JP5094956B2 - 広告配信サーバ及び広告配信方法 - Google Patents
広告配信サーバ及び広告配信方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5094956B2 JP5094956B2 JP2010294016A JP2010294016A JP5094956B2 JP 5094956 B2 JP5094956 B2 JP 5094956B2 JP 2010294016 A JP2010294016 A JP 2010294016A JP 2010294016 A JP2010294016 A JP 2010294016A JP 5094956 B2 JP5094956 B2 JP 5094956B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- click
- advertisements
- user
- advertisement
- user terminal
- 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.)
- Active
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 41
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 63
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 7
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 2
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 2
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 2
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Description
この広告配信サーバによれば、ユーザにより閲覧された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できる。
高クリック率ユーザ端末判断手段は、所定期間における、広告数集計手段で集計された全広告数及びクリック広告数集計手段で集計されたクリック広告数に基づき、カテゴリに関わりなくクリックし易いユーザの端末を推定して高クリック率ユーザの端末と判断し、高クリック率ユーザ端末リスト格納手段は、高クリック率ユーザ端末判断手段で判断した高クリック率ユーザの端末を集計して高クリック率ユーザ端末リストを作成し格納し、広告配信手段は、高クリック率ユーザ端末リスト格納手段に格納された高クリック率ユーザ端末リストに基づいて、ユーザ端末に広告を配信する。
ここで、ユーザの端末を操作するユーザの中には、当該ユーザが興味を持っていないカテゴリの広告でもクリックする傾向(クリック性向)が強いユーザが存在する。
(1)に記載の発明によれば、端末を操作するユーザが何に興味を持っているかに関わらず、クリック性向の強いユーザを検出し、このユーザの端末に広告を配信することで、ユーザ自身が興味を持っていないカテゴリの広告でも、クリックされる可能性を向上できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
前記クリック広告数集計手段は、前記複数の前記所定期間において集計を行い、各々の前記所定期間が新しいものほど大きくなる乗数を前記クリック広告数にそれぞれ乗算する(1)又は(2)に記載の広告配信サーバ。
これにより、全広告数及びクリック広告数のデータが新しいものほど重み付けを大きくできるので、時間経過による高クリック率ユーザの端末の傾向変化に適したモデルを作成できる。よって、時間経過による高クリック率ユーザの傾向変化を考慮しつつ、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断し、高クリック率ユーザの端末に広告を配信できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
これにより、データを時間経過に応じて更新できるので、最新の全広告数及びクリック広告数に基づき、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断し、高クリック率ユーザの端末に広告を配信できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
図1は、本発明の実施形態に係る広告配信システム1の機能構成を示す図である。
広告配信システム1は、広告を含むWebページを表示する複数のユーザ端末(第1,2,3・・・nユーザ端末)20と、第1〜第nユーザ端末20にネットワーク7を介して接続され、第1〜第nユーザ端末20に広告を含むWebページを配信する広告配信サーバ10と、を備える。
広告配信サーバ制御手段100は、ユーザ端末識別手段110と、ログ格納手段120と、学習手段130と、高クリック率ユーザ端末判断手段150と、高クリック率ユーザ端末リスト格納手段160と、広告配信手段170と、を備える。
また、ログ格納手段120は、ユーザ端末識別手段110で識別した第1〜第nユーザ端末20(複数のラベル付きユーザ端末及びラベル付きユーザ端末以外のユーザ端末の両方を含む)を操作するユーザ又はユーザIDによりアクセスしたユーザに関する情報として、年齢、性別、住所等を示す情報がログに含まれていた場合は、これらの情報を属性情報として、第1〜第nユーザ端末20毎の識別子又はユーザ毎のユーザIDに対応付けて、属性情報記憶手段135に記憶された属性情報DBに格納する。
図2は、本実施形態に係るログDBを説明する図である。
ログDBは、広告が属するカテゴリ毎に、ユーザ端末20(複数のラベル付きユーザ端末)の識別子・ユーザIDに、アクセスした日時、全広告数及びクリック広告数が対応づけられている。
識別子・ユーザIDは、広告配信サーバ10が付与した第1〜第nユーザ端末20毎の識別子又はユーザ毎のユーザIDである。
日時は、年月日、曜日、時間を含む。
年月日は、図2では、例えば、2010年の9月を示し、1日毎に全広告数及びクリック広告数を集計して記憶している。時間は、ユーザ端末20が広告配信サーバ10にアクセスした時間帯であり、例えば、“1”とはユーザ端末20が9:01〜12:00の時間帯にアクセスしたことを示し、“2”とはユーザ端末20が12:01〜13:00の時間帯にアクセスしたことを示し、“3”とはユーザ端末20が13:01〜17:00の時間帯にアクセスしたことを示し、“4”とはユーザ端末20が17:01〜20:00の時間帯にアクセスしたことを示し、“5”とはユーザ端末20が20:01〜24:00の時間帯にアクセスしたことを示す。なお、本実施形態では、ユーザ端末20がアクセスした時間を時間帯で記憶しているが、これは一例であり、具体的な時分を記憶しておくこともできる。
図3は、本実施形態に係る属性情報DBを説明する図である。
属性情報DBは、第1〜第nユーザ端末20(複数のラベル付きユーザ端末及びラベル付きユーザ端末以外のユーザ端末の両方を含む)の識別子・ユーザIDに、属性情報が対応づけられている。
属性情報は、当該ユーザ端末20を操作するユーザの年齢、性別及び住所を含む。
年齢の欄において、例えば、“1”とはユーザの年齢が10代であることを示し、“3”とはユーザの年齢が30代であることを示し、“5”とはユーザの年齢が50代であることを示す。なお、本実施形態では、ユーザの年齢として年代で記憶しているが、これは一例であり、ユーザの具体的な年齢(例えば、18歳であれば“18”)を記憶しておくこともできる。
性別の欄において、例えば、“1”とはユーザが男性であることを示し、“0”とはユーザが女性であることを示す。
住所の欄において、例えば、“1”とはユーザの住所が東京都であることを示し、“2”とはユーザの住所が神奈川県であることを示し、“8”とはユーザの住所が和歌山県であることを示す。なお、本実施形態では、ユーザの住所として都道府県まで記憶しているが、これは一例であり、ユーザの住所を市町村まで記憶しておくこともできる。
広告数集計手段131は、ログ格納手段120によってログ記憶手段125に格納された広告が属するカテゴリ毎のログDB(図2参照)に基づき、複数のラベル付きユーザ端末毎に、複数の所定期間(例えば、所定期間を1日として、30日間)において全広告数を当該カテゴリ毎に集計し、各々の所定期間が新しいものほど大きくなる乗数を全広告数にそれぞれ乗算する。ここで、乗数は、例えば、複数の所定期間において、広告数集計時に最も近い(最も新しい)全広告数に乗算する乗数を1として、古くなるにつれ0.99、0.98、0.97と順に小さくなる。
広告数集計手段131は、複数の所定の間隔(例えば、日毎、所定時間毎)で、広告が属するカテゴリ毎のログDB(図2参照)を参照し、当該ユーザ端末の全広告数についての新たなデータが追加されていた場合には、当該新たなデータを追加し、最も古い全広告数についてのデータから順に除外して全広告数を当該カテゴリ毎に集計する。
広告数集計手段131及びクリック広告数集計手段132は、例えば、全広告数及びクリック広告数のデータを毎日更新し、更新後に上記の乗数を乗算し集計する。
判断器生成手段133は、SVM(Support Vector Machine)を用いて、複数のラベル付きユーザ端末の属性情報に基づいて、当該属性情報を素性として含む学習データを用いて機械学習を行い、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断する判断器140を生成する。
より詳細には、判断器生成手段133は、クリック広告数集計手段132で上記カテゴリ毎に集計されたクリック広告数を広告数集計手段131で当該カテゴリ毎に集計された全広告数で除算することで、当該カテゴリ毎にクリックし易さを示すクリック率を算出する。例えば、全広告数が10,000個あり、クリック広告数が50個であった場合、クリック率は、0.5%となる。
図6は、カテゴリとクリック率の関係を説明する図である。
図6に示すように、識別子・ユーザID「aaa***」は、例えば、カテゴリ1(レディースファッション)のクリック率が0.5%であり、カテゴリ2(メンズファッション)のクリック率が0.1%であり、カテゴリ3(アクセサリー)のクリック率が0.3%であり、カテゴリ4(食品)のクリック率が0.1%であり、カテゴリ5(ドリンク)のクリック率が0.2%であり、カテゴリ6(コスメ)のクリック率が0.4%である。判断器生成手段133(図1参照)は、この場合、上記所定の閾値が、0.2%以上であれば、カテゴリ1,3,5,6をクリック率が所定の閾値以上のカテゴリとして集計し、この集計したカテゴリの数が上記所定数以上(例えば、10以上)であれば、「aaa***」をクリックし易いユーザの端末と推定する。
なお、広告のカテゴリに関わりなくクリック率が高い(クリックし易い)ユーザとは、これに限られず、各カテゴリ毎のクリック率の分散や標準偏差が所定値以下の値で、かつ、当該各カテゴリ毎のクリック率の平均が所定値以上であるユーザ、あるいは、各カテゴリ等のクリック率の中央値と平均値との差が所定値以下であり、かつ、当該各カテゴリ毎のクリック率の平均が所定値以上であるユーザ等、ユーザ抽出の目的に応じて様々な方法で定義することができる。
図7は、本実施形態に係る判断器生成手段133が生成するSVMを用いた判断器140を説明するための図である。
判断器生成手段133(図1参照)は、属性情報DB(図3参照)を参照して、クリックし易いユーザの端末とクリックし難いユーザの端末との分類を特徴付ける属性情報を素性と特定する。
判断器生成手段133(図1参照)は、この素性、例えば、素性xと素性y(分類を特徴付ける素性は2つとは限らないが、理解を容易にするため素性が2つの場合を例として説明する。)を軸とする範囲に複数のラベル付きユーザ端末のデータを配置し、クリックし易いユーザの端末の集合とクリックし難いユーザの端末の集合を生成する。本実施形態における素性は、属性情報であるユーザの年齢、性別(図2参照)及び住所等のうちからクリックし易いユーザの端末の集合とクリックし難いユーザの端末の集合を生成するのに適したものが選択される。
具体的には、高クリック率ユーザ端末判断手段150は、判断器140を用いて、属性情報DB(図3参照)を参照して、クリック率が未知のユーザ端末の素性(属性情報(年齢、性別及び住所))に基づき、広告が属するカテゴリに関わりなく、当該ユーザ端末が、境界線33(図7参照)で分けられたクリックし易いユーザの端末のクラスと、クリックし難いユーザの端末のクラスと、のいずれに含まれるかを検証し、クリックし易いユーザの端末のクラスに属するユーザ端末をクリックし易いユーザの端末と推定し高クリック率ユーザの端末と判断する。
本実施形態の判断器生成手段133は、SVMを用いた態様とは別態様の判断器を生成できる。
具体的には、判断器生成手段133は、クリックし易いユーザの端末のデータを統計的処理を行うことで、属性情報であるユーザの年齢、性別(図2参照)及び住所等の特徴のうち、クリックし易いユーザの端末において共通する共通特徴を抽出し、この共通特徴を基準としてクリックし易いユーザの端末であるかを推定し、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断する判断器を生成できる。
この別態様における判断器は、クリック率が未知のユーザ端末が、この共通特徴を有するか否かを判断し、この共通特徴を有すれば高クリック率ユーザの端末であると判断する。ここで、共通特徴は、全てのクリックし易いユーザの端末に共通する特徴であってもよいし、全てのクリックし易いユーザの端末の所定の割合い(例えば、8割)以上のユーザの端末が有する特徴であってもよい。
高クリック率ユーザ端末リスト記憶手段165は、高クリック率ユーザ端末リストを記憶する。
表示手段220は、広告配信サーバ10から配信された広告を含むWebページや、広告をクリックしたことにより遷移したWebページを表示する。
ユーザ端末制御手段230は、第1ユーザ端末20を制御し、入力手段210で受け付けたユーザの操作に伴う情報(例えば、広告配信サーバ10へのアクセスを要求する情報)を広告配信サーバ10に送信する。また、ユーザ端末制御手段230は、広告配信サーバ10から配信された広告を受信し、表示手段220に表示させる制御を行う。
実施形態に係る広告配信システム1の広告配信サーバ10及び第1〜第nユーザ端末20は、コンピュータ及びその周辺装置に適用される。広告配信サーバ10及び第1〜第nユーザ端末20における各部は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに当該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。
次に、広告配信サーバ10の制御フローについて説明する。
図8は、本実施形態に係る広告配信サーバ10の広告配信サーバ制御手段100が判断器を生成する処理のフローチャートである。
図9は、本実施形態に係る広告配信サーバ制御手段100の広告数集計手段131が全広告数を当該広告が属するカテゴリ毎に集計し、重み付けする処理のフローチャートである。
また、広告数集計手段131は、所定の間隔で、ログDBを参照し、複数のラベル付きユーザ端末の全広告数についての新たなデータが追加されていた場合には、当該新たなデータを追加し、最も古い全広告数についてのデータから順に除外して全広告数を上記カテゴリ毎に集計する。
図10は、本実施形態に係る広告配信サーバ制御手段100のクリック広告数集計手段132がクリック広告数を上記カテゴリ毎に集計し、重み付けする処理のフローチャートである。
また、クリック広告数集計手段132は、所定の間隔で、ログDBを参照し、複数のラベル付きユーザ端末のクリック広告数についての新たなデータが追加されていた場合には、当該新たなデータを追加し、最も古いクリック広告数についてのデータから順に除外してクリック広告数を上記カテゴリ毎に集計する。
また、高クリック率ユーザ端末判断手段150は、所定期間における、広告数集計手段131で集計された全広告数及びクリック広告数集計手段132で集計されたクリック広告数に基づき規定した所定のルールに基づき、クリックし易いユーザの端末を推定して高クリック率ユーザの端末と判断することもできる。
本実施形態によれば、ログ格納手段120は、第1〜第nユーザ端末20毎のアクセス及びクリックの履歴を示すログを格納し、広告数集計手段131は、ログ格納手段120に格納されたログに基づき、第1〜第nユーザ端末20のうち少なくとも一部から選出された複数のラベル付きユーザ端末毎の所定期間における当該ユーザ端末に対して表示されたWebページに含まれていた全ての広告の数である全広告数を広告が属するカテゴリ毎に集計し、クリック広告数集計手段132は、ログ格納手段120に格納されたログに基づき、第1〜第nユーザ端末20のうち少なくとも一部である選出された複数のラベル付きユーザ端末毎の所定期間における当該ユーザ端末に対して表示されたWebページに含まれていた広告のうちクリックされた広告の数であるクリック広告数をカテゴリ毎に集計し、高クリック率ユーザ端末判断手段150は、所定期間における、広告数集計手段131で集計された全広告数及びクリック広告数集計手段132で集計されたクリック広告数に基づき、カテゴリに関わりなくクリックし易いユーザの端末を推定して高クリック率ユーザの端末と判断し、高クリック率ユーザ端末リスト格納手段160は、高クリック率ユーザ端末判断手段150で判断した高クリック率ユーザの端末を集計して高クリック率ユーザ端末リストを作成し格納し、広告配信手段170は、高クリック率ユーザ端末リスト格納手段160に格納された高クリック率ユーザ端末リストに基づいて、高クリック率ユーザの端末に広告を配信する。
ここで、ユーザの端末を操作するユーザの中には、当該ユーザが興味を持っていないカテゴリの広告でもクリックする傾向(クリック性向)が強いユーザが存在する。
本実施形態によれば、端末を操作するユーザが何に興味を持っているかに関わらず、クリック性向の強いユーザを検出し、このユーザのユーザ端末に広告を配信することで、ユーザ自身が特に興味を持っていないカテゴリの広告でも、クリックされる可能性を向上できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
これにより、全広告数及びクリック広告数のデータが新しいものほど重み付けを大きくできるので、時間経過による高クリック率ユーザの傾向変化に適した学習データ30を作成できる。よって、時間経過による高クリック率ユーザの傾向変化を考慮しつつ、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断し、高クリック率ユーザの端末に広告を配信できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
これにより、データを時間経過に応じて更新できるので、最新の全広告数及びクリック広告数に基づき、高クリック率ユーザの端末であるか否かを判断し、高クリック率ユーザの端末に広告を配信できる。
したがって、ユーザが興味を持っているカテゴリに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信し、広告による企業や製品の知名度を向上できる広告配信サーバを提供できる。
120 ログ格納手段
131 広告数集計手段
132 クリック広告数集計手段
150 高クリック率ユーザ端末判断手段
160 高クリック率ユーザ端末リスト格納手段
170 広告配信手段
20 第1〜第nユーザ端末
Claims (5)
- 広告を含むWebページを表示する複数のユーザの端末にネットワークを介して接続され、前記ユーザの端末に広告を配信する広告配信サーバであって、
複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部についてアクセス及びクリックの履歴を示すログを格納するログ格納手段と、
前記ログ格納手段に格納された前記ログに基づき、複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部について所定期間における前記ユーザの端末に表示された前記Webページに含まれていた全ての広告の数である全広告数を当該広告が属するカテゴリ毎に集計する広告数集計手段と、
前記ログ格納手段に格納された前記ログに基づき、複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部について前記所定期間における前記ユーザの端末に表示された前記Webページに含まれていた広告のうちクリックされた広告の数であるクリック広告数を前記カテゴリ毎に集計するクリック広告数集計手段と、
前記所定期間における、前記広告数集計手段で集計された前記全広告数及び前記クリック広告数集計手段で集計された前記クリック広告数に基づき、前記カテゴリに関わりなくクリックし易いユーザの端末を推定して高クリック率ユーザの端末と判断する高クリック率ユーザ端末判断手段と、
前記高クリック率ユーザ端末判断手段で判断した前記高クリック率ユーザの端末を集計して高クリック率ユーザ端末リストを作成し格納する高クリック率ユーザ端末リスト格納手段と、
前記高クリック率ユーザ端末リスト格納手段に格納された前記高クリック率ユーザ端末リストに基づいて、当該高クリック率ユーザの端末に前記広告を配信する広告配信手段と、を備える広告配信サーバ。 - 前記ログに含まれるユーザの端末の属性情報に基づいて、当該属性情報を素性として含む学習データを用いて機械学習を行い、判断器を生成する判断器生成手段をさらに備え、
前記高クリック率ユーザ端末判断手段は、前記判断器生成手段で生成した前記判断器を用いて、前記クリックし易いユーザの端末を推定する請求項1に記載の広告配信サーバ。 - 前記広告数集計手段は、複数の前記所定期間において集計を行い、各々の前記所定期間が新しいものほど大きくなる乗数を前記全広告数にそれぞれ乗算し、
前記クリック広告数集計手段は、前記複数の前記所定期間において集計を行い、各々の前記所定期間が新しいものほど大きくなる乗数を前記クリック広告数にそれぞれ乗算する請求項1又は2に記載の広告配信サーバ。 - 前記広告数集計手段は、前記ログにおいて、時間経過に応じて、新たなデータが追加された場合に、最も古いデータから順に除外して、前記全広告数を集計し、
前記クリック広告数集計手段は、前記ログにおいて、時間経過に応じて、新たなデータが追加された場合に、最も古いデータから順に除外して、前記クリック広告数を集計する請求項1から3のいずれかに記載の広告配信サーバ。 - 広告を含むWebページを表示する複数のユーザの端末にネットワークを介して接続され、前記ユーザの端末に広告を配信する広告配信サーバによって実行される広告配信方法であって、
複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部についてアクセス及びクリックの履歴を示すログを格納するログ格納ステップと、
前記ログ格納ステップで格納した前記ログに基づき、複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部について所定期間における前記ユーザの端末に表示された前記Webページに含まれていた全ての広告の数である全広告数を当該広告が属するカテゴリ毎に集計する広告数集計ステップと、
前記ログ格納ステップで格納したログに基づき、複数の前記ユーザの端末のうち少なくとも一部について前記所定期間における前記ユーザの端末に表示された前記Webページに含まれていた広告のうちクリックされた広告の数であるクリック広告数を前記カテゴリ毎に集計するクリック広告数集計ステップと、
前記所定期間における、前記広告数集計ステップで集計した前記全広告数及び前記クリック広告数集計ステップで集計した前記クリック広告数に基づき、前記カテゴリに関わりなくクリックし易いユーザの端末を推定して高クリック率ユーザの端末と判断する高クリック率ユーザ端末判断ステップと、
前記高クリック率ユーザ端末判断ステップで判断した前記高クリック率ユーザの端末を集計して高クリック率ユーザ端末リストを作成し格納する高クリック率ユーザ端末リスト格納ステップと、
前記高クリック率ユーザ端末リスト格納ステップで格納した前記高クリック率ユーザ端末リストに基づいて、当該高クリック率ユーザの端末に前記広告を配信する広告配信ステップと、を備える広告配信方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010294016A JP5094956B2 (ja) | 2010-12-28 | 2010-12-28 | 広告配信サーバ及び広告配信方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010294016A JP5094956B2 (ja) | 2010-12-28 | 2010-12-28 | 広告配信サーバ及び広告配信方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012141785A JP2012141785A (ja) | 2012-07-26 |
JP5094956B2 true JP5094956B2 (ja) | 2012-12-12 |
Family
ID=46678025
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010294016A Active JP5094956B2 (ja) | 2010-12-28 | 2010-12-28 | 広告配信サーバ及び広告配信方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5094956B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016062297A (ja) * | 2014-09-18 | 2016-04-25 | ヤフー株式会社 | 広告入札管理システム、方法、およびプログラム |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103714067B (zh) | 2012-09-29 | 2018-01-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种信息推送方法和装置 |
JP5595467B2 (ja) * | 2012-11-12 | 2014-09-24 | ヤフー株式会社 | 広告情報提供装置および広告情報提供方法 |
JP5709915B2 (ja) | 2013-02-28 | 2015-04-30 | ヤフー株式会社 | 機械学習装置、機械学習方法、およびプログラム |
JP5762456B2 (ja) * | 2013-03-12 | 2015-08-12 | ヤフー株式会社 | 広告提供装置 |
JP5856585B2 (ja) * | 2013-06-18 | 2016-02-10 | ヤフー株式会社 | 関連性指数補正装置及び関連性指数補正方法 |
JP6353396B2 (ja) * | 2015-04-14 | 2018-07-04 | ヤフー株式会社 | 広告提供装置、および広告提供方法 |
KR101950374B1 (ko) * | 2018-05-25 | 2019-02-20 | 뉴브로드테크놀러지(주) | 비표준 프로토콜 역공학 분석 장치 |
CN111080359B (zh) * | 2019-12-13 | 2023-06-20 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种标签算法确定方法、装置、服务器及存储介质 |
CN113011910B (zh) * | 2021-01-18 | 2023-08-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001306611A (ja) * | 2000-04-26 | 2001-11-02 | Nec Corp | 広告提供システム、広告提供方法およびそのプログラムを記録した記録媒体 |
JP4071805B2 (ja) * | 2000-12-27 | 2008-04-02 | 楽天株式会社 | 広告送信サーバ、広告送信プログラム及びユーザ検索方法 |
US8504575B2 (en) * | 2006-03-29 | 2013-08-06 | Yahoo! Inc. | Behavioral targeting system |
JP2007286832A (ja) * | 2006-04-14 | 2007-11-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 広告配信システムおよび広告配信方法、広告配信プログラム |
JP4945490B2 (ja) * | 2008-03-24 | 2012-06-06 | ヤフー株式会社 | 不正検出装置および不正検出方法 |
-
2010
- 2010-12-28 JP JP2010294016A patent/JP5094956B2/ja active Active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016062297A (ja) * | 2014-09-18 | 2016-04-25 | ヤフー株式会社 | 広告入札管理システム、方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012141785A (ja) | 2012-07-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5094956B2 (ja) | 広告配信サーバ及び広告配信方法 | |
TWI529642B (zh) | Promotion method and equipment of product information | |
JP5438087B2 (ja) | 広告配信装置 | |
EP2304619B1 (en) | Correlated information recommendation | |
US9811851B2 (en) | Automatic product groupings for merchandising | |
US20180005271A1 (en) | Information processing method, server, and computer storage medium | |
JP5414693B2 (ja) | ビデオ品質測定 | |
US20120089455A1 (en) | System and method for real-time advertising campaign adaptation | |
US20060212350A1 (en) | Enhanced online advertising system | |
US20150235258A1 (en) | Cross-device reporting and analytics | |
US8645199B1 (en) | Using application characteristics for ad pricing | |
WO2013055957A1 (en) | Method and system of evaluating the impact of distributed digital content | |
US20140033007A1 (en) | Modifying the presentation of a content item | |
CN109891451A (zh) | 用于将品牌创意内容并入消息传送服务的系统和方法 | |
WO2011151718A1 (en) | Online advertising system and a method of operating the same | |
KR101042901B1 (ko) | 광고 구매 히스토리에 기초하여 검색 광고용 키워드 페어를생성하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 | |
Wang et al. | Viewability prediction for online display ads | |
US9508087B1 (en) | Identifying similar display items for potential placement of content items therein | |
JP2022046753A (ja) | 広告配信設定装置、広告配信設定方法及び広告配信設定プログラム | |
JP5506867B2 (ja) | コンテンツ配信装置 | |
US20190340184A1 (en) | System and method for managing content presentations | |
JP2016062297A (ja) | 広告入札管理システム、方法、およびプログラム | |
JP6705123B2 (ja) | 購買意欲推定プログラム及び情報処理装置 | |
US20130117071A1 (en) | Techniques for providing perceived quality metric analysis | |
US9031861B1 (en) | Measuring content item effectiveness |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
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: 20120904 |
|
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: 20120918 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5094956 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150928 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
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 |
|
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: R313111 |
|
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 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
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 |