JP4980157B2 - 広告情報の呈示方法及び呈示装置 - Google Patents
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Description
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法:
(1)広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ;
(2)受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ;
(3)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ;
(4)前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
項目1に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法:
(5)受け付けたクエリ画像に基づいて、前記クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、前記検索対象画像の中から、関連画像を抽出するステップ。
項目2に記載の広告情報呈示方法であって、項目1の前記ステップ(4)において生成される前記呈示情報は、さらに、項目2に記載の前記関連画像の情報を含んでいる方法。
項目1〜3のいずれか1項に記載の広告情報呈示方法であって、項目1の前記ステップ(4)において生成される前記呈示情報は、さらに、前記クエリ画像に関連する前記広告画像の情報を含んでいる方法。
以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法:
(1)広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ;
(2)クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付けるステップ;
(3)受け付けた前記クエリ画像の特徴量を算出するステップ;
(4)前記ステップ(3)に前後して、あるいは同時に、前記テキスト情報に基づいて、前記広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別するステップ;
(5)前記クエリ画像の特徴量と、前記選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ;
(6)前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ。
項目1〜5のいずれか1項に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法:
(7)前記広告情報に関連づけられたクリック単価を記録するステップ;
(8)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ;
(9)前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度とに基づいて決定するステップ。
項目5に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法:
(7)前記広告情報に関連づけられたクリック単価と広告文とを記録するステップ;
(8)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ;
(9)前記クエリ画像に関連するテキスト情報と前記広告文との関連性を判定するステップ;
(10)前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度と、前記ステップ(9)での判定結果とに基づいて決定するステップ。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価及び前記類似度を用いて算出された係数を、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目6に記載の広告情報提示方法。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度と前記判別結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、項目7に記載の広告情報提示方法。
前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、予め設定された数値以下とされる、項目6又は7に記載の広告情報提示方法。
記録部と処理部と生成部とを備え、
前記記録部は、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録する構成となっており、
前記処理部は、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定する構成となっており、
前記生成部は、前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっている
ことを特徴とする広告情報呈示装置。
項目1〜10のいずれか1項に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
本発明の一実施形態に係る広告情報呈示装置を、添付の図面に基づいて説明する。まず、この装置の概略を、図1に基づいて説明する。この装置1は、記録部1aと処理部1bと生成部1cとを備えている。これらの要素は、コンピュータのCPU、記録装置、コンピュータプログラムなどの適宜な組み合わせにより構成することができる。より詳しい実施例は後述する。
次に、本実施形態に係る広告情報呈示装置1の、より詳しい実施例を、図2を参照しながら説明する。この装置1は、インターネット検索システムAの一部を構成している。
次に、前記したインターネット検索システムAを用いて広告情報の出稿及び呈示を行う方法を、図3〜図19に基づいて説明する。
まず、広告情報の出稿の手順について、図3を参照して、概略的に説明する。出稿についての具体的な実施例は後述する。
広告主(出稿者)は、広告主端末2を用いて、広告画像に関連付けられた広告情報を、広告情報呈示装置1の広告サーバ11に送る。広告サーバ11は、この広告情報を受け付ける。
ついで、広告情報呈示装置1の処理部1bは、広告画像の特徴量を算出する。具体的には、この算出は、画像処理サーバ13が行う(後述)。
ついで、広告情報呈示装置1の記録部1aは、広告画像の特徴量を、広告情報又は広告画像に関連付けて記録する。具体的には、特徴量の記録は、画像DB15が行う。つまり、本実施形態では、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録することができる。
つぎに、図4を主に参照しながら、広告情報の出稿手順を、さらに具体的に説明する。
まず、広告主の操作に基づいて、広告主端末2は、広告情報を広告サーバ11に送信する。送信される広告情報の一例を図5に示す。この例では、広告情報に、広告画像6とテキスト情報7とが含まれている。
広告サーバ11は、広告情報のうち、テキスト情報7(図5参照)のみを、広告DB12に送る。すなわち、この例では、URL、文言、クリック単価、備考の情報のみを送る。ただし、広告画像6については送信を省略し、ネットワークやコンピュータの負荷を軽減している。
広告DB12は、受け取った各広告情報に対応する広告IDを生成する。さらに、広告DBは、この広告IDを、受け取った広告情報に関連付けて自ら記録する。ここで、「関連付けて」とは、この明細書では、「参照又は対照が可能な状態で」という意味である。さらに、広告DB12は、この広告IDを広告サーバ11に返す。
広告サーバ11は、当該広告情報に含まれていた広告画像と、その広告情報に対応する広告IDとを、画像処理サーバ13に送る。
画像処理サーバ11は、受け取った広告画像の特徴量を算出する。特徴量とは、画像の特徴を示すデータである。特徴量の算出方法としては、本実施例では、既存の各種のものを使用できる(例えば特開2000−29885号公報に記載の技術を参照)。
1. 画像中のピクセルが属すべき色を定義する。色空間中で均等になるように各色成分を分けてもよいし、任意の形に分割してもよい。また、色をHSVやCIELa*b*といった他の色空間に変換してもよい。ここでは、色を赤(R)、緑(G)、青(B)、黄(Y)、マゼンタ(M)、シアン(C)、黒(K)、白(W)の8つの色に分ける。これにより、画像ごとに8次元の特徴量ベクトルxが得られることになる。
2. 特徴量ベクトルxの各要素をすべて0で初期化する。
3. 画像から1ピクセルを取り出し、そのピクセルが最も近いと考えられる色の頻度に1を加える。
4. 画像中の全ピクセルについて、上記3の操作を繰り返す。たとえば、
というようなベクトルが得られる。
5. 特徴量ベクトルxの大きさが1になるように正規化する。上記の例の場合、
のようになる。これがこの画像の特徴量となる。
また、画像処理サーバ13は、広告画像のサムネイルを生成する。サムネイルとは、元の画像に基づいて作成された、より小さい情報量を持つ画像である。元の画像に代えてサムネイルを用いることで、通信路や記憶装置への負荷を減らすことができる。
さらに、画像処理サーバ13は、サムネイルをイメージサーバ14に送る。イメージサーバ14は、自らサムネイルを保存するとともに、このサムネイルにリンクしたサムネイルURLを生成する。さらに、イメージサーバ14は、このサムネイルURLを、画像処理サーバ13に送る。図6に、サムネイルURLと、それからリンクされるサムネイル画像の例を示す。
画像処理サーバ11は、特徴量と、広告IDと、サムネイルURLとを、画像DB15に送る。
画像DB15は、受け取ったサムネイルURLに対応する画像IDを生成する。さらに画像DB15は、特徴量を、これに対応する画像IDに関連付けて、特徴量テーブル151に記録する。特徴量テーブル151に格納されるデータの一例を図7に示す。ここで| R | Y | G | C | B | M | K | W |とあるのが特徴量である。図示の例では、8200番の画像IDについて、特徴量として、0.00, 0.00, 0.21, 0.52, 0.52, 0.00, 0.21, 0.62が記録されている。
つぎに、前記のようにして出稿された広告情報を呈示する方法を説明する。まず、図9に基づいて、この方法の概略を説明する。
まず、ユーザ(画像による検索を行おうとする者)は、ユーザ端末3を用いて、クエリ画像(検索のキーとなる画像)を広告情報呈示装置1に送る。ここで、ユーザは、クエリ画像を送信することに代えて、例えば、広告情報呈示装置1から示された選択肢(例えば画像の表示)を選択することにより、クエリ画像を特定しても良い。このようにして、広告情報呈示装置1は、ユーザからクエリ画像を受け取る。
広告情報呈示装置1の検索サーバ16は、クエリ画像に基づいて、インデックスDB17内の関連画像を検索する。これにより、関連画像の検索結果を取得することができる。
一方、広告情報呈示装置1の画像処理サーバ13は、クエリ画像から特徴量を抽出する(具体例は後述)。これにより、この実施形態では、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出することができる。
ついで、広告情報呈示装置1の画像処理サーバ13は、画像DB151に格納された特徴量とクエリ画像の特徴量とを用いて類似度を判定する。これにより、高い類似度を持つ特徴量(広告画像についてのもの)を特定して、その類似度に対応する広告画像を特定することができる。
さらに、画像処理サーバ13は、このように特定された広告画像に対応する広告情報を特定する。
ついで、広告情報呈示装置1は、このようにして特定された広告情報(広告情報へのリンク情報であってもよい)と、ステップSC−3において取得された検索結果とを合体させて、ユーザ端末3に送る。これにより、ユーザ端末3において、クエリ画像に基づく検索結果と、クエリ画像に関連する広告情報とを呈示することができる。
つぎに、図10を主に参照して、広告情報呈示方法のさらに具体的な実施例を説明する。なお、以下の実施例では、検索サーバ16を、画像処理サーバ13等の他のサーバのためのゲートウエイとして使用しているが、これはあくまで一例であり、要するに、実質的に、前記した実施形態の動作を行える構成であればよい。
まず、ユーザの操作に基づいて、ユーザ端末3から検索サーバ16に、クエリ画像を送信する。送信されるクエリ画像8を一例として図11に示す。前記したように、このクエリ画像は、検索サーバ16から呈示された選択肢を選択することにより特定されてもよい。このように選択肢を特定することも、この明細書においては、クエリ画像の送信という概念に含まれる。
ついで、検索サーバ16は、受け取ったクエリ画像をインデックスDB17に送る。インデックスDB17は、クエリ画像に基づいて、インデックスDB17中の画像を検索し、関連画像を特定する。さらに、インデックスDBは、検索結果を、検索サーバ16に返す。ここで、複数の画像中から関連画像を検索する方法としては、従来の技術(例えば特開2000−29885号公報記載の技術)を用いることができるので、それについての詳細な説明は省略する。関連画像の検索結果の一例を図12に示す。図12では、関連画像Lの下に、その関連画像のファイル名、サイズ、URLなどを示す欄Kがそれぞれ設けられている。
一方、検索サーバ16は、クエリ画像を画像処理サーバ13に送る。画像処理サーバ13は、受け取ったクエリ画像を用いて、当該クエリ画像における特徴量を計算する。クエリ画像における特徴量の計算方法は、広告画像における特徴量と同様でよいので、詳しい説明は省略する。
ついで、画像処理サーバ13は、算出された特徴量を画像DB15に送る。ついで、画像DB15は、画像DB中に格納されている、画像IDごとの特徴量(つまり広告画像の特徴量)と、クエリ画像の特徴量とを用いて、両者の類似度を計算する。類似度の計算についても、従来から行われている手法を使用できるが、ここでは、簡単な計算方法を、以下のとおり、一例として説明する。
・前提として、各類似度が、前記したヒストグラムベクトルxで表されているとする。
・対比されるヒストグラムベクトルをx1とx2であらわすと、類似度sは、以下のように計算できる。
s=x1・x2
ここで「・」はベクトルの内積を意味する。
・ヒストグラムベクトルxと代表ベクトルとの類似度(距離)を計算する。
・類似度が最も高くなるクラスタを求める。
・そのクラスタに属するサンプルベクトル(すなわち、検索対象となる画像のヒストグラムベクトル)について、類似度の計算対象を絞り込む。
ついで、画像DB15は、画像処理サーバ13に、類似度を返す。計算された類似度の一例を図13に示す。ここでは、三つの画像について、クエリ画像との類似度が、画像IDと共に示されている。また、表示順は、類似度が高い順となっている。
ついで、画像処理サーバ13は、類似度の低い画像を除外するという選抜処理を行う。つまり、類似度の低い画像については、その後の処理を行わないこととする。選抜処理は、類似度の閾値を超えるかどうかにより行うこともできるし、画像の個数の上限値を超えるかどうかにより行うこともできる。つまり、画像処理サーバ13は、その後の処理を行う画像についての画像IDを特定することができる。これにより、その後の処理の負荷を低減することができる。選抜された結果の例を図14に示す。図13中の破線が選抜の基準ラインを示している。
ついで、画像処理サーバ13は、ステップSD−9において特定された画像IDに対応する広告IDと、サムネイルURLとを、当該画像IDをキーとして、画像DB15の画像情報テーブルから取り出す。取り出した結果を図15に示す。
ついで、画像処理サーバ13は、取得した広告IDを広告サーバ11に送る。広告サーバ11は、広告DB12から、当該広告IDに対応した広告情報(テキストのみ)を取得し、それを、画像処理サーバ13に返す。広告情報の一例を図16に示す。
ついで、画像処理サーバ13は、各広告データにおけるクリック単価を正規化する。すなわち、クリック単価の最大値を1として正規化する。
ついで、画像処理サーバ13は、前記のようにして収集した各データ(例えばサムネイルURLなど)を、検索サーバ16に送る。このとき、広告表示に必要でないデータは、送付を省略しても良い。送付されるデータの一例を図17に示す。ここで「その他情報」とあるのは、その他の広告情報(例えば、広告ID、広告文言、ランディングページのURLなど)である。
ついで、検索サーバ16は、表示ランクを計算する。この計算は、例えば次のようにして行う。ここで、類似度とクリック単価はすでに正規化されている。データ例は、下記の表1のようになる。なお、表1では、四つの広告データを表示する例を示している。
S=(1−α)×類似度+α×金額
ここで、Sは、計算によって得られた、当該広告情報についての総合スコア、αは、適宜に設定される1未満の正の値である。
ついで、検索サーバ16は、前記のようにして得た広告情報(広告画像を含む)を、ステップSD−3によって得た関連画像の検索結果と一緒に表示するための表示データ(表示ページ)を生成して、ユーザ端末3に返す。ここで、表示データには、サムネイルURLを含む。
ついで、ユーザ端末3は、サムネイルURLに基づいて、イメージサーバ14からサムネイルを取得する。ユーザ端末3は、これにより、サムネイルを含む表示結果を得て、ブラウザの機能により表示する。表示データの一例を図18に示す。
つぎに、前記した本実施形態の広告情報呈示方法の変形例を、図19に基づいて説明する。
まず、前提として、前記実施形態での広告出稿方法と同様に、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を、広告情報呈示装置1に記録しておくものとする。また、このとき、各広告画像を、所定のキーワードごとにグルーピングしておく。グルーピングは、例えば次のようにして行うことができる。すなわち、広告画像に関連する広告文言を予め解析して、その中からキーワードを抽出しておく。例えば名詞フィルタリングにより名詞をキーワードとしておく。このキーワードが共通する広告情報を同じグループに分類する。
ついで、前記実施形態のステップSC−2及びステップSC−3と同様に、関連画像を検索して、その結果を得る。
ついで、広告情報呈示装置1は、前記実施形態のステップSC−4と同様に、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する。
一方、広告情報呈示装置1は、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報に基づいて、広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別する。この選別は、広告画像に対応する広告文言とテキスト情報との類似性に基づいて行うことができる。より具体的な例としては、クエリ画像と共に受け取ったテキスト情報の中に、前記したグルーピングに用いたキーワードがあるかどうかを検索する。発見された場合、当該キーワードを持つ広告情報にフラグを立てて、保存しておく。つまり、これによって、クエリ画像に関連するテキスト情報と広告文との関連性を判定することができる。
ついで、広告情報呈示装置1は、クエリ画像の特徴量と、選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、クエリ画像に関連する広告情報を特定する。このステップは、前記したステップSC−5及びステップSC−6と基本的に同様である。
ついで、広告情報呈示装置1は、特定された広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する。このステップも、前記したステップSC−7と同様である。ここで、この例では、前記のように、テキスト情報を用いて広告にフラグを立てておくことができるので、以下のような、2つのパターンの広告ランク決定手法が可能である。なお、これらはあくまで一例であり、他の方法も可能である。
・フラグが立っている広告情報を、最優先で表示する
・ヒットした場合のスコアを1、ヒットしない場合のスコアを0として重みづけに利用して、総合スコアを計算し、総合スコアの高い広告から表示する。この場合の総合スコアSの計算は、例えば次のようになる。
S=(1−α)×類似度+α×金額+P
ここでPは、テキスト検索によるヒットがあった場合に1、ヒットしない場合に0となる。
1 広告情報呈示装置
11 広告サーバ
12 広告DB
13 画像処理サーバ
14 イメージサーバ
15 画像DB
151 特徴量テーブル
152 画像情報テーブル
16 検索サーバ
17 インデックスDB
Claims (10)
- 広告情報呈示装置により自動的に実行され、かつ、以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法:
(1)広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ;
(2)受け付けたクエリ画像の特徴量を算出するステップ;
(3)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ;
(4)前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ;
さらに、この方法は、以下のステップを備える:
(7)前記広告情報に関連づけられたクリック単価を記録するステップ;
(8)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ;
(9)前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度とに重み付けをして算出される総合スコアに基づいて決定するステップ。 - 請求項1に記載の広告情報呈示方法であって、さらに以下のステップを含む方法:
(5)受け付けたクエリ画像に基づいて、前記クエリ画像を受け付ける前に予め記録されていた検索対象画像を検索し、前記検索対象画像の中から、関連画像を抽出するステップ。 - 請求項2に記載の広告情報呈示方法であって、請求項1の前記ステップ(4)において生成される前記呈示情報は、さらに、請求項2に記載の前記関連画像の情報を含んでいる方法。
- 請求項1〜3のいずれか1項に記載の広告情報呈示方法であって、請求項1の前記ステップ(4)において生成される前記呈示情報は、さらに、前記クエリ画像に関連する前記広告画像の情報を含んでいる方法。
- 広告情報呈示装置により自動的に実行され、かつ、以下のステップを備えることを特徴とする広告情報呈示方法:
(1)広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量を記録するステップ;
(2)クエリ画像と、このクエリ画像に関連するテキスト情報とを受け付けるステップ
(3)受け付けた前記クエリ画像の特徴量を算出するステップ;
(4)前記ステップ(3)に前後して、あるいは同時に、前記テキスト情報に基づいて、前記広告画像のうち、検索対象となる広告画像を選別するステップ
(5)前記クエリ画像の特徴量と、前記選別された広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定するステップ;
(6)前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成するステップ;
さらに、この方法は、以下のステップを備える:
(7)前記広告情報に関連づけられたクリック単価と広告文とを記録するステップ;
(8)前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出するステップ;
(9)前記クエリ画像に関連するテキスト情報と前記広告文との関連性を判定するステップ;
(10)前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と、前記類似度と、前記ステップ(9)での判定結果とに重み付けをして算出される総合スコアに基づいて決定するステップ。 - 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価及び前記類似度を用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、請求項1に記載の広告情報提示方法。
- 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度と前記判定結果とを用いて算出されたスコアを、予め設定されたしきい値と比較することにより決定される、請求項5に記載の広告情報提示方法。
- 前記呈示情報における前記広告情報の表示件数は、予め設定された数値以下とされる、請求項1又は5に記載の広告情報提示方法。
- 記録部と処理部と生成部とを備え、
前記記録部は、広告情報に関連付けられた広告画像の特徴量と、前記広告情報に関連づけられたクリック単価とを記録する構成となっており、
前記処理部は、受け付けたクエリ画像の特徴量を算出する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量との関係に基づいて、前記クエリ画像に関連する前記広告情報を特定する構成となっており、
さらに、前記処理部は、前記クエリ画像の特徴量と、前記広告画像の特徴量とから、両者間の類似度を算出する構成となっており;
前記生成部は、前記広告情報を含み、かつ、ユーザに呈示されるべき呈示情報を生成する構成となっており、
さらに、前記生成部は、前記呈示情報における前記広告情報の表示順序を、前記広告情報に関連付けられたクリック単価と前記類似度とに重み付けをして算出される総合スコアに基づいて決定する構成となっている
ことを特徴とする広告情報呈示装置。 - 請求項1〜8のいずれか1項に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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