[發明專利]廣告在線預算平滑分配的方法及裝置、可讀存儲介質有效
| 申請號: | 201811043183.X | 申請日: | 2018-09-07 |
| 公開(公告)號: | CN109377257B | 公開(公告)日: | 2023-08-18 |
| 發明(設計)人: | 湯奇峰;方煒超 | 申請(專利權)人: | 上海晶贊融宣科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/0273 | 分類號: | G06Q30/0273;G06Q30/0241 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 李笑笑;吳敏 |
| 地址: | 200072 上海市靜安區靈*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 廣告 在線 預算 平滑 分配 方法 裝置 可讀 存儲 介質 | ||
一種廣告在線預算平滑分配的方法及裝置、可讀存儲介質,所述廣告在線預算平滑分配的方法包括根據廣告定向投放信息,獲取歷史捕獲數據;根據所述歷史捕獲數據,得到每分鐘的預測數據;采用所述每分鐘的預測數據,計算每分鐘的預算分配;根據線上廣告投放剩余的預算,對所述每分鐘的預算分配進行調整。上述方案可以有效地控制廣告在線預算的平滑分配,提高了線上廣告的投放效果。
技術領域
本發明屬于互聯網廣告技術領域,特別涉及一種廣告在線預算平滑分配的方法及裝置、可讀存儲介質。
背景技術
在需求方平臺(Demand?Side?Platform,DSP)廣告系統中,基于廣告投放方給的預算,根據流量各個時間段的效果,進行預算分配,優化廣告效果。在不同時間段的預算分配依據,可以分為以下兩種方法:第一種方法根據投放效果,比如在不同時間段、不同位置定位等歷史上的投放效果,可以考察點擊成本或者轉化成本;第二種方法則根據可以投放流量的流量大小來分配預算。
然而,兩種方法各有優缺點,第一種方法在總體預算較小的情況下,由于受樣本數較少的原因,在某些時間段統計的投放效果不夠準確;同時,該方法受本身投放影響較大,投放效果在不同的預算分配下會發生較大變化。對于第二種方法,由于考察流量客觀情況,因此不受廣告自身投放影響,但對投放效果的不是很敏感。
對于上述兩種方法,一般的預算分配到小時,而以小時為單位的預算分配過于粗放,對于投放策略來說不夠精確;同時,在流量波動大等特殊情況下,容易導致預算過早花完,使廣告投放的持續時間過短。
發明內容
本發明實施例解決的是投放策略不夠精確以及預算過早花完的問題。
為解決上述技術問題,本發明實施例提供一種廣告在線預算平滑分配的方法,廣告在線預算平滑分配的方法包括:根據廣告定向投放信息,獲取歷史捕獲數據;根據所述歷史捕獲數據,得到每分鐘的預測數據;采用所述每分鐘的預測數據,計算每分鐘的預算分配;根據線上廣告投放剩余的預算,對所述每分鐘的預算分配進行調整。
可選的,所述根據所述歷史捕獲數據,得到每分鐘的預測數據,包括:根據所述歷史捕獲數據,統計每小時的捕獲數據;采用所述每小時的捕獲數據進行SVR模型訓練,得到預算分配模型;根據所述預算分配模型,獲取所述每分鐘的預測數據,并根據所述每分鐘的預測數據計算每分鐘的預算分配。
可選的,所述SVR模型采用RBF核函數生成,其中,SVR模型的特征數據為預設時間段內的時間點,SVR模型的回歸的因變量為所述每小時的捕獲數據。
可選的,所述采用所述每小時的捕獲數據進行SVR模型訓練,得到預算分配模型,包括:將訓練特征和訓練目標值輸入SVR模型進行訓練,得到預算分配模型;其中:訓練特征的長度為預設時間段內的小時數量,訓練特征的向量值為預設時間段內對應的分鐘,訓練目標值為預設時間段內的捕獲數據。
可選的,所述根據所述預算分配模型,獲取每分鐘的預測數據,包括:將預測特征輸入所述預算分配模型進行預測,得到每分鐘的預測數據;其中,所述預測特征為預設時間段內每一分鐘對應的時間點。
可選的,所述采用所述每分鐘的預測數據,計算每分鐘的預算分配,包括:采用如下公式計算所述每分鐘的預算分配:其中,minuteBudget為某分鐘i的預算分配,1≤i≤n,n為預設時間段內的總分鐘數量,Budget為總預算,pi為某分鐘i的預測數據。
可選的,所述根據線上廣告投放剩余的預算,對所述每分鐘的預算分配進行調整,包括:采用如下公式計算調整后的所述每分鐘預算分配:其中,minuteBudget為調整后的某分鐘i的預算分配,Now≤i≤n,Now為剩余的分鐘數量,n為預設時間段內的總分鐘數量,BudgetRemain為剩余預算,pi為某分鐘i的預測數據。
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