[发明专利]品牌曝光效果分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种品牌曝光效果分析方法及装置，通过集合预设时间段内从社交网络上获取的待识别图像，生成待识别图像集合；基于预先确定的预设模型对待识别图像集合中的待识别图像进行识别，确定待识别图像上与目标品牌相关的元素，并标注；计算各个元素在待识别图像集合中曝光时的有效数据，得到对应各个所述元素的计算结果；对计算结果进行汇总和统计，得到品牌曝光趋势。本发明通过对待识别图像集合中各个待识别图像上与目标品牌相关的元素进行识别，并计算确定该元素在待识别图像集合中曝光时的有效数据，基于该有效数据得到该元素对应品牌的曝光趋势，实现对现有社交网络中的品牌曝光效果进行量化评估和分析的目的。

技术领域

本发明涉及新媒体技术领域，更具体地说涉及一种品牌曝光效果分析方法及装置。

背景技术

随着社交网络的快速发展，每天有32亿多张的图片被分享到社交媒体上。图片已经成为信息传播、品牌曝光的重要或主要形式。越来越多的企业通过各种方式将广告图像在社交网络中进行显示。

但是，目前并没有一种有效的方式可以评估或分析采用各种方式将广告图像在社交网络中显示时的品牌曝光效果。从而无法使企业了解到哪段时间，采用哪种推广方式，使品牌进行曝光所带来的效果好。

因此，目前亟需一种对社交网络中进行曝光的品牌的显示效果进行评估或分析的方案。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种品牌曝光效果分析方法及装置，以实现对现有社交网络中进行曝光的品牌的曝光效果进行量化评估和分析的目的。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

本发明第一方面公开了一种品牌曝光效果分析方法，包括：

集合预设时间段内从社交网络上获取的待识别图像，生成待识别图像集合，所述待识别图像来自所述社交网络的主版块和/或子版块；

基于预先确定的预设模型对所述待识别图像集合中的所述待识别图像进行识别，确定所述待识别图像上与目标品牌相关的元素，并标注，所述预设模型由目标品牌素材训练生成；

计算标注的各个所述元素在所述待识别图像集合中曝光时的有效数据，得到对应各个所述元素的计算结果；

对所述计算结果进行汇总和统计，得到品牌曝光趋势。

优选的，所述预设模型由所述目标品牌素材训练生成，包括：

基于爬虫技术，从目标平台获取目标品牌素材，所述目标平台包括搜索平台和/或素材网站；

批量标注所述目标品牌素材，生成相应的训练集，所述目标品牌素材包括品牌产品图片，品牌标志logo，品牌广告物料中的任一一个元素或任意元素的组合；

对所述训练集进行训练，得到对应的预设模型。

优选的，所述对所述训练集进行训练，得到对应的预设模型，包括：

基于tensorflow和Faster-RCNN架构对对应各个元素的所述训练集进行训练，得到对应的预设模型。

优选的，所述有效数据包括：品牌曝光数和/或品牌曝光率，计算各个所述元素在所述待识别图像集合中曝光时的有效数据，得到对应各个所述元素的计算结果，包括：

计算各个所述元素在所述待识别图像集合中的所述品牌曝光数和/或所述品牌曝光率，所述品牌曝光率为品牌在待识别图像中的面积与待识别图像总面积之积；

将得到的所述品牌曝光数和/或所述品牌曝光率作为计算结果。

优选的，所述对所述计算结果进行汇总和统计，得到品牌曝光趋势，包括：