CN108921613A - 广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统。广告竞价方法包括：依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；依据虚拟定价确定至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及在至少一个互联网平台进行广告投放时至少一第二广告主的第二类广告依据出价策略进行竞价处理。本申请通过计算虚拟定价确定品牌广告的出价策略，使得在实时竞价时品牌广告依据出价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

Description

广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统。

背景技术

互联网广告平台的广告售卖方式主要分为拍卖与合同两种。一般而言，第一类广告通过拍卖的方式进行售卖，第一广告主实时出价，广告位被分配给出价最高的第一广告主，用户点击广告时，对应的第一广告主才需要付费给广告平台；第二类广告则主要是通过定额的合同售卖，所述定额合同主要是广告平台承诺给予第二广告主一定次数的广告展现，第二广告主则为这些第二类广告的展示次数支付定额的费用。

对通过合同售卖的第二类广告的广告主而言，现有的自动出价方案主要包括按流量曲线为第二类广告进行自动出价，即保证第二类广告展现量完成比例与线上流量占平台预测总流量的比例一致。例如，合同中规定今日0时至明日0时的24小时内分配1000次展现给某第二广告主，假设今日0时至早上8时这个时间段总的线上流量占全天24小时预测流量的40％，则互联网广告平台需保证在这8个小时的时间段内分配给某第二广告主的展示次数为1000×40％＝400次，这种较常用的技术手段是采用比例积分微分(PID)方式来自动调整第二广告主出价。

为保证第二类广告的展现量，互联网广告平台一般采用手动设置分配规则，也有广告平台为第二类广告进行自动出价，根据展现量完成情况动态调整分配规则。这些方法虽能保证第二类广告展现量，但无法在此基础上优化广告平台收入，例如前述的采用PID算法的自动出价方案中，展现量完成比例与流量曲线一致，而不同时刻的流量对第一广告主而言则是价值是不同的，较好的做法应该是，当流量对第一广告主价值较高时，避免出高价与之竞争，而当流量对第一广告主价值较低时，以较低出价赢得流量。

以上方案无法优化广告平台收益的主要原因主要是这些方法未能充分考虑第一广告主的出价，并且无法较为精确地给出方案对广告平台收入的影响，因此也很难实现广告展示方案的优化。

发明内容

鉴于以上所述现有相关的缺点，本申请的目的在于提供一种广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统，用于解决上述难以实现广告展示方案的优化的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种广告竞价方法，包括以下步骤：依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及在至少一个互联网平台进行广告投放时所述至少一第二广告主的第二类广告依据所述出价策略进行竞价处理。

在本申请的第一方面的某些实施方式中，所述一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数是通过对至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计而获取的；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

在本申请的第一方面的某些实施方式中，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数是藉由计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值确定的。

在本申请的第一方面的某些实施方式中，所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值是藉由分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

在本申请的第一方面的某些实施方式中，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定所述虚拟定价的步骤为依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定的。

本申请的第二方面提供一种广告竞价系统，包括：获取模块，用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数；虚拟定价模块，用于依据所述总展示次数、所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及所述最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；策略生成模块，用于依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

在本申请的第二方面的某些实施方式中，所述获取模块用于通过获取至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计以获取所述时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

在本申请的第二方面的某些实施方式中，所述获取模块用于通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值获取所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

在本申请的第二方面的某些实施方式中，所述虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

在本申请的第二方面的某些实施方式中，所述虚拟定价模块用于依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定所述虚拟定价。

在本申请的第二方面的某些实施方式中，所述广告竞价系统还包括：竞价模块，用于在至少一个互联网平台进行广告投放时所述至少一第二广告主的第二类广告依据所述出价策略进行竞价处理。

本申请的第三方面提供一种服务器，包括：存储器，用于存储程序代码；一个或多个处理器；其中，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码来执行上述中任一项所述的广告竞价方法。

本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，存储有广告竞价计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现上述中任一项所述的广告竞价方法。

本申请的第五方面提供一种广告投放方法，包括以下步骤：依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。

在本申请的第五方面的某些实施方式中，所述至少一第二广告主为多个第二广告主时，所述令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放的步骤为：令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各所述第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据所述多个第二广告主的预设展示次数确定的。

在本申请的第五方面的某些实施方式中，所述一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数是通过对至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计而获取的；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

在本申请的第五方面的某些实施方式中，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数是通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值确定的。

在本申请的第五方面的某些实施方式中，所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

在本申请的第五方面的某些实施方式中，至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定所述虚拟定价的步骤为依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定的。

本申请的第六方面提供一种广告投放系统，包括：获取模块，用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数；虚拟定价模块，用于依据所述总展示次数、所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及所述最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；策略生成模块，用于依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及广告投放模块，用于令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。

在本申请的第六方面的某些实施方式中，所述至少一第二广告主为多个第二广告主时，所述广告投放模块用于令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各所述第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据所述多个第二广告主的预设展示次数确定的。

在本申请的第六方面的某些实施方式中，所述获取模块通过获取至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计以获取所述时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

在本申请的第六方面的某些实施方式中，所述获取模块用于通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值获取所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

在本申请的第六方面的某些实施方式中，所述虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

在本申请的第六方面的某些实施方式中，所述虚拟定价模块用于依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定所述虚拟定价。

本申请的第七方面提供一种服务器，包括：存储器，用于存储程序代码；一个或多个处理器；其中，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码来执行上述中任一项所述的广告投放方法。

本申请的第八方面提供一种计算机可读存储介质，存储有广告投放的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现上述中任一项所述的广告投放方法。

如上所述，本申请的广告竞价方法、系统以及广告投放方法、系统，具有以下有益效果：通过计算虚拟定价确定品牌广告的出价策略，使得在实时竞价时品牌广告依据所述出价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

附图说明

图1显示为本申请广告竞价方法在一种实施方式中的流程图。

图2显示为本申请广告竞价系统在一种实施方式中的结构示意图。

图3显示为本申请广告竞价系统在另一种实施方式中的结构示意图。

图4显示为本申请服务器在一种实施方式中的结构示意图。

图5显示为本申请广告投放方法在一种实施方式中的流程示意图。

图6显示为本申请广告投放系统在一种实施方式中的结构示意图。

图7显示为本申请服务器在一种实施方式中的结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行组成以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由本申请的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。

虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一类广告可以被称作第二类广告，并且类似地，第二类广告可以被称作第一类广告，而不脱离各种所描述的实施例的范围。第一类广告和第二类广告均是在描述一类广告，但是除非上下文以其他方式明确指出，否则它们不是同一类广告。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。比如本申请中对“至少一第一广告主”则包括一个第一广告主以及多个第一广告主的情况。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

广告是通过一定形式的媒体并消耗一定的费用公开而广泛地向公众传递信息的一种宣传手段。此前，商家通常借助于媒体如报纸、杂志、广播、电视等向公众传递其商业相关信息。近年来，随着互联网的快速发展，以及互联网广告具有的快速且效果良好的优势，使得互联网广告成为实施现代营销战略的重要途径。

一般地，互联网广告的售卖方式主要包括合同和拍卖两种，其中，对品牌广告主主要采用线下合同的形式，合同主要包括承诺给予品牌广告主一定次数的展现；对效果广告主主要采用线上拍卖的形式，效果广告主实时出价，广告位被分配给出价最高的广告主。实际应用中，在广告交易平台上对品牌广告合同与效果广告拍卖一起处理的情况下，对于品牌广告主，通常采用手动设置分配规则、或者设计品牌广告主按流量曲线进行自动出价的方案。这些方案虽然能够保证品牌广告的展现量，但由于未充分考虑效果广告主的出价，使得无法较为准确地给出方按对广告平台收入的影响，难以实现广告展示方案的优化。

鉴于此，本申请提供一种广告竞价方法，所述竞价方法在综合考虑互联网广告平台中效果广告和品牌广告两种类型广告的基础上，针对品牌广告设计自动出价方案，以使得在保证品牌广告展现量要求的同时最大化平台整体收入。

其中，所述广告竞价方法可应用于广告平台，所述广告平台主要包括：广告交易平台(advertisement exchange或Ad Exchange，简称ADX)、服务于广告主的需求方平台(Demand-Side Platform，简称DSP)以及广告位拥有方的供应方平台(Supply SidePlatform，SSP)。其中，ADX是让广告交易的需求方(即买方，如广告主)和广告交易的供应方(即卖方，如拥有广告位的媒体)进行交易的平台。例如，ADX可以连接DSP和SSP。另外，所述广告平台还可以包括数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)，DMP用于将分散的多方数据整合到统一的技术平台里，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境中的平台。

在某些情况下，广告主在DSP侧实现购买广告的方式主要是通过程序化购买的方式例如通过实时竞价(Real Time Bidding，简称RTB)的方式来进行。其中，RTB是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。RTB的整个过程主要的参与者为ADX、SSP以及DSP。其中，DSP为各广告主提供服务，广告主可以在DSP侧设置广告的目标受众、投放地域以及广告出价等信息。SSP是拥有媒体资源和用户流量的平台，例如：各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等互联网平台，SSP侧为广告主提供广告位信息。RTB广告投放流程例如：当用户浏览媒体网站时，媒体网站通过SSP向ADX发起广告请求。ADX将这次请求的关键信息(例如域名URL、IP地址、Cookie ID等信息)同时发送给多家DSP。DSP接收到请求后通过上述关键信息等决策是否参与竞价，如果DSP没有这个能力，则可以通过数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)的协助来判断用户特征以便合理地出价，如若出价，各DSP向ADX返回价格、要展示的广告、跳转链接等信息。ADX选出出价最高的DSP，通知这个DSP赢得了竞价并告诉此次展示的费用，于此同时，ADX返回给媒体要展示广告的html内容，在某些情况下，广告的静态资源(例如图片、Flash等文件)可以存储在DSP的服务器上，因而在加载广告代码时，媒体网站需向DSP请求静态资源，DSP返回静态资源，以完成广告的渲染和展示。

所述广告平台可以由服务器来实现，在实施例中，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上。其中，当分布在多个实体服务器时，所述服务端可以由基于云架构的服务器组成。例如，基于云架构的服务器包括公共云(PublicCloud)服务端与私有云(Private Cloud)服务端，其中，所述公共或私有云服务端包括Software-as-a-Service(软件即服务，SaaS)、Platform-as-a-Service(平台即服务，PaaS)及Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务，IaaS)等。所述私有云服务端例如阿里云计算服务平台、亚马逊(Amazon)云计算服务平台、百度云计算平台、腾讯云计算平台等。所述服务端还可以由分布的或集中的服务器集群构成。例如，所述服务器集群由至少一台实体服务器构成。每个实体服务器中配置多个虚拟服务器，每个虚拟服务器运行所述广告竞价系统中的至少一功能模块，各虚拟服务器之间通过网络通信。

所述网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(LAN)、广域网(WLAN)、存储局域网(SAN)等，或其适当组合，本申请对实施例中可能涉及客户端、服务端的种类，或者发布者终端与服务器之间、响应者终端与服务器之间通信网络的类型或协议等在本申请中均不做限定。所述广告的信息类型包括文本广告信息、图片广告信息、语音广告信息、或/及多媒体广告信息等。

所述广告用于在用户终端上予以展现或发布，所述用户终端例如为包括但不限于台式计算机、桌面电脑、智能手机、手持电脑、平板电脑、智能手表，智能眼镜、媒体播放器、个人数字助理(PDA)等等便携式电子设备或者穿戴式电子设备。

请参阅图1，图1显示为本申请广告竞价方法在一种实施方式中的流程图，如图所示，广告竞价方法包括步骤S110、步骤S120以及步骤S130。其中，所述广告竞价方法由广告平台或者下述的广告竞价系统执行。在一示例中，所述广告竞价方法可以由广告平台上SSP侧设置的软件应用程序执行以实现品牌广告的竞价处理。

在步骤S110中，依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价。

本申请中，第一类广告是指通过拍卖形式售卖的广告例如效果广告，第一广告主即效果广告主，在一些实施场景中，第一广告主亦被称之竞价广告主或拍卖广告主等；第二类广告是指通过合同形式售卖的广告例如品牌广告，第二广告主即品牌广告主，在一些实施场景中，第二广告主亦被称之为合约广告主、合同广告主或协议广告主等。在一些实施场景中，第一广告主和第二广告主均可为一个或多个。

对于第一广告主为多个，即，存在多个效果广告主的情况，在采用本申请广告竞价方法时，需获得多个效果广告主中的每个效果广告主的相关信息以进行后续处理，例如，获得各效果广告主的历史出价、各效果广告主历史出价中的最大虚拟价值分布函数等。

对于第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用本申请广告竞价方法时，首先将所有品牌广告主合并为一个大广告主，竞价时，大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比等方式随机分配给原始的各品牌广告主。

比如，在所述的多个第二广告主为包括品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C的应用场景中，合同中承诺给予品牌广告主A在一天24小时的时间段内给予1000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主B在一天24小时的时间段内给予2000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主C在一天24小时的时间段内给予3000次数的展示次数，则将品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C合并为一个在一天24小时的时间段内给予6000次数的展示次数的大广告主，竞价时，该大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比1:2:3的方式随机分配给品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C。

为了简明阐述本申请的原理及功效，暂以所述第二广告主(品牌广告主)为一个参与竞价为例进行描述，但本申请并不限于此。诚如上述，本领域技术人员可以根据本申请的描述获悉在多个第一广告主和多个第二广告主参与竞价的情况下广告竞价的具体实现方式。

根据步骤S110所述，确定虚拟定价所需的三个参数包括：一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数、品牌广告主的品牌广告的预设展示次数、以及效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

其中，针对品牌广告主的品牌广告的预设展示次数，由于品牌广告的售卖方式为合同形式，因而基于品牌广告合同，可以直接获得品牌广告的预设展示次数M、以及规定的完成时间T。例如，合同中规定品牌广告需在24小时内展示1000次，也就是说，品牌广告的预设展示次数M为1000，规定的完成时间T为24小时。需要说明的是，M和T的数值仅为举例，在实际应用中，M和T依据合同具体设置。

针对一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数，由于基于合同中品牌广告的规定时间为T，因而需获取在T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N。在某些实施例中，可以通过获取效果广告主的效果广告以及品牌广告主的品牌广告在T时间段内的历史拍卖数据并进行统计来获取效果广告和品牌广告的总展示次数N。其中，所述历史拍卖数据可以获取自一个或多个广告系统的数据库。

在一种实施例中，可以基于效果广告主和品牌广告主的历史拍卖数据获取最近一次相同的T时间段内效果广告的展示次数和品牌广告的展示次数进行统计以获得总展示次数N，其中，例如在T表示24小时的情况下，相同T时间段是指起始时间和终止时间相同的24小时内。

在另一种实施例中，可以基于历史拍卖数据选取在展示数据较为全面的情况下T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N，其中，展示数据较为全面是指包括尽可能多的品牌广告和效果广告的情况。

在又一种实施例中，可以基于时间段T所对应的具体含义获取历史拍卖数据，例如时间段T表示双十一(11月11日网络购物节)期间的24小时内，则可以通过获取上一年双十一期间的效果广告和品牌广告的拍卖数据以获得效果广告和品牌广告的总展示次数N。

针对效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)，在某些实施例中，通过计算效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)来确定效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)。其中，效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)是藉由分析时间段T内的历史拍卖数据中效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)确定的。

在一示例中，获得效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)的步骤包括：

1)根据历史拍卖数据统计T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N以及各效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)，其中，i表示第i个效果广告主，v表示出价；

2)对效果广告主i的每个出价v_i，计算对应的虚拟价值φ_i(v_i)：

φ_i(v_i)＝v_i-(1-F_i(v_i))/f_i(v_i)

其中，f_i(v_i)是F_i(v_i)对应的分布密度函数，即f_i(v_i)是F_i(v_i)的微分通过上述计算将效果广告主出价映射至虚拟价值空间。

3)对于每次竞价，可以获得一组效果广告主的出价(v₁，v₂，...，v_n)，其中n是效果广告主的个数。据此可以计算出一组对应的虚拟价值(φ₁，φ₂，...，φ_n)，采用表示最大虚拟价值，则，可以根据F_i(v_i)及φ_i(v_i)的公式计算的累积分布函数F_φ(φ)，即为效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

然后，基于所获得的上述三个参数N、M以及F_φ(φ)确定虚拟定价φ^*，在某些实施例中，依据品牌广告的预设展示次数M与效果广告及品牌广告的总展示次数N的比值确定虚拟定价，使得效果广告主中最大虚拟价值低于所述虚拟定价的概率为M/N，即F_φ(φ^*)＝M/N。

在步骤S120中，依据虚拟定价确定至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

在某些实施例中，根据虚拟定价φ^*计算品牌广告主的出价策略，即，通过求解微分方程φ^*＝v-(1-F(v))/f(v)获得品牌广告主的出价分布函数F(v)：

然后，根据品牌广告主的出价分布函数F(v)为品牌广告主出价。

在步骤S130中，在至少一个互联网平台进行广告投放时至少一第二广告主的第二类广告依据出价策略进行竞价处理。在一实施例中，当互联网平台请求在其上进行广告投放时，品牌广告主的品牌广告在广告平台上依据出价策略进行竞价处理。

其中，互联网平台是指拥有媒体资源和用户流量的广告发布平台，包括但不限于各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等。在某些实施例中，当互联网平台发起广告请求后，效果广告主根据广告曝光的质量实时出价，品牌广告主也基于上述分布函数F(v)实时出价，以进行竞价处理。最终，互联网平台基于所有广告主的出价将广告展示的机会给到出价最高的广告主。

如上所述，本申请的广告竞价方法，通过计算虚拟定价确定品牌广告的出价策略，使得在实时竞价时品牌广告依据所述出价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。此外，所述方法还适用于任意数量的效果广告主和品牌广告主，便于管理操作。

本申请还提供一种广告竞价系统，所述广告竞价系统可以设置在上述广告平台上以实现竞价处理。所述广告竞价方法可应用于广告平台，所述广告平台主要包括：广告交易平台(advertisement exchange或Ad Exchange，简称ADX)、服务于广告主的需求方平台(Demand-Side Platform，简称DSP)以及广告位拥有方的供应方平台(Supply SidePlatform，SSP)。其中，ADX是让广告交易的需求方(即买方，如广告主)和广告交易的供应方(即卖方，如拥有广告位的媒体)进行交易的平台。例如，ADX可以连接DSP和SSP。另外，所述广告平台还可以包括数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)，DMP用于将分散的多方数据整合到统一的技术平台里，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境中的平台。

在某些情况下，广告主在DSP侧实现购买广告的方式主要是通过程序化购买的方式例如通过实时竞价(Real Time Bidding，简称RTB)的方式来进行。其中，RTB是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。RTB的整个过程主要的参与者为ADX、SSP以及DSP。其中，DSP为各广告主提供服务，广告主可以在DSP侧设置广告的目标受众、投放地域以及广告出价等信息。SSP是拥有媒体资源和用户流量的平台，例如：各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等互联网平台，SSP侧为广告主提供广告位信息。RTB广告投放流程例如：当用户浏览媒体网站时，媒体网站通过SSP向ADX发起广告请求。ADX将这次请求的关键信息(例如域名URL、IP地址、Cookie ID等信息)同时发送给多家DSP。DSP接收到请求后通过上述关键信息等决策是否参与竞价，如果DSP没有这个能力，则可以通过数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)的协助来判断用户特征以便合理地出价，如若出价，各DSP向ADX返回价格、要展示的广告、跳转链接等信息。ADX选出出价最高的DSP，通知这个DSP赢得了竞价并告诉此次展示的费用，于此同时，ADX返回给媒体要展示广告的html内容，在某些情况下，广告的静态资源(例如图片、Flash等文件)可以存储在DSP的服务器上，因而在加载广告代码时，媒体网站需向DSP请求静态资源，DSP返回静态资源，以完成广告的渲染和展示。

所述广告平台可以由服务器来实现，在实施例中，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上。其中，当分布在多个实体服务器时，所述服务端可以由基于云架构的服务器组成。例如，基于云架构的服务器包括公共云(PublicCloud)服务端与私有云(Private Cloud)服务端，其中，所述公共或私有云服务端包括Software-as-a-Service(软件即服务，SaaS)、Platform-as-a-Service(平台即服务，PaaS)及Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务，IaaS)等。所述私有云服务端例如阿里云计算服务平台、亚马逊(Amazon)云计算服务平台、百度云计算平台、腾讯云计算平台等。所述服务端还可以由分布的或集中的服务器集群构成。例如，所述服务器集群由至少一台实体服务器构成。每个实体服务器中配置多个虚拟服务器，每个虚拟服务器运行所述广告竞价系统中的至少一功能模块，各虚拟服务器之间通过网络通信。

所述网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(LAN)、广域网(WLAN)、存储局域网(SAN)等，或其适当组合，本申请对实施例中可能涉及客户端、服务端的种类，或者发布者终端与服务器之间、响应者终端与服务器之间通信网络的类型或协议等在本申请中均不做限定。所述广告的信息类型包括文本广告信息、图片广告信息、语音广告信息、或/及多媒体广告信息等。

所述广告用于在用户终端上予以展现或发布，所述用户终端例如为包括但不限于台式计算机、桌面电脑、智能手机、手持电脑、平板电脑、智能手表，智能眼镜、媒体播放器、个人数字助理(PDA)等等便携式电子设备或者穿戴式电子设备。

请参阅图2，图2显示为本申请广告竞价系统在一种实施方式中的结构示意图，如图所示，广告竞价系统2包括获取模块21、虚拟定价模块22以及策略生成模块23。其中，例如，广告竞价系统2可以设置在广告平台上的SSP侧为品牌广告主提供竞价策略以使品牌广告主利用所提供的竞价策略自动出价，并结合广告平台上原本设置的用于效果广告主的竞价系统，实现品牌广告主和效果广告主之间的竞价。

获取模块21用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

本申请中，第一类广告是指通过拍卖形式售卖的广告例如效果广告，第一广告主即效果广告主，在一些实施场景中，第一广告主亦被称之竞价广告主或拍卖广告主等；第二类广告是指通过合同形式售卖的广告例如品牌广告，第二广告主即品牌广告主，在一些实施场景中，第二广告主亦被称之为合约广告主、合同广告主或协议广告主等。在一些实施场景中，第一广告主和第二广告主均可为一个或多个。

对于第一广告主为多个，即，存在多个效果广告主的情况，在采用本申请广告竞价系统时，需获得多个效果广告主中的每个效果广告主的相关信息以进行后续处理，例如，获得各效果广告主的历史出价、各效果广告主历史出价中的最大虚拟价值分布函数等。

对于第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用本申请广告竞价系统时，首先将所有品牌广告主合并为一个大广告主，竞价时，大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比等方式随机分配给原始的各品牌广告主。

比如，在所述的多个第二广告主为包括品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C的应用场景中，合同中承诺给予品牌广告主A在一天24小时的时间段内给予1000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主B在一天24小时的时间段内给予2000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主C在一天24小时的时间段内给予3000次数的展示次数，则将品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C合并为一个在一天24小时的时间段内给予6000次数的展示次数的大广告主，竞价时，该大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比1:2:3的方式随机分配给品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C。

为了简明阐述本申请的原理及功效，暂以所述第二广告主(品牌广告主)为一个参与竞价为例进行描述，但本申请并不限于此。诚如上述，本领域技术人员可以根据本申请的描述获悉在多个第一广告主和多个第二广告主参与竞价的情况下广告竞价系统的具体实现方式。

鉴于此，获取模块21获取下述三个参数：一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数、品牌广告主的品牌广告的预设展示次数、以及效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

其中，针对品牌广告主的品牌广告的预设展示次数，由于品牌广告的售卖方式为合同形式，因而基于品牌广告合同，获取模块21可以直接获得品牌广告的预设展示次数M、以及规定的完成时间T。例如，合同中规定品牌广告需在24小时内展示1000次，也就是说，品牌广告的预设展示次数M为1000，规定的完成时间T为24小时。需要说明的是，M和T的数值仅为举例，在实际应用中，M和T依据合同具体设置。

针对一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数，由于基于合同中品牌广告的规定时间为T，因而获取模块21需获取在T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N。在某些实施例中，获取模块21通过获取至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计以获取所述时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数，也就是说，获取模块21通过获取效果广告主的效果广告以及品牌广告主的品牌广告在T时间段内的历史拍卖数据并进行统计来获取效果广告和品牌广告的总展示次数N。其中，所述历史拍卖数据可以获取自一个或多个广告系统的数据库。

在一种实施例中，获取模块21可以基于效果广告主和品牌广告主的历史拍卖数据获取最近一次相同的T时间段内效果广告的展示次数和品牌广告的展示次数进行统计以获得总展示次数N，其中，例如在T表示24小时的情况下，相同T时间段是指起始时间和终止时间相同的24小时内。

在另一种实施例中，获取模块21可以基于历史拍卖数据选取在展示数据较为全面的情况下T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N，其中，展示数据较为全面是指包括尽可能多的品牌广告和效果广告的情况。

在又一种实施例中，获取模块21可以基于时间段T所对应的具体含义获取历史拍卖数据，例如时间段T表示双十一(11月11日网络购物节)期间的24小时内，则可以通过获取上一年双十一期间的效果广告和品牌广告的拍卖数据以获得效果广告和品牌广告的总展示次数N。

针对效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)，在某些实施例中，获取模块21用于通过计算效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)获取效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)。其中，效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)是藉由分析时间段T内的历史拍卖数据中效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)确定的。

在一示例中，获取模块21获得效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)的步骤包括：

1)根据历史拍卖数据统计T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N以及各效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)，其中，i表示第i个效果广告主，v表示出价；

2)对效果广告主i的每个出价v_i，计算对应的虚拟价值φ_i(v_i)：

φ_i(v_i)＝v_i-(1-F_i(v_i))/f_i(v_i)

其中，f_i(v_i)是F_i(v_i)对应的分布密度函数，即f_i(v_i)是F_i(v_i)的微分通过上述计算将效果广告主出价映射至虚拟价值空间。

3)对于每次竞价，可以获得一组效果广告主的出价(v₁，v₂，...，v_n)，其中n是效果广告主的个数。据此可以计算出一组对应的虚拟价值(φ₁，φ₂，...，φ_n)，采用表示最大虚拟价值，则，可以根据F_i(v_i)及φ_i(v_i)的公式计算的累积分布函数F_φ(φ)，即为效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

虚拟定价模块22用于依据总展示次数N、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数M、以及最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)确定一虚拟定价φ^*。在某些实施例中，虚拟定价模块22依据品牌广告的预设展示次数M与效果广告及品牌广告的总展示次数N的比值确定虚拟定价，使得效果广告主中最大虚拟价值低于所述虚拟定价的概率为M/N，即F_φ(φ^*)＝M/N。

策略生成模块23用于依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

在某些实施例中，策略生成模块23根据虚拟定价φ^*计算品牌广告主的出价策略，即，策略生成模块23通过求解微分方程φ^*＝v-(1-F(v))/f(v)获得品牌广告主的出价分布函数F(v)：

然后，策略生成模块23生成根据品牌广告主的出价分布函数F(v)为品牌广告主出价的出价策略。

如上所述，本申请广告竞价系统通过策略生成模块基于虚拟定价模块所计算的虚拟定价来确定品牌广告的出价策略，并在结合原有的广告竞价系统的基础上使得品牌广告主在与效果广告主的竞价处理中能够依据所述出价策略自动出价，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。同时，只需在原有广告竞价平台上增加所述广告竞价系统即可实现上述技术方案，降低了改进成本。

请参阅图3，图3显示为本申请广告竞价系统在另一种实施方式中的结构示意图，如图所示，广告竞价系统3包括获取模块31、虚拟定价模块32、策略生成模块33以及竞价模块34。其中，例如，广告竞价系统3可以设置在广告平台上的SSP侧或者ADX侧以使品牌广告主基于策略生成模块提供的竞价策略自动出价，进而与效果广告主进行竞价处理。

其中，获取模块31和上述的获取模块21、虚拟定价模块32与上述的虚拟定价模块22、策略生成模块33与上述的策略生成模块23相同或相似，在此不再赘述。

另外，竞价模块34用于在至少一个互联网平台进行广告投放时至少一第二广告主的第二类广告依据出价策略进行竞价处理。在一实施例中，当互联网平台请求在其上进行广告投放时，品牌广告主的品牌广告在广告平台上依据出价策略进行竞价处理。

其中，互联网平台是指拥有媒体资源和用户流量的广告发布平台，包括但不限于各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等。在某些实施例中，当互联网平台发起广告请求后，效果广告主根据广告曝光的质量实时出价，品牌广告主也基于上述分布函数F(v)实时出价，以进行竞价处理。最终，互联网平台基于所有广告主的出价将广告展示的机会给到出价最高的广告主。

如上所述，本申请广告竞价系统通过竞价模块使品牌广告主依据策略生成模块生成的出价策略自动出价并与效果广告主进行竞价处理，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

请参阅图4，图4显示为本申请服务器在一种实施方式中的结构示意图，如图所示，服务器4主要包括存储器41、以及一个或多个处理器42。其中，存储器41用于存储程序代码，当服务器4运行时，处理器42与存储器41之间通信。

其中，所述程序代码被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令使得所述服务器执行上述的广告竞价方法，即处理器42执行执行指令使得服务器4执行如图1所示的方法，藉此可以在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在所有广告主完成广告竞价后，互联网平台需要基于所有广告主的出价将广告展示的机会给到出价最高的广告主并对其广告进行投放展示。鉴于此，本申请还提供一种广告投放方法，请参阅图5，图5显示为本申请广告投放方法在一种实施方式中的流程示意图，如图所示，广告投放方法包括步骤S510、步骤S520以及步骤S530。其中，所述广告投放方法由广告平台或者下述的广告投放系统执行。

所述广告投放方法可应用于广告平台，所述广告平台主要包括：广告交易平台(advertisement exchange或Ad Exchange，简称ADX)、服务于广告主的需求方平台(Demand-Side Platform，简称DSP)以及广告位拥有方的供应方平台(Supply SidePlatform，SSP)。其中，ADX是让广告交易的需求方(即买方，如广告主)和广告交易的供应方(即卖方，如拥有广告位的媒体)进行交易的平台。例如，ADX可以连接DSP和SSP。另外，所述广告平台还可以包括数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)，DMP用于将分散的多方数据整合到统一的技术平台里，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境中的平台。

在某些情况下，广告主在DSP侧实现购买广告的方式主要是通过程序化购买的方式例如通过实时竞价(Real Time Bidding，简称RTB)的方式来进行。其中，RTB是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。RTB的整个过程主要的参与者为ADX、SSP以及DSP。其中，DSP为各广告主提供服务，广告主可以在DSP侧设置广告的目标受众、投放地域以及广告出价等信息。SSP是拥有媒体资源和用户流量的平台，例如：各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等互联网平台，SSP侧为广告主提供广告位信息。RTB广告投放流程例如：当用户浏览媒体网站时，媒体网站通过SSP向ADX发起广告请求。ADX将这次请求的关键信息(例如域名URL、IP地址、Cookie ID等信息)同时发送给多家DSP。DSP接收到请求后通过上述关键信息等决策是否参与竞价，如果DSP没有这个能力，则可以通过数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)的协助来判断用户特征以便合理地出价，如若出价，各DSP向ADX返回价格、要展示的广告、跳转链接等信息。ADX选出出价最高的DSP，通知这个DSP赢得了竞价并告诉此次展示的费用，于此同时，ADX返回给媒体要展示广告的html内容，在某些情况下，广告的静态资源(例如图片、Flash等文件)可以存储在DSP的服务器上，因而在加载广告代码时，媒体网站需向DSP请求静态资源，DSP返回静态资源，以完成广告的渲染和展示。

所述广告平台可以由服务器来实现，在实施例中，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上。其中，当分布在多个实体服务器时，所述服务端可以由基于云架构的服务器组成。例如，基于云架构的服务器包括公共云(PublicCloud)服务端与私有云(Private Cloud)服务端，其中，所述公共或私有云服务端包括Software-as-a-Service(软件即服务，SaaS)、Platform-as-a-Service(平台即服务，PaaS)及Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务，IaaS)等。所述私有云服务端例如阿里云计算服务平台、亚马逊(Amazon)云计算服务平台、百度云计算平台、腾讯云计算平台等。所述服务端还可以由分布的或集中的服务器集群构成。例如，所述服务器集群由至少一台实体服务器构成。每个实体服务器中配置多个虚拟服务器，每个虚拟服务器运行所述广告竞价系统中的至少一功能模块，各虚拟服务器之间通过网络通信。

所述网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(LAN)、广域网(WLAN)、存储局域网(SAN)等，或其适当组合，本申请对实施例中可能涉及客户端、服务端的种类，或者发布者终端与服务器之间、响应者终端与服务器之间通信网络的类型或协议等在本申请中均不做限定。所述广告的信息类型包括文本广告信息、图片广告信息、语音广告信息、或/及多媒体广告信息等。

所述广告用于在用户终端上予以展现或发布，所述用户终端例如为包括但不限于台式计算机、桌面电脑、智能手机、手持电脑、平板电脑、智能手表，智能眼镜、媒体播放器、个人数字助理(PDA)等等便携式电子设备或者穿戴式电子设备。

在步骤S510中，依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价。

本申请中，第一类广告是指通过拍卖形式售卖的广告例如效果广告，第一广告主即效果广告主，在一些实施场景中，第一广告主亦被称之竞价广告主或拍卖广告主等；第二类广告是指通过合同形式售卖的广告例如品牌广告，第二广告主即品牌广告主，在一些实施场景中，第二广告主亦被称之为合约广告主、合同广告主或协议广告主等。在一些实施场景中，第一广告主和第二广告主均可为一个或多个。

对于第一广告主为多个，即，存在多个效果广告主的情况，在采用本申请广告投放方法时，需获得多个效果广告主中的每个效果广告主的相关信息以进行后续处理，例如，获得各效果广告主的历史出价、各效果广告主历史出价中的最大虚拟价值分布函数等。

对于第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用本申请广告投放方法时，将所有第二广告主合并为一个大广告主以进行竞价处理，鉴于此，在下面的描述中，品牌广告主或至少一第二广告主表示一个品牌广告主或者包括所有品牌广告主的大广告主。

根据步骤S510所述，确定虚拟定价所需的三个参数包括：一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数、品牌广告主的品牌广告的预设展示次数、以及效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

其中，针对品牌广告主的品牌广告的预设展示次数，由于品牌广告的售卖方式为合同形式，因而基于品牌广告合同，可以直接获得品牌广告的预设展示次数M、以及规定的完成时间T。例如，合同中规定品牌广告需在24小时内展示1000次，也就是说，品牌广告的预设展示次数M为1000，规定的完成时间T为24小时。需要说明的是，M和T的数值仅为举例，在实际应用中，M和T依据合同具体设置。

针对一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数，由于基于合同中品牌广告的规定时间为T，因而需获取在T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N。在某些实施例中，可以通过获取效果广告主的效果广告以及品牌广告主的品牌广告在T时间段内的历史拍卖数据并进行统计来获取效果广告和品牌广告的总展示次数N。其中，所述历史拍卖数据可以获取自一个或多个广告系统的数据库。

在一种实施例中，可以基于效果广告主和品牌广告主的历史拍卖数据获取最近一次相同的T时间段内效果广告的展示次数和品牌广告的展示次数进行统计以获得总展示次数N，其中，例如在T表示24小时的情况下，相同T时间段是指起始时间和终止时间相同的24小时内。

在另一种实施例中，可以基于历史拍卖数据选取在展示数据较为全面的情况下T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N，其中，展示数据较为全面是指包括尽可能多的品牌广告和效果广告的情况。

在又一种实施例中，可以基于时间段T所对应的具体含义获取历史拍卖数据，例如时间段T表示双十一(11月11日网络购物节)期间的24小时内，则可以通过获取上一年双十一期间的效果广告和品牌广告的拍卖数据以获得效果广告和品牌广告的总展示次数N。

针对效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)，在某些实施例中，通过计算效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)来确定效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)。其中，效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)是藉由分析时间段T内的历史拍卖数据中效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)确定的。

在一示例中，获得效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)的步骤包括：

1)根据历史拍卖数据统计T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N以及各效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)，其中，i表示第i个效果广告主，v表示出价；

2)对效果广告主i的每个出价v_i，计算对应的虚拟价值φ_i(v_i)：

φ_i(v_i)＝v_i-(1-F_i(v_i))/f_i(v_i)

其中，f_i(v_i)是F_i(v_i)对应的分布密度函数，即f_i(v_i)是F_i(v_i)的微分通过上述计算将效果广告主出价映射至虚拟价值空间。

3)对于每次竞价，可以获得一组效果广告主的出价(v₁，v₂，...，v_n)，其中n是效果广告主的个数。据此可以计算出一组对应的虚拟价值(φ₁，φ₂，...，φ_n)，采用表示最大虚拟价值，则，可以根据F_i(v_i)及φ_i(v_i)的公式计算的累积分布函数F_φ(φ)，即为效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

然后，基于所获得的上述三个参数N、M以及F_φ(φ)确定虚拟定价φ^*，在某些实施例中，依据品牌广告的预设展示次数M与效果广告及品牌广告的总展示次数N的比值确定虚拟定价，使得效果广告主中最大虚拟价值低于所述虚拟定价的概率为M/N，即F_φ(φ^*)＝M/N。

在步骤S520中，依据虚拟定价确定至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

在某些实施例中，根据虚拟定价φ^*计算品牌广告主的出价策略，即，通过求解微分方程φ^*＝v-(1-F(v))/f(v)获得品牌广告主的出价分布函数F(v)：

然后，根据品牌广告主的出价分布函数F(v)为品牌广告主出价。

在步骤S530中，令至少一第二广告主的第二类广告基于出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。其中，互联网平台是指拥有媒体资源和用户流量的广告发布平台，包括但不限于各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等。在某些实施例中，当互联网平台请求在其上进行广告投放时，品牌广告主的品牌广告在广告平台上依据所获得的出价策略即分布函数F(v)自动出价、效果广告主的效果广告依据原始设置实时出价以进行竞价处理，最终，广告平台将品牌广告和效果广告中出价最高的一方传送给互联网平台以在其上进行广告展示。

在第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用上述步骤进行竞价处理前，多个第二广告主被视为一个大广告主，大广告主与多个效果广告主进行竞价，在大广告主竞价成功的情况下，步骤S530为：令至少一第二广告主的第二类广告基于出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据多个第二广告主的预设展示次数确定的。

在某些实施例中，例如，大广告主中包括的多个第二广告主为品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C，合同中承诺给予品牌广告主A在一天24小时的时间段内给予1000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主B在一天24小时的时间段内给予2000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主C在一天24小时的时间段内给予3000次数的展示次数，则将品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C合并为一个在一天24小时的时间段内给予6000次数的展示次数的大广告主，竞价时，该大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比1∶2∶3的方式随机分配给品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C以在互联网平台上进行相应投放。

如上所述，本申请的广告投放方法，通过计算虚拟定价确定品牌广告的出价策略，使得在实时竞价时品牌广告依据所述出价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理并依据竞价结果在互联网平台上进行投放，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。此外，所述方法还适用于任意数量的效果广告主和品牌广告主，便于管理操作。

本申请还提供一种广告投放系统，请参阅图6，图6显示为本申请广告投放系统在一种实施方式中的结构示意图，如图所示，广告投放系统6可以包括获取模块61、虚拟定价模块62、策略生成模块63以及广告投放模块64。其中，广告投放系统6可以设置在广告平台上，以使品牌广告主基于策略生成模块提供的竞价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理并依据竞价结果在互联网平台上进行投放。

所述广告平台主要包括：广告交易平台(advertisement exchange或AdExchange，简称ADX)、服务于广告主的需求方平台(Demand-Side Platform，简称DSP)以及广告位拥有方的供应方平台(Supply Side Platform，SSP)。其中，ADX是让广告交易的需求方(即买方，如广告主)和广告交易的供应方(即卖方，如拥有广告位的媒体)进行交易的平台。例如，ADX可以连接DSP和SSP。另外，所述广告平台还可以包括数据管理平台(DataManagement Platform，简称DMP)，DMP用于将分散的多方数据整合到统一的技术平台里，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境中的平台。

在某些情况下，广告主在DSP侧实现购买广告的方式主要是通过程序化购买的方式例如通过实时竞价(Real Time Bidding，简称RTB)的方式来进行。其中，RTB是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。RTB的整个过程主要的参与者为ADX、SSP以及DSP。其中，DSP为各广告主提供服务，广告主可以在DSP侧设置广告的目标受众、投放地域以及广告出价等信息。SSP是拥有媒体资源和用户流量的平台，例如：各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等互联网平台，SSP侧为广告主提供广告位信息。RTB广告投放流程例如：当用户浏览媒体网站时，媒体网站通过SSP向ADX发起广告请求。ADX将这次请求的关键信息(例如域名URL、IP地址、Cookie ID等信息)同时发送给多家DSP。DSP接收到请求后通过上述关键信息等决策是否参与竞价，如果DSP没有这个能力，则可以通过数据管理平台(Data Management Platform，简称DMP)的协助来判断用户特征以便合理地出价，如若出价，各DSP向ADX返回价格、要展示的广告、跳转链接等信息。ADX选出出价最高的DSP，通知这个DSP赢得了竞价并告诉此次展示的费用，于此同时，ADX返回给媒体要展示广告的html内容，在某些情况下，广告的静态资源(例如图片、Flash等文件)可以存储在DSP的服务器上，因而在加载广告代码时，媒体网站需向DSP请求静态资源，DSP返回静态资源，以完成广告的渲染和展示。

所述广告平台可以由服务器来实现，在实施例中，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上。其中，当分布在多个实体服务器时，所述服务端可以由基于云架构的服务器组成。例如，基于云架构的服务器包括公共云(PublicCloud)服务端与私有云(Private Cloud)服务端，其中，所述公共或私有云服务端包括Software-as-a-Service(软件即服务，SaaS)、Platform-as-a-Service(平台即服务，PaaS)及Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务，IaaS)等。所述私有云服务端例如阿里云计算服务平台、亚马逊(Amazon)云计算服务平台、百度云计算平台、腾讯云计算平台等。所述服务端还可以由分布的或集中的服务器集群构成。例如，所述服务器集群由至少一台实体服务器构成。每个实体服务器中配置多个虚拟服务器，每个虚拟服务器运行所述广告竞价系统中的至少一功能模块，各虚拟服务器之间通过网络通信。

所述网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(LAN)、广域网(WLAN)、存储局域网(SAN)等，或其适当组合，本申请对实施例中可能涉及客户端、服务端的种类，或者发布者终端与服务器之间、响应者终端与服务器之间通信网络的类型或协议等在本申请中均不做限定。所述广告的信息类型包括文本广告信息、图片广告信息、语音广告信息、或/及多媒体广告信息等。

所述广告用于在用户终端上予以展现或发布，所述用户终端例如为包括但不限于台式计算机、桌面电脑、智能手机、手持电脑、平板电脑、智能手表，智能眼镜、媒体播放器、个人数字助理(PDA)等等便携式电子设备或者穿戴式电子设备。

获取模块61用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

本申请中，第一类广告是指通过拍卖形式售卖的广告例如效果广告，第一广告主即效果广告主，在一些实施场景中，第一广告主亦被称之竞价广告主或拍卖广告主等；第二类广告是指通过合同形式售卖的广告例如品牌广告，第二广告主即品牌广告主，在一些实施场景中，第二广告主亦被称之为合约广告主、合同广告主或协议广告主等。在一些实施场景中，第一广告主和第二广告主均可为一个或多个。

对于第一广告主为多个，即，存在多个效果广告主的情况，在采用本申请广告投放方法时，需获得多个效果广告主中的每个效果广告主的相关信息以进行后续处理，例如，获得各效果广告主的历史出价、各效果广告主历史出价中的最大虚拟价值分布函数等。

对于第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用本申请广告投放方法时，将所有第二广告主合并为一个大广告主以进行竞价处理，鉴于此，在下面的描述中，品牌广告主或至少一第二广告主表示一个品牌广告主或者包括所有品牌广告主的大广告主。

鉴于此，获取模块61获取下述三个参数：一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数、品牌广告主的品牌广告的预设展示次数、以及效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

其中，针对品牌广告主的品牌广告的预设展示次数，由于品牌广告的售卖方式为合同形式，因而基于品牌广告合同，获取模块61可以直接获得品牌广告的预设展示次数M、以及规定的完成时间T。例如，合同中规定品牌广告需在24小时内展示1000次，也就是说，品牌广告的预设展示次数M为1000，规定的完成时间T为24小时。需要说明的是，M和T的数值仅为举例，在实际应用中，M和T依据合同具体设置。

针对一时间段内效果广告及品牌广告的总展示次数，由于基于合同中品牌广告的规定时间为T，因而获取模块61需获取在T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N。在某些实施例中，获取模块61可以通过获取效果广告主的效果广告以及品牌广告主的品牌广告在T时间段内的历史拍卖数据并进行统计来获取效果广告和品牌广告的总展示次数N。其中，所述历史拍卖数据可以获取自一个或多个广告系统的数据库。

在一种实施例中，获取模块61可以基于效果广告主和品牌广告主的历史拍卖数据获取最近一次相同的T时间段内效果广告的展示次数和品牌广告的展示次数进行统计以获得总展示次数N，其中，例如在T表示24小时的情况下，相同T时间段是指起始时间和终止时间相同的24小时内。

在另一种实施例中，获取模块61可以基于历史拍卖数据选取在展示数据较为全面的情况下T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N，其中，展示数据较为全面是指包括尽可能多的品牌广告和效果广告的情况。

在又一种实施例中，获取模块61可以基于时间段T所对应的具体含义获取历史拍卖数据，例如时间段T表示双十一(11月11日网络购物节)期间的24小时内，则可以通过获取上一年双十一期间的效果广告和品牌广告的拍卖数据以获得效果广告和品牌广告的总展示次数N。

针对效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)，在某些实施例中，获取模块61通过计算效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)来确定效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)。其中，效果广告主每次出价对应的虚拟价值φ_i(v_i)是藉由分析时间段T内的历史拍卖数据中效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)确定的。

在一示例中，获取模块61获得效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数F_φ(φ)的步骤包括：

1)根据历史拍卖数据统计T时间段内效果广告和品牌广告的总展示次数N以及各效果广告主出价的累积分布函数F_i(v)，其中，i表示第i个效果广告主，v表示出价；

2)对效果广告主i的每个出价v_i，计算对应的虚拟价值φ_i(v_i)：

φ_i(v_i)＝v_i-(1-F_i(v_i))/f_i(v_i)

其中，f_i(v_i)是F_i(v_i)对应的分布密度函数，即f_i(v_i)是F_i(v_i)的微分通过上述计算将效果广告主出价映射至虚拟价值空间。

3)对于每次竞价，可以获得一组效果广告主的出价(v₁，v₂，...，v_n)，其中n是效果广告主的个数。据此可以计算出一组对应的虚拟价值(φ₁，φ₂，...，φ_n)，采用表示最大虚拟价值，则，可以根据F_i(v_i)及φ_i(v_i)的公式计算的累积分布函数F_φ(φ)，即为效果广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

虚拟定价模块62用于依据总展示次数N、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数M、以及最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价φ^*。在某些实施例中，虚拟定价模块62依据品牌广告的预设展示次数M与效果广告及品牌广告的总展示次数N的比值确定虚拟定价，使得效果广告主中最大虚拟价值低于所述虚拟定价的概率为M/N，即F_φ(φ^*)＝M/N。

策略生成模块63用于依据虚拟定价φ^*确定至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

在某些实施例中，根据虚拟定价φ^*计算品牌广告主的出价策略，即，通过求解微分方程φ^*＝v-(1-F(v))/f(v)获得品牌广告主的出价分布函数F(v)：

然后，策略生成模块63生成根据品牌广告主的出价分布函数F(v)为品牌广告主出价的出价策略。

广告投放模块64用于令至少一第二广告主的第二类广告基于出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。其中，互联网平台是指拥有媒体资源和用户流量的广告发布平台，包括但不限于各大门户网站、电商类网站、社交软件、视频网站等。在某些实施例中，当互联网平台请求在其上进行广告投放时，品牌广告主的品牌广告在广告平台上依据所获得的出价策略即分布函数F(v)自动出价、效果广告主的效果广告依据原始设置实时出价以进行竞价处理，最终，广告平台将品牌广告和效果广告中出价最高的一方传送给互联网平台以在其上进行广告展示。

在第二广告主为多个，即，存在多个品牌广告主、多份合同的情况，在采用上述步骤进行竞价处理前，多个第二广告主被视为一个大广告主，大广告主与多个效果广告主进行竞价，在大广告主竞价成功的情况下，广告投放模块用于令至少一第二广告主的第二类广告基于出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各所述第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据所述多个第二广告主的预设展示次数确定的。

在某些实施例中，例如，大广告主中包括的多个第二广告主为品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C，合同中承诺给予品牌广告主A在一天24小时的时间段内给予1000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主B在一天24小时的时间段内给予2000次数的展示次数，合同中承诺给予品牌广告主C在一天24小时的时间段内给予3000次数的展示次数，则将品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C合并为一个在一天24小时的时间段内给予6000次数的展示次数的大广告主，竞价时，该大广告主与所有效果广告主进行竞价，若广告展示被分配给大广告主，则再根据合同规定流量比1∶2∶3的方式随机分配给品牌广告主A、品牌广告主B、及品牌广告主C以在互联网平台上进行相应投放。

如上所述，本申请的广告投放系统，通过策略生成模块基于虚拟定价模块所计算的虚拟定价来确定品牌广告的出价策略，使得在实时竞价时品牌广告依据所述出价策略自动出价以与效果广告进行竞价处理并依据竞价结果通过广告投放模块在互联网平台上进行投放，在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

请参阅图7，图7显示为本申请服务器在一种实施方式中的结构示意图，如图所示，服务器7主要包括存储器71、以及一个或多个处理器72。其中，存储器71用于存储程序代码，当服务器7运行时，处理器72与存储器71之间通信。

其中，所述程序代码被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令使得所述服务器执行上述的广告投放方法，即处理器72执行执行指令使得服务器7执行如图5所示的方法，藉此可以在充分考虑效果广告主出价以及保证品牌广告展现量的基础上实现展示方案的优化，并最大化平台收入。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有广告竞价计算机程序，所述程序在被执行时实现前述的任一所述的广告竞价方法。此外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有广告投放的计算机程序，所述程序在被执行时实现前述的任一所述的广告投放方法。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

于本申请提供的实施例中，所述计算机可读写存储介质可以包括只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁存储设备、闪存、U盘、移动硬盘、或者能够用于存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机进行存取的任何其它介质。另外，任何连接都可以适当地称为计算机可读介质。例如，如果指令是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字订户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术，从网站、服务器或其它远程源发送的，则所述同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术包括在所述介质的定义中。然而，应当理解的是，计算机可读写存储介质和数据存储介质不包括连接、载波、信号或者其它暂时性介质，而是旨在针对于非暂时性、有形的存储介质。如申请中所使用的磁盘和光盘包括压缩光盘(CD)、激光光盘、光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘，其中，磁盘通常磁性地复制数据，而光盘则用激光来光学地复制数据。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (27)

1.一种广告竞价方法，其特征在于，包括以下步骤：

依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；

依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及

在至少一个互联网平台进行广告投放时所述至少一第二广告主的第二类广告依据所述出价策略进行竞价处理。

2.根据权利要求1所述的广告竞价方法，其特征在于，所述一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数是通过对至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计而获取的；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

3.根据权利要求1所述的广告竞价方法，其特征在于，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数是藉由计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值确定的。

4.根据权利要求3所述的广告竞价方法，其特征在于，所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值是藉由分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

5.根据权利要求1所述的广告竞价方法，其特征在于，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定所述虚拟定价的步骤为依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定的。

6.一种广告竞价系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数；

虚拟定价模块，用于依据所述总展示次数、所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及所述最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；

策略生成模块，用于依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略。

7.根据权利要求6所述的广告竞价系统，其特征在于，所述获取模块用于通过获取至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计以获取所述时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

8.根据权利要求6所述的广告竞价系统，其特征在于，所述获取模块用于通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值获取所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

9.根据权利要求8所述的广告竞价系统，其特征在于，所述虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

10.根据权利要求6所述的广告竞价系统，其特征在于，所述虚拟定价模块用于依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定所述虚拟定价。

11.根据权利要求6所述的广告竞价系统，其特征在于，还包括：竞价模块，用于在至少一个互联网平台进行广告投放时所述至少一第二广告主的第二类广告依据所述出价策略进行竞价处理。

12.一种服务器，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序代码；

一个或多个处理器；

其中，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码来执行权利要求1-5任一项所述的广告竞价方法。

13.一种计算机可读存储介质，存储有广告竞价计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-5任一项所述的广告竞价方法。

14.一种广告投放方法，其特征在于，包括以下步骤：

依据一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；

依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及

令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。

15.根据权利要求14所述的广告投放方法，其特征在于，所述至少一第二广告主为多个第二广告主时，所述令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放的步骤为：令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各所述第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据所述多个第二广告主的预设展示次数确定的。

16.根据权利要求14所述的广告投放方法，其特征在于，所述一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数是通过对至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计而获取的；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

17.根据权利要求14所述的广告投放方法，其特征在于，所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数是通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值确定的。

18.根据权利要求17所述的广告投放方法，其特征在于，所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

19.根据权利要求14所述的广告投放方法，其特征在于，至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数确定所述虚拟定价的步骤为依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定的。

20.一种广告投放系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取一时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数、至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数；

虚拟定价模块，用于依据所述总展示次数、所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数、以及所述最大虚拟价值的分布函数确定一虚拟定价；

策略生成模块，用于依据所述虚拟定价确定所述至少一第二广告主的第二类广告的出价策略；以及

广告投放模块，用于令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价以在至少一个互联网平台上投放。

21.根据权利要求20所述的广告投放系统，其特征在于，所述至少一第二广告主为多个第二广告主时，所述广告投放模块用于令所述至少一第二广告主的第二类广告基于所述出价策略与第一广告主的第一类广告进行竞价并根据预设的广告投放配额投放各所述第二广告主的第二类广告，其中，所述广告投放配额是依据所述多个第二广告主的预设展示次数确定的。

22.根据权利要求20所述的广告投放系统，其特征在于，所述获取模块通过获取至少一第一广告主的第一类广告以及至少一第二广告主的第二类广告在所述时间段内的历史拍卖数据并进行统计以获取所述时间段内第一类广告及第二类广告的总展示次数；所述历史拍卖数据是从一个或多个广告系统的数据库中获取的。

23.根据权利要求20所述的广告投放系统，其特征在于，所述获取模块用于通过计算所述至少一第一广告主每次出价对应的虚拟价值获取所述至少一第一广告主历史出价中的最大虚拟价值的分布函数。

24.根据权利要求24所述的广告投放系统，其特征在于，所述虚拟价值是分析所述时间段内的历史拍卖数据中至少一第一广告主出价的累积分布函数确定的。

25.根据权利要求20所述的广告投放系统，其特征在于，所述虚拟定价模块用于依据所述至少一第二广告主的第二类广告的预设展示次数与所述第一类广告及第二类广告的总展示次数的比值确定所述虚拟定价。

26.一种服务器，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序代码；

一个或多个处理器；

其中，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码来执行权利要求14-19任一项所述的广告投放方法。

27.一种计算机可读存储介质，存储有广告投放的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现权利要求14-19任一项所述的广告投放方法。