JP5706977B2 - 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
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Description
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。
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る広告配信装置が含まれる広告配信システムの構成について説明する。図1に例示するように、第1の実施形態に係る広告配信システム1には、サイト提供装置101〜10nと、ユーザ端末201〜20mと、広告配信装置30と、情報提供装置100とが含まれる。これらの各種装置は、通信網40を介して通信可能に接続される。サイト提供装置101〜10nはサイト運営者によって管理され、広告配信装置30は広告配信業者によって管理され、情報提供装置100は情報提供業者によって管理される。なお、図1では、1台の広告配信装置30を図示したが、広告配信システム1には、複数台の広告配信装置30が含まれる場合もある。同様に、広告配信システム1には、複数台の情報提供装置100が含まれる場合もある。
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。
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。
次に、図4を用いて、ユーザ属性テーブル122の一例について説明する。ユーザ属性テーブル122は、ユーザIDとユーザの属性情報とが関連付けられたユーザ情報を記憶する。図4に示した例では、ユーザ属性テーブル122には、「ユーザID」毎に、「サイコグラフィック属性」と「デモグラフィック属性」とを記憶する。
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。
次に、図6を用いて、クリック結果テーブル32aの一例について説明する。クリック結果テーブル32aは、所定の日時におけるCTR(Click Through Rate)を記憶する。図6に示した例では、クリック結果テーブル32aは、情報提供装置100が保持する「ユーザ情報の分量」と、CTRを算出する日時を示す「算出日時」と、「CTR」とを対応付けて記憶する。
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。
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。
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。
(k_1)−(k_0)=α(a_1)+β(b_1)
10 − 5 =α(100)+β(200)
5 =α(100)+β(200) ・・・ (2)
(k_2)−(k_0)=α(a_2)+β(b_2)
12 − 5 =α(300)+β(250)
7 =α(300)+β(250) ・・・ (3)
(k_3)−(k_0)=α(a_3)+β(b_3)
20 − 5 =α(350)+β(500)
15 =α(350)+β(500) ・・・ (4)
上述してきたように、第1の実施形態に係る広告配信装置30は、クリック結果テーブル32a(記憶部の一例に相当)と、算出部33cとを有する。クリック結果テーブル32aは、サイトページ(コンテンツの一例に相当)を提供するサイト提供装置10(提供装置の一例に相当)に対してユーザ端末20がアクセスする契機で取得されるユーザ情報(属性情報の一例に相当)の量を、所定の日時毎かつユーザ情報が取得される契機となったサイト提供装置10毎に記憶する。算出部33cは、クリック結果テーブル32aに記憶されている各日時に対応するサイト提供装置10毎のユーザ情報の分量と、かかる日時における広告効果とを回帰分析することにより得られるユーザ情報の分量と広告効果との相関性に応じて、サイト提供装置10毎の広告効果への貢献度を算出する。
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。
上記実施形態では、広告配信装置30の算出部33cが、CTRの上昇量として、算出日時「基準」に対応するCTRと、測定したCTRとの差異を算出する例を示した。しかし、広告配信装置30は、算出日時「基準」に対応するCTRを保持しない場合もある。そこで、算出部33cは、所定の算出日時を基準日時として、かかる基準日時に対応するCTRと、測定したCTRとの差異をCTRの上昇量としてもよい。
12−10 = α(300−100)+β(250−200)
2 = α(200) +β(50) ・・・ (7)
20−10 = α(350−100)+β(500−200)
20 = α(250) +β(300) ・・・ (8)
また、上記実施形態では、上記式(1)を用いて説明したように、算出部33cが、独立変数(説明変数)として、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量(「a_t」や「b_t」)を用いる例を示した。しかし、算出部33cは、上記式(1)における独立変数(説明変数)として、サイト提供装置毎のユーザ情報の分量の対数(log(a_t)やlog(b_t))を用いてもよい。
また、上記実施形態では、算出部33cが、最小二乗法等を用いて回帰分析を行う例を示した。しかし、算出部33cは、リッジ回帰等の他の分析手法を用いて、上記式(2)〜(4)や(7)及び(8)を近似的に満たすような「α」及び「β」を算出してもよい。
また、上記実施形態では、説明を簡単にするために、2個のサイト提供装置101及び102を例に挙げて、式(1)や(6)を示した。しかし、算出部33cは、サイト提供装置が3個以上存在する場合であっても上記例と同様の手法により各サイト提供装置の貢献度を算出することができる。例えば、サイト提供装置が3個以上存在する場合、算出部33cは、上記式(1)の代わりに下記式(9)を用いる。
また、上記実施形態において、算出部33cは、ポータルページ毎に、上述してきた回帰分析を行ってもよい。具体的には、広告配信装置30は、ポータルページ毎に、図6に例示したクリック結果テーブル32aを保持してもよい。かかる場合に、広告配信装置30の算出部33cは、ポータルページ毎にCTRをクリック結果テーブル32aに格納し、ポータルページ毎に回帰分析を行うことにより各サイト提供装置10の貢献度を算出してもよい。これにより、情報提供装置100は、各サイト提供装置10の貢献度をより詳細に算出することができる。
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。
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、アクセス履歴テーブル121が、サイト提供装置10毎にアクセス回数を記憶するものとして説明した。しかし、アクセス履歴テーブル121に、各サイト提供装置10のサイトページ(URL)毎のアクセス回数が記憶されるようにしてもよい。これにより、ユーザの属性情報をさらに精度良く判別することができる。サイトページ毎のカウントは、例えば、第1通知機能に、サイト提供装置10の識別情報に加え、さらに、サイトページの識別情報を含ませるようにすることで実現することができる。
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。
また、上記実施形態では、サイト提供装置10によって提供されるサイトページに第1通知機能が埋め込まれる例を示した。しかし、メール提供装置によってユーザ端末20に対して配信されるメールマガジン等のHTMLメールに第1通知機能が埋め込まれてもよい。これにより、情報提供装置100は、HTMLメールを受信したユーザ端末20からもユーザ情報を収集することができるので、ユーザの属性情報をさらに精度良く判別することができる。
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。
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。
20 ユーザ端末
30 広告配信装置
32a クリック結果テーブル
33a 受信部
33b 配信部
33c 算出部
100 情報提供装置
121 アクセス履歴テーブル
122 ユーザ属性テーブル
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 要求応答部
134 受信部
Claims (7)
- サイト提供装置を介して取得されるユーザ情報における当該サイト提供装置毎の分量と、当該ユーザ情報に基づく広告効果とを回帰分析することにより、前記サイト提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出手段
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 前記算出手段は、
各日時に対応する前記サイト提供装置毎のユーザ情報の分量と、当該日時における広告効果と
を回帰分析することにより前記広告効果を前記ユーザ情報の分量により表した回帰式を算出し、算出した回帰式に含まれるユーザ情報の分量に対応する係数のうち、各サイト提供装置に対応するユーザ情報の分量の係数を当該サイト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。 - 前記算出手段は、
前記ユーザ情報を用いていない状態における広告効果の指標値と、各日時における広告効果の指標値との差異を当該各日時における広告効果の変動量として算出し、前記サイト提供装置毎のユーザ情報の分量と当該広告効果の変動量との相関性に応じて、前記サイト提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記算出手段は、
特定の基準日時における広告効果の指標値と、当該特定の基準日時以外の他の日時における広告効果の指標値との差異を広告効果の変動量として算出するとともに、当該基準日時における各サイト提供装置に対応するユーザ情報の分量と、当該他の日時における各サイト提供装置に対応するユーザ情報の分量との差異をユーザ情報の分量の変動量として算出し、当該ユーザ情報の分量の変動量と当該広告効果の変動量との相関性に応じて、前記サイト提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記算出手段は、
広告コンテンツが表示されるウェブページ毎の広告効果に基づいて、前記各サイト提供装置における広告効果への貢献度を算出する処理を前記ウェブページ毎に行う
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する貢献度算出方法であって、
サイト提供装置を介して取得されるユーザ情報における当該サイト提供装置毎の分量と、当該ユーザ情報に基づく広告効果とを回帰分析することにより、前記サイト提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出工程
を含むことを特徴とする貢献度算出方法。 - サイト提供装置を介して取得されるユーザ情報における当該サイト提供装置毎の分量と、当該ユーザ情報に基づく広告効果とを回帰分析することにより、前記サイト提供装置毎の広告効果への貢献度を算出する算出手順
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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