[發明專利]一種基于廣告大數據的推廣方法及終端在審
| 申請號: | 202210095127.0 | 申請日: | 2022-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN114418650A | 公開(公告)日: | 2022-04-29 |
| 發明(設計)人: | 張芮 | 申請(專利權)人: | 深圳市鑫悅匯網絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 福州市博深專利事務所(普通合伙) 35214 | 代理人: | 林振杰 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區粵海街道*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 廣告 數據 推廣 方法 終端 | ||
1.一種基于廣告大數據的推廣方法,其特征在于,包括步驟:
S1、獲取待推廣產品的歷史迭代產品的推廣策略和推廣效果,所述推廣策略包括推廣渠道以及每一個推廣渠道的推廣費用;
S2、獲取所述待推廣產品所對應的競爭產品的推廣策略和推廣效果以及所述歷史迭代產品所對應的競爭產品的推廣策略和推廣效果;
S3、根據待推廣產品所對應的競爭產品、歷史迭代產品以及所述歷史迭代產品所對應的競爭產品這三類產品的不同推廣策略和不同推廣效果得出最優的推廣策略,將最優的推廣策略作為所述待推廣產品的推廣策略。
2.根據權利要求1所述的一種基于廣告大數據的推廣方法,其特征在于,所述步驟S3具體為:
S31、將所述待推廣產品所對應的競爭產品、所述歷史迭代產品和所述歷史迭代產品所對應競爭產品的每一個推廣策略添加對應的產品特征之后作為一個輸入參數且將每一個推廣策略所對應的推廣效果作為輸出參數,以得到訓練集;
S32、將所述訓練集輸入到卷積神經網絡模型中進行訓練,以得到訓練好的推廣效果學習模型;
S33、在當前推廣渠道列表內和當前推廣費用范圍內隨機生成多個待驗證推廣策略,將每一個所述待驗證推廣策略依次輸入到推廣效果學習模型以分別得到多個已驗證推廣效果;
S34、根據每一個待驗證推廣策略和所對應的已驗證推廣效果對當前推廣渠道列表內和當前推廣費用范圍進行優化,得到已優化推廣渠道列表和已優化推廣費用范圍,并將其分別替換所述步驟S33中的當前推廣渠道列表和所述當前推廣費用范圍后循環執行所述步驟S33和步驟S34;
S35、直至達到預設循環次數,或者所述步驟S34中優化后的推廣渠道列表已連續多次保持不變且優化后的推廣渠道列表內的每一個推廣渠道的推廣費用范圍在連續多次內的方差均小于預設閾值,則將最終推廣渠道列表和所述最終推廣渠道列表內每一個推廣渠道的最終推廣費用范圍作為所述待推廣產品的推廣策略。
3.根據權利要求2所述的一種基于廣告大數據的推廣方法,其特征在于,所述步驟S33中隨機生成的每一個待驗證推廣策略互不相同。
4.根據權利要求3所述的一種基于廣告大數據的推廣方法,其特征在于,所述步驟S35還包括:
在某一次已優化推廣渠道列表內和已優化推廣費用范圍內所能組合的所有推廣策略均已輸入到推廣效果學習模型時,則將這一次的已優化推廣渠道列表作為最終推廣渠道列表,將這一次已優化推廣渠道列表內每一個推廣渠道的已優化推廣費用范圍作為所述最終推廣渠道列表內每一個推廣渠道的最終推廣費用范圍。
5.根據權利要求1至4任一所述的一種基于廣告大數據的推廣方法,其特征在于,所述步驟S33中的當前推廣渠道列表包括有固定渠道和可選渠道;
所述步驟S33中僅對所述可選渠道進行隨機選取;
所述步驟S34中僅對所述可選渠道進行優化。
6.一種基于廣告大數據的推廣終端,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟:
S1、獲取待推廣產品的歷史迭代產品的推廣策略和推廣效果,所述推廣策略包括推廣渠道以及每一個推廣渠道的推廣費用;
S2、獲取所述待推廣產品所對應的競爭產品的推廣策略和推廣效果以及所述歷史迭代產品所對應的競爭產品的推廣策略和推廣效果;
S3、根據待推廣產品所對應的競爭產品、歷史迭代產品以及所述歷史迭代產品所對應的競爭產品這三類產品的不同推廣策略和不同推廣效果得出最優的推廣策略,將最優的推廣策略作為所述待推廣產品的推廣策略。
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