JP2011216120A - 広告サーバ及び広告管理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】広告サーバは、過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備える。
【選択図】図13
Description
前記期待総掲載回数算出部が行う全ユーザについての加算は、前記ユーザ別期待掲載回数算出部でユーザのアクセス回数に基づいて算出した掲載回数の期待値に、前記アクセス回数別ユーザ数を乗じて行うことを特徴とする(1)または(2)に記載の広告サーバ。
(第1の実施形態)
Webページ上に掲載するバナー広告は、Webページ群を特定するカテゴリと当該Webページ内の場所を特定するポジションにより掲載場所を特定し、期間を定めて掲載される。
Webページ上へのバナー広告の掲載はこのような仕組みで行われるため、ユーザが特定のWebページにアクセスしても、常に同じバナー広告が掲載されるとは限らない。場合によっては、ユーザがそのWebページに複数回アクセスしても、特定のバナー広告が一度も掲載されないこともありえるし、また、毎回同じバナー広告が掲載されることもありえる。
図2は、広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示した図である。広告サーバは、上記のバナー広告の配信において、広告に係る処理を行うサーバである。
図3は、本実施形態に係る広告サーバ1のハードウェア構成を示す図である。広告サーバ1は、制御部30を構成するCPU(Central Processing Unit)31(マルチプロセッサ構成ではCPU32等複数のCPUが追加されてもよい)、バスライン20、通信I/F(I/F:インターフェイス)33、メインメモリ34、BIOS(Basic Input Output System)35、表示装置36、I/Oコントローラ37、並びにキーボード及びマウス等の入力装置38を備える。
図4は、カテゴリの構成を示す図である。各Webページはツリー状に整理されたカテゴリまたはサブカテゴリに対応づけて特定される。
図5は、Webページ内におけるポジションの一例を示す図である。Webページにおけるバナー広告の掲載位置は、指定されたポジションによって特定される。図5(a)はトップページにTBPというポジションが定義されていることを示している。図5(b)は、一般のページにおいて、ノース(N)、イースト(E)、サウス(S)、ウェスト(W)というポジションが定義されていることを示している。Webページによっては、これらのすべてのポジションが広告掲載の対象となる場合もあるが、その一部しか対象とならない場合もある。また、ポジションはこれらに限らず、Webページ内の他の場所も広告掲載の対象となりえる。
図6は、広告サーバ上に保有するWebページアクセスログを示す図である。ユーザがWebページにアクセスした日時とユーザIDと当該WebページのカテゴリIDが記録されている。
図7はフリクエンシマップを示す図である。前述したアクセス回数別ユーザ数を保有するテーブルである。フリクエンシマップは特定のカテゴリに属するWebページ群へのアクセス回数別のユーザ数の分布状況を示すものであるので、対象とするカテゴリIDと対象とする期間を特定すれば、過去のアクセスログに基づいて作成することができる。Webページ群の特定はカテゴリにより行うことができるので、図7の例では、カテゴリID=1、期間=1週間と指定されている。以下、フリクエンシという場合には、1人のユーザのアクセス回数を意味する。
数式1で計算される各ユーザのリーチ確率Rを全ユーザについて集計すると全ユーザのうち何人に当該バナー広告が閲覧されるかの予想リーチ数を求めることができる。但し、将来も過去と同様のアクセス回数とフリクエンシマップの分布状況であると仮定する。Webページへのフリクエンシfのユーザの数num(f)を利用し、予想リーチ数は次のように表すことができる。
以下、図8と図9に従い、広告サーバ1が行う処理の流れについて説明する。
第2の実施形態では、複数のカテゴリに属するWebページ群にバナー広告を掲載する場合に予想リーチ数を求める例を示す。
図10はユーザ別Webページアクセス回数テーブルを示す図である。過去の同一期間に各ユーザが指定されたカテゴリ属するWebページ群に何回アクセスしたかを記録する。アクセスログを集計することによって得られる。
過去の同一期間に、カテゴリ1にf1回、カテゴリ2にf2回アクセスする場合の当該ユーザに係るリーチ確率R(以下、ユーザ別リーチ確率という。)は、当該バナー広告のカテゴリ1への掲載確率をp1、カテゴリ2への掲載確率をp2とした場合次のようになる。
以下、図11と図12に従い、広告サーバ1が行う処理の流れについて説明する。
図11は、リーチ数を計算するためのリーチ計算テーブルであり、図12は計算手順を示したフローチャートである。
第3の実施形態では、広告主が指定するバナー広告の掲載カテゴリ・ポジションと掲載期間とリーチ数に基づいて必要掲載回数を求める仕組みを説明する。
図13に広告サーバの機能構成と、広告サーバと周辺の要素との関係を示す。第1の実施形態(図2)と異なる点は、広告主端末8から掲載回数が入力されるのではなく、希望リーチ数が入力される点である。
掲載確率が与えられるとアクセスログからアクセス回数に係る情報を抽出し、第1の実施形態または第2の実施形態で説明した方法で予想リーチ数が計算できるので、掲載確率を最初に0.5として、予想リーチ数が希望リーチ数になるように、二分探索法で掲載確率を絞り込んでいく。
図14は二分探索法のフローチャートを示す図である。最初に初期値として掲載確率pを0.5、変動幅vを0.25としておく(S10)。
図15は、二分探索法による掲載確率の探索例を示した図である。希望リーチ数を1,000,000として掲載確率を探索する例を示したものである。最初にp=0.5からスタートし、予想リーチ数を計算する。予想リーチ数は、第1の実施形態または第2の実施形態で説明した方法により求められる。
ユーザがアクセスするWebページ群へのバナー広告の掲載回数に上限値を設定することができる。ユーザがWebページ群にアクセスすると、バナー広告は所定の掲載確率で当該Webページ群に掲載されるので、ユーザによるWebページ群へのアクセス数が多くなると、ユーザが当該広告を目にする機会は増えていく。一方、同一のユーザが同一の広告を目にする機会が多くなると、ユーザによっては嫌悪感を抱くこともありえる。そこで、一定回数の掲載をしたら、その後の掲載を中止するという仕組みの下で目標の掲載回数を達成する仕組みを示す。
図16に広告サーバ1の機能構成と、広告サーバ1と周辺の要素との関係を示す。第1の実施形態(図2)と異なる点は、広告主端末8から掲載回数の上限値が入力される点と、入力された情報に基づいて掲載確率の探索を行う点である。なお、広告主端末8への結果値の送信は行わない。
特定のWebページにf回のアクセスをするユーザに対し、掲載確率pで広告掲載を行うとき、期待掲載回数i(f,p)は次の式で与えられる。なお、掲載確率pが同一である複数のWebページについては、各Webページへのアクセス回数の合計をfとして計算する場合も同様である。ここで、(f,n)は、f個のものからn個のものを選ぶ組み合わせの数である。
掲載確率が与えられるとアクセスログから必要な事項を抽出し、上述した方法で期待総掲載回数が計算できるので、掲載確率を最初に0.5として、期待総掲載回数が希望掲載回数になるように、二分探索法で掲載確率を絞り込んでいく。
図18は二分探索法のフローチャートを示す図である。最初に初期値として掲載確率pを0.5、変動幅vを0.25としておく(S20)。
図19は、二分探索法による掲載確率の探索例を示した図である。希望掲載回数を50,000,000として掲載確率を探索する例を示したものである。最初にp=0.5からスタートし、期待総掲載回数を計算する。
第4の実施形態において、計算した期待総掲載回数と広告主の希望掲載回数とが一致する掲載確率pを求める際、初期値を0.5とし、二分探索法を用いた。しかし、これに限られるものではない。
広告主が、カテゴリ・ポジション、期間及び掲載確率の組み合わせを複数個指定して広告の掲載を行う場合、組み合わせの数を増やせばユーザへのリーチ数が増えると予想されるが、一方、同一ユーザに重複してリーチする可能性も増えるので、効果はその分減殺される。そこで、複数の組み合わせを選択して広告の掲載を行う場合、組み合わせ間で重複してリーチする数がわかれば、無駄の少ない広告掲載を行うことができる。本実施形態は、そのようなニーズに対応する仕組みを提供する。
図20に広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示す。広告サーバは、上記のバナー広告の配信において、広告に係る処理を行うサーバである。
上述した実施形態においては、広告主が希望する広告掲載期間と同一の期間(例えば、1週間とか、10日間)の過去のアクセスログを抽出して総アクセス数やフリクエンシマップを求めた。しかし、その件数は膨大なので、負荷の軽減を図るため、一定のサンプリング(例えば、10%)のアクセスログを抽出し、全体を予想することもできる(例えば、10%の抽出をしたときは、抽出結果を10倍すれば全体を予想できる。)。このようにして上述した各実施形態を実施することもできる。なお、実際のサンプリングは、サンプリングを行う際、同時に乱数を発生させて、乱数が一定条件のときにのみサンプリングを実行するようにすれば任意のサンプリング率でサンプリングが可能である。
20 バスライン
30 制御部
42 記憶装置
Claims (5)
- Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告サーバであって、
過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、
同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備え、
前記掲載確率探索部は、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定部と、
前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出部と、
前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照部で情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出部と、
前記期待総掲載回数算出部で求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定部による掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定部と
を備えることを特徴とする広告サーバ。 - 前記特定のWebページが複数であり、前記掲載確率は該複数のWebページについて同一であり、前記アクセス回数は該複数のWebページの各々へのアクセス回数の合計であり、前記上限値は前記アクセス回数の合計について定められていることを特徴とする請求項1に記載の広告サーバ。
- 前記過去ログ参照部は、取得した情報に基づき、前記特定のWebページへのアクセス回数別ユーザ数を集計する機能を有し、
前記期待総掲載回数算出部が行う全ユーザについての加算は、前記ユーザ別期待掲載回数算出部でユーザのアクセス回数に基づいて算出した掲載回数の期待値に、前記アクセス回数別ユーザ数を乗じて行うことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の広告サーバ。 - 広告主から少なくともバナー広告を掲載するWebページを特定する情報と、該バナー広告を掲載する掲載期間と、該バナー広告の掲載回数に係る情報と、同一のユーザに対して該バナー広告を掲載する掲載回数の上限値とについての情報を受け付ける広告主指定値受付部をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の広告サーバ。
- Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告管理方法であって、
過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照ステップと、
同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索ステップとを備え、
前記掲載確率探索ステップは、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定ステップと、
前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出ステップと、
前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照ステップで情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出ステップと、
前記期待総掲載回数算出ステップで求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定ステップによる掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定ステップと
を備えることを特徴とする広告管理方法。
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