[發明專利]消費預估方法和裝置

無效

• 申請號: 200910093751.1
• 申請日: 2009-09-28
• 公開（公告）號: CN101673385A
• 公開（公告）日: 2010-03-17
• 發明（設計）人: 王健民;黃晶;姜軻
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06F17/30
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司
• 代理人: 劉 芳

技術領域

本發明實施例涉及網絡廣告技術領域，特別涉及一種消費預估方法和裝置。

背景技術

消費預估是根據按照按點擊付費(Cost?Per?Click；以下簡稱：CPC)模式計費的廣告所購買的拍賣詞，以及該廣告展現的匹配模式、競價、擱置信息、投放地域和預算等屬性信息，預測該廣告在在線推廣系統中未來一周的平均點擊次數、消費、平均點擊價格(Average?Click?Price；以下簡稱：ACP)和排名情況。

現有的消費預估方法主要有兩種：一種是基于瞬時系統的真實展現和競價情況，虛擬N次展現，將待預測的廣告進行插入排序，得到計費和排名。但是這種方式只能提供ACP和排名的預估，并且由于瞬時系統的真實展現情況，無法體現出不同時間的展現的差異，預估的準確程度較低。

現有的另一種消費預估方法是基于統計的方式，基于待預測廣告的歷史點擊次數、消費、ACP和排名情況，以及其購買的拍賣詞的歷史點擊次數、消費、ACP和排名情況，通過回歸、時序或機器學習的方式得到預估結果。雖然這種方式可以提供所有的預估結果，但是由于這種方式完全采用統計的方式，使得最終的預估結果偏向平滑，尤其在待預測廣告的屬性出現較大改變時，預估結果的準確程度較低。另外，在采用機器學習的方式進行消費預估時，模型的建立以及模型的更換都是非常耗時的。

發明內容

本發明實施例提供一種消費預估方法和裝置，以實現提高消費預估的準確度，簡化消費預估的過程。

本發明實施例提供了一種消費預估方法，包括：

根據待預測廣告的拍賣詞、匹配模式、投放時間和推廣地域，遍歷點擊展現匹配日志，獲得符合展現條件的歷史展現記錄；

根據預定的排序規則將所述待預測廣告插入所述歷史展現記錄中的廣告隊列，確定所述待預測廣告在所述歷史展現記錄中的排名位次；

根據所述待預測廣告的匹配模式、所述排名位次的點擊到達率和所述歷史展現記錄展現的廣告條數，確定所述待預測廣告在獲得的每一條歷史展現記錄中的概率點擊量和所述概率點擊量對應的消費；并根據所述待預測廣告在獲得的每一條歷史展現記錄中的排名位次，確定排名預估值；

根據獲得的所有概率點擊量的平均值，確定點擊預估值；根據獲得的所有消費的平均值，確定消費預估值；根據所述點擊預估值和所述消費預估值確定平均點擊價格的預估值。

本發明實施例還提供一種消費預估裝置，包括：

記錄獲得模塊，用于根據待預測廣告的拍賣詞、匹配模式、投放時間和推廣地域，遍歷點擊展現匹配日志，獲得符合展現條件的歷史展現記錄；

排名確定模塊，用于根據預定的排序規則將所述待預測廣告插入所述記錄獲得模塊獲得的歷史展現記錄中的廣告隊列，確定所述待預測廣告在所述歷史展現記錄中的排名位次；

概率點擊量獲得模塊，用于根據所述待預測廣告的匹配模式、所述排名確定模塊確定的排名位次的點擊到達率和所述歷史展現記錄展現的廣告條數，確定所述待預測廣告在獲得的每一條歷史展現記錄中的概率點擊量和所述概率點擊量對應的消費；

排名預估值確定模塊，用于根據所述待預測廣告在獲得的每一條歷史展現記錄中的排名位次，確定排名預估值；

點擊預估值確定模塊，用于根據所述概率點擊量獲得模塊獲得的所有概率點擊量的平均值，確定點擊預估值；

消費預估值確定模塊，用于根據所述概率點擊量獲得模塊獲得的所有消費的平均值，確定消費預估值；

平均點擊價格預估值確定模塊，用于根據所述點擊預估值確定模塊確定的點擊預估值和所述消費預估值確定模塊確定的消費預估值確定平均點擊價格的預估值。

本發明實施例利用歷史一段時間的點擊展現匹配日志建立廣告展現點擊過程的環境，然后根據待預測廣告的廣告屬性查找符合該待預測廣告的推廣條件的有點擊的歷史展現記錄，并根據預定的排序規則確定待預測廣告在查找到的歷史展現記錄中的排名位次，進而可以根據待預測廣告的廣告屬性和排名位次確定待預測廣告的概率點擊量，并對概率點擊量進行修正，同時參考流量的變化，確定點擊預估值和消費預估值，排名預估值即為出現次數最多的排名位次。從而實現了充分利用歷史數據和待預測廣告的廣告屬性，進行消費預估，提高了消費預估的準確度，并且簡化了消費預估的過程。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。