[发明专利]针对社交媒体营销活动的激励优化

说明书

背景技术

广告者将社交媒体网络用作为触及（reach）消费者以及使得消费者与广告者的在线特性（online property）进行交互的机制。许多系统试图激励用户去分享广告者的信息，但是激励系统可能不是最优的。

发明内容

社交营销系统可以具有激励系统，其可以在营销活动的过程期间针对每个用户被动态地优化。社交营销系统可以使用社交交互的模拟（simulate）模型来预测营销活动的性能，并可以使用该模拟的输出来调节在活动期间针对各种用户的激励，以及将激励中的改变的实际结果用作为对于该模拟的反馈。模拟可以假设社交网络内的若干不同类型的用户，以及若干类型的财务和非财务激励可以被应用于不同的用户。一些实施例可以使用机器学习算法来分析实际的结果，并将那些结果反馈到模拟中。所述系统能够将用户分类为模拟的类型，并且按照与那些类型的用户相关联的模型来调节激励。

本概要被提供来以简化的形式介绍概念的选择，这些概念在下面的详细说明中被进一步描述。本概要既不打算识别所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不打算被使用来限制所要求保护的主题的范围。

附图说明

在图中，

图1是显示具有社交营销模拟的网络环境的实施例的图。

图2是显示可以被使用于模拟的有向图的实施例的图。

图3是显示用于监视和更新社交营销活动的方法的实施例的流程图。

具体实施方式

社交营销活动的模拟可以被使用来加强实际的社交营销活动。模拟可以预测营销活动中的行动，以及允许通过不同的激励模型来实验。在许多情形中，模拟可以通过提供大量的、可结合实际用户建模的模拟用户来补充营销活动，这可以帮助营销人员了解对活动的实际的或预测的改变的效果。

成功的社交营销活动可以被模拟为游戏，其中模拟的人可以试图最大化他们的结果。模拟可以具有不同类型的人，每种类型的人可以响应于不同类型的激励。博弈论可以提供用于构建和模拟社交营销活动的数学的或理论上的框架。

模拟可以通过分析某些用户可能将关于产品的信息从一个用户传递到另一个用户的可能性，而对社交网络用户间的通信建模。模拟可以包括针对不同类型的用户的不同的预定义模型，所述不同类型的用户可以包括行家（maven）、消费者、促进者（facilitator）、联系者（connector）或其它类型的用户。每种用户类型可以对财务和非财务的激励做出响应，所述财务和非财务的激励可以激励用户将信息传递给他们的社交网络中的人们。

在一些实施例中，可以通过对先前的营销活动中的实际用户的行为建模来构建模拟。这样的系统可以使用实际用户的外部数据库，其中外部数据库可以包含已将所有就个人来说可识别的信息移除的用户交互。这样的数据库也可以用来验证模拟结果。

在一些情形中，社交网络可以是显式的社交网络，其中用户已经积极地识别与其它用户的单向或双向关系。在其它情形中，社交网络可以是松散的或隐式的社交网络，其中用户通过隐式的机制来发展与其它用户的单向或双向关系。

模拟可以被使用于“假设”分析，从而模拟不同的活动种子的影响，以及评定引导（bootstrap）活动所要求的全部种子激励。类似地，模拟可以固定活动种子，以及聚焦于对相同种子的不同激励级别进行比较。

模拟可以被用作为反馈工具来帮助调谐针对特定的用户或特定类型的用户的激励参数。在许多实施例中，用户的实际响应可以被反馈给模拟。一些实施例也可以在实施潜在的改变前使用模拟来预测那些改变的效果。随着时间的推移，来自实际结果的反馈环路可以改进模拟，以便未来的活动可以被更准确地预测。

对于本说明书和权利要求来说，术语“社交网络”或“在线社交网络”可以指任意类型的计算机化的机制，通过该机制人们可以彼此连接或通信。一些社交网络可以是便于在正式的社交网络中在用户之间实现端到端通信的应用。其它的社交网络可以是不太正式的，以及可以由以下项组成，即：用户的电子邮件联系人列表、电话列表、邮件列表、或者用户可以从其发起或接收通信的其它的数据库。