JP6261482B2 - 抽出装置、抽出方法および抽出プログラム - Google Patents

抽出装置、抽出方法および抽出プログラム Download PDF

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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。
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、広告媒体(例えば、ウェブページ)に設定された広告枠に、企業や商品等の広告コンテンツを表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に広告主のウェブページへ遷移させる広告配信が行われている。
広告コンテンツを配信する場合、配信対象の広告コンテンツは、CTR(Click Through Rate)等の広告評価値に基づいて、抽出される場合がある。例えば、CTRの数値が高い順に、配信対象の広告コンテンツが抽出される(例えば、特許文献1参照)。
特表2009−505246号公報
しかしながら、上記の従来技術では、適した広告コンテンツを配信対象として抽出できるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、過去の配信実績から得られたCTRに基づいて、配信対象の広告コンテンツが抽出されるに過ぎず、適した広告コンテンツを配信対象として抽出できるとは限らない。
なお、上記では、コンテンツとして広告を例に挙げ、適した広告コンテンツを抽出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、適したコンテンツを抽出できるとは限らない場合がある。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適したコンテンツを配信対象として抽出することができる抽出装置、抽出方法および抽出プログラムを提供することを目的とする。
本願にかかる抽出装置は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、適した広告コンテンツを、配信対象として抽出することができるという効果を奏する。
図1は、実施形態にかかる抽出処理の一例を示す図である。 図2は、実施形態にかかる配信システムの構成例を示す図である。 図3は、実施形態にかかる配信装置の構成例を示す図である。 図4は、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図5は、実施形態にかかる配信実績記憶部の一例を示す図である。 図6は、実施形態にかかる重み係数情報記憶部の一例を示す図である。 図7は、実施形態にかかる配信装置による重み係数算出処理手順を示すフローチャートである。 図8は、実施形態にかかる配信装置による広告コンテンツ抽出処理手順を示すフローチャートである。 図9は、第1時間幅に対応する時間帯の単位より細かい単位の時間帯毎の重み係数算出処理を説明するための説明図である。 図10は、配信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、本願にかかる抽出装置、抽出方法およ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かかる広告装置、広告方法および広告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される。
〔1.抽出処理〕
まず、図1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は、実施形態にかかる抽出処理の一例を示す図である。図1の例では、後述の図2に図示する配信装置100によって抽出処理が行われる。配信装置100は、広告評価値に基づいて、広告主によって入稿された各広告コンテンツから配信対象の広告コンテンツを抽出する。そして、配信装置100は、抽出した配信対象の広告コンテンツを配信する。なお、以下の実施形態では、広告評価値としてCTRを用いる例を示すが、配信装置100は、CTR以外の他の広告評価値として、例えば、CPC(Click Per Cost)やeCPM(effective Cost Per Mill)等を用いることもできる。
図1には、広告コンテンツにおけるCTRの実績値の一例を示す。図1に示したグラフの縦軸は、CTRを示し、横軸は、時間を示す。また、図1では、2つの広告コンテンツに対応するCTRのグラフを示す。具体的には、グラフa11及びa12は、広告コンテンツAD1のCTRに対応し、グラフa21及びa22は、広告コンテンツAD2のCTRに対応する。
まず、直線のグラフa11及びa21について説明する。グラフa11は、過去の配信された広告コンテンツAD1の「合計クリック数」を「合計インプレッション数」により除算することで得られるCTRを示す。すなわち、グラフa11は、広告コンテンツAD1におけるCTRの実績値として1つの値を示す。同様に、グラフa21は、過去の配信された広告コンテンツAD2の「合計クリック数」を「合計インプレッション数」により除算することで得られるCTRを示す。なお、図1の例では、グラフa11がCTR「0.06」を示し、グラフa21がCTR「0.02」を示すものとする。
ここで、グラフa11及びa21に示されるCTRに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出することも考えられる。なお、配信対象の広告コンテンツを抽出する場合には、例えば、広告主から受け付けたターゲティング条件等の各種パラメータが考慮されることがあるが、ここでは、CTR以外のパラメータは考慮しないものとする。また、以下では、説明を簡単にするために、広告コンテンツAD1及びAD2のいずれか一方を配信する例を説明する。
この場合、CTRがより高い広告コンテンツが、配信対象の広告コンテンツとして優先して抽出されることが考えられる。すなわち、図1の例では、広告コンテンツAD1のCTRが、広告コンテンツAD2のCTRを上回っているため、いずれの時間帯においても広告コンテンツAD1が配信対象の広告コンテンツとして優先的に抽出されることとなる。
例えば、各広告コンテンツに対し、広告主によってクリック単価や広告予算が設定されているとする。ここでいうクリック単価とは、広告コンテンツが1回クリックされた場合に広告配信者が広告主に課金する価格を示す。また、広告予算とは、広告主が広告配信にかける費用(すなわち、広告配信者からの課金額)の上限を示す。この場合、広告コンテンツがクリックされることで広告主への課金額が広告予算に達した広告コンテンツは、配信対象から除外される。すなわち、図1の例では、広告コンテンツAD1が広告コンテンツAD2よりも優先的に配信され、広告コンテンツAD1の課金額が広告予算に達した後に、広告コンテンツAD2が配信されるようになることが考えられる。しかしながら、広告コンテンツAD2が配信されるようになったとしても、広告コンテンツAD1の課金額が広告予算に達した以降の時間帯において、広告コンテンツAD2がクリックされやすいとは限らない。
ここで、1日を1時間で区切った時間帯毎にCTRを算出するものとする。図1の例では、グラフa12が、広告コンテンツAD1における時間帯毎のCTRを示し、グラフa22が、広告コンテンツAD2における時間帯毎のCTRを示すものとする。この例のように、時間帯毎のCTRを参照すると、時間帯によっては、広告コンテンツAD1のCTRより、広告コンテンツAD2のCTRの方が高くなる場合がある。例えば、2時台〜3時台、および、5時台〜6時台では、広告コンテンツAD1のCTRよりも広告コンテンツAD2のCTRの方が高い。このことから、2時台〜3時台、および、5時台〜6時台においては、広告コンテンツAD1よりも広告コンテンツAD2を配信対象の広告コンテンツとして抽出することにより、より効果的な広告配信を行うことができると考えられる。つまり、所定の時間帯において、その時間帯にCTRが高い広告コンテンツを優先して配信することにより、広告配信者にとってより高い広告配信料を広告主から得ることができ、また、広告主にとって広告効果(ここの例ではCTR)の高い広告配信を実現できる。言い換えれば、上記例において、広告コンテンツAD1の課金額が広告予算に達した時刻が7時以降であった場合、広告コンテンツAD2が配信されるようになっても、効果的な広告配信を行うことができるとは言い難い。
そこで、実施形態にかかる配信装置100は、時間帯毎のCTRを算出し、算出した時間帯毎のCTRに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、配信装置100は、所定の期間における各広告コンテンツの時間帯毎のCTRを算出し、算出した時間帯毎のCTRを用いて、各広告コンテンツの時間帯毎の重み係数を算出する。そして、配信装置100は、算出した重み係数に基づいて、任意の時間帯における配信対象の広告コンテンツを抽出し、抽出した広告コンテンツを配信する。
ここで、配信装置100による抽出処理について、さらに具体的に説明する。なお、所定の期間は、抽出処理が行われる時点よりも、広告コンテンツが過去に配信されたいずれかの日のうち任意に決められた所定の1日であるものとする。
まず、配信装置100は、広告コンテンツ毎に、かかる所定の1日の各時間帯におけるクリック数を、その時間帯のインプレッション数により除算することにより、時間帯毎のCTRを算出する。また、配信装置100は、広告コンテンツ毎に、1日における合計クリック数を、その1日の合計インプレッション数により除算することにより、1日の全体CTR(以下の実施形態において、「全体CTR」と表記する場合がある)を算出する。
続いて、配信装置100は、算出した1日の全体CTRと、その1日に含まれる時間帯毎のCTRとを用いて、重み係数を算出する。具体的には、各広告コンテンツにおいて、1日の全体CTRに対する、その1日の時間帯毎のCTRの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。そして、配信装置100は、算出した重み係数を所定の記憶部に記憶する。
ここで、配信装置100は、ユーザによって利用されるユーザ端末から広告コンテンツの取得要求を受け付けた場合、取得要求を受け付けた時間帯に対応する各広告コンテンツの重み係数を所定の記憶部から読み出す。そして、配信装置100は、読み出した重み係数と、各広告コンテンツの予測CTRとを用いて、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いるCTR(以下の実施形態において、「配信CTR」と表記する場合がある)を算出する。具体的には、配信装置100は、各広告コンテンツにおいて、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測CTRに乗じた値を配信CTRとして算出する。すなわち、重み係数は、所定の期間におけるコンテンツの評価値を、その所定の期間に含まれる各時間帯におけるコンテンツの評価値として補正するものである。なお、後述するが、予測CTRとは、CTRの予測モデル等から予測されるCTRである。
そして、配信装置100は、算出した各広告コンテンツの配信CTRを比較し、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、配信装置100は、配信CTRが高い広告コンテンツほど優先的に配信対象の広告コンテンツとして抽出する。そして、配信装置100は、抽出した配信対象の広告コンテンツをユーザ端末へ配信する。
このように、実施形態に係る配信装置100は、各広告コンテンツにおける時間帯毎の広告評価値(上記例ではCTR)に基づいて、各広告コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出し、算出した時間帯毎の重み係数に基づいて、各広告コンテンツから任意の時間帯における配信対象の広告コンテンツを抽出する。
これにより、配信装置100は、広告コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯において、広告評価値が高い広告コンテンツほど優先的に抽出することができる。すなわち、配信装置100は、特定の広告コンテンツがいずれの時間帯においても配信対象として抽出されるといった、広告コンテンツの抽出の偏りを防ぐことができる。この結果、配信装置100は、時間帯に応じて、適した広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出することができる。このため、配信装置100は、広告コンテンツの配信によって得られる収益を向上させることや、広告効果を高めることができる。
〔2.配信システムの構成〕
次に、図2を用いて、実施形態にかかるる広告配信システムの構成について説明する。図2は、実施形態にかかる配信システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、配信システム1には、ユーザ端末10と、広告主端末20と、情報提供装置30と、配信装置100とが含まれる。ユーザ端末10、広告主端末20、情報提供装置30及び配信装置100は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した配信システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の広告主端末20や、複数台の情報提供装置30や、複数台の配信装置100が含まれてもよい。
ユーザ端末10は、例えば、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット型端末や、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理装置である。例えば、ユーザ端末10は、情報提供装置30にアクセスすることで、情報提供装置30からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置(例えば、液晶ディスプレイ)に表示する。また、ユーザ端末10は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、配信装置100にアクセスすることで、配信装置100から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブページ上に表示する。ただし、この例に限られず、ユーザ端末10は、広告コンテンツを含むウェブページを情報提供装置30から取得してもよい。この場合、情報提供装置30は、配信装置100によって配信される広告コンテンツを組み込んだウェブページをユーザ端末10へ配信する。
広告主端末20は、配信装置100に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。そして、広告主端末20は、広告主による操作に従って、広告コンテンツを配信装置100に入稿する。実施形態にかかる広告主端末20は、例えば、静止画像や、動画像や、テキストデータや、広告主が管理する広告主サーバによって提供されるウェブページにアクセスするためのURL(Uniform Resource Locator)といった各種広告コンテンツを配信装置100に入稿する。
また、広告主は、広告コンテンツを配信装置100に入稿するのではなく、広告コンテンツの入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、配信装置100に広告コンテンツを入稿するのは代理店となる。このため、「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、「広告主装置」といった表記は、広告主装置だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。
情報提供装置30は、ユーザ端末10にウェブページを提供するウェブサーバ等である。かかる情報提供装置30は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンスサイト、路線検索サイト、マップサイト、トラベルサイト、グルメサイト、ブログ等に関する各種ウェブページを提供する。
配信装置100は、広告主端末20から入稿された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。また、配信装置100は、ユーザ端末10からアクセスされた場合には、広告コンテンツをユーザ端末10に配信する。また、配信装置100は、情報提供装置30からアクセスされた場合には、広告コンテンツを情報提供装置30に配信する。なお、配信装置100は、広告配信者などによって管理される。
〔3.配信装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態にかかる配信装置100の構成について説明する。図3は、実施形態にかかる配信装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、配信装置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は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、ネットワークと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10や広告主端末20や情報提供装置30との間で情報の送受信を行う。
(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。そして、記憶部120は、広告コンテンツ記憶部121と、配信実績記憶部122と、重み係数情報記憶部123とを有する。
(広告コンテンツ記憶部121について)
広告コンテンツ記憶部121は、広告主端末20から入稿された広告コンテンツを記憶する。ここで、図4に、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部121の一例を示す。図4に示した例では、広告コンテンツ記憶部121は、「広告主ID」、「キャンペーンID」、「広告予算」、「広告コンテンツ」、「クリック単価(CPC:Cost Per Click)」、「ターゲティング条件」といった項目を有する。なお、図示していないが、広告コンテンツ記憶部121は、後述する予測CTRを記憶してもよい。
「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。「キャンペーンID」は、広告主によって指定された広告のキャンペーンを識別するための識別情報を示す。なお、広告のキャンペーンでは、例えば特定の商品やサービスを宣伝するために、広告主によって複数の広告コンテンツが入稿される。すなわち、「キャンペーンID」は、キャンペーン対象の広告コンテンツ群を識別ための識別情報を示すともいえる。なお、キャンペーン対象の広告コンテンツ群には、広告予算が一括で設定されることがある。「広告コンテンツ」は、広告主装置20から入稿された広告コンテンツを示す。図4に示した例では、「広告コンテンツ」に、「AD11」や「AD21」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、静止画像や動画像やテキストデータやURL(Uniform Resource Locator)、又は、これらの格納場所を示すファイルパス名などが記憶される。
「広告予算」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に設定する情報であって、広告主が広告配信者に支払う広告料金の上限値を示す。「クリック単価」は、広告コンテンツがユーザに1回クリックされた際に、広告配信者が広告主に課金する金額の単価(例えば、単位は「円」)に該当する。「ターゲティング条件」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に設定する情報であって、広告コンテンツの配信対象となるユーザの条件を示す。例えば、「ターゲティング条件」には、広告コンテンツの配信対象とするユーザのユーザ属性が記憶される。
すなわち、図4では、広告主ID「C10」によって識別される広告主が、キャンペーンID「CP10」によって識別されるキャンペーン対象の広告コンテンツ群を入稿した例を示している。また、図4では、キャンペーンID「CP10」のキャンペーン広告群には、広告コンテンツAD11〜AD13が含まれている例を示している。また、図4では、広告主ID「C10」によって識別される広告主が、キャンペーンID「CP10」によって識別されるキャンペーン対象の広告コンテンツ群に対して、広告予算「30万円」を指定している例を示す。さらに、図4では、広告主ID「C10」によって識別される広告主が、広告コンテンツAD11に対して、クリック単価「135円」、ターゲティング条件「男性、10代」を指定する例を示している。
(配信実績記憶部122について)
配信実績記憶部122は、配信装置100によって配信された広告コンテンツの実績に関する情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態にかかる配信実績記憶部122の一例を示す。図5に示した例では、配信実績記憶部122は、各広告コンテンツが配信された配信日毎に、その日の24時間を1時間で区切った時間帯毎(以下の実施形態において、単に「時間帯毎」と表記する場合がある)の「インプレッション数」と、「クリック数」と、「CTR」と、かかる1日の全体CTRを記憶する。なお、図5では省略されているが、配信実績記憶部122は、0時台から23時台までの全24の時間帯において、各時間帯毎の「インプレッション数」と、「クリック数」と、「CTR」とを、広告コンテンツ毎に記憶する。
「インプレッション数」は、ウェブページ等に広告コンテンツが表示された回数を示す。「クリック数」は、広告コンテンツがユーザによってクリックされた回数を示す。「CTR」は、ユーザ端末10のユーザに広告コンテンツが選択(例えば、クリック)されたか否かを示し、選択された回数(すなわち、クリック数)をインプレッション数によって除算した値に該当する。具体的には、時間帯毎のCTRは、各時間帯におけるクリック数をその時間帯のインプレッション数によって除算した値である。また、全体CTRは、各時間帯のクリック数を合計した合計クリック数を、各時間帯のインプレッション数を合計した合計インプレッション数によって除算した値である。
すなわち、図5では、2014年8月30の0時00分〜1時00分(0時台)において、広告コンテンツAD11のインプレッション数が「1500回」であり、クリック数が「105回」であり、CTRが「0.07」である例を示す。また、図5では、2014年8月30の全体CTRが「0.03」である例を示す。
(重み係数情報記憶部123について)
重み係数情報記憶部123は、1日の全体CTRに対する、その1日の時間帯毎のCTRの割合である重み係数を記憶する。ここで、図6に、実施形態にかかる重み係数情報記憶部123の一例を示す。図6に示した例では、重み係数情報記憶部123は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎の重み係数を記憶する。なお、図6では省略されているが、重み係数情報記憶部123は、0時台から23時台までの全24の時間帯において、各時間帯毎の重み係数を、広告コンテンツ毎に記憶する。
(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、配信装置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に相当)がRAM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。
制御部130は、図3に示すように、受付部131と、算出部132と、受信部133と、抽出部134と、配信部135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。
(受付部131について)
受付部131は、広告主端末20から広告コンテンツの入稿を受け付け、受け付けた広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部121に格納する。具体的には、受付部131は、広告予算、クリック単価及びターゲティング条件と共に広告コンテンツの入稿を受け付け、入稿された広告コンテンツに対応付けて、広告予算、クリック単価及びターゲティング条件を広告コンテンツ記憶部121に格納する。このとき、受付部131は、広告コンテンツの入稿元である広告主に対応する広告主IDについても広告コンテンツ記憶部121に格納する。
また、受付部131は、広告主端末20からキャンペーン対象の広告コンテンツ群の入稿を受け付ける。具体的には、受付部131は、キャンペーン対象の広告コンテンツ群を形成する複数の広告コンテンツと、キャンペーンに設定される1つの広告予算とを受け付ける。この場合、受付部131は、キャンペーンを識別するためのキャンペーンIDに対応付けて、広告予算と、広告コンテンツと、広告コンテンツ毎のクリック単価及びターゲティング条件とを広告コンテンツ記憶部121に格納する。
(算出部132について)
算出部132は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する。具体的には、算出部132は、時間帯毎の重みとして、当該時間帯を含む所定の期間におけるコンテンツの評価値に対する当該時間帯毎における評価値の割合を算出する。なお、所定の期間は、当該時間帯の時間幅よりも長い期間である。本実施形態では、所定の期間は、配信装置100が抽出処理を行う時点よりも、該当する広告が過去に配信されたいずれかの日のうち任意に決められた所定の1日であるものとする。
また、上述してきたように、本実施形態では、コンテンツは広告コンテンツであり、評価値はCTR等の広告評価値であるものとする。また、本実施形態では、広告評価値として、CTRを用いた重み係数算出処理、および、広告コンテンツ抽出処理について説明するが、CPCやeCPM等の他の広告評価値が用いられてもよい。
ここで、算出部132による算出処理について、式(1)を用いて説明する。算出部132は、所定の1日を1時間で区切った時間帯毎のCTRと、1日の全体CTRとを配信実績記憶部122から取得する。そして、算出部132は、1日の全体CTRに対する、その1日の時間帯毎のCTRの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。そして、算出部132は、このような算出処理を各広告コンテンツ全てについて行う。すなわち、広告コンテンツiの時間帯tにおける重み係数kitは、下記の式(1)で表される。
Figure 0006261482
ここで、「CTR1i」は、各広告コンテンツにおける、所定の1日の全体CTRを示す。なお、「CTR1i」は、1日における合計クリック数を、その1日の合計インプレッション数によって除算することにより算出される。また、「CTRit」は、広告コンテンツiの時間帯tにおけるCTRを示す。なお、「CTRit」は、時間帯tにおけるクリック数を、時間帯tのインプレッション数によって除算することにより算出される。
そして、算出部132は、算出した各広告コンテンツの時間帯毎の重み係数を、重み係数情報記憶部123に格納する。具体的には、図6に示したように、算出部132は、各広告コンテンツに対応付けて、時間帯毎の重み係数を重み係数記憶部123に格納する。
(受信部133)
受信部133は、ユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受け付ける。例えば、受信部133は、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)リクエスト等により、広告コンテンツの取得要求を受信する。
なお、受信部133に広告コンテンツの取得要求を送信する装置は、情報提供装置30によって配信されるウェブページによって異なる。例えば、配信装置100にアクセスするためのURLが埋め込まれたウェブページがユーザ端末10に配信される場合、受信部133は、ユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受信する。また、広告コンテンツが既に埋め込まれたウェブページがユーザ端末10に配信される場合、受信部133は、情報提供装置30から広告コンテンツの取得要求を受信する。本実施形態では、受信部133は、ユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受信するものとする。
(抽出部134)
抽出部134は、算出部132によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する。具体的には、抽出部134は、算出部132によって算出された時間帯毎の重み係数を用いて、所定の期間におけるコンテンツの評価値を、各時間帯におけるコンテンツの評価値として補正し、補正後の評価値に基づいて、配信対象のコンテンツを抽出する。
例えば、抽出部134は、受信部133がユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、受信した時間帯に対応する各広告コンテンツの重み係数を重み係数情報記憶部123から読み出す。また、抽出部134は、図示しない所定の記憶部から各広告コンテンツの予測CTRを取得する。なお、この予測CTRは、後述するが、対応する所定の1日の予測CTRであってもよいし、過去のいずれかの日の予測CTRであってもよい。また、必ずしも1日の予測CTRでなくてもよい。ここで用いる予測CTRは、対応する所定の1日の予測CTRであるものとする。
そして、抽出部134は、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測CTRに乗じることにより、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いる配信CTRを算出する。すなわち、広告コンテンツiの時間帯tにおける配信CTRitは、重み係数kitと、広告コンテンツiの予測CTRを用いて下記の式(2)で表される。
Figure 0006261482
そして、抽出部134は、各広告コンテンツの配信CTRを比較し、配信対象の広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部134は、算出した各広告コンテンツの配信CTRを比較することにより、その数値が高い上位所定数の配信CTRを特定し、特定した配信CTRに対応する広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。
このように、抽出部134は、広告コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯に対応する重み係数を重み係数情報記憶部123から読み出し、読み出した重み係数を広告コンテンツの予測CTRに乗じることにより、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いる配信CTRを算出する。これにより、抽出部134は、各広告コンテンツの予測CTRを所定の時間帯に対応する配信CTRに補正することができる。
次に、予測CTRを用いる理由について説明する。予測CTRとは、CTRの予測モデル等から予測されるCTRである。予測モデルとは、例えば、過去に配信された広告コンテンツの配信実績から生成される。一例を挙げると、予測モデルは、過去に配信された広告コンテンツが配信されたユーザのユーザ情報(年齢、性別、所在地等)や、過去に配信された広告コンテンツの種別や、過去に配信された広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等の各種素性によって生成される。そして、予測CTRとは、このような予測モデルを用いて、広告コンテンツ配信時における情報(例えば、広告配信先ユーザのユーザ情報や、広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等)等から予測されたCTRに該当する。
このことから、抽出部134は、予測CTRを用いることで、より精度の高い配信CTRが得られる。
(配信部135について)
配信部135は、抽出部134によって抽出された配信対象の広告コンテンツを、広告コンテンツ取得を要求してきたユーザ端末10に対して配信する。そして、配信部135は、広告コンテンツを配信するたびに、配信実績記憶部122のインプレッション数を更新する。例えば、配信部135は、所定の広告コンテンツを「0時5分」に、異なる50台のユーザ端末10に対して配信したとすると、かかる所定の広告コンテンツに対応する0時00分〜1時00分(0時台)のインプレッション数に「50」を加算する。
また、配信部135は、配信した広告コンテンツがユーザによりクリックされた場合には、ユーザ端末10等からクリックされた旨のクリック通知を受信する。そして、配信部135は、クリック通知を受信することに応じて、配信実績記憶部122のクリック数を更新する。例えば、配信部135は、「0時10分」に、異なる「10台」のユーザ端末10からクリック通知を受信したとするとすると、かかる所定の広告コンテンツに対応する0時00分〜1時00分(0時台)のクリック数に「10」を加算する。
なお、配信部135は、同一のユーザ端末10による1つの広告コンテンツの連続したクリック通知はカウントしないように設定されてもよい。例えば、配信部135は、所定の期間内に、同一のユーザ端末10から1つの広告コンテンツに対する複数回のクリック通知を受信した場合には、最初の1クリック通知のみカウントするものとみなす設定にする。これにより、配信部135は、ユーザによるクリックの不正を防止することができる。
また、配信部135は、図5及び式(1)に示すように、各広告コンテンツにおいて、1日の時間帯毎のCTRを算出する。また、配信部135は、式(1)に示すように、1日の全体CTRを算出する。なお、配信部135は、広告コンテンツを配信するたびに、または、クリック通知を受信するたびに、時間帯毎のCTRを算出する。また、この例に限られず、配信部135は、時間経過に応じて時間帯毎のCTRを算出し、1日が終了した時点で1日の全体CTRを算出してもよいし、1日が終了した時点で、時間帯毎のCTRと全体CTRを算出してもよい。
〔4.重み係数算出処理手順〕
次に、図7を用いて、実施形態にかかる配信装置100による重み係数算出処理の手順について説明する。図7は、実施形態にかかる配信装置100による重み係数算出処理手順を示すフローチャートである。
図7に示すように、配信装置100の算出部132は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎の重み係数を算出するタイミングか否かを判定する(ステップS101)。例えば、算出部132は、配信装置100の配信部135から重み係数を算出する旨の指示を受け付けた場合に、重み係数を算出するタイミングと判定する(ステップ101;Yes)。一方、算出部132は、配信部135から指示を受け付けていない場合には、受け付けるまで待機する(ステップ101;No)。
そして、算出部132は、各広告コンテンツにおける時間帯毎のCTRに基づいて、各広告コンテンツにおける時間帯毎の重み係数を算出する(ステップ102)。例えば、算出部132は、各広告コンテンツにおいて、1日の全体CTRに対する、その1日の時間帯毎のCTRの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する。
続いて、算出部132は、各広告コンテンツに対応付けて、算出した時間帯毎の重み係数を格納する(ステップ103)。
〔5.コンテンツ抽出処理手順〕
次に、図8を用いて、実施形態にかかる配信装置100による広告コンテンツ抽出処理の手順について説明する。図8は、実施形態にかかる配信装置100による広告コンテンツ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、配信装置100の抽出部135は、広告コンテンツの取得要求を受信したか否かを判定する(ステップS201)。例えば、抽出部135は、ユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受信していない場合には、取得要求を受信するまで待機する(ステップS201;No)。
一方、抽出部135は、ユーザ端末10から広告コンテンツの取得要求を受信した場合には(ステップ201;Yes)、受信した時間帯に対応する重み係数を、各広告コンテンツについて重み係数情報記憶部123から読み出すと共に、各広告コンテンツの予測CTRを読み出す(ステップS202)。なお、かかる予測CTRは、例えば、広告コンテンツ記憶部121に記憶されてもよい。
続いて、抽出部134は、読み出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測CTRに乗じることにより、取得要求を受信した時間帯における、各広告コンテンツの配信CTRを算出する(ステップS203)。配信CTRとは、配信対象の広告コンテンツを抽出する際に用いるCTRである。
続いて、抽出部134は、算出した各広告コンテンツの配信CTRに基づき、配信対象の広告コンテンツを抽出する(ステップS204)。例えば、抽出部134は、算出した各広告コンテンツの配信CTRを比較することにより、その数値が高い上位所定数の配信CTRを特定し、特定した配信CTRに対応する広告コンテンツを配信対象の広告コンテンツとして抽出する。そして、抽出部134は、抽出した配信対象の広告コンテンツを、配信装置100の配信部135へ送信する。
配信部135は、抽出部134から受け付けた広告コンテンツを、ユーザ端末10へ配信する(ステップS205)。
〔6.変形例〕
上述した実施形態にかかる配信装置100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、上記の配信装置100の他の実施形態について説明する。
〔6−1.重み係数(1)〕
上記実施形態では、算出部132は、所定の1日の全体CTRに対する、その所定の1日に含まれる時間帯毎のCTRの割合を、時間帯毎の重み係数として算出する例を示した。算出部132は、この算出した時間帯毎の重み係数をさらに補正してもよい。具体的には、算出部132は、所定の時間帯の重み係数と、かかる所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、かかる所定の時間帯の重み係数を補正してもよい。例えば、算出部132は、1時台の重み係数を、直前の時間帯である0時台の重み係数や、直後の時間帯である2時台の重み係数を用いて補正する。
この点について、下記の式(3)を用いて説明する。
Figure 0006261482
式(3)は、他の時間帯の重み係数として、所定の時間帯の直前における時間帯の重み係数ki(t−1)と、かかる所定の時間帯の直後における時間帯の重み係数ki(t+1)とを用いて、所定の時間帯の重みkitを補正した重み係数kAitを算出するための式である。
例えば、所定の時間帯として、1時台の重み係数について考える。本実施形態において、算出部132によって算出される重み係数は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎に1つである。このことは、例えば、1時5分であっても、1時55分であっても重み係数は、算出された1時台の重み係数として一定であることを示す。ここで、1時05分の重み係数は、0時台の重み係数の影響を受け、また、1時55分の重み係数は、2時台の重み係数の影響を受けるとも考えられる。
そこで、算出部132は、式(3)のように、広告コンテンツiに関する所定の時間帯の重み係数kitに対して、その時間帯の直前の時間帯の重み係数ki(t−1)と、直後の時間帯の重み係数ki(t+1)との影響を加味することにより、重み係数kitを補正してもよい。なお、式(3)は、重み係数kitと、重み係数ki(t−1)と、重み係数ki(t+1)との平均を示す。
ここで、上記例に限られず、算出部132は、下記の式(4)を用いて重み係数を補正してもよい。
Figure 0006261482
式(4)は、式(3)と同様に、所定の時間帯の重み係数kitを、その時間帯の直前の時間帯の重み係数ki(t−1)と、直後の時間帯の重み係数ki(t+1)とを用いて補正する式である。すなわち式(4)は、重み係数kitと、重み係数ki(t−1)と、重み係数ki(t+1)との平均を示す。
ここで、重み係数kitに乗算される「2」は、重要度を示し、任意の値が設定されてよい。つまり、式(4)は、補正後の重み係数kAitによって示される数値が、重み係数kitの影響を強めに受けた値として算出されるために、重み係数kitに重要度「2」を付与していることを示す。なお、例えば、補正後の重み係数kitによって示される数値を、重み係数ki(t−1)の影響を強めに受けた値として算出したい場合には、重み係数ki(t−1)に所定の数値を重要度として乗算すればよい。
そして、算出部132は、かかる補正処理を重み係数情報記憶部123に記憶されている全ての重み係数に対して行う。なお、算出部132は、上記式(3)又は(4)を用いて補正した後の重み係数を、重み係数情報記憶部123に格納してもよいし、重み係数情報記憶部123とは異なる記憶部に格納してもよい。
これにより、配信装置100は、所定の時間帯の重み係数に対して、その時間帯とは異なる他の時間帯の重み係数を用いて補正することができる。このため、配信装置100は、算出した重み係数の精度を高めることができる。
〔6−2.重み係数(2)〕
また、上記実施形態において、算出部132は、各広告コンテンツにおいて、算出した時間帯毎の重みを用いて、かかる時間帯の第1の時間幅よりも短い第2の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出してもよい。具体的には、算出部132は、第1の時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する隣接時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる第2の時間幅の時間帯によって分けられた2つの時間幅の割合に基づいて、当該第2の時間幅の時間帯の重みを算出する。この点について、図9を用いて説明する。
図9は、第1の時間幅に対応する時間帯の単位より細かい単位の時間帯毎の重み係数算出処理を説明するための説明図である。図9では、縦軸は、重み係数を示し、横軸は、時間を示す。
上記実施形態では、算出部132は、時間帯毎の重み係数として、所定の1日を1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示した。例えば、算出部132は、広告コンテンツiにおいて、1日を1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数kitを算出する。ここで、算出した重み係数kitを対応する時間帯に対してプロットしたグラフは、図9に示すグラフG1となる。また、このような重み係数kitに基づいて算出される配信CTRは、各時間帯のいずれの時刻においても重み係数kitが一定値を示すため、グラフG1と同様の形状になる。例えば、1時台の重み係数ki1を「0.02」とすると、1時00分、1時20分、1時40分等、1時台のいずれの時刻においても重み係数ki1は、「0.02」として一定値を示すことになる。そして、同様のことが他の各時間帯にもいえる。
変形例にかかる算出部132は、1時間単位で区切った各時間帯の重み係数から、1時間より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することにより、グラフG1をより滑らかな曲線(例えば、スプライン曲線)であるグラフG2を生成する。かかる処理について、1時台に着目して説明する。なお、他の時間帯においても同様の処理が適用できる。
算出部132は、所定の1日を1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数を既に算出しているものとする。ここで、算出部132は、所定の1日を1時間より細かい単位として、1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する場合について考える。ここでは、1分単位で区切った時間帯として、「1時40分台」の重み係数を算出する例を示す。
まず、1時間単位で区切った時間帯の時間幅を第1の時間幅「W」とし、1分単位で区切った時間帯の時間幅を第2の時間幅とする。なお、1分単位で区切った時間帯の時間幅とは、1時40分を例にすると、1時40分〜1時41分に相当する。
ここで、1時台と隣接する隣接時間帯として2時台を用いるとすると、1時台と2時台との総時間幅は、「2W」となる。
1時40分台に着目すると、この時間幅「2W」は、1時40分台よって、2つの時間幅に分けられる。図9の例では、時間幅「2W」は、時間幅「X」および「Y」に分けられる。すなわち、時間幅「2W」は、1時40分を支点に、X:Yの割合で分けられる。
なお、図9の例において、実数値を用いると、第1の時間幅Wは、60分(2Wは、120分)、Xは、40分、および、Yは、80分と考えることができる。すなわち、X:Y=1:2となる。
そして、算出部132は、この割合に基づき、1時40分の重み係数を算出する。具体的には、算出部132は、式(5)に基づいた算出処理を行う。
Figure 0006261482
式(5)は、広告コンテンツiにおいて、1日を1時間単位で区切った時間帯のうち、時間帯tの重み係数kitを用いて、時間帯tに含まれる時間帯であって、1時間単位より小さい単位の時間帯Tの重み係数kiTを算出するための式である。具体的には、式(5)は、時間帯tと、隣接時間帯(t+1)との総時間幅が、時間帯tに含まれる時間帯Tによって、時間幅XおよびYに分けられた場合に、重み係数kitを用いて、時間帯Tの重み係数kiTを算出することを示す。
算出部132は、かかる算出処理を、例えば、1時01分台、1時02分台、・・・といったように、1日を1時間単位で区切った各時間帯において、1分単位毎に行う。これにより、算出部132は、1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、1時間単位より細かい1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することができる。
なお、1時40分台の重み係数を算出する場合には、1時台と隣合う1時間単位の時間帯として、2時台の重み係数を用いる例を示したが、例えば、1時20分台の重み係数を算出する場合には、0時台の重み係数を用いてもよい。この場合、式(5)において、ki(t+1)の代わりに、ki(t―1)を用いる。これは、中間時刻の1時30分を堺に、1時30分以前は、0時台の重み係数の影響を受けやすく、1時30分以降は、2時台の重み係数の影響を受けやすいといった考えに基づくものである。このように、算出部132は、所定の単位より細かい単位で区切られた時間帯毎の重み係数を算出する場合には、その所定の単位の時間帯に対して、隣接する2つの同一単位の時間帯のうち、どちらの時間帯の重み係数を用いるかを考慮する。
そして、算出部132は、1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出した場合に、時間を変数とし、重み係数を求めるための関数を生成する。具体的には、算出部132は、時間に対して、1分単位で区切った時間帯毎の重み係数をプロットすることにより示される曲線(例えば、スプライン曲線)の曲線関数を生成する。そして、このようなスプライン曲線は、図9に示すグラフG2となる。また、上述してきたように、配信CTRは、予測CTRに重み係数を乗ずることによって算出されるため、縦軸を配信CTRとした場合には、グラフG2と同様の形状のグラフが得られる。
また、算出部132は、生成した曲線関数を、広告コンテンツに対応付けて、所定の記憶部に格納してよい。なお、算出部132は、曲線関数を生成せずに、算出した1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を、広告コンテンツに対応付けて、所定の記憶部に格納してもよい。
そして、上記実施形態にかかる抽出部134は、広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、この曲線関数を読み出し、受信した時間帯をかかる曲線関数に入力することにより、各広告コンテンツの重み係数を算出する。そして、抽出部134は、算出した重み係数を、対応する広告コンテンツの予測CTRに乗じることにより配信CTRを算出し、算出した配信CTRに基づき、配信対象の広告コンテンツを抽出する。なお、上述したように、曲線関数を生成せずに、1分単位で区切った時間帯毎の重み係数が記憶される場合には、抽出部134は、広告コンテンツの取得要求を受信した時間帯に対応する1分単位で区切った時間帯の重み係数を取得する。
なお、算出部132は、1日を1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、1時間単位より細かい単位である1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示したが、算出した1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を用いて、さらに細かい単位である、1日を1秒単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。
このように、配信装置100は、算出した所定の時間帯毎の重み係数を用いて、かかる時間帯に対応する時間単位よりも細かい時間単位での時間帯毎の重み係数を算出する。これにより、配信装置100は、配信対象のコンテンツを抽出する際に用いる広告評価値の精度をより高めることができる。
〔6−3.重み係数(3)〕
変形例6−2において、算出部132は、時間幅の割合に基づいて、1日を1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、1時間単位より細かい単位である1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示した。しかし、算出部132は、これとは異なる方法で、1日を1時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。具体的には、算出部132は、1日を1時間単位で区切った各時間帯の中間の時間帯(例えば、1時30分台、2時30分台・・・)と対応する重み係数とによって示される座標において、隣合う座標を直線で結んだ場合の各直線を示す関数式を用いて、1日を1時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する。この点について、図9を用いて説明する。
図9では、0時台の重み係数をki0、1時台の重み係数をki1、2時台の重み係数をki2として示している。そして、各重み係数は、対応する時間帯において時間変動に関わらず一定値を示す。このため、0時台の中間の時間帯である0時30分台での重み係数をki0、1時台の中間の時間帯である1時30分台での重み係数をki1、2時台の中間の時間帯である2時30分台での重み係数をki2、と見なすことができる。
ここで、0時30分と対応する重み係数ki0とによって示される座標を座標P、1時30分と対応する重み係数ki1とによって示される座標を座標P、2時30分と対応する重み係数ki2とによって示される座標を座標Pとすると、隣合う座標すなわちPとP、PとPを直線で結ぶと、図9に示す折れ線グラフG3となる。なお、図示していないが、座標Pは23時30分とその重み係数によって示される座標とさらに結ばれ、また、座標Pは3時30分とその重み係数によって示される座標とさらに結ばれる。また、図示していない他の中間の時間帯に対応する座標も同様にして結ばれる。
そして、算出部132は、この折れ線グラフG3に基づいて、1日を1時間単位より細かい単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出する。以下では、その具体的な処理について説明する。
ここでは、算出部132は、1時間単位より細かい単位である1分単位で区切った時間帯毎の重み係数として、1時40分台の重み係数を折れ線グラフG3に基づいて、算出する例について説明する。
1時40分台は、1時30分と2時30分の間の時間帯であるため、算出部132は、折れ線グラフG3のうち、座標Pと座標Pを結んだ直線を示す関数式に対して、1時40に対応する値を代入することにより、1時40分台の重み係数を算出する。
算出部132は、かかる算出処理を、例えば、1時01分台、1時02分台、・・・といったように、1日を1時間単位で区切った各時間帯において、1分単位毎に行う。これにより、算出部132は、1時間単位で区切った時間帯毎の重み係数から、1時間単位より細かい1分単位で区切った時間帯毎の重み係数を算出することができる。
〔6−4.各種評価値および重み係数を期間種別毎に記憶〕
実施形態にかかる配信装置100は、配信実績を、例えば、平日、祝休日、季節等の期間種別毎に分類して記憶してもよい。すなわち、図5に示す配信実績記憶部122が、上述したような、各期間種別毎に存在することになる。また、これに応じて、重み係数情報記憶部123も各期間種別毎に存在してもよい。この場合、配信装置100の算出部132は、各期間種別に対応する配信実績記憶部122から重み係数を算出し、算出した重み係数を、対応する期間種別の重み係数情報記憶部123に格納する。
例えば、抽出部134は、広告コンテンツの取得要求を受信した場合に、受信した日時が休日であれば、休日用のデータを格納している重み係数情報記憶部123を用いて、広告コンテンツの取得要求を受信した時間帯に対応する重み係数を取得する。そして、抽出部134は、取得した重み係数を用いて配信CTRを算出し、算出した配信CTRに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。これにより、配信装置100は、より高い精度で、配信対象のコンテンツを抽出することができる。
〔6−5.インプレッション数〕
また、上記実施形態において、算出部132は、重み係数を算出する際に、コンテンツの配信回数が不十分である場合は、重み係数を算出するためのグループを特定する処理を行ってもよい。具体的には、算出部132は、重み係数を算出する際に、所定の時間帯におけるコンテンツの配信回数(インプレッション数)が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する。
すなわち、算出部132は、コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、前記コンテンツの重みを算出する。
この点について、さらに具体的に説明する。各広告コンテンツは、複数のグループに属する場合がある。そして、各グループには、グループ階層が予め定められている。グループ階層としては、例えば、「第1階層:広告コンテンツ、第2階層:広告グループ、第3階層:キャンペーン、第4階層:アカウント、第5階層:アカウントカテゴリ、第6階層:広告主向けの商品、第7階層:全体」といったものが考えられる。また、各グループに属する広告コンテンツの数は異なり、ここでは階層が大きいほど多くなるものとする。
上記のグループ階層のうち、「広告コンテンツ」は、各々の広告コンテンツそのものを示す。例えば、算出部132は、重み係数を算出する際に、該当する広告コンテンツ自体のインプレッション数が閾値を満たしている場合には、その広告コンテンツのインプレッション数を用いる。また、「広告グループ」は、例えば、広告配信者によって、任意に設定されてよいグループを示す。また、「キャンペーン」は、各広告コンテンツに割り当てられることがあるキャンペーンの種類(キャンペーンID)を示す。また、「アカウント」は、各広告コンテンツを入稿している広告主の広告主IDに相当する。また、「アカウントカテゴリ」は、各広告主が属するカテゴリを示す。例えば、アカウントカテゴリとして、「自動車」(この場合、対象となる広告主は、自動車販売会社等)や、「化粧品」(この場合、対象となる広告主は、化粧品メーカー等)といったものが存在する。
また、「広告主向けの商品」は、広告配信者が提供する広告配信に関する商品を示す。例えば、商品「M」として、「広告表示サイト:MMトップページ、広告枠種別:mm、広告データ形式:画像データ」といったものが、広告配信者によって提供される。そして、広告主は、この広告主向けの商品に対して、自身の広告コンテンツの入札を行う。「全体」は、配信装置100に入稿されている全ての広告コンテンツを示す。
ここで、重み係数を算出するためのグループを特定する処理の一例ついて、図4及び図5を用いて説明する。まず、配信装置100に対して、時間帯毎の重み係数の算出処理に要する時間帯毎のインプレッション数の閾値として、予め「1000」が設定されているものとする。ここで、図5を用いて、算出部132が、広告コンテンツAD12の23時台の重み係数を算出する場合について考える。
算出部132は、広告コンテンツAD12の23時台のインプレッション数が「980」であることから、第1階層のグループである「広告コンテンツ」では、閾値「1000」を満たさないと判定する。そこで、算出部132は、第2階層のグループである「広告グループ」が閾値「1000」を満たすか否かを判定する。
例えば、広告コンテンツAD12は、広告グループ「L」に属しているものとする。このとき、算出部132は、広告グループ「L」に属する広告コンテンツにおいて、23時台のインプレッション数の合計値が、閾値「1000」を満たすか否かを判定する。図示されていないが、ここでは、算定部132は、かかるインプレッション数の合計値が閾値「1000」を満たさないと判定したものとする。
そして、算定部132は、第3階層のグループである「キャンペーン」が閾値「1000」を満たすか否かを判定する。図4によると、広告コンテンツAD12は、キャンペーンID「CP10」に属する。そして、キャンペーンID「CP10」には、広告コンテンツAD11や広告コンテンツAD13も属する。よって、算出部132は、広告コンテンツAD11〜AD13の広告コンテンツにおいて、23時台のインプレッション数の合計値が閾値「1000」を満たすか否かを判定する。
図5に戻ると、23時台のインプレッション数として、広告コンテンツAD11が「1100」、広告コンテンツAD12が「980」、広告コンテンツAD13が「1050」を示している。そして、算出部132は、これらの合計値が「3130」であることから、閾値「1000」を満たしていると判定するとともに、キャンペーンID「CP10」を広告コンテンツAD12の23時台の重み係数を算出するためのグループとして特定する。
そして、算出部132は、キャンペーンID「CP10」に属する広告コンテンツにおいて、23時台のCTRを算出する。具体的には、キャンペーンID「CP10」には、広告コンテンツAD11〜AD13が属するので、算出部132は、広告コンテンツAD11〜AD13の23時台のクリック数の合計値「66+49+42」を、広告コンテンツAD11〜AD13の23時台のインプレッション数の合計値「3130」により除算することによって、キャンペーンID「CP10」に属する広告コンテンツの23時台のCTRを算出する。そして、算出部132は、かかる計算によって得られたCTRの値「0.05」を、広告コンテンツAD12の23時台のCTRとして用いることにより、広告コンテンツAD12の23時台の重み係数を算出する。
なお、算出部132は、第3階層のグループである「キャンペーン」に属する広告コンテンツおいて、23時台のインプレッション数の合計値が閾値「1000」を満たす例を示したが、第4階層「アカウント」、第5階層「アカウントカテゴリ」、第6階層「広告主向けの商品」、第7階層「全体」の順に、かかる閾値を満たすか否かを判定する処理を行う。
なお、重み係数を算出ためのグループを特定する処理は、算出部132以外の部位で、任意のタイミングで行われてもよい。例えば、配信部135によって行われてもよく、配信部135は、各広告コンテンツにおいて、時間帯毎のCTRを算出する時点で、重み係数を算出ためのグループを特定する処理を行ってもよい。また、配信部135は、1日の全体CTRを算出する時点で、重み係数を算出ためのグループを特定する処理を行ってもよい。
そして、配信部135は、特定したグループにおいて、そのグループに属する広告コンテンツのインプレッション数およびクリック数を用いて、対応する時間帯のCTRを算出する。また、配信部135は、算出したCTRを配信実績記憶部122に記憶してもよい。
なお、各階層として示したグループ種別や、階層順や、階層の数は、この例に限るものではない。すなわち、任意に設定されてよいものである。また、重み係数を算出ためのグループを特定する処理は、インプレッション数だけでなく、クリック数に対して行われてもよい。この場合は、時間帯毎の重み係数を算出する際に用いるクリック数に予め所定の閾値が設定されていることになる。
このように、配信装置100は、所定の時間帯におけるインプレッション数が所定の閾値以下である場合には、対応するコンテンツを含む複数のグループのうち、所定の閾値を満たすインプレッション数の合計値が含まれるグループのコンテンツの評価値を用いて、重み係数を算出する。これにより、配信装置100は、インプレッション数が少ないことにより、そのインプレッション数を用いて算出するコンテンツの評価値や重み係数の精度が低くなってしまうことを回避することができる。
〔6−6.配信CTR算出〕
上記実施形態において、配信装置100は、所定の1日の全体CTRに対する、その1日に含まれる時間帯毎のCTRの割合として、時間帯毎の重み係数を算出し、算出した重み係数のうち、任意の時間帯の重み係数を、その1日の予測CTRに乗じることにより、配信CTRを算出する例を示した。しかし、配信装置100は、変形例6−1に示した処理によって補正された重み係数や、変形例6−2に示した処理によって算出された重み係数を、かかる所定の1日の全体CTRを乗じることにより、この全体CTRを時間帯を考慮した値へと補正してもよい。さらに、配信装置100は、補正後の全体CTRを予測CTRに入力することにより、入力して得られたCTRを配信CTRとして用いてもよい。
例えば、配信装置100は、広告コンテンツ取得要求を受け付けた場合に、受け付けた時間帯に対応する重み係数を取得する。例えば、変形例6−1に基づく場合、配信装置100は、補正後の重み係数が記憶されている重み係数情報記憶部123から、対応する時間帯の重み係数を広告コンテンツ毎に取得する。また、変形例6−2に基づく場合、配信装置100は、各広告コンテンツの曲線関数に、対応する時間帯を入力することにより、その時間帯の各広告コンテンツの重み係数を取得する。
そして、配信装置100は、取得した重み係数を、対応する広告コンテンツのかかる所定の1日の全体CTRに乗じる。つまり、配信装置100は、重み係数を用いて、全体CTRを時間が考慮された値へと補正する。そして、配信装置100は、補正後の全体CTRを、対応する広告コンテンツの予測CTRにそれぞれ入力することにより、各広告コンテンツの配信CTRを算出する。さらに、配信装置100は、算出した配信CTRを比較することにより、各広告コンテンツから配信対象の広告コンテンツを抽出する。
〔6−7.装置構成〕
また、上記実施形態では、広告配信システム1に、情報提供装置30と配信装置100とが含まれる例を示したが、情報提供装置30と配信装置100とは1個の装置として形成されてもよい。そして、配信装置100は、ユーザ端末10からウェブページの取得要求を受け付けた場合に、広告コンテンツ記憶部121から抽出した広告コンテンツと共に、広告取得命令を含まないウェブページをユーザ端末10に配信する。
〔6−8.その他〕
なお、配信装置100は、広告コンテンツを抽出する例を示してきたが、この例に限られない。例えば、配信装置100は、広告目的の広告コンテンツ以外の他のコンテンツに対して、上述してきた抽出処理を行ってもよい。
また、配信装置100は、所定の1日を1時間で区切った時間帯毎の重み係数を算出する例を示したが、この例に限られない。例えば、配信装置100は、所定の1日を任意の期間(例えば、2時間や半日等)で区切った時間帯毎の重み係数を算出してもよい。
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。
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。
また、上述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。
〔6−9.プログラム〕
また、上述してきた実施形態にかかる配信装置100は、例えば図10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、配信装置100を例に挙げて説明する。図10は、配信装置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またはHDD1400に格納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格納する。
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格納する。通信インターフェイス1500は、通信網50を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、通信網50を介して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、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して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に格納されたプログラムまた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が実施形態にかかる配信成装置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内のデータが格納される。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50を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態にかかる配信装置100は、算出部132と、抽出部134とを有する。算出部132は、各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する。抽出部134は、算出部132によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、時間帯毎の重みとして、当該時間帯を含む所定の期間におけるコンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を算出する。。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、コンテンツの取得要求を受け付けた時間帯において、コンテンツの評価値が高いコンテンツほど優先的に抽出することができる。すなわち、配信装置100は、特定のコンテンツがいずれの時間帯においても配信対象として抽出されてしまうといった、コンテンツの抽出の偏りを防ぐことができ、時間帯に応じて、適したコンテンツを配信対象のコンテンツとして抽出することができる。このため、配信装置100は、コンテンツの配信によって得られる収益を向上させることや、広告効果を高めることができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、所定の時間帯の重み係数を補正する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、所定の時間帯の重みに対して、その時間帯とは異なる時間帯の重みの影響を加味することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、他の時間帯の重みとして、所定の時間帯の直前における時間帯の重み、または、所定の時間帯の直後における時間帯の重みを用いて、所定の時間帯の重みを補正する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、所定の時間帯の重みに対して、その時間帯の直前における時間帯の重み、または、直後における時間帯の重みの影響を加味することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第1時間幅よりも短い第2時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、算出した所定の時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯に対応する単位よりも細かい単位で区切った時間帯毎の重みを算出することができるので、配信対象のコンテンツ抽出に用いるコンテンツの評価値の精度を高めることができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、第1時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる第2の時間幅の時間帯によって分けられた2つの時間幅の割合に基づいて、当該第2の時間幅の時間帯の重みを算出する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、配信対象のコンテンツを抽出する際に、抽出する時間帯により適したコンテンツの評価値を算出することができるので、その時間帯により適したコンテンツを配信することができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、所定の時間帯におけるコンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、コンテンツの配信回数が少ないことにより、そのコンテンツの配信回数を用いて算出するコンテンツの評価値や重みの精度が低くなってしまうことを回避することができる。
また、実施形態に係る配信装置100において、算出部132は、コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が前記所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、コンテンツの重みを算出する。
これにより、実施形態にかかる配信装置100は、コンテンツの配信回数が少ないことにより、そのコンテンツの配信回数を用いて算出するコンテンツの評価値や重みの精度が低くなってしまうことを回避することができる。
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 広告配信システム
10 ユーザ端末
20 広告主端末
30 情報提供装置
100 配信装置
121 広告コンテンツ記憶部
122 配信実績記憶部
123 重み係数情報記憶部
131 受付部
132 算出部
133 受信部
134 抽出部
135 配信部

Claims (19)

  1. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
    を備えることを特徴とする抽出装置。
  2. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
    を備えることを特徴とする抽出装置。
  3. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
    を備え、
    前記算出部は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする抽出装置。
  4. 前記算出部は、前記他の時間帯の重みとして、前記所定の時間帯の直前における時間帯の重み、または、前記所定の時間帯の直後における時間帯の重みを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする請求項3に記載の抽出装置。
  5. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
    を備え、
    前記算出部は、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第1の時間幅よりも短い第2の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出装置。
  6. 前記算出部は、前記第1の時間幅の各時間帯のうち、所定の時間帯と当該所定の時間帯に隣接する時間帯との総時間幅が、当該総時間幅に含まれる前記第2の時間幅の時間帯によって分けられた2つの時間幅の割合に基づいて、当該第2の時間幅の時間帯の重みを算出する、
    ことを特徴とする請求項5に記載の抽出装置。
  7. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みを算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出部と、
    を備え、
    前記算出部は、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出装置。
  8. 前記算出部は、前記コンテンツが属する複数のグループであって、属するコンテンツである所属コンテンツの数が異なる各グループのうち、前記所定の時間帯における各所属コンテンツの表示回数の合計値が前記所定の閾値よりも多いグループに属する当該各所属コンテンツの評価値を用いて、前記コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする請求項7に記載の抽出装置。
  9. 前記算出部は、前記コンテンツが配信された回数に対する、前記コンテンツが選択された回数の割合を示す選択率、または、前記コンテンツが選択された回数に応じて変動する額であって、当該コンテンツの提供主が課金される課金額、または、前記選択率と前記課金額との双方を前記評価値として用いる、
    ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の抽出装置。
  10. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含んだことを特徴とする抽出方法。
  11. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含んだことを特徴とする抽出方法。
  12. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする抽出方法。
  13. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第1の時間幅よりも短い第2の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
  14. 抽出装置が実行する抽出方法であって、
    各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含み、
    前記算出工程は、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出方法。
  15. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値の実績値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みと、前記各コンテンツについて予測される評価値である予測評価値とに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
  16. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、当該時間帯を含む所定の期間における前記コンテンツの評価値に対する当該時間帯における評価値の割合を、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重みとして算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
  17. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツ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、所定の時間帯の重みと、当該所定の時間帯と異なる他の時間帯の重みとを用いて、前記所定の時間帯の重みを補正する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
  18. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツ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、前記時間帯毎の重みを用いて、当該時間帯の第1の時間幅よりも短い第2の時間幅毎に区切られる各時間帯毎の重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
  19. 各コンテンツにおける時間帯毎の評価値に基づいて、前記各コンテンツにおける時間帯毎の重み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時間帯毎の重みに基づいて、前記各コンテンツから任意の時間帯における配信対象のコンテンツ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、所定の時間帯における前記コンテンツの配信回数が所定の閾値以下である場合に、当該コンテンツと関連する他のコンテンツの評価値を用いて、当該コンテンツの重みを算出する、
    ことを特徴とする抽出プログラム。
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