JP2019003610A - 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツの訴求効果を高く維持しつつ、配信対象ユーザを効率良く拡張する。【解決手段】抽出装置１００は、特定部１３３と、抽出部１３５とを有する。特定部１３３は、所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアであって、当該第１ストアが出店するショッピングモールと同一のショッピングモールに出店するストアである関連ストアを特定する。抽出部１３５は、特定部１３３によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する。【選択図】図４

Description

本発明は、抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムに関する。

従来、インターネットを介した広告配信の一手法として、リターゲティング広告と呼ばれる手法がある。かかる手法は、例えば、所定のウェブサイトにアクセスしたユーザのユーザ端末に当該所定のウェブサイトへのリンクを有する広告コンテンツを表示し、当該所定のウェブサイトへのアクセスをユーザに促すものである。

上記のような広告配信に関する技術として、広告主が提供するウェブサイトと類似するウェブサイトを訪問したユーザに広告を配信する技術が知られている。また、ウェブページに含まれる通知用タグに関連付けられた情報に基づいて広告を配信する技術が知られている。

特開２０１６−６２３７０号公報 特開２０１６−１７７６５０号公報

しかしながら、ユーザへの効果的な広告配信については、さらに改善の余地がある。例えば、従来技術では、広告主が提供するウェブサイトと類似するウェブサイトを訪問したユーザや通知用タグが備えられたページを訪れたユーザに対して広告配信ができるものの、それらのユーザ以外に対しては、効果的な広告配信ができない可能性がある。なお、このような配信に係る課題は、広告配信のみならず、動画コンテンツや商品レコメンド等の情報コンテンツの配信においても共通する。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツの訴求効果を高く維持しつつ、配信対象ユーザを効率良く拡張することができる抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る抽出装置は、所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアであって、当該第１ストアが出店するショッピングモールと同一のショッピングモールに出店するストアである関連ストアを特定する特定部と、前記特定部によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、前記所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツの訴求効果を高く維持しつつ、配信対象ユーザを効率良く拡張することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る特定処理の一例を説明するための図である。 図３は、実施形態に係る抽出システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る抽出装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る検索結果テーブルの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る関連テーブルの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るアクセス情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るウェブサーバの構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。 図１１は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。 図１２は、抽出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、本願に係る抽出装置、抽出方法および抽出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抽出装置、抽出方法および抽出プログラムが限定されるものではない。また、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。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。

〔１．抽出処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る抽出装置１００によって、所定のコンテンツの提供主が管理するストアに関連するストアである関連ストアを特定する処理と、関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となるユーザを抽出する処理とが行われる一例を示す。

なお、実施形態では、所定のコンテンツの一例として、ウェブページ等に表示される広告コンテンツ（以下、単に「広告」と表記する）を例に挙げて説明する。また、実施形態では、所定のコンテンツの提供主（すなわち、広告主）は、ネットワーク上で運営されるショッピングモールに出店するストアの管理者であるものとする。すなわち、所定のコンテンツの提供主は、自身が管理するストアの広告をユーザに配信することを所望する。また、以下の説明において、所定のコンテンツの提供主が管理するストアを第１ストア、所定のコンテンツの提供主以外が管理するストアであって、第１ストアと同じショッピングモールに出店されているストアを第２ストアと称する。

実施形態では、所定のコンテンツの提供主が、自身が入稿した広告をリターゲティング広告としてユーザに配信することを所望するものとする。リターゲティング広告は、過去に第１ストアにアクセスしたユーザに対して配信される広告であり、ユーザの興味関心に即した広告が配信できるため、一般に広告効果が高いとされる。しかし、リターゲティング広告は、ユーザが過去に第１ストアにアクセスした履歴に基づいて配信されるため、第１ストアにアクセスした履歴のないユーザには配信することができない。このため、第１ストアへのアクセス数が充分でない場合や、第１ストアがショッピングモールに出店して間もない場合等には、提供主が要望する数のリターゲティング広告を配信することが難しい場合がある。

そこで、実施形態に係る抽出装置１００は、第１ストアに関連するストアである関連ストアを特定するとともに、関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となるユーザ（以下、「対象ユーザ」と表記する）を抽出する。

例えば、抽出装置１００は、第２ストアの中から、第１ストアに関連する関連ストアを特定する。同じショッピングモール内で第１ストアと関連するストアとは、言い換えれば、第１ストアに競合するストアであり、顧客であるユーザが求める商品等の取り揃えが互いに類似すると推定される。抽出装置１００は、第１ストアにアクセスした履歴はないものの、関連ストアにアクセスした対象ユーザを抽出することで、対象ユーザに対して第１ストアの広告を配信するなどの処理を行うことができる。すなわち、抽出装置１００によれば、所定のコンテンツの提供主は、第１ストアと競合するストアにアクセスするユーザに対して自身の広告を配信させることができる。このため、所定のコンテンツの提供主は、リターゲティング広告と同様の効果を奏する広告を効率よく配信させることができる。なお、本明細書中において、商品とは、商取引の対象を広く含む概念であり、商品のみならず役務等をふくむ概念であるものとする。以下、図１を用いて、抽出装置１００によって行われる抽出処理の一例を流れに沿って説明する。

図１に示す抽出装置１００は、第１ストアの管理者から広告の入稿を受け付け、受け付けた広告をユーザに配信するサーバ装置である。また、抽出装置１００は、以下に説明するように、第１ストアの関連ストアを特定し、関連ストアへのアクセス情報に基づいて、広告の配信先の候補となるユーザを抽出する。

ショッピングモールＡＡＡは、ネットワーク上で運営されているショッピングモールの一例である。ストアＢ０１及びストアＢ０２は、ショッピングモールＡＡＡに出店しているストアの一例である。なお、図１の例では、ストアＢ０１が第１ストアであり、ストアＢ０２が第２ストアであるものとする。また、以下の説明では、ストアの管理者等が実行する行動を、ストアが実行すると読み替える場合がある。例えば、ストアＢ０１の管理者が広告を入稿することを、「ストアＢ０１が広告を入稿する」と記載する場合がある。

図１に示すユーザ端末１０_１及び１０_２は、ユーザによって利用される情報処理端末である。図１の例では、ユーザ端末１０_１はユーザＵ０１によって利用され、ユーザ端末１０_２はユーザＵ０２によって利用される。ユーザ端末１０_１及び１０_２は、例えば、スマートフォンやタブレット型端末である。ユーザＵ０１又はユーザＵ０２は、ユーザ端末１０_１及び１０_２を介してウェブサーバ３０（図３参照）にアクセスし、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイト（図１の例では、ショッピングモールＡＡＡ）を利用する。なお、以下では、ユーザ端末１０_１とユーザ端末１０_２とを区別する必要のない場合には、「ユーザ端末１０」と総称する。また、ユーザＵ０１とユーザＵ０２とを区別する必要のない場合には、単に「ユーザ」と表記する。また、以下では、ユーザ端末１０と、ユーザ端末１０を利用するユーザとを同一視する場合がある。例えば、「ユーザＵ０１にコンテンツを送信する」とは、実際には、「ユーザＵ０１が利用するユーザ端末１０_１にコンテンツを送信する」ことを意味する場合がある。また、図１での図示は省略しているが、ユーザＵ０１やユーザＵ０２とは、単独のユーザを示すものではなく、複数のユーザの存在を示す場合もある。

図１に示す例において、まず、第１ストアであるストアＢ０１は、リターゲティング広告を抽出装置１００に入稿する（ステップＳ１１）。例えば、ストアＢ０１は、自身のストアを宣伝するための広告を入稿し、当該広告がリターゲティング広告として配信されるよう抽出装置１００に対して指定する。

その後、ショッピングモールＡＡＡを利用するユーザＵ０１は、ショッピングモールＡＡＡ内の商品又はストアを検索する処理を実行するものとする（ステップＳ１２）。例えば、ユーザＵ０１は、ユーザ端末１０_１を介して、ショッピングモールＡＡＡ内の商品又はストアを検索するための検索エンジンにクエリを入力する。

そして、ユーザＵ０１は、検索行動ののち、ストアＢ０１にアクセスする（ステップＳ１３）。このとき、抽出装置１００は、ユーザＵ０１によって行われた検索に関する情報を取得する（ステップＳ１４）。具体的には、抽出装置１００は、ショッピングモールＡＡＡ内で行われたユーザＵ０１の検索行動や、検索後にユーザＵ０１がストアＢ０１にアクセスしたことを示すアクセス情報等を取得する。そして、抽出装置１００は、検索結果に基づいて、ストアＢ０１の関連ストアを特定する（ステップＳ１５）。かかる特定処理の詳細については後述する。

図１の例では、抽出装置１００は、ストアＢ０１の関連ストアとして、ストアＢ０２を特定したものとする。抽出装置１００は、特定したストア同士の関連性をストア関連情報記憶部１２２に適宜記憶する（ステップＳ１６）。例えば、抽出装置１００は、ストアＢ０１の関連ストアがストアＢ０２であることから、ストアＢ０１とストアＢ０２とを対応付けてストア関連情報記憶部１２２に記憶する。

その後、ユーザＵ０２が、ストアＢ０１の関連ストアであるストアＢ０２にアクセスしたものとする（ステップＳ１７）。抽出装置１００は、ユーザＵ０２のアクセス情報を取得する（ステップＳ１８）。

その後、抽出装置１００は、ユーザ端末１０_２が広告枠を有するページを表示する際など、ユーザ端末１０_２において広告配信機会が発生した旨を取得する。このとき、抽出装置１００は、ユーザＵ０２がストアＢ０１の関連ストアであるストアＢ０２にアクセスした履歴に基づいて、ユーザＵ０２をストアＢ０１に係る対象ユーザとして抽出する。そして、抽出装置１００は、抽出されたユーザＵ０２に対して、ストアＢ０１が入稿したリターゲティング広告を配信する（ステップＳ１９）。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、第１ストアに関連する関連ストアとしてストアＢ０２を特定するとともに、ストアＢ０２へのアクセス情報に基づいて、第１ストアの広告の配信先の候補となる対象ユーザを抽出する。

すなわち、実施形態に係る抽出装置１００は、ストアＢ０１へのアクセスが充分でない場合であっても、関連ストアであるストアＢ０２へのアクセス情報を用いることで、ストアＢ０１のリターゲティング広告が配信される配信先となる対象ユーザを抽出することができる。言い換えれば、抽出装置１００は、ユーザＵ０２のような実際にストアＢ０１へのアクセス履歴がないユーザに対して、ストアＢ０１のリターゲティング広告の配信先を拡張することができる。また、ストアＢ０２は、ストアＢ０１と競合するストアである可能性が高いことから、顧客となるユーザの興味関心も互いに近いものと想定される。このため、ストアＢ０１の広告は、ストアＢ０２の顧客であるユーザに対して高い訴求効果を発揮すると推定される。このように、抽出装置１００は、広告の訴求効果を高く維持したまま、配信先となるユーザを拡張することができる。

なお、図１では、ステップＳ１３において、ユーザＵ０１がストアにアクセスした行動履歴（アクセス情報）を抽出装置１００が取得する例を示した。抽出装置１００は、種々の手法を用いて、かかるアクセス情報等を取得してもよい。例えば、抽出装置１００は、ウェブビーコン（web beacon）等によって実現される通知機能を利用して、ユーザの行動情報を取得してもよい。

すなわち、ショッピングモールＡＡＡ内のコンテンツ（ウェブページ）には、ウェブビーコン等によって実現される、ユーザに関する情報（以下、「ユーザ情報」と表記する）を通知する機能が埋め込まれる場合がある。例えば、ウェブビーコンは、ウェブページにアクセスしたユーザ端末１０を抽出装置１００内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像（「クリアＧＩＦ」と呼ばれることもある）にアクセスさせる機能を有する。これにより、抽出装置１００は、ユーザ端末１０からユーザ情報を受信し、取得することができる。例えば、抽出装置１００は、ウェブビーコンによって実現される機能により、ユーザＵ０１がユーザ端末１０上において、第１ストアにアクセスしたことや、商品を閲覧したことや、商品を購入したことや、広告をクリックした情報などを受信することができる。

ところで、上記のように、広告の訴求効果を高く維持したまま配信先となるユーザを拡張するためには、抽出装置１００は、関連ストアを精度よく特定することが望ましい。この点について、図２を用いて、抽出装置１００が行う特定処理の詳細について説明する。

図２は、実施形態に係る特定処理の一例を説明するための図である。図２では、ユーザ端末１０_１においてショッピングモールＡＡＡ内の商品が検索する処理が行われている状況を示している。具体的には、図２では、ユーザ端末１０_１に表示された検索ページ６０において、ユーザＵ０１が検索窓６１にクエリ「商品Ａ０１」を入力した場合の検索結果６２をユーザ端末１０_１が表示する例を示している。ユーザ端末１０_１は、検索結果６２として、ストアＢ０２へのリンク６４や、ストアＢ０３へのリンク６６や、ストアＢ０１へのリンク６８を表示する。

図２では、ユーザＵ０１は、表示されたストアの中から、ストアＢ０１を選択したものとする。具体的には、ユーザＵ０１は、指８０を用いてリンク６８をタッチする。この場合、ユーザ端末１０_１は、ショッピングモールＡＡＡのストアＢ０１における商品Ａ０１の販売ページ等に画面を遷移させる。すなわち、ユーザＵ０１は、クエリ「商品Ａ０１」で検索を行ったことを契機としてストアＢ０１に流入したユーザである。

抽出装置１００は、このように、第１ストアに流入する契機となったクエリを取得する（ステップＳ２１）。抽出装置１００は、ステップＳ２１の処理を繰り返すことにより、第１ストアに流入する契機となったクエリを複数取得する。

ここで、抽出装置１００は、取得されたクエリを検索エンジンに入力して検索される第２ストアを計数する処理を行う（ステップＳ２２）。具体的には、抽出装置１００は、取得されたクエリで検索ＡＰＩ（Application Programming Interface）を順に呼び出すことにより、クエリによって検索される検索結果を取得する。この場合、検索結果として、第１ストアとともに、ショッピングモールＡＡＡに属する複数の第２ストアが検索される。例えば、クエリが商品名である場合には、ショッピングモールＡＡＡに属する第２ストアのうち、当該クエリに対応する商品を扱っているストアであって、売上の高いストアや人気の高いストアほど上位に検索されると想定される。そして、抽出装置１００は、所定の順位（例えば２０位）迄の検索結果に含まれる第２ストアを抽出する。

例えば、抽出装置１００は、図２で示す表７０のように、クエリごとに検索される第２ストアを抽出する。例えば、図２で示す表７０では、クエリ「商品Ａ０１」であれば、第２ストアとして、「Ｂ０２」や「Ｂ０３」や「Ｂ０４」が検索されたことを示している。また、クエリ「商品Ａ０２」であれば、第２ストアとして、「Ｂ０２」や「Ｂ０５」や「Ｂ０７」が検索されたことを示している。

クエリ「商品Ａ０１」やクエリ「商品Ａ０２」は、ユーザＵ０１がストアＢ０１に流入する契機となったクエリであることから、これらのクエリによって検索される第２ストアは、第１ストアと類似する商品を取り扱うストア、すなわち競合ストアといえる。そして、抽出装置１００は、複数のクエリを用いて、検索される第２ストアを抽出し、抽出される数を計数する。

そして、抽出装置１００は、計数した結果に基づいて、第１ストアの関連ストアを特定する（ステップＳ２３）。具体的には、抽出装置１００は、計数された数が多い順に所定数（例えば２０など）の第２ストアを関連ストアとして特定する。これにより、抽出装置１００は、第１ストアと競合すると想定されるストアを精度よく抽出し、関連ストアとして特定することができる。図２の例では、抽出装置１００は、表７２に示すように、第１ストアの関連ストアとして、第２ストアのうち、ストア「Ｂ０２」や、ストア「Ｂ０３」や、ストア「Ｂ０５」を特定する。

なお、図２で示した特定処理は一例であり、抽出装置１００は、種々の手法で関連ストアを特定してもよい。例えば、抽出装置１００は、抽出装置１００の管理者やショッピングモールＡＡＡの管理者から、関連するストア同士の定義データの入力を予め受け付けておき、定義データに基づいて関連ストアを特定してもよい。あるいは、抽出装置１００は、ショッピングモールＡＡＡに属するストアの商品リストを取得しておき、第１ストアが取り扱っている商品が第２ストアでユーザから購入されたことを契機として、当該第２ストアを関連ストアとして特定してもよい。

なお、上記で挙げた抽出装置１００が抽出するクエリは一例であり、抽出装置１００は、商品名のみならず、ユーザＵ０１が第１ストアに流入する契機となったクエリであれば、いずれのクエリを取得してもよい。

以下、図１で説明した処理を行う抽出装置１００、及び、抽出装置１００を含む抽出システム１の構成等について、詳細に説明する。

〔２．抽出システムの構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る抽出装置１００が含まれる抽出システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る抽出システム１の構成例を示す図である。図３に例示するように、実施形態に係る抽出システム１には、ユーザ端末１０と、ウェブサーバ３０と、抽出装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した抽出システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得する。そして、ユーザ端末１０は、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。

ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種サービスを提供するサーバ装置である。実施形態では、ウェブサーバ３０は、サービスとしてショッピングモール等のショッピングサイトに係るウェブページを提供する。なお、ウェブサーバ３０は、ショッピングサイト以外にも、検索サービスサイト、オークションサイト、ニュースサイト、天気予報サイト、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、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供してもよい。

なお、ウェブサーバ３０によって配信されるウェブページには、レコメンドや広告を表示するためのレコメンド枠や広告枠が含まれてもよい。そして、レコメンド枠や広告枠を含むウェブページには、当該枠に表示するレコメンドや広告を取得するための取得命令が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等には、抽出装置１００のＵＲＬ等が取得命令として記述される。この場合、ユーザ端末１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、抽出装置１００からレコメンドや広告の配信を受ける。

また、ウェブサーバ３０は、例えばショッピングサイト等に出店している各ストアから、ストアが取り扱う商品のリストや、各商品を識別する識別情報等を取得してもよい。ウェブサーバ３０は、かかる情報を取得し、所定のデータベースに保持する。例えば、抽出装置１００は、ウェブサーバ３０が保持するこれらの情報を取得することにより、各ストアがどのような商品を扱っているかを示すストア情報を参照することができる。

抽出装置１００は、所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアである関連ストアを特定し、特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出するサーバ装置である。

なお、抽出装置１００は、広告の配信にあたって、ユーザ端末１０を識別し、広告を配信するユーザ端末１０を特定する。例えば、ユーザの識別は、ユーザ端末１０のウェブブラウザと抽出装置１００（又は、ウェブサーバ３０）との間でやり取りされるクッキー（Cookie）にユーザ識別情報を含めることによって行うことができる。ただし、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末１０に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報を抽出装置１００に送信させてもよい。かかるプログラムは、例えば、スマートフォン用のアプリとして実現される。

〔３．抽出装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る抽出装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る抽出装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、抽出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、抽出装置１００は、抽出装置１００を利用する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。

（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。通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０やウェブサーバ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（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。記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、ストア関連情報記憶部１２２と、アクセス情報記憶部１２５とを有する。

（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告に関する情報を記憶する。図５に、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す。図５は、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、広告情報記憶部１２１は、「広告主ストアＩＤ（第１ストアＩＤ）」、「広告ＩＤ」、「配信条件」、「インプレッション数」、「インプレッション保証数」、「配信期間」といった項目を有する。

「広告主ストアＩＤ（第１ストアＩＤ）」は、広告主であるストアを識別する識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、広告を識別する識別情報を示す。なお、本明細書では、図５に示すような識別情報は、説明で用いる参照符号と共通するものとする。例えば、広告主ストアＩＤ「Ｂ０１」によって識別されるストアは、「ストアＢ０１」を示す。また、広告ＩＤ「Ｃ０１」によって識別される広告は、「広告Ｃ０１」と表記する場合がある。

「配信条件」は、広告の配信条件を示す。図５では、配信条件に「Ｅ０１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、配信条件の項目には、当該広告がリターゲティング広告であるか否か、あるいは、配信先として抽出されるユーザの属性情報（年齢や性別等）の指定や、配信先となる広告枠を有する媒体（ウェブページ）の内容等の指定等の情報が記憶される。

「インプレッション数」は、現時点で広告が配信された（ユーザ端末１０に表示された）回数を示す。「インプレッション保証数」は、広告主から入稿された広告が配信される回数として保証される数を示す。例えば、広告主は、インプレッション保証数を指定して、抽出装置１００に対して広告の入稿を行う。抽出装置１００は、広告主から指定されたインプレッション数を達成するように、ユーザ端末１０への広告の配信を行う。

「配信期間」は、広告が配信される期間を示す。例えば、抽出装置１００は、配信期間が設定されている広告については、配信期間の経過前に、保証されたインプレッション数分の配信を行う。

すなわち、図５に示す一例では、広告主ストアＩＤ（第１ストアＩＤ）が「Ｂ０１」であるストアＢ０１が、広告ＩＤ「Ｃ０１」で識別される広告Ｃ０１を入稿していることを示している。また、広告Ｃ０１の配信条件は「Ｅ０１」であり、現在のインプレッション数は「５０００」回であり、広告主であるストアＢ０１が指定したインプレッション保証数は「２００００」回であり、配信期間は「２０１７年４月１日〜２０１７年６月３０日」であることを示している。

なお、図５での図示は省略しているが、広告情報記憶部１２１には、例えば、広告Ｃ０１の広告効果を示すＣＴＲ（Click Through Rate）等の指標値がさらに記憶されてもよい。

（ストア関連情報記憶部１２２について）
ストア関連情報記憶部１２２は、ストアの関連性に関する情報を記憶する。実施形態に係るストア関連情報記憶部１２２は、データテーブルとして、検索結果テーブル１２３と、関連テーブル１２４とを有する。以下、各データテーブルについて順に説明する。

（検索結果テーブル１２３について）
検索結果テーブル１２３は、第１ストアにユーザが流入する契機となったクエリと、当該クエリによって検索される第２ストアに関する情報等を記憶する。図６に、実施形態に係る検索結果テーブル１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係る検索結果テーブル１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、検索結果テーブル１２３は、「第１ストアＩＤ」、「検索情報」、「売上情報」といった項目を有する。また、「検索情報」は、「流入クエリ」、「第２ストアＩＤ」といった小項目を有する。また、「売上情報」は、「売上順位」、「第１ストアの売上順位」といった小項目を有する。

「第１ストアＩＤ」は、図５に示した広告主ストアＩＤに対応する。「検索情報」は、第１ストアにユーザが流入する契機となったクエリによって検索が行われた結果情報を示す。「流入クエリ」は、第１ストアにユーザが流入する契機となったクエリを示す。「第２ストアＩＤ」は、第２ストアを識別する識別情報である。なお、図５で示す第２ストアＩＤは、流入クエリによって検索が行われた際に検索結果として表示される第２ストアの識別情報を示している。

「売上情報」は、クエリが商品である場合に、第１ストア及び第２ストアが属するショッピングモール内における当該商品の売上に関する情報を示す。「売上順位」は、流入クエリによって検索されたストア間における売上の順位を示す。「第１ストアの売上順位」は、流入クエリによって検索されたストアにおける第１ストアの売上の順位を示す。なお、クエリが商品でない場合には、売上情報は、「検索結果の順位」と読み替えてもよい。また、抽出装置１００は、ショッピングモール内の売上情報を、例えばウェブサーバ３０から取得する。

すなわち、図６に示す一例では、第１ストアであるストアＢ０１の流入クエリは、例えば、「商品Ａ０１」や「商品Ａ０２」であることを示している。また、「商品Ａ０１」で検索が行われた場合、検索結果に表示される第２ストアは、例えば、第２ストアＩＤ「Ｂ０２」や、「Ｂ０３」や、「Ｂ０４」や、「Ｂ０７」等であることを示している。また、検索された第２ストアのうち、商品Ａ０１における売上順位が１位であるストアはストアＢ０２であり、売上順位が２位であるストアはストアＢ０３であり、売上順位が４位であるストアはストアＢ０４であり、売上順位が５位であるストアはストアＢ０７であることを示している。また、第１ストアであるストアＢ０１は、商品Ａ０１における売上順位が「３位」であることを示している。

（関連テーブル１２４について）
関連テーブル１２４は、関連ストアに関する情報を記憶する。図７に、実施形態に係る関連テーブル１２４の一例を示す。図７は、実施形態に係る関連テーブル１２４の一例を示す図である。図７に示した例では、関連テーブル１２４は、「第１ストアＩＤ」、「第２ストア情報」、「関連ストア」といった項目を有する。また、「第２ストア情報」は、「検索結果情報」、「第２ストアＩＤ」、「登場回数」といった小項目を有する。

「第１ストアＩＤ」は、図６で示した同一の項目に対応する。「第２ストア情報」は、第２ストアに関する情報を示す。「検索結果情報」は、第１ストアの流入クエリを用いて行われた検索結果の情報を示す。図７では、検索結果情報に「Ｆ０１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、検索結果情報の項目には、流入クエリに対応するキーワードや、流入クエリの数や、検索が行われた日時情報等の統計的な情報等が記憶される。なお、検索結果情報は、新たに流入クエリが取得された場合等に随時更新されてもよい。

「第２ストアＩＤ」は、図６で示した同一の項目に対応する。「登場回数」は、複数の流入クエリによって検索が行われ、その検索結果として第２ストアが登場した回数を示す。なお、１つの流入クエリによって検索結果に同じストアが２回以上登場した場合には、抽出装置１００は、複数回登場したストアをユニーク化して計数してもよいし、登場した回数をそのまま計数してもよい。

「関連ストア」は、第２ストアのうち、第１ストアに関連するストアとして特定されたストアの識別情報を示す。関連ストアは、例えば、登場回数の多い順から所定数（例えば２０）の第２ストアが特定されることにより、決定される。

すなわち、図７に示す一例では、第１ストアであるストアＢ０１に対応付けられた検索結果情報は「Ｆ０１」であり、かかる検索結果情報において検索結果として登場した第２ストアは、例えば、「Ｂ０２」や、「Ｂ０３」や、「Ｂ０４」や、「Ｂ０５」や、「Ｂ０６」や、「Ｂ０７」や、「Ｂ０８」等であることを示している。また、例えば、検索結果として「Ｂ０２」が登場した回数は「１６５」回であり、「Ｂ０３」が登場した回数は「１３５」回であること等を示している。そして、第１ストアであるストアＢ０１と関連する関連ストアとして特定された第２ストアは、例えば、「Ｂ０２」や、「Ｂ０３」や、「Ｂ０５」や、「Ｂ０８」や、「Ｂ０７」や、「Ｂ１２」や、「Ｂ１６」等であることを示している。

（アクセス情報記憶部１２５について）
アクセス情報記憶部１２５は、ユーザのアクセス情報を含む、ユーザに関する種々の情報を記憶する。図８に、実施形態に係るアクセス情報記憶部１２５の一例を示す。図８は、実施形態に係るアクセス情報記憶部１２５の一例を示す図である。図８に示した例では、アクセス情報記憶部１２５は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「アクセス情報」、「コンバージョン情報」、「反応情報」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザ又はユーザ端末１０を識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、ユーザの性別や年齢等の属性情報を示す。「アクセス情報」は、ユーザがストアにアクセスした回数や日時等のアクセスに関する情報を示す。「コンバージョン情報」は、ユーザがストアにおいてコンバージョン（例えば商品を購入したこと等）に至った回数や日時等のコンバージョンに関する情報を示す。「反応情報」は、ユーザが広告をクリックした回数や割合、広告を閲覧した時間や回数等、広告に対する反応に関する情報を示す。

なお、図８に示した例では、「属性情報」、「アクセス情報」、「コンバージョン情報」及び「反応情報」に格納される情報を、「Ｇ０１」や「Ｈ０１」や「Ｊ０１」や「Ｋ０１」といった概念で示しているが、実際には、各々の項目には、具体的な情報が記憶される。例えば、属性情報には、ユーザの性別や、年齢や、居住地や、家族構成や、年収等の属性情報が記憶される。また、反応情報には、配信された広告をクリックした回数や頻度、広告に対してコンバージョンした回数や頻度等を統計した情報が記憶される。なお、抽出装置１００は、反応情報を所定のスコアで表してもよい。例えば、抽出装置１００は、広告へのクリックやコンバージョン数や率等に応じて、反応情報に関するスコアを算出してもよい。そして、抽出装置１００は、広告に対して反応しやすいユーザに優先的に所定の商品を配信するなどの調整処理を行ってもよい。また、反応情報は、ストアごとに生成されてもよい。例えば、抽出装置１００は、抽出処理において、所定のストアの広告に対して頻繁に反応するユーザに対しては、当該ストアが広告され易くなるなどの調整を行ってもよい。

すなわち、図８に示す一例では、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１は、属性情報が「Ｇ０１」であり、アクセス情報が「Ｈ０１」であり、コンバージョン情報が「Ｊ０１」であり、反応情報が「Ｋ０１」であることを示している。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、抽出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出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、コントローラであり、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、取得部１３２と、特定部１３３と、受信部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、所定のコンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、受付部１３１は、広告の配信を所望するストアから、広告の入稿を受け付ける。また、受付部１３１は、広告の入稿に際して、当該広告をリターゲティング広告として配信すること等の配信条件を受け付けてもよい。

また、受付部１３１は、広告の入稿に際して、広告をユーザに配信する配信数の指定を受け付けてもよい。すなわち、受付部１３１は、インプレッション数として保証される数の指定を広告主から受け付ける。

また、受付部１３１は、広告の入稿に際して、広告をユーザに配信する配信期間の指定を受け付けてもよい。また、受付部１３１は、配信条件として、配信先となるユーザの属性情報等のいわゆるターゲティング情報を受け付けてもよい。

受付部１３１は、受け付けた広告に関する情報を、適宜、記憶部１２０内に格納する。例えば、受付部１３１は、受け付けた広告に関する情報を広告情報記憶部１２１に格納する。

（取得部１３２について）
取得部１３２は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３２は、第１ストアもしくは当該第１ストアが取り扱う商品に関連するクエリを取得する。具体的には、取得部１３２は、所定の検索エンジンに入力された場合に、第１ストアもしくは第１ストアが取り扱う商品を検索結果として出力させるクエリを取得する。

また、取得部１３２は、第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリを取得してもよい。言い換えれば、取得部１３２は、第１ストアにユーザが流入する契機となった流入クエリを取得する。

また、取得部１３２は、ショッピングモールを利用するユーザに関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、ショッピングモールにおいてユーザが任意のストアにアクセスした情報を取得する。また、取得部１３２は、ショッピングモールにおけるユーザの行動ログを取得してもよい。具体的には、取得部１３２は、ユーザがストアにおいてコンバージョンに至ったことを示す履歴情報を取得してもよい。

取得部１３２は、例えば、ユーザによる所定の商品の閲覧、購入候補への設定（いわゆるウィッシュリスト等への登録）、又は、購入の少なくともいずれか一つをコンバージョンの履歴として取得してもよい。

また、取得部１３２は、ユーザに広告が配信された場合には、広告に対するユーザの反応を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、広告に対するユーザの反応として、広告がユーザから選択（クリックやタッチ）された数もしくは率、又は、広告に関するコンバージョンが達成された数もしくは率の少なくともいずれか一つを取得する。広告に関するコンバージョンとは、例えば、広告のリンク先であるストアにアクセスしたことや、広告された商品をユーザが実際に購入したこと等を示す。また、取得部１３２は、ＣＴＲ（Click Through Rate）やＣＶＲ（Conversion Rate）等の訴求効果を示す指標値を取得してもよい。

また、取得部１３２は、ストアに関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、ウェブサーバ３０から、ストアが取り扱う商品のリストや、各商品を識別する識別情報等を取得する。

また、取得部１３２は、記憶部１２０内に格納された情報を適宜取得してもよい。また、取得部１３２は、取得した情報を、適宜、記憶部１２０内に格納してもよい。例えば、取得部１３２は、取得したクエリに関する情報をストア関連情報記憶部１２２に格納する。

（特定部１３３について）
特定部１３３は、所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアである関連ストアを特定する。具体的には、特定部１３３は、広告主である第１ストアに関連する関連ストアを特定する。

例えば、特定部１３３は、取得部１３２によって取得されたクエリに関連するストアであって、第１ストア以外のストアの中から関連ストアを特定する。具体的には、特定部１３３は、取得部１３２によって取得されたクエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、関連ストアを特定する。一例として、特定部１３３は、第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、関連ストアを特定する。

より具体的には、特定部１３３は、クエリが所定の検索エンジンに入力された場合に、第１ストアもしくは当該第１ストアとともに検索結果として出力されるストアもしくは商品であって、第１ストア以外のストアである第２ストアもしくは当該第２ストアが取り扱う商品に基づいて、当該第２ストアの中から関連ストアを特定する。例えば、特定部１３３は、複数のクエリによる検索処理を行い、検索結果として計数された数の多い第２ストアを関連ストアとして特定する。

なお、特定部１３３は、検索結果として出力されるストア又は商品について、どのような手法で計数してもよい。例えば、特定部１３３は、検索結果として出力されたテキストデータ（スニペット等）に含まれるストア又は商品を抽出し、ストア名や商品名を特定し、特定した数を計数してもよい。また、特定部１３３は、検索結果として出力されたリンク情報に基づいてリンク先となるストアを特定し、特定した数を計数してもよい。

さらに、特定部１３３は、クエリによって検索される商品のうち、売上順が所定の順位以上の商品を取り扱う第２ストアを関連ストアとして特定してもよい。言い換えれば、特定部１３３は、検索結果として上位に出力されるストアほど関連ストアとして特定されるよう調整を行ってもよい。具体的には、特定部１３３は、検索結果として上位（例えば、２０位以内など）に出力されるストアを計数の対象として、関連ストアを特定してもよい。これにより、特定部１３３は、より競争力の高い第２ストアを関連ストアとして特定することができる。

なお、特定部１３３は、必ずしも検索結果のみを利用して関連ストアを特定することを要しない。例えば、特定部１３３は、ユーザの行動履歴に基づいて関連ストアを特定してもよい。具体的には、特定部１３３は、第１ストアにおいてコンバージョンに至った履歴を有するユーザが当該第１ストア以外のストア（第２ストア）においてコンバージョンに至った履歴情報に基づいて、当該第２ストアを関連ストアと特定してもよい。

すなわち、特定部１３３は、第１ストアにおいてコンバージョンに至った履歴を有するユーザが、第２ストアでもコンバージョンに至ったことから、当該第２ストアは、第１ストアと競合関係にあると判定し、当該第２ストアを関連ストアとして特定する。例えば、特定部１３３は、ユーザが第２ストアにおいてコンバージョンに至った回数が所定回数を超えること等を判定基準として、当該第２ストアを関連ストアとして特定してもよい。

（受信部１３４について）
受信部１３４は、広告の配信要求を受信する。例えば、受信部１３４は、ウェブページを表示するユーザ端末１０から送信される要求であって、ウェブページに含まれる広告枠で表示する広告の配信に関する要求を受信する。言い換えれば、受信部１３４は、ユーザ端末１０において、広告の配信機会が発生した旨を受信する。受信部１３４は、受信した配信要求を抽出部１３５に送る。

なお、受信部１３４は、ユーザ端末１０から送信される配信要求を受信するとともに、ユーザ端末１０を識別する情報を受信してもよい。例えば、受信部１３４は、ユーザ端末１０から送信されるクッキーを受信する。

（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、特定部１３３によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する。例えば、抽出部１３５は、受信部１３４によって広告配信機会が発生した旨が受信された場合に、当該広告配信機会を発生させたユーザのアクセス情報に基づいて、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。なお、抽出部１３５は、受信部１３４によって広告配信機会が発生した旨が受信される前に、第１ストアの広告の配信先として、予め対象ユーザを抽出しておいてもよい。この場合、抽出部１３５は、抽出された対象ユーザにおいて広告配信機会が発生した場合に、当該対象ユーザに対して広告が配信されるよう制御してもよい。

例えば、抽出部１３５は、ユーザが関連ストアにアクセスした回数や、ショッピングモール内におけるアクセスのうち、関連ストアにアクセスした割合等に基づいて、対象ユーザを抽出してもよい。具体的には、抽出部１３５は、関連ストアにアクセスした回数又は割合が高いユーザほど、優先的に対象ユーザとして抽出する。

なお、抽出部１３５は、単に関連ストアにアクセスした履歴の有無のみならず、種々の情報に基づいて、対象ユーザを抽出するようにしてもよい。例えば、抽出部１３５は、ユーザが関連ストアにおいてコンバージョンに至ったことを示す履歴情報に基づいて、対象ユーザを抽出してもよい。具体的には、抽出部１３５は、関連ストアにおいてコンバージョンに至った回数又は割合の多いユーザほど、優先的に対象ユーザとして抽出してもよい。関連ストアにおいてコンバージョンに至った回数又は割合の多いユーザは、すなわち、第１ストアにとって競合するストアで頻繁に購買等を行うユーザといえる。抽出部１３５は、かかるユーザを対象ユーザとして優先的に抽出することで、第１ストアの広告が当該ユーザに配信される機会を増やすことができる。結果として、抽出部１３５は、競合する第２ストアから、顧客となるユーザを第１ストアに引き寄せさせることができる。

（配信部１３６について）
配信部１３６は、各種情報を配信する。例えば、配信部１３６は、受付部１３１によって受け付けられた広告を抽出部１３５によって抽出された対象ユーザに対して配信する。なお、配信部１３６は、さらに、抽出部１３５によって抽出された対象ユーザと、個々の広告に設定された配信条件とをマッチングさせて、マッチングされたユーザに広告を配信するようにしてもよい。例えば、配信部１３６は、対象ユーザの中から、広告主が指定した性別や年齢等の条件に沿ったユーザを選択して、広告を配信してもよい。

また、配信部１３６は、広告配信において、現時点の広告残数等の状況に基づいて、対象ユーザに広告を配信するか否かを判定してもよい。具体的には、配信部１３６は、広告主から指定された配信数の残数が所定数を超えている場合には、広告を対象ユーザに対して配信し、指定された配信数の残数が所定数以下である場合には、広告を第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信するようにしてもよい。言い換えれば、配信部１３６は、配信数の残数が所定数以上（例えば、指定された配信数の半分以上など）である場合には、配信対象を拡大し、対象ユーザに対しても広告を配信する。一方で、配信部１３６は、配信数の残数が所定数以下である場合には、本来のリターゲティング広告の設定に基づき、第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信する。

また、配信部１３６は、広告主から指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎていない場合には、広告を第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信し、指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎた場合には、広告の配信対象を対象ユーザに拡張して配信するようにしてもよい。このように、配信部１３６は、広告のインプレッション残数や配信終了までの期間を加味して、広告を配信する対象を拡張したり、あるいは本来のリターゲティング広告の対象に絞ったりするなど、柔軟な広告配信を行ってもよい。

〔４．ウェブサーバの構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成について説明する。図９は、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成例を示す図である。図９に示すように、ウェブサーバ３０は、通信部３１と、ウェブコンテンツ記憶部３２と、制御部３３とを有する。

通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１０や抽出装置１００との間で情報の送受信を行う。

ウェブコンテンツ記憶部３２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。そして、ウェブコンテンツ記憶部３２は、ウェブコンテンツ（実施形態では、ショッピングモールを構成するウェブページ等）に関する情報を記憶する。例えば、ウェブコンテンツ記憶部３２は、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイルや、ウェブページに表示される静止画像や動画像を記憶する。なお、ウェブコンテンツ記憶部３２に記憶されるウェブページには、広告を表示する広告枠や、レコメンドを表示するレコメンド枠が含まれてもよい。また、ウェブコンテンツ記憶部３２には、各ストアに関する情報が記憶されてもよい。例えば、ウェブコンテンツ記憶部３２には、ショッピングモールに出店しているストアに関する情報や、ストアが取り扱っている商品の情報等が記憶されてもよい。

制御部３３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ウェブサーバ３０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３３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部３３は、受付部３４と、配信部３５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３３の内部構成は、図９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３３が有する各処理部の接続関係は、図９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３４は、ユーザ端末１０からウェブページの取得要求を受け付ける。例えば、受付部３４は、ウェブページの取得要求として、ＨＴＴＰリクエストを受け付ける。

配信部３５は、受付部３４によってウェブページの取得要求が受け付けられた場合に、ウェブページをユーザ端末１０に配信する。具体的には、配信部３５は、ウェブコンテンツ記憶部３２から取得要求対象のウェブページを取得し、取得したウェブページをユーザ端末１０に配信する。また、配信部３５は、ユーザ端末１０がウェブページにおいて行った行動に関する情報（例えば、ショッピングモールにおけるストアへのアクセスログや、ショッピング等の行動ログ）を抽出装置１００に送信してもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図１０及び図１１を用いて、実施形態に係る抽出装置１００による処理の手順について説明する。まず、図１０を用いて、抽出装置１００が、関連ストアを特定する処理の手順を説明する。図１０は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

図１０に示すように、抽出装置１００は、第１ストアから広告の入稿を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。広告の入稿を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、抽出装置１００は、広告の入稿を受け付けるまで待機する。

一方、第１ストアから広告の入稿を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、第１ストアの流入クエリを取得する（ステップＳ１０２）。そして、抽出装置１００は、取得した流入クエリで検索を実行する（ステップＳ１０３）。

続けて、抽出装置１００は、検索結果の上位の第２ストアを計数する（ステップＳ１０４）。さらに、抽出装置１００は、計数された第２ストアの中から、関連ストアを特定する（ステップＳ１０５）。そして、抽出装置１００は、第１ストアと関連ストアとを対応付けて記憶部１２０内に記憶する（ステップＳ１０６）。

次に、図１１を用いて、抽出装置１００が広告を配信する対象となる対象ユーザを抽出する処理の手順を説明する。図１１は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

図１１に示すように、抽出装置１００は、ユーザ端末１０において広告の配信機会が発生した旨を受信した否かを判定する（ステップＳ２０１）。広告の配信機会が発生した旨を受信していない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、抽出装置１００は、受信するまで待機する。

一方、広告の配信機会が発生した旨を受信した場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、広告の配信機会が発生したユーザのアクセス情報を参照する（ステップＳ２０２）。そして、抽出装置１００は、当該ユーザのアクセス情報において、関連ストアへのアクセス履歴があるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

関連ストアへのアクセス履歴がある場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、当該ユーザを、第１ストアから入稿された広告の配信先の候補として抽出する（ステップＳ２０４）。さらに、抽出装置１００は、ユーザの属性等、その他の配信条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

ユーザがその他の配信条件を満たす場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、当該ユーザに対して、第１ストアから入稿された広告を配信する（ステップＳ２０６）。

なお、関連ストアへのアクセス履歴がない場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）や、ユーザがその他の配信条件を満たさない場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、抽出装置１００は、所定の条件に従って選択された広告をユーザに配信する（ステップＳ２０７）。例えば、抽出装置１００は、保持する広告のうち、第１ストアから入稿された広告以外の広告であって、配信条件がユーザにマッチする広告を選択し、選択した広告をユーザに配信する。

〔６．変形例〕
上述した抽出装置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、抽出装置１００の他の実施形態について説明する。

〔６−１．ストアの種別〕
上記実施形態では、抽出装置１００が、一のショッピングモールに属するストア間において、第１ストアの関連ストアを特定する例を示した。ここで、ストアとは、一のショッピングモールに属するストアに限らず、より広い概念であってもよい。

例えば、抽出装置１００は、ネットワーク全体に点在する各々のショッピングモールをストアとして捉え、実施形態に係る処理を実行してもよい。具体的には、抽出装置１００は、一のショッピングモールの管理者から入稿された広告を受け付け、当該一のショッピングモールと関連する他のショッピングモールを特定する。そして、抽出装置１００は、他のショッピングモールにアクセスした履歴を有するユーザを対象ユーザとして抽出し、広告を入稿した一のショッピングモールの広告を抽出した対象ユーザに配信するようにしてもよい。

上記のように、実施形態に係るストアとはあくまで概念的なものであり、あるストアに関連ストアが特定可能であり、関連ストアへのアクセス情報に基づいてリターゲティング広告を配信することが可能であれば、ストアはどのような態様であってもよい。

〔６−２．関連ストアの指定〕
抽出装置１００は、広告主から明示的に関連ストアの指定を受け付けてもよい。具体的には、抽出装置１００は、任意のタイミングで、入稿された広告と所定の関連ストアとの対応付けの指定を広告主から受け付ける。そして、抽出装置１００は、対象ユーザのうち、指定が受け付けられた所定の関連ストアにアクセスしたユーザに対して優先的に広告を配信するようにしてもよい。

例えば、抽出装置１００は、第１ストアが競合ストアとして指定する第２ストアを所定の関連ストアとして特定する。そして、抽出装置１００は、第１ストアによって指定された所定の関連ストアと、第１ストアから入稿された広告とを対応付ける。なお、抽出装置１００は、流入クエリの検索結果に基づいて特定した関連ストアのリストを第１ストアに提示してもよい。この場合、第１ストアは、リストに記載された関連ストアのうち、所定の関連ストアと取り扱うストアを選択して、指定を行ってもよい。

そして、抽出装置１００は、所定の関連ストアと対応付けられた広告の配信機会が発生した場合に、対象ユーザのうち、指定が受け付けられた所定の関連ストアにアクセスした履歴を有するユーザが存在した場合には、かかるユーザに優先的に当該広告を配信する。

これにより、抽出装置１００は、第１ストアが競合ストアとして強く意識する関連ストアの顧客に対してターゲットされた広告を配信することができる。結果として、抽出装置１００は、第１ストアが配信する広告の訴求効果をより向上させることができる。

〔６−３．コンテンツの種別〕
上記実施形態では、抽出装置１００は、ユーザに配信するコンテンツとして、ショッピングモールに属するストアや、ストアで取り扱う商品に関する広告を例に示した。しかし、抽出装置１００は、ストアや商品以外のコンテンツを配信してもよい。

例えば、抽出装置１００は、コンテンツとして、ニュースやコラム等の記事を配信してもよい。具体的には、抽出装置１００は、一のニュースサイトに競合する他のニュースサイトにアクセスしたユーザに対して、一のニュースサイトが提供する記事を配信してもよい。

〔６−４．媒体〕
上記実施形態では、広告を表示する媒体となるコンテンツとして、ウェブサーバ３０が提供するウェブページを例に挙げた。しかし、広告を表示する媒体は、ウェブページに限られない。例えば、媒体となるコンテンツは、所定の情報アプリであったり、ゲームアプリであったりしてもよい。具体的には、広告を表示する媒体は、所定のアプリに含まれるバナー枠等であってもよい。

また、広告は、ユーザが実行した検索の結果とともに表示されるような態様であってもよい。このように、抽出装置１００は、種々の媒体に広告を配信することで、広告効果を向上させることができる。

〔６−５．検索結果の利用〕
上記実施形態では、抽出装置１００が、流入クエリによって検索された第２ストアのうち上位の第２ストアを計数して、関連ストアを特定する例を示した。しかし、抽出装置１００は、必ずしも第２ストアのうち上位の第２ストアを計数することを要しない。

例えば、抽出装置１００は、流入クエリによって検索される第２ストアのうち、流入クエリによって第１ストアが検索された場合の順位と近い第２ストアを計数してもよい。例えば、抽出装置１００は、流入クエリによって第１ストアが検索された場合の順位が「２０位」である場合、流入クエリによって検索された場合の順位が「１５位」から「２５位」迄の第２ストアを計数するようにしてもよい。

これにより、抽出装置１００は、より第１ストアの競合となり易い第２ストアを関連ストアとして特定できる可能性がある。すなわち、流入クエリによって検索された場合の順位が近しいストア同士ほど、事業規模や、取り扱う商品等が類似している可能性が高いからである。なお、抽出装置１００は、検索結果の順位に基づいて第１ストアと順位が近い第２ストアを計数してもよいし、流入クエリとなった商品の売上の順位に基づいて第１ストアと順位が近い第２ストアを計数してもよい。

〔６−６．関連ストアの検証〕
抽出装置１００は、上記実施形態で説明した特定処理によって関連ストアを特定したのちに、特定した関連ストアに関する検証を行ってもよい。

例えば、実施形態に係る処理が行われ、第１ストアにアクセスした履歴のないユーザに対して広告が配信されるにつれ、第１ストアにアクセスするユーザ数が増加すると推定される。このとき、抽出装置１００は、第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザのうち、第１ストアと関連ストアとの双方においてコンバージョンに至ったユーザの割合を取得する。そして、抽出装置１００は、第１ストアと関連ストアとの双方においてコンバージョンに至ったユーザの割合が所定の閾値を超える場合に、当該関連ストアを特定した処理が誤りでないと判定する。一方、抽出装置１００は、第１ストアと関連ストアとの双方においてコンバージョンに至ったユーザの割合が所定の閾値を超えない場合には、当該関連ストアを特定した処理が誤りであったと判定してもよい。

すなわち、抽出装置１００は、双方においてコンバージョンが発生しない場合、双方のストアは競合しない関係であるため、関連ストアとしての特定が誤りであったという判定を行ってもよい。このように、抽出装置１００は、所定のタイミングで、自身の処理のフィードバックを発生させることにより、関連ストアの特定処理の精度をより向上させることができる。

また、抽出装置１００は、第１ストアにアクセスした履歴のないユーザに対して広告が配信されるにつれ、第１ストアにアクセスするユーザ数が増加した場合、所定の判定基準に基づいて、広告の配信手法を変更してもよい。例えば、抽出装置１００は、第１ストアへのアクセス履歴を有するユーザが増加し、充分なリターゲティング広告が配信可能であると判定した場合に、関連ストアへのアクセス情報に基づいて抽出された対象ユーザへの広告配信を中断するようにしてもよい。

〔６−７．商品に基づく関連ストアの特定〕
抽出装置１００は、各々のストアが取り扱う商品の関連性に基づいて、第１ストアの関連ストアを特定してもよい。

例えば、抽出装置１００は、第１ストアが属するショッピングモールにおけるユーザ群の行動情報（購買履歴や閲覧履歴等）を取得する。具体的には、抽出装置１００は、任意のストアが取り扱う所定の商品（以下、「第１商品」と表記する）に関するユーザの行動情報を取得する。そして、抽出装置１００は、第１商品と関連する商品（以下、「第２商品」と表記する）を第１ストアが取り扱う場合に、当該第１商品を取り扱うストアを、第１ストアの関連ストアと特定する。言い換えれば、抽出装置１００は、関連する商品を取り扱っているストア同士を互いに関連するストアと特定する。

ここで、抽出装置１００は、種々の判定基準に基づいて、第１商品と第２商品との関連性を判定する。一例として、抽出装置１００は、任意の商品が第１商品とともに購買された回数又は割合に基づいて、任意の商品の中から第２商品を特定する。具体的には、抽出装置１００は、ショッピングモール内において、第１商品とともに頻繁にユーザから購買される商品を第２商品として特定する。なお、抽出装置１００は、種々の統計的手法に基づいて第２商品を特定してもよい。例えば、抽出装置１００は、第１商品を購入したユーザのうち、所定の割合を超えるユーザが同時に購入した商品を第２商品と特定してもよい。あるいは、抽出装置１００は、予め所定の閾値を設定しておき、第１商品を購入したユーザが任意の商品を同時に購入した回数が所定の閾値を超えた場合に、当該任意の商品を第２商品と特定してもよい。

この場合、抽出装置１００は、関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて対象ユーザを抽出する。具体的には、抽出装置１００は、関連ストアの第１商品の商品ページにアクセスしたユーザや、関連ストアにおいて第１商品を購入したユーザを対象ユーザとして抽出する。

このとき、抽出装置１００は、関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて、第２商品に関するコンテンツの提供先の候補として対象ユーザを抽出してもよい。すなわち、抽出装置１００は、第１ストアに関する広告として、第２商品に関する広告を対象ユーザに配信してもよい。

関連ストアにおいて第１商品にアクセスしたユーザは、関連ストアにおいて第２商品を購買する可能性が高いと推定される。そこで、抽出装置１００は、関連ストアにおいて第１商品にアクセスしたユーザに対して、第１ストアが第２商品を取り扱っている旨が明示された広告を配信する。すなわち、抽出装置１００は、第２商品とともに購入され易い傾向を有する第１商品に興味関心を有するユーザに対して、第２商品の広告を優先的に配信する。これにより、抽出装置１００は、不特定のユーザに広告を配信する場合と比べて、より訴求効果の高い広告配信を行うことができる。また、抽出装置１００は、関連ストアで第２商品を購買しようとするユーザに対して第１ストアの広告を配信することで、当該ユーザを第１ストアへと誘引させることができる。

なお、抽出装置１００は、第１商品と第２商品の関連性の判定について、さらに異なる手法を用いてもよい。例えば、抽出装置１００は、任意のストアにおいて第１商品を閲覧した履歴を有する任意のユーザが、任意の商品を購買した回数又は割合に基づいて、任意の商品の中から第２商品を特定してもよい。すなわち、抽出装置１００は、第１商品の購買まで至らなくとも、第１商品を閲覧した履歴を有するユーザ群において、頻繁に購買される商品を第２商品と特定してもよい。

また、抽出装置１００は、特定部１３３は、第１商品と同一もしくは類似する商品情報を有するか、又は、第１商品と関連する型番を有するかに基づいて、第２商品を特定してもよい。ここで、商品情報とは、例えば商品に設定されるカテゴリや属性情報等、商品の特徴を示す情報である。一般に、ショッピングモールでは、各々のストアが取り扱う商品にカテゴリ（属性）を設定したり、メーカーによって付与された型番やその他の商品情報（例えば、購買層や価格帯、その他商品の識別情報等）を設定したりして、商品が管理される。そこで、抽出装置１００は、ショッピングモールの運営側から商品に関する情報を取得し、取得した情報を参照することで、類似する商品を取り扱うストア同士を関連するストアとして特定することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る抽出装置１００やユーザ端末１０やウェブサーバ３０は、例えば図１２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。以下、抽出装置１００を例に挙げて説明する。図１２は、抽出装置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、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（ＩＦ）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に記憶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記憶する。

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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図３に示したネットワークＮに対応）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５００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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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に記憶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が実施形態に係る抽出装置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内のデータが記憶される。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５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
また、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。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。

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。例えば、図４に示した受付部１３１と取得部１３２とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、上記実施形態では、抽出装置１００が、関連ストアを特定する特定処理と、対象ユーザを抽出する抽出処理とを行う例を示した。しかし、上述した抽出装置１００は、特定処理を行う特定装置と、抽出処理を行う抽出装置とに分離されてもよい。この場合、特定装置は、少なくとも特定部１３３を有する。抽出装置は、少なくとも抽出部１３５を有する。そして、上記の抽出装置１００による処理は、特定装置と、抽出装置との各装置を有する抽出システム１によって実現される。

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。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る抽出装置１００は、特定部１３３と、抽出部１３５とを有する。特定部１３３は、所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアである関連ストアを特定する。抽出部１３５は、特定部１３３によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、関連ストアへのアクセス情報に基づいて所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出するため、必ずしも第１ストアにアクセスしたユーザでなくても、第１ストアの提供主が提供を所望するコンテンツの提供先として抽出することができる。これにより、抽出装置１００は、コンテンツの訴求効果を高く維持しつつ、配信対象ユーザを効率良く拡張することができる。

また、実施形態に係る抽出装置１００は、所定の検索エンジンに入力された場合に、第１ストアもしくは当該第１ストアが取り扱う商品を検索結果として出力させるクエリを取得する取得部１３２をさらに備える。特定部１３３は、クエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、関連ストアを特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、検索結果から得られる関連性に基づいて関連ストアを特定する。これにより、抽出装置１００は、第１ストアと競合となりうるストアを精度よく特定することができる。

また、取得部１３２は、第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリを取得する。特定部１３３は、第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、関連ストアを特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、第１ストアへの流入クエリを用いた検索結果を利用して関連ストアを特定する。これにより、抽出装置１００は、第１ストアと競合となりうるストアを精度よく特定することができる。

また、特定部１３３は、クエリが所定の検索エンジンに入力された場合に、第１ストアもしくは当該第１ストアとともに検索結果として出力されるストアもしくは商品であって、第１ストア以外のストアである第２ストアもしくは当該第２ストアが取り扱う商品に基づいて、当該第２ストアの中から関連ストアを特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、クエリが検索エンジンに入力された場合に第１ストアとともに検索結果として出力される第２ストアの中から、関連ストアを特定する。同一のクエリによって検索されるストア同士は関連性が高いといえるので、抽出装置１００は、第１ストアと関連性の強いストアを精度よく特定することができる。

また、特定部１３３は、クエリによって検索される商品のうち、売上順が所定の順位以上の商品を取り扱う第２ストアを関連ストアとして特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、商品の売上に基づいて関連ストアを特定してもよい。これにより、抽出装置１００は、第１ストアの競合となりうるような競争力を有するストアを優先的に関連ストアとして特定することができる。

また、取得部１３２は、ユーザが関連ストアにおいてコンバージョンに至ったことを示す履歴情報を取得する。抽出部１３５は、関連ストアにおいてコンバージョンに至った回数又は割合に基づいて、対象ユーザを抽出する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、関連ストアにおけるコンバージョン等の履歴を取得することで、例えば、購買意欲の高いユーザを優先的に対象ユーザとして抽出することができる。このため、抽出装置１００は、コンテンツが配信された場合に、よりコンテンツの訴求効果が高くなると想定されるユーザを抽出することができる。

また、特定部１３３は、第１ストアにおいてコンバージョンに至った履歴を有するユーザが当該第１ストア以外のストアにおいてコンバージョンに至った履歴情報に基づいて、当該第１ストア以外のストアを関連ストアと特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ストア間のコンバージョンに基づいて関連ストアを特定してもよい。すなわち、抽出装置１００は、クエリの検索結果のみならず、種々の手法によって関連ストアを特定するので、多面的な観点から関連ストアを特定することができる。

また、特定部１３３は、所定の商品である第１商品と関連する商品である第２商品を第１ストアが取り扱う場合に、当該第１商品を取り扱うストアを関連ストアと特定する。抽出部１３５は、関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて、対象ユーザを抽出する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ストアが取り扱う商品に基づいて関連ストアを特定してもよい。これにより、抽出装置１００は、多面的な観点から関連ストアを特定することができる。

また、特定部１３３は、任意の商品が第１商品とともに購買された回数又は割合に基づいて、当該任意の商品の中から第２商品を特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、第１商品とともに購買される傾向が高い商品を第２商品と特定する。これにより、抽出装置１００は、購買層となるユーザが類似するストア同士を関連するストアとして精度よく特定することができる。

また、特定部１３３は、任意のストアにおいて第１商品を閲覧した履歴を有する任意のユーザが、任意の商品を購買した回数又は割合に基づいて、当該任意の商品の中から第２商品を特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、第１商品を閲覧したユーザから購買される傾向が高い商品を第２商品と特定する。これにより、抽出装置１００は、興味関心が似た傾向を有するユーザがアクセスしやすいストア同士を関連するストアとして特定することができる。

また、特定部１３３は、第１商品と同一もしくは類似する商品情報を有するか、又は、第１商品と関連する型番を有するかに基づいて、第２商品を特定する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、商品に設定された情報等に基づいて第２商品を特定してもよい。これにより、抽出装置１００は、ユーザの行動のみによらず、商品そのものの類似性に基づいて第２商品を特定することができる。

また、抽出部１３５は、関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて、第２商品に関するコンテンツの提供先の候補として対象ユーザを抽出する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、第１ストアで取り扱われる第２商品に関するコンテンツ（例えば、第２商品を宣伝する広告）の配信対象としてユーザを抽出してもよい。これにより、抽出装置１００は、配信されるコンテンツが高い訴求効果を発揮すると想定されるユーザを優先的に抽出することができる。

また、実施形態に係る抽出装置１００は、所定のコンテンツの入稿を受け付ける受付部１３１と、受付部１３１によって受け付けられた所定のコンテンツを、抽出部１３５によって抽出された対象ユーザに対して配信する配信部１３６とをさらに備える。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、配信先を対象ユーザに絞ってコンテンツを配信することで、配信するコンテンツの訴求効果を向上させることができる。

また、受付部１３１は、所定のコンテンツと、所定の関連ストアとの対応付けの指定を当該所定のコンテンツの提供主から受け付ける。配信部１３６は、対象ユーザのうち、受付部１３１によって指定が受け付けられた所定の関連ストアにアクセスしたユーザに対して優先的に所定のコンテンツを配信する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、指定された関連ストアへのアクセス情報に基づいてコンテンツ配信を行ってもよい。これにより、抽出装置１００は、第１ストアが競合として意識するストアの顧客に絞ったコンテンツ配信を行うことができる。

また、受付部１３１は、所定のコンテンツをユーザに配信する配信数の指定を受け付ける。配信部１３６は、指定された配信数の残数が所定数を超えている場合には、所定のコンテンツを対象ユーザに対して配信し、指定された配信数の残数が所定数以下である場合には、当該所定のコンテンツを第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、コンテンツの残数に基づいて配信先となるユーザを拡張するようにしてもよい。これにより、抽出装置１００は、コンテンツをより多くの対象に配信することと、リターゲティング配信に絞った効果的な配信とを両立させた配信処理を行うことができる。

また、受付部１３１は、所定のコンテンツをユーザに配信する配信期間の指定を受け付ける。配信部１３６は、指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎていない場合には、当該所定のコンテンツを第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信し、指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎた場合には、当該所定のコンテンツの配信対象を対象ユーザに拡張して配信する。

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、配信期間に基づいて配信先となるユーザを拡張するようにしてもよい。これにより、抽出装置１００は、指定された期間に確実にコンテンツを配信することと、リターゲティング配信に絞った効果的な配信とを両立させた配信処理を行うことができる。

以上、本願の実施形態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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 抽出システム
１０ ユーザ端末
３０ ウェブサーバ
１００ 抽出装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ ストア関連情報記憶部
１２３ 検索結果テーブル
１２４ 関連テーブル
１２５ アクセス情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 特定部
１３４ 受信部
１３５ 抽出部
１３６ 配信部

Claims (19)

1. 所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアであって、当該第１ストアが出店するショッピングモールと同一のショッピングモールに出店するストアである関連ストアを特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、前記所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する抽出部と、
   を備えたことを特徴とする抽出装置。
2. 前記第１ストアもしくは当該第１ストアが取り扱う商品に関連するクエリを取得する取得部、
   をさらに備え、
   前記特定部は、
   前記取得部によって取得されたクエリに関連するストアであって、前記第１ストア以外のストアの中から、前記関連ストアを特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
3. 前記取得部は、
   所定の検索エンジンに入力された場合に、前記第１ストアもしくは当該第１ストアが取り扱う商品を検索結果として出力させるクエリを取得し、
   前記特定部は、
   前記クエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、前記関連ストアを特定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の抽出装置。
4. 前記取得部は、
   前記第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリを取得し、
   前記特定部は、
   前記第１ストアにユーザがアクセスする契機となったクエリが所定の検索エンジンに入力された場合に得られる検索結果に基づいて、前記関連ストアを特定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の抽出装置。
5. 前記特定部は、
   前記クエリが所定の検索エンジンに入力された場合に、前記第１ストアもしくは当該第１ストアとともに検索結果として出力されるストアもしくは商品であって、前記第１ストア以外のストアである第２ストアもしくは当該第２ストアが取り扱う商品に基づいて、当該第２ストアの中から前記関連ストアを特定する、
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の抽出装置。
6. 前記特定部は、
   前記クエリによって検索される商品のうち、売上順が所定の順位以上の商品を取り扱う第２ストアを前記関連ストアとして特定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の抽出装置。
7. 前記取得部は、
   ユーザが前記関連ストアにおいてコンバージョンに至ったことを示す履歴情報を取得し、
   前記抽出部は、
   前記関連ストアにおいてコンバージョンに至った回数又は割合に基づいて、前記対象ユーザを抽出する、
   ことを特徴とする請求項２〜６のいずれか一つに記載の抽出装置。
8. 前記特定部は、
   前記第１ストアにおいてコンバージョンに至った履歴を有するユーザが当該第１ストア以外のストアにおいてコンバージョンに至った履歴情報に基づいて、当該第１ストア以外のストアを関連ストアと特定する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の抽出装置。
9. 前記特定部は、
   所定の商品である第１商品と関連する商品である第２商品を第１ストアが取り扱う場合に、当該第１商品を取り扱うストアを関連ストアと特定し、
   前記抽出部は、
   前記関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて、前記対象ユーザを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の抽出装置。
10. 前記特定部は、
    任意の商品が前記第１商品とともに購買された回数又は割合に基づいて、当該任意の商品の中から前記第２商品を特定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の抽出装置。
11. 前記特定部は、
    任意のストアにおいて前記第１商品を閲覧した履歴を有する任意のユーザが、任意の商品を購買した回数又は割合に基づいて、当該任意の商品の中から前記第２商品を特定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の抽出装置。
12. 前記特定部は、
    前記第１商品と同一もしくは類似する商品情報を有するか、又は、前記第１商品と関連する型番を有するかに基づいて、前記第２商品を特定する、
    ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一つに記載の抽出装置。
13. 前記抽出部は、
    前記関連ストアが取り扱う第１商品に対するアクセス情報に基づいて、前記第２商品に関するコンテンツの提供先の候補として前記対象ユーザを抽出する、
    ことを特徴とする請求項９〜１２のいずれか一つに記載の抽出装置。
14. 前記所定のコンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
    前記受付部によって受け付けられた前記所定のコンテンツを、前記抽出部によって抽出された対象ユーザに対して配信する配信部と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一つに記載の抽出装置。
15. 前記受付部は、
    前記所定のコンテンツと、所定の関連ストアとの対応付けの指定を当該所定のコンテンツの提供主から受け付け、
    前記配信部は、
    前記対象ユーザのうち、前記受付部によって指定が受け付けられた所定の関連ストアにアクセスしたユーザに対して優先的に前記所定のコンテンツを配信する、
    ことを特徴とする請求項１４に記載の抽出装置。
16. 前記受付部は、
    前記所定のコンテンツをユーザに配信する配信数の指定を受け付け、
    前記配信部は、
    指定された配信数の残数が所定数を超えている場合には、前記所定のコンテンツを前記対象ユーザに対して配信し、指定された配信数の残数が所定数以下である場合には、当該所定のコンテンツを前記第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信する、
    ことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の抽出装置。
17. 前記受付部は、
    前記所定のコンテンツをユーザに配信する配信期間の指定を受け付け、
    前記配信部は、
    指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎていない場合には、当該所定のコンテンツを前記第１ストアにアクセスした履歴を有するユーザに対して配信し、指定された配信期間の終了まで所定期間を過ぎた場合には、当該所定のコンテンツの配信対象を前記対象ユーザに拡張して配信する、
    ことを特徴とする請求項１４〜１６のいずれか一つに記載の抽出装置。
18. コンピュータが実行する抽出方法であって、
    所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアであって、当該第１ストアが出店するショッピングモールと同一のショッピングモールに出店するストアである関連ストアを特定する特定工程と、
    前記特定工程によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、前記所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する抽出工程と、
    を含んだことを特徴とする抽出方法。
19. 所定のコンテンツの提供主が管理する第１ストアに関連するストアであって、当該第１ストアが出店するショッピングモールと同一のショッピングモールに出店するストアである関連ストアを特定する特定手順と、
    前記特定手順によって特定された関連ストアへのアクセス情報に基づいて、前記所定のコンテンツの提供先の候補となる対象ユーザを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。

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