JP2016224985A - 算出装置、算出方法および算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】出品者の手間を軽減すること。
【解決手段】本願に係る算出装置は、取得部と、算出部とを有する。取得部は、商品の出品情報を取得する。算出部は、取得部によって取得された出品情報に基づいて、商品の販売促進費に関する情報であって商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と商品の販売効果との間の関係を算出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、算出装置、算出方法および算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販売が盛んに行われている。例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトに商品を出品し、かかるサイトを介して商品をユーザに販売するものがある。

このようなＥＣサイトでは、商品を出品する出品者によって商品の広告ごとに設定される入札価格に応じて商品に関する広告を配信する。例えば、広告配信サーバによる広告配信としては、入札価格の高い広告を優先的に配信する技術が知られている。この技術によれば、商品の販売効果を高めることができるとも考えられる。

特開２０１０−１２３１０４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、出品者の手間を軽減することができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、商品の広告にかける費用を検討して入札するので、出品者の手間を軽減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、出品者の手間を軽減することができる算出装置、算出方法および算出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る算出装置は、商品の出品情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された出品情報に基づいて、商品の販売促進費に関する情報であって商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と前記商品の販売効果との間の関係を算出する算出部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、出品者の手間を軽減することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。 図２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３は、実施形態に係る出品情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、表示回数の算出処理を説明するための説明図である。 図５は、表示回数と販促割合との間の関係の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報提供装置による算出処理手順を示すフローチャートである。 図８は、情報提供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、本願に係る算出装置、算出方法および算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算出装置、算出方法および算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．算出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る算出処理の一例を示す説明図である。図１では、商品の販売促進費に関する情報であって商品に関するコンテンツ（例えば、広告コンテンツ）を配信する基準となる販売促進情報と商品の販売効果との間の関係が情報提供装置１００によって出品者端末１０に提示される例を示す。ここで、販売促進費は、例えば、出品者によって出品された商品が購入された場合に、情報提供装置１００の管理者に対して出品者から支払われる広告費に対応する。

図１に示す出品者端末１０は、ショッピングサイトやオークションサイトなどのＥＣサイトに商品を出品する出品者によって利用される情報処理装置である。出品者端末１０は、ＥＣサイトに出品する商品に関する出品情報を情報提供装置１００に送信する。ここで、出品情報は、例えば、出品者が出品する商品の商品名や商品画像、商品の配送にかかる送料の有無といった各種の商品に関する情報が含まれる。

情報提供装置１００は、出品者端末１０にウェブページを提供するウェブサーバ等である。例えば、情報提供装置１００は、出品者端末１０に対して、出品情報を設定する設定画面のウェブページを出品者端末１０に提供する。これにより、情報提供装置１００は、出品者端末１０から商品の出品情報を取得する。

また、情報提供装置１００は、商品の販売効果を算出する。例えば、情報提供装置１００は、出品者端末１０から取得された出品情報に基づいて、販売促進情報のうち商品の商品価格に対する販売促進費の割合である販売促進割合（以下、販促割合）と商品の販売効果との間の関係を算出する。また、情報提供装置１００は、端末装置３０にウェブページを提供する。例えば、情報提供装置１００は、端末装置３０からウェブページの取得要求を受信した場合に、ＥＣサイトのウェブページを端末装置３０に配信する。

配信装置２０は、商品に関するコンテンツを配信するウェブサーバ等である。例えば、配信装置２０は、販促割合に基づいて商品が描出された商品画像を含む広告コンテンツを端末装置３０に配信する。なお、商品の広告コンテンツには、当該商品を販売する販売ページにアクセスするためのＵＲＬが埋め込まれる。これにより、例えば、端末装置３０に表示された広告コンテンツがユーザにクリックされると当該広告コンテンツに対応する商品の販売ページへ遷移する。

端末装置３０は、ウェブページを閲覧するユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置３０は、情報提供装置１００からＥＣサイトの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。また、端末装置３０は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、配信装置２０にアクセスすることで、配信装置２０から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブページ上に表示する。

ここで、図１に示すように、商品名「商品Ａ」の商品Ｃ１１を出品する出品者が、情報提供装置１００から提供された設定画面を介して出品情報を設定したものとする。この場合、出品者端末１０は、設定された出品情報を情報提供装置１００に送信する（ステップＳ１）。これにより、情報提供装置１００は、商品Ｃ１１の出品情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、受信した出品情報を出品者と対応付けて記憶する。

続いて、情報提供装置１００は、商品Ｃ１１の出品情報に基づいて、商品Ｃ１１の販促割合と販売効果との間の関係を算出する（ステップＳ２）。具体的には、情報提供装置１００は、出品情報に含まれる商品Ｃ１１の各種の特徴と、過去に出品された商品の出品コンテンツが表示される表示回数の過去の履歴とに基づいて、商品Ｃ１１の販促割合と表示回数との間の関係を販売効果として算出する。例えば、情報提供装置１００は、商品画像の枚数や送料の有無といった商品Ｃ１１の特徴と、過去に出品された商品を販売する販売ページの表示回数の過去の履歴とに基づいて、商品Ｃ１１の販促割合と商品Ｃ１１の販売ページの表示回数との間の関係を算出する。

そして、情報提供装置１００は、算出された商品Ｃ１１の販促割合と販売効果との間の関係を出品者端末１０に提示する（ステップＳ３）。例えば、情報提供装置１００は、商品Ｃ１１の販促割合と販売効果との間の関係が表示された設定画面のウェブページを出品者端末１０に提供する。

その後、出品者は、商品Ｃ１１の販促割合と販売効果との間の関係を参考の上、販促割合を設定したものとする（ステップＳ４）。この場合、出品者端末１０は、設定された販促割合を情報提供装置１００に送信する。そして、情報提供装置１００は、出品者端末１０から受信した販促割合を商品と対応付けて記憶する。続いて、情報提供装置１００は、出品者に設定された販促割合と商品Ｃ１１の販売価格とを乗算する。これにより、情報提供装置１００は、商品Ｃ１１の販売促進費を算出する。なお、情報提供装置１００は、商品Ｃ１１に限らず、出品された複数の商品に対して、商品の販売促進費を算出する。そして、情報提供装置１００は、算出された販売促進費を商品と対応付けて記憶する。その後、情報提供装置１００は、販売促進費を含む出品情報を配信装置２０に送信する（ステップＳ５）。

そして、端末装置３０は、情報提供装置１００によって提供されるウェブページの取得要求を情報提供装置１００に送信したものとする（ステップＳ６）。この場合、情報提供装置１００は、取得要求に対応するウェブページを端末装置３０に配信する（ステップＳ７）。これにより、端末装置３０は、広告枠が含まれるウェブページを取得する。

続いて、端末装置３０は、広告枠に表示される広告コンテンツの取得要求を配信装置２０に送信する（ステップＳ８）。そして、配信装置２０は、販促割合に基づいて、商品に関するコンテンツを配信する。例えば、配信装置２０は、商品の販売価格と販促割合とを乗算した値である販売促進費が高い商品の広告コンテンツを優先して端末装置３０に配信する。図１の例では、配信装置２０は、商品Ｃ１１が描出された画像を含む広告コンテンツＡＤ１１を端末装置３０に配信する（ステップＳ９）。

このように、実施形態に係る情報提供装置１００は、商品の出品情報を取得する。また、情報提供装置１００は、取得された出品情報に基づいて、商品の販売促進費に関する情報であって商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と商品の販売効果との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係に基づいて販促割合を設定することができるので、商品の販促割合などを検討する出品者の手間を軽減することができる。例えば、出品者の中には、販売効果が高ければ販促割合を高く設定してもよいと考える出品者がいる。一方、販売促進費を低く抑えたいため販促割合を低く設定したいと考える出品者もいる。ここで、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係を出品者に提示するので、出品者に所望する販促割合を設定させることができる。

また、情報提供装置１００は、商品が購入されると出品者から管理者に販売促進費が支払われるので、出品者の利益を高めることができるとともに管理者の利益を向上させることができる。例えば、配信装置２０は、商品の広告コンテンツを配信するので、当該商品が購入されやすくなる。これにより、商品の売り上げが向上して出品者から管理者に支払われる販売促進費も高くなるので、情報提供装置１００は、管理者の利益を向上させることができる。

〔２．情報提供装置の構成〕
次に、図２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２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２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、ネットワークと有線または無線で接続され、ネットワークを介して、出品者端末１０や配信装置２０や端末装置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、出品情報記憶部１２１を有する。

（出品情報記憶部１２１について）
出品情報記憶部１２１は、商品に関する各種の情報である出品情報を記憶する。例えば、出品情報記憶部１２１は、出品者端末１０から送信された情報や商品に関する履歴情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る出品情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、出品情報記憶部１２１は、「出品者ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「商品名」、「商品画像」、「販売価格」、「粗利」、「在庫数」、「送料」、「キーワード」、「販促割合」、「販売促進費」、「表示回数」、「売上個数」、「ＣＴＲ（Click Through Ratio）」、「ＣＶＲ（Conversion Rate）」といった項目を有する。

「出品者ＩＤ」は、出品者または出品者端末１０を識別するための識別情報を示す。「商品ＩＤ」は、出品者が出品する商品を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、出品者が出品する商品の商品名を示す。「商品画像」は、出品者が出品する商品の画像を示す。図３に示した例では、「商品画像」に、「ＡＤ１１」や「ＡＤ２１」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ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、または、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。なお、「商品画像」には、１枚の画像に限らず複数枚の画像が記憶されてもよい。

「販売価格」は、出品者が出品する商品の売値を示す。「粗利」は、販売価格から原価を減算した利益を示す。「在庫数」は、出品者が出品する商品の在庫数を示す。「送料」は、送料の有無を示す。図３の例では、送料が無料の場合には、「送料」に「１」が格納される。一方、送料が有料の場合には、「送料」に「０」が格納される。「キーワード」は、商品に関するキーワードを示す。なお、「キーワード」は、出品者によって設定されたキーワードでもよいし、出品情報から抽出されたキーワードでもよい。

「販促割合」は、商品の販売価格に対する販売促進費の割合を示す。「販売促進費」は、出品者から管理者に広告料として支払われる費用を示す。例えば、「販売促進費」は、「販売価格」に「販促割合」を乗算することで算出される。

「表示回数」は、ＥＣサイトの商品を販売する販売ページが表示された回数を示す。「売上個数」は、ＥＣサイトの販売ページから購入された商品の個数を示す。

「ＣＴＲ」は、商品の広告コンテンツが選択された割合を示す。「ＣＶＲ」は、商品の広告コンテンツを介して、商品を出品する出品元の利益につながる行動に至る指標を示す。例えば、「ＣＶＲ」は、広告コンテンツを配信した回数に対して、コンバージョン（商品購入や資料請求などの、コンテンツ上から獲得できる最終成果）に至った回数の割合を示す。

すなわち、図３では、出品者ＩＤ「ＳＥ１０」によって識別される出品者が、商品ＩＤ「Ｃ１１」の商品名「商品Ａ」の商品Ａを販売価格「３０００」円で出品した例を示している。また、図３では、商品Ａの販促割合が「５％」に設定されている例を示している。また、図３では、商品Ａの粗利は、「１０００」円である例を示している。また、図３では、商品Ａの販売促進費は、「１５０」円である例を示している。また、図３では、商品Ａの商品画像は、「ＡＤ１１」である例を示している。また、図３では、商品Ａの在庫数は、「１００」個である例を示している。また、図３では、商品Ａの販売ページは、「２００」回表示された例を示している。また、図３では、商品Ａは、販売ページから１００回購入され売上個数が「１００」個の場合の例を示している。また、図３では、商品Ａの広告コンテンツは、ＣＴＲ「２％」である例を示している。また、図３では、商品Ａの広告コンテンツは、ＣＶＲ「１０％」である例を示している。また、図３では、商品Ａの「キーワード」は、「飲料水」である例を示している。また、図３では、商品Ａの「送料」は、無料「１」である例を示している。また、図３では、商品Ａの「ＣＴＲ」は、「２％」である例を示している。また、図３では、商品Ａの「ＣＶＲ」は、「１０％」である例を示している。

また、図３では、出品者ＩＤ「ＳＥ１０」によって識別される出品者が、商品ＩＤ「Ｃ１２」の商品名「商品Ｂ」の商品Ｂの販促割合を「０％」に設定している例を示している。ここで、販促割合「０％」は、商品の広告に費用を掛けないことを意味する。

（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（算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。

制御部１３０は、図２に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、提示部１３３と、受信部１３５と、送信部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２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２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。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、出品者によって出品された商品に関する出品情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、出品者によって商品が出品された場合に、商品の商品名や商品画像、送料の有無といった商品に関する各種の情報を出品情報として出品者端末１０から取得する。例えば、取得部１３１は、出品者端末１０からアクセスされた場合に、出品情報を設定する設定画面のウェブページを送信する。そして、出品者は、出品者端末１０に表示された設定画面を介して出品情報を設定する。これにより、取得部１３１は、出品者に設定された出品情報を出品者端末１０から取得する。そして、取得部１３１は、取得した出品情報を出品情報記憶部１２１に格納する。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に基づいて、商品の販売促進費に関する情報であって商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と商品の販売効果との間の関係を算出する。具体的には、算出部１３２は、販売促進情報のうち商品の商品価格に対する販売促進費の割合である販促割合と商品の販売効果との間の関係を算出する。例えば、、算出部１３２は、出品情報に含まれる商品の各種の特徴と、過去に出品された商品の出品コンテンツが表示される表示回数の過去の履歴とに基づいて、商品の販促割合と表示回数との間の関係を販売効果として算出する。一例としては、算出部１３２は、商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴と、過去に出品された商品の販売ページの表示回数の過去の履歴とに基づいて、商品の販促割合と当該商品の販売ページの表示回数との間の関係を示す関係式のグラフを算出する。

この点について、図４を用いて説明する。図４は、表示回数の算出処理を説明するための説明図である。算出部１３２は、まず、回帰分析を行うために、商品Ａ〜Ｄの特徴をそれぞれ抽出する。ここでは、算出部１３２は、「送料」、「商品画像数」および「販促割合」を商品の特徴として採用するものとする。そして、算出部１３２は、図４に示すように、商品Ａ〜Ｄの「送料」、「商品画像数」および「販促割合」の実績値をそれぞれ抽出する。

すなわち、図４では、商品Ａの「表示回数」は、「２００」である。また、商品Ａの特徴１である「送料」は、「１」である。また、商品Ａの特徴２である「商品画像数」は、「１」である。また、商品Ａの特徴３である「販促割合」は、「０．０５」である。

そして、算出部１３２は、表示回数の回帰モデルを仮定する。具体的には、算出部１３２は、回帰係数及び特徴の値によって表示回数が表される線形の重回帰モデルである下記の式（１）を仮定する。

なお、式（１）のｃ１は、特徴１である「送料」を示す。式（１）のａ１は、特徴１の回帰係数を示す。また、式（１）のｃ２は、特徴２である「商品画像数」を示す。式（１）のａ２は、特徴２の回帰係数を示す。また、式（１）のｃ３は、特徴３である「販促割合」を示す。式（１）のａ３は、特徴３の回帰係数を示す。

そして、算出部１３２は、図４に示したデータを用いて回帰係数を算出する。具体的には、算出部１３２は、商品Ａ〜Ｄの「送料」、「商品画像数」および「販促割合」の実績値を用いて、回帰係数ａ１〜ａ３を算出する。なお、ここでは、商品の特徴は、特徴１〜３の３つとする。

例えば、算出部１３２は、式（１）のｉｍｐｓに商品Ａの表示回数「２００」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のｃ１に特徴１の「１」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のｃ２に特徴２の「１」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のｃ３に特徴３の「０．０５」を代入する。同様に、算出部１３２は、商品Ｂ、商品Ｃおよび商品Ｄにおいて、表示回数および特徴１〜３の実績値を代入する。そして、算出部１３２は、実績値が代入された商品Ａ〜Ｄにおける式（１）から最小２乗法によって回帰係数ａ１〜ａ３を算出する。これにより、算出部１３２は、例えば、回帰係数ａ１「２７」、ａ２「４６」およびａ３「５０８９」を算出したものとする。なお、ここでは、除算結果の少数第１位を四捨五入するものとする。

そして、算出部１３２は、算出された回帰係数ａ１「２７」、ａ２「４６」およびａ３「５０８９」を用いて、表示回数と販促割合との間の関係を算出する。例えば、商品Ｅは、送料「１」、商品画像数「３」であるものとする。この場合、算出部１３２は、式（１）のａ１に回帰係数「２７」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のａ２に回帰係数「４６」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のａ３に回帰係数「５０８９」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のｃ１に商品Ｅの送料「１」を代入する。また、算出部１３２は、式（１）のｃ２に商品Ｅの商品画像数「３」を代入する。これにより、算出部１３２は、商品Ｅの表示回数と販促割合との間の関係を示す下記の式（２）を算出する。

そして、算出部１３２は、式（２）のグラフを算出する。図５は、表示回数と販促割合との間の関係の一例を示す図である。例えば、算出部１３２は、図５に示すように、縦軸が表示回数であって、横軸が販促割合のグラフを算出する。これにより、算出部１３２は、商品の販売促進情報と商品の販売効果との間の関係を算出する。なお、算出部１３２は、商品の販促割合と販売効果との間の関係に限らず、商品の販売促進費と販売効果との間の関係を算出してもよい。

（提示部１３３について）
提示部１３３は、算出部１３２によって算出された商品の販売促進情報（例えば、販促割合）と商品の販売効果との間の関係を提示する。具体的には、提示部１３３は、算出部１３２によって商品の販促割合と表示回数との間の関係を示すグラフが算出された場合に、当該グラフを出品者端末１０に提示する。例えば、提示部１３３は、商品の販促割合と表示回数との間の関係を示す図５のグラフが表示された設定画面のウェブページを出品者端末１０に配信することで提示する。また、提示部１３３は、出品者によって設定された販促割合を受け付ける。例えば、提示部１３３は、設定画面を介して出品者に設定された販促割合を出品者端末１０から受け付ける。そして、提示部１３３は、出品者端末１０から受け付けた販促割合を商品と対応付けて出品情報記憶部１２１に格納する。

（配信部１３４について）
配信部１３４は、ウェブページの取得要求が受信された場合に、ウェブページを配信する。例えば、配信部１３４は、配信装置２０にアクセスするためのＵＲＬが埋め込まれたウェブページや広告コンテンツが既に埋め込まれたウェブページを端末装置３０に配信する。そして、配信部１３４は、配信したウェブページが商品の販売ページである場合には、出品情報記憶部１２１に記憶された当該販売ページに対応する商品の「表示回数」に１を加えて更新する。また、配信部１３４は、例えば、配信されたウェブページに表示された商品に関する広告コンテンツがクリックされたか否かを示す情報を端末装置３０から取得する。そして、配信部１３４は、広告コンテンツがクリックされたか否かを示す情報に基づいて、出品情報記憶部１２１に記憶された「ＣＴＲ」を更新する。また、配信部１３４は、例えば、配信されたウェブページに表示された商品に関する広告コンテンツからコンバージョンに至ったか否かを示す情報を配信装置２０から取得する。そして、配信部１３４は、商品が購入されたか否かを示す情報に基づいて、出品情報記憶部１２１に記憶された「ＣＶＲ」を更新する。

（受信部１３５について）
受信部１３５は、配信装置２０から出品情報の取得要求を受信する。例えば、受信部１３５は、所定の期間ごとに、出品情報の取得要求を配信装置２０から受信する。

（送信部１３６について）
送信部１３６は、出品情報を配信装置２０に送信する。例えば、送信部１３６、受信部１３５によって配信装置２０から出品情報の取得要求を受信した場合に、出品情報記憶部１２１に記憶されている出品情報を配信装置２０に送信する。なお、送信部１３６は、出品情報が更新された場合や所定の期間ごとに、出品情報を配信装置２０に送信してもよい。

〔３．配信装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る配信装置２０の構成について説明する。図６は、実施形態に係る配信装置２０の構成例を示す図である。図６に示すように、配信装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２５とを有する。なお、配信装置２０は、配信装置２０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２１について）
通信部２１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。かかる通信部２１は、ネットワークと有線または無線で接続され、ネットワークを介して、出品者端末１０や情報提供装置１００や端末装置３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部２２について）
記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ、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２２は、出品情報記憶部２３を有する。

（出品情報記憶部２３について）
出品情報記憶部２３は、情報提供装置１００から送信された出品情報を記憶する。例えば、出品情報記憶部２３は、情報提供装置１００が有する出品情報記憶部１２１と同様に、「出品者ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「商品名」、「商品画像」、「販売価格」、「粗利」、「在庫数」、「送料」、「キーワード」、「販促割合」、「販売促進費」、「表示回数」、「売上個数」、「ＣＴＲ」、「ＣＶＲ」といった項目を記憶する。

（制御部２５について）
制御部２５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ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（配信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２５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

制御部２５は、図６に示すように、取得部２６と、受信部２７と、抽出部２８と、配信部２９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２５の内部構成は、図６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２５が有する各処理部の接続関係は、図６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。

（取得部２６について）
取得部２６は、出品者によって出品された商品に関する出品情報を取得する。具体的には、取得部２６は、商品の販売価格、販促割合といった商品に関する各種の情報を出品情報として情報提供装置１００から取得する。例えば、取得部２６は、所定の期間ごとに、出品情報を情報提供装置１００から取得する。そして、取得部２６は、取得した出品情報を出品情報記憶部２３に格納する。

（受信部２７について）
受信部２７は、端末装置３０からコンテンツ（例えば、広告コンテンツ）の取得要求を受信する。例えば、受信部２７は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト等により、広告コンテンツの取得要求を受信する。なお、受信部２７は、端末装置３０からに限らず、情報提供装置１００から広告コンテンツの取得要求を受信してもよい。

（抽出部２８について）
抽出部２８は、受信部２７によって広告コンテンツの取得要求が受信された場合に、取得部２６によって取得された出品情報に基づいて、商品に関するコンテンツを抽出する。具体的には、抽出部２８は、出品情報記憶部２３に販売促進費が記憶されている商品群の中で販売促進費が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出する。ここで、抽出部２８は、販売促進費が高いほどリスティングの順位を上位にすることで、出品情報記憶部２３に販売促進費が記憶されている商品群の中で販売促進費が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出する。なお、抽出部２８は、販売促進費が高いほど抽出確率を高くすることで、出品情報記憶部２３に販売促進費が記憶されている商品群の中で販売促進費が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出してもよい。例えば、抽出部２８は、出品情報記憶部２３に販売促進費が記憶されている商品群の中で販売促進費が最も高い商品に対応する商品画像を広告コンテンツとして抽出する。図３の例では、抽出部２８は、商品Ａ〜Ｄの中で販売促進費が「４０００」円で最も高い商品Ｃに対応する商品画像「ＡＤ１３」を広告コンテンツとして抽出する。

（配信部２９について）
配信部２９は、取得部２６によって取得された出品情報に基づいて、商品に関するコンテンツを配信する。具体的には、配信部２９は、受信部２７によって広告コンテンツの取得要求が受信された場合に、抽出部２８によって抽出された広告コンテンツを配信する。例えば、配信部２９は、端末装置３０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２８によって抽出された広告コンテンツである商品画像を端末装置３０に配信する。なお、配信部２９は、情報提供装置１００から広告コンテンツの取得要求を受信した場合には、抽出部２８によって抽出された広告コンテンツを情報提供装置１００に配信する。この場合、情報提供装置１００は、配信装置２０から配信された広告コンテンツが表示されたウェブページを端末装置３０に配信する。

〔４．算出処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００による算出処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報提供装置１００による算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、情報提供装置１００の取得部１３１は、出品者端末１０から商品の出品情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。そして、取得部１３１は、出品情報を取得していない場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、出品情報を取得するまで待機する。一方、出品情報を取得した場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、取得部１３１は、取得した出品情報を出品情報記憶部１２１に格納する（ステップＳ２０２）。

続いて、算出部１３２は、取得した出品情報を用いて商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。（ステップＳ２０３）。例えば、算出部１３２は、商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴に基づいて、商品の販促割合と当該商品の販売ページの表示回数との間の関係を示す関係式のグラフを算出する。

そして、提示部１３３は、算出部１３２によって算出された商品の販促割合と販売効果との間の関係を出品者端末１０に提示する（ステップＳ２０４）。例えば、提示部１３３は、商品の販促割合と販売効果との間の関係が表示された設定画面のウェブページを出品者端末１０に配信することで提示する。

〔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．販売効果の算出〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を算出する例を示した。ここで、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品のうち種類が同一の商品の販売効果の履歴との間の関係から商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を算出してもよい。

例えば、算出部１３２は、商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出するために用いる商品の販売効果の履歴として、「飲料水」や「食品」、「電化製品」といった商品が属する種類が同一の商品の販売効果の履歴を採用する。そして、算出部１３２は、商品の特徴と、商品の属する種類が同一の商品の販売効果の履歴を用いて商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

このように、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品のうち種類が同一の商品の販売効果の履歴との間の関係から商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係を高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提供することができる。

〔５−２．売上の算出〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、商品の販売促進情報と販売ページの表示回数との間の関係を販売効果として算出する例を示した。ここで、情報提供装置１００は、商品の販売促進情報と表示回数との間の関係に限らず、販売促進情報と各種の販売効果との間の関係を算出してもよい。

一例としては、算出部１３２は、販売促進情報と販売効果として売上との間の関係を算出する。具体的には、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の売上の履歴とに基づいて、商品の販促割合と売上との間の関係を算出する。例えば、算出部１３２は、出品情報に含まれる商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴と、過去に出品された商品の売上個数とに基づいて、上述した回帰分析により商品の販促割合と売上との間の関係を算出する。式（１）の例では、算出部１３２は、左辺のｉｍｐｓを商品の売上個数に置き換えて商品の販促割合と売上との間の関係を算出する。そして、提示部１３３は、算出部１３２によって算出された商品の販促割合と売上との間の関係を出品者端末１０に提示する。

このように、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の売上の過去の履歴とに基づいて、商品の販促割合と販売効果として売上との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、販促割合と売上との間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

〔５−３．ＣＶＲの算出〕

また、情報提供装置１００は、商品の販促割合と表示回数との間の関係に限らず、販売促進情報と販売効果として出品元の利益につながる行動に至る割合との間の関係を算出してもよい。具体的には、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品元の利益につながる行動に至った割合の過去の履歴とに基づいて、販促割合と出品元の利益につながる行動に至る割合との間の関係を算出する。例えば、算出部１３２は、出品情報に含まれる商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴と、過去に出品された商品に関する広告コンテンツのＣＶＲとに基づいて、販促割合とＣＶＲとの間の関係を算出する。式（１）の例では、算出部１３２は、左辺のｉｍｐｓを商品に関する広告コンテンツのＣＶＲに置き換えて商品の販促割合と売上との間の関係を算出する。

このように、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品元の利益につながる行動に至った割合の過去の履歴とに基づいて、販促割合と販売効果として出品元の利益につながる行動に至る割合との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、販促割合とＣＶＲとの間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

〔５−４．ＣＴＲの算出〕

また、情報提供装置１００は、商品の販促割合と表示回数との間の関係に限らず、販売促進情報と販売効果として商品に関するコンテンツ（例えば、広告コンテンツ）が選択された選択率との間の関係を算出してもよい。具体的には、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品に関するコンテンツが選択された選択率の過去の履歴とに基づいて、商品の販促割合と選択率との間の関係を算出する。例えば、算出部１３２は、出品情報に含まれる商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴と、過去に出品された商品に関する広告コンテンツのＣＴＲとに基づいて、販促割合とＣＴＲとの間の関係を算出する。式（１）の例では、算出部１３２は、左辺のｉｍｐｓを商品に関する広告コンテンツのＣＴＲに置き換えて商品の販促割合と売上との間の関係を算出する。

このように、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品に関するコンテンツが選択された選択率の過去の履歴とに基づいて、商品の販促割合と販売効果として選択率との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、販促割合とＣＴＲとの間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

〔５−５．種類別に算出〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を商品の種類別に算出してもよい。

具体的には、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に基づいて、商品の販促割合と販売効果との間の関係を商品の種類別に算出する。例えば、算出部１３２は、出品情報として取得した商品に関するキーワードに基づいて、商品の属する種類を特定する。そして、算出部１３２は、商品の属する種類が同じ種類の商品の出品情報と過去の履歴データを用いて、上述した回帰分析により商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

このように、情報提供装置１００は、取得部１３１によって取得された出品情報に基づいて、商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を商品の種類別に算出する。

これにより、情報提供装置１００は、販促割合と販売効果との間の関係をより高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提示することができる。

なお、情報提供装置１００は、商品の種類別に算出された商品の販促割合と販売効果との間の関係を用いて、商品の種類が同じ商品の販売効果の平均値と出品者が出品する商品の販売効果とを比較して出品者端末１０に提供してもよい。

〔５−６．商品の特徴〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、商品画像の枚数や送料の有無といった商品の特徴に基づいて、商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を算出する例を示した。ここで、情報提供装置１００は、商品の特徴として商品画像の枚数や送料の有無に限らず、商品の各種の特徴を採用して販売促進情報と各種の販売効果との間の関係を算出してもよい。具体的には、情報提供装置１００は、商品のキーワード、出品者、ＣＴＲ、送料の有無または商品画像数と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

例えば、算出部１３２は、商品の特徴として、特定のキーワードが含まれる数を採用してもよい。一例としては、算出部１３２は、「車」や「スポーツ」、「化粧品」、「期間限定」、「ポイント３倍」、「割引」といった各種のキーワードが含まれる数を商品の特徴として採用する。このような各種のキーワードを商品の特徴として回帰分析することで、情報提供装置１００は、例えば、人気のある商品の特徴を分析することが可能となる。

また、算出部１３２は、出品者を商品の特徴として採用してもよい。例えば、算出部１３２は、回帰分析に用いる商品の中で「出品者ＩＤ」が一致している商品の数を商品の特徴として採用する。

また、算出部１３２は、商品に関するコンテンツのＣＴＲを商品の特徴として採用してもよい。例えば、算出部１３２は、商品に関する広告コンテンツのＣＴＲの実績を商品の特徴として採用する。なお、算出部１３２は、商品に関する広告コンテンツのＣＴＲに限らず、商品を販売する店舗の広告コンテンツのＣＴＲを商品の特徴として採用してもよい。

また、算出部１３２は、商品のキーワードを商品の特徴として採用してもよい。例えば、算出部１３２は、出品コンテンツが配信された端末装置３０のユーザ属性を示すキーワードや検索に使用したキーワードが商品のキーワードと一致する数を商品の特徴として採用する。

このように、情報提供装置１００は、商品のキーワード、出品者、ＣＴＲ、送料の有無または商品画像数と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から商品の販売促進情報と販売効果との間の関係を算出する。

これにより、情報提供装置１００は、販促割合と販売効果との間の関係をより高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提示することができる。

〔５−７．回帰分析〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、線形の重回帰モデルを用いて商品の販促情報と販売効果との間の関係を算出する例を示した。ここで、情報提供装置１００は、線形の重回帰モデルに限らず、ポアソン回帰モデルを用いて商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出してもよい。

例えば、算出部１３２は、回帰係数及び特徴の値によって表示回数の対数値が算出されるポアソン回帰モデルの式（３）を仮定する。

続いて、算出部１３２は、商品の特徴を示す実績値を代入して回帰係数を算出する。そして、算出部１３２は、算出された回帰係数を用いて商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

〔５−８．広告コンテンツの配信〕
上記実施形態では、配信装置２０は、販売促進費が記憶されている商品群の中で販売促進費が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出する例を示した。ここで、配信装置２０は、販売促進費に限らず、各種の指標に基づいて商品に関するコンテンツを抽出してもよい。

具体的には、抽出部２８は、情報提供装置１００によって算出された商品の販促割合と販売効果との間の関係に基づいて商品に関するコンテンツを抽出する。例えば、配信装置２０は、まず、情報提供装置１００から商品の販促割合と当該商品の販売ページの表示回数との間の関係を取得する。続いて、配信装置２０は、取得した商品の販促割合と当該商品の販売ページの表示回数との間の関係に基づいて、出品者が設定した販促割合に対応する商品の販売ページの表示回数を算出する。そして、配信装置２０の抽出部２８は、算出された表示回数が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出する。

なお、抽出部２８は、商品の販促割合と販売効果との間の関係から算出される商品の売上が高い商品に関するコンテンツを優先して抽出してもよい。また、抽出部２８は、商品の販促割合と販売効果との間の関係から算出される商品に関する広告コンテンツのＣＴＲが高い商品に関するコンテンツを優先して抽出してもよい。そして、配信部２９は、抽出部２８によって抽出された広告コンテンツを配信する。

このように、配信装置２０は、各種の指標に基づいて商品に関するコンテンツを抽出する。

これにより、配信装置２０は、広告コンテンツによる販売効果を高めることができるので、出品者や管理者の利益を向上させることができる。例えば、配信装置２０は、広告コンテンツの配信によって得られる管理者の利益を向上させることができる。また、配信装置２０は、商品を販売することで得られる出品者の利益を向上させることができる。

〔５−９．レポーティング機能〕
上記実施形態では、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係から得られる特徴を出品者端末１０に提示してもよい。

具体的には、情報提供装置１００は、算出部１３２によって算出された重回帰モデルの回帰係数から得られる知見を出品者端末１０に提示する。例えば、情報提供装置１００は、回帰係数が高い特徴ほど商品の販売効果に強く影響する特徴であることを提示してもよい。図４の例では、情報提供装置１００は、「商品画像数」の方が「送料」の有無より回帰係数が高いので、「商品画像数」の方が販売効果に強く影響する特徴であることを提示する。

このように、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係から得られる特徴を出品者端末１０に提示する。

これにより、情報提供装置１００は、商品の特徴の中で販売効果に影響する商品の特徴を出品者に把握させることができるので、出品者による出品情報の設定において有益な情報を提供することができる。

〔５−１０．装置構成〕
また、上記実施形態では、情報提供装置１００が商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する例を示したが、配信装置２０が商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出してもよい。この場合、図６に示した配信装置２０は、例えば、出品情報記憶部２３に記憶された出品情報を用いて、商品の販促割合と販売効果との間の関係を算出する。そして、配信装置２０は、算出された商品の販促割合と販売効果との間の関係が表示されたウェブページを出品者端末１０に配信する。なお、配信装置２０は、算出された販促割合と販売効果との間の関係を情報提供装置１００に送信してもよい。この場合、情報提供装置１００は、配信装置２０から送信された商品の販促割合と販売効果との間の関係が表示された設定画面を出品者端末１０に配信する。

〔５−１１．その他〕
また、上記実施形態では、広告コンテンツやウェブページのリンク領域を選択するユーザ操作を「クリック」と表記したが、かかるユーザ操作は、マウスを用いたクリック操作に限られない。例えば、上述してきた「クリック」は、指によって広告コンテンツ等をタップする操作や、視線によって広告コンテンツ等を選択する操作であってもよい。

また、上記実施形態では、ウェブページに広告コンテンツが重ねて表示される例を示したが、広告コンテンツと重ねて表示されるコンテンツは、ウェブページに限られない。例えば、携帯電話ゲーム等の画面に広告表示領域が含まれる場合、上述してきた広告コンテンツは、ゲーム画面等と重ねて表示されてもよい。

また、上記実施形態では、広告コンテンツを例に挙げて説明したが、ウェブページに表示されるコンテンツは、広告目的の広告コンテンツに限られない。例えば、上述してきた広告コンテンツは、天気情報や震災情報などを通知するためのコンテンツであってもよい。

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。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４に示した取得部１３１および受信部１３５は統合されてもよい。

〔５−１２．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報提供装置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、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図８は、情報提供装置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、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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、および、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、および、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また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が実施形態に係る情報提供装置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．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、取得部１３１と、算出部１３２とを有する。取得部１３１は、商品の出品情報を取得する。算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に基づいて、商品の商品価格に対する販売促進費の割合であって商品に関するコンテンツを配信する基準となる販促割合と商品の販売効果との間の関係を算出する。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、提示部１３３は、算出部１３２によって算出された販促割合と販売効果との間の関係を提示する。

これにより、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係に基づいて販促割合を設定することができるので、商品の販促割合を検討する出品者の手間を軽減することができる。例えば、出品者の中には、販売効果が高ければ販促割合を高く設定してもよいと考える出品者がいる。一方、販売促進費を低く抑えたいため販促割合を低く設定したいと考える出品者もいる。ここで、情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係を出品者に提示するので、出品者に所望する販促割合を設定させることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品のうち種類が同一の商品の販売効果の履歴との間の関係から販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、商品の販促割合と販売効果との間の関係を高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品コンテンツが表示された表示回数の履歴とに基づいて、販促割合と出品コンテンツの表示回数との間の関係を算出するする。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合と表示回数との間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の売上の履歴とに基づいて、販促割合と売上との間の関係を算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合と売上との間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品元の利益につながる行動に至った割合の履歴とに基づいて、販促割合と出品元の利益につながる行動に至る割合との間の関係を算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合とＣＶＲとの間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報と、過去に出品された商品に関するコンテンツが選択された選択率の履歴とに基づいて、販促割合と選択率との間の関係を算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合とＣＴＲとの間の関係を出品者に把握させることができるので、出品者による販促割合の設定を容易にすることができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、取得部１３１によって取得された出品情報に基づいて、販促割合と販売効果との間の関係を商品の種類別に算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合と販売効果との間の関係をより高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提示することができる。

また、実施形態に係る情報提供装置１００において、算出部１３２は、商品のキーワード、出品者、ＣＴＲ、送料の有無または商品画像数と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から販促割合と販売効果との間の関係を算出する。

これにより、実施形態に係る情報提供装置１００は、販促割合と販売効果との間の関係をより高い精度で算出することができるので、出品者にとってより有益な情報を提示することができる。

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。

１０ 出品者端末
２０ 配信装置
３０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１２１ 出品情報記憶部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 提示部
１３４ 配信部
１３５ 受信部
１３６ 送信部

Claims (13)

1. 商品の出品情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された出品情報に基づいて、前記商品の販売促進費に関する情報であって前記商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と前記商品の販売効果との間の関係を算出する算出部と
   を備えることを特徴とする算出装置。
2. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から前記販売促進情報と前記販売効果との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
3. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報に含まれる商品の特徴と、過去に出品された商品のうち種類が同一の商品の販売効果の履歴との間の関係から前記販売促進情報と前記販売効果との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の算出装置。
4. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品コンテンツが表示された表示回数の履歴とに基づいて、前記販売促進情報と前記販売効果として前記出品コンテンツの表示回数との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の算出装置。
5. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の売上の履歴とに基づいて、前記販売促進情報と前記販売効果として前記売上との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の算出装置。
6. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報と、過去に出品された商品の出品元の利益につながる行動に至った割合の履歴とに基づいて、前記販売促進情報と前記販売効果として前記出品元の利益につながる行動に至る割合との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の算出装置。
7. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報と、過去に出品された商品に関するコンテンツが選択された選択率の履歴とに基づいて、前記販売促進情報と前記販売効果として前記選択率との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の算出装置。
8. 前記算出部は、
   前記取得部によって取得された出品情報に基づいて、前記販売促進情報と前記販売効果との間の関係を前記商品の種類別に算出する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の算出装置。
9. 前記算出部は、
   商品のキーワード、出品者、ＣＴＲ、送料の有無または商品画像数と、過去に出品された商品の販売効果の履歴との間の関係から前記販売促進情報と前記販売効果との間の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の算出装置。
10. 前記算出部によって算出された前記販売促進情報と前記販売効果との間の関係を提示する提示部
    をさらに備えることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の算出装置。
11. 前記算出部は、
    前記販売促進情報のうち前記商品の商品価格に対する販売促進費の割合である販売促進割合と前記商品の販売効果との間の関係を算出する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の算出装置。
12. 算出装置が実行する算出方法であって、
    商品の出品情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得された出品情報に基づいて、前記商品の販売促進費に関する情報であって前記商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と前記商品の販売効果との間の関係を算出する算出工程と
    を含んだことを特徴とする算出方法。
13. 商品の出品情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された出品情報に基づいて、前記商品の販売促進費に関する情報であって前記商品に関するコンテンツを配信する基準となる販売促進情報と前記商品の販売効果との間の関係を算出する算出手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。