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本发明专利技术涉及广告投放技术领域，特别是一种程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，包括以下步骤，步骤S101：数据实时更新；步骤S102：预估条件设置，输入预估条件；步骤S103：客户KPI预估，根据步骤S101更新的数据和步骤S102输入的预估条件预估客户KPI；步骤S104：实时优化调整，将步骤S103的预估结果结合各返还比下的预估参数对预估结果进行优化调整；步骤S105：KPI预估结果输出，将步骤S104优化调整后的预估结果输出。采用上述方法后，本发明专利技术通过选择不同的预估场景，输入不同的预估条件，即可得到不同预估场景不同预估条件下的预估结果，并且预估过程会根据实际投放实时做调整，以确保预估的准确性。
随着互联网技术的发展，在线广告已经成为许多互联网平台的主要收入来源。与传统广告相比，在线广告不仅拓宽了媒体渠道，而且在受众覆盖范围、灵活性、针对性、成本和效果评估等方面都更具优势。目前，每天都有数以亿计的广告通过互联网平台在线投放。在线广告的投放形式主要分为两种：搜索广告和显示广告。搜索广告通过是根据用户的搜索关键词，将相匹配的广告与搜索结果页面同时显示，因此搜索广告主要投放在百度、谷歌这样带有搜索引擎的网络平台上；显示广告通常是以图像的形式展示在网络平台上，网络平台通过直接或间接的方式将广告位售卖给广告商。由于显示广告的实现技术非常成熟，因此目前绝大多数的互联网平台都提供显示广告的在线投放。中国专利技术专利申请CN105741133A公开了一种针对在线广告投放的步进管理方法，目的是对实时竞价系统中在线广告的投放速度进行控制，以使预算受限的情况下，广告展示能够获得最大化收益，方法包括：(1)根据历史日志，离线估计每个广告在新的广告投放周期中每个时间段的用户流量、投标成功率，平均赢标价格、关键性能指标等参数；(2)离线估计每个广告在新的投放周期中每个时间段的投放概率；(3)在实际投放过程中，根据已经完成的时间段每个广告的实际预算花费情况，在线调整当前时间段每个广告的投放概率；(4)根据当前时间段的广告投放概率，针对每次广告展示机会，由需求方平台判断是否参与竞价。
本专利技术需要解决的技术问题是提供一种程序化广告投放中精确评估品牌客户KPI的方法。为解决上述的技术问题，本专利技术的程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，包括以下步骤，步骤S101：数据实时更新，将各地域目标人群总网名数、各地域全流量目标人群占比、各地域各媒体目标人群占比数据及时更新并传输给预估模块；步骤S102：预估条件设置，输入预估条件；步骤S103：客户KPI预估，预估模块根据步骤S101更新的数据和步骤S102输入的预估条件预估客户KPI；步骤S104：KPI预估结果输出，将步骤S103的预估结果输出。进一步的，所述步骤S102中预估条件包括地域、媒体组合、端口、返还比和频次控制。更进一步的，所述步骤S103包括四个场景的预估，所述四个场景具体如下：场景一：预估指定地域和端口基于特定媒体和返还比可以达成的目标人群占比；场景二：预估指定地域和端口基于特定媒体和返还比达成目标目标人群曝光数所需的总曝光量；场景三：预估指定地域和端口一定总曝光量可以达成的广告营销活动中看过N次及N次以上的目标人群占该地域总目标人群的比例；场景四：预估指定地域和端口完成一定的广告营销活动中看过N次及N次以上的目标人群占该地域总目标人群的比例所需的总曝光量。进一步的，还包括以下步骤，步骤S105：实时优化调整，将步骤S104输出的预估结果结合各返还比下的预估参数返回步骤S103对预估结果进行优化调整。更进一步的，所述步骤S104中预估参数包括目标人群占比提升比例、stable％、不同频次控制下的平均频次、N+TAUV％。采用上述方法后，本专利技术通过选择不同的预估场景，输入不同的预估条件，即可得到不同预估场景不同预估条件下的预估结果，并且预估过程会根据实际投放实时做调整，以确保预估的准确性。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法的流程示意图。具体实施方式如图1所述，本专利技术的程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，其中关键术语定义如下：程序化广告：指相较于传统广告投放，通过受众定向、媒体定向、投放优化等技术实现更精准广告投放的广告营销模式。Totalimpression：总曝光量，即广告被展示的总次数。广告每被展示一次就会记一次曝光。In-marketimpression：地域内总曝光，即在某个地域内的广告展示的总次数，在没有地域gap的情况下，totalimpression和in-marketimpression是相同的。TAimpression：目标人群曝光数，即目标人群被广告展示的总次数。TAuniverse：目标人群总网民数，即某个地域内属于目标人群的网民总数。TA％：TA，目标人群，TargetAudience，即广告营销的目标受众；TA％，即TA占比，广告营销的目标人群占该地域总网民的比例。N+reach％：广告营销活动中看过N次及N次以上的目标人群占该地域总目标人群的比例。程序化广告投放效果的评估沿用了传统的广告营销效果评估使用的iGRP评估体系，在iGRP评估体系下，主要有TA％，In-marketimpression(Totalimpression)，N+reach％等KPI。在程序化广告投放中，基于数据平台的人群属性标签(性别、年龄)、兴趣行为等标签，投放系统可以更精准挑选目标人群进行投放，并根据约定的返还比向媒体退返一定比例的不需要的量，实时地优化TA％，在优化TA％的基础上，做好追频和控频，就可以以最少的曝光量，即最少的In-marketimpression最大限度地完成N+reach％。客户在进行程序化广告投放之前，通常会对本次活动投放所要完成的TA％、N+reach％或In-marketimpression等KPI做预估。具体包括以下步骤，步骤S101：数据实时更新，将各地域目标人群总网名数、各地域全流量目标人群占比、各地域各媒体目标人群占比数据及时更新并传输给预估模块。步骤S102：预估条件设置，输入地域、媒体组合、端口、返还比和频次控制等预估条件。步骤S103：客户KPI预估，预估模块根据步骤S101更新的数据和步骤S102输入的预估条件预估客户KPI。包括四个场景的预估，所述四个场景具体如下：场景一：预估指定地域和端口基于特定媒体和返还比可以达成的目标人群占比。传统广告投放中，没有退返比，客户跟媒体约定好的in-marketimpression进行投放，达成的TA占比即媒体自然流量里的TA占比。在程序化投放中，客户可以跟媒体约定一个退返比，即媒体放量中可以有一部分的返还，投放系统可以基于数据平台的人群标签进行精准的人群定向，返还不需要的量，可以在媒体自然流量的TA占比基础上，将达成的TA％做一定比例的提升。此场景预估需要考虑以下因素：1.各媒体自然流量里的TA％，假设为TAnorm1，基于投放的媒体以及各媒体的投放量比例，得出各媒体加权的TAnorm1值。2.某地域不分媒体(全PG电子官方平台流量)的自然流量中的TA％，假设为TAnorm2，TAnorm2由某地域目标人群总数占某地域总网民数的比例。根据系统预设的TAnorm1和TAnorm2的权重就可以得到最终的TAnorm值。3.不同返还比下，历史投放活动可以提升TA％的比例。提升比例是基于历史活动投放，不同媒体和不同返还比下所能提升的TA％的比例的经验值。那么TA％＝TAnorm*(1+TA％提升比例)。场景二：预估指定地域和端口基于特定媒体和返还比达成目标目标人群曝光数所需的总曝光量。Totalimpression＝stableimpression/stable％，stable占
一种程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S101：数据实时更新，将各地域目标人群总网名数、各地域全流量目标人群占比、各地域各媒体目标人群占比数据及时更新并传输给预估模块；步骤S102：预估条件设置，输入预估条件；步骤S103：客户KPI预估，预估模块根据步骤S101更新的数据和步骤S102输入的预估条件预估客户KPI；步骤S104：KPI预估结果输出，将步骤S103的预估结果输出。
1.一种程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S101：数据实时更新，将各地域目标人群总网名数、各地域全流量目标人群占比、各地域各媒体目标人群占比数据及时更新并传输给预估模块；步骤S102：预估条件设置，输入预估条件；步骤S103：客户KPI预估，预估模块根据步骤S101更新的数据和步骤S102输入的预估条件预估客户KPI；步骤S104：KPI预估结果输出，将步骤S103的预估结果输出。2.按照权利要求1所述的程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，其特征在于：所述步骤S102中预估条件包括地域、媒体组合、端口、返还比和频次控制。3.按照权利要求2所述的程序化广告投放中品牌客户KPI预估方法，其特征在于，所述步骤S103包括四个场景的预估，所述四个场景具体如下：场景一：预估指定地域和端口基于特定媒体和返...
