[发明专利]一种定向投放网络广告的方法及系统无效
申请号: | 201110046440.7 | 申请日: | 2011-02-25 |
公开(公告)号: | CN102117466A | 公开(公告)日: | 2011-07-06 |
发明(设计)人: | 冯海龙;马振江 | 申请(专利权)人: | 北京开心人信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00 |
代理公司: | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人: | 郭防 |
地址: | 100080 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 定向 投放 网络广告 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种定向投放网络广告的方法及系统,属于网络通信领域。
背景技术
随着互联网广告业的快速发展,定向广告作为一种新兴的网络广告模式也随之迅速发展,这种广告模块以其准确、及时、高效的特点受到广大网络用户,特别是社交网络用户的关注。
现有的定向投放网络广告的技术有:根据页面内容的关键词相关进行定向投放的内容定向广告;从IP地址中提取地域信息,将包含相关地域信息的广告内容展现给用户的基于用户IP段定向投放广告等。这些技术方案虽然在一定程度上向社交网络用户投放了与其相关的网络广告,但是并不能精确地定向投放广告,无法向用户提供符合其兴趣的广告。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种定向投放网络广告的方法及系统,它能提高定向投放网络广告的精确度,使用户看到符合其兴趣的广告,提高广告主的经济效益。
为解决上述技术问题,本发明采用如下的技术方案:一种定向投放网络广告的方法,包括以下步骤:
用户访问页面,web服务器获取用户信息;
获取广告状态为在线的广告;
从获取的广告状态为在线的广告中,筛选出与用户信息中的用户属性匹配的广告,作为候选投放广告;以及
根据广告权重确定本次投放的广告。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,广告状态为在线的广告,是当前时间允许投放的广告,即当前时间属于广告主设置的广告投放时间段,并且没有被广告主暂停、删除或者到期的广告,其他广告状态包括:暂停、删除和已到期。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,用户属性包括性别、年龄、地区和职业信息。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,所述方法进一步包括:
读取当前服务器时间和当前用户目击候选投放广告的最近时间,并计算目击时间差;过滤目击时间差小于网站服务商预设的重复目击阈值的候选投放广告;所述重复目击阈值,是同一用户相邻两次目击同一广告的时间差的最小值;所述目击,是指用户看到广告,但不一定点击广告。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,所述方法进一步包括:
读取当前服务器时间和当前用户点击剩余候选投放广告的最近时间,并计算点击时间差;所述剩余候选投放广告,是经过重复目击阈值过滤后剩下的广告;
过滤点击时间差小于网站服务商预设的重复点击阈值的候选投放广告;所述重复点击阈值,是同一用户相邻两次点击同一广告的时间差的最小值。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,根据广告权重确定本次投放的广告的步骤包括:通过广告价格和广告的质量得分计算广告权重,广告权重高的广告的投放概率比广告权重低的广告的投放概率大;广告权重与广告价格和广告的质量得分的乘积成正比例。
前述的一种定向投放网络广告的方法中,所述质量得分,是由一段时间内的广告点击率、用户目击次数和用户关闭次数计算得出的;质量得分=(用户目击次数/用户关闭次数)×基础得分。
实现前述方法的一种定向投放网络广告的系统,它包括:
用户信息获取模块,用于用户访问页面,web服务器获取用户信息;
在线广告获取模块,用于获取广告状态为在线的广告;
筛选模块,用于从获取的广告状态为在线的广告中筛选出与用户信息中的用户属性匹配的广告,作为候选投放广告;
确定投放模块,用于根据广告权重确定本次投放的广告;
其中,用户信息获取模块、在线广告获取模块、筛选模块和确定投放模块顺次连接。
广告状态为在线的广告,是当前时间允许投放的广告,即当前时间属于广告主设置的广告投放时间段,并且没有被广告主暂停、删除或者到期的广告,其他广告状态包括:暂停、删除和已到期。
用户属性包括性别、年龄、地区和职业信息。
前述的一种定向投放网络广告的系统中,所述系统进一步包括:
读取计算模块一,用于读取当前服务器时间和当前用户目击候选投放广告的最近时间,并计算目击时间差;
过滤模块一,用于过滤目击时间差小于网站服务商预设的重复目击阈值的候选投放广告;
所述重复目击阈值,是同一用户相邻两次目击同一广告的时间差的最小值;所述目击,是指用户看到广告,但不一定点击广告;
读取计算模块一分别与筛选模块和过滤模块一连接。
前述的一种定向投放网络广告的系统中,所述系统进一步包括:
读取计算模块二,用于读取当前服务器时间和当前用户点击剩余候选投放广告的最近时间,并计算点击时间差;所述剩余候选投放广告,是经过重复目击阈值过滤后剩下的广告;
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