[發明專利]一種信息展示方法和裝置

有效

• 申請號: 201110433532.0
• 申請日: 2011-12-21
• 公開（公告）號: CN103177371A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發明（設計）人: 楊潔;劉凱鵬
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F17/30
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 蘇培華

技術領域

本申請涉及網絡技術領域，特別是涉及一種信息展示方法和裝置。

背景技術

從廣告的展現和點擊歷史中，統計得到每個廣告的點擊率是任何互聯網廣告系統的核心問題。它是處理過程中對廣告的質量進行打分，進而實現廣告排序展現的重要基礎數據。對于用戶需求的某一類型的各種廣告，需要公平有效的將該類型的廣告按客觀順序展現給用戶。

廣告的展現位置是影響點擊次數和點擊率的一個重要因素。實際應用中，需要在統計的過程中消除由于展現位置所造成的影響。這是因為：

(1)位置對廣告點擊率的影響是客觀存在的。在同一個廣告序列中，兩個完全一樣的廣告，排在第一位和排在最后一位，前者點擊率會遠遠大于后者。這是因為用戶在瀏覽網頁(廣告列表)時一般是按照從上到下、從左到右的順序，而在點擊目標(廣告)之后，往往伴隨意識轉移，從而減小點擊后續廣告的概率。

(2)對廣告進行基于點擊率或者ECPM(effective?cost?per?mille，每一千次展示可以獲得的廣告收入)排序，需要統一的、與位置無關的點擊率。

(3)此外，如果不能很好的剝離位置因素，還會帶來馬態效應，影響廣告系統的整體效果。比如曾經因為某些因素(比如，初期競價較高，或者廣告系統不穩定)，排序靠前的廣告，得到更多的點擊，獲得高點擊率，進而更容易獲得更多點擊和流量。

現有技術中，對廣告點擊率消除位置因素影響的方法(一下稱為位置歸一化方法)主要有：

1.1.基于查看假設(Examination?Hypothesis)的一系列位置歸一化方法。它在學術界被廣泛討論。可以參考貝葉斯網絡模型：從PB級的規模數據文件相關的精確推理(Bayesian?Browsing?Model：Exact?Inference?of?DocumentRelevance?from?Petabyte-Scale?Data)。該方法認為，并不是所有被展現的廣告都是被用戶看到的，位置越靠前的廣告越容易被看到，位置越靠后的廣告越不容易被看到，所以它的“有效”展現量應該比真實的少。基于此，該方法對普通用戶的瀏覽廣告行為進行假設和建模。這種刪除方法依賴于假設的正確與否，但是假設又難于驗證。此外，它使得大量的廣告展現數據被視為無效，因此得到的廣告點擊率與廣告系統整體點擊率通常會有數量級上的差異，這種差異如何映射，尚未很好解決。

2、只使用某一個固定位置(比如展現的第一個位置)的廣告點擊率作為一個廣告的點擊率。這種做法一方面忽略了大量其他位置的廣告展現和點擊歷史，另一方面帶來數據稀疏性問題，在第一個位置有足夠展現和點擊歷史的廣告，畢竟只是所有廣告的一部分。

3、利用不同位置上的廣告點擊率正態分布標準差的歸一化方法(Baseline)，假設認為某個位置上的廣告點擊率是正態分布的，但是從實際的數據上看，這個假設并不被滿足，會導致比較大的誤差。

發明內容

本申請提供一種信息展示方法和裝置，以提高對各位置上的各廣告進行標準化排序的客觀性、真實性和有效性。

為了解決上述問題，本申請公開了一種信息展示方法，包括：

請求接收步驟，接收用戶端的請求；

信息查詢返回步驟，根據所述請求查詢并獲取相應廣告，并基于廣告在標準位置上的最終點擊率返回至少一個廣告；

其中，所述的各個廣告在標準位置上的最終點擊率通過以下步驟獲得：

獲取步驟，獲取一段時間內的各位置所述請求對應的各廣告的廣告展示數和廣告點擊數；

點擊率統計步驟，統計同一廣告在不同位置上的點擊率，得到各個廣告在各個位置上的點擊率；

轉化步驟，針對一廣告在不同位置上的點擊率，當其非零時，基于點擊率的對數值，采用一般正態分布之間的轉化方法，將該點擊率歸一化為標準位置上的點擊率；

整合步驟，對該廣告各個轉換后的點擊率整合得到此廣告在標準位置上的最終點擊率。

優選的，所述的用戶端請求包括：

客戶端對目標商品的搜索請求，或者管理端對目標廣告的展示請求。

優選的，所述根據所述請求查詢相應廣告，并基于廣告在標準位置上的最終點擊率返回至少一個廣告包括：

根據用戶端對目標商品的搜索請求，在服務器端查詢并獲取與目標商品對應的廣告，返回至少一個排序靠前的廣告至用戶端；所述排序基于廣告在標準位置上的最終點擊率進行排序；

或者，根據用戶端對目標廣告的展示請求，在服務器端查詢并獲取各目標廣告，返回至少一個排序靠前的廣告至用戶端；所述排序基于廣告在標準位置上的最終點擊率進行排序。