CN110969490A - 一种广告投放方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开一种广告投放方法，当目标用户打开网页或应用程序时，响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求，根据竞价请求确定与目标用户匹配的待投放广告。根据目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和待投放广告的广告特征，计算出目标用户对待投放广告的转化率。然后根据转化率计算待投放广告的出价，根据待投放广告的出价，从待投放广告中确定向目标用户投放的目标广告。转化率可以体现针对目标用户投放待投放广告的价值，即目标用户对待投放广告的转化情况，转化率越高出价越高，从而获得针对目标用户投放广告的机会，并且由于出价是根据转化率确定的，那么，目标用户针对该目标广告的转化率也会比较高，转化效果理想。

Description

一种广告投放方法和装置

技术领域

本申请涉及互联网领域，特别是涉及一种广告投放方法和装置。

背景技术

实时竞价(Real Time Bidding，RTB)是在每一个广告展示曝光的基础上进行竞价，当用户打开多媒体网站的网页时，该多媒体网站则将用户访问的网页上的广告位在网络广告交易系统上进行竞价拍卖，不同的广告商可以进行出价，出价最高者获得该广告位的展示机会。

相关技术中每次是投放根据千人成本(Cost Per Mille，CPM)进行出价的，这种出价方式不能反映流量的实时价格情况，使得投放的广告转化效果不够理想。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种广告投放方法和装置，由于出价是根据转化率确定的，那么，目标用户针对该目标广告的转化率也会比较高，转化效果理想。

第一方面，本申请实施例提供一种广告投放方法，所述方法包括：

响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求；

根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告；

根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率；

根据所述转化率计算所述待投放广告的出价；

根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

可选的，所述根据所述转化率计算所述待投放广告的出价，包括：

根据所述转化率、针对所述待投放广告的预设转化目标和所述目标用户对所述待投放广告的点击率，计算所述待投放广告的出价。

可选的，所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率之前，所述方法还包括：

根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价；

若是，则执行所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率的步骤。

可选的，所述预算是按照时间段分配的，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

确定获取所述竞价请求所在的目标时间段；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费未超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告参与竞价；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述预算是按照广告流量分配的，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量满足第一预设条件，所述待投放广告参与竞价；

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量不满足所述第一预设条件，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

获取对所述待投放广告进行转化的历史用户的用户特征；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度达到预设阈值，所述待投放广告参与竞价；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度小于所述预设阈值，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告，包括：

从所述待投放广告中确定出价满足第二预设条件的目标广告；

若所述目标广告的出价高于所述竞价请求对应的预设底价，向所述目标用户投放所述目标广告。

可选的，若所述目标广告的剩余预算满足第三预设条件，所述方法还包括：

若所述目标广告的出价低于所述竞价请求对应的预设底价，调高所述目标广告的出价。

可选的，所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告之前，所述方法还包括：

检查所述竞价请求是否为作弊流量；

若否，执行所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告的步骤。

第二方面，本申请实施例还提供一种广告发布装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求；

第一确定单元，用于根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告；

第一计算单元，用于根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率；

第二计算单元，用于根据所述转化率计算所述待投放广告的出价；

第二确定单元，用于根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

可选的，所述第二计算单元，用于：

根据所述转化率、针对所述待投放广告的预设转化目标和所述目标用户对所述待投放广告的点击率，计算所述待投放广告的出价。

可选的，所述装置还包括：

第三确定单元，用于根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价；

若是，则触发所述第一计算单元执行所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率的步骤。

可选的，所述预算是按照时间段分配的，所述第三确定单元用于：

确定获取所述竞价请求所在的目标时间段；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费未超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告参与竞价；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述预算是按照广告流量分配的，所述第三确定单元用于：

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量满足第一预设条件，所述待投放广告参与竞价；

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量不满足所述第一预设条件，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述第三确定单元用于：

获取对所述待投放广告进行转化的历史用户的用户特征；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度达到预设阈值，所述待投放广告参与竞价；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度小于所述预设阈值，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述第二确定单元用于：

从所述待投放广告中确定出价满足第二预设条件的目标广告；

若所述目标广告的出价高于所述竞价请求对应的预设底价，向所述目标用户投放所述目标广告。

可选的，若所述目标广告的剩余预算满足第三预设条件，所述装置还包括：

调整单元，用于若所述目标广告的出价低于所述竞价请求对应的预设底价，调高所述目标广告的出价。

可选的，所述装置还包括：

检查单元，用于检查所述竞价请求是否为作弊流量；

若否，触发所述第一确定单元执行所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告的步骤。

由上述技术方案可以看出，当目标用户打开网页或应用程序时，可以响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求，根据竞价请求确定与目标用户匹配的待投放广告。用户特征可以体现出目标用户可能对哪些广告感兴趣，进而可能对这些广告进行转换，而广告特征可以体现出待投放广告的特点，故根据目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和待投放广告的广告特征，可以计算出目标用户对待投放广告的转化率。然后根据转化率计算待投放广告的出价，根据待投放广告的出价，从待投放广告中确定向目标用户投放的目标广告。由于转化率可以体现出针对目标用户投放待投放广告的价值，转化率越高出价越高，可以获得针对该目标用户投放广告的机会，并且由于出价是根据转化率确定的，那么，目标用户针对该目标广告的转化率也会比较高，转化效果理想。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本申请实施例提供的一种广告投放方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种广告投放方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种出价算法模型训练方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种广告投放装置的结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

相关技术中每次是投放根据千人成本(Cost Per Mille，CPM)进行出价的，这种出价方式不能反映流量的实时价格情况，使得投放的广告转化效果不够理想。

为了解决上述技术问题，本申请提供一种广告投放方法和装置，当目标用户打开网页或应用程序时，该方案可以根据目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和待投放广告的广告特征，可以计算出目标用户对待投放广告的转化率。然后根据转化率计算待投放广告的出价，根据待投放广告的出价，从待投放广告中确定向目标用户投放的目标广告。由于转化率可以体现出针对目标用户投放待投放广告的价值，转化率越高出价越高，可以获得针对该目标用户投放广告的机会，并且由于出价是根据转化率确定的，那么，目标用户针对该目标广告的转化率也会比较高，转化效果理想。

本申请实施例提供的方法可以应用于智能竞价平台，该平台可以部署在终端设备上，终端设备例如可以是智能终端、计算机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、平板电脑等设备。

该平台还可以部署在服务器上，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。服务器可以将广告发送至终端设备向目标用户进行展示。

接下来，将结合附图对本申请提供的广告投放方法进行介绍。参见图1所示，所示方法包括：

S101、响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求。

网页上具有用于展示广告的广告位，该多媒体网站则将用户访问的网页上的广告位在智能竞价平台上进行竞价拍卖，故当目标用户打开多媒体网站的网页时，可以生成竞价请求，智能竞价平台可以获取该竞价请求(例如RTB竞价请求)。此时，目标用户的触发操作为目标用户打开多媒体网站的网页或打开应用程序(Application，APP)。S101还可以参见图2中S201所示。

其中，竞价请求中可以包括用户标识和目标用户所使用终端设备的设备标识。根据用户标识可以确定目标用户的用户信息，例如目标用户的年龄、性别、地域、喜好等；根据设备标识可以确定目标用户所使用终端设备的设备信息，例如终端设备的型号、品牌、操作系统、网络等。

需要说明的是，在一些情况下，媒体渠道为了提高本媒体渠道的流量，从而吸引更多的广告主通过该媒体渠道投放广告，以获取利益，媒体渠道可能假冒用户的竞价请求(即作弊流量)，例如通过机器假冒用户的竞价请求。在这种情况下，参见图2中S202所示，为了避免针对作弊流量进行出价，造成广告主的损失，可以首先检查竞价请求是否为作弊流量，若否即为正常流量，则继续执行S102中根据竞价请求确定与目标用户匹配的待投放广告的步骤(参见图2中S203所示)。若是，则过滤该竞价请求，不向目标用户返回广告(参见图2中S204所示)。

S102、根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告。

在一些情况下，广告主在投放广告时可以设置定向投放，例如某个广告针对20-30岁女性投放，又如某个广告针对某种品牌的终端设备投放等。当有竞价请求时，智能竞价平台会根据竞价请求中携带的用户标识确定用户信息，以及根据竞价请求中携带的设备标识确定设备信息，从而根据用户信息和/或设备在所有在投广告中来进行匹配和过滤，得到与目标用户匹配的待投放广告(参见图2中S203所示)。若没有与目标用户匹配的待投放广告，则过滤该竞价请求，不向目标用户返回广告(参见图2中S204所示)。

例如，用户信息标识目标用户为20-30岁女性，通常情况下，20-30岁女性可能更加喜欢美妆，故，可以根据用户信息确定美妆方面的广告作为待投放广告。

S103、根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率。

S104、根据所述转化率计算所述待投放广告的出价。

智能竞价平台可以会根据不同的待投放广告的广告特征以及用户特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率，从而根据转换率预估每个待投放广告在此次竞价请求中的出价。

在一些情况下，待投放广告的出价还与预设转化目标以及目标用户对待投放广告的点击率有关，因此，在本实施例中，S104的一种可能的实现方式还可以是根据转化率、针对待投放广告的预设转化目标和目标用户对待投放广告的点击率，计算待投放广告的出价。计算公式例如可以是：

其中，ecpm_ocpai第i个待投放广告的出价，是一种优化每行动成本(Optimized CostPer Action，CPA)，即按照广告投放实际效果进行出价，T_i为第i个待投放广告的预设转化目标(广告主设定的转化目标，比如设为15，即每15块钱的花费预期能有一个转化)，cvr_i为第i个待投放广告的转化率，ctr_i为第i个待投放广告的点击率。

需要说明的是，在本实施例中，可以使用出价算法模型预估每个待投放广告在此次竞价请求中的出价(参见图2中S205所示)。其中，出价算法模型可以包括统计学模型、机器学习模型和深度学习模型。机器学习模型例如包括逻辑回归模型(LogisticRegression，LR)、决策树、梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，gbdt)等；深度学习模型例如包括深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)。

统计学模型是利用智能竞价平台收集的各种日志数据，按照项目、活动、创意和时间等纬度，统计它们的展现、点击和转化(比如下载应用、购买、下单等)数量，保存到高速缓存模块中。在竞价请求时按照公式公式(1)计算待投放广告的出价。

机器学习和深度学习模型都是利用采集的日志数据，使用算法训练出算法模型文件并保存到高速缓存模块中，在智能竞价平台启动时从高速缓存模块中加载模型文件，在竞价请求时使用模型预测待投放广告的转化率(Conversion Rate，cvr)，再按照公式(1)计算待投放广告的出价。而且会根据算法效果，不断的调整和优化算法的训练，更新迭代算法模型，提升待投放广告的cvr。其中，出价算法模型的迭代流程可以参见图3所示，出价算法模型收集竞价、展示、点击和转化数据的日志，根据日志转化成不同模型的训练数据进行模型训练，不断更新迭代算法模型，保存到高速存储模块供智能竞价平台定时更新。

如果预算充足，转化较好，毛利也够高，就会使用公式(1)计算的ecpm；在一些情况下，如果毛利不是很高，则会限制ocpa出价，此时，智能竞价平台也可以根据广告活动设定的cpc计算出价，该出价计算公式可以是：

其中，

为第i个待投放广告的出价，cpc_i为第i个待投放广告的cpc出价，ctr_i为第i个待投放广告的点击率。

出价时会考虑毛利和预算等情况，最终出价为bp_i＝min{ecpm_cpci,ecpm_ocpai}。

S105、根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

在本实施例中，在计算出待投放广告的出价后，可以首先进行内部竞价(参见图2中S206)，从待投放广告中确定出价满足第二预设条件的目标广告，若目标广告的出价高于竞价请求对应的预设底价，则返回该目标广告，即向目标用户投放该目标广告。

其中，内部竞价的方式可以包括多种，在一种可能的实现方式中，可以根据待投放广告的出价，确定出出价最高的待投放广告，然后对不低于最高出价的X％(X为设定的出价比例阈值，初期为80，后面根据情况修改)的待投放广告，随机选择一个待投放广告作为目标广告进入最终出价算法。通过该方法，可以保证出价较高的广告可能被投放，并且保证所投放广告的随机性和多样性，避免每次用户都看到相同的广告而造成用户的视觉疲劳。

若目标广告的剩余预算满足第三预设条件，即目标广告的剩余预算还比较充足，在目标广告的出价低于竞价请求对应的预设底价时，为了争取此次投放机会，还可以调高该目标广告的出价。

可以理解的是，在将目标广告的出价与预设底价比较之前，还可以使用数据分析上次竞价状态，对目标广告的出价进行调整，从而得到一个比较合适的最终出价(参见图2中S207)，例如将过低的出价调高或将过高的出价调低得到最终出价，然后将最终出价与预设底价比较(参见图2中S208)，如果高于预设底价，则向目标用户投放该目标广告(参见图2中S209)，如果低于预设底价则不返回广告(参见图2中S204)。

由上述技术方案可以看出，当目标用户打开网页或应用程序时，可以响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求，根据竞价请求确定与目标用户匹配的待投放广告。用户特征可以体现出目标用户可能对哪些广告感兴趣，进而可能对这些广告进行转换，而广告特征可以体现出待投放广告的特点，故根据目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和待投放广告的广告特征，可以计算出目标用户对待投放广告的转化率。然后根据转化率计算待投放广告的出价，根据待投放广告的出价，从待投放广告中确定向目标用户投放的目标广告。由于转化率可以体现出针对目标用户投放待投放广告的价值，转化率越高出价越高，可以获得针对该目标用户投放广告的机会，并且由于出价是根据转化率确定的，那么，目标用户针对该目标广告的转化率也会比较高，转化效果理想。

可以理解的是，不同的广告主在投放广告时都会设定自己的预算，同时根据设定的预算，来控制每条广告的出价频率，从而使得广告能够平滑投放。因此，在S103根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率之前，还可以进一步根据待投放广告的预算确定待投放广告是否参与竞价，若是，则执行S103根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率的步骤。若否，则竞价结束，不返回广告。

其中，根据预算设置方式的不同，根据待投放广告的预算确定待投放广告是否参与竞价的方式也有所不同。若预算是按照时间段分配的，例如将每天时间分成若干分段，每一段设置一个最大消费比例(预算)。确定获取所述竞价请求所在的目标时间段，通过实时计算目标时间段内广告的竞价花费，若待投放广告在目标时间段的竞价花费未超出目标时间段的预算，则待投放广告参与竞价；若待投放广告在所述目标时间段的竞价花费超出目标时间段的预算，待投放广告不参与竞价这种算法能防止过快花完预算，平滑的消耗预算。

若预算是按照广告流量分配的，将预算分配计划正比于广告流量的变化趋势，能够使的广告投放到一天内任何一个用户的几率均等，最大程度地保证广告均匀的分配到受众群体上，而不是均匀分布在每个时间段内。例如，在每天的9点-11点广告流量比较高，则可以在该时间段分配较高预算；而凌晨2点-4点广告流量比较低，则可以在该时间段分配较低预算。在这种情况下，根据待投放广告的预算确定待投放广告是否参与竞价的方式可以是若获取到竞价请求的时刻的广告流量满足第一预设条件，则说明该时刻的广告流量较高，该时刻投放广告可能获得比较好的转化效果，故待投放广告参与竞价；若获取到竞价请求的时刻的广告流量不满足第一预设条件，则说明该时刻的广告流量较低，该时刻投放广告难以得到比较好的转化效果，待投放广告不参与竞价。

若预算是基于广告效果(转化情况)的进行设置的，则可以基于广告效果进行预算控制算法，例如根据以往在某一个广告带来转化的用户的信息，通常情况下，具有相似用户特征的用户对同一广告的转化情况类似，因此，为了针对该广告进行投放时具有较好的转化效果，在本实施例中可以寻找相似特征的用户(比如年龄段都在20-30岁，兴趣爱好都包含游戏等等)，从而实现根据广告效果控制预算。具体地，获取对待投放广告进行转化的历史用户的用户特征，若目标用户的用户特征与历史用户的用户特征之间的相似度达到预设阈值，待投放广告参与竞价；若目标用户的用户特征与历史用户的用户特征之间的相似度小于预设阈值，待投放广告不参与竞价，过滤此竞价请求。

其中，相似度的计算方式可以如下所示：

其中，Sim表示杰卡德(jaccard)相似度，U_a表示目标用户的用户特征，U_b表示历史用户的用户特征。

或者，相似度计算公式可以是：

其中，Sim表示余弦相似度，U_a表示目标用户的用户特征，U_b表示历史用户的用户特征。

通常情况下，基于广告流量控制预算的方式可以借鉴媒体的历史数据(在投放平台网站下载流量分布数据)，在投放之后逐渐用自己的数据替代。而基于广告效果控制预算的方式可以在前两种算法积累了一定数据之后再使用。

基于前述实施例提供的广告发布方法，本申请实施例还提供一种广告发布装置，参见图4，所述装置包括：

第一获取单元401，用于响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求；

第一确定单元402，用于根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告；

第一计算单元403，用于根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率；

第二计算单元404，用于根据所述转化率计算所述待投放广告的出价；

第二确定单元405，用于根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

可选的，所述第二计算单元，用于：

根据所述转化率、针对所述待投放广告的预设转化目标和所述目标用户对所述待投放广告的点击率，计算所述待投放广告的出价。

可选的，所述装置还包括：

第三确定单元，用于根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价；

若是，则触发所述第一计算单元执行所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率的步骤。

可选的，所述预算是按照时间段分配的，所述第三确定单元用于：

确定获取所述竞价请求所在的目标时间段；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费未超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告参与竞价；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述预算是按照广告流量分配的，所述第三确定单元用于：

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量满足第一预设条件，所述待投放广告参与竞价；

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量不满足所述第一预设条件，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述第三确定单元用于：

获取对所述待投放广告进行转化的历史用户的用户特征；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度达到预设阈值，所述待投放广告参与竞价；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度小于所述预设阈值，所述待投放广告不参与竞价。

可选的，所述第二确定单元用于：

从所述待投放广告中确定出价满足第二预设条件的目标广告；

若所述目标广告的出价高于所述竞价请求对应的预设底价，向所述目标用户投放所述目标广告。

可选的，若所述目标广告的剩余预算满足第三预设条件，所述装置还包括：

调整单元，用于若所述目标广告的出价低于所述竞价请求对应的预设底价，调高所述目标广告的出价。

可选的，所述装置还包括：

检查单元，用于检查所述竞价请求是否为作弊流量；

若否，触发所述第一确定单元执行所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告的步骤。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种广告投放方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求；

根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告；

根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率；

根据所述转化率计算所述待投放广告的出价；

根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述转化率计算所述待投放广告的出价，包括：

根据所述转化率、针对所述待投放广告的预设转化目标和所述目标用户对所述待投放广告的点击率，计算所述待投放广告的出价。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率之前，所述方法还包括：

根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价；

若是，则执行所述根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预算是按照时间段分配的，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

确定获取所述竞价请求所在的目标时间段；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费未超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告参与竞价；

若所述待投放广告在所述目标时间段的竞价花费超出所述目标时间段的预算，所述待投放广告不参与竞价。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预算是按照广告流量分配的，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量满足第一预设条件，所述待投放广告参与竞价；

若获取到所述竞价请求的时刻的广告流量不满足所述第一预设条件，所述待投放广告不参与竞价。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待投放广告的预算确定所述待投放广告是否参与竞价，包括：

获取对所述待投放广告进行转化的历史用户的用户特征；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度达到预设阈值，所述待投放广告参与竞价；

若所述目标用户的用户特征与所述历史用户的用户特征之间的相似度小于所述预设阈值，所述待投放广告不参与竞价。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告，包括：

从所述待投放广告中确定出价满足第二预设条件的目标广告；

若所述目标广告的出价高于所述竞价请求对应的预设底价，向所述目标用户投放所述目标广告。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，若所述目标广告的剩余预算满足第三预设条件，所述方法还包括：

若所述目标广告的出价低于所述竞价请求对应的预设底价，调高所述目标广告的出价。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告之前，所述方法还包括：

检查所述竞价请求是否为作弊流量；

若否，执行所述根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告的步骤。

10.一种广告发布装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于响应于目标用户的触发操作，获取针对目标用户的竞价请求；

第一确定单元，用于根据所述竞价请求确定与所述目标用户匹配的待投放广告；

第一计算单元，用于根据所述目标用户的历史行为数据所体现的用户特征和所述待投放广告的广告特征，计算所述目标用户对所述待投放广告的转化率；

第二计算单元，用于根据所述转化率计算所述待投放广告的出价；

第二确定单元，用于根据所述待投放广告的出价，从所述待投放广告中确定向所述目标用户投放的目标广告。

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