[發明專利]廣告投放方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202011206819.5
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112270569A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 周鵬程;戴輝輝
• 申請（專利權）人: 創新奇智（成都）科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N20/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 鐘揚飛

1.一種廣告投放方法，其特征在于，包括：

將待推廣對象的多個廣告投放策略作為已訓練的廣告評估模型的輸入，獲得所述廣告評估模型輸出的與每一廣告投放策略對應的預測評估參數；

基于所述廣告投放策略構建多種廣告投放組合，每一廣告投放組合包括預設數量的廣告投放策略；

基于每一廣告投放組合中每一廣告投放策略對應的預測評估參數，根據均值-方差模型計算每一廣告投放組合最大的整體評估參數；

篩選出所述整體評估參數最大的指定數量的廣告投放組合，并依據所述廣告投放組合中廣告投放策略進行廣告投放。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述廣告投放策略作為所述廣告評估模型的輸入之前，所述方法還包括：

依據所述待推廣對象的基礎類別，查找預設的目標受眾庫，獲得對應于所述基礎類別的受眾特征；其中，所述目標受眾庫包括與每一基礎類別對應的多種受眾特征；

根據預設特征關聯策略，確定與所述受眾特征相關聯的多種特征數據；

依據所述多種特征數據構造所述廣告投放策略。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述廣告投放策略作為所述廣告評估模型的輸入之前，所述方法還包括：

對多個廣告投放平臺的數據報表進行標準化處理，獲得對應于多個廣告投放平臺的標準數據報表；其中，所述標準數據報表中包括廣告投放策略中多個維度的特征數據和對應的評估參數；

依據所述標準數據報表中多個廣告投放策略中多個維度的特征數據，構造樣本數據；其中，所述樣本數據的標簽為所述廣告投放策略對應的評估參數；

根據攜帶標簽的所述樣本數據對機器學習模型進行訓練，獲得所述廣告評估模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據攜帶標簽的所述樣本數據對機器學習模型進行訓練，獲得所述廣告評估模型，包括：

將所述樣本數據作為所述機器學習模型的輸入，獲得所述機器學習模型輸出的預測評估參數；

根據所述預測評估參數與所述樣本數據對應的評估參數之間的差異，調整所述機器學習模型的網絡參數；

重復上述過程，直至所述機器學習模型收斂，獲得所述廣告評估模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述待推廣對象進行廣告投放后，所述方法還包括：

對所述廣告投放策略指示的廣告投放平臺的數據報表進行標準化處理，獲得標準數據報表；其中，所述標準數據報表中包括廣告投放策略中多個維度的特征數據和對應的評估參數；

依據所述標準數據報表中多個廣告投放策略中多個維度的特征數據，構建樣本數據；其中，所述樣本數據的標簽為所述廣告投放策略對應的評估參數；

根據攜帶標簽的所述樣本數據對廣告評估模型進行訓練，獲得更新后的廣告評估模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據攜帶標簽的所述樣本數據對廣告評估模型進行訓練，獲得更新后的廣告評估模型，包括：

將所述樣本數據作為所述廣告評估模型的輸入，獲得所述廣告評估模型輸出的預測評估參數；

根據所述預測評估參數與所述樣本數據對應的評估參數之間的差異，調整所述廣告評估模型的網絡參數；

重復上述過程，直至所述廣告評估模型收斂，獲得更新后的廣告評估模型。

7.一種廣告投放裝置，其特征在于，包括：

預測模塊，用于將待推廣對象的多個廣告投放策略作為已訓練的廣告評估模型的輸入，獲得所述廣告評估模型輸出的與每一廣告投放策略對應的預測評估參數；

構建模塊，用于基于所述廣告投放策略構建多種廣告投放組合，每一廣告投放組合包括預設數量的廣告投放策略；

計算模塊，用于基于每一廣告投放組合中每一廣告投放策略對應的預測評估參數，根據均值-方差模型計算每一廣告投放組合最大的整體評估參數；

投放模塊，用于篩選出所述整體評估參數最大的指定數量的廣告投放組合，并依據所述廣告投放組合中廣告投放策略進行廣告投放。