CN109559147A - 广告流量的预估方法、装置、服务器及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种广告流量的预估方法、装置、服务器及可读存储介质，获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。本发明公开的广告流量的预估方法、装置、服务器及可读存储介质，在确保流量预估的准确性的基础上还能够提高流量预估的效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种广告流量的预估方法、装置、服务器及可读存储介质。
背景技术
现有技术在进行流量预估时，广告主在售前环节需要进行询量以制定排期方案，在询量过程中需要获取广告主的投放需求，此时在获取所述投放需求时需要广告主与对接的流程人员进行沟通，在沟通完成之后，利用所述投放需求在线下进行数据测试，根据测试结果来制定排期方案，此时，人工沟通时间较长且线下进行数据测试的耗时较长且繁琐，导致流量预估的效率较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种广告流量的预估方法、装置、服务器及可读存储介质。
依据本发明的第一方面，提供了一种广告流量的预估方法，所述方法包括：
获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
可选地，所述获取到待投放广告的投放数据，具体包括：
获取所述目标媒体广告位；
以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
可选地，所述流量预估模型的创建步骤包括：
获取所述历史广告投放数据；
对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
可选地，所述对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型，具体包括：
以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
依据本发明的第二方面，提供了一种广告流量的预估装置，包括：
投放数据获取单元，用于获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
流量预估单元，用于将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
可选地，所述投放数据获取单元，具体用于获取所述目标媒体广告位；以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
可选地，还包括：
历史数据获取单元，用于获取所述历史广告投放数据；
数据分析单元，用于对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
模型创建单元，用于对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
可选地，所述模型创建单元，用于以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
依据本发明第三方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述广告流量的预估方法的步骤。
依据本发明第四方面，提供了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实现上述广告流量的预估方法的步骤。
根据本发明实施例由于流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，而投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间，如此，在将所述投放数据输入到所述流量预估模型中时，其计算得到的所述预估流量的准确性较高，与现有技术相比，节省了人工沟通的时间，能够有效提高流量预估效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文可选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出可选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例中广告流量的预估方法的方法流程图；
图2为本说明书实施例中广告流量的预估装置的结构示意图；
图3为本说明书实施例中服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参见图1，根据本发明第一方面供了一种广告流量的预估方法，具体可以包括如下步骤：
S101、获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
S102、将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
其中，在步骤S101中，首先获取所述目标媒体广告位，所述待投放的广告投放在所述目标媒体广告位上，此时，可以获取广告主预先选定的广告投放媒体位作为所述目标媒体广告位。在获取所述目标媒体广告位之后或之前或同时，可以获取为每个投放广告设定的多个可选投放目录，其中，所述多个可选投放目录至少包括人群选择目录、目标地域选择目录、投放时间选择目录和其它选取目录等等，其中，人群选择目录、目标地域选择目录和投放时间选择目录是必选项，如此，获取在所述人群选择目录选择的目标人群，获取在所述目标地域选择目录下选择的目标地域，以及获取在所述投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据；若还获取了在其它选择目录下的选择的相关参数，则所述投放数据包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域、所述目标投放时间和所述相关参数。
例如，以待投放广告为A为例，首先获取针对A的目标媒体广告位为新浪广告位，然后获取A在新浪广告位上投放的目标人群、目标地域和目标投放时间。
具体来讲，在获取所述投放数据时，还可以直接接收所述广告投放终端发送的所述投放数据，所述投放数据是根据所述广告投放终端对应的广告主的投放需求而得到的。例如，广告主需对待投放广告的投放需求为在网易广告位和新浪广告位的节假日投放、投放给白领用户和投放在一线城市，如此，根据所述投放需求得到对应的所述投放数据包括目标媒体广告位为网易广告位和新浪广告位、投放的目标人群为白领、投放的目标地域为一线城市和目标投放时间为节假日等。
接下来执行步骤S102，在执行该步骤之前，首先获取所述历史广告投放数据，然后对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；然后对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
具体来讲，由于所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体，使得在对所述分析数据进行建模时，以历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
具体地，在对所述分析数据进行建模时，可以使用移动平均算法、指数平滑算法、ARIMA算法和残差自回归算法对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
本说明书实施例中，若所述历史广告投放时间用t表示，所述历史广告投放人群用r表示，所述历史广告投放地域用d表示，所述历史投放媒体用m表示，以及所述流量预估模型用s表示，则可以确定s＝f(t，r，d，m)。
本说明书实施例中，所述历史广告投放时间可以分为工作日和非工作日，此时，会使得所述流量预估模型对应两种函数，使得在投放时间为工作日时，s＝f1(r，d，m)；以及在投放时间为非工作日时，s＝f2(r，d，m)；当然，所述历史广告投放时间还可以以每天的时间段进行划分，此时，所述历史广告投放时间可以分为白天和晚上，如此，在投放时间为白天时，s＝f3(r，d，m)；以及在投放时间为晚上时，s＝f4(r，d，m)。
本说明书实施例中，所述历史广告投放人群可以根据工作类型进行划分，此时，所述历史广告投放人群可以划分成白领、蓝领、金领和无业人群等；所述历史广告投放人群还可以根据年龄进行划分，例如可以将0-15岁的用户划分成少年人群，将16-40的用户划分成青年人群，将41-60的用户划分成中年人群，以及将61及以上的用户划分成老年人群。当然，所述历史广告投放人群还可以根据性别、学历和婚恋状态等条件进行人群划分。
本说明书实施例中，所述历史广告投放地域可以根据城市进行划分，也可以根据城市类型进行划分等。若所述历史广告投放地域以城市类型进行划分，则所述历史广告投放地域可以分成一线城市、二线城市、三线城市、四线城市和五线城市等。若所述历史广告投放地域根据城市进行划分，则所述历史广告，投放地域可以分为广州、上海、成都、北京和南京等。
具体地，在对所述分析数据进行建模时，可以使用移动平均算法、指数平滑算法、ARIMA算法和残差自回归算法对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
具体来讲，在得到所述流量预估模型之后，将所述目标人群、所述目标地域、所述目标投放时间和所述目标媒体广告位输入到所述流量预估模型中进行计算，计算得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量。此时，由于所述流量预估模型是根据所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体创建的，如此，在将所述投放数据输入到所述流量预估模型中时，其计算得到的所述预估流量的准确性较高，与现有技术相比，节省了人工沟通的时间，能够有效提高流量预估效率。
基于与上述方法相同的技术构思，本发明第二方面提供了一种广告流量的预估装置，如图2所示，包括：
投放数据获取单元201，用于获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
流量预估单元202，用于将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
本说明书实施例的一种可选方式中，投放数据获取单元201，具体用于获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
本说明书实施例的一种可选方式中，所述装置还包括：
历史数据获取单元，用于获取所述历史广告投放数据；
数据分析单元，用于对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
模型创建单元，用于对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
本说明书实施例的一种可选方式中，所述模型创建单元，用于以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
依据本发明第三方面，提供了一种服务器，如图3所示，包括存储器304、处理器302及存储在存储器304上并可在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现前文所述广告流量的预估方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
依据本发明第四方面，提供了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实现前文所述广告流量的预估方法的任一方法的步骤。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的进程清理的方法和装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网平台上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包括”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开A1、一种广告流量的预估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
A2、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述获取到待投放广告的投放数据，具体包括：
获取所述目标媒体广告位；
以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
A3、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述流量预估模型的创建步骤包括：
获取所述历史广告投放数据；
对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
A4、如权利要求A3所述的方法，其特征在于，所述对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型，具体包括：
以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
B1、一种广告流量的预估装置，其特征在于，包括：
投放数据获取单元，用于获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
流量预估单元，用于将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
B2、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，所述投放数据获取单元，具体用于获取所述目标媒体广告位；以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
B3、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，还包括：
历史数据获取单元，用于获取所述历史广告投放数据；
数据分析单元，用于对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
模型创建单元，用于对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
B4、如权利要求B3所述的装置，其特征在于，所述模型创建单元，用于以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
C1、一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求A1-A4任一项所述方法的步骤。
D1、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实现权利要求A1-A4任一项所述方法的步骤。
Claims (10)
1.一种广告流量的预估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取到待投放广告的投放数据，具体包括：
获取所述目标媒体广告位；
以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流量预估模型的创建步骤包括：
获取所述历史广告投放数据；
对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型，具体包括：
以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
5.一种广告流量的预估装置，其特征在于，包括：
投放数据获取单元，用于获取到待投放广告的投放数据，所述投放数据包括针对目标媒体广告位投放的目标人群、目标地域和目标投放时间；
流量预估单元，用于将所述投放数据输入到预先创建的流量预估模型中，得到所述待投放广告在所述目标投放时间的预估流量，其中，所述流量预估模型是对历史广告投放数据进行训练而得到的，所述历史广告投放数据包括历史广告投放时间、历史广告投放人群、历史广告投放地域和历史投放媒体。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述投放数据获取单元，具体用于获取所述目标媒体广告位；以及获取在人群选择目录选择的投放的目标人群，获取在目标地域选择目录下选择的投放的目标地域，以及获取在投放时间选择目录下选择的目标投放时间，得到包括所述目标媒体广告位、所述目标人群、所述目标地域和所述目标投放时间的所述投放数据。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
历史数据获取单元，用于获取所述历史广告投放数据；
数据分析单元，用于对所述历史广告投放数据进行数据分析，得到分析数据；
模型创建单元，用于对所述分析数据进行建模，得到所述流量预估模型。
8.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模型创建单元，用于以所述历史广告投放时间、所述历史广告投放人群、所述历史广告投放地域和所述历史投放媒体为输入数据和以流量为目标进行建模，得到所述流量预估模型。
9.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
10.一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实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
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