[发明专利]用于在线广告的量度转换无效

专利信息
申请号: 200880022776.6 申请日: 2008-02-04
公开(公告)号: CN101689273A 公开(公告)日: 2010-03-31
发明(设计)人: 阿比纳·夏尔马;陈楷;罗伯·尼亚兹;约尔格·海利格 申请(专利权)人: 谷歌公司
主分类号: G06Q30/00 分类号: G06Q30/00
代理公司: 中原信达知识产权代理有限责任公司 代理人: 张焕生;安 翔
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 用于 在线 广告 量度 转换
【权利要求书】:

1.一种方法,包括:

获得指定与广告相关联的第一量度值的输入;

确定用于所述广告的潜在闪现的预测的转换率;

基于所述第一量度值和所述预测的转换率来估算第二量度值;

基于所述第二量度值进行补偿;以及

基于所述第一量度值进行借记记账。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一量度值和所述第 二量度值基于不同的竞价模型。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述竞价模型包括每动作 成本模型、每点击成本模型和每闪现成本模型。

4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述第一量度值是基于每 动作成本模型的值,并且所述第二量度值基于每点击成本模型。

5.根据权利要求2所述的方法,其中,所述第一量度值是基于每 点击成本模型或每动作成本模型中的一个的值,并且所述第二量度值 基于每闪现成本模型。

6.根据权利要求2所述的方法,其中,确定预测的转换率包括: 使用学习模型将一个或多个闪现场境特征映射到所述预测的转换率。

7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述学习模型是机器学习 系统模型,所述机器学习系统模型包括用于将所述一个或多个闪现场 境特征映射到所述预测的转换率的预定规则。

8.根据权利要求6所述的方法,其中,所述学习模型是使用转换 数据来构造的。

9.根据权利要求2所述的方法,其中,估算所述第二量度值包括 所述第一量度值乘以所述预测的转换率。

10.一种方法,包括:

接收指定用于与在线广告相关联的转换事件的第一量度值的广告 主输入;

基于历史数据来确定用于所述广告的潜在闪现的预测的转换率;

确定用于所述预测的转换率的校正系数;以及

使用所述第一量度值、所述预测的转换率和所述校正系数来自动 地计算第二量度值。

11.根据权利要求10所述的方法,其中,确定校正系数包括:

在竞价时段内监视与所述预测的转换率相关联的偏差错误;以及

在随后的竞价时段中自动地更新所述校正系数。

12.根据权利要求11所述的方法,其中,更新所述校正系数包括: 递增或递减所述校正系数以平衡所述偏差错误。

13.根据权利要求10所述的方法,其中,所述校正系数包括:

第一参数,所述第一参数指示在竞价时段内支付给发布者的合计 总数;以及

第二参数,所述第二参数指示在所述竞价时段内从广告主收取的 合计总数。

14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述第一参数和所述第 二参数基于在所述竞价时段中增长的点击数、闪现数或成本中的一个。

15.根据权利要求13所述的方法,进一步包括:

选择所述竞价时段,使得最佳数据能够用于确定所述第一参数和 所述第二参数。

16.根据权利要求13所述的方法,其中,计算第二量度值包括: 如果所述第一参数大于或小于所述第二参数,则通过在随后的竞价时 段中调整所述校正系数来校正第二量度值。

17.根据权利要求13所述的方法,其中,调整所述校正系数包括:

调整所述竞价时段,使得最佳地降低所述第一参数和所述第二参 数之间的差值。

18.根据权利要求10所述的方法,其中,计算第二量度值包括: 将所述第一量度值乘以所述预测的转换率和所述校正系数。

19.根据权利要求10所述的方法,其中,所述第一量度值是基于 每动作成本模型的值,并且所述第二量度值基于每点击成本模型。

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