广告投放方法及装置与流程

本发明实施例涉及广告处理技术领域，具体而言，涉及一种广告投放方法及装置。

背景技术：

随着互联网技术的发展，互联网广告相对于传统的电视广告和实体广告具有诸多优点，例如：强烈的交互性与感官性、传播范围的广泛性、灵活的时效性等。但是现有的互联网广告投放技术准确性不高，效率低下。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种广告投放方法及装置。

本发明实施例提供了一种广告投放方法，应用于电子设备，所述方法包括：

获取用户问题记录以及该用户问题记录对应的用户画像，识别出所述用户问题记录的第一分类标签以及在所述第一分类标签下的第二分类标签；

获取多个待投放广告，针对每个待投放广告，提取出该待投放广告的广告元数据，统计提取出的多个广告元数据中与所述第一分类标签匹配的广告元数据；

针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值，判断所述相似度值是否达到设定阈值，若达到，判断该广告元数据是否与所述用户画像匹配，若匹配，保留该广告元数据；

针对保留的每个广告元数据，计算该广告元数据所对应的待投放广告信息的预估点击率；

根据计算得到的多个预估点击率将保留的每个广告元数据对应的待投放广告进行投放。

可选地，识别出所述用户问题记录的第一分类标签以及在所述第一分类标签下的第二分类标签的步骤，包括：

提取所述用户问题记录中至少一个关键词，根据所述至少一个关键词生成主题信息；

基于所述主题信息识别出所述用户问题记录的第一分类标签；

获取所述至少一个关键词的至少一个关联词；

基于所述至少一个关键词以及所述至少一个关联词识别出所述用户问题记录在所述第一分类标签下的第二分类标签。

可选地，所述广告元数据包括广告类别，统计提取出的多个广告元数据中与所述第一分类标签匹配的广告元数据的步骤，包括：

针对提取出的每个广告元数据，获取所述广告元数据中的广告类别；

判断所述广告类别与所述第一分类标签是否一致，若一致，判定所述广告类别与所述第一分类标签匹配，对所述广告元数据进行统计。

可选地，所述广告元数据还包括广告关键词，针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值的步骤，包括：

获取该广告元数据中的广告关键词；

计算所述广告关键词与所述第二分类标签的余弦相似度值。

可选地，根据计算得到的多个预估点击率将保留的每个广告元数据对应的待投放广告进行投放的步骤，包括：

按照计算得到的多个预估点击率的先后顺序将保留的每个广告元数据对应的待投放广告依次进行投放。

本发明实施例还提供了一种广告投放装置，应用于电子设备，所述装置包括：

识别模块，用于获取用户问题记录以及该用户问题记录对应的用户画像，识别出所述用户问题记录的第一分类标签以及在所述第一分类标签下的第二分类标签；

第一匹配模块，用于获取多个待投放广告，针对每个待投放广告，提取出该待投放广告的广告元数据，统计提取出的多个广告元数据中与所述第一分类标签匹配的广告元数据；

第二匹配模块，用于针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值，判断所述相似度值是否达到设定阈值，若达到，判断该广告元数据是否与所述用户画像匹配，若匹配，保留该广告元数据；

预估点击率计算模块，用于针对保留的每个广告元数据，计算该广告元数据所对应的待投放广告信息的预估点击率；

广告投放模块，用于根据计算得到的多个预估点击率将保留的每个广告元数据对应的待投放广告进行投放。

可选地，所述识别模块识别出所述用户问题记录的第一分类标签以及在所述第一分类标签下的第二分类标签，具体包括：

提取所述用户问题记录中至少一个关键词，根据所述至少一个关键词生成主题信息；

基于所述主题信息识别出所述用户问题记录的第一分类标签；

获取所述至少一个关键词的至少一个关联词；

基于所述至少一个关键词以及所述至少一个关联词识别出所述用户问题记录在所述第一分类标签下的第二分类标签。

可选地，所述广告元数据包括广告类别，所述第一匹配模块统计提取出的多个广告元数据中与所述第一分类标签匹配的广告元数据，具体包括：

针对提取出的每个广告元数据，获取所述广告元数据中的广告类别；

判断所述广告类别与所述第一分类标签是否一致，若一致，判定所述广告类别与所述第一分类标签匹配，对所述广告元数据进行统计。

可选地，所述广告元数据还包括广告关键词，所述第二匹配模块针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值，具体包括：

获取该广告元数据中的广告关键词；

计算所述广告关键词与所述第二分类标签的余弦相似度值。

可选地，所述预估点击率计算模块根据计算得到的多个预估点击率将保留的每个广告元数据对应的待投放广告进行投放，包括：

按照计算得到的多个预估点击率的先后顺序将保留的每个广告元数据对应的待投放广告依次进行投放

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的广告投放方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在电子设备执行上述的广告投放方法。

有益效果

本发明实施例提供的广告投放方法及装置，能够识别出用户问题记录的第一分类标签以及第二分类标签，通过第一分类标签对多个待投放广告进行一次匹配，再通过第二分类标签以及用户画像对多个待投放广告进行二次匹配，如此，能够保证待投放广告与用户需求的最大程度契合，能够提高广告投放的准确性，通过计算保留的每个广告元数据对应的待投放广告信息的预估点击率，并基于多个预估点击率将待投放广告进行投放，能够提高用户点击广告的几率，进而保证广告投放的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种电子设备10的方框示意图。

图2为本发明实施例所提供的一种广告投放方法的流程图。

图3为一实施方式中图2所示的步骤s21包括的子步骤的示意图。

图4为本发明实施例所提供的一种广告投放装置20的模块框图。

图标：

10-电子设备；11-存储器；12-处理器；13-网络模块；

20-广告投放装置；21-识别模块；22-第一匹配模块；23-第二匹配模块；24-预估点击率计算模块；25-广告投放模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

发明人经调查发现，现有的互联网广告投放技术大多准确性不高且效率低下。具体地，现有的互联网广告投放技术主要通过三种模式实现：

1)按展示量收费模式。首先，这种模式未对媒介内容进行进一步的细分，对于媒介，热门板块的流量远远高于长尾板块，广告主主要在热门板块投放广告，对于广告位未能充分利用；其次，这种模式未能对用户进行有效的画像，不能按照用户的特征，分开不同的广告，未能有效的利用广告位。

2)按点击量收费模式。对用户进行有效画像，但难以满足广告主对展示量的需求，当一个标有有效画像的用户上线后，广告子系统会分配一个合适广告，可能造成部分广告点击不满足广告主需求。

3)竞价广告模式。广告系统包含有更全面、更丰富的用户行为数据，更适合平台厂商搭建大的平台，但是对于垂直领域仅含媒介内的用户行为数据的厂商，非常难跨越点击转换这道坎。

以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。

基于上述研究，本发明实施例提供了一种广告投放方法及装置，能够提高广告投放的准确性和效率。

图1示出了本发明实施例所提供的一种电子设备10的方框示意图。本发明实施例中的电子设备10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图1所示，电子设备10包括：存储器11、处理器12、网络模块13和广告投放装置20。

存储器11、处理器12和网络模块13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有广告投放装置20，所述广告投放装置20包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本发明实施例中的广告投放装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的广告投放方法。

其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。

所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

网络模块13用于通过网络建立电子设备10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，电子设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序。所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在电子设备10执行下面的广告投放方法。

图2示出了本发明实施例所提供的一种广告投放方法的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于电子设备10，可以由所述处理器12实现。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述：

步骤s21，获取用户问题记录以及该用户问题记录对应的用户画像，识别出用户问题记录的第一分类标签以及在第一分类标签下的第二分类标签。

请结合参阅图3，本实施例中通过步骤s211、步骤s212、步骤s213和步骤s214列举了步骤s21的其中一种实现方式。

步骤s211，提取用户问题记录中至少一个关键词，根据至少一个关键词生成主题信息。

在本实施例中，采用文档主题生成模型对用户问题记录中的关键词进行提取并生成主题信息，具体地，针对长文本的用户问题记录，可以采用lad模型，针对短文本的用户问题记录，可以采用lad2vec模型。

步骤s212，基于主题信息识别出该用户问题记录的第一分类标签。

具体地，根据主题信息，采用机器学习分类方法能够识别出与该主题信息对应的第一分类标签，识别出第一分类标签的过程也可以理解为对该用户问题记录进行分类的过程。

例如，第一分类标签可以为教育、医疗、文化、游戏、娱乐中的任意一个，在本实施例中，第一分类标签为医疗。

步骤s213，获取至少一个关键词的至少一个关联词。

例如，关键词为“感冒咳嗽”，则关联词可以为“流鼻涕”、“浑身酸痛”等。

步骤s214，基于至少一个关键词以及至少一个关联词识别出用户问题记录在第一分类标签下的第二分类标签。

例如，基于“感冒咳嗽”、“流鼻涕”以及“浑身酸痛”识别出医疗标签下的第二分类标签：感冒症状。

可以理解，通过上述步骤，能够实现对用户问题记录的双重识别(分类)，便于之后相关广告的准确匹配。

可选地，用户画像可以通过用户的行为记录获取。用户画像包括性别、年龄、常驻地、收入等。

步骤s22，获取多个待投放广告，针对每个待投放广告，提取出该待投放广告的广告元数据，统计提取出的多个广告元数据中与第一分类标签匹配的广告元数据。

广告元数据包括广告位id、广告id、广告主id、广告素材id、营销活动id、广告类别、广告主类别、广告标题、广告关键词等。

在本实施例中，可以通过广告类别判断广告元数据是否与第一分类标签匹配，具体地，提取出每个广告元数据中的广告类别，分别判断每个广告类别是否与第一分类标签一致，将一致的广告类别索对应的广告元数据判定为与第一分类标签匹配，统计与第一分类标签匹配的多个广告元数据。

如此，经过第一轮筛选，能够在一定程度上排除一些无关紧要的广告的投放，节省了网络资源。

步骤s23，针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值。

在本实施例中，可以通过广告关键词计算广告元数据与第二分类标签的相似度值。

具体地，针对每个广告元数据，提取该广告元数据中的广告关键词，计算广告关键词与第二分类标签的余弦相似度值。

步骤s24，判断相似度值是否达到设定阈值

其中，设定阈值可以预先设置。

若相似度值小于设定阈值，转向步骤s25。

若相似度值大于等于设定阈值，转向步骤s26。

步骤s25，移除该广告关键词对应的广告元数据。

可以理解，若相似度值小于设定阈值，表明该广告关键词与第二分类标签的相关度不高，为了避免一些相关度不高的广告的无效推送，会将该广告关键词对应的广告元数据进行移除，不再做进一步的分析和筛选，如此，能够节省一定的网络资源。

步骤s26，判断该广告元数据是否与用户画像匹配。

若该广告元数据与用户画像不匹配，转向步骤s27。

若该广告元数据与用户画像匹配，转向步骤s28。

步骤s27，移除该广告元数据。

可以理解，若相似度值满足，还会进行用户画像的匹配判定，进而确保该广告元数据对应的待投放广告能够准确投放到特定用户画像的用户端，如此，避免了对用户进行无差别的广告投放和推送。

在本实施例中，可以通过广告位id、广告id、广告主id、广告素材id、营销活动id等实现与用户画像的匹配。

步骤s28，保留该广告元数据。

若该广告元数据与用户画像匹配，会将该广告元数据进行保留，以便进一步的分析。

步骤s29，计算保留的每个广告元数据对应的待投放广告的预估点击率并根据计算出的多预估点击率将保留的待投放广告进行投放。

可以理解，保留的广告元数据可能为多个，相应地，保留的待投放广告也为多个，为此，会首先计算出保留的每个待投放广告的预估点击率，便于之后的有序投放。

具体第，针对保留的每个待投放广告，可以基于用户画像对应的用户端的历史点击记录以及点击预估模型以及逻辑回归模型计算出预估点击率。

在计算出多个预估点击率之后，会按照预估点击率的大小顺序将保留的多个待投放广告依次发送至用户画像对应的用户端。如此，能够实现广告的准确、有序投放，一方面，广告的准确投放能够有效筛选出具有针对性的有效广告，减少了用户流量和网络资源的消耗，另一方面，广告的有序投放能够提高广告投放的效率，预估点击率高的优先推送，如此，能够最大程度上保证用户端能够点击广告，能够提升广告效果。

在上述基础上，如图4所示，本发明实施例提供了一种广告投放装置20，所述广告投放装置20包括：识别模块21、第一匹配模块22、第二匹配模块23、预估点击率计算模块24和广告投放模块25。

识别模块21，用于获取用户问题记录以及该用户问题记录对应的用户画像，识别出所述用户问题记录的第一分类标签以及在所述第一分类标签下的第二分类标签。

由于识别模块21和图2中步骤s21的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

第一匹配模块22，用于获取多个待投放广告，针对每个待投放广告，提取出该待投放广告的广告元数据，统计提取出的多个广告元数据中与所述第一分类标签匹配的广告元数据。

由于第一匹配模块22和图2中步骤s22的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

第二匹配模块23，用于针对统计得到的每个广告元数据，计算该广告元数据与所述第二分类标签的相似度值，判断所述相似度值是否达到设定阈值，若达到，判断该广告元数据是否与所述用户画像匹配，若匹配，保留该广告元数据。

由于第二匹配模块23和图2中步骤s23～步骤s28的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

预估点击率计算模块24，用于针对保留的每个广告元数据，计算该广告元数据所对应的待投放广告信息的预估点击率。

由于预估点击率计算模块24和图2中步骤s29的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

广告投放模块25，用于根据计算得到的多个预估点击率将保留的每个广告元数据对应的待投放广告进行投放。

由于广告投放模块25和图2中步骤s29的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

综上，本发明实施例所提供的广告投放方法及装置，能够提高广告投放的准确性和效率。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备10，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。