[发明专利]预测广告客户关键词性能指示值

权利要求书

1.一种用于确定预测性广告客户关键词性能指示值的方法，所述方法由包括至少一个处理器的一个或多个计算设备执行，该方法包括：

使用所述至少一个处理器来从第一广告客户接收(410)关键词，其中所述第一广告客户之前没有对该关键词进行过出价；

至少基于具有与所述第一广告客户相关联的一个或多个数量化的属性的数据集，识别(412)与第一广告客户相似并且之前已经对该关键词进行过出价的至少一个其它广告客户；以及

使用所述至少一个处理器来基于针对所述至少一个其它广告客户的、该关键词的至少一个已建立的性能指示值来计算(414)针对所述第一广告客户的、对于该关键词的至少一个预测的性能指示值，其中所述至少一个预测的性能指示和所述至少一个已建立的性能指示每个都包括曝光、点击量、每次点击成本和转换中的一个或多个。

2.一种用于使用其它广告客户来确定预测性广告客户关键词性能指示值的方法，所述方法由包括至少一个处理器的一个或多个计算设备执行，该方法包括：

使用所述至少一个处理器来从第一广告客户接收(510)关键词，其中所述第一广告客户之前没有对该关键词进行过出价；

至少基于具有与所述第一广告客户相关联的一个或多个数量化的属性的数据集，识别(512)之前对该关键词进行过出价的至少一个其它广告客户，所述至少一个其它广告客户基于所述第一广告客户和所述至少一个其它广告客户之间的相似性的距离被识别；以及

使用所述至少一个处理器来基于针对所述至少一个其它广告客户的、该关键词的至少一个已建立的性能指示值来计算(514)针对所述第一广告客户的、对于该关键词的至少一个预测的性能指示值，其中所述至少一个预测的性能指示和所述至少一个已建立的性能指示每个都包括曝光、点击量、每次点击成本和转换中的一个或多个。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，识别所述至少一个其它广告客户包括计算一个或多个属性在它们与第一广告客户相关时的值和所述一个或多个属性在它们与之前对该关键词进行过出价的至少一个其它广告客户相关时的值之间的Euclidean距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述一个或多个属性在它们与所述第一广告客户和所述至少一个其它广告客户相关时的值是从拍卖数据存储检索的。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，一个或多个属性包括共同关键词属性，并且其中共同关键词属性的值基于所述第一广告客户和所述至少一个其它广告客户之间的Jaccard相似性系数。

6.根据权利要求3所述的方法，其中质量得分、每次点击支付和出价的属性由连续变量所表示，并且其中所述一个或多个属性的连续变量中的一个或多个通过对所述连续变量进行分箱而被转换为类别变量。

7.一种用于使用广告客户属性来确定预测性广告客户关键词性能指示的方法，所述方法由包括至少一个处理器的一个或多个计算设备执行，该方法由一个或多个包括至少一个处理器的计算设备来执行，该方法包括：

使用所述至少一个处理器来从第一广告客户接收(610)关键词，其中所述第一广告客户之前没有对该关键词进行过出价并且该关键词存在于流行关键词列表上；

生成(612)针对所述第一广告客户和之前对该关键词进行过出价的多个其它广告客户的广告客户属性的数据集，其中生成广告客户属性的数据集的过程包括：

接收(614)多个属性作为该数据集中的变量；以及

用来自拍卖数据存储的值填充(616)广告客户属性的数据集；

基于所述第一广告客户和多个其它广告客户中的每一个之间的相似性的距离来识别(618)所述多个其它广告客户的子集，其中该相似性的距离是一个或多个属性在它们与所述第一广告客户相关时的值和所述一个或多个属性在它们与所述多个其它广告客户中的每一个相关时的值之间的Euclidean距离；以及

使用所述至少一个处理器来基于针对所述多个其它广告客户的子集中的多个其它广告客户中的每一个的、该关键词的至少一个已建立的性能指示值的平均来计算(620)针对所述第一广告客户的、该关键词的至少一个预测的性能指示值。