JP5944878B2 - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents
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Description
〔1.判定処理〕
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図1は、第1の実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図1では、判定装置100によって、複数のデバイスを利用するユーザの同一性を判定する判定処理が行われる例を示す。
次に、図2を用いて、第1の実施形態に係る判定装置100の構成について説明する。図2は、第1の実施形態に係る判定装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、判定装置100は、ネットワークNを介してユーザ端末10と通信可能に接続される。かかるユーザ端末10は、デスクトップ型PCや、ノート型PCや、スマートフォン等の携帯電話機や、タブレット端末や、PDA(Personal Digital Assistant)等である。
次に、図5を用いて、第1の実施形態に係る判定装置100による判定処理の手順について説明する。図5は、第1の実施形態に係る判定装置100による判定処理手順を示すフローチャートである。
上述してきたように、第1の実施形態に係る判定装置100は、取得部132と、判定部133とを有する。取得部132は、ユーザ端末10に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する。判定部133は、取得部132によって取得された利用履歴に基づいて、サービスを利用した複数のユーザ端末10のうち互いに関連する関連サービスを所定の時間内に利用したユーザ端末10のユーザ同士を同一のユーザであると判定する。
第1の実施形態では、関連サービスが同一のサービスである例を示した。しかし、関連サービスは、同一のサービスでなくてもよい。第2の実施形態では、異なるサービスを利用したユーザ端末10のユーザにおける同一性を判定する例について説明する。
まず、図6を用いて、第2の実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図6は、第2の実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図6では、判定装置200によって判定処理が行われる例を示す。
次に、図7を用いて、第2の実施形態に係る判定装置200の構成について説明する。図7は、第2の実施形態に係る判定装置200の構成例を示す図である。図7に示すように、判定装置200は、記憶部220と、制御部230とを有する。
上述してきたように、第2の実施形態に係る判定装置200は、判定部233を有する。判定部233は、所定の時間内に関連性がある利用態様でサービスを利用したユーザ端末10のユーザ同士を、関連サービスを利用した同一のユーザであると判定する。
第2の実施形態では、予め決められている関連サービスを利用したユーザ同士を、関連性がある利用態様でサービスを利用した同一のユーザであると判定する例を示した。しかし、関連性があるサービスの利用態様は、予め決められている関連サービスを利用する態様に限られない。例えば、関連性があるサービスの利用態様とは、互いに関連する検索クエリを用いて異なるサービスを利用する態様であってもよい。第3の実施形態では、検索クエリに基づいてユーザの同一性を判定する例について説明する。
まず、図9を用いて、第3の実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図9は、第3の実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図9では、判定装置300によって判定処理が行われる例を示す。
次に、図10を用いて、第3の実施形態に係る判定装置300の構成について説明する。図10は、第3の実施形態に係る判定装置300の構成例を示す図である。図10に示すように、判定装置300は、記憶部320と、制御部330とを有する。
上述してきたように、第3の実施形態に係る判定装置300は、検索クエリ記憶部323と、取得部132と、判定部333とを有する。検索クエリ記憶部323は、互いに関連する検索クエリを含むクエリグループ毎に、検索クエリを記憶する。取得部132は、ユーザ端末10から受け付けた検索クエリに応じた検索結果を応答するサービスに関する利用履歴を取得する。判定部333は、所定の時間内に同一のクエリグループに属する検索クエリを用いてサービスを利用したユーザ端末のユーザ同士を、関連性がある利用態様でサービスを利用した同一のユーザであると判定する。
上述した各実施形態は、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、他の実施形態について説明する。
上記第1〜第3の実施形態において、判定装置100、200及び300(以下、判定装置100等とする)は、ユーザを識別するためのログインID等をユーザ端末10から受け付けない例を示した。しかし、判定装置100等は、会員制度を採用する場合がある。例えば、判定装置100等は、会員登録していないユーザに対しても各種サービスを提供するが、会員登録しているユーザに対しては高品質なサービスを提供する場合がある。判定装置100等は、このような会員制度を採用している場合には、会員ユーザからログインID(例えば、会員ID)を受け付けてもよい。この場合、ユーザは、異なるデバイスを使用する場合であっても、同一のログインIDを判定装置100等に送信する。このため、判定装置100等は、ログインIDを送信する会員ユーザについては、上述した判定処理を行うことなく、ログインIDをキーとして、各会員ユーザに対応するクッキーIDの組合せを特定することができる。
また、上記第2の実施形態では、関連性があるサービスの利用態様が、予め決められている関連サービスを利用する態様である例を示した。また、上記第3の実施形態では、関連性があるサービスの利用態様が、予め決められている関連クエリを指定する態様である例を示した。しかし、関連性があるサービスの利用態様は、これらの例に限られない。例えば、ニュースサイトを閲覧した後に(すなわち、ニュースサービスを利用した後に)、かかるニュースサイトに掲載されている記事に関する検索クエリを検索サイトに指定する利用態様を「関連性があるサービスの利用態様」としてもよい。このように、上述してきた判定装置200及び300は、関連サービス又は関連クエリに限られず、所定のサービスと所定の検索クエリとの組合せを関連性があるサービスの利用態様として扱ってもよい。
また、上述した各実施形態では、判定装置100等がコンテンツの一例としてウェブページを配信する例を示したが、判定装置100等は、ユーザ端末10にインストールされるアプリケーションや、ユーザ端末10に記憶される電子書籍や動画等のコンテンツを配信してもよい。この場合に、判定装置100等は、ユーザ端末10に配信したアプリケーションや電子書籍や動画等の関連性に基づいて、ユーザの同一性を判定してもよい。
また、上述した各実施形態では、判定装置100等が各種サービスを提供する例を示した。しかし、ユーザの同一性を判定する処理を行う装置と、各種サービスを提供する装置とは、異なる装置であってもよい。この点について、図13を用いて説明する。図13は、他の実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。なお、図13では、第1の実施形態に係る判定装置100を例に挙げて説明する。
また、上述した各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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述してきた実施形態に係る判定装置100、200及び300は、例えば図14に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、判定装置100を例に挙げて説明する。図14は、判定装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
次に、上述してきた判定装置100等の適用例について説明する。近年、ユーザ端末10に配信される各種ウェブページには、広告主から入稿された広告コンテンツが表示されることが多い。このような広告コンテンツの広告効果を示す指標としてCV(コンバージョン)が用いられる場合がある。CVとは、ウェブページを取得したユーザ端末10のユーザが広告主の利益に繋がる行動に至ったか否かを示す。しかし、複数のデバイスを有するユーザは、例えばPCで広告コンテンツを閲覧した後に、かかる広告コンテンツの広告主によって提供されるウェブページをタブレット端末で閲覧し、広告主の利益に繋がる行動を取る場合もある。この場合、実際には、PCに配信したウェブページに表示される広告コンテンツの広告効果(ここの例では、CV)を上昇させるべきである。上述してきた判定装置100等を用いた場合、PCを利用するユーザとタブレット端末を利用するユーザとの同一性を判定することができるので、上記例のようにタブレット端末上でのCVをPCに配信したウェブページに反映することができる。このように、判定装置100等は、広告効果を高精度に測定することを可能にする。
100 判定装置
121 利用履歴記憶部
122 同一ユーザ記憶部
131 提供部
132 取得部
133 判定部
Claims (9)
- ユーザ端末に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された利用履歴に基づいて、所定の時間内に複数のユーザ端末を跨って互いに関連する関連サービスを利用した当該複数のユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザであると判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする判定装置。 - 前記判定手段は、
前記関連サービスとして同一のサービスを前記所定の時間内に利用したユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザであると判定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。 - 前記判定手段は、
前記所定の時間内に関連性がある利用態様で前記サービスを利用したユーザ端末のユーザ同士を、前記関連サービスを利用した同一のユーザであると判定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。 - 互いに関連するサービスを含むサービスグループ毎に、前記サービスを識別するためのサービス識別子を記憶するサービス記憶手段をさらに備え、
前記判定手段は、
前記所定の時間内に同一の前記サービスグループに属するサービスを利用したユーザ端末のユーザ同士を、前記関連性がある利用態様でサービスを利用した同一のユーザであると判定する、
ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。 - 互いに関連する検索クエリを含むクエリグループ毎に、前記検索クエリを記憶する検索クエリ記憶手段をさらに備え、
前記取得手段は、
ユーザ端末から受け付けた検索クエリに応じた検索結果を応答するサービスに関する利用履歴を取得し、
前記判定手段は、
前記所定の時間内に同一の前記クエリグループに属する検索クエリを用いてサービスを利用したユーザ端末のユーザ同士を、前記関連性がある利用態様でサービスを利用した同一のユーザであると判定する、
ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。 - 前記取得手段は、
前記サービスを利用したユーザ端末が所在する地域を示す所在情報を含む利用履歴を取得し、
前記判定手段は、
前記取得手段によって取得された所在情報に基づいて、前記所定の時間内に前記関連サービスを利用したユーザ端末のうち、所定の範囲内に所在したユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザであると判定する、
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の判定装置。 - 前記判定手段は、
前記取得手段によって取得された所在情報に基づいて、前記所定の時間内に前記関連サービスを利用したユーザ端末のうち、過去に所定の距離以上離れた地域から前記関連サービスを利用したことがあるユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザでないと判定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の判定装置。 - コンピュータが実行する判定方法であって、
ユーザ端末に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された利用履歴に基づいて、所定の時間内に複数のユーザ端末を跨って互いに関連する関連サービスを利用した当該複数のユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザであると判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。 - ユーザ端末に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された利用履歴に基づいて、所定の時間内に複数のユーザ端末を跨って互いに関連する関連サービスを利用した当該複数のユーザ端末のユーザ同士を同一のユーザであると判定する判定手順と、
コンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
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