JP4808672B2 - Advertisement delivery method on the Internet - Google Patents
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Description
本発明は、インターネットにおける広告配信方法に関し、特に、本発明は、広告主が自らの広告を配信する機会を拡大することに関する。 The present invention relates to an advertisement distribution method on the Internet, and in particular, the present invention relates to expanding opportunities for advertisers to distribute their advertisements.
近時は、インターネットによる企業広告が広告活動において重要な役割を果たすようになってきている。その例としては、例えば、あるダイエット商品メーカーが「ダイエット」という語句に関して自社又は自社製品を広告したいと考える場合には、検索サイト（Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏなど）運営会社に対して、「ダイエット」の語句が当該検索サイトで検索された場合には自社又は自社製品を広告するよう申込みを行い、インターネットユーザーが「ダイエット」の語句で検索をかけた場合に、自社又は自社製品の広告がスポンサーサイトに表示されるようにするのである（特許文献１）。このように広告主が予め指定した語句とインターネットユーザーが検索した語句がマッチングした場合に広告を配信する代表的な方法として、グーグル社によって提供されるアドワーズ（Ａｄｗｏｒｄｓ）システムがある（特許文献２、非特許文献１、非特許文献２） Recently, corporate advertising on the Internet has played an important role in advertising activities. For example, if a certain diet product manufacturer wants to advertise his or her own product regarding the phrase “diet”, the phrase “diet” is given to search site (Google, Yahoo, etc.) operating companies. When a search is made on the search site, an application is made to advertise the company or its products, and when an Internet user searches for the word “diet”, the advertisement of the company or its products is displayed on the sponsor site. (Patent Document 1). In this way, as a typical method for distributing an advertisement when a phrase specified in advance by an advertiser matches a phrase searched by an Internet user, there is an AdWords system provided by Google Inc. (
企業が検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための、検索語句の選定については、従来、科学的な分析方法が存在しなかった。例えば、「ダイエット商品」を自社商品として広告したい企業は、「ダイエット」のほかに、「スリム」、「やせる」、「アンチエイジング」などの企業が連想する関連語句を検索語句と選定しているに過ぎなかった。 Conventionally, there has been no scientific analysis method for selecting a search term for a company to display an advertisement on a sponsor site in a search site. For example, a company that wants to advertise “diet products” as its own products selects “slim”, “shy”, “anti-aging” and other related terms that are associated with the company as a search term in addition to “diet” It was only.
企業が検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句を選定するに際して、商品名や企業名のほかに、企業側が連想するままに関連語句を選定していたやり方には次のような問題点が存在した。 When a company selects a search phrase to display an advertisement on a sponsor site on a search site, in addition to the product name and company name, the company has selected a related phrase as it is associated with, as follows: There was a problem.
企業側が連想するままに関連語句を選定していたやり方には社会科学的な根拠・裏付けがなく、市場（マーケット）の消費者であるインターネットユーザーが連想する関連語句と大きく乖離するおそれがある。このような企業側と消費者側の意識の乖離をなくすためには、本来であれば、インターネットユーザーに対して大規模なアンケートを行い、例えば、「『ダイエット』の語句から連想する語句をあげて下さい」などの質問をなして得た回答を集約して関連語句の集約を行うことが科学的であるが、そのためには、膨大な時間とコストがかかるという別の問題点を招来することになる。 There is no social scientific basis or support for the method of selecting related words as they are associated with the company, and there is a risk that it will deviate greatly from related words and phrases associated with Internet users who are consumers in the market. To eliminate this disparity in awareness between the company side and the consumer side, a large-scale questionnaire is originally conducted for Internet users. For example, “words and phrases associated with“ diet ”are given. It is scientific to aggregate the related words and phrases by aggregating the answers obtained by asking questions such as "Please", but in order to do so, it introduces another problem of enormous time and cost. become.
また、例えば、あるテレビ番組が「チョコレートに含まれるカカオにダイエット効果がある」と放送し、世間がかかる話題で盛り上がっている時期においては、インターネットユーザーである消費者は「チョコレート」、「カカオ」の語句から「ダイエット」を容易に連想するが、インターネット広告を出す企業は、将来において、あるテレビ番組が「チョコレートに含まれるカカオにダイエット効果がある」と放送することを見越して、スポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句を選定するわけではないため、「チョコレート」、「カカオ」という重要な関連語句を選定することができない。 Also, for example, during a period when a TV program broadcasts that “the cocoa contained in chocolate has a diet effect” and the topic is so popular that consumers are Internet users, “chocolate” and “cocoa” "Diet" is easily associated with the phrase, but a company that advertises on the Internet goes to the sponsor site in anticipation that a certain TV program will broadcast that "the cacao contained in chocolate has a diet effect" in the future. Since search terms for displaying advertisements are not selected, important related terms such as “chocolate” and “cacao” cannot be selected.
本発明の目的は、ユーザーにより検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードが、広告主により広告表示条件として選択された指定語句と異なる場合であっても、これらキーワードが該指定語句と適合性が高い（インターネットユーザーである消費者が両者を関連語句と判断すると考えられる）場合には、該指定語句と条件付けられた広告を配信することにより、広告主が自らの広告を配信する機会を拡大することを目的とする。 An object of the present invention is when the keyword searched by the user or the keyword representing the characteristics of the information disclosed by the website operator is different from the designated phrase selected as the advertisement display condition by the advertiser. However, if these keywords are highly compatible with the specified phrase (the consumer who is an Internet user considers both to be related phrases), the advertisement that is conditioned with the specified phrase is delivered. The purpose is to expand opportunities for the Lord to distribute his advertisements.
上記課題を解決するため、本発明は以下のような技術的手段を提供する。In order to solve the above problems, the present invention provides the following technical means.
すなわち、ユーザーによるキーワード検索がなされた場合の該キーワード、あるいは、ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードをインターネット上の情報群を対象に検索し、該キーワードの存在する文章の周辺に存在する共起語候補語句を解析して、該共起語候補語句が共起条件を満たしているか否かを判定し、共起条件を満たしている場合には該共起語候補語句がインターネットに公開された日時と指定日時の差分をもとに重み付けをして該共起語候補語句の共起頻度を算出して共起頻度パラメータを有する共起語データベースを作成し、データベース登録語と予め広告主により広告表示条件として選択された指定語句との照合をして一致する場合には該指定語句と条件付けられた広告を配信する方法により上記課題を解決する。 That is, when a keyword search is performed by a user, or when information is disclosed to the Internet by a website operator, a keyword that represents the characteristics of the information disclosed by the website operator is displayed on the Internet. A search is performed for an information group, and the co-occurrence word candidate phrases that exist around the sentence in which the keyword exists are analyzed to determine whether the co-occurrence word candidate phrases satisfy the co-occurrence condition. If the co-occurrence condition is satisfied, the co-occurrence word candidate word / phrase is weighted based on the difference between the date and time when the co-occurrence word candidate word was published on the Internet and the designated date / time to calculate the co-occurrence frequency of the co-occurrence word candidate word / phrase. Create a co-occurrence word database with occurrence frequency parameters, and collate the database registered words with the specified phrases that have been selected in advance by the advertiser as advertisement display conditions. To solve the above problems by a method of distributing advertisements conditioned with the specified phrase if matches.
「インターネット上の情報群」にはさまざま情報が存在するが、世相を強く反映すると考えられる情報、例えば、ウェブログ（ブログ）、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、電子掲示板等を検索の対象にすることにより、計算される任意語句の属性がより、インターネットユーザーである消費者の意識と一致したものとなる。 There are various types of information in the “information group on the Internet”, but information that is considered to strongly reflect the social situation, such as web logs (blogs), social network services (SNS), electronic bulletin boards, etc., should be searched. Thus, the attribute of the arbitrary phrase calculated is more consistent with the consciousness of the consumer who is an Internet user.
ある語句の存在する文章において、その箇所の周辺に存在する語句を解析して共起語を抽出する手段は共起語抽出における一般的な手段である。例えば、「任意語の存在する箇所から前後３文以内に存在する語句のうち、名詞と形容詞を抽出する」などの共起条件のもとに、ターゲットとなる任意語句又は指定属性語句の存在する箇所から前後３文以内の全ての語句の品詞を解析する。 A means for extracting a co-occurrence word by analyzing a word existing in the vicinity of a part in a sentence in which a certain word exists is a general means in the co-occurrence word extraction. For example, the target arbitrary phrase or specified attribute phrase exists under a co-occurrence condition such as “extract nouns and adjectives from words and phrases within three sentences before and after an arbitrary word”. Analyze the part of speech of all words within 3 sentences before and after the point.
「共起頻度」とは、一定区間にｎ個の単位が出現（共起）する頻度である。二つの語句が一緒に出てくる共起のしやすさを計る。この計算方法では、指定日時から３年前の語句であっても、指定日時から３日前の語句であっても、出現頻度が同じ（例えば、３回）であれば、共起頻度は同じと判定される。 The “co-occurrence frequency” is a frequency at which n units appear (co-occurrence) in a certain section. Measure the ease of co-occurrence of two words appearing together. In this calculation method, the co-occurrence frequency is the same if the appearance frequency is the same (for example, 3 times) even if it is a phrase three years before the specified date and time, or a phrase three days before the specified date and time. Determined.
そこで、本発明では、任意語句の属性の決定に際して、共起頻度に時間の概念を考慮した重み付けを行うことにより、時間の経過による変化を反映した属性を決定することができるようにする。すなわち、指定日時からみて、より直近に公開された情報における共起は、より過去に公開された情報における共起よりも大きな度合いとして計算される。 Therefore, in the present invention, when the attribute of an arbitrary word / phrase is determined, the co-occurrence frequency is weighted in consideration of the concept of time so that the attribute reflecting the change with the passage of time can be determined. That is, the co-occurrence in the information released most recently is calculated as a greater degree than the co-occurrence in the information released in the past from the designated date and time.
例えば、あるテレビ番組が「チョコレートに含まれるカカオにダイエット効果がある」と放送し、世間がかかる話題で盛り上がっている時期においては、「チョコレート」と「ダイエット」との結びつきが上昇し、インターネットユーザーである消費者は、「チョコレート」から「ダイエット」を、あるいは「ダイエット」から「チョコレート」を容易に連想すると判断されるため、「チョコレート」がキーワード検索された場合に「ダイエット」と条件付けられたインターネット上の広告を配信することは適当である。For example, when a certain TV program broadcasts that “the cacao contained in chocolate has a dieting effect”, and it is a hot topic, the link between “chocolate” and “diet” rises, and Internet users It is judged that consumers who are "echo" easily associate "diet" from "chocolate", or "chocolate" from "diet", so when "chocolate" was searched by keyword, it was conditioned as "diet" It is appropriate to distribute advertisements on the Internet.
ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に、該情報の内容にマッチングした広告が配信されるシステムとしては代表的なものに、グーグル社が提供するアドセンス（Ａｄｓｅｎｓｅ）システムがある。
アドセンスシステムは、ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に、広告管理サーバーに対して、ターゲットとなる文書の識別ＩＤと文書情報が送信され、該文書情報に適合する広告を配信するものであるが、文書情報には、該文書を特徴づける語句を含む可能性がある。 When the website operator discloses information to the Internet, the Adsense system sends the target document identification ID and document information to the advertisement management server, and distributes advertisements that match the document information. However, there is a possibility that the document information includes a word or phrase characterizing the document.
しかし、アドセンスシステムにおいても、該文書を特徴づける語句について世相を反映した拡張を行うことはできない。 However, even in the adsense system, it is not possible to extend the word or phrase that characterizes the document to reflect the social situation.
本発明は、ユーザーによる検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者によるインターネットへの開示がなされた情報を特徴づけるキーワードが予め広告主により指定された指定語句とマッチングする場合のみならず、これらキーワードとその時々の消費者の認識上関連するキーワードが予め広告主により指定された指定語句とマッチングする場合においても、指定語句と条件付けられた広告を配信するところに特徴がある。 The present invention is not limited to the case where a keyword searched by a user or a keyword characterizing information disclosed to the Internet by a website operator matches a specified phrase specified in advance by an advertiser. Even in the case where a keyword and a keyword related to the consumer's recognition at that time match a specified phrase specified in advance by an advertiser, the advertisement is conditioned on the specified word / phrase.
ユーザーにより検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードが、広告主により広告表示条件として選択された指定語句と異なる場合であっても、これらキーワードが該指定語句と適合性が高い（インターネットユーザーである消費者が両者を関連語句と判断すると考えられる）場合には、該指定語句と条件付けられた広告を配信することにより、広告主が自らの広告を配信する機会を拡大することができる。 Even if the keyword searched by the user or the keyword representing the characteristics of the information disclosed by the website operator is different from the specified phrase selected as the advertisement display condition by the advertiser, these keywords If it is highly compatible with the specified phrase (consumers who are Internet users consider both to be related phrases), the advertiser can distribute his / her advertisement by delivering the conditional advertisement with the specified phrase. Opportunities for distribution can be expanded.
本発明の実施形態を以下に示すが、実施形態は下記に限定されるものではない。Although embodiment of this invention is shown below, embodiment is not limited to the following.
図４は、ユーザーにより検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードについて共起語集合データベースを作成するループ処理フローの例である。 FIG. 4 is an example of a loop processing flow for creating a co-occurrence word set database for a keyword searched by a user or a keyword representing a feature of information disclosed by a website operator.
処理スタートのイベントトリガーとしては、インターネットユーザーによるキーワード検索又はウェブサイト運営者によるインターネットへの情報の公開（アップロード）が考えられる。 As an event trigger for the processing start, keyword search by an Internet user or disclosure (upload) of information to the Internet by a website operator can be considered.
ユーザーにより検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードが、ウェブログ（ブログ）、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、電子掲示板等のインターネット上の情報群に存在するか否かが検索される（Ｓ１）。 Keywords searched by users or keywords representing the characteristics of information disclosed by website operators exist in information groups on the Internet such as weblogs (blogs), social network services (SNS), and electronic bulletin boards. Whether or not to do so is searched (S1).
ユーザーにより検索がなされたキーワード、あるいは、ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードが存在する場合には、予め与えられた共起条件に従い、キーワードの周辺に存在する共起語候補語句を解析する（Ｓ２）。 If there is a keyword searched by the user or a keyword representing the characteristics of information disclosed by the website operator, co-occurrence word candidates that exist around the keyword according to the co-occurrence conditions given in advance The phrase is analyzed (S2).
周辺語句の解析処理（共起条件の判定処理）（Ｓ２）における共起条件は、任意に与えることができるが、例えば、「検索されたキーワードの属する文章の３文目以内に属する名詞及び形容詞」という具合に与えることができる。 The co-occurrence conditions in the peripheral phrase analysis process (co-occurrence condition determination process) (S2) can be arbitrarily given. For example, “nouns and adjectives belonging to the third sentence of the sentence to which the searched keyword belongs”. Can be given.
周辺語句の解析処理（共起条件の判定処理）（Ｓ２）の結果、共起条件を満たす語句がある場合には、該語句は、共起語として抽出される（Ｓ３）。 If there is a phrase that satisfies the co-occurrence condition as a result of the analysis process of the peripheral phrases (co-occurrence condition determination process) (S2), the phrase is extracted as a co-occurrence word (S3).
周辺語句の解析処理における形態素解析処理には様々手法が提唱されているが、公知の技術（特許文献３）を用いることができる。
共起頻度とは、前述のとおり、一定区間にｎ個の単位が出現（共起）する頻度である。例えば、ある文章において「チョコレート」の存在する文章の３文目以内に「ダイエット」という形容詞が存在することにより、「ダイエット」が共起語として抽出され、共起頻度（出現回数）１がカウントアップされることにより処理が終了し、さらに、別の文章を検索し、周辺語句を解析し、共起語「ダイエット」について出現回数１をカウントアップするという処理を繰り返して、最終的な共起語集合データベースが作成される。このような処理では、検索対象の中に何回出現したかだけが重要な意味を持つ。 As described above, the co-occurrence frequency is a frequency at which n units appear (co-occur) in a certain section. For example, in a sentence, the adjective “Diet” exists within the third sentence of the sentence in which “Chocolate” exists, so “Diet” is extracted as a co-occurrence word, and the co-occurrence frequency (number of occurrences) is counted as 1. The process ends when it is uploaded, and another sentence is searched, peripheral words and phrases are analyzed, and the process of counting up the number of
本発明は、共起頻度（出現回数）を単純にカウントアップするのではなく、抽出された共起語候補語句がインターネットに公開された日時と指定日時の差分をもとに行う重み付け処理を施した後にカウントアップするところに特徴がある。該重み付けは、該差分が大きいほど小さな増分値を加算する方法により行い、例えば、次のような式で実現することができる。 The present invention does not simply count up the co-occurrence frequency (number of appearances), but performs a weighting process based on the difference between the date and time when the extracted co-occurrence word candidate words are published on the Internet and the specified date and time. It is characterized by counting up after doing. The weighting is performed by a method of adding a smaller increment value as the difference is larger. For example, the weighting can be realized by the following equation.
例えば、ｃ＝０．１とすると、
１日以内は、
ｘ＝０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝１．０
前日は、
ｘ＝１；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．９０４８３７４１８０３５９５９５２
１週間前は、
ｘ＝７；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．４９６５８５３０３７９１４０９４７
１ヶ月前は、
ｘ＝３０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．０４９７８７０６８３６７８６３９４４
３ヶ月前は、
ｘ＝９０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．０００１２３４０９８０４０８６６７９５６
となる。For example, if c = 0.1,
Within one day
x = 0; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 1.0
The day before
x = 1; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.090483741803595952
A week ago
x = 7; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.496558530379140947
A month ago
x = 30; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.04978708683676783944
3 months ago
x = 90; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.0001234098040886767956
It becomes.
このような重み付け処理を行うため、共起語集合データベースにおける共起頻度が整数であることは保証されない。 Since such weighting processing is performed, it is not guaranteed that the co-occurrence frequency in the co-occurrence word set database is an integer.
共起語集合は膨大になるため、このように計算された共起頻度をもとに、相互情報量を用いて共起度自体を算出して、共起度の上位定数個に限定した共起語集合データベースを作成してもよい。共起語集合データベースが膨大になり計算負荷が過大になることを防ぐことができる。 Since the co-occurrence word set becomes enormous, the co-occurrence degree itself is calculated using the mutual information based on the co-occurrence frequency calculated in this way, and the co-occurrence degree is limited to the upper constant number of co-occurrence degrees. A word set database may be created. It is possible to prevent the co-occurrence word set database from becoming enormous and the calculation load from becoming excessive.
図１は、「チョコレート」のキーワード検索がなされ、図４のループ処理がなされた結果として作成される共起語集合データベースの例である。 FIG. 1 is an example of a co-occurrence word set database created as a result of the keyword search for “chocolate” and the loop processing of FIG. 4 being performed.
図２は、本発明の全体処理フローの一例図である。共起語データベース作成処理（Ｓ１０１）の結果、図１のような共起語集合データベースが作成され、該データベース中の共起語と広告主が広告配信の条件として予め指定した語句とのマッチング処理がなされる（Ｓ１０２）。 FIG. 2 is an example of the overall processing flow of the present invention. As a result of the co-occurrence word database creation process (S101), a co-occurrence word set database as shown in FIG. 1 is created, and a matching process between the co-occurrence words in the database and words and phrases specified in advance by the advertiser as advertisement delivery conditions Is performed (S102).
マッチング処理（Ｓ１０２）の結果、共起語集合データベースの共起語に広告主が広告配信の条件として予め指定した指定語句が含まれている場合には、該指定語句と条件付けられた広告を配信する（Ｓ１０３）。 As a result of the matching process (S102), when the co-occurrence word in the co-occurrence word set database includes a designated word / phrase designated in advance as an advertisement distribution condition by the advertiser, the advertisement conditioned with the designated word / phrase is distributed. (S103).
ただし、共起語の相対的順位があまりに低い場合、あるいは、共起頻度の絶対値があまりに低い場合に、マッチングしたとして広告を配信するとインターネットユーザーである消費者から見ると検索キーワードとの関連性が不明な広告が配信される可能性があることから、例えば、共起語集合データベースにおいて上位３位以内の共起語に対してのみマッチング処理を実行する、共起語集合データベースにおいて共起頻度の絶対値１０以上の共起語に対してのみマッチング処理を実行するなど、マッチング処理の条件付けをすることが考えられる。 However, if the relative rank of co-occurrence words is too low, or if the absolute value of the co-occurrence frequency is too low, if the ad is delivered as a match, it will be relevant to the search keyword from the perspective of Internet consumers For example, the co-occurrence frequency in the co-occurrence word set database is executed only for the top three co-occurrence words in the co-occurrence word set database. It is conceivable to condition the matching process, for example, by executing the matching process only for co-occurrence words having an absolute value of 10 or more.
または、例えば、マッチングした場合であっても、マッチングした共起語が、共起語集合データベースにおいて上位３位以内の場合にのみ広告配信処理を実行する、共起語集合データベースにおいて共起頻度の絶対値１０以上の場合にのみ広告配信処理を実行するなど、広告配信処理の条件付けをすることも考えられてよい。 Or, for example, even in the case of matching, the advertisement distribution process is executed only when the matched co-occurrence word is within the top three in the co-occurrence word set database. It may be considered to condition the advertisement distribution process, such as executing the advertisement distribution process only when the absolute value is 10 or more.
図４は、請求項２に記載の本発明の本発明の全体処理フローの一例図である。共起語集合データベース作成処理（Ｓ２０１）とウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードの抽出処理（Ｓ２０２）は並列処理が可能であるが、必ずしも並列で行うことを要しない。Ｓ２０１とＳ２０２のステップは順次処理されてよく、また、Ｓ２０１とＳ２０２の処理の順序はいずれが先であっても構わない。 FIG. 4 is an example of an overall processing flow of the present invention according to
ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードの抽出処理（Ｓ２０２）の結果として抽出されるキーワードは１つであることを要しない。複数であっても構わない。 It is not necessary that the number of keywords extracted as a result of the keyword extraction process (S202) representing the characteristics of the information disclosed by the website operator is one. There may be more than one.
Claims (4)
前記サーバーが，キーワードをインターネット上の情報群を対象に検索するキーワード検索工程と，
前記サーバーが，前記キーワード検索工程で検索されたインターネット上の情報群に含まれる前記キーワードの存在する文章から，前記キーワードの属する文章の前後３文目以内に属する名詞及び形容詞を，前記キーワードの共起語として抽出するキーワードの共起語抽出工程と，
前記サーバーが，前記キーワードの存在する文章がインターネットに公開された日に関する情報を取得する，キーワードを含む文章の公開日取得工程と，
前記サーバーが，前記キーワード検索工程においてインターネット上の情報群を対象にキーワードを検索した指定日時を取得する指定日時取得工程と，
前記サーバーが，前記キーワードの共起語について，前記公開日取得工程で取得した前記キーワードを含む文章の公開日と，前記指定日時取得工程で取得した前記指定日時との差分を求め，前記差分に基づいて共起頻度の重み付けの値を求め，求めた共起頻度の重み付けの値を用いて，前記共起語の共起頻度を求めるキーワードの共起語の共起頻度算出工程と，
前記サーバーが，前記キーワードと関連して，前記共起語抽出工程で抽出したキーワードの共起語，及び前記共起頻度算出工程で求めた共起頻度を，キーワードの共起語の共起語データベースに記憶する記憶工程と，
前記サーバーが，前記共起語データベースを参照して，前記広告表示条件データベースに記憶されている広告主により選択された指定語句が，あるキーワードと一定の数値以上の共起頻度と関連して前記共起語データベースに記憶されている共起語と同一であると判断した場合には，前記あるキーワードを用いてインターネット上の情報群を対象に検索したクライアントに対し，前記広告表示条件データベースにおいて前記指定語句と関連付けて記憶されている広告を配信する広告配信工程を含む
方法。
An advertisement distribution method on the Internet using an advertisement management server including an advertisement display condition database for storing an advertisement associated with a designated word / phrase selected by an advertiser,
A keyword search step in which the server searches the information group on the Internet for keywords;
The server is configured to share nouns and adjectives within the third sentence before and after the sentence to which the keyword belongs from sentences containing the keyword included in the information group on the Internet searched in the keyword search step. Co-occurrence word extraction process of keywords extracted as words,
The server acquires information about the date when the sentence in which the keyword exists is published on the Internet;
A designated date and time acquiring step in which the server acquires a specified date and time when a keyword is searched for information groups on the Internet in the keyword searching step;
For the co-occurrence word of the keyword, the server obtains a difference between the publication date of the sentence including the keyword acquired in the disclosure date acquisition step and the specified date acquired in the specified date acquisition step, A co-occurrence frequency weighting value is calculated based on the co-occurrence frequency weighting value, and a co-occurrence word co-occurrence frequency calculation step for determining the co-occurrence frequency of the co-occurrence word using the calculated co-occurrence frequency weight value;
The server uses the keyword co-occurrence word extracted in the co-occurrence word extraction step and the co-occurrence frequency obtained in the co-occurrence frequency calculation step in association with the keyword as a co-occurrence word of the keyword co-occurrence word. A storage process stored in a database;
The server refers to the co-occurrence word database, and the specified phrase selected by the advertiser stored in the advertisement display condition database is related to a certain keyword and a co-occurrence frequency equal to or greater than a certain numerical value. If it is determined that the co-occurrence word is the same as the co-occurrence word stored in the co-occurrence word database, the advertisement display condition database is used to search for the information group on the Internet using the certain keyword. A method including an advertisement distribution step of distributing an advertisement stored in association with a specified phrase.
前記サーバーが，ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に，ウェブサイト運営者により開示された情報の特徴を表わすキーワードを抽出するキーワード抽出工程と，
前記サーバーが，前記キーワード抽出工程で抽出したキーワードをインターネット上の情報群を対象に検索するキーワード検索工程と，
前記サーバーが，前記キーワード検索工程で検索されたインターネット上の情報群に含まれる前記キーワードの存在する文章から，前記キーワードの属する文章の前後３文目以内に属する名詞及び形容詞を，前記キーワードの共起語として抽出するキーワードの共起語抽出工程と，
前記サーバーが，前記キーワードの存在する文章がインターネットに公開された日に関する情報を取得する，キーワードを含む文章の公開日取得工程と，
前記サーバーが，前記キーワード検索工程においてインターネット上の情報群を対象にキーワードを検索した指定日時を取得する指定日時取得工程と，
前記サーバーが，前記キーワードの共起語について，前記公開日取得工程で取得した前記キーワードを含む文章の公開日と，前記指定日時取得工程で取得した前記指定日時との差分を求め，前記差分に基づいて共起頻度の重み付けの値を求め，求めた共起頻度の重み付けの値を用いて，前記共起語の共起頻度を求めるキーワードの共起語の共起頻度算出工程と，
前記サーバーが，前記キーワードと関連して，前記共起語抽出工程で抽出したキーワードの共起語，及び前記共起頻度算出工程で求めた共起頻度を，キーワードの共起語の共起語データベースに記憶する記憶工程と，
前記サーバーが，前記共起語データベースを参照して，前記広告表示条件データベースに記憶されている広告主により選択された指定語句が，あるキーワードと一定の数値以上の共起頻度と関連して前記共起語データベースに記憶されている共起語と同一であると判断した場合には，前記あるキーワードを用いてインターネット上の情報群を対象に検索したクライアントに対し，前記広告表示条件データベースにおいて前記指定語句と関連付けて記憶されている広告を配信する広告配信工程を含む
方法。
An advertisement distribution method on the Internet using an advertisement management server including an advertisement display condition database for storing an advertisement associated with a designated word / phrase selected by an advertiser,
A keyword extracting step of extracting a keyword representing a feature of information disclosed by the website operator when the server discloses information to the Internet by the website operator;
A keyword search step in which the server searches the information group on the Internet for the keyword extracted in the keyword extraction step;
The server is configured to share nouns and adjectives within the third sentence before and after the sentence to which the keyword belongs from sentences containing the keyword included in the information group on the Internet searched in the keyword search step. Co-occurrence word extraction process of keywords extracted as words,
The server acquires information about the date when the sentence in which the keyword exists is published on the Internet;
A designated date and time acquiring step in which the server acquires a specified date and time when a keyword is searched for information groups on the Internet in the keyword searching step;
For the co-occurrence word of the keyword, the server obtains a difference between the publication date of the sentence including the keyword acquired in the disclosure date acquisition step and the specified date acquired in the specified date acquisition step, A co-occurrence frequency weighting value is calculated based on the co-occurrence frequency weighting value, and a co-occurrence word co-occurrence frequency calculation step for determining the co-occurrence frequency of the co-occurrence word using the calculated co-occurrence frequency weight value;
The server uses the keyword co-occurrence word extracted in the co-occurrence word extraction step and the co-occurrence frequency obtained in the co-occurrence frequency calculation step in association with the keyword as a co-occurrence word of the keyword co-occurrence word. A storage process stored in a database;
The server refers to the co-occurrence word database, and the specified phrase selected by the advertiser stored in the advertisement display condition database is related to a certain keyword and a co-occurrence frequency equal to or greater than a certain numerical value. If it is determined that the co-occurrence word is the same as the co-occurrence word stored in the co-occurrence word database, the advertisement display condition database is used to search for the information group on the Internet using the certain keyword. A method including an advertisement distribution step of distributing an advertisement stored in association with a specified phrase.
A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the advertisement distribution method according to claim 1.
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