【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告评估，具体而言，涉及一种直播广告的评估系统。
技术介绍
1、随着直播电商、社交直播和各类网络直播平台的兴起，直播广告已成为商家推广产品和服务的重要手段。通过主播与用户的实时互动，广告能够更自然地融入直播内容，从而吸引观众注意，提高品牌曝光度和产品转化率。相比传统的电视广告、搜索引擎广告和社交媒体广告，直播广告具备实时互动性和精准投放的优势，能够实现广告信息与潜在消费者的高效匹配。
2、然而，随着直播广告的迅速发展，如何科学、准确地评估广告效果成为亟待解决的重要问题。现有技术主要集中在传统广告评估方法与简单的数据统计上，存在以下不足之处：
3、传统广告评估技术主要通过事后统计和受众反馈调查的方式评估广告效果。例如，通过广告曝光量、点击率、观看次数和销售数据对广告表现进行评估。这种方法存在以下问题：
4、时效性差：广告投放后才能统计数据，无法在广告播放过程中实时监测广告效果。
5、反馈周期长：传统的受众反馈调查需要时间，调查结果往往滞后于实际广告投放，难以及时反映广告效果。
6、缺乏实时优化能力：由于缺乏实时数据反馈，广告主无法及时调整广告内容或投放策略，可能错失最佳推广时机。
7、在直播场景下，用户互动是实时的，广告效果也随直播进程动态变化，但现有评估技术难以在直播过程中对广告效果进行实时、全面地监测和评估，导致广告主无法及时掌握广告表现。
8、现有广告效果评估技术主要依赖于单一或有限的数据指标，如曝光量、点击率和观看次数，这些指
9、忽略用户互动数据：点赞、评论、分享等用户互动行为是衡量观众兴趣和广告受欢迎程度的重要指标，但现有技术对此关注不足。
10、缺乏情感分析：用户在观看广告时的情感反应(正面、负面或中性)直接影响广告的接受度和品牌形象，然而，现有技术缺乏对用户评论内容进行情感倾向分析的能力。
11、缺少多维度整合：现有技术往往孤立地分析某一指标，未能将用户互动数据、曝光数据、情感反馈和转化率进行多维度整合，导致广告效果评估结果片面、不准确。
12、直播广告的最终目标是用户转化，即促使用户通过观看广告产生购买行为或其他目标操作。然而，现有技术在转化率评估方面存在以下不足：
13、无法建立曝光与转化的关系：虽然能够统计广告曝光量，但难以追踪用户从观看广告到实际转化的全过程。
14、缺乏行为数据关联：未能深入分析用户的行为路径和互动行为与转化率之间的关联，导致转化率评估不精准。
15、忽略中间因素：转化行为受到多个因素的影响，如用户情感、互动程度和广告播放时长，但现有技术未能综合考虑这些因素，转化率评估的准确性较低。
16、传统的广告评估模型中的权重参数(如曝光量、互动度、情感反馈的权重)往往是固定的，这些参数通常基于经验设置，无法根据实际广告投放场景和用户反馈进行动态优化。具体问题包括：
17、无法适应不同广告场景：广告的受众群体、投放时间、广告形式等因素对广告效果的影响不同，但固定权重无法适应这些变化。
18、缺少自适应能力：现有系统缺乏基于历史数据的智能优化功能，无法通过学习历史广告表现动态调整权重参数，导致评估结果不够准确。
19、现有技术大多局限于数据的收集与展示，缺乏基于历史数据分析与反馈的闭环优化机制，具体体现在：
20、数据孤立：广告效果数据仅作为单一的评估指标，未能通过历史数据进行分析和趋势预测，提供优化建议。
21、缺乏闭环反馈：无法形成从数据采集、效果评估到策略调整的闭环，导致广告主难以依据评估结果及时优化广告投放策略，降低广告投放的投资回报率(roi)。
22、综上所述，现有广告效果评估技术主要存在实时性不足、分析维度单一、转化率评估不精准、评估模型固化和缺乏闭环反馈机制等问题。这些不足在直播广告场景中尤为突出，因为直播广告具有实时性强、互动数据丰富、情感反馈快速等特点，传统广告评估技术无法满足直播广告的高效、精准评估需求。
23、为此，我们急需设计的一种直播广告的评估系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对解决上述
技术介绍
中提出的技术问题，提供一种直播广告的评估系统。
2、本专利技术实现上述目的采用的技术方案为：
3、本专利技术的方案提供了一种直播广告的评估系统，该系包括：
4、数据采集模块，用于实时采集直播过程中用户行为数据、广告播放数据及情感数据，所述数据包括：n观看:观看广告的用户数量；
5、n点赞：用户点赞次数；n评论:用户评论次数；n分享：用户分享次数；t观看:广告观看总时长；t总投放:广告投放总时长；n正面:用户评论中的正面情感数量；n负面:用户评论中负面情感数量；n转化:通过广告转化的用户数量；
6、情感分析模块：用于基于自然语言处理技术对用户评论内容进行分析，提取情感分数s；
7、广告效果评估模块：用于基于采集的数据计算广告效果综合评分e,其中：
8、e＝α·i+β·p+γ·s+θ·c；
9、其中：α,β,γ,θ为权重参数，满足α+β+γ+θ＝1；i:用户互动度；p:广告曝光度；s:情感分数；c:转化率；
10、实时反馈模块：用于将广告效果评估结果以图表形式实时反馈给广告主；
11、数据存储与分析模块：用于存储采集数据和历史广告表现数据，提供分析及优化建议。
12、作为本专利技术优选的技术方案，所述用户互动度i通过以下公式计算：
13、
14、其中：n观看:观看广告的用户数量；n点赞：用户点赞次数；n评论:用户评论次数；n分享：用户分享次数。
15、作为本专利技术优选的技术方案，所述广告曝光度p通过以下公式计算：
16、
17、其中：t观看:广告观看总时长，t总投放:广告投放总时长。
18、作为本专利技术优选的技术方案，所述情感分数s通过以下公式计算：
19、
20、其中：n正面:用户评论中的正面情感数量；n负面:用户评论中负面情感数量。
21、作为本专利技术优选的技术方案，所述转化率c通过以下公式计算：
22、
23、其中：n转化:通过广告转化的用户数量；n观看:观看广告的用户数量。
24、作为本专利技术优选的技术方案，所述权重参数α,β,γ,θ通过机器学习算法动态调整，具体包括：设定优化目标为最大化广告效果综合评分e；
25、通过回归分析、梯度提升或神经网络等模型，基于历史广告数据训练最优权重参数；
26、输出实时调整后的权重组合，满足广告主设定的效果需求。
27、作为本专利技术优选的技术方案，所述数据采集模块通过直播本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种直播广告的评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述用户互动度i通过以下公式计算：
3.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述广告曝光度P通过以下公式计算：
4.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述情感分数S通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述转化率C通过以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述权重参数α,β,γ,θ通过机器学习算法动态调整，具体包括：设定优化目标为最大化广告效果综合评分E；
7.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述数据采集模块通过直播平台API接口或嵌入代码实现数据采集，支持实时数据传输。
8.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述实时反馈模块通过数据可视化工具将结果展示为柱状图、折线图或饼图，展示广告互动度、曝光度、情感分数和转化率。
9.根据权利要求1所述的直播广告评估
10.一种基于权利要求1至9任一项所述的直播广告评估系统的评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种直播广告的评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述用户互动度i通过以下公式计算：
3.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述广告曝光度p通过以下公式计算：
4.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述情感分数s通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述转化率c通过以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的直播广告评估系统，其特征在于，所述权重参数α,β,γ,θ通过机器学习算法动态调整，具体包括：设定优化目标为最...
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