CN112085532B - 一种插入广告的方法、装置、计算机设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种插入广告的方法、装置、计算机设备和介质，包括：根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。通过与目标广告载体的展示方式相对应的广告位置确定模型，在目标广告载体中确定出可以插入广告的候选插入位置，提高了确定候选插入位置的效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种插入广告的方法、装置、计算机设备和介质。
背景技术
互联网技术发展迅速，广告业务也得到了广泛的传播，广告逐渐的从传统的基于广播电视的大众传播转向基于社交媒体、娱乐平台的人际传播。广告业务的重心从早期的信息轰炸转向了情感共鸣，更关注每一位广告受众个体的感受，致力于改善情感体验从而提升广告效果。
但是关于广告开发，现在更多的是依赖于人工参与，需要工作人员为每一个广告找对应的插播位置，但是广告量较大，工作人员为每一个广告都进行设计，会大大的增加了工作人员的工作量，使得工作人员的开发周期长，广告开发效率低。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种插入广告的方法、装置、计算机设备和介质，用于解决现有技术中如何提高广告开发效率的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种插入广告的方法，包括：
根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；
将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；
根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；
依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。
可选的，所述目标广告包括以下广告中的任意一种或多种：
文字广告、图片广告和视频广告。
可选的，所述目标广告载体的展示方式是以下展示方式中的任意一种：
视频展示方式、游戏场景中的虚拟对象展示方式。
可选的，所述目标广告载体是游戏场景中的虚拟对象数据；第一广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第一训练样本集合；所述第一训练样本集合中包括至少一个游戏训练样本；
针对每一个游戏训练样本，将该游戏训练样本中的游戏场景中的虚拟对象数据作为正样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，将该游戏训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，对所述待训练的第一广告位置确定模型进行训练。
可选的，所述目标广告载体是视频数据；第二广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第二训练样本集合；所述第二训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的影像数据作为正样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，对所述待训练的第二广告位置确定模型进行训练。
可选的，所述目标广告载体是视频数据；第三广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第三训练样本集合；所述第三训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的文本数据作为正样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，对所述待训练的第三广告位置确定模型进行训练。
可选的，所述用户画像是通过下入步骤确定的：
获取所述目标用户的账号信息；
根据所述账号信息查询所述目标用户的历史行为数据；
根据所述历史行为数据，确定所述目标用户的用户画像。
可选的，所述账号信息包括以下信息中的任意一种或多种：
游戏应用的账号信息、购物应用的账号信息、社交应用的账号信息和新闻应用的账号信息。
可选的，根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置，包括：
在候选插入位置中筛选出与可插入广告类型包含所述目标广告的类型的候选插入位置；
将筛选出来的候选插入位置确定为所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置。
可选的，所述目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
将所述目标广告插入到所述虚拟对象数据中所述目标插入位置所对应的第一虚拟可插入对象处，得到插入所述目标广告的所述目标广告载体；所述第一虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟皮肤和虚拟道具。
可选的，所述目标广告载体为视频数据；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
针对所述视频数据中的影像数据，将所述目标广告插入到所述影像数据中所述目标插入位置所对应的第二虚拟可插入对象处，得到插入所述目标广告的所述目标广告载体，所述第二虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟桌子、虚拟旗帜、虚拟显示屏和虚拟人物。
可选的，所述目标广告载体为视频数据，所述目标广告为文字广告；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
针对所述视频数据中的文本数据，将所述文字广告添加到所述文本数据中所述目标插入位置处；
针对所述视频数据中的语音数据，根据添加有所述文字广告的文本数据对所述语音数据进行调整，得到添加有所述文字广告的语音数据；
将所述添加有所述文字广告的文本数据和所述添加有所述文字广告的语音数据进行组合，得到添加有文字广告的目标广告载体。
第二方面，本申请实施例提供了一种插入广告的装置，包括：
匹配模块，用于根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；
训练模块，用于将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；
位置确定模块，用于根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；
插入模块，用于依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
本申请实施例提出的插入广告的方法，首先，根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；其次，将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；再次，根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；最后，依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。
在某些实施例中，通过与目标广告载体的展示方式相对应的广告位置确定模型，在目标广告载体中确定出可以插入广告的候选插入位置，这种确定候选插入位置的方式方便快捷，提高了确定候选插入位置的效率。根据候选插入位置的可插入广告类型确定出与目标广告相匹配的目标插入位置，将目标广告插入到目标广告载体中对应的目标插入位置中，可以使得目标广告的内容与目标广告载体所体现的内容更匹配，能够让目标用户更快速的了解目标广告，提高了目标广告的推广力度。本申请能够快速的在目标广告载体中确定出可以插入目标广告的目标插入位置，不需要技术人员一点一点的为每一个目标广告在目标广告载体中寻找目标插入位置，提高了目标广告向目标广告载体插入的插入效率。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种插入广告的方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种游戏场景中展示广告的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种视频数据中展示广告的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种插入广告的装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
大量的广告集中而杂乱的播放，对用户来说类似于信息轰炸，很容易造成用户的信息疲劳，进而降低了广告对用户的吸引力，用户会直接选择跳过广告，不接收该广告信息，降低了广告的传播效率。因此，现阶段，广告投放基本上从传统的基于广播电视这类的大众传媒转向基于社交媒体、娱乐平台的人际传播，广告通过人际传播的方式可以充分的利用流量资源，提高传播效率。广告不再是单独进行展示，而是通过广告载体进行间接展示，使得用户在娱乐的同时，不经意间接收到广告信息，这种广告传播方式对用户更有吸引力，了解该广告的用户多了，就会提高该广告的传播率。
在现有技术中，广告投放的过程一般是广告运营商提供广告素材，然后，技术人员根据广告素材的内容在即将承载广告素材的广告载体中选择广告素材可以投放的位置，广告素材的投放位置是需要技术人员一点一点选择出来的，并且技术人员需要为每一个广告素材都要选择对应的投放位置，在广告素材量较大的情况下，技术人员的需要花费很长时间才能为全部的广告素材找到对应的投放位置，这种为广告素材确定投放位置的方式消耗时间长，消耗的劳动成本高，也降低了广告载体的开发效率，广告载体的开发时间长，降低了广告的传播效率。
基于上述缺陷，本申请实施例提供了一种插入广告的方法，如图1所示，包括以下步骤：
S101，根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与用户画像相匹配的目标广告；
S102，将目标广告载体输入到与目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；
S103，根据每个候选插入位置的可插入广告类型和目标广告的类型，确定目标广告在目标广告载体中的目标插入位置；
S104，依据目标插入位置，在目标广告载体中插入目标广告。
在上述步骤S101中，目标用户指的是目标广告可以被推广的对象，用户画像指的是用于描述目标用户的特征的数据，用户画像类似于标签，用户画像所对应的数据可以是目标用户自带的属性(如，性别、年龄、体重、身高等)，也可以是基于目标用户的历史数据总结出来的特征(如，消费等级、感兴趣的产品等)，历史数据可以是游戏行为数据、消费数据、浏览数据等，基于目标用户对应的用户画像中的数据，候选广告指的是待推广的广告，目标广告是候选广告中的其中一个或几个，目标广告指的是推广给目标对象的广告，每个候选广告会有对应的广告标签，广告标签用于对候选广告进行分类，广告标签是根据候选广告中的广告内容生成的，广告标签能够更直观的体现出候选广告所体现出的主题，通过广告标签也提高广告的查找速度。候选广告可以包括文字广告、图片广告和视频广告等，因此，目标广告业可以包括以下广告中的任意一种或多种：文字广告、图片广告和视频广告。文字广告指的是以文字的形式进行宣传的广告，如宣传肯德基的文字。图片广告指的是以图片的形式进行宣传的广告，如宣传洗发水的图片。视频广告指的是以视频的形式进行宣传的广告，如宣传游戏的视频。
具体的，针对一个目标用户，根据该目标用户的用户画像，在多个候选广告中筛选出与用户画像相匹配的目标广告，如果目标广告与用户画像相匹配，则目标用户很有可能对目标广告更感兴趣，这样可以实现针对性的广告投放，只对目标用户推广目标用户感兴趣的广告，进而提高了广告的推广力度。目标广告与用户画像相匹配可以是用户画像中的数据包含目标广告所对应的广告标签。
例如，目标用户的用户画像中包含有喜欢吃肯德基的数据，候选广告中包括肯德基广告、华莱士广告、汉堡王广告等，则根据目标用户的用户画像，在候选广告中，可以将肯德基广告确定为与目标用户的用户画像相匹配的目标广告。
在上述步骤S102中，目标广告载体指的是用于承载目标广告的数据，即目标广告可以在目标广告载体中展示出来，进而通过目标广告载体呈献给目标用户。目标广告载体可以是视频数据和游戏场景中的虚拟对象数据。视频数据可以通过终端设备进行展示，终端设备展示出来的是可供目标用户观看的影像。游戏场景中的虚拟对象数据可以通过终端设备进行展示，游戏场景中的虚拟对象共同组成了游戏场景，终端设备展示出来的是游戏场景中的虚拟对象，用户可以通过终端设备对游戏场景中的某些虚拟对象进行操控。终端设备可以包括以下设备中的任意一种：电视、显示器、智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑等。由于目标广告载体的不同，则目标广告载体的展示方式也不尽相同。当目标广告载体为视频数据时，则目标广告载体的展示方式为视频展示方式；当目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据时，则目标广告载体的展示方式为游戏场景中的虚拟对象展示方式。视频展示方式指的是视频数据以视频的形式展示给用户。游戏场景中的虚拟对象展示方式指的是在游戏中向用户展示虚拟对象。训练完成的广告位置确定模型用于在目标广告载体中确定出目标广告所能插入的位置。候选插入位置指的是可以插入广告的位置，一个目标广告载体中可能存在至少一个候选插入位置，一个候选插入位置可以一种或多种广告，比如，一个游戏场景中的虚拟墙壁可以插入文字广告、图片广告中的任意一种。
具体实施时，不同展示方式的目标广告载体确定目标广告的插入位置的方式是不同的，因此，针对不同的目标广告载体，需要用不同的广告位置确定模型去确定广告可以插入的位置。不同的目标广告载体对应不同的广告位置确定模型，这样确定出的广告可以插入的位置更准确。
在上述步骤S103中，候选插入位置的可插入广告类型可以包括以下类型中的任意一种或多种：文字广告类型、图片广告类型和视频广告类型。如果候选插入位置的可插入广告类型是文字广告类型，则候选插入位置可以插入文字广告。如果候选插入位置的可插入广告类型是图片广告类型，则候选插入位置可以插入图片广告。如果候选插入位置的可插入广告类型是视频广告类型，则候选插入位置可以插入视频广告。
具体实施时，因为一个广告插入位置可以插入一种或多种广告，但并不是所有的广告都可以在所有的候选插入位置处进行插入，因此，需要根据目标广告的广告类型有选择的在候选插入位置中确定出目标广告所对应的目标插入位置。将目标广告插入到与目标广告的广告类型对应的候选插入位置，可以使目标广告的内容与候选插入位置对应的内容更融合，这样，用户可以顺其自然的看到目标广告，提高了目标广告的推广力度。
例如，在游戏场景中有一台虚拟电视，如果虚拟电视中播放的是视频广告，视频广告会更容易吸引目标用户的注意；如果虚拟电视中播放的是文字广告，文字广告相较于视频广告来说，对于目标用户的吸引力更低。
在上述步骤S104中，在目标广告载体中确定好目标插入位置后，就可以将目标广告插入到目标广告载体中了。
在本申请所提供的实施例中，上述四个步骤通过与目标广告载体的展示方式相对应的广告位置确定模型，在目标广告载体中确定出可以插入广告的候选插入位置，这种确定候选插入位置的方式方便快捷，提高了确定候选插入位置的效率。根据候选插入位置的可插入广告类型确定出与目标广告相匹配的目标插入位置，将目标广告插入到目标广告载体中对应的目标插入位置中，可以使得目标广告的内容与目标广告载体所体现的内容更匹配，能够让目标用户更快速的了解目标广告，提高了目标广告的推广力度。本申请能够快速的在目标广告载体中确定出可以插入目标广告的目标插入位置，不需要技术人员一点一点的为每一个目标广告在目标广告载体中寻找目标插入位置，提高了目标广告向目标广告载体插入的插入效率。
针对不同展示方式的目标广告载体，会对应不同的广告位置确定模型。因此，不同的训练好的广告位置确定模型需要通过不同的训练数据训练得到的。不同的训练好的广告位置确定模型在为对应的目标广告载体确定候选插入位置时，确定的会更准确。本申请实施例提供了三种广告位置确定模型的训练方法。
方式一：
目标广告载体是游戏场景中的虚拟对象数据；第一广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
步骤1041，获取第一训练样本集合；第一训练样本集合中包括至少一个游戏训练样本；
步骤1042，针对每一个游戏训练样本，将该游戏训练样本中的游戏场景中的虚拟对象数据作为正样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，将该游戏训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，对待训练的第一广告位置确定模型进行训练。
第一广告位置确定模型是广告位置确定模型中的一种，第一广告位置确定模型用于在游戏场景中的虚拟对象数据中确定出目标广告的候选插入位置。当目标广告载体是游戏场景中的虚拟对象数据，采用第一广告位置确定模型在目标广告载体中确定候选插入位置。
在上述步骤1041中，第一训练样本集合中包括至少一个游戏训练样本，游戏训练样本中包括正样本和负样本，正样本是想要能够从中确定出候选插入位置的广告载体的样本，负样本是正样本中的广告载体的样本中已经确定好的候选插入位置。
在上述步骤1042中，待训练的第一广告位置确定模型指的是还不能在目标广告载体中确定出候选插入位置的模型，只有待训练的第一广告位置确定模型经过训练样本的训练之后，并且训练结果达到了预设的训练精度，则待训练的第一广告位置确定模型才算是训练完成，进而，得到训练好的第一广告位置确定模型。待训练的第一广告位置确定模型可以是深度学习模型，如，Pix2Pix，Pix2PixHD，CycleGAN等算法模型。其中，第一广告位置确定模型是基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)衍生出来的，所以第一广告位置确定模型可以是生成式对抗网络衍生出的以下模型中的任意一种：Pix2Pix算法模型、Pix2PixHDPix2Pix算法模型和CycleGAN。Pix2Pix算法模型。Pix2Pix算法模型是一种图像翻译算法。主要是基于像素点对像素点的预测。Pix2PixHD算法模型是Pix2Pix算法模型的升级，可以实现低分别率图像对高分辨率图像的预测。循环生成对抗网络(简称CycleGans)，可以实现两个图像之间的循环转换。
具体实施时，针对每一个游戏训练样本，将正样本和负样本同时输入到待训练的第一广告位置确定模型中，将待训练的第一广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本进行对比，利用计算出的结果与负样本之间的差距对待训练的第一广告位置确定模型中的参数进行调整，只有待训练的第一广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本之间的差距达到预设精度后，第一广告位置确定模型才算是训练完成。
目标广告载体除了是游戏数据之外，还可以是视频数据，但是针对一个视频数据而言，视频数据还包括影像数据、文本数据和声音数据。声音数据一般是根据文本数据录制而成的，因此，声音数据会根据文本数据的调整而调整。影像数据和文本数据是两个不同的载体，两种数据在终端设备中的表现形式是不同的，进而，导致插入目标广告的方式也是不同的。针对视频数据，还包括两种插入广告的方式，不同的插入广告的方式对应不同的广告位置插入模型，以下内容是对不同的广告位置插入模型的训练方法。
方式二：
目标广告载体是视频数据；第二广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
步骤1051，获取第二训练样本集合；第二训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
步骤1052，针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的影像数据作为正样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，对待训练的第二广告位置确定模型进行训练。
第二广告位置确定模型是广告位置确定模型中的一种，第二广告位置确定模型用于在视频数据中的影像数据中确定出目标广告的候选插入位置。影像数据指的是能够通过终端设备中播放出画面的数据，没有字幕和声音的数据。当目标广告载体是视频数据，可以采用第二广告位置确定模型在视频数据中的影响数据中确定候选插入位置。
在上述步骤1051中，第二训练样本集合中包括至少一个视频训练样本，视频训练样本中包括正样本和负样本，正样本是想要能够从中确定出候选插入位置的广告载体的影像数据样本，负样本是正样本中的影像数据样本中已经确定好的候选插入位置。
在上述步骤1052中，待训练的第二广告位置确定模型指的是还不能在目标广告载体中确定出候选插入位置的模型，只有待训练的第二广告位置确定模型经过训练样本进行大量的训练之后，并且训练结果达到了预设的训练精度，则待训练的第二广告位置确定模型才算是训练完成，进而，得到训练好的第二广告位置确定模型。待训练的第二广告位置确定模型可以是深度学习模型，如，Pix2Pix，Pix2PixHD，CycleGAN，图像分割等算法模型。不同的深度学习模型适用于不同的应用场景，图像分割算法适用于待融入的游戏内元素为简单的、不随时间变化的静态图像等情况。如游戏宣传标志、游戏代表性道具等。Pix2Pix，Pix2PixHD，CycleGAN这类算法适用于待融入的游戏内元素为复杂的、随时间变化的动态图像等情况。如游戏角色脸部、动态游戏场景等。
具体实施时，针对每一个视频训练样本，将正样本中的影像数据和负样本同时输入到待训练的第二广告位置确定模型中，将待训练的第二广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本进行对比，利用计算出的结果与负样本之间的差距对待训练的第二广告位置确定模型中的参数进行调整，只有待训练的第二广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本之间的差距达到预设精度后，第二广告位置确定模型才算是训练完成。
方式三：
目标广告载体是视频数据；第三广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
步骤1061，获取第三训练样本集合；第三训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
步骤1062，针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的文本数据作为正样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，对待训练的第三广告位置确定模型进行训练。
第三广告位置确定模型是广告位置确定模型中的一种，第三广告位置确定模型用于在视频数据中的文本数据中确定出目标广告的候选插入位置。文本数据指的是通过终端设备中播放出画面中出现的字幕所对应的数据。当目标广告载体是视频数据，采用第三广告位置确定模型可以在视频数据中的文本数据中确定候选插入位置。
在上述步骤1061中，第三训练样本集合中包括至少一个视频训练样本，视频训练样本中包括正样本和负样本，正样本是想要能够从中确定出候选插入位置的广告载体的文本数据，负样本是正样本中的文本数据中已经确定好的候选插入位置。
在上述步骤1062中，待训练的第三广告位置确定模型指的是还不能在目标广告载体中确定出候选插入位置的模型，只有待训练的第三广告位置确定模型经过训练样本进行大量的训练之后，并且训练结果达到了预设的训练精度，则待训练的第三广告位置确定模型才算是训练完成，进而，得到训练好的第三广告位置确定模型。待训练的第三广告位置确定模型可以是深度学习模型，如，长短期记忆网络、循环神经网络、卷积神经网络等算法模型。
具体实施时，针对每一个视频训练样本，将正样本中的文本数据和负样本同时输入到待训练的第三广告位置确定模型中，将待训练的第三广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本进行对比，利用计算出的结果与负样本之间的差距对待训练的第三广告位置确定模型中的参数进行调整，只有待训练的第三广告位置确定模型利用正样本计算出的结果与负样本之间的差距达到预设精度后，第三广告位置确定模型才算是训练完成。
为了能够更准确的给目标用户推荐目标用户感兴趣的目标广告，需要根据目标用户的用户画像对候选广告进行筛选，而用户画像是经过大量的历史数据总结出来的，用户画像是通过下入步骤确定的：
步骤107，获取目标用户的账号信息；
步骤108，根据账号信息查询目标用户的历史行为数据；
步骤109，根据历史行为数据，确定目标用户的用户画像。
在上述步骤107中，目标用户的账号信息指的是与目标用户相关联的账号所对应的信息，也就是，用同一个身份信息注册的账号对应的信息。账号信息可以包括以下信息中的任意一种或多种：游戏应用的账号信息、购物应用的账号信息、社交应用的账号信息和新闻应用的账号信息。其中，游戏应用的账号信息可以是目标用户所玩游戏对应的账号，如，目标用户玩的和平精英游戏对应的账号。购物应用的账号信息可以是目标用户网购时所用平台的账号，如，目标用户购买物品使用的淘宝账号。社交应用的账号信息可以是用户用于网上社交时在社交软件中所登录的账号，如，微博账号。新闻应用的账号信息可以是用户通过网络观看新闻时所用的软件的登录账号，如，网易新闻等登录账号。具体的，因为，目标用户的账号信息均是用目标用户的身份信息(如，身份证号)注册的，因此可以通过目标用户的身份信息来获取目标用户的账号信息。
在上述步骤108中，历史行为数据指的是在账号信息所登录的应用中目标用户所作的历史操作对应的数据，历史操作可以操作如下操作，如，网购平台中的购买操作、新闻软件中的关注操作、游戏过程中的交易操作等。
具体实施时，根据账号信息可以查询到该账号信息所对应的用户所作操作对应的历史行为数据。
在上述步骤109中，具体实施时，将历史行为数据进行分析，通过历史行为数据可以确定出目标用户感兴趣的信息，以及目标用户不感兴趣的信息，基于目标用户感兴趣的信息以及不感兴趣的信息生成目标用户的用户画像。
例如，在历史数据中，目标用户多次购买了飘柔的洗发水，在聊天软件中多次表达了不喜欢吃胡萝卜的言论，则可以确定目标用户喜欢飘柔的洗发水，以及不喜欢胡萝卜，则喜欢飘柔洗发水和不喜欢胡萝卜就是目标用户的用户画像。
虽然通过广告位置确定模型能够在目标广告载体中确定出多个候选广告位置，但是每一个候选广告位置并不适合展示所有的广告类型，因此，可以根据候选广告位置的可插入广告类型在候选插入位置中筛选出能够插入目标广告的目标广告位置，使得目标广告能够更清晰的展示出来。步骤S103包括：
步骤1031，在候选插入位置中筛选出与可插入广告类型包含目标广告的类型的候选插入位置；
步骤1032，将筛选出来的候选插入位置确定为目标广告在目标广告载体中的目标插入位置。
在上述步骤1031和步骤1032中，具体实施时，根据目标广告的类型在所有的候选插入位置中选择出可插入广告类型与目标广告的类型相匹配的候选插入位置，这样选择出来的可以插入目标广告的候选插入位置是更适合插入目标广告的位置，这样通过选择出来的候选插入位置展示目标广告的时候，目标广告会与候选插入位置更加融合，使得用户能在不经意间了解到目标广告的内容，减少了目标用户因为看到广告就直接忽略的情况，提高了目标广告的宣传力度。
针对不同的目标广告载体，目标广告的插入方式是不同的，因此，针对不同的目标广告载体的目标广告插入方式，本申请进行了详细描述：
方式一：目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据；步骤S103，包括：
步骤1033，将目标广告插入到虚拟对象数据中目标插入位置所对应的第一虚拟可插入对象处，得到插入目标广告的目标广告载体；第一虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟皮肤和虚拟道具。
在上述步骤1033中，第一虚拟可插入对象可以包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟皮肤和虚拟道具；其中，虚拟广告牌指的是在游戏场景中主要用于展示广告的位置，类似于显示生活中的广告牌。虚拟墙壁指的是游戏场景中组成虚拟建筑物的墙壁。虚拟皮肤指的是游戏场景中虚拟角色所穿戴的皮肤，比如，上衣、裤子等。虚拟道具指的是游戏场景中用于虚拟角色进行作战的道具，比如，手枪、炸弹等。
如图2所示，在游戏场景中包括一个建筑物，建筑物包含有墙壁，在墙壁中可以展示关于肯德基的广告。
方式二：目标广告载体为视频数据；步骤S103，包括：
步骤1034，针对视频数据中的影像数据，将目标广告插入到影像数据中目标插入位置所对应的第二虚拟可插入对象处，得到插入目标广告的目标广告载体，第二虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟桌子、虚拟旗帜、虚拟显示屏和虚拟人物。
在上述步骤1034中，第二虚拟可插入对象指的是影像数据的每一帧图中用于插入广告的对象。其中，虚拟广告牌指的是每帧图像中表示广告牌的图像。虚拟墙壁指的是每帧图像中表示墙壁的图像，虚拟桌子指的是每帧图像中表示桌子的图像，虚拟旗帜指的是每帧图像中表示旗帜的图像，虚拟显示屏指的是每帧图像中表示显示屏的图像，虚拟人物指的是每帧图像中表示人物的图像。
如图3所示，在视频数据中包括一面旗帜，通过在旗帜中添加麦当劳的广告图片来实现麦当劳广告的插入。
方式三：目标广告载体为视频数据，目标广告为文字广告；步骤S103，包括：
步骤1035，针对视频数据中的文本数据，将文字广告添加到文本数据中目标插入位置处；
步骤1036，针对视频数据中的语音数据，根据添加有文字广告的文本数据对语音数据进行调整，得到添加有文字广告的语音数据；
步骤1037，将添加有文字广告的文本数据和添加有文字广告的语音数据进行组合，得到添加有文字广告的目标广告载体。
在上述步骤1035中，文本数据只能添加文字广告，文字广告的目标插入位置是根据上下文之间的语义确定的，也可以是根据预设规则确定的，比如，将文本数据中的语气词替换成目标广告，则语气词所在的位置就是目标插入位置。
在上述步骤1036中，因为视频数据中文本数据是与语音数据相对应的，如果文本数据发生改变，而语音数据没有改变的话，会造成文本与语音不匹配的情况，降低了对用户的吸引力，因此，需要根据插入了目标广告的文本数据调整语音数据，使得语音数据也添加相对应的目标广告，进而使得语音数据和文本数据保持一致。根据文本数据对语音数据进行调整可以采用数字信号处理技术实现。
在上述步骤1037中，因为视频数据是文本数据、语音数据和影像数据共同组成的，所以，当文本数据发生改变时，需要语音数据进行相对应的改变，改变之后的文本数据和语音数据与影像数据进行融合，才能形成包含后目标广告的视频数据，也就是添加有文字广告的目标广告载体。
本申请实施例提供了一种插入广告的装置，如图4所示，包括：
画像确定模块401，用于根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与用户画像相匹配的目标广告；
计算模块402，用于将目标广告载体输入到与目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；
位置确定模块403，用于根据每个候选插入位置的可插入广告类型和目标广告的类型，确定目标广告在目标广告载体中的目标插入位置；
插入模块404，用于依据目标插入位置，在目标广告载体中插入目标广告。
可选的，目标广告包括以下广告中的任意一种或多种：
文字广告、图片广告和视频广告。
可选的，目标广告载体的展示方式是以下展示方式中的任意一种：
视频展示方式、游戏场景中的虚拟对象展示方式。
可选的，装置还包括：
第一获取模块，用于获取第一训练样本集合；第一训练样本集合中包括至少一个游戏训练样本；
第一训练模块，用于针对每一个游戏训练样本，将该游戏训练样本中的游戏场景中的虚拟对象数据作为正样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，将该游戏训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，对待训练的第一广告位置确定模型进行训练。
可选的，装置还包括：
第二获取模块，用于获取第二训练样本集合；第二训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
第二训练模块，用于针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的影像数据作为正样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，对待训练的第二广告位置确定模型进行训练。
可选的，装置还包括：
第三获取模块，用于获取第三训练样本集合；第三训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
第三训练模块，用于针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的文本数据作为正样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，对待训练的第三广告位置确定模型进行训练。
可选的，画像确定模块401，包括：
获取单元，用于获取目标用户的账号信息；
查询单元，用于根据账号信息查询目标用户的历史行为数据；
第一确定单元，用于根据历史行为数据，确定目标用户的用户画像。
可选的，账号信息包括以下信息中的任意一种或多种：
游戏应用的账号信息、购物应用的账号信息、社交应用的账号信息和新闻应用的账号信息。
可选的，位置确定模块403，包括：
筛选单元，用于在候选插入位置中筛选出与可插入广告类型包含目标广告的类型的候选插入位置；
第二确定单元，用于将筛选出来的候选插入位置确定为目标广告在目标广告载体中的目标插入位置。
可选的，插入模块404，包括：
第一插入单元，用于将目标广告插入到虚拟对象数据中目标插入位置所对应的第一虚拟可插入对象处，得到插入目标广告的目标广告载体；第一虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟皮肤和虚拟道具。
可选的，插入模块404，包括：
第二插入单元，用于针对视频数据中的影像数据，将目标广告插入到影像数据中目标插入位置所对应的第二虚拟可插入对象处，得到插入目标广告的目标广告载体，第二虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟桌子、虚拟旗帜、虚拟显示屏和虚拟人物。
可选的，插入模块404，包括：
第三插入单元，针对视频数据中的文本数据，将文字广告添加到文本数据中目标插入位置处；
添加单元，用于针对视频数据中的语音数据，根据添加有文字广告的文本数据对语音数据进行调整，得到添加有文字广告的语音数据；
组合单元，用于将添加有文字广告的文本数据和添加有文字广告的语音数据进行组合，得到添加有文字广告的目标广告载体。
对应于图1中的插入广告的方法，本申请实施例还提供了一种计算机设备500，如图5所示，该设备包括存储器501、处理器502及存储在该存储器501上并可在该处理器502上运行的计算机程序，其中，上述处理器502执行上述计算机程序时实现上述插入广告的方法。
具体地，上述存储器501和处理器502能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器502运行存储器501存储的计算机程序时，能够执行上述插入广告的方法，解决了现有技术中如何提高广告开发效率。
对应于图1中的插入广告的方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述插入广告的方法的步骤。
具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述插入广告的方法，解决了现有技术中如何提高广告开发效率的问题，本申请。通过与目标广告载体的展示方式相对应的广告位置确定模型，在目标广告载体中确定出可以插入广告的候选插入位置，这种确定候选插入位置的方式方便快捷，提高了确定候选插入位置的效率。根据候选插入位置的可插入广告类型确定出与目标广告相匹配的目标插入位置，将目标广告插入到目标广告载体中对应的目标插入位置中，可以使得目标广告的内容与目标广告载体所体现的内容更匹配，能够让目标用户更快速的了解目标广告，提高了目标广告的推广力度。本申请能够快速的在目标广告载体中确定出可以插入目标广告的目标插入位置，不需要技术人员一点一点的为每一个目标广告在目标广告载体中寻找目标插入位置，提高了目标广告向目标广告载体插入的插入效率。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
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，本申请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)执行本申请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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。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所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (13)
1.一种插入广告的方法，其特征在于，包括：
根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；其中，所述目标广告包括以下广告中的任意一种或多种：文字广告、图片广告和视频广告；
将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；其中，当目标广告载体为视频数据时，目标广告载体的展示方式为视频展示方式；当目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据时，目标广告载体的展示方式为游戏场景中的虚拟对象展示方式；
根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；
依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体是游戏场景中的虚拟对象数据；第一广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第一训练样本集合；所述第一训练样本集合中包括至少一个游戏训练样本；
针对每一个游戏训练样本，将该游戏训练样本中的游戏场景中的虚拟对象数据作为正样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，将该游戏训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第一广告位置确定模型，对所述待训练的第一广告位置确定模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体是视频数据；第二广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第二训练样本集合；所述第二训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的影像数据作为正样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第二广告位置确定模型，对所述待训练的第二广告位置确定模型进行训练。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体是视频数据；第三广告位置确定模型是通过如下步骤训练得到的：
获取第三训练样本集合；所述第三训练样本集合中包括至少一个视频训练样本；
针对每一个视频训练样本，将该视频训练样本中的文本数据作为正样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，将该视频训练样本中的广告插入位置作为负样本输入至待训练的第三广告位置确定模型，对所述待训练的第三广告位置确定模型进行训练。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户画像是通过下入步骤确定的：
获取所述目标用户的账号信息；
根据所述账号信息查询所述目标用户的历史行为数据；
根据所述历史行为数据，确定所述目标用户的用户画像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述账号信息包括以下信息中的任意一种或多种：
游戏应用的账号信息、购物应用的账号信息、社交应用的账号信息和新闻应用的账号信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置，包括：
在候选插入位置中筛选出与可插入广告类型包含所述目标广告的类型的候选插入位置；
将筛选出来的候选插入位置确定为所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
将所述目标广告插入到所述虚拟对象数据中所述目标插入位置所对应的第一虚拟可插入对象处，得到插入所述目标广告的所述目标广告载体；所述第一虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟皮肤和虚拟道具。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体为视频数据；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
针对所述视频数据中的影像数据，将所述目标广告插入到所述影像数据中所述目标插入位置所对应的第二虚拟可插入对象处，得到插入所述目标广告的所述目标广告载体，所述第二虚拟可插入对象包括以下对象中的任意一种或多种：虚拟广告牌、虚拟墙壁、虚拟桌子、虚拟旗帜、虚拟显示屏和虚拟人物。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告载体为视频数据，所述目标广告为文字广告；所述依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告，包括：
针对所述视频数据中的文本数据，将所述文字广告添加到所述文本数据中所述目标插入位置处；
针对所述视频数据中的语音数据，根据添加有所述文字广告的文本数据对所述语音数据进行调整，得到添加有所述文字广告的语音数据；
将所述添加有所述文字广告的文本数据和所述添加有所述文字广告的语音数据进行组合，得到添加有文字广告的目标广告载体。
11.一种插入广告的装置，其特征在于，包括：
匹配模块，用于根据目标用户的用户画像在候选广告中确定与所述用户画像相匹配的目标广告；其中，所述目标广告包括以下广告中的任意一种或多种：文字广告、图片广告和视频广告；
训练模块，用于将目标广告载体输入到与所述目标广告载体的展示方式相对应的训练完成的广告位置确定模型中，以得到目标广告载体中用于插入目标广告的候选插入位置；其中，当目标广告载体为视频数据时，目标广告载体的展示方式为视频展示方式；当目标广告载体为游戏场景中的虚拟对象数据时，目标广告载体的展示方式为游戏场景中的虚拟对象展示方式；
位置确定模块，用于根据每个候选插入位置的可插入广告类型和所述目标广告的类型，确定所述目标广告在所述目标广告载体中的目标插入位置；
插入模块，用于依据所述目标插入位置，在所述目标广告载体中插入所述目标广告。
12.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-10中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-10中任一项所述的方法的步骤。
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| Title |
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| 基于机器学习混合算法的APP广告转化率预测研究;赵杨;袁析妮;陈亚文;武立强;;数据分析与知识发现;20181125(11);6-13 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112085532A (zh) | 2020-12-15 |
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