JP5642097B2 - 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 - Google Patents

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。

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。

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）。

特開２００６−１２０１３５号公報 特開２０１１−１４０７７号公報

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。

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。

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。

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当該ユーザ端末のユーザに関するユーザ情報を当該ユーザ情報が取得される契機となった前記提供装置毎のユーザ情報群として記憶するとともに、当該各ユーザ情報群に基づいて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ユーザ端末毎に記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている各ユーザ情報群と各広告効果とを回帰分析することにより得られる当該各ユーザ情報群と当該広告効果との相関性に応じて、前記各ユーザ情報群における広告効果への貢献度を算出する算出部とを備えたことを特徴とする。

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。

図１は、第１の実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図３は、アクセス履歴テーブルの一例を示す図である。 図４は、ユーザ属性テーブルの一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る広告配信装置の構成例を示す図である。 図６は、クリック履歴テーブルの一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る情報提供装置による属性情報更新処理の手順を示すフローチャートである。 図８は、第１の実施形態に係る情報提供装置による情報提供処理の手順を示すフローチャートである。 図９は、第１の実施形態に係る情報提供装置による貢献度算出処理の手順を示すフローチャートである。 図１０は、他の実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。

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。

（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。

〔１−１．広告配信システム１の構成〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る広告配信装置が含まれる広告配信システムの構成について説明する。図１に例示するように、第１の実施形態に係る広告配信システム１には、サイト提供装置１０_１〜１０_ｎと、ユーザ端末２０_１〜２０_ｍと、広告配信装置３０と、情報提供装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、通信網４０を介して通信可能に接続される。サイト提供装置１０_１〜１０_ｎ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。

また、以下では、サイト提供装置１０_１〜１０_ｎを区別する必要がない場合には、これらを総称して「サイト提供装置１０」と表記する場合がある。また、ユーザ端末２０_１〜２０_ｍ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。

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には、ウェブビーコン（以下、第１ビーコンと表記する）が埋め込まれる。かかる第１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１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。

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。

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には、ウェブビーコン（以下、第２ビーコンと表記する）が埋め込まれる。かかる第２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、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。

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。

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ビーコンの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、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に送信することにより、各ユーザ端末２０を識別する。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。

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ビーコン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ビーコン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ビーコン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。

〔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。

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。

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。

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。

〔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。

「ユーザＩＤ」は、ユーザ端末２０を識別するための情報である。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り、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。

「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。

なお、図３に示した例では、アクセス履歴テーブル１２１の「ユーザＩＤ」は、図１に示したユーザ端末２０_１〜２０_ｍに付した参照符号に該当するものとする。また、アクセス履歴テーブル１２１の「アクセス先情報」は、図１に示したサイト提供装置１０_１〜１０_ｎに付した参照符号に該当するものとする。

すなわち、図３に示す例では、ユーザ端末２０_１がサイト提供装置１０_１を１０回アクセスし、サイト提供装置１０_２をアクセスしていないことを示し、ユーザ端末１０_２がサイト提供装置１０_１をアクセスしておらず、サイト提供装置１０_２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。

〔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やユーザの属性情報等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は、「ユーザＩＤ」毎に、「サイコグラフィック属性」及び「デモグラフィック属性」に該当する属性情報を記憶する。

「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」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ものであってもよい。「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、旅行、バイク、経済など様々な区分が含まれてもよい。

「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」、「年収」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「１」が記憶され、ユーザが男性である場合に「２」が記憶され、ユーザの性別が不明の場合に「ｘ」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。また、「年収」には、ユーザの年収が記憶され、ユーザの年収が不明の場合に「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、住所、学歴など様々な区分が含まれてもよい。

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に記憶されている各種ユーザ情報が統合及び推定されることにより生成される。したがって、ユーザ属性テーブル１２２に記憶される各種属性情報は、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た「統合ユーザ情報」であるともいえる。例えば、ユーザ属性テーブル１２２の「コスメ」に記憶されている各ユーザＩＤに対応する「１」、「０」、「１」、「０」・・・の情報は、１つの統合ユーザ情報であるといえる。生成部１３２による処理については後述する。

また、図４に示すように、ユーザ属性テーブル１２２は、「サイコグラフィック属性」の区分毎、及び、「デモグラフィック属性」の区分毎に、これらの属性情報の基となったユーザ情報の取得元のサイト提供装置１０に関する「取得元情報」が記憶される。図４に示した「取得元情報」は、図１に示したサイト提供装置１０_１〜１０_ｎに付した参照符号に該当するものとする。

例えば、図４に示す例では、サイコグラフィック属性の区分「コスメ」に記憶される「１」又は「０」の情報は、サイト提供装置１０_１にアクセスしたユーザ端末２０のユーザ情報から生成されたことを示す。また、例えば、サイコグラフィック属性の区分「車」に記憶される「１」又は「０」の情報は、サイト提供装置１０_２にアクセスしたユーザ端末２０のユーザ情報から生成されたことを示す。また、例えば、デモグラフィック属性の区分「性別」に記憶される情報は、サイト提供装置１０_１から取得されたか、サイト提供装置１０_１にアクセスしたユーザ端末２０のユーザ情報から生成されたことを示す。また、例えば、デモグラフィック属性の区分「年齢」に記憶される情報は、サイト提供装置１０_２から取得されたか、サイト提供装置１０_２にアクセスしたユーザ端末２０のユーザ情報から生成されたことを示す。

なお、デモグラフィック属性に「ｘ」が記憶されている場合には、取得元情報によって示されるサイト提供装置１０にアクセスしたユーザ端末２０のユーザ情報から、かかるデモグラフィック属性を推定できなかった場合、又は、取得元情報によって示されるサイト提供装置１０が、対応するユーザ端末２０のユーザ情報を保持していないことを示す。例えば、ユーザＩＤ「２０_４」に対応するデモグラフィック属性の区分「性別」には「ｘ」が記憶されているので、情報提供装置１００が、サイト提供装置１０_１にアクセスしたユーザ端末２０_４のユーザ情報からユーザ端末２０_４のユーザの「性別」を推定できなかったか、情報提供装置１００がサイト提供装置１０_１からユーザ端末２０_４のユーザ情報「性別」を取得していないことを示す。

また、以下では、サイト提供装置１０から取得されたユーザ情報、又は、サイト提供装置１０のサイトページに埋め込まれた第１ビーコンの機能によりユーザ端末２０が情報提供装置１００にアクセスしたことにより情報提供装置１００が取得したユーザ情報を「サイト提供装置１０に対応するユーザ情報」と表記する場合がある。例えば、図４に示した例では、サイコグラフィック属性の「コスメ」に関するユーザ情報や、デモグラフィック属性の「性別」に関するユーザ情報は、サイト提供装置１０_１に対応するユーザ情報であり、サイコグラフィック属性の「車」に関するユーザ情報や、デモグラフィック属性の「年齢」に関するユーザ情報は、サイト提供装置１０_２に対応するユーザ情報である。

〔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。

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。

ログＤＢ３２は、クリック履歴テーブル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。

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。

〔１−５．クリック履歴テーブル３２ａ〕
次に、図６を用いて、クリック履歴テーブル３２ａの一例について説明する。クリック履歴テーブル３２ａは、広告配信装置３０から広告コンテンツを配信したユーザ端末２０のユーザによってかかる広告コンテンツをクリックされたか否かを示す情報を記憶する。図６に示した例では、クリック履歴テーブル３２ａには、図４に示したユーザ属性テーブル１２２が有する各項目に加えて、「ユーザＩＤ」毎に「クリック有無」を対応付けた情報が含まれる。

「クリック有無」は、広告配信装置３０によってユーザ端末２０に配信された広告コンテンツがユーザ端末２０によってクリックされたか否かを示す情報である。図６に示す例では、クリックされた場合には「１」が記憶され、クリックされなかった場合には「０」が記憶される。すなわち、図６では、ユーザ端末２０_１に配信した広告コンテンツが、ユーザ端末２０_１のユーザによってクリックされたことを示し、ユーザ端末２０_２に配信した広告コンテンツが、ユーザ端末２０_２のユーザによってクリックされなかったことを示す。

〔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。

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ビーコン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）。かかる処理において、取得部１３１は、ユーザ端末２０から第１ビーコン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。

一方、取得部１３１は、ユーザ端末２０から第１ビーコン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からクッキーを受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。

そして、取得部１３１は、ユーザ端末２０からクッキーを受信した場合には（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、取得したクッキーからユーザ端末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からクッキー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を含むクッキーを生成し、生成したクッキーをユーザ端末２０に送信する（ステップＳ１０３）。

続いて、取得部１３１は、ユーザ端末２０がアクセスした第１ビーコン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ビーコン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。

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Ｓ１０５）。例えば、アクセス履歴テーブル１２１が図３に示す状態にある場合に、ユーザ端末２０_４がサイト提供装置１０_１へアクセスした場合には、取得部１３１は、ユーザＩＤが「２０_１」であり、アクセス先情報が「１０_１」に対応するアクセス回数情報を「１０」から「１１」へ変更する。

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。

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ビーコン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ビーコン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。

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。

また、生成部１３２は、アクセス履歴テーブル１２１に基づいて、ユーザ属性テーブル１２２を生成する方法、言い換えれば、ユーザのウェブサイトへのアクセス履歴に基づいて、ユーザの属性情報を推定する方法として、種々の方法を用いることができる。例えば、サイト提供装置１０_１が「コスメ」に関するサイトページを提供するものとする。このとき、生成部１３２は、ユーザ端末２０_１がサイト提供装置１０_１にアクセスした場合には、ユーザ端末２０_１のユーザが「コスメ」に興味があると推定することができる。このとき、生成部１３２は、ユーザ端末２０_１のユーザの性別が「女性」であることを推定してもよい。このように、生成部１３２は、アクセス履歴に基づいて、デモグラフィック属性を推定してもよい。この例の場合、生成部１３２は、ユーザＩＤ「２０_１」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」に更新するとともに、「性別」に対応する「取得元情報」に「１０_１」を格納する。

また、例えば、サイト提供装置１０_１が「コスメ」に関するサイトページを提供し、サイト提供装置１０_３が「女性服」に関するサイトページを提供するものとする。このとき、生成部１３２は、ユーザ端末２０_１がサイト提供装置１０_１及び１０_３にアクセスした場合には、ユーザ端末２０_１のユーザの性別が「女性」であると推定することができる。ここで、生成部１３２は、ユーザ端末２０_１がサイト提供装置１０_１にアクセスしたという情報だけでなく、サイト提供装置１０_１にアクセスしたという情報と、サイト提供装置１０_３にアクセスしたという情報とを統合することにより、ユーザの性別が「女性」であると精度良く推定することができる。すなわち、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された多くのユーザ情報を統合するほど、ユーザの属性情報を高精度に推定することができる。この例の場合には、生成部１３２は、ユーザＩＤ「２０_１」に対応するユーザ属性テーブル１２２の「性別」の情報を「１」に更新するとともに、「性別」に対応する「取得元情報」に「１０_１、１０_３」を格納する。なお、第１の実施形態では、説明を簡単にするために、ユーザ属性テーブル１２２の「取得元情報」には、１つのサイト提供装置１０を識別するための情報（「１０_１」や「１０_２」や「１０_３」など）が記憶される例について説明する。

このように、取得部１３１は、第１ビーコン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。

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。

〔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。

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ビーコン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）。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ビーコン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。

一方、ユーザ端末２０から第２ビーコン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ビーコンに基づくアクセスをしたユーザ端末２０からクッキーを受信したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。かかる処理において、要求応答部１３３は、クッキーを受信した場合には（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、受信したクッキーからユーザ端末２０のユーザＩＤを取得する（ステップＳ２０２）。

続いて、要求応答部１３３は、ユーザ端末２０がアクセスした第２ビーコン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ビーコン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ビーコン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ビーコン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。

続いて、要求応答部１３３は、第２ビーコン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ビーコン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と、かかるサイコグラフィック属性及びデモグラフィック属性に対応する取得元情報とを抽出する。

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及び取得元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）。広告配信装置３０の受信部３３ａは、要求応答部１３３によって送信された属性情報、取得元情報及びアクセス固有情報を受信し、受信した属性情報及び取得元情報をクリック履歴テーブル３２ａに格納する。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ビーコン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。また、配信部３３ｂは、ユーザ端末２０に送信した広告コンテンツがユーザ端末２０のユーザによりクリックされた場合には、かかるユーザ端末２０のユーザＩＤに対応するクリック履歴テーブル３２ａのクリック有無に「１」を格納する。

例えば、ユーザ端末２０_１が広告配信装置３０のポータルページに含まれる第２ビーコンに基づくアクセスを行った場合、要求応答部１３３は、ユーザ端末２０_１に対応するユーザの属性情報をアクセス固有情報とともに広告配信装置３０に送信する。これにより、広告配信装置３０の配信部３３ｂは、ポータルページにアクセスしたユーザ端末２０_１を特定するアクセス固有情報と、かかるユーザ端末２０_１に対応する属性情報とを取得することができるので、取得した属性情報に基づいて、ユーザ端末２０_１に対してターゲティング配信を行うことができる。

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。

〔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。

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）、貢献度算出処理を終了する。

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）、まず、クリック履歴テーブル３２ａから、「属性情報（サイコグラフィック属性及びデモグラフィック属性）」及び「クリック有無」を取得する（ステップＳ３０１）。続いて、算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａから抽出した属性情報について、属性情報毎に標準偏差σが所定値（例えば、「１」）となるように正規化する（ステップＳ３０２）。例えば、算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａから取得した属性情報毎に、かかる属性情報の平均値μを算出し、かかる属性情報の各値Ｘから平均値μを減算した後に、減算した値を標準偏差σ（例えば、「１」）により除算することで、正規化処理を行う。

例えば、クリック履歴テーブル３２ａが図６に示した状態であるものとする。かかる場合に、算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａから、サイコグラフィック属性「コスメ」として「１」、「０」、「１」、「０」・・・を取得し、取得した情報群の平均値μ_１０を算出する。そして、算出部３３ｃは、サイコグラフィック属性「コスメ」の各値Ｘ_１１＝「１」、Ｘ_１２＝「０」、Ｘ_１３＝「１」、Ｘ_１４＝「０」、・・・について、「（Ｘ−μ_１０）／σ」を演算する。なお、ここでいう「Ｘ」は、Ｘ_１１、Ｘ_１２、Ｘ_１３、Ｘ_１４、・・・のいずれかに該当する。

また、例えば、算出部３３ｃは、デモグラフィック属性「年齢」として、「２３」、「３０」、「５５」・・・を取得し、取得した情報群の平均値μ_２０を算出する。そして、算出部３３ｃは、デモグラフィック属性「年齢」の各値Ｘ_２１＝「２３」、Ｘ_２２＝「３０」、Ｘ_２３＝「５５」、・・・について、「（Ｘ−μ_２０）／σ」を演算する。なお、ここでいう「Ｘ」は、Ｘ_２１、Ｘ_２２、Ｘ_２３、・・・のいずれかに該当する。

続いて、算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａから取得したクリック有無を従属変数（目的変数）とし、各サイト提供装置１０に対応する正規化後の属性情報を独立変数（説明変数）として回帰分析を行うことにより、ＣＴＲ（Click Through Rate）を各属性情報によって表す回帰式（モデル）を算出する（ステップＳ３０３）。ここでは、算出部３３ｃは、クリック有無が「１」である場合には、ＣＴＲを「１００％」とし、クリック有無が「０」である場合には、ＣＴＲを「０％」であるものとして、回帰式を算出する。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。

ＣＴＲ ＝ （α０＊ｆ０＋α１＊ｆ１＋α２＊ｆ２＋・・・＋αｎ＊ｆｎ）＋Ｃ ・・・ （１）

上記式（１）のうち、「Ｃ」は、定数を示す。また、「ｆ０」〜「ｆｎ」は、ユーザ属性テーブル１２２の各属性情報を示す。例えば、「ｆ０」は、サイコグラフィック属性「コスメ」を示す独立変数に該当し、「ｆ１」は、サイコグラフィック属性「車」を示す独立変数に該当し、「ｆ２」は、サイコグラフィック属性「服」を示す独立変数に該当し、「ｆｎ」は、デモグラフィック属性「年収」を示す独立変数に該当する。また、上記式（１）のうち、「α０」〜「αｍ」は、正規化後の属性情報「ｆ０」〜「ｆｎ」の係数を示す。

ここで、算出部３３ｃは、上記式（１）に含まれる各属性情報「ｆ０」〜「ｆｎ」のうち、ＣＴＲとの相関性が高い属性情報ほど絶対値が大きい値の係数「α０」〜「αｍ」を算出することになる。例えば、クリック履歴テーブル３２ａの「コスメ」及び「クリック有無」において、「コスメ」を示す属性情報「ｆ０」が「１」であるユーザほどクリック有無が「１」となる傾向があり、属性情報「ｆ０」が「０」であるユーザほどクリック有無が「０」となる傾向があり、算出部３３ｃは、属性情報「ｆ０」の係数「α０」として、大きい正の値を算出する。

また、例えば、クリック履歴テーブル３２ａの「年収」及び「クリック有無」において、「年収」を示す属性情報「ｆｎ」が大きい値であるほどクリック有無が「１」となる傾向があり、属性情報「ｆｎ」が小さい値であるほどクリック有無が「０」となる傾向があり、算出部３３ｃは、属性情報「ｆｎ」の係数「αｎ」として、大きい正の値を算出する。

その逆に、「年収」を示す属性情報「ｆｎ」が大きい値であるほどクリック有無が「０」となる傾向があり、属性情報「ｆｎ」が小さい値であるほどクリック有無が「１」となる傾向があり、算出部３３ｃは、属性情報「ｆｎ」の係数「αｎ」として、小さい負の値を算出する。言い換えれば、算出部３３ｃは、上記例の傾向があるほど、属性情報「ｆｎ」の係数「αｎ」の絶対値として大きい値を算出する。

また、例えば、クリック履歴テーブル３２ａの「年収」及び「クリック有無」において、「年収」を示す属性情報「ｆｎ」の大小に関係なく、クリック有無が「０」又は「１」にばらついている傾向があるほど、算出部３３ｃは、属性情報「ｆｎ」の係数「αｎ」の絶対値として、小さい値を算出する。

このように、算出部３３ｃは、回帰分析を行った場合に、ＣＴＲ（クリック有無）との相関性が高い属性情報ほど、大きい絶対値の係数を算出し、ＣＴＲ（クリック有無）との相関性が高い属性情報ほど、小さい絶対値の係数を算出する。すなわち、大きい係数（絶対値）が算出された属性情報は、ＣＴＲ（クリック有無）と連動するので、ターゲティング配信に用いる属性情報として価値が高いといえる。一方、小さい係数（絶対値）が算出された属性情報は、ＣＴＲ（クリック有無）と連動しないので、ターゲティング配信に用いる属性情報として価値が低いといえる。

そこで、算出部３３ｃは、上記式（１）中の係数（絶対値）の総和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Ｓ３０４）。例えば、「ｆ０」及び「ｆｎ−２」が、サイト提供装置１０_１に対応する正規化後の属性情報を示し、「ｆ１」、「ｆｎ−１」が、サイト提供装置１０_２に対応する正規化後の属性情報を示し、「ｆ２」、「ｆｎ」が、サイト提供装置１０_３に対応する正規化後の属性情報を示すものとする。かかる場合に、算出部３３ｃは、下記式（２）によりサイト提供装置１０_１の貢献度「ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ」を算出し、下記式（３）によりサイト提供装置１０_２の貢献度「ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ」を算出し、下記式（４）によりサイト提供装置１０_３の貢献度「ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ」を算出する。

ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ＝｜α０｜＋｜αｎ−２｜ ・・・ （２）

ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ＝｜α１｜＋｜αｎ−１｜ ・・・ （３）

ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ＝｜α２｜＋｜αｎ｜ ・・・ （４）

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。

〔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、クリック履歴テーブル３２ａと、算出部３３ｃとを有する。クリック履歴テーブル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端末２０のユーザに関するユーザ情報（属性情報に相当）を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毎のユーザ情報群として記憶するとともに、各ユーザ情報群に基づいてユーザ端末２０に配信された広告コンテンツの広告効果（クリック有無の一例に相当）をユーザ端末２０毎に記憶する。算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａに記憶されている各ユーザ情報群と各広告効果とを回帰分析することにより得られる各ユーザ情報群と広告効果との相関性に応じて、各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ビーコン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履歴テーブル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。

また、第１の実施形態に係る情報提供装置１００は、生成部１３２が、取得部１３１によって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毎の各ユーザ情報群を統合した統合ユーザ情報（属性情報の一例に相当）を生成する。また、広告配信装置３０のクリック履歴テーブル３２ａは、生成部１３２によって生成された統合ユーザ情報と、かかる統合ユーザ情報の生成元であるユーザ情報群が取得される契機となった提供装置を識別するための取得元情報と、統合ユーザ情報に基づいてユーザ端末２０に配信された広告コンテンツの広告効果とをユーザ端末２０毎に記憶する。また、算出部３３ｃは、クリック履歴テーブル３２ａに記憶されている各統合ユーザ情報と各広告効果とを回帰分析することにより得られる統合ユーザ情報と広告効果との相関性に応じて、統合ユーザ情報に対応する取得元情報によって示される提供装置における広告効果への貢献度を算出する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置３０は、複数のサイト提供装置１０を介して取得したユーザ情報を統合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。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置３０は、算出部３３ｃが、回帰分析を行うことにより広告効果を統合ユーザ情報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統合ユーザ情報に対応する係数のうち、各サイト提供装置１０に対応する統合ユーザ情報の係数の総和をかかるサイト提供装置１０における広告効果への貢献度として算出する。

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定量的に算出することができる。

（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。

〔２−１．貢献度算出処理（１）〕
上記実施形態では、算出部３３ｃが、上記式（１）の回帰式に用いられる係数を貢献度として算出する例を示した。しかし、算出部３３ｃは、ＣＴＲの上昇量と、回帰式に用いられる係数とを用いて、各サイト提供装置１０における貢献度を算出してもよい。

この点について具体的に説明する。まず、情報提供装置１００の要求応答部１３３は、情報提供処理（図８）を一定時間だけ停止する。これにより、広告配信装置３０は、情報提供装置１００から得られる属性情報に基づいたターゲティング配信を行わなくなる。そして、広告配信装置３０の算出部３３ｃは、一定時間が経過した後に、要求応答部１３３による情報提供処理が停止した期間におけるＣＴＲを測定する。続いて、情報提供装置１００の要求応答部１３３は、情報提供処理を再開する。そして、広告配信装置３０の算出部３３ｃは、一定時間が経過した後に、要求応答部１３３による情報提供処理が再開してから現時点までの期間におけるＣＴＲを測定する。

続いて、算出部３３ｃは、情報提供処理再開後のＣＴＲから情報提供処理停止中のＣＴＲを減算することにより、クリック履歴テーブル３２ａに記憶されているユーザ情報を用いた場合におけるＣＴＲの上昇量ΔＥを算出する。そして、算出部３３ｃは、以下の式（５）により、サイト提供装置１０_１の貢献度を算出し、以下の式（６）により、サイト提供装置１０_２の貢献度を算出し、以下の式（７）により、サイト提供装置１０_３の貢献度を算出する。なお、ここの例では、情報提供装置１００は、サイト提供装置１０_１〜１０_３に対応するユーザ情報のみをユーザ属性テーブル１２２に記憶しているものとする。また、算出部３３ｃは、上記式（２）〜（４）により、下記式中のＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ、ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ、ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃを算出する。

ΔＥ＊｛ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ＊（ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ）｝ ・・・ （５）

ΔＥ＊｛ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ＊（ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ）｝ ・・・ （６）

ΔＥ＊｛ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ＊（ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ＋ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ）｝ ・・・ （７）

このように、上記式（５）〜（７）の例の場合には、算出部３３ｃは、回帰式中の各サイト提供装置１０に対応する係数の和（ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ａ、ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｂ、ＳｕｍＣｏｅｆ＿Ｃ）に応じて、上昇量「ΔＥ」を各サイト提供装置１０の貢献度として振り分ける。これにより、算出部３３ｃは、全てのユーザ情報に対応する絶対的な広告効果を各サイト提供装置１０の貢献として振り分けることで、各サイト提供装置１０間の貢献度を相対評価により算出するのではなく、各ユーザ情報群における広告効果への貢献度を絶対評価により算出することができる。

なお、上記例では、要求応答部１３３が、情報提供処理を一定時間だけ停止する例を示した。かかる要求応答部１３３は、ユーザ属性テーブル１２２に記憶されている複数のユーザＩＤのうち一部のユーザＩＤを貢献度算出処理に用いるユーザＩＤ（以下、「処理対象ユーザＩＤ」と表記する場合がある）に対してのみ、情報提供処理を一定時間だけ停止してもよい。そして、広告配信装置３０の算出部３３ｃは、要求応答部１３３による情報提供処理が停止した期間における処理対象ユーザＩＤのＣＴＲを算出し、処理対象ユーザＩＤに関する属性情報を用いて、上記の貢献度算出処理を行ってもよい。これにより、広告配信装置３０は、貢献度算出処理に伴って情報提供処理を停止する等した場合であっても、全体的にＣＴＲが低下することを防止することができる。

〔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、デモグラフィック属性「性別」、「年齢」、「年収」などを独立変数として回帰分析を行う例を示した。しかし、算出部３３ｃは、上記例の属性情報以外の属性情報を独立変数として回帰分析を行ってもよい。例えば、算出部３３ｃは、「性別」を示す属性情報として、「１０歳より若いか？」などの属性情報を１つの属性情報として用いて回帰分析を行ってもよい。同様に、算出部３３ｃは、「１０代か？」、「２０代か？」、「３０代か？」のそれぞれを１つの属性情報として用いて回帰分析を行ってもよい。「１０歳より若いか？」などの属性情報の場合には、ユーザ属性テーブル１２２やクリック履歴テーブル３２ａには、年齢自体が記憶されるのではなく、例えば、肯定の場合（１０歳より若い場合）には「１」が格納され、否定の場合（１０歳より若くない場合）には「０」が格納される。

〔２−３．貢献度算出処理（３）〕
また、上記実施形態では、説明を簡単にするために、ユーザ属性テーブル１２２の「取得元情報」に１つのサイト提供装置１０を識別するための情報（「１０_１」や「１０_２」や「１０_３」など）が記憶される例について説明した。しかし、ユーザ属性テーブル１２２の「取得元情報」には、サイト提供装置１０を識別するための情報が複数記憶されてもよい。例えば、サイト提供装置１０_１が「コスメ」に関するサイトページを提供し、サイト提供装置１０_３が「女性服」に関するサイトページを提供し、さらに、ユーザ端末２０_１がサイト提供装置１０_１及び１０_３にアクセスした場合には、生成部１３２は、ユーザ端末２０_１のユーザの性別が「女性」であると推定し、ユーザＩＤ「２０_１」に対応するユーザ属性テーブル１２２の「性別」の情報を「１」に更新するとともに、「性別」に対応する「取得元情報」に「１０_１、１０_３」を格納することがある。

上記例の場合に、算出部３３ｃは、回帰式に含まれる「性別」の属性情報「ｆ１０」に対応する係数「α１０」を、「性別」に対応する「取得元情報」の数により除算し、除算した値を「取得元情報」によって識別される各サイト提供装置１０の貢献度としてもよい。例えば、クリック履歴テーブル３２ａの「性別」に対応する「取得元情報」に「１０_１、１０_３」が記憶され、かつ、算出部３３ｃが「性別」の属性情報「ｆ１０」に対応する係数「α１０」＝「６」を算出したものとする。かかる場合に、算出部３３ｃは、係数「α１０」＝「６」を「取得元情報」に記憶されている数「２」により除算することで、「３」を算出する。そして、算出部３３ｃは、算出した「３」をサイト提供装置１０_１及び１０_３の貢献度とする。

〔２−４．貢献度算出処理（４）〕
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履歴テーブル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クリック有無をクリック履歴テーブル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．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。

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ビーコン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、送信部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からアクセスがあり、かつ、ユーザ端末２０からクッキーを受信した場合には、かかるクッキーからユーザＩＤを取得し、取得したユーザ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との間でクッキー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ビーコンが埋め込まれる必要はない。

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４に示したユーザ属性テーブル１２２にクリック有無の項目が追加されたテーブル（図６に示したクリック履歴テーブル３２ａと同様のテーブル）や、図５に示した算出部３３ｃを有する。そして、情報提供装置１００は、貢献度算出処理を行う場合に、広告配信装置３０から各ユーザＩＤに対応するクリック有無を取得し、取得したクリック有無をユーザ属性テーブル１２２に格納する。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。

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ビーコン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。

〔２−６．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。

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。

〔２−７．アクセス履歴テーブル１２１〕
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ビーコンに、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。

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。

〔２−８．ユーザ属性テーブル１２２〕
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．第１ビーコン〕
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ウェブビーコン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ビーコン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．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。

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。

〔２−１１．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。

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。

１０ サイト提供装置
２０ ユーザ端末
３０ 広告配信装置
１００ 情報提供装置
１２０ ユーザ情報ＤＢ
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
１３５ 算出部

Claims (6)

1. 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当該ユーザ端末のユーザに関するユーザ情報を当該ユーザ情報が取得される契機となった前記提供装置毎のユーザ情報群として記憶するとともに、前記ユーザ端末に配信された広告コンテンツであって各ユーザ情報群に基づいて選定された広告コンテンツの広告効果を当該ユーザ端末毎に記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶されている各ユーザ情報群と各広告効果とを回帰分析することにより前記広告効果を前記ユーザ情報群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群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群の係数の総和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算出部と
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記記憶部は、
   前記提供装置毎の各ユーザ情報群を統合した統合ユーザ情報と、当該統合ユーザ情報の生成元であるユーザ情報群が取得される契機となった提供装置を識別するための取得元情報と、当該統合ユーザ情報に基づいて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とを当該ユーザ端末毎に記憶し、
   前記算出部は、
   前記記憶部に記憶されている各統合ユーザ情報と各広告効果とを回帰分析することにより前記広告効果を前記統合ユーザ情報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統合ユーザ情報に対応する係数のうち、当該統合ユーザ情報に対応する取得元情報によって示される各提供装置に対応する統合ユーザ情報の係数の総和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。
3. 前記算出部は、
   前記各提供装置における前記係数の総和に基づいて、前記統合ユーザ情報を用いることにより上昇した広告効果への貢献度を当該各提供装置の貢献度として振り分ける
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶部は、
   前記ユーザ端末に配信された広告コンテンツの広告効果を、当該ユーザ端末毎、かつ、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、
   前記算出部は、
   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１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. コンピュータが実行する貢献度算出方法であって、
   コンテンツを提供する提供装置に対してユーザ端末がアクセスする契機で取得される当該ユーザ端末のユーザに関するユーザ情報を当該ユーザ情報が取得される契機となった前記提供装置毎のユーザ情報群として記憶部に格納するとともに、前記ユーザ端末に配信された広告コンテンツであって各ユーザ情報群に基づいて選定された広告コンテンツの広告効果を当該ユーザ端末毎に前記記憶部に格納する格納工程と、
   前記記憶部に記憶されている各ユーザ情報群と各広告効果とを回帰分析することにより前記広告効果を前記ユーザ情報群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群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群の係数の総和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算出工程と
   を含むことを特徴とする貢献度算出方法。
6. 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当該ユーザ端末のユーザに関するユーザ情報を当該ユーザ情報が取得される契機となった前記提供装置毎のユーザ情報群として記憶部に格納するとともに、前記ユーザ端末に配信された広告コンテンツであって各ユーザ情報群に基づいて選定された広告コンテンツの広告効果を当該ユーザ端末毎に前記記憶部に格納する格納手順と、
   前記記憶部に記憶されている各ユーザ情報群と各広告効果とを回帰分析することにより前記広告効果を前記ユーザ情報群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群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群の係数の総和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。

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