CN107491986A - 用于控制广告预算的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于控制广告预算的方法及装置，其中的方法主要包括：在预定时间周期的当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将所述广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型，其中，所述预定时间周期被划分为多个时间片；根据所述流量质量分层模型输出的流量质量分值确定所述广告流量所属的广告流量质量层；根据所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作。本发明可以对广告预算进行灵活调控，使广告预算相对均匀的分布在预定时间周期内的尽可能多的时段中的高质量的广告流量上，从而提高了广告效果。

Description

用于控制广告预算的方法及装置

技术领域

本发明涉及网络技术，尤其是涉及一种用于控制广告预算的方法以及用于控制广告预算的装置。

背景技术

在互联网广告(包括移动互联网广告)投放过程中，为了有利于提高广告效果，许多广告主都希望将其广告预算能够较平均地分配在一天内的多个时段中，以避免出现广告预算在几个小时或者一个小时甚至几分钟内快速耗尽的现象，如图1中，广告预算在上午九时消耗较多，且广告预算在九时至15时全部耗尽。

发明人在实现本发明过程中发现，对于追求广告效果的广告主而言，一方面希望其广告预算能够均匀的分布在一天中的尽可能多的时段中，另一方面希望其广告预算应尽量投放在高质量的广告流量上；如何对广告预算进行调控，以使广告预算相对均匀的分布在一天中的尽可能多的时段中的高质量的广告流量上，从而提高广告效果，是一个值得关注的技术问题。

发明内容

本发明的目的是，提供一种用于控制广告预算的方法及装置，以提高广告效果。

根据本发明的一个方面，提供一种用于控制广告预算的方法，所述方法包括：在预定时间周期的当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将所述广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型，其中，所述预定时间周期被划分为多个时间片；根据所述流量质量分层模型输出的流量质量分值确定所述广告流量所属的广告流量质量层；根据所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作；其中所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数是根据当前时间片的期望消耗金额以及前一个时间片的投放反馈参数确定的。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种用于控制广告预算的装置，该装置主要包括：获取属性模块，用于在当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将所述广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型；流量质量分层模型，用于根据所述广告流量的属性信息确定所述广告流量所属的广告流量质量层；投放控制模块，用于根据所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作；其中，所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数是根据当前时间片的期望消耗金额以及前一个时间片的投放反馈参数确定的。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：本发明通过利用流量质量分层模型对广告流量进行质量分层处理，可以确定广告流量所属的广告流量质量层，即本发明可以获知广告流量的质量；通过为当前时间片的各广告流量质量层分别设置投放量控制参数，可以实现使属于高质量的广告流量质量层的广告流量的投放控制参数优于低质量的广告流量质量层的广告流量的投放控制参数的目的，如可以实现使属于高质量的广告流量质量层的广告流量的投放概率优于低质量的广告流量质量层的广告流量的投放概率的目的；通过将预定时间周期(如一天)划分为多个时间片，使本发明可以针对周期中的每一个时间片分别设置期望消耗金额，这样，广告投放预算可以灵活合理的分配在预定时间周期内的不同的时间片上；通过利用当前时间片的期望消耗金额以及前一个时间片的投放反馈参数来设置当前时间片的各广告流量质量层的投放控制参数，可以尽量避免一个预定时间周期的期望消耗金额出现欠缺或者盈余等现象；由此可知，本发明提供的技术方案可以对广告预算进行灵活调控，使广告预算相对均匀的分布在预定时间周期内的尽可能多的时段中的高质量的广告流量上，从而提高了广告效果。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为现有技术中的广告预算的消耗情况的示意图；

图2为本发明实施例一的用于控制广告预算的方法流程示意图；

图3为本发明实施例一的广告预算的消耗情况的示意图；

图4为本发明实施例二的用于控制广告预算的方法的实现过程示意图；

图5为本发明实施例三的用于控制广告预算的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，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。

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步详细描述。

实施例一、用于控制广告预算的方法。

图2为本实施例的用于控制广告预算的方法的流程图。在图2中，本实施例的方法通常由DSP(Demand-Side Platform，需求方平台)执行，且本实施例的方法主要包括：步骤S200、步骤S210以及步骤S220。

下面对本实施例的方法所包含的各步骤分别进行说明。

S200、在预定时间周期的当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型。

作为示例，本实施例中的预定时间周期可以根据广告投放时段的实际需求来设置，如在希望广告投放时段为一天中的早上八点到晚上十二点这一时段的情况下，则可以将每天的早上八点到晚上十二点作为预定时间周期。本实施例中的预定时间周期被划分为多个时间片，当前时间所属的时间片即为当前时间片。

作为示例，本实施例中的广告流量的属性信息通常包括：广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息等。

上述广告的属性信息通常是用于描述广告自身特点的信息，且广告的属性信息可以具体包括：广告播放形式(如以图片形式播放的广告、以视频形式播放的广告或者以文字形式播放的广告等)、广告内容的类型(如汽车类型广告、日用品类型广告、家电类型广告、食品类型广告以及服装类型广告等)以及广告播放时长等。

上述广告点位的属性信息通常是用于描述广告点位自身特点的信息，且广告点位的属性信息可以具体包括：广告点位所提供的广告播放形式、广告点位所属的平台以及广告点位允许播放的时长等。

上述广告接收方的属性信息通常是用于描述广告接收方(如广告收看方或者广告浏览方等)自身特点的信息，且广告接收方的属性信息可以具体包括：广告接收方标识信息(如用户电话号码或者IP地址等)、广告接收方年龄段信息、广告接收方性别信息、广告接收方文化程度信息、广告接收方消费能力信息、广告接收方关注的广告内容的类型信息、广告接收方的网络购物信息以及广告接收方所在地信息等。本实施例预先维护有大量用户的属性信息，本实施例可以根据广告接收方标识信息从预先维护的用户的属性信息中获得广告接收方的属性信息，且预先维护的用户的属性信息可以根据后续获取到的信息进行更新维护。

本实施例中的广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息分别包含的具体内容可以根据广告流量质量分层的实际需求来设置，本实施例不限制广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息等所包括的具体内容。

作为示例，本实施例的流量质量分层模型主要用于基于广告流量的属性信息确定出该广告流量的流量质量分值，以便于本实施例可以基于广告流量的流量质量分值将广告流量划分到相应的广告流量质量层中；也就是说，流量质量分层模型可以利用影响流量质量分值的多个参数计算出决定广告流量的质量的一个数值。

作为示例，本实施例中的流量质量分层模型可以具体为：点击概率预测模型，该点击概率预测模型也可以称为点击模型(Click Model)或者点击到达率模型(Click-Through-Rate Model)等。本实施例中的流量质量分层模型通常是根据大量用户的历史点击信息针对用户行为以及用户兴趣为用户的未来点击行为进行预测而建模所形成的模型；本实施例可以采用现有的点击概率预测模型来确定广告流量的流量质量分值，且本实施例不限制点击概率预测模型的具体建模方式。

作为示例，点击概率预测模型可以根据输入的广告流量的属性信息预测该广告流量的点击概率，本实施例可以将点击概率预测模型输出的点击概率作为该广告流量的流量质量分值。

点击概率预测模型预测广告流量的点击概率的一个具体例子为：点击概率预测模型在接收到广告流量的属性信息后，查找与该广告流量的属性信息属于同一类型的一个或者多个广告流量(即查找与该广告流量的属性信息相类似的广告流量)，并根据查找到的一个或者多个广告流量的历史点击概率来预测广告流量的点击概率，如将查找到的一个广告流量的历史点击概率作为预测出的广告流量的点击概率；再如将查找到的多个广告流量的历史点击概率的平均值作为预测出的广告流量的点击概率；再例如将查找到的多个广告流量的历史点击概率的加权平均值作为预测出的广告流量的点击概率。另外，如果没有查找到属于同一类型的广告流量，则可以查找相类似类型的广告流量，并根据查找到的具有相类似类型的广告流量的历史点击概率来预测广告流量的点击概率。本实施例中的属于同一类型的广告流量可以为广告流量的属性信息基本相同的广告流量。还有，本实施例中预先维护有大量的广告流量的属性信息与历史点击概率的对应关系信息，且预先维护的用户的属性信息可以根据后续监测到的广告流量的点击情况进行更新维护。

点击概率预测模型预测广告流量的点击概率的另一个具体例子为：点击概率预测模型在接收到广告流量的属性信息后，根据预先设置的评分标准为广告流量的属性信息中的每一个参数分别进行打分，并根据各参数的分值预测该广告流量的点击概率；如计算所有参数的分值之和，并将计算出的和作为该广告流量的点击概率；再如计算所有参数的分值的平均值，并将计算出的平均值作为该广告流量的点击概率；再例如计算所有参数的分值的加权平均值，并将计算出的加权平均值作为该广告流量的点击概率。

S210、根据流量质量分层模型输出的流量质量分值确定广告流量所属的广告流量质量层。

作为示例，本实施例预先设置有多个广告流量质量层，且每一个广告流量质量层均对应有一个流量质量分值范围(如点击概率范围)，不同的广告流量质量层对应的流量质量分值范围不相同，且任意两个流量质量分值范围之间不存在交集。

作为示例，本实施例的根据流量质量分层模型输出的流量质量分值确定广告流量所属的广告流量质量层一个具体的例子为：预先设置有4个广告流量质量层，即第一广告流量质量层、第二广告流量质量层、第三广告流量质量层以及第四广告流量质量层；其中的第一广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.05，1]，其中的第二广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.02，0.05)，其中的第三广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.01，0.02)，其中的第四广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0，0.01)；在流量质量分层模型输出流量质量分值后，查找该流量质量分值所属的流量质量分值范围，从而确定该广告流量所属的广告流量质量层。

本实施例不限制预先设置的广告流量质量层的数量以及每一层广告流量质量层所对应的流量质量分值范围的具体数值。

S220、根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作。

作为示例，本实施例中的每一层广告流量质量层均对应有一个投放量控制参数，且在通常情况下，不同广告流量质量层所对应的投放量控制参数不相同，当然，本实施例并不排除不同广告流量质量层所对应的投放量控制参数相同的情况。广告流量质量层所对应的投放量控制参数用于控制相应的广告流量质量层的广告投放数量，且投放量控制参数可以具体为投放数量(即广告投放数量)，也可以为投放概率(即广告投放概率)。

作为示例，在投放量控制参数为投放数量的情况下，本实施例可以根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量以及该广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量确定是否针对该广告流量执行竞价操作，例如在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量未超过广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，允许针对该广告流量执行竞价操作，而在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量已达到广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，禁止针对该广告流量执行竞价操作。

作为示例，在投放量控制参数为投放概率的情况下，本实施例可以先估计出在当前时间片内，广告流量所属的广告流量质量层的流量(即广告流量的总数量)，然后，再利用广告流量所属的广告流量质量层对应的投放概率确定出投放数量，然后，再根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量以及该广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量确定是否针对该广告流量执行竞价操作，例如在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量未超过广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，允许针对该广告流量执行竞价操作，而在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量已达到广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，禁止针对该广告流量执行竞价操作。另外，对于投放概率为1的广告流量质量层，本实施例可以不将投放概率转换为投放数量，而是在广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放概率为1的情况下，直接允许针对该广告流量执行竞价操作，即针对属于该广告流量质量层的所有广告流量均执行竞价操作。

本实施例中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数可以根据当前时间片的总投放次数以及当前时间片的各广告流量质量层的流量预先设置；且在通常情况下，本实施例是在当前时间片到来之前设置该时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数，如在当前时间片的上一个时间片即将结束时设置下一个时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数；当然，本实施例也可以在当前时间片刚刚到来时设置当前时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数。

下面对本实施例的设置当前时间片的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数的具体实现方式进行说明，且在下述举例描述中，当前时间片称为第一时间片，当前时间片的上一个时间片称为第二时间片。

首先，根据历史流量预测第一时间片各广告流量质量层的流量；本实施例可以根据历史流量采用多种方式来预测第一时间片各广告流量质量层的流量；第一个具体的例子，本实施例可以将第一时间片之前的任一在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量，如将第二时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量；第二个具体的例子，本实施例可以将第一时间片之前的同期的在先时间片(即预定时间周期中的属于同一个时间段的在先时间片)的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量，如将前一个预定时间周期中的与第一时间片属于同一个时间段的时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量；第三个具体的例子，本实施例可以将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的平均值作为第一时间片各广告流量质量层的流量，如将本预定时间周期中的所有在先时间片的所有相应广告流量质量层(如所有第二广告流量质量层)的历史流量的平均值作为预测出的第一时间片的相应广告流量质量层(如第二广告流量质量层)的流量；第四个具体的例子，本实施例可以将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的加权平均值作为第一时间片各广告流量质量层的流量，如将本预定时间周期中的所有在先时间片的所有相应广告流量质量层(如所有第二广告流量质量层)的历史流量的加权平均值作为预测出的第一时间片的相应广告流量质量层(如第二广告流量质量层)的流量。

其次，根据预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量以及第一时间片的总投放次数确定第一时间片的各广告流量质量层的投放量控制参数。一个具体的例子，本实施例可以将第一时间片的总投放次数按照流量质量从高到低的顺序分配给第一时间片各广告流量质量层，且其分配的原则包括：在满足高质量的广告流量质量层的流量的情况下，再满足低质量的广告流量质量层的流量；具体而言，在第一广告流量质量层的流量质量高于第二广告流量质量层的流量质量、第二广告流量质量层的流量质量高于第三广告流量质量层的流量质量、且第三广告流量质量层的流量质量高于第四广告流量质量层的流量质量的情况下，如果第一时间片的总投放次数不小于预测出的第一广告流量质量层的流量数量，则将第一广告流量质量层对应的投放概率设置为1，或者将第一广告流量质量层对应的投放数量设置为预测出的第一广告流量质量层的流量数量，否则，将第一广告流量质量层对应的投放概率设置为第一时间片的总投放次数/第一广告流量质量层的流量数量，或者将第一广告流量质量层对应的投放数量设置为第一时间片的总投放次数；如果第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差不小于预测出的第二广告流量质量层的流量数量，则将第二广告流量质量层对应的投放概率设置为1，或者将第二广告流量质量层对应的投放数量设置为预测出的第二广告流量质量层的流量数量，否则，将第二广告流量质量层对应的投放概率设置为第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差/第二广告流量质量层的流量数量，或者将第二广告流量质量层对应的投放数量设置为第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差；以此类推，直到为第一时间片的第四广告流量质量层设置投放量控制参数。

在上述设置当前时间片的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数的具体实现方式的描述中，第一时间片的总投放次数是根据第一时间片的期望消耗金额以及第二时间片的投放反馈参数确定的，且第二时间片的投放反馈参数通常包括：预定时间周期内的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及总消耗金额。本实施例设置第一时间片的总投放次数的一个具体的例子为：将第一时间片的期望消耗金额、预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的投放总次数以及预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的总消耗金额(即竞价成功的所有广告流量所消耗的金额)提供给PID(Proportion Integral Differential coefficient，比例积分微积分)控制模型(也可以称为PID控制器或者PID算法模型等)，并将PID控制模型的输出结果作为第一时间片的总投放次数。本实施例通过利用第一时间片的期望消耗金额、预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的广告流量投放总消耗金额来确定第一时间片的总投放次数，可以控制预定时间周期的实际消耗金额与预定时间周期的期望消耗金额基本持平。

需要特别说明的是，在当前时间片时预定时间周期中的第一个时间片的情况下，上述第二时间片的投放反馈参数可以被设置为取值较小的初始值。

作为示例，上述第一时间片的期望消耗金额可以是根据预定时间周期所包含的时间片的数量以及预定时间周期的期望消耗金额确定出来的；如将预定时间周期的期望消耗金额与预定时间周期包含的时间片的数量的商作为第一时间片的期望消耗金额；再如预定时间周期中的每个时间片均具有各自的权重值，从而可以将预定时间周期的期望消耗金额根据各时间片的权重值分配给各时间片。上述预定时间周期的期望消耗金额可以是由用户(如广告主)设置的。另外，本实施例可以采用现有的PID控制模型，本实施例不限制PID控制模型的具体表现形式。

利用本实施例的用于控制广告预算的方法可以使广告预算较平均地分配在一个预定时间周期(如一天)内的多个时段中，从而避免了广告预算在几个小时或者一个小时甚至几分钟内快速耗尽的现象，本实施例的用于控制广告预算的方法的一个实际测试结果如图3所示，一天的广告预算基本上均衡的消耗在一天内的每一个小时中。

实施例二、用于控制广告预算的方法。

图4为本实施例的用于控制广告预算的方法的实现过程示意图。在图4中，本实施例的方法通常由DSP执行，且本实施例的方法主要包括下述内容：

首先，在当前时间片，在接收到一个广告流量时，获取该广告流量的属性信息，并输入至流量质量分层模型，流量质量分层模型输出该广告流量的流量质量分值(如点击概率)，并根据该广告流量的流量质量分值确定该广告流量所属的广告流量质量层，然后，根据该广告流量所属的广告流量质量层以及该广告流量质量层的投放量控制参数(投放次数)判断该广告流量是否参与广告竞价，如果确定出参与广告竞价，则根据预先设置的竞价单价计算方式确定该广告流量的竞价单价，然后，根据该广告流量是否竞价成功形成相应的投放反馈参数，即如果本次竞价成功，则将预定时间周期内的投放总次数的当前值增加1，并将预定时间周期内的总消耗金额的当前值增加竞价单价，而如果本次竞价失败，则将预定时间周期内的投放总次数的当前值增加1，并不修改预定时间周期内的总消耗金额的当前值；在当前时间片结束时所形成的投放反馈参数用于下一个时间片的广告预算控制。本实施例中的广告流量质量层的投放量控制参数是根据分层流量预测模型以及PID控制模型输出的信息确定出的，即分层流量预测模型可以根据当前时间片之前的时间的各广告流量质量层的历史流量预测出当前时间片的各广告流量质量层的流量，PID控制模型可以根据当前时间片的上一个时间片的投放反馈参数确定出当前时间片的总投放次数(即参与竞价的次数)，然后，根据当前时间片的总投放次数以及前述预测出的当前时间片的各广告流量质量层的流量确定每一个广告流量质量层的投放量控制参数，从而可以获知广告流量所属的广告流量质量层的投放量控制参数。

实施例三、用于控制广告预算的装置。

图5为本实施例的用于控制广告预算的装置的结构示意图。

在图5中，本实施例的装置通常设置于DSP中，且本实施例的装置主要包括：获取属性模块500、流量质量分层模型510以及投放控制模块520。本实施例的装置还可以可选的包括：分层流量预测模型530、确定参数模块540以及PID控制模型550。

下面对本实施例的装置所包含的各模块分别进行说明。

获取属性模块500主要用于在当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型。

作为示例，本实施例中的预定时间周期可以根据广告投放时段的实际需求来设置，如在希望广告投放时段为一天中的早上八点到晚上十二点这一时段的情况下，则可以将每天的早上八点到晚上十二点作为预定时间周期。本实施例中的预定时间周期被划分为多个时间片，当前时间所属的时间片即为当前时间片。

作为示例，获取属性模块500获取的广告流量的属性信息通常包括：广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息等。

上述广告的属性信息通常是用于描述广告自身特点的信息，且广告的属性信息可以具体包括：广告播放形式(如以图片形式播放的广告、以视频形式播放的广告或者以文字形式播放的广告等)、广告内容的类型(如汽车类型广告、日用品类型广告、家电类型广告、食品类型广告以及服装类型广告等)以及广告播放时长等。

上述广告点位的属性信息通常是用于描述广告点位自身特点的信息，且广告点位的属性信息可以具体包括：广告点位所提供的广告播放形式、广告点位所属的平台以及广告点位允许播放的时长等。

上述广告接收方的属性信息通常是用于描述广告接收方(如广告收看方或者广告浏览方等)自身特点的信息，且广告接收方的属性信息可以具体包括：广告接收方标识信息(如用户电话号码或者IP地址等)、广告接收方年龄段信息、广告接收方性别信息、广告接收方文化程度信息、广告接收方消费能力信息、广告接收方关注的广告内容的类型信息、广告接收方的网络购物信息以及广告接收方所在地信息等。本实施例的装置中预先维护有大量用户的属性信息，获取属性模块500可以根据广告接收方标识信息从预先维护的用户的属性信息中获得广告接收方的属性信息，且预先维护的用户的属性信息可以根据后续获取到的信息进行更新维护。

本实施例的流量质量分层模型510主要用于基于广告流量的属性信息确定出该广告流量的流量质量分值，以便于流量质量分层模型510可以基于广告流量的流量质量分值将广告流量划分到相应的广告流量质量层中；即流量质量分层模型510可以利用影响流量质量分值的多个参数计算出决定广告流量的质量的一个数值。

作为示例，本实施例中的流量质量分层模型510可以具体为：点击概率预测模型，且该点击概率预测模型也可以称为点击模型或者点击到达率模型等。本实施例中的流量质量分层模型510通常是根据大量用户的历史点击信息针对用户行为以及用户兴趣为用户的未来点击行为进行预测而建模所形成的模型；本实施例可以采用现有的点击概率预测模型来确定广告流量的流量质量分值，且本实施例不限制点击概率预测模型的具体建模方式。

作为示例，点击概率预测模型可以根据输入的广告流量的属性信息预测该广告流量的点击概率，流量质量分层模型510可以将点击概率预测模型输出的点击概率作为该广告流量的流量质量分值。

点击概率预测模型预测广告流量的点击概率的一个具体例子为：点击概率预测模型在接收到广告流量的属性信息后，查找与该广告流量的属性信息属于同一类型的一个或者多个广告流量(即查找与该广告流量的属性信息相类似的广告流量)，并根据查找到的一个或者多个广告流量的历史点击概率来预测广告流量的点击概率，如将查找到的一个广告流量的历史点击概率作为预测出的广告流量的点击概率；再如将查找到的多个广告流量的历史点击概率的平均值作为预测出的广告流量的点击概率；再例如将查找到的多个广告流量的历史点击概率的加权平均值作为预测出的广告流量的点击概率。另外，如果没有查找到属于同一类型的广告流量，则可以查找相类似类型的广告流量，并根据查找到的具有相类似类型的广告流量的历史点击概率来预测广告流量的点击概率。本实施例中的属于同一类型的广告流量可以为广告流量的属性信息基本相同的广告流量。还有，本实施例中预先维护有大量的广告流量的属性信息与历史点击概率的对应关系信息，且预先维护的用户的属性信息可以根据后续监测到的广告流量的点击情况进行更新维护。

点击概率预测模型预测广告流量的点击概率的另一个具体例子为：点击概率预测模型在接收到广告流量的属性信息后，根据预先设置的评分标准为广告流量的属性信息中的每一个参数分别进行打分，并根据各参数的分值预测该广告流量的点击概率；如计算所有参数的分值之和，并将计算出的和作为该广告流量的点击概率；再如计算所有参数的分值的平均值，并将计算出的平均值作为该广告流量的点击概率；再例如计算所有参数的分值的加权平均值，并将计算出的加权平均值作为该广告流量的点击概率。

作为示例，本实施例预先设置有多个广告流量质量层，且每一个广告流量质量层均对应有一个流量质量分值范围(如点击概率范围)，不同的广告流量质量层对应的流量质量分值范围不相同，且任意两个流量质量分值范围之间不存在交集。

作为示例，流量质量分层模型510根据流量质量分层模型输出的流量质量分值确定广告流量所属的广告流量质量层一个具体的例子为：预先设置有4个广告流量质量层，即第一广告流量质量层、第二广告流量质量层、第三广告流量质量层以及第四广告流量质量层；其中的第一广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.05，1]，其中的第二广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.02，0.05)，其中的第三广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0.01，0.02)，其中的第四广告流量质量层所对应的流量质量分值范围为[0，0.01)；流量质量分层模型510在计算出流量质量分值后，查找该流量质量分值所属的流量质量分值范围，从而确定该广告流量所属的广告流量质量层。

本实施例不限制预先设置的广告流量质量层的数量以及每一层广告流量质量层所对应的流量质量分值范围的具体数值。

投放控制模块520主要用于根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作。

作为示例，本实施例中的每一层广告流量质量层均对应有一个投放量控制参数，且在通常情况下，不同广告流量质量层所对应的投放量控制参数不相同，当然，本实施例并不排除不同广告流量质量层所对应的投放量控制参数相同的情况。广告流量质量层所对应的投放量控制参数用于控制相应的广告流量质量层的广告投放数量，且投放量控制参数可以具体为投放数量(即广告投放数量)，也可以为投放概率(即广告投放概率)。

作为示例，在投放量控制参数为投放数量的情况下，投放控制模块520可以根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量以及该广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量确定是否针对该广告流量执行竞价操作，例如在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量未超过广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，投放控制模块520允许针对该广告流量执行竞价操作，而在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量已达到广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，投放控制模块520禁止针对该广告流量执行竞价操作。

作为示例，在投放量控制参数为投放概率的情况下，可以由分层流量预测模型530预先估计出在当前时间片内，广告流量所属的广告流量质量层的流量(即广告流量的总数量)，然后，投放控制模块520再利用广告流量所属的广告流量质量层对应的投放概率确定出投放数量，然后，投放控制模块520再根据广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量以及该广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量确定是否针对该广告流量执行竞价操作，例如在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量未超过广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，投放控制模块520允许针对该广告流量执行竞价操作，而在广告流量所属的广告流量质量层的当前已投放数量已达到广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放数量的情况下，投放控制模块520禁止针对该广告流量执行竞价操作。另外，对于投放概率为1的广告流量质量层，投放控制模块520可以不将投放概率转换为投放数量，而是在广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放概率为1的情况下，直接允许针对该广告流量执行竞价操作，即投放控制模块520针对属于该广告流量质量层的所有广告流量均执行竞价操作。

投放控制模块520所使用的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数可以是确定参数模块540根据当前时间片的总投放次数以及当前时间片的各广告流量质量层的流量预先设置；且在通常情况下，确定参数模块540是在当前时间片到来之前设置该时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数，如确定参数模块540在当前时间片的上一个时间片即将结束时设置下一个时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数；当然，确定参数模块540也可以在当前时间片刚刚到来时设置当前时间片中的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数。

下面对确定参数模块540设置当前时间片的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数的具体实现方式进行说明，且在下述举例描述中，当前时间片称为第一时间片，当前时间片的上一个时间片称为第二时间片。

首先，分层流量预测模型530根据历史流量预测第一时间片各广告流量质量层的流量；分层流量预测模型530可以根据历史流量采用多种方式来预测第一时间片各广告流量质量层的流量；第一个具体的例子，分层流量预测模型530可以将第一时间片之前的任一在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量，如分层流量预测模型530将第二时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量；第二个具体的例子，分层流量预测模型530可以将第一时间片之前的同期的在先时间片(即预定时间周期中的属于同一个时间段的在先时间片)的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量，如分层流量预测模型530将前一个预定时间周期中的与第一时间片属于同一个时间段的时间片的各广告流量质量层的历史流量作为预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量；第三个具体的例子，分层流量预测模型530可以将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的平均值作为第一时间片各广告流量质量层的流量，如分层流量预测模型530将本预定时间周期中的所有在先时间片的所有相应广告流量质量层(如所有第二广告流量质量层)的历史流量的平均值作为预测出的第一时间片的相应广告流量质量层(如第二广告流量质量层)的流量；第四个具体的例子，分层流量预测模型530可以将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的加权平均值作为第一时间片各广告流量质量层的流量，如分层流量预测模型530将本预定时间周期中的所有在先时间片的所有相应广告流量质量层(如所有第二广告流量质量层)的历史流量的加权平均值作为预测出的第一时间片的相应广告流量质量层(如第二广告流量质量层)的流量。

其次，确定参数模块540根据分层流量预测模型530预测出的第一时间片各广告流量质量层的流量以及第一时间片的总投放次数确定第一时间片的各广告流量质量层的投放量控制参数。一个具体的例子，确定参数模块540可以将第一时间片的总投放次数按照流量质量从高到低的顺序分配给第一时间片各广告流量质量层，且确定参数模块540分配的原则包括：在满足高质量的广告流量质量层的流量的情况下，再满足低质量的广告流量质量层的流量；具体而言，在第一广告流量质量层的流量质量高于第二广告流量质量层的流量质量、第二广告流量质量层的流量质量高于第三广告流量质量层的流量质量、且第三广告流量质量层的流量质量高于第四广告流量质量层的流量质量的情况下，如果第一时间片的总投放次数不小于预测出的第一广告流量质量层的流量数量，则确定参数模块540将第一广告流量质量层对应的投放概率设置为1，或者确定参数模块540将第一广告流量质量层对应的投放数量设置为预测出的第一广告流量质量层的流量数量，否则，确定参数模块540将第一广告流量质量层对应的投放概率设置为第一时间片的总投放次数/第一广告流量质量层的流量数量，或者确定参数模块540将第一广告流量质量层对应的投放数量设置为第一时间片的总投放次数；如果第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差不小于预测出的第二广告流量质量层的流量数量，则确定参数模块540将第二广告流量质量层对应的投放概率设置为1，或者确定参数模块540将第二广告流量质量层对应的投放数量设置为预测出的第二广告流量质量层的流量数量，否则，确定参数模块540将第二广告流量质量层对应的投放概率设置为第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差/第二广告流量质量层的流量数量，或者确定参数模块540将第二广告流量质量层对应的投放数量设置为第一时间片的总投放次数与第一广告流量质量层的流量数量之差；以此类推，直到确定参数模块540为第一时间片的第四广告流量质量层设置投放量控制参数。

在上述确定参数模块540设置当前时间片的每一层广告流量质量层所对应的投放量控制参数的具体实现方式的描述中，第一时间片的总投放次数是PID控制模型550根据第一时间片的期望消耗金额以及第二时间片的投放反馈参数确定的，且第二时间片的投放反馈参数通常包括：预定时间周期内的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及总消耗金额。PID控制模型550设置第一时间片的总投放次数的一个具体的例子为：将第一时间片的期望消耗金额、预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的投放总次数以及预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的总消耗金额(即竞价成功的所有广告流量所消耗的金额)提供给PID控制模型550(也可以称为PID控制器或者PID算法模型等)，PID控制模型550输出的结果即为第一时间片的总投放次数。PID控制模型550通过利用第一时间片的期望消耗金额、预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及预定时间周期内的第一时间片之前的所有在先时间片的广告流量投放总消耗金额来确定第一时间片的总投放次数，可以控制预定时间周期的实际消耗金额与预定时间周期的期望消耗金额基本持平。

作为示例，上述第一时间片的期望消耗金额可以是PID控制模型550根据预定时间周期所包含的时间片的数量以及预定时间周期的期望消耗金额确定出来的；如PID控制模型550将预定时间周期的期望消耗金额与预定时间周期包含的时间片的数量的商作为第一时间片的期望消耗金额；再如预定时间周期中的每个时间片均具有各自的权重值，从而PID控制模型550可以将预定时间周期的期望消耗金额根据各时间片的权重值分配给各时间片。上述预定时间周期的期望消耗金额可以是由用户(如广告主)设置的。另外，本实施例中的PID控制模型550可以采用现有的PID控制模型，本实施例不限制PID控制模型550的具体表现形式。

利用本实施例的用于控制广告预算的装置可以使广告预算较平均地分配在一个预定时间周期(如一天)内的多个时段中，从而避免了广告预算在几个小时或者一个小时甚至几分钟内快速耗尽的现象，本实施例的用于控制广告预算的装置的一个实际测试结果如图3所示，一天的广告预算基本上均衡的消耗在一天内的每一个小时中。

需要注意的是，本发明的一部分可以被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被智能电子设备(如计算机或者服务器等)执行时，通过该智能电子设备的操作可以调用或者提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或者其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的智能电子设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本发明并不局限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将本发明的实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或者步骤，且单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或者装置或者模块也可以由一个单元或者装置或者模块通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语仅用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (16)

1.一种用于控制广告预算的方法，其特征在于，所述方法包括：

在预定时间周期的当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将所述广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型，其中，所述预定时间周期被划分为多个时间片；

根据所述流量质量分层模型输出的流量质量分值确定所述广告流量所属的广告流量质量层；

根据所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作；

其中，所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数是根据当前时间片的期望消耗金额以及前一个时间片的投放反馈参数确定的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告流量的属性信息包括：广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流量质量分层模型包括：点击概率预测模型，且所述点击概率预测模型输出其预测的所述广告流量的点击概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述点击概率预测模型查找与所述广告流量的属性信息同类的广告流量，并将查找到的一个同类的广告流量的历史点击概率作为其预测的所述广告流量的点击概率；或者

所述点击概率预测模型查找与所述广告流量的属性信息同类的广告流量，并将查找到的多个同类的广告流量的历史点击概率的平均值或者加权平均值作为其预测的所述广告流量的点击概率；或者

所述点击概率预测模型确定所述广告流量的属性信息中的各参数的分值，并根据所述各参数的分值计算出所述广告流量的点击概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投放量控制参数包括：投放数量或者投放概率；

且所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数是通过如下步骤确定的：

在当前时间片的上一个时间片，根据历史流量预测下一个时间片各广告流量质量层的流量；

根据所述下一个时间片各广告流量质量层的流量以及所述下一个时间片的总投放次数确定下一个时间片的各广告流量质量层的投放量控制参数；

其中，所述下一个时间片的总投放次数是根据所述下一个时间片的期望消耗金额以及所述上一个时间片的投放反馈参数确定的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据历史流量预测下一个时间片各广告流量质量层的流量的步骤包括：

将所述当前时间片的任一在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将一个同期的在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的平均值作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的加权平均值作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一个时间片各广告流量质量层的流量以及所述下一个时间片的总投放次数确定下一个时间片的各广告流量质量层的投放量控制参数的步骤包括：

将所述下一个时间片的总投放次数按照流量质量从高到低的顺序分配给所述下一个时间片各广告流量质量层，且其分配的原则包括：在满足高质量的广告流量质量层的流量的情况下，再满足低质量的广告流量质量层的流量。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述上一个时间片的投放反馈参数包括：预定时间周期内的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及总消耗金额；

且所述下一个时间片的总投放次数是通过如下步骤确定的：

将所述下一个时间片的期望消耗金额、所述预定时间周期内的所有在先时间片的投放总次数以及总消耗金额提供给比例积分微积分PID控制模型，并将所述PID控制模型的输出结果作为当前时间片的总投放次数。

9.一种用于控制广告预算的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取属性模块，用于在当前时间片内，获取广告流量的属性信息，并将所述广告流量的属性信息提供给流量质量分层模型；

流量质量分层模型，用于根据所述广告流量的属性信息确定所述广告流量所属的广告流量质量层；

投放控制模块，用于根据所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数确定是否针对该广告流量执行竞价操作；

其中，所述广告流量所属的广告流量质量层所对应的投放量控制参数是根据当前时间片的期望消耗金额以及前一个时间片的投放反馈参数确定的。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述广告流量的属性信息包括：广告的属性信息、广告点位的属性信息以及广告接收方的属性信息。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述流量质量分层模型包括：点击概率预测模型，且所述点击概率预测模型输出其预测的所述广告流量的点击概率。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述点击概率预测模型具体用于：

查找与所述广告流量的属性信息同类的广告流量，并将查找到的一个同类的广告流量的历史点击概率作为其预测的所述广告流量的点击概率；或者

查找与所述广告流量的属性信息同类的广告流量，并将查找到的多个同类的广告流量的历史点击概率的平均值或者加权平均值作为其预测的所述广告流量的点击概率；或者

确定所述广告流量的属性信息中的各参数的分值，并根据所述各参数的分值计算出所述广告流量的点击概率。

13.根据权利要求9至12中任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述投放量控制参数包括：投放数量或者投放概率；

且所述装置还包括：

分层流量预测模型，用于在当前时间片的上一个时间片，根据历史流量预测下一个时间片各广告流量质量层的流量；

确定参数模块，用于根据所述下一个时间片各广告流量质量层的流量以及所述下一个时间片的总投放次数确定下一个时间片的各广告流量质量层的投放量控制参数；

其中，所述下一个时间片的总投放次数是根据所述下一个时间片的期望消耗金额以及所述上一个时间片的投放反馈参数确定的。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述流量预测模块具体用于：

将所述当前时间片的任一在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将一个同期的在先时间片的各广告流量质量层的历史流量作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的平均值作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量；或者

将多个在先时间片的各广告流量质量层的历史流量的加权平均值作为所述下一个时间片各广告流量质量层的流量。

15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定参数模块具体用于：

将所述下一个时间片的总投放次数按照流量质量从高到低的顺序分配给所述下一个时间片各广告流量质量层，且其分配的原则包括：在满足高质量的广告流量质量层的流量的情况下，再满足低质量的广告流量质量层的流量。

16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述前一个时间片的投放反馈参数包括：预定时间周期内的所有在先时间片的广告流量投放总次数以及总消耗金额；

且所述装置还包括：

PID控制模型，用于将所述下一个时间片的期望消耗金额、所述预定时间周期内的所有在先时间片的投放总次数以及总消耗金额提供给比例积分微积分PID控制模型，并将所述PID控制模型的输出结果作为当前时间片的总投放次数。