JP2022167666A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
次に、図2を用いて、情報処理装置10の構成例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置10は、通信部110と、制御部120と、記憶部130とを有する。
次に、図7および図8を用いて、実施形態に係る情報処理装置10が実行する処理の流れの一例を説明する。まず、図7を用いて、ターゲット設定処理の一例について説明する。図7は、実施形態に係るターゲット設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上述した情報処理装置10は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報処理装置10の他の実施形態について説明する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、広告主に関する広告主情報(一例として、広告主ベクトル)と、広告主が購入した広告商品との関係性を学習した結果推定モデルを用いて、ターゲット広告主に関する情報から、ターゲット広告主が購入する広告商品を推定する結果推定部126と、結果推定部126によって推定された広告商品の情報を出力する出力部127とを備える。これにより、たとえば広告販売元の営業担当は、情報処理装置10から出力された情報をもとに、ターゲット広告主が購入する可能性が高い広告商品をターゲット広告主に対して提案する広告商品として絞り込むことができる。このように、実施形態に係る情報処理装置10によれば、広告主に対する広告商品の販売を支援することができる。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置10は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図9は、実施形態に係る情報処理装置10の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
110;通信部
120;制御部
121;広告主ベクトル生成部
122;商品ベクトル生成部
123;購入額推定部
124;ギャップ算出部
125;判定部
126;結果推定部
127;出力部
130;記憶部
131;広告主ベクトルモデル記憶部
132;広告主ベクトル記憶部
133;商品ベクトルモデル記憶部
134;商品ベクトル記憶部
135;購入額推定モデル記憶部
136;市場ギャップ記憶部
137;ターゲット情報記憶部
138;営業結果記憶部
139;結果推定モデル記憶部
Claims (11)
- 所定条件の広告費用が所定条件を満たす広告主の情報を正解データとして学習された購入額推定モデルを用いて、ターゲット広告主に関する情報から、前記ターゲット広告主が支払う広告費用の見込額である見込広告費用を推定する購入額推定部と、
前記購入額推定部によって推定された前記見込広告費用と、前記ターゲット広告主から受注している広告費用の実績である実績広告費用とに基づき、前記ターゲット広告主について、前記見込広告費用と前記実績広告費用とが乖離しているか否かを判定する判定部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記購入額推定部によって推定された前記見込広告費用と前記実績広告費用とを用いて、前記見込広告費用と前記実績広告費用との差分を示すギャップ情報を算出するギャップ算出部
を備え、
前記判定部は、
前記ギャップ算出部によって算出された前記ギャップ情報が閾値を超える場合に、前記見込広告費用と前記実績広告費用とが乖離していると判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
営業活動の結果、前記広告費用が増加した前記広告主の情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
前記広告費用が閾値を超える前記広告主の情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
同一の事業分野に属する複数の前記広告主の平均広告費用よりも前記広告費用が高い前記広告主の情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
購入した広告商品のうち少なくとも1つの購入額が閾値を超える前記広告主の情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
営業活動の結果が所定の成功条件を満たす前記広告主を前記成功条件に沿って順位付けした場合に上位に位置する1以上の前記広告主に関する情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
前記広告主の情報と、前記広告主が購入した広告商品に関する情報であって少なくとも購入額を含む情報との組を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1~7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記購入額推定モデルは、
第1条件の前記広告費用が第2条件を満たす前記広告主の情報が、前記第1条件の前記広告費用が前記第2条件を満たさない前記広告主の情報よりも重み付けが重くなるように調整された複数の前記広告主の情報を正解データとして学習されたモデルである
ことを特徴とする請求項1~8のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定条件の広告費用が所定条件を満たす広告主の情報を正確データとして学習された購入額推定モデルを用いて、ターゲット広告主に関する情報から、前記ターゲット広告主が支払う広告費用の見込額である見込広告費用を推定する購入額推定工程と、
前記購入額推定工程によって推定された前記見込広告費用と、前記ターゲット広告主から受注している広告費用の実績である実績広告費用とに基づき、前記ターゲット広告主について、前記見込広告費用と前記実績広告費用とが乖離しているか否かを判定する判定工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 所定条件の広告費用が所定条件を満たす広告主の情報を正確データとして学習された購入額推定モデルを用いて、ターゲット広告主に関する情報から、前記ターゲット広告主が支払う広告費用の見込額である見込広告費用を推定する購入額推定手順と、
前記購入額推定手順によって推定された前記見込広告費用と、前記ターゲット広告主から受注している広告費用の実績である実績広告費用とに基づき、前記ターゲット広告主について、前記見込広告費用と前記実績広告費用とが乖離しているか否かを判定する判定手順と
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
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