[发明专利]一种结合社媒平台和电商平台数据的品牌投放效果评估方法及存储介质在审

专利信息
申请号: 202310088887.3 申请日: 2023-02-06
公开(公告)号: CN116091099A 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 徐亚波;李旭日;王喜瑞;罗廷琛;陈燕丽 申请(专利权)人: 广东横琴数说故事信息科技有限公司
主分类号: G06Q30/0201 分类号: G06Q30/0201;G06Q30/0242;G06Q30/0282;G06F40/279;G06F40/289;G06F16/35;G06F16/36
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 高棋
地址: 519000 广东省珠海*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 结合 平台 数据 品牌 投放 效果 评估 方法 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种结合社媒平台和电商平台数据的品牌投放效果评估方法及存储介质,涉及互联网投放技术领域。所述方法包括:获取社媒平台上的社媒数据;获取电商平台上的销售数据;对社媒数据进行预处理;对预处理后的社媒数据进行社媒侧数据处理;对销售数据进行电商侧数据处理;基于社媒数据和设定规则,生成不同社媒平台的声量指标和互动量指标,并对声量指标和互动量指标进行指数化处理;基于指数化处理后的声量指标和互动量指标,根据设定权重,生成渠道力指标;对渠道力指标及销售额进行相关性分析,生成皮尔逊相关系数;根据皮尔逊相关系数输出评估结果。本发明可建立社媒平台与电商平台数据间关联关系,提高对于投放效果评估结果的精准度。

技术领域

本发明涉及互联网投放技术领域,更具体地,涉及一种结合社媒平台和电商平台数据的品牌投放效果评估方法及存储介质。

背景技术

当下,“社交”已经渗透到消费者生活的各个场景,微博、微信、抖音、小红书、哔哩哔哩、论坛、知乎等平台成为主要社交阵地,社交时代的风口之下,消费者在社交媒体上获取信息,进而在电商平台上进行购物已成为新趋势,社交营销受到众多品牌方的持续关注。

目前多数电商平台可以为品牌方提供数据,包括站内投放数据和销售数据,但由于数据源的孤立,对于社交营销场景中存在的站外投放数据,品牌方无法通过电商平台获取社媒数据并建立关联,进而评估社媒平台上的投放效果;此外品牌方常通过多个电商平台上同时开展销售活动,单一电商平台无法提供其他电商平台上的数据。上述问题导致了品牌方无法建立社媒平台与电商平台数据间的关联关系,进而准确获取流量转化情况,致使对于投放效果分析结果精准度不高,难以评估社媒平台上的投放效果。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的无法精确评估社媒平台品牌投放效果的缺陷,提供一种结合社媒平台和电商平台数据的品牌投放效果评估方法及存储介质。

为解决上述技术问题,本发明的技术方案如下:

第一方面,一种结合社媒平台和电商平台数据的品牌投放效果评估方法,包括:

针对不同社媒平台,基于设定关键词和/或指定账号获取社媒平台上的社媒数据;所述社媒数据的形式包括文本、图片、音频和/或视频;

获取至少一个电商平台上的销售数据;所述销售数据包括销量和销售价格;

对社媒数据进行预处理,使社媒数据形式统一为文本形式;

对预处理后的社媒数据进行社媒侧数据处理;所述社媒侧数据处理包括实体识别、实体关系抽取、内容识别和/或发声主体识别;

对销售数据进行电商侧数据处理,包括根据销量和销售价格计算得到指定周期销售额;

针对不同社媒平台,基于社媒数据和设定规则,生成不同社媒平台的声量指标和互动量指标,并对声量指标和互动量指标进行指数化处理;其中,所述指数化处理包括对数变换处理和无量纲化处理;

基于指数化处理后的声量指标和互动量指标,根据设定权重,生成渠道力指标;

针对不同社媒平台,对渠道力指标及指定周期销售额进行相关性分析,生成皮尔逊相关系数;判断皮尔逊相关系数是否大于设定阈值,并输出评估结果:若是,输出评估结果为强相关,表示品牌投放效果较好;否则,输出评估结果为弱相关,表示品牌投放效果较差。

第二方面,一种计算机存储介质,所述计算机存储介质上存储有计算机指令,所述指令在计算机上执行时,使得所述计算机执行如第一方面所述的方法。

与现有技术相比,本发明技术方案的有益效果是:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东横琴数说故事信息科技有限公司,未经广东横琴数说故事信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310088887.3/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top