一种互联网信息的投放和系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种互联网信息的投放和系统。所述方法，包括：获取同一类型的宣传信息在多个历史投放活动中的用户浏览行为；根据得到的用户浏览行为，得到每次投放活动中该类型的宣传信息的曝光总次数；根据每次投放活动中受众的总数，得到该类型的宣传信息在该次投放活动中的总收视率GRP；以及，并根据同一投放活动中，同一用户观看该宣传信息的次数，确定各投放活动中的N+Reach；根据多个投放活动的GRP和N+Reach，获取GRP和N+Reach之间的函数关系；据得到的函数关系，对该类型的宣传信息的后续投放进行管理。
【专利说明】一种互联网信息的投放和系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种互联网信息的投放和系统。
【背景技术】
[0002]广告投放的效果是指广告主在投放广告后，由投放媒体所带来的在品牌价值、销售量或其他方面的增长。到达率曲线(Reach Curve)则是衡量广告投放效果的一种重要指标。到达率曲线是由广告活动的投放量和到达率组成的曲线，其能够精确地反映随着投放量的增大观看广告的人数的增长情况。到达率曲线图中纵坐标为到达率(Reach)，而横坐标一般采用总收视率来表示。电视中的总收视率指的是某一段时间的收视率之和，对于互联网而言，GRP(Gross Rating Points)总收视率一般指的是在一个特定区域和时间里所有目标观众流量某个广告活动的广告创意的总次数。因此，到达率曲线可以被客户用于预测特定投放量下预期的到达率，作为评判其自身广告投放效果的基准值，从而使得客户可以更好地进行媒介计划的预算分配。
[0003]传统媒体在生成到达率曲线时通常采用抽样的方法，通过分层抽样的方式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够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。对于某个待估计到达率的GRP，媒介计划根据收视样本的历史数据制作投放量恰等于此GRP的媒介计划，通过此媒介计划下样本的历史收视数据来估计此GRP下的到达率。这样的媒体预估工具的一个缺点在于需要花费很大的人力和物力去搭建有代表性的样本，同时仅支持按照时段和广告位制定排期的广告模式。而相比于传统媒体，互联网上的广告模式更为多元化。在未来大数据的时代广告，从一个广告位置的购买会逐渐演变成感召具体曝光量来购买广告。因此，制定媒介计划的方法并不适用于基于曝光量的效果预估解决方案。
【发明内容】
[0004]本发明提供一种互联网信息的投放和系统，要解决的技术问题是如何有效的投放信息。
[0005]为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案:
[0006]一种互联网信息的投放方法，包括:
[0007]获取同一类型的宣传信息在多个历史投放活动中的用户浏览行为；
[0008]根据得到的用户浏览行为，得到每次投放活动中该类型的宣传信息的曝光总次数；
[0009]根据每次投放活动中受众的总数，得到该类型的宣传信息在该次投放活动中的总收视率GRP;以及，并根据同一投放活动中，同一用户观看该宣传信息的次数，确定各投放活动中的N+Reach ;其中:
[0010]GRP =曝光总次数+受众总数X 100 ；
[0011]N+Reach为同一投放活动中访问频次大于等于N次的来访Cookie的总数占全部Cookie的百分比，N为正整数；
[0012]根据多个投放活动的GRP和N+Reach，获取GRP和N+Reach之间的函数关系；
[0013]根据得到的函数关系，对该类型的宣传信息的后续投放进行管理。
[0014]优选的，所述方法还具有如下特点:GRP和N+Reach之间的函数f (GRPi)能够使
【权利要求】
1.一种互联网信息的投放方法，其特征在于，包括: 获取同一类型的宣传信息在多个历史投放活动中的用户浏览行为； 根据得到的用户浏览行为，得到每次投放活动中该类型的宣传信息的曝光总次数；根据每次投放活动中受众的总数，得到该类型的宣传信息在该次投放活动中的总收视率GRP ;以及，并根据同一投放活动中，同一用户观看该宣传信息的次数，确定各投放活动中的N+Reach ;其中: GRP =曝光总次数+受众总数X 100 ； N+Reach为同一投放活动中访问频次大于等于N次的来访Cookie的总数占全部Cookie的百分比，N为正整数； 根据多个投放活动的GRP和N+Reach，获取GRP和N+Reach之间的函数关系； 根据得到的函数关系，对该类型的宣传信息的后续投放进行管理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，GRP和N+Reach之间的函数f(GRPi)能够使
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述GRP和N+Reach之间的函数关系为一线性函数f (GRP) = aXGRP+b，其中:
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述GRP和N+Reach之间的函数关系为带指数形式的曲线函数f (GRP) = (eaX(:KP+b-l)/(eaX(:KP+b+l)，其中参数a和b通过最小化
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据得到的函数关系，对该宣传信息的后续投放进行管理，包括: 在得到投放活动的到达率时，根据计算出来的函数关系获取该到达率时所需要的总曝光量; 根据总曝光量，计算该宣传信息的投放活动的投入成本。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据得到的函数关系，对该宣传信息的后续投放进行管理，包括: 获取每次投放活动中GRP和N+Reach之间的函数关系；在得到总投放量时，根据各投放活动中GRP和N+Reach之间的函数关系，获取所述总投放量在各投放活动中的GRP以及该GRP对应的到达率； 根据各个投放活动中的到达率，选择到达率高的投放活动进行后续投放。
7.—种互联网信息的投放系统，其特征在于，包括: 第一获取装置，用于获取同一宣传信息在多个历史投放活动中的用户浏览行为； 统计装置，与所述第一获取装置相连，用于根据得到的用户浏览行为，得到每次投放活动中该宣传信息的曝光总次数； 计算装置，与所述统计装置相连，根据每次投放活动中受众的总数，得到该宣传信息在该次投放活动中的GRP ;以及，并根据同一投放活动中，同一用户观看该宣传信息的次数，确定各投放活动中的N+Reach ;其中: GRP =曝光总次数+受众总数X 100 ； N+Reach为同一投放活动中访问频次大于等于N次的来访Cookie的总数占全部Cookie的百分比，N为正整数； 第二获取装置，与所述计算装置相连，根据多个投放活动的GRP和N+Reach，获取GRP和N+Reach之间的函数关系； 管理装置，与所述第二获取装置相连，用于根据得到的函数关系，对该宣传信息的后续投放进行管理。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，GRP和N+Reach之间的函数f(GRPi)能够使
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述GRP和N+Reach之间的函数关系为一线性函数f (GRP) = aXGRP+b，其中:
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述GRP和N+Reach之间的函数关系为带指数形式的曲线函数f(GRP) = (#><(^+13-1)/(#><(^+13+1)，其中参数3和13通过最小化
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述管理装置，包括:第一获取模块，用于在得到投放活动的到达率时，根据计算出来的函数关系获取该到达率时所需要的总曝光量； 计算模块，用于根据总曝光量，计算该宣传信息的投放活动的投入成本。
12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述管理装置，包括: 第二获取模块，用于获取每次投放活动中GRP和N+Reach之间的函数关系； 第三获取模块，与所述第二获取模块相连，用于在得到总投放量时，根据各投放活动中GRP和N+Reach之间的函数关系，获取所述总投放量在各投放活动中的GRP以及该GRP对应的到达率； 选择模块，与所述第三获取模块相连，根据各个投放活动中的到达率，选择到达率高的投放活动进行后续投放。
【文档编号】G06F17/30GK104035926SQ201310068649
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2013年3月5日 优先权日:2013年3月5日
【发明者】欧阳佑, 吴明辉 申请人:北京思博途信息技术有限公司