JP2016081199A - 広告配信システム - Google Patents

Abstract

【課題】仲介サイトの商品全般に係る広告を配信する広告配信システムであって、広告を自動生成し、広告の配信頻度を調整して広告効果を高め得るものを提供すること。【解決手段】商品等の仲介サイト２において提供されるソーティング機能において上位から所定数の商品の商品情報を収集する商品情報収集手段１１と、商品情報に基づいて商品の広告画像を生成する広告画像生成手段１２と、広告画像の各々の配信頻度を決定する配信頻度決定手段１３と、配信頻度に従って広告画像を配信する広告配信手段１４と、配信された広告に関する効果を測定する効果測定手段１５とを備える広告配信システムを提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、インターネットを介して広告を配信する広告配信システムに関する。

顧客候補が閲覧しているホームページに向けてインターネットを介して広告を配信する広告配信システムが広く使用されている。広告配信システムにおいては、配信する広告の数は顧客候補の配信先ホームページへのアクセス数等の外生的要因によって定められることが多く、広告の単位数の配信当たりの効果（例えば、広告画像のクリック率、クリック率に入札価格を乗じた値、その他）を測定し、効果の高い広告を優先的に配信することが多い。

ここで、効果は時間変化するため、効果の測定を継続的に実施してどの広告を優先的に配信するかを定める必要がある。ここで、配信は効果を得ることが主目的であり、効果測定のために効果の小さな広告を高頻度で配信することは好ましくない。すなわち、全体としての効果最大化とその前段の処理としての効果測定とに不整合が存在する。

上記の不整合に対応するものとして、特許文献１には、広告を効果（もしくは効果を推定する指標）によってソーティングし、その上位所定数の広告を高頻度で配信し、他の広告を低頻度で配信し、時間経過に応じてソーティングを見直す手法が開示されている。この手法によれば、上位の広告を配信して効果を得つつ、下位の広告に係る効果を測定することができる。

また、広告の配信は、事前に配信される広告が定められてそれらを配信する場合が多いが、例えば特定のＥＣサイトにおいて取引される商品の全てを対象として広告を配信する場合がある。このように、広告を事前に募集することをせず特定の仲介サイト（ＥＣサイト、不動産販売又は賃貸の情報の提供サイト、求人情報の提供サイト、その他金銭を支払って商品又は役務を提供される者と、商品又は役務を提供して金銭を受け取る者とを結びつけるサイトを「商品等仲介サイト」と言う。）に掲載されるコンテンツ（商品等仲介サイトに掲載されるコンテンツは、必ずしも販売される動産ではないが、ＥＣサイトに合わせ、以下「商品」と言う。）の全てを対象として広告を配信することが可能である。この場合には、配信され得る広告の数が予測困難であり、特許文献１に記載された手法では下位の広告の数が多くなって十分な効果測定ができない場合もある。

商品等仲介サイトに掲載されるコンテンツの全てを対象として広告を配信する場合、コンテンツによっては配信される広告が仲介サイトには存在せず、広告配信業者が作成する場合も考えられる。かかる広告作成は、商品等仲介サイトに存在する情報に基づいてプログラムによって自動的に行われることが、仲介サイトに掲載されると同時に広告配信が開始されて好ましい。広告をプログラムによって自動的に作成する場合、１のコンテンツから２以上の広告が作成され得る。この場合には、配信され得る広告の数が更に大きくなり、特許文献１に記載の方法を適用し難くなる。

また、特許文献１に開示された手法には、以下の問題も存在した。広告配信を開始する時点においては、各広告についての順位を定める要素が不十分である（特許文献１には具体的に開示されていない）。したがって、位所定数の広告を選択する要素として広告主の入札価格等の恣意的なものを使用せざるを得ず、広告全体としての効果を増加させることが困難である。

特開２０１１−０９０３５３号公報

本発明は、仲介サイトの商品全般に係る広告を配信する広告配信システムであって、広告を自動生成し、広告の配信頻度を調整して広告効果を高め得るものを提供することを課題とする。

本発明の広告配信システムは、
インターネット上の商品等仲介サイトにおいて取り扱われる商品の広告を配信する広告配信システムであって、
前記商品等仲介サイトから所定数の商品の商品情報を収集する商品情報収集手段と、
前記商品情報に基づいて前記商品の広告画像を生成する広告画像生成手段と、
前記広告画像の各々の配信頻度を決定する配信頻度決定手段と、
前記配信頻度に従って広告画像を配信する広告配信手段と、
配信された前記広告に関する効果を測定する効果測定手段と、
を備え、
前記商品情報収集手段は、前記商品等仲介サイトにおいて提供されるソーティング機能において上位の前記所定数の商品の商品情報を収集し、
前記配信頻度決定手段は、前記広告の前記配信頻度を前記効果に対して逆転しないように定める、
ことを特徴とする。

広告画像生成手段によって、広告を自動的に作成することができる。広告は測定された効果に対して逆転しないような配信頻度で配信されるので、効果の高い広告が高頻度で配信される。ここで「逆転しない」とは、配信頻度を効果の関数として見た場合、それが非減少関数であることを言う。必ずしも増加関数でなくてよい。

「効果」は、クリック率等の「配信された広告が被配信者の行動を惹起した」ことを基礎的要素として含むが、「広告主の入札価格」その他の配信された広告が現にもたらした効果以外の要素を含むこともできる。ここで、商品等仲介サイトにおいて提供されるソーティングの順位は、その広告を配信した際に得られる効果との相関があると考えられ、「効果」を定める要素として含まれ得る。広告配信を開始する時点（その前）において、配信する場合の効果と相関性のある要素による順位付けが可能となる。

商品等仲介サイトにおいて提供されるソーティングの順位は、例えば特定のカテゴリの商品の人気の順位であり、広告配信効果の予測に有効であることも多い。かかる順位は、商品等仲介サイトのＨＴＭＬを取得するいわゆるクローラによって取得できるものではなく、実際にサイトを閲覧してカテゴリや順位を定める要素を選択する操作によって得るものである。すなわち、ＨＴＭＬには表れない商品等仲介サイト内部のデータに基づくものである。ソーティングの順位を得るために設計されたプログラムが必要である。また、所定期間内に配信できる広告の総数の予測に基づいて定まる所定数のソーティング上位の商品の商品情報を取得することで、その総数において広告配信の効果を得て、かつ、効果測定を行えるようにすることができる。

本発明の広告配信システムは、
前記広告画像生成手段は、前記商品のうち少なくとも１つについて、２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする。

広告画像をプログラムによって自動的に生成する場合、何種もの広告画像が考え得る。その中でどの広告画像の効果が高いかを判断するには、実際に配信して効果を測定することが好ましい。そこで、少なくとも２以上の広告画像を生成して配信し、効果を測定した結果として効果の高い画像を高頻度で配信することができる。

本発明の広告配信システムは、
前記商品情報は、商品画像及び商品紹介テキストを含み、
前記広告画像生成手段は、前記広告画像に前記商品画像を含み、前記商品紹介テキストを含むことができ、前記商品画像の位置又は大きさ及び前記商品紹介テキストの有無又は位置若しくは大きさの相違する２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする。

取得した商品情報に含まれる商品画像及び商品紹介テキストを用いて広告画像を生成する。その際、商品画像及び商品紹介テキストの配置の相違する２以上の広告画像が生成される。

本発明の広告配信システムは、
前記広告画像生成手段は、前記広告画像における前記商品画像又は前記商品紹介テキスト以外の箇所の背景色の相違する２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする。

背景色も、広告の効果を定める要素となる。

本発明の広告配信システムは、
前記配信頻度決定手段は、少なくとも、前記広告画像毎の前記効果と、前記商品画像の位置又は大きさ及び前記紹介テキストの有無又は位置若しくは大きさ毎の前記効果とを用いて前記配信頻度を決定することを特徴とする。

広告画像生成手段が生成した２以上の広告画像について、実際に配信して効果を測定する前に効果が高いと思われるものを推定し、それを高頻度で配信することが望ましい。このため、広告画像毎のみでなく、（広告画像を特定しない）商品画像及び商品紹介テキストの配置毎の効果も配信頻度の決定に利用する。例えば個別の商品でなくカテゴリに依存して効果の高い商品画像の大きさがある場合（例えば、婦人服のカテゴリでは商品画像が大きいほうが好まれると考えられる。）、それを高頻度で配信することができる。

本発明の広告配信システムは、
前記配信頻度決定手段は、前記広告画像を所定の基準でソーティングし、該ソーティングにおいて上位の所定数の前記広告画像の前記配信頻度を同一とし、他の前記広告画像の前記配信頻度をそれよりも小さくすることを特徴とする。

上位の所定数の広告画像の配信頻度を同一とすることで、特定の広告に配信が偏ることを防止する。

本発明によれば、仲介サイトの商品全般に係る広告を配信する広告配信システムであって、広告を自動生成し、広告の配信頻度を調整して広告効果を高め得るものを提供することができる。

図１は、広告配信システムの全体構成を示す図である。 図２は、仲介サイトの表示例を示す図である。 図３は、商品情報収集手段の処理を示す図である。 図４は、商品情報データを示す図である。 図５は、広告画像生成手段の処理を示す図である。 図６は、広告画像のバリエーションを示す図である。 図７は、広告画像データを示す図である。 図８は、効果・頻度データを示す図である。 図９は、配信頻度決定手段の処理を示す図である。

以下、本発明の実施例を説明する。

図１は、広告配信システム及び関連する機器の構成を示す図である。広告配信システム１は、商品情報収集手段１１、広告画像生成手段１２、配信頻度決定手段１３、広告配信手段１４及び効果測定手段１５を備え、商品情報データ１６、広告画像データ１７及び効果・頻度データ１８を保持している。広告配信システム１、仲介サイト２の仲介ホームページ２１、被配信ホームページ３及び被配信者端末４がネットワーク（非図示）を介して接続されている。

仲介サイト２は、商品データ２２に基づいて仲介ホームページ２１を提供している。図２は、仲介サイトの表示例を示す図である。仲介ホームページ２１のメイン画面５には、ユーザ操作エリア５１及び商品表示エリア５２が設けられ、商品表示エリア５２には、画像、テキスト等の商品表示５３が行われる。

商品表示５３の対象及び表示順は、ユーザ操作エリア５１におけるユーザの操作によって変化する。本実施例においては、ユーザがカテゴリ選択５１ａ及び表示順選択５１ｂの操作を行って表示ボタン５１ｃをクリックすると、選択されたカテゴリの商品が選択された表示順で、商品表示エリア５２に表示される。本実施例では仲介サイトは女性向け衣服を取り扱うＥＣサイトであるものとし、カテゴリは例えば、ドレス、スーツ及びアンサンブル、表示順は例えば、人気順、価格順（低→高）及び価格順（高→低）とする。

表示エリア５２には、ドレスが人気順に表示されている。メイン画面５においては、商品表示５３として、商品画像５３ａ及び第一の商品紹介テキスト５３ｂが表示されている。ここで、例えばユーザが商品画像５３ａをクリックすることにより、サブ画面５２ａ（商品表示エリアのみを有する）が開く。サブ画面５２ａには、第二の商品紹介テキスト５３ｃ、価格５３ｄ及び販売社名５３ｅが表示されている。

広告配信システム１は、広告配信に先立って、準備をする。以下、その準備について説明する。

商品情報収集手段１１は、仲介サイト２から、商品情報として、商品画像及び商品紹介テキストを収集する。図３は、商品情報収集手段の処理を示す図である。収集に先立ち、商品情報収集手段１１は、カテゴリ及び表示順を選択し、表示を変更する（ステップ６１〜６４）。広告配信を行う対象となる商品を順序付けて選択するものである。例えば仲介サイトの運営者が特定のカテゴリ及び表示順の商品の広告を行う場合に有効である。

かかるカテゴリ及び表示順の選択並びに表示の変更は、ユーザがマウスを用いて行う操作であり、全ての仲介サイトに共通のＡＰＩが存在するものではない。また、いかなる操作によってカテゴリ及び表示順を選択するかについても仲介サイト毎に相違する可能性がある。商品情報収集手段１１は、例えば各々の仲介サイトについて特定のカテゴリ及び表示順を選択し、表示を変更するためのマウス操作をエミュレートし（ブラウザにおけるマウスの処理に相当する情報を仲介ホームページに送信し）、カテゴリ及び表示順の選択並びに表示の変更を実行する。仲介サイト毎に別々のプログラムを必要とするが、広告配信システム１の対象となる仲介サイトが既知であれば、容易にプログラムを作成することができる。

表示の変更を行った後に、商品情報収集手段１１は、商品情報を取得する（ステップ６５〜６８）。商品情報は、変更後のＨＴＭＬを取得することにより得られる。ここで、商品別のサブ画面５２ａ存在する場合には（サブ画面の存否はＨＴＭＬを取得して判定できる。）、サブ画面５２ａからも商品情報を取得する。本実施例において、商品情報としては、商品画像５３a、第一の商品紹介テキスト５３ｂ、第二の商品紹介テキスト５３ｃ及び価格５３ｄがある。

商品情報収集手段１１は、取得した商品情報を商品情報データ１６に書き込む。図４は、商品情報データを示す図である。商品画像５３aを画像ファイルとして保存し、第一の商品紹介テキスト５３ｂから会社名（製造社）、商品名及び商品テキスト１を抽出し、第二の商品紹介テキスト５３ｃ、価格５３ｄ及び販売社５３ｅを書き込む。ここで、会社名、商品名及び商品テキスト１の抽出は、仲介サイト２において記載のルール（例えば会社名、商品名及び商品テキスト１のそれぞれを固有のｎａｍｅフィールドのＨＴＭＬタグで示す）があればそれに基づく、会社名及び商品名を別途のデータとして保持して文字列のマッチングを行う等の既存の方法による等によって行うことができる。

商品情報収集手段１１は、商品情報データ１６に、ソーティング結果の順位５２ｘを書き込む。

以上、商品情報収集手段１１によって商品情報データ１６が生成された。次いで、広告画像生成手段１２によって広告画像を生成する。

広告画像生成手段１２は、商品情報データ１６に基づいて広告画像を生成する。図５は、広告画像生成手段の処理を示す図である。広告画像生成手段１２は、商品画像の位置・大きさを決定し、商品紹介テキストを選択し、選択された商品紹介テキストの位置・大きさを決定し、背景色を決定する（ステップ７１〜７３）。ここで、商品紹介テキストは商品情報データ１６に含まれない広告に固有のものを用いてもよい。

前段落の処理は、広告画像のパターンを用いて行うことができる。各々のパターンについて、商品画像の位置・大きさ、商品紹介テキスト及びその位置・大きさ、並びに背景色が定めてある。図６は、広告画像のバリエーションを示す図である。（Ａ）〜（Ｄ）の４パターンを示すが、他のパターンも可能である。また、背景色については図示していないが、（Ａ）〜（Ｄ）の各々について背景色の異なる別のパターンが考えられる。

パターン（Ｃ）及び（Ｄ）には、「他サイトと比べてください 価格に自信があります」という商品情報データ１６に含まれない広告に固有の商品紹介テキストが用いられている。

広告画像生成手段１２は、商品情報データ１６に基づき、パターンによって広告画像を生成する（ステップ７４）。パターンはランダムに選択してもよいし、後述するように配信頻度決定手段１３を用いて効果の高いと考えられるものを選択してもよい。ここで、効果の高いパターンは広告画像を生成するその商品に固有の理由（例えば商品画像と背景色との親和性）に依存し得るので、広告を配信しつつ効果を測定して高効果の広告画像を選択できるよう、複数のパターンを用いる（複数の広告画像を生成する）ことが好ましい。

図７は、広告画像データを示す図である。広告画像生成手段１２は、生成した広告画像毎に、かかるデータを広告画像データ１７に書き込む。図において、上から４行のデータはパターン（Ａ）〜（Ｄ）の広告画像に係るものであり、５行目及び６行目はパターン（Ｄ）の広告画像の背景色が異なるものである。なお、図において、位置・大きさについては理解容易化のため簡略に示してある。位置を画像内のｘｙ座標とし、大きさを表示される長方形のサイズとする等、正確な情報とすることが好ましい。また、画像及びテキストのデータに替えてパターンのＩＤ（例えばパターンに固有の番号）としてもよい。

以上、広告画像生成手段１２によって広告画像データ１７が生成された。次いで、配信頻度決定手段１３によって広告画像データを配信する際の配信頻度を定める。

生成されたばかりの広告画像については、配信頻度を定めるための効果測定がなされていない。そこで、測定せずに書誌的事項から効果を推定する。なお、広告画像生成手段１２は、過去に生成された広告画像と同一の広告画像を生成する場合がある。この場合には、効果測定がなされている可能性があり、その効果測定結果を活用することが好ましい。

図８は、効果・頻度データを示す図である。広告画像毎に、書誌的事項からの推定効果及び広告配信後の測定効果が保持されている。生成されたばかりの広告画像については、広告配信後の測定効果の情報がない。

図９は、配信頻度決定手段の処理を示す図である。（Ａ）は書誌的事項からの推定効果を求める処理、（Ｂ）は効果総合評価値を求める処理である。以下、（Ａ）の処理について説明する。（Ｂ）の処理は広告配信が行われた後のものであり、後述する。

（Ａ）の処理は、未配信の広告画像（既配信で未だに広告配信後の測定効果の得られていないものを含む）について、位置・大きさ、及び商品紹介テキスト有無・位置・大きさが同一の広告画像（他商品のもの）について測定して得られた効果に基づいて、書誌的事項からの推定効果を求める。

配信頻度決定手段１３は、未配信の広告画像と画像位置・大きさ 及び商品紹介テキスト有無・位置・大きさが同一の広告画像を全て抽出し、それらの広告配信後の測定効果の平均値を計算し、これを書誌的事項からの推定効果として効果・頻度データ１８に収納する。平均値の計算は各種の数式が可能であるが、例えば以下のものが好ましい。
ここで、ｅは未配信の広告画像に係る書誌的事項からの推定効果、Ｅ_ｉ及びｎ_ｉは、他商品ｉの広告配信後の測定効果及び測定サンプル数である。測定サンプル数によって加重され、実態を反映した値となる。

未配信の広告画像と画像位置・大きさ 及び商品紹介テキスト有無・位置・大きさが同一の広告画像を全て抽出する処理については、抽出対象の広告画像として他の基準を用いてもよい。例えばカテゴリが同一の商品に限定して抽出することや、製造社が同一の商品に限定して抽出することも考えられる。

以上、広告配信システム１が広告配信に先立って行う準備について説明した。以下、実際の広告配信について説明する。

広告配信は、広告配信手段１４により行われる。配信に先立って、配信頻度決定手段１３により各々の広告画像の配信頻度を決定する。

図８に示すとおり、効果・頻度データ１８は、広告画像ごとに書誌的事項からの推定効果８１と広告配信後の測定効果８２とが保存されている。なお、配信前の広告画像については、広告配信後の測定効果８２が保存されず、測定サンプル数８３が０である。

配信頻度決定手段１３は、図９（Ｂ）の処理を行う。まず、効果総合評価値８４を求める（ステップ９３〜９５）。効果総合評価値８４は、書誌的事項からの推定効果８１と広告配信後の測定効果８２の信頼度に基づく、最尤の評価値である。

今、配信に先立って各々の広告画像の配信頻度を決定する場合を説明しているが、広告配信後においては、測定サンプル数８３が極めて大きければ、広告配信後の測定効果８２が効果総合評価値８４となる。具体的なその広告画像によって得られた測定効果に十分な信頼性があり、個別の画像の特徴を取り入れていない書誌的事項からの推定効果８１を参照する必要がないためである。

配信に先立って各々の広告画像の配信頻度を決定するに当たっては、測定サンプル数８３が十分でない場合もあり、書誌的事項からの推定効果８１と広告配信後の測定効果８２との信頼性を比較し、これらのどちらを重視するかを決定する。広告画像の全てを初めて配信する際には、広告配信後の測定効果８２が存在せず、書誌的事項からの推定効果８１が効果総合評価値８４となる。

その後、広告が配信されるに伴い、測定サンプル数８３が増加していく（効果を「クリック率」とするならば広告配信数が測定サンプル数である）ことで、広告配信後の測定効果８２が上昇していく。書誌的事項からの推定効果８１と広告配信後の測定効果８２との信頼度が近似するような場面もある。信頼度に関する処理は種々の手法があるが、本実施例では、測定サンプル数が所定の数よりも大きい場合に測定サンプル数が十分であるとして広告配信後の測定効果８２を効果総合評価値８４とし、そうでない場合には書誌的事項からの推定効果８１を効果総合評価値８４とする。

上記は、単純な方法であるが、一定の効果を有するものである。むろん、例えば、クリック率が二項分布に従うとして計算する、統計的検定によって制度を求める、その他の数学的手法は各種存在する。本発明においては、具体的な数学的手法を限定するものではない。

なお、測定サンプル数が少ない場合であっても、具体的な広告画像に効果があると結論付けられることもある。例えば、わずか１０回の広告配信であっても、そのうち９回がクリックされたとすると、クリック率が書誌的事項からの推定効果８１よりも高いと考えられるかもしれない。かかる状況に対応するため、例えば、危険率１％の統計的検定によって広告配信後の測定効果が書誌的事項からの推定効果を上回るとされる場合は、例外的にその広告画像の効果総合評価値８４を書誌的事項からの推定効果８１よりも大きな値とする（例えば危険率１％の統計的検定によって上回ることのできる最大の値とする）ことも考えられる。

配信頻度決定手段１３は、次に、配信頻度を定める（ステップ９６〜９８）。配信頻度は、必ずしも効果総合評価値８４に比例させる必要はない。本実施例においては、効果総合評価値８４に対して仲介サイト２における順位５２ｘに基づく調整を行った頻度総合評価値８５を求め、頻度総合評価値８５によるソーティングで上位の広告画像に同一の配信頻度を与えることとする。

効果・頻度データ１８には、順位５２ｘが含まれている。順位５２ｘは商品情報収集手段１１によって商品情報データ１６に書き込まれたものである。これを効果・頻度データ１８に継承する。具体的な継承方法は、広告画像生成手段１３によって効果・頻度データ１８に書き込む、配信頻度決定手段１３が商品名等で追跡して商品情報データ１６から取得する、その他の方法が可能である。

配信頻度決定手段１３は、順位５２ｘが高い（値が小さい）広告画像の頻度総合評価値８５が大きくなるように、頻度総合評価値８５を計算する。本実施例では、以下の式による。

ここで、ｆは頻度総合評価値８５、Ｈは効果総合評価値８４、ｒは順位５２ｘである。順位が低いほど頻度総合評価値が小さくなる。なお、定数１００は、仲介サイト２の順位付けの信頼度等によって適宜に定めればよく、また、他の数式を用いてもよい。

配信頻度決定手段１３は、頻度総合評価値８５に基づいて、配信頻度８６を決定する。本実施例では、頻度総合評価値８５に基づいてソーティングし、上位所定数（例えば５０）を高頻度、他を低頻度とする。

上位所定数の広告画像を同一の頻度で配信することにより、特定の広告画像に配信が偏ることを防止する。また、下位の広告画像についても効果測定のための配信を行うことができる。例えば、１０００回の配信のうち上位５０の広告画像の配信数を７００とし、下位の広告画像（１００の広告画像とする）の配信数を３００とすることで、上位５０の広告画像が各１４回、下位１００広告画像が各３回配信される。図８においては配信頻度８６として単純に「高」又は「低」と記載しているが、このように、広告画像の数及び配信数に基づいて具体的な頻度を定めることができる。

なお、効果に基づいて配信頻度を定める手法は、本実施例のもの以外にも各種の数学的処理が考えられる。いずれを用いてもよい。

後述するように、効果測定手段１５によって広告配信後の測定効果８２及び測定サンプル数８３が継続的に更新される。したがって、広告配信開始前のみならず、広告配信開始後においても、配信頻度決定手段１３の処理（図９（Ｂ）の処理）を頻繁に行うことが好ましい。例えば、上述の１０００回の配信が完了する毎に図９（Ｂ）の処理を起動することができる。なお、精度向上のため、図９（Ａ）の処理を合わせて起動してもよい。

以上、配信に先立つ（又は配信実施中における）配信頻度決定手段１３の処理を説明した。以下、配信及び効果測定について説明する。

広告配信手段１４は、配信頻度８６に従って広告を配信する。前述のとおり、配信頻度８６に従った配信を行うことは容易である。

効果測定手段１５は、配信された広告の効果を測定する。本実施例ではクリック率（クリックされた広告画像の数を広告配信数で除した値）を効果とするが、他の基準で効果を定める場合も同様である（必要に応じて入札価格等のデータを使用して効果を求めることができる）。広告配信手段１４は、配信する広告画像にクリックされた場合に購入サイトへナビゲートするリンクに加えて、クリックされたことの情報を広告配信システム１に送信するようなスクリプトを付している。クリックされた場合には、その情報が入手される。クリックされなかった場合にはその情報が入手されないが、クリックされた数を広告配信数で除した値として効果が測定できるため、クリックされなかった場合に情報が入手できなくても問題ない。

効果測定手段１５は、効果・頻度データ１８を更新する。配信された広告画像の数を測定サンプル数８３とし、クリックされた数を広告配信数で除した値を広告配信後の測定効果８２とする。なお、広告配信後の測定効果８２の計算を容易にするため、クリックされた数を効果・頻度データ１８に保持してもよい。また、測定サンプル数８３は広告配信手段１４が更新するものとしてもよい。

以上、配信及び効果測定について説明した。

以上詳細に説明したように、本発明の広告配信システム１は、以下の特徴を備える。

商品情報収集手段１１によって、仲介サイト２から、選択されたカテゴリの商品の商品情報を選択された表示順における順位５２ｘと共に収集する。例えば仲介サイト２の運営者が特定の目的で広告を配信する場合に有効である。

広告画像生成手段１２によって、広告画像が自動生成される。広告画像を準備しなくても広告配信を行うことができる。また、１の商品について複数の広告画像を生成することができ、これらのうちで効果の高いものを高頻度で配信することができる。

効果の高い広告画像を高頻度で配信するように、配信頻度決定手段１３によって配信頻度を決定し、広告配信手段１４によって配信することができる。配信頻度決定手段１３は、書誌的事項からの推定効果８１を求めることで、他の商品に関する効果によって配信前の広告画像についても効果を推定する。

広告画像生成手段１２によって多くの広告画像が生成され得るので、全ての広告画像を均等に配信することが不都合となることもあるが、配信前に配信頻度を定めて一部の広告画像を高頻度で配信することができる。書誌的事項からの推定効果８１の等しい広告画像が多数あっても、順位５２ｘを活用して配信頻度に差をつけることができる。

効果測定手段１５によって、継続的に効果が測定される。配信頻度決定手段１３を適宜起動して測定された効果を配信頻度に反映させることができる。

広告を自動生成し、広告の配信頻度を調整して広告効果を高め得る広告配信システムであり、多くの広告配信業者による利用が期待される。

１ 広告配信システム
１１ 商品情報収集手段
１２ 広告画像生成手段
１３ 配信頻度決定手段
１４ 広告配信手段
１５ 効果測定手段
１６ 商品情報データ
１７ 広告画像データ
１８ 効果・頻度データ
２ 仲介サイト
２１ 仲介ホームページ
２２ 商品データ
３ 被配信ホームページ
４ 被配信者端末
５ メイン画面
５１ ユーザ操作エリア
５２ 商品表示エリア
５３ 商品表示

Claims (6)

1. インターネット上の商品等仲介サイトにおいて取り扱われる商品の広告を配信する広告配信システムであって、
   前記商品等仲介サイトから所定数の商品の商品情報を収集する商品情報収集手段と、
   前記商品情報に基づいて前記商品の広告画像を生成する広告画像生成手段と、
   前記広告画像の各々の配信頻度を決定する配信頻度決定手段と、
   前記配信頻度に従って広告画像を配信する広告配信手段と、
   配信された前記広告に関する効果を測定する効果測定手段と、
   を備え、
   前記商品情報収集手段は、前記商品等仲介サイトにおいて提供されるソーティング機能において上位の前記所定数の商品の商品情報を収集し、
   前記配信頻度決定手段は、前記広告の前記配信頻度を前記効果に対して逆転しないように定める、
   ことを特徴とする、広告配信システム。
2. 前記広告画像生成手段は、前記商品のうち少なくとも１つについて、２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする、請求項１に記載の広告配信システム。
3. 前記商品情報は、商品画像及び商品紹介テキストを含み、
   前記広告画像生成手段は、前記広告画像に前記商品画像を含み、前記商品紹介テキストを含むことができ、前記商品画像の位置又は大きさ及び前記商品紹介テキストの有無又は位置若しくは大きさの相違する２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする、請求項２に記載の広告配信システム。
4. 前記広告画像生成手段は、前記広告画像における前記商品画像又は前記商品紹介テキスト以外の箇所の背景色の相違する２以上の前記広告画像を生成することを特徴とする、請求項２又は３に記載の広告配信システム。
5. 前記配信頻度決定手段は、少なくとも、前記広告画像毎の前記効果と、前記商品画像の位置又は大きさ及び前記紹介テキストの有無又は位置若しくは大きさ毎の前記効果とを用いて前記配信頻度を決定することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の広告配信システム。
6. 前記配信頻度決定手段は、前記広告画像を所定の基準でソーティングし、該ソーティングにおいて上位の所定数の前記広告画像の前記配信頻度を同一とし、他の前記広告画像の前記配信頻度をそれよりも小さくすることを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の広告配信システム。