JP6498345B1 - Information processing apparatus, program, and display control method - Google Patents

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Abstract

【課題】ウェブサイトにおけるユーザのページ遷移を適切に誘導することで、コンバージョン率を高めることが可能な技術を提供すること。
【解決手段】ウェブサイトの中で遷移可能なウェブページに対し、該ウェブページに遷移することについての価値を示す価値情報を出力する学習済みモデルを記憶する記憶部と、ウェブサイトにおける所定のウェブページを参照するユーザの状態を示す状態情報を取得する第1取得部と、所定のウェブページを示す情報と第1取得部にて取得された状態情報とを学習済みモデルに入力することで、所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についての価値情報を取得する第2取得部と、ウェブサイトの表示を制御する表示制御部であって、第2取得部が取得した価値情報に基づいて、複数の遷移先ウェブページのいずれかにユーザを誘導する情報を所定のウェブページに表示させる表示制御部と、を有する。
【選択図】図2
To provide a technique capable of increasing a conversion rate by appropriately guiding a user's page transition in a website.
A storage unit that stores a learned model that outputs value information indicating the value of transition to a web page for a web page that can be transitioned in the website, and a predetermined web in the website By inputting, into the learned model, a first acquisition unit that acquires state information indicating a state of a user who refers to a page, information indicating a predetermined web page, and state information acquired by the first acquisition unit, A second acquisition unit that acquires value information about each of a plurality of transition destination web pages that can transition from a predetermined web page, and a display control unit that controls display of the website, acquired by the second acquisition unit A display control unit that displays information for guiding the user to one of the plurality of transition destination web pages on a predetermined web page based on the value information.
[Selection] Figure 2

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム及び表示制御方法に関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, a program, and a display control method.

ウェブサイトに関する指標としてコンバージョン率が知られている。コンバージョン率とは、ウェブサイトを訪れたユーザのうち、商取引などの所定の目標を達成するに至ったユーザの割合を示す指標である。ウェブサイトでは、コンバージョン率を高めるために様々な工夫がなされている。特許文献1には、コンテンツにおける広告枠の配置を最適化することで、コンバージョン率を高めることが可能な技術が開示されている。   The conversion rate is known as an indicator for websites. The conversion rate is an index indicating the ratio of users who have reached a predetermined target such as a commercial transaction among users who have visited a website. Websites have been devised in various ways to increase the conversion rate. Patent Document 1 discloses a technique that can increase the conversion rate by optimizing the arrangement of the advertising space in the content.

特許第6346684号公報Japanese Patent No. 6346684

例えば商取引をするためにウェブサイトを訪れたユーザは、ウェブサイト内の様々なページを参照することで商品やサービスに関する情報収集を行い、最終的に商取引を行うか否かを判断する。しかしながら、ユーザがウェブサイトを訪れた場合であっても、商取引の判断に有益な情報にたどりつけず、商取引に至る前にウェブサイトから離脱してしまうことも多いと考えられる。   For example, a user who visits a website to conduct a commercial transaction collects information on products and services by referring to various pages in the website, and finally determines whether or not to conduct a commercial transaction. However, even when a user visits a website, it is considered that there are many cases where the user does not arrive at information useful for the determination of the commercial transaction and leaves the website before the commercial transaction.

そこで、本発明は、ウェブサイトにおけるユーザのページ遷移を適切に誘導することで、コンバージョン率を高めることが可能な技術を提供することを目的とする。   Then, an object of this invention is to provide the technique which can raise a conversion rate by guide | inducing the user's page transition in a website appropriately.

本発明の一態様に係る情報処理装置は、ウェブサイトの中で遷移可能なウェブページに対し、該ウェブページに遷移することについての価値を示す価値情報を出力する学習済みモデルを記憶する記憶部と、ウェブサイトにおける所定のウェブページを参照するユーザの状態を示す状態情報を取得する第1取得部と、所定のウェブページを示す情報と第1取得部にて取得された状態情報とを学習済みモデルに入力することで、所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についての価値情報を取得する第2取得部と、ウェブサイトの表示を制御する表示制御部であって、第2取得部が取得した価値情報に基づいて、複数の遷移先ウェブページのいずれかにユーザを誘導する情報を所定のウェブページに表示させる表示制御部と、を有する。   An information processing apparatus according to an aspect of the present invention stores a learned model that outputs value information indicating the value of transition to a web page for a web page that can be transitioned in a website. And learning a first acquisition unit that acquires state information indicating a state of a user who refers to a predetermined web page on the website, information indicating the predetermined web page, and state information acquired by the first acquisition unit A second acquisition unit that acquires value information about each of a plurality of transition destination web pages that can be transitioned from a predetermined web page by inputting to a completed model, and a display control unit that controls display of the website Based on the value information acquired by the second acquisition unit, a display system for displaying information for guiding the user to any of the plurality of transition destination web pages on a predetermined web page. It has a part, a.

本発明によれば、ウェブサイトにおけるユーザのページ遷移を適切に誘導することで、コンバージョン率を高めることが可能な技術を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the technique which can raise a conversion rate can be provided by guide | inducing the user's page transition in a website appropriately.

本実施形態に係るウェブシステム1のシステム構成例を示す図である。It is a figure which shows the system configuration example of the web system 1 which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るサーバの機能ブロック構成例を示す図である。It is a figure which shows the functional block structural example of the server which concerns on this embodiment. 学習処理部が行う処理手順の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the process sequence which a learning process part performs. 本実施形態に係るサーバが行う処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence which the server which concerns on this embodiment performs. 本実施形態に係るサーバが提供するウェブサイトにおけるページ遷移の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the page transition in the website which the server concerning this embodiment provides. 端末に表示される画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen displayed on a terminal.

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。   A preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, in each figure, what attached | subjected the same code | symbol has the same or similar structure.

<システム構成>
図1は、本実施形態に係るウェブシステム1のシステム構成例を示す図である。ウェブシステム1は、サーバ10と端末20とを有する。図1には端末20が1つ図示されているが、ウェブシステム1は複数の端末20を有していてもよい。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram illustrating a system configuration example of a web system 1 according to the present embodiment. The web system 1 includes a server 10 and a terminal 20. Although one terminal 20 is illustrated in FIG. 1, the web system 1 may include a plurality of terminals 20.

サーバ10は、ウェブサイトを提供するサーバである。サーバ10は、1又は複数の物理的な情報処理装置から構成されていてもよいし、1又は複数の仮想的な情報処理装置であってもよい。また、クラウドサービスにより提供されるサーバであってもよい。   The server 10 is a server that provides a website. The server 10 may be composed of one or a plurality of physical information processing devices, or may be one or a plurality of virtual information processing devices. Moreover, the server provided by a cloud service may be sufficient.

サーバ10は、CPU(Central Processing Unit)11、メモリ、HDD(Hard Disk Drive)及び/又はSSD(Solid State Drive)等の記憶装置12、有線又は無線通信を行う通信IF(Interface)13、入力操作を受け付ける入力デバイス14、及び情報の出力を行う出力デバイス15を有する。入力デバイス14は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び/又はマイク等である。出力デバイス15は、例えば、ディスプレイ及び/又はスピーカ等である。   The server 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a memory, a storage device 12 such as an HDD (Hard Disk Drive) and / or an SSD (Solid State Drive), a communication IF (Interface) 13 for performing wired or wireless communication, and an input operation. An input device 14 for receiving information and an output device 15 for outputting information. The input device 14 is, for example, a keyboard, a touch panel, a mouse, and / or a microphone. The output device 15 is, for example, a display and / or a speaker.

端末20は、サーバ10が提供するウェブサイトを参照するための端末であり、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、携帯情報端末(PDA)、家庭用ゲーム機器など、サーバ10と通信可能な通信機能を備えた端末であればあらゆる端末を用いることができる。   The terminal 20 is a terminal for referring to a website provided by the server 10, and includes a smartphone, a tablet terminal, a mobile phone, a personal computer (PC), a notebook PC, a personal digital assistant (PDA), a home game device, etc. Any terminal having a communication function capable of communicating with the server 10 can be used.

前述したように、例えば商取引をするためにウェブサイトを訪れたユーザは、ウェブサイト内の様々なページを参照することで商品やサービスに関する情報収集を行い、最終的に商取引を行うか否かを判断する。例えば宿泊施設の予約サイトを例に挙げると、ホテルの予約を行うために予約サイトを訪れたユーザは、予約をしたいホテルの場所や日程から候補となるホテルを検索し、ウェブサイト内のリンクをクリックしながら、候補となるホテルに関する様々な情報を収集することでホテルの絞り込みを行う。最終的に、ユーザは、ホテルの予約を決断するために十分な情報を得ることができた場合はホテルの予約を行い、十分に情報が得られない場合は、当該予約サイトでのホテル予約を諦めて他のウェブサイトに移動することになる。なお、本実施形態では、成約に至ることをコンバージョンといい、成約に至らないことを離脱というが、ウェブサイトの目的に応じて、コンバージョン及び離脱の意味を様々に定義してもよい。   As described above, for example, a user who visits a website to conduct a commercial transaction collects information on products and services by referring to various pages in the website, and finally determines whether or not to conduct a commercial transaction. to decide. For example, in the case of an accommodation reservation site, a user who visits a reservation site to make a hotel reservation searches for a candidate hotel based on the location and schedule of the hotel to be reserved, and links to the website. Narrow down the hotels by collecting various information about the candidate hotels while clicking. Eventually, the user makes a hotel reservation if he / she has enough information to make a decision to make a hotel reservation, and if there is not enough information, he / she can make a hotel reservation on the reservation site. I will give up and move to another website. In the present embodiment, reaching a contract is referred to as conversion, and not reaching a contract is referred to as leaving, but the meanings of conversion and leaving may be variously defined according to the purpose of the website.

ここで、ユーザがホテル予約を決断するためにどのような情報を必要としているかについては、ユーザがどのようなリンクを辿ってきたのかで異なることが考えられる。例えば、ウェブサイトのTOPページからビジネスホテルの一覧を表示するリンクを経由してホテルAの基本情報ページAにたどり着いたユーザを想定する。このユーザは、ビジネス目的でホテルを予約するユーザであると想定されることから、割引率が高いといった情報や駅から近いといった情報に基づいてホテルAの予約を決めることが考えられる。従って、このユーザに対しては、ホテルAの基本情報ページから、価格や立地に関する情報が記載されたページに誘導することができれば、コンバージョン率(CVR: Conversion Rate)を高めることが可能になると考えられる。   Here, what information is required for the user to make a hotel reservation may differ depending on what link the user has followed. For example, a user who arrives at the basic information page A of the hotel A via a link that displays a list of business hotels from the TOP page of the website is assumed. Since this user is assumed to be a user who reserves a hotel for business purposes, it is conceivable that the reservation of the hotel A is decided based on information such as a high discount rate or information such as being close to the station. Therefore, if the user can be guided from the basic information page of the hotel A to a page on which information on price and location is described, the conversion rate (CVR: Conversion Rate) can be increased. It is done.

同様に、ウェブサイトのTOPページから観光地に近いホテル一覧を表示するリンクを経由して、ホテルAの基本情報ページAに辿り着いたユーザを想定する。このユーザは、旅行でホテルを予約するユーザであると想定されることから、快適であるといったクチコミや観光に便利であるといったクチコミに基づいてホテルの予約を決めることが考えられる。従って、このユーザに対しては、ホテルAの基本情報ページから、ホテルAのクチコミページに誘導することができれば、コンバージョン率を高めることが可能になると考えられる。   Similarly, a user who arrives at the basic information page A of the hotel A via a link that displays a list of hotels near the sightseeing spot from the TOP page of the website is assumed. Since this user is assumed to be a user who reserves a hotel on a trip, it is conceivable to decide on a hotel reservation based on a review that is comfortable or a review that is convenient for sightseeing. Therefore, if the user can be guided from the basic information page of the hotel A to the word-of-mouth page of the hotel A, the conversion rate can be increased.

そこで、本実施形態に係るサーバ10は、ウェブサイトを訪れたユーザの状態を示すデータ(ユーザが辿ってきたリンク等)を用いて強化学習を行うことで生成された学習済みモデルを用いることで、コンバージョン率を高めるために有効なウェブページにユーザを誘導する情報を端末20に表示させるように制御する。これにより、ユーザが商取引を決断するのに必要な情報をユーザに対して積極的に提供することが可能になることから、ウェブサイトのコンバージョン率を高めることが可能になる。   Therefore, the server 10 according to the present embodiment uses a learned model generated by performing reinforcement learning using data (such as a link followed by the user) indicating the state of the user who visited the website. The terminal 20 is controlled to display information that guides the user to an effective web page in order to increase the conversion rate. As a result, it is possible to positively provide the user with information necessary for the user to make a business transaction decision, thereby increasing the conversion rate of the website.

<機能ブロック構成>
図2は、本実施形態に係るサーバ10の機能ブロック構成例を示す図である。サーバ10は、記憶部100と、記録部101と、学習処理部102と、状態情報取得部103(第1取得部)と、価値情報取得部104(第2取得部)と、Web処理部105とを有する。記録部101と、学習処理部102と、状態情報取得部103と、価値情報取得部104と、Web処理部105とは、CPU11が、記憶装置12に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体(Non-transitory computer readable medium)であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD−ROM等の記憶媒体であってもよい。また、記憶部100は、サーバ10が備える記憶装置12を用いて実現することができる。
<Functional block configuration>
FIG. 2 is a diagram illustrating a functional block configuration example of the server 10 according to the present embodiment. The server 10 includes a storage unit 100, a recording unit 101, a learning processing unit 102, a state information acquisition unit 103 (first acquisition unit), a value information acquisition unit 104 (second acquisition unit), and a Web processing unit 105. And have. The recording unit 101, the learning processing unit 102, the state information acquisition unit 103, the value information acquisition unit 104, and the Web processing unit 105 are realized by the CPU 11 executing a program stored in the storage device 12. be able to. Further, the program can be stored in a storage medium. The storage medium storing the program may be a computer-readable non-transitory storage medium (Non-transitory computer readable medium). The non-transitory storage medium is not particularly limited, but may be a storage medium such as a USB memory or a CD-ROM. The storage unit 100 can be realized using the storage device 12 included in the server 10.

記憶部100は、ウェブサイトに利用登録しているユーザのユーザ情報を格納するユーザDBと、ウェブサイトにアクセスしてきたユーザの特徴を示す情報を格納する状態情報DBと、学習処理部102が強化学習を行うことで生成した学習モデル(学習済みモデル)とを記憶する。   The storage unit 100 includes a user DB that stores user information of users registered for use on the website, a state information DB that stores information indicating characteristics of users who have accessed the website, and a learning processing unit 102. The learning model (learned model) generated by learning is stored.

ユーザDBには、ウェブサイトに利用登録をしているユーザに関する情報が格納される。例えば、ユーザDBには、ユーザのログインID及び認証情報、ユーザの属性(例えば、氏名、年齢、性別及び/又は職業等)を示す情報等が格納される。   The user DB stores information related to users who are registered for use on the website. For example, the user DB stores user login ID and authentication information, information indicating user attributes (for example, name, age, sex, and / or occupation).

状態情報DBには、ウェブサイトへのアクセスごとに、ウェブサイトにアクセスしたユーザの状態を示す情報(以下、「状態情報」と言う。)と、ユーザがウェブサイトにおいて所定の目標を達成したか否かを示すフラグ(以下、「達成フラグ」と言う。)が対応づけて格納される。状態情報は、ウェブサイト内におけるユーザの動線に関する情報(ユーザがウェブサイトに流入してからコンバージョン又は離脱するまでに辿った全て又は一部のウェブページの遷移を示す情報)を含むが、これに限られない。状態情報には、例えば、ユーザがウェブサイトに流入した際のリンク元(HTTPリファラー)、ユーザが最初にアクセスしたウェブページ(ランディングページ)を示す情報、ウェブサイトにアクセスしたユーザの属性、ユーザがウェブサイトにログインしているか否か、ユーザがウェブサイトにアクセスした月、日、曜日及び/又は時刻、ユーザがサービスを利用する月、日、曜日及び/又は時刻(例えば平日に宿泊する予定等)、及び/又は、ウェブサイトで収集されたタグ情報が更に含まれてもよい。   Each time the website is accessed, the status information DB includes information indicating the status of the user who has accessed the website (hereinafter referred to as “status information”), and whether the user has achieved a predetermined goal on the website. A flag indicating whether or not (hereinafter referred to as “achievement flag”) is stored in association with each other. The status information includes information on the user's flow line in the website (information indicating the transition of all or part of the web page traced from when the user entered the website until conversion or exit). Not limited to. The status information includes, for example, a link source (HTTP referrer) when the user entered the website, information indicating a web page (landing page) that the user first accessed, an attribute of the user who accessed the website, Whether the user is logged in to the website, the month, day, day of the week and / or time when the user accesses the website, the month, day, day of the week and / or time when the user uses the service (for example, staying on weekdays) ) And / or tag information collected on the website may be further included.

記録部101は、ウェブサイトのアクセスログ、ユーザDB及びサーバ10と通信可能な外部の分析サーバから取得したデータ等を用いることで状態情報を生成して状態情報DBに格納する機能を有する。例えば、記録部101は、サーバ10が備えるウェブサーバ機能により記録されたアクセスログやユーザDBから、状態情報を収集するようにしてもよいし、サーバ10と通信可能な外部の分析サーバに問い合わせることで、状態情報を収集するようにしてもよい。   The recording unit 101 has a function of generating state information by using the access log of the website, the user DB, and data acquired from an external analysis server that can communicate with the server 10 and storing the state information in the state information DB. For example, the recording unit 101 may collect status information from an access log or a user DB recorded by a web server function included in the server 10 or inquires of an external analysis server that can communicate with the server 10. Thus, state information may be collected.

学習処理部102は、状態情報DBから取得した、ウェブサイトにアクセスしたユーザの状態情報と、達成フラグから得られる、当該ユーザがウェブサイトにおいて所定の目標を達成したか否かの情報とを用いて強化学習を行う機能を有する。強化学習を行うことで得られた学習済みモデルは、記憶部100に格納される。強化学習とは、ある状態において行動を与えた場合に、次に行うべき行動として将来的に得られる報酬が最大になるような行動を選択することができるように学習モデルを学習させる方法である。強化学習としては、どのような学習方法を用いることもできるが、以下の説明では、Q学習(Q-learning)を用いる場合を例に説明する。   The learning processing unit 102 uses the status information of the user who accesses the website acquired from the status information DB, and information about whether or not the user has achieved a predetermined goal on the website, obtained from the achievement flag. And has a function to perform reinforcement learning. A learned model obtained by performing reinforcement learning is stored in the storage unit 100. Reinforcement learning is a method of learning a learning model so that when an action is given in a certain state, an action that maximizes the reward that can be obtained in the future can be selected as the action to be performed next. . As the reinforcement learning, any learning method can be used, but in the following description, a case where Q learning (Q-learning) is used will be described as an example.

Q学習とは、ある状態sに対して行動aを与えた場合に得られる価値を学習する学習方法である。得られる価値は、Q値と呼ばれ、Q(s,a)で表現することができる。本実施形態における状態sとは、あるユーザが、あるウェブページを参照している状態であり、例えば、現在表示されているウェブページと、当該ウェブページに至るまでの動線に関する情報である。また、ウェブページを参照しているユーザの属性等、他の状態情報を状態sに含めてもよい。行動aとは、当該ユーザが当該ウェブページから次のウェブページに移動する行動である。得られる価値とは、ユーザが最終的にコンバージョンに至ること(例えば商品を購入したりサービスを契約したりすること)である。   Q learning is a learning method for learning the value obtained when an action a is given to a certain state s. The obtained value is called a Q value and can be expressed by Q (s, a). The state s in the present embodiment is a state in which a certain user is referring to a certain web page, and is, for example, information on a currently displayed web page and a flow line leading to the web page. Moreover, you may include other state information, such as an attribute of the user who is referring to a web page, in the state s. The action a is an action in which the user moves from the web page to the next web page. The obtained value means that the user finally reaches a conversion (for example, purchasing a product or contracting a service).

ここで、Q(s,a)の数は、状態sと行動aの組み合わせの数に等しい。そのため、状態sがとり得る数と行動aがとり得る数が膨大になるとQ(s,a)の数も膨大になり、全てのQ(s,a)をQ学習により求めることが困難になる。そこで、Q(s,a)の表現に深層学習を用いる手法を、DQN(Deep Q Network)と呼ぶ。DQNを利用してニューラルネットワークを学習させることで、状態s及び行動aを入力することでQ値を出力する学習済みモデルが得られる。   Here, the number of Q (s, a) is equal to the number of combinations of state s and action a. Therefore, if the number that the state s can take and the number that the action a can take become enormous, the number of Q (s, a) also becomes enormous, and it becomes difficult to obtain all Q (s, a) by Q learning. . Therefore, a technique that uses deep learning for expressing Q (s, a) is called DQN (Deep Q Network). By learning a neural network using DQN, a learned model that outputs a Q value by inputting state s and action a can be obtained.

図3に、学習処理部102が行う処理手順の一例を示す。まず、学習処理部102は、状態情報DBに格納されている状態情報及び達成フラグから、状態sを状態情報に含まれるユーザの状態とし、行動aを現在のウェブページから次に遷移するウェブページとし、ユーザが最終的にコンバージョンした場合の報酬を+1とし、ユーザが最終的にウェブサイトから離脱した場合の報酬を−1とすることで生成される学習データの組み合わせを生成する(S10)。続いて、学習処理部102は、生成した学習データを用いてニューラルネットワークを学習させる(つまりDQNによる学習を行う)ことで、状態s及び行動aを入力した場合にQ値を出力する学習済みモデルを得る(S11)。図2に戻り説明を続ける。   FIG. 3 shows an example of a processing procedure performed by the learning processing unit 102. First, the learning processing unit 102 sets the state s as the state of the user included in the state information from the state information and the achievement flag stored in the state information DB, and moves the action a from the current web page to the next web page. A combination of learning data generated by setting the reward when the user finally converts to +1 and setting the reward when the user finally leaves the website as −1 is generated (S10). Subsequently, the learning processing unit 102 learns the neural network using the generated learning data (that is, performs learning by DQN), and outputs a Q value when the state s and the action a are input. Is obtained (S11). Returning to FIG.

状態情報取得部103は、ウェブサイトにアクセスしているユーザの状態情報を取得する機能を有する。より具体的には、状態情報取得部103は、ウェブサイト内における所定のウェブページを参照しているユーザの状態情報を、サーバ10が備えるウェブサーバ機能やユーザDBから取得する。   The status information acquisition unit 103 has a function of acquiring status information of a user accessing the website. More specifically, the status information acquisition unit 103 acquires status information of a user who is referring to a predetermined web page in the website from a web server function or a user DB included in the server 10.

価値情報取得部104は、ユーザが参照している所定のウェブページを示す情報と、状態情報取得部103にて取得された状態情報とを学習済みモデルに入力することで、所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についてのQ値(価値情報)を取得する。なお、所定のウェブページから遷移可能なウェブページとは、所定のウェブページからリンクが張られているウェブページに限定されるものではない。   The value information acquisition unit 104 inputs information indicating a predetermined web page referred to by the user and the state information acquired by the state information acquisition unit 103 to the learned model, thereby allowing the value information acquisition unit 104 to The Q value (value information) for each of a plurality of transition destination web pages that can be transitioned is acquired. The web page that can be changed from the predetermined web page is not limited to the web page linked from the predetermined web page.

Web処理部105は、ウェブサイト内の各種のウェブページを端末20に表示させる機能、及び、ウェブページ上でのユーザ操作を受け付ける機能等を有する。Web処理部105は、ウェブページを端末20の画面に表示させることから、表示制御部と呼ばれてもよい。また、Web処理部105は、ウェブサイトにアクセスしているユーザのその時点の状態情報を状態情報取得部103に渡す機能を有する。また、Web処理部105は、ウェブサイトにアクセスしているユーザのアクセスログを出力して記録部101に渡す機能を有する。また、Web処理部105は、価値情報取得部104が取得したQ値に基づいて、複数の遷移先ウェブページのいずれかにユーザを誘導する情報を所定のウェブページに表示させる機能を有する。   The web processing unit 105 has a function of displaying various web pages in the website on the terminal 20, a function of accepting a user operation on the web page, and the like. The web processing unit 105 may display a web page on the screen of the terminal 20 and thus may be called a display control unit. In addition, the Web processing unit 105 has a function of passing status information of a user accessing the website at that time to the status information acquisition unit 103. The Web processing unit 105 has a function of outputting an access log of a user accessing the website and passing it to the recording unit 101. Further, the web processing unit 105 has a function of displaying, on a predetermined web page, information that guides the user to any of a plurality of transition destination web pages based on the Q value obtained by the value information obtaining unit 104.

<処理手順>
図4は、本実施形態に係るサーバ10が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、サーバ10は、宿泊施設の予約に関するウェブサイトを提供しているものとする。ユーザは、端末20を用いて当該ウェブサイトにアクセスし、所望の宿泊施設の予約を行うために、宿泊施設に関する情報が掲載されている各種のウェブページを参照しているものとする。
<Processing procedure>
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the server 10 according to the present embodiment. In the following description, it is assumed that the server 10 provides a website regarding reservation of accommodation facilities. It is assumed that the user accesses the website using the terminal 20 and refers to various web pages on which information on accommodation facilities is posted in order to make a reservation for a desired accommodation facility.

まず、状態情報取得部103は、Web処理部105に問い合わせることで、ユーザが参照中のウェブページを示す情報(例えばURLやウェブページを特定するID等)を取得する。また、状態情報取得部103は、当該ウェブページを参照しているユーザの状態情報を、例えばWeb処理部105が出力するアクセスログを分析することで取得する(S20)。また、状態情報取得部103は、ウェブサイトを参照しているユーザがウェブサイトにログイン中である場合、ユーザDBにアクセスすることで、ユーザの属性をユーザの状態情報の一部として取得する。   First, the status information acquisition unit 103 inquires of the Web processing unit 105 to acquire information indicating a web page that is being referred to by the user (for example, a URL or an ID that identifies the web page). Further, the status information acquisition unit 103 acquires the status information of the user who is referring to the web page by analyzing, for example, an access log output by the web processing unit 105 (S20). Moreover, when the user who is referring to the website is logged in to the website, the status information acquisition unit 103 acquires the user attribute as part of the user status information by accessing the user DB.

続いて、価値情報取得部104は、ユーザが参照しているウェブページを示す情報と、ユーザの状態情報とを学習済みモデルに入力することで、次のリンク先(遷移先)のウェブページごとのQ値を取得する(S21)。続いて、Web処理部105は、Q値が最も大きいリンク先のウェブページへの遷移を推奨する情報を、ユーザが参照しているウェブページに表示させる(S22)。複数のユーザがウェブサイトを閲覧している場合、ステップS20乃至ステップS22の処理手順は、各ユーザがいずれかのウェブページに遷移する度に、ユーザごとに実行される。   Subsequently, the value information acquisition unit 104 inputs information indicating the web page referred to by the user and the state information of the user into the learned model, so that each web page of the next link destination (transition destination) Q value is acquired (S21). Subsequently, the web processing unit 105 displays information recommending a transition to a linked web page having the largest Q value on the web page referred to by the user (S22). When a plurality of users are browsing the website, the processing procedure from step S20 to step S22 is executed for each user every time the user transitions to one of the web pages.

図5は、本実施形態に係るサーバ10が提供するウェブサイトにおけるページ遷移の一例を示す図である。例えばトップページからはページ1−1〜ページ1−100までのいずれかに遷移することができ、更にページ1−99からは、ページ2−50〜ページ2−53のいずれかに遷移することができる。同様に、ページ2−50からはページ3−20〜ページ3−23のいずれかに遷移することができる。最終的に契約に至った場合は、CVのページ(例えば予約番号等をユーザに提示するページ)に遷移する。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of page transition in a website provided by the server 10 according to the present embodiment. For example, it is possible to transition from the page 1-1 to the page 1-100 from the top page, and further transition from the page 1-99 to any of the pages 2-50 to 2-53. it can. Similarly, the page 2-50 can transition to any of page 3-20 to page 3-23. When a contract is finally reached, the page transitions to a CV page (for example, a page that presents a reservation number or the like to the user).

学習済みモデルは、図5に示す全てのページについて、次の遷移先のウェブページごとにQ値を出力するように学習されている。例えば、ユーザがトップページ、ページ1−99、ページ2−50の順にウェブページを参照したとする。この場合、ユーザが参照しているウェブページが2−55であることと、トップページからウェブページ2−55までのページ遷移(トップページ、ページ1−99、ページ2−50の順に遷移してきたこと)を示す情報を含むユーザの状態情報とが学習済みモデルに入力されると、学習済みモデルは、ページ3−20〜ページ3−23の各々についてQ値を出力する。ここでは、出力された各々のQ値のうち、ページ3−23についてのQ値が最も大きかったと仮定する。   The learned model is learned so as to output a Q value for each next transition destination web page for all pages shown in FIG. For example, assume that the user refers to the web page in the order of the top page, pages 1-99, and pages 2-50. In this case, the web page referred to by the user is 2-55, and the page transition from the top page to the web page 2-55 (top page, page 1-99, page 2-50 has been made in this order). When the user state information including information indicating that is input to the learned model, the learned model outputs a Q value for each of page 3-20 to page 3-23. Here, it is assumed that the Q value for page 3-23 is the largest among the output Q values.

図6は、端末20に表示される画面の一例を示す図である。図6(a)、図6(b)、図(c)は、それぞれ、トップページの例、ページ1−99の例、ページ2−50の例を示している。図6(c)には、旅館Aに関するメニューを表示するメニューボタンM10が設けられており、メニューボタンM10が押下(タッチ)されると、次の遷移先ウェブページへのリンクとして、「料金・宿泊プラン」を表示するページ、「写真・動画」を表示するページ、「地図・アクセス方法」を表示するページ、「クチコミ」を表示するページへのリンクが表示される。「料金・宿泊プラン」を表示するページ、「写真・動画」を表示するページ、「地図・アクセス方法」を表示するページ及び「クチコミ」を表示するページは、それぞれ、図5のページ3−20、ページ3−21、ページ3−22及びページ3−23に対応しているものとする。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a screen displayed on the terminal 20. FIG. 6A, FIG. 6B, and FIG. 6C show an example of the top page, an example of the page 1-99, and an example of the page 2-50, respectively. In FIG. 6C, a menu button M10 for displaying a menu related to the inn A is provided. When the menu button M10 is pressed (touched), the link to the next transition destination web page is “Price / A link to a page displaying "Accommodation plan", a page displaying "Photo / Movie", a page displaying "Map / Access method", and a page displaying "Review" is displayed. A page displaying “Price / Accommodation Plan”, a page displaying “Photo / Video”, a page displaying “Map / Access Method”, and a page displaying “Review” are shown on page 3-20 in FIG. , Page 3-21, page 3-22, and page 3-23.

前述した通り、学習済みモデルから出力されたQ値のうちページ3−23のQ値が最も大きい。このことは、ユーザが、図6(c)に示すページの次に「クチコミ」を表示するページを参照した場合に、最終的に宿泊施設を契約する可能性が高いことを示している。   As described above, the Q value of page 3-23 is the largest among the Q values output from the learned model. This indicates that when the user refers to a page displaying “reviews” next to the page shown in FIG. 6C, there is a high possibility that the user will eventually contract an accommodation facility.

この場合、Web処理部105は、図6(c)に示すように、複数の遷移先ウェブページのうち、Q値が最も大きい遷移先ウェブページにユーザを誘導する情報をウェブページに表示させる。ユーザを誘導する情報は、所定の行動をユーザに促すための情報であればよく、図6(c)に示すように、ウェブページ上に表示されるポップアップであってもよい。また、当該ポップアップには、「クチコミ」ページのリンク情報が含まれていてもよい。ユーザが「クチコミ」ページを参照する確率を高めることが可能になる。ユーザを誘導する情報は、ポップアップに限定されない。例えば、Web処理部105は、メニューM10に「クチコミ」以外のメニューを表示させないようにしてもよい。また、例えば、Web処理部105は、端末20に、クチコミページの参照を促すメッセージを含むプッシュ通知を送信することとしてもよい。   In this case, as illustrated in FIG. 6C, the web processing unit 105 displays, on the web page, information that guides the user to the transition destination web page having the largest Q value among the plurality of transition destination web pages. The information for guiding the user may be information for prompting the user to perform a predetermined action, and may be a pop-up displayed on the web page as shown in FIG. The pop-up may include link information on the “review” page. It is possible to increase the probability that the user refers to the “review” page. The information for guiding the user is not limited to the pop-up. For example, the web processing unit 105 may not display a menu other than “review” on the menu M10. Further, for example, the Web processing unit 105 may transmit a push notification including a message that prompts the terminal 20 to refer to the review page.

<変形例>
学習処理部102は、コンバージョンに至ったユーザがいた場合に、当該ユーザに関して新たに状態情報DBに追加された状態情報を用いて、学習済みモデルを更に学習させるようにしてもよい。当該学習においては、コンバージョンに至らなかったユーザについても、学習対象に含めることとしてもよい。自動的に学習済みモデルが出力するQ値の精度を向上させることが可能になる。
<Modification>
When there is a user who has converted, the learning processing unit 102 may further learn the learned model using the state information newly added to the state information DB regarding the user. In the learning, a user who has not been converted may be included in the learning target. It is possible to improve the accuracy of the Q value automatically output from the learned model.

以上説明した実施形態では、Web処理部105は、Q値が最も大きい遷移先ウェブページにユーザを誘導する情報をウェブページに表示させるようにしたが、これに限定されない。例えば、Web処理部105は、複数の遷移先ウェブページのうち、Q値の大きさが所定の順位以上である遷移先ウェブページのうち少なくともいずれか一方にユーザを誘導する情報を、ウェブページに表示させるようにしてもよい。   In the embodiment described above, the Web processing unit 105 displays information for guiding the user to the transition destination web page having the largest Q value on the web page. However, the present invention is not limited to this. For example, the web processing unit 105 uses, as a web page, information that guides the user to at least one of the transition destination web pages having a Q value equal to or higher than a predetermined rank among the plurality of transition destination web pages. You may make it display.

例えば、「料金・宿泊プラン」を表示するページ、「写真・動画」を表示するページ、「地図・アクセス方法」を表示するページ、「クチコミ」を表示するページの順にQ値が大きいと仮定する。また所定の順位以上は2位以上であると仮定する。この場合、Web処理部105は、「地図・アクセス方法を見る」と記載されたポップアップ、及び、「クチコミを見る」と記載されたポップアップのうちいずれか一方又は両方を図6(c)の画面に表示させるようにしてもよい。   For example, it is assumed that the Q value is large in the order of a page displaying “Price / Accommodation Plan”, a page displaying “Photo / Video”, a page displaying “Map / Access Method”, and a page displaying “Review”. . Further, it is assumed that the predetermined rank or higher is second or higher. In this case, the Web processing unit 105 displays either one or both of the pop-up described as “view map / access method” and the pop-up described as “view review” on the screen of FIG. You may make it display on.

これにより、状態情報DBに新たに蓄積される状態情報において、ユーザが辿ったウェブページの遷移が特定のパターンに偏ってしまい、学習済みモデルを更に学習させる場合に学習済みモデルの精度が向上しないという可能性を抑制することが可能になる。   As a result, in the state information newly accumulated in the state information DB, the transition of the web page followed by the user is biased to a specific pattern, and the accuracy of the learned model is not improved when the learned model is further learned. It is possible to suppress this possibility.

<まとめ>
以上説明した実施形態によれば、ウェブサイトにおけるユーザのページ遷移を適切に誘導することができ、コンバージョン率を高めることが可能になる。また、ユーザに対してページ遷移を適切に誘導することで、コンバージョン率の向上に繋がりにくいページの参照を抑制することができ、サーバ10及び端末20間で送受信されるデータ量を削減することが可能になる。
<Summary>
According to the embodiment described above, it is possible to appropriately guide the user's page transition on the website, and to increase the conversion rate. In addition, by appropriately guiding the page transition to the user, it is possible to suppress reference to a page that is difficult to improve the conversion rate, and to reduce the amount of data transmitted and received between the server 10 and the terminal 20. It becomes possible.

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。   The embodiments described above are for facilitating the understanding of the present invention, and are not intended to limit the present invention. The flowcharts, sequences, and elements included in the embodiments, and the arrangement, materials, conditions, shapes, sizes, and the like included in the embodiments are not limited to those illustrated, but can be changed as appropriate. In addition, the structures shown in different embodiments can be partially replaced or combined.

10…サーバ、11…CPU、12…記憶装置、13…通信IF、14…入力デバイス、15…出力デバイス、20…端末、100…記憶部、101…記録部、102…学習処理部、103…状態情報取得部、104…価値情報取得部、105…Web処理部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Server, 11 ... CPU, 12 ... Storage device, 13 ... Communication IF, 14 ... Input device, 15 ... Output device, 20 ... Terminal, 100 ... Storage unit, 101 ... Recording unit, 102 ... Learning processing unit, 103 ... Status information acquisition unit, 104 ... value information acquisition unit, 105 ... Web processing unit

Claims (8)

ウェブサイトの中で遷移可能なウェブページに対し、該ウェブページに遷移することについての価値を示す価値情報を出力する学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記ウェブサイトにおける所定のウェブページを参照するユーザの状態を示す状態情報であって前記ウェブサイトにおいて前記ユーザが辿ったウェブページの遷移に関する情報を含む状態情報を取得する第1取得部と、
前記所定のウェブページを示す情報と前記第1取得部にて取得された状態情報とを前記学習済みモデルに入力することで、前記所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についての価値情報を取得する第2取得部と、
前記ウェブサイトの表示を制御する表示制御部であって、前記第2取得部が取得した価値情報に基づいて、前記複数の遷移先ウェブページのいずれかに前記ユーザを誘導する情報を前記所定のウェブページに表示させる表示制御部と、
を有する情報処理装置。
A storage unit that stores a learned model that outputs value information indicating the value of transition to the web page for a web page that can be transitioned in the website;
A first acquisition unit that acquires state information indicating state of a user who refers to a predetermined web page on the website and includes information on transition of the web page followed by the user on the website ;
Each of a plurality of transition destination web pages that can transition from the predetermined web page by inputting information indicating the predetermined web page and the state information acquired by the first acquisition unit to the learned model. A second acquisition unit for acquiring value information about
A display control unit that controls display of the website, wherein information that guides the user to any of the plurality of transition destination web pages based on the value information acquired by the second acquisition unit A display control unit to be displayed on the web page;
An information processing apparatus.
前記表示制御部は、前記複数の遷移先ウェブページのうち、前記第2取得部が取得した価値情報が示す値が最も大きい遷移先ウェブページにユーザを誘導する情報を、前記所定のウェブページに表示させる、
請求項1に記載の情報処理装置。
The display control unit sends information that guides the user to the transition destination web page having the largest value indicated by the value information acquired by the second acquisition unit among the plurality of transition destination web pages. Display,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記表示制御部は、前記複数の遷移先ウェブページのうち、前記第2取得部が取得した価値情報が示す値の大きさが所定の順位以上である遷移先ウェブページのうち少なくともいずれか一方にユーザを誘導する情報を、前記所定のウェブページに表示させる、
請求項1に記載の情報処理装置。
The display control unit may select at least one of the plurality of transition destination web pages as a transition destination web page whose value indicated by the value information acquired by the second acquisition unit is greater than or equal to a predetermined rank. Displaying information for guiding the user on the predetermined web page;
The information processing apparatus according to claim 1.
前記ユーザを誘導する情報は、前記所定のウェブページに表示されるポップアップである、
請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The information for guiding the user is a popup displayed on the predetermined web page.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 .
前記ユーザを誘導する情報は、前記ユーザを誘導する遷移先ウェブページへのリンク情報を含む、
請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The information for guiding the user includes link information to a transition destination web page for guiding the user.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 .
前記学習済みモデルは、前記ウェブサイトにアクセスしたユーザの状態情報と、当該ユーザが前記ウェブサイトにおいて所定の目標を達成したか否かの情報とに基づく強化学習により生成される学習済みモデルであり、
前記価値情報は、Q値である、
請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The learned model is a learned model generated by reinforcement learning based on status information of a user who has accessed the website and information on whether or not the user has achieved a predetermined goal on the website. ,
The value information is a Q value.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 .
コンピュータに、
ウェブサイトの中で遷移可能なウェブページに対し、該ウェブページに遷移することについての価値を示す価値情報を出力する学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記ウェブサイトにおける所定のウェブページを参照するユーザの状態を示す状態情報であって前記ウェブサイトにおいて前記ユーザが辿ったウェブページの遷移に関する情報を含む状態情報を取得する第1取得部と、
前記所定のウェブページを示す情報と前記第1取得部にて取得された状態情報とを前記学習済みモデルに入力することで、前記所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についての価値情報を取得する第2取得部と、
前記ウェブサイトの表示を制御する表示制御部であって、前記第2取得部が取得した価値情報に基づいて、前記複数の遷移先ウェブページのいずれかに前記ユーザを誘導する情報を前記所定のウェブページに表示させる表示制御部と、
を実行させるためのプログラム。
On the computer,
A storage unit that stores a learned model that outputs value information indicating the value of transition to the web page for a web page that can be transitioned in the website;
A first acquisition unit that acquires state information indicating state of a user who refers to a predetermined web page on the website and includes information on transition of the web page followed by the user on the website ;
Each of a plurality of transition destination web pages that can transition from the predetermined web page by inputting information indicating the predetermined web page and the state information acquired by the first acquisition unit to the learned model. A second acquisition unit for acquiring value information about
A display control unit that controls display of the website, wherein information that guides the user to any of the plurality of transition destination web pages based on the value information acquired by the second acquisition unit A display control unit to be displayed on the web page;
A program for running
情報処理装置が行う表示制御方法であって、
ウェブサイトの中で遷移可能なウェブページに対し、該ウェブページに遷移することについての価値を示す価値情報を出力する学習済みモデルを記憶部に記憶させるステップと、
前記ウェブサイトにおける所定のウェブページを参照するユーザの状態を示す状態情報であって前記ウェブサイトにおいて前記ユーザが辿ったウェブページの遷移に関する情報を含む状態情報を取得するステップと、
前記所定のウェブページを示す情報と取得された状態情報とを前記学習済みモデルに入力することで、前記所定のウェブページから遷移可能な複数の遷移先ウェブページの各々についての価値情報を取得するステップと、
前記ウェブサイトの表示を制御する表示制御部であって、取得した価値情報に基づいて、前記複数の遷移先ウェブページのいずれかに前記ユーザを誘導する情報を前記所定のウェブページに表示させるステップと、
を含む表示制御方法。
A display control method performed by the information processing apparatus,
Storing, in a storage unit, a learned model that outputs value information indicating the value of transitioning to a web page for a web page that can be transitioned in a website;
Obtaining state information including state information indicating a state of a user who refers to a predetermined web page on the website and information on a transition of the web page followed by the user on the website ;
By inputting information indicating the predetermined web page and the acquired state information into the learned model, value information about each of a plurality of destination web pages that can be transitioned from the predetermined web page is acquired. Steps,
A display control unit that controls display of the website, the step of causing the predetermined web page to display information for guiding the user to any of the plurality of transition destination web pages based on the acquired value information When,
A display control method including:
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