JP6240049B2 - 抽出装置、抽出方法および抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、抽出装置、抽出方法および抽出プログラムに関する。

インターネット上には膨大な情報が開示されており、ユーザは、知りたい情報を探す際には検索サイトを利用する場合が多い。かかる検索サイトでは、検索マッチング広告や検索連動広告と呼ばれる広告配信が行われることがある。

この種の広告配信において、広告主が広告の入稿時に一又は二以上の広告関連キーワードを指定する技術が知られている。この技術では、広告関連キーワードがユーザから検索キーワードとして入力された場合に、検索キーワードに応じた検索結果に隣接させて、広告関連キーワードに関連する広告を表示する。

特開２０１０−２１１７７７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、コンテンツに適切な条件を設定することができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、入稿されたコンテンツである広告に対して広告主が適切に広告関連キーワードを指定する手法については開示されていない。そして、検索連動型の広告配信においては、広告関連キーワードが適切に指定されなければ、適切な広告を配信することができない。すなわち、ユーザが求める内容に適した広告が配信されないおそれがある。

なお、上記では、コンテンツとして広告を例に挙げて、ユーザが求める内容に適した広告を配信することができるとは限らない点について説明した。しかし、広告目的以外のコンテンツにおいても同様に、適切な提供ができるとは限らない。すなわち、上記のような検索連動型の広告配信の例に限られず、キーワードに関連するコンテンツを配信する技術分野においては、キーワードが適切に指定されなければ、適切なコンテンツを配信することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツに適切な条件を設定することができる抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る抽出装置は、コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、前記組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツに適切な条件を設定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る広告コンテンツが表示されるウェブページの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る広告装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る組合せ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る算出処理の一例を示す概念図である。 図７は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す概念図である。 図８は、実施形態に係る広告装置による抽出処理手順を示すフローチャートである。 図９は、変形例に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、変形例に係る組合せ情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、広告装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．抽出処理〕
以下では、図１及び図２を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１及び図２では、本願に係る抽出装置に対応する広告装置１００によって配信処理及び抽出処理が行われる例を示す。まず、図１を用いて、実施形態に係る広告配信の一例を説明する。図１は、実施形態に係る広告コンテンツが表示されるウェブページの一例を示す図である。

図１には、実施形態に係る広告コンテンツが表示されるウェブページとして、ユーザ端末１０に表示される検索結果ページ５０を示す。検索結果ページ５０は、ユーザから入力される検索クエリに基づいて検索されたウェブページに関する情報が表示されるウェブページである。

図１に示すように、検索結果ページ５０には、検索クエリ入力部５２が含まれる。検索結果ページ５０を利用するユーザは、ユーザ端末１０を介して、検索クエリ入力部５２に検索クエリを入力する。図１では、ユーザが検索クエリ入力部５２に入力した「英会話教室」という検索クエリに基づいて、検索結果ページ５０に検索結果が表示される例を示す。すなわち、検索結果ページ５０には、検索結果として、「英会話教室」に関連のあるウェブページのリンク等の情報が表示される。

また、検索結果ページ５０には、検索結果であるウェブページの情報とは別に、広告コンテンツが表示される。例えば、広告コンテンツは、検索結果ページ５０に含まれる広告枠５４又は広告枠５６に表示される。広告コンテンツには、広告主の業務を宣伝するテキストなどが含まれる。そして、広告コンテンツには、広告主の提供するウェブページへのリンクが張られる。このような広告コンテンツのリンク先であるウェブページは、ランディングページ（Landing Page、以下「ＬＰ」と表記する場合がある）などと呼ばれる。例えば、広告主は、広告コンテンツを表示させることで、ユーザにＬＰへの移動を促し、自身が提供するウェブページを閲覧させたり、ウェブページ上で商品の購入をさせたりするといった営業に活用する。

このような検索サービスと連動する広告配信サービスにおいて、広告主は、広告コンテンツを入稿する際や入稿した後に、所定のキーワードに対して入札を行う。そして、広告主は、ユーザが所定のキーワードを検索クエリとして入力した場合に、ＬＰへのリンクが張られた広告コンテンツをユーザに配信させる権利を取得する。すなわち、広告主は、入札するキーワードを指定することで、キーワードと広告コンテンツとを紐づかせることができる。なお、広告コンテンツのリンク先はＬＰであるため、広告主は、入札するキーワードを指定することで、キーワードとＬＰとを紐づかせることもできる。このように、広告主は、ユーザが広告コンテンツと紐づけられたキーワードと同一又は類似のキーワードを検索クエリとして入力した場合に、検索サービスと連動して、検索結果ページ５０に広告コンテンツを表示させることができる。これにより、広告主は、特定の情報への欲求がユーザに発生しているタイミングで広告コンテンツを配信させることができるので、より高い広告効果が見込める広告コンテンツの配信を行うことができる。

ここで、検索サービスと連動する広告コンテンツの配信処理の流れについて説明する。検索サービスと連動する広告コンテンツの配信処理は、広告装置１００と、検索サーバ３０と、ユーザ端末１０とにより、図示しないネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して行われる。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の移動端末や、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣ等である。

検索サーバ３０は、検索サービスを提供するサーバ装置である。例えば、検索サーバ３０は、所定の検索サイトにおいて、ユーザから検索クエリの入力を受け付ける。そして、検索サーバ３０は、検索クエリに基づいた検索結果をユーザに提供する。

広告装置１００は、検索サーバ３０と連動して広告配信を行うサーバ装置である。広告装置１００は、広告主から広告コンテンツの入稿を受け付けるとともに、キーワードに対する入札を受け付ける。そして、広告装置１００は、以下に説明する手順により、検索サービスにおいて広告主が入札を行ったキーワード（以下、「入札キーワード」と表記する場合がある）を入力したユーザに広告コンテンツを配信する。

まず、ユーザは、ユーザ端末１０を介して、検索サーバ３０が提供する検索サイトにアクセスする。そして、ユーザは、検索サイトにおいて検索クエリを入力する。これにより、ユーザ端末１０は、検索サーバ３０に検索クエリを送信する（ステップＳ０１）。検索サーバ３０は、検索クエリに対応する検索結果を表示するウェブページである検索結果ページ５０をユーザに提供する(ステップＳ０２)。

また、検索クエリを受信した検索サーバ３０は、検索クエリに関する情報を広告装置１００に送信する（ステップＳ０３）。これにより、広告装置１００は、ユーザから入力された検索クエリに関する情報を取得する。そして、広告装置１００は、検索クエリが入札キーワードである場合には、入札キーワードに紐づく広告コンテンツを配信候補として選択する（ステップＳ０４）。

上述のように、検索結果ページ５０には、広告枠５４及び広告枠５６が含まれる。そこで、ユーザ端末１０は、検索結果ページ５０を表示する際に、広告枠５４及び広告枠５６で表示する広告コンテンツを取得するために、広告装置１００に広告配信の要求を行う（ステップＳ０５）。広告配信の要求を受け付けた広告装置１００は、入札キーワードに紐づく広告コンテンツをユーザ端末１０に配信する（ステップＳ０６）。これにより、例えば、「英会話教室」というキーワードに入札していた広告主が提供する広告コンテンツが、広告枠５４に表示される。また、同じキーワードに入札していた他の広告主が提供する広告コンテンツが、広告枠５６に表示される。このように、広告装置１００は、検索サービスと連動して、広告コンテンツをユーザに配信することができる。

なお、ステップＳ０３において、検索サーバ３０がクエリ情報を広告装置１００に送信する例を示したが、クエリ情報は、ユーザ端末１０から広告装置１００に送信されてもよい。例えば、クエリ情報は、検索結果ページ５０の広告配信要求のためのスクリプトに含まれてもよい。この場合、ユーザ端末１０は、広告配信の要求とともに、クエリ情報を広告装置１００に送信する。そして、広告装置１００は、クエリに紐づく広告コンテンツを選択し、選択された広告コンテンツをユーザ端末１０に配信する。

ところで、図１の例のように、広告主は、検索結果ページ５０に広告コンテンツを表示させるためには、所定のキーワードに入札を行うことになる。そして、広告主は、ユーザの要求に沿うような入札キーワードを指定し、広告コンテンツの宣伝内容に関心の高いユーザに広告コンテンツを配信させることを所望する。

しかしながら、広告主は、広告主が指定するキーワードによっては、広告コンテンツを適切なユーザに配信できなくなるおそれがある。例えば、指定したキーワードによっては、配信される広告コンテンツがユーザの要求と適合しない場合がありうる。

具体的には、住所「渋谷」で英会話教室を探しているユーザが、検索サイトにおいて「英会話教室、渋谷」と検索クエリを入力したとする。このとき、図１に示すように、検索結果ページ５０の広告枠５４又は広告枠５６には、広告コンテンツが表示される場合がある。しかしながら、表示された広告コンテンツの広告主が渋谷で英会話教室を開設していなければ、渋谷で英会話教室を探しているユーザにコンバージョン（Conversion）が発生する可能性は低いといえる。また、広告主が、入札キーワード「英会話教室」とともに、「青山」、「新宿」等、英会話教室を開設している地名とともに入札キーワードを指定しているとする。この場合、ユーザが、「英会話教室、青山、無料」と検索クエリを入力した場合であっても、広告主が提供する広告コンテンツは検索結果ページ５０に表示されうる。このとき、広告主が無料サービスを実施する英会話教室を開設していなければ、検索を行ったユーザにコンバージョンが発生する可能性が低いといえる。このように、広告主が提供するサービスと、ユーザが求める情報との間に齟齬が生じる場合、広告コンテンツによるコンバージョンが発生しにくいため、広告コンテンツの効果が低下する問題がある。例えば、広告配信サービスでは、広告コンテンツがユーザ端末１０に表示されることにより、広告料金が発生する。このため、コンバージョンに至らない広告コンテンツが多数配信されることにより、広告コンテンツの投資収益率が低下する。

上記のような問題を解決するため、広告装置１００は、入札キーワードとともに「除外キーワード」の指定を受け付けることができる。除外キーワードとは、検索クエリに指定されたキーワードが含まれていた場合、指定した広告主の広告コンテンツを配信させないよう配信をブロックさせるキーワードのことをいう。言い換えれば、除外キーワードは、検索連動型の広告配信サービスなどにおいて、所定のコンテンツを抽出対象から除外させるためのキーワードである。除外キーワードを適切に指定することで、広告主は、ユーザの目的に応じた広告コンテンツを配信させることができるようになるので、広告コンテンツの費用対効果等を向上させることができる。

だが、広告主にとって、除外キーワードを適切に指定することは困難である。例えば、不適切な除外キーワードが指定された場合、広告コンテンツの配信機会を著しく損なうおそれがあるため、かえって広告コンテンツの広告効果を低下させる可能性がある。

上記の事情に鑑みると、検索連動型の広告配信サービスにおいて、広告主に適切な除外キーワードを提示することは有用である。また、広告配信サービスの管理者側にとっても、広告主に適切な除外キーワードを提示することにより、広告主にとって効果の高いサービスの促進につながり、サービスの活性化を図ることができる。

そこで、実施形態に係る広告装置１００は、図１で示したような検索連動型の広告配信サービスにおいて、広告主にとって適切な除外キーワードを抽出する。以下、図２を用いて、実施形態に係る抽出処理を説明する。図２は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図２では、抽出システム１を例に挙げて、抽出処理の一例を説明する。

図２に示すように、抽出システム１には、広告主端末２０と、広告装置１００とが含まれる。広告装置１００は、図示しないネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、広告主端末２０と通信可能に接続される。

広告主端末２０は、広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末２０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末やＰＤＡ等の移動端末や、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣ等である。

広告装置１００は、以下に説明する抽出処理によって、広告主が指定する除外キーワードとして適切なキーワードを抽出するサーバ装置である。

広告装置１００は、提供する広告配信サービスにおいて、複数の広告主から広告コンテンツの入稿を受け付ける。この場合、広告装置１００は、広告コンテンツの入稿とともに、広告主が指定するキーワードの入札を受け付ける。また、広告装置１００は、広告主が指定する除外キーワードを受け付ける。そして、広告装置１００は、受け付けた入札キーワード及び除外キーワード等に関する情報を保持する。

ここで、広告装置１００は、広告主から入札を受け付けているキーワードと、除外キーワードとを用いて、広告主毎にキーワードの組合せを生成する。例えば、広告装置１００は、所定の広告主から、入札キーワードＫ００１と、入札キーワードＫ００２とについて入札を受け付けており、さらに、除外キーワードＥ００１を受け付けているとする。この場合、広告装置１００は、キーワードの組合せとして、「（Ｋ００１，Ｅ００１）」と、「（Ｋ００２，Ｅ００１）」とを生成する。なお、以下では、広告主毎に生成された組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）について、「広告主は、組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）を有する」と表記する場合がある（「ｋｗ_ｉ」及び「ｋｗ_ｊ」は任意のキーワードを示す。例えば、「ｋｗ_ｉ」は任意の入札キーワードを示す。「ｋｗ_ｊ」は任意の除外キーワードを示す）。例えば、上記の例は、「所定の広告主は、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）と、組合せ（Ｋ００２，Ｅ００１）とを有する」と表記される。

そして、広告装置１００は、生成した組合せ毎に所定の指標値を算出する。詳しくは後述するが、広告装置１００は、生成された組合せの数に応じて、各組合せの重み値を算出する（ステップＳ１１）。例えば、広告装置１００は、より多くの広告主が有する組合せほど重要性が高いものとして、組合せの数値が高くなるような重み値を算出する。そして、広告装置１００は、算出した各組合せの重み値を保持する。

続いて、広告装置１００は、新たに検索連動型の広告配信サービスを利用しようとする広告主ＣＬ１０から、広告主端末２０を介して、広告コンテンツの入稿を受け付ける。また、広告装置１００は、入稿された広告コンテンツを検索結果ページ５０で表示させるための任意のキーワードの入札を広告主ＣＬ１０から受け付ける(ステップＳ１２)。

ここで、広告装置１００は、保持する組合せのうち、広告主ＣＬ１０から受け付けた入札キーワードが含まれる組合せを抽出する。そして、広告装置１００は、抽出した組合せについて、組合せの重み値を比較する（ステップＳ１３）。例えば、広告主ＣＬ１０から受け付けた任意の入札キーワードがキーワードＫ００１である場合、広告装置１００は、組合せ（Ｋ００１，ｋｗ_ｊ）である全ての組合せの重み値を比較する。

そして、広告装置１００は、組合せの重み値に基づいて、組合せからキーワードを抽出する(ステップＳ１４)。具体的には、広告装置１００は、広告主ＣＬ１０から受け付けた任意の入札キーワードを含む各組合せの重み値のうち、重み値の最も高い組合せに含まれる除外キーワードを抽出する。

そして、広告装置１００は、広告主ＣＬ１０が指定する除外キーワードとして、抽出したキーワードを提示する（ステップＳ１５）。例えば、広告装置１００は、組合せ（Ｋ００１，ｋｗ_ｊ）のうち、組合せ（Ｋ００１，Ｅ０１０）の重み値が最も高い場合には、除外キーワードＥ０１０を広告主ＣＬ１０に提示する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、広告コンテンツを抽出させるための入札キーワードと、広告コンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワードとが含まれる組合せであって、除外キーワードを指定した広告主毎に生成される入札キーワードと除外キーワードとの組合せの重み値を算出する。そして、広告装置１００は、算出された組合せの重み値に基づいて、組合せのうち任意の入札キーワードを含む組合せから除外キーワードを抽出する。

上記のように、実施形態に係る広告装置１００は、広告配信サービスにおいて、実際に除外キーワードを指定している広告主毎に生成されるキーワードの組合せを抽出処理に用いる。このため、広告装置１００によれば、広告主が指定する入札キーワードと、除外キーワードとの関連性についても指標に含めた上で、適切な除外キーワードを抽出することができる。例えば、検索連動型の広告配信サービスにおいて、単に検索クエリとして入力されやすい除外キーワードを広告主に提示したとしても、かかる広告主が入札しているキーワードや、広告コンテンツの宣伝内容と関連性の低い除外キーワードでは、十分に広告コンテンツの配信をブロックする効果が発揮されないおそれがある。一方、実施形態に係る広告装置１００は、現時点で他の広告主が入札しているキーワードと、除外キーワードとの組合せを利用してキーワードを抽出する。すなわち、抽出される除外キーワードは、同様の入札キーワードを指定した他の広告主が指定している除外キーワードとの共起性を有する。これにより、広告主は、広告装置１００によって抽出されるキーワードであって、自身と関連性の高い他の広告主が指定しているキーワードを、適切な除外キーワードとして指定することができる。そして、適切な除外キーワードを指定することにより、広告主は、提供する広告コンテンツに興味関心が適合すると想定されるユーザに広告コンテンツを配信させることができる。すなわち、実施形態に係る広告装置１００によれば、ユーザの要求に適合するように、広告コンテンツに適切な条件を設定することができる。

〔２．広告装置１００の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る広告装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る広告装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、広告装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ユーザ端末１０、広告主端末２０及び検索サーバ３０との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３の例では、記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、組合せ情報記憶部１２２とを有する。

（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、広告情報記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「入札キーワード」、「除外キーワード」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主端末２０を識別するための識別情報を示す。なお、以下では、図４に示した広告主ＩＤに記憶されている識別情報を広告主の参照符号として用いる場合がある。例えば、広告主ＩＤ「ＣＬ０１」によって識別される広告主を「広告主ＣＬ０１」と表記する場合がある。

「広告コンテンツ」は、広告主端末２０から入稿された広告コンテンツを示す。図４では、「広告コンテンツ」に「ＡＤ０１」や「ＡＤ０２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、広告コンテンツの宣伝内容であるテキストデータや、あるいは、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

「入札キーワード」は、広告コンテンツに紐づけられている入札キーワードを示す。図４に示すように、広告主は、複数のキーワードに入札することができる。また、入札キーワードは、一つの単語に限られず、複数の単語の組合せであってもよい。

「除外キーワード」は、広告コンテンツに紐づけられている除外キーワードを示す。図４に示すように、広告主は、複数の除外キーワードを指定することができる。また、除外キーワードは、一つの単語に限られず、複数の単語の組合せであってもよい。

例えば、図４では、広告主ＩＤ「ＣＬ０１」によって識別される広告主ＣＬ０１が、検索連動型の広告配信サービスにおいて、広告コンテンツ「ＡＤ０１」を検索結果ページ５０に表示させるために、入札キーワード「Ｋ００１」、「Ｋ００２」、「Ｋ００３」、・・・、に入札している例を示している。また、広告コンテンツＡＤ０１の配信をブロックさせるために、除外キーワード「Ｅ００１」、「Ｅ００２」、「Ｅ００３」、・・・、を指定している例を示している。

（組合せ情報記憶部１２２について）
組合せ情報記憶部１２２は、キーワードの組合せに関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る組合せ情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示した例では、組合せ情報記憶部１２２は、「入札キーワード」、「除外キーワード」、「重み値」といった項目を有する。

「入札キーワード」及び「除外キーワード」は、図４に示した入札キーワード及び除外キーワードの項目に対応する。なお、図５に示す例では、「入札キーワード」の項目に示される入札キーワードが、「除外キーワード」の項目に示される除外キーワードとともに組合せに含まれることを示している。

「重み値」は、キーワードの組合せの重み値を示す。重み値は、後述する算出部１３３によって組合せ毎に算出される。なお、重み値は、広告主から受け付ける入札キーワード及び除外キーワードによって随時変化するため、所定のタイミングで（例えば、一日に一回など）更新されることがある。

例えば、図５では、入札キーワード「Ｋ００１」と、除外キーワード「Ｅ００１」により形成される組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）の重み値は「０．６」であり、入札キーワード「Ｋ００１」と、除外キーワード「Ｅ００２」により形成される組合せ（Ｋ００１，Ｅ００２）の重み値は「０．３」である例を示している。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、広告装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出プログラムの一例）がＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、生成部１３２と、算出部１３３と、抽出部１３４と、提示部１３５と、要求受付部１３６と、配信部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、広告コンテンツの入稿を受け付ける。また、入稿受付部１３１は、広告コンテンツの入稿とともに、広告主が指定する入札キーワードや除外キーワードを受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、受け付けた広告コンテンツや、入札キーワードや、除外キーワードに関する情報を広告情報記憶部１２１に格納する。

（生成部１３２について）
生成部１３２は、入稿受付部１３１によって受け付けられたキーワードの組合せを生成する。具体的には、生成部１３２は、入札キーワードを指定した広告主毎に、入札キーワードと除外キーワードとの組合せを生成する。

例えば、生成部１３２は、広告主ＣＬ０１が入札した入札キーワードＫ００１と、広告主ＣＬ０１が指定した除外キーワードＥ００１については、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）を生成する。一方、生成部１３２は、広告主ＣＬ０１が入札した入札キーワードＫ００１と、他の広告主ＣＬ０３が指定した除外キーワードＥ０１２については、組合せ（Ｋ００１，Ｅ０１２）を生成しない。ただし、生成部１３２は、広告主ＣＬ０３が、入札キーワードＫ００１とともに除外キーワードＥ０１２を指定している場合には、組合せ（Ｋ００１，Ｅ０１２）を生成する。そして、生成部１３２は、生成した組合せに関する情報を組合せ情報記憶部１２２に格納する。

このように、生成部１３２は、広告主から指定されている全てのキーワードについて組合せを生成するのではなく、広告主毎に指定されているキーワードの組合せを生成する。すなわち、生成部１３２は、一の広告主が同時に指定している入札キーワードと除外キーワードとの組が多いほど、多くの組合せを生成する。例えば、入札キーワードＫ００１とともに除外キーワードＥ００１を指定している広告主が多いほど、生成部１３２は、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）を多く生成することになる。例えば、後述する算出部１３３は、生成されるキーワードの組合せの数に基づいて、組合せの重み値を算出する。

（算出部１３３について）
算出部１３３は、広告コンテンツを抽出させるための入札キーワードと、広告コンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワードとが含まれる組合せであって、除外キーワードを指定した指定者毎に生成される入札キーワードと除外キーワードとの組合せの指標値である重み値を算出する。

例えば、算出部１３３は、組合せ毎に、生成された組合せの数に応じた重み値を算出する。すなわち、算出部１３３は、生成される数がより多い組合せは、入札キーワードと、多くの広告主が入札キーワードと同時に指定している除外キーワードとの組合せであるから、重要性が高いものとして組合せの重み値を高く算出する。

また、この場合、算出部１３３は、キーワードの組合せを正例とした線形モデルを学習することで、各組合せの重み値を算出してもよい。この点について、図６を用いて説明する。

図６は、実施形態に係る算出処理の一例を示す概念図である。図６に示すように、広告主ＣＬ０１は、入札キーワードＫ００１、入札キーワードＫ００２、入札キーワードＫ００３、・・・、を有する。また、広告主ＣＬ０１は、除外キーワードＥ００１、除外キーワードＥ００２、除外キーワードＥ００３、・・・、を有する。広告主ＣＬ０２は、入札キーワードＫ０１１、入札キーワードＫ００２、入札キーワードＫ００３、・・・、を有する。なお、広告主ＣＬ０２は、除外キーワードを指定しておらず、除外キーワードを有しないものとする。広告主ＣＬ０３は、入札キーワードＫ００１、入札キーワードＫ０１１、入札キーワードＫ１１１、・・・、を有する。また、広告主ＣＬ０３は、除外キーワードＥ００１、除外キーワードＥ０１２、除外キーワードＥ０１３、・・・、を有する。

この場合、生成部１３２は、広告主ＣＬ０１の入札キーワード及び除外キーワードに基づき、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００２）、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００３）、組合せ（Ｋ００２，Ｅ００１）、組合せ（Ｋ００２，Ｅ００２）、組合せ（Ｋ００２，Ｅ００３）、・・・、等を生成する。同様に、生成部１３２は、広告主ＣＬ０３の入札キーワード及び除外キーワードに基づき、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）、組合せ（Ｋ００１，Ｅ０１２）、組合せ（Ｋ００１，Ｅ０１３）、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ００１）、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ０１２）、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ０１３）、・・・、等を生成する。なお、生成部１３２は、除外キーワードを有しない広告主ＣＬ０２については、組合せを生成しない。

このように、生成部１３２は、広告装置１００に広告コンテンツを入稿している全ての広告主について、広告主毎に、キーワードの組合せを生成する。そして、算出部１３３は、全てのキーワードの組合せについて、キーワードの組合せを正例とした線形モデルを学習することで、各組合せの重み値を算出する。線形モデルの一例として、算出部１３３は、下記式（１）に示すような回帰式を求める。

ｙ ＝ ａ_１・ｘ_１ ＋ ａ_２・ｘ_２ ＋ ・・・ ＋ａ_ｎ・ｘ_ｎ ・・・ （１）

上記式（１）のうち、「ｙ」は、各組合せを有する例が存在するか否かを示す。ここでは、各組合せを有する例は広告主であり、算出部１３３は、キーワードの組合せを有する広告主を例として学習するため、原則として、「ｙ」＝「１」となる。

また、上記式（１）のうち、「ｘ_ｎ」（ｎは任意の数）は、キーワードの組合せを示す。例えば、「ｘ_１」〜「ｘ_ｎ」には、キーワードの組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）が割り当てられる。図６の場合、例えば、「ｘ_１」には組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）が割り当てられ、「ｘ_２」には組合せ（Ｋ００１，Ｅ００２）が割り当てられ、「ｘ_３」には組合せ（Ｋ００１，Ｅ００３）が割り当てられ、「ｘ_４」には組合せ（Ｋ００２，Ｅ００１）が割り当てられ、「ｘ_５」には組合せ（Ｋ００２，Ｅ００２）が割り当てられ、「ｘ_６」には組合せ（Ｋ００２，Ｅ００３）が割り当てられ、「ｘ_７」には組合せ（Ｋ００３，Ｅ００１１）が割り当てられ、「ｘ_８」には組合せ（Ｋ００３，Ｅ００２）が割り当てられ、「ｘ_９」には組合せ（Ｋ００３，Ｅ００３）が割り当てられる。ここでは、キーワードの組合せを正例とするため、各広告主について、キーワードの組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）が存在する場合には「ｘ_ｎ」＝「１」となり、存在しない場合には「０」となる。また、上記式（１）のうち、「ａ_ｎ」は、「ｘ_１」〜「ｘ_ｎ」の係数を示す。ここでは、「ａ_ｎ」は、キーワードの組合せの各々を示す「ｘ_１」〜「ｘ_ｎ」の重み値を示す。

そして、算出部１３３は、上記式（１）の重み値ａ_ｎをパラメータとし、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）のようなパターン識別機を用いたサポートベクタ回帰などの回帰分析手法により調整を行う。すなわち、算出部１３３は、上記式（１）で表される全ての広告主について、上記式（１）を満たすように、重み値ａ_ｎの値（サンプルとなる広告主の数によっては、求められる重み値ａ_ｎは近似値でもよい）を求める。

例えば、算出部１３３は、図６に示すように、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）の重み値として「０．６」を、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００２）の重み値として「０．３」を、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００３）の重み値として「０．２」等を算出する。そして、算出部１３３は、算出した重み値を各組合せに対応付けて、組合せ情報記憶部１２２に格納する。

（抽出部１３４について）
抽出部１３４は、算出部１３３によって算出された組合せの重み値に基づいて、組合せのうち、任意の入札キーワードを含む組合せから除外キーワードを抽出する。言い換えれば、抽出部１３４は、広告主に提示する除外キーワードの候補を抽出する。

例えば、抽出部１３４は、算出部１３３によって算出された各組合せの重み値に基づいて、所定の広告主に関するキーワードの組合せの重み値を比較する。この場合、抽出部１３４は、所定の広告主が指定する任意の入札キーワードに関して、かかる入札キーワードと、他の広告主が指定している除外キーワードとの各組合せの重み値を比較する。そして、抽出部１３４は、例えば、重み値の大きい組合せから順に、組合せに含まれる除外キーワードを抽出する。この場合、抽出部１３４は、予め定められた所定数を除外キーワードとして抽出してもよいし、処理対象の広告主から指定された所定数の除外キーワードを抽出するようにしてもよい。あるいは、抽出部１３４は、所定の閾値以上の重み値を有する組合せに含まれる除外キーワードを全て抽出してもよい。

また、抽出部１３４は、除外キーワードが共通する複数の組合せの指標値の和に基づいて、複数の組合せに共通する除外キーワードを抽出してもよい。例えば、抽出部１３４は、広告主が入札している複数のキーワードのそれぞれのうち、共通する除外キーワードが含まれる複数の組合せの重み値の和を比較する。そして、抽出部１３４は、比較した複数の組合せの重み値の和に基づいて、組合せに共通する除外キーワードを抽出する。例えば、抽出部１３４は、比較した複数の組合せの重み値の和が大きい順に、組合せに共通する除外キーワードを抽出する。これにより、抽出部１３４は、同様の入札キーワードを指定している他の広告主であって、除外キーワードを指定している他の広告主との共起性がより高い除外キーワードを抽出することができる。

上記の抽出処理について、一例を挙げて説明する。例えば、抽出部１３４は、重み値の和に基づき抽出処理を行うため、除外キーワード毎に、組合せの存否及び組合せの重み値を変数として生成される関数を求める。そして、抽出部１３４は、処理対象となる広告主が指定する入札キーワードを含む組合せに対応する変数を代入した場合に、関数が示すスコアが大きくなるような組合せの中から、広告主に提示する除外キーワードの候補を抽出する。

例えば、抽出部１３４は、組合せの存否及び組合せの重み値を変数として生成される関数の一例として、下記式（２）で表される関数を求める。

スコア ＝ Σ（ｗ＿ｋｗ_ｉｊ） × （ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ） ・・・ （２）

上記式（２）のうち、「（ｗ＿ｋｗ_ｉｊ）」は、組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）に対応する重み値を示す。また、「（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）」は、組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）が存在するか否かを示す。例えば、処理対象である組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）が存在する場合には、「（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）」＝「１」となる。一方、組合せ（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）が存在しない場合には、「（ｋｗ_ｉ，ｋｗ_ｊ）」＝「０」となる。

上記式（２）において、抽出部１３４は、処理対象の広告主が指定する入札キーワード「（ｋｗ_α）」を含む任意の組合せ（ｋｗ_α，ｋｗ_ｊ）に対応する変数を用いて、スコアを比較する。すなわち、抽出部１３４は、任意の組合せ（ｋｗ_α，ｋｗ_ｊ）が存在することを示す「１」の値と、任意の組合せ（ｋｗ_α，ｋｗ_ｊ）に対応する重み値を乗算した変数を上記式（２）に代入する。上記の例では、加えられる変数の値が大きいほど、他の広告主との共起性を伴う適切な除外キーワードが含まれる組合せが存在することを示す。すなわち、スコアが大きくなるほど、処理対象の広告主にとって、適切な共通する除外キーワードが含まれている組合せであるといえる。そこで、抽出部１３４は、入札キーワード「（ｋｗ_α）」と、除外キーワード「ｋｗ_ｊ」とを含む組合せに対応する変数を上記式（２）に加え、最もスコアを上昇させる変数に対応する複数の組合せ（ｋｗ_α，ｋｗ_ｊ）を抽出する。そして、抽出部１３４は、複数の組合せ（ｋｗ_α，ｋｗ_ｊ）に共通して含まれる除外キーワード「ｋｗ_ｊ」を抽出する。

抽出部１３４の抽出処理について、図７を用いて、具体的に説明する。図７は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す概念図である。図７に示す例では、処理対象の広告主ＣＬ１０は、任意の入札キーワード「Ｋ００１」及び「Ｋ０１１」を指定して、入札を行っているものとする。

ここで、抽出部１３４は、上記式（２）を用いて、広告主ＣＬ１０に対応するスコアを求める。具体的には、抽出部１３４は、入札キーワード「Ｋ００１」及び「Ｋ０１１」と、共通する除外キーワード「Ｅ００１」を含む組合せである、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）及び組合せ（Ｋ０１１，Ｅ００１）に対応するスコアを求める。

この場合、抽出部１３４は、上記式（２）より、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００１）に対応する重み値「０．６」と、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ００１）に対応する重み値「０．４」とに基づき、「１．０」というスコアを求める。同様に、抽出部１３４は、共通する除外キーワード「Ｅ００２」の場合には、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００２）に対応する重み値「０．３」と、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ００２）に対応する重み値「０．３」とに基づき、「０．６」というスコアを求める。同様に、抽出部１３４は、共通する除外キーワード「Ｅ００３」の場合には、組合せ（Ｋ００１，Ｅ００３）に対応する重み値「０．２」と、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ００３）に対応する重み値「０．１５」とに基づき、「０．３５」というスコアを求める。

なお、抽出部１３４は、図７に示す組合せ（Ｋ００１，Ｅ２１１）が存在し、組合せ（Ｋ００１，Ｅ３１１）が存在しない場合には、組合せ（Ｋ００１，Ｅ２１１）のスコアのみを計数してもよい。同様に、図７に示す組合せ（Ｋ０１１，Ｅ３１１）が存在し、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ２１１）が存在しない場合には、組合せ（Ｋ０１１，Ｅ３１１）のスコアのみを計数してもよい。

そして、抽出部１３４は、上記結果に基づいて、スコアの最も高い組合せに共通して含まれる除外キーワード「Ｅ００１」を抽出する。すなわち、抽出部１３４は、広告主ＣＬ１０が指定した入札キーワード「Ｋ００１」及び「Ｋ０１１」に追加する適切な除外キーワードとして、除外キーワード「Ｅ００１」を抽出する。

このように、抽出部１３４は、広告主が指定する入札キーワードが複数ある場合であっても、組合せの重み値の和を比較することにより、複数の入札キーワードの組に対して最も効果が高いと想定される除外キーワードを抽出することができる。なお、上記の例では、抽出部１３４は、共通する除外キーワードを一つだけ抽出する例を示したが、抽出部１３４は、求められたスコアに基づいて、共通する除外キーワードを複数抽出してもよい。

（提示部１３５について）
提示部１３５は、広告コンテンツを抽出対象から除外させるためのキーワードとして、抽出部１３４によって抽出された除外キーワードを広告コンテンツに指定していない広告主に、抽出部１３４によって抽出された除外キーワードを提示する。広告主は、提示された除外キーワードを新たに広告コンテンツに指定してもよいし、異なる除外キーワードの提示を広告装置１００に求めてもよい。この場合、抽出部１３４は、さらに異なる除外キーワードを抽出する。

（要求受付部１３６について）
要求受付部１３６は、広告コンテンツの配信に関する要求を受け付ける。例えば、要求受付部１３６は、広告コンテンツの取得要求として、ユーザ端末１０が表示するウェブページに含まれるＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストを受け付ける。また、要求受付部１３６は、広告コンテンツの配信に際して、検索サーバ３０から検索クエリに関する情報を受け付けてもよい。

（配信部１３７について）
配信部１３７は、広告コンテンツを配信する。例えば、配信部１３７は、要求受付部１３６が受け付けたＨＴＴＰリクエストに従い、ユーザ端末１０に広告コンテンツを配信する。配信部１３７は、要求受付部１３６によって広告コンテンツの取得要求が受け付けられた場合に、配信候補の広告コンテンツを広告情報記憶部１２１から選択する。

ここで、配信部１３７は、要求受付部１３６が受け付けた検索クエリと入札キーワードが同一又は類似する場合には、入札キーワードに紐づく広告コンテンツを配信候補として選択する。そして、配信部１３７は、検索クエリを検索サーバ３０に送信したユーザ端末１０に選択した広告コンテンツを配信する。なお、配信部１３７は、要求受付部１３６が受け付けた検索クエリと除外キーワードが同一又は類似する場合には、入札キーワードに紐づく広告コンテンツであっても配信候補から除外する。すなわち、配信部１３７は、広告コンテンツの配信をブロックする。

〔３．抽出処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る広告装置１００が実行する抽出処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る広告装置１００による抽出処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、広告装置１００は、既存の入札キーワードと除外キーワードとの組合せを生成する（ステップＳ１０１）。そして、広告装置１００は、生成されたキーワードの各組合せの重み値を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、広告装置１００は、処理対象となる広告主から、任意のキーワードについて、キーワードの入札を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。広告装置１００は、キーワードの入札を受け付けていない場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

一方、広告装置１００は、キーワードの入札を受け付けた場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、広告コンテンツに指定された入札キーワードが含まれる組合せの重み値を比較する（ステップＳ１０４）。すなわち、広告装置１００は、新たに指定された入札キーワードと、除外キーワードとが含まれる各組合せの重み値を比較する。そして、広告装置１００は、新たに指定された入札キーワードが含まれる組合せの重み値に基づき、入札キーワードとともに組合せに含まれるキーワードを抽出する（ステップＳ１０５）。そして、広告装置１００は、広告主に、抽出したキーワードを除外キーワードとして提示する（ステップＳ１０６）。

なお、図８では、広告装置１００が、既存の入札キーワードの組合せを生成した後に、処理対象の広告主から任意のキーワードの入札を受け付ける例を示した。しかし、この例に限られず、広告装置１００は、キーワードの入札を受け付けた後に、既存の入札キーワードと除外キーワードとの組合せを生成し、組合せの重み値を算出してもよい。また、広告装置１００は、ステップＳ１０６において除外キーワードの候補を広告主に提示した後に、さらに異なる除外キーワードを抽出してもよい。すなわち、広告装置１００は、抽出された除外キーワードに対する広告主の対応によっては、ステップＳ１０５とステップＳ１０６を繰り返し実行してもよい。例えば、広告主が、広告装置１００から提示された除外キーワード以外の除外キーワードを所望する場合には、広告装置１００は、各組合せの重み値に基づいて、さらに異なる除外キーワードを抽出してもよい。そして、広告装置１００は、処理対象の広告主が指定する除外キーワードの候補として、新たに抽出された除外キーワードを広告主に提示する。

〔４．変形例〕
上述した実施形態は、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。

〔４−１．他のコンテンツ〕
上記実施形態において、広告装置１００は、既存の入札キーワードと除外キーワードから組合せを生成し、生成した組合せの重み値を算出することにより、任意のキーワード（例えば、新たに指定される入札キーワード）に対応する除外キーワードを抽出する例を示した。ここで、広告装置１００は、既存の入札キーワードに限らず、他の情報を用いて、除外キーワードを抽出してもよい。例えば、広告装置１００は、既存の入札キーワードに代えて、広告コンテンツや、広告主が提供するウェブページであって、広告コンテンツのリンク先であるＬＰを利用して、除外キーワードを抽出してもよい。この点について、図９及び図１０を用いて説明する。

図９は、変形例に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す図である。変形例に係る広告装置１００は、図４に示した広告情報記憶部１２１の代わりに、図９に示した広告情報記憶部１２１を有する。図９に示すように、変形例に係る広告情報記憶部１２１は、図４に示した広告情報記憶部１２１に加えて、「ＬＰ」、「ＣＴＲ（Click Through Rate）」、「ブロック数」といった項目を有する。

「ＬＰ」は、広告主が提供するＬＰに関する情報を示す。図９に示す「ＬＰ０１」という表記は、ＬＰを識別するための識別情報を示すとともに、ＬＰに関する情報を概念的に表現したものである。広告情報記憶部１２１内に記憶されるＬＰに関する情報は、ＬＰを構成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等であってもよいし、ＬＰのデータが置かれたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す情報であってもよい。なお、以下では、図９に示したＬＰの項目に記憶されている情報を、ＬＰの参照符号として用いる場合がある。例えば、ＬＰ「ＬＰ０１」によって示される情報を有するＬＰを「ＬＰ０１」と表記する場合がある。

「ＣＴＲ」は、広告コンテンツのＣＴＲを示す。ここでは、ＣＴＲとは、広告コンテンツがユーザから選択された回数（例えば、ユーザ端末１０が有する表示画面において、ユーザから広告コンテンツがクリックされた回数）を広告コンテンツの表示回数によって除算した値を示す。なお、現時点において配信されたことがない広告コンテンツのＣＴＲには、予め決められている固定値や、全ての広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値や、同一の広告カテゴリに属する全ての広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値などが記憶される。また、「ＣＴＲ」には、ＣＴＲの予測モデル等から予測される予測ＣＴＲが記憶されてもよい。このような予測ＣＴＲは、例えば、広告コンテンツの種別や、広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等によって予測される。

「ブロック数」は、除外キーワードが広告コンテンツの配信をブロックした数を示す。ブロック数は、除外キーワード毎に計数され、除外キーワード毎に記憶される。

例えば、図９では、広告主ＣＬ０１が、「ＬＰ０１」をリンク先とする広告コンテンツ「ＡＤ０１」を入稿しており、広告コンテンツＡＤ０１のＣＴＲが「０．０１」である例を示している。また、広告主ＣＬ０１は、広告コンテンツＡＤ０１が表示されるための入札キーワードとして、入札キーワード「Ｋ００１」、「Ｋ００２」、「Ｋ００３」、・・・、を指定して入札している例を示している。また、広告主ＣＬ０１は、広告コンテンツＡＤ０１の配信をブロックする除外キーワードとして、除外キーワード「Ｅ００１」、「Ｅ００２」、「Ｅ００３」、・・・、を指定している例を示しており、そのうち、除外キーワード「Ｅ００１」は、「２５０」回、広告コンテンツＡＤ０１が配信されることをブロックしている例を示している。

続いて、変形例に係る生成部１３２について説明する。上記の通り、実施形態に係る生成部１３２は、既存の広告主が指定している入札キーワードと除外キーワードとの組合せを生成した。しかし、変形例に係る生成部１３２は、入札キーワードに代えて、広告コンテンツやＬＰに関する情報に基づいて、除外キーワードとの組合せを生成する。

例えば、生成部１３２は、広告コンテンツやＬＰに含まれるテキストデータについて形態素解析をすることにより、広告コンテンツやＬＰに含まれるテキストデータから、組合せを生成する要素となりえるキーワードを抽出する。そして、生成部１３２は、抽出したキーワードと、広告主が指定している除外キーワードとの組合せを、除外キーワードを指定している広告主毎に生成する。そして、生成部１３２は、生成した組合せを、変形例に係る組合せ情報記憶部１２２に格納する。

図１０は、変形例に係る組合せ情報記憶部１２２の一例を示す図である。変形例に係る広告装置１００は、図５に示した組合せ情報記憶部１２２の代わりに、図１０に示した組合せ情報記憶部１２２を有する。図１０に示すように、変形例に係る組合せ情報記憶部１２２は、図５に示した組合せ情報記憶部１２２が有する「入札キーワード」といった項目に代えて、「キーワード」といった項目を有する。

「キーワード」は、広告コンテンツやＬＰに含まれるテキストデータから抽出されたキーワードを示す。なお、図１０に示す例では、「キーワード」の項目に示されるキーワードが、対応する「除外キーワード」の項目に示される除外キーワードとともに組合せに含まれることを示している。

例えば、図１０では、キーワード「Ｋ２０１」と、除外キーワード「Ｅ００１」とが含まれる組合せ（Ｋ２０１，Ｅ００１）の重み値は「０．５」である例を示している。

なお、広告コンテンツやＬＰに含まれるキーワードは、広告コンテンツやＬＰを特徴付けるキーワードであることが望ましい。この場合、生成部１３２は、例えば、広告コンテンツやＬＰのテキストデータ内に多く含まれる単語や、他の広告コンテンツやＬＰには出現しにくい単語などを広告コンテンツやＬＰを特徴付けるキーワードとして判定し、かかるキーワードを抽出する。

このように、生成部１３２は、広告コンテンツやＬＰに含まれるキーワードの組合せを生成する。そして、変形例に係る算出部１３３は、生成部１３２によって生成された組合せの重み値を算出し、算出した重み値を組合せ情報記憶部１２２に格納する。そして、変形例に係る抽出部１３４は、算出部１３３によって算出された重み値に基づいて、除外キーワードを抽出する。

すなわち、広告装置１００は、所定のコンテンツ（例えば、広告コンテンツやＬＰなどのウェブページ）に紐づかせるキーワードとして、広告主によってコンテンツに紐づけられた入札キーワード、又はコンテンツから抽出されるキーワードを用いて指標値を算出することができる。これにより、広告装置１００は、既存の入札キーワードに限られず、広告コンテンツやＬＰを用いることにより、広告主にとって適切な除外キーワードを抽出することができる。例えば、広告装置１００は、入札キーワードと、除外キーワードとを含むキーワードの組合せの指標値を算出してもよいし、広告コンテンツやＬＰから抽出されるキーワードと、除外キーワードとを含むキーワードの組合せの指標値を算出してもよい。

また、広告装置１００は、広告コンテンツの広告効果を示す指標を用いて抽出処理を行ってもよい。例えば、算出部１３３は、組合せの重み値の算出処理において、ＣＴＲの高い広告コンテンツに関する組合せはより重要な組合せであると判定し、重みを重くした重み値を算出してもよい。例えば、算出部１３３は、ＣＴＲの高い広告コンテンツに紐づく入札キーワードについては、重要性が高いキーワードと判定する。この場合、算出部１３３は、入札キーワードとともに指定されている除外キーワードについても重要性が高いと判定可能なように、ＣＴＲの高い広告コンテンツに紐づく入札キーワードと除外キーワードとの組合せの重み値を、ＣＴＲの低い広告コンテンツに紐づく入札キーワードと除外キーワードとの組合せの重み値よりも高く算出する。例えば、算出部１３３は、上記式（１）において、入札キーワードのＣＴＲに応じた所定の値を「ａ_ｎ」に加算したり、乗算したりすることができる。これにより、抽出部１３４は、ＣＴＲの高い広告コンテンツを提供する広告主が指定している除外キーワードを抽出しやすくなる。

また、算出部１３３は、図９で示したＣＴＲ以外の広告効果を示す指標に基づいて重み値を算出してもよい。例えば、算出部１３３は、広告コンテンツが表示された回数に対して何割がコンバージョンに至るかの割合を示すＣＶＲ（Conversion Rate）などの情報に基づいて、重み値を算出してもよい。この場合、算出部１３３は、キーワードの組合せについて、ＣＶＲの高い広告コンテンツが反映された重み値を算出することができる。

なお、コンバージョンとは、広告主が獲得できる最終成果を示し、広告主への利益に繋がるユーザの行動が該当する。コンバージョンの例としては、ウェブページ上で商品を購入する行動や、会員登録を行う行動や、資料請求を行う行動や、商品等に関する問い合わせを行う行動等が挙げられる。また、コンバージョンには、広告コンテンツにアクセスしたユーザが、広告主のウェブページを介さずにオフライン（電話や郵送等）で商品購入、会員登録、資料請求、問い合わせ等を行う行動を含めてもよい。

また、入稿受付部１３１は、検索サービスにおいて、入札キーワードがユーザから入力された回数に関する情報を取得してもよい。そして、算出部１３３は、入札キーワードがユーザから入力された回数に関する情報に基づいて、重み値を算出してもよい。例えば、算出部１３３は、ユーザから入力された回数が多い入札キーワードを含む組合せほど、重み値を高く算出する。

このように、変形例に係る算出部１３３は、広告コンテンツやＬＰに紐づくキーワードがユーザから入力された回数、広告コンテンツがユーザから選択された回数又は広告コンテンツが表示されることで広告主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、組合せ毎の重み値を算出することができる。

これにより、広告装置１００は、現状の検索サービスや広告配信の状況などに基づき、より実情に即して重み値を算出することができるので、広告主に対してより有用であることが予測される除外キーワードを抽出することができる。

なお、算出部１３３は、上記で示した例以外にも、さらに異なる広告評価に関する情報を用いて重み値を算出してもよい。この場合、算出部１３３は、所定の評価値以上である広告コンテンツを抽出させるためのキーワードと、所定の評価値以上であるコンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワードとが含まれる組合せの重み値を算出する。

例えば、算出部１３３は、所定の評価値として、ユーザ端末１０における広告コンテンツの実際の表示回数（インプレッション数）や、広告コンテンツに対するクリックで発生する課金額であるＣＰＣ（Cost Per Click）や、広告コンテンツの１０００回表示あたりの課金額であるｅＣＰＭ（effective Cost Per Mill）などの広告コンテンツに関する情報を用いる。

一例として、算出部１３３は、検索サイトにおいてユーザから入札キーワードが入力されることによりインプレッションが少なくとも１回発生した広告コンテンツのみを処理対象としてもよい。すなわち、算出部１３３は、少なくとも１回のインプレッションが発生した広告コンテンツを抽出させるためのキーワードと、かかる広告コンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワードとが含まれる組合せの重み値を算出する。このように、広告装置１００は、所定の評価値以上のコンテンツとして、例えば、インプレッションが少なくとも１回は発生したコンテンツのみを処理対象とするので、現状において有益と想定されるデータのみに絞り込んで除外キーワードを抽出することになる。

これにより、広告装置１００は、既存の広告主が極めて多くのキーワードに入札していたり、極めて多くの除外キーワードを指定していたりするような場合であっても、現状の検索サービスや広告配信の状況などに基づき、インプレッションを発生させているキーワードと組み合わされている除外キーワードのみに絞りこんで除外キーワードを抽出することができる。このため、広告装置１００は、より実情に即した除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、図９で示したブロック数に基づいて重み値を算出してもよい。言い換えれば、算出部１３３は、除外キーワードによってコンテンツが抽出対象から除外された回数に基づいて、組合せの指標値を算出する。例えば、算出部１３３は、ブロック数が多い除外キーワードについては、生成された組合せの重み値を高く算出する。これにより、抽出部１３４は、よりブロック数の高い除外キーワードを抽出しやすくなる。このため、広告装置１００は、現状において除外キーワードとして効果が高いと想定される除外キーワードを優先的に抽出することができる。

〔４−２．学習〕
また、広告装置１００は、抽出部１３４によって抽出された除外キーワードに対して広告主が指定を行った後に、かかる除外キーワードがユーザに入力されたことを契機として広告コンテンツが何回ブロックされたか、などの結果を取得してもよい。すなわち、広告装置１００は、抽出処理を実行した後であっても、広告コンテンツの表示回数や、ユーザから除外キーワードが入力された回数などを取得する。言い換えれば、広告装置１００は、抽出した除外キーワードを広告主が除外キーワードとして指定した場合の効果を測定する。このように、広告装置１００は、抽出した除外キーワードによる広告効果などの結果を測定し、かかる結果が反映された学習モデルにより、新たに除外キーワードを抽出してもよい。そして、広告装置１００は、処理を繰り返すことにより、費用対効果が高いといった、より広告主にとって広告効果を向上させやすい除外キーワードを抽出することができる。

〔４−３．広告主〕
上記実施形態において、広告主は、広告主端末２０を用いて、広告装置１００に広告コンテンツを入稿する例を示した。しかし、広告主は、自ら広告装置１００に広告コンテンツを入稿せずに、かかる処理を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告装置１００にかかる処理をするのは代理店となる。すなわち、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末２０だけでなく代理店によって利用される代理店端末を含む概念であるものとする。

〔４−４．組合せ〕
上記実施形態においては、図５に示すように、キーワードの組合せが２つのキーワードが含まれる例を示した。しかし、キーワードの組合せには、３つ以上のキーワードが含まれてもよい。

〔４−５．他の用途〕
上記実施形態において、広告装置１００は、検索連動型の広告配信サービスにおける除外キーワードを抽出する例を示した。しかし、広告装置１００は、上記のような検索連動型以外の広告配信に利用されてもよい。例えば、広告装置１００は、キーワードに対する入札を受け付け、かかるキーワードと親和性の高い内容のウェブページに広告コンテンツを配信するような、いわゆる広告コンテンツマッチ型の広告サービスに利用されてもよい。また、広告装置１００は、広告コンテンツやＬＰ以外のコンテンツに関する除外キーワードを抽出してもよい。例えば、広告装置１００は、任意の単語を含むテキスト文書などのコンテンツに対する除外キーワードを抽出してもよい。

〔４−６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。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、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した広告情報記憶部１２１や組合せ情報記憶部１２２は、広告装置１００が保持せずに、図示しないストレージサーバ等が保持してもよい。この場合、広告装置１００は、ストレージサーバから広告に関する情報等を取得する。

また、例えば、上記実施形態では、広告装置１００がキーワードの組合せを生成する例を示したが、組合せを生成する主体は、広告装置１００と異なる所定のサーバ装置であってもよい。この場合、広告装置１００は、所定のサーバ装置によって生成されたキーワードの組合せを取得し、取得した組合せに関する情報を保持する。また、例えば、上述した広告装置１００は、入稿受付部１３１と生成部１３２とを有する組合せ生成装置と、算出部１３３と抽出部１３４とを有する抽出装置と、提示部１３５を有する提示装置と、要求受付部１３６と配信部１３７とを有する配信装置とに分散されてもよい。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る広告装置１００は、例えば図１１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、広告装置１００を例に挙げて説明する。図１１は、広告装置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。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（ネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る広告装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告装置１００は、算出部１３３と、抽出部１３４とを有する。算出部１３３は、広告コンテンツ（コンテンツの一例）を抽出させるための入札キーワード（第１キーワードの一例）と、広告コンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワード（第２キーワードの一例）とが含まれる組合せであって、除外キーワードを指定した広告主毎に生成される入札キーワードと除外キーワードとの組合せの指標値として重み値を算出する。抽出部１３４は、算出部１３３によって算出された組合せの重み値に基づいて、前記組合せのうち、任意の入札キーワードを含む組合せから除外キーワードを抽出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、現時点で他の広告主が指定しており、効果が高いと想定される除外キーワードであって、他の広告主が入札しているキーワードと共起性のある除外キーワードを抽出する。これにより、広告装置１００によれば、広告主は、検索サービスにおける除外キーワードを効率よく指定できるようになり、広告コンテンツの費用対効果を向上させることができる。また、適切な除外キーワードが指定されることにより、広告装置１００は、ユーザに対して、要求に適合する広告コンテンツを提供することができる。

また、算出部１３３は、組合せ毎に、生成された組合せの数に応じた重み値を算出する。このように、実施形態に係る広告装置１００は、他の広告主が入札している入札キーワードと除外キーワードとの関係性に基づいて重み値を算出することができる。すなわち、広告装置１００は、現時点で他の広告主が入札しているキーワードと除外キーワードとの共起性に基づいた重み値を算出する。このため、広告装置１００は、単に多くの広告主が指定している除外キーワードのみならず、現時点で他の広告主が除外キーワードと同時に指定している入札キーワードとの関係に基づいて、適切な除外キーワードを抽出することができる。

また、抽出部１３４は、除外キーワードが共通する複数の組合せの重み値の和に基づいて、複数の組合せに共通する除外キーワードを抽出する。

これにより、実施形態に係る広告装置１００は、極めて高い重み値を有する組合せなどに偏重されることなく、他の広告主が入札しているキーワードとの関係に基づいて、新たに指定される任意の入札キーワードとの共起性がより高い、共通した除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、除外キーワードによって広告コンテンツが抽出対象から除外された回数に基づいて、組合せの重み値を算出する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、他の広告主が指定している除外キーワードの実績に基づいて重み値を算出するので、より効果が高いと想定される除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、所定の評価値以上である広告コンテンツを抽出させるための入札キーワードと、所定の評価値以上である広告コンテンツを抽出対象から除外させるための除外キーワードとが含まれる組合せの重み値を算出する。

これにより、実施形態に係る広告装置１００は、例えば、少なくともインプレッションを発生させた広告コンテンツ等、所定の評価値以上のコンテンツに処理対象を限ることができるので、現状に則した適切な除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、広告コンテンツを抽出させるための検索クエリとして広告コンテンツに紐づく入札キーワードがユーザから入力された回数、広告コンテンツがユーザから選択された回数、又は広告コンテンツが表示されることで広告主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、組合せの指標値を算出する。

これにより、実施形態に係る広告装置１００は、現状の広告効果を踏まえたうえで組合せの重み値を算出することができる。このため、広告装置１００は、現状に則した、適切な除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、第１キーワードとして、広告主によって広告コンテンツに紐づけられたキーワード（例えば入札キーワード）、又は、広告コンテンツやＬＰ等から抽出されるキーワードを用いて重み値を算出する。

これにより、実施形態に係る広告装置１００は、入札キーワードに限られず、現時点で他の広告主が提供している広告コンテンツやＬＰに基づいて、効果が高いことが想定される除外キーワードを抽出することができる。

また、算出部１３３は、コンテンツとして、広告主が入稿する広告コンテンツ、又は広告コンテンツのリンク先となるウェブページを用いて組合せの指標値を算出する。

これにより、実施形態に係る広告装置１００は、例えば、検索連動型の広告配信サービスにおいて、広告主が提供する広告コンテンツやＬＰが宣伝するサービス内容に対して、適切な除外キーワードを抽出することができる。

また、実施形態に係る広告装置１００は、広告コンテンツを抽出対象から除外させるためのキーワードとして、抽出部１３４によって抽出された除外キーワードを広告コンテンツに指定していない広告主に、抽出された除外キーワードを提示する提示部１３５をさらに備える。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、任意のキーワードを指定する広告主に、適切な除外キーワードを提示する。このため、広告装置１００によれば、広告主は、新たに指定する除外キーワードとして適切なキーワードを知ることができる。また、広告配信サービスの管理者側は、広告主から適切な除外キーワードが指定されることにより、サービスの活性化や、検索サービスを利用するユーザのユーザビリティの向上を図ることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

１ 抽出システム
１０ ユーザ端末
２０ 広告主端末
３０ 検索サーバ
１００ 広告装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ 組合せ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 入稿受付部
１３２ 生成部
１３３ 算出部
１３４ 抽出部
１３５ 提示部
１３６ 要求受付部
１３７ 配信部

Claims (14)

1. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、
   前記組合せ毎に、生成された当該組合せの数に応じた指標値を算出する、
   ことを特徴とする抽出装置。
2. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、
   前記組合せ毎に、前記第２キーワードによって前記コンテンツが抽出対象から除外された回数に基づいて前記指標値を算出する、
   ことを特徴とする抽出装置。
3. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、
   前記コンテンツを抽出させるための検索クエリとして当該コンテンツに紐づく第１キーワードがユーザから入力された回数、当該コンテンツがユーザから選択された回数、又は当該コンテンツが表示されることで当該コンテンツの提供主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記組合せ毎に前記指標値を算出する、
   ことを特徴とする抽出装置。
4. 前記抽出部は、
   前記第２キーワードが共通する複数の組合せの指標値の和に基づいて、複数の組合せに共通する当該第２キーワードを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の抽出装置。
5. 前記算出部は、
   所定の評価値以上である前記コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、所定の評価値以上である当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せの指標値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の抽出装置。
6. 前記算出部は、
   前記第１キーワードとして、前記指定者によって前記コンテンツに紐づけられたキーワード、又は当該コンテンツから抽出されるキーワードを用いて前記組合せの指標値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の抽出装置。
7. 前記算出部は、
   前記コンテンツとして、前記指定者が入稿する広告コンテンツ、又は当該広告コンテンツのリンク先となるウェブページを用いて前記組合せの指標値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の抽出装置。
8. 前記抽出部によって抽出された第２キーワードを前記コンテンツに指定していない当該コンテンツの提供主に、当該第２キーワードを提示する提示部、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の抽出装置。
9. コンピュータが実行する抽出方法であって、
   コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出工程と、
   前記算出工程によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出工程と、
   を含み、
   前記算出工程は、
   前記組合せ毎に、生成された当該組合せの数に応じた指標値を算出する、
   ことを特徴とする抽出方法。
10. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、
    前記組合せ毎に、生成された当該組合せの数に応じた指標値を算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
11. コンピュータが実行する抽出方法であって、
    コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、
    前記組合せ毎に、前記第２キーワードによって前記コンテンツが抽出対象から除外された回数に基づいて前記指標値を算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
12. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、
    前記組合せ毎に、前記第２キーワードによって前記コンテンツが抽出対象から除外された回数に基づいて前記指標値を算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
13. コンピュータが実行する抽出方法であって、
    コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、
    前記コンテンツを抽出させるための検索クエリとして当該コンテンツに紐づく第１キーワードがユーザから入力された回数、当該コンテンツがユーザから選択された回数、又は当該コンテンツが表示されることで当該コンテンツの提供主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記組合せ毎に前記指標値を算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
14. コンテンツを抽出させるための第１キーワードと、当該コンテンツを抽出対象から除外させるための第２キーワードとが含まれる組合せであって、当該第２キーワードを指定した指定者毎に生成される第１キーワードと第２キーワードとの組合せの指標値を算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された前記組合せの指標値に基づいて、当該組合せのうち、任意の第１キーワードを含む組合せから前記第２キーワードを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記算出手順は、
    前記コンテンツを抽出させるための検索クエリとして当該コンテンツに紐づく第１キーワードがユーザから入力された回数、当該コンテンツがユーザから選択された回数、又は当該コンテンツが表示されることで当該コンテンツの提供主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記組合せ毎に前記指標値を算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。

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