián)網(wǎng)最全的廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫，將 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化數(shù)據(jù)。
[0023] 3.數(shù)據(jù)分析模塊(指標(biāo)模型、分析模型、工具模型)。
[0024] 以廣告曝光為核心，廣告維度、媒體維度、人群維度、時間維度，多維度多角度交叉 分析，并針對媒體投放優(yōu)化，可以對競品的廣告投放有充分的了解。并提供媒介優(yōu)化專用 工具，在投放媒介之前，制定多套媒介方案，利用工具推算每套媒介方案的效果，推算出效 果最優(yōu)的方案。
[0025] 如圖2中，在本發(fā)明中，最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是廣告規(guī)則庫的建立，該數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確將直 接影響產(chǎn)品的最終效果。
[0026] 廣告規(guī)則庫的建立，一部分是依賴于每個廣告創(chuàng)意需要建立唯一 ID，并對未知廣 告創(chuàng)意需要人工確認(rèn)、入庫。
[0027] 對本發(fā)明應(yīng)當(dāng)理解的是，以上所述的實施例，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效 果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)的說明，以上僅為本發(fā)明的實施例而已，并不用于限定本發(fā)明，凡是在 本發(fā)明的精神原則之內(nèi)，所作出的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù) 范圍之內(nèi)，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求所界定的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1. 一種PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 數(shù)據(jù)采集模塊，獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，對所述廣告數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理； 數(shù)據(jù)分析模塊，建立基于Hadoop的大數(shù)據(jù)庫，建立互聯(lián)網(wǎng)的廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、 人口樣本屬性庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化 數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)結(jié)果模塊，包括指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，其中 所述指標(biāo)模型包括廣告覆蓋人數(shù)、廣告曝光次數(shù)、曝光率、iGRP、到達(dá)率，用于廣告覆蓋 的人群、曝光次數(shù)、目標(biāo)人群的曝次數(shù)、累計曝光到達(dá)率數(shù)據(jù)的記錄； 所述分析模型包括目標(biāo)人群分析、受眾分析，建立了多種目標(biāo)人群和自定義條件人 群，基于目標(biāo)人群，分析其廣告曝光情況及竟品間對比分析； 工具模型包括媒介優(yōu)化工具，廣告主廣告投放效果差異對比、目標(biāo)人群媒體分析、投資 回報率效果優(yōu)化，用戶指導(dǎo)廣告投放前的媒體選擇及頻次投放控制投放策略。
2. -種基于權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)的PC終端廣告投放量分析及效果優(yōu)化方法，其特征 在于，所述方法包括： 獲取用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù) 處理包括數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載； 基于廣告規(guī)則庫、網(wǎng)站媒體庫、人口屬性樣本庫，將所述的用戶PC終端上的網(wǎng)卡及瀏 覽器記錄的廣告數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格式化數(shù)據(jù)； 基于指標(biāo)模型、分析模型、工具模型，對用戶PC終端投放相匹配的廣告。
【文檔編號】G06Q30/02GK104050591SQ201410285933
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年6月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月25日
【發(fā)明者】楊偉慶 申請人:上海艾瑞市場咨詢有限公司