[发明专利]一种BiddingX平台的营销转化方法

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种BiddingX平台的营销转化方法。

背景技术

DSP(Demand-Side Platform，需求方平台)利用技术手段进行广告交易和管理。广告主可以程序化采购媒体资源，并利用算法和技术自动实现精准的目标受众定向，只把广告投放给对的人。媒体可以程序化售卖跨媒体、跨终端(电脑、手机、平板、互联网电视等)的媒体资源，并利用技术实现广告流量的分级，进行差异化定价(如一线城市的价格高于二三线城市、黄金时段的价格高于其它时间段)。程序化广告的出现，主要是改变了广告投放模式。

程序化广告购买模式下，广告主可以通过DSP平台(或DSP广告代理)投放到AdX(Ad Exchange，广告交易平台)/SSP(Supply-Side Platform，供应方平台)中的众多媒体。从网盟到程序化广告，广告主实现了从预定义人群定向到自定义人群精准定向的跨越。

DSP的架构及运维对技术都有一定的门槛。首先，需要有强大的实时竞价能力及海量数量处理能力。整个竞价环境中，有大规模的流量信息需要分析处理，在收到高并发的竞价请求时(1秒内可能要同时处理几万至几十万的流量)，需要快速分析流量是否符合投放需求，同时确保在100毫秒内返回，并且还涉及对大规模日志数据的实时统计和离线统计处理。其次，由于程序化广告的核心在于精准定向，对用户识别和定向能力会有很高的要求。但用户行为、用户需求是多变且具有时效性的，清晰刻画用户画像成为一大挑战。

搭建一个完整的DSP，需要一定的基础设施(如服务器资源)，用于处理竞价服务、曝光和点击统计服务、统计报表数据库、缓存服务、Cookie和移动设备ID映射、服务器集群等。DSP所需服务器资源的大小，取决于该DSP的可竞价流量大小、广告投放的规模等。而为了保证用户的浏览经验，确保广告加载速度，还涉及CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)服务等成本等。如果DSP对接了大量流量但是只能少量消耗的话，则会造成大量硬件成本的浪费。因此，开发和维护DSP系统需要足够多的资金来维持各种成本。

为了解决上述问题，本发明提出了一种BiddingX平台的营销转化方法，能够实现全流程的智能优化，提升营销效果和效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种BiddingX平台的营销转化方法，能够实现全流程的智能优化，提升营销效果和效率。

本发明的具体技术方案如下：

一种BiddingX平台的营销转化方法，包括：

BiddingX平台对全流程的数据进行监测，并将数据整合打通，实时导入DMP系统；

DMP系统驱动BiddingX的算法引擎，以及针对每一个营销触点的全流程解决方案。

进一步地，所述监测包括曝光监测、点击监测和落地页监测。

优选地，所述曝光监测和点击监测的代码以URL形式提供，所述曝光监测的URL为1*1的透明像素图片；所述点击监测的URL包括同步点击监测和异步点击监测。

进一步地，所述营销触点包括创意展示、广告点击、落地页、网站/APP、转化和社交分享。

优选地，所述DMP系统收集并存储来自DSP、DNA和DCO的日志数据，将所述日志数据按字段拆解，并存储到HDFS数据存储平台。

进一步地，所述DMP系统的算法包括点击优化算法、竞价优化算法和人群算法。

优选地，所述DMP系统的实现方法包括：

(1)开发Hadoop集群平台；

(2)开发人群肖像计算算法；

(3)开发媒体分类计算算法；

(4)开发通用数据输入/输出接口。

进一步地，所述BiddingX平台还包括DSP系统，所述DSP系统用于帮助广告主对位于多家广告交易平台的在线广告进行购买。

优选地，所述DSP系统的实现方法包括：

(1)构建一个快速对接ADX的流量统一框架，然后与各个ADX进行对接；

(2)管理系统采用B/S结构，通过普通浏览器对系统进行管理；

(3)使用go语言开发竞价服务，提高高并发、低延迟的竞价服务接口；

(4)支持第一方DMP数据的采集，实现实时的重定向投放；

(5)支持更多的定向条件设置；

(6)利用内存的高速访问能力，快速筛选出合适的需要投放的广告；