JP2024000360A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】広告に関するスコアを適切に算出すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、算出部とを有する。取得部は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する。算出部は、取得部により取得された提供広告情報に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

近年、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、ユーザに対して配信（提供）した広告コンテンツ（単に「広告」ともいう）について、ユーザによるコンバージョンへの貢献度を算出する技術が提供されている。

特表２０１７－５２９５８７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、広告に関するスコアを適切に算出することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、広告に対して関連付けられているコンバージョンに対するインタラクションに対して貢献量を割り当てている。そのため、提供した広告の組合せが複数ある場合、各広告のコンバージョンに対する貢献量を適切に見積もることが難しい。そのため、提供された広告の組合せがある場合であっても適切に各広告の貢献に関する情報を算出することが望まれている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告に関するスコアを適切に算出することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとの前記コンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記提供広告情報に基づいて、前記コンバージョンに対する前記各広告の貢献度を示すスコアを算出する算出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、広告に関するスコアを適切に算出することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る調整係数の算出処理手順を示すフローチャートである。 図５は、情報処理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。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、情報処理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情報処理装置、情報処理方法、情報処理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。

（実施形態）
〔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。情報処理装置１００が図１に示す情報処理により、コンバージョン（「ＣＶ」と記載する場合がある）に至ったユーザに提供された各広告の貢献度を示すスコアを算出する。

なお、ここでいうコンバージョンは、ユーザのどのような行動であってもよい。例えば、コンバージョンは、広告の対象（「広告対象」ともいう）についての商品購入（サービス利用）、会員登録等、広告主の利益につながるユーザの各種の行動であってもよい。例えば、コンバージョンは、広告の広告対象が商品である場合、ユーザがその商品を購入する行動であってもよい。

なお、広告対象に関する購入（利用）、会員登録等は一例に過ぎず、コンバージョンは、資料請求や広告に対応するサイトの閲覧（表示）、実店舗への訪問等であってもよい。このように、ユーザのどのような行動をコンバージョンとするかは任意の設定が可能である。例えば、各広告について、ユーザのどのような行動をコンバージョンとみなすかは、情報処理装置１００の管理者や広告主等によって個別に設定されてもよい。

情報処理装置１００は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する情報（提供広告情報）に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出するコンピュータである。

以下、図１を用いて、情報処理の一例を説明する。以下では、ユーザが取引対象を購入することをコンバージョンの一例として、情報処理装置１００がそのコンバージョン数を基に、各広告の貢献度を示すスコアを算出する場合を一例として説明する。図１では、ユーザが商品Ｘを購入することをコンバージョンの一例として、情報処理装置１００は、商品Ｘの購入回数をコンバージョン数として、各広告の貢献度を示すスコアを算出する。

なお、以下ではコンバージョンに至ったユーザを「該当ユーザ」と記載する場合がある。図１では説明を簡単にするために、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告の組合せのみが該当ユーザに提供された広告の組合せである場合を一例として説明する。例えば、広告Ａ、広告Ｂ、及び広告Ｃは、商品Ｘを広告対象とする広告である。図１では、多くとも広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告のみが該当ユーザに提供された場合のスコアの算出を説明するが、該当ユーザに提供される広告は４つ以上であってもよい。

まず、情報処理装置１００は、コンバージョンに至ったユーザ（該当ユーザ）に提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報を取得する（ステップＳ１）。図１では、情報処理装置１００は、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報ＤＴ１を取得する。

例えば、情報処理装置１００は、該当ユーザに所定の期間に提供された広告（「提供広告」ともいう）を示す情報を含む提供広告情報ＤＴ１を取得する。情報処理装置１００は、該当ユーザが商品Ｘを購入した時点以前の所定の期間（例えば２４時間以内等）に提供された提供広告を示す情報を含む提供広告情報ＤＴ１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、商品Ｘを購入したユーザＵ１へ所定の期間に提供された提供広告が広告Ａ及び広告Ｂである場合、ユーザＵ１を示す情報に広告Ａ及び広告Ｂが対応付けられた情報を含む提供広告情報ＤＴ１を取得する。なお、上述した期間等は、スコア算出の処理を説明するための一例であり、どのような期間の広告を対象とするかはコンバージョンの内容等に応じて、適宜設定可能である。

そして、情報処理装置１００は、提供広告情報ＤＴ１を用いて、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告の組合せに関する各種情報を生成する（ステップＳ２）。まず、情報処理装置１００は、提供広告情報ＤＴ１を用いて、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告の組合せごとにコンバージョン数を集計する。図１では、情報処理装置１００は、処理結果情報ＲＣ１に示すように、広告Ａのみ、広告Ｂのみ、広告Ｃのみ、広告Ａ及び広告Ｂ、広告Ａ及び広告Ｃ、広告Ｂ及び広告Ｃ、広告Ａ、広告Ｂ及び広告Ｃの７つの組合せごとにコンバージョン数を集計する。

例えば、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ａのみが提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ａのみの組合せ（「組合せ＃１」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃１に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ１であることを示す情報を生成する。

また、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ｂのみが提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ｂのみの組合せ（「組合せ＃２」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃２に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ２であることを示す情報を生成する。

また、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ｃのみが提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ｃのみの組合せ（「組合せ＃３」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃３に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ３であることを示す情報を生成する。

情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ａ及び広告Ｂの２つの広告が提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ａ及び広告Ｂの組合せ（「組合せ＃４」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃４に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ４であることを示す情報を生成する。

ここで、情報処理装置１００は、ユーザに提供された順序の情報を除外した各広告の組合せごとにコンバージョン数を算出する。例えば、情報処理装置１００は、以下の式（１）に示すように、組合せ＃４のコンバージョン数を算出する。なお、式（１）は、図１中の関数Ｆ１に対応する。

式（１）の右辺中のＣＶ（Ａ→Ｂ）は、広告Ａが提供された後に広告Ｂが提供され、コンバージョンに至ったユーザの数（コンバージョン数）を示す。また、式（１）の右辺中のＣＶ（Ｂ→Ａ）は、広告Ｂが提供された後に広告Ａが提供され、コンバージョンに至ったユーザの数（コンバージョン数）を示す。すなわち、ＣＶ（Ａ→Ｂ）とＣＶ（Ｂ→Ａ）とは、提供広告は同じであるが、提供順序が異なる場合のそれぞれに対応するコンバージョン数を示す。

式（１）の左辺中のＣＶ（Ａ，Ｂ）は、ＣＶ（Ａ→Ｂ）とＣＶ（Ｂ→Ａ）とを加算することにより算出される。このように、ＣＶ（Ａ，Ｂ）は、ユーザに提供された順序を無視した広告Ａ及び広告Ｂの２つの広告が提供された該当ユーザ数を示す。すなわち、ＣＶ（Ａ，Ｂ）は、提供順序を無視して、広告Ａ及び広告Ｂが提供され、コンバージョンに至ったユーザの数（コンバージョン数）を示す。例えば、式（１）中のＣＶ（Ａ，Ｂ）は、図１の処理結果情報ＲＣ１中に示すコンバージョン数ＶＬ４に対応する。なお、以下に示す組合せ＃５～＃７についても、組合せ＃４と同様に、ユーザに提供された順序の情報を除外（無視）してコンバージョン数を集計するが、詳細な説明は省略する。

また、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ａ及び広告Ｃの２つの広告が提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ａ及び広告Ｃの組合せ（「組合せ＃５」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃５に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ５であることを示す情報を生成する。

また、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ｂ及び広告Ｃの２つの広告が提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ｂ及び広告Ｃの組合せ（「組合せ＃６」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃６に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ６であることを示す情報を生成する。

また、情報処理装置１００は、該当ユーザのうち、広告Ａ、広告Ｂ及び広告Ｃの３つの広告が提供広告であるユーザ数を計数することにより、広告Ａ、広告Ｂ及び広告Ｃの組合せ（「組合せ＃７」ともいう）に対応するコンバージョン数を示す情報を生成する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃７に対応するコンバージョン数がコンバージョン数ＶＬ７であることを示す情報を生成する。

そして、情報処理装置１００は、組合せ＃１～＃７ごとにスコアの算出に用いる値（「関連値」ともいう）を算出する。情報処理装置１００は、コンバージョン数を基に組合せ＃１～＃７ごとの関連値を算出する。図１では、情報処理装置１００は、特性関数ｖを用いて、組合せ＃１～＃７ごとの関連値を算出する。例えば、特性関数ｖは、コンバージョン数を入力として関連値を出力する。図１では、特性関数ｖは、対象とする組合せ及び、その組合せの部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を合計した値を関連値として出力する。

情報処理装置１００は、組合せ＃１については、組合せ＃１、及び組合せ＃１の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃１の関連値として用いる。例えば、情報処理装置１００は、組合せ＃１については、組合せ＃１が広告Ａのみであり、組合せ＃１に含まれる部分集合ないため、組合せ＃１のコンバージョン数ＶＬ１を、関連値ＦＶ１として算出する。

また、情報処理装置１００は、組合せ＃２については、組合せ＃２、及び組合せ＃２の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃２の関連値として用いる。例えば、情報処理装置１００は、組合せ＃２については、組合せ＃２が広告Ｂのみであり、組合せ＃２に含まれる部分集合ないため、組合せ＃２のコンバージョン数ＶＬ２を、関連値ＦＶ２として算出する。

また、情報処理装置１００は、組合せ＃３については、組合せ＃３、及び組合せ＃３の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃３の関連値として用いる。例えば、情報処理装置１００は、組合せ＃３については、組合せ＃３が広告Ｂのみであり、組合せ＃３に含まれる部分集合ないため、組合せ＃３のコンバージョン数ＶＬ３を、関連値ＦＶ３として算出する。

情報処理装置１００は、組合せ＃４については、組合せ＃４、及び組合せ＃４の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃４の関連値として用いる。例えば、組合せ＃４については、組合せ＃４が広告Ａ及び広告Ｂであり、組合せ＃４に含まれる部分集合が組合せ＃１及び組合せ＃２である。そのため、情報処理装置１００は、以下の式（２）に示すように、特性関数ｖを用いて、組合せ＃４の関連値を算出する。なお、式（２）は、図１中の関数Ｆ２に対応する。

式（２）の右辺中のＣＶ（Ａ，Ｂ）は、組合せ＃４に対応するコンバージョン数を示す。また、式（２）の右辺中のＣＶ（Ａ）は、組合せ＃１に対応するコンバージョン数を示す。ＣＶ（Ｂ）は、組合せ＃２に対応するコンバージョン数を示す。

式（２）の左辺中のｖ（Ａ，Ｂ）は、ＣＶ（Ａ，Ｂ）、ＣＶ（Ａ）及びＣＶ（Ｂ）を加算することにより算出される。このように、ｖ（Ａ，Ｂ）は、組合せ＃４、及び組合せ＃４の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を合算した値を示す。すなわち、ＣＶ（Ａ，Ｂ）は、提供順序を無視して、広告Ａ及び広告Ｂが提供され、コンバージョンに至ったユーザの数（コンバージョン数）を示す。例えば、式（２）中のｖ（Ａ，Ｂ）は、図１の処理結果情報ＲＣ１中に示す関連値ＦＶ４に対応する。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃１のコンバージョン数ＶＬ１、組合せ＃２のコンバージョン数ＶＬ２、及び組合せ＃４のコンバージョン数ＶＬ４を合算した値を、関連値ＦＶ４として算出する。なお、以下に示す組合せ＃５～＃７についても、組合せ＃４と同様に、その組合せ、及びその組合せの部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を合算することにより関連値が算出されるが、詳細な説明は省略し、以下簡単に記載する。

情報処理装置１００は、組合せ＃５については、組合せ＃５、及び組合せ＃５の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃５の関連値として用いる。例えば、組合せ＃５については、組合せ＃５が広告Ａ及び広告Ｃであり、組合せ＃５に含まれる部分集合が組合せ＃１及び組合せ＃３である。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃１のコンバージョン数ＶＬ１、組合せ＃３のコンバージョン数ＶＬ３、及び組合せ＃５のコンバージョン数ＶＬ５を合算した値を、関連値ＦＶ５として算出する。

また、情報処理装置１００は、組合せ＃６については、組合せ＃６、及び組合せ＃６の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃６の関連値として用いる。例えば、組合せ＃６については、組合せ＃６が広告Ｂ及び広告Ｃであり、組合せ＃６に含まれる部分集合が組合せ＃２及び組合せ＃３である。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃２のコンバージョン数ＶＬ２、組合せ＃３のコンバージョン数ＶＬ３、及び組合せ＃６のコンバージョン数ＶＬ６を合算した値を、関連値ＦＶ６として算出する。

また、情報処理装置１００は、組合せ＃７については、組合せ＃７、及び組合せ＃７の部分集合となる組合せの全組合せのコンバージョン数を特性関数ｖに入力することにより、特性関数ｖが出力した値を組合せ＃７の関連値として用いる。例えば、組合せ＃７については、組合せ＃７が広告Ａ、広告Ｂ及び広告Ｃであり、組合せ＃７に含まれる部分集合が組合せ＃１～＃６である。図１では、情報処理装置１００は、組合せ＃１～＃６の各々のコンバージョン数ＶＬ１～ＶＬ６、及び組合せ＃７のコンバージョン数ＶＬ７を合算した値を、関連値ＦＶ７として算出する。

上記のように、情報処理装置１００は、一の組合せに含まれる広告の全組合せのコンバージョン数の各々を加算した値を出力する特性関数ｖを用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。すなわち、情報処理装置１００は、優加法的関数である特性関数ｖを用いて、組合せ＃１～＃７ごとの関連値ＦＶ１～ＦＶ７を算出する。これにより、情報処理装置１００は、優加法的である関連値ＦＶ１～ＦＶ７を算出する。

そして、情報処理装置１００は、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの各広告について、スコアの算出に用いる部分スコアを算出する部分スコア算出処理を実行する（ステップＳ３）。例えば、部分スコアは、例えば広告をゲーム理論におけるプレイヤと見做した場合の限界貢献度に対応する。情報処理装置１００は、一の広告が含まれない組合せ（「第２組合せ」ともいう）に一の広告を追加した組合せ（「第１組合せ」ともいう）の関連値（「第１関連値」ともいう）と、第２組合せの関連値（「第２関連値」ともいう）とを用いて部分スコアを算出する。情報処理装置１００は、第１組合せの第１関連値から、第２組合せの第２関連値を減算することにより、一の広告の部分スコアを算出する。情報処理装置１００は、以下の式（３）に示すように、部分スコアを算出する。なお、式（３）は、図１中の関数Ｆ３に対応する。例えば、式（３）は、広告ｉが含まれない組合せに広告ｉを追加した際に予測されるコンバージョン数の増加分を示す。

式（３）中のｉは、部分スコアを算出する対象となる広告（以下「広告ｉ」と記載する場合がある）に対応する。式（３）中のＳは、広告の組合せ（以下「組合せＳ」と記載する場合がある）に対応する。式（３）の左辺中のΦ（Ｓ，ｉ）は、広告ｉに対応する部分スコアを示す。式（３）の右辺中のｖ（Ｓ，｛ｉ｝）は、組合せＳに広告ｉが追加された組合せ（第１組合せ）の関連値（第１関連値）を示す。式（３）の右辺中のｖ（Ｓ）は、組合せＳ（第２組合せ）の関連値（第２関連値）を示す。このように、式（３）は、広告ｉについて、広告ｉが含まれない第２組合せに広告ｉを追加した第１組合せの第１関連値から、第２組合せの第２関連値を減算することにより、広告ｉの部分スコアを算出する関数である。

図１では、情報処理装置１００は、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの各広告について、部分スコア算出処理を実行する。情報処理装置１００は、その広告が含まれない第２組合せにその広告を追加した第１組合せの第１関連値と、その第２組合せの第２関連値とに基づいて、その広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する。

例えば、情報処理装置１００は、広告Ａについて、広告Ａが含まれない第２組合せに広告Ａを追加した第１組合せの第１関連値と、その第２組合せの第２関連値とに基づいて、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａが含まれない第２組合せに広告Ａを追加した第１組合せの第１関連値から、その第２組合せの第２関連値を減算することにより、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。情報処理装置１００は、広告Ａについて、式（３）を用いて広告Ａの部分スコアを算出する。図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ２１に示すように、広告Ａを含まない組合せ＃２、＃３、＃６の各々を第２組合せとして、各組合せについて、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。

例えば、情報処理装置１００は、広告Ａが含まれない第２組合せである組合せ＃２に広告Ａを追加した第１組合せである組合せ＃４の関連値ＦＶ４から、組合せ＃２の関連値ＦＶ２を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ１を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａが含まれない第２組合せである組合せ＃３に広告Ａを追加した組合せ＃５の関連値ＦＶ５から、組合せ＃３の関連値ＦＶ３を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ２を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａが含まれない第２組合せである組合せ＃６に広告Ａを追加した第１組合せである組合せ＃７の関連値ＦＶ７から、組合せ＃６の関連値ＦＶ６を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ３を算出する。

図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ２２に示すように、広告Ｂを含まない組合せ＃１、＃３、＃５の各々を第２組合せとして、各組合せについて、広告Ｂの貢献度に関連する部分スコアを算出する。図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ２３に示すように、広告Ｃを含まない組合せ＃１、＃２、＃４の各々を第２組合せとして、各組合せについて、広告Ｃの貢献度に関連する部分スコアを算出する。なお、広告Ｂ及び広告Ｃの部分スコア算出処理は、広告Ａの部分スコア算出処理と同様であるため、詳細な説明を省略する。

そして、情報処理装置１００は、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの各広告について、スコアを算出する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、部分スコア算出処理により算出した一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、一の広告の前記スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出する。例えば、情報処理装置１００は、各広告について全部分スコアを算出し、算出した部分スコアの平均を算出する。

図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３１に示すように、広告ＡのスコアをスコアＳＣ１と算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａについて部分スコアＳＶ１、ＳＶ２、ＳＶ３を合計し、部分スコアの数「３」で除算することにより、広告ＡのスコアＳＣ１を算出する。情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３２に示すように、広告ＢのスコアをスコアＳＣ２と算出する。情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３３に示すように、広告ＣのスコアをスコアＳＣ３と算出する。

例えば、情報処理装置１００は、以下の式（４）に示すように、各広告のスコアを算出する。なお、式（４）は、図１中の関数Ｆ４に対応する。例えば、式（４）により算出されるスコアは、例えば広告をゲーム理論におけるプレイヤと見做した場合のシャープレイ値に対応する。

式（４）中のｎは、広告の総数である。図１では、広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃの３つの広告が態様であり、ｎは「３」である。例えば、足し合わせの範囲は、組合せＳのうち、広告ｉを含まない全組合せである。

図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３１に示すように、広告Ａについて、式（４）を用いて、スコアをスコアＳＣ１と算出する。図１では、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３２に示すように、広告Ｂについて、式（４）を用いて、スコアをスコアＳＣ２と算出する。情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ３３に示すように、広告Ｃについて、式（４）を用いて、スコアをスコアＳＣ３と算出する。

〔１－１．前提及び効果等〕
上述したように、情報処理装置１００は、各広告の関連値を基に部分スコアを算出し、算出した部分スコアを基に各広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

従来、広告のアトリビューション分析等の広告の貢献度の解釈性が低いという課題があった。広告主の立場に立った場合、利用しやすい分析結果を提供することも望まれ、恣意的なアトリビューションスコアモデル等ではなく、広告主にとって解釈性が高い分析結果を提供することも望まれている。

そこで、情報処理装置１００は、上述した処理のように、広告の組合せごとの情報を利用して各広告の貢献度を示すスコアを算出することにより、各広告の貢献度を示す情報を広告主に提供することができる。また、情報処理装置１００は、出力ベースでスコアを算出しているため、機械学習モデルを用いることなく、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、特性関数は、優加法性を有することが望ましいが一般には優加法性を有しない。一方で、情報処理装置１００は、優加法性を有する特性関数ｖを用いることで、優加法的な関連値を算出することができ、その関連値を用いてスコアを算出することで、広告に関するスコアを適切に算出することができる。また、情報処理装置１００は、コンバージョン率（ＣＶＲ）ではなく、コンバージョン数を用いることにより、優加法的な関連値を適切に算出することができる。

〔１－２．その他の処理例〕
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて、様々な処理を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、算出した各広告のスコアを用いて、様々な処理を行ってもよい。この点について以下例示を記載する。

例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアに関する情報を提供する。情報処理装置１００は、広告主の広告について算出されたスコアに関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主の各広告のスコアを示す情報を、広告主が利用する広告主端末３０に送信する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａ、Ｂ、Ｃの広告主が利用する広告主端末３０に、広告Ａ、Ｂ、Ｃのスコアを示すコンテンツを送信する。

例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、様々な決定を行ってもよい。従来、アトリビューション分析の解釈ができても、その利用方法が分かりにくいという課題があった。アトリビューション分析の利用方法として、広告予算の配分（アロケーション）等がある。

そこで、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、広告の予算の配分を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアが大きい程、予算の配分を多くしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、予算配分の対象となる全広告のスコアの合計値に対する各広告のスコアの割合を、各広告に配分する予算の割合に決定してもよい。図１では、情報処理装置１００は、広告Ａのスコアの割合が５０％、広告Ｂのスコアの割合が２０％、広告Ｃのスコアの割合が３０％である場合、予算のうち、半分（５０％）を広告Ａに割り当て、２０％を広告Ｂに割り当て、３０％を広告Ｃに割り当てると決定してもよい。

なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、様々な手法により広告の予算の配分を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアが小さい程、予算の配分を多くしてもよい。

例えば、情報処理装置１００は、決定した予算の配分に関する情報を提供する。情報処理装置１００は、決定した予算の配分を広告主にて提案（推奨）してもよい。情報処理装置１００は、広告主の広告について決定された予算の配分に関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主の各広告の予算の配分を示す情報を、広告主が利用する広告主端末３０に送信する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａ、Ｂ、Ｃの広告主が利用する広告主端末３０に、広告Ａ、Ｂ、Ｃの予算の配分を示すコンテンツを送信する。例えば、情報処理装置１００は、予算のうち、半分（５０％）を広告Ａに割り当て、２０％を広告Ｂに割り当て、３０％を広告Ｃに割り当てることを提案するコンテンツを広告主端末３０に送信してもよい。

また、情報処理装置１００は、予算の配分に限らず、算出したスコアに基づいて様々な対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、広告の順位（ランキング）を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアが大きい程、高い順位を決定してもよい。図１では、情報処理装置１００は、広告Ａのスコアが最も小さく、広告Ｂのスコアが広告Ａの次に小さく、広告Ｃのスコアが最も大きい場合、広告Ａの順位を３位、広告Ｂの順位を２位、広告Ｃの順位を１位に決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、決定したランキングに関する情報を提供する。情報処理装置１００は、広告主の広告について決定されたランキングに関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主の各広告のランキングを示す情報を、広告主が利用する広告主端末３０に送信する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａ、Ｂ、Ｃの広告主が利用する広告主端末３０に、広告Ａ、Ｂ、Ｃのランキングを示すコンテンツを送信する。例えば、情報処理装置１００は、商品Ｘのコンバージョンに対する貢献度について、広告Ａの順位を３位、広告Ｂの順位を２位、広告Ｃの順位を１位であることを示すンテンツを広告主端末３０に送信してもよい。

なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な処理によりスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、商品を購入した複数の利用者が過去に選択した広告の履歴を取得し、各利用者が広告を選択した履歴に基づいて、各広告の効果を示すスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ある商品を購入した複数の利用者が過去に選択した広告の履歴を取得する。

情報処理装置１００は、例えば、所定期間内等に各段階で広告が選択された場合、されなかった場合の差分から、商品購入に対する広告の効果をそれぞれ推定する。情報処理装置１００は、各広告のスコア（シャープレイ値）を算出してもよい。情報処理装置１００は、その広告がある場合とない場合での比較結果を用いたり、パスの重複度合いを用いたりしてもよい。そして、情報処理装置１００は、算出結果を提供してもよい。

また、情報処理装置１００は、提供先となるユーザ属性毎にスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、３０代男性のユーザ属性に該当するユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報に基づいて、３０代男性のユーザ属性に対応するユーザへの広告配信（広告提供）における各広告の貢献度を示すスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、２０代女性のユーザ属性に該当するユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報に基づいて、２０代女性のユーザ属性に対応するユーザへの広告配信（広告提供）における各広告の貢献度を示すスコアを算出してもよい。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態にかかる情報処理システム１には、ユーザ端末１０と、アクセスログサーバ２０と、広告主端末３０と、情報処理装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台のアクセスログサーバ２０や、複数台の広告主端末３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用されるコンピュータである。ユーザ端末１０は、ユーザが携帯可能なデバイス（端末装置）である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１は、ユーザ端末１０がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、ユーザ端末１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替えることもできる。

ユーザ端末１０は、ユーザの操作に応じて各種の処理を行うコンピュータである。ユーザは、ユーザ端末１０を操作することにより、広告等の各種コンテンツを閲覧したり、所望の商品等の任意の取引対象を購入したりするための各種の行動を行う。ユーザ端末１０は、表示アプリ等により広告等の各種の情報を表示する。例えば、ユーザ端末１０は、情報処理装置１００が提供する広告を表示する。ユーザ端末１０は、ショッピングアプリ等により所望の商品等の取引対象をユーザが購入するための処理を実行する。

アクセスログサーバ２０は、広告などのコンテンツの配信ログやユーザの行動履歴等の様々な履歴情報を保持するサーバ装置である。アクセスログサーバ２０は、ユーザへの提供された広告やユーザの訪問ページといったアクセスログを保持している。また、アクセスログサーバ２０は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザの購入履歴に関する情報を取得する。具体的には、アクセスログサーバ２０は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザが広告主にとって利益につながる行動（例えば、広告の広告対象商品の購入等）を起こしたか否かに関する情報を取得する。

広告主端末３０は、広告主によって利用されるコンピュータである。例えば、広告主端末３０は、タブレット型端末、ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡコンピュータである。また、広告主端末３０は、広告主の操作に従って、情報処理装置１００等の広告を配信する装置（広告配信装置）に広告を入稿する。

例えば、広告主端末３０は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告を広告配信装置に入稿する。また、例えば、広告主端末３０は、広告が選択操作（例えば、クリックやタップ）された場合に、遷移させる遷移先コンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に該当する広告を広告配信装置に入稿してもよい。

情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置（コンピュータ）である。情報処理装置１００は、情報処理システム１の各装置から取得した各種の情報を保有する。例えば、情報処理装置１００は、広告が配信されたユーザに関する情報を保有する。情報処理装置１００は、ユーザへ広告を配信した日時に関する情報や、その広告に対応する対象についてユーザがコンバージョンに至ったか否かに関する情報を保有する。

なお、図２では、情報処理システム１の構成例として、アクセスログを集約して保持するアクセスログサーバ２０から情報処理装置１００がユーザのアクセスログを取得する例を示したが、検索サーバ装置やショッピングサーバ装置といったそれぞれのサーバ装置から情報処理装置１００がユーザのアクセスログを取得してもよい。

また、情報処理装置１００は、広告を配信する広告配信装置として機能してもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告主端末３０から入稿された広告を配信する。なお、情報処理システム１では、情報処理装置１００以外の装置が広告を配信してもよい。この場合、情報処理システム１は、広告を配信する広告配信サーバを有してもよい。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置の一例である情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末１０、アクセスログサーバ２０、広告主端末３０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、図３に示すように、広告情報記憶部１２１と、広告配信履歴記憶部１２２と、算出用情報記憶部１２３と、ユーザ情報記憶部１２４とを有する。なお、記憶部１２０は、上記に限らず様々な情報を記憶してもよい。

（広告情報記憶部１２１）
広告情報記憶部１２１は、広告主端末３０から受け付けた広告に関する各種情報を記憶する。例えば、広告情報記憶部１２１は、広告を識別する情報（例えば広告ＩＤ等）、その広告の対象（広告対象）となる取引対象等を示す情報（広告対象情報）、その広告の広告主を識別する情報（例えば広告主ＩＤ等）等が記憶される。例えば、広告情報記憶部１２１は、広告を識別する情報に対応付けて、その広告に関連する各種の情報が記憶される。

なお、広告情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（広告配信履歴記憶部１２２）
広告配信履歴記憶部１２２は、広告の配信履歴に関する各種情報を記憶する。広告配信履歴記憶部１２２は、配信先となるユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）、そのユーザに提供（配信）された広告を識別する情報（例えば広告ＩＤ等）、そのユーザに広告が配信された日時を示す情報（広告配信日時）、そのユーザが行ったコンバージョンに関する情報（コンバージョン履歴情報）等が記憶される。

コンバージョン履歴情報には、そのユーザが行ったコンバージョンに関する行動情報等が含まれる。例えば、コンバージョン履歴情報には、そのユーザが購入する等のコンバージョンに至った取引対象等を示す情報（コンバージョン対象情報）、そのコンバージョンに至った日時（コンバージョン日時）等が含まれる。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、ユーザを識別する情報に対応付けて、そのユーザへの広告配信及びそのユーザによるコンバージョンに関連する各種の情報が記憶される。

例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告のうち、一の取引対象を広告対象とする広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、商品Ｘについて、その商品Ｘを購入したユーザに対応付けて、そのユーザが商品Ｘを購入した日時以前の所定の期間（直近１週間等）に提供された広告のうち、商品Ｘを広告対象とする広告を対応付けて記憶する。

なお、広告配信履歴記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（算出用情報記憶部１２３）
算出用情報記憶部１２３は、スコア等の広告の貢献度を示す情報の算出のために用いる各種の情報を記憶する。算出用情報記憶部１２３は、スコアを導出するために用いる様々な情報を記憶する。例えば、算出用情報記憶部１２３は、式（１）～（４）のような各種の関数の情報を記憶する。

なお、算出用情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２４）
ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２４は、各ユーザの属性情報等の種々の情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２４は、年齢、性別、居住地等のユーザの属性情報等、ユーザに関する各種の情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）に、そのユーザの各種の属性情報を対応付けて記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）に、そのユーザが利用するユーザ端末１０を識別する情報（端末ＩＤ等）等の各種情報を対応付けて記憶する。なお、ユーザ情報記憶部１２４に記憶される情報は推定したものでもよい。また、個人情報は利用が許諾された場合に利用してもよく、他にも任意の情報が採用可能である。

なお、ユーザ情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２４は、年齢、性別、居住地以外のデモグラフィック属性情報や、興味・関心等のサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（算出プログラム、予測プログラム等の各種の情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、ユーザ端末１０、アクセスログサーバ２０、広告主端末３０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、広告情報記憶部１２１や、広告配信履歴記憶部１２２や、算出用情報記憶部１２３や、ユーザ情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部１３１は、受信した情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、ユーザ端末１０、アクセスログサーバ２０、または広告主端末３０から各種情報を受信する。取得部１３１は、ユーザが使用するユーザ端末１０からユーザ情報を受信する。取得部１３１は、アクセスログサーバ２０から履歴情報（配信実績）を受信する。取得部１３１は、広告の配信実績を取得する。

取得部１３１は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する。取得部１３１は、ユーザがコンバージョンに至る前に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。取得部１３１は、ユーザがコンバージョンに至る前の所定の期間に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。取得部１３１は、所定の取引対象の購買行動を行ったユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。取得部１３１は、組合せごとのコンバージョン数を示す提供広告情報を取得する。

また、取得部１３１は、ユーザ端末１０から広告の配信要求を受け付ける。

（算出部１３２）
算出部１３２は、広告に関する各種情報を算出する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された情報を用いて、各種情報を算出する。算出部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３２は、スコアを算出する。

算出部１３２は、取得部１３１により取得された提供広告情報に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する。算出部１３２は、所定の取引対象の購買行動に対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する。算出部１３２は、組合せごとのコンバージョン数に基づいて、各広告のスコアを算出する。算出部１３２は、コンバージョン数を基に算出される各広告の組合せごとの関連値に基づいて、各広告のスコアを算出する。

算出部１３２は、優加法的である関連値に基づいて、各広告のスコアを算出する。算出部１３２は、コンバージョン数を入力として関連値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。算出部１３２は、優加法的関数である特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。

算出部１３２は、一の組合せに含まれる広告の全組合せのコンバージョン数の各々を加算した値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。算出部１３２は、一の広告が含まれない第２組合せに一の広告を追加した第１組合せに対応する関連値である第１関連値と、第２組合せに対応する関連値である第２関連値とに基づいて、一の広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。算出部１３２は、各広告について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した各広告の部分スコアを用いて、各広告のスコアを算出する。

算出部１３２は、第１組合せの第１関連値から、第２組合せの第２関連値を減算することにより、一の広告の部分スコアを算出する。算出部１３２は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。算出部１３２は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出する。算出部１３２は、ユーザに提供された順序の情報を除外した各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報を取得する。算出部１３２は、式（１）～（４）に示すような関数を用いて、スコアを算出する。算出部１３２は、図１に示すような算出の処理により、スコアを算出する。

なお、算出部１３２は、図１に示すような算出の処理に限らず、様々な処理により、スコアを算出してもよい。例えば、算出部１３２は、一の広告を含む第１組合せに対応する関連値である第１関連値と、第１組合せから一の広告を除いた第２組合せに対応する関連値である第２関連値とに基づいて、一の広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。算出部１３２は、一の広告を含む複数の組合せの各々について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。算出部１３２は、一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出する。

例えば、情報処理装置１００は、その広告を含む第１組合せの第１関連値と、その第１組合せからその広告を除いた第２組合せの第２関連値とに基づいて、その広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａについて、広告Ａを含む第１組合せの第１関連値と、その第１組合せから広告Ａを除いた第２組合せの第２関連値とに基づいて、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａを含む第１組合せの第１関連値から、その第１組合せから広告Ａを除いた第２組合せの第２関連値を減算することにより、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。情報処理装置１００は、広告Ａについて、式（３）を用いて広告Ａの部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａを含む複数の広告を含む組合せ＃４、＃５、＃７の各々を第１組合せとして、各組合せについて、広告Ａの貢献度に関連する部分スコアを算出する。

例えば、情報処理装置１００は、広告Ａを含む第１組合せである組合せ＃４の関連値ＦＶ４から、組合せ＃４から広告Ａを除外した第２組合せである組合せ＃２の関連値ＦＶ２を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ１を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａを含む第１組合せである組合せ＃５の関連値ＦＶ５から、組合せ＃５から広告Ａを除外した第２組合せである組合せ＃３の関連値ＦＶ３を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ２を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ａを含む第１組合せである組合せ＃７の関連値ＦＶ７から、組合せ＃７から広告Ａを除外した第２組合せである組合せ＃６の関連値ＦＶ６を減算することにより、広告Ａの部分スコアＳＶ３を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、広告Ｂを含む複数の広告を含む組合せ＃４、＃６、＃７の各々を第１組合せとして、各組合せについて、広告Ｂの貢献度に関連する部分スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、処理結果ＲＣ２３に示すように、広告Ｃを含む複数の広告を含む組合せ＃５、＃６、＃７の各々を第１組合せとして、各組合せについて、広告Ｃの貢献度に関連する部分スコアを算出する。

情報処理装置１００は、部分スコア算出処理により算出した一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、一の広告の前記スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、一の広告を含む複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出する。例えば、情報処理装置１００は、各広告について全部分スコアを算出し、算出した部分スコアの平均を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、広告Ａについて部分スコアＳＶ１、ＳＶ２、ＳＶ３を合計し、部分スコアの数「３」で除算することにより、広告ＡのスコアＳＣ１を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ｂについて、広告Ｂの部分スコアを合計し、部分スコアの数「３」で除算することにより、広告ＢのスコアＳＣ２を算出する。例えば、情報処理装置１００は、広告Ｂについて、広告Ｃの部分スコアを合計し、部分スコアの数「３」で除算することにより、広告ＣのスコアＳＣ３を算出する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部１３３は、決定処理により決定した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、算出部１３２により算出された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。

決定部１３３は、算出したスコアに基づいて、広告の予算の配分を決定する。決定部１３３は、算出したスコアが大きい程、予算の配分を多くしてもよい。決定部１３３は、予算配分の対象となる全広告のスコアの合計値に対する各広告のスコアの割合を、各広告に配分する予算の割合に決定する。

決定部１３３は、広告Ａのスコアの割合が５０％、広告Ｂのスコアの割合が２０％、広告Ｃのスコアの割合が３０％である場合、予算のうち、半分（５０％）を広告Ａに割り当て、２０％を広告Ｂに割り当て、３０％を広告Ｃに割り当てると決定する。決定部１３３は、算出したスコアに基づいて、様々な手法により広告の予算の配分を決定する。例えば、決定部１３３は、算出したスコアが小さい程、予算の配分を多くしてもよい。

決定部１３３は、予算の配分に限らず、算出したスコアに基づいて様々な対象を決定する。決定部１３３は、算出したスコアに基づいて、広告の順位（ランキング）を決定する。決定部１３３は、算出したスコアが大きい程、高い順位を決定する。決定部１３３は、広告Ａのスコアが最も小さく、広告Ｂのスコアが広告Ａの次に小さく、広告Ｃのスコアが最も大きい場合、広告Ａの順位を３位、広告Ｂの順位を２位、広告Ｃの順位を１位に決定する。

決定部１３３は、各種情報を生成する生成処理を実行する。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、生成処理を実行する。決定部１３３は、決定した情報に基づいて、生成処理を実行する。

決定部１３３は、コンテンツを生成する。決定部１３３は、例えば、決定部１３３は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、ユーザ端末１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。なお、決定部１３３は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、ユーザ端末１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成してもよい。また、例えば、決定部１３３は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。

（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。提供部１３４は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部１３４は、ユーザ端末１０、アクセスログサーバ２０、または広告主端末３０へ各種情報を送信する。提供部１３４は、算出処理の結果を広告主端末３０へ送信する。

提供部１３４は、算出部１３２により算出された情報を提供する。提供部１３４は、算出部１３２により算出されたスコアを広告主端末３０へ送信する。提供部１３４は、決定部１３３により決定された情報を提供する。提供部１３４は、決定部１３３により生成された情報を提供する。提供部１３４は、決定した広告をユーザ端末１０へ送信する。

提供部１３５は、算出部１３２により算出されたスコアに関する情報を提供する。提供部１３５は、広告主の広告について算出されたスコアに関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。

提供部１３４は、決定した予算の配分に関する情報を提供する。提供部１３４は、決定した予算の配分を広告主にて提案（推奨）してもよい。提供部１３４は、広告主の広告について決定された予算の配分に関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。提供部１３４は、広告主の各広告の予算の配分を示す情報を、広告主が利用する広告主端末３０に送信する。提供部１３４は、広告Ａ、Ｂ、Ｃの広告主が利用する広告主端末３０に、広告Ａ、Ｂ、Ｃの予算の配分を示すコンテンツを送信する。提供部１３４は、予算のうち、半分（５０％）を広告Ａに割り当て、２０％を広告Ｂに割り当て、３０％を広告Ｃに割り当てることを提案するコンテンツを広告主端末３０に送信してもよい。

提供部１３４は、決定したランキングに関する情報を提供する。提供部１３４は、広告主の広告について決定されたランキングに関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。提供部１３４は、広告主の各広告のランキングを示す情報を、広告主が利用する広告主端末３０に送信する。提供部１３４は、広告Ａ、Ｂ、Ｃの広告主が利用する広告主端末３０に、広告Ａ、Ｂ、Ｃのランキングを示すコンテンツを送信する。提供部１３４は、商品Ｘのコンバージョンに対する貢献度について、広告Ａの順位を３位、広告Ｂの順位を２位、広告Ｃの順位を１位であることを示すンテンツを広告主端末３０に送信してもよい。

〔４．処理フロー〕
ここから、各種の情報処理のフローについて説明する。まず、図４を用いて、実施形態に係る調整係数の算出処理の手順について説明する。図４は、実施形態に係る調整係数の算出処理手順を示すフローチャートである。

図４に示すように、情報処理装置１００は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョン数を示す提供広告情報を取得する。

情報処理装置１００は、提供広告情報に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、コンバージョン数を基に算出される各広告の組合せごとの関連値に基づいて、各広告のスコアを算出する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２とを有する。取得部１３１は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された提供広告情報に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報に基づいて、コンバージョンに対する各広告の貢献度を示すスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、ユーザがコンバージョンに至る前に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、ユーザがコンバージョンに至る前に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を用いることにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、ユーザがコンバージョンに至る前の所定の期間に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、ユーザがコンバージョンに至る前の所定の期間に、ユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を用いることにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、所定の取引対象の購買行動を行ったユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報を取得する。算出部１３２は、所定の取引対象の購買行動に対する各広告の貢献度を示すスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、所定の取引対象の購買行動を行ったユーザに提供された各広告の組合せごとの提供広告情報に基づいて、所定の取引対象の購買行動に対する各広告の貢献度を示すスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、組合せごとのコンバージョン数を示す提供広告情報を取得する。算出部１３２は、組合せごとのコンバージョン数に基づいて、各広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、組合せごとのコンバージョン数に基づいて、各広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、コンバージョン数を基に算出される各広告の組合せごとの関連値に基づいて、各広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、コンバージョン数を基に算出される各広告の組合せごとの関連値に基づいて、各広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、優加法的である関連値に基づいて、各広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、優加法的である関連値に基づいて、各広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、コンバージョン数を入力として関連値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、コンバージョン数を入力として関連値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、優加法的関数である特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、優加法的関数である特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、一の組合せに含まれる広告の全組合せのコンバージョン数の各々を加算した値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、一の組合せに含まれる広告の全組合せのコンバージョン数の各々を加算した値を出力する特性関数を用いて、各広告の組合せごとの関連値を算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、一の広告が含まれない第２組合せに一の広告を追加した第１組合せに対応する関連値である第１関連値と、第２組合せに対応する関連値である第２関連値とに基づいて、一の広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、各広告について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した各広告の部分スコアを用いて、各広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、各広告について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した各広告の部分スコアを用いて、各広告のスコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、第１組合せの第１関連値から、第２組合せの第２関連値を減算することにより、一の広告の部分スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、第１組合せの第１関連値から、第２組合せの第２関連値を減算することにより、一の広告の部分スコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々について部分スコア算出処理を実行し、部分スコア算出処理により算出した一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々について算出した複数の部分スコアを用いて、一の広告のスコアを算出することにより、一の広告の部分スコアを算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアの平均を、一の広告のスコアとして算出することにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、算出部１３２は、ユーザに提供された順序の情報を除外した各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、ユーザに提供された順序の情報を除外した各広告の組合せごとのコンバージョンに関する提供広告情報を用いることにより、広告に関するスコアを適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、算出部１３２により算出されたスコアに関する情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出したスコアに関する情報を提供することにより、適切に算出されたスコアに関する情報を提供することができ、適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、広告主の広告について算出されたスコアに関する情報を、広告主が利用する広告主端末３０に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告主の広告について算出されたスコアに関する情報を、その広告主が利用する広告主端末３０に提供することにより、適切に算出されたスコアに関する情報を提供することができ、適切な情報提供を行うことができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００等の情報処理装置は、例えば図５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５は、情報処理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。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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。

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格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

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、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

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また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。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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またはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）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またはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）を取得してもよい。

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。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」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。

１ 情報処理システム
１０ ユーザ端末
２０ アクセスログサーバ
３０ 広告主端末
１００ 情報処理装置
１２１ 広告情報記憶部
１２２ 広告配信履歴記憶部
１２３ 算出用情報記憶部
１２４ ユーザ情報記憶部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 決定部
１３４ 提供部

Claims (20)

1. コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとの前記コンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記提供広告情報に基づいて、前記コンバージョンに対する前記各広告の貢献度を示すスコアを算出する算出部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記ユーザが前記コンバージョンに至る前に、ユーザに提供された前記各広告の組合せごとの前記提供広告情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記ユーザが前記コンバージョンに至る前の所定の期間に、ユーザに提供された前記各広告の組合せごとの前記提供広告情報を取得する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   所定の取引対象の購買行動を行ったユーザに提供された前記各広告の組合せごとの前記提供広告情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記所定の取引対象の購買行動に対する前記各広告の貢献度を示すスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記組合せごとのコンバージョン数を示す前記提供広告情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記組合せごとのコンバージョン数に基づいて、前記各広告の前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、
   コンバージョン数を基に算出される前記各広告の組合せごとの関連値に基づいて、前記各広告の前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記算出部は、
   優加法的である前記関連値に基づいて、前記各広告の前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、
   コンバージョン数を入力として前記関連値を出力する特性関数を用いて、前記各広告の組合せごとの前記関連値を算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記算出部は、
   優加法的関数である前記特性関数を用いて、前記各広告の組合せごとの前記関連値を算出する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記算出部は、
    一の組合せに含まれる広告の全組合せのコンバージョン数の各々を加算した値を出力する前記特性関数を用いて、前記各広告の組合せごとの前記関連値を算出する
    ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
11. 前記算出部は、
    一の広告が含まれない第２組合せに前記一の広告を追加した第１組合せに対応する前記関連値である第１関連値と、前記第２組合せに対応する前記関連値である第２関連値とに基づいて、前記一の広告の貢献度に関連する部分スコアを算出する部分スコア算出処理を実行し、前記部分スコア算出処理により算出した前記部分スコアを用いて、前記一の広告の前記スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
12. 前記算出部は、
    前記各広告について前記部分スコア算出処理を実行し、前記部分スコア算出処理により算出した前記各広告の前記部分スコアを用いて、前記各広告の前記スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記算出部は、
    前記第１組合せの前記第１関連値から、前記第２組合せの前記第２関連値を減算することにより、前記一の広告の前記部分スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
14. 前記算出部は、
    前記一の広告が含まれない複数の組合せの各々について前記部分スコア算出処理を実行し、前記部分スコア算出処理により算出した前記一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する複数の部分スコアを用いて、前記一の広告の前記スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記算出部は、
    前記一の広告が含まれない複数の組合せの各々に対応する前記複数の部分スコアの平均を、前記一の広告の前記スコアとして算出する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記算出部は、
    ユーザに提供された順序の情報を除外した前記各広告の組合せごとの前記コンバージョンに関する前記提供広告情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
17. 前記算出部により算出された前記スコアに関する情報を提供する提供部、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
18. 前記提供部は、
    広告主の広告について算出された前記スコアに関する情報を、前記広告主が利用する広告主端末に提供する
    ことを特徴とする請求項１７に記載の情報処理装置。
19. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとの前記コンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記提供広告情報に基づいて、前記コンバージョンに対する前記各広告の貢献度を示すスコアを算出する算出工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
20. コンバージョンに至ったユーザに提供された各広告の組合せごとの前記コンバージョンに関する情報である提供広告情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記提供広告情報に基づいて、前記コンバージョンに対する前記各広告の貢献度を示すスコアを算出する算出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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