[发明专利]消费预估方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及网络广告技术领域，特别涉及一种消费预估方法和装置。

背景技术

消费预估是根据按照按点击付费(Cost Per Click；以下简称：CPC)模式计费的广告所购买的拍卖词，以及该广告展现的匹配模式、竞价、搁置信息、投放地域和预算等属性信息，预测该广告在在线推广系统中未来一周的平均点击次数、消费、平均点击价格(Average Click Price；以下简称：ACP)和排名情况。

现有的消费预估方法主要有两种：一种是基于瞬时系统的真实展现和竞价情况，虚拟N次展现，将待预测的广告进行插入排序，得到计费和排名。但是这种方式只能提供ACP和排名的预估，并且由于瞬时系统的真实展现情况，无法体现出不同时间的展现的差异，预估的准确程度较低。

现有的另一种消费预估方法是基于统计的方式，基于待预测广告的历史点击次数、消费、ACP和排名情况，以及其购买的拍卖词的历史点击次数、消费、ACP和排名情况，通过回归、时序或机器学习的方式得到预估结果。虽然这种方式可以提供所有的预估结果，但是由于这种方式完全采用统计的方式，使得最终的预估结果偏向平滑，尤其在待预测广告的属性出现较大改变时，预估结果的准确程度较低。另外，在采用机器学习的方式进行消费预估时，模型的建立以及模型的更换都是非常耗时的。

发明内容

本发明实施例提供一种消费预估方法和装置，以实现提高消费预估的准确度，简化消费预估的过程。

本发明实施例提供了一种消费预估方法，包括：

根据待预测广告的拍卖词、匹配模式、投放时间和推广地域，遍历点击展现匹配日志，获得符合展现条件的历史展现记录；

根据预定的排序规则将所述待预测广告插入所述历史展现记录中的广告队列，确定所述待预测广告在所述历史展现记录中的排名位次；

根据所述待预测广告的匹配模式、所述排名位次的点击到达率和所述历史展现记录展现的广告条数，确定所述待预测广告在获得的每一条历史展现记录中的概率点击量和所述概率点击量对应的消费；并根据所述待预测广告在获得的每一条历史展现记录中的排名位次，确定排名预估值；

根据获得的所有概率点击量的平均值，确定点击预估值；根据获得的所有消费的平均值，确定消费预估值；根据所述点击预估值和所述消费预估值确定平均点击价格的预估值。

本发明实施例还提供一种消费预估装置，包括：

记录获得模块，用于根据待预测广告的拍卖词、匹配模式、投放时间和推广地域，遍历点击展现匹配日志，获得符合展现条件的历史展现记录；

排名确定模块，用于根据预定的排序规则将所述待预测广告插入所述记录获得模块获得的历史展现记录中的广告队列，确定所述待预测广告在所述历史展现记录中的排名位次；

概率点击量获得模块，用于根据所述待预测广告的匹配模式、所述排名确定模块确定的排名位次的点击到达率和所述历史展现记录展现的广告条数，确定所述待预测广告在获得的每一条历史展现记录中的概率点击量和所述概率点击量对应的消费；

排名预估值确定模块，用于根据所述待预测广告在获得的每一条历史展现记录中的排名位次，确定排名预估值；

点击预估值确定模块，用于根据所述概率点击量获得模块获得的所有概率点击量的平均值，确定点击预估值；

消费预估值确定模块，用于根据所述概率点击量获得模块获得的所有消费的平均值，确定消费预估值；

平均点击价格预估值确定模块，用于根据所述点击预估值确定模块确定的点击预估值和所述消费预估值确定模块确定的消费预估值确定平均点击价格的预估值。

本发明实施例利用历史一段时间的点击展现匹配日志建立广告展现点击过程的环境，然后根据待预测广告的广告属性查找符合该待预测广告的推广条件的有点击的历史展现记录，并根据预定的排序规则确定待预测广告在查找到的历史展现记录中的排名位次，进而可以根据待预测广告的广告属性和排名位次确定待预测广告的概率点击量，并对概率点击量进行修正，同时参考流量的变化，确定点击预估值和消费预估值，排名预估值即为出现次数最多的排名位次。从而实现了充分利用历史数据和待预测广告的广告属性，进行消费预估，提高了消费预估的准确度，并且简化了消费预估的过程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。