CN107844995A - 广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统 - Google Patents

广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统。该广告投放方法包括：向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息，以供所述需求方平台根据所述用户信息获取用户标签信息；接收所述需求方平台返回的所述用户标签信息和预设的广告主信息；根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放。本发明实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。

Description

广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统。
背景技术
现有的广告投放方法及系统中，例如，基于LBS服务引擎的移动广告投放系统及方法，该方法主要通过APP应用或第三方媒体向API接口发起广告请求，API接口根据广告请求得到对比指令并将对比指令发送至LBS服务引擎，LBS服务引擎将对比指令中的内容与广告平台数据库中的精准IP库和地理位置库进行数据对比并将对比得到的地理位置信息返回给API接口，API接口再根据地理位置信息从广告库中提取相应的广告信息并将广告信息返回给APP应用或第三方媒体，APP应用或第三方媒体根据广告信息进行广告展示。
现有的广告竞价算法中，例如，一种广告实时竞价算法，该算法主要应用于在线广告平台，广告商利用需求方平台(Demand-Side Platform，简称：DSP)的技术手段，能够获得广告交易平台(Ad Exchange，简称：ADX)发送的竞价请求，并从中利用页面信息及用户cookie作为精准投放广告的依据。由于实时竞价(，简称：RTB)是一种公共拍卖的广告售卖方式，因此会有多个广告商对应的DSP共同进行广告竞拍，但每个DSP均由属于自己的竞价算法计算竞拍价。其中，竞价算法通常包括点击率预测和竞价方法两部分。
上述现有的广告投放方法，仅考虑了广告主的地理位置信息，以实现向用户推送距离用户最近的广告主的广告，该方法考虑的因素较为单一且不精确，影响用户体验，也没有竞价机制，无法为广告平台产生利润；而上述现有的竞价算法，多用于在线平台，没有考虑到以移动APP应用作为展示媒介的情况，且点击率预测中采用的特征向量也仅限于从广告在线网页中获取的特征向量，导致竞价系统的数据源较为单一，无法更好地实现精准投放广告，从而增加了广告投放成本。
发明内容
本发明提供一种广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统，用于实现实时竞价、精准投放广告功能，提高用户体验并节省广告主的广告投放成本。
为实现上述目的，本发明提供了一种广告投放方法，该广告投放方法包括：
向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息，以供所述需求方平台根据所述用户信息获取用户标签信息；
接收所述需求方平台返回的所述用户标签信息和预设的广告主信息；
根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；
根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放。
可选地，所述根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放包括：
对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；
向用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
可选地，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量，所述根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成竞价信息包括：
根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
可选地，所述根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率之前还包括：
获取历史竞价日志，并从所述历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量；
根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；
根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
可选地，所述根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值包括：
取设定数量组历史特征向量，将各组历史特征向量中的第二用户特征向量和第二广告主特征向量代入公式：根据最大熵模型计算出各组历史特征向量中的第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；其中，Zm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+…+βmnXmn，βm0+βm1+βm2+…+βmn＝1，Xmn表示第m组第n个所述第二用户特征向量或者第二广告主特征向量，βmn表示与Xmm对应的特征权重值，m为设定数量，n为设定常量，d∈(0.5，1)。
可选地，所述根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值包括：
根据各组的第二用户特征向量对应的特征权重值及各组的第二广告主特征向量对应的特征权重值，通过支持向量机预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
可选地，所述根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率包括：
将所述第一用户特征向量、所述第一广告主特征向量、与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值代入公式：生成所述广告点击率；其中，Z＝β0+β1X1+β2X2+…+βnXn，β0+β1+β2+…+βn＝1，Xn表示第n个第一用户特征向量或者第一广告主特征向量，βn表示与Xn对应的特征权重值。
可选地，所述历史竞价日志还包括历史竞标价、历史成交价格及历史点击率，所述广告主客户端根据所述广告点击率生成所述竞价信息包括：
所述广告主客户端判断所述广告点击率是否大于预设点击率；
若所述广告主客户端判断出所述广告点击率大于预设点击率时，所述广告主客户端根据所述历史竞标价、历史成交价格及历史点击率生成竞价函数；
所述广告主客户端根据所述竞价函数生成所述竞价信息。
为实现上述目的，本发明提供了一种广告交易平台，该广告交易平台包括：
收发模块，用于向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息，以供所述需求方平台根据所述用户信息获取用户标签信息；接收所述需求方平台返回的所述用户标签信息和预设的广告主信息；
生成模块，用于根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；
投放模块，用于根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放。
可选地，所述投放模块具体用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
可选地，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量；
所述生成模块具体用于根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
可选地，该广告交易平台还包括：
获取模块，用于获取历史竞价日志，并从所述历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量；
计算模块，用于根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；
预测模块，用于根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
为实现上述目的，本发明提供了一种广告投放系统，该广告投放系统包括用户客户端、广告主客户端、广告交易平台和需求方平台；
所述广告交易平台用于向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息；根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放；所述需求方平台用于根据所述用户信息获取用户标签信息；向所述广告交易平台返回所述用户标签信息和预设的广告主信息。
可选地，所述广告交易平台具体地用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向所述用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
可选地，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量；
所述广告交易平台具体用于根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
本发明的有益效果：
本发明提供的广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统的技术方案中，根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息，根据竞价信息向用户客户端进行广告投放，从而实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种广告投放方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种广告投放方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种广告交易平台的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种广告投放系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的广告投放方法、广告交易平台及广告投放系统进行详细描述。
图1为本发明实施例一提供的一种广告投放方法的流程图，如图1所示，该广告投放方法包括：
步骤101、向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，广告展示竞价请求包括用户信息，以供需求方平台根据用户信息获取用户标签信息。
步骤102、接收需求方平台返回的用户标签信息和预设的广告主信息。
步骤103、根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息。
步骤104、根据竞价信息向用户客户端进行广告投放。
本实施例所提供的广告投放方法的技术方案中，根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息，根据竞价信息向用户客户端进行广告投放，从而实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。
图2为本发明实施例二提供的一种广告投放方法的流程图，如图2所示，该广告投放方法包括：
步骤201、用户客户端向广告交易平台发送广告展示竞价请求，广告展示竞价请求包括用户信息。
本实施例中，用户客户端上设置有APP应用，例如，共享单车APP，具体地，用户客户端通过APP应用向广告交易平台发送广告展示竞价请求。
具体地，用户登录APP应用且使用APP应用时，APP应用自身可以判断出用户已登录且正在使用APP应用，此时，用户客户端将通过APP应用向广告交易平台发起广告展示竞价请求。需要说明的是，每个用户每次登录APP应用且使用APP应用时，用户客户端均会通过APP应用向广告交易平台发起一次广告展示竞价请求。
本实施例中，用户信息包括用户身份证号码信息。
步骤202、广告交易平台向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求。
步骤203、需求方平台根据用户信息获取用户标签信息，用户标签信息包括第一用户特征向量。
具体地，需求方平台通过调用用户标签数据库，根据用户信息查询出与用户信息对应的用户标签信息。
其中，用户标签数据库可以通过运营商大数据平台进行建立，还可以通过其他平台建立用户标签数据库，本实施例对此不作限制。具体地，用户标签数据库可以通过如下方法建立：
步骤200a、运营商大数据平台采集数据源，数据源包括APP应用的用户注册数据及移动终端的GPS数据，APP应用的用户注册数据包括用户身份证号码信息、用户性别及用户名。
步骤200b、运营商大数据平台根据用户身份证号码信息采集用户身份证号码信息对应的用户在运营商侧的上网流量日志、行为位置轨迹及用户数据，用户数据包括CRM、BSS系统的终端信息、客户资料及账单详单数据。
步骤200c、运营商大数据平台将上述采集的APP应用的用户注册数据、移动终端的GPS数据、用户在运营商侧的上网流量日志、行为位置轨迹及用户数据按照统一编码进行转换，生成具有同一编码格式的APP应用的用户注册数据、移动终端的GPS数据、用户在运营商侧的上网流量日志、行为位置轨迹及用户数据，并存储具有同一编码格式的APP应用的用户注册数据、移动终端的GPS数据、用户在运营商侧的上网流量日志、行为位置轨迹及用户数据。
步骤200d、运营商大数据平台将具有同一编码格式的APP应用的用户注册数据、移动终端的GPS数据、用户在运营商侧的上网流量日志、行为位置轨迹及用户数据进行数据建模分析，生成与用户信息对应的用户标签信息。
其中，用户标签信息包括用户消费特征、互联网内容偏好特征及用户位置信息，其中，用户的每一个特征标签均作为一个第一用户特征向量，用户标签信息还可以包括用户的其他特征，此处不再一一列举。
步骤200e、运营商大数据平台将用户标签信息进行存储并生成用户标签数据库。
其中，用户标签数据库存有用户信息及与用户信息对应的用户标签信息。因此需求方平台可以在用户标签数据库中根据用户信息查询出对应的用户标签信息。
步骤204、需求方平台向广告交易平台返回用户标签信息和预设的广告主信息，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量。
本实施例中，需求方平台存储有广告主需求信息，广告主需求信息包括广告主信息、广告放排期设置及广告面向人群等。其中，广告主信息包括广告主位置信息和广告类型，其中，广告主位置信息代表一个第一广告主特征向量，广告类型代表一个第一广告主特征向量，广告主信息还可以包括广告主的其他信息，此处不再一一列举。其中，根据广告主位置信息和用户位置信息可以生成当前地理位置差，当前地理位置差为当前登录APP应用的用户所在位置与广告主的位置的差的绝对值，当前地理位置差作为一个第一用户特征向量。
步骤205、广告交易平台获取历史竞价日志，并从历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量。
具体地，广告交易平台从需求方平台中获取历史竞价日志，点击历史竞价日志数据，对历史竞价日志进行数据处理，从处理后的数据中提取以下字段：广告ID、人群属性标签、历史地理位置差、时间戳、广告类型、出价及成交价格。还可以提取其他字段，此处不再一一列举。
其中，人群属性标签作为第二用户特征向量，历史地理位置差也作为第二用户特征向量，广告类型作为第二广告主特征向量，其中，历史地理位置差根据点击广告时用户所处的用户位置信息和用户所点击的广告的广告主位置信息生成。
表1
如表1所示，表1示出了一条广告对应的历史竞价日志的格式。其中，广告ID表示广告的唯一标识；人群属性标签表示点击广告的用户所对应的用户标签信息，该点击广告的用户所对应的用户标签信息中的每个特征标签均可作为一个第二用户特征向量，由于点击广告的用户可以为多个，因此人群属性标签也可以包括多个用户标签信息；历史地理位置差根据点击广告时用户所处的用户位置信息和用户所点击的广告的广告主位置信息生成，历史地理位置差也作为第二用户特征向量，广告类型作为第二广告主特征向量；广告类型表示广告主的广告的类型，广告类型作为第二广告主特征向量；出价表示广告主在广告竞标展示时所出的价格；成交价表示展示广告主的广告后，广告主实际支付给DSP的价格。
步骤206、广告交易平台根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值。
具体地，步骤206包括：广告交易平台取设定数量组历史特征向量，将各组历史特征向量中的第二用户特征向量和第二广告主特征向量代入公式根据最大熵模型计算出各组历史特征向量中的第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值。其中，Zm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+…+βmnXmn，βm0+βm1+βm2+…+βmn＝1，Xmn表示第m组第n个第二用户特征向量或者第二广告主特征向量，βmn表示与Xmm对应的特征权重值，m为设定数量，n为设定常量，d∈(0.5，1)。
步骤207、广告交易平台根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与第一用户特征向量对应的特征权重值及与第一广告主特征向量对应的特征权重值。
具体地，步骤207包括：广告交易平台根据各组的第二用户特征向量对应的特征权重值及各组的第二广告主特征向量对应的特征权重值，通过支持向量机预测出与第一用户特征向量对应的特征权重值及与第一广告主特征向量对应的特征权重值。
步骤208、广告交易平台根据根据第一用户特征向量、预先生成的与第一用户特征向量对应的特征权重值、第一广告主特征向量及预先生成的与第一广告主特征向量对应的特征权重值生成广告点击率。
其中，预先生成的与第一用户特征向量对应的特征权重值即为步骤207中预测出的与第一用户特征向量对应的特征权重值，预先生成的与第一广告主特征向量对应的特征权重值即为步骤207中预测出的与第一广告主特征向量对应的特征权重值。
具体地，步骤208包括：广告交易平台将第一用户特征向量、第一广告主特征向量、与第一用户特征向量对应的特征权重值及与第一广告主特征向量对应的特征权重值代入公式：生成广告点击率；其中，Z＝β0+β1X1+β2X2+…+βnXn，β0+β1+β2+…+βn＝1，Xn表示第n个第一用户特征向量或者第一广告主特征向量，βn表示与Xn对应的特征权重值。
步骤209、广告主客户端根据广告点击率生成竞价信息。
具体地，广告主通过广告主客户端登录广告交易平台，根据广告交易平台上生成的广告点击率生成竞价信息。
其中，竞价信息包括广告主针对当前广告展示竞价请求的出价。
具体地，广告交易平台生成广告点击率后，广告主按照指定的竞价策略，通过广告主客户端在广告交易平台上根据广告点击率生成竞价信息。
具体地，历史竞价日志还包括历史竞标价、历史成交价格及历史点击率，步骤209包括：
步骤209a、广告主客户端判断广告点击率是否大于预设点击率，若是，执行步骤209b，若否，执行步骤209d。
具体地，广告主通过广告主客户端在广告交易平台上，判断广告交易平台上的广告点击率是否大于预设点击率，若是，执行步骤209b，若否，执行步骤209d。
步骤209b、广告主客户端根据历史竞标价、历史成交价格及历史点击率生成竞价函数。
步骤209c、广告主客户端根据竞价函数生成竞价信息，并执行步骤210。
具体地，广告主判断出广告点击率高于预设点击率时，通过广告主客户端在广告交易平台上根据竞价函数进行出价，从而生成竞价信息。
步骤209d、广告主客户端针对当前的广告展示竞价请求不进行竞价。
具体地，若广告主判断出广告点击率低于预设点击率时，广告主通过广告主客户端在广告交易平台上对当前的广告展示竞价请求不参与竞价。
步骤210、广告交易平台根据竞价信息向用户客户端进行广告投放。
具体地，步骤210包括：
步骤210a、广告交易平台对比各竞价信息，确定出最优竞价信息。
具体地，广告交易平台通过对比各广告主的出价大小，确定出出价最高的广告主。
步骤210b、广告交易平台向用户客户端投放与最优竞价信息对应的广告。
具体地，广告交易平台向用户客户端投放与出价最高的广告主对应的广告。
步骤211、需求方平台对投放的广告对应的广告主进行相应的扣费。
具体地，需求方平台根据最优竞价信息对最优竞价信息对应的广告主进行相应的扣费。
本实施例通过采集数据源，获取APP应用的用户信息，进行大数据分析，获取用户的需求及喜好，从而建立用户标签数据库，当用户登录APP应用时，ADX获取广告展示竞价请求，并基于逻辑回归算法、最大熵模型及SVM对用户点击广告的概率进行预测，使得广告主可以根据广告点击率进行竞价，竞价成功的广告主的广告将在APP应用上展示。
本实施例中，每个用户每次登录APP应用时，用户客户端均会通过APP应用向广告交易平台发起一次广告展示竞价请求，因此，上述步骤201至步骤211可以重复执行，从而实时接收广告展示请求，实时更新历史竞价日志，实现实时竞价。
本实施例所提供的广告投放方法的技术方案中，根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息，根据竞价信息向用户客户端进行广告投放，从而实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。
图3为本发明实施例三提供的一种广告交易平台的结构示意图，如图3所示，该广告交易平台包括收发模块301、生成模块302及投放模块303。
其中，收发模块301用于向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，广告展示竞价请求包括用户信息，以供需求方平台根据用户信息获取用户标签信息；接收需求方平台返回的用户标签信息和预设的广告主信息。
生成模块302用于根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息。
投放模块303用于根据竞价信息向用户客户端进行广告投放。
具体地，投放模块303具体用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向用户客户端投放与最优竞价信息对应的广告。
本实施例中，用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量。
具体地，生成模块302具体用于根据第一用户特征向量、预先生成的与第一用户特征向量对应的特征权重值、第一广告主特征向量及预先生成的与第一广告主特征向量对应的特征权重值生成广告点击率，以供广告主客户端根据广告点击率生成竞价信息。
本实施例中，如图3所示，广告交易平台还包括获取模块304、计算模块305和预测模块306。其中，获取模块304用于获取历史竞价日志，并从历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量；计算模块305用于根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；预测模块306用于根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与第一用户特征向量对应的特征权重值及与第一广告主特征向量对应的特征权重值。
本实施例所提供的广告交易平台，用于实现上述实施例二提供的广告投放方法，具体描述可参见上述实施例二，此处不再具体赘述。
本实施例所提供的广告交易平台的技术方案中，生成模块用于根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息，投放模块用于根据竞价信息向用户客户端进行广告投放，从而实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。
图4为本发明实施例四提供的一种广告投放系统的结构示意图，如图4所示，该广告投放系统包括用户客户端401、广告主客户端402、广告交易平台403和需求方平台404。
其中，广告交易平台403用于向需求方平台404发送用户客户端401的广告展示竞价请求，广告展示竞价请求包括用户信息；根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端402根据所述广告点击率生成竞价信息；根据竞价信息向用户客户端401进行广告投放。
需求方平台404用于根据用户信息获取用户标签信息；向广告交易平台403返回用户标签信息和预设的广告主信息。
本实施例中，广告交易平台403具体用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向用户客户端401投放与最优竞价信息对应的广告。
本实施例中，用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量。
具体地，广告交易平台403具体用于根据第一用户特征向量、预先生成的与第一用户特征向量对应的特征权重值、第一广告主特征向量及预先生成的与第一广告主特征向量对应的特征权重值生成广告点击率，以供广告主客户端402根据所述广告点击率生成竞价信息。
本实施例所提供的广告投放系统，用于实现上述实施例二提供的广告投放方法，具体描述可参见上述实施例二，此处不再赘述。
本实施例所提供的广告投放系统的技术方案中，广告交易平台用于根据用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息，根据竞价信息向用户客户端进行广告投放，从而实现了实时竞价、精准投放广告功能，既可以使用户获得最贴近需求的广告推送，提高用户体验，又能节省广告主的广告投放成本。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种广告投放方法，其特征在于，包括：
向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息，以供所述需求方平台根据所述用户信息获取用户标签信息；
接收所述需求方平台返回的所述用户标签信息和预设的广告主信息；
根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；
根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放。
2.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据所述竞价信息进行广告投放包括：
对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；
向用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
3.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量，所述根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成竞价信息包括：
根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
4.根据权利要求3所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率之前还包括：
获取历史竞价日志，并从所述历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量；
根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；
根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
5.根据权利要求4所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值包括：
取设定数量组历史特征向量，将各组历史特征向量中的第二用户特征向量和第二广告主特征向量代入公式：根据最大熵模型计算出各组历史特征向量中的第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；其中，zm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+…+βmnXmn，βm0+βm1+βm2+…+βmn＝1，Xmn表示第m组第n个所述第二用户特征向量或者第二广告主特征向量，βmn表示与Xmm对应的特征权重值，m为设定数量，n为设定常量，d∈(0.5，1)。
6.根据权利要求5所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值包括：
根据各组的第二用户特征向量对应的特征权重值及各组的第二广告主特征向量对应的特征权重值，通过支持向量机预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
7.根据权利要求6所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率包括：
将所述第一用户特征向量、所述第一广告主特征向量、与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值代入公式：生成所述广告点击率；其中，Z＝β0+β1X1+β2X2+…+βnXn，β0+β1+β2+…+βn＝1，Xn表示第n个第一用户特征向量或者第一广告主特征向量，βn表示与Xn对应的特征权重值。
8.根据权利要求4所述的广告投放方法，其特征在于，所述历史竞价日志还包括历史竞标价、历史成交价格及历史点击率，所述广告主客户端根据所述广告点击率生成所述竞价信息包括：
所述广告主客户端判断所述广告点击率是否大于预设点击率；
若所述广告主客户端判断出所述广告点击率大于预设点击率时，所述广告主客户端根据所述历史竞标价、历史成交价格及历史点击率生成竞价函数；
所述广告主客户端根据所述竞价函数生成所述竞价信息。
9.一种广告交易平台，其特征在于，包括：
收发模块，用于向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息，以供所述需求方平台根据所述用户信息获取用户标签信息；接收所述需求方平台返回的所述用户标签信息和预设的广告主信息；
生成模块，用于根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；
投放模块，用于根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放。
10.根据权利要求9所述的广告交易平台，其特征在于，
所述投放模块具体用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
11.根据权利要求9所述的广告交易平台，其特征在于，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量；
所述生成模块具体用于根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
12.根据权利要求11所述的广告交易平台，其特征在于，还包括：
获取模块，用于获取历史竞价日志，并从所述历史竞价日志中提取历史特征向量，历史特征向量包括第二用户特征向量和第二广告主特征向量；
计算模块，用于根据第二用户特征向量和第二广告主特征向量计算出第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值；
预测模块，用于根据第二用户特征向量对应的特征权重值及第二广告主特征向量对应的特征权重值预测出与所述第一用户特征向量对应的特征权重值及与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值。
13.一种广告投放系统，其特征在于，包括用户客户端、广告主客户端、广告交易平台和需求方平台；
所述广告交易平台用于向需求方平台发送用户客户端的广告展示竞价请求，所述广告展示竞价请求包括用户信息；根据所述用户标签信息和预设的广告主信息生成广告点击率，以供广告主客户端根据所述广告点击率生成竞价信息；根据所述竞价信息向用户客户端进行广告投放；
所述需求方平台用于根据所述用户信息获取用户标签信息；向所述广告交易平台返回所述用户标签信息和预设的广告主信息。
14.根据权利要求13所述的广告投放系统，其特征在于，
所述广告交易平台具体用于对比各竞价信息，确定出最优竞价信息；向所述用户客户端投放与所述最优竞价信息对应的广告。
15.根据权利要求13所述的广告投放系统，其特征在于，所述用户标签信息包括第一用户特征向量，预设的广告主信息包括第一广告主特征向量；
所述广告交易平台具体用于根据所述第一用户特征向量、预先生成的与所述第一用户特征向量对应的特征权重值、所述第一广告主特征向量及预先生成的与所述第一广告主特征向量对应的特征权重值生成所述广告点击率。
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