CN113450131A - 内容投放控制方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请是关于一种内容投放控制方法、装置及设备。该内容投放控制方法，包括：获取广告当前的日消耗率；获取广告历史的日消耗率；根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则；根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。本申请方案，能够更准确分析广告预算消耗及控制投放，提高广告投放效果。
Description
技术领域
本申请涉及移动互联网技术领域，尤其涉及一种内容投放控制方法、装置及设备。
背景技术
目前，商家都会通过各种平台发布内容来进行宣传，例如通过平台发布广告等。发布广告的商家可以称为广告主，广告主通过广告投放平台选择自己的商品并设置广告预算进行投放。
相关技术中，平台一般是采用贪心算法进行投放，每次选中CTR(Click-Through-Rate，点击通过率)最高的广告播放，直到该广告的每日预算用完为止。但是，这种方法会迅速消耗完广告预算，导致广告早期预算耗尽，无法参与后期投放曝光，使得广告投放效果不佳。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种内容投放控制方法、装置及设备，该内容投放控制方法、装置及设备，能够更准确分析广告预算消耗及控制投放，提高广告投放效果。
本申请第一方面提供一种内容投放控制方法，包括：
获取广告当前的日消耗率；
获取广告历史的日消耗率；
根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则；
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。
在一种实施方式中，所述根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，包括：
根据所述广告当前的日消耗率大于或等于所述广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率。
在一种实施方式中，所述按第一运算规则降低当前投放通过率，包括：
根据上一次投放通过率与减去调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
在一种实施方式中，所述根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，包括：
根据所述广告当前的日消耗率小于所述广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率。
在一种实施方式中，所述按第二运算规则提升当前投放通过率，包括：
根据上一次投放通过率与加上调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
在一种实施方式中，所述根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放，包括：
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于所述预设阈值，确定投放广告。
在一种实施方式中，所述根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放，包括：
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于所述预设阈值，将所述运算结果与预设范围内的随机值进行比较；
根据所述运算结果大于或等于所述随机值，确定投放广告。
在一种实施方式中，所获取广告当前的日消耗率，包括：
根据广告当前日消耗与广告当前日预算的比值，确定广告当前的日消耗率。
在一种实施方式中，所获取获取广告历史的日消耗率，包括：
根据历史日当前时间消耗与历史日当天总消耗的比值，确定广告历史的日消耗率。
在一种实施方式中，所述确定广告是否投放之后，还包括：
将已确定可投放的广告按预设规则进行排序；
根据排序结果进行投放。
本申请第二方面提供一种内容投放控制装置，包括：
第一获取模块，用于获取广告当前的日消耗率；
第二获取模块，用于获取广告历史的日消耗率；
规则筛选模块，用于根据所述第一获取模块获取的广告当前的日消耗率和所述第二获取模块获取的广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则；
投放确定模块，用于根据按照所述规则筛选模块选择的不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。
在一种实施方式中，所述规则筛选模块包括：
第一规则子模块，用于根据所述广告当前的日消耗率大于或等于所述广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率；
第二规则子模块，用于根据所述广告当前的日消耗率小于所述广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率。
在一种实施方式中，所述投放确定模块包括：
第一投放子模块，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于所述预设阈值，确定投放广告；
第二投放子模块，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于所述预设阈值，将所述运算结果与预设范围内的随机值进行比较；根据所述运算结果大于或等于所述随机值，确定投放广告。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请实施例提供的内容投放控制方法，不再使用贪心算法进行投放，而是根据广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，进一步根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，再确定广告是否投放。这样，可以避免迅速消耗完广告预算，通过将所有需要曝光的广告进行预算平滑消耗的筛选，实现对广告预算的平滑消耗，为广告主带来更好的转化率，帮助广告主获得到更多时段的不同用户，有效的提高广告主的转化效果，让广告主在平台受益从而投入更多的广告预算。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的一种内容投放控制方法的流程示意图；
图2是本申请实施例示出的另一种内容投放控制方法的流程示意图；
图3是本申请实施例示出的另一种内容投放控制方法的流程示意图；
图4是本申请实施例示出的一种内容投放控制装置的结构示意图；
图5是本申请实施例示出的另一种内容投放控制装置的结构示意图；
图6是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
目前相关技术中采用贪心算法进行广告投放，会迅速消耗完广告预算，使得广告投放效果不佳。针对上述问题，本申请实施例提供一种内容投放控制方法，能够更准确分析广告预算消耗及控制投放，提高广告投放效果。以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的一种内容投放控制方法的流程示意图。
参见图1，该方法包括：
在步骤S101中，获取广告当前的日消耗率。
该实施例中，可以根据广告当前日消耗与广告当前日预算的比值，确定广告当前的日消耗率。
在步骤S102中，获取广告历史的日消耗率。
该实施例中，可以根据历史日当前时间消耗与历史日当天总消耗的比值，确定广告历史的日消耗率。
需说明的是，步骤S101和步骤S102之间不限定顺序关系。
在步骤S103中，根据广告当前的日消耗率和广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则。
在一种实施方式中，可以根据广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与减去调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
例如，可以按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1-R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。如果为第一次进行广告投放分发(该广告为第一次投放曝光，100％会获得曝光)，则P(t-1)默认值为1。
也就是说，广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率时，需考虑通过降低当前投放通过率来进一步降低当前的日消耗率，以使得不要高于广告历史的日消耗率。
在一种实施方式中，可以根据广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与加上调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
例如，可以按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1+R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。
也就是说，广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率时，需考虑通过提升当前投放通过率来进一步提升当前的日消耗率，以使得尽量接近广告历史的日消耗率。
在步骤S104中，根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。
该实施例中，可以根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于预设阈值，确定投放广告；或者，根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于预设阈值，将运算结果与预设范围内的随机值进行比较；根据运算结果大于或等于随机值，确定投放广告。其中预设阈值可以为1但不局限于此。
从该实施例可以看出，本申请实施例提供的内容投放控制方法，不再使用贪心算法进行投放，而是根据广告当前的日消耗率和广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，进一步根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，再确定广告是否投放。这样，可以避免迅速消耗完广告预算，通过将所有需要曝光的广告进行预算平滑消耗的筛选，实现对广告预算的平滑消耗，为广告主带来更好的转化率，帮助广告主获得到更多时段的不同用户，有效的提高广告主的转化效果，让广告主在平台受益从而投入更多的广告预算。
图2是本申请实施例示出的另一种内容投放控制方法的流程示意图。图2相对图1更详细描述了本申请实施例方案。
参见图2，该方法包括：
在步骤S201中，获取广告投放请求。
广告主向广告投放平台提出投放广告请求并提供广告预算。广告投放平台获取广告投放请求。
在步骤S202中，遍历广告推荐数据源。
广告投放平台获取广告投放请求后，遍历广告推荐数据源。
在步骤S203中，分别获取广告当前的日消耗率A和广告历史的日消耗率B。
广告投放平台可以从Redis数据库获取相关数据信息进行处理。一般的，广告主在广告投放平台投放广告，广告投放平台会将广告分发到App
(Application，应用程序)中，App向广告投放平台上报广告的扣费行为。广告扣费系统可以通过消费扣费kafka消息将广告的日消耗和日预算写入到Redis数据库中，同时判断预算是否耗尽。广告投放平台可能通过Redis数据库获取到所有广告的相关数据信息进行运算处理，从而计算得到日消耗率，包括广告当前的日消耗率A和广告历史的日消耗率B。需说明的是，如果Redis数据库中已经运算得到日消耗率，广告投放平台可以直接获取日消耗率。
其中：
广告当前的日消耗率A(day_spent_rate)＝当前日消耗/当前日预算
当前日消耗：指凌晨0:00开始到当前时间的消耗值。
当前日预算：指广告主在广告投放平台所充的日预算金额。
也就是说，可以根据广告当前日消耗与广告当前日预算的比值，确定广告当前的日消耗率。
其中：
广告历史的日消耗率B(history_spent_rate)＝历史日当前时间消耗/历史日当天总消耗。
历史日当前时间消耗：指历史日的凌晨0:00开始到历史日的当前时间的消耗。
历史日当天总消耗：指历史日当天凌晨0:00开始到达当天最后一刻的总消耗。
也就是说，可以根据历史日当前时间消耗与历史日当天总消耗的比值，确定广告历史的日消耗率。
需说明的是，广告投放平台对于同类广告，可以每天凌晨0:00到当前时间每5-10分钟统计一次消耗存入数据库，即统计当前时刻的广告总消耗存入数据库，到达当天最后一刻的总消耗即作为当日的总消耗。
需说明的是，除了将历史某天的日消耗率作为历史日消耗率，还可以取历史设定时间段例如3～7日内的日消耗率的平均值作为历史日消耗率。例如：对应早上8点的时刻，则取历史3天内的每天8点时刻对应计算出的日消耗率的平均值作为历史日消耗率。
在步骤S204中，判断广告当前的日消耗率A是否大于等于广告历史的日消耗率B，如果是大于等于广告历史的日消耗率B，进入步骤S205，如果小于广告历史的日消耗率B，进入步骤S206。
在步骤S205中，按第一运算规则进行运算，进入步骤S207。
如果A≥B，选择按第一运算规则进行运算，降低当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与减去调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
即：
根据广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率，按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1-R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。(1-R)为减去调整因子值后的调整参数值。
也就是说，广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率时，需考虑通过降低当前投放通过率来进一步降低当前的日消耗率，以使得不要高于广告历史的日消耗率。
其中，将每次广告计算的投放通过率(简称PTR)保存到Redis数据库中，可用于下一次算法使用。如果为第一次进行广告投放分发(该广告为第一次投放曝光，100％会获得曝光)，则P(t-1)默认值为1。
其中，R是自定义调整因子，取值范围为0-1的任意数值，目前默认可以取经验值0.3。R值越小，数据越趋近大盘消耗，相对平稳，R值越大，数据跳动幅度越高。
关于R值的计算方案，由于不同的广告系统业务和点击通过率等不同，可以采用AB实验(即用两种不同R值对比)方式来测算出最佳的R值。例如：一半采用值0.3，一半采用值0.1，对比两个R值进行运算的数据效果，将得出好的效果的R值作为R的最终调整值。为了平滑消耗，一般可以取值范围为[0.1,0.5]之间，例如可以采用0.3。R值可以配置在系统的配置中心Zookeeper或其它配置中心平台，当调整R值时系统自动生效。
在步骤S206中，按第二运算规则进行运算，进入步骤S207。
如果A<B，选择第二运算规则进行运算，提升当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与加上调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
即：
根据广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率，按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1+R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。(1+R)为加上调整因子值后的调整参数值。
也就是说，广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率时，需考虑通过提升当前投放通过率来进一步提升当前的日消耗率，以使得尽量接近广告历史的日消耗率。
在步骤S207中，判断按照不同的运算规则所得到的运算结果是否大于或等于预设阈值，如果大于或等于预设阈值，进入步骤S208，如果小于预设阈值则结束。
在步骤S208中，确定投放广告。
如果投放通过率P(t)>＝1，当前广告可以获得投放曝光机会。将P(t)赋值1，并且记录当前P(t)值到Redis数据库中，用于下次计算，同时该广告获得投放曝光机会。
从该实施例可以看出，本申请实施例的技术方案，基于广告投放的历史大盘作为参照基础，同时也应用了流量预估、预算预估等计算逻辑，根据实际消耗情况，可以调整预估量值，从而控制广告投放分发。本申请实施例通过算法调整，使得广告消耗更加平滑，实现对广告主的预算的平滑消耗，预算消耗更趋近广告大盘，能让广告主在平台受益从而投入更多的广告预算该方案，解决了广告主投放的广告在每天初期耗尽，无法参加后期的竟价的问题，能帮助广告主获得到更多时段的不同用户，便于分析全天用户质量，从而有效提高广告主的广告转化效果，为广告主带来更好的转化率，也提高广告主对广告投放平台的信任度。
图3是本申请实施例示出的另一种内容投放控制方法的流程示意图。图3相对图2的流程增加了按照不同的运算规则所得到的运算结果小于预设阈值后的处理流程。
参见图3，该方法包括：
在步骤S301中，获取广告推荐请求。
步骤S301可以参见步骤S201的描述，此处不再赘述。
在步骤S302中，遍历广告推荐数据源。
步骤S302可以参见步骤S202的描述，此处不再赘述。
在步骤S303中，分别获取广告当前的日消耗率A和广告历史的日消耗率B。
步骤S303可以参见步骤S203的描述，此处不再赘述。
在步骤S304中，判断广告当前的日消耗率A是否大于等于广告历史的日消耗率B，如果是大于等于广告历史的日消耗率B，进入步骤S305，如果小于广告历史的日消耗率B，进入步骤S306。
在步骤S305中，按第一运算规则进行运算，进入步骤S307。
如果A≥B，选择按第一运算规则进行运算，降低当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与减去调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
即：
根据广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率，按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1-R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。
在步骤S306中，按第二运算规则进行运算，进入步骤S307。
如果A<B，选择第二运算规则进行运算，提升当前投放通过率。例如，可以根据上一次投放通过率与加上调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
即：
根据广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率，按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1+R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。
在步骤S307中，判断按照不同的运算规则所得到的运算结果是否大于或等于预设阈值，如果大于或等于预设阈值，进入步骤S308，如果小于预设阈值，进入步骤S309。
预设阈值例如可以取值为1但不局限于此，判断按照不同的运算规则所得到的运算结果是否大于或等于1，如果大于或等于1，进入步骤S308，如果小于1，进入步骤S309。
在步骤S308中，确定投放广告，进入步骤S310。
如果投放通过率P(t)>＝1，当前广告可以获得投放曝光机会。将P(t)赋值1，并且记录当前P(t)值到Redis数据库中，用于下次计算，同时该广告获得投放曝光机会。
在步骤S309中，将运算结果与预设范围内的随机值进行比较，判断运算结果是否大于或等于随机值S，如果是大于或等于随机值S，进入步骤S308，如果小于随机值S，返回步骤S302。
如果投放通过率P(t)<1，可以再与与预设范围内的随机值进行比。可以从0到1随机获取一个随机值S与P(t)对比。如果P(t)大于该随机值S，进入步骤S308，当前广告获得投放曝光机会，否则返回步骤S302继续下一个广告判断。同时，可以记录当前这个广告P(t)值到Redis数据库中，用于下次计算。
在步骤S310中，将已确定可投放的广告按预设规则进行排序，根据排序结果进行投放。
需说明的是，通过循环反复计算广告投放平台中所有的广告，可以最终得出所有可以获得投放曝光的广告。进一步的，可以按设定算法进行排序，根据排序结果推荐优质广告进行投放曝光，提升投放效果。
例如，在排序时，可以参考多个参数因子进行考虑，例如结合广告的点击率、竞投价格、用户喜好特性等进行打分，每个参数因子还可以进一步分配权重，例如广告的点击率的权重为0.5、竞投价格的权重为0.3、用户喜好特性的权重为0.2等。根据打分结果确定排序顺序，优先投放排序在前的可投放的广告。
综上所描述，本申请实施例提供的方案，可以避免迅速消耗完广告预算，通过将所有需要曝光的广告进行预算平滑消耗的筛选，实现对广告预算的平滑消耗，为广告主带来更好的转化率。另外确定可投放的广告后，可以进一步按设定算法进行排序，根据排序结果优先推荐优质广告进行投放曝光，进一步提高投放效果。
上述详细描述了本申请实施例提供的方法，相应的，本申请实施例提供内容投放控制装置及相关设备。
图4是本申请实施例示出的一种内容投放控制装置的结构示意图。
参见图4，本申请实施例示出的内容投放控制装置40包括：第一获取模块41、第二获取模块42、规则筛选模块43、投放确定模块44。
第一获取模块41，用于获取广告当前的日消耗率。第一获取模块41可以根据广告当前日消耗与广告当前日预算的比值，确定广告当前的日消耗率。
第二获取模块42，用于获取广告历史的日消耗率。第二获取模块42可以根据历史日当前时间消耗与历史日当天总消耗的比值，确定广告历史的日消耗率。
规则筛选模块43，用于根据第一获取模块41获取的广告当前的日消耗率和第二获取模块42获取的广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则。
投放确定模块44，用于根据按照规则筛选模块43选择的不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。投放确定模块44可以根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于预设阈值，确定投放广告；或者，
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于预设阈值，将运算结果与预设范围内的随机值进行比较；根据运算结果大于或等于随机值，确定投放广告。
本申请实施例提供的内容投放控制装置，不再使用贪心算法进行投放，而是根据广告当前的日消耗率和广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，进一步根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，再确定广告是否投放。这样，可以避免迅速消耗完广告预算，通过将所有需要曝光的广告进行预算平滑消耗的筛选，实现对广告预算的平滑消耗，为广告主带来更好的转化率，帮助广告主获得到更多时段的不同用户，有效的提高广告主的转化效果，让广告主在平台受益从而投入更多的广告预算。
图5是本申请实施例示出的另一种内容投放控制装置的结构示意图。
参见图5，本申请实施例示出的内容投放控制装置40包括：第一获取模块41、第二获取模块42、规则筛选模块43、投放确定模块44。
第一获取模块41、第二获取模块42、规则筛选模块43、投放确定模块44的功能可以参见图4实施例的描述。
在一种实施方式中，规则筛选模块43可以包括：第一规则子模块431、第二规则子模块432。
第一规则子模块431，用于根据广告当前的日消耗率大于或等于广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率，例如可以按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1-R)
第二规则子模块432，用于根据广告当前的日消耗率小于广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率，例如可以按以下公式运算：
P(t)＝P(t-1)*(1+R)
其中，P(t)为当前投放通过率，P(t-1)为上一次投放通过率，R为调整因子，R的取值范围为0-1之间。其中，R是自定义调整因子，取值范围为0-1的任意数值，目前默认可以取经验值0.3。一般而已，R值越小，数据越趋近大盘消耗，相对平稳，R值越大，数据跳动幅度越高。
在一种实施方式中，投放确定模块44可以包括：第一投放子模块441、第二投放子模块442。
第一投放子模块441，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于预设阈值，确定投放广告；
第二投放子模块442，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于预设阈值，将运算结果与预设范围内的随机值进行比较；根据运算结果大于或等于随机值，确定投放广告。可以从0到1随机获取一个随机值S与P(t)对比。如果P(t)大于该随机值S，当前广告获得投放曝光机会。
需说明的是，将已确定可投放的广告按预设规则进行排序，根据排序结果进行投放。
需说明的是，内容投放控制装置40还可以包括排序推荐模块(图中未示出)。排序推荐模块可以按设定算法将已经确定可播放的广告再进行排序，根据排序结果推荐优质广告进行投放曝光，提升投放效果。例如，在排序时，可以参考多个参数因子进行考虑，例如结合广告的点击率、竞投价格、用户喜好特性等进行打分，每个参数因子还可以进一步分配权重，例如广告的点击率的权重为0.5、竞投价格的权重为0.3、用户喜好特性的权重为0.2等。根据打分结果确定排序顺序，优先投放排序在前的可投放的广告。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
图6是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。该电子设备例如可以是服务器或移动终端设备等。
参见图6，电子设备600包括存储器610和处理器620。
处理器620可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器610可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)，和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器1020或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器610可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器610可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器610上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器620处理时，可以使处理器620执行上文述及的方法中的部分或全部。
上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (14)
1.一种内容投放控制方法，其特征在于，包括：
获取广告当前的日消耗率；
获取广告历史的日消耗率；
根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则；
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，包括：
根据所述广告当前的日消耗率大于或等于所述广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按第一运算规则降低当前投放通过率，包括：
根据上一次投放通过率与减去调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述广告当前的日消耗率和所述广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则，包括：
根据所述广告当前的日消耗率小于所述广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按第二运算规则提升当前投放通过率，包括：
根据上一次投放通过率与加上调整因子值后的调整参数值的乘积，得到当前投放通过率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放，包括：
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于所述预设阈值，确定投放广告。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据按照不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放，包括：
根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于所述预设阈值，将所述运算结果与预设范围内的随机值进行比较；
根据所述运算结果大于或等于所述随机值，确定投放广告。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取广告当前的日消耗率，包括：
根据广告当前日消耗与广告当前日预算的比值，确定广告当前的日消耗率。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取获取广告历史的日消耗率，包括：
根据历史日当前时间消耗与历史日当天总消耗的比值，确定广告历史的日消耗率。
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述确定广告是否投放之后，还包括：
将已确定可投放的广告按预设规则进行排序；
根据排序结果进行投放。
11.一种内容投放控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取广告当前的日消耗率；
第二获取模块，用于获取广告历史的日消耗率；
规则筛选模块，用于根据所述第一获取模块获取的广告当前的日消耗率和所述第二获取模块获取的广告历史的日消耗率的比较情况，选择不同的运算规则；
投放确定模块，用于根据按照所述规则筛选模块选择的不同的运算规则所得到的运算结果与预设阈值的比较，确定广告是否投放。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述规则筛选模块包括：
第一规则子模块，用于根据所述广告当前的日消耗率大于或等于所述广告历史的日消耗率，按第一运算规则降低当前投放通过率；
第二规则子模块，用于根据所述广告当前的日消耗率小于所述广告历史的日消耗率，按第二运算规则提升当前投放通过率。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述投放确定模块包括：
第一投放子模块，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果大于或等于所述预设阈值，确定投放广告；
第二投放子模块，用于根据按照不同的运算规则所得到的运算结果小于所述预设阈值，将所述运算结果与预设范围内的随机值进行比较；根据所述运算结果大于或等于所述随机值，确定投放广告。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。
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