[發明專利]廣告點位貢獻值的確定方法和裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110653864.3
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113393270A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 王同樂;周星杰;王碩;李霞;孫澤懿
• 申請（專利權）人: 上海明略人工智能（集團）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 曾軍;吳雪

本申請提供了一種廣告點位貢獻值的確定方法和裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：獲取多個人群包，其中，每個人群包內包含多個廣告點位，每個廣告點位對應多個統計維度下的多條曝光記錄，人群包為評估廣告點位貢獻值的樣本數據；利用曝光記錄和統計維度，構建多個特征向量；利用第一方案對每個特征向量進行計算，得到第一訓練數據；利用每個人群包中轉化人數和對應的人群包的總曝光數量，確定第二訓練數據，其中，轉化人數為初始用戶通過廣告曝光轉化為目標用戶的數量；根據訓練模型、第一訓練數據以及第二訓練數據，確定目標模型，其中，目標模型用于得到每個廣告點位的貢獻值。本申請解決了現有不能較好地獲取到各個廣告點位貢獻值的問題。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，尤其涉及一種廣告點位貢獻值的確定方法和裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

廣告歸因是指廣告主在得到廣告投放效果之后對每個廣告點位上的投放效果進行反向追蹤的量化評估行為?；ヂ摼W的用戶瀏覽行為的可追蹤性奠定了廣告歸因實現的基礎。移動互聯網誕生以來，營銷研究人員一直在研究如何通過對曝光、搜索、購買等交互行為數據的追蹤，然后實現某個具體用戶在多個平臺上的行為的匹配和串聯，以便解決困擾人們已久的廣告投放效果評估以及投資優化難題。

相關技術中，提出一種多點歸因模型來評估廣告投放效果，其目的是要根據回收的投放數據評估這批數據中每個廣告點位上的貢獻。通常的做法是使用全體數據對所有點位進行馬爾可夫時間序列建模，估計出一個全局點位的貢獻；然后再從全體數據中丟掉與待估計點位相關的數據，再次使用馬爾可夫建模估計出一個貢獻值，前后兩個貢獻值的差值就是該點位的貢獻。但是，這種方法只有在可以獲取到每條廣告曝光記錄的用戶標識時才可以重建時間序列，但是受限于互聯網的“圍墻花園”技術、隱私政策、廣告數據獲取不完整等問題，廣告平臺存在無法回傳和用戶相關的任何信息的情況。

因此，相關技術中的多點歸因模型適用范圍較窄，不能較好地獲取到各個廣告點位相應的貢獻值，以解決廣告商投資優化的難題。

發明內容

本申請提供了一種廣告點位貢獻值的確定方法和裝置、存儲介質和電子設備，以至少解決相關技術中存在多點歸因模型適用范圍較窄，不能較好地獲取到各個廣告點位相應的貢獻值的問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種廣告點位貢獻值的確定方法，該方法包括：獲取多個人群包，其中，每個所述人群包內包含多個廣告點位，每個所述廣告點位對應多個統計維度下的多條曝光記錄，所述人群包為評估所述廣告點位貢獻值的樣本數據；利用所述曝光記錄和所述統計維度，構建多個特征向量；利用第一方案對每個所述特征向量進行計算，得到第一訓練數據；利用每個所述人群包中轉化人數和對應的人群包的總曝光數量，確定第二訓練數據，其中，所述轉化人數為初始用戶通過廣告曝光轉化為目標用戶的數量；根據訓練模型、所述第一訓練數據以及所述第二訓練數據，確定目標模型，其中，所述目標模型用于得到每個所述廣告點位的貢獻值。

根據本申請實施例的另一個方面，還提供了一種廣告點位貢獻值的確定裝置，該裝置包括：第一獲取單元，用于獲取多個人群包，其中，每個所述人群包內包含多個廣告點位，每個所述廣告點位對應多個統計維度下的多條曝光記錄，所述人群包為評估所述廣告點位貢獻值的樣本數據；構建單元，用于利用所述曝光記錄和所述統計維度，構建多個特征向量；第一計算單元，用于利用第一方案對每個所述特征向量進行計算，得到第一訓練數據；第一確定單元，用于利用每個所述人群包中轉化人數和對應的人群包的總曝光數量，確定第二訓練數據，其中，所述轉化人數為初始用戶通過廣告曝光轉化為目標用戶的數量；第二確定單元，用于根據訓練模型、所述第一訓練數據以及所述第二訓練數據，確定目標模型，其中，所述目標模型用于得到每個所述廣告點位的貢獻值。

可選地，第二確定單元中按照如下方式獲取每個待評估的廣告點位的貢獻值：獲取模塊，用于獲取待評估的廣告點位；確定模塊，用于根據所述待評估的廣告點位、所述第一訓練數據以及所述目標模型，確定所述待評估的廣告點位的貢獻值。