JP2017021767A - Delivery device, delivery method, and delivery program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、配信装置、配信方法、及び配信プログラムに関する。 The present invention relates to a distribution device, a distribution method, and a distribution program.
従来、スマートフォンやタブレット端末等の端末装置を利用するユーザの興味等を推測し、ターゲットを絞って広告配信を行う技術が提供されている。例えば、端末装置を利用するユーザの属性情報に基づいて、ユーザの興味等を推測し広告配信を行う。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been provided a technique for guessing the interest of a user who uses a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal, and distributing advertisements while narrowing down the target. For example, based on the attribute information of the user who uses the terminal device, the user's interest or the like is estimated and advertisement distribution is performed.
しかしながら、上記の従来技術では広告の効果を向上させることができるとは限らない。例えば、単にユーザの属性情報に基づいて推測したユーザの興味は、広告配信を行う時点におけるユーザの興味等が適切に反映されていない場合があり、広告の効果を向上させることは難しい。 However, the above-described conventional technology does not always improve the advertising effect. For example, the user's interest that is simply estimated based on the user's attribute information may not appropriately reflect the user's interest at the time of advertisement distribution, and it is difficult to improve the effectiveness of the advertisement.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告の効果を向上させる配信装置、配信方法、及び配信プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a distribution device, a distribution method, and a distribution program that improve the effect of an advertisement.
本願に係る配信装置は、端末装置から広告要求を受け付ける受付部と、前記端末装置における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された前記所定のアプリケーションに対する前記端末装置を利用するユーザの関心の度合いが所定の基準を満たす場合、前記所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する選択部と、前記受付部により前記広告要求が受け付けられた場合、前記選択部により選択された前記配信対象の広告を前記端末装置に配信する配信部と、を備えたことを特徴とする。 The distribution device according to the present application includes: a receiving unit that receives an advertisement request from a terminal device; and an interest of a user who uses the terminal device for the predetermined application estimated based on information about a usage history of the predetermined application in the terminal device When the degree satisfies the predetermined criteria, when the advertisement request is received by the selection unit that selects an advertisement related to another application provided by the provider of the predetermined application as an advertisement to be distributed, and the reception unit, A distribution unit that distributes the advertisement to be distributed selected by the selection unit to the terminal device.
実施形態の一態様によれば、広告の効果を向上させることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that the effect of the advertisement can be improved.
以下に、本願に係る配信装置、配信方法、及び配信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配信装置、配信方法、及び配信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。 Hereinafter, a distribution apparatus, a distribution method, and a mode for executing a distribution program (hereinafter referred to as “embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the distribution device, the distribution method, and the distribution program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
（実施形態）
〔１．配信処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る配信処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。図１に示す配信装置１００は、端末装置１０における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて、当該利用履歴に基づいて選択される広告（以下、「配信対象の広告」と称する場合がある）を端末装置１０に配信する配信サービスを提供する。なお、ここでいう、広告とは、広告主により入稿された広告だけに限らず、所定のコンテンツへの誘導を含む広義の広告を含むものとする。
(Embodiment)
[1. (Delivery process)
First, an example of distribution processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of distribution processing according to the embodiment. The
図１に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、配信装置１００とが含まれる。端末装置１０と、配信装置１００とは図示しない所定の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に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。
As illustrated in FIG. 1, the distribution system 1 includes a
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、ユーザによる操作に従って、アプリケーション（以下、「アプリ」と称する場合がある）を起動する。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。
The
配信装置１００は、端末装置１０に配信対象の広告を配信する配信サービスを提供する情報処理装置である。配信装置１００は、端末装置１０から広告要求を受け付ける。例えば、配信装置１００は、端末装置１０において動作する他のアプリケーションによる広告要求を受け付ける。ここで言う、他のアプリケーションとは、所定のアプリケーション以外のアプリを意味する。
The
また、配信装置１００は、所定のアプリケーションに対する端末装置１０を利用するユーザの関心の度合い（以下、「関心度」とする場合がある）に応じて、配信対象の広告を選択する。例えば、配信装置１００は、端末装置１０から広告要求を受け付けた場合、所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された所定のアプリケーションに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。また、配信装置１００は、選択した配信対象の広告を端末装置１０に配信する。なお、以下では、ユーザの関心度の推定対象となる所定のアプリケーションを推定対象アプリと称する場合がある。
In addition, the
以下、図１を用いて、配信処理の一例を説明する。図１に示す例においては、ユーザがユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザである場合を示す。また、図１に示す例においては、推定対象アプリがアプリＡであり、推定対象アプリ以外のアプリであって広告が表示されるアプリである他のアプリがアプリＢである場合を示す。なお、アプリＡ及びアプリＢは、ゲームのカテゴリに属するアプリである。また、図１に示す例においては、配信装置１００がユーザの関心度として、関心度が高いか低いかのいずれであるかを推定する場合を示す。また、図１に示す例においては、所定の基準を関心度が低であることとし、ユーザの関心度が低である場合を、ユーザの関心度が所定の基準を満たす場合の一例として示す。なお、ユーザの関心度の推定についての詳細は後述する。
Hereinafter, an example of the distribution process will be described with reference to FIG. In the example illustrated in FIG. 1, a case where the user is a user with the user ID “U1” is illustrated. In the example illustrated in FIG. 1, the estimation target application is the application A, and another application that is an application other than the estimation target application and displays an advertisement is the application B. Note that the app A and the app B are apps belonging to the game category. Further, the example illustrated in FIG. 1 illustrates a case where the
図１に示すように、ユーザＵ１は端末装置１０にインストールされているアプリＢを起動する（ステップＳ１１）。図１に示す例には、ユーザＵ１は２０１５年５月２８日１８時にアプリＢを起動した場合を示す。そして、端末装置１０は、例えば、起動したアプリＢのアプリ画面Ｃ１０に広告表示領域ＡＲ１０が含まれる場合、広告要求を配信装置１００へ送信する（ステップＳ１２）。
As shown in FIG. 1, the user U1 starts the application B installed in the terminal device 10 (step S11). In the example illustrated in FIG. 1, the user U1 activates the app B at 18:00 on May 28, 2015. Then, for example, when the application display area AR10 is included in the application screen C10 of the activated application B, the
そして、配信装置１００は、端末装置１０から広告要求を受け付けた場合、アプリＡの利用履歴に関する情報に基づいて、アプリＡに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度を推定する（ステップＳ１３）。例えば、配信装置１００は、利用履歴情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１のアプリＡの利用履歴に関する情報に基づいて、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度を推定する。
When the
図１に示す例においては、利用履歴情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１のアプリＡの利用履歴は、ユーザＵ１がアプリＡを起動する頻度が低くなっていることを示す。具体的には、ユーザＵ１のアプリＡの利用履歴は、起動した日にちの間隔が、２日、５日、９日と次第に広がっていることを示す。また、利用履歴情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１のアプリＡの利用履歴は、ユーザＵ１がアプリＡの利用に際して課金を行わなくなっていきていることを示す。具体的には、ユーザＵ１のアプリＡの利用履歴は、ユーザＵ１がアプリＡの利用に際して課金を２０１５年５月１１日以降行っていないことを示す。
In the example illustrated in FIG. 1, the usage history of the application A of the user U1 stored in the usage history
このように、図１に示す例では、ユーザＵ１は、アプリＡを起動する頻度が低下し、アプリＡを次第に利用しなくなってきている。また、ユーザＵ１は、アプリＡに対する課金を行わなくなってきている。つまり、図１に示す例では、ユーザＵ１は、以前よりもアプリＡを利用する関心を次第に失ってきている。そのため、配信装置１００は、ステップＳ１１においてアプリＢを起動した時点におけるユーザＵ１のアプリＡに対する関心度が低いと推定する。
As described above, in the example illustrated in FIG. 1, the frequency at which the user U1 starts the application A is reduced, and the application A is gradually not used. Further, the user U1 is no longer charged for the application A. In other words, in the example illustrated in FIG. 1, the user U1 is gradually losing interest in using the app A than before. Therefore, the
そこで、配信装置１００は、アプリＡに類似するアプリに関する広告を配信対象の広告として選択する（ステップＳ１４）。ここで、アプリＡは、シミュレーションのジャンル（カテゴリ）に分類されるゲームである。また、アプリＣは、シミュレーションのジャンルに分類されるゲームである。例えば、アプリＡとアプリＣとのように、同じジャンルに分類されるゲームのアプリは類似するアプリとなる。そのため、図１に示す例において、配信装置１００は、アプリＡに類似するアプリであるアプリＣに関する広告を配信対象の広告として選択する。
Therefore, the
その後、配信装置１００は、ステップＳ１４において選択した配信対象の広告を端末装置１０に配信する（ステップＳ１５）。具体的には、配信装置１００は、アプリＣの広告を端末装置１０に配信する。
Thereafter, the
配信装置１００から配信対象の広告を受信した端末装置１０は、受信した配信対象の広告を表示する（ステップＳ１６）。図１に示す例において、端末装置１０は、起動したアプリＢのアプリ画面Ｃ１０中の広告表示領域ＡＲ１０にアプリＣの広告ＡＣ３を表示する。
The
上述したように、実施形態に係る配信システム１において、配信装置１００は、推定対象アプリの利用履歴に関する情報に基づいて推定された推定対象アプリに対する端末装置１０を利用するユーザの関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。そして、配信装置１００は、選択した配信対象の広告を端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、受信した配信対象の広告を表示する。
As described above, in the distribution system 1 according to the embodiment, the
このように、配信装置１００は、推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。図１に示す例では、配信装置１００は、ユーザＵ１の関心度が低いと推定したアプリＡに類似するアプリＣの広告を配信対象の広告として選択する。すなわち、配信装置１００は、ユーザの関心度が低下したアプリ、言い換えるとユーザが飽きたアプリに代えて、ユーザＵ１が利用する可能性の高いアプリの広告を配信対象の広告として選択する。
Thus, the
図１に示す例において、アプリＡ及びアプリＣは、シミュレーションのジャンルに分類されるゲームのアプリである。例えば、端末装置１０にゲームのアプリをインストールして利用するユーザには、所定の数（例えば２〜３つ）の異なるジャンルのゲームを並行して利用する傾向があるユーザが多く含まれる。例えば、図１に示す例において、ユーザＵ１は、２０１５年５月１１日の時点においては、アプリＡとアプリＢの２つのゲームのアプリを並行して利用していた。つまり、ユーザＵ１は、２０１５年５月１１日の時点においては、アプリＡの関心度とアプリＢの関心度との両方が高かったと推定される。なお、アプリＢは、アプリＡとは異なるジャンルであるパズルに分類されるゲームのアプリである。
In the example illustrated in FIG. 1, the application A and the application C are game applications classified into simulation genres. For example, users who install and use game applications on the
一方、上述のように、２０１５年５月２８日１８時にアプリＢを起動した時点において、ユーザＵ１のアプリＡに対する関心度が低いと推定される。そのため、配信装置１００は、ユーザＵ１がアプリＡに代えて利用する可能性が高いアプリＣを端末装置１０に配信する。これにより、ユーザＵ１は関心度が低くなったアプリＡをアプリＣに代えて、アプリＢとアプリＣとを並行して利用する可能性が高くなる。つまり、配信装置１００がユーザＵ１の好きなジャンルに分類される新しいゲームのアプリに関する広告を端末装置１０に配信することにより、表示された広告を見たユーザＵ１は、新しいゲームのアプリをインストールする可能性が高くなる。これにより、配信装置１００は、広告の効果を向上させることができる。なお、上述したように、ここでいう広告とは、広告主により入稿された広告だけに限らず、配信したユーザに所望の情報を伝達したり、ユーザに関心を持たせたり、ユーザを所定の行動へ誘導したり、広告としての機能を有する種々の情報を含むものとする。
On the other hand, as described above, when the app B is started at 18:00 on May 28, 2015, it is estimated that the degree of interest of the app U of the user U1 is low. Therefore, the
また、２０１５年５月２８日１８時にアプリＢを起動した時点において、ユーザＵ１のアプリＢの関心度が高い場合、ユーザＵ１はアプリＢを頻繁に起動すると想定される。したがって、配信装置１００は、頻繁に起動されるアプリＢに、ユーザＵ１の関心度が低いと推定したアプリＡに類似するアプリＣの広告を表示することができる。つまり、配信装置１００は、ユーザＵ１のアプリＡの関心度が低くなったタイミングに合わせて、適切な広告を配信することができる。言い換えると、配信装置１００は、広告を表示するタイミングを最適化することができる。このように、配信装置１００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００は、広告の効果を向上させることができる。
Further, when the app B is activated at 18 o'clock on May 28, 2015 and the user U1 is highly interested in the app B, the user U1 is assumed to frequently activate the app B. Therefore, the
また、ユーザＵ１のアプリＢの関心度が低くなった時点において、ユーザＵ１のアプリＣの関心度が高い場合、配信装置１００は、頻繁に起動されるアプリＣに、ユーザＵ１の関心度が低いと推定したアプリＢに類似するアプリの広告を表示することができる。このように、配信装置１００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、繰り返し適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００は、広告の効果を向上させることができる。
In addition, when the interest level of the app C of the user U1 is low and the interest level of the app C of the user U1 is high, the
なお、上記例においては、配信装置１００がユーザの関心度を高と低の２段階に分類する推定について説明したが、配信装置１００は、ユーザの関心度を、例えば高、中、低の３段階や１〜１０の１０段階等、目的に応じて適宜選択してもよい。ユーザの関心度を１０段階に分類する場合、配信装置１００は、ユーザの関心度が３以下である場合を、ユーザの関心度が所定の基準を満たす場合としてもよい。また、配信装置１００は、ユーザの関心度を数値として算出してもよい。この場合、配信装置１００は、ユーザの関心度が所定の閾値未満である場合を、ユーザの関心度が所定の基準を満たす場合としてもよい。
In the above example, the estimation is described in which the
また、例えば、配信装置１００は、ステップＳ１３において、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が高いと推定した場合、所定の条件に基づいて広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１のユーザ属性に基づいて広告を配信する。具体的には、配信装置１００は、ユーザＵ１が男性、３０代である場合、車Ａに関する広告ＡＣ４を端末装置１０に配信してもよい。このように、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が高いと推定した場合であっても、適切な広告を配信することができる。
Further, for example, when the
また、上記の例では、アプリＡを推定対象アプリとした場合を例に示したが、配信装置１００は、関心度を推定する推定対象アプリを目的に応じて適宜選択してもよい。例えば、配信装置１００は、複数のアプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。この場合、配信装置１００は、関心度を推定した複数のアプリのうち、関心度が最も低いアプリに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択してもよい。例えば、配信装置１００は、関心度を数値として算出する場合、最も数値が低いアプリに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択してもよい。
In the above example, the case where the app A is the estimation target app is shown as an example, but the
また、上記の例において、配信装置１００は、アプリＡに類似するアプリが複数ある場合、アプリＡに最も類似するアプリの広告を配信してもよい。また、上記の例において、ユーザＵ１の端末装置１０にアプリＣがインストール済みである場合、配信装置１００は、アプリＣの広告を配信しなくてもよい。例えば、配信装置１００は、他にアプリＡに類似するアプリがある場合、アプリＣ以外のアプリＡに類似するアプリの広告を配信してもよい。また、上記の例において、ユーザＵ１の端末装置１０にアプリＣがインストール済みである場合であっても、配信装置１００は、アプリＣの利用を促す広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、アプリＣの利用を促す広告として、所定の期間内のアプリＣを起動した場合にアプリＣ内で利用できるポイント等を付与することを示す広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、アプリＣの利用を促す広告として、その特典が記載された広告（バナー広告、動画広告）を配信してもよい。また、例えば、配信装置１００は、アプリＣに関する表示がされるアプリ広告であって、アプリＣの利用を促すページへ遷移するための広告を配信してもよい。
In the above example, when there are a plurality of applications similar to the application A, the
また、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合であっても、アプリＡに関する広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合であっても、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が高くなる可能性があれば、アプリＡの利用を促す広告を配信してもよい。例えば、ユーザＵ１がアプリＡの利用頻度（例えば起動回数等）が高くなることがないまま関心度が低いと推定された場合、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が高くなる可能性があると推定して、アプリＡの利用を促す広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、アプリＡの利用を促す広告として、所定の期間内のアプリＡを起動した場合にアプリＡ内で利用できるポイント等を付与することを示す広告を配信してもよい。また、配信装置１００は、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定した場合、端末装置１０においてユーザが操作中のアプリに類似するアプリに関する広告を配信してもよい。この場合、例えば、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合、端末装置１０においてユーザＵ１が操作中のアプリＫに類似するアプリＬに関する広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１が所定の数（例えば２〜３つ）のゲームを並行して利用するユーザである場合、ユーザＵ１に、アプリＡに替えて新たにアプリＬを並行して利用させることを促す広告を配信することができる。また、配信装置１００は、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定した場合、推定対象アプリの提供元が提供する他のアプリに関する広告を配信してもよい。この場合、例えば、配信装置１００は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合、ユーザＵ１が利用する端末装置１０にアプリＡの提供元が提供する他のアプリＡ２に関する広告を配信してもよい。
Further, the
また、配信装置１００は、広告主から受け付けた広告を配信するアプリに関する情報に基づいて、端末装置１０に広告を配信してもよい。例えば、配信装置１００は、広告主から受け付けたアプリに関する情報と推定対象アプリとが所定の条件を満たす場合、広告主の広告を配信対象の広告として配信してもよい。例えば、配信装置１００は、広告主から広告を配信するアプリの指定を受け付け、推定対象アプリが、受け付けたアプリと一致する場合、その広告主の広告を配信してもよい。この場合、配信装置１００は、広告主から広告を配信するアプリＭの指定を受け付け、推定対象アプリがアプリＭである場合、その広告主が指定する広告を配信してもよい。また、例えば、配信装置１００は、広告主から広告を配信するアプリの属性（例えば、カテゴリ等）の指定を受け付け、推定対象アプリの属性が、受け付けたアプリの属性と一致する場合、その広告主の広告を配信してもよい。この場合、配信装置１００は、広告主から広告を配信するアプリの属性「コミュニケーション」を受け付け、推定対象アプリの属性が「コミュニケーション」である場合、その広告主が指定する広告を配信してもよい。なお、上記配信処理は一例であり、配信装置１００は、目的に応じて種々の広告を配信してもよい。
Further, the
〔２．配信装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る配信装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、配信装置１００は、配信装置１００の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。
[2. Configuration of distribution device]
Next, the configuration of the
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
The
（記憶部１２０）
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。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、利用履歴情報記憶部１２１と、広告情報記憶部１２２とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 2, the storage unit 120 according to the embodiment includes a usage history
（利用履歴情報記憶部１２１）
実施形態に係る利用履歴情報記憶部１２１は、ユーザ毎のアプリケーションの利用履歴に関する情報を記憶する。図３には、利用履歴情報記憶部１２１に記憶されるアプリケーションの利用履歴に関する情報の一例を示す。図３に示すように、利用履歴情報記憶部１２１は、アプリケーションの利用履歴に関する情報として、「ユーザＩＤ」、「アプリ名」、「行動」、「日時」といった項目が含まれる。
(Usage history information storage unit 121)
The usage history
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、ユーザＵ１と記載する場合がある）は、図１の例に示したユーザに対応する。「アプリ名」は、ユーザが利用したアプリの名称を示す。「行動」は、対応するアプリに関する行動の内容を示す。「日時」は、対応するアプリに関する行動を行った日時を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” (hereinafter sometimes referred to as user U1) corresponds to the user illustrated in the example of FIG. “App name” indicates the name of the application used by the user. “Behavior” indicates the content of the action related to the corresponding application. “Date and time” indicates the date and time when an action related to the corresponding application was performed.
例えば、図３に示す例において、利用履歴情報記憶部１２１にはユーザＵ１がアプリＲを２０１５年５月２８日１９時２０分３５秒に起動したことが記憶される。また、図３に示す例において、利用履歴情報記憶部１２１にはユーザＵ１が２０１５年５月２８日２０時０５分１２秒にアプリＲにおいて課金を行ったことが記憶される。
For example, in the example illustrated in FIG. 3, the usage history
なお、利用履歴情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用履歴情報記憶部１２１は、課金の金額に関する情報を記憶してもよい。また、利用履歴情報記憶部１２１は、各アプリを識別する情報としては「アプリ名」に限らず、アプリを識別するための「アプリＩＤ」等の情報を記憶してもよい。なお、配信装置１００は、ユーザのアプリに関する関心度を外部の情報処理装置から取得する場合は、利用履歴情報記憶部１２１を有さなくてもよい。
The usage history
（広告情報記憶部１２２）
実施形態に係る広告情報記憶部１２２は、広告に関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係る広告情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示す広告情報記憶部１２２は、「広告ＩＤ」、「商品名」、「広告コンテンツ」、「広告主ＩＤ」、「類似アプリ」といった項目を有する。
(Advertisement information storage unit 122)
The advertisement
「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、広告の対象となる商品や役務等の名称を示す。図４に示す例において、広告ＩＤ「Ａ１」の広告は、商品名「アプリＡ」の広告であることを示す。なお、各商品を識別する情報としては「商品名」に限らず、商品を識別するための「商品ＩＤ」等の情報を記憶してもよい。 “Advertisement ID” indicates identification information for identifying an advertisement. “Product name” indicates the name of a product or service to be advertised. In the example illustrated in FIG. 4, the advertisement with the advertisement ID “A1” is an advertisement with the product name “application A”. The information for identifying each product is not limited to the “product name”, and information such as “product ID” for identifying the product may be stored.
「広告コンテンツ」は、広告主から入稿された広告コンテンツ（単に「広告」と記載する場合がある）を示す。図４では「広告コンテンツ」に「ＡＣ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。図４に示す例において、広告ＩＤ「Ａ１」の広告の広告主は、広告主ＩＤ「ＡＰ１」により識別される広告主である。 “Advertising content” indicates advertising content submitted by an advertiser (may be simply referred to as “advertisement”). FIG. 4 shows an example in which conceptual information such as “AC1” is stored in “advertising content”, but actually, a still image, a moving image, text data, a URL, or a file indicating the storage location thereof. Stores path names and so on. “Advertiser ID” indicates identification information for identifying an advertiser. In the example illustrated in FIG. 4, the advertiser of the advertisement with the advertisement ID “A1” is the advertiser identified by the advertiser ID “AP1”.
「類似アプリ」は、広告に対応する商品がアプリである場合に、そのアプリに類似するアプリに関する情報が記憶される。図４に示す例では、「類似アプリ」には、類似するアプリに関する情報として、アプリ名が記憶される。例えば、図４に示す例において、広告ＩＤ「Ａ１」の広告に対応する商品であるアプリＡは、アプリＣが類似アプリであることを示す。なお、「類似アプリ」は、類似アプリが複数ある場合、複数記憶されてもよい。例えば、広告情報記憶部１２２は、「類似アプリ１」、「類似アプリ２」・・・のように複数の項目を設けて、複数の類似アプリを記憶しもよい。
The “similar application” stores information related to an application similar to the application when the product corresponding to the advertisement is an application. In the example illustrated in FIG. 4, the “similar application” stores an application name as information on a similar application. For example, in the example illustrated in FIG. 4, the application A that is a product corresponding to the advertisement with the advertisement ID “A1” indicates that the application C is a similar application. If there are a plurality of similar apps, a plurality of “similar apps” may be stored. For example, the advertisement
また、図４に示す例において、広告ＩＤ「Ａ４」の広告に対応する商品である車Ａは、アプリではないため類似アプリに関する情報はないことを示す「−」が記憶される。なお、広告情報記憶部１２２は、商品がアプリでない場合であっても、類似アプリに関する情報を記憶してもよい。また、広告情報記憶部１２２は、「類似商品」の項目を設けて、各商品に類似する商品に関する情報を記憶してもよい。
Further, in the example illustrated in FIG. 4, “−” indicating that there is no information related to a similar application is stored in the car A, which is a product corresponding to the advertisement with the advertisement ID “A4”, because it is not an application. Note that the advertisement
なお、広告情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２２は、広告の表示に要する費用や広告による収益の予測等に関する情報を記憶してもよい。広告情報記憶部１２２は、入札価格に関する情報や、広告の１０００回表示あたりの収益額を示す、いわゆるｅＣＰＭ（effective Cost Per Mille）等の情報を記憶してもよい。
The advertisement
（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置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１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 2, the
図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、推定部１３２と、選択部１３３と、配信部１３４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。
As shown in FIG. 2, the
（受付部１３１）
受付部１３１は、端末装置１０から広告要求を受け付ける。例えば、受付部１３１は、端末装置１０において動作するアプリケーションによる広告要求を受け付ける。例えば、受付部１３１は、ユーザの関心度の推定を行う推定対象アプリとは異なる他のアプリによる広告要求を受け付ける。図１に示す例においては、受付部１３１は、ユーザＵ１の関心度の推定を行うアプリＡとは異なるアプリＢによる広告要求を受け付ける。また、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションに関する情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションの指定を受け付ける。例えば、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリをアプリＭとする指定を受け付ける。また、例えば、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションの属性の指定を受け付ける。例えば、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリの属性を「コミュニケーション」とする指定を受け付ける。
(Reception unit 131)
The accepting
また、受付部１３１は、端末装置１０からアプリの利用履歴に関する情報を受け付けてもよい。例えば、受付部１３１は、端末装置１０からアプリに含まれる所定のＳＤＫ（Software Development Kit）により収集されるアプリの利用履歴に関する情報を受け付けてもよい。例えば、受付部１３１は、端末装置１０における推定対象アプリの利用履歴に関する情報を受け付けてもよい。また、受付部１３１は、外部の情報処理装置から端末装置１０におけるアプリの利用履歴に関する情報を受け付けてもよい。例えば、受付部１３１は、アプリの提供元が管理する情報処理装置から端末装置１０におけるアプリの利用履歴に関する情報を受け付けてもよい。また、受付部１３１は、受け付けたアプリの利用履歴に関する情報を利用履歴情報記憶部１２１に記憶してもよい。
In addition, the
（推定部１３２）
推定部１３２は、アプリの利用履歴に関する情報に基づいて、アプリに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度を推定する。例えば、推定部１３２は、推定対象アプリの利用履歴に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度を推定する。図１に示す例において、推定部１３２は、端末装置１０におけるアプリＡの利用履歴に関する情報に基づいて、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度を推定する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user who uses the
例えば、推定部１３２は、推定対象アプリにおける前回起動時から今回起動時までの時間が所定の期間以上である場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、推定対象アプリにおける前回起動時から今回起動時までの時間が以前に比べて長い場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。具体的には、推定部１３２は、推定対象アプリにおける前回起動時から今回起動時までの時間が、２回前の起動時から前回起動時までの時間に比べて所定の時間以上長くなった場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the time from the previous activation to the current activation in the estimation target application is equal to or longer than a predetermined period. For example, the estimation unit 132 may estimate that the user's interest in the estimation target application is low when the time from the previous activation to the current activation in the estimation target application is longer than before. Specifically, the estimation unit 132 determines that the time from the previous activation to the current activation in the estimation target application is longer than a predetermined time compared to the time from the previous activation to the previous activation. The user may be less interested in the estimation target application.
例えば、推定部１３２は、推定対象アプリに関する情報の通知に対して、ユーザのアクションが無い場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、推定対象アプリに関する情報の通知後において、推定対象アプリを起動しても時間が所定時間（例えば、５分等すぐにやめたと推測できる時間）内に推定対象アプリの使用を終了した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when there is no user action for the notification of information regarding the estimation target application. For example, the estimation unit 132 uses the estimation target application within a predetermined time (for example, a time that can be presumed to have stopped immediately, such as 5 minutes) even after the estimation target application is activated after notification of the information about the estimation target application. May be estimated that the user's interest in the estimation target application is low.
例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間等）における起動回数等の利用頻度が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間）における利用頻度が以前に比べて所定の割合（例えば３０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the user's interest in the estimation target application is low when the usage frequency such as the number of activations in a predetermined period (for example, 10 days) is lower than before. . For example, when the usage frequency in a predetermined period (for example, 10 days) has decreased to a predetermined ratio (for example, 30%) compared to the previous time, the estimation unit 132 estimates that the user's interest in the estimation target application is low. May be.
また、例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば一週間等）における利用時間が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば一週間）における利用時間が以前に比べて所定の割合（例えば２０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 Further, for example, the estimation unit 132 may estimate that the user's interest in the estimation target application is low when the usage time in a predetermined period (for example, one week) is lower than before. For example, the estimation unit 132 estimates that the user's interest in the estimation target application is low when the usage time in a predetermined period (for example, one week) has decreased to a predetermined ratio (for example, 20%) compared to the previous time. May be.
また、例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば２０日間等）における課金の回数が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば２０日間）における課金の回数が以前に比べて所定の割合（例えば４０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the user's interest in the estimation target application is low when the number of charges in a predetermined period (for example, 20 days) is lower than before. For example, the estimation unit 132 estimates that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the number of charges in a predetermined period (for example, 20 days) has decreased to a predetermined rate (for example, 40%). May be.
また、例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば二週間等）における課金の金額が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば二週間）における課金の金額が以前に比べて所定の割合（例えば５０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。また、推定部１３２は、上記の利用頻度、利用時間、課金の回数、課金の金額等の情報を総合して、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。 Further, for example, the estimation unit 132 may estimate that the user's interest in the estimation target application is low when the amount of billing in a predetermined period (for example, two weeks) is lower than before. For example, the estimation unit 132 estimates that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the amount of billing in a predetermined period (for example, two weeks) has decreased to a predetermined rate (for example, 50%). May be. The estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application by combining information such as the use frequency, the use time, the number of charges, the amount of charge, and the like.
なお、推定部１３２は、上記に限らず端末装置１０におけるアプリの利用履歴に関する種々の情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、推定対象アプリにおけるイベントへの参加率等、ユーザの推定対象アプリにおける行動に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。また、例えば、推定部１３２は、推定対象アプリにおいて毎回同じような行動を行っているユーザは、推定対象アプリに対する関心度が低いと推定してもよい。
In addition, the estimation part 132 may estimate a user's interest degree with respect to an estimation object application based on the various information regarding not only the above but the utilization history of the application in the
また、推定部１３２は、他の端末装置１０におけるアプリの利用履歴に関する情報を含むアプリの利用履歴に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。すなわち、推定部１３２は、他のユーザのアプリの利用履歴に関する情報や他のアプリの利用履歴に関する情報等も用いて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、図３に示す例において、ユーザＵ１のアプリＡに対する関心度を推定する際に、ユーザＵ２のアプリの利用履歴に関する情報やユーザＵ１のアプリＢ、アプリＲ等の利用履歴に関する情報も用いてもよい。
Further, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on information on the application usage history including information on the application usage history in the other
例えば、推定部１３２は、他のユーザのアプリの利用履歴に関する情報も含めた統計的な情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、統計的な情報に基づくユーザ分類に基づいて推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、ライトユーザやヘビーユーザ等のようにクラスタリングされたユーザ分類毎に利用頻度や利用時間の推移に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、ユーザがどのユーザ分類に属するかをユーザのアプリの利用履歴に関する情報に基づいて推定し、推定したユーザ分類の利用頻度や利用時間の推移と、当該ユーザの推定対象アプリにおける利用頻度や利用時間の推移とに基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on statistical information including information regarding the usage history of other users' applications. For example, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on the user classification based on statistical information. For example, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on information on the change in usage frequency and usage time for each user class clustered such as a light user and a heavy user. . For example, the estimation unit 132 estimates which user class the user belongs to based on information about the usage history of the user's application, changes in the estimated usage frequency and usage time of the user class, and the estimation target application of the user The user's interest level with respect to the estimation target application may be estimated based on the usage frequency and the transition of the usage time.
例えば、推定部１３２は、推定対象アプリの運営側からの通知情報に対する反応に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。この場合、推定部１３２は、推定対象アプリの運営側からの通知情報に対する、他のユーザとの反応の差に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、推定対象アプリの運営側からイベント等の通知情報が配信された際の起動回数が、他のユーザに比べて所定の回数以上少ない場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、運営側からイベント等の通知情報が配信された際の起動時間が、他のユーザに比べて所定の時間以上短い場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on a response to the notification information from the management side of the estimation target application. In this case, the estimation unit 132 may estimate the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on a difference in reaction with other users with respect to the notification information from the management side of the estimation target application. For example, when the number of activations when the notification information such as an event is distributed from the management side of the estimation target application is less than a predetermined number of times compared to other users, the estimation unit 132 indicates the degree of interest of the user with respect to the estimation target application. May be estimated to be low. For example, the estimation unit 132 estimates that the user's interest in the estimation target application is low when the activation time when the notification information such as an event is distributed from the management side is shorter than a predetermined time by a predetermined time or more. May be.
また、推定部１３２は、ユーザの関心度が高いか低いかのいずれであるかを推定してもよい。また、推定部１３２は、ユーザの関心度を、例えば高、中、低の３段階や１〜１０の１０段階等、目的に応じて適宜推定してもよい。例えば、推定部１３２は、複数の推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。 Further, the estimation unit 132 may estimate whether the degree of interest of the user is high or low. Moreover, the estimation part 132 may estimate a user's interest degree suitably according to the objective, for example, 3 steps | paragraphs of high, middle, and low, 10 steps | paragraphs of 1-10. For example, the estimation unit 132 may estimate the user's interest level with respect to a plurality of estimation target applications.
なお、上記の推定部１３２による推定対象アプリに対するユーザの関心度の推定は一例であって、推定部１３２は、種々の従来技術等の使用や組み合わせ等により、目的に応じて適宜、推定対象アプリに対するユーザの関心度の推定を行ってもよい。また、配信装置１００は、ユーザのアプリに関する関心度を外部の情報処理装置から取得する場合は、推定部１３２を有さなくてもよい。
Note that the estimation of the user's interest in the estimation target application by the estimation unit 132 is an example, and the estimation unit 132 may appropriately calculate the estimation target application according to the purpose by using or combining various conventional techniques. The user's interest level may be estimated. In addition, the
（選択部１３３）
選択部１３３は、推定対象アプリの利用履歴に関する情報に基づいて推定された推定対象アプリに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリの利用に際してユーザが課金を行った情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリの利用頻度に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリの利用時間に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリにおける行動に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。
(Selection unit 133)
The
また、選択部１３３は、関心度が所定の基準を満たす場合、推定対象アプリに類似するアプリに関する広告を配信対象の広告として選択する。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリの関心度が低いと推定された場合、推定対象アプリに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択する。図１に示す例において、選択部１３３は、推定対象アプリであるアプリＡの関心度が低いと推定された場合、アプリＡに類似するアプリであるアプリＣに関する広告を配信対象の広告として選択する。
In addition, when the degree of interest satisfies a predetermined criterion, the
また、例えば、選択部１３３は、関心度が所定の基準を満たさない場合、所定の条件に基づいて配信対象の広告を選択する。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリの関心度が高いと推定された場合、所定の条件に基づいて配信対象の広告を選択する。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリの関心度が高いと推定されたユーザのユーザ属性に基づいて配信対象の広告を選択する。具体的には、選択部１３３は、推定対象アプリの関心度が高いと推定されたユーザのサイコグラフィック属性やデモグラフィック属性に基づいて配信対象の広告を選択する。例えば、図１に示す例において、選択部１３３は、推定対象アプリであるアプリＡに対するユーザＵ１の関心度が高いと推定され、ユーザＵ１が男性、３０代である場合、車Ａに関する広告ＡＣ４を配信対象の広告として選択してもよい。
Further, for example, when the degree of interest does not satisfy a predetermined criterion, the
なお、選択部１３３は、推定対象アプリに類似するアプリが複数ある場合、推定対象アプリに最も類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択してもよい。また、選択部１３３は、複数の推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定された場合、複数の推定対象アプリのうち、関心度が最も低い推定対象アプリに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択してもよい。例えば、選択部１３３は、関心度が数値として算出された場合、最も数値が低い推定対象アプリに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択してもよい。また、選択部１３３は、関心度が所定の基準を満たす場合、推定対象アプリの利用を促す広告を配信対象の広告として選択してもよい。
Note that, when there are a plurality of applications similar to the estimation target application, the
また、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、端末装置１０においてユーザが操作中のアプリケーションに類似するアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択してもよい。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定された場合、端末装置１０においてユーザが操作中のアプリに類似するアプリに関する広告を配信対象の広告として選択してもよい。図１に示す例において、選択部１３３は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合、端末装置１０においてユーザＵ１が操作中のアプリＫに類似するアプリＬに関する広告を選択してもよい。また、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択してもよい。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定された場合、推定対象アプリの提供元が提供する他のアプリに関する広告を配信対象の広告として選択してもよい。図１に示す例において、選択部１３３は、アプリＡに対するユーザＵ１の関心度が低いと推定した場合、ユーザＵ１が利用する端末装置１０にアプリＡの提供元が提供する他のアプリＡ２に関する広告を選択してもよい。
Moreover, the
また、選択部１３３は、受付部１３１により受け付けられたアプリに関する情報と所定のアプリケーションとが所定の条件を満たす場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択してもよい。例えば、選択部１３３は、所定のアプリケーションが、受付部１３１により受け付けられたアプリケーションである場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択してもよい。この場合、選択部１３３は、推定対象アプリが、受付部１３１により受け付けられたアプリと一致する場合、アプリの指定を受け付けた広告主の広告を配信対象の広告として選択してもよい。具体的には、受付部１３１により広告主から広告を配信するアプリをアプリＭとする指定を受け付けられた場合、選択部１３３は、推定対象アプリがアプリＭである場合、その広告主が指定する広告を配信対象の広告として選択してもよい。また、選択部１３３は、所定のアプリケーションの属性が、受付部１３１により受け付けられたアプリケーションの属性である場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択してもよい。この場合、選択部１３３は、推定対象アプリの属性が、受付部１３１により受け付けられたアプリの属性と一致する場合、属性の指定を受け付けた広告主の広告を配信対象の広告として選択してもよい。具体的には、受付部１３１により広告主から広告を配信するアプリの属性を「コミュニケーション」とする指定を受け付けられた場合、選択部１３３は、推定対象アプリの属性が「コミュニケーション」である場合、その広告主が指定する広告を配信対象の広告として選択してもよい。
Moreover, the
（配信部１３４）
配信部１３４は、受付部１３１により広告要求が受け付けられた場合、端末装置１０における推定対象アプリの利用履歴に関する情報に基づいて、当該利用履歴に基づいて選択される配信対象の広告を端末装置１０に配信する。例えば、配信部１３４は、他のアプリに表示される広告として、配信対象の広告を端末装置１０に配信する。図１に示す例において、配信部１３４は、他のアプリであるアプリＢに表示される広告として、配信対象の広告であるアプリＣの広告を端末装置１０に配信する。
(Distribution unit 134)
When the advertisement request is received by the receiving
〔３．端末装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図５に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。
[3. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定のネットワークと有線または無線で接続され、配信装置１００との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by a communication circuit or the like, for example. The communication unit 11 is connected to a predetermined network (not shown) by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
（記憶部１２）
記憶部１２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１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
(Storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 stores, for example, information related to applications installed in the
（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
(Input unit 13)
The
（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
(Output unit 14)
The output unit 14 is a display screen such as a tablet terminal realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various types of information.
（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２など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、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
(Control unit 15)
The
図５に示すように、制御部１５は、要求部１５１と、受信部１５２と、表示部１５３とを有し、以下に説明する配信処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する配信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１５が有する各処理部の接続関係は、図５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。
As illustrated in FIG. 5, the
要求部１５１は、入力部１３により受け付けたユーザ操作に従って、配信装置１００へ広告要求を送信する。例えば、要求部１５１は、起動したアプリのアプリ画面に広告表示領域が含まれる場合、広告要求を配信装置１００へ送信する。
The
受信部１５２は、配信装置１００から配信された広告を受信する。具体的には、受信部１５２は、配信装置１００から配信対象の広告を受信する。また、受信部１５２は、配信対象の広告を受信した場合、配信対象の広告を記憶部１２に格納してもよい。
The receiving
表示部１５３は、起動したアプリのアプリ画面を表示する。また、表示部１５３は、起動したアプリのアプリ画面に広告表示領域が含まれる場合、当該広告表示領域に受信部１５２により受信された配信対象の広告を表示する。図１に示す例において、表示部１５３は、起動したアプリＢのアプリ画面Ｃ１０中の広告表示領域ＡＲ１０にアプリＣの広告ＡＣ３を表示する。
なお、上述した制御部１５による選択処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した選択処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や選択処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。なお、端末装置１０が配信装置１００にアプリの利用履歴に関する情報を送信する場合、制御部１５は送信部を有してもよい。この場合、送信部は、例えば所定の間隔（１日おき等）で配信装置１００にアプリの利用履歴に関する情報を送信する。
Note that the processing such as the selection processing by the
〔４．配信処理のフロー〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る配信システム１による配信処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る配信対象の広告の選択の一例を示すフローチャートである。
[4. (Delivery process flow)
Next, the procedure of distribution processing by the distribution system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of selection of advertisements to be distributed according to the embodiment.
図６に示すように、配信装置１００の受付部１３１は、端末装置１０から広告要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。例えば、図１に示す例において、受付部１３１は、端末装置１０において起動された他のアプリであるアプリＢから広告要求を受け付ける。その後、配信装置１００の推定部１３２は、広告を要求した端末装置１０を所有するユーザの所定のアプリ（推定対象アプリ）への関心度を推定する（ステップＳ１０２）。例えば、図１に示す例において、推定部１３２は、端末装置１０を所有するユーザＵ１の所定のアプリ（推定対象アプリ）であるアプリＡへの関心度を推定する。
As illustrated in FIG. 6, the
その後、配信装置１００の選択部１３３は、推定した関心度が基準を満たす場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、所定のアプリ（推定対象アプリ）に類似するアプリの広告を選択する（ステップＳ１０４）。例えば、選択部１３３は、所定のアプリ（推定対象アプリ）の関心度が低いと推定された場合、所定のアプリ（推定対象アプリ）に類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択する。例えば、図１に示す例において、選択部１３３は、所定のアプリ（推定対象アプリ）であるアプリＡの関心度が低いと推定された場合、アプリＡに類似するアプリであるアプリＣに関する広告を配信対象の広告として選択する。
Thereafter, when the estimated degree of interest satisfies the criterion (Yes in step S103), the
その後、配信装置１００の配信部１３４は、ステップＳ１０４において選択された広告を、広告を要求した端末装置１０へ配信する（ステップＳ１０６）。例えば、図１に示す例において、配信部１３４は、他のアプリであるアプリＢに表示される広告として、配信対象の広告であるアプリＣの広告を端末装置１０に配信する。
Thereafter, the
一方、配信装置１００の選択部１３３は、推定した関心度が基準を満たさない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、所定の条件に基づき広告を選択する（ステップＳ１０５）。例えば、選択部１３３は、所定のアプリ（推定対象アプリ）の関心度が高いと推定された場合、所定の条件に基づいて配信対象の広告を選択する。例えば、選択部１３３は、所定のアプリ（推定対象アプリ）の関心度が高いと推定されたユーザのユーザ属性に基づいて配信対象の広告を選択する。その後、配信装置１００の配信部１３４は、ステップＳ１０５において選択された広告を、広告を要求した端末装置１０へ配信する（ステップＳ１０６）。
On the other hand, when the estimated degree of interest does not satisfy the criterion (step S103: No), the
〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る配信システム１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、配信システム１の他の実施形態について説明する。
[5. (Modification)
The distribution system 1 according to the above-described embodiment may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment. Therefore, in the following, another embodiment of the distribution system 1 will be described.
〔５−１．変形例１：ゲーム以外のアプリ〕
上述した例においてはアプリがゲームである場合について説明したが、アプリにはゲーム以外のアプリが含まれてもよい。この点について、図７及び図８を用いて説明する。図７は、変形例１に係る配信装置の構成例を示す図である。図８は、変形例１に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
[5-1. Variation 1: Apps other than games]
In the above-described example, the case where the app is a game has been described. However, the app may include an app other than the game. This point will be described with reference to FIGS. FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution apparatus according to the first modification. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the advertisement information storage unit according to the first modification. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part same as embodiment, and description is abbreviate | omitted.
変形例１に係る配信装置２００は、通信部１１０と、記憶部２２０と、制御部１３０とを有する。変形例１に係る記憶部２２０は、図７に示すように、利用履歴情報記憶部１２１と、広告情報記憶部２２２とを有する。
The
（広告情報記憶部２２２）
変形例１に係る広告情報記憶部２２２は、広告に関する各種情報を記憶する。図８に、変形例１に係る広告情報記憶部２２２の一例を示す。図８に示す広告情報記憶部２２２は、「広告ＩＤ」、「アプリ名」、「広告コンテンツ」、「広告主ＩＤ」、「カテゴリ」といった項目を有する。広告情報記憶部２２２は、アプリに限らず、他の商品の広告に関する各種情報を記憶してもよい。
(Advertisement information storage unit 222)
The advertisement
「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「アプリ名」は、広告の対象となるアプリ等の名称を示す。図８に示す例において、広告ＩＤ「Ａ６」の広告は、アプリ名「アプリＤ」の広告であることを示す。なお、各商品（アプリ）を識別する情報としては「アプリ名」に限らず、アプリを識別するための「アプリＩＤ」等の情報を記憶してもよい。 “Advertisement ID” indicates identification information for identifying an advertisement. “App name” indicates the name of an application or the like to be advertised. In the example illustrated in FIG. 8, the advertisement with the advertisement ID “A6” is an advertisement with the application name “application D”. The information for identifying each product (application) is not limited to “application name”, but information such as “application ID” for identifying the application may be stored.
「広告コンテンツ」は、広告主から入稿された広告を示す。図８では「広告コンテンツ」に「ＡＣ６」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。図８に示す例において、広告ＩＤ「Ａ６」の広告の広告主は、広告主ＩＤ「ＡＰ５」により識別される広告主である。 “Advertising content” indicates an advertisement submitted by an advertiser. FIG. 8 shows an example in which conceptual information such as “AC6” is stored in “advertising content”, but actually, a still image, a moving image, text data, a URL, or a file indicating the storage location thereof. Stores path names and so on. “Advertiser ID” indicates identification information for identifying an advertiser. In the example illustrated in FIG. 8, the advertiser of the advertisement with the advertisement ID “A6” is the advertiser identified by the advertiser ID “AP5”.
「カテゴリ」は、広告に対応する商品がアプリである場合に、各アプリをその内容により分類したカテゴリを示す。図８に示す例において、アプリＡは、カテゴリ「ゲーム（シミュレーション）」に分類され、アプリＢは、カテゴリ「ゲーム（パズル）」に分類され、アプリＣは、カテゴリ「ゲーム（シミュレーション）」に分類される。また、図８に示す例において、アプリＤは、カテゴリ「ニュース」に分類され、アプリＥは、カテゴリ「ニュース」に分類される。なお、「カテゴリ」には、例えば、所定のアプリを分類するカテゴリ、例えばＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）やｉＯＳ（登録商標）等において提供されるアプリを分類するカテゴリに準拠するカテゴリを用いてもよい。 “Category” indicates a category in which each application is classified according to its contents when the product corresponding to the advertisement is an application. In the example shown in FIG. 8, the app A is classified into the category “game (simulation)”, the app B is classified into the category “game (puzzle)”, and the app C is classified into the category “game (simulation)”. Is done. Further, in the example illustrated in FIG. 8, the app D is classified into the category “news”, and the app E is classified into the category “news”. The “category” may be, for example, a category based on a category for classifying a predetermined application, for example, a category for classifying an application provided in Android (registered trademark) or iOS (registered trademark).
以下、ニュースアプリであるアプリＤを推定対象アプリとした場合を一例に説明する。この場合、例えば、推定部１３２は、推定対象アプリであるアプリＤの利用履歴に関する情報に基づいて、アプリＤに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度を推定する。また、例えば、選択部１３３は、推定対象アプリであるアプリＤの利用履歴に関する情報に基づいて推定されたアプリＤに対する端末装置１０を利用するユーザの関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。
Hereinafter, a case where the app D, which is a news app, is an estimation target app will be described as an example. In this case, for example, the estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user who uses the
また、選択部１３３は、アプリＤに対するユーザの関心度が所定の基準を満たす場合、推定対象アプリに類似するアプリに関する広告を配信対象の広告として選択する。例えば、選択部１３３は、アプリＤに対するユーザの関心度が低いと推定された場合、アプリＤに類似するアプリの広告を配信対象の広告として選択する。例えば、選択部１３３は、推定対象アプリであるアプリＤの関心度が低いと推定された場合、アプリＤに類似するアプリであるアプリＥに関する広告を配信対象の広告として選択する。このように、配信装置２００は、アプリがゲーム以外の場合であっても、適切に配信対象の広告を選択し、広告を配信することができる。なお、上記例においては、ニュースアプリであるアプリＤに類似するアプリとして同じカテゴリのアプリＥの広告を配信する例を示したが、アプリ間が類似するか否かは、他の種々の情報に基づいてもよい。例えば、ニュースアプリと天気アプリとは類似するアプリであると判定されてもよい。
In addition, when the degree of interest of the user with respect to the application D satisfies a predetermined criterion, the
〔５−２．変形例２：関連情報の取得〕
上述した例においてはアプリの利用履歴に関する情報に基づいてユーザの関心度を推定する場合について説明したが、アプリの関連情報の取得に関する行動の情報を含めてユーザの関心度を推定してもよい。この点について、図９及び図１０を用いて説明する。図９は、変形例２に係る配信装置の構成例を示す図である。図１０は、変形例２に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。以下、アプリＡを推定対象アプリとした場合を一例に説明する。
[5-2. Modification 2: Acquisition of related information]
In the above-described example, the case where the user's interest level is estimated based on the information related to the usage history of the application has been described. However, the user's interest level may be estimated including information on behavior related to acquisition of related information of the application. . This point will be described with reference to FIGS. FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution apparatus according to the second modification. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the behavior information storage unit according to the second modification. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part same as embodiment, and description is abbreviate | omitted. Hereinafter, a case where the app A is an estimation target app will be described as an example.
変形例２に係る配信装置３００は、通信部１１０と、記憶部３２０と、制御部１３０とを有する。変形例２に係る記憶部３２０は、図９に示すように、利用履歴情報記憶部１２１と、広告情報記憶部１２２と、行動情報記憶部３２３とを有する。
The
（行動情報記憶部３２３）
変形例２に係る行動情報記憶部３２３は、ユーザ毎のウェブ上における行動に関する情報を記憶する。図１０には、行動情報記憶部３２３に記憶されるウェブ上における行動に関する情報の一例を示す。図１０に示すように、行動情報記憶部３２３は、アプリケーションの利用履歴に関する情報として、「ユーザＩＤ」、「ＵＲＬ」、「内容」、「日時」といった項目が含まれる。
(Behavior information storage unit 323)
The behavior
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザに対応する。「ＵＲＬ」は、ユーザが閲覧したサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す。「内容」は、対応するＵＲＬのサイトの内容や検索に使用したクエリ等を示す。「日時」は、対応するＵＲＬを閲覧した日時を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user illustrated in the example of FIG. “URL” indicates a URL (Uniform Resource Locator) of a site viewed by the user. “Content” indicates the content of the corresponding URL site, the query used for the search, and the like. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding URL was browsed.
例えば、図１０に示す例において、行動情報記憶部３２３にはユーザＵ１が２０１５年５月２０日２１時１１分４５秒にＵＲＬ「ｗｗｗ．ｓｅａｒｃｈ・・・」のサイトにおいて、検索クエリを「アプリＡ」とする検索を行ったことが記憶される。また、図１０に示す例において、行動情報記憶部３２３にはユーザＵ１が２０１５年５月２４日１７時５４分１０秒にＵＲＬ「ｗｗｗ．ａｐｐＡ・・・」のアプリＡの攻略サイトを閲覧したことが記憶される。
For example, in the example shown in FIG. 10, a search query is stored in the behavior
この場合、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリに関連するコンテンツの閲覧に関する情報に基づいて推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリに関連するコンテンツであるウェブページの閲覧に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定する。また、例えば、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリの検索に関する行動の情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定する。 In this case, the estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on information related to browsing of content related to the estimation target application by the user. For example, the estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on information regarding browsing of a web page that is content related to the estimation target application by the user. For example, the estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on behavior information related to the search for the estimation target application by the user.
例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間等）における推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧回数が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間）における推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧回数が以前に比べて所定の割合（例えば１０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may indicate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the number of browsing web pages related to the estimation target application in a predetermined period (for example, 10 days) is lower than before. It may be estimated. For example, when the number of browsing web pages related to the estimation target application in a predetermined period (for example, 10 days) has decreased to a predetermined ratio (for example, 10%) compared to the previous time, the estimation unit 132 It may be estimated that the degree of interest of the user is low.
また、例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば一週間等）における推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧時間が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば一週間）における推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧時間が以前に比べて所定の割合（例えば２０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 Further, for example, when the browsing time of the web page related to the estimation target application in a predetermined period (for example, one week) has decreased compared to the previous time, the estimation unit 132 has a degree of interest of the user with respect to the estimation target application. It may be estimated to be low. For example, when the browsing time of the web page related to the estimation target application in a predetermined period (for example, one week) has decreased to a predetermined ratio (for example, 20%) compared to the previous time, the estimation unit 132 It may be estimated that the degree of interest of the user is low.
例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間等）における推定対象アプリに関する検索回数が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間）における推定対象アプリに関する検索回数が以前に比べて所定の割合（例えば１０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target app is low when the number of searches related to the estimation target app in a predetermined period (for example, 10 days) is lower than before. . For example, when the number of searches related to the estimation target application in a predetermined period (for example, 10 days) has decreased to a predetermined ratio (for example, 10%) compared to the previous time, the estimation unit 132 determines the degree of interest of the user with respect to the estimation target application. It may be estimated to be low.
また、推定部１３２は、推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧に関する情報、推定対象アプリの検索に関する行動の情報、推定対象アプリの利用履歴に関する情報等に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定してもよい。 In addition, the estimation unit 132 is based on information related to browsing a web page related to the estimation target application, information on behavior related to the search for the estimation target application, information on usage history of the estimation target application, and the like. The degree may be estimated.
また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリに関連するウェブページの閲覧に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリにおける行動に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。これにより、配信装置３００は、アプリの利用履歴に関する情報以外の情報を用いて、適切に配信対象の広告を選択し、広告を配信することができる。
Further, for example, the
〔５−３．変形例３：課金額による推定〕
上述した例においてはアプリの利用履歴に関する情報に基づいてユーザの関心度を推定する場合について説明したが、アプリにおける課金額に関する情報を含めてユーザの関心度を推定してもよい。この点について、図１１及び図１２を用いて説明する。図１１は、変形例３に係る配信装置の構成例を示す図である。図１２は、変形例３に係る課金情報記憶部の一例を示す図である。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。以下、アプリＡを推定対象アプリとした場合を一例に説明する。
[5-3. Variation 3: Estimating by Billing Amount]
In the above-described example, the case where the user's interest level is estimated based on the information related to the usage history of the application has been described. This point will be described with reference to FIGS. FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution apparatus according to the third modification. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a billing information storage unit according to the third modification. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part same as embodiment, and description is abbreviate | omitted. Hereinafter, a case where the app A is an estimation target app will be described as an example.
変形例３に係る配信装置４００は、通信部１１０と、記憶部４２０と、制御部１３０とを有する。変形例３に係る記憶部４２０は、図１１に示すように、利用履歴情報記憶部１２１と、広告情報記憶部１２２と、課金情報記憶部４２３とを有する。
The
（課金情報記憶部４２３）
変形例３に係る課金情報記憶部４２３は、ユーザ毎のアプリにおける課金額に関する情報を記憶する。図１２には、課金情報記憶部４２３に記憶されるアプリにおける課金額に関する情報の一例を示す。図１２に示すように、課金情報記憶部４２３は、アプリケーションの利用履歴に関する情報として、「ユーザＩＤ」、「アプリ名」、「課金総額」、「課金額」、「日時」といった項目が含まれる。
(Billing information storage unit 423)
The billing
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザに対応する。「アプリ名」は、アプリの名称を示す。なお、各アプリを識別する情報としては「アプリ名」に限らず、アプリを識別するための「アプリＩＤ」等の情報を記憶してもよい。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user illustrated in the example of FIG. “App name” indicates the name of the app. Note that the information for identifying each application is not limited to “application name”, and information such as “application ID” for identifying the application may be stored.
「課金総額」は、各アプリにおいて課金した総額を示す。例えば、図１２に示す例において、ユーザＵ１は、アプリＡにおいて総額で５０００円課金したことを示す。「課金額」は、ユーザが１回で課金した額を示す。「日時」は、対応する課金を行った日時を示す。 “Total amount charged” indicates the total amount charged for each application. For example, in the example shown in FIG. 12, the user U1 indicates that the app A has charged 5000 yen in total. “Billing amount” indicates the amount charged by the user at one time. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding charge was made.
例えば、図１２に示す例において、課金情報記憶部４２３にはユーザＵ１が２０１５年５月０６日２０時１８分２３秒に、アプリＡにおいて５００円課金を行ったことが記憶される。また、図１２に示す例において、課金情報記憶部４２３にはユーザＵ１が２０１５年５月２７日２１時３２分１２秒にアプリＢにおいて１００円課金を行ったことが記憶される。なお、利用履歴情報記憶部１２１と、課金情報記憶部４２３とは、統合されてもよい。
For example, in the example illustrated in FIG. 12, the billing
この場合、例えば、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリにおける課金に関する情報に基づいて、推定対象アプリに対するユーザの関心度を推定する。 In this case, for example, the estimation unit 132 estimates the degree of interest of the user with respect to the estimation target application based on information related to the billing in the estimation target application by the user.
例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間等）における推定対象アプリでの課金額が以前に比べて低下している場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、所定の期間（例えば１０日間）における推定対象アプリでの課金額が以前に比べて所定の割合（例えば１０％等）まで低下した場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the charge amount of the estimation target application in a predetermined period (for example, 10 days) is lower than before. Good. For example, when the charge amount of the estimation target application in a predetermined period (for example, 10 days) has decreased to a predetermined ratio (for example, 10%) compared to the previous time, the estimation unit 132 determines the degree of interest of the user with respect to the estimation target application. May be estimated to be low.
また、例えば、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリにおける課金総額が所定の閾値を超えた場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。例えば、推定部１３２は、ユーザによる推定対象アプリにおける課金総額が所定の閾値である２万円を超えた場合、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低いと推定してもよい。 For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the total amount charged by the user in the estimation target application exceeds a predetermined threshold. For example, the estimation unit 132 may estimate that the degree of interest of the user with respect to the estimation target application is low when the total amount charged by the user in the estimation target application exceeds 20,000 yen, which is a predetermined threshold.
また、例えば、選択部１３３は、ユーザによる推定対象アプリにおける課金に関する情報に基づいて推定された関心度に応じて、配信対象の広告を選択する。これにより、配信装置４００は、アプリの課金額に関する情報以外の情報を用いて、適切に配信対象の広告を選択し、広告を配信することができる。
In addition, for example, the
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、受付部１３１と、配信部１３４とを有する。受付部１３１は、端末装置１０から広告要求を受け付ける。配信部１３４は、受付部１３１により広告要求が受け付けられた場合、端末装置１０における所定のアプリケーション（実施形態及び変形例１〜３においては「推定対象アプリ」。以下同じ）の利用履歴に関する情報に基づいて、当該利用履歴に基づいて選択される配信対象の広告を端末装置１０に配信する。
[6. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、推定対象アプリの利用履歴に関する情報に基づいて、適切なタイミングで、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、表示する広告と広告を表示するタイミングとの両方を最適化することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the delivery apparatus 100-400 which concerns on embodiment and the modifications 1-3 can deliver a suitable advertisement at a suitable timing based on the information regarding the utilization log | history of an estimation object application. That is, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は選択部１３３を有する。選択部１３３は、所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された所定のアプリケーションに対する端末装置１０を利用するユーザの関心の度合い（実施形態及び変形例１〜３においては「関心度」。以下同じ）に応じて、配信対象の広告を選択する。
In addition, the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、推定対象アプリに対するユーザの関心度が低くなったタイミングに合わせて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the delivery apparatus 100-400 which concerns on embodiment and the modifications 1-3 can distribute a suitable advertisement according to the timing when the user's interest degree with respect to an estimation object application became low. In other words, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、所定のアプリケーションに類似するアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザの推定対象アプリの関心度が低くなった時点において、推定対象アプリに類似するアプリの広告を表示することができる。このように、配信装置１００〜４００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Accordingly, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、端末装置１０においてユーザが操作中のアプリケーションに類似するアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザの推定対象アプリの関心度が低くなった時点において、ユーザの所定のアプリの関心度が低くなった時点において、ユーザが操作しているアプリに類似する広告を表示することができる。このように、配信装置１００〜４００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザの所定のアプリの関心度が低くなった時点において、ユーザに所定のアプリの提供元が提供するアプリの利用を促す広告を表示することができる。このように、配信装置１００〜４００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心や広告主の指定に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
As a result, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、関心の度合いが所定の基準を満たす場合、所定のアプリケーションの利用を促す広告を配信対象の広告として選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザの推定対象アプリの関心度が低くなった時点において、ユーザに再度推定対象アプリを利用してもらうように、推定対象アプリの利用を促す広告を表示することができる。このように、配信装置１００〜４００は、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションに関する情報を受け付ける。また、選択部１３３は、受付部１３１により受け付けられたアプリケーションに関する情報と所定のアプリケーションとが所定の条件を満たす場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択する。
In the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、広告主のアプリケーションに関する情報と推定対象アプリとの関係に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿った広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿って、適切な広告を配信することができる。
Thereby, the delivery apparatus 100-400 which concerns on embodiment and the modifications 1-3 can deliver a suitable advertisement according to the relationship between the information regarding an advertiser's application, and an estimation object application. That is, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションの指定を受け付ける。また、選択部１３３は、所定のアプリケーションが、受付部１３１により受け付けられたアプリケーションである場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択する。
Moreover, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、広告主によるアプリケーションの指定と推定対象アプリとの関係に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿った広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿って、適切な広告を配信することができる。
Thereby, the delivery apparatus 100-400 which concerns on embodiment and the modifications 1-3 can deliver a suitable advertisement according to the relationship between the designation | designated of the application by an advertiser, and an estimation object application. That is, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、受付部１３１は、広告主から広告を配信するアプリケーションの属性の指定を受け付ける。また、選択部１３３は、所定のアプリケーションの属性が、受付部１３１により受け付けられたアプリケーションの属性である場合、広告主の広告を配信対象の広告として選択する。
In the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、広告主によるアプリケーションの属性の指定と推定対象アプリの属性との関係に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿った広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告主の希望に沿って、適切な広告を配信することができる。
Thereby, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、所定のアプリケーションの利用に際してユーザが課金を行った情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザが課金を行った情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
As a result, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、ユーザによる所定のアプリケーションの利用頻度に関する情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Moreover, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザによる推定対象アプリの利用頻度に関する情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, according to embodiment and the distribution apparatuses 100-400 which concern on the modifications 1-3 according to the user's interest degree with respect to the estimation object application appropriately estimated based on the information regarding the usage frequency of the estimation object application by the user, Appropriate advertisements can be delivered. In other words, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、ユーザによる所定のアプリケーションの利用時間に関する情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Moreover, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザによる推定対象アプリの利用時間に関する情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, according to embodiment and the distribution apparatuses 100-400 which concern on the modifications 1-3 according to the user's interest degree with respect to the estimation object application appropriately estimated based on the information regarding the utilization time of the estimation object application by a user, Appropriate advertisements can be delivered. In other words, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、ユーザによる所定のアプリケーションに関連するコンテンツの閲覧に関する情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Moreover, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザによる推定対象アプリに関連するコンテンツの閲覧に関する情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Accordingly, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、ユーザによる所定のアプリケーションの検索に関する行動の情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザによる推定対象アプリの検索に関する行動の情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Accordingly, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、選択部１３３は、ユーザによる所定のアプリケーションにおける行動に関する情報に基づいて推定された関心の度合いに応じて、配信対象の広告を選択する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、ユーザによる推定対象アプリにおける行動に関する情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、広告を表示するタイミングを最適化することができ、広告配信を行う時点におけるユーザの関心に応じて、適切な広告を配信することができる。したがって、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、配信部１３４は、他の端末装置１０における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報を含む所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて選択される広告を端末装置１０に配信する。
Further, in the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、他のユーザのアプリの利用履歴に関する情報も含めた統計的な情報に基づいて適切に推定された推定対象アプリに対するユーザの関心度に応じて、適切な広告を配信することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the
また、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００において、受付部１３１は、端末装置１０において動作する他のアプリケーションによる広告要求を受け付ける。配信部１３４は、他のアプリケーションに表示される広告として、配信対象の広告を端末装置１０に配信する。
In the
これにより、実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、頻繁に起動すると想定される他のアプリケーションに、適切なタイミングで、適切な広告を配信することができる。つまり、配信装置１００〜４００は、表示する広告と広告を表示するタイミングとの両方を最適化することができる。これにより、配信装置１００〜４００は、広告の効果を向上させることができる。
Thereby, the
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００は、例えば図１３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。図１３は、配信装置１００〜４００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。
[7. Hardware configuration)
The
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。
The
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、ネットワークＮ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ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
The
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。
The
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。
The
例えば、コンピュータ１０００が実施形態及び変形例１〜３に係る配信装置１００〜４００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。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、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態及び変形例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、発明の開示の行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。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various aspects can be made based on the knowledge of those skilled in the art including the aspects described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.
〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例１〜３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。
[8. Others]
Of the processes described in the embodiment and the first to third modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be performed manually or manually. All or part of the processing described as being can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.
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。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例１〜３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。 Moreover, the embodiment and the first to third modifications described above can be appropriately combined within a range in which the processing contents are not contradictory.
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。 In addition, the above-mentioned “section (module, unit)” can be read as “means” or “circuit”. For example, the reception unit can be read as reception means or a reception circuit.
１ 配信システム
１００ 配信装置
１２１ 利用履歴情報記憶部
１２２ 広告情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 推定部
１３３ 選択部
１３４ 配信部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (15)
前記端末装置における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された前記所定のアプリケーションに対する前記端末装置を利用するユーザの関心の度合いが所定の基準を満たす場合、前記所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する選択部と、
前記受付部により前記広告要求が受け付けられた場合、前記選択部により選択された前記配信対象の広告を前記端末装置に配信する配信部と、
を備えたことを特徴とする配信装置。 A reception unit for receiving an advertisement request from a terminal device;
When the degree of interest of the user who uses the terminal device with respect to the predetermined application estimated based on information on the usage history of the predetermined application in the terminal device satisfies a predetermined criterion, the provider of the predetermined application A selection unit that selects an advertisement related to another application to be provided as an advertisement to be distributed;
When the advertisement request is received by the reception unit, a distribution unit that distributes the distribution target advertisement selected by the selection unit to the terminal device;
A distribution apparatus comprising:
広告主から広告を配信するアプリケーションに関する情報を受け付け、
前記選択部は、
前記受付部により受け付けられたアプリケーションに関する情報と前記所定のアプリケーションとが所定の条件を満たす場合、前記広告主の広告を前記配信対象の広告として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。 The reception unit
Receive information from advertisers about applications that serve ads,
The selection unit includes:
The distribution according to claim 1, wherein when the information about the application received by the reception unit and the predetermined application satisfy a predetermined condition, the advertisement of the advertiser is selected as the advertisement to be distributed. apparatus.
前記広告主から広告を配信するアプリケーションの指定を受け付け、
前記選択部は、
前記所定のアプリケーションが、前記受付部により受け付けられたアプリケーションである場合、前記広告主の広告を前記配信対象の広告として選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の配信装置。 The reception unit
Accepting an application for delivering an advertisement from the advertiser,
The selection unit includes:
The distribution apparatus according to claim 2, wherein, when the predetermined application is an application received by the reception unit, the advertisement of the advertiser is selected as the advertisement to be distributed.
前記広告主から広告を配信するアプリケーションの属性の指定を受け付け、
前記選択部は、
前記所定のアプリケーションの属性が、前記受付部により受け付けられたアプリケーションの属性である場合、前記広告主の広告を前記配信対象の広告として選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の配信装置。 The reception unit
Accepting an attribute specification of an application for delivering an advertisement from the advertiser;
The selection unit includes:
The distribution apparatus according to claim 2, wherein, when the attribute of the predetermined application is an attribute of the application received by the reception unit, the advertisement of the advertiser is selected as the advertisement to be distributed.
前記所定のアプリケーションの利用に際して前記ユーザが課金を行った情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement to be distributed is selected according to the degree of interest estimated based on information charged by the user when using the predetermined application. 2. The distribution device according to item 1.
前記ユーザによる前記所定のアプリケーションの利用頻度に関する情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement according to any one of claims 1 to 5, wherein the advertisement to be distributed is selected according to the degree of interest estimated based on information on a frequency of use of the predetermined application by the user. The delivery device described.
前記ユーザによる前記所定のアプリケーションの利用時間に関する情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement according to any one of claims 1 to 6, wherein the advertisement to be distributed is selected according to the degree of interest estimated based on information on a usage time of the predetermined application by the user. The delivery device described.
前記ユーザによる前記所定のアプリケーションに関連するコンテンツの閲覧に関する情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement to be distributed is selected according to the degree of interest estimated based on information related to browsing of content related to the predetermined application by the user. 2. The distribution device according to item 1.
前記ユーザによる前記所定のアプリケーションの検索に関する行動の情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement to be distributed is selected according to the degree of interest estimated based on behavior information related to the search for the predetermined application by the user. The delivery device described in 1.
前記ユーザによる前記所定のアプリケーションにおける行動に関する情報に基づいて推定された前記関心の度合いに応じて、前記配信対象の広告を選択する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
10. The advertisement according to claim 1, wherein the advertisement to be distributed is selected in accordance with the degree of interest estimated based on information on an action by the user in the predetermined application. Delivery device.
他の端末装置における前記所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報を含む前記所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて選択される広告を前記端末装置に配信する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の配信装置。 The delivery unit
The advertisement selected based on the information about the usage history of the predetermined application including the information about the usage history of the predetermined application in another terminal device is distributed to the terminal device. The distribution apparatus according to any one of the above.
前記端末装置において動作する他のアプリケーションによる広告要求を受け付け、
前記配信部は、
前記他のアプリケーションに表示される広告として、前記配信対象の広告を前記端末装置に配信する
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の配信装置。 The reception unit
Receiving an advertisement request by another application operating in the terminal device;
The delivery unit
The distribution device according to claim 1, wherein the distribution target advertisement is distributed to the terminal device as an advertisement displayed in the other application.
前記所定のアプリケーションに対する前記ユーザの関心の度合いが低いと推定された場合、前記所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の配信装置。 The selection unit includes:
The advertisement related to another application provided by the provider of the predetermined application is selected as an advertisement to be distributed when it is estimated that the degree of interest of the user with respect to the predetermined application is low. The distribution device according to any one of -12.
端末装置から広告要求を受け付ける受付工程と、
前記端末装置における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された前記所定のアプリケーションに対する前記端末装置を利用するユーザの関心の度合いが所定の基準を満たす場合、前記所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する選択工程と、
前記受付工程により前記広告要求が受け付けられた場合、前記選択工程により選択された前記配信対象の広告を前記端末装置に配信する配信工程と、
を含むことを特徴とする配信方法。 A distribution method executed by a computer,
A reception process for receiving an advertisement request from a terminal device;
When the degree of interest of the user who uses the terminal device with respect to the predetermined application estimated based on information on the usage history of the predetermined application in the terminal device satisfies a predetermined criterion, the provider of the predetermined application A selection process in which advertisements related to other applications to be provided are selected as advertisements to be distributed;
When the advertisement request is received by the reception step, a distribution step of distributing the distribution target advertisement selected by the selection step to the terminal device;
Including a distribution method.
前記端末装置における所定のアプリケーションの利用履歴に関する情報に基づいて推定された前記所定のアプリケーションに対する前記端末装置を利用するユーザの関心の度合いが所定の基準を満たす場合、前記所定のアプリケーションの提供元が提供する他のアプリケーションに関する広告を配信対象の広告として選択する選択手順と、
前記受付手順により前記広告要求が受け付けられた場合、前記選択手順により選択された前記配信対象の広告を前記端末装置に配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする配信プログラム。 A procedure for accepting an advertisement request from a terminal device;
When the degree of interest of the user who uses the terminal device with respect to the predetermined application estimated based on information on the usage history of the predetermined application in the terminal device satisfies a predetermined criterion, the provider of the predetermined application A selection process that selects ads for other applications to serve as ads to serve,
A delivery procedure for delivering the delivery target advertisement selected by the selection procedure to the terminal device when the advertisement request is accepted by the acceptance procedure;
A distribution program for causing a computer to execute.
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