【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告出价智能，特别是一种广告出价的自动调整方法和系统。
技术介绍
1、在程序化广告的整个链路中，对于媒体底价、向需求方给出的出价以及结合利润率的调整，这些操作对于程序化系统而言，是最为基础且核心的功能，其重要性不言而喻。
2、在行业里，结合图4-5，供应方平台(ssp)作为中间角色，会在“②向需求方发送”、“④返回媒体广告”以及“⑥给需求方成交价”这三个环节分别进行出价调整。如此一来，交易得以顺利开展，同时ssp也能从中获取收益。当前，出价情况通常如下图所示，后台可提供手动配置价格上浮、价格下浮以及利润率的功能。
3、需要注意的是，同一个媒体在不同的时间段以及面对不同客户时，其交易链路数据会呈现出较大幅度的差异。因此，运营人员需要时常观察数据，通过调整“上浮率”来影响需求方的填充率，调整“下浮率”来影响在媒体的竞得率和曝光率，而调整利润率则能够优化需求方的点击率。
4、但是，如何一方面使整体收益达到最大化，另一方面减少运营人员人工观测数据和调优所耗费的时间，是本领域亟待解决的技术问题。
5、因鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种广告出价的自动调整方法和系统，以解决相关技术中如何一方面使整体收益达到最大化，另一方面减少运营人员人工观测数据和调优所耗费的时间的技术问题。
2、为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、一种广告出价的自
4、步骤s1，数据收集：
5、收集客户出价和媒体表现数据；
6、对收集到的数据进行分类整理，按照时间序列、媒体类型、客户类别进行存储；
7、步骤s2，参数设定：
8、设定目标cpc和目标返点值和根据业务需求和市场经验设定的辅助参数；
9、步骤s3，曝光率计算：
10、从历史数据中提取媒体的相关特征信息，结合当前市场环境信息，构建特征向量；
11、将特征向量输入到预先训练好的曝光率预测模型中，得到媒体的潜在最大曝光率预测值；同时，利用实时数据对预测值进行动态调整，更新预测结果；
12、步骤s4，出价调整：
13、出价媒体出价计算：根据目标cpc和当前计算得到的曝光率，结合成本效益分析模型，计算出在满足目标cpc的前提下，能够使广告获得最大曝光机会的媒体出价；
14、成交利润率计算：基于运营人员设定的目标返点和广告投放成本结构，考虑到不同媒体的分成比例、税收因素，建立成交利润率计算模型，通过求解该模型，确保计算得到的成交利润率能够满足运营设定的目标，同时保证在市场竞争中具有预设的价格优势；
15、步骤s5，执行与优化：
16、将调整后的出价策略实时应用于广告投放系统，在投放过程中，持续收集反馈数据，利用强化学习算法对出价策略进行实时优化。
17、进一步地，所述收集客户出价和媒体表现数据具体包括：
18、利用网络爬虫技术、数据接口调用和日志文件分析，从广告交易平台的数据库、媒体的广告管理系统、客户端的行为跟踪日志收集客户出价和媒体表现数据。
19、进一步地，所述根据业务需求和市场经验设定的辅助参数包括：出价调整的最大幅度限制、利润率波动的容忍范围。
20、进一步地，所述媒体的相关特征信息包括：媒体的受众覆盖范围、受众活跃度、广告位分布；所述当前市场环境信息包括：竞争对手情况、行业热点话题。
21、进一步地，所述利用实时数据对预测值进行动态调整，更新预测结果，具体包括：根据最近一段时间内的曝光率变化趋势，通过加权平均方法更新预测结果。
22、进一步地，所述计算出在满足目标cpc的前提下，能够使广告获得最大曝光机会的媒体出价，具体包括：利用线性回归模型分析历史出价与曝光率、成本之间的关系，以此为基础计算当前出价。
23、进一步地，所述对出价策略进行实时优化具体包括：当发现某个广告在特定媒体上的点击率持续低于预期时，自动调整出价下浮率或成交利润率，尝试提高广告的吸引力和竞争力。
24、本专利技术还提供了一种广告出价的自动调整系统，包括
25、数据收集单元，用于收集客户出价和媒体表现数据；对收集到的数据进行分类整理，按照时间序列、媒体类型、客户类别进行存储；
26、参数设定单元，用于设定目标cpc和目标返点值和根据业务需求和市场经验设定的辅助参数；
27、曝光率计算单元，用于从历史数据中提取媒体的相关特征信息，结合当前市场环境信息，构建特征向量；将特征向量输入到预先训练好的曝光率预测模型中，得到媒体的潜在最大曝光率预测值；同时，利用实时数据对预测值进行动态调整，更新预测结果；
28、出价调整单元，用于出价媒体出价计算：根据目标cpc和当前计算得到的曝光率，结合成本效益分析模型，计算出在满足目标cpc的前提下，能够使广告获得最大曝光机会的媒体出价；成交利润率计算：基于运营人员设定的目标返点和广告投放成本结构，考虑到不同媒体的分成比例、税收因素，建立成交利润率计算模型，通过求解该模型，确保计算得到的成交利润率能够满足运营设定的目标，同时保证在市场竞争中具有预设的价格优势；
29、执行与优化单元，用于将调整后的出价策略实时应用于广告投放系统，在投放过程中，持续收集反馈数据，利用强化学习算法对出价策略进行实时优化。
30、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
31、所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
32、所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上述的方法中的步骤。
33、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的方法中的步骤。
34、本专利技术提供的一种广告出价的自动调整方法和系统，创造性地推出了一种全新的竞价链路自动调整底价上下浮、利润率。该方式运用大数据和算法，以媒体的最大曝光率为基石，同时自动计算出价下浮率和成交利润率，以此达成运营人员设定的目标每次点击成本(cpc)和目标返点后的利润率。这一全新策略不仅能够提高媒体曝光率，进而增加消费和利润，还能极大地减轻运营人员的工作负担。
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1.一种广告出价的自动调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述收集客户出价和媒体表现数据具体包括：
3.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述根据业务需求和市场经验设定的辅助参数包括：出价调整的最大幅度限制、利润率波动的容忍范围。
4.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述媒体的相关特征信息包括：媒体的受众覆盖范围、受众活跃度、广告位分布；所述当前市场环境信息包括：竞争对手情况、行业热点话题。
5.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述利用实时数据对预测值进行动态调整，更新预测结果，具体包括：根据最近一段时间内的曝光率变化趋势，通过加权平均方法更新预测结果。
6.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述计算出在满足目标CPC的前提下，能够使广告获得最大曝光机会的媒体出价，具体包括：利用线性回归模型分析历史出价与曝光率、成本之间的关系，以此为基础计算当前出价。
7.根据权利
8.一种广告出价的自动调整系统，其特征在于，包括
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述的方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种广告出价的自动调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述收集客户出价和媒体表现数据具体包括：
3.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述根据业务需求和市场经验设定的辅助参数包括：出价调整的最大幅度限制、利润率波动的容忍范围。
4.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述媒体的相关特征信息包括：媒体的受众覆盖范围、受众活跃度、广告位分布；所述当前市场环境信息包括：竞争对手情况、行业热点话题。
5.根据权利要求1所述的广告出价的自动调整方法，其特征在于，所述利用实时数据对预测值进行动态调整，更新预测结果，具体包括：根据最近一段时间内的曝光率变化趋势，通过加权平均方法更新预测结果。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴超，杨军，
申请(专利权)人：上海旺脉信息科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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