[发明专利]自动管理广告投放的方法、装置和电子设备

说明书

本发明公开了一种自动管理广告投放的方法、装置和电子设备，该方法包括：获取多个历史广告投放的特征数据及对应的实际效果数据，特征数据包括投放渠道数据及投放模式数据，将其作为训练数据；建立用于计算广告投放效果的机器自学习模型，使用训练数据训练机器自学习模型；将要投放的广告的特征数据预测其获得的实际效果，并生成建议数据；根据建议数据修改要投放的广告的特征数据。本发明从历史广告投放中获取广告投放渠道和投放模式为特征数据，并将历史广告投放的实际效果量化为效果数据，开展机器自学习模型的训练，将待投放广告的特征数据输入模型之后，能够实现效果数据的预测，根据预测结果的好坏，来对该广告的特征数据进行调整。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种自动管理广告投放的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

对于互联网广告投放领域而言，投放渠道较多、投放模式较灵活，丰富的选择使得广告方难以确定选择何种投放渠道、何种投放模式才能带来最佳的投放效果。目前，广告方通常是依靠人为分析广告投放历史经验，来选择投放渠道和投放模式，大量实践经验证明，人为分析控制广告投放的模式往往投入了大量资源，却难以取得稳定良好的宣传效果。

因此，需要一种新的技术方案，自动地为广告方选择恰当的投放渠道、投放模式，提高广告投放的效率，减小人力物力的消耗。

发明内容

本发明旨在自动为广告方选择恰当的投放渠道、投放模式，提高广告投放的效率，减小人力物力的消耗。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面提出一种自动管理广告投放的方法，用于管理广告的投放渠道及对应于投放渠道的投放模式，所述方法包括：获取多个历史广告投放的特征数据及对应的实际效果数据，所述特征数据包括投放渠道数据及投放模式数据，将其作为训练数据；建立用于计算广告投放效果的机器自学习模型，使用所述训练数据训练所述机器自学习模型，以获得所述特征数据与所述实际效果数据之间的关联关系；将要投放的广告的特征数据输入所述训练好的机器自学习模型以预测其获得的实际效果，并生成对该要投放的广告的投放渠道及投放模式的建议数据；根据所述建议数据修改所述要投放的广告的特征数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述广告投放的实际效果数据包括以下的至少一个：所述广告的浏览人次数据、有效用户数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述广告投放的实际效果数据包括以下的至少一个：所述广告的单位产出的成本数据、单位时间的产出数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述生成对该要投放的广告的投放渠道及投放模式的建议数据包括：使用所述机器自学习模型计算各特征数据的影响因子，根据影响因子与预定影响因子的比较生成建议数据。

根据本发明的一种优选实施方式，根据影响因子与预定影响因子的比较生成建议数据，包括：计算所述影响因子对所述预定影响因子之间的差值，根据差值大小对所述影响因子进行排序，根据排序在前的一个或多个影响因子生成所述建议数据。

根据本发明的一种优选实施方式，根据影响因子与预定影响因子的比较生成建议数据，包括：计算所述影响因子对投放效果的贡献值，根据所述贡献值高低对所述影响因子进行排序，根据排序在前的一个或多个影响因子与相应的预定因子的差值，生成所述建议数据。