[發明專利]一種搜索引擎廣告關鍵詞投放的優化方法及裝置

在審

• 申請號: 201910072923.0
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109636491A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 鄭文祥;羅一恒
• 申請（專利權）人: 西窗科技（蘇州）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種搜索引擎廣告關鍵詞投放的優化方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待優化廣告的優化配置數據，所述優化配置數據至少包括用于指示所述待優化廣告所在廣告賬戶的賬戶標識以及所述待優化廣告的優化目標；

至少基于所述賬號標識，獲取所述待優化廣告所投放的關鍵詞的與所述優化目標相關聯的最新投放數據；

將所述最新投放數據作為優化模型的輸入以獲得所述關鍵詞的最優出價價格，所述優化模型是預先利用所述關鍵詞的歷史投放數據訓練得到的，所述歷史投放數據為至少基于所述賬號標識獲取到的、且與所述優化目標關聯。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預先利用所述歷史投放數據訓練得到的所述優化模型的過程，包括：

從所述歷史投放數據中獲取訓練數據和測試數據；

對于指定算法中的每一個算法，采用該算法對所述訓練數據進行運算分析得到候選模型，并使用所述測試數據對所述候選模型進行測試得到所述候選模型預測出價價格的誤差；

選取誤差符合第一指定條件的所述候選模型作為優化模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述最新投放數據作為優化模型的輸入以獲得所述關鍵詞的最優出價價格之前，所述方法還包括：

對所述最新投放數據進行標準化處理。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述賬號標識，獲取所述待優化廣告所投放的關鍵詞的與所述優化目標相關聯的最新投放數據之前，所述方法還包括：

獲取用于觸發所述關鍵詞中的任意一個或多個目標關鍵詞的自然搜索詞；

計算所述自然搜索詞和所述自然搜索詞所觸發的各個所述目標關鍵詞之間的相關度；

將相關度符合第二指定條件且不在所述關鍵詞中的所述自然搜索詞添加至所述關鍵詞中。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算所述自然搜索詞和所述自然搜索詞所觸發的各個所述目標關鍵詞之間的相關度之前，所述方法還包括：

至少基于所述自然搜索詞的點擊率對所述自然搜索詞進行篩選。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述優化配置數據還包括優化周期的情況下，所述方法還包括：

按照所述優化周期定時執行所述至少基于所述賬號標識，獲取所述待優化廣告所投放的關鍵詞的與所述優化目標相關聯的最新投放數據。

7.一種搜索引擎廣告關鍵詞投放的優化裝置，其特征在于，所述裝置包括：第一獲取模塊、第二獲取模塊和優化模塊，所述優化模塊中包括模型訓練單元；

所述第一獲取模塊，用于獲取待優化廣告的優化配置數據，所述優化配置數據至少包括用于指示所述待優化廣告所在廣告賬戶的賬戶標識以及所述待優化廣告的優化目標；

所述第二獲取模塊，用于至少基于所述賬號標識，獲取所述待優化廣告所投放的關鍵詞的與所述優化目標相關聯的最新投放數據；

所述模型訓練單元，用于預先利用所述關鍵詞的歷史投放數據訓練得到優化模型，所述歷史投放數據為至少基于所述賬號標識獲取到的、且與所述優化目標關聯；

所述優化模塊，用于將所述最新投放數據作為優化模型的輸入以獲得所述關鍵詞的最優出價價格。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述模型訓練單元，具體用于：

從所述歷史投放數據中獲取訓練數據和測試數據；對于指定算法中的每一個算法，采用該算法對所述訓練數據進行運算分析得到候選模型，并使用所述測試數據對所述候選模型進行測試得到所述候選模型預測出價價格的誤差；選取誤差符合第一指定條件的所述候選模型作為優化模型。

9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：關鍵詞更新模塊；

所述關鍵詞更新模塊，用于獲取用于觸發所述關鍵詞中的任意一個或多個目標關鍵詞的自然搜索詞；計算所述自然搜索詞和所述自然搜索詞所觸發的各個所述目標關鍵詞之間的相關度；將相關度符合第二指定條件且不在所述關鍵詞中的所述自然搜索詞添加至所述關鍵詞中。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述關鍵詞更新模塊，還用于：

至少基于所述自然搜索詞的點擊率對所述自然搜索詞進行篩選。