JP5491555B2 - Advertisement distribution apparatus, advertisement distribution method and program - Google Patents
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Description
本発明は、広告配信装置、広告配信方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an advertisement distribution device, an advertisement distribution method, and a program.
Webページなどへの広告配信(リスティング)が広く行われている。従来の広告配信では、多くの広告の中から、たとえばCTR(Click Through Rate)やCPM(Cost Per Mille)などによる広告評価の高いものを選択しており、広告評価の高いものほどWebページの上の方に表示されるようになっている。また、特許文献1では、経済的価値などに応じて広告をあまり目立たない位置からより目立つ位置へと昇格させることが記載されている。
Advertisement distribution (listing) to Web pages and the like is widely performed. In conventional advertisement distribution, an advertisement having a high advertisement evaluation, such as CTR (Click Through Rate) or CPM (Cost Per Mille), is selected from many advertisements. It is designed to be displayed on the side. Further,
近年コンテンツの内容やWebページのレイアウトが多様化しており、必ずしもWebページの上の方ほど目立つというわけではない。しかしながら、特許文献1では、Webページにおける目立つ位置は予め設定されていることが前提となっており、Webページ上のどの位置がどのくらい目立つのかを評価することはできない。
In recent years, the content of contents and the layout of Web pages have been diversified, and the upper part of the Web page is not necessarily conspicuous. However,
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、広告が表示される位置を考慮して効果的に広告を配信することのできる広告配信装置、広告配信方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a background, and provides an advertisement distribution apparatus, an advertisement distribution method, and a program capable of effectively distributing an advertisement in consideration of a position where the advertisement is displayed. With the goal.
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、広告を配信する装置であって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部と、前記広告の評価値である広告評価値を取得する広告評価値取得部と、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定する位置評価決定部と、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信する広告配信部と、を備えることとする。 The main invention of the present invention for solving the above problems is an apparatus for distributing advertisements, wherein the number of times that a viewer of the advertisement has acted according to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. For each of the positions, an action number information storage unit that stores action number information for determining the number of action times, an advertisement evaluation value acquisition unit that acquires an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement, and the position A position evaluation determination unit that determines a position evaluation value that is an evaluation value of the position in accordance with the number of actions determined based on the number of actions stored in correspondence with the number of times information storage unit; and the advertisement evaluation An advertisement distribution unit that distributes the advertisement so that the higher the advertisement is, the higher the position evaluation value is displayed at the position.
また、本発明の広告配信装置は、前記位置に対応付けて、前記位置に表示された広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数を、前記位置に対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数で割った行動率を算出し、前記行動率に応じて前記位置評価値を決定するようにしてもよい。 The advertisement distribution device according to the present invention further includes a display count information storage unit that stores display count information for calculating the display count of the advertisement displayed at the position in association with the position, and the position evaluation The determination unit divides, for each of the positions, the number of actions determined based on the action number information corresponding to the position by the number of display times determined based on the display number information corresponding to the position. The action rate may be calculated, and the position evaluation value may be determined according to the action rate.
また、本発明の広告配信装置は、前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、前記位置および前記広告に対応付けて、前記広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置と1つ以上の所定の前記広告である基準広告とに対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数の合計を、前記位置と前記基準広告とに対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数の合計で割って前記位置評価値を算出するようにしてもよい。 In the advertisement distribution device according to the present invention, the action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement, and associates the advertisement with the position and the advertisement. A display frequency information storage unit that stores display frequency information for calculating the display frequency of the display, wherein the position evaluation determination unit is a reference that is the position and one or more predetermined advertisements for each of the positions Dividing the total number of actions determined based on the action count information corresponding to the advertisement by the total number of display times determined based on the display count information corresponding to the position and the reference advertisement The position evaluation value may be calculated.
また、本発明の広告配信装置では、前記広告配信部は、前記基準広告をランダムな位置に表示されるように配信するようにしてもよい。 In the advertisement distribution device according to the present invention, the advertisement distribution unit may distribute the reference advertisement so that the reference advertisement is displayed at a random position.
また、本発明の広告配信装置は、前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、前記位置評価決定部は、前記広告評価値に応じて前記広告を複数のグループにグループ分けし、少なくとも1つの前記グループについて、前記位置ごとに、当該グループに所属する前記広告および当該位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて前記位置評価値を決定するようにしてもよい。 In the advertisement distribution device according to the present invention, the action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement, and the position evaluation determination unit sets the advertisement evaluation value to the advertisement evaluation value. grouping the advertisement into a plurality of groups depending, for at least one of said groups, for each of the positions, the action is determined based on the behavior information on the number of times corresponding to the advertisements and the position belonging to the group The position evaluation value may be determined according to the number of times.
また、本発明の他の態様は、広告を配信する方法であって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータが、前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、を実行することとする。 Further, another aspect of the present invention is a method for delivering an advertisement, wherein the number of actions is the number of times that a viewer of the advertisement takes action corresponding to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. A computer having an action number information storage unit for storing action number information for determining the number of actions for obtaining an advertisement evaluation value, which is an evaluation value of the advertisement, and the action number information storage unit for each of the positions A step of determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, according to the number of actions determined based on the action number information stored correspondingly; and the higher the advertisement evaluation value, the more the position And delivering the advertisement so that it is displayed at the position having a high evaluation value.
また、本発明の他の態様は、複数の広告を配信するためのプログラムであって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータに、前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、を実行させることとする。 Another aspect of the present invention is a program for distributing a plurality of advertisements, wherein the number of times that a viewer of the advertisement has acted in accordance with the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. A computer having an action number information storage unit for storing action number information for determining the number of action times, and an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement; Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, according to the number of actions determined based on the number of actions stored in correspondence with the information storage unit; and the high advertisement evaluation value And delivering the advertisement so that the advertisement is displayed at the position having the higher position evaluation value.
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。 Other problems and solutions to be disclosed by the present application will be made clear by the embodiments of the invention and the drawings.
本発明によれば、広告が表示される位置を考慮して効果的に広告を配信することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, an advertisement can be effectively delivered in consideration of the position where an advertisement is displayed.
==(1)発明の概要==
以下、本発明の一実施形態に係る広告配信システムについて説明する。本実施形態において広告とは、Webページにおいて、コンテンツの内容等に応じて表示される広告(リスティング広告と呼ばれる。)を想定する。図1は本実施形態の広告システムにおいて表示されるWebページ1の一例を示す図である。Webページ1には、各種の情報(コンテンツ)の表示枠とともに、複数の広告枠2〜4が設けられている。本実施形態の広告配信システムは、これらの広告枠2〜4に表示させるための広告を配信するものであり、Webページ1を表示させるための情報(以下、画面情報という。)に広告を入れて送信することを想定している。
== (1) Summary of Invention ==
Hereinafter, an advertisement distribution system according to an embodiment of the present invention will be described. In the present embodiment, an advertisement is assumed to be an advertisement (referred to as a listing advertisement) that is displayed on a Web page in accordance with the content content. FIG. 1 is a diagram showing an example of a
本実施形態の広告配信システムは、広告による広告効果を高めようとするものである。広告効果を示す指標としては、クリック率(CTR)、広告収益(CTR×入札額)、CPM(Cost Per Mille)、eCPM(effective Cost Per Mille;1000ページビューあたりの収益額)などがあるが、本実施形態では、説明を簡単にするため、広告効果はページ全体でのクリック率(CTR)で示されるものとする。そして、本実施形態の広告配信システムは、広告枠ごとにクリックのされやすさを表す値(以下、バイアスという。)を求め、バイアスの大きい広告枠に予測クリック率の高い広告を表示することにより、Webページ1全体としてのクリック率を高めるようにしている。
The advertisement distribution system of the present embodiment is intended to increase the advertising effect by advertisement. Examples of metrics that indicate advertising effectiveness include click-through rate (CTR), advertising revenue (CTR x bid amount), CPM (Cost Per Mille), eCPM (effective cost per mille; revenue per 1000 page views) In this embodiment, in order to simplify the description, it is assumed that the advertisement effect is indicated by a click rate (CTR) in the entire page. Then, the advertisement distribution system according to the present embodiment obtains a value (hereinafter referred to as a bias) indicating ease of clicking for each advertisement space, and displays an advertisement with a high predicted click rate in an advertisement space with a large bias. The click rate of the
なお、以下の説明において、広告枠を示す情報を「ポジション」と表記する。本実施形態において、ポジションとは、画面情報において先頭から何番目の広告枠であるかを示す数字であるものとする。また、画面情報はHTMLにより記述され、広告枠は画面情報における広告を表示するためのテキスト(タグおよびその内容を含む。以下、広告タグという。)であるものとする。
==(2)システムの全体構成==
図2は、本実施形態の広告配信システムの構成例を示す図である。本実施形態の広告配信システムは、ユーザ端末10と通信ネットワーク30を介して通信可能に接続されるWebサーバ20を含んで構成される。
In the following description, information indicating the advertising space is referred to as “position”. In the present embodiment, it is assumed that the position is a number indicating the number of advertisement frames from the top in the screen information. The screen information is described in HTML, and the advertising space is text (including a tag and its contents; hereinafter referred to as an advertising tag) for displaying an advertisement in the screen information.
== (2) Overall system configuration ==
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution system according to the present embodiment. The advertisement distribution system according to the present embodiment includes a
通信ネットワーク30は、例えば公衆電話回線網や専用通信回線網、携帯電話回線網、無線通信網、イーサネット(登録商標)などにより構築される、インターネットやLAN(Local Area Network)である。
The
Webサーバ20は、画像や動画、テキストなどの各種のコンテンツをHTTP(HyperText Transfer Protocol)に従って提供する、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータなどのコンピュータである。ユーザ端末10は、Webサーバ20が提供する各種のWebページを閲覧するブラウザを動作させる、例えばパーソナルコンピュータやタブレットコンピュータ、携帯電話端末、スマートフォン、PDA(Personal Digital Assistant)などのコンピュータである。
The
ユーザ端末10はHTTPのリクエストをWebサーバ20に送信し、リクエストに応じてWebサーバ20から送信される、HTML(HyperText Markup Language)により記述されるWebページを受信してディスプレイに表示する。
The
==(3)Webサーバ20のハードウェア構成==
図3はWebサーバ20のハードウェア構成例を示す図である。Webサーバ20は、CPU201、メモリ202、記憶装置203、通信インタフェース204、入力装置205、出力装置206を備える。記憶装置203は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース204は、通信ネットワーク30に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット(登録商標)に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタやRS232Cコネクタなどである。入力装置205は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置206は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
== (3) Hardware Configuration of
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the
==(4)Webサーバ20のソフトウェア構成==
図4はWebサーバ20のソフトウェア構成例を示す図である。Webサーバ20は、HTTP処理部211、広告引当部212、リスティング処理部213、ポジション決定部214、Webページ作成部215、ログ収集部216、バイアス推定部217、Web情報データベース251、レイアウトデータベース252、広告データベース253、バイアスデータベース254、インプレッションログ記憶部255、クリックログ記憶部256を備えている。
== (4) Software Configuration of
FIG. 4 is a diagram illustrating a software configuration example of the
なお、HTTP処理部211、広告引当部212、リスティング処理部213、ポジション決定部214、Webページ作成部215、バイアス推定部217の各機能部は、Webサーバ20が備えるCPU201が記憶装置202に記憶されているプログラムを実行することにより実現され、レイアウトデータベース252、広告データベース253、バイアスデータベース254、インプレッションログ記憶部255、クリックログ記憶部256の各記憶部は、Webサーバ20が備えるメモリ202及び記憶装置203が提供する記憶領域の一部として実現される。
The
==(5)記憶部の説明==
Web情報データベース251は、Webページを作成するための情報(以下、Web情報という。)を記憶する。Web情報は、例えば、HTMLで記述されたファイルや、CGI(Common Gateway Interface)などの仕組みにより実行されるプログラムを格納したプログラムファイル、画像ファイルなどである。Web情報データベース251は、例えば、Webサーバ20で動作するオペレーティングシステムが提供するファイルシステムのディレクトリやフォルダにより実現することができる。
== (5) Description of Storage Unit ==
The
レイアウトデータベース252は、Webページにおける広告の配置に関する情報(以下、レイアウト情報という。)を記憶する。図5は、レイアウトデータベース252に記憶されるレイアウト情報の構成例を示す図である。レイアウト情報には、Webページを示すURL(Uniform Resource Locator)のパターンに対応付けて、そのWebページのレイアウトを示す情報(レイアウトID)が含まれる。レイアウトIDが同じWebページでは同じ位置に広告枠が設けられる。
The
広告データベース253は、広告を表示するための情報(以下、広告情報という。)を記憶する。図6は、広告データベース252に記憶される広告情報の構成例を示す図である。広告情報には、広告の識別情報である広告IDに対応付けて、広告のカテゴリ、広告に関する情報(ランディングページと呼ばれる。)のURL、広告として表示するタイトル、入札額、クリック率(CTR)などが含まれる。
The
本実施形態では、広告IDおよび広告枠を示すポジションが指定された所定のURL(ホスト名にWebサーバ20が指定されるものとする。以下、リダイレクトURLという。)へのリンクを設定して、タイトルの文字列が広告として表示されるものとする。広告がクリックされると、広告IDを含むリクエストがWebサーバ20に送信され、後述するログ収集部216によりクリックされたことのログが収集され、HTTP処理部212により広告IDに対応する広告情報のURLにリダイレクトされる(例えば、当該URLをリダイレクト先として指定した応答が送信される。)。これにより、広告に応じたユーザの行動(クリック)を検知することができる。
入札額は、広告がクリックされた場合に広告主から支払われる単価であり、広告主により決定される。クリック率は、過去に広告がクリックされた数を、過去に広告が表示された回数(インプレッション数と呼ばれる。)で割った値(実クリック率)である。インプレッション数とクリック数は、後述するインプレッションログ記憶部255およびクリックログ記憶部256に管理される。なお、本実施形態では、広告情報に含まれる実クリック率をそのまま予測クリック率として用いるものとするが、実クリック率以外の要因を考慮して、実クリック率に基づいて予測クリック率を算出するようにしてもよい。
なお、広告として画像や動画などを表示し、あるいは音声を出力させるようにしてもよく、その場合には、例えば広告情報には、広告として表示する画像や動画のデータを示すURLを追加するようにすることができる。
In the present embodiment, a link to a predetermined URL (the
The bid amount is a unit price paid by the advertiser when the advertisement is clicked, and is determined by the advertiser. The click rate is a value (actual click rate) obtained by dividing the number of clicks on the advertisement in the past by the number of times the advertisement was displayed in the past (referred to as the number of impressions). The number of impressions and the number of clicks are managed in an impression
In addition, you may make it display an image, a moving image, etc. as an advertisement, or you may make it output an audio | voice. Can be.
バイアスデータベース254はバイアスに関する情報(以下、バイアス情報という。)を記憶する。図7はバイアスデータベース254に記憶されるバイアス情報の構成例を示す図である。バイアス情報は、レイアウトIDおよびポジションに対応付けて、当該レイアウトIDが示すレイアウトのWebページにおける、ポジションが示す広告枠についてのバイアスを含む。本実施形態では、ポジション「1」におけるクリック率を「1.0」として、ポジション「1」のクリック率に対する他のポジションのクリック率の比がバイアスとして登録される。なお、バイアスデータベース254に管理されるバイアス情報は、後述するバイアス推定部211により更新される。
The
インプレッションログ記憶部255(本発明の表示回数情報記憶部に該当する。)は、広告が表示されたこと(インプレッションと呼ばれる。本発明の表示回数情報に該当する。)を示す情報(以下、インプレッションログという。)を記憶する。図8は、インプレッションログ記憶部255に記憶されるインプレッションログの構成例を示す図である。インプレッションログには、Webページ1に広告が表示された日時(配信日時)、Webページ1を示すURL、広告が表示されたポジション、表示された広告を示す広告IDが含まれる。
図1のWebページ1の例では、3つの広告が表示されているので、Webページ1が1度閲覧されると3つのインプレッションログが登録されることになる。
The impression log storage unit 255 (corresponding to the display count information storage unit of the present invention) is information (hereinafter referred to as an impression) indicating that an advertisement is displayed (referred to as impression. Corresponding to the display count information of the present invention). Log)). FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of an impression log stored in the impression
In the example of the
クリックログ記憶部256(本発明の行動回数情報記憶部に該当する。)は、Webページ1に表示された広告がクリックされたことを示す情報(以下、クリックログという。本発明の行動回数情報に該当する。)を記憶する。図9は、クリックログ記憶部256に記憶されるクリックログの構成例を示す図である。クリックログには、クリックされた広告を示す広告ID、広告が表示されたWebページ1のURL、広告が表示されたポジション、およびクリックされた日時(クリック日時)が含まれる。
The click log storage unit 256 (corresponding to the action number information storage unit of the present invention) is information indicating that the advertisement displayed on the
==(6)機能部の説明==
HTTP処理部211は、HTTPの処理を行う。HTTP処理部212は、ユーザ端末10から送信されるHTTPのリクエストを受信し、リクエストに応じた応答処理を行う。
リクエストにリダイレクトURLが指定されていた場合、HTTP処理部212は、後述するログ収集部216を呼び出してクリックログを登録させた上で、リクエストに含まれている広告IDに対応する広告情報を広告データベース253から読み出し、読み出した広告情報に含まれているURLをリダイレクト先として指定した応答をユーザ端末10に応答する。
リクエストにリダイレクトURL以外の、Webページを示すURLが指定された場合には、HTTP処理部211は、Webページ作成部212を呼び出してWebページを表示するための情報(以下、画面情報という。画面情報は例えばHTMLファイルである。)を作成させ、Webページ作成部212が作成した画像情報をユーザ端末10に応答し、ログ収集部216を呼び出してインプレッションログを登録させる。
== (6) Description of Functional Units ==
The
When a redirect URL is specified in the request, the
When a URL indicating a Web page other than the redirect URL is specified in the request, the
広告引当部212は、表示する広告の候補を選択する。広告選択部212は、広告データベース253から所定数(例えば10個や50個、100個など、任意の数を指定することができる。)の広告情報を広告候補として読み出す。本実施形態では、説明を簡単にするために、広告引当部212は、広告情報に含まれるクリック率を予測クリック率として、予測クリック率の多い順に所定数の広告情報を広告候補として決定するものとするが、例えば、ユーザの属性に応じて広告候補を決定してもよいし、広告ごとにCTR、CPM、eCPMなどに応じて評価を行い、評価の高い順に所定数の広告情報を広告候補として決定してもよい。なお、広告引当部212が、数ある広告の中から所定数の広告を選択する処理については、一般的な広告の選択処理を用いることができる。
The
リスティング処理部213は、広告引当部212が決定した広告候補の中から、表示する広告(以下、表示広告という。)を決定する。本実施形態では、説明を簡単にするために、広告引当部212が決定した広告候補のうち、予測クリック率に入札額を乗じた値(期待収益値)が大きいものから順にn個(Webページのレイアウトに応じて所定の個数が決定されるものとする。)の広告情報を選択するものとする。なお、リスティング処理部213は、たとえば、Webページ1に広告とともに表示されるコンテンツの内容やアクセスしてきたユーザの属性などに広告の内容(広告のカテゴリや広告のタイトルに記載されている文字列、ランディングページに記載されている文字列など)にマッチする度合いに応じて広告を選択するようにしてもよいし、検索エンジンにおける検索結果を応答する場合には、広告の内容が検索キーワードにマッチする度合いに応じて広告を選択するようにしてもよい。また、リスティング処理部213による広告の決定処理には、他の一般的な検索連動広告(リスティング広告)やコンテンツマッチング広告に用いられている処理を採用してもよい。
The
ポジション決定部214(本発明の広告配信部に該当する。)は、リスティング処理部213が決定した表示広告をどの広告枠に表示させるかを決定する。ポジション決定部214は、予測クリック率の高い広告ほど、バイアスの大きい広告枠に表示されるように、表示広告にポジションを割り当てる。なお、ポジション決定部214は、たとえば、表示広告の予測クリック率にバイアスおよび入札額を乗じた値の合計値が最大となるように、表示広告にポジションを割り当てるようにしてもよい。
The position determination unit 214 (corresponding to the advertisement distribution unit of the present invention) determines in which advertisement frame the display advertisement determined by the
Webページ作成部215は、HTTP処理部211が受信したリクエストに応じて画面情報を作成する。Webページ作成部215は、リクエストに指定されるURLに対応するWeb情報をWeb情報データベース251から読み出し、読み出したWeb情報に基づいて画像情報を作成するとともに、リスティング処理部213により決定された表示広告が、ポジション決定部214が割り当てたポジションの示す広告枠に表示されるように、広告情報を画面情報に追加する。またWebページ作成部215は、表示広告がクリックされた場合にはリダイレクトURLにアクセスするように、例えばリンクタグを設定した文字列を画面情報に挿入する。なお、Webページ作成部216が、広告以外の各種のコンテンツを作成する処理については、一般的なWebサーバによる処理を用いるものとして、ここでは説明を省略する。
The web
ログ収集部216は、インプレッションログ及びクリックログを登録する。
リクエストにリダイレクトURLが指定されていた場合、ログ収集部216は、リダイレクトURLに指定されている広告IDおよびポジション、リクエストに含まれるリファラ(クリックされた広告が表示されていたWebページを示すURL)、ならびに現在の日時を設定したクリックログを作成してクリックログ記憶部256に登録する。また、ログ収集部216は、当該広告IDに対応する広告情報のクリック率を更新する。すなわち、ログ収集部216は、広告IDに対応するクリックログの数とインプレッションログの数を、クリックログ記憶部256およびインプレッションログ記憶部255からそれぞれカウントし、クリックログの数をインプレッションログの数で割ったクリック率を算出し、これを広告IDに対応する広告情報のクリック率に設定するように広告データベース253を更新する。なお、ログ収集部216は、クリックログを登録する際にクリック率を算出して広告情報を更新するものとするが、広告引当部212が広告候補を選択する際に、インプレッションログ記憶部255およびクリックログ記憶部256を参照して予測クリック率を算出するようにしてもよい。
リクエストにリダイレクトURL以外のURLが指定されていた場合、ログ収集部216は、リスティング処理部213が決定した表示広告のそれぞれについて、現在日時、リクエストに指定されたURL、ポジション決定部214が当該表示広告に割り当てたポジション、および広告を示す広告IDを含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部255に登録する。
The
When the redirect URL is specified in the request, the
When a URL other than the redirect URL is specified in the request, the
バイアス推定部217(本発明の広告評価値取得部および位置評価決定部に該当する。)は、インプレッションログおよびクリックログに基づいてバイアスを推定する。上述したように、バイアスとは広告枠ごとのクリックされやすさであり、本実施形態では、「1」のポジションが示す広告枠(以下、基準広告枠という。)に広告が表示された場合のクリック率に対する、他の広告枠に広告が表示された場合のクリック率の比である。本実施形態では、基準広告枠のクリック率を「1」とした値である。 The bias estimation unit 217 (corresponding to the advertisement evaluation value acquisition unit and the position evaluation determination unit of the present invention) estimates the bias based on the impression log and the click log. As described above, the bias is the ease of clicking for each advertising space, and in the present embodiment, when the advertisement is displayed in the advertising space indicated by the position of “1” (hereinafter referred to as a reference advertising space). This is the ratio of the click rate when an advertisement is displayed on another ad space to the click rate. In the present embodiment, the click rate of the reference advertising space is a value “1”.
==(7)バイアスの推定処理(ポジション別平均CTR比)==
図10は、ポジションのバイアスを推定する処理の流れを示す図である。バイアス推定部217は、各レイアウトについて以下の処理を行う。
バイアス推定部217は、当該レイアウトのレイアウトIDに対応するパターンをレイアウトデータベース252から読み出し(S401)、ポジションkを1に初期化する(S402)。
== (7) Bias estimation processing (average CTR ratio by position) ==
FIG. 10 is a diagram showing a flow of processing for estimating the position bias. The
The
バイアス推定部217は、インプレッションログ記憶部255から、URLが上記パターンにマッチし、かつ、ポジションがkであるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とし(S403)、クリックログ記憶部256から、URLが上記パターンにマッチし、かつ、ポジションがkであるクリックログの数をカウントしてクリック数とする(S404)。バイアス推定部217は、クリック数をインプレッション数で割った商を、ポジションkについてのクリック率とする(S405)。
The
バイアス推定部217は、ポジションkについてのクリック率をポジション1についてのクリック率で割ってバイアスとする(S406)。バイアス推定部217は、ポジションkと、算出したバイアスとを対応付けてバイアスデータベース254に登録する(S407)。バイアス推定部217は、kをインクリメントし(S408)、kが当該レイアウトにおける広告枠の数n(なお、nはレイアウトごとに所与のものとする。)を超えるまで(S409:NO)、ステップS403からの処理を繰り返す。
The
以上の処理を、各レイアウトについて行うことにより、各レイアウトについて、ポジションごとのバイアスがバイアスデータベース254に登録される。
By performing the above processing for each layout, the bias for each position is registered in the
==(8)リクエスト処理==
図11は、Webサーバ20により行われるリクエスト処理の流れを示す図である。
HTTP処理部211は、ユーザ端末10からHTTPのリクエストを受信すると(S501)、リクエストにリダイレクトURLが指定されているか否かにより、広告がクリックされたか否かを判定する(S502)。
== (8) Request processing ==
FIG. 11 is a diagram illustrating a flow of request processing performed by the
When receiving an HTTP request from the user terminal 10 (S501), the
広告がクリックされたと判定した場合(S502:YES)、ログ収集部216は、リダイレクトURLに設定されている広告IDに対応する広告情報を広告データベース252から読み出し、リクエストに設定されている広告ID、当該広告IDが示す広告が表示されていたWebページを示すURL、リクエストに設定されているポジション、および現在日時を含むクリックログを作成してクリックログ記憶部256に登録する(S503)。なお、広告が表示されていたWebページを示すURLは、たとえばリクエストに設定されているリファラを読み出すことにより取得することができる。また、たとえば、Webサーバ20がユーザ端末10ごとにセッションを確立し、セッション情報として前回表示したWebページ1のURLを記録しておき、セッション情報として記録されたURLを広告が表示されていたURLとして取得するようにしてもよいし、リダイレクトURLに、広告が表示されていたWebページのURLをエンコードして設定するようにしてもよい。
When it is determined that the advertisement is clicked (S502: YES), the
ログ収集部216は、クリックログ記憶部256から、リダイレクトURLに設定されている広告IDに対応するクリックログの数をカウントし(S504)、インプレッションログ記憶部255から、当該広告IDに対応するインプレッションログの数をカウントし(S505)、クリック数をインプレッション数で割ってクリック率を算出する(S506)。ログ収集部216は、広告データベース253において当該広告IDに対応する広告情報のクリック率を、上記算出したクリック率に更新する(S507)。
HTTP処理部211は、広告情報のURLにリダイレクトするようにHTTPのレスポンスをユーザ端末10に送信する(S508)。
The
The
一方、広告がクリックされていないと判断した場合には(S502:NO)、後述する図13の処理により、表示広告が決定されて各表示広告にポジションが割り当てられる(S509)。なお、広告情報の決定およびポジションの割当処理の詳細については後述するが、この処理により作成される広告リスト51の構成例を図12に示す。広告リスト51の各レコードには、表示広告を示す広告ID、表示広告のタイトル、および当該表示広告に割り当てられたポジションが含まれる。
On the other hand, if it is determined that the advertisement has not been clicked (S502: NO), a display advertisement is determined and a position is assigned to each display advertisement by the process of FIG. 13 described later (S509). The details of the advertisement information determination and position allocation processing will be described later, and FIG. 12 shows a configuration example of the
Webページ作成部215は、リクエストに設定されているURL(以下、ページURLという。)に応じて各種のコンテンツを表示するためのHTMLファイルなどの画面情報を作成する(S510)。なお、ステップS510における画面情報の作成処理は、一般的なWebサーバによる処理を採用することができる。
The web
Webページ作成部215は、広告リスト51の各レコードについて、レコードに含まれる広告IDおよびポジションを引数に設定したリダイレクトURLを作成し(S511)、レコードに含まれるポジションに対応する広告枠に広告が表示されるように、レコードに含まれるタイトルを内容として含むリダイレクトURLへのリンクタグ(例えば、「<a href="http://www.foobar.com/ad?id=xxxx">タイトル</a>」という形式とすることができる。)を画面情報に挿入する(S512)。
The web
HTTP処理部211は、作成された画面情報をリクエストへの応答としてユーザ端末10に送信する(S513)。ログ収集部216は、広告リスト51に含まれる各レコードについて、現在日時およびページURLならびに、レコードに含まれる広告IDおよびポジションを含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部255に登録する(S514)。
The
==(9)表示広告の決定とポジションの割当==
図13は、ステップS509における表示広告の選択およびポジションの割当を行う処理の流れを示す図である。
広告引当部212は、広告データベース253から所定数m個の広告情報を抽出して候補リストとする(S521)。なお、広告データベース253からどのような広告情報を抽出するかは任意に設定可能である。例えば、ランダムにm個の広告情報を抽出するようにしてもよいし、予測クリック率の高いものから順にm個の広告を抽出するようにしてもよい。また、Webページに表示されるコンテンツにマッチする広告を抽出するようにしてもよいし、ユーザの属性にマッチする広告を抽出するようにしてもよい。
== (9) Determination of display advertisement and allocation of position ==
FIG. 13 is a diagram showing a flow of processing for selecting a display advertisement and assigning a position in step S509.
The
リスティング処理部213は、レイアウトデータベース252から、パターンがページURLにマッチするレイアウトIDを読み出し(S522)、読み出したレイアウトIDに対応するポジションおよびバイアスをバイアス推定部217から取得し(S523)、当該レイアウトにおける広告枠の数nを取得する(S524)。なお、nはレイアウトごとに所与のものとする。リスティング処理部213は、広告情報のクリック率を予測クリック率として、候補リスト中から予測クリック率の大きい順にn個の広告情報を抽出したものを候補リストとする(S525)。
The
ポジション決定部214は、予測クリック率の高い広告ほどバイアスが高くなるように、ポジションを割り当てる(S526)。たとえば図14のように候補リスト52として3つの広告が抽出されており、バイアスがリスト53に示すようになっていた場合、最も予測クリック率の高い「A0001」に対しては、最もバイアスの高いポジション「3」が割り当てられ、2番目に予測クリック率の高い「A0003」には、2番目にバイアスの高いポジション「1」が割り当てられ、最後の「A0002」の広告には、3番目にバイアスの高いポジション「2」が割り当てられることになる。
The
リスティング処理部213は、候補リストに含まれている広告情報のそれぞれについて、広告情報に含まれている広告IDおよびタイトルと、ポジション決定部214により割り当てられたポジションを対応付けて、広告リストに追加する(S527)。
以上のようにして表示広告の選択とポジションの割当が行われる。
For each piece of advertising information included in the candidate list, the
As described above, display advertisement selection and position assignment are performed.
==(10)効果例==
以上説明したように、本実施形態の広告配信システムによれば、広告枠(ポジション)ごとにバイアスを推定することができる。Webページのレイアウトによっては、必ずしもページの上方ほどクリックされやすいとは限らないが、広告枠ごとのバイアスを把握することにより、Webページのクリックされやすい位置を容易に把握することができる。したがって、たとえばバイアスを考慮して広告の評価を補正することが可能となり、広告枠に表示される広告の評価をより正確に行うことができる。
== (10) Example of effects ==
As described above, according to the advertisement distribution system of the present embodiment, a bias can be estimated for each advertisement space (position). Depending on the layout of the web page, it is not always easy to click the upper part of the page, but by grasping the bias for each advertisement frame, the position where the web page is easily clicked can be easily grasped. Therefore, for example, it is possible to correct the evaluation of the advertisement in consideration of the bias, and it is possible to more accurately evaluate the advertisement displayed in the advertisement space.
また、本実施形態の広告配信システムでは、バイアスは、基準広告枠のクリック率を基準とした各広告枠のクリック率の比としているため、広告枠に応じた予測クリック率の補正を容易に計算することができる。たとえば、広告の予測クリック率に、当該広告が表示される広告枠のバイアスを乗じることにより、広告枠に応じた広告の予測クリック率の補正を容易に計算することができる。 In the advertisement distribution system according to the present embodiment, the bias is the ratio of the click rate of each ad space based on the click rate of the reference ad space, so that the correction of the predicted click rate corresponding to the ad space is easily calculated. can do. For example, it is possible to easily calculate the correction of the predicted click rate of the advertisement corresponding to the advertisement space by multiplying the predicted click rate of the advertisement by the bias of the advertisement space in which the advertisement is displayed.
また、本実施形態の広告配信システムによれば、バイアスの高い広告枠ほど予測クリック率の高い広告を割り当てているので、Webページ全体のクリック率を向上させることができる。したがって、広告主にとっては、広告効果を向上させることが可能となり、広告の掲載者(Webサーバ20の運営者)にとっては、クリックにより広告料が発生する場合には広告による収益を向上させることが可能となる。 Also, according to the advertisement distribution system of the present embodiment, since the advertisement with the higher predicted click rate is assigned to the advertising space with higher bias, the click rate of the entire Web page can be improved. Therefore, it is possible for the advertiser to improve the advertising effect, and for the publisher of the advertisement (operator of the Web server 20), if the advertising fee is generated by the click, the profit from the advertisement can be improved. It becomes possible.
また、本実施形態の広告配信システムでは、レイアウトごとに広告枠のバイアスを推定し、バイアスの高い広告枠に予測クリック率の高い広告を表示させることができる。したがって、様々なレイアウトの複数のWebページを配信するWebサイト全体でのクリック率を向上させることができる。よって、Webサイト全体での広告効果を向上させるとともに、広告による収益を向上させることができる。 In the advertisement distribution system according to the present embodiment, an advertisement frame bias can be estimated for each layout, and an advertisement with a high predicted click rate can be displayed in an advertisement frame with a high bias. Therefore, it is possible to improve the click rate in the entire Web site that distributes a plurality of Web pages with various layouts. Therefore, it is possible to improve the advertising effect on the entire website and improve the profits from the advertisement.
また、本実施形態の広告配信システムでは、広告枠(ポジション)ごとにクリック率の平均値を算出し、その平均クリック率に基づいてバイアスとして推定している。したがって、ポジションごとのクリック率を算出可能なログ(本実施形態ではクリックログとインプレッションログとしたが、これに限らず、たとえばポジションごとにクリック数とインプレッション数を対応付けるログであってもよい。)があればバイアスを容易に算出することができる。 In the advertisement distribution system according to the present embodiment, an average value of the click rate is calculated for each advertising space (position), and the bias is estimated based on the average click rate. Therefore, a log that can calculate the click rate for each position (in this embodiment, a click log and an impression log are used, but the present invention is not limited to this, and for example, a log that associates the number of clicks with the number of impressions for each position may be used). If there is, the bias can be easily calculated.
==(11)変形例1:基準広告についてのポジション別平均CTR比==
上記図10に示したバイアスの推定処理では、全ての広告についてのポジションごとのクリック率の比をバイアスとして算出するものとしたが、ある特定の広告についてのみポジションごとのクリック率の比を算出するようにしてもよい。
図15は、基準となる広告(以下、基準広告という。)についてのクリック率の比をバイアスとして推定する処理の流れを示す図である。
== (11) Modification 1: Average CTR ratio by position for the standard advertisement ==
In the bias estimation process shown in FIG. 10, the ratio of the click rate for each position for all advertisements is calculated as a bias. However, the ratio of the click rate for each position is calculated only for a specific advertisement. You may do it.
FIG. 15 is a diagram illustrating a flow of processing for estimating a click rate ratio for a reference advertisement (hereinafter referred to as a reference advertisement) as a bias.
バイアス推定部217は、まず基準広告を1つ決定し、基準広告の広告IDを基準広告IDとした後(S421)、図10と同様に、各レイアウトについて、当該レイアウトのレイアウトIDに対応するパターンをレイアウトデータベース252から読み出し(S401)、ポジションkを1に初期化する(S402)。
The
バイアス推定部217は、ステップS403に代えて、インプレッションログ記憶部255から、URLがパターンにマッチし、ポジションがkであり、広告IDが基準広告IDであるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とする(S422)。また、バイアス推定部217は、ステップS404に代えて、クリックログ記憶部256から、URLがパターンにマッチし、ポジションがkであり、広告IDが基準広告IDであるクリックログの数をカウントしてクリック数とする(S423)。ステップS405〜S409については図10と同様である。
The
以上のようにして、基準広告についてのクリック率が広告枠によってどれだけ変わるのかを、基準広告枠のクリック率を1とした比により算出し、これをバイアスとすることができる。この場合、同一の広告についてのログに基づいて、広告枠ごとのクリック率の比をバイアスとすることができる。広告によってクリック率はかなり異なることが知られているので、同じ広告を用いることにより、広告そのものによるクリック率への影響を排除し、広告枠がクリック率に及ぼす影響度を正しくバイアスとして評価することができる。 As described above, how much the click rate for the reference advertisement changes depending on the advertisement space can be calculated by using the ratio of the click rate of the reference advertisement space as 1, which can be used as a bias. In this case, the ratio of the click rate for each advertisement space can be set as a bias based on the logs for the same advertisement. It is known that the click rate varies greatly depending on the ad. By using the same ad, the influence of the ad itself on the click rate is eliminated, and the influence of the ad space on the click rate is evaluated as a correct bias. Can do.
なお、基準広告としてバイアス測定用に1つの広告を新たに準備するようにしてもよいし、様々な広告枠に配信されている広告が存在している場合には、その広告を基準広告として設定してもよい。 In addition, you may make it prepare one new advertisement for bias measurement as a standard advertisement, and when there are advertisements distributed in various advertising spaces, the advertisement is set as a standard advertisement. May be.
バイアス測定用に基準広告を新たに準備する場合、広告引当部212およびリスティング処理部213は基準広告を常に広告候補および表示広告として決定するようにし、ポジション決定部214は、基準広告についてはランダムに広告枠を割り当て、その他の広告については、基準広告に割り当てた広告枠以外の広告枠をバイアスの大きい順に割り当てることができる。このように基準広告がランダムな広告枠に表示されるように、所定期間、広告を配信するようにすることができる。基準広告を用いることにより、同一の広告を用いて広告枠ごとのクリック率を測定することができるので、バイアスを正確に把握することができる。
When newly preparing a reference advertisement for bias measurement, the
様々な広告枠に配信されている広告を基準広告とする場合、新たに準備した基準広告をランダムに配信する場合に比べて、基準広告自身の広告効果が低下してしまうような可能性を低減することができる。 When the advertisements distributed in various advertising spaces are used as reference advertisements, the possibility that the advertisement effect of the reference advertisements themselves will be reduced compared to the case where newly prepared reference advertisements are randomly distributed. can do.
また、基準広告は複数設定するようにしてもよい。この場合、ステップS422およびS423において、URLがパターンにマッチし、ポジションがkであり、かつ広告IDが、選択した複数の基準広告IDのいずれかに一致するインプレッションログおよびクリックログの数をカウントするようにすればよい。 A plurality of reference advertisements may be set. In this case, in steps S422 and S423, the number of impression logs and click logs in which the URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID matches one of the selected plurality of reference advertisement IDs is counted. What should I do?
==(12)変形例2:グループごとのポジション別平均CTR比の平均==
上記変形例1では、基準広告についてのポジション別の平均クリック率の比をバイアスとしたが、クリック率に応じて広告をグループ分けし、グループごとに変形例1と同様にポジション別のバイアスを算出し、これをポジション別に平均することでバイアスを求めるようにしてもよい。図16は、クリック率によるグループごとのポジション別平均クリック率からバイアスを推定する処理の流れを示す図である。
== (12) Modification 2: Average of average CTR ratio by position for each group ==
In the first modification, the ratio of the average click rate for each position with respect to the reference advertisement is set as a bias, but the advertisements are grouped according to the click rate, and the bias for each position is calculated for each group as in the first modification. Alternatively, the bias may be obtained by averaging this for each position. FIG. 16 is a diagram showing a flow of processing for estimating the bias from the average click rate for each position for each group based on the click rate.
バイアス推定部217は、図10と同様に、各レイアウトについて、当該レイアウトのレイアウトIDに対応するパターンをレイアウトデータベース252から読み出し(S401)、ポジションkを1に初期化する(S402)。
Similarly to FIG. 10, the
バイアス推定部217は、広告データベース253におけるクリック率の最小値(0としてもよい。)をクリック率xとし(S441)、広告データベース253から、クリック率がx以上であり、かつ、クリック率がxに所定のステップ値を加算した値未満である広告情報の広告IDを読み出して基準広告IDとする(S442)。なお、ステップ値は、例えば、0.01%や0.1%など任意の値が設定されるものとしてもよいし、クリック率の最大値から最小値を引いた値を所定のグループ数で割った値としてもよい。
The
バイアス推定部217は、図10のステップS403に代えて、インプレッションログ記憶部255から、URLがパターンにマッチし、ポジションがkであり、広告IDが基準広告IDに含まれるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とする(S443)。また、バイアス推定部217は、ステップS404に代えて、クリックログ記憶部256から、URLがパターンにマッチし、ポジションがkであり、広告IDが基準広告IDに含まれるクリックログの数をカウントしてクリック数とする(S444)。
The
バイアス推定部217は、ステップ405に代えて、クリック数をインプレッション数で割った商を、ポジションkおよびクリック率xごとのクリック率(k,x)とし(S445)、このクリック率(k,x)を、クリック率xに対応するポジション「1」のクリック率(1,x)で割った値を、クリック率xに対応するバイアスB(x)とする(S446)。
Instead of
バイアス推定部217は、xにステップ値を加算し(S447)、xが、広告データベース253におけるクリック率の最大値(所与の最大値としてもよい。)を超えるまで(S448:NO)、ステップ442からの処理を繰り返す。
The
xが最大値を超えると(S448:YES)、バイアス推定部217は、クリック率ごとのバイアスB(x)を平均して、ポジションkに対応するバイアスとし(S449)、ステップS407〜S409は図10と同じである。
When x exceeds the maximum value (S448: YES), the
図17は、クリック率xおよびポジションkごとのバイアスB(k,x)を示すグラフ54の一例を示す図である。グラフ54では、0.01%ごとのクリック率xのそれぞれについて、ポジションk別のバイアスがプロットされている。各クリック率xについてのバイアスを、ポジションkごとに平均したものがバイアスデータベース254に登録される。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a
以上のようにして、クリック率に応じて広告をグループ分けし、グループごとに変形例1と同様にポジション別のバイアスを算出し、これをポジション別に平均することでバイアスを推定することができる。クリック率の近い広告をグループに分けていることから、広告そのものによるクリック率の影響を懸念することなく、広告枠がクリック率に及ぼす影響度を正しくバイアスとして評価することができる。 As described above, the advertisements are grouped according to the click rate, the bias for each position is calculated for each group as in the first modification, and the bias can be estimated by averaging the bias for each position. Since advertisements with similar click rates are divided into groups, the degree of influence of the advertising space on the click rate can be evaluated as a correct bias without worrying about the impact of the click rate due to the advertisement itself.
また、基準広告を指定する場合に比べて、バイアスを決定する際に用いるログの数を増やすことができるので、バイアスの信頼度を向上することが可能となり、バイアス測定のために新たに広告を配信することなく、クリックログやインプレッションログに基づいてバイアスを推定することができる。 In addition, since the number of logs used to determine the bias can be increased compared to the case where the reference advertisement is specified, it becomes possible to improve the reliability of the bias, and a new advertisement is measured for the bias measurement. The bias can be estimated based on the click log and the impression log without delivery.
また、クリックログやインプレッションログに関する広告配信時において、上から順(ポジションの小さい順)に予測クリック率の高い広告が配信されていた場合には、ポジションが小さい程予測クリック率の高い広告が表示される可能性が高く、単純にポジションごとのクリック率を平均するだけでは、小さいポジションほどクリック率が高く評価されてしまうような偏りが存在することになるが、変形例2のように、クリック率の近い広告についてのみ、ポジションごとのクリック率を平均することにより、上記のような偏りを発生させないようにバイアスを推定することができる。したがって、バイアスの精度を向上させることができる。 Also, when ads related to click logs and impression logs are delivered, if ads with a high predicted click rate are distributed in order from the top (in order of smaller position), an ad with a higher predicted click rate is displayed as the position is smaller. If you simply average the click rate for each position, there will be a bias that the smaller the position, the higher the click rate will be evaluated. By averaging the click rate for each position only for advertisements with similar rates, the bias can be estimated so as not to cause the above-described bias. Therefore, the accuracy of bias can be improved.
==(13)その他の変形例==
また、本実施形態では、広告の配信にバイアスを利用する広告配信システムについて説明したが、バイアスは広告を評価する他のシステムにも容易に適用することができる。たとえば、広告の評価値(予測クリック率や広告収益、CPM、eCPMなど)を分析する際に、表示された広告枠のバイアスを広告の評価値に乗じることにより評価値を補正することができる。この場合、広告の評価をより精度良く行うことができる。また、コンテンツと広告のマッチングを行うマッチングエンジンの性能評価を行う際に、補正した広告の評価値を用いることにより、マッチングエンジンの評価をより正確に行うこともできる。
== (13) Other Modifications ==
In the present embodiment, an advertisement distribution system that uses a bias for advertisement distribution has been described. However, the bias can be easily applied to other systems that evaluate advertisements. For example, when analyzing an advertisement evaluation value (predicted click rate, advertisement revenue, CPM, eCPM, etc.), the evaluation value can be corrected by multiplying the advertisement evaluation value by the bias of the displayed advertising space. In this case, the advertisement can be evaluated with higher accuracy. In addition, when evaluating the performance of a matching engine that performs matching between content and advertisement, the matching engine can be evaluated more accurately by using the corrected evaluation value of the advertisement.
また、本実施形態では、広告配信システムは1台のWebサーバ20から構成されるものとしたが、これに限らず、複数のコンピュータにより構成してもよい。たとえば、HTTP処理部211をWebサーバ20により実現させ、広告引当部212〜バイアス推定部217の各機能部をアプリケーションサーバに実現させ、Web情報データベース251〜クリックログ記憶部256の各記憶部をデータベースサーバにより実現させるような構成とすることもできる。
In the present embodiment, the advertisement distribution system is configured by one
また、たとえば、バイアスの推定処理をWebサーバ20とは異なるバイアス推定装置として独立させてもよい。バイアス推定装置は、バイアス推定部217と、Webサーバ20の広告データベース253から広告情報を取得する広告情報取得部、インプレッションログ記憶部255からインプレッションログを取得するインプレッションログ取得部と、クリックログ記憶部256からクリックログを取得するクリックログ取得部とを備えるようにし、図10、図15、図16に示す処理により、バイアスを推定するようにすることができる。この場合、ユーザは、広告枠ごとのバイアスを容易に把握することができるので、各種の解析にバイアスを利用することができる。たとえば、上述したように、広告の評価をより精度良く行う場合や、マッチングエンジンの評価を行う場合に、バイアスを用いることで評価精度を向上することができる。
Further, for example, the bias estimation processing may be made independent as a bias estimation device different from the
また、たとえば、Webサーバ20に対して表示広告を提供する広告配信サーバを別途設け、広告配信サーバが、広告引当部212、リスティング処理部213、ポジション決定部214、ログバイアス推定部217などを備えるようにしてもよい。
この場合、Webサーバ20において、画面情報を作成するWebサーバ20が広告の選択を行わず、広告配信サーバから配信を受けた広告を予測クリック率の高いものから順に上方の広告枠になるように並べるようにしている場合には、広告収益(予測クリック率×入札額)や予測クリック率に、割り当てたポジションのバイアスを乗じて補正を行い、補正した広告収益や予測クリック率を広告に付帯させるようにすることができる。これにより、Webサーバ20において広告がバイアスを考慮した位置に正しく表示されるように画面情報が作成される。
In addition, for example, an advertisement distribution server that provides a display advertisement to the
In this case, in the
また、広告とはWebページの一部に表示されるものとしたが、これに限らず、広告のみが表示される画面が表示されるようにしてもよいし、広告がコンテンツとは異なる別画面に表示されるようにしてもよい。 In addition, the advertisement is displayed on a part of the web page. However, the present invention is not limited to this, and a screen on which only the advertisement is displayed may be displayed. May be displayed.
また、本実施形態では各広告の予測クリック率(CTR)は、過去のクリック数をインプレッション数で割った値であるものとしたが、これに限らず、たとえば、広告引当部212やリスティング処理部213が、コンテキスト(閲覧しているユーザの属性や広告と共に配信するコンテンツの内容)に応じて、当該コンテキストに対応するクリック数をインプレッション数で割って予測クリック率を算出するようにしてもよい。また、各種の統計手法を用いてクリック率を予測し、その予測値を予測クリック率としてもよい。また、各種の統計手法を用いて、クリックログなどに基づいてクリック数を予測し、インプレッションログなどに基づいてインプレッション数を予測するようにしてもよい。また、広告ごとに各ポジションについて予測クリック率を算出し、これをポジションごとに平均して、ポジションごとの予測クリック率を算出してもよい。
In this embodiment, the predicted click rate (CTR) of each advertisement is a value obtained by dividing the number of past clicks by the number of impressions. However, the present invention is not limited to this. For example, the
また、本実施形態ではバイアスの高い広告ほど予測クリック率の高い広告が表示されるように割り当てていたが、バイアスの高い広告枠には、広告収益やCPM、eCPMなどのその他の広告の評価値が高い広告を割り当てるようにしてもよい。この場合、Webページ全体としての広告収益を最大化することが可能である。 Further, in this embodiment, the higher biased advertisement is assigned so that an advertisement with a higher predicted click-through rate is displayed. However, the advertising space with higher bias has an evaluation value of other advertisements such as advertising revenue, CPM, and eCPM. You may make it allocate an advertisement with high. In this case, it is possible to maximize the advertising revenue as the entire Web page.
また、本実施形態では、予測クリック率を用いて広告の評価および広告枠の評価を行うものとしたが、予測クリック率に代えて予測クリック数を用いてもよい。 In the present embodiment, the advertisement is evaluated and the advertisement space is evaluated using the predicted click rate. However, the predicted click rate may be used instead of the predicted click rate.
また、本実施形態では、クリックされたことをクリックログにより蓄積するものとしたが、これに限らず、たとえば、広告の閲覧者が電子メールで申し込みをした場合や、閲覧者がサービスの申し込みや商品の購入を行った場合などに、その旨をサービス提供者または商品販売者から受信することにより、閲覧者が広告の閲覧に応じて何らかの行動を起こしたことの履歴をクリックログに代えて蓄積するようにしてもよい。この場合、たとえば、広告にクーポンとして、広告IDやポジションを含む番号を表示しておき、利用されたクーポンの情報をログとして蓄積しておくなど、閲覧者がどの広告枠でどの広告を閲覧したのかを特定できるようにしておくものとする。これにより、クリック以外にも閲覧者の各種の行動から広告および広告枠の評価を行うことが可能となる。 In the present embodiment, the clicked logs are accumulated in the click log. However, the present invention is not limited to this. For example, when an advertisement viewer applies for an e-mail or a viewer applies for a service or When a product is purchased, etc., it is received from the service provider or product seller, and the history of the fact that the viewer has taken some action in response to viewing the advertisement is stored instead of the click log. You may make it do. In this case, for example, the advertisement is displayed as a coupon with a number including the advertisement ID or position, and information on the used coupon is stored as a log. It shall be possible to identify whether or not. Thereby, it becomes possible to evaluate an advertisement and an advertising space from various actions of the viewer other than the click.
また、本実施形態では、インプレッションログは、広告が配信された時点で蓄積されるものとしたが、ユーザ端末10の画面に実際に表示された時点に蓄積するようにしてもよい。この場合、たとえば、画面情報とともに、ユーザ端末10において広告が表示された旨を通知するプログラム(以下、表示通知プログラムという。)をユーザ端末10に送信し、ユーザ端末10においてWebページ1が表示されるとともに表示通知プログラムが実行されるようにする。表示通知プログラムの実行により、ユーザ端末10の画面上に広告が表示された場合に、画面に表示された広告の広告IDおよび画面に表示された広告枠を示すポジションがWebサーバ20に送信されるようにし、ログ収集部216は、広告IDおよびポジションを受信したところでインプレッションログを作成して登録するようにする。これにより、全ての広告が一度に画面に表示されないような大きいWebページに出力された広告であっても、ユーザに確実に視認された数に基づいてクリック率を算出することができる。したがって、クリック率の信頼性を向上させることができる。
In the present embodiment, the impression log is accumulated when the advertisement is distributed. However, the impression log may be accumulated when actually displayed on the screen of the
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。 Although the present embodiment has been described above, the above embodiment is intended to facilitate understanding of the present invention and is not intended to limit the present invention. The present invention can be changed and improved without departing from the gist thereof, and the present invention includes equivalents thereof.
1 画面
2 広告
10 ユーザ端末
20 Webサーバ
30 通信ネットワーク
211 HTTP処理部
212 広告引当部
213 リスティング処理部
214 ポジション決定部
215 Webページ作成部
216 ログ収集部
217 バイアス推定部
251 Web情報データベース
252 レイアウトデータベース
253 広告データベース
254 バイアスデータベース
255 インプレッションログ記憶部
256 クリックログ記憶部
1
Claims (7)
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部と、
前記広告の評価値である広告評価値を取得する広告評価値取得部と、
前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定する位置評価決定部と、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信する広告配信部と、
を備えることを特徴とする広告配信装置。 A device for delivering advertisements,
In association with a position where an advertisement can be displayed, an action number information storage unit that stores action number information for determining the number of actions that is the number of times that a viewer of the advertisement has taken action according to the advertisement;
An advertisement evaluation value acquisition unit that acquires an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
A position for determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, for each of the positions, according to the number of actions determined based on the action number information stored corresponding to the action number information storage unit. An evaluation decision unit;
An advertisement delivery unit that delivers the advertisement so that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
An advertisement distribution apparatus comprising:
前記位置に対応付けて、前記位置に表示された広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、
前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数を、前記位置に対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数で割った値である行動率に応じて前記位置評価値を決定すること、
を特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
A display count information storage unit for storing display count information for calculating the display count of the advertisement displayed at the position in association with the position;
The position evaluation determination unit is configured to determine, for each of the positions, the number of actions determined based on the action number information corresponding to the position based on the display number information corresponding to the position. Determining the position evaluation value according to an action rate that is a value divided by the number of times;
An advertisement distribution apparatus characterized by the above.
前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、
前記位置および前記広告に対応付けて、前記広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、
前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置と1つ以上の所定の前記広告である基準広告とに対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数の合計を、前記位置と前記基準広告とに対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数の合計で割って前記位置評価値を算出すること、
を特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
The action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement,
A display count information storage unit that stores display count information for calculating the display count of the advertisement in association with the position and the advertisement;
The position evaluation determination unit, for each of the positions, the total number of actions determined based on the action number information corresponding to the position and a reference advertisement that is one or more predetermined advertisements, Dividing the total number of display times determined based on the display number information corresponding to the position and the reference advertisement to calculate the position evaluation value;
An advertisement distribution apparatus characterized by the above.
前記広告配信部は、前記基準広告をランダムな位置に表示されるように配信すること、
を特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 3,
The advertisement distribution unit distributes the reference advertisement so as to be displayed at a random position;
An advertisement distribution apparatus characterized by the above.
前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、
前記位置評価決定部は、前記広告評価値に応じて前記広告を複数のグループにグループ分けし、少なくとも1つの前記グループについて、前記位置ごとに、当該グループに所属する前記広告および当該位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて前記位置評価値を決定すること、
を特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
The action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement,
The position evaluation determination unit divides the advertisement into a plurality of groups according to the advertisement evaluation value, and corresponds to the advertisement belonging to the group and the position for each position with respect to at least one group. wherein determining the location estimate in response to the action number that is determined based on the behavior count information,
An advertisement distribution apparatus characterized by the above.
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータが、
前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、
前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、
を実行することを特徴とする広告配信方法。 A method of delivering ads,
A computer having an action number information storage unit that stores action number information for determining the number of actions that is the number of times that a viewer of the advertisement has taken action corresponding to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. But,
Obtaining an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, for each of the positions, according to the number of actions determined based on the action number information stored corresponding to the action number information storage unit. When,
Delivering the advertisement such that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
An advertisement delivery method comprising:
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータに、
前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、
前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、
を実行させるためのプログラム。 A program for delivering multiple advertisements,
A computer having an action number information storage unit that stores action number information for determining the number of actions that is the number of times that a viewer of the advertisement has taken action corresponding to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. In addition,
Obtaining an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, for each of the positions, according to the number of actions determined based on the action number information stored corresponding to the action number information storage unit. When,
Delivering the advertisement such that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
A program for running
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