CN104835067B - 网络广告实时竞价系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种网络广告实时竞价系统，在用户进行网页访问时，根据每个广告的投放要求信息，以相对应的广告对网页上的每个广告刊位进行竞价，从而获得在该广告刊位展示相应的广告的展示机会，具有这样的特征，包括：信息存储部，对应存储有已被用户访问的网页上的展示机会、相对应的属性信息以及访问时间；预测部，预测当前时间之后的预定时间内与每个广告相对应的展示机会数量以及该广告的预定投放量；对偶值计算部，基于展示机会数量和预定投放量并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值；以及竞价判断部，基于对偶值并根据预定判断规则，判断是否进行竞价，当判断为是时，进一步判断进行竞价的广告及竞价价格。

Description

网络广告实时竞价系统

技术领域

本发明涉及网络广告竞价领域，具体涉及一种网络广告实时竞价系统。

背景技术

随着计算机和互联网技术的广泛应用，越来越多的用户选择电子商务作为自已生活购物的一部分。与此同时，许多不同于传统行业的新技术业务领域伴随着互联网的快速发展也逐渐发展起来。其中，网络广告交易系统就是其中之一。

网络广告交易系统的工作原理是：某一门户网站的网页上提供广告刊位来展示广告服务，当用户正在打开该门户网站的网页时，该门户网站则将用户访问的网页上的广告刊位在网络广告交易系统上进行竞价拍卖，不同的商家可以根据门户网站的具体情况分别进行出价，出价最高者获得该广告刊位的展示机会，并且该次竞价的中标价格为出价第二高的价格。

一般，广告商都是将广告授予广告竞价代理商代理竞价，从而获得在网络上展示广告的机会。由于每个广告代理商都设定了每个广告一次竞价的单价限制以及投放要求信息，例如、某个广告只针对一个特定区域的用户进行展示、每日要求投放固定的量等。这样，就会出现一个广告竞价代理商会代理很多个广告商的多个广告。

然而，由于竞价时间短，一般只有几十毫秒，而且展示机会数量巨大，广告竞价代理商没有时间来合理安排每个广告竞价，这样就会导致有的广告在短期内投放量就已经达到了当天的投放总量要求，而有的广告在一天快要结束时才仅投放了一小部分，这样，严重影响了广告的展示效果，从而大大影响了广告商的利益，而且也无法对广告投放成本进行控制。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种能够让广告竞价代理商将每个广告每天的投放量均匀地分配到一天中、并且最大限度地节约了成本的网络广告实时竞价系统。

本发明提供了一种网络广告实时竞价系统，设置在代理有复数个广告的广告竞价代理商处，在用户进行网页访问时，根据每个广告的投放要求信息，以相对应的广告对被访问的网页上的每个广告刊位进行竞价，从而获得在该广告刊位展示相应的广告的展示机会，具有这样的特征，包括：信息存储部，对应存储有已被用户访问的网页上的每个展示机会、与该展示机会相对应的广告刊位的属性信息以及用户进行访问的访问时间；预测部，根据每个广告的投放要求信息从信息存储部中获取相对应的所有的展示机会和访问时间，从而预测当前时间之后的预定时间内与每个广告相对应的展示机会数量以及每个广告在预定时间内的预定投放量；对偶值计算部，基于展示机会数量和预定投放量并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值；以及竞价判断部，基于对偶值并根据预定判断规则，判断是否对展示机会进行竞价，当判断为是时，进一步判断进行竞价的广告及相应的竞价价格。

在本发明提供的网络广告实时竞价系统中，还可以具有这样的特征：其中，预测部包含：第一检索获取单元、第二检索获取单元、展示机会预测单元以及投放量预测单元，第一检索获取单元基于每个广告的投放要求信息对信息存储部中的属性信息进行检索，从而获取与该投放要求信息相对应的所有的展示机会和访问时间，第二检索获取单元基于预定时间对第一检索获取单元获取到的访问时间进行检索，从而获取与预定时间相对应的访问时间和展示机会，展示机会预测单元根据第二检索获取单元获取到的展示机会预测在预定时间内的展示机会数量，投放量预测单元基于第二检索获取单元获取到的展示机会与第一检索获取单元获取到的展示机会的比值，并根据相应的广告的投放要求信息预测在预定时间内的预定投放量。

在本发明提供的网络广告实时竞价系统中，还可以具有这样的特征：其中，预定计算规则为：

在满足

以及

的前提下，

这里，i表示展示机会；j表示广告；j_k表示广告j的第k档出价；

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价；

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的预测中标概率；d_j表示广告j的预定投放量，

进一步，计算出满足线性规划

的条件的每个广告j的对偶值，

这里，

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的预期获得利益，

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的期望成本。

在本发明提供的网络广告实时竞价系统中，还可以具有这样的特征：其中，预定判 断规则为：当获取到一个展示机会i时，判断每个广告j的已投放量是否达到预定投放量d_j， 当判断为否时，该广告j在预定时间内不再进行投放，对于所有未达到预定投放量d_j的广告 j，计算

的值，这里，α_j为广告j的所述对偶值，假设

为所有的

中的最大值，当

时，抛弃当前的展示机会；当

时，将当前的 展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价。

在本发明提供的网络广告实时竞价系统中，还可以具有这样的特征：其中，投放要求信息至少包含：投放区域、广告的单价和每日投放量。

发明的作用和效果

根据本发明所涉及的网络广告实时竞价系统，因为信息存储部对应存储有已被用户访问的网页上的每个展示机会、与相对应的属性信息以及访问时间，预测部根据每个广告的投放要求信息从信息存储部中获取相对应的所有的展示机会和访问时间，从而预测当前时间之后的预定时间内与每个广告相匹配的展示机会数量以及每个广告在预定时间内的预定投放量，对偶值计算部基于展示机会数量和预定投放量并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值，竞价判断部基于对偶值并根据预定判断规则，判断是否对展示机会进行竞价，当判断为进行竞价时，进一步判断进行竞价的广告及相应的竞价价格，所以，本发明的网络广告实时竞价系统通过预测能够让广告竞价代理商将每个广告每天的投放量均匀地分配到一天中、而且判断了对每个展示机会是否进行竞价，进行竞价的广告和竞价价格也进行了判断，这样，最大限度地节约了成本。

附图说明

图1是本发明的实施例中网络广告实时竞价系统的结构框图；以及

图2是本发明的实施例中网络广告实时竞价系统的动作流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本发明的网络广告实时竞价系统作具体阐述。

图1是本发明的实施例中网络广告实时竞价系统的结构框图。

如图1所示，在本实施例中，网络广告实时竞价系统100设置在代理有复数个广告的广告竞价代理商处，在用户进行网页访问时，根据每个广告的投放要求信息，以相对应的广告对被访问的网页上的每个广告刊位进行竞价，从而获得在该广告刊位展示相应的广告的展示机会。这里，展示机会是指，当用户通过计算机、手机等通信装置进行网页访问时，被访问的网页上的每个广告刊位被作为一个展示机会。

在本实施例中，投放要求信息包含：投放区域、广告的单价和每日投放量。

网络广告实时竞价系统100包含：信息存储部10、预测部20、对偶值计算部30、竞价判断部40以及控制上述各部运行的控制部50。

信息存储部10对应存储有已被用户访问的网页上的每个展示机会、与该展示机会相对应的广告刊位的属性信息以及用户进行访问的访问时间。在本实施例中，属性信息包含用户进行网页访问的IP地址、用户访问的网页名称、用户的性别等等。

预测部20根据广告竞价代理商所代理的每个广告的投放要求信息从信息存储部10中获取相对应的所有的展示机会和访问时间，即、使得广告的投放要求信息与展示机会的属性信息配对，从而预测当前时间之后的预定时间内与每个广告相匹配的展示机会数量以及每个广告在预定时间内的预定投放量。

如图1所示，预测部20包含：第一检索获取单元21、第二检索获取单元22、展示机会预测单元23以及投放量预测单元24。

第一检索获取单元21基于每个广告的投放要求信息对信息存储部10中的属性信息进行检索，从而获取与该投放要求信息相对应的所有的展示机会和访问时间。

第二检索获取单元22基预定时间对第一检索获取单元21获取到的访问时间进行检索，从而获取与预定时间相对应的访问时间和展示机会。

展示机会预测单元23根据第二检索获取单元22获取到的展示机会预测在预定时间内的展示机会数量。

投放量预测单元24基于第二检索获取单元22获取到的展示机会与第一检索获取单元21获取到的展示机会的比值，并根据相应的广告的每日投放量预测在预定时间内的预定投放量。

对偶值计算部30基于展示机会预测单元23预测到的展示机会数量和投放量预测单元24预测到的预定投放量，并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值。

预定计算规则为：

在满足

以及

的前提下，

其中，i表示展示机会；j表示广告；j_k表示广告j的第k档出价。

这里的第k档价格是指，假设一个广告j的单价为10元/每次竞价，一共有10档出价，而且是等分方式，那么该订单的10档出价为(1，2，3，4，5，6，7，8，9，10)元/每次竞价，则k可以取1到10中任意一个值。这里，采用的是对广告j的单价进行等分的方式进行分档，本发明还可以对为其他任意方式对广告j的单价进行分档，例如(0.1，0.2，0.5，1，5，10)。

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价；

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的预测中标概率，其计算过程见后述内容；d_j表示广告j的预定投放量。

进一步，计算出满足线性规划

的条件的每个广告j的对偶值，

其中，

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的预期获得利益，

表示把展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价的期望成本，该期望成本是指获得当前展示机会的成本价格，即竞价过程中第二高的竞价价格。

和

的计算过程为：

一、以预设高价格对预定数量的展示机会进行竞价，并得到每个展示机会相应的竞价结果。

二、根据竞价结果将预定数量的展示机会划分为中标展示机会和未中标展示机会两类。

三、基于所有的中标展示机会和未中标展示机会，根据第一计算规则，计算出竞价成功率与竞价未成功率的比值系数，并基于该比值系数计算出未中标展示机会的可竞价成功率。

第一计算规则为：采用展示机会的属性信息作为自变量，是否中标为因变量，根据逻辑回归法得到比值系数，即、

其中，P(y＝1)表示竞价成功的概率；x为属性信息；β表示比值系数。

属性信息x为矩阵变量，例如，x可以为：

其中，每一行表示一个展示机会，第一列表示来自该展示来自上海，第二列表示该展示来自北京，第三列表示该展示为男性，第四列表示该展示为女性。。

进一步，根据最大似然法得到：

其中，y_i＝1，表示竞价成功；y_i＝0，表示竞价失败。

再进一步，根据梯度下降法计算出比值系数β的值，

最后，根据比值系数β计算出可竞价成功率，即、

其中，bp_i表示可竞价成功率；i表示展示机会；x_i表示展示机会i的属性信息。

四、基于所有的中标展示机会的中标价格，根据第二计算规则，计算出中标价格的密度函数。

第二计算规则为：根据对数正态分布对所有的中标展示机会的中标价格进行建模，得到以下四个式子：

以及

其中，p_i为展示机会i的中标价格；

为对数正态分布的均值和方差。

进一步，根据最大似然法计算出中标价格p_i的密度函数。

五、基于未中标展示机会的可竞价成功率bp_i和中标展示机会的中标价格的密度函数，并根据第三计算规则，在获取到一个展示机会时，计算出该展示机会在给定竞价价格下的预测竞价成功率和期望成本。

第三计算规则为：通过对密度函数的面积进行积分运算，计算出中标展示机会的每个竞价价格对应的竞价成功率，然后，通过未中标展示机会的可竞价成功率与中标展示机会的竞价成功率得到预测竞价成功率。即、

其中，winRate(i,price)表示预测竞价成功率；cost(i,price)表示期望成本。

最后，由winRate(i,price)即可得到

的值，由cost(i,price)即可得到

的值。

竞价判断部40基于每个广告的对偶值，并根据预定判断规则，判断是否对当前的展示机会进行竞价，当判断为进行竞价时，进一步判断进行竞价的广告及相应的竞价价格。

预定判断规则为：

当获取到一个展示机会i时，判断每个广告j的已投放量是否达到预定投放量d_j，当判断为否时，该广告j在预定时间内不再进行投放。

对于所有未达到预定投放量d_j的广告j，计算

的值，其中，α_j为广告j的对偶值。

假设

为所有的

中的最大值，当

时，抛弃当前的展示机会；当

时，将当前的展示机会i给广告j，并且采用广告j的第k档出价。

控制部50包含用于控制信息存储部10、预测部20、对偶值计算部30以及竞价判断部40运行的计算机程序。

图2是本发明的实施例中网络广告实时竞价系统的动作流程图。

如图2所示，本实施例中的网络广告实时竞价系统100的动作流程包括以下步骤：

步骤S1，第一检索获取单元21基于每个广告的投放要求信息对信息存储部10中的属性信息进行检索，从而获取与该投放要求信息相对应的所有的展示机会和访问时间，然后进入步骤S2。

步骤S2，第二检索获取单元22基预定时间对第一检索获取单元21获取到的访问时间进行检索，从而获取与预定时间相对应的访问时间和展示机会，然后进入步骤S3。

步骤S3，展示机会预测单元23根据第二检索获取单元22获取到的展示机会预测在预定时间内的展示机会数量，然后进入步骤S4。

步骤S4，投放量预测单元24基于第二检索获取单元22获取到的展示机会与第一检索获取单元21获取到的展示机会的比值，并根据相应的广告的每日投放量预测在预定时间内的预定投放量，然后进入步骤S5。

步骤S5，对偶值计算部30基于展示机会预测单元23预测到的展示机会数量和投放量预测单元24预测到的预定投放量，并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值，然后进入步骤S6。

步骤S6，竞价判断部40基于每个广告的对偶值，并根据预定判断规则，判断是否对当前的展示机会进行竞价，当判断为是时，则进入步骤S7；当判断为否时，则进入结束状态。

步骤S7，竞价判断部40进一步判断进行竞价的广告以及该广告的竞价价格，然后进入结束状态。

实施例的作用与效果

根据本实施例所涉及的网络广告实时竞价系统，因为信息存储部对应存储有已被用户访问的网页上的每个展示机会、与相对应的属性信息以及访问时间，预测部根据每个广告的投放要求信息从信息存储部中获取相对应的所有的展示机会和访问时间，从而预测当前时间之后的预定时间内与每个广告相匹配的展示机会数量以及每个广告在预定时间内的预定投放量，对偶值计算部基于展示机会数量和预定投放量并根据预定计算规则，计算出每个广告的对偶值，竞价判断部基于对偶值并根据预定判断规则，判断是否对展示机会进行竞价，当判断为进行竞价时，进一步判断进行竞价的广告及相应的竞价价格，所以，本实施例的网络广告实时竞价系统通过预测能够让广告竞价代理商将每个广告每天的投放量均匀地分配到一天中、而且判断了对每个展示机会是否进行竞价，进行竞价的广告和竞价价格也进行了判断，这样，最大限度地节约了成本。

上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

在实际操作过程中，对于

和

的计算，每天对预定数量的展示机会进行探测竞价，通过对当前时间之前的预设时间内(例如七天)的被探测竞价的展示机会进行分类，然后进行计算分别得到可竞价成功率的模型系数和中标价格密度函数的模型系数，该可竞价成功率的模型系数和密度函数的模型系数应用在当前时间之后的一段时间(例如一小时)内，当获取到一个展示机会时，直接获取已计算出的可竞价成功率的模型系数和密度函数的模型系数，计算出该展示机会在给定竞价价格下的预测竞价成功率和期望成本。一段时间(一小时)之后，重新计算此时时间之前的预设时间(七天)内的可竞价成功率的模型系数和密度函数的模型系数，应用到下一个一段时间(一小时)内的展示机会在给定竞价价格下的预测竞价成功率和期望成本的预测。这样，能够节约对展示机会进行竞价的回应时间，无需实时计算可竞价成功率的模型系数和密度函数的模型系数。

综上，本发明的网络广告实时竞价系统可以分为两部分同时进行操作，一部分离线进行预测，另一部分基于离线部分的预测结果实时在线进行判断是否竞价、进行竞价的广告以及竞价价格，使得该系统能够快速地对展示机会的竞价与否做出准确合理地判断，节约了时间和成本。

在本发明的网络广告实时竞价系统中，预定时间可以为任意时间，例如1小时，在实际操作过程中，一般采用5至30分钟，最优的为5分钟。

其次，由于每秒钟的展示机会数量庞大，数据量太大，处理速度很慢，因此，在实际操作过程中，引入采样率参数来对所需处理的数据进行等比例减小，从而快速进行计算，这里的采样率可以为0.1至0.001之间任意值，最优的为0.01。

另外，由于离线预测部分进行计算需要时间，所以离线计算中的预定时间和实时在线操作中的预定时间有一定错开。

Claims (5)

1.一种网络广告实时竞价系统，设置在代理有复数个广告的广告竞价代理商处，在用户进行网页访问时，根据每个所述广告的投放要求信息，以相对应的所述广告对被访问的所述网页上的每个广告刊位进行竞价，从而获得在该广告刊位展示相应的所述广告的展示机会，其特征在于，包括：

信息存储部，对应存储有已被所述用户访问的所述网页上的每个所述展示机会、与该展示机会相对应的所述广告刊位的属性信息以及所述用户进行访问的访问时间；

预测部，根据每个所述广告的所述投放要求信息从所述信息存储部中获取相对应的所有的所述展示机会和所述访问时间，从而预测当前时间之后的预定时间内与每个所述广告相对应的展示机会数量以及每个所述广告在所述预定时间内的预定投放量；

对偶值计算部，基于所述展示机会数量和所述预定投放量并根据预定计算规则，计算出每个所述广告的对偶值；以及

竞价判断部，基于所述对偶值并根据预定判断规则，判断是否对所述展示机会进行竞价，当判断为是时，进一步根据每个所述广告的已投放量判断进行竞价的所述广告及相应的竞价价格。

2.根据权利要求1所述的网络广告实时竞价系统，其特征在于：

其中，所述预测部包含：第一检索获取单元、第二检索获取单元、展示机会预测单元以及投放量预测单元，

所述第一检索获取单元基于每个所述广告的所述投放要求信息对所述信息存储部中的所述属性信息进行检索，从而获取与该投放要求信息相对应的所有的所述展示机会和所述访问时间，

所述第二检索获取单元基于所述预定时间对所述第一检索获取单元获取到的所述访问时间进行检索，从而获取与所述预定时间相对应的所述访问时间和所述展示机会，

所述展示机会预测单元根据所述第二检索获取单元获取到的所述展示机会预测在所述预定时间内的所述展示机会数量，

所述投放量预测单元基于所述第二检索获取单元获取到的所述展示机会与所述第一检索获取单元获取到的所述展示机会的比值，并根据相应的所述广告的投放要求信息预测在所述预定时间内的所述预定投放量。

3.根据权利要求1所述的网络广告实时竞价系统，其特征在于：

其中，所述预定计算规则为：

在满足

以及

的前提下，

这里，i表示所述展示机会；j表示所述广告；j_k表示所述广告j的第k档出价；

表示把所述展示机会i给所述广告j，并且采用所述广告j的第k档出价；

表示把所述展示机会i给所述广告j，并且采用所述广告j的第k档出价的预测中标概率；d_j表示所述广告j的所述预定投放量，

进一步，计算出满足

条件的每个所述广告j的所述对偶值，

这里，

表示把所述展示机会i给所述广告j，并且采用所述广告j的第k档出价的预期获得利益，

表示把所述展示机会i给所述广告j，并且采用所述广告j的第k档出价的预测中标价格。

4.根据权利要求3所述的网络广告实时竞价系统，其特征在于：

其中，所述预定判断规则为：

当获取到一个所述展示机会i时，判断每个所述广告j的已投放量是否达到所述预定投放量d_j，当判断为否时，该广告j在所述预定时间内不再进行投放，

对于所有未达到所述预定投放量d_j的所述广告j，计算

的值，

这里，α_j为所述广告j的所述对偶值，

假设

为所有的

中的最大值，

当

时，抛弃当前的所述展示机会；当

时，将当前的所述展示机会i给所述广告j，并且采用所述广告j的第k档出价。

5.根据权利要求1所述的网络广告实时竞价系统，其特征在于：

其中，所述投放要求信息至少包含：投放区域、所述广告的单价和每日投放量。

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