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分配权限确定方法耗时耗力，且不准确的问题。

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；

对每条转化数据进行预处理，以从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态；

根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位分配规则确定所述广告位分配规则中第一动态参数以及第二动态参数；

将所述第一动态参数以及第二动态参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述第一动态参数、所述第二动态参数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*pcvr

可选地，所述根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位的属性值计算公式确定所述广告位的属性值计算公式中第一动态参数以及第二动态参数包括：

获取预设的目标函数以及所述目标函数对应的梯度公式；

根据所述梯度公式、提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及所述广告位的属性值计算公式，采用预设的优化算法对所述目标函数进行求解，以得到最优的所述第一动态参数以及所述第二动态参数，所述转化状态包括发生转换以及未发生转换；

其中，所述目标函数minf(a,β)具体为：

所述梯度公式f

其中，bid

可选地，所述优化算法为L-BFGS算法。

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包括：

对于获取到的每条点击日志，获取该点击日志中的标识信息；

依次获取各条转化日志中的标识信息；

将获取到各条转化日志中的标识信息与该点击日志中的标识信息进行比较；

根据比较结果确定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。

可选地，所述广告位的属性值计算公式中的预估转化率pcvr通过如下方式得到：

获取所述目标广告的广告属性信息；

获取目标用户的用户数据；

将获取到的所述广告属性信息、所述用户数据输入至预先训练好的转化率预估模型中，以通过所述转化率预估模型预测所述目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率，并将所述概率作为所述预估转化率pcvr。

本发明还提供了一种广告位的分配权限确定装置，包括：

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；

提取模块，用于对每条转化数据进行预处理，以从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态；

确定模块，用于根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位分配规则确定所述广告位分配规则中第一动态参数以及第二动态参数；

上传模块，用于将所述第一动态参数以及第二动态参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述第一动态参数、所述第二动态参数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；对每条转化数据进行预处理，以从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态，其中，所述转化状态包括发生转化以及未发生转化；根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位分配规则确定所述广告位分配规则中第一动态参数以及第二动态参数；将所述第一动态参数以及第二动态参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述第一动态参数、所述第二动态参数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的步骤细化流程图；

图5为本发明根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位的属性值计算公式确定所述广告位的属性值计算公式中第一动态参数以及第二动态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装置的一种实施例的模块图；

图7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投放请求进行实时竞价。

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，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。

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。

例如，获取到的点击日志具有5条，转化日志具有4条。则在进行第一条点击日志的匹配查找操作时，依次将该4条转化日志与该第一条转化日志进行匹配，若找到与该第一条点击日志相匹配的转化日志时，则将该查找到的转化日志与该点击日志进行拼接，然后进行其他点击日志的匹配查找操作，直到完成所有点击日志的匹配查找操作为止。

在一实施方式中，参照图4，所述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包括：

步骤S40，对于获取到的每条点击日志，获取该点击日志中的标识信息；

步骤S41，依次获取各条转化日志中的标识信息；

步骤S42，将获取到各条转化日志中的标识信息与该点击日志中的标识信息进行比较；

步骤S43，根据比较结果确定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，在查找每条点击日志相匹配的转化日志时，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。

本实施例中，通过比较点击日志以及转化日志的标识信息的方式，可以方便且快速的判定出转化日志中是否存在点击日志相匹配的转化日志。

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、对每条转化数据进行预处理，以从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态。

具体地，每条转化数据都包括有用户的点击数据、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。

在获取到转化数据之后，从每条转化数据中提取出用户所需的数据，比如，从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态数据。其中，所述广告主设定的转化成本数据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；所述预估转化率是通过预先训练好的转化率预估模型预测得到的一个目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率；所述转化状态数据是用于表明用户是否发生转化的数据，所述转化状态包括发生转化以及未发生转化。

步骤S22、根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位分配规则确定所述广告位分配规则中第一动态参数以及第二动态参数。

具体地，所述广告位分配规则是用于计算广告主对于广告主的属性值的规则，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*pcvr

需要说明的是，在该竞价公式中，a与β是两个变量，其在每次竞价时，可能都一样。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，预估转化率pcvr通过如下方式得到：

获取所述目标广告的广告属性信息；

获取目标用户的用户数据；

将获取到的所述广告属性信息、所述用户数据输入至预先训练好的转化率预估模型中，以通过所述转化率预估模型预测所述目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率，并将所述概率作为所述预估转化率pcvr。

具体地，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。

所述用户数据可以包括用户的属性信息，比如，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，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。

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(Deep Neural 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。

在训练好转化率预估模型之后，将所述广告属性信息、所述目标用户的用户数据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。

在一实施方式中，参照图5，所述根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位的属性值计算公式确定所述广告位的属性值计算公式中第一动态参数以及第二动态参数包括：

步骤S50，获取预设的目标函数以及所述目标函数对应的梯度公式；

步骤S51，根据所述梯度公式、提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及所述广告位的属性值计算公式，采用预设的优化算法对所述目标函数进行求解，以得到最优的所述第一动态参数以及所述第二动态参数；

其中，所述目标函数minf(a,β)具体为：

所述梯度公式f

其中，bid

具体地，所述目标函数是根据如下效果优化条件推导得到：

s.t.bid

minbid≤bid

其中，f(ad)为收益函数，采用eCPM(千次展示收入)，即f(ad)＝bid*ctr*1000，ctr为用户点击广告的点击率，即ctr＝点击量/展现量；s.t.bid

所述优化算法可以为梯度下降算法、牛顿法、拟牛顿法(比如BFGS算法、L-BFGS算法)、共轭梯度法等。在本实施例中，该优化算法优选为L-BFGS算法。通过L-BFGS算法对对所述目标函数进行求解，具有收敛速度快、内存开销少等优点。

本发明实施例中，通过L-BFGS算法进行求解，从而可以得到最优的第一动态参数以及第二动态参数，以便根据该第一动态参数以及第二动态参数可以得到更加准确的属性值。

步骤S23，将所述第一动态参数以及第二动态参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述第一动态参数、所述第二动态参数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。

具体地，在得到第一动态参数以及第二动态参数之后，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。

参阅图6所示，是本发明广告位的分配权限确定装置600一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600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600可以被划分为一个或多个模块。例如，在图6中，所述广告位的分配权限确定装置600可以被分割成获取模块601、提取模块602、确定模块603及上传模块604。其中：

获取模块601，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投放请求进行实时竞价。

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，所述获取模块601，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。

所述获取模块601，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。

例如，获取到的点击日志具有5条，转化日志具有4条。则在进行第一条点击日志的匹配查找操作时，依次将该4条转化日志与该第一条转化日志进行匹配，若找到与该第一条点击日志相匹配的转化日志时，则将该查找到的转化日志与该点击日志进行拼接，然后进行其他点击日志的匹配查找操作，直到完成所有点击日志的匹配查找操作为止。

在一实施方式中，所述获取模块601，还用于对于获取到的每条点击日志，获取该点击日志中的标识信息；依次获取各条转化日志中的标识信息；将获取到各条转化日志中的标识信息与该点击日志中的标识信息进行比较；根据比较结果确定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，在查找每条点击日志相匹配的转化日志时，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。

本实施例中，通过比较点击日志以及转化日志的标识信息的方式，可以方便且快速的判定出转化日志中是否存在点击日志相匹配的转化日志。

所述获取模块601，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。

提取模块602，用于对每条转化数据进行预处理，以从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态。

具体地，每条转化数据都包括有用户的点击数据、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。

在获取到转化数据之后，从每条转化数据中提取出用户所需的数据，比如。从该转化数据中提取出广告主设定的转化成本、预估转化率、以及转化状态数据。其中，所述广告主设定的转化成本数据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；所述预估转化率是通过预先训练好的转化率预估模型预测得到的一个目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率；所述转化状态数据是用于表明用户是否发生转化的数据，所述转化状态包括发生转化以及未发生转化。

确定模块603，用于根据提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及预设的广告位分配规则确定所述广告位分配规则中第一动态参数以及第二动态参数。

具体地，所述广告位分配规则是用于计算广告主对于广告主的属性值的公式，通过该公式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*pcvr

需要说明的是，在该竞价公式中，a与β是两个变量，其在每次竞价时，可能都一样。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，预估转化率pcvr通过如下方式得到：

获取所述目标广告的广告属性信息；

获取目标用户的用户数据；

将获取到的所述广告属性信息、所述用户数据输入至预先训练好的转化率预估模型中，以通过所述转化率预估模型预测所述目标用户基于所述目标广告发生转化行为的概率，并将所述概率作为所述预估转化率pcvr。

具体地，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。

所述用户数据可以包括用户的属性信息，比如，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，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。

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(Deep Neural 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。

在训练好转化率预估模型之后，将所述广告属性信息、所述用户数据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。

在一实施方式中，所述确定模块603，还用于获取预设的目标函数以及所述目标函数对应的梯度公式；以及根据所述梯度公式、提取出的转化成本、预估转化率、转化状态以及所述广告位的属性值计算公式，采用预设的优化算法对所述目标函数进行求解，以得到最优的所述第一动态参数以及所述第二动态参数；

其中，所述目标函数minf(a,β)具体为：

所述梯度公式f′具体为：

其中，bid

具体地，所述目标函数是根据如下效果优化条件推导得到：

s.t.bid

minbid≤bid

其中，f(ad)为收益函数，采用eCPM(千次展示收入)，即f(ad)＝bid*ctr*1000，ctr为用户点击广告的点击率，即ctr＝点击量/展现量；s.t.bid

所述优化算法可以为梯度下降算法、牛顿法、拟牛顿法(比如BFGS算法、L-BFGS算法)、共轭梯度法等。在本实施例中，该优化算法优选为L-BFGS算法。通过L-BFGS算法对对所述目标函数进行求解，具有收敛速度快、内存开销少等优点。

本发明实施例中，通过L-BFGS算法进行求解，从而可以得到最优的第一动态参数以及第二动态参数，以便根据该第一动态参数以及第二动态参数可以得到更加准确的属性值。

上传模块604，用于将所述第一动态参数以及第二动态参数上传至服务器，以使所述服务器根据所述第一动态参数、所述第二动态参数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。

具体地，在得到第一动态参数以及第二动态参数之后，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。

图7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7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701、处理器702、网络接口703。其中：

存储器701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701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701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701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701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701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702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702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702用于运行存储器701中存储的程序代码或者处理数据。

网络接口703可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口703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703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7仅示出了具有部件701～703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701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702)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。