[发明专利]一种基于巨量引擎的自动化广告投放方法及系统

权利要求书

1.一种基于巨量引擎的自动化广告投放方法，其特征在于，包括：

步骤s1：使用素材质量模型对上传的广告视频素材进行打分，根据分数筛选优质视频素材；

步骤s2：根据广告主的行业信息生成广告创意分类；

步骤s3：根据定向分组、筛选后的优质视频素材以及广告创意分类批量创建广告计划；

步骤s4：根据计划状态判定模型对广告计划的投放状态进行判断，关停不能起量和/或已衰退的广告计划后，复制广告计划。

2.根据权利要求1所述的自动化广告投放方法，其特征在于，还包括：对广告计划制定调价、预算或空耗控制策略。

3.根据权利要求1所述的自动化广告投放方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

步骤s2-1：根据广告主的行业信息获得广告主的一级分类；

步骤s2-2：使用广告主的一级分类为key,在创意分类倒排索引文件中检索出对应的value作为广告创意一级分类；

步骤s3-3：根据广告创意一级分类，使用创意分类树，召回所有的二级和三级分类，计算与广告主行业的相关性，取相关性高的分类作为广告创意的二级和三级分类。

4.根据权利要求1所述的自动化广告投放方法，其特征在于，根据定向分组、筛选后的优质视频素材以及广告创意分类批量创建广告计划，具体为：

根据筛选后的优质视频素材总数、设定的每条广告计划需要的素材量级、创意标签数量和标题数量计算每个定向包创建的广告计划数；

每个定向包创建的广告计划数的计算公式为：

根据定向包数据、每个定向包创建的广告计划数和设定的每个广告组内的广告计划数计算广告组数量；

广告组数量计算公式为：

5.根据权利要求2所述的自动化广告投放方法，其特征在于，

所述计划状态判定模型依赖广告主自身的行业信息、广告素材和行业热门素材相似度、投放商品和行业高销量商品相似度及广告投放过程中的投放指标、播放指标、互动指标和负面指标，通过DNN模型训练得到；

对广告计划制定调价策略具体为：根据调价模型对广告计划制定调价；

所述调价模型根据广告主行业信息、计划投放数据、行业投放指标和历史调价记录构建出训练数据，通过监督学习算法，训练得到；

对广告计划制定预算控制策略，具体为：计划创建初始设置小预算金额，当广告计划消耗接近80％预算，成本达标的情况下，阶梯加预算；

对广告计划制定空耗控制策略具体为：判断广告计划是否超过预设空耗，如果是，则调时段投放；并对不符合预期成本的广告计划和消耗低的广告计划进行暂停或清理操作。

6.一种基于巨量引擎的自动化广告投放系统，其特征在于，包括：优质视频筛选模块、广告创意分类生成模块、广告计划创建模块和广告计划状态判定模块；

所述优质视频筛选模块，用于使用素材质量模型对上传的广告视频素材进行打分，根据分数筛选优质视频素材；

所述广告创意分类生成模块，用于根据广告主的行业信息生成广告创意分类；

所述广告计划创建模块，用于根据定向分组、筛选后的优质视频素材以及广告创意分类批量创建广告计划；

所述广告计划状态判定模块，用于根据计划状态判定模型对广告计划的投放状态进行判断，关停不能起量和/或已衰退的广告计划后，复制广告计划。

7.根据权利要求6所述的自动化广告投放系统，其特征在于，还包括：计划策略模块；

所述计划策略模块，用于对广告计划制定调价、预算或空耗控制策略。