【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告投放，具体涉及一种智能广告投放方法。
技术介绍
1、经过近几年互联网技术的不断发展进步，网络越来越多地参与到了人们的工作和生活中来，而越来越多的网络用户的工作和生活也逐渐离不开互联网。因此，通过互联网来进行广告的播放也受到越来越多广告商的青睐，搜索引擎、社交媒体和手机app等都是广告商常用的广告投放平台。
2、现有的广告投放过程，都是广告商根据投放要求择优选择投放平台，这样就会导致广告商获取的投放平台数量过多，进而给宣传部门造成较大的压力，而且由于广告类型、投放平台类型等因素的差别，不同广告对于投放平台要求的侧重点不同，因此现有的投放方法较难适应性满足不同类型的投放需求，广告的宣传效果较差，而且现有的广告选择了投放平台后，缺乏后续跟踪，若选择的投平台效果不理想的情况下，无法为广告商及时止损。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种智能广告投放方法，解决上述技术问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种智能广告投放方法，所述方法包括如下步骤：
4、步骤s1、获取广告待投放平台的特征信息，根据广告待投放平台的特征构建广告待投放平台特征矩阵a；
5、步骤s2、获取广告投放需求信息，根据广告投放需求信息构建广告投放需求特征矩阵b；
6、步骤s3、构建广告投放需求特征矩阵b的权重系数矩阵c；
7、步骤s4、根据广告待投放平台特征矩阵a和广告投放需求特征矩阵b对广
8、步骤s5、根据初步筛选结果和权重系数矩阵c对广告需要投放的平台进行第二次筛选；
9、步骤s6、获取第二次筛选出来的投放平台的历史数据，根据历史数据进行最终筛选；
10、步骤s7、对最终筛选出来的广告投放平台进行持续跟踪，根据持续跟踪结果确定后续是否继续投放。
11、作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤s1中广告待投放平台特征矩阵为a；
12、所述步骤s2中广告投放需求特征矩阵为b=；
13、所述步骤s3中特征矩阵b的权重系数矩阵为c=；
14、其中，n为特征项数，i属于[0，n]，为第i项广告待投放平台特征值，为第i项广告投放需求特征值，且属于[0，1]，属于[0，1]，为第i项投放选择系数，根据广告投放需求特性来确定。
15、作为本专利技术方案的进一步描述，所述第i项广告待投放平台特征值和第i项广告投放需求特征值由经过训练的神经网络模型获得。
16、作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤s4中对广告需要投放的平台进行初步筛选的具体过程包括：
17、对广告待投放平台特征矩阵a和广告投放需求特征矩阵b进行减法运算，若存在一项-小于0，则判断筛选的广告投放平台不合格，否则，则判断筛选的广告投放平台合格，将筛选合格的广告投放平台进行编号，依次为1，2，…m，m为初步筛选合格的广告投放平台总数。
18、作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤s5中根据初步筛选结果和权重系数矩阵c对广告需要投放的平台进行第二次筛选的过程包括：
19、通过公式计算广告待投放平台和广告投放需求的匹配系数；
20、重复上述步骤依次求取m个初步筛选合格的广告投放平台的广告待投放平台和广告投放需求的匹配系数，分别为，，…；
21、将广告投放平台的广告待投放平台和广告投放需求的匹配系数与第一适配阈值进行比较，若第大于等于第一适配阈值，则该广告平台符合第二次筛选需求，否则，则不符合第二次筛选需求，其中，j属于[0，m]；
22、所述符合第二次筛选需求的广告平台数量较多时，将符合第二次筛选需求的广告待投放平台和广告投放需求的匹配系数的数值从大到小进行排序，截取排名前x的广告投放平台作为第二次筛选结果。
23、作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤s6完成最终筛选的具体过程包括：
24、获取符合第二次筛选需求的广告投放平台历史数据；
25、所述数据包括：符合第二次筛选需求的广告投放平台进行广告投放的总数量h，人才第k个广告的点击率、人才第k个广告的转化率；
26、将获取的数据代入下式计算广告待投放平台的选择系数：
27、；
28、其中，为广告商要求的广告投放平台进行广告投放的总数量，为广告商要求的广告总点击率，为第k个广告的内容系数，为广告商要求的广告转化率，k小于等于h，、是权重系数；
29、根据上式计算的广告待投放平台的选择系数，将广告待投放平台的选择系数与选择系数阈值比较，当广告待投放平台的选择系数大于选择系数阈值时，则表明当前广告平台满足最终筛选需求，否则，则表明当前广告平台不满足最终筛选需求。
30、作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤s7中根据持续跟踪结果确定后续是否继续投放的具体过程为：
31、持续跟踪满足最终筛选结果的广告投放平台一段时间，构建广告商投放的广告点击率随时间变化曲线和广告商投放的广告转化率随时间变化曲线；
32、获取广告商预期的广告点击率随时间变化曲线和广告转化率随时间变化曲线；
33、通过公式计算得到继续投放指标；
34、式中，是跟踪开始时间，是跟踪结束时间；
35、将继续投放指标与继续投放指标阈值进行比较，若继续投放指标大于继续投放指标阈值，则后续继续在该广告平台进行投放广告，否则，后续不继续在该广告平台进行投放广告。
36、作为本专利技术方案的进一步描述，所述广告点击率指用户在该平台点击广告的次数，所述转化率指点击过广告的用户通过该平台转化成特定行动。
37、本专利技术的有益效果：
38、本专利技术获取广告待投放平台的特征信息和广告投放需求信息，对广告需要投放的平台进行初步筛选，然后根据初步筛选结果结合广告投放需求权重系数，对需要投放的广告平台进行二次筛选，然后，获取取第二次筛选出来的投放平台的历史数据，根据历史数据进行最终筛选，最后，对最终筛选出来的广告投放平台进行持续跟踪，根据持续跟踪结果确定后续是否继续投放，不仅根据广告投放需求选择合适的投放平台，降低广告商的匹配压力，而且还能跟踪选定的广告投放平台的投放效果，为广告商及时止损。
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1.一种智能广告投放方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤S1中广告待投放平台特征矩阵为A；
3.根据权利要求2所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述第i项广告待投放平台特征值和第i项广告投放需求特征值由经过训练的神经网络模型获得。
4.根据权利要求3所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤S4中对广告需要投放的平台进行初步筛选的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤S5中根据初步筛选结果和权重系数矩阵C对广告需要投放的平台进行第二次筛选的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤S6完成最终筛选的具体过程包括：
7.根据权利要求1所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤S7中根据持续跟踪结果确定后续是否继续投放的具体过程为：
8.根据权利要求7所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述广告点击率指用户在该平台点击广告的次数，
...【技术特征摘要】
1.一种智能广告投放方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤s1中广告待投放平台特征矩阵为a；
3.根据权利要求2所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述第i项广告待投放平台特征值和第i项广告投放需求特征值由经过训练的神经网络模型获得。
4.根据权利要求3所述的一种智能广告投放方法，其特征在于，所述步骤s4中对广告需要投放的平台进行初步筛选的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种智能广告投放方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，
申请(专利权)人：广州宏远传媒信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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