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CN111899041A - 信息投放的处理和投放方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

信息投放的处理和投放方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN111899041A
CN111899041A CN201910370831.0A CN201910370831A CN111899041A CN 111899041 A CN111899041 A CN 111899041A CN 201910370831 A CN201910370831 A CN 201910370831A CN 111899041 A CN111899041 A CN 111899041A
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Abstract

本发明实施例提供一种信息投放的处理方法及装置、信息投放方法及装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本；根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合；当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。如此，以实现在确保投放信息的投放接近目标成本的同时获得最大的转化量。

Description

信息投放的处理和投放方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种信息投放的处理方法及装置、信息投放方法及装置、计算机设备以及存储介质。
背景技术
随着信息技术的日益发展，为了让更多的人知晓并购买其所生产的产品或服务，通常会制作针对产品或服务进行推广的媒体信息，并在网页、社交网络等被大众所熟知的展示平台的展示位上展示该媒体信息，其中，将该媒体信息在展示平台中展示的过程可以称为信息投放，所展示的媒体信息可以称为投放信息。
由于在展示平台进行信息投放的成本和信息转化量，会由于展示位、投放时段和用户群体而有所不同，导致目前已知的信息投放方案中，存在不能有效地控制投放竞价的成功率和转化量的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种信息投放的处理方法及装置、信息投放方法及装置、计算机设备以及存储介质，能够有效地兼顾信息进行投放的陈功率和投放后获得的转化量。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
一种信息投放的处理方法，包括：获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本；根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合；当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。
一种信息投放方法，包括：获取用于投放信息的流量发送的投放请求；基于投放信息的历史投放数据确定历史投放中所使用流量的期望转化成本，根据所述流量的所述期望转化成本选取目标流量形成流量集合；当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，基于所述目标流量对应的所述期望转化成本确定的所述当前投放中流量的消耗成本，根据所述消耗成本与预估转率和预估点击率参与当前投放待投放信息的竞价排序；根据所述竞价排序选定目标的待投放信息，将所述目标的待投放信息在相应流量的对应展示位进行投放。
一种计算机设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；所述处理器用于运行所述计算机程序时，实现本发明实施例所述的信息投放的处理方法或信息投放方法。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例所述的信息投放的处理方法或信息投放方法。
本发明实施例中，通过将投放信息的历史投放数据中所使用流量的期望转化成本作为参考，根据所述流量的期望转化成本进行目标流量选取，根据选中的目标流量形成的流量集合内所述目标流量的期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本，如此，根据所述投放信息的历史投放数据确定的流量的消耗成本能够准确反映流量的实际价值，从而便于根据所述流量的消耗成本所反映的流量的实际价值来实现对投放信息的投放控制，在满足目标成本的前提下提升待投放信息参与当前投放的成功率的同时，能够获得最大的转化量。
附图说明
图1为实施本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的应用架构图；
图2为本发明实施例中信息投放的处理方法的流程图；
图3为本发明实施例中信息投放的处理方法的系统框架图；
图4为本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的流程图；
图5为本发明实施例所提供的选取目标流量形成流量集合的流程示意图；
图6为本发明实施例所提供的实现数据加权方法的架构图；
图7为本发明可选的实施例所提供的信息投放的处理方法的流程图；
图8为本发明实施例所提供的oCPA广告投放模式与其它广告投放模式的对比图；
图9为本发明实施例所提供的信息投放的处理装置的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的信息投放方法的流程图；
图11为本发明实施例中信息投放装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
对本发明进行进一步详细说明之前，对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明，本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)信息投放，是指产品或服务的提供者通过制作针对产品或服务器进行推荐的信息，并在网页、社交网络等被大众熟知的展示平台的展示位上进行展示的过程，如信息投放可以是指广告投放。
2)投放信息，是指信息投放中在展示平台的展示位上进行展示的信息，该信息是用于推荐的，可以称为媒体信息，也可以称为推荐信息，如投放信息可以是指广告投放中的广告。
3)预估点击率(pCTR)，是指投放信息曝光之后被用户点击的概率。以投放信息为广告为例，是指一条广告曝光之后被用户点击的概率。
4)预估转化率(pCVR)，是指投放信息被点击之后产生转化的概率。以投放信息为广告为例，是指一条广告曝光之后被用户点击的概率。点击之后产生转化的认定，是根据投放信息对应的信息投放者自身所期待的转化行为的类型(Conversion/Action)来确定，如广告投放的广告主(Advertiser)所期待的转化行为可能是下载行为、安装行为、将商品加入购物车的行为等，相应行为每发生一次则视为一次转化。需要说明的是，如广告主所期待的转化行为包括点击，则一次点击行为也可以视为一次转化。
5)期望收益(eCPM)，是指投放信息每一千次曝光的期望收益，以投放信息为广告为例，eCPM是指广告每一千次曝光的期望收益，线上eCPM最大的广告竞得当前曝光的机会，也即赢得实时竞价中广告投放的机会。
6)自动出价模式(oCPA)，是指本发明实施例所提供的新广告投放模式，按转化成本自动出价，按点击计费。
已知的其它广告投放模式包括CPM、CPC、CPA，其中CPM广告投放模式是指按曝光出价、按曝光计费；CPC广告投放模式是指按点击出价、按点击计费；CPA广告投放模式是指按转化出价、按转化计费。
7)智能出价(SmartCPA)：需求平台方(Demand Side Platform，DSP)为信息投放者选择使用oCPA广告投放模式进行投放的投放信息计算的流量的消耗成本。
以投放信息为广告为例，SmartCPA是指DSP为Advertiser选择使用oCPA广告投放模式进行投放的广告计算的流量的消耗成本，也称流量出价；其中，通过确定智能出价，根据智能出价按Bid＝SmartCPA*pCVR实时计算每次流量的点击出价，实时竞价线上按eCPM＝SamrtCPA*pCVR*pCTR参与竞价排序。
8)需求平台方(Demand Side Platform，DSP)，可视为信息投放者的集合，为信息投放者提供不同投放模式下的出价或计费策略，促成信息投放者实现在控制成本的前提下进行信息投放的同时获得最大转化量。
以投放信息为广告为例，DSP是指为广告主提供不同的广告投放模式下的出价和计费策略的一方，促成广告主实现在控制成本前提下进行广告投放的同时获取最大转化量。
9)目标转化成本(TargetCPA)：信息投放者期望投放信息投放后转化的平均成本，以投放信息为广告为例，TargetCPA是指广告主期望广告投放后转化的平均成本。
10)期望转化成本(eCPA)：预估投放信息的平均转化成本，以投放信息为广告为例，eCPA是指预估广告的平均转化成本。
11)实时竞价(RTB)，互联网信息投放中的一种流量交易方式，在用户刚打开流量的载体(如APP或是Wap站点)的时候，该展示位要显示的东西还尚未确定，当竞价结束时才会确定实际展示的内容(Creative)，竞价的时间通常在100毫秒之内；
以投放信息为广告为例，展示位是指广告位，也即，RTB机制相当于实时竞拍购买资源，在每个广告展示曝光的基础上进行竞价，就是每一个PV(pageview)都会进行一次展现竞价，出价高的广告就会被PV进行展示。其中DSP作为为广告主提供不同的广告投放模式下的出价和计费策略的一方，即是服务于广告主确定竞价(bid)，帮助广告主在最接近其进行广告投放的预算投放成本的前提下获取展示机会，同时也获取最大的转化量。
12)流量，是展示位的载体，例如网站的网页、社交网络的公众号等。
本发明实施例提供信息投放的处理方法、信息投放方法、实施信息投放的处理方法的信息投放的处理装置、实施信息投放方法的信息投放装置、计算机设备、以及存储用于实现信息投放的处理方法或信息投放方法的可执行计算机程序的存储介质。其中，本发明实施例中所述信息投放的处理方法、和所述信息投放方法的实施环境相同，就信息投放的处理方法、信息投放方法的实施而言，本发明实施例提供终端侧和/或服务器侧实施的方案，将信息投放的处理方法的示例性实施场景进行说明。
如图1所示，为实现本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的一个可选的应用场景示意图，该应用场景的架构包括基于网络通信连接的第一终端100、第二终端200、服务器300和数据库400。本发明以下实施例中，均以投放信息为广告为例进行描述，需要说明的是，以下描述中的广告相应可以用投放信息替代。
第一终端100是指广告主对应的用户终端，也即广告主终端，第二终端200是指接收广告展示平台所展示的广告，根据自身对所展示的广告的喜好而进行点击、浏览、下载、将商品加入购物车等行为的用户对应的终端，也即广告用户终端。其中，对广告进行点击、浏览、下载、将商品加入购物车等行为可称为广告的转化。服务器300是指为广告主提供各种广告投放模式下的出价和计费策略的平台方，也即实施本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的需求方平台。数据库400用于存储在相应广告投放模式下进行广告投放的历史广告投放数据，所述广告的历史投放数据主要包括不同广告展示平台上的不同广告位历史投放的广告的流量信息、用户信息以及广告信息。其中，广告信息包括但不限于与产品主题相关的图像数据、文本数据或图像及文本相结合的数据；用户信息是指通过广告展示平台接收到广告后进行点击、浏览、下载、将商品加入购物车等行为的用户相关数据；流量信息是指通过每一次广告竞价排序进行广告投放的流量、与流量对应的实际转化量、成本与花费等相关数据。
请结合参阅图2，为本发明实施例所提供的oCPA广告投放模式的实现流程图，采用该oCPA广告投放模式进行广告投放包括如下步骤：步骤S1，广告主通过第一终端100选取oCPA广告投放模式，并设置目标成本；步骤S2，服务器300基于广告主的投放请求，从数据库400获取历史投放数据；步骤S3，服务器300根据历史投放数据，确定各流量的期望转化成本；步骤S4，服务器300基于各流量的期望转化成本选取流量形成最优流量集合；步骤S5，服务器300根据所述目标成本和选中的流量集合确定流量的消耗成本；步骤S6，服务器300根据流量的消耗成本实时计算每次流量的点击出价、以及参与广告投放的排序竞价。步骤S7，广告展示平台基于实时竞价机制选取获取曝光展示机会的广告，并投放到广告用户对应的第二终端。步骤S8，广告用户通过第二终端接收广告展示平台的相应页面所投放的广告，对自身感兴趣的广告进行点击(下载、安装、加入到购物车)。步骤S9，数据库400获取广告投放相关的数据，形成历史投放数据进行存储。
请参阅图3，为oCPA广告投放模式下确定流量的消耗成本的整体系统框架图，该系统框架位于图1所示的服务器300侧，包括基础数据模块31、词表加载模块32以及任务处理模块33。所述基础数据模块31主要用于获取指定渠道得到的广告的历史投放数据，根据所述历史广告投放数据汇总各广告的实际成本、转化信息，分析并按照指定格式分广告存储各广告的点击信息。所述词表加载模块32主要包括激活回流词表单元、实时调节词表单元、实验配置词表单元、pCVR离线预估词表单元、广告正排词表单元、计费比词表单元、异常信息词表单元、SmartCPA词表单元。所述激活回流词表单元，用于记录数据上报渠道，以用于判断指定的数据上报渠道是否稳定，如根据历史广告投放数据的指定渠道的上报记录判断所述指定渠道是否稳定。所述实时调节词表单元，用于存储对流量的消耗成本的实时计算结果进行调节的规则，如根据流量的消耗成本的实时计算结果与相近时间段内的历史计算结果的差别对当前计算结果进行修正的规则。所述实验配置词表单元，用于实现策略发布或升级，如对获取历史广告投放数据的策略进行升级调整。所述pCVR离线预估词表单元，用于记录对广告的预估转化率进行调整的规则，如根据相邻两个时间段内广告的预估转化率之间的差别对当前的预估转化率进行调整。所述广告正排词表单元，用于记录在线广告的排序的相关数据。所述计费比词表单元，用于提供或者更新初始化的计费比，计费比是指流量的消耗成本与实际出价的比值，对于没有历史投放记录的广告可以适用于采用初始化的计费比来确定流量的消耗成本的策略。所述异常信息词表单元，用于对广告的历史投放数据中的异常记录进行过滤和筛选。所述SmartCPA词表单元，用于记录或存储历史的流量的消耗成本计算结果。
所述任务处理模块33包括定期任务单元、实时任务单元和SmartCPA联动任务单元。所述定期任务单元主要包括计费比词表更新单元和SmartCPA并行计算单元。所述计费比词表更新单元，用于根据设定周期更新所述词表加载模块中的计费比词表，具体可以包括根据预设策略更新初始化的计费比。所述SmartCPA并行计算单元，用于根据设定周期实施本发明实施例所提供的信息投放的处理方法以计算流量的消耗成本，还可以用于根据设定周期内统计的投放请求的数量变化情况对SmartCPA计算的并行数量进行智能调整。所述实时任务单元，主要用于根据广告投放的实时变化而更新广告的运行状态，如处理广告的新投、暂停、下架等，还可以包括更新所述词表加载模块中的实验配置词表，具体可以包括根据广告投放的实时变化而更新广告的发布策略。所述SmartCPA联动任务单元，用于根据预估转化率模型计算得到的pCVR，以及根据设定数据处理策略对实现信息投放的处理方法所依赖的历史广告投放数据的价值进行调整。由所述任务处理模块33计算得到的各次广告投放中的SmartCPA均记录于SmartCPA词表中。
请参阅图4，为本发明一实施例所提供的信息投放的处理方法的流程图，可应用于图1所示的服务器，需要说明的是，该服务器也可以是终端等其它计算机设备，将结合下面的步骤进行说明。
步骤101，获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本。
投放信息的历史投放数据，是指根据投放信息的历史投放记录形成的相关数据。以投放信息为广告为例，投放信息的历史投放数据是指根据历史的广告投放记录形成的相关数据，每一条广告的历史投放对应的投放记录可以包括流量信息、用户信息以及广告信息三个方面的信息。其中，广告信息包括但不限于与投放广告所涉及的产品主题相关的图像数据、文本数据或图像及文本相结合的数据；用户信息是指通过广告展示平台接收到广告后进行点击、浏览、下载、将商品加入购物车等行为的用户的相关数据；流量信息是指通过每一次广告竞价排序进行广告投放后的实际转化量、成本与花费等相关数据。
其中，一条广告的投放记录可以包括广告的曝光、点击等相关数据，该条广告的每一流量对应的指标可以包括点击量、转化量和期望收益。所述流量分别与用户打开广告展示平台的行为对应，也即，用户一次打开能够接收到所展示的广告的页面则相应视为一个流量。作为一可选的实施例，一条广告的全部历史投放数据可以数据集合T表示，与该条广告对应的每一流量的点击量、转化量和期望收益指标可以分别用pCTRt,pCVRt,eCPMnext表征，也即，一条广告的数据集合T中每一流量对应指标为(pCTRt,pCVRt,eCPMnext)。流量的期望转化成本可以用eCPAt表示，期望转化成本可以根据广告的实际成本与转化量的比值确定。
步骤103，根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合。
这里，根据流量对应的期望转化成本对目标流量进行选取，选取期望转化成本符合要求的目标流量形成流量集合，以根据流量集合中包含的目标流量作为参考来确定当前投放对应的流量的出价。其中，候选的流量可以是一个或者多个，期望转化成本符合要求的目标流量的流量集合，是指能够投放成本满足目标成本的前提下转化量最多的流量的集合。通过根据广告的历史投放记录所包含的各次流量对应的期望转化成本基于广告主的目标成本进行筛选，寻找流量的转化量尽可能多且转化成本接近目标成本的目标流量，通过流量集合中选中的目标流量的指标来确定流量的消耗成本，使得广告主可以按照转化成本出价。该流量出价可进一步用于根据广告的预估转化率和预估点击率来进行竞价排序并根据竞价结果进行投放，可以实现将广告投放过程的出价和计费进行解耦，实现广告平均转化成本接近目标成本且获得尽可能多的转化量。
步骤105，当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。
这里，流量集合中所述目标流量的转化成本，可以是指流量集合中所述目标流量分别对应的转化成本所确定的平均转化成本，或者也可以是指流量集合中基于设定规则去除部分目标流量后所确定的平均转化成本。在一个可选的实施例中，流量集合中所述目标流量的转化成本根据所述流量集合中全部目标流量的总实际出价与总转化数的比值确定，如下公式1所示：
Figure BDA0002049881900000101
其中，Ts是指流量集合，CPA是指流量集合中所述目标流量的平均转化成本，∑t∈Tscostt是指所述流量集合中全部目标流量的总实际出价，∑t∈Tsconversiont是指所述流量集合中全部目标流量的总转化数。所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系，是指所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本相等，或者在依次选取形成所述流量集合的过程中，所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值相对最小。
本发明上述实施例中，通过将投放信息的历史投放数据中所使用流量的期望转化成本作为参考，根据历史投放中的流量的期望转化成本进行目标流量选取，当依次选取目标流量形成的所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据选中的目标流量形成的流量集合内所述目标流量的期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本，如此，根据所述投放信息的历史投放数据确定的流量的消耗成本能够准确反映流量的实际价值，从而便于根据所述流量的消耗成本所反映的流量的实际价值来实现对投放信息的投放控制，在满足目标成本的前提下提升待投放信息参与当前投放的成功率的同时，能够获得最大的转化量。
以投放信息为广告为例，通过根据广告的历史投放数据中各流量的期望转化成本作为参考，根据各流量的期望转化成本进行目标流量的选取，并根据选中的流量形成的流量集合内目标流量的期望转化成本确定流量出价，通过根据所述广告的历史投放数据所确定的流量出价能够准确反映流量实际价值，以实现在确保广告投放接近广告主目标成本的同时获得最大的转化量的目的。
在一些实施例中，所述根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量形成流量集合，包括：
根据所述流量的期望转化成本对所述候选的流量进行排序；
根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
这里，流量对应的期望转化成本可以根据流量对应的花费和转化数的比值确定，作为一个可选的实施例，流量对应的期望转换成本如下公式2所示：
Figure BDA0002049881900000111
其中，eCPAt是指流量对应的期望转化成本，costt是指流量对应的花费，pCVRt是指流量对应的转化数，eCPMnext是指流量对应的期望收益，pCTRt是指流量对应的点击量。确定流量对应的期望转化成本时，根据广告的历史投放数据所确定的每一流量对应的指标中其对应的花费的计算量较大，从而将流量对应的花费根据流量的期望收益与点击数的关系进行转化，将流量对应的期望转化成本根据流量的期望收益与该流量对应的点击数和转化数的比值进行确定。
本发明上述实施例中，通过根据广告的历史投放数据计算历史投放中所使用流量对应的期望转化成本，根据流量的期望转化成本进行排序，当候选的流量为多个时，根据排序后的候选的流量选取目标流量加入流量集合，便于直接根据排序结果依次选取期望转化成本相对较小的目标流量来确定流量集合，并使得流量集合中目标流量的转化成本最接近目标成本以确保广告投放能够接近广告主目标成本。
在一些实施例中，所述根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系，包括：将期望转化成本最小的目标流量加入所述流量集合；当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值不符合设置关系时，按期望转化成本的升序，在候选的所述流量中选取目标流量以加入所述流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
这里，目标成本是指广告主进行广告投放的预算投放成本。将流量根据其对应的期望转化成本按照从小到大进行排序，首先选取候选的流量中期望转化成本最小的流量作为目标流量加入流量集合，并判断流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本是否符合设置关系，如不符合则依次选择候选的剩余流量中下一期望转化成本相对最小的流量作为目标流量加入流量集合中，并再次判断流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本是否符合设置关系，如此循环，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本符合设置关系时，得到最终的流量集合。
在一个可选的实施例中，以一条广告的全部历史投放数据用数据集合T表示，该广告对应包含的每一流量t用(pCTRt,pCVRt,eCPMnext)表示，根据所述流量对应的期望转化成本，选取目标流量形成一个最优的流量集合Ts，使得该流量集合内包含转化数最大
Figure BDA0002049881900000121
且该流量集合的转化成本与目标成本相等
Figure BDA0002049881900000122
的目标流量。所述选取目标流量形成一个最优的流量集合Ts，请参阅图5，包括如下步骤：
步骤S11，对数据集合T中的每一流量t，计算该流量的期望转化成本；如公式2所示；
步骤S12，对于数据集合T中的流量t，根据期望转化成本按照从小到大进行排序；
步骤S13，从数据集合T中选取期望转化成本最小的流量t加入流量集合Ts中，并把该流量t从数据集合T中删除，计算流量集合Ts的转化成本；
步骤S14，判断流量集合Ts的转化成本是否等于目标成本；若是，执行步骤S15，若否，返回步骤S13；
步骤S15，根据流量集合Ts的流量t中最大的期望转化成本，确定流量出价。也即，SmartCPA＝Max(eCPAt,t∈Ts)，将最后一个加入到Ts中的流量t所对应的eCPAt作为流量出价。
本发明上述实施例中，通过各流量根据对应的期望转化成本按照从小到大进行排序，并依次从小达到依次选取流量更新流量集合，并每加入新的流量计算对应流量集合的转化成本与目标成本的关系，从而便于根据排序依次选取期望转化成本相对较小的目标流量来确定流量集合，并使得流量集合中转化成本最接近目标成本以确保广告投放能够接近广告主目标成本。
在一些实施例中，所述根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合之后，还包括：根据所述流量集合中包含的所述目标流量的总实际消耗成本与总转化数的比值，确定所述流量集合中所述目标流量的转化成本。
这里，流量集合中所述目标流量的转化成本，可以是指根据流量集合中所述目标流量分别对应的转化成本的平均值所确定的平均转化成本，或者也可以是指流量集合中基于设定规则去除部分目标流量后，基于剩余目标流量的转化成本的平均值所确定的平均转化成本等。其中，目标流量的总实际消耗成本可以根据所述目标流量的实际出价的总和确定。
本发明上述实施例中，根据所述流量对应的期望转化成本，依次选择选取目标流量形成流量集合的过程中，根据加入的流量实时计算流量集合的转化成本，以便于能够获取转化成本与目标成本最接近的流量集合。
在一些实施例中，所述获取投放信息的历史投放数据，包括：获取设置时间段内的投放信息的历史投放数据；当确定所述历史投放数据的数据量大于阈值时，根据所述设置时间段内包含的多个时间周期内数据的置信度，分别确定与所述时间周期对应的权重；基于所述权重将每个所述时间周期内的历史投放数据进行加权。
这里，设置时间段可以根据实际情况预先确定，如可以是指一个星期、或者是指设定的多少天、或者是指设定的多少小时等。时间周期是指将设置时间段进一步划分为多个周期，当历史投放数据的数据量大于阈值时，根据各个周期内数据的置信度确定与时间周期对应的权重，基于所述对应的权重将各时间周期内的历史投放数据进行加权。在一个可选的实施例中，设置时间段可以为一个星期，设置时间周期可以为一天，投放信息为广告，当一个星期内广告的历史投放数据的数据量大于阈值时，根据该星期内每一天的数据的置信度来调整该天数据对应的权重，并根据所确定的权重对该星期内的多天的数据进行加权，提高最近日期的数据的权重，以兼容计算流量的消耗成本的历史投放数据的时效性。
本发明上述实施例中，通过设置时间段和设置周期的划分，对于历史投放数据充分的广告，可通过调整权重的方式增加最近日期的数据权重，从而兼容计算流量的消耗成本的历史投放数据的充分性和时效性。
在一些实施例中，所述获取投放信息的历史投放数据，还包括：当确定所述历史投放数据的数据量小于所述数据量阈值时，增加所述设置时间段的时长；获取增加的所述时长内的历史投放数据，直至所述投放信息的数据量大于所述数据量阈值。
这里，设置时间段可以根据实际情况预先确定，如可以是指一个星期、或者是指设定的多少天、或者是指设定的多少小时等。为了能够获取足够多的数据，确保数据的充分性，当确定设置时间段内的所述历史投放数据的数据量小于所述阈值时，根据设定规则增加所述设置时间段的时长并获取增加时长内的历史投放数据，直至所述投放信息的数据量大于所述阈值。在一个可选的实施例中，设置时间段可以为一个星期，投放信息为广告，根据设定规则增加所述设置时间段的时长可以是依次增加一天，当确定一个星期内的数据量小于阈值时，则增加一天的广告的历史投放数据并再次判断数据量是否满足要求。
需要说明的是，当通过获取增加时长内的历史投放数据直至投放信息的历史投放数据的数据量大于阈值后，还可以包括根据所述设置时间段内多个时间周期内数据的置信度确定分别与所述时间周期对应的权重，基于所述权重将各所述时间周期内的历史投放数据进行加权，如此，通过提高最近日期的数据的权重，以兼容计算流量的消耗成本的历史投放数据的充分性和时效性。
在一些实施例中，所述根据所述设置时间段内包含的多个时间周期内数据的置信度，分别确定与所述时间周期对应的权重，包括：根据所述设置时间段内每个时间周期对应的权重与所述时间周期内数据的置信度之间的正比关系，且与在先的时间周期内数据的置信度之间的反比关系，分别确定与所述时间周期对应的权重。
其中，对应的时间周期内数据的置信度可以根据对应的时间周期内数据的充分性、与相邻时间周期内数据的相似度和稳定性中至少之一进行确定。数量的充分性可以根据数据量的大小进行确定。与相邻时间周期内的数据的相似度可以根据相邻时间周期内流量的对应指标，如流量的点击数、转化数和期望收益(pCTRt,pCVRt,eCPMnext)进行确定。稳定性可以根据广告投放数据的上报渠道的稳定性进行确定。这里，广告投放数据的上报渠道可以是指产生或存储广告投放数据的平台。
请结合参阅图6，为本发明一实施例中实现数据加权的架构图，所述根据所述设置时间段内多个时间周期内数据的置信度确定分别与所述时间周期对应的权重，基于所述权重将各所述时间周期内的历史广告投放数据进行加权，包括：根据每一时间周期内数据的充分性、相似性和稳定性，确定所述时间周期内数据对应的置信度；相邻的两个时间周期之间，每一时间周期内数据的权重与该时间周期内数据的置信度呈正比关系，且与相邻的在先时间周期内数据的置信度呈反比关系。这里，时间周期以天为单位，设置时间段内包括日期依次由近到远的day1、day2和day3，以day1为例，day1的置信度相应根据day1内广告投放数据的充分性、相似性和稳定性进行确定，day1的数据权重与day1的置信度呈正比关系、与day2的置信度呈反比关系。
通过本发明上述实施例所提供的数据加权方式，可以实现获取到数据量足够充分的历史投放数据的同时，提升最近日期的历史投放数据的时效性，从而实现如下两个目标：一是对数据不充分的广告，可用更长时间段的历史广告投放数据，兼容计算流量出价所依赖的历史数据的充分性需求；二是对数据不充分的广告，可以增加最近日期的权重，兼容计算流量出价所依赖的历史数据的时效性的需求。
在一些实施例中，所述根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本，包括：根据所述历史投放数据，确定所述投放信息的历史投放中所使用的每个流量对应的点击数、转化数和期望收益，确定所述点击率和所述转化率的乘积，根据所述流量对应的所述期望收益与所述乘积的比值确定各所述流量的期望转化成本。
这里，以投放信息为广告为例，一条广告的投放数据可以包括广告参与竞价排序、曝光、点击等相关数据，该条广告的每一流量对应的指标可以包括点击量、转化量和期望收益。所述每一流量分别与用户打开广告展示平台的行为对应，也即，用户一次打开能够接收到所展示的广告的页面可以相应视为一个流量。
本发明上述实施例中，通过获取广告的历史投放数据，根据广告的历史投放数据中包含的流量信息，确定每一流量对应的点击量、转化量和期望收益用于表征该流量，确定所述点击率和所述转化率的乘积，根据流量的期望收益与所述乘积的比值进行确定对应的流量的期望转化成本，从而便于通过该期望转化成本选取目标流量形成流量集合，以根据流量集合实现选取最接近广告主的目标成本且转化量最大的目标流量的目的。
在一些实施例中，所述根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本之后，还包括：根据前一次计算得到流量的消耗成本与所述流量用于广告投放的实际成本的偏差，按照设定比例对当前广告投放中所述流量的消耗成本进行调节。
这里，广告投放的实际成本，可以是指广告投放后根据广告的实际转化量确定的广告成本。将前一次计算得到的流量的消耗成本与所述流量用于广告投放的实际成本之间的偏差作为反馈，基于该反馈按照设定比例对当前广告投放中的流量的消耗成本的计算结果进行调节，可以进一步优化流量的出价使其接近实际的成本花费，实现有效控制广告的转化成本接近广告主的预算投放成本的前提下保障成本达成率。
在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据；和/或根据所述流量的消耗成本、所述投放信息的预估点击率与预估转化率，确定待投放投放信息参与当前投放的竞价结果，根据所述竞价结果将所述待投放投放信息发送到相应流量对应的展示位进行展示。
这里，流量的单次点击的交易数据，可以是指流量的单次点击出价。通过根据流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率的乘积，确定投放信息的当前投放中流量的单次点击出价，后续可以根据所述单次点击出价与转化量的乘积确定广告的付费。所述待投放信息参与当前投放的竞价结果，可以是指根据用户投放信息的流量发出的投放请求，基于投放请求线上根据流量的消耗成本、所述投放信息的预估点击率与预估转化率确定待投放信息参与当前投放的竞价排序，根据所述竞价排序的竞价结果选取目标的待投放信息并将其在对应的展示位进行展示。
为了能够对本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的实现流程更加清楚的理解，请参阅图7，下面以一可选的具体示例为例对信息投放的处理方法的流程进行说明，所述投放信息是指广告，流量出价的计算主要包括三个任务分支：第一任务分支是定期例行计算SmartCPA、第二任务分支是线上实时更新广告状态、第三任务分支是根据转化率计算模型的更新联动更新SmartCPA；所述定期例行计算SmartCPA包括如下步骤：
S21，获取一条广告位上对应广告在设置时间段内的全部历史投放数据，用数据集合T表示；其中，该条广告位在每一次广告展示曝光所对应的流量的表征指标为(pCTRt,pCVRt,eCPMnext)；
S22，判断广告的历史投放数据的数据是否充分；
S23，当广告的历史投放数据不充分时，根据设定规则增加所述设置时间段的时长并获取增加时长内的历史广告投放数据，直至所述广告的数据量符合充分性的要求；其中，数据的充分可以根据数据量的多少进行确定；
S24，当广告的历史投放数据充分时，根据所述设置时间段内多个时间周期内数据的置信度确定分别与所述时间周期对应的权重，基于所述权重将各所述时间周期内的历史广告投放数据进行加权；
其中，将该设置时间段划分为多个时间周期来分别确定其对应的权重，可以增加最近日期的数量的权重，可以进一步兼容计算SmartCPA所依赖的历史投放数据的充分性和时效性；
S25，对数据集合T中的每一流量t计算对应的期望转化成本，根据期望转化成本按照从小到大依序选取目标流量形成流量集合Ts，直至流量集合Ts的转化成本等于目标成本；
其中，流量集合Ts的转化成本可以如公式1所示，每一流量t对应的期望转化成本的计算可以如公式2所示，目标成本是指广告主投放广告的预期投放成本。
S26，根据所述流量集合Ts中流量t中最大的期望转化成本，确定该条广告位对应的SmartCPA；
其中，该流量集合Ts中期望转化成本最大的流量t的期望转化成本，即为对应广告位的转化成本最接近广告主的预期投放成本、且转化量最大的广告展示曝光对应的流量价值，根据该流量价值确定SmartCPA。
S27，通过实时竞价进行在线广告投放的过程中，根据所述SmartCPA以及预估转化率的乘积，确定所述流量的单次点击出价，根据所述SmartCPA与预估点击率、预估转化率的乘积参与当前投放的竞价排序；其中，点击出价bid＝SmartCPA×pCVR，线上根据eCPM＝SamrtCPA*pCVR*pCTR参与竞价排序，通过计算SmartCPA，在实时竞价进行在线广告投放时可以根据SmartCPA实时计算竞价，相当于是根据流量价值实时计算竞价，从而不需要广告主的参与或提前指定，不仅能够根据转化率的高低实时调整出价，而且能够结合广告主的目标成本来确定其在实时竞价中的出价。
所述线上实时更新广告状态，主要包括实时处理广告的新投、暂停等。所述根据转化率计算模型的更新联动更新SmartCPA，主要包括根据转化率计算模型的更新升级后得到的转化率重新计算并更新SmartCPA。
本发明上述实施例中，通过根据广告的历史投放数据中流量的期望转化成本作为参考，根据各流量对应的期望转化成本进行流量选取，确定所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本确定SmartCPA，使得选中的流量形成的流量集合内，目标流量的转化成本符合广告主的目标成本且能够获得最多的转化，以实现在确保广告投放接近广告主目标成本的同时获得最大的转化量的目的。
采用本发明实施例所提供的信息投放的处理方法来进行广告投放的模式即为oCPA广告投放模式，广告主进行广告投放时，仅需要选取oCPA广告投放模式并输入预算投放成本即可。通过将该预算投放成本作为目标成本，根据广告的历史投放数据中流量的期望转化成本作为参考来确定SmartCPA，线上根据SmartCPA与预估转化率和预估点击率参与排序竞价，如公式3所示：
eCPM＝SamrtCPA*pCVR*pCTR(公式3)
并根据计算得到的SmartCPA，智能调整实时竞价时的每次流量的点击出价Bid，如公式4所示：
Bid＝SmartCPA*pCVR(公式4)
相当于把出价和计费解耦，广告主可以按照转化出价，按点击扣费，能够达到实际成本接近广告主预算投放成本的同时获取最大的转化量，同时也保障了流量方的收益。请结合参阅图8，为采用本发明实施例所提供的信息投放的处理方法来进行广告投放的oCPA广告投放模式与已知的几种广告投放模式的对比图。其中，图8A为所述广告投放模式的收益风险比较，CPC广告投放模式/CPM广告投放模式不能保障广告投放效果；CPA广告投放模式下流量方的收益风险太大，而本发明提出的oCPA广告投放模式能够保障广告主和流量方双方的收益风险，图8B为所述广告投放模式的出价、计费逻辑比较，oCPA广告投放模式的优势至少包括：1)直面目标，按照转化出价，成本可控；2)出价与计费解耦，保障流量方的收益；3)考虑流量转化价值进行智能出价，提高系统效率。
本发明实施例还提供信息投放的处理装置可以采用终端或服务器等计算机设备实施的实施例，就实施该信息投放的处理方法的信息投放的处理装置的硬件结构而言，请参阅图9，为本发明实施例提供的信息投放的处理装置的一个可选的硬件结构示意图，包括：至少一个第一处理器901、第一存储器902、至少一个网络接口904和用户接口906。信息投放的处理装置中的各个组件通过总线系统905耦合在一起。可以理解的，总线系统905用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统905除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。为了清楚说明起见，在图9中将各种总线都标为总线系统。
其中，用户接口906可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解，第一存储器902可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous StaticRandom Access Memory)。本发明实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类别的存储器。
本发明实施例中的第一存储器902用于存储各种类别的数据以信息投放的处理装置的操作。这些数据的示例包括：用于在信息投放的处理装置上操作的任何可执行程序，如操作系统和应用程序；广告的历史投放数据；选中的目标流量所形成的流量集合等；其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。其中应用程序可以包含各种应用程序，例如，目标应用、媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例提供的信息投放的处理方法的信息投放的处理装置可以包含在应用程序中。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于第一处理器901中，或者由第一处理器901实现。第一处理器901可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过第一处理器901中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的第一处理器901可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital SignalProcessor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。第一处理器901可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用的第一处理器901可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所提供的信息投放的处理方法的实现步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中，信息投放的处理装置可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable LogicDevice)，用于执行前述方法。
在示例性实施例中，请继续参阅图9，本发明一实施例提供的信息投放的处理装置，包括：获取模块11、选取模块12及确定模块13。所述获取模块11，用于获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本；所述选取模块12，用于根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合；所述确定模块13，用于当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。
在一些实施例中，所述选取模块12，还用于根据所述流量的期望转化成本对所述候选的流量进行排序；根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
在一些实施例中，所述选取模块12，还用于将期望转化成本最小的目标流量加入所述流量集合；当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值不符合设置关系时，按期望转化成本的升序，在候选的所述流量中选取目标流量以加入所述流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
在一些实施例中，所述选取模块12，还用于根据所述流量集合中包含的所述目标流量的总实际消耗成本与总转化数的比值，确定所述流量集合中所述目标流量的转化成本。
在一些实施例中，所述获取模块11，还用于获取设置时间段内的投放信息的历史投放数据；当确定所述历史投放数据的数据量大于阈值时，根据所述设置时间段内包含的多个时间周期内数据的置信度，分别确定与所述时间周期对应的权重；基于所述权重将每个所述时间周期内的历史投放数据进行加权。
在一些实施例中，所述获取模块11，还用于当确定所述历史投放数据的数据量小于所述数据量阈值时，增加所述设置时间段的时长；获取增加的所述时长内的历史投放数据，直至所述投放信息的数据量大于所述数据量阈值。
在一些实施例中，所述获取模块11，还用于根据所述设置时间段内每个时间周期对应的权重与所述时间周期内数据的置信度之间的正比关系，且与在先的时间周期内数据的置信度之间的反比关系，分别确定与所述时间周期对应的权重。
在一些实施例中，所述获取模块11，还用于根据所述历史投放数据，确定所述投放信息的历史投放中所使用的每个流量对应的点击数、转化数和期望收益，确定所述点击率和所述转化率的乘积，根据所述流量对应的所述期望收益与所述乘积的比值确定各所述流量的期望转化成本。
在一些实施例中，还包括投放模块，用于根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据；和/或，根据所述流量的消耗成本、所述投放信息的预估点击率与预估转化率，确定待投放信息参与当前投放的竞价结果，根据所述竞价结果将所述待投放信息发送到相应流量对应的展示位进行展示。
需要说明的是：上述实施例提供的信息投放的处理装置在实现本发明实施例中信息投放的处理方法时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的信息投放的处理装置与本发明实施例中信息投放的处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本发明实施例另一方面，请参阅图10，还提供一种信息投放方法，包括如下步骤：
步骤201，获取用于投放信息的流量发送的投放请求。
流量分别与用于投放信息的投放请求对应，也即一次广告投放的曝光机会即对应一个流量。如，用户打开广告展示平台的指定页面以获取该指定页面中所展示投放信息即对应一个流量，当用户打开广告展示平台的指定页面的点击操作后，即获取到用于投放信息的流量发送的投放请求，基于所述投放请求在所述指定页面返回所展示的投放信息实现广告投放之前，即进行一次实时竞价，竞价的时间通常在100毫秒之内。
步骤203，基于投放信息的历史投放数据确定历史投放中所使用流量的期望转化成本，根据所述流量的所述期望转化成本选取目标流量形成流量集合。
历史投放数据是指根据历史的投放信息投放记录形成的相关数据，以投放信息为广告为例，每一条广告的历史投放对应包含的投放记录可以包括流量信息、用户信息以及广告信息三个方面的信息。其中，广告信息包括但不限于与投放广告所涉及的产品主题相关的图像数据、文本数据或图像及文本相结合的数据；用户信息是指通过广告展示平台接收到广告后进行点击、浏览、下载、将商品加入购物车等行为的用户的相关数据；流量信息是指通过每一次广告竞价排序进行广告投放后的实际转化量、成本与花费等相关数据。
步骤205，当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，基于所述目标流量对应的所述期望转化成本确定的所述当前投放中流量的消耗成本，根据所述消耗成本与预估转率和预估点击率参与当前投放待投放信息的竞价排序；
这里，目标成本是指广告主进行广告投放时的预算投放成本。根据所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本的关系，基于所述流量集合中所述目标流量的所述期望转化成本中的最大值确定流量的消耗成本，也即流量出价，是指根据加入到流量集合中的目标流量计算平均转化成本，当平均转化成本与目标成本相等时，则得到最终的流量集合，并根据最终的流量集合的流量中最大的期望转化成本确定流量出价。
需要说明的是，所述根据所述流量对应的期望转化成本，选取目标流量形成流量集合，并根据所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本的关系，基于所述流量集合中所述目标流量的所述期望转化成本的最大值确定流量出价，可以是采用本发明任一实施例所提供的信息投放的处理方法获取的流量的消耗成本。
通过选中的目标流量的期望转化成本来确定流量出价，以该流量出价作为流量价值的参考，使得广告主可以按照流量的实际转化成本出价。
步骤207，根据所述竞价排序选定目标的待投放信息，将所述目标的待投放信息在相应流量的对应展示位进行投放。
根据流量的消耗成本进一步确定待投放信息参与当前投放的流量的竞价排序，便于确保广告主能够以最接近其预算投放成本的出价来进行广告投放的同时获得最大的转化量。
本发明上述实施例中，在广告投放的实时竞价中，通过将投放信息的历史投放数据中所使用流量的期望转化成本作为参考，根据历史投放中的流量的期望转化成本进行目标流量选取，当依次选取目标流量形成的所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据选中的目标流量形成的流量集合内所述目标流量的期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本，如此，根据所述投放信息的历史投放数据确定的流量的消耗成本能够准确反映流量的实际价值，从而便于根据所述流量的消耗成本所反映的流量的实际价值来实现对投放信息的投放控制，在满足目标成本的前提下提升待投放信息参与当前投放的成功率的同时，能够获得最大的转化量。
在一些实施例中，所述信息投放方法还包括：根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据。
这里，流量的单次点击的交易数据，可以是指流量的单次点击出价。通过根据流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率的乘积，确定投放信息的当前投放中流量的单次点击出价，后续可以根据所述单次点击出价与转化量的乘积确定广告的付费。
本发明上述实施例中，通过将广告主进行广告投放的预算投放成本作为目标成本，根据广告的历史投放数据中流量的期望转化成本作为参考来确定SmartCPA，线上可以根据所述SmartCPA与预估转化率和预估点击率的乘积确定参与当前投放的出价来参与竞价排序，如前述公式3所示，根据所述竞价排序的竞价结果选取目标的待投放信息并将其在对应的展示位进行展示；并可以根据所述SmartCPA智能调整实时竞价时的每次流量的点击出价Bid，如前述公式4所示，可以根据点击出价bid与实际转化量的乘积来确定计费，如此，相当于把出价和计费解耦，广告主可以按照转化出价，按点击扣费，能够达到实际成本接近广告主预算投放成本的同时获取最大的转化量，同时也保障了流量方的收益。
本发明实施例还提供实施该信息投放方法的信息投放装置，所述信息投放方法的实施侧与前述所述信息投放的处理方法的实施侧可以相同，如同为图1中所示的服务器。请参阅图11，为本发明实施例所提供的信息投放装置的一个可选的硬件结构示意图，包括：至少一个第二处理器801、第二存储器802、至少一个网络接口804和用户接口806。信息投放装置中的各个组件通过总线系统805耦合在一起。可以理解的，总线系统805用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统805除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图11中将各种总线都标为总线系统。
其中，用户接口806可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解，第二存储器802可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous StaticRandom Access Memory)。本发明实施例描述的第二存储器802旨在包括但不限于这些和任意其它适合类别的存储器。
本发明实施例中的第二存储器802用于存储各种类别的数据以支持信息投放装置的操作。这些数据的示例包括：用于在信息投放装置上操作的任何可执行程序，如操作系统和应用程序；历史投放数据、流量出价等；其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。其中应用程序可以包含各种应用程序，例如，目标应用、媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例提供的信息投放方法的信息投放装置可以包含在应用程序中。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于第二处理器801中，或者由第二处理器801实现。第二处理器801可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过第二处理器801中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的第二处理器801可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital SignalProcessor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。第二处理器801可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用的第二处理器801可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所提供的信息投放方法的实现步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中，信息投放装置可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)，用于执行前述方法。
在示例性实施例中，请继续参阅图11，本发明一实施例提供的信息投放装置，信息投放装置包括请求模块21、集合形成模块22、竞价排序模块23及投放模块24。所述请求模块21，用于获取用于投放信息的流量发送的投放请求；所述集合形成模块22，用于基于投放信息的历史投放数据确定历史投放中所使用流量的期望转化成本，根据所述流量的所述期望转化成本选取目标流量形成流量集合；所述竞价排序模块23，用于当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，基于所述目标流量对应的所述期望转化成本确定的所述当前投放中流量的消耗成本，根据所述消耗成本与预估转率和预估点击率参与当前投放待投放信息的竞价排序；所述投放模块24，用于根据所述竞价排序选定目标的待投放信息，将所述目标的待投放信息在相应流量的对应展示位进行投放。
还包括数据确定模块，用于根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据。
需要说明的是：上述实施例提供的信息投放装置在实现信息投放方法时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的信息投放装置与信息投放方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本发明实施例还提供了一种存储介质，如图9所示的包括可执行计算机程序的第一存储器902、或如图11所示的包括可执行计算机程序的第二存储器802，上述计算机程序可由处理器执行，以完成本发明实施例所提供的信息投放的处理方法、或信息投放方法的步骤。可读存储介质可以是磁性随机存取存储器(FRAM)、只读内存(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、非易失性只读存储器(EPROM)、带电可插可编程只读存储器(EEPROM)、闪存(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或光盘只读存储器(CD-ROM)等存储器；也可以是包括由上述存储器之一或任意组合的各种设备，如计算机设备。
综上所述，通过根据信息投放的历史投放数据中流量的期望转化成本作为参考，根据各流量的期望转化成本进行流量选取，确定所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本相等或者接近相等时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，将流量集合中最大期望转化成本确定为SmartCPA，使得选中的流量形成的流量集合内，包含转化成本符合广告主的目标成本且能够获得最多的转化的目标流量，以便于根据该目标流量确定的当前投放中流量的消耗成本能够较为准确地反映该流量的实际成本，线上根据流量的消耗成本、所述投放信息的预估点击率与预估转化率确定待投放信息参与当前投放的竞价排序，根据所述竞价排序的竞价结果选取目标的待投放信息并将其在对应的展示位进行展示，在确保广告投放接近广告主目标成本的同时能够获得最大的转化量。
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。

Claims (15)

1.一种信息投放的处理方法，其特征在于，包括：
获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本；
根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合；
当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，
根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量形成流量集合，包括：
根据所述流量的期望转化成本对所述候选的流量进行排序；
根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合，直至所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系，包括：
将期望转化成本最小的目标流量加入所述流量集合；
当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值不符合设置关系时，按期望转化成本的升序，在候选的所述流量中选取目标流量以加入所述流量集合，直至
所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合所述设置关系。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据排序结果依次选取目标流量加入流量集合之后，还包括：
根据所述流量集合中包含的所述目标流量的总实际消耗成本与总转化数的比值，确定所述流量集合中所述目标流量的转化成本。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取投放信息的历史投放数据，包括：
获取设置时间段内的投放信息的历史投放数据；
当确定所述历史投放数据的数据量大于阈值时，根据所述设置时间段内包含的多个时间周期内数据的置信度，分别确定与所述时间周期对应的权重；
基于所述权重将每个所述时间周期内的历史投放数据进行加权。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
当确定所述历史投放数据的数据量小于所述数据量阈值时，增加所述设置时间段的时长；
获取增加的所述时长内的历史投放数据，直至所述投放信息的数据量大于所述数据量阈值。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述设置时间段内包含的多个时间周期内数据的置信度，分别确定与所述时间周期对应的权重，包括：
根据所述设置时间段内每个时间周期对应的权重与所述时间周期内数据的置信度之间的正比关系，且与在先的时间周期内数据的置信度之间的反比关系，分别确定与所述时间周期对应的权重。
8.如权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本，包括：
根据所述历史投放数据，确定所述投放信息的历史投放中所使用的每个流量对应的点击数、转化数和期望收益，确定所述点击率和所述转化率的乘积，根据所述流量对应的所述期望收益与所述乘积的比值确定各所述流量的期望转化成本。
9.如权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据；和/或
根据所述流量的消耗成本、所述投放信息的预估点击率与预估转化率，确定待投放信息参与当前投放的竞价结果，根据所述竞价结果将所述待投放信息发送到相应流量对应的展示位进行展示。
10.一种信息投放方法，其特征在于，包括：
获取用于投放信息的流量发送的投放请求；
基于投放信息的历史投放数据确定历史投放中所使用流量的期望转化成本，根据所述流量的所述期望转化成本选取目标流量形成流量集合；
当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，基于所述目标流量对应的所述期望转化成本确定的所述当前投放中流量的消耗成本，根据所述消耗成本与预估转率和预估点击率参与当前投放待投放信息的竞价排序；
根据所述竞价排序选定目标的待投放信息，将所述目标的待投放信息在相应流量的对应展示位进行投放。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述流量的消耗成本以及所述投放信息的预估转化率，确定所述投放信息的当前投放中流量的单次点击的交易数据。
12.一种信息投放的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取投放信息的历史投放数据，根据所述历史投放数据确定所述投放信息的历史投放中所使用流量的期望转化成本；
选取模块，用于根据所述流量的期望转化成本，在候选的所述流量中选取目标流量以形成流量集合；
确定模块，用于当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，根据所述流量集合中所述目标流量对应的所述期望转化成本，确定所述投放信息的当前投放中流量的消耗成本。
13.一种信息投放装置，其特征在于，包括：
请求模块，用于获取用于投放信息的流量发送的投放请求；
集合形成模块，用于基于投放信息的历史投放数据确定历史投放中所使用流量的期望转化成本，根据所述流量的所述期望转化成本选取目标流量形成流量集合；
竞价排序模块，用于当所述流量集合中所述目标流量的转化成本与目标成本之间的差值符合设置关系时，基于所述目标流量对应的所述期望转化成本确定的所述当前投放中流量的消耗成本，根据所述消耗成本与预估转率和预估点击率参与当前投放待投放信息的竞价排序；
投放模块，用于根据所述竞价排序选定目标的待投放信息，将所述目标的待投放信息在相应流量的对应展示位进行投放。
14.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；
其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，实现权利要求1至9任一项所述的信息投放的处理方法、或实现权利要求10至11任一项所述的信息投放方法。
15.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的信息投放的处理方法、或实现权利要求10至11任一项所述的信息投放方法。
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