[发明专利]一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法和系统

说明书

技术领域

本发明属于网络技术领域，涉及一种网络营销及网络广告的效果评价，具体涉及一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法和系统。

背景技术

随着计算机及互联网技术的发展及普及，传统的营销模式逐步向网络化的营销模式转变，网络营销及网络广告也越来越普遍，并被社会公众所接受。而如何对网站及在网站上发布的网络广告的访问流量和访问效果进行客观和有效地分析和评价，是当前所面临的一个技术问题。最早的网络广告效果分析方法，仅仅是衡量展示数和点击数；而随着技术的发展，广告主越来越重视订单等转化数据，并试图探寻转化、触点(所谓触点，指的是互联网用户通过各种渠道或方法到达广告主网站的行为及与此行为相关的信息)和网络广告之间的复杂因果关系。网络广告效果的衡量，正在由“粗放型”向“精细型”方向转变。

现有的效果衡量技术中，最常见的处理方法是把网上订单等转化的功劳全部归功于转化发生的当次网络访问，抑或是全部归功于第一次营销活动所带来的当次访问。这样的传统归因方法其实是一种片面的衡量方式，其特点为“单触点”归因，即认为某一次访问及其相关渠道是发生转化的全部原因。现有的大多数网站分析工具，均默认使用上述的单触点归因方法。显然，成熟的网络广告分析评价技术应当综合考虑从第一次点击(FirstClick)到最后一次点击(LastClick)整个用户行为周期中各渠道所作出的贡献，必须追溯并重视转化的源头和桥梁。而目前却未见到这方面的技术文献资料。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法及系统，用于实现从多个角度来全面了解和分析实际的网络广告效果。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法，包括以下步骤：

收集待监测网站的用户访问和购买转化信息并上传到服务器端；在服务器上对所述访问和购买转化信息进行数据清理，获得触点数据和转化数据；基于所述触点数据和转化数据，使用归因模型计算出触点贡献值数据；将所述贡献值数据导入OLAP联机分析处理数据库，并建立多维数据仓库以供查询。

本发明还提供了一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量系统，包括：

信息收集单元，用于收集待监测网站的用户访问和购买转化信息并上传到服务器端；

数据清理单元，用于在服务器上对所述访问和购买转化信息进行数据清理提取转换，获得触点数据和转化数据；

贡献值获取单元，用于基于所述触点数据和转化数据，使用归因模型计算出贡献值数据；

数据仓库创建单元，用于将所述贡献值导入OLAP联机分析处理数据库，并借助所述OLAP聚合数据，建立多维数据仓库。

本发明摒弃了传统的单触点片面归因方法，替代以面向多视角多触点的归因计算方法。基于本发明，可以帮助广告主客观而全面地了解和评估网络广告效果，从而准确地衡量在传统方法中被低估或高估的渠道价值，为优化网络广告投放、提高投资回报率提供最准确的数据支持。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法流程图；

图2为本发明实施例中多维度剖析结果的呈现界面示意图；

图3为本发明实施例提供的基于多触点归因模型的网络广告效果衡量系统结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述。

本发明实施例采用面向多视角多触点的归因计算方法，可以帮助广告主客观而全面地了解和评估网络广告效果，从而准确地衡量在传统方法中被低估或高估的渠道价值，为优化网络广告投放、提高投资回报率提供最准确的数据支持。

如图1所示，一种基于多触点归因模型的网络广告效果衡量方法，包括以下步骤：

步骤101：收集待监测网站的用户访问和购买转化信息并上传到服务器端。在待监测网站的后台加入javascript代码，每次用户访问该网站的时候，则运行所述javascript代码，收集该用户的访问和购买转化信息，并向服务器发送访问和购买转化信息。

步骤102：在服务器上接收并读取所述访问和购买转化信息。导入所述访问和购买转化信息文件，并存入数据库。

步骤103：对所述访问和购买转化信息进行数据清理，整理出触点数据和转化数据。该数据清理包括多源头数据的整合，去重以及脏数据清理。

步骤104：基于整理后的触点数据和转化数据，使用归因模型计算出贡献值数据。