[发明专利]关键词的指标数据分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种关键词的指标数据分析方法及装置，首先获得多个关键词以及各关键词相应的衡量自身效果的指标数据集合，依据各关键词相应的目标指标数据的值与N个预设阈值的大小关系，将各关键词划分为N+1个关键词集合；为各关键词集合分别分配一目标指标数据标识；依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。目标指标数据可以为广告主的目标，因此在以目标指标数据为目标时，可以依据各参考指标数据相对于目标指标数据的权重，来确定哪一参考指标数据对目标的影响较大，即可以依据对目标的影响较大的参考指标数据，来选择关键词。

技术领域

本发明涉及搜索引擎营销技术领域，更具体的涉及一种关键词的指标数据分析方法及装置。

背景技术

搜索引擎营销(Search Engine Marketing，SEM)是指基于搜索者行为的全程营销，它能实现品牌认知、网站转化和客户服务等目标。搜索引擎营销的第一步是关键词的选择，不管是通过搜索引擎优化和付费搜索引擎广告，都需要选择能够实现目标的关键词，例如，广告主在选择关键词时，优先考虑使得广告链接的点击量最大的关键词，此时点击量这一指标数据是广告主的目标，或，优先考虑使得转化量最大的关键词，此时转化量这一指标数据是广告主的目标，但是在选择关键词，需要考虑哪些指标数据，哪些指标数据是影响目标的重要因素是本领域难点。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的关键词的指标数据分析方法及装置。

一种关键词的指标数据分析方法，包括：

获得多个关键词以及各关键词相应的衡量自身效果的指标数据集合，其中，每一指标数据集合包括目标指标数据的值以及多个参考指标数据的值；

依据各关键词相应的目标指标数据的值与N个预设阈值的大小关系，将各关键词划分为N+1个关键词集合，每一集合包括一个或多个关键词，所述N个预设阈值不相同，N为大于等于1的正整数；

为各关键词集合分别分配一目标指标数据标识；

依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。

其中，所述依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重包括：

依据各关键词相应的各参考指标数据的值、各关键词相应的目标指标数据标识以及预设算法，获得权重分析模型，所述预设算法为随机森林算法或逻辑回归算法或迭代的决策树算法；

依据所述权重分析模型，获得各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。

其中，所述依据各关键词相应的参考指标数据的值、各关键词相应的目标指标数据标识以及预设算法，获得权重分析模型包括：

依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及各关键词相应的目标指标数据的值，获得多个关键词决策树，各关键词决策树的叶节点包括一个或多个各关键词集合相应的目标指标数据标识；

将由各关键词决策树组成的随机森林确定为所述权重分析模型。

其中，所述依据所述权重分析模型，获得各参考指标数据相对于目标指标数据的权重包括：

确定所述随机森林中各关键词决策树相应的袋外数据；

获取各关键词决策树相应的袋外数据的第一袋外数据误差；

对各关键词决策树相应的袋外数据中各关键词相应的一待分析的参考指标数据的值加入预设噪声，获得各关键词决策树相应的噪声袋外数据，计算各关键词决策树相应的噪声袋外数据的第二袋外数据误差；