一种移动互联网非标位置互动广告投放方法与系统与流程

[0001]
本申请涉及广告投放技术领域，特别是涉及一种移动互联网非标位置互动广告投放方法与系统。


背景技术：

[0002]
在移动互联网时代，在移动终端投放广告，成为各大广告平台的常用广告投放手段。在用户浏览手机app时，如新闻类app，在浏览新闻时会推荐相应的广告，如信息流。
[0003]
传统的移动互联网非标位置互动广告投放方法，通过在媒体app中投放与广告内容相关的图像或视频，以吸引用户点击。然而，广告投放内容局限于图像与视频的形式，导致了广告平台只能根据广告创意吸引用户点击从而进行广告转化，用户动机不强烈，用户参与率低，导致最终的广告转化率低下。


技术实现要素：

[0004]
基于此，有必要针对传统移动互联网非标位置互动广告投放方法广告转化率低的问题，提供一种移动互联网非标位置互动广告投放方法与系统。
[0005]
本申请提供一种移动互联网非标位置互动广告投放方法，所述移动互联网非标位置互动广告投放方法包括：当用户移动终端的应用程序中具有非标位置广告位的页面被打开时，获取应用程序发送的当前用户信息，调用素材推荐算法，向应用程序推送与当前用户信息最相关的广告素材，以及与广告素材关联的互动页面链接，以使与当前用户信息最相关的广告素材被投放至所述非标位置广告位；当与广告素材关联的互动页面被打开时，调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序；当与当前用户信息最相关的互动组件被点击，且与该互动组件对应的互动程序执行完毕时，调用广告推荐算法，向用户移动终端投放至少一个与当前用户信息最相关的广告。
[0006]
进一步地，获取应用程序发送的当前用户信息，调用素材推荐算法，向应用程序推送与当前用户信息最相关的广告素材，以及与广告素材关联的互动页面链接，包括：当用户移动终端的应用程序中具有非标位置广告位的页面被打开时，接收应用程序发送的素材投放请求，以及应用程序发送的当前用户信息；所述当前用户信息包括多个用户特征；遍历本地数据库中的所有广告素材，依次计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度；将第一特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取前n个第一特征匹配度最大的广告素材，作为与当前用户信息最相关的广告素材；n为正整数且n小于等于3；将n个与当前用户信息最相关的广告素材与一个互动页面建立关联，生成互动页面链接，并向所述应用程序推送n个与当前用户信息最相关的广告素材与所述互动页面链接。
[0007]
进一步地，遍历本地数据库中的所有广告素材，依次计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度，包括：遍历本地数据库中所有广告素材，获取每一个广告素材的特征标签；选取一个广告素材，依据公式1计算该广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度；
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公式1；其中，λ为第一特征匹配度，a为与用户特征相同的特征标签总数，b为用户特征的总数；反复执行前述第一特征匹配度的计算步骤，直至所有广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度均计算完毕。
[0008]
进一步地，在遍历本地数据库中的所有广告素材，依次计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度之前，还包括：调取所述广告位的cpc计费历史记录；判断所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额是否大于收益阈值；若若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额大于收益阈值，则执行后续计算第一特征匹配度的步骤；若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额小于或等于收益阈值，则终止后续步骤。
[0009]
进一步地，在判断所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额是否大于收益阈值之后，还包括：若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额大于收益阈值，则进一步调取预设流量配置；将预设流量配置与当前用户信息进行匹配，依据匹配结果判断当前用户是否落在预设流量配置限定的用户群体范围内；若当前用户落在预设流量配置限定的用户群体范围内，则执行后续计算第一特征匹配度的步骤；若当前用户未落在预设流量配置限定的用户群体范围内，则终止后续步骤。
[0010]
进一步地，调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序，包括：判断与广告素材关联的互动页面是否被访问；若所述互动页面被访问，则遍历本地数据库中的所有互动组件，依次计算每一个互动组件与当前用户信息的第二特征匹配度；将第二特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取最大第二特征匹配度对应的互动组件，作为与当前用户信息最相关的互动组件；获取与当前用户信息最相关的互动组件对应的互动程序，向所述互动页面推送与用户特征最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。
[0011]
进一步地，调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序，包括：判断与广告素材关联的互动页面是否被访问；若所述互动页面被访问，则遍历本地数据库中1所有互动组件，依次计算每一个互动组
件与当前用户信息的第二特征匹配度；将第二特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取前m个第二特征匹配度最大的互动组件，作为待定组件；m为正整数且m小于等于10；调取每一个待定组件在所述非标位置广告位中的用户参与率，选取用户参与率最大的待定组件，作为与当前用户信息最相关的互动组件；获取与当前用户信息最相关的互动组件对应的互动程序，向所述互动页面推送与用户特征最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。
[0012]
进一步地，调用广告推荐算法，向用户移动终端投放至少一个与当前用户信息最相关的广告，包括：当与用户特征最相关的互动组件被点击，且与该互动组件对应的互动程序执行完毕时，调取预设流量配置；依据预设流量配置，对本地数据库中的所有待投放广告进行过滤，得到符合预设流量配置的k个待投放广告；k为正整数且k小于等于50；依次计算每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数；将投放分数依照从大到小的顺序排序，将前l个投放分数最大的待投放广告投放至用户移动终端；l为正整数且l小于等于3。
[0013]
进一步地，依次计算每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数，包括：获取预设的费用收益权重和特征匹配权重；选取一个符合预设流量配置的待投放广告，依据公式2计算该待投放广告的费用收益分数；
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公式2；其中，x为待投放广告的费用收益分数，x
i
为待投放广告在该广告位的费用收益总额，为费用收益权重，i为待投放广告的序号；计算该待投放广告与当前用户信息的第三特征匹配度；依据公式3计算该待投放广告的用户特征匹配分数；
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公式3；其中，y为待投放广告的用户特征匹配分数，y
i
为待投放广告与当前用户信息的第三特征匹配度，为特征匹配权重，i为待投放广告的序号；计算该待投放广告的费用收益分数和用户特征匹配分数的和，将费用收益分数和用户特征匹配分数的和作为该投放广告的投放分数。
[0014]
反复执行前述计算投放分数的步骤，直至计算每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数。
[0015]
本申请还提供一种广告投放系统，包括：用户移动终端；广告投放平台，与所述用户移动终端通信连接，用于执行前述内容提及的移动互联网非标位置互动广告投放方法。
[0016]
本申请涉及一种移动互联网非标位置互动广告投放方法与系统，通过获取应用程序发送的当前用户信息，调用素材推荐算法，可以实现向应用程序推送与当前用户信息最
相关的广告素材至非标位置广告位，以吸引用户点击。在用户点击广告素材进入互动页面后，通过调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件和互动程序，可以通过互动游戏的模式提高用户参与度，刺激用户点击后续推送的广告，提高后续推送的广告的转化率。最终通过向用户移动终端投放至少一个与当前用户信息最相关的广告，进一步提高推送的广告与用户的关联度，从而进一步提高了广告的转化率。
附图说明
[0017]
图1为本申请一实施例提供的移动互联网非标位置互动广告投放方法的流程示意图；图2为本申请一实施例提供的广告投放系统的结构示意图。
具体实施方式
[0018]
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0019]
本申请提供一种移动互联网非标位置互动广告投放方法。需要说明的是，本申请提供的移动互联网非标位置互动广告投放方法的应用于任何类型的广告投放方案。
[0020]
此外，本申请提供的移动互联网非标位置互动广告投放方法不限制其执行主体。可选地，本申请提供的移动互联网非标位置互动广告投放方法的执行主体的可以为一种广告投放平台或广告投放端。
[0021]
在本申请的一实施例中，所述移动互联网非标位置互动广告投放方法包括如下步骤s100至步骤s300：s100，当用户移动终端的应用程序中具有非标位置广告位的页面被打开时，广告投放平台获取应用程序发送的当前用户信息。进一步地，广告投放平台调用素材推荐算法，向应用程序推送与当前用户信息最相关的广告素材，以及与广告素材关联的互动页面链接，以使与当前用户信息最相关的广告素材被投放至所述非标位置广告位。
[0022]
具体地，广告素材可以为图片或文字。可选地，广告素材可以为动态的图片或文字，以吸引用户点击。用户移动终端的应用程序为媒体应用程序，例如淘宝，爱奇艺等。
[0023]
非标位置广告位的含义为在计划投放广告的非标准位置。非标位置是相对于标准位置而言的概念。标准位置为媒体显眼位置，用户易于观察到和点击到的位置。在标准位置投放的广告，曝光时间长，素材展现能力强，但是，投放流量的成本比较高。
[0024]
而本申请选择在非标位置投放广告素材，虽然素材展现能力没有标准位置强，但是由于广告素材与用户信息相关度高，在能吸引用户点击的同时，广告位的流量成本低，能将媒体应用程序原本没有流量利用的广告位利用起来。例如，用户为女性，那么投放的广告素材可以为小动物。
[0025]
s200，当与广告素材关联的互动页面被打开时，广告投放平台调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。
[0026]
具体地，广告素材关联一个互动页面。在用户点击广告素材后，用户移动终端的应
用程序自动跳转至互动页面。
[0027]
进一步地，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。互动组件和互动程序是相对应的，互相配合的，在二者支持下，可以再互动页面呈现一个互动游戏。由于互动组件与当前用户信息相关度高，用户点击互动组件后，互动程序运行，引导用户进入互动游戏。例如，用户为女性，互动组件可以为兔子图形，用户点击兔子图形后，可以进入“套兔子”的互动游戏。用户通过参与互动游戏后，用户参与度提升，便于提高用户后续点击广告的驱动力。
[0028]
s300，当与当前用户信息最相关的互动组件被点击，且与该互动组件对应的互动程序执行完毕时，广告投放平台调用广告推荐算法，向用户移动终端投放至少一个与当前用户信息最相关的广告。
[0029]
具体地，最终推送的广告也是和用户信息相关度最高的，这样加上之前的互动游戏，可以最大化刺激用户点击广告，完成广告转化。
[0030]
本实施例中，通过获取应用程序发送的当前用户信息，调用素材推荐算法，可以实现向应用程序推送与当前用户信息最相关的广告素材至非标位置广告位，以吸引用户点击。在用户点击广告素材进入互动页面后，通过调用互动推荐算法，向该互动页面投放与当前用户信息最相关的互动组件和互动程序，可以通过互动游戏的模式提高用户参与度，刺激用户点击后续推送的广告，提高后续推送的广告的转化率。最终通过向用户移动终端投放至少一个与当前用户信息最相关的广告，进一步提高推送的广告与用户的关联度，从而进一步提高了广告的转化率。
[0031]
在本申请的一实施例中，所述步骤s100包括如下步骤s110至步骤s170：s110，当用户移动终端的应用程序中具有非标位置广告位的页面被打开时，广告投放平台接收应用程序发送的素材投放请求，以及应用程序发送的当前用户信息。所述当前用户信息包括多个用户特征。
[0032]
具体地，当用户浏览应用程序的某个页面时，若该页面刚好具有非标位置广告位，例如用户浏览爱奇艺的某一电视剧剧集时，右下角的一个不显眼位置刚好为预设的非标位置广告位，那么此时用户移动终端的应用程序向用户移动终端发送素材投放请求。同时，用户移动终端的应用程序获取当前用户信息，并将当前用户信息实时发送至广告投放平台。
[0033]
当前用户信息包括多个用户特征。用户特征可以包括用户的身份信息(姓名、年龄、性别等)、社会信息(籍贯、常住地址、学历、收入范围等)、偏好信息(运动、社交活动、书籍等)。当然，用户特征不限于上述内容。用户特征可以在用户注册应用程序账号时，应用程序自动获取。用户特征也可以再用户使用应用程序的过程中，应用程序根据用户浏览历史信息获取。
[0034]
s130，广告投放平台遍历本地数据库中的所有广告素材，依次计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度。
[0035]
具体地，广告投放平台的本地数据库预先存储有多个广告素材。广告投放平台依次计算每一个广告素材与当前用户信息的特征匹配度，该特征匹配度记为第一特征匹配度。第一特征匹配度表现了广告素材与当前用户信息的匹配程度。
[0036]
s150，广告投放平台将第一特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取前n个第一特征匹配度最大的广告素材，作为与当前用户信息最相关的广告素材。n为正整数且n小于
等于3。
[0037]
具体地，第一特征匹配度越大，广告素材与当前用户信息的匹配程度越高。可选地，可以选取多个第一特征匹配度最大的广告素材，以便于后续投放。
[0038]
s170，广告投放平台将n个与当前用户信息最相关的广告素材与一个互动页面建立关联，生成互动页面链接。进一步地，广告投放平台向所述应用程序推送n个与当前用户信息最相关的广告素材与所述互动页面链接。
[0039]
具体地，在步骤s170之后，所述步骤s100还包括：s180，广告投放平台向应用程序推送n个与当前用户信息最相关的广告素材，以及与广告素材关联的互动页面链接，以使与当前用户信息最相关的广告素材被投放至所述非标位置广告位。
[0040]
最终，应用程序将n个与当前用户信息最相关的广告素材显示于所述非标位置广告位。例如，n可以为3，第一特征匹配度最大的广告素材分别为小松鼠、小兔子和小浣熊，那么可以将这3个广告素材均投放在非标位置广告位，吸引用户点击。通过这种方式，虽然广告素材显示在非标位置广告位，不是很显眼，但是由于广告素材和当前用户信息的相关度较高，用户会更愿意去点击广告素材。
[0041]
本实施例中，通过获取应用程序发送的当前用户信息，依次计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度，可以实现向应用程序推送与当前用户信息最相关的广告素材至非标位置广告位，以吸引用户点击。
[0042]
在本申请的一实施例中，所述步骤s130包括如下步骤s131至步骤s133：s131，广告投放平台遍历本地数据库中的所有广告素材，获取每一个广告素材的特征标签。
[0043]
具体地，每一个广告素材也具有一个或多个特征标签，和当前用户信息包括的用户特征的原理相同。例如，广告素材可以有男性，21岁，篮球3个特征标签，当前用户信息的当前用户信息可以有男性，20岁，球类运动3个特征标签。
[0044]
s132，选取一个广告素材，广告投放平台依据公式1计算该广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度。
[0045]
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公式1其中，λ为第一特征匹配度。a为与用户特征相同的特征标签总数。b为用户特征的总数。
[0046]
具体地，例如，广告素材有男性，25岁到30岁，篮球3个特征标签，当前用户信息的当前用户信息有男性，19岁，篮球3个特征标签。那么a为2，b为3，则第一特征匹配度λ的计算结果为66.67%。
[0047]
s133，反复执行所述步骤s131至步骤s132，直至所有广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度均计算完毕。
[0048]
具体地，在所有广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度均计算完毕后，可以生成一个特征匹配度列表，记录每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度。
[0049]
本实施例中，通过公式1计算每一个广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度，使得广告投放平台能够通过第一特征匹配度合理，准确的评价广告素材与当前用户信息的相关性，为后续在非标位置广告位投放与当前用户信息最相关的广告素材提供数据基础。
[0050]
在本申请的一实施例中，在所述步骤s130之前，所述步骤s100还包括如下步骤s121至步骤s124：s121，广告投放平台调取所述非标位置广告位的cpc计费历史记录。
[0051]
具体地，cpc是“cost per click”的英文缩写，即每点击一次计费的方式。因此，在步骤s121中，还可以通过调取所述非标位置广告位的cpc计费历史记录，计算所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额。
[0052]
在计算非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额后，执行后续步骤s122。
[0053]
s122，广告投放平台判断所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额是否大于收益阈值。
[0054]
具体地，收益阈值可以预设。
[0055]
s123，若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额大于收益阈值，则执行后续步骤s130。
[0056]
具体地，若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额大于收益阈值，则表明在该非标位置广告位投放广告是合理的，收益可以接受，可以执行后续的计算广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度的步骤。
[0057]
s124，若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额小于或等于收益阈值，则终止后续步骤。
[0058]
具体地，若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额小于或等于收益阈值，则表明在该非标位置广告位投放广告会产生收益亏损，在该非标位置广告位投放广告是不合理的，因此后续再计算第一特征匹配度，用户点击了广告素材也没有意义，终止后续步骤。
[0059]
本实施例中，通过在计算广告素材与当前用户信息的第一特征匹配度之前，判断所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额是否大于收益阈值，可以实现对非标位置广告位的费用收益分析，避免投放广告和广告素材亏损。
[0060]
在本申请的一实施例中，在所述步骤s122之后，所述步骤s100还包括如下步骤s125至步骤s128：s125，若所述非标位置广告位在预设时间段内的费用收益总额大于收益阈值，则广告投放平台进一步调取预设流量配置。
[0061]
具体地，在计算费用收益后，本实施例还分析用户群体范围是否与预设流量配置符合。
[0062]
s126，广告投放平台将预设流量配置与当前用户信息进行匹配，依据匹配结果判断当前用户是否落在预设流量配置限定的用户群体范围内。
[0063]
具体地，预设流量配置限定了用户群体范围。预设流量配置代表了广告主的需求或其他硬性规定或特殊限制。
[0064]
s127，若当前用户落在预设流量配置限定的用户群体范围内，则执行后续步骤s130。
[0065]
具体地，例如预设流量配置限定了北京用户这个用户群体范围内，若依据当前用户信息确定当前用户为北京用户，则表明当前用户落在预设流量配置限定的用户群体范围内，可以执行后续步骤s130。
[0066]
s128，若当前用户未落在预设流量配置限定的用户群体范围内，则终止后续步骤。
[0067]
具体地，例如我们投放的广告是游戏广告，面向成年用户，预设流量配置限定了成年用户这个用户群体范围内，若依据当前用户信息或者当前用户为14岁的孩童，则表明当前用户未落在预设流量配置限定的用户群体范围内，广告投放平台自动判断不能继续投放广告素材和广告，终止后续步骤。在这个例子中，由于防止未成年人沉迷网络游戏，因此通过本实施例可以有效过滤掉不在用户群体范围内的用户点击广告素材。
[0068]
本实施例中，通过依据当前用户信息，判断当前用户是否落在预设流量配置限定的用户群体范围内，可以实现有效的过滤掉不在用户群体范围内的用户，使其无法点击非标位置广告位的出现的广告素材。
[0069]
在本申请的一实施例中，所述步骤s200包括如下步骤s211至步骤s214：s211，广告投放平台判断与广告素材关联的互动页面是否被访问。
[0070]
s212，若所述互动页面被访问，则广告投放平台遍历本地数据库中的所有互动组件，依次计算每一个互动组件与当前用户信息的第二特征匹配度。
[0071]
s213，广告投放平台将第二特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取数值最大的第二特征匹配度对应的互动组件，作为与当前用户信息最相关的互动组件。
[0072]
s214，广告投放平台获取与当前用户信息最相关的互动组件对应的互动程序，向所述互动页面推送与用户特征最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。
[0073]
具体地，第二特征匹配度的计算原理和第一特征匹配度的计算原理相同，请参照步骤s131至步骤s133，此处不再赘述。
[0074]
本实施例中，计算每一个互动组件与当前用户信息的第二特征匹配度，使得广告投放平台能够通过第二特征匹配度合理，准确的评价互动组件与当前用户信息的相关性，使得广告投放平台能够自动向互动页面推送与用户特征最相关的互动组件，达到吸引用户点击互动组件启动互动程序，进入互动游戏，侧面提高了后续投放广告的转化率。
[0075]
在本申请的一实施例中，所述步骤s200包括如下步骤s221至步骤s225：s221，广告投放平台判断与广告素材关联的互动页面是否被访问。
[0076]
s222，若所述互动页面被访问，则广告投放平台遍历本地数据库中所有互动组件，依次计算每一个互动组件与当前用户信息的第二特征匹配度。
[0077]
s223，广告投放平台将第二特征匹配度依照从大到小的顺序排序，选取前m个第二特征匹配度最大的互动组件，作为待定组件。m为正整数且m小于等于10。
[0078]
s224，广告投放平台调取每一个待定组件在所述非标位置广告位中的用户参与率，选取用户参与率最大的待定组件，作为与当前用户信息最相关的互动组件。
[0079]
s225，广告投放平台获取与当前用户信息最相关的互动组件对应的互动程序，向所述互动页面推送与用户特征最相关的互动组件，以及与该互动组件对应的互动程序。
[0080]
具体地，步骤s211至步骤s214介绍了一种与当前用户信息最相关的互动组件的确认方法的实施例。本实施例介绍了另一种与当前用户信息最相关的互动组件的确认方法。
[0081]
步骤s211至步骤s214中，选取的是，数值最大的第二特征匹配度对应的互动组件作为与当前用户信息最相关的互动组件，是唯一的。
[0082]
本实施例中，是先选取m个第二特征匹配度最大的互动组件，然后从中进一步选取用户参与率最大的，作为与当前用户信息最相关的互动组件。
[0083]
用户参与率可以通过查询互动组件点击历史记录来获取。哪一个互动组件被点击次数最多，表面用户参与率最大。
[0084]
本实施例中，通过将用户参与率的评价结果和第二特征匹配度的评价结果耦合，使得最终得到的与用户特征最相关的互动组件不但和用户特征匹配程度高，而且用户参与率高，可以达到最大化吸引用户点击的目的。
[0085]
在本申请的一实施例中，所述步骤s300包括如下步骤s310至步骤s340：s310，当与用户特征最相关的互动组件被点击，且与该互动组件对应的互动程序执行完毕时，广告投放平台调取预设流量配置。
[0086]
s320，依据预设流量配置，广告投放平台对本地数据库中的所有待投放广告进行过滤，得到符合预设流量配置的k个待投放广告。k为正整数且k小于等于50。
[0087]
s330，广告投放平台依次计算每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数。
[0088]
s340，广告投放平台将投放分数依照从大到小的顺序排序，将前l个投放分数最大的待投放广告投放至用户移动终端。l为正整数且l小于等于3。
[0089]
具体地，前述内容的步骤s125至步骤s128已经介绍了当前用户和预设流量配置的分析过程，过滤掉不在用户群体范围内的用户。本实施例步骤s320是和步骤s125至步骤s128的过滤原理一致，此处不再赘述。
[0090]
进一步地，广告投放平台依次计算每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数，将投放分数较高的待投放广告进行投放。最终投放的广告可以是多个。
[0091]
本实施例中，通过对待投放广告进行过滤，可以实现自动过滤掉不符合预设流量配置的待投放广告。
[0092]
在本申请的一实施例中，所述步骤s330包括如下步骤s331至步骤s336：s331，广告投放平台获取预设的费用收益权重和特征匹配权重。
[0093]
s332，选取一个符合预设流量配置的待投放广告，广告投放平台依据公式2计算该待投放广告的费用收益分数。
[0094]
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公式2其中，x为待投放广告的费用收益分数。x
i
为待投放广告在该非标位置广告位的费用收益总额。为费用收益权重。i为待投放广告的序号。
[0095]
s333，广告投放平台计算该待投放广告与当前用户信息的第三特征匹配度。
[0096]
s334，依据公式3计算该待投放广告的用户特征匹配分数。
[0097]
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公式3其中，y为待投放广告的用户特征匹配分数。y
i
为待投放广告与当前用户信息的第三特征匹配度。为特征匹配权重。i为待投放广告的序号。
[0098]
s335，广告投放平台计算该待投放广告的费用收益分数和用户特征匹配分数的和。将费用收益分数和用户特征匹配分数的和作为该投放广告的投放分数。
[0099]
s336，反复执行前述步骤s331至步骤s335，直至得到每一个符合预设流量配置的待投放广告的投放分数。
[0100]
具体地，本实施例中介绍了投放分数的具体计算方法。本实施例中门头房分数是
由费用收益分数和用户特征匹配分数共同组成，这可以使得最终得到的l个投放分数最大的待投放广告不但是费用收益最大的，还是与当前用户信息最相关的，且可以自由分配权重。
[0101]
本实施例中，通过分别计算费用收益分数和用户特征匹配分数，并将二者求和作为投放分数，使得最终投放于非标位置广告位的广告，与用户的匹配程度和费用收益均达到最大化，且可以自由分配与用户的匹配程度和费用收益的权重。
[0102]
本申请提供一种广告投放系统。
[0103]
在本申请的一实施例中，所述广告投放系统包括用户移动终端和广告投放平台。广告投放平台与所述用户移动终端通信连接。所述广告投放平台用于执行前述内容提及的移动互联网非标位置互动广告投放方法。
[0104]
具体地，前述内容已经叙述过移动互联网非标位置互动广告投放方法的有益效果，因此，本实施例中提及的广告投放系统的有益效果不再重复赘述。
[0105]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，各方法步骤也并不做执行顺序的限制，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0106]
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。