【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推广，尤其涉及一种基于智能推广工具的共享收益优化方法及系统。
技术介绍
1、智能推广工具是一类运用人工智能技术的创新工具，主要应用于数字营销领域。这些工具通过深度数据分析和先进算法，能够提升广告投放的精准性和效果，精准定位目标受众，优化广告策略，从而最大程度地提高营销回报率。随着数字广告市场的不断发展，智能推广工具在提升广告效果、降低成本方面发挥了关键作用。而共享收益优化是实现广告主和推广平台之间的共享收益最大化的详细方法。然而，传统的推广共享收益优化方法是通过人为设定执行推广策略，这种驱动方式的推广策略，使得共享收益优化不具备客观性，无法实现共享收益的最大化；并且对于受众用户快速迭代的背景下，无法动态地调节推广策略，使得推广策略实时性较差。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于智能推广工具的共享收益优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于智能推广工具的共享收益优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取智能推广工具的历史推广数据；根据历史推广数据进行有效用户行为数据监测处理，生成有效用户行为数据；
4、步骤s2：利用归因算法对历史推广数据以及有效用户行为数据进行推广转化率分析，生成推广转化率数据；
5、步骤s3：根据推广转化率数据进行推广共享收益分析处理，生成推广共享收益数据；
6、步骤s4：根据历史推广数据以及推广共享收益数据进行推广参数及收益数据关联处理
7、步骤s5：基于预设的深度强化学习算法以及推广关联参数进行优选推广参数衍生处理，生成优选推广参数，并利用优选推广参数对智能推广工具执行推广参数反馈调节作业。
8、本专利技术通过获取智能推广工具的历史推广数据，实现了对广告活动的全面追踪和记录，并且对这些推广数据进行有效用户行为数据监测处理，可以深入洞察用户在广告中的交互和反馈，生成更为精准的有效用户行为数据，理解用户对广告的兴趣和行为模式，而且为推广策略的调整和改进提供了有力支持，通过更深入的了解用户行为，广告主和推广平台能够更有效地定位目标受众，优化广告投放策略。利用归因算法对历史推广数据和用户行为数据进行推广转化率分析，实现了对广告转化效果的深入评估，通过详细的推广转化率数据，深刻理解不同用户行为对广告转化的影响，为精细化的广告优化提供了关键信息。通过分析推广转化率，可以识别哪些广告触发了用户的积极响应，进而调整和优化广告策略，提高广告的点击率和转化率，有助于广告主更精准地投放广告，将资源集中在最具潜力的广告渠道上，最终提升整体推广效果，实现更高的广告回报率。根据推广转化率数据进行推广共享收益分析处理，实现了广告效果与共享收益的结合。通过深入分析推广转化率，能够更准确地了解广告活动的实际效果，并进一步将这些数据与共享收益进行关联，用于优化广告策略，使其更加关注收益最大化的因素，而非仅仅关注转化率。生成的推广共享收益数据为推广平台和广告主提供了全面的信息，使双方能够更清晰地了解广告活动的综合效益，更精准地评估广告活动对收益的贡献，推广平台能够更智能地调整推广策略，最终实现共享收益的最大化。根据历史推广数据和推广共享收益数据进行推广参数及收益数据关联处理，实现了推广活动参数与收益之间的紧密关联，通过深度关联分析，建立了推广活动参数与实际收益之间的关系模型，为后续优选推广参数提供了可靠的参考依据，通过推广关联参数的生成，更准确地理解不同参数设置对收益的影响，进而在推广活动中作出更明智的决策，实现更灵活、可调节的广告策略，根据实际情况优化推广参数，最大化收益。基于预设的深度强化学习算法以及推广关联参数进行优选推广参数衍生处理，实现了对推广策略的智能化和动态调整，利用深度强化学习算法以及结合推广关联参数，精细地挖掘广告活动中的模式和规律，以学习到如何生成较好的推广参数，并标记为优选推广参数，智能推广工具得以在实时推广过程中根据具体情境进行调整，从而更灵活地适应变化的市场和用户行为。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取智能推广工具的数据传输接口；
11、步骤s12：根据数据传输接口进行历史推广数据采集，生成历史推广数据；
12、步骤s13：根据历史推广数据进行推广数据解析处理，生成推广解析数据，其中所述推广解析数据包括推广类型数据以及推广时间窗口数据；
13、步骤s14：将推广时间窗口数据传输至预设的实时流数据采集引擎进行用户行为数据采集，生成用户行为数据；
14、步骤s15：对用户行为数据进行有效用户行为数据提取，以获得有效用户行为数据。
15、本专利技术通过获取智能推广工具的数据传输接口，能够直接与智能推广工具建立连接，实现数据的直接传输，增加了数据的实时性和准确性，使得历史推广数据的采集更为及时和可靠。利用数据传输接口进行历史推广数据采集，确保了对广告活动的全面追踪和记录，采集广泛的历史数据集，为后续的推广分析和优化提供了丰富的数据资源。通过对历史推广数据进行解析处理，生成推广解析数据。特别地，包括推广类型数据和推广时间窗口数据，为后续的推广转化率分析和共享收益优化提供了更详细的信息。通过将推广时间窗口数据传输至预设的实时流数据采集引擎，实现了对用户行为的实时采集，增强了对用户行为的敏感性，提高了对用户行为的分析的及时性和精准性。对用户行为数据进行处理时，通过有效用户行为数据提取，获得了关键的用户行为信息，有助于聚焦于对广告产生积极响应的用户群体，并且去除了非人为操作的异常行为。
16、优选地，步骤s15包括以下步骤：
17、对用户行为数据进行行为频率分析，生成用户行为频率数据；
18、根据用户行为频率数据进行异常行为频率分析，生成异常行为频率数据；
19、基于异常行为频率数据对用户行为数据进行有效用户行为数据提取，以获得有效用户行为数据。
20、本专利技术对用户行为数据进行行为频率分析，能够了解用户在广告活动中的各类行为发生的频率，确定用户对不同广告类型的兴趣程度，为后续推广活动的优化提供了关键参考。基于用户行为频率数据进行异常行为频率分析，系统能够识别和分析用户的异常行为模式。异常行为可能包括非典型点击、异常高频率操作等，通过分析这些异常行为，有助于过滤掉可能对推广效果造成干扰的数据，提高数据的准确性和可信度。在异常行为频率数据的基础上，通过基于异常行为频率数据对用户行为数据进行有效用户行为数据提取，将真正对广告产生积极响应的用户行为筛选出来，剔除了可能干扰分析的异常行为，使得最终提取的用户行为数据更具价值和准确性。
21、优选地，步骤s2包括以下步骤：
22、步骤s21：对有效用户行为数据进行行为数据类别划分处理，生成用户行为类别数据，并根据预设的转化行为权重数据对用户行为类别数据进行转化行为加权处理，生成加权用户行为数据；
23、步骤s22：利用归因本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤S53包括以下步骤：
10.一种智能推广工具的共享收益优化系统
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智能推广工具...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁醍，
申请(专利权)人：长沙掌控智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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