JP5379517B2 - 広告配信情報処理方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、適切な広告を配信するための技術に関する。

インターネットでは様々なサイトが開設されており、様々なデータが公開されている。このようにインターネット上で公開されている膨大なデータの中から、所望の情報を探し出すには、現在、キーワードにより検索エンジンで検索するのが通常である。この際、キーワードと連動して、広告を提示するなどの情報提供が行われる場合もある。しかしながら、入力キーワードだけでは、ユーザの所望の結果を得られない場合もある。また、様々な方法で、ユーザの特性データを収集して、当該ユーザに対する情報提供に役立てるという考え方は存在しており、例えば特開２００２−２５１４０８号公報には、適切なガイドによって情報の閲覧作業を支援できる情報閲覧支援装置が開示されている。具体的には、サーバ部に対しユーザが要求した文書情報の時系列リストがアクセス履歴管理部で管理され、この時系列リストを文書情報に割り当てられたキーワードを参照しながら、一般的情報から詳細な情報へとユーザが参照する通常行動と、他の情報を参照する変化行動とに分けて分析し、この分析結果に基づいてユーザの閲覧行動を支援するものである。

特開２００２−２５１４０８号公報

従来技術では、上で述べたようにユーザの特性に応じて広告を選択したり、それとは別に広告を掲載するサイトの特性に応じて広告を選択するようなものは存在していた。また、広告主が特定の時期又は期間に広告を掲載するように指定する場合もあるが、これは広告主が適切と考える時期又は期間に基づき広告掲載時期や期間が広告主から特定されている。しかしながら、例えば特定のテレビ番組で取り上げられた商品やインターネット上でのホットトピック（検索語やブログでの注目キーワードなど）、特定の時期に行われるイベントに関連する商品といった、いわゆる鮮度が重要となる情報や急に注目されるようになった情報にマッチする広告を、適時に且つ自動的に配信することはできない。

従って、本発明の目的は、いわゆる鮮度が重要となる情報や急に注目される可能性がある情報にマッチする広告を、適時に且つ自動的に配信できるようにするための技術を提供することである。

本発明の広告配信情報処理方法は、時刻又は時間と当該時刻又は時間に関連するテキスト・データとが掲載されている所定のウェブページ毎に、当該ウェブページから、開始時刻と終了時刻と１又は複数の特徴語と各特徴語のスコアとを抽出し、抽出データ格納部に格納する抽出ステップと、抽出データ格納部から、各ウェブページについての各特徴語を読み出すと共に、当該ウェブページについての開始時刻及び終了時刻を所定のルールに従って、当該特徴語に係る広告の配信と関連付けるべき期間の配信開始時刻及び配信終了時刻に変換し、配信開始時刻及び配信終了時刻とを特徴語に対応付けて情報元素データ格納部に格納するステップと、抽出データ格納部から、各ウェブページについての各特徴語のスコアを読み出すと共に、情報元素データ格納部から当該特徴語に対応付けられている配信開始時刻及び配信終了時刻とを読み出して、特徴語のスコアを配信開始時刻から配信終了時刻までの時間を含む所定のパラメータに基づき変更し、当該特徴語に対応付けて情報元素データ格納部に、変更後の前記スコアを格納するスコア調整ステップとを含む。

このような処理を実施して、情報元素データ格納部に、時期に関連してスコア付きの特徴語を自動的に抽出して予め保持しておくことによって、いわゆる鮮度が重要となる情報や急に注目される可能性がある情報を適時に且つ自動的に配信できるようになる。

また、上で述べた抽出ステップにおいて、ウェブページから当該ウェブページのタイトルとＵＲＬ（ユニバーサルリソースロケータ）とのうち少なくともいずれかを抽出して、抽出データ格納部に格納するようにしてもよい。この際、本発明は、抽出データ格納部から、各ウェブページについてのタイトルとＵＲＬの少なくともいずれかを読み出し、当該ウェブページについての各特徴語に対応付けて情報元素データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。このように、特徴語の根拠となるデータを保持することによって、当該特徴語に関連する広告を配信する際にその根拠を提示することができるようになる。

さらに、本発明において、ユーザ端末からのアクセスに応じて当該アクセス時刻が配信開始時刻から配信終了時刻までの時間とマッチする特徴語及び当該特徴語のスコアを情報元素データ格納部から抽出し、抽出した特徴語及び当該特徴語のスコアと、各広告について広告データとキーワード及びスコアとを格納する広告データ格納部における各広告についてのキーワード及びスコアとから所定の評価式に従って広告との組み合わせについての評価値を算出して、所定本数だけ評価値が上位の広告を特定するステップと、特定された広告のデータを広告データ格納部から抽出して、当該広告のデータを含み上記アクセスに応じたウェブページ・データを生成して、ユーザ端末に送信するステップとをさらに有するようにしてもよい。このように、アクセス時刻に時期的に適合した特徴語にさらにマッチした広告が選択されて配信されるようになる。

また、本発明において、ユーザ端末からのアクセスに応じて当該アクセス時刻が配信開始時刻から配信終了時刻までの時間とマッチする特徴語及び当該特徴語のスコアを情報元素データ格納部から抽出し、抽出した前記特徴語及び当該特徴語のスコアと、各広告について広告データとキーワード及びスコアとを格納する広告データ格納部における各広告についてのキーワード及びスコアとから所定の評価式に従って広告との組み合わせについての評価値を算出して、所定本数だけ評価値が上位の広告を特定するステップと、特定された広告のデータを広告データ格納部から抽出すると共に、情報元素データ格納部から上位所定本数の広告の抽出に用いられた特徴語に対応付けられているタイトルとＵＲＬの少なくともいずれかを読み出し、当該タイトルとＵＲＬのうち少なくともいずれかと特定された広告のデータとを含みアクセスに応じたウェブページ・データを生成して、ユーザ端末に送信するステップとをさらに含むようにしてもよい。このように、広告の根拠となるようなサイトのタイトルやＵＲＬを提示することによって、広告への注目度を向上させることができるようになる。

さらに、上で述べた所定のパラメータが、ウェブページのタイプをさらに含むようにしてもよい。その場合、スコア調整ステップにおいて、特徴語のスコアを配信開始時刻から配信終了時刻までの時間の単位時間数で除した値に、ウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算する、又は、特徴語のスコアを、配信開始時刻から配信終了時刻までの時間の単位時間数に対してウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算した結果で除するようにしてもよい。このように、配信時間の長さによって特徴語の影響力が希釈されるものとして取り扱うようにしても良い。但し、例えばテレビ番組表のページから得た情報なのか、イベント情報のページから得られた情報であるのか、検索キーワードのランキングを示すページから得られた情報なのか、さらに、ブックマークされる頻度の時間推移を表すページから得られた情報なのかなどによって、その重要性や影響力などをスコアに反映するようにしても良い。

さらに、上で述べた所定のルールが、ウェブページのタイプに応じた開始時刻及び終了時刻の所定時間分の前シフト又は後シフトを含むようにしてもよい。例えば、テレビ番組表のページからの特徴語については、テレビ放送後の広告配信が有効であり、イベント情報のページからの特徴語については例えばイベント開催期間前（場合によってはイベント開催期間中、イベント開催期間後の場合もある）の広告配信が有効であるので、そのためのシフト処理が行われる場合もある。

本発明に係る方法は、コンピュータ・ハードウエアとプログラムとの組み合わせにより実施される場合があり、本発明に係るプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してデジタル信号として配信される場合もある。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

本発明によれば、いわゆる鮮度が重要となる情報や急に注目される可能性がある情報にマッチする広告を、適時に且つ自動的に配信できるようになる。

図１は、本発明の実施の形態におけるシステム概要図である。 図２は、時間要素データの生成処理の処理フローを示す図である。 図３は、検索キーワード・ランキングのサイトから得られるデータの一例を示す図である。 図４は、番組紹介サイトから得られるデータの一例を示す図である。 図５は、イベントデータ・サイトから得られるデータの一例を示す図である。 図６は、時間要素データの生成処理の処理フローを示す図である。 図７は、情報元素ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図８は、情報テーブル生成処理の処理フローを示す図である。 図９は、情報テーブルの一例を示す図である。 図１０は、広告配信処理の処理フローを示す図である。 図１１は、テレビ番組紹介ページの一例を示す図である。 図１２は、シーズンマッチによる広告が配信されたページの一例を示す図である。 図１３は、コンピュータの機能ブロック図である。

本発明の実施の形態では、一般のユーザによるアクセスを受け付けると、予め配信開始時刻及び配信終了時刻に対応付けられている特徴語のうち、当該アクセス時刻にマッチする特徴語を抽出すると共に、当該特徴語にマッチする広告をさらに抽出して当該広告のデータを配信する。このような広告配信を、シーズンマッチによる広告配信と呼ぶこととする。このためには、適切な形式で、各特徴語について配信開始時刻及び配信終了時刻などを適切に収集且つ蓄積する必要がある。従って、本実施の形態では、様々な観点（例えばユーザの嗜好や、コンテンツの特性、本実施の形態のような時間特性）から収集される広告配信のための情報要素（情報元素とも呼ぶ）のうち時間要素についてのデータの収集及び蓄積と、収集及び蓄積された時間要素データを用いた広告配信について説明する。

まず、このためのコンピュータ・システムの概要を図１に示す。例えばインターネットなどのネットワーク１には、ウェブ（Ｗｅｂ）ブラウザが実行される複数のユーザ端末３と、複数のＷｅｂサーバ９と、複数の広告主端末７と、本実施の形態における主要な処理を実施する広告配信システム５とが接続されている。

広告配信システム５は、例えばポータルサイトのように、ネットワーク１を介してユーザ端末３に対して、検索機能や各種情報提供機能を有すると共に、例えば検索結果を表示するためのＷｅｂページやユーザの要求に応じて提供される情報を表示するためのＷｅｂページに出力すべき広告を抽出するための広告処理機能を有する。広告配信システム５は、１又は複数台のサーバで構成され得るが、ここでは１台のコンピュータで実施されるものとして説明する。

広告配信システム５は、例えばユーザ端末３とのインターフェースとなるＷｅｂサーバ部５５と、ユーザ端末３に提供される各種情報を格納するコンテンツ格納部５６と、Ｗｅｂサーバ９等から特定種類の所定のＷｅｂページのテキスト・データを収集するクローラ５１と、クローラ５１によって収集された各種Ｗｅｂページのテキスト・データを格納するＷｅｂページＤＢ５２と、ＷｅｂページＤＢ５２及びコンテンツ格納部５６に格納されている特定種類の所定のＷｅｂページのテキスト・データなどを基に時間要素データを生成する情報元素生成部５３と、情報元素生成部５３の処理に必要な中間的なデータを格納する抽出データ格納部５７と、情報元素生成部５３の処理結果である情報元素データ（ここでは時間要素データ）を格納する情報元素ＤＢ５４と、広告主端末７から広告データの登録を受け付け、必要な付加データを生成する広告情報登録部６０と、広告情報登録部６０によって生成されたデータを登録するための情報テーブルを格納する情報テーブル格納部６１と、情報元素ＤＢ５４と情報テーブル格納部６１に格納されているデータを用いて、出力すべき広告を決定する処理を実施する広告決定処理部５９とを有する。

次に、情報元素ＤＢ５４に格納される時間要素データの生成処理について図２乃至図７を用いて説明する。まず、クローラ５１は、特定種類の所定のサイトから当該サイトのテキスト・データをクローリングして、得られたテキスト・データをサイト毎にＷｅｂページＤＢ５２に格納する（ステップＳ１）。例えば、本実施の形態では、例えば、所定の番組（テレビ／ラジオなど）紹介サイトと、検索キーワード・ランキングの所定のサイトと、イベントデータの所定のサイトとを予め登録しておき、当該サイトのデータを例えば定期的にクローリングする。定期的ではなく、任意のタイミングでもよい。なお、コンテンツ格納部５６のデータを使用する場合にはクローリングする必要はないが、クローリングしてＷｅｂページＤＢ５２に格納するようにしても良い。

次に、情報元素生成部５３は、ＷｅｂページＤＢ５２に登録されているサイト及びコンテンツ格納部５６のデータを用いる場合にはコンテンツ格納部５６における特定種類の所定のサイトのうち、未処理のサイトを特定する（ステップＳ５）。そして、特定されたサイトのデータからＵＲＬ、開始時刻、終了時刻、サイトのタイトルなどを抽出し、抽出データ格納部５７に格納する（ステップＳ７）。予めサイト毎にどのデータがどこに含まれているといった抽出ルールを定めておき、そのルールに従って抽出すればよい。また、１つのページに複数の情報単位についてのデータが含まれる場合（例えば複数の番組のデータ）、それぞれの情報単位について該当データを抽出する。そして、特定されたサイトが、検索キーワード・ランキングについてのサイトである場合には（ステップＳ９：Ｙｅｓルート）、各検索キーワードについて、その順位に基づきキーワードにスコア（例えば１位１０点、２位８点、．．．９位２点、１０位１点など）を付与し、当該検索キーワードとスコアのペアを１又は複数組、抽出データ格納部５７に格納する（ステップＳ１１）。そして処理は端子Ａを介して図６の処理に移行する。

例えば、抽出データ格納部５７には、図３のようなデータが格納される。図３は、「瞬！Ｗｏｒｄ」というサイトについて抽出されたデータの一例を示している。例えばこのサイトは、直前所定時間（例えば１時間）において最も入力された検索キーワードのランキングがなされるサイトであって、ランキングされている検索キーワードを抽出すると共に、順位に反比例するスコアを付与する。図３の例では、開始時刻（begin）及び終了時刻（end）は、ステップＳ７で抽出されたデータであり、例えば検索キーワードのカウント期間である。タイトル（title）及びＵＲＬについてもステップＳ７で抽出されたデータであり、サイトを特定するデータとして抽出及び格納される。注目すべき特徴語（profile）は、上でも述べたとおり、ランキングされている検索キーワードであって、図３の例では、１位がスターリングエンジンでスコア「１０」であり、２位がティカポでスコア「９」となっている。このように１つのサイトで複数の特徴語を抽出するようにしても良い。検索キーワード・ランキングについては、１つのランキングについて１つの情報単位となる。検索キーワード・ランキングの複数のサイトを解析する場合には、複数の情報単位が登録される。

一方、検索キーワード・ランキングのサイトではなく（ステップＳ９：Ｎｏルート）、特定されたサイトが番組データ（テレビ、ラジオその他の番組）のサイトであれば（ステップＳ１３：Ｙｅｓルート）、情報元素生成部５３は、番組紹介テキストから例えば周知のＴＦＩＤＦ法などによって特徴語を抽出すると共に同じくＴＦＩＤＦ法などによって当該特徴語のスコアを算出し、特徴語とスコアのペアを１又は複数組、抽出データ格納部５７に格納する（ステップＳ１５）。複数の番組の番組データを含むサイトである場合には、１番組毎に番組紹介テキストを解析する。そして処理は端子Ａを介して図６の処理に移行する。

抽出データ格納部５７に格納される番組についてのデータの一例を図４に示す。図４の例では、開始時刻（begin）及び終了時刻（end）は、ステップＳ７で抽出されたデータであり、テレビ番組の開始及び終了時刻である。また、タイトル（title）はテレビ番組のタイトルであり、ＵＲＬは、現在処理しているサイトのＵＲＬである。注目すべき特徴語（profile）は、番組紹介テキストから例えばＴＦＩＤＦ法などによって抽出される特徴語であり、図４の例では、チャイムにスコア「８．０３」、大気汚染に「６．２３」、早大生に「３．２１」、暴行に「０．９５」といった特徴語及び対応スコアのペアが複数組登録される。このように１番組が１情報単位としてデータが登録される。

一方、番組データのサイトではなく（ステップＳ１３：Ｎｏルート）、特定されたサイトがイベントデータのサイトである場合には（ステップＳ１７：Ｙｅｓルート）、情報元素生成部５３は、イベント紹介テキストから例えば周知のＴＦＩＤＦ法などによって特徴語を抽出すると共に同じくＴＦＩＤＦ法などによって当該特徴語のスコアを算出し、特徴語とスコアのペアを１又は複数組、抽出データ格納部５７に格納する（ステップＳ１９）。複数のイベントのイベントデータを含むサイトである場合には、１イベント毎にイベント紹介テキストを解析する。そして処理は端子Ａを介して図６の処理に移行する。

抽出データ格納部５７に格納されるイベントについてのデータの一例を図５に示す。図５の例では、開始時刻（begin）及び終了時刻（end）は、ステップＳ７で抽出されたデータであり、イベントの開始時刻及び終了時刻である。また、タイトル（title）はイベントの名称であり、ＵＲＬは、現在処理しているサイトのＵＲＬである。注目すべき特徴語（profile）は、イベント紹介テキストから例えばＴＦＩＤＦ法などによって抽出される特徴語であり、図５の例では、「山形あずき」にスコア「５．３４」、「デザイン」にスコア「４．２２」、「額絵」にスコア「０．４３」、「おばあちゃん」にスコア「０．２９」といった特徴語及び対応スコアのペアが複数組登録される。このように、１イベントが１情報単位としてデータが登録される。

なお、イベントデータのサイトではない場合（ステップＳ１７：Ｎｏルート）、情報元素生成部５３は、他のタイプのサイトであるので、そのサイトのタイプに従った形でテキストから特徴語を抽出すると共にスコアを特定し、特徴語とスコアのペアを１又は複数組抽出データ格納部５７に格納する（ステップＳ２１）。

このように、各サイトのタイプに従って、抽出方法を変更しながら、特徴語及びスコアのペアをサイト毎に（より具体的には各サイトの各情報単位について）抽出する。なお、以下の処理でもサイトのタイプは用いられるので、抽出データ格納部５７においても、サイトのタイプについての識別子を抽出データに対応付けて格納しておく。図３乃至図５の例では、「番組データ」「検索キーワード・ランキング」「イベントデータ」がサイトのタイプを表すデータである。

図６の処理の説明に移行して、情報元素生成部５３は、全ての所定サイトについて処理したか判断する（ステップＳ２３）。未処理のサイトが存在する場合には、端子Ｂを介してステップＳ５に戻る。一方、全ての所定サイトについて処理した場合には、抽出データ格納部５７において未処理の情報単位を１つ特定する（ステップＳ２５）。そして、特定された情報単位における各特徴語をキーとして、特徴語、ＵＲＬ、タイトル等を含む時間要素データ・レコードを生成し、情報元素ＤＢ５４に登録する（ステップＳ２７）。

情報元素ＤＢ５４に登録されるデータの一例を図７に示す。図７の例では、キーワード（すなわち特徴語）と、配信開始時刻と、配信終了時刻と、タイトルと、ＵＲＬと、スコアとが登録されるようになっている。ステップＳ２７では、キーワードと、タイトルと、ＵＲＬとを登録する。これらについては抽出データ格納部５７に格納されているデータそのものでよいので、抽出データ格納部５７から読み出せばよい。

一方、情報元素生成部５３は、特定された情報単位についての開始時刻及び終了時刻を抽出データ格納部５７から読み出し、当該開始時刻及び終了時刻を所定のルールに従って調整することによって配信開始時刻及び配信終了時刻を決定すると共に、今回生成された各時間要素データ・レコードに登録する（ステップＳ２９）。例えば、番組データというサイトタイプの場合、放送終了後に特徴語に関連する広告を配信する方が、広告への応答が高いと考えられるので、開始時刻及び終了時刻を所定時間だけ後にシフトする。図７の例では、放送終了後にそのまま２時間シフトさせている。また、検索キーワード・ランキングというサイトタイプの場合も、カウント期間の直後にそのまま１時間シフトさせている。さらに、イベントデータというサイトタイプの場合には、図７の例では、イベント開催期間の直前に１６８時間前にシフトさせている。このようにサイトタイプに従って、開始時刻及び終了時刻のシフト方向を決定して、シフトさせる。但し、開始時刻及び終了時刻それぞれについてシフト時間を変更するようにしても良い。すなわち、配信開始時刻から配信終了時刻までの間の時間を、開始時刻から終了時刻までの時間とは異なるようにしても良い。

さらに、情報元素生成部５３は、特定された情報単位における各特徴語のスコアを、配信開始時刻から配信終了時刻までの時間及び所定のパラメータに基づき調整して、今回生成された各時間要素データ・レコードに登録する（ステップＳ３１）。本実施の形態では、配信開始時刻から配信終了時刻までの時間が長ければ広告配信に関与する機会がそれだけ多くなるので、単位時間あたりのスコアを算出する方が好ましいという考え方に従って、基本的には、特徴語のスコアを時間で除するものとする。但し、サイトタイプに応じた重み付けも必要なので、例えば、時間に対してサイトタイプの重みを加算する又は乗じた後に、特徴語のスコアを除するようにする。他の例としては、特徴語のスコアを時間で除した後に、サイトタイプの重みを加算又は乗算して最終的なスコアを得るようにしても良い。例えば、番組データというサイトタイプについて他のサイトタイプより重要視する場合には、前者の計算例では、例えば配信開始時刻から配信終了時刻までの時間に対して０．５を乗じて時間を半分にした後、特徴語のスコアを除することによって、番組データに係る特徴語のスコアを２倍にする。後者の計算例では、番組データに係る特徴語のスコアを時間で除した後に、２倍すれば同じ結果を得られる。図７の例では、後者の計算方法で、全てのサイトタイプで同じ重み「１」を乗じている。

このように、ステップＳ２９及びＳ３１を実施することによって、図７に示すような時間要素データが生成されるようになる。すなわち、抽出データ格納部５７では情報単位毎にデータが蓄積されているが、図７では、特徴語をキーとした形式に変換している。その変換においては、配信開始時刻及び配信終了時刻までの時間、スコアについては、以下の広告配信処理のために調整している。

そして、情報元素生成部５３は、全ての情報単位について処理したか判断する（ステップＳ３３）。未処理の情報単位が存在している場合にはステップＳ２５に戻る。一方、全ての情報単位を処理した場合には、処理を終了する。

このようにして情報元素ＤＢ５４に、必要なデータが用意される。上でも述べたが、情報元素ＤＢ５４に蓄積すべきデータは、時々刻々変化するものであるから、定期的に本処理を実施して更新する必要がある。また、定期的だけではなく任意のタイミングで本処理を実施するようにしても良い。

さらに、広告についてのデータ・テーブルである情報テーブルを生成する処理について図８を用いて説明する。広告情報登録部６０は、広告主端末７から、広告のサイトＵＲＬを含む広告データを受信し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ４１）。広告データは、例えば単価などのデータを含む場合もある。そして、広告情報登録部６０は、サイトＵＲＬから該当サイトのテキストを取得し（ステップＳ４３）、そして、周知のＴＦＩＤＦ法等によりキーワード及びスコアを抽出する（ステップＳ４５）。そして、広告データ、及びキーワードとスコアの１又は複数の組を、情報テーブル格納部６１に登録する（ステップＳ４７）。

例えば図９に示すような情報テーブルが情報テーブル格納部６１に登録される。図９の例では、キーワードと、スコアと、広告データ（例えば広告サイトのタイトルと広告サイトのＵＲＬ）とが登録されるようになっている。これ以外の広告データ（例えば説明文など）についても登録するようにしても良い。

次に、広告を配信する際の処理について図１０乃至図１２を用いて説明する。ユーザ端末３は、ユーザからの指示に応じて、例えば広告配信システム５のコンテンツ格納部５６に格納されているデータに係り且つシーズンマッチによる広告配信が導入されたＷｅｂサイトにアクセスする（ステップＳ５１）。広告配信システム５のＷｅｂサーバ部５５は、ユーザ端末３から、シーズンマッチによる広告配信が導入されたＷｅｂサイトへのアクセスを受信する（ステップＳ５３）。Ｗｅｂサーバ部５５は、アクセス受信を広告決定処理部５９に通知する。

広告決定処理部５９は、アクセス受信通知を受け取ると、現時刻が配信開始時刻から配信終了時刻までの配信時間にマッチする特徴語（キーワード）をｍ個抽出する（ステップＳ５５）。例えば、現時刻が配信時間内となっている特徴語を全て抽出し、抽出された特徴語がｍ個以下であれば、できるだけ現時刻に近い配信時間が規定されている特徴語を抽出する。例えば、配信開始時刻又は配信終了時刻と現時刻との差が１５分刻みでポイントの値が減っていくようなポイントカーブを採用して、ポイント値が高い順にｍ個に達するまで特徴語を採用するようにしてもよい。さらに、現時刻が配信時間内となっている特徴語がｍ個を超える場合には、以下のステップＳ５７を実施した後にまだｍ個以上あれば、例えばスコアの高いもの順にｍ個にする。ｍは任意の整数であり、広告配信システム５の管理者などが設定する。なお、ｍ個の特徴語については、タイトル及びＵＲＬも読み出しておく。

そして、広告決定処理部５９は、抽出された特徴語に重複がないか判断し、重複する特徴語が存在する場合には、当該重複特徴語をマージしてスコアについては加算した値をその特徴語のスコアに設定する（ステップＳ５７）。同じ特徴語が複数の番組やイベントで用いられる場合もあり、そのような場合には現時刻における重要性をその特徴語のスコアを全て加算することによって表すものとする。

さらに、広告決定処理部５９は、抽出特徴語とマッチするキーワードが情報テーブルに登録されている広告を、所定本数分だけ選択する（ステップＳ５９）。例えば、抽出特徴語の対応スコアと、情報テーブルに登録されている広告の同一キーワードの対応スコアとの積和で評価値（同一単語についてのスコアベクトル同士の内積（該当する単語がない場合にはその単語についての値は０））を算出し、当該評価値が上位の広告を、所定本数だけ選択する。このような広告の選択手法については、従来から用いられている様々な手法を採用することができる。例えば、上記のようなスコアベクトル同士の内積を、両スコアベクトルの長さで除した余弦値を評価値として採用するようにしてもよい。

そして、広告決定処理部５９は、選択された広告のデータ（ＵＲＬ及びタイトル）と、当該広告選択に用いられた特徴語について読み出されている根拠データ（すなわちＵＲＬ及びタイトル）を、Ｗｅｂサーバ部５５に出力する。

Ｗｅｂサーバ部５５は、例えばコンテンツ格納部５６からアクセス先ＵＲＬについてのデータを読み出すと共に、広告決定処理部５９から受信した広告データ及び根拠データとから、アクセス先ＵＲＬについてのデータ及び広告を含むＷｅｂページ・データを生成し、ユーザ端末３に送信する（ステップＳ６１）。

ユーザ端末３は、ネットワーク１を介してアクセス先ＵＲＬについてのデータ及び広告を含むＷｅｂページ・データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ６３）。

例えば、図１１に示すようなテレビ番組紹介ページが、情報元素生成部５３によって時間要素データとして情報元素ＤＢ５４に登録される場合を考える。例えば、タイトル「関口博のフレンズパーク」というタイトルと当該テレビ番組紹介ページのＵＲＬと特徴語「キッズランド」などが時間要素データとして登録されているものとする。そして、当該時間要素データに設定された配信開始時刻から配信終了時刻までの配信時間に、アクセス時刻が含まれると、特徴語「キッズランド」に合致する広告「キッズランドに行こう」（ＵＲＬは”www.jtc.co.jp/ace”）が抽出される。さらに、「キッズランド」に対応付けて情報元素ＤＢ５４に登録されているタイトル「関口博のフレンズパーク」及びそのテレビ番組紹介サイトＵＲＬも根拠データとして抽出される。そして、Ｗｅｂサーバ部５５で生成されたＷｅｂページ・データをユーザ端末３で表示すると、例えば図１２のようになる。すなわち、シーズンマッチのための広告表示エリア１２０１に、広告のタイトル「キッズランドに行こう」及びそのＵＲＬが表示されるとともに、「旬！なワケは」ということで根拠であることを明示して、「キッズランド」に関連するテレビ番組紹介ページのタイトル「関口博のフレンズパーク」が表示されるようになっている。なお、「関口博のフレンズパーク」はハイパーリンクになっており、テレビ番組紹介ページに遷移することもできるようになっている。なお、本例では広告データには「宿泊付きでキッズランドを満喫／首都圏発エースＪＴＣ」というような付加データも含まれている。但し、このようなデータは任意である。さらに、根拠データ自体も任意であり、ＵＲＬのみ又はタイトルのみを提示するようにしてもよい。さらに付加的なデータを得ることができる場合には含めるようにしてもよい。

図１２の例では、１つだけがシーズンマッチによる広告であったが、３本全てをシーズンマッチによる広告とすることも可能である。さらに、本数は任意である。さらに、広告表示エリアのページ中の位置も任意である。

このような表示を行うことによって、ユーザは旬な広告を簡単に見つけることができ、必要なデータを得ることができるようになる。さらに、広告主は、時々刻々と変化する話題に合わせて自動的に適切な広告を配信することができるようになる。特に、急に注目されるようになった話題にかかわる単語に合わせて、自動的に広告が抽出・配信されるようになるので、話題に乗り遅れず効果的な広告配信が可能となる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば図１に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致するものではない。また、さらに多くの機能を有するような広告配信システムに変更することも可能である。

また、処理フローについても一例であって、処理結果が変わらない限りにおいて順番を入れ替えたり、並列実行させるようにしてもよい。

さらに、情報元素生成部５３により処理されるサイトは、上で述べたものに限定されず、時刻又は時間と関連付けられているサイトであれば、用いることができる。

また、図１１や図１２のような画面構成は一例であって、同様のデータを表示する他の画面構成を採用することも可能である。

さらに、図１２で示したように、他の広告決定手法との組み合わせも可能であり、多面的な広告配信が可能となる。

なお、広告配信システム５、Ｗｅｂサーバ９、ユーザ端末３、広告主端末７は、コンピュータ装置であって、図１３に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

１ ネットワーク ３ ユーザ端末
５ 広告配信システム ７ 広告主端末
９ Ｗｅｂサーバ
５１ クローラ ５２ ＷｅｂページＤＢ
５３ 情報元素生成部 ５４ 情報元素ＤＢ
５５ Ｗｅｂサーバ部 ５６ コンテンツ格納部
５７ 抽出データ格納部
５９ 広告決定処理部 ６０ 広告情報登録部
６１ 情報テーブル格納部

Claims (6)

1. 時刻又は時間と当該時刻又は時間に関連するテキスト・データとが掲載されている所定のウェブページ毎に、当該ウェブページから、開始時刻と終了時刻と１又は複数の特徴語と各特徴語のスコアとを抽出し、抽出データ格納部に格納する抽出ステップと、
   前記抽出データ格納部から、各前記ウェブページについての各前記特徴語を読み出すと共に、当該ウェブページについての開始時刻及び終了時刻を所定のルールに従って、当該特徴語に係る広告の配信と関連付けるべき期間の配信開始時刻及び配信終了時刻に変換し、前記配信開始時刻と前記配信終了時刻とを前記特徴語に対応付けて情報元素データ格納部に格納するステップと、
   前記抽出データ格納部から、各前記ウェブページについての各前記特徴語のスコアを読み出すと共に、前記情報元素データ格納部から当該特徴語に対応付けられている前記配信開始時刻及び配信終了時刻とを読み出して、前記特徴語のスコアを前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間を含む所定のパラメータに基づき変更し、当該特徴語に対応付けて前記情報元素データ格納部に、変更後の前記スコアを格納するスコア調整ステップと、
   を含み、
   前記所定のパラメータが、前記ウェブページのタイプをさらに含み、
   前記スコア調整ステップにおいて、
   前記特徴語のスコアを前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間の単位時間数で除した値に、前記ウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算する
   又は、
   前記特徴語のスコアを、前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間の単位時間数に対して前記ウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算した結果で除する処理を行い、
   前記所定のルールが、前記ウェブページのタイプに応じた前記開始時刻及び前記終了時刻の、所定時間の繰り上げ又は繰り下げを含み、
   コンピュータに実行される広告配信情報処理方法。
2. 前記抽出ステップにおいて、前記ウェブページから当該ウェブページのタイトルとＵＲＬ（ユニバーサルリソースロケータ）とのうち少なくともいずれかを抽出して、前記抽出データ格納部に格納し、
   前記抽出データ格納部から、各前記ウェブページについての前記タイトルと前記ＵＲＬの少なくともいずれかを読み出し、当該ウェブページについての各前記特徴語に対応付けて前記情報元素データ格納部に格納するステップ
   をさらに含む請求項１記載の広告配信情報処理方法。
3. ユーザ端末からのアクセスに応じて当該アクセス時刻が前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間とマッチする特徴語及び当該特徴語のスコアを前記情報元素データ格納部から抽出し、抽出した前記特徴語及び当該特徴語のスコアと、各広告について広告データとキーワード及びスコアとを格納する広告データ格納部における各広告についてのキーワード及びスコアとから所定の評価式に従って広告との組み合わせについての評価値を算出して、所定本数だけ前記評価値が上位の広告を特定するステップと、
   特定された前記広告のデータを前記広告データ格納部から抽出して、当該広告のデータを含み前記アクセスに応じたウェブページ・データを生成して、前記ユーザ端末に送信するステップと、
   をさらに含む請求項１又は２記載の広告配信情報処理方法。
4. ユーザ端末からのアクセスに応じて当該アクセス時刻が前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間とマッチする特徴語及び当該特徴語のスコアを前記情報元素データ格納部から抽出し、抽出した前記特徴語及び当該特徴語のスコアと、各広告について広告データとキーワード及びスコアとを格納する広告データ格納部における各広告についてのキーワード及びスコアとから所定の評価式に従って広告との組み合わせについての評価値を算出して、所定本数だけ前記評価値が上位の広告を特定するステップと、
   特定された前記広告のデータを前記広告データ格納部から抽出すると共に、前記情報元素データ格納部から上位所定本数の広告の抽出に用いられた前記特徴語に対応付けられている前記タイトルと前記ＵＲＬの少なくともいずれかを読み出し、特定された前記広告のデータと当該タイトルとＵＲＬのうち少なくともいずれかとを含み前記アクセスに応じたウェブページ・データを生成して、前記ユーザ端末に送信するステップと、
   をさらに含む請求項２記載の広告配信情報処理方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１つ記載の広告配信情報処理方法をコンピュータに実行させるための広告配信情報処理プログラム。
6. 時刻又は時間と当該時刻又は時間に関連するテキスト・データとが掲載されている所定のウェブページ毎に、当該ウェブページから、開始時刻と終了時刻と１又は複数の特徴語と各特徴語のスコアとを抽出し、抽出データ格納部に格納する抽出手段と、
   前記抽出データ格納部から、各前記ウェブページについての各前記特徴語を読み出すと共に、当該ウェブページについての開始時刻及び終了時刻を所定のルールに従って、当該特徴語に係る広告の配信と関連付けるべき期間の配信開始時刻及び配信終了時刻に変換し、前記配信開始時刻と前記配信終了時刻とを前記特徴語に対応付けて情報元素データ格納部に格納する手段と、
   前記抽出データ格納部から、各前記ウェブページについての各前記特徴語のスコアを読み出すと共に、前記情報元素データ格納部から当該特徴語に対応付けられている前記配信開始時刻及び配信終了時刻とを読み出して、前記特徴語のスコアを前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間を含む所定のパラメータに基づき変更し、当該特徴語に対応付けて前記情報元素データ格納部に、変更後の前記スコアを格納するスコア調整手段と、
   を有し、
   前記所定のパラメータが、前記ウェブページのタイプをさらに含み、
   前記スコア調整手段が、
   前記特徴語のスコアを前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間の単位時間数で除した値に、前記ウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算する
   又は、
   前記特徴語のスコアを、前記配信開始時刻から前記配信終了時刻までの時間の単位時間数に対して前記ウェブページのタイプによる調整係数を加算又は乗算した結果で除する処理を行い、
   前記所定のルールが、前記ウェブページのタイプに応じた前記開始時刻及び前記終了時刻の、所定時間の繰り上げ又は繰り下げを含む、
   広告配信情報処理装置。

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