CN110956488A - 流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在提高流量资源分配的均衡性。所述方法包括：获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率；根据多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；根据多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

Description

流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展和智能终端的普及，越来越多的线下商家入驻电商平台，以通过电商平台打通线下商家与消费者之间的信息交互渠道。消费者通过其智能终端上运行的应用软件访问电商平台主页，从而进入商家的页面，以浏览商品信息并下单。

消费者对电商平台的访问量可以被称为流量，一个电商平台被消费者访问的次数越多，该电商平台的流量越大。电商平台的主页上通常会布置广告位，当消费者通过应用软件访问电商平台主页后，广告位上将展示商家的推广信息，用于吸引消费者直接点击该广告位从而进入商家页面。相关技术中，各个商家通常以竞拍的方式争夺在广告位上被展示的机会。当消费者访问电商平台主页时，即电商平台获得一个流量时，优先展示在竞拍中获胜的商家的信息。其中，电商平台主页的广告位对商家信息的展示，相当于电商平台将消费者访问时产生的流量资源分配给该商家。

然而相关技术在根据各个商家的出价，分配流量资源时，通常呈现出将大量流量资源分配给少数商家的情况，导致流量资源分配不均衡，不仅使部分商家难以被展示，也使得电商平台的收益难以提升。

发明内容

本申请提供一种流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在提高流量资源分配的均衡性。

本申请实施例第一方面提供了一种流量资源分配方法，所述方法包括：

获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率；

根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；

根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；

针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；

从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；

在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

可选地，所述多个历史出价包括多种价位的历史出价；根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价，包括：

根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比；

针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比；

根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

可选地，根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价，包括：

针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值；

根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比；

针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比；

根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

可选地，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，包括：

将该商家的历史出价和广告点击率的乘积确定为该商家的历史展现价值。

可选地，在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，包括：

在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价；

根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

可选地，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价，包括：

将所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

本申请实施例第二方面提供一种流量资源分配装置，所述装置包括：

历史数据获得模块，用于获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率；

第一保留价确定模块，用于根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；

第二保留价确定模块，用于根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；

出价和预估展现价值获得模块，用于针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；

商家筛选模块，用于从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；

流量资源分配模块，用于在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

可选地，所述多个历史出价包括多种价位的历史出价；所述第一保留价确定模块包括：

当前占比第一确定子模块，用于根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比；

累计占比第一确定子模块，用于针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比；

第一保留价确定子模块，用于根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

可选地，所述第二保留价确定模块包括：

历史展现价值确定子模块，用于针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值；

当前占比第二确定子模块，用于根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比；

累计占比第二确定子模块，用于针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比；

第二保留价确定子模块，用于根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

可选地，所述历史展现价值确定子模块包括：

历史展现价值确定子单元，用于将该商家的历史出价和广告点击率的乘积确定为该商家的历史展现价值。

可选地，所述流量资源分配模块包括：

入围出价确定子模块，用于在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价；

流量资源分配子模块，用于根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

可选地，所述入围出价确定子模块包括：

入围出价确定子单元，用于将所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

本申请实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如本申请第一方面所述的方法中的步骤。

本申请实施例第四方面提供一种电子设备，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，所述处理器执行时实现本申请第一方面所述的方法的步骤。

采用本申请实施例提供的流量资源分配方法，首先根据目标区域内多个历史出价，确定出针对目标区域内商家出价的第一保留价，并根据目标区域内多个历史出价和多个广告点击率，确定出针对目标区域内商家的展现价值的第二保留价；然后在获得广告候选队列中的多个候选商家各自的出价和预估展现价值后，通过第一保留价过滤掉出价较低的候选商家，再通过第二保留价过滤掉预估展现价值较低的候选商家，从而获得目标商家；最后将流量资源分配给目标商家。

通过设置第一保留价和第二保留价，一方面，过滤掉出价过低和展现价值过低的商家，降低这部分商家获得的流量资源，削弱头部效应，即少数商家长期占据大部分流量资源，从而提高了流量资源分配的均衡性；另一方面，通过增加出价和展现价值的门槛限制，有利于促使商家提高出价，在流量资源不变的情况下，显著提升电商平台收益。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提出的流量资源分配方法的流程图；

图2是本申请一实施例提出的确定第一保留价的流程图；

图3是本申请一实施例提出的对数正态分布拟合示意图；

图4是本申请一实施例提出的确定第二保留价的流程图；

图5是本申请另一实施例提出的对数正态分布拟合示意图；

图6是本申请一实施例提供的流量资源分配装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，均应属于本申请保护的范围。

相关技术中，通常将消费者对电商平台的访问量称为流量，一个电商平台被消费者访问的次数越多，该电商平台的流量越大。电商平台的主页上通常会布置一个或多个广告位，每个广告位用于展示商家信息。当消费者通过其智能终端上运行的应用软件进入电商平台主页后，会浏览到广告位上展示的商家信息。其中，电商平台主页的广告位对商家信息的展示，相当于电商平台将消费者访问时产生的流量资源分配给该商家。

考虑到各个商家均存在被广告位展示的意愿和需求，因此电商平台通常以竞拍的方式，促使各个商家争夺被展示的机会。然而相关技术在根据各个商家的出价和广告投放效果，分配流量资源时，由于某些领域或类型的广告，其投放效果天然较好，因此通常呈现出电商平台将大部分流量资源分配给这些领域或类型的商家的情况，导致流量资源分配不均衡，不仅使部分商家难以被展示，也使得电商平台的收益难以提升。

为此，本申请实施例提出：首先根据目标区域内多个历史出价，确定出针对目标区域内商家出价的第一保留价，并根据目标区域内多个历史出价和多个广告点击率，确定出针对目标区域内商家的展现价值的第二保留价；然后在获得广告候选队列中的多个候选商家各自的出价和预估展现价值后，通过第一保留价过滤掉出价较低的候选商家，通过第二保留价过滤掉预估展现价值较低的候选商家，从而获得目标商家；最后将流量资源分配给目标商家，旨在提高流量资源分配的均衡性。

参考图1，图1是本申请一实施例提出的流量资源分配方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S11：获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率。

其中，目标时间段可以是每天的某个时间段，例如每天的12:00至15:00。或者，目标时间段可以是每周的某个时间段，例如每周的周六和周日。或者，目标时间段还可以是每年的某个时间段，例如每年的春节假期。应当理解的，本申请对具体的时间段不做限定。

目标区域是指某一地区内的一部分区域。本申请在实施期间，可以将一个geohash地址编码所对应的区域作为一个目标区域，并可以通过调整geohash地址编码的精度，以控制目标区域的范围。或者本申请在实施期间，也可以以其他方式确定目标区域的范围。

示例地，以每天的12:00至15:00为目标时间段，以北京市望京soho写字楼方圆1km为目标区域，统计2019年9月份期间，在该目标区域内的各个商家在该目标时间段内的历史出价和广告点击率。换言之，针对2019年9月份中每天的12:00至15:00，统计在北京市望京soho写字楼方圆1km范围内，各个商家的出价和广告点击率。

其中，历史出价是指商家在竞拍展示机会时的出价，广告点击率是指消费者针对展示的商家信息的点击情况。例如，广告点击率可以具体是指商家信息的点击通过率CTR(Click-Through-Rate),即该商家信息的实际点击次数除以该商家信息的展示次数。

步骤S12：根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

其中，第一保留价是电商平台根据候选商家的出价，对候选商家进行过滤的一个数值。具体地，电商平台针对多个候选商家，过滤掉出价低于第一保留价的候选商家。

示例地，参考图2，图2是本申请一实施例提出的确定第一保留价的流程图。如图2所示，该流程包括以下子步骤：

子步骤S12-1：根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比。

子步骤S12-2：针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比。

子步骤S12-3：根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

其中，在执行子步骤S12-1至子步骤S12-3之前，可以预先通过以下的对数正态分布公式(Log-Normal Distribution)，对统计出的多个历史出价的分布进行拟合：

其中，bid表示历史出价，f表示该历史出价在所有历史出价中的占比，μ表示历史出价的对数平均值，σ表示历史出价的对数标准差。

参考图3，图3是本申请一实施例提出的对数正态分布拟合示意图。如图3所示，横坐标代表各个历史出价bid，纵坐标代表一种历史出价在所有历史出价中的占比f。图3中的虚线表示各个历史出价的实际占比的连线，粗实线表示拟合出的对数正态分布曲线。通过对统计出的多个历史出价的分布进行拟合，确定了历史出价对应的对数平均值μ和对数标准差σ。

为了排除小部分拟合情况较差的历史出价数据对确定第一保留价的影响，可以过滤掉拟合方差较大的历史出价数据。例如设置一个预设阈值，如果一个历史出价的拟合方差大于该预设阈值，则过滤掉该历史出价。

在执行上述子步骤S12-1时，示例地，假设统计出的各种历史出价的总数为M个，其中价位为x的总数为m1个，则价位为x的历史出价在多个历史出价中的当前占比为m1/M。

具体地，在通过对多个历史出价的分布拟合，确定了历史出价对应的对数平均值μ和对数标准差σ后，可以通过以下的概率密度函数(PDF)确定各价位对应的当前占比：

其中，bid表示历史出价，f表示该历史出价在所有历史出价中的占比，μ表示历史出价的对数平均值，σ表示历史出价的对数标准差。换言之，如图3所示，基于拟合出的对数正态分布曲线，针对某一历史出价bid，将该历史出价bid在对数正态分布曲线上对应的纵坐标作为该历史出价bid的当前占比。

在执行上述子步骤S12-2时，示例地，假设统计出的各种历史出价的总数为M个，其中价位为x的总数为m1个，小于x的价位包括：价位y和价位z，价位y的总数为m2个，价位z的总数为m3个。小于或等于价位x的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比为：(m1+m2+m3)/M。

具体地，在通过对多个历史出价的分布拟合，确定了历史出价对应的对数平均值μ和对数标准差σ后，可以通过以下的累计分布函数(CDF)确定各价位对应的累计占比：

其中，bid表示历史出价，F表示该历史出价对应的累计占比(即小于或等于该种价位的历史出价在多个历史出价中的累计占比)，μ表示历史出价的对数平均值，σ表示历史出价的对数标准差，erf[]表示误差函数(error function or Gauss error function)。

最后，在执行上述子步骤S12-3时，具体地，可以通过以下公式计算第一保留价：

其中，F(bid)表示上述累计分布函数，f(bid)表示上述概率密度函数，MINBID表示第一保留价。

如此，可以确定出所述目标区域内各个历史出价对应的第一保留价。为了得到该目标区域内的一个统一的第一保留价，可以首先确定出前一天在目标时间段内(例如12:00至15:00)的平均历史出价，然后将该平均历史出价作为上式

中的变量bid，确定出平均历史出价对应的第一保留价，并将该第一保留价统一作为针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

步骤S13：根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

其中，第二保留价是电商平台根据候选商家的预估展现价值，对候选商家进行过滤的一个数值。具体地，电商平台针对多个候选商家，过滤掉预估展现价值低于第一保留价的候选商家。

示例地，参考图4，图4是本申请一实施例提出的确定第二保留价的流程图。如图4所示，该流程包括以下子步骤：

子步骤S13-1：针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值。

子步骤S13-2：根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比。

子步骤S13-3：针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比。

子步骤S13-4：根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

其中，展现价值是指：商家信息被展现时，能带给电商平台的收益。在执行上述子步骤S13-1时，示例地，可以将一个商家的历史出价和广告点击率的乘积确定为该商家的历史展现价值。

如此，通过执行上述子步骤S13-1，获得了多个历史展现价值。多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值，每种价位的历史展现价值的数量可以是一个或多个。

在执行子步骤S13-2至子步骤S13-4之前，可以预先通过以下的对数正态分布公式(Log-Normal Distribution)，对计算出的多个历史展现价值的分布进行拟合：

其中，ctr×bid表示历史展现价值，f表示该历史展现价值在所有历史展现价值中的占比，μ表示历史展现价值的对数平均值，σ表示历史展现价值的对数标准差。

参考图5，图5是本申请另一实施例提出的对数正态分布拟合示意图。如图5所示，横坐标代表各个历史展现价值ctr×bid，纵坐标代表一种历史展现价值在所有历史展现价值中的占比f。图5中的虚线表示各个历史展现价值的实际占比的连线，粗实线表示拟合出的对数正态分布曲线。通过对计算出的多个历史展现价值的分布进行拟合，确定了历史展现价值对应的对数平均值μ和对数标准差σ。

为了排除小部分拟合情况较差的历史展现价值数据对确定第二保留价的影响，可以过滤掉拟合方差较大的历史展现价值数据。例如设置一个预设阈值，如果一个历史展现价值的拟合方差大于该预设阈值，则过滤掉该历史展现价值。

在执行上述子步骤S13-2时，示例地，假设计算出的各种历史展现价值的总数为N个，其中价位为a的总数为n1个，则价位为a的历史展现价值在多个历史展现价值中的当前占比为n1/N。

具体地，在通过对多个历史展现价值的分布拟合，确定了历史展现价值对应的对数平均值μ和对数标准差σ后，可以通过以下的概率密度函数(PDF)确定各价位对应的当前占比：

其中，ctr×bid表示历史展现价值，f表示该历史展现价值在所有历史展现价值中的占比，μ表示历史展现价值的对数平均值，σ表示历史展现价值的对数标准差。换言之，如图5所示，基于拟合出的对数正态分布曲线，针对某一历史展现价值ctr×bid，将该历史展现价值ctr×bid在对数正态分布曲线上对应的纵坐标作为该历史展现价值ctr×bid的当前占比。

在执行上述子步骤S13-3时，示例地，假设计算出的各种历史展现价值的总数为N个，其中价位为a的总数为n1个，小于a的价位包括：价位b和价位c，价位b的总数为n2个，价位c的总数为n3个。小于或等于价位a的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比为：(n1+n2+n3)/N。

具体地，在通过对多个历史展现价值的分布拟合，确定了历史展现价值对应的对数平均值μ和对数标准差σ后，可以通过以下的累计分布函数(CDF)确定各价位对应的累计占比：

其中，ctr×bid表示历史展现价值，F表示该历史展现价值对应的累计占比(即小于或等于该种价位的历史展现价值在多个历史展现价值中的累计占比)，μ表示历史展现价值的对数平均值，σ表示历史展现价值的对数标准差，erf[]表示误差函数(errorfunction or Gauss error function)。

最后，在执行上述子步骤S13-4时，具体地，可以通过以下公式计算第二保留价：

其中，F(ctr×bid)表示上述累计分布函数，f(ctr×bid)表示上述概率密度函数，MINCPM表示第二保留价。

如此，可以确定出所述目标区域内各个历史展现价值对应的第二保留价。为了得到该目标区域内的一个统一的第二保留价，可以首先确定出前一天在目标时间段内(例如12:00至15:00)的平均历史展现价值，然后将该平均历史展现价值作为上式

中的变量ctr×bid，确定出平均历史展现价值对应的第二保留价，并将该第二保留价统一作为针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

步骤S14：针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值。

其中，候选商家是指参与广告位竞拍的商家，广告候选队列是指多个候选商家的集合。一个候选商家的出价是指该候选商家在竞拍中所提出的报价，通常具体是指：消费者对商家展示信息点击一次后，商家支付给电商平台的费用。一个候选商家的预估展现价值是指：该候选商家的广告信息被展现一次，能带给电商平台的预估收益。

本申请在实施期间，可以将候选商家在近期(例如30天)的多个历史点击率的平均值，乘以该候选商家的出价，并将乘积作为该候选商家的预估展现价值。应当理解的，上述确定预估展现价值的具体方式仅作为多种可实施方式中的一种示例，不用于限定本申请。

步骤S15：从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家。

本申请在实施期间，通过上述步骤S13确定的第二保留价是一个适中的数值，则在执行所述步骤S15时，大量商家的预估展现价值可以大于该第二保留价，即大量商家可以通过第二保留价的筛选，再利用第一保留价对筛选出的候选商家进行第二次筛选，从而筛选出目标商家。通过以步骤S15的方式对候选商家进行筛选，可以防止出现头部效应，即防止预估展现价值天然较高的少数商家长期占据大部分流量资源，从而提高了流量资源分配的均衡性。此外，还可以防止预估展现价值较高的少数商家通过较低的出价获得大部分流量资源，有利于促使这部分商家提高出价，提升电商平台收益。

应当理解的，在利用第一保留价和第二保留价对多个候选商家进行筛选操作时，并不限定第一保留价和第二保留价的筛选顺序。例如也可以首先利用第一保留价对多个候选商家进行第一次筛选，然后利用第二保留价对筛选出的候选商家进行第二次筛选，从而筛选出目标商家。

或者还可以利用第一保留价对多个候选商家进行筛选，得到第一筛选结果；同时利用第二保留价对多个候选商家进行筛选，得到第二筛选结果；最后将第一筛选结果和第二筛选结果的交集，作为目标商家。

应当理解的，无论选择上述何种筛选顺序，均能达到相同的技术效果。

步骤S16：在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

本申请在实施期间，通常情况下，在利用第一保留价和第二保留价对多个候选商家进行筛选后，可以筛选出一个或多个目标商家。而在极少数情况下，可能所有候选商家均被过滤掉了。如果所有候选商家均被过滤掉了，则可以终止流量资源分配流程，也可以采用现有的其他流量资源分配方式，继续为多个候选商家分配流量资源，本申请对此不做限定。

其中，将流量资源分配给所述目标商家是指：当消费者通过其智能终端上运行的应用程序访问电商平台后，电商平台将目标商家的广告信息展示给该消费者。

在执行所述步骤S16时，为了将流量资源分配给目标商家，可以具体执行以下子步骤：

子步骤S16-1：在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价。

子步骤S16-2：根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

其中，在执行上述子步骤S16-1时，具体地，将所述第二保留价和该候选商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

示例地，假设通过执行上述步骤S11至步骤S14，确定出第一保留价MINBID等于6，第二保留价MINCPM等于8。假设候选商家A在竞拍期间的出价BID为15，该候选商家A的预估点击通过率CTR为0.6。则在上述步骤S15中，由于出价BID等于15，出价BID大于第一保留价MINBID；且预估展现价值CTR*BID等于0.6*15，即等于9，预估展现价值CTR*BID大于第二保留价MINCPM。因此该候选商家A被筛选为目标商家A。在执行上述步骤S16-1时，该目标商家A的入围出价等于第二保留价MINCPM除以预估点击通过率CTR，即8/0.6＝13.3。

在执行上述子步骤S16-2时，可基于现有的任意竞拍方式，根据每个目标商家的入围出价，对各个目标商家进行排序，从而确定应该被分配流量资源的商家。示例地，例如可根据每个目标商家的入围出价，基于二阶价格拍卖机制GSP对各个目标商家进行排序，从而确定应该被分配流量资源的商家。

基于同一发明构思，本申请一实施例提供一种流量资源分配装置。参考图6，图6是本申请一实施例提供的流量资源分配装置的示意图。如图6所示，该流量资源分配装置包括：

历史数据获得模块61，用于获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率；

第一保留价确定模块62，用于根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；

第二保留价确定模块63，用于根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；

出价和预估展现价值获得模块64，用于针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；

商家筛选模块65，用于从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；

流量资源分配模块66，用于在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

可选地，所述多个历史出价包括多种价位的历史出价；所述第一保留价确定模块包括：

当前占比第一确定子模块，用于根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比；

累计占比第一确定子模块，用于针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比；

第一保留价确定子模块，用于根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

可选地，所述第二保留价确定模块包括：

历史展现价值确定子模块，用于针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值；

当前占比第二确定子模块，用于根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比；

累计占比第二确定子模块，用于针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比；

第二保留价确定子模块，用于根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

可选地，所述历史展现价值确定子模块包括：

历史展现价值确定子单元，用于将该商家的历史出价和广告点击率的乘积确定为该商家的历史展现价值。。

可选地，所述流量资源分配模块包括：

入围出价确定子模块，用于在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价；

流量资源分配子模块，用于根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

可选地，所述入围出价确定子模块包括：

入围出价确定子单元，用于将所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

基于同一发明构思，本申请另一实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如本申请上述任一实施例所述的方法中的步骤。

基于同一发明构思，本申请另一实施例提供一种电子设备，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，所述处理器执行时实现本申请上述任一实施例所述的方法中的步骤。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种流量资源分配方法、装置、电子设备及可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (12)

1.一种流量资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率；

根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；

根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；

针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；

从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；

在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

2.根据权利要求1所述的流量资源分配方法，其特征在于，所述多个历史出价包括多种价位的历史出价；根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价，包括：

根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比；

针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比；

根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

3.根据权利要求1所述的流量资源分配方法，其特征在于，根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价，包括：

针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值；

根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比；

针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比；

根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

4.根据权利要求1至3任一所述的流量资源分配方法，其特征在于，在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，包括：

在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价；

根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

5.根据权利要求4所述的流量资源分配方法，其特征在于，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价，包括：

将所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

6.一种流量资源分配装置，其特征在于，包括：

历史数据获得模块，用于获得在目标时间段内，目标区域内各个商家的历史出价和广告点击率，得到多个历史出价和多个广告点击率；

第一保留价确定模块，用于根据所述多个历史出价，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价；

第二保留价确定模块，用于根据所述多个历史出价和所述多个广告点击率，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价；

出价和预估展现价值获得模块，用于针对广告候选队列中的多个候选商家，获得每个候选商家的出价和预估展现价值；

商家筛选模块，用于从所述多个候选商家中筛选出出价大于所述第一保留价，且预估展现价值大于所述第二保留价的目标商家；

流量资源分配模块，用于在存在所述目标商家的情况下，将流量资源分配给所述目标商家，以通过流量资源展现所述目标商家的广告信息。

7.根据权利要求6所述的流量资源分配装置，其特征在于，所述多个历史出价包括多种价位的历史出价；所述第一保留价确定模块包括：

当前占比第一确定子模块，用于根据所述多个历史出价，确定每种价位的历史出价在所述多个历史出价中的当前占比；

累计占比第一确定子模块，用于针对每种价位的历史出价，确定小于或等于该种价位的历史出价在所述多个历史出价中的累计占比；

第一保留价确定子模块，用于根据每种历史出价对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家出价的第一保留价。

8.根据权利要求6所述的流量资源分配装置，其特征在于，所述第二保留价确定模块包括：

历史展现价值确定子模块，用于针对所述多个商家中的每个商家，根据该商家的历史出价和广告点击率，确定该商家的历史展现价值，以得到多个商家各自的历史展现价值，所述多个历史展现价值中包括多种价位的历史展现价值；

当前占比第二确定子模块，用于根据所述多个商家各自的历史展现价值，确定每种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的当前占比；

累计占比第二确定子模块，用于针对每种价位的历史展现价值，确定小于或等于该种价位的历史展现价值在所述多个历史展现价值中的累计占比；

第二保留价确定子模块，用于根据每种价位的历史展现价值对应的当前占比和累计占比，确定针对所述目标区域内商家的展现价值的第二保留价。

9.根据权利要求6至8任一所述的流量资源分配装置，其特征在于，所述流量资源分配模块包括：

入围出价确定子模块，用于在存在所述目标商家的情况下，针对每个目标商家，根据所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率，确定该目标商家的入围出价；

流量资源分配子模块，用于根据每个目标商家的入围出价，对所述流量资源进行分配。

10.根据权利要求9所述的流量资源分配装置，其特征在于，所述入围出价确定子模块包括：

入围出价确定子单元，用于将所述第二保留价和该目标商家的预估点击通过率的比值，确定为该目标商家的入围出价。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一所述的流量资源分配方法中的步骤。

12.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的流量资源分配方法的步骤。

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