内容投放的评估方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及广告内容投放技术领域，尤其涉及内容投放的评估方法、装置、设备及介质。

背景技术：

2.现有的广告营销的常规模式一般是广告主将广告成本以及广告资源给到渠道商，渠道商负责发布广告给广告受众。在整个广告营销模式中，广告主只是将广告资源给到了渠道商，但是对于渠道商提供的推广渠道的质量，即各个推广渠道的投资回报率，广告主是无法进行评估的。

技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于解决了现有的广告投放渠道的质量，即投资回报率无法进行评估的技术问题。
4.本发明第一方面中提供了一种内容投放的评估方法，包括：
5.获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；
6.将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；
7.根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；
8.基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。
9.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子包括：
10.分别获取n个数据信息、每个所述数据信息中p个数据标识以及每个所述数据标识中收益总量和用户总量；
11.根据预置第一因子算法，将每个所述数据标识中的所述收益总量和所述用户总量进行计算，得到p个标识影响因子；
12.根据预置第二因子算法，将每个所述数据信息中p个所述标识影响因子进行均分计算，得到n个信息影响因子。
13.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置的分数权重进行计算，得到质量分包括：
14.将同一所述数据信息下的所述质量权重和预置分数权重进行乘积，得到信息分；
15.将每个所述数据信息的所述信息分进行累加，得到质量分。
16.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，在所述基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置的分数权重进行计算，得到质量分之后，还包括：
17.基于预置循环周期，重新执行所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子的步骤以更新所述质量分，得到动态质量评估结果。
18.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述第一因子算法的具体公式为：
19.f＝f
数据标识1
+f
数据标识2
+f
数据标识3
+
…
+f
数据标识n
；
20.n＝n
数据标识1
+n
数据标识2
+n
数据标识3
+
…
+n
数据标识n
；
21.y
数据标识
＝[(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)*(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)+
…
(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)*(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)]/n；
[0022]
其中，所述f为收益总量，所述f
数据标识
为所述数据标识所对应的收益，所述n为用户总量，所述n
数据标识
为所述数据标识所对应的用户量，所述y
数据标识
为所述标识影响因子。
[0023]
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述第二因子算法的具体公式为：
[0024]y数据信息
＝(y
数据标识1
+
…
+y
数据标识n
)/n；
[0025]
其中，所述y
数据信息
为所述信息影响因子。
[0026]
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述权重算法的具体公式为：
[0027]
λ
数据信息n
＝y
数据信息n
/(y
数据信息1
+
…
+y
数据信息n
)；
[0028]
其中，所述λ
数据信息n
为所述质量权重。
[0029]
本发明第二方面提供了一种内容投放的评估装置，包括：
[0030]
获取模块，用于获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；
[0031]
因子求和模块，用于将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；
[0032]
权重计算模块，用于根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；
[0033]
评估计算模块，用于基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。
[0034]
本发明第三方面提供了一种内容投放的评估设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述内容投放的评估设备执行上述的内容投放的评估方法。
[0035]
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的内容投放的评估方法。
[0036]
在本发明的实施例中，通过获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数，并根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重，基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分，便可以根据这个质量分来投放广告或内容至对应的用户，以保证投放质量，实现对每个投放渠道进行分析监控并计算出对应的质量分来进行评估。
附图说明
[0037]
图1为本发明实施例中内容投放的评估方法的第一个实施例示意图；
[0038]
图2为本发明实施例中内容投放的评估方法的第二个实施例示意图；
[0039]
图3为本发明实施例中内容投放的评估方法的第三个实施例示意图；
[0040]
图4为本发明实施例中内容投放的评估方法的第四个实施例示意图；
[0041]
图5为本发明实施例中内容投放的评估装置的一个实施例示意图；
[0042]
图6为本发明实施例中内容投放的评估设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
[0043]
本发明实施例提供了一种内容投放的评估方法、装置、设备及介质。
[0044]
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等如果存在是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0045]
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1-附图4，本发明实施例中内容投放的评估方法的一个实施例包括：
[0046]
101、获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；
[0047]
在本实施例中，所述数据信息包括但不限于机型信息、地域信息、用户人信息和活跃信息，而这些信息是作为评估广告内容投放的基准。
[0048]
进一步的，步骤101具体还可以执行：
[0049]
1011、分别获取n个数据信息、每个所述数据信息中p个数据标识以及每个所述数据标识中收益总量和用户总量，其中，p为正整数；
[0050]
1012、根据预置第一因子算法，将每个所述数据标识中的所述收益总量和所述用户总量进行计算，得到p个标识影响因子；
[0051]
1013、根据预置第二因子算法，将每个所述数据信息中p个所述标识影响因子进行均分计算，得到n个信息影响因子。
[0052]
在步骤1011-1013中，
[0053]
所述第一因子算法的具体公式为：
[0054]
f＝f
数据标识1
+f
数据标识2
+f
数据标识3
+
…
+f
数据标识n
；
[0055]
n＝n
数据标识1
+n
数据标识2
+n
数据标识3
+
…
+n
数据标识n
；
[0056]y数据标识
＝[(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)*(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)+
…
(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)*(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)]/n；
[0057]
其中，所述f为收益总量，所述f
数据标识
为所述数据标识所对应的收益，所述n为用户总量，所述n
数据标识
为所述数据标识所对应的用户量，所述y
数据标识
为所述标识影响因子。
[0058]
所述第二因子算法的具体公式为：
[0059]y数据信息
＝(y
数据标识1
+
…
+y
数据标识n
)/n；
[0060]
其中，所述y
数据信息
为所述信息影响因子。
[0061]
其中，在机型信息中的数据标识包括手机型号、品牌类型以及发布时间，在地域信息中的数据标识包括省市，在用户人信息中的数据标识包括男、女、12岁以下，12-15岁，16-17岁，18岁-25岁，26-30岁，31-40岁，40-50岁，50岁以上，在活跃信息中的数据标识包括曝光率、点击率、页面停留时长以及页面滑动次数，当然数据标识包括但不限于上述，而本技术暂定以上述内容作为评估内容基准。
[0062]
在获取信息影响因子时，以机型信息为例：
[0063]
f＝f
手机型号1
+f
手机型号2
+f
手机型号3
+
…
+f
手机型号n
；
[0064]
n＝n
手机型号1
+n
手机型号2
+n
手机型号3
+
…
+n
手机型号n
[0065]y手机型号
＝[(f
手机型号1
/n
手机型号1-f/n)*(f
手机型号1
/n
手机型号1-f/n)+
…
(f
手机型号n
/n
手机型号n-f/n)*(f
手机型号n
/n
手机型号n-f/n)]/n；
[0066]
其中，y
手机型号
就是手机型号的标识影响因子；
[0067]
由于机型信息还包括品牌类型以及发布时间，那么还需要如上述一般，继续求算出品牌类型的标识影响因子以及发布时间的标识影响因子。
[0068]
即y
品牌类型
和y
发布时间
；
[0069]
根据第二因子算法，求出机型信息的信息影响因子：
[0070]y机型信息
＝(y
手机型号
+y
品牌类型
+y
发布时间
)/n；
[0071]
不断重复上述步骤，将剩余的地域信息、用户人信息和活跃信息的信息影响因子计算出来，得到y
地域信息
、y
用户人信息
和y
活跃信息
。
[0072]
102、将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；
[0073]
103、根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；
[0074]
104、基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。
[0075]
在步骤102-104中，
[0076]
所述权重算法的具体公式为：
[0077]
λ
数据信息n
＝y
数据信息n
/(y
数据信息1
+
…
+y
数据信息n
)。
[0078]
将上述四个信息影响因子进行求和：
[0079]y机型信息
+y
地域信息
+y
用户人信息
+y
活跃信息
；
[0080]
再根据权重算法：
[0081]
λ
机型信息
＝y
机型信息
/(y
机型信息
+y
地域信息
+y
用户人信息
+y
活跃信息
)；
[0082]
λ
地域信息
＝y
地域信息
/(y
机型信息
+y
地域信息
+y
用户人信息
+y
活跃信息
)；
[0083]
λ
用户人信息
＝y
用户人信息
/(y
机型信息
+y
地域信息
+y
用户人信息
+y
活跃信息
)；
[0084]
λ
活跃信息
＝y
活跃信息
/(y
机型信息
+y
地域信息
+y
用户人信息
+y
活跃信息
)；
[0085]
其中，λ
活跃信息
+λ
用户人信息
+λ
机型信息
+λ
地域信息
＝1。
[0086]
进一步的，步骤104具体还可以执行：
[0087]
1041、将同一所述数据信息下的所述质量权重和预置分数权重进行乘积，得到信息分；
[0088]
1042、将每个所述数据信息的所述信息分进行累加，得到质量分。
[0089]
在步骤1041-1042中，每个数据信息下的分数权重都是事先设置的，是由运营商根据需求或者投放策略进行设定，每个数据信息的分数权重对应为d
机型信息
、d
地域信息
、d
用户人信息
和d
活跃信息
，其中需要注意的是，d
活跃信息
+d
用户人信息
+d
机型信息
+d
地域信息
＝100。
[0090]
信息分是指(以机型信息为例)：λ
机型信息
*d
机型信息
；
[0091]
因此质量分就是将每个数据信息的信息分进行累加得到的：
[0092]
m＝λ
机型信息
*d
机型信息
+λ
地域信息
*d
地域信息
+λ
用户人信息
*d
用户人信息
+λ
活跃信息
*d
活跃信息
；
[0093]
其中，m为质量分。
[0094]
进一步的，在步骤104之后，还包括：
[0095]
105、基于预置循环周期，重新执行所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子的步骤以更新所述质量分，得到动态质量评估结果。
[0096]
在本实施例中，根据得到上述的质量分，便可以优选投放对应地域、机型、用户体以及活跃度高的用户，由于机型信息、地域信息、用户人信息和活跃信息这些信息都会存在变化，其中活跃信息的变化幅度是比较大的，因此需要事先设定好一个时间周期，当达到这个时间周期后，便会重新执行获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子的步骤，来重新计算并更新质量分，这样便可以根据这个动态情况来进行内容投放。
[0097]
在本实施例中，通过获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数，并根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重，基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分，便可以根据这个质量分来投放广告或内容至对应的用户，以保证投放质量，实现对每个投放渠道进行分析监控并计算出对应的质量分来进行评估。
[0098]
上面对本发明实施例中内容投放的评估方法进行了描述，下面对本发明实施例中内容投放的评估装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中内容投放的评估装置一个实施例包括：
[0099]
获取模块201，用于获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；
[0100]
因子求和模块202，用于将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；
[0101]
权重计算模块203，用于根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；
[0102]
评估计算模块204，用于基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。
[0103]
在本发明的实施例中，通过获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数，并根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重，基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分，便可以根据这个质量分来投放广告或内容至对应的用户，以保证投放质量，实现对每个投放渠道进行分析监控并计算出对应的质量分来进行评估。
[0104]
本发明实施例中内容投放的评估装置的另一个实施例包括：
[0105]
获取模块201，用于获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其
中，n为正整数；
[0106]
因子求和模块202，用于将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；
[0107]
权重计算模块203，用于根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；
[0108]
评估计算模块204，用于基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。
[0109]
可选的，获取模块201还可以具体用于：
[0110]
分别获取n个数据信息、每个所述数据信息中p个数据标识以及每个所述数据标识中收益总量和用户总量，其中，p为正整数；
[0111]
根据预置第一因子算法，将每个所述数据标识中的所述收益总量和所述用户总量进行计算，得到p个标识影响因子；
[0112]
根据预置第二因子算法，将每个所述数据信息中p个所述标识影响因子进行均分计算，得到n个信息影响因子。
[0113]
可选的，“第一因子算法”的具体公式为：
[0114]
f＝f
数据标识1
+f
数据标识2
+f
数据标识3
+
…
+f
数据标识n
；
[0115]
n＝n
数据标识1
+n
数据标识2
+n
数据标识3
+
…
+n
数据标识n
；
[0116]y数据标识
＝[(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)*(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)+
…
(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)*(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)]/n；
[0117]
其中，所述f为收益总量，所述f
数据标识
为所述数据标识所对应的收益，所述n为用户总量，所述n
数据标识
为所述数据标识所对应的用户量，所述y
数据标识
为所述标识影响因子。
[0118]
可选的，“第二因子算法”的具体公式为：
[0119]y数据信息
＝(y
数据标识1
+
…
+y
数据标识n
)/n；
[0120]
其中，所述y
数据信息
为所述信息影响因子。
[0121]
可选的，“权重算法”的具体公式为：
[0122]
λ
数据信息n
＝y
数据信息n
/(y
数据信息1
+
…
+y
数据信息n
)；
[0123]
其中，所述λ
数据信息n
为所述质量权重。
[0124]
可选的，评估计算模块204还可以具体用于：
[0125]
将同一所述数据信息下的所述质量权重和预置分数权重进行乘积，得到信息分；
[0126]
将每个所述数据信息的所述信息分进行累加，得到质量分。
[0127]
可选的，在评估计算模块204之后，还包括：
[0128]
基于预置循环周期，重新执行所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子的步骤以更新所述质量分，得到动态质量评估结果。
[0129]
在本发明的实施例中，通过获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数，并根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重，基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分，便可以根据这个质量分来投放广告或内容至对应的用户，以保证投放质量，实现对每个投放渠道进行分析监控并计算出对应的质量分来进行评估。
[0130]
上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的内容投放的评估装置进行
详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中内容投放的评估设备进行详细描述。
[0131]
图6是本发明实施例提供的一种内容投放的评估设备的结构示意图，该内容投放的评估设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器central processing units，cpu310例如，一个或一个以上处理器和存储器320，一个或一个以上存储应用程序333或数据332的存储介质330例如一个或一个以上海量存储设备。其中，存储器320和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330的程序可以包括一个或一个以上模块图示没标出，每个模块可以包括对内容投放的评估设备300中的一系列指令操作。更进一步地，处理器310可以设置为与存储介质330通信，在内容投放的评估设备300上执行存储介质330中的一系列指令操作。
[0132]
基于内容投放的评估设备300还可以包括一个或一个以上电源340，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口330，和/或，一个或一个以上操作系统331，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的内容投放的评估设备结构并不构成对基于内容投放的评估设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0133]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于内容投放的评估方法的步骤。
[0134]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0135]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器read-only memory，rom、随机存取存储器random access memory，ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0136]
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种内容投放的评估方法，其特征在于，包括：获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。2.根据权利要求1所述的内容投放的评估方法，其特征在于，所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子包括：分别获取n个数据信息、每个所述数据信息中p个数据标识以及每个所述数据标识中收益总量和用户总量，其中，p为正整数；根据预置第一因子算法，将每个所述数据标识中的所述收益总量和所述用户总量进行计算，得到p个标识影响因子；根据预置第二因子算法，将每个所述数据信息中p个所述标识影响因子进行均分计算，得到n个信息影响因子。3.根据权利要求2所述的内容投放的评估方法，其特征在于，所述基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置的分数权重进行计算，得到质量分包括：将同一所述数据信息下的所述质量权重和预置分数权重进行乘积，得到信息分；将每个所述数据信息的所述信息分进行累加，得到质量分。4.根据权利要求1所述的内容投放的评估方法，其特征在于，在所述基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置的分数权重进行计算，得到质量分之后，还包括：基于预置循环周期，重新执行所述获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子的步骤以更新所述质量分，得到动态质量评估结果。5.根据权利要求2所述的内容投放的评估方法，其特征在于，所述第一因子算法的具体公式为：f＝f
数据标识1
+f
数据标识2
+f
数据标识3
+
…
+f
数据标识n
；n＝n
数据标识1
+n
数据标识2
+n
数据标识3
+
…
+n
数据标识n
；y
数据标识
＝[(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)*(f
数据标识1
/n
数据标识1-f/n)+
…
(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)*(f
数据标识n
/n
数据标识n-f/n)]/n；其中，所述f为收益总量，所述f
数据标识
为所述数据标识所对应的收益，所述n为用户总量，所述n
数据标识
为所述数据标识所对应的用户量，所述y
数据标识
为所述标识影响因子。6.根据权利要求2所述的内容投放的评估方法，其特征在于，所述第二因子算法的具体公式为：y
数据信息
＝(y
数据标识1
+
…
+y
数据标识n
)/n；其中，所述y
数据信息
为所述信息影响因子。7.根据权利要求6所述的内容投放的评估方法，其特征在于，所述权重算法的具体公式为：
λ
数据信息n
＝y
数据信息n
/(y
数据信息1
+
…
+y
数据信息n
)；其中，所述λ
数据信息n
为所述质量权重。8.一种内容投放的评估装置，其特征在于，所述包括：获取模块，用于获取n个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，其中，n为正整数；因子求和模块，用于将n个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数；权重计算模块，用于根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到n个质量权重；评估计算模块，用于基于预置综合质量评估算法，将n个所述质量权重和对应n个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分。9.一种内容投放的评估设备，其特征在于，所述内容投放的评估设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述设备执行如权利要求1-7中任一项所述的内容投放的评估方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的内容投放的评估方法。

技术总结

本发明涉及广告内容投放技术领域，公开了内容投放的评估方法、装置、设备及介质。该方法包括通过获取N个数据信息以及所述数据信息对应的信息影响因子，将N个所述信息影响因子进行求和，得到因子总数，并根据预置权重算法，计算每个所述信息影响因子分别在所述因子总数的占比，得到N个质量权重，基于预置综合质量评估算法，将N个所述质量权重和对应N个所述数据信息中预置分数权重进行计算，得到质量分，便可以根据这个质量分来投放广告或内容至对应的用户，以保证投放质量，实现对每个投放渠道进行分析监控并计算出对应的质量分来进行评估。估。估。