基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统技术方案

本发明专利技术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。

Advertising Playing Method and System Based on Scene Refresh Behavior of Information Flow Field

The embodiment of the present invention provides an advertisement delivery method and system based on the information flow field scene refresh behavior. The method includes: when the current user refreshes the information flow, according to the requirement of the advertisement placement orientation in the advertisement pool, the advertisement set with the target of the current user is selected; according to the history of the current user, the information flow of the current user's advertisement delivery is selected. The threshold of the information flow scenario is calculated. If the number of selected advertisements is larger than the threshold of the current user's information flow scenario, the advertisement will be put to the current user according to the preset rules. It increases the way of advertising placement of information flow backward information flow scenario, effectively improves the upper limit of platform advertising placement ability. Through the combination of information flow scenario threshold and click-through rate prediction scheme, the placement effect of platform advertising is guaranteed.

【技术实现步骤摘要】
基于信息流场景刷新行为的广告投放方法及系统
本专利技术涉及互联网广告投放的
，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。
技术介绍
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。在实现本专利技术过程中，专利技术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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术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，本专利技术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。上述技术方案具有如下有益效果：因为采用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的技术手段，所以达到了根据当前用户对待投放的广告进行第一次筛选，提高广告投放的精准度的技术效果；因为采用了根据当前用户的历史刷新行为的信息，选择当前用户的广告投放的信息流场景，所以达到了不同信息流场景下广告投放效果差异较大条件下的全局最优的技术效果；因为采用了筛选出的投放目标为当前用户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时，才按预设规则向当前用户投放广告的技术手段，所以达到了在提高广告投放能力的同时，保证了广告的投放效果的技术效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例基于信息流场景刷新行为的广告投放方法的流程图；图2是本专利技术实施例基于信息流场景刷新行为的广告投放系统的结构示意图；图3是本专利技术实施例基于信息流场景刷新行为的广告投放的整体框架图；图4是本专利技术实施例信息流后向插入广告的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，图1是本专利技术实施例基于信息流场景刷新行为的广告投放方法的流程图；101、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；102、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；103、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。优选地，所述信息流场景包括：主信息流前向，主信息流后向，热门流前向，热门流后向；优选地，所述当前用户的历史刷新行为信息，包括：当前用户在所有信息流场景下的历史刷新次数；优选地，所述根据当前用户的历史刷新行为的信息，选择当前用户的广告投放的信息流场景，具体包括：根据当前用户在所有的信息流场景下的历史刷新次数的均值和方差，以及预先设定的每种信息流场景分别对应的均值和方差的经验值范围，选择当前用户的广告投放信息流场景。优选地，所述当前用户的历史刷新行为信息，还包括：当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息；优选地，所述根据当前用户的历史流刷新行为信息，计算当前用户的广告投放信息流场景的阈值，具体包括：根据当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息，得到不同的信息流场景的优先级系数，所述当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息，包括：对不同信息流场景下投放的广告实际点击率，对不同信息流场景下投放的广告负反馈；根据当前用户在所有信息流场景下的历史刷新次数的均值或中值，得到当前用户的基础值；根据当前用户的基础值、选择出的当前用户的广告投放的信息流场景的优先级系数，得到当前用户的广告投放的信息流场景的阈值。优选地，所述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，具体包括：根据广告主投放广告的历史特征，确定投放目标为当前用户的广告集中广告的预估点击通过率，所述广告主投放广告的历史特征，包括：投放广告的历史点击率，投放广告的用户性别，投放广告的用户年龄，投放广告的信息流场景，投放广告的历史点击率与用户性别的交叉，投放广告的历史点击率与用户年龄的交叉，投放广告的历史点击率与信息流场景的交叉；根据投放目标为当前用户的广告集中广告的预估点击通过率，得到所述广告集中广告的排序；根据广告集中广告的排序，按插入规则、向选择出的当前用户的广告投放信息流场景的预设位置投放预设数量的广告。进一步优选地，所述向用户的广告投放信息流场景的预设位置投放广告的插入规则，具体包括：确认当前用户在选择出的广告投放信息流场景下刷新信息流时，获取当前用户的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息流刷新行为的广告投放方法，其特征在于，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。

【技术特征摘要】
1.一种基于信息流刷新行为的广告投放方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的基于信息流场景刷新行为的广告投放方法，其特征在于，所述信息流场景包括：主信息流前向，主信息流后向，热门流前向，热门流后向；所述当前用户的历史刷新行为信息，包括：当前用户在所有信息流场景下的历史刷新次数；所述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，具体包括：根据当前用户在所有信息流场景下的历史刷新次数的均值和方差，以及预先设定的每种信息流场景分别对应的均值和方差的经验值范围，选择当前用户的广告投放信息流场景。3.根据权利要求2所述的基于信息流场景刷新行为的广告投放方法，其特征在于，所述当前用户的历史刷新行为信息，还包括：当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息；所述根据当前用户的历史刷新行为信息，计算当前用户的广告投放的信息流场景的阈值，具体包括：根据当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息，得到不同的信息流场景的优先级系数，所述当前用户对不同信息流场景下投放的广告的反馈信息，包括：对不同信息流场景下投放的广告实际点击率，对不同信息流场景下投放的广告负反馈；根据当前用户在所有信息流场景下的历史刷新次数的均值或中值，得到当前用户的基础值；根据当前用户的基础值、选择出的当前用户的广告投放的信息流场景的优先级系数，得到当前用户的广告投放的信息流场景的阈值。4.根据权利要求1所述的基于信息流场景刷新行为的广告投放方法，其特征在于，所述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，具体包括：根据广告主投放广告的历史特征，确定投放目标为当前用户的广告集中广告的预估点击通过率，所述广告主投放广告的历史特征，包括：投放广告的历史点击率，投放广告的用户性别，投放广告的用户年龄，投放广告的信息流场景，投放广告的历史点击率与用户性别的交叉，投放广告的历史点击率与用户年龄的交叉，投放广告的历史点击率与信息流场景的交叉；根据投放目标为当前用户的广告集中广告的预估点击通过率，得到所述广告集中广告的排序；根据广告集中广告的排序，按插入规则、向选择出的当前用户的广告投放信息流场景的预设位置投放预设数量的广告。5.根据权利要求4所述的基于信息流场景刷新行为的广告投放方法，其特征在于，所述向用户的广告投放信息流场景的预设位置投放广告的插入规则，具体包括：确认当前用户在选择出的广告投放信息流场景下刷新信息流时，获取当前用户的划分区域内的未读信息数目和信息总数；若所述划分区域内的信息总数与未读信息数目的差不小于设定数目，则在未读信息的首条位置插入...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婷婷，李曙光，陶辉，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11