一种基于实时竞价的广告价格调节装置和方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于实时竞价的广告价格调节装置和方法，该装置包括：采集模块，用于采集广告主和广告代理商设定的数据；统计模块，用于统计当日已花费，实时竞价成功率及在不同的排期内购买广告位的时间长度；计算模块，用于计算单位时间内的预计购买广告位的花费和已购买广告位的时间；对比模块，用于对比期望竞价成功率和实时竞价成功率，同时对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块计算得到的当日预计购买的花费；以及，调节模块，用于根据对比模块的对比结果，按预设规则调节期望竞价成功率和购买广告位的目标价格。本发明能够调整广告出价，以使有限的预算能买到尽可能多的广告位，使广告主代理的广告得到更多的曝光数。
【专利说明】
一种基于实时竞价的广告价格调节装置和方法
技术领域
[0001]本发明涉及广告领域，特别是涉及一种基于实时竞价的广告价格调节装置和方法。
【背景技术】
[0002]目前业界投放广告出价的方式通常为固定出价，该方式是以恒定价格参与广告交易平台的竞价，仍停留在包月广告的思路上，不足以应对实时竞价中不同时段广告价格的变化。当前，亟需一种新的算法，在客户定下用户定向及广告预算后，智能调整广告出价，以使有限的预算在规定的时间内能买到尽可能多的曝光数。
【发明内容】
[0003]本发明主要解决的技术问题是提供一种基于实时竞价的广告价格调节装置和方法，能够调整广告出价，以使有限的预算能买到尽可能多的广告位，使广告主代理的广告得到更多的曝光数。
[0004]为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种基于实时竞价的广告价格调节装置，包括:采集模块，用于采集广告主设定的当日花费预算、购买广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同排期内广告主购买广告位的权重，采集广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集广告代理商计算得到的实时竞价成功率;其中，排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期;统计模块，用于统计广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的排期内购买广告位的时间长度，其中，时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间；计算模块，用于根据采集模块和统计模块得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买广告位的时间Τ，二者乘积为预计购买广告位的花费，其中，花费V的计算公式为V=当日花费预算/(第一排期*第一权重+第二排期*第二权重+……+第η排期*第η权重)；时间T的计算公式为T =第一权重*第一时间+第二权重*第二时间+……+第η权重*第η时间；对比模块，用于对比期望竞价成功率和实时竞价成功率，同时对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块计算得到的当日预计购买的花费；以及，调节模块，用于根据对比模块的对比结果，按预设规则调节期望竞价成功率和购买广告位的目标价格。
[0005]为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种基于实时竞价的广告价格调节方法，该方法的步骤包括:采集广告主设定的当日花费预算、购买广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同排期内广告主购买广告位的权重，采集广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集广告代理商计算得到的实时竞价成功率;其中，排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期；统计广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的排期内购买广告位的时间长度，其中，时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间;根据得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买广告位的时间T，二者乘积为预计购买广告位的花费，其中，花费V的计算公式为V=当日花费预算/(第一排期*第一权重+第二排期*第二权重+……+第η排期*第η权重)；时间T的计算公式为T =第一权重*第一时间+第二权重*第二时间+……+第η权重*第η时间；对比期望竞价成功率和实时竞价成功率，同时对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块计算得到的当日预计购买的花费;根据对比结果，按预设规则调节期望竞价成功率和购买广告位的目标价格。
[0006]区别于现有技术，本发明的基于实时竞价的广告价格调节装置连接到广告主购买广告位的购买模块，自动调整竞价价格，在一天中在广告主设定的投放时段内根据不同时段的广告请求流量以及广告预算控制出价价格，用同样的预算来买到更多的流量，亦即买到更多的曝光数，实现收益的最大化。
【附图说明】
[0007]图1是本发明提供的一种基于实时竞价的广告价格调节装置的结构示意图；
[0008]图2是本发明提供的一种基于实时竞价的广告价格调节方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0009]下面结合【具体实施方式】对本发明的技术方案作进一步更详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0010]RTB(RealTime Bidding)实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台(需求方平台KRTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说，最直接的好处就是提高了效果与投资回报率。
[0011]RTB并不是新鲜事物，其在广告行业中早已耳熟能详。传统的互联网广告生态链一般最多只有三方，分别是广告主、广告主(即广告公司)以及互联网媒体。而在RTB广告交易模式中，原有的广告生态链发生了变化，整个生态链包括广告主、DSP、广告交易平台以及互联网媒体四个主体。广告主将自己的广告需求放到DSP平台上，互联网媒体将自己的广告流量资源放到广告交易平台，DSP通过与广告交易平台的技术对接完成竞价购买。
[0012]因此，当用户访问一个网站时，SSP即媒体服务平台向AdExchange广告交易平台发送用户访问讯号，随后广告位的具体信息则会经过DMP(Data_Management Platform)即数据管理平台的分析匹配后发送给DSP，DSP将对此进行竞价，价高者会获得这个广告展现机会，并被目标用户看到一一从开始竞价到完成投放，这一系列的过程仅需50毫秒，全部依托机器完成。
[0013]RTB广告模式下的交易商品不再是媒体广告位，而是用户。在实际运作中，RTB广告模式根据每一个用户的展示曝光，在支持维克瑞拍卖模式的环境下进行实时竞价，这是一种基于拍卖模型的灵活、公平、透明的定价方式。多个买方(DSP平台)根据约束条件和流量价值的评估同时出价，卖方(SSP平台)根据自己的服务能力和水平要价，拍卖中介(AdExchange平台)维护拍卖规则，裁定出价最高者获得该用户的展示曝光机会。最终，交易价格以第二高出价支付。这种方式可以鼓励买方出更高的价，使媒体资源提供商获得更大的收益。具体来说，RTB广告模式的竞价流程经过三个步骤:第一步，媒体资源提供商(SSP)向广告交易平台提供用户ID、广告位信息、最低出价等;第二步，广告交易平台邀请各大广告主代理商(DSP)出价;第三步，各大广告主代理商(DSP)通过对该用户价值的分析决定是否出价和出多少价，由广告交易平台裁定出价最高的DSP获得该用户的广告展示机会。
[0014]这个拍卖流程中最为关键的是广告主代理商(DSP)的竞价策略。由于广告主购买的不再是某个媒体广告位，而是某个特定的用户。广告主代理商(DSP)是否出价和出多少价，是建立在对这个用户有多少了解的基础上，这就需要借助大数据技术，对用户行为及相关信息进行挖掘和深入分析。因此，竞价过程中不再需要关注其他竞争对手的出价情况、策略和整体市场评估，也不需要考虑媒体资源的市场供需情况，而是把主要精力放在对目标用户的数据挖掘和价值评估上，这就促使广告主代理行业(DSP平台)寻求技术创新，利用信息技术和数据服务使互联网广告市场得到更好的资源配置。
[0015]另外，RTB广告模式运作的实时性，使得广告效果反馈也是实时的，由此为RTB广告模式的定价提供更高效的调整空间。广告主代理商(DSP)可以根据对某个用户投放的实时效果数据，对投放策略进行实时优化。也就是说，如果效果未能达到预期，那么在下一次竞价时就可降低出价，或者不再对该用户进行竞价。这样确保广告主媒体投放费用的效益最大化。
[0016]由此可见，在RTB广告模式下，一方面，大小广告主都可在同一起跑线上与众多竞争者公平竞价，并且价格透明。另一方面，RTB广告模式使得网站三、四级页面的剩余库存和中小网站也可以参与到广告交易中来，以合理的价格获得收益。此外，每个广告位资源因不同用户的访问可以在一天内重复出售，从而提高媒体收益。
[0017]本发明基于实时竞价的广告价格调节装置通过调节控制购买广告位的价格，是广告主或广告主用同样的预算来买到更多的流量，亦即买到更多的曝光数，实现收益的最大化。
[0018]参阅图1，图1是本发明提供的一种基于实时竞价的广告价格调节装置的结构示意图。该装置100包括:采集模块110、统计模块120、计算模块130、对比模块140和调节模块。
[0019]其中，采集模块110连接广告主用于购买广告位的购买模块及该广告主的广告代理商101，用于采集广告主设定的当日花费预算、购买广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同排期内广告主购买广告位的权重，采集广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集广告代理商计算得到的实时竞价成功率。其中，排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期。在本实施方式中，当日花费预算用D表示，将排期分为三种排期，分别为高峰期、普通期和低谷期。选定’00’、’20’、’21’、’22’、’23’这五个小时为高峰期，’01’、’02’、’03’、’04’、’05’、’06’、’07’这七个小时为低谷期，其它时段为普通期。各时段分别为5小时、12小时和7小时。期望竞价成功率是广告主的广告代理商初始设定的，是广告代理商根据长期的操作经验的积累设定的符合广告主购买广告位的购买成功的几率，同时广告代理商实时计算广告主在当前时刻前的一段时间内，购买广告位成功的实时竞价成功率。在本实施方式中，实时竞价成功率是当前时刻前5分钟时间内的竞价成功率。
[0020]统计模块120统计广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的排期内购买广告位的时间长度，其中，时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间；当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率可设定为当前时刻之前的5分钟内。时间长度在本实施方式中包括第一时间、第二时间和第三时间，分别表示在高峰期、普通期和低谷期购买广告位的时间长度。统计模块120统计在上述不同时段内购买广告位的时间长度，统计为a、b、c。
[0021]计算模块130根据采集模块110和统计模块120得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买广告位的时间T，二者乘积为预计购买广告位的花费，其中，花费V的计算公式为V=当日花费预算/(高峰期*第一权重+普通期*第二权重+低谷期*第三权重)；时间T的计算公式为T =第一权重*a+第二权重*b+第三权重*c。其中，第一权重、第二权重、第三权重分别对应高峰期、普通期和低谷期，高峰期购买人数会超出预算平均人数，而低谷期购买人数又少于预算平均人数。因此设定第一权重为1.25，第二权重为I，第三权重为0.5。因此目前期望购买花费为VT = D/( I.25*5+1*12+0.5*7)*( I.25*a+l*b+0.5*c)=D/21.75*(1.25*a+l*b+0.5*c)。
[0022]对比模块140对比期望竞价成功率和实时竞价成功率，同时对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块计算得到的当日预计购买的花费。对比模块140包括第一对比单元141和第二对比单元142。其中，第一对比单元141用于对比期望竞价成功率和实时竞价成功率;第二对比单元142用于根据第一对比单元的对比结果，对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块130计算得到的当日预计购买的花费。实时竞价成功率是统计模块120统计得到的5分钟的竞价成功率。
[0023]调节模块150根据对比模块140的对比结果，按预设规则调节期望竞价成功率和购买广告位的目标价格。调节模块150包括期望竞价成功率调节单元151和目标价格调节单元152，期望竞价成功率调节单元151用于在期望竞价成功率小于等于实时竞价成功率、且当日已购买的花费小于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低期望竞价成功率，或在期望竞价成功率大于实时竞价成功率、且当日已购买的花费大于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高期望竞价成功率；目标价格调节单元152用于在期望竞价成功率小于等于实时竞价成功率、且当日已购买的花费大于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高目标价格，或在期望竞价成功率大于实时竞价成功率、且当日已购买的花费小于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低目标价格。
[0024]当对比模块140对比到当日已购买的花费等于计算模块120计算得到的当日预计购买的花费时，目标价格调节单元152不对目标价格进行调节操作。且目标价格调节单元152调高目标价格时，不超过广告主设定的购买广告位的最高价格。
[0025]区别于现有技术，本发明的基于实时竞价的广告价格调节装置连接到广告主购买广告位的购买模块，自动调整竞价价格，在一天中在广告主设定的投放时段内根据不同时段的广告请求流量以及广告预算控制出价价格，用同样的预算来买到更多的流量，亦即买到更多的曝光数，实现收益的最大化。
[0026]参阅图2，图2是本发明提供的一种基于实时竞价的广告价格调节方法的流程示意图。该方法的步骤包括:
[0027]S201:采集广告主设定的当日花费预算、购买广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同排期内广告主购买广告位的权重，采集广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集广告代理商计算得到的实时竞价成功率;其中，排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期。
[0028]在本实施方式中，当日花费预算用D表示，将排期分为三种排期，分别为高峰期、普通期和低谷期。选定’00’、’20’、’21’、’22’、’23’这五个小时为高峰期，’01’、’02’、’03’、’04’、’05’、’06’、’07’这七个小时为低谷期，其它时段为普通期，各时段分别为5小时、12小时和7小时。期望竞价成功率是广告主的广告代理商初始设定的，是广告代理商根据长期的操作经验的积累设定的符合广告主购买广告位的购买成功的几率，同时广告代理商实时计算广告主在当前时刻前的一段时间内，购买广告位成功的实时竞价成功率。在本实施方式中，实时竞价成功率是当前时刻前5分钟时间内的竞价成功率。
[0029]S202:统计广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的排期内购买广告位的时间长度，其中，时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间。
[0030]当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率可设定为当前时刻之前的5分钟内。时间长度在本实施方式中包括第一时间、第二时间和第三时间，分别表不在高峰期、普通期和低谷期购买广告位的时间长度。统计在上述不同时段内购买广告位的时间长度，统计为a、b、c。
[0031]S203:根据得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买广告位的时间T，二者乘积为预计购买广告位的花费，其中，花费V的计算公式为V=当日花费预算/(第一排期*第一权重+第二排期*第二权重+……+第η排期*第η权重)；时间T的计算公式为T =第一权重*第一时间+第二权重*第二时间+……+第η权重*第η时间。
[0032]第一权重、第二权重、第三权重分别对应高峰期、普通期和低谷期，高峰期购买人数会超出预算平均人数，而低谷期购买人数又少于预算平均人数。因此设定第一权重为1.25，第二权重为I，第三权重为0.5。因此目前期望购买花费为VT = D/21.75*( 1.25*a+l*b+
0.5*c) ο
[0033]S204:对比期望竞价成功率和实时竞价成功率，同时对比统计得到的当日已购买的花费和计算模块计算得到的当日预计购买的花费。
[0034]实时竞价成功率是统计5分钟的竞价成功率。
[0035]S205:根据对比结果，按预设规则调节期望竞价成功率和购买广告位的目标价格。
[0036]在期望竞价成功率小于等于实时竞价成功率、且当日已购买的花费小于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低期望竞价成功率，或在期望竞价成功率大于实时竞价成功率、且当日已购买的花费大于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高期望竞价成功率;在期望竞价成功率小于等于实时竞价成功率、且当日已购买的花费大于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高目标价格，或在期望竞价成功率大于实时竞价成功率、且当日已购买的花费小于计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低目标价格。
[0037]对比到当日已购买的花费等于计算得到的当日预计购买的花费时，不对目标价格进行调节操作。且调高目标价格时，不超过广告主设定的购买广告位的最高价格。
[0038]区别于现有技术，本发明的基于实时竞价的广告价格调节方法通过自动调整竞价价格，在一天中在广告主设定的投放时段内根据不同时段的广告请求流量以及广告预算控制出价价格，用同样的预算来买到更多的流量，亦即买到更多的曝光数，实现收益的最大化。
[0039]以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
【主权项】
1.一种基于实时竞价的广告价格调节装置，连接广告主用于购买广告位的购买模块及所述广告主的广告代理商，其特征在于，包括: 采集模块，用于采集所述广告主设定的当日花费预算、购买所述广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同所述排期内所述广告主购买广告位的权重，采集所述广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集所述广告代理商计算得到的实时竞价成功率；其中，所述排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期； 统计模块，用于统计所述广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的所述排期内购买所述广告位的时间长度;其中，所述时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间； 计算模块，用于根据所述采集模块和所述统计模块得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买所述广告位的时间Τ，二者乘积为预计购买所述广告位的花费;其中，所述花费V的计算公式为V=当日花费预算/(第一排期*第一权重+第二排期*第二权重+……+第η排期*第η权重)；所述时间T的计算公式为T =第一权重*第一时间+第二权重*第二时间+……+第η权重*第η时间； 对比模块，用于对比所述期望竞价成功率和所述实时竞价成功率，同时对比统计得到的所述当日已购买的花费和所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费；以及， 调节模块，用于根据所述对比模块的对比结果，按预设规则调节所述期望竞价成功率和所述购买广告位的目标价格。2.根据权利要求1所述的广告价格调节装置，其特征在于，所述对比模块包括第一对比单元和第二对比单元； 其中，所述第一对比单元用于对比所述期望竞价成功率和所述实时竞价成功率;所述第二对比单元用于根据所述第一对比单元的对比结果，对比统计得到的所述当日已购买的花费和所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费。3.根据权利要求1所述的广告价格调节装置，其特征在于，所述调节模块包括期望竞价成功率调节单元和目标价格调节单元； 其中，所述期望竞价成功率调节单元用于在所述期望竞价成功率小于等于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费小于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低所述期望竞价成功率，或在所述期望竞价成功率大于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费大于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高所述期望竞价成功率;所述目标价格调节单元用于在所述期望竞价成功率小于等于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费大于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高所述目标价格，或在所述期望竞价成功率大于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费小于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低所述目标价格。4.根据权利要求3所述的广告价格调节装置，其特征在于，当所述当日已购买的花费等于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时，所述调节模块不进行调节操作。5.根据权利要求3所述的广告价格调节装置，其特征在于，所述目标价格调节单元调高所述目标价格时，不超过购买所述广告位的最高价格。6.一种基于实时竞价的广告价格调节方法，其特征在于，包括: 采集所述广告主设定的当日花费预算、购买所述广告位的目标价格和最高价格、根据网民浏览网页时间设定对投放时间的排期以及在不同所述排期内所述广告主购买广告位的权重，采集所述广告主的广告代理商设定的期望竞价成功率，同时实时采集所述广告代理商计算得到的实时竞价成功率;其中，所述排期包括第一排期、第二排期、……、第η排期； 统计所述广告主当日已花费，当前时刻之前一段设定时间间隔内的实时竞价成功率及在不同的所述排期内购买所述广告位的时间长度，其中，所述时间长度包括第一时间、第二时间、……、第η时间； 根据得到的数据，计算单位时间内的预计购买广告位的花费V和已购买所述广告位的时间Τ，二者乘积为预计购买所述广告位的花费，其中，所述花费V的计算公式为V=当日花费预算/(第一排期*第一权重+第二排期*第二权重+……+第η排期*第η权重)；所述时间T的计算公式为T =第一权重*第一时间+第二权重*第二时间+……+第η权重*第η时间； 对比所述期望竞价成功率和所述实时竞价成功率，同时对比统计得到的所述当日已购买的花费和所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费； 根据对比结果，按预设规则调节所述期望竞价成功率和所述购买广告位的目标价格。7.根据权利要求6所述的广告价格调节方法，其特征在于，在对比所述期望竞价成功率和所述实时竞价成功率，同时对比统计得到的所述当日已购买的花费和所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费的步骤中，包括步骤: 对比所述期望竞价成功率和所述实时竞价成功率； 根据对比结果，对比统计得到的所述当日已购买的花费和所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费。8.根据权利要求6所述的广告价格调节方法，其特征在于，在根据对比结果，按预设规则调节所述期望竞价成功率和所述购买广告位的目标价格的步骤中，包括步骤: 在所述期望竞价成功率小于等于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费小于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低所述期望竞价成功率，或在所述期望竞价成功率大于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费大于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高所述期望竞价成功率； 在所述期望竞价成功率小于等于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费大于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调高所述目标价格，或在所述期望竞价成功率大于所述实时竞价成功率、且所述当日已购买的花费小于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时调低所述目标价格。9.根据权利要求8所述的广告价格调节方法，其特征在于，当所述当日已购买的花费等于所述计算模块计算得到的当日预计购买的花费时，不进行调节操作。10.根据权利要求8所述的广告价格调节方法，其特征在于，调高所述目标价格时，不超过购买所述广告位的最高价格。
【文档编号】G06Q30/02GK105931076SQ201610243243
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年4月19日
【发明人】郭楷扬
【申请人】深圳市东信时代信息技术有限公司