本技术涉及人工智能，特别是涉及一种广告订单投放方法、系统、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前广告投放模式为：广告主向多媒体平台输入用于展示的广告素材以及跳转地址、定向信息等配置信息；多媒体平台利用广告素材和配置信息生成广告订单，并投放给终端，终端将广告订单转换为广告展示给终端用户。该广告投放模式中，针对一个广告素材，多媒体平台生成一条广告订单，也就是，该多媒体平台投放给所有终端用户的广告订单为同一个广告素材的广告订单。然而，不同的终端用户对于广告素材的喜好是不同的，如果向所有终端用户展示同一个广告素材的广告，很可能无法满足终端用户的个性化喜好，导致对广告中的产品或推广内容感兴趣的终端用户，可能因为对广告素材不感兴趣而忽略该广告，广告转化效率较低。
技术实现思路
1、本技术实施例的目的在于提供一种广告订单投放方法、系统、装置、电子设备及存储介质，以提高广告转化效率。具体技术方案如下：
2、在本技术实施例的第一方面，首先提供了一种广告订单投放方法，应用于广告分发服务端，所述方法包括：
3、接收目标终端发送的目标广告请求，所述目标广告请求包括所述目标终端从预设用户信息表中获取的目标终端用户的第一特征数据；
4、根据所述第一特征数据中包括的目标终端用户的标识，获取预先存储的所述目标终端用户的第二特征数据；
5、根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，获取融合特征数据；
6、利用aigc(artificial intelligence generated content，人工智能生成内容)模型，根据与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，生成目标广告订单；
7、向所述目标终端投放所述目标广告订单。
8、在一些实施例中，所述利用aigc模型，根据与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，生成目标广告订单的步骤，包括：
9、获取用户定向信息与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单；
10、获取与所述融合特征数据匹配的目标风格参数；
11、根据所述目标风格参数和所述目标初始广告订单包括的广告文案，生成引导语句；
12、将所述引导语句与所述目标初始广告订单包括的广告图片输入aigc模型，生成目标广告图片；
13、根据所述目标初始广告订单包括的配置信息和所述目标广告图片，生成目标广告订单。
14、在一些实施例中，所述获取与所述融合特征数据匹配的目标风格参数的步骤，包括：
15、根据预先存储的特征数据与风格参数的对应关系，获取所述融合特征数据匹配的多个风格参数；
16、从所述多个风格参数中选择一个与所述目标初始广告订单关联度最高的风格参数，作为目标风格参数。
17、在一些实施例中，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，获取融合特征数据的步骤，包括：
18、对所述第一特征数据中与第二特征数据进行去重合并处理，得到融合特征数据。
19、在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述第一特征数据，更新预先存储的特征数据。
20、在本技术实施例的第二方面，提供了一种广告订单投放系统，包括目标终端和广告分发服务端；
21、所述目标终端，用于向所述广告分发服务端发送目标广告请求，所述目标广告请求包括目标终端用户的第一特征数据；
22、所述广告分发服务端，用于接收所述目标终端发送的所述目标广告请求；根据所述第一特征数据中包括的目标终端用户的标识，获取预先存储的所述目标终端用户的第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，获取融合特征数据；利用aigc模型，根据与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，生成目标广告订单；向所述目标终端投放所述目标广告订单。
23、在本技术实施的第三方面，提供了一种广告订单投放装置，应用于广告分发服务端，所述装置包括：
24、接收模块，用于接收目标终端发送的目标广告请求，所述目标广告请求包括目标终端用户的第一特征数据；
25、第一获取模块，用于根据所述第一特征数据中包括的目标终端用户的标识，获取预先存储的所述目标终端用户的第二特征数据；
26、第二获取模块，用于根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，获取融合特征数据；
27、生成模块，用于利用aigc模型，根据与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，生成目标广告订单；
28、投放模块，用于向所述目标终端投放所述目标广告订单。
29、在一些实施例中，所述生成模块，具体用于：
30、获取用户定向信息与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单；
31、获取与所述融合特征数据匹配的目标风格参数；
32、根据所述目标风格参数和所述目标初始广告订单包括的广告文案，生成引导语句；
33、将所述引导语句与所述目标初始广告订单包括的广告图片输入aigc模型，生成目标广告图片；
34、根据所述目标初始广告订单包括的配置信息和所述目标广告图片，生成目标广告订单。
35、在一些实施例中，所述生成模块，具体用于：
36、根据预先存储的特征数据与风格参数的对应关系，获取所述融合特征数据匹配的多个风格参数；
37、从所述多个风格参数中选择一个与所述目标初始广告订单关联度最高的风格参数，作为目标风格参数。
38、在一些实施例中，所述第二获取模块，具体用于：
39、对所述第一特征数据中与第二特征数据进行去重合并处理，得到融合特征数据。
40、在一些实施例中，所述装置还包括：
41、更新模块，用于根据所述第一特征数据，更新预先存储的特征数据。
42、在本技术实施例的第四方面，提供了一种电子设备，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；
43、存储器，用于存放计算机程序；
44、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面任一所述的方法步骤。
45、在本技术实施的第五方面，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第一方面任一所述的方法步骤。
46、在本技术实施的又一方面，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第一方面任一所述的方法步骤。
47、本技术实施例提供的技术方案中，广告分发服务端将从预设用户信息表中获取的实时性较强，且根据目标终端用户多方面行为数据分析得到的第一特征数据，与广告分发服务端中目标终端用户的与广告相关的行为数据分析得到的第二特征数据进行融合，得到融合特征数据，这样的融合特征数据能够更为全面地反映目标终端用户的个性化喜好。进而，根据与融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，利用aigc模型生成的目标广告订单会更符合目标终端用户的个性化喜好，将目标广告订单投放给目标终端用户，可以提高目标终端用户的下单概率，也就提高了广告转化效率。
1.一种广告订单投放方法，其特征在于，应用于广告分发服务端，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用aigc模型，根据与所述融合特征数据匹配的目标初始广告订单和目标风格参数，生成目标广告订单的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述融合特征数据匹配的目标风格参数的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，获取融合特征数据的步骤，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种广告订单投放系统，其特征在于，包括目标终端和广告分发服务端；
7.一种广告订单投放装置，其特征在于，应用于广告分发服务端，所述装置包括：
8.一种电子设备，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；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述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权利要求1-5任一所述的方法步骤。
