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CN113139826A - 广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备 - Google Patents

广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备 Download PDF

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CN113139826A
CN113139826A CN202010064197.0A CN202010064197A CN113139826A CN 113139826 A CN113139826 A CN 113139826A CN 202010064197 A CN202010064197 A CN 202010064197A CN 113139826 A CN113139826 A CN 113139826A
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CN
China
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advertisement
conversion
advertiser
dynamic adjustment
log
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CN202010064197.0A
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柯其延
陈洁远
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Shanghai Bilibili Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Bilibili Technology Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质，属于互联网广告技术领域。本发明的方法包括：当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据；对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率；获取预估转化率；根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数；将所述动态调整参数上传至服务器。本发明可以提高广告位的分配灵活性。

Description

广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备
技术领域
本发明涉及互联网广告技术领域，尤其涉及一种广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备。
背景技术
随着社会多媒体传播的发展，广告的重要性得到了大大的提升，越来越多的企业和公司通过互联网发布其公司旗下的产品广告，以达到让大众百姓熟知的目的。为了实现在广告位上发布广告，出现了多种多样的广告位分配方式。比如，根据时间段分配广告位，即在第一时间段将广告位分配给第一广告主，在第二时间段将该广告位分配给其他广告主。又比如，固定分配方式，即将广告位固定分配给某一个广告主。然而，发明人发现现有广告位分配方式比较固定，灵活性较差。
发明内容
有鉴于此，现提供一种广告位的分配权限确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中的广告位分配方式比较固定，灵活性较差的问题。
本发明提供了一种广告位的分配权限确定方法，包括：
当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据；
对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；
根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率；
获取预估转化率；
根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数；
将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值，其中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限。
可选地，广告位分配规则为广告位的属性值计算公式；所述广告位的属性值计算公式具体为：bid＝cpaset*a*pcvrt+β，其中，bid为属性值、a为动态调整参数，β为出价参数常量，cpaset为广告主设定的转化成本，pcvr为预估转化率，t为非线性程度。
可选地，所述根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数的步骤之后，还包括：
判断所述转化次数是否大于或者等于预设值；
若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数；
所述将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值的步骤包括：
将优化后的动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述优化后的动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值。
可选地，所述若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数包括：
若所述转化次数大于或者等于所述预设值，获取所述广告主设定的广告投放模式；
根据所述广告投放模式确定所述效果优化模型的优化参数；
将所述优化参数与所述动态调整参数的乘积作为优化后的动态调整参数。
可选地，所述获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据包括：
获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的点击日志以及转化日志；
对于获取到的每条点击日志，查找获取到的各条转化日志中是否存在与该点击日志相匹配的转化日志；
若存在匹配的转化日志，则将该匹配的转化日志与该点击日志进行拼接，以得到一条转化数据；
若不存在匹配的转化日志，则将该转化日志作为一条转化数据。
可选地，所述广告位的分配权限确定方法还包括：
每隔预设时间检测所述广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常；
若检测到异常情况，则发出提醒消息。
可选地，所述广告位的分配权限确定方法还包括：
获取模型评估平台基于所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试后得到的效果参数；
根据所述效果参数判定是否需要将所述转化率预估模型替换为所述对照模型。
本发明还提供了一种广告位的分配权限确定装置，包括：
第一获取模块，用于当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据；
处理模块，用于对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；
第一计算模块，用于根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率；
第二获取模块，用于获取预估转化率；
第二计算模块，用于根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数；
上传模块，用于将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值，其中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限。
本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述技术方案的有益效果：
本发明实施例通过当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据；对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率；获取预估转化率；根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数；将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值，其中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限。本发明实施例中的广告位的分配权限确定方法，在进行分配权限确定时，根据广告位分配规则计算所述广告位的属性值，以便可以根据该计算得到的属性值来确定广告主是否具有广告位的分配权限，实现广告位的灵活分配。
附图说明
图1为本发明所述广告位的分配权限确定方法的系统框架图的一种实施例的框架图；
图2为本发明所述的广告位的分配权限确定方法的一种实施例的流程图；
图3为本发明获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据的步骤细化流程图；
图4为本发明另一实施例的广告位的分配权限确定方法的流程示意图；
图5为本发明若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数的步骤细化流程图；
图6为本发明所述的广告位的分配权限确定方法的另一种实施例的流程图；
图7为本发明所述的广告位的分配权限确定方法的另一种实施例的流程图；
图8为本发明所述的广告位的分配权限确定装置的一种实施例的模块图；
图9为本发明实施例提供的执行广告位的分配权限确定方法的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中，需要理解的是，步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序，仅用于方便描述本发明及区别每一步骤，因此不能理解为对本发明的限制。
图1示意性示出了根据本申请实施例的广告位的分配权限确定方法的应用环境示意图。在示例性的实施例中，该应用环境的系统可包括互联网媒体平台11、广告交易平台12以及实时竞价平台13以及用户终端14。
需要说明的是，图1仅仅是一个示例，因此在图1中示出了的互联网媒体平台、广告交易平台12、实时竞价平台13以及用户终端14均为一个，但是在实际应用中，一个广告交易平台12可以连接有多个实时竞价平台13。
当然，广告交易平台12可以与多个互联网媒体平台11相连，且同一时刻，该广告交易平台12可以接收一个或多个互联网媒体平台11发送的多个广告投放请求。
其中，互联网媒体平台11可以理解为提供媒体服务的网站，用于提供播放广告的广告位。
广告交易平台12可以由至少一台用于实现广告交易服务的服务器构成。
相应的，该实时竞价平台12可以由至少一台用于对广告的相关数据进行处理的服务器以及一台用于确定所需投放的广告(如，将广告竞价最高的广告主的广告确定为需要投放的广告)的服务器构成。相应的，一个实时竞价平台12也可以与多个广告交易平台12建立连接，以便实现在不同广告交易平台12上完成广告交易。可选的，该实时竞价平台12还可以包括数据库，该数据库中可以存储用户的用户数据，该用户数据可以包括用户的属性，如，用户的性别、年龄、学历、婚姻状况等等属性数据；该用户数据还可以包括用户在一个或多个互联网媒体上的行为数据，如，用户在互联网媒体上访问的内容类型、点击的广告以及广告类型等等。
本发明为解决现有技术中的分配权限确定方法耗时耗力，且不准确的问题，提出了一种广告位的分配权限确定方法。参阅图2，其为本发明一实施例的广告位的分配权限确定方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以广告位的分配权限确定装置为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的广告位的分配权限确定方法包括：
步骤S20、当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据。
具体地，所述广告位为互联网媒体平台提供的能够向用户展示广告内容的网页位置。当用户终端向互联网媒体平台发起访问请求时，若该访问请求对应的网页资源中包含有广告位，互联网媒体平台在接收到访问请求，会触发一个广告投放请求给广告交易平台，广告交易平台在接收到该广告投放请求之后，会触发一个广告位的分配请求给广告竞价平台，以使得广告竞价平台中的各个广告主可以根据该广告位的分配请求进行实时竞价，其中，该分配请求用于确定哪个广告主具有该广告位的分配权限。
需要说明的是，在本实施例中，各个广告主在根据广告位的分配请求进行实时竞价时，并不需要广告主自己手动进行竞价，而是只需要广告主预先在平台中设置广告的目标受众、投放地域、广告的预期转化成本等等就行。在接收到广告位的分配请求时，平台将根据广告主的设定的设置进行自动竞价。
所述目标广告为广告主在所述广告位中的待投放广告。
所述预设时间段为当前时刻之前的一预设时间段，比如，所述预设时间段可以为历史七天、历史一个月、历史三天等，需要说明的是，本发明实施例中的历史天数包含当前日期，即当前日期也算一天。比如，若所述预设时间段为历史三天，则实际指的是前天，昨天以及今天。相应的，所述预设时间段内的转化数据包括前天产生的转化数据、昨天产生的转化数据，以及今天从00:00时刻至当前时刻之前所产生的转化数据。
在本实施例中，所述转化数据可以包括用户的点击数据、广告的展现数据、广告主的属性值数据、转化数据(用户是否发生转化)、预估转化率数据、广告主设定的转化成本数据等。
在一实施方式中，参照图3，所述获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据包括：
步骤S30，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的点击日志以及转化日志。
具体地，该点击日志以及转化日志可以从存储该点击日志以及转化日志的数据库中获取。用户在基于展现的广告进行点击时会生成一条点击日志，用于记录用户的点击行为，该点击日志中包含有标识信息，用于区别不同的点击日志。在本实施例中，该点击日志中可以记录用户点击该目标广告的时间、广告主在竞价得到该广告位时所设定的转化成本、通过预先训练好的转化率预估模型预测得到的该用户基于该目标广告发生转化行为的概率等。
当用户基于展现的广告发生转化行为时，会生成一条转化日志，该转化日志中也包含有标识信息，用于区别不同的转化日志。若用户基于展现的广告进行了点击，且也基于该展现的广告发生了转化行为，则在生成转化日志时，该转化日志会具有与该点击日志相同的标识信息。其中，该转化行为可以为用户点击广告主投放的广告并浏览超过指定时长，执行与广告内容相关联的网站的注册，执行与该广告内容相关联的内容的下载，或者基于广告发起的购物等等。在本实施例中，该转化日志中可以记录用户发生转化行为的时间、该目标广告的属性信息等。
步骤S31，对于获取到的每条点击日志，查找获取到的各条转化日志中是否存在与该点击日志相匹配的转化日志。
具体地，在获取到预设时间段的所有点击日志以及转化日志之后，针对每条点击日志，从获取到的各条转化日志中查询是否存在与该点击日志相匹配的转化日志，若查询到与当前点击日志相匹配的转化日志时，则继续查询各条转化日志中是否存在与下一条点击日志相匹配的转化日志。
在本实施例中，在查找每条点击日志相匹配的转化日志时，具体可以通过比较获取到的点击日志的标识信息以及转化日志的标识信息是否相同的方式来判定转化日志与点击日志是否匹配，若转化日志的标识信息与点击日志的标识信息相同，则表明具有相同的标识信息的点击日志以及转化日志是匹配的。若各条转化日志的标识信息不存在与点击日志的标识信息相同的标识，则表明转化日志中不存在与该点击日志相匹配的转化日志。其中，所述标识信息为转化日志或者点击日志的ID。
步骤S32，若存在匹配的转化日志，则将该匹配的转化日志与该点击日志进行拼接，以得到一条转化数据。
步骤S33，若不存在匹配的转化日志，则将该转化日志作为一条转化数据。
具体地，当查找到与当前点击日志相匹配的转化日志时，将该查找到的转化日志与点击日志进行拼接，以得到一条转化数据；当未查找到与该当前点击日志相匹配的转化日志时，也将该当前点击日志作为一条转化数据。
在得到第一条转化数据之后，继续以其他点击日志为匹配对象，然后重复执行上述操作，直到得到所有转化数据为止。
在本发明另一实施方式中，对转化日志以及点击日志的拼接操作，也可以在生成转化日志后，就立即将该生成的转化日志拼接到对应的转化日志上，而不用等到获取到广告主投放的目标广告在预设时间段内的所有点击日志以及所有转化日志之后，才进行拼接操作。
本实施例中，通过将转化日志拼接在其对应的点击日志上，可以方便后续对转化数据进行处理。
步骤S21、对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
具体地，在获取到转化数据之后，通过统计获取到的所有的转化数据中包含有点击日志的转化数据有多少条，并将统计出的数量作为用户点击所述目标广告的点击次数；同时，通过统计获取到的所有的转化数据中包含有转化日志的转化数据有多少条，并将统计出的数量作为用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
步骤S22、根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率。
具体地，将所述转化次数x与点击次数y的比值作为所述目标广告的转化率cvr，即cvr＝x/y。
步骤S22，获取预估转化率。
具体地，该预估转化率是通过预设的转化率预估模型预测得到的目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率，该转化率预估模型是通过将样本数据输入至预设的机器学习模型中进行训练，直至所述机器学习模型的损失函数收敛，结束训练，此时得到的模型即为所述转化率预估模型，其中，所述机器学习模型可以为神经网络模型，比如为DNN(DeepNeural Networks，深度神经网络)模型、RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)模型等；所述样本数据包括用户的属性数据、用户的行为数据，广告的属性信息，以及广告的历史转化数据等。
其中，所述广告属性信息可以包括该广告的类别、如，游戏广告、运动鞋广告、手机广告等，该广告属性信息还可以包括广告的内容信息，比如广告产品的品牌信息、以及产品的其他信息。
用户的属性信息可以包括用户的性别、年龄、学历、婚姻状况等等属性数据；用户的行为数据可以包括用户在一个或多个互联网媒体上的行为数据，比如，用户在互联网媒体上访问的内容类型、点击的广告以及广告类型等等。
在训练好转化率预估模型之后，将目标用户的属性数据、目标用户的行为数据，广告的属性信息输入至该转化率预估模型中，该转化率预估模型即可以预测出目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率。其中，该目标用户为当前通过用户终端向互联网媒体平台发起访问请求的用户。
步骤S23，根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数。
具体地，所述广告位分配规则是用于计算广告主对于广告位的属性值的规则，通过该规则可以计算得到广告主针对广告位的属性值，而不用通过广告主自己手动输入属性值。该广告位分配规则可以为一种广告竞价模型，也可以为一种广告位的属性值计算公式、算法、容器等。在本实施例中，该广告位分配规则优选为广告位的属性值计算公式。在本实施例中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限，该属性值可以为广告主对该广告位的竞价价格。
在一实施方式中，所述广告位分配规则为广告位的属性值计算公式，该公式具体为：
bid＝cpaset*a*pcvrt+β，其中，bid为属性值、a为动态调整参数，β为出价参数常量，cpaset为广告主设定的转化成本，pcvr为预估转化率，t为非线性程度。
在本实施例中，该出价参数常量β可以根据实际情况进行取值，比如，β＝0，或者β＝1。
所述广告主设定的转化成本cpaset是广告主主观认定的完成一次转化行为所花费的广告费用，广告主在设定该转化成本时，可以参考最近一周的平均转化成本，当然，也可以参考更长时间或者更短时间的平均转化成本来设定该转化成本。非线性程度t越大，则高pcvr与低pcvrr之间的属性值差距越大，其是通过样本分布实验得到的，在本实施例中，t的取值为1.2，在本发明其他实施例中，该t的取值也可以为其它值，比如t＝1.15。
在本实施例中，将所述转化率cvr与所述预估转化率pcvr的比值作为广告位分配规则中的动态调整参数a，即a＝cvr/pcvr。
步骤S24，将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值。
在得到动态调整参数a之后，将得到的参数上传至服务器，服务器即可以根据得到的参数计算得到广告位的属性值。服务器在计算得到广告位的属性值之后，可以将该属性值与其他广告主的属性值进行比较，以判断广告主是否具有该广告位的分配权限，当该广告主具有该广告位的分配权限，则该广告主可以在该广告位上投放该广告主的广告。具体地，若服务器判定出该广告主的属性值最高，则服务器可以判定投放该广告主的目标广告。在判定出投放该广告主的目标广告之后，服务器可以将该广告主的目标广告的广告地址发给互联网媒体平台，以便互联网媒体平台可以根据该广告地址获取到该目标广告。
本发明实施例中的广告位的分配权限确定方法，在进行分配权限确定时，根据广告位分配规则计算所述广告位的属性值，以便可以根据该计算得到的属性值来确定广告主是否具有广告位的分配权限，实现广告位的灵活分配。
进一步地，参照图4，其为本发明另一实施例的广告位的分配权限确定方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以广告位的分配权限确定装置为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的广告位的分配权限确定方法包括：
步骤S40，当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据。
步骤S41，对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
步骤S42，根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率。
步骤S43，获取预估转化率。
步骤S44，根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位的属性值计算公式中的动态调整参数。
具体地，本实施例中的步骤S40-S44与上述实施例中的步骤S20-S24相同，在本实施例中不再赘述。
步骤S45，判断所述转化次数是否大于或者等于预设值。
具体地，所述预设值是根据事情情况预先设定的一个数值，比如，该预设值为100。
步骤S46，若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数。
具体地，当转化次数大于或者等于所述预设值时，为了实现广告主的个性化需求以及优化整体收入，可以通过效果优化模型对计算得到的动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数。
在一实施方式中，参照图5，所述若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数包括：
步骤S50，若所述转化次数大于或者等于所述预设值，获取所述广告主设定的广告投放模式。
具体地，所述广告投放模式包括正常模式、提消耗模式以及保成本模式。
其中，提消耗模式主要为广告主提升转化数和曝光量的模式，在处于提消耗模式时，广告主的平均转化成本可适当超过广告主设定的转化成本，但平均转化成本也不宜超过不超过广告主设定的转化成本的20％。
保成本模式主要为广告主控制广告的投放成本的模式，在处于保成本模式时，广告主的平均转化成本小于广告主设定的转化成本，但平均转化成本也不宜低于广告主设定的转化成本的80％。
正常模式为对广告主的广告进行正常投放的模式，处于该模式时，平均转化成本与广告主设定的转化成本基本相同。
步骤S51，根据所述广告投放模式确定所述效果优化模型的优化参数。
具体地，处于不同的投放模式时，效果优化模型具有对应的优化参数W。比如，当处于提消耗模式时，优化参数W＝1.2；当处于保成本模式时，优化参数W＝0.8；处于正常模式时，优化参数W＝1。
需要说明的是，上述的优化参数W的具体值仅为示例性的，其可以根据实际情况进行调整。
步骤S52，将所述优化参数与所述动态调整参数的乘积作为优化后的动态调整参数。
具体地，在得到优化参数W与动态调整参数a后，将优化参数W与动态调整参数a的乘积作为优化后的动态调整参数a1，即a1＝W*a。
步骤S47，将优化后的动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述优化后的动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值。
在得到动态调整参数a1之后，将得到的参数上传至服务器，服务器即可以根据得到的参数计算得到广告位的属性值。服务器在计算得到广告位的属性值之后，可以将该属性值与其他广告主的属性值进行比较，以判断是否投放该广告主的广告。若服务器判定出该广告主的属性值最高，则服务器可以判定投放该广告主的目标广告。在判定出投放该广告主的目标广告之后，服务器可以将该广告主的目标广告的广告地址发给互联网媒体平台，以便互联网媒体平台可以根据该广告地址获取到该目标广告。
本发明实施例中的广告位的分配权限确定方法，在进行分配权限确定时，根据广告主设定的投放模式进一步对动态调整参数进行优化，从而可以使得得到的属性值更加准确。
进一步地，参照图6，其为本发明另一实施例的广告位的分配权限确定方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以广告位的分配权限确定装置为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的广告位的分配权限确定方法包括：
步骤S60，当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据。
步骤S61，对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
步骤S62，根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率。
步骤S63，获取预估转化率。
步骤S64，根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位的属性值计算公式中的动态调整参数。
步骤S65，将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值，并根据所述属性值与其他广告主的属性值判定是否投放所述广告主的目标广告。
具体地，本实施例中的步骤S60-S65与上述实施例中的步骤S20-S25相同，在本实施例中不再赘述。
步骤S66，每隔预设时间检测所述广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常。
具体地，每隔预设时间(比如每小时)对当前时刻的前一小时所产生的转化数据进行分析，以检测广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常。其中，转化率cvr为当前时刻的前一小时所有用户基于目标广告发生转化的次数a与用户点击目标广告的次数b的比值，即cvr＝a/b；平均转化成本cpa为当前时刻的前一小时广告主发费的金额z与用户基于目标广告发生转化的次数a的比值，即cpa＝z/a。
在一实施方式中，可以在检测出转化率cvr大于0.1视为出现异常，当然，在其他实施例中，也可以在检测出转化率cvr大于0.2视为出现异常，具体的异常标准可以根据实际情况进行设定，在本实施例中不作限定。
在另一实施方式中，可以在检测到平均转化成本cpa超过广告主的设定成本的20％视为异常情况，或者在检测到平均转化成本cpa低于广告主的设定成本的80％视为异常情况。可以理解的是，上述异常标准仅为示例性的，具体的异常标准可以根据实际情况进行设定，在本实施例中不作限定。
步骤S67，若检测到异常情况，则发出提醒消息。
具体地，在检测到异常情况时，发出提醒消息通知用户，从而使得用户可以及时发现异常情况，然后根据异常情况进行相应的调整。
进一步地，参照图7，其为本发明另一实施例的广告位的分配权限确定方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以广告位的分配权限确定装置为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的广告位的分配权限确定方法包括：
步骤S70，当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据。
步骤S71，对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
步骤S72，根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率。
步骤S73，获取预估转化率。
步骤S74，根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位的属性值计算公式中的动态调整参数。
步骤S75，将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值。
具体地，本实施例中的步骤S70-S75与上述实施例中的步骤S20-S25相同，在本实施例中不再赘述。
步骤S76，获取模型评估平台基于所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试后得到的效果参数。
具体地，模型评估平台为用于对所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试的平台，通过该模型评估平台可以测试出所述转化率预估模型以及其对照模型哪一个具有更好的效果，即哪一个模型可以得出更准确的预估转化率。
其中，AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。
所述效果参数可以为收集到的两个模型的点击率，转化率等参数。
步骤S77，根据所述效果参数判定是否需要将所述转化率预估模型替换为所述对照模型。
在获取到两个模型的效果参数之后，可以对两个模型的效果参数进行对比，若该对照模型的效果参数比该转化率预估模型的效果参数更优，则可以将该转化率预估模型替换为所述对照模型，从而使得在进行广告竞价时，可以得到一个更加准确的属性值。
参阅图8所示，是本发明广告位的分配权限确定装置800一实施例的程序模块图。
本实施例中，所述广告位的分配权限确定装置800包括一系列的存储于存储器上的计算机程序指令，当该计算机程序指令被处理器执行时，可以实现本发明各实施例的广告位的分配权限确定方法功能。在一些实施例中，基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作，广告位的分配权限确定装置800可以被划分为一个或多个模块。例如，在图8中，所述广告位的分配权限确定装置800可以被分割成第一获取模块801、处理模块802、第一计算模块803、第二获取模块804、第二计算模块805及上传模块806。其中：
第一获取模块801，用于当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据。
具体地，所述广告位为互联网媒体平台提供的能够向用户展示广告内容的网页位置。当用户终端向互联网媒体平台发起访问请求时，若该访问请求对应的网页资源中包含有广告位，互联网媒体平台在接收到访问请求，会触发一个广告投放请求给广告交易平台，广告交易平台在接收到该广告投放请求之后，会触发一个广告位的分配请求给广告竞价平台，以使得广告竞价平台中的各个广告主可以根据该广告位的分配请求进行实时竞价，其中，该分配请求用于确定哪个广告主具有该广告位的分配权限。
需要说明的是，在本实施例中，各个广告主在根据广告位的分配请求进行实时竞价时，并不需要广告主自己手动进行竞价，而是只需要广告主预先在平台中设置广告的目标受众、投放地域、广告的预期转化成本等等就行。在接收到广告位的分配请求时，平台将根据广告主的设定的设置进行自动竞价。
所述目标广告为广告主在所述广告位中的待投放广告。
所述预设时间段为当前时刻之前的一预设时间段，比如，所述预设时间段可以为历史七天、历史一个月、历史三天等，需要说明的是，本发明实施例中的历史天数包含当前日期，即当前日期也算一天。比如，若所述预设时间段为历史三天，则实际指的是前天，昨天以及今天。相应的，所述预设时间段内的转化数据包括前天产生的转化数据、昨天产生的转化数据，以及今天从00:00时刻至当前时刻之前所产生的转化数据。
在本实施例中，所述转化数据可以包括用户的点击数据、广告的展现数据、广告主的属性值数据、转化数据(用户是否发生转化)、预估转化率数据、广告主设定的转化成本数据等。
在一实施方式中，第一获取模块801，还用于获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的点击日志以及转化日志。
具体地，该点击日志以及转化日志可以从存储该点击日志以及转化日志的数据库中获取。用户在基于展现的广告进行点击时会生成一条点击日志，用于记录用户的点击行为，该点击日志中包含有标识信息，用于区别不同的点击日志。在本实施例中，该点击日志中可以记录用户点击该目标广告的时间、广告主在竞价得到该广告位时所设定的转化成本、通过预先训练好的转化率预估模型预测得到的该用户基于该目标广告发生转化行为的概率等。
当用户基于展现的广告发生转化行为时，会生成一条转化日志，该转化日志中也包含有标识信息，用于区别不同的转化日志。若用户基于展现的广告进行了点击，且也基于该展现的广告发生了转化行为，则在生成转化日志时，该转化日志会具有与该点击日志相同的标识信息。其中，该转化行为可以为用户点击广告主投放的广告并浏览超过指定时长，执行与广告内容相关联的网站的注册，执行与该广告内容相关联的内容的下载，或者基于广告发起的购物等等。在本实施例中，该转化日志中可以记录用户发生转化行为的时间、该目标广告的属性信息等。
第一获取模块801，还用于对于获取到的每条点击日志，查找获取到的各条转化日志中是否存在与该点击日志相匹配的转化日志。
具体地，在获取到预设时间段的所有点击日志以及转化日志之后，针对每条点击日志，从获取到的各条转化日志中查询是否存在与该点击日志相匹配的转化日志，若查询到与当前点击日志相匹配的转化日志时，则继续查询各条转化日志中是否存在与下一条点击日志相匹配的转化日志。
在本实施例中，在查找每条点击日志相匹配的转化日志时，具体可以通过比较获取到的点击日志的标识信息以及转化日志的标识信息是否相同的方式来判定转化日志与点击日志是否匹配，若转化日志的标识信息与点击日志的标识信息相同，则表明具有相同的标识信息的点击日志以及转化日志是匹配的。若各条转化日志的标识信息不存在与点击日志的标识信息相同的标识，则表明转化日志中不存在与该点击日志相匹配的转化日志。其中，所述标识信息为转化日志或者点击日志的ID。
第一获取模块801，还用于若存在匹配的转化日志，则将该匹配的转化日志与该点击日志进行拼接，以得到一条转化数据；以及用于若不存在匹配的转化日志，则将该转化日志作为一条转化数据。
具体地，当查找到与当前点击日志相匹配的转化日志时，将该查找到的转化日志与点击日志进行拼接，以得到一条转化数据；当未查找到与该当前点击日志相匹配的转化日志时，也将该当前点击日志作为一条转化数据。
在得到第一条转化数据之后，继续以其他点击日志为匹配对象，然后重复执行上述操作，直到得到所有转化数据为止。
在本发明另一实施方式中，对转化日志以及点击日志的拼接操作，也可以在生成转化日志后，就立即将该生成的转化日志拼接到对应的转化日志上，而不用等到获取到广告主投放的目标广告在预设时间段内的所有点击日志以及所有转化日志之后，才进行拼接操作。
本实施例中，通过将转化日志拼接在其对应的点击日志上，可以方便后续对转化数据进行处理。
处理模块802，用于对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
具体地，在获取到转化数据之后，通过统计获取到的所有的转化数据中包含有点击日志的转化数据有多少条，并将统计出的数量作为用户点击所述目标广告的点击次数；同时，通过统计获取到的所有的转化数据中包含有转化日志的转化数据有多少条，并将统计出的数量作为用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数。
第一计算模块803，用于根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率。
具体地，将所述转化次数x与点击次数y的比值作为所述目标广告的转化率cvr，即cvr＝x/y。
第二获取模块804，用于获取预估转化率。
具体地，该预估转化率是通过预设的转化率预估模型预测得到的目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率，该转化率预估模型是通过将样本数据输入至预设的机器学习模型中进行训练，直至所述机器学习模型的损失函数收敛，结束训练，此时得到的模型即为所述转化率预估模型，其中，所述机器学习模型可以为神经网络模型，比如为DNN(DeepNeural Networks，深度神经网络)模型、RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)模型等；所述样本数据包括用户的属性数据、用户的行为数据，广告的属性信息，以及广告的历史转化数据等。
其中，所述广告属性信息可以包括该广告的类别、如，游戏广告、运动鞋广告、手机广告等，该广告属性信息还可以包括广告的内容信息，比如广告产品的品牌信息、以及产品的其他信息。
用户的属性信息可以包括用户的性别、年龄、学历、婚姻状况等等属性数据；用户的行为数据可以包括用户在一个或多个互联网媒体上的行为数据，比如，用户在互联网媒体上访问的内容类型、点击的广告以及广告类型等等。
在训练好转化率预估模型之后，将目标用户的属性数据、目标用户的行为数据，广告的属性信息输入至该转化率预估模型中，该转化率预估模型即可以预测出目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率。其中，该目标用户为当前通过用户终端向互联网媒体平台发起访问请求的用户。
第二计算模块805，用于根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数。
具体地，所述广告位分配规则是用于计算广告主对于广告位的属性值的规则，通过该规则可以计算得到广告主针对广告位的属性值，而不用通过广告主自己手动输入属性值。该广告位分配规则可以为一种广告竞价模型，也可以为一种广告位的属性值计算公式、算法、容器等。在本实施例中，该广告位分配规则优选为广告位的属性值计算公式。在本实施例中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限，该属性值可以为广告主对该广告位的竞价价格。
在一实施方式中，所述广告位分配规则为广告位的属性值计算公式，该公式具体为：
bid＝cpaset*a*pcvrt+β，其中，bid为属性值、a为动态调整参数，β为出价参数常量，cpaset为广告主设定的转化成本，pcvr为预估转化率，t为非线性程度。
在本实施例中，该出价参数常量β可以根据实际情况进行取值，比如，β＝0，或者β＝1。
所述广告主设定的转化成本cpaset是广告主主观认定的完成一次转化行为所花费的广告费用，广告主在设定该转化成本时，可以参考最近一周的平均转化成本，当然，也可以参考更长时间或者更短时间的平均转化成本来设定该转化成本。非线性程度t越大，则高pcvr与低pcvrr之间的属性值差距越大，其是通过样本分布实验得到的，在本实施例中，t的取值为1.2，在本发明其他实施例中，该t的取值也可以为其它值，比如t＝1.15。
在本实施例中，将所述转化率cvr与所述预估转化率pcvr的比值作为广告位分配规则中的动态调整参数a，即a＝cvr/pcvr。
上传模块806，用于将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值。
在得到动态调整参数a之后，将得到的参数上传至服务器，服务器即可以根据得到的参数计算得到广告位的属性值。服务器在计算得到广告位的属性值之后，可以将该属性值与其他广告主的属性值进行比较，以判断广告主是否具有该广告位的分配权限，当该广告主具有该广告位的分配权限，则该广告主可以在该广告位上投放该广告主的广告。具体地，若服务器判定出该广告主的属性值最高，则服务器可以判定投放该广告主的目标广告。在判定出投放该广告主的目标广告之后，服务器可以将该广告主的目标广告的广告地址发给互联网媒体平台，以便互联网媒体平台可以根据该广告地址获取到该目标广告。
本发明实施例中的广告位的分配权限确定方法，在进行分配权限确定时，根据广告位分配规则计算所述广告位的属性值，以便可以根据该计算得到的属性值来确定广告主是否具有广告位的分配权限，实现广告位的灵活分配。
进一步地，在一实施方式中，所述广告位的分配权限确定装置800还包括判断模块及调整模块。
所述判断模块，用于判断所述转化次数是否大于或者等于预设值。
具体地，所述预设值是根据事情情况预先设定的一个数值，比如，该预设值为100。
所述调整模块，用于若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数。
具体地，当转化次数大于或者等于所述预设值时，为了实现广告主的个性化需求以及优化整体收入，可以通过效果优化模型对计算得到的动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数。
在一实施方式中，所述调整模块，还用于若所述转化次数大于或者等于所述预设值，获取所述广告主设定的广告投放模式。
具体地，所述广告投放模式包括正常模式、提消耗模式以及保成本模式。
其中，提消耗模式主要为广告主提升转化数和曝光量的模式，在处于提消耗模式时，广告主的平均转化成本可适当超过广告主设定的转化成本，但平均转化成本也不宜超过不超过广告主设定的转化成本的20％。
保成本模式主要为广告主控制广告的投放成本的模式，在处于保成本模式时，广告主的平均转化成本小于广告主设定的转化成本，但平均转化成本也不宜低于广告主设定的转化成本的80％。
正常模式为对广告主的广告进行正常投放的模式，处于该模式时，平均转化成本与广告主设定的转化成本基本相同。
所述调整模块，还用于根据所述广告投放模式确定所述效果优化模型的优化参数。
具体地，处于不同的投放模式时，效果优化模型具有对应的优化参数W。比如，当处于提消耗模式时，优化参数W＝1.2；当处于保成本模式时，优化参数W＝0.8；处于正常模式时，优化参数W＝1。
需要说明的是，上述的优化参数W的具体值仅为示例性的，其可以根据实际情况进行调整。
所述调整模块，还用于将所述优化参数与所述动态调整参数的乘积作为优化后的动态调整参数。
具体地，在得到优化参数W与动态调整参数a后，将优化参数W与动态调整参数a的乘积作为优化后的动态调整参数a1，即a1＝W*a。
所述上传模块806，还用于将优化后的动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述优化后的动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值。
在得到动态调整参数a1之后，将得到的参数上传至服务器，服务器即可以根据得到的参数计算得到广告位的属性值。服务器在计算得到广告位的属性值之后，可以将该属性值与其他广告主的属性值进行比较，以判断是否投放该广告主的广告。若服务器判定出该广告主的属性值最高，则服务器可以判定投放该广告主的目标广告。在判定出投放该广告主的目标广告之后，服务器可以将该广告主的目标广告的广告地址发给互联网媒体平台，以便互联网媒体平台可以根据该广告地址获取到该目标广告。
进一步地，在一实施方式中，所述广告位的分配权限确定装置800还包括检测模块及提醒模块。
所述检测模块，用于每隔预设时间检测所述广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常。
具体地，每隔预设时间(比如每小时)对当前时刻的前一小时所产生的转化数据进行分析，以检测广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常。其中，转化率cvr为当前时刻的前一小时所有用户基于目标广告发生转化的次数a与用户点击目标广告的次数b的比值，即cvr＝a/b；平均转化成本cpa为当前时刻的前一小时广告主发费的金额z与用户基于目标广告发生转化的次数a的比值，即cpa＝z/a。
在一实施方式中，可以在检测出转化率cvr大于0.1视为出现异常，当然，在其他实施例中，也可以在检测出转化率cvr大于0.2视为出现异常，具体的异常标准可以根据实际情况进行设定，在本实施例中不作限定。
在另一实施方式中，可以在检测到平均转化成本cpa超过广告主的设定成本的20％视为异常情况，或者在检测到平均转化成本cpa低于广告主的设定成本的80％视为异常情况。可以理解的是，上述异常标准仅为示例性的，具体的异常标准可以根据实际情况进行设定，在本实施例中不作限定。
所述提醒模块，用于若检测到异常情况，则发出提醒消息。
具体地，在检测到异常情况时，发出提醒消息通知用户，从而使得用户可以及时发现异常情况，然后根据异常情况进行相应的调整。
进一步地，在一实施方式中，所述广告位的分配权限确定装置800还包括替换模块。
所述替换模块，用于获取模型评估平台基于所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试后得到的效果参数；以及用于根据所述效果参数判定是否需要将所述转化率预估模型替换为所述对照模型。
具体地，模型评估平台为用于对所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试的平台，通过该模型评估平台可以测试出所述转化率预估模型以及其对照模型哪一个具有更好的效果，即哪一个模型可以得出更准确的预估转化率。
其中，AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。
所述效果参数可以为收集到的两个模型的点击率，转化率等参数。
在获取到两个模型的效果参数之后，可以对两个模型的效果参数进行对比，若该对照模型的效果参数比该转化率预估模型的效果参数更优，则可以将该转化率预估模型替换为所述对照模型，从而使得在进行广告竞价时，可以得到一个更加准确的属性值。
图9示意性示出了根据本申请实施例的适于实现广告位的分配权限确定方法的计算机设备2的硬件架构示意图。本实施例中，计算机设备2是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图9所示，计算机设备2至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器901、处理器902、网络接口903。其中：
存储器901至少包括一种类型的计算机可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器901可以是计算机设备2的内部存储模块，例如该计算机设备2的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器901也可以是计算机设备2的外部存储设备，例如该计算机设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器901还可以既包括计算机设备2的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器901通常用于存储安装于计算机设备2的操作系统和各类应用软件，例如广告位的分配权限确定方法的程序代码等。此外，存储器901还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器902在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器902通常用于控制计算机设备2的总体操作，例如执行与计算机设备2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器902用于运行存储器901中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口903可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口903通常用于在计算机设备2与其他计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口903用于通过网络将计算机设备2与外部终端相连，在计算机设备2与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access，简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图8仅示出了具有部件901～903的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器901中的广告位的分配权限确定方法还可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器902)所执行，以完成本发明。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例中的广告位的分配权限确定方法的步骤。
本实施例中，计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例中的广告位的分配权限确定方法的程序代码等。此外，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种广告位的分配权限确定方法，其特征在于，包括：
当接收到广告位的分配请求时，获取目标广告在预设时间段内的转化数据；
对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；
根据所述点击次数以及所述转化次数计算所述目标广告的转化率；
获取预估转化率；
根据所述目标广告的转化率以及所述预估转化率计算得到广告位分配规则中的动态调整参数；
将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值，其中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限。
2.根据权利要求1所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述广告位分配规则为广告位的属性值计算公式，所述广告位的属性值计算公式具体为：
bid＝cpaset*a*pcvrt+β，其中，bid为属性值、a为动态调整参数，β为出价参数常量，cpaset为广告主设定的转化成本，pcvr为预估转化率，t为非线性程度。
3.根据权利要求2所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数的步骤之后，还包括：
判断所述转化次数是否大于或者等于预设值；
若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数；
所述将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值的步骤包括：
将优化后的动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述优化后的动态调整参数及所述广告位的属性值计算公式计算所述广告位的属性值。
4.根据权利要求3所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述若所述转化次数大于或者等于所述预设值，则通过预设的效果优化模型对所述动态调整参数进行优化，以得到优化后的动态调整参数包括：
若所述转化次数大于或者等于所述预设值，获取所述广告主设定的广告投放模式；
根据所述广告投放模式确定所述效果优化模型的优化参数；
将所述优化参数与所述动态调整参数的乘积作为优化后的动态调整参数。
5.根据权利要求1所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据包括：
获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的点击日志以及转化日志；
对于获取到的每条点击日志，查找获取到的各条转化日志中是否存在与该点击日志相匹配的转化日志；
若存在匹配的转化日志，则将该匹配的转化日志与该点击日志进行拼接，以得到一条转化数据；
若不存在匹配的转化日志，则将该转化日志作为一条转化数据。
6.根据权利要求1所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述广告位的分配权限确定方法还包括：
每隔预设时间检测所述广告主的目标广告的转化率是否出现异常；及/或检测所述广告主的目标广告的平均转化成本是否出现异常；
若检测到异常情况，则发出提醒消息。
7.根据权利要求1所述的广告位的分配权限确定方法，其特征在于，所述广告位的分配权限确定方法还包括：
获取模型评估平台基于所述转化率预估模型以及所述转化率预估模型对应的对照模型进行AB测试后得到的效果参数；
根据所述效果参数判定是否需要将所述转化率预估模型替换为所述对照模型。
8.一种广告位的分配权限确定装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于当接收到广告位的分配请求时，获取广告主投放的目标广告在预设时间段内的转化数据；
处理模块，用于对所述转化数据进行预处理，以得到在所述预设时间段内，用户点击所述目标广告的点击次数以及用户基于所述目标广告产生转化行为的转化次数；
第一计算模块，用于根据所述点击次数以及转化次数计算所述目标广告的转化率；
第二获取模块，用于获取预估转化率；
第二计算模块，用于根据所述转化率以及所述预估转化率计算得到预设的广告位分配规则中的动态调整参数；
上传模块，用于将所述动态调整参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述动态调整参数、所述预估转化率及所述广告位分配规则计算所述广告位的属性值，其中，所述属性值用于判定广告主是否具有所述广告位的分配权限。
9.一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的广告位的分配权限确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的广告位的分配权限确定方法的步骤。
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