广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统
阅读：499发布：2020-05-08
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1.一种广告投放策略的测试方法，其特征在于，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器；所述方法包括：
根据广告请求流量数据和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；所述广告请求流量数据中包含用户标识；
将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略，将所述目标点击率预测策略的目标点击率预测策略标识发送至竞价服务器；
从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据；
将所述各个第一目标数据和所述目标点击率预测策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标点击率预测策略标识对应的目标点击率预测策略进行执行，生成各个初选广告的点击率预测结果，将所述点击率预测结果发送至竞价服务器；
基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果；
基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告请求流量数据中还包括：媒体信息；
所述将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则的步骤，包括：
将所述媒体信息、所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据所述点击率预测类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格的步骤，包括：
将所述广告请求流量数据中的媒体信息、所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略，将所述目标竞价策略的目标竞价策略标识发送至竞价服务器；
从所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据；
将所述各个第二目标数据和目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格的步骤，包括：
将所述媒体信息、所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略，将所述目标投放策略的目标投放策略标识发送至竞价服务器；
将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告的步骤，包括：
接收广告请求流量数据；所述广告请求流量数据中包含用户标识；
根据所述广告请求流量数据中的用户标识，获取预先保存的所述用户标识对应的用户标签信息；
基于所述广告请求流量数据、所述用户标签信息和预设的各个广告的匹配条件，按照预设的广告初选算法进行处理，确定各个初选广告，并获取各个初选广告的广告信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投放结果，包括：表示目标投放广告是否被投放的胜出结果和未胜出结果，或表示目标广告投放后是否有效果的转化成功结果和转化失败结果；
所述基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果的步骤，包括：
基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，将胜出率或转化率最高的点击率预测策略作为最优策略。
7.一种广告投放策略的测试方法，其特征在于，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器；所述方法包括：
根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
将所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略的目标竞价策略标识，将所述目标竞价策略标识发送至竞价服务器；
从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据；
将所述各个第二目标数据和所述目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器；
基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个竞价策略的投放结果；
基于所述投放结果，对所述多个竞价策略进行对比，获得对比结果。
8.一种广告投放策略的测试方法，其特征在于，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器；所述方法包括：
根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
将所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略的目标投放策略标识，将所述投放策略标识发送至竞价服务器；
将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器；
将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个投放策略的投放结果；
基于所述投放结果，对所述多个投放策略进行对比，获得对比结果。
9.一种竞价服务器，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-6任一所述的方法步骤；
或实现权利要求7所述的方法步骤；或实现权利要求8所述的方法步骤。
10.一种广告投放系统，其特征在于，所述系统包含权利要求9所述的竞价服务器、策略测试服务器和数据处理服务器。
广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网中广告投放的技术领域，特别是涉及一种广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统。
背景技术
[0002] 当用户打开某应用软件(APP)或网页时，如果在该应用软件或网页中有广告位时，会触发互联网应用系统向广告投放系统发送广告流量请求数据；广告投放系统接收到广告流量请求数据后，先确定各个初选广告的初选广告信息；再预测各个初选广告的点击率；再获得各个初选广告的竞价价格；再从各个初选广告中确定最终要投放的目标投放广告以及竞价价格，然后将目标投放广告以及竞价价格发送至互联网应用系统。互联网应用系统在接收到不同广告公司的广告投放系统发送的各个目标投放广告以及竞价价格后，从各个目标投放广告以及竞价价格中，确定最终竞价成功的目标胜出广告以及胜出价格，将各个目标投放广告是否胜出的结果发送至对应的广告投放系统。最后，该广告投放系统在该应用软件或网页中的广告位投放广告，并将目标胜出广告的实际转化结果发送至对应的广告投放系统。
[0003] 在这个过程中，广告投放系统每一个步骤都应用了不同的广告投放策略，为了将广告准确的投放至目标用户，需要对广告投放策略不断进行优化，不断迭代。因此，在增加一个新的广告投放策略时，需要对新的广告投放策略进行测试，测试新的广告投放策略与原有的广告投放策略的投放效果，以确定出最优的广告投放策略。
[0004] 目前，相关技术中需要对新的广告投放策略和原有的广告投放策略分别进行测试，无法直接进行对比测试。
发明内容
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统，以对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试。具体技术方案如下：
[0008] 将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略，将所述目标点击率预测策略的目标点击率预测策略标识发送至竞价服务器；
[0009] 从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据；
[0010] 将所述各个第一目标数据和所述目标点击率预测策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标点击率预测策略标识对应的目标点击率预测策略进行执行，生成各个初选广告的点击率预测结果，将所述点击率预测结果发送至竞价服务器；
[0011] 基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
[0012] 基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
[0013] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0014] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果；
[0015] 基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
[0016] 可选的，所述广告请求流量数据中还包括：媒体信息；
[0017] 所述将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则的步骤，包括：
[0018] 将所述媒体信息、所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据所述点击率预测类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则。
[0019] 可选的，所述基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格的步骤，包括：
[0020] 将所述广告请求流量数据中的媒体信息、所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略，将所述目标竞价策略的目标竞价策略标识发送至竞价服务器；
[0021] 从所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据；
[0022] 将所述各个第二目标数据和目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0023] 可选的，所述基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格的步骤，包括：
[0024] 将所述媒体信息、所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略，将所述目标投放策略的目标投放策略标识发送至竞价服务器；
[0025] 将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0026] 可选的，所述根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告的步骤，包括：
[0027] 接收广告请求流量数据；所述广告请求流量数据中包含用户标识；
[0028] 根据所述广告请求流量数据中的用户标识，获取预先保存的所述用户标识对应的用户标签信息；
[0029] 基于所述广告请求流量数据、所述用户标签信息和预设的各个广告的匹配条件，按照预设的广告初选算法进行处理，确定各个初选广告，并获取各个初选广告的广告信息。
[0030] 可选的，所述投放结果，包括：表示目标投放广告是否被投放的胜出结果和未胜出结果，或表示目标广告投放后是否有效果的转化成功结果和转化失败结果；
[0031] 所述基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果的步骤，包括：
[0032] 基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，将胜出率或转化率最高的点击率预测策略作为最优策略。
[0033] 第二方面，本发明实施例提供了另一种广告投放策略的测试方法，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器；所述方法包括：
[0034] 根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
[0035] 基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
[0036] 将所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略的目标竞价策略标识，将所述目标竞价策略标识发送至竞价服务器；
[0037] 从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据；
[0038] 将所述各个第二目标数据和所述目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器；
[0039] 基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
[0040] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0041] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个竞价策略的投放结果；
[0042] 基于所述投放结果，对所述多个竞价策略进行对比，获得对比结果。
[0043] 第三方面，本发明实施例提供了再一种广告投放策略的测试方法，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器；所述方法包括：
[0044] 根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
[0045] 基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
[0046] 基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
[0047] 将所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略的目标投放策略标识，将所述投放策略标识发送至竞价服务器；
[0048] 将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器；
[0049] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0050] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个投放策略的投放结果；
[0051] 基于所述投放结果，对所述多个投放策略进行对比，获得对比结果。
[0053] 存储器，用于存放计算机程序；
[0054] 处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一广告投放策略的测试的方法步骤。
[0055] 第五方面，本发明实施例提供了一种广告投放系统，所述系统包含第四方面所述的竞价服务器、策略测试服务器和数据处理服务器。
[0056] 本发明实施例提供的广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统，应用于竞价服务器，所述方法包括：确定各个初选广告；将用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器根据预设的点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略；竞价服务器获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据；获得点击率预测结果；获得各个初选广告的竞价价格；确定目标投放广告和目标竞价价格；获得互联网应用系统返回的当前投放结果；进而在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果，基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
[0057] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0059] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0060] 图1a为本发明实施例提供的广告投放系统的一种结构示意图；
[0061] 图1b为本发明实施例提供的广告投放系统的另一种结构示意图；
[0062] 图2为本发明实施例提供的第一种广告投放策略的测试方法，应用于广告投放系统中的竞价服务器的流程图；
[0063] 图3为本发明实施例提供的基于图2的一种具体交互流程图；
[0064] 图4为本发明实施例提供的第二种广告投放策略的测试方法，应用于广告投放系统中的竞价服务器的流程图；
[0065] 图5为本发明实施例提供的第三种广告投放策略的测试方法，应用于广告投放系统中的竞价服务器的流程图；
[0066] 图6为本发明实施例提供的竞价服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0067] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0068] 为了解决相关技术中需要对新的广告投放策略和原有的广告投放策略分别进行测试，无法直接进行对比测试的问题，本发明实施例提供了一种广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统。
[0069] 参见图1a，为本发明实施例提供的广告投放系统的一种结构示意图，包括：
[0070] 竞价服务器110、策略测试服务器120和数据处理服务器130；通过竞价服务器110、策略测试服务器120和数据处理服务器130之间的交互，可以实现广告投放策略的测试。
[0071] 实际应用过程中，可能同时接收到多个广告请求流量数据，数据量较大。因此，广告投放系统中可以包含由多个竞价服务器构成的竞价服务器集群、由多个策略测试服务器构成的策略测试服务器集群以及由多个数据处理服务器构成的数据处理服务器集群。
[0072] 其中，待测试广告投放策略可以预先保存在数据处理服务器130中。为了更灵活地进行策略更新，在其他实施例中，参见图1b，图1b为本发明实施例提供的广告投放系统的另一种结构示意图，可以在广告投放系统中设置策略更新服务器140和策略存储服务器150。
[0073] 这样，可以在策略更新服务器140上设置好新的待测试广告投放策略，将新的待测试广告投放策略发送到策略存储服务器150中保存，再在策略测试服务器120上配置针对新的待测试广告投放策略和原有的策略的分流规则。具体的，策略存储服务器150可以是redis服务器等存储服务器。
[0074] 这种情况下，数据处理服务器130中不需要预先保存待测试广告投放策略。在进行测试过程中，数据处理服务器130需要用待测试的广告投放策略时，只需从策略存储服务器150中读取即可。这样，不仅减轻了数据处理服务器130的存储压力，而且能够更灵活地进行策略更新。
[0075] 以下，对本发明实施例提供的广告投放策略的测试方法进行详细说明。
[0076] 参见图2，为本发明实施例提供的第一种广告投放策略的测试方法的流程图，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器，如图2所示，该方法的具体处理流程可以包括：
[0077] 步骤S201，根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告。
[0078] 步骤S202，将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据所述点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略，将所述目标点击率预测策略的目标点击率预测策略标识发送至竞价服务器。
[0079] 步骤S203，从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据。
[0080] 步骤S204，将所述各个第一目标数据和所述目标点击率预测策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标点击率预测策略标识对应的目标点击率预测策略进行执行，生成各个初选广告的点击率预测结果，将所述点击率预测结果发送至竞价服务器。
[0081] 步骤S205，基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格。
[0082] 步骤S206，基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格。
[0083] 步骤S207，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果。
[0084] 步骤S208，在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果。
[0085] 步骤S209，基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
[0086] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0087] 参见图3，为本发明实施例提供的基于图2的一种具体交互流程图，如图3所示，可以包括：
[0088] 步骤S301，竞价服务器接收广告请求流量数据；所述广告请求流量数据中包含：用户标识和媒体信息。
[0089] 可实施的，所述广告请求流量数据为互联网应用系统发送的。
[0090] 可实施的，广告请求流量数据中还可以包括：用户访问的第三方网站的目标网页信息、访问所述目标网页所使用的源IP地址、访问所述目标网页的时间信息、设备信息、用户访问所述目标网页时所在的地域、经纬度和广告位信息等。
[0091] 可实施的，用户标识为设备标识信息，包括电脑标识Cookie信息或用于标识移动终端设备的DeviceId信息。
[0092] 步骤S302，竞价服务器根据所述广告请求流量数据中的用户标识，获取预先保存的所述用户标识对应的用户标签信息。
[0093] 可实施的，用户标签信息可以为预先根据该用户标识对应的多个广告请求流量数据人为标定后，保存在竞价服务器中的。所述用户标签信息可以包括：：男士或女士，年龄，购物倾向和兴趣爱好等。
[0094] 步骤S303，竞价服务器基于所述广告请求流量数据、所述用户标签信息和预设的各个广告的匹配条件，按照预设的广告初选算法进行处理，确定各个初选广告，并获取各个初选广告的广告信息。
[0095] 可实施的，广告初选算法可以为将广告请求流量中的数据和用户标签信息，与预设的各个广告的匹配条件进行匹配的算法。例如：广告一预设的匹配条件为用户标签为女士，媒体信息为媒体一，并且用户访问目标网页时所在的地域为地域一。则从广告请求流量中获取媒体信息和地域，从用户标签信息中获取用户标签为男士还是女士，判断是否满足广告一预设的匹配条件；如果满足，则将广告一作为一个初选广告。同理，对各个广告进行处理，确定各个初选广告。例如：最终确定出初选广告为广告一、广告二和广告三。
[0096] 步骤S304，竞价服务器将所述媒体信息、所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器。
[0097] 步骤S305，策略测试服务器根据所述点击率预测类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略。
[0098] 可实施的，策略测试服务器可以根据点击率预测类别标识确定层；根据媒体信息确定预先与该媒体信息对应的实验；根据实验中的分流规则，并且基于用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略。例如：对于媒体信息为某网站时，其预先设置的对应的实验的分流规则为30％的用户用A方法预测点击率、70％的用户用B方法预测点击率；则可以先对用户标识，基于散列(Hash)函数进行处理后，再进行取余运算，根据取余运算的结果，确定用A方法预测点击率还是用B方法预测点击率。
[0099] 步骤S306，策略测试服务器将所述目标点击率预测策略的目标点击率预测策略标识发送至竞价服务器。
[0100] 步骤S307，竞价服务器从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据。
[0101] 可实施的，可以从广告请求流量数据中获取用户标识、媒体信息、是电脑还是移动设备的设备信息和用户访问的目标网页的广告位信息作为从广告请求流量数据中获取的各个第一目标数据；从各个初选广告的广告信息中获取各个初选广告的广告位信息作为从广告请求流量数据中获取的第一目标数据。
[0102] 可实施的，因为点击率预测策略不同，需要的第一目标数据类别不同。因此，对从广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取的各个第一目标数据是与目标点击率预测策略标识对应的。例如，其它的点击率预测策略可能只需要媒体信息。
[0103] 步骤S308，竞价服务器将所述各个第一目标数据和所述目标点击率预测策略标识发送至数据处理服务器。
[0104] 步骤S309，数据处理服务器按照所述目标点击率预测策略标识对应的目标点击率预测策略进行执行，生成各个初选广告的点击率预测结果。
[0105] 本步骤中，如果数据处理服务器中未存储所述目标点击率预测策略，则可以从图1b所示的策略存储服务器150中，获得目标点击率预测策略，进行执行。
[0106] 步骤S310，数据处理服务器将所述点击率预测结果发送至竞价服务器。
[0107] 步骤S311，竞价服务器将所述广告请求流量数据中的媒体信息、所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器。
[0108] 步骤S312，策略测试服务器根据所述竞价策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略。
[0109] 可实施的，策略测试服务器可以根据竞价策略类别标识确定层；根据媒体信息确定预先与该媒体信息对应的实验；根据实验中的分流规则，并且基于用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略。
[0110] 步骤S313，策略测试服务器将所述目标竞价策略的目标竞价策略标识发送至竞价服务器。
[0111] 步骤S314，竞价服务器从所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据。
[0112] 可实施的，因为竞价策略不同，需要的第二目标数据类别不同。因此，对从广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取的各个第二目标数据是与目标竞价策略标识对应的。
[0113] 步骤S315，竞价服务器将所述各个第二目标数据和目标竞价策略标识发送至数据处理服务器。
[0114] 步骤S316，数据处理服务器按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格。
[0115] 步骤S317，数据处理服务器将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0116] 步骤S318，竞价服务器将所述媒体信息、所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器。
[0117] 步骤S319，策略测试服务器根据所述投放策略类别标识和所述媒体信息，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略。
[0118] 步骤S320，策略测试服务器将所述目标投放策略的目标投放策略标识发送至竞价服务器。
[0119] 步骤S321，竞价服务器将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器。
[0120] 步骤S322，数据处理服务器按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格。
[0121] 例如，在上述步骤中确定出：点击率预测结果为如果投放广告一，被点击的可能性为0.1％；如果投放广告二，被点击的可能性为0.2％；如果投放广告三，被点击的可能性为0.3％。
[0122] 例如，在上述步骤中确定出：广告一的竞价价格为1元、广告二的竞价价格为1.5元并且广告三的竞价价格为2元。
[0123] 按照目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，该目标投放策略可以为常用的投放策略，执行后的结果，例如：最终确定目标投放广告为广告一，目标竞价价格为0.8元。
[0124] 步骤S323，数据处理服务器将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0125] 步骤S324，竞价服务器将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统。
[0126] 步骤S325，互联网应用系统返回当前投放结果。
[0127] 所述投放结果，包括：表示目标投放广告是否被投放的胜出结果和未胜出结果，或表示目标广告投放后是否有效果的转化成功结果和转化失败结果。
[0128] 步骤S326，竞价服务器在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果。
[0129] 步骤S327，竞价服务器基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，将胜出率或转化率最高的点击率预测策略作为最优策略。
[0130] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0131] 而且，应用本发明实施例，策略测试服务器根据策略类别标识确定层、根据媒体信息确定预先与该媒体信息对应的实验，这样，同一个竞价服务器不仅可以测试预测点击率这类策略，还可以测试竞价策略和投放策略，并且在每类策略中，针对不同的媒体配置不同的实验，无需配置多台机器，降低了机器成本以及人力维护成本。
[0132] 参见图4，为本发明实施例提供的第二种广告投放策略的测试方法的流程图，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器，如图4所示，该方法的具体处理流程可以包括：
[0133] 步骤S401，根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告。
[0134] 可实施的，本步骤的具体实施方式可以与图3所示实施例中的步骤S301～S303相同。
[0135] 步骤S402，基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果。
[0136] 可实施的，所述预设的点击率预测策略可以预先保存在竞价服务器中。
[0137] 步骤S403，将所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略的目标竞价策略标识，将所述目标竞价策略标识发送至竞价服务器。
[0138] 可实施的，本步骤的一种具体实施方式，本步骤可以与图3所示实施例中的步骤S304相同。
[0139] 步骤S404，从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据。
[0140] 实际应用中，步骤404可以与步骤S308相同。
[0141] 步骤S405，将所述各个第二目标数据和所述目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0142] 步骤S406，基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格。
[0143] 可实施的，所述的预设的投放策略，可以预先保存在竞价服务器中。
[0144] 步骤S407，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果。
[0145] 实际应用中，本步骤可以与步骤S312相同。
[0146] 步骤S408，在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个竞价策略的投放结果。
[0147] 步骤S409，基于所述投放结果，对所述多个竞价策略进行对比，获得对比结果。
[0148] 可实施的，可以基于所述投放结果，对所述多个竞价策略进行对比，将胜出率或转化率最高的竞价策略作为最优策略。
[0149] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0150] 参见图5，为本发明实施例提供的第三种广告投放策略的测试方法的流程图，应用于广告投放系统中的竞价服务器，所述广告投放系统还包括：策略测试服务器和数据处理服务器，如图5所示，该方法的具体处理流程可以包括：
[0151] 步骤S501，根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告。
[0152] 可实施的，本步骤的具体实施方式可以与图3所示实施例中的步骤S301～S303相同。
[0153] 步骤S502，基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果。
[0154] 可实施的，所述预设的点击率预测策略，可以预先保存在竞价服务器中。
[0155] 步骤S503，基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格。
[0156] 可实施的，所述预设的竞价策略预先保存在竞价服务器中。
[0157] 步骤S504，将所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略的目标投放策略标识，将所述投放策略标识发送至竞价服务器。
[0158] 步骤S505，将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器。
[0159] 步骤S506，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果。
[0160] 实际应用中，本步骤可以与步骤S312相同。
[0161] 步骤S507，在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个投放策略的投放结果。
[0162] 步骤S508，基于所述投放结果，对所述多个投放策略进行对比，获得对比结果。
[0163] 可实施的，可以基于所述投放结果，对所述多个投放策略进行对比，将胜出率或转化率最高的投放策略作为最优策略。
[0164] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0165] 本发明实施例还提供了一种竞价服务器，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线
604完成相互间的通信，
604完成相互间的通信，
[0166] 存储器603，用于存放计算机程序；
[0167] 处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现如下步骤：
[0168] 根据广告请求流量数据和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；所述广告请求流量数据中包含用户标识；
[0169] 将所述用户标识和预设的点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器，根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个点击率预测策略中，确定目标点击率预测策略，将所述目标点击率预测策略的目标点击率预测策略标识发送至竞价服务器；
[0170] 从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标点击率预测策略标识对应的各个第一目标数据；
[0171] 将所述各个第一目标数据和所述目标点击率预测策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标点击率预测策略标识对应的目标点击率预测策略进行执行，生成各个初选广告的点击率预测结果，将所述点击率预测结果发送至竞价服务器；
[0172] 基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
[0173] 基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
[0174] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0175] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果；
[0176] 基于所述投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
[0177] 或实现如下步骤，
[0178] 根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
[0179] 基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
[0180] 将所述用户标识和预设的竞价策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述竞价策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个竞价策略中，确定目标竞价策略的目标竞价策略标识，将所述目标竞价策略标识发送至竞价服务器；
[0181] 从所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息中，获取与所述目标竞价策略标识对应的各个第二目标数据；
[0182] 将所述各个第二目标数据和所述目标竞价策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标竞价策略标识对应的目标竞价策略进行执行，获得各个初选广告的竞价价格，将所述各个初选广告的竞价价格发送至所述竞价服务器；
[0183] 基于所述点击率预测结果和所述各个初选广告的竞价价格，按照预设的投放策略进行处理，从各个初选广告中确定目标投放广告和目标竞价价格；
[0184] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0185] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个竞价策略的投放结果；
[0186] 基于所述投放结果，对所述多个竞价策略进行对比，获得对比结果。
[0187] 或实现如下步骤，
[0188] 根据广告请求流量数据中的用户标识和预设的广告初选算法，确定各个初选广告；
[0189] 基于所述广告请求流量数据和各个初选广告的广告信息，按照预设的点击率预测策略进行处理，获得各个初选广告的点击率预测结果；
[0190] 基于所述广告请求流量数据和所述各个初选广告的广告信息，按照预设的竞价策略进行处理，获得各个初选广告的竞价价格；
[0191] 将所述用户标识和预设的投放策略类别标识发送至策略测试服务器，以使所述策略测试服务器，根据所述投放策略类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据所述分流规则和所述用户标识，从要进行对比测试的多个投放策略中，确定目标投放策略的目标投放策略标识，将所述投放策略标识发送至竞价服务器；
[0192] 将所述点击率预测结果、所述各个初选广告的竞价价格和目标投放策略标识发送至数据处理服务器，以使所述数据处理服务器，按照所述目标投放策略标识对应的目标投放策略进行执行，确定目标投放广告和目标竞价价格，将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至所述竞价服务器；
[0193] 将所述目标投放广告和目标竞价价格发送至互联网应用系统，以使互联网应用系统返回当前投放结果；
[0194] 在接收到预设个数的广告请求流量数据后，分别统计要进行对比测试的多个投放策略的投放结果；
[0195] 基于所述投放结果，对所述多个投放策略进行对比，获得对比结果。
[0196] 可见，应用本发明实施例，可以实现对新的广告投放策略和原有的广告投放策略直接进行对比测试，无需先对一个策略测试完成后，再对另一个策略进行测试。
[0197] 可实施的，该竞价服务器为电子设备。
[0198] 上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0199] 通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
[0200] 存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
[0201] 上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0202] 在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一广告投放策略的测试方法的步骤。
[0203] 在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一广告投放策略的测试方法。
[0204] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
[0205] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0206] 本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品等实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
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