CN116611872A - 一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取预先构建的参数数据；所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放；其效果是：结合关键控制变量，不断的进行实验对比，对投放进行优化，得到最优投放广告，最终达到提升ROI的目的。

Description

一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域，具体涉及一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质。
背景技术
在广告投放系统中，我们一直在思考如何在有限的流量和预算下给各个广告主带来最大的收益，也在人群划分，出价模型上做出了很大的努力，取得了不错的效果，但是如何在现有的基础上取得更好的效果，结合关键特征助力运营对流量进行更精细化的分配和管理、获取更优的投放广告，最终达到提升ROI的目的，是亟需解决的问题。
发明内容
针对背景技术中所提及的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种用于广告投放的优化处理方法，所述方法包括：
获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；
随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；
基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；
对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；
通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
作为本申请一种优选的实施方式，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量。
作为本申请一种优选的实施方式，流量分配时，采用配置权重随机策略或ReqIdhash对活动size取模配置。
作为本申请一种优选的实施方式，所述方法还包括：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
第二方面，本发明实施例提供了一种用于广告投放的优化处理系统，包括：
参数单元，用于获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；
分配单元，用于：
随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；
基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；
测试单元，用于对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；
优化单元，用于通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
作为本申请一种优选的实施方式，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量。
作为本申请一种优选的实施方式，所述优化单元还用于：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
第三方面，本发明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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。
实施本发明实施例，通过对流量进行管理和划分，并根据目标不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量，再通过统计学方法进行数据分析，根据分析结果，对投放进行优化，得到最优投放广告，进而实现提升广告ROI的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1是本发明实施例提供的一种用于广告投放的优化处理方法的示意流程图；
图2是本发明实施例提供的一种用于广告投放的优化处理系统的结构示意图。
具体实施方式
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做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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
请参考图1，是本发明第一实施例所提供的一种用于广告投放的优化处理方法，如图所示，所述方法包括如下步骤：
S101，获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量。
应用时，所述参数数据可通过外部的设备输入或接口获取；通过所述参数数据的获取以明确对应的实验目标和假设；所述目标数据包括提升ctr(点击率)5％，cvr(转化率)5％等；所述控制变量包括媒体，广告位，人群标签(地域，性别，年龄等)，素材等。
S102，随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致。
具体地，对创建的广告活动添加ABTEST广告计划活动；例如：“X投放活动的CTR高于Y投放活动”，“在流量以及广告其他特征相同的情况下，通过优化媒体这个特征来提升CTR”；所述媒体又可分为百度、支付宝、谷歌和抖音等；即，在控制其他变量不变的情况下，再对需优化的控制变量进行拆分对比；
流量分配比例可以采用随机抽样、匹配法等方式；如：通过配置权重随机策略orReqId hash对活动size取模配置；在本实施例中，配置权重随机策略默认1：1：1。
ReqId hash对活动size取模配置；由于每一次广告竞价都会带有一个请求ID即ReqId hash算法是随机的分布式均匀算法，对活动size取模是为了将流量随机均匀的分发给各个实验组和对照组活动。
S103，基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配。
所述流量分发策略采用在实时竞价引擎(RTB)前置流量分配策略服务，对流量进行管理和划分；如，持续性投放排期/连续脉动式的投放排期/间断式投放等。
S104，对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录。
具体地，使用kafka+Flink+clickhouse实时统计相关数据；如曝光，点击等，并通过superset进行报表可视化。
S105，通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
本实施例中，通过统计学方法进行数据分析，比较实验组和对照组的CTR差异和显著性，得出结论并验证假设，从而将显著更优的一组实验参数应用到大盘流量上。
例如，确认测试的控制变量为媒体A、B；
创建AB广告计划活动，划分成C1、C2(其中，C1作为对照组，C2作为实验组)，配置实验组的流量分配比例：可配置权重或者随机策略，默认1：1；并通过媒体定向对流量进行隔离，避免相互影响；
使用kafka+Flink+clickhouse实时统计实验指标数据如曝光，点击，并通过superset进行报表可视化；
根据superset实验报表数据对比实验组C1、C2的CTR(点击率)，假如C1的CTR高，则将C1广告计划、活动复制在大盘流量中投放。
实施本发明实施例所提供的一种用于广告投放的优化处理方法、系统及存储介质，通过对流量进行管理和划分，并根据目标不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量，再通过统计学方法进行数据分析，根据分析结果，对投放进行优化，得到最优投放广告，进而实现提升广告ROI的目的。
进一步地，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量；通过对不同的控制变量分别进行测试，实现精细化的分配与管理。
进一步地，在另一实施例中，为获取更优的广告投放策略；在上述技术方案的基础上，所述方法还包括：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
为更好地理解本发明，以点击率CTR的假设检验对比测试为例，统计学方法采用二项分布进行分析，二项分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复的伯努利试验中，成功的次数X的分布情况；一个伯努利试验有两个可能结果：成功和失败，成功的概率为p，失败的概率为1-p。
假设我们有两组广告投放活动，每组都有相同数量的观察次数n和点击次数x。假设我们要测试的假设是无差异，即两组广告的CTR相等。我们可以使用二项分布进行假设检验，以下是基础原理：
1假设H0：p1＝p2，即两组CTR相等；
2假设Ha：p1≠p2，即两组CTR不相等；其中，p1与p2相当于广告活动的CTR(点击率)；
3设置显著性水平α，比如0.05或0.01；
4从总体中抽取两个独立样本，计算它们的CTR(点击率)，并计算它们的标准误差(SE)；
5计算z统计量，z＝(p1-p2)/SE；
其中，Z值是Z检验的检验统计量，它度量观测到的统计量与假设总体参数之间的差值，以标准差为单位。
6求出p值(双尾检验)或者与临界值比较(单尾检验)，如果p值小于α，则拒绝原假设，认为两组CTR存在显著差异；否则接受原假设，认为两组CTR没有显著差异。需要说明的是，双尾检验或单尾检验均是应用成熟的统计学知识，在此不做赘述。
注意，这里的SE是通过两组CTR的样本方差和样本量计算得出的。如果两组样本容量不同，可以使用修正后的标准误差计算方法进行调整。
以点击率CTR的假设检验对比测试为例，由上述方法分析实验结果，得到两组实验的点击率CTR的置信结果，是否在统计意义下显著相同或不同。由此我们可以将显著更优的一组实验参数应用到大盘流量上。
通过对流量和广告关键特征的拆分，不断的进行实验对比，助力运营对流量进行更精细化的分配和管理、获取更优的广告投放策略，最终达到提升ROI(投资回报率)的目的。
基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种用于广告投放的优化处理系统，包括：
参数单元，用于获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；
分配单元，用于：
随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；
基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；流量分发策略可采用：1、按配置权重随机分发：如实验组分配流量占比60％，对照组流量占比40％；2、根据每次请求ReqId hash对活动size取模配置即随机均匀分发。
测试单元，用于对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；如：建立一个活动，有很多变量，包括：预算、人群包、媒体、出价、时间等；当要验证某一个变量时，会保证其他变量不变，去修改需要验证的变量；如验证媒体变量，需保证其他变量不变。
优化单元，用于通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
需要说明的是，系统实施例具体的步骤与举例说明可参照方法实施例的描述，在此不再赘述。
进一步地，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量。
进一步地，所述优化单元还用于：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
实施本发明实施例所提供的优化处理系统，结合关键的控制变量助力运营对流量进行更精细化的分配和管理，通过科学的流量分隔以及实验数据分析，给出可靠的实验结果，帮助运营和算法优化投放策略，获取更优的投放广告，达到最终提升广告ROI的目的。
进一步地，本发明实施例还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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述一种用于广告投放的优化处理方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统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。另外，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、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
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发明实施例方案的目的。
另外，在本发明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，也可以是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。
所述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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明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)执行本发明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-OnlyMemory)、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。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种用于广告投放的优化处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；
随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；
基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；
对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；
通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
2.如权利要求1所述的一种用于广告投放的优化处理方法，其特征在于，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量。
3.如权利要求2所述的一种用于广告投放的优化处理方法，其特征在于，流量分配时，采用配置权重随机策略或ReqId hash对活动size取模配置。
4.如权利要求1至3中任一所述的一种用于广告投放的优化处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
5.一种用于广告投放的优化处理系统，其特征在于，包括：
参数单元，用于获取预先构建的参数数据；其中，所述参数数据包括目标数据以及与所述目标数据对应关联的控制变量；
分配单元，用于：
随机将广告计划活动划分为实验组和对照组，且两组之间除所述控制变量外，其他变量一致；
基于预设的流量分发策略对所述实验组和对照组进行流量分配；
测试单元，用于对实验组和对照组分别执行不同的投放活动策略以进行测试，并结合所述参数数据进行数据记录；
优化单元，用于通过统计学方法进行数据分析，并根据分析结果，将对应的广告计划活动在大盘流量中复制投放。
6.如权利要求5所述的一种用于广告投放的优化处理系统，其特征在于，所述目标数据对应关联的控制变量的数量至少为一个，且测试时，根据所述目标数据不断自由组合流量分配策略作用于对应的控制变量。
7.如权利要求6所述的一种用于广告投放的优化处理系统，其特征在于，所述优化单元还用于：
根据所述分析结果，不断调整控制变量以及流量比例，最终得出最优投放策略，并在大盘流量中复制投放。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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