JP2017091054A - 広告システム及び広告配信方法 - Google Patents

Abstract

【課題】効果的な広告を配信するための技術を提供する。【解決手段】広告サーバと複数のユーザ端末とを含む広告システムであって、前記広告サーバは、ある商品を購入したユーザのセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成するセグメント情報生成手段を有し、前記複数のユーザ端末は、各々、ユーザの好む情報を反映するユーザ興味辞書と、前記セグメント情報と前記ユーザ興味辞書に基づいて、前記広告サーバから受信した広告を表示するか否かを決める広告選択手段と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、広告システム及び広告配信方法に関し、特に、効果的に広告を配信するための技術に関する。

いわゆるオンライン広告の技術分野においては、広告の受け取り手の嗜好や興味にマッチさせた広告を打つことが、従来行われている（例えば、特許文献１）。特許文献１では、ローカルストレージに保存された属性を利用して、より適切なターゲット広告を決定するための技術について記載がある。

特開２０１４−０８５８１２号公報

本明細書においては、所定の嗜好や興味を持つユーザの集団を「ユーザセグメント」と呼ぶ。ユーザセグメントは、広告を配信する対象となる。ユーザセグメントは、例えば、「ビール好き」「プロ野球チームＡのファンである」「３０代男性」などと定義される。

従来の広告配信技術においては、不特定多数のユーザ群の中から「３０代男性」や「Ａ県在住男性」などによりユーザを抽出し、抽出されたユーザの集団（ユーザセグメント）に対して、広告を配信する。

しかしながら、従来の広告配信技術においては、ユーザに対する個人情報をアンケート等で得ており、あまり詳細な分類はできなかった。このため、広告したい商品と、広告を送付可能なセグメントに属す広告の受け取り手の嗜好や興味とのマッチングが、常にうまくいくとは限らない点に課題があった。広告主やマーケティング事業者は、ある商品を消費するユーザセグメントについて、正確なユーザセグメント像を描けない可能性がある。例えば、あるブランドのビールのユーザセグメントが「３０代男性」と正しく認識されず、「５０代男性」と認識される場合がある。同様に、「Ａ県在住男性」が必ずしも「プロ野球チームＡのファンである」とは限らないし、Ａ県外にもファンはいる。ユーザセグメントの把握は、もっぱら広告主らの勘やノウハウに依存する。

さらに重要な課題としては、広告主らからは不可視となっているユーザセグメントが存在しうるという問題がある。例えば、前記ビールを好む潜在的な需要者群として「２０代女性」というユーザセグメントがあるとする。広告主らがこのユーザセグメントの存在に気付かなければ、当該ユーザセグメントに対して広告を打つことができない。

また、ユーザセグメントを割り出すための分析においても、広告主やマーケティング事業者（人間）が販売データ等を解釈して行っていて、分析結果に基づく広告配信条件の設定も人間が行っている。このような従来のやり方は工数もかかるし、時間もかかる。さらに、広告配信条件も荒いものであったので、分析結果のユーザセグメントと、広告配信条件に合致するユーザセグメントとがずれることが、往々にしてあった。また、時間をかけて分析が終わり、広告を配信した時には広告したい商品の需要がすでに新たなユーザセグメントに移っている可能性もある。

本発明は、上述したような課題に鑑みてなされたものであって、ある商品についての効果的な広告を配信するための技術を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、広告サーバと複数のユーザ端末とを含む広告システムであって、前記広告サーバは、商品を購入したユーザのセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成するセグメント情報生成手段を有し、前記複数のユーザ端末は、各々、当該ユーザ端末のユーザの好む情報を反映するユーザ興味辞書と、前記セグメント情報と前記ユーザ興味辞書とに基づいて、前記広告サーバから受信した広告を表示するか否かを決める広告選択手段と、を有することを特徴とする、広告システムである。

本発明の第２の態様は、広告サーバと複数のユーザ端末とを含む広告システムにおける広告配信方法であって、前記広告サーバにおいて、商品を購入したユーザのセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成するセグメント情報生成工程と、前記複数のユーザ端末の各々において、ユーザの好む情報を反映するユーザ興味辞書と、前記セグメント情報とに基づいて、前記広告サーバから受信した広告を表示するか否かを決める広告選択工程と、を含むことを特徴とする、広告配信方法である。

本発明によれば、ある商品についての効果的な広告を配信するための技術を提供することが可能となる。

本発明の第１の実施形態の概略構成を示す概念図である。 上記第１の実施形態の機能構成を示すブロック図である。 上記第１の実施形態における広告サーバ１０の処理の手順を示すフローチャート図である。 上記第１の実施形態におけるユーザ端末２０の処理の手順を示すフローチャート図である。 本発明の第３の実施形態の機能構成を示すブロック図である。

＜第１の実施形態＞
図１に、本実施形態の概略構成を示す。図示のように、本実施形態に係る広告システム１は、広告サーバ１０と、ユーザ端末２０と、広告主端末３０とを含む。ユーザ端末２０は複数である。

本実施形態における広告配信の概略を述べる。広告サーバ１０は、広告主端末３０から商品情報を、好ましくは表示条件と共に受け取る。広告サーバ１０は、商品を購入したあるいは利用する（以下単に「商品を購入した」という。）ユーザを特定し、当該ユーザの属するユーザセグメントを示すセグメント情報を生成する。例えば、広告サーバ１０は、クラウドないしインターネット上、もしくは販売時点情報管理（ＰＯＳ）システムなどによりユーザの行動・興味関心にかかわる情報を収集し、商品情報で特定される商品を購入した、あるいは利用しているユーザを特定し、当該ユーザの行動・興味関心の類似性に基づくグルーピングを行うことによって、当該ユーザの属するユーザセグメントを示すセグメント情報を生成する。次に、広告サーバ１０は、生成したセグメント情報と商品情報を各ユーザ端末２０に配信する。なお、本明細書においては、不動産を含む商品やサービスの購入、使用、飲食、賃貸、利用を含む意で「商品を購入した」という。

各ユーザ端末２０は、商品情報に関する広告を表示するか否かを、受信したセグメント情報と、各端末が保持するユーザ興味辞書とのマッチングを行って判断する。セグメント情報は、広告主が広告したい商品のユーザセグメントを定義するキーワード群を含む。このキーワード群とユーザ興味辞書とのマッチングを行うことにより、当該商品を本当に消費する可能性が高いユーザに、広告が表示されることになる。広告表示の際は、広告主が指定した表示条件にもマッチングさせることが好ましい。

図２に、より詳細な本実施形態の機能構成を示す。図示のように、広告サーバ１０には、広告サーバ１０のコンピュータリソースを用いたソフトウェアプログラムによる情報処理により、セグメント情報生成手段１１、商品購入履歴データベース１２が構成される。同様に、ユーザ端末２０には、ユーザ端末２０のコンピュータリソースを用いたソフトウェアプログラムによる情報処理により、広告選択手段２１、表示手段２２、ユーザ興味辞書２３、興味辞書生成手段２４が構成される。

以下、各手段の動作の詳細について、図３及び図４を参照しながら説明する。図３は広告サーバ１０の処理の手順を示すフローチャート図であり、図４はユーザ端末２０の処理の手順を示すフローチャート図である。

図３において、広告サーバ１０は、まず、広告主端末３０から商品情報を受信する（Ｓ１０１）。本実施形態においては、商品情報には、広告する商品の商品名と、当該商品の広告が含まれるものとする。好ましくは、Ｓ１０１において商品情報とともに、ユーザ端末における表示の際に用いられる表示条件も広告サーバ１０に入力される。広告サーバ１０は、これらの商品情報と表示条件を広告端末３０から受信するのではなく、広告サーバ１０の管理者等が広告サーバ１０に入力するようにすることもできる。

表示条件とは、例えば、時刻、天気などの指定を意味する。例えば、あるビールのブランドを広告する場合には、気温何度以上の日の夕方、といった表示条件を設定することで、効果的な広告表示となる。

次に、広告サーバ１０は、クラウドないしインターネット上の情報を取集し、セグメント特定情報を取得する（Ｓ１０２）。セグメント特定情報とは、広告する商品のユーザセグメントを特定するための情報を指す。本実施形態においては、セグメント特定情報の具体例として、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）やウェブログ（ｂｌｏｇ）上にアップロードされている文字情報を想定する。これらはしばしば「タイムライン」と呼ばれ、時系列に発話が並ぶ。

一方で、商品購入履歴データベース１２には、ある商品を購入したユーザと当該ユーザのタイムラインが関連付けられて記憶されている。例えば、ユーザごとに購入商品とユーザが利用中のＳＮＳのＵＲＬとが紐付いたマスタテーブルを有する。

ここでセグメント情報生成手段１１は、商品購入履歴データベース１２から広告する商品の購入者のタイムラインをセグメント特定情報として取得する（Ｓ１０２）。タイムラインを形態素解析することにより、名詞のみを取り出し、各々の名詞の頻度情報を得る。また、これら名詞がどのような形容詞と共に用いられているかを解析し、当該名詞にポジティブな意味合いを持たせたかあるいはネガティブな意味合いを持たせたかを解析する。

以上の解析結果を、広告する商品を購入したあるユーザの行動や興味関心を表現するペルソナ特定情報とする。その一方で、ユーザを特定しない、例えばランダムに選んだユーザのペルソナ特定情報も生成する（あるいは処理前に用意しておいてもよい）。商品を購入したユーザのペルソナ特定情報とランダムに選んだユーザのペルソナ特定情報とを比較することにより、広告する商品を購入したあるユーザのペルソナ特定情報における名詞の特徴として各単語の出現頻度やポジティブ／ネガティブ度合に関するベクトルの偏りを得る。さらに、商品を購入したユーザに共通するペルソナ特定情報の類似性をもとに、クラスタリング手法等により、当該ユーザグループ毎のペルソナ特定情報を得るようにしてもよい。

このようにして求めたベクトルの偏り、もしくはクラスタリングにより選択されたペルソナ特定情報が商品を購入したユーザのセグメント情報である。以上のようにして、セグメント情報生成手段１１は、商品情報とセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成する（Ｓ１０３）。生成したセグメント情報は、商品情報や表示条件と共にユーザ端末２０へ送信する（Ｓ１０４）。

なお、上述したペルソナ特定情報の生成は、サンプル数が多いと精度が上がるので、好ましくは商品を購入した複数のユーザのタイムラインからペルソナ特定情報を生成する。特に、単語ベクトルの偏りを発見するために比較対象とするランダムに選んだユーザのペルソナ特定情報は、十分に大きい数のサンプルから生成する。

次に図４を参照する。複数のユーザ端末２０の各々においては、広告選択手段２１が広告サーバ１０から受信したセグメント情報とユーザ端末２０のユーザのユーザ興味辞書２３とのマッチングを行う（Ｓ２０１）。ユーザ興味辞書２３は、興味辞書生成手段２４により生成される興味辞書であり、好ましくは、ユーザ端末２０を利用したユーザによるユーザ端末２０の操作履歴であるアクティビティ（例えば、ユーザ端末２０上でのウェブサイトやニュース記事の閲覧、情報の検索履歴、動画や音楽の再生履歴などの情報消費）に基づいて、生成される。ユーザによるユーザ端末２０の操作履歴により作成されるユーザ興味辞書２３は、ユーザの好む情報を反映している。

興味辞書生成手段２４によるユーザ興味辞書２３の生成の態様は、より詳細には、ユーザ端末２０のユーザが消費した、自然言語が記載されたウェブサイトの内容やニュース記事、あるいはユーザが再生した動画や音楽を特定する情報から、形態素解析をすることにより単語を取り出し、辞書に集積する。これを繰り返すことにより各々の単語についての頻度情報を得るものである。なお、ユーザ端末２０のユーザは、ユーザ興味辞書２３の生成にあたって、インターネット上に何かを発信する必要はない。

本実施形態においては、セグメント情報が広告する商品を購入したあるユーザのペルソナ特定情報の単語ベクトルの偏りの形で与えられるので、マッチングの際には、ユーザ興味辞書２３とランダムに選んだユーザのペルソナ特定情報との比較によって得られるユーザ興味辞書２３の単語ベクトルの偏りを計算し、ペルソナ特定情報の単語ベクトルの偏りとユーザ興味辞書２３の単語ベクトルの偏りとをマッチングさせてもよい。また、よく知られているように、単語ベクトル同士を比較することによって類似度を算出し、類似度と所定の閾値との比較により類似する／しないを判断してもよい。クラスタリングにより選択されたペルソナ特定情報の場合は、特徴的な単語群で表されるので、ユーザ興味辞書内のそれらの単語群の強さにより判断してもよい。

Ｓ２０１の結果、マッチングしない場合は、そのユーザ端末２０における処理を終了する（Ｓ２０２）。マッチングする場合、次に、表示条件のマッチングを行う（Ｓ２０３）。表示条件は、前述のように、例えば、時間や天気などの指定をするものであるので、マッチングしない場合はマッチングするまで待つなどの処理を行う（Ｓ２０４）。

広告サーバ１０が解析し、生成したセグメント情報に合致し、表示条件も整った場合、表示手段２２は、商品情報に基づいて生成される広告を、広告表示領域に表示する（Ｓ２０５）。

なお、ユーザ興味辞書２３の生成においては、興味辞書生成手段２４が、ユーザ端末２０のユーザが自身の利用するＳＮＳ等のタイムラインでした発話に基づいて、ユーザ興味辞書２３を豊富化してもよい。

上述した本実施形態によると、ある商品を購入したユーザのペルソナ定義が、累積するタイムラインの解析により得られるとともに、そのペルソナ定義に合致するユーザにその商品の広告が表示されるので、商品の広告が、まさしくその商品を需要するであろうユーザに対して提示される。また、ユーザの観点に立つと、自分の興味と関係のない広告が表示される煩わしさが軽減されるというメリットがある。

つまり、本実施形態によれば、より正確なペルソナ定義に基づく広告表示ができるので、効果的な広告配信が可能になると同時に、ユーザには自分の興味のある広告が表示されるようになる。

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態においては、広告する商品と、セグメント特定情報を得るためのタイムラインとの結びつきを、広告サーバ１０が有する商品履歴データベースを検索することによって得ている。これに対して本実施形態においては、タイムラインを商品情報で検索することによって、前記結びつきを得る。

実施形態の概略構成は第１の実施形態と同様である（図１）。機能構成（図２）においては、商品購入履歴データベース１２が不要である。

処理の詳細においては、図３のＳ１０２の処理内容が異なり、広告する商品のユーザセグメントを特定するための情報、セグメント特定情報は、セグメント情報生成手段１１が外部の検索エンジンに商品情報を使ってクラウドないしインターネット上の情報の中で検索をかけることで取得する。

例えば、あるブランドのビールの広告を配信する場合、ブランド名について言及しているタイムラインをセグメント特定情報として、短文投稿サイトなどの中から検索により取得する。

本実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様、正確なペルソナ定義に基づく広告表示ができるので、効果的な広告配信が可能になると同時に、ユーザには自分の興味のある広告が表示されるようになる。

＜第３の実施形態＞
図５に本実施形態の機能構成を示す。
第１の実施形態及び第２の実施形態においては、セグメント特定情報をクラウドないしインターネット上の情報から取得する構成としている。これに対し本実施形態においては、セグメント特定情報として、複数のユーザ端末２０の各々に格納されているユーザ興味辞書２３を利用する。

具体的には、ユーザ端末２０は、広告選択手段２１や興味辞書生成手段２４の機能を提供するためのアプリケーションソフトウェアがインストールされており、ユーザが当該アプリケーションを通じて何かの商品を購入する都度、そのことを記憶する。

広告サーバ１０が、商品情報を広告主端末３０から受信すると、当該商品情報に係る商品を購入したことがあるユーザがいれば応答するよう、複数ないしすべてのユーザ端末２０に同報する。これにあてはまるユーザ端末２０は、ユーザ興味辞書２３を広告サーバ１０へ送信する。

このユーザ興味辞書２３をセグメント特定情報として、セグメント情報生成手段１１は、セグメント情報を生成する。以下の処理は、先行する二つの実施形態と同様である。

本実施形態によれば、ユーザが広告に係る商品について何か言及しなくても、また、広告サーバ１０側で商品購入履歴等を保持しなくても、セグメント特定情報が得られる、という効果がある。このことは、広告したい商品が、例えば日常的に消費するような身近なものではあるけれども、わざわざＳＮＳやブログ等で言及するほどでもないような場合に、非常に大きな効果がある。例えば、特定のブランドのビールを愛飲しているユーザが、そのことについて特に何かパブリックに発信しなくても、ユーザ興味辞書２３が、ユーザセグメントのペルソナ定義を得るためのセグメント特定情報となりうる。また、ユーザ興味辞書り２３は、第１の実施形態で述べたように、ニュース記事の消費等により自動的に生成されるため、これもユーザが何かを発信する必要がない。

＜匿名性の確保＞
上述の実施形態においては、ユーザを特定することが可能な情報は、広告サーバ１０が取得する際に匿名化したうえで取得する。特に、第３の実施形態においては、ユーザ端末２０から広告サーバ１０への、ユーザを特定することが可能な情報のアップロードはない。ユーザ興味辞書２３は、ユーザのニュース記事消費により生成されるものであってユーザを特定することが可能な情報が含まれない。ユーザが商品を購入した情報は、ユーザ端末２０内でのみ利用され、広告サーバ１０へはアップロードされない。

１ 広告システム
１０ 広告サーバ
１１ セグメント情報生成手段
１２ 商品購入履歴データベース
２０ ユーザ端末
２１ 広告選択手段
２２ 表示手段
２３ ユーザ興味辞書
２４ 興味辞書生成手段
３０ 広告主端末

Claims (7)

1. 広告サーバと複数のユーザ端末とを含む広告システムであって、
   前記広告サーバは、
   商品を購入したユーザのセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成するセグメント情報生成手段を有し、
   前記複数のユーザ端末は、各々、
   当該ユーザ端末のユーザの好む情報を反映するユーザ興味辞書と、
   前記セグメント情報と前記ユーザ興味辞書とに基づいて、前記広告サーバから受信した広告を表示するか否かを決める広告選択手段と、を有する
   ことを特徴とする、広告システム。
2. 前記セグメント特定情報は、商品を購入又は商品について電子化された情報発信履歴をもつユーザの電子化された行動履歴や情報発信・消費履歴に基づく、単語の出現頻度情報である
   ことを特徴とする、請求項１に記載の広告システム。
3. 前記ユーザ端末は、当該端末にて前記商品の購入が行われた場合に、前記ユーザ興味辞書を、前記広告サーバに送信し、
   前記広告サーバは、受信した前記ユーザ興味辞書を、前記セグメント特定情報として、前記セグメント情報生成手段によるセグメント情報の生成を行う
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の広告システム。
4. 前記複数のユーザ端末は各々、前記ユーザ端末においてユーザの行動履歴、特に発信・入力した文章や、閲覧した記事などの情報の内容に含まれる単語の頻度に基づいて前記ユーザ興味辞書を生成する興味辞書生成手段を有することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の広告システム。
5. 広告サーバと複数のユーザ端末とを含む広告システムにおける広告配信方法であって、
   前記広告サーバにおいて、商品を購入したユーザのセグメント特定情報に基づいて、セグメント情報を生成するセグメント情報生成工程と、
   前記複数のユーザ端末の各々において、ユーザの好む情報を反映するユーザ興味辞書と、前記セグメント情報とに基づいて、前記広告サーバから受信した広告を表示するか否かを決める広告選択工程と、
   を含むことを特徴とする、広告配信方法。
6. 前記ユーザ端末において、当該端末にて前記商品の購入が行われた場合に、前記ユーザ興味辞書を、前記広告サーバに送信する工程をさらに含み、
   前記広告サーバにおける前記セグメント情報生成工程は、受信した前記ユーザ興味辞書を、前記セグメント特定情報として、セグメント情報の生成を行う
   ことを特徴とする、請求項５に記載の広告配信方法。
7. 前記複数のユーザ端末の各々において、前記ユーザ端末においてユーザが閲覧した記事の内容に含まれる単語の頻度に基づいて前記ユーザ興味辞書を生成する興味辞書生成工程をさらに含むことを特徴とする、請求項５又は６に記載の広告配信方法。

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