CN116739676A - 一种基于大数据的智能广告营销系统 - Google Patents

Abstract

本发明的目的是提供一种基于大数据的智能广告营销系统，采用大数据分析和人工智能算法，实现对用户特征和需求的深度挖掘，提高了广告精准度和投放效果，而且利用多种数据源，通过数据整合和特征提取，形成真正的用户画像，从而更好地了解用户需求和购买行为，同时，采用智能投放技术，实现广告投放的优化和动态调整，提高了广告的点击率和销售转化率，最终实现本系统可以被广泛应用于各类电子商务和广告平台，包括社交媒体、搜索引擎、移动应用及其他在线广告渠道，该系统可通过API接口实现与各个广告平台的对接，将数据和模型应用于广告投放过程中，并实现数据的实时反馈和模型的自动优化。

Description

一种基于大数据的智能广告营销系统

技术领域

本发明涉及广告营销技术领域，特别涉及一种基于大数据的智能广告营销系统。

背景技术

智能营销是通过人的创造性、创新力以及创意智慧将先进的计算机、网络、移动互联网，物联网等科学技术的融合应用于当代品牌营销领域的新思维、新理念、新方法和新工具的创新营销新概念。智能营销是以人为中心，网络技术为基础，创意为核心，内容为依托，营销为本质目的的消费者个性化营销，实现品牌与实效的完美结合。

广告代理制的确立是广告业现代化进程的标杆，是伴随着广告业的蓬勃发展应运而生的，同时也是广告业发展到一定历史阶段的产物。只有商品经济模式完备、分工完善，大众传媒发展到专业化、社会化的水平，广告公司才能在经营活动中确立主导地位，向广告主提供遵循商品销售规律的服务，譬如精准合理地使用有限的广告费，科学规范的组合方法，较高的策划与设计水平，将广告活动发挥得更有效。

广告代理公司作为广告经营业的基本组织形态，一方面接受广告客户委托向媒体发布广告，一方面提供广告设计、制作或其他营销服务的法人机构，媒体不直接与广告主产生接触。

传统广告代理公司基本是围绕各自为所代理的媒体进行广告营销，模式资源配置较为单一，无法实现“本区域跨媒体广告代理”、“本区域同类媒体广告代理”、“跨区域跨媒体广告代理”、“跨区域同类媒体广告代理”，难以满足媒介融合时代广告多元营销的需求，其媒体不直接与广告主接触的特性使得广告代理公司在与媒体和广告主进行双向沟通过程中难以快速明确广告主的广告投放需求，消耗大量人力资源。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的智能广告营销系统，用来解决背景技术中提出的问题，方便推广。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于大数据的智能广告营销系统，包括大数据采集模块、大数据预处理模块、智能算法模块和广告智能投放模块，各个模块之间基于数字信号进行信息交互；

所述大数据采集模块利用互联网、移动应用等多种渠道，通过数据整合和特征提取，形成真正的用户画像；

所述大数据预处理模块利用大数据技术，对采集到的数据进行特征提取、数据清洗、分析和挖掘，从而得到用户的兴趣、喜好、购买意向特征，并根据用户的地理位置信息，进行地域分析和预测；

所述智能算法模块采用深度学习等人工智能算法，对数据进行建模和训练，生成智能模型，用于分析用户需求和预测用户行为；

所述广告智能投放模块利用智能模型和大数据分析结果，对广告进行精准投放和实时调整，提高广告的点击率。

进一步的，所述大数据采集模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据源的选择和准备，包括确定要采集的数据类型和来源，以及对应的访问权限和数据格式的准备工作；

步骤二：数据爬取和收集，利用网络爬虫、API接口、数据仓库工具和技术，从数据源中获取数据，实现数据的提取和收集；

步骤三：数据清洗和预处理，在采集数据后，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、识别和处理无效数据、进行数据格式转换、提取关键信息、进行数据归一化；

步骤四：数据存储和管理，对于大规模的数据采集，建立高效、可靠、可扩展的数据存储系统，同时，进行数据管理和备份，以保证数据的完整性和安全性；

步骤五：数据质量的控制和评估，对于采集得到的数据，需要进行数据质量的控制和评估，确定数据的准确性、一致性、完整性、及时性，以提高数据的可靠性和有效性；

步骤六：数据的后续处理和分析，将采集到的数据进行进一步的处理和分析，进行数据挖掘、机器学习、预测分析，以获得有价值的信息和知识。

进一步的，所述大数据预处理模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据清洗，对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理操作，以保证数据的一致性和完整性；

步骤二：数据集成，将多个数据源的数据进行合并、去重、消歧、转换操作，以得到一个一致性和完整性更高的数据集；

步骤三：数据转换，对数据进行规范化、离散化、连续化、归一化操作，以简化数据处理和分析过程；

步骤四：数据规约，定义数据的属性和范围，规范数据的格式和内容，以减少不同数据间的差异性；

步骤五：数据降维，对数据进行选择、抽样、压缩操作，以降低数据的维度和复杂度，简化分析和建模过程；

步骤六：数据聚合，对数据进行分组、汇总、变换操作，以得到更高层次的数据概括和统计结果。

进一步的，所述广告智能投放模块包括以下工作步骤：

步骤一：广告位预测，通过对用户数据的统计分析，预测用户可能会访问的网页或应用程序，以确定最佳的广告位；

步骤二：用户画像分析，建立用户的详细画像，收集用户行为数据、兴趣偏好数据，为后面的广告投放做出数据支持；

步骤三：目标受众分析，通过对用户的购物行为、搜索行为、浏览行为的数据进行分析，确定目标受众，针对目标受众推送相关的广告；

步骤四：广告效果评估，对广告进行实时监测和效果评估，根据其点击率、转化率的指标，进行实时调整；

步骤五：智能竞价，通过竞价的方式，在广告位与广告主之间形成一个市场，根据投放效果和广告位的竞争情况，自动设置最优的竞价策略；

步骤六：实时调整策略，根据广告效果的反馈数据，及时调整广告投放的策略，以优化广告中的关键词、图片或者链接，提高广告展现和点击率。

作为改进，本发明的有益效果为：

本发明的一种基于大数据的智能广告营销系统，采用大数据分析和人工智能算法，实现对用户特征和需求的深度挖掘，提高了广告精准度和投放效果，而且利用多种数据源，通过数据整合和特征提取，形成真正的用户画像，从而更好地了解用户需求和购买行为，同时，采用智能投放技术，实现广告投放的优化和动态调整，提高了广告的点击率和销售转化率，最终实现本系统可以被广泛应用于各类电子商务和广告平台，包括社交媒体、搜索引擎、移动应用及其他在线广告渠道，该系统可通过API接口实现与各个广告平台的对接，将数据和模型应用于广告投放过程中，并实现数据的实时反馈和模型的自动优化。

附图说明

图1为本发明的一种基于大数据的智能广告营销系统流程图；

具体实施方式

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，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。

一种基于大数据的智能广告营销系统，包括大数据采集模块、大数据预处理模块、智能算法模块和广告智能投放模块，各个模块之间基于数字信号进行信息交互；

所述大数据采集模块利用互联网、移动应用等多种渠道，通过数据整合和特征提取，形成真正的用户画像；

所述大数据预处理模块利用大数据技术，对采集到的数据进行特征提取、数据清洗、分析和挖掘，从而得到用户的兴趣、喜好、购买意向特征，并根据用户的地理位置信息，进行地域分析和预测；

所述智能算法模块采用深度学习等人工智能算法，对数据进行建模和训练，生成智能模型，用于分析用户需求和预测用户行为；

所述广告智能投放模块利用智能模型和大数据分析结果，对广告进行精准投放和实时调整，提高广告的点击率。

大数据采集模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据源的选择和准备，包括确定要采集的数据类型和来源，以及对应的访问权限和数据格式的准备工作；

步骤二：数据爬取和收集，利用网络爬虫、API接口、数据仓库工具和技术，从数据源中获取数据，实现数据的提取和收集；

步骤三：数据清洗和预处理，在采集数据后，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、识别和处理无效数据、进行数据格式转换、提取关键信息、进行数据归一化；

步骤四：数据存储和管理，对于大规模的数据采集，建立高效、可靠、可扩展的数据存储系统，同时，进行数据管理和备份，以保证数据的完整性和安全性；

步骤五：数据质量的控制和评估，对于采集得到的数据，需要进行数据质量的控制和评估，确定数据的准确性、一致性、完整性、及时性，以提高数据的可靠性和有效性；

步骤六：数据的后续处理和分析，将采集到的数据进行进一步的处理和分析，进行数据挖掘、机器学习、预测分析，以获得有价值的信息和知识。

大数据预处理模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据清洗，对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理操作，以保证数据的一致性和完整性；

步骤二：数据集成，将多个数据源的数据进行合并、去重、消歧、转换操作，以得到一个一致性和完整性更高的数据集；

步骤三：数据转换，对数据进行规范化、离散化、连续化、归一化操作，以简化数据处理和分析过程；

步骤四：数据规约，定义数据的属性和范围，规范数据的格式和内容，以减少不同数据间的差异性；

步骤五：数据降维，对数据进行选择、抽样、压缩操作，以降低数据的维度和复杂度，简化分析和建模过程；

步骤六：数据聚合，对数据进行分组、汇总、变换操作，以得到更高层次的数据概括和统计结果。

广告智能投放模块包括以下工作步骤：

步骤一：广告位预测，通过对用户数据的统计分析，预测用户可能会访问的网页或应用程序，以确定最佳的广告位；

步骤二：用户画像分析，建立用户的详细画像，收集用户行为数据、兴趣偏好数据，为后面的广告投放做出数据支持；

步骤三：目标受众分析，通过对用户的购物行为、搜索行为、浏览行为的数据进行分析，确定目标受众，针对目标受众推送相关的广告；

步骤四：广告效果评估，对广告进行实时监测和效果评估，根据其点击率、转化率的指标，进行实时调整；

步骤五：智能竞价，通过竞价的方式，在广告位与广告主之间形成一个市场，根据投放效果和广告位的竞争情况，自动设置最优的竞价策略；

步骤六：实时调整策略，根据广告效果的反馈数据，及时调整广告投放的策略，以优化广告中的关键词、图片或者链接，提高广告展现和点击率。

以上仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于大数据的智能广告营销系统，包括大数据采集模块、大数据预处理模块、智能算法模块和广告智能投放模块，各个模块之间基于数字信号进行信息交互；

所述大数据采集模块利用互联网、移动应用等多种渠道，通过数据整合和特征提取，形成真正的用户画像；

所述大数据预处理模块利用大数据技术，对采集到的数据进行特征提取、数据清洗、分析和挖掘，从而得到用户的兴趣、喜好、购买意向特征，并根据用户的地理位置信息，进行地域分析和预测；

所述智能算法模块采用深度学习等人工智能算法，对数据进行建模和训练，生成智能模型，用于分析用户需求和预测用户行为；

所述广告智能投放模块利用智能模型和大数据分析结果，对广告进行精准投放和实时调整，提高广告的点击率。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能广告营销系统，其特征在于，所述大数据采集模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据源的选择和准备，包括确定要采集的数据类型和来源，以及对应的访问权限和数据格式的准备工作；

步骤二：数据爬取和收集，利用网络爬虫、API接口、数据仓库工具和技术，从数据源中获取数据，实现数据的提取和收集；

步骤三：数据清洗和预处理，在采集数据后，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、识别和处理无效数据、进行数据格式转换、提取关键信息、进行数据归一化；

步骤四：数据存储和管理，对于大规模的数据采集，建立高效、可靠、可扩展的数据存储系统，同时，进行数据管理和备份，以保证数据的完整性和安全性；

步骤五：数据质量的控制和评估，对于采集得到的数据，需要进行数据质量的控制和评估，确定数据的准确性、一致性、完整性、及时性，以提高数据的可靠性和有效性；

步骤六：数据的后续处理和分析，将采集到的数据进行进一步的处理和分析，进行数据挖掘、机器学习、预测分析，以获得有价值的信息和知识。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能广告营销系统，其特征在于，所述大数据预处理模块包括以下工作步骤：

步骤一：数据清洗，对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理操作，以保证数据的一致性和完整性；

步骤二：数据集成，将多个数据源的数据进行合并、去重、消歧、转换操作，以得到一个一致性和完整性更高的数据集；

步骤三：数据转换，对数据进行规范化、离散化、连续化、归一化操作，以简化数据处理和分析过程；

步骤四：数据规约，定义数据的属性和范围，规范数据的格式和内容，以减少不同数据间的差异性；

步骤五：数据降维，对数据进行选择、抽样、压缩操作，以降低数据的维度和复杂度，简化分析和建模过程；

步骤六：数据聚合，对数据进行分组、汇总、变换操作，以得到更高层次的数据概括和统计结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能广告营销系统，其特征在于，所述广告智能投放模块包括以下工作步骤：

步骤一：广告位预测，通过对用户数据的统计分析，预测用户可能会访问的网页或应用程序，以确定最佳的广告位；

步骤二：用户画像分析，建立用户的详细画像，收集用户行为数据、兴趣偏好数据，为后面的广告投放做出数据支持；

步骤三：目标受众分析，通过对用户的购物行为、搜索行为、浏览行为的数据进行分析，确定目标受众，针对目标受众推送相关的广告；

步骤四：广告效果评估，对广告进行实时监测和效果评估，根据其点击率、转化率的指标，进行实时调整；

步骤五：智能竞价，通过竞价的方式，在广告位与广告主之间形成一个市场，根据投放效果和广告位的竞争情况，自动设置最优的竞价策略；

步骤六：实时调整策略，根据广告效果的反馈数据，及时调整广告投放的策略，以优化广告中的关键词、图片或者链接，提高广告展现和点击率。