CN104919481A - 通过识别有影响的消费者来找出趋势 - Google Patents
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Abstract
可从多个电子装置采集多个消费者的相关信息。从所述相关信息与一个或多个项目之间的相关性来确定影响信息。所述影响信息可用于识别一个或多个影响者。从一个或多个影响者的同时期在线行为采集的关于一个或多个种类的项目的信息可用于识别关于一个或多个种类中的一个或多个特定项目的趋势。需要强调的是,提供本摘要是为了符合需要摘要的规则,即将允许检索人或其他读者迅速确定本技术公开的主题。应理解,摘要的提交不是用来解释或限制所附权利要求书的范围或含义。
Description
技术领域
本发明大体涉及识别有影响的消费者,并且通过监视消费者间的活动来找出消费者趋势。
背景技术
社交网站和数字通信工具(例如,电子邮件、电话通信、视频会话、即时消息接发、网络浏览、音乐播放器、媒体播放器等)的用户在登录到社交网站、其它站点或信息共享应用时,可观看、收听或访问来自因特网的各种不同类型的媒体。所述媒体可包括音乐、书籍、音频、视频、照片、文本、博客、文章或任何类型的内容。当新媒体出现时,通过检查例如视频可获得的观看数量,用户行为可表明什么媒体是流行的。
广告商和其他感兴趣的团体可发现,确定新视频、歌曲或其它媒体何时在特定的人口统计或时间中首先出现为流行或潜在流行是有用的。如果出现的趋势可在它的早期阶段被找出,那么随着趋势在人气方面增加,广告商可更好地准备以便利用广告活动中的趋势。
然而,难以识别在人气方面增长但尚未处于某一阶段的内容,在所述阶段时,所述内容已经变成“病毒化的”,并且已经由很大数量的个人和/或装置消费。
正是在这种背景下,本公开的各方面由此而生。
附图说明
图1为示出内容项目可如何在消费者群体间的人气中增长的示意图。
图2A为内容项目的人气随时间而变的图表。
图2B为示出图2A中的图表的人气随时间而变的变化的图表。
图3A为根据本公开的方面的用于识别消费者群体间的影响者的方法的流程图。
图3B为根据本公开的方面的用于找出消费者群体间的趋势的方法的流程图。
图4为根据本公开的方面示出使用互连装置来实现用于识别影响者和找出趋势的方法的框图。
具体实施方式
引言
可通过确定项目是否由一个或多个特定有影响的消费者促销,来估计特定项目的潜在人气。为方便,所述有影响的消费者在本文中被称为“影响者”。在内容由“影响者”促销后,对内容项目的兴趣可突然以指数方式增加。
问题是双重的。第一,人们必须确定哪些消费者是关于特定类型的内容的“影响者”。第二,人们必须追踪所识别的影响者的行为,以便确定他们在早期阶段促销什么内容。
可通过参考图1和图2A以及图2B来理解内容项目的人气的增长。讨论中的项目可为媒体内容项目,例如可以电子方式传输的歌曲、相册、文章、视频、电影、电视节目。然而,人气趋势也可伴随商品或服务发生,所述商品或服务如汽车、服装、食品、饮品、假期目的地、饭店、酒吧、***、航空公司。项目也可包括在艺术、科学、文学、政治等等中的抽象概念。可经历趋势的项目列表实质上是无限的。理论上,人气趋势可为可被命名的任何事物而开发。
为以下实例的目的,假设讨论的项目为媒体内容项目,如新艺术家的歌曲。图1以图解方式示出一组连接的消费者的增长趋势的实例。消费者可通过社交媒体彼此连接。再次,为了实例,假设每个消费者以某种方式“连接”到三个其他消费者。举例来说,如果消费者通过如脸书(Facebook)等社交媒体连接,那么每个消费者具有三个“朋友”。消费者可将内容项目推荐给他们的朋友,例如,通过为内容项目点击“喜欢”按钮。为了实例,假定当特定消费者推荐内容项目时,所述推荐被发送给连接到所述特定消费者的三个其他消费者。
根据本公开的方面,可认识到,并非所有的推荐是相等的。通常,推荐的有效性取决于哪个特定客户正进行推荐。为示出这一点,假设存在两种类型的消费者:正常消费者Ui和“影响者”Ij。为实例的目的,这两种类型之间的差异如下。当正常消费者推荐内容项目时,三个朋友中仅一个对所述推荐采取行动。当影响者推荐内容项目时,所有三个朋友均对推荐采取行动。为实例的目的,消费者可通过购买或下载所推荐的项目,或将他们对所推荐项目的推荐传递给其他消费者来对推荐采取行动。消费者也可通过花费时间在所推荐项目上(例如,玩推荐的视频游戏)、在线对所推荐项目评写(例如,在博客帖子、在线文章或在线聊天中)、或经由社交媒体服务表明对项目的认可(例如,通过为项目点击“喜欢”按钮)来对所推荐的项目采取行动。对推荐采取行动的消费者越多,项目就变得越流行。
图1示出影响者可随时间对内容项目的人气具有的影响。通过垂直虚线来表明时间间隔。每次对推荐采取行动,项目的人气P增加1。假设在某个初始时间t1,普通消费者U1对内容项目采取行动,并且将内容项目推荐给三个所连接的消费者。U1为普通消费者,并且仅一个所连接的消费者(U2)在t2时将项目推荐给三个其他消费者。这三个其他消费者中仅一个(U3)在t3时将项目推荐给包括影响者I1的三个其他消费者。在t4点,增长率由于影响者I1的推荐的有效性而增加。两个普通消费者U4和U5以及第二影响者I2在t5时对来自影响者I1的推荐采取行动。第二影响者I2进一步增加人气P的增长。普通消费者U6和U7在t6时分别对来自普通消费者U4和U5的推荐采取行动。随着推荐到达越来越多的影响者,人气速率可以指数方式增长。
应指出,若干不同因素可影响人气增长。举例来说,如果影响者具有较多的连接,那么所述影响者可潜在地具有较大的影响。此外,如果影响者连接到相当大数量的其他影响者,乘数效应在项目人气传播的早期阶段可为庞大的。举例来说,注意到,在影响者I3将推荐传递给影响者I4和I5后,人气有巨大的跳跃。
如从图2A和图2B中的图表可见,项目人气的增长在t1与t3之间为线性的。在t3与t5之间以较大的速率线性增加,并且随后在t6后以高度非线性方式增加。
可从图1以及图2A到图2B理解一些事情。第一,可通过人气P的增长速率的突然和显著的改变来看见影响者的效果。第二,如果可预先识别影响者,那么有可能通过监视消费者对项目的推荐以及确定项目是否在早期被足够的影响者推荐,来估计新项目的人气增长。应指出,从随时间的人气改变速率(ΔP)图更容易找出人气的突然改变,例如,如图2B所示。当然,期待人气P、人气改变速率ΔP无限期地继续增长是不合理的,然而如果人们可检测有影响的消费者之间的人气增长的早期阶段,那么人们可潜在地在它变成普遍之前找出趋势。这种能力可为极其有用的,例如,用于促销、销售和广告媒体内容项目。
识别在消费者中的影响者
根据本公开的一方面,以上所论述的概念可被利用以便识别一组消费者中的影响者。在图3A中以图解方式示出用于识别所述影响者的方法300的实例。通常,可采集相关信息,如在302处表明。作为实例,并且不作为限制,社交媒体服务可被配置以便收集识别影响者和追踪他们的推荐所需的信息。应指出,可通过任意数量或其他的标识符来识别影响者,而不获取关于用户的任何个人识别信息。反而,采集相关信息是有用的,所述相关信息如:
1)哪种类型的项目具有给定的推荐消费者?
2)哪些其他消费者从给定消费者接收到所述推荐?
3)从给定消费者接收推荐的其他消费者的哪一数目或比例对来自给定消费者那些推荐采取行动?
社交媒体服务可保持关于问题1)和2)的历史数据,例如通过存储项目标识符和消费者标识符,所述项目标识符和消费者标识符与消费者进行推荐和当消费者进行项目推荐时,消费者接收到在数据库记录中的推荐相关联。社交媒体服务可在它的服务器处自动实现此操作。服务器也可存储其它相关信息,如推荐的日期和时间。服务器也可监视用户接收推荐的行为,以便确定他们是否对推荐采取行动,或通过将推荐转发给其他用户,购买推荐的项目,有利地回顾所推荐项目,或执行关于项目的其它相关动作。服务器可使此信息与推荐的消费者在数据库中的标识符关联。服务器可周期性地询问数据库,以便计算来自一个消费者的由其他消费者采取行动的推荐的数目或比例。
通过分析关于这三个问题的历史数据,有可能建立给定消费者对连接到所述给定消费者的其它消费者具有的影响的程度和种类的图片。具有足够的历史信息,有可能形成给定消费者的推荐与其他消费者对这些推荐的期望动作之间的相关性,如在304处表明。期望的动作可包括购买项目、免费下载项目、将项目推荐给其他人等等。在304处确定用于给定消费者的相关性主要为将给定消费者进行的推荐的历史数据与接收到所述推荐的其它消费者的对应期望动作的历史数据进行比较的问题。举例来说,人们可检查给定种类中的项目人气的历史数据(例如,从针对那个种类中的项目随时间的搜索引擎点击数目的数据确定),并且执行项目人气的突然增加与在每个突然增加前的时间窗上给定消费者对项目的推荐之间的统计相关性。一致较大的相关性可暗示消费者对那个种类中的项目的人气具有影响。
在304处确定的相关性随后可用于确定与消费者关联的影响信息,如在306处表明。所述影响信息可识别给定消费者是否为关于给定种类的项目的影响者。影响信息也可表明给定消费者对其他消费者具有的影响的程度或强度。作为实例并且不作为限制,如果推荐与期望动作之间的相关性高于某个阈值,那么可将给定消费者识别为影响者。此外,可存在影响层级,较高的相关性导致较高的影响水平。此外,不同程度的影响可与针对不同特定项目种类(例如,音乐、文学或新闻)的消费者相关联。
一旦消费者已被识别为影响者,与和消费者相关联的影响有关的信息(本文中称为“影响信息”)可存储在电子数据库中,或以电子形式传输给感兴趣的团体,如在308处表明。感兴趣的团体的实例可包括广告商、人才挖掘者、媒体组织(例如,无线电台等等)、社交媒体公司、公共关系企业、政治团体、投票组织等等。
影响信息的实例包括但不限于,与消费者关联的标识符、相关项目种类的列表,以及每个相关种类的对应影响等级。作为实例,可根据项目的类型(例如,音乐、文学、新闻、视频游戏、电子装置、消费者商品等等)或根据子种类(例如,音乐、文学或视频游戏的类别)来组织相关种类。有用的影响信息的其它实例可包括“所连接”消费者的标识符。如本文所使用,术语“所连接的消费者”用于大体表明与给定消费者具有某一关系的其他消费者。举例来说,所连接的消费者可为给定消费者定期向其发送推荐的那个消费者。或者,所连接的消费者可与给定消费者具有已知或可知的社会关系,例如,他们可为邻居、配偶、同事、专业同行、共同组织或社会网络的成员、Facebook上的“朋友”等等。
影响信息也可反映一个消费者对另一消费者具有的影响的本质。举例来说,来自影响者的项目推荐可一致地领导其他消费者也推荐所述项目。这种类型的影响可为有用的,但如果项目推荐一致地导致项目的购买可,那么这种类型的影响可为更相关的。
可以展示影响存在于消费者相关空间何处的“热度图”的形式来组织和显示影响信息。在所述热度图中,相关消费者的“空间”可显示成二维图,不同颜色代表特定消费者的影响的不同程度。以这种方式显示信息可使找出有影响的消费者以及影响者之间的连接更容易。
可定制影响信息以便满足感兴趣团体的需要。举例来说,如果感兴趣团体为音乐人才挖掘者,那么分配给人才挖掘者的影响信息可限于与音乐相关的信息。
一旦有影响的消费者已被识别成影响者,就有可能使用关于所述影响者中的连接的信息来把电子促销当作目标,如在309处表明。明确地说,可以电子方式将促销瞄准一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者所使用的装置。促销可与cookie和横幅广告结合在开放***(如万维网)或闭合***(如Facebook)上运行。可实现定向促销,例如通过有策略地将针对与促销有关的一个广告的cookie放置在一组影响者中的一个影响者的网站上。
通过瞄准所连接影响者群组,促销活动可通过瞄准所连接的影响者来高效和有效地聚焦它的资源。影响者的连通性增加了促销将开始“病毒化”趋势的可能性。
通过监视影响者间的活动来找出趋势
根据本公开的方面,可根据图3B中所描绘的方法310,使用一组消费者的影响信息来找出趋势。一般来说,识别影响者,如在312处表明,例如,如以上参考图3A的方法300所描述。一旦已从较大组的消费者中识别出影响者,就可监视这些影响者的在线行为,如在314处表明。作为实例,而不作为限制,为给定社交媒体服务(例如,Facebook、推特(Twitter)等)的成员的消费者可通过在线活动进行相关推荐、购买或下载。可通过由社交媒体服务操作的一个或多个服务器来处理关于这个活动的信息(例如,推荐、购买或下载的项目),并且将所述信息记录在由社交媒体服务或代表其维持的数据库中。
可分析数据库中的信息的与所识别的影响者的活动有关的一部分以便确定趋势,如在316处表明。举例来说,识别趋势可包括确定内容项目的人气在包括一个或多个影响者的一组消费者中的增长。如以上参考图1和图2A到图2B所论述,例如可通过追踪消费者群组间的推荐来完成此任务。关于趋势的信息可存储在计算机可读介质中,和/或传输给感兴趣团体,如在318处表明。
作为实例并且不作为限制,假设已知某组有影响的消费者彼此连接。进一步假设每个有影响的消费者连接到较大数量的其它消费者,所述有影响的消费者对所述其它消费者在某些类型的音乐方面具有影响。可使用以上描述的技术来确定这个信息。如果感兴趣团体,如广告商、人才挖掘者或无线电台希望找出音乐的下一个趋势,那么可监视相关影响者的在线活动,以便在音乐艺术家或作品变得众所周知前,确定哪些音乐艺术家或作品正被这些影响者强烈推荐。作为实例并且不作为限制,可通过将网络搜索引擎上针对艺术家的姓名的搜索的“点击”数量与可基于针对一般被接受为众所周知的艺术家的姓名的搜索的某个阈值水平进行比较,人们可确定所述艺术家是否为“众所周知的”。举例来说,假设在音乐领域中,选定组的影响者正推荐“theBlack Keys”的新专辑。进一步假设在通用搜索引擎上对“Lady Gaga”的搜索返回大约3亿点击,并且在相同搜索引擎上对“the Black Keys”的搜索返回大约160万点击。推断在所述搜索时间,“the Black Keys”不是众所周知的是合理的。
通过使所识别的影响者强烈推荐的艺术家与那些艺术家的一般人气相关,有可能在艺术家变得众所周知前,找出人气趋势。举例来说,人们可确定在给定时间段期间,哪些艺术家正被影响者最频繁地推荐。如果影响者最猛烈推荐的艺术家被确定为不是众所周知的,例如,基于如以上描述的搜索引擎结果,那么这些艺术家可随后被识别为受感兴趣团体的猛烈促销。感兴趣团体可被通知从一般消费者群体中的影响者的推荐的增长模式识别到的潜在趋势。
在一些实现方式中,感兴趣团体可希望通过采取行动来对所述趋势采取行动,从而进一步促进所述趋势,或通过利用所述趋势,例如通过促进所述趋势来对所述趋势采取行动,如在319处表明。举例来说,当找出关于媒体内容项目(如歌曲、文章或新闻项目)的趋势时,感兴趣团体可创建包括由所识别的且至少一个广告推荐的项目的媒体文件。媒体文件可随后被以电子方式发送到属于定向接收人的装置,例如,通过电子邮件、弹出广告、游戏中广告等等。可从作为影响者的消费者或连接到影响者的消费者中挑选定向接收人。
明确地说,如以上所论述,促销可以电子方式瞄准由在一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者使用的装置。促销可与cookie和横幅广告结合在开放***(如万维网)或闭合***(如Facebook)上运行。可实现定向促销,例如过有策略地通将关于所述促销的一个广告的cookie放置在一组影响者中的一个影响者的网站上。
使用装置来识别影响和找出趋势
根据本公开的某些方面,可在一个或多个适当配置的电子计算装置上实现以上描述的方法。作为实例并且不作为限制,如图4中所示,服务器401可包括耦合到存储器404的处理器402。存储器404或其它非暂时性存储媒介可耦合到处理器404,使得处理器可从存储介质读取信息,并且将信息写入到存储介质。在替代方案中,存储介质可与处理器402成一体式。处理器和存储介质可驻存在专用集成电路(“ASIC”)中。在替代方案中,处理器和存储介质可驻存作为离散组件。处理器和存储器可为用于执行应用程序或操作集合的网络实体的离散组件,所述应用程序或操作集合可实现图3A的方法300和/或图3B的方法310。所述应用程序可以处理器402理解的计算机语言编码在软件中,并且存储在非暂时性计算机可读介质,如存储器404中。计算机可读介质可为非暂时性计算机可读介质,其包括除存储在存储器中的软件之外的有形硬件组件。此外,软件模块406可为是服务器401的部分的另一离散实体,并且所述软件模块406包含可由处理器402执行的软件指令。除以上指出的组件之外,服务器400还可包括接口410,所述接口410具有配置来经由网络412接收和/或发射通信信号的发射器和/或接收器。所述网络可为有线或无线数据网络、局域网(LAN)、广域网(WAN),如因特网、蜂窝数据网络或其他类似的网络。
根据一个实例,内容服务器401可为社交网站( 等)、内容分享网站(等)、游戏网站(等)、单独或独立网站或任何其它类型的网站、网络、平台、组织或结构的部分。用户可登入他或她的个人账户,并且通过询问或使用指定选项来导航通过内容标题。用户在登入他或她的账户时,也可上载他或她自己的内容到内容服务器401。
根据本公开的方面,为以上描述的方法的目的,可通过服务器401来采集和分配用户信息。明确地说,可从由消费者操作的电子装置获得关于消费者的相关信息,所述消费者可经由网络412或其它计算机与服务器401通信。
用户装置可为个人计算机414、膝上型计算机416、平板计算机418、无线或蜂窝电话420。合适的用户装置的进一步实例包括但不限于PDA、游戏控制台、便携游戏装置、客户端、服务器或包含处理器和/或存储器的任何装置,无论处理器或存储器是否执行与本公开的方面有关的功能。
操作他们的用户装置414到420的用户可通过多种通信介质与服务器401交互,所述通信介质并入到显示界面上伴随媒体内容的媒体播放器中。举例来说,媒体插件可与在线社交网站(例如, 等)、聊天应用程序(包括例如聊天、 聊天、聊天、SMS聊天)、电子邮件应用程序、语音集成(例如,电话、VoIP、数字语音连网等)或任何其它实时数字通信介质集成。当这些服务的用户推荐内容项目,或下载、购买或以其它方式对推荐采取行动时,服务器401可将关于推荐、下载、购买或其它动作的相关信息记录在数据库408中。
尽管描述了其中由集中化服务器401来采集相关数据的实例但本公开的方面不限于此类实现方式。或者,用户装置可整体或部分地实现以上论述的操作中的任一个或全部。举例来说,当初始操作时,用户装置414的用户可识别所要项目媒体内容的第一装置。作为实例,媒体项目或内容可包括音频、视频、图像、气味等中的一个或多个,或由操作和/或邻近其相应装置的用户的五感中的一个或多个识别的任何内容。
在操作中,用户装置414可定位所要媒体内容或将其上载到服务器401。用户装置414可已经由通信介质(例如、SMS、电子邮件、即时消息接发、网站联盟、社交网站、博客等)识别到了游戏、视频剪辑、歌曲、图像等,所述用户期望将所述游戏、视频剪辑、歌曲、图像等识别成可爱的、需要的、或可与其它用户共享的。用户装置414可发射所要的媒体内容(或到用于下载内容的位置的链接),同时提供包括关于内容类型、内容等级(一般观众、成熟观众、适当的工作地点)的指示的消息。用户也可仅传输表明内容是可爱的、需要的或优选的等的消息,因此他或她的简档将被上载以便反映最近识别的内容。
服务器410可在用户账户中记录用户装置414第一次识别到内容和对应的偏好或种类(即“喜欢”对“不喜欢”、“音乐”对“视频”等)的时间。
由服务器401记录的其它指示可为内容是否被消费(即观看、检视、流式传输、下载或接受)。术语“被消费”可表明接收、处理、玩、显示和/或占用整个媒体文件或会话。其它用户装置414、416、418、420和424也可将消息传输到服务器401,所述消息表明对特定媒体内容项目的期望。随着更多用户表明媒体内容项目为可爱的或期望的,服务器401可指出那些用户的账户,并且试图确定装置414、416、418、420和424中的任何一个是否与“影响者”相关联,例如,如以上参考图3A所描述。
服务器401也可试图例如通过监视装置414、416、418、420和424的用户中的“影响者”间的活动,来确定内容是否正变为“病毒化”,或可能在不久的将来变得流行,如以上参考图3B所描述。在一些实现方式中,当影响者与促进所述趋势相关联时,影响者可得到奖励。举例来说,与从用户装置414、416、418、420和424接收到的消息相关联的用户账户中的每一个可因已基于其等级(例如,喜欢、不喜欢、分享等)、时间(例如、小时、分、秒、日、月、年)识别到新内容而接收信用。在一些实现方式中,如果内容变得流行或产生广告收入,促销项目的第一用户可被奖励猎头费用或信用。
随着其它用户装置消费媒体内容项目,媒体内容项目的人气可增长。其它装置416、418和420中的某些装置的用户例如可经由其相关联的用户账户简档来通知服务器401,所期望的内容项目为可爱的,或应被指示成值得其他人观看(即得到高度评价-五颗星)。服务器401可比较关于用户的信息,所述用户表明项目为可爱的,从而将所期望的媒体内容识别为正在某个日期和时间、以及在某个人口统计的用户(即年龄15到18岁、18到24岁、25到35岁等)中、或在国家的某个部分(即北部、南部、中西部等)中、或在特定位置(即大学城)中流行。某些用户416、418和420可位于特定区域或共同的地方422,如大学校园,并且可提供触发服务器401认为内容为“潜在有价值的”或具有广告潜力所必需的消耗率或使用率的阈值量。其他感兴趣用户,如在装置424的用户的情况下,可位于分离的或“其它”位置426。服务器401可将共同的地方422中的某些人口统计中被识别成特别有价值的内容项目向其它地方426中的用户促销。服务器401可将具有来自特定地方的消费者的某个总体数量、或总体消耗的阈值量或两者的结合的内容识别为有价值的。
一旦特定媒体内容标题的消耗率变得更强或高于服务器401所识别的阈值消耗率,那么可基于内容服务器401处所接收的反馈执行交叉引用功能或程序,以便确保内容变得如它呈现的那样流行。在一个实例中,内容服务器401可识别与用户装置414到420相关联的某些用户或其他用户的用户账户,以便确保新内容,如“喜剧内容X”、“摇滚乐队X”或无论什么当前内容为所期望的媒体内容,事实上人气正在增长,并且具有增加的流行在线存在。通常期望交叉引用功能独立于装置414到420和424的用户中的一个或多个影响者的同时期在线行为。所述独立在线交叉引用操作的实例可包括在社交媒体服务等等上、或如等搜索引擎上执行询问或发帖。
以上描述的实现方式上的一些变化是可能的。作为实例并且不作为限制,服务器401可被配置来基于用户所识别的所识别期望媒体内容项目来将媒体内容向最终用户装置促销。最终用户装置414到420可为与对应的用户账户相关联的目标用户装置。与用户账户相关联的用户简档信息可存储在数据库408中。用户简档信息可基于与用户账户相关联的用户偏好表明所述用户账户为所促销的媒体内容的适当接收人的可能性。明确地说,用户简档信息可表明特定用户是否以某种方式连接到影响者,如上文所论述。基于用户账户信息的一个或多个特征,与用户账户偏好信息相关联的用户装置可变成所促销的媒体内容的目标接收人。
根据本公开的某些附加方面,消费者可因识别到后来变得流行或对广告目的有利的选定媒体标题而得到奖励。每当内容标题被向服务器401递交或识别且标题后来变成病毒化,内容网站上的用户账户就可被给予某一量的信用。如果消费者不能提供最终证明是流行的标题,那么消费者的账户上的信用可减少某一量,以便使他们的努力保持诚实且经过滤,来避免这种内容促销功能的过度使用。
本文描述或描绘的动作或操作中的任何一个可直接在硬件中、在由处理器执行的计算机程序中、和/或在两者的结合中体现。计算机程序可体现在非暂时性计算机可读介质,如存储介质上。举例来说,计算机程序可存在于随机存取存储器(“RAM”)、闪存、只读存储器(“ROM”)、可擦除可编程只读存储器(“EPROM”)、电可擦除可编程只读存储器(“EEPROM”)、寄存器、硬盘、可装卸磁盘、压缩光盘只读存储器(“CD-ROM”)或本领域中已知的任何其它形式的存储介质中。
尽管已描述了本发明的优选实施方案,但应理解,所描述的实施方案仅为说明性的,并且当考虑到完全范围的等同物和对其的修改(例如,协议、硬件装置、软件平台等)时,本发明的范围仅受所附权利要求书限定。
Claims (28)
1.一种方法,所述方法包括:
采集多个消费者的相关信息,其中所述相关信息由配置用于经由网络通信的多个电子装置产生,其中所述多个消费者中的给定消费者的所述相关信息与所述给定消费者对其他消费者的影响相关;
对于所述多个消费者中的每个给定消费者,确定在所述给定消费者的所述相关信息与一个或多个项目之间的相关性,以及从所述相关性确定影响信息,其中所述相关信息包括对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的数目或比例;
将影响信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置;以及
以电子方式将促销瞄准一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者所使用的装置。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述相关信息包括所述给定消费者向一个或多个其他消费者推荐的项目类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述相关信息包括识别从所述给定消费者接收到对项目的推荐的一个或多个其他消费者的信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其中对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的所述数目或比例包括:通过花费时间在所推荐的项目上、在线对所述所推荐的项目评写或经由社交媒体服务表明对所述项目的认可来对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的数目或比例。
5.根据权利要求1所述的方法,其中将所述促销瞄准包括有策略地将关于所述促销的一个广告的cookie放置在所述组影响者中的影响者的网站上。
6.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述相关性包括检查在给定种类中的一个或多个项目的人气的历史数据,并且执行所述一个或多个项目的人气的突然增加与在所述突然增加前的时间窗上给定消费者对所述一个或多个项目的推荐之间的统计相关性。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述影响信息包括与所述消费者相关联的标识符、一个或多个相关项目种类的列表以及每个相关种类的对应影响等级。
8.根据权利要求6所述的方法,其中根据所述项目类型来组织所述一个或多个相关种类。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述影响信息包括与所述给定消费者具有关系的一个或多个所连接消费者的标识符。
10.根据权利要求9所述的方法,其中所述一个或多个所连接消费者包括所述给定消费者定期向其发送推荐的一个或多个其他消费者。
11.根据权利要求9所述的方法,其中所述一个或多个所连接消费者包括与所述给定消费者具有已知或可知社会关系的一个或多个其他消费者。
12.根据权利要求1所述的方法,其中组织所述影响信息以便以热度图的形式显示。
13.一种装置,所述装置包括:
处理器;
耦合到所述处理器的存储器;
存储在所述存储器中并且可由所述处理器执行的处理器可执行指令,其中指令被配置来在由所述处理器执行时实现方法,所述方法包括采集多个消费者的相关信息,其中所述相关信息由被配置来经由网络进行通信的多个电子装置产生,其中所述多个消费者中的给定消费者的所述相关信息与所述给定消费者对其他消费者的影响相关;对于所述多个消费者中的每个给定消费者,确定在所述给定消费者的所述相关信息与一个或多个项目之间的相关性,以及从所述相关性确定影响信息,其中所述相关信息包括对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的数目或比例;将影响信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置;以及以电子方式将促销瞄准一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者所使用的装置。
14.一种实施有计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质,所述指令被配置来在由处理器执行时实现方法,所述方法包括采集多个消费者的相关信息,其中所述相关信息由被配置来经由网络进行通信的多个电子装置产生,其中所述多个消费者中的给定消费者的所述相关信息与所述给定消费者对其他消费者的影响相关;对于所述多个消费者中的每个给定消费者,确定所述给定消费者的所述相关信息与一个或多个项目之间的相关性,以及从所述相关性确定影响信息,其中所述相关信息包括对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的数目或比例;将影响信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置;以及以电子方式将促销瞄准一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者所使用的装置。
15.一种方法,所述方法包括:
根据关于过去消费者行为的历史信息从多个消费者中识别一个或多个影响者;
从所述一个或多个影响者的同时期在线行为采集关于一个或多个种类的项目的信息;
识别关于所述一个或多个种类中的一个或多个特定项目的趋势:以及
将关于所述趋势的信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置。
16.根据权利要求15所述的方法,所述方法还包括以电子方式将与所述趋势有关的促销瞄准一组彼此连接的影响者中的一个或多个影响者所使用的装置。
17.根据权利要求15所述的方法,其中识别所述一个或多个影响者包括采集多个消费者的相关信息,其中所述相关信息由被配置来经由网络进行通信的多个电子装置产生,其中所述多个消费者中的给定消费者的所述相关信息与所述给定消费者对其他消费者的影响相关;
对于所述多个消费者中的每个给定消费者,确定所述给定消费者的所述相关信息与一个或多个项目之间的相关性,并且从所述相关性确定影响信息;以及
将影响信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置。
18.根据权利要求17所述的方法,其中所述相关信息包括对从所述给定消费者接收到的项目的推荐采取行动的其他消费者的数目或比例。
19.根据权利要求15所述的方法,所述方法还包括,将包括与所识别的趋势相关联的广告和内容项目的媒体发送到一个或多个目标接收人。
20.根据权利要求17所述的方法,其中从连接到所述一个或多个影响者的消费者中挑选所述目标接收人。
21.根据权利要求17所述的方法,其中以电子方式将媒体文件发送到属于所述目标接收人的一个或多个装置。
22.根据权利要求15所述的方法,其中识别所述趋势包括确定内容项目的人气在包括所述一个或多个影响者的所述多个消费者中的一组消费者间的增长。
23.根据权利要求20所述的方法,其中确定人气的增长包括从与所述组消费者相关联的一个或多个装置接收表明一个或多个项目的人气的用户信息。
24.根据权利要求21所述的方法,其中所述用户信息包括识别内容项目和用户账户的至少一个标识符。
25.根据权利要求15所述的方法,所述方法还包括在所述影响者与促进所述趋势相关联时,将奖励提供给属于所述影响者中的一个或多个影响者的一个或多个账户。
26.根据权利要求15所述的方法,所述方法还包括通过实现在线交叉引用功能来验证所述趋势,其中所述交叉引用功能独立于所述一个或多个影响者的所述同时期在线行为。
27.一种装置,所述装置包括:
处理器;
耦合到所述处理器的存储器;
存储在所述存储器中并且可由所述处理器执行的处理器可执行指令,其中指令被配置来在由所述处理器执行时实现方法,所述方法包括根据关于过去消费者行为的历史信息从多个消费者中识别一个或多个影响者;
从所述一个或多个影响者的同时期在线行为采集关于一个或多个种类的项目的信息;
识别关于所述一个或多个种类中的一个或多个特定项目的趋势;以及
将关于所述趋势的信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置。
28.一种实施有计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质,所述指令被配置来在由处理器执行时实现方法,所述方法包括根据关于过去消费者行为的历史信息从多个消费者中识别一个或多个影响者;
从所述一个或多个影响者的同时期在线行为采集关于一个或多个种类的项目的信息;
识别关于所述一个或多个种类中的一个或多个特定项目的趋势:以及
将关于所述趋势的信息存储到一个或多个存储装置,或将所述信息传输到一个或多个电子装置。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111935503A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 短视频生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9633398B2 (en) | 2013-03-05 | 2017-04-25 | Paypal, Inc. | Social media marketplace |
US20140297737A1 (en) * | 2013-03-26 | 2014-10-02 | International Business Machines Corporation | Profiling social trendsetters |
US9749431B1 (en) | 2013-11-21 | 2017-08-29 | Mashable, Inc. | Finding a potentially viral first media content and transmitting a second media content that is selected based on the first media content and based on the determination that the first media content exceeds a velocity threshold |
US10366334B2 (en) * | 2015-07-24 | 2019-07-30 | Spotify Ab | Automatic artist and content breakout prediction |
US20180012130A1 (en) * | 2016-07-05 | 2018-01-11 | Facebook, Inc. | Systems and methods for forecasting trends |
US11416877B2 (en) * | 2017-09-26 | 2022-08-16 | International Business Machines Corporation | Extracting product drag effect from transaction records |
US11042896B1 (en) | 2018-03-12 | 2021-06-22 | Inmar Clearing, Inc. | Content influencer scoring system and related methods |
KR102052344B1 (ko) * | 2018-06-11 | 2019-12-04 | 옴니어스 주식회사 | 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법 및 장치 |
US11023905B2 (en) * | 2018-07-25 | 2021-06-01 | Apple Inc. | Algorithm for identification of trending content |
JP7090123B2 (ja) * | 2020-06-19 | 2022-06-23 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2020173859A (ja) * | 2020-07-16 | 2020-10-22 | ヤフー株式会社 | 情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム |
US20220400295A1 (en) * | 2021-05-31 | 2022-12-15 | Siden, Inc. | Method And System For Pre-Positioning And Post Positioning Content In A Content Distribution System |
CN116385013B (zh) * | 2023-06-05 | 2023-08-01 | 广州宏途数字科技有限公司 | 基于校园云消费的数据交互方法及交互平台 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060253316A1 (en) * | 1999-12-17 | 2006-11-09 | Blackshaw Peter E | Consumer to business data capturing system |
CN101221644A (zh) * | 2008-01-23 | 2008-07-16 | 中国电信股份有限公司 | 消费数据序列趋势信息获取方法及*** |
CN102147906A (zh) * | 2010-02-04 | 2011-08-10 | 微软公司 | 使用网络站点交互来生成潜在消费者的目标列表 |
US20120158455A1 (en) * | 2010-12-17 | 2012-06-21 | Regents Of The University Of Minnesota | Estimating value of user's social influence on other users of computer network system |
US20120209920A1 (en) * | 2011-02-10 | 2012-08-16 | Microsoft Corporation | Social influencers discovery |
CN102667839A (zh) * | 2009-12-15 | 2012-09-12 | 英特尔公司 | 在用户行为的趋势分析和简档建立以及基于模板的预测中使用概率技术以便提供推荐的***、装置和方法 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007206876A (ja) * | 2006-01-31 | 2007-08-16 | Nifty Corp | ネットワークサービスにおける広告配信システム |
US20080140506A1 (en) * | 2006-12-08 | 2008-06-12 | The Procter & Gamble Corporation | Systems and methods for the identification, recruitment, and enrollment of influential members of social groups |
US9959700B2 (en) * | 2007-09-07 | 2018-05-01 | Veritone, Inc. | System and method for secured delivery of creatives |
CN101431524A (zh) * | 2007-11-07 | 2009-05-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种定向网络广告投放的实现方法及装置 |
US20090292608A1 (en) * | 2008-05-22 | 2009-11-26 | Ruth Polachek | Method and system for user interaction with advertisements sharing, rating of and interacting with online advertisements |
JP2010020731A (ja) * | 2008-07-14 | 2010-01-28 | Datasection Inc | 情報分析装置及び情報分析プログラム |
US8234370B2 (en) * | 2009-06-30 | 2012-07-31 | International Business Machines Corporation | Determining web analytics information |
JP5005741B2 (ja) * | 2009-08-12 | 2012-08-22 | ヤフー株式会社 | 伝播状況評価装置、伝播状況評価方法およびプログラム |
JP5532812B2 (ja) * | 2009-10-06 | 2014-06-25 | 日本電気株式会社 | 行動活性化システム、行動活性化方法およびプログラム |
US8615442B1 (en) * | 2009-12-15 | 2013-12-24 | Project Rover, Inc. | Personalized content delivery system |
WO2011083739A1 (ja) * | 2010-01-05 | 2011-07-14 | 日本電気株式会社 | 情報伝達支援装置、情報伝達支援方法および記録媒体 |
US20110239103A1 (en) * | 2010-03-23 | 2011-09-29 | Microsoft Corporation | Detecting virality paths and supporting referral monetization |
JP2012150652A (ja) * | 2011-01-19 | 2012-08-09 | Kddi Corp | インフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラム |
US20120324008A1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-12-20 | Myspace Llc | System and method of tracking user interaction with content |
US20120324007A1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-12-20 | Myspace Llc | System and method for determining the relative ranking of a network resource |
WO2013055957A1 (en) * | 2011-10-11 | 2013-04-18 | Simplereach, Inc | Method and system of evaluating the impact of distributed digital content |
-
2012
- 2012-09-28 US US13/631,604 patent/US20140095307A1/en not_active Abandoned
-
2013
- 2013-09-25 CN CN201380048708.8A patent/CN104919481B/zh active Active
- 2013-09-25 JP JP2015532185A patent/JP6106753B2/ja active Active
- 2013-09-25 WO PCT/US2013/061718 patent/WO2014052473A1/en active Application Filing
- 2013-09-25 EP EP13841921.3A patent/EP2888706A4/en not_active Ceased
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060253316A1 (en) * | 1999-12-17 | 2006-11-09 | Blackshaw Peter E | Consumer to business data capturing system |
CN101221644A (zh) * | 2008-01-23 | 2008-07-16 | 中国电信股份有限公司 | 消费数据序列趋势信息获取方法及*** |
CN102667839A (zh) * | 2009-12-15 | 2012-09-12 | 英特尔公司 | 在用户行为的趋势分析和简档建立以及基于模板的预测中使用概率技术以便提供推荐的***、装置和方法 |
CN102147906A (zh) * | 2010-02-04 | 2011-08-10 | 微软公司 | 使用网络站点交互来生成潜在消费者的目标列表 |
US20120158455A1 (en) * | 2010-12-17 | 2012-06-21 | Regents Of The University Of Minnesota | Estimating value of user's social influence on other users of computer network system |
US20120209920A1 (en) * | 2011-02-10 | 2012-08-16 | Microsoft Corporation | Social influencers discovery |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李航: "《统计学习方法》", 31 March 2012, 清华大学出版社 * |
赵丽 等: "博客网络中具有突发性的话题传播模型", 《软件学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111935503A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 短视频生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6106753B2 (ja) | 2017-04-05 |
US20140095307A1 (en) | 2014-04-03 |
EP2888706A1 (en) | 2015-07-01 |
EP2888706A4 (en) | 2016-03-09 |
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JP2015534180A (ja) | 2015-11-26 |
WO2014052473A1 (en) | 2014-04-03 |
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