产品策略投放方法、装置、存储介质以及终端制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种产品策略投放方法、装置、存储介质以及终端，基于用户对应的历史点击行为路径，确定用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略；分别确定各候选策略对应的至少一个候选产品，根据用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在推荐时刻对应的行为转化率；确定满足预设转化率条件的候选产品为被投放的目标产品。基于用户在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，可以确定用户在推荐时刻处于的目标策略投放页面与其他策略投放页面之间的协同增益效果，进一步基于对用户数据和产品数据的交互偏好感知，可以决策出在推荐时间和目标策略投放页面推荐中优选的目标产品进行推送。行推送。行推送。

【技术实现步骤摘要】
产品策略投放方法、装置、存储介质以及终端


[0001]本说明书实施例涉及计算机互联网
，尤其涉及一种产品策略投放方法、装置、存储介质以及终端。

技术介绍

[0002]随着互联网行业的发展，越来越多用户通过在线交易平台进行金融交易行为，例如在网购平台购买日常商品、在金融机构平台买入卖出等。以金融机构平台为例，通常会在多种策略场景下以产品策略的形式来向用户进行推荐，以实现对策略目标的转化。因此为了进一步提升用户在所有策略推荐场景下的访问体验和转化率，需要一种能够全面考虑多种策略场景下的用户偏好的产品策略投放方法。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例提供一种产品策略投放方法、装置、存储介质以及终端，可以解决相关技术中用户无法获知推荐产品的专业信息的技术问题。
[0004]第一方面，本说明书实施例提供一种产品策略投放方法，该方法包括：
[0005]基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略；
[0006]分别确定各候选策略对应的至少一个候选产品，根据所述用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在所述推荐时刻对应的行为转化率；
[0007]确定满足预设转化率条件的候选产品为所述推荐时刻被投放的目标产品。
[0008]第二方面，本说明书实施例提供一种产品策略投放装置，该装置包括：
[0009]行为偏好决策模块，用于基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略；
[0010]行为转化预测模块，用于分别确定各候选策略对应的至少一个候选产品，根据所述用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在所述推荐时刻对应的行为转化率；
[0011]策略投放模块，用于确定满足预设转化率条件的候选产品为所述推荐时刻被投放的目标产品。
[0012]第三方面，本说明书实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或所述处理器执行上述的方法的步骤。
[0013]第四方面，本说明书实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法的步骤。
[0014]第五方面，本说明书实施例提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法
的步骤。
[0015]本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0016]本说明书实施例提供一种产品策略投放方法，基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略；分别确定各候选策略对应的至少一个候选产品，根据用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在推荐时刻对应的行为转化率；确定满足预设转化率条件的候选产品为推荐时刻被投放的目标产品。由于基于用户在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，可以确定用户在推荐时刻处于的目标策略投放页面与其他策略投放页面之间的协同增益效果，从而能够确定出符合用户的展位偏好的候选策略，进一步基于对用户数据和产品数据的交互偏好感知，决策出在推荐时间和目标策略投放页面推荐中优选的目标产品进行推送，这样基于全策略投放页面的联动感知以及基于用户与产品的交互偏好感知，实现了准确的产品透出，提升用户的行为转化率以及访问体验。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本说明书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说明书的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0018]图1为本说明书实施例提供的一种产品策略投放方法的示例性系统架构图；
[0019]图2为本说明书实施例提供的一种产品策略投放方法的流程示意图；
[0020]图3为本说明书实施例提供的一种产品策略投放方法的流程示意图；
[0021]图4为本说明书实施例提供的一种预配置策略的展示实例示意图；
[0022]图5为本说明书实施例提供的一种历史点击行为路径中各节点的连接示例图；
[0023]图6为本说明书实施例提供的一种产品策略投放方法的流程示意图；
[0024]图7为本说明书实施例提供的一种策略决策模型的模型结构图；
[0025]图8为本说明书实施例提供的一种产品策略投放装置的结构框图；
[0026]图9为本说明书实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为使得本说明书实施例的特征和优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而非全部实施例。基于本说明书中的实施例，本领域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，都属于本说明书实施例保护的范围。
[0028]下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本说明书实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0029]随着互联网行业的发展，越来越多用户通过在线交易平台进行金融交易行为，例
如在网购平台购买日常商品、在金融机构平台买入卖出等。以金融机构平台为例，通常会在多种策略场景下以产品策略(Strategy)的形式来向用户进行推荐，以实现对策略目标的转化，产品策略是营销推荐和广告投放系统中用于介绍产品情况、资讯的文本、图表和行动点组成的策略的实例化表现形式，在金融场景下的产品策略也可叫做金融策略(Financial Strategy)，以吸引用户进行点击以及后续的购买等实质性转化行为。例如在金融策略场景下，当用户在浏览产品详情页时，可以在产品详情页的策略投放展位中向用户展示定投策略以吸引用户基于定投策略进行定投转化行为。
[0030]目前在一些常见的产品策略投放方案中，通常是基于各策略投放页面和策略投放展位的属性来进行策略选择，主要考虑的是策略与当前页面之间的联系、以及策略与转化目标之间的关系。然而，对于包含多个策略投放页面的策略投放场景来说，每个展位的转化目标可能存在差异，因此多个展位的策略投放呈现散点状态，导致从整体来看全策略投放链路呈现给用户的策略散乱而没有重点，同时，由于不同场景的算法模型和转化目标可能存在不一致，导致各策略投放页面最终算法决策透出的策略之间可能存在反作用，不仅无法实现转化目标，还会严重影响用户体验。
[0031]因此本说明书实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品策略投放方法，所述方法包括：基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略；分别确定各候选策略对应的至少一个候选产品，根据所述用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在所述推荐时刻对应的行为转化率；确定满足预设转化率条件的候选产品为所述推荐时刻被投放的目标产品。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面对应的至少一个候选策略，包括：基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径，确定所述用户群体在各策略投放页面之间的点击行为路线以及各点击行为路线对应的点击行为出现率；根据各点击行为路线以及各点击行为出现率，计算所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面行动到至少一个预配置策略的行动完成率；确定所述行动完成率满足预设行动完成率条件的预配置策略为候选策略。3.根据权利要求2所述的方法，所述根据各点击行为路线以及各点击行为出现率，计算所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面行动到至少一个预配置策略的行动完成率，包括：根据各点击行为路线，确定所述用户在推荐时刻所处的目标策略投放页面行动到至少一个预配置策略的转化行动路线，所述转化行动路线为所述目标策略投放页面行动到所述至少一个预配置策略之间经过的至少一条点击行为路线的路线组合；分别将各转化行动路线中包括的各点击行为路线对应的各点击行为出现率相乘，得到各转化行动路线对应的行动完成率。4.根据权利要求1所述的方法，所述基于用户对应的用户群体在各策略投放页面之间的历史点击行为路径之前，还包括：分别基于至少一个用户群体的历史行为数据分析各用户群体的行为因果关系，所述用户群体之间基于用户的用户画像进行划分；基于所述行为因果关系确定各用户群体对应的历史点击行为路径。5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述用户的用户数据以及各候选产品的产品数据确定各候选产品在所述推荐时刻对应的行为转化率，包括：根据所述用户的用户数据以及各候选产品的产品数据，确定各候选产品对应的行为特征，所述行为特征为所述用户在所述推荐时间和所述目标策略投放页面与各候选产品之间的交互行为的特征；将各行为特征输入策略决策模型，基于所述策略决策模型确定各候选产品在所述推荐时刻对应的行为转化率。6.根据权利要求5所述的方法，所述行为特征包括各候选产品的产品特征、所述用户的用户特征、所述推荐时间的时间特征、所述目标策略投放页面的场景特征，以及各...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢勇强，俞骏临，许涛，汪泳，孙瑞，颜烨，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：