[发明专利]广告投放方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种广告投放方法及装置，该方法包括：根据各该广告类别对应的该历史广告反馈数据和该目标用户的行为数据，分别生成与各该广告类别对应的广告评价相关的训练模型，获取待评估的用户在各数据源中产生的行为数据，根据该训练模型和该待评估的用户的行为数据，生成该待评估的用户对各该广告类别的评价数据，按照各该广告类别，选取高于预置评价条件的评价数据对应的用户，以分别组成与各该广告类别对应的用户包，按照广告类别选取对应的用户包进行广告投放，是融合历史广告反馈数据和行为数据，不仅增加数据源，又有效地衡量用户对投放广告的反馈，进而更加精准的确定投放广告的目标用户。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种广告投放方法及装置。

背景技术

目前，随着互联网技术的快速发展，人们可以通过互联网获取各种各样的资源，与好友互动，解决衣食住行，人们花费在互联网上的时间越来越多。互联网逐渐成为众多商家宣传产品、投放广告的重要途径。在大数据背景下，互联网广告投放逐渐从过去对量的需求发展到如今对质的追求，实现广告的精准投放成为各大互联网广告平台的目标。用户包作为广告投放的用户集合，其质量直接影响线上广告效果以及广告转换率。因此如何提取高质量的用户包，找准目标用户显得至关重要。

现有技术中，广告投放系统通过分析用户浏览的文章或网站，在社交平台关注的群组，确定用户的兴趣领域，然后为同一兴趣领域的用户设置兴趣标签，并将具有同一兴趣标签的用户划分为同一用户包，当投放广告时，查找与待投放的广告的类别相匹配的兴趣标签所对应的用户包，并将该广告向查找到的用户包进行投放，例如，如果用户A经常点击阅读汽车类的文章，则用户A对应的兴趣标签为汽车，那么用户A作为投放汽车相关的产品的广告的对象。

使用以上的广告投放方法具有的缺点为：

数据来源单一，仅仅依据用户浏览网页和网站的数据，而且用户包都是统一依据兴趣标签生成，进而无法获知真实的广告投放效果，进而影响线上广告效果以及广告转换率。另外，一个用户有众多的兴趣，兴趣数据繁多，仅仅依据单一的数据源，从繁多的数据中筛选出的目标用户是极其困难和复杂的。

发明内容

本发明提供一种广告投放方法及装置，旨在解决现有技术中出现的无法准确的反应用户对广告的反馈，以及选取用户包不准确，所导致的影响线上广告效果以及广告转换率的问题。

本发明第一方面提供了一种广告投放方法，包括：

按照各广告类别，获取目标用户在各数据源中产生的行为数据，以及预存的历史广告反馈数据，根据各所述广告类别对应的所述历史广告反馈数据和所述目标用户的行为数据，分别生成与各所述广告类别对应的广告评价相关的训练模型；

获取待评估的用户在各数据源中产生的行为数据，根据所述训练模型和所述待评估的用户的行为数据，生成所述待评估的用户对各所述广告类别的评价数据；

按照各所述广告类别，选取高于预置评价条件的评价数据对应的用户，以分别组成与各所述广告类别对应的用户包，按照广告类别选取对应的用户包进行广告投放。

本发明第二方面提供了一种广告投放装置，包括：

模型训练单元，用于按照各广告类别，获取目标用户在各数据源中产生的行为数据，以及预存的历史广告反馈数据，根据各所述广告类别对应的所述历史广告反馈数据和所述目标用户的行为数据，分别生成与各所述广告类别对应的广告评价相关的训练模型；

评价单元，用于获取待评估的用户在各数据源中产生的行为数据，根据所述训练模型和所述待评估的用户的行为数据，生成所述待评估的用户对各所述广告类别的评价数据；

广告投放单元，还用于按照各所述广告类别，选取高于预置评价条件的评价数据对应的用户，以分别组成与各所述广告类别对应的用户包，按照广告类别选取对应的用户包进行广告投放。