JP2019040386A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
近年、ユーザがインターネットを介してウェブページにアクセスした際に、そのウェブページに広告を掲載し、広告がクリックまたはタップされたときに広告主のウェブページにユーザを誘導する広告配信の仕組みが採用されている。この広告配信においては、広告効果を高めるために、収益性の高い広告を優先して表示したり、ウェブページ内における広告の表示位置を工夫する等の手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 In recent years, when a user accesses a web page via the Internet, an advertisement distribution mechanism has been adopted in which an advertisement is posted on the web page and the user is directed to the advertiser's web page when the advertisement is clicked or tapped. Has been. In this advertisement distribution, in order to enhance the advertising effect, methods such as displaying a profitable advertisement with priority and devising the display position of the advertisement in the web page have been proposed (for example, patent documents). 1).
広告を掲載した際に期待される収益（以下、「期待収益」と言う）は、例えば、広告の入札額に、クリック率（ＣＴＲ：Click Through Rate）の予測値（推定値）を乗じることによって算出される。このため、期待収益を正確に算出するために、精度の高いクリック率の推定手法が求められている。 Revenue expected when an advertisement is placed (hereinafter referred to as “expected profit”) is obtained by, for example, multiplying the bid amount of the advertisement by a predicted value (estimated value) of a click through rate (CTR). Calculated. For this reason, in order to accurately calculate the expected profit, a highly accurate click rate estimation method is required.
広告のクリック率は、広告を閲覧するユーザの属性、ウェブページ内における広告の表示位置等に応じて変化することが想定されるが、従来の手法ではこれらが考慮されていなかった。また、仮に、ユーザの属性ごと、広告の表示位置ごと、或いはこれらの組み合わせごとにクリック率の推定値を算出しようとした場合、その計算量が膨大となり、制御サーバのキャッシュ容量が不足してしまう等の問題が懸念されていた。また、配信実績が十分に蓄積されていない広告についてはクリック率を推定することが容易ではなく、配信実績に基づかない標準のクリック率を使用せざるを得ない場合があった。 The click rate of the advertisement is assumed to change according to the attribute of the user who browses the advertisement, the display position of the advertisement in the web page, and the like, but these have not been considered in the conventional method. In addition, if an estimated value of the click rate is calculated for each user attribute, each advertisement display position, or any combination thereof, the calculation amount becomes enormous and the control server cache capacity is insufficient. There was concern about such problems. In addition, it is not easy to estimate the click rate for advertisements for which distribution results are not sufficiently accumulated, and there are cases where a standard click rate that is not based on the distribution results has to be used.
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、クリック率の推定精度を向上させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of improving the estimation accuracy of the click rate. .
本発明の一態様は、実績に基づいて算出される広告の実績クリック率に対して、広告配信面における前記広告の表示位置のバイアス、前記広告を閲覧するユーザの属性と前記広告との組み合わせのバイアス、前記広告のバイアス、および前記広告配信面と前記広告との組み合わせのバイアスのうち少なくとも１つを掛け合わせることで、前記広告のクリック率を推定する推定部を備える、情報処理装置である。 According to one aspect of the present invention, for the actual click rate of the advertisement calculated based on the actual result, a bias of the display position of the advertisement on the advertisement distribution surface, a combination of the attribute of the user viewing the advertisement and the advertisement The information processing apparatus includes an estimation unit that estimates a click rate of the advertisement by multiplying at least one of a bias, a bias of the advertisement, and a bias of a combination of the advertisement distribution surface and the advertisement.
本発明の一態様によれば、クリック率の推定精度を向上させることが可能である。 According to one embodiment of the present invention, the estimation accuracy of the click rate can be improved.
以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and a program according to embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
［概要］
実施形態の広告配信サーバ（情報処理装置）は、広告の配信要求に応じて、配信の候補となる広告のクリック率を推定し、推定したクリック率に基づいて期待収益が高い広告を配信対象として決定し、決定した広告の情報を配信要求元に送信する。広告配信サーバは、クリック率の推定に際しては、広告を閲覧するユーザの属性、広告配信面における広告の表示位置等のクリック率に影響を及ぼすバイアスを考慮する。これにより、クリック率の推定精度を向上させることが可能である。
[Overview]
The advertisement distribution server (information processing apparatus) of the embodiment estimates a click rate of an advertisement that is a candidate for distribution in response to an advertisement distribution request, and targets an advertisement with a high expected return based on the estimated click rate as a distribution target. The information of the determined advertisement is transmitted to the distribution request source. When estimating the click rate, the advertisement distribution server considers the bias that affects the click rate such as the attribute of the user viewing the advertisement and the display position of the advertisement on the advertisement distribution side. Thereby, it is possible to improve the estimation accuracy of the click rate.
［全体構成］
図１は、広告配信サーバ３０の使用環境の一例を示す図である。広告配信サーバ３０は、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷには、広告配信サーバ３０の他、例えば、少なくとも１つの端末装置１０と、少なくとも１つのサービス提供装置２０とが接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線などのうち一部または全部を含む。
[overall structure]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an environment in which the
端末装置１０は、サービス提供装置２０によって提供されるコンテンツを利用するユーザによって操作される。端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のコンピュータ装置である。サービス提供装置２０によって提供されるコンテンツには、例えば、ブラウザによって参照されるウェブページの他、アプリケーションプログラムによって参照されるアプリページが含まれる。これらのウェブページおよびアプリページは、検索サイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイト、ゲームサイト等を構成するページである。
The
端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたブラウザによって、サービス提供装置２０によって提供されるウェブページを表示する。ウェブページには、広告が含まれている。また、端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたアプリケーションを介してサービス提供装置２０と通信を行い、アプリケーション上で表示或いは再生するコンテンツを取得する。コンテンツは、例えば、動画データや、画像データ、音声データ、テキストデータ等であり、広告が含まれている。
When the
サービス提供装置２０は、インターネット上において、上述した検索サイトやショッピングサイト等のウェブページを提供するウェブサーバ装置であってよいし、アプリケーションが起動された端末装置１０と通信を行って、各種情報の受け渡しを行うアプリケーションサーバ装置であってもよい。
The
サービス提供装置２０は、ウェブページを生成する際、広告配信サーバ３０により配信される広告を示す情報（例えば、広告のＵＲＬ（Uniform Resource Locator））を受信する。そして、サービス提供装置２０は、ウェブページの一部の領域（広告配信枠）に、少なくとも１つの広告のＵＲＬを含むウェブページを端末装置１０に送信する。端末装置１０は、広告のＵＲＬに基づいて、広告に対応するコンテンツ（画像、音声、その他）のリクエストを広告配信サーバ３０に送信することで、広告に対応するコンテンツを取得する。そして、端末装置１０は、ウェブページに基づく画像の一部に取得した広告の画像を埋め込んで表示する。
When the
本実施形態においては、広告を埋め込むことができるウェブページ等の電子的な面を「広告配信面」という。なお、サービス提供装置２０は、ウェブページの広告配信枠に、画像やテキストを含む少なくとも１つの広告を埋め込んだウェブページを生成して端末装置１０に送信してもよい。なお、アプリケーションによってコンテンツが再生される場合も、同様の処理が行われる。
In the present embodiment, an electronic surface such as a web page in which an advertisement can be embedded is referred to as an “advertisement distribution surface”. Note that the
広告配信サーバ３０は、サービス提供装置２０から受信した広告の配信要求に応じて、配信の候補となる広告のクリック率を推定し、推定したクリック率に基づいて期待収益が高い広告を配信対象として決定し、決定した広告の情報をサービス提供装置２０に送信する。広告配信サーバ３０は、広告を閲覧するユーザの属性、広告配信面における広告の表示位置等のクリック率に影響を及ぼすバイアスを考慮して、クリック率を推定する。広告配信サーバ３０のクリック率の推定方法については後述する。また、広告配信サーバ３０は、端末装置１０からの広告に対応するコンテンツのリクエストを受信し、対応するコンテンツを端末装置１０に送信する。
The
［広告配信サーバの構成］
以下、広告配信サーバ３０の構成について説明する。図２は、広告配信サーバ３０の機能構成を示す機能ブロック図である。広告配信サーバ３０は、例えば、通信部３１と、クリック率推定部３３（推定部）と、広告決定部３５（決定部）と、記憶部３７とを備える。
[Advertising server configuration]
Hereinafter, the configuration of the
通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信部３１は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０、サービス提供装置２０等と通信する。
The
クリック率推定部３３は、実績に基づくクリック率（以下、「実績クリック率」という）に、広告配信面における広告の表示位置のバイアス、広告を閲覧するユーザの属性と広告との組み合わせのバイアス、広告のバイアス、および広告配信面と広告との組み合わせのバイアスのうち、少なくとも１つを掛け合わせることで、広告のクリック率を推定する。
The click
実績クリック率とは、各広告配信面において各広告を配信した際のクリック率の実績値である。例えば、実績クリック率は、各広告配信面における各広告のクリック数の実績値を、各広告の（各広告配信面の）インプレッション数の実績値で除することにより算出される。 The actual click rate is the actual value of the click rate when each advertisement is distributed in each advertisement distribution plane. For example, the actual click rate is calculated by dividing the actual value of the number of clicks of each advertisement in each advertisement distribution plane by the actual value of the number of impressions (in each advertisement distribution plane) of each advertisement.
広告配信面における広告の表示位置のバイアスとは、広告配信面内において広告が表示される位置に応じたクリック率の偏りを示す。図３は、広告の表示位置のバイアスの一例を説明する図である。クリック率は、同一の広告を表示した場合であっても、広告の表示位置によってクリック率が増減し、広告配信面全体で均一ではない場合がある。例えば、図３に示すように、広告配信面の全体のクリック率の実績値が０．０３［％］であっても、この広告配信面を構成する複数のサービス毎に区分された配信面（配信面１から４）ごとのクリック率には偏りが生じる場合がある。また、この配信面に含まれる広告が表示される位置（広告配信枠）ごとのクリック率には偏りが生じる場合がある。クリック率推定部３３は、このような広告の表示位置のバイアスを考慮して、広告のクリック率を推定する。
The bias in the display position of the advertisement on the advertisement distribution surface indicates a bias in the click rate according to the position where the advertisement is displayed in the advertisement distribution surface. FIG. 3 is a diagram for explaining an example of the bias of the display position of the advertisement. Even when the same advertisement is displayed, the click rate may increase or decrease depending on the display position of the advertisement, and may not be uniform over the entire advertisement distribution surface. For example, as shown in FIG. 3, even if the actual click rate of the entire advertisement distribution plane is 0.03 [%], the distribution plane (for each service that constitutes the advertisement distribution plane ( There may be a bias in the click rate for each of the
広告を閲覧するユーザの属性と広告との組み合わせのバイアスとは、ユーザの属性と広告との組み合わせに応じたクリック率の偏りを示す。図４は、ユーザ属性と広告との組み合わせのバイアスの一例を説明する図である。図４は、同一の広告を同一の広告配信面に配信した際の、ユーザのリーセンシ毎にクリック率を集計したものである。リーセンシとは、ある広告をユーザに配信してからの間隔（経過時間）を示す。すなわち、この場合、広告を閲覧するユーザの属性は、広告の配信後の経過期間に応じてユーザを分類した区分である。 The bias of the combination of the attribute of the user browsing the advertisement and the advertisement indicates a bias in the click rate according to the combination of the attribute of the user and the advertisement. FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a bias of a combination of a user attribute and an advertisement. FIG. 4 summarizes the click rate for each of the user sensitivities when the same advertisement is distributed to the same advertisement distribution surface. The recency indicates an interval (elapsed time) after a certain advertisement is delivered to the user. That is, in this case, the attribute of the user who browses the advertisement is a classification in which the user is classified according to the elapsed period after the advertisement is distributed.
図４に示す例では、ある広告の配信後の経過時間が１日未満であるユーザに対して同一の広告を配信した場合のクリック率は０．３８［％］であり、ある広告の配信後の経過時間が１日以上３日未満であるユーザに対して同一の広告を配信した場合のクリック率は０．２８［％］であり、ある広告の配信後の経過時間が３日以上７日未満であるユーザに対して同一の広告を配信した場合のクリック率は０．２１［％］である。このように、一般的に、広告の配信後に時間が経過するにつれて、同一の広告に対するクリック率は低下する傾向にある。クリック率推定部３３は、このようなユーザの属性と広告とのバイアスを考慮して、広告のクリック率を推定する。
In the example shown in FIG. 4, the click rate when the same advertisement is distributed to a user whose elapsed time after distribution of an advertisement is less than one day is 0.38 [%], and after the distribution of a certain advertisement The click rate when the same advertisement is delivered to a user whose elapsed time is 1 day or more and less than 3 days is 0.28 [%], and the elapsed time after delivery of an advertisement is 3 days or more and 7 days The click rate when the same advertisement is distributed to a user who is less than 0.22 [%]. As described above, generally, the click rate for the same advertisement tends to decrease as time elapses after the advertisement is distributed. The click
尚、ユーザの属性には、「男性」および「女性」の性別や、年代等が含まれる。クリック率推定部３３は、例えば、ある広告は「男性」に配信した場合にはクリック率が高いが、「女性」に配信した場合にはクリック率が低いといったユーザの属性と広告とのバイアスを考慮して、広告のクリック率を推定する。
Note that the user attributes include the sex and age of “male” and “female”. For example, the click
広告のバイアスとは、広告に応じたクリック率の偏りを示す。また、広告配信面と広告との組み合わせのバイアスとは、広告配信面と広告との組み合わせに応じたクリック率の偏りを示す。 The advertisement bias indicates a bias in the click rate according to the advertisement. Moreover, the bias of the combination of an advertisement delivery surface and an advertisement shows the bias of the click rate according to the combination of an advertisement delivery surface and an advertisement.
クリック率推定部３３は、例えば、以下の式（１）から（５）に基づいて、クリック率を推定する。
The click
上記の式（１）において、クリック率（広告配信面，広告配信枠）とは、広告の配信要求において指定された広告配信面と広告配信枠との組み合わせにおけるクリック率の実績値を示す。このクリック率（広告配信面，広告配信枠）の項では、広告配信面における広告の表示位置（広告配信枠）のバイアスが考慮される。クリック率（広告配信面，広告配信枠）は、例えば、上記の式（２）によって算出される。すなわち、クリック率（広告配信面，広告配信枠）は、広告配信面と広告配信枠との組み合わせにおけるクリック数をインプレッション数で除することにより得られる。 In the above formula (1), the click rate (advertisement distribution plane, advertisement distribution frame) indicates the actual value of the click rate in the combination of the advertisement distribution plane and the advertisement distribution frame specified in the advertisement distribution request. In the section of the click rate (advertisement distribution plane, advertisement distribution frame), the bias of the advertisement display position (advertisement distribution frame) on the advertisement distribution plane is considered. The click rate (advertisement distribution plane, advertisement distribution frame) is calculated by, for example, the above equation (2). That is, the click rate (advertisement distribution plane, advertisement distribution frame) is obtained by dividing the number of clicks in the combination of the advertisement distribution plane and the advertisement distribution frame by the number of impressions.
上記の式（１）において、バイアス（広告）とは、広告のバイアスを示す。バイアス（広告）は、例えば、上記の式（３）により算出される。上記の式（１）において、バイアス（広告配信面，広告）とは、広告の配信要求において指定された広告配信面と、広告との組み合わせのバイアスを示す。バイアス（広告配信面，広告）は、例えば、上記の式（４）により算出される。上記の式（１）において、バイアス（ユーザ属性，広告）とは、広告の配信要求において指定されたユーザ属性と、広告との組み合わせのバイアスを示す。バイアス（ユーザ属性，広告）は、例えば、上記の式（５）により算出される。 In the above formula (1), the bias (advertisement) indicates the bias of the advertisement. The bias (advertisement) is calculated by, for example, the above equation (3). In the above formula (1), the bias (advertisement distribution plane, advertisement) indicates the bias of the combination of the advertisement distribution plane specified in the advertisement distribution request and the advertisement. The bias (advertisement distribution surface, advertisement) is calculated by, for example, the above equation (4). In the above formula (1), the bias (user attribute, advertisement) indicates the bias of the combination of the user attribute specified in the advertisement distribution request and the advertisement. The bias (user attribute, advertisement) is calculated by, for example, the above equation (5).
なお、クリック率推定部３３は、上記の式（１）に対して、さらに、ユーザ属性単体のバイアスや、ユーザ属性と広告配信面との組み合わせのバイアス等を掛け合わせることで、クリック率を推定してもよい。
Note that the click
広告決定部３５は、クリック率推定部３３によって推定されたクリック率（以下、「推定クリック率」という）と、入札額とに基づいて、配信対象とする広告を決定する。入札額とは、例えば、広告に対する１クリック当たりの単価であって、広告主によって決定される。広告決定部３５は、例えば、以下の式（６）に基づいて、配信の候補となる広告の各々の期待収益を算出し、最も期待収益の高い広告を配信対象として決定する。広告決定部３５は、決定した広告のＵＲＬ等をサービス提供装置２０に送信する。
The
期待収益＝入札額×推定クリック率・・・式（６） Expected revenue = bid amount × estimated click-through rate (6)
記憶部３７は、配信可能な広告の候補に関する情報（以下、「広告関連情報３７Ａから３７Ｅ」という）を記憶する。広告関連情報３７Ａは、例えば、図５に示すような、広告を識別する広告ＩＤと、広告のＵＲＬと、広告コンテンツと、入札額とを含む。
The
広告関連情報３７Ｂは、図６に示すような、広告配信面（ページ）内における広告配信枠ごとの、「インプレッション数」、「クリック数」、および「クリック率」の集計データを含む。ページＩＤは、広告配信面を識別し、枠ＩＤは、広告配信枠を識別する。また、広告関連情報３７Ｃは、図７に示すような、広告ＩＤごとの、「インプレッション数」、「クリック数」、および「クリック率」の集計データを含む。また、広告関連情報３７Ｄは、図８に示すような、ページＩＤと広告ＩＤとの組み合わせごとの、「インプレッション数」、「クリック数」、および「クリック率」の集計データを含む。また、広告関連情報３７Ｆは、図９に示すような、ユーザ属性と広告ＩＤとの組み合わせごとの、「インプレッション数」、「クリック数」、および「クリック率」の集計データを含む。
The advertisement-related
なお、広告関連情報３７Ｂから３７Ｅに含まれる「クリック率」は、所定の時間ごと、日ごと等の所定の周期で実行されるバッチ処理により集計されるものであってよい。
The “click rate” included in the advertisement-related
広告配信サーバ３０の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
The components of the
広告配信サーバ３０の記憶部３７は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置等により実現される。また、記憶部３７の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバ等、広告配信サーバ３０がアクセス可能な外部装置であってもよい。
The
［全体動作］
以下、広告配信サーバ３０を含むシステムの全体動作について説明する。以下の説明では、サービス提供装置２０が、ウェブページを提供する例を説明する。図１０は、広告配信サーバ３０を含むシステムの全体動作を示すシーケンス図である。ここでは、サービス提供装置２０には、端末装置１０のユーザの属性を示す「ユーザ属性」が予め記憶されているものとする。「ユーザ属性」は、ウェブページの初期設定時等にユーザから取得される。「ユーザ属性」は、例えば、「男性」、「女性」などの性別を示す情報である。まず、端末装置１０は、ユーザの操作に基づいて、ウェブページを要求するリクエストをサービス提供装置２０に送信する（Ｓ１０１）。
[Overall operation]
Hereinafter, the overall operation of the system including the
次に、サービス提供装置２０は、広告の配信要求を広告配信サーバ３０に送信する（Ｓ１０３）。この配信要求には、例えば、端末装置１０を利用するユーザの属性を示す「ユーザ属性」、広告配信面であるウェブページを識別する「ページＩＤ」、このウェブページ内において広告を表示する広告配信枠を識別する「枠ＩＤ」を示す情報等が含まれる。
Next, the
次に、広告配信サーバ３０は、記憶部３７に記憶された広告関連情報３７Ａから３７Ｅを参照し、受信した配信要求に応じて、配信の候補となる広告の各々クリック率を推定する（Ｓ１０５）。広告配信サーバ３０は、例えば、上記の式（１）から（５）に基づいて、クリック率を推定する。
Next, the
次に、広告配信サーバ３０は、配信の候補となる広告の各々に関して、上記の式（６）に基づいて、期待収益を算出する（Ｓ１０７）。すなわち、広告配信サーバ３０は、配信の候補となる広告の各々に関して、推定した「クリック率」と、広告関連情報３７Ａに含まれる「入札額」とを掛けることで、期待収益を算出する。
Next, the
次に、広告配信サーバ３０は、算出した期待収益に基づいて、配信対象とする広告を決定する（Ｓ１０９）。広告配信サーバ３０は、例えば、最も期待収益の高い広告を配信対象として決定する。なお、広告配信サーバ３０は、複数の広告を要求する配信要求を受信した場合には、期待収益の高い順に、要求された数の広告を、配信対象とする広告として決定してよい。
Next, the
次に、広告配信サーバ３０は、広告関連情報３７Ａを参照し、配信対象として決定した広告のＵＲＬをサービス提供装置２０に送信する（Ｓ１１１）。
Next, the
次に、サービス提供装置２０は、広告配信枠に広告配信サーバ３０から受信した広告のＵＲＬを含むウェブページを生成し（Ｓ１１３）、生成したウェブページを端末装置１０に送信する（Ｓ１１５）。次に、端末装置１０は、受信したウェブページに含まれる広告のＵＲＬを用いて、広告に対応するコンテンツを要求するリクエストを広告配信サーバ３０に送信する（Ｓ１１７）。
Next, the
次に、広告配信サーバ３０は、受信したリクエストに対応する広告に関して、記憶部３７に記憶された広告関連情報３７Ｂから３７Ｅに含まれるインプレッション数の更新を行い（Ｓ１１９）、対応する広告コンテンツを端末装置１０に送信する（Ｓ１２１）。なお、広告配信サーバ３０は、端末装置１０からリクエストを受信する度にインプレッション数を更新してもよいし、一定の時間間隔で複数のリクエストをまとめて処理し、インプレッション数を更新してもよい。次に、端末装置１０は、ウェブブラウザの機能により、広告コンテンツが埋め込まれたウェブページを表示する（Ｓ１２３）。
Next, the
その後、ユーザが端末装置１０を操作してウェブページに表示された広告コンテンツをクリックまたはタップすると、端末装置１０は、広告に対応するウェブページのリクエストを、このウェブページを提供する広告主サーバ（図示しない）に送信するとともに、クリックが発生したことを通知するクリック通知を広告配信サーバ３０に送信する（Ｓ１２５）。クリック通知を受信した広告配信サーバ３０は、記憶部３７に記憶された広告関連情報３７Ｂから３７Ｅに含まれるクリック数を更新する（Ｓ１２７）。なお、広告配信サーバ３０は、端末装置１０からクリック通知を受信する度にクリック数を更新してもよいし、一定の時間間隔で複数のクリック通知をまとめて処理し、クリック数を更新してもよい。端末装置１０は、広告主サーバから広告に対応するウェブページを受信し、ウェブブラウザの機能により、受信したウェブページを表示する。以上により、本シーケンス図の処理が終了する。
Thereafter, when the user operates the
以上において説明した実施形態によれば、実績に基づいて算出される広告の実績クリック率に対して、広告配信面における前記広告の表示位置のバイアス、前記広告を閲覧するユーザの属性と前記広告との組み合わせのバイアス、前記広告のバイアス、および前記広告配信面と前記広告との組み合わせのバイアスのうち少なくとも１つを掛け合わせることで、前記広告のクリック率を推定する推定部を備えることで、クリック率の推定精度を向上させることができる。また、バイアスを掛け合わせることによりクリック率を算出するため、計算が簡単であり、制御サーバのキャッシュ容量が不足してしまうといった問題も生じない。また、配信実績が十分に蓄積されていない広告についても正確なクリック率を推定することが可能である。また、新たな観点に基づくバイアスが見つかった場合には、クリック率の算出式にこの新たなバイアスを掛け合わせることで算出式を更新することが可能であり、拡張性の高い手法を実現することが可能である。 According to the embodiment described above, with respect to the actual click rate of the advertisement calculated based on the actual result, the bias of the display position of the advertisement on the advertisement distribution surface, the attribute of the user viewing the advertisement, and the advertisement By providing an estimation unit that estimates a click rate of the advertisement by multiplying at least one of a combination bias of the advertisement, a bias of the advertisement, and a bias of the combination of the advertisement delivery surface and the advertisement. The rate estimation accuracy can be improved. In addition, since the click rate is calculated by multiplying the bias, the calculation is simple, and there is no problem that the cache capacity of the control server is insufficient. In addition, it is possible to estimate an accurate click rate even for advertisements for which distribution results are not sufficiently accumulated. In addition, if a bias based on a new viewpoint is found, the formula can be updated by multiplying the formula for calculating the click rate by this new bias, thus realizing a highly scalable method. Is possible.
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら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。 As mentioned above, although the form for implementing this invention was demonstrated using embodiment, this invention is not limited to such embodiment at all, In the range which does not deviate from the summary of this invention, various deformation | transformation and substitution Can be added.
１０…端末装置
２０…サービス提供装置
３０…広告配信サーバ
３１…通信部
３３…クリック率推定部
３５…広告決定部
３７…記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
請求項１に記載の情報処理装置。 A determination unit that determines an advertisement to be distributed based on the click rate estimated by the estimation unit;
The information processing apparatus according to claim 1.
請求項１または２に記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates the click rate of the advertisement by multiplying the actual click rate by a bias of a combination of an attribute of a user viewing the advertisement and the advertisement.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項１または２に記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates the click rate of the advertisement by multiplying the actual click rate by the bias of the display position of the advertisement on the advertisement delivery surface.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項１または２に記載の情報処理装置。 The estimation unit multiplies the actual click rate by a bias of a combination of an attribute of a user who views the advertisement and the advertisement and a bias of a display position of the advertisement on the advertisement distribution surface. Estimate the clickthrough rate of an ad,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The attribute of the user is a classification in which the user is classified according to an elapsed period after delivery of the advertisement.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The user attribute is the gender or age of the user,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
情報処理方法。 For the actual click rate of the advertisement calculated based on the actual result, the bias of the display position of the advertisement on the advertisement distribution surface, the bias of the combination of the attribute of the user viewing the advertisement and the advertisement, the bias of the advertisement, And estimating the click rate of the advertisement by multiplying at least one of the bias of the combination of the advertisement delivery surface and the advertisement,
Information processing method.
実績に基づいて算出される広告の実績クリック率に対して、広告配信面における前記広告の表示位置のバイアス、前記広告を閲覧するユーザの属性と前記広告との組み合わせのバイアス、前記広告のバイアス、および前記広告配信面と前記広告との組み合わせのバイアスのうち少なくとも１つを掛け合わせることで、前記広告のクリック率を推定させる、
プログラム。 On the computer,
For the actual click rate of the advertisement calculated based on the actual result, the bias of the display position of the advertisement on the advertisement distribution surface, the bias of the combination of the attribute of the user viewing the advertisement and the advertisement, the bias of the advertisement, And by multiplying at least one of a combination bias of the advertisement delivery surface and the advertisement, the click rate of the advertisement is estimated.
program.
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