用于广告投放的用户信息交互方法及系统与流程

本发明涉及广告定向推送领域，尤其涉及一种跨平台的用于广告投放的用户信息交互方法及系统。

背景技术

不同的应用平台均有自己的数据库，由于隐私、商业运营以及数据安全等因素，各应用平台之间的数据库通常不能直接地交换。例如，银行的数据库，有银行用户的消费记录，银行不能直接把用户的消费记录等信息直接开放给今日头条广告平台，去帮助今日头条平台预判对哪些用户投放哪些广告，转化效果会更好。那么，如何在需要保护用户隐私、防止商业泄密以及保障数据安全等情况下，利用银行的数据库，来帮助广告公司有针对性地进行高效的广告投放？

因此，需要一种跨平台的非开放式的用户信息交互方法及系统。

技术实现要素：

发明目的

本发明目的在于提供一种用于广告投放的用户信息交互方法及系统，以解决跨平台选取广告推送目标用户时的用户隐私及商业泄密等技术问题。

基本技术方案

为实现上述目的，本发明提供了一种用于广告投放的用户信息交互方法，包括以下步骤：

s4：分别将在第一平台投放广告后所选取的转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息发送至第二平台；

s5：以转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息，在第二平台的数据库中匹配的用户数据作为对照样本，训练分析得到评价模型；

s6：通过评价模型对第二平台的数据库中的所有用户进行评价分析并为每一位用户评分得到对应的评价值，根据广告投放的规模，选出符合分值要求的b数量的用户作为目标用户群组；

s7：将目标用户群组中的用户的识别信息返回至第一平台。

作为本发明的方法的进一步改进：

优选地，在进行步骤s4之前，方法还包括步骤:

s1：在预投时间内持续将广告在第一平台向用户投放；

s2：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息；

s3：根据反馈信息将用户进行转化效果排序；根据转化效果排序的结果，选取排序靠前的x数量的用户作为转化效果优势组，并选取排序靠后的y数量的用户作为转化效果劣势组。

优选地，步骤s7完成后，方法还包括步骤:

s8：根据目标用户群组中的用户的识别信息，在第一平台向目标用户群组中的用户定向推送广告。

优选地，步骤s3中的“根据反馈信息将用户进行转化效果排序”包括以下步骤：

s301a：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息，为反馈信息分类并为各类反馈信息分配对应的转化权重；

s302a：根据用户对应的反馈信息的转化权重之和，对用户进行转化效果排序。

优选地，反馈信息包括点击、页面浏览时间、拖动滚动条、标记书签、收藏、加入购物车、购买、咨询客服或者填写信息中的一项或者任意几项的组合；购买和填写信息的转化权重大于点击、页面浏览时间、拖动滚动条、标记书签、收藏、加入购物车或咨询客服的转化权重。

优选地，步骤s3中的“根据反馈信息将用户进行转化效果排序”包括以下步骤：

s301b：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息，计算反馈信息中用户产生的购买金额与相应投入的广告费的比值；

s302b：根据反馈信息中用户产生购买金额与相应投入的广告费的比值，对用户进行转化效果排序。

优选地，用户的识别信息包括用户id或对应的联系方式。

优选地，“训练分析得到评价模型”，是通过逻辑斯蒂回归算法分析得到。

优选地，第一平台为新闻平台、购物平台、社交平台、专业论坛或者门户网站；第二平台为购物平台、银行、医院或者搜索平台；预投时间为10-20天。

作为一个总的发明构思，本发明还提供一种用于广告投放的用户信息交互系统，包括：

收发装置：用于分别将在第一平台投放广告后所选取的转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户识别信息发送至第二平台；还用于将目标用户群组中的用户识别信息返回至第一平台；

训练模块：用于以转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户识别信息，在第二平台的数据库中匹配的用户数据作为对照样本，训练分析得到评价模型；

评价模块：用于通过评价模型对第二平台的数据库中的所有用户进行评价分析并为每一位用户评分得到对应的评价值，根据广告投放的规模，选出符合分值要求的b数量的用户作为目标用户群组。

有益效果

本发明的用于广告投放的用户信息交互方法，在不同的平台之间仅发送和接收用户的识别信息，便可以实现目标用户的筛选，能有效利用另一个平台的用户数据又不需泄露和进行隐私数据的跨平台的交互，并能有效提高广告的转化率。

本发明的用于广告投放的用户信息交互系统，仅通过收发装置在平台之间传递用户的识别信息，能实现在不泄露过多的用户数据的情况下，跨平台选取转化潜力较好的目标用户群组，能有效提高广告的转化率。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

图1是本发明优选实施例1的用于广告投放的用户信息交互方法的流程示意图；

图2是本发明优选实施例1的用于广告投放的用户信息交互系统的结构示意图；

图3是本发明优选实施例2的用于广告投放的用户信息交互方法的流程示意图；

图4是本发明优选实施例2的用于广告投放的用户信息交互系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

本发明的用于广告投放的用户信息交互方法，是通过在第一平台向用户预投广告，根据用户反馈，选取两个转化效果相反的对比用户组，取对比用户组中的用户的识别信息，在第二平台的数据库中匹配用户数据并训练评价模型，用评价模型评价第二平台的数据库中的用户，筛选符合预定评价值范围的目标用户群组，将目标用户群组的用户的识别信息返回第一平台用于定向投放广告。本发明在不同的平台之间仅发送和接收用户的识别信息，便可以实现目标用户(转化潜力较好的用户)的筛选，能有效利用另一个平台的用户数据又不需泄露和进行隐私数据的跨平台的交互，并能有效提高广告的转化率。

实施例1：

参见图1，本实施例的一种用于广告投放的用户信息交互方法，包括以下步骤：

s4：分别将在第一平台投放广告后所选取的转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息发送至第二平台。用户的识别信息包括用户id或对应的联系方式。

s5：以转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息，在第二平台的数据库中匹配的用户数据作为对照样本，训练分析得到评价模型。

s6：通过评价模型对第二平台的数据库中的所有用户进行评价分析并为每一位用户评分得到对应的评价值，根据广告投放的规模，选出符合分值要求的b数量的用户作为目标用户群组。

s7：将目标用户群组中的用户的识别信息返回至第一平台。

参见图2，本实施例的一种用于广告投放的用户信息交互系统，包括收发装置、训练模块和评价模块，训练模块和评价模块设于第二平台。收发装置用于分别将在第一平台投放广告后所选取的转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户识别信息发送至第二平台；还用于将目标用户群组中的用户识别信息返回至第一平台。训练模块用于以转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户识别信息，在第二平台的数据库中匹配的用户数据作为对照样本，训练分析得到评价模型。评价模块用于通过评价模型对第二平台的数据库中的所有用户进行评价分析并为每一位用户评分得到对应的评价值，根据广告投放的规模，选出符合分值要求的b数量的用户作为目标用户群组。

实施例2：

参见图3，本实施例的用于广告投放的用户信息交互方法，包括以下步骤：

s1：在预投时间内持续将广告在第一平台向用户投放(自然投放)。本实施例中，预投时间为15天，(预投时间选取半个月左右，半个月下来转化比较充分，数据也有统计意义)。通常投放的人群触达量达到100w规模才能作为第二平台的训练数据使用。

s2：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息。反馈信息包括点击、页面浏览时间、拖动滚动条、标记书签、收藏、加入购物车、购买、咨询客服或者填写信息中的一项或者任意几项的组合。

s3：根据反馈信息将用户进行转化效果排序。本实施例中，提供两种转化效果排序的方式，实际应用时，任选其一或者二者结合应用均可。

转化效果排序方式一，步骤如下：

s301a：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息，为反馈信息分类并为各类反馈信息分配对应的转化权重；购买和填写信息的转化权重大于点击、页面浏览时间、拖动滚动条、标记书签、收藏、加入购物车或咨询客服的转化权重。本实施例提供一种权重大小的参考排序：购买>填写信息>加入购物车>咨询客服>收藏＝标记书签>拖动滚动条>页面浏览时间>点击，实际应用时根据广告针对的商品种类灵活设置转化权重的值。

s302a：根据用户对应的反馈信息的转化权重之和，对用户进行转化效果排序。

方式一是通过用户的行为来衡量转化效果。我们通常认为有广告点击行为的人就是好用户，有转化(购买等行为)的用户更好，但非常少，所以一般只用有点击行为的用户作为好用户。排序的主要目的是为了选取有点击和转化的用户。

转化效果排序方式二，步骤如下：

s301b：在预投时间内采集用户对广告的反馈信息，计算反馈信息中用户产生的购买金额与相应投入的广告费的比值；

s302b：根据反馈信息中用户产生购买金额与相应投入的广告费的比值，对用户进行转化效果排序。

方式二是用转化成本来衡量，不同的广告的转化不一样，例如电商类的是购买作为转化行为，办理信用卡等填表类的以填表完成作为一个转化，保险推广以实际售卖成功的保险额度乘以一个百分比作为转化，那么用转化产生的收益/为此花费的广告费用的比例衡量最终转化效果。

根据转化效果排序的结果，选取排序靠前的x数量(本实施例中为100万个)的用户作为转化效果优势组，并选取排序靠后的y数量(本实施例中为100万个)的用户作为转化效果劣势组。

s4：分别将转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息发送至第二平台。用户的识别信息包括用户id或对应的联系方式。联系方式通常使用手机号码。也就是说平台之间通常只发送这些用户的id信息，或者手机信息等这些联系方式，不含用户的其它信息，是一个匿名标签。不必交互过多信息，也解决了跨平台交互数据的信息泄露的问题。

s5：以转化效果优势组和转化效果劣势组中的用户的识别信息，在第二平台的数据库中匹配的用户数据作为对照样本，训练分析得到评价模型。本实施例中，评价模型评价模型是使用逻辑斯蒂回归算法的分类器(计分器)。该分类器接收输入的用户数据然后返回这条用户数据所属的分值(0-1之间)。

s6：用评价模型对第二平台的数据库中的所有用户进行评价分析并为每一位用户评分得到评价值，根据广告投放的规模，选出符合分值要求的b数量(本实施例为得分靠前的30％的用户)的用户作为目标用户群组。

s7：将目标用户群组中的用户的识别信息返回至第一平台。

s8：根据目标用户群组中的用户的识别信息，在第一平台向目标用户群组中的用户定向推送广告。

本实施例中，第一平台为新闻平台、购物平台、社交平台、专业论坛或者门户网站；第二平台为购物平台、银行、医院或者搜索平台。

同样地，参见图4，本实施例还提供另一种用于广告投放的用户信息交互系统，其结构与实施例1基本相同，在此不再赘述，二者不同之处在于：该系统还包括，设置于第一平台的反馈收集模块和排序模块。反馈收集模块用于在预投时间内采集用户对广告的反馈信息。排序模块用于根据反馈信息将用户进行转化效果排序；还用于根据转化效果排序的结果，选取排序靠前的x数量的用户作为转化效果优势组，并选取排序靠后的y数量的用户作为转化效果劣势组。

实施例3：

本实施例是为了在今日头条投放一则母婴类广告，在今日头条与银行之间进行用户交互，具体为：广告公司先在今日头条上向1000万个用户投放这则广告15天，其中，然后选取其中，100万个转化效果比较好的作为转化效果优势组，100万个转化效果比较差的作为转化效果劣势组。将这100万个转化效果好的样本，100万个转化效果差的样本的识别信息发送给银行(只发送id信息或者联系方式(手机信息)，是一个匿名标签)。银行接收了识别信息后，对转化效果优势组的样本，转化效果劣势组的样本进行分析学习，训练出模型，然后将模型放大到银行的内部数据库中，本次使用的银行数据库中约有4亿名用户数据，分析出约1.2亿人(30％)人对母婴类广告的投放效果会更好。分析是运用逻辑斯蒂回归算法，对人群进行打分评价，比如0-1分。如果广告公司需要评分在0.5分以上的用户信息，则银行将这些目标用户群组的识别信息发送给广告公司(同样地，只发送这些用户的id信息或者手机信息等这些联系方式，不含用户的其它信息，是一个匿名标签)。广告公司再根据得到的用户信息，进行有针对性的广告投放。广告的点击和对应商品的购买率显著提高。

综上可知，本发明用于广告投放的用户信息交互方法，可以在需要保护用户隐私、防止商业泄密以及保障数据安全的情况下实现跨平台的用户交互，使得平台之间能实现非开放的信息交互。

根据上述说明书的揭示和教导，本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行变更和修改。因此，本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式，对本发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。