当前，我国数据要素市场建设进入高速发展阶段，数据知识产权登记作为明确数据权益、保障数据合规流通、防范数据交易风险的核心基础设施，已成为各省市推进数据要素市场化配置的重要抓手。浙江省数据知识产权登记平台作为国内较早上线的省级官方数据登记载体，承担着数据资源确权备案、权益证明、流通溯源等核心职能，为各类市场化数据产品的商业化应用、交易流通提供官方公信力背书。
2026年5月26日，临海数云创想信息技术有限公司旗下的「AI数字人模拟品牌营销投放行为训练数据」正式在该平台完成登记，填补了平台在营销服务类AI训练数据领域的供给空白。据介绍，本训练数据依托AI数字人技术，通过海量虚拟人群模拟全链路营销行为与反馈，实现精准聚类分群，可为品牌营销全链路的效率升级提供多维度支撑：
一是在投放前置环节，为品牌锁定高匹配度广告触达人群，支撑广告精准定向、人群筛选与媒介资源分配，大幅提升广告有效触达率与投放效率，降低品牌前期流量测试成本；
二是在转化优化环节，通过虚拟用户行为建模预测转化概率，帮助品牌优化广告素材、落地页与出价策略，在当前公域流量成本持续走高的行业背景下，有效降低获客成本、提升营销转化效率；
三是在渠道评估环节，可量化评估各投放渠道投入产出比，指导渠道预算分配、资源倾斜与低效渠道淘汰，实现投放ROI最大化；
四是在品牌合作环节，可精准测算代言人与品牌、品类、目标人群的适配度，为代言人筛选、合作评估与宣传策略提供数据支撑，降低代言舆论风险、放大代言效应；
同时，该数据还可为品牌广告创意测试、投放方案模拟、市场效果预判、营销复盘优化等全流程商业化场景，提供高仿真、标准化虚拟人群底层数据支撑，有效降低品牌真实投放的试错成本。
一、核心算法体系
1. 采用DBSCAN聚类算法，以性别、年龄、消费层级、兴趣标签、媒介接触习惯为核心维度，对虚拟受众开展聚类分群，相比传统聚类算法抗噪性更强，可有效规避异常标签干扰，精准识别高适配广告触达人群。
2. 采用Transformer时序预测模型，基于虚拟用户广告曝光、点击、留资、购买等历史行为特征，构建时序转化模型，可捕捉用户行为的时间序列规律，精准预测用户全链路转化概率。
3. 采用特征加权融合算法，对渠道类型、投放时段、广告形式、用户属性等特征进行权重拟合，生成贴合真实营销市场分布的虚拟投放样本，避免模拟场景与真实市场脱节。
4. 采用规则引擎+逻辑回归模型，构建渠道投入与产出判定逻辑，量化计算各渠道ROI，输出最优渠道组合与预算分配方案，可适配不同行业、不同营销目标的评估需求。
5. 采用多维度匹配算法，从形象气质、粉丝画像、舆论口碑、品类关联度等维度，测算代言人与品牌及目标人群的适配度得分，为品牌代言决策提供可量化的参考依据。
二、技术实现逻辑
该训练数据集基于品牌营销行业真实投放数据构建虚拟受众与投放场景先验分布模型；通过AI数字人多轮广告交互（含曝光、点击、浏览、咨询、购买、评价等全链路行为）采集用户行为特征，迭代优化营销标签与人群体系。平台采用权重归一化、市场分布校准、投放效果拟合技术，保障虚拟营销场景与真实市场高度一致；同时支持人群标签、渠道参数、代言变量动态更新，可适配新品上市、节日大促、品牌升级、区域投放等多场景营销需求。
从行业维度来看，本次数据完成知识产权登记，不仅明确了数据产品的权益归属，为后续的商业化流通、开放应用扫清了合规障碍，也为国内营销服务领域的AI训练数据合规登记提供了可参考的实践样本。当前品牌营销数字化转型已进入深水区，AI驱动的智能营销决策已经成为行业共识，但合规、高质量、场景适配性强的训练数据供给不足，一直是制约营销AI落地的核心瓶颈，该数据集的落地登记，将为营销AI技术的迭代升级提供重要的基础数据支撑，对推动数据要素在数字营销领域的落地应用具有积极意义。
登记内容：
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