CN113256337A - 商品广告投放控制方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种商品广告投放控制方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：采集待处理的目标图像；获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据；根据商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，目标用户为所述买方用户的子集，被表征为与其相应的买方用户预关联的设备特征码；将该商品对象与目标用户的对应关系数据转换为适于输出至广告投放接口的数据格式，以使广告投放接口接收后，将商品对象的广告信息投放至目标用户的设备特征码相对应的设备中。本申请通过设备特征码，实现了电商服务系统及广告服务系统之间的数据互通，精准和高效控制广告信息的投放。

Description

商品广告投放控制方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其是一种商品广告投放控制方法、 装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

现有技术中，电商服务方架设电商服务系统，各卖家在该系统支持下建设 独立交易站点，通过其独立交易站点独立运营电商服务。该电商服务系统拥有 并维护一个买方用户账号体系，该体系下的买方用户可以以同一身份访问该电 商服务系统所支持的独立交易站点，在各个独立交易站点中针对商品对象进行 交易活动而产生相应的交易数据，电商服务系统进而可以对买方用户的交易数 据进行数据挖掘获得各买方用户的偏好数据。同理，电商服务系统也能针对各 卖家上传的商品对象进行数据挖掘，获得商品对象的各种商品知识，构成相关 商品知识库。

受电商服务系统支持的一类卖家，被称为站群卖家，站群卖家惯常的运营 模式是通过同时运营多个独立交易站点来探索和培育其中最为成功的独立交易 站点，然后转向集中经营这些最为成功的独立交易站点。站群卖家为了达到探 索和培育最为成功的独立交易站点的目的，以往的做法是向各个第三方广告服 务商投放各个独立交易站点的广告，使潜在买方用户通过其广告信息而被引流 至相应的独立交易站点，经过一段时间以后，通过比较站群卖家的各个独立交 易站点的流量数据，便可确定哪些独立交易站点更适于长期运营，哪些可以关 闭或者冷处理等。

第三方广告服务商与本电商服务方的网络系统之间，尽管彼此均会针对自 身的用户建立相关账户体系，对自身的用户的行为数据进行数据挖掘，获知用 户偏好数据等，但是，由于两者彼此的用户数据是互相独立的，因此，电商服 务系统无法通过其内部买方用户相关的数据来决定将广告投放给广告服务商内 部的哪些访问用户，这就导致广告投放活动必然存在盲目的情况，站群卖家不 得不对其多个独立交易站点进行广告“海投”、“盲投”以测试引流效果，由 此使跨平台情况下的电商广告推送效率大大降低，而广告投放成本则高居不下。

发明内容

本申请的目的在于提供一种商品广告投放控制方法、装置、计算机设备及 存储介质。

为实现本申请的目的，采用如下技术方案：

适应本申请的目的之一而提出的一种商品广告投放控制方法，包括如下步 骤：

获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据， 所述商品特征数据包括由商品对象的商品知识所构成的商品知识数据及基于该 知识数据进行数据画像所形成的商品标签数据；

根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关 系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，所述用户特征数据包括注 册于该电商服务系统的买方用户在该电商服务系统所支持的独立交易站点中参 与商品对象交易活动而产生的用户偏好数据及根据该用户偏好数据进行数据画 像所形成的用户标签数据，所述目标用户为所述买方用户的子集，被表征为与 其相应的买方用户预关联的设备特征码；

将该商品对象与所述目标用户的对应关系数据转换为适于输出至广告投放 接口的数据格式，以使所述广告投放接口接收后，将该商品对象的广告信息投 放至所述目标用户的设备特征码相对应的设备中。

进一步的实施例中，获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对 象的商品特征数据的步骤中，包括如下步骤：

接收电商服务系统的独立交易站点所属的卖方用户提交的查询请求，从中 获得商品对象；

调用预设的商品数据画像接口，以对所获得的商品对象实施数据画像，以 获得其商品特征数据。

进一步的实施例中，调用预设的商品数据画像接口的步骤中，所述商品数 据画像接口执行如下步骤：

利用传参的商品对象获取该商品对象的关联商品信息；

结合该电商服务系统预积累的知识库及所述的关联商品信息，提取出该商 品对象的多个商品知识，构成该商品对象的商品知识数据；

利用该商品对象的商品知识数据包含的多个商品知识之间的关联关系，抽 象出适于描述该商品对象的一个或多个商品标签数据；

返回所述商品标签数据以响应该次调用。

进一步的实施例中，根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用 户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户的步 骤，包括：

将商品对象的商品特征数据和与买方用户相对应的用户特征数据共同馈入 至预设的匹配算法模型中进行向量化，该匹配算法模型被配置为适于依据所述 商品特征数据与所述用户特征数据的匹配关系为所述商品对象优选出相匹配的 部分目标用户；

由该匹配算法模型分别对所述商品特征数据和用户特征数据进行数据分 析，提取出两类数据各自的特征；

由该匹配算法模型根据相似度计算公式对所提取的两类数据的特征进行相 似度计算，确定用户特征数据与商品对象的商品特征数据相似度符合预定目标 的部分目标用户。

进一步的实施例中，所述匹配算法模型为DSSM双塔模型，即深度语义匹 配模型。

进一步的实施例中，还包括如下后续步骤：

响应用户控制指令，向所述广告投放接口提交格式化后的所述对应关系数 据，获取广告投放接口返回的广告投放配置页面的跳转链接；

将所述跳转链接推送给提供待投放广告的商品对象的独立交易站点所属的 卖方用户以使其进入广告投放配置页面。

较佳的实施例中，所述广告投放接口由独立于所述电商服务系统之外的广 告服务系统所开放。

适应本申请的目的而提出的一种商品广告投放控制装置，其包括：

商品特征数据获取模块，用于获取电商服务系统独立交易站点待投放广告 的商品对象的商品特征数据，所述商品特征数据包括由商品对象的商品知识所 构成的商品知识数据及基于该知识数据进行数据画像所形成的商品标签数据；

目标用户确定模块，用于根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放 的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户， 所述用户特征数据包括注册于该电商服务系统的买方用户在该电商服务系统所 支持的独立交易站点中参与商品对象交易活动而产生的用户偏好数据及根据该 用户偏好数据进行数据画像所形成的用户标签数据，所述目标用户为所述买方 用户的子集，被表征为与其相应的买方用户预关联的设备特征码；

数据格式转换模块，用于将该商品对象与所述目标用户的对应关系数据转 换为适于输出至广告投放接口的数据格式，以使所述广告投放接口接收后，将 该商品对象的广告信息投放至所述目标用户的设备特征码相对应的设备中。

进一步的实施例中，所述目标用户确定模块包括：

数据向量化单元，用于将商品对象的商品特征数据和与买方用户相对应的 用户特征数据共同馈入至预设的匹配算法模型中进行向量化，该匹配算法模型 被配置为适于依据所述商品特征数据与所述用户特征数据的匹配关系为所述商 品对象优选出相匹配的部分目标用户；

数据分析单元，用于由该匹配算法模型分别对所述商品特征数据和用户特 征数据进行数据分析，提取出两类数据各自的特征；

相似度计算单元，用于由该匹配算法模型根据相似度计算公式对所提取的 两类数据的特征进行相似度计算，确定用户特征数据与商品对象的商品特征数 据相似度符合预定目标的部分目标用户。

为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和 处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处 理器执行时，使得所述处理器执行上述所述商品广告投放控制方法的步骤。

为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存 储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处 理器执行上述所述商品广告投放控制方法的步骤。

本发明实施例的有益效果是：

本申请通过技术改进提出了一种新型的广告信息投放系统，该系统通过为 商品对象的广告信息匹配相应的买家用户终端设备，并将广告信息投放至买家 用户终端设备中存在的可进行广告投放的应用程序中，有效地扩大广告信息的 投放范围，提升了广告信息的曝光度，进而提升了商品的销售量。

本申请首先获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品 特征数据，并根据该商品特征数据与所述电商服务系统所开发的用户特征数据 进行适于接收所述商品对象的广告信息的目标用户的匹配，该目标用户中包含 多个买家用户的设备特征码，最后通过将商品对象与其目标用户的对应关系数 据转换为适于广告投放接口的数据格式提交至该广告投放接口中进行设备维度 的广告信息投放。

由此可见，本申请通过为待投放的广告信息匹配出适于其进行投放的买家 用户的设备特征码，将广告信息投放至商品对象的目标买家用户的终端设备中， 因现实中用户访问互联网时所使用的终端设备具有唯一性，因此，在电商服务 系统与广告服务系统中使用同一设备特征码进行的访问者，尽管其在两个系统 中的用户名称不同，但通常是事实上的同一使用者，也即事实上为同一用户， 因此，设备特征码实现了两个系统的桥梁和沟通作用，使电商服务系统可以根 据内部数据决定广告服务系统将广告信息投放给哪些具体用户，有效地扩大了 广告的投放范围，提升广告投放效率，且提高了商品的曝光度，实现精准和高 效的广告推送控制效果。

另外，本申请为站群卖家提供了新型的广告投放策略，通过为站群卖家匹 配其所需进行广告投放的商品的目标买家用户的终端设备，可使站群卖家了解 该些买家用户的终端设备中所存在的电商应用程序，确定适用于投放该商品广 告的电商平台，从而指定相应的广告投放策略，提升商品的广告投放命中率， 进而提升广告的转化率，有效地提升商品的销售量。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将 变得明显和容易理解，其中：

图1为实施本申请的技术方案相关的一种典型的网络部署架构示意图；

图2为本申请的商品广告投放控制方法的典型实施例的流程示意图；

图3为图2中步骤S11的具体步骤所形成的流程示意图；

图4为图3中步骤S112的具体步骤所形成的流程示意图；

图5为图2中步骤S12的具体步骤所形成的流程示意图；

图6为本申请的相似度计算公式的表达式的示意图；

图7为本申请的商品广告投放控制方法的一种实施例中由其所添加的后续 步骤所构成的流程示意图；

图8为本申请的商品广告投放控制装置的典型实施例的原理框图；

图9为本申请一个实施例的计算机设备的基本结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自 始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元 件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能 解释为对本申请的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、 “一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申 请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元 件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操 作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接” 到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。 此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使 用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部 组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包 括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理 解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理 解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特 定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“客户端”、“终端”、“终 端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收 器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，进 行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他诸如个 人计算机、平板电脑之类的通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或 没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(PersonalCommunications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能 力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、 寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或 其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他 设备。这里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”可以是便携式、可 运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为 在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这 里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终 端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动 互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机 顶盒等设备。

本申请所称的“服务器”、“客户端”、“服务节点”等名称所指向的硬 件，本质上是具备个人计算机等效能力的电子设备，为具有中央处理器(包括 运算器和控制器)、存储器、输入设备以及输出设备等冯诺依曼原理所揭示的 必要构件的硬件装置，计算机程序存储于其存储器中，中央处理器将存储在外 存中的程序调入内存中运行，执行程序中的指令，与输入输出设备交互，借此 完成特定的功能。

需要指出的是，本申请所称的“服务器”这一概念，同理也可扩展到适用 于服务器机群的情况。依据本领域技术人员所理解的网络部署原理，所述各服 务器应是逻辑上的划分，在物理空间上，这些服务器既可以是互相独立但可通 过接口调用的，也可以是集成到一台物理计算机或一套计算机机群的。本领域 技术人员应当理解这一变通，而不应以此约束本申请的网络部署方式的实施方 式。

请参阅图1，本申请相关技术方案实施时所需的硬件基础可按图中所示的架 构进行部署。本申请所称服务器80部署在云端，作为一个业务服务器，其可以 负责进一步连接起相关数据服务器以及其他提供相关支持的服务器等，以此构 成逻辑上相关联的服务机群，来为相关的终端设备例如图中所示的智能手机81 和个人计算机82或者第三方服务器(未图示)提供服务。所述的智能手机和个 人计算机均可通过公知的网络接入方式接入互联网，与云端的服务器80建立数 据通信链路，以便运行所述服务器所提供的服务相关的终端应用程序。

对于服务器而言，所述的应用程序通常会被构建为服务进程，开放相应的 程序接口，供各种终端设备上运行的应用程序进行远程调用，本申请中适于运 行于服务器的相关技术方案，便可以此种方式实现于服务器中。

所述的应用程序，是指运行于服务器或终端设备上的应用程序，这一应用 程序采用编程的方式实现了本申请的相关技术方案，其程序代码可被以计算机 可执行指令的形式保存于计算机能识别的非易失性存储介质中，并被中央处理 器调入内存中运行，通过该应用程序在计算机的运行而构造出本申请的相关装 置。

对于服务器而言，所述的应用程序通常会被构建为服务进程，开放相应的 程序接口，供各种终端设备上运行的应用程序进行远程调用，本申请中适于运 行于服务器的相关技术方案，便可以此种方式实现于服务器中。

对时下流行的各类终端设备而言，特别是平板、手机之类的移动设备，通 常都内置配备有摄像头之类的摄像设备，或者个人计算机也可外置接入所述的 摄像设备，理论上，本申请的终端设备的应用程序对于这些情况下的摄像设备 均可实现调用。

本申请中适于在终端设备实现的技术方案也可以被编程内置于提供电商交 易的应用程序中，作为其一部分扩展功能。所述的电商交易，是指一种基于前 述的网络部署交媾所显示的线上交易服务。

本领域技术人员对此应当知晓：本申请的各种方法，虽然基于相同的概念 而进行描述而使其彼此间呈现共通性，但是，除非特别说明，否则这些方法都 是可以独立执行的。同理，对于本申请所揭示的各个实施例而言，均基于同一 发明构思而提出，因此，对于相同表述的概念，以及尽管概念表述不同但仅是 为了方便而适当变换的概念，应被等同理解。

请参阅图2，本申请的一种商品广告投放控制方法，在其典型实施例中，其 包括如下步骤：

步骤S11，获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特 征数据，所述商品特征数据包括由商品对象的商品知识所构成的商品知识数据 及基于该知识数据进行数据画像所形成的商品标签数据：

服务器获取所述电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的所述 商品特征数据，该商品特征数据包含由所述商品对象的商品知识所构成的所述 商品知识数据库及基于该商品知识数据库进行数据花销所形成的所述商品标签 数据。

所述商品对象是指由卖家用户所提交的用于进行广告投放的商品对象，服 务器响应所述电商服务系统的独立交易站点所属的卖家用户提交的所述商品对 象，从储存多个商品特征数据的数据库中获取该商品对象相对应的商品特征信 数据。

所述商品知识数据一般具有多个所述商品知识，以便通过多个所述商品知 识，更具体及全面的描述与该些知识相关联的商品对象，精确地确定所述商品 对象投放广告所针对的目标用户，所述商品知识数据由服务器预先根据所述商 品对象的多个所述商品知识所构成，以便通过多个所述商品知识，更具体及全 面的描述与该些数据相关联的商品对象，各所述商品知识用于用于表征商品对 象的品牌的品牌知识，表征商品对象的类别的类别知识及用于表征商品对象的 品类的品类知识等等，其由服务器预先根据所述商品对象的关联商品信息，从 电商服务系统预积累的知识库中提取所得，所述知识库是指用于储存将通过人 收集、爬虫铺抓及算法挖掘所获取商品信息进行提取所确定的多种商品对象的所述商品知识的数据库，所述关联商品信息是指用于表征与所述商品对象相关 联的商品对象的信息，例如，当所述商品对象为家具类型的商品对象时，其相 对应的所述关联商品信息将包含多个家具类型为商品对象的信息。

所述商品标签数据用于描述商品对象的目标买家用户群体，服务器根据所 述商品对象相关联的多个所述商品知识数据之间的关联关系，抽象出适于描述 该商品对象的目标买家用户群体的一个或多个所述商品标签数据，所述商品标 签数据适应于其目标买家用户群体而进行分类，例如，当所述商品对象为自动 铅笔时，其相对应的多个所述商品知识数据中存在商品类别为文具的商品知识 数据，其相对应的所述商品标签数据一般包含身份为学生的商品标签数据、身 份为文员的商品标签数据、身份为老师的商品标签数据及身份为画家的商品标 签数据等与文件相关联的目标买家用户的所述商品数据。

一种实施例中，请参阅图3，服务器获取电商服务系统独立交易站点待投放 广告的商品对象的商品特征数据的实施方式，其包括如下具体步骤：

步骤S111，接收电商服务系统的独立交易站点所属的卖方用户提交的查询 请求，从中获得商品对象：

服务器接收电商系统的独立交易站点所属的所述卖法用户提交的查询请求，响应该查询请求，并确定该查询请求所指定的所述商品对象。

所述的电商服务系统的独立交易站点是指与服务器建立数据通信链路的所 述独立交易站点的业务服务器，所述业务服务器通过预设接口，将其站点所属 的卖家用户所提交的查询请求推送至服务器中，以便服务器为该查询请求中指 定的商品对象匹配相应的目标用户，并将该目标用户的对应关系数据推送至所 述卖家用户中。

步骤S112，调用预设的商品数据画像接口，以对所获得的商品对象实施数 据画像，以获得其商品特征数据：

服务器调用预设的所述商品数据画像接口，以对所述商品对象实施所述数 据画像，获取该商品对象相对应的所述商品特征数据。

服务器通过调用所述商品数据画像接口，从本地或其他服务器中获取所述 商品对象的相关数据，根据该些数据对所述商品对象实施所述数据画像，获取 该商品对象相对应的所述商品特征数据，请参考图4，服务器实施所述数据画像 的具体实施步骤如下：

步骤S1121，利用传参的商品对象获取该商品对象的关联商品信息：

服务器通过调用所述的商品数据画像接口，从本地或其他服务器中获取所 述商品对象的所述关联商品信息。

所述的关联商品信息是指用于表征与所述查询请求相关联的商品对象的商 品对象的信息，服务器可根据所述关联商品信息，从电商服务系统预积累的知 识库中提取所述商品对象相对应的所述商品知识。

步骤S1122，结合该电商服务系统预积累的知识库及所述的关联商品信息， 提取出该商品对象的多个商品知识，构成该商品对象的商品知识数据：

服务器调用所述电商服务系统预积累的知识库，从该知识库中查询与所述 关联商品信息相对应的一个或多个商品知识，并将所提取的该些商品知识构成 所述商品对象的所述商品知识数据。

服务器通过所述商品数据画像接口，从所述电商服务系统中获取所述知识 库，所述知识库由电商服务系统通过人工、爬虫或算法等挖掘方式所获取的多 种类型的商品所属商品知识，以便服务器根据所述关联商品信息，从该知识库 中提取与所述查询请求所指定的商品对象相对应的多个商品知识，并将该些商 品知识构成该视频对象的所述商品知识数据。

具体的，当所述商品对象为某品牌的篮球时，该商品对象的所述关联商品 信息将表征为篮球商品，服务器将从所述知识库中提取关于篮球商品的多个所 述商品知识，例如，商品类别为文体类别的商品知识及商品品牌为运动品牌的 商品知识等等。

步骤S1123，利用该商品对象的商品知识数据包含的多个商品知识之间的关 联关系，抽象出适于描述该商品对象的一个或多个商品标签数据：

服务器通过调用相应的抽象算法，例如分治法等本领域技术人员已知的抽 象算法，以计算所述商品对象的商品知识数据中包含的多个所述商品知识之间 的联系关系，抽象出适于该视频对象的一个或多个所述商品标签数据。

具体的，例如当所述商品对象为某品牌篮球时，其所述商品知识数据中一 般包含类别知识为文体类别的商品知识及商品品牌为运动品牌的商品知识，服 务器使用抽象算法对文体类别的商品知识及运动品牌的商品知识进行抽象处 理，抽象出该商品对象的所述商品标签数据一般包含目标买家用户为学生的商 品标签数据、目标买家用户为运动一族的商品标签数据及目标买家用户为篮球 爱好者的商品标签数据等。

步骤S1124，返回所述商品标签数据以响应该次调用：

服务器返回所述商品对象的商品标签数据，以完成响应该次所述商品数据 画像接口。

步骤S12，根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据 的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，所述用户特征数 据包括注册于该电商服务系统的买方用户在该电商服务系统所支持的独立交易 站点中参与商品对象交易活动而产生的用户偏好数据及根据该用户偏好数据进 行数据画像所形成的用户标签数据，所述目标用户为所述买方用户的子集，被 表征为与其相应的买方用户预关联的设备特征码：

服务器根据所述商品特征数据及所述商品服务系统所开放的用户特征数据 的匹配过确定适于接收该商品对象的广告信息的一个或多个所述目标用户。

所述的用户特征数据为所述电商服务系统中已进行注册的一个或多个买方 用户的所述用户偏好数据及用户标签数据，所述的用户偏好数据是指所述买房 用户在该电商服务系统所支持的独立交易站中参与一个或多个商品对象的交易 活动所产生的数据，所述用户标签数据是指根据所述用户特征数据进行数据画 像处理所形成的数据，其用于表征该电商服务平台中各买家用户的画像标签， 例如，若所述用户偏好数据表征买家用户购买的商品对象为文体类别的商品对 象时，根据该用户编好数据进行所述数据画像所形成的用户标签数据将被用于 表征热爱体育的买家用户。

一种实施例中，所述用户偏好数据除了包含买家用户进行商品对象的交易 活动所产生的数据外，其还包含了买家用户在所述电商服务系统中的个人特征 信息，该个人特征信息用于表征买家用户的职业、年龄、性别及地区等个人信 息，以便根据所述用户偏好数据进行数据画像处理所产生的用户标签数据更为 多样化，使所述用户标签数据可用于表征买家用户的职业、年龄、性别及地区 等，使服务器据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的 匹配关系确定适于接收所述商品对象的广告信息的目标用户时，所述目标用户 更为多样，提升所述商品对象的广告投放的精确性。

所述目标用户用于表征相应的买家用户在所述电商服务系统中预关联的设 备特征码，以便后续的所述商品对象的广告信息投放中，可将所述广告信息投 放至所述目标用户相对应的终端设备中，使广告投放系统投放广告时，可将广 告信息投放至买家用户的终端设备中已安装的应用程序中，不局限于仅在所述 电商服务系统相对应的应用程序中进行投放，实现大范围的广告投放。

所述目标用户为所述买方用户的子集，即服务器据所述商品特征数据与该 电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收所述商品对象的 广告信息的所述目标用户一般为多个用户。

所述广告信息是指用于表征相应的商品对象的广告信息，其被投放至所述 目标用户相对应的终端设备时，在相应的应用程序中可表现为图像信息、视频 信息或文字信息等可视化表现形式，或者将相应的商品对象的跳转链接进行输 出，使所述目标用户通过所述广告信息的可视化表现或通过所述跳转链接进入 相应的商品对象的商品页面中，以了解所述广告信息相对应的商品对象。

具体的，请参考图5，关于根据所述商品特征数据与所述电商服务系统所开 放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户 的实施方式，其具体实施步骤如下：

步骤S121，将商品对象的商品特征数据和与买方用户相对应的用户特征数 据共同馈入至预设的匹配算法模型中进行向量化，该匹配算法模型被配置为适 于依据所述商品特征数据与所述用户特征数据的匹配关系为所述商品对象优选 出相匹配的部分目标用户：

服务器将所述商品对象的商品特征数据及所述用户特征数据共同馈入职预 设的所述匹配算法模型中进行向量化处理。

所述的匹配算法模型被配置为适用于依据所述商品特征数据及所述用户特 征数据的匹配关系，为该视频特征数据相对应的商品对象优选出相匹配的一个 或多个所述目标用户。

本步骤中，服务器调用所述匹配算法模型中的输入层进行文本向量化，将 所述商品特征数据中包含的所述商品知识数据和商品标签数据及所述用户特征 数据包含的所述用户偏好数据和用户标签数据进行文本向量化映射到低维向量 空间转化成文本向量，以供该模型中的深度学习网络(NN、CNN或RNN等深 度学习网络)进行训练。

当所述商品特征数据及用户特征数据为中文文本时，需预先对该些中文文 本进行分词处理后再进行向量化处理，可使用的jieba或者北大pkuseg等分词 器进行分词。

一种实施例中，所述匹配算法模型为DSSM双塔模型，即深度语义匹配模 型，其最大的特点是效果不错并且对工业界十分友好，被各大电商平台广泛应 用于广告投放系统中进行所述商品对象与买家用户的匹配处理，本领域技术人 员可根据实际应用场景，使用其他的匹配算法模型进行所述匹配处理，例如， CNN-DSSM、LSTM-DSSM等模型，恕不赘述。

步骤S122，由该匹配算法模型分别对所述商品特征数据和用户特征数据进 行数据分析，提取出两类数据各自的特征：

所述匹配算法模型完成所述商品特征数据和用户特征数据的向量化处理 后，将分别对所述商品特征数据和用户特征数据进行所述数据分析，以提取出 所述商品特征数据和用户特征数据各自对应的特征。

具体的，本步骤实施所述匹配算法模型的表示层，其根据所述商品特征数 据和用户特征数据的各自相对应的向量化文本，分别对两类数据的向量化文本 进行所述数据分析，例如，通过将所述商品特征数据中已完成向量化处理的所 述商品知识数据及商品标签数据的文本向量进行所述数据分析，提取出该商品 特征数据相对应的低维向量数据作为其所述特征，相对应，对所述用户特征数 据中已完成向量化处理的所述用户偏好数据及用户标签数据进行所述数据分 析，提取出该用户特征数据的低维向量数据作为其所述特征；所述特征一般是 指embedding数据，embedding数据是指用一个低维的向量表示一个物体，可以 是一个商品或一个用户等，所述匹配算法模型通过对所述商品特征数据和用户 特征数据进行所述数据分析，可提取出两类数据各自的embedding数据，以便 后续使用该些embedding数据进行两类数据的相似度计算。

通过所述数据分析，所提取的所述商品特征数据及用户特征数据各自对应 的特征的数量一般为多个，以便后续进行相似度计算时，确定的所述目标用户 中相应的买家用户类型更具多样性。

步骤S123，由该匹配算法模型根据相似度计算公式对所提取的两类数据的 特征进行相似度计算，确定用户特征数据与商品对象的商品特征数据相似度符 合预定目标的部分目标用户：

所述匹配算法模型根据所述相似度计算公式，进行所述相似度计算，以计 算所述商品特征数据及用户特征数据各自的所述特征之间的相似度，将所述用 户特征数据中指向的用户中与所述商品对象的商品特征数据相似度符合所述预 定目标的买家用户确定为该商品对象的所述目标用户。

本步骤实施所述匹配算法模型的匹配层，该匹配算法模型使用的相似度计 算公式一般为余弦相似度计算公式，通过所述商品特征数据及用户特征数据各 自的所述特征(embedding数据)代入至所述余弦相似度计算公式中进行计算， 确定所述目标用户；具体的，请参考6，可选择使用表达式为如图6所示的余弦 计算公式进行所述相似度计算，例如，将所述商品特征数据的某一特征 (embedding数据)作为A，将所述用户特征数据的某一特征(embedding数据)作为B，并根据表达式计算A和B的相似度，以此类推，直至计算完所述商品 特征数据与用户特征数据的所有特征之间的相似度为止，将相似度符合所述预 定目标的一个或多个B所指向的买家用户相关联的所述设备特征码构成为所述 商品对象的所述目标用户。

所述的预设目标一般设置在50-70％的范围内，以提升所述商品对象的广告 信息的投放精确率，同时是广告信息可投放至潜在的买家用户的终端设备中。

步骤S13，将该商品对象与所述目标用户的对应关系数据转换为适于输出至 广告投放接口的数据格式，以使所述广告投放接口接收后，将该商品对象的广 告信息投放至所述目标用户的设备特征码相对应的设备中：

服务器将所述商品对象及目标用户中双方对应关系数据转换为适于输出至 所述广告投放接口的数据格式，所述关系数据中指定了所述商品对象的广告信 息的投放终端设备，服务器将所述商品对象及该商品对象所确定的目标用户中 的多个设备特征码进行封装，生成所述对应关系数据，并将该对应关系数据转 换为适用于输出至所述广告投放接口的所述数据格式后推送至该各个投放接口 中，以便所述广告投放接口接收到该数据格式的所述对应关系数据后，将该对 应关系数据所指定的商品对象的广告信息投放至该关系数据所指定的目标用户 的设备特征码相对应的设备中。

所述广告投放接口一般由广告服务系统所开放，该广告服务系统通过所述 广告投放接口接收到服务器提交的所述对应关系数据，根据该对应关系数据， 进行该数据所指定的商品对象的广告信息投放操作。

一种实施例中，服务器中存储着多个所述广告投放接口，以便服务器将所 述对应关系数据进行适配于各广告投放接口的格式化处理，并将该些数据提交 至对应的广告投放接口中，以使所述商品对象的广告信息可投放至更多的买家 用户的终端设备中，扩大广告信息的投放范围，以提升广告信息的曝光度。

以上的典型实施例及其变化实施例充分揭示了本申请的商品广告投放控制 方法的实施方案，但是，仍可通过对一些技术手段的变换和扩增而演绎出该方 法的多种变化实施例，如下概要说明其他实施例：

一种实施例中，请参阅图7，本方法还包括如下后置步骤：

步骤S14，响应用户控制指令，向所述广告投放接口提交格式化后的所述对 应关系数据，获取广告投放接口返回的广告投放配置页面的跳转链接：

服务器响应所述用户控制指令，确定该用户操控指令所指定的商品对象， 为该商品对象执行所述目标用户的匹配或从相应的数据库中获取该商品对象的 所述目标用户，并将该商品对象与该目标用户的对应关系数据执行所述格式化 操作，将该对应关系数据转换为所述数据格式提交至所述广告投放接口，以便 所述广告投放接口所属的广告系统服务接收到该对应关系数据后，根据该对应 关系数据中所指定的所述商品对象及目标用户，生成用于配置该商品对象的广 告信息投放策略的所述广告投放配置页面的跳转链接，并将该广告投放配置页 面提交至所述广告投放接口，以便服务器通过该广告投放接口获取所述跳转链 接。

所述的广告投放配置页面中输出显示所述用户控制指令所指定的商品对象 的目标用户，该用户控制指令所属的卖方用户可通过该广告投放配置页面，选 定所述目标用户中一个或多个设备特征码所对应的买家用户的终端设备，实施 所述商品对象的广告信息的投放。

一种实施例中，所述广告投放接口由独立于所述电商服务系统之外的广告 服务系统所开放，该广告服务系统一般为与所述电商服务系统处于合作状态的 广告投放平台所属，所述电商服务系统通过将商品对象的广告信息投放通过广 告投放系统,提升广告信息的投放效率，进而提升商品对象的曝光度。

步骤S15，将所述跳转链接推送给提供待投放广告的商品对象的独立交易站 点所属的卖方用户以使其进入广告投放配置页面：

服务器将所述跳转链接推送至所述用户控制指令所属的买家用户的客户端 中，以便该买家用户通过所述调整链接进入所述广告投放配置页面，制定所述 用户控制指令所指定的商品对象的广告信息的相应的投放策略。

进一步，可以通过将上述各实施例所揭示的方法中的各个步骤进行功能化， 构造出本申请的一种商品广告投放控制装置，按照这一思路，请参阅图8，商品 广告投放控制方法的一个典型实施例中，该装置包括：商品特征数据获取模块 11、目标用户确定模块12及数据格式转换模块13，其中，适应本申请的目的而 提出的一种商品广告投放控制装置，其包括：商品特征数据获取模块11，用于 获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据，所述 商品特征数据包括由商品对象的商品知识所构成的商品知识数据及基于该知识 数据进行数据画像所形成的商品标签数据；目标用户确定模块12，用于根据所 述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，所述用户特征数据包括注册于该电商 服务系统的买方用户在该电商服务系统所支持的独立交易站点中参与商品对象 交易活动而产生的用户偏好数据及根据该用户偏好数据进行数据画像所形成的 用户标签数据，所述目标用户为所述买方用户的子集，被表征为与其相应的买 方用户预关联的设备特征码；数据格式转换模块13，用于将该商品对象与所述 目标用户的对应关系数据转换为适于输出至广告投放接口的数据格式，以使所 述广告投放接口接收后，将该商品对象的广告信息投放至所述目标用户的设备 特征码相对应的设备中。

一种实施例中，所述目标用户确定模块12包括：数据向量化单元，用于将 商品对象的商品特征数据和与买方用户相对应的用户特征数据共同馈入至预设 的匹配算法模型中进行向量化，该匹配算法模型被配置为适于依据所述商品特 征数据与所述用户特征数据的匹配关系为所述商品对象优选出相匹配的部分目 标用户；数据分析单元，用于由该匹配算法模型分别对所述商品特征数据和用 户特征数据进行数据分析，提取出两类数据各自的特征；相似度计算单元，用 于由该匹配算法模型根据相似度计算公式对所提取的两类数据的特征进行相似 度计算，确定用户特征数据与商品对象的商品特征数据相似度符合预定目标的 部分目标用户。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，用于运行根 据所述商品广告投放控制/输出方法所实现的计算机程序。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。

如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。该计算机设备包括通过系统 总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机 设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库 中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器 实现一种商品广告投放控制方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制 能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机 可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种商品广 告投放控制方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框 图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机 设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不 同的部件布置。

本实施方式中处理器用于执行本发明的商品广告投放控制/输出装置中的各 个模块/子模块的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类 数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存 储器存储有商品广告投放控制/输出装置中执行所有模块/子模块所需的程序代 码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

本申请还提供一种非易失性存储介质，所述的商品广告投放控制方法被编 写成计算机程序，以计算机可读指令的形式存储于该存储介质中，计算机可读 指令被一个或多个处理器执行时，意味着该程序在计算机中的运行，由此使得 一个或多个处理器执行上述任一实施例商品广告投放控制方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计 算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流 程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory， ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

综上所述，本申请通过技术改进提出了一种新型的广告信息投放系统，该 系统通过为商品对象的广告信息匹配相应的买家用户终端设备，并将广告信息 投放至买家用户终端设备中存在的可进行广告投放的应用程序中，有效地扩大 广告信息的投放范围，提升了广告信息的曝光度，进而提升了商品的销售量。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示， 但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的 说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而 且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这 些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执 行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子 步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本技术领域技术人员可以理解，本申请中已经讨论过的各种操作、方法、 流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有 本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可 以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与 本申请中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、 更改、重排、分解、组合或删除。

以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种商品广告投放控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据，所述商品特征数据包括由商品对象的商品知识所构成的商品知识数据及基于该知识数据进行数据画像所形成的商品标签数据；

根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，所述用户特征数据包括注册于该电商服务系统的买方用户在该电商服务系统所支持的独立交易站点中参与商品对象交易活动而产生的用户偏好数据及根据该用户偏好数据进行数据画像所形成的用户标签数据，所述目标用户为所述买方用户的子集，被表征为与其相应的买方用户预关联的设备特征码；

将该商品对象与所述目标用户的对应关系数据转换为适于输出至广告投放接口的数据格式，以使所述广告投放接口接收后，将该商品对象的广告信息投放至所述目标用户的设备特征码相对应的设备中。

2.根据权利要求1所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据的步骤中，包括如下步骤：

接收电商服务系统的独立交易站点所属的卖方用户提交的查询请求，从中获得商品对象；

调用预设的商品数据画像接口，以对所获得的商品对象实施数据画像，以获得其商品特征数据。

3.根据权利要求2所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，调用预设的商品数据画像接口的步骤中，所述商品数据画像接口执行如下步骤：

利用传参的商品对象获取该商品对象的关联商品信息；

结合该电商服务系统预积累的知识库及所述的关联商品信息，提取出该商品对象的多个商品知识，构成该商品对象的商品知识数据；

利用该商品对象的商品知识数据包含的多个商品知识之间的关联关系，抽象出适于描述该商品对象的一个或多个商品标签数据；

返回所述商品标签数据以响应该次调用。

4.根据权利要求1所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户的步骤，包括：

将商品对象的商品特征数据和与买方用户相对应的用户特征数据共同馈入至预设的匹配算法模型中进行向量化，该匹配算法模型被配置为适于依据所述商品特征数据与所述用户特征数据的匹配关系为所述商品对象优选出相匹配的部分目标用户；

由该匹配算法模型分别对所述商品特征数据和用户特征数据进行数据分析，提取出两类数据各自的特征；

由该匹配算法模型根据相似度计算公式对所提取的两类数据的特征进行相似度计算，确定用户特征数据与商品对象的商品特征数据相似度符合预定目标的部分目标用户。

5.根据权利要求4所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，所述匹配算法模型为DSSM双塔模型，即深度语义匹配模型。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，还包括如下后续步骤：

响应用户控制指令，向所述广告投放接口提交格式化后的所述对应关系数据，获取广告投放接口返回的广告投放配置页面的跳转链接；

将所述跳转链接推送给提供待投放广告的商品对象的独立交易站点所属的卖方用户以使其进入广告投放配置页面。

7.根据权利要求6所述的商品广告投放控制方法，其特征在于，所述广告投放接口由独立于所述电商服务系统之外的广告服务系统所开放。

8.一种商品广告投放控制装置，其特征在于，包括：

商品特征数据获取模块，用于获取电商服务系统独立交易站点待投放广告的商品对象的商品特征数据，所述商品特征数据包括由商品对象的商品知识所构成的商品知识数据及基于该知识数据进行数据画像所形成的商品标签数据；

目标用户确定模块，用于根据所述商品特征数据与该电商服务系统所开放的用户特征数据的匹配关系确定适于接收该商品对象的广告信息的目标用户，所述用户特征数据包括注册于该电商服务系统的买方用户在该电商服务系统所支持的独立交易站点中参与商品对象交易活动而产生的用户偏好数据及根据该用户偏好数据进行数据画像所形成的用户标签数据，所述目标用户为所述买方用户的子集，被表征为与其相应的买方用户预关联的设备特征码；

数据格式转换模块，用于将该商品对象与所述目标用户的对应关系数据转换为适于输出至广告投放接口的数据格式，以使所述广告投放接口接收后，将该商品对象的广告信息投放至所述目标用户的设备特征码相对应的设备中。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述商品广告投放控制方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述商品广告投放控制方法的步骤。

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