CN114708018B - 一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理*** - Google Patents
一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,包括基础投放费用设置模块、目标广告投放基本参数获取模块、目标广告投放效果参数采集模块、投放数据库、投放费用建模分析模块和综合投放费用统计显示终端,通过采集获取目标广告对应的投放基础参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数,并将上述参数导入投放费用算法模型计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用,从而结合上述各维度的投放费用统计出目标广告对应的综合投放费用,实现了地铁显示屏广告对应多维度的投放费用计算,大大弥补了当前地铁显示屏广告投放费用管理方式存在的计费维度过于片面统一的弊端。
Description
技术领域
本发明属于电子屏广告计费管理技术领域,示例性地,涉及一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***。
背景技术
LED电子显示屏广告是近几年发展起来的一种新型广告载体,它的优点是制作安装简便、更换内容方便、宣传效果好、无光污染等,深受广大商家的喜爱。目前电子屏广告的应用领域越来越广泛,例如地铁站、公交站、电梯等领域,其中伴随着城市地上交通存在的问题越来越多,导致以地铁作为通行交通工具的人员越来越多,导致地铁站内的人流量与日俱增,在这种情况下,广告商越来越重视地铁站内的广告投放,使得地铁站电子屏广告投放越来越普遍。
当前地铁站显示屏广告的投放方式基本上都是采用轮循滚动播放的方式进行广告投放,其投放费用管理方式只是基于投放站点位置和单位投放时长进行投放费用计算,大多没有考虑到实际投放效果对投放费用的影响,众所周知,广告投放的目的就是为了让更多的人去关注,这就意味着在电子屏广告投放现场停留关注的人员越多,关注时长越长,投放效果越好,若某两个广告投放站点位置相同、投放时长相同,但投放效果不同,如果收取相同额度的广告投放费用,必然会影响到某一方广告商的合法利益。换一个角度来说,即使有的地铁站显示屏广告投放费用管理方式考虑到了投放效果对应投放费用的影响,其考虑的指标也过于单一,例如公开号为CN112308609A的中国发明专利申请公开了一种广告投放计费方法,其公开的计费方法为在广告单次播放后,首先确定表征广告播放时广告触达受众的人员多寡程度指标值和时间长短程度指标值,再基于上述两指标值计算得到与广告投放效果对应的广告投放费用,该计费方法忽略了关注人员的关注行为对广告投放效果对应广告投放费用产生的影响,关注人员在关注显示屏广告期间中可能会产生不同的关注行为,如观看、拍照,不同的关注行为反映了关注人员对显示屏广告不同的喜爱程度,进而间接反映了显示屏广告的投放效果不同,因此如果不对关注人员在关注时长内的关注行为进行识别区分,单纯只以关注人员数量及关注时长进行广告投放效果对应的广告投放费用计算,使得计算方式缺乏深度,容易造成费用计算精准度不高的缺陷,影响计算结果的可靠度。
综上所述,当前地铁显示屏广告投放费用管理方式对应的计费维度过于片面统一,与实际投放状况贴合度不高,且在投放效果对应广告投放效果费用计算过程中计算指标过于单一,导致计算结果可靠度低。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,包括基础投放费用设置模块、目标广告投放基本参数获取模块、目标广告投放关注参数采集模块、投放数据库、投放费用建模分析模块和综合投放费用统计显示终端;
所述基础投放费用设置模块,用于对地铁电子屏广告对应各投放维度的基础投放费用进行设置,其中基础投放费用设置模块包括投放位置基础投放费用设置单元、投放时间基础投放费用设置单元和投放效果基础投放费用设置单元;
所述投放位置基础投放费用设置单元用于统计地铁运营线路存在的站点数量,并将各站点分别编号为1,2,...,i,...,n,且定位各站点的地理位置,同时判断各站点是否为中转站,以此预测各站点对应的客流膨胀指数,并基于客流膨胀指数对各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用进行设置,进而将其作为各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用;
所述投放时间基础投放费用设置单元用于将地铁的一天运营时间段划分为黄金投放时间段和普通投放时间段,并对各投放时间段内电子屏广告单位投放时长对应的投放费用进行设置,进而将其作为各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用;
所述投放效果基础投放费用设置单元用于将电子屏广告的关注行为进行等级分类为一级关注行为和二级关注行为,并对各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行设置,进而将其作为各级关注行为对应的电子屏广告基础投放费用;
所述目标广告投放基本参数获取模块用于将待投放计费的电子屏广告记为目标广告,进而获取目标广告对应的投放基本参数;
所述目标广告投放效果参数采集模块用于采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数;
所述投放费用建模分析模块用于构建投放费用算法模型,将目标广告的投放基本参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数导入投放费用算法模型分别计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用;
所述综合投放费用统计显示终端用于结合目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用统计目标广告对应的综合投放费用,并将其进行后台显示。
在一个可能的设计中,所述预测各站点对应的客流膨胀指数具体包括:
(1)以各站点的地理位置为中心划定覆盖区域;
(2)在各站点对应的覆盖区域内统计购物中心数量,并定位各购物中心的地理位置;
(3)根据各站点的地理位置和各站点内各购物中心的地理位置获取各站点距离各购物中心的路线长度;
(4)基于各站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量及各站点距离各购物中心的路线长度计算各站点对应的地理位置繁华系数,并将其记为λi;
(5)根据各站点是否为中转站计算各站点对应的中转客流系数,并将其记为εi;
(6)将λi和εi代入各站点对应的客流膨胀指数计算公式计算得到各站点对应的客流膨胀指数,其计算公式为ηi=a*λi+b*εi,ηi表示为各站点对应的客流膨胀指数,λi、εi分别表示为第i个站点对应的地理位置繁华系数、中转客流系数,a、b分别表示为地理位置繁华系数、中转客流系数对客流膨胀指数的影响比例值。
在一个可能的设计中,所述基于客流膨胀指数对各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用进行设置的具体设置方法为将各站点的客流膨胀指数与投放数据库中各种客流膨胀指数对应单位投放时长的投放费用进行匹配,得到各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用。
在一个可能的设计中,所述黄金投放时间段为通勤时间段,普通投放时间段为非通勤时间段。
在一个可能的设计中,所述一级关注行为为观看类型,二级关注行为为拍照类型。
在一个可能的设计中,所述投放基本参数包括单次投放广告时长、投放站点编号、投放天数及各投放日对应的投放频次和各次投放对应的投放时间段。
在一个可能的设计中,所述投放效果参数包括平均人流量、关注人员数量、各关注人员存在的关注行为类型数量及各关注行为类型对应的等级和各关注行为类型对应的关注指数。
在一个可能的设计中,所述采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数具体包括以下步骤:
S1.目标广告投放期间人流视频采集:在目标广告对应的电子屏上设置监控摄像头,用于在目标广告各投放日各次投放期间采集经过电子屏的人流视频,得到目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频;
S2.平均人流量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频按照设定的视频帧数进行图像分割,得到各人流视频对应的若干人流图像,并从各人流图像中提取经过电子屏的人员总数量,进而将各人流视频对应各人流图像中经过电子屏的人员总数量进行均值处理,得到目标广告在各投放日各次投放对应的平均人流量;
S3.关注人员数量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频进行关注人员识别,并统计识别到的关注人员数量;
S4.各关注人员存在的关注行为类型数量采集:从目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频中提取出各关注人员对应的关注起始时间点和关注终止时间点,以此将人流视频进行视频段切割,各视频段分别记为各关注人员对应的关注广告视频段,此时对关注广告视频段进行关注人员对应的关注行为类型识别,并统计关注人员存在的关注行为类型数量;
S5.各关注人员对应各关注行为类型的等级采集:基于各关注人员对应各关注行为的类型判断得到各关注人员对应各关注行为类型的等级;
S6.各关注人员对应各关注行为类型的关注指数采集:从各关注人员对应的关注广告视频段中提取总关注时长及各关注行为类型对应的关注时长,以此将各关注人员各关注行为类型对应的关注时长除以各关注人员对应的总关注时长得到各关注人员对应各关注行为类型的关注指数。
在一个可能的设计中,所述投放费用算法模型的具体计算步骤为:
第一步:将目标广告在投放站点对应的各投放日按照投放时间先后顺序进行编号,依次标记为1,2,...,t,...,z,并将各投放日对应的各次投放分别编号为1,2,...,j,...,m;
第二步:将目标广告对应的投放站点编号与设置的各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出匹配成功的站点编号,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与该站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度的投放费用,记为ft j;
第三步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放时间段分别与设置的各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出各次投放匹配成功的投放时间段,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与各次投放匹配成功的投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放在投放时间维度的投放费用,记为gt j;
第四步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数中平均人流量和关注人员数量分别记为xt j和yt j,并将各次投放对应的各关注人员分别编号为1,2,...,k,...,r,再将各关注人员存在的各关注行为类型分别标记为1,2,...,d,...,u,同时将各关注人员对应各关注行为类型的关注指数记为ξtj kd,此时将各关注人员对应各关注行为类型的等级与设置的各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行匹配,从中筛选出各关注人员对应各关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用,将其记为ptj kd;
第五步:将xt j、yt j、ξtj kd和ptj kd代入投放效果对应投放费用的计算公式,计算得到目标广告在各投放日各次投放对应投放效果维度的投放费用,其计算公式为ht j表示为目标广告在第t个投放日第j次投放对应投放效果维度的投放费用,xt j、yt j分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放的平均人流量、关注人员数量,ptj kd、ξtj kd分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放中第k个关注人员对应第d个关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用、关注指数。
在一个可能的设计中,所述目标广告对应综合投放费用的计算公式为W表示为目标广告对应的综合投放费用。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
(1)本发明通过对地铁电子屏广告对应各投放维度的基础投放费用进行设置,并分别采集获取目标广告对应的投放基础参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数,同时构建投放费用算法模型,将上述参数导入投放费用算法模型计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用,从而结合上述各维度的投放费用统计出目标广告对应的综合投放费用,实现了地铁显示屏广告对应多维度的投放费用计算,大大弥补了当前地铁显示屏广告投放费用管理方式存在的计费维度过于片面的弊端,拓展了地铁显示屏广告投放费用的计费维度,使得地铁显示屏广告投放费用计算能够结合实际投放状况,具有一定的针对性,规避了笼统的计费方式带来的与实际投放贴合度不高的缺陷,从而提高了计费结果的精准度,有效保障了广告商的合法利益。
(2)本发明在对目标广告进行投放效果维度的投放费用计算过程中,综合了目标广告在各投放日各次投放对应的平均人流量、关注人员数量、各关注人员存在的关注行为数量及各关注行为对应的等级和各关注行为对应的关注指数进行计算,凸显了关注人员对应关注行为的相关指标,克服了在投放效果对应广告投放效果费用计算过程中存在的计算指标过于单一的不足,实现了目标广告在投放效果维度投放费用计算的深度化,有利于提升计算结果的可靠度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的***连接结构示意图;
图2为本发明的基础投放费用设置模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例提供了一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,包括基础投放费用设置模块、目标广告投放基本参数获取模块、目标广告投放效果参数采集模块、投放数据库、投放费用建模分析模块和综合投放费用统计显示终端,其中基础投放费用设置模块与投放数据库连接,基础投放费用设置模块、目标广告投放基本参数获取模块和目标广告投放效果参数采集模块均与投放费用建模分析模块连接,投放费用建模分析模块与综合投放费用统计显示终端连接。
基础投放费用设置模块,用于对地铁电子屏广告对应各投放维度的基础投放费用进行设置,请参阅图2,其中基础投放费用设置模块包括投放位置基础投放费用设置单元、投放时间基础投放费用设置单元和投放效果基础投放费用设置单元。
投放位置基础投放费用设置单元用于统计地铁运营线路存在的站点数量,并将各站点分别编号为1,2,...,i,...,n,且定位各站点的地理位置,同时判断各站点是否为中转站,以此预测各站点对应的客流膨胀指数,其预测方法具体包括:
(1)以各站点的地理位置为圆心,以预设的长度为半径作圆,圆内区域即为各站点对应的覆盖区域;
(2)在各站点对应的覆盖区域内统计购物中心数量,并定位各购物中心的地理位置;
需要说明的是上述提到的购物中心具体包括商场、超市等购物场所;
(3)根据各站点的地理位置和各站点内各购物中心的地理位置获取各站点距离各购物中心的路线长度;
(4)基于各站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量及各站点距离各购物中心的路线长度计算各站点对应的地理位置繁华系数,其计算方法为将各站点对应覆盖区域内存在的各购物中心分别编号为1,2,...,c,...,q,并将各站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量记为Ei,同时将各站点距离各购物中心的路线长度记为li-c,此时计算各站点对应的地理位置繁华系数,其计算公式为Ei表示为第i个站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量,E0表示为购物中心数量参考值,是便于计算的,li-c表示为第i个站点对应第c个购物中心的路线长度,l0表示为预设的长度,其中各站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量越多,各站点距离各购物中心的路线长度越短,地理位置繁华系数越大,表明地理位置繁华程度越高;
(5)根据各站点是否为中转站计算各站点对应的中转客流系数,并将其记为εi,其计算方式为若某站点为中转站,则将该站点对应的中转客流系数记为α,反之,该站点对应的中转客流系数记为α′,其中α>α′,εi的取值为α或α′;
(6)将λi和εi代入各站点对应的客流膨胀指数计算公式计算得到各站点对应的客流膨胀指数,其计算公式为ηi=a*λi+b*εi,ηi表示为各站点对应的客流膨胀指数,λi、εi分别表示为第i个站点对应的地理位置繁华系数、中转客流系数,a、b分别表示为地理位置繁华系数、中转客流系数对客流膨胀指数的影响比例值。
投放位置基础投放费用设置单元还基于客流膨胀指数对各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用进行设置,具体设置方法为将各站点的客流膨胀指数与投放数据库中各种客流膨胀指数对应单位投放时长的投放费用进行匹配,得到各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用,进而将其作为各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用,其中客流膨胀指数越大,电子屏广告单位投放时长的投放费用越高。
具体说明的是,上述提到的单位投放时长可以为1秒或1分钟;
在本发明的一个具体实施例中,对地铁电子屏广告投放位置对应的基础投放费用设置过程中充分考虑了各站点投放位置周边的繁华状况和各站点的中转站属性,使得投放位置对应基础投放费用的设置更加全面且符合实际。
投放时间基础投放费用设置单元用于将地铁的一天运营时间段划分为黄金投放时间段和普通投放时间段,其中黄金投放时间段为通勤时间段,普通投放时间段为非通勤时间段,并对各投放时间段内电子屏广告单位投放时长对应的投放费用进行设置,进而将其作为各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用,其中黄金投放时间段电子屏广告单位投放时长对应的投放费用大于普通投放时间段电子屏广告单位投放时长对应的投放费用。
在本发明的一个具体实施例中,对地铁电子屏广告投放时间对应的基础投放费用设置过程中以投放时间段作为设置依据,充分体现了不同投放时间段对应人流量存在差异的特点。
需要说明的是上述提到的通勤时间段主要是指上下班、上下学对应的时间段,以一个具体实施例来说,若地铁的一天运营时间段为早上6:00-晚上22:00,那么通勤时间段可以为早上6:00-9:00和下午17:00-20:00,而非通勤时间段为9:00-17:00和20:00-22:00。
投放效果基础投放费用设置单元用于将人对电子屏广告的关注行为进行等级分类为一级关注行为和二级关注行为,其中一级关注行为为观看类型,二级关注行为为拍照类型,并对各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行设置,进而将其作为各级关注行为对应的电子屏广告基础投放费用,其中二级关注行为对应单位关注指数的投放费用大于一级关注行为对应单位关注指数的投放费用。
目标广告投放基本参数获取模块用于将待投放计费的电子屏广告记为目标广告,进而获取目标广告对应的投放基本参数,其中投放基本参数包括单次投放广告时长、投放站点编号、投放天数及各投放日对应的投放频次和各次投放对应的投放时间段。
目标广告投放效果参数采集模块用于采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数,所述投放效果参数包括平均人流量、关注人员数量、各关注人员存在的关注行为类型数量及各关注行为类型对应的等级和各关注行为类型对应的关注指数,其中采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数具体包括以下步骤:
S1.目标广告投放期间人流视频采集:在目标广告对应的电子屏上设置监控摄像头,用于在目标广告各投放日各次投放期间采集经过电子屏的人流视频,得到目标广告在各投放日对应各次投放期间的人流视频;
S2.平均人流量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频按照设定的视频帧数进行图像分割,得到各人流视频对应的若干人流图像,并将各人流图像进行人员数量计数,从而提取出经过电子屏的人员总数量,进而将各人流视频对应各人流图像中经过电子屏的人员总数量进行均值处理,得到目标广告在各投放日各次投放对应的平均人流量;
S3.关注人员数量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频进行关注人员识别,具体识别方法为将人流视频中存在的各个人员进行眼睛聚焦部位采集,若某人员的眼睛聚焦部位为显示屏,则识别该人员为关注人员,此时从人流视频中统计出识别到的关注人员数量;
S4.各关注人员存在的关注行为类型数量采集:从目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频中提取出各关注人员对应的关注起始时间点和关注终止时间点,以此将人流视频进行视频段切割,各视频段分别记为各关注人员对应的关注广告视频段,此时对关注广告视频段进行关注人员对应的关注行为类型识别,并统计关注人员存在的关注行为类型数量,其中关注行为类型的识别方法为将关注广告视频段中关注人员的手部动作行为进行抓取,若手部动作行为为拿手机对显示屏进行拍照,则该关注行为类型即为拍照类型,若关注人员只是存在眼睛视线聚焦在显示屏,无拍照的动作行为,则该关注行为类型即为观看类型;
S5.各关注人员对应各关注行为类型的等级采集:基于各关注人员对应各关注行为的类型判断得到各关注人员对应各关注行为类型的等级,其中拍照类型为二级行为,观看类型为一级行为;
S6.各关注人员对应各关注行为类型的关注指数采集:从各关注人员对应的关注广告视频段中提取总关注时长及各关注行为类型对应的关注时长,该总关注时长是指关注广告视频段的时长,以此将各关注人员各关注行为类型对应的关注时长除以各关注人员对应的总关注时长得到各关注人员对应各关注行为类型的关注指数。
投放数据库用于存储各种客流膨胀指数对应单位投放时长的投放费用,并存储地理位置繁华系数、中转客流系数对客流膨胀指数的影响比例值。
投放费用建模分析模块用于构建投放费用算法模型,将目标广告的投放基本参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数导入投放费用算法模型计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用,其中投放费用算法模型的具体计算步骤为:
第一步:将目标广告在投放站点对应的各投放日按照投放时间先后顺序进行编号,依次标记为1,2,...,t,...,z,并将各投放日对应的各次投放分别编号为1,2,...,j,...,m;
第二步:将目标广告对应的投放站点编号与设置的各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出匹配成功的站点编号,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与该站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度的投放费用,记为ft j;
第三步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放时间段分别与设置的各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出各次投放匹配成功的投放时间段,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与各次投放匹配成功的投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放在投放时间维度的投放费用,记为gt j;
第四步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数中平均人流量和关注人员数量分别记为xt j和yt j,并将各次投放对应的各关注人员分别编号为1,2,...,k,...,r,再将各关注人员存在的各关注行为类型分别标记为1,2,...,d,...,u,在实际计算中关注人员存在的关注行为类型要么就只是观看类型,要么存在观看和拍照两种类型,同时将各关注人员对应各关注行为类型的关注指数记为ξtj kd,此时将各关注人员对应各关注行为类型的等级与设置的各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行匹配,从中筛选出各关注人员对应各关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用,将其记为ptj kd;
第五步:将xt j、yt j、ξtj kd和ptj kd代入投放效果对应投放费用的计算公式,计算得到目标广告在各投放日各次投放对应投放效果维度的投放费用,其计算公式为ht j表示为目标广告在第t个投放日第j次投放对应投放效果维度的投放费用,xt j、yt j分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放的平均人流量、关注人员数量,ptj kd、ξtj kd分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放中第k个关注人员对应第d个关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用、关注指数。
本发明实施例在对目标广告进行投放效果维度的投放费用计算过程中,综合了目标广告在各投放日各次投放对应的平均人流量、关注人员数量、各关注人员存在的关注行为数量及各关注行为对应的等级和各关注行为对应的关注指数进行计算,凸显了关注人员对应关注行为的相关指标,克服了在投放效果对应广告投放效果费用计算过程中存在的计算指标过于单一的不足,实现了目标广告在投放效果维度投放费用计算的深度化,有利于提升计算结果的可靠度。
综合投放费用统计显示终端用于结合目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用统计目标广告对应的综合投放费用,其计算公式为W表示为目标广告对应的综合投放费用,并将其进行后台显示。
本发明通过对地铁电子屏广告对应各投放维度的基础投放费用进行设置,并分别采集获取目标广告对应的投放基础参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数,同时构建投放费用算法模型,将上述参数导入投放费用算法模型计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用,从而结合上述各维度的投放费用统计出目标广告对应的综合投放费用,实现了地铁显示屏广告对应多维度的投放费用计算,大大弥补了当前地铁显示屏广告投放费用管理方式存在的计费维度过于片面的弊端,拓展了地铁显示屏广告投放费用的计费维度,使得地铁显示屏广告投放费用计算能够结合实际投放状况,具有一定的针对性,规避了笼统的计费方式带来的与实际投放贴合度不高的缺陷,从而提高了计费结果的精准度,有效保障了广告商的合法利益。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于,包括基础投放费用设置模块、目标广告投放基本参数获取模块、目标广告投放效果参数采集模块、投放数据库、投放费用建模分析模块和综合投放费用统计显示终端;
所述基础投放费用设置模块,用于对地铁电子屏广告对应各投放维度的基础投放费用进行设置,其中基础投放费用设置模块包括投放位置基础投放费用设置单元、投放时间基础投放费用设置单元和投放效果基础投放费用设置单元;
所述投放位置基础投放费用设置单元用于统计地铁运营线路存在的站点数量,并将各站点分别编号为1,2,...,i,...,n,且定位各站点的地理位置,同时判断各站点是否为中转站,以此预测各站点对应的客流膨胀指数,并基于客流膨胀指数对各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用进行设置,进而将其作为各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用;
所述投放时间基础投放费用设置单元用于将地铁的一天运营时间段划分为黄金投放时间段和普通投放时间段,并对各投放时间段内电子屏广告单位投放时长对应的投放费用进行设置,进而将其作为各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用;
所述投放效果基础投放费用设置单元用于将电子屏广告的关注行为进行等级分类为一级关注行为和二级关注行为,并对各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行设置,进而将其作为各级关注行为对应的电子屏广告基础投放费用;
所述目标广告投放基本参数获取模块用于将待投放计费的电子屏广告记为目标广告,进而获取目标广告对应的投放基本参数;
所述目标广告投放效果参数采集模块用于采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数;
所述投放费用建模分析模块用于构建投放费用算法模型,将目标广告的投放基本参数和各投放日各次投放对应的投放效果参数导入投放费用算法模型分别计算出目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用;
所述综合投放费用统计显示终端用于结合目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度、投放时间维度和投放效果维度的投放费用统计目标广告对应的综合投放费用,并将其进行后台显示;
所述预测各站点对应的客流膨胀指数具体包括:
(1)以各站点的地理位置为中心划定覆盖区域;
(2)在各站点对应的覆盖区域内统计购物中心数量,并定位各购物中心的地理位置;
(3)根据各站点的地理位置和各站点内各购物中心的地理位置获取各站点距离各购物中心的路线长度;
(4)基于各站点对应覆盖区域内存在的购物中心数量及各站点距离各购物中心的路线长度计算各站点对应的地理位置繁华系数,并将其记为λi;
(5)根据各站点是否为中转站计算各站点对应的中转客流系数,并将其记为εi;
(6)将λi和εi代入各站点对应的客流膨胀指数计算公式计算得到各站点对应的客流膨胀指数,其计算公式为ηi=a*λi+b*εi,ηi表示为各站点对应的客流膨胀指数,λi、εi分别表示为第i个站点对应的地理位置繁华系数、中转客流系数,a、b分别表示为地理位置繁华系数、中转客流系数对客流膨胀指数的影响比例值;
所述采集目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数具体包括以下步骤:
S1.目标广告投放期间人流视频采集:在目标广告对应的电子屏上设置监控摄像头,用于在目标广告各投放日各次投放期间采集经过电子屏的人流视频,得到目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频;
S2.平均人流量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频按照设定的视频帧数进行图像分割,得到各人流视频对应的若干人流图像,并从各人流图像中提取经过电子屏的人员总数量,进而将各人流视频对应各人流图像中经过电子屏的人员总数量进行均值处理,得到目标广告在各投放日各次投放对应的平均人流量;
S3.关注人员数量采集:将目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频进行关注人员识别,并统计识别到的关注人员数量;
S4.各关注人员存在的关注行为类型数量采集:从目标广告在各投放日各次投放期间对应的人流视频中提取出各关注人员对应的关注起始时间点和关注终止时间点,以此将人流视频进行视频段切割,各视频段分别记为各关注人员对应的关注广告视频段,此时对关注广告视频段进行关注人员对应的关注行为类型识别,并统计关注人员存在的关注行为类型数量;
S5.各关注人员对应各关注行为类型的等级采集:基于各关注人员对应各关注行为的类型判断得到各关注人员对应各关注行为类型的等级;
S6.各关注人员对应各关注行为类型的关注指数采集:从各关注人员对应的关注广告视频段中提取总关注时长及各关注行为类型对应的关注时长,以此将各关注人员各关注行为类型对应的关注时长除以各关注人员对应的总关注时长得到各关注人员对应各关注行为类型的关注指数。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述基于客流膨胀指数对各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用进行设置的具体设置方法为将各站点的客流膨胀指数与投放数据库中各种客流膨胀指数对应单位投放时长的投放费用进行匹配,得到各站点投放位置对应电子屏广告单位投放时长的投放费用。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述黄金投放时间段为通勤时间段,普通投放时间段为非通勤时间段。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述一级关注行为为观看类型,二级关注行为为拍照类型。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述投放基本参数包括单次投放广告时长、投放站点编号、投放天数及各投放日对应的投放频次和各次投放对应的投放时间段。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述投放效果参数包括平均人流量、关注人员数量、各关注人员存在的关注行为类型数量及各关注行为类型对应的等级和各关注行为类型对应的关注指数。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述投放费用算法模型的具体计算步骤为:
第一步:将目标广告在投放站点对应的各投放日按照投放时间先后顺序进行编号,依次标记为1,2,...,t,...,z,并将各投放日对应的各次投放分别编号为1,2,...,j,...,m;
第二步:将目标广告对应的投放站点编号与设置的各站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出匹配成功的站点编号,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与该站点投放位置对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放对应投放位置维度的投放费用,记为ft j;
第三步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放时间段分别与设置的各投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用进行匹配,从中筛选出各次投放匹配成功的投放时间段,以此将目标广告对应的单次投放广告时长与各次投放匹配成功的投放时间段对应的电子屏广告基础投放费用相乘,得到的费用作为目标广告在各投放日各次投放在投放时间维度的投放费用,记为gt j;
第四步:将目标广告在各投放日各次投放对应的投放效果参数中平均人流量和关注人员数量分别记为xt j和yt j,并将各次投放对应的各关注人员分别编号为1,2,...,k,...,r,再将各关注人员存在的各关注行为类型分别标记为1,2,...,d,...,u,同时将各关注人员对应各关注行为类型的关注指数记为ξtj kd,此时将各关注人员对应各关注行为类型的等级与设置的各级关注行为对应单位关注指数的投放费用进行匹配,从中筛选出各关注人员对应各关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用,将其记为ptj kd;
第五步:将xt j、yt j、ξtj kd和ptj kd代入投放效果对应投放费用的计算公式,计算得到目标广告在各投放日各次投放对应投放效果维度的投放费用,其计算公式为ht j表示为目标广告在第t个投放日第j次投放对应投放效果维度的投放费用,xt j、yt j分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放的平均人流量、关注人员数量,ptj kd、ξtj kd分别表示为目标广告在第t个投放日第j次投放中第k个关注人员对应第d个关注行为类型的单位关注指数对应的投放费用、关注指数。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电子屏广告智能计费管理***,其特征在于:所述目标广告对应综合投放费用的计算公式为W表示为目标广告对应的综合投放费用。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003030537A (ja) * | 2001-07-18 | 2003-01-31 | Dentsu Inc | 広告レスポンス予測システム及びその方法 |
CN108171534A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-06-15 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种车载广告公交线路推荐方法及装置 |
CN110415054A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-11-05 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于用户行为数据的广告投放方法、***、介质及服务端 |
CN112163900A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-01 | 马鞍山市睿翔传媒广告有限责任公司 | 一种基于公交站台的广告投放*** |
CN112308609A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 成都新潮传媒集团有限公司 | 一种广告投放计费方法、装置及计算机设备 |
CN113240466A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-10 | 武汉轻派壳子数码有限公司 | 基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质 |
CN113327140A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-08-31 | 深圳小蝉文化传媒股份有限公司 | 基于大数据分析的视频广告投放效果智能分析管理*** |
CN113724005A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-30 | 延边国泰新能源汽车有限公司 | 基于人脸识别的自动广告投放方法及*** |
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003030537A (ja) * | 2001-07-18 | 2003-01-31 | Dentsu Inc | 広告レスポンス予測システム及びその方法 |
CN108171534A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-06-15 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种车载广告公交线路推荐方法及装置 |
CN110415054A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-11-05 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于用户行为数据的广告投放方法、***、介质及服务端 |
CN112163900A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-01 | 马鞍山市睿翔传媒广告有限责任公司 | 一种基于公交站台的广告投放*** |
CN112308609A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 成都新潮传媒集团有限公司 | 一种广告投放计费方法、装置及计算机设备 |
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CN113327140A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-08-31 | 深圳小蝉文化传媒股份有限公司 | 基于大数据分析的视频广告投放效果智能分析管理*** |
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