JP6346684B1 - 生成プログラム、生成装置及び生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツにおける広告枠の配置を最適化すること。【解決手段】本願に係る生成プログラムは、取得手順と、生成手順と、推定手順とをコンピュータに実行させる。取得手順は、広告枠を配置することが可能なコンテンツに関する情報を取得する。生成手順は、取得手順によって取得されたコンテンツに関する情報に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。推定手順は、生成手順によって生成された配置パターンにおいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、生成プログラム、生成装置及び生成方法に関する。

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、広告には、コンテンツ（例えば、ウェブページ）の所定の位置に、例えば企業や商品等を示す画像や動画を表示し、かかる画像や動画がクリックされた場合に広告主のウェブページへ遷移するものがある。

なお、コンテンツの広告表示に関する技術として、コンテンツを提供する提供者から配信条件の設定を受け付けることにより、コンテンツの提供者が所望する広告を配信する技術が知られている。

特開２０１５−１４８８３２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術は、配信される広告の内容を最適化するものであり、広告枠の配置を最適化するものではない。このため、上記の従来技術が適用されても、コンテンツにおける広告枠の配置に変化は生じない。

広告枠の配置に変化が生じないということは、コンテンツにおいて、新たな広告枠が追加されないことを意味する。このため、広告配信業者等の広告配信側は、配信先となる広告枠を新たに獲得する機会を得ることが難しい。広告配信側は、例えば、コンテンツの提供者に対して人手で営業を行って広告枠を獲得することになるが、この場合、営業の対象が限られたり、広告配信開始までに時間がかかったりするという問題がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができる生成プログラム、生成装置及び生成方法を提供することを目的とする。

本願に係る生成プログラムは、広告枠を配置することが可能なコンテンツに関する情報を取得する取得手順と、前記取得手順によって取得されたコンテンツに関する情報に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する生成手順と、前記生成手順によって生成された配置パターンにおいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する推定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る生成処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る配置パターン記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る収益実績記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。 図９は、変形例に係る収益実績記憶部の一例を示す図である。 図１０は、生成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、本願に係る生成プログラム、生成装置及び生成方法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生成プログラム、生成装置及び生成方法が限定されるものではない。また、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。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．生成処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る生成プログラムによって動作するサーバ装置である生成装置１００によって、実施形態に係る生成処理が行われる流れについて説明する。具体的には、図１では、広告枠を配置することが可能なコンテンツに対して、生成装置１００が広告枠の配置パターンが生成する生成処理の一例を説明する。

図１に示す生成装置１００は、例えば広告配信事業者等に管理されるサーバ装置である。生成装置１００は、広告枠を配置することが可能なコンテンツに対して、広告枠の配置パターンを生成する。また、生成装置１００は、生成した配置パターンが仮にコンテンツに適用された場合に、コンテンツを提供する提供主（以下、単に「提供主」と表記する場合がある）が得られる広告収益を推定する。

実施形態では、コンテンツは、広告を表示する枠である広告枠を含み、広告を表示する媒体として機能する。実施形態では、コンテンツとしてウェブページを例に挙げて説明する。なお、コンテンツはウェブページに限られず、例えば、広告枠を有するゲームアプリや、書籍閲覧アプリや、音楽配信アプリや、動画配信アプリ等（以下、「アプリ」と総称する）であってもよい。

上記のようにコンテンツは媒体であり、広告枠を含むことが可能なため、提供主は、コンテンツに掲載した広告から広告収益を得ることができる。また、広告配信事業者は、コンテンツの広告枠に広告を配信することにより、広告主から広告配信に係る料金を得る。すなわち、提供主や広告配信事業者は、収益面で優れた広告枠を数多くコンテンツに配置することで、利益を上げることができる。

しかしながら、コンテンツにおいて、適切な広告枠の配置パターンを採用することは容易ではない。例えば、コンテンツに広告枠を配置しすぎると、コンテンツの表示に統一感がなくなったり、コンテンツの内容が見辛くなったりして、コンテンツの人気が下落し、アクセス数の低下を招く場合がある。この場合、広告表示数（インプレッション数）や、広告のクリック数も低下してしまうため、全体の広告収益も低下する可能性がある。

あるいは、提供主によっては、そもそも広告枠の設置に関心がなく、広告枠を設けていない場合もある。この場合、広告配信事業者は、人為的に提供主に連絡をとって広告枠の設置を促すこともできるが、作業に手間がかかることや、広告枠が設置されていないコンテンツを発掘することが難しいことから、現実的には難しい。なお、ウェブページ等のコンテンツでは、広告枠がコンテンツ内の固定の位置に設定されることが慣習となっており、広告枠の配置を最適化するという概念が生じにくいという問題もある。

そこで、実施形態に係る生成装置１００は、ネットワーク上をクロール（crawl）することでコンテンツを取得し、取得したコンテンツに対して仮の配置パターンを生成する。また、生成装置１００は、仮の配置パターンにおける広告収益を推定する。そして、生成装置１００は、配置パターンを仮に採用した場合に推定される広告収益をコンテンツの提供主に提示し、コンテンツにおける広告枠の配置パターンの変更等を促す。これにより、生成装置１００は、例えば、現時点で広告枠が配置されていないコンテンツや、広告枠の配置が最適でないと想定されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを最適化することができる。以下、図１を用いて、実施形態に係る生成処理を流れに沿って説明する。

まず、生成装置１００は、ネットワーク上をクロールして、コンテンツを取得する（ステップＳ０１）。例えば、生成装置１００は、コンテンツとしてウェブページＷ０１やウェブページＷ０２、あるいは、アプリＷ０３を取得する。なお、ネットワーク上をクロールしてコンテンツを取得する手法については、既知の種々の手法が用いられてもよい。

そして、生成装置１００は、取得したコンテンツに対して、広告枠の配置パターンを生成する（ステップＳ０２）。詳しくは後述するが、生成装置１００は、コンテンツの構成に関する情報（例えばウェブページであれば、タイトルや本文の占める割合や、各フレームの位置や大きさ、カラムの数など、コンテンツが端末装置に表示される際の画面構成等）や、構成が類似する他のコンテンツの過去の配信実績等に基づいて、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。図１では、具体例として、生成装置１００が、ウェブページＷ０１に対して広告枠の配置パターンを生成する例を示している。

図１に示すように、生成装置１００は、ウェブページＷ１０に対して、複数の配置パターンを生成してもよい。具体的には、生成装置１００は、配置パターンＰ０１や、配置パターンＰ０２を生成する。図１では、ウェブページＷ１０の各箇所に広告枠が複数設置された配置パターンの例を模式的に示している。

例えば、配置パターンＰ０１では、広告枠Ｆ１１や、広告枠Ｆ１２や、広告枠Ｆ１３や、広告枠Ｆ１４等が各箇所に設置されていることを示している。図１に示すように、各広告枠は、ウェブページＷ０１に占める面積（すなわち、広告枠のサイズ）が異なっていてもよい。例えば、広告枠は、サイズによって、表示する広告のフォーマットが異なる場合がある。例えば、比較的サイズの大きな広告枠Ｆ１２は、例えば、動画や画像を含む広告を表示可能な枠である。また、比較的サイズの小さな広告枠Ｆ１４は、例えば、テキストデータを含む広告を表示可能な枠である。

また、生成装置１００が生成する配置パターンには、ファーストビューを示す矩形Ｖ０１が含まれてもよい。矩形Ｖ０１は、例えば、ユーザが利用する端末装置にウェブページＷ０１が表示された場合に、初期画面として表示される領域を示している。一般に、ファーストビューに含まれる広告枠に配信される広告の広告料金は、ファーストビューに含まれない広告枠に配信される広告の広告料金よりも高額となる。このため、ファーストビューに多くの広告枠を含むほど、提供主が得られる収益は高くなる傾向にある。

また、生成装置１００は、配置パターンＰ０１とは異なる配置パターンである配置パターンＰ０２を生成する。このように生成装置１００は、配置パターンを複数生成することで、提供主が複数の配置パターンから自身が所望する配置パターンを選択できるようにする。

例えば、配置パターンＰ０２では、広告枠Ｆ２１や、広告枠Ｆ２２や、広告枠Ｆ２３や、広告枠Ｆ２４や、広告枠Ｆ２５等が各箇所に設置されていることを示している。なお、図１での図示は省略するが、生成装置１００は、配置パターンＰ０１や配置パターンＰ０２以外の配置パターンを生成してもよい。

そして、生成装置１００は、生成した各々の配置パターンごとの収益を推定する（ステップＳ０３）。詳しくは後述するが、生成装置１００は、他のコンテンツの過去の配信実績等に基づいて、ある配置パターンを生成した場合に、提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

例えば、生成装置１００は、広告枠ごとに提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。生成装置１００は、例えば、コンテンツにおいて複数の広告枠を設置した場合に、各広告枠における収益予測（以下、「枠収益予測」と表記する）を推定する。具体的には、生成装置１００は、配置パターンＰ０１において広告枠Ｆ１１を設置した場合には、広告枠Ｆ１１に対応する枠収益予測を推定する。なお、図１では、広告枠Ｆ１１に対応する枠収益予測を「Ｍ１１」のように概念的に示しているが、実際には、枠収益予測は、具体的な金額で示される。なお、枠収益予測は、ある特定の値ではなく、所定の範囲を含む値として推定されてもよい。

図１の例では、生成装置１００は、広告枠Ｆ１１の枠収益予測をＭ１１と推定し、広告枠Ｆ１２の枠収益予測をＭ１２と推定し、広告枠Ｆ１３の枠収益予測をＭ１３と推定し、広告枠Ｆ１４の枠収益予測をＭ１４と推定したものとする。なお、配置パターンＰ０１において、さらに多くの広告枠が設置されている場合には、生成装置１００は、それらの広告枠についても枠収益予測を推定する。

そして、生成装置１００は、広告枠Ｆ１１〜Ｆ１４等の合計から、ウェブページＷ０１において配置パターンＰ０１を採用した場合には、提供主の収益予測は「１０００００円」になると推定したとする。この場合、生成装置１００は、推定した金額と配置パターンＰ０１とを対応付けて記憶する。また、生成装置１００は、ウェブページＷ０１において配置パターンＰ０２を採用した場合には、提供主の収益予測は「１２００００円」になると推定したものとする。この場合も同様に、生成装置１００は、推定した金額と配置パターンＰ０２とを対応付けて記憶する。

そして、生成装置１００は、ウェブページＷ０１の提供主である提供主Ｂ０１が利用する提供主端末２０にアクセスし、生成した配置パターンＰ０１や配置パターンＰ０２を提示する（ステップＳ０４）。このとき、生成装置１００は、生成した各配置パターンとともに、配置パターンごとに推定した収益を提示してもよい。なお、生成装置１００は、コンテンツをクロールする段階において、提供主Ｂ０１のアクセス手段（例えば、ＩＰアドレスやメールアドレス）を取得し、取得したアクセス手段を用いて、提供主端末２０にアクセスしてもよい。

提供主Ｂ０１は、生成装置１００から提示されたいずれかの配置パターンを採用することを決定した場合、自身の提供するウェブページＷ０１において、生成装置１００が管理する広告枠を設置する旨の申し込みを行う（ステップＳ０５）。具体的には、提供主Ｂ０１は、生成装置１００が提供するアドタグをウェブページＷ０１のヘッダ等に埋め込む旨を申し込む。アドタグは、例えば、生成装置１００へ広告配信を要求する場合や、生成装置１００から広告を受信する際に利用されるタグである。ウェブページＷ０１は、アドタグが埋め込まれることにより、生成装置１００による制御を受けることができる。例えば、ウェブページＷ０１は、アドタグとして記載されたスクリプト（広告枠配置に関する命令）が実行されることにより、提供主Ｂ０１が所望した配置パターンで広告枠を設置することが可能になる。

その後、しばらくの間、ウェブページＷ０１における広告掲載を行う。そして、生成装置１００は、その間の広告のインプレッション数や、広告収益や、広告のクリック率等の広告に関する結果（フィードバック）を提供主Ｂ０１に送信する（ステップＳ０６）。なお、フィードバックには、生成装置１００が新たに生成した配置パターンの提案等が含まれてもよい。すなわち、生成装置１００は、ウェブページＷ０１における広告掲載において、推定した通りの広告収益が得られていない場合等には、より収益が上げると推定される配置パターンを新たに提供主Ｂ０１に提示する。

提供主Ｂ０１が配置パターンの更新を望む場合には、提供主Ｂ０１は、配置パターンの更新を要求する旨を生成装置１００に送信する（ステップＳ０７）。

生成装置１００は、ステップＳ０６やステップＳ０７の処理を適宜繰り返すことによって、ウェブページＷ０１における広告枠の配置パターンを最適化する（ステップＳ０８）。なお、生成装置１００は、最適化の過程において、ウェブページＷ０１や、ウェブページＷ０１以外のコンテンツの広告配信において得られた結果を学習し、かかる学習結果を最適化に反映するようにしてもよい。例えば、生成装置１００は、ウェブページＷ０１のファーストビューに含まれる広告枠の数や、広告枠同士の距離や、広告枠のサイズや、広告枠とコンテンツのタイトルとの距離や、画面トップからの距離や、ファーストビューからの距離や、テキスト用の広告枠と画像や動画用の広告枠との数のバランス等と、広告収益との相関性（関係性）とを学習する。かかる処理を繰り返すことで、生成装置１００は、ウェブページＷ０１における広告収益を最適化しつつ、提供主Ｂ０１が所望する配置パターンを実現する。

このように、実施形態に係る生成装置１００は、広告枠を配置することが可能なウェブページＷ０１に関する情報を取得する。そして、生成装置１００は、取得したウェブページＷ０１に関する情報に基づいて、ウェブページＷ０１における広告枠の配置パターンを生成する。また、生成装置１００は、生成した配置パターンにおいて、ウェブページＷ０１の提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

すなわち、生成装置１００は、ネットワーク上をクロールすることによって、例えば広告枠を設置していないコンテンツや、より収益の見込めるようなコンテンツを取得し、かかるコンテンツについて配置パターンを生成する。そして、生成装置１００は、生成した配置パターンにおける収益予測を推定する。これにより、生成装置１００は、収益面において、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができる。また、生成装置１００は、生成した配置パターンを推定した収益予測とともに提供主に提示してもよい。これにより、生成装置１００は、提供主の配置パターンに対する要望を充足しつつ、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができる。また、生成装置１００によれば、広告枠を新たに設置することができる可能性のあるコンテンツをクロールして取得するので、例えば広告配信業者（広告サプライ側）は、人手によって広告枠を設置可能なコンテンツを探したり、提供主に営業を行ったりする手間を省くことができる。

なお、図１の例では、実施形態に係る生成処理を生成装置１００が行う例を示したが、より正確には、実施形態に係る生成処理は、生成装置１００で実行される生成プログラムによって実行される。以下、このような生成プログラムに従って、上述した生成処理を実行する生成装置１００等について詳細に説明する。

〔２．生成処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る生成装置１００が含まれる生成処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る生成処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る生成処理システム１には、ユーザ端末１０と、提供主端末２０と、コンテンツ配信サーバ３０と、生成装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、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。また、生成処理システム１に含まれる各装置の数は、図２で図示した例に限られない。例えば、生成処理システム１には、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理端末である。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、タブレット端末や、スマートフォンを含む携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。また、ユーザ端末１０には、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）も含まれる。さらに、ユーザ端末１０には、情報処理機能を有する種々のスマート機器が含まれてもよい。例えば、ユーザ端末１０には、ＴＶ（Television）や冷蔵庫、掃除機などのスマート家電や、自動車などのスマートビークル（Smart vehicle）や、ドローン（drone）、家庭用ロボットなどが含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、コンテンツを取得する。また、ユーザ端末１０は、取得したコンテンツを表示画面に表示する。また、ユーザ端末１０は、例えばユーザが広告をクリックしたことや、広告に対応する商品を購入した行動履歴等を記憶する。なお、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替える場合がある。例えば、「ユーザが広告配信要求を送信する」という記載は、実際には、「ユーザが利用するユーザ端末１０が広告配信要求を送信する」という状況を示す場合がある。

提供主端末２０は、コンテンツの提供主によって利用される情報処理装置である。提供主端末２０は、提供主による操作に従って、コンテンツ配信サーバ３０にコンテンツを入稿する。

なお、提供主は、提供主端末２０を用いて、コンテンツ配信サーバ３０にコンテンツを入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、コンテンツ配信サーバ３０にコンテンツを入稿等するのは代理店となる。以下では、「提供主」といった表記は、提供主だけでなく代理店を含む概念であり、「提供主端末」といった表記は、提供主端末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。

コンテンツ配信サーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種コンテンツを提供するサーバ装置である。コンテンツ配信サーバ３０は、コンテンツとして、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。また、コンテンツ配信サーバ３０は、コンテンツとして、スマートフォン等にインストールされるアプリを配信してもよい。

コンテンツ配信サーバ３０によって配信されるコンテンツには、広告を表示するための広告枠が含まれる。そして、広告枠を含むコンテンツには、広告枠に表示する広告を取得するための広告取得命令が含まれる。例えば、コンテンツがウェブページである場合には、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等に、所定の広告配信サーバのＵＲＬ等が広告取得命令として記述される。この場合、ユーザ端末１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、広告配信サーバ等から広告の配信を受ける。

生成装置１００は、上述のように、コンテンツに関する情報と過去の広告の配信実績とに基づいて、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成するサーバ装置である。また、生成装置１００は、生成した配置パターンにおいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。なお、実施形態では、生成装置１００は、広告配信サーバの機能を有していてもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザ端末１０に配信する広告や、ユーザ端末１０に配信された広告のクリック率やコンバージョン率、また、コンテンツにおける広告枠ごとの収益等の情報を取得可能であるものとする。

〔３．生成装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る生成装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る生成装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、生成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、生成装置１００は、生成装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
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Ｎと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、提供主端末２０等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、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に示すように、記憶部１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、配置パターン記憶部１２２と、収益実績記憶部１２３とを有する。以下、記憶部１２０に含まれる各記憶部について順に説明する。なお、重複する項目に関する説明は、適宜省略する。

（コンテンツ記憶部１２１について）
コンテンツ記憶部１２１は、コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、コンテンツ記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「提供主ＩＤ」、「媒体」、「広告枠情報」、「収益実績」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別情報である。「提供主ＩＤ」は、提供主を識別する識別情報である。なお、実施形態では、図４に示すような識別情報は、説明で用いる参照符号と共通するものとする。例えば、コンテンツＩＤ「Ｗ０１」によって識別されるコンテンツは、「ウェブページＷ０１」を意味する。また、例えば、提供主ＩＤ「Ｂ０１」によって識別される提供主は、「提供主Ｂ０１」を意味する。

「媒体」は、コンテンツの媒体としての種別を示す。「広告枠情報」は、コンテンツに設置されている広告枠に関する情報を示す。なお、図４に示す例では、広告枠情報の項目に記憶される情報を「Ｅ０１」のように概念的に示しているが、実際には、広告枠情報の項目に記憶される情報には、コンテンツに設置されている広告枠の数や、広告枠のサイズや、広告枠が表示する広告のフォーマットに関する情報や、広告枠の配置に関する情報や、広告枠ごとの収益等の種々の情報を含む。

「収益実績」は、コンテンツの広告掲載に係る収益の実績を示す。なお、生成装置１００がコンテンツに関する情報を取得した時点で、広告枠が設置されていないコンテンツについては、収益実績の項目を空欄（「−」）で示す。

すなわち、図４に示したデータの一例は、コンテンツＩＤ「Ｗ０１」で識別されるコンテンツ（すなわち、ウェブページＷ０１）の提供主ＩＤは「Ｂ０１」であり、媒体が「ウェブページ」であることを示している。また、ウェブページＷ０１の広告枠情報は、「Ｅ０１」であり、現時点では広告枠は設置されておらず、収益実績がないことを示している。

なお、コンテンツ記憶部１２１には、上記した以外にも種々の情報が記憶されてもよい。例えば、コンテンツ記憶部１２１には、コンテンツごとに、コンテンツ表示に対応しているデバイスの種別（例えば、パソコン向けのコンテンツであるか、スマートフォン向けのコンテンツであるかといった情報）や、コンテンツへの１日の平均アクセス数や累積アクセス数等が記憶されてもよい。

（配置パターン記憶部１２２について）
配置パターン記憶部１２２は、コンテンツの配置パターンに関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る配置パターン記憶部１２２の一例を示す。図５は、実施形態に係る配置パターン記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、配置パターン記憶部１２２は、「コンテンツＩＤ」、「配置パターンＩＤ」、「仮広告枠情報」、「予測収益」といった項目を有する。

「配置パターンＩＤ」は、配置パターンを識別する識別情報である。「仮広告枠情報」は、生成された配置パターンにおいて仮に設定された広告枠に関する情報を示す。なお、図５に示す例では、仮広告枠情報の項目に記憶される情報を「Ｈ０１」のように概念的に示しているが、実際には、仮広告枠情報の項目に記憶される情報には、図４に示した広告枠情報に加えて、仮に配置パターンが採用された場合に予測される収益等の情報を含む。

「予測収益」は、コンテンツにおいて配置パターンが採用された場合に予測される収益を示す。予測収益は、例えば、他のコンテンツの過去の広告の配信実績等に基づいて、生成装置１００によって推定される。

すなわち、図５に示したデータの一例は、ウェブページＷ０１に対して、配置パターンＩＤ「Ｐ０１」や、「Ｐ０２」や、「Ｐ０３」で識別される配置パターンが生成されていることを示している。このうち、配置パターンＰ０１における仮広告枠情報は「Ｈ０１」であり、予測収益は「１０００００」円であることを示している。

（収益実績記憶部１２３について）
収益実績記憶部１２３は、広告掲載によるコンテンツの収益に関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る収益実績記憶部１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係る収益実績記憶部１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、収益実績記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「配置パターンＩＤ」、「広告枠情報」、「収益実績」、「広告効果情報」といった項目を有する。

「収益実績」は、広告掲載によるコンテンツの収益実績を示す。図６の例では、例えば所定期間（例えば、１週間や１ヶ月など）における、広告掲載によるコンテンツの収益実績を配置パターンごとに示す。なお、現時点で配置パターンが採用されておらず、収益実績のないコンテンツや配置パターンに関しては、収益実績の項目を空欄（「−」）で示す。

「広告効果情報」は、広告の効果に関する情報を示す。図６に示す例では、広告効果情報の項目に記憶される情報を「Ｊ１１」のように概念的に示しているが、実際には、広告効果情報の項目に記憶される情報には、広告枠ごとのインプレッション数やクリック率、コンバージョン率等の広告効果指標値を含む。

すなわち、図６に示したデータの一例では、コンテンツＩＤ「Ｗ１１」で識別されるコンテンツＷ１１において、配置パターンＰ１１が採用された場合の広告枠情報は「Ｅ１１」であり、収益実績は「６００００」円であり、広告効果情報は「Ｊ１１」であったことを示している。また、ウェブページＷ０１においては、配置パターンＰ０１がまだ実際に採用されておらず、収益実績や広告効果情報が記憶されていないことを示している。例えば、ウェブページＷ０１において配置パターンＰ０１が採用された場合には、生成装置１００は、採用されてから所定期間ののちに、収益実績や広告効果情報の項目に該当する情報を記憶する。

（制御部１３０について）
図３に戻って説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、生成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、生成プログラム）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、コントローラであり、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る。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、推定部１３３と、提示部１３４と、受付部１３５と、収集部１３６と、学習部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。また、制御部１３０が有する各処理部は、本願に係る生成プログラムによって実行される各手順に対応する。例えば、取得部１３１が実行する処理は、生成プログラムが生成装置１００に実行させる取得手順に対応する。同様に、生成部１３２が実行する処理は生成手順に対応し、推定部１３３が実行する処理は推定手順に対応し、提示部１３４が実行する処理は提示手順に対応し、受付部１３５が実行する処理は受付手順に対応し、収集部１３６が実行する処理は収集手順に対応し、学習部１３７が実行する処理は学習手順に対応する。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、広告枠を配置することが可能なコンテンツに関する情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、ネットワーク上をクロールすることにより、種々のコンテンツを取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツとして、広告枠を設置可能なウェブページや、スマートフォンやタブレット用のアプリを取得する。

例えば、取得部１３１は、コンテンツに関する情報として、コンテンツの構成に関する情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、コンテンツのタイトルや本文の占める割合や、コンテンツを構成する各フレームの位置や大きさ、カラムの数など、コンテンツがユーザ端末１０に表示される際の画面構成に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、コンテンツにおけるヘッダやフッタの大きさや、コンテンツ全体に示す割合等を取得してもよい。また、取得部１３１は、コンテンツがアプリである場合には、アプリのメイン表示画面に対して、ユーザ端末１０に表示される際にどのくらいの余白を設けることができるかといった、広告枠を設置することのできる領域に関する情報を取得してもよい。

また、取得部１３１は、処理対象とするコンテンツのみならず、当該コンテンツに類似する構成を有するコンテンツに関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、処理対象とするコンテンツがウェブページである場合には、類似するフレーム構成（例えば、ウェブページ全体におけるフレームの割合やカラムの数が所定の閾値の範囲で共通する構成）を有するウェブページを、類似するコンテンツとして取得する。

なお、取得部１３１は、画像データや動画データ等、コンテンツのデータそのものを取得することを要しない。すなわち、取得部１３１は、コンテンツの構成に関する情報や、コンテンツの種別や、現時点における広告枠の設置の有無や、現時点の広告枠の配置パターンなど、後述する生成部１３２が生成処理を実行するために用いる情報のみを取得するようにしてもよい。

取得部１３１は、取得した情報を適宜記憶部１２０内に格納する。例えば、取得部１３１は、取得したコンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部１２１に格納する。

（生成部１３２について）
生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたコンテンツに関する情報に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。例えば、生成部１３２は、コンテンツの構成に基づいて、当該コンテンツにおいて広告枠が設置可能な領域を特定し、特定した領域を広告枠とするような配置パターンを生成する。

また、生成部１３２は、処理対象とするコンテンツのみならず、類似する構成を有するコンテンツの情報に基づいて配置パターンを生成してもよい。例えば、生成部１３２は、処理対象とするコンテンツに類似する構成を有するコンテンツにおける過去の広告の配信実績に基づいて、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。すなわち、生成部１３２は、類似するコンテンツであって、過去の広告の配信実績（収益実績）が比較的優れているコンテンツの配置パターンを参照する。そして、生成部１３２は、類似するコンテンツの配置パターンと同様の配置パターンを、処理対象とするコンテンツに適用させて、配置パターンを生成する。

また、生成部１３２は、コンテンツにおける広告枠の専有面積、広告枠の数、広告枠の収益性、予め設定された基礎配置パターンの少なくともいずれか一つに基づいて、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成してもよい。

具体的には、生成部１３２は、他のコンテンツの過去の広告の配信実績（収益実績）を参照し、コンテンツに占める広告枠の専有面積の割合と、配信実績との相関性に基づいて、広告枠の配置パターンを生成する。より具体的には、生成部１３２は、他のコンテンツのうち比較的収益が高い実績のあるコンテンツにおける専有面積の割合に近付けるように、処理対象とするコンテンツの広告枠の配置パターンを生成する。

同様に、生成部１３２は、広告枠についても、比較的収益が高い実績のあるコンテンツにおける広告枠の数に近付けるように、処理対象とするコンテンツの広告枠の配置パターンを生成する。

また、生成部１３２は、例えば、画像や動画などのリッチな表示を可能とする広告枠を設置するか、あるいは、テキストデータ等の簡易な表示を行う広告枠を設置するかについて、例えば、広告枠の専有面積と、広告枠ごとの収益性とを比較して、配置パターンを生成する。具体的には、生成部１３２は、広告枠が示す専有面積に対して、収益が最も高くなるような広告枠の種別を選択した配置パターンを生成する。

また、生成部１３２は、予め設定された基礎配置パターンに基づいて配置パターンを生成してもよい。生成部１３２は、例えば人手によって生成されたひな形となる基礎配置パターンを参照して、処理対象とするコンテンツに対して配置パターンを生成する。この場合、生成部１３２は、コンテンツの媒体ごとに基礎配置パターンを参照してもよい。例えば、生成部１３２は、ウェブページにおける基礎配置パターン（例えば、タイトル付近のスペースや、コラムの表示領域の上部などにテキスト広告を配置する、といったひな形）や、アプリにおける基礎配置パターン（例えば、アプリの表示画面の上下にバナー広告を配置する、といったひな形）を、それぞれ対応する媒体のコンテンツにおける配置パターンの生成に利用する。

なお、生成部１３２は、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを複数生成してもよい。配置パターンは、コンテンツの見た目に影響を及ぼすため、単に収益のみを最高値にした配置パターンが優れているとは限らない。例えば、収益のみを判断要素として生成された配置パターンは、提供主の好みでない可能性がある。このため、生成部１３２は、提供主が選択可能なように、複数の配置パターンを生成するようにしてもよい。

また、生成部１３２は、後述する学習部１３７による学習結果に基づいて、コンテンツの配置パターンを生成してもよい。例えば、学習部１３７は、任意の配置パターンにおける広告枠情報と収益との相関性を学習する。具体的には、学習部１３７は、どのような配置パターンが収益を向上させるかといった観点から、配置パターンに関する学習を行う。生成部１３２は、かかる学習結果に基づいて、収益を向上させる可能性の高い配置パターンに近付けるよう、コンテンツにおける各広告枠の設置場所や、広告枠の種別等を選択した配置パターンを生成する。

生成部１３２は、生成した配置パターンとコンテンツとを対応付けて、配置パターン記憶部１２２に格納する。

（推定部１３３について）
推定部１３３は、生成部１３２によって生成された配置パターンにおいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

例えば、推定部１３３は、他のコンテンツの過去の配信実績（収益実績）に基づいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。具体的には、推定部１３３は、他のコンテンツにおける配置パターンと、処理対象とするコンテンツの配置パターンとの相関性に基づいて、処理対象とするコンテンツにおいて仮に配置パターンが採用された場合に、提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

例えば、推定部１３３は、広告枠ごとに収益予測を推定する。例えば、推定部１３３は、各々の広告枠について、過去の収益実績に基づいて、一定範囲の収益予測を行う。具体的には、推定部１３３は、広告枠がテキスト広告用であるか画像や動画用であるか、あるいは、広告枠のインプレッション数や広告効果情報等に基づいて、広告枠ごとの収益を推定する。なお、かかる推定については、広告収益予測に関する既知の技術が利用されてもよい。

そして、推定部１３３は、各広告枠における収益予測を加算して、生成された配置パターンにおける広告掲載の収益を推定する。推定部１３３は、推定した結果と配置パターンとを対応付けて、配置パターン記憶部１２２に格納する。

（提示部１３４について）
提示部１３４は、推定部１３３によって推定された収益とともに、生成部１３２によって生成された配置パターンをコンテンツの提供主に提示する。

例えば、提示部１３４は、取得部１３１がコンテンツをクロールした際に取得された、当該コンテンツの提供主へアクセスするための情報（ＩＰアドレスやメールアドレス等）を参照する。そして、提示部１３４は、当該コンテンツについて生成処理及び推定処理が完了した場合に、当該コンテンツの提供主が利用する提供主端末２０にアクセスする。この場合、提示部１３４は、当該コンテンツに対して生成された複数の配置パターンや、配置パターンごとの収益予測を提示する。

なお、提示部１３４は、コンテンツの所定の配置パターンにおける収益と、生成部１３２によって生成された配置パターンにおいて推定される収益とを比較する情報を提示してもよい。例えば、提示部１３４は、現時点でコンテンツに採用されている配置パターンにおける収益実績と、生成部１３２によって生成された配置パターンにおける収益予測とを提示する。具体的には、提示部１３４は、コンテンツの現状の配置パターンにおける収益と、生成部１３２によって生成された配置パターンにおいて推定される収益とを比較する情報を提示する。これにより、提示部１３４は、いずれの配置パターンを採用するかという判断基準となりうる情報を提供主に提示することができる。

（受付部１３５について）
受付部１３５は、提供主から送信される各種の要求（リクエスト）を受け付ける。例えば、受付部１３５は、提示部１３４によって提示された配置パターンを実現するためのアドタグの埋め込みの要求をコンテンツの提供主から受け付ける。

また、受付部１３５は、配置パターンの更新（変更）等を提供主から受け付けてもよい。受付部１３５は、受け付けた配置パターン等の情報をアドタグに反映させる。例えば、受付部１３５は、ネットワークを介して、アドタグに記載された情報（例えば広告枠の配置パターンを記載したスクリプト等）を更新する。

（収集部１３６について）
収集部１３６は、コンテンツに関する情報を収集する。例えば、収集部１３６は、ネットワーク上をクロールすることにより、配置パターンが採用されたのちのコンテンツに関する情報を収集する。

具体的には、収集部１３６は、コンテンツの広告掲載による収益や、コンテンツに配信された広告効果に関する情報等を収集する。この場合、収集部１３６は、配置パターンごとに情報を収集してもよい。

なお、収集部１３６が収集する対象は、生成部１３２によって生成された配置パターンを採用するコンテンツに限られない。すなわち、収集部１３６は、ネットワーク上のコンテンツをランダムにクロールし、各々のコンテンツの広告枠の配置パターンと、各々のコンテンツの広告掲載に基づく収益等の情報を収集してもよい。そして、収集部１３６は、収集した情報を収益実績記憶部１２３に記憶する。

（学習部１３７について）
学習部１３７は、コンテンツにおける広告枠の配置パターンと、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益との相関性を学習する。

例えば、学習部１３７は、収集部１３６によって収集された各コンテンツの配置パターンにおいて、広告掲載による収益実績との相関性を学習し、いずれの配置パターンを採用することで、コンテンツの収益が向上するかを学習する。なお、学習部１３７は、配置パターンと収益実績との相関性について、既知の機械学習処理を用いて、学習モデルを生成してもよい。

また、学習部１３７は、配置パターンを構成する種々の要素と収益実績との相関性について学習してもよい。配置パターンを構成する種々の要素とは、例えば、広告枠を設置する際に設定されるパラメータであり、例えば、広告枠の専有面積（サイズ）や、コンテンツに設置される広告枠の数や、ファーストビューに含まれる広告枠の数や、コンテンツ一画面に含まれる広告枠の数や、広告枠１つの所定時間あたりの収益性や、広告枠同士の距離や、広告枠が設置された所定距離あたりの収益性等である。例えば、学習部１３７による学習結果は、生成部１３２による生成処理に利用される。

〔４．処理手順〕
次に、図７及び図８を用いて、実施形態に係る生成装置１００による処理の手順について説明する。まず、図７を用いて、実施形態に係る生成装置１００による取得処理から受付処理までの手順について説明する。図７は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

図７に示すように、生成装置１００は、ネットワーク上をクロールして、広告枠を設置可能なコンテンツを取得する（ステップＳ１０１）。続けて、生成装置１００は、取得したコンテンツに対して、広告枠の配置パターンを生成する（ステップＳ１０２）。さらに、生成装置１００は、配置パターンごとの収益を推定する（ステップＳ１０３）。

そして、生成装置１００は、推定した収益とともに、提供主に配置パターンを提示する（ステップＳ１０４）。提示ののち、生成装置１００は、提供主から、広告枠設置の申し込み（言い換えれば、提示した配置パターンを採用するためのアドタグの埋め込み）を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

提供主から広告枠設置の申し込みを受け付けた場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、生成装置１００は、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを決定する（ステップＳ１０６）。一方、提供主から広告枠設置の申し込みを受け付けない場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、生成装置１００は、別の配置パターンを生成する（ステップＳ１０７）。例えば、生成装置１００は、ステップＳ１０２で生成した配置パターンの次に収益が高くなると推定されるような、別の配置パターンを生成する。なお、生成装置１００は、提供主から広告枠設置の申し込みを受け付けない場合には、処理を終了してもよい。

次に、図８を用いて、実施形態に係る生成装置１００による収集処理から学習処理までの手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

図８に示すように、生成装置１００は、コンテンツの収益実績を収集する（ステップＳ２０１）そして、生成装置１００は、収集した情報と配置パターンの関係性（例えば、コンテンツの収集実績と配置パターンとの相関関係）に関する学習を行う（ステップＳ２０２）。

そして、生成装置１００は、現時点で採用されている配置パターンよりも収益が向上する配置パターンを生成する（ステップＳ２０３）。そして、生成装置１００は、新たに生成した配置パターンを提供主に提示する（ステップＳ２０４）。

提示ののち、生成装置１００は、提供主から、配置パターンの更新の申し込みを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０５）。提供主から配置パターンの更新の申し込みを受け付けた場合には（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、生成装置１００は、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを決定する（ステップＳ２０６）。一方、提供主から配置パターンの更新の申し込みを受け付けない場合には（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、生成装置１００は、別の配置パターンを生成する（ステップＳ２０７）。なお、生成装置１００は、提供主から配置パターンの更新の申し込みを受け付けない場合には、処理を終了してもよい。

〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る処理は、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。以下では、生成装置１００又は生成処理システム１の他の実施形態（変形例）について説明する。

〔５−１．動的な生成処理（１）〕
上記実施形態では、生成装置１００は、コンテンツの配置パターンを生成し、例えば、コンテンツにアドタグを埋め込むことで、コンテンツにおける広告枠の設置の設定を行う例を示した。ここで、生成装置１００は、コンテンツに埋め込まれるアドタグを利用して、ユーザに応じて動的に配置パターンを生成してもよい。

かかる処理を実行する場合、生成装置１００は、コンテンツが配信されるユーザに関する情報を取得する。この点について、図９を用いて説明する。図９は、変形例に係る収益実績記憶部２２３の一例を示す図である。図９に示すように、収益実績記憶部２２３は、実施形態に係る収益実績記憶部１２３と比較して、「対応ユーザ情報」の項目を更に有する。

「対応ユーザ情報」は、コンテンツが配信された配信先のユーザに関する情報を示す。図９に示す例では、対応ユーザ情報の項目に記憶される情報を「Ｋ２１」のように概念的に示しているが、実際には、対応ユーザ情報の項目には、コンテンツが配信されたユーザ端末１０を識別する識別情報や、配信された広告をユーザがクリックした割合や、コンバージョンに至った割合等が記憶される。また、対応ユーザ情報の項目には、ユーザが広告をクリックしやすいユーザであるか否かを示す傾向や、ユーザがいずれのフォーマットの広告をクリックしやすいかを示す傾向や、ユーザがいずれの箇所（例えばコンテンツの上部か下部か、中央か左右か、など）の広告をクリックしやすいかを示す傾向等も含まれる。言い換えれば、対応ユーザ情報は、広告に対するユーザの反応に関する情報である。

なお、対応ユーザ情報には、ユーザに関する種々の情報が含まれてもよい。例えば、対応ユーザ情報には、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報が含まれてもよい。具体的には、対応ユーザ情報には、ユーザの年齢や性別、自宅の所在地や勤務地、興味・関心、氏名、家族構成、収入等の情報が含まれてもよい。

すなわち、図９に示したデータの一例では、コンテンツＩＤ「Ｗ２１」で識別されるコンテンツＷ２１において、配置パターンＰ２１が採用された場合の対応ユーザ情報は「Ｋ２１」であり、広告枠情報は「Ｅ２１」であり、収益実績は「５００００」円であり、広告効果情報は「Ｊ２１」であったことを示している。

生成装置１００は、図９に示した情報を取得し、コンテンツの配置パターンと、広告効果情報と、対応ユーザ情報との相関性を学習する。例えば、生成装置１００は、任意のユーザに対して広告効果を向上させる配置パターンや、収益を増加させる配置パターンを学習する。なお、生成装置１００は、個々のユーザに関して学習を行ってもよいし、特定のユーザ群（例えば、性別が男性で３０歳代のユーザ群など）に関して学習を行ってもよい。いわば、生成装置１００は、特定のユーザに対して収益を最適化する配置パターンを学習する。

そして、生成装置１００は、アドタグを介して、ユーザ端末１０から送信されるコンテンツに対する配信要求を取得する。さらに、生成装置１００は、提供主から受け付けた設定（例えば、当該コンテンツで採用する配置パターンの指定）に基づいて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。

具体的には、生成装置１００は、ユーザ端末１０のユーザに関する情報を取得する。そして、生成装置１００は、ユーザに関する情報に応じて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。より具体的には、生成装置１００は、ユーザ端末１０のユーザに関する情報として、配信された広告に対するユーザの反応の傾向を取得する。そして、生成装置１００は、取得したユーザの反応の傾向に応じて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。

一例として、生成装置１００は、コンテンツの配信要求を送信したユーザの情報として、そのユーザが広告をクリックしやすい傾向にあるか否か、あるいは、どのようなフォーマットの広告をクリックしやすい傾向にあるか、あるいは、どのような配置パターンにおいて、当該ユーザのクリック率が向上しているか、といった情報を取得する。そして、生成装置１００は、コンテンツの配信要求を取得したことを契機として、当該ユーザに対して最適化された広告枠の配置パターンを生成する。具体的には、生成装置１００は、コンテンツに埋め込まれたアドタグに、ユーザに応じた配置パターンを生成するためのスクリプトを記載することにより、動的に広告枠の配置パターンを生成する。

このように、生成装置１００は、ユーザの傾向に合わせた配置パターンを生成することができるので、全てのユーザに共通した広告枠の配置パターンを生成するよりも、広告のクリック率やコンバージョン率を向上させることができる。これにより、生成装置１００は、広告掲載による収益を向上させることができる。

〔５−２．動的な生成処理（２）〕
また、生成装置１００は、ユーザに関する情報として、ユーザの操作の傾向や、コンテンツが表示される傾向を取得してもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザに関する情報として、表示されたコンテンツを非常に素早くスクロールする傾向にあるユーザであるか否かを取得する。また、生成装置１００は、特定のコンテンツが、非常に素早くスクロールされる傾向にある箇所を含むという情報を取得する。すなわち、生成装置１００は、コンテンツにおけるユーザの滞在時間に関する情報を取得する。

このような場合、生成装置１００は、表示されたコンテンツを非常に素早くスクロールする傾向にあるユーザに対しては、比較的サイズの大きな広告枠を多く配置したり、テキスト広告に比べて視認性の良い画像広告を表示するための広告枠を多く配置したりするよう、配置パターンを動的に生成してもよい。

あるいは、生成装置１００は、コンテンツのうち非常に素早くスクロールされる傾向にある箇所についても、比較的サイズの大きな広告枠を多く配置したり、画像広告を表示するための広告枠を多く配置したりするよう、配置パターンを動的に生成してもよい。

このように、生成装置１００は、広告の訴求効果が低くなると想定される状況においても、広告枠の配置パターン（言い換えれば、コンテンツにおける広告表示）を動的に生成することで、ユーザに対する広告の訴求効果を向上させる。これにより、生成装置１００は、コンテンツにおける配置パターンを最適化することができる。

〔５−３．配置パターンの選択〕
上記実施形態では、生成装置１００が提供主に対して複数の配置パターンを提示し、そのうちいずれかの配置パターンの選択を受け付ける例を示した。ここで、提供主はいずれか一つの配置パターンを選択することを要しない。

例えば、提供主は、提示された複数の配置パターンのうち、複数の配置パターンを選択してもよい。上記のように、広告枠の配置パターンの生成は、コンテンツに埋め込まれたアドタグにより動的に行うことができる。このため、提供主は、複数の配置パターンを選択しておき、例えばいずれかの配置パターンがランダムでユーザ端末１０において表示されるような設定を行ってもよい。言い換えれば、提供主は、生成を希望しない配置パターンでなければ、いずれの配置パターンによってコンテンツが表示されてもよい旨を許可してもよい。

この場合、生成装置１００は、例えば、複数の配置パターンを実際にユーザに配信し、ユーザからの反応等を受け付け、収益が最も高くなる配置パターンを特定してもよい。そして、生成装置１００は、徐々にユーザ端末１０に表示される配置パターンを、収益が最も高くなる配置パターンに収束させているように調整してもよい。

〔５−４．配置パターンの生成〕
上記実施形態では、生成装置１００が、例えばコンテンツに埋め込むアドタグを利用して配置パターンを生成する例を示した。ここで、生成装置１００が配置パターンを生成する際に用いる情報はアドタグに限られない。

例えば、生成装置１００は、コンテンツがアプリである場合には、上記実施形態で説明した最適な配置パターンを生成するための関数をアプリ内に埋め込んでもよい。また、生成装置１００は、アプリを利用するユーザ層に関する情報を取得し、かかる情報に基づいて配置パターンを生成してもよい。また、生成装置１００は、コンテンツがアプリである場合には、当該アプリのダウンロード数や、ダウンロード数の順位等に基づいて、アプリの利用者数を推定し、アプリにおける広告掲載の収益を推定してもよい。また、生成装置１００は、ダウンロード数が比較的多いアプリや、ダウンロード数の順位が上位のアプリが採用する広告枠の配置パターンが、ユーザから好まれる配置パターンであると想定し、当該配置パターンに類似する構成となるように、新たな配置パターンを生成してもよい。

〔５−５．コンテンツ情報〕
生成装置１００は、コンテンツに関する情報に基づいて配置パターンを生成してもよい。例えば、コンテンツが高級ブランドのウェブページ等である場合、生成装置１００は、ブランドイメージを保持するため、広告枠の数を極力減らした配置パターンを生成してもよい。

また、生成装置１００は、特定の分野のコンテンツには、その分野の広告のみが表示される専用の広告枠を配置するような配置パターンを生成してもよい。例えば、コンテンツが特定の工業分野のウェブページや医療関係のウェブページ等である場合、一般的には訴求効果の低い広告であっても、そのコンテンツと関連性のある広告である場合、そのコンテンツにおいては訴求効果が高い場合がある。このため、生成装置１００は、いわゆるニッチなコンテンツである場合には、そのコンテンツの分野や内容に基づいて、ある特定の分野の広告のみが表示される専用の広告枠を配置し、そのコンテンツの収益を向上させるような配置パターンを生成してもよい。

〔５−６．コンテンツの種別〕
上記実施形態では、コンテンツとして、ウェブページやアプリを例に挙げたが、コンテンツはこれらに限られない。例えば、コンテンツは、広告枠が設置可能である媒体であれば、どのような態様であってもよい。

〔５−７．生成プログラム〕
上記実施形態では、本願に係る生成プログラムは、生成装置１００内部で実行されることを示した。しかし、本願に係る生成プログラムは、他の装置で実行されてもよい。例えば、生成プログラムの一部は、ユーザ端末１０において実行されてもよい。すなわち、本願に係る生成プログラムは、必ずしも１つの装置によって実行される必要はなく、複数の装置において協働して実行されてもよい。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置１００や、ユーザ端末１０や、提供主端末２０や、コンテンツ配信サーバ３０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、生成装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、生成装置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（図２に示したネットワーク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、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００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、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が実施形態に係る生成装置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（例えば、実施形態に係る生成プログラム）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。

〔７．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に示した取得部１３１と、収集部１３６とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた記憶装置に記憶されてもよい。

また、例えば、上記実施形態では、生成装置１００が、コンテンツを取得する取得処理と、配置パターンを生成する生成処理と、配置パターンにおける収益を推定する推定処理とを行う例を示した。しかし、上述した生成装置１００は、取得処理を行う取得装置と、生成処理を行う生成装置と、推定処理を行う推定装置に分離されてもよい。この場合、例えば、実施形態に係る生成装置１００による処理は、取得装置と、生成装置と、推定装置といった各装置を有する生成処理システム１によって実現される。より具体的には、実施形態に係る生成装置１００による処理は、広告枠を設置可能なコンテンツをクロールするコンテンツ探索装置と、配置パターンを生成する広告枠最適化装置と、生成した配置パターンを提供主に提案する提案装置と、提供主から要望を受け付けるオンライン申込み受付装置等によって実現されてもよい。

また、上述してきた各実施形態及び変形例は、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。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成プログラムは、取得手順と、生成手順と、推定手順とをコンピュータ（例えば、実施形態に係る生成装置１００）に実行させる。取得手順は、広告枠を配置することが可能なコンテンツに関する情報を取得する。生成手順は、取得手順によって取得されたコンテンツに関する情報に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。推定手順は、生成手順によって生成された配置パターンにおいて、コンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、例えば広告枠を設置していないコンテンツや、より収益の見込めるようなコンテンツを取得し、かかるコンテンツについて配置パターンを生成する。そして、生成プログラムは、生成した配置パターンにおける収益予測を推定する。これにより、生成プログラムは、収益面において、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することができる。また、生成プログラムよれば、広告枠を新たに設置することができる可能性のあるコンテンツをクロールして取得するので、例えば広告配信業者（広告サプライ側）は、人手によって広告枠を設置可能なコンテンツを探したり、提供主に営業をかけたりする手間を省くことができる。

また、生成手順は、コンテンツもしくは当該コンテンツに類似する構成を有するコンテンツにおける過去の広告の配信実績に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、類似するコンテンツに関する情報に基づいて配置パターンの生成を行ってもよい。すなわち、生成プログラムは、他のコンテンツにおいて配信実績のある配置パターンを参照することにより、新規に配置パターンを生成する場合でも、比較的高い収益を得るという信頼性の高い配置パターンを生成することができる。

生成手順は、コンテンツにおける広告枠の専有面積、広告枠の数、広告枠ごとの収益性、予め設定された基礎配置パターンの少なくともいずれか一つに基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、種々の要素に基づいて配置パターンを生成する。これにより、生成プログラムは、より収益性の高い、最適な配置パターンを生成することができる。

また、生成手順は、コンテンツにおける広告枠の配置パターンを複数生成する。推定手順は、生成手順によって生成された複数の配置パターンにおける各々の広告掲載の収益を推定する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、提供主が選択可能なように、複数の配置パターンを生成してもよい。これにより、生成プログラムは、提供主の要望に合った配置パターンを生成する確率を上げることができる。

また、実施形態に係る生成プログラムは、推定手順によって推定された収益とともに、生成手順によって生成された配置パターンをコンテンツの提供主に提示する提示手順をさらにコンピュータに実行させる。

これにより、実施形態に係る生成プログラムは、コンテンツの提供主に対して、新たな広告枠の設置や、より多くの広告枠の設置を促すことができる。結果として、生成プログラムは、コンテンツの提供主、ひいては広告のサプライ側の収益を向上させることができる。

また、提示手順は、コンテンツの所定の配置パターンにおける収益と、生成手順によって生成された配置パターンにおいて推定される収益とを比較する情報を提示する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、コンテンツにおいて採用された所定の配置パターン（例えば、提示時点においてコンテンツに採用されている現状の配置パターン）における収益と、生成手順によって生成された配置パターンにおいて推定される収益との比較情報を提供主に提示してもよい。これにより、生成プログラムは、コンテンツに対して新たに広告枠を設置しようとする動機付けを提供主に与えることができる。

また、実施形態に係る生成プログラムは、提示手順によって提示された配置パターンを実現するためのタグの埋め込みの要求を、コンテンツの提供主から受け付ける受付手順をさらにコンピュータに実行させる。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、コンテンツへのタグ（アドタグ）の埋め込みを受け付けることで、アドタグを介して、提供主が要望する配置パターンをコンテンツにおいて実現することができる。

また、取得手順は、タグを介して、ユーザ端末１０から送信されるコンテンツに対する配信要求を取得する。生成手順は、コンテンツの提供主から受け付けた設定に基づいて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、動的に配置パターンを生成してもよい。これにより、生成プログラムは、提供主の要望に対して柔軟に応答することができる。

また、取得手順は、ユーザ端末１０のユーザに関する情報を取得する。生成手順は、ユーザに関する情報に応じて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、ユーザに関する情報に基づいて動的に配置パターンを生成してもよい。これにより、生成プログラムは、ユーザに合った配置パターンによってコンテンツをユーザに提供できるので、よりコンテンツにおける収益を向上させることができる。

また、取得手順は、ユーザ端末１０のユーザに関する情報として、配信された広告に対するユーザの反応の傾向を取得する。生成手順は、取得手順によって取得されたユーザの反応の傾向に応じて、ユーザ端末１０で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、ユーザの傾向に即した配置パターンを動的に生成する。これにより、生成プログラムは、よりユーザが広告をクリックしやすい配置パターンでコンテンツをユーザに提供することができるので、コンテンツにおける広告掲載の収益を最適化することができる。

また、取得手順は、広告枠を配置することが可能なアプリに関する情報を取得する。生成手順は、アプリにおける広告枠の配置パターンを生成する。推定手順は、生成手順によって生成された配置パターンにおいて、アプリの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する。

このように、実施形態に係る生成プログラムは、アプリに関する配置パターンを生成する。スマートフォン用のアプリ等では、表示領域が狭いこともあり、広告枠が固定されていたり、広告枠が設けられていなかったりする場合もある。生成プログラムは、このようなアプリに対しても上述した生成処理を実行することにより、アプリにおける広告枠の設置を促進させることができる。結果として、生成プログラムは、広告のサプライ側の収益を向上させることができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 生成処理システム
１０ ユーザ端末
２０ 提供主端末
３０ コンテンツ配信サーバ
１００ 生成装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ コンテンツ記憶部
１２２ 配置パターン記憶部
１２３ 収益実績記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 推定部
１３４ 提示部
１３５ 受付部
１３６ 収集部
１３７ 学習部

Claims (13)

1. 広告枠を配置することが可能なコンテンツを取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得されたコンテンツにおいて広告枠が設置可能な領域を特定し、特定した領域を広告枠とする広告枠の配置パターンを生成する生成手順と、
   前記生成手順によって生成された配置パターンごとにコンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を、前記配置パターンにおける各広告枠の収益予測を加算して推定する推定手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
2. 前記生成手順は、
   前記コンテンツもしくは当該コンテンツに類似する構成を有するコンテンツにおける過去の広告の配信実績に基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
3. 前記生成手順は、
   前記コンテンツにおける前記広告枠の専有面積、広告枠の数、広告枠ごとの収益性、予め設定された基礎配置パターンの少なくともいずれか一つに基づいて、当該コンテンツにおける広告枠の配置パターンを生成する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の生成プログラム。
4. 前記生成手順は、
   前記コンテンツにおける広告枠の配置パターンを複数生成し、
   前記推定手順は、
   前記生成手順によって生成された複数の配置パターンにおける各々の広告掲載の収益を推定する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の生成プログラム。
5. 前記推定手順によって推定された収益とともに、前記生成手順によって生成された配置パターンを前記コンテンツの提供主に提示する提示手順、
   をさらにコンピュータに実行させ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生成プログラム。
6. 前記提示手順は、
   前記コンテンツの所定の配置パターンにおける収益と、前記生成手順によって生成された配置パターンにおいて推定される収益とを比較する情報を提示する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の生成プログラム。
7. 前記提示手順によって提示された配置パターンを実現するためのタグの埋め込みの要求を、前記コンテンツの提供主から受け付ける受付手順、
   をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項５又は６に記載の生成プログラム。
8. 前記取得手順は、
   前記タグを介して、端末装置から送信される前記コンテンツに対する配信要求を取得し、
   前記生成手順は、
   前記コンテンツの提供主から受け付けた設定に基づいて、前記端末装置で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の生成プログラム。
9. 前記取得手順は、
   前記端末装置のユーザに関する情報を取得し、
   前記生成手順は、
   前記ユーザに関する情報に応じて、前記端末装置で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の生成プログラム。
10. 前記取得手順は、
    前記端末装置のユーザに関する情報として、配信された広告に対するユーザの反応の傾向を取得し、
    前記生成手順は、
    前記取得手順によって取得された前記ユーザの反応の傾向に応じて、前記端末装置で表示されるコンテンツにおける広告枠の配置パターンを動的に生成する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の生成プログラム。
11. 前記取得手順は、
    広告枠を配置することが可能なアプリに関する情報を取得し、
    前記生成手順は、
    前記アプリにおける広告枠の配置パターンを生成し、
    前記推定手順は、
    前記生成手順によって生成された配置パターンにおいて、前記アプリの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を推定する、
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の生成プログラム。
12. 広告枠を配置することが可能なコンテンツを取得する取得部と、
    前記取得部によって取得されたコンテンツにおいて広告枠が設置可能な領域を特定し、特定した領域を広告枠とする広告枠の配置パターンを生成する生成部と、
    前記生成部によって生成された配置パターンごとにコンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を、前記配置パターンにおける各広告枠の収益予測を加算して推定する推定部と、
    を備えることを特徴とする生成装置。
13. コンピュータが実行する生成方法であって、
    広告枠を配置することが可能なコンテンツを取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得されたコンテンツにおいて広告枠が設置可能な領域を特定し、特定した領域を広告枠とする広告枠の配置パターンを生成する生成工程と、
    前記生成工程によって生成された配置パターンごとにコンテンツの提供主が獲得しうる広告掲載の収益を、前記配置パターンにおける各広告枠の収益予測を加算して推定する推定工程と、
    を含んだことを特徴とする生成方法。

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