JP4328716B2 - 情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 - Google Patents
情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4328716B2 JP4328716B2 JP2004375907A JP2004375907A JP4328716B2 JP 4328716 B2 JP4328716 B2 JP 4328716B2 JP 2004375907 A JP2004375907 A JP 2004375907A JP 2004375907 A JP2004375907 A JP 2004375907A JP 4328716 B2 JP4328716 B2 JP 4328716B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- distribution
- advertisement
- information
- category
- list
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims description 423
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 143
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 166
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 117
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 100
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 claims description 75
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 21
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 17
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 114
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 90
- 230000008569 process Effects 0.000 description 36
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 16
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 12
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 12
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 8
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 3
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 241000238876 Acari Species 0.000 description 1
- 102000003712 Complement factor B Human genes 0.000 description 1
- 108090000056 Complement factor B Proteins 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000002716 delivery method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
したがって、広告主としては、限られた宣伝費を各種情報媒体に振り分けて行くに当たって、最大限の費用対効果が得られるように、例えば、従来のような平均的な配信形態に換えて、配信視聴者個々の嗜好に合致したきめ細かい広告配信を希望するといった、重点化された配信を希望するようになる。
また、テレビ放送用の広告は、広告用の時間枠を番組ごとに設けている(番組広告枠)。そして、番組広告枠ごとに、放送時間帯と番組内容及び視聴率を考慮して、どの視聴者層(年齢や性別等)に、どれだけ見られているかを推定し、広告会社は、広告主のターゲット層ごとのリーチやフリークエンシーに対する要望に応えられるような、広告放映プラン(番組広告枠購入プラン)を作成していた。
また、インターネット経由で視聴者端末へ、映像コンテンツと一緒に広告を配信する場合や、情報画面に映像を含む広告を配信する場合には、同じ映像コンテンツや情報画面を配信していても、視聴者によって、別々の広告を配信できるので、広告用の時間枠という概念は、視聴タイミング毎に設けられることになる(視聴タイミング広告枠と呼ぶ)。
しかしながら、従来のような手作業による振り分けでは、上述のとおりの多種多様の情報媒体に対しきめ細かい広告の振り分けを行うことは、煩雑に過ぎ、次第に対処できなくなってきている。
このような状況に対処するために、例えば、特願2000−48217号(特開2001−236444号公報)では、広告に共通の複数の属性を用意し、広告ごとに数値化し、配信側、視聴者側からの配信条件を反映した配信頻度、配信順序を決定し、広告順序スケジュールを作成し、予め配信時間帯、配信順序が指定されている広告に対してはスケジュール化を行い、タイムスケジュールを作成し、上記2つのスケジュールを合成して再スケジュール化を行い配信スケジュールとしてまとめ、この配信スケジュールに基づき時刻を見ながら配信側から視聴者に広告を配信する広告配信方法の発明が提案されている。
一方、特願2000−53305号(国際公開第01/89216号)には、視聴者属性を考慮して端末毎の出稿回数の上限についての計画を作成及びその管理を行うとともに、各広告の出稿期末に応じて出稿順位を操作して、広告主の希望するトータルの出稿回数を達成しようとする技術が提案されている。
すなわち、枠指定のない広告にとって、n番目の広告とn+1番目の広告がその順で配信されることとその逆の順で配信されることとでは、広告効果として大きな差が生じる可能性は僅少である。してみると、少なくとも完全な優先順位付けに要した手間分だけ無駄になっていることが多いと予想される。
さらには、配信回数の少ないなど重み付けの小さな広告に至っては、計画期間中に要求された配信が達成できず、広告契約の履行違反にとなるといった危険を内在している。
特に、現実の広告配信では、広告主がほしい属性分類は、画一的なものではなく、広告主毎乃至広告毎に異なることから、定式化が困難で、優先順位を決めることは容易なことではない。しかも、画一化した属性で配信を行うためには、他の広告主との干渉を避ける必要から一定の広告枠を代理店側が買い切る必要を生じる。
そのほか、実際の配信に際して考慮すべき事項としては、広告主の希望で、出稿できない日(出稿NG日と呼ぶ)乃至出稿できない時間帯(出稿NG時間帯)が設定されている場合、出稿日乃至出稿時間帯に重点・非重点の指定がある場合、広告素材の長さが異なることによる広告枠に収まらない場合が想定され、このような制限を満たしつつ、広告主の希望する出稿回数等を満たすようにする必要がある。
さらに、特願2000−533055号(国際公開第01/89216号)に開示された技術は、配信する広告選択に、時間の観点を導入した点で評価できるものの、端末毎に配信の上限回数を設定管理する一方、各広告の期末に向かって総出稿回数を帳尻合わせするだけでは、現実のアクセス状況によっては、広告主のニーズに沿ったきめ細かい配信を行うことは難しい上、すべての広告について総出稿回数を確実に達成することすら覚束ない。
本発明(1)は、各種情報素材を情報配信サーバから情報ネットワークを介して配信需要者端末に対して配信する情報配信システムであって、
期間内に配信が予定される情報素材毎の配信予定数、情報素材毎の配信実績数及び両者の差である情報素材毎の残配信数を記憶する配信数管理手段、
無作為抽出を行った場合の各情報素材の抽出確率が、その時点における各情報素材の残配信数と各情報素材の残配信数の総和との比となる抽出用の出稿リストを作成する出稿リスト作成手段、
前記期間に亘っての平均抽出確率を維持しつつ無作為抽出毎の抽出確率分布にムラを生じさせるように、各回の無作為抽出の際、前記出稿リストに含まれる各情報素材の残配信数にハンデを付与するハンデ付与手段、
該ハンデが付与された各情報素材の残配信数に基づく前記出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの情報素材を抽出する無作為抽出手段、
該抽出された情報素材を前記情報配信サーバから情報ネットワークを介して配信需要者端末に配信するとともに、該配信結果に基づいて前記配信実績数の加算及び前記残配信数の減算を行い、該配信結果が次回の各抽出確率に反映するように前記出稿リストを更新することを特徴とする情報配信システムである。
期間内に配信が予定される情報素材毎の配信予定数、情報素材毎の配信実績数及び両者の差である情報素材毎の残配信数をカテゴリー毎に記憶する配信数管理手段、
無作為抽出を行った場合の各情報素材の抽出確率が、その時点における各情報素材の残配信数と各情報素材の残配信数の総和との比となる抽出用の出稿リストをカテゴリー毎に作成する出稿リスト作成手段、
配信需要者端末より配信要求を受信した際に、該配信需要者端末の属するカテゴリーを判定するカテゴリー判定手段、
該判定されたカテゴリーに対応する前記出稿リストを選択する出稿リスト選択手段、
前記期間に亘っての平均抽出確率を維持しつつ無作為抽出毎の抽出確率分布にムラを生じさせるように、各回の無作為抽出の際、前記出稿リストに含まれる各情報素材の残配信数にハンデを付与するハンデ付与手段、
該ハンデが付与された各情報素材の残配信数に基づく出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの情報素材を抽出する無作為抽出手段、
該抽出された情報素材を前記情報配信サーバから情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に配信するとともに、該配信結果に基づいて前記配信実績数の加算及び前記残配信数の減算を行い、該抽出結果が次回の各抽出確率に反映するように前記出稿リストを更新することを特徴とする情報配信システムである。
広告毎に、少なくとも計画期間内の希望出稿総数に関する情報と、各カテゴリー及び時間域に対する増減指定に関する情報を記憶する広告配信条件データベース、
少なくとも各視聴者の属するカテゴリーに関する情報並びに視聴者毎の視聴履歴に関する情報を記憶する視聴者データベース、
全視聴者についての前記視聴履歴に関する情報に基づいて、前記期間におけるカテゴリー毎の配信需要数を予測する配信需要数予測手段、
各広告のカテゴリー毎の希望出稿数と該カテゴリー毎の配信需要数とをバランスさせるように、各広告のカテゴリー毎の配信予定数を算出する配信予定数算出手段、
無作為抽出を行った場合の各広告の抽出確率が、前記各広告のカテゴリー毎の配信予定数と該配信予定数を全広告についてカテゴリー毎に累計したときの総和との比となる出稿リストをカテゴリー毎に作成する無作為抽出用出稿リスト作成手段、
該配信需要者端末の属するカテゴリーに応じた前記出稿リストを選択して、該出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの広告を抽出する無作為抽出手段、
該抽出の結果が次回の各抽出確率に反映するように該出稿リストを更新しつつ、前記要求にかかる広告枠が埋まるまで、前記無作為抽出手段により、広告の無作為抽出を繰り返し、該抽出順を広告の配信順とする配信リストを作成する配信リスト作成手段、
該配信リストを記憶するとともに該配信リストを広告素材配信サーバに対して出力する配信リスト管理手段、
該配信リストに基づいて、対応する広告素材を広告素材記憶手段から順次選択的に読み出し、情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に対して、映像コンテンツを配信する際にそれに連動して該広告素材を配信する広告素材配信サーバ、
をさらに備えることを特徴とする、情報配信システムである。
例えば、前記出稿数が累積出稿予定数に満たない広告Xについての、d日目の抽出確率を算出するにあたって、
A(X,d-1)/B(X,d-1)
をd日目の補正係数とする方法が考えられる。
前記期間内に配信希望の全広告にかかるカテゴリー分類を類型化可能な最小カテゴリーに細分化する最小単位カテゴリー分類手段をさらに備え、
前記広告配信条件データベースに記憶されている各増減指定を、対応する前記最小単位カテゴリーに割付け記憶し直すことを特徴とする本発明(4)〜(6)の何れか1発明の情報配信システム。
(i)各カテゴリーの初期配分出稿数を整数により分割した量を単位調整量として、該カテゴリー毎の単位調整量中に占める各広告の出稿数が、カテゴリー毎の初期配分出稿数全体に占める各広告の出稿数の比率と同じとなるように、該カテゴリー毎の初期配分出稿数からカテゴリー毎の単位調整量に相当する出稿数を抜き出す処理手段、
(ii)該単位調整量内で、ターゲット指定のあるカテゴリーの広告の出稿数を、該ターゲット指定に沿って増減調整するとともに、該増減調整によって生じた出稿数の不足又は超過を、当該ターゲット指定外のその他のカテゴリーの各広告の出稿数との間で均等に融通調整する処理手段、
(iii)該融通調整後のカテゴリー毎の各広告の出稿数を前記単位調整量に収まる分と溢れる分とに、該融通調整後のカテゴリー毎の各広告の出稿数が全体に占める比率を維持しつつ区分する処理手段、
(iv)前記単位調整量から溢れた分の各広告の出稿数と、次の単位調整量に含まれる各広告の出稿数を累計したものに対して、前記(ii)〜(iii)の処理手段による処理を前記整数回繰り返す処理手段、
(v)各回の融通調整時に、前記単位調整量内に収まった分を、カテゴリー毎に累計したときの各広告の出稿数を、当該カテゴリーにおける該広告出稿数とする処理手段。
広告毎に、少なくとも計画期間内の希望出稿総数に関する情報と、各カテゴリーに対する増減指定に関する情報を記憶する広告配信条件データベース、
少なくとも各視聴者の属するカテゴリーに関する情報並びに視聴者毎の視聴履歴に関する情報を記憶する視聴者データベース、
全視聴者についての前記視聴履歴に関する情報に基づいて、前記期間におけるカテゴリー毎の配信需要数を予測する配信需要数予測手段、
前記各広告についての前記計画期間中の希望出稿総数の残数からなる各広告毎の未配分出稿リストを作成する未配分出稿リスト作成手段、
該各広告の未配分出稿リストに対して、前記カテゴリー毎の配信需要数とその総和との比率を掛けることにより、各カテゴリーに配分した初期配分出稿リストを作成する初期配分出稿リスト作成手段、
前記カテゴリー毎の増減指定に基づいて各広告のカテゴリー毎の初期配分希望出稿数と増減調整後希望出稿数を求める増減調整後希望出稿数算出手段、
該カテゴリー毎の増減調整後希望出稿数と前記カテゴリー毎の配信需要数をバランスさせるように、各広告のカテゴリー毎のカテゴリーウェイトを算出して、当該カテゴリーの配信需要数と算出されたカテゴリーウェイトの積をとることにより各広告のカテゴリー毎の配信予定数を算出する配信予定数算出手段、
無作為抽出を行った場合の各広告の抽出確率が、前記各広告のカテゴリー毎の配信予定数と該配信予定数をカテゴリー毎に累計したときの総和との比となる出稿リストをカテゴリー毎に作成する配分済出稿リスト作成手段、
前記カテゴリー毎の配分済出稿リストに対し、前記期間に亘っての各広告の平均抽出確率を維持しつつ時間域毎の各広告の抽出確率分布にムラを生じさせるように、前記配分済出稿リストに含まれる各広告の配信予定数を変化させるハンデを算出するハンデ算出手段、
前記ハンデを用いて、前記カテゴリー毎の配分済出稿リストから、翌時間域用のカテゴリー毎の出稿リストを抽出する翌時間域用出稿リスト作成手段、
配信需要者端末より配信要求を受信した際に、該配信需要者端末の属するカテゴリーを判定するカテゴリー判定手段、
該判定されたカテゴリーに対応する前記翌時間域用出稿リストを選択する出稿リスト選択手段、
該選択された翌時間域用出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの広告を抽出する無作為抽出手段、
該抽出の結果が次回の各抽出確率に反映するように該翌時間域用出稿リストを更新しつつ、前記要求にかかる広告枠が埋まるまで、該無作為抽出手段により、前記要求にかかる広告枠が埋まるまで、広告の無作為抽出を繰り返し、該抽出順を広告の配信順とする配信リストを作成する配信リスト作成手段、
該配信リストを記憶するとともに該配信リストを広告素材配信サーバに対して出力する配信リスト管理手段、
該配信リストに基づいて、対応する広告素材を広告素材記憶手段から順次選択的に読み出し、情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に対して、映像コンテンツを配信する際にそれに連動して該広告素材を配信する広告素材配信サーバ、
をさらに備えることを特徴とする、情報配信システムである。
前記ハンデ算出手段については、日単位の時間域についてのハンデと時間帯単位の時間域についてのハンデを算出するものであり、
前記翌時間域用配信リスト作成手段については、翌日分用配信リストと翌時間帯用配信リストを逐次作成するものである場合と、
または、前記配信需要数予測手段、未配分出稿リスト作成手段については、月次にて処理を行うものであり、
初期配分出稿リスト作成手段、前記増減調整後希望出稿数算出手段、前記配信予定数算出手段及び前記配分済出稿リスト作成手段については、日次にて処理を行うものであり、
前記ハンデ算出手段については、日単位の時間域についてのハンデと時間帯単位の時間域についてのハンデを算出するものであり、
前記翌時間域用配信リスト作成手段については、翌日分用配信リストと翌時間帯用配信リストを逐次作成するものである場合と、
さらに、前記各手段における処理を、配信需要者端末より配信要求を受けた際に行う場合とが想定される。
出稿リスト中の抽出時点の広告数f=ハンデ×計画期間当初の配信予定数
しかも、この本発明(16)の態様にあっては、上述の残配信回数の更新とハンデの算出を同時に行う必要もない。残配信予定数の更新は、ハンデの算出の周期(計画期間)より短いスパンで行うことが可能である。
想定される計画期間として、月次、日次、リアルタイムの三様式が想定され、次表のハンデ算出と残配信予定数の更新の組み合わせがある。(但し、この「月次」、「日次」といった計画期間設定も、計画期間の一例に過ぎず、それらに限定されるものではない。所望の期間をもって設定することができる。)
前記期間内に配信希望の全広告にかかるカテゴリー分類を類型化可能な最小カテゴリーに細分化する最小単位カテゴリー分類手段をさらに備え、
前記広告配信条件データベースに記憶されている各増減指定を、対応する前記最小単位カテゴリーに割付け記憶し直すことを特徴とする本発明(14)〜(18)の情報配信システムである。
(i) 各カテゴリーの初期配分出稿数を整数により分割した量を単位調整量として、該カテゴリー毎の単位調整量中に占める各広告の出稿数が、カテゴリー毎の初期配分出稿数全体に占める各広告の出稿数の比率と同じとなるように、該カテゴリー毎の初期配分出稿数からカテゴリー毎の単位調整量に相当する出稿数を抜き出す処理手段、
(ii) 該単位調整量内で、ターゲット指定のあるカテゴリーの広告の出稿数を、該ターゲット指定に沿って増減調整するとともに、該増減調整によって生じた出稿数の不足又は超過を、当該ターゲット指定外のその他のカテゴリーの各広告の出稿数との間で均等に融通調整する処理手段、
(iii) 該融通調整後のカテゴリー毎の各広告の出稿数を前記単位調整量に収まる分と溢れる分とに、該融通調整後のカテゴリー毎の各広告の出稿数が全体に占める比率を維持しつつ区分する処理手段、
(iv) 前記単位調整量から溢れた分の各広告の出稿数と、次の単位調整量に含まれる各広告の出稿数を累計したものに対して、前記(ii)〜(iii)の処理手段による処理を前記整数回繰り返す処理手段、
(v) 各回の融通調整時に、前記単位調整量内に収まった分を、カテゴリー毎に累計したときの各広告の出稿数を、当該カテゴリーにおける該広告出稿数とする処理手段。
前記ターゲットにかかる係数は、ターゲット指定のある時間域における該ターゲット指定された広告の出稿数を該ターゲット指定に沿って増量すべく、該ターゲット指定外の時間域の該ターゲット指定された広告の出稿数から均等に調達し、該調達後の各時間域における各広告の出稿数が全出稿数に占める割合を維持しつつ当該時間域における全出稿数が該時間域における予定出稿数と合致するように増減調整したときの各時間域における各広告の出稿数を、その計画期間における当該広告の残配信数で割った値とするものであることを特徴とする本発明(25)の情報配信システムである。
前記ターゲットにかかる係数は、ターゲット指定のある時間域における該ターゲット指定された広告の出稿数を該ターゲット指定に沿って増量すべく、該ターゲット指定外の時間域の該ターゲット指定された広告の出稿数から均等に調達し、該調達後のターゲット指定された時間域における各広告の出稿数が該時間域における全出稿数に占める割合を維持しつつ前記各調達量に相当する出稿数を当該ターゲット指定された時間域に含まれる全ての広告の出稿数によって、前記調達によって生じたターゲット指定外の時間域における出稿数の不足分を補填したときの各広告の出稿数を、該計画期間における当該広告の残配信数で割った値とするものであることを特徴とする本発明(25)の情報配信システムである。
(i) 各時間域の配信枠における残り出稿数を整数により分割した量を単位調整量として、該単位調整量中に占める各広告の出稿数が、時間域毎の残り出稿数全体に占める各広告の出稿数の比率と同じとなるように、該時間域毎の残り出稿数から時間域毎の単位調整量に相当する出稿数を抜き出す処理手段、
(ii) 該単位調整量内で、調整指定のある広告の出稿数を、該調整指定に沿って増減調整するとともに、該減調整した出稿数分を該調整指定外のその他の時間域に均等に分配する若しくは該増調整した出稿数分を、該調整指定外のその他の時間域の該調整指定された広告の出稿数から均等に調達する、融通調整を行う処理手段、
(iii) 該融通調整後の時間域毎の各広告の出稿数を前記単位調整量に収まる分と溢れる分とに、該融通調整後の時間域毎の各広告の出稿数が全体に占める比率を維持しつつ区分する処理手段、
(iv) 前記単位調整量から溢れた分の各広告の出稿数と、次の単位調整量に含まれる各広告の出稿数を累計したものに対して、前記(ii)〜(iii)の処理手段による処理を前記整数回繰り返す処理手段、
(v) 各回の融通調整時に、前記単位調整量内に収まった分を、時間域毎に累計したときの各広告の出稿数を、当該時間域における該広告出稿数とする処理手段。
なお、前記枠秒数係数の算出手法は、特に、これらのものに限定されない。
前記配信リスト作成手段が、無作為抽出の際、該当する枠パターンと広告素材枠秒数の組合せに応じた枠秒数係数を前記広告枠条件データベースから選択的に読み出し、各広告素材の抽出確率が元々の抽出確率と該枠秒数係数との積となる枠秒数にかかる抽出確率調整機能を付加したものであることを特徴とする本発明(14)〜(32)の何れか1発明の情報配信システムである。
前記出稿リスト内の全広告素材について広告秒数の期待値を算出する期待算出手段と、各広告の枠秒数と前記広告秒数期待値に基づき、枠秒数を期待値とする抽出回数を算出する抽出回数算出手段とを備え、各広告枠に対し、該抽出回数算出手段によって算出された抽出回数だけ、無作為抽出を行うことを特徴とする、本発明(14)〜(32)の何れか1発明の情報配信システムである。
前記出稿リスト内の全広告素材について広告秒数の期待値を算出する期待算出手段と、各広告の枠秒数と前記広告秒数期待値に基づき、枠秒数を期待値とする抽出回数を算出する抽出回数算出手段と、前記枠パターンと各広告素材秒数の組合せパターンに基づいて、前記抽出回数の確率木を作成し、枠許容範囲を満たさない枝を整理する確率木作成手段と、該整理された確率木に基づいて、枠秒数係数を算出する枠秒数係数算出手段とを有し、
各広告素材の抽出確率が元々の抽出確率と該枠秒数係数との積となる枠秒数にかかる抽出確率調整機能を付加したものであることを特徴とする本発明(14)〜(32)の何れか1発明の情報配信システムである。
前記出稿リスト選択手段は、該区分であるとの判定がなされた場合には、前記区分専用の出稿リストを選択するものであることを特徴とする本発明(1)〜(36)の何れか1発明の情報配信システムである。
視聴者端末2はネットワークへ接続可能で、ネットワークを介して提供される映像コンテンツを再生するソフトウエアを有する端末である。
一方、広告素材配信サーバ1は、広告主の作成した広告用コンテンツを格納する広告コンテンツデータベースを備え、ネットワークを介して広告コンテンツを各視聴者端末に配信するものである。なお、広告サーバ1、番組映像サーバ3は、複数あってもよいし、1つにまとめてもよい。
さらに、許諾管理サーバ16は、広告用コンテンツに対応する、有効期限を初めとする種々の許諾情報を格納する許諾情報データベースを備え、許諾情報要求に対し、格納されている広告コンテンツについての許諾情報を広告挿入システム7に対して送信する。
広告出稿サーバ4は、広告コンテンツの出稿数や配信期間等の広告配信情報を格納する配信条件データベース6を備え、配分済み出稿リスト作成処理部5により配信条件を満たすよう配分が行われることになる。
次に、本発明における配信する広告を決定するまでの処理フローの概要について説明する。図2のとおり、本発明のフローは、大きく分けて、広告出稿サーバ4における月次処理過程と、広告挿入システム7による日次乃至時次処理過程及び無作為抽出処理を含むオンライン処理とからなる。
まず、過去の視聴ログに基づく視聴者カテゴリー毎の視聴者行動予測と、広告主からの視聴者カテゴリー毎の広告出稿数に関する受注とから処理は開始される。これらの情報に基づいて広告の最適配分計画を月次にて作成する。これによりカテゴリー毎に最適配分された出稿リスト(以下「配分済出稿リスト」という。)を作成する。なお、計画期間は月単位に限るものではない。
一方、広告挿入システム7では、広告出稿サーバ4の月次処理の結果として、配分済み出稿リストをアップロードする処理8を行うことからその処理が開始される。引き続き、日次乃至時間帯毎の処理並びにオンライン処理を行う。日次処理では、既に配信の完了した広告を前記配分済出稿リストから削除した上で、当該日付における出稿リストを作成する。同様に、各時間帯でもその時間帯毎の出稿リストを時次処理にて作成する。
そして、視聴者端末2から配信要求(リクエスト)があった場合には、その視聴者端末2の属するカテゴリーに対応しかつ当該時間帯用の配分済出稿リストを用いて、無作為抽出を行うことになる。そして、その無作為抽出の結果、選ばれた広告がその抽出順に列挙された配信リストが作成される。なお、この無作為抽出は、該当要求(リクエスト)に係る広告枠が埋まるまで繰り返される。
本発明では、広告枠を番組単位ではなく、目標とする視聴者層による視聴回数単位で設定している。具体的には、各視聴者を、年齢、性別、家族構成、居住地域、趣味・嗜好、過去の行動・行為等を基準にカテゴリー分けを行う。広告主は、その発注において、希望するカテゴリー毎の配信頻度における重点化の程度を指定することになる。しかも、本発明では、広告毎に、独自のカテゴリー設定を可能にした態様も包含する。
このカテゴリー自由設定型広告配分方法における重点化の概要を図3を用いて説明する。図3の事例は、個々の広告主が視聴者の年齢を基準にカテゴリー分けをした場合ものである。広告主Aと広告主Bとは、共に年齢でカテゴリーを設定しているものの、その年齢における刻みは、それぞれ広告主独自のものとなっており共通していない。
そこで、本発明では、両者のカテゴリー分けを反映することができる最小単位のカテゴリーを求め、この最小単位カテゴリーに対し、対応する重点設定の値を割り付けることになる。ここでは、年齢に基づくカテゴリー分けを用いて説明したが、性別、家族構成等視聴者情報を入手可能な事項であれば、カテゴリー分けの基準としうることはいうまでもない。
このカテゴリー自由設定方式の採用によって、情報媒体単位での広告枠の買い切りをしなくとも、同じシステムで、種々のカテゴリー設定に対応することができることから、広告主の希望に沿った広告配信が可能となる。
次に、各広告を、所定の計画期間(例えば、月単位)中に、各カテゴリーに対してどの程度視聴させるかについて決定しなければならない。具体的には、各カテゴリーへ各広告の視聴機会を何回分割り振るかを決めることになる。ここで、各カテゴリーに割り振られた視聴機会(以下「実配分数」という。)の決定方法の装置構成及び処理フローの一例を、図4及び図5に示す。
そして、これを基に個々の広告についてのベースとなるカテゴリー毎の出稿数(調整前)を求める。具体的には、全予測枠数に対するカテゴリー毎の予測枠数の比を掛けることにより、広告毎、カテゴリー毎の初期配分希望出稿数が導かれる(図4の上から2番目の図)。
さらに、これに対し、広告主の指定する重点化処理を施す。具体的には、前述の重点化されたカテゴリーの出稿数を増減し、広告主の希望を加味するもの(図4の3番目の図)で、広告条件データベース6より参照した増減指定と前記初期配分希望出稿数との積をとることでカテゴリー毎の増減調整後希望出稿数とする。
但し、ここでの増減指定については、若干の制約がある。例えば、全カテゴリーについて重点化調整をした場合には、希望出稿総数の範囲内では調整がつかない可能性があり、増減指定できるカテゴリー数及び増減指定の程度には自ずと限界が存在する。
そこで、例えば、この増減調整後希望出稿数と前述の実配分数との差を増減調整後希望出稿数で割ったもの絶対値の総和をその目的関数Zとして、この目的関数Zが最小になるように、計画期間中の広告種別の実配分数をカテゴリー毎に決定する。これが基本となるカテゴリー毎の無作為抽出の母集団となる配分済月次出稿リストである。その一例を図34に示す。
この配分された結果に相当する出稿数を、カテゴリー毎の配信需要数から割り出すための係数としてカテゴリーウェイトを用いる。
そのカテゴリーウェイトの算出には、次の処理を行う。
CM_SIZE : 広告数
CATEGORYS : カテゴリ数
a(i, j) : 増減指定
#i=1,2,3,…, CM_SIZE j=1,2,3,…, CATEGORYS
i=0,1,2,3,…,CM_SIZE、 j=1,2,3,…,CATEGORYにおいて
i) 広告iがカテゴリjをターゲットとするとき
n1(i,j)= n0(i,j)+ u(i,j)
ii) その他(広告iのj日がカテゴリjをターゲットとするとき)
E(i,j)= n’(i,j)/N(i)
なお、図27のカテゴリーウェイト算出フロー中の「(1)理想配分数(n’(i,j))の算出」における「1 増減調整」、「2 伸縮調整」は、それぞれ次の処理による。
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、 j=1,2,3,…,CATEGORYSにおいて、以下のi)、ii)の条件に従い配分数n1(i,d)を決定する。
i)広告iがカテゴリjをターゲット指定するとき
n1(i,j)= n0(i,j)+ u(i,j)
ii) その他(広告iがカテゴリjをターゲット指定しないとき)
<1> j=1,2,3,…,CATEGORYSにおいて、広告毎の比率を維持したまま広告枠に揃える伸縮率(es)を求める
n1(i,j) = n1(i,j) * es(j)
本発明には、実処理に際してシステム負担、処理効率を考慮して、日次で、その日用の出稿リストをさらに作成する態様も含まれる。
具体的には、図5および図6のとおり、前記配分済月次出稿リストをアップロード8して、広告原版の存在チェック処理、許諾期間チェック等のチェックを行った後、出稿残回数チェックを行い、さらに既に出稿完了した広告を削除すべく残回数をチェックする等の更新処理9を行い、前記配分済出稿リストの絞り込みを行う。この処理を経たものを配分済出稿リストデータベース15-2に格納する。
こうして作成され配分済出稿リストを基に、計画期間中の各日、各時間帯への割り振り処理を行う。割振り作業とはいっても、現実には、配分済月次出稿リスト中の広告毎の出稿残回数に係数をかけるという演算処理9によって、見かけ上、月次出稿リストが計画期間内各日又は各時間帯の出稿リストに割り振られた場合と同等の結果を得ることができる。
したがって、実際には、図7のとおり、許諾NG日付、ターゲット日付、許諾NG時間帯、ターゲット時間帯といった変動要因が想定されるため、それぞれについての係数を計算しておき、それら係数とその時点毎の出稿残回数との積をもって、当該時点におけるその広告について出稿回数となるチェック済出稿リストを取得する。
まず、広告配信条件には、配分する販売単位内の各日、各時間帯等の各時点で、カテゴリー毎にハンデを設定することができる。
ここで、「販売単位」とは、番組情報を基に任意分割したときの1区分を指し、カテゴリーとは販売単位内において視聴者情報等でさらに分割したときの1区分とする。端的には、1販売単位から、前述の配分済み月次出稿リスト一つが作成される。
また、「ハンデ」とは、広告毎の希望出稿数の拘束条件下で、指定広告コンテンツの視聴頻度を増減するために用意された設定であって、抽出確率分布における「ムラ」に相当する、「配信数」換算した場合の配信数における増減量である。すなわち、このハンデ設定を調整することにより、計画期間内の特定の日乃至時間帯等におけるある広告の配信確率を恣意的に増減させる役割を果たすものである。
全体的な流れとしては、前述のとおり(図7)、許諾NG日係数算出、ターゲット日付係数の算出、許諾NG時間帯係数の算出、ターゲット時間帯係数の算出の順に計算し、それらの係数の全ての積をとることにより、全体としてのハンデ係数が算出される。この結果は、チェック済出稿リストデータベースに格納保存され、無作為抽出の際の基礎データとして利用される。
ある期日における各種広告の出稿残回数が把握されており、一方、過去の視聴履歴等から当該日に予想される出稿回数は略予測し得る(各日の全出稿回数は異なる。)ので、この予測された出稿回数を当該日における理想配分数ということができる。
先の説明のとおり、ベースとなる出稿リストは、総数の比率から求められていることから、仮に、全広告について、当該日において特殊な処理を希望されていない場合には、単純に残回数とこの理想配分数との比率で圧縮すればよいはずであるから、この場合のハンデ係数はその比率となる。
ここで、理想配分数、即ち、各種ハンデ係数の算法についてさらに詳しく説明する。このハンデ係数の算法としては、いくつかのやり方が考えられる。
まず、もっとも簡便な配分方法から説明する。図9のとおり、許諾NG日が設定された場合、許諾NG日とそれ以外の日では取り扱いが相違する。許諾NG日が設定されている広告を配信しないように取り除くと、許諾NG日の広告枠に空きを生じることとなり、一方で、その取り除かれた分は、許諾NG日以外の日に均等に分配されることから、予測される当該期日の広告枠をオーバーすることになる(この工程は図9の「1」の操作に相当する。)。
そこで、広告種毎の比率を維持したままで、その大きさを予測されている広告枠の大きさに揃えるように、広告量を増減調整(図中では伸縮調整)する(この工程は、図9の「2」の操作に相当する。)。これによって、許諾NG日が存在しても計画期間中に亘っての出稿確率を略維持できる。
同様に、NG時間帯やターゲット時間帯が指定されている場合の算法も、日次算法と同様な処理によることができる。そして、具体的なハンデ係数の算出は、図10〜図13に記載された処理によって達成される。
ここで、図10の許諾NG日付係数算出フロー中の(1)理想配分数算出における「1 増減調整」並びに「2 伸縮処理」は、それぞれ次の処理による。
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、 d=1,2,3,…,DAYSにおいて、以下のi)、ii)、iii)の条件に従い配分数n1(i,d)を決定する。
i)広告iがd日を許諾NG指定するとき
n1(i,d)=0
ii)i)以外でかつ広告iが他の日に許諾NG日を持つ場合
T2:広告iの許諾NG日外の日付集合
iii)その他(i)、ii)以外全て)
n1(i,d)= n0(i,d)
<1> d=1,2,3,…,DAYSにおいて広告毎の比率を維持したまま広告枠に揃える伸縮率(es(d))を求める
C1:d日において許諾NGが発生している広告種集合
<2> i=1,2,3,…,CM_SIZE、d=1,2,3,…,DAYSにおいて、以下のi)、ii)の条件に従い各日毎の伸縮率により理想配分数を決定する
i)広告iのd日が許諾NGであるとき
n1(i,d) = n1(i,d)
ii)広告iのd日が許諾NGではないとき
n1(i,d) = n1(i,d) *es(d)
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、d=1,2,3,…,DAYSにおいて、以下のi)、ii)、iii) の条件に従い配分数n1(i,d)を決定する。
i)広告iがd日をターゲット指定するとき
n1(i,d)= n0(i,d)+ u(i,d)
ii)その他(広告iがd日をターゲット指定しないとき)
<1> d=1,2,3,…,DAYSにおいて、広告毎の比率を維持したまま広告枠に揃える伸縮率を求める
理想配分数を決定する
n1(i,d) = n1(i,d) *es(d)
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、j=1,2,3,…,CATEGORYSのとき、以下のi)の条件の場合に増減、交換調整を行い配分数n1(i,j)を決定する
i)広告iのカテゴリjがターゲット指定であるとき
n1(i, j) = n1(i,j) + u(i,j)
ここで、
i-1)広告iがカテゴリnをターゲット指定しない場合
(n1(m,n)- ds(m,n)<0)
ds(m,n)= n1(m,n) *Ds、 Ds=0.9(任意)
<1>-1-2 (交換) m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、交換量に従い該広告量の増減を
する
n1(m, n) = n1(m, n)+ds(m,n)
n1(m,j) = n1(m,j)−ds(m,n)
T1:広告iのターゲット指定のカテゴリ集合
T2:広告iのターゲット指定外のカテゴリ集合
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、j=1,2,3,…,CATEGORYSのとき、以下のi)、ii)の条件により単位配分数を決定する
i)広告iのカテゴリjがターゲット指定のとき
n1(i,j) = n0(i,j)+ u(i,j)
ii) その他
<1> j=1,2,3,…, CATEGORYS において、1により増減した各カテゴリの配信数合計を算出する
i)枠をオーバーしている場合(s1(j)−s0(j)>0)
Ns(i) = Ns(i)− n1(i,j)*( s0(j)/s1(j) )
n0(i,j) = 0
n2(i,j) = n2(i,j)+n1(i,j)*( s0(j)/s1(j) )
ii)枠が空いている場合(s0(j) −s1(j) ≦0)
Ns(i) = Ns(j)− n1(i,j)
n0(i,j) =(s0(j)−s1(j))* n1(i,j)/s1(j)
n2(i,j) = n1(i,j)
<1> i=0,1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、j=1,2,3,…, CATEGORYSのと、単位配分数を更新する
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、 d=1,2,3,…,DAYSにおいて、以下のi)、ii)、iii)の条件に従い配分数n1(i,d)を決定する。
i)広告iがt時間帯を許諾NG指定するとき
n1(i,t)=0
ii)i)以外でかつ広告iが他の時間帯に許諾NG指定を持つ場合
n1(i,t) = n1(i,t) + n0(i,t)
<1> t=1,2,3,…,24において、広告毎の比率を維持したまま広告枠に揃える伸縮率(es)を求める
i)広告iのt時間帯が許諾NGであるとき
n1(i,t)= n1(i,t)
ii)広告iのt時間帯が許諾NGではないとき
n1(i,t)= n1(i,t) *es(t)
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、 t=1,2,3,…,24において、以下のi)、ii)、iii)の条件に従い配分数n1(i,t)を決定する。
i)広告iがt時間帯をターゲット指定しているとき
n1(i,t) = n0(i,t) + u(i,t)
ii)その他(広告iがt時間帯をターゲット指定していないとき)
<1> t=1,2,3,…,24において、広告毎の比率を維持したまま広告枠に揃える
n1(i,t)= n1(i,t)*es(t)
次に、別の手法によって広告枠の空き及びオーバーを調整する算法について説明する。その算法の概要を図12に示す。
この方法では、許諾NG分を許諾NG以外の日又は時間に均等に振り分ける点では、前記方法Iと同じであるが、枠にあわせての伸縮調整は行わず、許諾NG日以外のその他の日に上乗せした分に相当する出稿数を、この許諾NG日でない日のうちの当該許諾NG指定のない広告から、その出稿数の比率で按分して均等に抜き出することで調整を行うものである。いわば、許諾NG指定の広告とそれ以外の日の指定のない広告で交換処理することに等しい(図9ではCM2)。
但し、この方法IIでは、交換処理の順序によって、日付間、広告間において同じ条件であっても、抽出回数に若干の差異が生じるが、非常に簡単な処理により、方法Iのような広告枠に収まりきらないといった事態を排除することができる点が特徴である。
それらの具体的なハンデ係数の算出フローについては、図15〜図18に示す。
ここで、図15の許諾NG日付係数算出フロー中の(1)理想配分数算出における「1 増減調整・交換調整」は、次の処理による。
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、d=1,2,3,…,DAYSのとき、
以下のi)の条件の場合に増減、交換調整を行い配分数n1(i,d)を決定する
i)広告iのd日が許諾NGであるとき
n1(i,d)=0
<1>-1(交換調整)
n=1,2,3,…,DAYSにおいて 交換量を算出し交換調整をする。
<1>-1-1 (交換量の算出)
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、以下のi-1)、i-2)の条件に従い交換量(ds)
を決定する
i-1) n≠d、且つ広告mがd日に許諾NGを持たない場合
(n1(m,n)- ds(m,n)<0のとき)
ds(m,n)=n1(m, n) *Ds、 Ds=0.9(任意)
i-2) その他
ds(m,n)=0
<1> -1-2 (交換)
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、 交換量に従い該広告量を増減する
n1(m, n) = n1(m, n) - ds(m,n) //移動元
n1(m, d) = n1(m, d) + ds(m,n) //移動先
n1(i, n) = n1(i, n) + ds(m,n) //許諾NG広告
T1:広告iの許諾NG指定の日付集合、
T2:広告iの許諾NG指定外の日付集合、
D1:d日において許諾NG指定がされていない広告の集合
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZE、 d=1,2,3,…,DAYSにおいて、以下のi)の条件の場合に増減、交換調整を行い配分数n1(i,d)を決定する
i)広告iのd日がターゲット日付であるとき
n1(i, d) = n1(i,d) + u(i,d)
ここで、
n=1,2,3,…,DAYSにおいて、 以下の条件i-1)に従い増減指定量を他の日の広告iの広告量を減らす
i-1)広告iがn日にターゲット指定されていない場合
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、さらに以下のi-1-1)、i-1-2)の条件に従い
交換量(ds)を決定する
i-1-1) 広告mがd日に許諾NGを持たない場合
(n1(m,n)- ds(m,n)<0)
ds(m,n)= n1(m, n)* Ds、 Ds=0.9(任意)
i-1-2) その他
ds(m,n) = 0
<1>-1-2 (交換)
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、交換量に従い該広告量の増減をする
n1(m, n) = n1(m, n) + ds(m, n)
n1(m, d) = n1(m, d) − ds(m, n)
T1:広告iのターゲット指定の日付集合、
T2:広告iのターゲット指定外の日付集合
D1:d日において許諾NG指定がされていない広告の集合
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、t=1,2,3,…,24のとき、
以下のi)の条件の場合に増減、交換調整が行い配分数n1(i,t)を決定するi)広告iのt時間帯が許諾NGであるとき
n1(i,t)=0
<1>-1(交換調整) n=1,2,3,…,24において 交換量を算出し交換調整をする。
<1>-1-1 (交換量の算出) m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、以下のi-1)、i-2)の条件に従い交換量(ds)を決定する
i-1) n≠t、且つ広告mがt日に許諾NGを持たない場合
(n1(m,n)- ds(m,n)<0)
ds(m,n)=n1(m, n)* Ds、 Ds=0.9(任意)
i-2) その他
ds(m,n) = 0
<1>-1-2 (交換)
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、交換量に従い該広告量の増減をする
n1(m, n) = n1(m, n) - ds(m,n) //移動元
n1(m,t) = n1(m,t) + ds(m,n) //移動先
n1(i, n) = n1(i, n) + ds(m,n) //許諾NG広告
T1:広告iの許諾NG指定の時間帯集合 、
T2:広告iの許諾NG指定外の時間帯集合、
D1:t時間帯において許諾NG指定がされていない広告の集合
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、 t=1,2,3,…,24のとき、
以下のi)の条件の場合に増減、交換調整を行い配分数n1(i,t)を決定する
i)広告iのt時間帯がターゲット時間帯であるとき
n1(i, t) = n1(i,t)+ u(i,t)
ここで、
n=1,2,3,…,24において、 以下の条件i-1)に従い増減指定量を
他の時間帯の広告iの広告量を減らす
i-1)広告iがn時間帯にターゲット指定されていない場合
i-1-1) 広告mがt時間帯に許諾NGを持たない場合
(n1(m,n)- ds(m,n)<0)
ds(m,n) =n1(m, n) * Ds、 Ds = 0.9(任意)
i-1-2) その他
ds(m,n) = 0
<1>-1-2 (交換)
m= 1,2,…,CM_SIZEにおいて、交換量に従い該広告量の増減をする
n1(m, n) = n1(m, n) + ds(m,n)
n1(m, t) = n1(m, t) − ds(m,n)
T1:広告iのターゲット指定の時間帯集合、
T2:広告iのターゲット指定外の時間帯集合
D1:t時間帯において許諾NG指定がされていない広告の集合
また、別の方法として、方法Iのような広告枠に収まりきらない場合を排除し、また方法IIのような交換手順によっても影響されず、さらに後述の線形計画法等の数理計画によって行う場合に比べ、計算量が小さくかつ重点化の効果が強調できるようにすることも可能である反復計算を用いた方法がある。
この方法IIIの配分処理の概要は、図19のとおりである。1回当たりの調整量に刻みを設ける。すなわち調整回数で等分した単位調整量に固定して調整を繰り返し行うことで、漸次許諾NG等の広告をその許諾NGのない日又は時間帯に振り分けるというものである。
すなわち、許諾NG分の広告(CM1)を許諾NG以外の日に均等に分配し、広告主毎のシェアを維持しつつ、分配された許諾NG内を、調整量分とオーバー分に分割する。
そして、調整量に収まっている分は、そのまま配分量として確定する。オーバー分は収束を早めるために、次回の調整量分に加えて、同様な処理を繰り返すものである。
なお、ターゲット指定の場合も同様に算出することが可能であり、それらの具体的算出式を図20〜24に例示する。
ここで、図20の許諾NG日付係数の算出フロー中の(1)理想分配数算出における「1 増減調整」、「2 空き、オーバー量算出」、「3 枠、残回数更新」は、それぞれ次の処理による。
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、d=1,2,3,…,DAYSのとき、
以下のi)、ii)、iii) の条件に従い単位調整量n1(i,d)を決定する
i)広告iのd日が許諾NG指定の場合
n1(i,d)=0
ii) i)以外でかつ他の日に許諾NGを持つ場合
T2:広告iの許諾NG指定外の時間帯集合
iii) その他i)、ii)以外全て
n1(i,d) = n0(i,d)
<1> d=1,2,3,…,DAYS において、1により増減した各日の単位調整量合計を算出する
i)枠をオーバーしている場合(s1(d)−s0(d)>0)
Ns(i) = Ns(i)− n1(i,d) *( s0(d)/s1(d) )
n0(i,j) = 0
n2(i,d) = n2(i,d) + n1(i,d) *( s0(d)/s1(d) )
ii)枠が空いている場合(s0(d)−s1(d) <= 0)
Ns(i) = Ns(d)−n1(i,d)、
n0(i,d) =(s0(d)−s1(d))* n1(i,d)/s1(d)、
n2(i,d) = n2(i,d)+n1(i,d)
<1> i=0,1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、d=1,2,3,…,DAYSのとき単位調整量を更新する
n0(i,d) = Ns(i)*day(d)/allday //残回数の再配分
n0(i,d) = n0(i,d)+un(i,d) //単位量加算
ここで、
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、d=1,2,3,…,DAYSのとき、
以下のi)、ii)の条件により単位調整量n1(i,d)を決定する
i)広告iのd日がターゲット日付のとき
n1(i,d)= n0(i,d)+ u(i,d)
ii) その他
<1> d=1,2,3,…,DAYS において、1により増減した各日の単位調整量合計を算出する
i)枠をオーバーしている場合(s1(d)−s0(d)>0)
Ns(i) = Ns(i)− n1(i,d)*( s0(d)/s1(d) )
n0(i,j) = 0
n2(i,d) = n2(i,d) + n1(i,d)*( s0(d)/s1(d) )
ii)枠が空いている場合(s0(d) − s1(d) ≦ 0)
Ns(i) = Ns(d) − n1(i,d)
n0(i,d) = s0(d)−s1(d))*n1(i,d)/s1(d)
n2(i,d) = n2(i,d)+n1(i,d)
<1> i=0,1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、d=1,2,3,…,DAYSのときの単位調整量を更新する
n0(i,d) = Ns(i)*day(d)/Allday //再配分
n0(i,d) = n0(i,d) + un(i,d) //単位量加算
ここで、
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、t=1,2,3,…,24のとき以下 のi)、ii)の条件により単位調整量n1(i,t)を決定する
i)広告iのt時が許諾NGであるとき
n1(i,t)=0
ii) i)以外でかつ他の時間帯に許諾NGを持つ場合
T2:広告iのターゲット指定外の時間帯集合
iii) その他i)、ii)以外全て
n1(i,t) = n0(i,t)
<1> t=1,2,3,…,24 において、1により増減した各日の単位調整量合計を算出する
以下のi)、ii)の条件に従い各値を決定する
i)枠をオーバーしている場合(s1(t)−s0(t)>0)
Ns(i) = Ns(i)− n1(i,t)*( s0(t)/s1(t) )
n0(i,j)= 0
n2(i,t)= n2(i,t) + n1(i,t)*( s0(t)/s1(t) )
ii)枠が空居ている場合(s0(t)−s1(t)≦0)
Ns(i) = Ns(t)− n1(i,t)
n0(i,t)=(s0(t)−s1(t))*n1(i,t)/s1(t)
n2(i,t)= n2(i,t)+n1(i,t)
<1> i=0,1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、t=1,2,3,…,24のとき、単位調整量を更新する
n0(i,t)= Ns(i)*time(t)/alltime //再配分
n0(i,t)= n0(i,t)+un(i,t) //単位量加算
ここで、
<1> i=1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、t=1,2,3,…,24のとき、
以下のi)、ii)の条件に従い単位調整量n1(i,t)を決定する
i)広告iのt時がターゲット時間帯のとき
n1(i,t)= n0(i,t)+ u(i,t)
ii) その他
<1> t=1,2,3,…,24 において、1により増減した各時間帯の単位調整量合計を算出する
以下のi)、ii)の条件に従い各値を決定する
i)オーバー(s1(t)−s0(t)>0)
Ns(i) = Ns(i)− n1(i,t)*( s0(t)/s1(t) )
n0(i,j)= 0
n2(i,t)= n2(i,t) + n1(i,t)*( s0(t)/s1(t) )
ii)空き(s0(t) − s1(t) ≦ 0)
Ns(i) = Ns(t)− n1(i,t)
n0(i,t)=(s0(t)−s1(t))*n1(i,t)/s1(t)
n2(i,t)= n2(i,t)+n1(i,t)
<1> i=0,1,2,3,…,CM_SIZEのそれぞれにおいて、t=1,2,3,…,24のとき
単位調整量を更新する
n0(i,t)=Ns(i)*time(t)/Alltime //再配分
n0(i,t)=n0(i,t)+un(i,t) //単位量加算
ここで、
これは、最適な配分を実現するために、線形計画法により最適値を求める方法であり、以下が、目的関数等、具体的な算出式である。
(前提)
CM_SIZE : 広告数
DAYS : 計画期間
a(i, d) : 許諾NG指定情報
n0(i, d) : 初期配分出稿数
i)広告iのd日が許諾NG指定であるとき
n1(i,d)=0
ii) i)以外でかつ他の日に許諾NG指定を持つ場合
T2:広告iのターゲット指定外の時間帯集合
iii) その他i)、ii)以外全て)
n1(i,d)= n0(i,d)
(前提)
CM_SIZE : 広告数
DAYS : 計画期間
a(i, d) : 増減指定情報
n0(i, d) : 初期配分出稿数
n0(i,d)=A(i,d) ×N(i)
A(i,d):許諾NG日付係数、N(i):残配信数
i=0,1,2,3,…,CM_SIZE、 d=1,2,3,…,DAYSにおいて
i) 広告iのd日がターゲット日付のとき
n1(i,d)= n0(i,d)+ u(i,d)
ii) その他(広告iのd日がターゲット日ではないとき)
(前提)
CM_SIZE : 広告数
a(i, t) : 許諾NG指定情報
n0(i,t) : 初期配分出稿数
i=1,2,3,…,CM_SIZE、 t=1,2,3,…,24において
i)広告iのt時が許諾NGであるとき
n1(i,t)=0
ii) i)以外でかつ他の時間帯に許諾NGを持つ場合
T2:広告iのターゲット指定外の時間帯集合
iii) その他i)、ii)以外全て)
n1(i,t) = n0(i,t)
以下の目的関数Zの値が最小となるような、n2(i,t)の組合わせを数理計画を用いて求める。
目的関数:
w(i,t)= n2(i,t) / N(i)
C(i,t) = w(i,t) / (A(i,d) * B(i,d))
(前提)
CM_SIZE : 広告数
a(i, t) : 増減指定情報
n0(i, t): 初期配分出稿数
n0(i,t)= A(i,d) × B(i,d)× B(i,d)× N(i)
A(i,d) :許諾NG日付係数
B(i,d) :ターゲット日付係数
C(i,t):許諾NG時間帯係数
N(i):残配信数
i=0,1,2,3,…,CM_SIZE、 t=1,2,3,…,24において
i) 広告iのt時がターゲット時間帯のとき
1(i,t)= n0(i,t)+ u(i,t)
ii) その他(広告iのt時がターゲット時間帯ではないとき)
T2:広告iのターゲット指定外の時間帯集合
ここで、
w(i,t)= n2(i,t)/N(i)
D(i,t)= w(i,t)/(A(i,d) * B(i,d)* C(i,t))
取り扱う広告数等の増大に連れて、計算量が増大するので、ハードウェアに対する負担が大きいものの、ハードウェア能力の向上とともにその実用性が増しており、重点化の程度に合致した最適な配分が可能である。
ここで、広告主のカテゴリーや日又は時間帯にターゲット(重点)化処理をした場合の、ターゲット係数、すなわちターゲット指定の出稿数に上乗せすべき量の導出の仕方について若干の補足をする(図24参照)。
一般的には、図25の方法Bのやり方で上乗せ量が導出されている。即ち、調整前の枠の大きさから、増量後に増減指定で決定される増減比率に達するように上乗せ量が決定される。この上乗せ量は、調整前のd日広告量の合計に対して基礎係数で与えられた率と該広告量の積である。
しかし、上乗せ量を、図25の方法Aのやり方で導出すると定義することも、「重点化」の定義の問題でに過ぎないから、ありうる。即ち、広告の出稿数の絶対量に対する基礎係数で決定させる増減比率分を上乗せ量とする手法である。
本発明では、これらの何れかの定義の上乗せ量にてターゲット化処理を行う。
そこで、本発明は、配信予定数(x)を実際の回数ベースではない、次のような関数f(x)を用いて、上述の予定配信数が0になるのを回避する態様を含む。
(αは、常に出稿リストの大きさに合わせるように設定するもので、
(全広告の残配信予定数−該広告の残配信予定数)/(総配信予定数)
x0は、(0でない)予定配信数。)
なお、この「予定配信数」の関数f(x)としては、これに限るものではなく、実際の予定配信数(x)に近似した値をとり、値が0とならないものであれば、許容されうる。
f(x)=α×x+(1−α)×x0
(αは、0以上1.0以下の定数、x0は(0でない)出稿予定数。)
f(x)=x+α×x0
(αは、0以上の定数、x0は(0でない)出稿予定数。)
したがって、このような予定配信数と実際の出稿数の差が大きい場合には、結果として、計画した「初期出稿数」最優先型の配信形態に代わり、その差分の配信機会を各広告に平等に還元するという、各広告の「出稿比率」を重視した、配信形態となる。
こうした関数を採用することにより、「出稿リスト」が機会損失になる危険を回避するとともに、「出稿リスト」中の予定配信数が少なくなったときの各広告の抽出確率の不安定性を解消できる。
これにより、同じ広告ばかりが集中的に出稿されることを抑制することができる。
なお、本発明では、現実の広告配信における問題として、広告枠パターン(1回の広告枠の大きさ)と広告素材長さ(秒)に種々のものが混在するために、抽出確率の操作では、さらに、その枠秒数係数の操作して補正する必要がある。
具体的なこの問題の解決手法としては、次の三つの手法が考えられる。
ここで、広告枠パターンも広告素材長さも有限種であることから、それらの組合せは膨大な種類とはいえ有限個であることから、事前に出稿確率を一定に揃えるように出稿数を調整する枠秒数係数を事前に用意しておくことも可能である。
そこで、具体的なこの問題の解決手法としては、図30に例示したとおり、すべての組合せにかかる確率木を想定し、選択確率と変化率から重み係数(枠秒数係数)を事前に用意しおくことで対処する手法が考えられる。但し、この枠秒数係数に係る問題の解決手法は、この手法に限られるものではない。
以下に、処理フローの概略を示す。
Flame:枠パターン13種類、w_flame(m,13):枠秒数係数
1)視聴者カテゴリー毎出稿回数に基づく選択確率P0(i)を算出する。
P0(i)=N(i)/ΣN(i)
2)確率木を作成
(a) 初期値設定
rem=Flame(k) //残枠=枠パターン
par_id //親広告なし(スタート)
(b) calc_tree(rem,par_id)//枝の生成(残枠、親広告)
広告i(c_id(i))について以下の条件を両方とも満たすか
調べる(i=1,2,・・・n)
(i)len(i)>=rem //広告コンテンツ長>=秒数係数
(ii)par_id<>c_id(i) //子は親と異なる広告(連続チェック)
(広告iが該当)calc_tree(rem-len(i),c_(i)
//残枠、親を更新し処理(b)を呼ぶ(再帰)
(該当する広告がない)枝の終了
3)2)の確率木より、枠kでの出現率P1(i)を算出する。
4)各広告において、P0(i)とP1(i)の変化率s(i)を求める。
S(i)=P1(i)/P0(i)
5)変化率s(xi)の最大公倍数maxを求める。
6)枠(flame(k))でのハンデ係数を算出する。
w_flame(i,k)=max/s(i)
7)枠パターン(flame(k))を変化させ2)〜6)を行う
(k=1,2,・・・13)
なお、図30の確率木は、Aは30秒広告、他のB,C,Dは15秒秒広告として、30秒の枠を埋める場合について例示したものである。
次に、(1)の確率木を使う方法として、個々の各広告枠を埋めていく際に、その初回の抽出に際してのみ、確率木の経路での各広告の選ばれる期待値を求め、それぞれの期待値に基づいて、広告秒数の違いによらなく(すなわち、配信予定数に比例)するように重み付けをして、以降の抽出では、通常の無作為抽出を行う手法を採用することができる。
そして、この手法の前述の(1)の手法との差異は、60秒という個々の枠に対する1回目の無作為抽出に際してのみ、その後のバリエーションを考慮したハンデを付与する操作を行うことである。
出稿する広告の総時間の期待値が広告枠秒数と等しくなるような抽出回数を求めることで、平均してみれば、広告の長さに依らず、各広告の出稿比率を維持できる。但し、個々の広告枠についてみた場合、60秒の枠に対して、若干の長短が生じる。すなわち、
<ステップ1>
該出稿リスト内の広告秒数の期待値を求める。
<ステップ2>
枠秒数と広告秒数期待値に基づいて、枠秒数を期待値とするような抽出回数を算出する。
ここで、まず、ステップ1として、1回の抽出における広告秒数の期待値Eを求める。すなわち、各広告の秒数とその抽出確率との積の総和をとる。結果、この事例では、30秒となる。この広告秒数期待値Eとは、1回当たりの抽出で広告枠を埋められる平均時間であるから、いいかえれば、30秒の広告が400回分あることに等しい。
そして、ステップ2として、広告枠秒数を埋めるために必要とされる抽出回数を決定する。広告枠秒数Eが60秒の場合、2回となる。すなわち、広告秒数30秒広告を2回出稿することで、60秒の広告枠を埋めることができる。
よって、広告1,2,・・・m,・・・Mにおいて、
広告mのコンテンツの長さを、len(m)、広告mのカテゴリ毎の出稿回数をN(m)とすると、広告コンテンツの長さの期待値Eは、次式となる。
E=Σ(len(n)×N(m))/ ΣN(m)
よって、指定される広告枠秒数をFlameとすると、
求める抽出回数は、
Flame×(1/E)
により、求めることができる。
ステップ1:
上記(3)の方法により、枠秒数が期待値となるような抽出回数を算出する。
ステップ2:
上記(1)または(2)の方法により、ステップ1の抽出回数についての確率木を決定する。
ステップ3:
ステップ2で作成された確率木のうち、枠秒数の許容範囲外となる枝を整理する。
なお、ここで、許容範囲とは、次のとおりである。
枠秒数―Δ<広告長(各枝の広告について秒数の和)<枠秒数+Δ
(―Δの大きさと+Δの大きさは、同じである場合に限らない。)
なお、この手法のメリットは、抽出回数が少なく、確率木の枝の分岐を少なくすることが可能であるために、処理が簡便になる。しかも、枠秒数Eのバラツキの範囲も制御可能になる。
そして、図示のものでは、枠秒数の範囲として、−Δ1=15秒、+Δ2=30秒で、時間としては、45〜90秒の範囲ということになる。その範囲が、図32(a)に破線で囲まれた範囲のことである。
また、この場合の確率分布について、図32(b)に記載した。
ステップ1:指定回数=2回
ステップ2:図32(b)の破線の外にある、1回目15秒広告、2回目15秒広告の枝と、1回目60秒、2回目60秒の枝が整理され、仮に、抽出にこのパターンが生じた場合には、その抽出は無視され、再度、抽出されることになる。
広告挿入システム7は、以上のプロセスを経て作成された、販売単位ごとに配分された配分済み出稿リスト15-2を広告出稿サーバ4から受信することで、オンライン処理の準備が整う。
そして、番組映像コンテンツを再生中の視聴者端末2からの広告情報の要求および視聴者情報を受信し、広告情報と視聴者情報で定まる販売単位に応じた広告情報を、当該視聴者端末2に対して配信する。その後の処理フローについて、図33に示す。
前述のとおり、配分済み出稿リストアップロード処理部8は、広告出稿サーバによって作成された、図34に例示される配分済月次出稿リストファイルの受信し格納する(17-2)。
許諾チェック済出稿リスト作成処理部9は、出稿リストアップロード処理部8により取り込まれた配分済み出稿リスト15-2に対して、広告原版と広告データそれぞれに対しての承認の有無、広告サーバ1内への存在有無が確認される。また、許諾情報に基づき許諾期間のチェックも行われる。許諾情報の確認は、許諾管理サーバ16から、該広告コンテンツの許諾情報を取得することにより行われる。そして、チェックが終了した出稿リストは、チェック済出稿リストとしてデータベースに格納される。なお、チェック済出稿リストの一例を図35に示す。
なお、許諾チェック済み出稿リスト作成処理は、日毎に起動されることが好ましい。
そして、重み係数算出処理部10は、チェック済出稿リスト毎にハンデ係数を算出する。配信リスト作成処理13において、そのチェック済出稿リストに含まれる各広告の出稿数に基づいた無作為抽出確率により広告選択が行われる。
なお、算出された各ハンデ係数は、チェック済出稿リスト内に保持される結果となる。この重み係数算出処理部は日毎に起動されることが望ましい。
具体的な視聴者からの要求が視聴者端末2からなされた場合、リクエスト受付部11では、同時に、視聴者端末2からの広告要求と視聴者情報についても受信する。
各種チェック処理部で12は、リクエスト受付部11により渡される広告要求と視聴者情報により紐つけられるチェック済み出稿リストをデータベースから取得する。好ましくは、その広告要求には、許諾条件、使用条件、広告枠条件が含まれる。また、視聴者情報には、視聴者コードから視聴者情報データベース15-1を参照した結果、地域、年齢等の詳細な情報が取得することができる。
広告要求、視聴者情報に含まれる情報としては、まず、広告要求には、ネットワーク、地域、年齢、日付、時間帯といった許諾条件、フォーマット、画素数、ビットレートといった使用条件、配信事業者、広告枠秒数、出稿リスト区分、番組コンテンツコード、枠番号といった広告枠条件から通常構成され、一方、視聴者情報としては、年齢、地域、視聴者カテゴリー、過去の行動・行為、視聴者コード、プレイヤーIDといったものが含まれることが通常である。
そして、広告枠秒数、時間帯、ネットワーク等の絞り込み条件によって、チェック済み出稿リスト内の全ての広告原版から対象となる広告原版だけが絞り込みが行われる。
配信リスト作成処理部13では、チェック済出稿リスト内の絞り込まれた広告原版から、更に、前回配信した広告原版と、フリークエンシーを超えた広告原版を対象から外すように構成されていることが望ましい。ここで、フリークエンシーは、視聴者ごとの広告原版の配信回数であり、視聴者情報内に保持されている情報である。配信リスト作成処理部13では、チェック済出稿リスト内の絞り込まれた広告原版から、各広告原版の出稿数と重み係数を掛け合わせた値に比例する確率により抽出を行い、その抽出結果に従い一つの広告を選択する。
配信リスト作成処理部13では使用ルールチェック処理部14は、広告要求により与えられた枠秒数を満たすまで繰替えされる。枠秒数を満たしたとき配信リストをリクエスト受付部11に返し、視聴者端末2に配信される。
配信時に出力する配信リスト作成ログ15-7の解析により視聴数予測が行われ、次回出稿計画が立てられる。また、日々出力される配信作成ログを重み計算処理に反映することで、視聴数の変化に応じた動的な配信制御が可能となる。
2 視聴者端末
3 番組映像サーバ
4 広告出稿サーバ
5 配分済出稿リスト
6 広告配信条件データベース
7 広告挿入システム
8 配分済出稿リストアップロード処理
9 許諾チェック済出稿リスト作成・更新
10 ハンデ係数算出
11 リクエスト受付
12 各種チェック処理
13 配信リスト作成処理
14 使用ルールチェック処理
15 データベース
16 許諾管理サーバ
Claims (6)
- 各種情報素材を情報配信サーバから情報ネットワークを介して配信需要者端末に対して配信する情報配信システムであって、
期間内に配信が予定される情報素材毎の配信予定数、情報素材毎の配信実績数及び両者の差である情報素材毎の残配信数を記憶する配信数管理手段、
無作為抽出を行った場合の各情報素材の抽出確率が、その時点における各情報素材の残配信数と各情報素材の残配信数の総和との比となる抽出用の出稿リストを時間域毎に作成する出稿リスト作成手段、
前記期間に亘っての平均抽出確率を維持しつつ時間域毎の出稿リスト間で無作為抽出毎の抽出確率分布にムラを生じさせるように、各回の無作為抽出の際、前記出稿リストに含まれる各情報素材の残配信数にハンデを付与するハンデ付与手段、
該ハンデが付与された各情報素材の残配信数に基づき、時間域に応じた前記出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの情報素材を抽出する無作為抽出手段、
該抽出された情報素材を前記情報配信サーバから情報ネットワークを介して前記配信需要者端末に配信するとともに、該配信結果に基づいて前記配信実績数の加算及び前記残配信数の減算を行い、該配信結果が次回の各抽出確率に反映するように前記出稿リストを更新することを特徴とする情報配信システム。 - 各配信需要者端末からの要求に応じ、各種情報を配信情報素材記憶手段から読み出し、該読み出された配信情報素材を該配信需要者端末に対してネットワークを介して配信するための情報配信システムであって、
期間内に配信が予定される情報素材毎の配信予定数、情報素材毎の配信実績数及び両者の差である情報素材毎の残配信数をカテゴリー毎に記憶する配信数管理手段、
無作為抽出を行った場合の各情報素材の抽出確率が、その時点における各情報素材の残配信数と各情報素材の残配信数の総和との比となる抽出用の出稿リストをカテゴリー毎に作成する出稿リスト作成手段、
配信需要者端末より配信要求を受信した際に、該配信需要者端末の属するカテゴリーを判定するカテゴリー判定手段、
該判定されたカテゴリーに対応する前記出稿リストを選択する出稿リスト選択手段、
前記期間に亘っての平均抽出確率を維持しつつ各抽出用の出稿リスト間で無作為抽出毎の抽出確率分布にムラを生じさせるように、各回の無作為抽出の際、前記出稿リストに含まれる各情報素材の残配信数にハンデを付与するハンデ付与手段、
該ハンデが付与された各情報素材の残配信数に基づき、選択された出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの情報素材を抽出する無作為抽出手段、
該抽出された情報素材を前記情報配信サーバから情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に配信するとともに、該配信結果に基づいて前記配信実績数の加算及び前記残配信数の減算を行い、該抽出結果が次回の各抽出確率に反映するように前記出稿リストを更新することを特徴とする情報配信システム。 - 配信される情報素材には、広告が含まれることを特徴とする請求項1又は2の何れか1項記載の情報配信システム。
- 少なくとも、映像コンテンツを記憶する映像コンテンツ記憶手段と、広告素材を記憶する広告記憶手段と、要求された映像コンテンツを前記映像コンテンツ記憶手段から選択的に読み出し、ネットワークを介して要求のあった配信需要者端末に対し該映像コンテンツを配信する映像コンテンツ配信サーバとを備えた情報配信システムであって、
広告毎に、少なくとも計画期間内の希望出稿総数に関する情報と、各カテゴリー及び時間域に対する増減指定に関する情報を記憶する広告配信条件データベース、
少なくとも各配信需要者の属するカテゴリーに関する情報並びに配信需要者毎の視聴履歴に関する情報を記憶する視聴者情報データベース、
全配信需要者についての前記視聴履歴に関する情報に基づいて、前記期間におけるカテゴリー毎の配信需要数を予測する配信需要数予測手段、
各広告のカテゴリー毎の希望出稿数と該カテゴリー毎の配信需要数とをバランスさせるように、各広告のカテゴリー毎の配信予定数を算出する配信予定数算出手段、
無作為抽出を行った場合の各広告の抽出確率が、前記各広告のカテゴリー毎の配信予定数と該配信予定数を全広告についてカテゴリー毎に累計したときの総和との比となる出稿リストをカテゴリー毎に作成する無作為抽出用出稿リスト作成手段、
該配信需要者端末の属するカテゴリーに応じた前記出稿リストを選択して、該出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの広告を抽出する無作為抽出手段、
該抽出の結果が次回の各抽出確率に反映すべく、該抽出された広告について、その配信予定数が減算され該出稿リストに対し無返却となるように、該出稿リストを更新しつつ、前記要求にかかる広告枠が埋まるまで、前記無作為抽出手段により、広告の無作為抽出を繰り返し、該抽出順を広告の配信順とする配信リストを作成する配信リスト作成手段、
該配信リストを記憶するとともに該配信リストを広告素材配信サーバに対して出力する配信リスト管理手段、
該配信リストに基づいて、対応する広告素材を広告素材記憶手段から順次選択的に読み出し、情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に対して、映像コンテンツを配信する際にそれに連動して該広告素材を配信する広告素材配信サーバ、
をさらに備えることを特徴とする、情報配信システム。 - 少なくとも、映像コンテンツを記憶する映像コンテンツ記憶手段と、広告素材を記憶する広告記憶手段と、要求された映像コンテンツを前記映像コンテンツ記憶手段から選択的に読み出し、ネットワークを介して要求のあった配信需要者端末に対し該映像コンテンツを配信する映像コンテンツ配信サーバとを備えた情報配信システムであって、
広告毎に、少なくとも計画期間内の希望出稿総数に関する情報と、各カテゴリー及び時間域に対する増減指定に関する情報を記憶する広告配信条件データベース、
少なくとも各配信需要者の属するカテゴリーに関する情報並びに配信需要者毎の視聴履歴に関する情報を記憶する視聴者情報データベース、
全視聴者についての前記視聴履歴に関する情報に基づいて、前記期間におけるカテゴリー毎の配信需要数を予測する配信需要数予測手段、
各広告のカテゴリー毎の希望出稿数と該カテゴリー毎の配信需要数とをバランスさせるように、各広告のカテゴリー毎の配信予定数を算出する配信予定数算出手段、
無作為抽出を行った場合の各広告の抽出確率が、前記各広告のカテゴリー毎の配信予定数と該配信予定数を全広告についてカテゴリー毎に累計したときの総和との比となる出稿リストをカテゴリー毎に作成する無作為抽出用出稿リスト作成手段、
該配信需要者端末の属するカテゴリーに応じた前記出稿リストを選択して、該出稿リストに対し、無作為抽出を行い、1つの広告を抽出する無作為抽出手段、
該抽出の結果が次回の各抽出確率に反映すべく、各広告の抽出確率にそれぞれ対応する補正係数を掛けて、該出稿リストの各抽出確率を更新しつつ、前記要求にかかる広告枠が埋まるまで、前記無作為抽出手段により、広告の無作為抽出を繰り返し、該抽出順を広告の配信順とする配信リストを作成する配信リスト作成手段、
該配信リストを記憶するとともに該配信リストを広告素材配信サーバに対して出力する配信リスト管理手段、
該配信リストに基づいて、対応する広告素材を広告素材記憶手段から順次選択的に読み出し、情報ネットワークを介して前記要求のあった配信需要者端末に対して、映像コンテンツを配信する際にそれに連動して該広告素材を配信する広告素材配信サーバ、
をさらに備えることを特徴とする、情報配信システム。 - 前記広告配信条件データベースは、広告毎のカテゴリー分類についてさらに記憶するものであって、
前記期間内に配信希望の全広告にかかるカテゴリー分類を類型化可能な最小カテゴリーに細分化する最小単位カテゴリー分類手段をさらに備え、
前記広告配信条件データベースに記憶されている各増減指定を、対応する前記最小単位カテゴリーに割付け記憶し直すことを特徴とする請求項4又は5記載の情報配信システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004375907A JP4328716B2 (ja) | 2001-12-25 | 2004-12-27 | 情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001392930 | 2001-12-25 | ||
JP2004375907A JP4328716B2 (ja) | 2001-12-25 | 2004-12-27 | 情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003557212A Division JP3701023B2 (ja) | 2001-12-25 | 2002-12-25 | 情報配信システム |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005196777A JP2005196777A (ja) | 2005-07-21 |
JP2005196777A5 JP2005196777A5 (ja) | 2008-02-07 |
JP4328716B2 true JP4328716B2 (ja) | 2009-09-09 |
Family
ID=34828803
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004375907A Expired - Lifetime JP4328716B2 (ja) | 2001-12-25 | 2004-12-27 | 情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4328716B2 (ja) |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007140930A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | Csk Holdings Corp | コンテンツ配信システム、コンテンツ配信サーバ装置、コンテンツ配信方法、及び、コンテンツ配信プログラム |
US8738438B2 (en) | 2006-01-24 | 2014-05-27 | International Business Machines Corporation | Method, system, and program product for increasing the effectiveness of customer contact strategies |
JP5417270B2 (ja) * | 2010-07-12 | 2014-02-12 | 日本電信電話株式会社 | 放映計画生成装置、放映計画生成方法及び放映計画生成プログラム |
US20130124297A1 (en) * | 2011-11-10 | 2013-05-16 | John Hegeman | Multi-dimensional advertisement bidding |
JP5602211B2 (ja) * | 2012-11-27 | 2014-10-08 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5602212B2 (ja) * | 2012-11-27 | 2014-10-08 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5600727B2 (ja) | 2012-12-11 | 2014-10-01 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5683563B2 (ja) | 2012-12-11 | 2015-03-11 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5567651B2 (ja) | 2012-12-25 | 2014-08-06 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5616424B2 (ja) | 2012-12-26 | 2014-10-29 | ヤフー株式会社 | 広告配信管理装置および広告配信管理方法 |
JP5699233B1 (ja) * | 2014-02-13 | 2015-04-08 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法および生成プログラム |
JP6294115B2 (ja) * | 2014-03-20 | 2018-03-14 | ヤフー株式会社 | 広告配信システム、広告配信管理装置、広告配信管理方法および広告配信管理プログラム |
JP6697855B2 (ja) * | 2015-07-31 | 2020-05-27 | ヤフー株式会社 | 集計装置、集計方法、及び集計プログラム |
JP6229861B1 (ja) * | 2016-10-14 | 2017-11-15 | 株式会社セガゲームス | 広告制御装置及びプログラム |
CN112465548A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-09 | 上海酷量信息技术有限公司 | 一种根据时间维度分配流量的系统和方法 |
CN117237017B (zh) * | 2023-08-08 | 2024-09-20 | 上海数禾信息科技有限公司 | 超参数的优化方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN117353313A (zh) * | 2023-09-25 | 2024-01-05 | 国网宁夏电力有限公司 | 一种促进广域新能源消纳的实时优化调度方法及系统 |
-
2004
- 2004-12-27 JP JP2004375907A patent/JP4328716B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2005196777A (ja) | 2005-07-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3701023B2 (ja) | 情報配信システム | |
JP4328716B2 (ja) | 情報配信システム及びその方法並びにその方法を実現するプログラム及びそのプログラムに係る情報媒体 | |
US11290789B2 (en) | Dynamic content allocation and optimization | |
JP6595916B2 (ja) | データ駆動型メディア配置のためのシステムおよび方法 | |
US11102556B2 (en) | Automated allocation of media campaign assets to time and program in digital media delivery systems | |
US20060212367A1 (en) | Method of selecting and distributing items to consumers of electronic media | |
US8612311B2 (en) | Hybrid distribution method for playable media | |
JP4744079B2 (ja) | 広告選択装置及び広告選択方法、並びに記憶媒体 | |
US20040088730A1 (en) | System and method for maximizing license utilization and minimizing churn rate based on zero-reject policy for video distribution | |
JP4229094B2 (ja) | 広告選択装置及び広告選択方法、並びに記憶媒体 | |
US11102545B2 (en) | Digital media campaign management in digital media delivery systems | |
US20140297400A1 (en) | Method and system for media advertising campaign sales and allocation | |
US8433622B2 (en) | Method of controlling electronic commerce queue | |
US20060212348A1 (en) | Method for scheduling of broadcast events | |
US20070283388A1 (en) | Ad Scheduling Systems and Methods | |
JP2007528060A (ja) | アイテムのユーザ評価を見積るためのアプローチ | |
JP3389578B2 (ja) | 広告の送信を制御する方法および装置 | |
Kimms et al. | Revenue management for broadcasting commercials: The channel's problem of selecting and scheduling the advertisements to be aired | |
US11743536B2 (en) | Digital media campaign management in digital media delivery systems | |
US9195958B2 (en) | System and method for selling presentation times in a digital media stream | |
KR100657039B1 (ko) | 광고의 송신을 제어하는 방법 및 장치 | |
Edwards et al. | A differential equation model of North American cinematic box‐office dynamics | |
JP2002297077A (ja) | 広告の送信を制御する方法および装置 | |
JP7390513B1 (ja) | Tvcmに用いる複数の素材の割付を行う装置、方法及びそのためのプログラム | |
Chung | Demand-forecasting, product-allocation and production-scheduling applications at Blockbuster |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051219 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20070613 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071218 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090311 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090508 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090528 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090615 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120619 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 4328716 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120619 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130619 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |