[发明专利]选择图片广告素材的方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种选择图片广告素材的方法和装置，有助于克服现有技术中在图片广告素材的选取方面存在的种种不足之处。该方法包括：保存多项训练数据，每项训练数据包括广告的图片广告素材和该广告被访问一次时的评分，其中该评分的正负向根据该广告被本次访问之后是否转化来确定；使用卷积神经网络对所述训练数据进行训练以得到模型，该卷积神经网络的输入层根据所述图片广告素材的像素值得出，卷积层中的卷积核预先设定，在训练时根据模型输出的得分与所述评分的差异来更新所述卷积神经网络中各条边的权重以及所述卷积核；使用所述模型计算指定的图片广告素材的得分，根据该得分确定是否选择该指定的图片广告素材。

技术领域

本发明涉及计算机及软件技术领域，特别地涉及一种选择图片广告素材的方法和装置。

背景技术

素材(通常为图片)是广告系统的基础原料，并且素材的好坏直接决定了广告平台、广告主的综合收益(广告带来的点击、转化等)。因此，广告主对待投放素材的合理选取是广告系统中非常关键的一环，并且希望对图片广告的素材选择进行优化，因此，下文中素材均为图片类型。

业界如Facebook、谷歌、百度、腾讯等广告平台会提供一些图片广告素材优化的建议，例如：素材清晰度、尺寸大小、模板参考等。

目前，广告主进行素材选择的常用做法是：创建多组素材，首先为每个素材投入一定预算，然后将素材投放到广告播放系统中。累积一定数据后，观察每个素材的效果(例如：点击率、转化率、商品交易总额GMV等)，根据效果好坏决定暂停或者加大投放某些素材。

广告主进行素材精选的一种流程如图1所示，图1是根据现有技术中的选择广告素材的一种流程的示意图。如图1所示，该流程主要包括如下步骤：

(1).广告主创建素材；

(2).素材在线投放；

(3).广告播放系统进行效果反馈(例如，广告实际的曝光数、点击数、下单数、GMV、广告实际花费等指标)；

(4).广告主根据反馈的效果暂停低质量素材和加大高质量素材的投放。

在实现本发明的过程中，发现现有技术主要存在以下缺点：

广告平台提供的素材优化建议通常比较笼统和模糊，无法对广告素材的质量进行合理的量化评估，因此，对经验不足的广告主来说，这些优化建议对于待投放的素材选取不具有指导意义。

广告主常用的素材选择方法也存在明显缺点：

从广告主角度：(1).素材精选的周期长，依赖广告播放系统对素材的播放累积量，播放量不足时无法准确衡量素材质量；(2).对一些低质量素材进行在线投放测试，会使得利益受到损失。

从广告系统角度：(1).广告主投放大量低质量素材会增大广告播放系统的广告检索负担；(2).素材频繁上下线，会加大广告系统播放效果的不稳定性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种选择图片广告素材的方法和装置，有助于克服现有技术中在图片广告素材的选取方面存在的种种不足之处。

为实现上述目的，根据本发明的实施例，提出了如下技术方案：

一种选择图片广告素材的方法，包括：保存多项训练数据，每项训练数据包括广告的图片广告素材和该广告被访问一次时的评分，其中该评分的正负向根据该广告被本次访问之后是否转化来确定；使用卷积神经网络对所述训练数据进行训练以得到模型，该卷积神经网络的输入层根据所述图片广告素材的像素值得出，卷积层中的卷积核预先设定，在训练时根据模型输出的得分与所述评分的差异来更新所述卷积神经网络中各条边的权重以及所述卷积核；使用所述模型计算指定的图片广告素材的得分，根据该得分确定是否选择该指定的图片广告素材。