一种网络视频广告投放的分配方法及系统的制作方法
一种网络视频广告投放的分配方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本申请设及互联网技术领域，具体地说，设及一种网络视频广告投放的分配方法 及系统。
【背景技术】
[0002] 在当前，多媒体技术和网络信息传播技术高度成熟，互联网上的网络视频数量极 大，涵盖的范围广泛。网络视频与传统的在线直播相比，用户的参与感比较强，收看方式也 更加自由。用户能够自主选择视频，并根据需要随意拖动播放进度或者暂停。因此通过网络 播放并浏览视频，早已成为成千上万用户的习惯。
[0003] 借助网络视频投放广告，是网络视频领域中非常成熟的商业模式。在现阶段，广告 的数量和视频的数量W及视频播放量都是非常庞大的。而在大量的视频播放量中，高效且 有针对性的进行广告投放，能够显著的提高广告投放的效果，产生更大的商业价值。所W合 理的分配投放广告，是需要重点进行优化的目标。
[0004] 现有的广告投放方案，没有充分的权衡广告投放量、广告投放针对性W及用户体 验等多方面因素的关系，所W投放效果尚有很大的提升空间，需要进一步的进行优化。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种网络视频广告投放的分配方 法及系统，实现在满足广告投放量的前提下，更加充分的发挥广告投放效果。
[0006] 为了解决上述技术问题，本申请有如下技术方案：
[0007] -种网络视频广告投放的分配方法，预先针对广告文件设定总投放量;选定所述 广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为 第一点击率;则所述方法包括：
[000引根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承 载量;当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述 第一投放量等于承载量；
[0009] 将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视频分配投 放量为第二投放量；
[0010] 按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二投放量将 广告文件投放到非相关视频上。
[0011] 优选的，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率;则所 述方法还包括：
[0012] 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最 低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率 参数。
[0013] 优选的，所述根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告 文件投放的承载量具体为：
[001 4] Cf vv*cf Ctr*cf prob = cf click ；
[0015] 其中，所述cfvv代表第一流量，Cfc化代表第一点击率;Cfprob为预设的广告文件在相 关视频上的投放概率参数;cf click为承载量。
[0016] 优选的，所述广告文件在相关视频上的投放概率参数为1。
[0017] 优选的，所述根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概 率参数的最低值具体为：
[0018] randomw*randomc 付 *randompr〇b = randomciick;
[0019] 其中，所述randomw代表第二流量，randomctr代表第二点击率；randomprob为第 二投 放概率参数的最低值;randomciick为第二投放量。
[0020] 优选的，当一个网络视频作为多个广告文件的相关视频，则所述方法还包括：
[0021] 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相 关视频上的投放概率。
[0022] 优选的，所述归一化计算具体为：
[0023] 根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广告文件的相 关性系数计算每个广告的相关性比重；
[0024] 利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重；
[0025] 对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各 广告的归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。
[0026] 优选的，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η个广告的相关视频，则所述计 算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具体为：
[0027]
[002引其中，sil是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重；clicki为adi的总投放量； scorei是adi的相关性系数。
[0029] 优选的，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广告的归一化比重进行归一化 处理，得到每个广告的归一化概率具体为：
[0030]
[0031 ] 其中，si是adi的归一化比重，pi是adi的归一化概率。
[0032] -种网络视频广告投放的分配系统，预先针对广告文件设定总投放量;选定所述 广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为 第一点击率;则所述系统包括：
[0033] 相关分配模块，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所 述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放 量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量；
[0034] 非相关分配模块，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对 所述非相关视频分配投放量为第二投放量；
[0035] 投放模块，用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所 述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0036] 优选的，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率;则所 述非相关分配模块还用于：
[0037] 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最 低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率 参数。
[0038] 优选的，所述系统还包括：
[0039] 归一化模块，用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频时，针对该相关视 频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投放概率。
[0040] 优选的，所述归一化模块包括：
[0041] 比重模块，用于根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据 各广告文件的相关性系数计算每个广告的相关性比重；
[0042] 归一化模块，用于利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比 重;对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告的 归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。
[0043] 优选的，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η个广告的相关视频，则所述计 算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具体为：
[0044]
壬意整数；
[0045] 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重；clicki为adi的总投放量； scorei是adi的相关性系数。
[0046] 优选的，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广告的归一化比重进行归一化 处理，得到每个广告的归一化概率具体为：
[0047]
[004引其中，S i是ad i的归一化比重，P i是ad i的归一化概率。
[0049] 与现有技术相比，本申请所述的方法和系统，达到了如下效果：
[0050] 使得相关视频上分配的投放量达到最大，提高了广告投放的针对性;在满足总投 放量的前提下，将广告文件在非相关视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为 最低值，尽可能的避免广告投放对用户的干扰，提高了用户体验;通过归一化计算，实现了 相关视频对于多个 广告的均衡分配。
[0051] 当然，实施本申请的任一产品必不一定需要同时达到W上所述的所有技术效果。
【附图说明】
[0052] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0053] 图1为本申请实施例所述方法流程图；
[0054] 图2为本申请另一实施例所述方法流程图；
[0055] 图3为本申请又一实施例所述方法流程图；
[0056] 图4为本申请实施例所述系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0057] 如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应 可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不W名 称的差异来作为区分组件的方式，而是W组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通 篇说明书及权利要求当中所提及的"包含"为一开放式用语，故应解释成"包含但不限定 于"。"大致"是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述 技术问题，基本达到所述技术效果。此外，"禪接"一词在此包含任何直接及间接的电性禪接 手段。因此，若文中描述一第一装置禪接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电性禪 接于所述第二装置，或通过其他装置或禪接手段间接地电性禪接至所述第二装置。说明书 后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃W说明本申请的一般原则为目的， 并非用W限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0058] 在当前的商业模式中，一般是厂商就一则广告向网络视频的运营方购买一定的投 放量，然后运营方在其所运营的网络视频播放的过程中，投放该广告达到厂商购买的投放 量。例如厂商A就广告ado向运营方B购买了10,000次/天的投放量;而运营方B所运营的所有 网络视频，总播放流量为1，000，000次/天;则运营方B需要一天之内，在1，000，000次的播放 中投放10,000次广告ado。
[0059] 为了提高广告投放的针对性，几乎所有的广告投放都不是均匀投放或者随机投 放，而是重点将广告投放到与广告内容相关的部分视频上。并且，为了降低广告投放对用户 正常播放视频的影响，还会设置投放概率参数，实现在播放中概率性的进行广告投放。投放 概率参数取值在0~1之间，意味着取值越高则投放概率越高，在相同的播放总量下运营方 能够负担更大的投放量;但用户不得不观看更多广告，导致用户体验低。反之亦然，降低投 放概率参数则运营方能够负担的投放量更少，但用户体验更高。
[0060] 可见，广告投放的过程中，总播放流量、投放量、视频相关性及用户体验等诸多因 素，统统会对该商业模式的效果产生影响。而且在实际应用中，广告数量、投放量和总播放 流量数额庞大，广告与视频相关性的分析也非常的多元化;运些都让广告投放变得极为复 杂。
[0061] 现阶段对于广告投放的分配效果比较不理想，没有充分的权衡到上述多方面因 素，所W尚有非常大的优化空间。
[0062] 本申请中，公开一种网络视频广告投放的分配方法，通过更合理的分配提高广告 投放的效果，在保证完成投放量的前提之下，兼顾投放针对性和用户体验。
[0063] 参见图1所示，为本申请所述方法的具体实施例。在本实施例的具体方案可W结合 W下的应用场景：网络视频的运营方预先针对特定的广告文件设定总投放量。同时基于该 广告的内容，对所运营的大量网络视频进行分配匹配，选定所述广告文件对应的相关视频。 广告和相关视频在内容上存在某种关联性，即浏览相关视频的用户往往也对该广告对应的 产品有需求。
[0064] 例如，体育用品类广告的相关视频可W是体育类节目；或者化妆品类广告的相关 视频可W是综艺节目或者电视剧。相关视频的选定可W基于现有的大数据分析，在此不做 具体的限定，凡是能够实现类似效果的方案均可W结合在本实施例的整体技术方案之下。 而相关视频W外的其他视频，均属于非相关视频。
[0065] 本实施例中，为了便于解释说明，可W假设有广告adl，所述广告adl的总投放量 tciick=1000次/天。运营方共运营10个视频分别是vl~vlO。其中vl和v2是相关视频，其他是 非相关视频。
[0066] 显然，将广告投放在相关视频上，具有更好的针对性，能起到更优的广告宣传效 果。但是前述已知，相关视频上往往不能够承载该广告所有的投放量，所W-部分投放量不 得不投放到非相关视频上。为了便于说明，本实施例在描述中设定如下的概念:所述相关视 频的播放流量为第一流量，播放点击率为第一点击率;所述非相关视频的播放流量为第二 流量，播放点击率为第二点击率。
[0067] 本实施例中所述方法包括W下步骤：
[0068] 步骤101、根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件 投放的承载量。
[0069] 为了尽可能将更多的广告投放量分配到相关视频上，W提高投放的针对性，本实 施例中首选要计算相关视频对于广告投放的最大承载量。承载量的计算方式具体如下：
[0070] cfvv*cfctr*cfprob = cf click 〇
[0071] 其中，所述cfvv代表第一流量，Cfc化代表第一点击率;Cfprob为预设的广告文件在相 关视频上的投放概率参数;Cf click为承载量。
[0072] 理论上可W认为，在大的网络视频平台上，视频的播放流量和点击率都是相对稳 定的，浮动很小。所W播放流量和点击率可W参考先前一天实际值，或先前若干天的均值。 本实施例中，取cfw即视频vl和v2的播放流量是50，000次/天，cfctr是1.2%。
[0073] 需要说明的是，cfpTDb是针对相关视频而设定的投放概率参数。由于浏览相关视频 的用户极可能对该广告有需求，向运部分用户投放该广告对用户体验的影响相对较小。所 W cf pTDb可W尽可能设置成大数值，本实施例中取值为最大值1。
[0074] 则理论上可W计算得到，本实施例中cfeiiek是600次/天。即意味着广告adl在相关 视频vl和v2上，最多可W投放600次/天。
[0075] 步骤102、当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一 投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0076] 显然t。ll。k>cf。ll。k，说明相关视频的承载量无法满足全部的投放需求，剩余的部 分投放量必须由非相关视频来承担。本实施例中，分配到相关视频的投放量被称为第一投 放量。令所述第一投放量=cf click = 600次/天，W保证相关视频上的投放量尽可能多，视频 投放的针对性达到最佳。
[0077] 步骤103、将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视 频分配投放量为第二投放量。
[0078] 相关视频上无法承担的部分投放量，即必须分配到非相关视频上的投放量被称为 第二投放量。本实施例中所述第二投放量= tclick-cfclick = 400次/天。也就是说，非相关视 频v3~vlO上，必须每天投放400次广告adl。
[0079] 步骤104、按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二 投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0080] 在确定所述第一投放量和第二投放量的具体数值之后，即可按照所述第一投放量 将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频 上。后续在视频的播放中，即可W播放流量作为载体实现广告的实际投放。
[0081] 由此进行广告投放的分配，在概率上能够满足总投放量tclick的设定，同时保证第 一投放量尽可能最大。通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:使得相关视频 上分配的投放量达到最大，提高了广告投放的针对性。
[0082] 参见图2所示，为本申请所述方法另一个具体实施例，本实 施例在图1所示实施例 的基础上，进一步的对非相关视频的广告投放进行了优化，使用户体验得到提高。本实施例 中所述方法包括W下步骤：
[0083] 步骤201、根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件 投放的承载量。
[0084] 步骤202、当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一 投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0085] 步骤203、将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视 频分配投放量为第二投放量。
[0086] 步骤204、按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二 投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0087] 上述过程与图1所示实施例完全一致。
[0088] 步骤205、根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率 参数的最低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的 投放概率参数。
[0089] 需要说明的是，不同于在相关视频上投放广告，在非相关视频上投放广告之后，浏 览非相关视频的用户未必对该广告有需求。反之，非相关视频上的广告往往对用户体验造 成不良的影响，妨碍用户正常的播放和浏览视频。所W为了提高用户体验，应当在满足完成 第二投放量的前提之下，将非相关视频上的投放概率参数尽可能的设置成较低的数值。
[0090] 本实施例中，通过前述计算得到的第二投放量，W及通过网络视频平台取得的第 二流量和第二点击率，计算出非相关视频上的投放概率参数的最低值。具体如下：
[0091 ] randomw*randomc 付 *randompr〇b = randomciick;
[0092] 其中，所述randomw代表第二流量，randomctr代表第二点击率;randomprob为第二投 放概率参数的最低值;randomciick为第二投放量。
[0093] 该公式与前述计算相关视频承载量的公式是相同的原理。所述第二流量和第二点 击率的取得原理也可与前述实施例相同；或者，可W用网络视频平台全局的总流量减去第 一流量而得到所述第二流量。
[0094] 参照前述实施例可知，所述第二投放量randomciick = 400，另外从网络视频平台中 取值randomvv = 1,100,000次/天，random。付=0.1%。
[0095] 显然，非相关视频数量多于相关视频，所W第二流量往往大于第一流量;但是非相 关视频上的广告投放针对性差，所W第二点击率远低于第一点击率。
[0096] 则通过W上可计算得到randcmprQb = 0.36。即意味着在某个非相关视频播放时，有 36 %的概率伴随着该视频的播放而投放广告adl，另外64%的概率则是不投放任何广告，而 直接播放该视频。由此便能够在概率上满足总投放量tciick，同时将randomprob设置到最小。
[0097] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:在满足总投放量的前提下， 将广告文件在非相关视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为最低值，尽可能 的避免广告投放对用户的干扰，提高了用户体验。
[0098] 图1~2所示实施例中，一切数据均是为了便于解释说明其中的数学关系，而假设 产生的。在实际情况下，真实数据必然是为复杂。而且往往会出现一个视频作为多个广告的 相关视频的情况。例如有一个体育节目的视频vn，同时又两则体育用品类的广告adl和ad2。 经过匹配分类发现，广告adl和ad2的相关视频中均包括了视频vn。
[0099] 在类似的复杂的情况之下，本实施例将在图1~2所示实施例的基础之上，进一步 的提出一种解决方案。参照图3所示，具体如下：
[0100] 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相 关视频上的投放概率。所述的归一化计算，具体是根据各广告文件的总投放量，W及各广告 文件与该相关视频的相关性系数进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投 放概率。
[0101] 具体来说，需要确定各个广告的总投放量。假设广告adl的总投放量clickl = 1000，广告ad2的总投放量clicks = 1200。还需评定广告adl和ad2对于视频vn的相关性系 数，假设广告adl的相关性系数3(3〇的1=0.68，广告日(12的相关性系数3(3〇的2 = 0.95。在此基 础上进行归一化计算的过程如下：
[0102] 步骤301、计算每个广告的投放量比重sii。
[0103] 具体公式如下：
[0104]
>本实施例中n = 2,换言之1 = 1或2。
[0105] 计算得到广告adl的投放量比重sli = 0.45;广告ad2的投放量比重s2i = 0.55。
[0106] 步骤302、计算每个广告的相关性比重si2。
[0107] 具体公式如下：
[010引
本实施例中n = 2,换言之1 = 1或2。
[0109] 计算得到广告adl的相关性比重sl2 = 0.42;广告ad2的相关性比重城= 0.58。
[0110] 步骤303、计算每个广告的归一化比重si。
[01具体公式如下：
[0112] si = sii*si2;本实施例中 1 = 1 或2。
[0113] 即广告adl的归一化比重sl=0.45*0.42 3 0.19;
[0114] 广告ad2的归一化比重s2 = 0.55*0.58 - 0.32。
[0115] 步骤304、计算每个广告的归一化概率pi。
[0116] 具体公式如下：
[0117]
本实施例中n = 2,换言之i = l或2。
[011引最终计算得到，口1 = 37.2%，口2 = 62.8%。即是说明，若作为相关视频来投放广告， 视频vn在一次播放是，37.2%的概率投放广告adl ,62.8%的概率投放广告ad2。由此，实现 了相关视频对于多个广告的均衡分配。
[0119] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:通过归一化计算，实现了相 关视频对于多个广告的均衡分配，使本申请的整体技术方案更加完整，公开更加充分。
[0120] 参见图4所示，为本申请所述系统的具体实施例。本实施例中所述系统用于实现图 1~3所示实施例中描述的方法。其技术方案本质上与图1~3所示实施例一致。前述实施例 中的相应描述同样适用于本实施例中。本实施例中，预先针对广告文件设定总投放量;选定 所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击 率为第一点击率;所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率。
[0121] 则所述系统包括：
[0122] 相关分配模块401，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于 所述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投 放量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0123] 非相关分配模块402，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;贝^ 对所述非相关视频分配投放量为第二投放量。
[0124] 所述非相关分配模块402还用于:根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量， 计算得到第二投放概率参数的最低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告 文件在非相关视频上的投放概率参数。
[0125] 投放模块403,用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照 所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0126] 归一化模块404(图中未示出），用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频 时，针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视 频上的投放概率。
[ 0127] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:使得相关视频上分配的投 放量达到最大，提高了广告投放的针对性;在满足总投放量的前提下，将广告文件在非相关 视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为最低值，尽可能的避免广告投放对用 户的干扰，提高了用户体验;通过归一化计算，实现了相关视频对于多个广告的均衡分配。
[0128] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序 产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产 品的形式。
[0129] 上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请 并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、 修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识 进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申 请所附权利要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种网络视频广告投放的分配方法，其特征在于，预先针对广告文件设定总投放量； 选定所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放 点击率为第一点击率;则所述方法包括： 根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承载 量;当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述第 一投放量等于承载量； 将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视频分配投放量 为第二投放量； 按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二投放量将广告 文件投放到非相关视频上。2. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播 放点击率为第二点击率;则所述方法还包括： 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值； 并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率参数。3. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述第一流量和第一点击率，计算 所述相关视频对于所述广告文件投放的承载量具体为： Cfvv5^cf Ctr5^cf prob = Cf click ； 其中，所述Cfvv代表第一流量，CfC^tr代表第一点击率;Cfprcib为预设的广告文件在相关视 频上的投放概率参数;Cf Cdidi为承载量。4. 根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述广告文件在相关视频上的投放概率参数 为1〇5. 根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述第二流量、第二点击率和第二 投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值具体为： randomw^randomctr^randomprob = randomdick ； 其中，所述randomvv代表第二流量，randomcti·代表第二点击率;randomprob为第二投放概 率参数的最低值;randomcdick为第二投放量。6. 根据权利要求1~5任意一项所述方法，其特征在于，当一个网络视频作为多个广告 文件的相关视频，则所述方法还包括： 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视 频上的投放概率。7. 根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述归一化计算具体为： 根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广告文件的相关性 系数计算每个广告的相关性比重； 利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重； 对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告 的归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。8. 根据权利要求7所述方法，其特征在于，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η 个广告的相关视频，则所述计算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具 体为：i = 1~η任意整数； 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重;clicki为adi的总投放量;scorei 是adi的相关性系数。9. 根据权利要求8所述方法，其特征在于，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广 告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率具体为：其中，s i是ad i的归一化比重，p i是ad i的归一化概率。10. -种网络视频广告投放的分配系统，其特征在于，预先针对广告文件设定总投放 量;选定所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播 放点击率为第一点击率;则所述系统包括： 相关分配模块，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广 告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为 第一投放量，所述第一投放量等于承载量； 非相关分配模块，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述 非相关视频分配投放量为第二投放量； 投放模块，用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第 二投放量将广告文件投放到非相关视频上。11. 根据权利要求10所述系统，其特征在于，所述非相关视频的播放流量为第二流量， 播放点击率为第二点击率;则所述非相关分配模块还用于： 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值； 并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率参数。12. 根据权利要求10或11所述系统，其特征在于，所述系统还包括： 归一化模块，用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频时，针对该相关视频对 应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投放概率。13. 根据权利要求12所述系统，其特征在于，所述归一化模块包括： 比重模块，用于根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广 告文件的相关性系数计算每个广告的相关性比重； 归一化模块，用于利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重;对 各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告的归一 化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。14. 根据权利要求13所述系统，其特征在于，当一个网络视频作为广告adi~广告adn共 η个广告的相关视频，则所述计算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具 体为：i = l~η任意整数； 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重;clicki为adi的总投放量;scorei 是adi的相关性系数。15.根据权利要求14所述系统，其特征在于，所述计算每个广告的归一化比重，对各个 广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率具体为：其中，s i是ad i的归一化比重，p i是ad i的归一化概率。
【专利摘要】本申请公开了一种网络视频广告投放的分配方法及系统，预先针对广告文件设定总投放量；选定所述广告文件的相关视频和非相关视频；所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为第一点击率；则所述方法包括：根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量；将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量；则对所述非相关视频分配投放量为第二投放量；按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
【IPC分类】H04N21/2668, H04N21/262
【公开号】CN105491410
【申请号】CN201510900752
【发明人】袁树仑, 章岑, 杨田, 周盛, 潘柏宇, 王冀
【申请人】合一网络技术(北京)有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月9日
【技术领域】
[0001] 本申请设及互联网技术领域，具体地说，设及一种网络视频广告投放的分配方法 及系统。
【背景技术】
[0002] 在当前，多媒体技术和网络信息传播技术高度成熟，互联网上的网络视频数量极 大，涵盖的范围广泛。网络视频与传统的在线直播相比，用户的参与感比较强，收看方式也 更加自由。用户能够自主选择视频，并根据需要随意拖动播放进度或者暂停。因此通过网络 播放并浏览视频，早已成为成千上万用户的习惯。
[0003] 借助网络视频投放广告，是网络视频领域中非常成熟的商业模式。在现阶段，广告 的数量和视频的数量W及视频播放量都是非常庞大的。而在大量的视频播放量中，高效且 有针对性的进行广告投放，能够显著的提高广告投放的效果，产生更大的商业价值。所W合 理的分配投放广告，是需要重点进行优化的目标。
[0004] 现有的广告投放方案，没有充分的权衡广告投放量、广告投放针对性W及用户体 验等多方面因素的关系，所W投放效果尚有很大的提升空间，需要进一步的进行优化。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种网络视频广告投放的分配方 法及系统，实现在满足广告投放量的前提下，更加充分的发挥广告投放效果。
[0006] 为了解决上述技术问题，本申请有如下技术方案：
[0007] -种网络视频广告投放的分配方法，预先针对广告文件设定总投放量;选定所述 广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为 第一点击率;则所述方法包括：
[000引根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承 载量;当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述 第一投放量等于承载量；
[0009] 将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视频分配投 放量为第二投放量；
[0010] 按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二投放量将 广告文件投放到非相关视频上。
[0011] 优选的，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率;则所 述方法还包括：
[0012] 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最 低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率 参数。
[0013] 优选的，所述根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告 文件投放的承载量具体为：
[001 4] Cf vv*cf Ctr*cf prob = cf click ；
[0015] 其中，所述cfvv代表第一流量，Cfc化代表第一点击率;Cfprob为预设的广告文件在相 关视频上的投放概率参数;cf click为承载量。
[0016] 优选的，所述广告文件在相关视频上的投放概率参数为1。
[0017] 优选的，所述根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概 率参数的最低值具体为：
[0018] randomw*randomc 付 *randompr〇b = randomciick;
[0019] 其中，所述randomw代表第二流量，randomctr代表第二点击率；randomprob为第 二投 放概率参数的最低值;randomciick为第二投放量。
[0020] 优选的，当一个网络视频作为多个广告文件的相关视频，则所述方法还包括：
[0021] 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相 关视频上的投放概率。
[0022] 优选的，所述归一化计算具体为：
[0023] 根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广告文件的相 关性系数计算每个广告的相关性比重；
[0024] 利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重；
[0025] 对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各 广告的归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。
[0026] 优选的，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η个广告的相关视频，则所述计 算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具体为：
[0027]
[002引其中，sil是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重；clicki为adi的总投放量； scorei是adi的相关性系数。
[0029] 优选的，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广告的归一化比重进行归一化 处理，得到每个广告的归一化概率具体为：
[0030]
[0031 ] 其中，si是adi的归一化比重，pi是adi的归一化概率。
[0032] -种网络视频广告投放的分配系统，预先针对广告文件设定总投放量;选定所述 广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为 第一点击率;则所述系统包括：
[0033] 相关分配模块，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所 述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放 量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量；
[0034] 非相关分配模块，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对 所述非相关视频分配投放量为第二投放量；
[0035] 投放模块，用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所 述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0036] 优选的，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率;则所 述非相关分配模块还用于：
[0037] 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最 低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率 参数。
[0038] 优选的，所述系统还包括：
[0039] 归一化模块，用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频时，针对该相关视 频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投放概率。
[0040] 优选的，所述归一化模块包括：
[0041] 比重模块，用于根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据 各广告文件的相关性系数计算每个广告的相关性比重；
[0042] 归一化模块，用于利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比 重;对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告的 归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。
[0043] 优选的，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η个广告的相关视频，则所述计 算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具体为：
[0044]
壬意整数；
[0045] 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重；clicki为adi的总投放量； scorei是adi的相关性系数。
[0046] 优选的，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广告的归一化比重进行归一化 处理，得到每个广告的归一化概率具体为：
[0047]
[004引其中，S i是ad i的归一化比重，P i是ad i的归一化概率。
[0049] 与现有技术相比，本申请所述的方法和系统，达到了如下效果：
[0050] 使得相关视频上分配的投放量达到最大，提高了广告投放的针对性;在满足总投 放量的前提下，将广告文件在非相关视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为 最低值，尽可能的避免广告投放对用户的干扰，提高了用户体验;通过归一化计算，实现了 相关视频对于多个 广告的均衡分配。
[0051] 当然，实施本申请的任一产品必不一定需要同时达到W上所述的所有技术效果。
【附图说明】
[0052] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0053] 图1为本申请实施例所述方法流程图；
[0054] 图2为本申请另一实施例所述方法流程图；
[0055] 图3为本申请又一实施例所述方法流程图；
[0056] 图4为本申请实施例所述系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0057] 如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应 可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不W名 称的差异来作为区分组件的方式，而是W组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通 篇说明书及权利要求当中所提及的"包含"为一开放式用语，故应解释成"包含但不限定 于"。"大致"是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述 技术问题，基本达到所述技术效果。此外，"禪接"一词在此包含任何直接及间接的电性禪接 手段。因此，若文中描述一第一装置禪接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电性禪 接于所述第二装置，或通过其他装置或禪接手段间接地电性禪接至所述第二装置。说明书 后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃W说明本申请的一般原则为目的， 并非用W限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0058] 在当前的商业模式中，一般是厂商就一则广告向网络视频的运营方购买一定的投 放量，然后运营方在其所运营的网络视频播放的过程中，投放该广告达到厂商购买的投放 量。例如厂商A就广告ado向运营方B购买了10,000次/天的投放量;而运营方B所运营的所有 网络视频，总播放流量为1，000，000次/天;则运营方B需要一天之内，在1，000，000次的播放 中投放10,000次广告ado。
[0059] 为了提高广告投放的针对性，几乎所有的广告投放都不是均匀投放或者随机投 放，而是重点将广告投放到与广告内容相关的部分视频上。并且，为了降低广告投放对用户 正常播放视频的影响，还会设置投放概率参数，实现在播放中概率性的进行广告投放。投放 概率参数取值在0~1之间，意味着取值越高则投放概率越高，在相同的播放总量下运营方 能够负担更大的投放量;但用户不得不观看更多广告，导致用户体验低。反之亦然，降低投 放概率参数则运营方能够负担的投放量更少，但用户体验更高。
[0060] 可见，广告投放的过程中，总播放流量、投放量、视频相关性及用户体验等诸多因 素，统统会对该商业模式的效果产生影响。而且在实际应用中，广告数量、投放量和总播放 流量数额庞大，广告与视频相关性的分析也非常的多元化;运些都让广告投放变得极为复 杂。
[0061] 现阶段对于广告投放的分配效果比较不理想，没有充分的权衡到上述多方面因 素，所W尚有非常大的优化空间。
[0062] 本申请中，公开一种网络视频广告投放的分配方法，通过更合理的分配提高广告 投放的效果，在保证完成投放量的前提之下，兼顾投放针对性和用户体验。
[0063] 参见图1所示，为本申请所述方法的具体实施例。在本实施例的具体方案可W结合 W下的应用场景：网络视频的运营方预先针对特定的广告文件设定总投放量。同时基于该 广告的内容，对所运营的大量网络视频进行分配匹配，选定所述广告文件对应的相关视频。 广告和相关视频在内容上存在某种关联性，即浏览相关视频的用户往往也对该广告对应的 产品有需求。
[0064] 例如，体育用品类广告的相关视频可W是体育类节目；或者化妆品类广告的相关 视频可W是综艺节目或者电视剧。相关视频的选定可W基于现有的大数据分析，在此不做 具体的限定，凡是能够实现类似效果的方案均可W结合在本实施例的整体技术方案之下。 而相关视频W外的其他视频，均属于非相关视频。
[0065] 本实施例中，为了便于解释说明，可W假设有广告adl，所述广告adl的总投放量 tciick=1000次/天。运营方共运营10个视频分别是vl~vlO。其中vl和v2是相关视频，其他是 非相关视频。
[0066] 显然，将广告投放在相关视频上，具有更好的针对性，能起到更优的广告宣传效 果。但是前述已知，相关视频上往往不能够承载该广告所有的投放量，所W-部分投放量不 得不投放到非相关视频上。为了便于说明，本实施例在描述中设定如下的概念:所述相关视 频的播放流量为第一流量，播放点击率为第一点击率;所述非相关视频的播放流量为第二 流量，播放点击率为第二点击率。
[0067] 本实施例中所述方法包括W下步骤：
[0068] 步骤101、根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件 投放的承载量。
[0069] 为了尽可能将更多的广告投放量分配到相关视频上，W提高投放的针对性，本实 施例中首选要计算相关视频对于广告投放的最大承载量。承载量的计算方式具体如下：
[0070] cfvv*cfctr*cfprob = cf click 〇
[0071] 其中，所述cfvv代表第一流量，Cfc化代表第一点击率;Cfprob为预设的广告文件在相 关视频上的投放概率参数;Cf click为承载量。
[0072] 理论上可W认为，在大的网络视频平台上，视频的播放流量和点击率都是相对稳 定的，浮动很小。所W播放流量和点击率可W参考先前一天实际值，或先前若干天的均值。 本实施例中，取cfw即视频vl和v2的播放流量是50，000次/天，cfctr是1.2%。
[0073] 需要说明的是，cfpTDb是针对相关视频而设定的投放概率参数。由于浏览相关视频 的用户极可能对该广告有需求，向运部分用户投放该广告对用户体验的影响相对较小。所 W cf pTDb可W尽可能设置成大数值，本实施例中取值为最大值1。
[0074] 则理论上可W计算得到，本实施例中cfeiiek是600次/天。即意味着广告adl在相关 视频vl和v2上，最多可W投放600次/天。
[0075] 步骤102、当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一 投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0076] 显然t。ll。k>cf。ll。k，说明相关视频的承载量无法满足全部的投放需求，剩余的部 分投放量必须由非相关视频来承担。本实施例中，分配到相关视频的投放量被称为第一投 放量。令所述第一投放量=cf click = 600次/天，W保证相关视频上的投放量尽可能多，视频 投放的针对性达到最佳。
[0077] 步骤103、将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视 频分配投放量为第二投放量。
[0078] 相关视频上无法承担的部分投放量，即必须分配到非相关视频上的投放量被称为 第二投放量。本实施例中所述第二投放量= tclick-cfclick = 400次/天。也就是说，非相关视 频v3~vlO上，必须每天投放400次广告adl。
[0079] 步骤104、按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二 投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0080] 在确定所述第一投放量和第二投放量的具体数值之后，即可按照所述第一投放量 将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频 上。后续在视频的播放中，即可W播放流量作为载体实现广告的实际投放。
[0081] 由此进行广告投放的分配，在概率上能够满足总投放量tclick的设定，同时保证第 一投放量尽可能最大。通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:使得相关视频 上分配的投放量达到最大，提高了广告投放的针对性。
[0082] 参见图2所示，为本申请所述方法另一个具体实施例，本实 施例在图1所示实施例 的基础上，进一步的对非相关视频的广告投放进行了优化，使用户体验得到提高。本实施例 中所述方法包括W下步骤：
[0083] 步骤201、根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件 投放的承载量。
[0084] 步骤202、当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一 投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0085] 步骤203、将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视 频分配投放量为第二投放量。
[0086] 步骤204、按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二 投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0087] 上述过程与图1所示实施例完全一致。
[0088] 步骤205、根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率 参数的最低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的 投放概率参数。
[0089] 需要说明的是，不同于在相关视频上投放广告，在非相关视频上投放广告之后，浏 览非相关视频的用户未必对该广告有需求。反之，非相关视频上的广告往往对用户体验造 成不良的影响，妨碍用户正常的播放和浏览视频。所W为了提高用户体验，应当在满足完成 第二投放量的前提之下，将非相关视频上的投放概率参数尽可能的设置成较低的数值。
[0090] 本实施例中，通过前述计算得到的第二投放量，W及通过网络视频平台取得的第 二流量和第二点击率，计算出非相关视频上的投放概率参数的最低值。具体如下：
[0091 ] randomw*randomc 付 *randompr〇b = randomciick;
[0092] 其中，所述randomw代表第二流量，randomctr代表第二点击率;randomprob为第二投 放概率参数的最低值;randomciick为第二投放量。
[0093] 该公式与前述计算相关视频承载量的公式是相同的原理。所述第二流量和第二点 击率的取得原理也可与前述实施例相同；或者，可W用网络视频平台全局的总流量减去第 一流量而得到所述第二流量。
[0094] 参照前述实施例可知，所述第二投放量randomciick = 400，另外从网络视频平台中 取值randomvv = 1,100,000次/天，random。付=0.1%。
[0095] 显然，非相关视频数量多于相关视频，所W第二流量往往大于第一流量;但是非相 关视频上的广告投放针对性差，所W第二点击率远低于第一点击率。
[0096] 则通过W上可计算得到randcmprQb = 0.36。即意味着在某个非相关视频播放时，有 36 %的概率伴随着该视频的播放而投放广告adl，另外64%的概率则是不投放任何广告，而 直接播放该视频。由此便能够在概率上满足总投放量tciick，同时将randomprob设置到最小。
[0097] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:在满足总投放量的前提下， 将广告文件在非相关视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为最低值，尽可能 的避免广告投放对用户的干扰，提高了用户体验。
[0098] 图1~2所示实施例中，一切数据均是为了便于解释说明其中的数学关系，而假设 产生的。在实际情况下，真实数据必然是为复杂。而且往往会出现一个视频作为多个广告的 相关视频的情况。例如有一个体育节目的视频vn，同时又两则体育用品类的广告adl和ad2。 经过匹配分类发现，广告adl和ad2的相关视频中均包括了视频vn。
[0099] 在类似的复杂的情况之下，本实施例将在图1~2所示实施例的基础之上，进一步 的提出一种解决方案。参照图3所示，具体如下：
[0100] 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相 关视频上的投放概率。所述的归一化计算，具体是根据各广告文件的总投放量，W及各广告 文件与该相关视频的相关性系数进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投 放概率。
[0101] 具体来说，需要确定各个广告的总投放量。假设广告adl的总投放量clickl = 1000，广告ad2的总投放量clicks = 1200。还需评定广告adl和ad2对于视频vn的相关性系 数，假设广告adl的相关性系数3(3〇的1=0.68，广告日(12的相关性系数3(3〇的2 = 0.95。在此基 础上进行归一化计算的过程如下：
[0102] 步骤301、计算每个广告的投放量比重sii。
[0103] 具体公式如下：
[0104]
>本实施例中n = 2,换言之1 = 1或2。
[0105] 计算得到广告adl的投放量比重sli = 0.45;广告ad2的投放量比重s2i = 0.55。
[0106] 步骤302、计算每个广告的相关性比重si2。
[0107] 具体公式如下：
[010引
本实施例中n = 2,换言之1 = 1或2。
[0109] 计算得到广告adl的相关性比重sl2 = 0.42;广告ad2的相关性比重城= 0.58。
[0110] 步骤303、计算每个广告的归一化比重si。
[01具体公式如下：
[0112] si = sii*si2;本实施例中 1 = 1 或2。
[0113] 即广告adl的归一化比重sl=0.45*0.42 3 0.19;
[0114] 广告ad2的归一化比重s2 = 0.55*0.58 - 0.32。
[0115] 步骤304、计算每个广告的归一化概率pi。
[0116] 具体公式如下：
[0117]
本实施例中n = 2,换言之i = l或2。
[011引最终计算得到，口1 = 37.2%，口2 = 62.8%。即是说明，若作为相关视频来投放广告， 视频vn在一次播放是，37.2%的概率投放广告adl ,62.8%的概率投放广告ad2。由此，实现 了相关视频对于多个广告的均衡分配。
[0119] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:通过归一化计算，实现了相 关视频对于多个广告的均衡分配，使本申请的整体技术方案更加完整，公开更加充分。
[0120] 参见图4所示，为本申请所述系统的具体实施例。本实施例中所述系统用于实现图 1~3所示实施例中描述的方法。其技术方案本质上与图1~3所示实施例一致。前述实施例 中的相应描述同样适用于本实施例中。本实施例中，预先针对广告文件设定总投放量;选定 所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击 率为第一点击率;所述非相关视频的播放流量为第二流量，播放点击率为第二点击率。
[0121] 则所述系统包括：
[0122] 相关分配模块401，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于 所述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投 放量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量。
[0123] 非相关分配模块402，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;贝^ 对所述非相关视频分配投放量为第二投放量。
[0124] 所述非相关分配模块402还用于:根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量， 计算得到第二投放概率参数的最低值;并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告 文件在非相关视频上的投放概率参数。
[0125] 投放模块403,用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照 所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
[0126] 归一化模块404(图中未示出），用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频 时，针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视 频上的投放概率。
[ 0127] 通过W上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是:使得相关视频上分配的投 放量达到最大，提高了广告投放的针对性;在满足总投放量的前提下，将广告文件在非相关 视频上的投放概率参数，即第二投放概率参数调整为最低值，尽可能的避免广告投放对用 户的干扰，提高了用户体验;通过归一化计算，实现了相关视频对于多个广告的均衡分配。
[0128] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序 产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产 品的形式。
[0129] 上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请 并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、 修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识 进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申 请所附权利要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种网络视频广告投放的分配方法，其特征在于，预先针对广告文件设定总投放量； 选定所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播放 点击率为第一点击率;则所述方法包括： 根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承载 量;当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述第 一投放量等于承载量； 将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述非相关视频分配投放量 为第二投放量； 按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上;按照所述第二投放量将广告 文件投放到非相关视频上。2. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述非相关视频的播放流量为第二流量，播 放点击率为第二点击率;则所述方法还包括： 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值； 并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率参数。3. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述第一流量和第一点击率，计算 所述相关视频对于所述广告文件投放的承载量具体为： Cfvv5^cf Ctr5^cf prob = Cf click ； 其中，所述Cfvv代表第一流量，CfC^tr代表第一点击率;Cfprcib为预设的广告文件在相关视 频上的投放概率参数;Cf Cdidi为承载量。4. 根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述广告文件在相关视频上的投放概率参数 为1〇5. 根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述第二流量、第二点击率和第二 投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值具体为： randomw^randomctr^randomprob = randomdick ； 其中，所述randomvv代表第二流量，randomcti·代表第二点击率;randomprob为第二投放概 率参数的最低值;randomcdick为第二投放量。6. 根据权利要求1~5任意一项所述方法，其特征在于，当一个网络视频作为多个广告 文件的相关视频，则所述方法还包括： 针对该相关视频对应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视 频上的投放概率。7. 根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述归一化计算具体为： 根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广告文件的相关性 系数计算每个广告的相关性比重； 利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重； 对各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告 的归一化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。8. 根据权利要求7所述方法，其特征在于，当一个网络视频作为广告adl~广告adn共η 个广告的相关视频，则所述计算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具 体为：i = 1~η任意整数； 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重;clicki为adi的总投放量;scorei 是adi的相关性系数。9. 根据权利要求8所述方法，其特征在于，所述计算每个广告的归一化比重，对各个广 告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率具体为：其中，s i是ad i的归一化比重，p i是ad i的归一化概率。10. -种网络视频广告投放的分配系统，其特征在于，预先针对广告文件设定总投放 量;选定所述广告文件的相关视频和非相关视频;所述相关视频的播放流量为第一流量，播 放点击率为第一点击率;则所述系统包括： 相关分配模块，用于根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广 告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为 第一投放量，所述第一投放量等于承载量； 非相关分配模块，用于将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量;则对所述 非相关视频分配投放量为第二投放量； 投放模块，用于按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第 二投放量将广告文件投放到非相关视频上。11. 根据权利要求10所述系统，其特征在于，所述非相关视频的播放流量为第二流量， 播放点击率为第二点击率;则所述非相关分配模块还用于： 根据所述第二流量、第二点击率和第二投放量，计算得到第二投放概率参数的最低值； 并将所述第二投放概率参数的最低值作为所述广告文件在非相关视频上的投放概率参数。12. 根据权利要求10或11所述系统，其特征在于，所述系统还包括： 归一化模块，用于一个网络视频作为多个广告文件的相关视频时，针对该相关视频对 应的多个广告文件进行归一化计算，得到各个广告文件在该相关视频上的投放概率。13. 根据权利要求12所述系统，其特征在于，所述归一化模块包括： 比重模块，用于根据各广告文件的总投放量计算每个广告的投放量比重;并根据各广 告文件的相关性系数计算每个广告的相关性比重； 归一化模块，用于利用所述投放量比重和相关性比重，计算每个广告的归一化比重;对 各个广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率;并将各广告的归一 化概率作为该广告在该相关视频上的投放概率。14. 根据权利要求13所述系统，其特征在于，当一个网络视频作为广告adi~广告adn共 η个广告的相关视频，则所述计算每个广告的投放量比重，并计算每个广告的相关性比重具 体为：i = l~η任意整数； 其中，sii是adi的投放量比重，si2是adi相关性比重;clicki为adi的总投放量;scorei 是adi的相关性系数。15.根据权利要求14所述系统，其特征在于，所述计算每个广告的归一化比重，对各个 广告的归一化比重进行归一化处理，得到每个广告的归一化概率具体为：其中，s i是ad i的归一化比重，p i是ad i的归一化概率。
【专利摘要】本申请公开了一种网络视频广告投放的分配方法及系统，预先针对广告文件设定总投放量；选定所述广告文件的相关视频和非相关视频；所述相关视频的播放流量为第一流量，播放点击率为第一点击率；则所述方法包括：根据所述第一流量和第一点击率，计算所述相关视频对于所述广告文件投放的承载量；当所述总投放量大于所述承载量，则对所述相关视频分配投放量为第一投放量，所述第一投放量等于承载量；将所述总投放量与第一投放量之差作为第二投放量；则对所述非相关视频分配投放量为第二投放量；按照所述第一投放量将所述广告文件投放到相关视频上；按照所述第二投放量将广告文件投放到非相关视频上。
【IPC分类】H04N21/2668, H04N21/262
【公开号】CN105491410
【申请号】CN201510900752
【发明人】袁树仑, 章岑, 杨田, 周盛, 潘柏宇, 王冀
【申请人】合一网络技术(北京)有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月9日
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