一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器与流程

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器。

背景技术：

目前，在视频播放类的客户端中播放广告的情况已经比较常见。通常，为了不影响正片视频的开播速度以及保证广告素材能够正常加载，服务器可以按照广告预分发策略，向客户端下发广告素材列表；然后，客户端在用户观看正片视频的过程中，择机缓存广告素材列表中的广告素材至本地。这样，客户端在后续播放广告时，可以先从本地缓存中确定待播放广告的广告素材是否已缓存至本地，如果已缓存，则直接播放该广告，如果未缓存，再从服务器实时下载广告素材。

然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：

由于客户端为用户播放什么广告，是根据当前用户以及用户观看的视频等信息来确定的，而一旦服务器使用的广告预分发策略不合适，会导致客户端预先缓存的广告素材的广告命中率低，即预先缓存的广告素材，只有很少一部分被客户端所播放。这样，既浪费了用户的数据流量，又浪费了为实现该广告预分发策略所耗费的各种本地资源和网络资源。因此，需要对广告预分发策略进行评估，以决定广告预分发策略是否合适。

由于在对广告预分发策略进行评估时，广告预分发策略对应的广告命中率是一个极为重要的评估指标。因此，如何有效地预估广告预分发策略的广告命中率，是一个亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器，以有效地预估广告预分发策略的广告命中率。具体技术方案如下：

一种广告命中率预估方法，应用于服务器，所述方法包括：

监控各个预定客户端；其中，每一预定客户端唯一对应一服务器缓存，每一预定客户端对应的服务器缓存至少用于存储：在检测到符合预定分发条件时，基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为该预定客户端设置的广告数据；

针对每一预定客户端，当监控到该预定客户端播放每一广告时，判断该预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含该广告的广告数据，根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，在更新后，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率；

当满足预设的预估结束条件时，根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定所述目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

可选地，所述方法还包括：

针对每一预定客户端，当检测到该预定客户端符合预定分发条件时，按照所述目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，所述方法还包括：

当判断结果为是时，将该广告对应的广告数据，保存至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，所述检测到该预定客户端符合预定分发条件，包括：

监控到该预定客户端向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务。

可选地，所述根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，包括：

当判断结果为是时，将所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数均加1；

当判断结果为否时，将所述广告投放总次数加1，保持所述广告命中总次数不变。

可选地，所述基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率，包括：

将当前的广告命中总次数，除以当前的广告投放总次数，得到所述目标广告预分发策略对应的广告命中率。

可选地，所述预设的预估结束条件，包括：

接收用户输入的预估结束的指令；或

预设的预估结束时间到来；或

所述广告投放总次数达到预设的次数阈值。

一种广告命中率预估装置，应用于服务器，所述装置包括：监控模块、计算模块以及确定模块；

所述监控模块，用于监控各个预定客户端；其中，每一预定客户端唯一对应一服务器缓存，每一预定客户端对应的服务器缓存至少用于存储：在检测到符合预定分发条件时，基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为该预定客户端设置的广告数据；

所述计算模块，用于针对每一预定客户端，当监控到该预定客户端播放每一广告时，判断该预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含该广告的广告数据，根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，在更新后，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率；

所述确定模块，用于当满足预设的预估结束条件时，根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定所述目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

可选地，所述装置还包括：下载模块；

所述下载模块，用于针对每一预定客户端，当检测到该预定客户端符合预定分发条件时，按照所述目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，所述装置还包括：保存模块；

所述保存模块，用于当所述计算模块的判断结果为是时，将该广告对应的广告数据，保存至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，所述检测到该预定客户端符合预定分发条件，包括：

监控到该预定客户端向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务。

可选地，所述计算模块根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，包括：

当所述计算模块的判断结果为是时，将所述各个客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数均加1；

当所述计算模块的判断结果为否时，将所述广告投放总次数加1，保持所述广告命中总次数不变。

可选地，所述计算模块基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率，包括：

将当前的所述广告命中总次数，除以当前的所述广告投放总次数，得到所述目标广告预分发策略对应的广告命中率。

可选地，所述预设的预估结束条件，包括：

接收用户输入的预估结束的指令；或

预设的预估结束时间到来；或

所述广告投放总次数达到预设的次数阈值。

一种服务器，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一种广告命中率预估方法所述的方法步骤。

在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一种广告命中率预估方法所述的方法步骤。

在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一种广告命中率预估方法所述的方法步骤。

本发明实施例提供的广告命中率预估方法，通过在线下的服务器中构建各个线上的预定客户端对应的服务器缓存，来模拟预定客户端的本地缓存，该服务器缓存中存储有基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略所设置的广告数据，进而，基于所构建的服务器缓存与预定客户端实际所播放的广告的对比，得到目标广告预分发策略对应的广告命中率预估结果。可见，通过本发明实施例提供的广告命中率预估方法，可以有效地预估目标广告预分发策略的广告命中率，进而可以在对目标广告预分发策略进行评估的环节中，为目标广告预分发策略的评估者提供参考。

并且，本发明实施例提供的广告命中率预估方法，在对目标广告预分发策略的广告命中率进行预估的整个过程中，只需对各个预定客户端进行监控，不会对各个预定客户端所播放的广告造成任何影响，也不会影响到各个预定客户端线上对应的预分发服务器的广告预分发策略。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种广告命中率预估装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。

为了有效地预估广告预分发策略的广告命中率，本发明实施例提供了一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器，用于对目标广告预分发策略的广告命中率进行预估。在对该目标广告预分发策略的广告命中率的预估过程中，通过模拟使用该目标广告预分发策略，从而得到该目标广告预分发策略的预估广告命中率。由于模拟使用该目标广告预分发策略的过程中，并没有将该目标广告预分发策略应用到对客户端的广告投放过程中，客户端的广告投放，仍是受控于客户端对应的预分发服务器所使用的广告预分发策略的，因此，将模拟使用该目标广告预分发策略的过程，称为线下模拟应用目标广告预分发策略；而将客户端对应的预分发服务器，应用该预分发服务器所使用的广告预分发策略，为客户端预分发广告数据的过程，称为线上应用广告预分发策略；并将该预分发服务器所使用的广告预分发策略，称为线上的广告预分发策略，以便于在对本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器进行详细描述的过程中，将线上和线下两种情况区分开来。

另外，在利用本发明实施例提供的广告命中率预估方法、预估装置及服务器，对目标广告预分发策略的广告命中率进行预估时，需要选取一部分线上的客户端作为预定客户端，以便于线下模拟应用目标广告预分发策略。需要说明的是，选取的预定客户端所播放的广告，并不受目标广告预分发策略的影响。这一点，可以在后续对本发明进行详细描述的过程中体现。

下面，对本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法、预估装置及服务器，进行详细说明。

第一方面，对本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法进行详细说明。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种广告命中率预估方法的执行主体，可以为一种广告命中率预估装置，该预估装置可以应用于服务器中。在具体应用中，该服务器可以是一个具体的服务器，也可以是多个服务器共同组成的一个服务器集群。

如图1所示，本发明实施例提供的一种广告命中率预估方法，包括以下步骤：

s101：监控各个预定客户端。

其中，每一预定客户端唯一对应一服务器缓存，每一预定客户端对应的服务器缓存至少用于存储：在检测到符合预定分发条件时，基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为该预定客户端设置的广告数据。

可以理解的是，任何可以播放广告的客户端软件都可以作为预定客户端。例如，预定客户端可以为视频播放类客户端软件、音频播放类客户端软件，或游戏客户端软件等。当然，除了选取线上的一部分客户端作为预定客户端，也可以采用安装有客户端软件的测试终端或测试服务器来模拟预定客户端。

另外，选取线上的客户端作为预定客户端的选取方式存在多种。示例性的，可以采用对用户id进行hash然后取模的方式来选取。例如，可以选取hash(user_id)mod100＝＝1的用户的客户端作为预定客户端。这里，hash为散列算法，也称哈希算法，是把任意长度的输入，变换成固定长度的输出的一种算法。

需要说明的是，检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的一系列动作的执行主体，可以是所述广告命中率预估装置，也可以是该预估装置以外的其他装置。当由其他装置检测到预定客户端符合预定分发条件时，该其他装置可以按照待预估广告命中率的目标广告预分发策略，确定该预定客户端对应的广告数据，并将广告数据存储到该预定客户端对应的服务器缓存中。为了方案清楚及布局清晰，后续对由广告命中率预估装置来检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的具体实施方式进行举例说明。需要说明的是，上述的服务器缓存可以是各个预定客户端线上对应的预分发服务器上的缓存，也可以是在这些预分发服务器之外，应用了广告命中率预估装置的服务器上的缓存。可以理解的是，预定客户端的服务器缓存不是无限大的，也是有缓存上限的，因此，当预定客户端的服务器缓存达到缓存上限时，可以采用最近最少使用lru原则来删除服务器缓存中的部分广告数据，即将最近最少使用的广告数据删除，让出存储空间给最新存入的广告数据。例如，可以设置每个预定客户端的服务器缓存只能缓存预定数量个广告数据，当服务器缓存中的广告数据的数量达到上限时，采用lru原则将服务器缓存中的旧广告数据删除。可以理解的是，在删除服务器缓存中的广告数据时，可以采用需要缓存几个新的广告数据，就相应删除几个旧的广告数据的方式。

s102：针对每一预定客户端，当该预定客户端播放每一广告时，判断该预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含该广告的广告数据，根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，在更新后，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率。

其中，预定客户端所播放的广告的广告数据以及在服务器缓存中设置的广告数据，可以是广告素材id，也可以是广告素材id加广告素材，广告素材可以是视频，图片或动画等。

在本步骤中，判断预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含预定客户端所播放的广告的广告数据的具体实施方式存在多种。示例性的，可以将预定客户端所播放的广告的广告素材id，与服务器缓存中所存储的广告素材id进行比对，从而得到判断结果。

可以理解的是，只统计一个预定客户端的广告投放次数和广告命中次数，预估的广告命中率不够准确。因此，这里的广告投放总次数和广告命中总次数，是统计的多个预定客户端的广告投放总次数和广告命中总次数。

另外，由于各个预定客户端对应的服务器缓存中的广告数据，是基于目标广告预分发策略来设置的，因此，当一个预定客户端对应的服务器缓存中，包含有该预定客户端所播放的广告的广告数据时，代表基于目标广告预分发策略所设置的广告数据，命中了这个广告。相应的，目标广告预分发策略的广告命中总次数就需要更新。当然，每次对一个预定客户端所播放的一个广告执行这样的判断时，广告投放总次数也都需要更新。

可以理解的是，在本发明实施例中，使用服务器缓存来模拟客户端的本地缓存，相应的，判断服务器缓存中的广告数据是否命中预定客户端所播放的广告，也是模拟线上应用广告预分发策略的情况中，判断客户端的本地缓存是否命中客户端所播放的广告的场景。

为了布局清晰和方案清楚，后续对所述根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数的具体实现，以及，所述基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率的具体实现方式进行介绍。

s103：当满足预设的预估结束条件时，根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

由于在步骤s102中，每监控到一个预定客户端播放一个广告时，就重新计算一次目标广告预分发策略的广告命中率，因此，计算目标广告预分发策略的广告命中率的动作是持续进行的。此时，在步骤s103中，可以预设预估结束条件，来终止这一持续的计算动作。为了方案清楚以及布局清晰，后续对预设的预估结束条件进行举例说明。

可以理解的是，计算得到的目标广告预分发策略的各个广告命中率的数据量是很庞大的。其中，最后一次计算得到的广告命中率，广告投放总次数和广告命中总次数的统计数量都比较多，预估结果更为可信。因此，在一种实现方式中，所述根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果的步骤，可以包括：

将最近一次计算得到的所述目标广告预分发策略对应的广告命中率，确定为目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

另外，在目标广告预分发策略的评估者对目标广告预分发策略进行评估的环节，评估者可以将计算得到的各个广告命中率，与预期的广告命中率相比，或者与其他广告预分发策略的广告命中率相比，从而实现对目标广告预分发策略的评估。因此，在另一种实现方式中，所述根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果的步骤，可以包括：

将计算得到的所述目标广告预分发策略对应的符合预定筛选条件的部分广告命中率，确定为目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

示例性的，该预定筛选条件可以为：所对应的计算时间点位于预定时间段，或者，所基于的广告投放总次数和广告命中总次数符合预定次数，等等。

本发明实施例提供的广告命中率预估方法，通过在线下的服务器中构建各个线上的预定客户端对应的服务器缓存，来模拟预定客户端的本地缓存，该服务器缓存中存储有基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略所生成广告数据，进而，基于所构建的服务器缓存与预定客户端实际所播放的广告的对比，得到目标广告预分发策略对应的广告命中率预估结果。可见，通过本发明实施例提供的广告命中率预估方法，可以有效地预估目标广告预分发策略的广告命中率，进而可以在对目标广告预分发策略进行评估的环节中，为目标广告预分发策略的评估者提供参考。

并且，本发明实施例提供的广告命中率预估方法，在对目标广告预分发策略的广告命中率进行预估的整个过程中，只需对各个预定客户端进行监控，不会对各个预定客户端所播放的广告造成任何影响，也不会影响到各个预定客户端线上对应的预分发服务器的广告预分发策略。

为了方案清楚及布局清晰，下面对由广告命中率预估装置来检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的具体实施方式进行举例说明。

在由广告命中率预估装置来检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的情况下，本发明实施例所提供的一种广告命中率预估方法，还可以包括：

针对每一预定客户端，当检测到符合预定分发条件时，按照目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至该预定客户端对应的服务器缓存中。

这里，预定的广告库可以是内容分发网络cdn上的服务器。从cdn下载广告数据，可以避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使数据传输的更快、更稳定。

另外，该广告命中率预估装置，按照目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至预定客户端对应的服务器缓存中的具体实施方式存在多种。

示例性的，可以由应用该预估装置的服务器构建一个预分发请求，请求对应的预分发服务，然后获取该预分发服务所下发的广告素材列表，根据广告素材列表中所记录的内容，下载相应的广告数据。在构建预分发请求时，可以根据监控到的各个预定客户端的线上数据中的一种或多种来构建，相应的，目标广告预分发策略所下发的广告素材列表，也是基于构建的预分发请求来下发的。其中，线上数据可以包括：预定用户端的用户id、预定客户端的用户是否是高级用户vip的信息、预定客户端所播放的视频id、预定客户端所播放的视频的分类信息、预定客户端所在终端设备的网络协议ip地址、预定客户端软件的开发平台信息、预定客户端软件的操作系统版本信息、预定客户端播放的广告订单id、预定客户端请求播放广告的请求时间，以及预定客户端的预分发服务请求信息等。

可以理解的是，上述的构建预分发请求、请求预分发服务、获取广告素材列表，以及下载广告数据的步骤，均可以由服务器来完成。例如，每个步骤可以由一个服务器的单个模块来实现，也可以由该服务器的多个模块协同实现。此外，这些步骤也可以由多个服务器所共同组成的一个服务器集群来实现，其中，每个步骤可以由该服务器集群中的一个服务器来实现，也可以由该服务器集群中的多个服务器协同实现。

另外，可选地，在由广告命中率预估装置来检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的情况下，本发明实施例所提供的一种广告命中率预估方法，还可以包括：

在步骤s102中，当判断结果为是时，将预定客户端所播放的广告对应的广告数据，保存至该预定客户端对应的服务器缓存中。

在实际应用中，客户端在播放一个视频或一个系列的视频时，对应播放的广告经常是同一个广告。因此，将预定客户端所播放的广告保存至该预定客户端对应的服务器缓存中，可以在该预定客户端播放下一个广告时，大概率地命中该预定客户端所播放的下一个广告。

另外，预定分发条件存在多种，下面对预定分发条件进行举例说明。

可选地，预定分发条件，可以包括：

监控到该预定客户端向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务。

在实际应用中，判断一预定客户端是否向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务，可以根据监控预定客户端时，监控到的线上数据中的预定客户端的预分发服务请求信息来判断。

另外，预定客户端的预分发服务请求信息存在多种。示例性的，预定客户端的预分发服务请求信息，可以包括：预定客户端请求播放前贴片广告的请求信息。

以上，为由广告命中率预估装置来检测预定分发条件，以及基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为预定客户端设置广告数据的具体实施方式的示例性说明。

为了布局清晰和方案清楚，下面对所述根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数的具体实现，以及，所述基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率的具体实现方式进行介绍。

可选地，在一种具体实现方式中，根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，可以包括：

当判断结果为是时，将各个客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数均加1；

当判断结果为否时，将广告投放总次数加1，保持广告命中总次数不变。

可以理解的是，当判断结果为否时，预定客户端的服务器缓存并未命中预定客户端所播放的广告，因此，将广告投放总次数加1，而保持广告命中总次数不变。

这样，广告投放总次数和广告命中总次数都是基于真实的命中情况来更新的，从而使得更新后统计得到的结果，真实，有效。

另外，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率，可以包括：

将更新后的广告命中总次数，除以更新后的广告投放总次数，得到目标广告预分发策略对应的广告命中率。

为了方案清楚以及布局清晰，下面对预设的预估结束条件进行举例说明。

可选地，预设的预估结束条件，可以包括：

接收用户输入的预估结束的指令；或

预设的预估结束时间到来；或

广告投放总次数达到预设的次数阈值。

可以理解的是，当用户认为计算的广告命中率，已足以准确地预估的目标广告预分发策略的广告命中率时，可以输入预估结束的指令，停止计算目标广告预分发策略的各个广告命中率。需要说明的是，这里的用户，不是预定客户端的用户，而是应用本发明实施例提供的广告命中率预估方法，来预估目标广告预分发策略的广告命中率的用户，例如，可以是目标广告预分发策略的设计人员或测试人员。

另外，还可以在开始预估时，设置一个定时器，当定时器计时结束时，即预设的预估结束时间到来时，结束计算目标广告预分发策略的各个广告命中率。

再有，也可以在开始预估时，预先设置目标广告投放总次数的次数阈值，用来限定广告投放总次数的上限。当广告投放总次数达到该阈值时，结束计算目标广告预分发策略的各个广告命中率。

可以理解的是，上述三种预设的预估结束条件，均可以实现计算足够多的广告命中率数据，从而可以准确地预估目标广告预分发策略的广告命中率。

第二方面，对本发明实施例提供的一种广告命中率预估装置，进行详细说明。如图2所示，本发明实施例提供的广告命中率预估装置，包括：监控模块201、计算模块202以及确定模块203。

其中，监控模块201，用于监控各个预定客户端；其中，每一预定客户端唯一对应一服务器缓存，每一预定客户端对应的服务器缓存至少用于存储：在检测到符合预定分发条件时，基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为该预定客户端设置的广告数据。

计算模块202，用于针对每一预定客户端，当监控到该预定客户端播放每一广告时，判断该预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含该广告的广告数据，根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，在更新后，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率。

确定模块203，用于当满足预设的预估结束条件时，根据计算得到的所述目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定所述目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

可选地，本发明实施例提供的广告命中率预估装置，还可以包括：下载模块；

该下载模块，用于针对每一预定客户端，当检测到符合预定分发条件时，按照所述目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，本发明实施例提供的广告命中率预估装置，还可以包括：保存模块；

该保存模块，用于当所述计算模块的判断结果为是时，将该广告对应的广告数据，保存至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，所述检测到该预定客户端符合预定分发条件，可以包括：

监控到该预定客户端向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务。

可选地，计算模块根据判断结果，更新所述各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，可以包括：

当所述计算模块的判断结果为是时，将所述各个客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数均加1；

当所述计算模块的判断结果为否时，将所述广告投放总次数加1，保持所述广告命中总次数不变。

可选地，计算模块基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算所述目标广告预分发策略对应的广告命中率，可以包括：

将当前的所述广告命中总次数，除以当前的所述广告投放总次数，得到所述目标广告预分发策略对应的广告命中率。

可选地，预设的预估结束条件，可以包括：

接收用户输入的预估结束的指令；或

预设的预估结束时间到来；或

广告投放总次数达到预设的次数阈值。

本发明实施例提供的广告命中率预估装置，通过在线下的服务器中构建各个线上的预定客户端对应的服务器缓存，来模拟预定客户端的本地缓存，该服务器缓存中存储有基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略所生成广告数据，进而，基于所构建的服务器缓存与预定客户端实际所播放的广告的对比，得到目标广告预分发策略对应的广告命中率预估结果。可见，本发明实施例提供的广告命中率预估装置，可以有效地预估目标广告预分发策略的广告命中率，进而可以在对目标广告预分发策略进行评估的环节中，为目标广告预分发策略的评估者提供参考。

并且，本发明实施例提供的广告命中率预估装置，在对目标广告预分发策略的广告命中率进行预估的整个过程中，只需对各个预定客户端进行监控，不会对各个预定客户端所播放的广告造成任何影响，也不会影响到各个预定客户端线上对应的预分发服务器的广告预分发策略。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，如图3所示，包括处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信；

存储器303，用于存放计算机程序；

处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现如下步骤：

监控各个预定客户端；其中，每一预定客户端唯一对应一服务器缓存，每一预定客户端对应的服务器缓存至少用于存储：在检测到符合预定分发条件时，基于待预估广告命中率的目标广告预分发策略，为该预定客户端设置的广告数据；

针对每一预定客户端，当监控到该预定客户端播放每一广告时，判断该预定客户端对应的服务器缓存中，是否包含该广告的广告数据，根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，在更新后，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率；

当满足预设的预估结束条件时，根据计算得到的目标广告预分发策略对应的各个广告命中率，确定目标广告预分发策略所对应的广告命中率预估结果。

可选地，方法还包括：

针对每一预定客户端，当检测到该预定客户端符合预定分发条件时，按照目标广告预分发策略，从预定的广告库中下载广告数据至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，方法还包括：

当判断结果为是时，将该广告对应的广告数据，保存至该预定客户端对应的服务器缓存中。

可选地，检测到该预定客户端符合预定分发条件，包括：

监控到该预定客户端向该预定客户端对应的预分发服务器请求预分发服务。

可选地，根据判断结果，更新各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数，包括：

当判断结果为是时，将各个预定客户端对应的广告投放总次数和广告命中总次数均加1；

当判断结果为否时，将广告投放总次数加1，保持广告命中总次数不变。

可选地，基于当前的广告投放总次数和广告命中总次数，计算目标广告预分发策略对应的广告命中率，包括：

将当前的广告命中总次数，除以当前的广告投放总次数，得到目标广告预分发策略对应的广告命中率。

可选地，预设的预估结束条件，包括：

接收用户输入的预估结束的指令；或

预设的预估结束时间到来；或

广告投放总次数达到预设的次数阈值。

上述服务器提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述服务器与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一种广告命中率预估方法所述的方法步骤。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一种广告命中率预估方法所述的方法步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。