一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法与流程

本发明涉及互联网在线广告领域
技术领域：
，具体地，涉及一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法。
背景技术：
：随着互联网的广泛普及以及大数据技术的快速发展，使得广告商利用互联网平台进行广告精准营销成为可能。目前的互联网在线广告主要分为搜索广告和展示广告。其中搜索广告通常是根据用户的搜索关键词，将相应的广告与搜索结果页面同时显示，其主要的挑战是依照关键词与广告之间的匹配关系以及竞标价格对广告显示进行排位，大多由搜索引擎提供商来实现并优化，例如百度和谷歌的搜索广告竞价机制。展示广告通常是以图像或者视频的形式展示在媒体提供的广告位上，目前展示广告的投放方式主要分为两种：传统模式和实时竞价模式。传统模式由广告商与网站媒体签订保证展示次数的合同，这个担保式的合同要保证在投放周期内网站按照规定的投放规则，完成指定次数的广告展示。传统模式通常用于品牌广告的投放，即广告商不追求单次投放的收益，主要用于品牌形象的打造，大多数的门户网站的横幅广告和视频广告都属于这种类型。实时竞价模式则是网站媒体将广告位托管给实时竞价系统的供应商平台来进行管理，并与之进行收益分成，而广告商则通过在实时竞价系统的需求方平台进行注册，由需求方平台根据广告的受众标签及预算，对每次符合投放规则的广告展示机会进行实时竞价，并为赢得的每次展示机会付费。实时竞价模式主要针对效果广告，即追求每次展示的短期效果。图1展示了一次广告展示机会实时竞价的基本过程：(1)当一个30岁的女性用户浏览一个母婴网站的网页时，网页上嵌入的广告位的脚本代码会向实时竞价系统中的提供商平台发起一次广告展示机会的请求；(2)提供方平台收到这个广告展示机会的请求时，会针对这个请求向实时竞价系统的交易中心发起一次广告展示机会的竞价请求，该请求携带了该用户的cookie和网页的上下文信息；(3)交易中心收到竞价请求后，将该竞价请求向连入实时竞价系统的需求方平台发布，竞价请求中也携带有用户的cookie和网页的上下文信息；(4)需求方平台收到广告展示机会的竞价请求后，首先通过cookie映射技术以及查询相关的数据管理平台，获取用户的特征标签，例如性别、年龄、兴趣等；(5)根据每个广告活动的投放规则，检索该次广告展示机会符合的广告活动，根据每个广告活动预先设定的竞标价格，由出价最高的广告活动作为本次参与竞标的广告活动，将该广告活动的竞标价格返回给交易中心；(6)交易中心根据出价情况由出价最高的广告活动赢得拍卖，同时根据广义第二高价机制来决定实际的成交价格，即交易价格为此次竞拍的第二高出价；(7)交易中心通知获胜方，进行扣费；(8)交易中心将获胜的广告活动的链接返回给提供方平台；(9)由提供方平台将广告链接返回给用户浏览的页面；(10)通常实时竞价系统会跟踪用户对投放广告的行为，将点击或者转换行为向需求方平台报告，以便于需求方平台进一步优化出价算法。因此，在展示广告的实时竞价系统中与广告商直接接触的是需求方平台。目前已经有许多专业的需求方平台，例如doubleclick、ipinyou(品友)等。广告商需要将自己的广告在需求方平台上进行注册，从而发起一次广告营销活动。注册广告营销活动通常需要广告商填写投放的广告信息、默认出价、每天的经费预算、投放的时间范围、目标受众标签等。由于在实时竞价系统中，每次广告展示机会都需要进行拍卖，因此每个广告活动对于每次展示机会的出价是非常关键的，关系到该广告对于用户的展示次数以及可能产生的点击次数或者转化次数。目前大多数的需求方平台都是由广告商自行定义每次竞标的价格，如图2所示。遗憾的是目前的方式下，广告商对于出价与能够获得的展示次数以及点击次数并没有很直观的认识，通常是由需求方平台给广告商提供一个建议价格区间，广告商自行设置一个固定出价，但是设置这个价格后，大约能够获得的投放效果，例如展示次数、点击次数等，广告商在设置时是不知道的。这是因为这个建议价格通常只是需求方平台根据当前收到的广告展示机会的数量做的初步预估，既没有考虑到这个价格可能给广告活动带来的展示次数，也没有考虑可能带来的用户点击次数。技术实现要素：本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法，以实现为广告商更合理的设置广告活动的预算和出价提供直观的建议，为广告商提供了更为详细和量化的建议，即根据广告商希望获得的用户点击数，给出出价建议和预算建议，建议出价和建议预算会随着广告商希望获得的点击数变化而变化。为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法，主要包括：步骤1：根据广告商需要投放的目标广告信息及目标受众标签，计算需求方平台上已有历史投放日志的广告活动与目标广告活动的相似度，选择相似度最高的多个广告活动作为目标广告活动估计出价和预算的数据基础，构建相似广告活动集合；步骤2：根据相似广告活动集合中的每个相似广告活动在最近的一个完整投放周期内的投放点击日志数据，计算所有相似广告活动获得希望点击次数需要的竞标价格；步骤3：计算如果按照步骤2的竞标价格参与竞标，每个相似广告活动获得希望点击次数的期望预算值；步骤4：根据每个相似广告活动与目标广告活动的相似度，计算目标广告活动在目标点击次数下的竞标价格及一个投放周期的预算；步骤5：目标广告活动完成一个广告投放周期后，根据目标广告活动实际获得的点击数，对下一个广告投放周期的出价及预算进行调整。进一步地，计算需求方平台上已有历史投放日志的广告活动与新注册的目标广告活动的相似度，具体包括，步骤11：对目标广告活动a建立其特征向量va＝[f1,f2,…fk]；步骤12：根据目标广告活动的特征向量，需求方平台为其上已有历史投放记录的每个广告活动ai(i＝1,2,…n)构建k维的特征向量其中，fk(ai)为广告活动ai在第k个特征上与目标广告活动对应特征的相似度，k为目标广告活动特征向量中的特征个数；步骤13：根据计算目标广告活动a与需求方平台上每个广告活动ai的相似度，所述wk表示第k个特征权重。进一步地，所述选择相似度最高的多个广告活动作为目标广告活动估计出价和预算的数据基础，构建相似广告活动集合，具体为，从已有历史数据的广告活动中，选择与目标广告活动相似度最高的l个广告活动作为计算目标广告活动出价及预算的基础，构建相似广告活动集合ad＝{a1,a2,…al}。进一步地，所述步骤2具体包括：步骤21：根据广告商的目标广告活动的点击次数clk，得到希望点击次数expect_click(a)＝γ·clk(γ≥1)，所述γ为冗余量；步骤22：对每个相似广告，其在上一个广告投放周期中，获得点击的广告展示，按照成交价格从低到高排列，{paying_price1,…,paying_pricem}，所述paying_pricem为相似广告活动ai在最近一个投放周期内获得m次点击时的成交价格；步骤23：对于相似广告活动ai，如果γ·clk≤m，则将第γ·clk位对应的成交价格paying_priceγ·clk作为广告活动ai在希望点击次数γ·clk的期望出价；如果γ·clk＞m，即广告活动ai获得的点击次数不足γ·clk，则利用计算期望出价。进一步地，所述期望预算值：其中，exp(ai)是广告活动ai在整个投放周期中获得的所有广告展示的集合，表示在最近一次完整的投放周期中，平均每次点击需要花费的预算。进一步地，所述步骤4具体包括根据；计算目标广告活动的出价price(a)及预算cost(a)。进一步地，步骤5具体包括，步骤51：执行步骤1，重新计算需求方平台上每个广告活动与目标广告活动的相似度，选择其中相似度最高的l个广告活动构建相似广告活动集合ad，所述目标广告活动本身作为一个最相似的广告活动加入ad集合，淘汰一个相似度最低的广告活动；步骤52：执行步骤2，根据目标广告活动实际点击次数ma与广告商希望获得点击次数clk的情况来调整，当ma＞clk，调低γ；当ma≤clk，调高γ；步骤53：执行步骤3，计算每个相似广告活动ai获得希望点击次数γ·clk的期望预算值；步骤54：执行步骤4，计算目标广告活动在下一个广告投放周期的建议出价和预算。进一步地，所述步骤11具体包括，根据广告商在需求方平台上填写的目标广告的信息以及目标受众标签来确定特征向量，所述特征向量的特征包括，目标受众的性别、年龄、兴趣关键词、以及广告的名称及类别。本发明各实施例的一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法，由于为广告商提供了更为详细和量化的建议，即根据广告商希望获得的用户点击数，给出出价建议，建议出价会随着广告商希望获得的点击数变化而变化。首先允许广告商对一个投放周期，通常为一天，广告商希望获得的点击次数进行设置，然后需求方平台会根据与目标广告活动相似的广告活动的历史数据为广告商计算出获得希望点击次数的建议竞标价格，并根据相似的历史展示记录，估计出获得希望点击次数需要花费的预算，从而为广告商更合理的设置广告活动的预算和出价提供了直观的建议。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为现有技术中展示广告的实时竞价过程示意图；图2为现有技术采用的广告注册信息示意图；图3为本发明提供的有量化的出价及预算建议的广告活动注册信息示意图；图4为发明实施例提供的出价及预算估计方法的流程图；图5为本发明实施例提供的选择与目标广告活动相似的广告活动流程示意图；图6为本发明实施例提供的每个相似广告活动获得希望点击次数所需设置的竞标价格的估计流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。目前的方式下，广告商对于出价与能够获得的展示次数以及点击次数并没有很直观的认识，通常是由需求方平台给广告商提供一个建议价格区间，广告商自行设置一个固定出价，但是设置这个价格后，大约能够获得的投放效果，例如展示次数、点击次数等，广告商在设置时是不知道的。这是因为这个建议价格通常只是需求方平台根据当前收到的广告展示机会的数量做的初步预估，既没有考虑到这个价格可能给广告活动带来的展示次数，也没有考虑可能带来的用户点击次数。为此，本发明提出一个面向展示广告实时竞价系统需求方平台的出价及预算估计方法。本发明提出的出价估计方法，为广告商提供了更为详细和量化的建议，即根据广告商希望获得的用户点击数，给出出价建议，建议出价会随着广告商希望获得的点击数变化而变化相较于
背景技术：
，一个更为合理的方式，是由需求方平台提供一个包含了广告展示次数或者用户点击次数的出价和预算建议。为此，本发明提出一个面向展示广告实时竞价系统需求方平台的出价及预算估计方法。本发明从广告商的角度出发，提出一种基于相似广告活动历史数据的固定出价及预算估计方法。所谓固定出价是指针对每个广告展示机会，该广告活动的竞标价格是相同的。不同于已有的出价估计方法，本发明提出的出价估计方法，为广告商提供了更为详细和量化的建议，即根据广告商希望获得的用户点击数，给出出价建议，建议出价会随着广告商希望获得的点击数变化而变化。首先允许广告商对一个投放周期，通常为一天，广告商希望获得的点击次数进行设置，然后需求方平台会根据与目标广告活动相似的广告活动的历史数据为广告商计算出获得希望点击次数的建议竞标价格，并根据相似的历史展示记录，估计出获得希望点击次数需要花费的预算，从而为广告商更合理的设置广告活动的预算和出价提供了直观的建议，如图3所示。本发明的目的是为广告商在设置竞标价格以及每个投放周期的预算时提供一个直观量化的出价及预算建议。为实现上述发明目的，本发明提供一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法，其特征在于，包括如下步骤，如图4所示：步骤1：根据广告商在需求方平台上填写的广告相关信息及目标受众标签，计算需求方平台上已有历史投放日志的广告活动与新注册的目标广告活动的相似度，选择相似度最高的若干广告活动作为为目标广告活动估计出价和预算的数据基础，具体步骤如图3所示：步骤1.1：对于新注册的目标广告活动a建立其特征向量，记为va＝[f1,f2,…fk]，这里的特征是根据广告商在需求方平台上填写的目标广告的相关信息以及目标受众标签来确定的，通常这里只考虑广告商明确说明的特征信息，例如目标受众的性别、年龄、兴趣关键词、以及广告的名称及类别等；步骤1.2：根据目标广告活动的特征向量，需求方平台为其上已有历史投放记录的每个广告活动ai(i＝1,2,…n)构建k维的特征向量，记为其中fk(ai)表示广告活动ai在第k个特征上与目标广告活动对应特征的相似度，这里k是目标广告活动特征向量中的特征个数；步骤1.3：利用公式(1)计算目标广告活动a与需求方平台上每个广告活动ai的相似度，这里wk表示第k个特征在计算广告活动相似度中的权重；步骤1.4：从已有历史数据的广告活动中，选择与目标广告活动相似度最高的l个广告活动作为计算目标广告活动出价及预算的基础，构建相似广告活动集合ad＝{a1,a2,…al}；步骤2：以ad中每个相似广告活动在最近的一个完整投放周期内的投放点击日志为基础，估计所有相似广告活动获得希望点击次数需要设置的竞标价格，具体步骤如图4所示：步骤2.1：假设广告商在需求方平台上填写的希望点击次数为clk，在首次设置时会考虑一个冗余量γ(γ≥1)，因此估计出价时考虑的希望点击次数为γ·clk，在后续投放周期的每次调整中可以适当降低γ；expect_click(a)＝γ·clk(2)步骤2.2：假设相似广告活动ai在最近一个投放周期内获得m次点击，对于有点击记录的广告展示机会(对于一个相似的广告营销活动，其在上一个广告投放周期中，获得点击的广告展示，按照成交价格由低到高进行排序)，按照成交价格由低到高排列{paying_price1,…,paying_pricem}；步骤2.3：对于相似广告活动ai，如果γ·clk≤m，则将第γ·clk位对应的成交价格paying_priceγ·clk作为广告活动ai在希望点击次数γ·clk的期望出价；如果γ·clk＞m，即广告活动ai获得的点击次数不足γ·clk，则采用公式(3)的方法计算期望出价，这里paying_pricem表示m次点击中最高的成交价；步骤3：根据步骤2中估计的出价expect_price(ai)，按照公式(4)估计每个广告活动ai获得希望点击次数γ·clk的期望预算expect_cost(ai)；如果γ·clk≤m，则期望预算为广告活动ai所有成交价格小于等于expect_price(ai)的广告展示机会成交价格之和；如果γ·clk＞m，则期望预算为广告活动ai在整个投放周期中的总花费加上增加γ·clk-m次点击的花费，这里exp(ai)是广告活动ai在整个投放周期中获得的所有广告展示的集合，表示在最近一次完整的投放周期中，平均每次点击需要花费的预算；其中，步骤4：根据每个相似广告活动ai与目标广告活动a的相似度，基于公式(5)和(6)计算计算目标广告活动的建议出价price(a)及预算cost(a)。步骤5：当目标广告活动a完成了一个广告投放周期以后，会得到目标广告活动完整的投标和点击记录，需要根据目标广告活动实际获得的点击数，对目标广告活动在下一个广告投放周期的出价及预算进行调整，具体步骤如下：步骤5.1：根据公式(1)重新计算需求方平台上每个广告活动与目标广告活动的相似度，选择其中相似度最高的l个广告活动构建相似广告活动集合ad，由于目标广告活动已有一个完整的历史投标数据，因此会将目标广告活动本身作为一个最相似的广告活动加入ad集合，淘汰一个相似度最低的广告活动；步骤5.2：以ad中每个相似广告活动在最近的一个完整投放周期内的投放点击日志为基础，估计所有相似广告活动获得希望点击次数需要设置的竞标价格，这里需要根据目标广告活动实际点击次数ma与广告商希望获得点击次数clk的情况来调整，当ma＞clk，适当调低γ；当ma≤clk，适当调高γ；其余方法与步骤2相同，仍然采用公式(3)计算期望出价；步骤5.3：与步骤3的方法相同，根据步骤5.2中估计的出价，估计每个相似广告活动ai获得希望点击次数γ·clk的期望预算，仍然采用公式(4)计算期望预算；步骤5.4：与步骤4的方法相同，利用公式(5)和(6)计算目标广告活动在下一个广告投放周期的建议出价和预算。实施例一：在本实施例中，假设需求方平台上有5个广告活动，分别是：爱他美奶粉广告、嘉宝米粉广告、利郎男装广告、捷安特自行车广告、老板抽油烟机广告，5个广告活动对应的广告信息及目标受众标签如下表所示，广告活动商品名称商品类别性别年龄兴趣爱他美奶粉广告奶粉母婴女20-40母婴嘉宝米粉广告米粉母婴女20-40母婴利郎男装广告男装服装―20-60―捷安特自行车广告自行车运动―20-60体育老板抽油烟机广告抽油烟机厨具―20-60―假设新注册的目标广告活动是关于雀巢奶粉的，其注册时广告商填写的广告信息、目标受众标签以及目标点击次数如下：目标广告活动商品名称商品类别性别年龄兴趣点击次数雀巢奶粉广告奶粉母婴女20-40母婴100步骤1：计算目标广告活动与需求方平台上已有广告活动的相似度，并根据相似度构建相似广告活动集合ad；首先建立目标广告活动的特征向量：[商品名称,商品类别,性别,年龄,用户兴趣]；根据目标广告活动的特征向量建立已有的5个广告活动的特征向量，假设各个特征的相似度如下所示：爱他美奶粉广告a1：[1,1,1,1,1]嘉宝米粉广告a2：[0.8,1,1,1,1]利郎男装广告a3：[0.1,0.2,0.5,0.667,0.1]捷安特自行车广告a4：[0.1,0.1,0.5,0.667,0.5]老板抽油烟机广告a5：[0.24,0.46,0.5,1,0.5]然后根据特征向量计算上述5个广告活动与目标广告活动的相似度，假设每个特征的权重为{0.3,0.2,0.2,0.1,0.2}，则计算相似度为：假设需求方平台选择相似度最高的3个广告活动建立相似广告活动集合ad，因此本实施例中选择的相似广告活动为爱他美奶粉广告、嘉宝米粉广告、老板抽油烟机广告。步骤2：估计所有相似广告活动获得希望点击次数需要设置的竞标价格。由于本发明考虑一定的冗余次数，假设这里广告商填写的希望获得的点击次数为100次，这里γ是一个大于等于1的值，在本实施例中设置γ＝1.5，因此计算的希望点击次数为：expect_click(a)＝clk×γ＝100×1.5＝150次首先对于爱他美奶粉广告a1，假设在最近的一个完整投放周期内，这个广告有300次点击，150,000次展示。这是公式(3)中的第一种情况，历史点击次数充分，处理的办法是：将有点击的广告展示记录按照成交价格由低到高排序，然后查找其中第150次点击对应的展示机会的成交价格，假设为0.20元，那么将该价格作为爱他美奶粉广告活动在希望点击次数为150的期望出价：expect_price(a1)＝paying_price150＝0.20然后计算嘉宝米粉广告a2的期望出价，假设在最近的一个完整投放周期内，这个广告有120次点击，100,000次展示，这是属于公式(3)中的第二种情况，历史点击次数不充分，低于希望点击次数150次。首先寻找所有发生点击行为的广告展示机会的最高成交价格，假设为0.12元，然后根据公式(3)的第二种情况，计算嘉宝米粉广告活动的期望出价：expect_price(a2)＝paying_price120+(paying_price120/m)×(γ·clk-m)＝0.12+(0.12/120)×(150-120)＝0.15同理可以得到老板抽油烟机广告a3的期望出价，假设该广告活动在最近的投放周期内获得了200次点击，将其有点击行为的广告展示机会按照成交价格由低到高排序后，其第150位对应的成交价格为0.18元，因此可得老板抽油烟机广告活动的期望出价：expect_price(a3)＝paying_price150＝0.18步骤3：根据步骤2中估计的每个相似广告获得的期望出价expect_price(ai)，按照公式(4)估计每个相似广告活动ai希望获得150次点击时的期望预算expect_cost(ai)；根据步骤2中的假设，爱他美奶粉广告a1在最近的一个完整投放周期内获得了300次点击，因此根据公式(4)，其期望预算expect_cost(a1)为在最近的投放周期中，所有成交价格低于expect_price(a1)＝0.20元的广告展示机会的成交价格之和，在本实施例中假设为1000元；对于嘉宝米粉广告a2，由于其在最近的一个完整投放周期内获得了120次点击，不满足希望点击的150次，因此采用公式(4)中的第二种情况，即在最近投放周期内花费的总经费加上(150-120＝30次)点击的估计花费，在本实施例中假设最近的投放周期花费了960元，则：对于老板抽油烟机广告a3，由于其在最近的一个完整投放周期内获得了200次点击，因此按照公式(4)中第一种情况计算，假设花费了900元。因此可得三个相似广告活动的建议出价及预算，如下表所示。步骤4：根据步骤1得到的相似度和步骤2、3得到的相似广告活动的建议出价及预算，计算目标广告活动雀巢奶粉广告的建议出价及预算，如下所示：步骤5：当一个广告投放周期完成之后，需要对目标广告活动在下一个投放周期的建议价格和预算进行调整。在本实施例中假设目标广告活动雀巢奶粉广告在刚完成的投放周期中获得了160次点击，广告商希望在下一个广告投放周期获得的点击次数仍然为100次，这就需要重新调整出价建议及预算。与初始建议出价和预算的估计方法近似：首先，计算需求方平台上已有的广告活动与目标广告活动的相似度，如果仍然选择相似度最高的3个广告活动构建相似广告活动集合ad，则相似度最高的广告活动依次为：雀巢奶粉广告活动a1、爱他美奶粉广告活动a2、嘉宝米粉广告活动a3，3个相似广告与目标广告的相似度依次为：sim(a,a1)＝sim(a,a2)＝1sim(a,a3)＝0.94然后，判断目标广告活动在最近的投放周期中，实际获得的点击次数是否达到希望的点击次数，假设在本实施例中，实际获得的点击次数为160次，超过希望的100次点击，因此需要适当降低冗余量γ的值，假设设置γ＝1.2，则在下一个投放周期中，希望获得的点击次数为γ·clk＝120次，其余的计算方法与步骤2相似，假设3个相似广告活动在最近的投放周期中获得的点击次数均超过120次，可根据公式(3)得到：雀巢奶粉广告活动：expect_price(a1)＝0.18元/展示机会爱他美奶粉广告活动：expect_price(a2)＝0.17元/展示机会嘉宝米粉广告活动：expect_price(a3)＝0.17元/展示机会第三，根据已经估计的每个相似广告活动的建议价格，计算每个相似广告活动在希望点击次数下的预算，仍然假设3个相似广告活动在最近的广告投放周期中获得的点击次数均超过120次，则根据公式(4)中的第一种情况，计算每个相似广告活动的建议预算，假设计算结果如下：雀巢奶粉广告活动：爱他美奶粉广告活动：expect_cost(a2)＝1180元嘉宝米粉广告活动：expect_cost(a3)＝870元最后，按照公式(5)和(6)计算目标广告活动在下一个投放周期的建议价格和预算：因此，需求方平台根据广告商希望的点击次数100，估计雀巢奶粉广告活动在下一个广告投放周期的建议竞标价格为0.1734元/展示机会，建议预算为1019元。至少可以达到以下有益效果：在广告商在需求方平台进行广告活动注册时，需求方平台能够根据广告商希望获得的广告投放效果，例如点击次数，给广告商提供一个能够实现这一广告投放效果的建议价格及建议预算。经过真实的实时竞价广告数据的测试，本发明提出的出价及预算估计方法确实能够帮助广告商通过设置合理的竞标价格和预算，获得希望的点击次数。最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12