本发明涉及广告投放领域，尤其涉及基于大数据技术的广告投放方法、电子设备、存储介质。
背景技术：
随着互联网广告的兴起，各行各业都在借助互联网媒体进行广告宣传和推广。然而，媒体流量价格也在逐年攀升，广告投放过程中还存在以下问题：
(1)广告媒体提供的工具，其使用对象是各行各业的广告主，属于通用型工具。对于产品影响因素较多的特定行业，如本发明所对应的旅游行业，影响因素涉及目的地、景点、交通、酒店、导游、游玩天数、出游时间等，工具的分析粒度明显不足。
(2)广告媒体提供的工具使用范围局限于媒体本身，不支持跨平台广告投放数据的评估。只有从广告主视角出发，跨平台综合评估各媒体/各广告位的广告投放效果，才能从根本上实现精准投放。
因此，如何基于自身行业特性筛选出最匹配的广告媒体、如何选择最合适的广告位、如何不断调整投放方案实现精准投放已成为当前广告主们最迫切需求。
技术实现要素：
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于大数据技术的广告投放方法，实现基于自身行业特性筛选出最匹配的广告媒体，选择最合适的广告位，不断调整投放方案实现精准投放。
本发明提供基于大数据技术的广告投放方法，包括以下步骤：
广告位标签化，通过大数据分析对每一个媒体端的各个广告位进行标签化；
历史投放效果分析，分析标签所对应的各广告位的历史投放效果；
最优广告位计算，根据待用于广告投放的旅游产品所携带的标签组合综合计算最优广告位。
进一步地，所述大数据为大数据平台的数据，包括旅游广告主在该媒体端各广告位的历史投放数据、媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台获得的各维度数据。
进一步地，所述广告位标签化步骤中，通过所述旅游广告主在该媒体端各广告位的历史投放数据、媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台获得的各维度数据对所有录入媒体及其广告位进行统一标记。
进一步地，所述历史投放效果分析步骤中，对包含同一个标签的所有旅游产品在所有广告位上的历史投放记录进行整合，计算出在该标签上效果最好的广告位。
进一步地，所述历史投放效果分析步骤还包括调用媒体端提供的数据，根据用户对广告的点击率来确定用户喜好，若点击率低，则表示该媒体上的用户不喜欢这种类型这种标签的广告，若点击率高，则表示该媒体上的用户喜欢这种类型这种标签的广告。
进一步地，所述历史投放效果分析步骤中还包括统计用户点击广告后的各项行为数据，所述行为数据包括跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率，通过所述行为数据判断广告位与所投广告的匹配程度。
进一步地，所述历史投放效果分析步骤还包括若是以转化为目的的广告投放，则将下单转化率、支付转化率作为评估效果的指标；若是以曝光为目的的广告投放，则将点击率、跳出率作为评估效果的指标。
进一步地，所述最优广告位计算步骤包括当旅游产品携带多个标签时，选择其中的某些或全部标签进行历史投放效果的统计；所述广告位历史投放效果支持按点击率、跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率进行排序。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行基于大数据技术的广告投放方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行基于大数据技术的广告投放方法。
基于电气信息的非侵入式空调故障诊断系统，包括智能空调控制器、空调故障专家系统，所述空调故障专家系统包括知识库、推理机、解释机构；所述智能空调控制器用于采集传感器信号，提取空调运行特征，所述知识库内设有若干表示空调标准特征的规则，所述推理机用于将所述知识库内的规则与空调运行特征进行匹配，诊断空调故障，所述解释机构用于提供空调故障诊断结果，对得到结果的方法进行解释。
进一步地，所述推理机采用正向推理策略，当规则的前提部分的所有事实都得到满足时，判定该规则匹配成功。
进一步地，所述传感器信号包括空调的状态设置、空调的运行电流、工作电压、功率因素及环境参数，所述空调的状态设置包括开关机、模式、设置温度，所述环境参数包括室内外温湿度。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明提供基于大数据技术的广告投放方法，包括以下步骤：广告位标签化，通过大数据分析对每一个媒体端的各个广告位进行标签化；历史投放效果分析，分析标签所对应的各广告位的历史投放效果；最优广告位计算，根据待用于广告投放的旅游产品所携带的标签组合综合计算最优广告位。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于大数据技术的广告投放方法。本发明结合旅游行业特性，基于大数据技术，分析粒度更细，可根据目的地/景点、旅游产品(交通、住宿、导游、游玩天数)、季节等旅游相关因素进行广告位选择。从广告主视角出发，跨平台综合评估各媒体/各广告位的广告投放效果，帮助筛选出最匹配的广告媒体，最合适的广告位，从根本上实现精准投放，提升广告投放效果。实现基于自身行业特性筛选出最匹配的广告媒体，选择最合适的广告位，不断调整投放方案实现精准投放。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于大数据技术的广告投放方法流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
基于大数据技术的广告投放方法，如图1所示，包括以下步骤：
广告位标签化，通过大数据分析对每一个媒体端的各个广告位进行标签化；大数据为大数据平台的数据，包括旅游广告主在该媒体端各广告位的历史投放数据、媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台，如旅游媒体排行榜、网盟广告平台等，获得的各维度数据。
旅游产品在系统上架时标记有产品标签，如：泰国旅游、豪华酒店、跟团游、…等，所以在历史投放数据的使用中，旅游产品所在的广告位也继承了该标签，例如包含“豪华酒店”标签的“泰国7日游”产品，投放于马蜂窝app酒店板块的banner广告时，即可为该banner广告位标记“豪华酒店”标签。
新录入的没有历史投放记录的广告位，可以借助媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台获取的数据进行标签标记，例如：穷游网在第三方数据平台的标签是“出境游”，穷游网上的广告位(如开屏、banner等)也将继承“出境游”标签。
标记广告位所使用的标签系统与旅游产品的产品标签属于同一套标签系统，包括目的地/景点、交通、酒店、导游、游玩天数、出游时间、…等各类旅游相关因素。
通过对所有录入媒体及其广告位进行统一标记，统一分析，实现跨平台的广告投放效果的综合评估。
历史投放效果分析，分析标签所对应的各广告位的历史投放效果。具体的，对包含同一个标签的所有旅游产品在所有广告位上的历史投放记录进行整合，计算出在该标签上效果最好的广告位。效果评估指标如下：
用户浏览到该广告时的反应：调用媒体端提供的数据，根据用户对广告的点击率(点击/曝光比)来确定用户喜好，若点击率低，则表示该媒体上的用户不喜欢这种类型这种标签的广告，若点击率高，则表示该媒体上的用户喜欢这种类型这种标签的广告。
用户点击广告后的各项行为数据，统计跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率等各项转化数据，判断广告位与所投广告的匹配程度。
各项指标的使用取决于广告投放目的：
以转化为目的的广告投放，可以将下单转化率、支付转化率作为评估效果的指标；
以曝光为目的的广告投放，可以将点击率、跳出率作为评估效果的指标。
最优广告位计算，根据待用于广告投放的旅游产品所携带的标签组合综合计算最优广告位。具体的，当旅游产品携带多个标签时，例如同时包含“泰国旅游”、“豪华酒店”、“跟团游”时，选择其中的某些或全部标签进行历史投放效果的统计；广告位历史投放效果支持按点击率、跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率等选项进行排序。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，程序包括用于执行基于大数据技术的广告投放方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行基于大数据技术的广告投放方法。
本发明提供基于大数据技术的广告投放方法，包括以下步骤：广告位标签化，通过大数据分析对每一个媒体端的各个广告位进行标签化；历史投放效果分析，分析标签所对应的各广告位的历史投放效果；最优广告位计算，根据待用于广告投放的旅游产品所携带的标签组合综合计算最优广告位。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于大数据技术的广告投放方法。本发明结合旅游行业特性，基于大数据技术，分析粒度更细，可根据目的地/景点、旅游产品(交通、住宿、导游、游玩天数)、季节等旅游相关因素进行广告位选择。从广告主视角出发，跨平台综合评估各媒体/各广告位的广告投放效果，帮助筛选出最匹配的广告媒体，最合适的广告位，从根本上实现精准投放，提升广告投放效果。实现基于自身行业特性筛选出最匹配的广告媒体，选择最合适的广告位，不断调整投放方案实现精准投放。
以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
1.基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于，包括以下步骤：
广告位标签化，通过大数据分析对每一个媒体端的各个广告位进行标签化；
历史投放效果分析，分析标签所对应的各广告位的历史投放效果；
最优广告位计算，根据待用于广告投放的旅游产品所携带的标签组合综合计算最优广告位。
2.如权利要求1所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述大数据为大数据平台的数据，包括旅游广告主在该媒体端各广告位的历史投放数据、媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台获得的各维度数据。
3.如权利要求2所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述广告位标签化步骤中，通过所述旅游广告主在该媒体端各广告位的历史投放数据、媒体端提供的内部数据以及从第三方数据平台获得的各维度数据对所有录入媒体及其广告位进行统一标记。
4.如权利要求1所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述历史投放效果分析步骤中，对包含同一个标签的所有旅游产品在所有广告位上的历史投放记录进行整合，计算出在该标签上效果最好的广告位。
5.如权利要求4所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述历史投放效果分析步骤还包括调用媒体端提供的数据，根据用户对广告的点击率来确定用户喜好，若点击率低，则表示该媒体上的用户不喜欢这种类型这种标签的广告，若点击率高，则表示该媒体上的用户喜欢这种类型这种标签的广告。
6.如权利要求5所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述历史投放效果分析步骤中还包括统计用户点击广告后的各项行为数据，所述行为数据包括跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率，通过所述行为数据判断广告位与所投广告的匹配程度。
7.如权利要求6所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述历史投放效果分析步骤还包括若是以转化为目的的广告投放，则将下单转化率、支付转化率作为评估效果的指标；若是以曝光为目的的广告投放，则将点击率、跳出率作为评估效果的指标。
8.如权利要求6所述的基于大数据技术的广告投放方法，其特征在于：所述最优广告位计算步骤包括当旅游产品携带多个标签时，选择其中的某些或全部标签进行历史投放效果的统计；所述广告位历史投放效果支持按点击率、跳出率、平均会话时长、下单转化率、支付转化率进行排序。
9.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
技术总结