[发明专利]一种基于大数据的广告投放优化方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的广告投放优化方法，其中，所述方法包括：

获得第一产品的第一文案信息，其中，所述第一文案信息为待优化的广告文案；

获得第二产品的第二文案信息，其中，所述第二产品为所述第一产品的同质化产品；

根据所述第一文案信息、第二文案信息，通过神经网络模型，获得所述第一文案信息和所述第二文案信息之间的第一相似度信息；

在所述第一相似度信息满足预设相似度阈 值的情况下，获得所述第一产品的第一预测收益结果信息；

获得预设收益信息；

判断所述第一预测收益结果信息是否满足所述预设收益信息；

如果不满足所述预设收益信息，则获得第一优化指令；

根据所述第一优化指令，获得所述第一产品的第一基础属性信息和目标消费人群属性；

根据所述第一基础属性信息和所述目标消费人群属性，对所述第一文案信息进行第一定向优化处理；

其中，所述根据所述第一基础属性信息和所述目标消费人群属性，对所述第一文案信息进行第一定向优化处理，包括：

根据所述第一基础属性信息，获得所述第一产品的第一功能信息；

根据第一功能信息，判断所述第一产品对于所述目标消费人群属性中的不同群体的使用效果是否存在差异；

如果存在，则按照第一优化规则，对所述目标消费人群属性进行分类，获得分类之后的各类定向群体信息，其中，分类之后的每一类定向群体与所述第一产品的不同使用效果一一对应；

按照所述分类之后的定向群体信息及每一类定向群体对应的使用效果，对所述第一文案信息进行分类优化。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一文案信息、第二文案信息，通过神经网络模型，获得所述第一文案信息和所述第二文案信息之间的第一相似度信息，包括：

根据所述第一文案信息、第二文案信息，构建第一训练数据集；

将所述第一训练数据集输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一文案信息、第二文案信息和用来标识第一输出结果的标识信息；

获得所述第一训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第一文案信息和所述第二文案信息的第一相似度信息。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述按照所述分类之后的定向群体信息及每一类定向群体对应的使用效果，对所述第一文案信息进行分类优化之后，所述方法还包括：

根据所述各类定向群体信息，获得每一类所述定向群体对应的第一成本信息；

获得每一类所述定向群体对应的第一行业平均消费水平信息；

根据各所述第一成本信息以及各所述第一行业平均消费水平信息，获得每一类所述定向群体对应的第一广告投放价值信息；

根据所述每一类所述定向群体对应的第一广告投放价值信息，建立所述第一广告投放价值信息列表；

获得第二优化指令；

根据所述第二优化指令，按照所述第一广告投放价值信息列表，对分类优化之后的所述第一文案信息进行定向优化。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一基础属性信息和所述目标消费人群属性，对所述第一文案信息进行第一定向优化处理之后，包括：

获得优化之后的第二文案信息；

获得第一预设时间段；

在所述第一预设时间段内，按照所述第二文案信息，对所述第一产品进行广告投放；

获得各个时刻所述广告投放时对应的第一点击率信息和第一点击时刻信息；

判断所述第一点击率是否满足点击率阈值信息；

如果不满足，则获得第一调整指令；

根据所述第一调整指令、第一点击率信息，按照所述第一点击时刻信息加大对于所述第一产品的广告投放频率。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述第一产品的第一基础属性信息和目标消费人群属性，包括：

获得所述第一产品的行业数据信息；

获得所述第一产品的用户调查信息；

获得不同用户的人群画像信息；

根据所述行业数据信息、用户调查信息以及不同用户的人群画像信息，获得所述第一产品的目标消费人群属性。