基于人工智能的多渠道广告效果预测与优化方法及系统

本发明公开了基于人工智能的多渠道广告效果预测与优化方法及系统，方法包括以下步骤：获取广告投放数据、用户行为数据及外部环境数据并预处理；对预处理的数据进行特征提取，通过跨渠道特征投影矩阵将不同类型的内容特征向量映射到统一语义空间，生成广告特征集；融合Transformer和图神经网络的预测模型，基于所述广告特征集同步预测目标广告在各渠道的转化率、投放回报率及用户交互指标；构建基于强化学习的策略优化网络，以预测模型输出的预测结果为状态输入，通过策略梯度算法动态生成预算分配矩阵及渠道选择权重；依据优化策略将调整后的广告投放策略推送至广告管理平台，执行广告投放。本发明可提高广告效果预测的准确性及稳定性。