一种优化广告关键词匹配模式的方法及装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种优化广告关键词匹配模式的方法及装置。

背景技术：

随着网络的普及，越来越多的用户习惯于通过网络浏览器来获取信息。很多情况下，用户通过网络浏览器浏览网页时，可能对某一网页中的广告关键词感兴趣，点击或者搜索该广告关键词，获取与该广告关键词相关的信息。

目前，通常采用调整广告关键词的匹配模式的方法来优化广告关键词的性能表现，例如，优化广告关键词的展现量、点击量和点击率等，因此，如何有效地选择需要调整匹配模式的广告关键词显得尤为重要，现有技术中，通常采用如下两种方式来选择需要调整匹配模式的广告关键词。

第一种方法为：选取一些广告关键词的维度(例如，平均日展现量、平均日点击量、平均日排名)，根据选取的维度设置一组关键词性能评价阈值，再根据关键词性能评价阈值过滤出满足条件的广告关键词集合。例如，将平均日展现量低于10、且平均日排名低于3的广告关键词作为过滤得到的广告关键词，对这些广告关键词均进行正向优化；又例如，将平均日展现量高于1000，且平均日点击率低于0.01的广告关键词作为过滤得到的广告关键词，对这些广告关键词均进行正向优化。上述方法虽然可以选择出需要调整匹配模式的广告关键词，但是，存在如下缺陷：不同账户的广告关键词对应的性能评价标准往往不一致，如果采用同样的关键词性能评价阈值的话，确定出来的广告关键词的准确度较低，进而优化广告关键词匹配模式的方法的准确度也较低；另一方面，广告关键词的性能表现随节假日及一些特殊情况波动显著， 比如节假日期间广告关键词的平均日展示量或者平均日点击量等指标都会显著下降，此时仍延用与非节假日里相同的关键词性能评价阈值的话，确定出来的广告关键词的准确度较低，进而优化广告关键词匹配模式的方法的准确度也较低。

第二种方法为：针对每一类行业，设置该行业的关键词性能评价阈值，例如，服装行业设置服装行业的关键词性能评价阈值、电商行业设置电商行业的关键词性能评价阈值、模具行业设置模具行业的关键词性能评价阈值、奢侈品行业设置奢侈品行业的关键词性能评价阈值等等，针对某一行业广告关键词集合的确定方法与第一种方法相同，这种方法通过对不同行业设置不同的关键词性能评价阈值，能够一定程度上提高优化广告关键词匹配模式的准确性，但仍存在以下缺点：针对某一行业，该行业的所有公司所采用的关键词性能评价阈值相同，此时，两个差异较大的公司之间共享同一组关键词性能评价阈值，比如行业中的大公司和行业中的中小公司，前者由于经济优势，广告关键词的性能的平均表现往往明显优于后者，因此，这种方法仍存在确定出来的广告关键词的准确度较低，进而优化广告关键词匹配模式的方法的准确度也较低的缺陷，同时，这种方法不能解决广告关键词的性能表现随节假日及一些特殊情况波动而带来的影响。

综上所述，目前优化广告关键词匹配模式的方法存在准确度较低的缺陷。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明，以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种优化广告关键词匹配模式的方法和装置。

根据本发明的第一方面，提供了一种优化广告关键词匹配模式的方法，包括：针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词；统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的 第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。

可选地，在根据本发明的上述实施例的优化广告关键词匹配模式的方法中，其中所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式的步骤包括：如果Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr1、Thr2、Thr3为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的方法中，其中所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式的步骤包括：如果Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k≦Thr5×Click_Ci_mj，则确定对所述广告账 户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr4、Thr5为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的方法中，其中所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式的步骤包括：如果Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k，且最高匹配模式下的Ctr_k≦Thr8×Ctr_k，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为逆向优化，其中Thr6、Thr7、Thr8为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的方法中，其中与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户是与所述广告账户在选择的关键词集合、地域偏好、消费量方面相似的广告账户。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的方法中，其中所述正向优化包括由短语匹配模式优化为广泛匹配模式，或者由精确匹配模式优化为短语匹配模式；所述逆向优化包括由广泛匹配模式优化为短语匹配模式，或者由短语匹配模式优化为精确匹配模式。

根据本发明的第二方面，提供了一种优化广告关键词匹配模式的装置，包括：关键词筛选模块，用于针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词；关键词信息统计模块，用于统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k，所述关键词信息统计模块还用于统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹 配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及匹配模式优化模块，用于根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。

可选地，在根据本发明的上述实施例的优化广告关键词匹配模式的装置中，其中所述匹配模式优化模块用于：如果Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr1、Thr2、Thr3为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的装置中，其中所述匹配模式优化模块用于：如果Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k≦Thr5×Click_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr4、Thr5为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的装置中，其中所述匹配模式优化模块用于：如果Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k，且最高匹配模式下的Ctr_k≦Thr8×Ctr_k，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为逆向优化，其中Thr6、Thr7、Thr8为预先定义的阈值。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的装置中，其中与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户是与所述广告 账户在选择的关键词集合、地域偏好、消费量方面相似的广告账户。

可选地，在根据本发明的上述任一实施例的优化广告关键词匹配模式的装置中，其中所述正向优化包括由短语匹配模式优化为广泛匹配模式，或者由精确匹配模式优化为短语匹配模式；所述逆向优化包括由广泛匹配模式优化为短语匹配模式，或者由短语匹配模式优化为精确匹配模式。

本发明提供了一种优化广告关键词匹配模式的方法和装置。根据本发明的实施例，针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词；统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。本发明实施例中，针对某一广告账户，不再是通过固定的阈值来优化广告关键词的匹配模式，而是根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述某一广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化，这样，不仅不同的行业的关键词的匹配模式的优化方式的确定标准是不同的，同一行业的不同企业之间的关键词的匹配模式的优化方式的确定标准也是不同的，因此，提高 了优化广告关键词匹配模式的准确度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是根据本发明的实施例的优化广告关键词匹配模式的方法的流程示意图；

图2是根据本发明的实施例的优化广告关键词匹配模式的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明的一种实施例的优化广告关键词匹配模式的方法100的流程示意图，方法100可以应用于多种行业，例如，如服装行业、电商行业、模具行业、奢侈品行业。

如图1所示，所述方法100始于步骤S110，其中针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词。

根据本发明的实施例，预先定义的时间段可以有多种，例如，可以为一周，或者，也可以为半个月，或者，也可以为一个月，在此不做具体限定， 较佳的，预先定义的时间段为一周。

根据本发明的实施例，广告账户所属的行业不做具体限定，例如，广告账户所属的行业可以为互联网行业，或者，也可以为服装行业，或者，还可以为金融行业等等。

在步骤S110之后，还可以执行步骤S120，其中统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k。

在步骤S120之后，还可以执行步骤S130，其中统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci。

根据本发明的实施例，与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户可以有多种，例如，可以是与所述广告账户在选择的关键词集合、地域偏好、消费量方面相似的广告账户，当然，也可以是其他形式的广告账户，在此不再进行详述。

在步骤S130之后，还可以执行步骤S140，其中根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。

根据本发明的实施例，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，是采用平均日展示量、平均日点击量、平均日消费量及点击率这些参数来确定的，但是，并不限定在上述参数，也可以采用其他可以表征广告关键词性能的参数来确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，在此不再进行详述。

根据本发明的实施例，上述步骤S140在所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，可以采用如下方式：

如果Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr1、Thr2、Thr3为预先定义的阈值。其中，Impre_Ci_mj表示匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci，Click_Ci_mj表示匹配模式mj下的第二平均日点击量Click_Ci，Ctr_Ci_mj表示匹配模式mj下的第二点击率Ctr_Ci。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj的条件的话，筛选出的关键词为当前流量小，但流量质量高的关键词，有必要在更大的流量上进行尝试，因此，在这种方式下，对所述关键词的匹配模式进行正向优化。

根据本发明的实施例，上述步骤S140在所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，也可以采用如下方式：

如果Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k≦Thr5×Click_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr4、Thr5为预先定义的阈值。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k ≦Thr5×Click_Ci_mj调节的话，步骤S110筛选出的关键词为当前流量小，且无法评估出效果的关键词，有必要在更大规模的流量上进一步收集效果，因此，在这种方式下，可以对该关键词的匹配模式进行正向优化。

根据本发明的实施例，上述步骤S140在所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，也可以采用如下方式：

如果Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k，且最高匹配模式下的Ctr_k≦Thr8×Ctr_k，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为逆向优化，其中Thr6、Thr7、Thr8为预先定义的阈值。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k的条件的话，步骤S110筛选出的关键词为在当前最高匹配模式上性能表现不理想的关键词，在这种情况下，对关键词的匹配模式进行逆向优化。

根据本发明的实施例，步骤S140中的所述正向优化可以包括由短语匹配模式优化为广泛匹配模式，或者由精确匹配模式优化为短语匹配模式；所述逆向优化包括由广泛匹配模式优化为短语匹配模式，或者由短语匹配模式优化为精确匹配模式。

需要说明的是，步骤S110中筛选出的关键词可以是一个也可以是多个，如果是多个关键词的话，每一个关键词都要执行步骤S120、S130和S140。例如：针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词为第一关键词、第二关键词和第三关键词，其中针对第一关键词，执行步骤S120、S130和S140，针对第二关键 词，也要执行步骤S120、S130和S140，针对第三关键词，仍然执行步骤S120、S130和S140。上述是以筛选出三个关键词为例进行说明，在实际应用中，筛选出的关键词可以大于三个，但是过程与上述过程类似，在此不再进详述。

根据本发明的第二方面，与上述方法100相对应，提供了一种优化广告关键词匹配模式的装置200，装置200可以应用于多种行业，例如，如服装行业、电商行业、模具行业、奢侈品行业。图2示出了根据本发明的一种实施例的优化广告关键词匹配模式的装置200中各个模块之间的交互的示意图。所述装置200包括关键词筛选模块210、关键词信息统计模块220和匹配模式优化模块230。

如图2所示，关键词筛选模块210，用于针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词；

关键词信息统计模块220，用于统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；

所述关键词信息统计模块220还用于，统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及

匹配模式优化模块230，用于根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。

根据本发明的实施例，关键词筛选模块210筛选关键词的预先定义的 时间段可以有多种，例如，可以为一周，或者，也可以为半个月，或者，也可以为一个月，在此不做具体限定，较佳的，预先定义的时间段为一周。

根据本发明的实施例，广告账户所属的行业不做具体限定，例如，广告账户所属的行业可以为互联网行业，或者，也可以为服装行业，或者，还可以为金融行业等等。

根据本发明的实施例，与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户可以有多种，例如，可以是与所述广告账户在选择的关键词集合、地域偏好、消费量方面相似的广告账户，当然，也可以是其他形式的广告账户，在此不再进行详述。

根据本发明的实施例，匹配模式优化模块230确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，是采用平均日展示量、平均日点击量、平均日消费量及点击率这些参数来确定的，但是，并不限定在上述参数，也可以采用其他可以表征广告关键词性能的参数来确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，在此不再进行详述。

根据本发明的实施例，匹配模式优化模块230在用于根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，可以采用如下方式：

如果Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr1、Thr2、Thr3为预先定义的阈值。其中，Impre_Ci_mj表示匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci，Click_Ci_mj表示匹配模式mj下的第二平均日点击量Click_Ci，Ctr_Ci_mj 表示匹配模式mj下的第二点击率Ctr_Ci。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≦Thr3×Impre_Ci_mj，且Click_k≧Thr1×Click_Ci_mj，且Ctr_k≧Thr2×Ctr_Ci_mj的条件的话，筛选出的关键词为当前流量小，但流量质量高的关键词，有必要在更大的流量上进行尝试，因此，在这种方式下，匹配模式优化模块230对所述关键词的匹配模式进行正向优化。

根据本发明的实施例，匹配模式优化模块230在用于所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，也可以采用如下方式：

如果Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k≦Thr5×Click_Ci_mj，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为正向优化，其中Thr4、Thr5为预先定义的阈值。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≦Thr4×Impre_Ci_mj，且Click_k≦Thr5×Click_Ci_mj调节的话，步骤S110筛选出的关键词为当前流量小，且无法评估出效果的关键词，有必要在更大规模的流量上进一步收集效果，因此，在这种方式下，匹配模式优化模块230可以对该关键词的匹配模式进行正向优化。

根据本发明的实施例，匹配模式优化模块230在用于所述根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式时，也可以采用如下方式：

如果Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k，且最高匹配模式下的Ctr_k≦Thr8×Ctr_k，则确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式为逆向优化，其中Thr6、Thr7、Thr8为预先定义的阈值。

根据本发明的实施例，如果满足Impre_k≧Thr6×Impre_Ci_mj，且最高匹配模式下的Click_k≦Thr7×Click_k的条件的话，步骤S110筛选出的关键词为在当前最高匹配模式上性能表现不理想的关键词，在这种情况下，匹配模式优化模块230对关键词的匹配模式进行逆向优化。

根据本发明的实施例，匹配模式优化模块230所执行的正向优化操作可以包括由短语匹配模式优化为广泛匹配模式，或者由精确匹配模式优化为短语匹配模式；所述逆向优化包括由广泛匹配模式优化为短语匹配模式，或者由短语匹配模式优化为精确匹配模式。

需要说明的是，关键词筛选模块210筛选出的关键词可以是一个也可以是多个，如果是多个关键词的话，每一个关键词都可以执行如下过程：统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及，根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。例如：针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词 为第一关键词、第二关键词和第三关键词，其中针对第一关键词，可以执行如下过程：统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及，根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化，针对第二关键词，也可以执行如下过程：统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及，根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化，针对第三关键词，仍然可以执行如下过程：统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj 下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及，根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。上述是以筛选出三个关键词为例进行说明，在实际应用中，筛选出的关键词可以大于三个，但是过程与上述过程类似，在此不再进详述。装置200针对每一个关键词在执行统计所述关键词在所述预先定义的时间段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k，及统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的过程时，可以由装置200中的关键词信息统计模块220来执行，在执行根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化的过程时，可以由装置200中的匹配模式优化模块230来执行。

根据本发明的实施例，装置200将筛选出的关键词的匹配模式优化后，可以输出至客户端，如图2所示。

本发明提供了一种优化广告关键词匹配模式的方法和装置。根据本发明的实施例，针对某一广告账户，筛选出预先定义的时间段内进行过展示且未被修改过匹配模式的关键词；统计所述关键词在所述预先定义的时间 段内的第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k；统计与所述广告账户属于相同类别Ci的广告账户中所述关键词在所述预先定义的时间段内在匹配模式mj下的第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci；以及根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化。本发明实施例中，针对某一广告账户，不再是通过固定的阈值来优化广告关键词的匹配模式，而是根据第一平均日展示量Impre_k、第一平均日点击量Click_k、第一平均日消费量Cost_k、以及第一点击率Ctr_k分别与第二平均日展示量Impre_Ci、第二平均日点击量Click_Ci、第二平均日消费量Cost_Ci、以及第二点击率Ctr_Ci的关系，确定对所述某一广告账户的所述关键词的匹配模式的优化方式，并进行优化，这样，不仅不同的行业的关键词的匹配模式的优化方式的确定标准是不同的，同一行业的不同企业之间的关键词的匹配模式的优化方式的确定标准也是不同的，因此，提高了优化广告关键词匹配模式的准确度。

在此提供的方法和装置不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未 详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的装置中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个装置中。可以把实施例中的若干模块组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者模块中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个装置实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部模块的一些或者全部功能。本发明还 可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。