广告投放渠道的选择方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开属于大数据技术领域，涉及一种广告投放渠道的选择方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备，该广告投放渠道的选择方法包括：获取多个广告投放渠道分别对应的用户数据和产品数据；根据所述产品数据获取每用户平均收入，同时根据所述用户数据获取用户转化率；根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值；将所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值输入至一数据模型，以对所述数据模型进行训练；通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道。本公开可以降低拉新成本，精准预测广告投放渠道。

【技术实现步骤摘要】
广告投放渠道的选择方法及装置、存储介质、电子设备
本公开涉及大数据
，具体而言，涉及一种广告投放渠道的选择方法、广告投放渠道的选择装置、计算机可读存储介质以及电子设备。
技术介绍
随着计算机技术的发展，出现了电子商务。电子商务是以电子交易方式在互联网上进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化及网络化。网络流量是电子商务企业的根本，只有有了流量才会有后面的订单转换，网络流量基本上分为两类，一类是新用户带来的网络流量，另一类是挖掘已有老用户的潜力，提高老用户访问的频次，从而提高网络流量。渠道投放是平台拓展新用户的主要手段，每个渠道投放都需要花费成本，因此对于运营商、产品而言，应该增加对效果好的渠道的投放力度，并且尽量减少或取消对效果差的渠道的投放，以使成本收益最大化。现有技术中通常通过生命周期总价值LTV(lifetimevalue)作为监督渠道投放效果的指标，但是想要知道真实的LTV需要等待相当长的时间，因此绝大多数LTV都是预测的，预测值通常存在偏差，不利于对投放渠道及投放量的指导。因此，需要提供一种新的广告投放渠道的选择方法及装置。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种广告投放渠道的选择方法、广告投放渠道的选择装置、计算机可读存储介质以及电子设备，进而至少在一定程度上降低投放渠道的拉新成本，提高广告商的盈利。根据本公开的一个方面，提供一种广告投放渠道的选择方法，其特征在于，包括：获取多个广告投放渠道分别对应的用户数据和产品数据；根据所述产品数据获取每用户平均收入，同时根据所述用户数据获取用户转化率；根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值；将所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值输入至一数据模型，以对所述数据模型进行训练；通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道。在本公开的示例性实施例中，所述产品数据包括各所述广告投放渠道对应的购买人数、购买数量、购买价格和投放总金额。在本公开的示例性实施例中，根据所述产品数据获取每用户平均收入，包括：根据所述购买数量和所述购买价格获取购买总金额；根据所述购买总金额、所述投放总金额和所述购买人数获取所述每用户平均收入。在本公开的示例性实施例中，根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值，包括：根据下述公式计算所述投放期望值：P＝a(M-m)+b(N-n)其中，P为所述投放期望值，M为各广告投放渠道对应的每用户平均收入，N为各广告投放渠道对应的用户转化率，m为设定的每用户平均收入标准值，n为设定的用户转化率标准值，a、b为系数，且0<a<1，0<b<1。在本公开的示例性实施例中，根据所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值对一数据模型进行训练，包括：将所述每用户平均收入和用户转化率作为输入向量，对应的所述投放期望值作为输出向量输入所述数据模型中，以对所述数据模型进行训练。在本公开的示例性实施例中，通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道，包括：获取与所述目标投放渠道对应的目标用户数据和目标广告数据；根据所述目标用户数据和所述目标广告数据获取目标每用户平均收入和目标用户转化率；将所述目标每用户平均收入和所述目标用户转化率输入所述数据模型，以获取所述预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道。在本公开的示例性实施例中，根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道，包括：将所述预测期望值与预测期望标准值进行比较；当所述预测期望值高于所述预测期望标准值时，确定所述预测期望值对应的广告投放渠道为所述待投放广告投放渠道。根据本公开的一个方面，提供一种广告投放渠道的选择装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取多个广告投放渠道分别对应的用户数据和产品数据；统计模块，用于根据所述产品数据获取每用户平均收入，同时根据所述用户数据获取用户转化率；投放期望值计算模块，用于根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值；训练模块，用于将所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值输入至一数据模型，以对所述数据模型进行训练；预测模块，用于通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取目标广告投放渠道。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的广告投放渠道的选择方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的广告投放渠道的选择方法。本公开的广告投放渠道的选择方法通过收集与投放渠道对应的用户数据和产品数据，以根据用户数据和产品数据获取每用户平均收入和用户转化率；然后根据每用户平均收入和用户转化率计算投放渠道的投放期望值；接着通过每用户平均收入、用户转化率和对应的投放期望值训练数据模型，最后通过数据模型进行预测，以指导广告商选择盈利空间大的投放渠道。本公开一方面降低了拉新成本，提高了广告商的盈利；另一方面预测结果准确，具有较强的指导意义。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示意性示出一种广告投放渠道的选择方法的流程图；图2示意性示出一种广告投放渠道的选择方法的应用场景示例图；图3示意性示出一种广告投放渠道的选择装置的方框图；图4示意性示出一种用于实现上述广告投放渠道的选择方法的电子设备示例框图；图5示意性示出一种用于实现上述广告投放渠道的选择方法的计算机可读存储介质。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告投放渠道的选择方法，其特征在于，包括：获取多个广告投放渠道分别对应的用户数据和产品数据；根据所述产品数据获取每用户平均收入，同时根据所述用户数据获取用户转化率；根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值；将所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值输入至一数据模型，以对所述数据模型进行训练；通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道。

【技术特征摘要】
1.一种广告投放渠道的选择方法，其特征在于，包括：获取多个广告投放渠道分别对应的用户数据和产品数据；根据所述产品数据获取每用户平均收入，同时根据所述用户数据获取用户转化率；根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值；将所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值输入至一数据模型，以对所述数据模型进行训练；通过所述数据模型对目标投放渠道进行预测，以获取一预测期望值，并根据所述预测期望值获取待投放广告投放渠道。2.根据权利要求1所述的广告投放渠道的选择方法，其特征在于，所述产品数据包括各所述广告投放渠道对应的购买人数、购买数量、购买价格和投放总金额。3.根据权利要求2所述的广告投放渠道的选择方法，其特征在于，根据所述产品数据获取每用户平均收入，包括：根据所述购买数量和所述购买价格获取购买总金额；根据所述购买总金额、所述投放总金额和所述购买人数获取所述每用户平均收入。4.根据权利要求1所述的广告投放渠道的选择方法，其特征在于，根据所述每用户平均收入和所述用户转化率获得各所述广告投放渠道的投放期望值，包括：根据下述公式计算所述投放期望值：P＝a(M-m)+b(N-n)其中，P为所述投放期望值，M为各广告投放渠道对应的每用户平均收入，N为各广告投放渠道对应的用户转化率，m为设定的每用户平均收入标准值，n为设定的用户转化率标准值，a、b为系数，且0<a<1，0<b<1。5.根据权利要求4所述的广告投放渠道的选择方法，其特征在于，根据所述每用户平均收入、所述用户转化率和所述投放期望值对一数据模型进行训练，包括：将所述每用户平均收入和用户转化率作为输入向量，对应的所述投放期望值作为输出向量输入所述数据模型中，以对所述数据模型进行训练。6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟源，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44