一种外卖CPC广告管理方法及系统与流程

本发明涉及广告管理方法，尤其涉及一种外卖cpc广告管理方法及系统。

背景技术：

1、现有外卖cpc广告管理方法及系统通常基于用户历史行为特征和上下文信息构建点击率与转化率预估模型，根据预估结果对广告进行排序和计费，并采用比例-积分-微分闭环控制或类似反馈机制，依据实时点击率与目标点击率的偏差动态调整出价和预算分配，以提升广告点击量、转化量及平台广告收入，现有方法在一定程度上实现了广告投放的自动化与实时化，能够根据流量波动快速调整出价，控制商户预算消耗，并通过点击率预估模型提高广告与用户的相关性，从而改善广告投放效率和短期广告收益。

2、现有方法在预估点击率时多基于相关性学习，容易受到用户历史偏好、位置偏差等混淆因素影响，导致点击率与转化率估计存在偏差，无法真实反映广告的因果效果；同时，现有方法通常仅优化广告直接点击和转化收益，忽略广告曝光对同商户非广告自然流量的挤占或溢出效应，容易造成自然流量损失和平台生态失衡；此外，基于点击率偏差的闭环调价机制在非平稳外卖场景下存在振荡和滞后问题，且单一广告收入目标易导致用户打扰增加、骑手运力失衡，难以兼顾用户留存、配送效率和商户长期经营利益。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供外卖cpc广告管理方法及系统，能够通过时空因果图神经网络去除混淆变量并结合反事实价值估计量化广告直接价值与自然流量溢出效应，在非闭环控制下求解带互补约束的多目标联合优化问题，从而在避免传统pid调价振荡的同时提升外卖平台生态总收益与广告投放长期回报。

2、为实现上述目的，本发明提供了外卖cpc广告管理方法，包括以下步骤：

3、在线获取外卖平台在当前时段内的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理；

4、将预处理后的多源异构数据输入预构建的时空因果图神经网络，得到每个候选广告位的点击率分布和转化率分布；

5、基于所述点击率分布和转化率分布，利用反事实价值估计模型计算每个候选广告在多个候选投放策略下的反事实广告价值；

6、根据商户竞价约束和预算约束，以平台生态收益最大化为目标，求解带互补约束的广告分配与定价联合优化问题，生成当前时段的广告投放策略；

7、将所述广告投放策略下发至外卖终端，并采集用户反馈行为，反馈至所述时空因果图神经网络和反事实价值估计模型，驱动模型进行自适应学习与优化。

8、其中，所述在线获取外卖平台在当前时段内的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，具体包括：

9、获取用户终端实时行为流、商户出餐状态流、骑手运力分布流以及外部环境数据流；所述外部环境数据流包括天气、时段、交通状况和商圈热度；

10、对所述多源异构数据进行时间对齐和特征提取，生成用于输入所述时空因果图神经网络的时空特征张量。

11、其中，所述时空因果图神经网络包括异构图结构和因果干预模块；所述异构图结构包括：

12、节点包括用户节点、商户节点、骑手节点、广告位节点、时段节点和外部事件节点；

13、边包括用户节点与商户节点之间的历史交互边、商户节点与骑手节点之间的出餐/配送边、广告位节点与商户节点之间的竞价边、用户节点与时段节点之间的场景边以及外部事件节点与用户节点之间的环境边；

14、所述异构图结构通过图注意力层聚合邻居信息，并在聚合时加入由外部环境数据构造的工具变量，以对用户点击行为中的混淆变量进行去偏。

15、其中，所述因果干预模块用于去除混淆变量，具体包括：

16、利用前门准则或后门准则，以商户出餐时长、骑手接单距离和历史同时段自然曝光位置中的至少一个作为工具变量，切断用户历史点击偏好对广告曝光的后门路径，得到去混淆后的点击率分布和转化率分布。

17、其中，所述利用反事实价值估计模型计算每个候选广告在多个候选投放策略下的反事实广告价值，具体包括：

18、基于结构方程模型构建用户点击广告的潜在结果；

19、对同一用户-商户-广告位组合，分别估计展示广告与不展示广告但展示自然排名两种反事实结果；

20、将两种反事实结果的差值分解为直接点击增量、自然流量挤占损失和溢出效应价值；其中，所述溢出效应价值通过广告曝光后对商户店铺内其他商品自然流量的增量贡献计算。

21、其中，所述求解带互补约束的广告分配与定价联合优化问题，具体包括：

22、将所述联合优化问题转化为带均衡约束的数学规划问题，并利用基于交替方向乘子法和分支定界的混合求解器求解；

23、其中，所述交替方向乘子法用于将广告分配变量与定价变量解耦，所述分支定界用于处理互补约束的非凸性；所述互补约束中的罚函数采用光滑化处理。

24、其中，所述平台生态收益最大化的目标函数为：

25、r_total = α·σ_i cpc_i·ctr_i + β·δretention + γ·δdeliverybalance - δ·δuserannoyance；

26、其中，r_total 为平台生态总收益；σ_i cpc_i·ctr_i 为广告直接收益项，i 为广告位索引，cpc_i 为第 i 个广告的单次点击计费，ctr_i 为第 i 个广告的预估点击率；

27、α、β、γ、δ为自适应权重，所述自适应权重通过以下方式确定：

28、获取预设滑动时间窗口内各收益项的历史贡献值，所述各收益项包括广告直接收益、用户留存收益、骑手运力均衡收益和用户打扰成本；

29、计算各收益项历史贡献值的均值，并对所述均值进行归一化处理，得到下一时段的权重α、β、γ、δ；

30、对各权重设置预设的上下限约束，以避免单一目标过度主导；

31、δretention由用户会话时长和次日留存预测模型给出；δdeliverybalance由广告商户地理分布与骑手运力分布匹配度给出；δuserannoyance由广告加载时长和页面信息熵给出。

32、其中，所述采集用户反馈行为，反馈至所述时空因果图神经网络和反事实价值估计模型，驱动模型进行自适应学习与优化，具体包括：

33、通过离线反事实回放和在线探索相结合的方式更新所述时空因果图神经网络和反事实价值估计模型的参数；

34、所述离线反事实回放包括：利用历史日志中的随机探索流量构建反事实评估器，采用倾向性得分加权和双重稳健估计，计算新策略相对于当前策略的期望收益差；仅当所述期望收益差超过预设置信区间下界时，触发在线探索。

35、其中，所述在线探索包括：

36、将部分流量分配至随机探索策略，采用汤普森采样或贝叶斯优化对所述反事实价值估计模型进行在线校准；

37、在在线探索过程中设置安全约束，所述安全约束包括单用户广告曝光频率上限、商户预算消耗速率上限和单用户单会话广告加载时长上限。

38、其中，一种外卖cpc广告管理系统用于实现所述的外卖cpc广告管理方法，包括数据获取模块、预处理模块、时空因果估计模块、反事实价值估计模块、广告策略生成模块和自适应优化模块；

39、所述数据获取模块的输出端与所述预处理模块的输入端连接，所述预处理模块的输出端与所述时空因果估计模块的输入端连接，所述时空因果估计模块的输出端与所述反事实价值估计模块的输入端连接，所述反事实价值估计模块的输出端与所述广告策略生成模块的输入端连接；

40、所述自适应优化模块分别与所述数据获取模块、预处理模块、时空因果估计模块、反事实价值估计模块和广告策略生成模块连接；

41、所述数据获取模块，用于在线获取外卖平台在当前时段内的多源异构数据；

42、所述预处理模块，用于对所述多源异构数据进行预处理；

43、所述时空因果估计模块，用于将预处理后的多源异构数据输入预构建的时空因果图神经网络，得到每个候选广告位的点击率分布和转化率分布；

44、所述反事实价值估计模块，用于利用反事实价值估计模型计算每个候选广告在多个候选投放策略下的反事实广告价值；

45、所述广告策略生成模块，用于根据商户竞价约束和预算约束，以平台生态收益最大化为目标，求解带互补约束的广告分配与定价联合优化问题，生成当前时段的广告投放策略；

46、所述自适应优化模块，用于采集用户反馈行为，反馈至所述时空因果图神经网络和反事实价值估计模型，驱动模型进行自适应学习与优化。

47、本发明的外卖cpc广告管理方法及系统，首先在线获取用户终端行为、商户出餐、骑手运力及外部环境等多源异构数据，经时间对齐与特征提取生成时空特征张量；随后将所述时空特征张量输入包含异构图结构和因果干预模块的时空因果图神经网络，通过图注意力层聚合多节点时空依赖并利用工具变量去除用户点击行为中的混淆变量，得到去偏后的点击率与转化率分布；在此基础上，利用反事实价值估计模型对同一用户-商户-广告位组合分别模拟展示广告与不展示广告两种反事实情境，量化直接点击增量、自然流量挤占损失和溢出效应价值；接着，将广告分配与定价建模为带互补约束的联合优化问题，以平台生态总收益最大化为目标，综合广告直接收益、用户留存收益、骑手运力均衡收益和用户打扰成本，通过交替方向乘子法与分支定界混合求解器生成当前时段的广告投放策略并下发至外卖终端；最后，通过离线反事实回放与在线探索相结合的方式更新模型参数，并在在线探索中设置单用户广告曝光频率、商户预算消耗速率和广告加载时长等安全约束，实现广告管理系统的持续去偏、多目标生态优化和安全自适应进化。