[发明专利]一种建立广告自动关停模型的方法及广告自动关停模型

权利要求书

1.一种建立广告自动关停模型的方法，其特征在于，包括：

S1：对源数据进行采样，获取一段时长内多条广告的广告效果时间序列；其中，所述源数据为历史的广告关停数据，所述广告效果时间序列包括基本效果时间序列和衍生效果时间序列，所述衍生效果时间序列是所述基本效果时间序列的多种开窗统计值，所述基本效果时间序列包括曝光、点击、下单量、下单金额、广告消耗、出价中的至少一种，所述衍生效果时间序列包括点击均价、下单成本、客单价、点击率、下单率中的至少一种；

S2：将所述广告效果时间序列离散化，并将离散化后的数据与广告配置数据作为特征数据，将每组所述特征数据与对应的人工关停操作数据构成一条样本数据，得到训练数据集；其中，所述广告配置数据包括广告标的预测类目、商品的预测成本、单次转化净收益、账户中的至少一种；

S3：使用所述训练数据集训练预设的二分类模型，以建立广告自动关停模型；

S4：使用历史数据中广告在第一次关闭前的数据对所述广告自动关停模型进行回测；

S5：根据回测结果确定所述广告自动关停模型的关停规则，所述关停规则包括模型的预测阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1步骤，包括：

S11：采用第一预设规则对源数据进行采样，得到多条广告的用于形成负样本的广告效果时间序列；以及，采用第二预设规则对源数据进行采样，得到多条广告的用于形成正样本的广告效果时间序列；

S12：将用于形成正样本与负样本的广告效果时间序列之间的比例调整到预设比例。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设规则，包括：

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告进行等时间间隔采样；

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告进行等比例采样，使每个广告的采样数量一致；

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告在关停前的预设时长停止采样，或者，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告在转化次数达到所述预设次数前的预设时长停止采样；

基于源数据，对在转化次数未达到预设次数前关停的广告进行关停时刻前的采样；

和/或，所述第二预设规则，包括：

基于源数据，对在转化次数未达到预设次数前关停的广告进行关停时刻的采样及关停时刻前的等间隔采样。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述广告效果时间序列离散化，包括：

将所述广告效果时间序列转化为时域统计量以进行离散化，时域统计量包括基本统计量、稳定性统计量、重复性统计量、分布统计量、复杂度统计量、基于模型的参数中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤，还包括以下至少一种：

计算特征数据在采样中的p值，根据p值选择用于构成样本数据的特征数据，获得预设数量的特征数据；

根据特征数据对模型的预测结果的贡献值选择用于构成样本数据的特征数据，获得预设数量的特征数据；

将对所述广告效果时间序列进行离散化处理后的数据转化为整数存储；

将特征数据存储于云端服务器。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4步骤之后，还包括：

S6：根据回测结果输出预测错误结果，以根据所述预测错误结果进行人工核验以及对所述广告自动关停模型进行调参。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述S3步骤或所述S5步骤之后，还包括：

S7：以用户账户进行分桶，设置不同的关停规则进行线上测试；

S8：根据线上测试结果确定所述广告自动关停模型的关停规则，所述关停规则包括模型的预测阈值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

设置与所述广告自动关停模型对应的广告复开规则和/或强制关停规则。

9.一种广告自动关停模型，其特征在于，采用如权利要求1-8中任一项所述的建立广告自动关停模型的方法建立得到。