本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种对象实体的渠道归因方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，营销平台应运而生，营销平台为了拉动客流量开设有各种渠道节点，很多商户选择在营销平台的各个渠道节点上开设门店，投放商品或券(统称为对象实体)，以达到推广和营销的目的，为了便于营销平台和营销平台商户衡量渠道节点的价值，需要对对象实体进行渠道归因分析。
现有的渠道归因方法都只能对一个对象实体进行归因分析，如申请公布号cn107886382a公开了一种分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统，其用于分析重要页面的引流效果，并具体公开了：针对重要页面，例如首页、搜索结果页、推荐页或活动页，统计加入下单商品数量和加入购物车商品数量，根据下单商品数量和加入购物车商品数量计算相应页面的引流效果，其仅公开了对于商品的渠道归因，无法实现多个对象实体的渠道归因分析。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的对象实体的渠道归因方法及装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种对象实体的渠道归因方法，方法包括：
根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据；
根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体；
利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据进一步包括：
根据属于预设时间段内的用户流量日志数据，获取属于相同预设时间段内的用户业务行为数据。
可选地，利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果进一步包括：
从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴；
根据用户业务行为数据，建立用户业务行为时间轴；
基于渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴，确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系；
根据任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，基于渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴，确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系进一步包括：
针对任一用户业务行为，获取该用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点；
查询渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点；
基于预设归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点，建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系。
可选地，基于预设归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点进一步包括：
基于预设就近归因规则，从查询到的渠道节点中确定时间点距离第一时间点最近的渠道节点；
和/或，基于预设首次归因规则，从查询到的渠道节点中确定在渠道节点访问时间轴中首次访问的渠道节点。
可选地，在确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系之后，方法还包括：
判断任一用户业务行为对应的对象实体是否为与任一渠道节点直接相关的对象实体；
若是，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为直接关联关系；
若否，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为间接关联关系。
可选地，在采集用户流量日志数据之后，方法还包括：
判断用户流量日志数据中是否包含具有回退标记的渠道节点访问数据；
若是，则从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据具体为：从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，对其中具有回退标记的渠道节点访问数据进行滤除处理。
可选地，在确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果之后，方法还包括：
从用户流量日志数据中提取用户访问对象实体的用户行为数据；
根据至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果及用户行为数据，计算至少一个对象实体在各个渠道节点的转化率。
可选地，埋点所定义的采集数据包括以下数据的一种或多种：渠道节点信息、用户信息、用户行为类型、用户访问时间信息、用户访问的对象实体、回退标记。
可选地，渠道节点包括：频道页渠道节点、活动渠道节点、外部线上引流渠道节点、外部线下引流渠道节点。
可选地，对象实体包括：商品、券、门店。
根据本发明的另一方面，提供了一种对象实体的渠道归因装置，装置包括：
采集模块，适于根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据；
获取模块，适于根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体；
渠道归因逻辑分析模块，适于利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，获取模块进一步适于：根据属于预设时间段内的用户流量日志数据，获取属于相同预设时间段内的用户业务行为数据。
可选地，渠道归因逻辑分析模块进一步包括：
建立单元，适于从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴；以及，根据用户业务行为数据，建立用户业务行为时间轴；
第一确定单元，适于基于渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴，确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系；
第二确定单元，适于根据任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，第一确定单元进一步适于：针对任一用户业务行为，获取该用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点；
查询渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点；
基于预设归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点，建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系。
可选地，第一确定单元进一步适于：基于预设就近归因规则，从查询到的渠道节点中确定时间点距离第一时间点最近的渠道节点；
和/或，基于预设首次归因规则，从查询到的渠道节点中确定在渠道节点访问时间轴中首次访问的渠道节点。
可选地，装置还包括：第一判断模块，适于判断任一用户业务行为对应的对象实体是否为与任一渠道节点直接相关的对象实体；
第一确定单元进一步适于：若任一用户业务行为对应的对象实体为与任一渠道节点直接相关的对象实体，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为直接关联关系；若任一用户业务行为对应的对象实体不是与任一渠道节点直接相关的对象实体，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为间接关联关系。
可选地，装置还包括：第二判断模块，适于判断用户流量日志数据中是否包含具有回退标记的渠道节点访问数据；
建立单元进一步适于：若用户流量日志数据中包含具有回退标记的渠道节点访问数据，则从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，对其中具有回退标记的渠道节点访问数据进行滤除处理。
可选地，装置还包括：提取模块，适于从用户流量日志数据中提取用户访问对象实体的用户行为数据；
计算模块，适于根据至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果及用户行为数据，计算至少一个对象实体在各个渠道节点的转化率。
可选地，埋点所定义的采集数据包括以下数据的一种或多种：渠道节点信息、用户信息、用户行为类型、用户访问时间信息、用户访问的对象实体、回退标记。
可选地，渠道节点包括：频道页渠道节点、活动渠道节点、外部线上引流渠道节点、外部线下引流渠道节点。
可选地，对象实体包括：商品、券、门店。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；
存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行上述对象实体的渠道归因方法对应的操作。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述对象实体的渠道归因方法对应的操作。
根据本发明提供的方案，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据；根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体；利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。基于本发明提供的方案，能够分析确定各个对象实体由哪个渠道节点引导而来，从而便于营销平台衡量各渠道节点的引导效果，以及衡量渠道节点对营销平台商户的价值，另外，还能够使营销平台商户根据所确定的渠道归因结果衡量各渠道节点的引流价值，从而选择合适的渠道节点进行推广。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的对象实体的渠道归因方法的流程示意图；
图2a示出了根据本发明另一个实施例的对象实体的渠道归因方法的流程示意图；
图2b-图2c为渠道节点的页面示意图；
图2d为非渠道节点的页面示意图；
图2e为所建立的渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴的示意图；
图2f为至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果的示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的对象实体的渠道归因装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
随着互联网技术的发展，营销平台应运而生，很多商户选择在营销平台上开设店铺，投放商品或券，以达到推广和营销的目的。营销平台为了拉动客流量开设有各种渠道节点，其中，渠道节点具有承载营销平台流量引导、为营销平台商户引流的作用，在渠道节点对应的页面中会露出营销平台商户的商户内容(例如，门店、商品或券)，且一跳能引导到商户私域(店铺详情页、商品详情页或券详情页)。本发明的发明人发现，现有的渠道归因分析方法仅能对一个对象实体进行归因分析，无法实现多个对象实体在多个渠道节点的归因分析，针对该技术缺陷，本发明的发明人提供了一种对象实体的渠道归因方法及装置，下面结合具体实例详细介绍对多个对象实体进行渠道归因的过程：
图1示出了根据本发明一个实施例的对象实体的渠道归因方法的流程示意图。如图1所示，该装置包括：
步骤s100，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据。
在本实施例中，对象实体是渠道归因逻辑分析的对象部分，具体可以是商户在营销平台所开设的门店或者投放的商品或券，营销平台为了拉动客流量会设有多个渠道节点，营销平台商户可以在多个渠道节点上进行推广，因此，这里主要是确定哪个对象实体是由哪个渠道节点引导；埋点是数据采集的关键部分，通过埋点预先定义需要采集的数据，具体地可以采用代码埋点、可视化埋点、无埋点技术在营销平台的渠道页面中设置埋点。
在创建了针对多个对象实体的埋点后，需要实时检测用户在埋点对应的操作行为，当检测到用户在埋点对应的操作行为后，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据。
步骤s101，根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据。
其中，用户流量日志数据是用户针对营销平台的渠道页面的操作而产生的数据，该用户流量日志数据所反映的是用户对渠道页面的操作情况，并不能反映出用户业务行为对应的对象实体是由哪个渠道引导而来，因此，在采集用户流量日志数据之后，还需要获取用户业务行为数据。
在本步骤中，并不是随意地获取用户业务行为数据，而是需要获取与用户流量日志数据相关的用户业务行为数据，具体地，可以根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体，用户业务行为具体为针对对象实体而产生的行为，例如，对于商品而言，用户业务行为可以是购买；对于券而言，用户业务行为可以是领取；对于门店而言，用户业务行为可以是交易，例如，购买商品a、领取券c、买单交易f等。
步骤s102，利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
渠道归因逻辑分析具体指分析用户业务行为对应的对象实体是由哪个渠道节点引导而来，是将对象实体与渠道节点相关联的过程，具体地，在根据步骤s100采集用户流量日志数据，以及根据步骤s101获取用户业务行为数据之后，利用渠道归因逻辑分析算法对用户流量日志数据及用户业务行为数据进行分析，通过分析确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果，其中，渠道归因结果可以以以下形式表示：对象实体-渠道节点，例如，商品a-渠道节点a。
根据本发明上述实施例提供的方法，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据；根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体；利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。基于本发明提供的方案，能够分析确定各个对象实体由哪个渠道节点引导而来，从而便于营销平台衡量各渠道节点的引导效果，以及衡量渠道节点对营销平台商户的价值，另外，还能够使营销平台商户根据所确定的渠道归因结果衡量各渠道节点的引流价值，从而选择合适的渠道节点进行推广。
图2a示出了根据本发明另一个实施例的对象实体的渠道归因方法的流程示意图。如图2a所示，该装置包括：
步骤s200，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据。
其中，埋点所定义的采集数据包括以下数据的一种或多种：渠道节点信息、用户信息(例如，用户标识)、用户行为类型(例如，点击、曝光、访问)、用户访问时间信息、用户访问的对象实体、回退标记。
在本实施例中，渠道节点包括：频道页渠道节点(为营销平台所设置频道，例如，超值抢购、大牌快抢、搜索结果页)、活动渠道节点(为营销平台设置的营销活动，例如xx周年庆)、外部线上引流渠道节点、外部线下引流渠道节点(例如，线下扫码，扫描餐饮店的桌子上设置的桌码、ktv的包厢内设置的包厢码)，图2b-图2d示意性示出了渠道节点和非渠道节点的页面示意图，其中，图2b-图2c为渠道节点的页面示意图，图2d为非渠道节点的页面示意图。
由于营销平台提供了多个渠道节点，因此，用户在浏览过程中，很可能出现连续浏览了多个渠道节点下的商品详情页或券详情页或门店详情页，发现还是之前已浏览的某个商品或券或门店更好，然后返回到已浏览的某个渠道节点下某个商品的商品详情页或某个券的券详情页或某个门店的门店详情页，对于这类返回行为，称之为回退，为了能够更为准确地确定对象实体是由哪个渠道节点引导而来，提高渠道归因精准性，需要在埋点时定义回退标记，其中，回退标记是标记用户是否返回行为，在发生了返回行为的情况下，会记录有回退标记；在未发生返回行为的情况下，则不会记录回退标记。
步骤s201，判断用户流量日志数据中是否包含具有回退标记的渠道节点访问数据，若是，则执行步骤s202；若否，则执行步骤s203。
为了能够准确地确定各对象实体是由哪个渠道节点带来的效果，提高渠道归因精准性，在采集到用户流量日志数据后，需要判断用户流量日志数据中是否包含具有回退标记的渠道节点访问数据，若判断用出户流量日志数据中包含具有回退标记的渠道节点访问数据，在进行渠道归因逻辑分析时，需要对其中具有回退标记的渠道节点访问数据进行滤除处理；若判断出用户流量日志数据中不包含具有回退标记的，则可以利用渠道节点访问数据进行渠道归因逻辑分析，其中，渠道节点访问数据包括：渠道节点信息、用户访问时间信息，此外，该渠道节点访问数据还可能包括：回退标记。
步骤s202，从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，对其中具有回退标记的渠道节点访问数据进行滤除处理，建立渠道节点访问时间轴。
用户流量日志数据是根据预先创建的埋点进行采集的，其中，埋点所定义的采集数据包括以下数据的一种或多种：渠道节点信息、用户信息、用户行为类型、用户访问时间信息、用户访问的对象实体、回退标记，因此，用户流量日志数据包括上述一种或多种数据，在判断出用户流量日志数据中包含具有回退标记的渠道节点访问数据的情况下，从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，滤除其中具有回退标记的渠道节点访问数据，然后根据滤除后的渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴。
下面结合具体实例进行说明：
营销平台设置有以下渠道节点：大牌快抢、专属优惠、店铺页猜你喜欢、搜索结果页、线下扫码，用户在营销平台的浏览渠道节点页面的顺序如下：大牌快抢-商品a、专属优惠-券c、店铺页猜你喜欢-券g，在看到店铺页猜你喜欢中的券g的券详情页后，发现专属优惠中的券c更好，可以返回至券c的券详情页，领取券c，对于这类情况，渠道节点访问数据如下：大牌快抢、2018年7月10日11:30:00；专属优惠、2018年7月10日11:31:00；店铺页猜你喜欢、2018年7月10日11:32:00、回退；然后滤除具有回退标记的渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴，当然这里仅是示意性说明，还可以采用0-1方式进行标记，例如，0表示未回退，1表示回退，当产生返回行为时，可以记录为1。
步骤s203，从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴。
在根据步骤s201判断出用户流量日志数据中不包含具有回退标记的渠道节点访问数据的情况下，从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，其中，渠道节点访问数据包括：渠道节点信息、用户访问时间信息，然后，根据渠道节点信息和用户访问时间信息建立渠道节点访问时间轴，其中，渠道节点访问时间轴是依据用户访问时间顺序，将渠道节点串联起来得到的，如图2e所示。
步骤s204，根据属于预设时间段内的用户流量日志数据，获取属于相同预设时间段内的用户业务行为数据。
在本步骤中，并不是随意地获取用户业务行为数据，而是需要获取与用户流量日志数据相关的用户业务行为数据，所获取的用户业务行为数据应满足以下两个条件：第一，与用户流量日志数据具有相同的用户信息；第二，与用户流量日志数据属于相同的时间段，满足上述两个条件的用户业务行为数据才能够用于分析对象实体的渠道归因，其中，用户业务行为数据包括：用户业务行为对应的对象实体及用户业务行为时间。
举例说明，用户流量日志数据所属时间段为2018年7月10日，用户信息为用户1，那么在本步骤中，根据属于预设时间段：2018年7月10日内的用户流量日志数据，获取属于相同预设时间段：2018年7月10日内、用户信息为用户1的用户业务行为数据，例如，所获取到的用户业务行为数据为：购买商品a、2018-7-1011:30:07；购买商品b、2018-7-1011:30:15；领取券c、2018-7-1012:33:37；领取券d、2018-7-1012:34:57；购买商品e、2018-7-1015:33:00；买单交易f、2018-7-1017:40:00。
在本实施例中，并不限定步骤s204与步骤s202的执行顺序，还可以先执行步骤s204再执行步骤s202；或者，同时执行步骤s202和步骤s204。
步骤s205，根据用户业务行为数据，建立用户业务行为时间轴。
在根据步骤s204获取到属于相同预设时间段内的用户业务行为数据后，根据用户业务行为数据中的用户业务行为对应的对象实体及用户业务行为时间，建立用户业务行为时间轴，其中，用户业务行为时间轴是依据用户业务行为时间顺序，将用户业务行为对应的对象实体串联起来得到的，如图2e所示。
在建立了渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴之后，可以基于渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴，确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，具体地，可以采用步骤s206-步骤s208中的方法确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系：
步骤s206，针对任一用户业务行为，获取该用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点。
本实施例的目的是确定一次会话中用户业务行为对应的对象实体是由哪个渠道节点引导而来，其中，一次会话结束的标志为相应的用户业务行为发生，举例说明，用户浏览了大牌快抢中的商品a、专属优惠中的券c，产生了用户业务行为：领取券c，则认为大牌快抢中的商品a-专属优惠中的券c-领取券c的过程是一次会话，用户在后续过程中又浏览了店铺页猜你喜欢中的商品e、大牌快抢中的商品b，产生了用户业务行为：购买商品b，则认为店铺页猜你喜欢中的商品e-大牌快抢中的商品b-购买商品b的过程是一次会话，因此，可以以用户业务行为的时间点作为确定依据，具体地，针对任一用户业务行为，查询用户业务行为时间轴，获取该用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点，例如，购买商品a的第一时间点为2018-7-1011:30:07，购买商品b的第一时间点为2018-7-1011:30:15；领取券c的第一时间点为2018-7-1012:33:37；领取券d的第一时间点为2018-7-1012:34:57；购买商品e的第一时间点为2018-7-1015:33:00；买单交易f的第一时间点为2018-7-1017:40:00。
步骤s207，查询渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点。
在确定了用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点后，需要查询渠道节点访问时间轴，确定渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点，结合图2e进行说明，在购买商品a的第一时间点：2018-7-1011:30:07之前的渠道节点为：大牌快抢；购买商品b的第一时间点：2018-7-1011:30:15之前的渠道节点为：大牌快抢；领取券c的第一时间点：2018-7-1012:33:37之前的渠道节点为：专属优惠；领取券d的第一时间点：2018-7-1012:34:57之前的渠道节点为：专属优惠；购买商品e的第一时间点：2018-7-1015:33:00之前的渠道节点为：店铺页猜你喜欢；买单交易f的第一时间点：2018-7-1017:40:00之前的渠道节点为：搜索结果页、线下扫码。
步骤s208，基于预设归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点，建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系。
在确定了渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点之后，可以基于预设归因规则，例如，预设就近归因规则和预设首次归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点。
具体地，可以基于预设就近归因规则，从查询到的渠道节点中确定时间点距离第一时间点最近的渠道节点，下面结合步骤s207中所确定的渠道节点举例说明基于预设就近归因规则所确定的渠道节点：
例如，确定距离购买商品a的第一时间点：2018-7-1011:30:07最近的渠道节点为：大牌快抢；距离购买商品b的第一时间点：2018-7-1011:30:15最近的渠道节点为：大牌快抢；距离领取券c的第一时间点：2018-7-1012:33:37最近的渠道节点为：专属优惠；距离领取券d的第一时间点：2018-7-1012:34:57最近的渠道节点为：专属优惠；距离购买商品e的第一时间点：2018-7-1015:33:00最近的渠道节点为：店铺页猜你喜欢；距离买单交易f的第一时间点：2018-7-1017:40:00最近的渠道节点为：线下扫码；
和/或，可以基于预设首次归因规则，从查询到的渠道节点中确定在渠道节点访问时间轴中首次访问的渠道节点，下面结合步骤s207中所确定的渠道节点举例说明基于预设首次归因规则所确定的渠道节点：
例如，对于用户业务行为：购买商品a，首次访问的渠道节点为：大牌快抢；对于用户业务行为：购买商品b，首次访问的渠道节点为：大牌快抢；对于用户业务行为：领取券c，首次访问的渠道节点为：专属优惠；对于用户业务行为：领取券d，首次访问的渠道节点为：专属优惠；对于用户业务行为：购买商品e，首次访问的渠道节点为：店铺页猜你喜欢；对于用户业务行为：买单交易f，首次访问的渠道节点为：搜索结果页。
在基于预设归因规则从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点之后，建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系，例如，购买商品a-大牌快抢。
步骤s209，判断用户业务行为对应的对象实体是否为与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体；若是，则执行步骤s210；若否，则执行步骤s211。
在本实施例中，不仅可以确定对象实体是由哪个渠道节点引导而来，还可以确定是由渠道节点直接引导还是间接引导，具体地，可以采用以下方法进行确定：判断用户业务行为对应的对象实体是否为与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体，其中，与渠道节点直接相关的对象实体指在渠道节点上一次跳转便能着陆至详情页的对象实体，这里可以采用追溯手段来进行判断，例如，从用户业务行为对应的对象实体的详情页往前追溯，若一次追溯便可追溯到渠道节点页面，则可以认为是与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体；否则，不是与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体。
步骤s210，确定用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系为直接关联关系。
在根据步骤s209判断出用户业务行为对应的对象实体为与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体的情况下，可以确定用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系为直接关联关系，其中，直接关联关系可以通俗地理解为：在渠道节点的页面上点的对象实体(例如，商品、券、门店)与购买的商品或领取的券或交易门店相同。
步骤s211，确定用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系为间接关联关系。
在根据步骤s209判断出用户业务行为对应的对象实体不是与所确定的至少一渠道节点直接相关的对象实体的情况下，可以确定用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系为间接关联关系，其中，间接关联关系可以通俗地理解为：在渠道节点的页面上点的对象实体(例如，商品、券、门店)与购买的商品或领取的券或交易门店不同。
步骤s212，根据任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
其中，渠道归因结果是渠道归因逻辑分析的结果，体现了对象实体是由哪个渠道节点引导而来，是直接引导还是间接引导。
具体地，在根据步骤s208建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系之后，以及根据步骤s209-步骤s211确定了用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系为直接关联关系或间接关联关系之后，可以根据任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果，如图2f所示。
步骤s213，从用户流量日志数据中提取用户访问对象实体的用户行为数据。
本实施例不仅可以确定渠道归因结果，还能够计算各对象实体在渠道节点的转化效果，例如，可以计算商品a在渠道节点：大牌快抢的转化率，具体地，从用户流量日志数据中提取用户访问对象实体的用户行为数据，例如，用户行为类型、用户访问的对象实体。
步骤s214，根据至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果及用户行为数据，计算至少一个对象实体在各个渠道节点的转化率。
在本步骤，根据至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果可以确定对象实体被购买/领取/交易的次数，根据上述用户行为数据能够统计出用户访问的对象实体被点击/曝光/访问的总次数，从而能够计算得到至少一个对象实体在各个渠道节点的转化率。
另外，还可以根据曝光次数和访问次数，计算商品详情页/券详情页的转化率。
在本实施例中，某个渠道节点下可能包括二级渠道节点或三级渠道节点等，利用该对象实体的渠道归因方法可以归优先因至二级渠道节点或三级渠道节点等，对于无法归因至细分的渠道节点(例如，二级渠道节点或三级渠道节点等)的情况，可以归因至一级渠道节点。
根据本发明上述实施例提供的方法，通过设置回退标记，能够准确地分析确定各个对象实体由哪个渠道节点引导而来，提高了渠道归因精准性，通过计算各对象实体在渠道节点的转化效果，从而便于营销平台直观地衡量各渠道节点的引导效果，以及衡量渠道节点对营销平台商户的价值，另外，还能够使营销平台商户根据转化效果衡量各渠道节点的引流价值，从而选择合适的渠道节点进行推广，利于营销平台的推广。
图3示出了根据本发明一个实施例的对象实体的渠道归因装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：采集模块300、获取模块310、渠道归因逻辑分析模块320。
采集模块300，适于根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据。
获取模块310，适于根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体。
渠道归因逻辑分析模块320，适于利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，获取模块310进一步适于：根据属于预设时间段内的用户流量日志数据，获取属于相同预设时间段内的用户业务行为数据。
可选地，渠道归因逻辑分析模块320进一步包括：建立单元321，适于从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，建立渠道节点访问时间轴；以及，根据用户业务行为数据，建立用户业务行为时间轴；
第一确定单元322，适于基于渠道节点访问时间轴及用户业务行为时间轴，确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系；
第二确定单元323，适于根据任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。
可选地，第一确定单元322进一步适于：针对任一用户业务行为，获取该用户业务行为在用户业务行为时间轴中的第一时间点；
查询渠道节点访问时间轴中对应时间点位于第一时间点之前的渠道节点；
基于预设归因规则，从查询到的渠道节点中确定至少一渠道节点，建立用户业务行为与所确定的至少一渠道节点的关联关系。
可选地，第一确定单元322进一步适于：基于预设就近归因规则，从查询到的渠道节点中确定时间点距离第一时间点最近的渠道节点；
和/或，基于预设首次归因规则，从查询到的渠道节点中确定在渠道节点访问时间轴中首次访问的渠道节点。
可选地，装置还包括：第一判断模块330，适于判断任一用户业务行为对应的对象实体是否为与任一渠道节点直接相关的对象实体；
第一确定单元322进一步适于：若任一用户业务行为对应的对象实体为与任一渠道节点直接相关的对象实体，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为直接关联关系；若任一用户业务行为对应的对象实体不是与任一渠道节点直接相关的对象实体，则进一步确定任一用户业务行为与任一渠道节点的关联关系为间接关联关系。
可选地，装置还包括：第二判断模块340，适于判断用户流量日志数据中是否包含具有回退标记的渠道节点访问数据；
建立单元321进一步适于：若用户流量日志数据中包含具有回退标记的渠道节点访问数据，则从用户流量日志数据中提取渠道节点访问数据，对其中具有回退标记的渠道节点访问数据进行滤除处理。
可选地，装置还包括：提取模块350，适于从用户流量日志数据中提取用户访问对象实体的用户行为数据；
计算模块360，适于根据至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果及用户行为数据，计算至少一个对象实体在各个渠道节点的转化率。
可选地，埋点所定义的采集数据包括以下数据的一种或多种：渠道节点信息、用户信息、用户行为类型、用户访问时间信息、用户访问的对象实体、回退标记。
可选地，渠道节点包括：频道页渠道节点、活动渠道节点、外部线上引流渠道节点、外部线下引流渠道节点。
可选地，对象实体包括：商品、券、门店。
根据本发明上述实施例提供的装置，根据预先创建的针对多个对象实体的埋点，采集用户流量日志数据；根据用户流量日志数据，获取用户业务行为数据，其中，用户业务行为数据包括至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体；利用用户流量日志数据及用户业务行为数据进行渠道归因逻辑分析，确定至少一个用户业务行为对应的至少一个对象实体的渠道归因结果。基于本发明提供的方案，能够分析确定各个对象实体由哪个渠道节点引导而来，从而便于营销平台衡量各渠道节点的引导效果，以及衡量渠道节点对营销平台商户的价值，另外，还能够使营销平台商户根据所确定的渠道归因结果衡量各渠道节点的引流价值，从而选择合适的渠道节点进行推广。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的对象实体的渠道归因方法。
图4示出了根据本发明一个实施例的计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图4所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(communicationsinterface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。
其中：
处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。
通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述对象实体的渠道归因方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器402可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(applicationspecificintegratedcircuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序410具体可以用于使得处理器402执行上述任意方法实施例中的对象实体的渠道归因方法。程序410中各步骤的具体实现可以参见上述对象实体的渠道归因实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的对象实体的渠道归因设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。