JP2019075145A - 情報処理装置、制御方法、およびプログラム - Google Patents
情報処理装置、制御方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019075145A JP2019075145A JP2018238293A JP2018238293A JP2019075145A JP 2019075145 A JP2019075145 A JP 2019075145A JP 2018238293 A JP2018238293 A JP 2018238293A JP 2018238293 A JP2018238293 A JP 2018238293A JP 2019075145 A JP2019075145 A JP 2019075145A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- event
- content
- unit
- stage
- advertisement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 52
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 83
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 122
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 27
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 239000012612 commercial material Substances 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】事象発生までの過程における段階に応じた広告を配信して広告の費用対効果を上げることが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、事象を指定する事象指定部と、複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図４
Description
本開示は、情報処理装置、制御方法、およびプログラムに関する。
近年、情報通信技術の発展に伴い、オンライン上における購買が普及している。例えば音楽や動画などのサーバで管理されているコンテンツを購入して携帯型の端末装置にネットワーク経由でダウンロードして視聴する形態が普及している。このような技術に関し、例えば下記特許文献１では、ユーザの嗜好情報にマッチングしたコンテンツを推薦し、マッチングの度合いに応じて推薦するコンテンツの情報量を制御するシステムが開示されている。また、オンライン上における購買（所謂ネットショッピング）は、音楽や動画をダウンロードで購入するものに限定されず、衣服や電化製品などの商品を購入するものや、ホテルや飛行機の予約などのサービスを購入するものなどがある。
ここで、インターネット上における購買のプロセスをモデル化したものとしては、ＡＩＤＭＡ（Attention、Interest、Desire、Memory、Action）理論やＡＩＳＡＳ（Attention、Interest、Search、Action、Share）理論が知られている。
また、近年オンライン上では、コンバージョン直前にラストクリックされた広告だけでなく、それ以外の広告やユーザがＷｅｂページをたどった経路も重要視されてきている。コンバージョンとは、一般に、商用目的のウェブサイト上で獲得できる最終的な成果であって、例えばオンラインショッピングサイトならば商品購入、情報提供サイトやコミュニティサイトならば会員登録等が該当する。かかるコンバージョンに至るまでのＷｅｂページの閲覧履歴を分析してメディア毎のコンバージョンへの貢献度を調査する分析として、アトリビューション分析が注目されている。
従来のＷｅｂ広告としては、検索エンジン等の検索結果ページに掲載されるリスティング広告が注目されていたが、リスティング広告だけでは広告効果に限度があるため、近年はＷｅｂページの一部として埋め込まれて表示されるディスプレイ広告が再注目されてきている。近年のディスプレイ広告は、静止画像の他、アニメーションや動画のストリーミング配信によってＴＶ（television）のＣＭ（Commercial Message）のような広告を実現できる。
また、ユーザは広告をクリックしてコンバージョンに至るだけではなく、様々な経路を辿ってコンバージョンに至ることが最近の傾向である。例えばディスプレイ広告に影響されて検索してコンバージョンに至ったり、ディスプレイ広告をクリックしてコンバージョンに至ったりすることが考えられる。
ここで、広告の役割は、コンバージョンに直接繋げることに限られず、広告対象を認知させることや、広告対象に興味を持ってもらうことなど多様であるため、ユーザ毎に適切な広告を出す必要があった。しかしながら、従来はコンバージョンへの広告効果の分析は行われても、どのようなＷｅｂページにどのような広告を出稿すればより効果が上がるかといったことは考慮されていなかった。
また、広告対象別にユーザがどの購買プロセスにいるのかを判断することができれば、ユーザに適切な広告を出すことが可能となる。
そこで、本開示では、事象発生までの過程における段階に応じた広告を配信して広告の最適化を行うことが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提案する。
本開示によれば、コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、事象を指定する事象指定部と、複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、を備える、情報処理装置を提案する。
本開示によれば、コンテンツを指定することと、事象を指定することと、複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記指定されたコンテンツの、前記指定された事象の発生に対する寄与率を算出することと、前記算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付けることと、段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定することと、を含む制御方法を提案する。
本開示によれば、コンピュータを、コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、事象を指定する事象指定部と、複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、として機能させるためのプログラムを提案する。
以上説明したように本開示によれば、事象発生までの過程における段階に応じた広告を配信して広告の最適化を行うことが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による広告配信システムの概要
２．サーバの構成
３．動作処理
４．変形例
５．まとめ
１．本開示の一実施形態による広告配信システムの概要
２．サーバの構成
３．動作処理
４．変形例
５．まとめ
＜１．本開示の一実施形態による広告配信システムの概要＞
まず、本開示の一実施形態による広告配信システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による広告配信システムは、ユーザが操作する情報処理端末３と、ＣＶ（Conversion）貢献度を算出するサーバ１と、広告主が操作する情報処理装置５とを含み、これらはネットワーク４を介して接続される。
まず、本開示の一実施形態による広告配信システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による広告配信システムは、ユーザが操作する情報処理端末３と、ＣＶ（Conversion）貢献度を算出するサーバ１と、広告主が操作する情報処理装置５とを含み、これらはネットワーク４を介して接続される。
ユーザが操作する情報処理端末３は、図１に示すように、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）により実現された情報処理端末３ａ、ノート型ＰＣにより実現された情報処理端末３ｂ、タブレット端末により実現された情報処理端末３ｃ、またはスマートフォンにより実現された情報処理端末３ｄであってもよい。各ユーザは、情報処理端末３を操作してネットワーク上のＷｅｂページを閲覧し、ネットショッピングを行う。
サーバ１は、各ユーザのＷｅｂページの閲覧履歴、および各ユーザについて対象コンテンツ（本明細では、広告商材とも称す）へのコンバージョンの発生履歴を含む大規模データを分析し、各Ｗｅｂページの特定の広告商材に対するコンバージョン貢献度（本明細書では、ＣＶ貢献度とも称す）を算出する。また、サーバ１は、算出したＣＶ貢献度に応じて各Ｗｅｂページが特定の広告商材のコンバージョンに至るまでの購買プロセス（すなわち事象に至るまでの過程）のどの段階に該当するかを定義する。
情報処理装置５は、広告主Ｓにより操作され、サーバ１から提供された購買プロセスの段階に応じた広告の配信を設定することができる。
（背景）
ここで、従来のＷｅｂ広告は、図２に示すように、ＣＶ貢献度を考慮しない広告の配信が行われていたため、いずれのＷｅｂページ６００〜６０５にも同様の広告（Advertisement）が出稿されていた。すなわち、ユーザ毎に適切な広告が出せていなかったため、Ｗｅｂ広告の費用対効果（コンバージョン（ＣＶ）に到達する割合）が低かった。
ここで、従来のＷｅｂ広告は、図２に示すように、ＣＶ貢献度を考慮しない広告の配信が行われていたため、いずれのＷｅｂページ６００〜６０５にも同様の広告（Advertisement）が出稿されていた。すなわち、ユーザ毎に適切な広告が出せていなかったため、Ｗｅｂ広告の費用対効果（コンバージョン（ＣＶ）に到達する割合）が低かった。
そこで、本実施形態では、上述した構成により、各Ｗｅｂページにおける広告商材のコンバージョンへの貢献を数値化して、各Ｗｅｂページが購買プロセスのどの段階に該当するかを定義する。これにより、購買プロセスの段階に応じた広告をその段階のＷｅｂページに配信し、広告の費用対効果を上げることができる。具体的には、図３に示すように、ＣＶ貢献度が低い（例えば図５を参照して後述する購買プロセスにおける「認知段階」に定義された）Ｗｅｂページ６１０〜６１３には、ＣＶ貢献度「低」に対応した広告Ａｄ１が配信される。また、ＣＶ貢献度が中間の（例えば図５を参照して後述する購買プロセスにおける「興味・関心段階」に定義された）Ｗｅｂページ６２０〜６２３には、ＣＶ貢献度「中」に対応した広告Ａｄ２が配信される。また、ＣＶ貢献度が高い（例えば図５を参照して後述する購買プロセスにおける「比較検討段階」に定義された）Ｗｅｂページ６３０〜６３３には、ＣＶ貢献度「高」に対応した広告Ａｄ３が配信される。これら広告Ａｄ１〜Ａｄ３は、ＣＶ貢献度に応じて異なるクリエイティブであって、その段階にいるユーザに対して最適な内容となっている。これにより、結果的にコンバージョン（ＣＶ）に至るユーザを増加させることができる。
なおコンバージョンへの貢献の数値化は、Ｗｅｂページに限定せず、操作しているユーザの特定さえできれば、マスメディアやその他媒体等の各種コンテンツのコンバージョンへの貢献の数値化が可能である。マスメディアやその他媒体の広告とコンバージョンプロセスを対応付けることで、ユーザのコンバージョン段階（購買プロセス）を特定し、段階に応じた広告施策（内容、クリエイティブ、メディア）を最適化することができる。また、特定する段階はコンバージョンに至るまでの過程に限定されず、指定したある事象の発生へのコンテンツの貢献度（寄与率）を算出し、当該事象に至るまでの過程であればよい。さらに、本実施形態によるシステムは広告配信に限らず、ある事象が発生する際のユーザの意思決定全般に関して、ある事象が発生するまでの過程のどの段階にユーザがいるかに応じて、アプリケーションやソーシャルネットワークサービス、その他サービスの提案等を行うシステムに応用できる。
以上、本開示の一実施形態による広告配信システムの概要について説明した。続いて、本実施形態の広告配信システムに含まれるサーバ１の構成について説明する。
＜２．サーバの構成＞
図４は、本実施形態によるサーバ１の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、サーバ１は、広告配信ログ１０、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）抽出部１１、ＵＲＬ集合１２、ＵＲＬ指定部１３、コンバージョン指定部１５、ユーザ集合特定部１６、ＣＶ貢献度算出部１７、ＣＶ貢献度ＤＢ１８、段階紐付部１９、購買プロセスＤＢ２０、広告配信設定部２１、広告情報ＤＢ２２、効果測定部２３、広告効果ＤＢ２４、および広告配信部２５を有する。
図４は、本実施形態によるサーバ１の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、サーバ１は、広告配信ログ１０、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）抽出部１１、ＵＲＬ集合１２、ＵＲＬ指定部１３、コンバージョン指定部１５、ユーザ集合特定部１６、ＣＶ貢献度算出部１７、ＣＶ貢献度ＤＢ１８、段階紐付部１９、購買プロセスＤＢ２０、広告配信設定部２１、広告情報ＤＢ２２、効果測定部２３、広告効果ＤＢ２４、および広告配信部２５を有する。
広告配信ログ１０は、どのＵＲＬ（すなわちＷｅｂページ）に、どのような広告を配信（または出稿とも称す）したかといった広告配信に関する情報を格納する記憶部である。また、広告配信ログ１０には、各ユーザのＵＲＬの閲覧履歴およびコンバージョン情報も含まれる。コンバージョン情報とは、各ユーザによるコンバージョンの情報であって、例えばコンバージョンに至る直前にラストクリックした広告等の情報が含まれる。
ＵＲＬ抽出部１１は、広告配信ログ１０から全てのＵＲＬを抽出し、ＵＲＬ集合１２を生成する。ＵＲＬ集合１２は、ＵＲＬ抽出部１１により抽出されたＵＲＬを格納するデータベースである。
ＵＲＬ指定部１３（コンテンツ指定部）は、ＵＲＬ集合１２から、ＣＶ貢献度を算出するＵＲＬ（コンテンツの一例）を指定する。ＵＲＬ指定部１３は、指定したＵＲＬをユーザ集合特定部１６に出力する。
コンバージョン指定部１５（事象指定部）は、広告配信ログ１０から、ＣＶ貢献度の算出に用いるコンバージョン情報（事象の一例であって、例えばインターネット上における商品購入）を指定し、ユーザ集合特定部１６に出力する。
ユーザ集合特定部１６は、ＵＲＬ指定部１３により指定されたＵＲＬのＣＶ貢献度を算出する際に用いるユーザ集合の特定を行う。具体的には、ユーザ集合特定部１６は、ＵＲＬ指定部１３により指定されたＵＲＬを閲覧したユーザからなる第１の集合、コンバージョン指定部１５により指定されたコンバージョンが発生したユーザからなる第２の集合、上記指定されたＵＲＬを閲覧していないユーザからなる第３の集合、および上記指定されたコンバージョンが発生していないユーザからなる第４の集合を特定する。ユーザ集合特定部１６は、特定したユーザ集合をＣＶ貢献度算出部１７に出力する。なお、各ユーザの閲覧情報や、コンバージョンに至ったユーザの情報等は、広告配信ログ１０から取得される。
ＣＶ貢献度算出部１７は、ＵＲＬ指定部１３により指定されたＵＲＬの、コンバージョン指定部１５により指定されたコンバージョンの発生に対する寄与率（本明細書ではＣＶ貢献度と称す）を算出する。より具体的には、上記第１の集合に属するユーザのうちで第２の集合にも属するユーザの数をＡ、第１の集合に属するユーザのうちで第４の集合にも属するユーザの数をＢとする。また、ＣＶ貢献度算出部１７は、第３の集合に属するユーザのうちで第２の集合にも属するユーザの数をＣ、第３の集合に属するユーザのうちで第４の集合にも属するユーザの数をＤとする。そして、ＣＶ貢献度算出部１７は、（Ａ／（Ａ＋Ｂ））および（Ｃ／（Ｃ＋Ｄ））を用いた演算によりＣＶ貢献度を算出する。
ここで、商材Ｘに対するＵＲＬ；ＹのＣＶ貢献度を算出する際のユーザ集合例を、図５に示す。図５に示すように、ＵＲＬ；Ｙを閲覧した第１のユーザ集合１６０のうちで、商材Ｘにコンバージョンした第２のユーザ集合１６１にも属するユーザ数がＡ、ＵＲＬ；Ｙを閲覧した第１のユーザ集合１６０のうちで、商材Ｘにコンバージョンしていない第４のユーザ集合１６３にも属するユーザ数がＢとされる。また、ＵＲＬ；Ｙを閲覧していない第３のユーザ集合１６２のうちで、商材Ｘにコンバージョンした第２のユーザ集合１６１にも属するユーザ数がＣ、ＵＲＬ；Ｙを閲覧していない第３のユーザ集合１６２のうちで、商材Ｘにコンバージョンしていない第４のユーザ集合１６３にも属するユーザ数がＤとされる。この場合、下記式により、商材Ｘに対するＵＲＬ；ＹのＣＶ貢献度（CV Contribution）が算出される。
ＣＶ貢献度算出部１７は、算出したＣＶ貢献度をＣＶ貢献度ＤＢ１８に出力する。
ＣＶ貢献度ＤＢ１８は、ＣＶ貢献度算出部１７により算出されたＵＲＬ毎のＣＶ貢献度を格納するデータベースである。ＣＶ貢献度算出部１７によるＣＶ貢献度の算出は、ＵＲＬ指定部１３により指定されたＵＲＬ毎に繰り返し行われるため、ＣＶ貢献度ＤＢ１８には、膨大なＵＲＬ毎のＣＶ貢献度が格納され得る。
段階紐付部１９は、ＣＶ貢献度ＤＢ１８に格納されているＵＲＬ毎のＣＶ貢献度に応じて、コンバージョンに至る過程の各段階にＵＲＬを紐付ける（定義付ける）。具体的には、例えばコンバージョンが商材の購入である場合、購入に至るまでの過程である購買プロセスは、図６に示すように、例えば認知、興味・関心、比較検討、購入の各段階により形成されることが推定される。この場合、段階紐付部１９は、各ＵＲＬ（すなわちＷｅｂページ）のＣＶ貢献度の高さに応じて、購買プロセスの各段階に紐付ける（定義付ける）。例えば段階紐付部１９は、予め設定された各段階の閾値に基づいて、各ＵＲＬを紐付けてもよい。そして、段階紐付部１９は、購買プロセスの各段階とＵＲＬの紐付情報を購買プロセスＤＢ２０に出力する。
なお、購買プロセスの各段階は、ユーザ毎の嗜好興味を把握し、ユーザ単位またはユーザセグメント単位で推定してもよい。
購買プロセスＤＢ２０は、段階紐付部１９により紐付けられた購買プロセスの各段階とＵＲＬの紐付情報を格納するデータベースである。
広告配信設定部２１は、購買プロセスの段階に応じた広告の配信設定を行う。より具体的には、広告配信設定部２１は、ＣＶ貢献度に応じて異なるクリエイティブの広告を、購買プロセスの所定の段階に紐付けられたＵＲＬに配信するよう設定する。これにより、ＵＲＬが紐付けられた段階（のＣＶ貢献度）に応じて最適化された広告が、当該ＵＲＬに配信される。つまり、ユーザの現在の段階（購買プロセスにおいて、認知段階にいるのか、興味・関心段階にいるのか、または比較検討段階にいるのか）に応じて最適な広告が提示されるので、広告の費用対効果が上がり、結果的にコンバージョンに至るユーザを増加させることができる。なお配信する広告の情報は、広告情報ＤＢ２２から取得される。
また、上述した購買プロセスの段階に応じた広告の配信設定は、広告配信設定を行うＵＩ（user interface）を広告主Ｓに提示して広告主Ｓからの操作指示にしたがって行ってもよいし、広告配信設定部２１により自動で行ってもよい。以下、図７〜図９を参照して説明する。
図７は、本実施形態による広告配信設定のＵＩの一例を示す図である。図７に示すＵＩ５０は、広告主Ｓ（またはマーケター）が操作する情報処理装置５の表示部に表示される画像である。本実施形態において、サーバ１の広告配信設定部２１は、かかる広告配信設定のＵＩ５０を情報処理装置５に送信し、情報処理装置５の表示部に表示させる表示制御部としても機能する。
ＵＩ５０は、図７に示すように、コンバージョンのＵＲＬを設定するコンバージョン設定欄５０１と、購買プロセスの段階に応じた広告クリエイティブを選択する選択画面５０３と、購買プロセスの各段階に紐付けられたＵＲＬの情報を示す購買プロセス情報５０２と、を含む。
コンバージョン設定欄５０１は、コンバージョンとして設定するＵＲＬが入力される。例えば、購入完了画面、問い合わせ完了画面、資料請求画面、登録完了画面等のＵＲＬや、注文画面、ホーム画面、ログイン画面等のＵＲＬ等、コンバージョンと定義するＵＲＬが入力される。
また、購買プロセス情報５０２は、図７に示すように、購買プロセスの各段階に紐付けられたＵＲＬ数（広告配信が可能なＵＲＬ数）および推定閲覧人数を示す。購買プロセス情報５０２を参考に、広告主Ｓは、購買プロセスのどの段階に広告を配信するかを決定する。
また、選択画面５０３は、段階に応じた広告クリエイティブを選択し、広告配信を指示するための画面である。広告主Ｓは、認知段階に応じた広告クリエイティブの選択ボタン５０３ａ、興味・関心段階に応じた広告クリエイティブの選択ボタン５０３ｂ、比較・検討段階に応じた広告クリエイティブの選択ボタン５０３ｃ、または購入段階に応じた広告クリエイティブの選択ボタン５０３ｄの少なくともいずれかを選択する。
そして、情報処理装置５は、広告主Ｓによる選択に基づく操作指示をサーバ１に送信する。サーバ１の広告配信設定部２１は、受信した操作指示にしたがって、選択された段階に応じた広告クリエイティブを広告情報ＤＢ２２から取得し（または自動で生成／編集し）、選択された段階に紐付けられたＵＲＬに配信するよう設定する。
以上、広告配信設定部２１が、広告主Ｓの操作指示に従って段階に応じた広告の配信を設定する場合について説明した。なお、本実施形態による広告配信の設定はこれに限定されず、広告配信設定部２１が全て自動で制御することも可能である。具体的には、例えば広告配信設定部２１は、広告のメタデータと、購買プロセスの情報（例えば各段階のＵＲＬから抽出された代表的なキーワード）とを参照して広告の配信を自動で最適化する。
図８は、本実施形態による広告配信設定の自動最適化の一例を説明する図である。図８に示すように、購買プロセスの情報には、広告配信可能なＵＲＬ数および推定閲覧者数の他、代表的なキーワード（例えば頻出度が高いキーワードまたはＣＶ貢献度が高い単語）が抽出され、含まれている。ここで、広告配信設定部２１は、購買プロセス毎のキーワードと、広告Ａｄ１０のメタデータに含まれる広告単語との類似度を算出する。類似度の算出方法は特に限定せず、一般的な単語間類似度の算出アルゴリズムが用いられる。
そして、広告配信設定部２１は、例えば図８に示すように、広告Ａｄ１０の広告単語が購入段階のキーワードと類似度が高い場合、ユーザを購入段階に移行させるため、広告Ａｄ１０を、購入段階の一つ前の段階である比較・検討段階に配信するよう設定し、広告配信の自動最適化を実現する。広告配信設定部２１は、このような最適化を、広告Ａｄ１１、Ａｄ１２・・・と順次同様に行う。広告Ａｄ１０、Ａｄ１１、Ａｄ１２・・・は同じ商品の広告であって、広告施策が異なって生成（広告クリエイティブを変えるなど）されたものである。ここで、図９に、購買プロセスの段階に応じて配信されるクリエイティブが異なる（広告施策が異なる）広告の一例を示す図である。
図９に示す広告Ａｄ１０〜Ａｄ１４は、いずれも液晶表示装置（例えば大型テレビジョン）の広告であるが、広告に用いられている単語や文章、デザイン、人物、背景等が異なる。広告配信設定部２１は、図８を参照して説明したように、例えば広告Ａｄ１０のメタデータを参照し、広告単語「オリジナル○○」と類似度が高いキーワードが購入段階の場合、広告Ａｄ１０を、比較・検討段階のＷｅｂページに配信する。このような自動最適化が他の広告Ａｄ１１〜Ａｄ１４についても順次行われ、例えば広告Ａｄ１２が認知段階のＷｅｂページに配信される。
以上、広告配信設定部２１による広告配信の自動最適化について説明した。なお、上述した単語の類似度に基づく広告配信の最適化は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。例えば、広告配信設定部２１は、後述する効果測定部２３により測定された段階毎の広告効果に基づいて、広告効果が高い広告を配信するよう設定してもよい。
広告配信部２５は、広告配信設定部２１による設定に従って、対象ＵＲＬに所定の広告を配信する。また、広告配信部２５による広告配信の履歴は、広告配信ログ１０に格納される。
広告情報ＤＢ２２は、配信する広告に関する情報を格納するデータベースである。例えば、広告情報ＤＢ２２は、広告のメタデータが付加された広告画像（静止画および動画）を格納する。広告のメタデータには、広告対象（商材）の商品カテゴリ、広告単語、広告掲載期間等が含まれる。
効果測定部２３は、段階毎の各広告の広告効果の測定を行う。広告効果の測定は、例えば購買プロセスの促進度に応じて行われる。具体的には、図１０に示すように、例えば購買プロセスの認知段階のＵＲＬに広告を配信した場合に、ユーザがどれだけ興味・関心段階のＵＲＬに進んだか（移行したか）に基づいて広告効果を測定する。若しくは、効果測定部２３は、認知段階に配信した複数の広告Ａｄ１０、Ａｄ１１のうち、どちらの広告によって購買プロセスが進んだかに基づいて、広告効果を比較測定（どちらがより効果が高かったか）することができる。
広告効果ＤＢ２４は、効果測定部２３により測定された、段階毎の各広告の広告効果を格納するデータベースである。
以上、本実施形態によるサーバ１の構成について具体的に説明した。続いて、本実施形態による広告配信システムの動作処理について、図１１を参照して説明する。
＜３．動作処理＞
図１１は、本実施形態による広告配信システムの動作処理を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、ステップＳ１０３において、サーバ１のコンバージョン指定部１５は、コンバージョン（例えば商材Ｘの購入事象）を指定する。
図１１は、本実施形態による広告配信システムの動作処理を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、ステップＳ１０３において、サーバ１のコンバージョン指定部１５は、コンバージョン（例えば商材Ｘの購入事象）を指定する。
次いで、ステップＳ１０６において、ＵＲＬ指定部１３は、広告配信ログ１０から抽出されたＵＲＬにより生成されたＵＲＬ集合１２から、一のＵＲＬを指定する。
次に、ステップＳ１０９において、ユーザ集合特定部１６は、指定されたＵＲＬを閲覧した第１のユーザ集合、指定されたコンバージョンが発生した第２のユーザ集合、指定されたＵＲＬを閲覧していない第３のユーザ集合、および指定されたコンバージョンが発生していない第４のユーザ集合を特定する。
次いで、ステップＳ１１２において、ＣＶ貢献度算出部１７は、商材Ｘに対する指定されたＵＲＬのＣＶ貢献度を、上述した第１〜第４のユーザ集合を用いた演算により算出する。
次に、ステップＳ１１５において、ＣＶ貢献度ＤＢ１８は、算出結果（ＵＲＬのＣＶ貢献度）を蓄積する。
上記Ｓ１０６〜Ｓ１１５の処理は、対象の全ＵＲＬに対して順次行われる（Ｓ１１８）。
続いて、対象の全ＵＲＬに対してＣＶ貢献度の算出が終了すると（Ｓ１１８／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２１において、段階紐付部１９は、各ＵＲＬのＣＶ貢献度に応じて、各ＵＲＬを、コンバージョンに至るまでの過程（購買プロセス）の各段階に紐付ける。
次に、ステップＳ１２４において、広告配信設定部２１は、所定の段階に紐付けられたＵＲＬに対して、所定の段階に応じた広告の配信設定を行う。具体的には、広告配信設定部２１は、広告主Ｓからの操作指示に従って、指示された段階に紐付けられたＵＲＬに対して、当該段階に応じた広告の配信を設定する。または、広告配信設定部２１は、広告配信の自動最適化を行い、配信対象と判断した段階のＵＲＬに、当該段階に応じた広告を配信するよう設定する。
そして、ステップＳ１２７において、広告配信部２５は、広告配信設定部２１による設定に従って、広告の配信を実行する。なお広告の配信は、別途広告サーバによって行われてもよい。この場合、広告配信設定部２１は、設定した広告配信情報を広告サーバに送信するよう制御する送信制御部としても機能する。
＜４．変形例＞
以上、本実施形態による広告配信システムについて詳細に説明した。上述した実施形態では、各ＵＲＬのＣＶ貢献度に応じて、各ＵＲＬを購買プロセスの各段階に紐付けていたが、本開示はこれに限定されず、さらに２つのノード（ＵＲＬを示す）間における遷移寄与率を考慮して各ＵＲＬを購買プロセスの各段階に紐付けてもよい。
以上、本実施形態による広告配信システムについて詳細に説明した。上述した実施形態では、各ＵＲＬのＣＶ貢献度に応じて、各ＵＲＬを購買プロセスの各段階に紐付けていたが、本開示はこれに限定されず、さらに２つのノード（ＵＲＬを示す）間における遷移寄与率を考慮して各ＵＲＬを購買プロセスの各段階に紐付けてもよい。
より具体的には、本変形例によるＣＶ貢献度算出部１７は、指定されたコンバージョンに対する各ＵＲＬの貢献度を算出すると共に、ＵＲＬ間における遷移寄与率を順次算出する。かかるＵＲＬ間における遷移寄与率は、本変形例によるユーザ集合特定部１６により特定された各ユーザ集合を用いた演算により求められる。
より具体的には、ユーザ集合特定部１６は、選択された２つのＵＲＬ間の遷移寄与率の算出に用いられるユーザ集合として、第１のＵＲＬを閲覧したユーザからなる第１の集合、第２のＵＲＬを閲覧したユーザからなる第２の集合、第１のＵＲＬを閲覧していないユーザからなる第３の集合、および第２のＵＲＬを閲覧していないユーザからなる第４の集合を特定する。
ここで、ＵＲＬ；Ｙに対するＵＲＬ；Ｚの遷移寄与率を算出する際のユーザ集合例を、図１２に示す。図１２に示すように、ＵＲＬ；Ｚを閲覧した第１のユーザ集合１６５のうちで、ＵＲＬ；Ｙを閲覧した第２のユーザ集合１６６にも属するユーザ数がＡ、ＵＲＬ；Ｚを閲覧した第１のユーザ集合１６５のうちで、ＵＲＬ；Ｙを閲覧していない第４のユーザ集合１６８にも属するユーザ数がＢとされる。また、ＵＲＬ；Ｚを閲覧していない第３のユーザ集合１６７のうちで、ＵＲＬ；Ｙを閲覧した第２のユーザ集合１６６にも属するユーザ数がＣ、ＵＲＬ；Ｚを閲覧していない第３のユーザ集合１６７のうちで、ＵＲＬ；Ｙを閲覧していない第４のユーザ集合１６８にも属するユーザ数がＤとされる。この場合、下記式により、ＵＲＬ；Ｙに対するＵＲＬ；Ｚの遷移寄与率（Transition Contribution）が算出される。
そして、上述したＣＶ貢献度の算出結果およびＵＲＬ間の遷移寄与率に基づいて、本変形例による段階紐付部１９は、指定されたコンバージョンから繋がる各ＵＲＬのコンバージョンパスを生成し、コンバージョンパスのセグメントと購買プロセスの段階とを対応付けて、各ＵＲＬを各段階に紐付けることができる。
さらに、生成されたコンバージョンパスは、広告主Ｓに提示される広告配信設定用のＵＩにも利用され得る。以下、図１３を参照して説明する。
図１３は、本実施形態による広告配信設定のＵＩの他の例を示す図である。図１３に示すＵＩ７０は、広告主Ｓ（またはマーケター）が操作する情報処理装置５の表示部に表示される画像である。
図１３に示すように、ＵＩ７０は、コンバージョンパス７０１を含む。コンバージョンパス７０１は、指定されたコンバージョン（例えば商材Ｘの購入）を示すノード７０２と、ノード７０２から繋がる各ＵＲＬ（第１〜第９のＵＲＬ）のノードから形成される。
具体的には、指定されたコンバージョンに対してＣＶ貢献度が高い第１、第２のＵＲＬのノードが繋がり、次に第１、第２のＵＲＬに対して遷移寄与率が高い第３、第４、第５のＵＲＬのノードが繋がり、続いて第３〜第５のＵＲＬに対して遷移寄与率が高い第６〜第９のＵＲＬのノードが繋がっている。この際、第１、第２のＵＲＬを含むセグメントを「購入段階」、次の第３〜第５のＵＲＬを含むセグメントを「比較・検討段階」、続く第６〜第９のＵＲＬを含むセグメントを「興味・関心段階」と推定され得る。
具体的には、指定されたコンバージョンに対してＣＶ貢献度が高い第１、第２のＵＲＬのノードが繋がり、次に第１、第２のＵＲＬに対して遷移寄与率が高い第３、第４、第５のＵＲＬのノードが繋がり、続いて第３〜第５のＵＲＬに対して遷移寄与率が高い第６〜第９のＵＲＬのノードが繋がっている。この際、第１、第２のＵＲＬを含むセグメントを「購入段階」、次の第３〜第５のＵＲＬを含むセグメントを「比較・検討段階」、続く第６〜第９のＵＲＬを含むセグメントを「興味・関心段階」と推定され得る。
また、ＵＩ７０は、コンバージョンパス７０１を形成するノードのいずれかが広告主Ｓにより選択されると、図１３に示すように、選択されたノード７０３（ここでは、第２のＵＲＬ）の推定広告効果表示７０５を表示する。推定広告効果表示７０５は、例えばノードアクセス人数（すなわちＵＲＬの閲覧者数）、コンバージョン数（すなわち閲覧からコンバージョンに至ったユーザの数）、コンバージョン所要時間（すなわち閲覧からコンバージョンに至るまでの所要時間）、ＵＲＬ、キーワード等を含む。これにより、広告主Ｓは、広告配信対象とするＵＲＬの推定広告効果を事前に確認することができる。
そして、広告主Ｓは、配信対象とするＵＲＬのノード（またはセグメント）を選択する。情報処理装置５は、広告主Ｓによる選択に基づく操作指示をサーバ１に送信する。サーバ１の広告配信設定部２１は、受信した操作指示にしたがって、選択されたＵＲＬ（またはセグメント）が紐付けられた段階に応じた広告クリエイティブを広告情報ＤＢ２２から取得し、選択されたＵＲＬ（またはセグメントに含まれるＵＲＬ）に配信するよう設定する。
＜５．まとめ＞
上述したように、本開示の実施形態による広告配信システムでは、各Ｗｅｂページにおける広告商材のコンバージョンへの貢献を数値化して、各Ｗｅｂページが購買プロセスのどの段階に該当するかを定義する。これにより、購買プロセスの段階に応じた広告をその段階のＷｅｂページに配信して広告の最適化を実現し、広告の費用対効果を上げることができる。
上述したように、本開示の実施形態による広告配信システムでは、各Ｗｅｂページにおける広告商材のコンバージョンへの貢献を数値化して、各Ｗｅｂページが購買プロセスのどの段階に該当するかを定義する。これにより、購買プロセスの段階に応じた広告をその段階のＷｅｂページに配信して広告の最適化を実現し、広告の費用対効果を上げることができる。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上述したサーバ１に内蔵されるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のハードウェアに、サーバ１の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記情報処理装置は、
前記事象に至るまでの過程の段階表示を制御する表示制御部をさらに備え、
前記配信設定部は、
前記段階表示においてユーザにより指定された段階に紐付けられた各コンテンツに、当該指定された段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の段階に紐付けられた各コンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう自動的に設定する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の一の段階に紐付けられた各コンテンツから抽出されたキーワードと類似する広告単語を有する広告情報を、前記一の段階よりも前の段階に紐付けられた各コンテンツに配信するよう設定する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記コンテンツは、Ｗｅｂページである、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記事象は、インターネット上における商品購入である、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記事象に至るまでの過程の段階は、購入プロセスであって、
前記購入プロセスは、認知、興味・関心、比較・検討、および購入の各段階を含む、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記情報処理装置は、
前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧したユーザからなる第１の集合、前記事象指定部により指定された事象が発生したユーザからなる第２の集合、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧していないユーザからなる第３の集合、および前記事象指定部により指定された事象が発生していないユーザからなる第４の集合を特定する集合特定部をさらに備え、
前記算出部は、
前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＡ、前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＢ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＣ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＤとした場合に、（Ａ／（Ａ＋Ｂ））および（Ｃ／（Ｃ＋Ｄ））を用いた演算により前記寄与率を算出する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記算出部は、前記コンテンツ指定部による指定および前記事象指定部による指定に基づいて、指定された事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の事象寄与率の算出と、前記複数のコンテンツから繰り返し選択されるコンテンツ間の遷移寄与率の算出を行い、
前記紐付部は、前記指定された事象に、前記事象寄与率の高さに応じて第１群のコンテンツを繋げ、前記第１群のコンテンツに、前記遷移寄与率の高さに応じて第２群のコンテンツを繋げ、以降前記遷移寄与率の高さに応じたコンテンツ群の接続を繰り返し、２以上のコンテンツの繋がりを示すパスを生成して前記事象に至るまでの過程の段階に紐付ける、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記情報処理装置は、
前記２以上のコンテンツの繋がりを示すパス表示を制御する表示制御部をさらに備える、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記配信設定部は、前記パス表示においてユーザにより指定されたコンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
プロセッサが、
コンテンツを指定することと、
事象を指定することと、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記指定されたコンテンツの、前記指定された事象の発生に対する寄与率を算出することと、
前記算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付けることと、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定することと、
を含む、制御方法。
（１３）
コンピュータを、
コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
として機能させるための、プログラム。
（１）
コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記情報処理装置は、
前記事象に至るまでの過程の段階表示を制御する表示制御部をさらに備え、
前記配信設定部は、
前記段階表示においてユーザにより指定された段階に紐付けられた各コンテンツに、当該指定された段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の段階に紐付けられた各コンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう自動的に設定する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の一の段階に紐付けられた各コンテンツから抽出されたキーワードと類似する広告単語を有する広告情報を、前記一の段階よりも前の段階に紐付けられた各コンテンツに配信するよう設定する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記コンテンツは、Ｗｅｂページである、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記事象は、インターネット上における商品購入である、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記事象に至るまでの過程の段階は、購入プロセスであって、
前記購入プロセスは、認知、興味・関心、比較・検討、および購入の各段階を含む、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記情報処理装置は、
前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧したユーザからなる第１の集合、前記事象指定部により指定された事象が発生したユーザからなる第２の集合、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧していないユーザからなる第３の集合、および前記事象指定部により指定された事象が発生していないユーザからなる第４の集合を特定する集合特定部をさらに備え、
前記算出部は、
前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＡ、前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＢ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＣ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＤとした場合に、（Ａ／（Ａ＋Ｂ））および（Ｃ／（Ｃ＋Ｄ））を用いた演算により前記寄与率を算出する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記算出部は、前記コンテンツ指定部による指定および前記事象指定部による指定に基づいて、指定された事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の事象寄与率の算出と、前記複数のコンテンツから繰り返し選択されるコンテンツ間の遷移寄与率の算出を行い、
前記紐付部は、前記指定された事象に、前記事象寄与率の高さに応じて第１群のコンテンツを繋げ、前記第１群のコンテンツに、前記遷移寄与率の高さに応じて第２群のコンテンツを繋げ、以降前記遷移寄与率の高さに応じたコンテンツ群の接続を繰り返し、２以上のコンテンツの繋がりを示すパスを生成して前記事象に至るまでの過程の段階に紐付ける、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記情報処理装置は、
前記２以上のコンテンツの繋がりを示すパス表示を制御する表示制御部をさらに備える、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記配信設定部は、前記パス表示においてユーザにより指定されたコンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
プロセッサが、
コンテンツを指定することと、
事象を指定することと、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記指定されたコンテンツの、前記指定された事象の発生に対する寄与率を算出することと、
前記算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付けることと、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定することと、
を含む、制御方法。
（１３）
コンピュータを、
コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
として機能させるための、プログラム。
１ サーバ
１０ 広告配信ログ
１１ ＵＲＬ抽出部
１２ ＵＲＬ集合
１３ ＵＲＬ指定部
１５ コンバージョン指定部
１６ ユーザ集合特定部
１７ ＣＶ貢献度算出部
１８ ＣＶ貢献度ＤＢ
１９ 段階紐付部
２０ 購買プロセスＤＢ
２１ 広告配信設定部
２２ 広告情報ＤＢ
２３ 効果測定部
２４ 広告効果ＤＢ
２５ 広告配信部
３、３ａ〜３ｄ 情報処理端末
４ ネットワーク
５ 情報処理装置
１０ 広告配信ログ
１１ ＵＲＬ抽出部
１２ ＵＲＬ集合
１３ ＵＲＬ指定部
１５ コンバージョン指定部
１６ ユーザ集合特定部
１７ ＣＶ貢献度算出部
１８ ＣＶ貢献度ＤＢ
１９ 段階紐付部
２０ 購買プロセスＤＢ
２１ 広告配信設定部
２２ 広告情報ＤＢ
２３ 効果測定部
２４ 広告効果ＤＢ
２５ 広告配信部
３、３ａ〜３ｄ 情報処理端末
４ ネットワーク
５ 情報処理装置
Claims (13)
- コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
を備える、情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記事象に至るまでの過程の段階表示を制御する表示制御部をさらに備え、
前記配信設定部は、
前記段階表示においてユーザにより指定された段階に紐付けられた各コンテンツに、当該指定された段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の段階に紐付けられた各コンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう自動的に設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記配信設定部は、前記事象に至るまでの過程の一の段階に紐付けられた各コンテンツから抽出されたキーワードと類似する広告単語を有する広告情報を、前記一の段階よりも前の段階に紐付けられた各コンテンツに配信するよう設定する、請求項３に記載の情報処理装置。
- 前記コンテンツは、Ｗｅｂページである、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記事象は、インターネット上における商品購入である、請求項５に記載の情報処理装置。
- 前記事象に至るまでの過程の段階は、購入プロセスであって、
前記購入プロセスは、認知、興味・関心、比較・検討、および購入の各段階を含む、請求項６に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧したユーザからなる第１の集合、前記事象指定部により指定された事象が発生したユーザからなる第２の集合、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツを閲覧していないユーザからなる第３の集合、および前記事象指定部により指定された事象が発生していないユーザからなる第４の集合を特定する集合特定部をさらに備え、
前記算出部は、
前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＡ、前記第１の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＢ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第２の集合にも属するユーザの数をＣ、前記第３の集合に属するユーザのうちで前記第４の集合にも属するユーザの数をＤとした場合に、（Ａ／（Ａ＋Ｂ））および（Ｃ／（Ｃ＋Ｄ））を用いた演算により前記寄与率を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、前記コンテンツ指定部による指定および前記事象指定部による指定に基づいて、指定された事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の事象寄与率の算出と、前記複数のコンテンツから繰り返し選択されるコンテンツ間の遷移寄与率の算出を行い、
前記紐付部は、前記指定された事象に、前記事象寄与率の高さに応じて第１群のコンテンツを繋げ、前記第１群のコンテンツに、前記遷移寄与率の高さに応じて第２群のコンテンツを繋げ、以降前記遷移寄与率の高さに応じたコンテンツ群の接続を繰り返し、２以上のコンテンツの繋がりを示すパスを生成して前記事象に至るまでの過程の段階に紐付ける、請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記２以上のコンテンツの繋がりを示すパス表示を制御する表示制御部をさらに備える、請求項９に記載の情報処理装置。 - 前記配信設定部は、前記パス表示においてユーザにより指定されたコンテンツに、対応する段階に応じた広告情報を配信するよう設定する、請求項１０に記載の情報処理装置。
- プロセッサが、
コンテンツを指定することと、
事象を指定することと、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記指定されたコンテンツの、前記指定された事象の発生に対する寄与率を算出することと、
前記算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付けることと、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定することと、
を含む、制御方法。 - コンピュータを、
コンテンツを指定するコンテンツ指定部と、
事象を指定する事象指定部と、
複数のユーザの各々によるコンテンツの閲覧履歴、および複数のユーザの各々についての事象の発生履歴に基づき、前記コンテンツ指定部により指定されたコンテンツの、前記事象指定部により指定された事象の発生に対する寄与率を算出する算出部と、
前記算出部により算出された、前記事象の発生に対する複数のコンテンツの各々の寄与率に基づいて、各コンテンツを前記事象に至るまでの過程の各段階に紐付ける紐付部と、
段階に紐付けられたコンテンツに当該段階に応じた広告情報を配信するよう設定する配信設定部と、
として機能させるための、プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018238293A JP2019075145A (ja) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018238293A JP2019075145A (ja) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014151208A Division JP6455005B2 (ja) | 2014-07-24 | 2014-07-24 | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019075145A true JP2019075145A (ja) | 2019-05-16 |
Family
ID=66544182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018238293A Pending JP2019075145A (ja) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2019075145A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021043897A (ja) * | 2019-09-13 | 2021-03-18 | 楽天株式会社 | 広告表示制御装置、広告表示制御方法、及び広告表示制御プログラム |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008047128A (ja) * | 2006-08-16 | 2008-02-28 | Nhn Corp | 広告主を区別管理する方法及びその方法を実行するシステム |
| JP2009003740A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | Naltec Inc | 電子広告端末を有するシステム |
| JP2009527841A (ja) * | 2006-02-21 | 2009-07-30 | チョ、ヒョウング−ク | 双方向検索とモニタリングを用いた広告管理及び検索システム |
| JP2010170436A (ja) * | 2009-01-26 | 2010-08-05 | Hiroshi Kanda | インターネットのウェブページ（デジタルコンテンツ）内の任意のキーワードにレコメンド広告を配信して表示する方法、およびその広告の品質の評価方法、ならびにその品質評価に基づいて課金する方法。 |
| JP2013242657A (ja) * | 2012-05-18 | 2013-12-05 | Yahoo Japan Corp | 情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラム |
| JP2015064782A (ja) * | 2013-09-25 | 2015-04-09 | ピアラ・ホールディングス・リミテッド | 広告活動支援装置、広告活動支援方法およびプログラム |
-
2018
- 2018-12-20 JP JP2018238293A patent/JP2019075145A/ja active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009527841A (ja) * | 2006-02-21 | 2009-07-30 | チョ、ヒョウング−ク | 双方向検索とモニタリングを用いた広告管理及び検索システム |
| JP2008047128A (ja) * | 2006-08-16 | 2008-02-28 | Nhn Corp | 広告主を区別管理する方法及びその方法を実行するシステム |
| JP2009003740A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | Naltec Inc | 電子広告端末を有するシステム |
| JP2010170436A (ja) * | 2009-01-26 | 2010-08-05 | Hiroshi Kanda | インターネットのウェブページ（デジタルコンテンツ）内の任意のキーワードにレコメンド広告を配信して表示する方法、およびその広告の品質の評価方法、ならびにその品質評価に基づいて課金する方法。 |
| JP2013242657A (ja) * | 2012-05-18 | 2013-12-05 | Yahoo Japan Corp | 情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラム |
| JP2015064782A (ja) * | 2013-09-25 | 2015-04-09 | ピアラ・ホールディングス・リミテッド | 広告活動支援装置、広告活動支援方法およびプログラム |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 山川 義介: "第一人者が解説する テクノロジー最前線", 日経ＳＹＳＴＥＭＳ, JPN6020011116, 26 August 2013 (2013-08-26), JP, pages 56 - 61, ISSN: 0004238700 * |
| 田中 弦 外３名, アトリビューション, vol. 第１版, JPN6015029772, 11 July 2012 (2012-07-11), JP, pages 27 - 32, ISSN: 0004353242 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021043897A (ja) * | 2019-09-13 | 2021-03-18 | 楽天株式会社 | 広告表示制御装置、広告表示制御方法、及び広告表示制御プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6455005B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム | |
| JP6294416B2 (ja) | オンライン広告と共にソーシャルエンドースメントを提供すること | |
| US10380647B2 (en) | Selection and/or modification of a portion of online content based on an emotional state of a user | |
| US11074636B1 (en) | Recommendations based on mined conversations | |
| KR101691576B1 (ko) | 검색-구동형 연결 타겟팅 | |
| JP6248106B2 (ja) | 広告ターゲティングのための否定的なシグナル | |
| US9324093B2 (en) | Measuring the effects of social sharing on online content and advertising | |
| US20140172545A1 (en) | Learned negative targeting features for ads based on negative feedback from users | |
| US20110066497A1 (en) | Personalized advertising and recommendation | |
| JP6297912B2 (ja) | オンライン広告キャンペーンを予約するためのシステム及び方法 | |
| US20180260840A1 (en) | Selecting content for presentation to an online system user based on categories associated with content items | |
| TW201516928A (zh) | 從現有廣告創作產生提案線上廣告之系統與方法 | |
| TW200907717A (en) | Dynamic bid pricing for sponsored search | |
| JP2015501990A (ja) | 広告キャンペーンの支援調整 | |
| KR20170084171A (ko) | 광고에 대한 타겟팅 기준을 갖는 시청자 지표의 사용 | |
| US20130013428A1 (en) | Method and apparatus for presenting offers | |
| US10452701B2 (en) | Predicting a level of knowledge that a user of an online system has about a topic associated with a set of content items maintained in the online system | |
| JP2019164617A (ja) | 情報配信システム、情報配信方法、およびプログラム | |
| JP6334348B2 (ja) | 配信装置、配信方法及び配信プログラム | |
| US20070219858A1 (en) | System and method for advertising and selling products and services over a decentralized network | |
| CN108596661B (zh) | 广告配置方法及系统 | |
| US20210110431A1 (en) | Machine learning system finds units of interest (uoi) based on keywords, interests, and brands in social media audiences for the purpose of targeting digital advertisements | |
| JP2019075145A (ja) | 情報処理装置、制御方法、およびプログラム | |
| KR20150098241A (ko) | 온라인 시스템 내 질의에 기반한 사용자로의 객체의 타겟팅 | |
| US9225786B1 (en) | Intelligence marketplace system and method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190117 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190117 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20190208 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20190214 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20190515 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20190522 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200324 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20200929 |