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互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡(luò)方便了人們生活的同時，海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息也成為潛力巨大的價值資源。尤其對營銷者來說，當前企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)已經(jīng)不足以支撐其日益精準、高效的營銷需要。因此，從互聯(lián)網(wǎng)這個龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中有針對性的采集、提煉和分析出有價值的信息，已成為其洞察消費者、制定正確營銷策略的迫切訴求。
基于此，廣告聯(lián)盟推出“頁面關(guān)鍵詞”提取技術(shù)，利用爬蟲抓取用戶瀏覽頁面行為，再通過算法快速的把不規(guī)則頁面進行結(jié)構(gòu)化處理，從而進一步挖掘出有價值的數(shù)據(jù)來指導(dǎo)廣告主進行精準投放。
“頁面關(guān)鍵詞”提取的核心價值
1、提高人群畫像的精準度和豐富性
數(shù)字營銷時代，廣告從媒介購買轉(zhuǎn)為對受眾購買的階段，精準營銷漸成主流。而精準營銷的核心是用戶畫像。所謂用戶畫像，即通過用戶線上瀏覽行為、搜索行為、購物行為等，來勾勒出一個用戶的商業(yè)全貌，以幫助廣告主從廣泛的受眾中精準定位目標人群。而廣告聯(lián)盟“頁面關(guān)鍵詞”提取技術(shù)，正是基于全方位整合用戶網(wǎng)上瀏覽頁面行為以后，提取關(guān)鍵詞來高度概括頁面主題，進而細粒度地推斷、刻畫出受眾對某件事、某領(lǐng)域的興趣程度，甚至反映受眾的真實三觀。從而提高人群畫像的精準度和豐富性，更好的滿足廣告主對人群數(shù)據(jù)采集和洞察的需求。
2、根據(jù)頁面內(nèi)容做廣告定向投放
試想一下，最近你的新房亟待裝修，當你正在瀏覽一篇《菜鳥必看裝修攻略》的時候，正好在頁面下方看到某家裝品牌推送的綠色環(huán)保涂料產(chǎn)品廣告，這是不是會戳中你的 g 點，甚至引起你的購物沖動？廣告聯(lián)盟“頁面關(guān)鍵詞”提取技術(shù)，正是為后期廣告聯(lián)盟dsp 進行“頁面關(guān)鍵詞”定向投放做準備。即通過分析每個頁面的文字、語言、主題、結(jié)構(gòu)等元素，提取關(guān)鍵詞，再將企業(yè)的推廣信息投放在具有對應(yīng)關(guān)鍵詞的受眾當前瀏覽頁面上。諸如上例，某家裝企業(yè)為其產(chǎn)品設(shè)定了“裝修”關(guān)鍵詞，系統(tǒng)會在所有具有該關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁上展示該客戶的廣告。
“頁面關(guān)鍵詞”提取的實施步驟
備注：在實際操作過程中，“頁面關(guān)鍵詞”提取技術(shù)的流程和應(yīng)用到的算法復(fù)雜且高深，小編在下文只選取其中幾種算法做個入門級介紹，以期讓讀者對該技術(shù)有個初步認知和了解。
第一步：正文提取
如果把完成“關(guān)鍵詞”提取比作烹制一道美味菜肴，那可以說：正文提取則是做菜前的必需步驟選菜。因為再出色的廚師也無法將帶有黃葉、爛葉和泥巴的菜做成美味。因此，能不能高效、準確的將一個頁面的正文抽取出來，是影響后續(xù)提取關(guān)鍵詞的首要前提。
如何提取正文？一種“基于行塊分布函數(shù)的通用網(wǎng)頁正文抽取”算法，可以實現(xiàn)較好的效果。眾所周知，大多數(shù)網(wǎng)頁中除了包含正文外，還包含許多噪聲信息，如網(wǎng)站的導(dǎo)航信息、相關(guān)鏈接和廣告以及一些腳本語言等。而行塊分布算法可以對抓取回來的頁面進行清洗、去噪和結(jié)構(gòu)化分析，進而高效、準確地定位頁面正文。
第二步：分詞處理
提取出正文以后，在進行文本主題提煉之前，有一個步驟必不可少，即要先對文檔進行分詞處理。所謂的分詞，就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。分詞是后續(xù)進行文本挖掘的基礎(chǔ)，即對于一篇文章，成功的進行分詞，才可以達到電腦自動識別文章內(nèi)容含義的效果。
現(xiàn)有分詞算法種類繁多，而我們重點應(yīng)用的是實驗證明出效果更好、錯誤率更低的“逆向最大匹配算法”。即從句子末尾開始處理，每次匹配不成功時去掉前面的一個漢字。
算法應(yīng)用思路：
(1)循環(huán)的讀入每一個句子s；
(2)設(shè)句子的字數(shù)為n；
(3)設(shè)置一個最大詞長度，即要截取的詞的最大長度max；
(4)從句子中取n-max到n的字符串subword，去詞庫查找是否有該詞。如果有就走5，沒有就走6；
(5)記住subword，從n-max付值給n，繼續(xù)執(zhí)行4，直到n=0；
(6)將max-1，再執(zhí)行4。
舉個栗子：
輸入例句：s1=“裝修省錢小竅門” ；
定義：最大詞長maxlen=3；s2= “”；分隔符 = “/”；
假設(shè)存在詞表：…，裝修，省錢，小竅門，…；
逆向最大匹配分詞算法過程如下：
(1)s2=“”；s1不為空，從s1右邊取出候選子串w=“小竅門”；
(2)查詞表，“小竅門”在詞表中，將w加入到s2中，s2=“小竅門/”，并將w從s1中去掉，此時s1=“裝修省錢”；
(3)s1不為空，于是從s1左邊取出候選子串w=“修省錢”；
(4)查詞表，w不在詞表中，將w最左邊一個字去掉，得到w=“省錢”；
(5)查詞表，“省錢”在詞表中，將w加入到s2中，s2=“ 省錢/ 小竅門/”，并將w從s1中去掉，此時s1=“裝修”；
(6)查詞表，“裝修”在詞表中，將w加入到s2中，s2=“ 裝修/ 省錢/ 小竅門/”
并將w從s1中去掉，此時s1=“”；
(7)s1為空，輸出s2作為分詞結(jié)果，分詞過程結(jié)束。
第三步：關(guān)鍵詞提取
如何知道用戶興趣點、關(guān)注點在哪里？我們需要分析出文章的主題，即知道用戶到底“看了什么”！那么，完全不加以人工干預(yù)，如何才能準確做到提取出頁面關(guān)鍵詞，概括主題特征？應(yīng)用 tf-idf，一種用于資訊檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)算法。
這種算法通過計算 tf，即詞頻，和 idf，即逆文檔頻率以后，用 tf*idf 得到了一個詞的 tf-idf 值。此值越大，代表某個詞對文章的重要性越強。最后，選取排在最前面的幾個詞，來作為文章的關(guān)鍵詞。
算法應(yīng)用思路：?
計算詞頻
例：假如一篇文件的總詞語數(shù)是100個，而詞語“裝修”出現(xiàn)了3次，那么“裝修”一詞在該文件中的詞頻就是3/100=0.03。
計算逆文檔頻率
例：如果“裝修”一詞在1,000份文檔出現(xiàn)過，而我們歷史積累的文檔總數(shù)是10,000,000份的話，其逆向文件頻率就是 log(10,000,000 / 1,000)=4。
計算tf-idf
例：tf-idf 值為 0.03 * 4=0.12。
“頁面關(guān)鍵詞”提取的實際效果
目前，廣告聯(lián)盟通過爬蟲技術(shù)，以每日抓取主流網(wǎng)站 500 萬+ 優(yōu)質(zhì)頁面的量級開展頁面關(guān)鍵詞提??；并進一步將關(guān)鍵詞進行行業(yè)分類標簽管理，詞庫已包羅 10萬＋ 熱頻詞。在當下精準化、個性化推薦大行其道的時候，廣告聯(lián)盟“頁面關(guān)鍵詞”提取技術(shù)以全面、準確、真實的用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)信息為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了全景式、豐富化用戶畫像描述的同時，也幫助廣告主和代理商深入洞悉受眾瀏覽行為及場景，讓廣告展示的時機剛剛好，從而減少對用戶的干擾。從目前的運營反饋結(jié)果來看，將該技術(shù)應(yīng)用到實際廣告投放中，到達率可提高 20% 左右，全面提升了展示廣告的效果！
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