CN108205770A - 一种目标媒体的获取方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种目标媒体的获取方法和装置。该方法包括：获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。本发明的技术方案基于对移动用户上网日志进行大数据分析，实现了综合多维度信息选择广告投放媒体，从而筛选出最优质媒体作为最佳传播渠道。
Description
技术领域
本发明涉及大数据集群下的目标网络媒体获取技术领域，特别涉及一种目标媒体的获取方法和装置。
背景技术
目前大多数企业在广告投放过程中主要运用市场调查和人工统计的传统方式，对广告承载媒体和用户消费行为进行调查，形成抽样性调查样本，结合营销诉求和受众特征，凭借经验主观选择主流媒体进行广告投放来宣传、拓展业务。然而,互联网时代线上广告与线下广告的整合营销才是企业发展的大势所趋。线上广告中，互联网广告较传统广告具有先天优势，时间长效连续性强，目标明确针对性好，俨然已成为广告主的首要选择。线下广告中，户外广告具有自身独特优势，冲击力强便于深度记忆，有较好的消费刺激，成为仅次于互联网的广告投放媒体。
然而，媒体投放广告只能根据网络媒体的访问量大小或户外媒体位置是否处于繁华位置，并不能给出定量分析，也不能综合多方面因素来选择最合适的投放媒体。
综上所述，现有的广告投放，存在难以从众多媒体中筛选出最优质媒体作为最佳传播渠道，无法实现低成本高收益的广告传播目的。
发明内容
本发明提供了一种目标网络媒体的获取方法和装置，以解决现有技术中存在难以从众多媒体中筛选出最优质媒体作为最佳传播渠道，无法实现低成本高收益的广告传播的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明公开了一种目标媒体的获取方法，包括：
获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
在上述方法中，所述预设的媒体信息库包括：网络媒体的媒体名称和网络媒体的地址信息；户外媒体的媒体名称、户外媒体的位置信息和户外媒体所对应的基站信息；
所述预设的用户信息库包括：用户资料子库和用户账单子库；所述用户资料子库中包括用户标识信息和用户资料信息，所述用户账单子库中包括用户标识信息和用户账单信息。
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性包括：
将所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联之后，将上网日志关键记录、预设的媒体信息库与预设的用户信息库中的内容信息作为各个媒体的维度属性；
所述各个媒体的维度属性至少包括以下的一种：
访问该网络媒体的用户总数、访问媒体月消费总流量、媒体活跃用户数、用户的年龄层次、用户月度总流量、用户月度总消费、用户月度总语音。
在上述方法中，所述根据各媒体的对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值包括：
确定各媒体的对应的各个维度属性的权值；
根据各媒体的对应的各个维度属性的属性值，分别计算各个维度属性的属性评分；
根据所述维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各媒体的综合评价值；
其中，根据如下公式计算各个维度属性的属性评分：
其中，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，Xij为第i个媒体的第j个维度属性的属性值，为全部媒体的第j个维度属性的属性值的均值，σj为全部媒体的第j个维度属性的属性值的标准差。
在上述方法中，所述根据所述维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各媒体的综合评价值包括：
根据如下公式计算各个媒体的综合评价值：
其中，X(i)＝(Zi1,Zi2,...,Zin)T，(j＝1,2,3...n)
其中，Yi为第i个媒体的综合评价值，Wj为第j个维度属性的对应权值，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，X(i)为第i个媒体的维度属性的属性评分构成的向量。
在上述方法中，在所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后，该方法还包括：
根据目标媒体的各个广告位的地址信息，获取通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录；
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个目标媒体的各个广告位的维度属性，并计算每个目标媒体的各个广告位的维度属性对应的属性值；
根据各个目标媒体的各个广告位的维度属性的属性值，从多个目标媒体中选取第一目标媒体；
其中，所述各个广告位的维度属性包括：广告浏览量、广告点击量、广告点击人数、官网到站访问量。
在上述方法中，在所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后，该方法还包括：
根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息；
根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表；
根据所述广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户作为广告投放重点对象。
在上述方法中，所述媒体信息库中的媒体包括网络媒体和户外媒体；
针对所述户外媒体，据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值，包括：
根据所述媒体信息库中户外媒体的地理位置信息及所述上网日志关键记录中移动用户终端的位置信息，确定所述户外媒体对应的上网日志关键记录，并根据所述户外媒体对应的上网日志关键记录确定所述户外媒体的各个维度属性，并就算所述户外媒体各个维度属性的属性值。
本发明还公开了一种目标网络获取装置，包括：
获取模块，用于获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
计算模块，用于根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
选取模块，根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
在上述装置中，所述预设的媒体信息库包括：网络媒体的媒体名称和网络媒体的地址信息，户外媒体的媒体名称、户外媒体的位置信息和户外媒体所对应的基站信息；
所述预设的用户信息库包括：用户资料子库和用户账单子库；所述用户资料子库中包括用户标识信息和用户资料信息，所述用户账单子库中包括用户标识信息和用户账单信息。
所述计算模块，用于将所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联之后，将上网日志关键记录、预设的媒体信息库与预设的用户信息库中的内容信息作为各个媒体的维度属性；
所述各个媒体的维度属性至少包括以下的一种：
访问该网络媒体的用户总数、广告浏览量、广告点击次数、广告点击人数、官网到站访问量、访问媒体月消费总流量、媒体活跃用户数、用户的年龄层次、用户月度总流量、用户月度总消费、用户月度总语音。
在上述装置中，所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后；
所述获取模块，还用于根据目标媒体的各个广告位的广告位信息，获取通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录；
所述计算模块，还用于根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个目标媒体的各个广告位的维度属性，并计算每个目标媒体的各个广告位的维度属性对应的属性值；
所述选取模块，还用于根据各个目标媒体的各个广告位的维度属性的属性值，从多个目标媒体中选取第一目标媒体；
其中，所述各个广告位的维度属性包括：广告浏览量、广告点击量、广告点击人数、官网到站访问量；
所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后；
获取模块，还用于根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息；
计算模块，还用于根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表；
选取模块，还用于根据所述广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户。
本发明的有益效果是：基于大数据分析网络运营商的信令数据，通过对移动用户的上网日志进行提取，与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联，确定每个媒体的各个维度属性，以及对应属性值。并从中选取目标媒体。通过对将大量的上网日志进行多维度、多层次的交叉复现和关联整合，确定各个媒体的维度属性以及对应于的属性值。进而分别计算各个媒体的综合评价值；从而实现在众多媒体中筛选出最优质的媒体作为投放广告目标媒体。解决了现有存在难以从众多媒体中筛选出最优质媒体作为最佳传播渠道，无法实现低成本高收益的广告传播目的。
附图说明
图1是本发明中一种目标媒体获取方法的流程图；
图2是本发明中一种目标媒体获取方法的详细流程图；
图3是本发明中一种目标用户的获取方法的流程图；
图4是本发明中一种优化选取目标媒体的方法流程图；
图5是本发明中一种广告发布方法的整体流程图；
图6是本发明中一种目标媒体获取装置的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明中一种目标媒体获取方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤。
步骤S110，获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
步骤S120，根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
步骤S130，根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体；
由上述可知，基于大数据分析网络运营商的信令数据，通过对移动用户的上网日志进行提取，与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联，确定每个媒体的各个维度属性，以及对应属性值。并从中选取目标媒体。通过对将大量的上网日志进行多维度、多层次的交叉复现和关联整合，确定各个媒体的维度属性以及对应于的属性值。进而分别计算各个媒体的综合评价值；从而实现在众多媒体中筛选出最优质的媒体作为投放广告目标媒体。解决了现有存在难以从众多媒体中筛选出最优质媒体作为最佳传播渠道，无法实现低成本高收益的广告传播目的。
图2是本发明中一种目标媒体获取方法的详细流程图。参见图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S210，获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录。
在本发明中，媒体包括网络媒体和户外媒体。因此，对于从媒体中选取目标媒体包括从众多的网络媒体中选取一个目标网络媒体，以及从众多的户外媒体中选取一个目标户外媒体。
在本发明的一种具体实施例中，在选取目标网络媒体中，根据移动用户的终端信息，获取移动用户访问网络媒体的上网日志，根据二分图模型，从所述用户上网日志中解析所述用户的上网日志关键记录；所述终端信息包括：用户标识信息；
由于在网络运营商的服务器中保存有各个用户访问网络媒体时生成的上网日志，其中，上网日志记录的粒度是每一条访问请求，即一个用户对于一个网络媒体的具体访问行为。由于网络运营商对于上网日志的采集和存储是全量的，网络运营商中所存储的上网日志的数据量非常庞大，并且上网日志中所涵盖的内容也非常丰富。
因此，为了能够减少数据分析的量级，提高计算的效率。可以根据二分图模型，从上网日志中抽取所述用户上网日志关键记录。在本实施例中，对网络运营商提供的海量的上网日志通过二分图模型进行抽取，解析得到上网日志关键记录。上网日志关键记录中包括：移动用户的终端信息，及媒体访问记录。其中移动用户的终端信息包括：用户标识信息；媒体访问记录包括：网络媒体的地址信息以及访问该网络媒体的行为信息。即上网日志关键记录用于表示用户标识信息为A的用户对访问地址信息为b的网络媒体所产生的访问行为信息。其中，用户标识信息可以为用户的手机号码，地址信息为网络媒体的URL地址。访问该网络媒体的网络媒体访问行为信息包括：访问次数、访问流量、访问开始时间和访问结束时间。
在本发明的另一种实施例中，在选取目标户外媒体的过程中，根据户外媒体的位置信息，获取所述户外媒体所对应的基站，从所述基站上获取移动用户的上网日志。具体为：根据基站的位置区编码信息和小区标识，从网络运营商所保存的MC信令、GN信令中提取移动用户在所述基站上的上网日志，进而从上网日志中解析对应的上网日志关键记录。上网日志关键记录中包括：移动用户的终端信息，及媒体访问记录。其中，所述终端信息包括：用户标识信息以及终端标识信息，所述媒体访问记录包括：用户发生通信行为时的位置信息和流量信息。
步骤S220，将所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联得到总体关联表。
在本发明的一种具体实施例中，所述预设的媒体信息库包括：网络媒体信息表和户外媒体信息表。其中网络媒体信息表中包括：网络媒体的媒体名称和网络媒体的地址信息；户外媒体信息表中包括：户外媒体的媒体名称、户外媒体的地理位置信息和户外媒体所对应的基站信息；
对于网络媒体信息表，通过汇集各类网络媒体，根据各个网络媒体所属的类别进行分类存储，按照网络媒体的媒体形态、媒体类型、媒体名称逐层归类，并梳理出媒体名称对应的地址信息，建立网络媒体信息表。表一为本发明中一种网络媒体信息表。
| 媒体形态 | 媒体类型 | 媒体名称 | 地址信息(URL) |
| 网站 | 搜索引擎 | 百度 | www.baidu.com |
| 手机应用 | 搜索引擎 | 百度 | wap.baidu.com |
| 网站 | 搜索引擎 | 谷歌 | www.google.com |
| 网站 | 门户网站 | 腾讯 | www.qq.com |
表一
根据上网日志关键记录中的网络媒体的地址信息，将所述上网日志关键记录与预设的网络媒体信息表相互关联，即将上网日志关键记录中的网络媒体的地址信息作为主键与所述网络媒体信息库进行关联得到部分关联表。该部分关联表中包括全部的上网日志关键记录和网络媒体信息库的关联信息。即可以得到访问指定网络媒体的全部用户，以及所述全部用户在访问该指定网络媒体时的行为信息，即访问的次数，访问的流量，以及在该网络媒体所停留的时间(访问开始时间与访问结束时间之差)。因此，可以通过对全部用户的行为信息进行统计获得在指定时间范围内，访问该指定网络媒体的用户数、流量用度、访问频次，以及在不同流量区间活跃的用户数、指定时间范围内人均消耗流量、指定时间范围内人均使用次数。其中，指定时间范围可以是一周、一月、一个季度或一年，或者是其他指定的时间在此不再一一赘述。
根据上网日志关键记录中的用户标识信息，将部分关联表与预设的用户信息库相关联，得到总体关联表；即将上网日志关键记录中的用户标识信息作为主键与部分关联表进行关联得到总体关联表。该总体关联表中包括全部的上网日志关键记录、网络媒体信息库以及用户信息库的关联信息。即可以通过用户标识信息从用户信息库中查找到该用户的相关信息。
在本发明的一种具体实施例中，预设的用户信息库包括：用户资料子库和用户账单子库；所述用户资料子库中包括用户标识信息和用户资料信息，所述用户账单子库中包括用户标识信息和用户账单信息；因此，根据上网日志关键记录中的用户标识信息，将所述部分关联表与所述用户资料子库和用户账单子库相关联，得到总体关联表。
在本发明的上述实施例中，用户资料子库可以为网络运营商所保存的用户登记信息，其中，手机号码为用户的标识信息，还包括用户的性别、年龄、手机sim信息等。用户账单子库可以为网络运营商所保存的用户消费信息，其中手机号码为用户的标识信息，还包括用户指定时间范围内的2G/3G/4G总流量、指定时间范围内的总话费、指定时间范围内的总语音，以及该用户访问网络媒体的时间分布信息等。
在本发明的一种实施例中，终端信息还包括终端标识信息；因此，在本步骤中还可以根据终端标识信息，与预设的终端信息库相关联；得到总体关联表。该总体关联表中包括全部的上网日志关键记录、网络媒体信息库、用户信息库以及终端信息库的关联信息。即可以通过终端标识信息从终端信息库中查找到该用户的所使用的终端的相关信息。
在本发明的一种具体实施例中，终端标识信息为国际移动设备身份码(IMEI，International Mobile Equipment Identity)，终端的相关信息包括：终端的型号信息，具体为是否为4G终端或者3G终端等。
在本发明的一种具体实施例中，还可以通过对用户上网日志中网络媒体的地址信息的获取，对网络媒体信息表中的网络媒体的媒体信息进行进一步完善。即将网络媒体信息表与上网日志关键记录中的网络媒体的地址信息相互关联之后，当网络媒体信息表中不存在相应的地址信息时，则表明该上网日志关键记录中的网络媒体未被汇集到网络媒体信息表中，则可以通过自动或手动更新的方式将所述网络媒体的媒体信息添加到网络媒体信息表中。从而保持网络媒体信息库中包含最新最全的网络媒体的媒体信息，使得在对上网日志关键记录进行关联时，能够完全的关联。
步骤S230，根据所述总体关联表中的内容信息，确定媒体的维度属性；对所述总体关联表进行统计，计算所述维度属性对应的属性值；
在本发明的一种实施例中，由于总体关联表中包括上网日志关键记录、媒体信息库、用户信息库以及终端信息库中的内容信息；因此可以将上网日志关键记录、媒体信息库、用户信息库、终端信息库中的内容信息作为所述总体关联表中的关联字段；根据所述总体关联表中的各个关联字段，确定各个媒体的维度属性；对所述总体关联表中各个关联字段对应的内容进行汇总统计，得到所述各个媒体的维度属性的属性值。
在本发明的一种具体实施例中，针对网络媒体和户外媒体分别设置对应的总体关联表。便于针对网络媒体和户外媒体分别进行评估。表二为本发明上述实施例中一种网络媒体的总体关联表的示意图，参见表二所示；
表二
在本发明的一种实施例中，各个媒体的对应的维度属性的个数可以根据实际需求进行设置，也可以从预设的用户信息库、预设的终端信息库以及上网日志关键记录中提取。以网络媒体为例具体为：对应于用户行为信息，在总体关联表中对应的维度属性包括：访问该网络媒体的用户总数、访问媒体月消费总流量(用户在该媒体产生的月消费总流量)、访问广告位月消费总流量。
对应于用户资料，在总体关联表中对应的维度属性包括：性别、浏览客户的年龄层次(15～25)、"浏览客户的年龄层次(26～35)"、"浏览客户的年龄层次(36～59)"。
对应于用户账单，在总体关联表中对应的维度属性包括：用户月度总流量2G、用户月度总流量3G、用户月度总流量4G、用户月度总消费、用户月度总语音。
对应于终端信息，在总体关联表中对应的维度属性包括：4G终端用户数、4G卡用户数、4G终端且4G卡用户数。
在本发明的上述实施例中，通过对总体关联表的汇总统计，得到各个维度属性对应的属性值。例如：对于媒体信息为新浪网站，维度属性为访问该网络媒体的用户总数，则对应的属性值可以通过对总体关联表的汇总，得到在指定时间范围内访问了新浪网站的用户总数。其中，指定时间范围可以为一个月。
步骤S240，根据各媒体的对应的各个维度属性的属性值，分别计算各个维度属性的属性评分。
在本发明的一种具体实施例中，由于从总体关联表中获取的维度属性的属性值各不相同，因此并不能直接用来评价各个网络媒体的综合属性。因此，需要对各个媒体的维度属性的属性值进行统一换算。在本实施例中，通过Z分数评分法计算各个维度属性的属性值所对应的属性评分；其中，通过Z分数评分法的计算能够解决维度属性的属性值单位不统一无法进行评价的问题；其次还能用于判断维度属性的属性值是否高于均值，在维度属性的属性值低于均值时，对应的属性评分为负数，反之为正数。在本发明的其他实施例中，还可以通过其他评分法计算各个维度属性的属性值的属性评分。在此不再一一赘述。
在本发明的一种具体实施例中，为了便于计算，根据总体关联表生成对应的统计表。表三为本发明中一种统计表。参见表三所示：
| 媒体名称 | X1 | X2 | … | Xn |
| 媒体1 | X11 | X12 | … | X1n |
| 媒体2 | X21 | X22 | … | X2n |
| … | … | … | … | … |
| 媒体m | Xm1 | Xm2 | … | Xmn |
表三
其中，X1～Xn表示维度属性，X11～Xmn表示对应维度属性的属性值。如媒体1为百度，X1为当月移动用户使用数，X2为当月流量用度(MB)，对应的属性值X11为22525575，X12为708175673.56。则通过如下公式为每个维度属性的属性值计算对应的属性评分：
其中，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，Xij为第i个媒体的第j个维度属性的属性值，为全部媒体的第j个维度属性的属性值的均值，σj为全部媒体的第j个维度属性的属性值的标准差。
其中，根据如下公式计算第i个媒体的全部维度属性的属性值的均值：
m为媒体的总个数；Xij第i个媒体的第j个维度属性的属性值。
根据如下公式计算全部媒体的第j个维度属性的属性值的标准差。
由此，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分；构建维度属性的属性评分的集合为{Zij}(i＝1,2,3...m；j＝1,2,3...n)。
步骤S250，确定各媒体的对应的各个维度属性的权值，根据所述维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各媒体的综合评价值。
在本发明的上述实施例中，确定各媒体的对应的各个维度属性的权值。其中，针对不同的广告内容，各维度属性之间的相对重要性是不同的，这种相对重要性的大小可以用权重系数来区分。比如有则广告传递的信息是4G终端营销，主要关注媒体属性中媒体的活跃用户数、访问总频次，以及用户属性中用户的2/3/4G流量用度、是否为4G终端4G卡等“硬指标”。
在本发明的上述实施例中，根据所述至少一个媒体信息所对应的维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各个网络媒体的综合评价值。在本发明的上述实施例中，各维度属性对应的权值之和为1，即X1、X2...Xn对应的权值之和为1。即将X1、X2...Xn对应的权值构成权值向量W＝(W1，W2，...，Wn)T。
步骤S260，根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
在本发明的一种具体实施例中，根据如下公式计算网络媒体的综合评价值：其中，X(i)＝(Zi1,Zi2,...,Zin)T，(j＝1,2,3...n)
其中，Yi为第i个媒体的综合评价值，Wj为第j个维度属性的对应权值，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，X(i)为第i个媒体的维度属性的属性评分构成的向量。
在本发明的一种具体实施例中，根据Yi(i＝1，2，...，m)值的大小将这m个媒体进行排序，Yi的值越大表明网络媒体的质量越优，投放广告的效果越好。进而可以依据TOP-N的推荐，选取目标媒体，然后在选取的目标媒体中投放广告，实现对广告的精准投放，广告投放的效果最大化。
可见，在本发明中通过对网络运营商所拥有的海量的上网日志的获取，通过大数据的整合与分析。对所获取的大量的碎片化的数据进行多维度、多层次的交叉复现和关联整合。在广告投放之前，获取质量最高的一个或多个媒体进行投放广告。帮助广告投放者实现广告内容的充分曝光，拉低整体广告投放的成本，提升广告与业务的转化率。
在本发明的一种具体实施例中，在选取的目标网络媒体上发布广告之后，为了得到更好的发布效果，还需要对所发布的广告的发布效果进行评估，进而能够针对目标用户更好的推送广告，捕捉对广告关注度高的目标用户，实现高质量的用户转化。图3是本发明中一种目标用户的获取方法的流程图。参见图3所示，该方法还包括如下步骤：
步骤S310，根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息。
在步骤S310中，对应网络媒体而言，可以根据目标网络媒体的媒体名称、地址信息以及广告位的地址信息，从总体关联表中获取所述广告发布期间内，所述广告的浏览量、广告点击人数、到站访问量等维度属性来评价该广告对于用户的吸引程度、以及网络媒体和广告发布位置的贡献效果。
步骤S320，根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表。
在本发明的一种具体实施例中，将所述用户标识信息作为主键，与用户资料子库、用户账单子库和终端信息库相互关联，得到用户清单表。表四为本发明中一种用户清单表。参见表四所示，
表四
在本发明的一种具体实施例中，用户清单表中主要包括单个用户的广告浏览量、广告点击次数、广告访问量、年龄、性别、月消费2/3/4G总流量、用户月度总话费、用户月度总语音、用户上网时间、是否4G终端、是否4G卡用户等信息。
步骤S330，根据广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户。
在步骤S330中，广告提供者参考上述用户清单表，根据该用户清单表中的用户标识信息，获取与该用户标识信息对应的上网日志关键记录。根据所述上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户。然后对选取的目标用户主动推送对应的广告。主动推送的过程可以根据用户信息标识进行网络推送，或者是根据终端标识进行主动推动，在此不再一一赘述。
在本发明的一种具体实施例中，广告提供者根据用户清单表，可以很直观的分析用户对广告的兴趣程度，从而能够更好的根据用户的兴趣程度，主动进行广告内容的告知，提升用户对于所提供的广告的认知。即通过对选取的至少一个目标用户进行有目的性的推送广告，能够将广告的发布效果最大化。即在本发明中，针对已经投放的广告，评估广告效应精准定位消费人群，最终给广告主提供精准的投放参考数据，实现广告的精准传播。
进一步的，在本发明的一种具体实施例中，在选取的目标网络媒体上发布广告之后，为了得到更好的发布效果，还需要对所发布了广告的目标媒体上的各个广告位的广告发布效果进行评估。图4是本发明中一种目标媒体上广告位的评估流程图。参见图4所示，该方法包括如下步骤：
步骤S410，根据目标媒体的各个广告位的地址信息，获取通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录。
在本步骤中，根据广告提供商投放广告的目标媒体的媒体信息、广告位、广告位的URL地址、广告位的点击链接地址。获取用户通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录。
步骤S420，根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个目标媒体的各个广告位的维度属性，并计算每个目标媒体的各个广告位的维度属性对应的属性值；
在步骤S420中，根据上网日志关键记录与预设的媒体信息库中的媒体信息、以及用户信息库中的用户标识信息相互关联，得到广告位的总体关联表。参见表五所述，表五是本发明中一种广告位的总体关联表。
在本发明的一种具体实施例中，每个目标媒体上的各个广告位的维度属性可以根据实际需求进行设置，也可以根据上网日志关键记录提取。其中，所述各个广告位的维度属性包括：广告浏览量(点击“广告位地址”的次数)、广告点击量(点击“广告链接地址”的次数)、广告点击人数、官网到站访问量(用户点击埋入广告位的“广告链接地址“，打开页面且在页面停留时间>＝5秒，则官网到站访问量+1)、"媒体活跃用户数(月消费流量30M以下)"、"媒体活跃用户数(月消费流量30M～100M)"、"媒体活跃用户数(月消费流量100M～300M)"、"媒体活跃用户数(月消费流量300M以上)"、"点位活跃用户数(月消费流量30M以下)"、"点位活跃用户数(月消费流量30M～100M)"、"点位活跃用户数(月消费流量100M～300M)"、"点位活跃用户数(月消费流量300M以上)"；该广告位上网用户数(7:00～12:00)、该广告位上网用户数(12:00～14：00)、该广告位上网用户数(14:00～17:00)、该广告位上网用户数(17:00～23:00)、该广告位上网用户数(23:00～7:00)、该广告位上网流量(7:00～12:00)、该广告位上网流量(12:00～14：00)、该广告位上网流量(14:00～17:00)、该广告位上网流量(17:00～23:00)、该广告位上网流量(23:00～7:00)。
步骤S430，根据各个目标媒体的各个广告位的维度属性的属性值，从多个目标媒体中选取第一目标媒体；
在步骤S430中，通过对广告位的维度属性的统计，获得在目标媒体上发布广告的频次、以及该广告对应的浏览量、广告的点击量等访问数据，实现对投放效果的评估，从而对目标媒体的选择进行优化。表六为本发明中一种广告发布效果示意表。
表六
在本发明的一种实施例中，根据表六中所示，根据上网日志关键记录所对应的表六可知，其中的腾讯大楚网上发布广告之后，得到的发布效果最好。则可以放弃在低于预设值的网络媒体上继续发布广告；继续选择在高于预设值的网络媒体上继续发布广告。从而不断优化传播策略形成循环控制体系，实现对广告发布的效果最大化。即在本发明中，通过对多次投放以及长期投放的效果进行数据沉积后分析，选取优质的媒体、放弃质量较差的媒体，从而不断优化广告投放过程，提高广告的曝光率和用户转化率，降低整体的广告投放成本。
图5是本发明中一种广告发布方法的整体流程图。参见图5所示，该方法包括如下步骤：
步骤S510，输入数据的储备。
在步骤S510中，输入数据包括从网络运营商中获取的海量的用户上网日志。
步骤S511，基于二分图提取用户的上网日志关键记录。
在本步骤中，提供上网日志关键记录的具体过程可以参见步骤S210。
步骤S512，预设网络媒体信息库。
在本步骤中，网络媒体信息库具体过程可以参见步骤S220。
步骤S513，预设区域地理信息库。
在本步骤中，区域地理信息库的创建过程，具体为：运用GIS地图工具，框选出重点区域所覆盖的范围，获取范围边界的经度和纬度，按照预定的距离与基站信息系统中的经纬度进行匹配，最终获取该区域所覆盖的基站，建立区域地理信息库。表七是本发明中一种预设的区域地理信息库。参见表六所示。
| 媒体类型 | 媒体名称 | 基站名称 | 基站类型 | 基站编号 | LAC | CI | CGI | 经度 | 纬度 |
| 火车站 | 武汉火车站 | 武汉火车站1-ZLW-1 | LTE | WH-4959 | 28735 | 44323001 | 460-00-443230-1 | 114.41881 | 30.61182 |
| 火车站 | 武汉火车站 | 武汉火车站1EG2-1 | GSM | WH-3852 | 28735 | 65397 | 460-00-28735-65397 | 114.41881 | 30.61182 |
| 景区 | 黄鹤楼 | 黄鹤楼EG2-2 | GSM | WH-3990 | 28710 | 64912 | 460-00-28710-64912 | 114.296046 | 30.547605 |
表七
步骤S520，获取总体关联表。
在本步骤中，传播媒体包括网络媒体和户外媒体；因此，在获取总体关联表的过程中，可以分别针对网络媒体和户外媒体分别进行。其中网络媒体的排行统计参见步骤S230。
在本步骤中，户外媒体的总体关联表，是通过基站的LAC、CI匹配运营商MC信令、GN信令数据；判断用户产生上网流量、通话、短信行为时所处的地理位置。然后将该用户的信令数据中对应的地理位置、预设的区域地理信息库、预设的用户信息库和终端信息库相关联，得到对应户外媒体的总体关联表。
步骤S530，计算传播媒体的综合评价值。
在本步骤中，根据总体关联表中的各维度属性的属性值，以及对应的权重，分别计算各个传播媒体的综合评价值。根据综合评价值选取目标传播媒体。其中，目标传播媒体包括目标网络媒体和目标户外媒体。其中，目标网络媒体的综合评价值的获取方式参见步骤S240和S250。
此外，在本发明中，户外媒体的维度属性与网络媒体的维度属性部分相同。并且，根据维度属性的属性值以及对应的权值计算对应的综合评价值的方式相同。在此不再一一赘述。因此，分别针对网络媒体和户外媒体均能够根据综合评价值分别评估网络媒体或户外媒体的媒体质量，并由广告提供者能够从网络媒体或户外媒体中选取最佳的目标传播媒体。
步骤S540，广告发布效果反馈。
在本步骤中，在选定的目标传播媒体上发布广告，获取所述广告发布期间内的用户清单表，通过对用户清单表的汇总统计，来评价该广告对于用户的吸引程度、以及网络媒体和广告发布位置的贡献效果。其中，网络媒体上的广告发布效果反馈参见步骤S310和步骤S320。
步骤S550，优化广告发布策略。
在本步骤中，通过对步骤S540中的访问数据的累积，根据访问数据从多个目标传播媒体中选取第一目标传播媒体。其中，第一目标传播媒体包括网络媒体和户外媒体，其中网络媒体的选取过程参见步骤S420和步骤S430。
图6是本发明中一种目标媒体获取装置的结构示意图，参见图6所示，该装置包括：
获取模块601，用于获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
计算模块602，用于根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
选取模块603，根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
其中，媒体包括网络媒体和户外媒体；
在本发明的一种实施例中，所述获取模块601，用于根据移动用户的终端信息，获取移动用户访问网络媒体的上网日志，根据二分图模型，从所述用户上网日志中解析所述用户的上网日志关键记录；所述终端信息包括：用户标识信息；
在本发明的一种实施例中，所述获取模块601，用于根据移动用户的终端信息，获取移动用户的位置信息；根据户外媒体的位置信息，获取所述户外媒体所对应的基站，从所述基站上获取移动用户的上网日志。
在本发明的一种实施例中，所述选取的目标媒体发布广告之后；
获取模块601，还用于根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息；
计算模块602，还用于根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表；
选取模块603，还用于根据所述广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户；
在本发明的一种实施例中，在多个目标媒体发布广告之后，该方法还包括：
获取模块601，还用于获取至少一个用户通过所述各个目标媒体访问广告的上网日志关键记录；
选取模块603，还用户根据所述上网日志关键记录，从所述多个目标媒体中选取第一目标网络媒体。
综上所述，本发明实施例提供了一种目标网络媒体的选取方法。在网络运营商拥有的用户信息库、用户上网日志信息等优势数据的基础上，基于二分图提取上网日志关键记录；并建立网络媒体信息库，运用大数据整合、分析的解决方式，将所述上网日志关键记录与预设的网络媒体信息库、预设的用户信息库相关联，得到总体关联表；将大量的碎片数据进行多维度、多层次的交叉复现和关联整合。实现在广告投放前通过对网络媒体的综合评价值进行排行，以评估网络媒体的质量，便于选取高质量的网络媒体用于发布广告。
并且在广告发布之后及时评估和反馈广告的投放效果，通过生成对应的用户清单表，捕捉对广告关注度高的目标用户。进而将多次投放及长期的效果进行数据沉淀后分析，形成“传播策略-效益评估”闭环机制，不断优化广告的发布过程，帮助广告发布者实现广告的充分曝光和高质量的用户转化，并且能够拉低整体的发布成本，提升业务办理转化率。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，在本发明的上述教导下，本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行其他的改进或变形。本领域技术人员应该明白，上述的具体描述只是更好的解释本发明的目的，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种目标媒体的获取方法，其特征在于，包括：
获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设的媒体信息库包括：网络媒体的媒体名称和网络媒体的地址信息；户外媒体的媒体名称、户外媒体的位置信息和户外媒体所对应的基站信息；
所述预设的用户信息库包括：用户资料子库和用户账单子库；所述用户资料子库中包括用户标识信息和用户资料信息，所述用户账单子库中包括用户标识信息和用户账单信息。
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性包括：
将所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联之后，将上网日志关键记录、预设的媒体信息库与预设的用户信息库中的内容信息作为各个媒体的维度属性；
所述各个媒体的维度属性至少包括以下的一种：
访问该网络媒体的用户总数、访问媒体月消费总流量、媒体活跃用户数、用户的年龄层次、用户月度总流量、用户月度总消费、用户月度总语音。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各媒体的对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值包括：
确定各媒体的对应的各个维度属性的权值；
根据各媒体的对应的各个维度属性的属性值，分别计算各个维度属性的属性评分；
根据所述维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各媒体的综合评价值；
其中，根据如下公式计算各个维度属性的属性评分：
其中，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，Xij为第i个媒体的第j个维度属性的属性值，为全部媒体的第j个维度属性的属性值的均值，σj为全部媒体的第j个维度属性的属性值的标准差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述维度属性的属性评分以及对应的权值，确定所述各媒体的综合评价值包括：
根据如下公式计算各个媒体的综合评价值：
其中，X(i)＝(Zi1,Zi2,...,Zin)T，(j＝1,2,3...n)
其中，Yi为第i个媒体的综合评价值，Wj为第j个维度属性的对应权值，Zij为第i个媒体的第j个维度属性的属性评分，X(i)为第i个媒体的维度属性的属性评分构成的向量。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后，该方法还包括：
根据目标媒体的各个广告位的地址信息，获取通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录；
根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个目标媒体的各个广告位的维度属性，并计算每个目标媒体的各个广告位的维度属性对应的属性值；
根据各个目标媒体的各个广告位的维度属性的属性值，从多个目标媒体中选取第一目标媒体；
其中，所述各个广告位的维度属性包括：广告浏览量、广告点击量、广告点击人数、官网到站访问量。
6.根据权利要求2～4任一项所述的方法，其特征在于，在所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后，该方法还包括：
根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息；
根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表；
根据所述广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户作为广告投放重点对象。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述媒体信息库中的媒体包括网络媒体和户外媒体；
针对所述户外媒体，据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值，包括：
根据所述媒体信息库中户外媒体的地理位置信息及所述上网日志关键记录中移动用户终端的位置信息，确定所述户外媒体对应的上网日志关键记录，并根据所述户外媒体对应的上网日志关键记录确定所述户外媒体的各个维度属性，并计算所述户外媒体各个维度属性的属性值。
8.一种目标网络获取装置，其特征在，包括：
获取模块，用于获取移动用户的上网日志，并解析出上网日志关键记录，所述上网日志关键记录包括移动用户的终端信息，及媒体访问记录；
计算模块，用于根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个媒体的各个维度属性，并计算各媒体对应的各个维度属性的属性值；
选取模块，根据各媒体对应的各个维度属性的属性值，确定各媒体的综合评价值；根据各媒体的综合评价值，选取投放广告的目标媒体。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述预设的媒体信息库包括：网络媒体的媒体名称和网络媒体的地址信息，户外媒体的媒体名称、户外媒体的位置信息和户外媒体所对应的基站信息；
所述预设的用户信息库包括：用户资料子库和用户账单子库；所述用户资料子库中包括用户标识信息和用户资料信息，所述用户账单子库中包括用户标识信息和用户账单信息。
所述计算模块，用于将所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库相关联之后，将上网日志关键记录、预设的媒体信息库与预设的用户信息库中的内容信息作为各个媒体的维度属性；
所述各个媒体的维度属性至少包括以下的一种：
访问该网络媒体的用户总数、广告浏览量、广告点击次数、广告点击人数、官网到站访问量、访问媒体月消费总流量、媒体活跃用户数、用户的年龄层次、用户月度总流量、用户月度总消费、用户月度总语音。
10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后；
所述获取模块，还用于根据目标媒体的各个广告位的广告位信息，获取通过所述广告位访问广告的上网日志关键记录；
所述计算模块，还用于根据所述上网日志关键记录与预设的媒体信息库、预设的用户信息库，确定每个目标媒体的各个广告位的维度属性，并计算每个目标媒体的各个广告位的维度属性对应的属性值；
所述选取模块，还用于根据各个目标媒体的各个广告位的维度属性的属性值，从多个目标媒体中选取第一目标媒体；
其中，所述各个广告位的维度属性包括：广告浏览量、广告点击量、广告点击人数、官网到站访问量；
所述选取的目标媒体的广告位上发布广告之后；
获取模块，还用于根据所述目标媒体所对应的媒体信息，获取所有通过所述目标媒体访问所述广告的用户标识信息；
计算模块，还用于根据所述用户标识信息，获取与所述用户标识信息对应的用户资料信息，构成用户清单表；
选取模块，还用于根据所述广告对应的上网日志关键记录，从所述用户清单表中选取至少一个目标用户。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180626 |
|
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