一種廣告投放方法和系統的製作方法

2023-10-22 06:39:32 3

一種廣告投放方法和系統的製作方法
【專利摘要】本發明實施例公開了一種廣告投放方法和系統，以解決廣告投放伺服器計算壓力大、響應時間長和廣告投放速度慢的問題。所述方法包括：統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重；各維度特徵少於廣告投放特徵；將各維度特徵的歷史點擊率和各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到各候選投放廣告的點擊率預測值；將各候選投放廣告的點擊率預測值分別映射為各候選投放廣告的廣告點擊率，並根據各候選投放廣告的廣告點擊率進行廣告投放。由於不需要考慮過多的廣告投放特徵，就減少了廣告投放伺服器的計算量，緩解了廣告投放伺服器的處理壓力，提高了廣告投放伺服器的響應速度。
【專利說明】一種廣告投放方法和系統
【技術領域】
[0001]本發明實施例涉及網際網路廣告【技術領域】，特別是涉及一種廣告投放方法和系統。【背景技術】
[0002]目前在網際網路領域，實時競價廣告系統發展很快，需求方服務平臺(DemandService Platform, DSP)需要實時為每次廣告投放流量出價，出價最高的DSP獲得這次廣告投放機會。因此DSP需要在非常短時間內(IOOms以內)評估這次廣告投放機會的價值，一般以每千人成本(Cost Per Mille, CPM)付費。
[0003]DSP面向廣告主以每點擊成本(Cost Per Click，CPC)收費。
[0004]最終，DSP還需要將CPM轉換成CPC，計算廣告投放機會的成本。將CPM轉換成CPC的過程中，需要的關鍵步驟是廣告點擊率的預測。
[0005]點擊率的預測通常需要考慮廣告投放特徵，包括用戶特徵(用戶搜索關鍵詞、網頁流量記錄、廣告點擊記錄等)、網頁特徵(網頁分類、網頁關鍵詞等)、廣告特徵(廣告類別、廣告引導頁、廣告關鍵詞等)。
[0006]考慮的廣告投放特徵過多雖然可以提高點擊率預測的準確率，使得廣告投放更精準，但是，也會導致廣告投放伺服器的計算壓力過大、響應時間長，降低了廣告投放的速度，對廣告投放的實時性造成影響。

【發明內容】

[0007]本發明實施例公開一種廣告投放方法和系統，以解決廣告投放伺服器計算壓力大、響應時間長和廣告投放速度慢的問題。
[0008]為了解決上述問題，本發明公開了一種廣告投放方法，包括:
[0009]統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據所述各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重；所述各維度特徵少於廣告投放特徵；
[0010]將所述各維度特徵的歷史點擊率和所述各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值；
[0011]將所述各候選投放廣告的點擊率預測值分別映射為所述各候選投放廣告的廣告點擊率，並根據所述各候選投放廣告的廣告點擊率進行廣告投放。
[0012]優選的，所述統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據所述各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重，包括:
[0013]從歷史廣告投放日誌中統計出所述各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率；
[0014]將所述各維度特徵的歷史點擊率按照回歸模型訓練得到所述各維度特徵的權重；
[0015]其中，所述各維度特徵包括:媒體、廣告行業、廣告位大小、廣告位位置、廣告類型和廣告素材；[0016]按照媒體、廣告類型、廣告位位置、廣告行業、廣告素材、廣告位大小的順序，所述各維度特徵對所述廣告點擊率的影響逐漸減小。
[0017]優選的，所述將所述各維度特徵的歷史點擊率和所述各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值，包括:

[0018]通過:
【權利要求】
1.一種廣告投放方法,其特徵在於,包括: 統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據所述各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重；所述各維度特徵少於廣告投放特徵； 將所述各維度特徵的歷史點擊率和所述各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值； 將所述各候選投放廣告的點擊率預測值分別映射為所述各候選投放廣告的廣告點擊率，並根據所述各候選投放廣告的廣告點擊率進行廣告投放。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據所述各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重，包括: 從歷史廣告投放日誌中統計出所述各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率； 將所述各維度特徵的歷史點擊率按照回歸模型訓練得到所述各維度特徵的權重； 其中，所述各維度特徵包括:媒體、廣告行業、廣告位大小、廣告位位置、廣告類型和廣告素材； 按照媒體、廣告類型、廣告位位置、廣告行業、廣告素材、廣告位大小的順序，所述各維度特徵對所述廣告點擊率的影響逐漸減小。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將所述各維度特徵的歷史點擊率和所述各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值，包括: 通過計算得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值;
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將所述各候選投放廣告的點擊率預測值分別映射為所述各候選投放廣告的廣告點擊率，包括: 將所述各候選投放廣告的點擊率預測值進行線性回歸計算，得到所述各候選投放廣告的廣告點擊率。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述將所述各候選投放廣告的點擊率預測值進行線性回歸計算，得到所述各候選投放廣告的廣告點擊率，包括: 通過I = ax3+bx2+cx+d計算得到所述各候選投放廣告的廣告點擊率； 其中，Y為所述廣告點擊率，X為所述點擊率預測值，a、b、C、d均為回歸係數。
6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述各候選投放廣告的廣告點擊率進行廣告投放，包括: 將所述各候選投放廣告的廣告點擊率按照順序排列； 選擇所述廣告點擊率最大的候選投放廣告進行廣告投放。
7.一種廣告投放系統，其特徵在於，包括: 維度特徵信息確定模塊，用於統計各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率，並依據所述各維度特徵的歷史點擊率計算得到各維度特徵的權重；所述各維度特徵少於廣告投放特徵； 點擊率預測值計算模塊，用於將所述各維度特徵的歷史點擊率和所述各維度特徵的權重進行點擊率預測計算，得到所述各候選投放廣告的點擊率預測值； 廣告投放模塊，用於將所述各候選投放廣告的點擊率預測值分別映射為所述各候選投放廣告的廣告點擊率，並根據所述各候選投放廣告的廣告點擊率進行廣告投放。
8.根據權利要求7所述的系統，其特徵在於，所述維度特徵信息確定模塊，包括: 統計子模塊，用於從歷史廣告投放日誌中統計出所述各候選投放廣告的各維度特徵的歷史點擊率； 訓練子模塊，用於將所述各維度特徵的歷史點擊率按照回歸模型訓練得到所述各維度特徵的權重； 其中，所述各維度特徵包括:媒體、廣告行業、廣告位大小、廣告位位置、廣告類型和廣告素材； 按照媒體、廣告類型、廣告位位置、廣告行業、廣告素材、廣告位大小的順序，所述各維度特徵對所述廣告點擊率的影響逐漸減小。
9.根據權利要求7所述的系統，其特徵在於，所述點擊率預測值計算模塊通過

10.根據權利要求7所述的系統，其特徵在於，所述廣告投放模塊通過y=ax3+bx2+cx+d計算得到所述各候選投放廣告的廣告點擊率； 其中，Y為所述廣告點擊率，X為所述點擊率預測值，a、b、C、d均為回歸係數。
【文檔編號】G06Q30/02GK103440584SQ201310329091
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年7月31日 優先權日:2013年7月31日
【發明者】馬海收, 羅峰, 黃蘇支, 李娜 申請人:北京億贊普網絡技術有限公司