JP6679682B2 - 特定装置、特定方法及び特定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、特定装置、特定方法及び特定プログラムに関する。

従来、ユーザがファネル構造において属する階層に応じた広告を配信する技術が提供されている。例えば、ユーザが広告に対してコンバージョンに至るまでの行動や、行動の遷移経路に基づいてファネル構造の各階層に属するユーザの行動比率を設定し、広告送信対象のユーザが属する階層を行動比率に基づいて推定し、推定した階層に対応する広告の送信を行う技術が提案されている。

特開２０１８−１０９８６５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザの行動ログ等に基づいて、ユーザがファネル構造において属する階層を推定しているに過ぎず、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できる特定装置、特定方法及び特定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る特定装置は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、前記複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する取得部と、前記基準クエリごとに前記取得部が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する算出部と、前記算出部が算出した各関連度に基づいて、前記基準クエリを基準とした前記入力クエリの特徴を特定する特定部とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る特定処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る特定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るクエリ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る特定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、特定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。

以下に本願に係る特定装置、特定方法及び特定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係る特定装置、特定方法及び特定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．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の特定装置等により実現される特定処理を説明する。図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。図１に示す例において、特定処理システム１は、コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ２０及び特定装置１００を有する。コンテンツ配信サーバ１０と、広告配信サーバ２０と、特定装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す特定処理システム１は、複数台のコンテンツ配信サーバ１０や、複数台の広告配信サーバ２０や、複数台の特定装置１００が含まれてもよい。

図１に示すコンテンツ配信サーバ１０は、ユーザが利用する端末装置（以下、「ユーザ端末」と記載する場合がある）からの要求に応じて所定の検索サービス（例えば、アプリケーション（以下、アプリと記載する場合がある）に表示されるアプリ向けのコンテンツや、ユーザ端末に実装されるブラウザ等に実装されるウェブページ）を提供するサーバ装置である。例えば、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末から検索クエリ（以下、単に「クエリ」と記載する）を取得し、そのクエリに応じた検索結果をユーザ端末に提供する。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末に配信した検索サービスにおいて、各ユーザが入力したクエリの履歴を収集し、コンテンツ配信サーバ１０の記憶部に格納する。

なお、コンテンツ配信サーバ１０は、特定装置１００と一体であってもよい。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末からクエリを受け付けるサービスを提供すればよく、例えば、ポータルサイト、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（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ウェブページや、ユーザ端末にインストールされた各種アプリ（例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションサイト、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス（株価）アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等）に表示する情報をユーザ端末に配信する装置であってもよい。

図１に示す広告配信サーバ２０は、広告主から入稿された広告を配信するサーバ装置である。例えば、広告配信サーバ２０は、広告主によって設定された広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する。また、広告配信サーバ２０は、配信対象に広告を配信した際のコンバージョンの有無を収集し、コンバージョンに関するコンバージョン情報を広告配信サーバ２０の記憶部に格納する。ここで、コンバージョンの有無とは、例えば、広告の配信対象であるユーザによる広告のクリックの有無（クリック数）や、広告に対応する商品等のオンライン又はオフライン上での購買の有無などを示す。

図１に示す特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０が配信する検索サービスにおいてユーザが入力したクエリの特徴を特定する情報処理装置である。例えば、特定装置１００は、広告主によって設定された複数のクエリ（以下、「基準クエリ」と記載する場合がある）と、基準クエリのうちいずれかを入力したユーザによって入力された基準クエリとは異なるクエリ（以下、「入力クエリ」と記載する場合がある）との間の関連性を示す関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。

なお、以下の説明において、入力クエリとは、特定装置１００がコンテンツ配信サーバ１０から各ユーザが入力したクエリの履歴を取得する時点から、所定の期間（例えば、１週間、１ヶ月、１年など）内に基準クエリを入力したユーザが当該所定の期間内に入力したクエリを示す。言い換えると、入力クエリとは、所定の期間内に基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、ユーザが基準クエリを入力した後に入力したクエリや、基準クエリの前に入力されたクエリ、基準クエリと同時に入力されたクエリなどを示す。

以下、図１を用いて、特定装置１００が行う特定処理について説明する。なお、以下の説明では、車Ａに対応する広告を広告配信サーバ２０に入稿した広告主Ａ１によって、「車Ａ」、「車Ｂ」及び「車Ｃ」が基準クエリとして設定された例を示す。また、以下の説明では、ユーザＩＤ「ＵＮ（Ｎは任意の数）」により識別されるユーザを「ユーザＵＮ」と表記する場合がある。

まず、特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０から各ユーザが所定の期間内に入力したクエリの履歴を取得する（ステップＳ１１）。続いて、特定装置１００は、入力クエリを取得する（ステップＳ１２）。ここで、特定装置１００は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、特定装置１００は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。

例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内にユーザＵ１が入力した基準クエリ「車Ａ」を特定し、ユーザＵ１が入力した基準クエリ以外のクエリ「燃費」を入力クエリとして特定し、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。なお、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」を入力したユーザが入力した入力クエリとして「車中泊」及び「人気」を特定し、基準クエリ「車Ａ」対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納したものとする。また、同様に、基準クエリ「車Ｂ」又は「車Ｃ」を入力したユーザが入力した入力クエリとして「燃費」、「車中泊」及び「人気」が特定され、特定装置１００は、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」のそれぞれに対し、入力クエリ「燃費」、「車中泊」及び「人気」を対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納したものとする。

そして、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに集計し、クエリ情報記憶部１２１に格納する。例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数「１０００」を、クエリ情報記憶部１２１に格納する。ここで、本実施形態において、特定装置１００は、同一のユーザが所定の期間内に基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を複数回入力した場合、入力人数を「１」として集計する。

続いて、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連性を示す関連度を算出する（ステップＳ１３）。ここで、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリを入力した入力人数が多いほど、当該基準クエリ及び入力クエリの関連性が高いとして関連度を高く算出する。例えば、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数に基づいて、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を「１０．０」と算出する。同様に、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに算出する。

なお、特定装置１００は、基準クエリ及び入力クエリ間の関連度の算出において、所定の重み付けを行ってもよい。例えば、特定の基準クエリ及び入力クエリがユーザによって同時に入力される傾向が強い場合、特定装置１００は、所定の重み付けを行い、当該特定の基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を算出する。

続いて、特定装置１００は、ステップＳ１３において算出した関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する（ステップＳ１４）。例えば、図１の例において、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高い。このため、特定装置１００は、基準クエリのうち、「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。

続いて、特定装置１００は、ステップＳ１４において特定した特徴に基づいて、基準クエリ及び入力クエリを配置したマップを生成する（ステップＳ１５）。ここで、図１の例において、特定装置１００は、入力クエリを各基準クエリとの間の関連度によって特定した特徴に基づく領域に配置したマップＭ１を生成する。例えば、図１の例において、基準クエリのうち「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高いため、特定装置１００は、入力クエリ「燃費」を基準クエリ「車Ａ」の近傍に配置する。また、図１の例において、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度に対し、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｂ」と、入力クエリ「車中泊」との間の各関連度が高い。ただし、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度に対し、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「車中泊」との間の関連度がより高いため、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｂ」を配置した領域のうち、「車Ｂ」寄りの領域に入力クエリ「車中泊」を配置する。また、図１の例において、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「人気」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」間の各関連度が同程度に高いものとする。このため、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び「車Ｃ」を配置した領域の中間の領域に入力クエリ「車中泊」を配置する。

続いて、広告配信サーバ２０は、ステップＳ１５において生成したマップＭ１に基づいて広告主Ａ１が設定した広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する（ステップＳ１６）。ここで、図１の例において、特定装置１００が、マップＭ１に配置された入力クエリのうち、広告主Ａ１が選択した「燃費」及び「車中泊」を広告配信サーバ２０に送信したものとする。この場合、広告配信サーバ２０は、入力クエリ「燃費」及び「車中泊」を広告配信条件として受け付け、「燃費」及び「車中泊」に対応する配信先に、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する。例えば、広告配信サーバ２０は、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「燃費」又は「車中泊」をクエリとして入力した場合、検索結果として表示されるウェブページ等に対し基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する。

続いて、特定装置１００は、広告配信サーバ２０から車Ａに対応する広告のコンバージョンを取得する（ステップＳ１７）。なお、本実施形態において特定装置１００が取得するコンバージョンとは、広告主によって指定されたコンバージョンに関するコンバージョン情報を示すものであり、例えば、「燃費」又は「車中泊」に対応する配信先に「車Ａ」に対応する広告を配信した際のクリック数や、広告に対応する商品等のオンライン又はオフライン上での購買数などを示す。

続いて、特定装置１００は、取得したコンバージョンに基づいてマップを更新する。ここで、図１の例において、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが多く、入力クエリ「車中泊」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが少なかったものとする。この場合、特定装置１００は、入力クエリ「燃費」をコンバージョンが多かったことを示す色によって色付けして強調表示し、入力クエリ「車中泊」コンバージョンが少なかったことを示す色によって色付けして強調表示したマップＭ２にマップＭ１を更新する。

以上のように、実施形態に係る特定装置１００は、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。例えば、図１の例において、実施形態に係る特定装置１００は、相互に関連する複数の基準クエリ（例えば、図１における「車Ａ」、「車Ｂ」といった車名）を入力するユーザが他に入力する傾向にある入力クエリ（例えば、車に関連する「燃費」、「車中泊」などといったクエリ）の特徴を各基準クエリとの相対的な関係に基づいて特定することにより、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。すなわち、実施形態に係る特定装置１００は、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。

〔２．特定処理システムの構成〕
次に、上述した特定処理を実現するための特定処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る特定処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る特定処理システム１は、コンテンツ配信サーバ１０と、広告配信サーバ２０と、特定装置１００を含む。コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ２０及び特定装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す特定処理システム１には、複数台のコンテンツ配信サーバ１０や、複数台の広告配信サーバ２０、複数台の特定装置１００が含まれてもよい。

コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末からの要求に応じて所定の検索サービス（例えば、アプリに表示されるアプリ向けのコンテンツや、ユーザ端末に実装されるブラウザ等に実装されるウェブページ）を提供するサーバ装置である。なお、コンテンツ配信サーバ１０は、所定の検索サービスに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、コンテンツ配信サーバ１０は、ユーザ端末に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、コンテンツ配信サーバ１０から配信される所定の検索サービスに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。

広告配信サーバ２０は、広告主から入稿された広告を配信するサーバ装置である。例えば、広告配信サーバ２０は、広告主によって設定された広告配信条件に基づいて、配信対象に広告を配信する。

特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０が配信する検索サービスにおいてユーザが入力したクエリの特徴を特定する情報処理装置である。また、特定装置１００は、コンテンツ配信サーバ１０がユーザ端末に配信した所定の検索サービスにおいて、各ユーザが入力したクエリの履歴をコンテンツ配信サーバ１０から取得する。また、特定装置１００は、特定した基準クエリを基準とした入力クエリの特徴に基づいて広告主が設定した広告配信条件を広告配信サーバ２０に送信する。そして、特定装置１００は、広告配信サーバ２０が広告配信条件に基づいて広告を配信した際のコンバージョンの有無を広告配信サーバ２０から取得する。特定装置１００の構成は後述する。

〔３．特定装置の構成〕
次に、図３を用いて、特定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る特定装置の構成例を示す図である。図３に示すように、特定装置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。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、コンテンツ配信サーバ１０、広告配信サーバ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（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。図３に示すように、記憶部１２０は、クエリ情報記憶部１２１を有する。

（クエリ情報記憶部１２１について）
クエリ情報記憶部１２１は、クエリに関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、クエリ情報記憶部１２１が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係るクエリ情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、クエリ情報記憶部１２１は、「基準クエリ」、「カテゴリ」、「入力クエリ」、「入力人数」、「関連度」といった項目を有する。

「基準クエリ」は、広告主等によって設定され、入力クエリの特徴を特定するための基準となるクエリを示す。「カテゴリ」は、入力クエリのカテゴリを示す。「入力クエリ」は、所定の期間内に「基準クエリ」の項目に格納された基準クエリを入力したユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを示す。「入力人数」は、「基準クエリ」及び「入力クエリ」の各項目に格納されたクエリの双方を所定の期間内に入力したユーザの人数を示す。「関連度」は、「基準クエリ」及び「入力クエリ」の各項目に格納されたクエリ間の関連性の値を示す。

すなわち、図４では、基準クエリ「車Ａ」と、カテゴリ「アウトドア系」に属する入力クエリ「燃費」とを所定の期間内に入力したユーザの人数が「１０００」であり、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」の間の関連度が「１０．０」である例を示す。

（制御部１３０について）
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、特定装置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、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。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、特定部１３３と、生成部１３４と、更新部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。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、取得部１３１は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。更に、取得部１３１は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）を、各基準クエリ及び各入力クエリの組み合わせごとに集計し、クエリ情報記憶部１２１に格納する。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、基準クエリごとに取得部１３１が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する。例えば、算出部１３２は、基準クエリ及び入力クエリを入力したユーザの数に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。例えば、図１の例において、算出部１３２は、クエリ情報記憶部１２１を参照し、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」を入力した入力人数に基づいて、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を「１０．０」と算出する。

また、算出部１３２は、ユーザが基準クエリ及び入力クエリを入力するまでの期間に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出してもよい。例えば、特定の基準クエリ及び当該入力クエリがユーザによって同時に入力される傾向が強い場合、算出部１３２は、所定の重み付けを行い、当該特定の基準クエリ及び入力クエリ間の関連度を算出する。

また、算出部１３２は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、当該入力クエリ及び当該基準クエリ間の関連度を算出してもよい。例えば、図１の例において、算出部１３２は、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に配信した結果得られたコンバージョンを広告配信サーバ２０から取得し、取得したコンバージョンに基づいて基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を算出する。

（特定部１３３について）
特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。例えば、図１の例において、特定部１３３は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、並びに、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度に基づいて、各基準クエリのうち「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。

また、特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度間の高低関係に基づいて、入力クエリの特徴を特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部１３３は、基準クエリ「車Ｂ」及び「車Ｃ」と、入力クエリ「燃費」との間の各関連度が極めて低い一方で、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が高い。このため、特定部１３３は、基準クエリのうち、「車Ａ」を入力したユーザが入力クエリ「燃費」を入力する傾向が強いことを示す特徴を特定する。

また、特定部１３３は、複数の基準クエリに含まれる第１の基準クエリ及び入力クエリの関連度が、第１の基準クエリとは異なる基準クエリであって、複数の基準クエリに含まれる基準クエリである第２の基準クエリ及び入力クエリの関連度よりも高い場合、入力クエリが第２の基準クエリよりも第１の基準クエリに関連する特徴を有すると特定してもよい。例えば、図１の例において、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度が、「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度よりも高いため、特定部１３３は、入力クエリ「燃費」が基準クエリ「車Ｂ」よりも基準クエリ「車Ａ」の特徴を有すると特定する。

（生成部１３４について）
生成部１３４は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて複数の基準クエリ及び入力クエリを配置したコンテンツを生成する。例えば、図１の例において、生成部１３４は、入力クエリを各基準クエリとの間の関連度によって特定した特徴に基づく領域に配置したマップＭ１を生成する。

（更新部１３５について）
更新部１３５は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、生成部１３４が生成したコンテンツを更新する。例えば、図１の例において、入力クエリ「燃費」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが多く、入力クエリ「車中泊」に対応する配信先に広告を配信した結果得られたコンバージョンが少なかったため、更新部１３５は、入力クエリ「燃費」をコンバージョンが多かったことを示す色によって色付けして強調表示し、入力クエリ「車中泊」コンバージョンが少なかったことを示す色によって色付けして強調表示したマップＭ２にマップＭ１を更新する。

〔４．特定処理のフロー〕
ここで、図５を用いて、実施形態に係る特定処理システム１の表示処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る特定処理手順の一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、特定装置１００は、入力クエリを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、図１の例において、取得部１３１は、各ユーザが入力したクエリの履歴を参照して、所定の期間内にユーザが入力したクエリから基準クエリを特定できた場合、当該ユーザが所定の期間内に入力した基準クエリ以外のクエリを入力クエリとして特定する。そして、特定装置１００は、上記ユーザが入力した基準クエリ及び入力クエリを対応付けてクエリ情報記憶部１２１に格納する。

続いて、特定装置１００は、入力クエリ及び基準クエリの関連度を算出する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、特定装置１００は、所定の期間内に基準クエリ及び入力クエリの双方を入力したユーザの人数（入力人数）に基づいて、当該基準クエリ及び入力クエリの関連度を算出する。続いて、特定装置１００は、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、図１の例において、特定装置１００は、基準クエリ「車Ａ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、基準クエリ「車Ｂ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度、並びに、基準クエリ「車Ｃ」及び入力クエリ「燃費」間の関連度を基準として、各基準クエリに対する入力クエリ「燃費」の特徴を特定する。

続いて、特定装置１００は、特定した入力クエリの特徴に基づいて、コンテンツを生成する（ステップＳ１０４）。例えば、特定装置１００は、ステップＳ１０３において特定した特徴に基づいて、基準クエリ及び入力クエリを配置したマップを生成する。続いて、特定装置１００は、基準クエリに対応する広告を配信した際のコンバージョンに基づいてコンテンツを更新し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。例えば、特定装置１００は、入力クエリに対応する配信先に基準クエリに対応する広告を配信した結果得られたコンバージョンに応じて、ステップＳ１０４において生成したマップを更新する。

〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

〔５−１．算出部１３２及び更新部１３５について〕
上述の実施形態において、基準クエリに対応する広告を入力クエリに対応する配信先に配信した結果得られたコンバージョンに基づいて、算出部１３２が関連度を算出する例、並びに、更新部１３５が生成部１３４により生成されたコンテンツを更新する例を示したが、算出部１３２及び更新部１３５はこのような構成に限定されるものではない。例えば、算出部１３２及び更新部１３５は、広告に限らず、種々の情報を配信した結果得られたコンバージョンに基づいて、算出処理又は更新処理を行ってもよい。また、算出部１３２及び更新部１３５は、コンバージョンに限らず、インプレッション数や、クリック数、ＣＴＲ（Click Through Rate）などといった各種の指標に基づいて、算出処理又は更新処理を行ってもよい。

〔５−２．特定装置１００による特定処理の結果を用いた広告配信について〕
上述の図１に示す実施形態において、特定装置１００が特定した入力クエリの特徴に応じて広告主Ａ１が選択した入力クエリ「燃費」及び「車中泊」に対応する配信先（例えば、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「燃費」又は「車中泊」をクエリとして入力した場合、検索結果として表示されるウェブページ等）に、基準クエリ「車Ａ」に対応する広告を配信する例を示した。しかし、特定装置１００による特定処理の結果の利用形態は、このようなものに限定されるものではない。例えば、広告主が選択した入力クエリに関連するウェブページ以外の種々の広告媒体（例えば、ゲームアプリケーション、書籍閲覧アプリケーション、音楽配信アプリケーション、動画配信アプリケーション）を利用するユーザに対し、広告が配信されてもよい。

また、例えば、特定装置１００は、図４に示すように、入力クエリを複数のカテゴリに分類し、各基準クエリがいずれのカテゴリの特徴を示すかを特定してもよい。そして、特定装置１００は、広告主からカテゴリの選択を受け付け、選択されたカテゴリを広告配信条件として広告配信サーバ２０に送信してもよい。例えば、図１の例において、広告主Ａ１が選択したカテゴリが「アウトドア」である場合、広告配信サーバ２０は、ユーザがユーザ端末に配信されたポータルサイト等において「アウトドア」に関連するクエリを入力した場合に検索結果として表示されるウェブページや、「アウトドア」に関連する種々の広告媒体を利用するユーザに対し広告主Ａ１が入稿した広告を配信する。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る特定装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２と、特定部１３３と、生成部１３４と、更新部１３５とを有する。取得部１３１は、複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する。算出部１３２は、基準クエリごとに取得部１３１が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を算出する。特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて、基準クエリを基準とした入力クエリの特徴を特定する。生成部１３４は、算出部１３２が算出した各関連度に基づいて複数の基準クエリ及び入力クエリを配置したコンテンツを生成する。更新部１３５は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、生成部１３４が生成したコンテンツを更新する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、入力クエリの特徴を各基準クエリとの相対的な関係に基づいて特定することができるため、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、基準クエリ及び入力クエリを入力したユーザの数に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、クエリを入力したユーザの人数に基づいてクエリの特徴を特定できるため、ユーザが入力したクエリの特徴を把握できるという効果を奏する。

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、ユーザが基準クエリ及び入力クエリを入力するまでの期間に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、期間に関する情報を含めて関連度を算出することにより、より正確にクエリ間の関連性を把握することができる。

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、算出部１３２は、基準クエリに対応するコンテンツを入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、当該入力クエリ及び当該基準クエリ間の関連度を算出する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、コンバージョンに基づいて関連度を算出できるため、コンテンツの提供主にコンテンツの訴求力を含めたクエリの特徴を提供することができる。

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、特定部１３３は、算出部１３２が算出した各関連度間の高低関係に基づいて、入力クエリの特徴を特定する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、関連度の相対的な比較に基づいて入力クエリの特徴を把握できるため、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。

また、実施形態に係る特定装置１００において、例えば、特定部１３３は、複数の基準クエリに含まれる第１の基準クエリ及び入力クエリの関連度が、第１の基準クエリとは異なる基準クエリであって、複数の基準クエリに含まれる基準クエリである第２の基準クエリ及び入力クエリの関連度よりも高い場合、入力クエリが第２の基準クエリよりも第１の基準クエリに関連する特徴を有すると特定する。

これにより、実施形態に係る特定装置１００は、関連度の相対的な比較に基づいて入力クエリの特徴を把握できるため、入力クエリがいずれの基準クエリの特徴を強く示すか把握できる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る特定装置は、例えば図６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、特定装置１００を例に挙げて説明する。図６は、特定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。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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを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に格納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が特定装置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内の各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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
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、上述した特定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部」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 特定処理システム
１０ コンテンツ配信サーバ
２０ 広告配信サーバ
１００ 特定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ クエリ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 特定部
１３４ 生成部
１３５ 更新部

Claims (10)

1. 複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、前記複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する取得部と、
   前記基準クエリと、当該基準クエリについて前記取得部が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度を、前記基準クエリごとに算出する算出部と、
   前記算出部が算出した各関連度に基づいて、前記基準クエリを基準とした前記入力クエリの特徴を特定する特定部と
   を備えたことを特徴とする特定装置。
2. 前記算出部は、
   前記基準クエリ及び前記入力クエリを入力したユーザの数に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の特定装置。
3. 前記算出部は、
   ユーザが前記基準クエリ及び入力クエリを入力するまでの期間に基づいて、当該基準クエリ及び当該入力クエリ間の関連度を算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の特定装置。
4. 前記算出部は、
   前記基準クエリに対応するコンテンツを前記入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、当該入力クエリ及び当該基準クエリ間の関連度を算出する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の特定装置。
5. 前記特定部は、
   前記算出部が算出した各関連度間の高低関係に基づいて、前記入力クエリの特徴を特定する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の特定装置。
6. 前記特定部は、
   前記複数の基準クエリに含まれる第１の基準クエリ及び前記入力クエリの関連度が、前記第１の基準クエリとは異なる基準クエリであって、前記複数の基準クエリに含まれる基準クエリである第２の基準クエリ及び前記入力クエリの関連度よりも高い場合、前記入力クエリが前記第２の基準クエリよりも前記第１の基準クエリに関連する特徴を有すると特定する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の特定装置。
7. 前記算出部が算出した各関連度に基づいて前記複数の基準クエリ及び前記入力クエリを配置したコンテンツを生成する生成部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の特定装置。
8. 前記基準クエリに対応するコンテンツを前記入力クエリに対応する配信先のユーザに配信した際のコンバージョンに基づいて、前記生成部が生成したコンテンツを更新する更新部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の特定装置。
9. コンピュータが実行する特定方法であって、
   複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、前記複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する取得工程と、
   前記基準クエリと、当該基準クエリについて前記取得工程が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度、前記基準クエリごとに算出する算出工程と、
   前記算出工程が算出した各関連度に基づいて、前記基準クエリを基準とした前記入力クエリの特徴を特定する特定工程と
   を含むことを特徴とする特定方法。
10. 複数の基準クエリのうちいずれかの基準クエリを入力したユーザによって入力されたクエリであって、前記複数の基準クエリとは異なるクエリである入力クエリを取得する取得手順と、
    前記基準クエリと、当該基準クエリについて前記取得手順が取得した入力クエリとの間の関連性を示す関連度、前記基準クエリごとに算出する算出手順と、
    前記算出手順が算出した各関連度に基づいて、前記基準クエリを基準とした前記入力クエリの特徴を特定する特定手順と
    をコンピュータに実行させること特徴とする特定プログラム。

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