CN111369273B - 一种基于关键词的网络广告出价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于关键词的网络广告出价方法及装置，该方法包括：接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；根据一价格字段映射表，确定所述网络投放参数在所述关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中所述关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且所述价格存储项中的价格字段与所述网络投放参数的组合一一对应；提取所述网络投放参数对应的所述价格字段中的目标rankscore值；根据所述目标rankscore值和所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格。基于本发明提供的方案，可以根据用户选取的关键词以及该关键词的网络投放参数快速为用户提供相应广告位的出价，节约了搜索资源，提高了用户的搜索效率。

Description

一种基于关键词的网络广告出价方法及装置

技术领域

本发明涉及互联网领域，特别涉及一种基于关键词的网络广告出价方法及装置。

背景技术

关键词广告是搜索引擎的主要收入来源，因此关键词广告的投放方法对于从事互联网搜索的公司来讲意义重大。

当前，关键词广告的投放方法主要为根据用户输入的关键词和选取的与该关键词相关的参数，比如“投放地区”、“投放时间”等，结合用户的出价来确定用户当前的出价在所选的相关参数这一维度的预估排名，若排名不理想则需要用户去修改当前的出价进而获得新的预估排名，实际上，根据这种方法往往需要用户多次修改出价才能获得理想的排名进而竞得该维度的广告位，使得用户的搜索效率低且浪费搜索资源。

发明内容

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。

需要说明的是，在不冲突的前提下本发明实施例及优选实施例中的技术特征可以相互结合。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于关键词的网络广告出价方法，包括：

接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；

根据一价格字段映射表，确定所述网络投放参数在所述关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中所述关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且所述价格存储项中的价格字段与所述网络投放参数的组合一一对应；

提取所述网络投放参数对应的所述价格字段中的目标rankscore值；

根据所述目标rankscore值和所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格。

可选地，其中，所述价格字段映射表预先存储在服务器中，包含了用户能够选择的多个网络投放参数的组合与所述价格存储项中各价格字段的对应关系。

可选地，所述关键词的价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，所述价格字段中的目标rankscore值根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定。

可选地，根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定所述价格字段中的目标rankscore值，包括：

在关键词的历史网络广告日志中获取符合所述价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值；

根据所述多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值。

可选地，其中，所述根据所述多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值，包括：

将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={；

根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量={}；其中，/>为/>的曝光值，1≤e≤m；

基于公式确定k值对应的/>，/>对应的数值即为目标rankscore值；其中，r为预设的展示比例。

可选地，其中，所述根据所述目标rankscore值和所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格，包括：

根据所述除所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格。

可选地，其中，所述网络推广参数包括下列至少之一：

地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段。

可选地，其中，所述价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，所述json框存储于数据库中。

可选地，所述数据库为Mongodb数据库。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于关键词的网络广告出价装置，包括：

接收模块，配置为接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；

第一确定模块，配置为根据一价格字段映射表，确定所述网络投放参数在所述关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中所述关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且所述价格存储项中的价格字段与所述网络投放参数的组合一一对应；

提取模块，配置为提取所述网络投放参数对应的所述价格字段中的目标rankscore值；

第二确定模块，配置为根据所述目标rankscore值和所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格。

可选地，其中，所述价格字段映射表预先存储在服务器中，包含了用户能够选择的多个网络投放参数的组合与所述价格存储项中各价格字段的对应关系。

可选地，所述关键词的价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，所述价格字段中的目标rankscore值根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定。

可选地，所述第一确定模块，还配置为在关键词的历史网络广告日志中获取符合所述价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值；

根据多个所述历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值。

可选地，其中，所述第一确定模块，还配置为将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={/>；

根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量={}；其中，/>为/>的曝光值，1≤e≤m；

基于公式确定k值对应的/>，/>对应的数值即为目标rankscore值；其中，r为预设的展示比例。

可选地，其中，所述第二确定模块还配置为根据所述除所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格。

可选地，其中，所述网络推广参数包括下列至少之一：

地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段。

可选地，其中，所述价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，所述json框存储于数据库中。

可选地，其中，所述数据库为Mongodb数据库。

根据本发明的再一个方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行上述任一项所述的基于关键词的网络广告出价方法。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种计算设备，包括：

处理器；

存储有计算机程序代码的存储器；

当所述计算机程序代码被所述处理器运行时，导致所述计算设备执行上述任一项所述的基于关键词的网络广告出价方法。

本发明提供了一种基于关键词的网络广告出价方法及装置，基于本发明提出的方案，根据用户选取的关键词以及该关键词的网络投放参数可以直接为用户提供该关键词在用户所选的网络投放参数这一组合下的网络广告价格，节约了搜索资源，提高了用户的搜索效率，使用户的体验大大提升。

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。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征

附图说明

通过阅读下文优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。附图仅用于示出优选实施方式的目的，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为根据本发明实施例的基于关键词的网络广告出价方法的流程示意图；

图2为根据本发明实施例的基于关键词的网络广告出价装置的结构框图。

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。

需要说明的是，在不冲突的前提下本发明实施例及可选实施例中的技术特征可以相互结合。

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于关键词的网络广告出价方法，基于本发明提供的方法，能够快速为用户提供所选的关键词在所选相关参数的维度的投放网络广告的出价。下面通过具体的实施例进行详细说明。

如图1所示，该方法包括：

步骤S102：接收来自用户的关键词以及该关键词的网络投放参数；

步骤S104：根据一价格字段映射表，确定网络投放参数在该关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中，该关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且价格存储项中的价格字段与该网络投放参数的组合一一对应；

步骤S106：提取该网络投放参数对应的价格字段中的目标rankscore值；

步骤S108：根据该目标rankscore值和用户的平均质量度确定该关键词的网络广告价格。

本发明提供了一种基于关键词的网络广告出价方法，基于本发明提出的方案，根据用户选取的关键词以及该关键词的网络投放参数可以直接为用户提供该关键词在用户所选的网络投放参数这一组合下的网络广告价格，节约了搜索资源，提高了用户的搜索效率，使用户体验大大提升。

上述步骤S104提及，接收到来自用户的关键词以及关键词的网络投放参数后，根据一价格字段映射表确定网络投放参数在关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中，价格字段映射表为预先存储在服务器中的，表中包含用户能够选择的多个网络投放参数的组合与价格存储项中各价格字段的对应关系。其中，在一优选实施例中，网络投放参数包括下列至少之一：地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段，表1为根据本发明一优选实施例的价格字段映射表，如表1所示：

本优选实施例中，预先存储的关键词数量有50亿+，地域省份具体包括全国34个省份，任一关键词的价格字段总个数=地域省份(34个) * 匹配模式个数(3个) * 投放设备(2个) * 展示位置(3个)*投放时段(2个) =1224个，其中，表中的Pn为与用户所选的网络参数组合对应的价格字段的名称，基于该价格字段表，当接收到用户所选的关键词和网络投放参数后就可以查找到相应的价格字段的名称，进而根据该价格字段的名称就可以在数据库中提取到价格存储项中包含的相应的价格字段。

在一优选实施例中，价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，json框存储于数据库中，数据库为Mongodb数据库，数据库中的价格存储项的存储格式如下：{ "_id" :ObjectId("5aba7f26895a6fc8b8d87086"),"bidwordid" :"10003776065","m_prices" :"","p_prices" :"{\"p9\":8.35,\"p8\":8.52,\"p7\":12.29,\"p11\":17.3,\"p10\":25.53,\"p12\":15.73,\"p3\":15.73,\"p2\":17.3,\"p1\":25.53,\"p181\":25.53,\"p182\":17.3,\"p183\":15.73,\"p15\":8.35,\"p14\":8.52,\"p13\":12.29,\"p185\":8.52,\"p184\":12.29,\"p186\":8.35,\"p189\":8.35,\"p188\":8.52,\"p187\":12.29,\"p6\":8.35,\"p4\":12.29,\"p5\":8.52,\"p17\":8.52,\"p18\":8.35,\"p16\":12.29}", "custid" : "1380077848", "p_pos" : "6","m_price" :"0.0","updatetime" : ISODate("2018-11-20T01:29:13.838Z"), "m_pos" : "0", "bidtype" : "2", "planid" : "33005455", "p_price" : "8.35", "bidword" : "广东自考报名点", "groupid" : "291247783" }。

表 1

这段代码中的"_id"为关键词的id，"bidwordid"为历史用户购买的与该关键词相关的关键词，后续的一些参数为与关键词相关的一些参考数据，该价格存储项包含了关于该关键词的用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段p，各价格字段p包含相应的目标rankscore值，例如，价格字段p9的目标rankscore值为8.35，根据已经确定的价格字段即可以提取到相应价格字段的目标rankscore值，结合得到的目标rankscore值和用户的平均质量度可以确定用户所选关键词在用户所选网络参数的组合下的网络广告价格。可以理解，上述价格存储项仅为示例，其中的价格字段也仅仅以示例的方式便于理解价格存储项的结构，并未示出所有的1224个价格字段。

其中，目标rankscore值为用户最终竞得广告位的关键值，决定用户的最终出价，在一优选实施例中，价格字段的目标rankscore值根据关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定，具体地，在关键词的历史网络广告日志中获取符合价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值，进而根据多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定对应的目标rankscore值。

其中，历史rankscore值为历史广告主竞得该关键词在这一组合下的广告位的综合值，上述根据多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定对应的目标rankscore值具体包括：将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={/>，进而根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量/>={/>}；其中，/>代表以/>竞得的广告的曝光次数，/>为以/>竞得的广告的曝光次数，/>代表以/>竞得的广告的曝光次数，1≤e≤m，e为/>值升序排列中的序列值，m值为最大的序列值。

然后基于公式确定k值对应的/>，k值为括号中的式子达到最小值时所取的序列值，/>对应的数值即为目标rankscore值。

其中，r为预设的展示比例，0<r<1，r通常代表户对该关键词的意愿程度，r与以下两个因素正相关：1、该客户投放该关键词广告发生转化情况；2、该关键词同类客户消费情况。

在一优选实施例中，上述网络广告价格，其中，为目标rankscore值，/>为平均质量度，这里的/>值优选为0.01，表示仅比当前组合维度下的广告投放的价格略高，使得用户可以以略高的价格竞得想要的广告位。

其中，若用户账户已经投放过该关键词，平均质量度是基于维度(groupid，bidword，matchtype)对应的平均质量度，其中，groupid代表广告物料组id，一个groupid唯一属于一个客户，一个客户可能会设置多个广告物料组，bidword代表购买词，matchtype是匹配方式，该平均质量度代表的是用户自身粒度的平均质量度；若用户是对新的关键词进行投放，平均质量度则是(bidword,matchtype)对应的平均质量度，即全网所有客户购买的关键词的平均质量度。

下面通过具体的实施例来对上述算法进行详细说明。

实施例一

在本实施例中，假设关键词为“鲜花”，目的是计算“鲜花”这个关键词在地域省份为北京、广告位置为左一，匹配方式为普通短语这一组合下的目标rankscore值，首先获取在这一网络参数组合下的历史广告日志，具体如下表所示：

其中，pvid为搜索引擎发生一次流量搜索带来的相应的关键词的广告的曝光，表2中的rankscore值即为历史rankscore值，根据上述表格中的数据，将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量=｛2.5，2.52，2.6，2.7，2.8，2.9，3.0｝，相应的曝光值排序分向量/>=｛1，2，1，2，2，1，1｝，本实施例设置的展示比例值r=0.8，代表的业务含义为用户出多少价格能够百分之八十得到这一组合维度的广告位，之后根据本实施例中的数据按照公式/>计算对应的/>（即目标rankscore值），具体计算过程如下：

k=11/101/102.5

k=2(1+2)/103/102.52

k=3(1+2+1)/104/102.6

k=4(1+2+1+2)/106/102.7

k=5(1+2+1+2+2)/108/102.8

k=6(1+2+1+2+2+1)/109/102.9

k=7(1+2+1+2+2+1+1)/1010/103.0

表 2

根据上述计算结果值可知，当k=5时，可以得到计算结果值最小的值，即（8/10）-0.8=0。因此，相应的即为/>，/>即为目标rankscore值为2.8，将计算出的目标rankscore值2.8存储在相应的价格字段中，这样当用户想要投放这一维度的广告时，就可以结合用户的平均质量度得出用户需要的出价。

本实施例中，若想要针对关键词“鲜花”在这一组合维度投放广告的用户的平均质量度为0.6，相应的网络广告价格=（2.8/0.6）+0.01=4.68。

实施例二

在本实施例中，关键词仍为“鲜花”，目的是计算“鲜花”这个关键词在地域省份为北京、广告位置为左二，匹配方式为普通短语这一组合下的目标rankscore值，具体地，首先获取在这一网络广告参数组合下的历史网络广告日志，具体如下所示：

表 3

其次，表3中的rankscore值即为历史rankscore值，将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向=｛2.0，2.4，2.5，2.52，2.7，2.8｝，相应的曝光值排序分向量/>=｛1，4，2，1，1，1｝，本实施例设置的展示比例值仍为r=0.8，根据本实施例中的数据按照公式/>计算对应的/>（即目标rankscore值），具体计算过程如下：

k=11/101/102.0

k=2(1+4)/105/102.4

k=3(1+4+2)/107/102.5

k=4(1+4+2+1)/108/102.52

k=5(1+4+2+1+1)/109/102.7

k=6(1+4+2+1+1+1)/1010/102.8

根据上述计算结果值可知，当k=4时，可以得到计算结果值最小的值，即（8/10）-0.8=0。因此，相应的即为/>，/>即为目标rankscore值为2.52，将计算出的目标rankscore值2.52存储在相应的价格字段中，这样当用户想要投放这一维度的广告时，就可以结合用户的平均质量度得出用户的需要的出价。

本实施例中，若想要针对关键词“鲜花”在这一组合维度投放广告的用户的平均质量度为0.6，相应的网络广告价格=（2.52/0.6）+0.01=4.21。

实施例三

在本实施例中，关键词仍为“鲜花”，目的是计算“鲜花”这个关键词在地域省份为上海、广告位置为左三，匹配方式为普通短语这一组合下的目标rankscore值，具体地，首先获取在这一网络广告参数组合下的历史网络广告日志，具体如下所示：

表 4

同样地，表4中的rankscore值即为历史rankscore值，将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向=｛1.4，1.6｝，相应的曝光值排序分向量/>=｛1，1｝，本实施例设置的展示比例值仍为r=0.8，根据本实施例中的数据按照公式计算对应的/>（即目标rankscore值），具体计算过程如下：

k=11/21/21.4

k=2(1+1)/2 2/21.6

根据上述计算结果值可知，当k=2时，可以得到计算结果值最小的值，即1-0.8=0.2。因此，相应的即为/>，/>即为目标rankscore值为1.6，将计算出的目标rankscore值1.6存储在相应的价格字段中，这样当用户想要投放这一维度的广告时，就可以结合用户的平均质量度得出用户的需要的出价。

本实施例中，若想要针对关键词“鲜花”在这一组合维度投放广告的用户的平均质量度为0.6，相应的网络广告价格=1.6/0.6 +0.01=2.68。

需要说明地是，若关键词“鲜花”在一网络投放参数组合下没有相应的历史网络广日志，即没有用户在这一组合下投放过广告，即以上一展示位置的目标rankscore值作为这一组合的目标rankscore值。例如关键词“鲜花”在实施例二中的网络投放参数组合下没有历史网络广告日志，则以上述实施例一中的目标rankscore值作为实施例二这一组合的目标rankscore值。

基于上述实施例一至实施例三，清楚阐述了关键词“鲜花”在多个组合维度下是如何确定的各目标rankscore值，对于关键词“鲜花”在其他组合维度的目标rankscore值同样也是按照上述的方式预先计算出进而存储在相应的价格字段中的，其他关键词的多个组合下的目标rankscore值也是按照上述的算法计算预先存储在各个相应的价格字段中的，使得当接收到用户输入的关键词和相应的网络投放参数时可以快速的给出该组合的网络广告的价格。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于关键词的网络广告出价装置。如图2所示，该装置200可以包括：接收模块210，配置为接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；

第一确定模块220，配置为根据一价格字段映射表，确定上述网络投放参数在关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中，关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且价格存储项中的价格字段与网络投放参数的组合一一对应；

提取模块230，配置为提取网络投放参数对应的价格字段中的目标rankscore值；

第二确定模块240，配置为根据上述目标rankscore值和用户的平均质量度确定关键词的网络广告价格。

在一优选实施例中，上述价格字段映射表预先存储在服务器中，包含了用户能够选择的多个网络投放参数的组合与上述价格存储项中各价格字段的对应关系。

在一优选实施例中，上述关键词的价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，上述价格字段中的目标rankscore值根据该关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定。

在一优选实施例中，第一确定模块220还配置为在关键词的历史网络广告日志中获取符合价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值；

并根据多个所述历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值。

在一优选实施例中，上述第一确定模块还配置为将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={/>；

并根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量={}；其中，/>为/>的曝光值，1≤e≤m；

基于公式确定k值对应的/>，/>对应的数值即为目标rankscore值；其中，r为预设的展示比例。

在一优选实施例中，第二确定模块240还配置为根据除用户的平均质量度确定关键词的网络广告价格。

在一优选实施例中，网络推广参数包括下列至少之一：地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段。

在一优选实施例中，上述价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，该json框存储于数据库中。

在一优选实施例中，上述数据库为Mongodb数据库。

依据本发明的再一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序代码，当计算机程序代码在计算设备上运行时，导致计算设备执行上述任意实施例中的基于关键词的网络广告出价方法。

依据本发明的又一方面，还提供了一种计算设备，包括：

处理器；

存储有计算机程序代码的存储器；

当计算机程序代码被处理器运行时，导致计算设备执行上述任意实施例中的基于关键词的网络广告出价方法。

本发明实施例提供了一种更加高效的基于关键词的网络广告出价方法及装置，基于本发明实施例提供的方法，根据用户选取的关键词以及该关键词的网络投放参数可以直接为用户提供该关键词在所选的网络投放参数这一组合下的网络广告价格，节约了搜索资源，提高了用户的搜索效率，使用户体验大大提升；另外，将价格字段一段代码的形式封装于一个json框中可以进一步节约数据库的存储空间。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述描述的系统、装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。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (16)

1.一种基于关键词的网络广告出价方法，包括：

接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；

根据一价格字段映射表，确定所述网络投放参数在所述关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中所述关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且所述价格存储项中的价格字段与所述网络投放参数的组合一一对应；

提取所述网络投放参数对应的所述价格字段中的目标rankscore值；

根据所述目标rankscore值除所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格；

其中，所述关键词的价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，所述价格字段中的目标rankscore值根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述价格字段映射表预先存储在服务器中，包含了用户能够选择的多个网络投放参数的组合与所述价格存储项中各价格字段的对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定所述价格字段中的目标rankscore值，包括：

在关键词的历史网络广告日志中获取符合所述价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值；

根据所述多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值，包括：

将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={；

根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量={}；其中，/>为/>的曝光值，1≤e≤m，其中，e为值升序排列中的序列值，m值为最大的序列值；

基于公式确定k值对应的/>，/>对应的数值即为目标rankscore值；其中，r为预设的展示比例。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述网络投放参数包括下列至少之一：

地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，

所述价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，所述json框存储于数据库中。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述数据库为Mongodb数据库。

8.一种基于关键词的网络广告出价装置，包括：

接收模块，配置为接收来自用户的关键词以及所述关键词的网络投放参数；

第一确定模块，配置为根据一价格字段映射表，确定所述网络投放参数在所述关键词的价格存储项中对应的价格字段，其中所述关键词的价格存储项预先存储在数据库中，且所述价格存储项中的价格字段与所述网络投放参数的组合一一对应；

提取模块，配置为提取所述网络投放参数对应的所述价格字段中的目标rankscore值；

第二确定模块，配置为根据所述目标rankscore值除所述用户的平均质量度确定所述关键词的网络广告价格；

其中，所述关键词的价格存储项包含了与用户能够选择的多个网络投放参数的组合对应的各价格字段，所述价格字段中的目标rankscore值根据所述关键词的历史网络广告日志中的数据预先计算确定。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，

所述价格字段映射表预先存储在服务器中，包含了用户能够选择的多个网络投放参数的组合与所述价格存储项中各价格字段的对应关系。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，

所述第一确定模块，还配置为在关键词的历史网络广告日志中获取符合所述价格字段对应的网络投放参数组合的网络广告的多个历史rankscore值和各历史rankscore值的曝光值；

根据多个所述历史rankscore值和其曝光值，基于预设算法确定所述目标rankscore值。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，

所述第一确定模块，还配置为将多个历史rankscore值按照升序排列得到排序分向量={/>；

根据多个历史rankscore值的排序分向量得到对应的曝光值排序分向量={}；其中，/>为/>的曝光值，1≤e≤m，其中，e为值升序排列中的序列值，m值为最大的序列值；

基于公式确定k值对应的/>，/>对应的数值即为目标rankscore值；其中，r为预设的展示比例。

12.根据权利要求8-10任一项所述的装置，其中，所述网络投放参数包括下列至少之一：

地域省份、匹配模式、投放设备、展示位置、投放时段。

13.根据权利要求8-10任一项所述的装置，其中，

所述价格存储项以一段代码的形式封装于一个json框中，所述json框存储于数据库中。

14.根据权利要求8-10任一项所述的装置，其中，

所述数据库为Mongodb数据库。

15.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行权利要求1-7任一项所述的基于关键词的网络广告出价方法。

16.一种计算设备，包括：

处理器；

存储有计算机程序代码的存储器；

当所述计算机程序代码被所述处理器运行时，导致所述计算设备执行权利要求1-7任一项所述的基于关键词的网络广告出价方法。