CN107423999A - 一种基于用户分组的定向下发广告方法及*** - Google Patents

一种基于用户分组的定向下发广告方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户分组的定向下发广告方法及***，方法包括：注册成为正式用户，将所述正式用户的数据存放至一关系型数据库，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，通过所述第二服务中间件将定期更新的用户分组数据存放到数据缓冲区，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口。基于本发明提供的用户分组策略能够产生高质量的用户组，从而有效提高对用户组内的用户所投放广告的点击量和内容关注度。

Description

一种基于用户分组的定向下发广告方法及***
技术领域
本发明涉及智能推荐领域，特别涉及一种基于用户分组的定向下发广告方法及***。
背景技术
在信息大***的互联网时代，线上广告作为一种流行的营销与信息传播手段在商业社会中正扮演着愈加重要的角色。依靠其灵活的信息覆盖和个性化推荐，与报纸、电视等传统媒体相比无疑具有更高的精确性和高效性。
与此同时身处互联网时代的人们每天面对着海量的信息供给，企业也面对着纷需求繁众多的各类消费群体，在此情况下若投放的广告没有精准的定位将无法迅速抓住消费者，如此一来其价值和成效将大打折扣，企业也可能会在这个貌似广阔实则狭小的市场中错过一位又一位宝贵的客户。
人群定向技术，即通过对用户行为数据的分析，找出潜在目标客群的共同行为特征，选择适当的媒体将广告投放给具有共同行为特征的受众。能够节省广告成本，提高广告效果。人群定向技术在企业广告投放过程中起着非常重要的作用，其中非常关键的就是对用户进行分组。好的用户分组策略能够产生高质量的用户组，对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量和内容关注度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供基于用户分组的高点击率和内容关注度的基于用户分组的定向下发广告方法。
解决上述技术问题，本发明提供了一种基于用户分组的定向下发广告方法，包括如下步骤：
注册成为正式用户，将所述正式用户的数据存放至一关系型数据库，
根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，
多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，
通过所述第二服务中间件将定期更新的用户分组数据存放到D Cache数据缓冲区，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口。
更进一步，方法还包括：通过所述数据调用接口在下发广告消息时实时拉取该些用户分组数据，并选取出匹配的用户分组向特定用户进行广告和/或消息的下发。
更进一步，所述第一服务中间件用以，
访问所述关系型数据库，抽取并加工出结构化数据；
在每天一设定时间段将已处理的所述结构化数据同步到第二服务中间件，以及，在内网中以HTTP协议传输经过压缩后的上述结构化数据。
更进一步，所述第二服务中间件，用以采用Node JS技术，将所述第一服务中间件同步的结构化数据再次持久化到D Cache数据缓冲区中，在全量覆盖后更新上一次的数据为最新的业务数据，
以及，还用以提供应用接口供上层业务获取各自所需的用户分组数据。
更进一步，所述数据缓冲区，按照K-V形式存储，其中，K表示KEY键，V表示VALUE值，所述KEY和所述VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE是普通格式的字符串转或者结构化数据经转化处理后所得字符串。
更进一步，筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据包括：
不同天数登录过的用户组，
购买了不同类型产品的用户组，
报名并参加线下活动的用户组。
基于上述本发明还提供了一种基于用户分组的定向下发广告***，包括：客户终端、关系型数据库、服务中间件、数据缓冲区、后台服务器，
所述客户终端被配置为，注册成为正式用户，
所述关系型数据库被配置为，将所述正式用户的数据存放，
所述服务中间件被配置为，包括：第一服务中间件和第二服务中间件，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，
所述数据缓冲区被配置为，存放所述第二服务中间件中定期更新的用户分组数据，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口，
所述后台服务器被配置为，通过所述数据调用接口在下发广告消息时实时拉取该些用户分组数据，并选取出匹配的用户分组向所述客户终端的特定用户进行广告和/或消息的下发。
更进一步，注册成为正式用户的方法包括：PC端、移动端或者WEB端。
更进一步，所述后台服务器为：广告后台***或者类CMS后台***。
更进一步，所述数据缓冲区被配置为：K-V形式的存储组件，其中，K表示KEY键，V表示VALUE值，所述KEY和所述VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE是普通格式的字符串转或者结构化数据经转化处理后所得字符串。
本发明的有益效果：
采用本发明中的方法，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，所述第一服务中间件通过访问所述关系型数据库，抽取并加工出结构化数据；在每天一设定时间段将已处理的所述结构化数据同步到第二服务中间件，实现对用户的不同分组方式。基于本发明提供的用户分组策略能够产生高质量的用户组，从而提高对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量和内容关注度。与其配合的所述第二服务中间件，用以采用Node JS技术，将所述第一服务中间件同步的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，在全量覆盖后更新上一次的数据为最新的业务数据，用户的分组数据被持久化至数据缓冲区后，可以提供广告下发后台服务器或者客户管理***的后台服务器的数据调用接口，实现了数据的定向分组和归一化。
附图说明
图1是本发明一实施例中的方法流程示意图；
图2是本发明一实施例中的***结构示意图；
图3是本发明一实施例中的实现流程拓扑示意图。
具体实施方式
现在将参考一些示例实施例描述本公开的原理。可以理解，这些实施例仅出于说明并且帮助本领域的技术人员理解和实施例本公开的目的而描述，而非建议对本公开的范围的任何限制。在此描述的本公开的内容可以以下文描述的方式之外的各种方式实施。
如本文中所述，术语“包括”及其各种变体可以被理解为开放式术语，其意味着“包括但不限于”。术语“基于”可以被理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”可以被理解为“至少一个实施例”。术语“另一实施例”可以被理解为“至少一个其它实施例”。
可以理解，在本申请中的RDBS，表示Relational Data Base Server，关系数据库服务器，RDBS以其贴近逻辑世界的二维表存储结构和优秀的ACID事务、简单丰富的SQL操作等特性为上层应用提供安全、可靠的原始数据。
可以理解，在本申请中的用户注册方式可以通过PC端、移动端或者WEB端多端注册，即包括但不限于PC端应用程序、移动端应用程序，WEB端的浏览器访问。可以是移动端的微信公众号、PC端的网页、web端的网页形式等。可以理解，在本申请中的数据缓冲区系一套企业内部K-V存储组件，KEY和VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE可以是普通格式的字符串转也可以是结构化数据经转化(优选地，经由诸如JSON.stringify()等方式处理)后所得字符串，类似Redis等一众内存型并兼具持久化功能的存储媒介，牺牲了严格一致性以满足互联网伸缩性要求，通过很少的改动甚至只是硬件设备的添置就能实现整个***处理能力的线性增长，实现高吞吐量和低延迟高性能。具体应用中企业亦可根据自身需求替换为Redis一类开源组件。
可以理解，在本申请中的广告***、类CMS***主要用途在于定向下发广告，广告***通过提供的数据接口进行调用，同样的类CMS***也可进行相关的数据调用，CMS***全称：Content Management System，即为内容管理***。
图1是本发明一实施例中的方法流程示意图，本实施例中的一种基于用户分组的定向下发广告方法，包括如下步骤：
步骤S100注册成为正式用户，将所述正式用户的数据存放至一关系型数据库，比如，当消费者经由多种渠道了解到企业概况并通过PC端、移动端、WEB端多种终端产品注册成为公司的正式用户，该过程采集到的用户数据会被存放到关系型数据库(RDBS)中。注册成为正式用户的方式可以是绑定手机号，或者提供相关的用户基础信息。
在一些实施例中，消费者可以经由微信扫一扫或者关注官方公众号，即可将用户信息记录通过web服务器存放至关系型数据库中。
在一些实施例中，消费者可以通过PC端登录到公司的对应网站，并注册成为正式用户。即不能够使用游客或者访客的用户身份进行访问或者注册。而采用关系型数据库能够为上层应用提供安全、可靠的原始数据。
步骤S101根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，在所述用户分组数据中的用户总数是一个相对比较大的集合，首先会组合注册时间和最近一次登录时间来筛选出一定时间内的活跃用户记录。由于上述采用关系型数据库进行记录，其所支持的结构化查询语言SQL可以很便捷、灵活地在此基础上按照时间、是否购买了某一产品、是否报名并参与了公司推出的某一优惠宣传活动统计出各计量维度的有效数据。在本实施例中的第一服务中间件主要用来访问关系库以从关系型数据库中抽取并加工出结构化的数据并在比如，每天00:00整将处理好的结构化数据同步到下一中间件，中间件间在内网中以普通HTTP协议传输经过压缩后的数据。
在一些实施例中，多维度统计和分析可以是统计用户的登录时段和时长，从而判断活跃用户。
在一些实施例中，多维度统计和分析可以是统计用户的登录终端，从而判断用户的购物习惯是无线端还是PC端。
在一些实施例中，多维度统计和分析可以是用户登录的次数和用户保持登录的时长，从而判断活跃用户。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，根据不同天数，比如7天/15天/30天登录过的用户组可以满足产品或运营向这些近期登录过的用户推送一些24小时内有参考价值的市场资讯和部分用户所关注的个股的行业基本面及异动信息。
优选地，根据登录时间进行内容的推荐。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，购买了不同产品A、B以及C的用户组可供当那些用户购买过了的产品推出衍生服务或优惠组合套餐时第一时间将此类消息或广告下发至相应客户。
优选地，根据购买的商品进行内容的推荐。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，报名并参加了公司某推广活动的用户组是潜在付费用户有进一步跟进发展的价值，针对此类用户会向其提供相应产品有限时间内的免费体验权限，相关通知会通过分组下发到用户。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，根据用户年龄，进行分组。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，根据用户区域，进行分组。
在一些实施例中，加工出适配现实业务场景的多个用户分组包括但不限于，根据用户收入，进行分组。
步骤S102多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，第二服务中间件通过一应用程序为载体，使用NodeJS编写，功能之一是用来将上一中间件同步过来的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，上一中间件会在每天凌晨的00:00全量同步一次最新数据，因而这里也会全量覆盖更新上一次的数据以保证D Cahe中的始终为最新的业务数据；此外在该程序中会对外提供应用接口供上层业务获取各自所需的用户分组数据。本实施例中的数据缓冲区为一套企业内部K-V存储组件，KEY和VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE可以是普通格式的字符串转也可以是结构化数据经转化经由诸如JSON.stringify()等方式处理后所得字符串。
步骤S103通过所述第二服务中间件将定期更新的用户分组数据存放到数据缓冲区，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口。进一步地，广告***、类CMS***在下发广告消息时会实时拉取用户分组数据，选取适当的用户组即可精确、灵活地向特定用户进行广告和消息的下发。
采用本实施例中的方法，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，所述第一服务中间件通过访问所述关系型数据库，抽取并加工出结构化数据；在每天一设定时间段将已处理的所述结构化数据同步到第二服务中间件，实现对用户的不同分组方式。基于本发明提供的用户分组策略能够产生高质量的用户组，从而提高对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量和内容关注度。与其配合的所述第二服务中间件，用以采用Node JS技术，将所述第一服务中间件同步的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，在全量覆盖后更新上一次的数据为最新的业务数据，用户的分组数据被持久化至数据缓冲区后，可以提供广告下发后台服务器或者客户管理***的后台服务器的数据调用接口，实现了数据的定向分组和归一化。
图2是本发明一实施例中的***结构示意图，本实施例中的一种基于用户分组的定向下发广告***，包括：客户终端1、关系型数据库2、服务中间件3、数据缓冲区4、后台服务器5，
所述客户终端1被配置为，注册成为正式用户，
所述关系型数据库2被配置为，将所述正式用户的数据存放，
所述服务中间件3被配置为，包括：第一服务中间件和第二服务中间件，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件。所述第一服务中间件用以，访问所述关系型数据库，抽取并加工出结构化数据；在每天一设定时间段将已处理的所述结构化数据同步到第二服务中间件，以及，在内网中以HTTP协议传输经过压缩后的上述结构化数据。所述第二服务中间件，用以采用Node JS技术，将所述第一服务中间件同步的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，在全量覆盖后更新上一次的数据为最新的业务数据，以及，还用以提供应用接口供上层业务获取各自所需的用户分组数据。
所述数据缓冲区4被配置为，存放所述第二服务中间件中定期更新的用户分组数据，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口，
所述后台服务器5被配置为，通过所述数据调用接口在下发广告消息时实时拉取该些用户分组数据，并选取出匹配的用户分组向所述客户终端的特定用户进行广告和/或消息的下发。
在一些实施例中，注册成为正式用户的方法包括：PC端、移动端或者WEB端。
在一些实施例中，所述后台服务器为：广告后台***或者类CMS后台***。
在一些实施例中，所述数据缓冲区被配置为：K-V形式的存储组件，数据缓冲区的一种实施方式采用键值(Key-Value)存储数据库，其中，K表示KEY键，V表示VALUE值，所述KEY和所述VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE是普通格式的字符串转或者结构化数据经转化处理后所得字符串。
图3是本发明一实施例中的实现流程拓扑示意图，消费者经由多种渠道了解到企业概况并通过PC端、移动端、WEB端多种终端产品注册成为公司的正式用户，该过程采集到的用户数据会被存放到关系型数据库(RDBS)中，RDBS以其贴近逻辑世界的二维表存储结构和优秀的ACID事务、简单丰富的SQL操作等特性为上层应用提供安全、可靠的原始数据。
基于多维度对上述数据进行分析、统计、筛选，比如在分析过程中，用户总数是一个相对比较大的集合，首先会组合注册时间和最近一次登录时间来筛选出一定时间内的活跃用户记录。关系型数据库所支持的结构化查询语言SQL可以很便捷、灵活地在此基础上按照时间、是否购买了某一产品、是否报名并参与了公司推出的某一优惠宣传活动统计出各计量维度的有效数据。然后，通过特定的服务中间件中的第一服务中间件，第一服务中间件主要用来访问关系库以从关系型数据库中抽取并加工出结构化的数据并在每天00:00整将处理好的结构化数据同步到下一中间件，中间件间在内网中以普通HTTP协议传输经过压缩后的数据。第一服务中间件加工出适配现实业务场景的多个用户分组，例如：7/15/30天登录过的用户组可以满足产品或运营向这些近期登录过的用户推送一些24小时内有参考价值的市场资讯和部分用户所关注的个股的行业基本面及异动信息；购买了产品A/B/C的用户组可供当那些用户购买过了的产品推出衍生服务或优惠组合套餐时第一时间将此类消息或广告下发至相应客户；报名并参加了公司某推广活动的用户组是潜在付费用户有进一步跟进发展的价值，针对此类用户会向其提供相应产品有限时间内的免费体验权限，相关通知会通过分组下发到用户等等。用户分组数据每天更新一次并推送至第二服务中间件，第二服务中间件使用NodeJS编写，功能之一是用来将第一服务中间件同步过来的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，第一服务中间件会在每天凌晨的00:00全量同步一次最新数据，因而这里也会全量覆盖更新上一次的数据以保证DCahe中的始终为最新的业务数据；此外在该程序中会对外提供应用接口供上层业务获取各自所需的用户分组数据，最终由该中间件存放到数据缓冲区中并对外提供数据调用接口。通过所述数据调用接口广告***的后台服务器、类CMS***的后台服务器在下发广告消息时会实时拉取用户分组数据，选取适当的用户组即可精确、灵活地向特定用户进行广告和消息的下发。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
总体而言，本公开的各种实施例可以以硬件或专用电路、软件、逻辑或其任意组合实施。一些方面可以以硬件实施，而其它一些方面可以以固件或软件实施，该固件或软件可以由控制器、微处理器或其它计算设备执行。虽然本公开的各种方面被示出和描述为框图、流程图或使用其它一些绘图表示，但是可以理解本文描述的框、设备、***、技术或方法可以以非限制性的方式以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备或其一些组合实施。
此外，虽然操作以特定顺序描述，但是这不应被理解为要求这类操作以所示的顺序执行或是以顺序序列执行，或是要求所有所示的操作被执行以实现期望结果。在一些情形下，多任务或并行处理可以是有利的。类似地，虽然若干具体实现方式的细节在上面的讨论中被包含，但是这些不应被解释为对本公开的范围的任何限制，而是特征的描述仅是针对具体实施例。在分离的一些实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合地执行。相反对，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分离地实施或是以任何合适的子组合的方式实施。

Claims (10)

1.一种基于用户分组的定向下发广告方法，其特征在于，包括如下步骤：
注册成为正式用户，将所述正式用户的数据存放至一关系型数据库，
根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，
多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，
通过所述第二服务中间件将定期更新的用户分组数据存放到数据缓冲区，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口。
2.根据权利要求1所述的定向下发广告方法，其特征在于，还包括：通过所述数据调用接口在下发广告消息时实时拉取该些用户分组数据，并选取出匹配的用户分组向特定用户进行广告和/或消息的下发。
3.根据权利要求1所述的定向下发广告方法，其特征在于，所述第一服务中间件用以，
访问所述关系型数据库，抽取并加工出结构化数据；
在每天一设定时间段将已处理的所述结构化数据同步到第二服务中间件，以及，在内网中以HTTP协议传输经过压缩后的上述结构化数据。
4.根据权利要求1或3所述的定向下发广告方法，其特征在于，所述第二服务中间件，用以采用Node JS技术，将所述第一服务中间件同步的结构化数据再次转储到数据缓冲区中，全量覆盖更新用以作为最新业务数据并提供应用接口供上层业务获取各自所需的用户分组数据。
5.根据权利要求1所述的定向下发广告方法，其特征在于，所述数据缓冲区，按照K-V形式存储，其中，K表示KEY键，V表示VALUE值，所述KEY和所述VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE是普通格式的字符串转或者结构化数据经转化处理后所得字符串。
6.根据权利要求1所述的定向下发广告方法，其特征在于，筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据包括：
不同天数登录过的用户组，
购买了不同类型产品的用户组，
报名并参加线下活动的用户组。
7.一种基于用户分组的定向下发广告***，其特征在于，包括：客户终端、关系型数据库、服务中间件、数据缓冲区、后台服务器，
所述客户终端被配置为，为用户提供注册、登录入口以采集原始用户数据；
所述关系型数据库被配置为，将所述正式用户的数据存放，
所述服务中间件被配置为，包括：第一服务中间件和第二服务中间件，根据第一服务中间件对所述关系型数据库进行多维度统计和分析，然后筛选并适配出对应业务场景中的用户分组数据，多个所述用户分组数据定期更新并推送至第二服务中间件，
所述数据缓冲区被配置为，存放所述第二服务中间件中定期更新的用户分组数据，同时在所述数据缓冲区提供一数据调用接口，
所述后台服务器被配置为，通过所述数据调用接口在下发广告消息时实时拉取该些用户分组数据，并选取出匹配的用户分组向所述客户终端的特定用户进行广告和/或消息的下发。
8.根据权利要求7所述的定向下发广告***，其特征在于，注册成为正式用户的方法包括：PC端、移动端或者WEB端。
9.根据权利要求7所述的定向下发广告***，其特征在于，所述后台服务器为：广告后台***或者类CMS后台***。
10.根据权利要求7所述的定向下发广告***，其特征在于，所述数据缓冲区被配置为：K-V形式的存储组件，其中，K表示KEY键，V表示VALUE值，所述KEY和所述VALUE以字符串的形式存放，其中VALUE是普通格式的字符串转或者结构化数据经转化后所得字符串。
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