JP5526268B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

広告表示領域を含む表示データ（例えば、Ｗｅｂページ）をネットワークを介して端末装置へ提供する情報処理装置等の技術分野に関する。

従来から、パーソナルコンピュータ等の端末装置を用いてインターネット等のネットワークに接続し、Ｗｅｂサーバ等から提供されるＷｅｂページ等を通じて、例えば、商品の購入やサービスの利用予約等の商取引を行うことを可能とする商取引システムが知られている。このような商取引システムにおいて、例えば商品を紹介するＷｅｂページ上に、所謂、バナー広告を掲載することがよく行われている。商品の販売者等は、バナー広告により、自身の商品を販売するためのＷｅｂページに閲覧者を誘導することができる。一般に、バナー広告は、商品の販売者等の広告主により作成される。一方で、特許文献１には、表示させるバナーのリンク先ウェブページの特徴を抽出し、該抽出した特徴を表現する文章の表示を含む画像データを自動生成し、該生成した画像データを、ウェブページ内のバナーとしてユーザ端末のウェブブラウザに表示させる技術が開示されている。

特開２００２−１５７４９８号公報

ところで、特許文献１に開示された技術において、バナー広告の表示内容はリンク先のＷｅｂページに含まれる情報に限られる。そのため、バナー広告の表示内容は、当該Ｗｅｂページに含まれる情報の提供者側（広告主側）により決定されることになる。したがって、特許文献１を含む従来の技術では、バナー広告の表示内容は、提供者側（広告主側）の意図に沿って決められていた。

しかしながら、上述したように広告の対象として決定された商品等は、必ずしも、ユーザより最近注目を集めている商品、或いは注目を集めそうな商品等であるとは限らない。そのため、従来の技術では、Ｗｅｂページ上に掲載される広告により、ネットワークを通じた商取引をこれまで以上に活発化させることには限界があった。

本発明は、以上の点等に鑑みてなされたものであり、ネットワークを通じた商取引を今まで以上に活発化させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、広告表示領域を含む表示データをネットワークを介して端末装置へ提供する情報処理装置であって、前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定する商取引対象物特定手段と、前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出する注目度算出手段と、前記算出された前記商取引対象物毎の前記注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定する広告表示対象決定手段と、前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定する設定手段と、を備えることを特徴とする。この発明によれば、複数の商取引対象物に対して同じ広告表示領域が決定された場合であっても、各商取引対象物に対応する情報を広告表示領域に表示させることができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記注目度算出手段は、前記投稿情報に含まれるワードが、プラスの評価ポイントが対応付けられたポジティブなワードとマイナスの評価ポイントが対応付けられたネガティブなワードとの少なくとも一方を登録するワードリストに登録されているかを確認し、登録されているワードに対応付けられている評価ポイントに基づいて、前記注目度を算出することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記注目度算出手段は、予め設定されたページから取得される前記投稿情報の投稿数、閲覧数、返信数、被リンク数、及びフォロワー数のうちの少なくとも１つの要素には当該予め設定されたページ以外のページから取得される前記投稿情報の前記要素よりも大きな重み付け係数を乗算してから、前記要素の合計を前記注目度として算出する。この発明によれば、各要素の寄与割合（重み）を考慮して注目度を算出することができるので、精度の高い注目度を算出することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記注目度算出手段は、前記投稿情報の投稿数、前記投稿情報の閲覧数、前記投稿情報への返信数、前記投稿情報への被リンク数、及び前記投稿情報のフォロワー数のうちの少なくとも２つ以上の要素毎に対応付けられて予め記憶された変換ポイントの合計を前記注目度として算出することを特徴とする。この発明によれば、各要素の寄与割合（重み）を考慮して注目度を算出することができるので、精度の高い注目度を算出することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記注目度算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記商取引対象物に対する評価に関する情報毎に対応付けられて予め記憶された評価ポイントの合計を前記注目度として算出することを特徴とする。この発明によれば、投稿者の商取引対象物に対する意見や思い入れ等を考慮して注目度を算出することができるので、より精度の高い注目度を算出することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記設定手段は、前記算出された注目度が閾値より高い場合にのみ、前記広告表示対象として決定された前記商取引対象物に対応する情報を、前記広告表示領域に表示する情報として設定することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、広告表示領域を含む画面データをネットワークを介して端末装置へ提供するコンピュータにより実行される情報処理方法であって、前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得するステップと、前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定するステップと、前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出するステップと、前記算出された前記商取引対象物毎の前記注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定するステップと、前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定するステップと、を含むことを特徴とする。

請求項８に記載の情報処理プログラム（コンピュータ読み取り可能なプログラム）の発明は、広告表示領域を含む画面データをネットワークを介して端末装置へ提供するコンピュータを、前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定する商取引対象物特定手段と、前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出する注目度算出手段と、前記算出された前記商取引対象物毎の前記注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定する広告表示対象決定手段と、前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定する設定手段として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、複数の商取引対象物に対して同じ広告表示領域が決定された場合であっても、各商取引対象物に対応する情報を広告表示領域に表示させることができ、ネットワークを通じた商取引を今まで以上に活発化させることができる。

本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る情報提供サーバ３の概要構成例を示すブロック図である。 各データベースに登録される情報の構成例を示す図である。 投稿情報データベース３２３に登録された情報の一例を示す図である。 情報提供サーバ３のシステム制御部３３における広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの設定処理を示すフローチャートである。 スコア算出要素から変換ポイントへの変換テーブルの一例を示す図である。 （Ａ）は、Ｗｅｂページにおける広告表示領域の一例を示す図であり、（Ｂ）は、各広告表示領域に広告コンテンツを表示させるために必要なスコア範囲を規定するスコア範囲テーブルの一例を示す図である。 （Ａ）は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３におけるページリクエストを受信したときの処理を示すフローチャートであり、（Ｂ）は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３における商品購入リクエストを受信したときの処理を示すフローチャートである。 情報提供サーバ３のシステム制御部３３における広告用表示データ生成処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．情報提供システムの構成及び機能概要］
先ず、本発明の一実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び概要機能について、図１を用いて説明する。

図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報提供システムＳは、複数のユーザ端末１−ｊ（ｊ＝１，２・・・ｍ）と、複数のＷｅｂサイト２−ｋ（ｋ＝１，２・・・ｎ）と、情報提供サーバ３（情報処理装置の一例）と、を含んで構成されている。

ユーザ端末１−ｊ、Ｗｅｂサイト２−ｋ、及び情報提供サーバ３は、ネットワークＮＷを介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。なお、ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築されている。

ユーザ端末１−ｊは、Ｗｅｂブラウザ機能を有しており、Ｗｅｂブラウザにより、Ｗｅｂサイト２−ｋや情報提供サーバ３にアクセスしてＷｅｂページ（表示画面を構成する画面データの一例）を取得し、該Ｗｅｂページをディスプレイ上に表れたウインドウ画面内に表示するようになっている。なお、ユーザ端末１−ｊとしては、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話機、携帯情報端末 (ＰＤＡ：Personal Digital Assistant)、携帯電話と携帯情報端末を融合させた携帯端末（Smartphone）、又は携帯ゲーム機等が適用可能である。なお、ユーザ端末１−ｊのユーザからの操作指示を受け付けるための操作部としては、キーボード、マウス、リモコン、タッチパネルインターフェース等の何れであっても良い。

Ｗｅｂサイト２−ｋは、Ｗｅｂサーバ、アプリサーバ、及びデータベースサーバ等から構成されている。かかるＷｅｂサイト２−ｋは、ユーザ端末１−ｊのウインドウ画面に表示されるＷｅｂページと共に、該Ｗｅｂページを通じてユーザ（投稿者）により投稿（Ｗｅｂページ上で入力又は選択）された投稿情報を当該ユーザ（投稿者）を特定するためのユーザ特定情報（例えばユーザＩＤ）に対応付けて登録するサイト（第１サイトの一例）である。このようなＷｅｂサイト２−ｋとしては、ブログサイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイト（コミュニティサイト）、ミニブログサイト（ツイッター（ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標））サイト）、レビューサイト、クチコミサイト、商品販売サイト（ショッピングサイト）、旅行予約サイト、宿泊予約サイト、施設利用予約サイト等が一例として挙げられる（各サイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）は互いに異なる）。

ここで、投稿情報の一例としては、商取引対象物に対する記事、コメント、ひとこと、つぶやき（Tweet）、クチコミ、レビュー、評価（点数）等の情報が挙げられる。商取引対象物とは、商品やサービス（旅行、宿泊、美容、遊戯施設等のサービス）等の商取引の対象となるものをいう。なお、以下の説明においては、主として、商品を例にとって説明する。

投稿情報の一例としての記事、コメント、ひとこと、つぶやき、クチコミ、及びレビューは、例えば、ユーザが操作キーを操作することにより入力された文字列であることが一般的であり、画像を伴う場合もある。また、評価は、例えば複数（例えば、５）段階に分けられた点数の中からユーザがマウスを操作（又は、タッチパネル上でタップ操作）することにより選択された点数であることが一般的である。また、投稿情報がレビューサイト、クチコミサイト、又は商品販売サイト等に登録されたクチコミやレビューの場合、当該投稿情報には、他のユーザによる当該クチコミやレビューの閲覧数等の情報が含まれる。また、投稿情報がブログサイトに登録された記事の場合、当該投稿情報には、他のユーザによる当該記事の閲覧数、他のユーザによる当該記事への返信（他のユーザによりコメントされた）数、他のユーザによる当該記事への被リンク（リンクされた）数（公知のリファラにより判定される）、他のユーザによる当該記事への被トラックバック（トラックバックされた）数等の情報が含まれる。また、投稿情報がミニブログサイトに登録されたつぶやきの場合、当該投稿情報には、他のユーザによる当該つぶやきの閲覧数、当該つぶやきのフォロワー数、当該つぶやきのリツイート数、他のユーザによる当該つぶやきへの被リンク数等の情報が含まれる。なお、フォロワー数とは、他のユーザ（フォロワー）からフォロー（当該つぶやきがフォロワーへ自動発信）されている数をいう。また、リツイート数とは、他のユーザにより当該つぶやきが引用されて投稿されている数をいう。なお、投稿情報には、多数のユーザに配信されるメールマガジン等からの送客数（クエリストリング等により送客元のユーザが判定される）が含まれても良い。以上の投稿情報は、情報提供サーバ３により取得される。

次に、情報提供サーバ３は、例えば、Ｗｅｂサーバ、アプリサーバ、及びデータベースサーバ等の機能を有する１又は複数のサーバコンピュータからなり、情報提供サイトを構成する。この情報提供サイトは、ブログサイト、ＳＮＳサイト、ミニブログサイト、レビューサイト、クチコミサイト、商品販売サイト（ショッピングサイト）、旅行予約サイト、宿泊予約サイト、施設利用予約サイト等の何れであっても良い。また、この情報提供サイトは、例えば、上記Ｗｅｂサイト２−ｋのうちのＷｅｂサイト２−１中に含まれるものであっても良いし、Ｗｅｂサイト２−１と連携する（例えば、同一事業者により運営される）ものであっても良い。

図２は、本実施形態に係る情報提供サーバ３の概要構成例を示すブロック図である。

図２に示すように、情報提供サーバ３は、通信部３１、記憶部３２、及びシステム制御部３３等を備える。

通信部３１は、ネットワークＮＷに接続して、ユーザ端末１−ｊやＷｅｂサイト２−ｋとの間の通信状態を制御する。

記憶部３２は、例えばハードディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステム、及びアプリケーションプログラム（本発明の情報処理プログラム等を含む）を記憶する。なお、本発明の情報処理プログラムは、例えば、他のサーバからネットワークＮＷを介してダウンロードされるようにしても良いし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されてドライブを介して読み込まれるようにしても良い。

また、記憶部３２には、種々のコンテンツを表示するためのＷｅｂページ（広告表示領域を含む画面データの一例）を構成する構造化文書（例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）文書やＸＨＴＭＬ文書等）ファイル、及び画像ファイル等が記憶されている。Ｗｅｂページに配置される各コンテンツは、例えば、テキスト、静止画像、及び動画像の少なくとも何れか一つから構成される。また、コンテンツには、ユーザが所望する本来のコンテンツ（例えば、ネット市場における検索結果を含むコンテンツ）や、バナー等の広告用のコンテンツ（以下、「広告コンテンツ」という）など様々なコンテンツがある。Ｗｅｂページにおける各コンテンツのサイズ及び配置位置等は、上記構造化文書内に定義される。

そして、本実施形態では、後述するように、広告コンテンツとして広告表示対象となる商品は、上述した投稿情報に基づいて動的に決定される。そして、広告表示対象として決定された商品に対応する投稿情報に基づいて当該商品の広告コンテンツを表示するための広告用表示データが生成される。また、広告コンテンツを表示するＷｅｂページの広告表示領域には、当該決定された商品の購入手続き（商取引）を行うためのＷｅｂページ（以下、「商品購入手続ページ」という）、又は当該決定された商品やこの商品を販売する店舗を紹介するためのＷｅｂページ（以下、「商品紹介ページ」という）へのリンク情報（商品購入手続ページのＵＲＬ等を含む）が設定される。更に、本実施形態では、このリンク情報（商取引を行うための第２サイトに対応するリンク情報の一例）は例えばアフィリエイトリンクであってもよく、当該アフィリエイトリンクを経由して商品の購入決済が行われた場合に、当該商品の投稿情報に対応する投稿者（上記Ｗｅｂサイト２−ｋのユーザ）に対してアフィリエイトの成果報酬（以下、「アフィリエイト報酬」という）が支払われる。なお、本実施形態においては、アフィリエイト報酬としてユーザにポイント（報酬情報の一例）が付与されるようになっている。なお、アフィリエイト報酬はポイントに限られるものではなく、電子マネー、割引クーポン券、サービスチケット等であっても良い。

また、記憶部３２には、ユーザ情報データベース（ＤＢ）３２１（ユーザ情報記憶手段の一例）、店舗情報データベース（ＤＢ）３２２（提供元情報記憶手段の一例）、及び投稿情報データベース（ＤＢ）３２３等が構築されている。

図３は、各データベースに登録される情報の構成例を示す図である。

図３（Ａ）に示すユーザ情報データベース３２１には、アフィリエイトプログラムに登録されたユーザのユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、パスワード、ニックネーム、投稿情報取得先サイトのＵＲＬ、ポイント（付与ポイント）、氏名、住所、電話番号、及びメールアドレス等のユーザ情報がユーザ毎に対応付けられて登録される。

ここで、ユーザＩＤは、ユーザを特定するためのユーザ特定情報の一例である。なお、ユーザ特定情報は、ユーザを特定できるものであればニックネーム又はログインＩＤ等、どのような情報であっても良い。投稿情報取得先サイトのＵＲＬは、ユーザにより投稿情報の取得先として指定されたＷｅｂサイト２−ｋのＵＲＬである（これはユーザによっては登録されない場合もある）。また、投稿情報取得先サイトが、その利用に当たってログインが必要なＷｅｂサイト２−ｋである場合、当該ログインに用いられる当該ユーザのユーザＩＤ（上記アフィリエイトプログラムに登録されたユーザのユーザＩＤと同じでも良いし異なっても良い）及びパスワードも投稿情報取得先サイトのＵＲＬに対応付けられてユーザ情報データベース３２１に登録される。

また、ユーザ情報データベース３２１に登録されるポイント（付与ポイント）は、商品購入やサービス予約等の代金に応じてユーザに付与されたり、或いは、上記アフィリエイト報酬としてユーザに付与されるものである。ユーザは、付与されたポイントを、商品購入やサービス予約等の決済時にその代金の全部または一部に充てることができる。

図３（Ｂ）に示す店舗情報データベース３２２には、情報提供サーバ３から提供されるネット市場に出店登録された店舗の店舗ＩＤ、店舗名、住所、電話番号、メールアドレス、店舗ページのＵＲＬ、取扱商品の商品情報、及びアフィリエイト報酬支払い可否等の店舗情報が店舗毎に対応付けられて登録される。ここで、店舗ＩＤは、商品の提供元である店舗を特定するための提供元特定情報の一例である。取扱商品の商品情報には、店舗で販売している各商品の商品ＩＤ、商品名、商品コード（例えば、ＪＡＮコード）、商品説明（商品スペックや商品特徴等）、商品画像データ、販売価格情報、在庫情報、及びアフィリエイト報酬支払い可否情報等が含まれる。アフィリエイト報酬支払い可である商品の商品情報には、アフィリエイト報酬の料率（例えば１％）等が含まれる。

図３（Ｃ）に示す投稿情報データベース３２３には、各商品の商品ＩＤ、投稿日付、投稿者のユーザＩＤ、投稿情報、及び投稿情報取得先サイト（Ｗｅｂサイト２−ｋ）のＵＲＬ等の情報が対応付けられて登録される。なお、投稿情報データベース３２３に登録される情報は、ユーザＩＤに対応付けられてユーザ情報データベース３２１に登録されるように構成しても良い。

図４は、投稿情報データベース３２３に登録された情報の一例を示す図である。

図４に示す例では、１つの商品（例えば、商品ＩＤが“S00001”）に対しては複数のレコード（図４の例では、１レコード＝１行）が登録されている。このレコード数をカウントすれば商品毎の投稿数を算出することができる。また、図４に示す投稿情報には、記事、つぶやき、クチコミ、レビュー、評価、及び閲覧数等の情報のほか、投稿日付（この例では、投稿された年月日時）が含まれている。なお、図示しないが、投稿情報には、画像データが含まれる場合もある。

システム制御部３３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。そして、システム制御部３３は、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、本発明の投稿情報取得手段、商取引対象物特定手段、注目度算出手段、広告表示対象決定手段、第１設定手段、第２設定手段、報酬情報記憶手段、支払対象ユーザ決定手段、報酬配分決定手段、提供元選択手段、広告表示領域変更手段、制御手段、及び広告表示領域決定手段、広告用表示データ生成手段、画面データ生成手段、送信手段、及び表示制御手段等として機能し、後述する処理を行うようになっている。

［２．情報提供システムＳの動作］
次に、本実施形態に係る情報提供システムＳの動作について説明する。

（２．１．広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの設定動作）
先ず、広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの設定動作について、図５を用いて説明する。

図５は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３における広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの設定処理を示すフローチャートである。

この広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの設定処理は、所定のトリガ条件を満たした場合に開始される。なお、このトリガ条件については、後述する。

図５に示す処理が開始されると、システム制御部３３は、ユーザ情報データベース３２１から所定数（全てでも良い）のユーザＩＤを取得する（ステップＳ１）。なお、予め決定された特定のユーザのユーザＩＤのみが取得されるように構成することもできる。

次いで、システム制御部３３は、Ｗｅｂサイト２−ｋに登録されている投稿情報のうち、上記取得した各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得（ユーザＩＤに対応付けられた投稿情報が登録されている場合に限る）する（ステップＳ２）。例えば、システム制御部３３は、投稿情報の取得先となる１以上のＷｅｂサイト２−ｋのＵＲＬを予め設定しておき、当該ＵＲＬにしたがってＷｅｂサイト２−ｋへアクセスし該Ｗｅｂサイト２−ｋのＷｅｂサーバから、上記各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得する。なお、上記ステップＳ１でユーザＩＤを取得しないように構成してもよく、この場合、上記ステップＳ２では、ユーザＩＤとは無関係に、投稿情報が取得される。

また、上記取得した各ユーザＩＤに投稿情報取得先サイトのＵＲＬが対応付けられて登録されている場合、当該ＵＲＬにしたがってＷｅｂサイト２−ｋへアクセスし該Ｗｅｂサイト２−ｋのＷｅｂサーバから、上記各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得する。この場合において、投稿情報取得先サイトが、その利用に当たってログインが必要なＷｅｂサイト２−ｋである場合、システム制御部３３は、投稿情報取得先サイトのＵＲＬに対応付けられて登録されているユーザＩＤ及びパスワードを用いてＷｅｂサイト２−ｋへログインし、該Ｗｅｂサイト２−ｋのＷｅｂサーバから上記各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得する。

或いは、情報提供サイトへログインしたユーザのユーザ端末１−ｊからのＷｅｂページの要求又は広告コンテンツの更新要求を介して図５に示す処理が開始された場合、システム制御部３３は、当該情報提供サイトへログインしているユーザのユーザＩＤに対応付けられて登録されている投稿情報取得先サイトのＵＲＬにしたがってＷｅｂサイト２−ｋへアクセスし該Ｗｅｂサイト２−ｋのＷｅｂサーバから、上記各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得するように構成しても良い。この場合、情報提供サイトへログインしたユーザにより指定されたＷｅｂサイト２−ｋのみから投稿情報を取得することができる。なお、投稿情報取得先サイトのＵＲＬに対応付けられてユーザＩＤ及びパスワードが登録されている場合、これを用いてＷｅｂサイト２−ｋへログインした後に投稿情報を取得する場合もある。

以上のようにして、例えば、ブログサイト、ミニブログサイト、レビューサイト、クチコミサイト、及び商品販売サイト等から、記事、コメント、つぶやき、クチコミ、レビュー、評価等を含む投稿情報が取得される。次いで、システム制御部３３は、取得した投稿情報に基づいて、例えば店舗情報データベース３２２から商品を特定する処理を行う（ステップＳ３）。例えば、投稿情報に係る文字列から商品名又は商品コードが抽出され、該抽出された商品名又は商品コードが店舗情報データベース３２２に登録されている（つまり、取扱商品の商品情報に含まれている）場合には、当該商品名又は商品コードに対応する商品（商品ＩＤ）が特定される。或いは、予め設定された商品のレビュー等の入力欄にユーザがレビューを入力するようなＷｅｂページの場合、当該Ｗｅｂページの入力欄に対応付けられて記述されている商品名や商品コードが抽出された場合には、当該商品名又は商品コードに対応する商品が特定され、商品ＩＤが付与される。また、当該Ｗｅｂページの入力欄に対応付けられて記述されている商品名や商品コードが抽出され、該抽出された商品名又は商品コードが店舗情報データベース３２２に登録されている場合には、当該商品名又は商品コードに対応する商品（商品ＩＤ）が特定される。なお、商品の特定は、店舗情報データベース３２１以外のデータベース（例えば、発売前の商品の情報が登録されたデータベースなど）が参照されることにより行われても良い。

次いで、システム制御部３３は、上記ステップＳ３で商品を１以上特定できたか否かを判定する（ステップＳ４）。そして、システム制御部３３は、商品を１以上特定できた場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、特定した商品の商品ＩＤ、投稿者のユーザＩＤ、投稿情報、及び投稿情報の取得先サイトのＵＲＬ等の情報を商品毎（１レコード毎）に対応付けて投稿情報データベース３２３に登録し（ステップＳ５）、ステップＳ６に進む。なお、投稿者のユーザＩＤは登録されない場合もある。ここで、新たに登録されるレコードに含まれる商品ＩＤ、ユーザＩＤ、投稿日付、及び文字列と、投稿情報データベース３２３に既に登録されているレコードに含まれる商品ＩＤ、ユーザＩＤ、投稿日付、及び文字列とが同一である場合、既に登録されているレコードが、新たなレコードにより更新（例えば上書き）される（このとき、当該レコードに含まれる閲覧数等に変化があれば更新される）。一方、システム制御部３３は、商品を１つも特定できない場合（ステップＳ４：ＮＯ）、そのままステップＳ６に進む。

次いで、ステップＳ６において、システム制御部３３は、投稿情報データベース３２３を参照し、投稿日付が、現時点から過去所定期間前（例えば、１週間前）の時点までの期間内にある商品（例えば、最近１週間内で投稿情報が投稿された商品）のレコードを抽出し、当該抽出したレコードの数が、所定数（例えば、１０）以上の商品があるか否かを判定する。そして、システム制御部３３は、上記抽出したレコードの数が所定数以上の商品があると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、ステップＳ７に進み、上記抽出したレコードの数が所定数以上の商品がないと判定した場合には（ステップＳ６：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。このステップＳ６により、最近、ユーザ間である程度注目されている商品を抽出することができる。例えば、商品αのレコードが全部で１００あるとし、その中で、投稿日付が上記期間Ｔ内にあるレコードの数が１０（上記所定数以上の条件を満たす）である場合、この商品αの１０のレコードが抽出され、ステップＳ７以降の処理で使用されることになる（言い換えれば、この期間Ｔより過去に投稿されたレコードは抽出対象外となる）。一方、例えば、商品αのレコードが全部で１００あるとし、その中で、投稿日付が上記期間Ｔ内にあるレコードの数が９（上記所定数以上の条件を満たさない）である場合、この商品αのレコードは、図５に示す処理で使用されない。なお、このステップＳ６の処理において、現時点から過去所定期間前の時点までの期間内に限らず、過去に投稿情報データベース３２３に登録された全てのレコードを抽出するように構成しても良い。

次いで、ステップＳ７において、システム制御部３３は、レコードの数が所定数以上である商品（商品ＩＤ）毎に、上記抽出された各商品のレコードに含まれる投稿情報に基づいて、各商品の注目度としてのスコアを算出する。このスコアの算出方法の例としては、以下の（ａ）〜（ｄ）が挙げられる。

なお、このスコアの算出において、上述した、商品に対する投稿数、閲覧数、返信数、被リンク数、被トラックバック数、フォロワー数、及びリツイート数を、夫々、「スコア算出要素」という。これらのスコア算出要素に示される数が多ければ多いほど、その商品が注目されていると言える。ここで、商品に対する投稿数は、上記抽出された商品のレコードの数を、商品毎にカウントすることにより得られる。例えば、図４に示す商品ＩＤ“S00001”の商品に対する投稿数は、当該商品ＩＤを含むレコードの数となる。また、商品に対する返信数は、上記抽出された商品の各レコードに含まれる返信数を、商品毎に合計することにより得られる。例えば、図４に示す商品ＩＤ“S00001”の商品に対する返信数は、当該商品ＩＤを含む各レコードに含まれる各返信数の和となる（被リンク数、被トラックバック数、フォロワー数、及びリツイート数についても同様）。

（ａ）スコア算出要素を用いた算出方法
この場合、システム制御部３３は、予め選択された１つのスコア算出要素（例えば、投稿数、閲覧数、返信数、被リンク数、及びフォロワー数等のうちの何れか１つの要素）、又は予め複数選択された各スコア算出要素の合計（例えば、投稿数と閲覧数の合計。その他の２つ以上の要素の合計でも良い）をスコアとして算出する。或いは予め選択された複数のスコア算出要素の各々をスコアとして算出しても良い（この場合、例えば投稿数が第一スコアとなり、閲覧数が第二スコアとなる）。ここで、どのスコア算出要素が選択されても良いが、投稿情報の種別（記事、コメント、ひとこと、つぶやき、クチコミ、レビュー、評価等の種別）によっては得られない要素もあるので、どの種別によっても得られる投稿数や閲覧数を選択することが望ましい。（ａ）の算出方法によれば、迅速にスコアを算出することができる。ところで、有名人が投稿者である場合、この人のフォロワー数（この人をフォローしているユーザの数）は何千〜何万にも昇る。したがって、フォロワー数、又はフォロワー数を含んだ各スコア算出要素の合計をスコアとして算出する場合、有名人が投稿者となった商品のスコア（注目度）は、一気に上昇することになる。このようにフォロワー数を用いてスコアを算出する方法は、投稿者毎に異なる下駄をはかせる意味で有効であり、将来的に多くの人から注目を集める可能性が高い（つまり、有名人が注目しているので他の人も注目する可能性が高い）商品のスコアを高めることができる（この結果、後述するステップＳ８で注目商品として決定され易くなる）。

なお、例えばアクセスランキングの上位に位置する人気のあるブログページや予め設定されたブロガーなどのブログページから取得された投稿情報に基づき得られた閲覧数等のスコア算出要素には他より大きな重み付け係数（例えば、２）を乗算（通常のＷｅｂページから取得された投稿情報に基づき得られたスコア算出要素には、重み付け係数“１”を乗算）してから、スコア算出要素の合計を算出するように構成すれば、より精度の高いスコアを算出することができる。また、投稿数については、例えばアクセスランキングの上位に位置する人気のあるブログページや予め設定されたブロガーなどのブログページから取得された投稿情報が含まれるレコードには他より大きな重み付け係数（例えば、２）を乗算してから、レコードをカウントする（つまり、他より大きな重み付け係数が乗算されたレコードは１カウントされるのではなく２カウントされる）ように構成すれば、より精度の高いスコアを算出することができる。

（ｂ）スコア算出要素の変換ポイントを用いた算出方法
この場合、システム制御部３３は、予め複数選択された各スコア算出要素の変換ポイントの合計をスコアとして算出する。図６は、スコア算出要素から変換ポイントへの変換テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、同じ変換ポイントを得るのに必要な件数がスコア算出要素毎に異なっている。例えば２０ｐ（ポイント）を得るためには、投稿数では「１００１〜２０００件」必要であるのに対し、被リンク数では「２１〜４０件」あれば良い。システム制御部３３は、選択された各スコア算出要素を、ＲＡＭ等に記憶された変換テーブルを参照することで変換ポイントに変換し、変換した変換ポイントの合計をスコアとして算出することになる。（ｂ）の算出方法によれば、商品の注目度における各スコア算出要素の寄与割合（重み）を考慮してスコアが算出されるので、精度の高いスコアを算出することができる。

なお、例えばアクセスランキングの上位に位置する人気のあるブログページや予め設定されたブロガーなどのブログページから取得された投稿情報に基づき得られた変換ポイントには他より大きな重み付け係数（例えば、２）を乗算（通常のＷｅｂページから取得された投稿情報に基づき得られた変換ポイントには、重み付け係数“１”を乗算）してから、各変換ポイントの合計を算出するように構成すれば、より精度の高いスコアを算出することができる。

（ｃ）投稿情報の内容を用いた算出方法
この場合、システム制御部３３は、投稿情報に含まれる評価（点数）及び文字列（商取引対象物に対する評価に関する情報の一例）の少なくとも何れか一方に基づき得られた評価ポイントの合計をスコアとして算出する。評価の場合、評価そのままの点数、或いは点数に所定の係数を掛けた点数が評価ポイントとして得られる。一方、文字列の場合、当該文字列中に、所定のワード（語）リストに登録されたワード（センテンス（文章）でも良い）が含まれている場合、当該ワードに対応する評価ポイントが当該ワードリストから得られる。このワードリストには、例えば、ポジティブ（肯定的）なワードとネガティブ（否定的）なワードが登録されており、ポジティブなワードにはプラスの評価ポイントが対応付けられている一方、ネガティブなワードにはマイナスの評価ポイントが対応付けられている。例えば、ポジティブなワードと評価ポイントの例としては、「操作性が良い→評価ポイント：＋２」、「大満足→評価ポイント：＋３」、「お勧めの・・・→評価ポイント：＋３」等が挙げられ、ワード毎に対応付けられる評価ポイントが異なる（文章についても同様）。一方、ネガティブなワードと評価ポイントの例としては、「値段が高い→評価ポイント：−１」、「機能が少ない→評価ポイント：−１」、「いまいち→評価ポイント：−２」等が挙げられ、ワード毎に対応付けられる評価ポイントが異なる。なお、投稿情報は、様々な人により表現されるため、例えば、その前後のワードの繋がり（修飾関係）によっては、ポジティブであったり、ネガティブであったりする場合がある。例えば、「音質がよくない」という文における「よくない」はネガティブなワードであると評価できる一方、「音質がよくない？」という文における「よくない」は「？」が付加されていることからポジティブなワードであると評価できることもある。そこで、ネガティブであるかポジティブであるかの極性判定を行い学習させることで、ワードリストに登録されるワードをポジティブであるか、ネガティブであるかを振り分けるように構成（つまり、ワードリストに登録されるワードの極性を固定にするのではなく学習により変動可能とする）すれば、より効果的である。なお、上記極性判定については公知の技術を適用できるので、詳しい説明を省略する。そして、システム制御部３３は、レコードの投稿情報に含まれる文字列を例えば形態素解析などにより所定の長さのワード（例えば、形態素（言語で意味を持つ最小単位））に分割した後に、当該ワード又はワードの組合せが、ワードリストに登録されているか否かを確認し、登録されている場合には、対応する評価ポイントをワードリストから得る（上記抽出されたレコード毎に抽出）ことになる。なお、１つのレコード内の投稿情報に含まれる文字列中に、ワードリスト登録されているワードが複数含まれている場合、各ワードに対応する評価ポイントの合計（更に、投稿情報に評価も含まれている場合、評価に対応する点数が加算される）が当該レコードに対応する評価ポイントとして得られる。また、１つのレコード内の投稿情報に含まれる文字列中に、ワードリスト登録されているワードが１つも含まれていない場合、当該レコードに対応する評価ポイントは“０”として得られる。そして、システム制御部３３は、各レコードに対応する評価ポンイトを商品毎に合計してスコアを算出することになる。（ｃ）の算出方法によれば、投稿者の商品に対する意見や思い入れ等を考慮してスコアが算出されるので、より精度の高いスコアを算出することができる。

なお、例えばアクセスランキングの上位に位置する人気のあるブログページや予め設定されたブロガーなどのブログページから取得された投稿情報に基づき得られた評価ポイントには他より大きな重み付け係数（例えば、２）を乗算（通常のＷｅｂページから取得された投稿情報に基づき得られた評価ポイントには、重み付け係数“１”を乗算）してから、各評価ポイントの合計を算出するように構成すれば、より精度の高いスコアを算出することができる。

（ｄ）スコア算出要素の伸び率を用いた算出方法
この場合、システム制御部３３は、予め選択された１つのスコア算出要素の所定期間（例えば、５日間）における伸び率、又は予め複数選択された各スコア算出要素の所定期間における伸び率の合計をスコアとして算出する。ここで、伸び率は、例えば、上記所定期間の最初の日の投稿数で、最後の日の投稿数を割った値×１００％として算出される。（ｄ）の算出方法によれば、投稿数等の伸び率を考慮してスコアが算出されるので、より精度の高いスコアを算出することができる。

なお、より精度の高いスコアを得るために、上記（ａ）〜（ｄ）の何れか複数の算出方法（例えば、（ａ）の算出方法と（ｃ）の算出方法が望ましい）で得られたスコアの合計を、最終的なスコアとして算出するように構成しても良い。この場合、各算出方法で得られたスコアに、重要度に応じた重み付け係数を乗算してからそれらの合計を最終的なスコアとして算出すれば、より精度の高いスコアを得ることができる。なお、上記（ａ）〜（ｄ）以外の算出方法でスコアを算出するように構成しても良い。

以上のようにスコアが算出されると、システム制御部３３は、当該算出した各商品のスコアに基づいて広告表示対象となる商品（以下、「注目商品」という）を決定（商品ＩＤで決定）する（ステップＳ８）。例えば、システム制御部３３は、各商品のスコアを比較してスコアが高い順にソートしてスコアのランキングを決定し、当該スコアのランキングにおいて１位（スコアが最も高い）から所定順位までの商品を注目商品として決定する（相対評価）。或いは、システム制御部３３は、各商品のスコアと閾値とを比較し、当該スコアが閾値以上の商品を注目商品として決定する（絶対評価）。なお、注目商品として決定されるためには、情報提供サーバ３の運営者側で作成した広告対象候補リスト（例えば、推奨商品のリスト、又は売りたい商品のリスト（在庫処分等のため））に登録されていることを条件としても構わない。

ところで、上記（ｂ）の算出方法で、選択された各スコア算出要素のスコア（例えば、第一スコア、第二スコア）が算出された場合、システム制御部３３は、各スコア算出要素のスコア毎のランキングを決定し、次に、夫々のランキングにおける順位の和（平均でも良い）を商品毎に算出し、次に、当該順位の和を比較して当該順位の和が高い順にソートして当該順位の和のランキングを決定するように構成しても良い。この場合、当該順位の和のランキングにおいて１位から所定順位までの商品が注目商品として決定される。例えば、商品ＩＤ“S00001”の商品に対する投稿数のスコアの順位が１位で閲覧数のスコアの順位が３位であるとした場合、順位の和は“４”（平均は２）となる。或いは、上記順位の和が閾値以下の商品が注目商品として決定されるように構成しても良い。

なお、上記決定された注目商品の商品ＩＤと当該注目商品のスコアは対応付けられてＲＡＭ等に記憶される。

次いで、システム制御部３３は、上記ステップＳ８で算出されたスコアが閾値（例えば、１００）より高い注目商品があるか否かを判定する（ステップＳ９）。この処理により、注目度が閾値より高い注目商品のみが最終的に広告表示対象となり、後述するステップＳ１６において当該注目商品の広告コンテンツが広告表示領域に設定されることになる。これは、スコアのランキングの上位にある商品であっても、事業的に回収できない可能性がある商品については広告表示対象から除外する趣旨である。そのため、かかる閾値は、例えばコストパフォーマンスに基づき設定される。コストパフォーマンスの例としては、「商品の流通増加量／増加額」と「広告単価」との比較、「アフィリエイト収入見込額」と「広告単価」、又は「ＰＶ（Page View）数／ＵＵ（Unique User）増加に基づく広告単価の増加額」と「広告単価」との比較等が挙げられ、当該比較結果に基づき閾値が設定される。

そして、システム制御部３３は、上記スコアが閾値より高い注目商品があると判定した場合には（ステップＳ９：ＹＥＳ）、当該注目商品を広告表示対象として決定（商品ＩＤで決定）し、ステップＳ１０に進み、上記スコアが閾値より高い注目商品がないと判定した場合には（ステップＳ９：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。なお、上記ステップＳ９の処理は行わなくても良く、行わない場合、ステップＳ８からステップＳ１０に移行することになる。

次いで、ステップＳ１０において、システム制御部３３は、上記ステップＳ８で算出されたスコアに基づいて、上記決定された注目商品の広告コンテンツを表示する広告表示領域（Ｗｅｂページにおける広告表示領域）を決定する。例えば、上記ステップＳ８で算出されたスコアに応じたサイズ又は配置位置の広告表示領域が決定される。

図７（Ａ）は、Ｗｅｂページにおける広告表示領域の一例を示す図であり、図７（Ｂ）は、各広告表示領域に広告コンテンツを表示させるために必要なスコア範囲を規定するスコア範囲テーブルの一例を示す図である。図７（Ａ）に示すＷｅｂページには、３つの広告表示領域Ｘ，Ｙ，Ｚが設けられており、夫々のサイズ（占有面積）及び配置位置は互いに異なっている。また、図７に示す例において、破線枠５１内のサイズがＷｅｂブラウザのウインドウ画面のサイズに相当する。つまり、図７に示すＷｅｂページの全領域は、一度にウインドウ画面内に表示しきれないが、ユーザによるスクロール操作に応じてＷｅｂページがスクロールすることでウインドウ画面内に表示可能になっている。

また、夫々の広告表示領域Ｘ，Ｙ，Ｚには、固有の領域ＩＤが付与されている。図７（Ａ）に示す広告表示領域Ｘは、ユーザ端末１−ｊのウインドウ画面に最初に表示される領域内の最も目立つ位置に、且つ広い範囲にわたって設けられているので広告効果が最も大きくなる。一方、図７（Ａ）に示す広告表示領域Ｚは、ユーザ端末１−ｊのウインドウ画面に最初に表示される領域ではなくＷｅｂページのスクロールにより後から表示される領域に、且つ狭い範囲で設けられているので広告効果が最も小さくなる。そのため、図７（Ｂ）に示すスコア範囲テーブル例では、広告表示領域Ｘに広告コンテンツを表示させるために必要なスコアは最も高くなっている。このようなスコア範囲テーブル（ＲＡＭ等に記憶）がシステム制御部３３により参照され、上記決定された注目商品のスコアが含まれるスコア範囲に対応付けられている広告表示領域が決定されることになる。なお、上記決定された注目商品が複数ある場合、システム制御部３３は、各注目商品に対して広告表示領域を決定する（割当る）。

ここで、広告表示領域Ｘ，Ｙ，Ｚのサイズ及び配置位置、並びに広告表示領域Ｘ，Ｙ，Ｚに対応するスコア範囲は、例えばコストパフォーマンスに基づき設定される。コストパフォーマンスの例としては、「商品の流通増加量／増加額」と「広告単価」との比較、「アフィリエイト収入見込額」と「広告単価」、又は「ＰＶ数／ＵＵ増加に基づく広告単価の増加額」と「広告単価」との比較等が挙げられ、当該比較結果に基づき、上記広告表示領域のサイズ及び配置位置、並びに対応するスコア範囲が設定される。

なお、図７（Ａ）に示す例では、予めＷｅｂページに広告表示領域Ｘ〜Ｚを設けるように構造化文書内に定義していたが、これに代えて例えば、広告表示領域を挿入する位置座標（ｘ，ｙ）だけ構造化文書内に定義しておき、上記決定された注目商品のスコアに応じたサイズの広告表示領域を上記構造化文書内に設定するように構成しても良い。或いは、予めＷｅｂページに設ける広告表示領域Ｘ〜Ｚのサイズを同一（例えば、広告表示領域Ｙのサイズ）にしておき、これらの広告表示領域のサイズを、上記決定された注目商品のスコアに応じたサイズに拡大又は縮小（上記構造化文書において当該広告表示領域を定義するタグ内のサイズを拡大又は縮小変更設定）するように構成しても良い。これにより、例えば、広告表示領域に設定するための必要な広告料金等に応じて広告表示領域のサイズを柔軟に変更することができる。

なお、注目商品に対して決定された広告表示領域の領域ＩＤは、当該注目商品の商品ＩＤ及び当該注目商品のスコアに対応付けられてＲＡＭ等に記憶される。

次いで、システム制御部３３は、複数の注目商品に対して同じ広告表示領域が決定されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。そして、システム制御部３３は、複数の注目商品に対して同じ広告表示領域が決定されていないと判定した場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、ステップＳ１３に進む。一方、システム制御部３３は、複数の注目商品に対して同じ広告表示領域が決定されたと判定した場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、広告表示領域調整処理を実行し（ステップＳ１２）、その後、ステップＳ１３に進む。

上記広告表示領域調整処理の一例として、システム制御部３３は、例えば、複数の注目商品用として決定された広告表示領域を当該注目商品の数分に分割（上記構造化文書に定義された当該広告表示領域を分割設定）し、各注目商品に対して、上記分割された各広告表示領域を決定し直す。これにより、複数の注目商品に対して同じ広告表示領域が決定された場合であっても、各注目商品の広告コンテンツを広告表示領域に表示させることが可能となる。ここで、広告表示領域を分割する前に所定割合（例えば１５０％）拡大（上記構造化文書において当該広告表示領域を定義するタグ内のサイズを拡大変更設定）し、当該拡大された広告表示領域を当該注目商品の数分に分割するように構成しても良い。なお、広告表示領域は、注目商品毎に均等に分割されても良いし、注目商品毎に異なるサイズで（例えば、スコアに応じたサイズで）分割されても良い。後者の場合、スコアが大きい注目商品ほどサイズの大きい広告表示領域が割当られる。

また、上記広告表示領域調整処理の別の例として、システム制御部３３は、例えば、複数の注目商品用として決定された広告表示領域を、当該注目商品の数−１分追加（上記構造化文書において広告表示領域を追加設定）し、各注目商品に対して、各広告表示領域を決定し直すように構成しても良い（このとき、夫々の広告表示領域を所定割合（例えば７０％）縮小（上記構造化文書において当該広告表示領域を定義するタグ内のサイズを縮小変更設定）しても良い）。これにより、複数の注目商品に対して同じ広告表示領域が決定された場合であっても、各注目商品の広告コンテンツを広告表示領域に表示させることが可能となる。

また、上記広告表示領域調整処理の別の例として、システム制御部３３は、例えば所定の選択基準に基づいて、複数の注目商品の何れか一つを選択し、選択した注目商品に対してのみ当該広告表示領域を決定する（割当る）ように構成しても良い。ここで、上記選択基準の例としては、複数の注目商品の中でスコアの最も高い注目商品を選択すること、又は、複数の注目商品の中からランダムで一つ注目商品を選択すること等が挙げられる。なお、このとき選択されなかった注目商品には、一つサイズの小さい広告表示領域（例えば、図７（Ａ）に示す広告表示領域ＸからＹに変更）を割当るように構成しても良い。これにより、一つサイズの小さい広告表示領域に複数の注目商品が割当られることになった場合、システム制御部３３は、上記何れかの広告表示領域調整処理を再度実行する。

次いで、ステップＳ１３において、システム制御部３３は、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品に対応するアフィリエイト報酬の支払い対象となる投稿者（アフィリエイター）を決定（ユーザＩＤで決定）する。例えば、システム制御部３３は、先ず、当該注目商品のスコアを、これに寄与する各投稿者のスコアに区別する。注目商品のスコアは、各投稿者からの投稿情報に基づいて算出されるため、各投稿情報に対応するスコアが分かれば、各スコアに対応する投稿者を判別することができる。ここで、各投稿者のスコアは、投稿対象である注目商品が商取引対象として選択（購入者により購入対象として選択）されるためのスコア（注目度）に対する投稿者の貢献度ということができる。例えば、注目商品のスコアが２２ｐであり、投稿者ａのスコアが１０ｐ、投稿者ｂのスコアが６ｐ、投稿者ｃのスコアが３ｐ、投稿者ｄのスコアが２ｐ、投稿者ｅのスコアが１ｐであるとする。この場合、投稿者ａの貢献度は４５％（１０ｐ／２２ｐ）、投稿者ｂの貢献度は２７％（６ｐ／２２ｐ）、投稿者ｃの貢献度は１４％（３ｐ／２２ｐ）、投稿者ｄの貢献度は９％（２ｐ／２２ｐ）、投稿者ｅの貢献度は５％（１ｐ／２２ｐ）となる。そして、システム制御部３３は、区別された各投稿者の中から１以上の投稿者を決定する。投稿者が複数存在する場合、システム制御部３３は、各投稿者のスコアを比較してスコアが高い順にソートしてスコアのランキングを決定し、当該スコアのランキングにおいて１位（スコアが最も高い）から所定順位までの投稿者を決定する。或いは、システム制御部３３は、各投稿者のスコアと閾値とを比較し、当該スコアが閾値以上である投稿者を決定する。これにより、投稿者が複数存在する場合にもアフィリエイト報酬の支払い対象となる投稿者を迅速に決定することができる。このような投稿者の決定により最終的に複数の投稿者が決定された場合、システム制御部３３は、各投稿者のスコア（貢献度）に応じてアフィリエイト報酬の配分を決定する。なお、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品が複数ある場合には、注目商品毎にアフィリエイト報酬の支払い対象となる投稿者が決定され、最終的に複数の投稿者が決定された場合、注目商品毎にアフィリエイト報酬の配分が決定される。これにより、ユーザの投稿モチベーションをより一層高めることができる。なお、後述するステップＳ１６でアフィリエイトリンクを広告表示領域に設定しない場合は、ステップＳ１５の処理を行う必要はない。

また、注目商品について決定された投稿者のユーザＩＤは、当該注目商品の商品ＩＤ等に対応付けられてＲＡＭ等に記憶される。また、一つの注目商品について複数の投稿者が決定された場合におけるアフィリエイト報酬の配分を示す情報は、当該注目商品の商品ＩＤ等に対応付けられてＲＡＭ等に記憶される。

次いで、システム制御部３３は、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品を販売する店舗を決定（店舗ＩＤで決定）する（ステップＳ１４）。例えば、システム制御部３３は、店舗情報データベース３２２を参照して、注目商品の商品ＩＤを含む店舗情報に対応する店舗を決定する。上記注目商品の商品ＩＤを含む店舗情報に対応する店舗が複数ある場合、システム制御部３３は、例えば各店舗の店舗情報に含まれる当該注目商品の販売価格情報と当該注目商品の在庫情報の少なくとも何れか一方に基づいて、当該複数の店舗の中から１つの店舗を決定する（例えば、注目商品の在庫有りの店舗が選択される）。或いは、例えば、システム制御部３３は、店舗情報データベース３２２を参照して、注目商品の商品ＩＤ及びアフィリエイト報酬支払い可を示す情報を含む店舗情報に対応する店舗を決定する。上記注目商品の商品ＩＤ及びアフィリエイト報酬支払い可を示す情報を含む店舗情報に対応する店舗が複数ある場合、システム制御部３３は、例えば各店舗の店舗情報に含まれる当該注目商品の販売価格情報と当該注目商品の在庫情報の少なくとも何れか一方に基づいて、当該複数の店舗の中から１つの店舗を決定する（例えば、注目商品の在庫有りの店舗が選択される）。または、注目商品の在庫有りで且つ注目商品の販売価格が最も安い店舗が決定されるように構成してもよい。これにより、注目商品の広告コンテンツを閲覧するユーザに対して、商品を最安値で提供する店舗や確実に商品の在庫がある店舗による当該注目商品の商取引を迅速に実行させることができる。これによっても店舗が一つに決まらない場合、例えばランダムに一つ決定されても良いし、広告コンテンツの表示に対する入札を各店舗させ入札額が最も高い店舗に決定されるように構成しても良い。なお、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品が複数ある場合には、注目商品毎に店舗が決定される。

また、注目商品について決定された店舗の店舗ＩＤは、当該注目商品の商品ＩＤ等に対応付けられてＲＡＭ等に記憶される。次いで、システム制御部３３は、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品の広告コンテンツを生成する（ステップＳ１５）。例えば、上記決定された店舗の商品情報に含まれる商品画像データ及び商品説明のテキストデータの少なくとも何れか一方が店舗情報データベース３２２から抽出され、抽出されたデータが広告コンテンツとして生成される。なお、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品が複数ある場合には、注目商品毎に広告コンテンツが生成される。

次いで、システム制御部３３は、上記生成された広告コンテンツ（ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品の広告コンテンツ）を、その広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、上記ステップＳ１４で決定された店舗に対応する商品購入手続ページ又は商品紹介ページへのリンク情報（商品購入手続ページ又は商品紹介ページのＵＲＬ）を当該広告表示領域に設定する（ステップＳ１６）。なお、このリンク中には、当該広告コンテンツを識別するＩＤが含まれる。

或いは、ステップＳ１６において、システム制御部３３は、上記生成された広告コンテンツ（ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品の広告コンテンツ）を、その広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、上記ステップＳ１４で決定された店舗に対応する商品購入手続ページへのアフィリエイトリンクを当該広告表示領域に設定する。かかるアフィリエイトリンク（例えば、<a ・・・</a>）は、例えば、リンク参照句（例えば、href=）と、商品購入手続ページのＵＲＬ（”http://.afl.xxxx.abc.co.jp/‥）と、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品の商品ＩＤと、上記ステップＳ１４で決定された店舗の店舗ＩＤと、上記ステップＳ１２で決定された投稿者のユーザＩＤと、リンクが張られる広告コンテンツの指定情報（例えば、target="#blank"・・・）と、を含んで構成され、設定対象であるＷｅｂページを構成する構造化文書において上記広告表示領域を定義するタグ内に設定（記述）される。なお、アフィリエイトリンクに含まれる商品購入手続ページのＵＲＬ、注目商品の商品ＩＤ、店舗の店舗ＩＤ、及び投稿者のユーザＩＤの部分がアフィリエイトＵＲＬを構成する（商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及びユーザＩＤは例えば暗号化される）。このアフィリエイトＵＲＬは、これが設定された広告表示領域を識別するための情報として用いることができる。例えば、当該広告表示領域がユーザの操作により指定（例えば、マウスによりクリック操作、又はタッチパネル上を指等でタップ操作）された指定回数（クリック数又はタップ数）を登録する指定回数テーブルに、各広告表示領域に対応するアフィリエイトＵＲＬと各広告表示領域の指定回数（クリック数又はタップ数）とが対応付けられて登録される。

また、上記広告コンテンツがテキストデータの場合、アフィリエイトリンク中の指定情報内に当該テキストデータが記述される（例えば、target="#blank">デジタルカメラＺＸGP-800 1,400万画素/30倍ズーム </a>）。また、広告コンテンツが画像データの場合、アフィリエイトリンク中の指定情報内に当該画像データのＵＲＬが記述される（例えば、target="#blank"><img src="http://hbb.camera.abc.co.jp/GP-800%...></a>）。また、上記ステップＳ１０又はＳ１２で広告表示領域が決定された注目商品が複数ある場合には、注目商品毎に上記アフィリエイトリンクが設定される。また、上記ステップＳ１２で一つの注目商品について複数の投稿者が決定された場合には、各投稿者のユーザＩＤが、当該注目商品に対応するアフィリエイトＵＲＬに含められる。

次いで、システム制御部３３は、上記広告コンテンツが広告表示領域に設定されたＷｅｂページを構成する構造化文書ファイル等を、ユーザ端末１−ｊからアクセス可能なＵＲＬで示される記憶領域に記憶する（ステップＳ１７）。これにより、その後、あるユーザ端末１−ｊからＷｅｂページの要求があった場合に、システム制御部３３は、上記広告コンテンツが広告表示領域に設定されたＷｅｂページを、当該要求をしたユーザ端末１−ｊへ送信することになる。ところで、ユーザ端末１−ｊのＷｅｂブラウザにより上記広告コンテンツが設定されたＷｅｂページが表示されている状態において、当該広告コンテンツの広告表示領域（言い換えれば、広告コンテンツ）がユーザの操作により指定（例えばマウスによりクリック操作、又はタッチパネル上をタップ操作）されると、当該広告表示領域に設定されたＵＲＬを含むリクエストが情報提供サーバ３に送信される。そして、情報提供サーバ３のシステム制御部３３は、上記リクエストを受信すると、当該リクエストに含まれるＵＲＬから広告コンテンツのＩＤを抽出し、このＩＤに対応付けられて指定回数テーブルに登録されている指定回数（クリック数又はタップ数）を１インクリメントする。この指定回数により、上記広告コンテンツの広告表示領域が、閲覧者により何回指定されたかを判定することができる。

或いは、ステップＳ１７において、システム制御部３３は、上記広告コンテンツ及びアフィリエイトリンクが広告表示領域に設定されたＷｅｂページを構成する構造化文書ファイル等を、ユーザ端末１−ｊからアクセス可能なＵＲＬで示される記憶領域に記憶する。これにより、その後、あるユーザ端末１−ｊからＷｅｂページの要求があった場合に、システム制御部３３は、上記広告コンテンツ及びアフィリエイトリンクが広告表示領域に設定されたＷｅｂページを、当該要求をしたユーザ端末１−ｊへ送信して表示させることになる。また、上記ステップＳ１３において、注目商品に対応する各投稿者に対するアフィリエイト報酬の配分が決定された場合、当該注目商品を販売する店舗の店舗情報に含まれる当該注目商品の商品ＩＤに対応付けられて、各投稿者のユーザＩＤと、各投稿者へのアフィリエイト報酬の配分を示す情報とが例えば店舗情報データベース３２２に登録される。

なお、情報提供サイトへログインしたユーザのユーザ端末１−ｊからのＷｅｂページの要求を介して図５に示す処理が開始された場合、システム制御部３３は、上記広告コンテンツ及びアフィリエイトリンクが広告表示領域に設定されたＷｅｂページを当該要求をしたユーザ端末１−ｊへ送信して表示させる。或いは、情報提供サイトへログインしたユーザのユーザ端末１−ｊからの広告コンテンツの更新要求を介して図５に示す処理が開始された場合、システム制御部３３は当該要求をしたユーザ端末１−ｊ（Ｗｅｂブラウザ）に上記広告コンテンツ及びアフィリエイトリンクを送信してこれをＷｅｂページの広告表示領域に設定（挿入）させる。これによりリンクが張られた上記広告コンテンツがＷｅｂページ上に表示される。

（２．２．アフィリエイト報酬支払い動作）
次に、アフィリエイト報酬支払い動作について、図８を用いて説明する。図８（Ａ）は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３におけるページリクエストを受信したときの処理を示すフローチャートであり、図８（Ｂ）は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３における商品購入リクエストを受信したときの処理を示すフローチャートである。

上記広告コンテンツ及びアフィリエイトリンクが設定されたＷｅｂページがユーザ端末１−ｊにより受信されウインドウ画面に表示されている状態において、当該広告コンテンツの広告表示領域（言い換えれば、広告コンテンツ）がユーザの操作により指定（例えばマウスによりクリック操作、又はタッチパネル上をタップ操作）されると、ユーザ端末１−ｊのＷｅｂブラウザは当該広告コンテンツの広告表示領域に設定されているアフィリエイトＵＲＬがヘッダに設定されたページリクエストを情報提供サーバ３に送信する。そして、情報提供サーバ３のシステム制御部３３は、ページリクエストを受信すると、図８（Ａ）に示す処理を開始する。

図８（Ａ）に示す処理が開始されると、システム制御部３３は、受信したページリクエストのヘッダに設定されたアフィリエイトＵＲＬを取得してアフィリエイトリンクであることを認識すると、当該ＵＲＬから商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及びユーザＩＤを取得する（ステップＳ２１）。

次いで、システム制御部３３は、取得したアフィリエイトＵＲＬに対応付けられて指定回数テーブルに登録されている指定回数（クリック数又はタップ数）を１インクリメントする（ステップＳ２２）。この指定回数により、上記広告コンテンツの広告表示領域が、閲覧者により何回指定されたかを判定することができる。

次いで、システム制御部３３は、アフィリエイトリンクを経由したことを示すアフィリエイトCookieを生成する（ステップＳ２３）。ここで、アフィリエイトCookieには、例えば、アフィリエイトＵＲＬから取得された商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及びユーザＩＤと、Cookieの有効期限（例えば３０日後の日付）とが含まれる。

次いで、システム制御部３３は、上記取得した店舗ＩＤに対応する商品購入手続ページと、上記生成したアフィリエイトCookie（商品購入手続ページを送信するためのレスポンスヘッダに設定される）とをユーザ端末１−ｊに送信する（ステップＳ２４）。

こうして、商品購入手続ページ及びアフィリエイトCookieを受信したユーザ端末１−ｊは、商品購入手続ページをウインドウ画面に表示するとともに、アフィリエイトCookieを保存する。なお、アフィリエイトCookieをユーザ端末１−ｊに送信して保存させずに、アフィリエイトCookieに含まれるべき商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及び投稿者のユーザＩＤを含むアフィリエイト情報を当該ユーザ端末１−ｊのユーザのユーザＩＤ（当該ユーザのログインにより特定）に対応付けて記憶部３２に所定期間だけ記憶（例えば、ユーザ情報データベース３２１に登録）するように構成しても良い。

そして、商品購入手続ページ（又は当該ページから遷移したページ）において、ユーザが商品の購入数、代金支払い方法、及び商品の届先等を選択し商品の購入を確定するための確定ボタンを指定した場合、当該選択された情報を含む商品購入リクエストが情報提供サーバ３に送信される。このとき、上記アフィリエイトCookieがユーザ端末１−ｊに保存されている場合、当該アフィリエイトCookieが商品購入リクエストのヘッダに設定された後に当該商品購入リクエストが情報提供サーバ３に送信されることになる。

なお、商品購入手続ページが表示された後に商品購入手続を中断（例えば、ページの表示終了、Ｗｅｂブラウザの終了等）した場合であっても、アフィリエイトCookieの有効期限内はユーザ端末１−ｊにアフィリエイトCookieが保存されているので、その間に商品購入手続が行われた場合、アフィリエイトCookieが商品購入リクエストに含まれることになる。

そして、情報提供サーバ３のシステム制御部３３は、商品購入リクエストを受信すると、情報提供サーバ３のシステム制御部３３は、図８（Ｂ）に示す処理を開始する。

図８（Ｂ）に示す処理が開始されると、システム制御部３３は、受信した商品購入リクエストにアフィリエイトCookieが設定されているか否かを判定する（ステップＳ２５）。そして、システム制御部３３は、アフィリエイトCookieが設定されていないと判定した場合には（ステップＳ２５：ＮＯ）、ステップＳ２７に進む。一方、システム制御部３３は、アフィリエイトCookieが設定されていると判定した場合には（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、当該アフィリエイトCookieから商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及び投稿者のユーザＩＤを取得し（ステップＳ２６）、ステップＳ２８に進む。なお、商品ＩＤ、店舗ＩＤ、及び投稿者のユーザＩＤは、商品購入リクエストを送信したユーザ端末１−ｊのユーザのユーザＩＤ（当該ユーザのログインにより特定）をキーとしてユーザ情報データベース３２１から取得するように構成しても良い。

次いで、ステップＳ２７又はＳ２８において、システム制御部３３は、受信した商品購入リクエストから商品の購入数、代金支払い方法、及び商品の届先等の情報に基づいて購入に係る商品の決済処理を行う。

次いで、システム制御部３３は、決済処理された商品の商品ＩＤ及び当該商品を販売した店舗ＩＤが、上記アフィリエイトCookieから取得された商品ＩＤ及び店舗ＩＤと一致するか否かを判定する（ステップＳ２９）。そして、システム制御部３３は、当該商品ＩＤ及び店舗ＩＤと一致しないと判定した場合には（ステップＳ２９：ＮＯ）、図８（Ｂ）に示す処理を終了する。一方、システム制御部３３は、商品ＩＤ及び店舗ＩＤと一致すると判定した場合には（ステップＳ２９：ＹＥＳ）、当該商品ＩＤ及び店舗ＩＤに対応付けられたアフィリエイト報酬の料率を店舗情報データベース３２２から取得する（ステップＳ３０）。

次いで、システム制御部３３は、上記決済処理された商品の総額に、上記アフィリエイト報酬の料率を乗算した額を、上記アフィリエイトCookieから取得されたユーザＩＤに対応するユーザ（投稿者）に対するアフィリエイト報酬として算出する（ステップＳ３１）。なお、上記アフィリエイトCookieから取得されたユーザＩＤが複数ある場合（つまり、当該商品に対して複数の投稿者が決定されている場合）、システム制御部３３は、各ユーザＩＤに対応する各投稿者に対するアフィリエイト報酬の配分を示す情報を店舗情報データベース３２２から取得し、上記算出したアフィリエイト報酬を、各投稿者に応じた配分で分割して、各投稿者に対するアフィリエイト報酬を算出することになる。

次いで、システム制御部３３は、アフィリエイトCookieから取得されたユーザＩＤに対応するユーザ（投稿者）に対して算出されたアフィリエイト報酬に応じたポイントを、当該ユーザＩＤに対応付けてユーザ情報データベース３２１に登録する（ステップＳ３２）。言い換えれば、上記アフィリエイト報酬に応じたポイントが、当該ユーザＩＤに対応付けられて登録されていたポイントに加算（ポイントが付与）される。以上のように、注目商品の広告コンテンツが表示されている広告表示領域に設定されたアフィリエイトリンクを経由して商品の購入決済が行われた場合に、当該商品の投稿情報に対応する投稿者に対して支払うアフィリエイト報酬を示すポイントが当該投稿者のユーザＩＤに対応付けられて記憶されることになる。

なお、上記アフィリエイトリンクが設定されたＷｅｂページが、あるユーザにより開設されたブログページである場合において、当該アフィリエイトリンクを経由して商品の購入決済が行われた場合に、当該商品に対する投稿情報の投稿者だけでなく、当該ブログページの開設者に対してもアフィリエイト報酬を示すポイントが付与されるように構成しても良い。この場合、当該ブログページの開設者のユーザＩＤも上記ステップＳ１６の処理でアフィリエイトリンクに含められ、かつ、当該ブログページの開設者のユーザＩＤも上記ステップＳ２３の処理でアフィリエイトCookieに含められることになる。

（２．３．広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定動作）
次に、広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定動作について説明する。

上述した図５に示す広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定処理は、所定のトリガ条件を満たせば何回も実行される（図５に示す各ステップの処理のうち一部の処理が実行されても良い）。つまり、トリガ条件にしたがって広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定動作が行われる。このトリガ条件の例としては、以下の（ｅ）〜（ｇ）が挙げられる。

（ｅ）所定時間が経過したこと
この場合、システム制御部３３は、制御手段として、設定した時刻（又は設定したタイマ）にしたがって所定時間毎（例えば、１時間毎）に、図５に示す広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定処理を実行する。ここで、所定時間は、広告表示領域毎（例えば、図７（Ａ）に示す広告表示領域Ｘ〜Ｚ毎）に設定しても良く、この場合、広告表示領域毎に図５に示す処理が行われる。例えば、広告表示領域のサイズ及び配置位置に応じて予め設定された広告単価に基づいて所定時間が設定される。例えば、当該広告単価が高額なほど当該所定時間が短くなるように設定される。これにより、広告表示領域に表示する広告コンテンツを所定時間毎に動的に変更することができる。

（ｆ）投稿数や閲覧数等のスコア算出要素が閾値を超えたこと
この場合、システム制御部３３は、制御手段として、監視している投稿数や閲覧数等が閾値を超えた場合に、図５に示す広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定処理を実行する。例えば、情報提供サーバ３経由でＷｅｂサイト２−ｋへ投稿情報が投稿される場合、当該投稿情報が投稿（登録）されたときにシステム制御部３３が投稿数をカウントし、当該投稿数が閾値を超えたか否かを判定する。或いは、ユーザ端末１−ｊから所定のリクエスト（例えば、Ｗｅｂページの要求、ログイン要求、又は広告コンテンツの更新要求）が受信されたときにシステム制御部３３が所定のＷｅｂサイト２−ｋへの投稿情報の投稿数を確認し、当該投稿数が閾値を超えたか否かを判定する。これにより、広告表示領域に表示する広告コンテンツを投稿数や閲覧数等に応じて柔軟に変更することができる。

（ｇ）広告表示領域（広告コンテンツ）の指定回数（クリック数又はタップ数）が閾値を超えたこと
この場合、システム制御部３３は、制御手段として、広告表示領域（広告コンテンツ）がユーザの操作により指定されることにより指定回数（クリック数又はタップ数）を１インクリメントした場合、例えば、上記ステップＳ２２で指定回数（クリック数又はタップ数）を１インクリメントした場合に、指定回数テーブルを参照して、当該指定回数が閾値を超えたか否かを判定し、閾値を超えた場合には、当該指定回数に対応付けられたアフィリエイトＵＲＬが設定された広告表示領域のみを対象として、図５に示す広告表示対象商品の決定及び広告コンテンツの再設定処理を実行する。これにより、広告表示領域に表示する広告コンテンツを上記指定回数に応じて柔軟に変更することができる。

以上説明したように、上記実施形態によれば、ネットワークＮＷ上の所定のＷｅｂサイト２−ｋにおいて登録されている投稿情報に基づいて商品の注目度を算出し、該算出された注目度に基づいて広告表示対象となる商品を決定するように構成したので、提供者側（広告主側）の意図に沿って広告表示対象を決めるのではなくＷｅｂサイト２−ｋのユーザ（利用者）より最近注目を集めている商取引対象物または注目を集めそうな商取引対象物を広告表示対象とすることができ、その結果、ネットワークＮＷを通じた商取引を今まで以上に活発化させることができる。

また、上記実施形態によれば、アフィリエイターは従来のアフィリエイトプログラム以外にも、アフィリエイト報酬が得られるチャンネルを増やすことができる。また、従来のアフィリエイトプログラムでは、ブログ等のＷｅｂページの開設者自身が所定の商品等についてのアフィリエイトリンクを取得し、これを自身のＷｅｂページに一つ一つ設定する作業が必要で煩雑であり、特に、ユーザ端末１−ｊの操作に慣れていない者や、アフィリエイトプログラムに馴染みが無い者にとって、この作業等が難しく感じる場合があったが、上記実施形態によれば、この作業の煩雑さ等を低減することができる。また、投稿者により投稿された投稿情報に基づいて広告表示対象となる商品が決定されるので、投稿者の投稿モチベーションを高めることができる（投稿者がコツコツと投稿した努力が生きるので、投稿操作を今まで以上に熱意を持ってやってもらえることが期待できる）。

なお、上記実施形態を利用して、広告コンテンツ（画像データ）及びソースコード、又は広告コンテンツ（テキストデータ）を含むソースコードを、注目商品の広告用表示データとして生成するように構成してもよい。この構成は、従来、提供者側（広告主側）の意図に沿って決められるバナー広告の表示内容では、広告対象となる商品についてユーザの間で流行又は注目されている内容を柔軟に反映した訴求効果の高いバナー広告を生成することは困難であったという課題を解決できる構成である。以下、広告用表示データ生成動作について、図９を用いて説明する。図９は、情報提供サーバ３のシステム制御部３３における広告用表示データ生成処理を示すフローチャートである。この広告用表示データ生成処理は、例えばオペレータからの指示があったとき、又は情報提供サイトにアクセスされたユーザ端末１−ｊからＷｅｂページの要求又は広告コンテンツの更新要求が受信されたときに開始される。なお、図９に示すステップＳ４１〜Ｓ４７の処理は、図５に示すステップＳ１〜Ｓ７と同様であるので、重複する説明を省略する。ステップＳ４２において、各ユーザＩＤに対応する投稿情報を取得することで、特定のユーザにより投稿された投稿情報に基づき商品の広告用表示データを生成することができる。なお、ユーザ情報データベース３２１に登録されたユーザＩＤに対応する投稿情報に限定せず、全ての投稿情報を取得するように構成しても良い。

ステップＳ４８では、システム制御部３３は、上記ステップＳ４６で抽出された各商品のレコードに含まれる投稿情報に基づいて、広告表示対象とするための条件を満たす商品（注目商品）を広告表示対象として決定（商品ＩＤで決定）する。例えば、システム制御部３３は、上記ステップＳ４７で算出されたスコアが広告表示対象とするための条件を満たす注目商品を広告表示対象として決定する。一例として、上記スコアのランキングが１位の（スコアが最も高い）商品であることが、広告表示対象とするための条件とされる。この場合、システム制御部３３は、各商品のスコアを比較してスコアが高い順にソートしてスコアのランキングを決定し、当該スコアのランキングにおいて１位の商品を注目商品として決定する。これにより、ユーザの間で最も流行又は注目されている商品を決定することができる。また、システム制御部３３は、商品のスコアが閾値以上の商品であることを、広告表示対象とするための条件としても良い。

また、例えば、システム制御部３３は、上記ステップＳ４６で抽出された各商品のうち、予め記憶部３２に記憶しておいた、広告表示対象候補となる商品の候補リスト（以下、「広告表示対象候補リスト」という）に登録（例えば商品ＩＤが登録）されている商品を、広告表示対象とするための条件を満たす注目商品として決定するように構成しても良い。つまり、この場合、広告表示対象候補リストに登録されている商品であることが、広告表示対象とするための条件とされる。ここで、広告表示対象候補リストには、事業者側で決められた、売りたい商品（在庫処分等のため）の商品ＩＤが登録される。また、例えば、スコアのランキングが１位から所定順位まで（例えば、１０位）に入る商品であり、且つ、広告表示対象候補リストに登録されている商品であることを広告表示対象とするための条件としても良い。これにより、ユーザの間で最も流行又は注目されている商品の中から、事業者側で売りたい商品を決定することができる。

ステップＳ４９では、システム制御部３３は、上記ステップＳ１４と同様に、上記ステップＳ４８で決定された注目商品を販売する店舗を決定（店舗ＩＤで決定）する。次いで、システム制御部３３は、上記ステップＳ４８で決定された注目商品に対応する投稿情報に基づいて、当該注目商品の広告用表示データを生成する（ステップＳ５０）。ここで、広告用表示データの生成についてより詳しく説明する。

投稿情報に含まれるテキスト情報（テキストデータ）から広告コンテンツを生成する場合、システム制御部３３は、上記ステップＳ４８で決定された注目商品に対応する投稿情報に含まれるテキスト情報から特徴的な文字列を所定文字数（例えば３０文字）以内で抽出する。このような特徴的な文字列は、例えば、Ｗｅｂページの要約文等のスニペットを生成する技術により抽出することができる。また、システム制御部３３は、注目商品に対応する投稿情報から、ポジティブなワードだけを含む（言い換えれば、ネガティブなワードは含まない）文字列を特定し、該特定した文字列から、スニペットを生成する技術により特徴的な文字列を抽出するように構成すれば、より訴求効果の高い特徴的な文字列を抽出することができる。

なお、抽出された文字列に注目商品の名称等を表す語句が含まれていない場合、注目商品の名称等を表す語句が店舗情報データベース３２２から抽出され上記文字列中に組み込まれるように構成しても良い。そして、システム制御部３３は、上記抽出した文字列を表示する広告コンテンツを生成する。例えば、抽出された文字列（例えば「これからの季節に重宝する商品ＸＹＺです」）が表示される画像データが広告コンテンツとして生成される。或いは、抽出された文字列を表すテキストデータが広告コンテンツとして生成される。上記構成によれば、ユーザにより投稿された特徴的な文字列からなる広告コンテンツを生成することができるので、閲覧者に興味を持たせることができる。そして、このような広告コンテンツから流行語が生み出されることが期待できる。一方、投稿情報に含まれる画像データから広告コンテンツを生成する場合、システム制御部３３は、上記ステップＳ４８で決定された注目商品に対応する投稿情報から画像データを取得する。そして、システム制御部３３は、上記取得した画像データからなる広告コンテンツを生成する。

次に、システム制御部３３は、上記生成された広告コンテンツを表示するためのソースコードを生成する。広告コンテンツが画像データからなる場合、ソースコードは、例えば、<A href="http://www.abc.com/" target=#'blank'><IMG src="http://www.abc.com/banner/1001.gif"></A>」のように生成される。ここで、「A href="http://www.abc.com/」は、リンク参照句とリンク先のＵＲＬである。リンク先とは、広告コンテンツが例えばマウスによりクリック操作、又はタッチパネルを指等でタップ操作された場合にジャンプするＷｅｂページである。このリンク先のＵＲＬの例としては、上記ステップＳ４８で決定された店舗のＷｅｂページ（例えば、商品の購入手続き（商取引）を行うためのＷｅｂページ、又は商品を紹介するためのＷｅｂページ）のＵＲＬが挙げられる。また、リンクが張られる広告コンテンツ（例えば、width="300" height="60"のサイズのバナー）の指定情報「target=#'blank'><IMG src="・・・」に含まれるＵＲＬは、広告コンテンツのＵＲＬである。一方、広告コンテンツがテキストデータからなる場合、ソースコードは、例えば、<A href="http://www.abc.com/" target=#'blank'>これからの季節に重宝する商品ＸＹＺです</A>」のように生成される。リンク参照句の直ぐ後のＵＲＬは、アフィリエイトリンクであっても良い。当該アフィリエイトリンクを経由して商品の購入決済が行われた場合に、当該商品の投稿情報に対応する投稿者に対してアフィリエイトの成果報酬が支払われる。

以上のように、システム制御部３３は、広告コンテンツ（画像データ）及びソースコード、又は広告コンテンツ（テキストデータ）を含むソースコードを、注目商品の広告用表示データとして生成する。なお、システム制御部３３が上記ソースコードを生成することなく上記生成された広告コンテンツを広告用表示データとしても良いが、ソースコードを含む広告用表示データの方がバナー広告としてユーザに扱い易いというメリットがある。

次いで、システム制御部３３は、生成した注目商品の広告用表示データを記憶部３２に記憶する（ステップＳ５１）。その後、あるユーザ端末１−ｊから所定のＷｅｂページの要求があった場合に、システム制御部３３は、上記広告用表示データに含まれるソースコードを表示するＷｅｂページを生成し、該Ｗｅｂページをユーザ端末１−ｊに送信してＷｅｂブラウザに表示させる。そして、Ｗｅｂページ上に表示されたソースコードは、ユーザ端末１−ｊのユーザの操作によりコピーされ、例えば当該ユーザが開設するブログページに埋め込まれる（例えば新規記事入力欄等に貼り付け）。これにより、当該ブログページ上に広告コンテンツを表示することができる。

なお、情報提供サイトにアクセスされたユーザ端末１−ｊからのＷｅｂページの要求を介して図９に示す処理が開始された場合、システム制御部３３は、上記生成された広告用表示データが設定された広告表示領域を含むＷｅｂページ（つまり、広告用表示データに含まれるソースコードが構造化文書（例えば、ＨＴＭＬタグ）内に組み込まれた（記述された）Ｗｅｂページ）を生成し、当該生成したＷｅｂページを当該ユーザ端末１−ｊへ送信してＷｅｂブラウザに表示させる。これにより、当該Ｗｅｂページ上に広告コンテンツを表示することができる。或いは、情報提供サイトにアクセスされたユーザ端末１−ｊからの広告コンテンツの更新要求を介して図９に示す処理が開始された場合、システム制御部３３は、上記生成した広告用表示データに含まれるソースコードを格納するファイルを当該ユーザ端末１−ｊへ送信してこれをＷｅｂページの広告表示領域に設定（構造化文書内に組み込む）させる。これにより、当該Ｗｅｂページ上に広告コンテンツを表示することができる。

以上説明したように、上記実施形態によれば、ネットワークＮＷ上の所定のＷｅｂサイト２−ｋにおいて登録されている投稿情報に基づいて広告表示対象とするための条件を満たす商品を決定し、当該商品に対応する投稿情報に基づいて、当該商品の広告用表示データを生成するように構成した。そのため、従来、広告対象となる商品についてユーザの間で流行又は注目されている内容を柔軟に反映した訴求効果の高いバナー広告を生成することは困難であったという課題を解決して、ネットワークＮＷ上においてユーザ間で流行又は注目されている商品等について投稿されたユーザの意見等を柔軟に反映した訴求効果の高い広告用表示データを生成することができる。また、ソーシャルネットワークにおける状況等に応じて内容が動的に変化する広告用表示データを生成することができる。

なお、上記実施形態において、上記生成された広告用表示データが設定された広告表示領域を含むＷｅｂページがユーザ端末１−ｊのＷｅｂブラウザにより表示された状態において、当該広告表示領域（広告コンテンツ）が、ユーザが操作するポインティングデバイス（例えばマウス）のポインタにより指し示された（言い換えれば、画面上をユーザ操作により移動するポインタが広告コンテンツ上に合わさった（マウスオーバーされた））場合に、情報提供サーバ３は、当該広告用表示データに対応する注目商品に関する追加情報を当該Ｗｅｂページ上にポップアップ表示させるように構成しても良い。この場合、情報提供サーバ３又はＷｅｂブラウザは、Ｗｅｂページの広告表示領域と、Ｗｅｂページにおけるポインティングデバイスのポインタ位置を比較し、当該比較結果に基づいて当該広告用表示データに対応する注目商品に関する追加情報をＷｅｂページ上に表示させる表示制御手段として機能する。ここで、上記ポップアップ表示は、上記Ｗｅｂページを構成する構造化文書内にonmouseover属性及びonmouseout属性を記述することで実現することができる。ここで、onmouseover属性はポインタが広告コンテンツ上に合わさったときに起動するスクリプトを指定するものであり、onmouseout属性はポインタが広告コンテンツから外れたときに起動するスクリプトを指定するものである。例えば、<A href="リンク先のＵＲＬ" onMouseover="disp#mess(1)" onMouseout="del#mess(1)">広告コンテンツ</a>を構造化文書内のタグ内に記述すると共に、mess(1)に対応するmessage[1] ='追加情報'を構造化文書内のタグ内に記述することで、広告コンテンツにポインタがマウスオーバーされたときに追加情報が広告コンテンツ上にポップアップ表示（disp）される一方、広告コンテンツからポインタが外れた場合に追加情報が消去（del）される。また、ポップアップ表示される追加情報は、例えば上記ステップＳ１０で投稿情報に含まれるテキスト情報から抽出される。このような構成によれば、投稿情報に含まれるテキスト情報から、広告コンテンツ用に抽出される特徴的な文字列の文字数には制限があるが、制限を超えた部分の文字列を追加情報としてポップアップ表示することができる。したがって、商品等について投稿されたユーザの意見等を分かり易く反映した訴求効果の高い広告用表示データを生成することができる。なお、店舗情報データベース３２２から、注目商品に対応する商品説明が取得されるようにし、当該取得された商品説明を追加情報とするように構成しても良い。

１−ｊ ユーザ端末
２−ｋ Ｗｅｂサイト
３ 情報提供サーバ
３１ 通信部
３２ 記憶部
３３ システム制御部
３２１ ユーザ情報データベース
３２２ 店舗情報データベース
３２３ 投稿情報データベース
ＮＷ ネットワーク
Ｓ 情報提供システム

Claims (8)

1. 広告表示領域を含む表示データをネットワークを介して端末装置へ提供する情報処理装置であって、
   前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
   前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定する商取引対象物特定手段と、
   前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出する注目度算出手段と、
   前記算出された前記商取引対象物毎の注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定する広告表示対象決定手段と、
   前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定する設定手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記注目度算出手段は、前記投稿情報に含まれるワードが、プラスの評価ポイントが対応付けられたポジティブなワードとマイナスの評価ポイントが対応付けられたネガティブなワードとの少なくとも一方を登録するワードリストに登録されているかを確認し、登録されているワードに対応付けられている評価ポイントに基づいて、前記注目度を算出することを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記注目度算出手段は、予め設定されたページから取得される前記投稿情報の投稿数、閲覧数、返信数、被リンク数、及びフォロワー数のうちの少なくとも１つの要素には当該予め設定されたページ以外のページから取得される前記投稿情報の前記要素よりも大きな重み付け係数を乗算してから、前記要素の合計を前記注目度として算出することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記注目度算出手段は、前記投稿情報の投稿数、前記投稿情報の閲覧数、前記投稿情報への返信数、前記投稿情報への被リンク数、及び前記投稿情報のフォロワー数のうちの少なくとも２つ以上の要素毎に対応付けられて予め記憶された変換ポイントの合計を前記注目度として算出することを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記注目度算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記商取引対象物に対する評価に関する情報毎に対応付けられて予め記憶された評価ポイントの合計を前記注目度として算出することを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記設定手段は、前記算出された注目度が閾値より高い場合にのみ、前記広告表示対象として決定された前記商取引対象物に対応する情報を、前記広告表示領域に表示する情報として設定することを特徴とする情報処理装置。
7. 広告表示領域を含む画面データをネットワークを介して端末装置へ提供するコンピュータにより実行される情報処理方法であって、
   前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得するステップと、
   前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定するステップと、
   前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出するステップと、
   前記算出された前記商取引対象物毎の注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定するステップと、
   前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定するステップと、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 広告表示領域を含む画面データをネットワークを介して端末装置へ提供するコンピュータを、
   前記ネットワーク上のサイトに登録されている投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
   前記取得された投稿情報に基づいて複数の商取引対象物を特定する商取引対象物特定手段と、
   前記特定された商取引対象物毎に対応付けられた前記投稿情報に基づいて、前記特定された商取引対象物毎の注目度を算出する注目度算出手段と、
   前記算出された前記商取引対象物毎の注目度に対応するスコアを高い順に前記商取引対象物をソートしたランキングにおいて所定スコアまでの複数の商取引対象物を広告表示対象として複数決定する広告表示対象決定手段と、
   前記広告表示領域を前記決定された商取引対象物の数に分割し、前記決定された各商取引対象物に対応する情報を前記分割された各広告表示領域に表示する情報として設定すると共に、前記決定された各商取引対象物の商取引を行うためのサイトに対応するリンク情報を前記分割された各広告表示領域に設定する設定手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

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