JP2018142381A - 補正装置、補正方法および補正プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツの評価値の精度を高めること。【解決手段】本願にかかる補正装置は、取得部と、補正部とを有する。取得部は、ユーザが所定のコンテンツに関する行動として、所定のコンテンツに関するコンバージョンにつながる行動を起こしてからの経過時間を取得する。補正部は、取得部によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する。【選択図】図４

Description

本発明は、補正装置、補正方法および補正プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、広告媒体（ウェブページ）に設定された広告枠に、企業や商品等の広告コンテンツを表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に、広告主のウェブページへ遷移させる広告配信が行われている。

ここで、評価対象の広告について、ユーザが起こした行動回数および当該広告の表示回数から取得した行動率分布を、過去の行動率を用いて補正し、補正した値を用いて、最終的な広告の評価値を算出する技術が提案されている（特許文献１）。

特開２０１３−１６１３５９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、必ずしもコンテンツ（例えば、広告コンテンツ）の評価値の精度を高めることができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、評価対象の広告を表示した表示回数と、当該広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数とを取得し、取得した値に基づいて、閲覧者が行動を起こす確率の確率分布を作成する。そして、上記の従来技術では、過去に表示された広告毎に、閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得し、取得した行動率の頻度に応じて確率分布を補正し、補正した値を用いて、最終的な広告の評価値を算出する。

このように、上記の従来技術では、過去の情報から算出した行動率を用いて、現時点までに得られた情報から算出した確率分布を補正するが、過去の情報を加味したとしても十分な数の表示回数や行動回数が得られるとは限らないため、コンテンツの評価値の精度を高めることができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツの評価値の精度を高めることができる補正装置を提供することを目的とする。

本願にかかる補正装置は、ユーザが所定のコンテンツに関する行動として、前記所定のコンテンツに関するコンバージョンにつながる行動を起こしてからの経過時間を取得する取得部と、前記取得部によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する補正部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツの評価値の精度を高めることができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、経過時間に応じたコンバージョン率の遷移を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる時間情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる重み情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態にかかる情報処理装置による情報処理手順を示すフローチャートである。 図９は、広告コンテンツが属するカテゴリ毎に、時間経過に応じたコンバージョン率の遷移を示す図である。 図１０は、変形例にかかる重み情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、変形例にかかる広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図１２は、変形例にかかるモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図１３は、変形例にかかる情報処理の一例を示す図である。 図１４は、変形例にかかる情報処理の一例を示す図である。 図１５は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる補正装置、補正方法および補正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かかる補正装置、補正方法および補正プログラムが限定されるものではない。

〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる補正処理を含む一連の情報処理について、一例を用いて説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とを有する。そして、端末装置１０と、情報処理装置１００とは、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に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０と、複数台の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

補正装置の一例である情報処理装置１００は、広告主により入稿された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。実施形態にかかる情報処理装置１００は、リターゲティング広告と呼ばれる広告配信を行う。リターゲティング広告とは、例えば、広告主によって指定された所定のウェブサイトにアクセスしたユーザの端末装置１０に、当該所定のウェブサイトに関連する広告コンテンツを表示させる手法である。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告コンテンツから商品購入や会員登録等の利益につながる成果を１件獲得するのにかかるコストであるコンバージョン単価（ＣＰＡ：Cost Per Action）の目標値である目標コンバージョン単価を広告主に設定させることで、かかる目標コンバージョン単価に基づいて、広告コンテンツに対して設定する入札単価を算出する機能を有する。

具体的には、情報処理装置１００は、広告コンテンツ毎に、当該広告コンテンツのコンバージョン率と、当該広告コンテンツに対して設定された目標コンバージョン単価とを乗じることにより、当該広告コンテンツが選択された際に課金する金額である入札単価を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した入札単価に基づいて、広告配信を行う。

ここで、コンバージョン率は、広告コンテンツからコンバージョンに至った数（コンバージョン数）を、その広告コンテンツがこれまでにクリックされたクリック数で除算することにより算出される実績値である。このため、コンバージョン数やクリック数が多くなるほどコンバージョン率の精度は統計的に高くなるといえる。言い換えれば、コンバージョン数やクリック数が少ないと、コンバージョン率の精度は統計的に低いといえる。

つまり、コンバージョン率は、実績情報に応じて変化する不安定な値といえる。このため、ひとたび算出したコンバージョン率が、必ずしも確かな値であるとは限らない。本来、信頼性に足り十分な数のクリック数と、コンバージョン数から算出したコンバージョン率を用いることが望ましいが、そもそもクリックされ難い広告コンテンツも多く存在するうえに、一般に広告コンテンツがクリックされたとしてもコンバージョンに至る確率は非常に低い。したがって、全ての広告コンテンツに対して精度よくコンバージョン率を算出するのは困難な場合がある。

また、例えば、精度の低いコンバージョン率を用いて入札単価を算出した場合、算出した入札単価も精度の良いものとは限らないため、広告主満足度の高い広告配信ができない場合がある。

そこで、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実績情報等から得られたコンバージョン率を補正する補正処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザが端末装置１０を用いて、所定のコンテンツに関する行動を起こしてからの経過時間に応じて、当該所定のコンテンツに対応する広告コンテンツのコンバージョン率（評価値の一例）を補正する。

上述したように、情報処理装置１００は、リターゲティングにより広告配信を行うものであるため、本実施形態では、所定のコンテンツとは、広告主によって指定された所定のウェブサイト（ウェブページ）を示す。また、本実施形態では、ユーザによる所定のコンテンツに関する行動とは、ユーザが、かかる所定のウェブサイトにアクセスすることを示す。したがって、さらに具体的には、情報処理装置１００は、ユーザが広告主によって指定された所定のウェブサイトにアクセスしてから、当該所定のウェブサイトにアクセスしたことに基づく取得要求であって、広告コンテンツの取得要求を受信するまでに経過した経過時間に応じて、当該所定のコンテンツに対応する広告コンテンツのコンバージョン率を補正する。

ここで、経過時間と広告コンテンツのコンバージョン率との関係性について、図２を用いて説明する。図２は、経過時間に応じたコンバージョン率の遷移を示す図である。具体的には、図２は、リターゲティングにより端末装置１０に配信された広告コンテンツがクリックされた回数（クリック数）と、クリックされた広告コンテンツからコンバージョンに至った数（コンバージョン数）といった実績情報を用いて算出したコンバージョン率を、経過時間に対してプロットしたものである。また、ここでの経過時間は、ユーザが広告主によって指定された所定のウェブサイトにアクセスしてから、当該所定のウェブサイトに関連する広告コンテンツの取得要求が情報処理装置１００により受信されるまでに経過した経過時間である。

図２に示すように、コンバージョン率は、経過時間が短いほど高く、経過時間の増加に伴って減少する傾向にあることが認められる。このような傾向を示す理由としては、経過時間が短いうちは、目的対象へのユーザの興味が高まっている状態であるため、その目的対象をユーザは購入し易く、時間が経過してゆくにつれて、興味は薄れてゆくため、その目的対象をユーザは購入し難くなるためであることが考えられる。

そして、上述したように、コンバージョン率は、コンバージョン数をクリック数で除算することにより算出されるが、このように算出されたコンバージョン率は、平均的な値であるといえる。しかし、実際は、図２に示すように、コンバージョン率は、経過時間に応じて変化するものであるため、経過時間に応じた補正をかけることで精度を高めることができる。

なお、経過時間を考慮せず単に実績情報から算出されるコンバージョン率（以下、「ＣＶＲ」と表記する）を、時間経過を用いて補正した値は予測値であることから、かかる予測値はＣＶＲに対して予測コンバージョン率（以下、「予測ＣＶＲ」と表記する）といえる。以下では、図１に戻り、情報処理装置１００によって行われる情報処理の一例について具体的に説明する。

まず、情報処理装置１００は、予め広告主から広告コンテンツの入稿や、広告コンテンツに関する情報設定を受け付けて広告コンテンツ記憶部に格納しているものとする。図１では、情報処理装置１００は、例えば、広告主Ｃ１から広告コンテンツＡＤ１１の入稿を受け付けるとともに、配信条件「Ｐ１１」および目標ＣＰＡ「１５，０００」の設定を受け付けている例を示す。なお、広告主Ｃ１は、後述する広告主装置２０を用いて、入稿等を行う。

ここで、配信条件とは、リターゲティング広告を行うため、広告主により設定される情報である。例えば、広告主は、自身が管理するウェブページを配信条件として設定することで、かかるウェブページを訪問したユーザに、自身が入稿した広告コンテンツを提供するよう情報処理装置１００に対して設定する。つまり、図１では、広告主Ｃ１が、自身のウェブページＰ１１を訪問したユーザに、ウェブページＰ１１と関連する内容の広告コンテンツＡＤ１１を提供するよう情報処理装置１００に対して指示している例を示す。広告主Ｃ２についても図１に示す通りであるため、説明を省略する。

ここで、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、「２０１６年３月１３日１９時」にウェブページＰ１１にアクセスしたとする（ステップＳ１）。ウェブページＰ１１には、リターゲティングタグ（以下、「リタゲタグ」と表記する）として、リタゲタグＴｇ１５が設定されている。

リタゲタグは、リターゲティング広告のために、例えば、広告主によりウェブページ等に設定され、リターゲティング通知（以下、「リタゲ通知」と表記する）とよばれる情報通知を端末装置１０に行わせる。上記のように、ウェブページＰ１１は、広告主Ｃ１によって管理されるものであるため、リタゲタグＴｇ１５は、広告主Ｃ１によって予めウェブページＰ１１に設定されているものとする。また、リタゲタグＴｇ１５は、リタゲ通知として、端末装置１０に対してユーザＩＤ、リタゲタグＴｇ１５を含むウェブページＰ１１のページＩＤ、および、ウェブページＰ１１へ端末装置１０がアクセスしたアクセス日時を情報処理装置１００に送信させるものとする。

つまり、図１では、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、ウェブページＰ１１にアクセスしたことにより、ユーザＩＤ「Ｕ１」、ページＩＤ「Ｐ１１」、アクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。また、情報処理装置１００は、ステップＳ２で受け付けた各種情報を対応付けて時間情報記憶部に格納する。

また、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、「２０１６年３月１５日１４時」にウェブページＰ２１にアクセスしたとする（ステップＳ３）。ウェブページＰ２１には、リタゲタグＴｇ１６が設定されている。上記のように、ウェブページＰ１２は、広告主Ｃ２によって管理されるものであるため、リタゲタグＴｇ１６は、広告主Ｃ２によって予めウェブページＰ２１に設定されているものとする。また、リタゲタグ１６は、リタゲタグＴｇ１５と同様に、リタゲ通知として、端末装置１０に対してユーザＩＤ、リタゲタグＴｇ１６を含むウェブページＰ２１のページＩＤ、および、ウェブページＰ２１へ端末装置１０がアクセスしたアクセス日時を情報処理装置１００に送信させる。

つまり、図１では、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、ウェブページＰ２１にアクセスしたことにより、ユーザＩＤ「Ｕ１」、ページＩＤ「Ｐ２１」、アクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ４）。また、情報処理装置１００は、ステップＳ３で受け付けた各種情報を対応付けて時間情報記憶部に格納する。

また、ここで、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、ウェブページＰ１１およびＰ２１にアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする（ステップＳ５）。ウェブページＰ１１およびＰ２１にアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求とは、例えば、ウェブページＰ１１に対応する広告コンテンツＡＤ１１、および、ウェブページＰ２１に対応する広告コンテンツＡＤ２１を表示可能な広告枠を含む所定のコンテンツにアクセスしたことによる取得要求である。なお、かかる取得要求には、端末装置１０のユーザＩＤ「Ｕ１」が含まれる。

情報処理装置１００は、端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信すると、かかる取得要求を受信した要求受信日時を取得する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、自装置内の所定のタイマーから要求受信日時を取得する。ここでは、情報処理装置１００は、要求受信日時「２０１６年３月１５日２２時」を取得したものとする。

また、情報処理装置１００は、配信候補の広告コンテンツを特定する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、時間情報記憶部を参照し、取得要求送信元のユーザＵ１がこれまでにアクセスしたウェブページがウェブページＰ１１およびＰ２１であることを特定する。次に、情報処理装置１００は、広告コンテンツ記憶部を参照し、ウェブページＰ１１およびＰ２１が配信条件として設定されていることから、ウェブページＰ１１に対応する広告コンテンツＡＤ１１、および、ウェブページＰ２１に対応する広告コンテンツＡＤ２１を配信候補の広告コンテンツとして特定する。

次に、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が、ウェブページＰ１１およびＰ２１それぞれにアクセスしてから、ユーザＵ１の端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信するまでに経過した経過時間を取得する（ステップＳ８）。例えば、情報処理装置１００は、アクセス日時と要求受信日時との差分を経過時間として取得する。

図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１がウェブページＰ１１にアクセスしてから、取得要求を受信するまでの経過時間として「５３時間」を取得する。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１がウェブページＰ２１にアクセスしてから、取得要求を受信するまでの経過時間として「８時間」を取得する。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ８で取得した経過時間に応じて、配信候補の広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれのＣＶＲを補正する（ステップＳ９）。具体的には、情報処理装置１００は、配信候補の広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれのＣＶＲを、対応する経過時間を用いて補正する。

ここで、図２を参照すると、経過時間「２５時間」以内ではコンバージョン率が非常に高いことがわかる。このようなことから、例えば、経過時間「２５時間」以内では、経過時間を考慮せずに実績情報から単純に算出されたＣＶＲよりも、実際のコンバージョン率は高くなることが予想される。したがって、情報処理装置１００は、経過時間「８時間」に対応する広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲ「０．０３」を大きく高めるための補正を行う。

例えば、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲ「０．０３」に所定の重み値（ここでは、「３」とする）を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを「０．０９」へと補正する。これは、情報処理装置１００が、広告コンテンツＡＤ２１において、経過時間「８時間」では、実際にはコンバージョン率は「０．０９」となることを予測したことに相当する。

また、図２を参照すると、経過時間「２５時間」より以降では、ＣＶＲは比較的緩やかな減少を示しているか、あるいは、一定ととらえることもできる。このようなことから、例えば、経過時間「２５時間」以降では、時間経過を考慮せずに実績情報から単純に算出されたＣＶＲと、実際のコンバージョン率とは大差ないことが予想される。したがって、情報処理装置１００は、経過時間「５３時間」に対応する広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」をわずかに高める補正を行うか、または、補正しない。

例えば、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」に所定の重み値（ここでは、「１．２」とする）を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを「０．０６」へと補正する。これは、情報処理装置１００が、広告コンテンツＡＤ１１において、経過時間「５３時間」では、実際にはコンバージョン率は「０．０６」となることを予測したことに相当する。

次に、情報処理装置１００は、配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１０）。具体的には、情報処理装置１００は、ステップＳ９で補正したＣＶＲ、すなわち予測ＣＶＲに基づいて、配信候補の広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれの期待収益値（ｅＣＰＭ：effective Cost Per Mille）を算出する。さらに具体的には、情報処理装置１００は、予測ＣＶＲと目標ＣＰＡとを乗じることにより、入札単価（ＣＰＣ：Cost Per Click）を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出したＣＰＣとクリック率（ＣＴＲ：Click Through Rate）とを乗じることにより、ｅＣＰＭを算出する。

そして、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１、ＡＤ２１のうち、算出したそれぞれのｅＣＰＭが高い方の広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した広告コンテンツを取得要求送信元の端末装置１０に配信する。

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザが所定のコンテンツにアクセスしてからの経過時間に応じて、当該所定のコンテンツに対応する広告コンテンツのコンバージョン率を補正する。これにより、情報処理装置１００は、経過時間に応じて変化するコンバージョン率に応じて、実績値から算出したコンバージョン率を補正することができるため、実績値から算出したコンバージョン率をより精度の高い値へと予測することができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、補正後のコンバージョン率を用いることにより、入札単価を精度よく算出することができる。また、情報処理装置１００は、コンバージョンオプティマイズにより、上記のように算出した入札単価を広告主に代わって自動設定し、そして広告配信を行うため、広告主満足度の高い広告配信を行うことができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０と、広告主装置２０_１〜２０_ｎと、情報提供装置３０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０、広告主装置２０_１〜２０_ｎ、情報提供装置３０、情報処理装置１００は、ネットワークＮ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３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０、複数台の情報提供装置３０、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される端末装置である。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）等である。例えば、端末装置１０は、情報提供装置３０にアクセスすることで、情報提供装置３０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。また、端末装置１０は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、情報処理装置１００にアクセスすることで、情報処理装置１００から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブページ上に表示する。ただし、この例に限られず、端末装置１０は、広告コンテンツを含むウェブページを情報提供装置３０から取得してもよい。この場合、情報提供装置３０は、情報処理装置１００によって配信される広告コンテンツを組み込んだウェブページを端末装置１０に配信する。

広告主装置２０_１〜２０_ｎは、広告主によって利用される端末装置である。広告主装置２０_１〜２０_ｎは、広告主の操作に従って、広告コンテンツの入稿や、広告コンテンツに関する情報設定を情報処理装置１００に対して行う。実施形態にかかる広告主装置２０_１〜２０_ｎは、静止画像や、動画像や、テキストデータ等の該当する広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿する。

また、広告主装置２０_１〜２０_ｎは、配信条件として、所定のウェブページ（例えば、広告主により管理されるウェブページ）を指定することで、かかるウェブページに訪問したことのあるユーザに対し自身の広告コンテンツを提供するよう情報処理装置１００に対して指示する。情報処理装置１００は、広告主によりこのような設定がなされることで、リターゲティング広告を行う。

また、広告主装置２０_１〜２０_ｎは、広告予算として、目標ＣＰＡを設定することで、その目標ＣＰＡを達成できるような広告配信を行うよう情報処理装置１００に対して指示する。情報処理装置１００は、コンバージョンオプティマイズ機能により、広告主にこのような設定がなされることで、入札単価を自動算出し、算出した入札単価を用いて広告配信を行う。

また、広告主は、広告主装置２０_１〜２０_ｎを用いて、広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿せずに、広告コンテンツの入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、情報処理装置１００に広告コンテンツを入稿するのは代理店となる。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り、「広告主装置」といった表記は、広告主装置だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。また、広告主装置２０_１〜２０_ｎは、それぞれ同様の機能を有するので、以下では、広告主装置２０_１〜２０_ｎを区別する必要が無い場合には、これらを総称して「広告主装置２０」と表記する場合がある。

情報提供装置３０は、端末装置１０にウェブページを提供するウェブサーバ等である。情報処理装置３０は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログ等に関する各種ウェブページを提供する。

情報処理装置１００は、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツを、広告主により設定された設定情報に基づき配信するサーバ装置である。上記の通り、情報処理装置１００は、端末装置１０からアクセスされた場合に、広告コンテンツを端末装置１０に配信する。また、情報処理装置１００は、情報提供装置３０からアクセスされた場合には、広告コンテンツを情報提供装置３０に配信する。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。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、例えば、端末装置３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、時間情報記憶部１２１と、広告コンテンツ記憶部１２２−１と、重み情報記憶部１２３−１とを有する。

（時間情報記憶部１２１について）
時間情報記憶部１２１は、所定のコンテンツにユーザがアクセスしたアクセス日時を記憶する。本実施形態では、時間情報記憶部１２１は、図１に示すようにリタゲタグが設定されたウェブページ、すなわちリターゲティング広告に関連するウェブページにユーザがアクセスしたアクセス日時を記憶する。ここで、図５に実施形態にかかる時間情報記憶部１２１の一例を示す。図５の例では、時間情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「ウェブページＩＤ」、「アクセス日時」といった項目を有する。なお、時間情報記憶部１２１は、図１に示す時間情報記憶部より詳細に説明するものである。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別するための識別情報を示す。「ウェブページＩＤ」は、ウェブページを識別するための識別情報を示す。なお、「ウェブページＩＤ」は、ウェブページを識別するものであればよく、例えば、ウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）であってもよい。アクセス日時は、ユーザが、対応するウェブページにアクセスしたアクセス日時を示し、例えば、「西暦・月・日・時刻」といった組み合わせに相当する。なお、アクセス日時は、後述する取得部１３３によって取得される。

すなわち、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザが、ウェブページＩＤ「Ｐ１」によって識別されるウェブページに「２０１６年３月１３日９時」にアクセスした例を示す。なお、図１でも示したが、ユーザＩＤを用いて、ユーザを区別して表記する場合がある。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザをユーザＵ１と表記する。また、広告主、広告コンテンツついても同様に識別情報を用いて表記する場合がある。

（広告コンテンツ記憶部１２２−１について）
広告コンテンツ記憶部１２２−１は、広告主装置２０から入稿された広告コンテンツや、広告主装置２０から設定を受け付けた広告コンテンツに関する各種情報を記憶する。また、広告コンテンツ記憶部１２２−１は、広告配信に関する実績情報を記憶する。ここで、図６に実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部１２２−１の一例を示す。図６の例では、広告コンテンツ記憶部１２２−１は、「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「配信条件」、「目標ＣＰＡ」、「クリック数」、「ＣＴＲ」、「コンバージョン数」といった項目を有する。なお、図５に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１は、図１に示す広告コンテンツ記憶部をより詳細に説明するものである。

「広告主ＩＤ」は、広告主または広告主端末を識別するための識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、広告コンテンツを識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主端末２０から入稿された広告コンテンツを示す。図６では、「広告コンテンツ」に概念的な情報が格納される例を示すが、実際には、静止画像、動画像、テキストデータ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名等が記憶される。

「配信条件」は、リターゲティング広告を行うために広告主により設定される情報である。例えば、広告主は、自身が管理するウェブページを配信条件として設定することで、かかるウェブページを訪問したユーザに、自身が入稿した広告コンテンツを提供するよう情報処理装置１００に対して指示する。つまり、「配信条件」は、リターゲティング広告において、ユーザにどのような広告コンテンツを配信するかを決定するための条件情報である。

「目標ＣＰＡ」は、対応する広告コンテンツから商品購入や会員登録等の利益につながる成果、すなわちコンバージョンを１件獲得するのにかかるコストであるコンバージョン単価の目標値を示す。コンバージョンオプティマイズでは、所定数（例えば、「１０」）以上のコンバージョンが得られている広告コンテンツにのみ「目標ＣＰＡ」を設定可能とすることが決められている。

「クリック数」は、広告コンテンツがこれまでにクリックされた回数を示す。「ＣＴＲ」は、「クリック数」を広告コンテンツの表示回数によって除算した値である。なお、端末装置１０に配信されたことがない広告コンテンツのＣＴＲには、予め決められている固定値や、全広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値や、同一の広告カテゴリ（例えば、「車」、「旅行」）に属する全広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値等が記憶される。「コンバージョン数」は、広告コンテンツがこれまでにクリックされコンバージョンに至った数を示す。

すなわち、図６の例では、広告主ＩＤ「Ｃ１」によって識別される広告主が、広告ＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告コンテンツとして、当該広告コンテンツのデータ「ＸＸ１１」を入稿した例を示す。また、広告主Ｃ１が、自身が管路するウェブページ「Ｐ１１」を訪問したユーザに広告コンテンツＡＤ１１を提供するよう指示している例を示す。また、広告主Ｃ１が、広告コンテンツＡＤ１１に対し目標ＣＰＡ「１５，０００」を設定している例を示す。

（重み情報記憶部１２３−１について）
重み情報記憶部１２３−１は、ＣＶＲを補正するための重み値を記憶する。例えば、重み情報記憶部１２３−１は、図２に示す時間経過に応じたコンバージョン率の移り変わりに基づく重み値を記憶する。例えば、重み情報記憶部１２３−１は、図２に示されるように、経過時間が短いほどコンバージョン率は高いといった傾向に基づき、経過時間が短いほど高い重み値を記憶する。ここで、図７に実施形態にかかる重み情報記憶部１２３−１の一例を示す。図７の例では、重み情報記憶部１２３−１は、「経過時間」、「重み値」といった項目を有する。

「経過時間」は、ユーザが広告主によって指定された所定のコンテンツにアクセスしてから、当該所定のコンテンツにアクセスしたことに基づく取得要求であって、広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００が受信するまでに経過した経過時間を示す。「重み値」は、上記のように経過時間に応じたコンバージョン率の遷移に基づく重み値を示す。なお、本実施形態では、経過時間を単位時間（１時間）で示すものとするが、これに限らず、例えば、秒単位、分単位、日単位等で示されてもよい。

ここで、重み値の設定についてさらに具体的に説明する。例えば、図２を参照すると、経過時間「２５時間」以内では、コンバージョン率が非常に高いことがわかる。このようなことから、例えば、経過時間「２５時間」以内では、経過時間を考慮せずに実績情報から単純に算出されたＣＶＲよりも、実際のコンバージョン率は高くなることが予想される。このため、経過時間「２５時間」以内では、経過時間が短いほど補正の度合いを高くする重み値であって、ＣＶＲをより高い値へと補正するための重み値が設定される。

これに対し、経過時間「２５時間」以降では、コンバージョン率は比較的緩やかな減少を示しているか、あるいは、一定ととらえることもできる。このようなことから、例えば、経過時間「２５時間」以降では、経過時間を考慮せずに実績情報から単純に算出されたＣＶＲと、実際のコンバージョン率とは大差ないことが予想される。このため、経過時間「２５時間」以降では、緩やかな減少に対応させてＣＶＲをわずかに高い値へと補正するために、経過時間「２５時間」以内のものと比較して補正の度合いが小さな重み値が設定される。また、ＣＶＲを補正しない重み値、すなわち重み値「１」が設定されてもよい。

一例を示すと、図２に示す直線モデルＭ１は、プロットの分散に基づき算出された近似曲線であるが、かかる直線モデルＭ１に基づき重み値が設定される。

すなわち、図７の例では、経過時間「０〜５時間」以内の場合、重み値「３．０」を用いて補正するよう定められている例を示す。

（制御部１３０について）
図２に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置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。

図４に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、受信部１３２と、取得部１３３と、補正部１３４と、抽出部１３５と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４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４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。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、広告主端末２０から広告コンテンツの入稿、および、広告コンテンツに関する各種情報の設定を受け付け、受け付けた広告コンテンツや設定情報を広告コンテンツ記憶部１２２−１に格納する。具体的には、受付部１３１は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告コンテンツの入稿や、配信条件および目標ＣＰＡ等の設定を受け付ける。

そして、受付部１３１は、広告主ＩＤおよび広告ＩＤを払い出し、払い出した広告主ＩＤおよび広告ＩＤに対応付けて、上記のように受け付けた情報を広告コンテンツ記憶部１２２−１に格納する。

（受信部１３２について）
受信部１３２は、端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信する。例えば、受信部１３２は、所定のコンテンツに取得要求送信元のユーザがアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求を受信する。ここでの取得要求は、例えば、リターゲティング広告を設定している広告主によって指定されているコンテンツに取得要求送信元のユーザが過去にアクセスしていることで、当該コンテンツに対応する広告コンテンツを取得するための取得要求を示す。

また、受信部１３２は、広告コンテンツの取得要求を受信した旨の情報を取得部１３３に通知する。

（取得部１３３について）
取得部１３３は、受信部１３２によって広告コンテンツの取得要求が受信されると、かかる取得要求送信元のユーザが、所定のコンテンツに関する行動を起こしてからの経過時間を取得する。具体的には、取得部１３３は、所定のコンテンツに取得要求送信元のユーザがアクセスしてからの経過時間を取得する。

例えば、取得部１３３は、所定のコンテンツに取得要求送信元のユーザが、端末装置１０を用いてアクセスしたアクセス日時を取得する。また、取得部１３３は、受信部１３２によって当該所定のコンテンツに取得要求送信元のユーザがアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求が受信された日時である要求受信日時を取得する。これにより、取得部１３３は、所定のコンテンツに取得要求送信元のユーザがアクセスしてから、受信部１３２によって当該所定のコンテンツに当該取得要求送信元のユーザがアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求が受信されるまでに経過した経過時間を取得する。すなわち、取得部１３３は、要求受信日時からアクセス日時を差し引いた差分時間を経過時間として取得する。また、取得部１３３は、このような経過時間をユーザがアクセスした所定のコンテンツ毎に取得する。

本実施形態において、所定のコンテンツとは、上述してきたように、リターゲティング広告に関連するコンテンツ（ウェブページ）であって、例えば、広告主により管理されるコンテンツである。以下では、取得部１３３による取得処理の一例について説明する。

例えば、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、「２０１６年３月１３日１９時」にウェブページＰ１１にアクセスしたとする。図１に示すように、ウェブページＰ１１には、リタゲタグＴｇ１５が設定されているため、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ１」と、ページＩＤ「Ｐ１１」と、アクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。これにより、取得部１３３は、ユーザＵ１からアクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」を取得する。そして、取得部１３３は、取得したユーザＩＤ「Ｕ１」と、ページＩＤ「Ｐ１１」と、アクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」とを時間情報記憶部１２１に格納する。また、かかるアクセス日時をアクセス日時Ｔ１１とする。

また、例えば、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、「２０１６年３月１５日１４時」にウェブページＰ２１にアクセスしたとする。図１に示すように、ウェブページＰ２１には、リタゲタグＴｇ１６が設定されているため、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ１」と、ページＩＤ「Ｐ２１」と、アクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。これにより、取得部１３３は、ユーザＵ１からアクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」を取得する。そして、取得部１３３は、取得したユーザＩＤ「Ｕ１」と、ページＩＤ「Ｐ２１」と、アクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」とを時間情報記憶部１２１に格納する。また、かかるアクセス日時をアクセス日時Ｔ２１とする。

ここで、アクセス日時について説明する。これまで、アクセス日時は、端末装置１０がユーザＵ１の操作に従って、コンテンツにアクセスした時点での日時であるものとして説明してきた。しかし、アクセス日時は、かかる例に限定されるものではない。例えば、ユーザは、コンテンツにアクセスした後、アクセスしたコンテンツをしばらくの間閲覧する可能性がある。したがって、アクセス日時は、端末装置１０がコンテンツを表示している間であれば、いずれの時間であってもよい。また、アクセス日時は、かかるコンテンツから別のコンテンツへ遷移される等により閉じられた日時であってもよい。そして、上記のようにアクセス日時をどのようなタイミングにするかは、例えば、広告主がリタゲタグを制御することにより予め設定されてもよい。

しかしながら、アクセス日時のタイミングの設定が広告主によって異なる場合、算出される経過時間に不平等が生じてしまう場合がある。このため、アクセス日時をどのようなタイミングにするかが事前に統一されておくことが望ましい。

取得部１３３の説明に戻る。ここで、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、ウェブページＰ１１およびＰ２１にアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする。かかる取得要求には、ユーザＩＤ「Ｕ１」が含まれる。

受信部１３２は、ユーザＵ１の端末装置１０から広告コンテンツの取得要求を受信すると、取得要求を受信した旨の情報として、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」を取得部１３３に通知する。取得部１３３は、受信部１３２からユーザＩＤ「Ｕ１」を受け付けると、現在の日時を要求取得日時として取得する。例えば、取得部１３３は、情報処理装置１００内の所定のタイマーから要求受信日時を取得する。ここでは、取得部１３３は、要求受信日時「２０１６年３月１５日２２時」を取得したものとする。また、かかる取得要求を取得要求ＡＲ１、かかる要求受信日時を要求受信日時Ｔ１とする。

なお、要求取得日時は、受信部１３２によって取得されてもよい。例えば、受信部１３２は、広告コンテンツの取得要求を受信すると、情報処理装置１００内の所定のタイマーから現在の日時を要求受信日時として取得する。そして、受信部１３２は、取得した要求受信日時とユーザＩＤとを対応付けて、取得部１３３に通知する。

次に、取得部１３３は、配信候補の広告コンテンツを特定する。例えば、取得部１３３は、図５に示す時間情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ１がこれまでにアクセスしたウェブページがウェブページＰ１１およびＰ２１であることを特定する。図５の例では、ユーザＵ１は、ウェブページＰ１１およびＰ２１以外にも、ウェブページＰ３１にもアクセスしている。

ここで、情報処理装置１００には、リターゲティング広告において、配信する広告コンテンツを、広告コンテンツの取得要求を受信した現時点より過去３カ月以内にアクセスされたウェブページに対応する広告コンテンツとするといった設定がなされているものとする。図５の例では、ユーザＵ１が、ウェブページＰ３１にアクセスしたのは「２０１５年１０月１６日１０時２５分」であり、取得要求ＡＲ１が受信された要求受信日時「２０１６年３月１５日２２時」より３カ月以上前である。このため、取得部１３３は、ユーザＵ１がこれまでにアクセスしたウェブページがウェブページＰ１１およびＰ２１であることを特定する。

また、取得部１３３は、図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１を参照し、ウェブページＰ１１およびＰ２１が配信条件として設定されていることから、ウェブページＰ１１に対応する広告コンテンツＡＤ１１、および、ウェブページＰ２１に対応する広告コンテンツＡＤ２１を配信候補の広告コンテンツとして特定する。なお、このような配信候補の広告コンテンツを特定する特定処理は、取得部１３３以外の他の処理部（例えば、特定部）によって行われてもよい。

そして、取得部１３３は、ユーザＵ１がウェブページＰ１１およびＰ２１それぞれにアクセスしてから、取得要求ＡＲ１を受信するまでに経過した経過時間を取得する。

具体的には、取得部１３３は、ユーザＵ１がウェブページＰ１１にアクセスしてから、ユーザＵ１の端末装置１０から取得要求ＡＲ１を受信するまでに経過した経過時間を取得する。また、取得部１３３は、ユーザＵ１がウェブページＰ２１にアクセスしてから、ユーザＵ１の端末装置１０から取得要求ＡＲ１が受信されるまでに経過した経過時間を取得する。

つまり、取得部１３３は、取得要求ＡＲ１が受信された要求受信日時Ｔ１「２０１６年３月１５日２２時」からアクセス日時Ｔ１１「２０１６年３月１３日１９時」を差し引いた差分時刻Ｔ１−Ｔ１１である「５３時間」を、ユーザＵ１がウェブページＰ１１にアクセスしてから、取得要求ＡＲ１が受信されるまでに経過した経過時間として取得する。

また、取得部１３３は、取得要求ＡＲ１が受信された要求受信日時Ｔ１「２０１６年３月１５日２２時」からアクセス日時Ｔ１２「２０１６年３月１５日１４時」を差し引いた差分時間Ｔ１−Ｔ１２である「８時間」を、ユーザＵ１がウェブページＰ２１にアクセスしてから、取得要求ＡＲ１が受信されるまでに経過した経過時間として取得する。

さて、ここまで取得部１３３が、広告コンテンツの取得要求が受信部１３２により受信された要求受信日時を取得する例を示したが、この例に限定されるものではない。例えば、取得部１３３は、端末装置１０によって広告コンテンツの取得要求が送信された要求送信日時を取得してもよい。かかる場合、端末装置１０が、ユーザＩＤおよび現在時刻を要求送信日時として含む取得要求を情報処理装置１００に送信する。

（補正部１３４について）
補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じて、配信候補のコンテンツの評価値を補正する。具体的には、補正部１３４は、取得要求送信元のユーザがアクセスした所定のコンテンツに対応する広告コンテンツであって、配信候補のコンテンツの評価値を補正する。例えば、補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じた重み値を用いて、取得要求送信元のユーザがアクセスした所定のコンテンツに対応する広告コンテンツであって、配信候補の広告コンテンツの評価値であるＣＶＲを補正する。また、このとき、補正部１３４は、例えば、取得部１３３によって取得された経過時間が短いほど高い重み値を用いてＣＶＲを補正する。以下では、補正部１３４による補正処理の一例について説明する。

ここでは、上記のように、取得部１３３によってウェブページＰ１１に対応する経過時間「５３時間」、ウェブページＰ２１に対応する経過時間「８時間」が取得されたものとして説明する。例えば、補正部１３４は、図７に示す重み情報記憶部１２３−１を参照し、取得部１３３によって取得された上記経過時間それぞれに対応する重み値を用いて、ウェブページＰ１１に対応する広告コンテンツＡＤ１１、ウェブページＰ２１に対応する広告コンテンツＡＤ２１それぞれのＣＶＲを補正する。

広告コンテンツＡＤ１１について、まず、補正部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２２−１を参照してＣＶＲを算出する。図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ１１のクリック数「３，０００」、コンバージョン数「１５０」であるため、補正部１３４は、コンバージョン数「１５０」をクリック数「３，０００」で除算することにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」を算出する。

次に、補正部１３４は、図７に示す重み情報記憶部１２３−１を参照し、広告コンテンツＡＤ１１に対応する経過時間「５３時間」に対する重み値「１．２」を特定する。そして、補正部１３４は、ＣＶＲ「０．０５」に重み値「１．２」を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを「０．０６」へと補正する。これは、補正部１３４が、広告コンテンツＡＤ１１において、経過時間「５３時間」では、実際にはコンバージョン率は「０．０６」となることを予測したことに相当する。

次に、広告コンテンツＡＤ２１について、補正部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２２−１を参照してＣＶＲを算出する。図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ２１のクリック数「９，０００」、コンバージョン数「２７０」であるため、補正部１３３は、コンバージョン数「２７０」をクリック数「９，０００」で除算することにより、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲ「０．０３」を算出する。

次に、補正部１３４は、図７に示す重み情報記憶部１２３を参照し、広告コンテンツＡＤ２１に対応する経過時間「８時間」に対する重み値「２．８」を特定する。そして、補正部１３４は、ＣＶＲ「０．０３」に重み値「２．８」を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを「０．０８」へと補正する。これは、補正部１３４が、広告コンテンツＡＤ２１において、経過時間「８時間」では、実際にはコンバージョン率は「０．０８」となることを予測したことに相当する。

（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３５は、補正部１３４により補正された補正後のＣＶＲである予測ＣＶＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。さらに具体的には、抽出部１３５は、予測ＣＶＲと目標ＣＰＡとを乗じることによりＣＰＣを算出する。そして、抽出部１３５は、算出したＣＰＣとＣＴＲとを乗じたｅＣＰＭに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。以下では、抽出部１３５による補正処理の一例について説明する。

ここでは、上記のように、補正部１３４により、配信候補の広告コンテンツＡＤ１１の予測ＣＶＲ「０．０６」、配信候補の広告コンテンツＡＤ２１の予測ＣＶＲ「０．０８」が算出されたものとして説明する。

広告コンテンツＡＤ１１について、まず、抽出部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２２−１を参照してＣＰＣを算出する。図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ１１の目標ＣＰＡは「１５，０００」である。このため抽出部１３５は、予測ＣＶＲ「０．０６」に目標ＣＰＡは「１５，０００」を乗じることにより、ＣＰＣ「９００」を算出する。

また、抽出部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２２−１を参照してｅＣＰＭを算出する。図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ１１のＣＴＲは「０．０５」である。このため抽出部１３５は、ＣＰＣ「９００」にＣＴＲ「０．０５」を乗じることにより、ｅＣＰＭ「４５」を算出する。

次に、広告コンテンツＡＤ２１について、図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ２１の目標ＣＰＡが「２０，０００」である。このため抽出部１３５は、予測ＣＶＲ「０．０８」に目標ＣＰＡ「２０，０００」を乗じることにより、ＣＰＣ「１，６００」を算出する。また、図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ２１のＣＴＲは「０．０３」である。このため、抽出部１３５は、ＣＰＣ「１，６００」にＣＴＲ「０．０３」を乗じることにより、ｅＣＰＭ「４８」を算出する。

そして、抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１のうち、ｅＣＰＭが高い広告コンテンツＡＤ２１を、配信対象の広告コンテンツとして広告コンテンツ記憶部１２２−１から抽出する。

（配信部１３６について）
配信部１３６は、広告コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３６は、抽出部１３５によって抽出された広告コンテンツを端末装置１０に配信する。例えば、抽出部１３５によって、広告コンテンツＡＤ２１が抽出されたとする。かかる場合、配信部１３６は、広告コンテンツＡＤ２１に所定のリンク情報（例えば、ランディングページのＵＲＬ）を張り付けるとともに、ＣＰＣ「１，６００」を示す情報を含めて端末装置１０に配信する。

また、配信部１３６は、端末装置１０から広告コンテンツがクリックされた旨の情報であるクリック情報を受け付けてよい。例えば、端末装置１０は、広告コンテンツＡＤ２１がクリックされる毎に、広告ＩＤ「ＡＤ２１」、クリック回数「１」およびＣＰＣ「１６００」を含むクリック情報を情報処理装置１００に送信する。配信部１３６は、かかるクリック情報を受信すると、広告コンテンツ記憶部１２２−１において、広告コンテンツＡＤ２１に対応するクリック回数に「１」を加算する。また図示していないが、配信部１３６は、広告コンテンツＡＤ２１に対応する現在の課金額に「１，６００」を加算する。

〔４．処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態にかかる情報処理装置１００による情報処理手順を示すフローチャートである。

まず、情報処理装置１００において取得部１３３は、ユーザが端末装置１０を用いてターゲティング広告に関する所定のウェブページにアクセスしたアクセス日時を取得できたか否か判定する（ステップＳ１０１）。取得部１３３は、アクセス日時を取得できていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得できるまで待機する。

一方、取得部１３３によってアクセス日時が取得された場合に（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、受信部１３２は、広告コンテンツの取得要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。受信部１３２は、取得要求を受信していない場合には（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、取得要求を受信するまで待機する。

一方、受信部１３２によって取得要求が受信された場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、取得部１３３は、取得要求が受信された日時である要求受信日時を取得する（ステップＳ１０３）。次に、取得部１３３は、配信候補の広告コンテンツを特定する（ステップＳ１０４）。

そして、取得部１３３は、特定した配信候補の広告コンテンツそれぞれについて、当該広告コンテンツに関連するウェブページに取得要求送信元のユーザがアクセスしてからの経過時間を取得する（ステップＳ１０５）。具体的には、取得部１３３は、かかるウェブページに取得要求送信元のユーザがアクセスしてから、受信部１３２によって、広告コンテンツの取得要求が受信されるまでに経過した経過時間を取得する。すなわち、取得部１３３は、要求受信日時からアクセス日時を差し引いた差分時間を経過時間として取得する。

次に、補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に基づいて、配信候補の広告コンテンツそれぞれのＣＶＲを補正する（ステップＳ１０６）。具体的には、補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じた補正を、配信候補の広告コンテンツそれぞれのＣＶＲに対して行う。さらに具体的には、補正部１３４は、補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じた重み値を、配信候補の広告コンテンツのＣＶＲに乗じることにより補正する。

次に、抽出部１３５は、配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１０７）。具体的には、抽出部１３５は、補正部１３４により補正された補正後のＣＶＲである予測ＣＶＲと目標ＣＰＡとを乗じることによりＣＰＣを算出する。そして、抽出部１３５は、算出したＣＰＣとＣＴＲとを乗じたｅＣＰＭに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツのうち、ｅＣＰＭが最も高いものを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。

最後に、配信部１３６は、抽出部１３５によって抽出された配信対象の広告コンテンツを端末装置１０に配信する（ステップＳ１０８）。

〔５．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．カテゴリを考慮した補正（１）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、経過時間に応じた重み値を広告コンテンツのＣＶＲに乗じることにより、かかるＣＶＲを補正する例を示した。しかし、情報処理装置１００の補正部１３４は、配信候補の広告コンテンツが属するカテゴリでの経過時間に応じた重み値を用いて、当該広告コンテンツのＣＶＲを補正してもよい。

ここで、図９は、広告コンテンツが属するカテゴリ毎に、時間経過に応じたコンバージョン率の遷移を示す図である。具体的には、図９は、リターゲティングにより端末装置１０に配信された広告コンテンツがクリックされた回数と、クリックされた広告コンテンツからコンバージョンに至ったコンバージョン数から算出したコンバージョン率を、広告コンテンツが属するカテゴリに分けて経過時間に対してプロットしたものである。

そして、図９のうち、図９（ａ）は、カテゴリ「ファッション」に属する広告コンテンツの時間経過に応じたコンバージョン率の遷移を示す。図９（ｂ）は、カテゴリ「化粧品」に属する広告コンテンツの経過時間に応じたコンバージョン率の遷移を示す。図９（ｃ）は、カテゴリ「自動車」に属する広告コンテンツの時間経過に応じたコンバージョン率の遷移を示す。図９（ｄ）は、カテゴリ「リフォーム」に属する広告コンテンツの経過時間に応じたコンバージョン率の遷移を示す。

なお、図９（ａ）〜図９（ｄ）に示す各カテゴリは、一例であり、広告コンテンツが属するカテゴリには、これら以外のカテゴリが設定されてもよい。

ここで、図２に示すコンバージョン率の遷移はカテゴリが考慮されていないため、一般的には、コンバージョン率は、経過時間に応じて減少する傾向にあるといえる。例えば、図９（ａ）および図９（ｂ）に示されるように、カテゴリ「ファッション」やカテゴリ「化粧品」に属する広告コンテンツにおいては、コンバージョン率は、経過時間に応じて減少する。しかしながら、図９（ｃ）および図９（ｄ）に示されるように、カテゴリ「自動車」やカテゴリ「リフォーム」に属する広告コンテンツにおいては、コンバージョン率は、経過時間に応じて増加している。

このようなことから、コンバージョン率は、経過時間に応じて必ずしも減少するものではなく、ある特定のカテゴリに属する広告コンテンツにおいては、コンバージョン率は、経過時間に応じて増加する傾向を示す場合がある。したがって、情報処理装置１００は、配信候補の広告コンテンツが属するカテゴリでの経過時間に応じた重み値を用いて、当該広告コンテンツのＣＶＲを補正する。

具体的には、図７に示す重み情報記憶部１２３−１では、上述したように、重み値は、図２に示すコンバージョン率の遷移に応じて設定されているため、かかる例と同様に、図９に示すカテゴリ毎のコンバージョン遷移に応じて、重み値が設定される。ここで、図１０は、変形例にかかる重み情報記憶部１２３−２の一例を示す図である。

図１０のうち、図１０（ａ）は、カテゴリ「ファッション」に属する広告コンテンツのコンバージョン率遷移を示す図９（ａ）に基づき設定された重み値である。図９（ａ）では、コンバージョン率は、経過時間が短いほど高いため、経過時間が短いほど補正の度合いを高くする重み値であって、ＣＶＲを高めるための重み値が設定される。

図１０（ｂ）は、カテゴリ「化粧品」に属する広告コンテンツのコンバージョン率遷移を示す図９（ｂ）に基づき設定された重み値である。図９（ｂ）では、コンバージョン率は、経過時間が短いほど高いため、経過時間が短いほど補正の度合いを高くする重み値であって、ＣＶＲを高めるための重み値が設定される。

図１０（ｃ）は、カテゴリ「自動車」に属する広告コンテンツのコンバージョン率遷移を示す図９（ｃ）に基づき設定された重み値である。図９（ｃ）では、コンバージョン率は、経過時間に応じて高くなるため、経過時間が長いほど補正の度合いを高くする重み値であって、ＣＶＲを高めるための重み値が設定される。

図１０（ｄ）は、カテゴリ「リフォーム」に属する広告コンテンツのコンバージョン率遷移を示す図９（ｄ）に基づき設定された重み値である。図９（ｄ）では、コンバージョン率は、経過時間に応じて高くなるため、経過時間が長いほど補正の度合いを高くする重み値であって、ＣＶＲを高めるための重み値が設定される。

一例を示すと、図９（ａ）〜図９（ｄ）において示される直線モデルＭ１ａ〜Ｍ１ｄは、各図中のプロットの分散に基づき算出された近似曲線であるが、かかる直線モデルＭ１ａ〜Ｍ１ｄに基づき重み値が設定される。

また、各カテゴリでの経過時間に応じた補正を行う場合、広告コンテンツ記憶部１２２−１に格納される各広告コンテンツには、予めカテゴリが割り当てられる。ここで、図１１は、変形例にかかる広告コンテンツ記憶部１２２−２の一例を示す図である。図１１に示す広告コンテンツ記憶部１２２−２は、図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１がさらに「カテゴリ」といった項目を有するものに相当する。また、説明を簡単にするために、広告コンテンツ記憶部１２２−２に示される各数値は、広告コンテンツ記憶部１２２−１と同一としている。

「カテゴリ」は、これまで説明してきたとおり、対応する広告コンテンツが属するカテゴリを示す。「カテゴリ」は、例えば、広告主によって広告コンテンツ入稿時等に設定される。「カテゴリ」は、広告主によって任意に設定されてもよいし、情報処理装置１００が「カテゴリ」の候補を提示することで広告主に選択させてもよい。

また、「カテゴリ」は、広告主に設定されるのではなく、入稿された広告コンテンツに対して情報処理装置１００が自動で設定してもよい。かかる場合、情報処理装置１００は、例えば、広告コンテンツに該当するテキストや画像等を解析することにより、設定するカテゴリを判定する。以下では、かかる変形例での補正処理の一例について説明する。

ここでは、上記例と同様に、受信部１３２によって、ユーザＵ１の端末装置１０から送信された広告コンテンツの取得要求が受け付けられたとする。また、これにより取得部１３３が、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２２を配信候補の広告コンテンツとして特定するとともに、広告コンテンツＡＤ１１に対する経過時間「５３時間」、広告コンテンツＡＤ２２に対する経過時間「１１時間」をそれぞれ取得したとする。

補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じた重み値であって、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２２それぞれが属するカテゴリでの重み値を用いて、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２２のＣＶＲを補正する。まず、補正部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２２−２を参照して、各広告コンテンツのカテゴリを特定する。図１１に示す広告コンテンツ記憶部１２２−２の例では、補正部１３４は、広告コンテンツＡＤ１１のカテゴリ「化粧品」、広告コンテンツＡＤ２２のカテゴリ「自動車」を特定する。

次に、補正部１３４は、図１０に示す重み情報記憶部１２３−２のうち、特定したカテゴリに対応するものを参照する。そして、補正部１３４は、取得部１３３によって取得された上記経過時間それぞれに対応する重み値を用いて、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２２それぞれのＣＶＲを補正する。

広告コンテンツＡＤ１１について、補正部１３４は、図１０（ａ）に示す重み情報記憶部１２３−２を参照し、広告コンテンツＡＤ１１に対応する経過時間「５３時間」に対する重み値「１．２」を特定する。そして、補正部１３３は、ＣＶＲ「０．０５」に重み値「１．２」を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを「０．０６」へと補正する。

また、広告コンテンツＡＤ２２について、補正部１３４は、図１０（ｃ）に示す重み情報記憶部１２３−２を参照し、広告コンテンツＡＤ２２に対応する経過時間「１１時間」に対する重み値「１．３」を特定する。そして、補正部１３３は、ＣＶＲ「０．０２」に重み値「１．３」を乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２２のＣＶＲを「０．０３」へと補正する。

このように、情報処理装置１００は、配信候補の広告コンテンツが属するカテゴリでの経過時間に応じた重み値を用いて、当該広告コンテンツの評価値であるＣＶＲを補正する。図９に示したように、コンバージョン率は、広告コンテンツが属するカテゴリによって経過時間に応じた増加や減少の傾向が異なる。このようなことに対応して、情報処理装置１００は、カテゴリ毎に異なるコンバージョン遷移に応じた重み値を用いて、ＣＶＲを補正することができるため、補正によって得られる予測ＣＶＲの精度を高めることができる。

〔５−２．カテゴリを考慮した補正（２）〕
また、補正部１３４は、配信候補のコンテンツが属するカテゴリ毎のモデルであって、当該カテゴリに属するコンテンツの実績情報に基づくモデルの精度を示す値に基づく補正を行ってもよい。例えば、補正部１３４は、モデルの精度を示す値が、所定の閾値以上のカテゴリに属する配信候補のコンテンツを補正対象とする。

図９で説明したように、各カテゴリのプロットはこれまでの実績情報から得られたものである。そして、図９（ａ）〜図９（ｄ）において示される直線モデルＭ１ａ〜Ｍ１ｄは、各プロットの分散に基づき算出された近似曲線を示すものである。そして、グラフ右上部の数値は、近似曲線の精度を示す決定係数である。

そして、決定係数が「１」に近いほど、モデルの精度は高く、経過時間に応じたコンバージョン率の移り変わりを精度よく説明できていることを示す。言い換えれば、決定係数が「１」に対して低いほど、モデルの精度は低く、コンバージョン率の傾向の信頼性が低いことを意味する。

例えば、図９（ａ）および図９（ｃ）に示すモデルの決定係数は、「０．４」および「０．５」であり、モデルの精度としては標準的といえる。図９（ｂ）に示すモデルの決定係数は、「０．７」であり、モデルの精度は比較的高いといえる。図９（ｄ）に示すモデルの決定係数は、「０．２」であり、モデルの精度は低い。

例えば、このように精度の低いモデルに基づき重み値が設定された場合、その重み値を用いた補正により得られる予測ＣＶＲは精度が低い（信頼性に欠ける）ものである可能性が高い。このようなことから、補正部１３４は、モデルの精度を示す値である決定係数が所定の閾値以上のカテゴリに属する配信候補のコンテンツを補正対象とし、決定係数が所定の閾値より小さいカテゴリに属する配信候補のコンテンツを補正しない。

また、補正部１３４によって、補正するか否かが判定されるために、かかる変形例では情報処理装置１００は、さらにモデル情報記憶部１２４を有する。モデル情報記憶部１２４は、図９に示すように、配信実績に基づくプロットの分散から算出されたモデル（近似曲線）に関する情報を記憶する。ここで、図１２に、変形例にかかるモデル情報記憶部１２４の一例を示す。図１２の例では、モデル情報記憶部１２４は、「カテゴリ」、「モデル」、「決定係数」、「補正フラグ」といった項目を有する。

「カテゴリ」は、広告コンテンツが属するカテゴリを示す。「モデル」は、対応する「カテゴリ」に属する広告コンテンツの配信実績に基づくプロットの分散から算出されたモデルを示す。なお、ここでは、モデルとして概念的な記号を用いているが、実際には、「Ｙ＝αＸ＋β」といった直線を示すモデルが格納される。「決定係数」は、モデルの精度を示し、プロットの分散が小さいほど「１」に近づき、プロットの分散が大きいほど「１」から小さくなる。

「補正フラグ」は、補正処理を行うか否かを指示するフラグを示す。かかる変形例では、決定係数に対する閾値として「０．４」が定められているとする。かかる場合、閾値「０．４」以上の決定係数を有するカテゴリに属する広告コンテンツには補正処理を行うことを指示する補正フラグ「１」が対応付けられる。また、閾値「０．４」より小さい決定係数を有するカテゴリに属する広告コンテンツには補正処理を行わないことを指示する補正フラグ「０」が対応付けられる。

すなわち、図１２では、カテゴリ「ファッション」に属する広告コンテンツの配信実績から、モデル「Ｍ１ａ」および決定係数「０．４」が算出された例を示す。また、カテゴリ「ファッション」に属する配信候補の広告コンテンツのＣＶＲを補正するよう指示している例を示す。

なお、モデルや決定係数は、情報処理装置１００を管理する管理者が実績情報を集計することで算出し、モデル情報記憶部１２４に格納されるものであってもよいし、情報処理装置１００（例えば、モデル生成部）によって、実績情報から自動で算出されてもよい。また、決定係数に対する閾値設定も、例えば、情報処理装置１００を管理する管理者によって行われてよい。以下では、かかる変形例での補正処理の一例について説明する。

ここでは、上記例と同様に、受信部１３２によって、ユーザＵ１の端末装置１０から送信された広告コンテンツの取得要求が受け付けられたとする。また、これにより取得部１３３が、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ４１を配信候補の広告コンテンツとして特定するとともに、広告コンテンツＡＤ１１に対する経過時間「５３時間」、広告コンテンツＡＤ４１に対する経過時間「２０時間」をそれぞれ取得したとする。

ここで、補正部１３４は、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ４１を補正対象とするか否かを判定する。判定するにあたって、まず、補正部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２２−２を参照して、各広告コンテンツのカテゴリを特定する。図１１に示す広告コンテンツ記憶部１２２−２の例では、補正部１３４は、広告コンテンツＡＤ１１のカテゴリ「化粧品」、広告コンテンツＡＤ４１のカテゴリ「リフォーム」を特定する。

次に、補正部１３４は、モデル情報記憶部１２４を参照し、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ４１を補正対象とするか否かを判定する。図１２に示すモデル情報記憶部１２４の例では、カテゴリ「化粧品」に補正フラグ「１」が対応付けられている。このため、補正部１３４は、カテゴリ「化粧品」に属する広告コンテンツＡＤ１１を補正対象とすると判定する。また、カテゴリ「リフォーム」に補正フラグ「０」が対応付けられている。このため、補正部１３４は、カテゴリ「リフォーム」に属する広告コンテンツＡＤ４１を補正対象としないと判定する。

補正部１３４は、上記のように判定したことから、取得部１３３によって取得された経過時間に応じた重み値であって、広告コンテンツＡＤ１１が属するカテゴリでの重み値を用いて、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを補正する。以降の補正処理については、上記の通りであるため省略する。

このように、情報処理装置１００は、配信候補のコンテンツが属するカテゴリ毎のモデルであって、当該カテゴリに属するコンテンツの実績情報に基づくモデルの精度を示す値に基づく補正を行う。これにより、情報処理装置１００は、ＣＶＲをより信頼性の低い値へと補正してしまうことを防止することができる。

〔５−３．経過時間取得（１）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の取得部１３３が、広告主により指定されたウェブページにユーザがアクセスしてからの経過時間を取得する例について説明した。しかしこの例に限らず、例えば、取得部１３３は、広告コンテンツが選択（例えば、クリックやタップ等）された場合に遷移される遷移先コンテンツにユーザがアクセスしてからの経過時間を取得してもよい。この点について、図１３を用いて説明する。なお、かかる遷移先コンテンツは、一般に、ランディングページ（Landing page）等と呼ばれる。

図１３は、変形例にかかる情報処理の一例を示す図である。図１３に示すように、ランディングページＬＰ１１１は、広告コンテンツＡＤ１１がクリックされた場合に遷移される遷移先コンテンツに相当する。また、ランディングページＬＰ１１１には、リタゲタグＴｇ１５_１が設定される。また、広告コンテンツＡＤ１１およびランディングページＬＰ１１１は、広告主Ｃ１によって管理されるコンテンツであるものとする。

ランディングページＬＰ２１１は、広告コンテンツＡＤ２１がクリックされた場合に遷移される遷移先コンテンツに相当する。また、ランディングページＬＰ２１１には、リタゲタグＴｇ１６_１が設定される。また、広告コンテンツＡＤ１１およびランディングページＬＰ２１１は、広告主Ｃ２によって管理されるコンテンツであるものとする。

ここで、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１３日１９時」に、広告コンテンツＡＤ１１からランディングページＬＰ１１１へ遷移させたとする。つまり、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１３日１９時」にランディングページＬＰ１１１にアクセスしたとする（ステップＳ２１）。ランディングページＬＰ１１１には、リタゲタグＴｇ１５_１が設定されていることから、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ２」、広告ＩＤ「ＡＤ１１」、アクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２２）。

また、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１５日１４時」に、広告コンテンツＡＤ２１からランディングページＬＰ２１１へ遷移させたとする。つまり、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１５日１４時」にランディングページＬＰ２１１にアクセスしたとする（ステップＳ２３）。ランディングページＬＰ２１１には、リタゲタグＴｇ１６_１が設定されていることから、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ２」、広告ＩＤ「ＡＤ２１」、アクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２４）。

また、ここで、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、ランディングページＰ１１１およびＰ２１１にアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする（ステップＳ２５）。これにより、例えば、取得部１００は、要求受信日「２０１６年３月１５日２２時」を取得したものとすると、かかる要求受信日時と、上記各アクセス日時との差分時間として、それぞれの経過時間を取得する（ステップＳ２６）。また、補正部１３４は、取得部１３３により取得された経過時間に応じて、ランディングページＰ１１１に対応する広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ、ランディングページＰ２１１に対応する広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを補正する。

ここで、補正部１３４が、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲおよび広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを補正すると、広告コンテンツＡＤ１１、ＡＤ２１のいずれかが再度ユーザＵ２に配信されることになる。つまり、同一の広告が連続してユーザに配信されるといったことが起こり得るため、ユーザによる印象が悪化することも考えられる。

このため、補正部１３４は、例えば、広告主Ｃ１が広告コンテンツＡＤ１１以外にも広告コンテンツを入稿している場合には、かかる広告コンテンツＡＤ１１以外の広告コンテンツを補正対象としてもよい。同様に、補正部１３４は、例えば、広告主Ｃ２が広告コンテンツＡＤ２１以外にも広告コンテンツを入稿している場合には、かかる広告コンテンツＡＤ２１以外の広告コンテンツを補正対象としてもよい。

〔５−４．経過時間取得（２）〕
また、取得部１３３は、商品購入等を行うページ（以下、「購入ページ」とする）において、ユーザが資料請求や商品購入といった行動を行ってからの経過時間を取得してもよい。この点について、図１４を用いて説明する。

図１４は、変形例にかかる情報処理の一例を示す図である。図１４に示すように、購入完了ページＥＣ１１１は、購入ページＥＣ１１において商品の購入が決定された場合に、遷移されるページであり、商品名、購入価格、決済方法、配達情報といった購入された商品に関する情報を含む購入完了ページである。また、購入完了ページＥＣ１１１には、リタゲタグＴｇ１５_２が設定される。また、購入ページＥＣ１１および購入完了ページＥＣ１１１は、広告主Ｃ１によって管理されるコンテンツであるものとする。

購入完了ページＥＣ２１１は、購入ページＥＣ２１において商品の購入が決定された場合に、遷移されるページであり、商品名、購入価格、決済方法、配達情報といった購入された商品に関する情報を含む購入完了ページである。また、購入完了ページＥＣ２１１には、リタゲタグＴｇ１６_２が設定される。また、購入ページＥＣ２１および購入完了ページＥＣ２１１は、広告主Ｃ２によって管理されるコンテンツであるものとする。

ここで、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１３日１９時」に、購入ページＥＣ１１から購入完了ページＥＣ１１１へ遷移させたとする。つまり、端末装置１０は、ユーザＵ２によって購入ボタンＢ１が押下されることで商品が購入されたことにより、「２０１６年３月１３日１９時」に商品完了ページＥＣ１１１にアクセスしたとする（ステップＳ３１）。商品完了ページＥＣ１１１には、リタゲタグＴｇ１５_２が設定されていることから、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ２」、広告主ＩＤ「Ｃ１」、アクセス日時「２０１６年３月１３日１９時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ３２）。

また、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、「２０１６年３月１５日１４時」に、購入ページＥＣ２１から購入完了ページＥＣ２１１へ遷移させたとする。つまり、端末装置１０は、ユーザＵ２によって購入ボタンＢ２が押下されることで商品が購入されたことにより、「２０１６年３月１５日１４時」に商品完了ページＥＣ２１１にアクセスしたとする（ステップＳ３３）。商品完了ページＥＣ２１１には、リタゲタグＴｇ１６_２が設定されていることから、端末装置１０は、ユーザＩＤ「Ｕ２」、広告主ＩＤ「Ｃ２」、アクセス日時「２０１６年３月１５日１４時」を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ３４）。

また、ここで、端末装置１０は、ユーザＵ２の操作に従って、商品完了ページＥＣ１１１およびＥＣ２１１にアクセスしたことに基づく広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする（ステップＳ３５）。これにより、例えば、取得部１００は、要求受信日「２０１６年３月１５日２２時」を取得したものとすると、かかる要求受信日時と、上記各アクセス日時との差分時間として、それぞれの経過時間を取得する（ステップＳ３６）。

また、補正部１３４は、取得部１３３により取得された経過時間に応じて、広告主Ｃ１およびＣ２によって入稿されている広告コンテンツのＣＶＲを補正する。図６に示す広告コンテンツ記憶部１２２−１の例では、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１が、広告主Ｃ１に入稿され、また、広告コンテンツＡＤ２１およびＡＤ２２が、広告主Ｃ２に入稿されている。かかる例では、補正部１３４は、この４つの広告コンテンツそれぞれのＣＶＲを補正する。
〔５−５．評価値について〕
ここまで、情報処理装置１００の補正部１３４は、評価値として、広告コンテンツのＣＶＲを補正する例について説明してきた。しかし、補正部１３４は、ＣＶＲ以外の評価値を補正してもよい。例えば、補正部１３４は、ＣＴＲやｅＣＰＭを補正してもよい。

例えば、これまで情報処理装置１００が、コンバージョンオプティマイズ機能を有していることから、広告主に代わってＣＴＲを自動算出するためにＣＶＲを補正する例について説明してきた。しかし、情報処理装置１００は、広告主に入札単価を設定させることで、入札単価とＣＴＲを用いて算出したｅＣＰＭをに基づいて、配信対象の広告コンテンツを決定するといった処理を行う場合もある。

かかる場合、情報処理装置１００は、ＣＴＲを予測することがあり、予測された予測ＣＴＲの精度が低い場合には、算出されるｅＣＰＭも精度が低いものとなる可能性が高い。したがって、情報処理装置１００は、上述してきた補正処理をｅＣＰＭに適用する。

〔５−６．抽出処理について〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３５が、補正部１３４による補正によって得られた予測ＣＶＲを用いてｅＣＰＭを算出し、算出したｅＣＰＭが最も高い広告コンテンツを配信させる例を示した。しかし、この例に限らず、抽出部１３５は、予測ＣＶＲが最も高い広告コンテンツを配信対象として定期的に抽出してもよい。予測ＣＶＲが高いということは、それだけコンバージョンが得られやすいことを意味する。このため、情報処理装置１００は、ｅＣＰＭに限らず、予測ＣＶＲが最も高い広告コンテンツを配信することで、広告主満足度を高めることができる。

〔６．プログラム〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１００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、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、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、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、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。

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又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

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。

また、上述してきた各実施形態は、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。

〔８．効果〕
実施形態にかかる情報処理装置１００は、取得部１３３と、補正部１３４とを有する。取得部１３３は、ユーザが所定のコンテンツに関する行動を起こしてからの経過時間を取得する。補正部１３４は、取得部１３３によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する。

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実績情報から単純算出された評価値に経過時間に応じた補正をかけることができるため、コンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、取得部１３３は、経過時間として、所定のコンテンツにユーザがアクセスしてからの経過時間を取得し、補正部１３４は、行動に基づく配信候補のコンテンツとして、ユーザがアクセスした所定のコンテンツに対応する広告コンテンツの評価値を補正する。

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実績情報から単純算出された評価値に、所定のコンテンツにユーザがアクセスしてからの経過時間に応じた補正をかけることができるため、コンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、受信部１３２は、ユーザの端末装置から、所定のコンテンツにユーザがアクセスしたことに基づくコンテンツの取得要求を受信し、取得部１３３は、受信部１３２により取得要求が受信された現時点までに経過した経過時間を取得する。

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実績情報から単純算出された評価値に、所定のコンテンツにユーザがアクセスしてから広告コンテンツの取得要求が受信されるまでの経過時間に応じた補正をかけることができるため、コンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、補正部１３４は、経過時間に応じた所定の重み値を用いて、コンテンツの評価値を補正する。

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、コンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、補正部１３４は、経過時間が短いほど高い重み値を用いて、コンテンツの評価値を補正する。

一般に、評価値（例えば、コンバージョン率）は、経過時間が短いほど高いといった傾向を示す。このため、情報処理装置１００において、このような傾向に応じた補正をかけることができるため、コンテンツの評価値の精度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、補正部１３４は、配信候補のコンテンツが属するカテゴリでの経過時間に応じた所定の重み値を用いて、コンテンツの評価値を補正する。

一般には、評価値（例えば、コンバージョン率）は、経過時間が短く、経過時間に応じて減少する傾向を示すが、カテゴリに分けて経過時間に応じた評価値を集計した場合、経過時間に応じて評価値が増加するといった傾向を示すカテゴリもある。情報処理装置１００は、このようにカテゴリ毎の傾向に応じた補正をかけることができるため、コンテンツの評価値の精度をより高めることができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００において、補正部１３４は、配信候補のコンテンツが属するカテゴリ毎のモデルであって、当該カテゴリに属するコンテンツの実績情報に基づくモデルの精度を示す値が、所定の閾値以上のカテゴリに属する配信候補のコンテンツを補正対象とする。

例えば、精度の低いモデルに基づく重み値を用いて補正した場合、補正により得られる評価値の精度も低いものである可能性が高い。そこで、情報処理装置１００は、モデルの精度を示す値が、所定の閾値以上のカテゴリに属するコンテンツのみ補正対象とすることで、精度の低い評価値を算出してしまうことを防止することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

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、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 広告主装置
３０ 情報提供装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 時間情報記憶部
１２２−１ 広告コンテンツ記憶部
１２３−１ 重み情報記憶部
１３０ 制御部
１３２ 受信部
１３３ 取得部
１３４ 補正部
１３５ 抽出部
１３６ 配信部

Claims (10)

1. ユーザが所定のコンテンツに関する行動として、前記所定のコンテンツに関するコンバージョンにつながる行動を起こしてからの経過時間を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する補正部と
   を有することを特徴とする補正装置。
2. 前記取得部は、前記経過時間として、前記コンバージョンにつながる行動により前記所定のコンテンツに前記ユーザがアクセスしてからの経過時間を取得し、
   前記補正部は、前記行動に基づく配信候補のコンテンツとして、前記ユーザがアクセスした所定のコンテンツに対応する広告コンテンツの評価値を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の補正装置。
3. 前記ユーザの端末装置から、前記所定のコンテンツに前記ユーザがアクセスしたことに基づくコンテンツの取得要求を受信する受信部をさらに有し、
   前記取得部は、前記受信部により前記取得要求が受信された現時点までに経過した前記経過時間を取得する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の補正装置。
4. 前記補正部は、前記経過時間に応じた所定の重み値を用いて、前記評価値を補正する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の補正装置。
5. 前記補正部は、前記経過時間が短いほど高い重み値を用いて、前記評価値を補正する
   ことを特徴とする請求項４に記載の補正装置。
6. 前記補正部は、前記配信候補のコンテンツが属するカテゴリでの前記経過時間に応じた所定の重み値を用いて、前記評価値を補正する
   ことを特徴とする請求項４に記載の補正装置。
7. 前記補正部は、前記配信候補のコンテンツが属するカテゴリ毎のモデルであって、当該カテゴリに属するコンテンツの実績情報に基づくモデルの精度を示す値が、所定の閾値以上のカテゴリに属する前記配信候補のコンテンツを補正対象とする
   ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１つに記載の補正装置。
8. 前記補正部は、前記配信候補のコンテンツの評価値として、配信候補の広告コンテンツのコンバージョン率、クリック率または収益期待値のうち少なくとも何れか１つを補正する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の補正装置。
9. 補正装置が実行する補正方法であって、
   ユーザが所定のコンテンツに関する行動として、前記所定のコンテンツに関するコンバージョンにつながる行動を起こしてからの経過時間を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する補正工程と
   を含んだことを特徴とする補正方法。
10. ユーザが所定のコンテンツに関する行動として、前記所定のコンテンツに関するコンバージョンにつながる行動を起こしてからの経過時間を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された経過時間に応じて、当該行動に基づく配信候補のコンテンツの評価値を補正する補正手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする補正プログラム。

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