基于高价值用户的广告特征分析方法及系统技术方案

技术编号:28464708 阅读:26 留言:0更新日期:2021-05-15 21:30
本申请实施例公开了一种基于高价值用户的广告特征分析方法及系统。本申请实施例提供的技术方案,通过获取用户数据,使用预定义指标从用户数据中确定对应的高价值用户,进而提取对应高价值用户的广告侧数据,基于广告侧数据计算各个广告特征对获取高价值用户的平均贡献率,确定确定特征评估结果达到设定阈值的广告特征作为关键特征。之后,基于线性回归模型计算各个关键特征对获取高价值用户的正负相关性系数,归一化处理正负相关性系数输出对应的特征分析结果。采用上述技术手段,基于分析结果可有效辅助广告的针对性投放决策,降低广告投放过程中获取高价值用户的投入成本,有效提升短视频app的收益。效提升短视频app的收益。效提升短视频app的收益。

【技术实现步骤摘要】
基于高价值用户的广告特征分析方法及系统


[0001]本申请实施例涉及大数据
,尤其涉及一种基于高价值用户的广告特征分析方法及系统。

技术介绍

[0002]目前,短视频app获取新用户的方式主要通过在广告平台付费投放广告,推广短视频产品,以此吸引用户下载。在各类短视频用户中,高价值拍客对短视频app的用户增长而言较为重要。高价值拍客指的是进入短视频app内活跃度高、付费能力较强的视频生产用户,这部分用户从用户留存、收益和app推荐传播等方面都提供了正向作用。通过精准投放广告获取高价值拍客,对于短视频app用户增长和收益而言,都具有重要意义。
[0003]但是,现有的广告投放方式对于高价值拍客的获取缺乏针对性,无法明确获取高价值拍客的关键广告特征,导致高价值拍客的获取成本相对较高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种基于高价值用户的广告特征分析方法及系统,能够分析确定影响高价值用户获取的广告特征,以辅助广告投放决策的制定,针对性地获取高价值用户,并降低高价值用户获取的投入成本,有效提升短视频app的收益。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,包括:获取用户数据,使用预定义指标从所述用户数据中确定对应的高价值用户;提取对应所述高价值用户的广告侧数据,基于所述广告侧数据计算各个广告特征对获取所述高价值用户的平均贡献率,根据所述平均贡献率计算对应广告特征的特征评估结果,并确定特征评估结果达到设定阈值的广告特征作为关键特征;基于线性回归模型计算各个所述关键特征对获取所述高价值用户的正负相关性系数,归一化处理所述正负相关性系数输出对应的特征分析结果。2.根据权利要求1所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,基于线性回归模型计算各个所述关键特征对获取所述高价值用户的正负相关性系数,包括:对应所述关键特征建立线性回归模型,根据所述线性回归模型的损失函数确定所述关键特征对获取所述高价值用户的正负相关性系数。3.根据权利要求1所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,在基于线性回归模型计算各个所述关键特征对获取所述高价值用户的正负相关性系数之后,还包括:根据各个所述关键特征构建特征组合,计算所述特征组合对获取所述高价值用户的正负相关性系数。4.根据权利要求3所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,根据各个所述关键特征构建特征组合,计算所述特征组合对获取所述高价值用户的正负相关性系数,包括:选取两个所述关键特征构建特征组合,根据多项式回归模型的损失函数确定所述特征组合对获取所述高价值用户的正负相关性系数。5.根据权利要求4所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,选取两个所述关键特征构建特征组合,包括:使用因子分解机模型选取两个所述关键特征构建特征组合。6.根据权利要求1所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,归一化处理所述正负相关性系数输出对应的特征分析结果,包括:归一化处理所述正负相关性系数得到对应的特征影响程度值,以所述特征影响程度值作为特征分析结果并可视化输出。7.根据权利要求1所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,所述预定义指标包括付费率阈值、投资回报率阈值和设定时段平均付费金额阈值。8.根据权利要求7所述的基于高价值用户的广告特征分析方法,其特征在于,使用预定义指标从所述用户数据中确定对应的高价值用户,包括:基于所述用户数据的属性数据和行为数据计算对应...

【专利技术属性】
技术研发人员:陆艺丹向诗怡
申请(专利权)人:百果园技术新加坡有限公司
类型:发明
国别省市:

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