JP2017078914A - Determination device, determination method, and determination program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.
従来、ユーザに応じて配信する広告を決定する技術が提供されている。例えば、ユーザの検索履歴等に基づいて配信する広告を決定する技術が提供されている。 Conventionally, a technique for determining an advertisement to be distributed according to a user has been provided. For example, a technique for determining an advertisement to be distributed based on a user's search history or the like is provided.
しかしながら、上記の従来技術では配信する広告を適切に決定することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術ではユーザが既に予約等を行った商品やサービス等に関する広告がユーザに配信する広告として決定される場合があり、配信する広告を適切に決定することが難しい。 However, with the above-described conventional technology, it is not always possible to appropriately determine the advertisement to be distributed. For example, in the above-described conventional technology, an advertisement related to a product or service that has already been reserved by the user may be determined as an advertisement to be distributed to the user, and it is difficult to appropriately determine the advertisement to be distributed.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、配信する広告を適切に決定する決定装置、決定方法、及び決定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 determination device, a determination method, and a determination program for appropriately determining an advertisement to be distributed.
本願に係る決定装置は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、前記ユーザの現在の状況を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記ユーザの現在の状況に基づいて、前記ユーザが利用する端末装置に配信する広告を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。 The determination device according to the present application includes: an estimation unit configured to estimate a current situation of the user based on information related to a user's action schedule; and the user based on the current situation of the user estimated by the estimation unit. And a determination unit that determines an advertisement to be distributed to the terminal device to be used.
実施形態の一態様によれば、配信する広告を適切に決定す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 an advertisement to be distributed can be appropriately determined.
以下に、本願に係る決定装置、決定方法、及び決定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決定装置、決定方法、及び決定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 determination apparatus, a determination method, and a mode for executing a determination program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the determination device, the determination method, and the determination program according to the present application are not limited to the 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.決定処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図1に示す広告配信装置100は、コンテンツ配信装置50が配信するコンテンツに表示される広告を配信する配信サービスを提供する。
(Embodiment)
[1. Decision process)
First, an example of the determination process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment. The
図1に示すように、決定システム1には、端末装置10と、コンテンツ配信装置50と、広告配信装置100とが含まれる。端末装置10と、コンテンツ配信装置50と、広告配信装置100とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図1に示した決定システム1には、複数台の端末装置10や、複数台のコンテンツ配信装置50や、複数台の広告配信装置100が含まれてもよい。
As shown in FIG. 1, the
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、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。図1は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。
The
また、端末装置10は、ユーザによる操作を受け付ける。図1に示す例において、端末装置10は、所定のアプリ(例えば、ブラウザ等)に表示するコンテンツをコンテンツ配信装置50へ要求する。また、端末装置10は、表示するコンテンツに広告を表示する領域が含まれる場合、広告を広告配信装置100へ要求する。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。
Moreover, the
広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報により推定したユーザの現在の状況に基づいて、ユーザが利用する端末装置10に配信する広告を決定する決定装置である。また、広告配信装置100は、広告の配信要求に応じて広告を配信する広告配信サービスを提供する情報処理装置である。例えば、広告配信装置100は、広告の配信を要求した端末装置10を利用するユーザに応じて、端末装置10へ広告を配信する情報処理装置である。例えば、広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの状況に基づいて、ユーザが利用する端末装置に広告を配信する。
The
コンテンツ配信装置50は、コンテンツを配信する情報処理装置である。図1に示す例において、コンテンツ配信装置50は、端末装置10からのコンテンツ要求に応じて、端末装置10において起動されたアプリに表示されるコンテンツを配信する。
The
以下、図1を用いて、決定処理の一例を説明する。図1は、ユーザがユーザID「U1」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU1」とする場合がある)である場合を示す。なお、図1に示す例においては、広告配信装置100がユーザU1の行動予定に関する情報を取得済みである場合を示す。また、図1に示す例においては、広告配信装置100がイベントである旅行における状況として、旅行前、旅行中、及び旅行後のいずれであるかを推定する場合を示す。
Hereinafter, an example of the determination process will be described with reference to FIG. FIG. 1 shows a case where the user is a user identified by the user ID “U1” (hereinafter, sometimes referred to as “user U1”). In the example illustrated in FIG. 1, a case where the
図1に示すように、コンテンツ配信装置50は、端末装置10にコンテンツCT10を配信する(ステップS10)。例えば、端末装置10からコンテンツ要求を受け付けたコンテンツ配信装置50は、端末装置10にコンテンツCT10を配信する。
As shown in FIG. 1, the
コンテンツCT10を受信した端末装置10は、コンテンツCT10中に広告表示領域AR11が含まれるため、広告配信装置100に広告の配信要求を送信する(ステップS11)。図1に示す例では、2015年10月8日に端末装置10が広告配信装置100に広告の配信要求を送信した場合を示す。なお、図1の説明においては、説明の簡略化のため、日時のうち時分秒については記載を省略する。以下では、広告表示領域を単に「領域」や「枠」とする場合がある。例えば、広告表示領域AR11を単に「領域AR11」と記載する場合がある。
The
端末装置10から広告の配信要求を取得した広告配信装置100は、端末装置10を利用するユーザU1の状況を推定する(ステップS12)。具体的には、広告配信装置100は、行動予定情報記憶部121に記憶されたユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて、ユーザU1の現在の状況を推定する。すなわち、広告配信装置100は、端末装置10から配信要求を受け付けた2015年10月8日時点におけるユーザU1の状況を推定する。
The
ここで、図1に示す例では、ユーザU1の行動予定に関する情報には、チケットの予約やホテルの予約に関する情報が含まれる。具体的には、ユーザU1の行動予定に関する情報には、2015年10月10日発の都市Aから都市B行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。また、ユーザU1の行動予定に関する情報には、Aホテルに2015年10月10日に宿泊する予約をしたことを示す情報が含まれる。また、ユーザU1の行動予定に関する情報には、2015年10月13日発の都市Bから都市A行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。 Here, in the example illustrated in FIG. 1, the information related to the action schedule of the user U1 includes information related to ticket reservation and hotel reservation. Specifically, the information related to the action schedule of the user U1 includes information indicating that an air ticket from city A to city B on October 10, 2015 has been reserved. The information related to the action schedule of the user U1 includes information indicating that the hotel A has been reserved for staying on October 10, 2015. Further, the information related to the action schedule of the user U1 includes information indicating that an air ticket from the city B on October 13, 2015 to the city A is reserved.
このようなユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて、広告配信装置100は、ユーザU1にはイベントとして旅行があると推定する。例えば、広告配信装置100は、ユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて、2015年10月10日から10月13日の間、都市Bへ旅行に行くと推定する。
Based on the information regarding the action schedule of the user U1, the
また、図1の例では、広告配信装置100が配信要求を受け付けた日時は2015年10月8日であり、ユーザU1が都市Bに旅行へ出発する日である2015年10月10日の前であるため、広告配信装置100は、ユーザU1の状況を旅行前と推定する。例えば、広告配信装置100は、推定状況情報ES10に示すように、ユーザU1は行先Bへの旅行前の状況であると推定する。
In the example of FIG. 1, the date and time when the
次に、広告配信装置100は、未来検索キーワードを選択する(ステップS13)。具体的には、広告配信装置100は、ユーザU1の属性やステップS12において推定したユーザU1の状況に対応する他のユーザの検索クエリの履歴に基づいて、未来検索キーワードを選択する。図1では、広告配信装置100は、検索履歴情報記憶部122に記憶された検索履歴情報に基づいて、未来検索キーワードを選択する。すなわち、ここでいう未来検索キーワードとは、ユーザU1がステップS12において推定した状況において検索を行う場合、検索クエリとして用いる可能性の高いキーワードをいう。
Next, the
ここで、ユーザU1のユーザ属性は、図1中の行動予定情報記憶部121に示すように、20代男性である。また、ユーザU1の現在の状況は、ステップS12において推定された旅行前の状況である。そのため、広告配信装置100は、検索履歴情報記憶部122中の検索クエリのうち、ユーザ属性が20代男性であり、ユーザ状況が旅行前であるユーザが用いた検索クエリを未来検索キーワードとして選択する。図1では、広告配信装置100は、ユーザ属性が20代男性であり、ユーザ状況が旅行前であるユーザID「U11」により識別されるユーザやユーザID「U14」により識別されるユーザ等の検索クエリを未来検索キーワードとして選択する。
Here, the user attribute of the user U1 is a male in his twenties as shown in the action schedule
図1では、広告配信装置100は、キーワードリストKL10に示すように、検索クエリ「時刻表」、「名物」、「新幹線」、「X空港」等を未来検索キーワードとして選択する。ここで、キーワードリストKL10に含まれる検索クエリ「時刻表」は出現回数が「5」回であり、検索クエリ「名物」は出現回数が「4」回であり、検索クエリ「新幹線」は出現回数が「4」回であり、検索クエリ「X空港」は出現回数が「1」回である。そのため、図1の例では、広告配信装置100は、最も出現回数の高い検索クエリ「時刻表」を未来検索キーワードとして以降の処理を行う。
In FIG. 1, as shown in the keyword list KL10, the
次に、広告配信装置100は、端末装置10に配信する広告を決定する(ステップS14)。具体的には、広告配信装置100は、ステップS13において選択した未来検索キーワードに基づいて、端末装置10に配信する広告を決定する。図1では、広告配信装置100は、広告情報記憶部123に記憶された広告から、未来検索キーワード「時刻表」に基づいて端末装置10に配信する広告を決定する。
Next, the
図1では、広告配信装置100は、キーワード「時刻表」に対応付けられた広告を端末装置10に配信する広告として決定する。例えば、広告配信装置100は、広告情報記憶部123に記憶された広告のうち、キーワード「時刻表」に対応付けられた広告を抽出する。すなわち、広告配信装置100は、広告リストAL10に示すように、広告ID「AD11」により識別される広告(以下、「広告AD11」とする)や広告ID「AD14」により識別される広告(以下、「広告AD14」とする)等を抽出する。そして、図1では、広告配信装置100は、抽出した広告AD11や広告AD14等のうち、広告AD11を端末装置10に配信する広告として決定する。なお、図1では説明の簡略化のためIDの小さいAD11を配信する広告として決定したが、広告配信装置100は、抽出した広告から端末装置10に配信する広告を種々の情報を適宜用いて決定してもよい。例えば、広告配信装置100は、抽出した広告から端末装置10に配信する広告をeCPM(effective Cost Per Mille)等の広告評価指標に基づいて決定してもよい。
In FIG. 1, the
その後、広告配信装置100は、ステップS14において決定した広告AD11を端末装置10へ配信する(ステップS15)。そして、広告AD11を受信した端末装置10は、コンテンツCT10中の広告表示領域AR11に広告AD11を表示する(ステップS16)。
Thereafter, the
上述したように、広告配信装置100は、ユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザU1の状況を推定する。また、広告配信装置100は、ユーザU1のユーザ属性や推定したユーザU1の状況に基づいて未来検索キーワードを選択する。そして、広告配信装置100は、選択した未来検索キーワードに基づいて、ユーザU1が利用する端末装置10に広告AD11を配信する。すなわち、広告配信装置100は、推定した状況(図1では「旅行中」)においてユーザU1が検索を行う場合、検索クエリとして用いる可能性の高いキーワードである未来検索キーワードに基づいて、ユーザU1が利用する端末装置10に配信する広告AD11を決定する。したがって、広告配信装置100は、推定したユーザの状況に応じて、そのユーザが関心を示す可能性の高い広告を、端末装置10に配信する広告として決定することができる。これにより、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
As described above, the
なお、上記の例においては、広告配信装置100がイベントとして旅行を推定する場合を示したが、広告配信装置100は、目的に応じて種々のイベントを推定してもよい。例えば、広告配信装置100は、所定の期間に亘って継続するイベントであれば、どのようなイベントを推定してもよい。例えば、広告配信装置100は、所定の始期や終期が定まったイベントを推定してもよい。例えば、広告配信装置100は、イベントとして所定の期間に亘って行われる音楽イベント(例えば、フェス等)を推定してもよい。例えば、広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報にユーザが音楽イベントのチケットの購入や予約を行ったことを示す情報が含まれる場合、ユーザの状況が音楽イベント前、音楽イベント中、音楽イベント後のいずれの状況であるかを推定してもよい。このように、広告配信装置100は、目的に応じて種々のイベントを推定し、推定したイベントにおけるユーザの状況を推定してもよい。
In the above example, the case where the
また、図1に示す例においては、イベントである旅行における状況を旅行前、旅行中、旅行後の3つの状況を推定する例を示したが、広告配信装置100は、推定される状況はより詳細な状況であってもよい。例えば、広告配信装置100は、航空チケット予約済でホテル未予約の旅行前や、昼食前の旅行中等のユーザの詳細な状況を推定してもよい。また、広告配信装置100は、詳細な情報に基づいて、広告を決定してもよい。例えば、広告配信装置100は、ユーザの状況を昼食前の旅行中と推定した場合、ユーザに旅行先のグルメに関する広告を配信してもよい。
Further, in the example shown in FIG. 1, an example is shown in which the situation in the trip that is an event is estimated as three situations before, during, and after the trip. It may be a detailed situation. For example, the
また、図1に示す例においては、ユーザ属性として年齢や性別等を用いる例を示したが、ユーザ属性に関する情報であれば、広告配信装置100は、どのような情報を用いてもよい。例えば、広告配信装置100は、ユーザ情報として、ユーザが独身か既婚であるかの情報や、旅行に同行者の有無や、ユーザの趣味や関心に関する情報を用いてもよい。また、図1に示す例では、20代男性であるユーザU1への広告配信において、20代男性の他のユーザの検索履歴を用いて未来検索キーワードを選択する例を示したが、広告配信装置100は、20代男性の他のユーザの検索履歴も用いて未来検索キーワードを選択してもよい。例えば、広告配信装置100は、ユーザの属性に類似する属性を有する他のユーザであれば、どのユーザの検索履歴も用いて未来検索キーワードを選択してもよい。例えば、広告配信装置100は、20代男性の他のユーザに加えて30代男性の他のユーザの検索履歴も用いて未来検索キーワードを選択してもよい。
In the example illustrated in FIG. 1, an example in which age, sex, or the like is used as the user attribute is shown, but the
〔2.広告配信装置の構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る広告配信装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る広告配信装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、広告配信装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、広告配信装置100は、広告配信装置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 advertisement distribution device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワーク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。
(Communication unit 110)
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、行動予定情報記憶部121と、検索履歴情報記憶部122と、広告情報記憶部123とを有する。
(Storage unit 120)
The
(行動予定情報記憶部121)
実施形態に係る行動予定情報記憶部121は、ユーザの行動予定に関する各種情報を記憶する。図3に、実施形態に係る行動予定情報記憶部121の一例を示す。図3に示す行動予定情報記憶部121は、「ユーザID」、「ユーザ属性」、「行動予定」といった項目が含まれる。
(Behavior schedule information storage unit 121)
The action schedule
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「ユーザ属性」は、ユーザの属性に関する情報を示す。例えば、「ユーザ属性」には、「年齢」や「性別」といった項目が含まれる。また、「行動予定」は、ユーザの行動予定に関する情報を示す。例えば、「行動予定」には、「内容」や「日時」といった項目が含まれる。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. The “user attribute” indicates information related to the user attribute. For example, “user attribute” includes items such as “age” and “sex”. “Action schedule” indicates information related to the user's action schedule. For example, the “action schedule” includes items such as “content” and “date and time”.
図3に示す例では、例えば、ユーザID「U2」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU2」とする場合がある)は、ユーザ属性が30代女性であることを示す。また、図3に示す例では、ユーザU2の行動予定に関する情報には、チケットの予約やホテルの予約に関する情報が含まれる。例えば、ユーザU2の行動予定に関する情報には、2015年10月9日発の都市Cから都市D行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。また、ユーザU2が予約した都市Cから都市D行きの航空チケットは、18時に都市Cを出発し、20時に都市Dに到着することを示す。また、ユーザU1の行動予定に関する情報には、Bホテルに2015年10月9日に宿泊する予約をしたことを示す情報が含まれる。また、ユーザU1の行動予定に関する情報には、2015年10月13日発の都市Dから都市C行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。また、ユーザU2が予約した都市Dから都市C行きの航空チケットは、12時に都市Dを出発し、14時に都市Cに到着することを示す。 In the example illustrated in FIG. 3, for example, a user identified by the user ID “U2” (hereinafter, may be referred to as “user U2”) indicates that the user attribute is a female in his 30s. In the example shown in FIG. 3, the information related to the action schedule of the user U2 includes information related to ticket reservation and hotel reservation. For example, the information related to the action schedule of the user U2 includes information indicating that an air ticket from the city C on October 9, 2015 to the city D is reserved. Further, the air ticket from the city C reserved by the user U2 to the city D indicates that the user leaves the city C at 18:00 and arrives at the city D at 20:00. The information related to the action schedule of the user U1 includes information indicating that a reservation has been made for staying at the B hotel on October 9, 2015. Further, the information regarding the action schedule of the user U1 includes information indicating that an air ticket from the city D to the city C on October 13, 2015 has been reserved. Further, the air ticket from the city D to the city C reserved by the user U2 indicates that the user leaves the city D at 12:00 and arrives at the city C at 14:00.
なお、行動予定情報記憶部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、行動予定情報記憶部121は、ユーザ情報として、ユーザが独身か既婚であるかの情報や、旅行に同行者の有無や、ユーザの趣味や関心に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、行動予定情報記憶部121は、行動予定として、予約を行った日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、広告情報記憶部123は、出発地の位置情報や旅行先の位置情報や宿泊先(ホテル)の位置情報を記憶してもよい。
In addition, the action schedule
(検索履歴情報記憶部122)
実施形態に係る検索履歴情報記憶部122は、検索履歴に関する各種情報を記憶する。図4に、実施形態に係る検索履歴情報記憶部122の一例を示す。図4に示す検索履歴情報記憶部122は、「ユーザID」、「ユーザ属性」、「ユーザ状況」、「検索クエリ」、「検索日時」といった項目が含まれる。
(Search history information storage unit 122)
The search history
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「ユーザ属性」は、ユーザの属性に関する情報を示す。例えば、「ユーザ属性」には、「年齢」や「性別」といった項目が含まれる。また、「ユーザ状況」は、対応するユーザが検索クエリを用いて検索を行ったときの状況に関する情報を示す。例えば、「ユーザ状況」には、「状況」や「行先」といった項目が含まれる。また、「検索クエリ」は、対応するユーザが、上述したユーザ状況において用いた検索クエリを示す。また、「検索日時」は、対応するユーザが、検索クエリを用いて検索を行った日時を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. The “user attribute” indicates information related to the user attribute. For example, “user attribute” includes items such as “age” and “sex”. “User status” indicates information related to the status when the corresponding user performs a search using a search query. For example, “user situation” includes items such as “situation” and “destination”. “Search query” indicates a search query used by the corresponding user in the above-described user situation. “Search date and time” indicates the date and time when the corresponding user performed a search using a search query.
図4に示す例では、例えば、ユーザID「U12」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU12」とする場合がある)は、ユーザ属性が30代女性であることを示す。また、図4に示す例では、ユーザU12が検索クエリ「通販」を用いて検索を行ったときのユーザ状況は、状況が「旅行後」であり、旅行の行先が「都市C」であることを示す。また、ユーザU12が検索クエリ「通販」を用いて検索を行ったとき日時は、2015年9月30日12時11分34秒であることを示す。 In the example illustrated in FIG. 4, for example, a user identified by the user ID “U12” (hereinafter, may be referred to as “user U12”) indicates that the user attribute is a female in his 30s. In the example shown in FIG. 4, the user situation when the user U12 performs a search using the search query “mail order” is that the situation is “after travel” and the destination of the trip is “city C”. Indicates. In addition, it is indicated that the date and time when the user U12 performs a search using the search query “mail order” is 12:11:34 on September 30, 2015.
また、図4に示す例では、例えば、ユーザID「U13」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU13」とする場合がある)は、ユーザ属性が60代男性であることを示す。また、図4に示す例では、ユーザU13が検索クエリ「グルメ」を用いて検索を行ったときのユーザ状況は、状況が「旅行中」であり、旅行の行先が「都市D」であることを示す。また、ユーザU13が検索クエリ「グルメ」を用いて検索を行ったとき日時は、2015年9月30日15時40分53秒であることを示す。 In the example illustrated in FIG. 4, for example, a user identified by the user ID “U13” (hereinafter sometimes referred to as “user U13”) indicates that the user attribute is a male in his 60s. In the example illustrated in FIG. 4, the user situation when the user U13 performs a search using the search query “gourmet” is that the situation is “traveling” and the destination of the trip is “city D”. Indicates. In addition, when the user U13 performs a search using the search query “gourmet”, it indicates that the date is September 30, 2015, 15:40:53.
なお、検索履歴情報記憶部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、検索履歴情報記憶部122は、ユーザ情報として、ユーザが独身か既婚であるかの情報や、旅行に同行者の有無や、ユーザの趣味や関心に関する情報を記憶してもよい。
The search history
(広告情報記憶部123)
実施形態に係る広告情報記憶部123は、広告に関する各種情報を記憶する。図5に、実施形態に係る広告情報記憶部123の一例を示す。図5に示す広告情報記憶部123は、「広告ID」、「広告」、「キーワード」といった項目が含まれる。
(Advertisement information storage unit 123)
The advertisement
「広告ID」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告」は、広告主から入稿された広告に関する情報を示す。図5に示す例においては、「広告」には、広告主から入稿された文字情報が記憶される。なお、広告主は、入稿作業等を代理店に依頼する場合もある。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。また、「広告」には、広告主から入稿された文字情報や画像情報や文字情報と画像情報との組合せ等が記憶されてもよい。また、「キーワード」は、各広告に対応付けられたキーワードを示す。例えば、「キーワード」には、各広告に関連性を有するキーワードが記憶される。また、各広告に対応付けて複数のキーワードが記憶されてもよい。 “Advertisement ID” indicates identification information for identifying an advertisement. “Advertisement” indicates information related to the advertisement submitted by the advertiser. In the example illustrated in FIG. 5, “advertisement” stores character information submitted by the advertiser. In addition, the advertiser may request an agency for a submission work or the like. Hereinafter, the notation “advertiser” is a concept including not only the advertiser but also the agency. Further, the “advertisement” may store character information, image information, a combination of character information and image information, etc. submitted from the advertiser. “Keyword” indicates a keyword associated with each advertisement. For example, a keyword having a relevance to each advertisement is stored in “keyword”. A plurality of keywords may be stored in association with each advertisement.
図5に示す例では、例えば、広告ID「AD12」により識別される広告(以下、「広告AD12」とする場合がある)は、「名物探しはサイトB」という文字情報の広告であることを示す。また、広告AD12に対応するキーワードは、キーワード「名物」であることを示す。 In the example illustrated in FIG. 5, for example, an advertisement identified by the advertisement ID “AD12” (hereinafter, may be referred to as “advertisement AD12”) is an advertisement with character information “search for a specialty site B”. Show. The keyword corresponding to the advertisement AD12 is the keyword “specialty”.
また、図5に示す例では、例えば、広告ID「AD13」により識別される広告(以下、「広告AD13」とする場合がある)は、「チケットならストアC」という文字情報の広告であることを示す。また、広告AD13に対応するキーワードは、キーワード「新幹線」であることを示す。 In the example illustrated in FIG. 5, for example, an advertisement identified by the advertisement ID “AD13” (hereinafter, may be referred to as “advertisement AD13”) is an advertisement of character information “store C if ticket”. Indicates. The keyword corresponding to the advertisement AD13 is the keyword “Shinkansen”.
なお、広告情報記憶部123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123は、広告主を識別するための識別情報や、広告の対象となる商品やサービスの分類を示す情報や、商品やサービスを識別するための識別情報を記憶してもよい。また、例えば、広告情報記憶部123は、各広告に対応付けて複数のキーワードを記憶してもよい。また、例えば、広告情報記憶部123は、入札価格に関する情報等を記憶してもよい。また、例えば、広告情報記憶部123は、eCPM等の各広告の評価指標に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、広告情報記憶部123は、広告に対応する地点や都市などの位置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、広告配信装置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(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)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、決定部134と、配信部135とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図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から広告の配信要求を受け付ける。例えば、受付部131は、端末装置10からコンテンツCT10中に広告表示領域AR11に表示する広告の配信要求を受け付ける。また、受付部131は、外部の情報処理装置からユーザの行動予定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から端末装置10を利用するユーザの行動予定に関する情報を受け付けてもよい。
(Reception unit 131)
The accepting unit 131 accepts an advertisement distribution request from the
また、受付部131は、広告主から広告の入稿を受け付けてもよい。なお、受付部131は、広告主から広告の入稿を依頼された代理店から広告の入稿を受け付けてもよい。この場合、例えば、受付部131は、広告主や代理店が利用する情報処理装置から広告の入稿を受け付ける。また、例えば、受付部131は、入稿を受け付けた広告情報を広告情報記憶部123に記憶する。また、受付部131は、ユーザが利用する端末装置10により送受信される情報を、推定部132が推定に用いる情報として受け付けてもよい。また、受付部131は、ユーザを行動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、ユーザが利用する端末装置10における検索履歴に関する情報を受け付けてもよい。
In addition, the reception unit 131 may receive advertisement submission from an advertiser. The accepting unit 131 may accept advertisement submission from an agency that has been requested to submit advertisements by an advertiser. In this case, for example, the accepting unit 131 accepts advertisement submission from an information processing apparatus used by an advertiser or an agency. For example, the reception unit 131 stores the advertisement information for which the submission has been received in the advertisement
(推定部132)
推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定する。例えば、推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの現在の状況を推定する。また、例えば、推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定した旅行におけるユーザの現在の状況を推定する。具体的には、推定部132は、ユーザの現在の状況として、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて旅行前、旅行中、および旅行後のいずれであるかを推定する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates the current situation of the user based on information related to the user's action schedule. For example, the estimation unit 132 estimates the current state of the user in the event estimated based on information related to the user's action schedule. In addition, for example, the estimation unit 132 estimates the current state of the user in a trip estimated based on information related to the user's action schedule. Specifically, the estimation unit 132 estimates whether the current state of the user is before the trip, during the trip, or after the trip based on the information related to the user's action schedule.
図1の例では、推定部132は、端末装置10を利用するユーザU1の状況を推定する。具体的には、推定部132は、行動予定情報記憶部121に記憶されたユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて、ユーザU1の現在の状況を推定する。すなわち、推定部132は、端末装置10から配信要求を受け付けた2015年10月8日時点におけるユーザU1の状況を推定する。
In the example of FIG. 1, the estimation unit 132 estimates the situation of the user U1 who uses the
図1の例では、推定部132は、ユーザU1にはイベントとして旅行があると推定する。例えば、推定部132は、ユーザU1が2015年10月10日発の都市Aから都市B行きの航空チケットを予約し、2015年10月13日発の都市Bから都市A行きの航空チケットを予約しているため、ユーザU1にはイベントとして旅行があると推定する。具体的には、推定部132は、ユーザU1の行動予定に関する情報に基づいて、2015年10月10日から10月13日の間、都市Bへ旅行に行くと推定する。また、例えば、推定部132は、ユーザU1が2015年10月10日から所定の期間Aホテルを予約しているため、ユーザU1にはイベントとして旅行があると推定してもよい。これにより、推定部132は、移動手段が公共交通機関ではなくレンタカー等の場合であっても、ユーザにイベントとして旅行があることを推定することができる。 In the example of FIG. 1, the estimation unit 132 estimates that the user U1 has a trip as an event. For example, the estimating unit 132 reserves an air ticket from the city A to the city B from October 10, 2015, and reserves an air ticket from the city B to the city A from October 13, 2015. Therefore, it is estimated that the user U1 has a trip as an event. Specifically, the estimation unit 132 estimates that the user travels to the city B from October 10 to October 13, 2015 based on the information regarding the action schedule of the user U1. For example, the estimation unit 132 may estimate that the user U1 has travel as an event because the user U1 has reserved a hotel A for a predetermined period from October 10, 2015. Accordingly, the estimation unit 132 can estimate that the user has a trip as an event even when the moving means is not a public transportation system but a rental car or the like.
また、推定部132は、受付部131により配信要求を受け付けられた日時は2015年10月8日であり、ユーザU1が都市Bに旅行へ出発する日である2015年10月10日の前であるため、ユーザU1の状況を旅行前と推定する。また、推定部132は、ユーザが利用する端末装置10により送受信される情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定してもよい。例えば、推定部132は、ユーザの行動予定としてユーザが旅行の予約を完了したかを、所定の旅行サイトから端末装置10に送信されるメールの文章を解析することにより推定してもよい。また、推定部は132、ユーザの行動履歴に関する情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定してもよい。例えば、推定部132は、ユーザの行動履歴として、予約サービスの履歴、予約記録、路線検索の日付指定した履歴等に関する情報を用いてもよい。例えば、推定部132は、予約サービスの履歴に一定の周期性がある場合、その周期性に基づいてユーザの行動予定を推定してもよい。例えば、推定部132は、ユーザが利用する端末装置10における検索履歴に関する情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定してもよい。例えば、推定部132は、ユーザが都市Aから都市Dへの路線について日付Xを指定して検索した履歴に基づいて、日付Xに都市Aから都市Dへ移動(旅行)すると推定してもよい。
In addition, the date and time when the estimation unit 132 receives the distribution request by the reception unit 131 is October 8, 2015, and before October 10, 2015, which is the date when the user U1 leaves for the city B. Therefore, the situation of the user U1 is estimated as before travel. Moreover, the estimation part 132 may estimate a user's present condition based on the information regarding a user's action schedule estimated from the information transmitted / received by the
(選択部133)
また、選択部133は、推定部132により推定されたユーザの現在の状況に基づいてキーワード(未来検索キーワード)を選択する。例えば、選択部133は、ユーザの属性に類似する属性を有する他のユーザが、現在の状況に対応する過去の状況において用いた検索クエリに基づいてキーワードを選択する。具体的には、選択部133は、ユーザが行っているイベントに対応するイベント中の過去の状況において他のユーザが用いた検索クエリに基づいてキーワードを選択する。
(Selection unit 133)
Further, the selection unit 133 selects a keyword (future search keyword) based on the current situation of the user estimated by the estimation unit 132. For example, the selection unit 133 selects a keyword based on a search query used by another user having an attribute similar to the user's attribute in a past situation corresponding to the current situation. Specifically, the selection unit 133 selects a keyword based on a search query used by another user in a past situation in the event corresponding to the event performed by the user.
図1の例では、選択部133は、ユーザU1の属性やステップS12において推定したユーザU1の状況に対応する他のユーザの検索クエリの履歴に基づいて、未来検索キーワードを選択する。例えば、選択部133は、検索履歴情報記憶部122に記憶された検索履歴情報に基づいて、未来検索キーワードを選択する。選択部133は、検索クエリ「時刻表」、「名物」、「新幹線」、「X空港」等を未来検索キーワードとして選択する。また、選択部133は、最も出現回数の高い検索クエリ「時刻表」を未来検索キーワードとして選択する。
In the example of FIG. 1, the selection unit 133 selects a future search keyword based on the user U1 attribute and the history of search queries of other users corresponding to the situation of the user U1 estimated in step S12. For example, the selection unit 133 selects a future search keyword based on the search history information stored in the search history
(決定部134)
決定部134は、推定部132により推定されたユーザの現在の状況に基づいて、ユーザが利用する端末装置10に配信する広告を決定する。具体的には、決定部134は、選択部133により選択されたキーワードに基づいて、端末装置10に配信する広告を決定する。図1の例では、決定部134は、選択部133により選択された未来検索キーワードに基づいて、端末装置10に配信する広告を決定する。具体的には、決定部134は、広告情報記憶部123に記憶された広告から、選択部132により選択された未来検索キーワード「時刻表」に基づいて端末装置10に配信する広告を決定する。決定部134は、キーワード「時刻表」に対応付けられた広告を端末装置10に配信する広告として決定する。例えば、決定部134は、広告情報記憶部123に記憶された広告のうち、キーワード「時刻表」に対応付けられた広告を抽出する。すなわち、決定部134は、広告AD11や広告AD14等を抽出する。そして、決定部134は、抽出した広告AD11や広告AD14等のうち、広告AD11を端末装置10に配信する広告として決定する。決定部134は、抽出した広告から端末装置10に配信する広告を種々の情報を適宜用いて決定してもよい。例えば、決定部134は、抽出した広告から端末装置10に配信する広告をeCPM等の広告評価指標に基づいて決定してもよい。
(Determining unit 134)
The
また、決定部134は、旅行における出発地と旅行地との間の距離に基づいて、端末装置10に配信する広告を決定してもよい。すなわち、決定部134は、ユーザの移動距離や移動時間を考慮して広告を出し分けてもよい。また、決定部134は、距離が長い程、前記旅行における宿泊先から近い地点に関する広告を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。この場合、決定部134は、広告情報記憶部123に広告に対応付けて記憶された地点や都市などの位置情報と宿泊先の位置情報とに基づいて、端末装置10に配信する広告を決定してもよい。具体的には、決定部134は、出発地と旅行地との間の距離が長い程、旅行における宿泊先から近い地点において提供される商品またはサービスに関する広告を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。例えば、決定部134は、移動距離や移動時間が長い場合には、宿泊先の近場に関する広告等を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。すなわち、決定部134は、移動距離や移動時間が長い場合には、ユーザの疲労を考慮した広告を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。また、例えば、決定部134は、移動距離や移動時間が短い場合には、宿泊先から離れた観光スポット等に関する広告等を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。すなわち、決定部134は、移動距離や移動時間が短い場合には、ユーザに行動を喚起するような広告を、端末装置10に配信する広告として決定してもよい。
Further, the
(配信部135)
配信部135は、決定部134により決定された広告を配信する。図1では、配信部135は、決定部134により決定された広告AD11を端末装置10へ配信する。
(Distributor 135)
The distribution unit 135 distributes the advertisement determined by the
〔3.決定処理のフロー〕
次に、図6を用いて、実施形態に係る決定システム1による決定処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Decision processing flow)
Next, the procedure of the determination process by the
図6に示すように、広告配信装置100の受付部131は、広告の配信要求を受け付ける(ステップS101)。例えば、受付部131は、端末装置10から広告の配信要求を受け付ける。
As illustrated in FIG. 6, the receiving unit 131 of the
その後、広告配信装置100の推定部132は、ユーザの現在の状況を推定する(ステップS102)。例えば、推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定する。
Thereafter, the estimation unit 132 of the
次に、広告配信装置100の選択部133は、未来検索キーワードを選択する(ステップS103)。例えば、選択部133は、ステップS102において推定部132により推定されたユーザの現在の状況に基づいて、未来検索キーワードを選択する。
Next, the selection unit 133 of the
次に、広告配信装置100の決定部134は、配信する広告を決定する(ステップS104)。例えば、決定部134は、ステップS103において選択された未来検索キーワードに基づいて配信する広告を決定する。
Next, the
その後、広告配信装置100の配信部135は、広告を配信する(ステップS105)。例えば、配信部135は、ステップS105において決定した広告を広告要求の送信元である端末装置10に配信する。
Thereafter, the distribution unit 135 of the
〔4.ユーザ属性に基づく状況の変化と関心〕
ここで、ユーザ属性に基づく状況の変化と関心について説明する。図7は、実施形態に係るユーザ属性に基づく各状況における関心の一例を示す図である。具体的には、図7は、ユーザ属性が「男性・独身」であるユーザが国内旅行を行う場合における状況の変化と関心との関係、及びユーザ属性が「夫婦」であるユーザが国内旅行を行う場合における状況の変化と関心との関係表IL10を示す。
[4. (Changes and interests based on user attributes)
Here, the change and interest of the situation based on the user attribute will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of interest in each situation based on the user attribute according to the embodiment. Specifically, FIG. 7 shows the relationship between the change in the situation and the interest when a user whose user attribute is “male / single” travels in the country, and a user whose user attribute is “couple” The relationship table IL10 of the change of the situation in the case of performing and interest is shown.
図7に示す例では、例えば、ユーザ属性が「男性・独身」であるユーザは、国内旅行の旅行前においては「時刻表」に関心を持つ可能性が高い。また、ユーザ属性が「男性・独身」であるユーザは、国内旅行の旅行中においては「グルメ」に関心を持つ可能性が高い。また、ユーザ属性が「男性・独身」であるユーザは、国内旅行の旅行後においては「マッサージ」に関心を持つ可能性が高い。また、例えば、ユーザ属性が「夫婦」であるユーザは、国内旅行の旅行前においては「レンタカー」に関心を持つ可能性が高い。また、ユーザ属性が「夫婦」であるユーザは、国内旅行の旅行中においては「レストラン」に関心を持つ可能性が高い。また、ユーザ属性が「夫婦」であるユーザは、国内旅行の旅行後においては「通販」に関心を持つ可能性が高い。 In the example illustrated in FIG. 7, for example, a user whose user attribute is “male / single” is highly likely to be interested in the “timetable” before traveling in Japan. In addition, a user whose user attribute is “male / single” is highly likely to be interested in “gourmet” during domestic travel. In addition, a user whose user attribute is “male / single” is likely to be interested in “massage” after a domestic trip. In addition, for example, a user whose user attribute is “couple” is highly likely to be interested in “rental car” before traveling in Japan. In addition, a user whose user attribute is “couple” is highly likely to be interested in “restaurant” during a domestic trip. In addition, a user whose user attribute is “couple” is highly likely to be interested in “mail order” after a domestic trip.
このように、ユーザの状況によりユーザの関心が変化することが予測される。また、状況の変化に応じた関心の変化がユーザ属性により異なることが予測される。また、このような各状況におけるユーザの関心は、ユーザが検索に用いる検索クエリとして外部に出力される可能性が高い。そのため、広告配信装置100は、ユーザに属性が類似する他のユーザが過去に用いた検索クエリを未来予測キーワードとすることにより、ユーザの各状況における関心を予測することが可能となる。
In this way, it is predicted that the user's interest will change depending on the user's situation. Further, it is predicted that the change in interest according to the change in the situation varies depending on the user attribute. In addition, the user's interest in each of these situations is likely to be output to the outside as a search query that the user uses for search. Therefore, the
〔5.未来検索キーワードの決定〕
次に、未来検索キーワードの決定の概要について説明する。図8は、実施形態に係る未来検索キーワードの決定の一例を示す図である。具体的には、図8は、ユーザ属性が「20代」であるユーザが旅行先(行先)を「大阪」とする場合における未来検索キーワードの決定の概要を示す。
[5. Determination of future search keywords)
Next, an outline of determination of future search keywords will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of determining a future search keyword according to the embodiment. Specifically, FIG. 8 shows an outline of determination of a future search keyword when a user whose user attribute is “20's” sets the travel destination (destination) as “Osaka”.
図8に示す例では、ユーザ属性が「20代」であり、旅行先を「大阪」である広告を表示したいユーザTU10に対する未来検索キーワードを決定する。なお、図8に示す例においては、ユーザTU10の状況は「旅行前」とする。この場合、広告配信装置100は、検索履歴情報記憶部122中の検索クエリのうち、ユーザ属性が20代であり、ユーザ状況が行先「大阪」への旅行前であるユーザが用いた検索クエリを未来検索キーワードとして選択する。
In the example shown in FIG. 8, the future search keyword for the user TU10 who wants to display an advertisement whose user attribute is “20s” and whose travel destination is “Osaka” is determined. In the example illustrated in FIG. 8, the state of the user TU10 is “before travel”. In this case, the
図8では、ユーザ属性が20代であり、ユーザ状況が行先「大阪」への旅行前であるユーザが用いた検索クエリ毎にユーザ群UG11〜UG15に分類される。例えば、ユーザ群UG11には、ユーザTU10に属性および状況が類似するユーザであって、検索クエリとして「時刻表」を用いた5人のユーザが含まれる。また、例えば、ユーザ群UG12には、ユーザTU10に属性および状況が類似するユーザであって、検索クエリとして「名物」を用いた4人のユーザが含まれる。また、例えば、ユーザ群UG13には、ユーザTU10に属性および状況が類似するユーザであって、検索クエリとして「新幹線」を用いた4人のユーザが含まれる。また、例えば、ユーザ群UG14には、ユーザTU10に属性および状況が類似するユーザであって、検索クエリとして「ストアA」を用いた1人のユーザが含まれる。また、例えば、ユーザ群UG15には、ユーザTU10に属性および状況が類似するユーザであって、検索クエリとして「X空港」を用いた1人のユーザが含まれる。 In FIG. 8, the user attributes are in their twenties, and the user status is classified into user groups UG11 to UG15 for each search query used by the user before traveling to the destination “Osaka”. For example, the user group UG11 includes five users who have similar attributes and situations to the user TU10 and use “timetable” as a search query. Further, for example, the user group UG12 includes four users who have similar attributes and situations to the user TU10 and use “specialties” as a search query. Further, for example, the user group UG13 includes four users who have similar attributes and situations to the user TU10 and use “Shinkansen” as a search query. Further, for example, the user group UG14 includes one user who has similar attributes and status to the user TU10 and uses “Store A” as a search query. Further, for example, the user group UG15 includes one user who has similar attributes and status to the user TU10 and uses “X airport” as a search query.
例えば、広告配信装置100は、ユーザ属性が20代であり、ユーザ状況が行先「大阪」への旅行前であるユーザが用いた検索クエリ毎に分類されたユーザ群UG11〜UG15に基づいて、未来検索キーワードとして選択する。図8では、広告配信装置100は、キーワードリストKL10に示すように、検索クエリ「時刻表」、「名物」、「新幹線」、「X空港」、「ストアA」等を未来検索キーワードとして選択する。ここで、キーワードリストKL10に含まれる検索クエリ「時刻表」は出現回数が「5」回であり、検索クエリ「名物」は出現回数が「4」回であり、検索クエリ「新幹線」は出現回数が「4」回であり、検索クエリ「X空港」は出現回数が「1」回であり、検索クエリ「ストアA」は出現回数が「1」回である。そのため、図8の例では、広告配信装置100は、出現回数が「4」回以上である検索クエリ「時刻表」、「名物」、「新幹線」を未来検索キーワードとして配信する広告の決定を行う。
For example, the
このように、広告配信装置100は、複数の未来検索キーワードを用いて配信する広告の決定を行ってもよい。この場合、広告配信装置100は、未来検索キーワードに対応するキーワードが対応付けられた広告のうち、該当するキーワード数が多い広告を配信する広告としてもよい。また、広告配信装置100は、各未来検索キーワードの出現回数に応じて未来検索キーワードの各々に重み付けを行い、各広告に対応付けられたキーワードの重みに基づいて算出されるスコアに応じて配信する広告を決定してもよい。
As described above, the
〔6.過去の検索クエリの選択〕
次に、過去の検索クエリの選択の概要について説明する。図9は、実施形態に係る過去の検索クエリの選択の一例を示す図である。具体的には、図9は、旅行先(行先)を「沖縄」とする場合における過去の検索クエリの決定図QD10を示す。
[6. (Select past search queries)
Next, an overview of selection of past search queries will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of selection of a past search query according to the embodiment. Specifically, FIG. 9 shows a past search query determination diagram QD10 when the travel destination (destination) is “Okinawa”.
図9に示す例では、2014年6月20日に航空チケット等の予約を行った場合を示す。具体的には、図9に示す例におけるユーザの行動予定に関する情報には、2014年8月5日発の所定の都市から沖縄行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。また、図9に示す例におけるユーザの行動予定に関する情報には、2014年8月9日発の沖縄から所定の都市行きの航空チケットを予約したことを示す情報が含まれる。このようなユーザの行動予定に関する情報に基づいて、広告配信装置100は、ユーザにはイベントとして旅行があると推定する。例えば、広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、2014年8月5日から8月9日の間、沖縄へ旅行に行くと推定する。
In the example shown in FIG. 9, a case where an air ticket or the like is reserved on June 20, 2014 is shown. Specifically, the information regarding the user's action schedule in the example illustrated in FIG. 9 includes information indicating that an air ticket for Okinawa from a predetermined city starting on August 5, 2014 is reserved. In addition, the information regarding the user's action schedule in the example illustrated in FIG. 9 includes information indicating that an air ticket from Okinawa on August 9, 2014 to a predetermined city has been reserved. Based on such information related to the user's action schedule, the
図9では、広告配信装置100は、上述したユーザの状況とユーザが検索に用いた検索クエリとに基づいて、検索履歴情報記憶部122中に記憶する検索クエリを選択する。例えば、検索クエリ「水族館A」は、2014年6月20日に航空チケット等の予約前にユーザが検索で用いた検索クエリであるため、検索履歴情報記憶部122には記憶されない。すなわち、図9の例では、航空チケット等の予約をした2014年6月20日より以前は、状況「旅行前」に該当しない。
In FIG. 9, the
また、図9では、航空チケット等の予約をした2014年6月20日から沖縄へ出発する8月5日前までの間は、状況「旅行前」になる。ここで、図9に示す例におけるユーザは、状況「旅行前」において、「沖縄 グルメ」、「アロハ」、及び「空港 経路」の3つの検索クエリを用いて検索を行っている。そのため、広告配信装置100は、状況「旅行前」において最も古い検索クエリを検索履歴情報記憶部122中に記憶する。具体的には、広告配信装置100は、「沖縄 グルメ」である検索クエリQ11を図9に示す例におけるユーザが状況「旅行前」において用いた検索クエリとして、検索履歴情報記憶部122中に記憶する。
In FIG. 9, the situation is “before travel” from June 20, 2014, when an air ticket is reserved, to August 5, before leaving for Okinawa. Here, the user in the example shown in FIG. 9 performs a search using three search queries of “Okinawa gourmet”, “Aloha”, and “Airport route” in the situation “before travel”. Therefore, the
また、図9では、沖縄へ出発した8月5日から8月9日までの間は、状況「旅行中」になる。ここで、図9に示す例におけるユーザは、状況「旅行中」において、「お菓子A」、「那覇 夜景」、及び「そばA」の3つの検索クエリを用いて検索を行っている。そのため、広告配信装置100は、状況「旅行中」において最も古い検索クエリを検索履歴情報記憶部122中に記憶する。具体的には、広告配信装置100は、「お菓子A」である検索クエリQ12を図9に示す例におけるユーザが状況「旅行中」において用いた検索クエリとして、検索履歴情報記憶部122中に記憶する。
In FIG. 9, the situation is “traveling” from August 5th to August 9th, when we left for Okinawa. Here, the user in the example shown in FIG. 9 performs a search using three search queries of “Sweet A”, “Naha Night View”, and “Soba A” in the situation “traveling”. Therefore, the
また、図9では、沖縄から出発した8月9日以後(例えば8月10日以降)は、状況「旅行後」になる。ここで、図9に示す例におけるユーザは、状況「旅行後」において、「沖縄 取寄」、「写真 プリント」、及び「北海道 家」の3つの検索クエリを用いて検索を行っている。そのため、広告配信装置100は、状況「旅行後」において最も古い検索クエリを検索履歴情報記憶部122中に記憶する。具体的には、広告配信装置100は、「沖縄 取寄」である検索クエリQ13を図9に示す例におけるユーザが状況「旅行後」において用いた検索クエリとして、検索履歴情報記憶部122中に記憶する。
Further, in FIG. 9, the situation “after travel” is set after August 9 (for example, after August 10) after departing from Okinawa. Here, the user in the example shown in FIG. 9 performs a search using three search queries of “Okinawa Toyo”, “Photo Print”, and “Hokkaido Family” in the situation “after travel”. Therefore, the
なお、上述した過去の検索クエリの選択は一例であって、広告配信装置100は、種々の条件に基づいて検索履歴情報記憶部122中に記憶する検索クエリを選択してもよい。例えば、広告配信装置100は、所定の状況において最も検索クエリとして用いた回数の多い検索クエリを、ユーザがその状況において用いた検索クエリとして、検索履歴情報記憶部122中に記憶してもよい。また、例えば、広告配信装置100は、所定の状況において検索クエリとして用いた全ての検索クエリを、ユーザがその状況において用いた検索クエリとして、検索履歴情報記憶部122中に記憶してもよい。
The selection of the past search query described above is an example, and the
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告配信装置100は、推定部132と、決定部134とを有する。推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定する。決定部134は、推定部132により推定されたユーザの現在の状況に基づいて、ユーザが利用する端末装置10に配信する広告を決定する。
[7. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100は、選択部133を有する。選択部133は、推定部132により推定されたユーザの現在の状況に基づいてキーワード(実施形態においては「未来検索キーワード」。以下同じ)を選択する。また、決定部134は、選択部133により選択されたキーワードに基づいて、端末装置10に配信する広告を決定する。
Further, the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、推定したユーザの状況に応じて選択したキーワードに基づいて配信する広告を決定する。すなわち、広告配信装置100は、推定した状況においてユーザが検索を行う場合、検索クエリとして用いる可能性の高いキーワードである未来検索キーワードに基づいて、ユーザU1が利用する端末装置10に配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、推定したユーザの状況に応じて、そのユーザが関心を示す可能性の高い広告を、端末装置10に配信する広告として決定することができる。これにより、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、選択部133は、ユーザの属性に類似する属性を有する他のユーザが、現在の状況に対応する過去の状況において用いた検索クエリに基づいてキーワードを選択する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの属性に類似する属性を有する他のユーザが、現在の状況に対応する過去の状況において用いた検索クエリに基づいて選択したキーワードに応じて配信する広告を決定する。すなわち、広告配信装置100は、推定した状況においてユーザが検索を行う場合、検索クエリとして用いる可能性の高いキーワードである未来検索キーワードに基づいて、ユーザU1が利用する端末装置10に配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、選択部133は、ユーザが行っているイベントに対応するイベント中の過去の状況において他のユーザが用いた検索クエリに基づいてキーワードを選択する。
In the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザが行っているイベントに対応するイベント中の過去の状況において他のユーザが用いた検索クエリに基づいて選択したキーワードに応じて配信する広告を決定する。すなわち、広告配信装置100は、推定した状況においてユーザが検索を行う場合、検索クエリとして用いる可能性の高いキーワードである未来検索キーワードに基づいて、ユーザU1が利用する端末装置10に配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの現在の状況を推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの現在の状況を推定し、推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、推定部132は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定した旅行におけるユーザの現在の状況を推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定した旅行におけるユーザの現在の状況を推定し、推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、推定部132は、ユーザの現在の状況として、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて旅行前、旅行中、および旅行後のいずれであるかを推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定した旅行におけるユーザの現在の状況が旅行前、旅行中、および旅行後のいずれであるかを推定し、推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、決定部134は、旅行における出発地と旅行地との間の距離に基づいて、端末装置10に配信する広告を決定する。
In the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、旅行におけるユーザの移動距離に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、決定部134は、距離が長い程、旅行における宿泊先から近い地点において提供される商品またはサービスに関する広告を、端末装置10に配信する広告として決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、旅行におけるユーザの移動距離が長い場合にユーザの疲労を考慮して宿泊地から近い地点に関する広告を、端末装置10に配信する広告として決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、推定部132は、ユーザが利用する端末装置10により送受信される情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、例えば旅行サイトから送信されるメール等の端末装置10により送受信される情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの現在の状況を推定し、推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る広告配信装置100において、推定部132は、ユーザの行動履歴に関する情報から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて、ユーザの現在の状況を推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る広告配信装置100は、ユーザの行動履歴から推定したユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおけるユーザの現在の状況を推定し、推定したユーザの状況に応じて、配信する広告を決定する。したがって、広告配信装置100は、配信する広告を適切に決定することができる。
Thereby, the
〔8.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る広告配信装置100は、例えば図10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10は、広告配信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。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。
[8. 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が実施形態に係る広告配信装置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。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を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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 mentioned above, although embodiment and the modification of this application were described in detail based on drawing, this is an illustration and various deformation | transformation based on the knowledge of those skilled in the art including the aspect as described in the line of indication of an invention, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.
〔9.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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。
[9. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing 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。 In addition, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.
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 決定システム
100 広告配信装置(決定装置)
121 行動予定情報記憶部
122 検索履歴情報記憶部
123 広告情報記憶部
130 制御部
131 受付部
132 推定部
133 選択部
134 決定部
135 配信部
10 端末装置
50 コンテンツ配信装置
N ネットワーク
1
121 action schedule
Claims (13)
前記推定部により推定された前記ユーザの現在の状況に基づいて、前記ユーザが利用する端末装置に配信する広告を決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする決定装置。 An estimation unit that estimates the current situation of the user based on information related to the user's action schedule;
A determination unit that determines an advertisement to be distributed to a terminal device used by the user based on the current situation of the user estimated by the estimation unit;
A determination apparatus comprising:
をさらに備え、
前記決定部は、
前記選択部により選択された前記キーワードに基づいて、前記端末装置に配信する広告を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 A selection unit that selects a keyword based on the current situation of the user estimated by the estimation unit;
Further comprising
The determination unit
The determination device according to claim 1, wherein an advertisement to be distributed to the terminal device is determined based on the keyword selected by the selection unit.
前記ユーザの属性に類似する属性を有する他のユーザが、前記現在の状況に対応する過去の状況において用いた検索クエリに基づいて前記キーワードを選択する
ことを特徴とする請求項2に記載の決定装置。 The selection unit includes:
The determination according to claim 2, wherein another user having an attribute similar to the attribute of the user selects the keyword based on a search query used in a past situation corresponding to the current situation. apparatus.
前記ユーザが行っているイベントに対応するイベント中の前記過去の状況において前記他のユーザが用いた検索クエリに基づいて前記キーワードを選択する
ことを特徴とする請求項3に記載の決定装置。 The selection unit includes:
The determination device according to claim 3, wherein the keyword is selected based on a search query used by the other user in the past situation in an event corresponding to an event performed by the user.
前記ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定したイベントにおける前記ユーザの現在の状況を推定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の決定装置。 The estimation unit includes
The determination apparatus according to claim 1, wherein the current situation of the user in an event estimated based on information related to the user's action schedule is estimated.
前記ユーザの行動予定に関する情報に基づいて推定した旅行における前記ユーザの現在の状況を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の決定装置。 The estimation unit includes
The determination apparatus according to claim 5, wherein the current situation of the user in a trip estimated based on information related to the user's action schedule is estimated.
前記ユーザの現在の状況として、前記ユーザの行動予定に関する情報に基づいて旅行前、旅行中、および旅行後のいずれであるかを推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の決定装置。 The estimation unit includes
The determination apparatus according to claim 6, wherein the current situation of the user is estimated based on information related to the user's action schedule before, during, or after the trip.
前記旅行における出発地と旅行地との間の距離に基づいて、前記端末装置に配信する広告を決定する
ことを特徴とする請求項6または請求項7に記載の決定装置。 The determination unit
The determination device according to claim 6 or 7, wherein an advertisement distributed to the terminal device is determined based on a distance between a departure place and a travel destination in the travel.
前記距離が長い程、前記旅行における宿泊先から近い地点に関する広告を、前記端末装置に配信する広告として決定する
ことを特徴とする請求項8に記載の決定装置。 The determination unit
The determination device according to claim 8, wherein as the distance is longer, an advertisement related to a point closer to an accommodation destination in the travel is determined as an advertisement distributed to the terminal device.
前記ユーザが利用する端末装置により送受信される情報から推定した前記ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、前記ユーザの現在の状況を推定する
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の決定装置。 The estimation unit includes
The current situation of the user is estimated based on information related to the user's action schedule estimated from information transmitted and received by the terminal device used by the user. Determining device according to.
前記ユーザの行動履歴に関する情報から推定した前記ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、前記ユーザの現在の状況を推定する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の決定装置。 The estimation unit includes
The determination apparatus according to claim 1, wherein the current situation of the user is estimated based on information related to the user's action schedule estimated from information related to the user's action history. .
ユーザの行動予定に関する情報に基づいて、前記ユーザの現在の状況を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記ユーザの現在の状況に基づいて、前記ユーザが利用する端末装置に配信する広告を決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。 A decision method performed by a computer,
An estimation step of estimating the current situation of the user based on information on the user's action schedule;
A determination step of determining an advertisement to be delivered to the terminal device used by the user based on the current situation of the user estimated by the estimation step;
A determination method characterized by comprising:
前記推定手順により推定された前記ユーザの現在の状況に基づいて、前記ユーザが利用する端末装置に配信する広告を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。 An estimation procedure for estimating the current situation of the user based on information on the user's action schedule;
A determination procedure for determining an advertisement to be delivered to a terminal device used by the user based on the current situation of the user estimated by the estimation procedure;
A determination program characterized by causing a computer to execute.
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