广告投放方法及装置与流程

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种广告投放方法及装置。

背景技术：

GD(Guaranteed Delivery，担保式保量投放)是指广告主在投放广告时已经向媒体确认投放一定量广告，媒体已经确认会播放这些广告，且在广告投放前已经约定好广告的价格和投放量。

在现有技术中，若当前用户访问对应的流量可以匹配到GD广告，则播放匹配的GD广告；若当前用户访问对应的流量匹配不到GD广告，则将当前用户访问对应的流量放到RTB(Real Time Bidding，实时竞价)平台，由出价高的广告主获得当前用户访问对应的流量的广告投放权限。在现有技术中，仅在完成GD广告的投放后，才将剩余的用户访问流量放到RTB平台上，这种广告投放方式的灵活性较低。

技术实现要素：

技术问题

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，现有的广告投放技术的灵活性较低。

解决方案

为了解决上述技术问题，根据本发明的一实施例，提供了一种广告投放方法，包括：

根据历史投放数据确定价格分布区间；

计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值；

获取所述待投放广告的待投放量；

计算所述待投放量与所述剩余供给量的预测值的第一比值，并根据所述第一比值确定第一参数；

根据所述第一参数和所述价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据历史投放数据确定价格分布区间，包括：

根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述第一参数和所述价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格，包括：

将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定所述第一参数对应的价格分布区间，并根据所述第一参数对应的价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值，包括：

获取历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数；

根据所述历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数；

统计所有预测投放价格对应的预测投放次数，得到总的预测投放次数；

将所述总的预测投放次数与第二预设值的比值确定为各个价格分布区间对应的期望投放次数；

按照所述预测投放价格的预定顺序以及所述期望投放次数确定各个价格分布区间；

对于每个价格分布区间，分别将所述价格分布区间对应的预测投放次数与所述总的预测投放次数的比值确定为所述价格分布区间对应的投放次数比值，并将所述价格分布区间与所述预测投放价格小于所述价格分布区间的各个价格分布区间对应的投放次数比值进行累加，得到所述价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在按照所述预测投放价格的预定顺序以及所述期望投放次数确定各个价格分布区间之后，所述方法还包括：

对确定的各个价格分布区间的左右边界进行修正，以使相邻的两个价格分布区间中相邻的边界连续。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值，包括：

获取所述待投放广告所需的流量类型对应的每小时的历史供给量；

根据所述每小时的历史供给量以及当前系统时间计算所述待投放广告所需的流量类型对应的当日的剩余供给量的预测值。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述第一比值确定第一参数，包括：

若所述第一比值小于或等于1，则将所述第一参数确定为所述第一比值，否则将所述第一参数确定为第一预设值，其中，所述第一预设值小于或等于1。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定所述第一参数对应的价格分布区间，具体为：

按照所述预测投放价格由低到高的顺序，依次将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较；

若当前进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值大于或等于所述第一参数，且上一个进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值小于所述第一参数，则将当前进行比较的价格分布区间确定为所述第一参数对应的价格分布区间。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述第一参数对应的价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格，具体为：

将所述第一参数对应的价格分布区间的右边界确定为所述待投放广告的出价价格。

为了解决上述技术问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种广告投放装置，包括：

价格分布区间确定模块，用于根据历史投放数据确定价格分布区间；

剩余供给量计算模块，用于计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值；

待投放量获取模块，用于获取所述待投放广告的待投放量；

第一参数确定模块，用于计算所述待投放量与所述剩余供给量的预测值的第一比值，并根据所述第一比值确定第一参数；

出价价格确定模块，用于根据所述第一参数和所述价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述价格分布区间确定模块具体用于：

根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块具体用于：

将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定所述第一参数对应的价格分布区间，并根据所述第一参数对应的价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述价格分布区间确定模块包括：

历史投放价格及次数获取子模块，用于获取历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数；

预测投放价格及次数确定子模块，用于根据所述历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数；

预测投放次数统计子模块，用于统计所有预测投放价格对应的预测投放次数，得到总的预测投放次数；

期望投放次数确定子模块，用于将所述总的预测投放次数与第二预设值的比值确定为各个价格分布区间对应的期望投放次数；

价格分布区间确定子模块，用于按照所述预测投放价格的预定顺序以及所述期望投放次数确定各个价格分布区间；

投放次数比值的累加值确定子模块，用于对于每个价格分布区间，分别将所述价格分布区间对应的预测投放次数与所述总的预测投放次数的比值确定为所述价格分布区间对应的投放次数比值，并将所述价格分布区间与所述预测投放价格小于所述价格分布区间的各个价格分布区间对应的投放次数比值进行累加，得到所述价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

修正模块，用于对确定的各个价格分布区间的左右边界进行修正，以使相邻的两个价格分布区间中相邻的边界连续。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述剩余供给量计算模块包括：

历史供给量获取子模块，用于获取所述待投放广告所需的流量类型对应的每小时的历史供给量；

剩余供给量计算子模块，用于根据所述每小时的历史供给量以及当前系统时间计算所述待投放广告所需的流量类型对应的当日的剩余供给量的预测值。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述第一参数确定模块具体用于：

若所述第一比值小于或等于1，则将所述第一参数确定为所述第一比值，否则将所述第一参数确定为第一预设值，其中，所述第一预设值小于或等于1。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块包括：

比较子模块，用于按照所述预测投放价格由低到高的顺序，依次将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较；

价格分布区间确定子模块，用于若当前进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值大于或等于所述第一参数，且上一个进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值小于所述第一参数，则将当前进行比较的价格分布区间确定为所述第一参数对应的价格分布区间。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块还包括：

出价价格确定子模块，用于将所述第一参数对应的价格分布区间的右边界确定为所述待投放广告的出价价格。

有益效果

根据历史投放数据确定价格分布区间，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值，获取待投放广告的待投放量，根据待投放量与剩余供给量的预测值确定第一参数，再根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格，根据本发明实施例的广告投放方法及装置能够提高广告投放的灵活性。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。

图1示出根据本发明一实施例的广告投放方法的实现流程图；

图2示出根据本发明一实施例的广告投放方法中根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值的一示例性的具体实现流程图；

图3示出根据本发明一实施例的广告投放方法步骤S102的一示例性的具体实现流程图；

图4示出根据本发明一实施例的广告投放方法中将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定第一参数对应的价格分布区间的一示例性的具体实现流程图；

图5示出根据本发明另一实施例的广告投放装置的结构框图；

图6示出根据本发明另一实施例的广告投放装置的一示例性的结构框图；

图7示出了本发明的另一个实施例的一种广告投放设备的结构框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。

实施例1

图1示出根据本发明一实施例的广告投放方法的实现流程图。如图1所示，该方法主要包括：

在步骤S101中，根据历史投放数据确定价格分布区间。

其中，历史投放数据可以为当日的前一天的投放数据，也可以为当日的前几天的投放数据，在此不作限定。

作为本发明实施例的一个示例，历史投放数据包括历史投放价格和各个历史投放价格对应的历史投放次数。

在一种可能的实现方式中，根据历史投放数据确定价格分布区间，包括：根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

在步骤S102中，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值。

需要说明的是，本发明实施例中的待投放广告可以为GD广告，也可以为其他广告，在此不作限定。

其中，待投放广告所需的流量类型可以预先设置，例如，GD广告所需的流量类型可以从GD投放系统获取。用户访问对应的流量类型可以根据用户IP(Internet Protocol，互联网协议)地址、用户性别和用户年龄等用户特征信息确定。

在步骤S103中，获取待投放广告的待投放量。

其中，待投放广告的待投放量可以指当日该待投放广告未完成的投放量，即当日该待投放广告还需投放的投放量。例如，待投放广告为GD广告，则GD广告的待投放量可以从GD投放系统获取。

在步骤S104中，计算待投放量与剩余供给量的预测值的第一比值，并根据第一比值确定第一参数。

在步骤S105中，根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格。

作为本发明实施例的一个示例，在根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格后，可以根据该出价价格在RTB市场中进行竞价。

在一种可能的实现方式中，根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格，包括：将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定第一参数对应的价格分布区间，并根据第一参数对应的价格分布区间确定待投放广告的出价价格。

图2示出根据本发明一实施例的广告投放方法中根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值的一示例性的具体实现流程图。如图2所示，根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值，包括：

在步骤S201中，获取历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数。

作为本发明实施例的一个示例，在获取历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数之后，该方法还可以包括：按照历史投放价格由低到高的顺序对历史投放价格及各个历史投放价格对应的历史投放次数进行排序，得到集合A，该集合A的元素包括[j₁,n₁]，[j₂,n₂]，……，[j_m,n_m]。其中，j₁表示第1个历史投放价格(price)，n₁表示第1个历史投放价格对应的历史投放次数(number)；j₂表示第2个历史投放价格，n₂表示第2个历史投放价格对应的历史投放次数；j_m表示第m个历史投放价格，n_m表示第m个历史投放价格对应的历史投放次数；j₁＜j₂＜……＜j_m，m为正整数。

在步骤S202中，根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数。

作为本发明实施例的一个示例，历史投放价格可以为当日的前一天的投放价格，各个历史投放价格对应的历史投放次数可以为当日的前一天的各个投放价格对应的投放次数。在该示例中，将当日的预测投放价格确定为当日的前一天的投放价格，将当日的各个预测投放价格对应的预测投放次数确定为当日的前一天的各个投放价格对应的投放次数。例如，当日的前一天的投放价格及各个投放价格对应的投放次数为[j₁,n₁]，[j₂,n₂]，……，[j_m,n_m]，则确定当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数为[j₁,n₁]，[j₂,n₂]，……，[j_m,n_m]。

在步骤S203中，统计所有预测投放价格对应的预测投放次数，得到总的预测投放次数。

例如，若当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数为[j₁,n₁]，[j₂,n₂]，……，[j_m,n_m]，则总的预测投放次数为

在步骤S204中，将总的预测投放次数与第二预设值的比值确定为各个价格分布区间对应的期望投放次数。

其中，第二预设值可以表示价格分布区间的个数。各个价格分布区间对应的期望投放次数其中，K表示第二预设值。例如，K的取值可以为100，在此不作限定。

在步骤S205中，按照预测投放价格的预定顺序以及期望投放次数确定各个价格分布区间。

作为本发明实施例的一个示例，按照预测投放价格的预定顺序以及期望投放次数确定各个价格分布区间可以为：按照预测投放价格由低到高的顺序以及期望投放次数确定各个价格分布区间。

为了便于说明，假设K等于4，得到的4个价格分布区间，按照预测投放价格由低到高的顺序排列为[500,503)，[504,506)，[507,900)和[900,1500)，其中，各个价格分布区间对应的投放次数可以为期望投放次数。

在步骤S206中，对于每个价格分布区间，分别将价格分布区间对应的预测投放次数与总的预测投放次数的比值确定为价格分布区间对应的投放次数比值，并将价格分布区间与预测投放价格小于价格分布区间的各个价格分布区间对应的投放次数比值进行累加，得到价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

例如，K等于4，在4个价格分布区间对应的投放次数均为期望投放次数的情况下，各个价格分布区间对应的预测投放次数与总的预测投放次数的比值均为0.25。例如，4个价格分布区间为[500,503)，[504,506)，[507,900)和[900,1500)，则价格分布区间[500,503)对应的投放次数比值的累加值为0.25，价格分布区间[504,506)对应的投放次数比值的累加值为0.5，价格分布区间[507,900)对应的投放次数比值的累加值为0.75，价格分布区间[900,1500)对应的投放次数比值的累加值为1。

在一种可能的实现方式中，在按照预测投放价格的预定顺序以及期望投放次数确定各个价格分布区间之后，该方法还包括：对确定的各个价格分布区间的左右边界进行修正，以使相邻的两个价格分布区间中相邻的边界连续。

例如，可以将[500,503)，[504,506)，[507,900)和[900,1500)修正为[500,503)，[503,506)，[506,900)和[900,1500)；或者可以将[500,503)，[504,506)，[507,900)和[900,1500)修正为[0,503)，[503,506)，[506,900)和[900,1500)。由此能够相邻的两个价格分布区间中相邻的边界连续，从而能够连续覆盖到所有可能的价格。

图3示出根据本发明一实施例的广告投放方法步骤S102的一示例性的具体实现流程图。如图3所示，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值，包括：

在步骤S301中，获取待投放广告所需的流量类型对应的每小时的历史供给量。

在步骤S302中，根据每小时的历史供给量以及当前系统时间计算待投放广告所需的流量类型对应的当日的剩余供给量的预测值。

例如，获取的待投放广告所需的流量类型对应的每小时历史平均供给量[0,f₀]，[1,f₁]，[2,f₂]，……，[22,f₂₂]，[23,f₂₃]，则待投放广告所需的流量类型对应的当日的剩余供给量的预测值为其中，t表示第t个小时，h表示当前为第h个小时，f_t表示第t个小时的历史平均供给量。其中，待投放广告所需的流量类型对应的每小时历史平均供给量可以根据当日的前一天的供给量来确定，也可以根据当日的前几天的供给量的平均值来确定。

在一种可能的实现方式中，根据第一比值确定第一参数，包括：若第一比值小于或等于1，则将第一参数确定为第一比值，否则将第一参数确定为第一预设值，其中，第一预设值小于或等于1。

其中，第一预设值可以为0.95，在此不作限定。例如，若第一比值为0.8，则将第一参数确定为0.8；若第一比值为1.2，则将第一参数确定为0.95。

图4示出根据本发明一实施例的广告投放方法中将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定第一参数对应的价格分布区间的一示例性的具体实现流程图。如图4所示，将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定第一参数对应的价格分布区间，包括：

在步骤S401中，按照预测投放价格由低到高的顺序，依次将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较。

在步骤S402中，若当前进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值大于或等于第一参数，且上一个进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值小于第一参数，则将当前进行比较的价格分布区间确定为第一参数对应的价格分布区间。

例如，第一参数为0.6，4个价格分布区间分别为[0,503)，[503,506)，[506,900)和[900,1500)，价格分布区间[500,503)对应的投放次数比值的累加值为0.25，价格分布区间[504,506)对应的投放次数比值的累加值为0.5，价格分布区间[507,900对)应的投放次数比值的累加值为0.75，价格分布区间[900,1500)对应的投放次数比值的累加值为1。按照预测投放价格由低到高的顺序，依次将第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较可知，0.75大于0.6，且0.5小于0.6，因此，将[507,900)确定为第一参数对应的价格分布区间。

在一种可能的实现方式中，根据第一参数对应的价格分布区间确定待投放广告的出价价格，具体为：将第一参数对应的价格分布区间的右边界确定为待投放广告的出价价格。

例如，第一参数对应的价格分布区间为[507,900)，则可以将900确定为待投放广告的出价价格。

这样，根据历史投放数据确定价格分布区间，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值，获取待投放广告的待投放量，根据待投放量与剩余供给量的预测值确定第一参数，再根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格，根据本发明实施例的广告投放方法能够提高广告投放的灵活性。

实施例2

图5示出根据本发明另一实施例的广告投放装置的结构框图。图5可以用于运行图1所示的广告投放方法。为了便于说明，在图5中仅示出了与本发明实施例相关的部分。

如图5所示，该装置包括：价格分布区间确定模块51，用于根据历史投放数据确定价格分布区间；剩余供给量计算模块52，用于计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值；待投放量获取模块53，用于获取所述待投放广告的待投放量；第一参数确定模块54，用于计算所述待投放量与所述剩余供给量的预测值的第一比值，并根据所述第一比值确定第一参数；出价价格确定模块55，用于根据所述第一参数和所述价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

图6示出根据本发明另一实施例的广告投放装置的一示例性的结构框图。图6可以用于运行图1至图4所示的广告投放方法。图6中标号与图5相同的组件具有相同的功能，为简明起见，省略对这些组件的详细说明。为了便于说明，在图6中仅示出了与本发明实施例相关的部分。如图6所示：

在一种可能的实现方式中，所述价格分布区间确定模块51具体用于：根据历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定价格分布区间以及各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块55具体用于：将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较，以确定所述第一参数对应的价格分布区间，并根据所述第一参数对应的价格分布区间确定所述待投放广告的出价价格。

在一种可能的实现方式中，所述价格分布区间确定模块51包括：历史投放价格及次数获取子模块511，用于获取历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数；预测投放价格及次数确定子模块512，用于根据所述历史投放价格以及各个历史投放价格对应的历史投放次数，确定当日的预测投放价格以及各个预测投放价格对应的预测投放次数；预测投放次数统计子模块513，用于统计所有预测投放价格对应的预测投放次数，得到总的预测投放次数；期望投放次数确定子模块514，用于将所述总的预测投放次数与第二预设值的比值确定为各个价格分布区间对应的期望投放次数；价格分布区间确定子模块515，用于按照所述预测投放价格的预定顺序以及所述期望投放次数确定各个价格分布区间；投放次数比值的累加值确定子模块516，用于对于每个价格分布区间，分别将所述价格分布区间对应的预测投放次数与所述总的预测投放次数的比值确定为所述价格分布区间对应的投放次数比值，并将所述价格分布区间与所述预测投放价格小于所述价格分布区间的各个价格分布区间对应的投放次数比值进行累加，得到所述价格分布区间对应的投放次数比值的累加值。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：修正模块56，用于对确定的各个价格分布区间的左右边界进行修正，以使相邻的两个价格分布区间中相邻的边界连续。

在一种可能的实现方式中，所述剩余供给量计算模块52包括：历史供给量获取子模块521，用于获取所述待投放广告所需的流量类型对应的每小时的历史供给量；剩余供给量计算子模块522，用于根据所述每小时的历史供给量以及当前系统时间计算所述待投放广告所需的流量类型对应的当日的剩余供给量的预测值。

在一种可能的实现方式中，所述第一参数确定模块54具体用于：若所述第一比值小于或等于1，则将所述第一参数确定为所述第一比值，否则将所述第一参数确定为第一预设值，其中，所述第一预设值小于或等于1。

在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块55包括：比较子模块551，用于按照所述预测投放价格由低到高的顺序，依次将所述第一参数与各个价格分布区间对应的投放次数比值的累加值进行比较；价格分布区间确定子模块552，用于若当前进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值大于或等于所述第一参数，且上一个进行比较的价格分布区间对应的投放次数比值的累加值小于所述第一参数，则将当前进行比较的价格分布区间确定为所述第一参数对应的价格分布区间。

在一种可能的实现方式中，所述出价价格确定模块55还包括：出价价格确定子模块553，用于将所述第一参数对应的价格分布区间的右边界确定为所述待投放广告的出价价格。

需要说明的是，这样，根据历史投放数据确定价格分布区间，计算待投放广告所需的流量类型对应的剩余供给量的预测值，获取待投放广告的待投放量，根据待投放量与剩余供给量的预测值确定第一参数，再根据第一参数和价格分布区间确定待投放广告的出价价格，根据本发明实施例的广告投放装置能够提高广告投放的灵活性。

实施例3

图7示出了本发明的另一个实施例的一种广告投放设备的结构框图。所述广告投放设备1100可以是具备计算能力的主机服务器、个人计算机PC、或者可携带的便携式计算机或终端等。本发明具体实施例并不对计算节点的具体实现做限定。

所述广告投放设备1100包括处理器(processor)1110、通信接口(Communications Interface)1120、存储器(memory)1130和总线1140。其中，处理器1110、通信接口1120、以及存储器1130通过总线1140完成相互间的通信。

通信接口1120用于与网络设备通信，其中网络设备包括例如虚拟机管理中心、共享存储等。

处理器1110用于执行程序。处理器1110可能是一个中央处理器CPU，或者是专用集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器1130用于存放文件。存储器1130可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1130也可以是存储器阵列。存储器1130还可能被分块，并且所述块可按一定的规则组合成虚拟卷。

在一种可能的实施方式中，上述程序可为包括计算机操作指令的程序代码。该程序具体可用于：实现实施例1中各步骤的操作。

本领域普通技术人员可以意识到，本文所描述的实施例中的各示例性单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件形式来实现，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以针对特定的应用选择不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

如果以计算机软件的形式来实现所述功能并作为独立的产品销售或使用时，则在一定程度上可认为本发明的技术方案的全部或部分(例如对现有技术做出贡献的部分)是以计算机软件产品的形式体现的。该计算机软件产品通常存储在计算机可读取的非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。