The invention discloses an automatic multi-version funnel page selection method based on context background information. The main steps include: designing a funnel model; designing multiple page versions for each layer of funnel; generating funnel versions; generating context element groups; generating funnel models with context information; creating intelligent learning models for funnel models with context information; Practice the model; start using the model. The method of the invention can effectively find out a funnel version with the highest overall conversion rate in a multi-version funnel scene.
【技术实现步骤摘要】
一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法
本专利技术涉及页面版本选优和个性化推荐领域,尤其涉及到一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法。
技术介绍
在快速发展互联网时代,应用APP、网页等产品给用户的前端展现往往直接决定了用户对产品的接受程度,进而也决定了产品的成败,因此页面设计对产品至关重要。然而,不同用户对于页面设计的喜好是不一样的,甚至同一个用户对于同一个内容的页面设计在不同的时间点或访问背景下的喜好也是不一样的,因此页面和产品设计人员常常面临众口难调、顾此失彼的困境,无法设计出一款让大家都满意的单一页面来。所以,产品设计人员往往会为同一个页面内容设计出多个不同的页面版本来,然后通过一些方法来让不同的用户看到不同的页面版本,比如基于上下文或推荐算法的方法。这样的方法对于单页面的场景来说可能是有效的。在互联网应用中,除了单页面场景外,实际更多的是基于漏斗的场景。所谓基于漏斗的场景,就是多个页面依顺序展现给客户,客户在最后那个页面完成最终的转化或触发产品期望的关键指标。互联网电商的购物场景就是典型的漏斗场景。例如,某个互联网电商有几个连续的页面:商品选择页面、收货地址填写页面、付费页面。这三个页面构成了一个拥有三层页面的漏斗。一般来说,用户会依顺序进入每一个页面,而且每个页面都会有一个自己的转化率。比如,100个用户进入了商品选择页面,然而最后只有80个用户进入了收货地址填写页面,那么商品选择页面的转化率就是80%;进入收货地址填写页面的80个用户有40个进入了付费页面,那么收货地址填写页面的转化率就是50%;进入付费页面的40个用 ...
【技术保护点】
1.一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、根据具体应用场景,设计出漏斗模型,所述漏斗模型按顺序包含多层页面,用户会依次访问每层页面,并且在任何一层页面时都有可能进入或不进入下一层页面,以及完成或不完成当层页面的转化;S2、为漏斗模型的每一层页面分别设计多个不同的页面版本;S3、通过漏斗模型的不同层的页面之间的页面版本交叉组合生成若干个漏斗版本;S4、将所有的上下文元素的变量值进行交叉组合,形成若干上下文元素组;S5、将步骤S4中得到的所有的上下文元素组和步骤S1中得到的漏斗模型进行交叉组合,得到若干带上下文信息的漏斗模型,各个带上下文信息的漏斗模型中相应地含有若干带上下文信息的漏斗版本;S6、为每一个带上下文信息的漏斗模型创建一个用于帮助选择最优漏斗版本的智能学习模型,得到若干带上下文信息的漏斗智能学习模型;S7、开始训练步骤S6中得到的带上下文信息的漏斗智能学习模型:S7.1、对每一个进入产品漏斗的用户,根据该用户所包含的上下文元素组,为其分配对应的带上下文信息的漏斗智能学习模型;S7.2、当每一个用户进入产品漏斗时,在漏斗模型中按同等概 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、根据具体应用场景,设计出漏斗模型,所述漏斗模型按顺序包含多层页面,用户会依次访问每层页面,并且在任何一层页面时都有可能进入或不进入下一层页面,以及完成或不完成当层页面的转化;S2、为漏斗模型的每一层页面分别设计多个不同的页面版本;S3、通过漏斗模型的不同层的页面之间的页面版本交叉组合生成若干个漏斗版本;S4、将所有的上下文元素的变量值进行交叉组合,形成若干上下文元素组;S5、将步骤S4中得到的所有的上下文元素组和步骤S1中得到的漏斗模型进行交叉组合,得到若干带上下文信息的漏斗模型,各个带上下文信息的漏斗模型中相应地含有若干带上下文信息的漏斗版本;S6、为每一个带上下文信息的漏斗模型创建一个用于帮助选择最优漏斗版本的智能学习模型,得到若干带上下文信息的漏斗智能学习模型;S7、开始训练步骤S6中得到的带上下文信息的漏斗智能学习模型:S7.1、对每一个进入产品漏斗的用户,根据该用户所包含的上下文元素组,为其分配对应的带上下文信息的漏斗智能学习模型;S7.2、当每一个用户进入产品漏斗时,在漏斗模型中按同等概率随机为其选择一个漏斗版本,使其看到...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋晓海,刘麒赟,
申请(专利权)人:北京云测信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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