CN109088942A - 广告请求流量筛选方法、装置及品牌广告引擎 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种广告请求流量筛选方法、装置及品牌广告引擎，其中，方法包括：接收广告请求；根据广告请求生成广告请求对应的标签集合，标签集合包括多个第一标签；获取各候选分组对应的流量筛选规则，流量筛选规则包括多个第二标签；根据各个候选分组的第二标签和广告请求的第一标签，确定广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度；根据广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定广告请求对应的目标分组。由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

Description

广告请求流量筛选方法、装置及品牌广告引擎

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种广告请求流量筛选方法、装置及品牌广告引擎。

背景技术

广告投放是互联网最常见的信息传播方式之一，越来越多的广告主趋向于通过网络媒体向用户展示广告。

在广告主投放广告的过程中，有时候需要对Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的访客群组随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。相关技术中一般采用AB测试框架对广告主需要测试的两个版本进行测试。

相关技术中的广告AB测试框架中，在接收到广告请求后，广告投放引擎通常根据广告请求对应的设备号信息对广告请求进行筛选，也就是说，广告投放引擎仅支持单一维度(设备号信息)对广告请求进行分流，这种分流方式的灵活度低。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种广告请求流量筛选方法，该方法基于广告请求的多个维度对广告请求进行筛选，利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

本申请的第二个目的在于提出一种广告请求流量筛选装置。

本申请的第三个目的在于提出一种品牌广告引擎。

本申请的第四个目的在于提出一种存储介质。

本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种广告请求流量筛选方法，包括：接收广告请求；根据所述广告请求生成所述广告请求对应的标签集合，所述标签集合包括多个第一标签；获取各候选分组对应的流量筛选规则，所述流量筛选规则包括多个第二标签；根据各个候选分组的所述第二标签和所述广告请求的所述第一标签，确定所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度；根据所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定所述广告请求对应的目标分组。

本申请实施例的广告请求流量筛选方法，在对广告请求进行筛选的过程中，结合广告请求的多个标签以及各候选分组的多个标签，确定广告请求对应的目标分组，由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种广告请求流量筛选装置，包括：接收模块，用于接收广告请求；生成模块，用于根据所述广告请求生成所述广告请求对应的标签集合，所述标签集合包括多个第一标签；第一获取模块，用于获取各候选分组对应的流量筛选规则，所述流量筛选规则包括多个第二标签；第一确定模块，用于根据各个候选分组的所述第二标签和所述广告请求的所述第一标签，确定所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度；第二确定模块，用于根据所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定所述广告请求对应的目标分组。

本申请实施例的广告请求流量筛选装置，在对广告请求进行筛选的过程中，结合广告请求的多个标签以及各候选分组的多个标签，确定广告请求对应的目标分组，由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种品牌广告引擎，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，执行本申请第一方面实施的广告请求流量筛选方法。

为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种存储介质，用于存储应用程序，所述应用程序用于执行本申请第一方面实施例的广告请求流量筛选方法。

为了实现上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如上述实施例描述的广告请求流量筛选方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，

图1是根据本申请一个实施例的广告请求流量筛选方法的流程图；

图2是不同广告请求在执行不同分层时所执行的筛选策略的示意图；

图3是本申请实施一个实施例的广告流量的筛选的细化流程图；

图4是广告实验界面的部分示意图；

图5是广告实验创建界面的部分示意图；

图6是广告实验策略界面的部分示意图；

图7是广告实验策略创建界面的部分示意图；

图8是根据本申请一个实施例的广告请求流量筛选装置的结构示意图；

图9是根据本申请另一个实施例的广告请求流量筛选装置的结构示意图；

图10是根据本申请另一个实施例的广告请求流量筛选装置的结构示意图；

图11是根据本申请一个实施例的品牌广告引擎的结构示意图；

图12是根据本申请一个实施例的广告AB测试框架的结构示意图；

图13是广告AB测试框架中各个部分之间的信息交互示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的广告请求流量筛选方法、装置及品牌广告引擎。

图1是根据本申请一个实施例的广告请求流量筛选方法的流程图。

如图1所示，该广告请求流量筛选方法包括：

步骤101，接收广告请求。

具体的，本申请实施例提供了一种广告请求流量筛选方法，可以应用于进行广告流量筛选的品牌广告引擎中。

其中，品牌广告引擎是广告请求流量的入口，负责品牌广告DSP(Demand-SidePlatform，需求方平台)+流量分发系统。在品牌广告平台选单层面上，引擎集成了基本定向、频次控制和广告主排斥等功能；在流量分发层面上，将品牌单选完之后的流量分发给下游，包括将程序化流量发送到程序化引擎进行选单，和将剩余流量机会发送给效果广告引擎选单，再根据下游的返回组成最后的选单结果。

其中，接收到的广告请求是由不同请求端发送的广告请求，该广告请求为请求广告数据的请求。

步骤102，根据广告请求生成广告请求对应的标签集合，标签集合包括多个第一标签。

具体而言，在接收到广告请求后，可通过分析广告请求确定广告请求对应的标签集合。

其中，第一标签可以包括城市信息、栏目信息、年龄信息、性别、即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息和视频ID。

其中，需要理解的是，通过分析广告请求，也可以确定广告请求中第一标签的来源。

例如，所接收到的广告请求为Get http://www.v.qq.com/v？city＝shanghai&cover＝exwj031&age＝30，通过分析该广告请求是统一资源定位符URL，可确定城市标签对应的标签值为shanghai，栏目信息标签对应的标签值exwj031，以及年龄标签对应的取值为30。

其中，广告请求标签的来源可以包括但不限于统一资源定位符URL(UniformResource Locator)、Cookie、http(hyper text transfer protocol，超文本传输协议)请求头等等。

步骤103，获取各候选分组对应的流量筛选规则，流量筛选规则包括多个第二标签。

其中，第二标签可以包括但不限于城市信息、栏目信息、年龄信息、性别、即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息和视频ID。

其中，需要理解的是，第二标签还可以包括人群属性、广告请求的内容属性等。

也就是说，品牌广告引擎在对广告请求筛选的过程中，筛选的维度可以包括：(1)请求中所带所有字段，例如，即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息、视频ID、城市信息、栏目信息、年龄信息、性别等等。(2)品牌广告引擎还可以利用媒体信息查询服务器的能力，根据广告请求中的内容属性对广告请求进行筛选，例如，可基于广告请求中的广告位对广告请求对筛选。(3)品牌广告引擎可以利用DMP数据管理平台基于广告请求的人群属性对广告请求进行过滤，例如，筛选规则中人群标签对应的标签值为游戏人群，此时，品牌广告引擎可以利用DMP数据管理平台筛选出标签为游戏人群的广告请求。

其中，需要理解的是，分组对应的流量筛选规则除了包括第二标签之外，还可以包括标签来源。

其中，标签来源表示标签从哪里获取。

其中，标签来源可以包括但不限于统一资源定位符URL(Uniform ResourceLocator)、Cookie、http(hyper text transfer protocol，超文本传输协议)请求头等等。

其中，需要理解的是，对于不同分组而言，不同分组对应的第二标签的数量、第二标签的标签类型以及对应的标签值，可以根据分组需求进行设置，该实施例对此不作限定。

例如，对于分组1和分组2而言，分组1对应的流量筛选规则可以设置为城市标签为上海、性别标签为女，分组2对应的流量筛选规则可以设置为城市标签为浙江、性别标签为男。

其中，需要说明的是，上述候选分组是品牌广告引擎根据广告主的版本测试需求预先设置的。

例如，广告主需要测试原页面A的改进页面C的广告效果，此时，品牌广告引擎可设置两个分组，分组1和分组2，并设置分组1对应的流量筛选规则为：城市标签可以为任意城市，分组2对应的流量筛选规则为：城市标签为北京。假设确定所接收到的广告请求中城市标签为北京，此时，可确定该广告请求对应的目标分组为分组1，则响应该广告请求对应的广告为原页面A。

步骤104，根据各个候选分组的第二标签和广告请求的第一标签，确定广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度。

在本申请的一个实施例中，在获取每个候选分组对应的流量筛选规则后，针对每个候选分组，可将当前候选分组的第二标签与广告请求对应的第一标签进行对比，以确定广告请求与当前候选分组的标签相同的标签数量，并根据该标签数量以及当前候选分组中的标签的总量，确定广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度。

其中，需要说明的是，标签数量与当前候选分组中的标签的总量相同时，说明广告请求的标签集合中包含当前分组中的所有标签，此时，广告请求与当前候选分组之间的标签匹配为100％。

其中，需要理解的是，标签数量与当前候选分组中的标签的总量越接近，说明广告请求与当前候选分组之间的标签匹配越大。

步骤105，根据广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定广告请求对应的目标分组。

本申请实施例的广告请求流量筛选方法，在对广告请求进行筛选的过程中，结合广告请求的多个标签以及各候选分组的多个标签，确定广告请求对应的目标分组，由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

作为一种示例性的实施方式，为了响应广告请求，在确定广告请求对应的目标分组后，还可以获取与目标分组对应的广告数据，并将该广告数据作为响应广告请求的广告数据。

作为另一种示例性的实施方式，为了获取响应该广告请求对应的广告数据，在确定广告请求对应的目标分组后，可应用与目标分组对应的分组标签对广告请求进行标记，以方便后续基于广告请求的分组标记获取响应广告请求的广告数据。

作为一种示例性的实施方式，为了获取与广告请求对应的广告数据，在应用与目标分组对应的分组标签对广告请求进行标记后，可根据广告请求对应的分组标签，获取响应广告请求的广告数据。

其中，需要理解的是，在实际应用中，广告请求中可以包括一个广告位或者多个广告位。

其中，在本实施例中广告位可为广告请求对应的请求端上不同显示位置的广告位。例如，在用户打开某个网页的过程中，假设该网页的顶部以及底部均有广告位，此时，用户所在的请求端会向品牌广告引擎发送广告请求，该广告请求包含两个广告位。

在广告请求包括多个广告位，还可以检测所有广告位的广告数据是否填充完整，若获知具有缺少广告数据的广告位，则将缺少广告数据的广告位和检索策略的策略标识分发至程序化广告引擎和/或者效果广告引擎，以补充缺少广告数据的广告位。由此，通过程序化广告引擎和/或者效果广告引擎获取缺少广告数据的广告位对应的广告数据。

其中，程序化广告投放引擎：负责接收品牌广告引擎的请求，返回相对应的程序化广告和素材。

其中，效果广告投放引擎：负责接收品牌广告引擎的请求，在当前还未被填充的广告位上返回效果类广告和素材。

举例而言，在一次广告请求有8个曝光机会，即广告请求包括8个广告位，在品牌广告引擎进行选单之后只能填充其中的6个曝光机会，也就是说，品牌广告引擎中有6个广告数据，那么就会把剩余的2个曝光机会分发到程序化广告引擎和效果广告引擎，以通过程序化广告引擎和效果广告引擎对缺少广告数据的广告位的广告数据进行填充，即，通过程序化广告引擎和效果广告引擎获取缺少广告数据的广告位对应的广告数据。

基于上述实施例的基础上，在通过品牌广告引擎广告获取广告请求对应的广告数据的过程中，不同分组的广告请求在不同的策略分层所执行处理策略不同，为了准确对不同分组的广告请求的后续执行过程中进行控制，作为一种示例性的实施方式，在应用与预设广告实验对照组对应的分组标签对广告请求进行标记后，根据广告请求的分组标签，获取广告请求对应的广告数据，可以包括：

步骤A，设置多个分组执行点，其中，每个分组执行点对应多个筛选策略。

步骤B，根据广告请求对应的分组标签，确定广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略。

步骤C，根据广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略，对候选广告数据进行筛选，以获取广告请求对应的广告数据。

具体而言，在品牌广告引擎内部的每个策略分层中预先设置分组执行点，并在广告请求执行到对应策略分层中的分组执行点时，根据广告请求的分组标签，确定广告请求在对应策略分层中执行的筛选策略。

其中，品牌广告引擎内部的策略分层主要分为：

分层1：静态过滤层；

分层2：动态过滤层：

分层3：CPM(Cost per mille，每分钟成本)权重计算层；

分层4：程序化GPB(Guaranteed Programmatic Buy，保证程序化购买)服务；

分层5：效果ADX(Advertising Exchange，广告交易)服务。

其中，图2示意出了不同广告请求在执行不同分层时所执行的筛选策略。

其中，需要说明的是，静态过滤层主要根据广告请求的分组标识，基于相对固定的静态属性上对广告订单进行过滤。

其中，相对固定的静态属性可以包括但不限用户性别、城市信息、设备类型和人群属性等。

其中，需要理解的是，静态过滤层过滤的目的是过滤出适合在当前广告请求(本次广告请求)这些静态属性上播放的广告订单。

其中，动态过滤过滤层可以包括对用户是否观看过相关广告、当前用户是否是新用户、以及部分广告订单的播放量是否已经达到上限等信息进行过滤。

其中，需要理解的是，这些信息会随着每次广告请求而频繁变化，是较为动态的属性。

其中，动态过滤层主要是根据广告请求的分组标识，针对这些动态属性对广告订单进行过滤。

其中，动态过滤层的目的就是过滤出在当前广告请求(即，本次广告请求)这些动态属性上能播放的广告订单。

其中，需要理解的是，在经过静态过滤层和动态过滤层之后，可能依旧会剩余一定数量的可以播放的订单，但是曝光的机会可能只有一个，在广告曝光的机会只有一个时，为了获得与当前广告请求对应的广告订单，即，为了获得与当前广告请求对应的广告数据，CPM(Cost per mille，每分钟成本)权重计算层可从这些符合条件的订单中根据权重值选择最终播放的广告订单。

其中，需要理解的是，对于品牌广告引擎中的每个广告订单而言，每个广告订单都会有一个权重值，品牌广告引擎会在符合条件的广告订单集合中随机挑选广告订单。

其中，广告订单对应的权重值是品牌广告引擎根据预设权重算法模型在线实时计算的。

其中，预设权重算法模型可以包括但不限于贪心算法模型、高低频算法模型和高水位算法模型等。

其中，需要理解的是，广告订单对应的权重值与广告订单被选中的概率有关，其中，广告订单对应的权重大，则广告订单被选中的概率越大。

其中，需要理解的是，预设权重算法模型不同，其计算广告订单的权重的计算方式是不相同的。在本示例中，通过策略分层中对应的筛选策略对广告数据进行筛选，以获得当前广告请求所播放的广告订单。

其中，程序化GPB服务层是负责接收品牌广告引擎的请求，并向品牌广告引擎返回相对应的程序化广告和素材，以补充空缺的广告位。

效果ADX服务层是负责接收品牌广告引擎的请求，并向品牌广告引擎返回效果类广告和素材，以补充空缺的广告位。

为了使得本领域的技术人员清楚地理解本申请，下面结合图3对本申请实施例中广告流量的筛选以及策略分组执行的具体过程进行描述：

在品牌广告引擎接收到广告请求时，品牌广告引擎基于本申请提出的广告请求流量筛选方法对广告请求进行筛选，并根据广告请求的筛选结果从静态过滤策略A、静态过滤策略B等策略中的一个分支执行后续的策略，并在检测到广告请求具有缺少广告数据的广告位，将下发流量与策略标识给程序化广告引擎和效果广告引擎，程序化广告引擎根据流量与策略标识确定内部策略，并根据内部执行策略返回选单结果(即，返回广告数据)。对应地，效果广告引擎根据流量与策略标识确定内部策略，并根据内部策略返回选单结果(即，返回广告数据)。

对应地，品牌广告引擎对订单数据进行校验，并在校验通过后，对订单拼接，即，将从程序化广告引擎和/或者效果广告引擎中获取的广告数据，以及品牌广告引擎中获取的广告数据进行拼接，以形成响应广告请求的完整广告数据，并将广告数据上报给数据系统，并返回响应广告请求的广告数据。

其中，需要说明的是，品牌广告引擎中预设广告实验对照组、预设广告实验对照组对应的筛选规则以及不同的策略可以是在品牌广告引擎中预先设置的，还可以是AB测试实验管理平台预先录入品牌广告引擎的。

下面结合图4-图7对相关人员在AB测试实验管理平台设置品牌广告引擎中所需要的内容的过程进行描述。

其中，AB测试实验管理平台为产品人员和运营人员提供统一的实验录入、配置、冲突校验和历史回溯平台。

其中，AB测试实验管理平台的整体界面分为广告实验和广告策略两个大模块，其中，广告策略由技术人员维护，提供并录入当前广告后台支持的所有广告工程和算法上相关的策略；广告实验由产品和运营人员维护，录入当前需要执行的广告AB测试实验，并配置这些实验对应的广告策略。

其中，广告实验界面的部分示意图，如图4所示。

在广告实验界面中，产品和运营人员可以根据实验ID、名称、有效时间、实验状态和创建人等等维度查询已有的广告AB测试实验。

在使用广告实验界面的过程中，用户可通过实验广告界面中的“新建广告实验”控件来获得广告实验创建界面。对应地，AB测试实验管理平台在接收到用户触控“新建广告实验”控件时，AB测试实验管理平台将根据用户的触控操作，提供广告实验创建界面，如图5所示，其中，需要说明的是，图5中仅是示意出了广告实验界面的部分界面。

其中，需要理解的是，用户还可以通过其他方式打开广告实验创建界面，上述方式仅是打开广告实验创建界面的一种示例。

在广告实验的录入界面，产品和运营人员可以填写项目名称、有效期以及每个实验组的具体名称等等，选取本次需要新建的AB测试实验的流量维度，包括年龄、性别、地域、平台、网络环境等等，选取本次AB测试实验需要的流量随机类型，包括UV(unique visitor，独立访客)(针对用户)和VV(Video View，播放数)(针对每次请求)，并制定每个广告实验对照组分配到的流量百分比，即，设置每个广告实验对照组对应的匹配范围。

其中，广告实验策略界面的部分示意图，如图6所示。

在实验策略界面，技术人员可以根据实验ID、名称、有效时间、实验状态和创建人等等维度查询已支持的广告策略。

其中，需要理解的是是，在使用广告实验策略界面的过程中，技术人员还可以根据广告测试项目需求对新设置的广告测试项目设置实验策略，具体而言，技术人员可通过触控广告实验策略界面中的“新建实验策略”控件来打开实验策略创建界面。对应地，AB测试实验管理平台在接收到用户针对新建实验策略控件的触控操作时，AB测试实验管理平台将根据用户的触控操作，提供广告实验策略创建界面，如图7所示，其中，需要说明的是，图7中仅是示意出了实验策略创建界面的部分界面。

在实验策略创建界面，技术人员可以填写策略的名称，策略的执行方，包括品牌广告引擎、程序化广告引擎和效果广告引擎等，以及实验说明等等。

也就是说，AB测试实验管理平台也可以设置程序化广告引擎和效果广告引擎中执行的策略，并可将所设置的策略下发给程序化广告引擎和效果广告引擎。

其中，需要理解的是，技术人员还可以通过其他方式打开实验策略创建界面，上述方式仅是打开广告实验创建界面的一种示例，还可以通过其他方式打开实验策略创建界面。

与上述几种实施例提供的广告请求流量筛选方法相对应，本申请的一种实施例还提供一种广告请求流量筛选装置，由于本申请实施例提供的广告请求流量筛选装置与上述几种实施例提供的广告请求流量筛选方法相对应，因此在前述广告请求流量筛选方法的实施方式也适用于本实施例提供的广告请求流量筛选装置，在本实施例中不再详细描述。

图8是根据本申请一个实施例的广告请求流量筛选装置的结构示意图。

如图8所示，该广告请求流量筛选装置包括接收模块110、生成模块120、第一获取模块130、第一确定模块140和第二确定模块150，其中：

接收模块110，用于接收广告请求。

生成模块120，用于根据广告请求生成广告请求对应的标签集合，标签集合包括多个第一标签。

第一获取模块130，用于获取各候选分组对应的流量筛选规则，流量筛选规则包括多个第二标签。

第一确定模块140，用于根据各个候选分组的第二标签和广告请求的第一标签，确定广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度。

第二确定模块150，用于根据广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定广告请求对应的目标分组。

其中，第一标签可以包括城市信息、栏目信息、年龄信息、性别信息、即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息和视频ID。

在本申请的一个实施例中，在图8所示的基础上，如图9所示，该装置还可以包括：

分组标记模块160，用于应用与目标分组对应的分组标签对广告请求进行标记。

第二获取模块170，用于根据广告请求的分组标签，获取广告请求对应的广告数据。

其中，广告请求包括多个广告位，在本申请的一个实施例中，在图9所示的基础上，如图10所示，该装置还可以包括：

处理模块180，用于检测所有广告位的广告数据是否填充完整，若获知具有空缺的广告位，则将空缺的广告位和广告请求的分组标签分发发至程序化广告引擎和/或者效果广告引擎，以补充空缺的广告位。

在本申请的一个实施例中，第二获取模块170，具体用于：设置多个分组执行点，其中，每个分组执行点对应多个筛选策略；根据广告请求对应的分组标签，确定广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略；根据广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略，对候选广告数据进行筛选，以获取广告请求对应的广告数据。

本申请实施例的广告请求流量筛选装置，在对广告请求进行筛选的过程中，结合广告请求的多个标签以及各候选分组的多个标签，确定广告请求对应的目标分组，由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

为了实现上述实施例，本申请还提出了一种品牌广告引擎。

图11是根据本申请一个实施例的品牌广告引擎的结构示意图。

图11所示，根据本申请实施例的品牌广告引擎12可以包括存储器121、处理器122及存储在存储器121上并可在处理器上运行的计算机程序123，处理器122执行程序123时，用于执行上述实施例的广告请求流量筛选方法。

其中，需要说明的是，前述对广告请求流量筛选方法实施例的解释说明也适用于该实施例的品牌广告引擎，此处不再赘述。

本申请实施例的品牌广告引擎，在对广告请求进行筛选的过程中，结合广告请求的多个标签以及各候选分组的多个标签，确定广告请求对应的目标分组，由此，结合多个标签维度对广告请求进行筛选，并利用广告请求的特性实现了对广告请求提供标准化筛选，扩展了分流的筛选维度，提高了筛选的灵活度。

本申请还提出了一种广告AB测试框架。

图12是根据本申请一个实施例的广告AB测试框架的结构示意图。

如图12所示，广告AB测试框架可以包括AB测试实验管理平台、品牌广告引擎、程序化与效果广告投放引擎(GPB与ADX)、广告曝光计费服务系统、数据系统，其中：

AB测试实验管理平台：负责AB测试规则的录入和维护(提供标准化规则和检查不同策略之间的干扰)，将其传递到引擎，并展示策略执行情况与结果对比。

具体而言，相关人员可通过WEB端进行策略配置，对应地，AB测试实验管理平台通过策略数据库保存策略，并将相关人员设置的策略下发给品牌广告引擎、程序化广告引擎和效果广告引擎。由此，通过AB测试实验管理平台实现了对品牌广告引擎、程序化广告引擎和效果广告引擎中的策略进行集中配置，避免了各个引擎所有的AB测试需求由各个需求方进行设置，通过AB测试实验管理平台实现了各个引擎的统一管理和配置，提高了管理效率。

品牌广告引擎：对流量进行分流，执行内部对应的A/B测试策略，并将流量标记和执行情况进行输出，以及上报给数据系统。

程序化与效果广告投放引擎(GPB与ADX)：根据品牌广告投放引擎对流量打的标记，执行内部对应的A/B测试策略，并将执行情况进行输出。

广告曝光计费服务系统：将曝光流量中的AB测试流量标记与策略执行情况，上报给数据系统。

数据系统：根据数据上流量标识和执行标识，对数据进行分组整理和统计，并通过效果展示前端显示测试效果。

综上可以看出，该实施例中的广告AB测试框架，以品牌广告引擎为入口和核心，提供统一的标准化入口和分流能力，以AB测试实验管理平台为配置中心，提供标准化化、平台化的配置管理；设计和构建了广告后台各系统之间统一的数据流，使得品牌广告引擎的分流能力可以输出到其他各引擎和系统，并且各个引擎与系统的AB测试实验执行结果都能汇聚到一条数据流中，方便对比。

本申请实施例的广告AB测试框架，为整个广告后台提供完备的在线AB测试管理、执行和结果输出平台，并通过实验数据提供产品、工程和算法方案的决策依据，节省人力，提升研究和迭代效率，降低试错成本。

其中，广告AB测试框架中的数据库、策略管理系统、配置前端(即WEB端)、GPB/ADX、品牌广告引擎、广告展示前端、曝光服务模块、数据系统、效果展示前端之间的数据交互示意图，如图13所示。广告AB测试框架中的交互过程具体为：

步骤1，相关人员通过配置前端配置策略规则，并将配置策略规则发送给策略管理系统，策略管理系统将规则保存在数据库中，并将配置前端发送消息提示，以提示相关人员规则已成功保存。

步骤2，策略管理系统将规则下发给品牌广告引擎，并向GPB/ADX下发规则。

步骤3，品牌广告引擎加载规则。

步骤4，品牌广告引擎接收广告展示前端发送的广告请求。

步骤5，品牌广告引擎根据业务逻辑对广告请求进行处理。

步骤6，品牌广告引擎向GPB/ADX发送请求和传递策略，GPB/ADX根据内部的业务逻辑进行处理，并向品牌广告引擎返回处理结果。

其中，需要理解的是，步骤6是可选步骤，仅在一定情况下执行步骤6。

步骤7，品牌广告引擎向广告展示前端显示响应广告请求对应的广告数据，并向广告展示前端上报策略序列。

步骤8，广告展示前端向数据系统发送展示数据，并向曝光服务模块发送曝光数据。

对应地，数据系统保存展示数据。

步骤9、曝光服务模块将曝光数据发送给数据系统，数据系统保存曝光数据。

步骤10，效果展示前端从数据系统中获取结果数据进行展示。

为了实现上述实施例，本申请还提出了一种存储介质，用于存储应用程序，应用程序用于执行本申请任一项实施例的广告请求流量筛选方法。

为实现上述实施例，本申请还提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行上述实施例的广告请求流量筛选方法。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种广告请求流量筛选方法，其特征在于，包括：

接收广告请求；

根据所述广告请求生成所述广告请求对应的标签集合，所述标签集合包括多个第一标签；

获取各候选分组对应的流量筛选规则，所述流量筛选规则包括多个第二标签；

根据各个候选分组的所述第二标签和所述广告请求的所述第一标签，确定所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度；

根据所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定所述广告请求对应的目标分组。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一标签包括城市信息、栏目信息、年龄信息、性别信息、即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息和视频ID。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述广告请求对应的目标分组后，还包括：

应用与所述目标分组对应的分组标签对所述广告请求进行标记；

根据所述广告请求的分组标签，获取所述广告请求对应的广告数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述广告请求包括多个广告位，还包括：

检测所有广告位的广告数据是否填充完整，若获知具有空缺的广告位，则将所述空缺的广告位和所述广告请求的分组标签分发发至程序化广告引擎和/或者效果广告引擎，以补充所述空缺的广告位。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述广告请求的分组标签，获取所述广告请求对应的广告数据，包括：

设置多个分组执行点，其中，每个分组执行点对应多个筛选策略；

根据所述广告请求对应的分组标签，确定所述广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略；

根据所述广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略，对候选广告数据进行筛选，以获取所述广告请求对应的广告数据。

6.一种广告请求流量筛选装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收广告请求；

生成模块，用于根据所述广告请求生成所述广告请求对应的标签集合，所述标签集合包括多个第一标签；

第一获取模块，用于获取各候选分组对应的流量筛选规则，所述流量筛选规则包括多个第二标签；

第一确定模块，用于根据各个候选分组的所述第二标签和所述广告请求的所述第一标签，确定所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度；

第二确定模块，用于根据所述广告请求与各个候选分组之间的标签匹配度，确定所述广告请求对应的目标分组。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一标签包括城市信息、栏目信息、年龄信息、性别信息、即时通讯工具信息、设备号信息、平台信息、广告类型信息和视频ID。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

分组标记模块，用于应用与所述目标分组对应的分组标签对所述广告请求进行标记；

第二获取模块，用于根据所述广告请求的分组标签，获取所述广告请求对应的广告数据。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述广告请求包括多个广告位，还包括：

处理模块，用于检测所有广告位的广告数据是否填充完整，若获知具有空缺的广告位，则将所述空缺的广告位和所述广告请求的分组标签分发发至程序化广告引擎和/或者效果广告引擎，以补充所述空缺的广告位。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，具体用于：

设置多个分组执行点，其中，每个分组执行点对应多个筛选策略；

根据所述广告请求对应的分组标签，确定所述广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略；

根据所述广告请求在各个分组执行点各自对应的目标筛选策略，对候选广告数据进行筛选，以获取所述广告请求对应的广告数据。

11.一种品牌广告引擎，其特征在于，包括：

存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，执行如权利要求1-5任一项所述的广告请求流量筛选方法。

12.一种存储介质，其特征在于，用于存储应用程序，所述应用程序用于执行如权利要求1-5任一项所述的广告请求流量筛选方法。