JP2020047058A

JP2020047058A - Specifying apparatus, specifying method, and specifying program

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Publication number: JP2020047058A
Application number: JP2018176080A
Authority: JP
Inventors: 直志重山; Tadashi Shigeyama; 亮平井上; Ryohei Inoue; 啓嗣清原; Keiji Kiyohara
Original assignee: Z Holdings Corp
Current assignee: LY Corp
Priority date: 2018-09-20
Filing date: 2018-09-20
Publication date: 2020-03-26
Anticipated expiration: 2038-09-20
Also published as: JP6679682B2

Abstract

To grasp characteristics of a query input by a user.SOLUTION: A specifying apparatus includes: an acquisition unit which acquires an input query which is input by a user who has input one of multiple reference queries, and is different from the reference queries; a calculation unit which calculates degrees of relevance indicating relevance between each of the reference query and the input query acquired by the acquisition unit; and a specifying unit which specifies characteristics of the input query based on the reference queries, on the basis of the degrees of relevance calculated by the calculation unit.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、特定装置、特定方法及び特定プログラムに関する。 The present invention relates to a specific device, a specific method, and a specific program.

従来、ユーザがファネル構造において属する階層に応じた広告を配信する技術が提供されている。例えば、ユーザが広告に対してコンバージョンに至るまでの行動や、行動の遷移経路に基づいてファネル構造の各階層に属するユーザの行動比率を設定し、広告送信対象のユーザが属する階層を行動比率に基づいて推定し、推定した階層に対応する広告の送信を行う技術が提案されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technology for distributing an advertisement according to a layer to which a user belongs in a funnel structure has been provided. For example, based on the behavior of the user until conversion to the advertisement and the transition path of the behavior, the behavior ratio of the user belonging to each hierarchy of the funnel structure is set, and the hierarchy to which the user to which the advertisement transmission target belongs is defined as the behavior ratio. There is proposed a technique of estimating the advertisement based on the estimated hierarchy and transmitting an advertisement corresponding to the estimated hierarchy.

特開２０１８−１０９８６５号公報JP 2018-109865 A

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザの行動ログ等に基づいて、ユーザがファネル構造において属する階層を推定しているに過ぎず、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるとは限らない。 However, in the above-described conventional technology, it is not always possible to grasp the characteristics of the query input by the user. For example, in the above-described conventional technology, the user is merely estimated based on the user's action log or the like in the funnel structure, and cannot always grasp the characteristics of the query input by the user.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できる特定装置、特定方法及び特定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a specific device, a specific method, and a specific program that can grasp characteristics of a query input by a user.

本願に係る特定装置は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、前記複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する取得部と、前記基準クエリごとに前記取得部が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する算出部と、前記算出部が算出した各関連度に基づいて、前記基準クエリを基準とした前記入力クエリの特徴を特定する特定部とを備えたことを特徴とする。 An identification unit according to the present application is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries, and an obtaining unit that obtains an input query that is a query different from the plurality of reference queries. A calculating unit that calculates a relevance indicating the relevance between the input query acquired by the acquiring unit for each of the reference queries, and based on each relevance calculated by the calculating unit, based on the reference query, And a specifying unit that specifies characteristics of the input query.

実施形態の一態様によれば、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。 According to an aspect of the embodiment, there is an effect that characteristics of a query input by a user can be grasped.

図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a specifying process according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る特定処理システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a specific processing system according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る特定装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the specifying device according to the embodiment. 図４は、実施形態に係るクエリ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a query information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る特定処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the identification processing procedure according to the embodiment. 図６は、特定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。FIG. 6 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the functions of the specific device.

以下に本願に係る特定装置、特定方法及び特定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特定装置、特定方法及び特定プログラムが限定されるものではない。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。 Hereinafter, a specific device, a specific method, and a mode for executing a specific program according to the present application (hereinafter, referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the specific device, the specific method, and the specific program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.

〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の特定装置等により実現される特定処理を説明する。図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。図１に示す例において、特定処理システム１は、コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ２０及び特定装置１００を有する。コンテンツ配信サーバ１０と、広告配信サーバ２０と、特定装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す特定処理システム１は、複数台のコンテンツ配信サーバ１０や、複数台の広告配信サーバ２０や、複数台の特定装置１００が含まれてもよい。 [1. Embodiment)
With reference to FIG. 1, a description will be given of a specifying process realized by the specifying device and the like of the present embodiment. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a specifying process according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 1, the specific processing system 1 includes a content distribution server 10, an advertisement distribution server 20, and a specific device 100. The content distribution server 10, the advertisement distribution server 20, and the identification device 100 are communicably connected by wire or wireless via a predetermined communication network (not shown). Note that the specific processing system 1 illustrated in FIG. 1 may include a plurality of content distribution servers 10, a plurality of advertisement distribution servers 20, and a plurality of identification devices 100.

図１に示すコンテンツ配信サーバ１０は、ユーザが利用する端末装置（以下、「ユーザ端末」と記載する場合がある）からの要求に応じて所定の検索サービス（例えば、アプリケーション（以下、アプリと記載する場合がある）に表示されるアプリ向けのコンテンツや、ユーザ端末に実装されるブラウザ等に実装されるウェブページ）を提供するサーバ装置である。例えば、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末から検索クエリ（以下、単に「クエリ」と記載する）を取得し、そのクエリに応じた検索結果をユーザ端末に提供する。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末に配信した検索サービスにおいて、各ユーザが入力したクエリの履歴を収集し、コンテンツ配信サーバ１０の記憶部に格納する。 The content distribution server 10 illustrated in FIG. 1 is configured to provide a predetermined search service (for example, an application (hereinafter, referred to as an application) in response to a request from a terminal device (hereinafter, sometimes referred to as “user terminal”) used by a user. The server device provides content for an application displayed in the web browser and a web page installed in a browser or the like installed in a user terminal. For example, the content distribution server 10 acquires a search query (hereinafter, simply referred to as “query”) from a user terminal, and provides a search result corresponding to the query to the user terminal. Further, the content distribution server 10 collects the history of the query input by each user in the search service distributed to the user terminal, and stores it in the storage unit of the content distribution server 10.

なお、コンテンツ配信サーバ１０は、特定装置１００と一体であってもよい。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末からクエリを受け付けるサービスを提供すればよく、例えば、ポータルサイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関するウェブページや、ユーザ端末にインストールされた各種アプリ（例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションサイト、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス（株価）アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等）に表示する情報をユーザ端末に配信する装置であってもよい。 Note that the content distribution server 10 may be integrated with the specific device 100. The content distribution server 10 may provide a service for receiving a query from a user terminal. For example, a portal site, a news site, an auction site, a weather forecast site, a shopping site, a finance (stock price) site, a route search site, a map Web pages related to provided sites, travel sites, restaurant introduction sites, web blogs, etc., and various applications installed on user terminals (for example, portal applications, news applications, auction sites, weather forecast applications, shopping applications, finance (stock prices) It may be a device that distributes information to be displayed on an application, a route search application, a map providing application, a travel application, a restaurant introduction application, a blog browsing application, etc.) to the user terminal.

図１に示す広告配信サーバ２０は、広告主から入稿された広告を配信するサーバ装置である。例えば、広告配信サーバ２０は、広告主によって設定された広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する。また、広告配信サーバ２０は、配信対象に広告を配信した際のコンバージョンの有無を収集し、コンバージョンに関するコンバージョン情報を広告配信サーバ２０の記憶部に格納する。ここで、コンバージョンの有無とは、例えば、広告の配信対象であるユーザによる広告のクリックの有無（クリック数）や、広告に対応する商品等のオンライン又はオフライン上での購買の有無などを示す。 The advertisement distribution server 20 illustrated in FIG. 1 is a server device that distributes an advertisement submitted by an advertiser. For example, the advertisement distribution server 20 distributes an advertisement to a distribution target based on an advertisement distribution condition set by an advertiser. In addition, the advertisement distribution server 20 collects the presence or absence of a conversion when the advertisement is distributed to the distribution target, and stores conversion information regarding the conversion in the storage unit of the advertisement distribution server 20. Here, the presence or absence of the conversion indicates, for example, the presence or absence of a click (the number of clicks) of the advertisement by the user to whom the advertisement is distributed, the presence or absence of online or offline purchase of a product or the like corresponding to the advertisement, and the like.

図１に示す特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０が配信する検索サービスにおいてユーザが入力したクエリの特徴を特定する情報処理装置である。例えば、特定装置１００は、広告主によって設定された複数のクエリ（以下、「基準クエリ」と記載する場合がある）と、基準クエリのうちいずれかを入力したユーザによって入力された基準クエリとは異なるクエリ（以下、「入力クエリ」と記載する場合がある）との間の関連性を示す関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。 The specifying device 100 illustrated in FIG. 1 is an information processing device that specifies a feature of a query input by a user in a search service distributed by the content distribution server 10. For example, the specific device 100 may include a plurality of queries set by the advertiser (hereinafter, may be referred to as “reference queries”) and a reference query input by a user who has input any of the reference queries. The characteristics of the input query based on the reference query are specified based on the degree of relevance indicating the relevance between different queries (hereinafter sometimes referred to as “input queries”).

なお、以下の説明において、入力クエリとは、特定装置１００がコンテンツ配信サーバ１０から各ユーザが入力したクエリの履歴を取得する時点から、所定の期間（例えば、１週間、１ヶ月、１年など）内に基準クエリを入力したユーザが当該所定の期間内に入力したクエリを示す。言い換えると、入力クエリとは、所定の期間内に基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、ユーザが基準クエリを入力した後に入力したクエリや、基準クエリの前に入力されたクエリ、基準クエリと同時に入力されたクエリなどを示す。 In the following description, the input query is a predetermined period (for example, one week, one month, one year, etc.) from the point in time when the specific device 100 acquires the history of the query input by each user from the content distribution server 10. The user who inputs the reference query in parentheses) indicates the query input within the predetermined period. In other words, the input query is a query entered by the user who entered the reference query within a predetermined period, and a query entered after the user entered the reference query, or a query entered before the reference query , A query entered at the same time as the reference query.

以下、図１を用いて、特定装置１００が行う特定処理について説明する。なお、以下の説明では、車Ａに対応する広告を広告配信サーバ２０に入稿した広告主Ａ１によって、「車Ａ」、「車Ｂ」及び「車Ｃ」が基準クエリとして設定された例を示す。また、以下の説明では、ユーザＩＤ「ＵＮ（Ｎは任意の数）」により識別されるユーザを「ユーザＵＮ」と表記する場合がある。 Hereinafter, the specifying process performed by the specifying device 100 will be described with reference to FIG. In the following description, an example in which “car A”, “car B”, and “car C” are set as reference queries by the advertiser A1 who has submitted an advertisement corresponding to car A to the advertisement distribution server 20 will be described. Show. In the following description, the user identified by the user ID “UN (N is an arbitrary number)” may be referred to as “user UN”.

まず、特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０から各ユーザが所定の期間内に入力したクエリの履歴を取得する（ステップＳ１１）。続いて、特定装置１００は、入力クエリを取得する（ステップＳ１２）。ここで、特定装置１００は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、特定装置１００は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。 First, the identification device 100 acquires a history of queries input by each user within a predetermined period from the content distribution server 10 (step S11). Subsequently, the identification device 100 acquires an input query (Step S12). Here, the identification device 100 refers to the history of the query input by each user, and when the reference query can be identified from the query input by the user within a predetermined period, the identification user 100 inputs the reference query within the predetermined period. Identify queries other than criteria queries as input queries. Then, the identification device 100 stores the reference query and the input query input by the user in the query information storage unit 121 in association with each other.

例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内にユーザＵ１が入力した基準クエリ「車Ａ」を特定し、ユーザＵ１が入力した基準クエリ以外のクエリ「燃費」を入力クエリとして特定し、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。なお、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」を入力したユーザが入力した入力クエリとして「車中泊」及び「人気」を特定し、基準クエリ「車Ａ」対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納したものとする。また、同様に、基準クエリ「車Ｂ」又は「車Ｃ」を入力したユーザが入力した入力クエリとして「燃費」、「車中泊」及び「人気」が特定され、特定装置１００は、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」のそれぞれに対し、入力クエリ「燃費」、「車中泊」及び「人気」を対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納したものとする。 For example, in the example of FIG. 1, the specifying device 100 specifies a reference query “car A” input by the user U1 within a predetermined period, and uses a query “fuel efficiency” other than the reference query input by the user U1 as an input query. The query is stored in the query information storage unit 121 in association with the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency”. In the example of FIG. 1, the specifying device 100 specifies “in-vehicle stay” and “popularity” as input queries input by the user who has input the reference query “car A”, and associates them with the reference query “car A”. It is assumed that the query information is stored in the query information storage unit 121. Similarly, as the input query input by the user who has input the reference query “car B” or “car C”, “fuel efficiency”, “in-vehicle stay”, and “popularity” are specified. It is assumed that the input queries “fuel efficiency”, “in-vehicle stay”, and “popularity” are stored in the query information storage unit 121 in association with each of “car B” and “car C”.

そして、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに集計し、クエリ情報記憶部１２１に格納する。例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数「１０００」を、クエリ情報記憶部１２１に格納する。ここで、本実施形態において、特定装置１００は、同一のユーザが所定の期間内に基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を複数回入力した場合、入力人数を「１」として集計する。 Then, the identification device 100 counts the number of users (input persons) who input both the reference query and the input query within a predetermined period for each combination of the reference query and each input query, and stores the query information storage unit 121 To be stored. For example, in the example of FIG. 1, the specifying device 100 stores, in the query information storage unit 121, the number of input persons “1000” who input the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency” within a predetermined period. Here, in the present embodiment, when the same user inputs the reference query “vehicle A” and the input query “fuel efficiency” a plurality of times within a predetermined period, the identification device 100 counts the number of input users as “1”. .

続いて、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連性を示す関連度を算出する（ステップＳ１３）。ここで、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリを入力した入力人数が多いほど、当該基準クエリ及び入力クエリの関連性が高いとして関連度を高く算出する。例えば、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数に基づいて、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を「１０．０」と算出する。同様に、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに算出する。 Subsequently, the identifying device 100 calculates a degree of association indicating the association between the reference query and the input query (Step S13). Here, the specific device 100 calculates the higher the degree of relevance, as the relevance between the reference query and the input query is higher, as the number of persons who have input the reference query and the input query is larger. For example, in the example of FIG. 1, the identification device 100 determines the degree of association between the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency” based on the number of input persons who input the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency”. Is calculated as “10.0”. Similarly, the identification device 100 calculates the degree of association between the reference query and the input query for each combination of each reference query and each input query.

なお、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連度の算出において、所定の重み付けを行ってもよい。例えば、特定の基準クエリ及び入力クエリがユーザによって同時に入力される傾向が強い場合、特定装置１００は、所定の重み付けを行い、当該特定の基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を算出する。 Note that the specific device 100 may perform predetermined weighting in calculating the degree of association between the reference query and the input query. For example, when there is a strong tendency that a specific reference query and an input query are input by a user at the same time, the specific device 100 performs predetermined weighting and calculates the degree of association between the specific reference query and the input query.

続いて、特定装置１００は、ステップＳ１３において算出した関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する（ステップＳ１４）。例えば、図１の例において、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高い。このため、特定装置１００は、基準クエリのうち、「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。 Subsequently, the specifying device 100 specifies the characteristics of the input query based on the reference query based on the relevance calculated in step S13 (step S14). For example, in the example of FIG. 1, while the relevance between the reference queries “car B” and “car C” and the input query “fuel consumption” is extremely low, the reference query “car A” and the input query “fuel consumption” Are highly related. For this reason, the identification device 100 identifies, from the reference queries, a feature indicating that the user who has input “car A” has a strong tendency to input the input query “fuel efficiency”.

続いて、特定装置１００は、ステップＳ１４において特定した特徴に基づいて、基準クエリ及び入力クエリを配置したマップを生成する（ステップＳ１５）。ここで、図１の例において、特定装置１００は、入力クエリを各基準クエリとの間の関連度によって特定した特徴に基づく領域に配置したマップＭ１を生成する。例えば、図１の例において、基準クエリのうち「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高いため、特定装置１００は、入力クエリ「燃費」を基準クエリ「車Ａ」の近傍に配置する。また、図１の例において、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度に対し、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｂ」と、入力クエリ「車中泊」との間の各関連度が高い。ただし、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度に対し、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度がより高いため、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｂ」を配置した領域のうち、「車Ｂ」寄りの領域に入力クエリ「車中泊」を配置する。また、図１の例において、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「人気」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」間の各関連度が同程度に高いものとする。このため、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｃ」を配置した領域の中間の領域に入力クエリ「車中泊」を配置する。 Subsequently, the specifying device 100 generates a map in which the reference query and the input query are arranged based on the characteristics specified in step S14 (step S15). Here, in the example of FIG. 1, the specifying device 100 generates a map M1 in which an input query is arranged in an area based on a feature specified by a degree of association with each reference query. For example, in the example of FIG. 1, since the degree of association between “car A” and the input query “fuel efficiency” among the reference queries is high, the identifying device 100 places the input query “fuel efficiency” near the reference query “car A”. Deploy. Further, in the example of FIG. 1, the reference queries “car A” and “car B” and the input query “car stay” for the degree of association between the reference query “car C” and the input query “car stay”. The degree of relevance between them is high. However, since the relevance between the reference query “car B” and the input query “car stay” is higher than the relevance between the reference query “car A” and the input query “car stay”, the specific device 100 arranges the input query “in-vehicle stay” in an area closer to “car B” among the areas where the reference queries “car A” and “car B” are arranged. In the example of FIG. 1, while the relevance between the reference query “car B” and the input query “popularity” is extremely low, the reference queries “car A” and “car C” and the input query “fuel efficiency” ) Are equally high. For this reason, in the example of FIG. 1, the specifying device 100 arranges the input query “in-vehicle stay” in an area intermediate the area where the reference queries “car A” and “car C” are arranged.

続いて、広告配信サーバ２０は、ステップＳ１５において生成したマップＭ１に基づいて広告主Ａ１が設定した広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する（ステップＳ１６）。ここで、図１の例において、特定装置１００が、マップＭ１に配置された入力クエリのうち、広告主Ａ１が選択した「燃費」及び「車中泊」を広告配信サーバ２０に送信したものとする。この場合、広告配信サーバ２０は、入力クエリ「燃費」及び「車中泊」を広告配信条件として受け付け、「燃費」及び「車中泊」に対応する配信先に、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する。例えば、広告配信サーバ２０は、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「燃費」又は「車中泊」をクエリとして入力した場合、検索結果として表示されるウェブページ等に対し基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する。 Subsequently, the advertisement distribution server 20 distributes the advertisement to the distribution target based on the advertisement distribution conditions set by the advertiser A1 based on the map M1 generated in step S15 (step S16). Here, in the example of FIG. 1, it is assumed that the specific device 100 transmits, to the advertisement distribution server 20, “fuel efficiency” and “night in the car” selected by the advertiser A1 among the input queries arranged on the map M1. . In this case, the advertisement distribution server 20 receives the input queries “fuel efficiency” and “night in the car” as the advertisement distribution conditions, and corresponds to the reference query “car A” to the distribution destination corresponding to “fuel efficiency” and “night in the car”. Serve ads. For example, when a user inputs “fuel efficiency” or “night in a car” as a query in a portal site or the like distributed to a user terminal, the advertisement distribution server 20 may use a reference query “car” for a web page or the like displayed as a search result. A ".

続いて、特定装置１００は、広告配信サーバ２０から車Ａに対応する広告のコンバージョンを取得する（ステップＳ１７）。なお、本実施形態において特定装置１００が取得するコンバージョンとは、広告主によって指定されたコンバージョンに関するコンバージョン情報を示すものであり、例えば、「燃費」又は「車中泊」に対応する配信先に「車Ａ」に対応する広告を配信した際のクリック数や、広告に対応する商品等のオンライン又はオフライン上での購買数などを示す。 Subsequently, the identification device 100 acquires the conversion of the advertisement corresponding to the car A from the advertisement distribution server 20 (Step S17). Note that, in the present embodiment, the conversion acquired by the specific device 100 indicates conversion information on the conversion specified by the advertiser. A "indicates the number of clicks when an advertisement corresponding to" A "is distributed, the number of online or offline purchases of a product or the like corresponding to the advertisement, and the like.

続いて、特定装置１００は、取得したコンバージョンに基づいてマップを更新する。ここで、図１の例において、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが多く、入力クエリ「車中泊」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが少なかったものとする。この場合、特定装置１００は、入力クエリ「燃費」をコンバージョンが多かったことを示す色によって色付けして強調表示し、入力クエリ「車中泊」コンバージョンが少なかったことを示す色によって色付けして強調表示したマップＭ２にマップＭ１を更新する。 Subsequently, the identification device 100 updates the map based on the acquired conversion. Here, in the example of FIG. 1, there are many conversions obtained as a result of distributing the advertisement to the distribution destination corresponding to the input query "fuel efficiency", and the result obtained by distributing the advertisement to the distribution destination corresponding to the input query "car staying in the car" is obtained. It is assumed that the number of conversions is small. In this case, the identification device 100 highlights the input query “fuel efficiency” by coloring it with a color indicating that there is a large number of conversions, and highlights the input query “fuel efficiency” with a color indicating that the number of conversions is small. The map M1 is updated to the set map M2.

以上のように、実施形態に係る特定装置１００は、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。例えば、図１の例において、実施形態に係る特定装置１００は、相互に関連する複数の基準クエリ（例えば、図１における「車Ａ」、「車Ｂ」といった車名）を入力するユーザが他に入力する傾向にある入力クエリ（例えば、車に関連する「燃費」、「車中泊」などといったクエリ）の特徴を各基準クエリとの相対的な関係に基づいて特定することにより、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。すなわち、実施形態に係る特定装置１００は、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。 As described above, the specifying device 100 according to the embodiment specifies characteristics of an input query based on a reference query. For example, in the example of FIG. 1, the identification device 100 according to the embodiment is configured such that a user who inputs a plurality of mutually related reference queries (for example, vehicle names such as “car A” and “car B” in FIG. By identifying the characteristics of the input queries that tend to be input into the search query (for example, queries related to cars such as "fuel efficiency" and "in-car") based on the relative relationship to each reference query, It is possible to grasp which of the reference queries strongly indicates. That is, the specific device 100 according to the embodiment has an effect that the characteristics of the query input by the user can be grasped.

〔２．特定処理システムの構成〕
次に、上述した特定処理を実現するための特定処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る特定処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る特定処理システム１は、コンテンツ配信サーバ１０と、広告配信サーバ２０と、特定装置１００を含む。コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ２０及び特定装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す特定処理システム１には、複数台のコンテンツ配信サーバ１０や、複数台の広告配信サーバ２０、複数台の特定装置１００が含まれてもよい。 [2. Configuration of specific processing system]
Next, a specific processing system 1 for implementing the above-described specific processing will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a specific processing system according to the embodiment. As illustrated in FIG. 2, the specific processing system 1 according to the embodiment includes a content distribution server 10, an advertisement distribution server 20, and a specific device 100. The content distribution server 10, the advertisement distribution server 20, and the identification device 100 are connected via a network N so as to be able to communicate with each other by wire or wirelessly. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (a mobile telephone network, a fixed telephone network, and the like), a regional IP (Internet Protocol) network, the Internet, and the like. The network N may include a wired network or a wireless network. The specific processing system 1 illustrated in FIG. 2 may include a plurality of content distribution servers 10, a plurality of advertisement distribution servers 20, and a plurality of identification devices 100.

コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末からの要求に応じて所定の検索サービス（例えば、アプリに表示されるアプリ向けのコンテンツや、ユーザ端末に実装されるブラウザ等に実装されるウェブページ）を提供するサーバ装置である。なお、コンテンツ配信サーバ１０は、所定の検索サービスに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、コンテンツ配信サーバ１０から配信される所定の検索サービスに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。 The content distribution server 10 provides a predetermined search service (for example, content for an application displayed on an application, a web page mounted on a browser mounted on the user terminal, or the like) in response to a request from the user terminal. It is a server device. It should be noted that the content distribution server 10 may be a server that distributes application data itself relating to a predetermined search service. Further, the content distribution server 10 may function as a distribution device that distributes control information to user terminals. Here, the control information is described in, for example, a script language such as JavaScript (registered trademark) or a style sheet language such as CSS (Cascading Style Sheets). Note that the application itself related to a predetermined search service distributed from the content distribution server 10 may be regarded as the control information.

広告配信サーバ２０は、広告主から入稿された広告を配信するサーバ装置である。例えば、広告配信サーバ２０は、広告主によって設定された広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する。 The advertisement distribution server 20 is a server device that distributes an advertisement submitted by an advertiser. For example, the advertisement distribution server 20 distributes an advertisement to a distribution target based on an advertisement distribution condition set by an advertiser.

特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０が配信する検索サービスにおいてユーザが入力したクエリの特徴を特定する情報処理装置である。また、特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０がユーザ端末に配信した所定の検索サービスにおいて、各ユーザが入力したクエリの履歴をコンテンツ配信サーバ１０から取得する。また、特定装置１００は、特定した基準クエリを基準とした入力クエリの特徴に基づいて広告主が設定した広告配信条件を広告配信サーバ２０に送信する。そして、特定装置１００は、広告配信サーバ２０が広告配信条件に基づいて広告を配信した際のコンバージョンの有無を広告配信サーバ２０から取得する。特定装置１００の構成は後述する。 The specifying device 100 is an information processing device that specifies a feature of a query input by a user in a search service distributed by the content distribution server 10. In addition, the specific device 100 acquires, from the content distribution server 10, a history of queries input by each user in a predetermined search service distributed to the user terminal by the content distribution server 10. In addition, the specifying device 100 transmits the advertisement distribution conditions set by the advertiser to the advertisement distribution server 20 based on the characteristics of the input query based on the specified reference query. Then, the specifying device 100 acquires from the advertisement distribution server 20 whether or not there is a conversion when the advertisement distribution server 20 distributes the advertisement based on the advertisement distribution condition. The configuration of the specific device 100 will be described later.

〔３．特定装置の構成〕
次に、図３を用いて、特定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る特定装置の構成例を示す図である。図３に示すように、特定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。 [3. Configuration of specific device)
Next, the configuration of the identification device 100 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the specifying device according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the specifying device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ２０等との間で情報の送受信を行う。 (About the communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the content distribution server 10, the advertisement distribution server 20, and the like.

（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。図３に示すように、記憶部１２０は、クエリ情報記憶部１２１を有する。 (About the storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 3, the storage unit 120 includes a query information storage unit 121.

（クエリ情報記憶部１２１について）
クエリ情報記憶部１２１は、クエリに関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、クエリ情報記憶部１２１が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係るクエリ情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、クエリ情報記憶部１２１は、「基準クエリ」、「カテゴリ」、「入力クエリ」、「入力人数」、「関連度」といった項目を有する。 (About the query information storage unit 121)
The query information storage unit 121 stores information about a query. Here, an example of information on a query stored in the query information storage unit 121 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a query information storage unit according to the embodiment. In the example of FIG. 4, the query information storage unit 121 has items such as “reference query”, “category”, “input query”, “input number of people”, and “degree of association”.

「基準クエリ」は、広告主等によって設定され、入力クエリの特徴を特定するための基準となるクエリを示す。「カテゴリ」は、入力クエリのカテゴリを示す。「入力クエリ」は、所定の期間内に「基準クエリ」の項目に格納された基準クエリを入力したユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを示す。「入力人数」は、「基準クエリ」及び「入力クエリ」の各項目に格納されたクエリの双方を所定の期間内に入力したユーザの人数を示す。「関連度」は、「基準クエリ」及び「入力クエリ」の各項目に格納されたクエリ間の関連性の値を示す。 The “criterion query” is a query set by an advertiser or the like and serving as a reference for specifying characteristics of the input query. “Category” indicates the category of the input query. The “input query” indicates a query other than the reference query input by the user who input the reference query stored in the item of “reference query” within the predetermined period within the predetermined period. The “number of input users” indicates the number of users who input both the queries stored in the items “reference query” and “input query” within a predetermined period. “Relevance” indicates a value of relevance between queries stored in each item of “reference query” and “input query”.

すなわち、図４では、基準クエリ「車Ａ」と、カテゴリ「アウトドア系」に属する入力クエリ「燃費」とを所定の期間内に入力したユーザの人数が「１０００」であり、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」の間の関連度が「１０．０」である例を示す。 That is, in FIG. 4, the number of users who input the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency” belonging to the category “outdoor” within a predetermined period is “1000”, and the reference query “car A” An example is shown in which the degree of association between the input query “fuel efficiency” and “input mileage” is “10.0”.

（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、特定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、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。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、特定部１３３と、生成部１３４と、更新部１３５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。 (About the control unit 130)
The control unit 130 is a controller. For example, various programs stored in a storage device inside the specific device 100 use a RAM as a work area by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. It is realized by being executed. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 130 according to the embodiment includes an acquisition unit 131, a calculation unit 132, a specification unit 133, a generation unit 134, and an update unit 135, as illustrated in FIG. Implement or execute the functions and actions of.

（取得部１３１について）
取得部１３１は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、取得部１３１は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。更に、取得部１３１は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに集計し、クエリ情報記憶部１２１に格納する。 (About the acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires an input query that is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries and that is different from the plurality of reference queries. For example, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 refers to the history of the query input by each user, and when the reference query can be specified from the query input by the user within a predetermined period, the acquisition unit 131 determines that the user has a predetermined query. Identify queries other than the standard query entered during the period as the input query. Then, the acquiring unit 131 stores the reference query and the input query input by the user in the query information storage unit 121 in association with each other. Further, the acquisition unit 131 counts the number of users (input persons) who have input both the reference query and the input query within a predetermined period for each combination of the reference query and each input query, and obtains the query information storage unit 121. To be stored.

（算出部１３２について）
算出部１３２は、基準クエリごとに取得部１３１が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する。例えば、算出部１３２は、基準クエリ及び入力クエリを入力したユーザの数に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。例えば、図１の例において、算出部１３２は、クエリ情報記憶部１２１を参照し、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数に基づいて、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を「１０．０」と算出する。 (About the calculation unit 132)
The calculation unit 132 calculates the degree of association indicating the association with the input query acquired by the acquisition unit 131 for each reference query. For example, the calculation unit 132 calculates the degree of association between the reference query and the input query based on the number of users who input the reference query and the input query. For example, in the example of FIG. 1, the calculation unit 132 refers to the query information storage unit 121 and, based on the input number of persons who have input the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency”, determine the reference queries “car A” and The degree of association between the input queries “fuel efficiency” is calculated as “10.0”.

また、算出部１３２は、ユーザが基準クエリ及び入力クエリを入力するまでの期間に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出してもよい。例えば、特定の基準クエリ及び当該入力クエリがユーザによって同時に入力される傾向が強い場合、算出部１３２は、所定の重み付けを行い、当該特定の基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を算出する。 The calculation unit 132 may calculate the degree of association between the reference query and the input query based on a period until the user inputs the reference query and the input query. For example, when the specific reference query and the input query have a strong tendency to be simultaneously input by the user, the calculation unit 132 performs predetermined weighting and calculates the degree of association between the specific reference query and the input query.

また、算出部１３２は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、当該入力クエリ及び当該基準クエリ間の関連度を算出してもよい。例えば、図１の例において、算出部１３２は、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に配信した結果得られたコンバージョンを広告配信サーバ２０から取得し、取得したコンバージョンに基づいて基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を算出する。 In addition, the calculation unit 132 may calculate the degree of association between the input query and the reference query based on the conversion when the content corresponding to the reference query is distributed to the user of the distribution destination corresponding to the input query. . For example, in the example of FIG. 1, the calculation unit 132 acquires, from the advertisement distribution server 20, a conversion obtained as a result of distributing an advertisement corresponding to the reference query “car A” to a distribution destination corresponding to the input query “fuel efficiency”. Then, the degree of association between the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency” is calculated based on the acquired conversion.

（特定部１３３について）
特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。例えば、図１の例において、特定部１３３は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、並びに、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度に基づいて、各基準クエリのうち「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。 (About the specifying unit 133)
The specifying unit 133 specifies a feature of the input query based on the reference query based on each relevance calculated by the calculating unit 132. For example, in the example of FIG. 1, the specifying unit 133 determines the degree of association between the reference query “car A” and the input query “fuel consumption”, the degree of association between the reference query “car B” and the input query “fuel consumption”, and the reference Based on the relevance between the query "car C" and the input query "fuel efficiency", a feature that indicates that a user who has input "car A" among the reference queries has a strong tendency to input the input query "fuel efficiency" is specified. I do.

また、特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度間の高低関係に基づいて、入力クエリの特徴を特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部１３３は、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高い。このため、特定部１３３は、基準クエリのうち、「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。 In addition, the specifying unit 133 may specify the feature of the input query based on the level relationship between the degrees of association calculated by the calculating unit 132. For example, in the example of FIG. 1, the identifying unit 133 determines that the degree of association between the reference queries “car B” and “car C” and the input query “fuel efficiency” is extremely low, while the reference query “car A” And the input query “fuel efficiency” is highly related. Therefore, the specifying unit 133 specifies, from the reference queries, a feature indicating that the user who has input “car A” has a strong tendency to input the input query “fuel efficiency”.

また、特定部１３３は、複数の基準クエリに含まれる第１の基準クエリ及び入力クエリの関連度が、第１の基準クエリとは異なる基準クエリであって、複数の基準クエリに含まれる基準クエリである第２の基準クエリ及び入力クエリの関連度よりも高い場合、入力クエリが第２の基準クエリよりも第１の基準クエリに関連する特徴を有すると特定してもよい。例えば、図１の例において、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が、「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度よりも高いため、特定部１３３は、入力クエリ「燃費」が基準クエリ「車Ｂ」よりも基準クエリ「車Ａ」の特徴を有すると特定する。 In addition, the identification unit 133 is a reference query in which the relevance between the first reference query and the input query included in the plurality of reference queries is different from the first reference query, and the reference query included in the plurality of reference queries. If the relevancy of the second reference query and the input query is higher than the second reference query, the input query may be identified as having characteristics related to the first reference query more than the second reference query. For example, in the example of FIG. 1, the degree of association between the reference query “car A” and the input query “fuel efficiency” is higher than the degree of association between “car B” and the input query “fuel efficiency”. It is specified that the input query “fuel efficiency” has characteristics of the reference query “car A” more than the reference query “car B”.

（生成部１３４について）
生成部１３４は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて複数の基準クエリ及び入力クエリを配置したコンテンツを生成する。例えば、図１の例において、生成部１３４は、入力クエリを各基準クエリとの間の関連度によって特定した特徴に基づく領域に配置したマップＭ１を生成する。 (About the generating unit 134)
The generation unit 134 generates a content in which a plurality of reference queries and input queries are arranged based on each relevance calculated by the calculation unit 132. For example, in the example of FIG. 1, the generating unit 134 generates a map M1 in which an input query is arranged in an area based on a feature specified by a degree of association with each reference query.

（更新部１３５について）
更新部１３５は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、生成部１３４が生成したコンテンツを更新する。例えば、図１の例において、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが多く、入力クエリ「車中泊」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが少なかったため、更新部１３５は、入力クエリ「燃費」をコンバージョンが多かったことを示す色によって色付けして強調表示し、入力クエリ「車中泊」コンバージョンが少なかったことを示す色によって色付けして強調表示したマップＭ２にマップＭ１を更新する。 (About the update unit 135)
The updating unit 135 updates the content generated by the generating unit 134 based on the conversion when the content corresponding to the reference query is distributed to the distribution destination user corresponding to the input query. For example, in the example of FIG. 1, there are many conversions obtained as a result of delivering an advertisement to a delivery destination corresponding to the input query "fuel efficiency", and a result obtained by delivering an advertisement to a delivery destination corresponding to the input query "car staying" Since the number of conversions was small, the updating unit 135 highlights the input query “fuel efficiency” by coloring it with a color indicating that there was a large number of conversions, and coloring the input query “fuel saving” with a color indicating that the number of conversions was small. The map M1 is updated to the map M2 highlighted.

〔４．特定処理のフロー〕
ここで、図５を用いて、実施形態に係る特定処理システム１の表示処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る特定処理手順の一例を示すフローチャートである。 [4. Specific processing flow)
Here, the procedure of the display processing of the specific processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the identification processing procedure according to the embodiment.

図５に示すように、特定装置１００は、入力クエリを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、図１の例において、取得部１３１は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、特定装置１００は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。 As illustrated in FIG. 5, the identification device 100 acquires an input query (step S101). For example, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 refers to the history of the query input by each user, and when the reference query can be specified from the query input by the user within a predetermined period, the acquisition unit 131 determines that the user has a predetermined query. Identify queries other than the standard query entered during the period as the input query. Then, the identification device 100 stores the reference query and the input query input by the user in the query information storage unit 121 in association with each other.

続いて、特定装置１００は、入力クエリ及び基準クエリの関連度を算出する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）に基づいて、当該基準クエリ及び入力クエリの関連度を算出する。続いて、特定装置１００は、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、並びに、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を基準として、各基準クエリに対する入力クエリ「燃費」の特徴を特定する。 Subsequently, the identification device 100 calculates the degree of association between the input query and the reference query (Step S102). For example, in the example of FIG. 1, the identification device 100 calculates the degree of association between the reference query and the input query based on the number of users (input number) who input both the reference query and the input query within a predetermined period. I do. Subsequently, the specifying device 100 specifies characteristics of the input query based on the reference query (Step S103). For example, in the example of FIG. 1, the identification device 100 determines the degree of association between the reference query “car A” and the input query “fuel consumption”, the degree of association between the reference query “car B” and the input query “fuel consumption”, and the reference Based on the degree of association between the query “car C” and the input query “fuel efficiency”, the feature of the input query “fuel efficiency” for each reference query is specified.

続いて、特定装置１００は、特定した入力クエリの特徴に基づいて、コンテンツを生成する（ステップＳ１０４）。例えば、特定装置１００は、ステップＳ１０３において特定した特徴に基づいて、基準クエリ及び入力クエリを配置したマップを生成する。続いて、特定装置１００は、基準クエリに対応する広告を配信した際のコンバージョンに基づいてコンテンツを更新し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。例えば、特定装置１００は、入力クエリに対応する配信先に基準クエリに対応する広告を配信した結果得られたコンバージョンに応じて、ステップＳ１０４において生成したマップを更新する。 Subsequently, the specifying device 100 generates a content based on the specified characteristics of the input query (step S104). For example, the specifying device 100 generates a map in which the reference query and the input query are arranged based on the characteristics specified in step S103. Subsequently, the identification device 100 updates the content based on the conversion when the advertisement corresponding to the reference query is distributed (step S105), and ends the process. For example, the identification device 100 updates the map generated in step S104 according to the conversion obtained as a result of delivering the advertisement corresponding to the reference query to the delivery destination corresponding to the input query.

〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。 [5. Modification)
The above-described embodiment is an example, and various modifications and applications are possible.

〔５−１．算出部１３２及び更新部１３５について〕
上述の実施形態において、基準クエリに対応する広告を入力クエリに対応する配信先に配信した結果得られたコンバージョンに基づいて、算出部１３２が関連度を算出する例、並びに、更新部１３５が生成部１３４により生成されたコンテンツを更新する例を示したが、算出部１３２及び更新部１３５はこのような構成に限定されるものではない。例えば、算出部１３２及び更新部１３５は、広告に限らず、種々の情報を配信した結果得られたコンバージョンに基づいて、算出処理又は更新処理を行ってもよい。また、算出部１３２及び更新部１３５は、コンバージョンに限らず、インプレッション数や、クリック数、ＣＴＲ（Click Through Rate）などといった各種の指標に基づいて、算出処理又は更新処理を行ってもよい。 [5-1. About Calculation Unit 132 and Update Unit 135]
In the above-described embodiment, an example in which the calculation unit 132 calculates the relevance based on the conversion obtained by distributing the advertisement corresponding to the reference query to the distribution destination corresponding to the input query, and the update unit 135 generates Although the example in which the content generated by the unit 134 is updated has been described, the calculating unit 132 and the updating unit 135 are not limited to such a configuration. For example, the calculation unit 132 and the update unit 135 may perform the calculation process or the update process based on the conversion obtained as a result of distributing various information, not limited to the advertisement. Further, the calculation unit 132 and the update unit 135 may perform the calculation process or the update process based on various indexes such as the number of impressions, the number of clicks, and the CTR (Click Through Rate) without being limited to the conversion.

〔５−２．特定装置１００による特定処理の結果を用いた広告配信について〕
上述の図１に示す実施形態において、特定装置１００が特定した入力クエリの特徴に応じて広告主Ａ１が選択した入力クエリ「燃費」及び「車中泊」に対応する配信先（例えば、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「燃費」又は「車中泊」をクエリとして入力した場合、検索結果として表示されるウェブページ等）に、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する例を示した。しかし、特定装置１００による特定処理の結果の利用形態は、このようなものに限定されるものではない。例えば、広告主が選択した入力クエリに関連するウェブページ以外の種々の広告媒体（例えば、ゲームアプリケーション、書籍閲覧アプリケーション、音楽配信アプリケーション、動画配信アプリケーション）を利用するユーザに対し、広告が配信されてもよい。 [5-2. About advertisement distribution using the result of specific processing by specific device 100]
In the embodiment illustrated in FIG. 1 described above, the distribution destinations (for example, the user is the user An example of distributing an advertisement corresponding to the reference query "car A" to a web site displayed as a search result when "fuel efficiency" or "night in a car" is input as a query in a portal site or the like delivered to the terminal showed that. However, the use form of the result of the specific processing by the specific device 100 is not limited to such. For example, an advertisement is distributed to a user who uses various advertising media (for example, a game application, a book browsing application, a music distribution application, and a video distribution application) other than the web page related to the input query selected by the advertiser. Is also good.

また、例えば、特定装置１００は、図４に示すように、入力クエリを複数のカテゴリに分類し、各基準クエリがいずれのカテゴリの特徴を示すかを特定してもよい。そして、特定装置１００は、広告主からカテゴリの選択を受け付け、選択されたカテゴリを広告配信条件として広告配信サーバ２０に送信してもよい。例えば、図１の例において、広告主Ａ１が選択したカテゴリが「アウトドア」である場合、広告配信サーバ２０は、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「アウトドア」に関連するクエリを入力した場合に検索結果として表示されるウェブページや、「アウトドア」に関連する種々の広告媒体を利用するユーザに対し広告主Ａ１が入稿した広告を配信する。 Further, for example, as illustrated in FIG. 4, the specifying device 100 may classify an input query into a plurality of categories and specify which category each reference query indicates a feature of. Then, the specifying device 100 may receive the selection of the category from the advertiser, and may transmit the selected category to the advertisement distribution server 20 as the advertisement distribution condition. For example, in the example of FIG. 1, when the category selected by the advertiser A1 is “outdoor”, the advertisement distribution server 20 inputs a query related to “outdoor” in a portal site or the like where the user is distributed to the user terminal. In this case, the advertisement submitted by the advertiser A1 is distributed to a web page displayed as a search result or a user who uses various advertisement media related to “outdoors”.

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る特定装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２と、特定部１３３と、生成部１３４と、更新部１３５とを有する。取得部１３１は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する。算出部１３２は、基準クエリごとに取得部１３１が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する。特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。生成部１３４は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて複数の基準クエリ及び入力クエリを配置したコンテンツを生成する。更新部１３５は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、生成部１３４が生成したコンテンツを更新する。 [6. effect〕
As described above, the specifying device 100 according to the embodiment includes the obtaining unit 131, the calculating unit 132, the specifying unit 133, the generating unit 134, and the updating unit 135. The acquisition unit 131 acquires an input query that is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries and that is different from the plurality of reference queries. The calculation unit 132 calculates the degree of association indicating the association with the input query acquired by the acquisition unit 131 for each reference query. The specifying unit 133 specifies a feature of the input query based on the reference query based on each relevance calculated by the calculating unit 132. The generation unit 134 generates a content in which a plurality of reference queries and input queries are arranged based on each relevance calculated by the calculation unit 132. The updating unit 135 updates the content generated by the generating unit 134 based on the conversion when the content corresponding to the reference query is distributed to the distribution destination user corresponding to the input query.

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、入力クエリの特徴を各基準クエリとの相対的な関係に基づいて特定することができるため、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。 Thereby, the specifying device 100 according to the embodiment can specify the characteristics of the input query based on the relative relationship with each reference query, and thus can grasp which reference query strongly indicates the characteristics of the input query. it can.

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、基準クエリ及び入力クエリを入力したユーザの数に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。 In addition, in the identification device 100 according to the embodiment, for example, the calculation unit 132 calculates the degree of association between the reference query and the input query based on the number of users who input the reference query and the input query.

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、クエリを入力したユーザの人数に基づいてクエリの特徴を特定できるため、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。 Thereby, since the identification device 100 according to the embodiment can identify the characteristics of the query based on the number of users who input the query, there is an effect that the characteristics of the query input by the user can be grasped.

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、ユーザが基準クエリ及び入力クエリを入力するまでの期間に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。 In addition, in the identification device 100 according to the embodiment, for example, the calculation unit 132 calculates the degree of association between the reference query and the input query based on a period until the user inputs the reference query and the input query.

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、期間に関する情報を含めて関連度を算出することにより、より正確にクエリ間の関連性を把握することができる。 Thereby, the identification device 100 according to the embodiment can more accurately grasp the relevance between queries by calculating the relevance including the information on the period.

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、当該入力クエリ及び当該基準クエリ間の関連度を算出する。 In addition, in the identification device 100 according to the embodiment, for example, the calculation unit 132 determines the input query and the reference based on the conversion when the content corresponding to the reference query is distributed to the user of the distribution destination corresponding to the input query. Calculate the relevance between queries.

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、コンバージョンに基づいて関連度を算出できるため、コンテンツの提供主にコンテンツの訴求力を含めたクエリの特徴を提供することができる。 Accordingly, the specifying device 100 according to the embodiment can calculate the degree of relevance based on the conversion, and thus can provide the content provider with the characteristics of the query including the appeal of the content.

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度間の高低関係に基づいて、入力クエリの特徴を特定する。 In addition, in the specifying device 100 according to the embodiment, for example, the specifying unit 133 specifies the characteristics of the input query based on the level relationship between the degrees of association calculated by the calculating unit 132.

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、関連度の相対的な比較に基づいて入力クエリの特徴を把握できるため、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。 Accordingly, the identifying device 100 according to the embodiment can grasp the characteristics of the input query based on the relative comparison of the degrees of relevance, and thus can grasp which of the reference queries strongly exhibits the characteristics of the input query.

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、特定部１３３は、複数の基準クエリに含まれる第１の基準クエリ及び入力クエリの関連度が、第１の基準クエリとは異なる基準クエリであって、複数の基準クエリに含まれる基準クエリである第２の基準クエリ及び入力クエリの関連度よりも高い場合、入力クエリが第２の基準クエリよりも第１の基準クエリに関連する特徴を有すると特定する。 Further, in the identification device 100 according to the embodiment, for example, the identification unit 133 is a reference query in which the relevance between the first reference query and the input query included in the plurality of reference queries is different from the first reference query. If the degree of relevance of the second reference query and the input query, which are the reference queries included in the plurality of reference queries, is higher than the second query, the input query has a feature related to the first reference query more than the second reference query. Then specify.

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る特定装置は、例えば図６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、特定装置１００を例に挙げて説明する。図６は、特定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。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。 [7. Hardware configuration)
The specific device according to each embodiment described above is realized by, for example, a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. Hereinafter, the specific device 100 will be described as an example. FIG. 6 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the functions of the specific device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, an HDD 1400, a communication interface (I / F) 1500, an input / output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, a program that depends on hardware of the computer 1000, and the like.

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（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores a program executed by the CPU 1100, data used by the program, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via the communication network 500 (corresponding to the network N of the embodiment) and sends the data to the CPU 1100, and also transmits data generated by the CPU 1100 via the communication network 500 to another device. Send to device.

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。 The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer and input devices such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 obtains data from an input device via the input / output interface 1600. Further, CPU 1100 outputs data generated through input / output interface 1600 to an output device.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), a PD (Phase Change Rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. And so on.

例えば、コンピュータ１０００が特定装置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内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the specific device 100, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The HDD 1400 stores data in the storage unit 120. Although the CPU 1100 of the computer 1000 reads and executes these programs from the recording medium 1800, as another example, these programs may be obtained from another device via a predetermined communication network.

〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 [8. Others)
As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are exemplifications, and various modifications based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the section of the disclosure of the invention, The invention can be implemented in other modified forms.

また、上述した特定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 The above-described specific device 100 may be realized by a plurality of server computers, or may be realized by calling an external platform or the like by an API (Application Programming Interface) or network computing depending on the function. Can be changed flexibly.

また、特許請求の範囲に記載した「部」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。 Further, “parts” described in the claims can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquiring unit can be replaced with an acquiring unit or an acquiring circuit.

１特定処理システム
１０コンテンツ配信サーバ
２０広告配信サーバ
１００特定装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１クエリ情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２算出部
１３３特定部
１３４生成部
１３５更新部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Specific processing system 10 Content distribution server 20 Advertising distribution server 100 Specific device 110 Communication part 120 Storage part 121 Query information storage part 130 Control part 131 Acquisition part 132 Calculation part 133 Specification part 134 Generation part 135 Update part

Claims

An acquisition unit that acquires an input query that is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries and is different from the plurality of reference queries,
A calculating unit that calculates a degree of relevance indicating a relevance between the input query acquired by the acquiring unit for each reference query,
A specifying unit that specifies a feature of the input query based on the reference query based on each relevance calculated by the calculation unit.

The calculation unit,
The identification device according to claim 1, wherein the degree of association between the reference query and the input query is calculated based on the number of users who input the reference query and the input query.

The calculation unit,
The identification device according to claim 1, wherein a degree of association between the reference query and the input query is calculated based on a period until the user inputs the reference query and the input query.

The calculation unit,
The relevance between the input query and the reference query is calculated based on a conversion when the content corresponding to the reference query is delivered to a distribution destination user corresponding to the input query. The specific device according to any one of items 1 to 3, wherein

The identification unit is
The identification device according to any one of claims 1 to 4, wherein a characteristic of the input query is identified based on a level relationship between the degrees of association calculated by the calculation unit.

The identification unit is
The relevance between the first reference query and the input query included in the plurality of reference queries is a reference query different from the first reference query, and is a reference query included in the plurality of reference queries. If the degree of relevancy between the second reference query and the input query is higher than the second reference query, the input query is specified to have characteristics related to the first reference query more than the second reference query. The specifying device according to any one of 1 to 5,

The generator according to any one of claims 1 to 6, further comprising: a generation unit configured to generate a content in which the plurality of reference queries and the input query are arranged based on each degree of association calculated by the calculation unit. Specific device as described.

An update unit that updates the content generated by the generation unit based on a conversion when the content corresponding to the reference query is distributed to a distribution destination user corresponding to the input query. Item 8. The specifying device according to Item 7.

A particular method that a computer performs,
An acquisition step of acquiring an input query that is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries and is a query different from the plurality of reference queries,
A calculating step of calculating a degree of relevance indicating a relevance between the input query acquired by the acquiring step for each reference query,
A specifying step of specifying a characteristic of the input query based on the reference query based on each relevance calculated by the calculating step.

An acquisition step of acquiring an input query that is a query input by a user who has input any one of the plurality of reference queries and is a query different from the plurality of reference queries,
A calculation procedure for calculating a degree of relevance indicating the relevance between the input query acquired by the acquisition procedure for each of the reference queries,
And a specifying step of specifying a characteristic of the input query based on the reference query based on each relevance calculated by the calculation procedure.