JP5475829B2 - Information processing apparatus, contribution calculation method, and contribution calculation program - Google Patents

Information processing apparatus, contribution calculation method, and contribution calculation program Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, a contribution calculation method, and a contribution calculation program.

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。広告配信として、ウェブページの所定の位置に、例えば企業や商品等を示すアイコンを表示し、かかるアイコンがクリックされた場合に広告主のウェブページへ遷移するものがある。この種の広告配信は、バナー広告や広告リンクと呼ばれているが、本明細書では単に「広告」と呼ぶことがある。   In recent years, with the rapid spread of the Internet, advertisement distribution via the Internet has been actively performed. As an advertisement distribution, there is one that displays, for example, an icon indicating a company, a product, or the like at a predetermined position on a web page, and transitions to an advertiser's web page when the icon is clicked. This type of advertisement distribution is called a banner advertisement or an advertisement link, but may be simply called an “advertisement” in this specification.

かかる広告配信においては、宣伝効果を高めるために、ユーザの嗜好、性別、年齢、住所、職業などのユーザ情報を予め登録しておき、ユーザ情報に対応する広告を選択的に配信するターゲティング配信が行われている(例えば、特許文献1参照)。   In such advertisement distribution, in order to enhance the advertising effect, user information such as user preference, gender, age, address, occupation, etc. is registered in advance, and targeted distribution that selectively distributes advertisements corresponding to the user information. (For example, refer to Patent Document 1).

特開2006−120135号公報JP 2006-120135 A 特開2011−14077号公報JP 2011-14077 A

上記ターゲティング配信を行うためのユーザ情報は、情報提供業者から広告配信業者に提供される場合がある。かかる情報提供業者は、例えば、複数のサイト提供業者を介してユーザ情報を取得し、質の高いユーザ情報を広告配信業者に提供することでより多くの利益を確保することが可能となる。しかしながら、広告配信業者又は情報提供業者は、どのサイト提供業者の協力によって得られたユーザ情報が広告効果に寄与したかを判定することが困難であった。特に、広告配信業者又は情報提供業者は、宣伝効果を高めることが望まれているので、ターゲティング配信の運用を停止することは好ましくない。このような状況において、広告配信業者又は情報提供業者は、複数のサイト提供業者の協力によって複数のユーザ情報が得られた場合には、これらの複数のユーザ情報を用いたターゲティング配信の運用を維持しつつ、各ユーザ情報における広告効果への貢献度を判定することが困難であった。   The user information for performing the targeted distribution may be provided from the information provider to the advertisement distributor. Such an information provider, for example, can acquire user information via a plurality of site providers and provide higher quality user information to an advertisement distributor, thereby ensuring more profits. However, it has been difficult for an advertisement distributor or an information provider to determine which user information obtained by cooperation of a site provider contributed to an advertisement effect. In particular, since the advertisement distributor or the information provider is desired to improve the advertising effect, it is not preferable to stop the operation of the targeting distribution. In such a situation, when a plurality of user information is obtained by cooperation of a plurality of site providers, the advertisement distributor or information provider maintains the operation of targeting distribution using the plurality of user information. However, it was difficult to determine the degree of contribution to the advertising effect in each user information.

また、広告配信業者は、情報提供業者ではなく、サイト提供業者を介してユーザ情報を取得してターゲティング配信を行う場合もある。しかし、上記例と同様に、広告配信業者は、ユーザ情報を用いたターゲティング配信の運用を維持しつつ、どのサイト提供業者の協力によって得られたユーザ情報が広告効果に寄与したかを判定することが困難であった。   In addition, the advertisement distributor may obtain the user information via the site provider instead of the information provider and perform targeted distribution. However, as in the above example, the advertisement distributor determines which site provider contributed to the advertisement effect while maintaining the operation of targeting distribution using the user information. It was difficult.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ターゲティング配信の運用を維持しつつ外部から取得した情報における広告効果への貢献度を算出することができる情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and is an information processing apparatus capable of calculating a contribution degree to an advertising effect in information acquired from the outside while maintaining the operation of targeting distribution, a contribution degree calculation method, and a contribution The purpose is to provide a degree calculation program.

本願に係る情報処理装置は、コンテンツを提供する提供装置に対してユーザ端末がアクセスする契機で取得されるユーザ情報の分量を、所定の日時毎かつ当該ユーザ情報が取得される契機となった提供装置毎に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている各日時に対応する前記提供装置毎のユーザ情報の分量と、当該日時における広告効果とを回帰分析することにより得られる当該ユーザ情報の分量と当該広告効果との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出手段とを備えたことを特徴とする。   The information processing apparatus according to the present application provides the amount of user information acquired when the user terminal accesses the providing apparatus that provides the content for each predetermined date and time when the user information is acquired. User information obtained by regression analysis of storage means for storing each device, the amount of user information for each providing device corresponding to each date and time stored in the storage means, and the advertising effect at the date and time And calculating means for calculating the degree of contribution to the advertisement effect for each of the providing devices according to the correlation between the amount of the advertisement and the advertisement effect.

本願に係る情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムは、ターゲティング配信の運用を維持しつつ外部から取得した情報における広告効果への貢献度を算出することができるという効果を奏する。   The information processing apparatus, the contribution degree calculation method, and the contribution degree calculation program according to the present application have an effect that the contribution degree to the advertisement effect in the information acquired from the outside can be calculated while maintaining the operation of the targeting distribution.

図1は、第1の実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an advertisement distribution system according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information providing apparatus according to the first embodiment. 図3は、アクセス履歴テーブルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the access history table. 図4は、ユーザ属性テーブルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the user attribute table. 図5は、第1の実施形態に係る広告配信装置の構成例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution device according to the first embodiment. 図6は、クリック結果テーブルの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the click result table. 図7は、第1の実施形態に係る情報提供装置による属性情報更新処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating a procedure of attribute information update processing by the information providing apparatus according to the first embodiment. 図8は、第1の実施形態に係る情報提供装置による情報提供処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating a procedure of information providing processing by the information providing apparatus according to the first embodiment. 図9は、第1の実施形態に係る情報提供装置による貢献度算出処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure of contribution calculation processing by the information providing apparatus according to the first embodiment. 図10は、他の実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of an advertisement distribution system according to another embodiment.

以下に、本願に係る情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムが限定されるものではない。   Hereinafter, an embodiment for implementing an information processing apparatus, a contribution calculation method, and a contribution calculation program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, the contribution calculation method, and the contribution calculation program according to the present application are not limited by this embodiment.

(第1の実施形態)
図1〜図9を用いて、本願に係る情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムの第1の実施形態について説明する。なお、第1の実施形態では、各種装置が接続される通信網の一例としてIP(Internet Protocol)網を例に挙げて説明するが、通信網はこれに限定されるものではない。
(First embodiment)
1st Embodiment of the information processing apparatus which concerns on this application, the contribution calculation method, and the contribution calculation program is described using FIGS. In the first embodiment, an IP (Internet Protocol) network will be described as an example of a communication network to which various devices are connected. However, the communication network is not limited to this.

〔1−1.広告配信システム1の構成〕
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る広告配信装置が含まれる広告配信システムの構成について説明する。図1に例示するように、第1の実施形態に係る広告配信システム1には、サイト提供装置10〜10と、ユーザ端末20〜20と、広告配信装置30と、情報提供装置100とが含まれる。これらの各種装置は、通信網40を介して通信可能に接続される。サイト提供装置10〜10はサイト運営者によって管理され、広告配信装置30は広告配信業者によって管理され、情報提供装置100は情報提供業者によって管理される。なお、図1では、1台の広告配信装置30を図示したが、広告配信システム1には、複数台の広告配信装置30が含まれる場合もある。同様に、広告配信システム1には、複数台の情報提供装置100が含まれる場合もある。
[1-1. Configuration of advertisement distribution system 1]
First, the configuration of an advertisement distribution system including the advertisement distribution apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 1, the advertisement distribution system 1 according to the first embodiment includes site providing apparatuses 10 1 to 10 n , user terminals 20 1 to 20 m , an advertisement distributing apparatus 30, and an information providing apparatus. 100. These various devices are communicably connected via the communication network 40. The site providing devices 10 1 to 10 n are managed by the site operator, the advertisement distribution device 30 is managed by the advertisement distribution agent, and the information providing device 100 is managed by the information provider. In FIG. 1, one advertisement distribution device 30 is illustrated, but the advertisement distribution system 1 may include a plurality of advertisement distribution devices 30. Similarly, the advertisement distribution system 1 may include a plurality of information providing apparatuses 100.

また、以下では、サイト提供装置10〜10を区別する必要がない場合には、これらを総称して「サイト提供装置10」と表記する場合がある。また、ユーザ端末20〜20を区別する必要がない場合には、これらを総称して「ユーザ端末20」と表記する場合がある。また、サイト提供装置10及び情報提供装置100は、それぞれウェブページを提供するが、以下では、双方のウェブページを区別するために、サイト提供装置10によって提供されるウェブページを「サイトページ」と表記し、広告配信装置30によって提供されるウェブページを「ポータルページ」と表記する場合がある。なお、ここでは、便宜上「ポータルページ」と表記したが、広告配信装置30はポータルサイト以外のウェブページを提供する場合もある。 In the following, when there is no need to distinguish the site providing devices 10 1 to 10 n , these may be collectively referred to as “site providing device 10”. Moreover, when it is not necessary to distinguish the user terminals 20 1 to 20 m , these may be collectively referred to as “user terminals 20”. The site providing apparatus 10 and the information providing apparatus 100 each provide a web page. In the following, in order to distinguish both web pages, the web page provided by the site providing apparatus 10 is referred to as a “site page”. In some cases, a web page provided by the advertisement distribution apparatus 30 may be referred to as a “portal page”. In addition, although it described with "portal page" here for convenience, the advertisement delivery apparatus 30 may provide web pages other than a portal site.

サイト提供装置10は、ユーザ端末20からアクセスがあった場合に、各種サイトページを提供するサーバ装置である。サイト提供装置10によって提供されるサイトページは、かかるサイトページにアクセスしたユーザ端末20を識別するためのユーザ識別情報を情報提供装置100に通知する処理を行う通知機能(以下、第1通知機能と表記する)が埋め込まれる。例えば、このような第1通知機能は、ウェブビーコンによって実現される。具体的には、ウェブビーコンは、サイトページにアクセスしたユーザ端末20を情報提供装置100内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像(「クリアGIF」と呼ばれることもある)にアクセスさせる機能を有する。これにより、情報提供装置100は、ユーザ端末20から情報を取得することができる。このような通知プログラムであるウェブビーコンによって情報提供装置100がユーザ端末20から取得する情報には、サイト提供装置10の識別情報や、サイトページへのアクセス毎に異なる固有のアクセス固有情報などの情報が含まれる。   The site providing apparatus 10 is a server apparatus that provides various site pages when accessed from the user terminal 20. The site page provided by the site providing apparatus 10 is a notification function (hereinafter referred to as a first notification function) that performs processing for notifying the information providing apparatus 100 of user identification information for identifying the user terminal 20 that has accessed the site page. Embedded). For example, such a first notification function is realized by a web beacon. Specifically, the web beacon allows the user terminal 20 accessing the site page to access a transparent image or a very small image (sometimes referred to as “clear GIF”) stored in the information providing apparatus 100. Have Thereby, the information providing apparatus 100 can acquire information from the user terminal 20. Information acquired by the information providing apparatus 100 from the user terminal 20 through the web beacon as such a notification program includes information such as identification information of the site providing apparatus 10 and unique access specific information that differs for each access to the site page. Is included.

ユーザ端末20は、ユーザによって利用されるPC(Personal Computer)やPDA(Personal Digital Assistant)等である。かかるユーザ端末20は、ユーザの操作に従って、サイト提供装置10によって提供されるサイトページや、広告配信装置30によって提供されるポータルページにアクセスする。   The user terminal 20 is a PC (Personal Computer) or a PDA (Personal Digital Assistant) used by the user. The user terminal 20 accesses a site page provided by the site providing apparatus 10 and a portal page provided by the advertisement distribution apparatus 30 in accordance with a user operation.

広告配信装置30は、ユーザ端末20からアクセスがあった場合に、バナー広告等の広告コンテンツを含むポータルページ(例えば、ポータルサイト等のウェブページ)を提供する情報処理装置である。広告配信装置30によって提供されるポータルページは、かかるポータルページにアクセスしたユーザ端末20を識別するためのユーザ識別情報を情報提供装置100に通知する処理を行う通知機能(以下、第2通知機能と表記する)が埋め込まれる。このような第2通知機能は、上述した第1通知機能と同様に、ウェブビーコンによって実現される。かかるウェブビーコンは、ポータルページにアクセスしたユーザ端末20を情報提供装置100内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像にアクセスさせる機能を有しており、これにより、情報提供装置100はユーザ端末20から情報を取得する。第2通知機能によって情報提供装置100がユーザ端末20から取得する情報には、広告配信装置30の識別情報や、ポータルページへのアクセス毎に異なる固有のアクセス固有情報などの情報が含まれる。   The advertisement distribution device 30 is an information processing device that provides a portal page (for example, a web page such as a portal site) including advertisement content such as a banner advertisement when accessed from the user terminal 20. The portal page provided by the advertisement distribution device 30 is a notification function (hereinafter referred to as a second notification function) that performs processing for notifying the information providing device 100 of user identification information for identifying the user terminal 20 that has accessed the portal page. Embedded). Such a second notification function is realized by a web beacon similarly to the above-described first notification function. The web beacon has a function of allowing the user terminal 20 that has accessed the portal page to access a transparent image or a very small image stored in the information providing apparatus 100, whereby the information providing apparatus 100 can be used by the user. Information is acquired from the terminal 20. Information acquired by the information providing apparatus 100 from the user terminal 20 by the second notification function includes information such as identification information of the advertisement distribution apparatus 30 and unique access unique information that differs for each access to the portal page.

情報提供装置100は、ユーザ端末20によるサイト提供装置10へのアクセス状況を収集し、かかる収集結果に基づいて広告配信装置30に対してユーザ情報を提供する情報処理装置である。かかる情報提供装置100は、サイト運営者の協力の下、複数のサイト提供装置10を介してユーザ情報を収集し、収集したユーザ情報を統合や加工等して広告配信装置30に提供する。そして、このような情報提供装置100を管理する情報提供業者は、ユーザ情報を提供することに対する対価を広告配信業者から得るとともに、ユーザ情報の取得に協力したことに対する対価をサイト運営者に支払う。   The information providing apparatus 100 is an information processing apparatus that collects the access status of the user terminal 20 to the site providing apparatus 10 and provides user information to the advertisement distribution apparatus 30 based on the collection result. The information providing apparatus 100 collects user information via the plurality of site providing apparatuses 10 in cooperation with the site operator, and provides the collected user information to the advertisement distribution apparatus 30 by integrating or processing the collected user information. Then, the information provider who manages the information providing apparatus 100 obtains a price for providing the user information from the advertisement distributor and pays the site operator for the cooperation in the acquisition of the user information.

第1の実施形態に係る情報提供装置100は、複数のサイト提供装置10によって提供される各サイトページに対してユーザ端末20がアクセスしたことを契機に、第1通知機能によりユーザ端末20からアクセスを受け付ける。このとき、情報提供装置100は、ユーザ端末20との間でユーザ識別情報を送受信することにより、各ユーザ端末20を識別する。例えば、情報提供装置100は、ユーザ識別情報として、HTTPクッキー(HyperText Transfer Protocol Cookie:以下、単に「クッキー」と表記する)等をユーザ端末20に送信する。これにより、情報提供装置100は、どのようなサイトページにアクセスしたユーザ端末20であるかを識別できるので、ユーザ端末20のユーザ情報(サイトページのアクセス履歴等)を取得することができる。そして、情報提供装置100は、これらの各種ユーザ情報を広告配信装置30に提供することにより、広告配信装置30によるターゲティング配信を可能にする。   The information providing apparatus 100 according to the first embodiment is accessed from the user terminal 20 by the first notification function when the user terminal 20 accesses each site page provided by the plurality of site providing apparatuses 10. Accept. At this time, the information providing apparatus 100 identifies each user terminal 20 by transmitting and receiving user identification information to and from the user terminal 20. For example, the information providing apparatus 100 transmits, as user identification information, an HTTP cookie (HyperText Transfer Protocol Cookie: hereinafter simply referred to as “cookie”) or the like to the user terminal 20. As a result, the information providing apparatus 100 can identify which site page the user terminal 20 has accessed, so that user information (such as an access history of the site page) of the user terminal 20 can be acquired. Then, the information providing apparatus 100 provides the various types of user information to the advertisement distribution apparatus 30, thereby enabling the targeted distribution by the advertisement distribution apparatus 30.

ここで、情報提供装置100を管理する情報提供業者は、サイト提供装置10を管理する各サイト運営者に対して、サイトページに第1通知機能を埋め込むよう依頼することとなる。このとき、情報提供業者は、広告効果への貢献度に応じた対価を広告配信業者から得る場合があり、かかる場合には、各サイト運営者に対して広告効果への貢献度に応じた対価を支払うことが考えられる。このため、情報提供業者は、サイト提供装置10毎に、かかるサイト提供装置10による協力によって取得できたユーザ情報の貢献度を把握することを要する。また、情報提供業者は、広告効果への貢献度に関係なく、第1通知機能の埋め込みを依頼した時点で対価を支払う場合もあるが、その後に第1通知機能の埋め込みを再度依頼するか否かを判断するためにも、サイト提供装置10毎の貢献度を把握することが望ましい。第1の実施形態に係る広告配信システム1は、下記に説明するように、複数のサイト提供装置10によって提供されるサイトページを介して複数のユーザ情報を取得する場合であっても、広告効果への貢献度をサイト提供装置10毎に算出可能にする。   Here, the information provider who manages the information providing apparatus 100 requests each site operator who manages the site providing apparatus 10 to embed the first notification function in the site page. At this time, the information provider may obtain a consideration according to the degree of contribution to the advertisement effect from the advertisement distributor, and in such a case, the consideration according to the degree of contribution to the advertisement effect is given to each publisher. Can be paid. For this reason, the information provider needs to grasp the contribution degree of the user information acquired by the cooperation of the site providing apparatus 10 for each site providing apparatus 10. In addition, the information provider may pay for the embedding of the first notification function regardless of the degree of contribution to the advertisement effect. In order to determine whether or not, it is desirable to grasp the degree of contribution for each site providing apparatus 10. As described below, the advertisement distribution system 1 according to the first embodiment has an advertisement effect even when a plurality of pieces of user information are acquired via site pages provided by a plurality of site providing apparatuses 10. Can be calculated for each site providing device 10.

〔1−2.情報提供装置100の構成〕
次に、図2を用いて、第1の実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図2に例示するように、第1の実施形態に係る情報提供装置100は、通信I/F(interface)110と、ユーザ情報DB(DataBase)120と、制御部130とを有する。
[1-2. Configuration of Information Providing Device 100]
Next, the configuration of the information providing apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 2, the information providing apparatus 100 according to the first embodiment includes a communication I / F (interface) 110, a user information DB (DataBase) 120, and a control unit 130.

通信I/F110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等である。制御部130は、通信I/F110を介して、通信網40に接続されたサイト提供装置10、ユーザ端末20及び広告配信装置30との間で各種データを送受信する。   The communication I / F 110 is, for example, a NIC (Network Interface Card). The control unit 130 transmits / receives various data to / from the site providing apparatus 10, the user terminal 20, and the advertisement distribution apparatus 30 connected to the communication network 40 via the communication I / F 110.

ユーザ情報DB120は、アクセス履歴テーブル121、ユーザ属性テーブル122が含まれる。かかるユーザ情報DB120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。   The user information DB 120 includes an access history table 121 and a user attribute table 122. The user information DB 120 is, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.

制御部130は、取得部131と、生成部132と、要求応答部133と、受信部134とを有する。かかる制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。また、制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、図示しない記憶装置に記憶されているプログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。かかる制御部130は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。   The control unit 130 includes an acquisition unit 131, a generation unit 132, a request response unit 133, and a reception unit 134. For example, the control unit 130 is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA). The control unit 130 is realized, for example, by executing a program stored in a storage device (not shown) using a RAM as a work area by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. The control unit 130 realizes or executes functions and operations of information processing described below.

〔1−3(1).アクセス履歴テーブル121〕
次に、図3を用いて、アクセス履歴テーブル121の一例について説明する。アクセス履歴テーブル121は、各ユーザ端末20が各サイト提供装置10へアクセスした履歴を示す情報を記憶する。図3に示した例では、アクセス履歴テーブル121には、「ユーザID」毎に、「アクセス先情報」と「アクセス回数情報」とを対応付けた情報が含まれる。
[1-3 (1). Access history table 121]
Next, an example of the access history table 121 will be described with reference to FIG. The access history table 121 stores information indicating a history that each user terminal 20 has accessed each site providing apparatus 10. In the example illustrated in FIG. 3, the access history table 121 includes information in which “access destination information” and “access count information” are associated with each “user ID”.

「ユーザID」は、ユーザ端末20を識別するためのユーザ識別情報である。かかる「ユーザID」は、情報提供装置100によってユーザ端末20毎に割り当てられる情報である。例えば、「ユーザID」は、情報提供装置100とユーザ端末20との間で送受信されるクッキーに埋め込まれる。なお、ユーザ端末20にブラウザが複数搭載されている場合には、1台のユーザ端末20に対して複数の「ユーザID」が割り当てられるが、ここでは、説明を分かり易くするためにユーザ端末20には1つのブラウザが搭載されているものとする。   “User ID” is user identification information for identifying the user terminal 20. The “user ID” is information assigned to each user terminal 20 by the information providing apparatus 100. For example, the “user ID” is embedded in a cookie transmitted / received between the information providing apparatus 100 and the user terminal 20. In the case where a plurality of browsers are installed in the user terminal 20, a plurality of “user IDs” are assigned to one user terminal 20, but here the user terminal 20 is easy to understand. It is assumed that one browser is installed in.

「アクセス先情報」は、ユーザ端末20がアクセスしたサイト提供装置10を示す情報である。また、「アクセス回数情報」は、ユーザ端末20がサイト提供装置10へアクセスした回数を示す情報である。   “Access destination information” is information indicating the site providing apparatus 10 accessed by the user terminal 20. The “access count information” is information indicating the number of times the user terminal 20 has accessed the site providing apparatus 10.

なお、図3に示した例では、アクセス履歴テーブル121の「ユーザID」は、図1に示したユーザ端末20〜20に付した参照符号に該当するものとする。また、アクセス履歴テーブル121の「アクセス先情報」は、図1に示したサイト提供装置10〜10に付した参照符号に該当するものとする。 In the example illustrated in FIG. 3, the “user ID” in the access history table 121 corresponds to the reference numeral assigned to the user terminals 20 1 to 20 m illustrated in FIG. Further, the “access destination information” in the access history table 121 corresponds to the reference numerals given to the site providing apparatuses 10 1 to 10 n shown in FIG.

すなわち、図3に示す例では、ユーザ端末20がサイト提供装置10を10回アクセスし、サイト提供装置10を1回アクセスしたことを示し、ユーザ端末20がサイト提供装置10をアクセスしておらず、サイト提供装置10を29回アクセスしたことを示している。このように、図3に例示したアクセス履歴テーブル121は、ユーザ情報として、各ユーザ端末20がどのようなサイトページにアクセスしたことがあるかを示すアクセス履歴を記憶する。 That is, in the example shown in FIG. 3, the user terminal 20 1 accesses 10 times the site providing device 10 1, it indicates that the accessed once the site providing device 10 2, the user terminal 20 2 is a site providing device 10 1 not accessed, shows that the 29 times the site providing device 10 2. As described above, the access history table 121 illustrated in FIG. 3 stores, as user information, an access history indicating what site page each user terminal 20 has accessed.

〔1−3(2).ユーザ属性テーブル122〕
次に、図4を用いて、ユーザ属性テーブル122の一例について説明する。ユーザ属性テーブル122は、ユーザIDとユーザの属性情報とが関連付けられたユーザ情報を記憶する。図4に示した例では、ユーザ属性テーブル122には、「ユーザID」毎に、「サイコグラフィック属性」と「デモグラフィック属性」とを記憶する。
[1-3 (2). User attribute table 122]
Next, an example of the user attribute table 122 will be described with reference to FIG. The user attribute table 122 stores user information in which a user ID and user attribute information are associated with each other. In the example illustrated in FIG. 4, the “psychographic attribute” and the “demographic attribute” are stored in the user attribute table 122 for each “user ID”.

「サイコグラフィック属性」は、ユーザの価値観、ライフスタイル、性格、嗜好などを示す情報である。かかる「サイコグラフィック属性」は、例えば、「コスメ(化粧品)」、「車」、「服」、「旅行」などに区分分けされる。図4に示す例では、区分毎に、ユーザの嗜好が相対的に高い場合に「1」が記憶され、それ以外の場合には「0」が記憶される。ただし、これに限定されるものではなく、各区分は、例えば、ユーザの嗜好を3段階以上に評価した情報を記憶してもよい。また、「サイコグラフィック属性」は、図4に示した区分の例に限られず、バイク、経済など様々な区分が含まれてもよい。   The “psychographic attribute” is information indicating the user's values, lifestyle, personality, preference, and the like. Such “psychographic attributes” are classified into, for example, “cosmetics (cosmetics)”, “car”, “clothes”, “travel”, and the like. In the example illustrated in FIG. 4, “1” is stored for each category when the user preference is relatively high, and “0” is stored otherwise. However, the present invention is not limited to this, and each category may store, for example, information obtained by evaluating user preferences in three or more stages. In addition, the “psychographic attribute” is not limited to the example of the category illustrated in FIG. 4, and may include various categories such as a motorcycle and an economy.

「デモグラフィック属性」は、人口統計学的なユーザの属性情報を示す。かかる「デモグラフィック属性」は、例えば、ユーザの「性別」、「年齢」などに区分分けされる。図4に示す「性別」には、ユーザが女性である場合には「1」が記憶され、ユーザが男性である場合には「2」が記憶され、ユーザの性別が不明の場合には「0」が記憶される。また、「年齢」には、ユーザの年齢が記憶され、ユーザの年齢が不明の場合には「x」が記憶される。なお、「デモグラフィック属性」は、図4に示した区分の例に限られず、ユーザの職業、家族構成、年収、住所、学歴など様々な区分が含まれてもよい。   “Demographic attribute” indicates demographic user attribute information. Such “demographic attributes” are classified into, for example, “gender” and “age” of the user. “Gender” shown in FIG. 4 stores “1” when the user is female, “2” when the user is male, and “gender” when the user's gender is unknown. “0” is stored. In addition, “age” stores the age of the user, and “x” is stored when the age of the user is unknown. The “demographic attribute” is not limited to the example shown in FIG. 4, and may include various categories such as the user's occupation, family structure, annual income, address, and educational background.

ユーザ属性テーブル122に記憶されるユーザ情報である各種属性情報は、後述する生成部132によって、アクセス履歴テーブル121に記憶されているユーザ情報等が統合及び推定されることにより生成される。   Various attribute information which is user information stored in the user attribute table 122 is generated by integrating and estimating user information stored in the access history table 121 by the generation unit 132 described later.

〔1−4.広告配信装置30の構成〕
次に、図5を用いて、第1の実施形態に係る広告配信装置30の構成について説明する。図5に例示するように、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、通信I/F31と、ログDB32と、制御部33とを有する。
[1-4. Configuration of Advertisement Distribution Device 30]
Next, the configuration of the advertisement distribution device 30 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 5, the advertisement distribution device 30 according to the first embodiment includes a communication I / F 31, a log DB 32, and a control unit 33.

通信I/F31は、例えば、NIC等である。制御部33は、通信I/F31を介して、通信網40に接続されたサイト提供装置10、ユーザ端末20及び情報提供装置100との間で各種データを送受信する。   The communication I / F 31 is, for example, a NIC or the like. The control unit 33 transmits / receives various data to / from the site providing apparatus 10, the user terminal 20, and the information providing apparatus 100 connected to the communication network 40 via the communication I / F 31.

ログDB32は、クリック結果テーブル32aが含まれる。かかるログDB32は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。   The log DB 32 includes a click result table 32a. The log DB 32 is, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.

制御部33は、受信部33aと、配信部33bと、算出部33cとを有する。かかる制御部33は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。また、制御部33は、例えば、CPUやMPU等によって、図示しない記憶装置に記憶されているプログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。かかる制御部33は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。   The control unit 33 includes a reception unit 33a, a distribution unit 33b, and a calculation unit 33c. The control unit 33 is realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA, for example. The control unit 33 is realized, for example, by executing a program stored in a storage device (not shown) using the RAM as a work area by a CPU, an MPU, or the like. The control unit 33 realizes or executes functions and operations of information processing described below.

〔1−5.クリック結果テーブル32a〕
次に、図6を用いて、クリック結果テーブル32aの一例について説明する。クリック結果テーブル32aは、所定の日時におけるCTR(Click Through Rate)を記憶する。図6に示した例では、クリック結果テーブル32aは、情報提供装置100が保持する「ユーザ情報の分量」と、CTRを算出する日時を示す「算出日時」と、「CTR」とを対応付けて記憶する。
[1-5. Click result table 32a]
Next, an example of the click result table 32a will be described with reference to FIG. The click result table 32a stores CTR (Click Through Rate) at a predetermined date and time. In the example illustrated in FIG. 6, the click result table 32 a associates “amount of user information” held by the information providing apparatus 100 with “calculation date and time” indicating the date and time when CTR is calculated, and “CTR”. Remember.

「ユーザ情報の分量」は、情報提供装置100がユーザ情報を取得する契機となったサイト提供装置毎に、情報提供装置100が保持するユーザ情報の数を示す。なお、図6に示した「ユーザ情報の分量」に表記した「10」や「10」は、図1に示したサイト提供装置10やサイト提供装置10を示す。「CTR」は、広告コンテンツの配信数に対する広告コンテンツへのクリック数の割合を示す。 The “amount of user information” indicates the number of user information held by the information providing apparatus 100 for each site providing apparatus that has triggered the acquisition of the user information by the information providing apparatus 100. Incidentally, the notation "amount of user information,""101" and "10 2" shown in FIG. 6 shows a site providing device 10 1 or site providing device 10 2 shown in FIG. “CTR” indicates the ratio of the number of clicks on the advertisement content to the number of distributions of the advertisement content.

すなわち、図6では、「2012年2月1日」の時点で、情報提供装置100が、サイト提供装置10から取得した「100個」のユーザ情報と、サイト提供装置10から取得した「200個」のユーザ情報とを保持し、このときのCTRが「10%」である例を示している。なお、図6に示した算出日時「基準」に対応するCTRは、情報提供装置100がサイト提供装置10及び10からユーザ情報を全く取得していない場合、又は、情報提供装置100が、サイト提供装置10及び10から取得したユーザ情報を広告配信装置30に提供しない場合にCTRを示す。 That is, in FIG. 6, at the time of "February 1, 2012", the information providing apparatus 100, the user information acquired from the site providing device 10 1 "100", obtained from the site-supplied device 10 2 " 200 "user information is stored and the CTR at this time is" 10% ". Incidentally, CTR corresponding to the calculated time "reference" shown in FIG. 6, when the information providing apparatus 100 is not at all get the user information from the site providing apparatus 10 1 and 10 2, or, the information providing apparatus 100, showing the CTR if not provide the user information acquired from the site providing device 10 1 and 10 2 to the advertisement distribution device 30.

〔1−6.作用(属性情報更新処理)〕
次に、図7を用いて、第1の実施形態に係る情報提供装置100による属性情報更新処理の手順について説明する。かかる属性情報更新処理は、制御部130によって繰り返し実行される処理である。
[1-6. Action (attribute information update process)]
Next, a procedure of attribute information update processing by the information providing apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. Such attribute information update processing is processing that is repeatedly executed by the control unit 130.

図7に示すように、情報提供装置100の取得部131は、ユーザ端末20から第1通知機能に基づくアクセスがあったか否かを判定する(ステップS100)。例えば、取得部131は、サイト提供装置10によって提供されるサイトページに埋め込まれたウェブビーコンに基づくアクセスがあったか否かを判定する。かかる処理において、取得部131は、ユーザ端末20から第1通知機能に基づくアクセスがない場合には(ステップS100,No)、属性情報更新処理を終了する。   As illustrated in FIG. 7, the acquisition unit 131 of the information providing apparatus 100 determines whether there is an access from the user terminal 20 based on the first notification function (step S100). For example, the acquisition unit 131 determines whether there is an access based on a web beacon embedded in a site page provided by the site providing apparatus 10. In this process, when there is no access based on the first notification function from the user terminal 20 (No at Step S100), the acquisition unit 131 ends the attribute information update process.

一方、取得部131は、ユーザ端末20から第1通知機能へのアクセスがあった場合には(ステップS100,Yes)、かかるユーザ端末20からユーザ識別情報を受信したか否かを判定する(ステップS101)。例えば、取得部131は、ユーザ端末20からクッキーを受信したか否かを判定する。   On the other hand, when there is access to the first notification function from the user terminal 20 (step S100, Yes), the acquisition unit 131 determines whether user identification information is received from the user terminal 20 (step S100). S101). For example, the acquisition unit 131 determines whether a cookie has been received from the user terminal 20.

そして、取得部131は、ユーザ端末20からユーザ識別情報を受信した場合には(ステップS101,Yes)、取得したユーザ識別情報からユーザ端末20のユーザIDを取得する(ステップS102)。一方、取得部131は、ユーザ端末20からユーザ識別情報を受信していない場合には(ステップS101,No)、アクセス履歴テーブル121に含まれない新たなユーザIDを含むクッキー等のユーザ識別情報を生成し、生成したユーザ識別情報をユーザ端末20に送信する(ステップS103)。   And the acquisition part 131 acquires the user ID of the user terminal 20 from the acquired user identification information, when user identification information is received from the user terminal 20 (step S101, Yes) (step S102). On the other hand, when the user identification information has not been received from the user terminal 20 (No at Step S101), the acquisition unit 131 acquires user identification information such as a cookie including a new user ID that is not included in the access history table 121. The generated user identification information is transmitted to the user terminal 20 (step S103).

続いて、取得部131は、ユーザ端末20がアクセスした第1通知機能を含むサイトページを提供したサイト提供装置10を識別する(ステップS104)。具体的には、取得部131は、第1通知機能に基づくアクセスを行ったユーザ端末20からサイト提供装置10の識別情報を受信するので、かかる識別情報に基づいて、サイト提供装置10を識別する。   Subsequently, the acquisition unit 131 identifies the site providing apparatus 10 that provided the site page including the first notification function accessed by the user terminal 20 (step S104). Specifically, the acquisition unit 131 receives the identification information of the site providing apparatus 10 from the user terminal 20 that has made access based on the first notification function, and thus identifies the site providing apparatus 10 based on the identification information. .

続いて、取得部131は、アクセス履歴テーブル121のうち、ステップS102において取得したユーザ端末20のユーザID又はステップS103で新規に付与したユーザ端末20のユーザIDに対応し、かつ、ステップS104において取得したサイト提供装置10に対応する情報を更新する(ステップS106)。例えば、アクセス履歴テーブル121が図3に示す状態にある場合に、ユーザ端末20がサイト提供装置10へアクセスした場合には、取得部131は、ユーザIDが「20」であり、アクセス先情報が「10」に対応するアクセス回数情報を「10」から「11」へ変更する。 Subsequently, the acquisition unit 131 corresponds to the user ID of the user terminal 20 acquired in step S102 or the user ID of the user terminal 20 newly assigned in step S103 in the access history table 121, and acquired in step S104. The information corresponding to the site providing apparatus 10 that has been updated is updated (step S106). For example, if the access history table 121 is in the state shown in FIG. 3, when the user terminal 20 4 accesses the site providing device 10 1, the acquisition unit 131 is a user ID is "20 1", the access The access frequency information corresponding to the previous information “10 1 ” is changed from “10” to “11”.

続いて、生成部132は、取得部131によって更新されたアクセス履歴テーブル121に基づいて、ユーザ属性テーブル122を更新する(ステップS105)。具体的には、生成部132は、取得部131によって更新されたユーザIDに対応するアクセス履歴テーブル121内の各種情報に基づいて、かかるユーザIDに対応するサイコグラフィック属性を生成し、生成した属性情報をユーザ属性テーブル122に格納する。生成部132は、ユーザ属性テーブル122の更新が終了した場合に、属性情報更新処理を終了する。   Subsequently, the generation unit 132 updates the user attribute table 122 based on the access history table 121 updated by the acquisition unit 131 (step S105). Specifically, the generation unit 132 generates a psychographic attribute corresponding to the user ID based on various information in the access history table 121 corresponding to the user ID updated by the acquisition unit 131, and the generated attribute Information is stored in the user attribute table 122. The generation unit 132 ends the attribute information update processing when the update of the user attribute table 122 is completed.

また、サイト提供装置10は、サイトページの会員ユーザ等に関するユーザの属性情報(サイコグラフィック属性やデモグラフィック属性)を保持する場合もある。このとき、サイト提供装置10は、ユーザ端末20が第1通知機能に基づくアクセスを行った際に、かかるユーザ端末20によるサイトページへのアクセスに対応するアクセス固有情報とともに、ユーザ端末20の属性情報(サイコグラフィック属性やデモグラフィック属性)を情報提供装置100に送信してもよい。この場合には、情報提供装置100の取得部131は、サイト提供装置10から受信したアクセス固有情報に対応するサイトページに埋め込まれた第1通知機能に基づくアクセスを行ったユーザ端末20を特定する。そして、取得部131は、図3では図示することを省略したが、アクセスを行ったユーザ端末20のユーザIDに対応付けて、サイト提供装置10から受信した属性情報(サイコグラフィック属性やデモグラフィック属性)をアクセス履歴テーブル121に格納する。かかる場合には、生成部132は、アクセス履歴テーブル121に記憶されている属性情報を統合することにより、ユーザ属性テーブル122を生成及び更新することとなる。   In addition, the site providing apparatus 10 may hold user attribute information (psychographic attributes or demographic attributes) related to member users of the site page. At this time, when the user terminal 20 performs access based on the first notification function, the site providing apparatus 10 includes the attribute information of the user terminal 20 together with the access unique information corresponding to the access to the site page by the user terminal 20. (Psychographic attribute or demographic attribute) may be transmitted to the information providing apparatus 100. In this case, the acquisition unit 131 of the information providing apparatus 100 identifies the user terminal 20 that has made access based on the first notification function embedded in the site page corresponding to the access specific information received from the site providing apparatus 10. . Then, although not shown in FIG. 3, the acquisition unit 131 associates the attribute information (psychographic attribute or demographic attribute) received from the site providing apparatus 10 with the user ID of the user terminal 20 that has accessed. ) Is stored in the access history table 121. In such a case, the generation unit 132 generates and updates the user attribute table 122 by integrating the attribute information stored in the access history table 121.

なお、ここでは、アクセス履歴テーブル121が更新される毎に、生成部132がユーザ属性テーブル122を更新することとしているが、生成部132は、アクセス履歴テーブル121の情報が所定数更新される毎にユーザ属性テーブル122を更新してもよい。また、生成部132は、アクセス履歴テーブル121に含まれる各ユーザIDに対応する情報が所定数更新される毎にユーザ属性テーブル122を更新してもよい。   Here, every time the access history table 121 is updated, the generation unit 132 updates the user attribute table 122. However, the generation unit 132 updates the information in the access history table 121 a predetermined number of times. The user attribute table 122 may be updated. The generation unit 132 may update the user attribute table 122 every time a predetermined number of pieces of information corresponding to each user ID included in the access history table 121 are updated.

また、生成部132は、アクセス履歴テーブル121に基づいて、ユーザ属性テーブル122を生成する方法、言い換えれば、ユーザのウェブサイトへのアクセス履歴に基づいて、ユーザの属性情報を推定する方法として、種々の方法を用いることができる。例えば、サイト提供装置10が「コスメ」に関するサイトページを提供するものとする。このとき、生成部132は、ユーザ端末20がサイト提供装置10にアクセスした場合には、ユーザ端末20のユーザが「コスメ」に興味があると推定することができる。このとき、生成部132は、ユーザ端末20のユーザの性別が「女性」であることを推定してもよい。このように、生成部132は、アクセス履歴に基づいて、デモグラフィック属性を推定してもよい。この例の場合、生成部132は、ユーザID「20」に対応するユーザ属性テーブル122の「コスメ」及び「性別」の情報を「1」に更新する。 In addition, the generation unit 132 may use various methods for generating the user attribute table 122 based on the access history table 121, in other words, for estimating the user attribute information based on the user's access history to the website. This method can be used. For example, a site providing apparatus 10 1 is assumed to provide a site page on "cosmetics". At this time, the generation unit 132 allows the user terminal 20 1 is in the case of accessing the site providing device 10 1, the user terminal 20 1 of user estimates that are interested in "Cosmetics". At this time, the generation unit 132 may estimate that the user terminal 20 1 of the user's gender is "female". As described above, the generation unit 132 may estimate the demographic attribute based on the access history. In this example, the generation unit 132 updates the information on “cosmetics” and “gender” in the user attribute table 122 corresponding to the user ID “20 1 ” to “1”.

また、例えば、サイト提供装置10が「コスメ」に関するサイトページを提供し、サイト提供装置10が「女性服」に関するサイトページを提供するものとする。このとき、生成部132は、ユーザ端末20がサイト提供装置10及び10にアクセスした場合には、ユーザ端末20のユーザの性別が「女性」であると推定することができる。ここで、生成部132は、ユーザ端末20がサイト提供装置10にアクセスしたという情報だけでなく、サイト提供装置10にアクセスしたという情報と、サイト提供装置10にアクセスしたという情報とを統合することにより、ユーザの性別が「女性」であると精度良く推定することができる。すなわち、生成部132は、取得部131によって取得された多くのユーザ情報を統合するほど、ユーザの属性情報を高精度に推定することができる。この例の場合には、生成部132は、ユーザID「20」に対応するユーザ属性テーブル122の「性別」の情報を「1」に更新する。 In addition, for example, the site-supplied device 10 1 will provide a site page on the "cosmetics", the site providing device 10 3 is intended to provide a site page on "Women's clothes". At this time, generator 132, when the user terminal 20 1 accesses the site providing apparatus 10 1 and 10 3 can be of the user's gender user terminal 20 1 is estimated to be "female". Here, the generation unit 132, the information that the user terminal 20 1 is not only the information that has accessed the site providing apparatus 10 1, and the information that has accessed the site providing device 10 1, has accessed the site providing device 10 3 Can be accurately estimated that the user's gender is “female”. That is, the generation unit 132 can estimate the attribute information of the user with higher accuracy as the amount of user information acquired by the acquisition unit 131 is integrated. In the case of this example, the generation unit 132 updates the “sex” information in the user attribute table 122 corresponding to the user ID “20 1 ” to “1”.

このように、取得部131は、第1通知機能に基づいてアクセスしたユーザ端末20から取得したクッキー等のユーザ識別情報からユーザ端末20のユーザIDを取得し、また、ユーザ端末20がアクセスしたサイト提供装置10の情報を取得する。そして、取得部131は、取得した情報に基づいて、アクセス履歴テーブル121を生成及び更新する。そして、生成部132は、ユーザ属性テーブル122を生成および更新する。   Thus, the acquisition unit 131 acquires the user ID of the user terminal 20 from the user identification information such as a cookie acquired from the user terminal 20 accessed based on the first notification function, and the site accessed by the user terminal 20 Information on the providing device 10 is acquired. Then, the acquisition unit 131 generates and updates the access history table 121 based on the acquired information. Then, the generation unit 132 generates and updates the user attribute table 122.

なお、アクセス履歴テーブル121に基づいて、ユーザ属性テーブル122を生成する方法として、例えば、ユーザ情報DB120に、別途不特定多数のユーザの嗜好情報(商品購入履歴情報やサイトへのアクセス履歴情報など)を記憶しておき、これらの嗜好情報に基づいて、ユーザの属性を推定する協調フィルタリング技術など、種々の方法を用いることができる。   In addition, as a method for generating the user attribute table 122 based on the access history table 121, for example, preference information (product purchase history information, site access history information, etc.) of an unspecified number of users is separately stored in the user information DB 120. Can be stored, and various methods such as a collaborative filtering technique for estimating user attributes based on the preference information can be used.

〔1−7.作用(情報提供処理)〕
次に、図8を用いて、第1の実施形態に係る情報提供装置100による情報提供処理の手順について説明する。かかる情報提供処理は、制御部130によって繰り返し実行される処理である。
[1-7. Action (Information provision processing)]
Next, the procedure of information providing processing by the information providing apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. Such information provision processing is processing that is repeatedly executed by the control unit 130.

図8に示すように、制御部130の要求応答部133は、ユーザ端末20から第2通知機能に基づくアクセスがあったか否かを判定する(ステップS200)。例えば、要求応答部133は、広告配信装置30によって提供されるポータルページに埋め込まれたウェブビーコンに基づくアクセスがあったか否かを判定する。かかる処理において、要求応答部133は、ユーザ端末20から第2通知機能に基づくアクセスがない場合(ステップS200,No)、情報提供処理を終了する。   As illustrated in FIG. 8, the request response unit 133 of the control unit 130 determines whether or not there is an access from the user terminal 20 based on the second notification function (step S200). For example, the request response unit 133 determines whether there is an access based on a web beacon embedded in a portal page provided by the advertisement distribution device 30. In this process, when there is no access based on the second notification function from the user terminal 20 (No at Step S200), the request response unit 133 ends the information providing process.

一方、ユーザ端末20から第2通知機能に基づくアクセスがあった場合(ステップS200,Yes)、要求応答部133は、第2通知機能に基づくアクセスをしたユーザ端末20からクッキー等のユーザ識別情報を受信したか否かを判定する(ステップS201)。かかる処理において、要求応答部133は、ユーザ識別情報を受信した場合には(ステップS201,Yes)、受信したユーザ識別情報からユーザ端末20のユーザIDを取得する(ステップS202)。   On the other hand, when there is an access based on the second notification function from the user terminal 20 (step S200, Yes), the request response unit 133 receives user identification information such as a cookie from the user terminal 20 that has accessed based on the second notification function. It is determined whether or not it has been received (step S201). In this process, when the request response unit 133 receives user identification information (step S201, Yes), the request response unit 133 acquires the user ID of the user terminal 20 from the received user identification information (step S202).

続いて、要求応答部133は、ユーザ端末20がアクセスした第2通知機能を含むポータルページを提供した広告配信装置30を識別する(ステップS203)。具体的には、要求応答部133は、第2通知機能に基づくアクセスをしたユーザ端末20から広告配信装置30の識別情報を受信するので、かかる識別情報に基づいて、広告配信装置30を識別する。例えば、ユーザ端末20は、第2通知機能に基づくアクセスを行う際に、アクセス先のURLに対して、広告配信装置30の識別情報、及び、ポータルページへのアクセス毎に異なるアクセス固有情報を加えて、情報提供装置100にアクセスする。要求応答部133は、ユーザ端末20によって第2通知機能に基づくアクセスがされた場合に、これらの広告配信装置30の識別情報やポータルページへのアクセス固有情報に基づいて、ユーザ端末20がアクセスした広告配信装置30を識別する。   Subsequently, the request response unit 133 identifies the advertisement distribution device 30 that has provided the portal page including the second notification function accessed by the user terminal 20 (step S203). Specifically, since the request response unit 133 receives the identification information of the advertisement distribution device 30 from the user terminal 20 that has accessed based on the second notification function, the request response unit 133 identifies the advertisement distribution device 30 based on the identification information. . For example, when accessing based on the second notification function, the user terminal 20 adds identification information of the advertisement distribution device 30 and access-specific information that differs for each access to the portal page to the URL of the access destination. Then, the information providing apparatus 100 is accessed. When the request response unit 133 is accessed based on the second notification function by the user terminal 20, the user terminal 20 has accessed based on the identification information of the advertisement distribution device 30 or the access unique information to the portal page. The advertisement distribution device 30 is identified.

続いて、要求応答部133は、第2通知機能に基づくアクセスをしたユーザ端末20のユーザIDに対応する属性情報をユーザ属性テーブル122から抽出する(ステップS204)。具体的には、要求応答部133は、第2通知機能に基づくアクセスをしたユーザ端末20のユーザIDに対応付けてユーザ属性テーブル122に記憶されているサイコグラフィック属性及びデモグラフィック属性を抽出する。   Subsequently, the request response unit 133 extracts attribute information corresponding to the user ID of the user terminal 20 that has accessed based on the second notification function from the user attribute table 122 (step S204). Specifically, the request response unit 133 extracts psychographic attributes and demographic attributes stored in the user attribute table 122 in association with the user ID of the user terminal 20 that has accessed based on the second notification function.

続いて、要求応答部133は、ユーザ属性テーブル122から抽出した属性情報をアクセス固有情報とともに、ステップS203で識別した広告配信装置30に送信する(ステップS205)。   Subsequently, the request response unit 133 transmits the attribute information extracted from the user attribute table 122 together with the access unique information to the advertisement distribution device 30 identified in Step S203 (Step S205).

そして、広告配信装置30の受信部33aは、情報提供装置100から送信された属性情報(ユーザ情報)及びアクセス固有情報を受信する。そして、広告配信装置30の配信部33bは、受信部33aによって受信されたアクセス固有情報に基づいて、第2通知機能が埋め込まれたポータルページにアクセスしたユーザ端末20を特定し、かかるユーザ端末20に対して、受信部33aによって受信された属性情報に応じた広告コンテンツを配信する。このとき、配信部33bは、ユーザ端末20に広告コンテンツを配信した日時、ユーザ端末20に配信した広告コンテンツの数、ユーザ端末20に配信した広告コンテンツをユーザ端末20のユーザによりクリックされたか否かを示すクリック有無などのクリック履歴情報をログDB32に保持しておく。これにより、広告配信装置30は、CTRを算出することができる。   Then, the receiving unit 33a of the advertisement distribution device 30 receives the attribute information (user information) and the access unique information transmitted from the information providing device 100. Then, the distribution unit 33b of the advertisement distribution device 30 identifies the user terminal 20 that has accessed the portal page in which the second notification function is embedded, based on the access specific information received by the reception unit 33a, and the user terminal 20 On the other hand, the advertising content corresponding to the attribute information received by the receiving unit 33a is distributed. At this time, the distribution unit 33b distributes the advertisement content to the user terminal 20, the number of advertisement contents distributed to the user terminal 20, and whether or not the user of the user terminal 20 clicks on the advertisement content distributed to the user terminal 20. Click history information such as the presence / absence of a click indicating “” is stored in the log DB 32. Thereby, the advertisement delivery apparatus 30 can calculate CTR.

なお、上述では、情報提供装置100から広告配信装置30に送信する情報として、「サイコグラフィック属性」及び「デモグラフィック属性」を含む属性情報を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置100から広告配信装置30に送信する情報は、「サイコグラフィック属性」および「デモグラフィック属性」のいずれか一方を含む属性情報であってもよい。   In the above description, the attribute information including the “psychographic attribute” and the “demographic attribute” is described as an example of information transmitted from the information providing apparatus 100 to the advertisement distribution apparatus 30, but the information is not limited thereto. is not. For example, the information transmitted from the information providing apparatus 100 to the advertisement distribution apparatus 30 may be attribute information including one of “psychographic attributes” and “demographic attributes”.

ところで、広告配信装置30は、ステップS200において、ユーザ端末20からポータルページにアクセスされた場合に、広告コンテンツを表示するための広告枠と、広告コンテンツ以外の各種コンテンツ(ニュース、他サイトへのリンクなど)を表示するためのポータルコンテンツ枠とを含むポータルページをユーザ端末20に提供する。この時点では、ユーザ端末20は、広告枠に広告コンテンツが表示されていないポータルページをブラウザに表示することとなる。そして、ユーザ端末20は、その後に、広告配信装置30から広告コンテンツが配信された場合に、ポータルページ内の広告枠のみをリロードするなどして、かかる広告枠に広告コンテンツを表示することができる。   By the way, in step S200, the advertisement distribution device 30 displays an advertisement space for displaying the advertisement content and various contents other than the advertisement content (news, links to other sites) when the portal page is accessed from the user terminal 20. Etc.) is provided to the user terminal 20. At this time, the user terminal 20 displays a portal page on which no advertising content is displayed in the advertising space on the browser. Then, when the advertising content is distributed from the advertising distribution device 30, the user terminal 20 can display the advertising content in the advertising space by reloading only the advertising space in the portal page. .

または、広告配信装置30は、ステップS200において、広告枠については、広告配信装置30の所定のURLにリダイレクトするように設定されたポータルページをユーザ端末20に提供してもよい。かかる場合に、ユーザ端末20は、広告枠に広告コンテンツが表示されていないポータルページをブラウザに表示することとなるが、広告枠については、上記所定のURLにアクセスする。そして、広告配信装置30は、広告枠に設定されたリダイレクト機能により、ユーザ端末20から上記所定のURLにアクセスされた場合に、かかるアクセスに対する応答として、広告コンテンツをユーザ端末20に配信してもよい。これにより、ユーザ端末20は、広告枠をリロードすることなく、広告配信装置30から配信された広告コンテンツを広告枠に表示することができる。   Alternatively, the advertisement distribution device 30 may provide the user terminal 20 with a portal page that is set to redirect to a predetermined URL of the advertisement distribution device 30 for the advertisement space in step S200. In such a case, the user terminal 20 displays a portal page on which no advertising content is displayed in the advertising space on the browser, but accesses the predetermined URL for the advertising space. Then, when the predetermined URL is accessed from the user terminal 20 by the redirect function set in the advertising space, the advertisement distribution device 30 distributes the advertisement content to the user terminal 20 as a response to the access. Good. Thereby, the user terminal 20 can display the advertising content distributed from the advertisement distribution device 30 in the advertising space without reloading the advertising space.

〔1−8.作用(貢献度算出処理)〕
次に、図9を用いて、第1の実施形態に係る広告配信装置30による貢献度算出処理の手順について説明する。かかる貢献度算出処理は、制御部33によって実行される処理である。
[1-8. Action (Contribution calculation process)]
Next, the procedure of the contribution calculation process by the advertisement distribution device 30 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. This contribution degree calculation process is a process executed by the control unit 33.

図9に示すように、広告配信装置30は、貢献度算出処理の開始タイミングであるか否かを判定する(ステップS300)。なお、ここでいう貢献度算出処理の開始タイミングとは、例えば、広告配信装置30の操作者によって貢献度算出処理を開始する旨の操作が行われた場合や、予め決められた所定の日時になった場合等を示す。そして、広告配信装置30は、貢献度算出処理の開始タイミングでない場合には(ステップS300,No)、開始タイミングとなるまで待機する。   As illustrated in FIG. 9, the advertisement distribution device 30 determines whether it is the start timing of the contribution calculation process (step S300). Here, the start timing of the contribution calculation process is, for example, when an operation for starting the contribution calculation process is performed by the operator of the advertisement distribution device 30 or at a predetermined date and time determined in advance. When it becomes. Then, if it is not the start timing of the contribution calculation process (No at Step S300), the advertisement distribution device 30 stands by until the start timing is reached.

一方、広告配信装置30の算出部33cは、貢献度算出処理の開始タイミングである場合に(ステップS300,Yes)、情報提供装置100から、ユーザ情報の分量を受信する(ステップS301)。具体的には、算出部33cは、情報提供装置100に対して、ユーザ情報の分量を送信するよう要求する。かかる要求を受け付けた情報提供装置100の制御部130は、アクセス履歴テーブル121を参照して、ユーザ情報を取得する契機となったサイト提供装置毎にユーザ情報の分量を算出し、算出したサイト提供装置毎のユーザ情報の分量を広告配信装置30の算出部33cに送信する。   On the other hand, the calculation unit 33c of the advertisement distribution device 30 receives the amount of user information from the information providing device 100 when it is the start timing of the contribution calculation processing (step S300, Yes) (step S301). Specifically, the calculation unit 33c requests the information providing apparatus 100 to transmit an amount of user information. The control unit 130 of the information providing apparatus 100 that has received such a request refers to the access history table 121, calculates the amount of user information for each site providing apparatus that has triggered the acquisition of user information, and provides the calculated site provision The amount of user information for each device is transmitted to the calculation unit 33c of the advertisement distribution device 30.

例えば、アクセス履歴テーブル121が図3に示した状態である場合、ユーザ端末20はサイト提供装置10にアクセスしており、ユーザ端末20はサイト提供装置10にアクセスしていない。この例の場合、情報提供装置100は、サイト提供装置10を介してユーザ端末20のユーザ情報を取得しているので、制御部130は、サイト提供装置10に対応するユーザ情報の分量として「1個(ユーザ端末20のユーザ情報)」を算出する。また、図3の例では、情報提供装置100は、サイト提供装置10を介してユーザ端末20及び20のユーザ情報を取得しているので、制御部130は、サイト提供装置10に対応するユーザ情報の分量として「2個(ユーザ端末20及び20のユーザ情報)」を算出する。なお、図3では、説明を簡単にするために、例示したユーザIDの数がユーザ端末20及び20のみであるが、実際には、アクセス履歴テーブル121に多数のユーザIDが登録されていること多く、制御部130は、「100個」や「10000個」等のユーザ情報の分量を算出する場合もある。 For example, if the access history table 121 is in the state illustrated in FIG. 3, the user terminal 20 1 is to access the site providing device 10 1, the user terminal 20 2 is not accessing the site providing device 10 1. In this example, the information providing apparatus 100, since the acquired user information of the user terminal 20 1 via the site providing device 10 1, the control unit 130, amount of user information corresponding to the site providing device 10 1 It calculates the "one (user information of the user terminal 20 1)" as the. Further, in the example of FIG. 3, the information providing apparatus 100, since the acquired user information of the user terminal 20 1 and 20 2 via the site providing device 10 2, the control unit 130, the site providing device 10 2 calculates the "2 (user information of the user terminal 20 1 and 20 2)" as the amount of the corresponding user information. In FIG. 3, for simplicity of explanation, the number of illustrated user ID is only the user terminal 20 1 and 20 2, in fact, a large number of user ID in the access history table 121 is registered In many cases, the control unit 130 may calculate the amount of user information such as “100” or “10000”.

続いて、広告配信装置30の算出部33cは、貢献度算出処理の開始タイミング時点でのCTRを算出する(ステップS302)。上記の通り、広告配信装置30は、ユーザ端末20に広告コンテンツを配信した日時や、配信した広告コンテンツ数、広告コンテンツへのクリック有無などを保持しているので、これらの情報に基づいてCTRを算出することができる。   Subsequently, the calculation unit 33c of the advertisement distribution device 30 calculates the CTR at the start timing of the contribution calculation process (step S302). As described above, the advertisement distribution device 30 holds the date and time when the advertisement content is distributed to the user terminal 20, the number of advertisement contents distributed, the presence or absence of clicks on the advertisement content, and the like. Can be calculated.

続いて、算出部33cは、貢献度算出処理の開始タイミング時点での日時を算出日時として、ステップS301において受信したサイト提供装置毎のユーザ情報の分量と、ステップS302において算出したCTRをクリック結果テーブル32aに更新する(ステップS303)。   Subsequently, the calculation unit 33c uses the date and time at the start timing of the contribution calculation process as the calculation date and time, the amount of user information for each site providing apparatus received in step S301, and the CTR click result table calculated in step S302. Update to 32a (step S303).

続いて、算出部33cは、CTRの上昇量を算出する(ステップS304)。具体的には、算出部33cは、CTRの上昇量として、クリック結果テーブル32aに記憶されている算出日時「基準」に対応するCTRと、ステップS303において更新したCTRとの差異を算出する。   Subsequently, the calculation unit 33c calculates the amount of increase in CTR (step S304). Specifically, the calculation unit 33c calculates the difference between the CTR corresponding to the calculation date “reference” stored in the click result table 32a and the CTR updated in step S303 as the CTR increase amount.

そして、算出部33cは、クリック結果テーブル32aに記憶されている各算出日時について、CTRの上昇量を従属変数(目的変数)とし、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量を独立変数(説明変数)として回帰分析を行うことにより、CTRをサイト提供装置毎のユーザ情報の分量によって表す回帰式(モデル)を算出する(ステップS305)。ここでは、算出部33cによって算出される回帰式は、例えば、以下の式(1)のように表される。   Then, for each calculation date and time stored in the click result table 32a, the calculation unit 33c uses the amount of increase in CTR as a dependent variable (object variable) and sets the amount of user information for each site providing device as an independent variable (explanatory variable). As a regression analysis, a regression equation (model) representing the CTR by the amount of user information for each site providing apparatus is calculated (step S305). Here, the regression equation calculated by the calculation unit 33c is expressed as, for example, the following equation (1).

k_t = α(a_t)+β(b_t) ・・・ (1)     k_t = α (a_t) + β (b_t) (1)

上記式(1)のうち、「k_t」は、CTRの上昇量を示す。また、「a_t」及び「b_t」は、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量を示す。例えば、「a_t」は、情報提供装置100がサイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示し、「b_t」は、情報提供装置100がサイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示す。また、「α」は、「a_t」の係数を示し、「β」は、「b_t」の係数を示す。 In the above formula (1), “k_t” indicates the amount of increase in CTR. “A_t” and “b_t” indicate the amount of user information for each site providing apparatus. For example, "a_t" indicates the amount of user information which the information providing apparatus 100 acquires from the site providing device 10 1, "b_t" is the amount of user information which the information providing apparatus 100 acquires from the site providing device 10 2 Show. “Α” represents a coefficient of “a_t”, and “β” represents a coefficient of “b_t”.

例えば、図6に示したクリック結果テーブル32aに記憶されている算出日時「基準」を「t=0」とし、算出日時「2012年2月1日」を「t=1」とし、算出日時「2012年2月2日」を「t=2」とし、算出日時「2012年2月3日」を「t=3」とする。かかる場合に、上記式(1)は、以下の式(2)〜(4)のように表される。なお、ここでは、「a_t」は、サイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示し、「b_t」は、サイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示すものとする。 For example, the calculation date “reference” stored in the click result table 32a shown in FIG. 6 is set to “t = 0”, the calculation date “February 1, 2012” is set to “t = 1”, and the calculation date “ “February 2, 2012” is “t = 2”, and the calculation date “February 3, 2012” is “t = 3”. In such a case, the formula (1) is expressed as the following formulas (2) to (4). Here, "a_t" indicates the amount of user information acquired from the site providing device 10 1, "b_t" is intended to indicate amount of user information acquired from the site providing device 10 2.

<t=1の場合>
(k_1)−(k_0)=α(a_1)+β(b_1)
10 − 5 =α(100)+β(200)
5 =α(100)+β(200) ・・・ (2)
<When t = 1>
(K_1)-(k_0) = α (a_1) + β (b_1)
10 −5 = α (100) + β (200)
5 = α (100) + β (200) (2)

<t=2の場合>
(k_2)−(k_0)=α(a_2)+β(b_2)
12 − 5 =α(300)+β(250)
7 =α(300)+β(250) ・・・ (3)
<When t = 2>
(K_2)-(k_0) = α (a_2) + β (b_2)
12 −5 = α (300) + β (250)
7 = α (300) + β (250) (3)

<t=3の場合>
(k_3)−(k_0)=α(a_3)+β(b_3)
20 − 5 =α(350)+β(500)
15 =α(350)+β(500) ・・・ (4)
<When t = 3>
(K_3)-(k_0) = α (a_3) + β (b_3)
20 −5 = α (350) + β (500)
15 = α (350) + β (500) (4)

そして、算出部33cは、上記式(2)〜(4)について、最小二乗法等を用いて、上記式(2)〜(4)を近似的に満たすような「α」及び「β」を算出する。例えば、算出部33cは、上記式(1)の両辺を「b_t」により除算することで下記式(5)を得る。   Then, the calculation unit 33c uses the least square method or the like for the above formulas (2) to (4) to satisfy “α” and “β” that approximately satisfy the above formulas (2) to (4). calculate. For example, the calculation unit 33c obtains the following equation (5) by dividing both sides of the equation (1) by “b_t”.

(k_t)/(b_t) = α{(a_t)/(b_t)}+β ・・・ (5)     (K_t) / (b_t) = α {(a_t) / (b_t)} + β (5)

上記式(5)は、「(k_t)/(b_t)」を「y」とし、「(a_t)/(b_t)」を「x」とすることで、「y=α・x+β」といった一時線形の式とすることができる。算出部33cは、上記式(2)〜(4)を上記式(5)の形式に変換して回帰分析を行うことで「α」及び「β」を算出する。   The above equation (5) indicates that “(k_t) / (b_t)” is “y” and “(a_t) / (b_t)” is “x”, so that “y = α · x + β” is temporarily linear. The following equation can be used. The calculation unit 33c calculates “α” and “β” by converting the above formulas (2) to (4) into the format of the above formula (5) and performing regression analysis.

ここで、算出部33cは、ユーザ情報の分量「a_t」及び「b_t」のうち、CTRの上昇量との相関性が高いユーザ情報の分量ほど絶対値が大きい値の係数(「α」や「β」)を算出することになる。例えば、算出部33cは、ユーザ情報の分量が多くなるほどCTRの上昇量が大きくなる傾向がある場合には、かかるユーザ情報の分量の係数として、絶対値が大きくなる値を算出する。また、例えば、算出部33cは、ユーザ情報の分量が多くなってもCTRの上昇量が大きくなる傾向にない場合には、かかるユーザ情報の分量の係数として、絶対値が小さくなる値を算出する。   Here, the calculation unit 33c has a coefficient (“α” or “a” that has a larger absolute value as the amount of user information having a higher correlation with the amount of increase in CTR among the amounts “a_t” and “b_t” of user information. β ") is calculated. For example, when there is a tendency that the amount of increase in CTR increases as the amount of user information increases, the calculation unit 33c calculates a value that increases the absolute value as a coefficient of the amount of user information. Further, for example, when the amount of user information increases, the calculation unit 33c calculates a value with a smaller absolute value as a coefficient of the amount of user information when the amount of increase in CTR does not tend to increase. .

そこで、算出部33cは、上記式(1)中の係数(絶対値)を各サイト提供装置10における広告効果への貢献度として算出する(ステップS306)。上記例の場合、算出部33cは、係数「α」をサイト提供装置10の貢献度として算出し、係数「β」をサイト提供装置10の貢献度として算出する。 Therefore, the calculation unit 33c calculates the coefficient (absolute value) in the above formula (1) as a contribution degree to the advertisement effect in each site providing apparatus 10 (step S306). In the above example, the calculating unit 33c calculates the coefficient "α" as a site providing device 10 1 contributions, calculates the coefficient "β" as a site providing device 10 second contribution.

算出部33cは、このようにして貢献度算出処理を行い、算出した貢献度を情報提供装置100に送信する。情報提供装置100の受信部134は、算出部33cによって送信された貢献度を受信する。このとき、受信部134は、算出部33cから受信した各貢献度をユーザ情報DB120内に格納してもよい。また、情報提供装置100は、受信部134によって受信された各貢献度を図示しない表示装置に表示してもよい。   The calculation unit 33c performs the contribution calculation process in this way, and transmits the calculated contribution to the information providing apparatus 100. The receiving unit 134 of the information providing apparatus 100 receives the contribution degree transmitted by the calculating unit 33c. At this time, the reception unit 134 may store each contribution received from the calculation unit 33c in the user information DB 120. The information providing apparatus 100 may display each contribution received by the receiving unit 134 on a display device (not shown).

〔1−9.効果〕
上述してきたように、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、クリック結果テーブル32a(記憶部の一例に相当)と、算出部33cとを有する。クリック結果テーブル32aは、サイトページ(コンテンツの一例に相当)を提供するサイト提供装置10(提供装置の一例に相当)に対してユーザ端末20がアクセスする契機で取得されるユーザ情報(属性情報の一例に相当)の量を、所定の日時毎かつユーザ情報が取得される契機となったサイト提供装置10毎に記憶する。算出部33cは、クリック結果テーブル32aに記憶されている各日時に対応するサイト提供装置10毎のユーザ情報の分量と、かかる日時における広告効果とを回帰分析することにより得られるユーザ情報の分量と広告効果との相関性に応じて、サイト提供装置10毎の広告効果への貢献度を算出する。
[1-9. effect〕
As described above, the advertisement distribution device 30 according to the first embodiment includes the click result table 32a (corresponding to an example of a storage unit) and the calculation unit 33c. The click result table 32a includes user information (attribute information) acquired when the user terminal 20 accesses a site providing apparatus 10 (corresponding to an example of a providing apparatus) that provides a site page (corresponding to an example of content). For each site providing apparatus 10 that triggered the acquisition of user information every predetermined date and time. The calculation unit 33c calculates the amount of user information for each site providing apparatus 10 corresponding to each date and time stored in the click result table 32a and the amount of user information obtained by performing regression analysis on the advertisement effect at the date and time. The degree of contribution to the advertisement effect for each site providing apparatus 10 is calculated according to the correlation with the advertisement effect.

これにより、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、情報提供業者が複数のサイト提供装置10に対して第1通知機能の埋め込みを依頼した場合であっても、各サイト提供装置10に対応するユーザ情報群毎に、かかるユーザ情報群における広告効果への貢献度を算出することができる。このため、情報提供装置100の情報提供業者は、各ユーザ情報群の貢献度に応じて、各サイト提供装置10のサイト運営者に支払う対価を公平に算出することができる。また、情報提供業者は、事前に対価を支払う場合であっても、各貢献度に基づいて、サイト運営者に対してウェブビーコンの埋め込みを再度依頼するか否かを判断することができる。また、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、ログ情報であるクリック結果テーブル32aに記憶されている情報に基づいて貢献度算出処理を行うので、ターゲティング配信等を停止することなく通常運用中に随時各ユーザ情報群の貢献度を算出することができる。   As a result, the advertisement distribution apparatus 30 according to the first embodiment allows each site providing apparatus 10 to receive information even when the information provider requests the plurality of site providing apparatuses 10 to embed the first notification function. For each corresponding user information group, the degree of contribution to the advertising effect in the user information group can be calculated. For this reason, the information provider of the information provision apparatus 100 can calculate the consideration paid to the site operator of each site provision apparatus 10 fairly according to the contribution degree of each user information group. Further, the information provider can determine whether to request the site operator to embed a web beacon again based on the degree of contribution even when paying the price in advance. In addition, the advertisement distribution apparatus 30 according to the first embodiment performs the contribution degree calculation process based on the information stored in the click result table 32a that is log information, so that the normal operation without stopping the targeting distribution or the like The degree of contribution of each user information group can be calculated at any time.

また、第1の実施形態に係る情報提供装置100において、算出部33cは、回帰分析を行うことにより広告効果をユーザ情報の分量により表した回帰式を算出し、算出した回帰式に含まれるユーザ情報の分量に対応する係数のうち、各サイト提供装置10に対応するユーザ情報の分量の係数を各サイト提供装置10における広告効果への貢献度として算出する。   Further, in the information providing apparatus 100 according to the first embodiment, the calculation unit 33c calculates a regression equation representing the advertising effect by the amount of user information by performing regression analysis, and the users included in the calculated regression equation Of the coefficients corresponding to the amount of information, the coefficient of the amount of user information corresponding to each site providing device 10 is calculated as the contribution to the advertising effect in each site providing device 10.

これにより、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、回帰式の係数が示す定量的な値を各サイト提供装置10における貢献度とすることができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 30 according to the first embodiment can use the quantitative value indicated by the coefficient of the regression equation as the contribution in each site providing apparatus 10.

また、第1の実施形態に係る広告配信装置30において、算出部33cは、ユーザ情報を用いていない状態における広告効果のCTR(広告効果の指標値の一例に相当)と、各日時における広告効果の指標値との差異を各日時における広告効果の変動量として算出し、サイト提供装置10毎のユーザ情報の分量と広告効果の変動量との相関性に応じて、サイト提供装置10毎の広告効果への貢献度を算出する。   Further, in the advertisement distribution device 30 according to the first embodiment, the calculation unit 33c includes an advertising effect CTR (corresponding to an example of an advertising effect index value) in a state where user information is not used, and an advertising effect at each date and time. Is calculated as the amount of change in the advertising effect at each date and time, and the advertisement for each site providing device 10 is determined according to the correlation between the amount of user information for each site providing device 10 and the amount of change in the advertising effect. Calculate the contribution to the effect.

これにより、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、各サイト提供装置10における広告効果の上昇量への貢献度を算出することができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 30 according to the first embodiment can calculate the degree of contribution to the increase amount of the advertisement effect in each site providing apparatus 10.

(第2の実施形態)
本願に係る情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラムは、上述した第1の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。第2の実施形態では、他の実施形態について説明する。
(Second Embodiment)
The information processing apparatus, contribution calculation method, and contribution calculation program according to the present application may be implemented in various different forms other than the first embodiment described above. In the second embodiment, another embodiment will be described.

〔2−1.貢献度算出処理(1)〕
上記実施形態では、広告配信装置30の算出部33cが、CTRの上昇量として、算出日時「基準」に対応するCTRと、測定したCTRとの差異を算出する例を示した。しかし、広告配信装置30は、算出日時「基準」に対応するCTRを保持しない場合もある。そこで、算出部33cは、所定の算出日時を基準日時として、かかる基準日時に対応するCTRと、測定したCTRとの差異をCTRの上昇量としてもよい。
[2-1. Contribution calculation process (1)]
In the embodiment described above, the calculation unit 33c of the advertisement distribution device 30 shows an example in which the difference between the CTR corresponding to the calculation date “reference” and the measured CTR is calculated as the CTR increase amount. However, the advertisement distribution apparatus 30 may not hold the CTR corresponding to the calculation date “reference”. Therefore, the calculation unit 33c may use a predetermined calculation date and time as a reference date and a difference between the CTR corresponding to the reference date and time and the measured CTR as an increase amount of the CTR.

この点について、図6に示した例を用いて説明する。図6に示した例において、クリック結果テーブル32aが算出日時「基準」に対応するレコードを記憶していないものとする。このとき、算出部33cは、例えば、算出日時「2012年2月1日」を基準日時(t=1)とする。そして、算出部33cは、各算出日時について、CTRの上昇量を従属変数(目的変数)とし、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量を独立変数(説明変数)として、下記式(6)により表される回帰式(モデル)を算出する。   This point will be described using the example shown in FIG. In the example illustrated in FIG. 6, it is assumed that the click result table 32 a does not store a record corresponding to the calculation date “reference”. At this time, for example, the calculation unit 33c sets the calculation date and time “February 1, 2012” as the reference date and time (t = 1). Then, for each calculation date and time, the calculation unit 33c represents the amount of increase in CTR as a dependent variable (objective variable) and the amount of user information for each site providing device as an independent variable (explanatory variable) by the following equation (6). The regression equation (model) to be calculated is calculated.

(k_t)−(k_1)=α{(a_t)−(a_1)}+β{(b_t)−(b_1)} ・・・ (6)   (K_t) − (k_1) = α {(a_t) − (a_1)} + β {(b_t) − (b_1)} (6)

例えば、図6に示したクリック結果テーブル32aに記憶されている算出日時「2012年2月2日」を「t=2」とし、算出日時「2012年2月3日」を「t=3」とする。かかる場合に、上記式(6)は、以下の式(7)及び(8)のように表される。   For example, the calculated date “February 2, 2012” stored in the click result table 32a shown in FIG. 6 is set to “t = 2”, and the calculated date “February 3, 2012” is set to “t = 3”. And In such a case, the above equation (6) is expressed as the following equations (7) and (8).

<t=2の場合>
12−10 = α(300−100)+β(250−200)
2 = α(200) +β(50) ・・・ (7)
<When t = 2>
12−10 = α (300−100) + β (250−200)
2 = α (200) + β (50) (7)

<t=3の場合>
20−10 = α(350−100)+β(500−200)
20 = α(250) +β(300) ・・・ (8)
<When t = 3>
20−10 = α (350−100) + β (500−200)
20 = α (250) + β (300) (8)

算出部33cは、上記式(7)及び(8)のように表される式を最小二乗法等により回帰分析を行うことで、上記第1の実施形態と同様に、サイト提供装置10の貢献度を示す係数「α」と、サイト提供装置10の貢献度を示す係数「β」を算出することができる。このように、広告配信装置30は、情報提供装置100がサイト提供装置10からユーザ情報を全く取得していない状態におけるCTRを保持しない場合であっても、各サイト提供装置10の貢献度を算出することができる。 Calculating unit 33c, a formula expressed as the equation (7) and (8) by performing a regression analysis by the least square method, as in the first embodiment, the site providing device 10 1 the coefficient "α" indicating the contribution, it is possible to calculate the coefficient "β" indicating the site providing device 10 second contribution. In this way, the advertisement distribution device 30 calculates the contribution of each site providing device 10 even when the information providing device 100 does not hold the CTR in a state where no user information is acquired from the site providing device 10. can do.

〔2−2.貢献度算出処理(2)〕
また、上記実施形態では、上記式(1)を用いて説明したように、算出部33cが、独立変数(説明変数)として、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量(「a_t」や「b_t」)を用いる例を示した。しかし、算出部33cは、上記式(1)における独立変数(説明変数)として、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量の対数(log(a_t)やlog(b_t))を用いてもよい。
[2-2. Contribution calculation process (2)]
Further, in the above embodiment, as described using the above formula (1), the calculation unit 33c uses the amount of user information (“a_t” or “b_t”) for each site providing device as an independent variable (explanatory variable). ) Was used. However, the calculating unit 33c may use the logarithm (log (a_t) or log (b_t)) of the amount of user information for each site providing apparatus as the independent variable (explanatory variable) in the above formula (1).

〔2−3.貢献度算出処理(3)〕
また、上記実施形態では、算出部33cが、最小二乗法等を用いて回帰分析を行う例を示した。しかし、算出部33cは、リッジ回帰等の他の分析手法を用いて、上記式(2)〜(4)や(7)及び(8)を近似的に満たすような「α」及び「β」を算出してもよい。
[2-3. Contribution calculation process (3)]
Moreover, in the said embodiment, the calculation part 33c showed the example which performs a regression analysis using the least squares method etc. However, the calculation unit 33c uses other analysis methods such as ridge regression, so that “α” and “β” that approximately satisfy the equations (2) to (4), (7), and (8) are satisfied. May be calculated.

〔2−4.貢献度算出処理(4)〕
また、上記実施形態では、説明を簡単にするために、2個のサイト提供装置10及び10を例に挙げて、式(1)や(6)を示した。しかし、算出部33cは、サイト提供装置が3個以上存在する場合であっても上記例と同様の手法により各サイト提供装置の貢献度を算出することができる。例えば、サイト提供装置が3個以上存在する場合、算出部33cは、上記式(1)の代わりに下記式(9)を用いる。
[2-4. Contribution calculation process (4)]
In the above embodiment, in order to simplify the description, the two sites providing apparatus 10 1 and 10 2 as an example, showing the expression (1) or (6). However, even if there are three or more site providing devices, the calculating unit 33c can calculate the contribution of each site providing device by the same method as in the above example. For example, when there are three or more site providing devices, the calculation unit 33c uses the following formula (9) instead of the above formula (1).

k_t = α(a_t)+β(b_t)+γ(c_t) ・・・ (9)     k_t = α (a_t) + β (b_t) + γ (c_t) (9)

上記式(9)のうち、「a_t」は、例えば、情報提供装置100がサイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示し、「b_t」は、情報提供装置100がサイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示し、「b_t」は、情報提供装置100がサイト提供装置10から取得したユーザ情報の分量を示す。そして、「α」は、サイト提供装置10の貢献度を示し、「β」は、サイト提供装置10の貢献度を示し、「γ」は、サイト提供装置10の貢献度を示す。 Among the above-mentioned formula (9), "a_t", for example, it shows the amount of user information which the information providing apparatus 100 acquires from the site providing device 10 1, "b_t", the information providing apparatus 100 is the site providing device 10 2 It shows the amount of user information acquired from the "b_t" indicates the amount of user information which the information providing apparatus 100 acquires from the site providing device 10 3. The "α" indicates a site providing device 10 1 contributions, "β" represents a site providing device 10 second contribution, "γ" indicates a site providing device 103 contributions.

〔2−5.貢献度算出処理(5)〕
また、上記実施形態において、算出部33cは、ポータルページ毎に、上述してきた回帰分析を行ってもよい。具体的には、広告配信装置30は、ポータルページ毎に、図6に例示したクリック結果テーブル32aを保持してもよい。かかる場合に、広告配信装置30の算出部33cは、ポータルページ毎にCTRをクリック結果テーブル32aに格納し、ポータルページ毎に回帰分析を行うことにより各サイト提供装置10の貢献度を算出してもよい。これにより、情報提供装置100は、各サイト提供装置10の貢献度をより詳細に算出することができる。
[2-5. Contribution calculation process (5)]
Moreover, in the said embodiment, the calculation part 33c may perform the regression analysis mentioned above for every portal page. Specifically, the advertisement distribution device 30 may hold the click result table 32a illustrated in FIG. 6 for each portal page. In such a case, the calculation unit 33c of the advertisement distribution apparatus 30 stores the CTR in the click result table 32a for each portal page and calculates the contribution of each site providing apparatus 10 by performing regression analysis for each portal page. Also good. Thereby, the information provision apparatus 100 can calculate the contribution degree of each site provision apparatus 10 in detail.

〔2−6.システム構成〕
また、上記実施形態では、広告配信システム1に、情報提供装置100と広告配信装置30とが含まれる例を示したが、情報提供装置100と広告配信装置30とは一体の装置であってもよい。この点について図10を用いて具体的に説明する。図10に示した広告配信システム2には、図1に示した情報提供装置100と広告配信装置30とが一体化された情報処理装置である広告配信装置200が含まれる。
[2-6. System configuration〕
In the above-described embodiment, an example in which the advertisement distribution system 1 includes the information providing apparatus 100 and the advertisement distribution apparatus 30 has been described. However, the information providing apparatus 100 and the advertisement distribution apparatus 30 may be an integrated apparatus. Good. This point will be specifically described with reference to FIG. The advertisement distribution system 2 illustrated in FIG. 10 includes an advertisement distribution apparatus 200 that is an information processing apparatus in which the information providing apparatus 100 and the advertisement distribution apparatus 30 illustrated in FIG. 1 are integrated.

かかる広告配信装置200の広告配信業者は、サイト提供装置10を管理する各サイト運営者に対して、サイトページに第1通知機能を埋め込むよう依頼する。そして、広告配信装置200は、図5に示した通信I/F31、ログDB32、配信部33b、算出部33c、図2に示したアクセス履歴テーブル121、取得部131、生成部132等を有する。そして、広告配信装置200は、自装置が提供するポータルサイトにユーザ端末20からアクセスされた場合に、かかるユーザ端末20のユーザIDに対応付けてユーザ属性テーブル122に記憶されているユーザの属性情報に基づいて、ターゲティング配信を行う。この例の場合、広告配信装置200は、ポータルサイトへのアクセス時にユーザ端末20との間でユーザ識別情報を送受信することができる。このため、広告配信装置200によって提供されるポータルサイトには、第2通知機能が埋め込まれる必要はない。   The advertisement distributor of the advertisement distribution apparatus 200 requests each site operator who manages the site providing apparatus 10 to embed the first notification function in the site page. The advertisement distribution apparatus 200 includes the communication I / F 31, the log DB 32, the distribution unit 33b, the calculation unit 33c, the access history table 121, the acquisition unit 131, the generation unit 132, and the like illustrated in FIG. Then, when the advertisement distribution apparatus 200 accesses the portal site provided by the user apparatus 20 from the user terminal 20, the user attribute information stored in the user attribute table 122 in association with the user ID of the user terminal 20 is stored. Based on, targeting delivery. In this example, the advertisement distribution device 200 can transmit and receive user identification information to and from the user terminal 20 when accessing the portal site. For this reason, the second notification function does not need to be embedded in the portal site provided by the advertisement distribution apparatus 200.

また、上記実施形態では、広告配信装置30が貢献度算出処理を行う例を示した。しかし、情報提供装置100が貢献度算出処理を行ってもよい。この例の場合、情報提供装置100は、図5に示した算出部33cやクリック結果テーブル32aを有する。そして、情報提供装置100は、広告配信装置30から定期的にCTRを受信し、受信したCTRを用いて自装置内のクリック結果テーブル32aを更新する。そして、情報提供装置100が有する算出部は、上述してきた算出部33cと同様の貢献度算出処理を行う。   Moreover, in the said embodiment, the example in which the advertisement delivery apparatus 30 performs a contribution calculation process was shown. However, the information providing apparatus 100 may perform a contribution calculation process. In the case of this example, the information providing apparatus 100 includes the calculation unit 33c and the click result table 32a illustrated in FIG. And the information provision apparatus 100 receives CTR regularly from the advertisement delivery apparatus 30, and updates the click result table 32a in an own apparatus using received CTR. And the calculation part which the information provision apparatus 100 has performs the contribution calculation process similar to the calculation part 33c mentioned above.

また、上記実施形態では、広告配信装置30が、ポータルサイトにアクセスしたユーザ端末20のユーザIDと合致する属性情報を情報提供装置100から取得し、取得した属性情報を用いてターゲティング配信を行う例を示した。しかし、情報提供装置100は、第1通知機能に基づくアクセスにより常時受信するユーザ情報を用いて、ユーザの嗜好等をモデリングしておき、かかるモデルを用いたターゲティング配信を行ってもよい。すなわち、情報提供装置100は、ポータルサイトにアクセスしたユーザ端末20のユーザIDと合致するサイコグラフィック属性を保持しない場合であっても、かかるユーザとでもグラフィック属性が近似する他のユーザのサイコグラフィック属性を広告配信装置30に送信してもよい。広告配信装置30は、このようなモデルに基づくターゲティング配信を行う場合であっても、上述してきた貢献度算出処理を行ってもよい。   In the above embodiment, the advertisement distribution apparatus 30 acquires attribute information that matches the user ID of the user terminal 20 that has accessed the portal site from the information providing apparatus 100, and performs targeted distribution using the acquired attribute information. showed that. However, the information providing apparatus 100 may model user preferences and the like using user information that is always received by access based on the first notification function, and may perform targeting distribution using the model. That is, even when the information providing apparatus 100 does not have a psychographic attribute that matches the user ID of the user terminal 20 that has accessed the portal site, the psychographic attribute of another user whose graphic attribute is similar to that of the user. May be transmitted to the advertisement distribution device 30. The advertisement distribution device 30 may perform the above-described contribution calculation process even when performing targeted distribution based on such a model.

〔2−7.情報提供処理〕
また、上記実施形態では、情報提供装置100から広告配信装置30へユーザの属性情報を送信する例を説明した。しかし、情報提供装置100から広告配信装置30へ送信する情報は、例えば、ユーザのアクセス履歴の情報であってもよい。この場合、広告配信装置30は、ユーザのアクセス履歴の情報に基づいて広告コンテンツを選択して配信する。
[2-7. (Information provision processing)
In the above-described embodiment, an example in which user attribute information is transmitted from the information providing apparatus 100 to the advertisement distribution apparatus 30 has been described. However, the information transmitted from the information providing apparatus 100 to the advertisement distribution apparatus 30 may be, for example, user access history information. In this case, the advertisement distribution device 30 selects and distributes the advertisement content based on the user access history information.

また、上記実施形態では、ユーザ端末20によるサイト提供装置10へのアクセス履歴を逐次取得しながら、かかるアクセス履歴に基づいたユーザの属性情報を広告配信装置30へ提供するものとして説明した。しかし、広告配信装置30に対して一定量のユーザ情報を割り当てる場合、ある時点のアクセス履歴に基づいた属性情報を広告配信装置30へ提供するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the user terminal 20 has been described as providing the user attribute information to the advertisement distribution apparatus 30 while sequentially acquiring the access history to the site providing apparatus 10. However, when a certain amount of user information is allocated to the advertisement distribution device 30, attribute information based on an access history at a certain point in time may be provided to the advertisement distribution device 30.

〔2−8.アクセス履歴テーブル〕
また、上記実施形態では、アクセス履歴テーブル121が、サイト提供装置10毎にアクセス回数を記憶するものとして説明した。しかし、アクセス履歴テーブル121に、各サイト提供装置10のサイトページ(URL)毎のアクセス回数が記憶されるようにしてもよい。これにより、ユーザの属性情報をさらに精度良く判別することができる。サイトページ毎のカウントは、例えば、第1通知機能に、サイト提供装置10の識別情報に加え、さらに、サイトページの識別情報を含ませるようにすることで実現することができる。
[2-8. (Access history table)
In the above embodiment, the access history table 121 has been described as storing the number of accesses for each site providing apparatus 10. However, the access history table 121 may store the number of accesses for each site page (URL) of each site providing apparatus 10. Thereby, the attribute information of the user can be determined with higher accuracy. The count for each site page can be realized, for example, by including the identification information of the site page in addition to the identification information of the site providing apparatus 10 in the first notification function.

また、アクセス履歴テーブル121に、ユーザ端末20がサイトページにアクセスしたアクセス日時、ユーザ端末20がサイトページにアクセスした時間長などが記憶されるようにしてもよい。これにより、情報提供装置100は、ユーザの属性情報をさらに精度良く判別することができる。   The access history table 121 may store the access date and time when the user terminal 20 accesses the site page, the length of time that the user terminal 20 accesses the site page, and the like. Thereby, the information provision apparatus 100 can discriminate | determine a user's attribute information still more accurately.

〔2−9.ユーザ属性テーブル〕
また、上記実施形態では、ユーザ属性テーブル122は、属性情報の区分分けを図4に示すものとして説明した。しかし、広告配信システム1に複数の広告配信装置30が含まれる場合、ユーザ属性テーブル122は、広告配信装置30毎又は1以上の広告配信装置30毎に異なる種別区分を分けてもよい。これにより、情報提供装置100は、広告配信装置30に応じたユーザの属性情報を提供することができる。
[2-9. (User attribute table)
In the above-described embodiment, the user attribute table 122 has been described assuming that the attribute information is divided as shown in FIG. However, when the advertisement distribution system 1 includes a plurality of advertisement distribution apparatuses 30, the user attribute table 122 may divide different classifications for each advertisement distribution apparatus 30 or for each one or more advertisement distribution apparatuses 30. Thereby, the information providing apparatus 100 can provide user attribute information corresponding to the advertisement distribution apparatus 30.

〔2−10.第1通知機能〕
また、上記実施形態では、サイト提供装置10によって提供されるサイトページに第1通知機能が埋め込まれる例を示した。しかし、メール提供装置によってユーザ端末20に対して配信されるメールマガジン等のHTMLメールに第1通知機能が埋め込まれてもよい。これにより、情報提供装置100は、HTMLメールを受信したユーザ端末20からもユーザ情報を収集することができるので、ユーザの属性情報をさらに精度良く判別することができる。
[2-10. First notification function]
Moreover, in the said embodiment, the example which a 1st notification function is embedded in the site page provided by the site provision apparatus 10 was shown. However, the first notification function may be embedded in an HTML mail such as a mail magazine distributed to the user terminal 20 by the mail providing apparatus. As a result, the information providing apparatus 100 can collect user information also from the user terminal 20 that has received the HTML mail, and thus can determine the attribute information of the user with higher accuracy.

〔2−11.広告〕
また、上記実施形態では、広告配信装置30からユーザ端末20に配信される広告コンテンツをバナー広告であるものとして説明したが、広告コンテンツはバナー広告に限定されるものではない。例えば、広告配信装置30からユーザ端末20に配信される広告コンテンツは、動画広告、テキスト広告、音声広告などであってもよい。
[2-11. Advertisement)
In the above embodiment, the advertisement content distributed from the advertisement distribution device 30 to the user terminal 20 has been described as a banner advertisement. However, the advertisement content is not limited to a banner advertisement. For example, the advertisement content distributed from the advertisement distribution device 30 to the user terminal 20 may be a video advertisement, a text advertisement, a voice advertisement, or the like.

また、上記実施形態では、広告配信装置30からユーザ端末20に広告コンテンツが配信されるものとして説明したが、広告コンテンツを配信する装置は、広告配信装置30以外の広告用サーバ装置であってもよい。例えば、広告配信装置30は、ユーザ端末20に対してターゲティング配信を行う場合に、広告用サーバ装置に格納されている配信対象の広告コンテンツにアクセスするためのURLが記述されたポータルページをユーザ端末20に提供してもよい。これにより、ユーザ端末20は、広告配信装置30からポータルページを取得した場合に、ポータルページに記述されたURLにアクセスすることで、広告用サーバ装置から広告コンテンツを取得する。   In the above embodiment, the advertisement content is distributed from the advertisement distribution device 30 to the user terminal 20. However, the device that distributes the advertisement content may be an advertisement server device other than the advertisement distribution device 30. Good. For example, when the advertisement distribution apparatus 30 performs targeted distribution to the user terminal 20, the advertisement distribution apparatus 30 displays a portal page in which a URL for accessing the advertisement content to be distributed stored in the advertisement server apparatus is described. 20 may be provided. Thereby, when the user terminal 20 acquires the portal page from the advertisement distribution device 30, the user terminal 20 acquires the advertisement content from the advertisement server device by accessing the URL described in the portal page.

〔2−12.その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
[2-12. Others]
As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

また、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング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。   Further, the information providing apparatus 100 described above may be realized by a plurality of server computers, and depending on functions, an external platform or the like may be realized by calling an API (Application Programming Interface) or network computing. Can be changed flexibly.

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部(section、module、unit)」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、記憶手段は、記憶部や記憶回路に読み替えることができ、算出手段は、算出部や算出回路に読み替えることができる。   Further, the “means” described in the claims can be read as “section (module, unit)” or “circuit”. For example, the storage unit can be read as a storage unit or a storage circuit, and the calculation unit can be read as a calculation unit or a calculation circuit.

10 サイト提供装置
20 ユーザ端末
30 広告配信装置
32a クリック結果テーブル
33a 受信部
33b 配信部
33c 算出部
100 情報提供装置
121 アクセス履歴テーブル
122 ユーザ属性テーブル
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 要求応答部
134 受信部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Site provision apparatus 20 User terminal 30 Advertisement distribution apparatus 32a Click result table 33a Receiving part 33b Distribution part 33c Calculation part 100 Information provision apparatus 121 Access history table 122 User attribute table 130 Control part 131 Acquisition part 132 Generation part 133 Request response part 134 Receiver

Claims (7)

コンテンツを提供する提供装置に対してユーザ端末がアクセスする契機で取得されるユーザ情報の分量を、所定の日時毎かつ当該ユーザ情報が取得される契機となった提供装置毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている各日時に対応する前記提供装置毎のユーザ情報の分量と、当該日時における広告効果とを回帰分析することにより得られる当該ユーザ情報の分量と当該広告効果との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
Storage means for storing an amount of user information acquired when a user terminal accesses a providing device that provides content for each providing device that triggers acquisition of the user information for each predetermined date and time; ,
Correlation between the amount of user information corresponding to each date and time stored in the storage means and the amount of user information obtained by regression analysis of the advertising effect at the date and time and the advertising effect An information processing apparatus comprising: calculating means for calculating a contribution degree to the advertising effect for each of the providing apparatuses according to characteristics.
前記算出手段は、
前記回帰分析を行うことにより前記広告効果を前記ユーザ情報の分量により表した回帰式を算出し、算出した回帰式に含まれるユーザ情報の分量に対応する係数のうち、各提供装置に対応するユーザ情報の分量の係数を当該提供装置における広告効果への貢献度として算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The calculating means includes
By performing the regression analysis, a regression equation representing the advertising effect by the amount of the user information is calculated, and among the coefficients corresponding to the amount of user information included in the calculated regression equation, the user corresponding to each providing device The information processing apparatus according to claim 1, wherein a coefficient of the amount of information is calculated as a contribution degree to the advertisement effect in the providing apparatus.
前記算出手段は、
前記ユーザ情報を用いていない状態における広告効果の指標値と、各日時における広告効果の指標値との差異を当該各日時における広告効果の変動量として算出し、前記提供装置毎のユーザ情報の分量と当該広告効果の変動量との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
The calculating means includes
The difference between the index value of the advertising effect when the user information is not used and the index value of the advertising effect at each date and time is calculated as the amount of change in the advertising effect at each date and time, and the amount of user information for each providing device The information processing apparatus according to claim 1, wherein a degree of contribution to the advertisement effect for each providing apparatus is calculated according to a correlation between the advertisement effect and a variation amount of the advertisement effect.
前記算出手段は、
前記記憶手段に記憶されている特定の基準日時における広告効果の指標値と、当該特定の基準日時以外の他の日時における広告効果の指標値との差異を広告効果の変動量として算出するとともに、当該基準日時における各提供装置に対応するユーザ情報の分量と、当該他の日時における各提供装置に対応するユーザ情報の分量との差異をユーザ情報の分量の変動量として算出し、当該ユーザ情報の分量の変動量と当該広告効果の変動量との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
The calculating means includes
While calculating the difference between the advertising effect index value at the specific reference date and time stored in the storage means and the advertising effect index value at a date other than the specific reference date as the advertising effect variation amount, The difference between the amount of user information corresponding to each providing device at the reference date and time and the amount of user information corresponding to each providing device at the other date and time is calculated as the amount of change in the amount of user information. The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein a degree of contribution to the advertisement effect for each of the providing apparatuses is calculated according to a correlation between a variation amount of the amount and a variation amount of the advertisement effect.
前記記憶手段は、
前記ユーザ端末に配信された広告コンテンツの広告効果を当該広告コンテンツが表示されるウェブページ毎に記憶し、
前記算出手段は、
前記各提供装置における広告効果への貢献度を算出する処理を前記ウェブページ毎に行う
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The storage means
Storing the advertising effect of the advertising content distributed to the user terminal for each web page on which the advertising content is displayed;
The calculating means includes
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein a process of calculating a contribution degree to the advertisement effect in each of the providing apparatuses is performed for each web page.
コンピュータが実行する貢献度算出方法であって、
コンテンツを提供する提供装置に対してユーザ端末がアクセスする契機で取得されるユーザ情報の分量を、所定の日時毎かつ当該ユーザ情報が取得される契機となった提供装置毎に記憶する記憶手段に格納する格納工程と、
前記記憶手段に記憶されている各日時に対応する前記提供装置毎のユーザ情報の分量と、当該日時における広告効果とを回帰分析することにより得られる当該ユーザ情報の分量と当該広告効果との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする貢献度算出方法。
A contribution calculation method executed by a computer,
A storage unit that stores an amount of user information acquired when a user terminal accesses a providing device that provides content for each providing device that triggers acquisition of the user information for each predetermined date and time A storing step for storing;
Correlation between the amount of user information corresponding to each date and time stored in the storage means and the amount of user information obtained by regression analysis of the advertising effect at the date and time and the advertising effect And a calculating step of calculating a contribution to the advertising effect for each of the providing devices according to the characteristics.
コンテンツを提供する提供装置に対してユーザ端末がアクセスする契機で取得されるユーザ情報の分量を、所定の日時毎かつ当該ユーザ情報が取得される契機となった提供装置毎に記憶する記憶手段に格納する格納手順と、
前記記憶手段に記憶されている各日時に対応する前記提供装置毎のユーザ情報の分量と、当該日時における広告効果とを回帰分析することにより得られる当該ユーザ情報の分量と当該広告効果との相関性に応じて、前記提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする貢献度算出プログラム。
A storage unit that stores an amount of user information acquired when a user terminal accesses a providing device that provides content for each providing device that triggers acquisition of the user information for each predetermined date and time Storage procedure to store;
Correlation between the amount of user information corresponding to each date and time stored in the storage means and the amount of user information obtained by regression analysis of the advertising effect at the date and time and the advertising effect A contribution calculation program that causes a computer to execute a calculation procedure for calculating a contribution to an advertising effect for each of the providing devices according to the characteristics.
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