JP2014174603A - 広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止すること。
【解決手段】本願に係る広告抽出装置は、算出部と、分別部と、抽出部とを有する。算出部は、広告主毎に、広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する。分別部は、算出部によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する。抽出部は、分別部によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを抽出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、ウェブページの所定の位置に企業や商品等の広告コンテンツ（例えば、画像などのアイコン）を表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に広告主のウェブページへ遷移するものがある。

このような広告コンテンツは、一般に、各広告主から入稿された広告コンテンツを保持する広告配信装置によって配信されることが多い。かかる広告配信装置は、例えば、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれるキーワードと合致する広告コンテンツを選択的に配信する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１−９０３５３号公報

"Efficient Query Evaluation using a Two-Level Retrieval Process"、［online］、［平成２４年１２月２７日検索］、インターネット＜http://www.cis.upenn.edu/~jstoy/cis650/papers/WAND.pdf＞

しかしながら、上記の従来技術では、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信される場合があった。例えば、同一の広告主が、広告の文言が若干異なるものの、類似する大量の広告コンテンツを広告配信装置に入稿したものとする。この場合、広告配信装置は、ユーザが閲覧するウェブページのキーワードと合致する広告コンテンツを抽出しようとすると、そのような同一の広告主から入稿された類似する広告コンテンツばかりを抽出する可能性があった。このことは、特定の広告主に偏った類似する広告コンテンツのみがウェブページに表示され、多くの分野に関する多種多様な広告コンテンツをユーザが閲覧できなくなるという問題を招く。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できる広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る広告抽出装置は、広告主毎に、当該広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、当該広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する分別手段と、前記分別手段によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報提供装置による処理手順を示すフローチャートである。 図６は、変形例に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。 図７は、基準入稿数毎の広告効果の一例を示す図である。 図８は、入稿数と広告主数との関係例を示す図である。

以下に、本願に係る広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．広告抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る広告抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。図１の例では、情報提供装置１００によって広告抽出処理が行われる。図１に示した情報提供装置１００は、複数の広告主から広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを保持する。そして、情報提供装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）等の端末装置から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、保持している広告コンテンツの中から所定の広告コンテンツを端末装置に配信する。

ここで、実施形態に係る情報提供装置１００は、端末装置から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、各広告主が入稿した広告コンテンツの数である入稿数に基づいて、広告主毎の広告コンテンツを複数のグループに分別する。そして、情報提供装置１００は、各グループから配信候補となる広告コンテンツを所定数ずつ抽出し、抽出した配信候補の広告コンテンツのいずれかを端末装置に配信する。

図１の例において、情報提供装置１００は、広告主Ａ１０から入稿された広告コンテンツを「１０個」保持し、広告主Ａ２０から入稿された広告コンテンツを「５０個」保持し、広告主Ａ３０から入稿された広告コンテンツを「８０００個」保持し、広告主Ａ４０から入稿された広告コンテンツを「１００００個」保持するものとする。この場合、情報提供装置１００は、これらの広告主毎の広告コンテンツ群を、予め決められている基準となる入稿数（以下、「基準入稿数」と表記する場合がある）によって分けられるグループＧ１１及びＧ１２に分配する。

例えば、図１では、予め決められている基準入稿数が「１０００」であり、情報提供装置１００は、入稿数が基準入稿数「１０００」よりも少ないグループＧ１１と、入稿数が基準入稿数「１０００」以上であるグループＧ１２とを形成する。そして、情報提供装置１００は、図１に示すように、入稿数が１０００よりも少ない広告主Ａ１０の広告コンテンツ群（広告主Ａ１０から入稿された１０個の広告コンテンツ）をグループＧ１１に分配する。同様に、情報提供装置１００は、入稿数が１０００よりも少ない広告主Ａ２０の広告コンテンツ群をグループＧ１１に分配する。また、情報提供装置１００は、入稿数が１０００以上である広告主Ａ３０及びＡ４０の広告コンテンツ群をグループＧ１２に分配する。

なお、図１では、広告主Ａ１０、Ａ２０、Ａ３０及びＡ４０を例に挙げたが、情報提供装置１００は、実際には５以上の広告主から広告コンテンツを入稿されており、これらの広告主毎の広告コンテンツをグループＧ１１及びＧ１２のいずれかに分配するものとする。

そして、情報提供装置１００は、端末装置に配信する広告コンテンツの候補として、グループＧ１１及びＧ１２のそれぞれから、広告コンテンツを所定数ずつ抽出する。このとき、情報提供装置１００は、例えば、ユーザに配信されるウェブページの特徴を示すキーワードと関連する広告コンテンツを各グループから抽出するが、かかる抽出処理については後述する。図１に示した例の場合、情報提供装置１００は、グループＧ１１に属する広告コンテンツ群（例えば、広告主Ａ１０から入稿された１０個の広告コンテンツと、広告主Ａ２０から入稿された５０個の広告コンテンツ）から１０００個の広告コンテンツを抽出し、また、グループＧ１２に属する広告コンテンツ群（例えば、広告主Ａ３０から入稿された８０００個の広告コンテンツと、広告主Ａ４０から入稿された１００００個の広告コンテンツ）から１０００個の広告コンテンツを抽出する。すなわち、情報提供装置１００は、入稿数が少ない広告主用のグループＧ１１、及び、入稿数が多い広告主用のグループＧ１２から、広告コンテンツを１０００個ずつ抽出することで、配信候補の広告コンテンツを合計２０００個に絞り込む。なお、上記の通り、情報提供装置１００には図１に例示した広告主以外の広告主からも広告コンテンツを入稿されており、グループＧ１１には１０００個以上の広告コンテンツが属するものとする。

この後に、情報提供装置１００は、配信候補の広告コンテンツ群から、端末装置に実際に配信する広告コンテンツを選択する。かかる選択処理は、特定の手法に限定されるものではなく、いくつか考えられる。例えば、情報提供装置１００は、配信候補の広告コンテンツのうち、広告主に指定された入札金額（広告料金）が高い広告コンテンツを優先して選択する。また、例えば、情報提供装置１００は、配信候補の広告コンテンツのうち、過去に配信された際の広告効果（例えば、ＣＴＲ：Click Through Rate）が高い広告コンテンツを優先して選択する。また、例えば、情報提供装置１００は、入札金額及び広告効果の双方が高い広告コンテンツを優先して選択する。そして、情報提供装置１００は、選択した広告コンテンツを端末装置に配信する。

このように、実施形態に係る情報提供装置１００は、入稿数の大小関係に基づいて広告主毎の広告コンテンツをグループ分けし、各グループから配信候補となる広告コンテンツを抽出するので、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止することができる。例えば、図１の例において、同一の広告主Ａ４０などが、広告の文言が若干異なる大量の広告コンテンツを入稿している場合、単に全ての広告コンテンツから所定のキーワードと関連する広告コンテンツを２０００個選択すると、全て同一の広告主Ａ４０によって入稿された広告コンテンツが選択されることもあった。しかし、実施形態に係る情報提供装置１００は、異なる広告主の広告コンテンツが分配されている各グループから広告コンテンツを抽出するので、必ず複数の広告主の広告コンテンツが含まれている配信候補の広告コンテンツを抽出することができる。これにより、情報提供装置１００は、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止でき、結果として、多くの分野（広告主）に関する多種多様な広告コンテンツを配信することができる。以下、このような広告抽出処理を行う情報提供装置１００について詳細に説明する。

〔２．広告配信システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る広告配信システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る広告配信システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、広告配信システム１には、端末装置１０と、広告主装置２０_１〜２０_ｎと、情報提供装置１００とが含まれる。端末装置１０、広告主装置２０_１〜２０_ｎ及び情報提供装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した広告配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報提供装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理装置である。かかる端末装置１０は、ウェブブラウザ等が実装されており、かかるウェブブラウザを介して情報提供装置１００にアクセスすることで、ウェブページや広告コンテンツを情報提供装置１００から取得し、取得したウェブページや広告コンテンツを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。

広告主装置２０_１〜２０_ｎは、情報提供装置１００に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。かかる広告主装置２０_１〜２０_ｎは、広告主による操作に従って、広告コンテンツを情報提供装置１００に入稿する。例えば、広告主装置２０_１〜２０_ｎは、静止画像や、動画像や、テキストデータや、広告主が管理する広告主サーバによって提供されるウェブページにアクセスするためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などに該当する広告コンテンツを情報提供装置１００に入稿する。なお、広告主装置２０_１〜２０_ｎは、それぞれ同様の機能を有するので、以下では、広告主装置２０_１〜２０_ｎを区別する必要がない場合には、これらを総称して「広告主装置２０」と表記する場合がある。

情報提供装置１００は、ウェブページを提供するとともに、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツを提供するＷｅｂサーバである。なお、情報提供装置１００は、ウェブページを提供するＷｅｂサーバと、広告コンテンツを提供する広告配信装置とに分かれて構成されてもよい。

〔３．情報提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報提供装置１００は、情報提供装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０や広告主装置２０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部１２０は、図３に示すように、広告コンテンツ記憶部１２１と、ウェブコンテンツ記憶部１２２とを有する。

（広告コンテンツ記憶部１２１について）
広告コンテンツ記憶部１２１は、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツを記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「入札価格」、「キーワード」、「ＣＴＲ」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主装置２０を識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツを示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１の広告コンテンツに、「Ｃ１１」や「Ｃ１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、又は、これらの格納場所を示すファイルパス名などが記憶される。

「入札価格」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に指定する広告料金を示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１の入札価格に、「Ｍ１１」や「Ｍ１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、金額が記憶される。「キーワード」は、広告コンテンツから抽出される文字列等であり、広告コンテンツの分野や特徴を示す文字列に該当する。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１のキーワードに、「Ｋ１１」や「Ｋ１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「車」、「旅行」といった情報が記憶される。また、広告コンテンツ記憶部１２１には、１個の広告コンテンツに対して複数のキーワードが記憶される場合もある。

「ＣＴＲ」は、広告コンテンツが端末装置１０に配信された場合における広告効果を示す。なお、端末装置１０に配信されたことがない広告コンテンツのＣＴＲには、予め決められている固定値や、全広告コンテンツに対応するＣＴＲの平均値や、同一の広告カテゴリ（例えば、車、旅行）に属する全広告コンテンツに対応するＣＴＲの平均値などが記憶される。

すなわち、図４では、広告主ＩＤ「Ａ１０」によって識別される広告主が、広告主装置２０を用いて、入札価格「Ｍ１１」を指定した上で、広告コンテンツ「Ｃ１１」によって識別される広告コンテンツを入稿したことを示す。また、図４では、広告コンテンツ「Ｃ１１」によって識別される広告コンテンツから抽出されるキーワードが「Ｋ１１」であり、かかる広告コンテンツを端末装置１０に配信したところ、ＣＴＲが「０．１０」であったことを示す。

（ウェブコンテンツ記憶部１２２について）
ウェブコンテンツ記憶部１２２は、コンテンツの一例として、ウェブページやウェブページを形成する部品を記憶する。例えば、ウェブコンテンツ記憶部１２２は、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルや、ウェブページに掲載される画像データなどを記憶する。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（広告抽出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

かかる制御部１３０は、図３に示すように、入稿受付部１３１と、受信部１３２と、広告抽出部１３３と、配信部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、広告主装置２０から広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。具体的には、入稿受付部１３１は、広告主装置２０から、入札価格の指定とともに広告コンテンツの入稿を受け付けた場合に、入稿された広告コンテンツから、広告コンテンツの特徴を示すキーワードを抽出する。そして、入稿受付部１３１は、広告コンテンツ、入札価格及びキーワードを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。

なお、入稿受付部１３１が広告コンテンツからキーワードを抽出する処理はいくつか考えられる。例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツがＨＴＭＬファイルである場合には、ＨＴＭＬファイルに記述されているテキストを形態素解析し、高頻度で登場する形態素をキーワードとして抽出したり、ＨＴＭＬファイルのタイトルとして指定されている文字列をキーワードとして抽出したり、ＨＴＭＬファイルのメタデータ（例えば、ｍｅｔａタグに記述される文字列）をキーワードとして抽出したりする。また、例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツが画像データである場合には、画像データのメタデータをキーワードとして抽出したりする。

（受信部１３２について）
受信部１３２は、端末装置１０からウェブページの取得要求を受信する。例えば、受信部１３２は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）等に従って、ＨＴＭＬ等の言語で記述されたウェブページの取得要求であるＨＴＴＰリクエスト等を端末装置１０から受け付ける。

（広告抽出部１３３について）
広告抽出部１３３は、受信部１３２によってウェブページの取得要求が受信された場合に、要求されたウェブページに掲載される広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１から抽出する。かかる広告抽出部１３３は、図３に示すように、算出部１３４と、分別部１３５と、抽出部１３６とを有する。

（算出部１３４について）
算出部１３４は、受信部１３２によってウェブページの取得要求が受信された場合に、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告主（広告ＩＤ）毎に、かかる広告主から入稿された広告コンテンツの数を算出する。

（分別部１３５について）
分別部１３５は、算出部１３４によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、広告主毎の広告コンテンツを、基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する。具体的には、分別部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている全ての広告コンテンツを、算出部１３４によって算出された入稿数が基準入稿数以上である広告主の広告コンテンツと、入稿数が基準入稿数よりも少ない広告主の広告コンテンツとに分別する。

例えば、図１の例と同様に、基準入稿数が「１０００」であるものとする。この場合、分別部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている各広告コンテンツのうち、入稿数が基準入稿数「１０００」よりも少ない広告主の全ての広告コンテンツをグループＧ１１に分別し、入稿数が基準入稿数「１０００」以上である広告主の全ての広告コンテンツをグループＧ１２に分別する。

（抽出部１３６について）
抽出部１３６は、分別部１３５によって分別された各グループから、配信候補の広告コンテンツを所定数ずつ抽出する。ここで、抽出部１３６が配信候補の広告コンテンツを抽出する処理はいくつか考えられる。以下に、抽出部１３６による抽出処理について、一例を挙げて説明する。

まず、抽出部１３６は、受信部１３２によって受信された取得要求において要求されているウェブページから、かかるウェブページの特徴を示すキーワードを取得する。例えば、抽出部１３６は、上述した入稿受付部１３１による処理と同様に、高頻度で登場する形態素や、タイトルや、メタデータなどをキーワードとして取得する。そして、抽出部１３６は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている各広告コンテンツについて、かかる広告コンテンツに対応するキーワードと、ウェブページから取得したキーワードとが一致している度合いを示す一致度（マッチ度）を算出する。そして、抽出部１３６は、各グループから、キーワード間の一致度が高い順に広告コンテンツを所定数（図１の例では１０００個）ずつ抽出する。なお、抽出部１３６は、上述した非特許文献１に開示されている技術を用いて、キーワード間の一致度を算出する処理を行うことができる。

（配信部１３７について）
配信部１３７は、受信部１３２によって受信された取得要求において要求されているウェブページをウェブコンテンツ記憶部１２２から取得し、取得したウェブページとともに、抽出部１３６によって抽出された広告コンテンツ群のいずれかを端末装置１０に配信する。ここで、配信部１３７が配信対象の広告コンテンツを選択する処理はいくつか考えられる。以下に、配信部１３７による広告コンテンツの選択処理について、一例を挙げて説明する。

例えば、配信部１３７は、抽出部１３６によって抽出された配信候補の広告コンテンツ毎に、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている「入札価格」と「ＣＴＲ」とを乗算した値である「ｅＣＰＭ（effective Cost Per Mill）」を算出する。そして、配信部１３７は、抽出部１３６によって抽出された配信候補の広告コンテンツ群から、ｅＣＰＭが最も高い広告コンテンツを配信対象とする。すなわち、この例の場合、抽出部１３６は、高い利益が得られる可能性の高い広告コンテンツを配信対象とする。

なお、端末装置１０に配信されるウェブページには、複数の広告コンテンツが表示される場合がある。この場合、配信部１３７は、配信候補の広告コンテンツ群から、ウェブページに表示される広告コンテンツの数だけｅＣＰＭの高い順に広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツを端末装置１０に配信する。

また、配信部１３７は、端末装置１０に配信した広告コンテンツが端末装置１０のユーザによりクリックされた場合には、端末装置１０からクリックされた旨のクリック通知を受信する。この場合、配信部１３７は、クリック通知に基づいて、クリックされた広告コンテンツに対応する広告コンテンツ記憶部１２１のＣＴＲを更新する。具体的には、配信部１３７は、広告コンテンツ毎に、配信回数の総計とクリック回数の総計とを保持しておく。そして、配信部１３７は、定期的（例えば、１時間毎や１日毎）に、「クリック回数の総計」を「配信回数の総計」により除算することでＣＴＲを算出し、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている各広告コンテンツのＣＴＲに更新する。

〔４．情報提供手順〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００による処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順を示すフローチャートである。なお、図５では、抽出部１３６がキーワードの一致度に基づいて配信候補の広告コンテンツを抽出し、配信部１３７がｅＣＰＭに基づいて配信対象の広告コンテンツを決定する例について説明する。

図５に示すように、情報提供装置１００の受信部１３２は、端末装置１０からウェブページの取得要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、受信部１３２は、ウェブページの取得要求を受信していない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得要求を受信するまで待機する。

一方、受信部１３２によってウェブページの取得要求が受信された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、算出部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告主毎に、かかる広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、分別部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告主毎の広告コンテンツを、入稿数が基準入稿数以上であるグループと、入稿数が基準入稿数よりも少ない広告主の広告コンテンツとに分別する（ステップＳ１０３）。

続いて、抽出部１３６は、ステップＳ１０１において受信した取得要求に対応するウェブページからキーワードを取得する（ステップＳ１０４）。続いて、抽出部１３６は、ウェブページから取得したキーワードと、各広告コンテンツに対応するキーワードとの一致度を算出する（ステップＳ１０５）。そして、抽出部１３６は、各グループから、キーワード間の一致度が高い順に広告コンテンツを所定数ずつ抽出する（ステップＳ１０６）。

続いて、配信部１３７は、抽出部１３６によって抽出された配信対象の各広告コンテンツのｅＣＰＭを算出し（ステップＳ１０７）、ｅＣＰＭが最も高い広告コンテンツと、ステップＳ１０１において受信した取得要求において要求されているウェブページとを端末装置１０に配信する（ステップＳ１０８）。

〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の情報提供装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．グループ数〕
上記の通り、ウェブページには複数の広告コンテンツが表示される場合がある。ここで、上述した情報提供装置１００は、広告主毎の広告コンテンツを、ウェブページに表示される広告コンテンツの数（すなわち、端末装置１０に配信する広告コンテンツの数）と同一の数のグループに分別してもよい。この点について図６を用いて説明する。図６は、変形例に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。

情報提供装置１００は、図６に例示したウェブページＷ１１を端末装置１０に配信するものとする。図６に示すように、ウェブページＷ１１には、広告枠Ｒ１１、Ｒ１２及びＲ１３が含まれる。ここの例では、１個の広告枠に１個の広告コンテンツが表示されるものとする。すなわち、ウェブページＷ１１には、合計３個の広告コンテンツが表示されることとなる。すなわち、情報提供装置１００は、ウェブページＷ１１とともに３個の広告コンテンツを端末装置１０に配信することとなる。この例の場合、情報提供装置１００の分別部１３５は、図６の右側に示したように、広告主毎の広告コンテンツを３個のグループに分別する。

例えば、図６では、広告主毎の広告コンテンツを３個のグループに分別する場合には、予め第１基準入稿数が「１０００」であり、第２基準入稿数が「２０００」であることが決められているものとする。この場合、情報提供装置１００の分別部１３５は、広告主毎の広告コンテンツを、入稿数が第１基準入稿数「１０００」よりも少ないグループＧ２１と、入稿数が第１基準入稿数「１０００」以上かつ第２基準入稿数「２０００」よりも少ないグループＧ２２と、入稿数が第１基準入稿数「２０００」以上であるグループＧ２３とのいずれかに分配する。そして、抽出部１３６は、グループＧ２１、Ｇ２２及びＧ２３のそれぞれから、広告コンテンツを所定数（例えば、６５０個や７００個）ずつ抽出し、抽出した広告コンテンツを配信候補とする。この後の配信部１３７による処理は上述した例と同様である。なお、図６の例では、１個の広告枠に１個の広告コンテンツが表示されるものとしたが、１個の広告枠に複数の広告コンテンツが表示される場合もある。例えば、テキストデータのような広告コンテンツは、１個の広告枠に３個表示される場合もあり、図６の例では、計９個の広告コンテンツが表示されることとなる。この場合、情報提供装置１００の分別部１３５は、広告主毎の広告コンテンツを９個のグループに分別する。

このように、情報提供装置１００は、配信すべき広告コンテンツの数によって、広告主毎の広告コンテンツを分別するグループ数を流動的に変化させることで、ウェブページの各広告枠に異なる広告主の広告コンテンツが表示される可能性を高めることができる。具体的には、図６に示した例の場合、分別部１３５によって抽出される配信候補の広告コンテンツ群には３以上異なる広告主の広告コンテンツが必ず含まれるので、それぞれ異なる広告主に対応する３個の広告コンテンツが配信部１３７により配信される可能性が高くなる。この結果、情報提供装置１００は、多くの分野（広告主の分野）に関する多種多様な広告コンテンツをユーザに閲覧させることができる。

〔５−２．基準入稿数（１）〕
また、上記実施形態において、情報提供装置１００は、広告効果を考慮して基準入稿数を決定してもよい。具体的には、情報提供装置１００の分別部１３５は、所定期間毎に基準入稿数を変動させて、広告主毎の広告コンテンツを複数のグループのいずれかに分別し、変動させた基準入稿数のうち、広告効果が最も高かった期間に対応する基準入稿数を定常的に用いる基準入稿数としてもよい。この点について図７を用いて説明する。図７は、基準入稿数毎の広告効果の一例を示す図である。

図７の例において、分別部１３５は、所定の試用期間（例えば、１０月１日〜１０月７日の７日間）では基準入稿数を「５００」として、広告コンテンツの分別処理を行う。具体的には、分別部１３５は、広告主毎の広告コンテンツを、入稿数が基準入稿数「５００」以上であるグループと、入稿数が基準入稿数「５００」よりも少ないグループとに分別する。そして、広告抽出部１３３は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されているＣＴＲを参照することで、この試用期間における広告コンテンツの広告効果を測定する。例えば、広告抽出部１３３は、試用期間「１０月１日〜１０月７日」において配信された広告コンテンツ毎に、この試用期間「１０月１日〜１０月７日」におけるＣＴＲ（クリック回数／配信回数）を算出し、各広告コンテンツに対応するＣＴＲの平均値をこの試用期間における広告効果とする。図７の例の場合、広告抽出部１３３は、試用期間「１０月１日〜１０月７日」における広告効果として、ＣＴＲ「０．０５」を算出している。同様にして、分別部１３５は、基準入稿数を「１０００」、「２０００」、「３０００」などと変動させた他の試用期間においても広告効果を測定する。

そして、分別部１３５は、図７に示した例のように各試用期間に対応する広告効果（ＣＴＲ）に基づいて、広告効果が最も高かった試用期間に対応する基準入稿数を定常的に用いる。図７の例では、基準入稿数「１０００」を用いた場合に広告効果（ＣＴＲ）が最も高かったので、分別部１３５は、基準入稿数として「１０００」を定常的に用いることとする。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、多くの分野（広告主）に関する多種多様な広告コンテンツを配信することができるとともに、広告効果の向上を図ることができる。

なお、図３に示した例のように、３個のグループを形成する場合には、２個の基準入稿数が必要となる。この場合、情報提供装置１００は、例えば、所定数よりも少ない複数の基準入稿数（例えば、「５」、「５０」、「１００」、「２００」、・・・、「１５００」）について図７に示した処理を行い、この複数の基準入稿数から定常的に用いる第１基準入稿数を決定する。また、情報提供装置１００は、所定数以上の複数の基準入稿数（例えば、「１６００」、「１７００」、・・・、「３０００」）について図７に示した処理を行い、この複数の基準入稿数から定常的に用いる第２基準入稿数を決定する。情報提供装置１００は、３個以上の基準入稿数を決定する場合も同様に、所定の範囲毎に基準入稿数を変動させることで各基準入稿数を決定する。

〔５−３．基準入稿数（２）〕
また、上記実施形態において、情報提供装置１００は、入稿数と広告主数との関係に基づいて、広告主の数が相対的に多い入稿数から基準入稿数を決定してもよい。具体的には、実施形態に係る情報提供装置１００は、入稿数の少ない広告主の広告コンテンツについても配信されるように、入稿数の多い広告主と入稿数の少ない広告主とを分別するが、この入稿数の大小を決定するために、広告主毎の入稿数と広告主数との関係を用いる。この点について図８を用いて説明する。図８は、入稿数と広告主数との関係例を示す図である。

まず、図８に示した例について説明する。図８に示した例では、縦軸が広告主の数を示し、横軸が広告コンテンツの入稿数を示す。なお、図８では、横軸に「５０」や「１０００」といった入稿数を示したが、このような入稿数は数値の範囲を示すものとする。例えば、入稿数「５０」は、「４６」〜「５５」の範囲を示し、入稿数「１０００」は、「９９６」〜「１００５」の範囲を示す。

分別部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている情報に基づいて、図８に例示したような統計データを取得する。図８の例では、４６個〜５５個の広告コンテンツを入稿する広告主や、９９６個〜１００５個の広告コンテンツを入稿する広告主が多いといった統計を示している。そして、分別部１３５は、図８に例示した統計データを取得した場合には、１０００個程度の広告コンテンツを入稿した広告主を、入稿数の多い広告主であると判定することができる。そこで、分別部１３５は、図８に例示した統計データから、所定の閾値（例えば、２００個）よりも多い入稿数であり、かつ、広告主の数が統計データの中で相対的に多い入稿数（図８の例では、１０００）を取得し、取得した入稿数に所定値を乗算した値を基準入稿数とする。例えば、分別部１３５は、図８の例において、広告主の数が最も多い入稿数「１０００」に所定値「０．８」を乗算した「８００」を基準入稿数とする。

なお、分別部１３５は、上記「所定の閾値」として、広告主毎の入稿数の平均値などを用いることができる。例えば、分別部１３５は、広告主毎の入稿数の平均値よりも多い入稿数の中で、最も広告主の数が多い入稿数（図８の例では、１０００）から基準入稿数を求める。

このように、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告コンテンツの状態に応じて「多い」と言える入稿数は変動するものであるが、実施形態に係る情報提供装置１００は、広告コンテンツ記憶部１２１から得られる入稿数と広告主数との関係を示す統計データを用いて基準入稿数を決定することにより、「入稿数の多い広告主の広告コンテンツ群」と、「入稿数の少ない広告主の広告コンテンツ群」とを高精度に分別することができる。このため、実施形態に係る情報提供装置１００は、多くの分野（広告主）に関する多種多様な広告コンテンツを配信することができる。

なお、分別部１３５は、このような基準入稿数の決定処理を定期的（例えば、１日毎や１週間毎）に行ってもよい。これにより、情報提供装置１００は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶される広告コンテンツが変動し、「多い」と言える入稿数が変動する場合であっても、広告主毎の広告コンテンツを高精度に分別することができる。

〔５−４．基準入稿数（３）〕
また、上記実施形態において、情報提供装置１００の分別部１３５は、各グループに属する広告コンテンツの数が近い値となるように、基準入稿数を決定してもよい。例えば、図１に示した例の場合、分別部１３５は、グループＧ１１に属する広告コンテンツの数と、グループＧ１２に属する広告コンテンツの数とが近い値となるように、基準入稿数を決定してもよい。また、例えば、図６に示した例の場合、分別部１３５は、グループＧ２１、Ｇ２２、Ｇ２３に属する広告コンテンツの数が近い値となるように、第１基準入稿数及び第２基準入稿数を決定してもよい。

また、例えば、分別部１３５は、３個のグループを形成する場合、最初に、図８の例のように統計データを用いて、入稿数の多い広告主の広告コンテンツをグループ化するための基準入稿数「８００」を決定してもよい。そして、分別部１３５は、残りの広告コンテンツを２個のグループに分配する際に、双方のグループに属する広告コンテンツの数が近い値となるように基準入稿数を決定してもよい。例えば、図８の例の場合、分別部１３５は、最初に基準入稿数「８００」を決定することで、入稿数が「８００」以上である広告主の広告コンテンツを、入稿数の多い広告主のグループに分配する。そして、分別部１３５は、入稿数が「８００」よりも少ない広告主の広告コンテンツを２個のグループに分配する際に、双方のグループに属する広告コンテンツの数が近い値となるように基準入稿数（例えば、２００など）を決定する。

なお、分別部１３５は、このような基準入稿数の決定処理を定期的（例えば、１日毎や１週間毎）に行ってもよい。これにより、情報提供装置１００は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶される広告コンテンツが変動する場合であっても、各グループに属する広告コンテンツの数を近い値とすることができる。

また、図６では、ウェブページに含まれる広告枠の数に応じてグループ数を変動させる例を示したが、情報提供装置１００は、上述した基準入稿数の決定処理を予め行っておくことにより、グループ数毎に基準入稿数を保持しておいてもよい。そして、分別部１３５は、配信対象のウェブページに含まれる広告枠の数に対応する基準入稿数を用いて、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告コンテンツを各グループに分配してもよい。また、情報提供装置１００は、グループ数に対応する基準入稿数を予め決めておくだけでなく、各グループ数について、広告コンテンツのグループ化を予め行っておいてもよい。例えば、情報提供装置１００は、グループ数が「２」である場合には、予め図１の例のようにグループ化しておき、グループ数が「３」である場合には、予め図６の例のようにグループ化しておいてもよい。

〔５−５．その他〕
また、上記実施形態では、情報提供装置１００の入稿受付部１３１が、広告コンテンツからキーワードを抽出する例を示したが、入稿受付部１３１は、広告主（広告主装置２０）から、入札価格及び広告コンテンツとともにキーワードの入稿を受け付けてもよい。この場合、入稿受付部１３１は、広告主から入稿されたキーワードを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。

また、上記実施形態では、入稿受付部１３１が、広告主（広告主装置２０）から、入札価格の入稿を受け付ける例を示した。しかし、実施形態に係る広告配信システム１に、広告コンテンツの表示回数が多いほど高い広告料金が広告主に請求される成果報酬型が適用されている場合、入稿受付部１３１は、入札価格の入稿を受け付けなくてもよい。この場合、配信部１３７は、例えば、抽出部１３６によって抽出された配信候補の広告コンテンツから、ＣＴＲが最も高い広告コンテンツを配信対象とする。

また、上記実施形態では、抽出部１３６が、各グループから同一数の広告コンテンツを抽出する例を示した。例えば、図１の例では、抽出部１３６が、グループＧ１１及びＧ１２から広告コンテンツを１０００個ずつ抽出する例を示した。しかし、抽出部１３６が各グループから抽出する広告コンテンツの数は同一でなくてもよい。例えば、抽出部１３６は、入稿数の多い広告主が属するグループよりも、入稿数の少ない広告主が属するグループから多くの広告コンテンツを抽出してもよい。一例を挙げて説明すると、抽出部１３６は、図１の例において、入稿数の少ない広告主が属するグループＧ１１から１２００個の広告コンテンツを抽出し、入稿数の多い広告主が属するグループＧ１２から８００個の広告コンテンツを抽出してもよい。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した記憶部１２０は、情報提供装置１００が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、情報提供装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、広告コンテンツやウェブページを取得する。

また、例えば、上述してきた情報提供装置１００は、広告コンテンツを配信する広告配信装置と、ウェブページを配信するウェブサーバとに分けられた異なる装置によって構成されてもよい。この場合、ウェブサーバは、広告枠を含むウェブページを端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、広告枠に埋め込まれたＵＲＬにアクセスすることで、広告配信装置に広告コンテンツの取得要求を送信する。そして、広告配信装置は、端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信した場合、上述してきた広告抽出処理を行うことにより、広告コンテンツを端末装置１０に配信する。なお、この例の場合、ウェブサーバは、図３に示した広告コンテンツ記憶部１２１や、入稿受付部１３１や、広告抽出部１３３を有しない。また、広告配信装置は、図３に示したウェブコンテンツ記憶部１２２を有しない。また、この例において、広告配信装置は、図６の例のように、端末装置１０に配信する広告コンテンツの数によってグループ数を流動的に変化させることもできる。この場合、広告配信装置は、端末装置１０から受信した広告コンテンツの取得要求において要求されている広告コンテンツの数に応じて、広告主毎の広告コンテンツを分別するグループ数を流動的に変化させる。

また、この例に限られず、情報提供装置１００は、ウェブページ及び広告コンテンツの配信は行わず、広告抽出部１３３による広告抽出処理のみを行う広告抽出装置であってもよい。この場合、広告抽出装置は、記憶部１２０や、入稿受付部１３１や、配信部１３７を有しない。そして、記憶部１２０、入稿受付部１３１及び配信部１３７を有する広告配信装置が、広告抽出装置によって抽出された配信候補の広告コンテンツのいずれかを端末装置１０に配信する。

また、上記実施形態では、ユーザに閲覧されるウェブページのキーワードに関連する広告コンテンツを配信するコンテンツマッチングを例に挙げて説明したが、上述してきた各実施形態は、他の広告配信手法を用いられる広告配信システムにも適用することができる。具体的には、上述してきた各実施形態は、ユーザが検索エンジンに指定した検索キーワードとマッチする広告コンテンツを配信する検索連動型広告や、ユーザの属性情報（サイコグラフィック属性、デモグラフィック属性など）とマッチする広告コンテンツを配信するターゲティング配信などにも適用することができる。

例えば、上述してきた各実施形態を検索連動型広告に適用した場合、情報提供装置１００の抽出部１３６は、分別部１３５によって分別された各グループから、ユーザに指定された検索キーワードとの一致度が高い順に広告コンテンツを所定数ずつ抽出する。また、例えば、上述してきた各実施形態をターゲティング配信に適用した場合、抽出部１３６は、分別部１３５によって分別された各グループから、ユーザ属性との一致度が高い順に広告コンテンツを所定数ずつ抽出する。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報提供装置１００は、算出部１３４と、分別部１３５と、抽出部１３６とを有する。算出部１３４は、広告主毎に、かかる広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する。分別部１３５は、算出部１３４によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する。抽出部１３６は、分別部１３５によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを所定数ずつ抽出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できる。この結果、情報提供装置１００は、多くの分野（広告主）に関する多種多様な広告コンテンツを配信することができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、分別部１３５は、広告主毎の広告コンテンツを、配信対象の広告コンテンツ数と同一数のグループのいずれかに分別する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、ウェブページの各広告枠に異なる広告主の広告コンテンツが表示される可能性を高めることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、分別部１３５は、所定期間毎に基準入稿数を変動させながら広告主毎の広告コンテンツを複数のグループのいずれかに分別し、変動させた各基準入稿数のうち、抽出部１３６によって抽出された広告コンテンツにおける広告効果が最も高かった期間に対応する基準入稿数を用いることを決定する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できるとともに、広告効果の向上を図ることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、分別部１３５は、広告主毎の入稿数と広告主の数との関係に基づいて、広告主の数が相対的に多い入稿数から基準入稿数を決定する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、入稿数の多い広告主の広告コンテンツ群と、入稿数の少ない広告主の広告コンテンツ群とを高精度に分別することができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、配信部１３７は、端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、抽出部１３６によって抽出された配信候補の広告コンテンツのうち、過去のＣＴＲ（広告効果の一例に相当）が高い広告コンテンツ、又は、広告主により指定された広告料金が高い広告コンテンツを優先して端末装置１０に配信する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、抽出部１３６によって絞り込まれた配信候補の各広告コンテンツについて、ＣＴＲや広告料金の比較処理を行うので、配信対象の広告コンテンツを選択する処理負荷を低減させることができる。例えば、各広告主から入稿された全ての広告コンテンツについてＣＴＲや広告料金の比較処理を行うと、広告コンテンツを選択する処理負荷が増大してしまうが、実施形態に係る情報提供装置１００では、このような処理負荷の増大を防止することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出手段は、算出部や算出回路に読み替えることができる。

１ 広告配信システム
１００ 情報提供装置
１３１ 入稿受付部
１３２ 受信部
１３３ 広告抽出部
１３４ 算出部
１３５ 分別部
１３６ 抽出部
１３７ 配信部

Claims (7)

1. 広告主毎に、当該広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、当該広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する分別手段と、
   前記分別手段によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを抽出する抽出手段と
   を備えたことを特徴とする広告抽出装置。
2. 前記分別手段は、
   前記広告主毎の広告コンテンツを、配信対象の広告コンテンツ数と同一数のグループのいずれかに分別する
   ことを特徴とする請求項１に記載の広告抽出装置。
3. 前記分別手段は、
   所定期間毎に前記基準入稿数を変動させながら前記広告主毎の広告コンテンツを前記複数のグループのいずれかに分別し、変動させた各基準入稿数のうち、前記抽出手段によって抽出された広告コンテンツにおける広告効果が最も高かった期間に対応する基準入稿数を用いることを決定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の広告抽出装置。
4. 前記分別手段は、
   前記広告主毎の入稿数と当該広告主の数との関係に基づいて、前記広告主の数が相対的に多い入稿数から前記基準入稿数を決定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の広告抽出装置。
5. 端末装置から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、前記抽出手段によって抽出された配信候補の広告コンテンツのうち、過去の広告効果が高い広告コンテンツ、又は、前記広告主により指定された広告料金が高い広告コンテンツを優先して前記端末装置に配信する配信手段
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の広告抽出装置。
6. 広告抽出装置が実行する広告抽出方法であって、
   広告主毎に、当該広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する算出工程と、
   前記算出工程によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、当該広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する分別工程と、
   前記分別工程によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを抽出する抽出工程と
   を含んだことを特徴とする広告抽出方法。
7. 広告主毎に、当該広告主から入稿された広告コンテンツの数である入稿数を算出する算出手順と、
   前記算出手順によって算出された広告主毎の入稿数に基づいて、当該広告主毎の広告コンテンツを、所定の基準となる入稿数である基準入稿数によって分けられる複数のグループのいずれかに分別する分別手順と、
   前記分別手順によって分別された各グループから、配信候補となる広告コンテンツを抽出する抽出手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする広告抽出プログラム。

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