[发明专利]一种信息投放的方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及计算机应用领域，尤其涉及一种信息投放的方法及装置。

背景技术

电子商务网站近年来蓬勃发展，而它的一个基本功能是当用户查询所需商品时，投放候选商品集。付费推广则是在用户查询时，在搜索结果页的适当位置投放付费推广的商品信息。然而商品信息数量庞大，可供用户查看的空间却有限，如何选择合适的商品信息就是一个十分关键的问题。

早期的排序方法是按照广告信息主付费金额的大小进行排序，即众所周知的“竞价排名”。这种排序方法的缺点是，如果不适当的商品信息付费金额大，如不相关商品信息，会排在靠前的位置，这使得用户得到不相关商品信息，而相关的商品只有很低的点击率，这浪费了相关的计算资源和网络带宽。基于上述原因，推出了广告信息的ecpm排序(effective cost per mille，每一千次展示可以获得的广告收入)方案。对每个查询下的每条广告信息打出一个静态质量得分(staticScore)，用质量得分乘以价格(bidPrice)作为排序的最后的依据为(rankScore)。

rankScore＝bidPrice×staticScore

问题于是转移到质量得分的计算上，而广告信息的历史点击率则是其中非常重要的一个因素。计算广告信息点击率的一种方法是：

1、综合点击日志和浏览日志，计算每一条查询浏览次数和查询出的广告信息的点击次数；

2、累积一定天数的历史数据；

3、用每条查询下的广告信息的点击数/浏览数得到点击率；

当广告信息pv(广告信息浏览数)很少的时候，上述方法得出的点击率会不准确也会让点击率变化范围很大，因此有改进的方法考虑广告信息的平均点击率，当广告信息的点击次数或者浏览次数小于一定数量的时候(通常用置信度85％来衡量)，采用广告信息平均点击率。这时方法变成了：

1、综合点击日志和浏览日志，计算每一条查询浏览次数和查询出的广告信息的点击次数；

2、累积一定天数的历史数据；

3、计算广告信息平均点击率；

4、计算可信的点击数阈值；

5、看每条查询下广告信息点击数是否达到点击数阈值，如果达到，则用广告信息自身的点击数/浏览数得到点击率，否则采用服务器默认点击率；

本申请申请人在实现本申请的过程中，发现上述技术中至少存在如下技术问题：

使用精确到每个广告信息的点击率(点击数/展示数)会在广告展示次数不足时，导致点击数阈值不可信，使得广告信息的点击率会有较大的波动，进而广告信息的质量得分不稳定。并且对展示数量不足的广告信息全都使用默认的点击率则虽然保持了分数稳定，却会忽略广告的自身点击率广告信息，从而会无法区别广告优劣，导致广告信息的投放准确性降低，并且广告信息的投放时受到劣质广告信息影响导致的投放效率不稳定。

发明内容

本申请提供了一种信息投放的方法及装置，用于解决现有的信息投放的准确性低，并且信息投放的效率不稳定的问题。

一种信息投放的方法，服务器根据信息的点击日志和浏览日志，获得预设时间段内每一条信息的浏览数和点击数，包括：

根据预设的分层归类条件，将获得的所有信息归类为M层，其中，从第M层到第一层中每一层的分层归类条件的逐渐增多，M为大于等于1的正整数；

根据每一层中包括的信息的浏览数和点击数获得每一层的平均点击率；

根据所述M层中第M层点击率的方差以及第M-1层的平均点击率和第M-1层的浏览数获得所述第M-1层的可信阈值，并依次获得每一层的可信阈值；

判定每条信息的浏览数和/或点击数是否达到所述M层中第一层的可信阈值，如果当前处理的信息达到则用该条信息的点击数和浏览数获得点击率，如果所述当前处理的信息的浏览数和/或点击数未达到第一层的可信阈值，则获得一个预测点击率；

根据获得所述预测点击率对所述所有信息进行排序；

返回排序靠前的所述信息。

一种显示信息的装置，包括：

分层归类单元，用于根据预设的分层归类条件，将获得的所有信息归类为M层，其中，从第M层到第一层中每一层的分层归类条件逐渐增多，M为大于等于1的正整数；

平均点击率生成单元，用于根据每一层中包括的信息的浏览数和点击数获得每一层的平均点击率；

可信阈值生成单元，用于根据所述M层中第M层点击率的方差以及第M-1层的平均点击率和第M-1层的浏览数获得所述第M-1层的可信阈值，并依次获得每一层的可信阈值；