在线广告投放系统及其使用方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011135504.6 (22)申请日 2020.10.22 (71)申请人 广州万唯邑众信息科技有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区天河北 路898号32楼 （部位： 自编3219单元） (72)发明人 李维 (74)专利代理机构 广州中研专利代理有限公司 44692 代理人 马会强 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种在线广告投放系统及其使用方法 (57)摘要 本发明提供一种在线广告投放系统及其使 用方法， 。

2、包括用户标签匹配模块、 CTR预估模块、 广告排序模块、 频次控制模块和广告下发模块， 此系统所生成的广告用于投放至各种广告展示 设备或者各种移动终端， 系统能通过用户标签模 块自动识别用户的行为数据， 然后再分析提炼后 用户独有的用户标签， 然后根据此用户标签与广 告标签进行匹配， 选出最合适对应用户的广告， 然后将这一批广告发送至CTR预估模块， 然后将 广告发至广告排序模块进行处理， 广告排序模块 能优先把与用户最匹配的广告， 最终发至广告下 发模块后， 再发送至各个广告展示设备。 能很好 地确保广告投放的精度高， 能精确的投放至有需 求的广告受众， 使得投资回报率高， 很好的满足 日益。

3、发展的市场需求。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 112150219 A 2020.12.29 CN 112150219 A 1.一种在线广告投放系统， 其特征在于， 包括： 用户标签匹配模块、 CTR预估模块、 广告 排序模块、 频次控制模块和广告下发模块； 所述用户标签匹配模块的输出端与所述CTR预估模块的输入端连接， 所述CTR预估模块 的输出端与所述广告排序模块的输入端连接， 所述广告排序模块的输出端与所述频次控制 模块的输入端连接， 所述频次控制模块的输出端与所述广告下发模块的输出端连接。 2.根据权利要求1所述的在线广告投放系统， 其特征在于： 所述用户标签匹配模块用于。

4、 将用户所产生的行为数据， 分析提炼后生成具有差异性特征的形容词形成用户标签， 并与 广告标签进行匹配对比， 找出相似度最大的一批广告， 然后发送至所述CTR预估模块。 3.根据权利要求2所述的在线广告投放系统， 其特征在于： 所述CTR预估模块用于接收 所述用户标签匹配模块所发送的相似度最大的一批广告， 并对每次广告的点击情况预测用 户是点击还是不点击， 筛选出点击机率最大的一批广告， 并将这批广告输入到所述广告排 序模块中进行进一步处理。 4.根据权利要求3所述的在线广告投放系统， 其特征在于： 所述广告排序模块用于接收 所述CTR预估模块所发送的广告， 然后按照每次展现的潜在收益进行广告。

5、排序， 潜在收益越 高的广告越排在最前面， 并将排序后的广告列表输入到所述频次控制模块中进行进一步处 理。 5.根据权利要求4所述的在线广告投放系统， 其特征在于： 所述频次控制模块用于接收 所述广告排序模块所发送的广告， 然后通过频次控制在指定时间内看到一个广告的次数， 并将符合条件的广告输入到所述广告下发模块。 6.根据权利要求5所述的在线广告投放系统， 其特征在于： 所述广告下发模块用于接收 所述频次控制模块所发送的广告， 然后将广告通过网络下发到各广告展示设备。 7.一种在线广告投放方法， 通过上述任一所述广告投放系统进行投放， 其特征在于， 包 括以下具体步骤： S1.依据用户标签匹。

6、配广告； S2.依据CTR预估值筛选广告； S3.依据每次展现的潜在收益进行广告排序； S4.依据频次控制决定是否下发广告。 8.根据权利要求7所述的在线广告投放方法， 其特征在于： 所述步骤S2中， CTR预估包括 广告的相关性、 广告历史点击率、 账户的历史表现、 推广商户的信用、 落地页的加载速度、 落 地页的相关性和落地页的停留时长。 9.根据权利要求7所述的在线广告投放方法， 其特征在于： 所述步骤S3中， 按照每次展 现的潜在收益进行广告排序， 潜在收益越来的广告越排在最前面。 潜在收益使用指标eCPM 来代表， 其计算公式如下： eCPMPriceCTR1000， 其中， eCP。

7、M为千次展示收益， Price为 本次广告展示的出价， CTR为步骤S2中计算出的CTR预估值。 10.根据权利要求9所述的在线广告投放方法， 其特征在于： 所述步骤S4中， 通过频次控 制在指定时间内看到一个广告的次数， 且所述频次控制包括硬性控制和软性控制， 其中， 硬 性控制指的是对于同一个用户来说， 在指定时间内最多可展示同一个广告或多个广告的总 次数， 达到这个次数后在一段时间内彻底不展示广告。 而软性控制指的是展示的次数的累 加只会降低相同广告出现的概率。 权利要求书 1/1 页 2 CN 112150219 A 2 一种在线广告投放系统及其使用方法 技术领域 0001 本发明涉及。

8、互联网技术领域， 特别是涉及一种在线广告投放系统及其使用方法。 背景技术 0002 在线广告投放， 即互联网广告投放， 互联网广告就是通过网络广告平台在网络上 投放广告。 利用网站上的广告横幅、 文本链接、 多媒体的方法， 在互联网刊登或发布广告， 通 过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式。 0003 与传统的四大传播媒体(报纸、 杂志、 电视、 广播)广告及备受垂青的户外广告相 比， 互联网广告具有得天独厚的优势， 是实施现代营销媒体战略的重要一部分。 Internet是 一个全新的广告媒体， 速度最快效果很理想， 是中小企业扩展壮大的很好途径， 对于广泛开 展国际业务的公司更是如。

9、此。 0004 而现有的在线广告投放都是通过在线广告投放系统进行投放的， 目前现有的在线 广告投放系统存在的主要问题： 广告投放的精度差， 不能精确的投放至有需求的广告受众， 而低精度的投放广告导致的问题是投放效果差， 投资回报率低， 同时还会引起用户的反感 导致广告行为的不可持续发展， 无法很好的满足日益发展的市场需求。 发明内容 0005 为解决上述问题， 本发明采用如下技术方案： 一种在线广告投放系统， 包括： 用户 标签匹配模块、 CTR预估模块、 广告排序模块、 频次控制模块和广告下发模块； 0006 所述用户标签匹配模块的输出端与所述CTR预估模块的输入端连接， 所述CTR预估 模。

10、块的输出端与所述广告排序模块的输入端连接， 所述广告排序模块的输出端与所述频次 控制模块的输入端连接， 所述频次控制模块的输出端与所述广告下发模块的输出端连接。 0007 进一步地， 所述用户标签匹配模块用于将用户所产生的行为数据， 分析提炼后生 成具有差异性特征的形容词形成用户标签， 并与广告标签进行匹配对比， 找出相似度最大 的一批广告， 然后发送至所述CTR预估模块。 0008 进一步地， 所述CTR预估模块用于接收所述用户标签匹配模块所发送的相似度最 大的一批广告， 并对每次广告的点击情况预测用户是点击还是不点击， 筛选出点击机率最 大的一批广告， 并将这批广告输入到所述广告排序模块中。

11、进行进一步处理。 0009 进一步地， 所述广告排序模块用于接收所述CTR预估模块所发送的广告， 然后按照 每次展现的潜在收益进行广告排序， 潜在收益越高的广告越排在最前面， 并将排序后的广 告列表输入到所述频次控制模块中进行进一步处理。 0010 进一步地， 所述频次控制模块用于接收所述广告排序模块所发送的广告， 然后通 过频次控制在指定时间内看到一个广告的次数， 并将符合条件的广告输入到所述广告下发 模块。 0011 进一步地， 所述广告下发模块用于接收所述频次控制模块所发送的广告， 然后将 广告通过网络下发到各广告展示设备。 说明书 1/4 页 3 CN 112150219 A 3 00。

12、12 一种在线广告投放方法， 通过上述任一所述广告投放系统进行投放， 包括以下具 体步骤： 0013 S1.依据用户标签匹配广告； 0014 S2.依据CTR预估值筛选广告； 0015 S3.依据每次展现的潜在收益进行广告排序； 0016 S4.依据频次控制决定是否下发广告。 0017 进一步地， 所述步骤S2中， CTR预估包括广告的相关性、 广告历史点击率、 账户的历 史表现、 推广商户的信用、 落地页的加载速度、 落地页的相关性和落地页的停留时长。 0018 进一步地， 所述步骤S3中， 按照每次展现的潜在收益进行广告排序， 潜在收益越来 的广告越排在最前面。 潜在收益使用指标eCPM来。

13、代表， 其计算公式如下： eCPMPriceCTR 1000， 其中， eCPM为千次展示收益， Price为本次广告展示的出价， CTR为步骤S2中计算出 的CTR预估值。 0019 进一步地， 所述步骤S4中， 通过频次控制在指定时间内看到一个广告的次数， 且所 述频次控制包括硬性控制和软性控制， 其中， 硬性控制指的是对于同一个用户来说， 在指定 时间内最多可展示同一个广告或多个广告的总次数， 达到这个次数后在一段时间内彻底不 展示广告。 而软性控制指的是展示的次数的累加只会降低相同广告出现的概率。 0020 本发明的有益效果为： 此系统所生成的广告用于投放至各种广告展示设备或者各 种移。

14、动终端， 例如手机终端或者电脑终端。 系统能通过用户标签模块自动识别用户的行为 数据， 然后再分析提炼后用户独有的用户标签， 然后根据此用户标签与广告标签进行匹配， 选出最合适对应用户的广告， 然后将这一批广告发送至CTR预估模块， 通过CTR预估模块再 进一步筛选出点击几率最大的广告， 然后即可将广告发至广告排序模块进行处理， 广告排 序模块能优先把与用户最匹配的广告， 且收益最高的广告排在最前面， 然后把排序好的广 告列表发到频次控制模块进行处理后， 最终发至广告下发模块后， 再发送至各个广告展示 设备。 能很好地确保广告投放的精度高， 能精确的投放至有需求的广告受众， 使得投资回报 率高。

15、， 很好的满足日益发展的市场需求。 附图说明 0021 附图对本发明作进一步说明， 但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制。 0022 图1为一实施例提供的一种在线广告投放系统的模块连接示意图； 0023 图2为一实施例提供的一种在线广告投放方法的流程图。 具体实施方式 0024 以下将结合本发明实施例的附图， 对本发明的技术方案做进一步描述， 本发明不 仅限于以下具体实施方式。 需要说明的是， 在不冲突的情况下， 本发明中的实施例及实施例 中的特征可以相互组合。 0025 如图1所示， 一种在线广告投放系统， 包括： 用户标签匹配模块101、 CTR预估模块 102、 广告排序模块103、。

16、 频次控制模块104和广告下发模块105； 0026 所述用户标签匹配模块101的输出端与所述CTR预估模块102的输入端连接， 所述 CTR预估模块102的输出端与所述广告排序模块103的输入端连接， 所述广告排序模块103的 说明书 2/4 页 4 CN 112150219 A 4 输出端与所述频次控制模块104的输入端连接， 所述频次控制模块104的输出端与所述广告 下发模块105的输出端连接。 0027 具体地， 所述用户标签匹配模块101用于将用户所产生的行为数据， 分析提炼后生 成具有差异性特征的形容词形成用户标签， 并与广告标签进行匹配对比， 找出相似度最大 的一批广告， 然后发。

17、送至所述CTR预估模块102， 所述CTR预估模块102用于接收所述用户标 签匹配模块101所发送的相似度最大的一批广告， 并对每次广告的点击情况预测用户是点 击还是不点击， 筛选出点击机率最大的一批广告， 并将这批广告输入到所述广告排序模块 103中进行进一步处理， 所述广告排序模块103用于接收所述CTR预估模块102所发送的广 告， 然后按照每次展现的潜在收益进行广告排序， 潜在收益越高的广告越排在最前面， 并将 排序后的广告列表输入到所述频次控制模块104中进行进一步处理， 所述频次控制模块104 用于接收所述广告排序模块103所发送的广告， 然后通过频次控制在指定时间内看到一个 广告。

18、的次数， 并将符合条件的广告输入到所述广告下发模块105， 所述广告下发模块105用 于接收所述频次控制模块104所发送的广告， 然后将广告通过网络下发到各广告展示设备。 0028 也就是说， 此系统所生成的广告用于投放至各种广告展示设备或者各种移动终 端， 例如手机终端或者电脑终端。 也就是说， 系统能通过用户标签模块自动识别用户的行为 数据， 然后再分析提炼后用户独有的用户标签， 然后根据此用户标签与广告标签进行匹配， 选出最合适对应用户的广告， 然后将这一批广告发送至CTR预估模块102， 通过CTR预估模块 102再进一步筛选出点击几率最大的广告， 然后即可将广告发至广告排序模块103。

19、进行处 理， 也就是说， 广告排序模块103能优先把与用户最匹配的广告， 且收益最高的广告排在最 前面， 然后把排序好的广告列表发到频次控制模块104进行处理后， 最终发至广告下发模块 105后， 再发送至各个广告展示设备。 因此， 能很好地确保广告投放的精度高， 能精确的投放 至有需求的广告受众， 使得投资回报率高， 很好的满足日益发展的市场需求。 因此， 通过频 次控制模块104的频次控制有效避免了用户疲劳、 恼怒和广告盲区， 增加触达受众数量， 避 免广告主有限的预算总是消耗在不断地向同一群人展示的广告上， 从而让更多的受众看到 广告， 从而提高CTR和CVR； 通过CTR预估， 有效提。

20、升了竞价排序以竞价出价的准确性， 并为程 序化购买提供了依据。 0029 如图2所示， 一种在线广告投放方法， 通过上述任一所述广告投放系统进行投放， 包括以下具体步骤： 0030 S1.依据用户标签匹配广告。 0031 具体地， 根据用户每次点击的广告， 来确定每个用户所喜欢的广告类型， 从而确定 不同的用户标签， 然后将用户标签放于用户标签匹配模块101内， 然后通过与广告标签进行 匹配， 即可快速匹配出不同的广告对应不同的用户。 0032 S2.依据CTR预估值筛选广告。 0033 具体地， CTR预估包括广告的相关性、 广告历史点击率、 账户的历史表现、 推广商户 的信用、 落地页的加。

21、载速度、 落地页的相关性和落地页的停留时长。 0034 S3.依据每次展现的潜在收益进行广告排序。 0035 具体地， 按照每次展现的潜在收益进行广告排序， 潜在收益越来的广告越排在最 前面。 潜在收益使用指标eCPM来代表， 其计算公式如下： eCPMPriceCTR1000， 其中， eCPM为千次展示收益， Price为本次广告展示的出价， CTR为步骤S2中计算出的CTR预估值。 说明书 3/4 页 5 CN 112150219 A 5 0036 S4.依据频次控制决定是否下发广告。 0037 具体地， 通过频次控制在指定时间内看到一个广告的次数， 且所述频次控制包括 硬性控制和软性控。

22、制， 其中， 硬性控制指的是对于同一个用户来说， 在指定时间内最多可展 示同一个广告或多个广告的总次数， 达到这个次数后在一段时间内彻底不展示广告。 而软 性控制指的是展示的次数的累加只会降低相同广告出现的概率。 0038 也就是说， 通过此方法能有效避免了用户疲劳、 恼怒和广告盲区， 增加触达受众数 量， 避免广告主有限的预算总是消耗在不断地向同一群人展示广告上， 从而让更多的受众 看到广告,从而提高CTR和CVR(转化率)； 通过CTR预估， 有效提升了竞价排序以竞价出价的 准确性， 并为程序化购买提供了依据。 0039 实施例1 0040 一种在线广告投放方法， 通过上述任一所述广告投放。

23、系统进行投放， 包括以下具 体步骤： 0041 S1.依据用户标签匹配广告。 0042 具体地， 将用户所产生的行为数据， 分析提炼后生成具有差异性特征的形容词形 成用户标特征向量， 结合广告标特征向量， 通过使用相似度算法计算出相似度， 取相似度最 大的前N个广告作为下一步的输入。 其中， 相似度算法可以使用余弦相似性、 皮尔森系数、 调 整余弦相似性等。 0043 S2.依据CTR预估值筛选广告。 0044 具体地， 通过特征工程建立CTR预估模型从而计算出CTR预估值， 筛选出点击机率 最大的一批广告， 作为下一步的输入， 其中， CTR预估模型有LR海量高纬离散特征、 梯度提升 决策树。

24、、 FM与FFM等。 0045 S3.依据每次展现的潜在收益进行广告排序。 0046 具体地， 潜在收益越高的广告越排在最前面。 潜在收益使用指标eCPM(千次展示收 益)来代表。 0047 S4.依据频次控制决定是否下发广告。 0048 具体地， 通过频次控制在指定时间内看到一个广告或者相似广告的次数。 频次控 制包括硬性控制和软性控制， 其中， 硬性控制指的是对于同一个用户来说， 在指定时间内最 多可展示同一个广告或多个广告的总次数， 达到这个次数后在一段时间内彻底不展示广 告。 例如， 限制一个用户最多只能一天看到一个广告3次， 达到3次后当日不再展示广告； 而 软性控制指的是展示的次数。

25、的累加只会降低相同广告出现的概率， 而不是达到一定次数后 彻底不展示。 0049 也就是说， 通过此方法能有效避免了用户疲劳、 恼怒和广告盲区， 增加触达受众数 量， 避免广告主有限的预算总是消耗在不断地向同一群人展示广告上， 从而让更多的受众 看到广告,从而提高CTR和CVR(转化率)； 通过CTR预估， 有效提升了竞价排序以竞价出价的 准确性， 并为程序化购买提供了依据。 0050 综上所述， 上述实施方式并非是本发明的限制性实施方式， 凡本领域的技术人员 在本发明的实质内容的基础上所进行的修饰或者等效变形， 均在本发明的技术范畴。 说明书 4/4 页 6 CN 112150219 A 6 图1 说明书附图 1/2 页 7 CN 112150219 A 7 图2 说明书附图 2/2 页 8 CN 112150219 A 8 。