一种广告物料推荐方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种广告物料推荐方法、装置及服务器。所述方法包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料。根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，然后根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，从效果指标和影响点击率的因素等多个维度对广告物料进行分析，实现自动向广告需求方等推荐广告物料。

Advertisement material recommendation method, device and server

The invention provides an advertisement material recommendation method, device and server. The method includes determining the effect index of each advertising material according to the advertising object, determining the factors affecting the click rate of each advertising material in the advertising library, and determining the recommended advertising material from the advertising library according to the effect index of each advertising material and the factors affecting the click rate of each advertising material. According to the target of advertising, the effect index of each advertising material is determined, and the factors affecting the click-through rate of each advertising material are determined. Then, according to the effect index of each advertising material and the factors affecting the click-through rate of each advertising material, the recommended advertising material is determined from the advertising database, and the effect index and the influence click-through rate are determined. Rate factors and other dimensions of advertising materials are analyzed to realize the automatic recommendation of advertising materials to advertisers.

【技术实现步骤摘要】
一种广告物料推荐方法、装置及服务器
本专利技术涉及计算机网络
，尤其涉及一种广告物料推荐方法、装置及服务器。
技术介绍
互联网广告就是通过网络广告平台在网络上投放广告，利用网站上的广告横幅、文本链接、多媒体等方法，在互联网上刊登或发布广告，通过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式。互联网广告的运营人员要想实现通过互联网媒体最小的成本获取更多客户，就需要了解以下内容：(1)网民的需求有哪些，需求的强度有多大，需求的发展趋势是什么；(2)如何结合网民的需求，使业务卖点得到有效表达，明确精准投放人群；(3)如何优化广告物料，持续提升广告效果。在实际的互联网广告运营中，广告运营人员过度依赖于从业者的经验和技术水平，主观性高，容易造成广告投放的效率低、成本高、资源浪费等问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种广告物料推荐方法、装置及服务器，以解决或缓解
技术介绍
中的一项或多项以上技术问题，至少提供一种有益的选择。第一方面，本专利技术实施例提供了一种广告物料推荐方法，包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料结合第一方面，本专利技术在第一方面的第一种实施方式中，所述广告物料包括广告标题和广告图片，所述效果指标包括竞争激烈度、受众覆盖度和受众相关度中的至少一种。结合第一方面，本专利技术在第一方面的第二实施方式中，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，包括：根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素；根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片中影响广告点击率的质量因素。结合第一方面的第二种实施方式，本专利技术在第一方面的第三实施方式中，根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素之前，所述方法还包括：根据广告库中的各广告标题，采用循环神经网络算法构建循环神经网络分析模型。结合第一方面的第二种实施方式，本专利技术在第一方面的第四实施方式中，根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片影响广告点击率的质量因素之前，所述方法包括：根据广告库中的各广告图片，采用卷积神经网络算法构建卷积神经网络分析模型。结合第一方面、第一方面的第一种实施方式或第一方面的第二种实施方式或第一方面的第三种实施方式或第一方面的第四种实施方式，本专利技术在第一方面的第五种实施方式中，还包括：根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，包括：获取广告投放的业务领域；采用机器翻译方法翻译所述广告投放的业务领域，以获得所述广告投放的扩展业务领域；根据所述广告投放的扩展业务领域、各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，在广告库中确定出推荐的广告物料。第二方面，本专利技术实施例提供了一种广告物料推荐装置，包括：第一确定模块，用于根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；第二确定模块，用于确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；推荐模块，用于根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料。结合第二方面，本专利技术在第二方面的第一实施方式中，所述广告物料包括广告标题和广告图片，所述效果指标包括竞争激烈度、受众覆盖度和受众相关度中的至少一种。结合第二方面，本专利技术在第二方面的第二实施方式中，所述第二确定模块包括：第一确定子模块，用于根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素；第二确定子模块，用于根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片中影响广告点击率的质量因素。结合第二方面的第二种实施方式，本专利技术在第二方面的第三实施方式中，所述第二确定模块还包括：第一分析子模块，用于根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素之前，根据广告库中的各广告标题，采用循环神经网络算法构建循环神经网络分析模型。结合第二方面的第二种实施方式，本专利技术在第二方面的第四实施方式中，，所述第二确定模块还包括：第二分析子模块，根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片影响广告点击率的质量因素之前，根据广告库中的各广告图片，采用卷积神经网络算法构建卷积神经网络分析模型。结合第二方面、第二方面的第一种实施方式或第二方面的第二种实施方式或第二方面的第三种实施方式或第二方面的第四种实施方式，所述推荐模块包括：获取子模块，用于获取广告投放的业务领域；扩展子模块，用于采用机器翻译方法翻译所述广告投放的业务领域，以获得所述广告投放的扩展业务领域；推荐子模块，用于根据所述广告投放的扩展业务领域、各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，在广告库中确定出推荐的广告物料；第三方面，本专利技术实施例提供了一种服务器，所述服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储广告物料推荐装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面中广告物料推荐方法为广告物料推荐装置所涉及的程序。上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，然后根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，从效果指标和影响点击率的因素等多个维度对广告物料进行分析，实现自动向广告需求方等推荐广告物料。上述技术方案中的另一个技术方案具有如下优点或有益效果：通过对广告投放的业务领域进行机器翻译得到扩展的业务领域，然后根据所述广告投放的扩展业务领域、各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素确定出推荐的广告物料，这样在保证广告物料与广告投放对象相关的同时，提供更多的创意。上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。附图说明在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本专利技术公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本专利技术范围的限制。图1为本专利技术实施例一的广告物料推荐方法的流程图；图2为本专利技术实施例二的广告物料推荐方法的流程图；图3为本专利技术实施例二的广告物料推荐方法的采用流量预估模型预测流量的流程图；图4为本专利技术实施例二的广告物料推荐方法的循环神经网络计算流程图；图5为本专利技术实施例二的广告物料推荐方法的深度卷积神经计算流程图；图6为本专利技术实施例二的广告物料推荐方法的机器翻译的过程示意图；图7为本专利技术实施例三的广告物料推荐方法的系统架构示意图；图8为本专利技术实施例四的广告物料推荐装置的示意图；图9为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告物料推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料。

【技术特征摘要】
1.一种广告物料推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告物料包括广告标题和广告图片，所述效果指标包括竞争激烈度、受众覆盖度和受众相关度中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素，包括：根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素；根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片中影响广告点击率的质量因素。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据循环神经网络分析模型对广告库中的各广告标题进行分析，确定各广告标题中影响广告点击率的话术因素之前，所述方法还包括：根据广告库中的各广告标题，采用循环神经网络算法构建循环神经网络分析模型。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据深度卷积神经模型对广告库中的各广告图片进行分析，确定各广告图片影响广告点击率的质量因素之前，所述方法包括：根据广告库中的各广告图片，采用卷积神经网络算法构建卷积神经网络分析模型。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，根据各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，从广告库中确定出推荐的广告物料，包括：获取广告投放的业务领域；采用机器翻译方法翻译所述广告投放的业务领域，以获得所述广告投放的扩展业务领域；根据所述广告投放的扩展业务领域、各广告物料的效果指标和影响各广告物料的点击率的因素，在广告库中确定出推荐的广告物料。7.一种广告物料推荐装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于根据广告投放对象确定各广告物料的效果指标；第二确定模块，用于确定影响广告库中的各广告物料的点击率的因素；推荐模块，用于根据各广告物料的效果指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨霏，沙腾，康佳奇，李晓刚，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11