[发明专利]一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法

说明书

本发明公开了一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法，主要步骤包括：设计出一个漏斗模型；为漏斗各层设计多个页面版本；生成漏斗版本；生成上下文元素组；生成带上下文信息的漏斗模型；为各带上下文信息的漏斗模型创建智能学习模型；训练模型；开始使用模型。通过本发明方法可以有效地在多版本漏斗场景中找出一个最终整体转化率最高的漏斗版本。

技术领域

本发明涉及页面版本选优和个性化推荐领域，尤其涉及到一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法。

背景技术

在快速发展互联网时代，应用APP、网页等产品给用户的前端展现往往直接决定了用户对产品的接受程度，进而也决定了产品的成败，因此页面设计对产品至关重要。

然而，不同用户对于页面设计的喜好是不一样的，甚至同一个用户对于同一个内容的页面设计在不同的时间点或访问背景下的喜好也是不一样的，因此页面和产品设计人员常常面临众口难调、顾此失彼的困境，无法设计出一款让大家都满意的单一页面来。所以，产品设计人员往往会为同一个页面内容设计出多个不同的页面版本来，然后通过一些方法来让不同的用户看到不同的页面版本，比如基于上下文或推荐算法的方法。这样的方法对于单页面的场景来说可能是有效的。

在互联网应用中，除了单页面场景外，实际更多的是基于漏斗的场景。所谓基于漏斗的场景，就是多个页面依顺序展现给客户，客户在最后那个页面完成最终的转化或触发产品期望的关键指标。互联网电商的购物场景就是典型的漏斗场景。例如，某个互联网电商有几个连续的页面：商品选择页面、收货地址填写页面、付费页面。这三个页面构成了一个拥有三层页面的漏斗。一般来说，用户会依顺序进入每一个页面，而且每个页面都会有一个自己的转化率。比如，100个用户进入了商品选择页面，然而最后只有80个用户进入了收货地址填写页面，那么商品选择页面的转化率就是80％；进入收货地址填写页面的80个用户有40个进入了付费页面，那么收货地址填写页面的转化率就是50％；进入付费页面的40个用户，最终有10个最终完成了付费操作，那么付费页面的转化率就是25％。

漏斗场景也有类似于单页面多版本设计的需求。拿前述的商品选择页面来说，不同用户可能喜欢不同的商品选择页面风格，同一个用户可能在不同上下文背景下(比如白天或黑夜)喜欢不同的商品选择页面风格，因此设计多个版本的商品选择页面并在不同上下文环境下展现给不同用户是很有必要的。所以，在漏斗模型中，它的每一层页面都应该有若干个不同的版本。但是，对于漏斗场景来说，它有特殊性：在选择当前页面合适页面版本的时候，不能只考虑当前页面版本的转化率，而应该综合下一个页面的转化率来考虑，从而应该选择出总体转化率更高的漏斗路径来。图1为一个例子。在图1中可以看出：

(1)对于版本的分派需要考虑用户的上下文信息(Context)。即对于同一个漏斗来说，不同用户的最终转化率是不同的。比如，同是对于漏斗“L1_V2-L2_V1”，男性(Male)用户的最终转化率是32％，而女性(Female)用户的最终转化率是20％。

(2)对于同一个用户来说，在所有漏斗版本里会有一个最终整体转化率最好的漏斗版本，并且该漏斗版本中的第一层的转化率并不一定是所有漏斗版本中最高的，因此并不能按层的顺序依次选择转化率最高的层版本便能找出最终整体转化率最好的漏斗版本。比如，对于男性(Male)用户，虽然漏斗层1中，转化率最高的是版本“L1_V1”，但所有漏斗版本中整体转化率最好的“L1_V2-L2_V1”却没有包含“L1_V1”。

因此，需要有一个合理的方法能在多版本漏斗场景中找出一个最终整体转化率最高的漏斗版本来。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法，以解决现有技术的不足之处。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于上下文背景信息的自动多版本漏斗页面选优方法，包括如下步骤：