CN106682926A - 搜索广告的投放方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种搜索广告的投放方法及装置，涉及互联网搜索技术领域，主要目的在于实现搜索广告的精细化投放。本发明主要的技术方案为：根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。本发明主要用于搜索广告的投放过程中。

Description

搜索广告的投放方法及装置

技术领域

本发明涉及互联网搜索技术领域，特别是涉及一种搜索广告的投放方法及装置。

背景技术

目前搜索广告的投放方式一般为粗放型推送，即搜索广告的内容若与用户搜索的关键词相关，该搜索广告均会被投放给用户。但是随着搜索引擎广告样式的持续创新以及广告市场的日益成熟，该粗放型广告投放方式所带来的越来越多的搜索问题开始逐渐凸显出来。首先，对搜索用户来说，当用户输入搜索关键词进行搜索后，一些时常出现但与用户的搜索意图关系不大的搜素广告也会很大篇幅的呈现在搜索结果页中，用户需要从很多不相关的搜索结果中查找到与其搜索意图相关的搜索结果，致使搜索效率低，极大的影响了用户的搜索体验；同时搜索结果中与搜索意图不相关的搜索结果，用户也不会点击，致使搜索广告的点击率不高，进而使得搜索广告的投放效率不高；其次，对广告主来说，既存在部分目标客户的搜索流量未被关键词广告所覆盖，也存在部分流量由于竞争过于激烈进而造成推广成本快速增加的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的一种搜索广告的投放方法及装置，主要目的在于通对不同特征的客户差异化投放搜索推广内容，最终实现将符合用户搜索意图的、合适的广告投放给特定的用户，实现搜索广告的精细化投放。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种搜索广告的投放方法，包括：

根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

另一方面，本发明还提供一种搜索广告的投放装置，包括：

搜索单元，用于根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

获取单元，用于根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

确定单元，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

投放单元，用于将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

本发明中提供的搜索广告的投放方法及装置，当用户使用查询词进行相关内容的搜索时，不会将搜索到的与该查询词相关的候选广告直接全部投放给用户，而是先根据用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从该候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合，之后再将选择的搜索广告集合中的广告投放给所述用户。由于投放给用户的搜索广告是基于用户的分类以及用户查询词的搜索意图和候选集合中每个广告的内容等内容选取的，其兼顾了用户的不同和广告内容的不同，故广告的投放可以实现客户差异化投放搜索推广内容，最终实现将符合用户搜索意图的、合适的广告投放给特定的用户，进而实现搜索广告的精细化投放。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的搜索广告的投放方法的流程图；

图2示出了本发明实施例提供的从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合的方法的流程图；

图3示出了本发明实施例提供的一种搜索广告的投放装置的组成框图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种搜索广告的投放装置的组成框图；

图5示出了本发明实施例提供的另一种搜索广告的投放装置的组成框图；

图6示出了本发明实施例提供的另一种搜索广告的投放装置的组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供一种搜索广告的投放方法，如图1所示，该方法包括：

101、根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合。

根据用户的搜索查询词进行搜索，会将搜索广告系统中所有的与该查询词相关的广告全部搜索到，该候选广告集合包含搜索到的所有与该查询词相关的广告。

102、根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类。

其中，用户的特征信息可以为但不局限于以下内容，该内容包括：人口统计学数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据。

所述用户的分类可以按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好等进行，也可以按其他的分类进行，具体的本发明实施例对此不进行限制。例如当年按人口统计学进行分类时，可以按性别、年龄段、经济水平等进行分类；又例如，当按兴趣爱好进行分类时，可以将经常访问易车网和汽车之家的用户划分为汽车发烧友，经常在天涯和CSDN上访问C++程序分享帖的用户划分为C++程序员等；又例如，当按照行为习惯进行分类时，可以将每天晚上刷玄幻小说更新的用户划分为小说迷等。

103、根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

其中，所述广告的内容可以为但不局限于以下内容，该内容包括：广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。其中，广告推广内容的类别按照上述内容的划分，可以为但不局限于以下的分类，区分用户的人口统计学特征的分类：如性别、年龄段、经济水平等的分类；区分用户搜索环境的分类：如时间、地域、搜索渠道等分类；区分用户的兴趣爱好的分类：如购物达人、汽车发烧友等分类；区分用户的行为习惯的分类：如只点击结果页第一位结果焦虑型用户、多次点击耐心翻页的温和型用户的分类；区分用户的广告偏好的分类：如只点击图片样式广告的用户的分类。

104、将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

本发明实施例中，当用户使用查询词进行相关内容的搜索时，不会将搜索到的与该查询词相关的候选广告直接全部投放给用户，而是先根据用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从该候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合，之后再将选择的搜索广告集合中的广告投放给所述用户。由于投放给用户的搜索广告是基于用户的分类以及用户查询词的搜索意图和候选集合中每个广告的内容等内容选取的，其兼顾了用户的不同和广告内容的不同，故广告的投放可以实现客户差异化投放搜索推广内容，最终实现将符合用户搜索意图的、合适的广告投放给特定的用户，进而实现搜索广告的精细化投放。

在执行步骤102根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类时，可以采用但不局限于以下的方法实现，该方法为：

1、获取所述用户的特征信息。

其中，所述特征信息的相关描述可以参考步骤102处的相关描述，本发明实施例此处将不再赘述。

在获取用户的上述特征信息时，可以从不同数据源导入并清理搜索用户相关数据获取该特征数据。

2、将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类。

在获取了用户的特征信息后，将所述特征信息输入对应的用户分类模型中，对用户进行分类，并给用户打上分类标签user_tag。其中在对用户进行分类时，可以从搜索需求、兴趣爱好、行为习惯、人口统计学特征等多个维度对用户进行分类。具体的分类如上述步骤103中的相关内容所述，本发明实施例此处将不再赘述。

其中，所述用户分类模型以但不局限于以下形式，该用户分类模型可以为基于用户cookie数据的分类模型，也可以为基于用户search数据的分类模型，也可以是其他的分类模型。

当使用基于用户cookie数据的分类模型对用户进行分类时，可以TF/IDF等文本挖掘算法对用户进行分类，也可以使用Episode等挖掘算法对用户进行分类，也可以使用其他的挖掘算法对用户进行分类，在具体实施时本发明实施例对此不进行限制。

当使用TF/IDF等文本挖掘算法对用户进行分类时，经常关注同一类内容的用户属于同一个类别。例如，访问同一类网站：经常访问易车网和汽车之家–汽车发烧友；浏览内容相近的页面：经常在天涯和CSDN上访问C++程序分享帖–C++程序员。

当使用Episode等挖掘算法对用户进行分类时，在不同时间窗下经常重复某一行为的用户属于同一个类别。例如，购物：每个周末网购啤酒和零食划分为宅男；读书：每天晚上刷玄幻小说更新划分为小说迷；看视频：每周日看今晚80后脱口秀划分为80后；逛贴吧：白天频繁在李毅吧灌水划分为高中生；以及其他行为，这里就不再一一举例。

当使用基于用户search数据的分类模型对用户进行分类时，可以采用但不局限于协同过滤相关模型、Query-URL二部图挖掘模型、Query-URL二部图挖掘模型中的任意种，在具体实施时，本发明实施例对此不进行限制，还可以是其他的模型。

当使用协同过滤相关模型对用户进行分类时，具体做法为：基于已有user_tag和用户的搜索点击历史构建协同矩阵；具备一定相同特征的搜索用户，搜索同类query的点击偏好相近；在某query下点击行为相似的搜索用户，具备某些相同的user_tag；如user_tag为购物达人的用户子啊搜索商品词时，通常访问电商类网站，而非商品词对应的百科等知识。

当使用Query-URL二部图挖掘模型对用户进行分类时，具体做法为：基于用户的搜索点击行为，建立Query-URL的二部图；若query之间语义相近，则用户搜索后往往访问相同or相近的url。

当使用Query-URL二部图拓展挖掘模型对用户进行分类时，具体做法为：在Query-URL二部图基础上，引入user_tag，使之拓展为(user_tag,Query)-URL二部图；若query之间的语义相近，则具备某些相同user_tag的用户搜索后往往访问相同or相近的url。

进一步的，本发明实施例还提供一种从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合的方法，如图2所示，该方法包括：

201、分别获取所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据。

其中，在获取所述查询词的搜索意图时，可以采用但不局限于以下的方法实现，该方法包括：

第一种方法，对所述查询词的文本进行处理，从语义层面上直接判断获取所述查询词的搜索意图。

第二种方法，基于二部图的相似查询词聚类方法，从用户点击行为层面间接判断获取所述查询词的搜索意图。

第三种方法，从搜索的上下文内容间接判断获取所述查询词的搜索意图。

本实施例中，所述广告的内容可以为但不局限于以下内容，具体包括：广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。

其中，获取所述广告推广内容的类别时，可以通过但不局限于以下的方法实现，该方法包括：

第一种，通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别。其中，通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别时，具体可以采用如下的方法实现给方法包括：

1、通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容关键词的核心成分。

2、根据所述关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别。

例如，网络游戏排行版–>网络游戏。对网络游戏排行版这个关键词进行切词和核心词识别算法，得到推广内容关键词的核心成分为网络游戏。根据该核心成分获取所述广告推广内容的类别为网络游戏类。

第二种，通过所述广告推广内容创意内容的核心文本获取所述广告推广内容的类别。例如，“全球最火的网络游戏之一…”->网络游戏。通过文本挖掘算法对“全球最火的网络游戏之一…”进行核心文本的挖掘，得到广告推广内容创意内容的核心文本为网络游戏。根据核心文本获取所述广告推广内容的类别为网络游戏类。

第三种，通过对bidword分类的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。例如，网络游戏->网游->游戏；对bidword分类的商品类别进行识别，获取所述广告推广内容的类别为游戏类别。

第四种，通过对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。例如，绝代双骄->网络游戏->游戏，对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别为游戏类别。

在获取广告推广内容的类型时，除了上述四种方法以外，当然也可以使用其他可实现的方法，具体本发明实施例对此不进行限制。

其中，获取所述广告推广内容的相关特征可以采用但不局限于以下的方法实现，该方法包括：

第一种，通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征。其中，通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征具体可以采用以下的方法实现，该方法包括：

1、通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容的关键词。

2、通过文本挖掘算法获取所述关键词的创意内容。

3、根据所述创意内容获取所述广告推广内容的相关特征。

例如，“雅思兰黛正品特价质量保证”->正品、特价、高品质；通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取广告推广内容“雅思兰黛正品特价质量保证”的相关特征为正品、特价、高品质。

第二种，通过广告推广内容的跳转页内容获取所述广告推广内容的相关特征。

例如，“交城特级骏枣干500g*2买二赠一优惠包邮”->优惠商品、包邮。通过广告推广内容的跳转页内容获取广告推广内容“交城特级骏枣干500g*2买二赠一优惠包邮”的相关特征为优惠商品、包邮。

在获取广告推广内容的相关特征时，除了上述两种方法以外，当然也可以使用其他可实现的方法，具体本发明实施例对此不进行限制。

其中，影响推广潜力的因子主要有：广告主的推广预算和历史消费；广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平；因此，本发明实施例中获取所述广告推广内容的推广潜力可以采用但不局限于以下的方法，该方法包括：

获取广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平；并根据所述广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平进行运算，确定所述广告推广内容的推广潜力。

202、根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建回归模型，所述回归模型用于预估所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率。

其中，该回归模型即用户-查询词--广告的点击概率预估模型是差异化推左机制的核心模型，影响该模型的主要因素包括：用户的不同类别、查询词的具体搜索意图、广告的不同内容等。因此，本发明实施例中在构建该回归模型时，是根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建。本发明实施例中，关于用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容的相关描述可以参考以上实施例中的相关描述，本发明实施例中将不再赘述。

203、使用所述不同用户对不同广告点击行为的历史数据，修正所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率。

需要说明的是，该回归模型的训练数据为搜索用户过往的搜索-点击数据。为了输出内容的准确性，本发明实施例会根据后验的实际点击率动态修正上述回归模型输出的广告的点击概率。

204、将所述候选集合中点击概率符合预设条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

其中，本发明实施例中的预设条件为点击概率的阈值，其可以根据经验值设置，具体本发明实施例对此不进行限制。

本发明实施例中，可以根据搜索用户的不同搜索意图、不同兴趣爱好、不同行为特点等特征来差异化投放不同广告，也可以根据广告的不同内容、不同样式、不同点击率、不同消费潜力等特征来将广告投放给合适的用户。通过从不同维度区分搜索用户的特征，并对不同特征的客户差异化投放左侧区域的推广内容，最终实现将符合网民搜索意图的、合适的广告投放给特定网民的精细化投放目标，进一步提升网民的搜索体验，同时也进一步优化商家的搜索营销效果。

基于上述方法实施例的描述，本发明实施例还提供一种搜索广告的投放装置，如图3所示，该装置包括：

搜索单元31，用于根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合。

获取单元32，用于根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；用户的特征信息可以为但不局限于以下内容，该内容包括：人口统计学数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据。

所述用户的分类可以按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好等进行，也可以按其他的分类进行，具体的本发明实施例对此不进行限制。例如当年按人口统计学进行分类时，可以按性别、年龄段、经济水平等进行分类；又例如，当按兴趣爱好进行分类时，可以将经常访问易车网和汽车之家的用户划分为汽车发烧友，经常在天涯和CSDN上访问C++程序分享帖的用户划分为C++程序员等；又例如，当按照行为习惯进行分类时，可以将每天晚上刷玄幻小说更新的用户划分为小说迷等。

确定单元33，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；其中，所述广告的内容可以为但不局限于以下内容，该内容包括：广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。其中，广告推广内容的类别按照上述内容的划分，可以为但不局限于以下的分类，区分用户的人口统计学特征的分类：如性别、年龄段、经济水平等的分类；区分用户搜索环境的分类：如时间、地域、搜索渠道等分类；区分用户的兴趣爱好的分类：如购物达人、汽车发烧友等分类；区分用户的行为习惯的分类：如只点击结果页第一位结果焦虑型用户、多次点击耐心翻页的温和型用户的分类；区分用户的广告偏好的分类：如只点击图片样式广告的用户的分类。

投放单元34，用于将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

进一步的，如图4所示，所述获取单元32包括：

特征信息获取模块321，用于获取所述用户的特征信息，所述特征信息包括人口统计学数据、Ip段所属地域数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据。其中，该特征信息获取模块321在获取用户的上述特征信息时，可以从不同数据源导入并清理搜索用户相关数据获取该特征数据。

用户分类获取模块322，用于将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类，所述分类可以按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好进行。其中，在获取了用户的特征信息后，将所述特征信息输入对应的用户分类模型中，对用户进行分类，并给用户打上分类标签user_tag。所述用户分类模型以但不局限于以下形式，该用户分类模型可以为基于用户cookie数据的分类模型，也可以为基于用户search数据的分类模型，也可以是其他的分类模型。

需要说明的是，当使用基于用户cookie数据的分类模型或者基于用户search数据的分类模型对用户进行分类时的相关描述，可以参考方法实施例中的对应描述，本发明实施例此处将不再赘述。

进一步的，如图5所示，所述确定单元33包括：

获取模块331，用于分别获取所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据。

构建模块332，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建回归模型，所述回归模型用于预估所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率。

修正模块333，使用所述不同用户对不同广告点击行为的历史数据，修正所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率。

确定模块334，用于将所述候选集合中点击概率符合预设条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

进一步的，如图6所示，所述获取模块331包括：

第一子获取模块3311，用于对所述查询词的文本进行处理，从语义层面上直接判断获取所述查询词的搜索意图。

或者所述第一子获取模块3311还用于，基于二部图的相似查询词聚类装置，从用户点击行为层面间接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者所述第一子获取3311还用于，从搜索的上下文内容间接判断获取所述查询词的搜索意图。

进一步的基于所述广告的内容包括广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。所述获取模块331还包括：

第二子获取模块3312，用于通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别；

或者所述第二子获取模块3312还用于，通过所述广告推广内容创意内容的核心文本获取所述广告推广内容的类别；其中，通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别具体可以通过如下的方式显示，该方式包括：通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容关键词的核心成分；根据所述关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别。

或者所述第二子获取模块3312还用于，通过对bidword分类的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别；

或者所述第二子获取模块3312还用于，通过对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。

所述获取模块331还包括：

第三子获取模块3313，用于通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征；其中，通过所述广告推广内容的关键词和创意内容获取所述广告推广内容的相关特征可以通过如下的方式实现，该方式具体为包括：通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容的关键词；通过文本挖掘算法获取所述关键词的创意内容；根据所述创意内容获取所述广告推广内容的相关特征。

或者所述第三子获取模块3313还用于，通过广告推广内容的跳转页内容获取所述广告推广内容的相关特征。

所述获取模块331还包括：

第四获取子模块3314，用于获取广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平；并根据所述广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平进行运算，确定所述广告推广内容的推广潜力。

需要说明的是，本发明实施例中涉及的各功能单元和模块的相关描述，可以参考方法实施例中的具体描述，本发明实施例在此不进行赘述。

本发明实施例中，可以根据搜索用户的不同搜索意图、不同兴趣爱好、不同行为特点等特征来差异化投放不同广告，也可以根据广告的不同内容、不同样式、不同点击率、不同消费潜力等特征来将广告投放给合适的用户。通过从不同维度区分搜索用户的特征，并对不同特征的客户差异化投放左侧区域的推广内容，最终实现将符合网民搜索意图的、合适的广告投放给特定网民的精细化投放目标，进一步提升网民的搜索体验，同时也进一步优化商家的搜索营销效果。

本发明公开了A1、一种搜索广告的投放方法，包括：

根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

A2、如A1所述的方法，根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类包括：

获取所述用户的特征信息，所述特征信息包括人口统计学数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据；

将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类，所述分类按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好进行。

A3、如A2所述的方法，所述用户分类模型包括：

基于用户cookie数据的分类模型、基于用户search数据的分类模型。

A4、如A1-A3中任一项所述的方法，根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合包括：

分别获取所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据；

根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建回归模型，所述回归模型用于预估所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

使用所述不同用户对不同广告点击行为的历史数据，修正所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

将所述候选集合中点击概率符合预设条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

A5、如A4所述的方法，获取所述查询词的搜索意图包括：

对所述查询词的文本进行处理，从语义层面上直接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者基于二部图的相似查询词聚类方法，从用户点击行为层面间接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者从搜索的上下文内容间接判断获取所述查询词的搜索意图。

A6、如A4所述的方法，所述广告的内容包括：

广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。

A7、如A6所述的方法，获取所述广告推广内容的类别包括：

通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别；

或者通过所述广告推广内容创意内容的核心文本获取所述广告推广内容的类别；

或者通过对bidword分类的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别；

或者通过对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。

A8、如A7所述的方法，通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别包括：

通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容关键词的核心成分；

根据所述关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别。

A9、如A6所述的方法，获取所述广告推广内容的相关特征包括：

通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征；

或者通过广告推广内容的跳转页内容获取所述广告推广内容的相关特征。

A10、如A9所述的方法，通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征包括：

通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容的关键词；

通过文本挖掘算法获取所述关键词的创意内容；

根据所述创意内容获取所述广告推广内容的相关特征。

A11、如A6所述的方法，获取所述广告推广内容的推广潜力包括：

获取广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平；

根据所述广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平进行运算，确定所述广告推广内容的推广潜力。

本发明公开了B1、一种搜索广告的投放装置，包括：

搜索单元，用于根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

获取单元，用于根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

确定单元，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

投放单元，用于将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

B2、如B1所述的装置，所述获取单元包括：

特征信息获取模块，用于获取所述用户的特征信息，所述特征信息包括人口统计学数据、Ip段所属地域数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据；

用户分类获取模块，用于将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类，所述分类可以按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好进行。

B3、如B2所述的装置，所述用户分类模型包括：

基于用户cookie数据的分类模型、基于用户search数据的分类模型。

B4、如B1-B3中任一项所述的装置，所述确定单元包括：

获取模块，用于分别获取所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据；

构建模块，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建回归模型，所述回归模型用于预估所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

修正模块，使用所述不同用户对不同广告点击行为的历史数据，修正所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

确定模块，用于将所述候选集合中点击概率符合预设条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

B5、如B4所述的装置，所述获取模块包括：

第一子获取模块，用于对所述查询词的文本进行处理，从语义层面上直接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者所述第一子获取模块还用于，基于二部图的相似查询词聚类装置，从用户点击行为层面间接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者所述第一子获取模块还用于，从搜索的上下文内容间接判断获取所述查询词的搜索意图。

B6、如B4所述的装置，所述广告的内容包括：

广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。

B7、如B6所述的装置，所述获取模块还包括：

第二子获取模块，用于通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别；

或者所述第二子获取模块还用于，通过所述广告推广内容创意内容的核心文本获取所述广告推广内容的类别；

或者所述第二子获取模块还用于，通过对bidword分类的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别；

或者所述第二子获取模块还用于，通过对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。

B8、如B7所述的装置，通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别包括：

通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容关键词的核心成分；

根据所述关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别。

B9、如B6所述的装置，所述获取模块包括：

第三子获取模块，用于通过所述广告推广内容的关键词的创意内容获取所述广告推广内容的相关特征；

或者所述第三子获取模块还用于，通过广告推广内容的跳转页内容获取所述广告推广内容的相关特征。

B10、如B9所述的装置，通过所述广告推广内容的关键词和创意内容获取所述广告推广内容的相关特征包括：

通过切词和核心词识别算法获取广告推广内容的关键词；

通过文本挖掘算法获取所述关键词的创意内容；

根据所述创意内容获取所述广告推广内容的相关特征。

B11、如B6所述的装置，所述获取模块包括：

第四获取子模块，用于获取广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平；并根据所述广告主的推广预算、历史消费以及广告本身的历史消费、竞价水平和质量度水平进行运算，确定所述广告推广内容的推广潜力。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的发明名称(如确定网站内链接等级的装置)中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种搜索广告的投放方法，其特征在于，包括：

根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类包括：

获取所述用户的特征信息，所述特征信息包括人口统计学数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据；

将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类，所述分类按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好进行。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户分类模型包括：

基于用户cookie数据的分类模型、基于用户search数据的分类模型。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合包括：

分别获取所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据；

根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容构建回归模型，所述回归模型用于预估所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

使用所述不同用户对不同广告点击行为的历史数据，修正所述用户在搜索所述查询词时在搜索结果页中展现所述候选集合中每个广告的点击概率；

将所述候选集合中点击概率符合预设条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述查询词的搜索意图包括：

对所述查询词的文本进行处理，从语义层面上直接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者基于二部图的相似查询词聚类方法，从用户点击行为层面间接判断获取所述查询词的搜索意图；

或者从搜索的上下文内容间接判断获取所述查询词的搜索意图。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述广告的内容包括：

广告推广内容的类别、相关特征以及推广潜力。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取所述广告推广内容的类别包括：

通过所述广告推广内容关键词的核心成分获取所述广告推广内容的类别；

或者通过所述广告推广内容创意内容的核心文本获取所述广告推广内容的类别；

或者通过对bidword分类的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别；

或者通过对知识图谱的商品类别进行识别获取所述广告推广内容的类别。

8.一种搜索广告的投放装置，其特征在于，包括：

搜索单元，用于根据用户的搜索查询词进行搜索，获取与所述查询词相关的候选广告集合；

获取单元，用于根据所述用户的特征信息获取所述用户的分类；

确定单元，用于根据所述用户的分类、所述查询词的搜索意图、所述候选集合中每个广告的内容以及不同用户对不同广告点击行为的历史数据，从所述候选集合中选择满足预定条件的广告集合作为在所述用户搜索结果页中展示的搜索广告集合；

投放单元，用于将所述搜索广告集合中的广告投放给所述用户，以便在用户的搜索结果页中展示。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

特征信息获取模块，用于获取所述用户的特征信息，所述特征信息包括人口统计学数据、Ip段所属地域数据、Ip基于浏览器的cookie数据以及Ip的search-click数据；

用户分类获取模块，用于将所述特征信息输入对应的用户分类模型中获取所述用户不同的分类，所述分类可以按人口统计学、兴趣爱好、行为习惯、广告偏好进行。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述用户分类模型包括：

基于用户cookie数据的分类模型、基于用户search数据的分类模型。