[发明专利]一种信息投放方法及装置在审
申请号: | 201610491441.5 | 申请日: | 2016-06-28 |
公开(公告)号: | CN107545453A | 公开(公告)日: | 2018-01-05 |
发明(设计)人: | 吴黎霞 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06K9/62 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司11291 | 代理人: | 任嘉文 |
地址: | 英属开曼群岛大开曼*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信息 投放 方法 装置 | ||
技术领域
本申请涉及信息技术领域,尤其涉及一种信息投放方法及装置。
背景技术
近年来,数据交互平台蓬勃发展,伴随着的数据交互平台的信息投放也发展迅猛,分别衍生出了按展现量收费的信息(例如CPM广告),按点击收费的信息(例如CPC广告)等。近期,实时竞价(Real Time Biding,RTB)模式越来越受到信息投放主的欢迎,与传统信息模式通过对关键词或者标签设置固定价格来售卖信息位不同;RTB模式将各信息位的每个流量作为售卖单元,各需求方平台(Demand Side Platform,DSP)根据每个流量对各自的价值选择是否竞价;如果这个流量对应的用户是本DSP代表的信息投放主的目标用户,则应选择竞价,而如果该用户对信息投放主推广的信息中的目标物体并不感兴趣,若仍然采用现有技术对所有用户都推送信息,则对这类用户竞价并投放信息势必增加了信息投放主的无效信息投放,即增加了成本,浪费了资源,同时对用户的体验也是巨大的伤害。
发明内容
本申请实施例提供了一种信息投放方法及装置,用以实现有针对性地向用户投放信息,提高信息投放的用户定位的准确性,并且扩大目标用户范围,进而提高信息投放效果,节约成本,避免资源浪费。
本申请实施例提供的一种信息投放方法,包括:
提供用户集合,将用户集合划分为第一用户集合、第二用户集合和第三用户集合;
确定在第三用户集合中归属于第一用户集合的目标用户;
向所述目标用户投放信息。
通过该方法提供用户集合,将用户集合划分为第一用户集合、第二用户集合和第三用户集合,确定在第三用户集合中归属于第一用户集合的目标用户,向所述目标用户投放信息,从而实现了更有针对性地向用户投放广告,而不是向所有用户投放广告,提高了信息投放的用户定位的准确性,并且扩大了目标用户的范围,进而信息投放效果更佳,节约了成本,避免了资源浪费,并且可以避免对非目标用户的打扰,提高了用户的体验。
可选地,所述将用户集合划分为第一用户集合、第二用户集合和第三用户集合,具体包括:
将对在信息投放平台上已投放信息进行了点击并完成相应的数据交互的用户,确定为第一用户集合;
将对在信息投放平台上已投放信息进行了点击但并未进行相应的数据交互的用户,确定为第二用户集合;
将未对在信息投放平台上已投放的信息进行点击的用户,确定为第三用户集合。
可选地,所述确定在第三用户集合中归属于第一用户集合的目标用户,具体包括:
获取所述第一用户集合和所述第三用户集合中的用户在第三方数据平台上的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述第三用户集合中与所述第一用户集合中的用户存在相似关系的用户;
将所述第三用户集合中与所述第一用户集合中的用户存在相似关系的用户,确定为在第三用户集合中归属于第一用户集合的目标用户。
其中,所述第三用户集合中的用户可以理解为待定用户,一部分可能作为目标用户,另一部分可能作为非目标用户。
获取每一所述用户在第三方数据平台上的行为数据,并根据所述行为数据建立用户之间的相似关系,可以理解为根据每一所述用户在第三方数据平台上的行为数据,构建预测模型,用于预测哪些用户可以最终作为目标用户,哪些用户可以最终作为非目标用户,基于此进行的信息投放,相当于是基于半监督分类方法,较好地运用记录下来的非常庞大的用户数据,而这类用户数据的利用可以借助于这些用户在第三方数据平台(例如淘宝)上的行为数据,以充分发挥这类庞大的用户数据的价值。
由此可见,本申请实施例提供的方法中,不仅仅利用已投放信息的用户数据得到的少量种子用户(即第一用户集合)及非目标用户数据(即第二用户集合),而且还利用每天记录下来的未参与竞价或者参与竞价但未成功的大量的用户数据(即第三用户集合);可以通过其他数据交互平台得到这些大量的用户在数据交互平台上的行为及目标物体交互数据。例如,本申请实施例充分利用第一用户集合、第二用户集合和第三用户集合的基于图的半监督分类方法(Linear Neighborhood Propagation,LNP,线性邻近点传播),来解决新业务DSP的受众选择或用户定位问题,通过所有用户在其他数据交互平台上的行为得到用户间的相似关系,利用该相似关系(每个用户最相似的K个用户)构成图,并在构造的图上标记用户(包括第一用户集合、第二用户集合)的正、负标签传播到那些未标记的第三用户集合上,从而确定在第三用户集合中归属于第一用户集合的目标用户。
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