一种互联网媒体组合投放效果的估计方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种互联网媒体组合投放效果的估计方法及系统，涉及数字媒体技术。本发明公开的方法包括：对任意的媒体组合，通过该媒体组合中各媒体的到达率曲线分别计算各媒体在指定总收视率(GRP)下的曝光次数到达率，根据所述频率到达率和受众历史访问数据计算单个受众在单个媒体上的曝光次数的概率分布，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布，汇集所有单受众的概率分布得到媒体组合在所有受众上的预估到达率。本发明还公开了一种互联网媒体组合投放效果的估计系统。本申请技术方案实现了基于曝光量层面的互联网广告效果预估，尤其适用于多种媒体组合投放效果的估计。
【专利说明】一种互联网媒体组合投放效果的估计方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字媒体技术，特别涉及一种基于历史数据估计互联网媒体组合投放效果的方案。
【背景技术】
[0002]互联网广告是现代营销媒体战略的重要组成部分。互联网上的网站资源极为丰富，媒介公司在为广告主执行互联网广告投放时，常选择一个以上的网站进行投放。互联网广告的受众到达率，即广告活动覆盖到的受众人数占目标受众总人数的百分比，是衡量广告传播覆盖效果优劣的重要指标。在以广告活动的总到达率来衡量广告活动的投放效果的前提下，实际投放中不同的网站之间的重叠成为了影响投放效果的一个重要因素。假设一个广告创意在两个网站上进行投放，只要出现了一人在两个网站上都观看了此广告创意的情况，那么两个网站各自的到达率相加起来并不等于整个广告活动的总到达率。在有多个备选媒体的情况下，媒介公司需要将固定的预算最合理地分配到这些备选媒体上，使得广告活动的整体覆盖效果达到最好。因此，媒介公司的广告计划组非常需要能够预估媒体组合的投放效果的工具。
[0003]传统媒体上通常采用分层抽样的方式来获取具有代表性的样本，每个样本身上带有权重系数，使得最终的样本人群能沟通代表所在地区的整体收视人口，并通过实时追踪样本的收视行为来反映媒体收视情况和覆盖效果，当媒介计划人员要对媒体组合进行评估时，则根据收视样本的历史数据计算不同的组合效果。这种传统的媒体预估工具的一个缺点是需要花费很大的人力和物力去搭建有代表性的样本，同时其仅支持基于排期的广告投放模式。相比于传统媒体，数字媒体的受众媒体消费行为更为碎片化和多元化，传统媒体建立有代表性样本的方式无法在数字媒体上简单复制。
[0004]另外，在大数据的广告时代，简单地按天购买广告位置的模式逐渐被基于曝光量的购买模式替代。传统媒体中所使用的排期模拟的方法并不适用于基于曝光量的购买模式，这是由于按照报告需求购买曝光量的购买模式，不仅受到受众浏览行为影响，也会受到媒体提供的广告资源、具体广告投放的位置和时间等因素所影响。目前市场上还未出现基于曝光量层面的媒体预估工具，所以基于曝光量层面的效果预估解决方案对于互联网广告行业是十分迫切和重要的。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是，提供一种互联网媒体组合投放效果的估计方法及系统，以实现基于曝光量层面的互联网广告效果预估。
[0006]为了解决上述技术问题，本发明公开了一种互联网媒体组合投放效果的估计方法，包括:
[0007]对任意的媒体组合，通过该媒体组合中各媒体的到达率曲线分别计算各媒体在指定总收视率(GRP)下的曝光次数到达率，根据所述频率到达率和受众历史访问数据计算单个受众在单个媒体上的曝光次数的概率分布，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布，汇集所有单受众的概率分布得到媒体组合在所有受众上的预估到达率。
[0008]较佳地，上述方法中，所述受众历史访问数据为单个受众访问所述媒体组合中的各媒体次数信息。
[0009]较佳地，上述方法中，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布的过程如下:
[0010]将代表O次、I次........(η-1)、η+次曝光的概率的各变量置O ;
[0011]遍历计算一个受众在各媒体上的所有可能的曝光次数的组合，其中，按照如下公式计算一个受众在m个媒体上曝光次数依次为h次，k2次，...，km次的概率:
[0012]曝光次数组合的概率=受众在第I个媒体上曝光Ic1次的概率X受众在第2个媒体上曝光k2次的概率X......X受众在第m个媒体上曝光km次的概率；
[0013]再将计算出来的曝光次数组合的概率累加到代表总曝光次数TotalK的概率的变量上，其中，TotalK是在这个曝光次数组合下此受众在所有媒体上的总曝光次数，TotalK=Vk2+......+km ；
[0014]取遍(n+l)m个曝光次数组合后，将受众在所有媒体上一共看了 I次的所有曝光次数组合的概率都累加到代表1次曝光的概率的变量X1上，X1的最终值为受众在所有媒体
上一共曝光I次的总概率，依次类推，计算出受众在所有媒体一共曝光O次、I次........(η-1)、η+次的概率。
[0015]较佳地，上述方法中，按照如下公式计算媒体组合的各曝光次数到达率:
[0016]
【权利要求】
1.一种互联网媒体组合投放效果的估计方法，其特征在于，该方法包括: 对任意的媒体组合，通过该媒体组合中各媒体的到达率曲线分别计算各媒体在指定总收视率(GRP)下的曝光次数到达率，根据所述频率到达率和受众历史访问数据计算单个受众在单个媒体上的曝光次数的概率分布，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布，汇集所有单受众的概率分布得到媒体组合在所有受众上的预估到达率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述受众历史访问数据为单个受众访问所述媒体组合中的各媒体次数信息。
3.如权利求2所述的方法，其特征在于，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布的过程如下: 将代表O次、I次........(η-1)、η+次曝光的概率的各变量置O ; 遍历计算一个受众在各媒体上的所有可能的曝光次数的组合，其中，按照如下公式计算一个受众在m个媒体上曝光次数依次为h次，k2次，...，km次的概率: 曝光次数组合的概率=受众在第I个媒体上曝光Ic1次的概率X受众在第2个媒体上曝光k2次的概率X......X受众在第m个媒体上曝光km次的概率； 再将计算出来的曝光次数组合的概率累加到代表总曝光次数TotalK的概率的变量上，其中，TotalK是在这个曝光次数组合下此受众在所有媒体上的总曝光次数，TotalK =ki+k2+......+km ； 取遍(n+l)m个曝光次数组合后，将受众在所有媒体上一共看了 I次的所有曝光次数组合的概率都累加到代表1次曝光的概率的变量X1上，X1的最终值为受众在所有媒体上一共曝光I次的总概率，依次类推，计算出受众在所有媒体一共曝光O次、I次........(η-1)、η+次的概率。
4.如权利求1至3任一项所述的方法，其特征在于，按照如下公式计算媒体组合的各曝光次数到达率:
5.一种互联网媒体组合投放效果的估计系统，其特征在于，该系统包括: 第一模块，对任意的媒体组合，通过该媒体组合中各媒体的到达率曲线分别计算各媒体在指定总收视率(GRP)下的曝光次数到达率； 第二模块，根据所述频率到达率和受众历史访问数据计算单个受众在单个媒体上的曝光次数的概率分布； 第三模块，根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布； 第四模块，汇集所有单受众的概率分布得到媒体组合在所有受众上的预估到达率。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于， 所述受众历史访问数据为单个受众访问所述媒体组合中的各媒体次数信息。
7.如权利求6所述的系统，其特征在于，所述第三模块根据单个受众在各媒体上的曝光次数的概率分布计算单个受众在所述媒体组合的所有媒体上的总曝光次数的概率分布的过程如下: 将代表O次、I次........(η-1)、η+次曝光的概率的各变量置O ; 遍历计算一个受众在各媒体上的所有可能的曝光次数的组合，其中，按照如下公式计算一个受众在m个媒体上曝光次数依次为h次，k2次，...，km次的概率: 曝光次数组合的概率=受众在第I个媒体上曝光Ic1次的概率X受众在第2个媒体上曝光k2次的概率X......X受众在第m个媒体上曝光km次的概率； 再将计算出来的曝光次数组合的概率累加到代表总曝光次数TotalK的概率的变量上，其中，TotalK是在这个曝光次数组合下此受众在所有媒体上的总曝光次数，TotalK =ki+k2+......+km ； 取遍(n+l)m个曝光次数组合后，将受众在所有媒体上一共看了 I次的所有曝光次数组合的概率都累加到代表1次曝光的概率的变量X1上，X1的最终值为受众在所有媒体上一共曝光I次的总概率，依次类推，计算出受众在所有媒体一共曝光O次、I次........(η-1)、η+次的概率。
8.如权利求5至7任一项所述的系统，其特征在于，所述第一模块按照如下公式计算媒体组合的各曝光次数到达率:
【文档编号】G06Q30/02GK103971257SQ201310031431
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2013年1月28日 优先权日:2013年1月28日
【发明者】欧阳佑, 王耀宣, 吴明辉 申请人:北京思博途信息技术有限公司