CN114399328A - 广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置 - Google Patents

广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置 Download PDF

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CN114399328A CN202111592429.0A CN202111592429A CN114399328A CN 114399328 A CN114399328 A CN 114399328A CN 202111592429 A CN202111592429 A CN 202111592429A CN 114399328 A CN114399328 A CN 114399328A
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Abstract

本申请公开了一种广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置。其中，该方法包括：获取数据集，其中，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，其中，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，目标触点为多个触点中的任一触点。本申请解决了相关技术中广告规划的效率较低的技术问题。

Description

广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置
技术领域
本申请涉及互联网领域，具体而言，涉及一种广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置。
背景技术
随着互联网技术的日新月异，互联网广告成为大众了解品牌的重要渠道，企业如何利用有限的预算做出精准的品牌营销是一个非常炙热的话题。广告预算分配就是为了帮助企业解决广告投放过程中各个投放渠道的预算分配问题，以期经过合理的预算规划能够使得有限的预算能获得最大的回报，而目前的解决方案通常是利用经验来配置，需要用户手动收集相关信息、进行整理分析，规划的效率较低，预算的回报率也较低。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种广告的投放方法和装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中广告规划的效率较低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种广告的投放方法，包括：获取数据集，其中，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，其中，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，目标触点为多个触点中的任一触点。
可选地，数据集包括广告浏览的历史数据，在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，包括：从广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，其中，触点特征向量是目标触点所面向的参考用户的特征向量；在目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将多个用户终端的用户特征向量与触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与触点特征向量之间的匹配度；将目标广告推送至多个用户终端中匹配度最高的目标用户终端。
可选地，将多个用户终端的用户特征向量与触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与触点特征向量之间的匹配度，包括：将多个用户终端的用户特征向量与触点特征向量进行欧式距离的计算，将得到的各个用户终端的用户特征向量与触点特征向量之间的欧式距离作为匹配度。
可选地，在将目标广告推送至多个用户终端中匹配度最高的目标用户终端之前，方法还包括：获取为目标触点分配的可用虚拟资源量；在将目标广告推送至多个用户终端中匹配度最高的目标用户终端之后，方法还包括：将目标触点分配的可用虚拟资源量减去指定资源量，其中，指定资源量为将目标广告推送一次至用户终端上所需消耗的资源量。
可选地，在获取为目标触点分配的可用虚拟资源量之后，方法还包括：在目标触点分配的可用虚拟资源量小于指定资源量的情况下，停止在目标触点上推送目标广告。
可选地，数据集包括广告投放的历史数据，根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，包括：根据广告投放的历史数据，确定多个触点中的每个触点在总虚拟资源中的分配比例；按照分配比例为多个触点中的每个触点在总虚拟资源中分配虚拟资源。
可选地，根据广告投放的历史数据，确定多个触点中的每个触点在总虚拟资源中的分配比例，包括：利用广告投放的历史数据确定每个触点的投入产出比ROI；将得到的每个触点的投入产出比ROI进行归一化处理，得到每个触点在一次推送中的贡献值；将每个触点的贡献值在所有触点的贡献值之和中所占的比例，作为每个触点在总虚拟资源中的分配比例。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种广告的投放装置，包括：获取单元，用于获取数据集，其中，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；分配单元，用于根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，其中，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；推送单元，用于在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，目标触点为多个触点中的任一触点。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的方法。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器通过计算机程序执行上述的方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方法中任一实施例的步骤。
本申请可用于EIP产品提供运筹优化技术支持，如数学规划，在本申请实施例中，获取数据集，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，目标触点为多个触点中的任一触点，整个方案可以自动执行，且该方案可以将触点上分得的预算精准到分配到人，可以解决相关技术中广告规划的效率较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的广告的投放方法的硬件环境的示意图；
图2是根据本申请实施例的一种可选的广告的投放方法的流程图；
图3是根据本申请实施例的一种可选的广告的投放方案的示意图；
图4是根据本申请实施例的一种可选的广告的投放装置的示意图；以及，
图5是根据本申请实施例的一种终端的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，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的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请实施例的一方面，提供了一种广告的投放方法的方法实施例。
可选地，在本实施例中，上述广告的投放方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器103所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器103通过网络与终端101进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供广告服务，可在服务器上或独立于服务器设置数据库105，用于为服务器103提供数据存储服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端101并不限定于PC、手机、平板电脑等。
本申请实施例的广告的投放方法可以由服务器103来执行，也可以由服务器103和终端101共同执行。图2是根据本申请实施例的一种可选的广告的投放方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S202，服务器获取数据集，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据，例如，广告投放的历史数据和广告浏览的历史数据，这样一部分用于做预算分配，一部分用作广告推荐。
触点(Touch Point,TP)，这个概念经常出现在广告领域，指由品牌、城市、目标人群、媒体、设备等字段定义的一个投放单位。如品牌＝XX、城市＝上海、目标人群＝女性18-30岁、媒体＝YY、设备＝手机，这样的取值就定义了一个TP，而品牌＝XX、城市＝上海、目标人群＝女性18-30岁、媒体＝ZZ、设备＝手机，则定义了另外一个TP。
步骤S204，服务器根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源，虚拟资源可以为虚拟货币、数字货币、金币等。
可选地，可以先按照如下方式，根据广告投放的历史数据，确定多个触点中的每个触点在总虚拟资源中的分配比例：在广告投放的历史数据中记录有本次总预算，每个触点分配得到的预算，广告的成本(如千人成本CPM，全称为Cost Per Mille，一种广告计费方式，即千次广告展现的费用)，广告的收益，利用广告投放的历史数据确定每个触点的投入产出比ROI(Return On Investment的简称)，指广告的成本与收益的比率；将得到的每个触点的投入产出比ROI进行归一化处理，得到每个触点在一次推送中的贡献值；将每个触点的贡献值在所有触点的贡献值之和中所占的比例，作为每个触点在总虚拟资源中的分配比例。
然后，按照分配比例为多个触点中的每个触点在总虚拟资源中分配虚拟资源。
步骤S206，在多个触点的目标触点上，服务器将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，目标触点为多个触点中的任一触点。
可选地，步骤S206可以通过如下方式实现：
步骤S2062，获取为目标触点分配的可用虚拟资源量，在目标触点分配的可用虚拟资源量小于指定资源量的情况下，停止在目标触点上推送目标广告。在目标触点分配的可用虚拟资源量不小于指定资源量的情况下，继续执行以下步骤。指定资源量即单次触达所需要消耗的虚拟资源。
步骤S2064，从广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，触点特征向量是目标触点所面向的参考用户的特征向量，如品牌、城市、目标人群、媒体、设备这几个维度的向量。
步骤S2066，在目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将多个用户终端的用户特征向量与触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与触点特征向量之间的匹配度。用户特征向量可以包括用户性别、用户所在区域、观看内容关键词、观看时长、是否转评赞这些维度的信息。
可选地，将多个用户终端的用户特征向量与触点特征向量进行欧式距离的计算，将得到的各个用户终端的用户特征向量与触点特征向量之间的欧式距离作为匹配度。
步骤S2068，将目标广告推送至多个用户终端中匹配度最高的目标用户终端。再将目标触点分配的可用虚拟资源量减去指定资源量，其中，指定资源量为将目标广告推送一次至用户终端上所需消耗的资源量。
在预算分配时，可基于静态分配的逻辑实现，根据投资回报比ROI来确定每个TP上应该分配多少预算，这种分配方式尤其适合事前进行，它本质上是一个全局优化问题，其中优化问题的决策变量为每个TP的预算，优化问题的目标为全局ROI最大，优化问题的约束为总预算，该类方法没有考虑如何将TP上分得的预算再精准地投放到人，只是完成了触点级别的最优，并不一定能完成整个广告预算分配流程的全局最优。
在本申请的技术方案中，获取数据集，数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；根据数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至多个触点中的每个触点，目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；在多个触点的目标触点上，将目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，目标触点为多个触点中的任一触点，整个方案可以自动执行，且该方案可以将触点上分得的预算精准到分配到人，可以解决相关技术中广告规划的效率较低的技术问题。
本申请提供一种完整的预算分配框架，该框架包括传统预算分配和推荐系统两部分，通过结合这两部分该框架可以实现将广告主的总预算最优地分配到每个用户身上，它首先采用预算分配方法将总预算分配到每个触点；提供了一种通用的预算分配框架，提出的通用预算框架区别于相关技术中的预算分配方法，它的分配粒度是用户级别而非触点级别，可利用智能推荐技术将每个触点分得的预算流式地分配到每个用户，这样打通了整个广告投放流程，实现整个广告预算分配的全局最优，为广大广告主带来最大收益。作为一种可选的实施例，如图3所示，下文结合具体实施方式进一步详述本申请的技术方案：
步骤1,获取数据集,获取的数据包括包含两个部分，一部分是用于做预算分配的数据集，一部分是用作广告推荐的数据集。
预算分配的数据集可收集一次广告投放的历史数据，每条数据可包括品牌、城市、目标人群、媒体、设备、广告形式、投放频次等较为细节的投放信息以及该条广告所产生的费用(spending)和收益(reward)。
广告的费用即广告的CPM/1000，广告系统的收益一般指的是用户的转化率(转发、评论、点赞等)、触达率(广告所触达的人群占投放的目的人群的比例)等。推荐数据集需要收集用户浏览的历史数据，如每条浏览历史数据可包括：用户性别、用户所在区域、观看内容关键词、观看时长、是否转评赞等信息，收集这些信息可以帮助更好地挖掘用户特征。
步骤2，在预算分配数据集上挖掘触点特征，并采用任意一种预算分配的方法，将总预算分配到每个触点。
触点的预算分配存在很多方法，本申请采用的是计算触点的投入产出比ROI，根据ROI将总预算分配到每个触点，每个触点的ROI计算方式如下：
Figure BDA0003430237930000051
每条广告投放是有成本的,j指的是投放在该触点上的所有广告,一个触点可以投放多条广告，有的广告能带来转化收益，有的就没有转化收益。第一个公式的分子就是在计算投放在该触点上的所有广告所带来的转化收益,分母描述的是投放在该触点上的广告所有的花费，因为每天广告投放是有成本的。
经过统计可以得到每个触点的roi(tpi)，将其进行归一化以后得到每个触点在一次广告投放过程中的贡献值w(tpi)：
Figure BDA0003430237930000052
上述公式的分子就是刚才前一公式计算出来的触点i这个触点的投入产出比，分母就是在一次投放过程中所有触点的总的投入产出比，一次活动会投放多个触点，每个触点上会投放多条广告。
基于w(tpi)就可以将广告的总预算按比例划分到每个触点，用S表示本次投放的总预算，那么每个触点的预算s(tpi)＝w(tpi)*S。
步骤3，在广告推荐数据集上挖掘用户特征，并使用任意一种推荐匹配的方法，将广告逐条地分发给感兴趣的用户。
用户级别的预算分配，用户级别的预算分配主要是基于智能推荐技术将分配到触点的预算s(tpi)再分配到每个用户。这个分配过程是流式的，它按逐条广告的形式将触点的预算分配出去，同一时刻面对多个用户的广告请求，每次都将广告分配给那个最可能转化的用户，最可能转化需要对用户特征向量和触点特征向量的相似度进行计算。用户特征向量可以从推荐数据集上的[用户性别、用户所在区域、观看内容关键词、观看时长、是否转评赞]这些维度去挖掘，触点特征向量其实就是定义触点的维度[品牌、城市、目标人群、媒体、设备]，经过相似度计算就可以预估用户与该条广告的相似度，进而找到相似度最高的用户进行推送。
步骤4，每分发出一条广告就从对应触点的预算中减去该条广告的CPM，并重复步骤3的过程，直到该触点的预算耗尽。
上述过程相当于贪心分配，按步骤3的过程，每次都选择最有可能转化的用户将广告投放到该用户身上，这是一个贪心策略，它可以保证我们每投出一条广告都做出了当下是最优的决策，逐次迭代步骤3中的策略，直至该触点上的预算耗尽，就将该触点的预算最优地分配完毕。
本申请提出了一种通用的广告预算分配框架，该框架结合了传统预算分配方法和智能推荐系统技术，综合考虑了预算分配的整个流程，从粗到细实现了广告预算的精准投放。传统预算分配方法主要负责完成触点级别的分配，这是一种静态分配逻辑，可以事先分配好每个触点的预算，这种分配方式可以使得在触点层面的分配达到全局最优。推荐系统则负责将触点上分得的预算精准到分配到人，这是一种贪婪式的分配逻辑，需要根据用户的喜好实时地、动态地、流式地将每个触点的预算分配出去。传统预算分配方法结合智能推荐系统才能完成整个广告投放流程的最优，使得广告主的利益最大化。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述广告的投放方法的广告的投放装置。图4是根据本申请实施例的一种可选的广告的投放装置的示意图，如图4所示，该装置可以包括：
获取单元41，用于获取数据集，其中，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；
分配单元43，用于根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，其中，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；
推送单元45，用于在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点。
需要说明的是，该实施例中的获取单元41可以用于执行本申请实施例中的步骤S202，该实施例中的分配单元43可以用于执行本申请实施例中的步骤S204，该实施例中的推送单元45可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。
此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现。
通过上述模块，获取数据集，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点，整个方案可以自动执行，且该方案可以将触点上分得的预算精准到分配到人，可以解决相关技术中广告规划的效率较低的技术问题。
可选地，所述数据集包括广告浏览的历史数据，在所述多个触点的目标触点上，推送单元在将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上时，从所述广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，其中，所述触点特征向量是所述目标触点所面向的参考用户的特征向量；在所述目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度；将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端。
可选地，推送单元在将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度时，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行欧式距离的计算，将得到的各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的欧式距离作为匹配度。
可选地，推送单元还用于：在将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端之前，获取为所述目标触点分配的可用虚拟资源量；在将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端之后，将所述目标触点分配的可用虚拟资源量减去指定资源量，其中，所述指定资源量为将所述目标广告推送一次至用户终端上所需消耗的资源量。
可选地，推送单元还用于：在获取为所述目标触点分配的可用虚拟资源量之后，在所述目标触点分配的可用虚拟资源量小于所述指定资源量的情况下，停止在所述目标触点上推送所述目标广告。
可选地，所述数据集包括广告投放的历史数据，分配单元在根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点时，根据所述广告投放的历史数据，确定所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例；按照所述分配比例为所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中分配虚拟资源。
可选地，分配单元在根据所述广告投放的历史数据，确定所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例时，利用所述广告投放的历史数据确定每个触点的投入产出比ROI；将得到的每个触点的投入产出比ROI进行归一化处理，得到每个触点在一次推送中的贡献值；将每个触点的贡献值在所有触点的贡献值之和中所占的比例，作为每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例。
此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，其中，硬件环境包括网络环境。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述广告的投放方法的服务器或终端。
图5是根据本申请实施例的一种终端的结构框图，如图5所示，该终端可以包括：一个或多个(图5中仅示出一个)处理器501、存储器503、以及传输装置505，如图5所示，该终端还可以包括输入输出设备507。
其中，存储器503可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的广告的投放方法和装置对应的程序指令/模块，处理器501通过运行存储在存储器503内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的广告的投放方法。存储器503可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器503可进一步包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述的传输装置505用于经由一个网络接收或者发送数据，还可以用于处理器与存储器之间的数据传输。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置505包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置505为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
其中，具体地，存储器503用于存储应用程序。
处理器501可以通过传输装置505调用存储器503存储的应用程序，以执行下述步骤：
获取数据集，其中，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；
根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，其中，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；
在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点。
处理器501还用于执行下述步骤：
从所述广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，其中，所述触点特征向量是所述目标触点所面向的参考用户的特征向量；
在所述目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度；
将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，终端可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile InternetDevices，MID)、PAD等终端设备。图5其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，终端还可包括比图5中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图5所示不同的配置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
本申请的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行广告的投放方法的程序代码。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
获取数据集，其中，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；
根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，其中，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；
在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点。
可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
从所述广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，其中，所述触点特征向量是所述目标触点所面向的参考用户的特征向量；
在所述目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度；
将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
上述实施例中的集成的单元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，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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全部或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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、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。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，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，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接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，在本申请各个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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，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)

1.一种广告的投放方法，其特征在于，包括：
获取数据集，其中，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；
根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，其中，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；
在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据集包括广告浏览的历史数据，在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，包括：
从所述广告浏览的历史数据中提取触点特征向量，其中，所述触点特征向量是所述目标触点所面向的参考用户的特征向量；
在所述目标触点上接收到多个用户终端的广告请求的情况下，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度；
将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行匹配，得到各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的匹配度，包括：
将所述多个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量进行欧式距离的计算，将得到的各个用户终端的用户特征向量与所述触点特征向量之间的欧式距离作为匹配度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
在将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端之前，所述方法还包括：获取为所述目标触点分配的可用虚拟资源量；
在将所述目标广告推送至所述多个用户终端中匹配度最高的所述目标用户终端之后，所述方法还包括：将所述目标触点分配的可用虚拟资源量减去指定资源量，其中，所述指定资源量为将所述目标广告推送一次至用户终端上所需消耗的资源量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获取为所述目标触点分配的可用虚拟资源量之后，所述方法还包括：
在所述目标触点分配的可用虚拟资源量小于所述指定资源量的情况下，停止在所述目标触点上推送所述目标广告。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述数据集包括广告投放的历史数据，根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，包括：
根据所述广告投放的历史数据，确定所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例；
按照所述分配比例为所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中分配虚拟资源。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述广告投放的历史数据，确定所述多个触点中的每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例，包括：
利用所述广告投放的历史数据确定每个触点的投入产出比ROI；
将得到的每个触点的投入产出比ROI进行归一化处理，得到每个触点在一次推送中的贡献值；
将每个触点的贡献值在所有触点的贡献值之和中所占的比例，作为每个触点在所述总虚拟资源中的分配比例。
8.一种广告的投放装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取数据集，其中，所述数据集中包括在多个触点已投放广告的相关数据；
分配单元，用于根据所述数据集，按比例将为目标广告配置的总虚拟资源分配至所述多个触点中的每个触点，其中，所述目标广告每次在一个触点上推送至一个用户终端需要消耗为该触点分配的虚拟资源；
推送单元，用于在所述多个触点的目标触点上，将所述目标广告推送至所匹配的目标用户终端上，其中，所述目标触点为所述多个触点中的任一触点。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，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，所述处理器通过所述计算机程序执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法。
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