[發(fā)明專利]品牌曝光效果分析方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710915100.0
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN109598524A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 戴威
• 申請（專利權(quán)）人: 北京國雙科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發(fā)明公開了一種品牌曝光效果分析方法及裝置，通過集合預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)從社交網(wǎng)絡(luò)上獲取的待識別圖像，生成待識別圖像集合；基于預(yù)先確定的預(yù)設(shè)模型對待識別圖像集合中的待識別圖像進(jìn)行識別，確定待識別圖像上與目標(biāo)品牌相關(guān)的元素，并標(biāo)注；計(jì)算各個(gè)元素在待識別圖像集合中曝光時(shí)的有效數(shù)據(jù)，得到對應(yīng)各個(gè)所述元素的計(jì)算結(jié)果；對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總和統(tǒng)計(jì)，得到品牌曝光趨勢。本發(fā)明通過對待識別圖像集合中各個(gè)待識別圖像上與目標(biāo)品牌相關(guān)的元素進(jìn)行識別，并計(jì)算確定該元素在待識別圖像集合中曝光時(shí)的有效數(shù)據(jù)，基于該有效數(shù)據(jù)得到該元素對應(yīng)品牌的曝光趨勢，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)中的品牌曝光效果進(jìn)行量化評估和分析的目的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及新媒體技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說涉及一種品牌曝光效果分析方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，每天有32億多張的圖片被分享到社交媒體上。圖片已經(jīng)成為信息傳播、品牌曝光的重要或主要形式。越來越多的企業(yè)通過各種方式將廣告圖像在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行顯示。

但是，目前并沒有一種有效的方式可以評估或分析采用各種方式將廣告圖像在社交網(wǎng)絡(luò)中顯示時(shí)的品牌曝光效果。從而無法使企業(yè)了解到哪段時(shí)間，采用哪種推廣方式，使品牌進(jìn)行曝光所帶來的效果好。

因此，目前亟需一種對社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行曝光的品牌的顯示效果進(jìn)行評估或分析的方案。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請?zhí)峁┝艘环N品牌曝光效果分析方法及裝置，以實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行曝光的品牌的曝光效果進(jìn)行量化評估和分析的目的。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，現(xiàn)提出的方案如下：

本發(fā)明第一方面公開了一種品牌曝光效果分析方法，包括：

集合預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)從社交網(wǎng)絡(luò)上獲取的待識別圖像，生成待識別圖像集合，所述待識別圖像來自所述社交網(wǎng)絡(luò)的主版塊和/或子版塊；

基于預(yù)先確定的預(yù)設(shè)模型對所述待識別圖像集合中的所述待識別圖像進(jìn)行識別，確定所述待識別圖像上與目標(biāo)品牌相關(guān)的元素，并標(biāo)注，所述預(yù)設(shè)模型由目標(biāo)品牌素材訓(xùn)練生成；

計(jì)算標(biāo)注的各個(gè)所述元素在所述待識別圖像集合中曝光時(shí)的有效數(shù)據(jù)，得到對應(yīng)各個(gè)所述元素的計(jì)算結(jié)果；

對所述計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總和統(tǒng)計(jì)，得到品牌曝光趨勢。

優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)模型由所述目標(biāo)品牌素材訓(xùn)練生成，包括：

基于爬蟲技術(shù)，從目標(biāo)平臺獲取目標(biāo)品牌素材，所述目標(biāo)平臺包括搜索平臺和/或素材網(wǎng)站；

批量標(biāo)注所述目標(biāo)品牌素材，生成相應(yīng)的訓(xùn)練集，所述目標(biāo)品牌素材包括品牌產(chǎn)品圖片，品牌標(biāo)志logo，品牌廣告物料中的任一一個(gè)元素或任意元素的組合；

對所述訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型。

優(yōu)選的，所述對所述訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型，包括：

基于tensorflow和Faster-RCNN架構(gòu)對對應(yīng)各個(gè)元素的所述訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型。

優(yōu)選的，所述有效數(shù)據(jù)包括：品牌曝光數(shù)和/或品牌曝光率，計(jì)算各個(gè)所述元素在所述待識別圖像集合中曝光時(shí)的有效數(shù)據(jù)，得到對應(yīng)各個(gè)所述元素的計(jì)算結(jié)果，包括：

計(jì)算各個(gè)所述元素在所述待識別圖像集合中的所述品牌曝光數(shù)和/或所述品牌曝光率，所述品牌曝光率為品牌在待識別圖像中的面積與待識別圖像總面積之積；

將得到的所述品牌曝光數(shù)和/或所述品牌曝光率作為計(jì)算結(jié)果。

優(yōu)選的，所述對所述計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總和統(tǒng)計(jì)，得到品牌曝光趨勢，包括：