CN107993078B - 用于评价信息展示效果方法和装置以及计算设备 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种用于评价信息展示效果的方法，包括：统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数；以及根据所述第三用户群和所述差异指数得到所述投放信息在所述第二时间段的展示效果评分。根据本公开的实施例，将投放信息展示效果的持续性和滞后性纳入考虑，通过对照不同用户群行为差异能够实现对展示效果的更准确评价。

Description

用于评价信息展示效果方法和装置以及计算设备

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用于评价信息展示效果的方法和装置以及计算设备。

背景技术

与传统的传播媒体投放信息相比，网络投放信息作为一种通过电子服务传播营销信息给消费者的手段，凭借其覆盖面广、交互性强、成本低廉等诸多特点，已经在网络营销体系中占据举足轻重的地位。随着网络广告应用的不断发展，信息展示效果也越来越为广告主们所关注。

目前网络投放信息对于展示效果的评价，大多只是简单的提供该信息展示带来的曝光、点击情况，以及落地页的曝光、点击情况。例如，如果落地页是可以购买的页面(如商品的详情页、团购详情页等)，则通过简单计算用户在落地页上产生的直接购买量来评价该投放信息的展示效果。然而，这种对于即时和直接效果的评价，不能体现消费者在品牌认识方面的影响效应。

相关技术中还存在一些简单的投放信息展示效果归因模型，常见的例如FirstView(第一次浏览)和LastClick(最后一次点击)。FirstView的计算方法是，当一个用户看过某个投放信息之后，后续的转化(例如购买或者APP下载等)行为都会被归因到该投放信息，而不考虑该转化行为是否是由其他投放信息促成的，这无疑会夸大当前投放信息的真实效果。LastClick的计算方法则是，将用户的转化行为归因于这个用户最近点击的一个投放信息，然而这种方法忽视了投放信息通过提升用户对品牌的认识带来的长远效应和驱动性效应。

综上所述，相关技术的手段都不能很好的衡量投放信息的展示效果。如何全面和精确的体现投放信息带来的真实展示效果，一直是本领域致力解决的问题。

发明内容

本公开的目的是提供一种用于评价信息展示效果的方法和装置以及计算设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种用于评价信息展示效果的方法，包括：统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数；以及根据所述第三用户群和所述差异指数确定所述投放信息在所述第二时间段的展示效果。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种用于评价信息展示效果的装置，包括：第一统计模块，设置为统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；第二统计模块，设置为统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；计算模块，设置为基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数；以及评分模块，设置为根据所述第三用户群和所述差异指数确定所述投放信息在所述第二时间段的展示效果。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种存储有计算机程序的存储介质，所述计算机程序在由计算设备的处理器运行时，使所述计算设备执行如以上任一实施例所述的方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算设备，包括：处理器；存储器，存储有可由所述处理器执行的指令；其中所述处理器被配置为执行如以上任一实施例所述的方法。

根据本公开的实施例，将投放信息展示效果的持续性和滞后性纳入考虑，通过对照不同用户群行为差异能够实现对展示效果的更准确评价。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1为根据本公开一实施例用于评价信息展示效果的方法流程图。

图2为根据本公开另一实施例用于评价信息展示效果的方法流程图。

图3为根据本公开一实施例用于评价信息展示效果的装置示意框图。

图4为根据本公开一实施例的计算设备示意框图。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。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地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提出了一种用于评价信息展示效果的方法和装置以及介质和计算设备。

下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。

图1为根据本公开一实施例用于评价信息展示效果的方法流程图，如图所示，本实施例的方法包括以下步骤S101-S104。在一个实施例中，本实施例的方法可由信息发布平台的设备(例如服务器)来执行。

在步骤S101中，统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群。

本步骤旨在统计某个投放信息的受众人群集合。

在一个实施例中，上述第一时间段包括但不限于从投放信息的投放日期到特定日期的时间段。例如，若某个投放信息的开始投放日期即为T₀，本步骤可将T₀至特定日期T_m看过该投放信息的用户群记为第一用户群。随着投放信息的持续展示，看过该投放信息的用户群人数会不断增多。在一个实施例中，这里的投放信息例如可以包括广告信息。

在步骤S102中，统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群。

本步骤旨在统计投放信息推广对象的相关页面在第二时间段的浏览人群集合作为第二用户群，其中这里的第二时间段晚于上述第一时间段。在一个实施例中，第二时间段晚于第一时间段是指，第二时间段的起点在第一时间段的起点之后，并且第二时间段的终点在第一时间段的终点之后。例如，第一时间段是从投放信息的投放日期到特定日期的时间段(不包括该特定日期)，则第二时间段可以是紧接在上述第一时间段之后的时间段，例如第二时间段可以包括特定日期T_m当天的整天时间。

在一个实施例中，此处投放信息推广对象可以是某个品牌，也可以是某个门店。相应的，作为投放信息推广对象，与该投放信息相关的目标页面可以是该品牌旗下所有门店页面，也可以是该门店旗下所有商户页面。

在一个实施例中，上述第二用户群可通过考察在第二时间段涉及该投放信息推广对象(品牌或门店)对应的POI(Point of Interest，兴趣点)集合在搜索结果中被曝光和点击的行为结果来统计。例如，对于O2O(Online to Offline，线上至线下)用户平台而言，可以某品牌作为投放信息的推广对象，则可将该品牌旗下的所有具体门店或者部分重要的门店视为相应的POI集合。又例如，对于电商平台而言，可以某门店作为投放信息的推广对象，则可将该门店下的全部商户集合或者部分重要的商户集合视为相应的POI集合。相应的，在第二时间段对上述POI集合的所有页面有浏览行为的人群即被统计作为上述第二用户群。

在步骤S103中，基于第一用户群和第二用户群求交集得到第三用户群，并计算第三用户群与上述第二用户群中未浏览投放信息的第四用户群之间的差异指数。

在一个实施例中，本步骤中首先基于第一用户群和第二用户群求交集得到第三用户群，旨在将上述第二用户群分为第三用户群和第四用户群两个部分，其中第三用户群是第二用户群中在第一时间段(例如截止到特定日期T_m)内看过对应的投放信息的人群，第四用户群则是第二用户群中未看过投放信息的人群。在一个实施例中，可通过对第三用户群在第二用户群中求补集来得到上述第四用户群。

相关技术中投放信息展示效果的评价计算都过于即时，而实际环境中用户在看到投放信息之后产生的转化行为结果可能是相对滞后的。本步骤通过将第二时间段内对目标页面有浏览行为的第二用户群与该时间段之前受相关投放信息影响的第一用户群求交集，可在后续展示效果评分的获取中引入投放信息带来影响效果的长久性和滞后性的因素。

接续，本步骤计算第三用户群与第四用户群之间的差异指数，旨在考察投放信息额外为推广对象带来点击数的可能性。看过投放信息的第三用户群由于品牌曝光的影响，其后续搜索行为的结果中如果出现了和品牌曝光对应的POI结果，那么其将更加有意愿去了解品牌对应的POI的具体情况，因此部分用户在看过该品牌的投放信息之后，更可能产生主动去搜索并且点击的行为。

基于用户对于投放信息的认识和转化模型，用户从看到投放信息到产生购买一般会经过“察觉—研究—决定—购买”的4个阶段，投放信息通过品牌曝光提升用户对品牌的认知之后会进一步提升用户通过搜索去了解该品牌的兴趣，从而带来最终的转化。相关技术中投放信息效果的计算都过于直接，无法体现展示投放信息对于用户行为的驱动性作用。本步骤通过计算第三用户群与第四用户群之间的差异指数，能够在投放信息效果的评价中引入展示投放信息对于用户其他行为(例如搜索行为)的驱动作用。

在一个实施例中，第三用户群与第四用户群之间的差异指数可通过第三用户群与第四用户群的CTR(Click Through Rate，点击通过率)之间的差值来计算。CTR是目前衡量投放信息效果的主流工具之一，投放信息对用户的吸引力越大，第三用户群与第四用户群的CTR差值就会越大。然而，对于第三用户群与第四用户群之间的差异指数，本公开并不限于CTR差值的计算，本领域技术人员可视不同的业务场景来选择，例如还可以使用访购率等指标来衡量。

在步骤S104中，根据第三用户群和差异指数得到上述投放信息在第二时间段的展示效果。

基于上述步骤S103所述，第三用户群和差异指数分别表示投放信息的曝光数和该投放信息对用户的驱动作用(吸引力)。在本步骤根据第三用户群和差异指数得到上述投放信息在第二时间段的展示效果时，可基于不同的方式计算展示效果评分来实现，只要保证对于最终的评分而言，曝光数越大分值越高，投放信息对用户的驱动作用越大分值越高。在一个实施例中，可基于第三用户群和差异指数的乘积来得到上述投放信息在第二时间段的展示效果评分。

根据本公开的实施例，将投放信息效果的持续性和滞后性纳入考虑，通过对照不同用户群行为差异，既考虑了投放信息曝光的广度又考虑了其带来的影响深度，能够实现对投放信息效果的更准确评价。

图2为根据本公开另一实施例用于评价信息展示效果的方法流程图，如图所示，本实施例的方法包括以下步骤S201-S205。在一个实施例中，本实施例的方法可由投放信息发布平台的设备(例如服务器)来执行。

在步骤S201中，统计投放信息从投放日期至特定日期的浏览用户作为第一用户群。

本实施例以从投放日期至特定日期作为第一时间段为例进行说明。若某个投放信息的投放记为Launch_n，其开始投放日期记为T₀。该投放推广的对象(品牌或门店)记为Brand(Launch_n)，至某个特定日期T_m看过该投放的第一用户群集合记为DisplayAdViewers(Launch_n,T_m)。随着投放信息的持续展示，看过该投放信息的人群会不断的增多。

在步骤S202中，统计与该投放信息相关的目标页面在特定日期的浏览用户作为第二用户群。

本实施例以特定日期当天作为第二时间段为例进行说明。如前一实施例中所述，本步骤首先建立投放信息推广品牌和搜索结果POI的关系。对于O2O用户平台而言，可以某品牌作为投放信息的推广对象，则可将该品牌旗下的所有具体门店或部分重要门店视为相应的POI集合。又例如，对于电商平台而言，可以某门店作为投放信息的推广对象，则可将该门店下的全部商户集合或部分重要商户集合视为相应的POI集合。此处假设品牌Brand_l对应的POI集合记为POI(Brand_l)。

继续，考察特定日期T_m当天涉及Brand_l对应的POI集合在搜索结果中被曝光和点击的行为结果，得到特定日期T_m当天对上述POI集合的所有页面有浏览行为的人群即被统计作为上述第二用户群，记为SearchEngineViewers(Brand_l,T_m)。

在步骤S203中，基于第一用户群和第二用户群求交得到第三用户群，并计算第三用户群与上述第二用户群中除该第三用户群之外的第四用户群之间的差异指数。

将看过目标POI列表页的第二用户群SearchEngineViewers(Brand_l,T_m)分为两部分，一部分是截止到T_m看过对应的投放信息的人群，另一部分则是剩余的人群。看过投放信息的人群(即第三用户群)通过对第一用户群DisplayAdViewers(Launch_n,T_m)和第二用户群SearchEngineViewers(Brand_l,T_m)取交集得到，记为DisplayImpactViewers(Brand_l,T_m)。上述第四用户群则可通过对第三用户群在第二用户群中求补集得到。

看过投放信息的第三用户群由于品牌曝光的影响，其后续搜索行为的结果中如果出现了和品牌曝光对应的POI结果，那么其将更加有意愿去了解品牌对应的POI的具体情况，因此部分用户在看过该品牌的投放信息之后，更可能产生主动去搜索并且点击的行为。计算第三用户群与第四用户群之间的差异指数，有助于考察投放信息额外为推广对象带来点击数的可能性，从而在后续评分中引入长期驱动性的因素。

在本实施例中，基于第三用户群与第四用户群的CTR差值来计算二者的差异指数，投放信息对用户的吸引力越大，第三用户群与第四用户群的CTR差值就会越大。

在步骤S204中，根据第三用户群和差异指数得到上述投放信息在特定日期的展示效果评分。

在本实施例中，使用第三用户群DisplayImpactViewers(Brand_l,T_m)的人数乘以上述CTR差值来作为上述投放信息在特定日期的展示效果评分分值Score₁(Brand_l,T_m)，即

Score₁(Brand_l,T_m)＝DisplayImpactViewers(Brand_l,T_m)*ΔCTR；

其中，ΔCTR＝CTR_{DisplayImapct}(Brand_l,T_m)–CTR_NoImpact(Brand_l,T_m)。

Score₁(Brand_l,T_m)的值代表投放信息额外为投放信息推广对象带来的点击数。对于Score₁(Brand_l,T_m)而言，有曝光和吸引力两个因素会影响其数值。曝光的数量越大，其分值就越高；投放信息对用户的吸引力越大，看过投放信息的用户的CTR(CTR_{DisplayImapct}(Brand_l,T_m))和没有看过投放信息的用户的CTR(CTR_{DisplayImapct}(Brand_l,T_m))之间的差异(ΔCTR)就会越大，分值也就越高。因此，本实施例的投放信息效果评价其既考虑了投放信息曝光的广度又考虑了曝光带来的影响的深度，因此是一种品效合一的投放信息展示效果衡量方法。

在步骤S205中，对投放信息在连续多个特定日期的展示效果评分求和得到该投放信息在一段时间的展示效果评分。

上述步骤S201-S204考察了特定日期Tm的投放信息展示效果。如果考察Ts到Tt时间段的效果，则可以对这段时间的计算结果求和得到该投放信息在一段时间的展示效果评分为

随着投放信息的投放结束和投放信息效果的逐渐衰落，看过投放信息的人群和未看过投放信息的人群的CTR差异将逐步减小，相应的评分也会降低，从而可以作为需要一波新的信息投放的指示。

根据本公开的实施例，将投放信息效果的持续性和滞后性纳入考虑，通过对照不同用户群行为差异，既考虑了投放信息曝光的广度又考虑了其带来的影响深度，能够实现对投放信息效果的更准确评价，同时可以为商户提供关于何时该投放新一波信息的指示。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。

本示例实施方式中进一步提供了一种用于评价信息展示效果的装置。

图3为根据本公开一实施例用于评价信息展示效果的装置示意框图。如图所示，本实施例的装置包括第一统计模块31、第二统计模块32、计算模块33和评分模块34。

在一个实施例中，第一统计模块31设置为统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；第二统计模块32设置为统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；计算模块33设置为基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数；评分模块34设置为根据所述第三用户群和所述差异指数确定所述投放信息在所述第二时间段的展示效果。

在一个实施例中，上述第一时间段包括但不限于从投放信息的投放日期到特定日期的时间段。例如，若某个投放信息的开始投放日期即为T₀，则第一统计模块31可将T₀至特定日期T_m看过该投放信息的用户群记为第一用户群。随着投放信息的持续展示，看过该投放信息的用户群人数会不断增多。在一个实施例中，这里的投放信息例如可以包括广告信息。

在一个实施例中，第二时间段晚于第一时间段是指，第二时间段的起点在第一时间段的起点之后，并且第二时间段的终点在第一时间段的终点之后，从而体现投放信息对转化行为结果的滞后性。例如，第一时间段可以是从投放信息的投放日期到特定日期的时间段(不包括该特定日期)，这里的第二时间段可以是紧接在上述第一时间段之后的时间段，例如第二时间段可以包括特定日期当天的整天时间。

在一个实施例中，计算模块33设置为计算所述第三用户群与所述第四用户群的点击通过率CTR之间的差值。

在一个实施例中，评分模块34设置为计算所述第三用户群的人数与所述差值的乘积作为所述投放信息在所述第二时间段的评分，并将所述评分作为所述展示效果。在另一个实施例中，评分模块34还设置为统计所述投放信息在连续多个第二时间段的所述展示效果得到该投放信息在第三时间段的展示效果，例如，对投放信息在连续多个特定日期的展示效果评分求和得到其在一段时间内的展示效果评分。

在一个实施例中，所述目标页面中包含与所述投放信息相关联的品牌信息或者门店信息。在一个实施例中，所述目标页面包括所述投放信息所涉品牌下的门店页面或者所述投放信息所涉门店下的商户页面。

根据本公开的实施例，将投放信息效果的持续性和滞后性纳入考虑，通过对照不同用户群行为差异，既考虑了投放信息曝光的广度又考虑了其带来的影响深度，能够实现对投放信息效果的更准确评价，同时可以为商户提供关于何时该投放新一波信息的指示。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，上文描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。

例如，在一个示例实施方式中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述方法的步骤。所述方法的具体步骤可参考前述实施例中的详细描述，此处不再赘述。所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在另一个示例实施方式中，还提供一种计算设备，该计算设备可以是手机、平板电脑等移动终端，也可以是台式计算机、服务器等终端设备，本示例实施方式中对此不作限制。图4示出根据本公开示例实施方式中一种计算设备40的示意图。例如，计算设备40可以被提供为一移动终端。参照图4，设备40包括处理组件41，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器42所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件41的执行的指令，例如应用程序。存储器42中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件41被配置为执行指令，以执行上述用于评价信息展示效果的方法。该方法的步骤可参考前述方法实施例中的详细描述，此处不再赘述。

计算设备40还可以包括一个电源组件43被配置为执行计算设备40的电源管理，一个有线或无线网络接口44被配置为将计算设备40连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口45。计算设备40可以操作基于存储在存储器42的操作系统，例如Android、IOS或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

虽然已参照几个典型实施例描述了本公开，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本公开能够以多种形式具体实施而不脱离申请的精神或实质，所以应当理解，上述实施例不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种用于评价信息展示效果的方法，包括：

统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；

统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；

基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数，所述第三用户群用于表示所述投放信息的曝光数，所述差异指数用于表示所述投放信息对所述浏览用户的驱动作用且所述驱动作用越大所述差异指数越大；以及

根据所述第三用户群和所述差异指数计算所述投放信息在所述第二时间段的展示效果评分，使得所述曝光数越大所述展示效果评分越高，并使得所述驱动作用越大所述展示效果评分越高。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述计算第三用户群与第四用户群之间的差异指数包括：

计算所述第三用户群与所述第四用户群的点击通过率CTR之间的差值。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述根据第三用户群和差异指数计算所述投放信息在所述第二时间段的展示效果评分包括：

计算所述第三用户群的人数与所述差值的乘积作为所述投放信息在所述第二时间段的展示效果评分。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述目标页面中包含与所述投放信息相关联的品牌信息或者门店信息。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述目标页面包括所述投放信息所涉品牌下的门店页面或者所述投放信息所涉门店下的商户页面。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

对所述第三用户群在所述第二用户群中求补集得到所述第四用户群。

7.如权利要求1至6任一项所述的方法，还包括：

统计所述投放信息在连续多个第二时间段的所述展示效果得到所述投放信息在第三时间段的展示效果。

8.一种用于评价信息展示效果的装置，包括：

第一统计模块，设置为统计投放信息在第一时间段的浏览用户作为第一用户群；

第二统计模块，设置为统计与该投放信息相关的目标页面在第二时间段的浏览用户作为第二用户群，所述第二时间段晚于所述第一时间段；

计算模块，设置为基于所述第一用户群和所述第二用户群求交集得到第三用户群，并计算所述第三用户群与所述第二用户群中未浏览所述投放信息的第四用户群之间的差异指数，所述第三用户群用于表示所述投放信息的曝光数，所述差异指数用于表示所述投放信息对所述浏览用户的驱动作用且所述驱动作用越大所述差异指数越大；以及

评分模块，设置为根据所述第三用户群和所述差异指数计算所述投放信息在所述第二时间段的展示效果评分，使得所述曝光数越大所述展示效果评分越高，并使得所述驱动作用越大所述展示效果评分越高。

9.一种存储有计算机程序的存储介质，所述计算机程序在由计算设备的处理器运行时，使所述计算设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算设备，包括：

处理器；

存储器，存储有可由所述处理器执行的指令；

其中所述处理器被配置为执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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