[发明专利]一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法和系统

说明书

本发明属于互联网广告的技术领域，具体涉及一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法和系统；解决的技术问题为：提供一种广告目标人群定位精确度较高的、提高广告投放效果的广告矩阵人群的定位方法和系统；采用的技术方案为：一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法，包括：采集产品的关键特征；根据产品的关键特征生成多个决策树；获取广告人群的属性信息，并按照需求特征进行分类；对每一类人群进行决策树策略检查；保留满足所有决策树策略的人群，作为广告需求人群。

技术领域

本发明属于互联网广告的技术领域，具体涉及一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法和系统。

背景技术

传统移动互联网领域，一方数据(包括官网数据、人口数据、门店数据等)与广告数据(包括DSP数据、传统广告数据、渠道数据等)，以及媒体数据(包括社交数据、电商数据、SEM数据等)相对独立，缺乏互通，造成数据孤岛，数据碎片化，难以全面洞察用户，只能提供碎片化的人群洞察画像；使得广告主无法多维度的了解潜在用户，只能通过传统营销方法论和感性认知来定义自己的潜在客群，比如美妆达人、时尚先锋、白领女性等。

在互联网营销环境下，这种方式面临着多重困境，如人群定义不明确无法链接互联网数据、人群间区隔不明和高潜人群遗漏等问题，都会造成广告预算的浪费和营销效果的折扣；模糊重叠的人群定义也会造成广告主投放效果数据无法准确回收等后遗症，造成数据资产的浪费和流失。

发明内容

本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种广告目标人群定位精确度较高的、提高广告投放效果的广告矩阵人群的定位方法和系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法，包括：采集产品的关键特征；根据产品的关键特征生成多个决策树；获取广告人群的属性信息，并按照需求特征进行分类；对每一类人群进行决策树策略检查；保留满足所有决策树策略的人群，作为广告需求人群。

优选地，根据产品的关键特征生成多个决策树，具体包括：根据产品关键特征，生成不同的策略组合；设置训练目标；将产品的关键特征按照信息增益的多少进行划分；对每一个策略组合中各个特征进行排序，生成信息板块；建立信息板块与决策树一一对应的数据库。

优选地，所述产品的关键特征包括：品牌、品牌特征、三级商品品类、功效、价格、首要营销目标和特殊营销目标；所述设置训练目标中，具体包括：以每个信息板块打分的准确性作为训练目标，并通过贝叶斯算法进行训练。

相应地，一种基于大数据的广告矩阵人群定位系统，包括：采集单元，用于采集产品的关键特征；运算单元，用于根据产品的关键特征生成多个决策树；获取单元，用于获取广告人群的属性信息，并按照需求特征进行分类；检查单元，用于对每一类人群进行决策树策略检查；判断单元)，用于保留满足所有决策树策略的人群，作为广告需求人群。

优选地，所述运算单元具体包括：组合单元，用于根据产品关键特征，生成不同的策略组合；训练单元，用于设置训练目标；分类单元，用于将产品的关键特征按照信息增益的多少进行划分；排序单元，用于对每一个策略组合中各个特征进行排序，生成信息板块；建立单元，用于建立信息板块与决策树一一对应的数据库。

优选地，所述产品的关键特征包括：品牌、品牌特征、三级商品品类、功效、价格、首要营销目标和特殊营销目标；所述设置训练目标中，具体包括：以每个信息板块打分的准确性作为训练目标，并通过贝叶斯算法进行训练。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明中可以帮助广告主消除模糊重叠的人群定义和以往粗放式程序化投放造成的预算浪费，以及广告主投放效果数据无法准确区分回收和数据资产的流失浪费，降低企业获取、分析数据以及制定投放策略的成本，根据不同人群沟通方式，进行广告投放策略的执行，实用性强。

附图说明