JP5475829B2 - Information processing apparatus, contribution calculation method, and contribution calculation program - Google Patents
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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).
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.
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101〜10nと、ユーザ端末201〜20m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101〜10n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
また、以下では、サイト提供装置101〜10n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201〜20m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
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
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
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
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
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
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
〔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
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 /
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
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
〔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
「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
「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
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201〜20m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101〜10n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
すなわち、図3に示す例では、ユーザ端末201がサイト提供装置101を10回アクセスし、サイト提供装置102を1回アクセスしたことを示し、ユーザ端末202がサイト提供装置101をアクセスしておらず、サイト提供装置102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
〔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
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 /
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
〔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
「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「101」や「102」は、図1に示したサイト提供装置101やサイト提供装置102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
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101から取得した「100個」のユーザ情報と、サイト提供装置102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101及び102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101及び102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
〔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
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
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
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
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
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204がサイト提供装置101へアクセスした場合には、取得部131は、ユーザIDが「201」であり、アクセス先情報が「101」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
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
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
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101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201がサイト提供装置101にアクセスした場合には、ユーザ端末201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201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「201」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
また、例えば、サイト提供装置101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103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201がサイト提供装置101及び103にアクセスした場合には、ユーザ端末201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201がサイト提供装置101にアクセスしたという情報だけでなく、サイト提供装置101にアクセスしたという情報と、サイト提供装置103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「201」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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
〔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
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
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
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201はサイト提供装置101にアクセスしており、ユーザ端末202はサイト提供装置101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101を介してユーザ端末201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101に対応するユーザ情報の分量として「1個(ユーザ端末201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102を介してユーザ端末201及び202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102に対応するユーザ情報の分量として「2個(ユーザ端末201及び202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201及び202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
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
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101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102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
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101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102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
<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101の貢献度として算出し、係数「β」をサイト提供装置102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
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
〔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
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
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
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
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
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
(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
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101の貢献度を示す係数「α」と、サイト提供装置102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
〔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101及び102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
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101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102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103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101の貢献度を示し、「β」は、サイト提供装置102の貢献度を示し、「γ」は、サイト提供装置103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
〔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
〔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
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
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
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
〔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
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
〔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
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
〔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
〔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
〔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
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
〔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
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
Claims (7)
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.
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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