JP2016177772A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止する。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、受付部と、制御部とを有する。受付部は、ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける。制御部は、ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

インターネット上には膨大な情報が開示されており、ユーザは、知りたい情報を探す際には検索サイトを利用する場合が多い。かかる検索サイトでは、検索マッチング広告や検索連動型広告と呼ばれる広告配信が行われることがある。

例えば、特許文献１には、リスティング情報（検索結果リスト）表示の際に、予め用意された広告情報の中からリンスティング情報に関係がある広告情報を選出し、選出した広告情報を、広告情報のための所定のエリアに表示する技術について記載されている。

特許第３６７６９９９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、検索クエリに対する検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止することができるとは限らない。上記従来技術は、ユーザから指定された検索キーワードに応じた広告情報を含む検索結果ページをユーザに提示するものに過ぎず、検索クエリに対する検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索クエリに対する検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付部と、前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす制御部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、検索クエリに対する検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる広告情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかるユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる広告制御処理の一例（１）を示す図である。 図７は、実施形態にかかる広告制御処理の一例（２）を示す図である。 図８は、実施形態にかかる情報処理システムによる広告数制御処理手順を示すフローチャートである。 図９は、情報処理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。

以下に本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」）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かかる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理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．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理システム１は、端末装置１０および情報処理装置１００を有する。端末装置１０と、情報処理装置１００とは、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１には、２台の端末装置１０と、１台の情報処理装置１００を示すが、各装置の数は、この例に限定されるものではない。

端末装置１０は、ユーザによって利用される装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォン等の端末装置であり、所定の検索サイトにおいてユーザによって入力された検索クエリに応じた検索結果ページを表示する。図１では、ユーザＵ１によって利用される端末装置１０を端末装置１０ａとする。また、ユーザＵ２によって利用される端末装置１０を端末装置１０ｂとする。

情報処理装置１００は、端末装置１０から受け付けた検索クエリに応じた検索結果と広告情報とを含む検索結果ページを端末装置１０に配信する。つまり、本実施形態において、広告情報は、検索連動型の広告である。また、情報処理装置１００は、各ユーザが広告情報をどれくらいクリックするかといった度合いに基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する。

本実施形態において、情報処理装置１００は、各ユーザが広告情報をどれくらいクリックするかといった度合いとして、各ユーザが広告情報をクリック（選択操作）する確率である広告選択率を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した広告選択率の値に基づいて、各ユーザが広告情報をクリックし易い傾向にあるか否かを判定する。

例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０それぞれに現時点より過去に配信された広告情報の合計数に対する、当該端末装置１０のユーザによって広告情報がクリックされた回数の合計の割合をユーザ毎の広告選択率として算出する。

ここで、広告選択率には、予め所定の閾値（以下、「選択閾値」と表記する場合がある）が設定されている。そして、情報処理装置１００は、算出した広告選択率が選択閾値より高いユーザを、広告情報をクリックし易いユーザと判定する。また、情報処理装置１００は、算出した広告選択率が選択閾値より低いユーザを、広告情報をクリックし難いユーザと判定する。以下の実施形態では、広告情報をクリックし易いユーザを「クリッカー」と表記し、広告情報をクリックし難いユーザを「ノンクリッカー」と表記する。

例えば、情報処理装置１００は、各ユーザやその端末装置１０を識別する識別情報（ユーザＩＤ）に「クリッカー」または「ノンクリッカー」を示す情報を対応付けて記憶しておく。また、例えば、情報処理装置１００は、このような判定処置をリアルタイムに行うことで、各ユーザがクリッカーかノンクリッカーかであるかを随時更新してゆく。

そして、情報処理装置１００は、クリッカーには、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数より増やし、ノンクリッカーには、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数より減らすといった処理を行う。なお、ここでは、所定の基準数として、基準数「３」が予め設定されているものとする。つまり、ユーザがクリッカーかノンクリッカーかであるかを考慮しない一般的な検索連動型広告の場合、３つの広告情報が検索結果ページに表示される。以下では、本実施形態にかかる情報処理装置１００の処理について具体的に説明する。

例えば、ユーザＵ１およびＵ２が自身の端末装置１０を用いて、所定の検索サイト（Ｙサイトとする）において検索クエリ「沖縄旅行」を入力したとする。これにより、端末装置１０ａおよび１０ｂは、検索結果ページのページリクエストとして、検索クエリ「沖縄旅行」を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１）。なお、所定の検索サイトとは、例えば、情報処理装置１００の管理者によって運営されるサイトである。

情報処理装置１００は、検索クエリを受信すると（ステップＳ２）、検索クエリ送信元のユーザ１０ａおよび１０ｂが現時点においてクリッカーまたはノンクリッカーかであるかに基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する（ステップＳ３）。

例えば、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元の端末装置１０の識別情報にクリッカーまたはノンクリッカーのいずれの情報が対応付けられているかを確認することで、ユーザＵ１およびＵ２がクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する。ここでは、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が「クリッカー」、ユーザＵ２が「ノンクリッカー」であると特定したとする。

ここで、クリッカーには、基準数「３」より１つ多い広告情報を提供し、ノンクリッカーには、基準数「３」より１つ少ない広告情報を提供することが予め設定されているとする。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の端末装置１０ａに表示される広告情報の数を「３」から「４」に増やし、ユーザＵ２の端末装置１０ｂに表示される広告情報の数を「３」から「２」に減らすといった制御処理を実行する。

そして、情報処理装置１００は、検索クエリに応じた配信対象の広告情報のデータと、コンテンツのデータとを所定の記憶部から取得する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、キーワード「沖縄旅行」が設定されている広告情報のうち、各広告情報の入札単価（クリック単価）と、配信実績による広告評価値とに基づいて、制御した数に応じた配信対象の広告情報を決定し、決定した配信対象の広告情報のデータを所定の記憶部から取得する。

図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対しては、配信対象の広告情報を４つ決定し、ユーザＵ２に対しては、配信対象の広告情報を２つ決定し、それぞれ決定した配信対象の広告情報のデータを所定の記憶部から取得する。また、情報処理装置１００は、配信対象の広告情報が表示される表示順についても、各広告情報の入札単価や、広告評価値に基づいて決定してよい。

そして、情報処理装置１００は、取得した配信対象の広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを端末装置１０ａおよび１０ｂに配信することで、端末装置１０ａおよび１０ｂにかかる検索結果ページを表示させる（ステップＳ５）。

図１の例では、端末装置１０ａおよび１０ｂそれぞれにおいて、検索結果ページの領域ＡＲ１に検索クエリ「沖縄旅行」に応じた検索結果が表示され、領域ＡＲ２に検索クエリ「沖縄旅行」に応じた広告情報が表示されている例を示す。図１に示すように、クリッカーであるユーザＵ１の検索結果ページでは、基準数より１つ多い４つの広告情報が領域ＡＲ２に表示され、ノンクリッカーであるユーザＵ２の検索結果ページでは、基準数より１つ少ない２つの広告情報が領域ＡＲ２に表示される。

このように、情報処理装置１００は、広告情報に対するユーザの広告選択率に基づいて、各ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを判定する。そして、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザがクリッカーである場合には、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数より増やすよう制御する。また、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザがノンクリッカーである場合には、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数より減らすよう制御する。

こうして、情報処理装置１００は、広告情報をクリックし易いユーザに対して、より多くの広告情報を提供することができるので、広告収益を高めることができる。また、広告情報をクリックし易いユーザは、広告情報を閲覧することを好む傾向にあることが考えられるため、検索結果ページに表示される広告情報の数が増えることにより、検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することはないと考えられる。一方、ノンクリッカーが広告情報をクリックし難い要因として、画面が広告だらけに見えることや、本来望んでいる情報（検索クエリに対する検索結果）が広告情報によって邪魔されることに嫌悪感を抱いてしまうことが考えられる。情報処理装置１００は、このような広告情報をクリックし難いユーザに対して、提供する広告情報の数を減らすことができるので、検索結果ページがユーザに与える印象が悪化することを防止することができる。

以上、図１を用いて、情報処理装置１００が広告情報に対するユーザの広告選択率に基づいて、端末装置１０に表示される広告情報の数を制御する例について説明してきた。以下の実施例では、広告情報の評価値をさらに考慮して、広告情報の数を制御する例について説明する。なお、本実施形態では、広告情報の評価値としてＣＴＲ（Click Through Rate）を用いることにするが、この例に限定されるものではない。例えば、ＣＰＣ（Cost Per Click）を用いてもよいし、その他の広告評価値を用いてもよい。

〔２．情報処理システム〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、広告主端末２０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、広告主端末２０および情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の広告主端末２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。端末装置１０は、ユーザによって検索クエリが入力された場合に、検索クエリに応じた検索結果ページのページリクエストを情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００から受信した検索結果ページを表示する。

広告主端末２０は、広告主によって利用される装置である。例えば、広告主端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。広告主端末２０は、広告主による操作に従って、広告情報を情報処理装置１００に入稿する。例えば、広告主端末２０は、広告情報として、タイトル、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、詳細説明文等を記載したテキストデータを情報処理装置１００に入稿する。

情報処理装置１００は、端末装置１０から受け付けた検索クエリに応じた検索結果と広告情報とを含む検索結果ページを端末装置１０に配信する。また、情報処理装置１００は、ユーザが広告情報を選択する度合いである広告選択率またはユーザによって入力された検索クエリに応じた広告情報の評価値に基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０や広告主端末２０との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ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とを有する。

広告情報記憶部１２１は、広告主端末２０から受け付けた広告情報に関する各種情報を記憶する記憶部である。ここで、図４に、実施形態にかかる広告情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、広告情報記憶部１２１は、広告主ＩＤ、広告ＩＤ、広告データ、ＣＴＲ、キーワードといった項目を有する。

広告主ＩＤは、広告主または広告主端末２０を識別するための識別情報である。広告ＩＤは、広告情報を識別するための識別情報である。広告データは、検索結果ページに表示される広告情報に関するデータである。図４の例では、広告データを概念的な記号で示しているが、実際には、広告データは、タイトル、ＵＲＬ、詳細説明文等が記載されたテキストデータ等である。この場合、タイトル、ＵＲＬ、詳細説明文をまとめて１つの広告情報と見なすことができる。そして、広告情報のうちタイトル部分がユーザに選択（クリック）されると、例えば、検索結果ページから、かかる広告情報を入稿した広告主によって運営されるウェブサイトへ遷移する。

ＣＴＲは、広告情報が端末装置１０に表示された回数（インプレッション数）に対する、当該広告情報がユーザによって選択（クリック）された回数の割合を示す情報であり、一般にクリック率と呼ばれる。ＣＴＲは、例えば、配信実績のログに基づいて算出される。そして、広告情報記憶部１２１に記憶されるＣＴＲは、広告情報が端末装置１０に表示される度に、また、ユーザによって選択される度に更新されてもよいし、現時点より過去の所定期間の配信実績から算出された値であってもよい。

キーワードは、端末装置１０から受け付けた検索クエリに応じた広告情報を特定するための情報であり、広告主によって設定される。例えば、情報処理装置１００は、受け付けた検索クエリと一致するキーワードが対応付けられた広告情報を配信対象の候補として抽出する。なお、情報処理装置１００は、キーワード以外にも、ターゲティング条件（ユーザの年齢、性別、所在地等）を広告主から受け付けてもよい。

すなわち、図４では、広告主ＩＤ「Ｃ１１」によって識別される広告主が、広告ＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告情報のデータ「ａａａ」を入稿するとともに、キーワード「保険」を設定している例を示す。また、情報処理装置１００は、広告ＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告情報のＣＴＲを「０．１５」と算出した例を示す。

図３に戻り、ユーザ情報記憶部１２２は、後述する判定部１３２によって各ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかが判定された判定結果を記憶する記憶部であり、広告制御部１３４によって検索クエリ送信元のユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかが特定される際に用いられる。ここで、図５に、実施形態にかかるユーザ情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示す例では、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザＩＤ、クリッカー情報といった項目を有する。

ユーザＩＤは、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別するための識別情報である。クリッカー情報は、各ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを示す情報である。本実施形態では、「１」がクリッカーを示し、「２」がノンクリッカーを示すものとする。すなわち、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザは、情報処理装置１００によってクリッカーと判定されている例を示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１４」によって識別されるユーザは、情報処理装置１００によってノンクリッカーと判定されている例を示す。なお、以下の実施例では、ユーザＩＤを用いて各ユーザを区別して表記する場合がある。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザを、ユーザＵ１１と表記する場合がある。

図３に戻り、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置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。例えば、この各種プログラムは、ウェブブラウザと呼ばれるアプリケーションプログラムに該当する。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、受付部１３１と、判定部１３２と、算出部１３３と、広告制御部１３４と、配信部１３５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。

受付部１３１は、ユーザによって所定の検索サイトに検索クエリが入力された場合に、入力された検索クエリを検索結果ページの要求であるページリクエストとして受け付ける。

図３に戻り、判定部１３２は、ユーザが広告情報を選択する度合いに基づいて、当該ユーザが広告情報をクリックし易いクリッカーであるか、または、広告情報をクリックし難いノンクリッカーであるかを判定する。

判定部１３２は、上述したように、ユーザが広告情報を選択する度合いとして、各ユーザが広告情報をクリック（選択操作）する確率である広告選択率を算出する。そして、判定部１３２は、算出した広告選択率が選択閾値より高いユーザをクリッカーと判定し、算出した広告選択率が選択閾値より低いユーザをノンクリッカーと判定する。なお、選択閾値は、例えば、情報処理装置１００の管理者によって任意に設定されてよい。また、選択閾値は、必ずしも一定の値である必要はなく、状況に応じて変更されてよい。例えば、クリッカー、ノンクリッカーそれぞれの割合を所定の割合に調整したい場合、選択閾値の値を変更してもよい。また、選択閾値は、所定の時間経過に応じて変更されてもよい。なお、後述するが、選択閾値は、複数設定されてもよい。例えば、選択閾値として、「第１の選択閾値」と「第２の選択閾値」とが設定されてもよい。

そして、判定部１３２は、クリッカーと判定した場合には、判定したユーザのユーザＩＤを、ユーザ情報記憶部１２２の「ユーザＩＤ」欄に記憶するとともに、対応するクリッカー情報欄にクリッカーであることを示す「１」を記憶する。また、判定部１３２は、ノンクリッカーと判定した場合には、判定したユーザのユーザＩＤを、ユーザ情報記憶部１２２の「ユーザＩＤ」欄に記憶するとともに、対応するクリッカー情報欄にノンクリッカーであることを示す「２」を記憶する。

ここで、判定部１３２による広告選択率に基づく判定処理について具体的に説明する。例えば、判定部１３２は、端末装置１０に対する広告情報の配信実績のログに基づいて、広告選択率を算出する。具体的には、判定部１３２は、かかる配信実績のログを参照し、端末装置１０それぞれに対して過去に配信された広告情報の数と、当該端末装置１０のユーザが広告情報をクリックされた回数とに基づいて、ユーザ毎に広告選択率を算出する。

例えば、判定部１３２は、各端末装置１０に現時点より過去に配信された広告情報の総数に対する、当該端末装置１０のユーザによって広告情報がクリックされた回数の合計の割合を広告選択率として算出する。また、判定部１３２は、所定の期間に配信された広告情報の総数に対する、その期間において当該端末装置１０のユーザによって広告情報がクリックされた回数の合計の割合を広告選択率として算出してもよい。

また、判定部１３２は、広告情報が配信される度、また、ユーザによって広告情報がクリックされる度に広告選択率を算出することにより、ユーザ情報記憶部１２２の記憶情報を更新してもよいし、所定期間（例えば、毎日、１ヶ月等）毎にその期間におけるログに基づき広告選択率を算出することでユーザ情報記憶部１２２の記憶情報を更新してもよい。

また、判定部１３２は、ある特定の期間におけるクリック数の影響度を考慮したい場合には、その期間におけるクリック数に所定の重み係数を乗じたうえで、広告選択率を算出してもよい。例えば、判定部１３２は、２０１５年２月１日〜２０１５年２月２８日における広告選択率を算出するうえで、２月８日〜２月１４日の間でのクリック数の影響を強くした広告選択率を算出したいとする。この場合、判定部１３２は、２月８日〜２月１４日の間でのクリック数に所定の重み係数を乗じる。

算出部１３３は、受付部１３１によって検索クエリが受け付けられた場合に、受け付けられた検索クエリに応じた広告情報の評価値を算出する。上記のように、本実施形態では、広告情報の評価値としてＣＴＲを用いることにする。

ここで、算出部１３３による検索クエリに応じた広告情報の評価値の算出処理について具体的に説明する。まず、算出部１３３は、受付部１３１によって検索クエリが受け付けられた場合に、受け付けられた検索クエリに応じた広告情報を広告情報記憶部１２１から抽出する。そして、算出部１３３は、抽出した広告情報の配信実績のログを参照し、抽出した広告情報のＣＴＲ（広告ＣＴＲ）を算出する。

例えば、算出部１３３は、受付部１３１に受け付けられた検索クエリと一致するキーワードが設定された広告情報の全てまたはあらかじめ決められた所定数を広告情報記憶部１２１から抽出する。そして、算出部１３３は、抽出した広告情報のログを参照し、各広告情報が配信された回数の合計（抽出した広告情報全体の総配信回数）に対する、各広告情報が各ユーザにクリックされた回数の合計（抽出した広告情報全体に対する総クリック回数）を広告ＣＴＲとして算出する。

なお、算出部１３３は、抽出した広告情報のログを参照し、各広告情報のＣＲＴを算出し、算出したＣＴＲの平均値を広告ＣＴＲとして用いてもよい。また、算出部１３３は、抽出した広告情報において、任意に設定された所定の配信期間（例えば２０１４年１月１日〜２０１４年１２月３１日）での広告ＣＴＲとして算出してもよい。

次に、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲが所定の閾値より高いか低いかを判定する。なお、広告評価値（広告ＣＴＲ）に対する所定の閾値を、以下の実施形態では、「評価閾値」と表記する。また、後述するが、評価閾値は、複数設定されてもよい。例えば、選択閾値として、「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」とが設定されてもよい。

そして、算出部１３３によって、評価閾値より高いと判定された広告情報は、一般的にクリックされ易い広告情報であるといえる。一方、算出部１３３によって、評価閾値より低いと判定された広告情報は、一般的にクリックされ難い広告情報であるといえる。

広告制御部１３４は、検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を広告選択率または広告評価値に基づいて制御する。以下では、パターン１〜パターン４に分けて、広告制御部１３４の処理について説明する。

パターン１として、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが評価閾値より高く、かつ広告選択率が選択閾値より高い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす。この点について、図６を用いて説明する。なお、上記のように、本実施例では、基準数「３」が予め設定されているものとする。

図６は、実施形態にかかる広告制御処理の一例（１）を示す図である。図６に示すように、ユーザＵ１１が、端末装置１０ｃを用いて所定の検索サイト（Ｙサイトとする）に検索クエリ「保険」を入力したとする。算出部１３３は、受付部１３１によって端末装置１０ｃから検索クエリ「保険」が受け付けられたことにより（ステップＳ１１）、検索クエリ「保険」に応じた広告情報を広告情報記憶部１２１から抽出する（ステップＳ１２）。

算出部１３３は、上述した方法により、抽出した広告情報の広告ＣＴＲを算出（ステップＳ１３）。そして、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲが評価閾値より高いか低いかを判定する（ステップＳ１４）。ここでは、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲの割合が評価閾値より高いと判定したとする。

広告制御部１３４は、算出部１３３による判定結果を受け付けると、ユーザ情報記憶部１２２を参照し、クエリ送信元のユーザ（ここでは、ユーザＵ１１）がクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する（ステップＳ１５）。図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」にクリッカーを示す「１」が対応付けられている。このため、広告制御部１３４は、ユーザＵ１１がクリッカーであることを特定する。

そして、広告制御部１３４は、ユーザＵ１１をクリッカーであると特定したことにより、ユーザＵ１１の検索結果ページに表示される広告情報の数を基準数「３」より増やすよう制御する（ステップＳ１６）。この場合、基準数より１つ多い広告情報を表示することが予め決められているとすると、広告制御部１３４は、ユーザＵ１１の検索結果ページに表示される広告情報の数を「４」とする。

次に、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた配信対象の広告情報と、検索結果とを取得する（ステップＳ１７）。例えば、広告制御部１３４は、キーワード「保険」が設定されている広告情報のうち、各広告情報の入札単価（クリック単価）と、配信実績による広告評価値（例えば、ＣＴＲ）とに基づいて、制御した数に応じた配信対象の広告情報を決定し、決定した配信対象の広告情報のデータを所定の広告情報記憶部１２１から取得する。本実施例では、ＣＴＲに基づいて、配信対象の広告情報を決定するものとする。

例えば、広告制御部１３４は、検索クエリ「保険」に対応する広告情報として、検索クエリ「保険」と一致するターゲティング条件が設定されている広告情報ＡＤ１１〜ＡＤ１５のうち、ＣＴＲの高い上位４つの広告情報である広告情報ＡＤ１１、ＡＤ１３、ＡＤ１４、ＡＤ１５を配信対象の広告情報と決定する。そして、広告制御部１３４は、決定した配信対象の広告情報のデータを広告情報記憶部１２１から取得する。

また、広告制御部１３４は、決定した配信対象の広告情報において、検索結果ページにおける表示順も決定してよい。例えば、広告制御部１３４は、各広告情報の入札単価や、ＣＴＲに基づいて表示順を決定する。本実施例では、広告制御部１３４は、ＣＴＲの高い順に表示順を決定するものとする。この場合、広告制御部１３４は、広告情報記憶部１２１におけるＣＴＲの高い順に、ＡＤ１３「表示順：１」、ＡＤ１１「表示順：２」、ＡＤ１４「表示順：３」、ＡＤ１５「表示順：４」と決定する。

また、広告制御部１３４は、検索クエリ「保険」に応じた検索結果のデータを図示しない所定の記憶部から取得する。そして、配信部１３５は、広告制御部１３４によって取得された広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを端末装置１０（ここでは、端末装置１０ｃ）に配信する（ステップＳ１８）。

以上により、図６に示すように、クリッカーであるユーザＵ１１の検索結果ページでは、検索クエリ「保険」に応じた４つの広告情報が領域ＡＲ２表示され、検索クエリ「保険」に応じた検索結果が領域ＡＲ１に表示される。

このように、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザがクリッカー（広告選択率が選択閾値より高い）であり、検索クエリに応じた広告情報の広告ＣＴＲが評価閾値より高い場合には、かかるユーザの検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。

評価閾値より広告ＣＴＲが高い広告情報は、一般的にクリックされ易いことがいえる。クリックされ易い要因として、多くのユーザに人気がある情報や、多くのユーザにとって有益な情報を含むといったことが考えられる。実施形態にかかる情報処理装置１００は、このようなクリックされ易い広告情報を、より多くクリッカーに配信することができるため、広告情報に対するユーザの満足度を高めることができるとともに、広告収益をより高めることができる。また、広告情報を閲覧することを好む傾向にあると考えられるクリッカーに対して、広告情報を増やしたとしても検索結果ページが与える印象が悪化する可能性は低いと考えられる。

パターン２として、広告制御部１３４は、広告選択率が選択閾値より低い場合には、広告ＣＴＲが評価閾値より低いときよりも広告ＣＴＲが評価閾値より高いときの方が検索結果のページに表示される広告情報の数が多くなるように制御する。この点について、図６を用いて説明する。

図６に示すように、ユーザＵ１４が、端末装置１０ｄを用いて所定の検索サイト（Ｙサイトとする）に検索クエリ「保険」を入力したとする。算出部１３３は、受付部１３１によって端末装置１０ｄから検索クエリ「保険」が受け付けられたことにより（ステップＳ１１）、検索クエリ「保険」に応じた広告情報を所定の記憶部から抽出する（ステップＳ１２）。

算出部１３３は、上述した方法により、抽出した広告情報の広告ＣＴＲを算出し（ステップＳ１３）、算出した広告ＣＴＲが評価閾値より高いか低いかを判定する（ステップＳ１４）。パターン１と検索クエリが同様であるため、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲの割合が評価閾値より高いと判定したとする。

広告制御部１３４は、算出部１３３による判定結果を受け付けると、ユーザ情報記憶部１２２を参照し、クエリ送信元のユーザ（ここでは、ユーザＵ１４）がクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する（ステップＳ１５）。図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１４」にノンクリッカーを示す「２」が対応付けられている。このため、広告制御部１３４は、ユーザＵ１４がノンクリッカーであることを特定する。

そして、広告制御部１３４は、ユーザＵ１４はノンクリッカーであるが、広告ＣＴＲが評価閾値より高いため、ユーザＵ１４はノンクリッカーであり、かつ広告ＣＴＲが評価閾値より低い場合よりも検索結果ページに表示される広告情報の数が多くなるよう制御する（ステップＳ１６）。ここでは、例えば、広告制御部１３４は、ユーザＵ１４の検索結果ページに表示される広告情報の数を減らさず基準数と同一の「３」のままとする。

次に、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた配信対象の広告情報と、検索結果とを取得する（ステップＳ１７）。具体的には、パターン１で説明したように、広告制御部１３４は、検索クエリ「保険」に対応する広告情報のうち、ＣＴＲに基づいて、３つの配信対象の広告情報と、表示順とを決定する。例えば、広告制御部１３４は、ＣＴＲの高い上位３つの広告情報である広告情報ＡＤ１１、ＡＤ１３、ＡＤ１４を配信対象の広告情報と決定するとともに、ＣＴＲの高い順に表示順をＡＤ１３「表示順：１」、ＡＤ１１「表示順：２」、ＡＤ１４「表示順：３」と決定する。そして、広告制御部１３４は、決定した配信対象の広告情報のデータを広告情報記憶部１２１から取得する。

また、広告制御部１３４は、検索クエリ「保険」に応じた検索結果のデータを図示しない所定の記憶部から取得する。そして、配信部１３５は、広告制御部１３４によって取得された広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを端末装置１０（ここでは、端末装置１０ｄ）に配信する（ステップＳ１８）。

以上により、図６に示すように、ノンクリッカーであるユーザＵ１４の検索結果ページでは、検索クエリ「保険」に応じた３つの広告情報が領域ＡＲ２に表示され、検索クエリ「保険」に応じた検索結果が領域ＡＲ１に表示される。

このように、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザがノンクリッカー（広告選択率が選択閾値より低い）であり、かつ、検索クエリに応じた広告情報の広告ＣＴＲが評価閾値より高い場合には、かかるユーザの検索結果のページに表示される広告情報の数を、単に広告選択率が第１の閾値より低い場合よりも多くなるように制御する。例えば、情報処理装置１００は、上記のように、広告情報の数を基準数と同一のままとする。

ノンクリッカーが広告情報をクリックし難い要因として、画面が広告だらけに見えることや、本来望んでいる情報（検索クエリに対する検索結果）が広告情報によって邪魔されることに嫌悪感を抱いてしまうことが考えられる。このため、ノンクリッカーに対して広告情報の数を減らすことが効果的であると考えられるが、実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告ＣＴＲが第２の閾値より高い広告情報であれば、検索クエリ送信元のユーザがノンクリッカーであっても表示される広告情報の数を減らさない、または、数を減らす度合いを緩めにするといった制御を行うことができる。

上記のように、広告ＣＴＲが評価閾値より高い広告情報というのは、多くのユーザに人気がある情報や、多くのユーザにとって有益な情報を含んでいる可能性が高く、このような広告情報であれば、ノンクリッカーであっても興味を持つことが考えられる。そして、当然ノンクリッカーであっても、興味がひきつけられる広告情報が表示されれば、その広告情報をクリックしたり、広告情報自体に対する印象が良くなってゆく可能性がある。このように、情報処理装置１００は、広告情報に対するノンクリッカーの満足度を高めることができるため、検索結果ページがノンクリッカーに与える印象が悪化することを防止することができる。また、情報処理装置１００は、ノンクリッカーがやがてクリッカーに移行してゆけば、長期的には広告収益を高めることができる。

さて、ここまで広告ＣＴＲが評価閾値より高い場合において、検索クエリ送信元のユーザがクリッカーかノンクリッカーであるかによって、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する例について説明してきた。以下では、広告ＣＴＲが評価閾値より低い場合において、ユーザがクリッカーかノンクリッカーによって、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する例について説明する。

パターン３として、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが評価閾値より低く、広告選択率が選択閾値より高い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。この点について、図７を用いて説明する。

図７は、実施形態に係る広告制御処理の一例（２）を示す図である。図７に示すように、ユーザＵ１２が、端末装置１０ｅを用いて所定の検索サイト（Ｙサイトとする）に検索クエリ「新生活」を入力したとする。算出部１３３は、受付部１３１によって端末装置１０ｅから検索クエリ「新生活」が受け付けられたことにより（ステップＳ２１）、検索クエリ「新生活」に応じた広告情報を所定の記憶部から抽出する（ステップＳ２２）。

算出部１３３は、上述した方法により、抽出した広告情報の広告ＣＴＲを算出し（ステップＳ２３）、算出した広告ＣＴＲが評価閾値より高いか低いかを判定する（ステップＳ２４）。ここで、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲの割合が評価閾値より低いと判定したとする。

広告制御部１３４は、算出部１３３による判定結果を受け付けると、ユーザ情報記憶部１２２を参照し、クエリ送信元のユーザ（ここでは、ユーザＵ１２）がクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する（ステップＳ２５）。図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１２」にクリッカーを示す「１」が対応付けられている。このため、広告制御部１３４は、ユーザＵ１２がクリッカーであることを特定する。

そして、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲは評価閾値より低いが、ユーザＵ１２がクリッカーであると特定したことにより、ユーザＵ１２の検索結果ページに表示される広告情報の数を基準数より増やすよう制御する（ステップＳ２６）。この場合、基準数より１つ多い広告情報を表示することが予め決められているとすると、広告制御部１３４は、ユーザＵ１２の検索結果ページに表示される広告情報の数を「４」とする。

次に、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた配信対象の広告情報と、検索結果とを取得する（ステップＳ２７）。具体的には、パターン１で説明したように、広告制御部１３４は、検索クエリ「新生活」に対応する広告情報のうち、ＣＴＲに基づいて、４つの配信対象の広告情報と、表示順とを決定する。例えば、広告制御部１３４は、広告情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「新生活」と一致するキーワードが設定された広告情報のうち、ＣＴＲの高い上位４つの広告情報である広告情報ＡＤ２２、ＡＤ２３、ＡＤ２４、ＡＤ２５を配信対象の広告情報と決定する。また、広告制御部１３４は、ＣＴＲの高い順に表示順をＡＤ２３「表示順：１」、ＡＤ２４「表示順：２」、ＡＤ２５「表示順：３」、ＡＤ２２「表示順：４」と決定する。そして、広告制御部１３４は、決定した配信対象の広告情報のデータを広告情報記憶部１２１から取得する。

また、広告制御部１３４は、検索クエリ「新生活」に応じた検索結果のデータを図示しない所定の記憶部から取得する。そして、配信部１３５は、広告制御部１３４によって取得された広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを端末装置１０（ここでは、端末装置１０ｅ）に配信する（ステップＳ２８）。

以上により、図７に示すように、クリッカーであるユーザＵ１２の検索結果ページでは、検索クエリ「新生活」に応じた４つの広告情報が領域ＡＲ２表示され、検索クエリ「新生活」に応じた検索結果が領域ＡＲ１に表示される。

このように、情報処理装置１００は、広告ＣＴＲが評価閾値より低くても、検索クエリ送信元のユーザがクリッカー（広告選択率が選択閾値より高い）であれば、かかるユーザの検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。

評価閾値より広告ＣＴＲが低い広告情報は、一般的にクリックされ難いことがいえる。クリッカーは、広告情報を閲覧することを好む傾向にあるため、このようなクリックされ難い広告情報であってもクリックする可能性がある。このため、情報処理装置１００は、クリッカーに対しては、評価閾値より広告ＣＴＲが低い広告情報であっても、その数を増やして配信することができるので、広告収入を高めることができる。また、広告情報を閲覧することを好む傾向にあるクリッカーに対して、広告情報を増やしたとしても検索結果ページが与える印象が悪化する可能性は低いと考えられる。

パターン４として、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが評価閾値より低く、広告選択率が選択閾値より低い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも減らす。この点について、図７を用いて説明する。

図７に示すように、ユーザＵ１５が、端末装置１０ｆを用いて所定の検索サイト（Ｙサイトとする）に検索クエリ「新生活」を入力したとする。算出部１３３は、受付部１３１によって端末装置１０ｆから検索クエリ「新生活」が受け付けられたことにより（ステップＳ２１）、検索クエリ「新生活」に応じた広告情報を所定の記憶部から抽出する（ステップＳ２２）。

算出部１３３は、上述した方法により、抽出した広告情報の広告ＣＴＲを算出し（ステップＳ２３）、算出した広告ＣＴＲが評価閾値より高いか低いかを判定する（ステップＳ２４）。ここで、算出部１３３は、算出した広告ＣＴＲが評価閾値より低いと判定したとする。

広告制御部１３４は、算出部１３３による判定結果を受け付けると、ユーザ情報記憶部１２２を参照し、クエリ送信元のユーザ（ここでは、ユーザＵ１５）がクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する（ステップＳ２５）。図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１５」にクリッカーを示す「２」が対応付けられている。このため、広告制御部１３４は、ユーザＵ１５がノンクリッカーであることを特定する。

そして、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲは評価閾値より低く、ユーザＵ１５がノンクリッカーであると特定したことにより、ユーザＵ１５の検索結果ページに表示される広告情報の数を基準数より減らすよう制御する（ステップＳ２６）。この場合、基準数より１つ少ない広告情報を表示することが予め決められているとすると、広告制御部１３４は、ユーザＵ１５の検索結果ページに表示される広告情報の数を「２」とする。

次に、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた配信対象の広告情報と、検索結果とを取得する（ステップＳ２７）。具体的には、パターン１で説明したように、広告制御部１３４は、検索クエリ「新生活」に対応する広告情報のうち、ＣＴＲに基づいて、４つの配信対象の広告情報と、表示順とを決定する。例えば、広告制御部１３４は、広告情報記憶部１２１を参照し、検索クエリ「新生活」と一致するキーワードが設定された広告情報のうち、ＣＴＲの高い上位２つの広告情報である広告情報ＡＤ２３、ＡＤ２４を配信対象の広告情報と決定する。また、広告制御部１３４は、ＣＴＲの高い順に表示順をＡＤ２３「表示順：１」、ＡＤ２４「表示順：２」と決定する。そして、広告制御部１３４は、決定した配信対象の広告情報のデータを広告情報記憶部１２１から取得する。

また、広告制御部１３４は、検索クエリ「新生活」に応じた検索結果のデータを図示しない所定の記憶部から取得する。そして、配信部１３５は、広告制御部１３４によって取得された広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを端末装置１０（ここでは、端末装置１０ｆ）に配信する（ステップＳ２８）。

以上により、図７に示すように、ノンクリッカーであるユーザＵ１５の検索結果ページでは、検索クエリ「新生活」に応じた２つの広告情報が領域ＡＲ２表示され、検索クエリ「新生活」に応じた検索結果が領域ＡＲ１に表示される。

このように、情報処理装置１００は、広告ＣＴＲが第２の閾値より低く、検索クエリ送信元のユーザがノンクリッカー（広告選択率が選択閾値より低い）であれば、かかるユーザ検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも減らす。

評価閾値より広告ＣＴＲが低い広告情報は、一般的にクリックされ難いことがいえる。クリックされ難い要因として、一般的に、ユーザがあまり興味を示さない情報であること等が考えられる。そして、ただでさえ広告情報を嫌う傾向にあるノンクリッカーに、必要以上にこのような広告情報が表示された場合、ノンクリッカーに対して検索結果ページが与える印象を悪化させてしまう可能性がある。しかし、情報処理装置１００は、ノンクリッカーに対して、このような広告情報の数を制限することができるため、ノンクリッカーに対して検索結果ページが与える印象を悪化させることを防止することができる。

また、情報処理装置１００は、検索結果ページに表示される広告情報の数を減らすことで、広告主同士の入札価格競争を活性化させることができる。例えば、検索結果ページに表示される広告情報の数が減らされたことで、自身の広告情報が表示されにくくなった広告主は、入札価格を高めることで、表示頻度を高めようとすることが考えられる。そして、これに応じて、他の広告主も入札価格を高めようとすることで、入札価格競争が活性化する。このように、情報処理装置１００は、入札価格競争を活性化させることで、広告収益をより高めることができる。

〔４．広告情報数制御処理フロー〕
次に、図８を用いて、実施形態にかかる情報処理システム１による広告数制御処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理システム１による広告数制御処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、情報処理装置１００の受付部１３１は、ユーザの端末装置１０から検索クエリを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受付部１３１は、検索クエリを受け付けていないと判定した場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、受付部１３１は、検索クエリを受け付けたと判定した場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、算出部１３３へ処理を移行する。

算出部１３３は、受付部１３１によって検索クエリが受け付けられた場合に、受け付けられた検索クエリに応じた広告情報を抽出し、抽出した広告情報について広告評価値（例えば、ＣＴＲ）を算出する（ステップＳ１０２）。そして、算出部１３３は、算出した広告評価値が評価閾値より高いか低いかを判定し、判定結果を広告制御部１３４へ送信する（ステップＳ１０３）。

広告制御部１３４は、算出部１３３から判定結果を受け付けると、検索クエリ送信元のユーザのクリッカー情報を特定する（ステップＳ１０４）。具体的には、算出部１３３は、ユーザ情報記憶部１２２を参照し、検索クエリ送信元のユーザのクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する。次に、広告制御部１３４は、算出部１３３による判定結果と、特定したクリッカー情報とに基づいて、端末装置１０に表示される広告情報の数を制御する（ステップＳ１０５）。

例えば、広告制御部１３４は、広告評価値が評価閾値より高く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、広告情報の数を基準数より増やすよう制御する。また、広告制御部１３４は、広告評価値が評価閾値より高く、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、広告情報の数を基準数と同一にする。また、広告制御部１３４は、広告評価値が評価閾値より低く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、広告情報の数を基準数より増やすよう制御する。また、広告制御部１３４は、広告評価値が評価閾値より低く、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、広告情報の数を基準数より減らすよう制御する。

そして、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた広告情報と、検索結果とを取得する（ステップＳ１０６）。具体的には、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた広告情報のうち、配信対象の広告情報を制御した数だけ決定し、決定した配信対象の広告情報のデータを広告情報記憶部１２１から取得する。このとき、広告制御部１３４は、配信対象の広告情報について、表示順も決定してよい。また、広告制御部１３４は、検索クエリに応じた検索結果のデータを所定の記憶部から取得する。

そして、配信部１３５は、広告情報のデータと、検索結果のデータとを含む検索結果ページを検索クエリ送信元の端末装置１０に配信する（ステップＳ１０７）。

〔５．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置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、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．広告数制御処理〕
上述してきた情報処理装置１００において、算出部１３３について、検索クエリが受け付けられた場合に、検索クエリに応じた広告情報の広告評価値を算出し、算出した広告評価値が評価閾値より高いか低いかを判定する例を示した。そして、広告制御部１３４について、広告選択率と広告評価値とに基づいて、端末装置１０に表示される広告情報の数を制御する例を示した。

しかし、算出部１３３は、検索クエリに応じた検索結果をユーザがクリックする確率である検索選択率に対する、検索クエリに応じた広告情報の評価値の割合を算出し、算出した割合が所定の閾値より高いか低いかを判定してもよい。そして、広告制御部１３４は、かかる判定結果と、広告選択率（クリッカー情報）とに基づいて、広告情報の数を制御してもよい。

このような、広告数制御処理のうち、まず算出部１３３による算出処理について具体的に説明する。なお、かかる変形例でも広告評価値としてＣＴＲを用いる。そして、算出部１３３による検索クエリに応じた広告情報の広告ＣＴＲ算出処理は、上記実施形態で説明したものと同様である。

まず、算出部１３３は、受付部１３１によって検索クエリが受け付けられた場合に、受け付けられた検索クエリに応じた広告情報と検索結果とを抽出する。

このとき算出部１３３は、上述したように、例えば、検索クエリと一致するターゲティキーワードが設定された広告情報の全てまたはあらかじめ決められた所定数を広告情報記憶部１２１から抽出する。また、算出部１３３は、検索クエリに応じた検索結果を図示しない所定の記憶部から抽出する。算出部１３３は、例えば、検索クエリと検索結果中のキーワードとの類似度に基づいて、検索クエリに応じた検索結果を抽出する。

そして、算出部１３３は、抽出した広告情報の広告ＣＴＲと、検索結果の検索選択率とを算出する。広告ＣＴＲの算出処理は、上記実施形態で説明したため、ここでの説明は省略する。検索選択率に関して、算出部１３３は、抽出した検索結果に関するログを参照し、その検索選択率を算出する。

例えば、算出部１３３は、抽出した検索結果のログを参照し、各検索結果が配信された回数の合計（抽出した検索結果全体の総配信回数）に対する、各検索結果が各ユーザにクリックされた回数の合計（抽出した検索結果全体に対する総クリック回数）を検索選択率として算出する。また、上記広告ＣＴＲの算出処理で説明したように、算出部１３３は、抽出した各検索結果の検索選択率の平均値を検索選択率として用いてもよいし、配信期間をさらに考慮して検索選択率を算出してもよい。

次に、算出部１３３は、検索選択率に対する広告選択率の割合を算出し、算出した割合が所定の閾値より高いか低いかを判定する。なお、検索選択率に対する広告選択率の割合における所定の閾値を、以下の実施形態では、「割合閾値」と表記する。また、後述するが、割合閾値は、複数設定されてもよい。例えば、割合閾値として、「第１の割合閾値」と「第２の割合閾値」とが設定されてもよい。

そして、算出部１３３によって、割合閾値より高いと判定された広告情報は、一般的にクリックされ易い広告情報であるといえる。一方、算出部１３３によって、割合閾値より低いと判定された広告情報は、一般的にクリックされ難い広告情報であるといえる。

広告制御部１３４は、算出部１３３により算出された割合に基づく判定結果と、広告選択率（クリッカー情報）とに基づいて、広告情報の数を制御する。

具体的には、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より高く、かつ広告選択率が選択閾値より高い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。つまり、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より高く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。このような処理は、上記実施形態のパターン１において、広告ＣＴＲおよび評価閾値が、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合および割合閾値に置き換わった処理に相当する。

また、広告制御部１３４は、広告選択率が選択閾値より低い場合には、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より低いときよりも、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より高いときの方が検索結果のページに表示される広告情報の数が多くなるように制御する。例えば、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より高く、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を、例えば、基準数と同一にする。このような処理は、上記実施形態のパターン２において、広告ＣＴＲおよび評価閾値が、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合および割合閾値に置き換わった処理に相当する。

また、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より低く、かつ広告選択率が選択閾値より高い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。つまり、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より低く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも増やす。このような処理は、上記実施形態のパターン３において、広告ＣＴＲおよび評価閾値が、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合および割合閾値に置き換わった処理に相当する。

また、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が割合閾値より低く、かつ広告選択率が選択閾値より低い場合には、検索結果のページに表示される広告情報の数を基準数よりも減らす。このような処理は、上記実施形態のパターン４において、広告ＣＴＲおよび評価閾値が、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合および割合閾値に置き換わった処理に相当する。

〔５−２．判定処理（１）〕
上記実施形態において情報処理装置１００の判定部１３２は、広告情報の配信回数と、広告情報に対するユーザのクリック数とに基づいて算出した広告選択率に基づいて、ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを判定する例を示した。しかし、判定部１３２は、時間帯やユーザの端末装置の種別をさらに考慮した判定処理を行ってもよい。そして、広告制御部１３４は、判定部１３２によって判定されたクリッカー情報を用いて、広告情報の数を制御する。

例えば、判定部１３２は、配信実績のログを参照し、各ユーザの時間帯毎（１時台、２時台等）の広告選択率を算出し、算出した時間帯毎の広告選択率と、選択閾値とを用いて、かかる時間帯毎に各ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを判定してもよい。

そして、広告制御部１３４は、受付部１３１によって検索クエリが受け付けられた時間帯において、かかる検索クエリ送信元のユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを特定する。そして、広告制御部１３４は、特定した情報に基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザがクリックし易い時間帯には、検索結果ページに表示される広告情報の数を増やすことができる。このため、情報処理装置１００は、より多くの広告情報をクリックさせることができるため広告収入を高めることができる。一方、情報処理装置１００は、ユーザがクリックし難い時間帯には、検索結果ページに表示される広告情報の数を制限することができるため、検索結果ページが与える印象が悪化することを防ぐことができる。

また、判定部１３２は、各ユーザについて、端末装置毎の広告選択率を算出し、算出した端末装置毎の広告選択率と、選択閾値とを用いて、各ユーザがクリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを各ユーザの端末装置毎に判定してもよい。これにより、例えば、判定部１３２は、ユーザＵ１１に対し、ユーザＵ１１が端末装置１０ｃとして携帯端末を利用しているときはクリッカーと判定し、端末装置１０ｃとして固定端末を利用しているときはノンクリッカーと判定することがある。

そして、広告制御部１３４は、受付部１３１によって受け付けられた検索クエリ送信元のユーザが利用している端末装置１０に対応するクリッカー情報に基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する。

これにより、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザが広告情報をクリックし易い端末装置１０を利用している場合には、検索結果ページに表示される広告情報の数を増やすことができる。このため、情報処理装置１００は、より多くの広告情報をクリックさせることができるため広告収入を高めることができる。一方、情報処理装置１００は、検索クエリ送信元のユーザが広告情報をクリックし難い端末装置１０を利用している場合には、検索結果ページに表示される広告情報の数を制限することができるため、検索結果ページが与える印象が悪化することを防ぐことができる。

〔５−３．判定処理（２）〕
また、判定部１３２は、広告情報に対するユーザのコンバージョン数に基づいて、各ユーザがリッカーまたはノンクリッカーのいずれであるかを判定してもよい。例えば、判定部１３２は、コンバージョン数が所定値以上のユーザをクリッカーと判定してもよいし、各端末装置１０に配信された広告情報の数に対するコンバージョン数の割合（コンバージョン率）が所定の割合以上のユーザをクリッカーと判定してもよい。

そして、広告制御部１３４は、受付部１３１によって受け付けられた検索クエリ送信元のユーザに対応するクリッカー情報に基づいて、検索結果ページに表示される広告情報の数を制御する。

〔５−４．広告評価値算出処理〕
上記実施形態において情報処理装置１００の算出部１３３は、検索クエリに応じた広告情報の広告ＣＴＲを算出する例を示した。しかし、算出部１３３は、ユーザの端末装置１０に実際に配信する配信対象の広告情報において、広告ＣＴＲを算出してもよい。

例えば、算出部１３３は、入札単価や配信実績によるＣＴＲに基づいて、検索クエリに応じた配信対象の広告情報を所定数決定する。算出部１３３は、例えば、予め設定されている基準数と同数の配信対象の広告情報を決定してよい。

そして、算出部１３３は、決定した配信対象の広告情報において、各広告情報が配信された回数の合計（決定した配信対象の広告情報全体の総配信回数）に対する、各広告情報が各ユーザにクリックされた回数の合計（決定した配信対象の広告情報全体に対する総クリック回数）を広告ＣＴＲとして算出する。また、算出部１３３は、各広告情報のＣＲＴを算出し、算出したＣＴＲの平均値を広告ＣＴＲとして用いてもよい。

また、算出部１３３は、配信期間をさらに考慮した広告ＣＴＲを算出してもよい。例えば、算出部１３３は、決定した配信対象の広告情報において、任意に設定された所定の配信期間（例えば２０１４年１月１日〜２０１４年１２月３１日）の広告ＣＴＲを算出してもよい。

〔５−５．広告情報数の制御〕
上記実施形態において情報処理装置１００の広告制御部１３４は、広告選択率と広告ＣＴＲとに基いて、端末装置１０に表示される広告情報の数を基準数より１つ増やすか、または、１つ減らす例を示した。しかし、必ずしもこの例に限定される必要はない。

例えば、基準となる評価閾値とは別に、さらに他の閾値が複数設定されていることにより、広告制御部１３４は、これら複数の閾値に応じて、広告情報の数を制御してもよい。例えば、評価閾値「５０％」とは別に、評価閾値Ａ「７５％」、評価閾値Ｂ「２５％」が設定されているとする。

広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが７５％より高く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「４」増やす。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが５０％−７５％の間であり、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「３」増やす。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが２５％−５０％の間であり、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「２」増やす。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが２５％の間より低く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「１」増やす。

さらに、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲが７５％より高く、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数と同一にする。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲの割合が５０％−７５％の間であり、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「１」減らす。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲの割合が２５％−５０％の間であり、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「２」減らす。また、広告制御部１３４は、広告ＣＴＲの割合が２５％の間より低く、検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカーである場合には、例えば、広告情報を配信しない。

これにより、情報処理装置１００は、広告情報のがクリックされ易い度合いに応じて、クリッカーやノンクリッカーの端末装置１０に表示される広告情報の数を細分化することができるため、例えば、クリックされ易い広告情報をより多く配信することができ、クリックされ難い広告情報の配信をより制限することができる。このため、情報処理装置１００は、広告情報に対するユーザの満足度を高めることができるため、広告収益の向上につなげることができる。

なお、広告ＣＴＲと評価閾値とを用いた処理について説明してきたが、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合と割合閾値とを用いて、同様の処理が行われてもよい。例えば、割合閾値「５０％」とは別に、割合閾値Ａ「７５％」、割合閾値Ｂ「２５％」が設定されていてもよい。

この場合、広告制御部１３４は、例えば、検索選択率に対する広告ＣＴＲの割合が７５％より高く、検索クエリ送信元ユーザがクリッカーである場合には、例えば、広告情報の数を基準数より「４」増やすといった処理を行う。

〔５−６．閾値について〕
上記実施形態では、選択閾値、評価閾値および割合閾値として、それぞれ１つの値が設定されている例を示した。しかし、選択閾値、評価閾値および割合閾値は、それぞれ複数設定されてもよい。

例えば、選択閾値として、「第１の選択閾値」と「第２の選択閾値」とが設定されてもよい。また、評価閾値として、「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」とが設定されてもよい。また、割合閾値として、「第１の割合閾値」と「第２の割合閾値」とが設定されてもよい。

なお、「第２の選択閾値」には、「第１の選択閾値」以下の値が設定される。また、「第２の評価閾値」には、「第１の評価閾値」以下の値が設定される。また、「第２の割合閾値」には、「第１の割合閾値」以下の値が設定される。以下では、このような閾値を用いた、情報処理装置１００の処理について説明する。

まず、情報処理装置１００における判定部１３２は、各ユーザの広告選択率を算出すると、算出した値が選択閾値より高いか否かによって、各ユーザがクリッカーであるかノンクリッカーであるかを判定する。このとき、選択閾値として、「第１の選択閾値」と「第２の選択閾値」とが設定されているとする。

この場合、判定部１３２は、例えば、算出した広告選択率が「第１の選択閾値」より高いユーザをクリッカーと判定し、算出した広告選択率が「第２の選択閾値」より高いユーザをノンクリッカーと判定する。また、判定部１３２は、算出した広告選択率が「第１の選択閾値」と「第２の選択閾値」との間であるユーザを、例えば、クリッカーでもノンクリッカーでもないノーマルユーザと判定してもよい。

また、算出部１３３は、受付部１３１によって受け付けられた検索クエリに応じた広告情報の広告評価値を算出し、算出した広告評価値が評価閾値より高いか低いかを判定する。このとき、評価閾値として、「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」とが設定されているとする。

この場合、例えば、算出部１３３は、算出した広告評価値が「第１の評価閾値」より高い、または、「第２の評価閾値」より低い、または、「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」との間のいずれであるかを判定する。

そして、広告制御部１３４は、広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合（検索クエリ送信元ユーザがクリッカー）には、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やし、広告選択率が「第２の選択閾値」より低い場合（検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカー）には、検索結果ページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも減らす。また、例えば、広告制御部１３４は、広告選択率が「第１の選択閾値」と「第２の選択閾値」との間であれば、広告情報の数を所定の基準数のままとしてもよい。

また、広告制御部１３４は、広告評価値が「第１の評価閾値」より高く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合（検索クエリ送信元ユーザがクリッカー）には、広告情報の数を所定の基準数よりも増やす。

また、広告制御部１３４は、広告選択率が「第２の選択閾値」より低い場合（検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカー）には、広告評価値が「第２の評価閾値」より低いときよりも広告評価値が「第１の評価閾値」より高いときの方が広告情報の数が多くなるように制御する。また、例えば、広告制御部１３４は、検索クエリ送信元ユーザがノーマルユーザであれば、広告評価値に限らず、広告情報の数を基準数のままとしてもよい。

また、広告制御部１３４は、広告評価値が「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」の間であり、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合（検索クエリ送信元ユーザがクリッカー）には、広告情報の数を所定の基準数よりも増やしてもよいし、基準数のままとしてもよい。例えば、広告情報の数を基準より増やす場合、広告制御部１３４は、広告評価値が「第１の評価閾値」より高く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合と比べて、少ない数の広告情報を所定の基準数から増やしてもよい。

例えば、広告制御部１３４は、広告評価値が「第１の評価閾値」より高く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合には、広告情報の数を所定の基準数よりも「４」増やすとすると、広告評価値が「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」の間であり、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合には、広告情報の数を所定の基準数よりも「３」増やす。

また、広告制御部１３４は、広告評価値が「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」の間であり、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より低い場合（検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカー）には、広告情報の数を所定の基準数よりも減らしてもよいし、基準数のままとしてもよい。例えば、広告情報の数を基準より増やす場合、広告制御部１３４は、広告評価値が「第２の評価閾値」より低く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より低い場合と比べて、少ない広告情報の数を所定の基準数から減らしてもよい。

例えば、広告制御部１３４は、広告評価値が「第２の評価閾値」より低く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より低い場合には、広告情報の数を所定の基準数から「４」減らすとすると、広告評価値が「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」の間であり、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より低い場合には、広告情報の数を所定の基準数から「３」減らす。

ここまで、算出部１３３による「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」とを用いた判定結果に基づいて、広告制御部１３４が広告情報の数を制御する例を示した。しかし、算算出部１３３は、検索選択率に対する広告評価値の割合が「第１の割合閾値」より高い、または、「第２の割合閾値」より低い、または、「第１の割合閾値」と「第２の割合閾値」との間のいずれであるかを判定してもよい。なお、広告制御部１３４は、上述してきた算出部１３３によって「第１の評価閾値」と「第２の評価閾値」とを用いた判定処理が行われる場合と同様の処理を行う。このため、以下では、上述してきた広告制御部１３４の処理の一部を例示する。

例えば、広告制御部１３４は、検索選択率に対する広告評価値の割合が「第１の割合閾値」より高く、かつ広告選択率が「第１の選択閾値」より高い場合（検索クエリ送信元ユーザがクリッカー）には、広告情報の数を所定の基準数よりも増やす。

また、広告制御部１３４は、広告選択率が「第２の選択閾値」より低い場合（検索クエリ送信元ユーザがノンクリッカー）には、検索選択率に対する広告評価値の割合が「第２の割合閾値」より低いときよりも、検索選択率に対する広告評価値の割合が「第１の割合閾値」より高いときの方が広告情報の数が多くなるように制御する。また、例えば、広告制御部１３４は、検索クエリ送信元ユーザがノーマルユーザであれば、検索選択率に対する広告評価値の割合に限らず、広告情報の数を基準数のままとしてもよい。

〔５−７．システム構成〕
実施形態にかかる情報処理装置１００は、異なる複数の装置によって構成されてもよい。例えば、情報処理装置１００において、判定部１３２と算出部１３３は、それぞれ異なる装置によって構成されてもよい。

〔５−８．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、図９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、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図９は、情報処理装置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に格納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格納する。

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格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０（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５０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、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して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に格納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が実施形態にかかる情報処理装置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内のデータが格納される。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５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．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。

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。

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、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 広告主端末
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 判定部
１３３ 算出部
１３４ 広告制御部
１３５ 配信部

Claims (15)

1. ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付部と、
   前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす制御部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記制御部は、前記検索クエリに対応する広告情報の広告評価値が第１の評価閾値より高く、かつ前記広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索結果のページに表示される広告情報の数を前記基準数よりも増やす
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、前記受付部によって受け付けられた検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を、当該検索結果を前記ユーザが選択する検索選択率と、前記広告評価値とに基づいて制御する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、前記検索選択率に対する前記広告評価値の割合が第１の割合閾値より高く、かつ前記広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索結果のページに表示される広告情報の数を前記基準数よりも増やす
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付部と、
   前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第２の選択閾値より低い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも減らす制御部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記広告選択率が第２の選択閾値より低い場合には、前記検索クエリに対応する広告情報の広告評価値が第２の評価閾値より低いときよりも当該広告評価値が第１の評価閾値より高いときの方が前記検索結果のページに表示される広告情報の数が多くなるように制御する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、前記受付部によって受け付けられた検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を、当該検索結果を前記ユーザが選択する検索選択率と、前記広告評価値とに基づいて制御する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、前記広告選択率が第２の選択閾値より低い場合には、前記検索結果を前記ユーザが選択する検索選択率に対する前記広告評価値の割合が第２の割合閾値より低いときよりも当該検索選択率に対する前記広告評価値の割合が第１の割合閾値より高いときの方が前記検索結果のページに表示される広告情報の数が多くなるように制御する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、時間帯毎の広告選択率のうち、前記受付部によって前記検索クエリが受け付けられた時間帯に対応する広告選択率に基づいて、前記検索結果のページに表示される広告情報の数を制御する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記制御部は、前記ユーザによって利用される端末装置毎の広告選択率のうち、前記受付部によって受け付けられた検索クエリ送信元の端末装置に対応する広告選択率に基づいて、前記検索結果のページに表示される広告情報の数を制御する
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記制御部は、前記ユーザが前記広告情報に対して、コンバージョンに至ったか否かを示す前記広告選択率に基づいて、前記検索結果のページに表示される広告情報の数を制御する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付工程と、
    前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす制御工程と、
    を備えたことを特徴とする情報処理方法。
13. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付工程と、
    前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第２の選択閾値より低い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも減らす制御工程と、
    を備えたことを特徴とする情報処理方法。
14. ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付手順と、
    前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第１の選択閾値より高い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも増やす制御手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
15. ユーザによって入力された検索クエリを受け付ける受付手順と、
    前記ユーザが広告情報を選択する広告選択率が第２の選択閾値より低い場合には、前記検索クエリに対応する検索結果のページに表示される広告情報の数を所定の基準数よりも減らす制御手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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