JP4962986B2 - コンテンツデータをカテゴリに分類する方法、サーバ、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツデータをカテゴリに分類する方法、サーバ、およびプログラムに関する。

従来、Ｗｅｂページや電子メール等のコンテンツデータに対して、そのコンテンツデータに関連する広告等の付加データを配信する、いわゆるコンテントマッチ広告サービスが行われている。例えば、特許文献１には、閲覧したＷｅｂサイトに含まれるＷｅｂコンテンツの内容に連動した広告を提供することが示されている。

このようなサービスでは、広告データを配信する広告主により入札キーワードが指定され、この入札キーワードとコンテンツデータとのマッチングにより、配信する広告データが選択されることが多い。これにより、コンテンツデータに関連した広告データが配信され、無作為に提示される場合に比べて広告効果が上がることが期待できる。

特開２００７−２８６８３３号公報

しかしながら、前述のように、コンテンツデータと入札キーワードとのマッチングにより付加データを配信する方法の場合、例えば、コンテンツデータに入札キーワードが含まれたとしても、異なる分野（カテゴリ）の内容である場合もあるため、広告主の意図するコンテンツデータと関連付けられない可能性があった。

したがって、広告主の意図するカテゴリと、コンテンツデータのカテゴリとが食い違わないように調整する手順が必要となる。そして、この調整する手順に人手が介することにより、付加データを配信するシステムの省力化と精度の向上を難しくしていた。

更に、コンテンツデータが入札キーワードに関連する内容であったとしても、広告主が配信を避けたいカテゴリ（ＮＧカテゴリ、例えば、刑事事件や訃報等のネガティブなニュース等）のコンテンツデータに配信されてしまうことも考えられる。

そこで本発明は、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化し、かつ配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させる方法を提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

（１） コンテンツデータに付加データ（例えば、広告データ）を付加する方法であって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求（例えば、Ｗｅｂページ表示要求）を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を含む方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶し、コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードとコンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する参照キーワードに基づいて、コンテンツデータとコンテンツカテゴリとの関連度を算出し、算出された関連度に基づいて、コンテンツデータをコンテンツカテゴリに分類し、コンテンツデータが分類されたコンテンツカテゴリと付加データカテゴリとをマッチングすることにより、記憶された付加データを選択して、コンテンツデータに付加する。

このことにより、当該サーバは、出力要求を受け付けたコンテンツデータ（例えば、Ｗｅｂページ）を、予め記憶したコンテンツカテゴリのいずれかに自動的に分類し、分類されたコンテンツカテゴリと付加データカテゴリとのマッチングにより付加データを選択して配信することができる。

その結果、当該サーバは、カテゴリに基づいて付加データを選択したので、付加データと配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させることができる。更に、コンテンツカテゴリへの分類を自動化したことにより、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化することができる。

（２） 前記コンテンツカテゴリに対して、当該コンテンツカテゴリのそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップにより受け付けられた設定キーワードに関連するＷｅｂページを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索されたＷｅｂページに含まれる前記参照キーワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記参照キーワードそれぞれの、前記Ｗｅｂページにおける重要度を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づいて、前記参照キーワードに対する前記コンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶するインデックス生成ステップと、を更に含み、
前記関連度算出ステップは、前記インデックス生成ステップにより生成された転置インデックスを参照し、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する（１）に記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、コンテンツカテゴリに対して、当該コンテンツカテゴリのそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付け、受け付けられた設定キーワードに関連するＷｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページに含まれる参照キーワードを抽出し、抽出された参照キーワードそれぞれの、Ｗｅｂページにおける重要度を示す評価値を算出し、算出された評価値に基づいて、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶し、生成された転置インデックスを参照し、コンテンツデータと、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。

このことにより、当該サーバは、指定された設定キーワードに基づいて検索されたＷｅｂページに含まれる参照キーワードについて、その重要度を示す評価値を算出する。ここで、検索されたＷｅｂページは、指定された設定キーワードに関連しており、すなわち、対象のコンテンツカテゴリに関する内容であると推定できる。したがって、このＷｅｂページから抽出された参照キーワードは、このコンテンツカテゴリと関連する可能性が高いため、重要度を示す評価値を算出することによれば、この評価値が大きいほど、コンテンツカテゴリとの関連度が高いこととなる。

そこで、当該サーバは、この評価値に基づいて、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成するので、この転置インデックスが示す関連度に基づいて、コンテンツデータとコンテンツカテゴリとの関連度を算出できる。その結果、当該サーバは、コンテンツデータを、例えば、関連度が最上位のコンテンツカテゴリ等へ自動的に分類することができる。

なお、キーワードに関連するＷｅｂページは、複数検索してよい。複数のＷｅｂページを検索することにより、多くの関連語が抽出されることとなるため、抽出される参照キーワードの偏りを低減できる可能性がある。

（３） 前記評価値算出ステップは、前記Ｗｅｂページに含まれる参照キーワードの出現頻度に関する指標であるＴＦとＩＤＦとの積に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする（２）に記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、参照キーワードの出現頻度に関する指標であるＴＦ・ＩＤＦ値に基づいて評価値を算出する。このことにより、当該サーバは、検索されたＷｅｂページに頻出する（ＴＦが大きい）参照キーワード、検索エンジンによる検索範囲のＷｅｂページでの出現頻度が低い（ＩＤＦが大きい）参照キーワードほど、評価値を大きく算出する。したがって、検索されたＷｅｂページを特徴付ける参照キーワードの評価値を大きく算出することができる。

（４） 前記関連度算出ステップは、語の出現頻度に関する指標であるＴＦとＩＤＦとの積に基づいて、前記コンテンツデータに含まれる特徴語を抽出し、当該抽出された特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツカテゴリそれぞれとの関連度を算出することを特徴とする（１）から（３）のいずれかに記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、出現頻度に関する指標であるＴＦ・ＩＤＦ値に基づいて、受け付けたコンテンツデータを特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した特徴語に基づいてコンテンツカテゴリとの関連度を算出する。よって、当該サーバは、コンテンツデータの内容とは関係の薄い語を排除した上で、精度良くコンテンツカテゴリに分類できる可能性がある。

（５） 前記記憶ステップは、前記付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、
前記付加ステップは、前記コンテンツデータを分類したコンテンツカテゴリとマッチングする付加データカテゴリの付加データのうち、当該付加データの入札キーワードが当該コンテンツデータに含まれる付加データを選択することを特徴とする（１）から（４）のいずれかに記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、コンテンツデータを分類したコンテンツカテゴリとマッチングする付加データカテゴリの付加データのうち、当該付加データの入札キーワードが当該コンテンツデータに含まれる付加データを選択する。

このことにより、当該サーバは、付加データとコンテンツデータとの関連付けに関して、コンテンツカテゴリと付加データカテゴリとが一致することに加えて、コンテンツデータが、指定された入札キーワードを含む場合に、付加データを配信する。したがって、当該サーバは、配信する付加データを、コンテンツカテゴリにより絞り込んだ上で、入札キーワードにより、精度良く選択できる可能性がある。

（６） 前記記憶ステップは、前記付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、
前記コンテンツデータが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し１つにマージする参照キーワード選出ステップと、
前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記付加データカテゴリに関連付けられた付加データの入札キーワードを選び出し１つにマージする入札キーワード選出ステップと、
マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出ステップと、を更に含み、
前記付加ステップは、前記優先度算出ステップにより算出された優先度に基づいて、当該優先度が上位の入札キーワードに対応する付加データを選択することを特徴とする（１）から（４）のいずれかに記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、コンテンツデータが分類された複数のコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し１つにマージし、コンテンツカテゴリとマッチングした付加データカテゴリに関連付けられた付加データの入札キーワードを選び出し１つにマージし、マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出し、算出された優先度に基づいて、当該優先度が上位の入札キーワードに対応する付加データを選択する。

このことにより、当該サーバは、コンテンツデータと付加データとのカテゴリが異なることなく、更に所定の条件に従った重み付けにより、優先度の高い入札キーワードと対応する付加データを選択することができる。したがって、当該サーバは、カテゴリのマッチングのみでは対象外となっていた優先度の高い付加データが選択される可能性を高めることができる。

（７） 前記優先度算出ステップは、前記所定の条件として、前記入札キーワードの入札価格が高いほど、大きな重み付けを行うことを特徴とする（６）に記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、入札価格が高い、すなわちサービスへの投資額が上位の付加データを優先して配信することができる。

（８） 前記付加データを、入札キーワードと共に受け付ける入札ステップを更に含み、
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードと類似する前記参照キーワードに基づいて、当該入札キーワードと前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする（１）から（７）のいずれかに記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、入札キーワードと共に受け付け、受け付けた付加データの入札キーワードと類似する参照キーワードに基づいて、入札キーワードと付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて付加データカテゴリに関連付ける。

このことにより、当該サーバは、前述の参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度（転置インデックス）に基づいて、付加データと共に受け付けた入札キーワードを、いずれかの付加データカテゴリに関連付ける。よって、当該サーバは、コンテンツデータに対して、付加データカテゴリを介して付加データを自動的に配信することができる。

（９） 前記付加データを、入札キーワードと共に受け付ける入札ステップと、
前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードに関連するＷｅｂページを検索する第２検索ステップと、を更に含み、
前記記憶ステップは、前記第２検索ステップにより検索されたＷｅｂページに含まれる語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする（１）から（７）のいずれかに記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、入札キーワードと共に受け付け、受け付けた付加データの入札キーワードに関連するＷｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページに含まれる語と類似する前記参照キーワードに基づいて、付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて付加データカテゴリに関連付ける。

このことにより、当該サーバは、入札キーワードに関連するＷｅｂページを検索し、このＷｅｂページに含まれる語を抽出することで、入札キーワードに関連する語を取得することができる。この取得した語に類似する参照キーワードを用いることにより、入札キーワードのみから付加データカテゴリを決定することに比べて、算出された付加データカテゴリとの関連度に対する信頼性が高くなると期待できる。

（１０） 前記付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリの指定を更に受け付ける指定ステップを更に含み、
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データを、前記指定ステップにより指定されなかった付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする（８）または（９）に記載の方法。

このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリの指定を更に受け付け、付加データを、指定されなかった付加データカテゴリに関連付ける。

このことにより、当該サーバは、付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリ（ＮＧカテゴリ）の指定を受け付けることにより、付加データの配信対象として相応しくないコンテンツカテゴリのコンテンツデータに対して付加データが配信されるのを抑制することができる。

（１１） コンテンツデータに付加データを付加するサーバであって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶手段と、
前記コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段において算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶手段において記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加手段と、を備えるサーバ。

このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（１）と同様の効果が期待できる。

（１２） サーバにより、コンテンツデータに付加データを付加させるプログラムであって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求（例えば、Ｗｅｂページ表示要求）を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を実行させるプログラム。

このような構成によれば、当該プログラムをサーバに実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。

本発明によれば、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化し、かつ配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させることができる。

本発明の第１実施形態に係る広告配信システムの構成を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る広告配信サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る広告配信サーバ１０の機能を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態に係るカテゴリ分類定義テーブルを示す図である。 本発明の第１実施形態に係るカテゴリ関連度テーブルを示す図である。 本発明の第１実施形態に係る広告データテーブルを示す図である。 本発明の第１実施形態に係る広告データを配信する処理を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係るカテゴリ情報を管理する処理を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る広告情報を管理する処理を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る広告配信サーバ１０ａの機能を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る優先度に基づく広告データの抽出例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る広告データを配信する処理を示すフローチャートである。

＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態について図を参照しながら説明する。なお、本実施形態においては、コンテンツデータをＷｅｂページのテキストデータとして、付加データを広告データとして説明するが、コンテンツに対して関連する情報を付加する形態であれば、これには限られない。

［システム構成］
図１は、本発明の第１実施形態に係る広告配信システムの構成を示す図である。広告配信サーバ１０と、コンテンツサーバ２０と、ユーザが操作する端末装置３０とは、ネットワーク４０を介して接続されている。

ユーザは、端末装置３０により、コンテンツサーバ２０により管理されているＷｅｂページの閲覧を要求（１）する。すると、コンテンツサーバ２０からの要求（２）に応じて、広告配信サーバ１０は、対象のＷｅｂページの内容に応じた広告データを配信（３）し、このＷｅｂページの一部として、端末装置３０に表示（４）させる。

ここで、広告配信サーバ１０は、本発明の機能を実現するサーバであって、閲覧要求のあったＷｅｂページを、複数設けられたコンテンツカテゴリのいずれかに自動的に分類する。そして、広告データの広告カテゴリ（付加データカテゴリ）とのマッチングを行うことにより、Ｗｅｂページと広告データとの関連付けの精度を向上させる。

［ハードウェア構成］
図２は、本発明の第１実施形態に係る広告配信サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。広告配信サーバ１０は、制御部１０１を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１（１０１０）（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ２（１０１２）等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、ＵＳＢポート１０９０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、ならびにキーボードおよびマウス１１００等の入力手段や表示装置１０２２を備える。

Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、テープドライブ１０７２、ハードディスク１０７４、光ディスクドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８、等の記憶手段を接続することができる。

ＢＩＯＳ１０６０は、各サーバの起動時にＣＰＵ１（１０１０）が実行するブートプログラムや、各サーバのハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

記憶部１０７を構成するハードディスク１０７４は、広告配信サーバ１０がサーバとして機能するための各種プログラムおよび本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、更に必要に応じて各種データベース（後述のカテゴリＤＢ７１、広告ＤＢ７２等）を構成可能である。

光ディスクドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する。光ディスク１０７７から光ディスクドライブ１０７６によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０またはハードディスク１０７４に提供することもできる。

広告配信サーバ１０に提供されるプログラムは、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、または通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、広告配信サーバ１０にインストールされ実行されてもよい。

前述のプログラムは、内部または外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部１０７を構成する記憶媒体としては、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１０７４または光ディスクライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムを広告配信サーバ１０に提供してもよい。

ここで、表示装置１０２２は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、広告配信サーバ１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。

ここで、入力手段は、ユーザによる入力の受け付けを行うものであり、キーボードおよびマウス１１００等により構成してよい。

また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、各サーバを専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１０４０は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。

以上の例は、広告配信サーバ１０について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをサーバ装置として動作させることにより各機能を実現することもできる。したがって、本実施形態の広告配信サーバ１０により実現される機能は、前述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、前述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。

端末装置３０も、前述の広告配信サーバ１０と同様な構成を持つ。また、本実施形態ではいわゆるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）で実現した例について説明するが、更に、本発明の原理が適用可能である限り、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ゲーム機等の様々な端末で実現してよい。

［機能構成］
図３は、本発明の第１実施形態に係る広告配信サーバ１０の機能を示すブロック図である。制御部１０１と記憶部１０７とが協働することにより、本実施形態の機能を実現する。

制御部１０１は、設定キーワード受付部１１と、Ｗｅｂ検索部１２と、参照キーワード抽出部１３と、インデックス生成部１４と、関連度算出部１５と、広告データ受付部１６と、広告データ記憶部１７と、広告データ配信部１８と、を備える。また、記憶部１０７は、カテゴリＤＢ７１と、広告ＤＢ７２と、を備える。

設定キーワード受付部１１は、予め設けられた複数種類のコンテンツカテゴリに対して、このコンテンツカテゴリそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付ける。具体的には、設定キーワードは、広告配信サーバ１０の管理者により入力されることとしてよく、図４に示すカテゴリ分類定義テーブルに記憶される。

図４は、本発明の第１実施形態に係るカテゴリ分類定義テーブルを示す図である。カテゴリ分類定義テーブルは、カテゴリＤＢ７１に記憶されることとしてよい。ここで、各コンテンツカテゴリは、階層構造により定義され、コンテンツカテゴリそれぞれに対して、少なくとも１の設定キーワードが関連付けて記憶される。

Ｗｅｂ検索部１２は、設定キーワード受付部１１により受け付けた設定キーワードに基づいて、関連する少なくとも１のＷｅｂページを検索する。このとき、検索方法は所定の検索エンジンによるが、閲覧頻度や被リンク数等に基づく順位付けがされることが望ましい。Ｗｅｂ検索部１２は、このように順位付けされた検索結果の、上位から所定数を抽出することにより、設定キーワードに関連する有用なＷｅｂページを取得できる。

参照キーワード抽出部１３は、Ｗｅｂ検索部１２により検索されたＷｅｂページに含まれる参照キーワードを抽出する。具体的には、Ｗｅｂページに含まれるテキストデータを形態素解析することにより、Ｗｅｂページを構成する語を抽出し、参照キーワードとする。

インデックス生成部１４は、参照キーワード抽出部１３により抽出された参照キーワードそれぞれの、Ｗｅｂページにおける重要度を示す評価値を算出する。ここで、重要度を示す評価値とは、例えば、語の出現頻度に関する指標であるＴＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）とＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）との積であるＴＦ・ＩＤＦ値に基づいてよい。

このことによれば、Ｗｅｂページに頻出する（ＴＦが大きい）参照キーワード、検索エンジンによる検索範囲のＷｅｂページでの出現頻度が低い（ＩＤＦが大きい）参照キーワードほど、評価値が大きくなる。したがって、検索されたＷｅｂページを特徴付ける参照キーワードの評価値が大きく算出されることとなる。

インデックス生成部１４は、このようにして算出した評価値に基づいて、転置インデックスを計算することにより、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示すインデックスとして、図５のカテゴリ関連度テーブルを生成する。

図５は、本発明の第１実施形態に係るカテゴリ関連度テーブルを示す図である。カテゴリ関連度テーブルは、カテゴリＤＢ７１に記憶されることとしてよい。ここで、参照キーワード抽出部１３により抽出された参照キーワードについて、コンテンツカテゴリとの関連度を記憶する。なお、１の参照キーワードに対して複数のコンテンツカテゴリの関連度を記憶してよい。

関連度算出部１５は、コンテンツサーバ２０から受け付けたＷｅｂページ、すなわち端末装置３０から閲覧要求のあったＷｅｂページについての、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。

具体的には、関連度算出部１５は、まず、インデックス生成部１４により生成されたカテゴリ関連度テーブル（図５）に記憶された参照キーワードとコンテンツカテゴリとの関連度に基づいて、Ｗｅｂページに含まれる少なくとも１の語と一致または類似する参照キーワードの組み合わせと、コンテンツカテゴリそれぞれとの関連度を算出する。なお、あるコンテンツカテゴリへの関連度は、このコンテンツカテゴリに対する１または複数の語それぞれの関連度を合計したものであってよい。

ここで、Ｗｅｂページに含まれる語とは、このＷｅｂページを特徴付ける語であることが好ましい。例えば、前述のＴＦ・ＩＤＦ値等、出現頻度に基づく評価に基づいて選択することとしてよい。あるいは、強調されたフォントを用いた語や、タイトルとして用いられている語等、Ｗｅｂページのスタイル情報に基づいて抽出してもよい。

広告データ受付部１６は、広告主から、広告データと、この広告データを表示させるＷｅｂページを選択するための入札キーワードと、更に必要に応じて、この広告データが表示されることを避けるＷｅｂページのコンテンツカテゴリを指定するＮＧカテゴリの入力を受け付ける。

広告データ記憶部１７は、広告データ受付部１６により受け付けた広告データを記憶する。このとき、広告データは、いずれかの広告カテゴリに関連付けて記憶することとする。なお、関連付ける広告カテゴリは、広告データ受付部１６が広告データを受け付ける際に、広告主からの入力を求める。

また、広告データを関連付ける広告カテゴリは、自動的に決定してもよい。具体的には、広告データ受付部１６により広告データと共に受け付けた入札キーワードに関連するＷｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページに含まれる語と一致または類似する参照キーワードと、広告カテゴリ（コンテンツカテゴリで代用）それぞれとの関連度を算出する。そして、この関連度に基づいて、広告データを関連付ける広告カテゴリを決定する。例えば、関連度が最上位から所定数の広告カテゴリや、所定以上の関連度の広告カテゴリに決定することとしてよい。また、関連度の順位付けに基づいて、管理者や広告主から広告カテゴリを指定する入力を受け付けてもよい。

なお、この関連度の算出方法は、前述の関連度算出部１５によるものと同様であってよく、Ｗｅｂページを特徴付ける１または複数の語に関して、それぞれの広告カテゴリに対する関連度を集計することにより算出される。

また、検索されたＷｅｂページに含まれる、関連度を算出するための語は、Ｗｅｂページを特徴付けるものであることが好ましい。具体的には、強調されたフォントを用いた語や、タイトルとして用いられている語等を抽出することとしてよい。また、ＴＦ・ＩＤＦ値が上位の語等、出現頻度に基づいて抽出してもよい。

ここで、広告データ記憶部１７は、広告データを関連付ける広告カテゴリを、入札キーワードにより検索されたＷｅｂページに基づいて決定したが、これには限られない。例えば、広告データ受付部１６により受け付けた入札キーワードと、広告カテゴリとの関連度を算出し、算出した関連度に基づいて決定してもよい。

図６は、本発明の第１実施形態に係る広告データテーブルを示す図である。広告データテーブルは、広告ＤＢ７２に記憶されることとしてよい。ここでは、１の広告データに対して、入札キーワードと、少なくとも１の広告カテゴリとが関連付けられる。

なお、関連付けられる広告カテゴリは、前述のように広告データ記憶部１７により決定されるが、広告データ受付部１６によりＮＧカテゴリの指定を受け付けた場合には、広告データを、指定されたＮＧカテゴリ以外の広告カテゴリに関連付けることとする。これにより、広告主が望まないコンテンツカテゴリのＷｅｂページに対して広告データが配信されるのを抑制することができる。

広告データ配信部１８は、関連度算出部１５により算出した関連度が最上位のコンテンツカテゴリに対して、受け付けたＷｅｂページを分類する。なお、分類するコンテンツカテゴリは複数であってもよく、算出した関連度の上位から所定数、あるいは所定以上の関連度を持つコンテンツカテゴリに対して分類することとしてもよい。また、関連度算出部１５により関連度の順位付けを行い、管理者により選択するようにしてもよい。これらの方法により、最上位ではないコンテンツカテゴリにも分類することができるため、広告データを配信するＷｅｂページの範囲を柔軟に広げることが可能となる。

次に、広告データ配信部１８は、広告データ記憶部１７により記憶された広告データのうち、Ｗｅｂページが分類されたコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データを選択する。そして、広告データ配信部１８は、選択した広告データをコンテンツサーバ２０に送信することにより、広告データが付加されたＷｅｂページを端末装置３０にて表示させる。

ここで、広告データ配信部１８が選択する広告データは、受け付けたＷｅｂページのコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データのうち、入札キーワードがこのＷｅｂページに含まれる広告データを選択することとしてよい。このことにより、広告データ配信部１８は、広告カテゴリにより分野を絞り込んだ上で、広告データを配信するＷｅｂページを入札キーワードに基づいて決定することができる。

以上、広告配信サーバ１０の機能構成を説明したが、各機能は、適宜複数のサーバに分散させてもよい。

［広告データ配信フロー］
図７は、本発明の第１実施形態に係る広告データをＷｅｂページに関連付けて配信する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ３１では、関連度算出部１５は、広告データの配信対象となるＷｅｂページの出力要求を受け付ける。

ステップＳ３２では、関連度算出部１５は、ステップＳ３１にて受け付けたＷｅｂページのテキストデータを形態素解析し、フォントやレイアウト等のスタイル情報や、ＴＦ・ＩＤＦ値等の出現頻度に基づいて、Ｗｅｂページに含まれる特徴語を抽出する。

ステップＳ３３では、関連度算出部１５は、カテゴリ関連度テーブル（図５）に基づいて、ステップＳ３２にて抽出した特徴語と一致または類似する参照キーワードを選択し、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。これにより、Ｗｅｂページと関連度の高いコンテンツカテゴリが決定される。

ステップＳ３４では、広告データ配信部１８は、ステップＳ３３にて算出された関連度に基づいて、Ｗｅｂページをいずれかのコンテンツカテゴリに分類する。続いて、広告データ配信部１８は、分類されたコンテンツカテゴリと広告カテゴリとのマッチングを行い、コンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データを、広告データテーブル（図６）を参照して抽出する。

ステップＳ３５では、ステップＳ３４にて抽出された広告データについて、入札キーワードによるＷｅｂページとのマッチングを行う。これにより、コンテンツカテゴリと広告カテゴリとが一致し、更にＷｅｂページに含まれる語と入札キーワードとが一致または類似する広告データを選択する。なお、Ｗｅｂページとのマッチングは、このＷｅｂページを特徴付ける特徴語に対して行ってもよい。

ステップＳ３６では、広告データ配信部１８は、ステップＳ３５にて選択された広告データをコンテンツサーバ２０に送信する。これにより、ステップＳ３１にて受け付けたＷｅｂページに対して、関連する広告データが配信される。

［カテゴリ情報管理フロー］
図８は、本発明の第１実施形態に係るカテゴリ情報を管理する処理を示すフローチャートである。なお、カテゴリ情報とは、カテゴリ分類定義テーブル（図４）およびカテゴリ関連度テーブル（図５）にて記憶されるコンテンツカテゴリに関するデータを示す。

ステップＳ１１では、設定キーワード受付部１１は、コンテンツカテゴリに対する設定キーワードの入力を受け付け、カテゴリ分類定義テーブル（図４）に記憶する。

ステップＳ１２では、Ｗｅｂ検索部１２は、ステップＳ１１にて受け付けた設定キーワードに基づいて、関連するＷｅｂページを検索する。

ステップＳ１３では、参照キーワード抽出部１３は、ステップＳ１２にて検索されたＷｅｂページのテキストデータを形態素解析し、Ｗｅｂページに含まれる参照キーワードを抽出する。

ステップＳ１４では、インデックス生成部１４は、ステップＳ１３にて抽出した参照キーワードに関して、Ｗｅｂページにおける重要度の尺度として、ＴＦ・ＩＤＦ値を算出する。

ステップＳ１５では、インデックス生成部１４は、ステップＳ１４にて算出したＴＦ・ＩＤＦ値に基づいて、転置インデックスを計算することにより、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を算出してカテゴリ関連度テーブル（図５）に記憶する。

以上の処理により、カテゴリ分類定義テーブル（図４）およびカテゴリ関連度テーブル（図５）は、設定キーワードが入力、編集されたタイミングで更新され、コンテンツカテゴリへの分類のための参照データとして最新の状態が維持される。

［広告情報管理フロー］
図９は、本発明の第１実施形態に係る広告情報を管理する処理を示すフローチャートである。なお、広告情報とは、広告データテーブル（図６）にて記憶される広告に関するデータを示す。

ステップＳ２１では、広告データ受付部１６は、広告主による広告データの入力を受け付ける。このとき、広告データ受付部１６は、広告データをＷｅｂページに配信するための入札キーワードと、配信したくないコンテンツカテゴリであるＮＧカテゴリの指定を受け付ける。

ステップＳ２２では、広告データ記憶部１７は、ステップＳ２１にて受け付けた入札キーワードに基づいて、関連するＷｅｂページを検索する。

ステップＳ２３では、広告データ記憶部１７は、ステップＳ２２にて検索されたＷｅｂページのテキストデータを形態素解析し、フォントやレイアウト等のスタイル情報や、ＴＦ・ＩＤＦ値等の出現頻度に基づいて、Ｗｅｂページに含まれる特徴語を抽出する。

ステップＳ２４では、広告データ記憶部１７は、カテゴリ関連度テーブル（図５）に基づいて、ステップＳ２３にて抽出した特徴語と広告カテゴリとのマッチングを行う。具体的には、特徴語と一致または類似する参照キーワードとコンテンツカテゴリとの関連度に基づいて算出する、Ｗｅｂページとコンテンツカテゴリとの関連度が上位のものから所定数を広告カテゴリとして選択する。あるいは、所定以上の関連度を持つコンテンツカテゴリを広告カテゴリとして選択することとしてもよい。

ステップＳ２５では、広告データ記憶部１７は、ステップＳ２４にて選択した広告カテゴリがＮＧカテゴリであるか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合は、ＮＧカテゴリの選択を取り止め、ステップＳ２４に戻り、他の広告カテゴリを選択する。一方、この判定がＮＯの場合はステップＳ２６に移る。なお、ＮＧカテゴリを除外しても選択された広告カテゴリが１以上残っている場合には、他の広告カテゴリを選択しなくてもよい。

ステップＳ２６では、広告データ記憶部１７は、ステップＳ２１にて受け付けた広告データを、入札キーワードと、ステップＳ２４〜Ｓ２５にて選択した広告カテゴリと共に、広告データテーブル（図６）に記憶する。

このように、本実施形態によれば、Ｗｅｂページをコンテンツカテゴリに分類する処理を自動化することで、広告配信のプロセスを省力化でき、また、Ｗｅｂページと広告データとのマッチングの精度が向上する。更に、ＮＧカテゴリの指定を可能とすることで、広告主の意向に近い広告配信が実現できる可能性がある。その結果、広告配信システムの利用価値が高まり、当該システムの利用が促進されることが期待できる。

＜第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態について図を参照しながら説明する。本実施形態においては、前述の第１実施形態に加えて、後述のように新たな構成が追加される。なお、第１実施形態と同様の機能については同一の符号を付し、説明を省略する。

図１０は、本発明の第２実施形態に係る広告配信サーバ１０ａの機能を示すブロック図である。参照キーワード選出部５１と、入札キーワード選出部５２と、優先度算出部５３と、が新たに動作することにより、本実施形態の機能を実現する。

参照キーワード選出部５１は、関連度算出部１５により算出された関連度に基づいて、Ｗｅｂページを分類する１以上のコンテンツカテゴリが決定されると、このコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出してマージする。

入札キーワード選出部５２は、Ｗｅｂページが分類された複数のコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリを選択し、この広告カテゴリに関連付けられている広告データについて、それぞれの入札キーワードを選び出してマージする。

優先度算出部５３は、参照キーワード選出部５１により選び出され、マージされた参照キーワード群と、入札キーワード選出部５２により選び出され、マージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとを比較し、広告データの配信優先度を示す各入札キーワードの優先度を算出する。この優先度は、参照キーワード群との類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをして算出する。具体的には、広告データ受付部１６により広告データおよび入札キーワードを受け付けた際の入札価格に基づいて、この入札価格が高いほど、大きな重み付けを行う。

広告データ配信部１８は、優先度算出部５３により算出された優先度が高い入札キーワードを所定数、あるいは所定以上の優先度をもつ入札キーワードを抽出し、対応する広告データを送信する。

図１１は、本発明の第２実施形態に係る優先度に基づく広告データの抽出例を示す図である。ここで、広告配信対象のＷｅｂページは、コンテンツカテゴリＡ、Ｂ、およびＣと特定されている。

参照キーワード選出部５１は、これらのコンテンツカテゴリＡ、Ｂ、およびＣにそれぞれ関連付けられている参照キーワードを選び出して参照キーワード群としてマージする。この例では、各コンテンツカテゴリから参照キーワードを１つずつ選び出しているが、これには限られず、複数の参照キーワードを選び出すこととしてよい。

コンテンツカテゴリＡ、Ｂ、およびＣに対応する広告カテゴリＡ、Ｂ、およびＣには、それぞれ、入札価格が異なる複数の広告データおよび入札キーワードが関連付けて記憶されている。入札キーワード選出部５２は、これらの入札キーワードを、上記の参照キーワード群との比較対象として選び出す。

そして、優先度算出部５３により、参照キーワード群と入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、入札価格が重み付けされて、入札キーワードの優先度が算出される。具体的には、選び出された入札キーワードのうち、入札価格が高いもの（例えば、１００、９０、８０等）が優先され、この入札キーワードに対応する広告データが配信される可能性が高まる。

図１２は、本発明の第２実施形態に係る広告データを配信する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ３１からステップＳ３４までは、第１実施形態（図７）と同様であり、出力要求を受け付けたＷｅｂページがコンテンツカテゴリに分類され、対応する広告カテゴリおよび関連付けられた広告データが抽出される。

ステップＳ４１では、参照キーワード選出部５１は、ステップＳ３４にてＷｅｂページが分類された、１以上のコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出す。

ステップＳ４２では、入札キーワード選出部５２は、ステップＳ３４にて抽出された広告データと対応付けて記憶されている入札キーワードを、入札価格を示すデータと共に選び出す。

ステップＳ４３では、優先度算出部５３は、参照キーワード群と入札キーワードとの類似度に対して、入札価格による重み付けをした広告配信に係る優先度を算出する。そして、優先度の高い所定数の入札キーワードに対応する広告データを選択する。

ステップＳ３６では、広告データ配信部１８は、ステップＳ３５にて選択された広告データをコンテンツサーバ２０へ送信する。これにより、ステップＳ３１にて受け付けたＷｅｂページに関連し、かつ入札価格の高い広告データを配信することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１０ 広告配信サーバ
１１ 設定キーワード受付部
１２ Ｗｅｂ検索部
１３ 参照キーワード抽出部
１４ インデックス生成部
１５ 関連度算出部
１６ 広告データ受付部
１７ 広告データ記憶部
１８ 広告データ配信部
２０ コンテンツサーバ
３０ 端末装置
４０ ネットワーク
５１ 参照キーワード選出部
５２ 入札キーワード選出部
５３ 優先度算出部
７１ カテゴリＤＢ
７２ 広告ＤＢ
１０１ 制御部
１０７ 記憶部

Claims (10)

1. コンピュータが、Ｗｅｂページに広告データを付加する方法であって、
   Ｗｅｂページを構成する参照キーワードと、Ｗｅｂページを分類するためのコンテンツカテゴリと、当該参照キーワードと当該コンテンツカテゴリとの関連度と、を関連付けて予め関連度記憶手段に記憶する第１記憶ステップと、
   前記広告データと、入札キーワードと、予め設けられた複数種類の広告カテゴリとを関連付けて広告データ記憶手段に記憶する第２記憶ステップと、
   Ｗｅｂページの出力要求を受け付けたことに応じて、前記関連度記憶手段を参照し、当該Ｗｅｂページに含まれる特徴語と一致又は類似する前記参照キーワードに基づいて、当該Ｗｅｂページと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
   前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、出力要求が行われた前記Ｗｅｂページを複数のコンテンツカテゴリに分類する分類ステップと、
   前記関連度記憶手段を参照し、前記分類ステップにおいてＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し１つにマージする参照キーワード選出ステップと、
   前記広告データ記憶手段を参照し、前記分類ステップにおいてＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記広告カテゴリに関連付けられた前記入札キーワードを選び出し１つにマージする入札キーワード選出ステップと、
   マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出ステップと、
   前記優先度算出ステップにおいて算出された優先度が相対的に高い入札キーワードに関連付けられている広告データを選択して、前記出力要求が行われた前記Ｗｅｂページに付加する付加ステップと、を含む方法。
2. 前記優先度算出ステップにおいて、前記所定の条件として、前記入札キーワードの入札価格が高いほど、大きな重み付けを行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記広告データと、入札キーワードとを受け付ける入札ステップを更に含み、
   前記第２記憶ステップにおいて、前記入札ステップにおいて受け付けた広告データの入札キーワードと類似する前記参照キーワードに基づいて、当該入札キーワードと前記広告カテゴリとの関連度を算出し、算出された関連度に基づいて当該広告データと前記広告カテゴリとを関連付けることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記広告データと、入札キーワードとを受け付ける入札ステップと、
   前記入札ステップにおいて受け付けた入札キーワードに関連するＷｅｂページを検索する検索ステップと、を更に含み、
   前記第２記憶ステップにおいて検索されたＷｅｂページに含まれる語と一致又は類似する前記参照キーワードに基づいて、前記広告カテゴリとの関連度を算出し、算出された関連度に基づいて当該広告データと前記広告カテゴリとを関連付けることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
5. 前記広告データとの関連付けを避ける広告カテゴリの指定を更に受け付ける指定ステップを更に含み、
   前記第２記憶ステップにおいて、前記入札ステップにおいて受け付けた広告データを、前記指定ステップにより指定されなかった広告カテゴリに関連付けることを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記コンテンツカテゴリに対して、当該コンテンツカテゴリのそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付ける受付ステップと、
   前記受付ステップにおいて受け付けられた設定キーワードに関連するＷｅｂページを検索する第２検索ステップと、
   前記第２検索ステップにおいて検索されたＷｅｂページに含まれる前記参照キーワードを抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにおいて抽出された前記参照キーワードそれぞれの、前記Ｗｅｂページにおける重要度を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
   前記評価値算出ステップにおいて算出された評価値に基づいて、前記参照キーワードに対する前記コンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶するインデックス生成ステップと、を更に含み、
   前記関連度算出ステップは、前記インデックス生成ステップにより生成された転置インデックスを参照し、前記Ｗｅｂページと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記評価値算出ステップにおいて、前記Ｗｅｂページに含まれる参照キーワードの出現頻度に関する指標であるＴＦとＩＤＦとの積に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記関連度算出ステップにおいて、語の出現頻度に関する指標であるＴＦとＩＤＦとの積に基づいて、前記Ｗｅｂページに含まれる特徴語を抽出し、当該抽出された特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツカテゴリそれぞれとの関連度を算出することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の方法。
9. Ｗｅｂページに広告データを付加するサーバであって、
   Ｗｅｂページを構成する参照キーワードと、Ｗｅｂページを分類するためのコンテンツカテゴリと、当該参照キーワードと当該コンテンツカテゴリとの関連度と、を関連付けて予め記憶する関連度記憶手段と、
   前記広告データと、入札キーワードと、予め設けられた複数種類の広告カテゴリとを関連付けて記憶する広告データ記憶手段と、
   Ｗｅｂページの出力要求を受け付けたことに応じて、前記関連度記憶手段を参照し、当該Ｗｅｂページに含まれる特徴語と一致又は類似する前記参照キーワードに基づいて、当該Ｗｅｂページと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出手段と、
   前記関連度算出手段により算出された前記関連度に基づいて、出力要求が行われた前記Ｗｅｂページを複数のコンテンツカテゴリに分類する分類手段と、
   前記関連度記憶手段を参照し、前記分類手段によりＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し１つにマージする参照キーワード選出手段と、
   前記広告データ記憶手段を参照し、前記分類手段によりＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記広告カテゴリに関連付けられた前記入札キーワードを選び出し１つにマージする入札キーワード選出手段と、
   マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出手段と、
   前記優先度算出手段において算出された優先度が相対的に高い入札キーワードに関連付けられている広告データを選択して、前記出力要求が行われた前記Ｗｅｂページに付加する付加手段と、を備えるサーバ。
10. Ｗｅｂページに広告データを付加するプログラムであって、
    Ｗｅｂページを構成する参照キーワードと、Ｗｅｂページを分類するためのコンテンツカテゴリと、当該参照キーワードと当該コンテンツカテゴリとの関連度と、を関連付けて予め関連度記憶手段に記憶する第１記憶ステップと、
    前記広告データと、入札キーワードと、予め設けられた複数種類の広告カテゴリとを関連付けて広告データ記憶手段に記憶する第２記憶ステップと、
    Ｗｅｂページの出力要求を受け付けたことに応じて、前記関連度記憶手段を参照し、当該Ｗｅｂページに含まれる特徴語と一致又は類似する前記参照キーワードに基づいて、当該Ｗｅｂページと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
    前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、出力要求が行われた前記Ｗｅｂページを複数のコンテンツカテゴリに分類する分類ステップと、
    前記関連度記憶手段を参照し、前記分類ステップにおいてＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し１つにマージする参照キーワード選出ステップと、
    前記広告データ記憶手段を参照し、前記分類ステップにおいてＷｅｂページが分類された複数の前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記広告カテゴリに関連付けられた前記入札キーワードを選び出し１つにマージする入札キーワード選出ステップと、
    マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出ステップと、
    前記優先度算出ステップにおいて算出された優先度が相対的に高い入札キーワードに関連付けられている広告データを選択して、前記出力要求が行われた前記Ｗｅｂページに付加する付加ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。

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