[發明專利]廣告投放信息處理方法

在審

• 申請號: 202010938809.4
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN112215348A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 梁國盛;劉恒;敖日明;溫嘉銘;王春雷
• 申請（專利權）人: 廣州小邁網絡科技有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06Q30/02
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 常柯陽

本發明公開了一種廣告投放信息處理方法，應用在廣告信息處理技術中，該方法包括以下步驟：獲取通過推廣渠道的獲得的多個用戶在應用程序中的行為數據；根據多個所述行為數據分析所述推廣渠道的投放效果信息和建議價格，所述投放效果信息包括預估收益和預估留存率；獲取廣告投放信息；根據所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息得到所述推廣渠道的廣告投放策略。該方法可以改善用戶的決策效率，而且可以優化用戶的廣告投放收益。

技術領域

本發明涉及廣告信息處理技術，尤其是一種廣告投放信息處理方法。

背景技術

因目前市場流量用戶數據相對混雜，在市場投放時，在獲取用戶后更在意用戶的收益表現，從而決定流量計劃停投，但運營人員往往缺少運營數據預估的經驗，故無法直接把控。目前市面上大部分主流的投放平臺，只有在流量新增達標后增加預算的功能，沒有把控用戶質量維度，主要以增加流量手段。

在現有技術中，用戶需要自己分析數據，通過報表等進行統計，不能智能化推薦策略。

發明內容

為解決上述技術問題的至少之一，本發明的目的在于：提供一種廣告投放信息處理方法，以實現智能化的廣告投放策略推薦。

本發明實施例提供了一種廣告投放信息處理方法，包括以下步驟：

獲取通過推廣渠道的獲得的多個用戶在應用程序中的行為數據；

根據多個所述行為數據分析所述推廣渠道的投放效果信息和建議價格，所述投放效果信息包括預估收益和預估留存率；

獲取廣告投放信息；

根據所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息得到所述推廣渠道的廣告投放策略。

在一些實施例中，根據多個所述行為數據分析所述推廣渠道的投放效果信息，具體包括：

將每個所述行為數據輸入到經過訓練的神經網絡模型中得到每個用戶的預估收益和留存概率；

計算所有用戶的預估收益的平均值作為所述推廣渠道的預估收益；

根據各用戶的留存概率的平均值作為所述預估留存率。

在一些實施例中，所述根據多個所述行為數據分析所述推廣渠道的建議價格，具體包括：

根據所述預估收益和預估留存率計算所述建議價格。

在一些實施例中，所述行為數據包括點擊路徑、使用次數或者使用時長中的至少一種。

在一些實施例中，所述廣告投放信息包括投放價格、期望留存率和期望收益。

在一些實施例中，所述根據所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息得到所述推廣渠道的廣告投放策略，具體包括：

當所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息，滿足第一預設條件時，將所述推廣渠道的廣告投放策略確定為削減投放；

當所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息，滿足第二預設條件時，將所述推廣渠道的廣告投放策略確定為維持投放；

當所述投放效果信息、所述建議價格和廣告投放信息，滿足第三預設條件時，將所述推廣渠道的廣告投放策略確定為增加投放。

在一些實施例中，所述第一預設條件為：

當投放價格和建議價格之比大于第一預設值、期望留存率和預估留存率之比小于第二預設值以及期望收益和預估收益之比小于第三預設值。

在一些實施例中，所述第二預設條件為：

投放價格和建議價格之比小于第一預設值、期望留存率和預估留存率之比小于第二預設值且期望收益和預估收益之比小于第三預設值；