一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法及系統(tǒng)，該方法包括：預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型；其中，用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和搜索到的廣告文檔；利用上述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率；利用目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)。本申請?zhí)岣吡岁P(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，從而提升了廣告主的廣告投資回報(bào)率。
【專利說明】
一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及搜索引擎營銷技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷 競價(jià)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 搜索引擎競價(jià)廣告是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)廣告中最為成功的商業(yè)模式，它背后的核心技術(shù) 是競價(jià)關(guān)鍵詞技術(shù)。廣告主能夠通過在搜索引擎上購買與其推廣內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵詞，從而 在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎上對旗下相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行推廣。
[0003] 然而，廣告主在以一定的價(jià)錢購買了某個(gè)關(guān)鍵詞后，最終的廣告推廣效率往往無 法達(dá)到與關(guān)鍵詞出價(jià)相匹配的程度，也即，廣告的投資回報(bào)率較低。
[0004] 綜上所述可以看出，如何提高關(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，以提 升廣告主的廣告投資回報(bào)率是目前有待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法及 系統(tǒng)，提高了關(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，從而提升了廣告主的廣告投資 回報(bào)率。其具體方案如下：
[0006] -種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法，包括：
[0007] 預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處 理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測 模型;其中，所述用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和搜索到的廣告文檔；
[0008] 利用所述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率；
[0009] 利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的出 價(jià)。
[0010] 優(yōu)選的，所述搜索引擎營銷競價(jià)方法，還包括：
[0011] 按照預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)更新周期，定期對所述用戶歷史搜索信息和所述痕跡信息進(jìn)行更 新，并利用更新后的用戶歷史搜索信息和痕跡信息，重新進(jìn)行模型訓(xùn)練，以對所述預(yù)測模型 進(jìn)行更新。
[0012] 優(yōu)選的，所述預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕 跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程，包括：
[0013] 預(yù)先利用自然語言處理技術(shù)，對所述用戶歷史搜索信息中的廣告文檔進(jìn)行分詞處 理，并利用主成分分析法，對分詞處理后得到的所有分詞進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理，得到相應(yīng)的分 詞集合；
[0014] 根據(jù)所述痕跡信息，并按照預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則，確定所述分詞集合中每一分詞 對應(yīng)的特征值，得到相應(yīng)的特征值集合；
[0015] 對所述特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定所述N個(gè)特征值中每一特征 值對應(yīng)的權(quán)重，將所述N個(gè)特征值以及對應(yīng)的分詞和權(quán)重確定為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，N為正 整數(shù)。
[0016]優(yōu)選的，所述對所述特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定所述N個(gè)特征值 中每一特征值對應(yīng)的權(quán)重的過程，包括：
[0017] 對所述特征值集合中每一個(gè)特征值單獨(dú)進(jìn)行邏輯回歸，得到每一個(gè)特征值對應(yīng)的 初始權(quán)重；
[0018] 從所述特征值集合中篩選出所述N個(gè)特征值，其中，所述N個(gè)特征值中每一個(gè)特征 值對應(yīng)的初始權(quán)重均不小于所述特征值集合中其余特征值對應(yīng)的初始權(quán)重；
[0019] 對所述N個(gè)特征值再次進(jìn)行邏輯回歸，得到所述N個(gè)特征值中每一特征值對應(yīng)的權(quán) 重。
[0020] 優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則為：
[0021] 若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞 的特征值確定為1，否則，將該分詞的特征值確定為0。
[0022] 優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則為：
[0023]若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用戶瀏 覽該廣告文檔的時(shí)間不小于預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞的特征值確定為1;
[0024]若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用戶瀏 覽該廣告文檔的時(shí)間小于所述預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞的特征值確定為0.5;
[0025] 若所述痕跡信息顯示任一分詞未能為相應(yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞 的特征值確定為0。
[0026] 優(yōu)選的，所述預(yù)測模型為：
[0028] 其中，表示廣告文檔A中第i個(gè)特征值，Wl表示第i個(gè)特征值的 i 權(quán)重。
[0029] 優(yōu)選的，所述利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所述目標(biāo) 關(guān)鍵詞的出價(jià)的過程中，相應(yīng)的計(jì)算公式為：
[0030] Pj = Cj*CTR/ ；
[0031] 其中，匕表示在任意一天內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，所述目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的出價(jià);Q表示在 任意一天時(shí)間內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，所述目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的成本值;CTf表示所述目標(biāo)關(guān)鍵詞 的轉(zhuǎn)化率，je{l，2，...，24}。
[0032]優(yōu)選的，(^的計(jì)算公式為：
[0033] Cj = b*aj;
[0034] 其中，b表示用戶為了一個(gè)有效點(diǎn)擊所愿意承擔(dān)的花費(fèi)金額;^表示時(shí)間成本;其 中，a i縣休衷tk為：
[0036]其中，％表示任意一天中的第j個(gè)小時(shí)內(nèi)的有效點(diǎn)擊量，T表示全天時(shí)間內(nèi)的有效 點(diǎn)擊量。
[0037] 本發(fā)明還公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)系統(tǒng)，包括：
[0038] 預(yù)測模型構(gòu)建模塊，用于預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn) 擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于 預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型；其中，所述用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和搜索 到的廣告文檔；
[0039] 轉(zhuǎn)換率計(jì)算模塊，用于利用所述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率；
[0040] 出價(jià)計(jì)算模塊，用于利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所 述目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)。
[0041] 本發(fā)明中，搜索引擎營銷競價(jià)方法包括:預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索 信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練， 得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型；其中，用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和 搜索到的廣告文檔;利用上述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率;利用目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本 值以及轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)。可見，本發(fā)明中用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 是通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理后得 到的，通過對該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，可得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型。當(dāng)需要 計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)時(shí)，便可利用上述預(yù)測模型預(yù)測該目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而結(jié)合 該目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本，計(jì)算得到該目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)，由此可見，在計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià) 時(shí)，考慮到了目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率對出價(jià)的影響，由于關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率是衡量廣告推廣效 率的重要指標(biāo)，所以本發(fā)明計(jì)算的目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)能較好地與廣告推廣效率相匹配，也 即，本發(fā)明提高了關(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，從而提升了廣告主的廣告 投資回報(bào)率。
【附圖說明】
[0042] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù) 提供的附圖獲得其他的附圖。
[0043]圖1為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法流程圖；
[0044]圖2為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0045]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于 本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0046]本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法，參見圖1所示， 該方法包括：
[0047]步驟S11:預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信 息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的 預(yù)測模型;其中，用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和搜索到的廣告文檔。
[0048]需要說明的是，上述用戶歷史搜索信息中包括用戶輸入的搜索關(guān)鍵詞以及搜索到 的相應(yīng)的廣告文檔。上述用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息包括對應(yīng)的搜索關(guān)鍵詞、廣告文檔的點(diǎn) 擊事件以及廣告文檔的瀏覽時(shí)長。另外，上述關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率是指與該關(guān)鍵詞對應(yīng)的廣告文 檔的有效點(diǎn)擊率。
[0049] 步驟S12:利用上述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率。
[0050] 步驟S13:利用目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)。 [0051]另外，為了令上述預(yù)測模型能夠適應(yīng)可能隨時(shí)間發(fā)生變化的用戶搜索習(xí)慣和廣告 瀏覽習(xí)慣，本發(fā)明可以進(jìn)一步包括:按照預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)更新周期，定期對用戶歷史搜索信息和 用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行更新，并利用更新后的用戶歷史搜索信息和痕跡信息，重新 進(jìn)行模型訓(xùn)練，以對預(yù)測模型進(jìn)行更新。也即，定期搜集當(dāng)前最新的用戶歷史搜索信息和痕 跡信息，然后利用這些信息對模型進(jìn)行再訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對預(yù)測模型的持續(xù)更新。
[0052]可見，本發(fā)明實(shí)施例中，用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)， 對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理后得到的，通過對該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn) 行模型訓(xùn)練，可得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型。當(dāng)需要計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)時(shí)， 便可利用上述預(yù)測模型預(yù)測該目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而結(jié)合該目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本，計(jì)算 得到該目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)，由此可見，在計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)時(shí)，考慮到了目標(biāo)關(guān)鍵詞的 轉(zhuǎn)化率對出價(jià)的影響，由于關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率是衡量廣告推廣效率的重要指標(biāo)，所以本發(fā)明 實(shí)施例計(jì)算的目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)能較好地與廣告推廣效率相匹配，也即，本發(fā)明實(shí)施例提 高了關(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，從而提升了廣告主的廣告投資回報(bào)率。 [0053]本發(fā)明實(shí)施例公開了一種具體的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法，相對于 上一實(shí)施例，本實(shí)施例對技術(shù)方案作了進(jìn)一步的說明和優(yōu)化。具體的：
[0054]上一實(shí)施例步驟S11中，預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊 廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程，具體包括：
[0055] 步驟S111:預(yù)先利用自然語言處理技術(shù)，對用戶歷史搜索信息中的廣告文檔進(jìn)行 分詞處理，并利用主成分分析法，對分詞處理后得到的所有分詞進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理，得到相 應(yīng)的分詞集合；
[0056] 步驟S112:根據(jù)用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息，并按照預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則，確定分詞 集合中每一分詞對應(yīng)的特征值，得到相應(yīng)的特征值集合；
[0057]步驟S113:對特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定上述N個(gè)特征值中每一 特征值對應(yīng)的權(quán)重，將上述N個(gè)特征值以及對應(yīng)的分詞和權(quán)重確定為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，N為正 整數(shù)。
[0058]需要說明的是，上述步驟S111在利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行分詞處理時(shí)，可以采 用與中科院分詞相同的分詞方案。另外，在進(jìn)行分詞的過程中，可以對停用詞進(jìn)行過濾，以 刪除一些類似于"的"、"了"之類的虛詞和語氣詞，從而減少了數(shù)據(jù)噪音。
[0059] 上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不僅包括了上述N個(gè)特征值，還包括這上述N個(gè)特征值中每個(gè)特征 值對應(yīng)的分詞以及每個(gè)分詞對應(yīng)的權(quán)重。其中，上述N可以是由人為根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)定 的數(shù)值，在此不對其進(jìn)行具體限定。
[0060]進(jìn)一步的，上述步驟S113中，對特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定N個(gè) 特征值中每一特征值對應(yīng)的權(quán)重的過程，包括：
[0061]步驟S1131:對特征值集合中每一個(gè)特征值單獨(dú)進(jìn)行邏輯回歸，得到每一個(gè)特征值 對應(yīng)的初始權(quán)重。
[0062]步驟S1132:從特征值集合中篩選出N個(gè)特征值，其中，上述N個(gè)特征值中每一個(gè)特 征值對應(yīng)的初始權(quán)重均不小于特征值集合中其余特征值對應(yīng)的初始權(quán)重。也即，上述N個(gè)特 征值是特征值集合中前N個(gè)最大的特征值。
[0063] 步驟S1133:對上述N個(gè)特征值再次進(jìn)行邏輯回歸，得到上述N個(gè)特征值中每一特征 值對應(yīng)的權(quán)重。
[0064]需要說明的是，上述步驟S1131是對特征值集合中的每一個(gè)特征值單獨(dú)進(jìn)行邏輯 回歸，而步驟SI 133則是同時(shí)對上述N個(gè)特征值進(jìn)行邏輯回歸。
[0065]另外，可以根據(jù)不同的實(shí)際需要，對上述預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則進(jìn)行不同的設(shè)定。 [0066]例如，上述預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則可以為:若痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的 廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞的特征值確定為1，否則，將該分詞的特征值確定為〇。
[0067]又例如，上述預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則可以為:若痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng) 的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用戶瀏覽該廣告文檔的時(shí)間不小于預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞 的特征值確定為1;若痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用 戶瀏覽該廣告文檔的時(shí)間小于預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞的特征值確定為0.5;若痕跡信息顯示 任一分詞未能為相應(yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞的特征值確定為0。
[0068]本實(shí)施例中的預(yù)測模型具體為：
[0070] 其中，Z = ，fi(A)表示廣告文檔A中第i個(gè)特征值，Wi表示第i個(gè)特征值的 i 權(quán)重。
[0071 ]上一實(shí)施例步驟S13中，利用目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到目標(biāo)關(guān)鍵 詞的出價(jià)的過程中，相應(yīng)的計(jì)算公式為：
[0072] ;其中，
[0073] 匕表示在任意一天內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的出價(jià)，jG {1，2, . . .，24};
[0074] Q表示在任意一天時(shí)間內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的成本值；
[0075] CTf表示目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率。
[0076] 進(jìn)一步的，Cj的計(jì)算公式為:Cj = b*aj;
[0077] 其中，b表示用戶為了一個(gè)有效點(diǎn)擊所愿意承擔(dān)的花費(fèi)金額;^表示時(shí)間成本;其 中，aj具體表不為：
[0079] 其中，％表示任意一天中的第j個(gè)小時(shí)內(nèi)的有效點(diǎn)擊量，T表示全天時(shí)間內(nèi)的有效 點(diǎn)擊量。
[0080] 相應(yīng)的，本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)系統(tǒng)，參 見圖2所示，該系統(tǒng)包括：
[0081] 預(yù)測模型構(gòu)建模塊21，用于預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史搜索信息和用戶 點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù) 測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型；其中，用戶歷史搜索信息包括用戶搜索關(guān)鍵詞和搜索到的廣 告文檔；
[0082] 轉(zhuǎn)換率計(jì)算模塊22,用于利用預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率；
[0083] 出價(jià)計(jì)算模塊23,用于利用目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值以及轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到目標(biāo)關(guān)鍵 詞的出價(jià)。
[0084] 關(guān)于上述各個(gè)模塊更加具體的工作過程可參考前述實(shí)施例中的相關(guān)內(nèi)容，在此不 再 贅述。
[0085] 可見，本發(fā)明實(shí)施例中，用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)， 對用戶歷史搜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理后得到的，通過對該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn) 行模型訓(xùn)練，可得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型。當(dāng)需要計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)時(shí)， 便可利用上述預(yù)測模型預(yù)測該目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而結(jié)合該目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本，計(jì)算 得到該目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)，由此可見，在計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)時(shí)，考慮到了目標(biāo)關(guān)鍵詞的 轉(zhuǎn)化率對出價(jià)的影響，由于關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率是衡量廣告推廣效率的重要指標(biāo)，所以本發(fā)明 實(shí)施例計(jì)算的目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)能較好地與廣告推廣效率相匹配，也即，本發(fā)明實(shí)施例提 高了關(guān)鍵詞出價(jià)與廣告推廣效率之間的匹配程度，從而提升了廣告主的廣告投資回報(bào)率。 [0086]最后，還需要說明的是，在本文中，術(shù)語"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在 涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些 要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè) 備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個(gè)……"限定的要素，并不排除 在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0087]以上對本發(fā)明所提供的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索引擎營銷競價(jià)方法及系統(tǒng)進(jìn)行 了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例 的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員， 依據(jù)本發(fā)明的思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi) 容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，包括： 預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史捜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理， 得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù)測關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模 型;其中，所述用戶歷史捜索信息包括用戶捜索關(guān)鍵詞和捜索到的廣告文檔； 利用所述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率； 利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值W及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，還包 括： 按照預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)更新周期，定期對所述用戶歷史捜索信息和所述痕跡信息進(jìn)行更新， 并利用更新后的用戶歷史捜索信息和痕跡信息，重新進(jìn)行模型訓(xùn)練，W對所述預(yù)測模型進(jìn) 行更新。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，所述預(yù) 先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史捜索信息和用戶點(diǎn)擊廣告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn) 練數(shù)據(jù)的過程，包括： 預(yù)先利用自然語言處理技術(shù)，對所述用戶歷史捜索信息中的廣告文檔進(jìn)行分詞處理， 并利用主成分分析法，對分詞處理后得到的所有分詞進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理，得到相應(yīng)的分詞 集合； 根據(jù)所述痕跡信息，并按照預(yù)設(shè)特征值確定規(guī)則，確定所述分詞集合中每一分詞對應(yīng) 的特征值，得到相應(yīng)的特征值集合； 對所述特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定所述N個(gè)特征值中每一特征值對 應(yīng)的權(quán)重，將所述N個(gè)特征值W及對應(yīng)的分詞和權(quán)重確定為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，N為正整 數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，所述對 所述特征值集合進(jìn)行篩選，得到N個(gè)特征值，并確定所述N個(gè)特征值中每一特征值對應(yīng)的權(quán) 重的過程，包括： 對所述特征值集合中每一個(gè)特征值單獨(dú)進(jìn)行邏輯回歸，得到每一個(gè)特征值對應(yīng)的初始 權(quán)重； 從所述特征值集合中篩選出所述N個(gè)特征值，其中，所述N個(gè)特征值中每一個(gè)特征值對 應(yīng)的初始權(quán)重均不小于所述特征值集合中其余特征值對應(yīng)的初始權(quán)重； 對所述N個(gè)特征值再次進(jìn)行邏輯回歸，得到所述N個(gè)特征值中每一特征值對應(yīng)的權(quán)重。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，所述預(yù) 設(shè)特征值確定規(guī)則為： 若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞的特 征值確定為1，否則，將該分詞的特征值確定為0。6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，所述預(yù) 設(shè)特征值確定規(guī)則為： 若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用戶瀏覽該 廣告文檔的時(shí)間不小于預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞的特征值確定為1; 若所述痕跡信息顯示任一分詞能夠?yàn)橄鄳?yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，并且用戶瀏覽該 廣告文檔的時(shí)間小于所述預(yù)設(shè)時(shí)間，則將該分詞的特征值確定為0.5; 若所述痕跡信息顯示任一分詞未能為相應(yīng)的廣告文檔帶來有效點(diǎn)擊，則將該分詞的特 征值確定為0。7. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，所述預(yù) 測模型為：其中，fi(A)表示廣告文檔A中第i個(gè)特征值，Wi表示第i個(gè)特征值的權(quán)重。8. 根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在 于，所述利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值W及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的出價(jià) 的過程中，相應(yīng)的計(jì)算公式為： Pj = Cj*CTR'; 其中，門表示在任意一天內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，所述目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的出價(jià);Cj表示在任意 一天時(shí)間內(nèi)的第j個(gè)小時(shí)中，所述目標(biāo)關(guān)鍵詞對應(yīng)的成本值;CTR/表示所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn) 化率，jG{l，2，...，24}。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)方法，其特征在于，C非勺計(jì) 算公式為： Cj = ^Oj; 其中，b表示用戶為了一個(gè)有效點(diǎn)擊所愿意承擔(dān)的花費(fèi)金額;表示時(shí)間成本;其中，Qj 具體表示為：其中，表示任意一天中的第j個(gè)小時(shí)內(nèi)的有效點(diǎn)擊量，T表示全天時(shí)間內(nèi)的有效點(diǎn)擊 量。10. -種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的捜索引擎營銷競價(jià)系統(tǒng)，其特征在于，包括： 預(yù)測模型構(gòu)建模塊，用于預(yù)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶歷史捜索信息和用戶點(diǎn)擊廣 告的痕跡信息進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到用于預(yù)測 關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的預(yù)測模型；其中，所述用戶歷史捜索信息包括用戶捜索關(guān)鍵詞和捜索到的 廣告文檔； 轉(zhuǎn)換率計(jì)算模塊，用于利用所述預(yù)測模型，計(jì)算目標(biāo)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率； 出價(jià)計(jì)算模塊，用于利用所述目標(biāo)關(guān)鍵詞的成本值W及所述轉(zhuǎn)化率，計(jì)算得到所述目 柄關(guān)鍵詞的出價(jià)D
【文檔編號】G06F17/30GK105912686SQ201610240342
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月18日
【發(fā)明人】董啟文
【申請人】上海珍島信息技術(shù)有限公司