一种广告效果预测方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提出一种广告效果预测方法、系统、电子设备及存储介质，其方法技术方案包括确定一广告营销活动的时间轴，并将所述时间轴根据所述广告营销活动的阶段划分为多个离散的时间段；确定损失函数的形式，使用当前所述时间段上的样例信息训练一在线学习模型，并计算当前所述时间段的所述损失函数；当所述广告营销活动进入下一个所述时间段时，再次进行所述在线学习模型的训练，并计算当前的所述损失函数，进一步计算平均损失函数；根据所述平均损失函数对所述在线学习模型的参数进行更新，并根据更新后的所述参数进行广告效果的预测。本申请解决了现有广告效果预测方法费时费力、操作性不强的问题。作性不强的问题。作性不强的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种广告效果预测方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于深度学习
，尤其涉及一种广告效果预测方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电商平台上广告的有效投放对广告主在提升营业额、优化利润等方面起着至关重要的作用。如何在平台上投放广告的一个重要依据是广告所打来的效用，这些效用通常被定义为点击率或转化率，它们能比较直观地反映出潜在的或实际的经济效益，但是不能精准地评估某些非经济层面的效应，比如声量、热度、影响力等。所以，有人提出了用搜索量来解决这个评估层面的缺陷，也就是说用广告促销活动对应时期的相关搜索量来衡量包括潜在经济效应在内的综合效应。
[0003]然而，如何预测相关的搜索量并不是一个简单的问题，不同时期的促销活动有着不同的特点和相应的效果，在建模过程中，可能需要对不同促销活动进行分别建模或进行大量的参数调整工作，才能使相应的预测方法较好地工作并作出预测，所以说如何建立一个单一的模型对不同时间段的促销活动的特征加以考虑并更新相应的参数以作出较为准确的预测是一个很关键的工作。<br/>
技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广告效果预测方法，其特征在于，包括：时间段划分步骤，确定一广告营销活动的时间轴，并将所述时间轴根据所述广告营销活动的阶段划分为多个离散的时间段；损失函数计算步骤，确定损失函数的形式，使用当前所述时间段上的样例信息训练一在线学习模型，并计算当前所述时间段的所述损失函数；迭代更新计算步骤，当所述广告营销活动进入下一个所述时间段时，再次进行所述在线学习模型的训练，并计算当前的所述损失函数，进一步计算平均损失函数；广告效果预测步骤，根据所述平均损失函数对所述在线学习模型的参数进行更新，并根据更新后的所述参数进行广告效果的预测。2.根据权利要求1所述的广告效果预测方法，其特征在于，所述广告效果预测步骤进一步包括：在当前所述时间段中，通过随机梯度下降的方式对所述平均损失函数求取梯度，并进一步根据所述梯度和一预设步长值对所述参数进行更新。3.根据权利要求1或2所述的广告效果预测方法，其特征在于，所述损失函数的形式为二次函数形式。4.根据权利要求1所述的广告效果预测方法，其特征在于，所述样例信息为所述广告营销活动所采用的营销策略，所述广告效果包括所述广告营销活动对应时期的相关搜索量。5.一种广告效果预测系统，其特征在于，包括：时间段划分模块，确定一广告营销活动的时间轴，并将所述时间轴根据所述广告营销活动的阶段划分为多个离散的时间段；损失函数计算模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙泽懿，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：