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