The invention discloses a method and device for detecting the effect of an advertisement, which is used to improve the efficiency of the evaluation of the advertising effect and to realize the accurate advertising. Including the detection method, the embodiment of the invention provides an advertising effect: to get advertisers to advertising; the forecast model to forecast advertising input to the user attributes, target user attributes the advertising output corresponding to the prediction model by using the network user behavior data in the data source the set of machine learning after training the user attribute; according to the target user attributes matching with the target user attributes of users from the network platform in the set, and the advertising to put the user to select the set; collect the user to have a centralized user generated advertising the user feedback information, and according to the user feedback information to determine the advertising, user groups.
【技术实现步骤摘要】
一种广告效果的检测方法和装置
本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种广告效果的检测方法和装置。
技术介绍
广告是企业形象传播、产品推广的重要途径和手段。企业通过生动、富有成效的宣传,向社会公众传递企业优良的产品和服务,以及良好的管理水平和生产技术,从而在公众心目中形成好的企业形象,获得他们对产品的认知与信赖,对企业的认同和支持,促进企业的持续经营与发展。好的广告能帮助消费者认识和了解各种商品的商标、性能、用途等项内容,从而起到传递信息,沟通产销的作用。好的广告能起到诱导消费者的兴趣和感情,引起消费者购买该商品的欲望,促进消费者的购买行动。好的广告能够把品牌的形象、意义和消费者的社会环境及文化背景联系起来,使消费者产生品牌忠诚。鉴于广告的重要性,企业在广告上的投入也是巨大的。然而,如果在广告设计和受众人群预估等环节出现了问题,广告投入不能收到预期的效果,甚至带来负面影响,这给企业带来巨大的经济损失。因此分析广告投放效果、了解广告对消费者产生的影响也是广告投放的重要环节。及时的了解投放的广告在受众人群中的影响可以帮助企业针对广告做出正确的反应,从而让广告投入发挥最 ...
【技术保护点】
一种广告效果的检测方法,其特征在于,包括:获取广告主提供的待投放广告;将所述待投放广告输入到用户属性预测模型中进行预测,输出所述待投放广告对应的目标用户属性,所述用户属性预测模型通过使用网络数据源中的用户行为数据集进行机器学习训练后建立;根据所述目标用户属性从网络平台中选择与所述目标用户属性匹配的用户集,并将所述待投放广告投放给选择出的所述用户集;收集所述用户集中的用户对已投放广告产生的用户反馈信息,并根据所述用户反馈信息确定所述已投放广告匹配的用户群体。
【技术特征摘要】
1.一种广告效果的检测方法,其特征在于,包括:获取广告主提供的待投放广告;将所述待投放广告输入到用户属性预测模型中进行预测,输出所述待投放广告对应的目标用户属性,所述用户属性预测模型通过使用网络数据源中的用户行为数据集进行机器学习训练后建立;根据所述目标用户属性从网络平台中选择与所述目标用户属性匹配的用户集,并将所述待投放广告投放给选择出的所述用户集;收集所述用户集中的用户对已投放广告产生的用户反馈信息,并根据所述用户反馈信息确定所述已投放广告匹配的用户群体。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:从多个网络数据源中分别收集用户行为数据;根据收集到的每个用户对应的多条用户行为数据建立用户行为数据集,所述用户行为数据集包括:每个用户分别对应的用户行为向量,所述用户行为向量包括:对应于同一个用户的不同维度的用户行为数据;将所述每个用户分别对应的用户行为向量输入到用初始建立的户属性预测模型中,通过机器学习的方法对所述用户属性预测模型中的预测函数进行训练,当所述用户属性预测模型中预测函数输出的用户属性预测值满足误差条件时停止模型训练,并输出最终的用户属性预测模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从多个网络数据源中分别收集用户行为数据之后,所述方法还包括:对收集到的用户行为数据进行匿名化处理,和/或冗余信息删除,和/或噪声数据过滤。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户反馈信息确定所述待投放广告匹配的用户群体之后,所述方法还包括:将所述已投放广告匹配的用户群体通知给所述广告主。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述用户属性预测模型预测出的用户属性包括如下内容的至少一种:用户的性别、年龄、职业、所处地址区域、兴趣爱好、网龄。6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述将所述待投放广告输入到用户属性预测模型中进行预测,包括:从所述待投放广告中提取出广告文字特征参数、广告图片特征参数、广告声音特征参数;将所述广告文字特征参数、广告图片特征参数、广告声音特征参数输入到用户属性预测模型中进行预测,通过用户属性预测模型对所述待投放广告对应的目标用户属性进行预测。7.一种广告效果的检测装置,其特征在于,包括:广告获取模块,用于获取广告主提供的待投放广告;用户属性预测模块,用于将...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋杰,肖磊,谭奔,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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