[发明专利]一种广告投放方法及装置

权利要求书

1.一种广告投放方法，其特征在于，包括：

在接收到广告投放请求后，通过流量漏斗策略确定广告素材来源；

当广告素材来源为竞价广告时，获取每条竞价广告的广告特征信息；

根据所述每条竞价广告的广告特征信息和所述广告投放请求指示的用户特征信息，计算每条竞价广告的点击率预测值；

根据每条竞价广告的点击率预测值以及每个竞价广告对应的展示资源，计算每条竞价广告的展示概率；

根据每条竞价广告的展示概率，通过随机数表法从所述竞价广告中选择目标广告进行投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在接收到广告投放请求后，通过流量漏斗策略确定广告素材来源，包括：

按照不同广告素材来源的优先级，对所有广告素材来源按照优先级由高到低进行排序；

为每种广告素材来源配置被选中的概率值；

按照优先级由高到低，依次根据当前级别广告素材来源被选中的概率值，通过随机数表法确定是否选择当前级别的广告素材来源；

若不选择当前级别的广告素材来源，跳转至确定是否选择下一级别的广告素材来源，直到确定选择一种广告素材来源。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每条竞价广告的广告特征信息包括：

获取所有竞价广告的定向用户信息；

根据所述广告投放请求指示的用户特征信息，筛选出定向用户信息与所述用户特征信息匹配的所有竞价广告；

获取筛选出的每条竞价广告的广告特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据广告投放请求指示的用户特征信息以及每条竞价广告的广告特征信息，计算每条竞价广告的点击率预测值，包括：

对所述用户特征信息以及每条竞价广告的广告特征信息进行组合编码，构建每条竞价广告对应的新特征向量；

将每条竞价广告对应的新特征向量输入预先建立的广告点击率预测模型，得到每条竞价广告对应的点击率预测值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将每条竞价广告对应的新特征向量输入预先建立的广告点击率预测模型，得到每条竞价广告对应的点击率预测值之前，所述方法还包括：

从历史广告投放日志中，获取每条日志记录的所投放广告、所投放广告对应的历史投放用户，所述历史投放用户对所投放广告的点击情况；

获取所述历史投放用户对应的历史用户特征信息和所投放广告对应的历史广告特征信息；

将所述历史用户特征信息和历史广告特征信息进行组合编码，构建历史特征向量；

根据所述历史投放用户对所投放广告的点击情况以及所述历史特征向量，训练逻辑回归模型，得到广告点击率预测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每条竞价广告的点击率预测值以及每个竞价广告对应的展示资源，计算每条竞价广告的展示概率包括：

获取广告提供方为投放每条竞价广告提供的展示资源；

根据每条竞价广告对应的点击率预测值和展示资源，预估投放每条竞价广告产生的反馈资源；

根据所述投放每条竞价广告产生的反馈资源计算每条竞价广告的展示概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每条竞价广告的展示概率，通过随机数表法从所述竞价广告中选择目标广告进行投放之后，所述方法还包括：

接收上报的广告事件，所述广告事件为展示事件或点击事件；

根据所述广告事件携带的广告标识信息，计算广告验证码；

将所述广告验证码与所述广告标识信息中的广告校验码进行比对；

若所述广告验证码和所述广告校验码一致，获取所述广告标识信息中的广告下发时间；

将所述广告下发时间与当前时间进行比对，若所述广告下发时间与当前时间的时间间隔小于预设值，则所述广告事件作为投放所述目标广告的计费依据。