JP5693629B2 - Advertisement extraction apparatus, advertisement extraction method, and advertisement extraction program - Google Patents

Advertisement extraction apparatus, advertisement extraction method, and advertisement extraction program Download PDF

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Description

本発明は、広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムに関する。   The present invention relates to an advertisement extraction device, an advertisement extraction method, and an advertisement extraction program.

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、ウェブページの所定の位置に企業や商品等の広告コンテンツ（例えば、画像などのアイコン）を表示し、かかる広告コンテンツ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。   In recent years, with the rapid spread of the Internet, advertisement distribution via the Internet has been actively performed. For example, an advertisement content such as a company or a product (for example, an icon such as an image) is displayed at a predetermined position on a web page, and when the advertisement content is clicked, there is a transition to an advertiser's web page.

このような広告コンテンツは、各広告主から入稿された広告コンテンツを保持する広告配信装置によって配信されることが多い。かかる広告配信装置は、例えば、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれるキーワードと合致する広告コンテンツを選択的に配信したり、ユーザ属性（サイコグラフィック属性、デモグラフィック属性など）に基づいて広告コンテンツを選択的に配信したりする。   Such advertisement content is often distributed by an advertisement distribution device that holds advertisement content submitted by each advertiser. Such an advertisement distribution device selectively distributes, for example, advertisement contents that match a keyword included in a web page being browsed by the user, or advertisement contents based on user attributes (such as psychographic attributes and demographic attributes). Or selectively distribute.

また、上記の広告配信処理の他、広告配信装置の管理者等が、配信対象とする広告コンテンツを手動で調整する場合がある。例えば、広告配信装置の管理者等は、クリスマス等の定期イベントが発生する前に、今後定期イベントに関する商品等が流行すると予測し、かかる定期イベントに関する広告コンテンツが優先的に配信されるように調整する場合がある。これにより、広告配信装置は、今後の流行に関する広告コンテンツを優先的に配信することとなる。   In addition to the above-described advertisement distribution process, an administrator of an advertisement distribution apparatus or the like may manually adjust advertisement content to be distributed. For example, an administrator of an advertisement distribution device predicts that a product related to a regular event will become popular in the future before a regular event such as Christmas occurs, and adjusts so that advertisement content related to the regular event is distributed preferentially There is a case. As a result, the advertisement distribution apparatus distributes the advertisement content related to the future trend preferentially.

特開２０１０−１９８５０７号公報JP 2010-198507 A 特開２０１２−１４１６８２号公報JP 2012-141682 A

しかしながら、上記の従来技術では、広告主の意向に沿った広告配信が行えるとは限らなかった。例えば、上述した広告配信装置の管理者等は、テレビで放送されるニュースやウェブサイト等から今後の流行を予測することが考えられるが、このように予測された今後の流行は、必ずしも広告主の意向と合致した流行であるとは限らなかった。すなわち、上記の従来技術では、管理者等により予測された流行と偶然に合致した広告コンテンツが優先的に配信されるに過ぎず、広告主の意向に沿った広告コンテンツが配信されるとは限らなかった。   However, with the above-described conventional technology, it is not always possible to perform advertisement distribution in accordance with the intention of the advertiser. For example, an administrator of the above-described advertisement distribution apparatus may be able to predict a future trend from news or a website broadcast on television, but the predicted future trend is not necessarily an advertiser. It was not always a trend that matched the intentions of That is, in the above-described conventional technology, only the advertising content that coincides with the trend predicted by the administrator or the like is distributed preferentially, and the advertising content according to the intention of the advertiser is not always distributed. There wasn't.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an advertisement extraction device, an advertisement extraction method, and an advertisement extraction program that can perform advertisement distribution in accordance with an advertiser's intention.

本願に係る広告抽出装置は、複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに基づいて、当該複数の広告コンテンツに関する傾向を解析する解析手段と、前記解析手段によって解析された傾向に基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。
Advertisement extracting apparatus according to the present application, based on the plurality of advertising content trafficked through multiple advertisers, and analyzing means for analyzing the trends in the plurality of advertising content, based on the trend that has been analyzed by said analyzing means And extraction means for extracting the advertisement content of the distribution candidate.

実施形態の一態様によれば、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができるという効果を奏する。   According to the aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to perform advertisement distribution in accordance with the intention of the advertiser.

図１は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of advertisement extraction processing according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る広告配信システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution system according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る広告配信装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution device according to the embodiment. 図４は、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the advertising content storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る傾向記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the trend storage unit according to the embodiment. 図６は、実施形態に係る広告配信装置による処理手順を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the advertisement distribution apparatus according to the embodiment. 図７は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of an advertisement extraction process according to the embodiment. 図８は、入稿された広告コンテンツに対応するキーワード数の時間変動例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of temporal variation of the number of keywords corresponding to the submitted advertisement content.

以下に、本願に係る広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽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広告抽出装置、広告抽出方法及び広告抽出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。   Hereinafter, an embodiment for implementing an advertisement extraction apparatus, an advertisement extraction method, and an advertisement extraction program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the advertisement extraction apparatus, the advertisement extraction method, and the advertisement extraction program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

〔１．広告抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る広告抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。図１の例では、広告配信装置１００によって広告抽出処理が行われる。図１に示した広告配信装置１００は、広告主によって利用される広告主装置１０１〜１０ｎから広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを保持する。そして、広告配信装置１００は、ユーザによって利用される端末装置２０等から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、保持している広告コンテンツの中から所定の広告コンテンツを端末装置２０等に配信する。 [1. (Advertising extraction process)
First, an example of advertisement extraction processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of advertisement extraction processing according to the embodiment. In the example of FIG. 1, an advertisement extraction process is performed by the advertisement distribution apparatus 100. The advertisement distribution apparatus 100 illustrated in FIG. 1 accepts submission of advertisement content from the advertiser apparatuses 10 1 to 10 n used by the advertiser, and holds the accepted advertisement content. Then, when receiving an advertisement content acquisition request from the terminal device 20 or the like used by the user, the advertisement distribution device 100 distributes predetermined advertisement content from the held advertisement content to the terminal device 20 or the like. .

図１に示した例では、広告配信装置１００は、広告主装置１０１から広告コンテンツＣ１１の入稿を受け付け、広告主装置１０２から広告コンテンツＣ２１の入稿を受け付け、広告主装置１０ｎから広告コンテンツＣ３１の入稿を受け付け、これらの広告コンテンツＣ１１、Ｃ２１及びＣ３１を広告コンテンツ記憶部１２１に格納する（ステップＳ１１）。このとき、広告配信装置１００は、広告コンテンツ毎に、かかる広告コンテンツの特徴を示すキーワードを対応付けて広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。このようなキーワードは、広告配信装置１００によって広告コンテンツから抽出されてもよいし、広告主装置１０によって広告コンテンツとともに入稿されてもよいが、この点については後述する。 In the example shown in FIG. 1, the advertisement distribution device 100 accepts the trafficking of advertising content C11 from the advertiser device 10 1 receives the trafficking of advertisement contents C21 from the advertiser device 102, from the advertiser device 10 n The submission of the advertising content C31 is accepted, and the advertising content C11, C21, and C31 are stored in the advertising content storage unit 121 (step S11). At this time, the advertisement distribution apparatus 100 stores a keyword indicating the feature of the advertisement content in the advertisement content storage unit 121 in association with each advertisement content. Such a keyword may be extracted from the advertising content by the advertising distribution device 100 or may be submitted together with the advertising content by the advertiser device 10, which will be described later.

また、広告配信装置１００は、広告コンテンツ記憶部１２１に格納されている各広告コンテンツに対応するキーワードに基づいて、広告主から入稿される広告コンテンツの傾向を解析する（ステップＳ１２）。具体的には、広告配信装置１００は、広告コンテンツ記憶部１２１から、現在日時よりも所定の期間（例えば、２週間や１ヶ月）だけ過去の日時以降に入稿された広告コンテンツのキーワードを抽出し、抽出した各キーワードの数を計数する。そして、広告配信装置１００は、計数結果が多いキーワードに関する広告コンテンツほど広告主から多く入稿されている傾向にあると判定し、かかるキーワードに高い重みを付与する。   Further, the advertisement distribution apparatus 100 analyzes the tendency of the advertisement content submitted from the advertiser based on the keyword corresponding to each advertisement content stored in the advertisement content storage unit 121 (step S12). Specifically, the advertisement distribution apparatus 100 extracts, from the advertisement content storage unit 121, the keyword of the advertisement content submitted after the past date and time for a predetermined period (for example, two weeks or one month) from the current date and time. Then, the number of each extracted keyword is counted. Then, the advertisement distribution apparatus 100 determines that the advertising content related to the keyword having a large count result tends to be submitted by the advertiser, and gives a higher weight to the keyword.

この点について図１に示した広告コンテンツ記憶部１２１を例に挙げて説明する。なお、実際の広告コンテンツ記憶部１２１には膨大な量の広告コンテンツが格納されており、キーワードの数も膨大であるが、ここでは説明を簡単にするために、広告コンテンツ記憶部１２１が図１に示した状態であるものとする。図１の例において、広告配信装置１００は、キーワード「クリスマス」を２個計数し、キーワード「旅行」を１個計数する。そして、広告配信装置１００は、キーワード「旅行」の計数結果「１」よりもキーワード「クリスマス」の計数結果「２」の方が多いので、キーワード「旅行」よりもキーワード「クリスマス」に対して高い重みを付与する。図１の例では、広告配信装置１００は、キーワード「クリスマス」に重み「２．０」を付与し、キーワード「旅行」に重み「１．２」を付与する。そして、広告配信装置１００は、このようなキーワード毎の重みを傾向記憶部１２２に格納する。   This point will be described by taking the advertisement content storage unit 121 shown in FIG. 1 as an example. The actual advertisement content storage unit 121 stores an enormous amount of advertisement content and the number of keywords is enormous. Here, in order to simplify the description, the advertisement content storage unit 121 is shown in FIG. It shall be in the state shown in. In the example of FIG. 1, the advertisement distribution apparatus 100 counts two keywords “Christmas” and counts one keyword “travel”. Then, the advertisement distribution apparatus 100 has a higher count result “2” for the keyword “Christmas” than a count result “1” for the keyword “travel”. Give weight. In the example of FIG. 1, the advertisement distribution apparatus 100 assigns a weight “2.0” to the keyword “Christmas” and assigns a weight “1.2” to the keyword “travel”. Then, the advertisement distribution apparatus 100 stores the weight for each keyword in the tendency storage unit 122.

続いて、広告配信装置１００は、端末装置２０に広告コンテンツを配信する際に、傾向記憶部１２２を参照し、重みが高いキーワードを含む広告コンテンツを優先して端末装置２０に配信する（ステップＳ１３）。例えば、図１の例の場合、広告配信装置１００は、キーワード「旅行」よりもキーワード「クリスマス」を含む広告コンテンツＣ１１又はＣ１２を優先して端末装置２０に配信する。   Subsequently, when distributing the advertising content to the terminal device 20, the advertising distribution device 100 refers to the tendency storage unit 122 and preferentially distributes the advertising content including the keyword having a high weight to the terminal device 20 (step S13). ). For example, in the example of FIG. 1, the advertisement distribution device 100 distributes the advertisement content C11 or C12 including the keyword “Christmas” to the terminal device 20 with priority over the keyword “travel”.

なお、広告配信装置１００は、ユーザが閲覧するウェブページに含まれるキーワードと合致する広告コンテンツを選択的に配信する「コンテンツマッチ」や、ユーザ属性に基づいて広告コンテンツを選択的に配信する「ターゲティング配信」といった手法とともに、上述したステップＳ１３におけるキーワードの重みを考慮した広告抽出処理を行う場合もある。この場合、広告配信装置１００は、必ずしも広告コンテンツＣ１１又はＣ１２を配信するとは限らないが、少なくともキーワード「クリスマス」を含む広告コンテンツが優先的に配信されるよう制御する。   Note that the advertisement distribution apparatus 100 selectively distributes advertisement content that matches a keyword included in a web page viewed by the user, or “targeting” that selectively distributes advertisement content based on user attributes. In addition to a technique such as “distribution”, an advertisement extraction process in consideration of the keyword weight in step S13 may be performed. In this case, the advertisement distribution apparatus 100 does not necessarily distribute the advertisement content C11 or C12, but controls the advertisement content including at least the keyword “Christmas” to be distributed preferentially.

このように、実施形態に係る広告配信装置１００は、所定の期間内に広告主から入稿された広告コンテンツに含まれるキーワードに基づいて、広告主から入稿される広告コンテンツの種別（上記例では、キーワード）に関する傾向を解析し、かかる解析結果に基づいて広告コンテンツの配信処理を行うので、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる。具体的には、広告主は、一般的に、今後販売する商品等に関する広告コンテンツを先行して入稿する。このため、広告配信装置１００は、所定の期間内に入稿された広告コンテンツを解析することで、広告主が望む今後の流行を特定することができるので、広告主の意向と合致した流行に関する広告コンテンツを優先的に配信することが可能になる。また、広告主は、世間に知られていない商品に関する広告コンテンツについても先行して入稿する場合がある。すなわち、広告配信装置１００は、所定の期間内に入稿された広告コンテンツを解析することで、テレビニュースやウェブサイト等からは予測することが困難である今後の流行についても特定することができるので、広告主が望む今後の流行と合致した広告コンテンツを配信することが可能になる。以上のことから、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる。以下、このような広告抽出処理を行う広告配信装置１００について詳細に説明する。   As described above, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment uses the type of advertisement content submitted from the advertiser based on the keyword included in the advertisement content submitted from the advertiser within a predetermined period (the above example). Then, the tendency regarding the keyword) is analyzed, and the distribution processing of the advertisement content is performed based on the analysis result, so that the advertisement distribution according to the intention of the advertiser can be performed. Specifically, the advertiser generally submits advertising content related to products to be sold in the future in advance. For this reason, since the advertisement distribution apparatus 100 can identify the future trend desired by the advertiser by analyzing the advertisement content submitted within a predetermined period, it relates to the trend that matches the advertiser's intention. It becomes possible to distribute advertisement content with priority. In addition, an advertiser may submit an advertisement content related to a product that is unknown to the public in advance. In other words, the advertisement distribution apparatus 100 can identify future trends that are difficult to predict from television news, websites, etc. by analyzing the advertisement content submitted within a predetermined period. Therefore, it is possible to distribute advertising content that matches the future trend desired by the advertiser. From the above, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can perform advertisement distribution in accordance with the intention of the advertiser. Hereinafter, the advertisement distribution apparatus 100 that performs such advertisement extraction processing will be described in detail.

〔２．広告配信システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る広告配信システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る広告配信システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、広告配信システム１には、広告主装置１０１〜１０ｎと、端末装置２０と、情報提供装置３０と、広告配信装置１００とが含まれる。広告主装置１０１〜１０ｎ、端末装置２０、情報提供装置３０及び広告配信装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した広告配信システム１には、複数台の端末装置２０や、複数台の情報提供装置３０や、複数台の広告配信装置１００が含まれてもよい。 [2. (Advertising system configuration)
Next, the configuration of the advertisement distribution system according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the advertisement distribution system 1 includes advertiser apparatuses 10 1 to 10 n , a terminal device 20, an information providing apparatus 30, and an advertisement distribution apparatus 100. The advertiser apparatuses 10 1 to 10 n , the terminal apparatus 20, the information providing apparatus 30, and the advertisement distribution apparatus 100 are connected to be communicable by wire or wireless via the network N. Note that the advertisement distribution system 1 illustrated in FIG. 2 may include a plurality of terminal devices 20, a plurality of information providing devices 30, and a plurality of advertisement distribution devices 100.

広告主装置１０１〜１０ｎは、広告配信装置１００に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。かかる広告主装置１０１〜１０ｎは、広告主による操作に従って、広告コンテンツを広告配信装置１００に入稿する。例えば、広告主装置１０１〜１０ｎは、静止画像や、動画像や、テキストデータや、広告主が管理する広告主サーバによって提供されるウェブページにアクセスするためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などに該当する広告コンテンツを広告配信装置１００に入稿する。なお、広告主は、広告主装置１０１〜１０ｎを用いて、広告コンテンツを広告配信装置１００に入稿せずに、広告コンテンツの入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告配信装置１００に広告コンテンツを入稿するのは代理店となる。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主装置」といった表記は、広告主装置だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。また、広告主装置１０１〜１０ｎは、それぞれ同様の機能を有するので、以下では、広告主装置１０１〜１０ｎを区別する必要がない場合には、これらを総称して「広告主装置１０」と表記する場合がある。 The advertiser apparatuses 10 1 to 10 n are information processing apparatuses used by advertisers who request the advertisement distribution apparatus 100 to distribute advertisements. The advertiser apparatuses 10 1 to 10 n submit the advertisement content to the advertisement distribution apparatus 100 according to the operation by the advertiser. For example, the advertiser apparatuses 10 1 to 10 n are a still image, a moving image, text data, a URL (Uniform Resource Locator) for accessing a web page provided by an advertiser server managed by the advertiser, or the like. The advertisement content corresponding to is submitted to the advertisement distribution apparatus 100. Note that the advertiser may request the agency to submit the advertising content without submitting the advertising content to the advertising distribution device 100 using the advertiser devices 10 1 to 10 n . In this case, it is the agency that submits the advertisement content to the advertisement distribution apparatus 100. In the following, the term “advertiser” is a concept that includes not only the advertiser but also the agency, and the term “advertiser device” includes the agency device used by the agency as well as the advertiser device. It is assumed to be a concept. In addition, since the advertiser apparatuses 10 1 to 10 n have the same functions, respectively, in the following, when it is not necessary to distinguish the advertiser apparatuses 10 1 to 10 n , they are collectively referred to as “advertiser apparatus”. 10 ”in some cases.

端末装置２０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理装置である。例えば、端末装置２０は、情報提供装置３０にアクセスすることで、情報提供装置３０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。また、端末装置２０は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、広告配信装置１００にアクセスすることで、広告配信装置１００から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブページ上に表示する。ただし、この例に限られず、端末装置２０は、広告コンテンツを含むウェブページを情報提供装置３０から取得してもよい。この場合、情報提供装置３０は、広告配信装置１００によって提供される広告コンテンツを組み込んだウェブページを端末装置２０に配信する。   The terminal device 20 is an information processing device such as a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a tablet terminal, a mobile phone, or a PDA (Personal Digital Assistant). For example, the terminal device 20 obtains a web page from the information providing device 30 by accessing the information providing device 30 and displays the obtained web page on a display device (for example, a liquid crystal display). Further, when the web page includes an advertising space, the terminal device 20 accesses the advertisement distribution device 100 to acquire the advertisement content from the advertisement distribution device 100 and displays the acquired advertisement content on the web page. To do. However, without being limited to this example, the terminal device 20 may acquire a web page including the advertisement content from the information providing device 30. In this case, the information providing apparatus 30 distributes the web page incorporating the advertisement content provided by the advertisement distribution apparatus 100 to the terminal apparatus 20.

情報提供装置３０は、端末装置２０にウェブページを提供するＷｅｂサーバ等である。かかる情報提供装置３０は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。   The information providing device 30 is a web server or the like that provides a web page to the terminal device 20. The information providing apparatus 30 is, for example, various websites related to news sites, auction sites, weather forecast sites, shopping sites, finance (stock price) sites, route search sites, map providing sites, travel sites, restaurant introduction sites, web blogs, and the like. Provide a page.

広告配信装置１００は、広告主装置１０から入稿された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。上記の通り、広告配信装置１００は、端末装置２０からアクセスされた場合に、広告コンテンツを端末装置２０に配信する。また、広告配信装置１００は、情報提供装置３０からアクセスされた場合には、広告コンテンツを情報提供装置３０に配信する。   The advertisement distribution device 100 is a server device that distributes the advertising content submitted from the advertiser device 10. As described above, the advertisement distribution device 100 distributes the advertisement content to the terminal device 20 when accessed from the terminal device 20. Further, the advertisement distribution device 100 distributes the advertisement content to the information providing device 30 when accessed from the information providing device 30.

〔３．広告配信装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る広告配信装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る広告配信装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、広告配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、広告配信装置１００は、広告配信装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 [3. Configuration of advertisement distribution device]
Next, the configuration of the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution device 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the advertisement distribution device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The advertisement distribution apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator who uses the advertisement distribution apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) that displays various types of information. ).

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、広告主装置１０や端末装置２０や情報提供装置３０との間で情報の送受信を行う。 (About the communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network N in a wired or wireless manner, and transmits / receives information to / from the advertiser device 10, the terminal device 20, and the information providing device 30 via the network N.

（記憶部１２０について）
記憶部１２０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、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部１２０は、図３に示すように、広告コンテンツ記憶部１２１と、傾向記憶部１２２とを有する。 (About the storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 includes an advertisement content storage unit 121 and a tendency storage unit 122.

（広告コンテンツ記憶部１２１について）
広告コンテンツ記憶部１２１は、広告主装置１０から入稿された広告コンテンツを記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「入稿日時」、「キーワード」といった項目を有する。 (Advertising content storage unit 121)
The advertising content storage unit 121 stores the advertising content submitted from the advertiser device 10. Here, FIG. 4 shows an example of the advertisement content storage unit 121 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 4, the advertisement content storage unit 121 includes items such as “advertiser ID”, “advertisement content”, “submission date / time”, and “keyword”.

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主装置１０を識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主装置１０から入稿された広告コンテンツを示す。図４に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１の広告コンテンツに、「Ｃ１１」や「Ｃ１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、又は、これらの格納場所を示すファイルパス名などが記憶される。   The “advertiser ID” indicates identification information for identifying the advertiser or the advertiser device 10. “Advertising content” indicates the advertising content submitted from the advertiser apparatus 10. In the example illustrated in FIG. 4, an example in which conceptual information such as “C11” and “C12” is stored in the advertisement content in the advertisement content storage unit 121 is shown. Text data, URL, or a file path name indicating the storage location thereof is stored.

「入稿日時」は、広告主装置１０から広告コンテンツが入稿された日時を示す。「キーワード」は、広告コンテンツから抽出される文字列等であり、広告コンテンツの分野や特徴を示す文字列に該当する。図４に示した例のように、１個の広告コンテンツには複数のキーワードが記憶される場合もある。   “Submission date and time” indicates the date and time when the advertising content was submitted from the advertiser apparatus 10. The “keyword” is a character string or the like extracted from the advertising content, and corresponds to a character string indicating the field or characteristics of the advertising content. As in the example illustrated in FIG. 4, a plurality of keywords may be stored in one advertisement content.

すなわち、図４では、広告主ＩＤ「Ａ１０」によって識別される広告主が、「２０１２年１１月３０日 １１時００分」に広告コンテンツ「Ｃ１１」を入稿した例を示している。また、図４では、広告コンテンツ「Ｃ１１」から抽出されるキーワードが「クリスマス」及び「プレゼント」である例を示している。   That is, FIG. 4 shows an example in which the advertiser identified by the advertiser ID “A10” submitted the advertising content “C11” at “11:00 on November 30, 2012”. FIG. 4 shows an example in which the keywords extracted from the advertising content “C11” are “Christmas” and “Present”.

なお、図４では図示することを省略したが、広告コンテンツ記憶部１２１は、「入札価格」や「ＣＴＲ（Click Through Rate）」などを記憶してもよい。「入札価格」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に指定する広告料金を示し、例えば、広告コンテンツがユーザに１回クリックされた際に広告主から広告配信者（例えば、広告配信装置１００の管理者）に支払われる単価に該当する。「ＣＴＲ」は、例えば、広告コンテンツが端末装置２０に配信された場合における広告効果を示す。   Although not shown in FIG. 4, the advertisement content storage unit 121 may store “bid price”, “CTR (Click Through Rate)”, and the like. “Bid price” indicates an advertising fee designated when the advertiser submits the advertising content. For example, when the advertising content is clicked once by the user, the advertiser distributes the advertisement (for example, an advertising distribution device). 100 managers). “CTR” indicates, for example, the advertising effect when the advertising content is distributed to the terminal device 20.

（傾向記憶部１２２について）
傾向記憶部１２２は、広告主から入稿される広告コンテンツの傾向を示す指標値を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る傾向記憶部１２２の一例を示す。図５に示した例では、傾向記憶部１２２は、「キーワード」、「重み」といった項目を有する。 (About the trend storage unit 122)
The tendency storage unit 122 stores an index value indicating the tendency of the advertising content submitted by the advertiser. Here, FIG. 5 illustrates an example of the trend storage unit 122 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 5, the trend storage unit 122 includes items such as “keyword” and “weight”.

「キーワード」は、広告コンテンツから抽出される文字列等であり、図４に示したキーワードに対応する。「重み」は、所定の期間内に広告主から入稿された広告コンテンツの傾向を示す。図５に示した例では、「重み」の値が大きいキーワードほど、所定の期間内において広告主から多く入稿されている広告コンテンツの種別（ジャンル）であることを示す。   “Keyword” is a character string or the like extracted from the advertising content, and corresponds to the keyword shown in FIG. “Weight” indicates a tendency of advertisement content submitted by an advertiser within a predetermined period. In the example illustrated in FIG. 5, a keyword with a larger “weight” value indicates a type (genre) of advertising content that has been submitted more by an advertiser within a predetermined period.

すなわち、図５では、所定の期間内において、キーワード「クリスマス」に対応する広告コンテンツが最も多く入稿され、キーワード「正月」に対応する広告コンテンツが２番目に多く入稿された例を示している。   That is, FIG. 5 shows an example in which the most advertisement content corresponding to the keyword “Christmas” is submitted and the second most advertisement content corresponding to the keyword “New Year” is submitted within a predetermined period. Yes.

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、広告配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（広告抽出プログラムの一例に相当）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。また、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。 (About the control unit 130)
The control unit 130 is configured such that, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like stores various programs (corresponding to an example of an advertisement extraction program) stored in a storage device inside the advertisement distribution apparatus 100 in the RAM. This is realized by being executed as a work area. The control unit 130 is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

かかる制御部１３０は、図３に示すように、入稿受付部１３１と、受信部１３２と、広告抽出部１３３と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。   As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes a submission accepting unit 131, a receiving unit 132, an advertisement extracting unit 133, and a distribution unit 136, and functions and functions of information processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as the information processing described below is performed. Further, the connection relationship between the processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 3, and may be another connection relationship.

（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、広告主装置１０から広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。具体的には、入稿受付部１３１は、広告主装置１０から広告コンテンツの入稿を受け付けた場合に、入稿された広告コンテンツから、広告コンテンツの特徴を示すキーワードを抽出する。そして、入稿受付部１３１は、入稿された広告コンテンツとともに、入稿日時及びキーワードを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。 (About the submission acceptance part 131)
The submission accepting unit 131 accepts submission of advertisement content from the advertiser device 10 and stores the accepted advertisement content in the advertisement content storage unit 121. Specifically, when receiving submission of advertising content from the advertiser apparatus 10, the submission receiving unit 131 extracts a keyword indicating the feature of the advertising content from the submitted advertising content. Then, the submission reception unit 131 stores the submission date and keyword and the keyword in the advertisement content storage unit 121 together with the submitted advertisement content.

なお、入稿受付部１３１が広告コンテンツからキーワードを抽出する処理はいくつか考えられる。例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツがＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルである場合には、ＨＴＭＬファイルに記述されているテキストを形態素解析し、高頻度で登場する形態素をキーワードとして抽出したり、ＨＴＭＬファイルのタイトルとして指定されている文字列をキーワードとして抽出したり、ＨＴＭＬファイルのメタデータ（例えば、ｍｅｔａタグに記述される文字列）をキーワードとして抽出したりする。また、例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツが画像データである場合には、画像データのメタデータをキーワードとして抽出したりする。   There may be several processes in which the submission receiving unit 131 extracts keywords from the advertising content. For example, when the advertisement content is an HTML (HyperText Markup Language) file, the submission accepting unit 131 performs morphological analysis on the text described in the HTML file and extracts morphemes that appear frequently as keywords. A character string designated as the title of the HTML file is extracted as a keyword, or metadata of the HTML file (for example, a character string described in a meta tag) is extracted as a keyword. For example, when the advertisement content is image data, the submission accepting unit 131 extracts metadata of the image data as a keyword.

また、例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツからキーワードを抽出するのではなく、広告主（広告主装置１０）から広告コンテンツとともにキーワードの入稿を受け付けてもよい。この場合、入稿受付部１３１は、広告主から入稿されたキーワードを広告コンテンツ記憶部１２１に格納する。   Further, for example, the submission receiving unit 131 may receive a keyword submission together with the advertisement content from the advertiser (advertiser apparatus 10) instead of extracting the keyword from the advertisement content. In this case, the submission receiving unit 131 stores the keyword submitted by the advertiser in the advertisement content storage unit 121.

（受信部１３２について）
受信部１３２は、端末装置２０や情報提供装置３０から広告コンテンツの取得要求を受信する。例えば、受信部１３２は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト等により、広告コンテンツの取得要求を受信する。 (Receiver 132)
The receiving unit 132 receives an advertisement content acquisition request from the terminal device 20 or the information providing device 30. For example, the receiving unit 132 receives an advertisement content acquisition request by an HTTP (Hypertext Transfer Protocol) request or the like.

なお、受信部１３２に広告コンテンツの取得要求を送信する装置は、情報提供装置３０によって配信されるウェブページによって異なる。例えば、広告配信装置１００にアクセスするためのＵＲＬが埋め込まれたウェブページが端末装置２０に配信される場合、受信部１３２は、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求を受信する。また、広告コンテンツが既に埋め込まれたウェブページが端末装置２０に配信される場合、受信部１３２は、情報提供装置３０から広告コンテンツの取得要求を受信する。   The device that transmits the advertisement content acquisition request to the receiving unit 132 differs depending on the web page distributed by the information providing device 30. For example, when a web page in which a URL for accessing the advertisement distribution device 100 is embedded is distributed to the terminal device 20, the reception unit 132 receives an advertisement content acquisition request from the terminal device 20. In addition, when a web page in which advertisement content is already embedded is distributed to the terminal device 20, the receiving unit 132 receives an advertisement content acquisition request from the information providing device 30.

（広告抽出部１３３について）
広告抽出部１３３は、受信部１３２によって広告コンテンツの取得要求が受信された場合に、広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１から抽出する。かかる広告抽出部１３３は、図３に示すように、解析部１３４と、抽出部１３５とを有する。 (Advertising extraction unit 133)
The advertisement extraction unit 133 extracts the advertisement content from the advertisement content storage unit 121 when the reception unit 132 receives the advertisement content acquisition request. As shown in FIG. 3, the advertisement extraction unit 133 includes an analysis unit 134 and an extraction unit 135.

（解析部１３４について）
解析部１３４は、広告主から入稿された各広告コンテンツに含まれるキーワードに基づいて、広告主から入稿される広告コンテンツの種別に関する傾向を解析する。具体的には、実施形態に係る解析部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２１から、入稿日時が所定の日時以降である広告コンテンツのキーワードを取得し、各キーワードの数を計数する。そして、解析部１３４は、計数結果が多いキーワードほど高い重みを算出し、算出した重みをキーワードと対応付けて傾向記憶部１２２に格納する。 (About the analysis unit 134)
The analysis unit 134 analyzes a tendency related to the type of advertisement content submitted by the advertiser based on keywords included in each advertisement content submitted by the advertiser. Specifically, the analysis unit 134 according to the embodiment acquires keywords of advertisement content whose submission date and time is after a predetermined date and time from the advertisement content storage unit 121, and counts the number of each keyword. Then, the analysis unit 134 calculates a higher weight for a keyword with a larger counting result, and stores the calculated weight in the trend storage unit 122 in association with the keyword.

例えば、解析部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２１から抽出した全てのキーワード数に占める各キーワード数の割合を算出し、算出した割合に所定値を乗算することで各キーワードの重みを算出する。例えば、解析部１３４が、全てのキーワード数に占めるキーワードＫ１の数の割合として「１０％」を算出したものとする。この場合、解析部１３４は、例えば、算出した割合「１０％」に所定値「０．２」などを乗算することで、キーワードＫ１の重み「２．０」を算出する。   For example, the analysis unit 134 calculates the ratio of the number of keywords to the total number of keywords extracted from the advertisement content storage unit 121, and calculates the weight of each keyword by multiplying the calculated ratio by a predetermined value. For example, it is assumed that the analysis unit 134 calculates “10%” as the ratio of the number of keywords K1 to the total number of keywords. In this case, for example, the analysis unit 134 calculates the weight “2.0” of the keyword K1 by multiplying the calculated ratio “10%” by a predetermined value “0.2” or the like.

また、例えば、解析部１３４は、複数の重みに対応する複数の閾値を保持しておき、上記例のように算出した割合が超える閾値に対応する重みを各キーワードの重みとする。例えば、解析部１３４が、重み「２．０」の閾値「１０％」、重み「１．９」の閾値「９％」、重み「１．８」の閾値「８％」などを保持し、全てのキーワード数に占めるキーワードＫ２の数の割合として「１２％」を算出したものとする。この場合、解析部１３４は、算出した割合「１２％」が閾値「１０％」を超えるので、キーワードＫ２の重みを「２．０」とする。また、この例において、全てのキーワード数に占めるキーワードＫ３の数の割合として「９．５％」を算出したものとする。この場合、解析部１３４は、算出した割合「９．５％」が閾値「９％」を超えるものの閾値「１０％」以下であるので、キーワードＫ３の重みを「１．９」とする。   Further, for example, the analysis unit 134 holds a plurality of threshold values corresponding to a plurality of weights, and sets the weight corresponding to the threshold value exceeding the calculated ratio as in the above example as the weight of each keyword. For example, the analysis unit 134 holds a threshold value “10%” with a weight “2.0”, a threshold value “9%” with a weight “1.9”, a threshold value “8%” with a weight “1.8”, and the like. It is assumed that “12%” is calculated as the ratio of the number of keywords K2 to the total number of keywords. In this case, the analysis unit 134 sets the weight of the keyword K2 to “2.0” because the calculated ratio “12%” exceeds the threshold value “10%”. In this example, it is assumed that “9.5%” is calculated as the ratio of the number of keywords K3 to the total number of keywords. In this case, the analysis unit 134 sets the weight of the keyword K3 to “1.9” because the calculated ratio “9.5%” exceeds the threshold “9%” but is not more than the threshold “10%”.

図４の例を用いて解析部１３４による処理の一例を説明する。ここでは、現在日時が「２０１２年１２月２３日」であり、解析部１３４が１ヶ月以内に入稿された広告コンテンツについて処理するものとする。この場合、解析部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２１から、入稿日時が「２０１２年１１月２３日」以降である広告コンテンツに対応するキーワードを取得する。すなわち、解析部１３４は、入稿日時が「２０１２年１１月２３日」よりも過去である広告コンテンツ「Ｃ４１」及び「Ｃ４２」については抽出しない。そして、解析部１３４は、取得したキーワードの数を計数する。ここの例では、解析部１３４は、例えば、キーワード「クリスマス」を５個計数し、キーワード「正月」を２個計数し、キーワード「玩具」を１個計数し、キーワード「プレゼント」を１個計数する。そして、解析部１３４は、上記例のように、計数結果に基づいて、キーワード「クリスマス」、「正月」、「玩具」などの重みを算出する。   An example of processing by the analysis unit 134 will be described using the example of FIG. Here, it is assumed that the current date and time is “December 23, 2012” and the analysis unit 134 processes the advertising content submitted within one month. In this case, the analysis unit 134 acquires, from the advertisement content storage unit 121, keywords corresponding to the advertisement content whose submission date and time is “November 23, 2012” or later. That is, the analysis unit 134 does not extract the advertisement contents “C41” and “C42” whose submission date and time is earlier than “November 23, 2012”. Then, the analysis unit 134 counts the number of acquired keywords. In this example, for example, the analysis unit 134 counts five keywords “Christmas”, counts two keywords “New Year”, counts one keyword “toy”, and counts one keyword “present”. To do. And the analysis part 134 calculates weights, such as a keyword "Christmas", "New Year", "Toy", based on a count result like the said example.

このようにして、解析部１３４は、上述した解析処理を行うことで傾向記憶部１２２を更新する。解析部１３４によって求められたキーワード毎の重みは、所定の期間内において、どのような種別（ジャンル）の広告コンテンツが広告主から多く入稿されているかを示す指標値となる。すなわち、各キーワードの重みは、広告主が望む今後の流行を示す指標値である言える。なお、解析部１３４は、定期的（例えば、１時間毎、１日毎、１週間毎）に解析処理を行ってもよいし、受信部１３２によって広告コンテンツの取得要求が受信されるたびに解析処理を行ってもよい。   In this way, the analysis unit 134 updates the trend storage unit 122 by performing the above-described analysis processing. The weight for each keyword obtained by the analysis unit 134 serves as an index value indicating what type (genre) of advertising content has been submitted by an advertiser in a predetermined period. That is, it can be said that the weight of each keyword is an index value indicating a future fashion desired by the advertiser. Note that the analysis unit 134 may perform analysis processing periodically (for example, every hour, every day, every week), or whenever the receiving unit 132 receives an advertisement content acquisition request. May be performed.

（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、解析部１３４によって解析された広告コンテンツの傾向に基づいて、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告コンテンツから、配信候補の広告コンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３５は、傾向記憶部１２２に記憶されている重みが大きいキーワードに対応する広告コンテンツを優先して抽出する。 (About the extraction unit 135)
Based on the advertising content trend analyzed by the analyzing unit 134, the extracting unit 135 extracts advertising content as distribution candidates from the advertising content stored in the advertising content storage unit 121. Specifically, the extraction unit 135 preferentially extracts advertising content corresponding to a keyword with a large weight stored in the trend storage unit 122.

ここで、抽出部１３５による抽出処理について説明するが、最初に一般的な広告コンテンツの抽出処理の一例について説明する。抽出部１３５は、一例として、以下の式（１）により、配信候補の各広告コンテンツのスコアを算出する。   Here, an extraction process by the extraction unit 135 will be described. First, an example of a general advertisement content extraction process will be described. For example, the extraction unit 135 calculates the score of each advertisement content as a distribution candidate using the following equation (1).

スコア ＝ α１・ｋ１＋α２・ｋ２＋・・・＋αｍ・ｋｍ
＋β１・ｊ１＋ｗ２・ｊ２＋・・・＋ｗｎ・ｊｎ ・・・ （１） Score = α 1 · k 1 + α 2 · k 2 + ··· + α m · k m
+ Β 1 · j 1 + w 2 · j 2 +... + W n · j n (1)

上記式（１）のうち、ｋ１〜ｋｍは、広告コンテンツに含まれるキーワードを示す。すなわち、上記（１）の場合、広告コンテンツにｍ個のキーワードが含まれていることを示す。また、α１〜αｎは、ｋ１〜ｋｍに対応する重みを示す。また、ｊ１〜ｊｎは、広告コンテンツを入稿した広告主属性（例えば、食品系、金融系、旅行系などカテゴリ）を示す。また、β１〜βｎは、ｊ１〜ｊｎに対応する重みを示す。 Among the above-mentioned formula (1), k 1 ~k m represents a keyword included in the advertisement content. In other words, the case (1) indicates that m keywords are included in the advertising content. Also, alpha 1 to? N denotes a weight corresponding to k 1 to k m. Further, j 1 to j n indicate advertiser attributes (for example, categories such as food-related, financial-related, and travel-related categories) that have submitted advertisement content. Further, β 1 ~β n denotes a weight corresponding to j 1 to j n.

例えば、抽出部１３５は、コンテンツマッチにより広告コンテンツを抽出する場合には、上記（１）のうち、ユーザが閲覧するウェブページに含まれるキーワードの重み（α１〜αｎのいずれか）や、ユーザが閲覧するウェブページに含まれるキーワードと合致する広告主属性の重み（β１〜βｎのいずれか）を大きい値に調整する。また、例えば、抽出部１３５は、ターゲティング配信により広告コンテンツを抽出する場合には、上記（１）のうち、ユーザ属性と合致するキーワードや広告主属性の重み（α１〜αｎ、β１〜βｎのいずれか）を大きい値に調整する。そして、抽出部１３５は、上記（１）により算出したスコアが大きい広告コンテンツを優先して抽出する。 For example, when extracting the advertising content by content matching, the extracting unit 135 includes the weight of the keyword (any one of α 1 to α n ) included in the web page browsed by the user among the above (1), The weight (any one of β 1 to β n ) of the advertiser attribute that matches the keyword included in the web page browsed by the user is adjusted to a large value. Further, for example, the extraction unit 135, when extracting the advertisement content by targeting delivery, of the above (1), the weight of keywords and advertiser attributes matching the user attribute (alpha 1 to? N, beta 1 ~ adjusted to a large value either) of beta n. Then, the extraction unit 135 preferentially extracts advertising content having a large score calculated in (1) above.

ここで、実施形態に係る抽出部１３５は、上記式（１）の重みα１〜αｎに対して、傾向記憶部１２２に記憶されている重みを乗算又は加算する。例えば、傾向記憶部１２２が図５に示した状態であり、上記式（１）におけるキーワードｋ１が「クリスマス」であるものとする。この場合、抽出部１３５は、上記式（１）における重み「α１」に、傾向記憶部１２２に記憶されているキーワード「クリスマス」の重み「２．０」を乗算又は加算することで、「２．０α１」又は「２．０＋α１」とする。 Here, the extraction unit 135 according to the embodiment multiplies or adds the weights stored in the trend storage unit 122 to the weights α 1 to α n of the above formula (1). For example, trend storage unit 122 is in the state shown in FIG. 5, the keyword k 1 in the above formula (1) is assumed to be "Christmas". In this case, the extraction unit 135 multiplies or adds the weight “2.0” of the keyword “Christmas” stored in the tendency storage unit 122 to the weight “α 1 ” in the above formula (1). 2.0α 1 ”or“ 2.0 + α 1 ”.

このようにして、抽出部１３５は、傾向記憶部１２２に記憶されている重みを上記式（１）に反映した上で、スコアが大きい広告コンテンツを優先的に配信候補の広告コンテンツとして抽出する。すなわち、実施形態に係る抽出部１３５は、広告主が望む今後の流行と合致した広告コンテンツを優先的に抽出することができる。   In this way, the extraction unit 135 reflects the weight stored in the tendency storage unit 122 in the above formula (1), and then preferentially extracts advertising content having a large score as advertising content for distribution candidates. That is, the extraction unit 135 according to the embodiment can preferentially extract advertising content that matches the future trend desired by the advertiser.

なお、抽出部１３５によって抽出される広告コンテンツの数は任意の数であってもよい。例えば、抽出部１３５は、上記例のように算出されるスコアの高い順に、端末装置２０に配信する広告コンテンツの数と同一数の広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１から抽出してもよいし、端末装置２０への配信数よりも多い広告コンテンツを抽出してもよい。   Note that the number of advertisement contents extracted by the extraction unit 135 may be an arbitrary number. For example, the extraction unit 135 may extract the same number of advertisement contents as the number of advertisement contents distributed to the terminal device 20 from the advertisement content storage unit 121 in descending order of the calculated score as in the above example. More advertising content than the number of distributions to the terminal device 20 may be extracted.

（配信部１３６について）
配信部１３６は、受信部１３２によって受信された取得要求の送信元である端末装置２０に対して、抽出部１３５によって抽出された広告コンテンツを配信する。なお、配信部１３６は、端末装置２０への配信数よりも多い広告コンテンツが抽出部１３５により抽出された場合には、抽出された広告コンテンツのうち、例えば、入札価格や、ＣＴＲや、入札価格及びＣＴＲの双方が高い順に広告コンテンツを選択し、選択した広告コンテンツを端末装置２０に配信する。 (About distribution unit 136)
The distribution unit 136 distributes the advertising content extracted by the extraction unit 135 to the terminal device 20 that is the transmission source of the acquisition request received by the reception unit 132. Note that the distribution unit 136, for example, when the extraction unit 135 extracts more advertising content than the number of distributions to the terminal device 20, among the extracted advertising content, for example, bid price, CTR, bid price The advertisement contents are selected in descending order of both CTR and CTR, and the selected advertisement contents are distributed to the terminal device 20.

〔４．広告抽出処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る広告配信装置１００による処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る広告配信装置１００による処理手順を示すフローチャートである。なお、図６では、解析部１３４が広告コンテンツの配信前に解析処理を行う例について説明する。 [4. (Advertising extraction procedure)
Next, a processing procedure performed by the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment. Note that FIG. 6 illustrates an example in which the analysis unit 134 performs analysis processing before distribution of advertisement content.

図６に示すように、広告配信装置１００の受信部１３２は、端末装置２０や情報提供装置３０から広告コンテンツの取得要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、受信部１３２は、広告コンテンツの取得要求を受信していない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得要求を受信するまで待機する。   As illustrated in FIG. 6, the reception unit 132 of the advertisement distribution device 100 determines whether an advertisement content acquisition request has been received from the terminal device 20 or the information providing device 30 (step S <b> 101). And the receiving part 132 waits until it receives an acquisition request, when the acquisition request of advertising content is not received (step S101; No).

一方、受信部１３２によって広告コンテンツの取得要求が受信された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、解析部１３４は、所定の期間内に入稿された広告コンテンツに対応するキーワード毎の数を計数する（ステップＳ１０２）。具体的には、解析部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている広告コンテンツのうち、入稿日時が所定日時以降である広告コンテンツを特定し、特定した広告コンテンツに対応するキーワード毎に、かかるキーワードの数を計数する。そして、解析部１３４は、計数結果が多いキーワードほど大きい重みを付与する（ステップＳ１０３）。   On the other hand, when the receiving unit 132 receives an advertisement content acquisition request (step S101; Yes), the analyzing unit 134 counts the number of each keyword corresponding to the advertising content submitted within a predetermined period ( Step S102). Specifically, the analysis unit 134 identifies advertisement content whose submission date and time is after a predetermined date and time among the advertisement content stored in the advertisement content storage unit 121, and for each keyword corresponding to the identified advertisement content. , Count the number of such keywords. Then, the analysis unit 134 assigns a larger weight to a keyword with a larger count result (step S103).

続いて、抽出部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２１から、重みが大きいキーワードを含む広告コンテンツを優先的に抽出する（ステップＳ１０４）。例えば、抽出部１３５は、解析部１３４によって付与された重みに基づいて、上記式（１）における重み（α１〜αｎ、β１〜βｎ）を調整する。そして、配信部１３６は、ステップＳ１０１において取得要求を送信した端末装置２０又は情報提供装置３０に対して、抽出部１３５によって抽出された広告コンテンツを配信する（ステップＳ１０５）。 Subsequently, the extraction unit 135 preferentially extracts advertisement content including a keyword with a large weight from the advertisement content storage unit 121 (step S104). For example, the extraction unit 135, based on the weight applied by the analysis unit 134, the weighting (α 1 ~α n, β 1 ~β n) in the formula (1) adjusted. Then, the distribution unit 136 distributes the advertising content extracted by the extraction unit 135 to the terminal device 20 or the information providing device 30 that has transmitted the acquisition request in step S101 (step S105).

なお、図６の例では、解析部１３４が広告コンテンツの配信前に解析処理を行うこととしたが、抽出部１３５は、定期的に解析処理を行ってもよい。この場合、解析部１３４は、図６のステップＳ１０２及びＳ１０３における処理を定期的に行う。そして、抽出部１３５及び配信部１３６は、受信部１３２によって広告コンテンツの取得要求が受信されるたびに、ステップＳ１０４及びＳ１０５における処理を行う。   In the example of FIG. 6, the analysis unit 134 performs the analysis process before the advertisement content is distributed, but the extraction unit 135 may perform the analysis process periodically. In this case, the analysis unit 134 periodically performs the processing in steps S102 and S103 in FIG. The extraction unit 135 and the distribution unit 136 perform the processing in steps S104 and S105 each time the reception unit 132 receives an advertisement content acquisition request.

〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る広告配信装置１００は、上記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。そこで、以下では、上記の広告配信装置１００の他の実施形態について説明する。 [5. (Modification)
The advertisement distribution apparatus 100 according to the above-described embodiment may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment. Therefore, in the following, another embodiment of the advertisement distribution apparatus 100 will be described.

〔５−１．広告主の種別毎における重み〕
上記実施形態では、解析部１３４が、所定の期間内に入稿された全ての広告コンテンツに基づいて解析処理を行う例を示した。このとき、解析部１３４は、広告主のカテゴリ（種別）毎に、解析処理を行ってもよい。この点について図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係る広告抽出処理の一例を示す説明図である。なお、図７の例では、広告主のカテゴリ毎に解析処理を行う例について説明する。 [5-1. Weight for each advertiser type)
In the above-described embodiment, an example has been described in which the analysis unit 134 performs analysis processing based on all advertisement content submitted within a predetermined period. At this time, the analysis unit 134 may perform analysis processing for each category (type) of the advertiser. This point will be described with reference to FIG. FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of an advertisement extraction process according to the embodiment. In the example of FIG. 7, an example in which analysis processing is performed for each category of the advertiser will be described.

図７に示した例において、解析部１３４は、広告主のカテゴリ毎に、入稿日時が所定の日時以降である広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２１から取得する。図７では、広告主Ａ１１及びＡ１２のカテゴリが「食品系」であり、広告主Ａ２１及びＡ２２のカテゴリが「金融系」であり、広告主Ａ３１及びＡ３２のカテゴリが「旅行系」であるものとする。この場合、解析部１３４は、広告主Ａ１１及びＡ１２によって所定の期間内に入稿された広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツに対応するキーワード毎の数を計数することで各キーワードの重みを算出する。図７の例では、解析部１３４は、広告主Ａ１１及びＡ１２によって入稿された広告コンテンツに対応するキーワードのうち、キーワード「塩チョコ」の数が最も多く、かかるキーワード「塩チョコ」に最も大きい重みを付与する。   In the example illustrated in FIG. 7, the analysis unit 134 acquires, from the advertisement content storage unit 121, advertisement content whose submission date and time is after a predetermined date and time for each category of the advertiser. In FIG. 7, the categories of advertisers A11 and A12 are “food”, the categories of advertisers A21 and A22 are “financial”, and the categories of advertisers A31 and A32 are “travel”. To do. In this case, the analysis unit 134 acquires advertisement content submitted by the advertisers A11 and A12 within a predetermined period, and counts the number of each keyword corresponding to the acquired advertisement content, thereby calculating the weight of each keyword. calculate. In the example of FIG. 7, the analysis unit 134 has the largest number of keywords “salt chocolate” among the keywords corresponding to the advertising content submitted by the advertisers A11 and A12, and the largest to the keyword “salt chocolate”. Give weight.

同様にして、解析部１３４は、広告主Ａ２１及びＡ２２によって所定の期間内に入稿された広告コンテンツに対応する各キーワードの重みを算出し、広告主Ａ３１及びＡ３２によって所定の期間内に入稿された広告コンテンツに対応する各キーワードの重みを算出する。   Similarly, the analysis unit 134 calculates the weight of each keyword corresponding to the advertising content submitted by the advertisers A21 and A22 within a predetermined period, and submits the weights by the advertisers A31 and A32 within the predetermined period. The weight of each keyword corresponding to the advertised content is calculated.

このように、解析部１３４は、広告主のカテゴリ毎に各キーワードの重みを算出することで、広告分野毎に、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができる。例えば、広告配信装置１００は、所定の広告分野に関する広告コンテンツを配信するような場合に、図７の例のように算出した重みを用いることで、かかる所定の広告分野において広告主により望まれている今後の流行を特定することができるので、より広告主の意向に沿った広告配信を行うことが可能になる。   Thus, the analysis unit 134 can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy for each advertising field by calculating the weight of each keyword for each category of the advertiser. For example, the advertisement distribution apparatus 100 is desired by the advertiser in the predetermined advertisement field by using the weight calculated as in the example of FIG. 7 when distributing the advertising content related to the predetermined advertisement field. Therefore, it becomes possible to distribute advertisements more in line with advertisers' intentions.

なお、図７に示した例の場合、広告配信装置１００は、各広告主のカテゴリを所定の記憶部の予め保持しているものとする。または、広告配信装置１００は、広告主から入稿された広告コンテンツに含まれるキーワードに基づいて、広告主のカテゴリを判定し、判定結果を所定の記憶部に保持しておく。   In the case of the example illustrated in FIG. 7, the advertisement distribution apparatus 100 is assumed to hold each advertiser category in a predetermined storage unit in advance. Alternatively, the advertisement distribution apparatus 100 determines the advertiser category based on the keyword included in the advertisement content submitted by the advertiser, and holds the determination result in a predetermined storage unit.

〔５−２．キーワード数の計数期間〕
また、図７に示した例において、解析部１３４は、広告主のカテゴリ毎に、キーワードを取得する期間を変動させてもよい。例えば、解析部１３４は、広告主のカテゴリが「食品系」である場合には、直近２週間に入稿された広告コンテンツのキーワードについて重みを付与し、広告主のカテゴリが「金融系」である場合には、直近２ヶ月に入稿された広告コンテンツのキーワードについて重みを付与する。このように、解析部１３４は、広告主のカテゴリ毎に処理対象期間を変動させることで、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができる。具体的に説明すると、広告主のカテゴリによって、広告コンテンツを入稿するタイミングが異なる場合がある。例えば、「食品系」の広告主は、商品発売の２週間前から広告コンテンツを入稿し始めることが多く、「金融系」の広告主は、サービス開始の２ヶ月前から広告コンテンツを入稿し始めることが多い、といったケースがある。すなわち、広告配信装置１００は、広告主のカテゴリ毎に処理対象期間を変動させることで、広告分野毎に、広告主により望まれている今後の流行を高精度に特定することが可能となる。 [5-2. (Keyword count period)
In the example illustrated in FIG. 7, the analysis unit 134 may change the period for acquiring the keyword for each category of the advertiser. For example, when the advertiser category is “food”, the analysis unit 134 assigns a weight to the keyword of the advertisement content submitted in the last two weeks, and the advertiser category is “financial”. In some cases, a weight is assigned to the keyword of the advertising content submitted in the last two months. As described above, the analysis unit 134 can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy by changing the processing target period for each category of the advertiser. More specifically, the timing of submitting advertisement content may differ depending on the category of the advertiser. For example, “food” advertisers often start to submit advertising content two weeks before product launch, and “financial” advertisers submit advertising content two months before the service launch. There are cases where it often starts to do. That is, the advertisement distribution apparatus 100 can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy for each advertising field by changing the processing target period for each category of the advertiser.

〔５−３．入稿数の変動率に基づく重み〕
また、上記実施形態では、解析部１３４が、キーワード数に基づいて、各キーワードの重みを算出する例を示した。しかし、解析部１３４は、キーワード数の変動率に基づいて、各キーワードの重みを算出してもよい。この点について図８を用いて説明する。図８は、入稿された広告コンテンツに対応するキーワード数の時間変動例を示す図である。図８に示した横軸は、日時を示す。また、図８に示した縦軸は、対応する日時において入稿されたキーワード数（すなわち、広告主から入稿された広告コンテンツに含まれるキーワードの数）を示す。 [5-3. (Weight based on the rate of change in the number of submissions)
Moreover, in the said embodiment, the analysis part 134 showed the example which calculates the weight of each keyword based on the number of keywords. However, the analysis unit 134 may calculate the weight of each keyword based on the variation rate of the number of keywords. This point will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of temporal variation of the number of keywords corresponding to the submitted advertisement content. The horizontal axis shown in FIG. 8 indicates the date and time. Also, the vertical axis shown in FIG. 8 indicates the number of keywords submitted at the corresponding date and time (that is, the number of keywords included in the advertising content submitted by the advertiser).

図８に示すように、キーワードＫ１１における日毎のキーワード数は、期間Ｔ１１において急激に増加し、期間Ｔ１２において横ばいとなり、期間Ｔ１３において減少傾向にある。また、キーワードＫ１２における日毎のキーワード数は、期間Ｔ１１において微増傾向にあり、期間Ｔ１２において急激に増加し、期間Ｔ１３において急激に減少している。   As shown in FIG. 8, the number of keywords per day in the keyword K11 increases rapidly in the period T11, remains flat in the period T12, and tends to decrease in the period T13. Further, the number of keywords per day in the keyword K12 tends to increase slightly in the period T11, increases rapidly in the period T12, and decreases rapidly in the period T13.

図８の例において、解析部１３４は、現在日時がｔ１１である場合に、キーワードＫ１２よりもキーワードＫ１１の方が、キーワード数の増加率が高いので、キーワードＫ１２よりもキーワードＫ１１に対して高い重みを付与する。これは、キーワード数の増加率が高いキーワードほど、今後の流行を示すキーワードである可能性が高いからである。   In the example of FIG. 8, when the current date and time is t11, the analysis unit 134 has a higher weight rate for the keyword K11 than the keyword K12 because the keyword K11 has a higher rate of increase in the number of keywords than the keyword K12. Is granted. This is because a keyword having a higher increase rate of the number of keywords is more likely to be a keyword indicating a future trend.

同様に、解析部１３４は、現在日時がｔ１２である場合には、キーワードＫ１１よりもキーワードＫ１２の方が、キーワード数の増加率が高いので、キーワードＫ１１よりもキーワードＫ１２に対して高い重みを付与する。   Similarly, when the current date and time is t12, the analysis unit 134 gives a higher weight to the keyword K12 than the keyword K11 because the keyword K12 has a higher rate of increase in the number of keywords than the keyword K11. To do.

また、例えば、解析部１３４は、現在日時がｔ１３である場合に、キーワードＫ１２よりもキーワードＫ１１の方が、キーワード数の減少率が低いので、キーワードＫ１２よりもキーワードＫ１１に対して高い重みを付与する。これは、キーワード数の減少率が高いキーワードほど、過ぎ去った流行を示すキーワードである可能性が高いからである。なお、解析部１３４は、キーワード数が減少傾向にあるキーワードには低い重みを付与してもよい。例えば、解析部１３４は、現在日時がｔ１３である場合には、キーワードＫ１１及びＫ１２の双方に対して、マイナスの重みを付与してもよい。   Further, for example, when the current date and time is t13, the analysis unit 134 gives a higher weight to the keyword K11 than the keyword K12 because the keyword K11 has a lower reduction rate of the number of keywords than the keyword K12. To do. This is because a keyword having a higher reduction rate of the number of keywords is more likely to be a keyword indicating a past fashion. Note that the analysis unit 134 may assign a low weight to keywords whose number of keywords is decreasing. For example, when the current date and time is t13, the analysis unit 134 may assign a negative weight to both the keywords K11 and K12.

このように、解析部１３４は、キーワード数の変動率に基づいて、各キーワードの重みを算出することで、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができ、より広告主の意向に沿った広告配信を行うことが可能になる。   Thus, the analysis unit 134 can identify the future trend desired by the advertiser with high accuracy by calculating the weight of each keyword based on the fluctuation rate of the number of keywords, and can further increase the intention of the advertiser. It becomes possible to perform advertisement distribution along the line.

なお、解析部１３４は、図１〜図６を用いて説明したように、「キーワード数」に基づいて重みを算出した上で、算出した重みを「キーワード数の変動率」に基づいて調整してもよい。例えば、解析部１３４は、「キーワード数」に基づいて重みを算出し、「キーワード数の増加率」が高いほど、算出済みの重みを大きい値に調整し、「キーワード数の減少率」が高いほど、算出した重みを小さい値に調整する。   As described with reference to FIGS. 1 to 6, the analysis unit 134 calculates the weight based on the “number of keywords” and then adjusts the calculated weight based on the “variation rate of the number of keywords”. May be. For example, the analysis unit 134 calculates the weight based on the “number of keywords”, and adjusts the calculated weight to a larger value as the “increase rate of the number of keywords” is higher, and the “decrease rate of the number of keywords” is higher. The calculated weight is adjusted to a smaller value.

また、解析部１３４は、図７に示した例のように、広告主のカテゴリ毎に各キーワードの重みを算出する場合において、「キーワード数の変動率」に基づいて重みを算出してもよい。   Further, as in the example illustrated in FIG. 7, the analysis unit 134 may calculate the weight based on the “variation rate of the number of keywords” when calculating the weight of each keyword for each category of the advertiser. .

〔５−４．広告主の数に基づく重み〕
また、上記実施形態では、解析部１３４が、キーワード数に基づいて、各キーワードの重みを算出する例を示した。しかし、解析部１３４は、広告コンテンツを入稿した広告主の数に基づいて、各キーワードの重みを算出してもよい。すなわち、解析部１３４は、同一の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに同一のキーワードが含まれる場合には、１個のキーワードとして計数する。 [5-4. Weight based on the number of advertisers)
Moreover, in the said embodiment, the analysis part 134 showed the example which calculates the weight of each keyword based on the number of keywords. However, the analysis unit 134 may calculate the weight of each keyword based on the number of advertisers who have submitted the advertising content. That is, the analysis unit 134 counts as one keyword when the same keyword is included in a plurality of advertisement contents submitted from the same advertiser.

例えば、図４の例の場合、広告主ＩＤ「Ａ１０」の広告主が、キーワード「クリスマス」を含む広告コンテンツ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」及び「Ｃ１５」を入稿しており、広告主ＩＤ「Ａ２０」の広告主が、キーワード「クリスマス」を含む広告コンテンツ「Ｃ２１」を入稿しており、広告主ＩＤ「Ａ３０」の広告主が、キーワード「クリスマス」を含む広告コンテンツ「Ｃ３２」を入稿している。この場合、解析部１３４は、広告コンテンツ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」及び「Ｃ１５」に含まれるキーワード「クリスマス」については１個として計数する。すなわち、解析部１３４は、キーワード「クリスマス」については合計３個を計数する。同様に、解析部１３４は、キーワード「正月」については合計１個を計数する。そして、解析部１３４は、計数結果に基づいて各キーワードの重みを算出する。   For example, in the case of the example of FIG. 4, the advertiser with the advertiser ID “A10” has submitted the advertising content “C11”, “C12”, and “C15” including the keyword “Christmas”, and the advertiser ID “ The advertiser of “A20” has submitted the advertising content “C21” including the keyword “Christmas”, and the advertiser of the advertiser ID “A30” has submitted the advertising content “C32” including the keyword “Christmas”. doing. In this case, the analysis unit 134 counts the keyword “Christmas” included in the advertisement contents “C11”, “C12”, and “C15” as one. That is, the analysis unit 134 counts a total of three for the keyword “Christmas”. Similarly, the analysis unit 134 counts a total of one for the keyword “New Year”. And the analysis part 134 calculates the weight of each keyword based on a count result.

このように、広告配信装置１００は、広告コンテンツを入稿した広告主の数に基づいて、各キーワードの重みを算出することで、大量の広告コンテンツを入稿する特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できる。   As described above, the advertisement distribution apparatus 100 calculates the weight of each keyword based on the number of advertisers who have submitted the advertising content, and thus the advertisement that is biased toward a specific advertiser who submits a large amount of advertising content. Content can be prevented from being distributed.

〔５−５．キーワードの出現頻度等に基づく重み〕
また、上記実施形態では、入稿受付部１３１が、広告コンテンツからキーワードを抽出する例を示した。ここで、入稿受付部１３１は、１個の広告コンテンツに同一のキーワードが複数含まれる場合には、複数のキーワードを１個のキーワードとして抽出する。ただし、入稿受付部１３１によるキーワード抽出処理はこの例に限られない。例えば、入稿受付部１３１は、広告コンテンツからキーワードを抽出した場合に、かかるキーワードが広告コンテンツに出現する出現数を計数し、計数した出現数を広告コンテンツ記憶部１２１に格納してもよい。この場合、解析部１３４は、キーワード毎に、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されている出現数の総和を計数し、出現数の総和が多いキーワードほど高い重みを算出する。これにより、解析部１３４は、複数の広告コンテンツに多く含まれるキーワードだけでなく、１個の広告コンテンツに多く含まれるキーワードについても高い重みを付与することができる。 [5-5. Weight based on keyword appearance frequency)
Moreover, in the said embodiment, the submission reception part 131 showed the example which extracts a keyword from advertising content. Here, when a plurality of identical keywords are included in one advertisement content, the submission accepting unit 131 extracts the plurality of keywords as one keyword. However, the keyword extraction process by the submission acceptance unit 131 is not limited to this example. For example, when a keyword is extracted from the advertising content, the submission receiving unit 131 may count the number of appearances of the keyword appearing in the advertising content, and store the counted number of appearances in the advertising content storage unit 121. In this case, the analysis unit 134 counts the total number of appearances stored in the advertisement content storage unit 121 for each keyword, and calculates a higher weight for a keyword having a larger total number of appearances. Thereby, the analysis unit 134 can give high weight not only to keywords included in a plurality of advertisement contents but also to keywords included in one advertisement content.

また、上記例に限られず、入稿受付部１３１は、例えば、広告コンテンツからキーワードを抽出する際に、ｔｆ−ｉｄｆ（term frequency inverse document frequency）等の手法を用いて、キーワード毎の重要度（出現頻度、希少度）を求め、求めた重要度を広告コンテンツ記憶部１２１に格納してもよい。この場合、解析部１３４は、キーワード毎に、広告コンテンツ記憶部１２１に記憶されているキーワードの数だけでなく、重要度の総和を計数する。そして、解析部１３４は、計数した数が多いキーワードほど高い重みを算出し、また、重要度の総和が高いキーワードほど高い重みを算出する。これにより、解析部１３４は、複数の広告コンテンツに多く含まれるキーワードだけでなく、重要度（出現頻度や希少度）の高いキーワードについても高い重みを付与することができる。   Further, the present invention is not limited to the above example. For example, when receiving a keyword from advertisement content, the submission receiving unit 131 uses a technique such as tf-idf (term frequency inverse document frequency) to determine the importance ( Appearance frequency and rarity) may be obtained, and the obtained importance may be stored in the advertisement content storage unit 121. In this case, the analysis unit 134 counts not only the number of keywords stored in the advertisement content storage unit 121 but also the total sum of importance for each keyword. Then, the analysis unit 134 calculates a higher weight for a keyword with a larger counted number, and calculates a higher weight for a keyword with a higher sum of importance. Thereby, the analysis unit 134 can give a high weight not only to keywords included in a plurality of advertisement contents but also to keywords with high importance (appearance frequency or rarity).

〔５−６．関連キーワードの調整〕
また、上記実施形態において、解析部１３４は、計数結果が大きいキーワードに高い重みを付与するとともに、かかるキーワードと関連する関連キーワードについても高い重みを付与してもよい。例えば、図５に示した例において、解析部１３４は、キーワード「クリスマス」に重み「２．０」を付与しているが、キーワード「クリスマス」とキーワード「プレゼント」とは一般的に関連度が高い。このため、解析部１３４は、仮にキーワード「プレゼント」の計数結果が小さい場合であっても、キーワード「プレゼント」の重みが高い値となるよう調整する。例えば、解析部１３４は、図５の例において、キーワード「プレゼント」の重みを「１．１」等に調整する。 [5-6. Adjustment of related keywords)
In the above embodiment, the analysis unit 134 may assign a high weight to a keyword with a large count result, and may also assign a high weight to a related keyword related to the keyword. For example, in the example illustrated in FIG. 5, the analysis unit 134 assigns the weight “2.0” to the keyword “Christmas”, but the keyword “Christmas” and the keyword “present” generally have a degree of association. high. For this reason, the analysis unit 134 adjusts the weight of the keyword “present” to be a high value even if the count result of the keyword “present” is small. For example, the analysis unit 134 adjusts the weight of the keyword “present” to “1.1” in the example of FIG.

なお、上記の通り、同一の広告コンテンツには複数のキーワードが含まれる。そこで、解析部１３４は、多くの同一広告コンテンツに含まれるキーワードの組合せについては互いに関連していると判定してもよい。例えば、解析部１３４は、キーワードの組合せ毎に、キーワードの組合せが同一広告コンテンツに含まれる度合いを示す共起度を求め、求めた共起度が所定の閾値以上である場合に、かかるキーワードの組合せが互いに関連していると判定する。   As described above, the same advertisement content includes a plurality of keywords. Therefore, the analysis unit 134 may determine that keyword combinations included in many identical advertisement contents are related to each other. For example, for each keyword combination, the analysis unit 134 obtains a co-occurrence degree indicating a degree that the keyword combination is included in the same advertisement content, and when the obtained co-occurrence degree is equal to or greater than a predetermined threshold, It is determined that the combinations are related to each other.

〔５−７．一般流通情報〕
また、上記実施形態において、抽出部１３５は、インターネット上で他のサーバ装置から取得可能なウェブサイト（例えば、ウェブログ）等からキーワードを抽出し、抽出したキーワードについても考慮して、配信候補の広告コンテンツを抽出してもよい。例えば、抽出部１３５は、「キーワード数」や「キーワード数の変動率」に基づいて解析部１３４が算出した重みについて、ウェブサイト等から抽出したキーワードの数に応じて調整してもよい。例えば、抽出部１３５は、ウェブサイト等から抽出した数が多いキーワードほど、解析部１３４によって算出されたキーワードを大きい値に調整する。このとき、抽出部１３５は、キーワードのカテゴリ毎に、ウェブサイトから抽出したキーワードを考慮する割合を変動させてもよい。 [5-7. General distribution information)
Further, in the above embodiment, the extraction unit 135 extracts keywords from websites (for example, web logs) that can be acquired from other server devices on the Internet, and considers the extracted keywords in consideration of the distribution candidates. Advertising content may be extracted. For example, the extraction unit 135 may adjust the weight calculated by the analysis unit 134 based on the “number of keywords” or the “variation rate of the number of keywords” according to the number of keywords extracted from a website or the like. For example, the extraction unit 135 adjusts the keyword calculated by the analysis unit 134 to a larger value as the number of keywords extracted from a website or the like increases. At this time, the extraction unit 135 may change the ratio of the keyword extracted from the website for each keyword category.

〔５−８．その他〕
また、上記実施形態において、抽出部１３５は、種々の手法による広告コンテンツ抽出処理を段階的に行ってもよい。例えば、抽出部１３５は、最初に、広告コンテンツ記憶部１２１から、ユーザが閲覧するウェブページに含まれるキーワードと合致する所定数（例えば、１０００個や２０００個）の広告コンテンツを抽出した後に、抽出した所定数の広告コンテンツの中から、傾向記憶部１２２に記憶されている重みを考慮した抽出処理を行ってもよい。また、この例に限られず、抽出部１３５は、最初に、ユーザ属性と合致する所定数の広告コンテンツや、ユーザが入力した検索キーワードと合致する所定数の広告コンテンツを抽出してもよい。また、例えば、抽出部１３５は、最初に、傾向記憶部１２２に記憶されている重みを考慮した抽出処理により所定数（例えば、１０００個や２０００個）の広告コンテンツを抽出し、抽出した所定数の広告コンテンツの中から、ユーザが閲覧するウェブページに含まれるキーワードと合致する広告コンテンツや、ユーザ属性と合致する広告コンテンツや、ユーザが入力した検索キーワードと合致する広告コンテンツを抽出してもよい。 [5-8. Others]
In the above-described embodiment, the extraction unit 135 may perform advertisement content extraction processing by various methods in stages. For example, the extracting unit 135 first extracts a predetermined number (for example, 1000 or 2000) of advertising content that matches the keyword included in the web page browsed by the user from the advertising content storage unit 121, and then extracts it. An extraction process may be performed in consideration of the weight stored in the trend storage unit 122 from the predetermined number of advertisement contents. Further, the present invention is not limited to this example, and the extraction unit 135 may first extract a predetermined number of advertising content that matches the user attribute or a predetermined number of advertising content that matches the search keyword input by the user. In addition, for example, the extraction unit 135 first extracts a predetermined number (for example, 1000 or 2000) of advertising content by an extraction process considering the weight stored in the tendency storage unit 122, and extracts the predetermined number Advertising content that matches a keyword included in a web page viewed by a user, advertising content that matches a user attribute, or advertising content that matches a search keyword input by the user may be extracted from .

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。   In addition, among the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

例えば、図３に示した記憶部１２０は、広告配信装置１００が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、広告配信装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、広告コンテンツを取得する。   For example, the storage unit 120 illustrated in FIG. 3 may be stored in a storage server or the like without the advertisement distribution apparatus 100. In this case, the advertisement distribution apparatus 100 acquires the advertisement content by accessing the storage server.

また、例えば、上述してきた広告配信装置１００は、ウェブページを配信する情報提供装置３０と一体となって構成されてもよい。また、広告配信装置１００は、広告コンテンツの提供処理は行わず、広告抽出部１３３による広告抽出処理のみを行う広告抽出装置であってもよい。この場合、広告抽出装置は、少なくとも入稿受付部１３１や配信部１３６を有しない。そして、入稿受付部１３１や配信部１３６を有する広告配信装置が、広告抽出装置によって抽出された広告コンテンツを端末装置２０等に配信する。   Further, for example, the advertisement distribution device 100 described above may be configured integrally with the information providing device 30 that distributes a web page. Further, the advertisement distribution apparatus 100 may be an advertisement extraction apparatus that performs only the advertisement extraction process by the advertisement extraction unit 133 without performing the advertisement content providing process. In this case, the advertisement extraction device does not include at least the submission accepting unit 131 and the distribution unit 136. Then, the advertisement distribution device having the submission acceptance unit 131 and the distribution unit 136 distributes the advertisement content extracted by the advertisement extraction device to the terminal device 20 or the like.

また、上記実施形態では、ユーザに閲覧されるウェブページのキーワードに関連する広告コンテンツを配信するコンテンツマッチングを例に挙げて説明したが、上述してきた各実施形態は、他の広告配信手法を用いられる広告配信システムにも適用することができる。具体的には、上述してきた各実施形態は、ユーザが検索エンジンに指定した検索キーワードとマッチする広告コンテンツを配信する検索連動型広告や、ユーザの属性情報（サイコグラフィック属性、デモグラフィック属性など）とマッチする広告コンテンツを配信するターゲティング配信などにも適用することができる。   In the above embodiment, the content matching that distributes the advertising content related to the keyword of the web page browsed by the user has been described as an example. However, each of the above-described embodiments uses another advertising distribution method. It can also be applied to an advertisement distribution system. Specifically, in each of the embodiments described above, search-linked advertisements that deliver advertisement content that matches a search keyword specified by a user to a search engine, user attribute information (psychographic attributes, demographic attributes, etc.) It can also be applied to targeting distribution that distributes advertising content that matches.

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告配信装置１００は、解析部１３４と、抽出部１３５とを有する。解析部１３４は、広告主から入稿された各広告コンテンツに基づいて、各広告コンテンツに関する傾向を解析する。また、抽出部１３５は、解析部１３４によって解析された傾向に基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出する。 [6. effect〕
As described above, the advertisement distribution device 100 according to the embodiment includes the analysis unit 134 and the extraction unit 135. The analysis unit 134 analyzes a tendency regarding each advertisement content based on each advertisement content submitted by the advertiser. In addition, the extraction unit 135 extracts advertisement content as distribution candidates based on the tendency analyzed by the analysis unit 134.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主が望む今後の流行と合致した広告コンテンツを配信することができるので、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる。   Thereby, since the advertisement delivery apparatus 100 which concerns on embodiment can distribute the advertising content which matched the future fashion which an advertiser desires, it can perform advertisement distribution according to an advertiser's intention.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、所定の期間だけ過去の日時以降に入稿された各広告コンテンツに基づいて、キーワードの傾向を解析する。   In the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 analyzes the keyword tendency based on each advertisement content submitted after the past date and time for a predetermined period.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、最近の入稿傾向から広告主の意向を解析するので、時間経過とともに変動する広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる。   Thereby, since the advertisement delivery apparatus 100 according to the embodiment analyzes the intention of the advertiser based on the recent submission tendency, the advertisement delivery according to the intention of the advertiser that varies with time can be performed.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、広告主の種別（カテゴリ）毎に、当該広告主から入稿された各広告コンテンツに対応するキーワードの傾向を解析する。   In the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 analyzes the tendency of keywords corresponding to each advertisement content submitted from the advertiser for each type (category) of the advertiser.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告分野毎に、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy for each advertising field.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、広告主の種別（カテゴリ）毎に、キーワードを取得する期間を変動させる。   In the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 varies the period for acquiring the keyword for each type (category) of the advertiser.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、キーワード毎に、キーワードに対応する広告コンテンツの入稿数に応じた重みを算出する。また、抽出部１３５は、解析部１３４によって算出された重みが高いキーワードに対応する広告コンテンツほど、配信候補の広告コンテンツとして優先的に抽出する。   Further, in the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 calculates a weight corresponding to the number of submitted advertisement contents corresponding to the keyword for each keyword. Further, the extraction unit 135 preferentially extracts the advertisement content corresponding to the keyword having a higher weight calculated by the analysis unit 134 as the advertisement content of the distribution candidate.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主が望む今後の流行と合致した広告コンテンツを配信することができるので、広告主の意向に沿った広告配信を行うことができる。   Thereby, since the advertisement delivery apparatus 100 which concerns on embodiment can distribute the advertising content which matched the future fashion which an advertiser desires, it can perform advertisement distribution according to an advertiser's intention.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、キーワード毎に、キーワードに対応する広告コンテンツを入稿した広告主の数に応じた重みを算出する。   In the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 calculates a weight corresponding to the number of advertisers who have submitted the advertising content corresponding to the keyword for each keyword.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、大量の広告コンテンツを入稿する特定の広告主に偏った広告コンテンツが配信されることを防止できる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can prevent distribution of advertisement content biased to a specific advertiser who submits a large amount of advertisement content.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、解析部１３４は、キーワード毎に、キーワードに対応する広告コンテンツの入稿数の変動率に応じた重みを算出する。   Further, in the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment, the analysis unit 134 calculates a weight corresponding to the variation rate of the number of submitted advertisement contents corresponding to the keyword for each keyword.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主が望む今後の流行を高精度に特定することができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can specify the future trend desired by the advertiser with high accuracy.

また、実施形態に係る広告配信装置１００において、抽出部１３５は、解析部１３４によって解析されたキーワードの傾向と、他のサーバ装置から取得可能なコンテンツ（ウェブサイトなど）に含まれるキーワードの傾向とに基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出する。   Further, in the advertisement distribution device 100 according to the embodiment, the extraction unit 135 includes a keyword tendency analyzed by the analysis unit 134 and a keyword tendency included in content (such as a website) that can be acquired from another server device. Based on the above, the advertisement content of the distribution candidate is extracted.

これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告主の意向と、一般的に得られる流行情報とに基づいて広告配信を行うことができる。   Thereby, the advertisement distribution apparatus 100 according to the embodiment can perform advertisement distribution based on the intention of the advertiser and the fashion information that is generally obtained.

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。   As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

また、上述した広告配信装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。   Further, the above-described advertisement distribution apparatus 100 may be realized by a plurality of server computers, and depending on functions, an external platform or the like may be realized by calling an API (Application Programming Interface) or network computing. Can be changed flexibly.

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、解析手段は、解析部や解析回路に読み替えることができる。   Further, the “means” described in the claims can be read as “section (module, unit)” or “circuit”. For example, the analysis means can be read as an analysis unit or an analysis circuit.

１ 広告配信システム
１００ 広告配信装置
１２１ 広告コンテンツ記憶部
１２２ 傾向記憶部
１３１ 入稿受付部
１３２ 受信部
１３３ 広告抽出部
１３４ 解析部
１３５ 抽出部
１３６ 配信部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Advertisement delivery system 100 Advertisement delivery apparatus 121 Advertisement content memory | storage part 122 Trend memory | storage part 131 Submission reception part 132 Reception part 133 Advertisement extraction part 134 Analysis part 135 Extraction part 136 Delivery part

Claims (10)

複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに基づいて、当該複数の広告コンテンツに関する傾向を解析する解析手段と、
前記解析手段によって解析された傾向に基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出す
る抽出手段と
を備えたことを特徴とする広告抽出装置。 Based on the plurality of advertising content trafficked through multiple advertisers, and analyzing means for analyzing the trends in the plurality of advertising content,
An advertisement extracting apparatus comprising: extraction means for extracting distribution candidate advertisement content based on the tendency analyzed by the analyzing means. 前記解析手段は、
前記複数の広告コンテンツの中から所定の期間だけ過去の日時以降に入稿された各広告コンテンツに基づいて、前記各広告コンテンツに関する傾向を解析する
ことを特徴とする請求項１に記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
2. The advertisement extraction according to claim 1, wherein a trend related to each advertisement content is analyzed based on each advertisement content submitted after a past date and time for a predetermined period from among the plurality of advertisement contents. apparatus. 前記解析手段は、
前記複数の広告主の種別毎に、当該複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに関する傾向を解析する
ことを特徴とする請求項２に記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
Wherein the plurality of each of the advertisers type advertisement extracting apparatus according to claim 2, characterized in that analyzing the tendency for a plurality of advertising content trafficked through the plurality of advertisers. 前記解析手段は、
前記複数の広告主の種別毎に、前記所定の期間を変動させる
ことを特徴とする請求項３に記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
The advertisement extraction device according to claim 3, wherein the predetermined period is varied for each of the plurality of advertiser types. 前記解析手段は、
前記複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツの特徴を示すキーワード毎に、当該キーワードに対応する広告コンテンツの入稿数に応じた重みを算出し、
前記抽出手段は、
前記解析手段によって算出された重みが高いキーワードに対応する広告コンテンツほど、配信候補の広告コンテンツとして優先的に抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
Each keyword indicating characteristics of a plurality of advertising content trafficked from said plurality of advertisers, to calculate the weight according to the number of traffic advertisement content corresponding to the keyword,
The extraction means includes
The advertisement extraction apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein an advertisement content corresponding to a keyword having a higher weight calculated by the analysis unit is preferentially extracted as an advertisement content as a distribution candidate. . 前記解析手段は、
前記複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツの特徴を示すキーワード毎に、当該キーワードに対応する広告コンテンツを入稿した広告主の数に応じた重みを算出し、
前記抽出手段は、
前記解析手段によって算出された重みが高いキーワードに対応する広告コンテンツほど、配信候補の広告コンテンツとして優先的に抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
Each keyword indicating characteristics of a plurality of advertising content trafficked from said plurality of advertisers, to calculate the weight according to the number of advertisers trafficked advertising content corresponding to the keyword,
The extraction means includes
The advertisement extraction apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein an advertisement content corresponding to a keyword having a higher weight calculated by the analysis unit is preferentially extracted as an advertisement content as a distribution candidate. . 前記解析手段は、
前記複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツの特徴を示すキーワード毎に、当該キーワードに対応する広告コンテンツの入稿数の変動率に応じた重みを算出し、
前記抽出手段は、
前記解析手段によって算出された重みが高いキーワードに対応する広告コンテンツほど、配信候補の広告コンテンツとして優先的に抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の広告抽出装置。 The analysis means includes
Each keyword indicating characteristics of a plurality of advertising content trafficked from said plurality of advertisers, to calculate the weight according to traffic rate variability rate of the advertisement content corresponding to the keyword,
The extraction means includes
The advertisement extraction apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein an advertisement content corresponding to a keyword having a higher weight calculated by the analysis unit is preferentially extracted as an advertisement content as a distribution candidate. . 前記抽出手段は、
前記解析手段によって解析された傾向と、他のサーバ装置から取得可能なコンテンツに含まれるキーワードの傾向とに基づいて、前記配信候補の広告コンテンツを抽出する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の広告抽出装置。 The extraction means includes
8. The advertisement content of the distribution candidate is extracted based on a tendency analyzed by the analyzing means and a tendency of a keyword included in content that can be acquired from another server device. The advertisement extraction device according to any one of the above. 広告抽出装置が実行する広告抽出方法であって、
複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに基づいて、当該複数の広告コンテンツに関する傾向を解析する解析工程と、
前記解析工程によって解析された傾向に基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出する抽出工程と
を含んだことを特徴とする広告抽出方法。 An advertisement extraction method executed by an advertisement extraction device,
Based on the plurality of advertising content trafficked through multiple advertisers, an analyzing step of analyzing the trends in the plurality of advertising content,
An advertisement extracting method comprising: an extracting step of extracting advertisement content as a delivery candidate based on the tendency analyzed by the analyzing step. 複数の広告主から入稿された複数の広告コンテンツに基づいて、当該複数の広告コンテンツに関する傾向を解析する解析手順と、
前記解析手順によって解析された傾向に基づいて、配信候補の広告コンテンツを抽出する抽出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする広告抽出プログラム。 Based on the plurality of advertising content trafficked through multiple advertisers, and analysis procedure for analyzing the trends in the plurality of advertising content,
An advertisement extraction program that causes a computer to execute an extraction procedure for extracting advertisement content of distribution candidates based on the tendency analyzed by the analysis procedure.
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