本发明专利技术提供一种基于大模型的OCPC广告投放方法、装置、介质及设备，所述方法包括：实时获取广告投放数据并进行预处理，利用CEM算法生成M组PID参数样本并进行初筛选获得较优PID参数范围，利用PSO算法在较优PID参数范围内进行二次筛选获得逐步逼近全局最优的PID参数组合，将较优PID参数范围内的PID参数和所述PID参数组合进行融合，获得融合后的PID参数，将融合后的PID参数和广告投放数据输入事先训练好的大模型中进行微调获得最优PID参数，将最优PID参数应用到PID控制算法中计算出控制信号，根据所述控制信号调整广告投放策略。本发明专利技术能够实现对广告投放策略的动态、精准优化控制，在复杂多变的市场环境中持续提升广告转化率，同时有效控制成本。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告投放，尤其涉及一种基于大模型的ocpc广告投放方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、在当今数字化广告投放领域，优化广告成本与提高转化率是广告主与平台共同追求的核心目标。其中，基于优化点击成本(ocpc)的广告转化回传控制技术至关重要，其核心在于精准调控广告投放策略，实现高效的成本控制与转化提升。
2、传统的广告投放控制方法多依赖简单的经验规则或静态的参数设定。例如，早期基于固定预算分配和固定投放时段的策略，无法实时响应市场动态和用户行为变化。随着技术发展，一些方法引入了基础的反馈控制，如简单的比例-积分-微分(pid)控制算法，通过广告转化率与目标转化率的偏差来调整投放策略。但这种方式存在显著局限性，pid参数难以根据复杂多变的广告环境自动优化，往往需要人工频繁手动调整，且调整效果依赖操作人员经验，难以适应快速变化的市场环境。
3、随着广告市场竞争愈发激烈，广告投放环境日益复杂，用户行为愈发多样化且难以预测，传统的广告转化回传控制方法已无法满足广告主对精准、高效、自适应广告投放的需求。
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【技术保护点】
1.一种基于大模型的OCPC广告投放方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告投放数据包括：投放广告花费、变现广告收入、投放广告点击数、广告转化率、给定转化成本、市场趋势、竞争对手动态、用户浏览时长、点击路径、在不同页面的停留时长、留存率以及与广告相关的文本数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用CEM算法生成若干组PID参数样本，并对所述若干组PID参数样本进行初筛选获得较优PID参数范围包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，较优PID参数范围中每组PID参数样本表示粒子当前位置，利...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的ocpc广告投放方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告投放数据包括：投放广告花费、变现广告收入、投放广告点击数、广告转化率、给定转化成本、市场趋势、竞争对手动态、用户浏览时长、点击路径、在不同页面的停留时长、留存率以及与广告相关的文本数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用cem算法生成若干组pid参数样本，并对所述若干组pid参数样本进行初筛选获得较优pid参数范围包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，较优pid参数范围中每组pid参数样本表示粒子当前位置，利用pso算法，在所述较优pid参数范围内进行二次筛选获得逐步逼近全局最优的pid参数组合包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述较优pid...
【专利技术属性】
技术研发人员：张健，金楚辽，田利斌，
申请(专利权)人：北京起创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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