[发明专利]用于程序化直接购买的决策方法及装置

说明书

本申请涉及广告投放技术领域，公开一种用于程序化直接购买的决策方法，包括：生成包括n个历史流量的质量分的序列Qi，其中，n个历史流量的质量分从小到大在序列Qi中排序，n为大于1的整数；计算序列Qi中P分位数的Sp；对于新推送流量，根据Sp确定新推送流量的购买决策，其中，P为预设的退量比，Sp为P分位数的质量分。该方法通过将历史流量进行量化评估得到质量分，然后进行有序排列，再计算分位点并通过分位点对PDB实时流量进行是否采购的决策。通过该方法，能够在有限的退量空间中进行优化时，基于历史流量的质量变化进行实时决策，从而提高了动态采购的合理性。本申请还公开一种用于程序化直接购买的决策装置、电子设备及存储介质。

技术领域

本申请涉及广告投放技术领域，例如涉及一种用于程序化直接购买的决策方法及装置。

背景技术

在现有的广告投放方式中，PDB(Programmatic Direct Buying，程序化直接购买)广告投放技术越发成熟。在PDB合约当中，采购方与媒体方通常会约定退量比。媒体方按照约定的退量比进行流量推送，采购方往往会根据推送情况动态决策是否进行采购。

目前，在PDB合约执行过程中有时会以天为单位，从零点至当前时刻统计媒体方的累计推送量、采购方的累计采购量。进而基于采购量与推送量的比例得出实际的退量比。然后将实际的退量比与约定的退量比进行比较，若实际退量比大于或等于计划退量比，则需要采购当前流量以降低实际退量比，若实际退量比小于计划退量比，则需要退掉当前流量以提升实际退量比。

该动态决策主要依据采购方和媒体方约定的退量比，对每个推送动态决策是否进行采购，但是采购方通常无法预知媒体方的推送量。因此，当在某个时期推送量突然出现大的变化时，实际退量比也会随之产生大的变化，此时如果通过调整实际退量比来保证约定的退量比，则可能导致采购方做出不合理的决策。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于程序化直接购买的决策方法、装置、及存储介质，以提高提高动态采购的合理性。

在一些实施例中，所述用于程序化直接购买的决策方法包括：生成包括n个历史流量的质量分的序列Qi，其中，n个历史流量的质量分从小到大在序列Qi中排序，n为大于1的整数；计算序列Qi中P分位数的Sp；对于新推送流量，根据Sp确定新推送流量的购买决策；其中，P为预设的退量比，Sp为P分位数的质量分。

在一些实施例中，根据Sp确定新推送流量的购买决策，包括：

在新推送流量的质量分大于或等于Sp的情况下，购买该新推送流量；

在新推送流量的质量分小于Sp的情况下，不购买该新推送流量。

可选地，根据预设的退量比P计算Sp。

可选地，根据预设的退量比P计算Sp，包括：

根据预设的退量比P计算序列Qi的预设的退量比P分位数的位置指针position(P)，其中，位置指针position(P)表示P分位数在序列Qi中的位置；

根据位置指针position(P)计算Sp。

可选地，根据预设的退量比P计算序列Qi的预设的退量比P分位数的位置指针position(P)，包括：

计算position(P)＝(n+1)*P/100；

其中，n为序列Qi的长度。

可选地，根据位置指针position(P)计算Sp，包括：