JP2009015658A - 広告情報の呈示方法及び呈示装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】クエリ画像に基づいて、画像として関連性の高い広告情報をユーザに呈示できる技術を提供する。
【解決手段】以下のステップを備える。（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；（２）受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ（ＳＣ−４）；（３）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ（ＳＣ−５及びＳＣ−６）；（４）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ（ＳＣ−７）。
【選択図】図９
【解決手段】以下のステップを備える。（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；（２）受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ（ＳＣ−４）；（３）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ（ＳＣ−５及びＳＣ−６）；（４）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ（ＳＣ−７）。
【選択図】図９
Description
本発明は、クエリ画像に対応した広告情報を呈示するための方法及び装置に関するものである。
近年、インターネット上の情報を検索するための検索エンジンが広く使われている。この検索エンジンにおいては、検索語の入力を受け付け、その検索語に関連するウエブページへのリンク情報をユーザに呈示することができる。
下記特許文献１には、検索語に対応した広告情報を検索してユーザに呈示するための技術が記載されている。広告情報の検索及び呈示は、検索語に基づく通常の検索とは別に、ユーザの意思に拘わらず行われることが一般的である。この場合、検索の結果を表す画面には、検索語に基づく通常の検索結果と広告情報とが、一緒に表示される。広告情報には、一般に、広告のための簡単な文言と、誘導先サイト（いわゆるランディングページ）へのリンク情報とが含まれる。このような広告手法は、検索連動型広告と呼ばれており、すでに実用化されている。この手法では、検索エンジンの管理者が、広告出稿者から広告料を受け取ることが可能になる。
一方、インターネット上で画像を検索するというニーズも存在する。下記特許文献２に記載の技術では、検索対象となるウエブページにおける、画像周辺の文字列を、予め記録しておく。この記録した文字列を、ユーザから入力された検索語と対比することにより、関連する画像の情報を特定して、当該画像の情報、あるいは、その画像を含むウエブページの情報をユーザに呈示することができる。
しかしながら、画像周辺の文字列は、当該の画像と深く関連していないことがありうる。このため、特許文献２の方法には、検索語と、検索結果としての画像との関連性が必ずしも高くないという問題がある。
したがって、画像情報を持つ広告情報を特許文献２の方法で検索しても、検索語と広告との間において高いマッチング精度を得ることは期待しがたい。
さらに、特許文献３には、画像を用いて広告情報を検索する技術が記載されている。しかしながら、この技術では、広告主が、関連広告を検索するための特徴抽出アルゴリズムを用意し、入力する必要がある（特許文献３の００２５〜００２８段落）。このため、広告の出稿作業が煩雑になるという問題がある。
特表２００３−５０１７２９号公報
特開２００６−３５０６５５号公報
特開２００６−１０６４０４号公報
本発明は、前記の状況に鑑みてなされたものである。本発明の目的の一つは、クエリ画像に基づいて、このクエリ画像に対して関連性の高い広告情報をユーザに呈示できる技術を提供することである。
本発明は、以下のいずれかの項目に記載の構成とされている。
（項目１）
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（３）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（４）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（３）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（４）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
この方法においては、クエリ画像との関連が大きい広告情報をユーザに呈示することが可能になる。ここで、広告情報や広告画像は、一般に出稿者から提供される。また、クエリ画像は、一般には、ユーザから提供される。
（項目２）
項目１に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（５）受け付けたクエリ画像に基づいて、前記クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、前記検索対象画像の中から、関連画像を抽出するステップ。
項目１に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（５）受け付けたクエリ画像に基づいて、前記クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、前記検索対象画像の中から、関連画像を抽出するステップ。
（項目３）
項目２に記載の広告情報呈示方法であって、項目１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、項目２に記載の前記関連画像の情報を含んでいる方法。
項目２に記載の広告情報呈示方法であって、項目１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、項目２に記載の前記関連画像の情報を含んでいる方法。
（項目４）
項目１〜３のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、項目１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、前記クエリ画像に関連する前記広告画像の情報を含んでいる方法。
項目１〜３のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、項目１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、前記クエリ画像に関連する前記広告画像の情報を含んでいる方法。
（項目５）
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付けるステップ；
（３）受け付けた前記クエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（４）前記ステップ（３）に前後して、あるいは同時に、前記テキスト情報に基づいて、前記広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別するステップ；
（５）前記クエリ画像の特徴量と、前記選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（６）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付けるステップ；
（３）受け付けた前記クエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（４）前記ステップ（３）に前後して、あるいは同時に、前記テキスト情報に基づいて、前記広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別するステップ；
（５）前記クエリ画像の特徴量と、前記選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（６）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
この方法では、テキスト情報をキーワードとして用いて、広告画像を選別することができるので、キーワードを用いた、広告画像のフィルタリングが可能になる。
（項目６）
項目１〜５のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価を記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度とに基づいて決定するステップ。
項目１〜５のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価を記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度とに基づいて決定するステップ。
この方法によれば、ユーザに呈示される広告情報の表示順序を、クリック単価や類似度を用いて決定することができる。例えば、クリック単価が高く、かつ、類似度が高い広告情報が上位に表示されるように、表示順序を決定できる。
（項目７）
項目５に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価と広告文とを記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記クエリ画像に関連するテキスト情報と前記広告文との関連性を判定するステップ；
（１０）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度と、前記ステップ（９）での判定結果とに基づいて決定するステップ。
項目５に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価と広告文とを記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記クエリ画像に関連するテキスト情報と前記広告文との関連性を判定するステップ；
（１０）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度と、前記ステップ（９）での判定結果とに基づいて決定するステップ。
この方法によれば、広告文中のキーワードがテキスト情報に含まれる場合（あるいは逆に、テキスト情報中のキーワードが広告文中に含まれる場合）に、当該広告情報を上位に表示することが可能になる。
（項目８）
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価及び前記類似度を用いて算出された係数を、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目６に記載の広告情報提示方法。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価及び前記類似度を用いて算出された係数を、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目６に記載の広告情報提示方法。
この方法によれば、クリック単価あるいは類似度が低い広告情報の呈示を抑制することができる。
（項目９）
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度と前記判別結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目７に記載の広告情報提示方法。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度と前記判別結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目７に記載の広告情報提示方法。
この方法によれば、クリック単価あるいは類似度が低い広告情報の呈示を抑制することができる。
（項目１０）
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、予め設定された数値以下とされる、項目６又は７に記載の広告情報提示方法。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、予め設定された数値以下とされる、項目６又は７に記載の広告情報提示方法。
この方法によれば、ユーザに呈示される広告情報の件数を既定値以下とすることができる。
（項目１１）
記録部と処理部と生成部とを備え、
前記記録部は、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録する構成となっており、
前記処理部は、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定する構成となっており、
前記生成部は、前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっている
ことを特徴とする広告情報呈示装置。
記録部と処理部と生成部とを備え、
前記記録部は、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録する構成となっており、
前記処理部は、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定する構成となっており、
前記生成部は、前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっている
ことを特徴とする広告情報呈示装置。
（項目１２）
項目１〜１０のいずれか１項に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
項目１〜１０のいずれか１項に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
本発明によれば、クエリ画像に基づいて、このクエリ画像に対して関連性の高い広告画像を検索し、その広告画像を用いて広告情報を特定して、ユーザに呈示することができる。これにより、本発明によれば、クエリ画像に対して関連性の高い広告情報をユーザに呈示することが可能になる。
（広告情報呈示装置の実施形態）
本発明の一実施形態に係る広告情報呈示装置を、添付の図面に基づいて説明する。まず、この装置の概略を、図１に基づいて説明する。この装置１は、記録部１ａと処理部１ｂと生成部１ｃとを備えている。これらの要素は、コンピュータのＣＰＵ、記録装置、コンピュータプログラムなどの適宜な組み合わせにより構成することができる。より詳しい実施例は後述する。
本発明の一実施形態に係る広告情報呈示装置を、添付の図面に基づいて説明する。まず、この装置の概略を、図１に基づいて説明する。この装置１は、記録部１ａと処理部１ｂと生成部１ｃとを備えている。これらの要素は、コンピュータのＣＰＵ、記録装置、コンピュータプログラムなどの適宜な組み合わせにより構成することができる。より詳しい実施例は後述する。
記録部１ａは、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録する構成となっている。広告画像とは、一般に、広告を出稿する際に、広告主が指定した画像である。広告画像の特徴量は、この装置１により算出することが可能である。ただし、広告主側で、広告画像の特徴量を計算し、その特徴量を広告情報呈示装置１に送って、それを記録部１ａに記録することも可能である。
処理部１ｂは、この装置１が受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっている。クエリ画像とは、検索のためにユーザが特定した適宜の画像である。
処理部１ｂは、クエリ画像の特徴量と、広告画像の特徴量との関係に基づいて、クエリ画像に関連する広告情報を特定する構成となっている。例えば、処理部１ｃは、クエリ画像の特徴量と、広告画像の特徴量との類似度を計算し、その値に基づいて、クエリ画像に関連する広告画像を特定し、さらには、その広告画像に関連する広告情報を特定することが可能である。
生成部１ｃは、前記のようにして特定された広告情報を用いて、この広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっている。
また、記録部１ａと処理部１ｂと生成部１ｃとは、いずれも、相互にデータのやり取りを行うための通信路１ｄにより接続されている。通信路１ｄは、例えば、インターネットやＬＡＮであるが、用いられるプロトコルや物理的構成は特に制約されない。
（広告情報呈示装置の実施例）
次に、本実施形態に係る広告情報呈示装置１の、より詳しい実施例を、図２を参照しながら説明する。この装置１は、インターネット検索システムＡの一部を構成している。
次に、本実施形態に係る広告情報呈示装置１の、より詳しい実施例を、図２を参照しながら説明する。この装置１は、インターネット検索システムＡの一部を構成している。
この検索システムＡは、本実施形態に係る広告情報呈示装置１と、広告主端末２と、ユーザ端末３と、インターネット４とを主な構成要素として備えている。
広告情報呈示装置１は、広告サーバ１１と、広告ＤＢ１２と、画像処理サーバ１３と、イメージサーバ１４と、画像ＤＢ１５と、検索サーバ１６と、インデックスＤＢ１７とを備えている。
広告情報呈示装置１を構成する各要素は、ＣＰＵ、記録装置、あるいはコンピュータソフトウエアを適宜に組み合わせることにより構成することができる。もちろん、複数のサーバやＤＢの組み合わせにより一つの機能要素を構成することも可能である。
広告サーバ１１は、広告主端末２から入力された広告情報を受け取って広告ＤＢ１２に記録するものである。ここで、広告情報は、広告に関連する画像（広告画像）を含んでいるものとする。
画像処理サーバ１３及びイメージサーバ１４は、広告画像やクエリ画像を処理して、必要なデータ（例えば特徴量）を画像ＤＢに記録するものである。
画像ＤＢ１５は、特徴量テーブル１５１と、画像情報テーブル１５２とを有している。これらのテーブル１５１及び１５２は、画像処理サーバ１３又はイメージサーバ１４で処理又は生成されたデータを格納するものである。
検索サーバ１６は、ユーザ端末３から入力されたクエリ画像を用いて、関連画像を検索するものである。また、検索サーバ１６は、広告情報呈示装置１のためのゲートウエイの機能も果たしている。
インデックスＤＢ１７は、この実施例では、インターネット上で閲覧可能なページを検索して（いわゆる「クロールして」）取得した画像を記録しているものである。
広告主端末２及びユーザ端末３は、本実施例では、いずれも、インターネット４に接続されたコンピュータにより構成されている。
本実施例の広告情報呈示装置１における前記した各要素の詳しい動作は後述する。
なお、前記した実施形態の記録部１ａは、この実施例の画像ＤＢ１５に対応している。また、前記実施形態の処理部１ｂは、画像処理サーバ１３とイメージサーバ１４に対応している。さらに、前記実施形態の生成部１ｃは、この実施例の検索サーバ１６に対応している。しかしながら、このシステム構成はあくまで一例であり、必要に応じて他の構成を採用することは可能である。
（広告情報呈示方法の実施形態）
次に、前記したインターネット検索システムＡを用いて広告情報の出稿及び呈示を行う方法を、図３〜図１９に基づいて説明する。
次に、前記したインターネット検索システムＡを用いて広告情報の出稿及び呈示を行う方法を、図３〜図１９に基づいて説明する。
（広告情報の出稿）
まず、広告情報の出稿の手順について、図３を参照して、概略的に説明する。出稿についての具体的な実施例は後述する。
まず、広告情報の出稿の手順について、図３を参照して、概略的に説明する。出稿についての具体的な実施例は後述する。
（ステップＳＡ−１）
広告主（出稿者）は、広告主端末２を用いて、広告画像に関連付けられた広告情報を、広告情報呈示装置１の広告サーバ１１に送る。広告サーバ１１は、この広告情報を受け付ける。
広告主（出稿者）は、広告主端末２を用いて、広告画像に関連付けられた広告情報を、広告情報呈示装置１の広告サーバ１１に送る。広告サーバ１１は、この広告情報を受け付ける。
（ステップＳＡ−２）
ついで、広告情報呈示装置１の処理部１ｂは、広告画像の特徴量を算出する。具体的には、この算出は、画像処理サーバ１３が行う（後述）。
ついで、広告情報呈示装置１の処理部１ｂは、広告画像の特徴量を算出する。具体的には、この算出は、画像処理サーバ１３が行う（後述）。
（ステップＳＡ−３）
ついで、広告情報呈示装置１の記録部１ａは、広告画像の特徴量を、広告情報又は広告画像に関連付けて記録する。具体的には、特徴量の記録は、画像ＤＢ１５が行う。つまり、本実施形態では、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録することができる。
ついで、広告情報呈示装置１の記録部１ａは、広告画像の特徴量を、広告情報又は広告画像に関連付けて記録する。具体的には、特徴量の記録は、画像ＤＢ１５が行う。つまり、本実施形態では、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録することができる。
（出稿の実施例）
つぎに、図４を主に参照しながら、広告情報の出稿手順を、さらに具体的に説明する。
つぎに、図４を主に参照しながら、広告情報の出稿手順を、さらに具体的に説明する。
（ステップＳＢ−１）
まず、広告主の操作に基づいて、広告主端末２は、広告情報を広告サーバ１１に送信する。送信される広告情報の一例を図５に示す。この例では、広告情報に、広告画像６とテキスト情報７とが含まれている。
まず、広告主の操作に基づいて、広告主端末２は、広告情報を広告サーバ１１に送信する。送信される広告情報の一例を図５に示す。この例では、広告情報に、広告画像６とテキスト情報７とが含まれている。
ここで、広告画像６は、当該広告に関連すると広告主が考えている画像である。この画像は、広告主から提供されることが一般的である。しかし、例えば、予め作成された一覧から、広告主が、適宜に選択した画像であってもよい。図示の例では、ホテルに関する広告情報に関連する広告画像として、当該のホテルの画像が使われている。このような画像を提供あるいは選択することは、広告主にとっては、比較的に容易に行うことができる。すなわち、このような出稿の方法は、広告主の負担の増加を低く抑えることができるという利点がある。また、広告画像を、ユーザへの広告表示として用いることにより、ユーザの関心を引き付けることも可能になる。
テキスト情報７は、広告情報における主要な情報を含んでいる。この例では、当該ホテルのウエブサイト（いわゆるランディングページ）へのＵＲＬと、広告のための文言（説明文あるいは広告文）と、クリック単価と、備考とを含んでいる。クリック単価は、当該広告が、検索エンジンのユーザによりクリックされた回数に応じて、広告主から広告業者に支払われる費用の基準となるものである。さらに、テキスト情報は、検索者に呈示するためのタイトル（例えば「観光ホテル」）を含んでいてもよい（図１８参照）。
（ステップＳＢ−２）
広告サーバ１１は、広告情報のうち、テキスト情報７（図５参照）のみを、広告ＤＢ１２に送る。すなわち、この例では、ＵＲＬ、文言、クリック単価、備考の情報のみを送る。ただし、広告画像６については送信を省略し、ネットワークやコンピュータの負荷を軽減している。
広告サーバ１１は、広告情報のうち、テキスト情報７（図５参照）のみを、広告ＤＢ１２に送る。すなわち、この例では、ＵＲＬ、文言、クリック単価、備考の情報のみを送る。ただし、広告画像６については送信を省略し、ネットワークやコンピュータの負荷を軽減している。
（ステップＳＢ−３及びＳＢ−４）
広告ＤＢ１２は、受け取った各広告情報に対応する広告ＩＤを生成する。さらに、広告ＤＢは、この広告ＩＤを、受け取った広告情報に関連付けて自ら記録する。ここで、「関連付けて」とは、この明細書では、「参照又は対照が可能な状態で」という意味である。さらに、広告ＤＢ１２は、この広告ＩＤを広告サーバ１１に返す。
広告ＤＢ１２は、受け取った各広告情報に対応する広告ＩＤを生成する。さらに、広告ＤＢは、この広告ＩＤを、受け取った広告情報に関連付けて自ら記録する。ここで、「関連付けて」とは、この明細書では、「参照又は対照が可能な状態で」という意味である。さらに、広告ＤＢ１２は、この広告ＩＤを広告サーバ１１に返す。
（ステップＳＢ−５）
広告サーバ１１は、当該広告情報に含まれていた広告画像と、その広告情報に対応する広告ＩＤとを、画像処理サーバ１３に送る。
広告サーバ１１は、当該広告情報に含まれていた広告画像と、その広告情報に対応する広告ＩＤとを、画像処理サーバ１３に送る。
（ステップＳＢ−６）
画像処理サーバ１１は、受け取った広告画像の特徴量を算出する。特徴量とは、画像の特徴を示すデータである。特徴量の算出方法としては、本実施例では、既存の各種のものを使用できる（例えば特開２０００−２９８８５号公報に記載の技術を参照）。
画像処理サーバ１１は、受け取った広告画像の特徴量を算出する。特徴量とは、画像の特徴を示すデータである。特徴量の算出方法としては、本実施例では、既存の各種のものを使用できる（例えば特開２０００−２９８８５号公報に記載の技術を参照）。
特徴量算出の簡単な一例を以下に示す。ここでは、画像中に出現する色の頻度に基づくアルゴリズムを説明する。
1. 画像中のピクセルが属すべき色を定義する。色空間中で均等になるように各色成分を分けてもよいし、任意の形に分割してもよい。また、色をHSVやCIELa*b*といった他の色空間に変換してもよい。ここでは、色を赤(R)、緑(G)、青(B)、黄(Y)、マゼンタ(M)、シアン(C)、黒(K)、白(W)の8つの色に分ける。これにより、画像ごとに8次元の特徴量ベクトルxが得られることになる。
2. 特徴量ベクトルxの各要素をすべて0で初期化する。
3. 画像から1ピクセルを取り出し、そのピクセルが最も近いと考えられる色の頻度に1を加える。
4. 画像中の全ピクセルについて、上記3の操作を繰り返す。たとえば、
というようなベクトルが得られる。
5. 特徴量ベクトルxの大きさが1になるように正規化する。上記の例の場合、
のようになる。これがこの画像の特徴量となる。
1. 画像中のピクセルが属すべき色を定義する。色空間中で均等になるように各色成分を分けてもよいし、任意の形に分割してもよい。また、色をHSVやCIELa*b*といった他の色空間に変換してもよい。ここでは、色を赤(R)、緑(G)、青(B)、黄(Y)、マゼンタ(M)、シアン(C)、黒(K)、白(W)の8つの色に分ける。これにより、画像ごとに8次元の特徴量ベクトルxが得られることになる。
2. 特徴量ベクトルxの各要素をすべて0で初期化する。
3. 画像から1ピクセルを取り出し、そのピクセルが最も近いと考えられる色の頻度に1を加える。
4. 画像中の全ピクセルについて、上記3の操作を繰り返す。たとえば、
5. 特徴量ベクトルxの大きさが1になるように正規化する。上記の例の場合、
（ステップＳＢ−７）
また、画像処理サーバ１３は、広告画像のサムネイルを生成する。サムネイルとは、元の画像に基づいて作成された、より小さい情報量を持つ画像である。元の画像に代えてサムネイルを用いることで、通信路や記憶装置への負荷を減らすことができる。
また、画像処理サーバ１３は、広告画像のサムネイルを生成する。サムネイルとは、元の画像に基づいて作成された、より小さい情報量を持つ画像である。元の画像に代えてサムネイルを用いることで、通信路や記憶装置への負荷を減らすことができる。
なお、この例では、画像処理サーバ１３がサムネイルを生成する構成としているが、これに代えて、広告主（出稿者）から、既定サイズあるいはそれ以下の画像をサムネイルとして受け取ることもできる。もちろん、広告画像のサイズを予め制限しておけば、サムネイルの作成を省略することも可能である。
（ステップＳＢ−８〜ＳＢ−１０）
さらに、画像処理サーバ１３は、サムネイルをイメージサーバ１４に送る。イメージサーバ１４は、自らサムネイルを保存するとともに、このサムネイルにリンクしたサムネイルＵＲＬを生成する。さらに、イメージサーバ１４は、このサムネイルＵＲＬを、画像処理サーバ１３に送る。図６に、サムネイルＵＲＬと、それからリンクされるサムネイル画像の例を示す。
さらに、画像処理サーバ１３は、サムネイルをイメージサーバ１４に送る。イメージサーバ１４は、自らサムネイルを保存するとともに、このサムネイルにリンクしたサムネイルＵＲＬを生成する。さらに、イメージサーバ１４は、このサムネイルＵＲＬを、画像処理サーバ１３に送る。図６に、サムネイルＵＲＬと、それからリンクされるサムネイル画像の例を示す。
（ステップＳＢ−１１）
画像処理サーバ１１は、特徴量と、広告ＩＤと、サムネイルＵＲＬとを、画像ＤＢ１５に送る。
画像処理サーバ１１は、特徴量と、広告ＩＤと、サムネイルＵＲＬとを、画像ＤＢ１５に送る。
（ステップＳＢ−１２及びＳＢ−１３）
画像ＤＢ１５は、受け取ったサムネイルＵＲＬに対応する画像ＩＤを生成する。さらに画像ＤＢ１５は、特徴量を、これに対応する画像ＩＤに関連付けて、特徴量テーブル１５１に記録する。特徴量テーブル１５１に格納されるデータの一例を図７に示す。ここで| R | Y | G | C | B | M | K | W |とあるのが特徴量である。図示の例では、８２００番の画像ＩＤについて、特徴量として、0.00, 0.00, 0.21, 0.52, 0.52, 0.00, 0.21, 0.62が記録されている。
画像ＤＢ１５は、受け取ったサムネイルＵＲＬに対応する画像ＩＤを生成する。さらに画像ＤＢ１５は、特徴量を、これに対応する画像ＩＤに関連付けて、特徴量テーブル１５１に記録する。特徴量テーブル１５１に格納されるデータの一例を図７に示す。ここで| R | Y | G | C | B | M | K | W |とあるのが特徴量である。図示の例では、８２００番の画像ＩＤについて、特徴量として、0.00, 0.00, 0.21, 0.52, 0.52, 0.00, 0.21, 0.62が記録されている。
さらに画像ＤＢ１５は、受け取ったサムネイルＵＲＬを、生成した画像ＩＤに関連付けて、画像情報テーブル１５２に記録する。画像情報テーブル１５２に格納されるデータの一例を図８に示す。この例では、画像ＩＤと共に広告ＩＤが記録されている。また、画像ＩＤと広告ＩＤとは同じとされている。もちろんこれは単なる一例であり、相互対照が可能であれば、異なる数字あるいは記号を用いても良い。この例では、広告画像の特徴量を特定すれば、画像ＩＤ→広告ＩＤ→広告情報（テキスト情報）への関連をたどることができる。ただし、関連をたどる方法としては、他の方法も可能であり、ここでの記載はあくまで例示である。
（広告情報呈示方法の実施形態）
つぎに、前記のようにして出稿された広告情報を呈示する方法を説明する。まず、図９に基づいて、この方法の概略を説明する。
つぎに、前記のようにして出稿された広告情報を呈示する方法を説明する。まず、図９に基づいて、この方法の概略を説明する。
（ステップＳＣ−１）
まず、ユーザ（画像による検索を行おうとする者）は、ユーザ端末３を用いて、クエリ画像（検索のキーとなる画像）を広告情報呈示装置１に送る。ここで、ユーザは、クエリ画像を送信することに代えて、例えば、広告情報呈示装置１から示された選択肢（例えば画像の表示）を選択することにより、クエリ画像を特定しても良い。このようにして、広告情報呈示装置１は、ユーザからクエリ画像を受け取る。
まず、ユーザ（画像による検索を行おうとする者）は、ユーザ端末３を用いて、クエリ画像（検索のキーとなる画像）を広告情報呈示装置１に送る。ここで、ユーザは、クエリ画像を送信することに代えて、例えば、広告情報呈示装置１から示された選択肢（例えば画像の表示）を選択することにより、クエリ画像を特定しても良い。このようにして、広告情報呈示装置１は、ユーザからクエリ画像を受け取る。
（ステップＳＣ−２及びＳＣ−３）
広告情報呈示装置１の検索サーバ１６は、クエリ画像に基づいて、インデックスＤＢ１７内の関連画像を検索する。これにより、関連画像の検索結果を取得することができる。
広告情報呈示装置１の検索サーバ１６は、クエリ画像に基づいて、インデックスＤＢ１７内の関連画像を検索する。これにより、関連画像の検索結果を取得することができる。
（ステップＳＣ−４）
一方、広告情報呈示装置１の画像処理サーバ１３は、クエリ画像から特徴量を抽出する（具体例は後述）。これにより、この実施形態では、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出することができる。
一方、広告情報呈示装置１の画像処理サーバ１３は、クエリ画像から特徴量を抽出する（具体例は後述）。これにより、この実施形態では、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出することができる。
（ステップＳＣ−５）
ついで、広告情報呈示装置１の画像処理サーバ１３は、画像ＤＢ１５１に格納された特徴量とクエリ画像の特徴量とを用いて類似度を判定する。これにより、高い類似度を持つ特徴量（広告画像についてのもの）を特定して、その類似度に対応する広告画像を特定することができる。
ついで、広告情報呈示装置１の画像処理サーバ１３は、画像ＤＢ１５１に格納された特徴量とクエリ画像の特徴量とを用いて類似度を判定する。これにより、高い類似度を持つ特徴量（広告画像についてのもの）を特定して、その類似度に対応する広告画像を特定することができる。
（ステップＳＣ−６）
さらに、画像処理サーバ１３は、このように特定された広告画像に対応する広告情報を特定する。
さらに、画像処理サーバ１３は、このように特定された広告画像に対応する広告情報を特定する。
このようにして、本実施形態では、クエリ画像の特徴量と、広告画像の特徴量との関係に基づいて、クエリ画像に関連する広告情報を特定することができる。
また、このようにして、本実施形態では、受け付けたクエリ画像に基づいて、クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、検索対象画像の中から、関連画像を抽出することができる。
（ステップＳＣ−７）
ついで、広告情報呈示装置１は、このようにして特定された広告情報（広告情報へのリンク情報であってもよい）と、ステップＳＣ−３において取得された検索結果とを合体させて、ユーザ端末３に送る。これにより、ユーザ端末３において、クエリ画像に基づく検索結果と、クエリ画像に関連する広告情報とを呈示することができる。
ついで、広告情報呈示装置１は、このようにして特定された広告情報（広告情報へのリンク情報であってもよい）と、ステップＳＣ−３において取得された検索結果とを合体させて、ユーザ端末３に送る。これにより、ユーザ端末３において、クエリ画像に基づく検索結果と、クエリ画像に関連する広告情報とを呈示することができる。
すなわち、この実施形態では、このようにして、広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成して使用者に呈示することができる。
ここで、ユーザに呈示される呈示情報は、クエリ画像に基づく検索結果としての関連画像それ自体、あるいは、それに関する情報（両者を総称して「関連画像の情報」という）を含むことができる。
また、ユーザに呈示される呈示情報は、さらに、クエリ画像に関連する広告情報中の広告画像自体を含むことができる。これにより、広告に対するユーザの関心を惹きつけることができる。
（広告情報呈示方法の具体的な実施例）
つぎに、図１０を主に参照して、広告情報呈示方法のさらに具体的な実施例を説明する。なお、以下の実施例では、検索サーバ１６を、画像処理サーバ１３等の他のサーバのためのゲートウエイとして使用しているが、これはあくまで一例であり、要するに、実質的に、前記した実施形態の動作を行える構成であればよい。
つぎに、図１０を主に参照して、広告情報呈示方法のさらに具体的な実施例を説明する。なお、以下の実施例では、検索サーバ１６を、画像処理サーバ１３等の他のサーバのためのゲートウエイとして使用しているが、これはあくまで一例であり、要するに、実質的に、前記した実施形態の動作を行える構成であればよい。
（ステップＳＤ−１）
まず、ユーザの操作に基づいて、ユーザ端末３から検索サーバ１６に、クエリ画像を送信する。送信されるクエリ画像８を一例として図１１に示す。前記したように、このクエリ画像は、検索サーバ１６から呈示された選択肢を選択することにより特定されてもよい。このように選択肢を特定することも、この明細書においては、クエリ画像の送信という概念に含まれる。
まず、ユーザの操作に基づいて、ユーザ端末３から検索サーバ１６に、クエリ画像を送信する。送信されるクエリ画像８を一例として図１１に示す。前記したように、このクエリ画像は、検索サーバ１６から呈示された選択肢を選択することにより特定されてもよい。このように選択肢を特定することも、この明細書においては、クエリ画像の送信という概念に含まれる。
（ステップＳＤ−２及びＳＤ−３）
ついで、検索サーバ１６は、受け取ったクエリ画像をインデックスＤＢ１７に送る。インデックスＤＢ１７は、クエリ画像に基づいて、インデックスＤＢ１７中の画像を検索し、関連画像を特定する。さらに、インデックスＤＢは、検索結果を、検索サーバ１６に返す。ここで、複数の画像中から関連画像を検索する方法としては、従来の技術（例えば特開２０００−２９８８５号公報記載の技術）を用いることができるので、それについての詳細な説明は省略する。関連画像の検索結果の一例を図１２に示す。図１２では、関連画像Ｌの下に、その関連画像のファイル名、サイズ、ＵＲＬなどを示す欄Ｋがそれぞれ設けられている。
ついで、検索サーバ１６は、受け取ったクエリ画像をインデックスＤＢ１７に送る。インデックスＤＢ１７は、クエリ画像に基づいて、インデックスＤＢ１７中の画像を検索し、関連画像を特定する。さらに、インデックスＤＢは、検索結果を、検索サーバ１６に返す。ここで、複数の画像中から関連画像を検索する方法としては、従来の技術（例えば特開２０００−２９８８５号公報記載の技術）を用いることができるので、それについての詳細な説明は省略する。関連画像の検索結果の一例を図１２に示す。図１２では、関連画像Ｌの下に、その関連画像のファイル名、サイズ、ＵＲＬなどを示す欄Ｋがそれぞれ設けられている。
（ステップＳＤ−４及びＳＤ−５）
一方、検索サーバ１６は、クエリ画像を画像処理サーバ１３に送る。画像処理サーバ１３は、受け取ったクエリ画像を用いて、当該クエリ画像における特徴量を計算する。クエリ画像における特徴量の計算方法は、広告画像における特徴量と同様でよいので、詳しい説明は省略する。
一方、検索サーバ１６は、クエリ画像を画像処理サーバ１３に送る。画像処理サーバ１３は、受け取ったクエリ画像を用いて、当該クエリ画像における特徴量を計算する。クエリ画像における特徴量の計算方法は、広告画像における特徴量と同様でよいので、詳しい説明は省略する。
（ステップＳＤ−６及びＳＤ−７）
ついで、画像処理サーバ１３は、算出された特徴量を画像ＤＢ１５に送る。ついで、画像ＤＢ１５は、画像ＤＢ中に格納されている、画像ＩＤごとの特徴量（つまり広告画像の特徴量）と、クエリ画像の特徴量とを用いて、両者の類似度を計算する。類似度の計算についても、従来から行われている手法を使用できるが、ここでは、簡単な計算方法を、以下のとおり、一例として説明する。
・前提として、各類似度が、前記したヒストグラムベクトルｘで表されているとする。
・対比されるヒストグラムベクトルをｘ１とｘ２であらわすと、類似度ｓは、以下のように計算できる。
ｓ＝ｘ１・ｘ２
ここで「・」はベクトルの内積を意味する。
ついで、画像処理サーバ１３は、算出された特徴量を画像ＤＢ１５に送る。ついで、画像ＤＢ１５は、画像ＤＢ中に格納されている、画像ＩＤごとの特徴量（つまり広告画像の特徴量）と、クエリ画像の特徴量とを用いて、両者の類似度を計算する。類似度の計算についても、従来から行われている手法を使用できるが、ここでは、簡単な計算方法を、以下のとおり、一例として説明する。
・前提として、各類似度が、前記したヒストグラムベクトルｘで表されているとする。
・対比されるヒストグラムベクトルをｘ１とｘ２であらわすと、類似度ｓは、以下のように計算できる。
ｓ＝ｘ１・ｘ２
ここで「・」はベクトルの内積を意味する。
ｓは０≦ｓ≦１の範囲となり、値が大きいほど類似度が高くなると判断できる。
ただし、この方法の場合は、総ての画像について比較する必要があるので、計算量が大きくなる。そこで、クラスタリングを用いて計算量を削減することが可能である。
（クラスタリングによる類似度判断手法）
このようにクラスタリングした上で、類似度の計算は、次のように行うことができる。
・ヒストグラムベクトルｘと代表ベクトルとの類似度（距離）を計算する。
・類似度が最も高くなるクラスタを求める。
・そのクラスタに属するサンプルベクトル（すなわち、検索対象となる画像のヒストグラムベクトル）について、類似度の計算対象を絞り込む。
・ヒストグラムベクトルｘと代表ベクトルとの類似度（距離）を計算する。
・類似度が最も高くなるクラスタを求める。
・そのクラスタに属するサンプルベクトル（すなわち、検索対象となる画像のヒストグラムベクトル）について、類似度の計算対象を絞り込む。
この手法により、計算量を削減することがでいる。クラスタを階層化すれば、計算量をさらに削減することも可能である。
（ステップＳＤ−８）
ついで、画像ＤＢ１５は、画像処理サーバ１３に、類似度を返す。計算された類似度の一例を図１３に示す。ここでは、三つの画像について、クエリ画像との類似度が、画像ＩＤと共に示されている。また、表示順は、類似度が高い順となっている。
ついで、画像ＤＢ１５は、画像処理サーバ１３に、類似度を返す。計算された類似度の一例を図１３に示す。ここでは、三つの画像について、クエリ画像との類似度が、画像ＩＤと共に示されている。また、表示順は、類似度が高い順となっている。
（ステップＳＤ−９）
ついで、画像処理サーバ１３は、類似度の低い画像を除外するという選抜処理を行う。つまり、類似度の低い画像については、その後の処理を行わないこととする。選抜処理は、類似度の閾値を超えるかどうかにより行うこともできるし、画像の個数の上限値を超えるかどうかにより行うこともできる。つまり、画像処理サーバ１３は、その後の処理を行う画像についての画像ＩＤを特定することができる。これにより、その後の処理の負荷を低減することができる。選抜された結果の例を図１４に示す。図１３中の破線が選抜の基準ラインを示している。
ついで、画像処理サーバ１３は、類似度の低い画像を除外するという選抜処理を行う。つまり、類似度の低い画像については、その後の処理を行わないこととする。選抜処理は、類似度の閾値を超えるかどうかにより行うこともできるし、画像の個数の上限値を超えるかどうかにより行うこともできる。つまり、画像処理サーバ１３は、その後の処理を行う画像についての画像ＩＤを特定することができる。これにより、その後の処理の負荷を低減することができる。選抜された結果の例を図１４に示す。図１３中の破線が選抜の基準ラインを示している。
（ステップＳＤ−１０及びＳＤ−１１）
ついで、画像処理サーバ１３は、ステップＳＤ−９において特定された画像ＩＤに対応する広告ＩＤと、サムネイルＵＲＬとを、当該画像ＩＤをキーとして、画像ＤＢ１５の画像情報テーブルから取り出す。取り出した結果を図１５に示す。
ついで、画像処理サーバ１３は、ステップＳＤ−９において特定された画像ＩＤに対応する広告ＩＤと、サムネイルＵＲＬとを、当該画像ＩＤをキーとして、画像ＤＢ１５の画像情報テーブルから取り出す。取り出した結果を図１５に示す。
（ステップＳＤ−１２〜ＳＤ−１５）
ついで、画像処理サーバ１３は、取得した広告ＩＤを広告サーバ１１に送る。広告サーバ１１は、広告ＤＢ１２から、当該広告ＩＤに対応した広告情報（テキストのみ）を取得し、それを、画像処理サーバ１３に返す。広告情報の一例を図１６に示す。
ついで、画像処理サーバ１３は、取得した広告ＩＤを広告サーバ１１に送る。広告サーバ１１は、広告ＤＢ１２から、当該広告ＩＤに対応した広告情報（テキストのみ）を取得し、それを、画像処理サーバ１３に返す。広告情報の一例を図１６に示す。
（ステップＳＤ−１６）
ついで、画像処理サーバ１３は、各広告データにおけるクリック単価を正規化する。すなわち、クリック単価の最大値を１として正規化する。
ついで、画像処理サーバ１３は、各広告データにおけるクリック単価を正規化する。すなわち、クリック単価の最大値を１として正規化する。
（ステップＳＤ−１７）
ついで、画像処理サーバ１３は、前記のようにして収集した各データ（例えばサムネイルＵＲＬなど）を、検索サーバ１６に送る。このとき、広告表示に必要でないデータは、送付を省略しても良い。送付されるデータの一例を図１７に示す。ここで「その他情報」とあるのは、その他の広告情報（例えば、広告ＩＤ、広告文言、ランディングページのＵＲＬなど）である。
ついで、画像処理サーバ１３は、前記のようにして収集した各データ（例えばサムネイルＵＲＬなど）を、検索サーバ１６に送る。このとき、広告表示に必要でないデータは、送付を省略しても良い。送付されるデータの一例を図１７に示す。ここで「その他情報」とあるのは、その他の広告情報（例えば、広告ＩＤ、広告文言、ランディングページのＵＲＬなど）である。
（ステップＳＤ−１８）
ついで、検索サーバ１６は、表示ランクを計算する。この計算は、例えば次のようにして行う。ここで、類似度とクリック単価はすでに正規化されている。データ例は、下記の表１のようになる。なお、表１では、四つの広告データを表示する例を示している。
ついで、検索サーバ１６は、表示ランクを計算する。この計算は、例えば次のようにして行う。ここで、類似度とクリック単価はすでに正規化されている。データ例は、下記の表１のようになる。なお、表１では、四つの広告データを表示する例を示している。
ついで、検索サーバ１６は、類似度とクリック単価に適宜の重み付けをして足し合わせる。例えば、以下のような計算を行う。
Ｓ＝（１−α）×類似度＋α×金額
ここで、Ｓは、計算によって得られた、当該広告情報についての総合スコア、αは、適宜に設定される１未満の正の値である。
Ｓ＝（１−α）×類似度＋α×金額
ここで、Ｓは、計算によって得られた、当該広告情報についての総合スコア、αは、適宜に設定される１未満の正の値である。
例えば、α＝０．５とすると、図１７の例では、表示順位が逆転し、類似度で２番目のものが、表示順位で１番目となる。つまり、この例においては、クリック単価と類似度とを用いて、広告情報の表示順位を決定することができる。
また、総合スコアＳのしきい値を予め設定しておき、算出された総合スコアがしきい値を超えた広告情報のみを表示する構成とすることも可能である。すなわち、この例によれば、呈示情報における広告情報の表示件数を、「広告情報に関連付けられたクリック単価及び類似度を用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較すること」により決定できる。
さらに、広告情報の表示数について既定値を設定しておき、既定値の範囲内の広告情報を表示する構成とすることも可能である。
（ステップＳＤ−１９）
ついで、検索サーバ１６は、前記のようにして得た広告情報（広告画像を含む）を、ステップＳＤ−３によって得た関連画像の検索結果と一緒に表示するための表示データ（表示ページ）を生成して、ユーザ端末３に返す。ここで、表示データには、サムネイルＵＲＬを含む。
ついで、検索サーバ１６は、前記のようにして得た広告情報（広告画像を含む）を、ステップＳＤ−３によって得た関連画像の検索結果と一緒に表示するための表示データ（表示ページ）を生成して、ユーザ端末３に返す。ここで、表示データには、サムネイルＵＲＬを含む。
（ステップＳＤ−２０〜ＳＤ−２２）
ついで、ユーザ端末３は、サムネイルＵＲＬに基づいて、イメージサーバ１４からサムネイルを取得する。ユーザ端末３は、これにより、サムネイルを含む表示結果を得て、ブラウザの機能により表示する。表示データの一例を図１８に示す。
ついで、ユーザ端末３は、サムネイルＵＲＬに基づいて、イメージサーバ１４からサムネイルを取得する。ユーザ端末３は、これにより、サムネイルを含む表示結果を得て、ブラウザの機能により表示する。表示データの一例を図１８に示す。
図示されているように、この表示データには、関連画像の検索結果と共に、クエリ画像に関連する広告情報が含まれている。図１８において符号９が広告情報の領域を示し、符号１０が検索結果の領域を示す。広告情報の領域には、広告画像と、当該広告が誘導しようとするランディングページのＵＲＬが埋め込まれたタイトルとが表示されている。このタイトルは、入稿された広告文言から生成されたものである。ただし、出稿データにタイトルを含めておく構成であってもよい。この場合は出稿されたタイトルを用いて広告を表示することができる。なお、タイトルに代えて、あるいはタイトルに加えて、広告文言を表示データに含めてもよい。
前記のようにして、本実施例では、クエリ画像により関連画像を検索するユーザに対して、クエリ画像に対応した広告画像を持つ広告情報を呈示することができる。
本実施例では、クエリ画像を用いて、そのクエリ画像に類似する広告画像を検索し、その広告画像を用いて広告情報を特定して、ユーザに呈示することができる。このため、本実施例によれば、クエリ画像に対して類似度の高い広告画像を持つ広告情報を、ユーザに呈示することができるという利点がある。つまり、本実施例によれば、クエリ画像とのマッチング精度が高い広告情報をユーザに呈示できるという利点がある。
さらに、本実施形態では、特定された広告情報を、別途に検索された関連画像と共に表示することができるので、ユーザにとっては違和感なく表示結果を受け取ることができるという利点もある。ユーザは、関心のある広告情報をクリックし、広告が誘導する先であるランディングページに移行することができる。
（変形例）
つぎに、前記した本実施形態の広告情報呈示方法の変形例を、図１９に基づいて説明する。
つぎに、前記した本実施形態の広告情報呈示方法の変形例を、図１９に基づいて説明する。
（ステップＳＥ−１）
まず、前提として、前記実施形態での広告出稿方法と同様に、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を、広告情報呈示装置１に記録しておくものとする。また、このとき、各広告画像を、所定のキーワードごとにグルーピングしておく。グルーピングは、例えば次のようにして行うことができる。すなわち、広告画像に関連する広告文言を予め解析して、その中からキーワードを抽出しておく。例えば名詞フィルタリングにより名詞をキーワードとしておく。このキーワードが共通する広告情報を同じグループに分類する。
まず、前提として、前記実施形態での広告出稿方法と同様に、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を、広告情報呈示装置１に記録しておくものとする。また、このとき、各広告画像を、所定のキーワードごとにグルーピングしておく。グルーピングは、例えば次のようにして行うことができる。すなわち、広告画像に関連する広告文言を予め解析して、その中からキーワードを抽出しておく。例えば名詞フィルタリングにより名詞をキーワードとしておく。このキーワードが共通する広告情報を同じグループに分類する。
ついで、広告情報呈示装置１は、広告主端末２から、クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付ける。前記実施形態では、広告主端末２からは、クエリ画像のみを受け取っていた。これに対して、この変形例では、クエリ画像に加えて、テキスト情報を受け取る。テキスト情報としては、例えば、画像に添付されたＥＸＩＦ（Exchangeable Image File Format）情報、ユーザが別途指定したキーワード、クエリ画像のファイル名などを用いることができる。ＥＸＩＦとは、デジタルカメラで多く採用されている画像ファイルの形式であり、ＥＸＩＦ情報とは、その画像ファイルに埋め込まれた、編集可能なテキスト情報である。
（ステップＳＥ−２及びＳＥ−３）
ついで、前記実施形態のステップＳＣ−２及びステップＳＣ−３と同様に、関連画像を検索して、その結果を得る。
ついで、前記実施形態のステップＳＣ−２及びステップＳＣ−３と同様に、関連画像を検索して、その結果を得る。
（ステップＳＥ−４）
ついで、広告情報呈示装置１は、前記実施形態のステップＳＣ−４と同様に、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する。
ついで、広告情報呈示装置１は、前記実施形態のステップＳＣ−４と同様に、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する。
（ステップＳＥ−５）
一方、広告情報呈示装置１は、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報に基づいて、広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別する。この選別は、広告画像に対応する広告文言とテキスト情報との類似性に基づいて行うことができる。より具体的な例としては、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報の中に、前記したグルーピングに用いたキーワードがあるかどうかを検索する。発見された場合、当該キーワードを持つ広告情報にフラグを立てて、保存しておく。つまり、これによって、クエリ画像に関連するテキスト情報と広告文との関連性を判定することができる。
一方、広告情報呈示装置１は、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報に基づいて、広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別する。この選別は、広告画像に対応する広告文言とテキスト情報との類似性に基づいて行うことができる。より具体的な例としては、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報の中に、前記したグルーピングに用いたキーワードがあるかどうかを検索する。発見された場合、当該キーワードを持つ広告情報にフラグを立てて、保存しておく。つまり、これによって、クエリ画像に関連するテキスト情報と広告文との関連性を判定することができる。
なお、このステップＳＥ−５は、ステップＳＥ−４と並行して実行されても、あるいはその後に実行されても良い。
（ステップＳＥ−６）
ついで、広告情報呈示装置１は、クエリ画像の特徴量と、選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、クエリ画像に関連する広告情報を特定する。このステップは、前記したステップＳＣ−５及びステップＳＣ−６と基本的に同様である。
ついで、広告情報呈示装置１は、クエリ画像の特徴量と、選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、クエリ画像に関連する広告情報を特定する。このステップは、前記したステップＳＣ−５及びステップＳＣ−６と基本的に同様である。
（ステップＳＥ−７）
ついで、広告情報呈示装置１は、特定された広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する。このステップも、前記したステップＳＣ−７と同様である。ここで、この例では、前記のように、テキスト情報を用いて広告にフラグを立てておくことができるので、以下のような、２つのパターンの広告ランク決定手法が可能である。なお、これらはあくまで一例であり、他の方法も可能である。
・フラグが立っている広告情報を、最優先で表示する
・ヒットした場合のスコアを１、ヒットしない場合のスコアを０として重みづけに利用して、総合スコアを計算し、総合スコアの高い広告から表示する。この場合の総合スコアＳの計算は、例えば次のようになる。
Ｓ＝（１−α）×類似度＋α×金額＋Ｐ
ここでＰは、テキスト検索によるヒットがあった場合に１、ヒットしない場合に０となる。
ついで、広告情報呈示装置１は、特定された広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する。このステップも、前記したステップＳＣ−７と同様である。ここで、この例では、前記のように、テキスト情報を用いて広告にフラグを立てておくことができるので、以下のような、２つのパターンの広告ランク決定手法が可能である。なお、これらはあくまで一例であり、他の方法も可能である。
・フラグが立っている広告情報を、最優先で表示する
・ヒットした場合のスコアを１、ヒットしない場合のスコアを０として重みづけに利用して、総合スコアを計算し、総合スコアの高い広告から表示する。この場合の総合スコアＳの計算は、例えば次のようになる。
Ｓ＝（１−α）×類似度＋α×金額＋Ｐ
ここでＰは、テキスト検索によるヒットがあった場合に１、ヒットしない場合に０となる。
したがって、この例では、広告情報の表示順位を、クリック単価と類似度とキーワード情報とを用いて決定することができる。つまり、この例では、呈示情報における広告情報の表示順序を、広告情報に関連付けられたクリック単価と、類似度と、キーワードによる判定結果とに基づいて決定することが可能になる。もちろん、表示順位の決定に他の要素を加味してもよい。あるいは、呈示情報における広告情報の表示件数を、「広告情報に関連付けられたクリック単価と類似度とキーワードの判定結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較すること」により決定してもよい。つまりスコアがしきい値に達しないとき、その広告情報を提示しないという処理が可能である。
この変形例によれば、テキスト情報を用いて、検索すべき広告画像を予め選別することができるので、類似度の計算対象となる広告画像を減らすことができ、装置への負荷を軽減することができる。
前記した本実施形態の動作は、コンピュータに適宜のコンピュータソフトウエアを組み込むことにより実施することができる。
なお、本発明に係る広告情報呈示装置及び方法は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
例えば、前記実施形態では、広告主端末２やユーザ端末３が、インターネット４を介して広告情報呈示装置１に接続されているが、イントラネットやＬＡＮを介してこれらが接続されても良い。
例えば、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
Ａ インターネット検索システム
１ 広告情報呈示装置
１１ 広告サーバ
１２ 広告ＤＢ
１３ 画像処理サーバ
１４ イメージサーバ
１５ 画像ＤＢ
１５１ 特徴量テーブル
１５２ 画像情報テーブル
１６ 検索サーバ
１７ インデックスＤＢ
１ 広告情報呈示装置
１１ 広告サーバ
１２ 広告ＤＢ
１３ 画像処理サーバ
１４ イメージサーバ
１５ 画像ＤＢ
１５１ 特徴量テーブル
１５２ 画像情報テーブル
１６ 検索サーバ
１７ インデックスＤＢ
Claims (12)
- 以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（３）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（４）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。 - 請求項１に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（５）受け付けたクエリ画像に基づいて、前記クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、前記検索対象画像の中から、関連画像を抽出するステップ。 - 請求項２に記載の広告情報呈示方法であって、請求項１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、請求項２に記載の前記関連画像の情報を含んでいる方法。
- 請求項１〜３のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、請求項１の前記ステップ（４）において生成される前記呈示情報は、さらに、前記クエリ画像に関連する前記広告画像の情報を含んでいる方法。
- 以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法：
（１）広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ；
（２）クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付けるステップ；
（３）受け付けた前記クエリ画像の特徴量を算出するステップ；
（４）前記ステップ（３）に前後して、あるいは同時に、前記テキスト情報に基づいて、前記広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別するステップ；
（５）前記クエリ画像の特徴量と、前記選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ；
（６）前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。 - 請求項１〜５のいずれか１項に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価を記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度とに基づいて決定するステップ。 - 請求項５に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法：
（７）前記広告情報に関連づけられたクリック単価と広告文とを記録するステップ；
（８）前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ；
（９）前記クエリ画像に関連するテキスト情報と前記広告文との関連性を判定するステップ；
（１０）前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度と、前記ステップ（９）での判定結果とに基づいて決定するステップ。 - 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価及び前記類似度を用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、請求項６に記載の広告情報提示方法。
- 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度と前記判定結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、請求項７に記載の広告情報提示方法。
- 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、予め設定された数値以下とされる、請求項６又は７に記載の広告情報提示方法。
- 記録部と処理部と生成部とを備え、
前記記録部は、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録する構成となっており、
前記処理部は、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定する構成となっており、
前記生成部は、前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっている
ことを特徴とする広告情報呈示装置。 - 請求項１〜１０のいずれか１項に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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