[發明專利]一種互聯網媒體組合投放效果的估計方法及系統

有效

• 申請號: 201310031431.X
• 申請日: 2013-01-28
• 公開（公告）號: CN103971257B
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 歐陽佑;王耀宣;吳明輝
• 申請（專利權）人: 秒針信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/00
• 分類號: G06F17/00
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司11262
• 代理人: 栗若木,曲鵬

技術領域

本發明涉及數字媒體技術，特別涉及一種基于歷史數據估計互聯網媒體組合投放效果的方案。

背景技術

互聯網廣告是現代營銷媒體戰略的重要組成部分。互聯網上的網站資源極為豐富，媒介公司在為廣告主執行互聯網廣告投放時，常選擇一個以上的網站進行投放。互聯網廣告的受眾到達率，即廣告活動覆蓋到的受眾人數占目標受眾總人數的百分比，是衡量廣告傳播覆蓋效果優劣的重要指標。在以廣告活動的總到達率來衡量廣告活動的投放效果的前提下，實際投放中不同的網站之間的重疊成為了影響投放效果的一個重要因素。假設一個廣告創意在兩個網站上進行投放，只要出現了一人在兩個網站上都觀看了此廣告創意的情況，那么兩個網站各自的到達率相加起來并不等于整個廣告活動的總到達率。在有多個備選媒體的情況下，媒介公司需要將固定的預算最合理地分配到這些備選媒體上，使得廣告活動的整體覆蓋效果達到最好。因此，媒介公司的廣告計劃組非常需要能夠預估媒體組合的投放效果的工具。

傳統媒體上通常采用分層抽樣的方式來獲取具有代表性的樣本，每個樣本身上帶有權重系數，使得最終的樣本人群能溝通代表所在地區的整體收視人口，并通過實時追蹤樣本的收視行為來反映媒體收視情況和覆蓋效果，當媒介計劃人員要對媒體組合進行評估時，則根據收視樣本的歷史數據計算不同的組合效果。這種傳統的媒體預估工具的一個缺點是需要花費很大的人力和物力去搭建有代表性的樣本，同時其僅支持基于排期的廣告投放模式。相比于傳統媒體，數字媒體的受眾媒體消費行為更為碎片化和多元化，傳統媒體建立有代表性樣本的方式無法在數字媒體上簡單復制。

另外，在大數據的廣告時代，簡單地按天購買廣告位置的模式逐漸被基于曝光量的購買模式替代。傳統媒體中所使用的排期模擬的方法并不適用于基于曝光量的購買模式，這是由于按照報告需求購買曝光量的購買模式，不僅受到受眾瀏覽行為影響，也會受到媒體提供的廣告資源、具體廣告投放的位置和時間等因素所影響。目前市場上還未出現基于曝光量層面的媒體預估工具，所以基于曝光量層面的效果預估解決方案對于互聯網廣告行業是十分迫切和重要的。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，提供一種互聯網媒體組合投放效果的估計方法及系統，以實現基于曝光量層面的互聯網廣告效果預估。

為了解決上述技術問題，本發明公開了一種互聯網媒體組合投放效果的估計方法，包括：

對任意的媒體組合，通過該媒體組合中各媒體的到達率曲線分別計算各媒體在指定總收視率(GRP)下的曝光次數到達率，根據所述頻率到達率和受眾歷史訪問數據計算單個受眾在單個媒體上的曝光次數的概率分布，根據單個受眾在各媒體上的曝光次數的概率分布計算單個受眾在所述媒體組合的所有媒體上的總曝光次數的概率分布，匯集所有單受眾的概率分布得到媒體組合在所有受眾上的預估到達率。

較佳地，上述方法中，所述受眾歷史訪問數據為單個受眾訪問所述媒體組合中的各媒體次數信息。

較佳地，上述方法中，根據單個受眾在各媒體上的曝光次數的概率分布計算單個受眾在所述媒體組合的所有媒體上的總曝光次數的概率分布的過程如下：

將代表0次、1次、......、(n-1)、n+次曝光的概率的各變量置0；

遍歷計算一個受眾在各媒體上的所有可能的曝光次數的組合，其中，按照如下公式計算一個受眾在m個媒體上曝光次數依次為k₁次，k₂次，...，k_m次的概率：

曝光次數組合的概率＝受眾在第1個媒體上曝光k₁次的概率×受眾在第2個媒體上曝光k₂次的概率×......×受眾在第m個媒體上曝光k_m次的概率；

再將計算出來的曝光次數組合的概率累加到代表總曝光次數TotalK的概率的變量上，其中，TotalK是在這個曝光次數組合下此受眾在所有媒體上的總曝光次數，TotalK＝k₁+k₂+......+k_m；

取遍(n+1)^m個曝光次數組合后，將受眾在所有媒體上一共看了1次的所有曝光次數組合的概率都累加到代表1次曝光的概率的變量x₁上，x₁的最終值為受眾在所有媒體上一共曝光1次的總概率，依次類推，計算出受眾在所有媒體一共曝光0次、1次、......、(n-1)、n+次的概率。

較佳地，上述方法中，按照如下公式計算媒體組合的各曝光次數到達率：