JP2023062605A - 推薦装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行うことのできる推薦装置及びプログラムを提供する。【解決手段】推薦装置と、広告主端末と、ユーザ端末とが、ネットワークにより通信可能に接続される推薦システムにおいて、実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかの推薦を行う推薦装置３は、実施中の広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータを受信する受信手段３１０と、当該広告媒体と広告の実施場所を含むアクセス履歴を記録する記録手段３２０と、実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得する取得手段３３０と、アクセス履歴に基づき、広告特性データに応じた広告媒体と広告の実施場所を抽出する抽出手段３４０と、を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、広告媒体や広告の実施場所を推薦する推薦装置とそのプログラム等に関する。

動画広告、ウェブサイト内のバナー、ポップアップ広告、メール等のデジタル広告市場は毎年成長しているが、一方で、販促品の配布、看板、電車の中吊り広告などのアナログ広告も日常生活に違和感なく溶け込んでいる。特許文献１には、このようなアナログ広告の実施者と広告主とのマッチングを支援する情報処理システムについて開示されている。

特開2007－226816号公報

従来のアナログ広告は、デジタル広告とは異なり、ユーザ（消費者）のアクセスによる広告結果の分析を行いにくく、その分析結果を用いた最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦は行われていなかった。

例えば、特許文献１はアナログ広告の実施者と広告主とのマッチングを支援するものであるが、その支援方法は広告の実施者と広告主の入力情報に基づくものであり、上記の問題を解決するものではなかった。

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行うことのできる推薦装置等を提供することを目的とする。

前述した課題を解決するための第１の発明は、実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかの推薦を行うための推薦装置であって、実施中の広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータを受信する受信手段と、当該広告媒体と広告の実施場所を含むアクセス履歴を記録する記録手段と、実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得する取得手段と、前記アクセス履歴に基づき、前記広告特性データに応じた広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかを抽出する抽出手段と、を有することを特徴とする推薦装置である。

本発明の推薦装置は、実施中の広告について、当該広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによりアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータをアクセス履歴として収集し、このアクセス履歴を用い、実施予定の広告の特性に応じた広告媒体や広告の実施場所を推薦することができる。これにより、従来のアナログ広告の課題であった、結果分析の難しさを解決し、最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行うことができる。

前記受信手段は、前記ユーザ端末からユーザ属性のデータを受信し、前記記録手段は、前記ユーザ属性を含む前記アクセス履歴を記録することが望ましい。
これにより、実施予定の広告の特性のうち、ユーザの属性に応じた広告媒体や広告の実施場所の推薦を精度良く行うことができる。

前記推薦装置は、広告媒体の特性を示すデータを記憶部に記憶し、前記抽出手段は、当該データを用いて広告媒体の抽出を行うことも望ましい。また前記推薦装置は、広告の実施場所の特性を示すデータを記憶部に記憶し、前記抽出手段は、当該データを用いて広告の実施場所の抽出を行うことも望ましい。
これにより、広告媒体や広告の実施場所の特性を考慮し、広告媒体や広告の実施場所を推薦することができる。

第２の発明は、コンピュータを、実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかの推薦を行うための推薦装置であって、実施中の広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータを受信する受信手段と、当該広告媒体と広告の実施場所を含むアクセス履歴を記録する記録手段と、実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得する取得手段と、前記アクセス履歴に基づき、前記広告特性データに応じた広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかを抽出する抽出手段と、を有する推薦装置として機能させるためのプログラムである。

本発明により、最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行うことのできる推薦装置等を提供できる。

推薦システム１を示す図。 推薦装置３のハードウェア構成を示す図。 広告主端末５のハードウェア構成を示す図。 ユーザ端末７のハードウェア構成を示す図。 媒体データ２００、場所データ３００、実施データ４００を示す図。 推薦装置３の機能を示すブロック図。 推薦システム１の処理を示すフローチャート。 アクセス履歴１００を示す図。 推薦システム１の処理を示すフローチャート。 登録画面の例。 広告データ５００を示す図。 広告媒体１０１等の表示画面の例。

以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。

（１．推薦システム１）
図１は、本発明の実施形態に係る推薦装置３を含む推薦システム１を示す図である。推薦システム１は、推薦装置３と、広告主端末５、ユーザ端末７とをネットワークにより通信可能に接続して構成される。推薦システム１は、実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体１０１や広告の実施場所１０２の推薦を行うものである。

本実施形態では、広告を無償または有償の販促品の配布により実施するものとする。広告媒体１０１は広告の手段であり、この場合では販促品である。また広告の実施場所１０２は、販促品の配布を行っている各種の店舗や施設などである。ただし、広告はこれに限らず、各種のアナログ広告であってよい。一例として、ポスターの掲示による広告を行うことも可能であり、その場合は広告媒体１０１がポスターであり、広告の実施場所１０２はポスターの掲示場所になる。

また本実施形態では、後述するアクセス履歴収集用のウェブサイトにアクセスするためのアドレス（ＵＲＬ）等が、二次元コードＣとして広告媒体１０１に付されている。ただし、アドレス等を広告媒体１０１に付す方法は特に限定されない。例えば、ＵＲＬ自体を直接広告媒体１０１に印刷してもよい。

推薦装置３は、本システムの管理者の端末であり、広告主に対し、最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行う。

図２は推薦装置３のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、推薦装置３は、例えば制御部３１、記憶部３２、通信部３３等をバスにより接続して構成したコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができ、複数台のコンピュータにより推薦装置３を実現することもできる。

制御部３１はCPU、ROM、RAMなどから構成される。CPUは、記憶部３２、ROMなどの記憶媒体に格納された推薦装置３の処理に係るプログラムをRAM上のワークエリアに呼び出して実行する。ROMは不揮発性メモリであり、ブートプログラムやBIOSなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部３２、ROMなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部３２はハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等であり、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSなどが格納される。これらのプログラムやデータは、制御部３１により必要に応じて読み出され実行される。

通信部３３はネットワーク等を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、広告主端末５やユーザ端末７との間で通信を行う。

広告主端末５は、自身の商品について、これから広告を行いたい広告主が用いるコンピュータ端末である。本実施形態では商品の広告を行う場合を例に挙げて説明するが、各種のサービスについて広告を行う場合にも、本システムは適用可能である。

図３は広告主端末５のハードウェア構成を示す図である。図３に示すように、広告主端末５は、例えば制御部５１、記憶部５２、入力部５３、表示部５４、通信部５５等をバスにより接続して構成したコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができる。

制御部５１、記憶部５２、通信部５５については前記した制御部３１、記憶部３２、通信部３３と略同様である。

入力部５３は広告主端末５に各種の設定入力を行うものであり、例えばキーボード、マウスなどである。また表示部５４は広告主端末５の処理に係る各種の表示を行うものであり、例えば液晶ディスプレイ等である。

ユーザ端末７は、ユーザ（消費者）が用いるコンピュータ端末であり、例えばスマートフォンやタブレット端末などのカメラ付きの携帯端末により実現される。

図４はユーザ端末７のハードウェア構成を示す図である。ユーザ端末７は、例えば制御部７１、記憶部７２、通信部７３、入力部７４、表示部７５、カメラ７６、音声入出力部７７等をバスにより接続して構成される。ただしユーザ端末７の構成はこれに限定されず、適宜変更可能である。

ユーザ端末７の制御部７１、記憶部７２、通信部７３は、前記した制御部３１、記憶部３２、通信部３３と略同様である。

表示部７５は例えば液晶ディスプレイ等であり、入力部７４としてのタッチパネルが設けられる。カメラ７６は、例えばCCD（Charge Coupled Device）やCMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を備えたデジタルカメラである。また音声入出力部７７は音声を入力するマイクや音声を出力するスピーカー等を備える。

図２に示すように、推薦装置３の記憶部３２には、アクセス履歴１００、媒体データ２００、場所データ３００、実施データ４００、広告データ５００等が格納されている。

アクセス履歴１００は、前記のアドレスによる広告媒体１０１からのアクセス履歴を示すデータである。アクセス履歴１００の詳細については後述する。

媒体データ２００は、広告媒体１０１に関するデータである。媒体データ２００は、例えば図５（ａ）に示すように、広告媒体１０１の媒体ＩＤ２０１、名称２０２、キーワード２０３、年齢２０４等のデータを紐づけたものである。

媒体ＩＤ２０１は広告媒体１０１を識別する識別情報であり、名称２０２は広告媒体１０１の名称（例えばクリアファイル、レジ袋、チラシ等）である。

キーワード２０３は、広告媒体１０１の特性を、形容詞その他の単語で形容したデータであり、例えば「ビジネスマン向け」「かわいい」「健康志向」「お手頃」などである。

年齢２０４は、広告媒体１０１の配布対象として想定されるユーザの人物像について、その年齢を広告媒体１０１の特性として示したデータである。

場所データ３００は、広告の実施場所１０２に関するデータである。場所データ３００は、例えば図５（ｂ）に示すように、実施場所１０２の場所ＩＤ３０１、名称３０２、キーワード３０３、年齢３０４、広告媒体３０５等のデータを紐づけたものである。

場所ＩＤ３０１は広告の実施場所１０２を識別する識別情報であり、名称３０２は広告の実施場所１０２の名称である。名称３０２は例えば各種の店舗、施設の名称であり、店舗がチェーン店である場合は、フランチャイザー（本部）の名称を登録しても、個々の店舗の名称を登録してもよく、その双方を登録してもよい。

キーワード３０３は、広告の実施場所１０２の特性を、形容詞その他の単語で形容したデータであり、その内容は前記のキーワード２０３と同様である。

年齢３０４は、実施場所１０２に来ると想定されるユーザの人物像について、その年齢を実施場所１０２の特性として示したデータである。

広告媒体３０５は、各実施場所１０２で配布の準備がある広告媒体１０１を示すものであり、本実施形態では前記の媒体ＩＤ２０１による記録を行っている。

実施データ４００は、広告の実施内容に関するデータである。実施データ４００は、例えば図５（ｃ）に示すように、実施中または実施済の広告の広告ＩＤ４０１に、当該広告に用いた広告媒体１０１の媒体ＩＤ２０１、当該広告を行った実施場所１０２の場所ＩＤ３０１、および商品ＩＤ５０１などのデータを紐づけたものである。広告ＩＤ４０１は実施した広告を識別する識別情報であり、商品ＩＤ５０１は、広告が実施された商品を識別する識別情報である。

広告データ５００は、広告の内容に関するデータである。広告データ５００の詳細については後述する。

図６は、推薦システム１の機能を示すブロック図である。図６に示すように、推薦システム１において、推薦装置３は受信手段３１０、記録手段３２０、取得手段３３０、抽出手段３４０等を有する。

受信手段３１０は、推薦装置３の制御部３１が、実施中の広告に用いられている広告媒体１０１に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末７から、当該広告媒体１０１と広告の実施場所１０２を示すデータを通信部３３を介して受信するものである。

記録手段３２０は、推薦装置３の制御部３１が、上記の広告媒体１０１と広告の実施場所１０２を含むアクセス履歴１００を記録するものである。

取得手段３３０は、推薦装置３の制御部３１が、実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得するものである。広告特性データの内容については後述する。

抽出手段３４０は、推薦装置３の制御部３１が、アクセス履歴１００に基づき、広告特性データに応じた広告媒体１０１と広告の実施場所１０２を抽出するものである。

（２．推薦システム１における処理）
次に、推薦システム１において実行される処理について説明する。本実施形態では、推薦システム１において、ユーザのアクセス履歴１００の収集と、広告主に対する広告媒体１０１や広告の実施場所１０２の推薦が行われ、以下ではそれぞれの処理について説明する。

（２－１．アクセス履歴１００の収集）
図７は、推薦システム１において実行される処理のうち、アクセス履歴１００の収集手順を示すフローチャートである。図７のＳ１１～Ｓ１２、Ｓ１４はユーザ端末７の制御部７１がユーザ端末７の各部を制御して実行する処置であり、Ｓ１３、Ｓ１５～Ｓ１７は推薦装置３の制御部３１が推薦装置３の各部を制御して実行する処理である。

前記したように、本実施形態では、各種の店舗や施設など、広告の実施場所１０２において広告媒体１０１である販促品の配布が行われ、この販促品に図１に示すように二次元コードＣが形成されている。二次元コードＣには、アクセス履歴収集用のウェブサイトのアドレスと、広告媒体１０１および広告の実施場所１０２（図５（ｃ）の媒体ＩＤ２０１と場所ＩＤ３０１）に対応する広告ＩＤ４０１が記録されているものとする。

ユーザは、ユーザ端末７のカメラ７６を起動して当該カメラ７６により広告媒体１０１の二次元コードＣを撮影し、ユーザ端末７は、二次元コードＣを読取って上記のアドレスと広告ＩＤ４０１を取得する（Ｓ１１）。ユーザ端末７は、上記のアドレスにより、推薦装置３が提供するアクセス履歴収集用のウェブサイトにアクセスし、広告ＩＤ４０１を推薦装置３に送信する（Ｓ１２）。推薦装置３は広告ＩＤ４０１を受信する（Ｓ１３）。

上記のウェブサイトは、その後、推薦装置３が提供するアクセス履歴収集用のアンケートサイトに遷移する。このアンケートサイトは、ユーザ属性をアクセス履歴として収集するためのものであり、ユーザ端末７の表示部７５にはユーザ属性の入力画面（不図示）が表示される。ユーザは、当該入力画面において、ユーザの年齢、性別、職業などユーザ属性の入力を行う。ユーザ端末７は入力されたユーザ属性のデータを推薦装置３に送信し（Ｓ１４）、推薦装置３はユーザ属性のデータを受信する（Ｓ１５）。

上記のアンケートサイトは、ユーザ属性の送信後、推薦装置３や広告主のサーバ等によって提供される商品の広告サイトに遷移し、この広告サイトではアンケート回答の謝礼としてクーポンコードなどを発行する。しかしながらこれに限ることはなく、広告サイトに遷移せずにユーザ端末７での処理を終了することも可能である。

推薦装置３は、前記の実施データ４００等を参照し、Ｓ１３で受信した広告ＩＤ４０１に対応する広告媒体１０１の媒体ＩＤ２０１、実施場所１０２の場所ＩＤ３０１、商品ＩＤ５０１を取得する。そして、取得した媒体ＩＤ２０１、場所ＩＤ３０１、商品ＩＤ５０１に、Ｓ１５で受信したユーザ属性を紐づけてアクセス履歴１００として記録する（Ｓ１６）。

図８はこのアクセス履歴１００の例であり、本実施形態では、ユーザが広告媒体１０１から前記のアドレスによりアクセスを行うごとに、広告媒体１０１の媒体ＩＤ２０１、実施場所１０２の場所ＩＤ３０１、商品ＩＤ５０１、およびユーザ属性１０３等を紐づけたアクセス履歴１００が蓄積される。アクセス履歴１００は広告を実施した個々の商品について作成される。

蓄積された全ての商品についてのアクセス履歴１００は、推薦装置３による広告結果の分析に用いられる。例えば、推薦装置３は、広告媒体１０１（媒体ＩＤ２０１）ごとのアクセス数の集計、実施場所１０２（場所ＩＤ３０１）ごとのアクセス数の集計、広告媒体１０１と実施場所１０２の組み合わせごとのアクセス数の集計、広告媒体１０１または実施場所１０２とユーザ属性１０３の組み合わせごとのアクセス数の集計などを行うことにより、広告結果の分析を行うことができる（Ｓ１７）。

また、アクセス履歴１００は既知の機械学習による分析に供することもでき、例えば、広告媒体１０１の媒体ＩＤ２０１や広告の実施場所１０２の場所ＩＤ３０１をラベルとする教師あり学習の結果から、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２のそれぞれについて、有効であったユーザ属性１０３が分析結果として得られる。

さらに、推薦装置３は、個々の商品について、広告媒体１０１ごとのアクセス数の集計、実施場所１０２ごとのアクセス数の集計、広告媒体１０１と実施場所１０２の組み合わせごとのアクセス数の集計などを行い、その分析結果を広告効果として広告主に提供することもできる。

（２－２．広告媒体１０１等の推薦）
本実施形態では、以上のように収集されたアクセス履歴１００に基づき、実施予定の広告について広告媒体１０１や広告の実施場所１０２（広告媒体１０１等ということがある）の推薦を行うことができるので、その手順について図９等を参照して説明する。

図９は、推薦システム１において実行される処理のうち、広告媒体１０１等の推薦手順を示すフローチャートである。図９のＳ２１、Ｓ２４、Ｓ２７～Ｓ２８は広告主端末５の制御部５１が広告主端末５の各部を制御して実行する処理であり、Ｓ２２～Ｓ２３、Ｓ２５～Ｓ２６は、推薦装置３の制御部３１が推薦装置３の各部を制御して実行する。

本実施形態において、商品の広告をこれから行いたい広告主は、推薦装置３によって提供されるウェブサイトに広告主端末５からアクセスし、表示部５４に登録画面を表示させる。

図１０はこの登録画面の例である。登録画面は、本システムに登録を行うためのものであり、基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等の入力欄が設けられる。

基本情報５１０は、広告主および広告を行う商品についての基本的な情報であり、広告主の識別情報（広告主ＩＤ）、商品の識別情報（商品ＩＤ）、商品の名称、商品の分類（カテゴリー）などのデータを入力することができる。

ターゲット消費者属性５２０は、広告を行う商品のターゲットとなるユーザ（消費者）の属性であり、ユーザの年齢、性別、職業、およびユーザの趣味・嗜好などを形容するキーワード等が、実施予定の広告の特性を示す広告特性データとして入力される。これらの広告特性データは、キーワード２０３、３０３（図５（ａ）、（ｂ）参照）で示される広告媒体１０１、実施場所１０２の特性や、アクセス履歴１００として収集されるユーザ属性１０３に対応している。

展開エリア５３０は、商品を展開するエリアであり、広告主が商品の販売等を行う地域が入力される。なお、登録画面としては、このほか、広告主が希望する広告媒体１０１（販促品）の配布数や単価などの入力を行うことも可能である。

広告主は、広告主端末５の表示部５４に表示された上記の登録画面において基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等の入力を行い、登録ボタン５４０を選択する。すると、広告主端末５は、広告特性データであるターゲット消費者属性５２０を、基本情報５１０や展開エリア５３０等のデータと併せて推薦装置３に送信し（Ｓ２１）、推薦装置３はこれらのデータを受信して取得する（Ｓ２２）。図１０の符号５５０は、全ての入力内容を一旦クリアし最初から入力をやり直すためのクリアボタンである。

なお、Ｓ２２において、推薦装置３は、上記した基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等のデータを広告データ５００として記憶部３２に記録する。図１１は広告データ５００を示す図である。本実施形態では、前記した商品ＩＤ５０１を含む基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等が広告データ５００として紐づけられる。

その後、推薦装置３は、アクセス履歴１００に基づき、上記のターゲット消費者属性５２０（広告特性データ）に応じた広告媒体１０１等を抽出する（Ｓ２３）。

その抽出方法は様々であるが、より簡単な例としては、例えば前記したＳ１７での結果分析として、ユーザ属性１０３の各年齢層についてアクセス数の多かった広告媒体１０１を求め、ターゲット消費者属性５２０として入力された年齢について、上記アクセス数の多かった広告媒体１０１を抽出することができる。これは広告の実施場所１０２に関しても同様である。

また、既知のレコメンドのアルゴリズムを利用することもでき、その一例として、アイテムベース協調フィルタリング（例えば特開2005-167628号公報など）やコンテンツベースフィルタリング（例えば特開2011-135183号公報など）がある。

前者はユーザの行動履歴を元に推薦を行うものであり、例えば本実施形態に即した簡単な例で説明すると、広告を実施予定の商品Ａと、過去に広告を行った商品Ｂとの類似度を、両商品Ａ、Ｂのターゲット消費者属性５２０などから算出し、商品Ａとの類似度が高い商品Ｂに興味をもったユーザは、商品Ａにも興味を持ちやすいとして、商品Ｂの広告効果があった広告媒体１０１と広告の実施場所１０２の抽出を行う。

商品Ｂの広告効果があった広告媒体１０１等は、前記のＳ１７で商品Ｂについてアクセス履歴１００の分析を行うことで得られる。また前記したように、Ｓ１７での機械学習による分析結果から、広告媒体１０１と広告の実施場所１０２のそれぞれについて有効であったユーザ属性１０３が得られるので、この関係を用い、商品Ｂのターゲット消費者属性５２０に対応するユーザ属性１０３に対して有効であった広告媒体１０１等を抽出することもでき、これにより当事者が考えてもいなかったような視点から広告媒体１０１等の推薦を行うことも可能である。

後者は、特徴ベクトルの算出結果を元に推薦を行うものであり、例えば本実施形態に即した簡単な例で説明すると、広告を行う商品Ａについてターゲット消費者属性５２０の特徴ベクトルを算出し、一方、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２についても、有効であったユーザ属性１０３の特徴ベクトルを算出する。そして、商品Ａの特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルを有する広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を抽出する。

上記のユーザ属性１０３は、前記と同様、Ｓ１７での機械学習による分析結果を用いて得ることができる。また、Ｓ１７において、広告媒体１０１または広告の実施場所１０２とユーザ属性１０３の組み合わせごとにアクセス数を集計し、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２について、最もアクセス数の多かったユーザ属性１０３とすることもできる。

なお、上記の両手法を組み合わせたハイブリッド的手法により広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を抽出することも可能である。一例として、前者では商品Ｂの広告効果（例えばアクセス数）の高低の面から広告媒体１０１や広告の実施場所１０２に順位をつけることができ、後者では特徴ベクトルの類似度の面から広告媒体１０１や広告の実施場所１０２に順位をつけることができるので、両手法で順位の高い広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を抽出することで、より効果の高い広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を推薦することが可能である。

さらに、広告の実施場所１０２は、広告主が入力した展開エリア５３０のデータを用いてさらに絞り込むことも可能であり、例えば前記の手順で抽出された広告の実施場所１０２のうち、展開エリア５３０に含まれるものを最終的な推薦内容とすることができる。

抽出された広告媒体１０１等は、図１０の登録画面からマッチング結果一覧ボタン５６０を選択することで閲覧できる。広告主端末５は、マッチング結果一覧ボタン５６０が選択されると、Ｓ２３で抽出された広告媒体１０１等の表示要求を推薦装置３に送信する（Ｓ２４）。

推薦装置３は、表示要求を受信する（Ｓ２５）と、Ｓ２３で抽出された広告媒体１０１等の一覧を広告主端末５に送信する（Ｓ２６）。広告主端末５はこれを受信して（Ｓ２７）、表示部５４に表示する（Ｓ２８）。

図１２は、Ｓ２８において広告主端末５の表示部５４に表示される表示画面の例である。この例では、マッチング結果５７０としてＳ２３で抽出された広告媒体１０１と広告の実施場所１０２の一覧が表示される。なお、広告媒体１０１に関しては、Ｓ２３で抽出された広告媒体１０１のうち、上記の実施場所１０２で配布する準備のある広告媒体３０５（図５（ｂ）参照）のみを、実施場所１０２ごとに表示している。

マッチング結果５７０としては、その他、広告媒体１０１の配布に係る費用、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２のカテゴリー（例えば「文房具」や「飲食店」等の分類）、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２の詳細等を表示してもよく、これらの情報を別ページで表示するためのハイパーリンクが設けられても良い。図１２の符号５８０は、前画面（図１０の登録画面）に戻るための戻るボタンである。

以上説明したように、本実施形態では、実施中の広告について、当該広告に用いられている広告媒体１０１に付されたアドレスによりアクセスを行ったユーザ端末７から、当該広告媒体１０１と広告の実施場所１０２を示すデータをアクセス履歴１００として収集し、このアクセス履歴１００を用い、実施予定の広告の特性に応じた広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を推薦することができる。これにより、従来のアナログ広告の課題であった結果分析の難しさを解決し、最適な広告媒体や広告の実施場所の推薦を行うことができる。

また本実施形態では、ユーザ属性１０３をアクセス履歴１００として収集することで、実施予定の広告のターゲット消費者属性５２０に応じた広告媒体１０１等の推薦を精度良く行うことができる。

しかしながら、本発明は以上の実施形態に限定されない。例えば本実施形態ではアクセス履歴１００の収集の際にアンケートサイトでユーザ属性の入力を行っているが、広告媒体１０１等の推薦方法によってはユーザ属性の入力を省略することもできる。

例えば前記のＳ１７における結果分析では、キーワード２０３（図５（ａ）参照）ごとに、そのキーワード２０３が付された広告媒体１０１（媒体ＩＤ２０１）についてアクセス数の集計を行うこともでき、この場合、前記のＳ２３では、ターゲット消費者属性５２０として広告主により入力されたキーワードについて、上記アクセス数の多かった広告媒体１０１を抽出することができる。

これは広告の実施場所１０２に関しても同様であり、ユーザ属性の代わりに、広告媒体１０１の特性を示すキーワード２０３や広告の実施場所１０２の特性を示すキーワード３０３を用いる形となるのでユーザ属性の入力が不要になる。このように、媒体データ２００や場所データ３００を利用し、広告媒体１０１や広告の実施場所１０２の特性を考慮して広告媒体１０１や広告の実施場所１０２を推薦することもできる。

また本実施形態では、図１０の登録画面で入力されたターゲット消費者属性５２０を実施予定の広告の広告特性データとし、Ｓ２３における広告媒体１０１等の推薦に用いているが、実施予定の広告の特性はこれに限らず、例えば基本情報５１０として入力された商品のカテゴリーを用い、Ｓ２３において、当該カテゴリーに応じた広告媒体１０１等の推薦を行うようにしてもよい。

この場合、例えばＳ１７での結果分析として、広告を行った商品のカテゴリー（例えば「飲食物」など。広告データ５００の基本情報５１０として登録されている）と広告媒体１０１の組み合わせごとに、アクセス数の集計を行うことができる。Ｓ２３では、図１０の登録画面の基本情報５１０として入力された商品のカテゴリーについて、上記アクセス数の多かった広告媒体１０１を抽出することができる。これは広告の実施場所１０２に関しても同様である。

また本実施形態の推薦装置３は、図８に示すアクセス履歴１００のうち、広告の実施場所１０２の場所ＩＤ３０１の収集を、ユーザ端末７からの広告ＩＤ４０１の送信（図７のＳ１２参照）により行っているが、ユーザ属性のアンケートサイトで広告の実施場所１０２のデータも入力し、前記のＳ１４において、ユーザ属性と併せて推薦装置３に送信するようにしてもよい。

またアンケートサイトでは、前記したユーザ属性１０３のほか、商品に対しての興味の度合いや広告媒体１０１の満足度などのデータを入力し、推薦装置３は、これらのデータもアクセス履歴１００として記録するようにしてもよい。

また本実施形態では、基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等の入力を広告主端末５で行っているが、広告主から依頼を受けた管理者が、推薦装置３にこれらのデータの入力を直接行うようにしてもよい。推薦装置３は入力を受け付け、基本情報５１０、ターゲット消費者属性５２０、展開エリア５３０等のデータを取得する。またＳ２３で抽出された広告媒体１０１や広告の実施場所１０２は推薦装置３のモニター等に表示され、管理者は、表示内容に基づき、広告主に広告媒体１０１や広告の実施場所１０２のアドバイスを行う。

また本実施形態では、前記のＳ２３において広告媒体１０１と広告の実施場所１０２の双方を抽出しているが、いずれか一方のみの抽出を行ってもよい。ただしその場合も、広告結果の分析の観点から、アクセス履歴１００としては広告媒体１０１（媒体ＩＤ２０１）と広告の実施場所１０２（場所ＩＤ３０１）の双方を収集する。

以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示し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、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１：推薦システム
３：推薦装置
５：広告主端末
７：ユーザ端末
１００：アクセス履歴
２００：媒体データ
３００：場所データ
３１０：受信手段
３２０：記録手段
３３０：取得手段
３４０：抽出手段
４００：実施データ
５００：広告データ

Claims (5)

1. 実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかの推薦を行うための推薦装置であって、
   実施中の広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータを受信する受信手段と、
   当該広告媒体と広告の実施場所を含むアクセス履歴を記録する記録手段と、
   実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得する取得手段と、
   前記アクセス履歴に基づき、前記広告特性データに応じた広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかを抽出する抽出手段と、
   を有することを特徴とする推薦装置。
2. 前記受信手段は、前記ユーザ端末からユーザ属性のデータを受信し、
   前記記録手段は、前記ユーザ属性を含む前記アクセス履歴を記録することを特徴とする請求項１記載の推薦装置。
3. 前記推薦装置は、広告媒体の特性を示すデータを記憶部に記憶し、
   前記抽出手段は、当該データを用いて広告媒体の抽出を行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の推薦装置。
4. 前記推薦装置は、広告の実施場所の特性を示すデータを記憶部に記憶し、
   前記抽出手段は、当該データを用いて広告の実施場所の抽出を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の推薦装置。
5. コンピュータを、
   実施予定の広告について、広告に用いる広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかの推薦を行うための推薦装置であって、
   実施中の広告に用いられている広告媒体に付されたアドレスによるアクセスを行ったユーザ端末から、当該広告媒体と広告の実施場所を示すデータを受信する受信手段と、
   当該広告媒体と広告の実施場所を含むアクセス履歴を記録する記録手段と、
   実施予定の広告の特性を示す広告特性データを取得する取得手段と、
   前記アクセス履歴に基づき、前記広告特性データに応じた広告媒体と広告の実施場所の少なくともいずれかを抽出する抽出手段と、
   を有する推薦装置として機能させるためのプログラム。

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