基于地理圍欄的網(wǎng)約車廣告模式*

朱昱衡 吳陳

（江蘇科技大學(xué)計算機學(xué)院 鎮(zhèn)江 212003）

1 引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)約車越來越走進人們的日常出行中，成為人們短程出行的首選。與傳統(tǒng)的出租車出行不同的是，網(wǎng)約車的商業(yè)模式，用經(jīng)濟學(xué)語言描述，就是乘客委托平臺，指派合適的司機，以一定的時間將自己安全穩(wěn)妥地從A點送到B 點，并為此支付相應(yīng)的費用。因此，相較于傳統(tǒng)的出租車而言，網(wǎng)約車在未上車前就能得知出發(fā)地、目的地和性別等信息，這一點在廣告的精準(zhǔn)投放上占有極大的優(yōu)勢。

目前，出租車的廣告還是以紙質(zhì)廣告為主，少數(shù)的LED廣告也比較僵硬，不能靈活更改。如果讓網(wǎng)約車也采取傳統(tǒng)出租車的那種廣告模式，則并不可取，所以本文結(jié)合網(wǎng)約車的優(yōu)勢跟易裝卸的車載顯示屏，通過地理圍欄跟ES 相結(jié)合的技術(shù)來完成投放廣告的線上模塊設(shè)計。

2 地理圍欄

地理圍欄的概念就是在地圖上用虛擬的柵欄圈取一塊范圍，當(dāng)手機進入、離開某個特定地理區(qū)域，或在該區(qū)域內(nèi)活動時，手機可以接收信息。該技術(shù)被廣泛運用到無人機［1］、監(jiān)控［2］、定位［3］、車輛調(diào)度［4］等方面。本次實驗主要用地理圍欄技術(shù)來判斷用戶的出發(fā)地跟目的地是否在某個圈定好的圍欄中。

2.1 圍欄樣例

實際項目中是通過內(nèi)部的地圖進行圍欄劃分的，為了方便展示，以騰訊地圖為例。

圖1 是從騰訊地圖截取的，以某商業(yè)廣場為中心圈定的圍欄，當(dāng)某一用戶打車目的地位于該圍欄內(nèi)時，會在車載屏上投放相關(guān)的商業(yè)廣告，如廣場內(nèi)部某商家的廣告，進行人群的較為精準(zhǔn)投放。將圍欄信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，劃分出的各個地理圍欄均有各自的id，會在ES中起識別作用。

圖1 某商業(yè)廣場的圍欄

2.2 經(jīng)緯度識別

一個圍欄里面的每一個位置都有對應(yīng)的GPS的經(jīng)緯度坐標(biāo)值，因此判斷某定位的經(jīng)緯度在不在圈定的圍欄內(nèi)的這個問題可以轉(zhuǎn)換為判斷點與多變形關(guān)系［5］的問題。

常用的方法是射線法［6］，它對凹多邊形、凸多邊形均適用，且不存在精度誤差問題。射線法主要是通過對目標(biāo)點向右引一條射線，計算該射線跟多邊形邊相交的點的個數(shù)，如果是奇數(shù)一定在多邊形內(nèi)，反之則不在。

如圖2 所示，從不規(guī)則多邊形內(nèi)部某點向右引的射線P1 與多邊形邊界只有一個（奇數(shù)）交點，從外部某點向右引的射線P2 與邊界有兩個（偶數(shù)）交點。

圖2 射線法示意圖

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 ES的應(yīng)用

ES 全稱為Elasticsearch，是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，能夠分布式實時文件存儲，并將每一個字段都編入索引，使其可以被搜索，并且是一種實時分析的分布式搜索引擎［7］，有著倒排索引、高穩(wěn)定性、高訪問效率、高容錯性、高可擴展性等優(yōu)點，能適應(yīng)現(xiàn)今的大數(shù)據(jù)時代［8］，廣泛應(yīng)用于天文［9］、氣象［10］等領(lǐng)域。ES的更新機制跟一般的InnoDB型數(shù)據(jù)庫有細微不同，它執(zhí)行更新操作時分為兩類：全部更新跟局部更新。為了避免臟數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，本項目的ES采取全部更新。

項目中一個簡易的ES數(shù)據(jù)表如表1所示。

表1 ES樣例

各個字段的作用跟含義如下：id字段表示數(shù)據(jù)段的順序；ad_id 段顧名思義就是具體對應(yīng)哪一個廣告；sex 字段0 代表性別不限，1 代表男性，2 代表女性；minAge 跟maxAge 表示年齡上下界；city 字段代表城市，采用的高德API 定義的城市編碼，樣例中110000 代表北京，310000 代表上海，0 為自己定義的不限；fence 字段表示地理圍欄，具體對應(yīng)地圖上圈取得哪個范圍，樣例中0表示不設(shè)范圍，2表示A 廣場，3 表示B 廣場；status 字段表示狀態(tài)，1 代表下架，0代表下架。

以上每一條數(shù)據(jù)都是通過廣告平臺錄入的，可以隨時更改相關(guān)數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)處理

實驗主要目的是為了驗證這個模式在線上能否走得通，因此對數(shù)據(jù)量要求不大，反而對數(shù)據(jù)的多變性要求偏高，因此數(shù)據(jù)以mock居多，確保實驗的多樣性。

mock 是一種白盒測試的方式，測試時需要跑幾條真實數(shù)據(jù)，但制造真實數(shù)據(jù)較為繁瑣，為了覆蓋全面，需要對該數(shù)據(jù)進行部分字段的修改，這個時候就需要通過mock的方式。

3.2.1 廣告數(shù)據(jù)

實驗中，一條符合要求的廣告具有：id（自動生成）、名稱、視頻、投放范圍（即哪個圍欄）、每天投放時間段（本次實驗對此不做約束，默認全天投放）、投放日期、狀態(tài)。

3.2.2 用戶數(shù)據(jù)

因為市面上網(wǎng)約車的用戶數(shù)據(jù)獲取都是由訂單信息里的手機號去內(nèi)部獲取，得到用戶注冊時的信息。所以實驗中，取部分用測試號真實打車的訂單，其余訂單數(shù)據(jù)模擬生成，一步步解析后得到包含性別、年齡、城市、圍欄的數(shù)據(jù)。

4 實驗過程與結(jié)果

4.1 實驗流程

整體分為兩部分：廣告平臺跟投放主流程。

如圖3 所示，與傳統(tǒng)的上傳平臺不同的是廣告平臺增加了對接ES的功能。

圖3 廣告平臺

網(wǎng)約車的整個打車狀態(tài)可以分為六種，廣告投放作用在行程開始的狀態(tài)下，起中臺作用，對上下游交互數(shù)據(jù)進行處理。

如圖4 所示，廣告投放中臺位于“行程開始“狀態(tài)下，整體流程分兩部分進行，在ES 處交匯，進而輸出正確的數(shù)據(jù)封裝返回給下游。

圖4 打車topic

圖5 中流程可以細分為四步，分別是訂單分析、用戶分析、經(jīng)緯度分析、ES 篩選，其余都是對輸出數(shù)據(jù)進行包裝處理。

圖5 投放主流程圖

4.2 實驗過程

實驗采取線上模式，通過數(shù)據(jù)在代碼中的輸入輸出來進行實驗。根據(jù)輸入的訂單數(shù)據(jù)處理首先得到出發(fā)地跟目的地的經(jīng)緯度，從而得到相關(guān)圍欄，接著又得到性別、年齡之類的判斷條件，進而封裝成一條數(shù)據(jù)段參與ES 的篩選，從而得到對應(yīng)廣告數(shù)據(jù)，對所得數(shù)據(jù)跟透傳數(shù)據(jù)進行封裝，輸出返回值傳遞給與終端交互的下游。

4.3 測試優(yōu)化

4.3.1 降低耗時

多次實驗發(fā)現(xiàn)，這個系統(tǒng)的耗時過長，足足有近300ms，這個問題在實際的線下是致命的。分析后發(fā)現(xiàn)是調(diào)用獲取經(jīng)緯度的接口次數(shù)過多，一次的經(jīng)緯度獲取耗時就有近80ms，其他的用戶畫像獲取跟ES 篩選均10ms 左右，通過增加中間值，將經(jīng)緯度獲取降為一次，耗時成功控制在100ms左右。

經(jīng)緯度的獲取并不在本此中臺的實際代碼設(shè)計中，而是通過對外部接口的調(diào)用來獲取，作為支撐網(wǎng)約車定位的外部接口，位置精準(zhǔn)是達標(biāo)的，并且之前的多次調(diào)用返回的經(jīng)緯度一致也側(cè)面證實了這一點，因此降低經(jīng)緯度接口調(diào)用并沒有降低位置準(zhǔn)確度，可以滿足圍欄需求。

4.3.2 異常case測試

故意對數(shù)據(jù)進行錯誤的模擬，例如錯誤訂單驗證；對經(jīng)緯度作修改，驗證了經(jīng)緯度在圍欄外的場景；對將與ES 比較的數(shù)據(jù)修改，驗證了ES 處理邏輯，從而發(fā)現(xiàn)了全局覆蓋的問題。

4.3.3 兜底值處理

實驗中，多數(shù)測試對象的年齡、性別等屬性均模擬輸入，忽視了可能出現(xiàn)無法取值的現(xiàn)象，對中間相關(guān)參數(shù)的傳遞進行了兜底設(shè)置，哪怕取不到，也會通過語句判斷，在傳遞中給附上默認值，以防代碼bug導(dǎo)致系統(tǒng)中斷。

4.4 實驗結(jié)果

通過不斷的調(diào)試，當(dāng)訂單信息進入系統(tǒng)中，在100ms 的延時后，得到一條封裝好的返回值，值中包含廣告id 這一屬性，并且為了避免誤差，對實驗進行了多次異常測試跟回歸測試，結(jié)果都很理想，符合預(yù)期，圖6 是一次成功取得廣告并封裝的返回值。

圖6 返回值

由于是在中臺上進行處理，因此成功封裝好返回值就代表實驗結(jié)束了，返回值交給下游處理，并轉(zhuǎn)換成視頻展示在關(guān)聯(lián)的車載屏上，整個中臺的延時約為120ms。

5 結(jié)語

作本文的研究結(jié)果，以圍欄為主要維度的網(wǎng)約車廣告模式在理論跟線上的系統(tǒng)設(shè)計中都是合理可行的。大數(shù)據(jù)時代，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)來針對性地投放廣告已是一種常態(tài)，因此筆者順應(yīng)趨勢，將該方式與打車這個場景結(jié)合，達成互利共贏的廣告模式。網(wǎng)約車公司跟司機獲取廣告收入，廣告商得到流量，因為外部設(shè)備是車載屏且廣告無聲，對乘客的影響比傳統(tǒng)出租車的廣告還低，因此也不會對乘客產(chǎn)生負面影響。

本次研究還有值得進一步探索的地方，就是廣告的推薦。如果廣告量大了后，如何判斷用戶留意了何種廣告，用戶跟廣告之間的交互如何設(shè)計是個難點，并且用戶跟廣告之間是一種隱式反饋，如何根據(jù)用戶之前對某類型廣告的關(guān)注來直接推送同類型的廣告，這些方面還值得深入研究。

本次實驗主要是模式探索跟線上實驗驗證，對實際乘客打車，在網(wǎng)約車上看到廣告的場景沒有進行研究。不過，據(jù)筆者所知，滴滴出行在杭州跟上海投放了一千輛帶有車載屏的網(wǎng)約車，來探索這個廣告模式的實際效益。