JP5388988B2 - 広告選択装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ウェブ広告の改良に関する。

ウェブ広告の重要な一類型として、キーワード広告がある（例えば、特許文献１参照）。キーワード広告では、検索結果ページやウェブコンテンツ内の広告掲載枠に組み込んで表示する広告ごとに、キーワード（「入札キーワード」と呼ぶ）及び入札単価を予め指定しておく。そして、広告を表示しようとするウェブページに関するキーワードと、入札キーワードが一致する広告のうち入札単価が高いものを表示対象として選択する。このような選択を広告分野では「引当て」とも呼ぶ。

キーワード広告の一類型はコンテンツマッチ広告で、ウェブページの内容を表す特徴語として抽出又は予め設定したキーワードをウェブページ側のキーワードとして用いるものである。また、ウェブページ側のキーワードとして、ウェブ検索での指定語（「検索クエリ」などとも呼ばれる）を用いるものは検索連動型広告と呼ばれる。

特開２００７−２８６８３３号公報

ところで、上記のようなキーワード広告では、入札キーワードとウェブページ側のキーワードとの一致を基に広告を選択しても、指定されている入札キーワードと広告の内容との関連性が低い場合、表示される広告はウェブページ内容と関連が低いこととなるうえ、適切な広告の配信機会も減って全体としてＣＴＲ（クリック・スルー・レート：クリック率）など広告効果が低下し、広告主、媒体主、ユーザにとっても有益でないという課題があった。

上記の課題に対し、本発明の目的は、入札キーワードと、それに対応して表示される広告との適合性が高い適切な広告を優先的に選択することである。

上記の目的をふまえ、本発明の一態様（１）は、ウェブページに表示する広告を選択する広告選択装置において、広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段と、広告に対応する入札キーワードを取得するキーワード取得手段と、前記入札キーワードごとのカテゴリを集計するカテゴリ集計手段と、集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出する拡散度算出手段と、前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択する広告選択手段と、を有し、前記拡散度算出手段は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出することを特徴とする。

本発明の他の態様（４）は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、コンピュータが、ウェブページに表示する広告を選択する広告選択方法において、コンピュータが、広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段を実現し、コンピュータが、広告に対応する入札キーワードを取得するキーワード取得処理と、コンピュータが、前記入札キーワードごとのカテゴリを集計するカテゴリ集計処理と、コンピュータが、集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出する拡散度算出処理と、コンピュータが、前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択する広告選択処理とを含み、前記拡散度算出処理は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出することを特徴とする。

本発明の他の態様（５）は、上記態様をコンピュータ・プログラムのカテゴリで捉えたもので、コンピュータに、ウェブページに表示する広告を選択させる広告選択プログラムにおいて、そのプログラムはコンピュータを制御することにより、広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段を実現させ、広告に対応する入札キーワードを取得させ、前記入札キーワードごとのカテゴリを集計させ、集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出させ、前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択させ、前記拡散度の算出は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出させることを特徴とする。

このように、広告で指定されている複数の入札キーワードについて多岐のカテゴリに亘って分散しているかの拡散度を算出し、拡散度が低い広告を選択することにより、入札キーワードと、それに対応して表示される広告との適合性が高い適切な広告を優先的に表示でき、ＣＴＲなど広告効果の向上が期待できる。

本発明の他の態様（２）は、上記いずれかの態様において、前記広告選択手段は、算出された前記拡散度が所定値以上の前記広告を抽出する拡散広告抽出手段と、抽出された前記広告のカテゴリを取得するカテゴリ取得手段と、を有し、取得された広告のカテゴリに対応する入札キーワードに基づいて表示対象とする広告を選択することを特徴とする。

このように、拡散度が高い広告については、広告とカテゴリの一致する入札キーワードを広告選択の基準とし他は無効とするなどにより、表示される機会を維持しつつ、拡散度が低い適切な入札キーワードの広告を選択することができる。

本発明の他の態様（３）は、上記いずれかの態様において、前記広告記憶手段は、複数の広告を所定のグループとして記憶し、前記グループに含まれる広告の入札キーワード数の合計が所定数以上である前記グループを単位として、前記キーワード取得手段は前記入札キーワードを取得し、前記カテゴリ集計手段は前記カテゴリを集計し、前記拡散度算出手段は前記拡散度を算出し、前記広告選択手段は、グループを単位として算出された前記拡散度をグループ内の広告に適用しつつ、グループ内及びグループ外の広告から前記表示対象を選択することを特徴とする。

このように、予算やプロジェクトなどの管理上、キャンペーンなどと呼ばれるグループに複数の広告がまとめられている場合も、入札キーワードが所定数以上のグループを単位に算出した拡散度をグループ全体に適用することにより、複数の広告に亘る拡散度も広告主などの単位で広告選択に反映でき、適切な広告を優れた精度で優先的に選択できる。

なお、上記の各態様とは異なるカテゴリ（装置に対し方法、方法に対しプログラムなど）や、以下に説明するさらに具体的な各態様も本発明に含まれる。異なるカテゴリについては、「手段」を「処理」又は「ステップ」のように、上記各態様での用例に準じ、適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの実行順序は以上記述したものに限定されず、適宜変更したりまとめて処理するなど、変更可能である。

本発明によれば、入札キーワードと、それに対応して表示される広告との適合性が高い適切な広告を優先的に選択することができる。

本発明の実施形態の構成を示す機能ブロック図。 本発明の実施形態で用いる情報（データ）を例示する図。 本発明の実施形態における処理手順を例示するフローチャート。 本発明の実施形態において入札キーワードが拡散していない一例を示す概念図。 本発明の実施形態において入札キーワードが拡散している一例を示す概念図。 本発明の実施形態における入札キーワードに対する重み付けの例を示す概念図。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」と呼ぶ）について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。

〔１．構成〕
本実施形態は、図１に示す広告選択装置１（以下「本装置１」又は「本装置」とも呼ぶ）に関するもので、本装置１は、通信ネットワークＮ（インターネット、携帯電話網、ＬＡＮなど）で端末Ｔに配信するウェブページに表示する広告を選択するものである。なお、この例では、本装置１は広告の選択を行い、そのような広告を埋め込むウェブページはコンテンツサーバ装置２が提供し、本装置１が選択した広告は広告配信装置３が、端末Ｔへ直接、又はコンテンツサーバ装置２を経由して端末Ｔへ配信するが、コンテンツサーバ装置２や広告配信装置３を本装置１と一体化する実施態様も可能である。また、端末Ｔは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、スマートフォンやタブレットＰＣといったモバイル機器などの情報処理装置で、図１では一つを模式的に例示するが実際は多数存在する。

本装置１は、一般的なコンピュータの構成として少なくとも、ＣＰＵなどの演算制御部６と、記憶装置７（主メモリ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等）と、通信ネットワークＮとの通信手段８（ＬＡＮアダプタや通信ゲートウェイ装置など）と、を有する。また、本装置１では、記憶装置７に予め記憶（インストール）した図示しない所定のコンピュータ・プログラムが演算制御部６を制御することで、図１に示す各手段などの要素（１０，２０など）を実現する。これら各要素のうち情報の記憶手段は、記憶装置７において各種のデータベース（「ＤＢ」とも表す）やファイル、配列等の変数、各種スタックやレジスタ、システム設定値など任意の形式で実現できる。

このような記憶手段のうち、広告記憶手段１５は、図２に例示のように、広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する手段である。なお、記憶手段以外の各手段は、以下のような情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段である。

〔２．作用〕
図３のフローチャートは、上記のように構成した本装置１の作用を示す。
〔２−１．作用の概要〕
図３に示す作用は、一連の流れとしても実現できるが、広告選択の応答迅速化のため、入稿された広告に対する事前処理（ステップＳ１〜Ｓ６）と、広告選択時の処理（ステップＳ１０）に分ける例を示す。

まず、事前処理としては、入稿された各広告について、キーワード取得手段１０が、広告に対応する入札キーワードを取得し（ステップＳ１）、カテゴリ集計手段２０が、入札キーワードごとのカテゴリを集計する（ステップＳ２）。集計は、例えばｔｆ・ｉｄｆなどの言語処理技術を用いて、入札キーワードごとに、予め定められた所定のカテゴリ群中のどのカテゴリに属するかを判断し、属するカテゴリごとに入札キーワードをカウントするなどした結果で、所定の集計結果記憶手段２５に記憶させる。

そして、拡散度算出手段３０は、集計されたカテゴリに基づいた広告の拡散度（後述）を算出し（ステップＳ３）、所定の拡散度記憶手段３５に記憶させる。なお、ステップＳ４〜Ｓ６については後述する。また、図２に例示するように、拡散度記憶手段は他の記憶手段、例えば広告記憶手段１５などと一体に実現してもよい。ここまでの事前処理は、広告入稿（入力、受注）時又はＣＰＵ低負荷時等にバックグラウンド処理やバッチ処理などで予め行うことができる。

そして、広告を引当て（選択）する時点では、広告選択手段５０が、広告記憶手段１５に記憶されている広告のなかから、拡散度記憶手段３５に記憶されている拡散度が所定値未満の広告を、表示対象として選択する（ステップＳ１０）。なお、本出願において「〜未満」とは「〜以下」でもよいものとし、同様に「〜以上」とは「〜より多い」でもよいものとする。

〔２−２．拡散と拡散度〕
ここで、「拡散」とは、広義には、複数の入札キーワードが相互に異なるカテゴリに属することで、より具体的には、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることである。例えば、図２の例において、広告ＩＤ「Ａ１２３」の広告で指定されている入札キーワードは「中古車」「燃費」「車検」などで、各入札キーワードが属するカテゴリ（「キーワードカテゴリ」と呼ぶこととする）が「車」で一貫しており、拡散していない。

図４は、上記のように入札キーワードが拡散していない一例をグラフで示す概念図であり、ある広告について指定されている複数の入札キーワードについて、入札キーワードのカテゴリごとの該当数をグラフのバーの高さで表わしたとき、その概形は、図中に曲線で示すように、特定のカテゴリ（図４では「車」）の該当数が突出して高い形となる。他方、広告ＩＤ「Ｂ４５６」の広告で指定されている入札キーワードは「和牛」「サッカー」「中古車」などで、キーワードカテゴリに一貫性がなく、拡散している。このように拡散している一例を同様にグラフで示せば、図５に例示するように、カテゴリごとの該当数に大差が無く、曲線で示す概形はなだらかとなる。

なお、多義的な入札キーワードが用いられている場合など、キーワードカテゴリに一貫性がある広告についても、多少は複数のカテゴリに属する部分が生じることは考えられるが、とは言っても、キーワードカテゴリに一貫性がある広告については特定のカテゴリに属する入札キーワード数が通常は突出して多くなる。

このような拡散の程度を表わす指標値が「拡散度」で、入札キーワードが属する複数のカテゴリ間における関連性の強弱（距離）や、そのように複数のカテゴリに分散している入札キーワードの数などから、予め定めた数式などで計算する。例えば、カテゴリの集計に用いるカテゴリ群に含まれる各キーワードカテゴリ間ごとに、意味の近似性や関連性の強弱を表す距離を予め指定しておき、ある広告で指定されている全ての入札キーワード間で、それぞれのキーワードカテゴリ間の距離を累計した累計値を、入札キーワードの総数で除するなどが考えられる。

この場合、いくつかの入札キーワードが全て同じカテゴリに属すれば距離の累計は０（ゼロ）となり、拡散度は小さくなる。逆に、いくつかの入札キーワードがそれぞれ、相互に関連性の薄い複数のカテゴリに分散している場合は、距離の累計は大きくなり、拡散度は高くなる。そして、拡散度が低い広告は、入札キーワードに一貫性があって拡散していない適正な広告であり、拡散度が高い広告は、入札キーワードに一貫性がなく拡散しており、入札キーワードの選定精度が低いと考えられる。

〔２−３．広告カテゴリの考慮〕
拡散度が高い広告については、表示対象として選択しないアプローチも考えられるが、本実施形態では、広告のカテゴリに対応する入札キーワードを有効とする。すなわち、広告選択手段５０において、拡散広告抽出手段５１が、算出された拡散度が所定値以上の広告を抽出すると（ステップＳ４：「ＹＥＳ」）、広告カテゴリ取得手段５２が、抽出された広告のカテゴリ（「広告カテゴリ」とも呼ぶ。例えば図２）を取得する（ステップＳ５）。

広告カテゴリは、例えば、広告文や、広告をクリックした場合の遷移先のウェブページ（いわゆるランディングページ）などのテキストから、ｔｆ・ｉｄｆなどの言語処理技術を用いて、キーワードカテゴリと同様のカテゴリ群に含まれるカテゴリのいずれかに、そのテキストの表す話題が属するかを判断することによって取得することが考えられるが、実際の手法は自由である。

そして、広告選択手段５０は、拡散度の高い広告であっても、上記のように取得された広告カテゴリに対応する入札キーワードに基づいて表示対象とする広告を選択する（ステップＳ１０）。ここで、広告カテゴリに対応しない入札キーワードについては、無効とするなどにより、広告を選択するマッチングの基準から完全に除外することも考えられるが、ここでは、そのように除外せず、一例として、広告カテゴリに対応する入札キーワードに相対的に大きい重み付けを行うなどにより（ステップＳ６）、広告の選択に用いる頻度や割合などを異ならせる。

例えば、図２の例において、広告ＩＤ「Ｂ４５６」の広告は、広告カテゴリ「車」に関するものであるにもかかわらず、入札キーワードは「和牛」「サッカー」「中古車」で、そのキーワードカテゴリは「グルメ」「スポーツ」「車」に拡散し、拡散度が「０．８９」と高くなっている。このような広告については、図６に例示するように、広告カテゴリ「車」と一致するキーワードカテゴリ「車」に係る入札キーワード「中古車」の重みを「０．６」と大きくする一方、それ以外のキーワードカテゴリ「グルメ」「スポーツ」に係る入札キーワード「和牛」「サッカー」については重みを「０．１」と小さくしている（図２）。このような入札キーワードの重みに応じた確率で、それぞれの入札キーワードを有効として広告選択の基準とするなどが考えられる。

〔２−４．グループでの拡散度〕
また、拡散度は、複数の広告を含むグループについて判断してもよい。この場合、広告記憶手段１５は、複数の広告を所定のグループ（「キャンペーン」など）として記憶し、キーワード取得手段１０、カテゴリ集計手段２０及び拡散度算出手段３０は、グループに含まれる広告の入札キーワード数の合計が所定数以上であるグループを単位として、入札キーワードの取得（ステップＳ１）、カテゴリの集計（ステップＳ２）、拡散度の算出（ステップＳ３）を行い、広告選択手段５０は、グループを単位として算出された拡散度をグループ内の広告に適用しつつ、グループ内及びグループ外の広告から表示対象を選択する（ステップＳ１０）。

例えば、あるグループに属する個々の広告としては、図４のように特定のカテゴリのキーワードが主で拡散度が低くても、そのグループに属する複数の広告を併せて見ると、図５のように様々なカテゴリに一貫性無く拡散していて拡散度が高い場合、その高い拡散度を、グループ内の全ての広告に適用するなどである。なお、グループは自由に定義でき、例えば同一の広告主による広告をグループとすることもできる。

〔３．効果〕
以上のように、本実施形態では、広告で指定されている複数の入札キーワードについて多岐のカテゴリに亘って分散（例えば図５）しているかの拡散度を算出し、拡散度が低い広告（例えば図４）を優先的に選択することにより、入札キーワードと、それに対応して表示される広告との適合性が高い適切な広告を優先的に表示でき、ＣＴＲなど広告効果の向上が期待できる。

また、本実施形態では、拡散度が高い広告については（例えば図５）、広告とカテゴリの一致する入札キーワードを広告選択の基準とし他は無効とし又は取り扱いに差をつけるなどにより（例えば図６）、表示される機会を維持しつつ、拡散度が低い適切な入札キーワードの広告を優先的に選択することができる。

特に、本実施形態では、予算やプロジェクトなどの管理上、キャンペーンなどと呼ばれるグループに複数の広告がまとめられている場合も、入札キーワードが所定数以上のグループを単位に算出した拡散度をグループ全体に適用することにより、複数の広告に亘る拡散度も広告主などの単位で広告選択に反映でき、適切な広告を優れた精度で優先的に選択できる。

〔４．他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、拡散度が高い広告は、表示対象としなくてもよいし、また、広告カテゴリと一致しないキーワードカテゴリの入札カテゴリを無効としてもよい。

また、本発明に関する手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。また、各構成図、データの図、フローチャートの図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その配置順序や各処理の実行順序、具体的内容などは適宜変更可能である。例えば、本発明のサーバ装置は、構成要素となるサーバなどの装置を複数用いて実現してもよく、個々の記憶手段を別個独立のサーバ装置やシステムで実現する構成も一般的である。また、機能によっては、外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インタフェース）やネットワークコンピューティング（いわゆるクラウドなど）で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

１ 広告選択装置（本装置）
２ コンテンツサーバ装置
３ 広告配信装置
６ 演算制御部
７ 記憶装置
８ 通信手段
１０ キーワード取得手段
１５ 広告記憶手段
２０ カテゴリ集計手段
２５ 集計結果記憶手段
３０ 拡散度算出手段
３５ 拡散度記憶手段
５０ 広告選択手段
５１ 拡散広告抽出手段
５２ 広告カテゴリ取得手段
Ｎ 通信ネットワーク
Ｔ 端末

Claims (5)

1. ウェブページに表示する広告を選択する広告選択装置において、
   広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段と、
   広告に対応する入札キーワードを取得するキーワード取得手段と、
   前記入札キーワードごとのカテゴリを集計するカテゴリ集計手段と、
   集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出する拡散度算出手段と、
   前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択する広告選択手段と、
   を有し、
   前記拡散度算出手段は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出する
   ことを特徴とする広告選択装置。
2. 前記広告選択手段は、
   算出された前記拡散度が所定値以上の前記広告を抽出する拡散広告抽出手段と、
   抽出された前記広告のカテゴリを取得するカテゴリ取得手段と、
   を有し、
   取得された広告のカテゴリに対応する入札キーワードに基づいて表示対象とする広告を選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の広告選択装置。
3. 前記広告記憶手段は、複数の広告を所定のグループとして記憶し、
   前記グループに含まれる広告の入札キーワード数の合計が所定数以上である前記グループを単位として、前記キーワード取得手段は前記入札キーワードを取得し、前記カテゴリ集計手段は前記カテゴリを集計し、前記拡散度算出手段は前記拡散度を算出し、
   前記広告選択手段は、グループを単位として算出された前記拡散度をグループ内の広告に適用しつつ、グループ内及びグループ外の広告から前記表示対象を選択する
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の広告選択装置。
4. コンピュータが、ウェブページに表示する広告を選択する広告選択方法において、
   コンピュータが、広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段を実現し、
   コンピュータが、広告に対応する入札キーワードを取得するキーワード取得処理と、
   コンピュータが、前記入札キーワードごとのカテゴリを集計するカテゴリ集計処理と、
   コンピュータが、集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出する拡散度算出処理と、
   コンピュータが、前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択する広告選択処理とを含み、
   前記拡散度算出処理は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出する
   ことを特徴とする広告選択方法。
5. コンピュータに、ウェブページに表示する広告を選択させる広告選択プログラムにおいて、
   そのプログラムはコンピュータを制御することにより、
   広告と入札キーワードとを対応付けて記憶する広告記憶手段を実現させ、
   広告に対応する入札キーワードを取得させ、
   前記入札キーワードごとのカテゴリを集計させ、
   集計された前記カテゴリに基づいた広告の拡散度を算出させ、
   前記広告記憶手段に記憶されている前記広告のなかから、算出された前記拡散度が所定値未満の広告を表示対象として選択させ、
   前記拡散度の算出は、複数の入札キーワードが、相互の関連が乏しい複数のカテゴリに属していることを示す指標値である拡散度を算出させる
   ことを特徴とする広告選択プログラム。

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