CN107169783A - 基于实时反馈的广告投放方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于实时反馈的广告投放方法及装置，应用于数字广告分发技术领域，该基于实时反馈的广告投放方法包括：获取广告投放过程中的曝光参数；根据曝光参数，计算广告的投放概率；根据投放概率，分别确定是否投放每条广告，并相应的完成广告的投放。通过本发明的基于实时反馈的广告投放方法可以减少因广告投放超标而引起的预算超支，节约资金。

Description

基于实时反馈的广告投放方法及装置

技术领域

本发明涉及数字广告分发技术领域，特别是涉及基于实时反馈的广告投放方法及装置。

背景技术

广告所有活动的实施，要以广告预算来支持。广告预算是在某特定时间内，广告活动所需经费总额及其使用范围分配方法的策划。对于投放引擎来说，在广告策略制定后，需要精确的控制广告的消耗不超过预算。

广告的消耗通常来源于广告的曝光或点击(取决于广告的计费方式)。但是，由于数字广告的特性，广告预先投放，然后实际曝光/点击时，再计算消耗。即广告投放后不会立即产生曝光或点击，通常会延迟几秒到几分钟。在延迟的这段时间内，已投放出去的广告可能已经将预算消耗完毕。但是投放引擎无法感知，因此会导致因广告投放超标而超过预算的现象发生，造成资金的浪费。在高并发的环境下，这种现象会更加明显。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于实时反馈的广告投放方法及装置，以减少因广告投放超标而引起的超过预算的现象发生，节约资金。具体技术方案如下：

一种基于实时反馈的广告投放方法，包括：

获取广告投放过程中的曝光参数；

根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率；

根据所述投放概率，分别确定是否投放每条所述广告，并相应的完成所述广告的投放。

可选的，在所述获取广告投放过程中的曝光参数之后，所述方法还包括：

将所述曝光参数存储到预设的数据库中。

可选的，所述曝光参数包括：所述广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费；所述根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率，包括：

根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，所述预测消耗速度标识所述平均投放延时内消耗完所述剩余预算所需的消耗速度；

根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率。

可选的，所述根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，包括：

根据以下公式，计算所述预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，所述L为所述剩余预算，所述Velocity为所述单位时间内预算的平均花费，所述Delay为所述平均投放延时，所述k为修正系数。

可选的，所述根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率，包括：

根据以下公式，计算所述广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，所述R为所述剩余投放次数，所述t为预设的启动阈值，所述T为所述预设投放次数，所述φ为预设的比例系数，所述n、所述m及所述j均为预设的优化参数。

一种基于实时反馈的广告投放装置，包括：

参数获取模块，用于获取广告投放过程中的曝光参数；

概率计算模块，用于根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率；

广告投放模块，用于根据所述投放概率，分别确定是否投放每条所述广告，并相应的完成所述广告的投放。

可选的，所述装置还包括：

参数存储模块，用于将所述曝光参数存储到预设的数据库中。

可选的，所述曝光参数包括：所述广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费；所述概率计算模块，包括：

第一计算子模块，用于根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，所述预测消耗速度标识所述平均投放延时内消耗完所述剩余预算所需的消耗速度；

第二计算子模块，用于根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率。

可选的，所述第一计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算所述预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，所述L为所述剩余预算，所述Velocity为所述单位时间内预算的平均花费，所述Delay为所述平均投放延时，所述k为修正系数。

可选的，所述第二计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算所述广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，所述R为所述剩余投放次数，所述t为预设的启动阈值，所述T为所述预设投放次数，所述φ为预设的比例系数，所述n、所述m及所述j均为预设的优化参数。

本发明实施例提供的基于实时反馈的广告投放方法及装置，通过曝光参数，计算出广告投放概率，根据广告投放概率，确定是否投放广告，并相应的完成广告的投放，可以减少因广告投放超标而引起的预算超支，节约资金。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的基于实时反馈的广告投放方法的应用场景的示意图；

图2为本发明实施例的基于实时反馈的广告投放方法的流程示意图；

图3为本发明实施例的广告投放费用的曲线图；

图4为本发明实施例的基于实时反馈的广告投放装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例的基于实时反馈的广告投放方法的应用场景的示意图。投放引擎根据预设的投放速度正常投放广告，客户端接收投放引擎投放的广告，客户端发出广告曝光确认，计费系统获取该广告曝光确认并进行计费。同时计费系统向反馈系统发送反馈信息，反馈系统对反馈信息进行处理生成曝光参数，广告投放装置(广告投放装置在图中未标出，广告投放装置可以集成于反馈系统中，也可以集成于投放引擎中，广告投放装置也可以为一个单独的处理装置)获取反馈系统中的曝光参数，计算广告的投放概率，并根据投放概率决策每条广告是否进行投放。投放引擎获取广告投放装置中每条广告是否进行投放的决策，完成广告的投放。

在数字广告投放过程中，数字广告预先投放，然后实际曝光/点击时，再计算消耗。从广告投放到产生计费通常会有几秒到几分钟的延时，在延时时间内，投放出去的广告可能会超过预算，但是投放引擎无法感知。因此本发明实施例提供了一种基于实时反馈的广告投放方法，参见图2，包括：

S201，获取广告投放过程中的曝光参数。

在数字广告投放的过程中，当广告实际曝光/点击后，才会进行计费。在本发明实施例中，广告投放装置可以获取广告投放过程中已经产生的曝光参数。

广告投放装置可以为一种设备，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；处理器、存储器和通信接口通过总线连接并完成相互间的通信；存储器存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行基于实时反馈的广告投放方法。

广告投放装置还可以为一种应用于投放引擎或反馈系统中的应用程序，用于在运行时执行基于实时反馈的广告投放方法。

广告投放装置还可以为一种应用于投放引擎或反馈系统中的存储介质，用于存储可执行代码，可执行代码用于执行基于实时反馈的广告投放方法。

其中，上述曝光参数可以包括：广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费等。预设投放次数是指根据广告预算所计算出的广告的投放次数；剩余投放次数是指在不超过预算的情况下该广告还能够投放的次数；平均投放延时是指从投放该广告，到接收到该广告已经曝光的信息所用的时间的平均值；单位时间内预算的平均花费是指，在预设的单位时间内投放广告所花费的预算的平均值。广告的预设投放次数、剩余投放次数、剩余预算可以直接从现有的广告投放系统中获取，平均投放延时根据每一次的投放延时进行计算，单位时间内预算的平均花费根据每次单位时间内预算的花费进行计算，每一次的投放延时及单位时间内预算的花费可以从的现有的广告投放系统中获取。

S202，根据曝光参数，计算广告的投放概率。

广告投放装置获取到曝光参数后，可以根据已获取的曝光参数，计算广告的投放概率。广告的投放概率与剩余的投放次数/预算正相关，且当广告的剩余的投放次数/预算消耗完后，广告的投放概率则为零。

具体的，广告投放装置根据曝光参数，计算广告的投放概率的过程可以包括：

步骤一，根据曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，预测消耗速度标识平均投放延时内消耗完剩余预算所需的消耗速度。

预测消耗速度标识了平均投放延时内消耗完剩余预算所需的消耗速度。预测消耗速度与剩余预算正相关，与平均投放延时及单位时间内预算的平均花费负相关。计算预测消耗速度，为后续根据预测消耗速度计算投放概率提供了前提。

其中，根据曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算预测消耗速度的过程可以包括：

根据以下公式，计算预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，L为剩余预算，Velocity为单位时间内预算的平均花费，Delay为平均投放延时，k为修正系数。k为修正系数，可根据实际应用场景自行设定，例如可以将k设定为1。

步骤二，根据预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算广告的投放概率。

投放概率标识了每条广告是否进行投放的概率，投放概率与预测消耗速度及剩余投放次数正相关，投放概率与预设投放次数及单位时间内预算的平均花费负相关。

其中，根据预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算广告的投放概率的过程可以包括：

根据以下公式，计算广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，R为剩余投放次数，t为预设的启动阈值，T为预设投放次数，φ为预设的比例系数，n、m及j均为预设的优化参数。

Max(t,T*φ)指取t和T*φ中较大的数值，t为预设的启动阈值，根据单位时间内预算的平均花费进行设定，且与单位时间内预算的平均花费正相关，例如启动阈值设定为1000。φ为预设的比例系数，根据单位时间内预算的平均花费进行设定，例如可以设定为0.05。n、m及j均为预设的优化参数，可根据实际应用场景自行设定，例如n、m及j均可设定为1。

广告的投放概率与剩余的投放次数/预算正相关，随着预算的减少，广告的投放数量也会相应减少，有效减少了广告实际曝光/点击过程中，造成的实际费用超过预算的情况。当预算消耗完后，广告的投放概率为零，即不再投放该广告，防止继续产生费用。

S203，根据投放概率，分别确定是否投放每条广告，并相应的完成广告的投放。

广告投放装置在投放每条广告前，可以根据投放概率单独确定是否投放该条广告。若确定投放该条广告，则将该条广告进行投放；若确定不投放该条广告，则不投放该条广告。在实际广告投放过程中，因为用户对视频或网页访问的随机性，导致很难预测出下一个时间段内广告投放的准确次数，因此无法根据预测的下一时间段内广告投放的总次数与投放概率的乘积来决定下一时间段内广告投放的次数，或者说这样做造成的预算误差会较大。根据投放概率单独确定每条广告是否投放，不仅可以减少这种误差，而且操作方便。

例如，在投放概率为75％时，对某条广告进行投放判断，该条广告会有75％的概率被投放，经过判断后，若判定结果为不投放，则此次不对该条广告进行投放；经过判断后，若判定结果为投放，则投放该条广告。

在本发明实施例中，通过曝光参数，计算出广告投放概率，根据广告投放概率，确定是否投放广告，并相应的完成广告的投放，可以减少因广告投放超标而引起的预算超支，节约资金。

可选的，在获取广告投放过程中的曝光参数之后，该方法还包括：

将曝光参数存储到预设的数据库中。

在本发明实施例中，将曝光参数进行存储，方便后续曝光参数的读取。

可选的，在根据曝光参数，计算广告的投放概率之前，该方法还包括：

在R/Max(t,T*φ)大于或等于1时，确定不需要计算广告的投放概率，在R/Max(t,T*φ)小于1时，确定需要计算广告的投放概率。其中，R为剩余投放次数，t为预设的启动阈值，T为预设投放次数，φ为预设的比例系数。

在R/Max(t,T*φ)大于或等于1时，在下一个平均投放延时的时间内，按照正常的速度投放广告，不会产生超过预算的情况，因此可以不必降低广告的投放速度。在R/Max(t,T*φ)大于或等于1时，不需计算广告的投放概率，可以节省运算资源。在R/Max(t,T*φ)小于1时，为了减少预算的超出，需要计算投放概率，并根据投放概率确定是否投放广告。

参见图3，图3为本发明实施例的广告投放费用的曲线图。图中横轴代表时间，纵轴表示广告投放产生的费用。曲线303为广告投放的预算费用，曲线301为现有技术中按照固定速率投放广告所产生的费用，曲线302为应用本发明实施例的基于实时反馈的广告投放方法投放广告所产生的费用。从图3可以看出，应用本发明实施例的基于实时反馈的广告投放方法投放广告所产生的费用，明显更加接近广告投放的预算费用，能够减少因广告投放超标而引起的预算超支，节约资金。

相应的，本发明实施例还提供了一种基于实时反馈的广告投放装置，如图4所示，该装置包括：

参数获取模块401，用于获取广告投放过程中的曝光参数；

概率计算模块402，用于根据曝光参数，计算广告的投放概率；

广告投放模块403，用于根据投放概率，分别确定是否投放每条广告，并相应的完成广告的投放。

在本发明实施例中，通过曝光参数，计算出广告投放概率，根据广告投放概率，确定是否投放广告，并相应的完成广告的投放，可以减少因广告投放超标而引起的预算超支，节约资金。

需要说明的是，本发明实施例的装置是应用上述基于实时反馈的广告投放方法的装置，这上述基于实时反馈的广告投放方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。

可选的，该基于实时反馈的广告投放装置还包括：

参数存储模块(图中未示出)，用于将曝光参数存储到预设的数据库中。

在本发明实施例中，将曝光参数进行存储，方便后续曝光参数的读取。

可选的，曝光参数包括：广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费；概率计算模块，包括：

第一计算子模块(图中未示出)，用于根据曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，预测消耗速度标识平均投放延时内消耗完剩余预算所需的消耗速度。

第二计算子模块(图中未示出)，用于根据预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算广告的投放概率。

在本发明实施例中，给出了曝光参数的具体内容，在计算投放概率时，考虑了广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，影响投放概率的因素考虑全面，计算出的投放概率准确。

可选的，第一计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，L为剩余预算，Velocity为单位时间内预算的平均花费，Delay为平均投放延时，k为修正系数。

在本发明实施例中，给出了投放概率的计算公式，根据该公式计算预测消耗速度，计算出的预测消耗速度准确，为后续根据预测消耗速度计算投放概率提供了前提。

可选的，第二计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，R为剩余投放次数，t为预设的启动阈值，T为预设投放次数，φ为预设的比例系数，n、m及j均为预设的优化参数。

在本发明实施例中，给出了投放概率的计算公式，根据该公式计算出的投放概率准确，为后续根据投放概率确定是否投放广告提供了支持。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于实时反馈的广告投放方法，其特征在于，包括：

获取广告投放过程中的曝光参数；

根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率；

根据所述投放概率，分别确定是否投放每条所述广告，并相应的完成所述广告的投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取广告投放过程中的曝光参数之后，所述方法还包括：

将所述曝光参数存储到预设的数据库中。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述曝光参数包括：所述广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费；所述根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率，包括：

根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，所述预测消耗速度标识所述平均投放延时内消耗完所述剩余预算所需的消耗速度；

根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，包括：

根据以下公式，计算所述预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，所述L为所述剩余预算，所述Velocity为所述单位时间内预算的平均花费，所述Delay为所述平均投放延时，所述k为修正系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率，包括：

根据以下公式，计算所述广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，所述R为所述剩余投放次数，所述t为预设的启动阈值，所述T为所述预设投放次数，所述φ为预设的比例系数，所述n、所述m及所述j均为预设的优化参数。

6.一种基于实时反馈的广告投放装置，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取广告投放过程中的曝光参数；

概率计算模块，用于根据所述曝光参数，计算所述广告的投放概率；

广告投放模块，用于根据所述投放概率，分别确定是否投放每条所述广告，并相应的完成所述广告的投放。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

参数存储模块，用于将所述曝光参数存储到预设的数据库中。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述曝光参数包括：所述广告的预设投放次数、剩余投放次数、平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费；所述概率计算模块，包括：

第一计算子模块，用于根据所述曝光参数中的平均投放延时、剩余预算及单位时间内预算的平均花费，计算出预测消耗速度，其中，所述预测消耗速度标识所述平均投放延时内消耗完所述剩余预算所需的消耗速度；

第二计算子模块，用于根据所述预测消耗速度、预设投放次数、剩余投放次数及单位时间内预算的平均花费，计算所述广告的投放概率。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算所述预测消耗速度v：

v＝(L-Velocity*k*Delay)/(k*Delay)

其中，所述L为所述剩余预算，所述Velocity为所述单位时间内预算的平均花费，所述Delay为所述平均投放延时，所述k为修正系数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二计算子模块，具体用于：

根据以下公式，计算所述广告的投放概率P：

P＝(R/Max(t,T*φ))ⁿ*(sigmoid(T))^m*(v/Velocity)^j

其中，所述R为所述剩余投放次数，所述t为预设的启动阈值，所述T为所述预设投放次数，所述φ为预设的比例系数，所述n、所述m及所述j均为预设的优化参数。