本发明涉及网络有奖广告领域，特别是涉及一种可采集用户信息的网络有奖广告系统和方法。
背景技术：
网络有奖广告可对观看广告的用户进行奖励，避免用户对传统广告的反感，吸引用户主动观看广告；有奖广告通常需要测试用户对广告的记忆度，倒逼用户认真观看广告。
现有的网络有奖广告，如采用问答测试形式的”大红手”、采用拼图测试形式的“拼乐”、采用口令测试形式的“趣抢钱”等，均包括广告投放环节、广告展示环节、互动测试环节、奖励环节等；现有的网络有奖广告的投放缺少用户信息采集环节，无法精准匹配广告和用户，因此广告投资回报率不高。
随着互联网的发展，尤其是移动互联网的迅速普及，各主流广告平台纷纷推出了广告精准投放技术，如今日头条广告投放系统、腾讯广点通、facebook广告平台等，这些“定向广告”或者“精准投放”网络广告平台均采用了用户信息收集技术来支撑广告精准投放，因此包括用户信息采集环节、广告投放环节、广告展示环节等。
现有的用户信息收集技术以用户在网络上留下的信息痕迹作为基础，推测出用户基本属性数据和行为数据，如年龄、性别、地点、阅读兴趣、购物记录、社交关系、消费水平等。
一方面，现有的用户信息收集技术的原理是历史数据加大数据推测，需要解决数据来源不完整问题、用户隐私无保障问题、推测模型不准确等问题；另一方面，现有的用户信息收集技术很难准确采集到用户的性格特征、价值取向、社会观点、潜在需求等心理层面的信息，而这些信息对于广告效果的影响不容忽视。
解决现有网络有奖广告的用户信息采集问题以及现有用户信息收集技术存在的广度、深度、精度等问题，是提升广告投放精准定向能力和广告投资回报率的关键技术。
技术实现要素：
【发明目的】
本发明的目的是提供一种可采集用户信息的网络有奖广告系统和方法，解决现有网络有奖广告的用户信息采集问题以及现有用户信息收集技术存在的广度、深度、精度等问题，提升广告投放精准定向能力和广告投资回报率。
【技术方案】
本发明的目的是通过下面的技术方案实现的：提供一种网络有奖广告系统和方法，包括广告投放环节、广告展示环节、互动测试环节、奖励环节等技术环节，其特征在于：还包括用户信息采集环节，该环节采用问答的形式进行，且问答题目从用户标签库读取，该环节采集到的用户信息被存储到用户信息库。
本发明所述的系统和方法适用于但不限于手机、电脑、数字电视、触控屏等电子设备。
本发明所述广告可采用但不限于视频、图文、网页等展示形式。
本发明所述奖励包括但不限于积分、虚拟币、虚拟道具、虚拟红包等虚拟形式，且可兑换为实际价值，实际价值包括但不限于货币、证券、实物、电子货币、电子卡券等形式。
本发明所述用户信息采集环节通常位于广告展示环节之前，也可位于广告展示环节之后。
本发明所述用户标签库定义了各类用户属性及属性取值范围以及对应的问答题目，这些定义好的用户属性称为用户标签，特定用户对于特定标签的取值或回答称为用户信息，用户信息被存储到用户信息库，且所存用户信息可为后续广告投放提供定向匹配的依据。
本发明所述用户信息包括但不限于用户基本属性信息、用户行为信息、用户状态信息、用户心理信息等，例如年龄、性别、地点、职业、阅读兴趣、购物记录、社交关系、消费水平、教育水平、潜在需求、性格特征、价值取向、社会观点、兴趣爱好等等。
本发明所述用户信息采集环节将当前用户的信息与用户标签库进行比较，对于未知的用户信息或需要再次确认的用户信息，向用户显示问答题目，如果该用户不存在未知的用户信息或需要再次确认的用户信息，则不向用户显示问答题目而直接进入下一环节。
本发明所述定向匹配在后续的广告投放环节执行，将当前用户的已知用户信息与广告定向投放条件进行比较，用户不符合广告定向投放条件时，不针对该用户进行广告投放。
本发明所述用户标签库还定义了某些用户标签之间的相关性，这些相关性用于判断用户信息的真实度，对于真实度较低的用户信息，可在后续的广告投放中通过用户信息采集环节再次确认。
本发明所述广告定向投放条件在广告投放环节前进行设置，可读取用户标签库，并从中选出所需标签及其取值范围作为广告投放条件。
本发明解决了网络有奖广告的用户信息来源问题，其中用户标签库可以在实践中不断扩展、加宽、加深，以便支持越来越丰富的用户画像能力，从而持续提高广告投放精度，优化广告效果，提高广告投资回报率。
附图说明
说明书附图图1描述了本发明所述技术方案的典型实施方式，下面结合本发明具体实施方式对该图进行详细说明。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
本实施例应用于手机，手机通过网络与服务器连接。
如说明书附图图1所示，本实例系统和方法包括以下技术环节：
1）用户信息采集环节：将当前用户的信息与用户标签库（需要了解的各种用户属性）进行比较，对于未知的用户信息或需要再次确认的用户信息，根据用户标签所定义的问答题目，向用户显示“用户问答”页面，例如：“请在以下装修效果中选出您最喜欢的一个”；当用户点击某张效果图片（如装修风格a）时，即可获得该信息，系统将该信息存储在用户信息库，并进入下一环节；如果该用户不存在未知的用户信息或需要再次确认的用户信息，则跳过用户问答直接进入下一环节。
2）广告投放环节：广告主在广告投放环节前，读取用户标签库，并从中选出所需标签及其取值范围作为广告定向投放条件，例如，投放给“喜欢二次元”的用户；将广告主设定的定向条件（对目标用户的属性要求，又称用户画像）与当前用户信息进行匹配，如果当前用户不符合定向条件，则无法看到该广告；否则该广告对用户可见；系统将可见广告进行编组，形成4个一组的广告组；将所有经过编组的可见广告组显示给用户，当用户点击某广告组时，进入下一环节。
3)广告展示环节：按时间顺序展示该组广告，本实例广告组包括4个视频广告，其关键信息分别为“a”、“b”、“c”、“d”，广告展示完毕进入下一环节。
4)互动测试环节：将该组广告的关键信息打乱顺序，以“c”、“a”、“d”、“b”的顺序显示在“互动测试”页面，要求用户对这些关键信息进行点击排序，使之符合广告展示顺序；同时记录下用户每次点击之间的时间差作为排序速度计算依据；如果用户出现排序错误或出现超时的情况，重新返回广告展示环节；否则进入下一环节。
5)奖励环节：根据用户排序速度，奖励相应的虚拟币，本实例用户获得的奖励为0.7、1.2、0.9、1.0，共计3.8元虚拟币（可兑付为电子货币），将这些用户奖励信息显示给用户，并上传到服务器保存；用户可返回广告精准投放环节继续选择其它广告组，或进行其他操作。
通过以上技术环节，当前用户的装修风格偏好被存储在用户信息库中，可为后续广告投放提供定向匹配的依据，例如，如果后续投放中，有广告主设置了“装修风格为b”的用户标签作为定向投放条件时，当前用户将无法看到该广告；另外，本实例为了提高用户信息的真实度，在用户标签库中定义了该“装修风格偏好”标签与另一个名为“年龄”的标签建立了相关性，并对这两个标签的取值进行约束，如果用户回答不符合该约束，则在后续的广告投放中可通过用户信息采集环节再次对该标签进行确认。
本实例在网络有奖广告系统中引入用户信息采集环节，利用用户标签库和用户问答形式，解决了网络有奖广告的用户信息来源问题，其中用户标签库可以在实践中不断扩展、加宽、加深，以便支持越来越丰富的用户画像能力，从而持续提高广告投放精度，优化广告效果，提高广告投资回报率。