CN109447688A - 广告投放方法、装置及存储设备、计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种广告投放方法、装置及存储设备、计算机设备，所述方法包括：获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比；获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定；根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益；根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。上述方法得到的待推送广告的千次展示收益支持用户的个性化广告投放，最大限度将广告投放给潜在客户，从而实现精准投放，以提高最终的点击通过率CTR。
Description
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域，具体而言，本发明涉及一种广告投放方法、装置及存储设备、计算机设备。
背景技术
随着互联网技术的发展，互联网广告的投放大多基于广告的千次展示收益(eCPM)对待推送广告进行排序，eCPM越高的广告越优先推送给用户进行展示。传统的eCPM中直接参考广告单价以及广告点击率两个因素。然而，不同的用户喜欢的广告类型不一样，该方式未考虑到用户的差异，针对性不强，最终使用该传统广告投放方式将广告投放到用户端的广告并不能满足用户需求。
发明内容
本发明提出一种广告投放方法、装置及存储设备、计算机设备，以针对用户需求进行广告投放，从而真正满足用户对于广告的需求，提高用户满意度。
本发明提供以下方案：
一种广告投放方法，包括：获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比；获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定；根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益；根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。
在其中一个实施例中，所述待推送广告的点击通过率CTR包括所述待推送广告对应的每个目标用户群的点击通过率CTR；所述待推送广告的用户兴趣因子包括所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子；所述根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益，包括：根据所述待推送广告的广告单价、所述每个目标用户群的点击通过率CTR以及所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子，获取所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益；所述根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告，包括：根据所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益，确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，向该目标用户群投放该待推送广告。
在其中一个实施例中，所述确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，包括：确定出千次展示收益大于预设值的目标用户群，将该目标用户群作为所述待推送广告投放广告的目标用户群。
在其中一个实施例中，所述根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告之后，还包括：获取所述待推送广告在预设时间段内的点击通过率CTR的平均值；根据获取到的点击通过率CTR的平均值调整所述待推送广告的千次展示收益。
在其中一个实施例中，所述待推送广告的点击通过率CTR通过以下方式获取：在试用时间段内，将所述待推送广告的千次展示收益设置为固定值；根据所述固定值投放所述待推送广告；获取所述待推送广告的点击通过率CTR。
在其中一个实施例中，所述根据所述固定值投放所述待推送广告，包括：获取所述待推送广告关联的多个素材图片；根据所述固定值，分别将所述多个素材图片中每个图片作为待推送广告的图片素材对所述待推送广告进行广告投放；所述获取所述待推送广告的点击通过率CTR，包括：获取所述每个图片对应的点击通过率CTR；将点击通过率CTR最高的图片作为所述待推送广告的广告图片，并将该点击通过率CTR作为所述待推送广告的点击通过率CTR。
在其中一个实施例中，所述获取所述待推送广告的用户兴趣因子，包括：周期性获取所述待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的行为数据；根据所述行为数据确定该用户群对所述待推送广告的兴趣度；根据所述兴趣度确定所述用户兴趣因子。
一种广告投放装置，包括：第一获取模块，用于获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比；第二获取模块，用于获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定；第三获取模块，用于根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益；投放模块，用于根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。
一种存储设备，其上存储有计算机程序；所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述任一实施例所述的广告投放方法。
一种计算机设备，其包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序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，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据上述任一实施例所述的广告投放方法。
上述实施例提供的广告投放方法，根据待推送广告的广告单价、点击通过率CTR，以及待推送广告的用户兴趣因子，确定出该待推送广告的千次展示收益，再根据待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。其中，本发明实施例所述的用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对该待推送广告的兴趣度确定，因此得到的待推送广告的千次展示收益支持用户的个性化广告投放，最大限度将广告投放给潜在客户，从而实现精准投放，以提高最终的点击通过率CTR。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/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为本发明一实施例提供的服务器与用户端之间的交互示意图；
图2为本发明提供的一种广告投放方法的一实施例中的方法流程图；
图3为本发明提供的一种广告投放方法的另一实施例中的方法流程图；
图4为本发明提供的一种广告投放方法的再一实施例中的方法流程图；
图5为本发明提供的步骤S100的一实施例中的方法流程图；
图6为本发明提供的步骤S100的又一实施例中的方法流程图；
图7为本发明提供的一种广告投放装置的一实施例中的结构框图；
图8为本发明提供的一种计算机设备的一实施例中的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，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，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式，这里使用的“第一”、“第二”仅用于区别同一技术特征，并不对该技术特征的顺序和数量等加以限定。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明提供的一种广告投放方法，适用于各种广告投放的运营平台。在一实施例中，该广告投放方法应用于如图1所示的应用环境中。
如图1所示，服务器100与用户端300位于同一个网络200环境中，服务器100与用户端300通过网络200进行数据信息的交互。在本实施例中，服务器100向用户端300投放各种类型的广告。同时，服务器100从用户端300获取用户的相关信息，如用户对服务器100投放的广告的点击操作、浏览操作、屏蔽操作等操作信息，以及各个用户的属性信息。服务器100的数量不作限定，图1所示只作为示例说明。用户端300包括多个用户群，即用户群301、用户群303及用户群305等。用户端300中用户群的划分，可以是服务器100根据获取到的用户端300中各个用户的属性进行的划分。用户的属性可以是用户的性别属性、用户的年龄属性以及用户的地域属性等。用户群的划分可以为，根据服务器100中给用户设定的用户画像进行的用户群划分。服务器100根据用户端300中不同的用户群投放不同的广告。用户端300中各个用户可通过安装相应的客户端，以接收并播放服务器100下发的广告。此处的客户端与服务器100的服务器端相对应，共同遵循同一套数据协议，使得服务器端跟客户端能够互相解析出对方的数据。其中，用户端300中还可以以网页的形式与服务器100进行数据交互，以接收并播放服务器100下发的广告。
服务器100可以是，但不限于，网络服务器、管理服务器、应用程序服务器、数据库服务器、云端服务器等等。用户端300中用于接收服务器100的数据的终端可以是，但不限于智能手机、个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)、移动上网设备(mobile Internet device，MID)等。用户端300使用的终端的操作系统可以是，但不限于，安卓(Android)系统、IOS(iPhone operatingsystem)系统、Windows phone系统、Windows系统等。
本发明提供的一种广告投放方法，应用于服务器端。在一实施例中，如图2所示，该广告投放方法包括以下步骤：
S100，获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比。
在本实施例中，针对资源库中所有的待推送广告，获取每个待推送广告的广告单价，以及该待推送广告的点击通过率CTR(Click-Through-Rate，点击通过率)。广告的点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比。广告的点击通过率CTR可以是根据待推送广告的历史曝光数量及对应的点击数量确定的固定值，也可以是动态获取待推送广告的曝光数量及对应的点击数量确定的动态值。根据待推送广告的广告单价以及广告点击率CTR可确定该待推送广告的初步展示收益。
在一实施例中，如图5所示，步骤S100中，所述待推送广告的点击通过率CTR通过以下方式获取：
S110：在试用时间段内，将所述待推送广告的千次展示收益设置为固定值。
S120：根据所述固定值投放所述待推送广告。
S130：获取所述待推送广告的点击通过率CTR。
在本实施例中，广告投放初期，将待推送广告的eCPM设置为固定值。由于待推送广告未被展示过，当某个广告位有多个广告，形成竞争关系时，如果不将待推送广告的eCPM设置固定值，可能由于规则限制，导致无法被展示。为了使待推送广告能被展示，可将其eCPM在一段时间或一定曝光用户量内，设置成固定值，通过一定量的曝光来确定其点击通过率CTR。同时，在广告投放初期，通过将eCPM设置成固定值，经过一定时间或对一定用户数曝光后再进行广告的实时eCPM计算，以此避免广告投放的冷启动问题。
具体地，将待推送广告的eCPM在一段时间或一定曝光用户量时设置为固定值的方式包括有两种：其一，时间不超过限制。其二，曝光量也不超过限制。例如，一是满足最长不能超过设置的M天N小时，比如某个广告投放的位置比较偏，两小时曝光量都只有几百次，而两小时为设置的时间限制条件，则投放开始到两小时为止为初期。二是满足最多曝光K次，比如某个广告投放的位置比较好，半小时就曝光了10万次，而10万次曝光是设置的曝光次数限制条件，则投放开始到曝光量达到10万次的时间段就是初期。
在一实施方式中，如图6所示，步骤S120包括：
S121：获取所述待推送广告关联的多个素材图片。
S123：根据所述固定值，分别将所述多个素材图片中每个图片作为待推送广告的图片素材对所述待推送广告进行广告投放。
此时，步骤S130包括：
S131：获取所述每个图片对应的点击通过率CTR；
S133：将点击通过率CTR最高的图片作为所述待推送广告的广告图片，并将该点击通过率CTR作为所述待推送广告的点击通过率CTR。
在该实施方式中，在广告投放初期，获取待推送广告关联多个素材图片。控制该待推送广告的eCPM为固定值时，随机选择其中一个素材图片进行投放，以达到AB测试的效果。在开始计算待推送广告的eCPM后，选择点击率最高的素材图片，并获取该点击率最高的素材图片的点击通过率CTR，将该点击通过率CTR作为该待推送广告的点击通过率CTR。同时，确定该点击率最高的素材图片作为后续该待推送广告投放到用户端的广告图片。
例如，在实际的一个应用场景中，可乐有瓶装的，也有罐装的。可乐的广告投放市场一段时间后，判断瓶装的卖得好还是罐装的卖得好。利用上述方式，将瓶装的可乐图片和罐装的可乐图片作为广告素材图片投放到用户端，确定点击通过率CTR高的图片，以判断出可能销售量高的可乐类型。然后选出销售量高的继续售卖，而较差的则停止售卖。
S200，获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定。
在本实施例中，用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对待推送广告的兴趣度确定。其中，待推送广告属性可以是广告内容属性。如，待推送广告的广告内容属于男性产品、女性产品、小孩产品或者老人产品。或者，待推送广告的广告内容属于某些职业需求的产品等。通过待推送广告属性可以初步确定广告投放的用户群体。
在一实施方式中，用户兴趣因子为服务器根据对用户的历史行为挖掘分析确定。用户的历史行为可以包括用户对app(Application，应用程序)上各种广告产品的阅读、点击、购买、取消等行为。具体地，服务器对待推送广告中的广告商品按其属性(如定位人群、适用场景等)进行分类，然后通过协同过滤等个性化推荐技术，计算某个用户群中用户对所述待推送广告中的广告商品的喜好程度，最后应用于所述待推送广告上时，即成为该用户群对所述待推送广告的兴趣因子。
在一实施例中，服务器获取待推送广告的用户兴趣因子的方式，可以包括步骤：周期性获取所述待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的行为数据；根据所述行为数据确定该用户群对所述待推送广告的兴趣度；根据所述兴趣度确定所述用户兴趣因子。
在该实施例中，待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度可能随着时间的变化，兴趣度从高逐渐变低，也可能兴趣度从低变高。服务器周期性地获取用户群中用户对于所述待推送广告的行为数据，确定周期时间内用户群中用户对待推送广告的兴趣度，从而进一步确定当前周期时间段用户群对所述待推送广告的兴趣因子，进而确定该周期时间段所述待推送广告的千次展示收益。因此，该实施例可根据周期时间段内用户群对所述待推送广告的兴趣度确定每个周期时间内的所述待推送广告的千次展示收益，解决了用户群可能在不同时间段内对于所述待推送广告的兴趣度不同而引起的所述待推送广告在该用户群的千次展示收益的不同的问题，进一步更准确地根据所述待推送广告的千次展示收益进行广告投放。
S300，根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益。
在本实施例中，可以根据待推送广告的广告单价、点击通过率CTR和待推送广告的用户兴趣因子确定该待推送广告的千次展示收益。传统确定广告的千次展示收益的计算公式为：千次展示收益＝广告单价*广告点击率CTR*1000。通过该方式确定的广告千次展示收益未考虑用户差异，针对性不强，导致最终投放到前端的广告的点击率偏低。
本实施例中，在获取待推送广告的千次展示收益时，引入了待推送广告面向的用户群的用户兴趣因子作为参考因子。因此，最终根据本实施例得到的广告的千次展示收益进行广告投放时，可支持用户个性化广告投放。在用户群覆盖率足够高的前提下，最大限度将广告投放给潜在客户，实现精准投放，以提高最终广告的点击通过率CTR。
S400，根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。
本实施例中，根据步骤S100至步骤S300可计算得到系统资源库中每个待推送广告的千次展示收益。根据每个待推送广告的千次展示收益向用户端投放广告。具体方式可以是，给用户展示待推送广告的千次展示收益值达到系统预设范围的广告。或者，根据待推送广告的千次展示收益对系统资源库中的广告进行排序，将排序靠前的预设数量广告投放到用户端对应的用户群体中。
上述实施例提供的广告投放方法，根据待推送广告的广告单价、点击通过率CTR，以及待推送广告的用户兴趣因子，确定出该待推送广告的千次展示收益，再根据待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。其中，本发明实施例所述的用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对该待推送广告的兴趣度确定，因此得到的待推送广告的千次展示收益支持用户的个性化广告投放，最大限度将广告投放给潜在客户，从而实现精准投放，以提高最终的点击通过率CTR。
在一实施例中，如图3所示，所述待推送广告的点击通过率CTR包括所述待推送广告对应的每个目标用户群的点击通过率CTR。所述待推送广告的用户兴趣因子包括所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子。此时，步骤S300包括步骤：
S310：根据所述待推送广告的广告单价、所述每个目标用户群的点击通过率CTR以及所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子，获取所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益。
步骤S400包括步骤：
S410：根据所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益，确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，向该目标用户群投放该待推送广告。
服务器获取用户端中每个用户的属性，并根据用户属性将用户划分出多个用户群(如图1所示的应用场景)。由于用户属性不同，每个用户群对于待推送广告的喜好不一样，因此每个用户群对于服务器下发的待推送广告的点击通过率CTR不一样。在本实施例中，服务器获取每个目标用户群对于待推送广告的点击通过率CTR，以及每个目标用户群对于待推送广告的用户兴趣因子，进一步根据待推送广告的广告单价、每个目标用户群的点击通过率CTR以及每个目标用户群对应的用户兴趣因子，获取待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益。最终，根据待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益，确定出待推送广告投放广告的目标用户群，向该目标用户群投放该待推送广告。其中，待推送广告投放广告的目标用户群可以为一个或多个。因此，该实施例的广告投放方法可最大限度将广告投放给潜在客户，实现广告的精准投放。
如图4所示，步骤S410中所述确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，包括：确定出千次展示收益大于预设值的目标用户群，将该目标用户群作为所述待推送广告投放广告的目标用户群。参见图4中步骤S411。
步骤S411之后，本实施例的广告投放方法还包括步骤：
S500：获取所述待推送广告在预设时间段内的点击通过率CTR的平均值。
S600：根据获取到的点击通过率CTR的平均值调整所述待推送广告的千次展示收益。
在本实施例中，服务器筛选待推送广告投放的目标用户群的方式为：在系统中设置预设值，将获取到的每个目标用户群的千次展示收益与该预设值对比，筛选出千次展示收益大于该预设值的目标用户群，向该目标用户群投放待推送广告。
同时，服务器向筛选出的目标用户群投放待推送广告之后，还获取预设时间段内该目标用户群对于所述待推送广告的点击通过率CTR。同时根据该获取到的点击通过率CTR的平均值调整所述待推送广告在该目标用户群的千次展示收益。从而，服务器可以再次计算所述待推送广告在每个用户群的千次展示收益，进而再次确定投放所述待推送广告的目标用户群进行广告投放。因此，该实施例可实现服务器对待推送广告的动态投放。
本发明还提供一种广告投放装置。如图7所示，该广告投放装置包括第一获取模块10、第二获取模块20、第三获取模块30和投放模块40。
第一获取模块10用于获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比。在本实施例中，针对资源库中所有的待推送广告，获取每个待推送广告的广告单价，以及该待推送广告的点击通过率CTR(Click-Through-Rate，点击通过率)。广告的点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比。广告的点击通过率CTR可以是根据待推送广告的历史曝光数量及对应的点击数量确定的固定值，也可以是动态获取待推送广告的曝光数量及对应的点击数量确定的动态值。根据待推送广告的广告单价以及广告点击率CTR可确定该待推送广告的初步展示收益。
第二获取模块20用于获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定。在本实施例中，用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对待推送广告的兴趣度确定。其中，待推送广告属性可以是广告内容属性。如，待推送广告的广告内容属于男性产品、女性产品、小孩产品或者老人产品。或者，待推送广告的广告内容属于某些职业需求的产品等。通过待推送广告属性可以初步确定广告投放的用户群体。
在一实施方式中，用户兴趣因子为服务器根据对用户的历史行为挖掘分析确定。用户的历史行为可以包括用户对app(Application，应用程序)上各种广告产品的阅读、点击、购买、取消等行为。具体地，服务器对待推送广告中的广告商品按其属性(如定位人群、适用场景等)进行分类，然后通过协同过滤等个性化推荐技术，计算某个用户群中用户对所述待推送广告中的广告商品的喜好程度，最后应用于所述待推送广告上时，即成为该用户群对所述待推送广告的兴趣因子。
在一实施例中，服务器获取待推送广告的用户兴趣因子的方式，可以包括步骤：周期性获取所述待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的行为数据；根据所述行为数据确定该用户群对所述待推送广告的兴趣度；根据所述兴趣度确定所述用户兴趣因子。
在该实施例中，待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度可能随着时间的变化，兴趣度从高逐渐变低，也可能兴趣度从低变高。服务器周期性地获取用户群中用户对于所述待推送广告的行为数据，确定周期时间内用户群中用户对待推送广告的兴趣度，从而进一步确定当前周期时间段用户群对所述待推送广告的兴趣因子，进而确定该周期时间段所述待推送广告的千次展示收益。因此，该实施例可根据周期时间段内用户群对所述待推送广告的兴趣度确定每个周期时间内的所述待推送广告的千次展示收益，解决了用户群可能在不同时间段内对于所述待推送广告的兴趣度不同而引起的所述待推送广告在该用户群的千次展示收益的不同的问题，进一步更准确地根据所述待推送广告的千次展示收益进行广告投放。
第三获取模块30用于根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益。在本实施例中，可以根据待推送广告的广告单价、点击通过率CTR和待推送广告的用户兴趣因子确定该待推送广告的千次展示收益。传统确定广告的千次展示收益的计算公式为：千次展示收益＝广告单价*广告点击率CTR*1000。通过该方式确定的广告千次展示收益未考虑用户差异，针对性不强，导致最终投放到前端的广告的点击率偏低。
本实施例中，在获取待推送广告的千次展示收益时，引入了待推送广告面向的用户群的用户兴趣因子作为参考因子。因此，最终根据本实施例得到的广告的千次展示收益进行广告投放时，可支持用户个性化广告投放。在用户群覆盖率足够高的前提下，最大限度将广告投放给潜在客户，实现精准投放，以提高最终广告的点击通过率CTR。
投放模块40用于根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。本实施例中，根据步骤S100至步骤S300可计算得到系统资源库中每个待推送广告的千次展示收益。根据每个待推送广告的千次展示收益向用户端投放广告。具体方式可以是，给用户展示待推送广告的千次展示收益值达到系统预设范围的广告。或者，根据待推送广告的千次展示收益对系统资源库中的广告进行排序，将排序靠前的预设数量广告投放到用户端对应的用户群体中。
上述实施例提供的广告投放装置，根据待推送广告的广告单价、点击通过率CTR，以及待推送广告的用户兴趣因子，确定出该待推送广告的千次展示收益，再根据待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。其中，本发明实施例所述的用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对该待推送广告的兴趣度确定，因此得到的待推送广告的千次展示收益支持用户的个性化广告投放，最大限度将广告投放给潜在客户，从而实现精准投放，以提高最终的点击通过率CTR。
在其他实施例中，本发明提供的广告投放装置中的各个模块还用于执行本发明所述的广告投放方法中，对应各个步骤执行的操作，在此不再做详细的说明。
本发明还提供一种存储介质。该存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一实施例所述的广告投放方法。该存储介质可以是存储器。例如，内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本发明所公开的存储介质包括但不限于这些类型的存储器。本发明所公开的存储器只作为例子而非作为限定。
本发明还提供一种计算机设备。一种计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序。其中所述一个或多个应用程序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，所述一个或多个应用程序配置用于执行上述任一实施例所述的广告投放方法。
图8为本发明一实施例中的计算机设备的结构示意图。本实施例所述计算机设备可以是服务器、个人计算机以及网络设备。如图8所示，设备包括处理器803、存储器805、输入单元807以及显示单元809等器件。本领域技术人员可以理解，图8示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储器805可用于存储应用程序801以及各功能模块，处理器803运行存储在存储器805的应用程序801，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本发明所公开的存储器包括但不限于这些类型的存储器。本发明所公开的存储器只作为例子而非作为限定。
输入单元807用于接收信号的输入，以及接收用户输入的关键字。输入单元807可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元809可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种菜单。显示单元809可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器803是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储器803内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行各种功能和处理数据。
在一实施方式中，设备包括一个或多个处理器803，以及一个或多个存储器805，一个或多个应用程序801。其中所述一个或多个应用程序801被存储在存储器805中并被配置为由所述一个或多个处理器703执行，所述一个或多个应用程序801配置用于执行以上实施例所述的广告投放方法。
此外，在本发明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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括存储器、磁盘或光盘等。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
应该理解的是，在本发明各实施例中的各功能单元可集成在一个处理模块中，也可以各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成于一个模块中。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。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种广告投放方法，其特征在于，包括：
获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比；
获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定；
根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益；
根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推送广告的点击通过率CTR包括所述待推送广告对应的每个目标用户群的点击通过率CTR；所述待推送广告的用户兴趣因子包括所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子；
所述根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益，包括：根据所述待推送广告的广告单价、所述每个目标用户群的点击通过率CTR以及所述每个目标用户群对应的用户兴趣因子，获取所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益；
所述根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告，包括：根据所述待推送广告在每个目标用户群的千次展示收益，确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，向该目标用户群投放该待推送广告。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定出所述待推送广告投放广告的目标用户群，包括：
确定出千次展示收益大于预设值的目标用户群，将该目标用户群作为所述待推送广告投放广告的目标用户群。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告之后，还包括：
获取所述待推送广告在预设时间段内的点击通过率CTR的平均值；
根据获取到的点击通过率CTR的平均值调整所述待推送广告的千次展示收益。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推送广告的点击通过率CTR通过以下方式获取：
在试用时间段内，将所述待推送广告的千次展示收益设置为固定值；
根据所述固定值投放所述待推送广告；
获取所述待推送广告的点击通过率CTR。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述固定值投放所述待推送广告，包括：
获取所述待推送广告关联的多个素材图片；
根据所述固定值，分别将所述多个素材图片中每个图片作为待推送广告的图片素材对所述待推送广告进行广告投放；
所述获取所述待推送广告的点击通过率CTR，包括：
获取所述每个图片对应的点击通过率CTR；
将点击通过率CTR最高的图片作为所述待推送广告的广告图片，并将该点击通过率CTR作为所述待推送广告的点击通过率CTR。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待推送广告的用户兴趣因子，包括：
周期性获取所述待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的行为数据；
根据所述行为数据确定该用户群对所述待推送广告的兴趣度；
根据所述兴趣度确定所述用户兴趣因子。
8.一种广告投放装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取待推送广告的广告单价以及点击通过率CTR；所述点击通过率CTR指的是待推送广告的点击数量与曝光数量之比；
第二获取模块，用于获取所述待推送广告的用户兴趣因子；其中，所述用户兴趣因子根据待推送广告属性定位的用户群对所述待推送广告的兴趣度确定；
第三获取模块，用于根据所述待推送广告的广告单价、点击通过率CTR以及用户兴趣因子获取所述待推送广告的千次展示收益；
投放模块，用于根据所述待推送广告的千次展示收益投放该待推送广告。
9.一种存储设备，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述权利要求1至7中任一项所述的广告投放方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，其包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序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，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据权利要求1至7任一项所述的广告投放方法。
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