一种内容投放方法及系统与流程

本发明涉及互联网数字内容分发、人工智能应用及数字营销，具体为一种内容投放方法及系统。

背景技术：

1、在当今数字化营销时代，内容投放已成为企业推广产品和服务、提升品牌影响力的关键手段，随着互联网的快速发展和用户行为的多样化，如何高效、精准地将内容传递给目标受众，成为数字营销领域亟待解决的重要问题。

2、传统的内容投放技术主要存在以下几方面的缺点：首先，传统方法往往缺乏精准的用户画像和内容标签体系，导致内容推荐与用户需求不匹配，投放效率低下；其次，投放策略的制定多依赖于人工经验和历史数据，缺乏实时性和动态调整能力，难以应对快速变化的市场环境；再者，传统方法在内容生命周期管理方面存在不足，无法有效延长内容的使用寿命和提升其市场适应性；最后，由于缺乏闭环迭代机制，传统内容投放方法难以基于反馈数据持续优化投放策略和提升投资回报率。

3、针对传统内容投放技术存在的精准度低、实时性差、生命周期管理不足以及缺乏闭环迭代机制等缺点，因此，开发了一种内容投放方法及系统显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种内容投放方法及系统，它能够通过核心元素与场景属性的双维度标签化处理，结合多维度投放效果综合评分算法，实现了对最优投放渠道、呈现形式及核心用户特征的精准识别，同时，通过ai技术驱动的内容拆解重组与场景适配检测，以及全周期复盘迭代机制，有效延长了内容的使用寿命，提升了内容的市场适应性和投资回报率。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种内容投放方法，该方法的具体步骤为：

3、s1、内容双维度标签化与导入期测试分析：对待投放内容执行核心元素+场景属性双维度标签化处理，选取3-5个差异化投放渠道，按总预算10%-15%分配小流量测试资源，设计2-3种差异化内容呈现形式，采集7-10天的投放数据并通过算法分析，输出最优投放渠道、最优呈现形式、核心用户特征及内容元素优先级排序结果；

4、s2、爆发期资源聚焦投放与动态策略优化：将总预算60%-70%集中投入top2最优渠道，采用s1确定的最优呈现形式开展大规模投放，预留总预算5%作为机动资源；搭建实时效果监测看板并设置双重预警阈值，当渠道效果触发预警时，分析影响因素并调整投放策略，同步记录用户高价值行为路径；

5、s3、衰退期ai驱动内容拆解重组与场景适配检测：当投放效果连续3天低于爆发期峰值的50%且优化后无明显回升时，通过视觉元素多维度特征匹配筛选技术提取内容中的视觉元素、自然语言处理技术提取文字核心信息，拆解为可复用元素单元；结合新场景需求重组生成新形态内容，对新形态内容执行场景适配性检测；

6、s4、新场景二次投放监测与全周期复盘迭代：将总预算10%-15%分配至新场景渠道，定向投放s3生成的新形态内容，投放周期设为s1导入期的1.5倍；监测新场景适配度指标，投放结束后生成内容全生命周期报告，基于报告更新元素库、用户画像库及投放策略库，形成迭代闭环。

7、进一步地，所述 s1中核心元素+场景属性双维度标签化处理具体包括：核心元素划分为视觉类、文字类、音频类、产品类、创意类5类一级标签，每类一级标签对应专属二级子标签：视觉类二级子标签含视频关键片段、图片素材、色彩体系；文字类二级子标签含核心文案、排版结构；音频类二级子标签含背景音乐、人声解说；产品类二级子标签含核心卖点、参数信息；创意类二级子标签含主题风格、互动形式，场景属性标签划分为渠道类型、用户时段、行为场景三级：渠道类型标注短视频平台、资讯类app、音频平台、社群渠道；用户时段标注早高峰7:00-9:00、午间休闲12:00-14:00、晚高峰18:00-22:00；行为场景标注通勤途中、居家放松、办公间隙、户外活动，标签化过程采用人工标注+ai辅助识别结合模式：ai辅助识别通过改进型mobilenetv3图像分类模型识别视觉元素类型，通过改进型tf-idf关键词提取模型识别文字核心信息，标签化结果存储至结构化内容元素库，支持按标签类型、优先级等维度检索调用。

8、更进一步地，所述s1中用于分析投放数据的算法为多维度投放效果综合评分算法，通过该公式计算各投放方案的综合得分，公式为：，其中为投放方案综合得分，取值范围0-100，得分越高代表方案越优，为参与评分的核心指标数量，为各指标权重，权重通过历史投放数据熵权法确定，为该指标在测试数据中的最大值，为最小值。

9、更进一步地，所述 s2中双重预警阈值包括点击率预警阈值与转化成本预警阈值，均通过动态模型结合行业基准与项目实际数据确定，点击率预警阈值以当前渠道同行业同类型内容平均点击率、本项目爆发期前3天平均点击率为核心依据，按渠道流量稳定性分配权重，短视频平台流量波动大，行业数据权重取0.3，项目峰值数据权重取0.7；音频平台流量稳定，行业数据权重取0.5，当渠道点击率连续2天低于该阈值则触发预警，转化成本预警阈值参考当前渠道行业平均转化成本、本项目爆发期首日转化成本，按企业成本承受能力调整权重，成本敏感型企业行业成本权重取0.6，成本容忍型取0.4，转化成本连续2天高于阈值即触发预警，预警后系统自动对比用户画像、渠道流量结构、竞品行为定位原因，并针对性调整定向标签、内容卖点或资源分配。

10、更进一步地，所述s2中机动资源调整比例通过渠道效果分层响应技术确定，具体实施步骤为：首先预设渠道优先级权重，将s1确定的top1最优渠道权重设为0.6、top2最优渠道设为0.4，非最优渠道设为0.2，权重分配依据历史投放中不同优先级渠道的效果贡献度校准；其次实时计算渠道效果偏差，对比渠道实际效果指标与目标效果指标的差值，将偏差程度划分为轻度、中度、重度三个等级；再基于优先级-偏差等级匹配调整规则，轻度偏差时按机动资源总量的10%-20%调整，中度偏差时按20%-40%调整，重度偏差时按40%-60%调整，且高优先级渠道的调整比例上浮30%；最后完成资源调整后，启动72小时效果监测周期，若渠道效果回升至目标值80%以上则维持调整，否则重复上述步骤二次优化，确保机动资源精准流向高效果渠道，避免资源浪费。

11、更进一步地，所述s3中计算机视觉技术提取视觉元素时，通过视觉元素多维度特征匹配筛选技术确定高价值视觉元素，具体实施步骤为：第一步对初始内容中的视觉素材进行预处理，采用改进型高斯滤波算法消除视频/图片中的噪声干扰，同时通过帧间差分法提取视频中的动态关键片段、通过边缘检测算法定位图片中的核心主体区域；第二步基于cv技术提取视觉元素的特征参数，包括动态元素的运动轨迹复杂度、静态元素的色彩对比度、主体元素的面积占比及轮廓清晰度，将特征参数标准化为0-1的量化值；第三步关联s1-s2阶段的用户行为数据，统计各视觉元素的用户复看频次、停留时长占比及点击交互率，通过层次分析法将特征参数与用户行为数据赋予权重，复看频次权重0.4、停留时长占比0.35、特征量化值0.25；第四步设定高价值判定阈值，将各维度数据加权计算后，得分≥6分的视觉元素标记为高价值，同步记录其特征标签与来源信息，按得分降序存入可复用元素库，供后续重组内容优先调用，该技术通过特征与行为的双重校验提升元素筛选精准度，避免单一维度误判。

12、更进一步地，所述s3中自然语言处理技术提取文字核心信息时，通过文字信息语义关联与行为锚定筛选技术确定核心文案片段，具体实施步骤为：第一步对文字内容进行预处理，采用jieba分词工具完成中文分词，结合行业专属停用词表去除冗余信息，同时通过句法分析标注句子成分，定位主谓宾核心结构；第二步基于bert语义理解模型提取各文案片段的语义向量，与s1标注的产品卖点、优惠规则等核心标签向量进行余弦相似度计算，筛选语义匹配度≥0.7的候选片段；第三步锚定用户行为数据，追溯s2阶段转化用户的文字浏览轨迹，统计各候选片段的浏览后转化率、完整阅读率，剔除浏览后转化率＜10%的片段；第四步通过德尔菲法确定语义匹配度与行为指标的权重占比，加权计算后得分≥0.6的片段标记为核心文案，标注其语义标签与行为关联数据存入文字单元库，该技术通过语义与行为的双重校验，解决单一语义分析导致的核心信息误判问题。

13、更进一步地，所述 s3中场景适配性检测通过场景适配度评分公式实现，针对不同新场景设计差异化指标，其中短视频平台场景适配度公式为：，其中为短视频场景适配度得分，为短视频前3秒吸引力得分，为短视频时长匹配度，为短视频字幕适配度，、、为权重系数，结合短视频平台算法规则与用户行为数据确定，、、。

14、更进一步地，所述s4中内容全生命周期报告核心包含内容生命周期总价值评估，公式为：，其中为内容生命周期总价值，分别对应s1导入期、s2爆发期、s4二次投放期，为各阶段权重系数，基于历史数据统计各阶段价值贡献度确定，为各阶段投资回报率，为各阶段持续时长，报告还含元素复用效率表，统计各核心元素的复用次数、复用场景、复用后效果提升率，迭代机制具体为：将复用次数≥2次且效果提升率≥10%的元素标记为核心资产元素，纳入企业共享元素库；将二次投放期新场景用户特征补充至用户画像库；将各渠道生命周期规律更新至策略库，为下一轮投放提供依据。

15、另一方面，一种内容投放系统，所述该系统包括：内容标签化与导入期分析模块、爆发期投放优化模块、ai内容处理与适配模块、二次投放与复盘迭代模块以及形成闭环迭代；

16、所述内容标签化与导入期分析模块：对待投放内容执行核心元素+场景属性双维度标签化处理，选取差异化投放渠道并分配小流量测试资源，采集投放数据后通过算法分析输出最优投放方案及元素优先级结果；

17、所述爆发期投放优化模块：将预算集中投入最优渠道开展大规模投放，预留机动资源并搭建实时监测看板，通过动态阈值触发预警并调整投放策略，同步记录用户高价值行为路径；

18、所述ai内容处理与适配模块：内置计算机视觉单元与自然语言处理单元，用于在内容衰退期拆解核心元素并重组生成新形态内容，同时执行新内容的场景适配性检测；

19、所述二次投放与复盘迭代模块：用于将预算分配至新场景渠道投放重组内容，监测适配度指标并生成全生命周期报告，基于报告更新元素库、用户画像库及投放策略库，

20、所述形成闭环迭代；数据存储模块，用于存储全流程中的标签数据、投放数据及用户行为数据，为各模块交互提供数据支撑。

21、与现有技术相比，该一种内容投放方法及系统具备如下有益效果：

22、一、本发明通过从内容导入期测试分析、爆发期资源聚焦投放、衰退期ai驱动内容拆解重组，到新场景二次投放监测与全周期复盘迭代的完整流程，采用ai技术自动拆解和重组内容元素，结合新场景需求生成适配内容，并持续监测评估内容全生命周期价值，基于反馈数据更新元素库、用户画像库及投放策略库，形成闭环迭代机制，这一过程不仅延长了内容的使用寿命，还通过不断优化提升了内容的市场适应性和投资回报率。

23、二、本发明通过核心元素与场景属性的双维度标签化处理，结合多维度投放效果综合评分算法，能够精准识别最优投放渠道、呈现形式及核心用户特征，这种方法不仅提高了内容投放的针对性，还通过小流量测试资源快速验证投放效果，确保在大规模投放前优化策略，从而显著提升内容投放的效率和精准度，降低无效投放成本。

24、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。