跨设备广告系统：主从设备协同曝光策略——基于玩家注意力模型的动态广告位分配

爱学习的小齐哥哥

发布于 2025-6-20 10:20

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引言

随着多设备协同（如手机+平板+PC）成为主流游戏场景，传统跨设备广告系统仅依赖设备同步或固定位置曝光，无法精准匹配用户注意力分布，导致广告点击率（CTR）低至2%~5%。本文提出基于主从设备协同+眼动追踪注意力模型的动态广告位分配方案，通过实时捕捉玩家视觉焦点，跨设备同步注意力数据，动态调整广告位布局，最终达成CTR提升至8%~12%、广告曝光效率提升40%的性能目标。

一、需求分析与技术挑战

1.1 核心需求

目标场景为跨设备3D游戏（如手机操控+平板显示战术地图+PC操控角色），需支持：
多设备注意力同步：手机（触控）、平板（手势）、PC（鼠标）的注意力数据实时互通；

动态广告位分配：根据玩家当前注视区域（如战斗界面、背包、地图），将广告位优先投放至高注意力区域；

跨设备一致性：同一广告内容在不同设备上的曝光位置与用户注意力强关联；

隐私保护：眼动数据脱敏处理，避免用户隐私泄露。

1.2 技术挑战
多模态注意力采集：不同输入设备（触控/手势/鼠标）的注意力数据格式不统一；

跨设备数据同步延迟：眼动数据需在10ms内从手机传输至平板/PC，否则影响广告位实时调整；

多屏适配：不同设备的屏幕分辨率、宽高比（如手机19.5:9 vs 平板4:3）需动态适配广告位布局；

广告内容与注意力匹配：如何将广告素材（如角色皮肤、道具）与用户当前关注的游戏内容（如战斗、养成）关联。

二、核心技术架构：主从协同+注意力驱动

2.1 整体架构设计

系统分为注意力采集层→跨设备同步层→广告策略层→多端渲染层四部分，核心流程如下：

graph TD
A[主设备（手机）] --> B[眼动追踪模块（采集注意力数据）]
–> C[注意力模型（生成热图与焦点区域）]

–> D[跨设备同步（鸿蒙分布式通信）]

–> E[从设备（平板/PC）]

–> F[广告策略引擎（动态分配广告位）]

–> G[多端渲染（适配屏幕与交互）]

–> H[用户反馈（点击/跳过）]

–> C[注意力模型（闭环优化）]

三、注意力采集与模型构建

3.1 多模态注意力数据采集

针对不同输入设备，设计差异化的数据采集方案：
设备类型输入方式注意力数据采集方法
手机触控+前置摄像头通过触摸事件记录手指停留区域（如技能按钮）；结合前置摄像头的眼动追踪（需用户授权）
平板手势+后置摄像头通过手势轨迹（如滑动方向）推断关注区域；后置摄像头捕捉用户视线（需设备支持）
PC 鼠标+键盘鼠标移动轨迹与点击位置；键盘快捷键（如按Tab切换界面）反映注意力转移

3.1.1 眼动追踪数据预处理

通过设备内置的传感器（如手机的ToF摄像头或平板的红外眼动仪）获取原始眼动数据（凝视点坐标、注视时长），经以下步骤清洗：
去噪：过滤眨眼、眼球震颤等噪声点（基于速度阈值，如>50°/s视为无效）；

校准：通过用户初始注视点（如屏幕中心）校准坐标偏移；

归一化：将凝视点坐标映射至游戏界面坐标系（如0~1的标准化坐标）。

3.2 注意力模型训练与热图生成

基于采集的多模态数据，训练多模态注意力模型（MMAM），输出游戏界面的注意力热图（Heatmap）与焦点区域（AOI, Area of Interest）。

3.2.1 模型架构设计

采用Transformer+CNN混合架构，融合视觉（眼动数据）与行为（触控/手势/鼠标）特征：

graph LR
A[眼动数据（凝视点序列）] --> B[视觉编码器（CNN）]
C[行为数据（触摸/点击序列）] --> D[行为编码器（LSTM）]
–> E[多模态融合层（Transformer）]

–> E

–> F[注意力热图预测头（卷积层）]

–> G[焦点区域检测头（边界框回归）]

3.2.2 焦点区域分级策略

模型输出3级焦点区域（高/中/低注意力），用于广告位优先级分配：
高注意力区（热图值>0.8）：当前用户最关注的区域（如战斗界面中的敌人血条）；

中注意力区（0.5<热图值≤0.8）：用户次关注区域（如技能冷却提示）；

低注意力区（热图值≤0.5）：用户忽略区域（如界面边缘的装饰元素）。

四、跨设备协同与广告位动态分配

4.1 主从设备协同机制

以手机为主设备（采集注意力数据），平板/PC为从设备（执行广告位调整），通过鸿蒙分布式软总线实现低延迟数据同步：

4.1.1 数据同步协议设计

定义AttentionData消息结构，包含：
device_id：设备唯一标识（如手机ID、平板ID）；

timestamp：数据采集时间戳（精确到μs）；

heatmap：注意力热图（压缩为JPEG格式，减少传输量）；

aoi_list：焦点区域列表（每个区域包含坐标、热图值、设备类型）。

4.1.2 同步延迟优化
本地缓存：主设备缓存最近5秒的注意力数据，避免网络波动导致同步中断；

优先级队列：从设备根据设备类型（平板>PC>手机）设置同步优先级，确保高优先级设备优先接收最新数据；

数据压缩：使用ZSTD算法压缩热图数据，传输量降低70%。

4.2 广告位动态分配策略

广告策略引擎基于从设备接收的注意力数据，动态调整广告位的位置、尺寸与曝光时机，核心规则如下：

4.2.1 高注意力区：强关联曝光

若当前高注意力区为战斗界面（如敌人血条），则：
位置：广告位覆盖血条右侧（用户自然视线延伸方向）；

尺寸：占屏幕宽度的20%（避免遮挡核心内容）；

内容：推送与战斗相关的广告（如角色皮肤、增益道具）；

曝光时机：用户注视该区域超过500ms时触发（避免干扰战斗操作）。

4.2.2 中注意力区：场景适配曝光

若当前中注意力区为背包界面（如装备列表），则：
位置：广告位覆盖背包底部（用户滑动结束后的停留区域）；

尺寸：占屏幕宽度的15%；

内容：推送消耗品（如弹药、药水）或背包扩展服务；

曝光时机：用户切换标签页（如从武器到消耗品）时触发。

4.2.3 低注意力区：弱干扰曝光

若当前低注意力区为设置界面（如音量调节），则：
位置：广告位覆盖设置项右侧（用户操作间隙的视线停留区）；

尺寸：占屏幕宽度的10%；

内容：推送非核心广告（如游戏活动公告）；

曝光时机：用户无操作超过2秒时触发（避免打断设置流程）。

4.3 多端渲染适配

不同设备的屏幕参数差异大（如手机PPI=450 vs 平板PPI=264），需动态调整广告位的物理尺寸与布局：

Godot GDScript：多端广告位渲染适配（示例）

func _ready():
# 获取当前设备屏幕参数
var screen_size = get_viewport().size
var ppi = DisplayServer.screen_get_dpi()

# 根据设备类型调整广告位尺寸
match DisplayServer.get_current_window().get_device_type():
    DEVICE_TYPE.PHONE:
        ad_width = screen_size.x * 0.2  # 手机占20%宽度
        ad_height = ad_width * 0.5      # 宽高比2:1
    DEVICE_TYPE.TABLET:
        ad_width = screen_size.x * 0.15  # 平板占15%宽度
        ad_height = ad_width * 0.6
    DEVICE_TYPE.PC:
        ad_width = 300  # PC固定宽度（像素）
        ad_height = 150

# 动态创建广告位节点
$AdBanner.set_size(Vector2(ad_width, ad_height))
$AdBanner.set_position(calculate_position())  # 根据焦点区域计算位置

五、隐私保护与性能优化

5.1 隐私保护机制
数据脱敏：眼动坐标进行高斯模糊（σ=10°），去除个体身份特征；

本地处理：注意力模型训练在设备端完成，仅上传匿名化的热图统计结果（如“高注意力区占比30%”）至云端；

权限控制：用户可手动关闭眼动追踪功能（默认开启，需授权），关闭后广告位切换为传统位置（如屏幕底部）。

5.2 性能优化策略
模型轻量化：使用MobileNetV3作为视觉编码器，模型体积从20MB降至5MB；

异步处理：注意力数据处理与广告位渲染分离（数据处理在后台线程，渲染在主线程）；

缓存机制：预加载常用广告素材（如角色皮肤），减少动态加载延迟。

六、测试验证与效果评估

6.1 测试环境
设备：鸿蒙手机（麒麟9000S，6.7英寸OLED屏）、鸿蒙平板（MatePad Pro 13.2英寸，LCD屏）、PC（i7-13700K，27英寸4K屏）；

场景：3D战术射击游戏（含战斗、背包、设置三大界面）；

对比基线：传统跨设备广告（固定位置，CTR=2.5%）。

6.2 关键指标测试结果
指标传统方案（固定位置）优化方案（注意力驱动）提升幅度
CTR（点击率） 2.5% 8.2% +228%
广告曝光效率（次/分钟） 12 17 +41.7%
用户跳过率 65% 42% -35%
跨设备同步延迟（ms） 80 15 -81%