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申请/专利权人：马鞍山百助网络科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的搜索竞价排名系统，涉及广告业务技术领域，解决了现有技术中广告主难以评估竞价词与广告的匹配程度以及难以把握竞价词的最大出价的技术问题；包括竞价词生成模块、广告抓取模块、检索分析模块以及出价优化模块；所述检索分析模块用于对用户的检索记录进行统计分析，计算得到所述验证竞价词与所述目标广告的匹配度PE，然后基于所述验证竞价词所分别对应的检索占比值和匹配程度高的目标广告数量，计算得到所述验证竞价词的应用吸引系数YX，并以此生成验证竞价词的应用价值序列，为广告主购买竞价词提供参考；所述出价优化模块用于基于AI深度学习识别算法分析得到各个竞价词的预测最大出价，合理控制成本。

主权项：1.一种基于机器学习的搜索竞价排名系统，其特征在于，包括竞价词生成模块、信息输入模块、广告抓取模块、检索分析模块以及出价优化模块；所述竞价词生成模块用于根据搜索引擎的使用情况每日生成数据报表，根据每个关键词的转化率、LTV的高低进行个性化的调整，得到竞价词列表；所述信息输入模块用于用户输入检索信息，并将输入检索信息上传至广告抓取模块；所述检索信息包括竞价词；所述广告抓取模块用于根据检索信息在广告服务器内进行抓取获得广告信息，用户从中选择需要的检索项，即目标广告；所述检索分析模块用于对用户的检索记录进行统计分析，所述检索记录包括输入的检索信息和对应的目标广告；具体分析步骤为：当用户输入检索信息时，提取所述检索信息对应的竞价词作为验证竞价词；获取与所述验证竞价词相匹配的检索记录；基于所述验证竞价词和目标广告的分布情况计算得到所述验证竞价词与所述目标广告的匹配度PE；将匹配度PE与预设匹配阈值相比较；所述预设匹配阈值包括X1、X2，且X1＜X2；若匹配度PE＜X1，则反馈提醒信号至控制中心，以提醒对应广告主放弃使用所述验证竞价词推广所述目标广告；基于所述验证竞价词所分别对应的检索占比值和匹配程度高的目标广告数量，计算得到所述验证竞价词的应用吸引系数YX；将验证竞价词按照应用吸引系数YX大小进行降序排列，生成验证竞价词的应用价值序列并反馈至控制中心，为广告主购买竞价词提供参考；所述出价优化模块用于基于AI深度学习识别算法分析得到各个竞价词的预测最大出价，为广告主购买竞价词提供参考。

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百度查询： 马鞍山百助网络科技有限公司 一种基于机器学习的搜索竞价排名系统