[发明专利]曝光资源投放方法、装置、设备及介质

说明书

本申请涉及一种曝光资源投放方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标群体对多个媒体点位的偏好数据，其中，偏好数据是由目标群体在多个媒体点位的历史行为数据生成的；基于偏好数据确定目标群体对多个媒体点位的偏好概率；将偏好概率输入至预设滤网模型，以利用预设滤网模型确定针对多个媒体点位的曝光资源投放策略，其中，曝光资源投放策略用于确定各个媒体点位的最优曝光资源投放量；按照曝光资源投放策略在多个媒体点位向目标群体进行资源投放。本申请通过将用户的偏好数据输入到滤网模型进行求解，以获得资源投放的最优分配方法，解决了无法兼顾降低投放成本和合理分配广告投放量的问题。

技术领域

本申请涉及运筹优化技术领域，尤其涉及一种曝光资源投放方法、装置、设备及介质。

背景技术

广告投放是一种在线营销方式，因操作简单、预算可控以及广告效益较高等优点而得到了广告主的广泛推广，是当代主要营销手段之一，同时也是近来国内外学者研究的热点之一。媒体平台多元化、点位多元化导致广告曝光效果很难量化，因此广告投放时需要进行的分配策略的制定十分复杂，目前多以广告优化师基于推广产品的理解和以往的经验进行手工操作投放，这使得人工操作广告账户需要对用户的投放水平有较高的要求，提高了广告投放操作的学习成本，无法兼顾降低投放成本和合理分配广告投放量。

针对上述“无法兼顾降低投放成本和合理分配广告投放量”的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种曝光资源投放方法、装置、设备及介质，以解决上述“无法兼顾降低投放成本和合理分配广告投放量”的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，本申请提供了一种曝光资源投放方法，包括：获取目标群体对多个媒体点位的偏好数据，其中，偏好数据是由目标群体在多个媒体点位的历史行为数据生成的；基于偏好数据确定目标群体对多个媒体点位的偏好概率；将偏好概率输入至预设滤网模型，以利用预设滤网模型确定针对多个媒体点位的曝光资源投放策略，其中，曝光资源投放策略用于确定各个媒体点位的最优曝光资源投放量；按照曝光资源投放策略在多个媒体点位向目标群体进行资源投放。

可选地，获取目标对象对多个媒体点位的偏好数据包括：从目标媒体点位上采集目标对象的历史行为数据，其中，历史行为数据中包括多个维度的目标数据，其中，多个媒体点位包括目标媒体点位；从多个维度中逐一选取每个维度的目标数据，并确定当前维度的目标数据与其他维度的目标数据的相关度；在当前维度的目标数据与其他维度的目标数据的相关度之和小于第一阈值的情况下，丢弃当前维度的目标数据；在当前维度的目标数据与其他维度中目标维度的目标数据的相关度大于或等于第二阈值的情况下，合并两个维度的目标数据，得到目标对象对目标媒体点位的偏好数据。

可选地，基于偏好数据确定目标群体对多个媒体点位的偏好概率包括：对偏好数据进行标准化处理，生成偏好数据中的各个维度的标准值；利用标准值确定多个维度之间的信息熵；利用信息熵确定各个维度的偏好权重；根据偏好权重确定多个媒体点位的偏好概率。

可选地，根据偏好权重确定多个媒体点位的偏好概率包括：将目标媒体点位的各个维度的标准值与对应的偏好权重的乘积之和，确定为目标媒体点位的偏好概率，其中，多个媒体点位包括目标媒体点位。

可选地，将偏好概率输入至预设滤网模型，以利用预设滤网模型确定针对多个媒体点位的曝光资源投放策略包括：创建预设滤网模型的目标函数，并确定交易资源总量；以交易资源总量和目标函数为约束条件，求解小于或等于交易资源总量且使得目标函数最大化的滤网模型的最优解，得到曝光资源投放策略。

可选地，创建预设滤网模型的目标函数包括：分别将各个媒体点位的偏好概率与目标资源分配量相乘，获得多个第一乘积结果，其中，目标资源分配量为各个媒体点位的资源投放量的最优分配量，目标资源分配量为未知参数；将多个第一乘积结果相加，得到目标函数。