JP2016062501A - 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信すること。
【解決手段】本願に係る抽出装置は、受付部と、抽出部とを備える。受付部は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。抽出部は、受付部により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部は、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報に基づいて分類された所定のユーザ群に対応する広告コンテンツを抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、抽出装置、抽出方法及び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、ネットワークを介して取得される情報に基づいた広告配信が盛んに行われている。このような広告配信においては、配信された広告がユーザからクリックされる確率などの広告効果を測定し、測定された広告効果を示す指標値が利用されることがある。

例えば、上記のような広告配信の例としては、一商材について複数の広告コンテンツが存在する場合に、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値の一つであるＣＴＲ（Click Through Rate）を予測し、予測されたＣＴＲを利用して各広告コンテンツを配信することで、広告コンテンツの広告効果を高める技術が知られている。

特開２０１４−６６８４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することは困難であった。具体的には、従来の技術では、ターゲットとするユーザ群を絞り込んで広告コンテンツを配信するため、広告効果を向上させることができたとしても、ユーザに広告コンテンツを配信する数が限られるという課題があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することができる抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る抽出装置は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、前記受付部により受け付けられた前記複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る抽出処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る広告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情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る配信ログ記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る広告装置による抽出処理手順を示すフローチャートである。 図８は、広告装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る抽出装置、抽出方法及び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抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。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．抽出処理の概要〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る抽出装置に対応する広告装置１００によって、ユーザに配信される広告コンテンツの抽出処理が行われる例を示す。

広告装置１００は、広告主から広告コンテンツの入稿を受け付け、ユーザから広告配信の要求を受け付けた場合に、ユーザに適する広告コンテンツを抽出して、抽出された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。広告装置１００は、ユーザに関する情報（以下、「ユーザ情報」と表記する）を利用することで、配信対象先であるユーザと、配信される広告コンテンツとの適切なマッチング処理を実行する。言い換えれば、広告装置１００は、特定のユーザに配信されることで広告効果が高くなると想定される広告コンテンツを抽出し、抽出された広告コンテンツを当該ユーザに配信する。広告配信を依頼する広告主（例えば、商品等を扱う企業）は、広告装置１００を利用することにより、広告配信を契機としてユーザから何らかの成果を得ることのできる可能性が高い広告コンテンツや、クリック率が高くなると想定される広告コンテンツ、すなわち、広告効果の高い広告コンテンツの配信を実現する。

なお、ユーザ情報とは、一般ユーザによって操作される情報処理端末であるユーザ端末１０（図１での図示は省略する）がウェブサイトにアクセス（ウェブページにおいてバナー広告をクリックしたことを示す情報の送信や、ショッピングページにおいて商品を購買するための要求の送信などを含む）した際のログ（Ｌｏｇ）のデータ（言い換えれば、ユーザの行動履歴）等をいう。また、ユーザ情報は、特定のウェブサイトへの会員登録や、ウェブサイトへのアクセス履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴等から導かれるユーザ自体の属性情報（例えば、ユーザの名前、年齢、性別、住所、嗜好、年収など）を含む。

図１の例において、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザ情報を取得し、広告コンテンツの抽出処理に利用する。以下では、広告装置１００によって行われる広告コンテンツの抽出処理の概要を流れに沿って説明する。

図１に示すように、広告主ＣＬ０１は、広告装置１００に広告コンテンツを入稿するための複数の広告コンテンツを準備する（ステップＳ１１）。ここで、準備される複数の広告コンテンツは、共通した対象を宣伝する内容の広告コンテンツであるものとする。例えば、複数の広告コンテンツは、広告主ＣＬ０１の事業に係る所定の商材を宣伝する広告コンテンツである。すなわち、広告主ＣＬ０１は、一つの宣伝対象に関して、種類の異なる複数の広告コンテンツを準備する。例えば、広告主ＣＬ０１は、広告コンテンツの配信先であるユーザを幾つかの群に分類し（例えば、ユーザの年齢層が「２０歳代」であり、性別が「男性」である群など）、各々の群に対して広告効果が発揮されることが想定される内容の広告コンテンツを制作させる。図１において、共通する所定の商品を宣伝対象とする複数の広告コンテンツは、例えば、所定のウェブページに設けられる広告枠で表示される動画コンテンツである。広告主ＣＬ０１は、図１に示すように、複数の広告コンテンツとして、広告コンテンツＣ０１、広告コンテンツＣ０２、広告コンテンツＣ０３、及び広告コンテンツＣ０４を準備する。

そして、広告主ＣＬ０１は、共通する宣伝対象に関する複数の広告コンテンツを広告装置１００に入稿する（ステップＳ１２）。広告装置１００は、広告主ＣＬ０１から受け付けた複数の広告コンテンツを一つの広告グループとして保持する。このとき、広告装置１００は、広告主ＣＬ０１から、各広告コンテンツが配信対象とするユーザに関する情報を受け付けてもよい。例えば、広告主ＣＬ０１が、「男性、２０歳代」に配信されることを所望している広告コンテンツＣ０１を入稿していたとする。この場合、広告装置１００は、広告コンテンツＣ０１に配信対象として設定されたユーザの属性情報とともに、広告コンテンツＣ０１の入稿を受け付ける。同様に、例えば、広告主ＣＬ０１が「女性、２０歳代」に配信されることを所望している広告コンテンツＣ０２を入稿していた場合、広告装置１００は、広告コンテンツＣ０２に配信対象として設定されたユーザの属性情報とともに、広告コンテンツＣ０２の入稿を受け付ける。

続いて、広告装置１００は、ウェブページを閲覧可能なユーザ端末１０を操作するユーザから、広告配信の要求を受け付ける。例えば、広告装置１００は、ウェブページを取得したユーザ端末１０から送信される広告配信の要求であって、取得されたウェブページに設けられている広告枠で表示するための広告コンテンツの配信の要求を受け付ける。

そして、広告装置１００は、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報に基づいて、各ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１３）。なお、図１に示す例では、ユーザＵ１１は、男性であり、２０歳代のユーザである。同様に、ユーザＵ１２は、男性であり、４０歳代のユーザである。ユーザＵ１３は、男性であり、６０歳代のユーザである。また、ユーザＵ１４は、女性であり、２０歳代のユーザである。ユーザＵ１５は、女性であり、４０歳代のユーザである。ユーザＵ１６は、女性であり、６０歳代のユーザである。

例えば、広告装置１００は、広告コンテンツＣ０１が「男性、２０歳代のユーザ」を配信対象先として設定されている場合、ユーザＵ１１には、広告コンテンツＣ０１が優先的に配信されるように広告コンテンツＣ０１を抽出するまた、広告装置１００は、広告コンテンツＣ０２が「女性、２０歳代のユーザ」を配信対象先として設定されている場合、ユーザＵ１４には、広告コンテンツＣ０２が優先的に配信されるように広告コンテンツＣ０２を抽出する。なお、広告装置１００は、広告主ＣＬ０１によって広告コンテンツＣ０３及び広告コンテンツＣ０４に配信対象先となるユーザの属性情報が設定されていない場合には、ユーザＵ１１〜Ｕ１６に対して、広告コンテンツＣ０３や、広告コンテンツＣ０４がランダムに配信されるように広告コンテンツＣ０３及び広告コンテンツＣ０４を抽出する。また、広告装置１００は、ユーザＵ１１に配信される広告コンテンツとして、必ずしも広告コンテンツＣ０１を抽出するのではなく、その他の広告コンテンツＣ０２や、広告コンテンツＣ０３や、広告コンテンツＣ０４を配信対象コンテンツとして抽出して、ユーザＵ１１に配信してもよい。

続いて、広告装置１００は、実際にユーザＵ１１に配信された広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得する（ステップＳ１４）。例えば、広告装置１００は、広告コンテンツがユーザＵ１１により選択された回数（例えば、ユーザＵ１１が操作するユーザ端末１０上においてクリックされた回数）や、広告コンテンツの配信を契機として、広告主ＣＬ０１に何らかの利益がもたらされた回数や、広告主ＣＬ０１にもたらされた利益に関する情報などを取得する。なお、広告装置１００は、他のユーザＵ１２〜Ｕ１６についても、同様に広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得する。そして、広告装置１００は、取得した情報に基づいて、ＣＴＲなどの広告効果を示す指標値を算出する。

そして、広告装置１００は、取得した広告コンテンツの広告効果に関する情報に基づいて、抽出する広告コンテンツをユーザＵ１１〜Ｕ１６に対して最適化する（ステップＳ１５）。詳しくは後述するが、広告装置１００は、予め広告主から指定された配信対象のユーザの属性情報に基づいて分類される所定のユーザ群毎に最適な広告コンテンツが抽出されるよう、抽出処理を最適化する。例えば、広告装置１００は、取得した広告コンテンツの広告効果を示す指標値に基づいて、広告コンテンツを配信対象として抽出するための機械学習を行うことにより、広告コンテンツの抽出処理をユーザに対して最適化する。すなわち、広告装置１００は、実際に配信された広告コンテンツから得られる情報と、配信されるユーザのユーザ情報（例えば、性別や年齢などの属性情報）とに基づいて、どのようなユーザ情報を有するユーザ群に対して、どのような広告コンテンツを配信することにより最も高い広告効果が得られると想定されるかを学習する。

そして、広告装置１００は、最適化された広告コンテンツの抽出処理に基づいて、ユーザ毎に配信される広告コンテンツを抽出し、抽出された広告コンテンツをユーザに配信する（ステップＳ１６）。例えば、広告装置１００は、「男性、２０歳代」のユーザ群に属するユーザＵ１１には、広告コンテンツＣ０１〜Ｃ０４のうち、広告コンテンツＣ０３が配信されることによって、最も高い広告効果が得られると判定したとする。この場合、広告装置１００は、ユーザＵ１１には、広告コンテンツＣ０３を優先的に配信するものとする。なお、広告装置１００は、ユーザＵ１１以外のユーザであって、「男性、２０歳代」のユーザ群に属するユーザに対しても、同様に広告コンテンツＣ０３を優先的に配信する。また、広告装置１００は、「男性、４０歳代」のユーザ群には、広告コンテンツＣ０１〜Ｃ０４のうち、広告コンテンツＣ０４が配信されることによって、最も高い広告効果が得られると判定したとする。この場合、広告装置１００は、「男性、４０歳代」のユーザ群に属するユーザＵ１２には、広告コンテンツＣ０４を優先的に配信するものとする。このように、広告装置１００は、ユーザ情報や広告配信により得られる情報などに基づいて、各ユーザに対して最適化された広告コンテンツを抽出し、抽出された広告コンテンツを配信する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、広告装置１００は、受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

すなわち、実施形態に係る広告装置１００は、宣伝対象を共通とする広告コンテンツであって、複数のユーザ群に対応する広告コンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、広告装置１００は、「自動車」を宣伝対象とする広告コンテンツであって、例えば、「走行性能」を訴える広告コンテンツと、「積載容量」や「車内空間の広さ」を訴える広告コンテンツと、「ドライブなどエンターテイメントとしての活用」を訴える広告コンテンツなどの複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、広告主は、それぞれの広告コンテンツに対して、予めターゲット層になると想定されるユーザを設定する。これにより、広告装置１００は、予め対象とするユーザ群が設定された複数の広告コンテンツを保持できる。このため、広告装置１００は、「自動車」の広告を引き当てたユーザに対して、それぞれのユーザにとって訴求効果が高いと想定される広告コンテンツを抽出することができる。これにより、広告装置１００は、広告コンテンツのターゲット対象を特定のユーザ群に絞り込むことによる配信数の低下を防止することができる。さらに、広告装置１００は、配信された広告コンテンツの広告効果に基づいて、広告コンテンツと適合すると想定されるユーザ群に対して配信する広告コンテンツの抽出処理を繰り返すことにより、より広告コンテンツの抽出精度を向上させる。言い換えれば、広告装置１００は、様々なユーザ群に対して訴求効果の高い広告コンテンツを抽出することができる。結果として、広告装置１００は、訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することができる。

なお、図１では、ステップＳ１４において、広告装置１００が実際に配信された広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得する例を示した。ここで、広告装置１００は、ウェブビーコン（web beacon）等によって実現される通知機能を利用して、広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得してもよい。

すなわち、広告コンテンツＣ０１〜Ｃ０４が表示されるウェブページには、ウェブビーコン等によって実現される、ユーザ情報に関する通知機能が埋め込まれる場合がある。例えば、ウェブビーコンは、ウェブページにアクセスしたユーザ端末１０を広告装置１００内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像（「クリアＧＩＦ」と呼ばれることもある）にアクセスさせる機能を有する。これにより、広告装置１００は、ユーザ端末１０からユーザ情報を受信し、取得することができる。例えば、広告装置１００は、ウェブビーコンによって実現される機能により、ユーザがユーザ端末１０上において、広告コンテンツをクリックし、広告コンテンツのリンク先のページ（以下、「ランディングページ」、あるいは「ＬＰ」と表記する場合がある）を閲覧した情報などを受信することができる。また、広告装置１００は、ランディングページを提供する所定のウェブサーバから、ユーザ端末１０によるアクセス情報などを受信してもよい。このように、広告装置１００は、広告コンテンツを配信したユーザ端末１０を追跡することにより、ユーザ端末１０に関する情報を取得することができる。

〔２．抽出処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る広告装置１００が含まれる抽出処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る抽出処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る抽出処理システム１には、ユーザ端末１０と、広告主端末２０と、ウェブサーバ３０と、広告装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、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に示した抽出処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の広告主端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）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。例えば、ユーザ端末１０は、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。

広告主端末２０は、広告装置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。広告主端末２０は、広告主による操作に従って、広告装置１００に広告コンテンツを入稿する。また、広告主端末２０は、適切な配信対象に広告コンテンツを配信させるために、配信先となるユーザのユーザ属性が指定された広告コンテンツを入稿する。例えば、広告主端末２０は、広告コンテンツの配信先となるユーザの条件の指定として、ユーザの性別や、ユーザの年齢層などが指定された広告コンテンツを入稿する。

なお、広告主は、広告主端末２０を用いて、広告装置１００に広告コンテンツを入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告装置１００に広告コンテンツを入稿等するのは代理店となる。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。

ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。ウェブサーバ３０は、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。

なお、ウェブサーバ３０によって配信されるウェブページには、広告コンテンツを表示するための広告枠が含まれる。そして、広告枠を含むウェブページには、広告枠に表示する広告コンテンツを取得するための広告取得命令が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等には、広告装置１００のＵＲＬ等が広告取得命令として記述される。この場合、ユーザ端末１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、広告装置１００から広告コンテンツの配信を受ける。

広告装置１００は、上述のように、ユーザ情報を利用することで、広告配信の要求を行ったユーザに対して、広告効果が高いと想定される広告コンテンツを抽出し、抽出された広告コンテンツの配信を行う情報処理装置である。

また、上述のように、広告装置１００は、広告コンテンツの配信にあたって、ユーザ端末１０を識別し、広告コンテンツを配信するユーザ端末１０を特定する。例えば、ユーザの識別は、ユーザ端末１０のウェブブラウザと広告装置１００との間でやり取りされるクッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）にユーザ識別情報を含めることよって行うことができる。ただし、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末１０に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報を広告装置１００に送信させてもよい。

〔３．広告装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る広告装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る広告装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、広告装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、広告装置１００は、広告装置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、ユーザ端末１０や、広告主端末２０や、ウェブサーバ３０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。記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、配信ログ記憶部１２３とを有する。

（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告主端末２０から入稿された広告コンテンツに関する情報を記憶する。また、広告情報記憶部１２１は、入稿された広告コンテンツに対応付けて、広告主から設定される配信先のユーザに関する条件の指定などを記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、広告情報記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「広告グループＩＤ」、「広告情報」、「配信情報」といった項目を有する。また、「広告情報」の項目は、さらに「広告コンテンツＩＤ」、「指定配信数」、「指定ユーザ」といった項目を有する。また、「配信情報」の項目は、さらに「配信実績数」、「ＣＴＲ」、「総配信数」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主端末２０を識別するための識別情報を示す。「広告グループＩＤ」は、広告主が複数の広告コンテンツを入稿した場合の複数の広告コンテンツ毎のグループを識別するための識別情報を示す。同一の広告グループに属する広告コンテンツは、共通の宣伝対象を有する。

「広告情報」は、広告コンテンツに設定される情報を示す。「広告コンテンツＩＤ」は、広告主から広告装置１００に入稿される広告コンテンツを識別するための識別情報を示す。

なお、以下では、図４に示した広告主ＩＤ、広告グループＩＤ、及び広告コンテンツＩＤに記憶されている識別情報を広告主、広告グループ及び広告コンテンツの参照符号として用いる場合がある。例えば、広告主ＩＤ「ＣＬ１１」によって識別される広告主を「広告主ＣＬ１１」と、広告グループＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告グループを「広告グループＡＤ１１」と、または、広告コンテンツＩＤ「Ｃ１１１」によって識別される広告コンテンツを「広告コンテンツＣ１１１」と表記する場合がある。

「指定配信数」は、広告コンテンツ毎に設定される指定配信数を示す。すなわち、広告コンテンツがインプレッション数保証型（すなわち、広告コンテンツがユーザに配信される数を指定する入稿手法）により広告主から入稿される場合、広告コンテンツには、広告装置１００により配信が保証される数が指定される。なお、図４に示すように、広告グループに複数の広告コンテンツが含まれる場合、広告主は、広告コンテンツ毎に配信数を指定することができる。

「指定ユーザ」は、広告コンテンツの配信先となるユーザを指定するための条件を示す。例えば、図４に示すように、広告主は、広告コンテンツ毎にユーザの年齢層や性別を指定する。これにより、広告主は、同一広告グループに含まれる広告コンテンツのうち、条件に適合するユーザには、条件が指定された広告コンテンツを優先的に配信させることができる。なお、広告主は、「指定ユーザ」の項目において、必ずしもユーザの条件を指定する必要はない。例えば、「指定ユーザ」の項目が空欄であれば、広告コンテンツはユーザに対してランダムに配信される。また、広告主は、年齢層について指定せず、性別だけを指定することもできる。この場合、図４に示すように、「指定ユーザ」の項目には、「その他、女性」と記載される。

「配信情報」は、広告コンテンツが配信された後に取得される情報を示す。「配信実績数」は、広告コンテンツが実際にユーザに配信された数を示す。「ＣＴＲ」は、配信実績数と、ユーザに広告コンテンツがクリックされた回数に基づいて算出されるＣＴＲの数値を示す。「総配信数」は、同一の広告グループに属する複数の広告コンテンツの総配信数を示す。なお、現時点で配信実績のない広告コンテンツに関しては、配信情報の項目は空欄となる。

例えば、図４では、広告主ＩＤ「ＣＬ１１」によって識別される広告主が、広告グループＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告グループとして、複数の広告コンテンツを入稿している例を示す。また、広告グループＡＤ１１には、広告コンテンツＣ１１１〜Ｃ１１４が含まれ、例えば、広告コンテンツＣ１１１に設定されている指定配信数は「３００００」であり、指定ユーザは、「２０歳代、女性」である例を示す。また、例えば、広告コンテンツＣ１１１は、配信実績数が「１２５００」であり、ＣＴＲが「０．０１」であることを示す。また、広告グループＡＤ１１に含まれる広告コンテンツの総配信数が「２６０００」であることを示す。

なお、実際にユーザ端末１０に配信される広告コンテンツのデータは、広告装置１００とは別に備えられた所定の広告配信サーバに記憶されてもよい。この場合、広告装置１００は、広告情報記憶部１２１に記憶された広告コンテンツＩＤに基づいて、外部の広告配信サーバに記憶された広告コンテンツを特定する。そして、広告装置１００は、広告配信サーバに対して、特定された広告コンテンツをユーザ端末１０に対して配信するよう制御する。

（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、広告コンテンツの配信候補であるユーザに関する情報を記憶する。具体的には、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ端末１０から取得されるユーザの属性情報などを記憶する。

ここで、図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、ユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」といった項目を有する。また、「属性情報」には、「氏名」、「性別」、「年齢」、「住所」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザ端末１０及びユーザを識別する識別情報である。図５において、ユーザＩＤは、「ＵｓｅｒＩＤ＝Ｕ１１」と表記される。これは、ユーザ端末１０がユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されていることを示す。なお、ユーザＩＤは、ユーザ端末１０を操作するユーザの参照符号と一致するものとする。すなわち、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザ端末１０は、ユーザ「Ｕ１１」により操作される端末装置であるものとする。

「氏名」は、ユーザの氏名を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、図５に示すように、「年齢」の項目では、具体的な数値が示されず、「２０歳代」のように年齢層が示されてもよい。「住所」は、ユーザの住所を示す。

例えば、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザＵ１１の氏名が「ＡＡＡ」であり、性別が「男性」であり、年齢が「２０歳代」であり、住所が「Ａ県・・・」である例を示す。

なお、図５では図示することを省略したが、ユーザ情報記憶部１２２には、ウェブサイトへのアクセス履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴などのユーザの行動情報が記憶されてもよい。また、ユーザ情報記憶部１２２には、ユーザ端末１０自体を識別する情報であるデバイスＩＤ等を記憶してもよい。デバイスＩＤは、ユーザＩＤと異なり、端末装置自体に記録されている識別情報を示す。また、ユーザ情報記憶部１２２には、ユーザの属性情報として、ユーザの年収を示す「年収」や、ユーザの嗜好を示す「嗜好」などの項目が含まれてもよい。

（配信ログ記憶部１２３について）
配信ログ記憶部１２３は、広告コンテンツの配信に関するログを記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る配信ログ記憶部１２３の一例を示す。図６に示した例では、配信ログ記憶部１２３は、「広告コンテンツＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「広告コンテンツが配信された日時」といった項目を含むログ情報の一群から構成されるユーザ情報ファイルＦ０１を記憶する。例えば、ユーザ情報ファイルＦ０１を構成するログは、広告コンテンツが配信されたタイミングでユーザ情報ファイルＦ０１に書き込まれることにより追加される。

「広告コンテンツＩＤ」は、広告コンテンツを識別する識別情報を示す。図６において、広告コンテンツＩＤは、「ＡＤ＝Ｃ１１１」と表記される。これは、ユーザに配信された広告コンテンツが「Ｃ１１１」で識別される広告コンテンツであることを示す。なお、広告コンテンツＩＤは、図４に示す広告コンテンツＩＤに対応する。

「ユーザＩＤ」は、広告コンテンツが配信されたユーザ端末１０を識別する識別情報を示す。図６において、ユーザＩＤは、「ＵｓｅｒＩＤ＝Ｕ１１」と表記される。これは、広告コンテンツが配信されたユーザが「Ｕ１１」で識別されるユーザであることを示す。なお、ユーザＩＤは、図５に示すユーザＩＤに対応する。

「広告コンテンツが配信された日時」は、図６において、「２０１４／０９／１０＿２０：３０」といった数値で表される。

例えば、図６に示したユーザ情報ファイルＦ０１を構成するログの一例は、広告コンテンツＩＤ「Ｃ１１１」によって識別される広告コンテンツＣ１１１が、「２０１４年９月１０日 ２０：３０」に、ユーザＩＤ「Ｕ１１」で識別されるユーザ端末１０に配信されたことを示す。

なお、配信ログ記憶部１２３は、広告装置１００の内部に存在せず、例えば外部に接続された所定のログ記憶サーバなどであってもよい。この場合、後述する取得部１３３は、ネットワークＮを介して、所定のログ記憶サーバに記憶されているログを取得することができる。

（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、広告装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（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。

図３に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、要求受付部１３２と、取得部１３３と、抽出部１３４と、配信部１３５と、通知部１３６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、広告主端末２０から広告コンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、入稿元の広告主を識別する広告主ＩＤと、広告グループＩＤとに対応付けて、入稿された複数の広告コンテンツに関する情報を広告情報記憶部１２１に記憶する。

なお、入稿受付部１３１は、広告コンテンツに設定される指定配信数や、指定ユーザにについて、必ずしも広告コンテンツの入稿と同時に受け付けることを要しない。すなわち、入稿受付部１３１は、広告コンテンツの入稿の後に指定配信数や、指定ユーザについての設定を受け付けてもよいし、広告主から広告コンテンツへの設定を受け付けた後に、かかる設定の変更を受け付けてもよい。

また、図４において、広告コンテンツ毎に指定配信数が設定される例を示したが、入稿受付部１３１は、広告コンテンツ毎ではなく、広告グループとしての総配信数の指定を受け付けてもよい。この場合、入稿受付部１３１は、各広告コンテンツに対する配信保証数の最低値や、配信保証数の割合の設定を受け付けてもよい。例えば、入稿受付部１３１は、総配信数のうち、所定の広告コンテンツは最低でも１割の配信数を保証する、などの設定を受け付けることができる。これにより、広告主は、入稿した複数の広告コンテンツのうち、特定の広告コンテンツのみが配信されなくなるような事態を防止することができる。

（要求受付部１３２について）
要求受付部１３２は、広告コンテンツの配信要求を受け付ける。具体的には、要求受付部１３２は、ウェブページを表示するユーザ端末１０から送信される要求であって、ウェブページに含まれる広告枠で表示する広告コンテンツの配信に関する要求を受け付ける。

要求受付部１３２は、ユーザ端末１０から送信される広告配信の要求を受け付けるとともに、ユーザ端末１０を識別する情報を受け付ける。例えば、要求受付部１３２は、ユーザ端末１０から送信されるクッキーを受け付ける。そして、要求受付部１３２は、受け付けた情報を後述する取得部１３３へ送る。

（取得部１３３について）
取得部１３３は、ユーザに関する情報や、広告コンテンツに関する情報を取得する。例えば、取得部１３３は、ウェブサーバ３０から送信されるユーザ端末１０の行動履歴のログや、ユーザの登録情報などに基づいて、ユーザの属性情報を取得する。また、取得部１３３は、広告コンテンツの配信に関する情報を配信ログ記憶部１２３から取得する。また、取得部１３３は、実際に配信された広告コンテンツをユーザがクリックした回数などの広告効果に関する情報を、ウェブサーバ３０や、ユーザ端末１０から取得する。

そして、取得部１３３は、取得した情報を所定の記憶部に格納する。例えば、取得部１３３は、広告コンテンツの配信に関する情報を広告情報記憶部１２１に格納する。また、取得部１３３は、ユーザの属性に関する情報をユーザ情報記憶部１２２に格納する。

また、取得部１３３は、要求受付部１３２が広告配信の要求を受け付けた場合には、かかる広告配信の要求を送信したユーザの情報を取得する。例えば、取得部１３３は、広告配信の要求を送信したユーザ端末１０をユーザＩＤに基づいて特定し、特定されたユーザＩＤに対応付けられているユーザ情報を取得する。そして、取得部１３３は、要求受付部１３２が受け付けた広告配信の要求に関する情報と、かかる要求を送信したユーザ端末１０に関する情報とを後述する抽出部１３４に送る。また、取得部１３３は、抽出部１３４が実行する抽出処理に用いる情報を適宜取得する。

また、上述のように、取得部１３３は、ユーザに関する情報として、ユーザの属性情報のみならず、ユーザの行動情報について取得してもよい。例えば、取得部１３３は、ユーザの行動情報として、ウェブサイトへのアクセス情報であったり、検索サイトにおいて検索クエリを入力することで行う検索行動であったり、ショッピングページにおける購買行動等のユーザの行動情報を取得してもよい。

（抽出部１３４について）
抽出部１３４は、入稿受付部１３１により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

例えば、抽出部１３４は、広告コンテンツの入稿後であって、広告コンテンツが実際に配信される前や、配信されることによる広告効果を示す指標値が充分に取得されていない場合には、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報に重みを置いて、広告コンテンツを抽出する。すなわち、抽出部１３４は、広告コンテンツＣ１１１に「２０歳代、男性」という配信対象となるユーザに係る設定が指定されており、要求受付部１３２が「２０歳代、男性」の操作するユーザ端末１０から広告配信の要求を受け付けた場合には、かかるユーザ端末１０に配信される広告コンテンツとして、広告コンテンツＣ１１１を優先的に抽出する。また、抽出部１３４は、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報と、広告コンテンツに設定されている条件とが適合しない場合には、同一の広告グループに属する複数の広告コンテンツの中から、配信される広告コンテンツをランダムに抽出する。なお、抽出部１３４は、入稿受付部１３１によって受け付けられた複数の広告コンテンツの総配信数を満たすように、複数の広告コンテンツの中から、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

また、抽出部１３４は、取得部１３３が広告コンテンツの配信情報を取得し、広告コンテンツの広告効果を示す指標値に関する情報が蓄積された場合には、かかる情報を用いて広告コンテンツの抽出を行う。例えば、抽出部１３４は、同一広告グループ内の複数の広告コンテンツのうち、ＣＴＲの高い広告コンテンツを優先的に抽出する。

ここで、抽出部１３４は、上記のように広告コンテンツを抽出する処理と、抽出された広告コンテンツが後述する配信部１３５により配信される処理と、取得部１３３が配信された広告コンテンツの広告効果を示す指標値を取得する処理とを繰り返す過程において、広告コンテンツの抽出処理に関する抽出モデルを学習する。

例えば、抽出部１３４は、取得部１３３が取得する配信ログと、ＣＴＲなどの指標値とに基づいて、属性情報毎に分類されるユーザ群に対して、抽出される広告コンテンツを最適化する抽出モデルを学習する。

例えば、抽出部１３４は、広告主により指定されるユーザの属性情報に従い、ユーザを「年齢層」と、「性別」とで分類し、所定のユーザ群を生成する。そして、抽出部１３４は、図１の例で示したユーザＵ１１〜Ｕ１６のような、「２０歳代」、「４０歳代」、「６０歳代」、「男性」、「女性」などの属性情報で分類されるユーザ群毎に、抽出する広告コンテンツを最適化する。

最適化の一例として、抽出部１３４は、所定の広告コンテンツについて、分類されたユーザ群毎に、広告コンテンツがクリックされたか否かの情報を取得し、クリックされた場合「１」とする要素を持たせ、クリックされなかった場合に「０」とする要素を持たせ、広告コンテンツのＣＴＲの傾向を示す線形モデルを生成する。これにより、抽出部１３４は、広告コンテンツ毎に、どのようなユーザ群にクリックされやすいかという傾向を示すことができる。このため、抽出部１３４は、生成したモデルに従い、所定の広告コンテンツのＣＴＲが高くなる傾向にあるユーザ群に属するユーザに対して、かかる広告コンテンツを抽出することができる。

また、抽出部１３４は、かかるＣＴＲを用いた最適化の手法として、アッパーコンフィデンスバウンド（Upper Confidence Bound、以下、「ＵＣＢ」と表記する）のような既知の予測手法を用いて、抽出モデルを学習してもよい。すなわち、抽出部１３４は、実際に配信された広告コンテンツの配信結果（例えば、配信数と、ユーザによるクリック数）に基づいて、ユーザ群ごとに取りうるＣＴＲの範囲を算出する。そして、抽出部１３４は、例えば、かかる広告コンテンツの取りうるＣＴＲの範囲の信頼上限値（例えば、９５パーセント上限値）を現時点のＣＴＲと仮定し、信頼上限値のＣＴＲに基づいた広告コンテンツの抽出処理を実行する。そして、抽出部１３４は、抽出された広告コンテンツのクリック数などの値をさらに取得することにより、取りうるＣＴＲの範囲を収束させ、広告コンテンツに正確なＣＴＲを設定することができる。そして、抽出部１３４は、設定されたＣＴＲに基づいて、広告コンテンツを抽出する。これにより、抽出部１３４は、実際に配信されるサンプル数（広告コンテンツの配信数）が比較的少数であっても、広告効果が高い（例えば、ＣＴＲが高くなる）と想定されるユーザ群に配信させる広告コンテンツを抽出することができる。

また、抽出部１３４は、取得部１３３によって取得された情報であって、実際に配信された広告コンテンツに関する情報を、かかる情報に対応するユーザ群以外のユーザ群における抽出処理で利用してもよい。例えば、抽出部１３４は、特定の広告コンテンツについて、「２０歳代、男性」のユーザ群に対応するＣＴＲが比較的高い数値であるという情報を取得したとする。そして、抽出部１３４は、かかる広告コンテンツについて、「２０歳代、女性」のユーザ群に対応するＣＴＲの情報を有していないとする。このとき、抽出部１３４は、「２０歳代、男性」と「２０歳代、女性」のユーザ群については、同年代として共通する嗜好があるものとして、「２０歳代、男性」のユーザ群から得られた情報を「２０歳代、女性」のユーザ群にも適用させることにより、広告コンテンツの抽出処理を実行してもよい。これにより、抽出部１３４は、実際に広告コンテンツが配信された数が少ない状況であっても、ユーザの属性情報の類似性を利用することにより、ユーザ群に最適化された広告コンテンツを抽出することができる。

このように、抽出部１３４は、取得部１３３によって広告効果を示す指標値が取得された場合に、取得された指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として広告主により設定されたユーザの属性情報とは異なるユーザの属性情報を広告コンテンツに新たに設定し、新たに設定されたユーザの属性情報に対応するユーザに配信される広告コンテンツを抽出することができる。すなわち、抽出部１３４は、実際に配信された広告コンテンツに関する情報に基づいて、ユーザ群に配信される広告コンテンツを最適化することができる。なお、抽出部１３４は、上記のように配信に関する情報を学習することにより得られる抽出モデルについて、かかるモデルによる抽出割合を調整してもよい。例えば、抽出部１３４は、全ての広告配信の要求に対して、学習されたモデルによる抽出処理を実行した場合、複数の広告コンテンツのうち、ごく少数の広告コンテンツのみを抽出する可能性がある。そのため、後述する配信部１３５は、ＣＴＲの低い広告コンテンツについては、広告主から指定された配信数を達成できない可能性がある。

そこで、抽出部１３４は、例えば、広告主から指定された配信数に達するまでは、受け付けた広告配信の要求のうち、所定の割合の処理においては、複数の広告コンテンツをランダムに抽出するなどの処理を行ってもよい。これにより、抽出部１３４は、ユーザに配信される広告コンテンツが少数に限定されることを防止することができる。

（配信部１３５について）
配信部１３５は、要求受付部１３２によって受け付けられた広告コンテンツの配信要求を送信したユーザに対応するユーザ端末１０に、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツを配信する。

なお、上述のように、実際に配信される広告コンテンツのデータ自体は、広告装置１００に係る広告情報記憶部１２１内に記憶されていなくてもよい。例えば、配信部１３５は、外部に備えられた所定の広告配信サーバに広告配信の制御命令を送信することで、抽出部１３４が抽出した広告コンテンツをユーザ端末１０に配信させてもよい。

（通知部１３６について）
通知部１３６は、広告配信に関する情報を広告主に通知する。具体的には、通知部１３６は、広告コンテンツの配信数や、広告コンテンツのがユーザからクリックされた回数などの広告効果を示す指標値を広告主に通知する。

ここで、通知部１３６は、広告コンテンツが所定数配信された後に、広告主が広告コンテンツ毎に設定したユーザの属性情報の指定と、指定されたユーザ群に対応するＣＴＲなどを示すレポートを作成し、広告主に結果を通知してもよい。すなわち、通知部１３６は、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツがユーザに配信された後に、広告コンテンツによる広告効果を示す指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として広告主により設定されたユーザの属性情報と、実際に広告コンテンツが配信されたユーザの属性情報との比較に関する情報を広告主に通知する。

例えば、広告配信の結果として、広告主が「２０歳代、男性」に訴求効果が高いと想定して入稿した広告コンテンツであっても、実際には、「２０歳代、男性」のユーザ群のＣＴＲよりも「２０歳代、女性」のユーザ群によるＣＴＲの方が高いことがありうる。この場合、通知部１３６は、広告主が設定したユーザの条件が適切さ等について通知し、広告主に設定の再考を促してもよい。

また、通知部１３６は、実際の配信の結果に基づき、広告コンテンツから抽出される要素において、どのようなユーザ群について訴求効果が高いのかを通知してもよい。例えば、通知部１３６は、同一広告グループに属する複数の広告コンテンツのうち、「青色」を基調として制作された広告コンテンツについて、「２０歳代、女性」のユーザ群に対応するＣＴＲが他の広告コンテンツのＣＴＲよりも高いことを通知する。通知部１３６は、このように、コンテンツを構成する要素である色や、コンテンツ内のテキストの表現や、登場人物などの違いによるユーザ群からの反応（例えば、広告効果）を広告主に通知する。これにより、広告主は、ターゲットとするユーザ群に訴求効果の高い広告コンテンツや、ユーザに好まれる広告コンテンツを知ることができる。なお、通知部１３６は、上記のような広告コンテンツの要素については、例えば、広告コンテンツが動画コンテンツである場合には、例えば、動画を構成する画素の分析や、テキストの分析など既知の分析手法により、自動的にコンテンツを構成する要素を抽出する。また、例えば、動画コンテンツに対してタグ付けされた情報（登場人物や、撮影場所など）に基づいて、広告コンテンツを構成する要素を分析し、抽出してもよい。

〔４．抽出処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る広告装置１００による抽出処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る広告装置１００による抽出処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、入稿受付部１３１は、広告コンテンツの入稿を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、要求受付部１３２は、ユーザ端末１０から、広告配信の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。そして、要求受付部１３２は、広告配信の要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

一方、広告配信の要求を受け付けた場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、要求受付部１３２は、広告配信に関する要求を送信したユーザ端末１０を識別する情報を取得部１３３に送る。そして、取得部１３３は、広告配信に関する要求を送信したユーザ端末１０に関するユーザ情報を取得する（ステップＳ１０３）。そして、取得部１３３は、取得したユーザ情報と、広告配信の要求に関する情報とを抽出部１３４に送る。

抽出部１３４は、広告グループ内の複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１０４）。そして、配信部１３５は、抽出された広告コンテンツを広告配信の要求を送信したユーザ端末１０に配信する（ステップＳ１０５）。

〔５．変形例〕
上述した広告装置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、広告装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．指標値〕
上述した実施形態において、取得部１３３は、広告コンテンツの広告効果を示す指標値としてＣＴＲを取得する例を示した。しかし、取得部１３３は、ＣＴＲの他にも、広告効果を示す指標値を取得してもよい。

例えば、取得部１３３は、広告コンテンツの配信により広告主が何らかの利益を得た（コンバージョンに至った）割合を示すＣＶＲ（Conversion Rate）を取得してもよい。また、取得部１３３は、広告コンテンツが動画コンテンツである場合、広告コンテンツが最後まで視聴された割合を示す完遂率を取得してもよい。また、取得部１３３は、ユーザのウェブサイト上での視線の動きを分析するアイトラッキングの手法により、広告コンテンツに視線を滞留させた滞留時間を取得してもよい。このように、取得部１３３は、広告効果を示す指標値として、種々の情報を取得することができる。

そして、抽出部１３４は、取得部１３３が取得した種々の広告効果を示す指標値に基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部１３４は、ユーザ群ごとの指標値に基づいて、各ユーザ群に対して訴求効果が高いと想定される広告コンテンツを抽出する。

このように、広告装置１００は、ＣＴＲに限らず、広告効果を示す様々な指標値を取得することができる。これにより、広告装置１００は、広告コンテンツの配信候補であるユーザをより詳細に分析することができるので、訴求効果の高い広告コンテンツを抽出しやすくなり、結果として、配信する広告コンテンツの広告効果を向上させることできる。

〔５−２．データの取得〕
上述した実施形態に係る抽出処理において、取得部１３３は、ユーザ端末１０がウェブサーバ３０の提供するウェブサイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部１３３は、ユーザ端末１０がウェブサーバ３０の提供するウェブサイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。

上述のように、実施形態に係る取得部１３３は、ウェブサーバ３０の提供するウェブサイトに埋め込まれたウェブビーコンのような通知機能を利用することにより、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得してもよい。

また、取得部１３３は、ユーザ端末１０がアクセスしたウェブサイトが、広告装置１００を管理する管理装置（例えば、広告装置１００に対するフロントエンドサーバ）と同じ管理装置に管理される所定のウェブサーバから提供されている場合、取得部１３３は、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することができる。すなわち、ユーザ端末１０は、管理装置に管理される所定のウェブサーバが提供するウェブサイトにアクセスする際、ユーザ端末１０のユーザ情報を上記管理装置に送信する。これは、ユーザ端末１０が管理装置にクッキーを送信することなどにより実現される。この場合、ユーザ端末１０の送信したユーザ情報は、管理装置を介して、広告装置１００の備える取得部１３３に送信される。これにより、取得部１３３は、ウェブサーバ３０を介することなく、ユーザ端末１０のユーザ情報を取得することができる。なお、取得部１３３は、取得したユーザ情報については、上述したユーザ端末１０から送信されるクッキーや、あるいは、ユーザ端末１０に予め設定されているデバイスＩＤを照合すること等により、ユーザ情報に係る各ユーザ端末１０を識別することができる。

なお、取得されたユーザ情報は、広告配信に利用される態様に限られず、他の様々な用途に利用されてもよい。例えば、広告装置１００が取得したユーザ情報は、広告装置１００が保持するユーザリスト等に基づいて、新たなユーザの獲得のためのコンテンツ配信（例えば、抽出されたユーザへのメール配信など）に利用されてもよい。

〔５−３．広告主から受け付ける条件〕
上述した実施形態では、入稿受付部１３１は、広告主から、広告コンテンツ毎の配信数の指定や、ユーザの年齢層や性別の指定を受け付ける例を示した。しかし、入稿受付部１３１は、さらに異なる情報の指定とともに広告コンテンツの入稿を受け付けてもよい。

例えば、入稿受付部１３１は、広告主から、ユーザの住所や、ユーザの年収や、ユーザの嗜好などの属性情報の指定を受け付けてもよい。そして、抽出部１３４は、かかる情報に基づいて、条件に適合するユーザに対して、対応する広告コンテンツを優先的に抽出する。また、入稿受付部１３１は、１回あたりの広告コンテンツの配信金額や、ＣＰＡ（Cost Per Acquisition）の指定を受け付けてもよい。ＣＰＡは、広告コンテンツによってコンバージョンにつながった（新規顧客を獲得した）場合における、新規顧客の獲得人数あたりの費用を示す。ＣＰＡは、広告費用をコンバージョン数で除算することで求められ、ＣＰＡの値が低いほど、広告の効率がよいことを意味している。

〔５−４．ウェブページとの関係〕
上述した実施形態において、入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付け、抽出部１３４は、入稿受付部１３１により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報に基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する例を示した。ここで、抽出部１３４は、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報ではなく、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたウェブページに関する情報に基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出してもよい。

すなわち、入稿受付部１３１は、広告コンテンツ毎に、広告コンテンツが配信されて表示されるウェブページに関する条件を広告主から受け付ける。例えば、広告主は、共通する宣伝対象を有する複数の広告コンテンツについて、「ニュースサイト」に掲載を所望する広告コンテンツや、「スポーツサイト」に掲載を所望する広告コンテンツや、「ショッピングサイト」に掲載を所望する広告コンテンツなど、広告コンテンツが配信されて表示されるウェブページに関する条件を指定する。そして、抽出部１３４は、広告主から指定された条件に従い、共通する宣伝対象を有する複数の広告コンテンツのうち、各種ウェブサイトに対応する広告コンテンツを抽出する。そして、配信部１３５は、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツをユーザに配信する。

なお、取得部１３３は、配信部１３５により配信された広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得する。そして、抽出部１３４は、取得部１３３により取得された情報に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたウェブページに関する情報とは異なる情報を広告コンテンツに新たに設定し、新たに設定されたウェブページに関する情報に対応する広告コンテンツを抽出してもよい。すなわち、抽出部１３４は、予め広告主が設定したウェブページに比べて、異なるウェブページに広告コンテンツを表示させた方がより広告効果が高くなると想定される広告コンテンツに関しては、広告主によって予め設定された情報を変更し、変更した情報に基づいて広告コンテンツを抽出する。

また、抽出部１３４は、上記実施形態と同様に、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報についても広告コンテンツの抽出要素の一つとする。すなわち、抽出部１３４は、ユーザの属性情報に基づいて分類されるユーザ層ごとのクリックされやすさなどの広告効果を示す指標値についても抽出要素の一つとし、配信される広告コンテンツの広告効果が高くなることが想定されるユーザ層に対応する広告コンテンツを抽出する。例えば、取得部１３３は、予め広告主から指定されたウェブページに関する条件に基づいて広告コンテンツが配信された後に、配信された広告コンテンツの広告効果に関する情報を取得する。このとき、取得部１３３は、広告コンテンツが配信されたユーザの属性情報に基づき、所定のユーザ層毎に広告効果に関する情報を取得する。そして、抽出部１３４は、取得部１３３が取得した情報に基づいて、広告効果が高いと想定されるユーザ層に対応する広告コンテンツを抽出する。これにより、抽出部１３４は、広告コンテンツが配信されるウェブページに関する情報や、配信されるユーザの属性情報に基づいて、広告コンテンツの抽出を最適化する。

このように、入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、抽出部１３４は、入稿受付部１３１により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定された広告コンテンツの表示面に関する条件と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

すなわち、広告装置１００は、ユーザの属性情報以外の情報として、広告コンテンツが配信されるウェブページに関する条件の指定を広告主から予め受け付けてもよい。この場合であっても、広告装置１００は、配信された広告コンテンツに関する情報に基づいて、配信する広告コンテンツの広告効果を最適化することができる。結果として、広告装置１００は、訴求効果の高い広告コンテンツをより多くのユーザに配信することができる。

〔５−５．ユーザ群〕
上述した実施形態において、抽出部１３４は、予め広告主から配信対象として指定されたユーザの属性情報に基づき、ユーザを所定のユーザ群に分類する例を示した。しかし、抽出部１３４は、上記の例に限られず、ユーザを所定のユーザ群に分類してもよい。すなわち、抽出部１３４は、広告主からの指定に限られず、取得部１３３が取得し、保持しているユーザ情報等に基づいて、広告コンテンツの広告効果を最適化することに適したユーザ群を任意に生成してもよい。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る広告装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、広告装置１００を例に挙げて説明する。図８は、広告装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを通信網５００を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る広告装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

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に示した取得部１３３と、抽出部１３４とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた記憶装置に記憶されてもよい。

また、例えば、上記実施形態では、広告装置１００が、広告コンテンツの入稿を受け付ける受付処理と、配信される広告コンテンツを抽出する抽出処理と、広告コンテンツを配信する配信処理とを行う例を示した。しかし、上述した広告装置１００は、受付処理を行う受付装置と、抽出処理を行う抽出装置と、配信処理を行う配信装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、入稿受付部１３１を有する。抽出装置は、取得部１３３と、抽出部１３４とを有する。また、配信装置は、要求受付部１３２と、配信部１３５と、通知部１３６とを有する。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告装置１００は、入稿受付部１３１と、抽出部１３４とを有する。入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。抽出部１３４は、入稿受付部１３１により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、宣伝対象を共通とする広告コンテンツであって、広告主が想定したターゲット層のユーザが設定された広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、広告装置１００は、ユーザ情報や、広告効果に関する情報に基づき、広告コンテンツの抽出を最適化する。これにより、広告装置１００は、訴求効果の高い広告コンテンツをより多くのユーザに配信することができる。

また、抽出部１３４は、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報に基づいて分類された所定のユーザ群に対応する広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザ群毎に、配信される広告コンテンツの広告効果を最適化することができる。このため、広告装置１００は、通常のターゲティング広告のように特定のユーザ層のみに対応する広告コンテンツを抽出するのではなく、複数の広告コンテンツをそれぞれに最適化されたユーザ群に対して抽出することができる。これにより、広告装置１００は、ターゲット対象を特定のユーザ群に絞り込むことによる配信数の低下を防止することができる。

また、抽出部１３４は、ユーザの属性情報として、ユーザの年齢、性別、居住地、及び年収の少なくとも一つを用いて分類されたユーザ群に対応する広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザの種々の情報を用いて、ユーザをユーザ群に分類する。これにより、広告装置１００は、ユーザ群を詳細に分類できるので、より広告効果が高くなると想定される広告コンテンツを抽出しやすくなる。

また、入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの総配信数の指定を受け付ける。抽出部１３４は、入稿受付部１３１によって受け付けられた複数の広告コンテンツの総配信数を満たすように、複数の広告コンテンツの中から、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、複数の広告コンテンツに関する総インプレッション数を保証する。このため、広告装置１００によれば、広告主は、総インプレッション数が保証された広告配信を行うことができるとともに、各々の広告コンテンツを、各々に最適化されたユーザ層に配信させることができる。

また、実施形態に係る広告装置１００は、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツによる広告効果を示す指標値を取得する取得部１３３をさらに有する。また、抽出部１３４は、取得部１３３によって取得された指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報とは異なるユーザの属性情報を広告コンテンツに新たに設定し、新たに設定されたユーザの属性情報に対応するユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、予め広告主に設定されたユーザよりも、広告効果が高いユーザに関する情報を取得することができる。このため、広告装置１００は、広告主が所望するユーザ群に対応する広告コンテンツを抽出するのみならず、新たに適切なユーザ群を設定して広告コンテンツを抽出することもできる。これにより、広告装置１００は、広告主が指定したユーザに広告コンテンツを配信する場合よりも、より広告効果の高い広告コンテンツを配信させることができる。

また、取得部１３３は、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツによる広告効果を示す指標値として、広告コンテンツがユーザから選択された回数、広告コンテンツが表示されることで広告コンテンツの広告主が得た利益に関する情報、広告コンテンツがユーザによって視聴された回数、広告コンテンツがユーザによって視聴された時間長のいずれか一つに基づいて算出される指標値を取得する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、種々の手法により示される広告効果の指標値を取得することができる。このため、広告装置１００は、広告コンテンツの抽出を様々な側面から最適化することができる。

また、実施形態に係る広告装置１００は、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツがユーザに配信された後に、広告コンテンツによる広告効果を示す指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として広告主により設定されたユーザの属性情報と、実際に広告コンテンツが配信されたユーザの属性情報との比較に関する情報を広告主に通知する通知部１３６をさらに有する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、広告主にターゲットとして設定されたユーザ層と、実際に広告効果が高くなるユーザ層との比較に関する情報をレポートする。このため、広告装置１００によれば、広告主は、共通する宣伝対象に関する複数の広告コンテンツのうち、実際に各々の広告コンテンツに適するユーザ層を知ることができる。これにより、広告主は、例えば、通知された情報を異なる宣伝対象の広告コンテンツの制作時に利用すること等が可能になる。

また、実施形態に係る広告装置１００は、入稿受付部１３１と、抽出部１３４とを有する。入稿受付部１３１は、共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける。抽出部１３４は、入稿受付部１３１により受け付けられた複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定された広告コンテンツの表示面（例えば、広告枠を有するウェブページ）に関する条件と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信したユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、広告コンテンツが配信される表示面であるウェブページに関する条件の指定を受け付けることもできる。これにより、広告装置１００は、ウェブページと配信される広告コンテンツとの関係において、配信された広告コンテンツの広告効果を抽出要素の一つとして、広告コンテンツの抽出を最適化することができる。結果として、広告装置１００は、訴求効果の高い広告コンテンツをより多くのユーザに配信することができる。

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、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 抽出処理システム
１０ ユーザ端末
２０ 広告主端末
３０ ウェブサーバ
１００ 広告装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 配信ログ記憶部
１３０ 制御部
１３１ 入稿受付部
１３２ 要求受付部
１３３ 取得部
１３４ 抽出部
１３５ 配信部
１３６ 通知部

Claims (10)

1. 共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けられた前記複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信した前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部と、
   を備えたことを特徴とする抽出装置。
2. 前記抽出部は、
   予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定された前記ユーザの属性情報に基づいて分類された所定のユーザ群に対応する前記広告コンテンツを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
3. 前記抽出部は、
   前記ユーザの属性情報として、前記ユーザの年齢、性別、居住地、及び年収の少なくとも一つを用いて分類された前記ユーザ群に対応する前記広告コンテンツを抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の抽出装置。
4. 前記受付部は、
   共通した宣伝対象に関する前記複数の広告コンテンツの総配信数の指定を受け付け
   前記抽出部は、
   前記受付部によって受け付けられた前記複数の広告コンテンツの総配信数を満たすように、前記複数の広告コンテンツの中から、前記ユーザに配信される前記広告コンテンツを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の抽出装置。
5. 前記抽出部によって抽出された前記広告コンテンツによる広告効果を示す指標値を取得する取得部、
   をさらに備え、
   前記抽出部は、
   前記取得部によって取得された前記指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定された前記ユーザの属性情報とは異なる前記ユーザの属性情報を広告コンテンツに新たに設定し、新たに設定された前記ユーザの属性情報に対応する前記ユーザに配信される前記広告コンテンツを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の抽出装置。
6. 前記取得部は、
   前記抽出部によって抽出された前記広告コンテンツによる広告効果を示す指標値として、前記広告コンテンツがユーザから選択された回数、前記広告コンテンツが表示されることで前記広告コンテンツの広告主が得た利益に関する情報、前記広告コンテンツがユーザによって視聴された回数、前記広告コンテンツがユーザによって視聴された時間長のいずれか一つに基づいて算出される指標値を取得する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の抽出装置。
7. 前記抽出部によって抽出された前記広告コンテンツが前記ユーザに配信された後に、前記広告コンテンツによる広告効果を示す指標値に基づいて、予め広告コンテンツ毎に配信対象として広告主により設定されたユーザの属性情報と、実際に前記広告コンテンツが配信された前記ユーザの属性情報との比較に関する情報を前記広告主に通知する通知部、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の抽出装置。
8. 共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けられた前記複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定された広告コンテンツの表示面に関する条件と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信した前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部と、
   を備えたことを特徴とする抽出装置。
9. コンピュータが実行する抽出方法であって、
   共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付工程と、
   前記受付工程により受け付けられた前記複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信した前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに配信され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抽出方法。
10. 共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付手順と、
    前記受付部により受け付けられた前記複数の広告コンテンツの中から、予め広告コンテンツ毎に配信対象として設定されたユーザの属性情報と、各広告コンテンツの広告効果を示す指標値と、広告配信の要求を送信した前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに配信され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抽出プログラム。

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