[发明专利]一种广告物料推荐方法、装置及服务器

说明书

本发明提出一种广告物料推荐方法、装置及服务器。所述方法包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料。根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，然后根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，从效果指标和影响点击率的因素等多个维度对广告物料进行分析，实现自动向广告需求方等推荐广告物料。

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域，尤其涉及一种广告物料推荐方法、装置及服务器。

背景技术

互联网广告就是通过网络广告平台在网络上投放广告，利用网站上的广告横幅、文本链接、多媒体等方法，在互联网上刊登或发布广告，通过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式。互联网广告的运营人员要想实现通过互联网媒体最小的成本获取更多客户，就需要了解以下内容：(1)网民的需求有哪些，需求的强度有多大，需求的发展趋势是什么；(2)如何结合网民的需求，使业务卖点得到有效表达，明确精准投放人群；(3)如何优化广告物料，持续提升广告效果。

在实际的互联网广告运营中，广告运营人员过度依赖于从业者的经验和技术水平，主观性高，容易造成广告投放的效率低、成本高、资源浪费等问题。

发明内容

本发明实施例提供一种广告物料推荐方法、装置及服务器，以解决或缓解背景技术中的一项或多项以上技术问题，至少提供一种有益的选择。

第一方面，本发明实施例提供了一种广告物料推荐方法，包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；

确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；

根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料

结合第一方面，本发明在第一方面的第一种实施方式中，所述广告物料包括广告标题和广告图片，所述效果指标包括竞争激烈度、受众覆盖度和受众相关度中的至少一种。

结合第一方面，本发明在第一方面的第二实施方式中，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，包括：

根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素；

根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片中影响广告点击率的质量因素。

结合第一方面的第二种实施方式，本发明在第一方面的第三实施方式中，根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素之前，所述方法还包括：

根据广告库中的各广告标题，采用循环神经网络算法构建循环神经网络分析模型。

结合第一方面的第二种实施方式，本发明在第一方面的第四实施方式中，根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片影响广告点击率的质量因素之前，所述方法包括：

根据广告库中的各广告图片，采用卷积神经网络算法构建卷积神经网络分析模型。

结合第一方面、第一方面的第一种实施方式或第一方面的第二种实施方式或第一方面的第三种实施方式或第一方面的第四种实施方式，本发明在第一方面的第五种实施方式中，还包括：根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，包括：

获取广告投放的业务领域；

采用机器翻译方法翻译所述广告投放的业务领域，以获得所述广告投放的扩展业务领域；