[发明专利]广告展示方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号: | 201910900503.7 | 申请日: | 2019-09-23 |
| 公开(公告)号: | CN110796477A | 公开(公告)日: | 2020-02-14 |
| 发明(设计)人: | 张延琪;唐金川 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06N3/08 |
| 代理公司: | 11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司 | 代理人: | 任亚娟 |
| 地址: | 100083 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 广告 点击率 预估 门槛 用户请求 广告展示 候选广告 广告位 可读存储介质 电子设备 影响用户 用户粒度 用户确定 准确率 低点 准入 排序 筛选 投放 展示 | ||
1.一种广告展示方法,其特征在于,所述方法包括:
根据用户请求以及所述用户请求对应的广告召回列表,确定所述用户请求对应的广告位的门槛值;
对所述广告召回列表中的各广告进行点击率预估,以得到各广告对应的广告预估点击率;
将广告预估点击率超过所述门槛值的广告作为候选广告,以及对所述候选广告进行排序展示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据用户请求以及所述用户请求对应的广告召回列表,确定所述用户请求对应的广告位的门槛值,包括:
根据所述用户请求以及所述广告召回列表,确定与用户请求相关的特征数据;
将所述特征数据输入门槛系数模型,通过所述门槛系数模型输出所述用户请求对应的广告位的门槛系数;
对所述用户请求对应的广告位进行点击率预估,以得到所述广告位的位次预估点击率;
根据所述广告位的门槛系数、以及所述广告位的位次预估点击率,确定所述广告位的门槛值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征数据,至少包括如下任意一项:所述广告召回列表中各广告对应的预估点击率、预估转化率、预估交易额、以及所述用户请求对应的搜索词、城市、品类。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述门槛系数模型通过如下步骤训练得到:
根据历史用户请求以及所述历史用户请求对应的历史广告召回列表,确定与历史用户请求相关的历史特征数据;
将所述历史特征数据作为初始门槛系数模型的输入,通过所述初始门槛系数模型输出所述历史用户请求对应的历史广告位的预估门槛系数;
根据所述历史广告位的预估门槛系数、以及所述历史广告位的历史位次预估点击率,确定所述广告位的预估门槛值;
根据所述历史广告位采用所述预估门槛值之后的实际点击价值、所述历史广告位采用所述预估门槛值之前的预估点击价值、所述历史广告召回列表中可曝光广告数量、所述历史广告召回列表中实际曝光广告数量,确定所述历史广告位对应的累计价值;
将所述累计价值作为所述初始门槛系数模型的奖励函数,训练所述初始门槛系数模型以及调整所述初始门槛系数模型的模型参数,以得到训练完成的门槛系数模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述实际点击价值为根据自然结果的预设点击价值、广告的单次点击费用、以及广告收入与广告点击量之间的兑换系数计算得到;
所述预估点击价值为根据所述历史广告位的位次预估点击率所确定,且所述历史广告位的位次预估点击率满足预设阈值。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述奖励函数中还包括所述累计价值对应的第一惩罚项和第二惩罚项;所述第一惩罚项包括第一惩罚系数和第一惩罚因子;所述第二惩罚项包括第二惩罚系数和第二惩罚因子;
其中,所述第一惩罚因子为所述历史广告召回列表中各广告对应的历史广告预估点击率中的最大值,且所述门槛值大于所述最大值;所述第二惩罚因子为所述历史广告位采用所述预估门槛值之前和之后展示广告的平均质量的差值。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在得到训练完成的门槛系数模型之后,所述方法还包括:
将所述预估门槛系数以及所述历史特征数据输入价值模型,通过所述价值模型输出所述预估门槛系数对应的预估门槛价值;
根据所述预估门槛价值与所述累计价值之间的差值,调整所述门槛系数模型的模型参数。
8.一种广告展示装置,其特征在于,所述装置包括:
门槛确定模块,用于根据用户请求以及所述用户请求对应的广告召回列表,确定所述用户请求对应的广告位的门槛值;
广告筛选模块,用于对所述广告召回列表中的各广告进行点击率预估,以得到各广告对应的广告预估点击率;
排序展示模块,用于将所述广告筛选模块得到的广告预估点击率超过所述门槛值的广告作为候选广告,以及对所述候选广告进行排序展示。
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