JP5856206B2 - Advertisement distribution apparatus, advertisement distribution method and program - Google Patents

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Description

本発明は、広告配信装置、広告配信方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an advertisement distribution device, an advertisement distribution method, and a program.

Ｗｅｂページなどへの広告配信（リスティング）が広く行われている。従来の広告配信では、多くの広告の中から、たとえばＣＴＲ（Click Through Rate）やＣＰＭ（Cost Per Mille）などによる広告評価の高いものを選択しており、広告評価の高いものほどＷｅｂページの上の方に表示されるようになっている。また、特許文献１では、経済的価値などに応じて広告をあまり目立たない位置からより目立つ位置へと昇格させることが記載されている。   Advertisement distribution (listing) to Web pages and the like is widely performed. In conventional advertisement distribution, an advertisement having a high advertisement evaluation, such as CTR (Click Through Rate) or CPM (Cost Per Mille), is selected from many advertisements. It is designed to be displayed on the side. Further, Patent Document 1 describes that an advertisement is promoted from a less conspicuous position to a more conspicuous position according to economic value or the like.

特表２００７−５２４９１５号公報Special table 2007-524915

近年コンテンツの内容やＷｅｂページのレイアウトが多様化しており、必ずしもＷｅｂページの上の方ほど目立つというわけではない。しかしながら、特許文献１では、Ｗｅｂページにおける目立つ位置は予め設定されていることが前提となっており、Ｗｅｂページ上のどの位置がどのくらい目立つのかを評価することはできない。   In recent years, the content of contents and the layout of Web pages have been diversified, and the upper part of the Web page is not necessarily conspicuous. However, Patent Document 1 is based on the premise that a prominent position on a Web page is set in advance, and it is not possible to evaluate which position on the Web page is prominent.

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、広告が表示される位置を考慮して効果的に広告を配信することのできる広告配信装置、広告配信方法及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a background, and provides an advertisement distribution apparatus, an advertisement distribution method, and a program capable of effectively distributing an advertisement in consideration of a position where the advertisement is displayed. With the goal.

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、広告を配信する装置であって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部と、前記広告の評価値である広告評価値を取得する広告評価値取得部と、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定する位置評価決定部と、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信する広告配信部と、を備えることとする。   The main invention of the present invention for solving the above problems is an apparatus for distributing advertisements, wherein the number of times that a viewer of the advertisement has acted according to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. For each of the positions, an action number information storage unit that stores action number information for determining the number of action times, an advertisement evaluation value acquisition unit that acquires an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement, and the position A position evaluation determination unit that determines a position evaluation value that is an evaluation value of the position in accordance with the number of actions determined based on the number of actions stored in correspondence with the number of times information storage unit; and the advertisement evaluation An advertisement distribution unit that distributes the advertisement so that the higher the advertisement is, the higher the position evaluation value is displayed at the position.

また、本発明の広告配信装置は、前記位置に対応付けて、前記位置に表示された広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数を、前記位置に対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数で割った行動率を算出し、前記行動率に応じて前記位置評価値を決定するようにしてもよい。   The advertisement distribution device according to the present invention further includes a display count information storage unit that stores display count information for calculating the display count of the advertisement displayed at the position in association with the position, and the position evaluation The determination unit divides, for each of the positions, the number of actions determined based on the action number information corresponding to the position by the number of display times determined based on the display number information corresponding to the position. The action rate may be calculated, and the position evaluation value may be determined according to the action rate.

また、本発明の広告配信装置は、前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、前記位置および前記広告に対応付けて、前記広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置と１つ以上の所定の前記広告である基準広告とに対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数の合計を、前記位置と前記基準広告とに対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数の合計で割って前記位置評価値を算出するようにしてもよい。   In the advertisement distribution device according to the present invention, the action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement, and associates the advertisement with the position and the advertisement. A display frequency information storage unit that stores display frequency information for calculating the display frequency of the display, wherein the position evaluation determination unit is a reference that is the position and one or more predetermined advertisements for each of the positions Dividing the total number of actions determined based on the action count information corresponding to the advertisement by the total number of display times determined based on the display count information corresponding to the position and the reference advertisement The position evaluation value may be calculated.

また、本発明の広告配信装置では、前記広告配信部は、前記基準広告をランダムな位置に表示されるように配信するようにしてもよい。   In the advertisement distribution device according to the present invention, the advertisement distribution unit may distribute the reference advertisement so that the reference advertisement is displayed at a random position.

また、本発明の広告配信装置は、前記行動回数情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、前記行動回数情報を記憶しており、前記位置評価決定部は、前記広告評価値に応じて前記広告を複数のグループにグループ分けし、少なくとも１つの前記グループについて、前記位置ごとに、当該グループに所属する前記広告および当該位置に対応する前記前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて前記位置評価値を決定するようにしてもよい。   In the advertisement distribution device according to the present invention, the action number information storage unit stores the action number information in association with the position and the advertisement, and the position evaluation determination unit sets the advertisement evaluation value to the advertisement evaluation value. Accordingly, the advertisement is grouped into a plurality of groups, and for at least one of the groups, the position is determined based on the advertisement belonging to the group and the action frequency information corresponding to the position for each position. The position evaluation value may be determined according to the number of actions.

また、本発明の他の態様は、広告を配信する方法であって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータが、前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、を実行することとする。   Further, another aspect of the present invention is a method for delivering an advertisement, wherein the number of actions is the number of times that a viewer of the advertisement takes action corresponding to the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. A computer having an action number information storage unit for storing action number information for determining the number of actions for obtaining an advertisement evaluation value, which is an evaluation value of the advertisement, and the action number information storage unit for each of the positions A step of determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, according to the number of actions determined based on the action number information stored correspondingly; and the higher the advertisement evaluation value, the more the position And delivering the advertisement so that it is displayed at the position having a high evaluation value.

また、本発明の他の態様は、複数の広告を配信するためのプログラムであって、広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶する行動回数情報記憶部を有するコンピュータに、前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、前記位置のそれぞれについて、前記行動回数情報記憶部に対応して記憶された前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、を実行させることとする。   Another aspect of the present invention is a program for distributing a plurality of advertisements, wherein the number of times that a viewer of the advertisement has acted in accordance with the advertisement in association with a position where the advertisement can be displayed. A computer having an action number information storage unit for storing action number information for determining the number of action times, and an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement; Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, according to the number of actions determined based on the number of actions stored in correspondence with the information storage unit; and the high advertisement evaluation value And delivering the advertisement so that the advertisement is displayed at the position having the higher position evaluation value.

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。   Other problems and solutions to be disclosed by the present application will be made clear by the embodiments of the invention and the drawings.

本発明によれば、広告が表示される位置を考慮して効果的に広告を配信することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, an advertisement can be effectively delivered in consideration of the position where an advertisement is displayed.

本実施形態の広告システムにおいて表示されるＷｅｂページ１の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the web page 1 displayed in the advertising system of this embodiment. 本実施形態の広告配信システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the advertisement delivery system of this embodiment. Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a Web server 20. FIG. Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。3 is a diagram illustrating an example of a software configuration of a Web server 20. FIG. レイアウトデータベース２５２に記憶されるレイアウト情報の構成例を示す図である。5 is a diagram illustrating a configuration example of layout information stored in a layout database 252. FIG. 広告データベース２５２に記憶される広告情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the advertisement information memorize | stored in the advertisement database. バイアスデータベース２５４に記憶されるバイアス情報の構成例を示す図である。6 is a diagram illustrating a configuration example of bias information stored in a bias database 254. FIG. インプレッションログ記憶部２５５に記憶されるインプレッションログの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the impression log memorize | stored in the impression log memory | storage part 255. FIG. クリックログ記憶部２５６に記憶されるクリックログの構成例を示す図である。6 is a diagram illustrating a configuration example of a click log stored in a click log storage unit 256. FIG. バイアスを推定する処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the process which estimates a bias. Ｗｅｂサーバ２０により行われる処理の流れを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a flow of processing performed by a Web server 20. 広告リスト５１の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the advertisement list. ステップＳ５０９における表示広告の選択およびポジションの割当を行う処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the process which performs selection of the display advertisement in step S509, and allocation of a position. ポジションの割り当てを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the allocation of a position. 基準広告についてのクリック率の比をバイアスとして推定する処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the process which estimates the ratio of the click rate about a reference | standard advertisement as a bias. クリック率によるグループごとのポジション別平均クリック率からバイアスを推定する処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the process which estimates a bias from the average click rate according to position for every group by a click rate. クリック率およびポジションごとのバイアスを示すグラフ５４の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph 54 which shows the click rate and the bias for every position.

＝＝（１）発明の概要＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る広告配信システムについて説明する。本実施形態において広告とは、Ｗｅｂページにおいて、コンテンツの内容等に応じて表示される広告（リスティング広告と呼ばれる。）を想定する。図１は本実施形態の広告システムにおいて表示されるＷｅｂページ１の一例を示す図である。Ｗｅｂページ１には、各種の情報（コンテンツ）の表示枠とともに、複数の広告枠２〜４が設けられている。本実施形態の広告配信システムは、これらの広告枠２〜４に表示させるための広告を配信するものであり、Ｗｅｂページ１を表示させるための情報（以下、画面情報という。）に広告を入れて送信することを想定している。 == (1) Summary of Invention ==
Hereinafter, an advertisement distribution system according to an embodiment of the present invention will be described. In the present embodiment, an advertisement is assumed to be an advertisement (referred to as a listing advertisement) that is displayed on a Web page according to the content or the like. FIG. 1 is a diagram showing an example of a web page 1 displayed in the advertising system of the present embodiment. The Web page 1 is provided with a plurality of advertisement frames 2 to 4 together with display frames for various information (contents). The advertisement distribution system according to the present embodiment distributes advertisements to be displayed in these advertisement frames 2 to 4, and puts advertisements in information (hereinafter referred to as screen information) for displaying the Web page 1. Is assumed to be transmitted.

本実施形態の広告配信システムは、広告による広告効果を高めようとするものである。広告効果を示す指標としては、クリック率（ＣＴＲ）、広告収益（ＣＴＲ×入札額）、ＣＰＭ（Cost Per Mille）、ｅＣＰＭ（effective Cost Per Mille；１０００ページビューあたりの収益額）などがあるが、本実施形態では、説明を簡単にするため、広告効果はページ全体でのクリック率（ＣＴＲ）で示されるものとする。そして、本実施形態の広告配信システムは、広告枠ごとにクリックのされやすさを表す値（以下、バイアスという。）を求め、バイアスの大きい広告枠に予測クリック率の高い広告を表示することにより、Ｗｅｂページ１全体としてのクリック率を高めるようにしている。   The advertisement distribution system of the present embodiment is intended to increase the advertising effect by advertisement. Examples of metrics that indicate advertising effectiveness include click-through rate (CTR), advertising revenue (CTR x bid amount), CPM (Cost Per Mille), eCPM (effective cost per mille; revenue per 1000 page views) In this embodiment, in order to simplify the description, it is assumed that the advertisement effect is indicated by a click rate (CTR) in the entire page. Then, the advertisement distribution system according to the present embodiment obtains a value (hereinafter referred to as a bias) indicating ease of clicking for each advertisement space, and displays an advertisement with a high predicted click rate in an advertisement space with a large bias. The click rate of the entire Web page 1 is increased.

なお、以下の説明において、広告枠を示す情報を「ポジション」と表記する。本実施形態において、ポジションとは、画面情報において先頭から何番目の広告枠であるかを示す数字であるものとする。また、画面情報はＨＴＭＬにより記述され、広告枠は画面情報における広告を表示するためのテキスト（タグおよびその内容を含む。以下、広告タグという。）であるものとする。
＝＝（２）システムの全体構成＝＝
図２は、本実施形態の広告配信システムの構成例を示す図である。本実施形態の広告配信システムは、ユーザ端末１０と通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続されるＷｅｂサーバ２０を含んで構成される。 In the following description, information indicating the advertising space is referred to as “position”. In the present embodiment, it is assumed that the position is a number indicating the number of advertisement frames from the top in the screen information. The screen information is described in HTML, and the advertising space is text (including a tag and its contents; hereinafter referred to as an advertising tag) for displaying an advertisement in the screen information.
== (2) Overall system configuration ==
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the advertisement distribution system according to the present embodiment. The advertisement distribution system according to the present embodiment includes a Web server 20 that is communicably connected to the user terminal 10 via a communication network 30.

通信ネットワーク３０は、例えば公衆電話回線網や専用通信回線網、携帯電話回線網、無線通信網、イーサネット（登録商標）などにより構築される、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）である。   The communication network 30 is, for example, the Internet or a LAN (Local Area Network) constructed by a public telephone line network, a dedicated communication line network, a mobile phone line network, a wireless communication network, Ethernet (registered trademark), or the like.

Ｗｅｂサーバ２０は、画像や動画、テキストなどの各種のコンテンツをＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）に従って提供する、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータなどのコンピュータである。ユーザ端末１０は、Ｗｅｂサーバ２０が提供する各種のＷｅｂページを閲覧するブラウザを動作させる、例えばパーソナルコンピュータやタブレットコンピュータ、携帯電話端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのコンピュータである。   The Web server 20 is a computer such as a workstation or a personal computer that provides various contents such as images, moving images, and texts according to HTTP (HyperText Transfer Protocol). The user terminal 10 is a computer such as a personal computer, a tablet computer, a mobile phone terminal, a smartphone, or a PDA (Personal Digital Assistant) that operates a browser that browses various Web pages provided by the Web server 20.

ユーザ端末１０はＨＴＴＰのリクエストをＷｅｂサーバ２０に送信し、リクエストに応じてＷｅｂサーバ２０から送信される、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）により記述されるＷｅｂページを受信してディスプレイに表示する。   The user terminal 10 transmits an HTTP request to the Web server 20, receives a Web page described in HTML (HyperText Markup Language) transmitted from the Web server 20 in response to the request, and displays the Web page on the display.

＝＝（３）Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成＝＝
図３はＷｅｂサーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。Ｗｅｂサーバ２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。 == (3) Hardware Configuration of Web Server 20 ==
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the Web server 20. The Web server 20 includes a CPU 201, a memory 202, a storage device 203, a communication interface 204, an input device 205, and an output device 206. The storage device 203 is, for example, a hard disk drive, a solid state drive, or a flash memory that stores various data and programs. The communication interface 204 is an interface for connecting to the communication network 30, for example, an adapter for connecting to Ethernet (registered trademark), a modem for connecting to a public telephone line network, and a wireless communication device for performing wireless communication A USB (Universal Serial Bus) connector for serial communication, an RS232C connector, or the like. The input device 205 is, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, a button, or a microphone that inputs data. The output device 206 is, for example, a display, a printer, or a speaker that outputs data.

＝＝（４）Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成＝＝
図４はＷｅｂサーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。Ｗｅｂサーバ２０は、ＨＴＴＰ処理部２１１、広告引当部２１２、リスティング処理部２１３、ポジション決定部２１４、Ｗｅｂページ作成部２１５、ログ収集部２１６、バイアス推定部２１７、Ｗｅｂ情報データベース２５１、レイアウトデータベース２５２、広告データベース２５３、バイアスデータベース２５４、インプレッションログ記憶部２５５、クリックログ記憶部２５６を備えている。 == (4) Software Configuration of Web Server 20 ==
FIG. 4 is a diagram illustrating a software configuration example of the Web server 20. The web server 20 includes an HTTP processing unit 211, an advertisement allocation unit 212, a listing processing unit 213, a position determination unit 214, a web page creation unit 215, a log collection unit 216, a bias estimation unit 217, a web information database 251, a layout database 252, An advertisement database 253, a bias database 254, an impression log storage unit 255, and a click log storage unit 256 are provided.

なお、ＨＴＴＰ処理部２１１、広告引当部２１２、リスティング処理部２１３、ポジション決定部２１４、Ｗｅｂページ作成部２１５、バイアス推定部２１７の各機能部は、Ｗｅｂサーバ２０が備えるＣＰＵ２０１が記憶装置２０２に記憶されているプログラムを実行することにより実現され、レイアウトデータベース２５２、広告データベース２５３、バイアスデータベース２５４、インプレッションログ記憶部２５５、クリックログ記憶部２５６の各記憶部は、Ｗｅｂサーバ２０が備えるメモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。   The CPU 201 of the Web server 20 stores the functional units of the HTTP processing unit 211, the advertisement allocation unit 212, the listing processing unit 213, the position determination unit 214, the Web page creation unit 215, and the bias estimation unit 217 in the storage device 202. The layout database 252, the advertisement database 253, the bias database 254, the impression log storage unit 255, and the click log storage unit 256 are stored in the memory 202 and the storage included in the Web server 20. This is realized as a part of a storage area provided by the device 203.

＝＝（５）記憶部の説明＝＝
Ｗｅｂ情報データベース２５１は、Ｗｅｂページを作成するための情報（以下、Ｗｅｂ情報という。）を記憶する。Ｗｅｂ情報は、例えば、ＨＴＭＬで記述されたファイルや、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）などの仕組みにより実行されるプログラムを格納したプログラムファイル、画像ファイルなどである。Ｗｅｂ情報データベース２５１は、例えば、Ｗｅｂサーバ２０で動作するオペレーティングシステムが提供するファイルシステムのディレクトリやフォルダにより実現することができる。 == (5) Description of Storage Unit ==
The web information database 251 stores information for creating a web page (hereinafter referred to as web information). The Web information is, for example, a file described in HTML, a program file storing a program executed by a mechanism such as CGI (Common Gateway Interface), an image file, or the like. The Web information database 251 can be realized by, for example, a file system directory or folder provided by an operating system operating on the Web server 20.

レイアウトデータベース２５２は、Ｗｅｂページにおける広告の配置に関する情報（以下、レイアウト情報という。）を記憶する。図５は、レイアウトデータベース２５２に記憶されるレイアウト情報の構成例を示す図である。レイアウト情報には、Ｗｅｂページを示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）のパターンに対応付けて、そのＷｅｂページのレイアウトを示す情報（レイアウトＩＤ）が含まれる。レイアウトＩＤが同じＷｅｂページでは同じ位置に広告枠が設けられる。   The layout database 252 stores information related to the placement of advertisements on the Web page (hereinafter referred to as layout information). FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of layout information stored in the layout database 252. The layout information includes information (layout ID) indicating the layout of the Web page in association with a URL (Uniform Resource Locator) pattern indicating the Web page. An advertisement frame is provided at the same position on Web pages having the same layout ID.

広告データベース２５３は、広告を表示するための情報（以下、広告情報という。）を記憶する。図６は、広告データベース２５２に記憶される広告情報の構成例を示す図である。広告情報には、広告の識別情報である広告ＩＤに対応付けて、広告のカテゴリ、広告に関する情報（ランディングページと呼ばれる。）のＵＲＬ、広告として表示するタイトル、入札額、クリック率（ＣＴＲ）などが含まれる。   The advertisement database 253 stores information for displaying advertisements (hereinafter referred to as advertisement information). FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of advertisement information stored in the advertisement database 252. The advertisement information is associated with the advertisement ID that is the identification information of the advertisement, the URL of the advertisement category, the URL of information related to the advertisement (called a landing page), the title displayed as the advertisement, the bid amount, the click rate (CTR), etc. Is included.

本実施形態では、広告ＩＤおよび広告枠を示すポジションが指定された所定のＵＲＬ（ホスト名にＷｅｂサーバ２０が指定されるものとする。以下、リダイレクトＵＲＬという。）へのリンクを設定して、タイトルの文字列が広告として表示されるものとする。広告がクリックされると、広告ＩＤを含むリクエストがＷｅｂサーバ２０に送信され、後述するログ収集部２１６によりクリックされたことのログが収集され、ＨＴＴＰ処理部２１２により広告ＩＤに対応する広告情報のＵＲＬにリダイレクトされる（例えば、当該ＵＲＬをリダイレクト先として指定した応答が送信される。）。これにより、広告に応じたユーザの行動（クリック）を検知することができる。
入札額は、広告がクリックされた場合に広告主から支払われる単価であり、広告主により決定される。クリック率は、過去に広告がクリックされた数を、過去に広告が表示された回数（インプレッション数と呼ばれる。）で割った値（実クリック率）である。インプレッション数とクリック数は、後述するインプレッションログ記憶部２５５およびクリックログ記憶部２５６に管理される。なお、本実施形態では、広告情報に含まれる実クリック率をそのまま予測クリック率として用いるものとするが、実クリック率以外の要因を考慮して、実クリック率に基づいて予測クリック率を算出するようにしてもよい。
なお、広告として画像や動画などを表示し、あるいは音声を出力させるようにしてもよく、その場合には、例えば広告情報には、広告として表示する画像や動画のデータを示すＵＲＬを追加するようにすることができる。 In the present embodiment, a link to a predetermined URL (the Web server 20 is specified as the host name, hereinafter referred to as a redirect URL) in which the position indicating the advertisement ID and the advertisement space is specified is set. It is assumed that the title character string is displayed as an advertisement. When the advertisement is clicked, a request including the advertisement ID is transmitted to the Web server 20, and a log indicating that the click is performed by the log collection unit 216 described later is collected, and the HTTP processing unit 212 stores the advertisement information corresponding to the advertisement ID. Redirected to a URL (for example, a response specifying the URL as a redirect destination is transmitted). Thereby, the user's action (click) according to the advertisement can be detected.
The bid amount is a unit price paid by the advertiser when the advertisement is clicked, and is determined by the advertiser. The click rate is a value (actual click rate) obtained by dividing the number of clicks on the advertisement in the past by the number of times the advertisement was displayed in the past (referred to as the number of impressions). The number of impressions and the number of clicks are managed in an impression log storage unit 255 and a click log storage unit 256 described later. In this embodiment, the actual click rate included in the advertisement information is used as the predicted click rate as it is, but the predicted click rate is calculated based on the actual click rate in consideration of factors other than the actual click rate. You may do it.
In addition, you may make it display an image, a moving image, etc. as an advertisement, or you may make it output an audio | voice, and in that case, URL which shows the data of the image displayed as an advertisement, or a moving image may be added, for example Can be.

バイアスデータベース２５４はバイアスに関する情報（以下、バイアス情報という。）を記憶する。図７はバイアスデータベース２５４に記憶されるバイアス情報の構成例を示す図である。バイアス情報は、レイアウトＩＤおよびポジションに対応付けて、当該レイアウトＩＤが示すレイアウトのＷｅｂページにおける、ポジションが示す広告枠についてのバイアスを含む。本実施形態では、ポジション「１」におけるクリック率を「１．０」として、ポジション「１」のクリック率に対する他のポジションのクリック率の比がバイアスとして登録される。なお、バイアスデータベース２５４に管理されるバイアス情報は、後述するバイアス推定部２１１により更新される。   The bias database 254 stores information related to bias (hereinafter referred to as bias information). FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the bias information stored in the bias database 254. The bias information includes a bias for the advertising space indicated by the position on the Web page of the layout indicated by the layout ID in association with the layout ID and the position. In this embodiment, the click rate at the position “1” is “1.0”, and the ratio of the click rate at the other position to the click rate at the position “1” is registered as a bias. The bias information managed in the bias database 254 is updated by a bias estimation unit 211 described later.

インプレッションログ記憶部２５５（本発明の表示回数情報記憶部に該当する。）は、広告が表示されたこと（インプレッションと呼ばれる。本発明の表示回数情報に該当する。）を示す情報（以下、インプレッションログという。）を記憶する。図８は、インプレッションログ記憶部２５５に記憶されるインプレッションログの構成例を示す図である。インプレッションログには、Ｗｅｂページ１に広告が表示された日時（配信日時）、Ｗｅｂページ１を示すＵＲＬ、広告が表示されたポジション、表示された広告を示す広告ＩＤが含まれる。
図１のＷｅｂページ１の例では、３つの広告が表示されているので、Ｗｅｂページ１が１度閲覧されると３つのインプレッションログが登録されることになる。 The impression log storage unit 255 (corresponding to the display count information storage unit of the present invention) is information (hereinafter referred to as an impression) indicating that an advertisement is displayed (referred to as impression. Corresponding to the display count information of the present invention). Log)). FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of an impression log stored in the impression log storage unit 255. The impression log includes the date and time (delivery date and time) when the advertisement is displayed on the Web page 1, the URL indicating the Web page 1, the position where the advertisement is displayed, and the advertisement ID indicating the displayed advertisement.
In the example of the Web page 1 in FIG. 1, since three advertisements are displayed, when the Web page 1 is browsed once, three impression logs are registered.

クリックログ記憶部２５６（本発明の行動回数情報記憶部に該当する。）は、Ｗｅｂページ１に表示された広告がクリックされたことを示す情報（以下、クリックログという。本発明の行動回数情報に該当する。）を記憶する。図９は、クリックログ記憶部２５６に記憶されるクリックログの構成例を示す図である。クリックログには、クリックされた広告を示す広告ＩＤ、広告が表示されたＷｅｂページ１のＵＲＬ、広告が表示されたポジション、およびクリックされた日時（クリック日時）が含まれる。   The click log storage unit 256 (corresponding to the action number information storage unit of the present invention) is information indicating that the advertisement displayed on the Web page 1 has been clicked (hereinafter referred to as a click log. Action number information of the present invention). Corresponds to.). FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of the click log stored in the click log storage unit 256. The click log includes an advertisement ID indicating the clicked advertisement, the URL of the Web page 1 on which the advertisement is displayed, the position where the advertisement is displayed, and the date and time when the advertisement was clicked (click date and time).

＝＝（６）機能部の説明＝＝
ＨＴＴＰ処理部２１１は、ＨＴＴＰの処理を行う。ＨＴＴＰ処理部２１２は、ユーザ端末１０から送信されるＨＴＴＰのリクエストを受信し、リクエストに応じた応答処理を行う。
リクエストにリダイレクトＵＲＬが指定されていた場合、ＨＴＴＰ処理部２１２は、後述するログ収集部２１６を呼び出してクリックログを登録させた上で、リクエストに含まれている広告ＩＤに対応する広告情報を広告データベース２５３から読み出し、読み出した広告情報に含まれているＵＲＬをリダイレクト先として指定した応答をユーザ端末１０に応答する。
リクエストにリダイレクトＵＲＬ以外の、Ｗｅｂページを示すＵＲＬが指定された場合には、ＨＴＴＰ処理部２１１は、Ｗｅｂページ作成部２１２を呼び出してＷｅｂページを表示するための情報（以下、画面情報という。画面情報は例えばＨＴＭＬファイルである。）を作成させ、Ｗｅｂページ作成部２１２が作成した画像情報をユーザ端末１０に応答し、ログ収集部２１６を呼び出してインプレッションログを登録させる。 == (6) Description of Functional Units ==
The HTTP processing unit 211 performs HTTP processing. The HTTP processing unit 212 receives an HTTP request transmitted from the user terminal 10 and performs response processing according to the request.
When a redirect URL is specified in the request, the HTTP processing unit 212 calls a log collection unit 216 described later to register a click log, and then advertises advertisement information corresponding to the advertisement ID included in the request. A response that is read from the database 253 and specifies the URL included in the read advertisement information as a redirect destination is returned to the user terminal 10.
When a URL indicating a Web page other than the redirect URL is specified in the request, the HTTP processing unit 211 calls information for displaying the Web page by calling the Web page creation unit 212 (hereinafter referred to as screen information). The information is, for example, an HTML file.), The image information created by the web page creation unit 212 is responded to the user terminal 10, and the log collection unit 216 is called to register the impression log.

広告引当部２１２は、表示する広告の候補を選択する。広告選択部２１２は、広告データベース２５３から所定数（例えば１０個や５０個、１００個など、任意の数を指定することができる。）の広告情報を広告候補として読み出す。本実施形態では、説明を簡単にするために、広告引当部２１２は、広告情報に含まれるクリック率を予測クリック率として、予測クリック率の多い順に所定数の広告情報を広告候補として決定するものとするが、例えば、ユーザの属性に応じて広告候補を決定してもよいし、広告ごとにＣＴＲ、ＣＰＭ、ｅＣＰＭなどに応じて評価を行い、評価の高い順に所定数の広告情報を広告候補として決定してもよい。なお、広告引当部２１２が、数ある広告の中から所定数の広告を選択する処理については、一般的な広告の選択処理を用いることができる。   The advertisement allocation unit 212 selects advertisement candidates to be displayed. The advertisement selection unit 212 reads out a predetermined number (for example, any number such as 10, 50, 100, etc.) of advertisement information from the advertisement database 253 as advertisement candidates. In the present embodiment, in order to simplify the description, the advertisement allocation unit 212 determines a predetermined number of pieces of advertisement information as advertisement candidates in descending order of the predicted click rate with the click rate included in the advertisement information as the predicted click rate. However, for example, advertisement candidates may be determined according to user attributes, or evaluation is performed according to CTR, CPM, eCPM, etc. for each advertisement, and a predetermined number of advertisement information is assigned to advertisement candidates in descending order of evaluation. May be determined as Note that a general advertisement selection process can be used for the process in which the advertisement allocation unit 212 selects a predetermined number of advertisements from among a number of advertisements.

リスティング処理部２１３は、広告引当部２１２が決定した広告候補の中から、表示する広告（以下、表示広告という。）を決定する。本実施形態では、説明を簡単にするために、広告引当部２１２が決定した広告候補のうち、予測クリック率に入札額を乗じた値（期待収益値）が大きいものから順にｎ個（Ｗｅｂページのレイアウトに応じて所定の個数が決定されるものとする。）の広告情報を選択するものとする。なお、リスティング処理部２１３は、たとえば、Ｗｅｂページ１に広告とともに表示されるコンテンツの内容やアクセスしてきたユーザの属性などに広告の内容（広告のカテゴリや広告のタイトルに記載されている文字列、ランディングページに記載されている文字列など）にマッチする度合いに応じて広告を選択するようにしてもよいし、検索エンジンにおける検索結果を応答する場合には、広告の内容が検索キーワードにマッチする度合いに応じて広告を選択するようにしてもよい。また、リスティング処理部２１３による広告の決定処理には、他の一般的な検索連動広告（リスティング広告）やコンテンツマッチング広告に用いられている処理を採用してもよい。   The listing processing unit 213 determines an advertisement to be displayed (hereinafter referred to as a display advertisement) from the advertisement candidates determined by the advertisement allocation unit 212. In the present embodiment, in order to simplify the description, among the advertisement candidates determined by the advertisement allocation unit 212, n (Web page) in descending order of the value obtained by multiplying the predicted click rate by the bid amount (expected profit value) The predetermined number is determined according to the layout of the advertisement information). The listing processing unit 213, for example, includes the content of the advertisement displayed on the Web page 1 together with the advertisement and the attribute of the user who has accessed the character (a character string described in the advertisement category or advertisement title, The ad may be selected according to the degree of matching (such as the character string described on the landing page), or when the search engine responds with the search result, the content of the ad matches the search keyword You may make it select an advertisement according to a degree. In addition, for the advertisement determination process by the listing processing unit 213, a process used for another general search-linked advertisement (listing advertisement) or content matching advertisement may be adopted.

ポジション決定部２１４（本発明の広告配信部に該当する。）は、リスティング処理部２１３が決定した表示広告をどの広告枠に表示させるかを決定する。ポジション決定部２１４は、予測クリック率の高い広告ほど、バイアスの大きい広告枠に表示されるように、表示広告にポジションを割り当てる。なお、ポジション決定部２１４は、たとえば、表示広告の予測クリック率にバイアスおよび入札額を乗じた値の合計値が最大となるように、表示広告にポジションを割り当てるようにしてもよい。   The position determination unit 214 (corresponding to the advertisement distribution unit of the present invention) determines in which advertisement frame the display advertisement determined by the listing processing unit 213 is displayed. The position determination unit 214 assigns a position to a display advertisement so that an advertisement with a higher predicted click rate is displayed in an advertisement space with a larger bias. For example, the position determination unit 214 may assign a position to the display advertisement so that the total value of the values obtained by multiplying the predicted click rate of the display advertisement by the bias and the bid amount becomes the maximum.

Ｗｅｂページ作成部２１５は、ＨＴＴＰ処理部２１１が受信したリクエストに応じて画面情報を作成する。Ｗｅｂページ作成部２１５は、リクエストに指定されるＵＲＬに対応するＷｅｂ情報をＷｅｂ情報データベース２５１から読み出し、読み出したＷｅｂ情報に基づいて画像情報を作成するとともに、リスティング処理部２１３により決定された表示広告が、ポジション決定部２１４が割り当てたポジションの示す広告枠に表示されるように、広告情報を画面情報に追加する。またＷｅｂページ作成部２１５は、表示広告がクリックされた場合にはリダイレクトＵＲＬにアクセスするように、例えばリンクタグを設定した文字列を画面情報に挿入する。なお、Ｗｅｂページ作成部２１６が、広告以外の各種のコンテンツを作成する処理については、一般的なＷｅｂサーバによる処理を用いるものとして、ここでは説明を省略する。   The web page creation unit 215 creates screen information in response to the request received by the HTTP processing unit 211. The web page creation unit 215 reads web information corresponding to the URL specified in the request from the web information database 251, creates image information based on the read web information, and displays advertisements determined by the listing processing unit 213. However, the advertisement information is added to the screen information so as to be displayed in the advertisement frame indicated by the position assigned by the position determination unit 214. Further, the web page creation unit 215 inserts, for example, a character string in which a link tag is set in the screen information so as to access the redirect URL when the display advertisement is clicked. In addition, about the process in which the web page preparation part 216 produces various contents other than an advertisement, the process by a general web server is used, and description is abbreviate | omitted here.

ログ収集部２１６は、インプレッションログ及びクリックログを登録する。
リクエストにリダイレクトＵＲＬが指定されていた場合、ログ収集部２１６は、リダイレクトＵＲＬに指定されている広告ＩＤおよびポジション、リクエストに含まれるリファラ（クリックされた広告が表示されていたＷｅｂページを示すＵＲＬ）、ならびに現在の日時を設定したクリックログを作成してクリックログ記憶部２５６に登録する。また、ログ収集部２１６は、当該広告ＩＤに対応する広告情報のクリック率を更新する。すなわち、ログ収集部２１６は、広告ＩＤに対応するクリックログの数とインプレッションログの数を、クリックログ記憶部２５６およびインプレッションログ記憶部２５５からそれぞれカウントし、クリックログの数をインプレッションログの数で割ったクリック率を算出し、これを広告ＩＤに対応する広告情報のクリック率に設定するように広告データベース２５３を更新する。なお、ログ収集部２１６は、クリックログを登録する際にクリック率を算出して広告情報を更新するものとするが、広告引当部２１２が広告候補を選択する際に、インプレッションログ記憶部２５５およびクリックログ記憶部２５６を参照して予測クリック率を算出するようにしてもよい。
リクエストにリダイレクトＵＲＬ以外のＵＲＬが指定されていた場合、ログ収集部２１６は、リスティング処理部２１３が決定した表示広告のそれぞれについて、現在日時、リクエストに指定されたＵＲＬ、ポジション決定部２１４が当該表示広告に割り当てたポジション、および広告を示す広告ＩＤを含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部２５５に登録する。 The log collection unit 216 registers an impression log and a click log.
When the redirect URL is specified in the request, the log collection unit 216 displays the advertisement ID and position specified in the redirect URL, and the referrer included in the request (URL indicating the Web page on which the clicked advertisement was displayed). In addition, a click log in which the current date and time is set is created and registered in the click log storage unit 256. In addition, the log collection unit 216 updates the click rate of the advertisement information corresponding to the advertisement ID. That is, the log collection unit 216 counts the number of click logs and the number of impression logs corresponding to the advertisement ID from the click log storage unit 256 and the impression log storage unit 255, respectively, and calculates the number of click logs as the number of impression logs. The divided click rate is calculated, and the advertisement database 253 is updated so as to set the click rate of the advertisement information corresponding to the advertisement ID. Note that the log collection unit 216 calculates the click rate when registering the click log and updates the advertisement information. However, when the advertisement allocation unit 212 selects an advertisement candidate, the impression log storage unit 255 and The predicted click rate may be calculated with reference to the click log storage unit 256.
When a URL other than the redirect URL is specified in the request, the log collection unit 216 displays the current date and time, the URL specified in the request, and the position determination unit 214 for each display advertisement determined by the listing processing unit 213. An impression log including the position assigned to the advertisement and the advertisement ID indicating the advertisement is created and registered in the impression log storage unit 255.

バイアス推定部２１７（本発明の広告評価値取得部および位置評価決定部に該当する。）は、インプレッションログおよびクリックログに基づいてバイアスを推定する。上述したように、バイアスとは広告枠ごとのクリックされやすさであり、本実施形態では、「１」のポジションが示す広告枠（以下、基準広告枠という。）に広告が表示された場合のクリック率に対する、他の広告枠に広告が表示された場合のクリック率の比である。本実施形態では、基準広告枠のクリック率を「１」とした値である。   The bias estimation unit 217 (corresponding to the advertisement evaluation value acquisition unit and the position evaluation determination unit of the present invention) estimates the bias based on the impression log and the click log. As described above, the bias is the ease of clicking for each advertising space, and in the present embodiment, when the advertisement is displayed in the advertising space indicated by the position of “1” (hereinafter referred to as a reference advertising space). This is the ratio of the click rate when an advertisement is displayed on another ad space to the click rate. In the present embodiment, the click rate of the reference advertising space is a value “1”.

＝＝（７）バイアスの推定処理（ポジション別平均ＣＴＲ比）＝＝
図１０は、ポジションのバイアスを推定する処理の流れを示す図である。バイアス推定部２１７は、各レイアウトについて以下の処理を行う。
バイアス推定部２１７は、当該レイアウトのレイアウトＩＤに対応するパターンをレイアウトデータベース２５２から読み出し（Ｓ４０１）、ポジションｋを１に初期化する（Ｓ４０２）。 == (7) Bias estimation processing (average CTR ratio by position) ==
FIG. 10 is a diagram showing a flow of processing for estimating the position bias. The bias estimation unit 217 performs the following processing for each layout.
The bias estimation unit 217 reads a pattern corresponding to the layout ID of the layout from the layout database 252 (S401), and initializes the position k to 1 (S402).

バイアス推定部２１７は、インプレッションログ記憶部２５５から、ＵＲＬが上記パターンにマッチし、かつ、ポジションがｋであるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とし（Ｓ４０３）、クリックログ記憶部２５６から、ＵＲＬが上記パターンにマッチし、かつ、ポジションがｋであるクリックログの数をカウントしてクリック数とする（Ｓ４０４）。バイアス推定部２１７は、クリック数をインプレッション数で割った商を、ポジションｋについてのクリック率とする（Ｓ４０５）。   The bias estimation unit 217 counts the number of impression logs whose URL matches the above pattern and the position is k from the impression log storage unit 255 (S403), and from the click log storage unit 256, The number of click logs whose URL matches the above pattern and whose position is k is counted as the number of clicks (S404). The bias estimation unit 217 sets a quotient obtained by dividing the number of clicks by the number of impressions as a click rate for the position k (S405).

バイアス推定部２１７は、ポジションｋについてのクリック率をポジション１についてのクリック率で割ってバイアスとする（Ｓ４０６）。バイアス推定部２１７は、ポジションｋと、算出したバイアスとを対応付けてバイアスデータベース２５４に登録する（Ｓ４０７）。バイアス推定部２１７は、ｋをインクリメントし（Ｓ４０８）、ｋが当該レイアウトにおける広告枠の数ｎ（なお、ｎはレイアウトごとに所与のものとする。）を超えるまで（Ｓ４０９：ＮＯ）、ステップＳ４０３からの処理を繰り返す。   The bias estimation unit 217 divides the click rate for the position k by the click rate for the position 1 to obtain a bias (S406). The bias estimation unit 217 associates the position k with the calculated bias and registers them in the bias database 254 (S407). The bias estimation unit 217 increments k (S408), and until k exceeds the number of advertising spaces n in the layout (where n is given for each layout) (S409: NO), step The processing from S403 is repeated.

以上の処理を、各レイアウトについて行うことにより、各レイアウトについて、ポジションごとのバイアスがバイアスデータベース２５４に登録される。   By performing the above processing for each layout, the bias for each position is registered in the bias database 254 for each layout.

＝＝（８）リクエスト処理＝＝
図１１は、Ｗｅｂサーバ２０により行われるリクエスト処理の流れを示す図である。
ＨＴＴＰ処理部２１１は、ユーザ端末１０からＨＴＴＰのリクエストを受信すると（Ｓ５０１）、リクエストにリダイレクトＵＲＬが指定されているか否かにより、広告がクリックされたか否かを判定する（Ｓ５０２）。 == (8) Request processing ==
FIG. 11 is a diagram illustrating a flow of request processing performed by the Web server 20.
When receiving an HTTP request from the user terminal 10 (S501), the HTTP processing unit 211 determines whether or not an advertisement has been clicked depending on whether or not a redirect URL is specified in the request (S502).

広告がクリックされたと判定した場合（Ｓ５０２：ＹＥＳ）、ログ収集部２１６は、リダイレクトＵＲＬに設定されている広告ＩＤに対応する広告情報を広告データベース２５２から読み出し、リクエストに設定されている広告ＩＤ、当該広告ＩＤが示す広告が表示されていたＷｅｂページを示すＵＲＬ、リクエストに設定されているポジション、および現在日時を含むクリックログを作成してクリックログ記憶部２５６に登録する（Ｓ５０３）。なお、広告が表示されていたＷｅｂページを示すＵＲＬは、たとえばリクエストに設定されているリファラを読み出すことにより取得することができる。また、たとえば、Ｗｅｂサーバ２０がユーザ端末１０ごとにセッションを確立し、セッション情報として前回表示したＷｅｂページ１のＵＲＬを記録しておき、セッション情報として記録されたＵＲＬを広告が表示されていたＵＲＬとして取得するようにしてもよいし、リダイレクトＵＲＬに、広告が表示されていたＷｅｂページのＵＲＬをエンコードして設定するようにしてもよい。   When it is determined that the advertisement is clicked (S502: YES), the log collection unit 216 reads advertisement information corresponding to the advertisement ID set in the redirect URL from the advertisement database 252, and the advertisement ID set in the request, A click log including the URL indicating the Web page on which the advertisement indicated by the advertisement ID is displayed, the position set in the request, and the current date and time is created and registered in the click log storage unit 256 (S503). Note that the URL indicating the Web page on which the advertisement was displayed can be obtained by reading the referrer set in the request, for example. Further, for example, the Web server 20 establishes a session for each user terminal 10, records the URL of the Web page 1 previously displayed as the session information, and the URL where the advertisement is displayed as the URL recorded as the session information. Or the URL of the Web page on which the advertisement was displayed may be encoded and set in the redirect URL.

ログ収集部２１６は、クリックログ記憶部２５６から、リダイレクトＵＲＬに設定されている広告ＩＤに対応するクリックログの数をカウントし（Ｓ５０４）、インプレッションログ記憶部２５５から、当該広告ＩＤに対応するインプレッションログの数をカウントし（Ｓ５０５）、クリック数をインプレッション数で割ってクリック率を算出する（Ｓ５０６）。ログ収集部２１６は、広告データベース２５３において当該広告ＩＤに対応する広告情報のクリック率を、上記算出したクリック率に更新する（Ｓ５０７）。
ＨＴＴＰ処理部２１１は、広告情報のＵＲＬにリダイレクトするようにＨＴＴＰのレスポンスをユーザ端末１０に送信する（Ｓ５０８）。 The log collection unit 216 counts the number of click logs corresponding to the advertisement ID set in the redirect URL from the click log storage unit 256 (S504), and from the impression log storage unit 255, the impression corresponding to the advertisement ID. The number of logs is counted (S505), and the click rate is calculated by dividing the number of clicks by the number of impressions (S506). The log collection unit 216 updates the click rate of the advertisement information corresponding to the advertisement ID in the advertisement database 253 to the calculated click rate (S507).
The HTTP processing unit 211 transmits an HTTP response to the user terminal 10 so as to redirect to the URL of the advertisement information (S508).

一方、広告がクリックされていないと判断した場合には（Ｓ５０２：ＮＯ）、後述する図１３の処理により、表示広告が決定されて各表示広告にポジションが割り当てられる（Ｓ５０９）。なお、広告情報の決定およびポジションの割当処理の詳細については後述するが、この処理により作成される広告リスト５１の構成例を図１２に示す。広告リスト５１の各レコードには、表示広告を示す広告ＩＤ、表示広告のタイトル、および当該表示広告に割り当てられたポジションが含まれる。   On the other hand, if it is determined that the advertisement has not been clicked (S502: NO), a display advertisement is determined and a position is assigned to each display advertisement by the process of FIG. 13 described later (S509). The details of the advertisement information determination and position allocation processing will be described later, and FIG. 12 shows a configuration example of the advertisement list 51 created by this processing. Each record of the advertisement list 51 includes an advertisement ID indicating a display advertisement, a title of the display advertisement, and a position assigned to the display advertisement.

Ｗｅｂページ作成部２１５は、リクエストに設定されているＵＲＬ（以下、ページＵＲＬという。）に応じて各種のコンテンツを表示するためのＨＴＭＬファイルなどの画面情報を作成する（Ｓ５１０）。なお、ステップＳ５１０における画面情報の作成処理は、一般的なＷｅｂサーバによる処理を採用することができる。   The web page creation unit 215 creates screen information such as an HTML file for displaying various contents according to the URL set in the request (hereinafter referred to as page URL) (S510). Note that the screen information creation processing in step S510 can employ processing by a general Web server.

Ｗｅｂページ作成部２１５は、広告リスト５１の各レコードについて、レコードに含まれる広告ＩＤおよびポジションを引数に設定したリダイレクトＵＲＬを作成し（Ｓ５１１）、レコードに含まれるポジションに対応する広告枠に広告が表示されるように、レコードに含まれるタイトルを内容として含むリダイレクトＵＲＬへのリンクタグ（例えば、「<a href="http://www.foobar.com/ad?id=xxxx">タイトル</a>」という形式とすることができる。）を画面情報に挿入する（Ｓ５１２）。   The web page creation unit 215 creates, for each record in the advertisement list 51, a redirect URL in which the advertisement ID and position included in the record are set as arguments (S511), and an advertisement is displayed in the advertisement space corresponding to the position included in the record. As shown, a link tag to a redirect URL containing the title contained in the record as the content (for example, “<a href="http://www.foobar.com/ad?id=xxxx"> title </ a> ") is inserted into the screen information (S512).

ＨＴＴＰ処理部２１１は、作成された画面情報をリクエストへの応答としてユーザ端末１０に送信する（Ｓ５１３）。ログ収集部２１６は、広告リスト５１に含まれる各レコードについて、現在日時およびページＵＲＬならびに、レコードに含まれる広告ＩＤおよびポジションを含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部２５５に登録する（Ｓ５１４）。   The HTTP processing unit 211 transmits the created screen information to the user terminal 10 as a response to the request (S513). For each record included in the advertisement list 51, the log collection unit 216 creates an impression log including the current date and time, the page URL, and the advertisement ID and position included in the record, and registers them in the impression log storage unit 255 (S514). .

＝＝（９）表示広告の決定とポジションの割当＝＝
図１３は、ステップＳ５０９における表示広告の選択およびポジションの割当を行う処理の流れを示す図である。
広告引当部２１２は、広告データベース２５３から所定数ｍ個の広告情報を抽出して候補リストとする（Ｓ５２１）。なお、広告データベース２５３からどのような広告情報を抽出するかは任意に設定可能である。例えば、ランダムにｍ個の広告情報を抽出するようにしてもよいし、予測クリック率の高いものから順にｍ個の広告を抽出するようにしてもよい。また、Ｗｅｂページに表示されるコンテンツにマッチする広告を抽出するようにしてもよいし、ユーザの属性にマッチする広告を抽出するようにしてもよい。 == (9) Determination of display advertisement and allocation of position ==
FIG. 13 is a diagram showing a flow of processing for selecting a display advertisement and assigning a position in step S509.
The advertisement allocation unit 212 extracts a predetermined number m pieces of advertisement information from the advertisement database 253 and sets it as a candidate list (S521). Note that what kind of advertisement information is extracted from the advertisement database 253 can be arbitrarily set. For example, m pieces of advertisement information may be extracted at random, or m pieces of advertisements may be extracted in descending order of predicted click rate. Further, an advertisement that matches the content displayed on the Web page may be extracted, or an advertisement that matches the user's attribute may be extracted.

リスティング処理部２１３は、レイアウトデータベース２５２から、パターンがページＵＲＬにマッチするレイアウトＩＤを読み出し（Ｓ５２２）、読み出したレイアウトＩＤに対応するポジションおよびバイアスをバイアス推定部２１７から取得し（Ｓ５２３）、当該レイアウトにおける広告枠の数ｎを取得する（Ｓ５２４）。なお、ｎはレイアウトごとに所与のものとする。リスティング処理部２１３は、広告情報のクリック率を予測クリック率として、候補リスト中から予測クリック率の大きい順にｎ個の広告情報を抽出したものを候補リストとする（Ｓ５２５）。   The listing processing unit 213 reads a layout ID whose pattern matches the page URL from the layout database 252 (S522), acquires a position and a bias corresponding to the read layout ID from the bias estimation unit 217 (S523), and executes the layout. The number n of advertisement spaces in is acquired (S524). Note that n is given for each layout. The listing processing unit 213 uses the click rate of the advertisement information as the predicted click rate, and extracts n pieces of advertisement information from the candidate list in descending order of the predicted click rate as a candidate list (S525).

ポジション決定部２１４は、予測クリック率の高い広告ほどバイアスが高くなるように、ポジションを割り当てる（Ｓ５２６）。たとえば図１４のように候補リスト５２として３つの広告が抽出されており、バイアスがリスト５３に示すようになっていた場合、最も予測クリック率の高い「Ａ０００１」に対しては、最もバイアスの高いポジション「３」が割り当てられ、２番目に予測クリック率の高い「Ａ０００３」には、２番目にバイアスの高いポジション「１」が割り当てられ、最後の「Ａ０００２」の広告には、３番目にバイアスの高いポジション「２」が割り当てられることになる。   The position determination unit 214 assigns positions so that the higher the predicted click rate, the higher the bias (S526). For example, as shown in FIG. 14, when three advertisements are extracted as the candidate list 52 and the bias is as shown in the list 53, “A0001” having the highest predicted click rate has the highest bias. Position “3” is assigned, “A0003” with the second highest predicted click-through rate is assigned position “1” with the second highest bias, and the last “A0002” advertisement is biased third. The position “2” having a higher value is assigned.

リスティング処理部２１３は、候補リストに含まれている広告情報のそれぞれについて、広告情報に含まれている広告ＩＤおよびタイトルと、ポジション決定部２１４により割り当てられたポジションを対応付けて、広告リストに追加する（Ｓ５２７）。
以上のようにして表示広告の選択とポジションの割当が行われる。 For each piece of advertising information included in the candidate list, the listing processing unit 213 associates the advertising ID and title included in the advertising information with the position assigned by the position determination unit 214 and adds the information to the advertising list. (S527).
As described above, display advertisement selection and position assignment are performed.

＝＝（１０）効果例＝＝
以上説明したように、本実施形態の広告配信システムによれば、広告枠（ポジション）ごとにバイアスを推定することができる。Ｗｅｂページのレイアウトによっては、必ずしもページの上方ほどクリックされやすいとは限らないが、広告枠ごとのバイアスを把握することにより、Ｗｅｂページのクリックされやすい位置を容易に把握することができる。したがって、たとえばバイアスを考慮して広告の評価を補正することが可能となり、広告枠に表示される広告の評価をより正確に行うことができる。 == (10) Example of effects ==
As described above, according to the advertisement distribution system of the present embodiment, a bias can be estimated for each advertisement space (position). Depending on the layout of the web page, it is not always easy to click the upper part of the page, but by grasping the bias for each advertisement frame, the position where the web page is easily clicked can be easily grasped. Therefore, for example, it is possible to correct the evaluation of the advertisement in consideration of the bias, and it is possible to more accurately evaluate the advertisement displayed in the advertisement space.

また、本実施形態の広告配信システムでは、バイアスは、基準広告枠のクリック率を基準とした各広告枠のクリック率の比としているため、広告枠に応じた予測クリック率の補正を容易に計算することができる。たとえば、広告の予測クリック率に、当該広告が表示される広告枠のバイアスを乗じることにより、広告枠に応じた広告の予測クリック率の補正を容易に計算することができる。   In the advertisement distribution system according to the present embodiment, the bias is the ratio of the click rate of each ad space based on the click rate of the reference ad space, so that the correction of the predicted click rate corresponding to the ad space is easily calculated. can do. For example, it is possible to easily calculate the correction of the predicted click rate of the advertisement corresponding to the advertisement space by multiplying the predicted click rate of the advertisement by the bias of the advertisement space in which the advertisement is displayed.

また、本実施形態の広告配信システムによれば、バイアスの高い広告枠ほど予測クリック率の高い広告を割り当てているので、Ｗｅｂページ全体のクリック率を向上させることができる。したがって、広告主にとっては、広告効果を向上させることが可能となり、広告の掲載者（Ｗｅｂサーバ２０の運営者）にとっては、クリックにより広告料が発生する場合には広告による収益を向上させることが可能となる。   Also, according to the advertisement distribution system of the present embodiment, since the advertisement with the higher predicted click rate is assigned to the advertising space with higher bias, the click rate of the entire Web page can be improved. Therefore, it is possible for the advertiser to improve the advertising effect, and for the publisher of the advertisement (operator of the Web server 20), if the advertising fee is generated by the click, the profit from the advertisement can be improved. It becomes possible.

また、本実施形態の広告配信システムでは、レイアウトごとに広告枠のバイアスを推定し、バイアスの高い広告枠に予測クリック率の高い広告を表示させることができる。したがって、様々なレイアウトの複数のＷｅｂページを配信するＷｅｂサイト全体でのクリック率を向上させることができる。よって、Ｗｅｂサイト全体での広告効果を向上させるとともに、広告による収益を向上させることができる。   In the advertisement distribution system according to the present embodiment, an advertisement frame bias can be estimated for each layout, and an advertisement with a high predicted click rate can be displayed in an advertisement frame with a high bias. Therefore, it is possible to improve the click rate in the entire Web site that distributes a plurality of Web pages with various layouts. Therefore, it is possible to improve the advertising effect on the entire website and improve the profits from the advertisement.

また、本実施形態の広告配信システムでは、広告枠（ポジション）ごとにクリック率の平均値を算出し、その平均クリック率に基づいてバイアスとして推定している。したがって、ポジションごとのクリック率を算出可能なログ（本実施形態ではクリックログとインプレッションログとしたが、これに限らず、たとえばポジションごとにクリック数とインプレッション数を対応付けるログであってもよい。）があればバイアスを容易に算出することができる。   In the advertisement distribution system according to the present embodiment, an average value of the click rate is calculated for each advertising space (position), and the bias is estimated based on the average click rate. Therefore, a log that can calculate the click rate for each position (in this embodiment, a click log and an impression log are used, but the present invention is not limited to this, and for example, a log that associates the number of clicks with the number of impressions for each position may be used). If there is, the bias can be easily calculated.

＝＝（１１）変形例１：基準広告についてのポジション別平均ＣＴＲ比＝＝
上記図１０に示したバイアスの推定処理では、全ての広告についてのポジションごとのクリック率の比をバイアスとして算出するものとしたが、ある特定の広告についてのみポジションごとのクリック率の比を算出するようにしてもよい。
図１５は、基準となる広告（以下、基準広告という。）についてのクリック率の比をバイアスとして推定する処理の流れを示す図である。 == (11) Modification 1: Average CTR ratio by position for the standard advertisement ==
In the bias estimation process shown in FIG. 10, the ratio of the click rate for each position for all advertisements is calculated as a bias. However, the ratio of the click rate for each position is calculated only for a specific advertisement. You may do it.
FIG. 15 is a diagram illustrating a flow of processing for estimating a click rate ratio for a reference advertisement (hereinafter referred to as a reference advertisement) as a bias.

バイアス推定部２１７は、まず基準広告を１つ決定し、基準広告の広告ＩＤを基準広告ＩＤとした後（Ｓ４２１）、図１０と同様に、各レイアウトについて、当該レイアウトのレイアウトＩＤに対応するパターンをレイアウトデータベース２５２から読み出し（Ｓ４０１）、ポジションｋを１に初期化する（Ｓ４０２）。   The bias estimation unit 217 first determines one reference advertisement, sets the advertisement ID of the reference advertisement as the reference advertisement ID (S421), and then, for each layout, a pattern corresponding to the layout ID of the layout, as in FIG. Is read from the layout database 252 (S401), and the position k is initialized to 1 (S402).

バイアス推定部２１７は、ステップＳ４０３に代えて、インプレッションログ記憶部２５５から、ＵＲＬがパターンにマッチし、ポジションがｋであり、広告ＩＤが基準広告ＩＤであるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とする（Ｓ４２２）。また、バイアス推定部２１７は、ステップＳ４０４に代えて、クリックログ記憶部２５６から、ＵＲＬがパターンにマッチし、ポジションがｋであり、広告ＩＤが基準広告ＩＤであるクリックログの数をカウントしてクリック数とする（Ｓ４２３）。ステップＳ４０５〜Ｓ４０９については図１０と同様である。   The bias estimation unit 217 counts the number of impressions from the impression log storage unit 255 instead of step S403 by counting the number of impression logs whose URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID is the reference advertisement ID. (S422). Also, the bias estimation unit 217 counts the number of click logs in which the URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID is the reference advertisement ID from the click log storage unit 256 instead of step S404. The number of clicks is set (S423). Steps S405 to S409 are the same as those in FIG.

以上のようにして、基準広告についてのクリック率が広告枠によってどれだけ変わるのかを、基準広告枠のクリック率を１とした比により算出し、これをバイアスとすることができる。この場合、同一の広告についてのログに基づいて、広告枠ごとのクリック率の比をバイアスとすることができる。広告によってクリック率はかなり異なることが知られているので、同じ広告を用いることにより、広告そのものによるクリック率への影響を排除し、広告枠がクリック率に及ぼす影響度を正しくバイアスとして評価することができる。   As described above, how much the click rate for the reference advertisement changes depending on the advertisement space can be calculated by using the ratio of the click rate of the reference advertisement space as 1, which can be used as a bias. In this case, the ratio of the click rate for each advertisement space can be set as a bias based on the logs for the same advertisement. It is known that the click rate varies greatly depending on the ad. By using the same ad, the influence of the ad itself on the click rate is eliminated, and the influence of the ad space on the click rate is evaluated as a correct bias. Can do.

なお、基準広告としてバイアス測定用に１つの広告を新たに準備するようにしてもよいし、様々な広告枠に配信されている広告が存在している場合には、その広告を基準広告として設定してもよい。   In addition, you may make it prepare one new advertisement for bias measurement as a standard advertisement, and when there are advertisements distributed in various advertising spaces, the advertisement is set as a standard advertisement. May be.

バイアス測定用に基準広告を新たに準備する場合、広告引当部２１２およびリスティング処理部２１３は基準広告を常に広告候補および表示広告として決定するようにし、ポジション決定部２１４は、基準広告についてはランダムに広告枠を割り当て、その他の広告については、基準広告に割り当てた広告枠以外の広告枠をバイアスの大きい順に割り当てることができる。このように基準広告がランダムな広告枠に表示されるように、所定期間、広告を配信するようにすることができる。基準広告を用いることにより、同一の広告を用いて広告枠ごとのクリック率を測定することができるので、バイアスを正確に把握することができる。   When newly preparing a reference advertisement for bias measurement, the advertisement allocation unit 212 and the listing processing unit 213 always determine the reference advertisement as an advertisement candidate and a display advertisement, and the position determination unit 214 randomly determines the reference advertisement. With respect to other advertisements, advertisement spaces other than the advertisement space allocated to the reference advertisement can be allocated in descending order of bias. Thus, the advertisement can be distributed for a predetermined period so that the reference advertisement is displayed in a random advertisement space. By using the reference advertisement, the click rate for each advertisement space can be measured using the same advertisement, so that the bias can be accurately grasped.

様々な広告枠に配信されている広告を基準広告とする場合、新たに準備した基準広告をランダムに配信する場合に比べて、基準広告自身の広告効果が低下してしまうような可能性を低減することができる。   When the advertisements distributed in various advertising spaces are used as reference advertisements, the possibility that the advertisement effect of the reference advertisements themselves will be reduced compared to the case where newly prepared reference advertisements are randomly distributed. can do.

また、基準広告は複数設定するようにしてもよい。この場合、ステップＳ４２２およびＳ４２３において、ＵＲＬがパターンにマッチし、ポジションがｋであり、かつ広告ＩＤが、選択した複数の基準広告ＩＤのいずれかに一致するインプレッションログおよびクリックログの数をカウントするようにすればよい。   A plurality of reference advertisements may be set. In this case, in steps S422 and S423, the number of impression logs and click logs in which the URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID matches one of the selected plurality of reference advertisement IDs is counted. What should I do?

＝＝（１２）変形例２：グループごとのポジション別平均ＣＴＲ比の平均＝＝
上記変形例１では、基準広告についてのポジション別の平均クリック率の比をバイアスとしたが、クリック率に応じて広告をグループ分けし、グループごとに変形例１と同様にポジション別のバイアスを算出し、これをポジション別に平均することでバイアスを求めるようにしてもよい。図１６は、クリック率によるグループごとのポジション別平均クリック率からバイアスを推定する処理の流れを示す図である。 == (12) Modification 2: Average of average CTR ratio by position for each group ==
In the first modification, the ratio of the average click rate for each position with respect to the reference advertisement is set as a bias, but the advertisements are grouped according to the click rate, and the bias for each position is calculated for each group as in the first modification. Alternatively, the bias may be obtained by averaging this for each position. FIG. 16 is a diagram showing a flow of processing for estimating the bias from the average click rate for each position for each group based on the click rate.

バイアス推定部２１７は、図１０と同様に、各レイアウトについて、当該レイアウトのレイアウトＩＤに対応するパターンをレイアウトデータベース２５２から読み出し（Ｓ４０１）、ポジションｋを１に初期化する（Ｓ４０２）。   Similarly to FIG. 10, the bias estimation unit 217 reads a pattern corresponding to the layout ID of the layout from the layout database 252 (S401) and initializes the position k to 1 (S402).

バイアス推定部２１７は、広告データベース２５３におけるクリック率の最小値（０としてもよい。）をクリック率ｘとし（Ｓ４４１）、広告データベース２５３から、クリック率がｘ以上であり、かつ、クリック率がｘに所定のステップ値を加算した値未満である広告情報の広告ＩＤを読み出して基準広告ＩＤとする（Ｓ４４２）。なお、ステップ値は、例えば、０．０１％や０．１％など任意の値が設定されるものとしてもよいし、クリック率の最大値から最小値を引いた値を所定のグループ数で割った値としてもよい。   The bias estimation unit 217 sets the minimum click rate (may be 0) in the advertisement database 253 as the click rate x (S441). The click rate is equal to or greater than x from the advertisement database 253, and the click rate is x. An advertisement ID of advertisement information that is less than a value obtained by adding a predetermined step value to is read as a reference advertisement ID (S442). For example, an arbitrary value such as 0.01% or 0.1% may be set as the step value, or a value obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of the click rate is divided by a predetermined number of groups. It may be a value.

バイアス推定部２１７は、図１０のステップＳ４０３に代えて、インプレッションログ記憶部２５５から、ＵＲＬがパターンにマッチし、ポジションがｋであり、広告ＩＤが基準広告ＩＤに含まれるインプレッションログの数をカウントしてインプレッション数とする（Ｓ４４３）。また、バイアス推定部２１７は、ステップＳ４０４に代えて、クリックログ記憶部２５６から、ＵＲＬがパターンにマッチし、ポジションがｋであり、広告ＩＤが基準広告ＩＤに含まれるクリックログの数をカウントしてクリック数とする（Ｓ４４４）。   The bias estimation unit 217 counts the number of impression logs in which the URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID is included in the reference advertisement ID from the impression log storage unit 255 instead of step S403 in FIG. And set as the number of impressions (S443). Also, the bias estimation unit 217 counts the number of click logs in which the URL matches the pattern, the position is k, and the advertisement ID is included in the reference advertisement ID from the click log storage unit 256 instead of step S404. To the number of clicks (S444).

バイアス推定部２１７は、ステップ４０５に代えて、クリック数をインプレッション数で割った商を、ポジションｋおよびクリック率ｘごとのクリック率（ｋ，ｘ）とし（Ｓ４４５）、このクリック率（ｋ，ｘ）を、クリック率ｘに対応するポジション「１」のクリック率（１，ｘ）で割った値を、クリック率ｘに対応するバイアスＢ（ｘ）とする（Ｓ４４６）。   Instead of step 405, the bias estimation unit 217 sets a quotient obtained by dividing the number of clicks by the number of impressions as a click rate (k, x) for each position k and click rate x (S445), and this click rate (k, x ) Is divided by the click rate (1, x) of the position “1” corresponding to the click rate x as a bias B (x) corresponding to the click rate x (S446).

バイアス推定部２１７は、ｘにステップ値を加算し（Ｓ４４７）、ｘが、広告データベース２５３におけるクリック率の最大値（所与の最大値としてもよい。）を超えるまで（Ｓ４４８：ＮＯ）、ステップ４４２からの処理を繰り返す。   The bias estimation unit 217 adds the step value to x (S447), and until x exceeds the maximum value of the click rate in the advertisement database 253 (which may be a given maximum value) (S448: NO), step The processing from 442 is repeated.

ｘが最大値を超えると（Ｓ４４８：ＹＥＳ）、バイアス推定部２１７は、クリック率ごとのバイアスＢ（ｘ）を平均して、ポジションｋに対応するバイアスとし（Ｓ４４９）、ステップＳ４０７〜Ｓ４０９は図１０と同じである。   When x exceeds the maximum value (S448: YES), the bias estimation unit 217 averages the bias B (x) for each click rate to obtain a bias corresponding to the position k (S449), and steps S407 to S409 are shown in FIG. 10 is the same.

図１７は、クリック率ｘおよびポジションｋごとのバイアスＢ（ｋ，ｘ）を示すグラフ５４の一例を示す図である。グラフ５４では、０．０１％ごとのクリック率ｘのそれぞれについて、ポジションｋ別のバイアスがプロットされている。各クリック率ｘについてのバイアスを、ポジションｋごとに平均したものがバイアスデータベース２５４に登録される。   FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a graph 54 showing the click rate x and the bias B (k, x) for each position k. In the graph 54, the bias for each position k is plotted for each click rate x for every 0.01%. An average of the biases for each click rate x for each position k is registered in the bias database 254.

以上のようにして、クリック率に応じて広告をグループ分けし、グループごとに変形例１と同様にポジション別のバイアスを算出し、これをポジション別に平均することでバイアスを推定することができる。クリック率の近い広告をグループに分けていることから、広告そのものによるクリック率の影響を懸念することなく、広告枠がクリック率に及ぼす影響度を正しくバイアスとして評価することができる。   As described above, the advertisements are grouped according to the click rate, the bias for each position is calculated for each group as in the first modification, and the bias can be estimated by averaging the bias for each position. Since advertisements with similar click rates are divided into groups, the degree of influence of the advertising space on the click rate can be evaluated as a correct bias without worrying about the impact of the click rate due to the advertisement itself.

また、基準広告を指定する場合に比べて、バイアスを決定する際に用いるログの数を増やすことができるので、バイアスの信頼度を向上することが可能となり、バイアス測定のために新たに広告を配信することなく、クリックログやインプレッションログに基づいてバイアスを推定することができる。   In addition, since the number of logs used to determine the bias can be increased compared to the case where the reference advertisement is specified, it becomes possible to improve the reliability of the bias, and a new advertisement is measured for the bias measurement. The bias can be estimated based on the click log and the impression log without delivery.

また、クリックログやインプレッションログに関する広告配信時において、上から順（ポジションの小さい順）に予測クリック率の高い広告が配信されていた場合には、ポジションが小さい程予測クリック率の高い広告が表示される可能性が高く、単純にポジションごとのクリック率を平均するだけでは、小さいポジションほどクリック率が高く評価されてしまうような偏りが存在することになるが、変形例２のように、クリック率の近い広告についてのみ、ポジションごとのクリック率を平均することにより、上記のような偏りを発生させないようにバイアスを推定することができる。したがって、バイアスの精度を向上させることができる。   Also, when ads related to click logs and impression logs are delivered, if ads with a high predicted click rate are distributed in order from the top (in order of smaller position), an ad with a higher predicted click rate is displayed as the position is smaller. If you simply average the click rate for each position, there will be a bias that the smaller the position, the higher the click rate will be evaluated. By averaging the click rate for each position only for advertisements with similar rates, the bias can be estimated so as not to cause the above-described bias. Therefore, the accuracy of bias can be improved.

＝＝（１３）その他の変形例＝＝
また、本実施形態では、広告の配信にバイアスを利用する広告配信システムについて説明したが、バイアスは広告を評価する他のシステムにも容易に適用することができる。たとえば、広告の評価値（予測クリック率や広告収益、ＣＰＭ、ｅＣＰＭなど）を分析する際に、表示された広告枠のバイアスを広告の評価値に乗じることにより評価値を補正することができる。この場合、広告の評価をより精度良く行うことができる。また、コンテンツと広告のマッチングを行うマッチングエンジンの性能評価を行う際に、補正した広告の評価値を用いることにより、マッチングエンジンの評価をより正確に行うこともできる。 == (13) Other Modifications ==
In the present embodiment, an advertisement distribution system that uses a bias for advertisement distribution has been described. However, the bias can be easily applied to other systems that evaluate advertisements. For example, when analyzing an advertisement evaluation value (predicted click rate, advertisement revenue, CPM, eCPM, etc.), the evaluation value can be corrected by multiplying the advertisement evaluation value by the bias of the displayed advertising space. In this case, the advertisement can be evaluated with higher accuracy. In addition, when evaluating the performance of a matching engine that performs matching between content and advertisement, the matching engine can be evaluated more accurately by using the corrected evaluation value of the advertisement.

また、本実施形態では、広告配信システムは１台のＷｅｂサーバ２０から構成されるものとしたが、これに限らず、複数のコンピュータにより構成してもよい。たとえば、ＨＴＴＰ処理部２１１をＷｅｂサーバ２０により実現させ、広告引当部２１２〜バイアス推定部２１７の各機能部をアプリケーションサーバに実現させ、Ｗｅｂ情報データベース２５１〜クリックログ記憶部２５６の各記憶部をデータベースサーバにより実現させるような構成とすることもできる。   In the present embodiment, the advertisement distribution system is configured by one Web server 20, but is not limited thereto, and may be configured by a plurality of computers. For example, the HTTP processing unit 211 is realized by the Web server 20, the functional units of the advertisement allocation unit 212 to the bias estimation unit 217 are realized by the application server, and the storage units of the Web information database 251 to the click log storage unit 256 are stored in the database. It can also be configured to be realized by a server.

また、たとえば、バイアスの推定処理をＷｅｂサーバ２０とは異なるバイアス推定装置として独立させてもよい。バイアス推定装置は、バイアス推定部２１７と、Ｗｅｂサーバ２０の広告データベース２５３から広告情報を取得する広告情報取得部、インプレッションログ記憶部２５５からインプレッションログを取得するインプレッションログ取得部と、クリックログ記憶部２５６からクリックログを取得するクリックログ取得部とを備えるようにし、図１０、図１５、図１６に示す処理により、バイアスを推定するようにすることができる。この場合、ユーザは、広告枠ごとのバイアスを容易に把握することができるので、各種の解析にバイアスを利用することができる。たとえば、上述したように、広告の評価をより精度良く行う場合や、マッチングエンジンの評価を行う場合に、バイアスを用いることで評価精度を向上することができる。   Further, for example, the bias estimation processing may be made independent as a bias estimation device different from the Web server 20. The bias estimation device includes a bias estimation unit 217, an advertisement information acquisition unit that acquires advertisement information from the advertisement database 253 of the Web server 20, an impression log acquisition unit that acquires an impression log from the impression log storage unit 255, and a click log storage unit A click log acquisition unit that acquires a click log from 256 can be provided, and the bias can be estimated by the processes shown in FIGS. 10, 15, and 16. In this case, since the user can easily grasp the bias for each advertising space, the bias can be used for various types of analysis. For example, as described above, when the advertisement is evaluated with higher accuracy or when the matching engine is evaluated, the evaluation accuracy can be improved by using a bias.

また、たとえば、Ｗｅｂサーバ２０に対して表示広告を提供する広告配信サーバを別途設け、広告配信サーバが、広告引当部２１２、リスティング処理部２１３、ポジション決定部２１４、ログバイアス推定部２１７などを備えるようにしてもよい。
この場合、Ｗｅｂサーバ２０において、画面情報を作成するＷｅｂサーバ２０が広告の選択を行わず、広告配信サーバから配信を受けた広告を予測クリック率の高いものから順に上方の広告枠になるように並べるようにしている場合には、広告収益（予測クリック率×入札額）や予測クリック率に、割り当てたポジションのバイアスを乗じて補正を行い、補正した広告収益や予測クリック率を広告に付帯させるようにすることができる。これにより、Ｗｅｂサーバ２０において広告がバイアスを考慮した位置に正しく表示されるように画面情報が作成される。 In addition, for example, an advertisement distribution server that provides a display advertisement to the Web server 20 is provided separately, and the advertisement distribution server includes an advertisement allocation unit 212, a listing processing unit 213, a position determination unit 214, a log bias estimation unit 217, and the like. You may do it.
In this case, in the Web server 20, the Web server 20 that creates the screen information does not select an advertisement, and the advertisements received from the advertisement distribution server are arranged in the upper advertisement frame in descending order of the predicted click rate. If they are arranged, make corrections by multiplying the advertising revenue (predicted click rate x bid amount) and predicted click rate by the bias of the assigned position, and add the corrected ad revenue and predicted click rate to the ad. Can be. As a result, the screen information is created so that the advertisement is correctly displayed on the Web server 20 at a position considering the bias.

また、広告とはＷｅｂページの一部に表示されるものとしたが、これに限らず、広告のみが表示される画面が表示されるようにしてもよいし、広告がコンテンツとは異なる別画面に表示されるようにしてもよい。   In addition, the advertisement is displayed on a part of the web page. However, the present invention is not limited to this, and a screen on which only the advertisement is displayed may be displayed. May be displayed.

また、本実施形態では各広告の予測クリック率（ＣＴＲ）は、過去のクリック数をインプレッション数で割った値であるものとしたが、これに限らず、たとえば、広告引当部２１２やリスティング処理部２１３が、コンテキスト（閲覧しているユーザの属性や広告と共に配信するコンテンツの内容）に応じて、当該コンテキストに対応するクリック数をインプレッション数で割って予測クリック率を算出するようにしてもよい。また、各種の統計手法を用いてクリック率を予測し、その予測値を予測クリック率としてもよい。また、各種の統計手法を用いて、クリックログなどに基づいてクリック数を予測し、インプレッションログなどに基づいてインプレッション数を予測するようにしてもよい。また、広告ごとに各ポジションについて予測クリック率を算出し、これをポジションごとに平均して、ポジションごとの予測クリック率を算出してもよい。   In this embodiment, the predicted click rate (CTR) of each advertisement is a value obtained by dividing the number of past clicks by the number of impressions. However, the present invention is not limited to this. For example, the advertisement allocation unit 212 and the listing processing unit 213 may calculate the predicted click rate by dividing the number of clicks corresponding to the context by the number of impressions according to the context (the content of the content delivered together with the attribute of the browsing user and the advertisement). In addition, the click rate may be predicted using various statistical methods, and the predicted value may be used as the predicted click rate. In addition, the number of clicks may be predicted based on a click log or the like using various statistical methods, and the number of impressions may be predicted based on an impression log or the like. Further, the predicted click rate for each position may be calculated for each position, and this may be averaged for each position to calculate the predicted click rate for each position.

また、本実施形態ではバイアスの高い広告ほど予測クリック率の高い広告が表示されるように割り当てていたが、バイアスの高い広告枠には、広告収益やＣＰＭ、ｅＣＰＭなどのその他の広告の評価値が高い広告を割り当てるようにしてもよい。この場合、Ｗｅｂページ全体としての広告収益を最大化することが可能である。   Further, in this embodiment, the higher biased advertisement is assigned so that an advertisement with a higher predicted click-through rate is displayed. However, the advertising space with higher bias has an evaluation value of other advertisements such as advertising revenue, CPM, and eCPM. You may make it allocate an advertisement with high. In this case, it is possible to maximize the advertising revenue as the entire Web page.

また、本実施形態では、予測クリック率を用いて広告の評価および広告枠の評価を行うものとしたが、予測クリック率に代えて予測クリック数を用いてもよい。   In the present embodiment, the advertisement is evaluated and the advertisement space is evaluated using the predicted click rate. However, the predicted click rate may be used instead of the predicted click rate.

また、本実施形態では、クリックされたことをクリックログにより蓄積するものとしたが、これに限らず、たとえば、広告の閲覧者が電子メールで申し込みをした場合や、閲覧者がサービスの申し込みや商品の購入を行った場合などに、その旨をサービス提供者または商品販売者から受信することにより、閲覧者が広告の閲覧に応じて何らかの行動を起こしたことの履歴をクリックログに代えて蓄積するようにしてもよい。この場合、たとえば、広告にクーポンとして、広告ＩＤやポジションを含む番号を表示しておき、利用されたクーポンの情報をログとして蓄積しておくなど、閲覧者がどの広告枠でどの広告を閲覧したのかを特定できるようにしておくものとする。これにより、クリック以外にも閲覧者の各種の行動から広告および広告枠の評価を行うことが可能となる。   In the present embodiment, the clicked logs are accumulated in the click log. However, the present invention is not limited to this. For example, when an advertisement viewer applies for an e-mail or a viewer applies for a service or When a product is purchased, etc., it is received from the service provider or product seller, and the history of the fact that the viewer has taken some action in response to viewing the advertisement is stored instead of the click log. You may make it do. In this case, for example, the advertisement is displayed as a coupon with a number including the advertisement ID or position, and information on the used coupon is stored as a log. It shall be possible to identify whether or not. Thereby, it becomes possible to evaluate an advertisement and an advertising space from various actions of the viewer other than the click.

また、本実施形態では、インプレッションログは、広告が配信された時点で蓄積されるものとしたが、ユーザ端末１０の画面に実際に表示された時点に蓄積するようにしてもよい。この場合、たとえば、画面情報とともに、ユーザ端末１０において広告が表示された旨を通知するプログラム（以下、表示通知プログラムという。）をユーザ端末１０に送信し、ユーザ端末１０においてＷｅｂページ１が表示されるとともに表示通知プログラムが実行されるようにする。表示通知プログラムの実行により、ユーザ端末１０の画面上に広告が表示された場合に、画面に表示された広告の広告ＩＤおよび画面に表示された広告枠を示すポジションがＷｅｂサーバ２０に送信されるようにし、ログ収集部２１６は、広告ＩＤおよびポジションを受信したところでインプレッションログを作成して登録するようにする。これにより、全ての広告が一度に画面に表示されないような大きいＷｅｂページに出力された広告であっても、ユーザに確実に視認された数に基づいてクリック率を算出することができる。したがって、クリック率の信頼性を向上させることができる。   In the present embodiment, the impression log is accumulated when the advertisement is distributed. However, the impression log may be accumulated when actually displayed on the screen of the user terminal 10. In this case, for example, together with the screen information, a program for notifying that the advertisement is displayed on the user terminal 10 (hereinafter referred to as a display notification program) is transmitted to the user terminal 10, and the web page 1 is displayed on the user terminal 10. And the display notification program is executed. When an advertisement is displayed on the screen of the user terminal 10 by executing the display notification program, the advertisement ID of the advertisement displayed on the screen and the position indicating the advertisement space displayed on the screen are transmitted to the Web server 20. Thus, the log collection unit 216 creates and registers an impression log when the advertisement ID and the position are received. Thereby, even if the advertisement is output on a large Web page that does not display all advertisements on the screen at once, the click rate can be calculated based on the number that is surely viewed by the user. Therefore, the reliability of the click rate can be improved.

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。   Although the present embodiment has been described above, the above embodiment is intended to facilitate understanding of the present invention and is not intended to limit the present invention. The present invention can be changed and improved without departing from the gist thereof, and the present invention includes equivalents thereof.

１ 画面
２ 広告
１０ ユーザ端末
２０ Ｗｅｂサーバ
３０ 通信ネットワーク
２１１ ＨＴＴＰ処理部
２１２ 広告引当部
２１３ リスティング処理部
２１４ ポジション決定部
２１５ Ｗｅｂページ作成部
２１６ ログ収集部
２１７ バイアス推定部
２５１ Ｗｅｂ情報データベース
２５２ レイアウトデータベース
２５３ 広告データベース
２５４ バイアスデータベース
２５５ インプレッションログ記憶部
２５６ クリックログ記憶部 1 screen 2 advertisement 10 user terminal 20 web server 30 communication network 211 HTTP processing unit 212 advertisement allocation unit 213 listing processing unit 214 position determination unit 215 web page creation unit 216 log collection unit 217 bias estimation unit 251 web information database 252 layout database 253 Advertising database 254 Bias database 255 Impression log storage unit 256 Click log storage unit

Claims (7)

広告を配信する装置であって、
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者による前記広告に応じた行動の履歴を記憶する行動情報記憶部と、
前記広告の評価値である広告評価値を取得する広告評価値取得部と、
前記位置のそれぞれについて、前記行動情報記憶部に対応して記憶された前記行動の履歴に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定する位置評価決定部と、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信する広告配信部と、
を備えることを特徴とする広告配信装置。 A device for delivering advertisements,
In association with the position where the advertisement may be displayed, and the action information storage unit that stores the history of actions in response to the advertisement by the viewer of the advertisement,
An advertisement evaluation value acquisition unit that acquires an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
For each of the positions, a position evaluation determination unit that determines a position evaluation value that is an evaluation value of the position according to the history of the action stored corresponding to the action information storage unit;
An advertisement delivery unit that delivers the advertisement so that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
An advertisement distribution apparatus comprising: 請求項１に記載の広告配信装置であって、
前記位置に対応付けて、前記位置に表示された広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、
前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置に表示された広告の閲覧者が当該広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を、前記位置に対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数で割った値である行動率に応じて前記位置評価値を決定する、
ことを特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
A display count information storage unit for storing display count information for calculating the display count of the advertisement displayed at the position in association with the position ;
For each of the positions , the position evaluation determination unit sets the number of actions, which is the number of times that a viewer of the advertisement displayed at the position has taken action according to the advertisement, in the display number information corresponding to the position. that determine the location estimate in response to the is divided by the impressions action rate determined on the basis,
Ad delivery device comprising a call. 請求項１に記載の広告配信装置であって、
前記位置および前記広告に対応付けて、前記広告の表示回数を算出するための表示回数情報を記憶する表示回数情報記憶部をさらに備え、
前記行動情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶し、
前記位置評価決定部は、前記位置のそれぞれについて、前記位置と１つ以上の所定の前記広告である基準広告とに対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数の合計を、前記位置と前記基準広告とに対応する前記表示回数情報に基づいて決定される前記表示回数の合計で割って前記位置評価値を算出する、
ことを特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
A display count information storage unit that stores display count information for calculating the display count of the advertisement in association with the position and the advertisement ;
The behavior information storage unit stores behavior number information for determining the number of behaviors corresponding to the position and the advertisement, which is the number of times that a viewer of the advertisement has acted according to the advertisement,
The position evaluation determination unit, for each of the positions, the total number of actions determined based on the action number information corresponding to the position and a reference advertisement that is one or more predetermined advertisements, you calculate the location estimate divided by the sum of the impressions is determined based on the display count information corresponding to the position and said reference advertisement,
Ad delivery device comprising a call. 請求項３に記載の広告配信装置であって、
前記広告配信部は、前記基準広告をランダムな位置に表示されるように配信すること、
を特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 3,
The advertisement distribution unit distributes the reference advertisement so as to be displayed at a random position;
An advertisement distribution apparatus characterized by the above. 請求項１に記載の広告配信装置であって、
前記行動情報記憶部は、前記位置および前記広告に対応付けて、当該広告の閲覧者が前記広告に応じた行動を起こした回数である行動回数を決定するための行動回数情報を記憶し、
前記位置評価決定部は、前記広告評価値に応じて前記広告を複数のグループにグループ分けし、少なくとも１つの前記グループについて、前記位置ごとに、当該グループに所属する前記広告および当該位置に対応する前記行動回数情報に基づいて決定される前記行動回数に応じて前記位置評価値を決定する、
ことを特徴とする広告配信装置。 The advertisement distribution device according to claim 1,
The behavior information storage unit stores behavior number information for determining the number of behaviors corresponding to the position and the advertisement, which is the number of times that a viewer of the advertisement has acted according to the advertisement ,
The position evaluation determination unit divides the advertisement into a plurality of groups according to the advertisement evaluation value, and corresponds to the advertisement belonging to the group and the position for each position with respect to at least one group. that determine the location estimate in response to the action number that is determined based on the behavior count information,
Ad delivery device comprising a call. 広告を配信する方法であって、
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者による前記広告に応じた行動の履歴を記憶する行動情報記憶部を有するコンピュータが、
前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、
前記位置のそれぞれについて、前記行動情報記憶部に対応して記憶された前記行動の履歴に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、
を実行することを特徴とする広告配信方法。 A method of delivering ads,
In association with the position where the advertisement may be displayed, the computer having a behavior information storage unit for the storing history of actions in response to the advertisement by the viewer of the advertisement is,
Obtaining an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, for each of the positions, according to the history of the action stored corresponding to the action information storage unit;
Delivering the advertisement such that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
An advertisement delivery method comprising: 複数の広告を配信するためのプログラムであって、
広告が表示されうる位置に対応付けて、当該広告の閲覧者による前記広告に応じた行動の履歴を記憶する行動情報記憶部を有するコンピュータに、
前記広告の評価値である広告評価値を取得するステップと、
前記位置のそれぞれについて、前記行動情報記憶部に対応して記憶された前記行動の履歴に応じて、前記位置の評価値である位置評価値を決定するステップと、
前記広告評価値の高い前記広告ほど前記位置評価値の高い前記位置に表示されるように前記広告を配信するステップと、
を実行させるためのプログラム。 A program for delivering multiple advertisements,
In association with the position where the advertisement may be displayed, the computer having a behavior information storage unit that stores the history of actions in response to the advertisement by the viewer of the advertisement,
Obtaining an advertisement evaluation value that is an evaluation value of the advertisement;
Determining a position evaluation value, which is an evaluation value of the position, for each of the positions, according to the history of the action stored corresponding to the action information storage unit;
Delivering the advertisement such that the advertisement with the higher advertisement evaluation value is displayed at the position with the higher position evaluation value;
A program for running
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