基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法。

背景技术：

1、随着新媒体技术的发展产品会产生同质化严重以及竞品产生的现象，因此新媒体产品同样需要宣传，提高产品知名度的同时增加经济效应。广告作为产品宣传的高效方式，对于广告投流的方式也存在多样性，广告在进行投流时需要对广告投流的效果进行实时监测，根据不同渠道下对应广告的转化效果对广告投流进行及时调整。

2、在进行广告投流效果的监测时，通过分析广告效果的关键指标kpis可以确定广告的投流效果，但是根据分析结果在进行广告投放时，同一个广告投放在不同的渠道下会存在不同的效果，在现有的对获取的投流效果进行监测分析并调整投流策略时，没有需要考虑不同的平台渠道的投流效果的差异，使得无法根据不同的平台渠道的投流效果的差异做出最优的投流策略的调整。

技术实现思路

1、本发明提供基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，以解决现有的问题。

2、本发明的基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，该方法包括以下步骤：

4、获取各广告在每天的多维指标以及广告效果指数；

5、构建各广告的每个指标的指标波动曲线，根据不同广告在同一指标的指标波动曲线的变化相似关系，获得每个广告在其他广告中的匹配指标数值；根据所述匹配指标数值获取不同广告在同一指标的投流周期匹配程度；

6、根据不同广告的广告效果指数，以及所有指标的投流周期匹配程度，获取不同广告的投放效果一致程度；

7、根据每个广告与其他广告的投放效果一致程度，获取每个广告的相似广告；

8、根据每个广告与所有相似广告在同一指标波动曲线的数值差异，获取每个广告的每个指标的偏离程度；

9、根据每个广告与相似广告的同一个指标在当天与前一天的指标数值的差异，获取每个广告的每个指标的趋势变化异常程度；

10、根据每个广告的所有指标的偏离程度以及趋势变化异常程度，获取每个广告的投流数据的异常程度；基于每个广告的在不同渠道的投流数据的异常程度，对每个广告在不同渠道的投流策略进行调整。

11、进一步地，所述匹配指标数值的具体获取方式为：

12、对于广告和广告的多维指标中的第个指标，使用dtw算法获取广告的第个指标波动曲线中每个指标数值，与广告的第个指标波动曲线中满足dtw距离最小的指标数值，记为广告的第个指标波动曲线中每个指标数值的匹配指标数值。

13、进一步地，所述不同广告在同一指标的投流周期匹配程度包括：

14、广告和广告在第个指标的投流周期匹配程度的计算公式为：

15、

16、其中，表示广告和广告在第个指标的投流周期匹配程度；表示广告和广告的第个指标波动曲线中最大值的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标波动曲线的最大值对应的时间的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标波动曲线的偏移程度；表示以自然常数为底的指数函数；表示超参数。

17、进一步地，所述偏移程度的具体获取方式为：

18、将第个指标在广告中的每个指标数值，与广告中的匹配指标数值的差值的绝对值的和，记为广告和广告的第个指标波动曲线的偏移程度。

19、进一步地，所述获取每个广告的相似广告包括：

20、对于任意两个广告和广告的多维指标中的第个指标，根据广告和广告在第天的广告效果指数的差值的绝对值，以及广告和广告的第个指标的投流周期匹配程度，获取广告和广告的投放效果一致程度；

21、当广告和广告的投放效果一致程度大于等于预设的相似阈值时，将广告记为广告的相似广告。

22、进一步地，所述投放效果一致程度的具体获取方式为：

23、广告和广告的投放效果一致程度的计算公式为：

24、

25、其中，表示广告和广告的投放效果一致程度；表示广告和广告在第天的广告效果指数的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标的投流周期匹配程度；表示采集天数；表示指标波动曲线数量。

26、进一步地，所述获取每个广告的每个指标的偏离程度包括：

27、广告的第个指标的偏离程度的计算公式为：

28、

29、其中，表示广告的第个指标的偏离程度；表示广告的第个指标波动曲线的指标数值的均值；表示广告的第个相似广告的第个指标的所有指标数值的均值；表示广告的相似广告的数量；表示绝对值函数。

30、进一步地，所述获取每个广告的每个指标的趋势变化异常程度包括：

31、广告的第个指标的趋势变化异常程度的计算公式为：

32、

33、其中，表示广告的第个指标的趋势变化异常程度；表示广告的第个相似广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度；表示广告的每个相似广告与广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度的差值的方差；表示广告的相似广告的数量；表示以自然常数为底的指数函数。

34、进一步地，所述指标数值偏离程度的具体获取方式为：

35、将广告的第个相似广告的第个指标在当天与前一天的指标数值的差值，记为广告的第个相似广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度。

36、进一步地，所述获取每个广告投流数据的异常程度包括：

37、广告的投流数据的异常程度的计算公式为：

38、

39、其中，表示广告的投流数据的异常程度；表示指标波动曲线数量；表示广告的第个指标的趋势变化异常程度；表示广告的第个指标的偏离程度。

40、本发明的技术方案的有益效果是：获取各广告在每天的多维指标以及广告效果指数，获取不同广告在同一指标的投流周期匹配程度，为了获得两个广告之间的投流效果的相似性；根据不同广告的广告效果指数，以及所有指标的投流周期匹配程度，得到不同广告的投放效果一致程度，进而得到每个广告的相似广告；根据每个广告与所有相似广告在同一指标波动曲线的数值差异，获取每个广告的每个指标的偏离程度，为了避免出现虽然某一天的数据显示效果大幅下降，但由于之前的数据较平稳，使大幅下降在整体范围内仍然是正常的情况，因此考虑每天投流数据的变化趋势以及与同类广告的对比情况，以量化当天投流数据的异常情况；根据每个广告与其他广告在当天的指标数值和匹配指标数值的差异，获取每个广告的每个指标的趋势变化异常程度，为了评估每个指标在不同时间点的指标数值变化，特别是每天与前一天相比的变化情况，降低外部因素导致指标出现异常的增长或下降，对广告效果真实趋势的评估；根据每个广告的所有指标的偏离程度以及趋势变化异常程度，获取每个广告的投流数据的异常程度，基于每个广告的在不同渠道的投流数据的异常程度，对每个广告在不同渠道的投流策略进行调整，可以根据不同的平台渠道的投流效果的差异做出最优的投流策略的调整。

技术特征：

1.基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述匹配指标数值的具体获取方式为：对于广告和广告的多维指标中的第个指标，使用dtw算法获取广告的第个指标波动曲线中每个指标数值，与广告的第个指标波动曲线中满足dtw距离最小的指标数值，记为广告的第个指标波动曲线中每个指标数值的匹配指标数值。

3.根据权利要求2所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述不同广告在同一指标的投流周期匹配程度包括：广告和广告在第个指标的投流周期匹配程度的计算公式为：其中，表示广告和广告在第个指标的投流周期匹配程度；表示广告和广告的第个指标波动曲线中最大值的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标波动曲线的最大值对应的时间的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标波动曲线的偏移程度；表示以自然常数为底的指数函数；表示超参数。

4.根据权利要求3所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述偏移程度的具体获取方式为：将第个指标在广告中的每个指标数值，与广告中的匹配指标数值的差值的绝对值的和，记为广告和广告的第个指标波动曲线的偏移程度。

5.根据权利要求1所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述获取每个广告的相似广告包括：对于任意两个广告和广告的多维指标中的第个指标，根据广告和广告在第天的广告效果指数的差值的绝对值，以及广告和广告的第个指标的投流周期匹配程度，获取广告和广告的投放效果一致程度；当广告和广告的投放效果一致程度大于等于预设的相似阈值时，将广告记为广告的相似广告。

6.根据权利要求5所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述投放效果一致程度的具体获取方式为：广告和广告的投放效果一致程度的计算公式为：其中，表示广告和广告的投放效果一致程度；表示广告和广告在第天的广告效果指数的差值的绝对值；表示广告和广告的第个指标的投流周期匹配程度；表示采集天数；表示指标波动曲线数量。

7.根据权利要求1所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述获取每个广告的每个指标的偏离程度包括：广告的第个指标的偏离程度的计算公式为：其中，表示广告的第个指标的偏离程度；表示广告的第个指标波动曲线的指标数值的均值；表示广告的第个相似广告的第个指标的所有指标数值的均值；表示广告的相似广告的数量；表示绝对值函数。

8.根据权利要求1所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述获取每个广告的每个指标的趋势变化异常程度包括：广告的第个指标的趋势变化异常程度的计算公式为：其中，表示广告的第个指标的趋势变化异常程度；表示广告的第个相似广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度；表示广告的每个相似广告与广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度的差值的方差；表示广告的相似广告的数量；表示以自然常数为底的指数函数。

9.根据权利要求8所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述指标数值偏离程度的具体获取方式为：将广告的第个相似广告的第个指标在当天与前一天的指标数值的差值，记为广告的第个相似广告的第个指标在当天的指标数值偏离程度。

10.根据权利要求1所述基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，其特征在于，所述获取每个广告投流数据的异常程度包括：广告的投流数据的异常程度的计算公式为：其中，表示广告的投流数据的异常程度；表示指标波动曲线数量；表示广告的第个指标的趋势变化异常程度；表示广告的第个指标的偏离程度。

技术总结本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于大数据的多渠道广告投流效果实时监测与分析方法，包括：获取各广告在每天的多维指标以及广告效果指数；获取不同广告在同一指标的投流周期匹配程度；根据不同广告的广告效果指数，以及所有指标的投流周期匹配程度，得到不同广告的投放效果一致程度，进而得到每个广告的相似广告；根据每个广告与所有相似广告在同一指标波动曲线的数值差异，得到每个广告的每个指标的偏离程度；获取每个广告的所有指标的趋势变化异常程度，得到每个广告的投流数据的异常程度，进而对每个广告在不同渠道的投流策略进行调整。本发明旨在根据不同的平台渠道的投流效果的差异做出最优的投流策略的调整。技术研发人员：潘小平受保护的技术使用者：杭州新航互动科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2