JP2019040529A - 補正装置、補正方法及び補正プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る補正処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る補正処理の一例を示す図である。図1では、広告配信装置(補正装置)100が、広告コンテンツAD1の配信実績に基づくコンバージョン単価と目標コンバージョン単価とに誤差がある場合、強化学習を用いて広告コンテンツAD1が配信対象として選択される基準となる入札単価を補正する例を示す。
次に、図2を用いて、実施形態にかかる補正装置100が含まれる補正システム1の構成について説明する。図2は、実施形態にかかる補正システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態にかかる補正システム1には、ユーザ端末10と、アクセスログサーバ20と、広告主端末30と、広告配信装置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2に示した補正システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台のアクセスログサーバ20や、複数台の広告主端末30が含まれてもよい。また、本実施形態では、アクセスログサーバ20および広告配信装置100は、事業者T1によって管理されているものとする。
次に、図3を用いて、実施形態にかかる広告配信装置(補正装置)100について説明する。図3は、実施形態にかかる広告配信装置(補正装置)100の構成例を示す図である。図3に示すように、広告配信装置(補正装置)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Nと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10、アクセスログサーバ20との間で情報の送受信を行う。
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、図3に示すように、広告情報記憶部121と、広告配信履歴記憶部122と、モデル記憶部123とを有する。
広告情報記憶部121は、広告主端末30から受け付けた広告コンテンツと目標コンバージョン単価に関する各種情報を記憶する。図4に、実施形態に係る広告情報記憶部121の一例を示す。図4に示す例では、広告情報記憶部121は、「広告主ID」、「広告コンテンツID」、「目標コンバージョン単価」といった項目を有する。
広告配信履歴記憶部122は、広告コンテンツの配信履歴に関する各種情報を記憶する。図5に、実施形態に係る広告配信履歴記憶部122の一例を示す。図5に示す例では、広告配信履歴記憶部122は、「広告コンテンツID」、「ユーザID」、「広告クリックの有無」、「コンバージョンの有無」、「広告配信日時」といった項目を有する。
モデル記憶部123は、広告コンテンツ毎に生成された第1モデルと第2モデルを広告コンテンツ毎に記憶する。図6に、実施形態に係るモデル記憶部123の一例を示す。図6に示す例では、モデル記憶部123は、「広告コンテンツID」、「第1モデルID」、「第2モデルID」といった項目を有する。
図3の説明に戻って、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、広告配信装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成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。
受付部131は、広告主端末30から広告コンテンツの入稿と目標コンバージョン単価を受け付ける。例えば、受付部131は、広告主端末30から広告コンテンツAD1の入稿と目標コンバージョン単価(目標CPA)を受け付ける。
第1生成部132は、広告コンテンツをクリックしていないユーザの情報を用いて、所定のユーザの検索クエリや訪問ページといったアクセスログから、所定のユーザが広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動を起こすか否かに関する第1指標値を予測する第1モデルを生成する。
第2生成部133は、広告コンテンツをクリックしたユーザの情報を用いて、所定のユーザの第1指標値から、所定のユーザが広告コンテンツをクリックする行動に続けて広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動(コンバージョン)を起こすか否かに関する第2指標値(コンバージョン率)を予測する第2モデルを生成する。
第1算出部134は、第1生成部132が生成した第1モデルを用いて、第1指標値を算出する。
第2算出部135は、第2生成部133が生成した第2モデルを用いて、第2指標値(コンバージョン率)を算出する。具体的には、第2算出部135は、広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動を起こす度合いを示す数値である第1指標値を、広告コンテンツをクリックする行動に続けて広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動(コンバージョン)を起こす確率である第2指標値(コンバージョン率)に変換する。
配信部136は、配信候補の広告コンテンツの入札単価を算出する。また、配信部136は、抽出した広告コンテンツを配信要求元のユーザ端末10に配信する。
取得部137は、広告コンテンツの配信実績を取得する。具体的には、取得部137は、広告コンテンツの配信実績として、広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価を取得する。
補正部138は、取得部137によって取得された広告コンテンツの配信実績と目標コンバージョン単価に基づいて、広告コンテンツが配信対象として選択される基準となる入札単価を補正する。具体的には、補正部138は、広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価と目標コンバージョン単価とに誤差がある場合、広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価と目標コンバージョン単価との誤差を小さくするように入札単価を補正する。
次に、図8を用いて、実施形態に係る第1モデル生成処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る第1モデル生成処理手順を示すフローチャートである。
次に、図9を用いて、実施形態に係る第2モデル生成処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る第2モデル生成処理手順を示すフローチャートである。
次に、図10を用いて、実施形態に係る広告配信処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る広告配信処理手順を示すフローチャートである。
次に、図11を用いて、実施形態に係る補正処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る補正処理手順を示すフローチャートである。
上述してきたように、実施形態に係る補正装置100は、取得部137と補正部138とを有する。取得部137は、広告コンテンツの配信実績を取得する。補正部138は、取得部137によって取得された広告コンテンツの配信実績と目標コンバージョン単価に基づいて、広告コンテンツが配信対象として選択される基準となる入札単価を補正する。
また、上述してきた実施形態に係る補正装置100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。図12は、補正装置100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。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。
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。
10 ユーザ端末
20 アクセスログサーバ
30 広告主端末
100 補正装置
121 広告情報記憶部
122 広告配信履歴記憶部
123 モデル記憶部
131 受付部
132 第1生成部
133 第2生成部
134 第1算出部
135 第2算出部
136 配信部
137 取得部
138 補正部
Claims (7)
- 広告コンテンツの配信実績を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された広告コンテンツの配信実績と目標コンバージョン単価に基づいて、前記広告コンテンツが配信対象として選択される基準となる入札単価を補正する補正部と、
を備えることを特徴とする補正装置。 - 前記取得部は、
前記広告コンテンツの配信実績として、前記広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価を取得し、
前記補正部は、
前記広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価と前記目標コンバージョン単価とに誤差がある場合、前記広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価と前記目標コンバージョン単価との誤差を小さくするように前記入札単価を補正する
ことを特徴とする請求項1に記載の補正装置。 - 前記補正部は、
前記広告コンテンツの配信実績に基づくコンバージョン単価と前記目標コンバージョン単価とに誤差がある場合、強化学習を用いて前記入札単価を補正するためにとるべき行動を学習し、前記強化学習を用いて学習した行動をとることにより、前記入札単価を補正する
ことを特徴とする請求項2に記載の補正装置。 - 前記補正部は、
前記入札単価を算出するために用いる算出関数に前記入札単価を補正する補正関数を乗じることにより、前記入札単価を補正する
ことを特徴とする請求項3に記載の補正装置。 - 前記補正部は、
強化学習を用いて前記入札単価を補正する補正関数を学習することにより、前記入札単価を補正する
ことを特徴とする請求項4に記載の補正装置。 - コンピュータが実行する補正方法であって、
広告コンテンツの配信実績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広告コンテンツの配信実績と目標コンバージョン単価に基づいて、前記広告コンテンツが配信対象として選択される基準となる入札単価を補正する補正工程と、
を含むことを特徴とする補正方法。 - 広告コンテンツの配信実績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広告コンテンツの配信実績と目標コンバージョン単価に基づいて、前記広告コンテンツが配信対象として選択される基準となる入札単価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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