[发明专利]一种竞价方法和装置

权利要求书

1.一种竞价方法，该方法包括：

建立所述CTR估计模型、CTR校准模型、媒体质量评估模型、CVR估计模型和概率黑白名单模型中的至少一个模型；

融合所建立的模型；

对于给定的KPI参数，获取广告投放的历史数据和实时数据，基于所融合的模型，对待投放的广告流量价值进行估计；

基于所述估计得到的流量价值，确定合适的出价策略进行竞价。

2.根据权利要求1所述的竞价方法，其中，

所建立的CTR估计模型用于基于贝叶斯统计方法估计点击率；或/和，

所建立的CTR校准模型用于采用Log线性回归算法捕捉基于所述CTR估计模型得到的CTR值和真实CTR值的总体对应关系；或/和，

所建立的媒体质量评估模型，用于基于多种数据对媒体的质量进行综合评分；或/和，

所建立的概率黑白名单模型，用于为每个名单设定一个黑白调整系数，以区分所述各名单为黑名单或白名单的概率；或/和，

在所述竞价中，至少基于以下两个因素进行出价：不同预测CTR区段实际CPC、不同时间段的CPM、CPC、CPA及平均竞得率。

3.根据权利要求2所述的竞价方法，其中，所述CTR校准模型还用于：基于Log线性回归算法，使用局部回归的方法捕捉局部非线性特征，并使所述回归呈单调递增。

4.根据权利要求2所述的竞价方法，其中，所建立的媒体质量评估模型至少基于到达率、二跳数或/和广告环境指数对媒体的质量进行综合评分，得到一个实际定义在正实数集并且连续的质量评分值。

5.根据权利要求1-4任一项所述的竞价方法，其中，

所述特定的KPI为CPA时，所述竞价方法还包括：

至少建立CTR估计模型和CVR估计模型；

基于概率的链式法则融合所建立的CTR模型和CVR模型。

6.一种竞价装置，该装置包括：

模型建立模块，用于建立所述CTR估计模型、CTR校准模型、媒体质量评估模型、CVR估计模型和概率黑白名单模型中的至少一个模型；

模型融合模块，用于融合所建立的模型；

流量价值估计模块，对于给定的KPI参数，用于获取广告投放的历史数据和实时数据，基于所融合的模型，对待投放的广告流量价值进行估计；

竞价模块，基于所述估计得到的流量价值，确定合适的出价策略进行竞价。

7.根据权利要求6所述的竞价装置，其中，

所建立的CTR估计模型用于基于贝叶斯统计方法估计点击率；或/和，

所建立的CTR校准模型用于采用Log线性回归算法捕捉基于所述CTR估计模型得到的CTR值和真实CTR值的总体对应关系；或/和，

所建立的媒体质量评估模型，用于基于多种数据对媒体的质量进行综合评分；或/和，

所建立的概率黑白名单模型，用于为每个名单设定一个黑白调整系数，以区分所述各名单为黑名单或白名单的概率；或/和，

所建立的出价模型，用于至少基于以下两个因素进行出价：不同预测CTR区段实际CPC、不同时间段的CPM、CPC、CPA及平均竞得率。

8.根据权利要求7所述的竞价装置，其中，所述CTR校准模型还用于：基于Log线性回归算法，使用局部回归的方法捕捉局部非线性特征，并使所述回归呈单调递增。

9.根据权利要求7所述的竞价装置，其中，所建立的媒体质量评估模型至少基于到达率、二跳数或/和广告环境指数对媒体的质量进行综合评分，得到一个实际定义在正实数集并且连续的质量评分值。

10.根据权利要求6-9任一项所述的竞价装置，其中，所述特定的KPI为CPA时，在所述竞价装置中：

所述模型建立模块至少建立CTR估计模型和CVR估计模型；

所述模型融合模块基于概率的链式法则融合所建立的CTR模型和CVR模型。