JP4173895B2

JP4173895B2 - 広告配信システム

Info

Publication number: JP4173895B2
Application number: JP2006099034A
Authority: JP
Inventors: 真人山本
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2006-03-31
Filing date: 2006-03-31
Publication date: 2008-10-29
Anticipated expiration: 2026-03-31
Also published as: JP2007274468A

Description

本発明は、端末から電話が発信された際、その発信者の端末に、その電話の呼出中において広告を送信する広告配信システム及び広告配信方法に関するものである。

従来、このような分野の技術として、下記特許文献１に記載の広告配信システムが知られている。この文献に記載された広告配信システムは、広告を目的とする種々の広告音源を記憶しており、電話の発信があった際には、電話の呼出中のリングバックトーンとして上記広告音源を再生出力する。このように電話の発信者に広告音源を送信し、電話の呼出中の時間を利用した広告を行っている。
特開２００５−７２６９２号公報

しかしながら、上記のようなシステムでは、広告効果の向上のために、広告としてのリングバックトーンを利用者の嗜好に合わせて選択することが好ましい。そして、このような広告の選択のためには、広告の選択基準を管理者又は利用者が事前に設定することが必要である。このため、設定のための人的コストが発生するという問題がある。また、このような方法による広告の選択の場合、利用者に新たに送信するための広告については、その利用者の嗜好に合うか否かの判断が困難であり、利用者の嗜好に合わせた新しい広告の送信が効率よく行われないという問題がある。

そこで、本発明は、利用者の嗜好に合う可能性が高い広告を自動的に選択して送信することができる広告配信システムを提供することを目的とする。

本発明に係る広告配信システムは、複数の利用者の端末が属する通信網で端末から電話が発信された際に、その電話の発信者の端末に、その電話の呼出中に広告を送信する広告配信システムにおいて、複数の広告を記憶する広告記憶手段と、広告に対する各利用者の評価の情報が蓄積される評価情報蓄積手段と、広告記憶手段に記憶された広告の中から、発信者の端末に送信する広告を選択する広告選択手段と、広告選択手段によって選択された広告を、電話の呼出中において発信者の端末に送信する広告送信手段と、広告送信手段による広告の送信後に行われた発信者の端末の操作に基づいて、発信者における広告への評価の情報を取得し、評価情報蓄積手段に蓄積された評価の情報を更新する評価情報更新手段と、評価情報蓄積手段に蓄積された各利用者の評価の情報に基づいて、各利用者同士の評価の情報の組合せの類似度を算出する類似度算出手段と、を備え、広告選択手段は、評価情報蓄積手段に蓄積された、発信者以外の各利用者の評価の情報、及び類似度算出手段で算出された、当該利用者の評価の情報の組合せと発信者の評価の情報の組合せとの類似度に基づいて、発信者に送信する広告を選択し、広告選択手段は、各利用者のうち、発信者との評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける評価の情報に基づいて、発信者に送信する広告を選択し、広告選択手段は、各利用者のうち、広告の所定のカテゴリにおいて発信者との評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける評価の情報に基づいて、所定のカテゴリの中から発信者に送信する広告を選択することを特徴とする。

この広告配信システムによれば、端末から電話が発信されると、その発信者の端末には電話の呼出中に広告が送信される。そして、この広告が送信された後に発信者が端末の操作を行うと、その操作に基づいて発信者における広告への評価の情報が取得され、その評価の情報によって、既に蓄積されている情報が更新される。このようにして、評価情報蓄積手段には、各利用者における評価情報が自動的に蓄積されていく。そして、電話の発信があった際に送信される広告は、蓄積された発信者以外の各利用者の評価の情報、及び当該利用者の評価の情報の組合せと発信者の評価の情報の組合せとの類似度に基づいて選択される。このように、この広告配信システムでは、蓄積された情報に基づいて広告が自動的に選択されて発信者の端末に送信されるので、広告の選択基準の設定のための人的コストを抑えることができる。

また、このシステムの類似度算出手段では、各利用者同士の類似度が算出され、このシステムにおいて送信される広告は、発信者の評価の情報のみではなく、発信者以外の各利用者の評価の情報、及び当該利用者の評価の情報の組合せと発信者の評価の情報の組合せとの類似度に基づいて選択される。従って、この選択の際には、発信者が未評価の広告についても、他の利用者の評価の情報と発信者自身の評価の情報とを比較しながら、両者の類似度に基づいて、発信者自身から得られる評価を推測することができる。その結果、発信者に未評価の広告の中から発信者が高い評価をすると推測される広告、すなわち、発信者の嗜好に合う可能性が高い広告を選択し発信者の端末に送信することができる。

また、広告選択手段は、各利用者のうち、発信者との評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける評価の情報に基づいて、発信者に送信する広告を選択する。この構成により、評価が発信者に近い利用者における評価の情報に基づいて、発信者の広告に対する評価をより正確に推測することができるので、発信者の嗜好に合う可能性がより高い広告を送信することができる。

また、広告選択手段は、各利用者のうち、広告の所定のカテゴリにおいて発信者との評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける評価の情報に基づいて、所定のカテゴリの中から発信者に送信する広告を選択する。この構成により、所定のカテゴリの広告を発信者に送信する場合に、当該広告カテゴリにおける発信者と他の利用者との評価の類似度が反映されて広告が選択されるので、発信者の当該カテゴリの広告に対する評価をより正確に推測することができる。その結果、当該カテゴリの広告の中から、発信者の嗜好に合う可能性がより高い広告を送信することができる。

また、この場合、広告選択手段は、評価情報蓄積手段に蓄積された各利用者の評価の情報に基づく各広告同士の類似性に基づいて、各広告をカテゴリ別に分類することが好ましい。このようにすれば、各利用者からの評価が互いに類似するような広告を組み合わせて広告のカテゴリを形成することができるので、広告のカテゴリを特定して広告を選択する際には、発信者の嗜好に合う可能性がより高い広告が選択される。

本発明の広告配信システムによれば、利用者の嗜好に合う可能性が高い広告を自動的に選択して送信することができる。

以下、図面を参照しつつ本発明に係る広告配信システムの好適な実施形態について詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１に示す広告配信システム１は、携帯電話網３において、携帯電話の発信者に対するリングバックトーンとして、単調な発信音に代えて広告に係る音声を提示するシステムである。この広告配信システム１では、電話の発信者に音声で広告を提示した後、その広告に対する評価を発信者から取得して蓄積し、蓄積された情報を基にして、更に利用者から高い評価が得られるような広告を自動的に選択し送信することができる。

このような広告の送信を行うため、広告配信システム１は、広告データベース（広告記憶手段）５、評価情報蓄積部（評価情報蓄積手段）７、類似度計算部（類似度算出手段）９、広告制御部（広告選択手段）１３、広告送出部（広告送信手段）１５、関連情報提示部２３、及び情報更新部（評価情報更新手段）２５を機能的な要素として備えている。また、この携帯電話網３に属する携帯電話機Ｐ１，Ｐ２は、ゲートウェイ３１を介してインターネット網３３にアクセスすることも可能である。

広告配信システム１において、広告データベース５には、リングバックトーンとして用いるための広告の音声データが複数記憶されている。評価情報蓄積部７は、送信された各広告に対する各利用者の評価が数値化され、各利用者の携帯電話番号に関連づけられて蓄積されている。広告制御部１３は、この評価情報蓄積部７の情報を参照し、広告データベース５に記憶された広告の中から、電話の発信者へ送信する広告を選択する機能を有している。ここで選択された広告は、広告送出部１５から発側交換機１７を介し、リングバックトーンとして発信者の携帯電話機Ｐ１に送出される。

このような広告配信システム１において、利用者（発信者）Ｕ１の携帯電話機Ｐ１から利用者Ｕ２の携帯電話機Ｐ２への電話が発信された場合、図１及び図２に示すように、携帯電話機Ｐ１からの発信要求情報として、携帯電話機Ｐ１の電話番号及び携帯電話機Ｐ２の電話番号の情報が発側交換機１７に送られる（Ｓ１０２）。発信要求を受けた発側交換機１７は、携帯電話機Ｐ２の電話番号に基づき、該当する着側交換機１９を通じて携帯電話機Ｐ２との接続を試みる。

また、このとき、発側交換機１７は、携帯電話機Ｐ１の電話番号の情報を、広告送出要求として広告制御部１３にも送出する（Ｓ１０４）。広告制御部１３は、携帯電話機Ｐ１の電話番号に基づいて、広告の選択に必要な情報を評価情報蓄積部７に要求する（Ｓ１０６）。そして、評価情報蓄積部７から取得した（Ｓ１０８）情報に基づいて、広告データベース５に記憶された広告の中から、利用者Ｕ１からの高い評価が得られると推測される広告を選択する（Ｓ１１０）。なお、この広告の選択の処理についての詳細は後述する。次に、広告制御部１３は、選択した広告の音声データを広告データベース５から取得し（Ｓ１１２）、この音声データ及び携帯電話機Ｐ１の電話番号と一緒に、広告送出命令を広告送出部１５に送る（Ｓ１１４）。広告送出部１５は、携帯電話機Ｐ１，Ｐ２間の接続が確立するまでの間、発側交換機１７を介し携帯電話機Ｐ１に対して、広告に係る音声データを送出する（Ｓ１１６）。利用者Ｕ１は、電話の接続が確立するまでの間、リングバックトーンとして、広告に係る音声を聞くことになり、このことで、利用者Ｕ１は、携帯電話機Ｐ２の呼出中であることを認識することができる。その後、広告音声が停止し、携帯電話機Ｐ１，Ｐ２間の接続が確立されると、携帯電話機Ｐ１，Ｐ２間での通話が開始される。

その後、利用者Ｕ１の携帯電話機Ｐ１が通話を終了させると、携帯電話機Ｐ１から、発側交換機１７を介して広告制御部１３に対して、通話終了情報が送出される（Ｓ１２０）。この通話終了情報を受けた広告制御部１３は、ゲートウェイ３１を通じ、関連情報提示部２３に対して、関連情報の送出命令を送る（Ｓ１２２）。そして関連情報提示部２３は、リングバックトーンとして送信された上記広告の関連情報を、ゲートウェイ３１を介して、携帯電話機Ｐ１に送信する（Ｓ１２４）。この関連情報には、上記広告に係る商品を購入することができるインターネット上の商品サイトのＵＲＬが含まれ、関連情報を受け取った携帯電話機Ｐ１のディスプレイには、この商品サイトへのリンクが表示される。

ここで利用者Ｕ１が、この商品サイトへアクセスする旨の操作を行うと、携帯電話機Ｐ１からゲートウェイ３１へのアクセス要求が送られ（Ｓ１２６）、ゲートウェイ３１からのセッション確立要求・コンテンツ要求（Ｓ１２８）によって、上記商品サイトのコンテンツが携帯電話機Ｐ１に提供される（Ｓ１３０）。そして、利用者Ｕ１は、携帯電話機Ｐ１の操作により、商品サイト上において広告に係る商品を購入することもできる。また、広告に係る商品に関心が無い場合にも、利用者Ｕ１は携帯電話機Ｐ１の操作によって、サイトにアクセスせずにそのまま終了したり、広告の受信拒否の設定を行ったりすることができる。

このような携帯電話機Ｐ１の操作の情報は、ゲートウェイ３１を通じて、広告配信システム１の情報更新部２５に送られる（Ｓ１３２）。情報更新部２５では、携帯電話機Ｐ１で行われた上記のような操作を、利用者Ｕ１による広告の評価と見なして、評価が高い順に４点〜１点の４段階の評価値（評価の情報）に変換する（Ｓ１３４）。例えば、具体的には、上記のサイトを通じて商品を購入する操作が行われた場合には、送信された広告が利用者Ｕ１により高い評価を得たものと見なして、操作の情報は４点に変換される。また、上記サイトをブックマーク登録する操作が行われた場合には３点に、上記サイトを閲覧する操作のみが行われた場合には２点にそれぞれ変換される。また、広告の受信拒否設定の操作が行われた場合には、送信された広告が利用者Ｕ１により低い評価を得たものと見なし、この操作の情報は１点に変換される。なお、利用者Ｕ１が、上記サイトへのアクセスを行わずに終了した場合には、「未評価」とする。そして、情報更新部２５は、得られた評価値に基づいて、評価情報蓄積部７に記憶されている情報を更新する（Ｓ１３６）。このようにして、各利用者からの電話の発信がある毎に、評価情報蓄積部７には、利用者による各広告に対する評価の情報が、評価値として蓄積されていく。

その後、類似度計算部９は、評価情報蓄積部７に蓄積された各利用者の評価値の情報を受け取り（Ｓ１３８）、この情報に基づいて、評価値の組合せが類似する利用者同士をグループ化することで、利用者をグループ分けする（Ｓ１４０）。ここで、「評価値の組合せが類似する」とは、各広告に対して付された評価値の大小の組合せが、利用者間において類似していることを意味する。すなわち、この評価値の組合せが類似する利用者同士は、どのような広告に対してどのような評価をするかという評価の傾向が類似しているので、広告の嗜好が類似すると考えることができる。このグループ分けの処理の後、類似度計算部９は、各利用者が属するグループを、携帯電話番号と関連付けて各利用者の属性として評価情報蓄積部７に記憶させる（Ｓ１４２）。

以下、類似度計算部９による上記グループ分けの処理（Ｓ１４０）の詳細について説明する。図３に一例を示すように、評価情報蓄積部７には、各利用者Ａ〜Ｇにおける飲料の広告α〜δ，及び乗用車の広告ア〜ウに対する評価値が、利用者の携帯電話番号に関連づけられて記憶されている。このような利用者Ａ〜Ｇのグループ分けは、類似度計算部９によって、予め以下のように行われる。

まず、類似度計算部９は、図４に示すように、各広告α〜δ，ア〜ウに対する評価値がランダムに設定された２人の仮想利用者Ｚ１，Ｚ２を設定する。次に、下記数式（１）を用い、各利用者Ａ〜Ｇについて、仮想利用者Ｚ１及び仮想利用者Ｚ２それぞれとの利用者類似度Ｒを計算する。

この数式（１）により定義される利用者類似度Ｒ_ＫＬは、利用者Ｋと利用者Ｌとの評価値の組合せがどの程度類似しているかを数値化したものである。この利用者類似度Ｒ_ＫＬは−１〜１の値を取り、Ｒ_ＫＬが大きいほど、利用者Ｋと利用者Ｌとの評価値の組合せがより類似していることを意味する。このような数式（１）によって、利用者Ｋと利用者Ｌとの嗜好の類似性を数値化することができる。

次に、数式（１）により計算された利用者類似度Ｒの大小に基づき、各利用者Ａ〜Ｇを、仮想利用者Ｚ１との利用者類似度Ｒの方が仮想利用者Ｚ２との利用者類似度Ｒよりも大きい第１グループと、仮想利用者Ｚ２との利用者類似度Ｒの方が仮想利用者Ｚ１との利用者類似度Ｒよりも大きい第２グループとに分ける。更に、第１グループに属する利用者における各広告に対する評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想利用者Ｚ１を設定する。同様に、第２グループに属する利用者における各広告に対する評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想利用者Ｚ２を設定する。

そして、再度、各利用者Ａ〜Ｇについて、新たな仮想利用者Ｚ１，Ｚ２との利用者類似度Ｒを計算し、上記同様に新たな第１及び第２グループを作成する。そして、このような処理をグループが収束するまで所定回数繰り返すと、図３の例の場合、利用者Ａ〜Ｇは、利用者Ａ，Ｂ，Ｆ（第１グループ）と、利用者Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｇ（第２グループ）とに分類される。例えば、第１グループの利用者Ａ，Ｂ，Ｆは、飲料α及び飲料βの広告には比較的高い評価をし、飲料γ及び飲料δの広告には比較的低い評価をしている、といったように、互いに評価値の組合せが類似している。第２グループの利用者Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｇも同様に、互いに評価値の組合せが類似している。このように、上述のグループ分けの処理により、各利用者Ａ〜Ｇを、広告に対する評価値の組合せが類似する２つのグループに分類することができる。そして、各利用者Ａ〜Ｇがどのグループに所属するかといった情報は、各利用者の携帯電話番号に関連づけられて評価情報蓄積部７に記憶される（図３参照）。

続いて、評価情報蓄積部７に蓄積されている情報を用いて、利用者に送信すべき広告を選択する処理（上述したＳ１１０の処理）の一例について、詳細に説明する。

利用者Ａの携帯電話からの電話の発信があった場合、広告制御部１３は、図３に示す評価情報蓄積部７を参照し、携帯電話番号に基づいて利用者Ａが第１グループに属することを認識し、この第１グループに属する利用者Ａ，Ｂ，Ｆの評価の情報を取得する。次に、広告制御部１３は、利用者Ａが未評価である「乗用車イ」及び「乗用車ウ」の広告について、第１グループの他の利用者Ｂ，Ｆの評価値を参照する。その結果、「乗用車イ」の広告に対する利用者Ｂ，Ｆの評価値の平均は３．５であり、「乗用車ウ」の広告に対する利用者Ｂ，Ｆの評価値の平均は乗用車イの場合よりも低い３．０である。ここで、利用者Ａは、第１グループに属する利用者Ｂ，Ｆと評価値の組合せが類似しているという前提に鑑みると、利用者Ａも利用者Ｂ，Ｆと同じように「乗用車イ」の広告を高く評価すると推測することができる。従って、この場合、広告制御部１３は、「乗用車イ」の広告を、利用者Ａに送信する広告として選択する。

このように、利用者Ａが未評価の広告であっても利用者Ａによる評価を推測し、利用者Ａが高い評価をすると推測される広告、すなわち、発信者の嗜好に合う可能性が高い広告を選択し発信者の端末に送信することができる。また、この広告配信システムでは、評価情報蓄積部７に蓄積された情報に基づいて広告が自動的に選択され、利用者Ａの端末に送信されるので、広告の選択基準の設定のための人的コストを抑えることができる。

なお、本実施形態では、利用者Ａ〜Ｇを２つのグループに分けたが、上記グループ分けの処理と同様の処理によって、３つ以上のグループに分けてもよい。また、本実施形態では、利用者Ａに送信する広告を選択する際に、利用者Ａが属する第１グループの他の利用者から高い評価値を得ているものを選択しているが、逆に、第２グループの利用者から低い評価値を得ているものを利用者Ａに送信する広告として選択してもよい。これは、第２グループの利用者による評価値の組合せは利用者Ａと類似しないので、第２グループの利用者から低い評価値を受けた広告は、利用者Ａから高い評価値を受ける可能性が低くないと考えられるからである。また、同様の理由により、利用者Ａ〜Ｇを３グループ以上に分けた場合には、利用者Ａとの利用者類似度Ｒが最も低いグループ（利用者類似度が−１に最も近いグループ）の利用者から得られた評価値が低い広告を選択してもよい。

（第２実施形態）
本実施形態では、利用者Ａ〜Ｇをグループ分けする処理が、第１実施形態とは異なっている。本実施形態では、図５に示す評価情報蓄積部７Ｂが存在するとき、利用者Ａ〜Ｇは、以下の処理によってグループ分けされる。なお、本実施形態において、第１実施形態と同一又は同等の構成については、重複する説明を省略する。

図５に示されるように、評価情報蓄積部７には、飲料、及び乗用車といった２つのカテゴリの広告についての、各利用者Ａ〜Ｇによる評価値が記憶されている。そして、例えば、利用者Ａに乗用車の広告を送信することが決定している場合においては、その乗用車ア〜ウの広告のうち何れの広告を利用者Ａに送信するかを選択するため、乗用車ア〜ウの広告に対する評価値のみに注目してグループ分けを行う。

まず、類似度計算部９は、図６に示すように、乗用車ア〜ウの広告の評価値のみがランダムに設定された２人の仮想利用者Ｙ１，Ｙ２を設定する。そして、数式（１）を用い、各利用者Ａ〜Ｇについて、仮想利用者Ｙ１，Ｙ２との利用者類似度Ｒを計算する。そして、計算された利用者類似度Ｒの大小に基づき、各利用者Ａ〜Ｇを、仮想利用者Ｙ１との利用者類似度Ｒの方が仮想利用者Ｙ２との利用者類似度Ｒよりも大きい第１グループと、仮想利用者Ｙ２との利用者類似度Ｒの方が仮想利用者Ｙ１との利用者類似度Ｒよりも大きい第２グループとに分ける。更に、第１グループに属する利用者における各広告に対する評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想利用者Ｙ１を設定する。同様に、第２グループに属する利用者における各広告に対する評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想利用者Ｙ２を設定する。

そして、このような処理をグループが収束するまで所定回数繰り返し、乗用車の各広告ア〜ウにおける評価値の組合せが類似する利用者同士がグループ化される。図５の例においては、第１グループに利用者Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｆが、第２グループに利用者Ｃ，Ｄ，Ｇが属することになる。そして、第１グループの利用者Ａの他の利用者Ｂ，Ｅ，Ｆの評価値を参照すると、乗用車イの広告に対する評価値の平均は３．０であり、乗用車ウの広告に対する評価値の平均は３．６７である。この２つの比較により、より高い評価値を得ている乗用車ウの広告が、利用者Ａに送信される広告として選択される。

このように、広告の商品カテゴリを特定した上で、そのカテゴリの中から送信する広告を選択する場合において、その商品カテゴリの広告に対する利用者Ａ〜Ｇの嗜好のみを反映させて広告の選択を行うことにすれば、より正確に利用者Ａの評価を推測し、利用者Ａの嗜好に合う可能性が高い広告を送信することができる。

（第３実施形態）
上記第２実施形態では、飲料、乗用車といった商品の種類によって広告がカテゴリ分けされたが、これに対し、本実施形態では、商品の種類とは無関係に以下のような処理によって広告のカテゴリ分けがなされる。なお、本実施形態において、第１及び第２実施形態と同一又は同等の構成については、重複する説明を省略する。

図７に一例を示すように、評価情報蓄積部７Ｃには、各利用者Ａ〜Ｇにおける飲料の広告α〜δ，及び乗用車の広告ア〜ウに対する評価値が、利用者の携帯電話番号に関連づけられて記憶されている。そして、このような広告α〜δ，ア〜ウのカテゴリ分けは、類似度計算部９によって、予め以下のように行われる。まず、類似度計算部９は、図８に示すように、各利用者Ａ〜Ｇから得られた評価値がランダムに設定された２つの仮想広告Ｉ，ＩＩを設定する。次に下記数式（２）を用い、各広告α〜δ，ア〜ウについて、仮想広告Ｉ及び仮想広告ＩＩそれぞれとの広告類似度ｒを計算する。

この数式（２）により定義される広告類似度ｒ_ｍｎは、各利用者から得られた評価値の組合せが、広告ｍと広告ｎとの間でどの程度類似しているかを数値化したものである。この広告類似度ｒ_ｍｎは、−１〜１の値を取り、ｒ_ｍｎが大きいほど、広告ｍと広告ｎとに付された各利用者による評価値の組合せが類似していることを表す。このような数式（２）によって、広告ｍと広告ｎとの間の類似性を数値化することができる。

次に、数式（２）により計算された広告類似度ｒの大小に基づき、各広告α〜δ，ア〜ウを、仮想広告Ｉとの広告類似度ｒの方が仮想広告ＩＩとの広告類似度ｒよりも大きい第１カテゴリと、仮想広告ＩＩとの広告類似度ｒの方が仮想広告Ｉとの広告類似度ｒよりも大きい第２カテゴリとに分ける。更に、第１カテゴリに属する広告における各利用者の評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想広告Ｉを設定する。同様に、第２カテゴリに属する広告における各利用者の評価値をそれぞれ平均し、この平均の評価値が設定された新たな仮想広告ＩＩを設定する。

そして、再度、各広告α〜δ，ア〜ウについて、新たな仮想広告Ｉ，ＩＩとの広告類似度ｒを計算し、上記同様に新たな第１カテゴリ及び第２カテゴリを作成する。そして、このような処理をカテゴリ分けが収束するまで所定回数繰り返すと、図７の例の場合、広告α〜δ，ア〜ウは、広告α，β，イ（第１カテゴリ）と、広告γ，δ，ア，ウ（第２カテゴリ）とにカテゴリ分けされる。例えば、第１カテゴリの広告α，β，イは、利用者Ａ，Ｂから高い評価値を得て、利用者Ｃ，Ｄからは低い評価値を得ている、といったように、互いの評価値の組合せが類似している。第２カテゴリの広告γ，δ，ア，ウも同様に、互いの評価値の組合せが類似している。このように、上述の広告のカテゴリ分けの処理により、各広告α〜δ，ア〜ウを、利用者から得られた評価値の組合せが類似する２つのカテゴリに分類することができる。そして、各広告α〜δ，ア〜ウがどのカテゴリに所属するかは、評価情報蓄積部７に記憶される。このように広告のカテゴリ分けがなされた後は、第２実施形態と同様の処理によって、電話の発信者にリングバックトーンとして送信する広告が選択される。すなわち、例えば、電話の発信者である利用者Ａに第１カテゴリの広告を送信することが決定している場合においては、第１カテゴリの広告α，β，イに対する評価値のみに注目して利用者Ａ〜Ｇのグループ分けが行われ、そのグループ分けに基づいて上記第１実施形態と同様の処理がなされる。

以上のように、本実施形態では、広告のカテゴリを特定した上で、そのカテゴリの中から送信する広告を選択する場合において、単なる商品の種類によるカテゴリ分けではなく、各利用者からの評価値の組合せが互いに類似するような広告を組み合わせて広告のカテゴリを形成している。広告がこのようにカテゴリ分けされると、異なる種類の商品間における利用者の嗜好パターンも広告のカテゴリに反映される。そして、そのカテゴリの広告に対する利用者Ａ〜Ｇの嗜好のみを反映させて広告の選択を行うことにしているので、より正確に利用者Ａの評価を推測し、利用者Ａの嗜好に合う可能性が高い広告を送信することができる。なお、本実施形態では、広告α〜δ，ア〜ウを２つのカテゴリに分けたが、上記カテゴリ分けの処理と同様の処理によって、３つ以上のカテゴリに分けてもよい。

（第４実施形態）
本実施形態では、利用者に送信すべき広告を選択する処理が、第１実施形態とは異なる。図９に示すように、利用者Ａ〜Ｄの評価の情報を記憶した評価情報蓄積部７Ｄが存在するときに、利用者Ａからの携帯電話の発信があった場合、以下に説明する処理によってリングバックトーンとしての広告音声が選択され送信される。なお、本実施形態において、第１〜第３実施形態と同一又は同等の構成については、重複する説明を省略する。

まず、上記数式（１）により、利用者Ａと、他の利用者Ｂ，Ｃ，Ｄとの利用者類似度Ｒ_ＡＢ、Ｒ_ＡＣ，Ｒ_ＡＤがそれぞれ計算される。図９の例の場合、Ｒ_ＡＢ＝０．９４、Ｒ_ＡＣ＝−０．９２，Ｒ_ＡＤ＝−０．７８の値が算出される。次に、利用者Ａが未評価である全ての広告（ここでは、乗用車イの広告及び乗用車ウの広告について、下記数式（３）を用いて利用者Ａに対するお薦め度Ｓを算出する。

この数式（３）で定義されるお薦め度Ｓ_Ｋｉは、利用者Ｋから得られると予想される広告ｉの評価値を意味することになるので、このＳ_Ｋｉの値が大きいほど、利用者Ｋに広告ｉを送信することが好ましいことになる。図９の例の場合には、Ｓ_Ａイ＝２．４，Ｓ_Ａウ＝３．１の値が得られる。すなわち、この結果は、利用者Ａに乗用車イの広告を送信した場合には２．４の評価値が期待でき、利用者Ａに乗用車ウの広告を送信した場合には３．１の評価値が期待できることを意味する。従って、利用者Ａによって、より大きな評価値が得られると期待できる乗用車ウの広告が選択されて、リングバックトーンとして利用者Ａに送信される。このような広告の選択により、更に正確に利用者Ａの評価を推測し、利用者Ａの嗜好に合う可能性が高い広告を送信することができる。なお、本実施形態においては、第１〜第３実施形態で行うような利用者Ａ〜Ｄの事前のグループ分けの処理は不要である。

本発明は、上述した第１〜第４実施形態に限定されるものではない。例えば、利用者Ａの電話の呼出中に送信する広告としては、音声に限られず、携帯電話端末のディスプレイ上に表示される映像であってもよいし、このような映像と音声とを両方含むものであってもよい。また、各利用者間の評価値の組合せの類似性を数値化することが出来れば、利用者類似度の計算は、数式（１）に限られず、他の計算式でもよい。また、広告間の評価値の組合せの類似性を数値化することが出来れば、広告類似度の計算は、数式（２）に限られず、他の計算式でもよい。また、お薦め度の計算についても、電話の発信者（ここでは、利用者Ａ）以外の利用者の評価値を適切に反映できるものであれば、数式（３）に限られず、他の計算式でもよい。また、本発明の広告配信システムは、携帯電話網に限られず、他の移動体通信網や、固定電話網等の他の通信網において用いられても良い。

本発明に係る広告配信システムの一実施形態を示すブロック図である。図１の広告配信システムにおける処理を示すシーケンス図である。評価情報蓄積部に蓄積された情報の一例を示す図である。仮想利用者の情報の一例を示す図である。評価情報蓄積部に蓄積された情報の他の例を示す図である。仮想利用者の情報の他の例を示す図である。評価情報蓄積部に蓄積された情報の更に他の例を示す図である。仮想広告の情報の一例を示す図である。評価情報蓄積部に蓄積された情報の更に他の例を示す図である。

符号の説明

１…広告配信システム、３…携帯電話網（通信網）、５…広告データベース（広告記憶手段）、７，７Ｂ，７Ｃ，７Ｄ…評価情報蓄積部（評価情報蓄積手段）、９…類似度計算部（類似度算出手段）、１３…広告制御部（広告選択手段）、１５…広告送出部（広告送信手段）、２５…情報更新部（評価情報更新手段）、Ｐ１，Ｐ２…携帯電話（端末）、Ｕ１…利用者（発信者）、Ｕ２…利用者。

Claims

複数の利用者の端末が属する通信網で前記端末から電話が発信された際に、その電話の発信者の前記端末に、その電話の呼出中に広告を送信する広告配信システムにおいて、
複数の前記広告を記憶する広告記憶手段と、
前記広告に対する各前記利用者の評価の情報が蓄積される評価情報蓄積手段と、
前記広告記憶手段に記憶された前記広告の中から、前記発信者の端末に送信する広告を選択する広告選択手段と、
前記広告選択手段によって選択された前記広告を、前記電話の呼出中において前記発信者の端末に送信する広告送信手段と、
前記広告送信手段による前記広告の送信後に行われた前記発信者の端末の操作に基づいて、前記発信者における前記広告への評価の情報を取得し、前記評価情報蓄積手段に蓄積された前記評価の情報を更新する評価情報更新手段と、
前記評価情報蓄積手段に蓄積された各前記利用者の前記評価の情報に基づいて、各前記利用者同士の前記評価の情報の組合せの類似度を算出する類似度算出手段と、を備え、
前記広告選択手段は、
前記評価情報蓄積手段に蓄積された、前記発信者以外の各前記利用者の前記評価の情報、及び前記類似度算出手段で算出された、当該利用者の前記評価の情報の組合せと前記発信者の前記評価の情報の組合せとの類似度に基づいて、前記発信者に送信する広告を選択し、
前記広告選択手段は、
各前記利用者のうち、前記発信者との前記評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける前記評価の情報に基づいて、前記発信者に送信する広告を選択し、
前記広告選択手段は、
各前記利用者のうち、前記広告の所定のカテゴリにおいて前記発信者との前記評価の情報の組合せの類似度が高いグループにおける前記評価の情報に基づいて、前記所定のカテゴリの中から前記発信者に送信する広告を選択することを特徴とする広告配信システム。
前記広告選択手段は、
前記評価情報蓄積手段に蓄積された各前記利用者の前記評価の情報に基づく各前記広告同士の類似性に基づいて、各前記広告を前記カテゴリ別に分類することを特徴とする請求項１に記載の広告配信システム。