專利名稱：網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)廣告投放技術(shù)，尤其涉及網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法及其系統(tǒng)。
技術(shù)背景
網(wǎng)絡(luò)廣告是一種在互聯(lián)網(wǎng)上刊登或發(fā)布的廣告，其是一種通過網(wǎng)絡(luò)傳播媒介將廣告?zhèn)鬟f到互聯(lián)網(wǎng)用戶的高科技廣告運(yùn)作方式。網(wǎng)絡(luò)廣告在網(wǎng)絡(luò)營銷體系中具有舉足輕重的地位，網(wǎng)絡(luò)廣告的本質(zhì)特征是一種向互聯(lián)網(wǎng)用戶傳遞宣傳信息的手段，是對用戶注意力資源的合理利用。
網(wǎng)絡(luò)廣告發(fā)展趨勢是精準(zhǔn)廣告，按照客戶的精準(zhǔn)需求，制定對應(yīng)精準(zhǔn)策略，為客戶找到目標(biāo)受眾，通過網(wǎng)絡(luò)資源可以把適當(dāng)?shù)男畔⒃谶m當(dāng)?shù)臅r間發(fā)布給適當(dāng)?shù)挠脩?，達(dá)到推廣目的，實(shí)現(xiàn)營銷目標(biāo)。
精準(zhǔn)廣告的發(fā)展速度非?？?，其經(jīng)歷過三個階段，第一個階段是地域定向投放，第二個階段是根據(jù)內(nèi)容匹配，亦即根據(jù)用戶當(dāng)前的瀏覽行為做實(shí)時匹配，第三階段是根據(jù)用戶歷史瀏覽行為，按照廣告客戶精準(zhǔn)策略進(jìn)行廣告的發(fā)布。
現(xiàn)有精準(zhǔn)廣告主要從以下幾個因素進(jìn)行決策
人口統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，將人口特征分布特點(diǎn)和廣告宣傳目的相結(jié)合，根據(jù)地域分布、年齡、性別、職業(yè)/行業(yè)、收入狀態(tài)、婚姻狀態(tài)、教育程度等影響因子，選擇廣告客戶精準(zhǔn)策略；
內(nèi)容匹配，根據(jù)當(dāng)前用戶訪問頁面內(nèi)容的相關(guān)性，選擇并發(fā)布與之匹配的廣告內(nèi)容；
行為匹配，通過對用戶的訪問行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與挖掘，提取出用戶信息，根據(jù)用戶興趣類別或用戶興趣關(guān)鍵字，選擇并發(fā)布與之匹配的廣告內(nèi)容?？蛻粼谶x擇精準(zhǔn)廣告投放時，一般都是上述三個因素相結(jié)合的模式，以達(dá)到一個更好廣告發(fā)布效果。
圖1是現(xiàn)有技術(shù)中的廣告發(fā)布方法的流程示意圖，請參考圖1，說明該流程的各個步驟。
步驟110，獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息。
步驟120，從廣告庫中初步檢索出與所獲取的用戶信息和網(wǎng)站信息相符合的廣告系列。
具體地，將用戶信息和網(wǎng)站信息作為輸入條件，根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、時間、網(wǎng)站屬性等多個因素的過濾條件在廣告庫中進(jìn)行檢索，輸出為符合當(dāng)前需求，與用戶信息和網(wǎng)頁信息相匹配的廣告系列。
步驟130，基于興趣類別或關(guān)鍵字因素，在廣告系列中進(jìn)行匹配精準(zhǔn)策略來選取精準(zhǔn)的廣告內(nèi)容。
步驟140，將所選取的廣告內(nèi)容以合適形式發(fā)布給用戶。
步驟150，根據(jù)發(fā)布廣告的廣告效果，進(jìn)行線上實(shí)時優(yōu)化，或者為廣告主提供線下優(yōu)化。
但是，目前業(yè)內(nèi)的廣告發(fā)布方法大致相同，現(xiàn)有技術(shù)至少存在如下技術(shù)缺陷廣告發(fā)布內(nèi)容和用戶信息的匹配是靜態(tài)匹配，而不能根據(jù)廣告需求量、用戶信息和用戶訪問量進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。在匹配精準(zhǔn)策略選定的情況下，如果廣告需求量比較少，而用戶訪問量充足的情況下，不能根據(jù)廣告較高精準(zhǔn)度和實(shí)際投放情況來動態(tài)調(diào)整投放策略；在廣告需求量充足，而用戶訪問量不充足的情況下，不能根據(jù)分類相關(guān)性來動態(tài)調(diào)整投放策略。靜態(tài)匹配都是按照客戶所要求的策略去投放，在投放過程中由客戶根據(jù)實(shí)際投放情況再進(jìn)行策略調(diào)整，此種廣告投放方式不能實(shí)時進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，使得廣告發(fā)布的精準(zhǔn)度不高，并且不能滿足廣告主的廣告量的需求。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題之一是需要提供一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法及其系統(tǒng)。
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，該網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法包括如下步驟信息獲取步驟，當(dāng)用戶請求廣告時，獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息；檢索步驟，基于所述用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告；廣告獲取步驟， 基于所述廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及所述廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，其中，所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征所述廣告所要發(fā)布的數(shù)量與所述廣告的實(shí)際需求量之間的關(guān)系。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，還包括在所述廣告獲取步驟之后，向所述用戶發(fā)布所述要發(fā)布的廣告，更新廣告類別使用量。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，所述廣告獲取步驟具體包括如下步驟
基于所述用戶的興趣類別和所述廣告的興趣類別來判斷所述廣告和所述用戶是否匹配，其中，
若判斷為是，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告；若判斷為否，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，不發(fā)布所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，針對所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與所述用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值，其中，
若判斷為大于等于所述第二設(shè)定閾值，從所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告；若判斷為小于所述第二設(shè)定閾值，則不發(fā)布廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，從所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中，選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，
基于所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度與所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系， 來判斷是否要發(fā)布廣告；
若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度大于等于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則從所述小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為所述要發(fā)布的廣告；若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度小于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則不發(fā)布廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，基于廣告的廣告類別需求量、廣告類別使用量和廣告類別歷史數(shù)據(jù)量來確定所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，將廣告類別需求量和廣告類別使用量的差與廣告類別歷史數(shù)據(jù)量和廣告類別使用量的差的比值作為所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，在所述廣告獲取步驟中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算所述廣告的興趣類別和所述用戶的興趣類別之間的相關(guān)度，所述相關(guān)度用來表征所述廣告和所述用戶的關(guān)聯(lián)程度。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供了一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布系統(tǒng)，包括獲取模塊， 當(dāng)用戶請求廣告時，其獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息；檢索模塊，其基于所述用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告；發(fā)布模塊，其基于所述廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及所述廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，
其中，所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征所述廣告的需求量與所述廣告的實(shí)際量之間的關(guān)系。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布系統(tǒng)，所述發(fā)布模塊還包括匹配模塊， 其基于所述用戶的興趣類別和所述廣告的興趣類別來判斷所述廣告和所述用戶是否匹配， 其中，
若判斷為是，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告；若判斷為否，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
根據(jù)本發(fā)明另一方面的網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布系統(tǒng)，所述發(fā)布模塊還包括
第一判斷模塊，其針對所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與所述用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值，其中，
若判斷為大于等于所述第二設(shè)定閾值，從所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告；若判斷為小于所述第二設(shè)定閾值，則不發(fā)布廣告，
第二判斷模塊，其針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，基于所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度與所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系，來判斷是否要發(fā)布廣告，其中，
若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度大于等于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則從所述小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為所述要發(fā)布的廣告；若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度小于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則不發(fā)布廣告，
在第二判斷模塊中，其針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，從所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中，選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一個或多個實(shí)施例可以具有如下優(yōu)點(diǎn)
本發(fā)明在進(jìn)行靜態(tài)匹配后，進(jìn)一步通過基于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值和廣告與用戶之間的相關(guān)度來選擇所要發(fā)布的廣告，根據(jù)實(shí)際訪問量和廣告需求量更加精準(zhǔn)地向用戶發(fā)布廣告，并在發(fā)布廣告后進(jìn)行線上或線下的廣告優(yōu)化和調(diào)整，使得廣告主發(fā)布廣告的廣告效果最大化。
本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。


附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)施例共同用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中
圖1是現(xiàn)有技術(shù)中的廣告發(fā)布方法的流程示意圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的廣告發(fā)布方法的流程示意圖3是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的步驟S240中選取廣告的流程示意圖4是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的廣告發(fā)布系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
以下將結(jié)合附圖及實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施方式，借此對本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實(shí)現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實(shí)施。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個實(shí)施例以及各實(shí)施例中的各個特征可以相互結(jié)合， 所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
另外，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。
第一實(shí)施例
圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的廣告發(fā)布方法的流程示意圖，請參考圖2，詳細(xì)說明該流程的各個步驟。
步驟210，分析用戶訪問行為以識別用戶訪問請求的目的。
具體地，通過根據(jù)用戶請求訪問參數(shù)來分析識別不同的用戶行為，用戶訪問行為包括請求廣告行為、統(tǒng)計(jì)展示廣告行為和統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊廣告行為。針對不同行為，進(jìn)行不同的處理流程。
若用戶訪問行為是效果統(tǒng)計(jì)行為，也就是統(tǒng)計(jì)展示廣告行為和統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊廣告行為，則對發(fā)布廣告次數(shù)和實(shí)際點(diǎn)擊廣告次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果得到所發(fā)布廣告的實(shí)際效果，基于廣告實(shí)際效果進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化或線下優(yōu)化。
若用戶訪問行為是請求廣告行為，在用戶訪問網(wǎng)站時，網(wǎng)站中有一條鏈接去鏈接到廣告調(diào)度服務(wù)器中，其中在該鏈接中會有對應(yīng)參數(shù)來標(biāo)志用戶訪問行為為請求廣告行為。相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)展示廣告行為和統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊廣告行為也分別有對應(yīng)參數(shù)來標(biāo)志。
在用戶訪問行為是用戶請求廣告時，廣告調(diào)度服務(wù)器為用戶選取一個最合適的廣告，并將選取的廣告展示到用戶面前，以滿足用戶當(dāng)前需求或興趣，提高用戶體驗(yàn)，減少用戶信息檢索成本；在用戶訪問行為是效果統(tǒng)計(jì)行為時，也就是用戶訪問行為是統(tǒng)計(jì)展示廣告行為或統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊廣告行為，根據(jù)實(shí)際效果，做動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。
步驟220，若用戶訪問行為為請求廣告行為，則獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站fn息ο
具體地，在用戶訪問行為識別過程中，為了區(qū)別不同用戶，可以通過IP、用戶名、 儲存在用戶本地終端上的數(shù)據(jù)cookie、用戶代理(User Agent，簡稱UA)或用戶信息標(biāo)志 (User Identification，簡稱UID)的方式，對用戶進(jìn)行唯一性識別。例如，當(dāng)獲取用戶的 UID后，通過用戶UID來獲取用戶信息和通過當(dāng)前頁面標(biāo)志來獲取用戶所訪問的網(wǎng)站信息。
其中，用戶信息包括用戶靜態(tài)基本信息和用戶動態(tài)信息。用戶靜態(tài)基本信息，具體包括如下信息年齡、性別、地域、行業(yè)、職業(yè)、收入狀態(tài)、婚姻狀態(tài)和/或教育程度等信息，上述信息具有靜態(tài)屬性，在一定時間內(nèi)一般不會發(fā)生變化，一般作為廣告檢索的輸入條件，還可作為廣告檢索的過濾條件。
用戶動態(tài)信息包括廣告推送狀態(tài)信息和用戶行為分析積累信息，可以通過廣告推送狀態(tài)信息來控制廣告對該用戶呈現(xiàn)頻次，其中，廣告推送狀態(tài)信息包括在用戶信息中記錄該用戶近期瀏覽廣告的次數(shù)、廣告呈現(xiàn)時間和/或每個廣告發(fā)布的間隔等信息；其中，用戶行為分析積累信息是對用戶行為分析后的信息的積累，將積累后的用戶行為記錄在用戶信息中。
網(wǎng)站信息包括網(wǎng)站的行業(yè)/分類、基于域名/頻道的ra綜合排名、網(wǎng)站的綜合屬性、呈現(xiàn)類型和/或網(wǎng)站的大小規(guī)格等信息，其中呈現(xiàn)類型包括橫幅廣告、彈出式廣告、彈底式廣告或富媒體廣告類型。
步驟230，基于所述用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告。
具體地，基于用戶信息、用戶所訪問的網(wǎng)站信息從廣告庫中篩選出與用戶信息和網(wǎng)站信息相符的廣告。更具體地，將用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息作為輸入條件，根據(jù)廣告主的需求將人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、時間、網(wǎng)站屬性等多個影響因素作為過濾條件，在廣告庫中進(jìn)行檢索，輸出為符合用戶所需求的多個廣告。
舉例而言，若用戶信息中的靜態(tài)信息為年齡25歲左右、性別為女、所在地域是北京、職業(yè)為白領(lǐng)、收入狀態(tài)為月薪五千以上；用戶的動態(tài)信息為該用戶近一個月瀏覽電子產(chǎn)品廣告次數(shù)較多；網(wǎng)站信息中網(wǎng)站的分類為綜合性網(wǎng)站，則根據(jù)以上用戶信息從廣告庫中篩選出與用戶信息和網(wǎng)站信息相符的電子產(chǎn)品類廣告。
步驟M0，基于用戶的興趣類別和廣告的興趣類別來進(jìn)一步選取適合用戶的廣告， 基于所述廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及所述廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，將所選擇的廣告內(nèi)容以合適形式發(fā)布給用戶。在廣告庫檢索后，獲取多個有效廣告，基于興趣分類和廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值來選取適合用戶的廣告，并根據(jù)歷史用戶訪問量、客戶廣告需求量和實(shí)際用戶訪問量三個因素的有限狀態(tài)機(jī)來調(diào)整廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，其中，所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征所述廣告的需求量與所述廣告的實(shí)際量之間的關(guān)系。
在進(jìn)行步驟230的廣告檢索后，對檢索出的廣告進(jìn)行進(jìn)一步的選取，由于商業(yè)上商務(wù)策略的不同，不同的廣告會有不同的優(yōu)先級，對于優(yōu)先級別不同的廣告，根據(jù)級別的高低進(jìn)行廣告的投放，即投放優(yōu)先級別高的廣告。對于優(yōu)先級別相同的廣告根據(jù)圖3所示的流程進(jìn)行進(jìn)一步地選取。
圖3是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例步驟S240中的選取廣告的流程示意圖，請參考圖3， 詳細(xì)說明本流程的各個步驟。
步驟310，基于廣告的興趣類別和用戶的興趣類別來判斷廣告和用戶是否匹配。將所檢索出的廣告中興趣類別與用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告，將所檢索出的廣告中興趣類別與用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
需要說明的是，興趣類別是一套類目體系，在用戶行為分析時，依據(jù)用戶當(dāng)前訪問網(wǎng)站的頁面內(nèi)容或搜索關(guān)鍵字的行為，映射到用戶所對應(yīng)興趣類別中，這樣在用戶行為分析的過程中，就可以將用戶進(jìn)行分類，每個用戶分別對應(yīng)不同興趣類別的標(biāo)簽；當(dāng)廣告主在定制廣告策略時，針對廣告的目標(biāo)受眾，將所要發(fā)布的廣告也相應(yīng)的進(jìn)行興趣類別的分類， 每個廣告也分別對應(yīng)不同興趣類別的標(biāo)簽。在動態(tài)匹配過程中，若用戶所屬興趣類別和廣告所屬的興趣類別能對應(yīng)上，則判定兩者匹配，這樣的匹配可能是用戶歷史行為積累的興趣類別與廣告所屬興趣類別的匹配，也可能是用戶當(dāng)前行為觸發(fā)的興趣類別與廣告所屬興趣類別的匹配，若用戶所屬興趣類別和廣告所屬的興趣類別對應(yīng)不上，則判定兩者不匹配。
具體地，對檢索出的廣告進(jìn)行興趣類別分類，例如，廣告所屬的興趣類別可以為服裝類別、電器類別或食品類別，并且廣告所屬的興趣類別可以為多個，例如，屬于興趣類別為服裝類別的廣告還可以屬于時尚類別和休閑類別。對該用戶進(jìn)行興趣類別分類，例如，用戶所屬的興趣類別可以為服裝類別、電器類別或食品類別，并且用戶所屬的興趣類別也可以為多個，例如，興趣類別為服裝的用戶還可以屬于時尚類別和休閑類別。
對廣告的興趣類別和用戶的興趣類別進(jìn)行匹配操作，如果廣告和用戶的興趣類別相匹配，則執(zhí)行步驟320，否則執(zhí)行步驟340。例如，廣告所屬興趣類別為服裝類別或時尚類別，用戶所屬興趣類別為服裝類別，則可以判定廣告和用戶相匹配，并將該廣告記為匹配廣告；若廣告所屬興趣類別為服裝類別，用戶的所屬興趣類別為食品類別，則可以判定廣告和用戶的興趣類別不匹配，并將該廣告記為非匹配廣告。
需要說明的是，在廣告檢索過程中把不符合用戶信息和網(wǎng)頁信息的廣告過濾掉， 則廣告庫中剩下的廣告都是符合投放的廣告，但是還需要再進(jìn)一步選取一個最合適的廣告發(fā)布給用戶。
步驟320，計(jì)算匹配廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值以及各個匹配廣告和用戶的相關(guān)度， 并判斷廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值是否大于等于第一設(shè)定閾值。
具體地，基于廣告的廣告類別需求量、廣告類別使用量和廣告類別歷史數(shù)據(jù)量來確定廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征廣告所要發(fā)布的數(shù)量與廣告的實(shí)際需求量之間的關(guān)系。
更具體地，在選取精準(zhǔn)廣告的過程中，獲取廣告所屬的興趣類別歷史數(shù)據(jù)量、廣告所屬的興趣類別需求量和廣告所屬的興趣類別使用量。其中，廣告所屬的興趣類別歷史數(shù)據(jù)量為在設(shè)定歷史時間段中，發(fā)送給與廣告所屬興趣類別相匹配的所對應(yīng)人群的數(shù)量，簡稱廣告類別歷史數(shù)據(jù)量；廣告所屬的興趣類別需求量為廣告主所要投放的廣告的數(shù)量，簡稱廣告類別需求量；廣告所屬的興趣類別使用量具體為已經(jīng)投放的廣告的數(shù)量，簡稱廣告類別使用量。將廣告類別需求量和廣告類別使用量的差與廣告類別歷史數(shù)據(jù)量和廣告類別使用量的差的比值作為所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，通過下式獲得廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值
廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值=^廣告類別需求量-廣細(xì)使用量^%廣告類別歷史數(shù)椐量-廣告類別使用量
需要說明的是，在本實(shí)施例中，廣告類別歷史數(shù)據(jù)量的設(shè)定歷史時間段為某月中每天發(fā)送給與匹配廣告所屬興趣類別相匹配的所對應(yīng)人群的數(shù)量的平均值，廣告類別使用量為當(dāng)天以發(fā)布的廣告的數(shù)量，廣告類別需求量為當(dāng)天廣告主所要發(fā)送的廣告的數(shù)量，還可以通過其它方式獲取廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，基于所得的匹配廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值來判斷廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值是否大于等于第一設(shè)定閾值，優(yōu)選地，第一設(shè)定閾值等于1，如果廣告精準(zhǔn)動態(tài)值大于等于1，則說明廣告所要發(fā)布的數(shù)量大于廣告的實(shí)際需求量，也就是廣告所要發(fā)布的數(shù)量大于實(shí)際用戶訪問量，則執(zhí)行步驟380，選擇與用戶的相關(guān)度最大的廣告作為要發(fā)布的廣告，否則執(zhí)行步驟330。
更具體地，在該步驟中還需要計(jì)算各個匹配廣告和用戶之間的相關(guān)度，可以基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算廣告的興趣類別和用戶的興趣類別之間的相關(guān)度，相關(guān)度表征廣告和用戶的關(guān)聯(lián)程度，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算相關(guān)度為行業(yè)公知技術(shù)。
根據(jù)各個匹配廣告所屬的各個興趣類別分別與用戶所屬的各個興趣類別進(jìn)行相關(guān)度的計(jì)算，舉例而言，用戶可以屬于服裝類別、時尚類別和休閑類別，其中一個匹配廣告所屬的興趣類別為服裝類別和休閑類別，則將這三個興趣類別分別與匹配廣告所屬的兩個興趣類別進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算，可以得到用戶所屬的興趣類別與廣告所屬的類別的各個相關(guān)度，其中，用戶所屬的服裝類別和匹配廣告所屬的服裝類別的相關(guān)度在所得的所有該廣告的相關(guān)度最高。另外，還可以為有如下情況，舉例而言，用戶可以屬于服裝類別、時尚類別和休閑類別，其中多個匹配廣告所屬的興趣類別分別為服裝類別和休閑類別，則進(jìn)行計(jì)算用戶所屬興趣類別和匹配廣告的所述類別的相關(guān)度，結(jié)果是用戶所屬服裝類別和匹配廣告的所述的服裝類別的相關(guān)度是最高。
步驟330，基于廣告與用戶之間的相關(guān)度與廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系，來判斷是否要發(fā)布廣告。
具體地，針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，基于廣告與用戶之間的相關(guān)度與廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系，來判斷是否要發(fā)布廣告，本實(shí)施例優(yōu)選地，判斷各個匹配廣告的相關(guān)度是否大于等于廣告精準(zhǔn)動態(tài)值。
具體地，將各個興趣類別相關(guān)度分別和廣告精準(zhǔn)動態(tài)值進(jìn)行比較，若廣告對應(yīng)興趣類別和用戶的興趣類別的相關(guān)度大于等于廣告精準(zhǔn)動態(tài)值，則判斷要發(fā)布廣告，則執(zhí)行步驟390，否則不發(fā)布廣告。
需要說明的是，在本實(shí)施例中，優(yōu)選地將第一設(shè)定閾值設(shè)定為1，在廣告精準(zhǔn)動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值時，則說明廣告的實(shí)際需求量大于廣告所要發(fā)布的數(shù)量，也就是實(shí)際用戶訪問量大于廣告所要發(fā)布的數(shù)量，可以通過比較各個廣告和用戶之間的相關(guān)度與廣告精準(zhǔn)動態(tài)值來進(jìn)一步縮小投放廣告的范圍，使得投放廣告更精確。
步驟340，判斷非匹配廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值是否大于等于第一設(shè)定閾值。
若在步驟310中檢索出的廣告所屬的各個興趣類別和該用戶所屬的各個興趣類別均無法匹配，則說明該用戶所屬的興趣類別沒有直接滿足所檢索出的廣告精準(zhǔn)需求，則需要進(jìn)一步查看該非匹配廣告的廣告精準(zhǔn)動態(tài)值。如果廣告精準(zhǔn)動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值，則說明用戶實(shí)際訪問量小于廣告需求量，可以選擇較精準(zhǔn)的用戶來投送廣告，來滿足廣告主客戶的大量的廣告量需求。
優(yōu)選地，第一設(shè)定閾值等于1，當(dāng)廣告精準(zhǔn)動態(tài)值大于等于1時，則執(zhí)行步驟350， 否則不發(fā)布非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，步驟350，分別計(jì)算非匹配廣告所屬的各個興趣類別與該用戶所屬的各個興趣類別的相關(guān)度，并基于相關(guān)度值來確認(rèn)非匹配廣告和用戶是否相關(guān)。
在本步驟中，計(jì)算非匹配廣告的廣告精準(zhǔn)動態(tài)值與匹配廣告的廣告精準(zhǔn)動態(tài)值計(jì)算方法相似，在此不再贅述。在步驟340中，若廣告精準(zhǔn)動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值，則說明需求量大于實(shí)際用戶訪問量，需要進(jìn)一步利用相關(guān)度，擴(kuò)展廣告所要投放的用戶數(shù)量。 若非匹配廣告和用戶相關(guān)，則執(zhí)行步驟360，否則不進(jìn)行廣告發(fā)布。
步驟360，針對所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值。
在本步驟中，計(jì)算非匹配廣告所屬的各個興趣類別與該用戶所屬的各個興趣類別的相關(guān)度的方法與匹配廣告的相關(guān)度計(jì)算方法相似，在此不再贅述。具體地，將步驟350計(jì)算得到的非匹配廣告所屬的各個興趣類別和該用戶所屬的興趣類別之間的相關(guān)度和第二設(shè)定閾值進(jìn)行比較，優(yōu)選地，本實(shí)施例將廣告主所設(shè)置的廣告的下限閾值作為第二設(shè)定閾值，若判斷為小于所述第二設(shè)定閾值，也就是如果相關(guān)度小于廣告主所設(shè)置的廣告的下限閾值，則說明相關(guān)度相對較低，不能滿足廣告主所要投放廣告的需求，則不發(fā)布該廣告，否則，執(zhí)行步驟370。
步驟370，從大于等于第一設(shè)定閾值的非匹配廣告中選擇與用戶的相關(guān)度最大的非匹配廣告作為要發(fā)布的廣告，并向該用戶發(fā)送該非匹配廣告。
將各個興趣類別的相關(guān)度和廣告的下限閾值進(jìn)行比較，如果大于等于第二設(shè)定閾值，則說明可以滿足廣告主投放該非匹配廣告的需求，從這些滿足廣告主需求的非匹配廣告中，選取相關(guān)度最大的非匹配廣告作為要發(fā)布的廣告，并記錄該最高的相關(guān)度，在向所述用戶發(fā)布所述要發(fā)布的廣告后，及時更新已發(fā)送的該廣告的推送狀態(tài)、廣告類別歷史數(shù)據(jù)量和廣告類別使用量。
步驟380，從大于等于第一設(shè)定閾值匹配廣告中選擇與用戶之間的相關(guān)度最大的匹配廣告，作為所要發(fā)布的廣告。
具體地，查詢那些大于廣告精準(zhǔn)動態(tài)值的相關(guān)度中的數(shù)值最大的相關(guān)度，作為最高相關(guān)度，并向該用戶發(fā)布該匹配廣告，在向所述用戶發(fā)布所述要發(fā)布的廣告后，及時更新已發(fā)送的該廣告的推送狀態(tài)、廣告類別歷史數(shù)據(jù)量和廣告類別使用量。
基于上述流程將所選擇的廣告以橫幅廣告、彈出式廣告、彈底式廣告或富媒體廣告類型展示給用戶。
步驟390，從小于第一設(shè)定閾值匹配廣告中選擇與用戶之間的相關(guān)度最大的匹配廣告，作為所要發(fā)布的廣告。
將所選擇的廣告以橫幅廣告、彈出式廣告、彈底式廣告或富媒體廣告類型展示給用戶。
根據(jù)上述流程在進(jìn)行廣告發(fā)布后，為了使得下一次更加精準(zhǔn)地發(fā)布該廣告，在執(zhí)行完步驟240后還可以進(jìn)一步進(jìn)行步驟250的操作。
步驟250，根據(jù)發(fā)布廣告的廣告效果，來優(yōu)化廣告選取策略和調(diào)整興趣類別之間的相關(guān)度。
具體地，該流程可以分為兩個部分，進(jìn)行線上實(shí)時優(yōu)化，根據(jù)廣告實(shí)際點(diǎn)擊效果， 來動態(tài)調(diào)整興趣類別之間相關(guān)度，使得投放廣告時更加精準(zhǔn)，然后進(jìn)行線下優(yōu)化，根據(jù)廣告整體推廣效果，分析出影響該廣告投放因素，從時間/人口特征/興趣類別等多個緯度作分析，挖掘出潛在規(guī)律，針對現(xiàn)有投放方案做出理性分析與調(diào)整，完美實(shí)現(xiàn)推廣最優(yōu)化、效益最大化。
需要說明的是，廣告效果是在廣告發(fā)布后進(jìn)行的效果驗(yàn)收，可以通過點(diǎn)擊率和廣告目標(biāo)網(wǎng)頁閱讀次數(shù)等指標(biāo)來衡量。其中，點(diǎn)擊率為廣告被點(diǎn)擊次數(shù)除以廣告曝光次數(shù)；網(wǎng)頁閱讀次數(shù)(Page View)為當(dāng)瀏覽者點(diǎn)擊網(wǎng)絡(luò)廣告之后即進(jìn)入了介紹產(chǎn)品信息的主頁或者廣告主的網(wǎng)站，瀏覽者對該頁面的一次瀏覽閱讀稱為一次網(wǎng)頁閱讀。
本發(fā)明實(shí)施例在進(jìn)行靜態(tài)匹配后，進(jìn)一步通過基于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值和廣告與用戶之間的相關(guān)度來選擇所要發(fā)布的廣告，根據(jù)實(shí)際訪問量和廣告需求量更加精準(zhǔn)地向用戶發(fā)布廣告，并在發(fā)布廣告后進(jìn)行線上或線下的廣告優(yōu)化和調(diào)整，使得廣告主發(fā)布廣告的廣告效果最大化。
第二實(shí)施例
圖4是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的廣告發(fā)布系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，請參考圖4，說明該結(jié)構(gòu)的各個組成模塊。
該系統(tǒng)包括獲取模塊41、檢索模塊42以及發(fā)布模塊43，獲取模塊41和檢索模塊 42連接，檢索模塊42和發(fā)布模塊43連接，下面說明各個模塊的功能。
獲取模塊41，當(dāng)用戶請求廣告時，其獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息。
檢索模塊42，其基于用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告。
發(fā)布模塊43，其基于廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，
其中，廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征廣告的需求量與廣告的實(shí)際量之間的關(guān)系。
發(fā)布模塊43還包括匹配模塊431，匹配模塊431基于用戶的興趣類別和廣告的興趣類別來判斷廣告和用戶是否匹配，其中，若判斷為是，則將所檢索出的廣告中興趣類別與用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告；若判斷為否，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
發(fā)布模塊43還包括第一判斷模塊432，其針對非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值，其中，若判斷為大于等于所述第二設(shè)定閾值，從大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與用戶的相關(guān)度最大的廣告作為要發(fā)布的廣告；若判斷為小于第二設(shè)定閾值，則不發(fā)布廣告。
發(fā)布模塊43還包括第二判斷模塊433，其針對匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，基于廣告與用戶之間的相關(guān)度與廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系， 來判斷是否要發(fā)布廣告，其中，若判斷為要發(fā)布廣告，則從小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為要發(fā)布的廣告。更具體地，若廣告與用戶之間的相關(guān)度大于等于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則從小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為要發(fā)布的廣告；若廣告與用戶之間的相關(guān)度小于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則不發(fā)布廣告O
本發(fā)明實(shí)施例在進(jìn)行靜態(tài)匹配后，進(jìn)一步通過基于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值和廣告與用戶之間的相關(guān)度來選擇所要發(fā)布的廣告，根據(jù)實(shí)際訪問量和廣告需求量更加精準(zhǔn)地向用戶發(fā)布廣告，并在發(fā)布廣告后進(jìn)行線上或線下的廣告優(yōu)化和調(diào)整，使得廣告主發(fā)布廣告的廣告效果最大化。
本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計(jì)算裝置來實(shí)現(xiàn)，它們可以集中在單個的計(jì)算裝置上，或者分布在多個計(jì)算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實(shí)現(xiàn)，從而，可以將它們存儲在存儲裝置中由計(jì)算裝置來執(zhí)行，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實(shí)現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。
雖然本發(fā)明所揭露的實(shí)施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實(shí)施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實(shí)施的形式上及細(xì)節(jié)上作任何的修改與變化， 但本發(fā)明的專利保護(hù)范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法，其特征在于，包括如下步驟信息獲取步驟，當(dāng)用戶請求廣告時，獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息； 檢索步驟，基于所述用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告；廣告獲取步驟，基于所述廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及所述廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，其中，所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征所述廣告所要發(fā)布的數(shù)量與所述廣告的實(shí)際需求量之間的關(guān)系。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括在所述廣告獲取步驟之后，向所述用戶發(fā)布所述要發(fā)布的廣告，更新廣告類別使用量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述廣告獲取步驟具體包括如下步驟 基于所述用戶的興趣類別和所述廣告的興趣類別來判斷所述廣告和所述用戶是否匹配，其中，若判斷為是，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告；若判斷為否，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中， 不發(fā)布所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中，針對所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與所述用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值， 其中，若判斷為大于等于所述第二設(shè)定閾值，從所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告； 若判斷為小于所述第二設(shè)定閾值，則不發(fā)布廣告。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中，從所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中，選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中， 針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告，基于所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度與所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系，來判斷是否要發(fā)布廣告；若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度大于等于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則從所述小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為所述要發(fā)布的廣告； 若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度小于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則不發(fā)布廣告。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中， 基于廣告的廣告類別需求量、廣告類別使用量和廣告類別歷史數(shù)據(jù)量來確定所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值。
9.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中，將廣告類別需求量和廣告類別使用量的差與廣告類別歷史數(shù)據(jù)量和廣告類別使用量的差的比值作為所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在所述廣告獲取步驟中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算所述廣告的興趣類別和所述用戶的興趣類別之間的相關(guān)度，所述相關(guān)度用來表征所述廣告和所述用戶的關(guān)聯(lián)程度。
11.一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布系統(tǒng)，其特征在于，包括獲取模塊，當(dāng)用戶請求廣告時，其獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息； 檢索模塊，其基于所述用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告； 發(fā)布模塊，其基于所述廣告和所述用戶之間的相關(guān)度以及所述廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從所述廣告中選擇要發(fā)布的廣告，其中，所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值表征所述廣告的需求量與所述廣告的實(shí)際量之間的關(guān)系。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述發(fā)布模塊還包括匹配模塊，其基于所述用戶的興趣類別和所述廣告的興趣類別來判斷所述廣告和所述用戶是否匹配，其中，若判斷為是，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別相匹配的廣告確定為匹配廣告；若判斷為否，則將所檢索出的廣告中興趣類別與所述用戶的興趣類別不匹配的廣告確定為非匹配廣告。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述發(fā)布模塊還包括第一判斷模塊，其針對所述非匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，進(jìn)一步判斷所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告與所述用戶之間的相關(guān)度是否大于等于第二設(shè)定閾值，其中，若判斷為大于等于所述第二設(shè)定閾值，從所述大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告； 若判斷為小于所述第二設(shè)定閾值，則不發(fā)布廣告，第二判斷模塊，其針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值小于第一設(shè)定閾值的廣告， 基于所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度與所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值間的大小關(guān)系，來判斷是否要發(fā)布廣告，其中，若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度大于等于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則從所述小于第一設(shè)定閾值的廣告中選擇與所述用戶間的相關(guān)度最大的廣告，作為所述要發(fā)布的廣告； 若所述廣告與所述用戶之間的相關(guān)度小于所述廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，則不發(fā)布廣告， 在第二判斷模塊中，其針對所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告，從所述匹配廣告中廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值大于等于第一設(shè)定閾值的廣告中，選擇與所述用戶的相關(guān)度最大的廣告作為所述要發(fā)布的廣告。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)廣告動態(tài)發(fā)布方法及其系統(tǒng)，該方法包括如下步驟信息獲取步驟，當(dāng)用戶請求廣告時，獲取用戶信息和用戶所訪問的網(wǎng)站信息；檢索步驟，基于用戶信息和所述網(wǎng)站信息來檢索廣告；廣告獲取步驟，基于廣告和用戶之間的相關(guān)度以及廣告的廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值，從廣告中選擇要發(fā)布的廣告。在本發(fā)明中，通過基于廣告精準(zhǔn)度動態(tài)值和廣告與用戶之間的相關(guān)度來選擇廣告，可將廣告更加精準(zhǔn)地發(fā)布給用戶，使得廣告主發(fā)布廣告的廣告效果最大化。
文檔編號G06Q30/02GK102567902SQ201210030418
公開日2012年7月11日 申請日期2012年2月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月10日
發(fā)明者李娜, 羅峰, 鄭芳只, 黃蘇支 申請人:億贊普(北京)科技有限公司