[发明专利]调整竞价的方法及装置、存储介质、处理器

说明书

本申请公开了一种调整竞价的方法及装置、存储介质、处理器。其中，该方法包括：基于多个竞价对象的曝光日志和竞价日志，获取竞价样本集，其中，曝光日志和竞价日志通过竞价对象的标识进行关联；对竞价样本集进行分组，并对每组样本进行拟合，得到每组样本的价格分布；基于每组样本的价格分布进行反序列化处理，得到预测模型；基于预测模型对需要调整价格的竞价对象进行处理，得到新的竞价金额。本申请解决了现有的流量价格预估方法存在的稳定性和实时性较差，工业应用价值比较低导致对流量价格预算的准确度较低的技术问题。

技术领域

本申请涉及广告竞价领域，具体而言，涉及一种调整竞价的方法及装置、存储介质、处理器。

背景技术

需求方平台(Demand Side Platform，DSP)是为广告主提供统一的跨媒介/平台/设备的广告投放平台，通过数据整合分析实现基于受众的精准投放，并且实时监控不断优化。

DSP中间商通过向媒体采买流量，同时基于效果向广告主收取费用的方式来赚取收益。对于实时竞价(Real-time bidding，RTB)的流量，如果出价太高，则会造成成本过高，利润会下降；如果出价太低，由于别的DSP也在觊觎该流量，很可能无法获得流量，广告主的效果也无法保障。因此对流量价格进行预估是DSP方在RTB过程中很重要的一环。

现有的对流量价格进行预估的方法需要借助大量数组存储上亿级别的流量，系统的稳定性和实时性较差，工业应用价值比较低；并且现有的流量价格预估方法需要建立在点击率(Click Through Rate，CTR)预估的基础上，对于CTR不存在的场景很难进行预估。

针对现有的流量价格预估方法存在的稳定性和实时性较差，工业应用价值比较低导致对流量价格预算的准确度较低的问题，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调整竞价的方法及装置、存储介质、处理器，以至少解决现有的流量价格预估方法存在的稳定性和实时性较差，工业应用价值比较低导致对流量价格预算的准确度较低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种调整竞价的方法，包括：基于多个竞价对象的曝光日志和竞价日志，获取竞价样本集，其中，曝光日志和竞价日志通过竞价对象的标识进行关联；对竞价样本集进行分组，并对每组样本进行拟合，得到每组样本的价格分布；基于每组样本的价格分布进行反序列化处理，得到预测模型；基于预测模型对需要调整价格的竞价对象进行处理，得到新的竞价金额。

可选地，竞价日志包括多条竞价记录，其中，竞价样本集包括：正样本和负样本，竞价日志中成功关联曝光日志的竞价样本为正样本，竞价日志中未成功关联曝光日志的竞价样本为负样本。

可选地，在基于多个竞价对象的曝光日志和竞价日志，获取竞价样本集之后，上述方法还包括：确定离散特征，并对竞价样本集中符合离散特征的参数的属性值进行求整，得到竞价样本集的预处理结果；对预处理结果进行特征空间划分处理，得到竞价样本集中每个竞价样本对应的标识ID，其中，特征空间划分处理用于基于预设特征对竞价样本集中进行划分。

可选地，对竞价样本集进行分组，并对每组样本进行拟合，得到每组样本的价格分布，包括：基于每个样本对应的标识ID，对竞价样本集进行分组；使用一个对数正态对分组后的竞价样本集进行拟合，得到每组竞价样本的价格分布。

可选地，在使用一个对数正态对分组后的竞价样本集进行拟合，得到每组竞价样本的价格分布之前，上述方法还包括：基于每个竞价样本的竞价结果，调整竞价样本集的样本数据，对所述竞价样本集中的样本数据进行修正。