CN109003141A - 一种户外媒体投放价值评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种户外媒体投放价值评估方法，包括：预设户外媒体的静态基础信息；统计采集的户外媒体所在区域图像画面中的人和车流量信息，将统计的人和车流量信息发送给信息聚合整理模块；获得户外媒体受众数据；获取客户在该媒体投放广告后对该媒体效果的评价数据指标和服务质量评估参数；生成户外媒体评估模型；将所述户外媒体评估模型对应的评估价值数据转换成图表数据，并采用可视化图像显示所述图表数据。通过上述方案，本发明具有评估参数全面、动态闭环评估等优点，实现对传统媒体价值的量化度量，及时反应媒体价值变化。在户外媒体广告投放统计技术领域具有很高的实用价值和推广价值。

Description

一种户外媒体投放价值评估方法
技术领域
本发明涉及户外媒体广告投放统计技术领域，尤其是一种户外媒体投放价值评估方法。
背景技术
户外媒体，与电视、互联网、广播、纸媒一起同为五大媒体平台，在广告领域有着举足轻重的地位。目前，相对于互联网类型的媒体，户外媒体如大型广告牌、LED屏、社区媒体、高速媒体等传统媒体依然缺乏动态、真实的受众数据支撑，无法进行客观、有效的价值评估。
现有的户外媒体受众数据采集分析多数采用人为主观统计，在统计时受人为主观因素影响较大，并且花费大量人力成本。另外，户外媒体中的部分数字户外媒体(如LED、LCD屏等)受众数据采集分析还有采用WiFi探针或者定位数据的方式，该方式的基础在于受众群体需要携带移动电子设备，并且所述移动电子设备处于开启装置。采用WiFi探针或者定位数据进行户外媒体受众数据采集分析在一定程度上可以节省人力投入成本，但是，该方法存在以下不足之处：第一，采集的数据与实际的数据之间存在差异，使用WIFI探针或者定位数据的方式需要受众所携带的电子设备(通常是手机)上打开相应的功能，该方法不能反应现场真实的受众数据；
如专利申请号为：20171077880.3，名称为“一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法及***”。该专利是基于运营商大数据获取每一户外媒体预设的可视化范围内的WiFi热点用户和移动运营商用户的用户数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息，将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布文件***实现分布式存储。进一步地，采用多点并行方式对存储的用户数据信息进行数据挖掘和分析，得到每一户外媒体的受众数据分析模型。在该专利中，其利用WiFi探针的方式进行受众数据统计，同样存在统计数据偏差的问题，因为使用WIFI探针或者定位数据的方式需要受众所携带的电子设备(通常是手机)上打开相应的功能。另外，更重要的是，绝大多数移动数据用户不愿意泄露其行为数据信息等个人信息，如此一来，给户外媒体受众数据采集分析带来诸多不便。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种户外媒体投放价值评估方法，本发明采用的技术方案如下：
一种户外媒体投放价值评估方法，包括：
数据采集***，包括安装在户外媒体所在区域内、且能拍摄到户外媒体所在区域的图像画面的图像采集模块，与图像采集模块连接、用于提取并统计图像采集模块拍摄的图像画面中的人和车流量信息的信息提取模块，与信息提取模块连接、用于收集信息提取模块提取的人和车流量信息、并按时间维度对所述人和车流量信息进行聚合处理的信息聚合整理模块，以及与信息聚合整理模块连接、且采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据以获得户外媒体受众数据的数据分析模块。
静态属性数据模块，用于存储户外媒体的静态基础信息。
效果评价模块，用于获取户外媒体广告投放后所对应的广告产品的评价数据指标。
信用评价模块，用于获取户外媒体在媒体广告投放期间的服务质量评估参数。
媒体评估模型生成模块，分别与数据采集***的数据分析模块、静态属性数据模块、效果评价模块和信用评价模块连接，用于提取数据分析模块的受众数据、静态属性数据模块的静态基础信息、效果评价模块的评价数据指标以及信用评价模块的服务质量评估参数，并生成户外媒体评估模型，以及
媒体价值展现模块，与媒体评估模型生成模块连接，用于将媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型转换成图表数据，并予以显示。
所述户外媒体的价值评估方法，包括以下步骤：
步骤S01，在静态属性数据模块内预设所述户外媒体的静态基础信息。
步骤S02，采用图像采集模块采集户外媒体所在区域的图像画面，并发送给信息提取模块；所述信息提取模块接收图像画面，并采用基于卷积神经网络的图像识别算法提取并统计当前图像画面中的人和车流量信息；将统计的人和车流量信息发送给信息聚合整理模块。
步骤S03，所述信息聚合整理模块接收统计的人和车流量信息，利用数据分析模块并采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据，获得户外媒体受众数据；进入步骤S05。
步骤S04，利用效果评价模块获取客户在该媒体投放广告后对该媒体效果的评价数据指标；利用信用评价模块获取户外媒体在媒体广告投放期间的服务质量评估参数，进入步骤S05。
步骤S05，所述媒体评估模型生成模块接收户外媒体受众数据、静态基础信息、评价数据指标和服务质量评估参数，生成户外媒体评估模型；所述户外媒体评估模型包括评估价值数据。
步骤S06，所述媒体价值展现模块提取媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型，将所述户外媒体评估模型对应的评估价值数据转换成图表数据，并采用可视化图像显示所述图表数据。
步骤S07，重复步骤S02～S06，连续获得户外媒体评估模型，并显示户外媒体投放价值评估的图表数据。
优选地，所述步骤S02中，该人和车流量信息包括人数、车辆数量、车辆品牌和车辆型号。
进一步地，所述静态属性数据模块存储的户外媒体的静态基础信息包括城市等级系数、户外媒***置等级系数、户外媒体面积系数、户外媒体视角系数、户外媒体视距系数和可视时间系数。
更进一步地，所述评价数据指标包括广告干扰系数、发布状况系数和周边环境变化系数。
优选地，所述服务质量评估参数包括上刊效率、上刊报告率、监测报告率、下刊报告率和非正常发布率。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明巧妙地设置图像采集模块采集户外媒体所在区域的图像画面，在该图像画面中，自动、准确、客观地记载了图像中的人数、车辆数量、车辆品牌等信息。在信息提取模块的作用下，本发明既能克服人为因素造成的统计误差，又能降低统计成本，还无需泄露所在区域内的公众的个人信息。
(2)本发明采用基于卷积神经网络的图像识别算法识别图像画面中的人和车辆信息，其具有分类正确率高的特点，通过卷积神经网络进行图像画面识别的错误率低，能准确、可靠的获取户外媒体所在区域的受众数据。
(3)本发明采用闭环的评估模式，实现动态更新户外媒体投放价值显示，为用户提供可靠、动态的广告投放评估。
(4)本发明巧妙采用合理的户外媒体评估模型，能很好的融合评估参数，并展现全面的价值指标数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明的结构示意图。
图2为数据采集***的结构示意图。
图3为本发明的实现流程图。
图4为户外媒体价值评估的闭环逻辑图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
如图1至图2所示，本实施例提供了一种户外媒体投放价值评估方法，解决现有技术中缺乏户外媒体投放价值评估以及获取受众数据偏差和泄露公众个人信息等问题，具体来说，该户外媒体的价值评估需要涉及到以下模块：数据采集***101、静态属性数据模块102、效果评价模块103、信用评价模块104、媒体评估模型生成模块105和媒体价值展现模块106，其中，数据采集***又包括安装在户外媒体所在区域内、且能拍摄到户外媒体所在区域的图像画面的图像采集模块1011，与图像采集模块连接、用于提取并统计图像采集模块拍摄的图像画面中的人和车流量信息的信息提取模块1012，与信息提取模块连接、用于收集信息提取模块提取的人和车流量信息、并按时间维度对所述人和车流量信息进行聚合处理的信息聚合整理模块1013，以及与信息聚合整理模块连接、且采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据以获得户外媒体受众数据的数据分析模块1014。
在本实施例中，静态属性数据模块是用于存储户外媒体的静态基础信息。该所述静态属性数据模块存储的户外媒体的静态基础信息包括城市等级系数K1、户外媒***置等级系数K2、户外媒体面积系数K3、户外媒体视角系数K4、户外媒体视距系数K5和可视时间系数K6。其中，城市等级系数K1如下表：
户外媒***置等级系数K2如下表：
户外媒体面积系数K3如下表所示：
户外媒体视角系数K4如下表所示：
户外媒体视距系数K5如下表：
另外，可视时间系数K6如下表：
在本实施例中，静态属性数据K＝(户外媒***置等级系数K2×40％+户外媒体面积系数K3×30％+户外媒体视角系数K4×15％+户外媒体视距系数K5×15％)×可视时间系数K6×城市等级系数K1。
在本实施例中，效果评价模块用于获取户外媒体广告投放后所对应的广告产品的评价数据指标，该评价数据指标包括广告干扰系数Q1、发布状况系数Q2和周边环境变化系数Q3。具体来说，广告干扰系数Q1如下表所示：
另外，发布状况系数Q2如下表所示：
周边环境变化系数Q3如下表所示：
其中，评价数据指标Q＝广告干扰系数Q1×33.3％+发布状况系数Q2×33.3％+周边环境变化系数Q3×33.3％，在此，评价的各指标占有相同比例。
在本实施例中，信用评价模块用于获取户外媒体在媒体广告投放期间的服务质量评估参数。其中，服务质量评估参数Y包括上刊效率Y1、上刊报告率Y2、监测报告率Y3、下刊报告率Y4和非正常发布率Y5。该上刊效率Y1如下表所示：
另外，上刊报告率Y2、监测报告率Y3和下刊报告率Y4如下表所示：
非正常发布率Y5如下表所示：
在本实施例中，服务质量评估参数Y＝(上刊效率Y1×25％+上刊报告率Y2×25％+监测报告率Y3×25％+下刊报告率Y4×25％)×非正常发布率Y5。
在本实施例中，媒体评估模型生成模块，分别与数据采集***的数据分析模块、静态属性数据模块、效果评价模块和信用评价模块连接，用于提取数据分析模块的受众数据、静态属性数据模块的静态基础信息、效果评价模块的评价数据指标以及信用评价模块的服务质量评估参数，并生成户外媒体评估模型。其中，户外媒体评估模型＝受众数据×(静态属性数据K×50％+评价数据指标Q×25％+服务质量评估参数Y×25％)。另外，媒体价值展现模块，与媒体评估模型生成模块连接，用于将媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型转换成图表数据，并予以显示。
如图3至图4所示，本实施例所述户外媒体的价值评估方法，包括以下步骤：
第一步，在静态属性数据模块内预设所述户外媒体的静态基础信息。其中，静态属性数据模块存储的户外媒体的静态基础信息包括城市等级、户外媒体类型、户外媒体面积、户外媒体所在位置、处路段、周边环境等数据，获得静态基础信息是作为媒体价值评估参考系数。
第二步，采用图像采集模块实时采集户外媒体所在区域的图像画面，并采用数据流的方式传输给信息提取模块。所述信息提取模块接收图像画面，并采用卷积神经网络的图像识别算法提取并统计当前图像画面中的人和车流量信息；再将统计的人和车流量信息发送给信息聚合整理模块。该信息提取模块提取实时图像画面中的人和车流量信息的方法包括但不仅限于基于卷积神经网络的图像识别算法，还可以是HOG特征提取法。本实施例中的信息提取模块所使用的算法属于现有技术，本实施例并未对所述算法本身进行改进，在此不予赘述。在本实施例中，所述人和车流量信息包括人数、车辆数量、车辆品牌和车辆型号，其中，车辆品牌和车辆型号是通过神经网络学习来识别，或者通过图片对比方式来获取，该获取方式为现有技术，在此不予赘述。另外，多维度算法分析包括时间、地域和媒体类型。
第三步，所述信息聚合整理模块接收统计的人和车流量信息，利用数据分析模块并采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据，获得户外媒体受众数据。其中，多维度是指时间、地域、媒体类型等信息。信息聚合是从大数据中萃取信息的前沿技术，利用最新的大数据技术，信息聚合可以围绕某主题，把极度分散、高度相关、前后依存的信息碎片，迅速、及时的整合成完整的有参考价值的信息。本实施例中的信息聚合过程属于现有技术，本实施例并未对信息聚合过程中涉及的算法进行改进，在此不予赘述。
第四步，用于获取户外媒体在媒体广告投放期间的投诉率和满意度；本信用评价记录了媒体主在广告执行过程中的服务质量、守约状况等因素，作为评估参考系数。
第五步，所述媒体评估模型生成模块根据第三步、第四步中户外媒体受众数据、静态基础信息、媒体投放效果评估、信用评价，设定户外媒体评估模型。
第六步，所述媒体价值展现模块提取媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型，将所述户外媒体评估模型转换成图表数据，并采用可视化图像显示所述图表数据。
第七步，重复步骤第二步至第六步，连续获得户外媒体评估模型，并显示户外媒体投放价值评估的图表数据。
本发明巧妙地利用拍摄户外媒体所在区域内图像的图像采集模块，并结合图像提取模块提取、识别图像以获得实时的受众数据，将静态基础信息、媒体投放效果评估、信用评价等作为评估参数系数，生成户外媒体评估模型。将户外媒体评估模型转换成图表数据后予以可视化显示。可以说，本发明具有评估参数全面、动态闭环评估等优点，与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，在户外媒体广告投放统计技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种户外媒体投放价值评估方法，其特征在于，包括：
数据采集***，包括安装在户外媒体所在区域内、且能拍摄到户外媒体所在区域的图像画面的图像采集模块，与图像采集模块连接、用于提取并统计图像采集模块拍摄的图像画面中的人和车流量信息的信息提取模块，与信息提取模块连接、用于收集信息提取模块提取的人和车流量信息、并按时间维度对所述人和车流量信息进行聚合处理的信息聚合整理模块，以及与信息聚合整理模块连接、且采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据以获得户外媒体受众数据的数据分析模块；
静态属性数据模块，用于存储户外媒体的静态基础信息；
效果评价模块，用于获取户外媒体广告投放后所对应的广告产品的评价数据指标；
信用评价模块，用于获取户外媒体在媒体广告投放期间的服务质量评估参数；
媒体评估模型生成模块，分别与数据采集***的数据分析模块、静态属性数据模块、效果评价模块和信用评价模块连接，用于提取数据分析模块的受众数据、静态属性数据模块的静态基础信息、效果评价模块的评价数据指标以及信用评价模块的服务质量评估参数，并生成户外媒体评估模型；以及
媒体价值展现模块，与媒体评估模型生成模块连接，用于将媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型转换成图表数据，并予以显示；
所述户外媒体的价值评估方法，包括以下步骤：
步骤S01，在静态属性数据模块内预设所述户外媒体的静态基础信息；
步骤S02，采用图像采集模块采集户外媒体所在区域的图像画面，并发送给信息提取模块；所述信息提取模块接收图像画面，并采用基于卷积神经网络的图像识别算法提取并统计当前图像画面中的人和车流量信息；将统计的人和车流量信息发送给信息聚合整理模块；
步骤S03，所述信息聚合整理模块接收统计的人和车流量信息，利用数据分析模块并采用多维度算法分析所述人和车流量信息的实时数据和历史数据，获得户外媒体受众数据；进入步骤S05；
步骤S04，利用效果评价模块获取客户在该媒体投放广告后对该媒体效果的评价数据指标；利用信用评价模块获取户外媒体在媒体广告投放期间的服务质量评估参数，进入步骤S05；
步骤S05，所述媒体评估模型生成模块接收户外媒体受众数据、静态基础信息、评价数据指标和服务质量评估参数，生成户外媒体评估模型；所述户外媒体评估模型包括评估价值数据；
步骤S06，所述媒体价值展现模块提取媒体评估模型生成模块生成的户外媒体评估模型，将所述户外媒体评估模型对应的评估价值数据转换成图表数据，并采用可视化图像显示所述图表数据；
步骤S07，重复步骤S02～S06，连续获得户外媒体评估模型，并显示户外媒体投放价值评估的图表数据。
2.根据权利要求1所述的一种户外媒体投放价值评估方法，其特征在于，所述步骤S02中，该人和车流量信息包括人数、车辆数量、车辆品牌和车辆型号。
3.根据权利要求1所述的一种户外媒体投放价值评估方法，其特征在于，所述静态属性数据模块存储的户外媒体的静态基础信息包括城市等级系数、户外媒***置等级系数、户外媒体面积系数、户外媒体视角系数、户外媒体视距系数和可视时间系数。
4.根据权利要求1所述的一种户外媒体投放价值评估方法，其特征在于，所述评价数据指标包括广告干扰系数、发布状况系数和周边环境变化系数。
5.根据权利要求1所述的一种户外媒体投放价值评估方法，其特征在于，所述服务质量评估参数包括上刊效率、上刊报告率、监测报告率、下刊报告率和非正常发布率。
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