CN104298728A - 一种通过互联网投放视频广告的方法和*** - Google Patents
一种通过互联网投放视频广告的方法和*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供了一种通过互联网投放视频广告的方法和***,其中的方法具体包括:依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;向该到访用户投放查询得到的视频广告。本发明能够扩充可投放的广告库存。
Description
技术领域
本发明涉及互联网信息处理技术领域,特别是涉及一种通过互联网投放视频广告的方法和***。
背景技术
随着互联网的迅速发展,网络广告也日益普及,其以文字链接、旗帜、视频等多种形式出现在各种网站、即时通讯工具、网上直播软件和下载软件之中。
视频广告主要指在网络视频流媒体上投放的视频广告,如优酷、土豆等视频分享网站及PPLive、PPStream等P2P技术下的视频直播媒体上投放的视频广告。视频广告打破了电视广告按时序播出的限制,任何时间地点,只要访问播出媒体就能收看到该广告。同时视频广告采用先进多媒体技术,融合视频、音频、图像、动画及文本于一体,比传统网络广告的动画和文本的简单表现形式多,表现力更生动。
现有方案在互联网上投放视频广告,所采取的的方式主要为内容定向方式。例如,广告主A购买了“爱情公寓4”这部电视剧的视频广告,那么用户在观看“爱情公寓4”时就会出现广告主A投放的广告。可以看出,现有方案仅能够覆盖观看过特定电视剧的用户,因此具有覆盖面狭窄、库存量较小的缺点。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种通过互联网投放视频广告的方法,能够扩充可投放的广告库存。
相应的,本发明实施例还提供了一种通过互联网投放视频广告的***,用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题,本发明公开了一种通过互联网投放视频广告的方法,包括:
依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
向该到访用户投放查询得到的视频广告。
优选的,所述方法还包括:对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系;
其中,所述对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析的步骤包括:
依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;
对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系。
优选的,所述依据用户行为数据和全网视频数据关联分析的步骤还包括:
对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系。
优选的,所述方法还包括:在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告。
优选的,通过如下步骤得到所述全网视频数据的视频兴趣标签:
在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
优选的,所述定向条件包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
优选的,所述对所述视频兴趣标签进行过滤的步骤,包括:
利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
另一方面,本发明还公开了一种通过互联网投放视频广告的***,包括:
匹配模块,用于依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
查询模块,用于查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;及
投放模块,用于向该到访用户投放查询得到的视频广告。
优选的,所述***还包括:用于对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系的映射建立模块;
其中,所述映射建立模块包括:
第一映射建立子模块,用于依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
第二映射建立子模块,用于对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;及
关联分析子模块,用于对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系。
优选的,所述映射建立模块还包括:
过滤子模块,用于对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
则所述第一映射建立子模块,具体用于依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系。
优选的,所述***还包括:用于在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告的定向投放模块。
优选的,所述***还包括:用于获取所述全网视频数据的视频兴趣标签的标签获取模块;
其中,所述标签获取模块,包括:
第一标签获取子模块,用于在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
第二标签获取子模块,用于依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
优选的,所述定向条件包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
优选的,所述过滤子模块,具体用于利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
与现有技术相比,本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例将现有视频广告的方式从内容定向方式拓展到了视频兴趣标签定向方式;具体而言,现有方案进行广告投放的依据是用户当前正在观看的视频内容,而本发明实施例进行广告投放的依据是基于用户历史上经常观看的视频行为得到的视频兴趣标签,并且,本发明能够依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到的视频兴趣标签为当前用户感兴趣的视频兴趣标签,因此,本发明实施例能够实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告;
首先,在本发明实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告后,本发明的广告库存不再局限于热门视频,而是可以对历史上经常看过热门视频符合某视频兴趣标签的用户进行追投,也即当该到访用户观看长尾视频等冷门视频时也可以成为广告投放的受众;因此,相对于现有方案向当前用户投放当前观看视频所对应的视频广告,本发明实施例向当前用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告,能够大大扩充可投放的广告库存;
其次,依据现有方案,长尾视频往往不会被以包剧的方式售卖,用户在观看长尾视频时往往只能投放全站通投的通投广告,这种通投广告的价格通常较低,并且,在通投广告没有售卖完全的情况下,很有可能出现长尾视频的广告库存的浪费现象;而依据本发明实施例,当符合视频兴趣标签的用户在观看长尾资源时,也会被该视频兴趣标签对应的视频广告覆盖,因此,能够增加长尾视频的广告的投放价格,避免出现其广告库存的浪费现象。
附图说明
图1是本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例一的步骤流程图;
图2是本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例二的步骤流程图;
图3是本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例三的步骤流程图;
图4是本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例四的步骤流程图;以及
图5是本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例的结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
参照图1,示出了本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例一的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101、依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系可以为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
步骤102、查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
步骤103、向该到访用户投放查询得到的视频广告。
本发明实施例可以应用于爱奇艺、优酷土豆、乐视、腾讯视频、搜狐视频等能够提供在线视频服务的视频网站或视频服务客户端,也可以应用于涉及网络视频广告的网站,用于在向用户提供在线视频服务的同时,向用户投放广告。
以视频网站为例,到访用户具体可以包括:已登录视频网站的用户,或者,正在或者准备观看视频的用户。其中,到访用户的登录请求中包含有用户标识等信息,此种情况下,用户即使还未观看或准备观看视频,仍可以为其匹配得到视频兴趣标签。当用户在视频网站上观看某一视频时,视频播放器会向广告投放***发送广告请求,以请求在播放视频前或者播放视频后播放广告,其中,所述广告请求中可能包含了视频以及用户的相关信息,如视频名称、时长以及用户标识(ID,Identity)等信息,广告投放***接收到所述广告请求后,会根据广告请求中所携带的用户标识找到匹配的视频兴趣标签。
本发明实施例中,视频兴趣标签可用于反映用户人群对于视频的兴趣标签,在接收到广告请求时,可以依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到所述广告请求中所携带用户的视频兴趣标签;其中,由于用户与视频兴趣标签的映射关系可以描述<用户ID,视频兴趣标签>的关系,且其可以依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到,也即,用户与视频兴趣标签的映射关系考虑了用户历史上对于视频的观看行为数据;这样,依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到的视频兴趣标签为当前用户感兴趣的视频兴趣标签,因此,本发明能够实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告。
本技术领域中,对于热门视频(热播的电视剧或者综艺),广告库存总是缺的,因为会有很多广告主来竞争这些资源,而在本发明实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告后,本发明的广告库存不再局限于热门视频,而是可以对历史上经常看过热门视频的用户进行追投,也即当该到访用户观看长尾视频等冷门视频时也可以成为广告投放的受众;因此,相对于现有方案向当前用户投放当前观看视频所对应的视频广告,本发明实施例向当前用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告,能够大大扩充可投放的广告库存。
进一步,为了实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告,本发明实施例的广告投放***不是类似现有方案以视频为单位售卖广告位,而是以视频兴趣标签为单位售卖广告位。
假设“孙俪”标签为一视频兴趣标签的示例,而有些用户观看过《玉观音》、《上海滩》、《甄传》等“孙俪”主演的电视剧,故依据这些用户的观看行为数据和全网视频数据关联分析可以得到这些用户对“孙俪”标签感兴趣,也即,这些用户为“孙俪”标签的粉丝用户;同时,广告主可以购买“孙俪”标签,以实现向“孙俪”标签的粉丝用户投放“孙俪”标签所代言的广告。
综上,本发明实施例将现有视频广告的方式从内容定向方式拓展到了视频兴趣标签定向方式;具体而言,现有方案进行广告投放的依据是用户当前正在观看的视频内容,而本发明实施例进行广告投放的依据是基于用户历史上经常观看的视频行为得到的视频兴趣标签,并且,本发明能够依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到的视频兴趣标签为当前用户感兴趣的视频兴趣标签,因此,本发明实施例能够实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告;
首先,在本发明实现向到访用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告后,本发明的广告库存不再局限于热门视频,而是可以对历史上经常看过热门视频符合某视频兴趣标签的用户进行追投,也即当该到访用户观看长尾视频等冷门视频时也可以成为广告投放的受众;因此,相对于现有方案向当前用户投放当前观看视频所对应的视频广告,本发明实施例向当前用户投放感兴趣的视频兴趣标签所对应的视频广告,能够大大扩充可投放的广告库存;
其次,依据现有方案,长尾视频往往不会被以包剧的方式售卖,用户在观看长尾视频时往往只能投放全站通投的通投广告,这种通投广告的价格通常较低,并且,在通投广告没有售卖完全的情况下,很有可能出现长尾视频的广告库存的浪费现象;而依据本发明实施例,当符合视频兴趣标签的用户在观看长尾资源时,也会被该视频兴趣标签对应的视频广告覆盖,因此,能够增加长尾视频的广告的投放价格,避免出现其广告库存的浪费现象。
实施例二
参照图2,示出了本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例二的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤201、对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系;
所述步骤201具体可以包括:
步骤211、依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
步骤212、对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;
步骤213、对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系;
步骤202、依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;
步骤203、查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
步骤204、向该到访用户投放查询得到的视频广告。
相对于实施例一,本实施例增加了对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系的步骤201,且通过步骤211-步骤213描述了具体的关联分析过程。
其中,对于步骤211,可以通过如下步骤得到所述全网视频数据的视频兴趣标签:
步骤A1、在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
步骤A2、依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
其中,步骤A1可以在版权视频的生产过程中,编辑等人员可以依据视频的发行信息对全网视频内容打上视频兴趣标签,如“爱情片”、“孙俪”、“刘德华”、“财经”等。
步骤A2的实现过程可以为:观看视频的用户可以根据自身的感受对视频(包括版权视频和用户上传视频)打上标签,其中,可以在播放视频的周围展现相关的标签选项或标签提交入口,该标签选项或标签提交入口可以方便用户通过关键字反馈其对于视频的认知,如某用户对于《甄嬛传》反馈的标签包括:“后宫”、“孙俪”等等,用户对于《步步惊心》反馈的标签包括“穿越”等等。在实际中,可以对用户反馈的标签进行筛选,过滤掉不符合视频内容的标签,从而保留并记录真正符合视频内容的标签。
需要说明的是,本发明实施例的视频兴趣标签可以涵盖主演明星,视频题材,频道,地区年代等信息,本发明实施例对具体的视频兴趣标签不加以限制。
在得到全网视频数据的视频兴趣标签后,可以得到<视频ID,视频兴趣标签>的关系
对于步骤212,在实际应用中,当用户观看视频时,视频播放器会向服务器发送一条或多条日志,日志中记录了用户ID、当前视频ID、观看时间等信息,这样,可以对日志中记录的数据进行ETL(Extract提取-Transform转换-Load装载)等处理,且可以依据处理结果构建一个用户观看视频的行为日志库,该行为日志库中可以记录有<用户ID,视频ID>的关系。
对于步骤213,可以对<视频ID,视频兴趣标签>的关系和<用户ID,视频ID>的关系进行关联分析,得到<用户ID,视频兴趣标签>的关系,例如,对于经常看“爱情片”的用户对应“爱情片”标签,经常追“刘德华”视频的用户对应“刘德华”标签,经常看《吴晓波频道》的用户对应“财经”标签等等。
在实际应用中,可以将<用户ID,视频兴趣标签>的关系维护在一个UDP(用户数据平台,User Data Platform)中。UDP可以服务于广告投放***。当一个用户到访,步骤202可以通过查询UDP第一时间获得该到访用户的视频兴趣标签。
假设步骤202通过查询UDP得到了该到访用户的视频兴趣标签列表,那么,可以接着查看视频兴趣标签列表中是否有视频兴趣标签已经被售卖,然后获得购买视频兴趣标签的广告主的订单,最后把订单对应的广告视频展示给用户。
实施例三
参照图3,示出了本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例三的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤301、对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系;
所述步骤301具体可以包括:
步骤311、依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
步骤312、对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;
步骤313、对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系;
步骤314、对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
步骤315、依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
步骤302、依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;
步骤303、查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
步骤304、向该到访用户投放查询得到的视频广告。
相对于实施例二,本实施例在对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析的过程中,增加了步骤314-步骤315,用以描述得到可售卖视频兴趣兴趣标签的过程。
通常来说,可售卖视频兴趣标签有两个特点:一是具备比较明显的商业价值,二是具备一定的用户覆盖量。比如”吴晓波频道”是一个具有“财经”标签的综艺节目,且有一个较大的用户群体看过财经”标签的视频,因此“财经”就是一个很好的可售卖视频兴趣标签。
因此,所述对所述视频兴趣标签进行过滤的步骤314,具体可以包括:利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
在具体实现中,可以构建一个视频标签库,并利用相应的过滤条件进行人工或机器的过滤,从视频标签库中过滤出可售卖视频兴趣标签库。进一步,可以将可售卖视频标签库和用户标识与视频标识的映射关系进行联合分析,可以得到<用户ID,可售卖视频兴趣标签>的关系。
参照图4,示出了本发明的一种通过互联网投放视频广告的方法实施例四的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤401、依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系可以为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
步骤402、查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
步骤403、在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告。
相对于实施例一,本实施例在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告,能够增加视频广告投放的准确度。
在实际应用中,可以在广告库中对需要定向到视频兴趣标签的视频广告设置定向条件,从而将视频广告定向到具备特定视频兴趣标签的用户。
在本发明的一种优选实施例中,所述定向条件具体可以包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
这里的视频兴趣标签具体可以涵盖主演明星,视频题材,频道,地区年代等等,用户对视频兴趣标签的观看频率可以根据广告主的要求进行设置,比如最近30天看过5次,最近一周看过2次等。在设置了上述定向条件后,广告投放***在得到到访用户的信息后就会立即进行判断,该到访用户是否符合某个订单的定向条件,从而来决定是否对该到访用户投放该订单对应的视频广告。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图5,示出了本发明一种通过互联网投放视频广告的***实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
匹配模块501,用于依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
查询模块502,用于查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;及
投放模块503,用于向该到访用户投放查询得到的视频广告。
在本发明的一种优选实施例中,所述***还可以包括:用于对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系的映射建立模块;
其中,所述映射建立模块具体可以包括:
第一映射建立子模块,用于依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
第二映射建立子模块,用于对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;及
关联分析子模块,用于对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系。
在本发明的另一种优选实施例中,所述映射建立模块还包括:
过滤子模块,用于对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
则所述第一映射建立子模块,具体用于依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系。
在本发明的再一种优选实施例中,所述***还可以包括:用于在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告的定向投放模块。
在本发明的一种优选实施例中,所述***还可以包括:用于获取所述全网视频数据的视频兴趣标签的标签获取模块;
其中,所述标签获取模块,具体可以包括:
第一标签获取子模块,用于在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
第二标签获取子模块,用于依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
在本发明的另一种优选实施例中,所述定向条件具体可以包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
在本发明的再一种优选实施例中,所述过滤子模块,可具体用于利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
对于***实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种通过互联网投放视频广告的方法和一种通过互联网投放视频广告的***,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (14)
1.一种通过互联网投放视频广告的方法,其特征在于,包括:
依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;
向该到访用户投放查询得到的视频广告。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系;
其中,所述对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析的步骤包括:
依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;
对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依据用户行为数据和全网视频数据关联分析的步骤还包括:
对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,还包括:在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过如下步骤得到所述全网视频数据的视频兴趣标签:
在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述定向条件包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述视频兴趣标签进行过滤的步骤,包括:
利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
8.一种通过互联网投放视频广告的***,其特征在于,包括:
匹配模块,用于依据用户与视频兴趣标签的映射关系匹配得到到访用户的视频兴趣标签;其中,所述用户与视频兴趣标签的映射关系为依据用户行为数据和全网视频数据关联分析得到;
查询模块,用于查询购买所述视频兴趣标签的广告主的视频广告;及
投放模块,用于向该到访用户投放查询得到的视频广告。
9.根据权利要求8所述的***,其特征在于,还包括:用于对用户行为数据和全网视频数据进行关联分析,得到用户与视频兴趣标签的映射关系的映射建立模块;
其中,所述映射建立模块包括:
第一映射建立子模块,用于依据所述全网视频数据及其视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系;
第二映射建立子模块,用于对所述用户行为数据进行抽取转换装载处理,得到用户标识与视频标识的映射关系;及
关联分析子模块,用于对所述视频标识与视频兴趣标签的映射关系和所述用户标识与视频标识的映射关系进行关联分析,得到用户标识与视频兴趣标签的映射关系。
10.根据权利要求9所述的***,其特征在于,所述映射建立模块还包括:
过滤子模块,用于对所述视频兴趣标签进行过滤,得到可售卖视频兴趣兴趣标签;
则所述第一映射建立子模块,具体用于依据所述全网视频数据及其可售卖视频兴趣标签,得到视频标识与视频兴趣标签的映射关系。
11.根据权利要求8或9所述的***,其特征在于,还包括:用于在该到访用户符合定向条件时,向该到访用户投放查询得到的视频广告的定向投放模块。
12.根据权利要求9所述的***,其特征在于,还包括:用于获取所述全网视频数据的视频兴趣标签的标签获取模块;
其中,所述标签获取模块,包括:
第一标签获取子模块,用于在版权视频的生产过程中依据视频的发行信息得到的版权视频的视频兴趣标签;和/或
第二标签获取子模块,用于依据用户对视频的标签行为得到的视频的视频兴趣标签。
13.根据权利要求11所述的***,其特征在于,所述定向条件包括:视频兴趣标签及用户对视频兴趣标签的观看频率对应的组合条件。
14.根据权利要求10所述的***,其特征在于,所述过滤子模块,具体用于利用视频兴趣标签的商业属性和用户对视频兴趣标签的观看频率对所述视频兴趣标签进行过滤,得到相应的可售卖视频兴趣兴趣标签。
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