个投放位置所对应的人流量、车流量和二维码扫描量。图4中示出了当前投放位置“位置I”与其他四个备选投放位置“位置2”、“位置3”、“位置4”、“位置5”的人流量柱状图。通过图4中所示的图表，投放者可以快速、清晰地获知多个备选投放位置的投放效果，并结合多种数据进一步判断当前的投放位置是否为最佳的位置。可选地，可以获取备选投放位置的位置关联信息，并基于位置关联信息对这些人流量、车流量、二维码扫描量数据与地理位置的关系进行分析。其中，位置关联信息可以包括交通信息、周边环境信息、场所类型及数量信息等。例如可以获取备选投放位置周边步行街的数量信息和购物场所数量信息，并分析备选投放位置的二维码扫描量与周边步行街数量和购物场所数量的关系。可以将图4中横轴上的位置细化为对应的位置关联信息，生成人流量、车流量、二维码扫描量与细化的位置关联信息的对应关系的图表，以供投放者进行分析。
[0049]可选地，还可以生成人流量、车流量以及二维码扫描量数据与地理位置的关系的热力图，在地图上直观地展示上述数据的分布。其中，不同的热力等级可以表示不同的数据量等级。在一种可选的实现方式中，可以根据获取的人流量、车流量或二维码扫描量计算每一个投放位置上这些数据的比例，并为不同的比例数值设定热力等级。之后可以采用渲染方式对不同热力等级所对应的地图上的位置或区域进行不同级别的渲染。例如可以将热力等级从高到低依次渲染为由红色逐渐变化为黄色，再逐渐变化为绿色。热力图中可以包含比例数值与渲染效果的图例，方便投放者查看。
[0050]图5示出了投放效果表中标识码的关注度数据与地理位置的关系的热力图的效果示意图。如图5所示，地图500上可以有多个投放位置501、502、503、504和505，其中虚线区域为分别以这些投放位置为中心的数据统计范围。在计算出每个投放位置上二维码扫描量占所有投放位置的而为二维码扫描量总和的比例之后，将每个投放位置的比例数值划分为多个等级(例如图5中所示的〈5%、5%?10%、>10%三个等级)。由图5中可以直观地看出，投放位置505的二维码扫描量所占的比例明显高于其他投放位置，投放位置504的二维码扫描量所占的比例为五个投放位置中的最小值。可以理解，热力图中显示的数据也可以为人流量数据、车流量数据、二维码扫描量数据或者人流量和车流量的比例数据，相应的热力图生成的方法与上述二维码扫描量比例数据的热力图生成方法相类似。这样，投放者可以更加方便、直观地获知信息发布的投放效果。
[0051]在一些实现中，还可以基于标识码的关注度信息与目标投放位置的流量信息计算目标投放位置及所述信息发布内容的转化率。其中，转换率可以为关注度数据与流量信息中人流量数据和车流量数据的比值。在一些实现中，转化率也可以包括由为信息发布的内容配置的标识码所导向的网页访问量、电话拨打量、视频播放量、软件下载量、评论数量、购买量等。以网页访问量为例，可以计算所有的网页访问量中通过扫描标识码访问网页的数量。具体地，可以检测访问网页的智能电子设备在执行访问网页之前一个执行的操作或接收的指令，如果智能电子设备执行的操作为解析标识码或接收的指令为解析标识码的指令，则可以确定本次访问为通过扫描标识码进行的访问。这样，可以将所有由标识码所导向的网页访问从所有的网页访问请求和操作中提取出来，再统计其数量作为投放位置上信息发布内容的转化率。可选地，转化率数据可以以图表形式展示。
[0052]进一步地，还可以获取与标识码的关注度信息相关联的用户信息。其中用户信息可以包括:用户的年龄段、性别、兴趣类别、职业类别和消费习惯。获取的途径可以为通过扫描标识码的智能电子设备中存储的信息来获取，也可以基于扫描标识码的智能电子设备的用户标识信息，从服务器保存的数据中获取该用户标识信息所对应的上述用户信息。例如，当用户使用手机上客户端的扫描二维码之后，终端或服务器可以获取该用户的用户名或注册邮箱等信息，通过用户名或注册邮箱等在智能电子设备和与智能电子设备关联的服务器中查找该用户的其他资料，可以查找到包括性别、年龄、兴趣、职业、消费记录等信息的用户资料。之后可以对这些资料做分类或聚类处理，例如可以直接将年龄归类为某一年龄段，也可以对消费记录按照消费类型(例如计划消费、盲目消费)、消费用途(例如餐饮、置物、学习等)进行聚类，根据聚类结果得出消费习惯类别。从而可以得到具体的用户信息。
[0053]在进一步的实现中，数据挖掘还可以包括:将转化率与用户信息相关联，按照用户信息对所述关注度信息和/或所述转换率进行分类统计，得到每一类用户信息所对应的关注度信息和/或转换率。具体地，可以按照每一种用户信息的不同类别统计关注度数据，或者依据上述方法计算转化率，得到不同类别的用户所对应的关注度和转化率数据。
[0054]图6示出了投放效果表中标识码的关注度数据(扫描量)和转化率按照用户信息中不同年龄段类别的统计图表的示意图。在图6所示的图表中，将用户的年龄段分别6个类别，分别列出了每个类别的用户的扫描量数据和转化率数据。其中“数量1”、“数量2”、“数量3”、“数量4”、“数量5”、“数量6”以及、“转化率1”、“转化率2”、“转化率3”、“转化率4”、“转化率5”、“转化率6”均表示具体的数值。通过列表的形式展示不同类别的用户信息对应的投放效果，便于投放者基于不同的用户类别有针对性地投放信息发布。
[0055]在一些实现中，还可以对人流量数据、车流量数据和关注度数据进行趋势预测。例如，可以通过分类得出上述三种数据与时间、地理位置以及不同用户类别之间关系的模型，进而可以基于模型预测信息发布在未来时间、其他地理位置或其他未知的用户类别中的投放效果数据。
[0056]以上描述了投放效果表中数据挖掘的方法以及展示方法，通过多种数据的对比、统计、分析、预测，为投放效果提供了更多的数据支撑，方便对信息发布的投放效果做出评估。
[0057]在步骤206中，基于投放效果表调整信息发布的投放位置和/或信息发布内容。
[0058]在步骤205中得到投放效果表中的多种数据分析结果之后，可以基于该投放效果表对信息发布的投放位置和/或信息发布内容进行调整。在一些实施例中，终端设备或服务器可以基于投放效果表判断投放效果是否满足预设条件，如果不满足，则将投放位置更换为其他备选投放位置和/或获取更新后的信息发布内容。其中预设条件可以为预设的转化率阈值，可选地，当标识码为二维码时，如果步骤205中将用户信息与二维码扫描量相关联，则预设条件还可以为某一类别用户对应的二维码扫描量数据、网页访问量等等。举例而言，如果投放者投放的信息发布为财经类信息，将该财经信息以及对应的二维码投放于某一按照人流量大小确定的投放位置之后，从投放效果表中得知从事财经行业的用户对该二维码的扫描量小于预期的数值，即投放效果未达到预期。原因可能为投放位置不合适或信息发布的内容吸引力不足。则终端或服务器可以在其他备选投放位置中重新选定目标投放位置进行投放，或者获取投放者输入的新的信息发布内容。将投放位置更换为重新选定的投放位置和/或将信息发布内容更换为新的信息发布内容，以获得更好的投放效果。
[0059]在另一些实施例中，投放者可以根据投放效果表来调整投放位置或信息发布的内容。这时，终端设备可以接收来自投放者的输入，并发出相应的切换指示，该切换指示中可以包括新的投放位置和/或信息发布内容。终端可以响应于向响应于切换指示，将投放位置切换为所述指示中的投放位置和/或将信息发布内容切换为指示中的信息发布内容。
[0060]可选地，对广告投放位置的调整可以包括增加信息发布的投放位置。例如当投放者认为已投放的信息发布的投放效果未达到预期时，可以增加信息发布的投放位置，以提升信息发布投放的关注度和转化率。
[0061]本申请上述实施例提供的方法，通过获取流量信息确定信息发布的投放位置，为信息发布内容配置方便直接关注的标识码，继而获取标识码的关注度信息，并对流量信息和关注度信息进行分析、统计、分类、预测等数据挖掘处理，获取投放效果，还可以基于投放效果及时地调整投放策略。该方法可以实现信息发布