CN115033580A - 资源投放处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种资源投放处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标投放资源的规则数据表；响应于对规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；根据数据查询语句确定目标投放资源对应的资源投放计划属性；生成与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。以实现实时分析资源投放执行情况，且开发成本低、数据处理效率高。

Description

资源投放处理方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种资源投放处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

目前，在对广告、自媒体视频、公益宣传片等多媒体资源进行投放推广时，为了得到更好的投放效果，在投放过程中的运营操作非常重要。例如，以广告投放为例，可以对广告中的本品，以及竞品的广告投放情况等方面进行数据分析，以解决广告投放过程中所出现的问题。

但是，现有的资源投放策略在分析资源投放执行情况时，需要定时生成计划属性数据，这样会导致分析结果的时效性差。再者，当有新的计划属性维度增加时，调整的链路较长，且需要更多的开发成本。而且该现有方案，无法适配买量负责人日常新增规则、修改规则阈值的场景，每次修改可能还涉及人工重跑历史数据。

发明内容

本发明实施例提供一种资源投放处理方法、装置、设备和存储介质，可以实现实时分析资源投放执行情况，且开发成本低、数据处理效率高。

第一方面，本发明实施例提供一种资源投放处理方法，所述方法包括：

获取目标投放资源的规则数据表；

响应于对所述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；

根据所述数据查询语句确定所述目标投放资源对应的资源投放计划属性；

生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

第二方面，本发明实施例提供一种资源投放处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标投放资源的规则数据表；

映射模块，用于响应于对所述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；

确定模块，用于根据所述数据查询语句确定所述目标投放资源对应的资源投放计划属性；

生成模块，用于生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器、通信接口；其中，所述存储器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，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的资源投放处理方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质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，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的资源投放处理方法。

本发明实施例中，在对目标投放资源的投放情况进行分析时，可以先获取目标投放资源的规则数据表，之后，检测用户是否更新了该规则数据表，例如，检测用户是否对该规则数据表中的表项：每个投放维度的投放规则、投放规则所对应的投放规则阈值进行新增或者修改。如果有，则通过响应于对规则数据表的更新操作，实时将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句，再根据该数据查询语句确定目标投放资源对应的资源投放计划属性；最后生成与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

由此，该方案中，根据对规则数据表的更新操作，实时将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句，以更新后确定的查询语句确定该目标投放资源在当前时刻的资源投放计划属性，以生成关联的预估投放结果数据。这样可以保证分析结果的时效性，且无需更多的开发成本，而且可以适配买量负责人日常新增投放规则、修改投放规则阈值的场景，且实现简单便捷、不需要人工重跑数据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的一种资源投放处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种可选的资源投放处理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种资源投放处理装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图对本发明的一些实施方式作详细说明。在各实施例之间不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。

以目标投放资源为广告资源为例，在信息时代，想要设计一个好的广告投放计划，就不得不依据大数据进行分析，只有准确定位用户群体，了解用户的行为习惯，兴趣偏好以及需求，才能制定合理的投放计划，得到更佳的投放效果。

为了更好地进行广告投放，买量负责人可以对广告所呈现的自身产品，以及竞品的广告投放进行分析，以通过数据分析，了解竞品公司的投放策略，并将其作为重要参考，制定投放策略。

同时，为了了解自身产品的优势和卖点，需要从定位分析，人群分析，渠道分析以及推广分析等多个方面进行分析，在把握目标受众的行为趋势后，针对性的选择投放渠道。根据广告投放规则数据的变化，实时生成对应的预估投放结果数据，便于根据预估投放结果数据及时调整广告投放规则数据，以解决投放过程中出现的问题。

本发明实施例提供的资源投放处理方法可以由一电子设备来执行，实际应用中，该电子设备可以是服务器，也可以是诸如PC机等用户终端，该服务器可以是云端的物理服务器或虚拟服务器(虚拟机)。

图1为本发明实施例提供的一种资源投放处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

101、获取目标投放资源的规则数据表。

102、响应于对上述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句。

103、根据上述数据查询语句确定上述目标投放资源对应的资源投放计划属性。

104、生成与上述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

可选地，上述目标投放资源可以为广告、自媒体视频、公益宣传片等多媒体资源。在确定一目标投放资源之后，可以基于为目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个投放维度的投放规则对应的投放规则阈值，预先生成该目标投放资源的规则数据表。

例如，可以将该预先生成的数据规则表，存储在实时数仓引擎Hologres中，该实时数仓引擎Hologres可以实现与大数据生态无缝连接，支持高并发和低延时地分析处理PB级数据。支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议，支持大部分PostgreSQL函数)，支持PB级数据多维分析(OLAP)与即席分析(Ad Hoc)，可以为用户提供海量数据的实时数据仓库解决方案和亚秒级交互式查询服务，广泛应用在实时数据精细化分析、自助式分析、实时风控等场景。

由于规则数据表中记录有为目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个投放维度的投放规则对应的投放规则阈值；在拉取得到目标投放资源的规则数据表后，实时检测用户是否更新了该规则数据表，例如，检测用户是否对该规则数据表中的表项：每个投放维度的投放规则、投放规则所对应的投放规则阈值进行新增或者修改。

可选地，上述投放规则可以用于定义投放目标投放资源过程中的消耗、激活和空耗，以及对应的投放规则阈值。例如，将在投放目标投放资源的过程中，实际所耗费的虚拟资源记录为：消耗。将投放目标投放资源所带来的收益(例如，投放游戏软件广告，所带来的安装该游戏软件的用户群体)，记录为：激活。将在投放目标投放资源的过程中，消耗大于预定数值且激活等于零的事件记录为空耗，例如，空耗可以是消耗大于1000，激活等于0，也可能是消耗大于1000，但是激活之后的付费率小于1％。

如果有，则通过响应于对规则数据表的更新操作，实时将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句，再根据该数据查询语句确定目标投放资源对应的资源投放计划属性；最后生成与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

可选地，本发明实施例中，上述规则数据表中记录有为上述目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个投放维度的投放规则对应的投放规则阈值，对应地，该更新操作，包括：在上述规则数据表中新增上述投放规则及对应的投放规则阈值的操作；或者，在上述规则数据表中修改上述投放规则及对应的投放规则阈值的操作。

可选地，上述多个不同投放维度可以划分为媒体维度(细分为：付费投放维度，赞助投放维度，自媒体投放维度)和投放代理人维度，例如，付费投放维度包括：互联网投放，户外投放，应用程序APP投放(如社交平台投放)，协会或校园联盟投放等。赞助投放维度包括：明星赞助投放，演唱会赞助投放，赛事赞助投放等。自媒体投放维度包括：官方渠道投放和社群渠道投放等；投放代理人维度指投放广告计划的内部投手或者外部的代理商，可以人为观察投放效果。

可选地，上述不同投放维度的投放规则及与每个投放维度的投放规则对应的投放规则阈值，可以是买量负责人在根据资源投放计划(例如，广告计划)在初期预先确定的，还可以是在资源投放计划的执行和落地过程中，实时新增或者修改得到的。其中，上述资源投放计划是根据目标投放资源的发行内容，如何向资源投放平台等进行投放的实质承载，买量负责人可以通过广告计划完成人群定向、竞价、创意呈现的指定，每个目标投放资源可以是制定有一个或多个资源投放计划；上述投放规则阈值是按不同的资源投放规则去划分资源投放计划的属性所得到的。

在本发明实施例中，可以理解为该投放规则，及对应的投放规则阈值是可以动态变化的，可以由买量负责人编辑以实时更新该投放规则，及对应的投放规则阈值。通过动态变化的投放规则，及对应的投放规则阈值，给目标投放资源的资源投放计划进行归类，得到资源投放计划属性，再基于资源投放计划属性关联的预估投放结果数据，例如，该预估投放结果数据除包含常规的消耗、激活、付费外，可以包括有在投计划数、空耗计划数、超成本计划数等。进而可以实时看到基于规则数据表变化的估计投放结果数据，这样买量负责人可以实时对资源投放计划进行修改，进而可以提高整体调控资源投放计划的效率。

由此，该方案中，根据对规则数据表的更新操作，实时将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句，以更新后确定的查询语句确定该目标投放资源在当前时刻的资源投放计划属性，以生成关联的预估投放结果数据。这样可以保证分析结果的时效性，且无需更多的开发成本，而且可以适配买量负责人日常新增投放规则、修改投放规则阈值的场景，且实现简单便捷、不需要人工重跑数据。

可选地，在本发明实施例中，图2为本发明实施例提供的一种可选的资源投放处理方法的流程示意图，如图2所示，在获取该目标投放资源的规则数据表之前，先获取为上述目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个上述投放维度的投放规则对应的投放规则阈值；基于为目标投放资源配置的上述投放规则及对应的上述投放规则阈值，生成上述目标投放资源的规则数据表。之后，再将预先生成的数据规则表，存储在实时数仓引擎Hologres中，以便于在后续对资源投放过程和投放结果进行分析时，可以从该实时数仓引擎Hologres中拉取目标投放资源的规则数据表。

作为一种可选的实施例，具体可以是响应于对上述规则数据表的更新操作，将上述更新后的规则数据表对应映射为多条件判断的数据查询语句。

例如：某一个资源计划的激活等于0，消耗大于1000,在规则存储表为[{"sign":">","type":"number","value":"1000","key":"cost"},{"sign":"＝","type":"number","value":"0","key":"dnd"}]，则可以对应转换得到的多条件判断的数据查询语句为case when(cost>1000 and dnd＝0)then'1'end as empty_cost_over_act。可选地，上述多条件判断的数据查询语句，即Case When多条件判断表达式的SQL语句。当需要从数据源上直接判断数据显示代表的含义的时,就可以在SQL语句中使用Case When这个多条件判断表达式。

仍如图2所示，在得到数据查询语句之后，根据上述数据查询语句确定上述目标投放资源的资源投放计划属性，可以采用如下方案实现：将上述数据查询语句作为动态变量插入至预先生成的查询模板中；采用查询引擎对上述查询模板执行查询操作，得到上述目标投放资源的资源投放计划属性。例如，原始语句示例为select empty_cost_over_actfrom(select${empty_cost_over_act}from消耗激活表)，empty_cost_over_act对应动态生成的case when语句。

可选地，该查询模板为SQL查询模板，将上述数据查询语句作为动态变量插入至预先生成的查询模板中，这是为了采用预先生成的一套代码框架，即查询引擎对已插入动态变量的查询模板执行查询操作，得到目标投放资源的资源投放计划属性。

可选地，上述资源投放计划属性用于确定目标投放资源的资源投放计划是哪一种，即属性，例如，资源投放计划属性可以包括：潜力计划、激活空耗计划和超成本计划等。

以上述目标投放资源为广告投放发行为例，广告发行包含了广告的曝光、点击、下载、激活、付费等一系列用户链路上的指标。其中，潜力计划是指付费率、投资收益率ROI达标，且消耗低于消耗阈值的计划；激活空耗计划是指消耗达到消耗阈值但没有产生激活的资源投放计划；超成本计划是指激活的成本大于激活阈值的资源投放计划。

在本发明实施例中，根据动态变化的投放规则，及对应的投放规则阈值，通过将其所在的更新后的规则数据表映射为对应的Case When多条件判断表达式的SQL语句，将CaseWhen多条件判断表达式的SQL语句作为动态变量插入至预先生成的SQL查询模板中；采用查询引擎对SQL查询模板执行查询操作，给目标投放资源的资源投放计划进行归类，得到资源投放计划属性，是指将投放规则作为数据的查询条件之后，是在查询过程中实时对原始数据处理，因此，不涉及中间数据的二次处理和历史数据的人工重跑。

之后，再实时基于资源投放计划属性生成关联的预估投放结果数据，买量负责人可以基于该预估投放结果数据对投放规则等进行适配的动态变化调整，可以保证分析结果的时效性。

那么，仍如图2所示，在生成与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据之后，本发明实施例中，还可以执行如下可选方案：

展示上述目标投放资源对应的资源投放计划属性，以及与上述资源投放计划属性关联的上述预估投放结果数据；响应于对上述规则数据表的二次更新操作，得到二次更新后的规则数据表，并返回执行映射为数据查询语句的步骤。

通过展示与目标投放资源对应的资源投放计划属性，以及资源投放计划属性关联的预估投放结果数据，买量负责人可以查看是否存在激活空耗计划或者激活空耗计划的占比较高，如果存在则可以实时调整每个上述投放维度的投放规则对应的投放规则阈值，即对规则数据表执行二次更新操作，得到二次更新后的规则数据表。进而可以基于二次更新后的规则数据表采用上述相同或相似的处理方案，得到更新后的资源投放计划属性，以及与更新后的资源投放计划属性关联的更新后的预估投放结果数据。

此外，除了上述展示与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据，由买量负责人确认是否对规则数据表执行二次更新操作之外，本发明实施例中，在生成与资源投放计划属性关联的预估投放结果数据之后，还可以基于上述预估投放结果数据，确定是否自动修正上述投放规则及对应的投放规则阈值。即如果基于上述预估投放结果数据，确定存在激活空耗计划或者激活空耗计划的占比较高，则可以实时调整每个上述投放维度的投放规则对应的投放规则阈值，即对规则数据表执行二次更新操作，得到二次更新后的规则数据表，并返回执行映射为数据查询语句的步骤；进而可以基于二次更新后的规则数据表采用上述相同或相似的处理方案，得到更新后的资源投放计划属性，以及与更新后的资源投放计划属性关联的更新后的预估投放结果数据。以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的资源投放处理装置。本领域技术人员可以理解，这些装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。

图3为本发明实施例提供的一种资源投放处理装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：获取模块11、映射模块12、确定模块13和生成模块14。

获取模块11，用于获取目标投放资源的规则数据表；

映射模块12，用于响应于对上述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；

确定模块13，用于根据上述数据查询语句确定上述目标投放资源对应的资源投放计划属性；

生成模块14，用于生成与上述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

可选地，上述确定模块，包括：

插入单元，用于将上述数据查询语句作为动态变量插入至预先生成的查询模板中。

查询单元，用于采用查询引擎对上述查询模板执行查询操作，得到上述目标投放资源的资源投放计划属性。

可选地，上述映射模块具体用于：响应于对上述规则数据表的更新操作，将上述更新后的规则数据表对应映射为多条件判断的数据查询语句。

可选地，上述更新操作，包括：在上述规则数据表中新增上述投放规则及对应的投放规则阈值的操作；或者，在上述规则数据表中修改上述投放规则及对应的投放规则阈值的操作。

可选地，上述装置还包括：

展示模块，用于展示上述目标投放资源对应的资源投放计划属性，以及与上述资源投放计划属性关联的上述预估投放结果数据。

二次更新模块，用于响应于对上述规则数据表的二次更新操作，得到二次更新后的规则数据表，并返回执行映射为数据查询语句的步骤。

可选地，上述装置还包括：

修正模块，用于基于上述预估投放结果数据，确定是否自动修正上述投放规则及对应的投放规则阈值。

可选地，上述装置还包括：

规则获取模块，用于获取为上述目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个上述投放维度的投放规则对应的投放规则阈值。

预先生成模块，用于基于为目标投放资源配置的上述投放规则及对应的上述投放规则阈值，生成上述目标投放资源的上述规则数据表。

在一个可能的设计中，上述图3所示资源投放处理装置的结构可实现为一电子设备。如图4所示，该电子设备可以包括：处理器21、存储器22、通信接口23。其中，存储器22上存储有可执行代码，当上述可执行代码被处理器21执行时，使处理器21至少可以实现如前述实施例中提供的资源投放处理方法。

另外，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，上述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当上述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使上述处理器至少可以实现如前述实施例中提供的资源投放处理方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的网元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

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各实施方式可借助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和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述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计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种资源投放处理方法，其特征在于，包括：

获取目标投放资源的规则数据表；

响应于对所述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；

根据所述数据查询语句确定所述目标投放资源对应的资源投放计划属性；

生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于对所述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句，包括：

响应于对所述规则数据表的更新操作，将所述更新后的规则数据表对应映射为多条件判断的数据查询语句。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述规则数据表中记录有为所述目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个投放维度的投放规则对应的投放规则阈值；

所述更新操作，包括：在所述规则数据表中新增所述投放规则及对应的投放规则阈值的操作；或者，在所述规则数据表中修改所述投放规则及对应的投放规则阈值的操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据查询语句确定所述目标投放资源的资源投放计划属性，包括：

将所述数据查询语句作为动态变量插入至预先生成的查询模板中；

采用查询引擎对所述查询模板执行查询操作，得到所述目标投放资源的资源投放计划属性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据之后，包括：

展示所述目标投放资源对应的资源投放计划属性，以及与所述资源投放计划属性关联的所述预估投放结果数据；

响应于对所述规则数据表的二次更新操作，得到二次更新后的规则数据表，并返回执行映射为数据查询语句的步骤。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据之后，包括：

基于所述预估投放结果数据，确定是否自动修正所述投放规则及对应的投放规则阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标投放资源的规则数据表之前，所述方法还包括：

获取为所述目标投放资源配置的多个不同投放维度的投放规则，及与每个所述投放维度的投放规则对应的投放规则阈值；

基于为目标投放资源配置的所述投放规则及对应的所述投放规则阈值，生成所述目标投放资源的所述规则数据表。

8.一种资源投放处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标投放资源的规则数据表；

映射模块，用于响应于对所述规则数据表的更新操作，将更新后的规则数据表映射为对应的数据查询语句；

确定模块，用于根据所述数据查询语句确定所述目标投放资源对应的资源投放计划属性；

生成模块，用于生成与所述资源投放计划属性关联的预估投放结果数据。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器、通信接口；其中，所述存储器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7中任一项所述的资源投放处理方法。

10.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质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权利要求1至7中任一项所述的资源投放处理方法。

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