JP2018005426A - メッセージ配信方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定のサービスを利用したユーザに、メッセンジングサービスを利用して、当該所定のサービスに関連する広告を適切に配信すること。
【解決手段】コンピュータが、端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告を抽出するステップと、前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得するステップと、前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択するステップと、前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信するステップと、を実行する。
【選択図】図４

Description

本発明は、メッセージ配信方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。

自社のＷｅｂサイトを訪れたことのあるユーザに、再訪を促すような広告を配信する技術が知られている。この技術は、「リターゲティング広告」や「リマーケティング広告」と称されている。

この技術では、例えば、以下のような処理を行う。まず、広告配信会社は、各ユーザの端末のＷｅｂブラウザに発行されるCookie（クッキー）を利用して各ユーザの訪問履歴を把握し、データベースに蓄積しておく。

広告配信会社は、広告主から、広告主（自社）のＷｅｂサイトを訪問したユーザへの広告配信を依頼（入札）されると、データベースを参照し、当該広告主のＷｅｂサイトを訪問した履歴を有するユーザを識別する。

広告配信会社は、識別したユーザにより広告配信会社のＷｅｂサイトやアプリ等を利用された際に、当該Ｗｅｂサイトや当該アプリが表示する画面において、当該広告主から依頼された広告をバナー等により表示する。これにより、コンバージョン率が高められる。

また、広告配信において、大量の広告を表示させると例えばユーザが不便であるため、ユーザに対する広告主の入札状況や、ユーザの属性に応じて、表示させる広告の数を制限する技術が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。

特開２０１６−０６２２９７号公報 特開２０１４−０２９７２６号公報

上述したような広告を、例えばＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）でメッセージ等のコンテンツの送受信を行うメッセンジングサービスを利用してＰＵＳＨ型で配信する場合について考える。なお、ＰＵＳＨ型の配信とは、ユーザの端末に対し、任意のタイミングで配信することをいう。

ＳＮＳのメッセンジングサービスのユーザは、友人からのメッセージを受信するとすぐに読み、当該友人にメッセージを返信する場合がある。そのため、広告のメッセージをＰＵＳＨ型で配信すると、ユーザは、例えば深夜に配信された場合であっても、ＳＮＳの友人からのメッセージであると誤解し、当該メッセージを受信するとすぐに読む場合がある。この場合、ユーザは、例えば広告のメッセージをブロックしたり、当該メッセンジングサービスの利用を止めてしまったりする場合があるという問題がある。

そこで、所定のサービスを利用したユーザに、メッセンジングサービスを利用して、当該所定のサービスに関連する広告を適切に配信することを目的とする。

コンピュータが、端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告を抽出するステップと、前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得するステップと、前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択するステップと、前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信するステップと、を実行する。

本発明によれば、所定のサービスを利用したユーザに、メッセンジングサービスを利用して、当該所定のサービスに関連する広告を適切に配信することが可能となる。

また、本発明によれば、メッセージングサービスを利用するユーザは適切な数の広告を受信することができるため、メッセージを確認する煩雑な作業を軽減できることができる。

実施形態に係る情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 実施形態に係るコンピュータのハードウエア構成の一例を示す図である。 実施形態に係る端末のハードウエア構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る情報処理システムの各装置の機能構成図である。 第１の実施形態に係る情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。 フォロー管理データの一例を示す図である。 サービス利用履歴データの一例を示す図である。 ランキング算出処理の一例を示すフローチャートである。 入札データの一例を示す図である。 ランキングデータの一例を示す図である。 所定期間内に配信する数の上限値を決定する処理の一例を示すフローチャートである。 配信対象の広告を含むメッセージを配信する処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る情報処理システムの各装置の機能構成図である。 第２の実施形態に係る情報処理システムの処理の一例を示すシーケンス図である。

＜通信の秘密の遵守＞
本明細書に記載の発明を実施する場合は、通信の秘密に係る法的事項を遵守の上で実施されるものであることに留意されたい。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係る情報処理システム１のシステム構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０と、複数の情報処理端末２０−１、２０−２、・・・（以下、それぞれを区別しない場合、単に、「情報処理端末２０」という。）を有する。情報処理装置１０と情報処理端末２０とはネットワーク２を介して接続される。

ネットワーク２のうちの１つ又は複数の部分は、アドホック・ネットワーク（Ａｄ Ｈｏｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット、仮想プライベート・ネットワーク（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＶＰＮ）、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＷＡＮ，ＷＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＭＡＮ）、公衆電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＳＴＮ）、携帯電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＬＭＮ）、衛星通信を用いたネットワーク、デジタル加入者線（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ， ＤＳＬ）、光ファイバ又はこれらの２つ以上の組み合わせを含むことができる。

情報処理装置１０は、例えばサーバにより実現され、情報処理端末２０のユーザにＳＮＳを提供する。情報処理装置１０は、ＳＮＳで提供するサービスとしてメッセージングサービスを提供する。情報処理装置１０は、情報処理端末２０間で送受信されるメッセージ、スタンプ、画像及び各種ファイルのデータ等のコンテンツの送受信制御を行う。

情報処理端末２０は、携帯電話（例えばスマートフォン、フィーチャーフォンなど）、コンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（メガネ型デバイス、時計型デバイスなど）あるいは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含むが、本発明はそれらに限定されるものではない。

情報処理端末２０は、アプリケーション（アプリ）、又はインターネットブラウザ等を動作させて、各種サービスを実行する。

＜ハードウエア構成＞
情報処理システム１に含まれる各装置のハードウエア構成について説明する。

（１）情報処理装置
情報処理装置１０は、一般的なコンピュータの構成を有している。

図２は、実施形態に係るコンピュータのハードウエア構成の一例を示す図である。図２において、コンピュータ３００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３、記憶装置３０４、入力装置３０５、表示装置３０６、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０７、及び外部Ｉ／Ｆ３０８を有し、ハードウエアの各構成要素は、バスＢを介して接続される。

ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２や記憶装置３０４等のメモリからプログラムやデータをＲＡＭ３０３上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ３００の制御や機能を実現する演算装置である。ＲＯＭ３０２は、コンピュータ３００の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の設定、及び各種設定等のプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ３０３は、プログラムやデータを一時保持する揮発性のメモリである。記憶装置３０４は、プログラムやデータを格納している大容量の記憶装置である。

入力装置３０５は、例えばキーボードやマウス等であり、ユーザが各種操作信号を入力するのに用いられる。表示装置３０６は、例えばディスプレイ等であり、コンピュータ３００による処理結果を表示する。なお、入力装置３０５又は／及び表示装置３０６は、必要なときに接続して利用する形態であってもよい。

通信Ｉ／Ｆ３０７は、コンピュータ３００をネットワーク２に接続するためのインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ３０８は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、外部記憶媒体３０８ａ等がある。これにより、コンピュータ３００は外部Ｉ／Ｆ３０８を介して外部記憶媒体３０８ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。外部記憶媒体３０８ａには例えば、各種の光学ディスクや、各種のメモリカード等が含まれる。

（２）情報処理端末
図３は、実施形態に係る情報処理端末２０のハードウエア構成の一例を示す図である。

情報処理端末２０は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、記憶装置２０４、入出力装置２０５、通信Ｉ／Ｆ２０６、ディスプレイ２０７（表示装置）、及び近距離無線通信装置２０８を備える。なお、情報処理端末２０のハードウエアの各構成要素は、バスＢを介して相互に接続される。

記憶装置２０４は各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０４に記憶された各種プログラムを実行するコンピュータである。

ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、記憶装置２０４に記憶された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を記憶する。

ＲＡＭ２０３は、各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される作業領域として機能する。

入出力装置２０５は、情報処理端末２０に対する各種指示を入力する入力装置、及び情報処理端末２０で処理された処理結果を出力する出力装置の機能を含む。入出力装置２０５は、ディスプレイ２０７に接続される。本実施形態において、ディスプレイ２０７は、タッチ反応型ディスプレイ（タッチパネル）とすることができる。ディスプレイ２０７がタッチパネルで実現された場合、タッチパネルは、様々なタイプの入力動作を検出する。例えば、ディスプレイ２０７に表示されたオブジェクトに、タップ（シングルタップ、ダブルタップ）、スライド、スワイプ、パン、プレス（ショートプレス、ロングプレス）、ドラッグ、ピンチオープン、及びピンチクローズ等の入力動作を検出する。また、タッチパネルは、スタイラス等の物体の近接の存在、及び接触等を検出する。

通信Ｉ／Ｆ２０６は、ネットワーク２を介して情報処理装置１０との通信を行う。近距離無線通信装置２０８は、近距離無線通信を用いて、周辺に存在するタグ等を検出する。

［第１の実施形態］
＜機能構成＞
次に、図４を参照し、第１の実施形態に係る情報処理システム１の機能構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係る情報処理システム１の各装置の機能構成図である。

（１）情報処理装置の機能構成
情報処理装置１０は、候補抽出部１２、指標算出部１３、広告選択部１４、及び配信部１５を備える。これらの各機能部は、ＲＯＭ３０２等に記憶されている１以上のプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより実現される。

候補抽出部１２は、情報処理端末２０のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、情報処理端末２０に配信する複数の広告の候補を抽出する。

指標算出部１３は、候補抽出部１２により抽出された複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を算出する。なお、広告配信による収益性を示す指標の値は、外部のサーバ等から取得されてもよい。この場合、情報処理装置１０は、複数の場所に配置された複数のコンピュータにより実現されてもよい。また、情報処理装置１０は、クラウドシステム上に実現されてもよい。

広告選択部１４は、指標算出部１３により算出された指標の値に応じて、所定期間において情報処理端末２０に配信する所定数の広告を選択する。

配信部１５は、広告選択部１４により選択された広告を、メッセージングサービスを介して情報処理端末２０に配信する。

また、情報処理装置１０は、記憶部１１を有する。記憶部１１は、フォロー管理データ１１１、サービス利用履歴データ１１２、入札データ１１３、ランキングデータ１１４を記憶する。記憶部１１は、例えば、記憶装置３０４により実現される。

（２）情報処理端末の機能構成
情報処理端末２０は、閲覧部２１、アプリ実行部２２、及びタグ処理部２３を備える。

閲覧部２１は、企業等のＷｅｂサイトを閲覧すると、当該Ｗｅｂサイトに係る企業等のＩＤと、情報処理端末２０のＩＤを情報処理装置１０に通知する。

アプリ実行部２２は、企業等のアプリを実行すると、当該アプリに係る企業等のＩＤと、情報処理端末２０のＩＤを情報処理装置１０に通知する。

タグ処理部２３は、近距離無線通信により、タグから当該タグに係る企業等のＩＤを受信すると、当該タグに係る企業等のＩＤと、情報処理端末２０のＩＤを情報処理装置１０に通知する。

＜処理＞
次に、図５を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の処理について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理システム１の処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１１において、候補抽出部１２は、情報処理端末２０のユーザが所定のサービスを利用したことを検知する（ステップＳ１１）。

続いて、候補抽出部１２は、当該所定のサービスを提供している企業のアカウントを特定する（ステップＳ１２）。

続いて、候補抽出部１２は、情報処理端末２０のユーザが、メッセージングサービスにおいて、当該企業のアカウントをフォローしているか判定する（ステップＳ１３）。なお、アカウントをフォローするとは、例えば、情報処理端末２０のユーザが、情報処理装置１０に、当該アカウントからのメッセージの受信を許可する設定を行っていることをいう。例えば、情報処理装置１０に「公式アカウント」として登録されている企業等のアカウントの一覧から、情報処理端末２０のユーザがアカウントを選択し、「追加」操作を行うことにより、当該アカウントをフォローすることが設定される。

図６は、フォロー管理データ１１１の一例を示す図である。情報処理装置１０は、予め、フォロー管理データ１１１を記憶部１１に格納しておく。フォロー管理データ１１１には、ユーザＩＤ毎に、各ユーザがフォローしている企業アカウントが登録されている。ユーザＩＤは、メッセージングサービスにおけるユーザのアカウントの識別情報である。企業アカウントは、メッセージングサービスにおける企業等のアカウントの識別情報である。図６の例では、「ユーザ１」は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社、・・・のアカウントをフォローしている。

情報処理端末２０のユーザが、当該企業のアカウントをフォローしていない場合（ステップＳ１３でＮＯ）、処理を終了する。なお、情報処理端末２０のユーザが、当該企業のアカウントをフォローしていない場合であっても、以下の処理により、広告を配信してもよい。

情報処理端末２０のユーザが、当該企業のアカウントをフォローしている場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、指標算出部１３は、情報処理端末２０のユーザに対する当該企業の広告のランキングを算出する（ステップＳ１４）。なお、ランキングの算出は、例えば１時間毎等の所定のタイミングで、バッチ処理により実行してもよい。

続いて、広告選択部１４は、情報処理端末２０のユーザに対し、所定期間内に配信する数の上限値を算出する（ステップＳ１５）。

続いて、広告選択部１４は、情報処理端末２０のユーザに対する当該企業の広告のランキング（配信の優先順位）が、上位から当該上限値以内であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。

上位から当該上限値以内でなければ（ステップＳ１６でＮＯ）、処理を終了する。

上位から当該上限値以内であれば（ステップＳ１６でＹＥＳ）、配信部１５は、メッセージングサービスを用いて、配信対象の広告を含むメッセージを、所定のタイミングで情報処理端末２０に配信する（ステップＳ１７）。

≪サービス利用検知、アカウント検出≫
次に、ステップＳ１２のサービスの利用を検知する処理、及びステップＳ１３の企業（広告主）及びユーザのアカウントを検出する処理について説明する。

以下では、所定のサービスが、Ｗｅｂサイトである場合、アプリである場合、実店舗等への訪問である場合について、それぞれ説明する。

（Ｗｅｂサイト）
まず、情報処理端末２０が、サービスの利用として、広告主である企業等のＷｅｂサイトを閲覧したことを検知する場合について説明する。

この場合、例えば、ＷｅｂサイトのＨＴＭＬに、情報処理装置１０から発行されたリターゲティング用のタグコードが張り付けられているものとする。

情報処理端末２０が、Ｗｅｂブラウザを介して当該Ｗｅｂサイトにアクセスすると、情報処理端末２０に、リターゲティング用のCookieが発行され、情報処理装置１０に、情報処理端末２０のＩＤと、リターゲティング用のCookieがログに記録される。情報処理端末２０のＩＤとして、例えば、情報処理端末２０のＯＳが提供するIDFA(Identification For Advertisers)、やAdID(Advertising ID)を用いてもよい。または、当該Ｗｅｂサイトにアクセスした際に、例えば情報処理端末２０から情報処理装置１０に、情報処理端末２０のユーザのアカウントＩＤを通知してもよい。

これにより、情報処理端末２０のユーザが所定のサービスを利用したことを検知することができる。

また、情報処理装置１０は、例えばリターゲティング用のCookieを用いて、ＷｅｂサイトのＵＲＬを判定し、当該ＵＲＬに基づき、ＳＮＳのメッセージングサービスにおける、企業（広告主）のアカウントＩＤを検出する。

（アプリ）
次に、情報処理端末２０が、サービスの利用として、企業等のアプリを使用またはインストールしたことを検知する場合について説明する。

情報処理端末２０が、アプリを使用またはアプリをインストールすると、例えば企業等のサーバを介して、情報処理装置１０に、情報処理端末２０のＩＤと、当該アプリの識別情報がログに記録される。

これにより、情報処理端末２０が所定のサービスを利用したことを検知することができる。

また、情報処理装置１０は、例えば当該アプリの識別情報に基づき、ＳＮＳのメッセージングサービスにおける、企業のアカウントＩＤを検出する。

（タグ）
情報処理端末２０は、広告主である企業等の実店舗に設置されたタグ（ビーコン、Beacon）から、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）等の近距離無線通信により、広告主である企業等のＩＤを示す情報を受信すると、情報処理装置１０に、受信したＩＤと、情報処理端末２０のＩＤを通知する。それにより、情報処理装置１０に、情報処理端末２０のＩＤと、広告主である企業等のＩＤがログに記録される。

なお、これらの各サービスのログを記録する処理は、公知技術を用いて実行してもよい。

また、情報処理装置１０は、情報処理端末２０のＩＤに基づき、ＳＮＳのメッセージングサービスにおける、情報処理端末２０のユーザのアカウントＩＤを検出する。なお、情報処理装置１０には、予め、情報処理端末２０のＩＤと、情報処理端末２０のユーザのアカウントＩＤとが対応付けて管理されている。

図７は、サービス利用履歴データ１１２の一例を示す図である。サービス利用履歴データ１１２には、ユーザＩＤ毎に、サービスと日時が対応付けて記憶される。サービスは、ユーザが利用したサービスを示す情報である。日時は、ユーザが当該サービスを利用した日時である。

図７の例では、「ユーザ１」が、「２０１６／６／１９ １０：３９」に、「Ａ社Ｗｅｂサイト１を訪問」したこと等の履歴が記憶される。なお、サービス利用履歴データ１１２に記憶されているデータは、日時が所定時間（例えば７２時間）経過した際に、消去されてもよい。それにより、サービス利用時から所定時間を経過し、クリック率やコンバージョン率が比較的低下したと想定されるユーザに、他の広告を配信できるようになる。なお、クリック率やコンバージョン率は、「操作率」の一例である。

≪ランキング算出≫
次に、図８を参照して、ステップＳ１４の、情報処理端末２０のユーザに対する当該企業の広告のランキングを算出する処理について説明する。

図８は、ランキング算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、指標算出部１３は、情報処理端末２０のユーザに対し、メッセンジングサービスを利用したＰＵＳＨ型配信による広告の配信を希望する広告主が複数存在するか否かを判定する。具体的には、例えば、フォロー管理データ１１１、サービス利用履歴データ１１２、入札データ１１３を参照し、ユーザがフォローしている企業アカウントにおける、ユーザが利用したサービスに応じた広告の依頼が複数存在するか否かを判定する。

図９は、入札データ１１３の一例を示す図である。入札データ１１３には、企業アカウント（広告主）、サービス、配信広告、入札ＣＰＣ(Cost Per Click)、ＣＴＲ(Click Through Ratio、クリック率)、収益性を示す指標の項目が格納される。配信広告は、メッセージで配信する広告の内容を示す情報である。入札ＣＰＣ、ＣＴＲ、及び収益性を示す指標については後述する。

広告主が複数存在しない場合（ステップＳ１０１でＮＯ）、処理を終了する。

広告主が複数存在する場合（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、指標算出部１３は、入札データ１１３を参照し、当該ユーザに対して配信を希望する各広告に対する収益性を示す指標を算出する（ステップＳ１０２）。

収益性を示す指標として、例えばeCPM（effective Cost Per Mille）を用いる。eCPMは、広告の配信を１０００回実行した場合に、広告主から広告配信会社に支払われる料金である。

eCPMは、例えば、各広告内のリンクに対するクリック率の実績値または予測値と、広告主から入札された入札ＣＰＣ（１クリック当たりの広告単価、クリック単価）に基づいて算出する。なお、クリック率は、広告を配信した数に対する、当該広告内のリンクをクリックされた回数の割合である。この場合、所定回数以上配信されている広告についてはＣＴＲの実績値を用い、新規の広告については、業種毎や広告主毎の平均ＣＴＲをＣＴＲの予測値としてもよい。なお、クリック率及びクリック単価の代わりに、コンバージョン率及びコンバージョン単価等を用いて、eCPMを算出してもよい。

eCPMを用いることにより、広告主の入札方法が、配信回数に応じた課金（インプレッション課金）であるか、例えば広告に含まれるＷｅｂサイトへのリンクがユーザにクリックされた回数に応じた課金（CPC課金）であるか等によらず、広告の配信数に対する広告配信会社の収益性を判定できる。

なお、収益性を示す指標として、例えばＣＰＭ等を用いてもよい。

続いて、指標算出部１３は、算出した指標の値が高い順に、各広告を当該ユーザに対応付けてランキングデータ１１４に記憶し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

なお、サービス利用から所定期間（例えば３日）以内は、クリック率やコンバージョン率が高いと想定される。そのため、収益性を示す指標に、サービス利用時からの経過時間に応じた係数を乗算してもよい。例えば、サービス利用から１日以内のサービスに対応付けられた広告の収益性を示す指標には、係数として「２」を乗算してもよい。

図１０は、ランキングデータ１１４の一例を示す図である。ランキングデータ１１４には、ユーザＩＤ毎に、ランキング（順位）と配信広告が対応付けて記憶される。

図１０の例では、「ユーザ１」に対し、「配信広告Ａ４」、「配信広告Ｂ１」、「配信広告Ａ１」、「配信広告Ｃ１」、・・・の順で、配信広告が登録される。

なお、上述したランキング算出処理は、ユーザによるサービス利用を検知した際に実行されてもよいし、所定時間（例えば１時間）毎に実行されてもよい。または、広告に対する広告主の入札額が変更された際や、広告に対するクリック率が更新された際等、ランキング算出に用いられる各データのいずれかが更新された際に実行されてもよい。

≪配信数の上限値決定≫
次に、ステップＳ１５の、情報処理端末２０のユーザに対し、所定期間内に配信する数の上限値を算出する処理について説明する。

図１１は、所定期間内に配信する数の上限値を決定する処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ２０１において、広告選択部１４は、所定期間内に配信する数の上限値に、広告配信会社が予め設定した規定値（例えば、１日当たりの配信は３回以内）を設定する。

続いて、広告選択部１４は、所定期間（例えば１週間）における、情報処理端末２０のユーザの各広告におけるクリック率の平均値を算出する（ステップＳ２０２）。

続いて、広告選択部１４は、算出したクリック率の平均値に応じて、所定期間内に配信する数の上限値を変更する（ステップＳ２０３）。例えば、クリック率の平均値が高くなるにしたがって、所定期間内に配信する数の上限値が、ステップＳ２０１で設定した値よりも大きくなるように設定する。

続いて、広告選択部１４は、所定期間（例えば１週間）における、情報処理端末２０のユーザの各広告に対する情報処理端末２０のユーザによるネガティブリアクションの回数を算出する（ステップＳ２０４）。

ここで、ネガティブリアクションとは、配信された広告の広告主のアカウントからのメッセージをブロック（配信停止）する操作、メッセージ受信時の通知をＯＦＦとする操作（受信通知無効操作）、配信された広告を削除する操作、配信された広告の広告主からのメッセージの一覧（スレッド）を削除する操作等である。

続いて、広告選択部１４は、算出したネガティブリアクションの回数に応じて、所定期間内に配信する数の上限値を減少させ（ステップＳ２０５）、処理を終了する。例えば、ネガティブリアクションの回数が高くなるにしたがって、所定期間内に配信する数の上限値が、ステップＳ２０３で設定した値よりも小さくなるように設定する。

なお、ネガティブリアクションの回数の代わりに、広告の配信回数に対するネガティブリアクションの回数の割合に応じて、所定期間内に配信する数の上限値を減少させてもよい。
≪配信数の上限値決定の変形例≫
配信数の上限値は、ユーザによって個別に手動で設定されてもよい。この場合、例えば、以下のような処理により設定してもよい。まず、情報処理端末２０において、ユーザが、配信数の上限値を設定する操作を行う。情報処理端末２０は、アカウントＩＤまたは端末ＩＤとともに、ユーザに設定された配信数の上限値を情報処理装置１０に通知する。広告選択部１４は、通知された上限値を、当該情報処理端末２０のユーザに対し、所定期間内に配信する数の上限値とする。

配信数の上限値は、ユーザのカテゴリ（属性）によって自動的に設定されてもよい。この場合、広告選択部１４は、例えばユーザの年代や性別等に応じて予め設定されている上限値を、当該ユーザに対し所定期間内に配信する数の上限値とする。

配信数の上限値は、広告のカテゴリ毎に自動的に設定されてもよい。この場合、広告選択部１４は、例えば広告に対して予め付与されている、教育、医療、物品の種別等の属性に応じて予め設定されている上限値を、当該ユーザに対し所定期間内に配信する数の上限値とする。

≪配信処理≫
次に、ステップＳ１７の、メッセージングサービスを用いて、配信対象の広告を含むメッセージを所定のタイミングで情報処理端末２０に配信する処理について説明する。

図１２は、配信対象の広告を含むメッセージを配信する処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１において、配信部１５は、情報処理端末２０のユーザに対し、メッセンジングサービスを利用したＰＵＳＨ型配信による広告の配信を希望する広告主が複数存在するか否かを判定する。この処理は、ステップＳ１０１の処理と同様である。

広告主が複数存在しない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）、処理を終了する。なお、情報処理端末２０のユーザに対し、広告の配信を希望する広告主が１つの場合は、当該広告が情報処理端末２０に配信される。

広告主が複数存在する場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、配信部１５は、ランキングデータ１１４を参照し、当該ユーザに対して配信を希望される複数の広告うち、ランキング順に配信数の上限値までの広告を抽出する（ステップＳ３０２）。

続いて、配信部１５は、サービス利用履歴データ１１２、入札データ１１３を参照し、抽出した広告に対するサービスを利用してから所定期間（例えばサービス利用から１時間経過後から、サービス利用から３日経過前）以内かつ所定時間帯内（例えばＡＭ１０：００〜ＰＭ１９：００）の時点を、抽出した各広告の配信時刻に設定する（ステップＳ３０３）。

配信部１５は、当該所定期間を、情報処理端末２０のユーザが利用したサービスの種別に応じて決定してもよい。例えば、Ｗｅｂサイト訪問、アプリ使用、タグ読み取り等のサービスの種別に応じて、当該所定期間を決定する。これにより、例えば、Ｗｅｂサイト訪問直後に広告を配信すると、ユーザに迷惑がられ、ブロック操作等をされる可能性が想定される場合に、Ｗｅｂサイト訪問から例えば１時間以上経過した後に、広告を配信することができる。また、ユーザが広告主の実店舗に行き、当該実店舗に設置されたタグを読み取った場合、タグを読み取ってから例えば３時間以上経過した後に、ユーザが当該実店舗における買い物から帰宅した頃を見計らって、例えばシークレットセールの広告を配信することができる。

配信部１５は、当該所定期間を、情報処理端末２０のユーザに応じて決定してもよい。例えば、サービスの利用直後に配信された広告内のリンクに対するクリック率が高いユーザに対しては、サービスの利用直後から配信可能としてもよい。

なお、以下のような処理により、抽出した各広告の配信時刻を設定してもよい。

（１）メッセージングサービスアプリ使用時
メッセージングサービスアプリを使用して、情報処理端末２０のユーザが、友人等の他のユーザのアカウントや、人工知能（ＡＩ）を使用してメッセージにより会話を行う企業アカウントにメッセージを送信した際に、広告メッセージを配信する。または、友人等の他のユーザのアカウントからのメッセージを開いた際に、広告メッセージを配信する。

これにより、例えば深夜等の時間帯であっても、ユーザがメッセージングサービスを利用可能なときに広告メッセージを配信するため、クリック率が高まることが期待できる。

（２）機械学習により配信タイミングを決定
複数の広告のそれぞれを配信した時刻のうち、情報処理端末２０のユーザのクリック率を大きくするとともに、情報処理端末２０のユーザのネガティブリアクションを小さくする配信時刻を、機械学習により算出してもよい。これにより、例えば勤務時間以外の時刻における配信であれば広告メッセージ中のリンクをクリックし易い等、ユーザの生活リズムに合わせた配信ができる。

また、情報処理端末２０のユーザが利用したメッセージングサービスの複数種別のそれぞれに応じたタイミングのうち、情報処理端末２０のユーザのクリック率を大きくするとともに、情報処理端末２０のユーザのネガティブリアクションを小さくする配信時刻を、機械学習により算出してもよい。これにより、例えば、特定のアカウントとメッセージによる会話を行っている場合は時間的な余裕があるため広告メッセージ中のリンクをクリックし易い等、ユーザの行動に合わせた配信ができる。

続いて、配信部１５は、各広告の配信間隔を、所定時間（例えば１時間）以上離れるように、抽出した各広告の配信時刻を更新する（ステップＳ３０４）。

続いて、配信部１５は、現在時刻が、広告の配信時刻になったことを検知すると、当該広告を情報処理端末２０へ配信し（ステップＳ３０５）、処理を終了する。

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と共通する部分については説明を省略し、異なる部分についてのみ説明する。第１の実施形態では、情報処理装置１０の配信部１５が、各広告の配信時刻を設定する例について説明した。第２の実施形態では、情報処理端末２０が、ユーザのアクションから所定時間経過後に、情報処理装置１０に配信依頼を通知する例について説明する。

＜機能構成＞
次に、図１３を参照し、第２の実施形態に係る情報処理システム１の機能構成について説明する。図１３は、第２の実施形態に係る情報処理システム１の各装置の機能構成図である。

第２の実施形態に係る情報処理端末２０は、第１の実施形態に係る情報処理端末２０が有する各機能部に加え、配信依頼部２４をさらに備える。

配信依頼部２４は、情報処理端末２０のユーザがサービスを利用したことを検知すると、当該サービスの種別に応じた所定期間の経過後に、情報処理装置１０の配信部１５に配信依頼を通知する。

第２の実施形態に係る情報処理装置１０の配信部１５は、配信依頼を受信すると、第１の実施形態と同様に、ランキング順に配信数の上限値までの広告を抽出して、当該情報処理端末２０に通知する。

＜処理＞
次に、図１４を参照し、第２の実施形態に係る情報処理システム１の処理について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る情報処理システム１の処理の一例を示すシーケンス図である。

まず、ステップＳ４０１において、情報処理端末２０の配信依頼部２４は、情報処理端末２０のユーザが所定のサービスを利用したことを検知する。

続いて、情報処理端末２０の配信依頼部２４は、当該サービスの種別に応じて、広告の配信を受けるまでの所定期間を決定する（ステップＳ４０２）。配信依頼部２４は、例えば、Ｗｅｂサイト訪問、アプリ使用、タグ読み取り等のサービスの種別に応じて予め設定されている期間を、広告の配信を受けるまでの所定期間とする。

続いて、情報処理端末２０の配信依頼部２４は、ユーザが当該サービスを利用した後、当該所定期間が経過したことを検知する（ステップＳ４０３）。

続いて、情報処理端末２０の配信依頼部２４は、情報処理装置１０の配信部１５に配信依頼を通知する（ステップＳ４０４）。なお、この配信依頼に、情報処理端末２０のユーザのアカウントＩＤまたは情報処理端末２０のＩＤや、ユーザが利用した当該サービスのＩＤを含めて通知してもよい。

続いて、情報処理装置１０の配信部１５は、第１の実施形態の図５のステップＳ１２乃至ステップＳ１７の処理を行い、ランキング順に配信数の上限値までの広告を抽出して（ステップＳ４０５）、抽出した広告を、メッセージングサービスを介して当該情報処理端末２０に配信する（ステップＳ４０６）。

これにより、例えば、Ｗｅｂサイト訪問直後に広告を配信すると、ユーザに迷惑がられ、ブロック操作等をされる可能性が想定される場合に、Ｗｅｂサイト訪問から例えば１時間以上経過した後に、広告を配信することができる。また、ユーザが広告主の実店舗に行き、当該実店舗に設置されたタグを読み取った場合、タグを読み取ってから例えば３時間以上経過した後に、ユーザが当該実店舗における買い物から帰宅した頃を見計らって、例えばシークレットセールの広告を配信することができる。

＜まとめ＞
ＳＮＳ等のメッセージングサービスを利用した広告配信におけるリンクのクリック率は、メールマガジン等のメールサービスを利用した広告配信におけるリンクのクリック率と比較して、１０倍程度高い場合がある。一方、メッセージングサービスを利用した広告配信の頻度が高すぎると、ユーザが広告配信をブロックしてしまう場合がある。

上述したように、本実施形態によれば、端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、端末に配信する複数の広告を抽出する。そして、抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値に応じて、所定期間において端末に配信する所定数の広告を選択する。そして、選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信する。

これにより、ユーザは、配信される広告の頻度が適正に保たれつつ、自身が利用したサービスに関する広告の情報を取得することができる。また、広告主は、配信数の制限以内のランキングとなるような額で入札することによって、ユーザによりリンクのクリック率が高い、メッセージングサービスを利用した広告配信を利用することができる。また、広告配信会社は、ユーザによるブロックやＳＮＳサービスの利用停止を防ぎながら、収益を向上させることができる。

［その他］
情報処理装置１０は、任意の数のコンピュータから構成される。例えば、情報処理装置１０は、組み込みコンピュータシステム、システムオンチップ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｎ Ｃｈｉｐ，ＳｏＣ）、コンピュータオンモジュール（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ，ＣＯＭ）及びシステムオンモジュール（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ，ＳＯＭ）等のシングルボードコンピュータシステム（Ｓｉｎｇｌｅ Ｂｏａｒｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ，ＳＢＣ）、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、メインフレームコンピュータ、汎用サーバ、及びこれらの２つ以上の組み合わせから構成されてもよい。

情報処理装置１０は、複数の場所に配置された複数のコンピュータにより実現されてもよい。また、情報処理装置１０は、クラウドシステム上に実現されてもよい。

情報処理端末２０のＣＰＵ２０１及び情報処理装置１０のＣＰＵ３０１（以下、単にＣＰＵ）は、複数のプロセッサを含むことができる。また、ＣＰＵは、１以上の演算論理装置（Ａｒｉｔｈｍｅｔｒｉｃ Ｌｏｇｉｃ Ｕｎｉｔ，ＡＬＵ）を含むことができる。

情報処理端末２０及び情報処理装置１０は、１つまたは複数のメモリ管理ユニット（Ｍｅｍｏｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ，ＭＭＵ）を含んでもよい。この場合、ＭＭＵが、ＣＰＵのＲＡＭ（２０３、３０２）へのアクセスを制御する。

情報処理端末２０のＲＡＭ２０３及び情報処理装置１０のＲＡＭ３０２は、単一ポートＲＡＭでもよいし、マルチポートＲＡＭでもよい。また、ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ、又はＤＲＡＭとＳＲＡＭとの組み合わせでもよい。

情報処理端末２０のＲＯＭ２０２及び情報処理装置１０のＲＯＭ３０２は、マスクＲＯＭ（Ｍａｓｋ ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気書き換え可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は、これらの２つ以上の組み合わせでもよい。

情報処理端末２０の記憶装置２０４及び情報処理装置１０の記憶装置３０４（以下、単に記憶装置）は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、光ディスクドライブ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ，ＯＤＤ）、光磁気ディスク、磁気テープ、ＵＳＢドライブ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ Ｄｒｉｖｅ）、フロッピィディスクドライブ（Ｆｌｏｐｐｙ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ，ＦＤＤ）又は、これらの２つ以上の組み合わせでもよい。情報処理端末２０及び情報処理装置１０は、記憶装置を内部に設けてもよいし、外部に設けてもよいし、内部と外部の両方に設けてもよい。

情報処理端末２０の入出力装置２０５は、１以上の入力機器、及び出力機器と接続可能であって、これらの機器を介して、情報処理端末２０に対するユーザからの指示を受け付けると共に、情報処理端末２０からの各種出力情報を表示させる。入出力装置２０５は、例えば、キーボード、キーパッド、マウス、マイクロフォン、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、スピーカ、カメラ、トラックボール、及びこれらの機器の２つ以上の組み合わせを接続することができる。

上述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、情報処理装置１０に供給してもよい。そして、情報処理装置１０が、記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、上述の実施形態が達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体には、上述したメッセージ配信方法を、情報処理装置１０に実行させるプログラムが記憶される。

具体的には、コンピュータに、端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告を抽出するステップと、前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得するステップと、前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択するステップと、前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信するステップと、を実行させるプログラムが記憶媒体に記憶される。

また、コンピュータ装置が読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけではない。そのプログラムコードの指示に従って、コンピュータ装置上で動作しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部または全部を行ってもよい。さらに、その処理によって前述した実施形態の機能が実現されてもよいことは言うまでもない。

上述した実施形態では、明記されていない限り、又は、文脈によって示されていない限り、「又は」は排他的ではなく包含的である。つまり、上述した実施形態では、「Ａ又はＢ」は、「Ａ、Ｂ、又はその両方」を意味する。

また、上述した実施形態では、明記されていない限り、又は、文脈によって示されていない限り「及び」は両方の場合と、個別の場合とを含む。つまり、上述した実施形態では、「Ａ及びＢ」は、「Ａ及びＢの両方、又は、ＡとＢとが個別に」を意味する。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこうした実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ 記憶部
１１１ フォロー管理データ
１１２ サービス利用履歴データ
１１３ 入札データ
１１４ ランキングデータ
１２ 候補抽出部
１３ 指標算出部
１４ 広告選択部
１５ 配信部
２０ 情報処理端末
２１ 閲覧部
２２ アプリ実行部
２３ タグ処理部
２４ 配信依頼部

Claims (11)

1. 情報処理装置が、
   端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告を抽出するステップと、
   前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得するステップと、
   前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択するステップと、
   前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信するステップと、
   を実行することを特徴とするメッセージ配信方法。
2. 前記サービスは、前記端末による所定のＷｅｂサイトの閲覧、前記端末による所定のアプリケーションの利用、または、前記端末による近距離無線通信での所定のタグの読み取りであることを特徴とする、
   請求項１記載のメッセージ配信方法。
3. 前記抽出するステップは、前記ユーザが利用したサービスに応じた広告の広告主の前記メッセージングサービスにおけるアカウントと、前記ユーザのアカウントが所定の関係で対応付けられている場合に、当該広告を抽出することを特徴とする、
   請求項１または２記載のメッセージ配信方法。
4. 前記配信するステップは、端末のユーザがサービスを利用してから、第１の所定時間を経過後、第２の所定時間が経過するまでの間に、前記選択した広告を配信する、ことを特徴とする、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載のメッセージ配信方法。
5. 端末のユーザが利用したサービス、端末のユーザが利用したサービスの種別、または端末のユーザに応じて、前記第１の所定時間を決定するステップを実行することを特徴とする、
   請求項４記載のメッセージ配信方法。
6. 前記所定数は、前記ユーザによる配信されたメッセージに含まれるリンクの操作、または前記ユーザによる配信されたメッセージに対するブロック操作、削除操作、あるいは受信通知無効操作に応じて、決定されることを特徴とする、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載のメッセージ配信方法。
7. 前記指標は、各広告内のリンクに対する操作率と、広告の広告主から入札された当該操作当たりの広告単価に基づいて算出されることを特徴とする、
   請求項１乃至６のいずれか一項に記載のメッセージ配信方法。
8. 前記配信するステップは、前記端末において、前記メッセージングサービスの使用が検知された際に、前記選択した広告を配信することを特徴とする、
   請求項１乃至７のいずれか一項に記載のメッセージ配信方法。
9. 前記ユーザによる配信されたメッセージに含まれるリンクの操作率を大きくする、または前記ユーザによる配信されたメッセージに対するブロック操作、削除操作、あるいは受信通知無効操作の回数を小さくする、時刻または前記メッセージングサービスの使用のタイミングを、機械学習により算出するステップをさらに含み、
   前記配信するステップは、前記算出された時刻または前記メッセージングサービスの使用のタイミングで、前記選択した広告を配信することを特徴とする、
   請求項１乃至８のいずれか一項に記載のメッセージ配信方法。
10. 端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告の候補を抽出する候補抽出部と、
    前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得する指標算出部と、
    前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択する広告選択部と、
    前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信する配信部と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
11. 情報処理装置に、
    端末のユーザが利用した複数のサービスの各々に応じて、前記端末に配信する複数の広告を抽出するステップと、
    前記抽出した複数の広告の各々に対する、広告配信による収益性を示す指標の値を取得するステップと、
    前記取得した指標の値に応じて、所定期間において前記端末に配信する所定数の広告を選択するステップと、
    前記選択した広告を、メッセージングサービスを介して前記端末に配信するステップと、
    を実行させるプログラム。

Images