[发明专利]广告图片的测评方法、装置、存储介质及计算机设备在审
申请号: | 202010037267.3 | 申请日: | 2020-01-14 |
公开(公告)号: | CN111242690A | 公开(公告)日: | 2020-06-05 |
发明(设计)人: | 高慧鑫 | 申请(专利权)人: | 苏宁云计算有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人: | 刘艳丽 |
地址: | 210000 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 广告 图片 测评 方法 装置 存储 介质 计算机 设备 | ||
1.一种广告图片的测评方法,所述方法包括:
获取待测评广告图片的特征信息,所述待测评广告图片的特征信息作为第一特征信息;
根据所述第一特征信息以及预设的预测模型得到所述待测评广告图片的预测点击率,所述预测模型根据样本图片训练得到,所述样本图片为第一预设时间段内剔除第二预设时间段后的剩余时段内的历史广告图片;
获取至少一个第一点击率,所述第一点击率为历史广告图片的历史点击率,所述历史广告图片为在历史时段中上线的广告图片;
将所述预测点击率与所述第一点击率进行比对,得到比对结果;
根据所述比对结果得到所述待测评图片的测评结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取在第一预设时间段内上线的历史广告图片;
从所述第一预设时间段内上线的历史广告图片中获取第一预设时间段内剔除所述第二预设时间段后的剩余时段内的历史广告图片,得到样本图片;
获取各个样本图片的历史点击率,各个样本图片的历史点击率分别作为第二点击率;
提取各个样本图片的特征信息,各个样本图片的特征信息分别作为第二特征信息;
根据各所述第二点击率、各所述第二特征信息以及预设的初始模型,得到所述初始模型的模型参数;
根据所述模型参数以及所述初始模型得到所述预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述初始模型为线性回归模型,所述根据各所述第二点击率、各所述第二特征信息以及所述初始模型,得到所述初始模型的模型参数,包括:
根据各所述第二点击率、各所述第二特征信息以及所述线性回归模型,得到所述线性回归模型的各个系数以及常数项,所述线性回归模型的各个系数以及常数项作为所述模型参数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取至少一个第一点击率,包括:
获取各待比对图片,各所述待比对图片分别为距离当前时间最近的第三预设时间段内上线的各历史广告图片;
获取各所述待比对图片的历史点击率,各所述待比对图片的历史点击率作为各所述第一点击率。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述预测点击率与所述第一点击率进行比对,得到比对结果,包括:
获取第一数目和第二数目,所述第一数目为全部的所述第一点击率的数目,所述第二数目为比所述预测点击率小的所述第一点击率的数目;
获取数目占比,所述数目占比为所述第二数目与所述第一数目的比值;
所述根据所述比对结果得到所述待测评图片的测评结果,包括:
当所述数目占比大于预设阈值时,确定所述待测评图片的测评结果为测评通过;
当所述数目占比不大于预设阈值时,确定所述待测评图片的测评结果为测评不通过。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述第一点击率包括多个时,将各所述第一点击率进行排序,得到点击率序列;
从所述点击率序列中选取最大的预设数量个点击率作为目标点击率;
获取所述目标点击率对应的历史广告图片作为参考图片;
将所述参考图片发送给终端进行展示;
优选地,各所述第一点击率分别为与所述待测评广告图片属于同一品类的各历史广告图片的历史点击率;
或者,从各所述第一点击率中筛选出与所述待测评广告图片属于同一品类的各历史广告图片的历史点击率,将筛选出的历史点击率进行排序,得到所述点击率序列。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一特征信息包括以下任意一项或多项:
所述待测评广告图片的品类信息、所述待测评广告图片的活动信息、所述待测评广告图片的主图位置信息、所述待测评广告图片的文案行数、所述待测评广告图片的风格类型以及所述待测评广告图片的底图颜色;
所述第二特征信息包括以下任意一项或多项:
所述样本图片的品类信息、所述样本图片的活动信息、所述样本图片的主图位置信息、所述样本图片的文案行数、所述样本图片的风格类型以及所述样本图片的底图颜色。
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