JP2009537891A - コンテキスト広告／情報のマッピングのヒット率の向上のための広告／情報露出方法及びそれを用いたコンテキスト広告／情報推薦サービスシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、コンテキスト広告／情報のマッピングのヒット率の向上のための広告／情報露出方法及びそれを用いたコンテキスト広告／情報推薦サービスシステムに関する。本発明は、インターネット情報の露出方法において、コンテンツの内容に合った、ユーザによって推薦された情報（以下、「推薦情報」とする）を待機リストにキューイングするステップと、前記待機リスト上の推薦情報の中から、コンテンツページの情報領域に露出する候補群（現在のリスト）を選定するステップと、現在のリスト上の各推薦情報の初期の露出数を決定し、前記現在のリスト上の各推薦情報を、前記初期の露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップと、前記初期の露出数だけの露出を終えた各推薦情報を基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定するステップと、前記現在のリスト上に残留する推薦情報（残留推薦情報）の単位露出数を決定し、残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップとを含む。

Description

本発明は、特に、コンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上を通じて広告効率を高めることができる、広告／情報露出方法及びそれを用いたコンテキスト広告／情報推薦サービスシステム、並びに前記方法を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。

バナー広告から始まったインターネット広告市場は、キーワード広告を越えてコンテキスト広告に進化しつつある。「コンテキスト広告」とは、紙の新聞で記事関連広告が記事と同じ紙面に載せられるように配置するような方法であって、インターネット上のコンテンツに対して、当該コンテンツとの関連性が高い広告を連携して提供することにより、ユーザの広告クリックを誘発する方法である。

しかし、既存のコンテキスト広告は、コンテンツ及び広告のマッピングを機械的に行うため、時々、コンテンツと関連のない広告がマッピングされる場合が発生していた。一例として、現在、「グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）」のアドセンス（ＡｄＳｅｎｓｅ）によって主導されているコンテキスト広告は、単に機械的にコンテンツ及び広告がマッピングされ、満足できるようなマッピングのヒット率を上げていない。すなわち、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）のコンテキスト分析アルゴリズムによるコンテキスト広告は、コンテキストに関連するキーワードを単純に探してキーワード広告をマッピングさせるため、コンテンツとは全く関連のないコンテキスト広告をマッピング（例えば、携帯電話関連の記事にカメラ／コンピュータ広告をマッピング）させることが時々あった。

特に、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）のコンテキスト分析アルゴリズムによるコンテキスト広告は、英語でない韓国語のコンテンツの場合、そのヒット率は、なおさら信頼できない水準である。また、機械的なマッピングの場合、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）のように、豊富なキーワード間の関連性データを有する業者が高い競争力を有せざるを得ないため、後発事業者の進出はさらに困難になる。また、既存の広告は、かつて広告主が登録しておいた広告文句のみが簡単に表示されているため、インターネットユーザに広告をクリックしたい気持ちを起こさせない。

したがって、現在のインターネット広告技術分野では、コンテキスト広告のマッピングのヒット率を高め、おもしろい広告を提供し、かつ、後発業者も容易にこのようなコンテキスト広告市場に進出できるようにする方法が切実に求められる。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであって、特に、インターネット広告のうち、コンテキスト広告のマッピングのヒット率を高め、かつ、後発業者も容易にコンテキスト広告市場に進出できるようにするための、広告／情報露出方法及びそれを用いたコンテキスト広告／情報推薦サービスシステム、並びに前記方法を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを、その目的とする。

本発明の他の目的及び長所は、下記の説明により理解することができ、本発明の実施形態によりさらに明確になるはずである。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示す手段及びその組合せによって実現可能であることを容易に理解することができる。

上記の目的を達成するための本発明は、インターネット情報の露出方法において、コンテンツの内容に合った、ユーザによって推薦された情報（以下、「推薦情報」とする）を待機リストにキューイングするステップと、前記待機リスト上の推薦情報の中から、コンテンツページの情報領域に露出する候補群（現在のリスト）を選定するステップと、現在のリスト上の各推薦情報の初期の露出数を決定し、前記現在のリスト上の各推薦情報を、前記初期の露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップと、前記初期の露出数だけの露出を終えた各推薦情報を基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定するステップと、前記現在のリスト上に残留する推薦情報（残留推薦情報）の単位露出数を決定し、残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップとを含んでなることを特徴とする。

また、本発明は、単位露出数だけの露出を終えた残留推薦情報を前記基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定するステップと、前記現在のリスト上に再び残留する残留推薦情報（再残留推薦情報）の単位露出数を決定し、再残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップとをさらに含んでなることを特徴とする。

さらに、本発明は、前記基準値以上の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを前記現在のリストに残留させるステップをさらに含んでなることを特徴とする。

また、本発明は、前記基準値未満の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを廃棄リストにキューイングするステップをさらに含んでなることを特徴とする。

さらに、本発明は、前記廃棄リストにキューイングされた広告の中から、広告主によって推薦された推薦広告、残留推薦広告、及び再残留推薦広告のうちの１つを前記待機リストに再び入れるステップをさらに含んでなることを特徴とする。

一方、本発明は、コンテンツサイト及び広告主サイトと連携してコンテキスト広告を推薦するサービスシステムにおいて、広告を登録できるように支援する広告登録手段と、コンテンツの内容に合った広告をユーザが推薦（推薦者）できるようにユーザ入力キーワードに関連する広告を提供するための広告推薦手段と、ユーザによって推薦された広告（以下、「推薦広告」とする）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に前記推薦広告を初期及び単位露出数だけマッピングさせて露出させるための広告リスト提供手段と、評価者が露出した前記コンテンツ及び前記推薦広告のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価手段とを備えてなることを特徴とする。

そして、本発明は、コンテキスト情報推薦サービスシステムにおいて、コンテンツの内容に合ったリンク情報をユーザが推薦（推薦者）できるようにするためのリンク情報推薦手段と、ユーザによって推薦されたリンク情報（以下、「推薦リンク情報」とする）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に前記推薦リンク情報を初期及び単位露出数だけマッピングさせて露出させるためのリンク情報リスト提供手段と、評価者が露出した前記コンテンツ及び前記推薦リンク情報のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価手段とを備えてなることを特徴とする。

他方、本発明は、コンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のために、プロセッサを備えた情報露出システムに、コンテンツの内容に合った、ユーザによって推薦された情報（以下、「推薦情報」とする）を待機リストにキューイングする機能と、前記待機リスト上の推薦情報の中から、コンテンツページの情報領域に露出する候補群（現在のリスト）を選定する機能と、現在のリスト上の各推薦情報の初期の露出数を決定し、前記現在のリスト上の各推薦情報を、前記初期の露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させる機能と、前記初期の露出数だけの露出を終えた各推薦情報を基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定する機能と、前記現在のリスト上に残留する推薦情報（残留推薦情報）の単位露出数を決定し、残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させる機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

また、本発明は、単位露出数だけの露出を終えた残留推薦情報を前記基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定する機能と、前記現在のリスト上に再び残留する残留推薦情報（再残留推薦情報）の単位露出数を決定し、再残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させる機能とをさらに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

さらに、本発明は、前記基準値以上の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを前記現在のリストに残留させる機能をさらに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

また、本発明は、前記基準値未満の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを廃棄リストにキューイングする機能をさらに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

本発明は、特に、インターネット広告で急成長している分野であるコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上を通じて広告効率を高めようとする。

このため、本発明は、現在、単に機械的に行われているコンテンツ及び広告のマッピング（代表例として、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）のアドセンス（ＡｄＳｅｎｓｅ））の代わりに、インターネットユーザの参加による集団知性（Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を適用することによりコンテキスト広告のマッピングのヒット率を高める。

すなわち、本発明は、単に機械的なマッピングではない、インターネットユーザによるコンテンツの内容に合った推薦広告をマッピングさせることにより、コンテキスト広告のマッピングのヒット率を高め、かつ、後発業者も容易にこのような市場に進出できるようにする。

上記のような本発明によれば、コンテキスト広告のヒット率を高め、おもしろい広告を提供することにより、広告主にとっては効率的な広告が可能であり、コンテンツ所有者にとっては、自分のコンテンツとより関連のある広告を提供することにより、さらに高い収益を期待できるという効果がある。また、広告推薦者も、広告の推薦によって金銭的な利益を得ることができ、コンテキスト広告の後発業者にとっては、競争力のある検索エンジンを保有しなくても、効果的に広告市場に進出できるという効果がある。さらには、既存のコンテキスト広告事業者との提携によりコンテンツ及び広告の連携性が高いマッピングを具現し、より効果的な広告効果を創出することができる。

上述した目的、特徴及び長所は、添付図面に関する以下の詳細な説明によりさらに明確になるはずであり、それにより、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明の技術的思想を容易に実施することができる。また、本発明の説明において、本発明に関する公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不明にする可能性があると判断された場合、その詳細な説明を省略する。以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。

本発明は、コンテンツに関連する広告を提供する「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム（コンテキスト広告推薦サービスシステム）」と、コンテンツに関連するリンク情報を提供する「サーフヘルパーシステム（コンテキスト情報推薦サービスシステム）」とに区分され得る。ただし、「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム（コンテキスト広告推薦サービスシステム）」と、「サーフヘルパーシステム（コンテキスト情報推薦サービスシステム）」とは、その構成が類似しているため、以下では、「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム」を中心に説明する。

便宜のため、本発明に係るコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステムを「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム」といい、アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システムによって提供されるサービスを「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）サービス」と名づける。ただし、これらの明確な区分を要しない場合は、通称して「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）」とする。

まず、アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）サービスの参加者は、「広告主」、「コンテンツ所有者」、及び「インターネットユーザ」に分けられる。

ここで、「広告主」は、アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システムを介してコンテキスト広告を提供しようとする人や企業を意味し、「コンテンツ所有者」は、コンテンツの所有権を有する人や企業を意味する。また、「インターネットユーザ」は、インターネットを利用している一般のネチズンを指す。

ただし、「インターネットユーザ」は、その参加する役割に応じてさらに３つに分けられるが、コンテンツ及び広告をマッピングする「推薦者」、コンテンツ及び広告のマッピングを評価する「評価者」、単にコンテンツ及び広告を消費する「消費者」がそれである。このとき、推薦者、評価者、消費者は、個人別に区分されるのではなく、役割によって区分され、推薦者は、推薦者であると同時に、評価者、消費者になり得、その逆の場合も成立する。

一般のユーザが制作したコンテンツ（ＵＣＣ：Ｕｓｅｒ Ｃｒｅａｔｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔｓ）の場合は、コンテンツ所有者が、同時に推薦者や評価者にもなり得る。すなわち、利用者がコンテンツ（ＵＣＣ）をＵＣＣサービスサイトに登録してすぐに広告を推薦してマッピングすることが可能である。そのため、本発明は、ＵＣＣ動画ポータルで動画を掲載する際に広告を選択して貼り付け、これに対する収益をコンテンツ登録者に分けることが可能である。

既存のコンテキスト広告モデルが、広告主、コンテンツ所有者、消費者で構成されていたのに対し、本発明に係るアドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システムによる広告モデルは、コンテンツ及び広告の効果的なマッピングを提供する「推薦者」、このようなマッピングの適合性を検証する「評価者」が追加され、推薦者及び評価者に金銭的または名誉的な利益を提供する。また、消費者、評価者、推薦者はインターネットユーザであって、個人別に区分されるのではなく、役割によって区分され、同時に２つ以上の役割を担うことができるため、プロシューマー（Ｐｒｏｓｕｍｅｒ）や集団知性（Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）のようなＷＥＢ２．０の性格を反映する。

アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システムは、広告主が効果的に広告を登録する機能（広告登録機能）、推薦者がコンテンツの内容に合った広告を推薦してマッピングする機能（広告推薦機能）、マッピングされた広告を評価して広告の信頼度及び推薦者の信頼度を評価する機能（マッピング評価機能）、消費者が広告リストを一目瞭然に見られるようにする機能（全体広告リスト機能）などを提供し、このため、各々のサービスページを提供する。

以下、本発明に係るコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム（アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム）について、図１を参照してより詳細に説明する。ただし、以下の説明において、「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）サイト」は、前記「アドヘルパー（ＡｄＨｅｌｐｅｒ）システム（コンテキスト広告推薦サービスシステム）」を指す。

図１では、コンテンツサイト１０と、広告主サイト２０と、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０と、各々のサイト１０〜３０で提供するサービスページ１１，２１，３１〜３５と、それらの関連性を示す。

特に、コンテンツサイト１０及び広告主サイト２０と連携してコンテキスト広告を推薦するコンテキスト広告推薦サービスシステム（アドヘルパーサイト）３０は、広告主が広告を登録できるように支援する広告登録部（広告登録ページ）３２と、コンテンツの内容に合った広告をユーザが推薦（推薦者）できるようにユーザ入力キーワードに関連する広告を提供するための広告推薦部（広告推薦ページ）３４と、ユーザによって推薦された広告（推薦広告）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に推薦広告［すなわち、推薦広告は、コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のコンテキスト広告であって、コンテンツの露出時にコンテンツの露出率に応じて露出数が決定され、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式で露出し、露出の多いコンテンツは、多数の広告候補群を有するようになり、露出の少ないコンテンツは、少数の広告候補群を有するようになる］を初期の露出数［このとき、初期の露出数は、コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定される］及び単位露出数［このとき、単位露出数は、コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度、広告費によって決定される］だけマッピングさせて露出［このとき、推薦広告の露出時に、推薦広告を推薦した推薦者の信頼度（推薦者信頼度）、コンテンツ及び推薦広告のマッピングに対する信頼度（マッピング信頼度）が併せて表示され、推薦者信頼度は、マッピング信頼度の累積値で表示される］させるための全体広告リスト部（全体広告リストページ）３３と、評価者が露出したコンテンツ及び推薦広告のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価部（マッピング評価ページ）３５とを備える。

まず、コンテンツサイト１０は、多様なコンテンツを提供するサイトであって、一般的なポータル、新聞社など、コンテンツを提供するサイトが、これに該当し、会社のホームページやコミュニティグループのように有用なコンテンツを提供するサイトも、これに含まれる。また、個人的に運営されるブログ、ミニホームページはもちろん、グループで運営されるカフェなども、これに含まれ得る。

また、コンテンツサイト１０で提供されるコンテンツの形態は、テキストに限らず、画像、動画、音声、ゲーム、フラッシュなどのような多様な形態を含み、２つ以上の形態が組み合わされた複合的な形態をとることもできる。

コンテンツサイト１０のコンテンツページ１１は、基本的に、コンテンツ１１１を含み、コンテンツ１１１と連携した広告１１２が接続されて提供される。このとき、コンテンツページ１１は、必ずしもＷＥＢ／ＷＡＰページである必要はなく、テレビまたはオーディオのような形態でも提供され得、連携する広告も、必ずしもテキストの形態だけをとる必要はない。すなわち、ＷＥＢ／ＷＡＰページで提供される場合も、動画広告、音声広告、文字広告などが可能である。また、テレビを視聴する前に提供される広告動画や、テレビ放送中にスピーカーや字幕を介して提供される文字／音声広告、ラジオ放送前に提供される音声広告なども、これに含まれ得る。

ここで、動画の場合は、複数のフレームからなるため、フレームグループ別に広告がマッピングされ得、これにより、動画が再生されている間に複数の広告が交互に露出し得る。

前記コンテンツページ１１に埋め込（ｅｍｂｅｄｉｎｇ）まれる広告領域１１２をより詳細に説明すると、まず、上段のメニュー領域１１２−１がある。

このとき、メニュー領域１１２−１には、基本的に、「アドヘルパー」、「全体広告リスト」、「広告推薦」の３つのメニューが登録されるが、仮に「アドヘルパー」をクリックすると、アドヘルパーサービスに対する紹介ページ（アドヘルパー紹介部）３１に移動し、このとき、アドヘルパー紹介ページ（アドヘルパー紹介部）３１では、再び広告主のための広告登録ページ（広告登録部）３２に接続されるリンク情報を提供する。

また、「全体広告リスト」をクリックすると、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３に移動し、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３では、現在、当該コンテンツ１１１及びマッピングされた広告が多様な基準に沿って整列されて表示される。

さらに、「広告推薦」をクリックすると、広告推薦ページ（広告推薦部）３４に接続され、推薦者がコンテンツ１１１に関連する広告を推薦できるようになる。

一方、メニュー領域１１２−１の下の本文領域１１２−２は、直接広告が表示される領域であって、このとき、本文領域１１２−２に表示される広告の形態は、テキストのみならず、画像、動画、フラッシュなどの多様な形態が提供され得る。

ここで、テキストを基準とする広告の構成要素を説明すると、広告主が登録しておいた広告のタイトル、広告主サイトのアドレス、広告に関する説明があり、推薦者が登録するコメントがある。また、部分公開または完全公開により、推薦者のＩＤが併せて表示されるか匿名表示され得、評価者のマッピング評価または推薦者評価が併せて表示されて広告の信頼性を示す。

さらに、本文領域１１２−２に表示される広告の数は、コンテンツ所有者が決定するようになり、消費者が広告をクリックしたときの収益の配分率は、基本的に、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０で決定されるが、コンテンツ所有者によって異なり得る。

このとき、広告の数は、通常５つ以内が適切であり、コンテンツサイト１０毎に一定数で決めることもできるが、好ましくは、コンテンツページ１１の露出率に応じて広告の数を流動的にすることもできる。すなわち、露出の多いコンテンツページ１１は、より多数の広告が共に露出し、露出の少ないコンテンツページ１１は、より少数の広告が共に露出するのである。

そして、収益の配分は、広告主がクリックあたり、露出あたり、または消費者の購入、加入などといった特定の行為あたりに決まった金額を、コンテンツ所有者、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０、推薦者が分け合うことになる。ここで、コンテンツ所有者は、一般的に、広告業界でいう媒体（メディア）を意味する。仮に、利用者（コンテンツ所有者）がインターネットコミュニティサイトやＵＣＣサイトのような媒体にコンテンツを登録した場合は、媒体が分配された金額を受け取ってコンテンツ登録者に分けることができる。また、推薦者に分配する金額の場合、広告のマッピング信頼度に応じて、マッピング信頼度が高い場合はより高い分配比率を、マッピング信頼度が低い場合はより低い分配比率を適用することができる。また、場合によっては、消費者にも収益を配分することができ、この場合、プラグイン、ツールバーなどを消費者のＷＥＢブラウザにインストールして、消費者の選好分野を入力してもらったり、消費者のＷＥＢ利用パターンを分析することにより、コンテキスト広告時に推薦された広告のうち、消費者の選好度がより高いと予想される広告を優先的に配置することができる。また、評価者には、評価あたりの一定の金額またはポイントを提供することができ、名誉的な補償を併せて提供することでより効果的に動機を誘発することができる。例えば、特定のキーワードに関連する広告を複数回きちんと評価した評価者を一定周期で選定して、「名誉の殿堂」などに掲載することも可能である。さらに、コンテンツ所有者が希望する場合は、収益の一部を寄付金として提供することができ、この場合、広告領域１１２のメニュー領域１１２−１にアイコンで表示したり、広告の枠の色を異にして寄付が行われたことを表示することができる。

前記本文領域１１２−２において、消費者がタイトル（広告のタイトル）、アドレス（広告主サイトのアドレス）、説明（広告に関する説明）、コメント（推薦者が登録するコメント）部分のうちの１つをクリックすると、広告主サイト２０に移動して広告効果が発生する。このとき、消費者のＩＤ（ログインした場合）、ＩＰアドレス、クリックした時間、コンテンツのＵＲＬなどがコンテンツサイト１０にログとして残るようになり、これと同時に、ログ情報がアドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０及び広告主サイト２０にも送られ、今後の不正クリックを見つけ出すのに用いられる。

一方、広告主サイト２０には、広告の内容を盛り込んだ広告主ページ２１が存在し、適法性検査システム２２をインストールして、消費者のＩＤとＩＰに基づく広告主サイト２０での滞在及び移動、行為などをログとして残し、パターンを分析して、適法なクリックなのかを検査するのに利用可能である。このような適法性検査システム２２は、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０にも消費者のログ情報及びパターン情報を送り、今後発生し得る不正クリック論争を防止するのに利用可能である。

仮に、コンテンツ１１１に関連する広告１１２がアドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０のデータベース（ＤＢ）３６に存在しない場合、当該業者の広告担当者にメールなどを用いて広告提案書を送ることができ、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０は、このような広告提案書を効果的に作成できるように、広告提案者を支援することができる。この場合、広告担当者が承諾した場合、広告提案者は一定額の手数料を受け取ることができる。

前記アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０は、独自に提供され得、アドセンス（ＡｄＳｅｎｓｅ）などのようなコンテキスト広告とも連携して併せて提供され得る。

後者の場合は、まず、アドセンス（ＡｄＳｅｎｓｅ）のような機械化されたコンテキスト広告をコンテンツと連携して提供した後、インターネットユーザが当該コンテンツページを見て、マッピングのヒット率が落ちていたり、マッピングのヒット率がより高い広告があると考えられるとき、追加的に推薦を行う方法である。もちろん、この場合、クリックによって発生した広告収益は、機械化されたコンテキスト広告の場合、コンテンツ所有者とアドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０との間で分配され、推薦広告のクリックによる収益は、推薦者とも分け合うようになる。

アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０内の主なページには、アドヘルパー紹介ページ（アドヘルパー紹介部）３１、広告登録ページ（広告登録部）３２、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３、広告推薦ページ（広告推薦部）３４、マッピング評価ページ（マッピング評価部）３５などがあり、これらのページ３１〜３５は、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０内のデータベース（ＤＢ）３６に接続されている。

アドヘルパー紹介ページ（アドヘルパー紹介部）３１は、アドヘルパーサービスに関する全般的な紹介内容を盛り込んでおり、広告登録ページ（広告登録部）３２へのリンク情報を有しているため、広告を希望する広告主が、クリックによって広告登録ページ（広告登録部）３２に移動する。

広告登録ページ（広告登録部）３２は、広告主が広告登録を行うページであって、既存のコンテキスト広告の広告登録のようにキーワードを中心に広告を登録することもでき、特にキーワードに制限を設けない広告単価も適用可能である。これは、既存のコンテキスト広告が、コンテンツからキーワードを機械的に抽出した後、当該キーワードを購入した広告の単価に基づいて露出の優先順位を決める方式であったため、キーワードに対する依存度が強かったのに対し、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０では、キーワードが推薦者によって抽出されるため、画一的でなく、相対的に依存度が低いからである。

広告主は、露出あたりの課金（ＣＰＭ）、クリックあたりの課金（ＣＰＣ）、または広告消費者の特定の行為（消費者の購入、加入などといった特定の行為）あたりの課金（ＣＰＡ）のような課金方法を選択することができ、広告消費者の購入あたりの課金を行う場合はショッピングモールなどと連携してサービスを提供することができる。このとき、ショッピングモールと連携した場合、既存のショッピングモール運営者または販売者が広告主になり、広告主は、販売が生じたときにのみ販売金額の一定部分をアドヘルパーに提供するため、広告主にとっては最も合理的な課金方式といえる。アドヘルパーにとっては、初期に広告主を確保するのが容易でないという難しさを、ショッピングモールとの提携により簡単に解決できるという長所がある。このような行為に基づく課金は、購入に限らず、会員加入はもちろん、広告主が決めた多様な行為に拡大可能である。ここで、行為が実際に発生したのかを知るためには、一般的に、広告主サイトとの提携により広告消費者の行為を追跡する方法が用いられる。

コンテンツ所有者も、アドヘルパーシステムへの登録が可能であるが、この場合、コンテンツ所有者が名前、住民登録番号、連絡先、ＵＲＬなどをアドヘルパーシステムに入力すると、アドヘルパーサービス提供者は適合の可否を審査し、適合している場合、コンテンツ所有者に広告コードを電子メールなどを用いて伝送する。コンテンツ所有者は、希望するＷＥＢページに広告コードを挿入することにより、アドヘルパーシステムから広告を受けることができる。

広告推薦ページ（広告推薦部）３４は、推薦者が広告推薦のために利用するページであって、図２に示すように、推薦者がキーワードを入れて検索をしたとき、当該キーワードに関連する広告をソーティング（ｓｏｒｔｉｎｇ）して推薦者に示す。このとき、基本的には、クリックあたりの広告費によりソーティングされるが、クリック数、露出数、マッピング信頼度などの多様な基準によってもソーティングが可能である。推薦者は、推薦時にコメントを入力するようになるが、このようなコメントは、広告のコピーとして広告をよりおもしろくし、広告の注目度を高めることができる。

図２において、推薦者がキーワードの検索結果として示された広告のうち、特定の広告を推薦した場合、推薦された広告と検索キーワードとの間に関連性があることがわかり、このようなデータはタグとして格納され、今後の広告の分析及び改善に使用可能である。また、検索キーワードは、コンテンツに対するタグ（Ｔａｇ）情報となり得るため、このようなタグ情報を今後のコンテンツのメタデータとして活用することができる。このとき、推薦者は、コンテンツ１１１あたり１つまたは一定数以下の広告のみを推薦できるが、これは、ある推薦者による独占を防ぐためである。

全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３は、図３に示すように、当該コンテンツ１１１及びマッピングされている全体広告候補群（下記の図５で説明する現在のリスト）のリストを順位別に示す。このとき、全体広告リストの広告数は、当該コンテンツ１１１の露出率に左右される。すなわち、当該コンテンツ１１１の露出率が高いというのは、広告の露出回数がそれだけ高いことになるため、複数の広告が候補群として管理され、そのうち、１つのコンテンツ１１１と共に一画面に表示され得る広告数だけ、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式によってマッピングされて表示される。

図３では、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３の構造を示すが、ここでは、信頼度を２種類で示す。図３において、真ん中にある信頼度は、推薦者の信頼度を示し、右側の信頼度は、コンテンツ１１１及び広告１１２のマッピングに対する信頼度、すなわち、マッピング信頼度を示す。ここで、推薦者信頼度は、マッピング信頼度の累積値で表示され、マッピング信頼度の初期値は、推薦者信頼度から算出される。したがって、推薦者信頼度によって推薦者が推薦した広告の初期の露出数が決定されるため、推薦者は、信頼性あるように広告を推薦するようになる。

マッピング評価ページ（マッピング評価部）３５は、図４に示すように、コンテンツ１１１及び広告１１２のマッピングを評価するページであって、ページを別途に構成することもできるが、ポップアップウィンドウの形態で構成することもできる。このとき、評価のために、評価者はログインすることが必要であり、推薦者のＩＤを公開しないか部分公開するのとは異なり、評価者のＩＤは完全に公開させ、無分別な評価が行われないようにすることができる。また、評価者の評価記録を持続的に管理し、評価者の評価点数と当該広告の平均評価点数（マッピング信頼度）との差が少ない人を一定周期で選定して、「評価の達人」といった名誉的な補償またはポイント補償を行うこともできる。マッピング評価は、マッピング信頼度を一定範囲内で増加または減少させる過程であるが、マッピング評価の他にも、広告のクリックまたは露出によってマッピング信頼度を少しずつ増加することができる。

つまり、推薦者が広告推薦ページ（広告推薦部）３４を介して広告を推薦すると、推薦された広告は、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３の待機リストにキューイングされ、全体広告リストページ（全体広告リスト部）３３では、コンテンツの露出時に現在のリスト上にキューイングされた推薦広告のリストを順位別に示す。ここで、待機リストは、現在のリストに入る前に推薦された広告がキューイングされる場所であって、推薦者の推薦によってＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ−Ｉｎ Ｆｉｒｓｔ−Ｏｕｔ）方式でキューイングされ、現在のリストは、コンテンツページ１１の広告領域１１２に露出する候補群であって、全体広告リストをクリックしたときに現れる広告リストである。

その後、評価者は、マッピング評価ページ（マッピング評価部）３５を介してコンテンツに露出する推薦広告のマッピング結果を評価し、このような評価結果が推薦広告別に反映される。

図５は、本発明の一実施形態に係るコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のための広告露出方法に関する詳細なフローチャートであり、マッピングされた広告の露出頻度を決定するための過程を示す。ただし、説明の便宜のために省略したが、以下の説明において、各動作過程の主体は、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０である。

アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０は、各コンテンツ１１１あたり３つの広告リストを管理するが、「待機リスト」、「現在のリスト」、「廃棄リスト」がそれである。

まず、「現在のリスト」は、コンテンツページ１１の広告領域１１２に露出する候補群であって、全体広告リストをクリックしたときに現れる広告リストである（図３参照）。このとき、候補群の数は、コンテンツページ１１の露出率によって決定されるが、すなわち、露出の多いページは、より多数の候補群を有するようになり、露出の少ないページは、より少数の候補群を有するようになる。

また、「待機リスト」は、現在のリストに入る前に推薦された広告が滞在する場所であって、推薦者の推薦によって推薦された広告がＦＩＦＯ方式でキューイングされる。

さらに、「廃棄リスト」は、現在のリストにあった広告のうち、クリック率、マッピング信頼度、広告費による点数が一定の基準に達していない広告が移動する場所である。

以下、マッピングされた広告の露出頻度を決定する過程を説明すると、推薦者によって広告が推薦される（５０１）と、推薦された広告は、待機リストにキューイングされ（５０２）、自分の順番を待つ。

その後、コンテンツの露出率が増えて現在のリストの大きさが拡大する（すなわち、コンテンツの露出が増えてより多数の候補群を有し得るため、現在のリストの大きさが拡大した場合、例えば、コンテンツの露出率が増えて現在のリスト上に２つの広告をさらに露出させ得る場合に該当する）か、現在のリストにあった広告が廃棄リストに抜けた場合（すなわち、現在のリスト上にあった推薦広告のうち、クリック率、マッピング信頼度、広告費による点数の算出結果が一定基準に満たない広告が廃棄リストに抜けた場合、例えば、現在のリスト上にあった３つの広告のうち、２つが基準値未満で廃棄リストに抜けた場合に該当する（５０３））、現在のリストに入る（例えば、待機リスト上にあった２つの広告が現在のリストに入る）ようになり、このとき、新たに入った広告に対して初期の露出数が決定される（５０４）。このとき、「初期の露出数」は、コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定され、一旦現在のリストに入った広告は、初期の露出数だけの露出により消費者の検証を受けるようになる（５０５、５０６）。すなわち、コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度が高ければそれだけ初期の露出数が多くなり、コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度が低ければそれだけ初期の露出が少なくなる。

一旦初期の露出数だけの露出を終えた広告は、基準値との比較により現在のリストにあり続けるのか、廃棄リストに進むのかを決定する（５０７）。このとき、基準値は、クリック率、マッピング信頼度、広告費によって決定される。

仮に、初期の露出数だけの露出を終えた広告が基準値未満であれば（５０７）、当該広告は、廃棄リストにキューイングされる（５１２）。

しかし、初期の露出数だけの露出を終えた広告が基準値以上を得る（５０７）と、当該広告は、継続して現在のリストに滞在し得るが、このときからは、初期の露出数ではない、単位露出数によって露出が決定され（５０８）、単位露出数だけの露出により消費者の検証を受けるようになる（５０９、５１０）。このとき、単位露出数は、コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度、広告費によって決定される。すなわち、クリック率が高く、マッピング信頼度が高く、かつ、広告費が高い広告がより多くの単位露出数を受けるようになり、ＷＲＲ方式で露出する。その後、単位露出数だけの露出が終わった広告は、もう一度基準値と比較され（５１１）、基準値以上であれば、再び単位露出数を受けて（５０８）、単位露出数だけ露出し（５０９、５１０）、基準値未満であれば、廃棄リストにキューイングされる（５１２）。

このとき、一旦廃棄リストに入った広告は、原則的に、当該コンテンツに対して再び露出することはできないが、競合会社による悪意的なマッピングを防止するために、広告主により（広告主が直接推薦した場合）、１回に限って待機リストに再び入る機会を有するようになる（５１３）。このとき、待機リストの最初に移動することも可能である。

前記のようなコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のための広告露出方法（マッピングされた広告の露出頻度を決定するための過程）は、コンテンツに関連するリンク情報を提供する「サーフヘルパーシステム（コンテキスト情報推薦サービスシステム）」に同様に適用できるため、その具体的な説明及び図面を省略する。ただし、この場合、各リスト（待機リスト、現在のリスト、廃棄リスト）で管理される情報は、推薦広告ではない、コンテンツに関連するリンク情報が管理され、コンテンツの露出時に関連リンク情報が共に露出する。

前記のようなアドヘルパーサービスの活用例として、専門的に広告推薦を行う人々の便宜のために推薦者が選好するサイトや分野を登録しておけば、当該サイトで当該分野の新しいコンテンツが生成された場合、推薦者に知らせるサービスを提供することもできる。すなわち、コンテンツサイトで新しいコンテンツページを生成した場合、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０に関連するコードをコンテンツページに挿入することにより、アドヘルパーサイト（コンテキスト広告推薦サービスシステム）３０は、前記コードを用いて当該サイトで新しいコンテンツが生成されたことを知り、これを登録済みの推薦者に知らせる。もちろん、このようなサービスは、全てのサイトに対して提供することもでき、人気のないコンテンツサイトに対してのみ提供することもできる。

また、アドヘルパーサービスの他に、別途にサーフヘルパーというサービスを提供することもできるが、アドヘルパーサービスがコンテンツ１１１に関連する広告１１２であれば、サーフヘルパーサービス（図６参照）は、コンテンツ１１１に関連するリンク情報となる。一例として、ニュースポータルなどである記事に対して関連する記事を提供する場合が多いが、この分野にアドヘルパーのような集団知性を適用したものがサーフヘルパーサービスである。ただし、サーフヘルパーサービスは、アドヘルパーサービスと類似した方法で構成され得るが、サーフヘルパーサービスの場合、金銭的な補償が不可能であるため、名誉的な補償により参加を誘導することがより好ましい。すなわち、関連リンク情報を推薦するとき、キーワード（タグ）を入力させることにより、当該キーワード別に優秀者を選定して、名誉的に補償する方法が可能である。

このようにコンテンツに関連するリンク情報を提供する「サーフヘルパーシステム（コンテキスト情報推薦サービスシステム）」の構成を説明すると、図示していないが、コンテンツの内容に合ったリンク情報をユーザが推薦（推薦者）できるようにするためのリンク情報推薦部（図１の広告推薦部３４に該当する）と、ユーザによって推薦されたリンク情報（推薦リンク情報）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に推薦リンク情報［すなわち、推薦リンク情報は、コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のリンク情報であって、コンテンツの露出時にコンテンツの露出率に応じて露出数が決定され、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式で露出し、露出の多いコンテンツは、多数のリンク情報候補群を有するようになり、露出の少ないコンテンツは、少数のリンク情報候補群を有するようになる］を初期の露出数［このとき、初期の露出数は、コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定される］及び単位露出数［このとき、単位露出数は、コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度によって決定される］だけマッピングさせて露出［このとき、推薦リンク情報の露出時に、推薦リンク情報を推薦した推薦者の信頼度（推薦者信頼度）、コンテンツ及び推薦リンク情報のマッピングに対する信頼度（マッピング信頼度）が併せて表示され、推薦者信頼度は、マッピング信頼度の累積値で表示される］させるためのリンク情報リスト提供部（図１の全体広告リスト３３に該当する）と、評価者が露出したコンテンツ及び推薦リンク情報のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価部（図１のマッピング評価部３５に該当する）とを備える。

また、図６に示すように、１つのコンテンツページ１１にサーフヘルパーサービス及びアドヘルパーサービスが別途または併せて提供され得る。すなわち、サーフヘルパーサービスの関連リンク情報をアドヘルパーサービスの広告領域１１２に併せて提供することにより、アドヘルパーサービスのクリック率を高め、イメージを向上するのに利用可能である。また、アドヘルパーサービスを提供せずに、サーフヘルパーサービスのみを提供することも可能である。

すなわち、サーフヘルパーサービス及びアドヘルパーサービスを同時に提供した場合、消費者がコンテンツページを開けると、コンテンツページにはアドヘルパーサービスとサーフヘルパーサービスのリンクが埋め込まれ、アドヘルパー及びサーフヘルパーサイトから関連情報を受けて一画面に表示される。このとき、サーフヘルパーサービスの場合は、広告でない関連リンク情報であるため、消費者のクリック率がより高いと予想されるため、消費者がすでに訪問したリンクが重複して表示される可能性が高い。そのため、サーフヘルパーサイトから関連情報を送るとき、当該コンテンツページに表示するリンクの数が２つであれば、その２〜３倍数の４〜６つ程度を送り、ＷＥＢブラウザのヒストリーと比較することにより、すでに訪問したリンクは除外して表示することがより好ましい。

さらに、サーフヘルパーとアドヘルパーとが連携した場合、推薦者の信頼度を連携させてサーフヘルパーを介して有用なリンク情報を多く推薦した推薦者の信頼度を高め、アドヘルパーで広告を推薦する際に利益を与えることができる。

また、アドヘルパー及びサーフヘルパーの他に、コンテンツに関連する多様なサービスを提供するメタヘルパーというサービスを提供することもできる。すなわち、図７に示すように、メタヘルパーは、コンテンツに関連するランク、チャット、リプライ、購入、送信などの多様なサービスを、クリックするだけで容易に利用できる便利なインタフェースを提供する。

上述した本発明の方法は、プログラムとして具現され、コンピュータ読取可能な形態で記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、光磁気ディスクなど）に格納され得る。このような過程は、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるため、これ以上の詳細な説明を省略する。

以上で説明した本発明は、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者にとって、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲内で様々な置換、変形及び変更が可能であるため、上述した実施形態及び添付図面によって限定されるものではない。

本発明の一実施形態に係るコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステムの構成図である。 本発明に係るコンテキスト広告推薦システムの広告推薦画面の例を示す図である。 本発明に係るコンテキスト広告推薦システムの全体広告リスト画面の例を示す図である。 本発明に係るコンテキスト広告推薦システムのマッピング評価画面の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のための広告露出方法に関する詳細なフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るコンテキスト広告推薦システムの変形例及びその連動過程を示す説明図である。 本発明の一実施形態に係るコンテキスト広告推薦システムの変形例及びその連動過程を示す説明図である。

Claims (48)

1. インターネット情報の露出方法において、
   コンテンツの内容に合った、ユーザによって推薦された情報（以下、「推薦情報」とする）を待機リストにキューイングするステップと、
   前記待機リスト上の推薦情報の中から、コンテンツページの情報領域に露出する候補群（現在のリスト）を選定するステップと、
   現在のリスト上の各推薦情報の初期の露出数を決定し、前記現在のリスト上の各推薦情報を、前記初期の露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップと、
   前記初期の露出数だけの露出を終えた各推薦情報を基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定するステップと、
   前記現在のリスト上に残留する推薦情報（残留推薦情報）の単位露出数を決定し、残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップと
   を含むことを特徴とする、コンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
2. 単位露出数だけの露出を終えた残留推薦情報を前記基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定するステップと、
   前記現在のリスト上に再び残留する残留推薦情報（再残留推薦情報）の単位露出数を決定し、再残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させるステップと
   をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
3. 前記基準値以上の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを前記現在のリストに残留させるステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
4. 前記基準値未満の推薦情報、残留推薦情報、及び再残留推薦情報のうちの１つを廃棄リストにキューイングするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
5. 前記コンテンツが、
   ＷＥＢ／ＷＡＰページを介して提供される情報であることを特徴とする、請求項１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
6. 前記推薦情報が、
   前記コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のテキスト形態のコンテキスト広告、動画、及び文字／音声広告のうちのいずれか１つであることを特徴とする、請求項５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
7. 前記コンテンツが動画コンテンツの場合、複数のフレームからなるため、フレームグループ別に動画広告がマッピングされており、前記動画コンテンツが再生されている間に複数の動画広告が交互に露出し得ることを特徴とする、請求項６に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
8. 前記推薦情報が、
   前記コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のリンク情報であることを特徴とする、請求項５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
9. 前記コンテンツが、
   テレビまたはラジオを介して提供されるマルチメディア情報であることを特徴とする、請求項１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
10. 前記推薦情報が、
    前記コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別の動画広告、文字／音声広告のうちのいずれか１つであることを特徴とする、請求項９に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
11. 前記コンテンツが動画コンテンツの場合、複数のフレームからなるため、フレームグループ別に動画広告がマッピングされており、前記動画コンテンツが再生されている間に複数の動画広告が交互に露出し得ることを特徴とする、請求項１０に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
12. 前記廃棄リストにキューイングされた広告の中から、広告主によって推薦された推薦広告、残留推薦広告、及び再残留推薦広告のうちの１つを前記待機リストに再び入れるステップをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
13. 前記コンテンツページの広告領域に露出する候補群（現在のリスト）が、
    前記コンテンツの露出率に応じて大きさが異なり、露出の多いページは、多数の広告候補群を有するようになり、露出の少ないページは、少数の広告候補群を有するようになることを特徴とする、請求項４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
14. 前記初期の露出数が、
    前記コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定されることを特徴とする、請求項１３に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
15. 前記単位露出数が、
    前記コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度、広告費によって決定されることを特徴とする、請求項１４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
16. 前記現在のリスト上の推薦広告、残留推薦広告、または再残留推薦広告が、
    前記コンテンツの露出率に応じてその広告数が決定され、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式で露出することを特徴とする、請求項１５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
17. 前記待機リストが、
    前記現在のリストに入る前に前記推薦広告がキューイングされる場所であって、前記推薦広告がＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ−Ｉｎ Ｆｉｒｓｔ−Ｏｕｔ）方式でキューイングされることを特徴とする、請求項１６に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
18. 前記現在のリストが、
    コンテンツページの広告領域に露出する候補群であって、候補群の数が、コンテンツページの露出率によって決定されることを特徴とする、請求項１７に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
19. 前記廃棄リストが、
    前記現在のリストにあった広告のうち、クリック率、マッピング信頼度、広告費による点数が前記基準値に達していない広告がキューイングされる場所であって、前記廃棄リストにキューイングされた広告のうち、広告主によって推薦された広告を前記待機リストに再び入れることを特徴とする、請求項１８に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のための情報露出方法。
20. コンテンツサイト及び広告主サイトと連携してコンテキスト広告を推薦するサービスシステムにおいて、
    広告を登録できるように支援する広告登録手段と、
    コンテンツの内容に合った広告をユーザが推薦（推薦者）できるようにユーザ入力キーワードに関連する広告を提供するための広告推薦手段と、
    ユーザによって推薦された広告（以下、「推薦広告」とする）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に前記推薦広告を初期及び単位露出数だけマッピングさせて露出させるための広告リスト提供手段と、
    評価者が露出した前記コンテンツ及び前記推薦広告のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価手段と
    を備えることを特徴とする、コンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
21. 前記コンテンツが、ＷＥＢ／ＷＡＰページを介して提供される情報であり、
    前記推薦広告が、前記コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のテキスト形態のコンテキスト広告、動画、及び文字／音声広告のうちのいずれか１つであることを特徴とする、請求項２０に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
22. 前記コンテンツが動画コンテンツの場合、複数のフレームからなるため、フレームグループ別に動画広告がマッピングされており、前記動画コンテンツが再生されている間に複数の動画広告が交互に露出し得ることを特徴とする、請求項２１に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
23. 前記推薦広告が、
    前記コンテンツの露出時に前記コンテンツの露出率に応じて露出数が決定され、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式で露出し、露出の多いコンテンツは、多数の広告が共に露出し、露出の少ないコンテンツは、少数の広告が共に露出することを特徴とする、請求項２１に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
24. 前記初期の露出数が、前記コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定され、
    前記単位露出数が、前記コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度、広告費によって決定されることを特徴とする、請求項２０に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
25. 前記推薦広告の露出時に、
    前記推薦広告を推薦した推薦者の信頼度（推薦者信頼度）、前記コンテンツ及び前記推薦広告のマッピングに対する信頼度（マッピング信頼度）が併せて表示され、推薦者信頼度が、マッピング信頼度の累積値で表示され、マッピング信頼度の初期値が、推薦者信頼度から算出されることを特徴とする、請求項２４に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
26. 前記推薦広告を消費者がクリックしたとき、
    前記コンテンツサイトでは、消費者のＩＤ、ＩＰアドレス、クリック時間、コンテンツアドレス（ＵＲＬ）をログとして残し、ログ情報を前記コンテキスト広告推薦サービスシステム（アドヘルパーサイト）及び前記広告主サイトに伝送し、前記広告主サイトでは、消費者のＩＤ及びＩＰに基づいて消費者の滞在及び移動、行為をログとして残し、パターンを分析して、適法なクリックなのかを検査し、消費者のログ情報及びパターン情報を前記コンテキスト広告推薦サービスシステム（アドヘルパーサイト）に知らせることを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
27. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    前記コンテンツに関連するリンク情報を提供するコンテキスト情報推薦サービスシステムに連動して、前記コンテキスト情報推薦サービスシステムの関連リンク情報を前記広告領域に共に混用して提供することを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト広告のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
28. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、前記コンテキスト情報サービスシステムに連動した場合、
    前記コンテキスト情報サービスシステムを介して有用なリンク情報を多く推薦する推薦者の信頼度を高め、前記コンテキスト広告推薦システムで広告を推薦する際に利益を与えることを特徴とする、請求項２７に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
29. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    新しいコンテンツの生成時、前記推薦者にコンテンツが新たに生成されたことを知らせ、新しいコンテンツの内容に合った広告を推薦できるようにすることを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
30. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    露出した前記コンテンツ及び前記推薦広告のマッピング評価結果の出力時に、前記評価者のＩＤを部分公開または匿名公開することを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
31. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    前記推薦広告の露出による収益の配分時、広告主がクリックあたり、露出あたり、または消費者の購入、加入といった特定の行為あたりに決まった金額をコンテンツ所有者及び／または推薦者と共に配分することを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
32. 前記コンテンツ所有者が、インターネットコミュニティサイトやＵＣＣサイトのような媒体であり、利用者（コンテンツ登録者）が前記媒体にコンテンツを登録した場合、前記媒体が分配された金額を受け取ってコンテンツ登録者に配分することを特徴とする、請求項３１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
33. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    前記推薦広告の露出による収益の配分時、推薦者に分配する金額の場合、広告のマッピング信頼度に応じて、マッピング信頼度が高ければ高い分配比率を、マッピング信頼度が低ければ低い分配比率を適用することを特徴とする、請求項３１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
34. 前記広告推薦手段が、
    推薦者がキーワードを入れて検索をしたとき、当該キーワードに関連する広告をソーティングして推薦者に示し、クリックあたりの広告費、クリック数、露出数、マッピング信頼度のうちのいずれか１つの基準に沿ってソーティングが可能であることを特徴とする、請求項２４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
35. 前記広告推薦手段が、
    推薦者がキーワードの検索結果として示された広告のうち、特定の広告を推薦した場合、広告の推薦時にコメント入力機能をさらに備えることを特徴とする、請求項３４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
36. 前記広告推薦手段が、
    推薦者が推薦された広告または広告の推薦時に入力したコメントに対して点滅、フローイングを含む特殊効果を与えたり、アイコン、絵文字を含む識別子を用いて広告の注目度を向上できるようにすることを特徴とする、請求項３５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
37. 前記検索キーワードが、
    当該コンテンツまたは広告に対するタグ情報となり、当該コンテンツまたは広告のメタデータとして活用できることを特徴とする、請求項３６に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
38. 前記マッピング評価手段が、
    マッピング信頼度を所定範囲内で増加または減少させることができ、マッピング評価の他にも、広告のクリックまたは露出によるマッピング信頼度を増加できることを特徴とする、請求項２４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
39. 前記コンテキスト広告推薦サービスシステムが、
    テレビまたはラジオ放送網と連携して前記推薦広告を提供することを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
40. 前記推薦広告が、
    前記コンテンツに関連するサービス、例えば、ランク、チャット、リプライ、購入、送信を含むメタヘルパーサービスに用いられることを特徴とする、請求項２５に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト広告推薦サービスシステム。
41. コンテキスト情報推薦サービスシステムにおいて、
    コンテンツの内容に合ったリンク情報をユーザが推薦（推薦者）できるようにするためのリンク情報推薦手段と、
    ユーザによって推薦されたリンク情報（以下、「推薦リンク情報」とする）をコンテンツ別に管理し、当該コンテンツの露出時に前記推薦リンク情報を初期及び単位露出数だけマッピングさせて露出させるためのリンク情報リスト提供手段と、
    評価者が露出した前記コンテンツ及び前記推薦リンク情報のマッピング結果を評価できるように支援するマッピング評価手段と
    を備えることを特徴とする、コンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
42. 前記コンテンツが、ＷＥＢ／ＷＡＰページを介して提供される情報であり、
    前記推薦リンク情報が、前記コンテンツの内容に合っていると判断され、ユーザ（推薦者）によって選択されたコンテンツ別のリンク情報であることを特徴とする、請求項４１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
43. 前記推薦リンク情報が、
    前記コンテンツの露出時に前記コンテンツの露出率に応じて露出数が決定され、ＷＲＲ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ Ｒｏｂｉｎ）方式で露出し、露出の多いコンテンツは、多数のリンク情報候補群を有するようになり、露出の少ないコンテンツは、少数のリンク情報候補群を有するようになることを特徴とする、請求項４２に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
44. 前記初期の露出数が、前記コンテンツの露出率及び推薦者の信頼度によって決定され、
    前記単位露出数が、前記コンテンツの露出率、クリック率、マッピング信頼度によって決定されることを特徴とする、請求項４１に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
45. 前記推薦リンク情報の露出時に、
    前記推薦リンク情報を推薦した推薦者の信頼度（推薦者信頼度）、前記コンテンツ及び前記推薦リンク情報のマッピングに対する信頼度（マッピング信頼度）が併せて表示され、推薦者信頼度が、マッピング信頼度の累積値で表示されることを特徴とする、請求項４４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
46. 前記コンテキスト情報推薦システムが、
    露出した前記コンテンツ及び前記リンク情報のマッピング評価結果の出力時に、前記評価者のＩＤを公開することを特徴とする、請求項４４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
47. 前記コンテキスト情報推薦システムが、
    前記コンテンツの露出時に表示される推薦リンク情報を表示数よりも多くユーザ（消費者）のＷＥＢブラウザに伝送し、前記ユーザのＷＥＢブラウザでヒストリーと比較することにより、すでに訪問したリンクは除外して表示させることを特徴とする、請求項４４に記載のコンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のためのコンテキスト情報推薦サービスシステム。
48. コンテキスト情報のマッピングのヒット率の向上のために、プロセッサを備えた情報露出システムに、
    コンテンツの内容に合った、ユーザによって推薦された情報（以下、「推薦情報」とする）を待機リストにキューイングする機能と、
    前記待機リスト上の推薦情報の中から、コンテンツページの情報領域に露出する候補群（現在のリスト）を選定する機能と、
    現在のリスト上の各推薦情報の初期の露出数を決定し、前記現在のリスト上の各推薦情報を、前記初期の露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させる機能と、
    前記初期の露出数だけの露出を終えた各推薦情報を基準値と比較して前記現在のリスト上に残留させるのかを決定する機能と、
    前記現在のリスト上に残留する推薦情報（残留推薦情報）の単位露出数を決定し、残留推薦情報を、単位露出数だけ、前記コンテンツの露出時にマッピングさせて露出させる機能と
    を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

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