本发明涉及互联网广告技术领域，尤其涉及一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统和方法。
背景技术：
在互联网广告领域中，不同的广告通过出价的方式对同一个广告位进行竞争，出价高的广告获得展示机会。由于广告位的展示机会和效果不同，广告位可以区分为优质广告位和普通广告位。通常来讲，优质广告位的价格高于普通广告位，而同一个广告位的价格在一定的区间内进行浮动。比如某广告以一定的价格进行出价，其获得的展示机会就不如比其出价高的广告的展示机会多。在预算有限的情况下，广告主可以通过设置出价价格，可以保证广告获得最多的展示次数。但是对于广告商而言，当接收到渠道商的出价请求时，从众多广告中选择其中一个进行出价。每次出价成功与否将直接影响广告商所属的广告展示情况。比如，某发明公开了一种面向实时竞价广告的出价及预算估计方法，由于为广告商提供了更为详细和量化的建议，即根据广告商希望获得的用户点击数，给出出价建议和预算建议，建议出价和建议预算会随着广告商希望获得的点击数变化而变化。首先允许广告商对一个投放周期，通常为一天，广告商希望获得的点击次数进行设置，然后需求方平台会根据与目标广告活动相似的广告活动的历史数据为广告商计算出获得希望点击次数的建议竞标价格，并根据相似的历史展示记录，估计出获得希望点击次数需要花费的预算，从而为广告商更合理的设置广告活动的预算和出价提供了直观的建议。在该技术方案中，以历史数据评估广告可能的中标价格，以期提高竞价成功率，但是没有考虑广告出价的随时间变动的影响。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统和方法，通过对时间因素的考虑，调整广告位的预期展示价格，实现对广告位价格的精确调整，提高广告出价成功率，从而使广告获得更多的展示机会，并对重点时段进行重点投放，提高广告的展示效果。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于：包括接收模块、价格获取模块、调整模块、筛选模块、出价模块和记录模块；
所述接收模块，用于接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间；
所述价格获取模块，用于根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格；
所述调整模块，用于根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格；
所述筛选模块，用于根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近；
所述出价模块，用于将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价；
所述记录模块，用于记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
在上述技术方案中，根据渠道商的请求间隔时间，将时间进行调整，使得渠道下一次请求之前的广告展示均可以获得较高的出价。渠道商的请求间隔时间，是指渠道商向系统相邻的两次请求出价的平均时间间隔。
作为上述方案的改进，还包括关联模块；
所述关联模块，用于对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
在上述技术方案中，通过对与广告展示相关的时间、价格及出价结果等关键指标的变化进行分析，得出多个广告位的相关性，并从中选择出相关性较高的多组广告位，为快速响应广告位的价格变动奠定了基础。出价请求来源是指本次竞价的广告位。一次出价请求所对应的出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果作为一条记录进行记录。
作为上述方案的改进，当一个广告位的出价变化时，所述调整模块对其高相关性的广告位的所述最终价格进行调整，以更新所述最终价格。
在上述技术方案中，通过对高相关性的广告位之间价格变动关系的响应，实现本系统对价格响应更敏感，从而保证筛选出的广告有更大的机会获得展示。同时，也可以提高本系统总体的广告出价成功率。
作为上述方案的改进，所述高相关性的广告位之间具有相同的用户类型。
在上述技术方案中，用户类型是指用户被划分的类别，比如游戏、电商、教育、美容、美食等。不属于同一类的广告位之间不形成高相关性。本技术方案限定了高相关性的广告位之间的范围，使得广告位的相关性判断更加有现实的指导意义，通过高相关性的广告位获得的相互之间的价格变动更能指示其他广告位的价格变动情况。
作为上述方案的改进，所述高相关性是指相关系数的绝对值在0.8以上。
在上述技术方案中，相关系数采用皮尔逊相关系数的方式。对同一时间的不同广告位的价格进行计算，获得高相关性的多个广告位。本技术方案具化了高相关性的判断标准，并且给出了能够高效判断的标准，实现了对相关性判断的标准化。
作为上述方案的改进，所述时间既指一天内的不同时间段，又指一年内不同的时间范围，尤其是各类假期的时间范围。
在上述技术方案中，考虑了一天之内的人们生活作息变动特征，也考虑到一年之内不同时间段的行为特征，可以精准地实现根据用户的需求定向推广广告的目的，同时也可以提高广告的展示效果。
作为上述方案的改进，所述加权历史价格是过去固定周期内不同时段价格的加权平均值，并且越靠近当前时间，价格的权重越大。
在上述技术方案中，将过去固定周期划分为若干个小周期，并且这些小周期组成固定周期。对每个小周期计算中标价格的平均值，之后再对这些平均值计算加权平均值，其中，距离当前时间越近，价格的权重越大。固定周期的最小单位为天，所以广告一天内的历史价格保持不变。
作为上述方案的改进，根据不同时间的用户表现将所述时间分为重点时间和一般时间，并且在所述重点时间的所述最终出价高于在所述一般时间的所述最终出价。
在上述技术方案中，将不同的时间段按用户表现划分，区分出重点时间和一般时间，可以使价格的变动更加精细和准确。由于重点时间具有更好的展示效果，因此在重点时间适当提高出价，以期有更大的机会获得展示机会。这里的重点时间和一般时间是指分类的一般表示，并不单指将时间分为两类。每一类中还可以继续细分为多个不同的小类别，以满足更高的精细化投放需求。
相应地，本发明还提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，包括如下步骤。
a.使用上述的接收模块接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间。
在本步骤中，获取目标用户的特征数据，为下一步骤中获取符合广告主要求的广告提供信息。
b.使用上述的价格获取模块根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格。
在本步骤中，以广告位为分析对象，通过分析其历史数据，可以评估出该广告位的价格水平，从而为后继选择与之相匹配的广告提供了依据。
c.使用上述的调整模块根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格。
在本步骤中，根据广告位的价格围绕该广告位的价格水平进行波动，对重点时间进行价格上调，使得展示成功的机会增加。这样可以增加本次广告展示的机率，而从总体上看，也可以使得广告主的广告获得更好的展示效果。
d.使用上述的筛选模块根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近。
在本步骤中，筛选出来的待投放广告需要满足定向条件和价格两个方面的要求。广告主要设置广告投放条件时，会设置定向条件，即希望广告展示给哪些用户。通过比对步骤a中获取的用户的特征数据与定向条件，可以筛选出满足定向要求的广告。而广告的价格也是固定的，可以按照价格最接近的广告进行排序。同时满足这两个条件的广告即为待投放广告。本步骤对于比对定向条件和价格筛选的先后顺序不做要求。具体可以根据广告池中广告数量的多少确定。
e.使用上述的出价模块将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价。
在本步骤中，将上一步骤中获得的调整后的出价作为最终出价，实现了本方案的出价过程。
f.使用上述的记录模块记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
在本步骤中，记录每次出价的情况和结果，为数据分析提供翔实可靠的数据来源。当记录的数据越多时，数据分析的结果越可靠。
作为上述方案的改进，所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，还包括如下步骤。
g.使用上述的关联模块对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
在本步骤中，通过对历史数据的分析，获得高相关性的多个广告位，使得多个广告位的价格变动更加可预测，使得出价更加精细化，是根据时间的变化调整出价的方案的一种补充。
实施本发明，具有如下有益效果。
本发明通过对时间对用户行为影响的考虑，调整广告位的预期展示价格，实现对广告位价格的精细预判，提高广告出价成功率，从而使广告获得更高的展示比率。本发明以一段时间内的最高出价为最终出价，保证了广告的展示成功率。同时，对重点时段进行重点投放，提高了广告的展示效果，实现了较好的用户覆盖和宣传效果。本发明通过不同的时间的选择，起到了对用户进行区别的作用，增加了对用户进行定位的维度，从而可以更加精确定位用户的作用。本发明根据用户行为的特征进行针对性的调整，减少了对历史数据的依赖，提高了系统的适应性。
附图说明
图1是本发明一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统的第一实施例结构示意图。
图2是本发明一种时间分类示意图。
图3是本发明一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统的第二实施例结构示意图。
图4是本发明一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法的第一实施例流程图。
图5是本发明一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法的第二实施例流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示的本发明第一实施例，提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，包括接收模块100、价格获取模块200、调整模块300、筛选模块400、出价模块500和记录模块600。
接收模块100，用于接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间。
具体地说，本系统同时对接多个渠道商，通过接收渠道商的出价请求，对渠道商反馈回出价。渠道商或多个渠道商通过对同一广告位的展示进行竞价，对出价最高的广告进行展示，从而完成广告展示的过程。接收模块用于接收渠道商的出价请求，同时也包含目标用户的特征数据，比如广告位大小、ip地址、浏览器信息、操作系统、性别、国家或地区等各类信息。如果渠道商请求出价时没有附带特征数据，则接收模块100向渠道发送请求，以获取特征数据。不同的渠道商请求出价的时间不同，有的是15分钟，有的是30分钟，还有1个小时等各种时间，但通常同一个渠道商请求出价的间隔时间都是固定的。接收模块100可以获取各个渠道商的出价请求间隔时间。如果同一渠道商的两次请求时间突然出现大幅变动，则接收模块100将这一次视为例外，仍以之前的间隔时间向调整模块传递。而如果连续两次的请求时间出现大幅变动且相同，则判定为渠道商修改请求时间，以新的间隔时间作为该渠道商的请求出价间隔时间。前述的大幅变动是指偏离原间隔时间超过30%。
价格获取模块200，用于根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格。
具体地说，广告位的历史价格是指中标价格，即该出价获得了展示。加权历史价格是过去固定周期内不同时段价格的加权平均值，并且越靠近当前时间，价格的权重越大。比如，价格获取模块200获取的某广告投放平台出价为6.5元，一天前的出价为6.1元，30天前的出价为5.5元，一年前的出价为7.2元，根据时间间隔分别赋予权重值0.7，0.18，0.09，0.03，计算得加权价格6.359元。在计算各时间段内的价格的权重值时，根据获取的价格距离现在的时间计算，当前计算以当前的出价请求周期定。权重值以四舍五入取两位小数。出价时间距离当前越近，则其权重越大。
调整模块300，用于根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格。
具体地说，人们由于生活和工作具有一定的规律，使得用户对广告的响应也呈现一定的规律性。比如，由于人们白天忙于工作和学习，并处于紧张的状态，即使有感兴趣的广告，可能也不会点击，从而导致各类数据值较低，而当晚上人们工作完成或者学习结束时，拥有大量的时间并处于放松状态，广告对人们的吸引力增加，导致数据上升。同样的，周末时，人们的状态与工作日不相同，也会导致广告的吸引力上升。更典型地，当国庆长假来临时，人们会提前制定出行计划，并关注出行导航、游戏住宿类的产品，从而导致上述两个行业的广告数据在长假前明显上升。调整模块300根据时间的不同而对不同的广告出价进行调整。考虑到不同时间的用户表现将时间分为重点时间和一般时间，重点时间的最终出价高于在一般时间的最终出价。重点时间还被细分为重点i类时间和重点ii类时间。一般时间还被细分为一般i类时间和一般ii类时间。根据重点时间的分类，对于默认出价向上浮动不同的比例。根据一般时间的分类，对默认出价向下浮动不同的比例。比如，对于出行类广告，如图2所示，在五一或国庆稍前一段时间，所有的时间都标记为重要日期，而一天之内的高峰期也被标记为重要。在五一或国庆这些日期中的高峰期，被标记为重要i类，而这些日期中的高峰期以外的日子被标记为重要ii类。在一般日期中的高峰期被标记为一般i类，而一般日期中的高峰期以外的时间被标记为一般ii类。当然，也可以考虑非假期的周末，增加类别对其进行标记与出价调整。因总体思路一致，在此不再赘述。如果某渠道商的间隔请求时间为15分钟，重要时间为19：00-21：00，当系统在18：50接收到该渠道商的出价请求时，得到该出价的有效时间为18：50-19：05，在18：50—19：00的范围内，为一般时间，而19：00-19：05为重要时间，故针对该时间的出价调整为重点时间的出价。
筛选模块400，用于根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近。
具体地说，在广告主配置广告时，就会对该广告的定向客户信息进行配置，对用户的地区或国家、浏览器、操作系统、性别等各类信息进行设置。通过接收模块100获得的特定数据，可以逆向筛选出该广告符合哪些广告的要求，从而将待投放广告限制在一定的范围内。系统对于广告的各类信息都是明确的，包括出价、预算等信息。筛选模块400再从这个范围内选择价格与最终价格最为接近的广告作为待投放广告。
出价模块500，用于将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价。
具体地说，出价模块500完成广告的出价。在出价时，出价模块500只需将广告的价格发送给渠道商，而不需要将广告内容一起发送给渠道商。
记录模块600，用于记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
具体地说，当一次出价完成后，记录模块600记录本次出价的时间、价格及出价结果。出价结果分为“成功”与“失败”两种。记录模块将记录的数据以结构化存储的方式存储于数据库中，便于关联模块500进行快速的检索与分析。
如图3所示的本发明第二实施例，提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，相比于第一实施例，还包括关联模块700；
所述关联模块700，用于对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
具体地说，不同的广告位之间由于用户群相同、网站关联等原因会产生一定的相关性。而部分广告位由于高度的相关性，其价格也会呈现一定的相关性，因此这对于出价预测具体很大的意义。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，本发明采用皮尔逊相关系数，对同一时间的两个广告位的中标价格进行相关系统计算。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。高相关性的广告位之间具有相同的用户类型，因此在判断广告位的相关性高低时，只需要对具有相同用户类型的广告位进行判断即可。当相关系数的绝对值在0.8以上时，判定为高相关性。对于具有高相关性的多个广告位，如果其中一个广告位的价格向上浮动，即报价后未中，而后其高相关性的广告位请求出价时，调整模块300上调其出报价，从而可以使筛选模块变更筛选出的广告。
相应地，如图4所示的本发明第三实施例，提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，包括如下步骤。
s1.使用上述的接收模块接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间。
在本步骤中，接收渠道商的出价请求，是本方法的第一步。本方法以响应出价请求的方式开始运作，并接收可以用于筛选广告的目标用户特征数据，为步骤s4筛选广告提供依据。
s2.使用上述的价格获取模块根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格。
在本步骤中，本步骤根据对广告位的历史价格进行计算，得出该广告位的加权历史价格，作为预估该广告位成交价格的基数。本步骤以系统中记录的历史数据获取。本步骤也在步骤s1之后执行，使得数据的获取更有针对性。相比于简单算数平均值而言，采用加权历史价格的方法对当前总体价格趋势更加敏感，同时也可以过滤掉经济大环境变化引起的系统性变化。
s3.使用上述的调整模块根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格。
在本步骤中，步骤根据当前的时间特征，对步骤s2中的加权历史价格进行调整，从而实现对价格的浮动。这样的调整可以保证在重点时间以较高的价格出价，从而更易获得展示机会，而在一般时间，则以较低的价格进行出价，节约了广告主的预算。关于对历史价格的调整方法，已在之前实施例中阐述，此处不再赘述。
s4.使用上述的筛选模块根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近。
在本步骤中，在保证广告出的价格不动的情况下，筛选出价格与最终价格最接近的广告，并以广告主设定的价格进行出价，从而既实现了广告主的设置，又能够最大程度地实现展示。
s5.使用上述的出价模块将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价。
在本步骤中，将步骤s4中获得的待投放广告的价格作为出价价格发送给渠道商，从而实现最终的出价。
s6.使用上述的记录模块记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
在本步骤中，将步骤s5中的出价信息及结果进行记录，并以结构化存储的方式存储于数据库中，可以提高步骤s2的速度，从而提高本实施例的运行效率。
如图5所示的本发明第四实施例，提供了一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，相比于第三实施例，还包括如下步骤。
s7.使用上述的关联模块对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
在本步骤中，通过对数据库中记录的历史数据的分析，获取高相关性的多个广告位，从而为上一实施例中根据时间调整出价进行补充，提高出价的灵敏性，更快地响应价格的变动。关于相关性的计算方法，已在之前实施例中阐述，此处不再赘述。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
1.一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于：包括接收模块、价格获取模块、调整模块、筛选模块、出价模块和记录模块；
所述接收模块，用于接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间；
所述价格获取模块，用于根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格；
所述调整模块，用于根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格；
所述筛选模块，用于根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近；
所述出价模块，用于将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价；
所述记录模块，用于记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
2.如权利要求1所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，还包括关联模块；
所述关联模块，用于对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
3.如权利要求2所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，当一个广告位的出价变化时，所述调整模块对其高相关性的广告位的所述最终价格进行调整，以更新所述最终价格。
4.如权利要求2所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，所述高相关性的广告位之间具有相同的用户类型。
5.如权利要求2所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，所述高相关性是指相关系数的绝对值在0.8以上。
6.如权利要求1所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，所述时间既指一天内的不同时间段，又指一年内不同的时间范围，尤其是各类假期的时间范围。
7.如权利要求1所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，所述加权历史价格是过去固定周期内不同时段价格的加权平均值，并且越靠近当前时间，价格的权重越大。
8.如权利要求1所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的系统，其特征在于，根据不同时间的用户表现将所述时间分为重点时间和一般时间，并且在所述重点时间的所述最终出价高于在所述一般时间的所述最终出价。
9.一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，其特征在于，包括：
a.使用如权利要求1-8任一项所述的接收模块接收渠道商的出价请求，并获取目标用户的特征数据和渠道商的请求间隔时间；
b.使用如权利要求1-8任一项所述的价格获取模块根据广告位的历史价格，获得所述广告位的加权历史价格；
c.使用如权利要求1-8任一项所述的调整模块根据渠道商的请求间隔时间和时间的变化对所述加权历史价格进行调整，并得出最终价格；
d.使用如权利要求1-8任一项所述的筛选模块根据广告主设置的定向条件和所述最终价格筛选出待投放广告；其中，所述待投放广告的报价与所述最终价格最接近；
e.使用如权利要求1-8任一项所述的出价模块将所述待投放广告的报价发送给渠道商进行出价；
f.使用如权利要求1-8任一项所述的记录模块记录出价请求来源、出价的时间、价格及出价结果。
10.如权利要求9所述的一种根据时间维度自动选择非实时广告的方法，其特征在于，还包括：
g.使用如权利要求2所述的关联模块对所述记录模块记录的数据进行分析，获得具有高相关性的多个广告位。
技术总结