[發明專利]推廣信息投放方法、裝置、電子設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 202010843664.X
• 申請日: 2020-08-20
• 公開（公告）號: CN112053184A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發明（設計）人: 魏望;王業全;沈鑫;劉宏博;姜雙;尚利寧
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 李漢亮

1.一種推廣信息投放方法，其特征在于，包括：

獲取待推廣對象的投放線索和推廣信息集，所述推廣信息集包括所述待推廣對象的品牌推廣信息和效果推廣信息；

根據所述品牌推廣信息的點擊信息生成所述品牌推廣信息的基礎用戶集；

基于與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶，以所述基礎用戶集為基礎構建所述效果推廣信息的目標用戶集；

根據所述點擊信息預估所述效果推廣信息的點擊率；

基于所述待推廣對象的投放線索、目標用戶集以及預估的點擊率，分別對所述品牌推廣信息和效果推廣信息進行投放。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶，以所述基礎用戶集為基礎構建所述效果推廣信息的目標用戶集，包括：

獲取與所述品牌推廣信息之間的相似度大于第一預設相似度的參考品牌推廣信息；

確定與所述基礎用戶集中各用戶之間的相似度大于第二預設相似度的參考用戶；

根據所述參考品牌推廣信息和參考用戶，確定與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶；

將確定的候選用戶添加至所述基礎用戶集中，得到所述效果推廣信息的目標用戶集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述參考品牌推廣信息和參考用戶，確定與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶，包括：

采集所述參考品牌推廣信息的點擊信息，得到參考點擊信息；

將所述參考點擊信息對應的用戶以及所述參考用戶，確定為與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于與所述基礎用戶集中各用戶關聯的候選用戶，以所述基礎用戶集為基礎構建所述效果推廣信息的目標用戶集，包括：

對所述基礎用戶集中各用戶點擊所述品牌推廣信息的情況進行標注，得到標注后用戶集；

采集未標注用戶集，所述未標注用戶集包括多個未標注的樣本用戶；

獲取預設用戶集構建模型；

基于所述標注后用戶集和所述未標注用戶集對預設用戶集構建模型進行訓練，以構建所述效果推廣信息的目標用戶集。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述標注后用戶集和所述未標注用戶集對預設用戶集構建模型進行訓練，以構建所述效果推廣信息的目標用戶集，包括：

將所述標注后用戶集確定為正樣本集；

確定所述正樣本集中的用戶數量，得到標注用戶數量；

從所述未標注用戶集選擇與標注用戶數量對應數量的未標注用戶，得到負樣本集；

基于所述正樣本集和負樣本集對預設用戶集構建模型進行訓練，以構建所述效果推廣信息的目標用戶集。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述正樣本集和負樣本集對預設用戶集構建模型進行訓練，以構建所述效果推廣信息的目標用戶集，包括：

利用所述正樣本集和負樣本集對預設用戶集構建模型進行訓練，得到目標用戶集構建模型；

基于所述目標用戶集構建模型預測各未標注的樣本用戶點擊所述品牌推廣信息的概率；

將預測的概率大于預設概率的樣本用戶確定為目標用戶，得到所述效果推廣信息的目標用戶集。

7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述點擊信息預估所述效果推廣信息的點擊率，包括：

獲取基礎點擊率預估模型；

根據所述點擊信息對所述基礎點擊率預估模型進行訓練，得到點擊率預估模型；

基于所述點擊率預估模型預估所述效果推廣信息的點擊率。