[发明专利]基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统

说明书

本发明实施例提供了一种基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统，所述方法包括，在当前用户刷新信息流时，根据广告池中广告的投放定向要求，筛选出投放目标为当前用户的广告集；根据当前用户的历史刷新行为信息，选择当前用户的广告投放的信息流场景并计算所述信息流场景的阈值；若筛选出的广告集中广告数量大于当前用户的广告投放的信息流场景的阀值，则按预设规则向当前用户投放广告。增加了信息流后向信息流场景的广告投放方式，有效地提高了平台广告的投放能力的上限，通过信息流场景阈值与点击通过率的预估方案的结合，保证了平台广告的投放效果。

技术领域

本发明涉及互联网广告投放的技术领域，具体涉及一种基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统。

背景技术

信息流场景广告是互联网广告的新宠，信息流场景广告是与内容混排在一起的广告，又被称为最像内容的广告。在现有技术中，信息流场景广告的投放方法，主要有以下两种，方法一，基于按量配给的信息流场景广告的投放方法，根据不同的信息流场景的广告投放能力，对待投放广告的总量按比例进行分配投放，从而实现不同信息流场景的优先级控制，在不同的信息流场景下，分别进行ctr(Click-Through-Rate的英文缩写，即点击通过率，或点击率)的预估。ctr是互联网广告常用的术语，指网络广告(图片广告、文字广告、关键词广告、排名广告、视频广告等)的点击到达率，也就是该广告的实际点击次数，(严格的来说，可以是到达目标页面的数量)除以广告的展现量。方法二，将信息流场景本身做为一个特征，利用lr(逻辑回归)算法进行ctr预估后，进行广告的投放。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：基于按量配给的信息流场景广告的投放方法，缺点如下：信息流场景投放的优先级的划分缺乏灵活性，容易造成优质曝光资源的浪费；在不同的信息流场景下进行ctr的预估点击通过率，实质上是局部的预估结果，因此，广告的投放效果受局部最优化的限制。方法二的缺点如下：在信息流场景差异较大的条件下，无法充分利用不同信息流场景的广告投放效果的差异，从而将广告投放到优先级别较高，效果较好的信息流场景上；在广告投放量波动较大及广告投放能力相对恒定的条件下，难以保障广告的投放量。

发明内容

本发明实施例提供一种基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统，对不同的信息流场景实时自动配给，并通过统一的crt进行预估后再进行广告的投放，实现了不同信息流场景广告投放效果差异较大条件下的全局最优，解决了广告投放能力有限条件下，不同信息流场景广告的投放配给问题。

一方面，本发明实施例提供了一种基于信息流场景刷新行为的广告投放方法，所述方法包括：

在当前用户刷新信息流时，根据广告池中广告的投放定向要求，筛选出投放目标为当前用户的广告集；

根据当前用户的历史刷新行为信息，选择当前用户的广告投放的信息流场景并计算所述信息流场景的阈值；

若筛选出的广告集中广告数量大于当前用户的广告投放的信息流场景的阈值，则按预设规则向当前用户投放广告。

另一方面，本发明实施例提供了一种基于信息流场景刷新行为的广告投放系统，所述系统包括：

筛选单元，用于在当前用户刷新信息流时，根据广告池中广告的投放定向要求，筛选出投放目标为当前用户的广告集；

信息流场景选择单元，用于根据当前用户的历史刷新行为信息，选择当前用户的广告投放的信息流场景并计算所述信息流场景的阈值；

广告投放单元，用于若筛选出的广告集中广告数量大于当前用户的广告投放的信息流场景的阈值，则按预设规则向当前用户投放广告。