(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211068778.7 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 北京创智汇聚科技有限公司 地址 100043 北京市石景山区实兴大街3 0 号院8号楼7层815 (72)发明人 徐大江　李波　孙莉　严孝元　 (74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 专利代理师 刘晓丹 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种匀速投放方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种匀速投放方法及系统， 涉 及广告投放技术领域， 本申请在实际应用中， 接 收投放广告请求， 进行用户流量价值预估， 确定 各时段平台曝光比重， 在投放过程中， 实时计算 当前时段剩余时间广告投放量和投放权重， 调整 投放预算使剩余预算在剩余时段能够匀速消耗， 同时， 根据流量价值的分布情况和准入门槛进行 流量过滤， 根据不同时段的投放效率动态调整准 入门槛， 过滤低质量流量。 本发明通过实时调整 投放预算以及过滤低价值流量的方式， 使投放预 算合理分配且在固定时间内匀速消耗完， 提高了 投放预算的效率， 使曝光获得更高的转化， 付费 能力和活跃能力也有了一定程度的提高。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 115423518 A 2022.12.02 CN 115423518 A 1.一种匀速投放方法， 其特 征在于， 包括： 接收投放广告请求， 进行用户流 量价值预估； 确定各时段平台曝光比重； 在投放过程中， 实时计算当前时段剩余时间广告投放量和 投放权重， 即每次曝光后重 新计算， 实时调整投放预算使剩余预算在剩余时段能够匀速消耗； 在匀速投放预算的同时， 根据 所述用户流量价值当前时段的分布情况和准入门槛进行 流量过滤判断； 当流量价值低于流 量准入门槛时， 为低质量 流量， 进行过滤； 当流量价值高于流 量准入门槛时， 为高价 值流量， 进行保留， 使其继续投放； 所述流量准入门槛是根据当前时段的 曝光量和需求 量对比， 动态调整的。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述用户流 量价值预估， 包括但不限于： 转化能力、 付费能力、 活跃能力的预估。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述确定各时段平台曝光比重， 具体为： 在固定时间内， 计算平台整体在各个时段的投放比重， 用过去一段时间内的平均值代 替， 按时间将所述一段时间划分为T个时段， 假使过去一段时间内平台总曝光量为M， 某个时 段内的曝光量为mt， 则本时段内的投放比重为Pt＝mt/M， 其中t＝0， 1， . ...， T‑1。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述实时计算当前时段剩余 时间广告投放 量， 具体为： 每次曝光重新计算当前时段剩余 时间内广告的可投放量， 对于本时段内某个可投放广 告A， 预先设定的日投放上限为E， 截止目前的投放 量为Et， 则当天剩余可投放 量为et＝E‑Et； 当广告A当天仍剩余s个可投放时段t1， t2， ...， ts， 其中t1即为当前时段， 每个 时段对应 的平台总体投放比重为 且当前时段t1总时长为Ttotal， 剩余时间为tr， 则广 告A本时段内分配的可投放 量为： 其中， 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述实时计算当前时段剩余 时间广告投放 权重， 具体为： 当前时段剩余时间为tr， 剩余可投放 量为 则预期速度为： 假设vs为当前实际速度， 则定义： w为当前时段的实际投放进程和当前时段平台总投放进程的比值； 广告投放权重为Wa， Wa在每个时段开始初始化为1， 且Wa∈[Wlow， Whigh]， Wa更新分为大幅 度更新和微调。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115423518 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述速度vs计算， 具体为： 其中ns和ts分别为广告近似曝光次数和总曝光时间， 若tlast为上次vs更新时间， tnow为当 前时间， nadd为上次更新tlast到当前时间tnow内发生的曝光数， w0为一接近1的常量， ns和ts更 新方式如下： 初始化： ns、 ts和nadd均初始化 为0； 如果满足vs定时或发生曝光的更新条件； ns＞0， 则ts＝ts*w0+(tnow‑tlast)； ns＝ns*w0+nadd； tlast＝tnow。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述大幅度更新和微调， 具体为： 所述大幅度更新， 每当前的时间间隔发生一次， 若tW_big_last为上次大幅调整的时间， tnow 为当前时间， 则大幅度调整方式如下： 如果发生曝光， 且Tnow‑tW_big_last＞当前的时间 间隔； 当w＜a时， W ′a＝Wa*e； 当a≤w＜b时， W ′a＝Wa*f； 当c≤w＜d时， W ′a＝Wa*f； 当w＞d时， W ′a＝Wa*g； a＜e＜b， b＜f＜c， c＜g＜d； 所述微调更新， 每当前的时间间隔发生一次， 若tW_small_last为上次微调的时间， tnow为当 前时间， 则微调 调整方式如下： 如果发生曝光， 且tnow‑tW_small_last＞当前的时间 间隔； 当w＜h时， W ′a＝Wa*h； 当h≤w＜k时， W ′a＝Wa*w； 当w≥k时， W ′a＝Wa*k， h＜k； 所述微调和大幅度调整同时进行， 用 W′a更新Wa， 且微调和大幅度调整， 需要满足Wa∈ [Wlow， Whigh]。 8.根据权利要求6或7中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述在匀速投放预算的同时， 根据所述用户流 量价值当前时段的分布情况和准入门槛进行流 量过滤判断， 具体为： 通过加入ecpm值， 根据预估的ecpm值 来保留高价值的广告； ecpm为每一千次展示可以获得的广告收入； 其中nh和ts分别为以该广告e0＞eh条件曝光的次数和曝光时间， 若tlast为上次vh更新时 间， tnow为当前时间， nadd为上次更新tlast到当前时间tnow内以e0＞eh条件发生的曝光数， w0为 一接近1的常量， ns和ts更新方式如下： 初始化： nh、 ts和nadd均初始化 为0； 如果满足vh定时或发生曝光的更新条件； nh＞0； 则ts＝ts*w0+(tnow‑tlast)； nh＝nh*w0+nadd；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115423518 A 3