[发明专利]一种针对在线广告投放的步进管理方法在审

专利信息
申请号: 201610051352.9 申请日: 2016-01-26
公开(公告)号: CN105741133A 公开(公告)日: 2016-07-06
发明(设计)人: 刘梦娟;郭威;李佩伦;马小栓;王巍;杜伟 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明提供一种针对在线广告投放的步进管理方法,目的是对实时竞价系统中在线广告的投放速度进行控制,以使预算受限的情况下,广告展示能够获得最大化收益。方法包括:(1)根据历史日志,离线估计每个广告在新的广告投放周期中每个时间段的用户流量、投标成功率、平均赢标价格、关键性能指标等参数;(2)离线估计每个广告在新的投放周期中每个时间段的投放概率;(3)在实际投放过程中,根据已经完成的时间段每个广告的实际预算花费情况,在线调整当前时间段每个广告的投放概率;(4)根据当前时间段的广告投放概率,针对每次广告展示机会,由需求方平台判断是否参与竞价。
搜索关键词: 一种 针对 在线 广告 投放 步进 管理 方法
【主权项】:
一种针对在线广告投放的步进管理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、需求方平台根据最近若干个广告投放周期实时竞价的历史日志,对广告活动Am在下一个广告投放周期的若干关键参数进行离线预估,这些参数将用于估计该广告在下一个广告投放周期各个时间段的投放概率,参数定义如下:第一个参数是广告活动Am在时间段Ti的用户流量估计,记为req(Am,Ti),表示的是在下一个广告投放周期的Ti时间段内,需求方平台收到的来自竞价交易平台的、符合广告活动Am受众用户要求的广告展示机会的出价请求数估计值,可通过历史数据对该值进行预测;第二个参数是广告活动Am在时间段Ti的投标成功率估计,记为wr(Am,Ti),wr(Am,Ti)∈(0,1),表示的是在下一个广告投放周期的Ti时间段内,广告活动Am成功赢标的次数(即获得广告展示的次数)与该广告活动参与竞标的次数的比值的估计值,可通过历史数据对该值进行预测;第三个参数是广告活动Am在时间段Ti的平均赢标价格估计,记为cpw(Am,Ti),表示的是在下一个广告投放周期的Ti时间段内,广告活动Am平均赢标价格的估计值,可通过历史数据对该值进行预测;第四个参数是广告活动Am在整个投放周期的平均赢标价格估计,记为计算公式为:第五个参数是广告活动Am在时间段Ti的关键性能指标估计,记为kpi(Am,Ti),表示的是在下一个广告投放周期的Ti时间段内,广告活动Am获得的广告展示机会的质量估计,可通过历史数据对该值进行预测;第六个参数是广告活动Am在整个投放周期的平均关键性能指标估计,记为计算公式为:步骤2、根据步骤1计算的关键参数,离线估计下一个广告投放周期内广告活动Am在时间段Ti内的广告投放概率p(Am,Ti),计算公式如(1)所示:p(Am,Ti)=c(Am)*qf(Am,Ti)*cf(Am,Ti) p(Am,Ti)∈(0,1)          (1)其中,c(Am)是对广告活动Am在新的投放周期中广告投放概率基准值的估计,它是基于历史数据计算的,计算公式如(2)所示:<mrow><mi>c</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>B</mi><mi>G</mi><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mi>r</mi><mi>e</mi><mi>q</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>q</mi><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>c</mi><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>w</mi><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>c</mi><mi>p</mi><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>这里,BGT(Am)表示的是广告活动Am在新的投放周期的广告预算,根据公式(2)可知,c(Am)在整个投放周期中是常数;qf(Am,Ti)是广告活动Am在时间段Ti内的广告展示机会的质量指标,用以反映广告活动Am在时间段Ti内的广告展示的质量与该广告活动在整个投放周期内的广告展示的平均质量相比的优劣程度;cf(Am,Ti)是符合广告活动Am受众要求的广告展示机会在时间段Ti内的竞争程度指标;通过步骤2,可估计需求方平台上每个广告活动Am在给定预算的情况下,在下一个广告投放周期各个时间段内的广告投放概率估计值p(Am,Ti),离线估计阶段结束;步骤3、在新周期的实时投放阶段,根据已经完成的时间段的预算花费情况,对当前周期的广告投放概率进行实时调整,从而使每个时间段的投放概率符合新周期的实际情况,调整方法如公式(3)所示:<mrow><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mfrac><mrow><mi>B</mi><mi>G</mi><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>C</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>n</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>t</mi><mo>=</mo><mi>i</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><mi>r</mi><mi>e</mi><mi>q</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>t</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>t</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>w</mi><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>t</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><mi>c</mi><mi>p</mi><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>T</mi><mi>t</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>这里,C(Am,Tn)表示广告活动Am在已完成的时间段Tn的实际花费;步骤4、针对每次到达需求方平台的广告展示机会,需求方平台首先判断该机会是否符合广告活动Am的受众用户要求,如果不符合,就直接放弃这次展示机会的竞价;如果符合,则生成一个[0,1]的随机数,如果这个随机数小于广告活动Am在当前时间段的广告投放概率p′(Am,Ti),则启动相应的竞价策略,对该次广告展示机会进行报价,否则放弃这次展示机会的竞价。
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