擎下的多条搜索用户标识为对应的搜索 用户满足如下搜索行为的搜索用户标识：在搜索框中输入了投放信息所关联的关键词；或 者，访问了投放信息所对应的商家创建的网页。
[0037] 操作130、识别所述多条搜索用户信息中与观看用户信息绑定为同一用户的目标 搜索用户信息。
[0038] 对于投放信息在搜索引擎下的多条搜索用户信息对应的多个搜索用户而言：其中 的一部分搜索用户是在观看了投放信息之后，再在搜索引擎中查询投放信息所关联的关键 词、访问投放信息所对应的商家创建的网页的；其中的另一部分搜索用户并未观看投放信 息，而是直接在搜索引擎中查询投放信息所关联的关键词、访问投放信息所对应的商家创 建的网页的。由此可见，所述另一部分搜索用户并不是投放信息的受众人群。因此，需要识 别出所述受众人群，进而根据受众人群，对投放信息在投放平台下的投放效果进行评测，这 样才能使得评测结果更加准确且有效。
[0039] 在本实施例的一种【具体实施方式】中，操作130可具体包括：根据预先存储的搜索 用户标识与观看用户标识之间的用户绑定关系，识别所述多条搜索用户信息中与所述观看 用户信息绑定为同一用户的目标搜索用户信息。
[0040] 在该方式中，可预先创建有用户绑定关系，该关系描述了属于同一用户的搜索用 户标识与观看用户标识。例如，部分绑定关系用下表1来描述：
[0041] 表 1
[0042]
[0043]
[0044] 参见上表1，观看用户标识为"**zhan. 1"与搜索用户标识**1230126. com绑定 为同一用户，也即同属于一个用户，设为Al ;观看用户标识为"**Li_2"与搜索用户标识 **456@qq. com绑定为同一用户，设为A2。......
[0045] 特别的，如果搜索引擎和投放平台为同一厂家所实现，对于一个用户而言，需在投 放平台和搜索引擎上共用一个用户标识，则操作130可具体包括：将所述多条搜索用户信 息中搜索用户标识与所述观看用户信息包含的观看用户标识相同的搜索用户信息，作为目 标搜索用户信息。
[0046] 当然，本领域的普通技术人员应理解，还可通过其他任何技术手段，只要能够识别 出所述多条搜索用户信息中与观看用户信息绑定为同一用户的目标搜索用户信息即可，本 实施例对此不作具体限定。
[0047] 优选的，识别出的目标搜索用户信息还应满足如下条件：其所对应的搜索时间，应 晚于与该目标搜索用户信息绑定为同一用户的观看用户信息所对应的观看时间。这样可以 保证用户是在观看了投放信息之后，再进行相关搜索的。
[0048] 操作140、根据目标搜索用户信息，生成投放信息在投放平台下的投放效果评测结 果。
[0049] 在识别出目标搜索用户信息之后，可基于该目标搜索用户信息对应的搜索用户的 数量或者搜索行为，量化得到投放信息在投放平台下的投放效果评测结果。其中，评测结果 可以用一种或多种不同的指标来衡量。
[0050] 在本实施例的一种【具体实施方式】中，可直接将所有目标搜索用户信息对应的用户 总数量（视为第一指标），作为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果；或者，将所有 目标搜索用户信息对应的用户总数量，与获取到的所有搜索用户信息对应的用户总数量， 二者之间的比值（视为第二指标），作为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果。
[0051] 在本实施例的另一种【具体实施方式】中，可根据目标搜索用户信息对应的用户对投 放信息的搜索行为，生成投放信息在投放平台下的投放效果评测结果。
[0052] 示例性的，操作140具体包括：
[0053] 统计所有目标搜索用户信息对应的用户对投放信息的查询次数和/或访问次数；
[0054] 将查询次数（视为第三指标）和/或访问次数（视为第四指标），作为投放信息在 投放平台下的投放效果评测结果。
[0055] 例如，目标搜索用户信息共有1000条，对应有1000个用户。其中，有300个用户 只查询了投放信息，有200个用户只访问了投放信息，有500个用户即查询了投放信息，又 访问了投放信息。那么，可以直接将数值800 (300+500,表示所有目标搜索用户信息对应的 用户对投放信息的查询次数），作为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果；也可以 将数值700 (200+500,表示所有目标搜索用户信息对应的用户对投放信息的访问次数），作 为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果。
[0056] 优选的，操作140具体包括：
[0057] 统计所有目标搜索用户信息对应的用户对投放信息的查询次数和/或访问次数；
[0058] 统计所有搜索用户信息对应的用户对投放信息的总查询次数和/或总访问次数；
[0059] 将所述查询次数与所述总查询次数的比值（视为第五指标），和/或，所述访问次 数与所述总访问次数的比值（视为第六指标），作为投放信息在投放平台下的投放效果评 测结果。
[0060] 例如，目标搜索用户信息共有1000条，对应有1000个用户（视为目标搜索用户）， 其中有800个用户查询了投放信息，有700个用户访问了投放信息。获取到的所有搜索用 户信息共有1500条，对应有1500个用户（视为全部搜索用户），其中有1200个用户查询 了投放信息，有1100个用户访问了投放信息。那么，可以将数值800/1200 = 2/3(表示 查询比值），作为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果；也可以将数值700/1100 = 7/11 (表示访问比值），作为投放信息在投放平台下的投放效果评测结果。
[0061] 当然，每条目标搜索用户信息中还可包括其对应的搜索用户对投放信息的查询次 数和/或访问次数，进而基于该查询次数和/或访问次数，生成投放信息在投放平台下的投 放效果评测结果。
[0062] 本实施例提供的技术方案，能够基于连接投放平台和搜索引擎的用户绑定关系这 一纽带，识别出获取到的多条搜索用户信息对应的各个用户中，哪些是观看了投放信息的 用户，进而使得根据这些用户对投放信息的搜索行为，对其投放效果加以评测得到的评测 结果十分的准确和有效，从而很好的指导投放策略。
[0063] 实施例二
[0064] 图2是本发明实施例二提供的一种对投放信息的投放效果进行评测的方法的流 程示意图。本实施例以上述实施例一为基础，增加了预估投放效果的操作。参见图2,本实 施例提供的方法具体包括如下操作：
[0065] 操作210、获取投放信息在投放平台下的多条观看用户信息；
[0066] 操作220、获取投放信息在搜索引擎下的多条搜索用户信息；
[0067] 操作230、识别所述多条搜索用户信息中与所述观看用户信息绑定为同一用户的 目标搜索用户信息；
[0068] 操作240、根据目标搜索用户信息，生成投放信息在不同投放特征值下的投放效果 评测子结果；
[0069] 操作250、基于设定的机器学习算法，对历史得到的所述投放效果评测子结果进行 学习，以建立投放效果评测模型；
[0070] 操作260、采用投放效果评测模型，对实时输入的投放信息在投放平台下的新投放 特征值进行投放效果评测子结果的预估。
[0071] 在本实施例中，为实现投放效果的预估，在生成投放效果评测结果时，按照投放信 息的不同投放特征值，对应生成不同的投放效果评测子结果。也即，投放效果评测结果包 括：投放信息在不同投放特征值下的投放效果评测子结果。其中，投放特征值对应的投放特 征包括如下至少一个投放子特征：投放信息的投放时间段、投放地域、投放形式、所面向的 搜索用户的年龄段和性别。投放形式包括：允许用户跳过对投放信息的播放而不进行观看 这一场景所对应的第一种投放形式；不允许用户跳过对投放信息的播放这一场景所对应的 第二种投放形式。
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