CN109064221A - 基于大数据技术的关键词广告智能投放方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于大数据技术的关键词广告智能投放方法及设备，其中基于大数据技术获取到需要的投放数据，并基于人工智能技术处理获取到的投放数据以及智能调整和执行广告投放；方法包括：处理设备生成和维护用于调整关键词的投放策略；获取并存储与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据；处理设备从所述投放数据中确定需要调整的关键词；处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果；处理设备根据计算结果执行所述投放策略，从而实现对所述需要调整的关键词进行与所述投放策略对应的调整；以及将调整后的关键词同步到所述广告投放平台；所述投放策略包括对所述需要调整的关键词进行出价调整。

Description

基于大数据技术的关键词广告智能投放方法及设备

技术领域

本发明涉及大数据、人工智能、计算广告智能投放及技术领域，具体涉及基于大数据技术的关键词广告智能投放方法及设备。

背景技术

关键词广告也称为“关键词检索”，简单来说，就是当用户利用某一关键词进行检索，在检索结果页面会出现与该关键词相关的广告内容。现有技术中在对关键词广告投放进行监测时，为取得较好的关键词广告投放效果，通常仅凭经验或者直觉进行关键词的调整，这种方式效率较低且容易出错，难以保障关键词调整质量，从而可能导致广告投放效果较差，增加广告投放成本。

在当前信息爆炸的时代，用户不可能通过浏览所有广告投放平台上的关键词来确定需要调整的关键词，以及对需要调整的关键词进行一一调整处理。因此，快速确定需要调整的关键词并对关键词进行相应调整，对用户精准的获取关键词信息、降低广告投放成本等有着重大的意义。

发明内容

本发明实施例的一个目的在于针对现有技术所存在的缺陷，基于大数据和人工智能技术，提供一种提高调整灵活性的基于大数据技术的关键词广告智能投放方法及设备。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

本发明实施例的第一方面提供了关键词广告智能投放方法，该方法包括：

处理设备生成和维护用于调整关键词的投放策略；

所述处理设备从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取并存储与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述关键词以及消费数据；

所述处理设备从所述投放数据中确定需要调整的关键词；

所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，其包括至少计算和存储所述需要调整的关键词的平均转化率；

所述处理设备根据计算结果执行所述投放策略，从而实现对所述需要调整的关键词进行与所述投放策略对应的调整；以及将调整后的关键词同步到所述广告投放平台。

结合本发明实施例的第一方面，在本发明实施例第一方面的一种可能实现的方式中，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据；所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。

结合本发明实施例的第一方面，在本发明实施例第一方面的一种可能实现的方式中，所述投放策略包括：当所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，对所述需要调整的关键词的出价进行调整。

在一种实施方式中，所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，还包括：在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

对所述需要调整的关键词进行出价调整，包括：

所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数，K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

在本发明实施例第一方面的一种可能实现的方式中，所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；所述处理设备还根据所述投放数据计算和存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)，以及，当所述需要调整的关键词的CPA大于第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词，并计算所述所有关键词的平均转化率，对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；其中，所述投放策略还包括对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。

进一步地，所述处理设备还配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词；所述投放策略还包括：在删除关键词的位置新增所述拓展关键词。

在本发明实施例第一方面的一种可能实现的方式中，所述配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词，包括：

从所述投放数据中查询CPA小于设定的第二成本阈值的关键词并存储到拓展数据库内；

对所述拓展数据库中的关键词进行拓词，得到拓展关键词；

对所述拓展关键词按词性进行分类，从中提取与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词。

本发明实施例的第二方面提供了关键词广告智能投放设备，该设备包括：

策略设置模块，被配置为生成和维护用于调整关键词的投放策略；

数据获取模块，被配置为从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述关键词以及消费数据；

筛选模块，被配置为从所述投放数据中确定需要调整的关键词；

计算模块，被配置根据所述消费数据进行计算得到计算结果，其包括至少计算所述需要调整的关键词的平均转化率；

存储模块，被配置为存储所述投放数据和计算结果平均转化率；

策略执行模块，被配置为根据计算结果执行所述投放策略，以调整所述需要调整的关键词；

关键词同步模块，被配置为将调整后的关键词同步到所述广告投放平台。

结合本发明实施例的第二方面，在本发明实施例第二方面的一种可能实现的方式中，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据；所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。

在本发明实施例第二方面的一种可能实现的方式中，所述策略执行模块包括：

所述策略执行模块包括判断单元和出价调整单元；

判断单元，被配置为判断所述需要调整的关键词的平均转化率是否低于设定的转化率阈值；以及对平均转化率低于设定的转化率阈值的关键词，判断其竞价排名是否高于或者低于目标竞价排名，并输出判断结果；

所述计算模块还配置为在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

出价调整单元，被配置为根据所述判断结果对相应的关键词进行出价调整；

其中，对相应的关键词进行出价调整，包括：

在所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

在所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数，K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

在本发明实施例第二方面的一种可能实现的方式中，所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；所述关键词广告智能投放设备还包括排序处理模块；

所述计算模块还配置为根据所述投放数据计算所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；

所述存储模块还配置为存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；

所述筛选模块还配置为在所述需要调整的关键词的CPA大于设定的第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词；

所述计算模块还配置为根据所述投放数据计算所述所有关键词的平均转化率；

所述排序处理模块被配置为对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；

所述策略执行模块对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。

进一步地，所述关键词广告智能投放设备还包括关键词新增模块，所述关键词新增模块用于配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词；

所述策略执行模块还配置为在删除关键词的位置新增所述拓展关键词。

在一种实施方式中，所述筛选模块还配置为从所述投放数据中查询CPA小于设定的第二成本阈值的关键词并存储到拓展数据库内；

所述关键词新增模块具体配置为对所述拓展数据库中的关键词进行拓词，得到拓展关键词；以及对所述拓展关键词按词性进行分类，从中提取与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词。

本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有能够被一个或者多个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行上述任一实施例的关键词广告智能投放方法中的操作。

本发明上述实施例基于大数据技术获取投放数据，并基于人工智能技术确定投放数据中需要调整的关键词并进行相应的调整，可以避免人为的操作造成关键词调整的繁琐和误操作，通过对关键词广告投放的数据的实时监控，自动调整和优化关键词，从而提高了广告投放到广告投放平台的效果，相应地可降低或大大降低广告投放成本。此外，通过本发明实施例的自动调整和优化关键词的方式，还能够提高广告投放的综合效率和提高投放管理效率。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本申请一个示例性实施例的关键词广告智能投放方法的流程图；

图2是本申请一个示例性实施例的关键词广告智能投放设备的结构示意图。

附图标记：

策略设置模块1、数据获取模块2、筛选模块3、计算模块4、存储模块5、策略执行模块6、关键词同步模块7。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

根据本申请实施例，提供了基于大数据的关键词广告智能投放方法。图1是根据本申请实施例的关键词广告智能投放方法的流程图，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的动作、操作或步骤。

如图1所示，该方法包括：

S01处理设备生成和维护用于调整关键词的投放策略。其中，处理设备可以为本发明实施例提供的关键词广告智能投放设备。处理设备还可以是用于执行本发明实施例提供的关键词广告智能投放方法的服务器，例如机架式服务器。

S02所述处理设备从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取并存储与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述关键词以及消费数据。

其中，本实施例所述的广告投放平台，指的是对关键词进行展示的网站或者信息发布平台。处理设备基于大数据技术，可以从多个对应的广告投放平台中获取该投放数据，获取的方式可以多元化，以获取到多类型的、数量繁多的所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，从而为后续的关键词调整提供数据基础。

而每个关键词配置有与该关键词的标识信息对应的广告链接。需要监控的广告账户，可以为广告投放平台上新投放的关键词所对应的广告账户，或者是在广告投放平台中投放有一定时间的关键词所对应的广告账户。

其中，处理设备可以将所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据存放在相应设置的数据库、存储设备的某存储空间或存储器等中。

广告账户可以由本实施例的处理设备或者替代设备进行创建。在一种实施方式中，处理设备创建广告账户时，根据给定的配置文件创建广告账户结构，该配置文件包括与广告账户对应的广告计划，从而处理设备根据该广告计划在广告账户结构中添加相应的广告单元，以及在每个广告单元中配置对应的关键词、关键词创意，并设置关键词的初始投放价格，完成关键词广告的自动投放。

在一种可选的方式中，处理设备中可以设置可以存放大规模数据的关键词库，用于存储广告投放用的关键词，从而在配置对应的关键词时，处理设备可以从关键词库中查找与广告账户对应的关键词作为要配置的关键词。广告投放用的关键词可以通过大数据技术搜集以往的历史投放关键词。关键词库可以利用分布式存储方式或者云存储方式等进行相应设置。

所述的关键词创意指的是展现在广告投放平台的推广内容，包括标题、描述、显示URL及访问URL，其中显示URL是在推广结果中显示的最后一行网址访问；访问URL是用户在点击与该关键词的标识信息对应的广告链接后实际访问的网站页面。

在一种可选的方式中，可以根据设定的最低出价值设置关键词的初始投放价格。优选地，设置最低出价值为一元。

S03所述处理设备从所述投放数据中确定需要调整的关键词。在一种实施方式中，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据。在该情形下，所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。其中，处理设备会将获取的关键词的最新竞价排名作为该关键词的当前竞价排名。优选地，预设竞价排名区间为在广告账户对应的所有关键词中竞价排名第一到第四的区间。通过利用人工智能技术进行需要调整的关键词的确定，无需人为去确定需要调整的关键词，实现了快速准确地确定需要调整的关键词的效果。

在一种可选的方式中，在获取到投放数据后，处理设备会确定投放时间超过设定时间阈值的所有关键词，并自动过滤掉该所有关键词中当前竞价排名位于预设竞价排名区间的关键词，进而将该所有关键词中剩余的关键词作为需要调整的关键词。在另一种可选的方式中，处理设备会首先自动过滤掉投放数据中当前竞价排名位于预设竞价排名区间的关键词，进而将剩余关键词中投放时间超过设定时间阈值的关键词作为需要调整的关键词。

由于刚投放的关键词还没有实际产生广告效益，而竞价排名较前的关键词具有较好的广告效益，通过确定需要调整的关键词，避免了对刚投放的关键词以及排名较前的关键词进行调整，一方面节省了关键词调整的时间，另一方面防止盲目调整关键词而导致资金浪费、广告效益下降。

S04所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，其包括至少计算和存储所述需要调整的关键词的平均转化率。其中关键词的费用为关键词的出价与关键词点击量的乘积。

处理设备可以单独设置数据库、存储设备或存储器等以存放所述计算结果。该平均转化率为在过去设定时间段关键词的累积转化率的均值，该平均费用为在过去设定时间段的关键词的累积费用的均值。优选地，该设定时间段为一星期。

S05所述处理设备根据计算结果执行所述投放策略，从而实现对所述需要调整的关键词进行与所述投放策略对应的调整；以及将调整后的关键词同步到所述广告投放平台。

在一种实施方式中，所述投放策略包括：当所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，对所述需要调整的关键词的出价进行调整。

在一种可选的方式中，所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，还包括：在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

对所述需要调整的关键词进行出价调整，包括：

所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，i∈[0,24)，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数， K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

其中，所述进件数为获客填单数，表示在所述需要调整的关键词对应的推广页面进行申请资料填写的用户数量；而转化数为实际的获客填单数，表示在所述需要调整的关键词对应的推广页面中完成填单的用户数量。其中，用户通过所述需要调整的关键词搜索，点击搜索出来的链接，从而登录所述需要调整的关键词对应的推广页面。

本实施例的出价调整基于关键词出价控制模型，即关键词推广已经产生一部分历史数据，而刚启动时则按人为默认比例对出价进行调整，在产生历史数据的前提下，统计每小时关键词的转化数，设定时间次数，从而通过转化效果时间分布对出价步伐进行调整；

本实施例同时为了防止过拟合，当采用时间系数对当前出价调整比例进行调控时，会利用e-greedy算法进一步探索和利用，其步骤如下：

(1)获取所有关键词每天第i小时的时间系数集合K＝{a_i1,a_i2,a_i0…a_in}；

(2)对集合K进行数值相似度计算，相似度越高，表明该集合K的算术平均数越小，其公式为其中n为K集合个数；

(3)随机生成服从高斯分布随机数k∈(0,1)，如果k_m>k，则下次出价调整比例为当前预设出价调整比例乘以时间系数，否则下次出价调整比例为当前预设出价调整比例。

在一种实施方式中，可以设定广告账户的固定预算，当调整关键词的出价时所增加的累积出价超过该固定预算时，停止调整关键词的出价。这种方式可以避免关键词的出价调整超过用户所设定的固定预算，从而有效控制关键词的竞价开销。

上述实施方式中对需要调整的关键词的出价进行调整的过程借助于通过大数据技术搜集到的广告投放平台上的投放数据，并利用人工智能技术，基于预先生成的投放策略对关键词的出价进行自动判断和调整，无需人工操作，可以实现关键词出价快速准确的调整。

在一种实施方式中，所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；所述处理设备还根据所述投放数据计算和存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)，以及，当所述需要调整的关键词的CPA大于第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词，并计算所述所有关键词的平均转化率，对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；其中，所述投放策略还包括对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。其中，所述标识信息包括关键词所在广告单元的标识信息，根据该关键词所在广告单元的标识信息，可以从所述投放数据中查询具有相同广告单元的标识信息的所有关键词，从而得到与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词。

其中，CPA(每次行动成本)是一种广告计费模式，顾名思义按照行为作为指标来计费，CPA的计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。本实施例在需要调整的关键词的CPA大于第一成本阈值时，对其相应广告单元中的低平均转化率的部分关键词进行删除，有利于实现充分降低广告投放的成本投入。

优选地，所述第一成本阈值可以根据广告大盘水平进行设置。

进一步地，所述处理设备还配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词；所述投放策略还包括：在删除关键词的位置新增所述拓展关键词。新增拓展关键词的数量可以超过或者低于删除的关键词的数量。在一种实施方式，所述配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词，包括：

从所述投放数据中查询CPA小于设定的第二成本阈值的关键词并存储到拓展数据库内；

对所述拓展数据库中的关键词进行拓词，得到拓展关键词；

对所述拓展关键词按词性进行分类，从中提取与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词。

上述实施例从现有的投放数据中回收CPA满足设定的阈值条件的关键词进行拓词，并进一步从拓展的关键词集合确定需要新增的拓展关键词，实现了对旧关键词的回收利用，进而满足了在广告单元中添加新关键词的需求，且能够保障新添加的关键词的质量。

在一种可选的方式中，可以通过媒体API拓展关键词的方法对所述拓展数据库中的关键词进行拓词。在对所述拓展关键词按词性进行分类时，可以基于快速文本分类器(FastText)或者随机森林的文本分类算法对所述拓展关键词进行分类。

其中，采用基于FastText的文本分类算法对所述拓展关键词进行分类时，可以进一步对FastText的文本分类算法进行改进，以获取更好的拓展关键词分类效果。在一种实施方式中，采用改进的基于FastText的文本分类算法对所述拓展关键词进行分类，包括：

(1)设拓展关键词的集合为W＝{1,2,3,…,M}，获取对应的种子词库U＝{1,2,3,…,N}，种子词库包括与拓展关键词关联的关键词，所述种子词库中每个关键词所对应的类别为K＝{1,2,3…,Z}，构建HHM模型，为每个拓展关键词i进行分词，其中i∈W，系统默认HHM模型是一个五元组<S,O,A,B,π>，其中S为状态集合，即拓展关键词i分词的可能所有情况；O为观察序列，即拓展关键词i中单个词与词之间的结合是一条从左到右的有序序列；A为状态转移分布，即拓展关键词i中单个词与词之间转移的概率值；B为分词的每种情况出现的概率分布；π是分词的每种情况的初始分布；

(2)对每个拓展关键词的分词集合Q＝{a,b,c,…,n}进行权重分配，对Q使用正向最大匹配法，有序穷举所有可能组合情况L＝{ab,ac,bc,bn…abcn}；

(3)利用Jaccard相似度将每个拓展关键词的分词集合跟种子词库中的关键词进行相似度计算，得到拓展关键词i在种子词库中的文本相似度集合J＝{j₁,j₂,…,j_n}，以此类推，可间接获得所有拓展关键词所分类别的概率集合P_j＝{P_j1,P_j2,..,P_jn}：

(4)将拓展关键词的集合W对应的分词集合Q进行one-hot向量化，输入FastText模型进行训练，其中模型不输出预测结果，而输出对应每个拓展关键词i对应分类的概率P＝{P₁,P₂,..,P_n}；利用Platt Scaling的校准方程和(3)的概率集合P_j对计算出的概率P进行二次校准；

(5)从(4)中获取校准后拓展关键词i对应分类的概率P_s＝{P_s1,P_s2,..,P_sn}，得到拓展关键词i的最大概率所对应的分类，以此类推，最终获得所有拓展关键词i的分类结果。

以上方案是基于FastText文本分类算法加入自权重分配因子，在利用FastText模型输出每个拓展关键词对应的分类概率后，再使用Platt Scaling校准方程和拓展关键词i在种子词库中的文本相似度集合进行二次校准，最终分类效果比现有的FastText模型更平滑，收敛更快，而更好的拓展关键词分类效果，将使得配置到的、与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词能够更加贴合删除关键词所在广告单元的广告计划，提高新增关键词的契合度，加强广告投放效果。本实施例能以人类智能相似的方式完成拓展关键词的分类，不需要人为去操作，提高了对拓展关键词进行分类处理的效率。

本发明上述实施例能够对关键词广告投放的数据进行实时监控，自动调整关键词，从而获得更好的广告投放效果，充分降低广告投放成本。

图2是根据本申请实施例的关键词广告智能投放设备的示意图。如图2所示，该设备包括：策略设置模块1、数据获取模块2、筛选模块3、计算模块4、存储模块5、策略执行模块6、关键词同步模块7。

其中，策略设置模块1，被配置为生成和维护用于调整关键词的投放策略。策略设置模块1可以根据关键词广告投放效果优化的需要产生和维护用于调整关键词的投放策略。可以按照优化需求添加优化的投放策略。投放策略中可以设置投放策略的名称、执行时间、调整关键词的策略等。

数据获取模块2，被配置为从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述已投放关键词以及消费数据。数据获取模块2可以从多个与需要监控的广告账户对应的广告投放平台中下载投放数据，并将投放数据发送至存储模块5中进行存储。

筛选模块3，被配置为从所述投放数据中确定需要调整的关键词。在一种优选的方式中，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据；所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。在一种可选的方式中，筛选模块3可以先从所述投放数据中查询到所有投放时间超过设定时间阈值的关键词，再在查询到的关键词中筛选出当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。在另一种可选的方式中，筛选模块3可以首先筛选出当前竞价排名不在预设竞价排名区间的所有关键词，再从该所有关键词中进一步筛选出投放时间超过设定时间阈值的关键词。

计算模块4，被配置根据所述消费数据进行计算得到计算结果，其包括至少计算所述需要调整的关键词的平均转化率。

存储模块5，被配置为存储所述投放数据和计算结果平均转化率。存储模块5可以设置多个数据库，以用于分别存储所述投放数据、所述需要调整的关键词的平均转化率。

策略执行模块6，被配置为根据计算结果执行所述投放策略，以调整所述需要调整的关键词。在一种实施方式中，所述策略执行模块6包括判断单元和出价调整单元；

判断单元，被配置为判断所述需要调整的关键词的平均转化率是否低于设定的转化率阈值；以及对平均转化率低于设定的转化率阈值的关键词，判断其竞价排名是否高于或者低于目标竞价排名，并输出判断结果；

所述计算模块还配置为在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

出价调整单元，被配置为根据所述判断结果对相应的关键词进行出价调整；

其中，对相应的关键词进行出价调整，包括：

在所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

在所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数，K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

关键词同步模块7，被配置为将调整后的关键词同步到所述广告投放平台，从而在广告投放平台上实现对关键词的智能优化调整。

在一种实施方式中，所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；所述关键词广告智能投放设备还包括排序处理模块；所述计算模块4还配置为根据所述投放数据计算所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；所述存储模块5还配置为存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；所述筛选模块3还配置为在所述需要调整的关键词的CPA大于设定的第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词；所述计算模块4还配置为根据所述投放数据计算所述所有关键词的平均转化率；所述排序处理模块被配置为对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；所述策略执行模块6对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。

进一步地，所述关键词广告智能投放设备还包括关键词新增模块，所述关键词新增模块用于配置与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词；

所述策略执行模块6还配置为在删除关键词的位置新增所述拓展关键词。

在一种实施方式中，所述筛选模块3还配置为从所述投放数据中查询CPA小于设定的第二成本阈值的关键词并存储到拓展数据库内；

所述关键词新增模块具体配置为对所述拓展数据库中的关键词进行拓词，得到拓展关键词；以及对所述拓展关键词按词性进行分类，从中提取与删除关键词所在广告单元对应的拓展关键词。

上述实施例从现有的投放数据中回收CPA满足设定的阈值条件的关键词进行拓词，并进一步从拓展的关键词集合确定需要新增的拓展关键词，实现了对旧关键词的回收利用，进而满足了在广告单元中添加新关键词的需求，且能够保障新添加的关键词的质量。

本发明上述实施例的关键词广告智能投放设备可以避免人为的操作造成关键词调整的繁琐和误操作，通过对关键词广告投放的数据的实时监控，自动调整和优化关键词，从而提高了广告投放到广告投放平台的效果，相应地可降低或大大降低广告投放成本。此外，通过本发明实施例的自动调整和优化关键词的方式，还能够提高广告投放的综合效率和提高投放管理效率。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有能够被一个或者多个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行上述任一实施例的关键词广告智能投放方法中的操作。

以上的详细描述通过使用示意图、流程图和/或示例，已经阐述了关键词广告智能投放方法及设备及计算机可读存储介质的众多实施例。在这种示意图、流程图和/或示例包含一个或多个功能和/或操作的情况下，本领域技术人员应理解，这种示意图、流程图或示例中的每一功能和/或操作可以通过各种结构、硬件、软件、固件或实质上它们的任意组合来单独和/或共同实现。在一个实施例中，本发明的实施例所述主题的若干部分可以通过专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、或其他集成格式来实现。然而，本领域技术人员应认识到，这里所公开的实施例的一些方面在整体上或部分地可以等同地实现在集成电路中，实现为在一台或多台计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如，实现为在一台或多台计算机系统上运行的一个或多个程序)，实现为在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序(例如，实现为在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序)，实现为固件，或者实质上实现为上述方式的任意组合，并且本领域技术人员根据本公开，将具备设计电路和/或写入软件和/或固件代码的能力。

此外，本领域技术人员将认识到，本公开所述主题的机制能够作为多种形式的程序产品进行分发，并且无论实际用来执行分发的信号承载介质的具体类型如何，本公开所述主题的示例性实施例均适用。信号承载介质的示例包括但不限于：可记录型介质，如软盘、硬盘驱动器、光盘(CD)、数字通用盘(DVD)、数字磁带、计算机存储器等；以及传输型介质，如数字和/或模拟通信介质(例如，光纤光缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等)。

虽然已参照几个典型实施例描述了本发明，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。由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精神或实质，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。

需要注意的是，以上仅为本发明的较佳实施例及原理。本领域的技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例。本领域的技术人员能够做出各种明显变化、调整和替代，而不脱离本发明的保护范围。

Claims (10)

1.关键词广告智能投放方法，其特征是，包括：

处理设备生成和维护用于调整关键词的投放策略；

所述处理设备从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取并存储与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述关键词以及消费数据；

所述处理设备从所述投放数据中确定需要调整的关键词；

所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，其包括至少计算和存储所述需要调整的关键词的平均转化率；

所述处理设备根据计算结果执行所述投放策略，从而对所述需要调整的关键词进行与所述投放策略对应的调整；以及将调整后的关键词同步到所述广告投放平台。

2.根据权利要求1所述的关键词广告智能投放方法，其特征是，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据；所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。

3.根据权利要求2所述的关键词广告智能投放方法，其特征是，所述投放策略包括：当所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，对所述需要调整的关键词进行出价调整。

4.根据权利要求3所述的关键词广告智能投放方法，其特征是，

所述处理设备根据所述消费数据进行计算并存储计算结果，还包括：在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

对所述需要调整的关键词进行出价调整，包括：

所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数，K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

5.根据权利要求3所述的关键词广告智能投放方法，其特征是，

所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；

所述处理设备还根据所述投放数据计算和存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)，以及，当所述需要调整的关键词的CPA大于第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词，并计算所述所有关键词的平均转化率，对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；

其中，所述投放策略还包括对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。

6.关键词广告智能投放设备，其特征是，包括：

策略设置模块，被配置为生成和维护用于调整关键词的投放策略；

数据获取模块，被配置为从需要监控的广告账户对应的广告投放平台中，获取与所述广告账户对应的已投放关键词的投放数据，所述投放数据包括所述关键词以及消费数据；

筛选模块，被配置为从所述投放数据中确定需要调整的关键词；

计算模块，被配置根据所述消费数据进行计算得到计算结果，其包括至少计算所述需要调整的关键词的平均转化率；

存储模块，被配置为存储所述投放数据和计算结果；

策略执行模块，被配置为根据计算结果执行所述投放策略，从而实现对所述需要调整的关键词进行与所述投放策略对应的调整；

关键词同步模块，被配置为将调整后的关键词同步到所述广告投放平台。

7.根据权利要求6所述的关键词广告智能投放设备，其特征是，所述投放数据还包括所述关键词的竞价排名数据；所述需要调整的关键词为投放时间超过设定时间阈值、且当前竞价排名不在预设竞价排名区间的关键词。

8.根据权利要求7所述的关键词广告智能投放设备，其特征是，所述策略执行模块包括判断单元和出价调整单元；

判断单元，被配置为判断所述需要调整的关键词的平均转化率是否低于设定的转化率阈值；以及对平均转化率低于设定的转化率阈值的关键词，判断其竞价排名是否高于或者低于目标竞价排名，并输出判断结果；

所述计算模块还配置为在所述需要调整的关键词的平均转化率低于设定的转化率阈值时，根据所述消费数据和出价控制模型计算得到所述需要调整关键词的实际出价调整比例；

出价调整单元，被配置为根据所述判断结果对相应的关键词进行出价调整；

其中，对相应的关键词进行出价调整，包括：

在所述需要调整关键词的竞价排名低于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行上调；

在所述需要调整关键词的竞价排名高于目标竞价排名时，根据所述实际出价调整比例对所述需要调整关键词的出价进行下调；

其中，所述出价控制模型的公式为：

所述消费数据中不存在所述需要调整关键词的历史数据时，bidstep＝x；

所述消费数据中存在所述需要调整关键词的历史数据时，

式中，bidstep为实际出价调整比例，x为预设的出价比例，a_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的时间系数，N_i为所述需要调整的关键词当日第i小时的转化数，N_all为所述需要调整的关键词当日的全部进件数；k_m为相似度系数，K为所有已投放关键词每天第i小时的时间系数集合，n为所述时间系数集合的时间系数个数，μ为所述时间系数集合的算术平均数；k为随机生成服从高斯分布随机数，k∈(0,1)。

9.根据权利要求8所述的关键词广告智能投放设备，其特征是，所述广告账户包括至少一个广告单元，所述投放数据包括所述关键词的标识信息；所述关键词广告智能投放设备还包括排序处理模块；

所述计算模块还配置为根据所述投放数据计算所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；

所述存储模块还配置为存储所述需要调整的关键词的每次行动成本(CPA)；

所述筛选模块还配置为在所述需要调整的关键词的CPA大于设定的第一成本阈值时，根据所述标识信息，从所述投放数据中查询与所述需要调整的关键词位于同一广告单元的所有关键词；

所述计算模块还配置为根据所述投放数据计算所述所有关键词的平均转化率；

所述排序处理模块被配置为对所述所有关键词按照平均转化率降序排序，形成关键词序列；

所述策略执行模块对位于所述关键词序列末位设定比例的关键词进行删除。

10.一种计算机可读存储介质，其特征是，所述计算机可读存储介质存储有能够被一个或者多个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行权利要求1-5任一项所述的关键词广告智能投放方法中的操作。