JP6002174B2 - 広告生成装置、広告生成方法、及び広告生成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ランディングページに対する広告を自動で生成する広告生成装置、広告生成方法、及び広告生成プログラムに関する。

従来、スポンサードサーチ等により代表される広告対象に対する広告掲示は、広告主に対して費用対効果が高い反面、その運用が煩雑であった。例えば、広告主は、生成した広告対象のランディングページ（ＬＰ：Landing Page）に対する広告を検索エンジン等の外部サイトに掲載する場合、掲載用の広告を別途生成して入稿する必要があった。

これに対して、既に入稿されている広告を蓄積した広告ＤＢに基づいて、広告の生成を支援する広告文作成支援システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１のシステムでは、商品に対するキーワードやカテゴリ等が記録された商品ＤＢ（データベース）、キーワード毎に、当該キーワードについて過去に登録された個々の広告が記録された広告ＤＢ、文章中に含まれる文節の品詞を定義する辞書ＤＢを有する。そして、広告主が商品名を入力して検索を実施すると、当該商品名に対するカテゴリのキーワード候補が商品ＤＢから検索される。そして、広告ＤＢから検索キーワード候補に対する広告のタイトルが、実績値（ＣＰＣ，ＣＰＡ，ＣＴＲ，ＣＶＲ等）の条件に基づいて複数呼び出され、辞書ＤＢに基づき、これらの広告のタイトルを構成する品詞が特定される。この後、品詞毎に特徴的な単語群が含まれているか否かのクラスタ分析が実施され、特徴的な単語を主語、述語、目的語、補語の順に並べてタイトルに使われる単語候補として設定され、これらの単語候補を含む広告文が参考例文としてピックアップされる。

特開２０１２−７９０２１号公報

ところで、上記特許文献１に記載のシステムでは、参考例文がピックアップされるに過ぎず、広告主はピックアップされた参考例文を参考にして広告文を作成する必要があり、広告作成における煩雑性を十分に解消することができない。また、参考例文をそのまま使うと、他の広告主の商品名が入る等により、不適切な広告文となってしまう。

本発明は、ランディングページに基づいて、適切な広告を容易に作成可能な広告生成装置、広告生成方法、及び広告生成プログラムを提供することを目的とする。

本発明の広告生成装置は、広告対象に対する広告を掲載した広告ページと内容が類似する類似広告文を取得する類似広告取得手段と、前記類似広告文から、当該類似広告文の広告主に関連した類似広告アカウントと共起頻度が高い第一ワードを抽出するワード抽出手段と、前記類似広告文の前記第一ワードを、前記広告対象の広告主に関連した広告対象アカウントに対応した第二ワードに置き換えた広告文を生成する広告生成手段と、を備えることを特徴とする。

本発明では、広告対象に対する広告ページと内容が類似する類似広告文における第一ワードを、広告対象アカウントに対応する第二ワードに変換した広告文を生成する。このため、広告文に他の広告主の商品名等が入る不都合がなく、かつ、容易に広告文を作成することができ、広告文作成における煩雑性を解消できる。

本発明に係る一実施形態の広告生成システムの概略構成を示す図。 本実施形態の広告生成方法を示すフローチャート。

以下、本発明に係る一実施形態の広告生成システムに関し、図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態における広告生成システムの概略構成を示す図である。
図１において、広告生成システム１は、広告データサーバ１０、広告主端末２０、及び広告生成装置３０等により構成されており、これらの各装置１０，２０，３０等がインターネット等のネットワークに通信可能に接続されている。
本実施形態では、広告データサーバ１０は、広告主が広告したい広告対象の広告ＬＰ（Landing Page）を記憶する。そして、広告主が操作する広告主端末２０から、広告ＬＰのリンク先（広告データサーバ）を送信することで、広告生成装置３０がそのリンク先にある広告ＬＰに対応した広告文を自動で生成する。
なお、本実施形態では、広告ＬＰが専用サーバである広告データサーバ１０に記憶される例を示すが、例えば、広告主端末２０に設けられた記憶装置に記憶されていてもよく、広告主端末２０から広告生成装置３０に送信されて、広告生成装置３０において記憶されていてもよい。

［広告データサーバの概要］
広告データサーバ１０は、コンピュータにより構成され、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置や、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路を備えている。広告データサーバ１０は、上述のように、広告主端末２０から送信された広告ＬＰを記憶装置に記憶し、ネットワーク上に公開する。

［広告主端末の概要］
広告主端末２０は、コンピュータにより構成されており、ＨＤＤ等の記憶装置や、ＣＰＵ等の演算回路、キーボードやマウス等の操作部を含んで構成される。
広告主端末２０は、広告主の操作部の操作に基づいて、広告生成装置３０に対して広告ＬＰに対する広告文を生成する旨の広告生成要求や、生成された広告文の掲載要求等を送信する。

［広告生成装置の構成］
広告生成装置３０は、コンピュータにより構成され、図１に示すように、通信部３１、記憶部３２、及び制御部３３等を含んで構成されている。
通信部３１は、例えばＬＡＮ等を介してネットワークに接続されており、広告データサーバ１０や広告主端末２０、その他の外部機器（例えば広告文の送信対象であるユーザ端末）と通信する。

記憶部３２は、例えばメモリ、ハードディスク等により構成されたデータ記録装置である。この記憶部３２には、広告生成装置３０を制御するための各種プログラムや各種データが記憶されている。
具体的には、記憶部３２は、広告ＤＢ（データベース）を備えている。広告ＤＢには、例えば広告主端末２０から入稿（送信）された過去の広告文と、当該広告文が広告する広告ＬＰのリンク先と、当該広告文の広告主を示す情報であるアカウントとが対応付けられて蓄積されている。

また、記憶部３２は、単語辞書を記憶している。
この単語辞書には、複数の単語と、これらの単語の品詞（名詞、固有名詞、助詞、格副詞、形容詞、自立語等）、読み、意味等の各種情報とが関連付けられて記憶されている。
ここで、固有名詞に関して、人名、社名、商品名、サービス名等が挙げられ、互いに関連する固有名詞同士は、その関連性が記録されている。例えば、「商品ａ」が「Ａ社」（「商品ａ」の広告主のアカウントに相当）が製造販売されている場合では、「商品ａ」に対して「Ａ社」が関連付けられ、「Ａ社」に対して「商品ａ」が関連付けられている。なお、各単語に対して、その単語の概念ベクトルが記録されていてもよい。概念ベクトルに関しては後述する。
また、単語辞書は、適宜更新可能であり、例えば制御部３３の制御の元、新たな単語を記録可能となっている。

制御部３３は、ＣＰＵ等の演算回路、ＲＡＭ等の記憶回路により構成され、記憶部３２等に記憶されている広告生成プログラム（ソフトウェア）を読み込んでＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開された広告生成プログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、制御部３３は、上記各種処理を実行することで、図１に示すように、入稿受付手段３３１、類似広告取得手段３３２、固有名詞抽出手段３３３（本発明におけるワード抽出手段）、及び広告生成手段３３４等として機能する。

入稿受付手段３３１は、例えば広告主端末２０等から、広告ＬＰのリンク先と、当該広告ＬＰに対する広告文と、当該広告ＬＰの広告主のアカウントとを受け付ける。受け付けられた広告文、広告ＬＰのリンク先、及びアカウントは、広告ＤＢに蓄積される。
類似広告取得手段３３２は、広告主端末２０から広告ＬＰに対する広告文の生成を要求する旨の広告生成要求を受け付けると、広告ＬＰに対して類似度が高い広告文を、広告ＤＢから検索する。

固有名詞抽出手段３３３は、広告文から、当該広告文のアカウントと共起度が高い固有名詞を抽出する。
広告生成手段３３４は、類似広告取得手段３３２により検索された広告文（類似広告文）において、固有名詞抽出手段３３３により抽出された固有名詞（本発明における第一ワードに相当する第一固有名詞）を、広告生成要求の要求元のアカウント（広告対象アカウント）に対応する固有名詞（本発明における第二ワードに相当する第二固有名詞）に置き換える。すなわち、類似広告文から広告対象アカウントに対応した新たな広告文を生成する。
なお、以上の制御部３３の各機能構成についての詳細な説明は後述する。

［広告生成方法］
次に、以上のような広告生成システム１による広告生成方法（広告生成処理）について、図面に基づいて説明する。
図２は、本実施形態における広告生成方法を示すフローチャートである。
図２に示すように、広告生成装置３０は、まず、広告主端末２０から広告生成要求を受け付ける（ステップＳ１）。この広告生成要求には、広告文の生成対象となる広告対象が紹介されている広告ＬＰのリンク先が少なくとも含まれる。なお、広告対象に対応するアカウント（広告対象アカウント）や、広告対象の商品名やサービス名等が含まれていてもよい。

次に、類似広告取得手段３３２は、ステップＳ１の広告生成要求に含まれる広告ＬＰのリンク先に基づいて、広告ＬＰを読み込み、当該広告ＬＰと類似する広告文（Ａ）を広告ＤＢから検索する（ステップＳ２）。ステップＳ２により検索された広告文（Ａ）は、本発明における類似広告文となる。
ステップＳ２では、類似広告取得手段３３２は、例えば、読み込んだ広告ＬＰに埋め込まれたメタデータや、商品カテゴリを指定したタグデータ等に基づいて、広告ＤＢから類似広告文（Ａ）を検索してもよく、広告ＬＰの本文内容とコサイン類似度が最も近い類似広告文（Ａ）を検索してもよい。また、広告ＤＢに記録された広告文に関連付けられた広告ＬＰを読み込み、ステップＳ１で取得したリンク先の広告ＬＰとの類似度が高い広告ＬＰに対応した広告文を検索してもよい。

次に、固有名詞抽出手段３３３は、ステップＳ２で検索された類似広告文（Ａ）から、固有名詞を抽出する（ステップＳ３）。
このステップＳ３では、固有名詞抽出手段３３３は、例えば機械学習による統計的な手法やヒューリスティック手法などを用いた固有表現抽出処理を実施して、類似広告文（Ａ）から、人名、社名、商品名等の固有名詞を抽出する。なお、単語辞書を用いた固有名詞抽出を行ってもよい。

この後、固有名詞抽出手段３３３は、ステップＳ３により抽出された固有名詞から、類似広告文（Ａ）の広告主を示すアカウント（類似広告アカウント）と共起する固有名詞（第一固有名詞）を抽出する（ステップＳ４）。
このステップＳ４では、例えば、固有名詞抽出手段３３３は、単語辞書に基づいて、ステップＳ３で抽出された各固有名詞に関連付けられたアカウントを参照し、当該関連付けられたアカウントが類似広告アカウントである固有名詞を第一固有名詞として抽出する。

次に、広告生成手段３３４は、ステップＳ４で抽出された類似広告アカウント、第一固有名詞、及びステップＳ１で取得した広告生成要求に含まれる広告対象アカウントを概念ベクトルに変換する（ステップＳ５）。
このステップＳ５では、広告生成手段３３４は、例えば、「Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean，“Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”， In Proceedings of NIPS, 2013」に記載の公知の技術により、各単語を高次の概念ベクトルに変換する。

そして、広告生成手段３３４は、以下のベクトル演算式（１）により、広告対象アカウントに対応する第二固有名詞を特定する（ステップＳ６）。ここで、演算式（１）において、第一固有名詞の概念ベクトルを（ａ１）、類似広告アカウントの概念ベクトルを（ａ２）、第二固有名詞の概念ベクトルを（ｂ１）、広告対象アカウントの概念ベクトルを（ｂ２）とする。

（ａ１）−（ａ２）＋（ｂ２）＝（ｂ１） …（１）

つまり、広告生成手段３３４は、上記演算式（１）により、第二固有名詞の概念ベクトルｂ１を算出し、当該概念ベクトルｂ１に最も近似する概念ベクトルの固有名詞を単語辞書から検索する。
この後、広告生成手段３３４は、ステップＳ２で検索された類似広告文（Ａ）における第一固有名詞を、演算式（１）に基づいて特定された第二固有名詞に変換した広告文（Ｂ）を生成する（ステップＳ７）。この際、類似広告文（Ａ）の文中に、類似広告アカウントがある場合、当該類似広告アカウントも第一固有名詞として抽出され、広告対象アカウントに変換される。
以上により、類似広告文（Ａ）の文中において、「Ａ社」「商品ａ」との単語が含まれている場合、上記処理を実施することで、類似広告アカウントに関連した「Ａ社」「商品ａ」との単語が、広告対象アカウントに対応した「Ｂ社」「商品ｂ」に変換された広告文（ｂ）が生成されることになる。

［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、類似広告取得手段３３２は、広告ＬＰと内容が類似する類似広告文（Ａ）を取得し、固有名詞抽出手段３３３は、当該類似広告文（Ａ）に含まれる類似広告アカウントに対応した第一固有名詞を抽出する。そして、広告生成手段３３４は、この類似広告文（Ａ）における第一固有名詞を、広告対象アカウントに対応した第二固有名詞に置き換えた広告文（Ｂ）を生成する。
これにより、広告主は、広告ＬＰを検索サイトに掲載したり、広告ＬＰを表示させるための広告コンテンツをプッシュ通知したりする場合に、広告ＬＰに対応した広告文を新たに生成する必要がなく、既にある類似広告文（Ａ）から容易に、広告文（Ｂ）を生成することができる。この際、類似広告文（Ａ）における第一固有名詞を第二固有名詞に変換するので、類似広告文（Ａ）の文中に類似広告アカウントに関連する固有名詞が含まれている場合でも、これらが広告文（Ｂ）に掲載されることなく、広告主の商品に対応した第二固有名詞を表示でき、適切な広告文を生成できる。

本実施形態では、広告生成手段３３４は、第一固有名詞、類似広告アカウント、及び広告対象アカウントの各単語に対する概念ベクトルを用いて、ベクトル演算式（１）に基づいて第二固有名詞の概念ベクトルを算出し、当該概念ベクトルに相当する第二固有名詞を特定する。
このように、単語の概念ベクトルを用いて第一固有名詞を第二固有名詞に変換することで、広告文中の不要な単語を、広告対象アカウントに対応した適切な単語に変換することができ、かつ、その変換処理における負荷も軽減することができる。

本実施形態では、広告生成手段３３４は、第一固有名詞、第二固有名詞、類似広告アカウント、広告対象アカウントを含む単語の意味が記録された単語辞書に基づいて、これらの単語の概念ベクトルを変換する。
このような単語辞書を用いることで、例えば各単語をその意味に基づいた概念ベクトルに変換でき、概念ベクトルを用いたベクトル演算式（１）による第二固有名詞の特定において精度を上げることができる。

本実施形態では、単語辞書の各固有名詞に対して、当該固有名詞と関連するアカウントが関連付けられている。したがって、第一固有名詞を抽出する際に、概念ベクトルの演算に用いる単語辞書を利用することができる。すなわち、別途辞書を用意する必要がなくなる。

本実施形態では、類似広告取得手段３３２は、広告ＤＢから広告ＬＰに対して類似度が高い広告文を検索して、類似広告文（Ａ）とする。これにより、複数の広告文の候補から広告対象の広告ＬＰに最も類似する広告文を検索することができ、広告対象に最適な広告文（Ｂ）を生成できる。

本実施形態では、入稿受付手段３３１により、新規に受け付けた広告文を広告ＤＢに蓄積する。このように、広告生成手段３３４により生成されていない新規の広告文を広告ＤＢに蓄積することで、類似広告文の候補の幅が広がり、広告対象に対して最適な類似広告文を検索できる。

本実施形態では、本発明における第一ワード及び第二ワードとして固有名詞を用いている。このような固有名詞は、広告対象の商品名や、広告主名（社名、店名等）等を特定するワードであり、他社の商品名や他社名等の固有名詞を広告文に表記することは好ましくない。本実施形態では、第一固有名詞を第二固有名詞に置き換えることで、他社の商品や他社名が広告文に記載される不都合をより確実に回避でき、広告対象に対する適切な広告文を生成することができる。

［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。

［変形例１］
上記実施形態では、広告データサーバ１０に広告ＬＰが保持される例を示したが、例えば、広告ＬＰは、広告主端末２０に設けられた記憶装置に記憶される構成や、広告生成装置３０の記憶部３２に記録される構成などとしてもよい。

［変形例２］
上記実施形態において、広告生成装置３０は、さらに、ユーザ端末からの検索クエリに対して検索結果を送信する検索サーバとしても機能してもよい。この場合、生成した広告文を検索結果に掲載することができる。また、広告生成装置３０は、生成した広告文を他の検索サーバ等に提供してもよく、生成した広告文が掲載された広告情報を直接ユーザ端末に送信して、例えばプッシュ表示させるなどしてもよい。

［変形例３］
ステップＳ２の類似広告文の検索として、概念ベクトルを用いた類似広告文の検索を行ってもよい。
すなわち、ステップＳ１において、広告生成要求に広告対象アカウント、及び広告対象に対応した商品名（第二固有名詞）が含まれる場合、これらの単語の概念ベクトルに変換し、ベクトル差を算出する。そして、広告ＤＢに蓄積された広告文のうち、第一固有名詞と当該第一固有名詞に対応した類似広告アカウントとの概念ベクトルのベクトル差が上記算出したベクトル差と近似する広告文を検索する。
この場合、広告対象と類似する商品カテゴリの広告文が検索される可能性が高く、類似広告文として用いることができる。

［変形例４］
上記実施形態において、広告ＤＢや単語辞書が記憶部３２に記憶される例を示したが、これに限定されない。例えば、ネットワーク上の他のサーバ装置に記憶された広告ＤＢや単語辞書を取得してもよい。

［変形例５］
上記実施形態において、類似広告取得手段３３２は、広告ＤＢから広告ＬＰと内容が類似する類似広告文を検索して取得する例を示したがこれに限定されない。例えば、広告主が指定した類似広告文を取得してもよい。この場合、広告主端末２０からの広告生成要求に類似広告文、又は所定の類似広告文を指定する旨の情報を含ませればよい。

［変形例６］
上記実施形態では、広告主端末２０からの広告生成要求に基づいて、広告生成装置３０が広告文を自動生成する例を示したが、これに限定されない。
例えば、広告主が管理する広告主端末２０が本発明の広告生成装置３０として機能してもよい。この場合、広告主端末２０のＣＰＵ等により構成される制御部が、当該広告主端末２０の記憶装置に記録された広告生成プログラム（ソフトウェア）を読み込み実行することで、類似広告取得手段３３２、固有名詞抽出手段３３３、及び広告生成手段３３４等と同様の機能を実施する。

この際、類似広告取得手段は、上記変形例４に示すように、ネットワーク上の所定の専用サーバの広告ＤＢから類似広告文を検索して取得する。なお、検索処理を実施せず、上記変形例５に示すように、広告主が指定した広告文を類似広告文として取得してもよい。
また、広告生成手段は、上記変形例４に示すように、ネットワーク上の所定の専用サーバに記録された単語辞書に基づいて、単語抽出手段により抽出された単語を概念ベクトルに変換し、第二固有名詞を特定すればよい。

［変形例７］
上記実施形態において、類似広告取得手段３３２は、広告ＬＰの内容と類似度が最も高い類似広告文を取得する例を示したが、これに限定されない。
例えば、類似度が所定値以上であり、かつ、ユーザによる広告文の選択実績数（例えば、広告のクリック率等）が最大となる広告文を取得してもよい。この場合、広告対象と類似し、かつ、実績値が高い広告文を類似広告文（Ａ）として、広告対象の広告文（Ｂ）を作成できる。したがって、広告文の生成が容易であり、かつ、効果的な広告効果が得られる広告文を生成することができる。

［変形例８］
上記実施形態では、本発明における第一ワード及び第二ワードとして固有名詞を用いる例を示したが、これに限定されない。
すなわち、固有名詞に加え、形容詞や代名詞、一般名詞等のその他の品詞で、類似広告主アカウントと共起するワードを第一ワードとして抽出して、広告主アカウントに対応した適切な第二ワードに置き換えてもよい。
例えば、男性用グッズを取り扱う広告主が、「男性用バッグ」に対する広告ＬＰに対する広告文を生成したい場合で、女性用グッズを取り扱う類似広告アカウントにより入稿された「女性用バック」に対する類似広告文が検索された場合、ワード抽出手段は、例えば「彼女」等の代名詞や「女性」等の名詞、「可愛い」等の形容詞を第一ワードとして抽出する。そして、広告生成手段は、これらの「彼女」、「女性」、「可愛い」等の第一ワードの概念ベクトルと、類似広告アカウントの概念ベクトルとのベクトル差に対して、広告主アカウントの概念ベクトルを加算して第二ワードを特定する。これによって、例えば、「彼女」、「女性」、「可愛い」との第一ワードを、「彼氏」、「男性」、「かっこいい」との第二ワードに変換した広告文を生成することが可能となる。

その他、本発明の実施の際の具体的な構造及び手順は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造などに適宜変更できる。

１…広告生成システム、１０…広告データサーバ、２０…広告主端末、３０…広告生成装置、３１…通信部、３２…記憶部、３３…制御部、３３１…入稿受付手段、３３２…類似広告取得手段、３３３…固有名詞抽出手段（ワード抽出手段）、３３４…広告生成手段。

Claims (8)

1. 広告対象に対する広告を掲載した広告ページと内容が類似する類似広告文を取得する類似広告取得手段と、
   前記類似広告文から、当該類似広告文の広告主に関連した類似広告アカウントと共起頻度が高い第一ワードを抽出するワード抽出手段と、
   前記類似広告文の前記第一ワードを、前記広告対象の広告主に関連した広告対象アカウントに対応した第二ワードに置き換えた広告文を生成する広告生成手段と、
   を備えたことを特徴とする広告生成装置。
2. 請求項１に記載の広告生成装置において、
   前記広告生成手段は、前記第一ワード、前記類似広告アカウント、及び前記広告対象アカウントの各単語に対する概念ベクトルを用いて、前記類似広告アカウントの概念ベクトル及び前記第一ワードの概念ベクトルのベクトル差と、前記広告対象アカウントの概念ベクトルとのベクトル和に対応した概念ベクトルの前記第二ワードを特定して、前記第一ワードを置き換える
   ことを特徴する広告生成装置。
3. 請求項２に記載の広告生成装置において、
   前記広告生成手段は、前記第一ワード、前記第二ワード、前記類似広告アカウント、及び前記広告対象アカウントを含む複数の単語の意味を記録した単語辞書に基づいて、前記第一ワード、前記第二ワード、前記類似広告アカウント、及び前記広告対象アカウントのそれぞれを前記概念ベクトルに変換する
   ことを特徴とする広告生成装置。
4. 請求項３に記載の広告生成装置において、
   前記単語辞書には、広告対象に対応した固有名詞に対し、当該広告対象の広告主に対応したアカウントが関連付けられて記録され、
   前記ワード抽出手段は、前記単語辞書に基づいて、前記類似広告文から前記類似広告アカウントに関連付けられた前記第一ワードを抽出する
   ことを特徴とする広告生成装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の広告生成装置において、
   前記類似広告取得手段は、複数の広告文が記録された広告データベースから、前記広告対象との類似度が最も高い広告文を検索して、前記類似広告文として取得する
   ことを特徴とする広告生成装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の広告生成装置において、
   前記第一ワード及び前記第二ワードは、固有名詞である
   ことを特徴とする広告生成装置。
7. コンピュータにより広告文を生成する広告生成方法であって、
   前記コンピュータは、類似広告取得手段と、ワード抽出手段と、広告生成手段と、を備え、
   前記類似広告取得手段により、広告対象に対する広告を掲載した広告ページと内容が類似する類似広告文を取得し、
   前記ワード抽出手段により、前記類似広告文から、当該類似広告文の広告主に関連した類似広告アカウントと共起頻度が高い第一ワードを抽出し、
   前記広告生成手段により、前記類似広告文の前記第一ワードを、前記広告対象の広告主に関連した広告対象アカウントに対応した第二ワードに置き換えた広告文を生成する
   ことを特徴とする広告生成方法。
8. コンピュータにより読み込み実行される広告生成プログラムであって、
   前記コンピュータを、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の広告生成装置として機能させる
   ことを特徴とする広告生成プログラム。

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