JP6254733B1 - 算出装置、算出方法および算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予算に応じてより適切な態様で情報を配信する。【解決手段】本願に係る算出装置は、情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付部と、前記予算額に応じて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出部とを有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、算出装置、算出方法および算出プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、ネットワークを介して取得される情報に基づいた情報配信が盛んに行われている。例えば、情報の配信先となる利用者の属性を配信先情報として予め登録しておき、配信先となる利用者の属性と対応する広告を選択的に配信するターゲティング配信が行われている。

特開２０１５−２３０７１７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、予算に応じて適切な態様で情報を配信できない場合がある。

例えば、同一の属性を有する利用者に対して提供される広告が複数存在する場合、配信に対する報酬額が最も多い情報を優先的に配信する入札方式の広告配信が知られている。また、入札方式の情報配信においては、所定の期間内における報酬額の上限が予算として予め定められている。このような入札方式の広告配信において、報酬額を上昇させた場合には、情報の配信回数が上昇する一方で、利用者の獲得単価が上昇してしまう。一方で、報酬額を下げた場合には、利用者の獲得単価が下がるものの、配信が行われずに予算が余ってしまう恐れがある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、予算に応じてより適切な態様で情報を配信することを目的とする。

本願に係る算出装置は、情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付部と、前記予算額に応じて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、予算に応じてより適切な態様で情報を配信できる。

図１は、実施形態に係る情報配信装置が実行する算出処理および拡張処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報配信装置が実行する拡張処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報配信装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る広告データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るキャンペーンデータベースに登録される情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報配信装置が推定する期待ＣＰＡの一例を示す表である。 図８は、実施形態に係る情報配信装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る算出装置、算出方法および算出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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算出装置、算出方法および算出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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する。

［実施形態］
〔１．情報配信装置の一例〕
まず、図１を用いて、算出装置の一例となる情報配信装置が実行する算出処理および拡張処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報配信装置が実行する算出処理および拡張処理の一例を示す図である。

なお、以下の説明では、利用者Ｕ０１〜Ｕ０３（以下、「利用者Ｕ」と総称する場合がある。）が利用する移動携帯端末等の利用者端末２００（例えば、図３を参照）に対し、広告に係るコンテンツを配信する例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報配信装置１０は、広告以外にも、任意のコンテンツを利用者Ｕに配信してよい。

また、広告に関するコンテンツとは、営利若しくは非営利の広告だけではなく、ボランティアの募集、公共広告、公共に対する通知、その他任意のコンテンツであるものとする。すなわち、コンテンツは、いわゆる広告関連の情報を含むコンテンツのみならず、利用者に興味を抱かせ、コンテンツに含まれる情報、または、コンテンツと関連するコンテンツ（例えば、ランディングページ等）に含まれる情報を広く報知するものであれば、画像、動画像、文字、図形、記号、ハイパーリンク、その他任意のコンテンツがテキストと共に含まれていてよい。また、コンテンツが広告に関するコンテンツである場合、広告の登録を行う情報処理装置（例えば、広告主端末１００）は、所謂広告主が使用する情報処理装置のみならず、広告主からの依頼により広告の作成や登録等を行う広告業者が使用する情報処理装置であってもよい。

情報配信装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、広告主端末１００および利用者Ｕが使用する利用者端末２００（例えば、図３を参照）と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。なお、情報配信装置１０は、ネットワークＮを介して、任意の数の広告主端末１００および任意の数の利用者端末２００と通信可能であってよい。

広告主端末１００は、広告の配信主が利用する情報処理装置であり、サーバ装置やＰＣ等により実現される。例えば、広告主端末１００は、配信対象となる広告を情報配信装置１０に登録する際、キャンペーン情報の登録を行う。ここで、キャンペーンとは、ある広告を配信する際の期間や予算等の単位であり、キャンペーン情報とは、１つのキャンペーンにおいて広告を配信する期間、広告の配信先となる利用者の属性（以下、「指定属性」と記載する。）、広告の配信に伴う報酬の上限である予算額、広告の配信に伴う入札額（以下、「ビッド額」と記載する。）等を示す情報である。

利用者端末２００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（3rd Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、利用者端末２００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣやノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。なお、図１に示す例では、各利用者Ｕが使用する利用者端末２００について、図示を省略した。

〔２．広告の配信について〕
ここで、情報配信装置１０は、入札方式で広告の配信を行う。例えば、情報配信装置１０は、利用者Ｕ０１から広告リクエストを受付けた場合は、配信対象となる各広告の指定属性と、利用者Ｕ０１の属性を示す属性情報とを比較し、利用者Ｕの属性と一致する指定属性の広告を抽出する。そして、情報配信装置１０は、抽出した広告のうち、入札額が最も高い広告を利用者Ｕ０１に対して配信する。なお、このような利用者Ｕ０１の属性情報は、例えば、ｃｏｏｋｉｅ等の技術を用いて取得される。しかしながら、このような入札方式においては、予算に応じた態様で適切に情報を配信することが困難である。

例えば、広告の配信効果を測る情報として、ＣＰＡ（Cost Per Acquisition/Cost Per Action）と呼ばれる情報が知られている。このようなＣＰＡは、例えば、広告に関する取引対象を利用者Ｕが購入した場合や、広告を介して所定のウェブコンテンツに利用者Ｕを誘導した場合等、１人の利用者が所定のコンバージョンへと至るまでに要した報酬額の平均値（すなわち、利用者Ｕの獲得単価）であり、例えば、広告の配信に伴う報酬総額を、コンバージョンへと至った利用者Ｕの数で除算した値である。

ここで、上述した入札方式において、広告が配信される機会を高めるには、ビット額を上昇させればよい。しかしながら、ビッド額を上昇させた場合には、情報の配信回数が上昇する一方で利用者の獲得単価が上昇する恐れがある。また、ビッド額を上昇させた場合は、広告の配信期間が経過する前に予算を消化しきってしまい、広告の配信機会を失う恐れもある。一方で、ビッド額を下げた場合には、広告の配信機会が低下してしまい、予算が消化されなくなる恐れがある。

〔２−１．算出処理について〕
そこで、情報配信装置１０は、以下の算出処理を実行する。まず、情報配信装置１０は、広告の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける。そして、情報配信装置１０は、予算額に応じて、広告の配信先となる利用者の数を算出する。より具体的には、情報配信装置１０は、予算額として、所定の期間内における広告の配信に対する報酬の上限額を受付ける。このような場合、情報配信装置１０は、予算額に応じて、所定の期間内に広告の配信先となる利用者の数を算出する。

まず、広告の配信先となる利用者（以下、「配信利用者」）の数と、所定の期間において期待されるＣＰＡ（以下、「期待ＣＰＡ」と記載する。）との関係について説明する。例えば、配信利用者として、広告主が指定した指定属性と対応する利用者と、このような利用者と類似する他の利用者を類似順にソートしたユーザリストについて考える。

このようなユーザリストにおいて、上位の利用者から順番に所定の数の配信利用者が選択した広告を選択した回数を考える。このような場合、各配信利用者が広告を選択する回数は、配信利用者の数の増大に対して、二次関数的にに増大すると予測される。また、このようなユーザリストにおいて、上位の利用者から順番に所定の数の配信利用者がコンバージョンに至る利用者の割合、すなわちＣＶＲ（Conversion Rate）の値を考える。このようなＣＶＲの値は、配信利用者の数の増大に対して、一次関数的に低下すると予測される。ここで、利用者が広告を選択する回数は、ビッド額を増大につれて増大するものの、一定の額を超えた際に飽和すると予測される。

これらの予測から、利用者をコンバージョンへと誘導するには、上述したユーザリストにおいて、配信利用者として選択する人数を増大させた方が、ビット額を増大させるよりも効率が良いと言える。

一方、配信利用者の数を一定とした場合に、所定の期間内において消化される予算額は、ビッド額を増大させるにつれて増大すると予測される。また、ビッド額を一定とした場合に、所定の期間内において消化される予算額は、配信先用者の数を増大させるにつれて増大すると予測される。このため、配信利用者の数とビッド額との組に対し、所定の期間において期待されるＣＰＡ（以下、「期待ＣＰＡ」と記載する。）の値は、広告主が設定した予算額に応じて変化すると考えられる。

そこで、情報配信装置１０は、広告主が設定した予算額に応じて、配信利用者の数とビッド額との組に対する期待ＣＰＡの値を推定し、推定した期待ＣＰＡの値が最も低くなるように、ビッド額と配信利用者の数を特定する。そして、情報配信装置１０は、特定した数の配信利用者に対して広告を配信することで、予算に応じて適切な態様で情報の配信を実現する。

例えば、情報配信装置１０は、配信利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額（すなわち、期待ＣＰＡ）を予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、広告の配信先となる利用者、すなわち配信利用者の数を決定する。より具体的には、情報配信装置１０は、広告の配信に対する報酬額である配信報酬額（すなわち、ビッド額）と、配信利用者の数との組合せごとに、期待ＣＰＡを予算額に基づいて推定し、推定した期待ＣＰＡに基づいて、配信利用者の数を決定する。例えば、情報配信装置１０は、期待ＣＰＡが最も少なくなる配信利用者の数を特定する。

〔２−２．拡張処理について〕
ここで、広告主が選択した属性情報によっては、特定した数の配信利用者に対して広告を配信することができないとも考えられる。一方、単純に配信利用者の数を拡張した場合は、広告主が広告配信先として所望する利用者と、実際に広告が配信される利用者との間で乖離が生じる。そこで、情報配信装置１０は、上述したユーザリストを生成し、生成したユーザリストの中から配信利用者として選択する利用者の数を増加させることで、配信利用者の数を拡張する。

すなわち、情報配信装置１０は、指定属性を有する利用者である指定利用者と類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、期待ＣＰＡの値に基づいて特定した数の利用者を、配信利用者として特定する。そして、情報配信装置１０は、特定した利用者に対して、広告の配信を行う。

例えば、情報配信装置１０は、指定属性と同じ属性を有する利用者を指定利用者として特定する。このような場合、情報配信装置１０は、指定利用者が選択した広告を特定し、特定した広告を選択した全ての利用者を配信利用者の候補として特定する。また、情報配信装置１０は、配信利用者の候補と指定利用者との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度が高い順に特定した配信利用者の候補を並べ替える。なお、並べ替え対象となる利用者には、指定利用者も含まれているものとする。そして、情報配信装置１０は、指定利用者との類似度が高い方から順に、期待ＣＰＡに基づいて特定された数の候補を配信利用者として選択し、選択した配信利用者を示すユーザリストを生成する。その後、情報配信装置１０は、生成したユーザリストに含まれる配信利用者に対し、広告の配信を行う。

なお、情報配信装置１０は、指定利用者と類似する利用者を特定するならば、任意の基準に基づいて、指定利用者と類似する利用者を特定して良い。例えば、情報配信装置１０は、指定利用者が使用するアプリケーションと同じアプリケーションや類似するアプリケーションを利用する他の利用者を配信利用者の候補として特定してもよい。

例えば、情報配信装置１０は、指定利用者が使用するアプリケーションを特定し、特定したアプリケーションを利用する他の利用者を配信利用者の候補として特定する。また、情報配信装置１０は、指定利用者が使用するアプリケーションと同じ種別のアプリケーションを利用する他の利用者を配信利用者の候補として特定する。例えば、情報配信装置１０は、指定利用者が電子商取引やオークションに関連するアプリケーションを利用している場合は、そのアプリケーションを利用する他の利用者のみならず、電子商取引やオークションに関連する他のアプリケーションを利用する利用者も配信利用者の候補として選択する。

そして、情報配信装置１０は、指定利用者との類似度と各候補との類似度を算出し、算出した類似度が高い方から順に期待ＣＰＡに基づく数の候補を配信利用者として選択する。例えば、情報配信装置１０は、指定利用者のデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性等といった各種属性を示す属性情報と、各候補の属性情報との類似度を算出し、算出した類似度が高い順に配信利用者を選択してもよい。

また、情報配信装置１０は、アプリケーションの利用態様を考慮して、各利用者の類似度を算出してもよい。例えば、情報配信装置１０は、ゲーム等のアプリケーションにおける利用時間、利用時間帯、課金額、依存率、レベルの上げ方等といったプレイ内容等といったアプリケーションに対する貢献度に基づいて、各利用者の類似度を算出してもよい。また、情報配信装置１０は、指定利用者と候補とでそれぞれ異なるゲームのアプリケーションに対する貢献度に基づき、類似度を算出してもよい。

すなわち、情報配信装置１０は、指定利用者と候補との類似度を、各利用者の属性情報に基づいて算出してもよく、各利用者が利用者端末２００にインストールして使用するアプリケーションの類似度やアプリケーションの利用態様の類似度に基づいて算出してもよい。また、情報配信装置１０は、各利用者が選択した広告の類似度に基づいて、指定利用者と候補との類似度を算出してもよい。

〔２−３．算出処理および拡張処理の結果について〕
なお、情報配信装置１０は、上述した算出処理によって算出された数の配信利用者を、上述した拡張処理によって選択した場合は、選択した配信利用者に対して対応する広告を配信する。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報配信装置１０は、算出処理によって算出された期待ＣＰＡの値を広告主に提供してもよく、期待ＣＰＡの値が最も少なくなるビッド額や配信利用者の数を広告主に提供することで、効率的な広告配信態様のリコメンドを行ってもよい。また、情報配信装置１０は、拡張処理によって生成したユーザリストを、広告主に提供することで、効率的な広告配信態様のリコメンドを行ってもよい。また、情報配信装置１０は、算出処理によって算出された期待ＣＰＡ、期待ＣＰＡの値が最も少なくなるビッド額や配信利用者の数等をレポートとして広告主に提供してもよい。このような処理の結果、情報配信装置１０は、広告主に対して、効率的な広告の配信を提案することができるので、例えば、新たな広告の配信の動機づけを広告主に与えることができる。

また、情報配信装置１０は、算出処理および拡張処理のいずれか一方のみを実行してもよい。例えば、情報配信装置１０は、広告主の予算に応じて、期待ＣＰＡの値が最も少なくなる配信利用者の数やビッド額を算出し、算出した配信利用者の数やビッド額を広告主に提供する装置であってもよい。また、情報配信装置１０は、広告主の指定属性と対応する指定利用者を特定し、特定した指定利用者と類似度が高い順に所定の数の利用者を配信利用者として特定する装置であってもよい。このような場合、情報配信装置１０は、広告主が所望する数の配信利用者や、広告主の予算に応じて設定される数の配信利用者を特定すればよい。

〔２−４．算出処理および拡張処理の一例について〕
次に、図１を用いて、情報配信装置１０が実行する算出処理および拡張処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報配信装置１０が実行する算出処理および拡張処理の一例を示す図である。

まず、情報配信装置１０は、広告主端末１００からキャンペーン情報を受付ける（ステップＳ１）。例えば、情報配信装置１０は、キャンペーン情報として、予算額、指定属性、および広告を配信する期間等の情報を受付ける。このような場合、情報配信装置１０は、予算額に基づいて、配信利用者の数とビッド額との組合せごとに、期待ＣＰＡの額を推定する（ステップＳ２）。

例えば、図１中（Ａ）に、ビッド額と、配信利用者数ごとに、所定の期間内において消化が期待される期待消化予算との関係の示す３次元グラフの一例を記載した。なお、図１中（Ａ）に示す例では、横方向をビッド額とし、奥行き方向を配信利用者とし、高さ方向を期待消化予算とした。このような３次元グラフにおいては、同じ高さの範囲が同一の予算に対応すると予測される。

一方、広告主が指定した期間内で、広告主が指定した予算を適切に使い切るといった態様を考慮すると、広告主が設定した予算額が多くなれば多くなる程、所定の期間内当たりに許容される期待消化予算の額は、上昇する。例えば、予算＃２の値が予算＃１の値よりも高い場合、所定の期間内あたりに許容される予算額は、図１中（Ａ）に示すように、より高い値になると予測される。

そこで、情報配信装置１０は、広告主が指定した予算額および期間に基づいて、所定の期間内あたりの予算額を算出し、算出した予算額に応じたビッド額と配信利用者数との組を選択する。例えば、情報配信装置１０は、図１中（Ａ）に示す３次元グラフにおいて、算出した予算額に応じた高さにおけるビッド額と配信利用者数との関係を特定する。そして、情報配信装置１０は、選択したビッド額と配信利用者数との関係ごとに、期待ＣＰＡの値を推定する。

例えば、期待消化予算の額が所定の額となるビッド額と配信利用者数との組が、配信利用者数「２０万」とビッド額「７」との組、配信利用者数「３０万」とビッド額「６」との組、配信利用者数「４０万」とビッド額「６」との組、および配信利用者数「５０万」とビッド額「５」との組であるものとする。このような場合、情報配信装置１０は、図１中（Ｂ）に示すように、配信利用者数「２０万」であってビッド額が「７」である際の期待ＣＰＡ「ＣＰＡ＃１−３」、配信利用者数「３０万」であってビッド額が「６」である際の期待ＣＰＡ「ＣＰＡ＃２−２」、配信利用者数「４０万」であってビッド額が「６」である際の期待ＣＰＡ「ＣＰＡ＃３−２」、配信利用者数「５０万」であってビッド額が「５」である際の期待ＣＰＡ「ＣＰＡ＃４−１」を推定する。なお、情報配信装置１０は、配信利用者数とビッド数との組ごとに、あらかじめ期待ＣＰＡを推定し、推定した期待ＣＰＡのうち、予算に応じて選択された配信利用者数とビッド額との組に対応する期待ＣＰＡを選択してもよい。

すなわち、情報配信装置１０は、所定の期間内において消化が期待される額が予算額に近づくように、ビッド額と配信利用者数との組合せを選択し、選択した組み合わせごとに、期待ＣＰＡの値を推定する。そして、情報配信装置１０は、推定した期待ＣＰＡの額が最も低くなる配信利用者の数を特定する（ステップＳ３）。例えば、情報配信装置１０は、ステップＳ２にて選択した期待ＣＰＡのうち、「ＣＰＡ＃４−１」の値が最も低い場合は、かかる「ＣＰＡ＃４−１」と対応する配信利用者数「５０万人」を特定する。

そして、情報配信装置１０は、指定利用者と属性が類似する利用者のうち、類似度が高い順に、特定した配信利用者数分の利用者を配信利用者とする（ステップＳ４）。例えば、情報配信装置１０は、属性が広告主が選択した指定属性と合致する、または、最も類似する指定利用者を特定する。続いて、情報配信装置１０は、特定した指定利用者と他の利用者との類似度を算出し、算出した類似度が高い順に「５０万人」の利用者を配信利用者として選択し、選択した配信利用者を示すユーザリストを生成する。そして、情報配信装置１０は、例えば、利用者Ｕから広告リクエストを受付けた場合は（ステップＳ５）、リクエスト元となる利用者Ｕがユーザリストに含まれるか否かを判定し、ユーザリストに含まれる場合は、広告を配信することで、ユーザリストに含まれる利用者に広告を配信する（ステップＳ６）。

次に、図２を用いて、配信利用者を拡張する処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報配信装置が実行する拡張処理の一例を示す図である。

なお、図２に示す例では、利用者Ｕ０１の属性情報が「属性＃１」、利用者Ｕ０１がインストールしているアプリケーションが「アプリ＃１」、「アプリ＃２」、「アプリ＃３」、利用者Ｕ０１が選択した広告が「広告＃１」および「広告＃２」であるものとする。また、利用者Ｕ０２の属性情報が「属性＃２」、利用者Ｕ０２がインストールしているアプリケーションが「アプリ＃２」、利用者Ｕ０２が選択した広告が「広告＃３」であるものとする。また、利用者Ｕ０３の属性情報が「属性＃３」、利用者Ｕ０３がインストールしているアプリケーションが「アプリ＃１」、「アプリ＃２」、「アプリ＃３」、利用者Ｕ０３が選択した広告が「広告＃２」であるものとする。また、利用者Ｕ０４の属性情報が「属性＃４」、利用者Ｕ０４がインストールしているアプリケーションが「アプリ＃１」、利用者Ｕ０４が選択した広告が「広告＃１」であるものとする。また、利用者Ｕ０５の属性情報が「属性＃５」、利用者Ｕ０５がインストールしているアプリケーションが「アプリ＃１」、「アプリ＃２」、「アプリ＃３」、利用者Ｕ０５が選択した広告が「広告＃１」および「広告＃２」であるものとする。

例えば、情報配信装置１０は、指定属性として、「属性情報＃１」を受付けたものとする。このような場合、情報配信装置１０は、属性が「属性情報＃１」となる利用者Ｕ０１を指定利用者として選択する。そして、情報配信装置１０は、利用者Ｕ０１が選択した広告「広告＃１」または「広告＃２」を選択した他の利用者を特定する。図２に示す例では、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５は、広告「広告＃１」または「広告＃２」を選択している。しかしながら、利用者Ｕ０２は、広告「広告＃１」または「広告＃２」を選択していない。そこで、情報配信装置１０は、利用者Ｕ０２を選択せず、利用者Ｕ０２〜Ｕ０５を配信利用者の候補ＣＵとして選択する。

また、情報配信装置１０は、利用者Ｕ０１と、他の利用者Ｕ０３〜Ｕ０５との間の類似度＃１〜＃３をそれぞれ算出する。例えば、情報配信装置１０は、インストールしているアプリケーション、アプリケーションの利用態様、属性情報、選択した広告等の共通性や類似性等に基づいて、類似度＃１〜＃３をそれぞれ算出する。そして、情報配信装置１０は、算出した類似度＃１〜＃３が高い順に、所定の数の各利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を並べたユーザリストを生成する。

〔３．情報配信装置の構成〕
以下、上記した情報配信装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図３は、実施形態に係る情報配信装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報配信装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、情報配信装置１０や利用者端末２００との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０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。また、記憶部３０は、利用者データベース３１、広告データベース３２、およびキャンペーンデータベース３３を記憶する。

以下、図４〜６を用いて、各データベース３１〜３３に登録される情報の一例について説明する。利用者データベース３１には、広告の配信先となる利用者Ｕに関する情報が登録されている。例えば、図４は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示す例では、利用者データベース３１には、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「属性情報」、「インストールアプリ情報」、および「選択履歴」といった項目が登録されている。なお、図４に示す情報以外にも、利用者データベース３１には、利用者Ｕに関する任意の情報が登録されていてもよい。

ここで、「利用者ＩＤ」とは、利用者を識別するための情報である。また、「属性情報」とは、対応付けられた「利用者ＩＤ」が示す利用者の属性を示す情報である。また、「インストールアプリ情報」とは、対応付けられた「利用者ＩＤ」が示す利用者が使用する利用者端末２００にインストールされたアプリケーションを示す情報である。また、「選択履歴」とは、対応付けられた「利用者ＩＤ」が示す利用者が選択した広告を示す情報である。

例えば、図４に示す例では、利用者ＩＤ「利用者＃１」、属性情報「属性情報＃１」、インストールアプリ情報「アプリ＃１、アプリ＃２」、および選択履歴「広告＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ＩＤ「利用者＃１」が示す利用者Ｕの属性が、属性情報「属性情報＃１」が示す属性であり、利用者Ｕが使用する利用者端末２００にインストールアプリ情報「アプリ＃１、アプリ＃２」が示すアプリケーションがインストールされている旨を示す。また、このような情報は、利用者ＩＤ「利用者＃１」が示す利用者Ｕが、「広告＃１」が示す広告を選択した旨を示す。

なお、図４に示す例では、「利用者＃１」、「属性情報＃１」、「アプリ＃１、アプリ＃２」、「広告＃１」といった概念的な値について記載したが、実際には、利用者データベース３１には、利用者Ｕを識別する文字列、属性を示す数値や文字列、アプリケーションを識別するための文字列、選択した広告を識別する文字列等が登録されることとなる。

広告データベース３２には、配信対象となる広告が登録される。例えば、図５は、実施形態に係る広告データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示す例では、広告データベース３２には、「広告ＩＤ」および「コンテンツデータ」といった項目が登録されている。なお、図５に示す情報以外にも、広告データベース３２には、広告に関する任意の情報が登録されていてもよい。

例えば、「広告ＩＤ」とは、広告を識別するための情報である。また、「コンテンツデータ」とは、広告として配信される画像、テキスト、音声等の各種コンテンツのデータである。例えば、図５に示す例では、広告データベース３２には、広告ＩＤ「広告＃１」、およびコンテンツデータ「コンテンツ＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、広告ＩＤ「広告＃１」が示す広告のデータがコンテンツデータ「コンテンツ＃１」である旨を示す。なお、図５に示す例では、「広告＃１」や「コンテンツ＃１」といった概念的な値を記載したが、実際には、広告を識別する文字列や、各種のデータが登録されることとなる。

キャンペーンデータベース３３には、キャンペーンに関する各種の情報が登録される。例えば、図６は、実施形態に係るキャンペーンデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図６に示す例では、キャンペーンデータベース３３には、「広告主ＩＤ」、「キャンペーンＩＤ」、「広告ＩＤ」、「指定属性」、「予算」、「期間」、および「ユーザリスト」といった項目が登録されている。なお、図６に示す情報以外にも、キャンペーンデータベース３３には、キャンペーンに関する任意の情報が登録されていてもよい。

ここで、「広告主ＩＤ」とは、広告主を識別するための情報である。また、「キャンペーンＩＤ」とは、対応付けられた「広告主ＩＤ」が示す広告主によって設定されたキャンペーンを識別するための情報である。また、「広告ＩＤ」とは、対応付けられた「キャンペーンＩＤ」が示すキャンペーンに応じて配信される広告を識別するための情報である。また、「指定属性」とは、対応付けられた「キャンペーンＩＤ」が示すキャンペーンにおいて、広告主が指定した指定属性を示す情報である。また、「予算」および「期間」とは、対応付けられた「キャンペーンＩＤ」が示すキャンペーンにおける予算および期間である。また、「ユーザリスト」とは、対応付けられた「広告ＩＤ」が示す広告の配信先として、上述した算出処理や拡張処理により生成されたユーザリストである。

例えば、図６に示す例では、広告主ＩＤ「広告主＃１」、キャンペーンＩＤ「キャンペーン＃１」、広告ＩＤ「広告＃１」、指定属性「指定属性＃１」、予算「予算＃１」、期間「期間＃１」、およびユーザリスト「ユーザリスト＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、広告主ＩＤ「広告主＃１」が示す広告主によって、キャンペーンＩＤ「キャンペーン＃１」が示すキャンペーンが設定されており、このキャンペーンにおいて配信される広告が広告ＩＤ「広告＃１」が示す広告である旨を示す。また、このような情報は、キャンペーンＩＤ「キャンペーン＃１」が示すキャンペーンにおいて、指定属性「指定属性＃１」と同じ属性を有する利用者が配信先として指定されており、広告の配信に伴う報酬の上限額、すなわち、予算が「予算＃１」であり、キャンペーンの期間が「期間＃１」である旨を示す。また、このような情報は、キャンペーンＩＤ「キャンペーン＃１」が示すキャンペーンにおいて、算出処理や拡張処理によりおよびユーザリスト「ユーザリスト＃１」が生成されている旨を示す。

なお、図６に示す例では、「広告主＃１」、「キャンペーン＃１」、指定属性「指定属性＃１」、「予算＃１」、「期間＃１」、および「ユーザリスト＃１」等といった概念的な値を記載したが、実際には、広告主やキャンペーン、指定属性を示す文字列、予算を示す数値、期間を示す数値、および、配信利用者を識別する利用者ＩＤ等が対応付けて登録されることとなる。

図３に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報配信装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等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４０は、コントローラ（controller）であり、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てもよい。

図３に示すように、制御部４０は、受付部４１、算出部４２、特定部４３、生成部４４、および配信部４５を有する。受付部４１は、情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者、すなわち、広告主から受付ける。より具体的には、受付部４１は、予算額として、所定の期間内における情報の配信に対する報酬の上限額を受付ける。

例えば、受付部４１は、広告主端末１００から配信対象となる広告、および広告を配信する際の各種キャンペーン情報を受付ける。このような場合、受付部４１は、広告に広告ＩＤを付与して広告データベース３２に登録するとともに、予算額や期間等といったキャンペーン情報を、広告ＩＤおよび広告主の広告主ＩＤと対応付けてキャンペーンデータベース３３に登録する。

算出部４２、予算額に応じて、広告の配信先となる利用者の数を算出する。より具体的には、算出部４２は、予算額に応じて、所定の期間内に広告の配信先となる利用者の数を算出する。例えば、算出部４２は、広告の配信先となる利用者の数、すなわち、配信利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額を予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、広告の配信先となる利用者の数を決定する。

例えば、算出部４２は、ビッド額と、配信利用者の数との組合せごとに、期待ＣＰＡを予算額に基づいて推定し、推定した期待ＣＰＡに基づいて、配信利用者の数を決定する。より具体的には、算出部４２は、所定の期間内において消化が期待される額が予算額と所定の範囲内（例えば、１０００円以下）に収まるように、ビッド額と、配信利用者の数との組合せを選択する。また、算出部４２は、選択したビッド額と、配信利用者の数との組合せに対応する期待ＣＰＡの値をそれぞれ推定する。そして、算出部４２は、推定される期待ＣＰＡの値が最も少なくなる配信利用者数を特定する。

例えば、図７は、実施形態に係る情報配信装置が推定する期待ＣＰＡの一例を示す表である。例えば、図７の表に示すように、縦軸をビッド額（円）とし、横軸を配信利用者数（人）とした場合、ビッド額と配信利用者数との組に対応するセルごとに、異なる値の期待ＣＰＡの値が推定される。なお、図７に示す例では、説明を容易にするため、期待ＣＰＡの具体的な値については、記載を省略した。

このような表において、例えば、所定の期間が経過した際に生じると推定される報酬総額、すなわち、所定の期間が経過した際に消化できると期待される予算額が、予算＃１と同じになるビッド額と配信利用者数との組は、図７中の濃い灰色を付したセルに対応する。また、所定の期間が経過した際に消化できると期待される予算額が、予算＃１よりも高額な予算＃２と同じになるビッド額と配信利用者数との組は、図７中の薄い灰色を付したセルに対応する。

そこで、算出部４２は、図７に示すセルのうち、所定の期間が経過した際に消化できると期待される予算額が、広告主に指定された予算額と同じになるビッド額と配信利用者数との組に対応するセルを選択する。そして、算出部４２は、選択したセルの期待ＣＰＡのうち、値が最も低い期待ＣＰＡを特定し、特定した期待ＣＰＡと対応する配信利用者数を特定する。ここで、期待ＣＰＡの値は、ビッド額が上昇するにつれて増大し、配信利用者数の数が増大するにつれて減少する。このため、算出部４２は、配信利用者数を拡張することで、期待ＣＰＡの値を最適化することとなる。

例えば、算出部４２は、予算＃１に対して、図７中（Ａ）に示すセルの期待ＣＰＡの値が最も低い場合、配信利用者数「９０万」を特定し、予算＃２に対して、図７中（Ｂ）に示すセルの期待ＣＰＡの値が最も低い場合、配信利用者数「１００万」を特定する。この結果、算出部４２は、予算に応じた配信利用者数であって、期待ＣＰＡの値を最小とする配信利用者数を算出することができる。なお、情報配信装置１０は、例えば、図７に示すようなビッド額と配信利用者数との組と、期待ＣＰＡの値との関係を、予め記憶していてもよく、広告ごとに算出してもよい。

図３に戻り、説明を続ける。特定部４３は、広告主が指定した指定属性を有する指定利用者と類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に算出部４２が算出した数の利用者を特定する。すなわち、特定部４３は、広告の配信先となる配信利用者を、指定利用者と類似する利用者まで拡張することで、算出部４２が算出した数の配信利用者を確保する。

例えば、特定部４３は、キャンペーンデータベース３３を参照し、ユーザリストが登録されていないキャンペーンを検索する。また、特定部４３は、ユーザリストが登録されていないキャンペーンが登録されていた場合は、そのキャンペーンと対応付けられた指定属性を抽出し、抽出した指定属性と一致する属性の利用者を指定利用者として利用者データベース３１から特定する。なお、特定部４３は、指定属性と完全に一致する属性の利用者がいない場合は、属性が指定属性と最も類似する利用者を指定利用者としてもよい。

そして、特定部４３は、指定利用者が選択した広告を選択した利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出部４２が算出した数の利用者を特定する。例えば、特定部４３は、指定利用者が選択した広告を利用者データベース３１から特定し、特定した広告を選択した利用者を候補として全て特定する。続いて、特定部４３は、指定利用者と、各候補との間の類似度を算出する。例えば、特定部４３は、指定利用者と各候補との属性やインストールしたアプリケーション、アプリケーションの利用態様等に応じて、指定利用者と、各候補との間の類似度を算出する。そして、特定部４３は、算出した類似度が高い順に、算出部４２が算出した数の候補を配信利用者とする。

なお、例えば、特定部４３は、指定利用者と使用するアプリケーションが類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に算出部４２が算出した数の利用者を特定してもよい。例えば、特定部４３は、指定利用者が使用するアプリケーションと同じアプリケーションや、指定利用者が使用するアプリケーションと類似する他のアプリケーションを利用する利用者を候補として特定してもよい。また、特定部４３は、指定利用者と属性が類似する利用者を候補として特定してもよい。すなわち、特定部４３は、広告主が指定した指定属性に基づく指定利用者との類似性に基づいて、算出部４２が算出した数の配信利用者を特定することができるのであれば、任意の基準に基づいて、配信利用者を選択してよい。

また、特定部４３は、広告主が広告を登録する際や新たなキャンペーンを登録する際に、上述した処理を実行することで、配信利用者の拡張や選択を行ってもよい。また、特定部４３は、広告主が広告を登録する際や新たなキャンペーンを登録する際に上述した処理の結果となる配信利用者や、算出部４２が算出した配信利用者の数、算出部４２が予算額に応じて推定した期待ＣＰＡのうち、値が最少となる期待ＣＰＡ等を広告主に提供してもよい。

生成部４４は、ユーザリストを生成する。例えば、生成部４４は、特定部４３が特定した配信利用者と、指定利用者との類似度に基づく順位とを示すユーザリストを生成する。そして、生成部４４は、生成したユーザリストを対応するキャンペーンのキャンペーンＩＤと対応付けてキャンペーンデータベース３３に登録する。

配信部４５は、特定部４３により特定された利用者に対して、広告を配信する。例えば、配信部４５は、利用者Ｕから広告リクエストを受付けた場合は、リクエスト元となる利用者Ｕを特定し、特定した利用者Ｕを含むユーザーリストをキャンペーンデータベース３３から特定する。また、配信部４５は、特定したユーザリストと対応付けられたキャンペーンの中から、利用者Ｕの属性情報と指定属性との類似度が最も高いキャンペーンや、ユーザリストにおける順位が最も高いキャンペーン等、配信対象となる広告のキャンペーンを選択する。なお、配信部４５は、これらの情報を統合的に用いて、配信対象となる広告のキャンペーンを選択してもよい。そして、配信部４５は、広告データベース３２から、選択したキャンペーンに対応する広告のコンテンツデータを読出し、読出したコンテンツデータを利用者Ｕの利用者端末２００へと配信する。

〔４．情報配信装置が実行する処理の流れの一例〕
続いて、図８を用いて、情報配信装置１０が実行する処理の流れについて説明する。説明する。図８は、実施形態に係る情報配信装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、情報配信装置１０は、図８に示す処理を、任意のタイミングで実行して良く、また、図８に示す処理を任意の粒度で分割して実行してもよい。

まず、情報配信装置１０は、広告主からキャンペーン情報を受付けると（ステップＳ１０１）ビット額と配信利用者数ごとに推定した期待ＣＰＡから、予算に応じた期待ＣＰＡを選択する（ステップＳ１０２）。続いて、情報配信装置１０は、選択した期待ＣＰＡのうち、値が最も小さい期待ＣＰＡと対応する配信利用者数を特定する（ステップＳ１０３）。

続いて、情報配信装置１０は、属性が指定属性と一致する指定利用者が選択した広告を特定し（ステップＳ１０４）、特定した広告を選択した他の利用者を抽出する（ステップＳ１０５）。そして、情報配信装置１０は、抽出した利用者を、指定属性を有する利用者との類似度が高い順にソートし（ステップＳ１０６）、類似度が高い方から、特定した数の利用者を配信利用者として特定する（ステップＳ１０７）。そして、情報配信装置１０は、特定した配信利用者を示すユーザリストを生成し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。

〔５．変形例〕
上記では、情報配信装置１０による算出処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報配信装置１０が実行する算出処理のバリエーションについて説明する。

〔５−１．処理の目的について〕
上述した例では、情報配信装置１０は、広告の配信先となる配信利用者のユーザリストを生成し、生成したユーザリストを用いて、広告を配信した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報配信装置１０は、画像、音声、動画像、電子書籍、ニュースフィード、マイクロブログの記事等、任意のコンテンツを配信するためのユーザリストを生成し、生成したユーザリストに基づいて、コンテンツを配信してもよい。

また、情報配信装置１０は、広告やキャンペーンの登録時に、ユーザリストを広告主へ提供してもよく、期待ＣＰＡの値を最小化する配信利用者数やビッド額を広告主に提供してもよい。また、情報配信装置１０は、ユーザリストに基づいて広告を配信する場合、期待ＣＰＡの値を最小化するビッド額で広告の入札が行われたものとして、入札形式での広告選択を行ってもよい。

〔５−２．装置構成〕
また、情報配信装置１０は、算出処理を実行する算出装置と、拡張処理を実行する拡張装置と、広告の配信を行う配信装置とが協調することで実現されてもよい。すなわち、算出処理と拡張処理とは、それぞれ個別に実施されてもよい。また、情報配信装置１０は、
利用者端末２００と情報のやり取りを行うフロントエンドサーバと、各種処理を実行するバックエンドサーバとで実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図３に示す配信部４５が配置され、バックエンドサーバには、受付部４１、算出部４２、特定部４３、および生成部４４を有することとなる。また、記憶部３０に登録された各データベース３１〜３３は、外部のストレージサーバに保持されていてもよい。

〔５−３．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、逆に、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。

また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔５−４．プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報配信装置１０は、例えば図９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。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報配信装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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４０の機能を実現する。

〔６．効果〕
上述したように、情報配信装置１０は、情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける。そして、情報配信装置１０は、予算額に応じて、情報の配信先となる利用者の数を算出する。このため、情報配信装置１０は、例えば、情報の配信先となる利用者の数であって、予算を適切な態様で使いきるような配信対象を実現する利用者の数を算出できるので、予算に応じてより適切な態様で情報を配信することができる。

また、情報配信装置１０は、予算額として、所定の期間内における情報の配信に対する報酬の上限額を受付け、予算額に応じて、所定の期間内に情報の配信先となる利用者の数を算出する。このため、情報配信装置１０は、所定の期間ごとに予算が設定されるような場合にも、期間ごとの予算に応じて適切な態様で情報を配信できる。

また、情報配信装置１０は、設定者が指定した属性を有する指定利用者と類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出した数の利用者を特定する。また、情報配信装置１０は、特定された利用者に対して、情報を配信する。このため、情報配信装置１０は、予算を適切な態様で使いきることが期待される数の配信利用者を準備できるので、予算に応じた適切な態様で情報を配信できる。

また、情報配信装置１０は、指定利用者が選択した広告を選択した利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出した数の利用者を特定する。また、情報配信装置１０は、指定利用者と使用するアプリケーションが類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出した数の利用者を特定する。また、情報配信装置１０は、指定利用者が使用するアプリケーションと類似する他のアプリケーションを利用する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出した数の利用者を特定する。また、情報配信装置１０は、指定利用者と属性が類似する利用者であって、指定利用者との類似度が高い順に、算出した数の利用者を特定する。このため、情報配信装置１０は、予算を適切な態様で使いきることが期待される数の配信利用者として、指定利用者とより類似する利用者を選択することができる。

また、情報配信装置１０は、情報の配信先となる利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額（すなわち、期待ＣＰＡ）を予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、情報の配信先となる利用者の数を決定する。このため、情報配信装置１０は、予算に応じて最適な期待報酬額を実現する数の配信利用者数を算出することができるので、予算に応じてより適切な態様で情報を配信することができる。

また、情報配信装置１０は、情報の配信に対する報酬額である配信報酬額（すなわち、ビッド額）と、情報の配信先となる利用者の数との組合せごとに、獲得報酬額を予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、情報の配信先となる利用者の数を決定する。より具体的には、情報配信装置１０は、所定の期間内において消化が期待される額が予算額と所定の範囲内に収まるように、配信報酬額と情報の配信先となる利用者の数との組合せを選択し、選択した組合せごとに、獲得報酬額を推定する。そして、情報配信装置１０は、推定される獲得可能額が最も少なくなる利用者の数を、情報の配信先となる利用者の数として特定する。このため、情報配信装置１０は、予算に応じて最適な期待報酬額を実現する数の配信利用者数を算出できる。

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、上記してきた「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。

１０ 情報配信装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 利用者データベース
３２ 広告データベース
３３ キャンペーンデータベース
４０ 制御部
４１ 受付部
４２ 算出部
４３ 特定部
４４ 生成部
４５ 配信部
１００ 広告主端末
２００ 利用者端末

Claims (15)

1. 情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付部と、
   前記予算額に応じて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出部と、
   前記設定者が指定した属性を有する指定利用者と類似する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に前記算出部が算出した数の利用者を特定する特定部と
   を有することを特徴とする算出装置。
2. 前記特定部により特定された利用者に対して、前記情報を配信する配信部
   を有することを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
3. 前記特定部は、前記指定利用者が選択した広告を選択した利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に前記算出部が算出した数の利用者を特定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の算出装置。
4. 前記特定部は、前記指定利用者と使用するアプリケーションが類似する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に前記算出部が算出した数の利用者を特定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の算出装置。
5. 前記特定部は、前記指定利用者が使用するアプリケーションと類似する他のアプリケーションを利用する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に前記算出部が算出した数の利用者を特定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の算出装置。
6. 前記特定部は、前記指定利用者と属性が類似する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に前記算出部が算出した数の利用者を特定する
   ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の算出装置。
7. 情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付部と、
   前記情報の配信先となる利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額を前記予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出部と
   を有することを特徴とする算出装置。
8. 前記算出部は、前記情報の配信に対する報酬額である配信報酬額と、前記情報の配信先となる利用者の数との組合せごとに、前記獲得報酬額を前記予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、前記情報の配信先となる利用者の数を決定する
   ことを特徴とする請求項７に記載の算出装置。
9. 前記算出部は、所定の期間内において消化が期待される額が前記予算額と所定の範囲内に収まるように、前記配信報酬額と、前記情報の配信先となる利用者の数との組合せを選択し、選択した前記配信報酬額と、前記情報の配信先となる利用者の数との組合せごとに、前記獲得報酬額を推定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の算出装置。
10. 前記算出部は、推定される前記獲得報酬額が最も少なくなる利用者の数を、前記情報の配信先となる利用者の数として特定する
    ことを特徴とする請求項７〜９のうちいずれか１つに記載の算出装置。
11. 前記受付部は、前記予算額として、所定の期間内における情報の配信に対する報酬の上限額を受付け、
    前記算出部は、前記予算額に応じて、所定の期間内に前記情報の配信先となる利用者の数を算出する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１つに記載の算出装置。
12. 算出装置が実行する算出方法であって、
    情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付工程と、
    前記予算額に応じて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出工程と、
    前記設定者が指定した属性を有する指定利用者と類似する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に算出した数の利用者を特定する特定工程と
    を含むことを特徴とする算出方法。
13. 情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付手順と、
    前記予算額に応じて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出手順と、
    前記設定者が指定した属性を有する指定利用者と類似する利用者であって、前記指定利用者との類似度が高い順に算出した数の利用者を特定する特定手順と
    をコンピュータに実行させるための算出プログラム。
14. 算出装置が実行する算出方法であって、
    情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付工程と、
    前記情報の配信先となる利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額を前記予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出工程と
    を含むことを特徴とする算出方法。
15. 情報の配信に対する報酬の上限額である予算額を設定者から受付ける受付手順と、
    前記情報の配信先となる利用者の数ごとに、利用者の獲得に要する報酬額である獲得報酬額を前記予算額に基づいて推定し、推定した獲得報酬額に基づいて、前記情報の配信先となる利用者の数を算出する算出手順と
    をコンピュータに実行させるための算出プログラム。

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