融合AI技术的精准营销全域视频定向推广策略方法及系统与流程

本发明涉及广告投放，特别是涉及融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术在营销领域的深度应用，全域视频定向推广已成为品牌实现精准触达目标用户的核心手段。该技术旨在通过多平台用户行为分析生成个性化推广策略，驱动品牌增长的高效转化。

2、传统技术中，在跨平台用户身份管理上，依赖单一平台行为数据，缺乏跨域身份映射能力，无法建立统一身份标识以整合多平台用户行为流；在用户分群策略实施上，采用固定周期更新的静态分群技术，难以实时响应用户行为漂移，无法即时捕捉用户兴趣迁移与突发热点事件，且新用户群体发现存在延迟；在创意分发与反馈处理方面，将创意生成与负反馈处理拆分为独立模块的传统跨域分发技术，需人工介入分析用户负反馈行为数据，且品牌安全规则库独立于策略生成流程，无法实时过滤高合规风险创意。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法及系统，以达到提升跨平台身份整合能力、增强动态行为响应实时性并降低创意分发控制滞后的技术效果。

2、第一方面，本申请提供了融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，该方法包括：

3、s1.对多平台采集的用户原始行为流进行跨域身份映射处理，生成身份统一数据流；

4、s2.对身份统一数据流进行行为序列标准化处理，生成全域统一用户轨迹；

5、s3.对全域统一用户轨迹进行动态响应特征分群处理，生成动态更新的营销策略单元集合；

6、s4.获取预设的动态用户画像，并结合营销策略单元集合进行倾向性策略耦合处理，生成品牌约束下的倾向性策略集合；

7、s5.对倾向性策略集合进行跨域分发与负反馈控制处理，输出多平台创意变体集。

8、在一实施例中，获取预设的动态用户画像，并结合营销策略单元集合进行倾向性策略耦合处理，生成品牌约束下的倾向性策略集合，包括：

9、对动态用户画像中的消费能力标签和营销策略单元集合中的特征进行矩阵化关联处理，生成双维度策略索引；

10、对双维度策略索引进行响应概率预测处理，生成包括创意形式类别、激励机制类型及触达时段区间的响应概率数据；

11、对响应概率数据和预设的品牌安全规则库进行过滤处理，生成倾向性策略集合。

12、在一实施例中，对动态用户画像中的消费能力标签和营销策略单元集合中的特征进行矩阵化关联处理，生成双维度策略索引，包括：

13、对预设的动态用户画像中的消费能力标签进行离散化编码处理，生成标准化消费能力向量；

14、对营销策略单元集合中的特征进行正交投影处理，生成降维特征矩阵；

15、对标准化消费能力向量和降维特征矩阵进行张量积运算处理，生成初始关联矩阵；

16、对初始关联矩阵进行稀疏化压缩处理，生成优化关联矩阵；

17、对优化关联矩阵进行双维度索引构建处理，生成双维度策略索引。

18、在一实施例中，使用以下公式，得到初始关联矩阵，包括：

19、

20、其中，m表示初始关联矩阵，表示张量积运算，c表示标准化消费能力向量，f表示降维特征矩阵，表示矩阵转置运算。

21、在一实施例中，对全域统一用户轨迹进行动态响应特征分群处理，生成动态更新的营销策略单元集合，包括：

22、对全域统一用户轨迹进行时序行为编码处理，生成响应特征向量；

23、对响应特征向量进行漂移感知聚类处理，生成初始营销策略单元；

24、当预设的用户行为监测单元检测到新增数据超过预设聚类边界时，对边界外数据进行新群体发现处理，生成扩展营销策略单元；

25、对初始营销策略单元和扩展营销策略单元进行集合整合处理，生成营销策略单元集合。

26、在一实施例中，当预设的用户行为监测单元检测到新增数据超过预设聚类边界时，对边界外数据进行新群体发现处理，生成扩展营销策略单元，包括：

27、对用户行为监测单元采集的新增用户行为数据进行边界检测处理，生成边界超出标识；

28、基于边界超出标识，对超出预设聚类边界的数据进行异常特征提取处理，生成新群体特征向量；

29、对新群体特征向量进行密度峰值聚类处理，生成初始新群体簇；

30、对初始新群体簇进行响应模式验证处理，生成验证通过的新群体标识；

31、对验证通过的新群体标识进行策略单元封装处理，生成扩展营销策略单元。

32、在一实施例中，方法，还包括：

33、基于s5的负反馈控制处理产生的反馈数据，对营销策略单元集合和倾向性策略集合进行闭环策略权重迭代处理，更新后的营销策略单元集合反馈至s4，更新后的倾向性策略集合反馈至s5。

34、第二方面，本申请还提供融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略系统，该系统包括：

35、身份映射模块，用于对多平台采集的用户原始行为流进行跨域身份映射处理，生成身份统一数据流；

36、行为标准化模块，用于对身份统一数据流进行行为序列标准化处理，生成全域统一用户轨迹；

37、特征分群模块，用于对全域统一用户轨迹进行动态响应特征分群处理，生成动态更新的营销策略单元集合；

38、策略耦合模块，用于获取预设的动态用户画像，并结合营销策略单元集合进行倾向性策略耦合处理，生成品牌约束下的倾向性策略集合；

39、跨域分发模块，用于对倾向性策略集合进行跨域分发与负反馈控制处理，输出多平台创意变体集。

40、第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现本申请第一方面中任一方法的步骤。

41、第四方面，本申请还提供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时实现本申请第一方面中任一方法的步骤。

42、本申请提供的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法及系统，通过跨域身份映射整合多平台用户原始行为流，生成身份统一数据流，直接打破平台数据壁垒，提升了跨平台身份整合能力。将上述数据流标准化为全域统一用户轨迹，为后续分析铺路，基于此轨迹动态分群，实时监测行为边界并发现新群体，生成动态更新的营销策略单元集合，有效增强了动态行为响应实时性。结合动态用户画像与策略单元生成品牌约束的倾向性策略集合，对其跨域分发并同步负反馈控制，实时调整策略，降低创意分发控制滞后性。

1.融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述获取预设的动态用户画像，并结合所述营销策略单元集合进行倾向性策略耦合处理，生成品牌约束下的倾向性策略集合，包括：

3.根据权利要求2所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述对所述动态用户画像中的消费能力标签和所述营销策略单元集合中的特征进行矩阵化关联处理，生成双维度策略索引，包括：

4.根据权利要求3所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，使用以下公式，得到所述初始关联矩阵，包括：

5.根据权利要求1所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述对所述全域统一用户轨迹进行动态响应特征分群处理，生成动态更新的营销策略单元集合，包括：

6.根据权利要求5所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述当预设的用户行为监测单元检测到新增数据超过预设聚类边界时，对边界外数据进行新群体发现处理，生成扩展营销策略单元，包括：

7.根据权利要求1所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法，其特征在于，所述方法，还包括：

8.融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法的步骤。

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时实现权利要求1至7中任一项所述的融合ai技术的精准营销全域视频定向推广策略方法的步骤。