CN114424228A - 用于提供广告的方法和*** - Google Patents

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CN114424228A CN201980100552.0A CN201980100552A CN114424228A CN 114424228 A CN114424228 A CN 114424228A CN 201980100552 A CN201980100552 A CN 201980100552A CN 114424228 A CN114424228 A CN 114424228A
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Abstract

公开了一种方法，该方法向用户的装置提供广告包，该广告包具有运行时间并且包括被配置为在装置上播放的至少一个广告。该方法还包括以下步骤：检测广告包已经被播放到运行时间的结束；以及基于广告包计算奖励值。该方法还包括以下步骤：自动向订阅服务器发送奖励值和订阅账号，使得奖励值可以被订阅服务器用于抵消与订阅账号相关联的未完成的订阅支付。

Description

用于提供广告的方法和***
技术领域
本发明涉及一种用于向用户提供广告的方法和***。本发明还涉及通过自动抵消用户的订阅支付来奖励用户观看广告。
背景技术
在像YouTube的视频共享平台中，对其平台的访问对用户是免费的，因为平台所有者经由广告获得其收入。然而，缺点是，在当今的高度连接的数字世界中，用户通常每天暴露于4000至10000个广告。已经达到这样的程度：大多数用户倾向于忽略被强迫馈送给他们的广告。用户会只是忽略弹出广告，或者会进行他们自己的任务，直到广告已经完成并且内容被恢复。因此，存在通过提供某种形式的益处或激励来激励用户观看广告的需要。
还应当存在确保观看者实际观看广告的某种方式。已知的技术包括防止观看者“快进”广告或周期性地显示用于观看者点击的按钮。然而，这样的方法可能看起来是高手性的、分散注意力的并且甚至是侵入性的。还难以证明广告的有效性，该有效性可能导致疏远品牌和***商。因此，需要一种新颖的方法来保持观看者的注意。
因此，需要一种通过提供允许用户在方便时观看广告的平台来解决上述问题的新颖方法，并且作为观看广告的报酬，自动抵消订阅支付。本发明的另一个目的是将广告挑战(ad-challenge)集成到广告中以保持用户参与。本发明的另一个目的是基于从观看广告并与广告挑战交互的用户收集的情绪分析数据来定制用户定义的广告包(advertisementbundle)和广告挑战。此外，结合附图和本公开的背景技术，根据随后的详细描述和所附权利要求，其他期望的特征和特性将变得显而易见。
发明内容
根据本发明的第一方面，公开了一种用于提供广告的方法。该方法包括向用户的装置提供广告包(advertisement bundle)的步骤，该广告包具有运行时间并且包括被配置成要在该装置上播放的至少一个广告。该方法还包括以下步骤：检测广告包已经播放到运行时间的结束；基于广告包计算奖励值；以及自动地向订阅服务器发送奖励值和订阅账号，使得奖励值可以由订阅服务器用来抵消与订阅账号相关联的未完成的订阅支付。
优选地，该方法进一步包括从订阅服务器或支付网关接收未完成的订阅支付已被奖励值抵消的确认的步骤。
优选地，该方法还包括以下步骤：向装置提供未完成的订阅支付已经与奖励值抵消的确认，以及在抵消之后未完成的订阅支付的余额。
优选地，在装置上播放广告包之前计算奖励值，并且向用户示出奖励值和抵消之后的未完成的订阅支付的余额，以激励用户观看广告包。
优选地，该方法还包括以下步骤：向装置提供另外的广告包；检测在运行时间结束时已经播放另外的广告包；以及基于另外的广告包计算另外的奖励值，其中，另外的奖励值与该奖励值和订阅账号一起自动传输到订阅服务器，使得订阅服务器可以利用奖励值和另外的奖励值来抵消与订阅账号相关联的未完成的支付。
优选地，该订阅账号与用户相关联。
优选地，订阅账号与另外的用户相关联。
优选地，该方法还包括以下步骤：应用用户指定过滤器来组装广告包和另外的广告包；以及应用预测人工智能来组装后续的广告包。
优选地，该方法进一步包括在账户注册期间使用生物特征认证技术来检测重复账户的步骤。
优选地，该方法还包括以下步骤：在基于广告包计算奖励值之前，使用生物特征认证技术在广告包的运行时间期间的多个检查点处检测用户。
优选地，该生物特征认证技术包括面部识别技术。
优选地，该方法还包括在时间周期内限制向装置提供的广告包的数量的步骤。
优选地，该方法进一步包括以下步骤：将广告挑战集成到广告包的至少一个广告中；在暂时暂停至少一个广告的播放的同时在装置上显示广告挑战；以及接收用户交互，该用户交互完成广告挑战并使至少一个广告恢复在装置上播放。
优选地，该方法还包括在广告挑战期间或在广告挑战完成时在装置上显示产品的元素的步骤。
优选地，该方法还包括以下步骤：在广告包的运行时间期间和用户使用生物特征进行交互期间，获得用户的情绪分析数据；在用户交互期间，跟踪用户的响应时间；以及将用户的情绪分析数据和用户的响应时间应用于自适应算法，以用于新广告包的定制和新广告挑战。
优选地，用户具有跨越不同订阅提供商的多个订阅账户。根据本发明的第二方面，描述了一种***，该***包括至少一个服务器，该至少一个服务器被配置为执行上述方法中的任何一个。
附图说明
附图用于仅通过示例的方式说明各种实施例，并且用于解释根据本实施例的各种原理和优点，在附图中，相同的附图标记在各个视图中指代相同或功能上类似的元件，并且附图与下面的详细描述一起被并入说明书并且形成说明书的一部分。
图1描绘了根据本发明的实施例的用于提供广告的***。
图2描绘了描绘根据本发明的实施例的用于提供广告的方法的流程图。
图3描绘了根据本发明的实施例的用于为用户定制新的广告包和广告挑战的人工智能引擎的流程图。
本领域技术人员将理解，附图中的元件是为了简单和清楚而示出的，并不一定按比例绘制。例如，框图中的一些元素或流程图中的步骤的尺寸可能相对于其他元素被放大，以帮助提高对本实施例的理解。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本发明或本发明的应用和使用。此外，并不意图受本发明前面的背景技术或下面的详细描述中提出的任何理论的限制。
某些实施例的意图是公开一种向用户的装置提供广告包的方法，该广告包具有运行时间并且包括被配置成在装置上播放的至少一个广告。该方法还包括以下步骤：检测广告包已经播放到运行时间的结束；以及然后基于广告包计算奖励值。该方法还包括以下步骤：向订阅服务器自动传输奖励值和订阅账号，使得奖励值可以由订阅服务器用来抵消与订阅账号相关联的未完成的订阅支付。
可以从订阅服务器或者诸如支付网关之类的中介接收未完成的订阅支付已经被抵消奖励值的确认。未完成的订阅支付已经被抵消奖励值的确认，并且在该抵消之后未完成的订阅支付的余额可以随后被提供给装置。
作为观看广告包的“奖励”，当广告包的奖励值相对于未完成的订阅支付抵消时，用户获得他/她的对订阅服务(例如，视频点播服务、音频流服务、电信服务、公用服务等)的订阅支付的减免。这对用户观看广告包产生激励。需要重点强调的是广告包的奖励值不用作用户的直接“金钱奖励”，因为奖励值仅可以并且是被自动地安排为用于抵消订阅支付。该限制的原因是防止或减轻***的任何滥用，即，观看广告包的用户过度地赚钱。该限制用作用户可以从***获得的好处的自然上限。由于用于观看广告包的奖励被限制为仅抵消预订支付，所以用户获得的奖励不多于用户已经订阅的奖励。这有利地阻碍了广告包的过度观看，因为存在对用户可以获得的奖励的限制。此外，与捆绑观看相反，这鼓励了定期和持续地观看广告包(以抵消他们的每月订阅支付)。
虽然奖励值仅限于抵消订阅支付，但是订阅账号不需要与用户相关联。例如，用户可以选择与另外的用户(该另外的用户碰巧是朋友或家庭成员)相关联的订阅账号来选择要应用的抵消。
在实施例中，该方法进一步包括以下步骤：将广告挑战集成到至少一个广告中；显示广告挑战，同时暂时中止该至少一个广告的播放；以及接收用户交互，该用户交互完成广告挑战并使该至少一个广告恢复在该装置上播放。在实施例中，该方法进一步包括以下步骤：在广告挑战期间或在完成广告挑战时显示产品的元素。
广告挑战有利地使用户在观看广告包中的广告的同时保持参与。这导致用户的更高参与度，这可能导致更高的点进率(click-through rate)(即，用户点击了到供应商网站的链接)和转化率(用户在供应商网站上购买了商品)，并且提高了广告的有效性。广告挑战还旨在在广告的播放期间增强产品品牌。
在某些实施例中，该方法进一步包括以下步骤：在运行时间期间和用户交互期间使用生物特征获得用户的情绪分析数据；在用户交互期间跟踪用户的响应时间；以及将用户的情绪分析数据和用户的响应时间应用于自适应算法，以用于定制未来广告包和广告挑战。因此，达到了本发明的另一个目的，因为情绪分析数据(例如，从观看广告并与广告挑战交互的用户收集的面部分析数据)和用户的响应时间(当与广告挑战交互时)可以被馈送到自适应算法中，以从数据学习和训练，以便提供关于什么将对该特定用户做出有效的广告包或广告挑战的指导。因此，可以针对该用户具体定制或定制未来广告包和广告挑战。例如，广告挑战的速度可以被调整到用户的年龄，即，对于年轻人，广告挑战的速度可以更快，而对于成年人，广告挑战的速度可以更慢。在这样做时，实现了目标受众的粒度，这有助于更有效的广告，而不是典型情况下的大众的广告。
将参考附图，仅以示例的方式描述本发明的实施例。附图中相同的附图标记和字符表示相同的元件或等同物。
图1示出了根据某些实施例的***100。***100可以包括按需广告(Advertisement On Demand,AOD)平台101和用户账户数据库102。AOD平台101可以是任何服务器、计算机或一组服务器或一组计算机等，并且用户账户数据库102可以是任何数据库或一组数据库。AOD平台101可以被配置为经由本领域中已知的任何有线连接或任何无线连接将广告包提供到用户装置103。例如，AOD平台101可以被配置为呈现具有广告包的web用户界面或移动应用界面，该广告包可以由用户装置103访问或下载或流式传输。当广告包已经被下载到用户装置103时，广告包可以在用户装置103上被观看而无需拥有任何Wi-Fi、无线或互联网的可用性。当重新建立到AOD平台101的连接时，用户装置103中的信息然后从用户装置103传递到AOD平台101、情绪分析引擎105和人工智能引擎106。
广告包可以包括单个广告，或者连续排列的多个广告。基于广告的类型和广告包中的广告的数量，广告包可以被视为相当于某个价值的广告的分类。广告包中的广告可以变化，并且不需要属于任何特定类别。广告包中的广告可以是随机分类，或者通过基于自动权重函数来剖析或预测用户的偏好或混合的大数据驱动算法而自动地策划。广告可以跨越产品、服务、TV和电影预告片等的广告。
广告包可以从广告商或***商、广告聚合者(例如，Google AdSense)获得，或者直接从品牌拥有者(例如，Nike、Huawei、Zara)获得，或者可以基于用户的观看或购买历史独立地组装。广告包也可以基于用户的个人数据组装。例如，如果接近用户的生日，则布置在广告包中的广告可以与生日聚会和生日蛋糕相关。因此，提供给用户的广告包是及时且相关的。此外，朋友和家人也可以通过将他们的奖励与用户的订阅账号相关联来庆祝用户的生日。
广告包可以具有运行时间，也就是说，其中广告包从开始播放到结束的持续时间。广告包中的每个广告也可以具有运行时间。广告包的运行时间可以是广告包中的广告的累积运行时间，包括任何过渡时间(用于从前一个广告过渡到下一个广告的时间)。广告包的运行时间可以例如在一分钟到10分钟之间的范围内。
在实施例中，AOD平台101可向用户推送并推荐广告包。推送广告包并向用户推荐广告包的方式可经由预测人工智能，或通过用户的历史数据和购买历史。可替代地，AOD平台101可提供过滤功能，其中用户可指示关于用户想要观看的广告类型的偏好。在这些实施例中，AOD平台101可即时地且基于用户的指定过滤器来组合广告包。公开的另一功能是允许用户指示产品偏好一段时间，这将导致将所关注的产品权重较重地放置到人工智能(Artificial Intelligence,AI)驱动和/或策划的广告包内的广告混合中。
然而，优选地，用户指定的过滤器仅被应用一段短且预定的持续时间。在该持续时间期满时，被推送或推荐给用户的广告包回归到通过预测人工智能而确定的广告包。例如，提供给用户的第一广告包中的广告可以通过应用用户指定的过滤器来组装，并且提供给用户的任何后续广告包中的广告可以通过应用预测人工智能来组装。
这一限制的原因是为了向用户展示更多种多样的产品和服务，而不是吸引任何特定的服务类别产品。例如，用户对一对新的运动鞋感兴趣。在AOD平台101基于预测的人工智能恢复回推和推荐广告包之前，将在短时间内对运动鞋建议施加更高的权重。在各实施例中，广告包还可以根据像“健康和美容”、“金融和投资”、“设计和时尚”等主题来分类。用户还可以通过基于该主题进行搜索和过滤来搜索优选的广告包。
每个用户可以具有存储在用户账户数据库102中的唯一用户ID。每个用户ID可以与具有多个订阅供应商的一个或多个订阅账号相关联，并且这些关联可以存储在用户账户数据库102中。订阅账号可以由用户预先输入，例如在用户注册期间。此外，用户账户数据库102可以存储不同用户ID之间的链接，以指示用户之间的关系。例如，如果用户是家庭成员或朋友，则可以应用这种链接。然后，当用户选择将观看广告包的奖励应用于另外的用户的订阅账号时，或者向接收用户提供指定他/她的订阅之间的所接收奖励的比率的选项时，可以应用这种链接。
在实施例中，AOD平台101可以被配置为检测广告包在用户装置103上的运行时间结束时已经被播放。在实施例中，AOD平台101可以被配置为计算在用户装置103上的运行时间结束时播放的广告包的奖励值。在实施例中，广告包中的每个单独的广告可以具有奖励值，因此广告包的奖励值可以是广告包中的每个广告的奖励值的总和。在实施例中，广告包的奖励值是可变的，并且不向用户显示。其原因是通过不明确告诉用户在用户查看广告包之前奖励值是多少来激发用户的好奇心，或者为用户提供愉快的惊喜。如果用户知道在查看之前奖励值是多少，则与真正的产品兴趣或娱乐值相比，这将变得更具有金钱上的价值。
在各实施例中，可以在用户观看广告包之前计算广告包的奖励值，并将该奖励值分类和显示给用户。还可以向用户显示抵消之后的未完成的订阅支付的余额(即，如果用户观看广告包将导致的未完成的订阅支付的余额)。以这样的方式量化观看广告包的益处将诱使或激励用户观看广告包。一些广告包还可以具有“浮动值”以反映取决于广告类型和广告包内的广告数量的动态值。
在实施例中，AOD平台101可经配置以获得订阅帐户。在实施例中，该订阅帐户可为用户已预先选择的默认帐户。在实施例中，AOD平台101可经配置以检索用户预先输入的预订帐户，且提示用户从其中的一者中进行选择。
在实施例中，AOD平台101可以被配置为自动地向订阅服务器104发送订阅账号和奖励值，订阅服务器104与订阅账号相关联。通过“自动”，用户不能指定可以兑换奖励值的方式，并且奖励值仅可以应用于订阅支付。在实施例中，奖励值被立即发送到订阅服务器104。在实施例中，奖励值不被立即发送到订阅服务器104，并且可以在AOD平台101中的一段时间内累积。然后，可以周期性的方式(例如，每月)将累积的奖励值从AOD平台101发送到订阅服务器104。
AOD平台101还可以利用块链技术来向订阅服务器104传送奖励值。虽然图1仅示出了一个订阅服务器104，但是本领域技术人员将理解，这仅是出于说明的目的，并且用户可以具有跨越不同和各种订阅平台的多个订阅。
订阅服务器104可以利用该奖励值来抵消与订阅账号相关联的未完成的订阅支付(例如，用户每月订阅的视频点播服务、音频流服务、电信服务、公用服务等)。广告收入份额已经在各方之间预先定义，这允许预订服务器104执行该抵消。该抵消可以是部分抵消或完整抵消。如果奖励值超过当前月份未完成的订阅支付，则“过量”奖励值可以被“回滚”并且被用来抵消下一个月份未完成的订阅支付。在实施例中，可以存在过量奖励值可以回滚到的预定限制。例如，过量奖励值可以仅“回滚”长达三个月。然后任何过量奖励值将被放弃。在实施例中，如果用户取消订阅账户，则不存在货币退款或回滚金额的返回。这是为了防止用户对取消订阅账户和兑换回滚金额的滥用。
在实施例中，AOD平台101可经配置以从订阅服务器104接收未完成的订阅支付已与奖励值抵消的确认。在实施例中，交易可经由支付网关，且在那种情形下，AOD平台101可接着从支付网关接收未完成的订阅支付已与奖励值抵消的确认。
在实施例中，AOD平台101可经配置以通过在用户装置103上的界面上显示未完成的订阅支付已与奖励值抵消的确认和抵消之后的未完成的订阅支付的余额来向用户提供。
因此，作为观看广告包的奖励，用户获得他/她对订阅服务的订阅支付的减免。这为用户观看广告包创造了动机。而且，由于奖励值被自动发送到订阅服务器104以执行订阅支付的抵消，所以用户不能利用奖励值用于任何其他目的。这是很重要的，因为它有助于避免用户通过过分观看广告包仅仅为了挣钱来滥用***。该限制还充当了用户可以从***获得的益处的自然上限。由于用于观看广告捆绑的奖励被限制为仅抵消订阅支付，所以用户没有获得比用户已经订阅的更多的奖励。这有利地阻碍了对广告包的过度观看，因为存在对用户可以获得的奖励的限制。此外，与捆绑观看相反，这鼓励了对广告包的定期和持续的观看。
图2是描绘根据某些实施例的用于提供广告的方法的流程图。在图2的步骤201中，AOD平台101将广告包提供给用户装置103。广告包具有运行时间且包括至少一个广告。
在图2的步骤202中，AOD平台101检测广告包在用户装置103上已被播放到运行时间结束。
在图2的步骤203中，AOD平台101基于广告包来计算奖励值。
在图2的步骤204中，AOD平台101获得订阅帐户。此订阅帐户可为用户已预先选择的默认帐户。可替代地，AOD平台101可经配置以由用户检索预先输入的订阅帐户，且提示用户从其中的一者进行选择。可替代地，用户可指定与碰巧为家庭成员或朋友的另一用户相关联的订阅帐户，使得使用奖励值对未完成的订阅支付的抵消可充当礼物或礼品。
在图2的步骤205中，AOD平台101自动将订阅账号和奖励值传输到订阅服务器104。订阅服务器104可以利用奖励值来抵消与订阅账号相关联的未完成的订阅支付。在实施例中，奖励值立即传输到订阅服务器104。在实施例中，奖励值并不立即传输到订阅服务器104，而是可以在AOD平台101中在一段时间内累积。然后，可以用周期性的方式(例如，每月)将累积的奖励值从AOD平台101传输到订阅服务器104。
AOD平台101可接着从订阅服务器104接收关于未完成的订阅支付已与奖励值抵消的确认。可替代地，交易可经由支付网关。且在此情形下，AOD平台101可接着从支付网关接收关于尚未处理的订阅支付已与奖励值抵消的确认。
AOD平台101向用户装置103提供未完成的订阅支付已与奖励值抵消的确认，以及在抵消之后未完成的订阅支付的余额。该确认可充当种类的“努力指示符”以刺激用户继续观看更多广告包。
在实施例中，AOD平台101可以实现对用户被允许在特定时间段内观看的广告包的数量的限制(例如，在24小时时段内10个广告包)。
在实施例中，广告包可以包括与一个或多个广告挑战集成的广告。广告挑战可以是游戏或任务或拼图，可以提供通信、教育和娱乐的元素作为总的广告体验的一部分。广告挑战的示例可以是曲线锯拼图。广告挑战可以落在认知域(表1)、情感域(表2)或心理运动域(表3)或3个类别的混合体中。
表1-认知域中的广告挑战
Figure BDA0003554513250000081
表2-情感域中的广告挑战
Figure BDA0003554513250000082
Figure BDA0003554513250000091
表3-在心理运动领域中的广告挑战
Figure BDA0003554513250000092
Figure BDA0003554513250000101
广告挑战也可以被分类在以下类别之一中：(1)直接指令(例如，简短介绍、教学问题、演示)；(2)交互式指令(例如，头脑风暴、讨论/争辩)；(3)经验(例如，角色扮演、技能实践、进行实验)；(4)间接指令(例如，问题解决、案例研究、概念形成(例如，探索)、反映)以及(5)独立研究(例如，项目)。
表4示出了示例性广告挑战格式。
表4-广告挑战格式
Figure BDA0003554513250000102
Figure BDA0003554513250000111
广告挑战可以在广告的运行时间期间的任何点处集成。例如，广告挑战可以嵌入在广告的运行时间期间的中点处(例如，当广告的运行时间是2分钟时，嵌入在1分钟标记处)。当在用户装置103上播放广告包到1分钟标记时，广告挑战自动激活并显示在用户装置103上。在该接合点，广告包的广告在用户装置103上的播放将被暂时暂停或停止。只有当广告挑战完成时，广告包中的广告的播放才会恢复。
广告挑战在其可以完成之前需要用户交互。用户交互是指需要来自用户的一些认知输入以便完成挑战。例如，如果广告挑战是竖锯拼图，则将需要用户重新布置拼装的拼图件以解开竖锯拼图。在完成广告挑战时，广告挑战将不再被显示，并且广告然后将继续播放(例如，从1分钟标记处)。在实施例中，产品的元素也可以在广告挑战期间或在完成广告挑战时被显示。广告挑战也可以与广告挑战所集成到的广告相关。例如，如果广告与出售运动鞋的公司相关，则在完成集成的广告挑战时，组装的竖锯拼图可以示出运动鞋产品的图片。这是有益的，因为广告挑战对正在广告的产品的用户进行了强化。作为次要的益处，广告挑战也可以用于支持健康监测分析，诸如记忆质量和预测分析中痴呆的开始，以及帮助传播公共消息或活动，诸如再循环。广告挑战可以是随机分类或通过大数据驱动算法自动组织，大数据驱动算法基于自动权重函数来配置或预测用户的偏好或混合。
广告挑战的目的是在观看广告包的同时保持用户参与。广告挑战意味着从用户请求一些可理解的响应，并激发用户方面的一些认知思考。它与简单的“点击该处”按钮形成对比，因为广告挑战的目的是在观看广告的同时保持用户得到娱乐。广告挑战的另一个好处是它确保用户实际上注意并观看广告。随着广告挑战的激活中止广告包的播放，用户必须在广告包可以播放到其运行时间结束之前完成广告挑战，并让用户有权获得广告包的奖励值。广告挑战还可以参数化地设计，使得更好地针对用户的认知、情感和心理运动方面。
在实施例中，广告包可以包括到供应商站点(例如，零售商购物网站)的链接。在广告包的运行时间期间显示链接。链接可以被集成到广告包中的广告中。在实施例中，AOD平台101可以被配置为检测何时发生点进事件(即，用户点击了链接并且已经被引导到供应商站点)。在实施例中，AOD平台101还可以从供应商站点服务器接收购买通知。当由于点进事件而由用户购买了供应商站点中的产品/服务时，由供应商站点服务器发送购买通知。当发生点进事件时，供应商站点还可以向AOD平台101提供佣金。
图1中所示的是情绪分析引擎105。情绪分析引擎105可以收集和存储情绪分析数据。情绪分析数据可以包括面部识别数据和大脑活动数据。情绪分析引擎105可以被配置成采用诸如面部识别技术的生物特征(例如，经由来自用户的照相机的视频输入)来确定用户在观看广告时的参与程度。例如，如果用户忽略了或没有观看广告，或者如果用户只扫视了广告，或者如果用户已经专门观看了广告。在另一个示例中，瞳孔放大也可以指示情绪反应的某些方面。
情绪分析引擎105还可以采用生物特征认证技术，并且当用户注册帐户时交叉引用数据库，以检测重复帐户，并且确保每个帐户属于唯一的个人。这是为了防止某人使用不同的电子邮件帐户或多个移动电话号码来创建多个帐户，并且解决用户创建虚构身份和帐户的问题。生物特征认证技术的示例包括面部识别技术、指纹识别技术、DNA识别技术、脑波模式识别技术和语音模式识别技术。
情绪分析引擎105还可采用面部识别技术来验证用户是否适当地观看了广告。常见的问题是，用户可在播放广告包同时简单地从计算机走开，且甚至在用户未观看广告包或观看广告包中的大部分广告时不诚实地接受奖励(即，用奖励值抵消未完成的订阅费用)。情绪分析引擎105可使用面部识别技术来检测广告包中的各个检查点处(例如，在第一个广告开始时、广告之间的过渡时和在最后一个广告结束时)的用户面部。可将阈值分配给检查点。如果对于一定数量的检查点未检测到用户面部，那么AOD平台101将认为广告包没有被适当地观看。面部识别功能可对用户透明。此外，在每个检查点处，如果未检测到用户面部，那么AOD平台101可显示提示，提醒用户观看广告包。
图1中示出了人工智能引擎106。人工智能引擎106可以采用自适应算法。人工智能引擎106可以从情绪分析引擎105接收情绪分析数据。根据情绪分析数据，人工智能引擎106可以确定用户在观看广告时的情绪状态。例如，如果用户是高兴的、悲伤的、恐惧的、惊讶的、困惑的等等。用户的响应时间(即，用户对广告挑战做出响应的速度)也可以馈送到人工智能引擎106。
人工智能引擎106可以利用用户响应时间和情绪分析数据来有效地预测将与用户共振的广告的类型。例如，人工智能引擎106可以向AOD平台101提供指导，在AOD平台101上，广告应当是被推送给用户的广告包的一部分。细节的水平还可以包括广告的特定方面，颜色组合、语言复杂性、对象类型将提供连接用户的最佳机会。人工智能引擎106还可以提供对广告挑战的用户指定修改以适应用户的年龄、喜好的颜色、响应时间、复杂性水平等。因此，由AOD平台101推送给用户装置103的后续广告包及广告包的集成的广告挑战可以针对用户而被特别定制。
人工智能引擎106还可以预测广告的“病毒性”或有效性。人工智能引擎106可以应用回归分析来理解广告挑战和新产生的广告在吸引用户和最终转换中的有效性(即，用户进行点进并且购买供应商网站上的项目)。这有助于灵敏度分析，其中在计算中选择和应用各种独立变量以查看它如何影响该特定广告和广告挑战的有效性。独立变量可以是用户对完成广告挑战的响应时间或者用户完成广告挑战的容易程度，而因变量是吸引指数。吸引指数基于追随者的峰值数量加上感兴趣的时间段。
为了预测广告的“病毒性”或有效性，可以采用具有以下三个微分方程的算法：
(1)E'[t]＝-beta E[t]U[t]
[注解：可变成用户的人口分数]
(2)U'[t]＝beta E[t]U[t]-kapa U[t]+D(t＝无穷大)
[注解：实际上变成受到吸引的的用户的分数]
(3)B'[t]＝＝k U[t]–D(t＝无穷大)
[注解：感到无聊的用户的比率]
其中E(t)是在时间t的***的数量；U(t)是在时间t发现的感兴趣的用户的数量；B(t)是在时间t感到无聊的用户的数量，D(t)是在时间t的僵尸(diehard)用户的数量，D(t)也可以是一个常数。
为了确定“病毒性”，人工智能引擎106必须首先从情绪分析引擎105和广告挑战响应时间获得情绪分析数据。如果存在可用的传感器或装置来检测这样的响应，则还可以将诸如视觉、听觉或演说的、脑和神经信号、皮肤温度之类的其他身体响应馈送到人工智能引擎106中。将关联和分类从针对特定广告的这些响应收集的数据。该数据将部分或全部用于创建传递函数或多变量函数，该传递函数或多变量函数将用于预测新广告的结果或者协助提供对什么将做出有效广告的指导。该数据将调整和发展，其中数据收集的每一轮以在类别上细化关联。数据、用户人口统计、响应的不同方面用于结合自学习/适应算法的分析以创建对广告的目标(病毒性、参与因素、期望的用户响应等)的预测。
图3描绘了人工智能引擎106如何可以用来针对用户定制具有新广告挑战的新广告包的流程图。在301中，使用诸如照相机、智能手表和传感器之类的装置来获得用户响应数据。在302中，用户响应数据可以是视觉响应、听觉响应和演说响应领域中的身体响应。在303中，将用户响应数据馈送到人工智能引擎106中以执行数据分析。在304中，人工智能引擎106执行回归建模以创建多变量函数，该多变量函数捕获在数据分析中规定或使用的不同参数。在305中，人工智能引擎106比较第i次和第i+1次迭代。在306中，输入预期产品的目标和条件(用户人口统计、产品类型、价格)，并且人工智能引擎106输出预测的用户响应，该预测的用户响应是特定比率的情绪(例如兴奋/娱乐/惊讶)的函数。在307中，AOD平台101使用预测的用户响应来针对用户定制新广告包或者新广告挑战。因此，可以针对该用户具体定制或定制未来的广告包和广告挑战。例如，可以将广告挑战的速度调整到用户的年龄，即，广告挑战的速度对于年轻人而言可以更快，而广告挑战的速度对于成年人而言可以更慢。当这样做时，实现了目标受众的粒度，这促成了更有效的广告。
除非另有具体说明，并且从下面显而易见，应当理解，在本说明书通篇中，利用诸如“接收”、“识别”、“发起”、“标记”、“传输”、“运行”、“递增”、“确定”、“分配”、“批准”、“选择”、“发送”、“计算”、“确定”、“替换”、“生成”、“初始化”、“输出"等术语的讨论指的是计算机***或类似电子装置的动作和过程，该类似电子装置将计算机***内表示为物理量的数据操纵和变换为计算机***或其他信息存储、传输或显示装置内类似表示为物理量的其他数据。
在本申请中，除非另有说明，术语“包括”(“comprising”)、“包含”(“comprise”)及其语法变体旨在表示“开放的”或“包含性的”语言，使得它们包括列举的元素，但也允许包括额外的、非明确列举的元素。
显而易见的是，在阅读了前述公开内容之后，对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，本申请的各种其他修改和改编将是显而易见的，并且所有这些修改和改编都旨在落在所附权利要求的范围内。

Claims (17)

1.一种方法，包括以下步骤：
向用户的装置提供广告包，所述广告包具有运行时间，并且所述广告包包括配置为在所述装置上播放的至少一个广告；
检测所述广告包已经被播放到所述运行时间的结束；
基于所述广告包计算奖励值；以及
自动地将所述奖励值和订阅账号发送到订阅服务器，使得所述奖励值能够被所述订阅服务器用于抵消与所述订阅账号相关联的未完成的订阅支付。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括步骤：从所述订阅服务器或支付网关接收所述未完成的订阅支付已经与所述奖励值抵消的确认。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括步骤：向所述装置提供所述未完成的订阅支付已经与所述奖励值抵消的确认，以及在所述抵消之后的所述未完成的订阅支付的余额。
4.根据权利要求3所述的方法，其中在所述装置上播放所述广告包之前计算所述奖励值，并且将所述奖励值和在所述抵消之后的所述未完成的订阅支付的余额展示给所述用户，以激励所述用户观看所述广告包。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：
向所述装置提供另外的广告包；
检测所述另外的广告包已经被播放到所述运行时间的结束；以及
基于所述另外的广告包计算另外的奖励值；其中，所述另外的奖励值与所述奖励值和所述订阅账号一起被自动地发送到所述订阅服务器，使得所述奖励值和所述另外的奖励值都可以被所述订阅服务器利用来抵消与所述订阅账号相关联的所述未完成的订阅支付。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述订阅账号与所述用户相关联。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述订阅账号与另外的用户相关联。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，还包括以下步骤：
应用用户指定的过滤器来组合所述广告包和所述另外的广告包；以及
应用预测人工智能来组合后续广告包。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括在账户注册期间使用生物特征认证技术来检测重复账户的步骤。
10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括在基于所述广告包计算所述奖励值之前，在所述广告包的运行时间期间在多个检查点处使用所述生物特征认证技术检测所述用户的步骤。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，所述生物特征认证技术包括面部识别技术。
12.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，进一步包括在时间周期内限制向所述装置提供的广告包的数目的步骤。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：
将广告挑战整合到所述广告包的至少一个广告中；
在临时暂停所述至少一个广告的播放的同时，在所述装置上显示所述广告挑战；以及
接收用户交互，所述用户交互完成所述广告挑战并且使得所述至少一个广告在所述装置上恢复播放。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括在所述广告挑战期间或在所述广告挑战完成时在装置上显示产品的元素的步骤。
15.根据权利要求13或14所述的方法，还包括以下步骤：
在所述广告包的运行时间期间以及在所述用户交互期间使用生物特征获得所述用户的情绪分析数据；
在所述用户交互期间跟踪所述用户的响应时间；以及
将所述用户的情绪分析数据和所述用户的响应时间应用于自适应算法，以用于定制新的广告包和新的广告挑战。
16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述用户具有跨越不同订阅提供商的多个订阅账户。
17.一种***，包括至少一个服务器，所述至少一个服务器配置为执行根据权利要求1至16中任一项所述的方法。
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