[发明专利]一种转化成本优化方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202010907478.8 | 申请日: | 2020-09-02 |
公开(公告)号: | CN111815373A | 公开(公告)日: | 2020-10-23 |
发明(设计)人: | 于沈新;童有军;李旸 | 申请(专利权)人: | 北京悠易网际科技发展有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q10/04;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 项京;丁芸 |
地址: | 100020 北京市朝阳区东*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 转化 成本 优化 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种转化成本优化方法,其特征在于,所述方法包括:
在获取到广告投放请求时,确定所述广告投放请求中携带的待投放广告的广告投放信息,其中,所述待投放广告的广告投放信息包括:目标终端信息和待投放广告的广告信息,所述目标终端信息为投放所述待投放广告的终端所对应的用户信息;
基于预先统计的点击率数据和所述待投放广告的广告投放信息,确定所述待投放广告在所述目标终端信息对应的目标终端上的预测点击率,其中,所述预先统计的点击率数据为基于历史广告投放信息以及对应的点击率统计得到的,所述历史广告投放信息包括:历史终端信息和对应的已投放广告的广告信息;
将所述目标终端信息和所述待投放广告的广告信息,输入至预先训练完成的转化率CVR模型,得到所述待投放广告在所述目标终端上的预测转化率,所述预先训练完成的CVR模型为采用所述历史终端信息和对应的已投放广告的广告转化信息作为训练样本,对预设CVR模型进行训练得到的;
基于所述预测点击率、所述预测转化率以及待优化转化成本,确定所述待投放广告在所述目标终端上的优化转化成本。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取所述广告投放请求之前,所述方法还包括:
获取所述历史终端信息、对应的已投放广告的广告信息以及所述已投放广告的点击率,确定所述已投放广告在多个维度下的点击率,其中,所述多个维度包括:所述已投放广告对应的广告投放者投放的所有广告的平均点击率、所述已投放广告所属的广告类别中所有广告的平均点击率以及所述已投放广告所属的广告项目中所有广告的平均点击率,所述广告项目包括多个广告类别;
基于所述已投放广告在多个维度下的点击率,构建所述预先统计的点击率数据;
所述基于预先统计的点击率数据和所述待投放广告的广告投放信息,确定所述待投放广告的预测点击率,包括:
获取所述待投放广告的预测维度,基于所述预测维度、所述待投放广告的广告投放信息和包含多个维度的点击率的所述预先统计的点击率数据,确定所述待投放广告在所述预测维度下的预测点击率;
所述基于所述预测点击率、所述预测转化率以及待优化转化成本,确定所述待投放广告在所述目标终端上的优化转化成本,包括:
基于所述待投放广告在所述预测维度下的预测点击率、所述预测转化率以及待优化转化成本,确定所述待投放广告在所述目标终端上的优化转化成本。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用所述历史终端信息和对应的已投放广告的广告转化信息作为训练样本,对所述预设CVR模型进行训练,得到所述预先训练完成的CVR模型的步骤,包括:
将已转化终端的终端信息作为正样本,将所述已转化终端安装的应用程序信息以及预设时间段内所述已转化终端对应的广告信息作为正样本特征,其中,所述已转化终端为发生预设转化行为的所述已投放广告所在的终端;
将未转化终端的终端信息作为负样本,将所述未转化终端安装的应用程序信息以及预设时间段内所述未转化终端对应的广告信息作为负样本特征,其中,所述未转化终端为未发生预设转化行为的所述已投放广告所在的终端;
采用所述正样本、所述正样本特征、所述负样本和所述负样本特征对预设CVR模型进行训练,得到所述预先训练完成的CVR模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述预测点击率、所述预测转化率以及待优化转化成本,确定所述待投放广告在所述目标终端上的优化转化成本,包括:
基于所述预测点击率、所述预测转化率以及所述待优化转化成本,通过第一计价策略公式:
确定所述待投放广告在所述目标终端上的优化转化成本,其中,所述为所述待投放广告的基准转化成本,所述,所述和所述为预先设置的广告投放系数,所述为所述待投放广告分别在预先选择的包括所述目标终端的多个终端上的预测转化率的平均值。
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