[发明专利]一种广告推送方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种广告推送方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取第一目标用户的第一用户信息和待投放广告；将所述第一用户信息输入至预先经过训练的神经网络回归预测模型以得到所述目标用户的第一预测收入；根据所述待投放广告的类型和第一预测收入从所述第一目标用户中筛选出第二目标用户；向所述第二目标用户推送所述待投放广告。本发明实施例实现了在用户需求未知的情况下提高广告推送的转化率。

技术领域

本发明实施例涉及广告技术，尤其涉及一种广告推送方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着社会和互联网技术的发展，广告已经成为人们公开而广泛地向社会传递信息的一种宣传手段，越来越多的广告开发商为了实现广告的推广，开始基于互联网向用户进行广告的推送。

现有的广告推送方案主要有两大类型，一是基于用户偏好，从浏览记录、互联网行为等方面感知用户的偏好，从而推荐用户感兴趣的商品广告，在了解到用户的需求或偏好的前提下，进行广告推送或商品推荐，例如在购物网站搜索了球鞋，在其它软件平台获取到了用户浏览记录从而触发做出球鞋的广告推送；二是基于用户点击和转化情况，在此基础上通过模型进行改善，提升点击和转化。

但是这两种方案，都会遇到一个典型的冷启动问题，即一开始当没有用户的点击情况，没有获取到用户互联网行为，无法启动做精准的广告推送，在业务冷启动阶段，对于未知用户需求的情况，广告推送的转化率一直处于一个天花板状态。

发明内容

本发明实施例提供一种广告推送方法、装置、设备和存储介质，以实现在用户需求未知的情况下提高广告推送的转化率。

为达此目的，本发明实施例提供了一种广告推送方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：

获取第一目标用户的第一用户信息和待投放广告；

将所述第一用户信息输入至预先经过训练的神经网络回归预测模型以得到所述目标用户的第一预测收入；

根据所述待投放广告的类型和第一预测收入从所述第一目标用户中筛选出第二目标用户；

向所述第二目标用户推送所述待投放广告。

进一步的，所述神经网络回归预测模型的训练包括：

获取预设数据库中样本用户的第二用户信息和第一收入信息；

使用所述第二用户信息和第一收入信息训练预设神经网络回归预测模型。

进一步的，所述获取预设数据库中样本用户的第二用户信息和第一收入信息包括：

获取预设数据库中样本用户的第三用户信息和第二收入信息；

对所述第三用户信息进行特征挖掘以得到第二用户信息；

对所述第二收入信息进行加工和筛选以得到第一收入信息。

进一步的，所述第二用户信息包括样本用户的基本身份信息、学历信息、资金短信信息、非资金短信信息、设备应用信息和宏观指标信息。

进一步的，所述对所述第三用户信息进行特征挖掘以得到第二用户信息包括：

对所述第三用户信息进行特征挖掘以得到所述样本用户的第四用户信息，所述第四用户信息包括缺失用户信息；

从所述预设数据库中获取与所述缺失用户信息对应的补全用户信息；

将所述补全用户信息添加至所述第四用户信息以得到第二用户信息。

进一步的，所述对所述第二收入信息进行加工和筛选以得到第一收入信息包括：

获取所述第二收入信息的每月收入金额、所述每月收入金额的相对标准偏差、获取收入月份数和平均每月收入短信条数；