全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质。其中，该方法包括：根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列；根据所述用户触达目标行为的渠道序列，确定渠道的归因得分。能够完整的捕捉同一用户在各渠道下的归因效果，提高了多渠道归因的准确性。

All link multi-channel attribution method, device, server and storage medium

【技术实现步骤摘要】
全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
随着互联网的普及和发展，商家或企业的信息推广渠道也在不断的扩展，包括企业网站、搜索引擎、微博、微信、短信和电视广告等。只有确定各种推广渠道对销售流量的影响，才能便于商家或企业确定在不同推广渠道上的投资力度和推广手段。因此，需要对各推广渠道进行多触点归因分析。但是，目前常用的多渠道归因技术在进行渠道归因分析时，所做的归因分析在用户行为层面都是局部的，无法完整的捕捉同一个用户在各个渠道下的归因效果，在实际归因分析过程中，存在各种用户断层的问题。例如，用户A使用不同的设备触达渠道1、用户A在设备上删除了关于其触达渠道1的缓存数据或用户A未登录渠道1，通过游客的身份触达渠道1等等，这些情况下，都会严重影响多渠道归因分析的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质，可以提高多渠道归因的准确性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种全链路多渠道归因方法，该方法包括：根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列；根据所述用户触达目标行为的渠道序列，确定渠道的归因得分。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种全链路多渠道归因装置，该装置包括：数据聚合模块，用于根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；渠道序列确定模块，用于根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列；归因得分确定模块，用于根据所述用户触达目标行为的渠道序列，确定渠道的归因得分。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现第一方面中任意所述的全链路多渠道归因方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任意所述的全链路多渠道归因方法。本专利技术实施例的技术方案，通过基于访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，根据聚合得到的目标行为的用户的访问行为序列确定该用户触达目标行为的渠道序列，进而确定各渠道的归因得分。能够完整的捕捉同一用户在各渠道下的归因效果，提高了多渠道归因的准确性。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的一种全链路多渠道归因方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的购物网站中各访问行为数据的各类标识组成示意图；图3是本专利技术实施例二提供的一种全链路多渠道归因方法的流程图；图4是本专利技术实施例三提供的一种全链路多渠道归因方法的流程图；图5是本专利技术实施例四提供的一种全链路多渠道归因装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例五提供的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术实施例，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术实施例相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种全链路多渠道归因方法的流程图。本实施例可适用于在对渠道的信息推送、渠道推广效果进行评估的过程中，对各渠道进行归因分析的情况，该方法可以由本法明实施例提供的全链路多渠道归因装置或服务器来执行，该装置可采用硬件和/或软件的方式实现。如图1所示，具体包括如下步骤：S101，根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列。其中，目标行为可以是商家或企业进行渠道推广的最终目的对应的用户行为，例如，若商家推广的是某购物网站，则目标行为可以是用户在该网站的下单行为。目标行为的用户可以是成功执行目标行为或间接执行目标行为的用户。具体的，可以包括目标行为的已转化用户和未转化用户。其中，已转化用户可以是指成功执行了目标行为的用户，例如，对于电商产品来说，已转化用户可以是最终成功下单的付费者。与目标行为的已转化用户相比，未转化用户可以是指未执行目标行为的用户，例如，若推广信息是某购物网站，用户进入该网站，并产生了相关访问行为，但是未执行目标行为(即未成功下单)，则该用户为目标行为的未转化用户。访问行为可以是用户对触发目标行为有一定关联的其他操作行为，可以是一个，也可以是多个。例如，目标行为是下单行为，则访问行为可以包括浏览行为、收藏行为、加购物车行为、咨询行为、访问量查询或评价查询行为等等中的至少一个。可选的，各访问行为可以是预先根据用户操作行为对目标行为的潜在促进效果从若干用户操作行为中确定的。目标行为不同，其对应的用户的访问行为也不同。访问行为数据可以是执行访问行为产生的相关数据信息，例如，可以包括执行访问行为的时间、数据源、各类标识信息等。可选的，访问行为数据的各类标识信息可以包括：访问行为数据的宿主方注册标识，第三方登录载体标识和埋点方标识。其中，宿主方是指可嵌入到网页或第三方应用中的小程序或网址链接。宿主方注册标识可以是用户在注册宿主方时的实体标识，如可以是用户名、用户序号等。第三方可以是指能够直接调入进入宿主方的第三方平台或应用程序。第三方登录载体标识可以是用户登录第三方时的登录标识，如可以是用户名、手机号、邮箱号等。埋点方可以是在目标行为对应的站点植入埋点的一方，如可以是归因分析方的服务器。埋点方标识可以是植入每一个埋点时，该埋点对应的标识。示例性的，如图2所示，以访问某购物网站为例，该网站的访问行为数据的各类标识(unifiedid)20中，宿主方注册标识21包括：用户在该购物网站的用户名标识(userid)211和用户在该购物网站的维护标识(user-cookieid)212；第三方登录载体标识22包括：第三方登陆平台的标识(Openid)221，即打开该购物网站的第三方载体记录的标识，如，可以是微信后台记录的该微信账号。埋点方标识23包括：植入到该购物网站用于采集网站访客的埋点的网站访客标识(visitorid)231，该标识可以是根据访客设备信息生成，例如，可以根据IP、浏览器或操作系统生成。还包括植入到购物网站用于采集用户浏览日志的埋点的浏览日志标识(cookieid)232。可选的，在本专利技术实施例中，根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，可以是若任意一组访问行为数据的任意一类标识信息相同，则确定该组访问行为数据属于同一用户，并为该组访问行为数据生成统一标识信息。具体的，获取所有访问行为数据的各类标识信息，若存在任意至少两个访问行为数据的某一类标识信息相同，则将这至少两个访问行为数据归为同一个用户，为相同用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种全链路多渠道归因方法，其特征在于，包括：/n根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；/n根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列；/n根据所述用户触达目标行为的渠道序列，确定渠道的归因得分。/n

【技术特征摘要】
1.一种全链路多渠道归因方法，其特征在于，包括：
根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；
根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列；
根据所述用户触达目标行为的渠道序列，确定渠道的归因得分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述访问行为数据的各类标识信息包括访问行为数据的宿主方注册标识，第三方登录载体标识和埋点方标识。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，包括：
若任意一组访问行为数据的任意一类标识信息相同，则确定该组访问行为数据属于同一用户，并为该组访问行为数据生成统一标识信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列，包括：
根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问行为序列；
若任一目标行为的用户的访问行为序列中的访问行为数量大于访问行为阈值，则根据各访问行为的标识类型，对该用户的各访问行为进行筛选。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各访问行为的标识类型，对该用户的各访问行为进行筛选，包括：
从该用户的各访问行为中选择标识类型是第三方登录载体标识或宿主方注册标识的访问行为，组成该用户的访问行为序列。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户的访问行为序列，确定所述用户触达目标行为的渠道序列，包括：
若根据所述用户的访问行为数据，确定所述用户通过任一渠道触达任一访问行为，则将该渠道作为所述用户的该访问行为所属的渠道。


7.一种全链路多渠道归因装置，其特征在于，包括：
数据聚合模块，用于根据访问行为数据的各类标识信息对访问行为数据进行聚合，得到目标行为的用户的访问...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓元，叶峻，沈璠，周振宇，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11