[发明专利]广告推广合作对象确定方法和装置

说明书

本申请涉及一种广告推广合作对象确定方法和装置。所述方法包括：获取待投放产品特征数据和初始社交网络用户的特征数据，基于待投放产品特征数据和初始社交网络用户的特征数据，构建特征向量，将特征向量输入至已训练的广告转化率预测模型中，得到广告转化率预测值，基于广告转化率预测值筛选出目标社交网络用户，得到广告推广合作对象，其中，已训练的广告转化率预测模型基于社交网络用户的历史特征数据、社交网络用户所推送的历史产品特征数据以及历史广告转化率训练得到，历史产品特征数据与待投放产品特征数据对应同一产品领域。上述方案能得到客观准确的广告转化率预测值，量化产品的转化效应，以提高广告转化率。

技术领域

本申请涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种广告推广合作对象确定方法和装置。

背景技术

近年来，随着媒介技术的迅速发展，直播电商交易模式进入爆发式增长阶段，直播电商交易模式因其能够拉动社交、内容、电商等各平台的流量势能的优势，几乎成为各大网络营销平台的标配。

在广告推送投放的应用场景中，对于广告投放商来说，合作方的选择是需要重点考虑的因素。选择合适的合作方进行产品推广可以提高广告投放的转化率，因此，正确选择合作方进行产品推送显得尤为重要。

目前，现有的广告推广合作方(以下可简称为合作方)的选择方式主要是凭借合作经验和合作方的知名度来选择，而在当前社交网络“网红”数量较多，推送产品繁杂的情况下，无法准确预测选择的合作方对产品的宣传效应，无法准确保证产品转化率的提升效果。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高广告转化率的广告推广合作对象确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种广告推广合作对象确定方法，所述方法包括：

获取待投放产品特征数据和初始社交网络用户的特征数据；

基于待投放产品特征数据和初始社交网络用户的特征数据，构建特征向量；

将特征向量输入至已训练的广告转化率预测模型中，得到初始社交网络用户对应的广告转化率预测值；

基于广告转化率预测值筛选出目标社交网络用户，得到广告推广合作对象；

其中，已训练的广告转化率预测模型基于社交网络用户的历史特征数据、社交网络用户所推送的历史产品特征数据以及历史广告转化率训练得到，历史产品特征数据与待投放产品特征数据对应同一产品领域。

在一个实施例中，获取初始社交网络用户的特征数据，具体包括：

根据待投放产品特征数据所对应的产品领域在预设社交网络平台获取社交网络用户；

基于社交网络用户筛选出初始社交网络用户；

获取初始社交网络用户的特征数据。

在一个实施例中，基于社交网络用户筛选出初始社交网络用户，具体包括：

基于社交网络用户，结合与各社交网络用户的历史合作数据以及各社交网络用户发布的与产品领域相关的动态数据的讨论率，筛选出初始社交网络用户。

在一个实施例中，初始社交网络用户的特征数据包括知名度特征数据、领域专业度特征数据以及产品专业度特征数据；

其中，知名度特征数据基于初始社交网络用户的平均浏览量和有效关注者数量得到，领域专业度特征数据基于初始社交网络用户发布的与待投放产品特征数据所对应的产品领域相关的动态数据得到，产品专业度特征数据基于初始社交网络用户的历史广告转化率和历史直播购买转化率得到。

在一个实施例中，获取待投放产品特征数据和初始社交网络用户的特征数据之前，还包括：

获取初始社交网络用户的关注者的社交动态数据；