跨屏广告投放的收益优化制造技术

本发明专利技术涉及一种计算机实现的方法，用于优化广告内容在多个不同的设备上的投放。该系统允许使广告内容在电视和移动设备上以消费者为目标，该系统可以在多频道视频节目分发商处操作。该系统能够利用硬约束条件和软约束条件为广告活动提出一些适合的目标并且能够提供优化这些目标的工具。该系统可以根据准确匹配消费者的概率将广告活动和计划分配给不同的库存类型。可以通过在消费者设备图中生成相似模型实现消费者匹配从而预测未来的消费行为。该系统包括一界面，通过该界面，用户可以调整各种约束条件并优化经销商从广告中获得的收入。

Revenue optimization of cross-screen advertising

The invention relates to a computer implementation method for optimizing the placement of advertising content on multiple different devices. The system allows advertisement content to be targeted at consumers on TV and mobile devices. The system can be operated at multi-channel video distributors. The system can use hard and soft constraints to propose some suitable goals for advertising activities and provide tools to optimize these goals. The system can assign advertising activities and plans to different inventory types according to the probability of accurately matching consumers. We can predict future consumer behavior by generating similar models in consumer device diagrams to achieve consumer matching. The system includes an interface through which users can adjust various constraints and optimize the revenue of dealers from advertising.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】跨屏广告投放的收益优化优先权本申请根据35U.S.C.§119(e)要求于2016年1月14日提交的62/278,888号和2016年2月2日提交的62/290,387号美国临时申请的优先权，并且本申请是于2016年7月25日提交的15/219,262号美国专利申请的延续部分，其全部内容通过引用整体并入此文。相关申请本申请与下列美国专利申请相关：2016年7月25日提交的，题为“TARGETINGTVADVERTISINGSLOTSBASEDONCONSUMERONLINEBEHAVIOR”序列号15/219,259美国专利申请；2016年7月25日提交的,题为“CROSS-SCREENMEASUREMENTACCURACYINADVERTISINGPERFORMANCE”序列号15/219,268美国专利申请；2016年7月25日提交的，题为“SEQUENTIALDELIVERYOFADVERTISINGCONTENTACROSSMEDIADEVICES”序列号15/219,264美国专利申请；以及于2016年4月2日提交的序列号62/317,440临时申请；其全部内容通过引用整体并入此文。
本文描述的技术大体上涉及针对广告主的跨屏广告方案的改进和管理，并且更具体地涉及一种用于在电视和移动设备上使广告内容面向消费者的系统和方法，其可在多频道视频节目分发商的环境中运行。
技术介绍
视频广告是广告内容中最先进、最复杂和最昂贵的形式之一，尤其是那些打算投放到越来越多的虚拟现实设备的广告，以及那些需要某种程度的用户交互性来实现他们的期望效应的广告。除了制作视频内容本身的成本之外，通过广播和有线电视网络投放视频内容的费用仍然很大，部分原因是电视(TV)空档在当今经济中是优质的广告空间。此外，电视不再是媒体市场的全部。消费者现在可以传播他们对视频内容的看法，该视频内容尤其是通过电视、DVR观看的高端内容以及通过智能电视、游戏机、移动设备和传统电视观看的超越巅峰和点播视频服务的动物展览。简而言之，电视观看正在向数字分布式观看转变，因为观众观看的实况传播相对较少，而视频点播(VOD)或流媒体视频格式的观看量相对较多。相应地，广播公司越来越能够更精确地确定具体的市场细分，从而可以为那些在其频道上购买时间的广告主提供机会，使他们能够将自己的内容对准高度相关的群体。将在线消费添加到任何给定消费者可用的选项列表中，只会导致向相关公众群体投放视频广告的整合过程更加复杂，至少部分原因是在于现在和将来可以联机的设备的不同类型的数量，以及在任意一天内个人可能与许多不同类型的在线设备进行交互。这种复杂性意味着，现今优化广告内容投放的任务远远超过了传统上必需的内容，以及超过以前经验丰富的人所能做到的。充分了解某一给定消费者所需的数据是零散的，因为每个个人和家庭通过访问网络设备以不同的方式观看越来越多的媒体。此外，广告调度问题随着广告数量和库存空档的增加而增加。同样地，防止意外违反广告投放方面的限制(即媒体内容监管或合同义务)的现有方法对于即使是有限数量的限制，也是非常无效的。虽然现有的广告产品优化软件工具允许通过简单的关系数据库对约束条件进行探索，但它们不能根据这些约束条件进行分析并为广告布局提出建议。对于许多公司来说，现今研究广告策略的分析工作仍然需要分析人员的人力帮助。对于广告库存数量较低的购买者来说，情况尤其如此。广告策略也通常是固定的，这意味着广告策略的方法取决于某些假设，这些假设是不灵活的，并且限于人工方法能够实现的。将数值分配给软约束条件(如商业目标和现有广告主客户的内部卖方优先事项)也是一项挑战。系统和方法无法探索用于销售广告库存的各种加权方法，因为这样做太费时、太昂贵，因为它需要在Excel样式的电子表格上进行人工建模。此外，在当前市场上，可以实时添加新的需求来源，这种新的潜在活动的复杂度不能通过人工或电子表格的方法来解决。市场是实时的并且时刻在运转。广告策略的现状类似于金融交易在金融策略工具(如有助于自动购买的E-交易)和财务顾问(如Fidelity投资计划)出现之前的状况。在现今的广告策略中，人工分析基于例如EXCEL数据表和其他静态数据管理工具引导广告库存的选择。这导致对空档选择的效率低下，以及对市场趋势作出反应的延迟。根据消费者使用的设备，消费者的偏好并不是完全不同，但由于现有技术工具的局限性，其中大多数技术工具无法快速、准确地集成不同的数据集合，所以广告市场对消费者作出的反应延迟。例如，现今，电视消费数据是独立于机顶盒所有者数据和电视原始设备制造商而存在的。因此，电视的广告策略是根据电视专业标准来规划的，而包括诸如社交媒体等子类别的网络广告和移动广告是分别进行规划的。此外，在整个广告业，对于不同的媒体平台(如机顶盒、电话和桌面)有着不同的实体。在不同的媒体中，存在着不同的数据、数据系统和数据源(供应商)。如今，这些设备和媒体类别在纳入广告宣传策略和规划时仍然很大程度上是分开的。因此，总的来说，广告主与目标受众之间的商业渠道过于复杂：从广告内容的生成到最终消费者的途径是曲折的，涉及众多参与者-其中一些特定于某些媒体类型，而另一些则在供应链中只提供非常特定且有限的服务。广告主更希望能够以尽可能少的销售点获得库存。相应地，更大的媒体组织，如有线电视公司，将受益于获取消费者数据的能力，使得能向广告主提供一系列量身定做的广告库存。目前，一些公司试图将一组与特定消费者相关的设备连接在一起，但它们无法以任何可靠的数据集成级别或对广告主有用的规模来处理不同的这些数据源。通过将不完整的用户数据与细分市场中其他类似用户的数据来比较和建模从而确定设备的选择是解决这一问题的部分解决方案，但现有方法无法在可靠或有用的粒度级别上创建关联。如今，概率性的和确定性的方法没有被广泛用于将移动设备和计算机设备与精确的受众或家庭联系起来。这种方法没有被更广泛采用的原因之一是不同设备之间的数据处理和配对效率低下。例如，为了在用户与其各自设备之间的关联的1：1水平上预测消费者的购买、观看和广告交互习惯，这种方法不足以假定任何单一的设备访问实例都代表该用户的购买意图。这是由于现代的媒体消费习惯——用户在各种设备上以及通过不同的媒体(如Hulu、Netflix或有线电视)进行消费。因此，有必要进行更为复杂的分析，以便深入了解媒体消费与用户的设备组的关联。另一个原因是无法更容易地使用概率性的和确定性的方法来测量消费者的购买习惯，因为访问用户设备数据不容易实现。例如，根据消费者隐私权法律，未经用户明确同意，访问用户的设备是非法的。因此，在大规模的情况下，用户使用的设备组合以及他们在各自设备上通过什么媒体进行消费往往是未知的。这对广告主来说是一个巨大的挑战，因为他们需要确定要购买哪些广告库存，以及如何在给定类别的设备上有效地最佳到达目标受众处。如今，对用于广告目标的消费者信息进行跟踪的数据系统缺乏广泛组合和整合可改变的和不可改变的消费者数据类别(即需要集成多个膜层)的能力。大多数数据系统包含静态的、一维的、同类的消费者分类。例如，两年前一个29岁的人买了一辆汽车将是消费者数据点，该数据点不会调整或更新。虽然随着时间的推移调整个人的年龄是容易的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在电视上将视频广告内容向消费者投放的分配方法，所述方法包括：接收来自广告主的价格点和一个或多个活动描述，其中每个活动描述包括计划表，所述计划表用于在可由消费者和目标受众获取的一个或多个电视上投放广告内容项，其中所述目标受众由一个或多个人口因素限定；确定与所述一个或多个活动描述相关联的一个或多个硬约束条件；基于消费者属性图限定消费者池，其中所述图包含每个消费者使用的两个或多个电视和移动设备的信息、每个消费者的人口统计数据和在线行为数据以及消费者对之间的相似度，以及其中所述消费者池包含与目标受众成员的具有至少为阈值相似度的消费者；从一个或多个内容提供商处接收库存列表，其中库存列表包括用于电视和线上的一个或多个空档；确定一个或多个广告目标，其中所述一个或多个广告目标中的每一个广告目标包括与所述一个或多个活动描述以及所述一个或多个硬约束条件一致的一系列空档，并且具有与所述价格点一致的总成本；基于一个或多个软约束条件，执行将所述一个或多个活动描述的广告内容分配到一个或多个广告目标的优化，由此产生一个或多个解决方案；向广告主传达一个或多个解决方案的列表，其中解决方案包括将所述活动描述与被确定为可能被消费者池观看的电视内容内的一个或多个空档相匹配；以及通过电视上的第一媒体渠道将所述广告内容项投放至所述消费者池中的消费者。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.01.14 US 62/278,888;2016.02.02 US 62/290,387;1.一种在电视上将视频广告内容向消费者投放的分配方法，所述方法包括：接收来自广告主的价格点和一个或多个活动描述，其中每个活动描述包括计划表，所述计划表用于在可由消费者和目标受众获取的一个或多个电视上投放广告内容项，其中所述目标受众由一个或多个人口因素限定；确定与所述一个或多个活动描述相关联的一个或多个硬约束条件；基于消费者属性图限定消费者池，其中所述图包含每个消费者使用的两个或多个电视和移动设备的信息、每个消费者的人口统计数据和在线行为数据以及消费者对之间的相似度，以及其中所述消费者池包含与目标受众成员的具有至少为阈值相似度的消费者；从一个或多个内容提供商处接收库存列表，其中库存列表包括用于电视和线上的一个或多个空档；确定一个或多个广告目标，其中所述一个或多个广告目标中的每一个广告目标包括与所述一个或多个活动描述以及所述一个或多个硬约束条件一致的一系列空档，并且具有与所述价格点一致的总成本；基于一个或多个软约束条件，执行将所述一个或多个活...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·雷，R·麦克雷，D·古洛，J·普拉萨德，
申请(专利权)人：安普视频有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US