[发明专利]一种广告创意生成的方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种广告创意生成的方法及相关装置，该方法包括：在生成广告创意时，首先，获得当前场景下目标用户的输入信息；然后，从该输入信息中分析得到第一广告创意控制信息；最后，将第一广告创意控制信息输入广告创意生成模型，以生成当前广告创意。可见，生成广告创意时考虑了当前场景和目标用户，使得生成的广告创意更符合当前场景和目标用户；且生成广告创意时采用实时生成方式，确保了广告创意的实时性。即，针对不同场景、不同用户实时生成个性化的广告创意，极大地提升了广告创意的个性化能力。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种广告创意生成的方法及相关装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，用户在使用互联网服务的过程中，也在不断地接收到各种各样的广告；大量的广告导致用户对广告逐渐变得麻木，从而导致广告的点击率也相应下降。基于此，需要对广告创意进行个性化，从而提升广告的点击率。

目前对广告创意进行个性化的方式是指：通过统计大量群体用户的兴趣点，将该兴趣点作为控制信息；学习大量广告创意数据离线生成个性化广告创意，预测热门或点击率较高的个性化广告创意进行展示。

发明人经过研究发现，上述广告创意进行个性化的方式，难以摆脱从大量数据中统计学习的技术，耗费较多的时间、精力，但也只能针对大量群体用户生成缺乏个性化的广告创意；即，该方式导致广告创意的个性化能力较差，从而影响后续广告的点击率。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种广告创意生成的方法及相关装置，能够针对不同场景、不同用户，实时生成个性化的广告创意，极大地提升了广告创意的个性化能力，从而能够提高后续广告的点击率。

第一方面，本申请实施例提供了一种广告创意生成的方法，所述方法包括：

获得当前场景下目标用户的输入信息；

分析所述输入信息获得第一广告创意控制信息；

基于所述第一广告创意控制信息和广告创意生成模型，生成当前广告创意。

可选的，所述广告创意生成模型是基于广告创意控制信息样本和对应的广告创意样本，预先训练预设文本生成网络获得的。

可选的，所述广告创意生成模型的训练步骤包括：

利用所述预设文本生成网络处理所述广告创意控制信息样本，生成第一广告创意；

基于所述第一广告创意、所述广告创意样本和预设损失函数，调整所述预设文本生成网络的参数；

将训练完成的预设文本生成网络作为所述广告创意生成模型。

可选的，所述预设文本生成网络具体为生成式预训练语言GPT模型。

可选的，还包括：

获得所述当前场景下的场景相关信息；

对应地，所述分析所述输入信息获得第一广告创意控制信息，包括：

分析所述输入信息和所述场景相关信息，获得所述第一广告创意控制信息。

可选的，所述当前场景为当前对话场景时，所述场景相关信息包括对话对象身份信息。

可选的，还包括：

获得所述目标用户的用户相关信息作为第二广告创意控制信息，所述用户相关信息包括用户属性信息、用户兴趣信息、用户消费信息中一种或多种；和/或，

基于所述第一广告创意控制信息和广告创意相关知识图谱，获得所述第二广告创意控制信息；

对应地，所述基于所述第一广告创意控制信息和广告创意生成模型，生成当前广告创意，包括：