CN111652647B - 一种广告自动化上新方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种广告自动化上新方法、系统、装置及存储介质,方法包括:获取广告投放物料和广告投放目标;根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;确定广告投放的出价范围;将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容。本发明可以让用户在智能投放平台通过上传广告投放物料和广告投放目标就实现自动上新广告,相较于人工投放的方式,本发明降低了成本且提高了广告投放的效果,可广泛应用于广告投放技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域,尤其是一种广告自动化上新方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
目前信息流广告投放上新的主流操作方式有以下两种:
手动上新:运营投放策划师根据已有物料(图片、视频、文案)、用户定向人群、客户所要求的商务条件(CPA(下单成本)、CTR(点击率)、CVR(转化率))在媒介(腾讯、快手、百度等)投放平台进行手动创建广告,进行投放。
模板上新:市面上有些广告投放系统会提供模版设置给用户批量创建广告,模版中固定了对应广告所需要的所有元素,包括物料(图片、视频、文案)、定向选择、广告投放时间、广告出价等,用户只要对应将模板中的元素规格要求,逐一填好相应内容,系统就可以自动按元素内容按用户设置的模版预期自动组合,最终实现批量上新广告的目的。
手动上新存在运营策划师在创建广告过程中需要完全手动操作且流程非常繁琐,需要浪费大量时间在重复劳动工作上,无法真正花精力去优化各个营销环节。而模版上新是需要用户严格按照模版中要求的规格,才能实现批量上新功能,而且若需要使用模版上新来使用控制变量法测试某个物料时,流程上也会相对繁琐且批量上新的性能自动组合的优点难以体现。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种成本低且效果好的广告自动化上新方法、系统、装置及存储介质。
本发明的第一方面提供了一种广告自动化上新方法,包括:
获取广告投放物料和广告投放目标;
根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
确定广告投放的出价范围;
将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容。
在一些实施例中,还包括以下步骤:
在投放上新广告之后,获取广告投放的参数,所述参数包括曝光量、点击量、消耗、下单量、点击率、转化率和下单成本;
通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化。
在一些实施例中,所述确定广告投放的出价范围这一步骤,包括:
获取填单成本,将所述填单成本作为广告出价上限;
或者,
获取点击率目标值和转化率目标值,根据媒体投放平台提供的大盘出价范围中的最大出价作为广告出价上限;
根据所述广告出价上限计算广告投放的出价范围。
在一些实施例中,所述将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容这一步骤,包括:
基于出价范围,将所述创意集合和用户定向集合进行随机组合,确定广告上新内容;
或者,
遍历创意集合中的所有创意元素,在确定好创意元素之后,从所述用户定向集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容;
或者,
遍历用户定向集合中的所有定向元素,在确定好定向元素之后,从所述创意集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容。
在一些实施例中,所述通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化这一步骤,包括:
根据所述参数计算广告上新内容中的每个广告的平均累计收益值;
根据每个广告的进件量,确定每个广告的正则项;
基于所述正则项,通过所述平均累计收益值计算每个广告的权重大小;
根据所述权重大小,对广告上新内容进行优化选择。
在一些实施例中,所述权重大小的计算公式为:
在一些实施例中,所述平均累计收益的计算公式为:
本发明实施例还提供了一种广告自动化上新系统,包括:
获取模块,用于获取广告投放物料和广告投放目标;
生成模块,用于根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
出价范围确定模块,用于确定广告投放的出价范围;
上新模块,用于将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容。
本发明实施例还提供了一种装置,包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序;
所述处理器用于根据所述程序执行如本发明第一方面所述的方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行完成如本发明第一方面所述的方法。
本发明的实施例首先获取广告投放物料和广告投放目标,然后根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合,接着确定广告投放的出价范围,最后将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容;本发明可以让用户在智能投放平台通过上传广告投放物料和广告投放目标就实现自动上新广告,相较于人工投放的方式,本发明降低了成本且提高了广告投放的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的整体步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。对于本发明实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
参见图1,本发明实施例提供了一种广告自动化上新方法,包括:
S1、获取广告投放物料和广告投放目标;
具体地,本实施例通过可以智能投放系统页面,收集用户上传的广告投放物料(例如视频、文案、图片等)和需要投放的广告投放目标(填单成本、点击率、转化率、用户画像)。
具体收集流程是,用户需要提前准备视频、图片这两种物料至少选其一,其次必须要有文案,然后直接在智能投放系统资源管理页面上传即可,然后在智能投放系统基础设置中选择用户所要触达的用户画像人群及投放目标(填单成本、点击率、转化率),其中投放目标需要填写用户具体的理想数值。
S2、根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
本实施例通过所收集到物料根据媒体投放平台的具体上传要求,对文案、图片、视频进行组合成符合投放的创意集合,然后根据用户所要求的用户画像利用媒体投放平台所提供的API接口,生成符合标准的用户定向集合。
S3、确定广告投放的出价范围;
本实施例的步骤S3包括S31和S32,其中S31包括S311和S312这两种可行的实施方式:
S311、获取填单成本,将所述填单成本作为广告出价上限;
或者,
S312、获取点击率目标值和转化率目标值,根据媒体投放平台提供的大盘出价范围中的最大出价作为广告出价上限;
S32、根据所述广告出价上限计算广告投放的出价范围。
具体地,若用户提供了填单成本,则使用该值作为广告出价上限;
若用户提供了点击率、转化率,则使用媒体投放平台提供的大盘出价范围中的最大出价作为广告出价上限。利用该广告出价上限计算广告投放的出价范围,具体计算公式是:
An=0.85×An+(n-1)×d,
其中,An是广告出价上限,n是待投放广告数,d是出价间隔步长。
通过广告出价上限的计算公式得出在该待投放广告集合中,出价的具体步长,然后设n在[1,n]范围内,遍历获得从Ao到An的具体出价范围。
S4、将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容;
本实施例的步骤S4包括S41、S42和S43这三种可行的实施方式:
S41、基于出价范围,将所述创意集合和用户定向集合进行随机组合,确定广告上新内容;
或者,
S42、遍历创意集合中的所有创意元素,在确定好创意元素之后,从所述用户定向集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容;
或者,
S43、遍历用户定向集合中的所有定向元素,在确定好定向元素之后,从所述创意集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容。
具体地,本实施例对步骤S3计算出的出价范围和S2中得到的符合媒体平台要求的创意集合和用户定向进行组合,进行自动上新投放。
因用户投放要求不同,可选择优先遍历创意、优先遍历定向或随机组合的方式进行投放,具体操作方式有以下三种:
1)、当用户选择随机组合时,上新n个广告会随机组合创意、定向及出价满足n个后进行上新;
2)、当用户选择优先遍历创意时,上新n个广告过程中会先遍历创意,若创意个数<=n,即刚好遍历完创意,若创意个数>n,则会不重复抽样选择n个创意,然后随机抽样定向集合和出价范围中的元素进行上新;
3)、当用户选择优先遍历定向时,上新n个广告过程中会先遍历定向,若定向个数<=n,即刚好遍历完定向,若定向个数>n,则会不重复抽样选择n个定向,然后随机抽样创意集合和出价范围中的元素进行上新。
S5、获取广告投放的参数,所述参数包括曝光量、点击量、消耗、下单量、点击率、转化率和下单成本;
S6、通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化。
具体的,在上新广告进行投放后,广告会产生对应的投放数据,具体有impression(曝光量)、click(点击量)、cost(消耗)、intonum(下单量)、CTR(点击率)、CVR(转化率)、CPA(下单成本),利用这些数值可以使用改良的UCB算法对已投放的广告进行探索和利用。
UCB的核心思想是,我们对当前物品的期望估计往往是有限的、不准确的,需要不断尝试来增强对整个环境的了解,进而能够更加准确地对每个物品进行估计。
本实施例的步骤S6包括S61-S64:
S61、根据所述参数计算广告上新内容中的每个广告的平均累计收益值;
本实施例中,对于所有广告集合{X0,X1,X2…Xn},每个广告有对应的平均累计收益计算,计算公式为:
若按常规的UCB计算流程,在计算完平均收益后,每次重新选择广告的权重的计算公式是:
其中,C是选择该广告的权重大小,是该广告的平均收益,t是总试验次数,/>是该广告的试验次数。该公式反映:均值越大,标准差越小,被选中的概率会越来越大,起到了Exploit(利用)的作用;同时哪些被选次数较少的广告也会得到试验机会,起到了Explore(探索)的作用。
S62、根据每个广告的进件量,确定每个广告的正则项;
本实施例在改良后的UCB计算流程中新增了关于该广告进件的正则项。
S63、基于所述正则项,通过所述平均累计收益值计算每个广告的权重大小;
其中,本实施例的权重大小的计算公式为:
平均累计收益的计算公式为:
S64、根据所述权重大小,对广告上新内容进行优化选择。
本实施例在改良后的UCB算法反映了,在选择广告时更加注重它带来的进件量级,因为在投放广告中,一个具有较大的进件量级广告对提高账户质量度和稳定下单成本起到了非常重要的作用。通过不断选择这类优质广告和部分尚未有效探索的广告与待上新的广告一起再次投放,最终有利于投放过程的优化和账户的稳定运行。
与图1的方法相对应,本发明实施例还提供了一种广告自动化上新系统,包括:
获取模块,用于获取广告投放物料和广告投放目标;
生成模块,用于根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
出价范围确定模块,用于确定广告投放的出价范围;
上新模块,用于将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容。
与图1的方法相对应,本发明实施例还提供了一种装置,包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序;
所述处理器用于根据所述程序执行如图1所述的方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行完成如图1所述的方法。
综上所述,本发明提供了一种用户体验极佳、且容易上手的广告上新方法,基于投放媒体(腾讯、头条、百度等)所提供的API(接口技术),可以让用户在智能投放平台通过上传物料和目标要求即可完成自动上新广告目的。
与其他投放流程相比,本发明所提供的广告投放技术具有以下优势:
体验更佳:该方法相较于模版上新和手动上新,只需要用户提供广告上新所需要的物料(文案、图片、视频)和目标要求,就可以实现广告上新,无需手动上新或者根据模版要求进行上传,对比上述技术已经减少了很多步骤,很大程度降低了用户的自身运营能力要求。
更智能化:该方法不仅在上新流程中会减少用户大量手动操作时间,还会根据上新投放结果进行学习,会倾向选择更加优质的定向、创意进行大规模投放,同时充分探索新的创意元素(图片、文案、视频)和定向的组合,更深层次优化广告的转化率和触达更多目标人群。
在一些可选择的实施例中,在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能/操作,连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外,在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供,目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的,其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外,虽然在功能性模块的背景下描述了本发明,但应当理解的是,除非另有相反说明,所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中,或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是,有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说,考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下,在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此,本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是,所公开的特定概念仅仅是说明性的,并不意在限制本发明的范围,本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (6)
1.一种广告自动化上新方法,其特征在于,包括:
获取广告投放物料和广告投放目标;
根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
确定广告投放的出价范围;
将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容;
所述的广告自动化上新方法,还包括以下步骤:
在投放上新广告之后,获取广告投放的参数,所述参数包括曝光量、点击量、消耗、下单量、点击率、转化率和下单成本;
通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化;
所述通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化这一步骤,包括:
根据所述参数计算广告上新内容中的每个广告的平均累计收益值;
根据每个广告的进件量,确定每个广告的正则项;
基于所述正则项,通过所述平均累计收益值计算每个广告的权重大小;
根据所述权重大小,对广告上新内容进行优化选择;
所述权重大小的计算公式为:
其中,C代表权重大小;t代表总试验次数;xn代表第n个广告;代表xn这个广告的试验次数;/>代表xn这个广告的平均累计收益;intonum代表广告的进件量;/>代表第n个广告产生的进件量,intonumT代表总试验次数t的广告产生的总进件量;
所述平均累计收益的计算公式为:
2.根据权利要求1所述的一种广告自动化上新方法,其特征在于,所述确定广告投放的出价范围这一步骤,包括:
获取填单成本,将所述填单成本作为广告出价上限;
或者,
获取点击率目标值和转化率目标值,根据媒体投放平台提供的大盘出价范围中的最大出价作为广告出价上限;
根据所述广告出价上限计算广告投放的出价范围。
3.根据权利要求1所述的一种广告自动化上新方法,其特征在于,所述将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容这一步骤,包括:
基于出价范围,将所述创意集合和用户定向集合进行随机组合,确定广告上新内容;或者,
遍历创意集合中的所有创意元素,在确定好创意元素之后,从所述用户定向集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容;
或者,
遍历用户定向集合中的所有定向元素,在确定好定向元素之后,从所述创意集合和所述出价范围中随机抽取对应元素来确定广告上新内容。
4.一种广告自动化上新系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取广告投放物料和广告投放目标;
生成模块,用于根据所述广告投放物料,生成广告投放的创意集合和用户定向集合;
出价范围确定模块,用于确定广告投放的出价范围;
上新模块,用于将所述创意集合、用户定向集合以及出价范围进行组合,确定广告上新内容;
所述的广告自动化上新系统还用于执行以下以下步骤:
在投放上新广告之后,获取广告投放的参数,所述参数包括曝光量、点击量、消耗、下单量、点击率、转化率和下单成本;
通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化;
所述通过UCB算法对所述参数进行计算,根据计算的结果对广告上新内容进行优化这一步骤,包括:
根据所述参数计算广告上新内容中的每个广告的平均累计收益值;
根据每个广告的进件量,确定每个广告的正则项;
基于所述正则项,通过所述平均累计收益值计算每个广告的权重大小;
根据所述权重大小,对广告上新内容进行优化选择;
所述权重大小的计算公式为:
其中,C代表权重大小;t代表总试验次数;xn代表第n个广告;代表xn这个广告的试验次数;/>代表xn这个广告的平均累计收益;intonum代表广告的进件量;/>代表第n个广告产生的进件量,intonumT代表总试验次数t的广告产生的总进件量;
所述平均累计收益的计算公式为:
5.一种装置,其特征在于,包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序;
所述处理器用于根据所述程序执行如权利要求1-3中任一项所述的方法。
6.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行完成如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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