JP6696018B1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、算出部と決定部とを備える。算出部は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する。決定部は、算出部によって算出されたスコアに基づいて、第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、検索連動型広告に関する技術が知られている。例えば、クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく分散値を算出する。そして、算出した分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する技術が提案されている。

特開２００９−１１６４２２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、クリックログに基づいて算出した分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出するにすぎず、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることが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、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する算出部と、前記算出部によって算出されたスコアに基づいて、前記第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、前記第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する決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、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る検索情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るクリック情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る領域情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。 図１１は、変形例に係る画面の一例を示す図である。 図１２は、情報処理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、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理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情報処理装置、情報処理方法及び情報処理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．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理システム１は、端末装置１０と広告サーバ５０と情報処理装置１００とを有する。

情報処理装置１００は、検索エンジンを提供するサーバ装置である。図１に示す例では、情報処理装置１００は、ロボット型検索エンジンを提供する。具体的には、情報処理装置１００は、クローラと呼ばれる巡回ロボットを用いて、多数のウェブページ（例えば、８０億ページ以上のページ）にアクセスして、多数のウェブページの情報を収集する。続いて、情報処理装置１００は、ウェブページの情報を収集すると、収集した情報を解析して、索引情報（以下、適宜「インデックス」と記載する。）を生成する。例えば、情報処理装置１００は、クローラがアクセスしたウェブページに接続するためのＵＲＬを示す「ＵＲＬ」と、そのウェブページから抽出したキーワードを示す「インデックスキーワード」と、そのウェブページのタイトルを示す「タイトル」を紐づけて登録したインデックスを生成する。情報処理装置１００は、インデックスを生成すると、生成したインデックスを記憶部に格納する。

また、情報処理装置１００は、広告サーバ５０から検索連動型広告に関する情報を取得する。具体的には、情報処理装置１００は、検索連動型広告に関する情報として、広告主によって登録された検索連動型広告のキーワード（以下、適宜「広告インデックスキーワード」と記載する。）、タイトル（以下、適宜「広告タイトル」と記載する。）、広告コンテンツに接続するためのＵＲＬ（以下、適宜「広告ＵＲＬ」と記載する。）等を広告サーバ５０から取得する。続いて、情報処理装置１００は、検索連動型広告に関する情報を取得すると、広告用の索引情報（以下、適宜「広告インデックス」と記載する。）を生成する。例えば、情報処理装置１００は、広告ＵＲＬと、広告インデックスキーワードと、広告タイトルとを紐づけて登録した広告インデックスを生成する。続いて、情報処理装置１００は、広告インデックスを生成すると、生成した広告インデックスを記憶部に格納する。

また、情報処理装置１００は、端末装置１０から検索クエリを受け付ける。情報処理装置１００は、検索クエリを受け付けると、インデックスを格納した記憶部を検索する。具体的には、情報処理装置１００は、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索すると、検索クエリに対応するウェブページのタイトルやＵＲＬ等のテキストを抽出する。続いて、情報処理装置１００は、テキストを抽出すると、抽出したテキストを表示領域に表示させた検索結果ページに対応するコンテンツ（以下、適宜「検索結果コンテンツ」と記載する。）を生成する。

ここで、検索結果コンテンツは、検索クエリに対応するウェブページのタイトルやＵＲＬ等のテキストを表示する複数の表示領域を含む。そして、検索結果コンテンツに含まれる表示領域には、検索連動型広告のタイトルやＵＲＬ等のテキストを表示する第１表示領域と、検索連動型広告以外のウェブページ（以下、適宜「オーガニック検索結果」と記載する。）のタイトルやＵＲＬ等のテキストを表示する第２表示領域の２種類が存在する。また、検索連動型広告の業界では、検索クエリ毎に、第１表示領域がクリックされる傾向と第２表示領域がクリックされる傾向の間に類似性があることが知られている。

情報処理装置１００は、端末装置１０から検索クエリを受け付けると、検索クエリに対応する広告インデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する広告インデックスキーワードを検索すると、検索した広告インデックスキーワードに対応する検索連動型広告の広告タイトルや広告ＵＲＬ等のテキスト（以下、適宜「広告テキスト」と記載する。）を抽出する。

また、情報処理装置１００は、端末装置１０から検索クエリを受け付けると、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索すると、検索したインデックスキーワードに対応するウェブページのタイトルやＵＲＬ等のテキスト（以下、適宜「オーガニックテキスト」と記載する。）を抽出する。

続いて、情報処理装置１００は、広告テキストとオーガニックテキストを抽出すると、抽出した広告テキストを第１表示領域に表示させ、かつ、抽出したオーガニックテキストを第２表示領域に表示させた検索結果コンテンツを生成する。例えば、情報処理装置１００は、第１表示領域が第２表示領域よりも相対的に上方に位置するように２種類の表示領域を縦に並べて表示する検索結果コンテンツを生成する。

続いて、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツを生成すると、生成した検索結果コンテンツを端末装置１０に配信する。

端末装置１０は、ユーザにより使用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。端末装置１０は、ユーザの操作に従い、検索クエリを情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、検索結果コンテンツを情報処理装置１００から取得し、取得した検索結果コンテンツを表示画面に表示する。なお、以下では、端末装置１０をユーザと同一視する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。

広告サーバ５０は、検索連動型広告に関する情報を広告主から取得する。また、広告サーバ５０は、情報処理装置１００の要求に応じて、検索連動型広告に関する情報を情報処理装置１００に送信する。

ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例では、情報処理装置１００は、端末装置１０から受け付けた検索クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した確率に基づいて、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域の表示個数を決定する。ここで、特定の事物を想起させるクエリとは、特定の企業名や商品名、又はこれらを含む複合ワードであるブランドワードのことを指す。以下では、「特定の事物を想起させるクエリ」のことを、適宜「ブランドワード」と記載する場合がある。なお、クエリが画像である場合には、特定の事物を想起させるクエリは、特定の企業や商品を想起させるロゴやマークであってもよい。

図１の左側では、情報処理装置１００が算出した確率が所定の閾値以下である場合、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域の表示個数を通常の個数から変更しないことを決定する例を示す。図１の左側では、情報処理装置１００は、端末装置１０から「プロテイン」という文字列である検索クエリ（以下、適宜「検索クエリＱ１」と記載する。）を受け付ける。

続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ１を受け付けると、検索クエリＱ１がブランドワードである確率を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、「プロテイン」に基づく検索連動型広告に関する情報が表示された複数の第１表示領域がそれぞれクリックされた第１クリック履歴に基づいて、複数の第１表示領域がそれぞれクリックされる確率を示す第１クリック占有率を複数の第１表示領域それぞれについて算出する。また、情報処理装置１００は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率に基づいて、検索クエリＱ１がブランドワードである確率を算出する。ここで、クリック占有率とは、同じ種類の複数の表示領域の中での各表示領域のクリック数の占有率を示す。

例えば、４つの第１表示領域ＦＡ１〜ＦＡ４がある場合に、４つの第１表示領域ＦＡ１〜ＦＡ４全体のクリック数が１００であったとする。また、４つの第１表示領域全体のクリック数の内訳は、第１表示領域ＦＡ１のクリック数が８０、第１表示領域ＦＡ２のクリック数が１０、第１表示領域ＦＡ３のクリック数が５、第１表示領域ＦＡ４のクリック数が５であったとする。この場合、各第１表示領域の第１クリック占有率は、第１表示領域ＦＡ１が８０％、第１表示領域ＦＡ２が１０％、第１表示領域ＦＡ３が５％、第１表示領域ＦＡ４が５％となる。

また、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、「プロテイン」に基づくオーガニック検索結果に関する情報が表示された複数の第２表示領域がそれぞれクリックされた第２クリック履歴に基づいて、複数の第２表示領域がそれぞれクリックされる確率を示す第２クリック占有率を複数の第２表示領域それぞれについて算出する。また、情報処理装置１００は、複数の第２表示領域それぞれについて算出した第２クリック占有率に基づいて、検索クエリＱ１がブランドワードである確率を算出する。

例えば、４つの第２表示領域ＦＮ１〜ＦＮ４がある場合に、４つの第２表示領域ＦＮ１〜ＦＮ４全体のクリック数が１０００であったとする。また、４つの第２表示領域全体のクリック数の内訳は、第２表示領域ＦＮ１のクリック数が８００、第２表示領域ＦＮ２のクリック数が１００、第２表示領域ＦＮ３のクリック数が５０、第２表示領域ＦＮ４のクリック数が５０であったとする。この場合、各第２表示領域の第２クリック占有率は、第２表示領域ＦＮ１が８０％、第２表示領域ＦＮ２が１０％、第２表示領域ＦＮ３が５％、第２表示領域ＦＮ４が５％となる。

より具体的には、情報処理装置１００は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率と複数の第２表示領域それぞれについて算出した第２クリック占有率とを入力データとして入力した場合に、検索クエリがブランドワードである確率を出力データとして出力する第１モデルＭ１を用いて、検索クエリＱ１がブランドワードである確率を算出する。

続いて、情報処理装置１００は、確率を算出すると、算出した確率が所定の閾値を上回るか否かを判定する。情報処理装置１００は、判定の結果、検索クエリＱ１がブランドワードである確率が所定の閾値以下であると判定する。

続いて、情報処理装置１００は、確率が所定の閾値以下であると判定すると、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域の表示個数を通常の個数から変更しないことを決定する。情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を通常の個数（例えば、４個）から変更しないことを決定すると、第１表示領域の表示個数を通常の個数と同じ個数（例えば、４個）に決定する。

続いて、情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を決定すると、検索クエリＱ１に対応する広告インデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ１に対応する広告インデックスキーワードを検索すると、検索した広告インデックスキーワードに対応する広告テキストを抽出する。

また、情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を決定すると、第２表示領域の表示個数を決定する。情報処理装置１００は、第２表示領域の表示個数を決定すると、検索クエリＱ１に対応するインデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ１に対応するインデックスキーワードを検索すると、検索したインデックスキーワードに対応するオーガニックテキストを抽出する。

続いて、情報処理装置１００は、広告テキストとオーガニックテキストを抽出すると、抽出した広告テキストを決定した４つの第１表示領域ＦＡ１１〜ＦＡ１４に表示させ、かつ、抽出したオーガニックテキストを決定した個数の第２表示領域（図示略）に表示させた検索結果コンテンツＣ１を生成する。続いて、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツＣ１を生成すると、生成した検索結果コンテンツＣ１を端末装置１０に配信する。

端末装置１０は、情報処理装置１００から検索結果コンテンツＣ１を受信する。端末装置１０は、検索結果コンテンツＣ１を受信すると、検索結果コンテンツＣ１を画面に表示する。

一方、図１の右側では、情報処理装置１００が算出した確率が所定の閾値を上回る場合、確率が所定の閾値以下である場合に比べて、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域の表示個数を減ずることを決定する例を示す。図１の右側では、情報処理装置１００は、端末装置１０から「Ｄ社 扇風機」という文字列である検索クエリ（以下、適宜「検索クエリＱ２」と記載する。）を受け付ける。

続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ２を受け付けると、検索クエリＱ２がブランドワードである確率を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、「Ｄ社 扇風機」に基づく検索連動型広告に関する情報が表示された複数の第１表示領域がそれぞれクリックされた第１クリック履歴に基づいて、複数の第１表示領域がそれぞれクリックされる確率を示す第１クリック占有率を複数の第１表示領域それぞれについて算出する。また、情報処理装置１００は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率に基づいて、検索クエリＱ２がブランドワードである確率を算出する。

また、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、「Ｄ社 扇風機」に基づくオーガニック検索結果に関する情報が表示された複数の第２表示領域がそれぞれクリックされた第２クリック履歴に基づいて、複数の第２表示領域がそれぞれクリックされる確率を示す第２クリック占有率を複数の第２表示領域それぞれについて算出する。また、情報処理装置１００は、複数の第２表示領域それぞれについて算出した第２クリック占有率に基づいて、検索クエリＱ２がブランドワードである確率を算出する。

より具体的には、情報処理装置１００は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率と複数の第２表示領域それぞれについて算出した第２クリック占有率とを入力データとして入力した場合に、検索クエリがブランドワードである確率を出力データとして出力する第１モデルＭ１を用いて、検索クエリＱ２がブランドワードである確率を算出する。

続いて、情報処理装置１００は、確率を算出すると、算出した確率が所定の閾値を上回るか否かを判定する。情報処理装置１００は、判定の結果、検索クエリＱ２がブランドワードである確率が所定の閾値を上回ると判定する。

続いて、情報処理装置１００は、確率が所定の閾値を上回ると判定すると、確率が所定の閾値以下である場合に比べて、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域の表示個数を減ずることを決定する。情報処理装置１００は、確率が所定の閾値以下である場合に比べて、第１表示領域の表示個数を減ずることを決定すると、第１表示領域の表示個数を１つに決定する。続いて、情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を決定すると、検索結果コンテンツを生成する。

続いて、情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を決定すると、検索クエリＱ２に対応する広告インデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ２に対応する広告インデックスキーワードを検索すると、検索した広告インデックスキーワードに対応する広告テキストを抽出する。

また、情報処理装置１００は、第１表示領域の表示個数を決定すると、第２表示領域の表示個数を決定する。情報処理装置１００は、第２表示領域の表示個数を決定すると、検索クエリＱ２に対応するインデックスキーワードを検索する。続いて、情報処理装置１００は、検索クエリＱ２に対応するインデックスキーワードを検索すると、検索したインデックスキーワードに対応するオーガニックテキストを抽出する。

続いて、情報処理装置１００は、広告テキストとオーガニックテキストを抽出すると、抽出した広告テキストを決定した１つの第１表示領域ＦＡ２１に表示させ、かつ、抽出したオーガニックテキストを決定した個数の第２表示領域ＦＮ２１〜ＦＮ２３（他の第２表示領域については図示略）に表示させた検索結果コンテンツＣ２を生成する。続いて、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツＣ２を生成すると、生成した検索結果コンテンツＣ２を端末装置１０に配信する。

端末装置１０は、情報処理装置１００から検索結果コンテンツＣ２を受信する。端末装置１０は、検索結果コンテンツＣ２を受信すると、検索結果コンテンツＣ２を画面に表示する。

一般的に、検索連動型広告の業界では、検索クエリがブランドワードである場合には、検索結果コンテンツに含まれる複数の第１表示領域の中でも、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域にクリック占有率が偏ることが知られている。すなわち、検索クエリがブランドワードである場合には、多くの検索ユーザにとって、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が検索対象であると言える。また、検索連動型広告では、ブランドワードに対応する商品の公式ページの広告コンテンツは、第１表示領域の最上位に表示されやすい。一方、検索クエリがブランドワードでない場合には、検索クエリがブランドワードである場合に比べると、検索結果コンテンツに含まれる複数の第１表示領域に対するクリック占有率の偏りが少ないことが知られている。

上述したように、情報処理装置１００は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する。また、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する。これにより、検索クエリがブランドワードである場合には、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域の視認性を高めて表示することができる。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリがブランドワードである場合には、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域だけを表示することができる。すなわち、情報処理装置１００は、検索ユーザの検索対象に偏りがあるブランドワード等の検索クエリにおいて、検索対象以外の他の選択肢を削減することにより、検索結果の中から検索ユーザがクリック先を選択する際の迷いを削減することができる。したがって、情報処理装置１００は、検索ユーザが迅速に検索対象をクリックするのを助けることができる。また、情報処理装置１００は、クリックされにくい他の広告コンテンツが２位以下の第１表示領域に表示されないようにすることにより、広告主にとって無駄なインプレッション数を削減することができる。したがって、情報処理装置１００は、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報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、情報処理システム１には、端末装置１０と、広告サーバ５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、広告サーバ５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と任意の数の広告サーバ５０と任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザの操作に従い、検索窓と検索ボタンを含むコンテンツを情報処理装置１００から取得し、取得したコンテンツを表示画面に表示する。また、端末装置１０は、ユーザの操作に従い、検索窓に入力された検索クエリを情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、検索結果コンテンツを情報処理装置１００から取得し、取得した検索結果コンテンツを表示画面に表示する。

また、端末装置１０は、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域がユーザに選択（クリックやタップなど）される操作に従って、第１表示領域に含まれる検索連動型広告に対応するウェブページの配信要求を広告サーバ５０に送信する。端末装置１０は、広告サーバ５０から対応するウェブページを取得し、取得したウェブページを表示画面に表示する。

また、端末装置１０は、検索結果コンテンツに含まれる第２表示領域がユーザに選択される操作に従って、第２表示領域に含まれるオーガニック検索結果に対応するウェブページの配信要求を各種のサーバ（図示略）に送信する。端末装置１０は、各種のサーバから対応するウェブページを取得し、取得したウェブページを表示画面に表示する。

広告サーバ５０は、検索連動型広告に関する情報を広告主から取得する。また、広告サーバ５０は、情報処理装置１００の要求に応じて、検索連動型広告に関する情報を情報処理装置１００に送信する。

また、広告サーバ５０は、広告主により入稿された広告コンテンツを要求元の端末装置１０に配信するサーバ装置である。例えば、広告サーバ５０は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。そして、広告サーバ５０は、選択した広告コンテンツを端末装置１０に配信する。

情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域がユーザに選択（クリックやタップなど）されると、ユーザによって選択された第１表示領域に関する情報を取得する。また、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる第２表示領域がユーザに選択されると、ユーザによって選択された第２表示領域に関する情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ウェブビーコン(Web Beacon)が組み込まれた検索結果コンテンツを端末装置１０に配信する。ここで、ウェブビーコンとは、ユーザのアクセスを解析するためにコンテンツに組み込まれたプログラムである。情報処理装置１００は、検索結果コンテンツを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルにＪａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）のタグを実装することにより、検索結果コンテンツにウェブビーコンを組み込む。

端末装置１０は、検索結果コンテンツを受信すると、ウェブビーコンが組み込まれた検索結果コンテンツを画面に表示する。続いて、ウェブビーコンが組み込まれた検索結果コンテンツが端末装置１０の画面に表示されると、検索結果コンテンツに組み込まれたＪａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）のコードが作動して、ユーザのアクセスデータを端末装置１０から情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザによって選択された第１表示領域に関する情報を情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、ユーザによって選択された第２表示領域に関する情報を情報処理装置１００に送信する。

また、情報処理装置１００は、検索結果コンテンツに含まれる第２表示領域がユーザに選択される操作に従って、第２表示領域に含まれるオーガニック検索結果に対応するウェブページの配信要求を各種のサーバ（図示略）に送信する。端末装置１０は、各種のサーバから対応するウェブページを取得し、取得したウェブページを表示画面に表示する。

また、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。情報処理装置１００は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する。また、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の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、各種情報を表示させるための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
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、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
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。記憶部１２０は、図３に示すように、検索情報記憶部１２１とクリック情報記憶部１２２と領域情報記憶部１２３とモデル情報記憶部１２４とインデックス記憶部１２５を有する。

（検索情報記憶部１２１）
検索情報記憶部１２１は、ユーザの検索履歴に関する各種の情報を記憶する。図４に、実施形態に係る検索情報記憶部の一例を示す。図４に示す例では、検索情報記憶部１２１は、「検索クエリＩＤ」、「検索クエリ」、「検索日時」、「ユーザＩＤ」といった項目を有する。

「検索クエリＩＤ」は、ユーザから受け付けた検索クエリを識別する識別情報を示す。「検索クエリ」は、ユーザから受け付けた検索クエリを示す。「検索日時」は、ユーザから検索クエリを受け付けた日時を示す。「ユーザＩＤ」は、検索クエリの送信元であるユーザを識別する識別情報を示す。

図４の１レコード目に示す例では、検索クエリＩＤ「Ｑ１」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ１）は、図１の左側に示した検索クエリ「プロテイン」に対応する。また、情報処理装置１００が、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザ（ユーザＵ１）から検索日時「検索日時＃１」に検索クエリＱ１を受け付けたことを示す。

また、図４の２レコード目に示す例では、検索クエリＩＤ「Ｑ２」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ２）は、図１の右側に示した検索クエリ「Ｄ社 扇風機」に対応する。また、情報処理装置１００が、ユーザＩＤ「Ｕ２」で識別されるユーザ（ユーザＵ２）から検索日時「検索日時＃２」に検索クエリＱ２を受け付けたことを示す。

（クリック情報記憶部１２２）
クリック情報記憶部１２２は、検索結果コンテンツに含まれる表示領域に対するユーザのクリック履歴に関する各種の情報を記憶する。図５に、実施形態に係るクリック情報記憶部の一例を示す。図５に示す例では、クリック情報記憶部１２２は、「検索クエリＩＤ」、「領域の種類」、「領域の順位」、「クリック日時」、「ユーザＩＤ」といった項目を有する。

「検索クエリＩＤ」は、ユーザから受け付けた検索クエリを識別する識別情報を示す。「領域の種類」は、検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域のうち、ユーザによってクリックされた表示領域の種類を示す。例えば、領域の種類「広告」は、ユーザによってクリックされた表示領域が、検索連動型広告である広告コンテンツを表示するための表示領域（第１表示領域）であることを示す。また、領域の種類「通常」は、ユーザによってクリックされた表示領域が、オーガニック検索結果を表示するための表示領域（第２表示領域）であることを示す。「領域の順位」は、検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域のうち、ユーザによってクリックされた表示領域のその領域の種類の中での表示順位を示す。「クリック日時」は、ユーザによって表示領域がクリックされた日時を示す。「ユーザＩＤ」は、表示領域をクリックしたユーザを識別する識別情報を示す。

図５の１レコード目に示す例では、検索クエリＩＤ「Ｑ１」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ１）の検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域のうち、第１表示領域の中で表示順位が１位である表示領域が、クリック日時「クリック日時＃１」にユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザ（ユーザＵ１）によってクリックされたことを示す。

図５の３レコード目に示す例では、検索クエリＩＤ「Ｑ３」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ３）の検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域のうち、第２表示領域の中で表示順位が２位である表示領域が、クリック日時「クリック日時＃３」にユーザＩＤ「Ｕ３」で識別されるユーザ（ユーザＵ３）によってクリックされたことを示す。

（領域情報記憶部１２３）
領域情報記憶部１２３は、検索結果コンテンツに含まれる表示領域に関する各種の情報を検索クエリ毎に記憶する。図６に、実施形態に係る領域情報記憶部の一例を示す。図６に示す例では、領域情報記憶部１２３は、「検索クエリＩＤ」、「広告領域」、「通常領域」といった項目を有する。また、「広告領域」と「通常領域」とは、さらに「領域の順位」、「クリック占有率(％)」といった小項目を有する。

「検索クエリＩＤ」は、ユーザから受け付けた検索クエリを識別する識別情報を示す。「広告領域」は、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域を示す。「通常領域」は、検索結果コンテンツに含まれる第２表示領域を示す。「領域の順位」は、表示領域のその領域の種類の中での表示順位を示す。「クリック占有率(％)」は、同じ種類の領域の中での表示領域のクリック数の占有率を示す。

図６の１レコード目に示す例では、検索クエリＩＤ「Ｑ１」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ１）の検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域のうち、表示順位が１位である第１表示領域の第１表示領域の中でのクリック数の占有率が「１０％」であることを示す。また、検索クエリＩＤ「Ｑ１」で識別される検索クエリ（検索クエリＱ１）の検索結果コンテンツに含まれる複数の第２表示領域のうち、表示順位が１位である第２表示領域の第２表示領域の中でのクリック数の占有率が「１０％」であることを示す。

（モデル情報記憶部１２４）
モデル情報記憶部１２４は、検索クエリがブランドワードである確率を算出するモデルに関する各種の情報を記憶する。図７に、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す。図７に示す例では、モデル情報記憶部１２４は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」といった項目を有する。

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別情報を示す。「モデルデータ」は、モデルのモデルデータを示す。例えば、「モデルデータ」には、検索クエリを、検索クエリがブランドワードである確率に変換するためのデータが格納される。

図７の１レコード目に示す例では、モデルデータ「ＭＤＴ１」は、モデルＩＤ「Ｍ１」で識別される学習モデル（学習モデルＭ１）のモデルデータを示す。

モデルデータＭＤＴ１は、第１クリック占有率及び第２クリック占有率が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された第１クリック占有率及び第２クリック占有率に応じて、入力層に入力された第１クリック占有率及び第２クリック占有率に対応する検索クエリがブランドワードである確率を出力層から出力するよう、情報処理装置１００を機能させてもよい。

ここで、モデルデータＭＤＴ１が「y=a1*x1+a2*x2+・・・+ai*xi」で示す回帰モデルで実現されるとする。この場合、モデルデータＭＤＴ１が含む第１要素は、x1やx2等といった入力データ（xi）に対応する。また、第１要素の重みは、xiに対応する係数aiに対応する。ここで、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。各モデルを単純パーセプトロンと見做した場合、第１要素は、入力層が有するいずれかのノードに対応し、第２要素は、出力層が有するノードと見做すことができる。

また、モデルデータＭＤＴ１がＤＮＮ（Deep Neural Network）等、１つまたは複数の中間層を有するニューラルネットワークで実現されるとする。この場合、モデルデータＭＤＴ１が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。

情報処理装置１００は、上述した回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、検索クエリがブランドワードである確率の算出を行う。具体的には、モデルデータＭＤＴ１は、第１クリック占有率及び第２クリック占有率が入力された場合に、第１クリック占有率及び第２クリック占有率に対応する検索クエリがブランドワードである確率を出力するように係数が設定される。情報処理装置１００は、このようなモデルデータＭＤＴ１を用いて、第１クリック占有率及び第２クリック占有率に対応する検索クエリがブランドワードである確率を算出する。

なお、上記例では、モデルデータＭＤＴ１が、第１クリック占有率及び第２クリック占有率が入力された場合に、第１クリック占有率及び第２クリック占有率に対応する検索クエリがブランドワードである確率を出力するモデル（以下、モデルＸという。）である例を示した。しかし、実施形態に係るモデルデータＭＤＴ１は、モデルＸにデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、モデルデータＭＤＴ１は、第１クリック占有率及び第２クリック占有率を入力とした際に、モデルＸが出力した検索クエリがブランドワードである確率を入力して学習されたモデル（以下、モデルＹという。）であってもよい。または、モデルデータＭＤＴ１は、第１クリック占有率及び第２クリック占有率を入力とし、モデルＹの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。

また、情報処理装置１００がＧＡＮ（Generative Adversarial Networks）を用いた推定処理を行う場合、モデルデータＭＤＴ１は、ＧＡＮの一部を構成するモデルであってもよい。

（インデックス記憶部１２５）
インデックス記憶部１２５は、クローラがアクセスしたウェブページに接続するためのＵＲＬを示す「ＵＲＬ」と、そのウェブページから抽出したキーワードを示す「インデックスキーワード」と、そのウェブページのタイトルを示す「タイトル」とを紐づけたインデックスを記憶する。

また、インデックス記憶部１２５は、広告ＵＲＬと、広告インデックスキーワードと、広告タイトルとを紐づけた広告インデックスを記憶する。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、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、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、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、提供部１３１と、取得部１３２と、算出部１３３と、決定部１３４を有し、以下に説明する情報処理の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。

（提供部１３１）
提供部１３１は、検索エンジンを提供する。具体的には、提供部１３１は、ロボット型検索エンジンを提供する。より具体的には、提供部１３１は、クローラと呼ばれる巡回ロボットを用いて、多数のウェブページ（例えば、８０億ページ以上のページ）にアクセスして、多数のウェブページの情報を収集する。続いて、提供部１３１は、ウェブページの情報を収集すると、収集した情報を解析して、インデックスを生成する。例えば、提供部１３１は、クローラがアクセスしたウェブページに接続するためのＵＲＬを示す「ＵＲＬ」と、そのウェブページから抽出したキーワードを示す「インデックスキーワード」と、そのウェブページのタイトルを示す「タイトル」を紐づけて登録したインデックスを生成する。提供部１３１は、インデックスを生成すると、生成したインデックスをインデックス記憶部１２５に格納する。

また、提供部１３１は、広告サーバ５０から検索連動型広告に関する情報を取得する。具体的には、提供部１３１は、検索連動型広告に関する情報として、広告主によって登録された広告インデックスキーワード、広告タイトル、広告ＵＲＬ等を広告サーバ５０から取得する。続いて、提供部１３１は、検索連動型広告に関する情報を取得すると、広告インデックスを生成する。例えば、提供部１３１は、広告ＵＲＬと、広告インデックスキーワードと、広告タイトルとを紐づけて登録した広告インデックスを生成する。続いて、提供部１３１は、広告インデックスを生成すると、生成した広告インデックスをインデックス記憶部１２５に格納する。

また、提供部１３１は、端末装置１０から検索クエリを受け付ける。提供部１３１は、検索クエリを受け付けると、受け付けた検索クエリのログを検索情報記憶部１２１に格納する。

また、提供部１３１は、端末装置１０から検索クエリを受け付けると、インデックス記憶部１２５を参照して、検索クエリに対応する広告インデックスキーワードを検索する。続いて、提供部１３１は、検索クエリに対応する広告インデックスキーワードを検索すると、検索した広告インデックスキーワードに対応する広告テキストを抽出する。

また、提供部１３１は、端末装置１０から検索クエリを受け付けると、インデックス記憶部１２５を参照して、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索する。続いて、提供部１３１は、検索クエリに対応するインデックスキーワードを検索すると、検索したインデックスキーワードに対応するオーガニックテキストを抽出する。

続いて、提供部１３１は、広告テキストとオーガニックテキストを抽出すると、抽出した広告テキストを第１表示領域に表示させ、かつ、抽出したオーガニックテキストを第２表示領域に表示させた検索結果コンテンツを生成する。例えば、提供部１３１は、第１表示領域が第２表示領域よりも相対的に上方に位置するように２種類の表示領域を縦に並べて表示する検索結果コンテンツを生成する。また、提供部１３１は、ウェブビーコンが組み込まれた検索結果コンテンツを生成する。

続いて、提供部１３１は、検索結果コンテンツを生成すると、生成した検索結果コンテンツを端末装置１０に配信する。

（取得部１３２）
取得部１３２は、検索結果コンテンツに含まれる第１表示領域がユーザに選択（クリックやタップなど）されると、ユーザによって選択された第１表示領域に関する情報を取得する。また、取得部１３２は、検索結果コンテンツに含まれる第２表示領域がユーザに選択されると、ユーザによって選択された第２表示領域に関する情報を取得する。具体的には、提供部１３１によって配信された検索結果コンテンツが端末装置１０の画面に表示されると、検索結果コンテンツに組み込まれたＪａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）のコードが作動して、ユーザのアクセスデータを端末装置１０から情報処理装置１００に送信する。例えば、取得部１３２は、ユーザのアクセスデータとして、ユーザによってクリックされた第１表示領域に関する情報を取得する。また、取得部１３２は、ユーザのアクセスデータとして、ユーザによってクリックされた第２表示領域に関する情報を取得する。取得部１３２は、ユーザによってクリックされた第１表示領域に関する情報又は第２表示領域に関する情報を取得すると、取得した情報をクリック情報記憶部１２２に格納する。

（算出部１３３）
算出部１３３は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する。ここで、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリには、第１クエリと全く同一のクエリが含まれる。例えば、第１クエリが「Ｄ社 扇風機」である場合、第２クエリは第１クエリと全く同一の「Ｄ社 扇風機」が含まれる。また、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリには、第１クエリと全く同一のクエリに加えて、第１クエリと類似するクエリが含まれてもよい。例えば、第１クエリが「Ｄ社 扇風機」である場合、第２クエリには、第１クエリと全く同一の「Ｄ社 扇風機」に加えて、第１クエリと類似するクエリである「Ｄ社扇風機」が含まれてもよい。

具体的には、算出部１３３は、第２クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第２コンテンツに含まれる複数の表示領域であって、第２クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される複数の表示領域がそれぞれ選択された選択履歴に基づいて、複数の表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の表示領域それぞれについて算出する。また、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。例えば、算出部１３３は、第２クエリの検索結果コンテンツに含まれる複数の表示領域がそれぞれクリックされたクリック履歴に基づいて、複数の表示領域がそれぞれクリックされる度合いを示すクリック占有率を複数の表示領域それぞれについて算出する。続いて、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出したクリック占有率に基づいて、第１クエリがブランドワードである確率を算出する。

具体的には、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを出力データとして出力する第１モデルを用いて、第１スコアを算出する。例えば、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出したクリック占有率を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を出力データとして出力する第１モデルを用いて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を算出する。

また、算出部１３３は、第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、第２クエリに基づく宣伝用のリンク先に関する情報が表示される複数の第１表示領域がそれぞれ選択された第１選択履歴に基づいて、複数の第１表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の第１表示領域それぞれについて算出する。また、算出部１３３は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。例えば、算出部１３３は、第２クエリの検索結果コンテンツに含まれる複数の第１表示領域がそれぞれクリックされた第１クリック履歴に基づいて、複数の第１表示領域がそれぞれクリックされる度合いを示す第１クリック占有率を複数の表示領域それぞれについて算出する。続いて、算出部１３３は、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を算出する。

また、算出部１３３は、第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、第２クエリに基づく宣伝用とは異なるリンク先に関する情報が表示される複数の第２表示領域がそれぞれ選択された第２選択履歴に基づいて、複数の第２表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の第２表示領域それぞれについて算出する。また、算出部１３３は、複数の第２表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。例えば、算出部１３３は、第２クエリの検索結果コンテンツに含まれる複数の第２表示領域がそれぞれクリックされた第２クリック履歴に基づいて、複数の第２表示領域がそれぞれクリックされる度合いを示す第２クリック占有率を複数の表示領域それぞれについて算出する。続いて、算出部１３３は、複数の第２表示領域それぞれについて算出した第２クリック占有率に基づいて、第１クエリがブランドワードである確率を算出する。

より具体的には、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出した第１クリック占有率と第２クリック占有率を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を出力データとして出力する第１モデルを用いて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリである確率を算出する。

（決定部１３４）
決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアに基づいて、第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する。具体的には、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された第１スコアに基づいて、第１表示領域の表示態様を決定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された確率に基づいて、第１表示領域の表示態様を決定する。

また、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域の表示個数を決定する。具体的には、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域の表示個数を減ずることを決定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された確率の値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出された確率の値が所定の閾値以下である場合に比べて、第１表示領域の表示個数を減ずることを決定する。例えば、決定部１３４は、第１表示領域の表示個数を１つにすることを決定する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。図９に示す例では、情報処理装置１００は、クエリを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、クエリを受け付けていないと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）は、クエリを受け付けるまで待機する。

一方、情報処理装置１００は、クエリを受け付けたと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）は、受け付けたクエリがブランドワードであるか否かを示すスコアを算出する（ステップＳ１０２）。

情報処理装置１００は、スコアを算出すると、算出したスコアに基づいて、クエリに対応する検索結果に関する情報を表示するコンテンツに含まれる表示領域であって、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する（ステップＳ１０３）。

〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム１の他の実施形態について説明する。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

〔５−１．クイックリンクの２行表示〕
次に、図１０を用いて、変形例に係る情報処理の一例について説明する。図１０は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。図１０に示す例では、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域のサイズを決定する。具体的には、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域のサイズを大きくすることを決定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された確率の値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出された確率の値が所定の閾値以下である場合に比べて、第１表示領域のサイズを大きくすることを決定する。

決定部１３４は、第１表示領域のサイズを大きくする方法として、表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を多くすることを決定してもよい。例えば、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を決定する。具体的には、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を多くすることを決定する。

〔５−２．タイトル横ドメイン表示〕
次に、図１１を用いて、変形例に係る画面の一例について説明する。図１１は、変形例に係る画面の一例を示す図である。図１１に示す例では、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域に表示される検索クエリに対応するウェブコンテンツのタイトル（図１１に示す例では、「書類記入一切不要、ＷＥＢ申込可｜（公式）Ｅ社銀行カードローン」）の横に続けてＵＲＬ（図１１に示す例では、「ｗｗｗ．ｅｂａｎｋ××．ｃｏ．ｊｐ」）を表示することを決定する。具体的には、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、表示領域に表示される検索クエリに対応するウェブコンテンツのタイトルの横に続けてＵＲＬを表示することを決定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された確率の値が所定の閾値を上回る場合に、表示領域に表示される検索クエリに対応するウェブコンテンツのタイトルの横に続けてＵＲＬを表示することを決定する。

〔５−３．共起クエリに基づくスコア算出〕
算出部１３３は、第２クエリと共起した共起クエリの履歴に基づいて、第２クエリと共起した共起クエリに関する特徴を示す第２指標値を算出し、算出した第２指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、第２指標値を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを出力データとして出力する第２モデルを用いて、第２スコアを算出する。具体的には、第２指標値とは、fastTextを用いて生成される第２クエリの分散表現（ベクトル）である。算出部１３３は、第２クエリと共起した共起クエリの履歴をfastTextに入力することによって、第２クエリと共起した共起クエリに関する特徴を示す第２クエリの分散表現（ベクトル）生成する。続いて、算出部１３３は、第２クエリの分散表現（ベクトル）を生成すると、生成した第２クエリの分散表現（ベクトル）を第２モデルの入力データとして入力した場合に、第１クエリがブランドワードである確率を第２モデルの出力データとして出力する。より具体的には、算出部１３３は、第２スコとして、ブランドワードの正解リストに含まれるブランドワードの分散表現（ベクトル）と生成した第２クエリの分散表現（ベクトル）との類似度を算出する。例えば、算出部１３３は、分散表現（ベクトル）同士のコサイン類似度を算出する。なお、算出部１３３は、コサイン類似度に限らず、ベクトル間の距離尺度として適用可能な指標であれば、どのような指標に基づいて分散表現（ベクトル）の間の類似度を算出してもよい。例えば、算出部１３３は、分散表現（ベクトル）同士のユークリッド距離や双曲空間等の非ユークリッド空間中での距離、マンハッタン距離、マハラノビス距離等といった所定の距離関数の値を算出してもよい。

決定部１３４は、算出部１３３によって算出された第２スコアに基づいて、表示領域の表示態様を決定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出された第１クエリがブランドワードである確率に基づいて、第１表示領域の表示態様を決定する。

〔５−４．ブランドワードの拡張〕
決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであると判定する。例えば、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたブランドワードである確率が所定の閾値を上回る場合に、第１クエリがブランドワードであると判定する。決定部１３４は、第１クエリがブランドワードであると判定すると、第１クエリをブランドワードの正解リストに追加する。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３３と決定部１３４を備える。算出部１３３は、ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する。決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアに基づいて、第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する。

これにより、情報処理装置１００は、検索クエリがブランドワードである場合には、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域の視認性を高めて表示することができる。すなわち、したがって、情報処理装置１００は、検索ユーザが迅速に検索対象をクリックするのを助けることができる。

また、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域の表示個数を決定する。また、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域の表示個数を減ずることを決定する。

これにより、情報処理装置１００は、検索ユーザの検索対象に偏りがあるブランドワード等の検索クエリにおいて、検索対象以外の他の選択肢を削減することにより、検索結果の中から検索ユーザがクリック先を選択する際の迷いを削減することができる。また、情報処理装置１００は、情報処理装置１００は、クリックされにくい他の広告コンテンツが２位以下の第１表示領域に表示されないようにすることにより、広告主にとって無駄なインプレッション数を削減することができる。したがって、情報処理装置１００は、クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域を適切に表示可能とすることができる。

また、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域のサイズを決定する。また、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域のサイズを大きくすることを決定する。

これにより、情報処理装置１００は、検索クエリがブランドワードである場合には、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域の視認性を高めて表示することができる。

また、決定部１３４は、表示領域の表示態様として、表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を決定する。また、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を多くすることを決定する。

これにより、情報処理装置１００は、検索クエリがブランドワードである場合には、ブランドワードに対応する商品の公式ページのリンク先が表示される第１表示領域の視認性を高めて表示することができる。また、情報処理装置１００は、検索ユーザの検索対象に偏りがあるブランドワード等の検索クエリにおいて、ユーザが検索対象に到達した後、次にクリックする確率があるクイックリンクの視認性を高めて表示することができる。

また、決定部１３４は、算出部１３３によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであると判定する。

これにより、情報処理装置１００は、世の中に新たに生まれるブランドワードを自動的に検出することができる。したがって、情報処理装置１００は、人手に寄らずに、ブランドワードの正解データのリストを拡張することができる。

また、算出部１３３は、第２クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第２コンテンツに含まれる複数の表示領域であって、第２クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される複数の表示領域がそれぞれ選択された選択履歴に基づいて、複数の表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の表示領域それぞれについて算出し、複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。決定部１３４は、算出部１３３によって算出された第１スコアに基づいて、表示領域の表示態様を決定する。

これにより、情報処理装置１００は、クリック占有率の偏りに応じて、表示領域を適切に表示可能とすることができる。

また、算出部１３３は、複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを出力データとして出力する第１モデルを用いて、第１スコアを算出する。

これにより、情報処理装置１００は、第１指標値を算出する度に、複数の表示領域それぞれについての第１指標値の偏りを確認することなく、第１モデルを用いて第１スコアを算出することができる。

また、算出部１３３は、第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、第２クエリに基づく宣伝用のリンク先に関する情報が表示される複数の第１表示領域がそれぞれ選択された第１選択履歴に基づいて、複数の第１表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の第１表示領域それぞれについて算出し、複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。

これにより、情報処理装置１００は、第１表示領域のクリック占有率の偏りに応じて、表示領域の表示態様を決定することができる。

また、算出部１３３は、第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、第２クエリに基づく宣伝用とは異なるリンク先に関する情報が表示される複数の第２表示領域がそれぞれ選択された第２選択履歴に基づいて、複数の第２表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を複数の第２表示領域それぞれについて算出し、複数の第２表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する。

これにより、情報処理装置１００は、第１表示領域と相関性のある第２表示領域のクリック占有率の偏りに応じて、表示領域の表示態様を決定することができる。

また、算出部１３３は、第２クエリと共起した共起クエリの履歴に基づいて、第２クエリと共起した共起クエリに関する特徴を示す第２指標値を算出し、算出した第２指標値に基づいて、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを算出する。決定部１３４は、算出部１３３によって算出された第２スコアに基づいて、表示領域の表示態様を決定する。

これにより、情報処理装置１００は、共起クエリの共起の傾向に基づいて、表示領域を適切に表示可能とすることができる。

また、算出部１３３は、第２指標値を入力データとして入力した場合に、第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを出力データとして出力する第２モデルを用いて、第２スコアを算出する。

これにより、情報処理装置１００は、第２モデルを用いて第２スコアを算出することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１２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。図１２は、情報処理装置１００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を備える。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網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所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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。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。

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。

〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例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。

また、上述してきた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。

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、決定部は、決定手段や決定回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
５０ 広告サーバ
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 検索情報記憶部
１２２ クリック情報記憶部
１２３ 領域情報記憶部
１２４ モデル情報記憶部
１２５ インデックス記憶部
１３０ 制御部
１３１ 提供部
１３２ 取得部
１３３ 算出部
１３４ 決定部

Claims (16)

1. ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリであって、特定の事物を想起させる第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する算出部と、
   前記算出部によって算出されたスコアに基づいて、前記第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、前記第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する決定部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、
   前記表示領域の表示態様として、前記表示領域の表示個数を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記決定部は、
   前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、前記表示領域の表示個数を減ずることを決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   前記表示領域の表示態様として、前記表示領域のサイズを決定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、
   前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、前記表示領域のサイズを大きくすることを決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記決定部は、
   前記表示領域の表示態様として、前記表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、
   前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値以下である場合に比べて、前記表示領域に含まれるクイックリンクに関する情報が表示される行の行数を多くすることを決定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記決定部は、
   前記算出部によって算出されたスコアの値が所定の閾値を上回る場合に、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであると判定する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
9. 前記算出部は、
   前記第２クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第２コンテンツに含まれる複数の表示領域であって、前記第２クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される複数の表示領域がそれぞれ選択された選択履歴に基づいて、前記複数の表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を前記複数の表示領域それぞれについて算出し、前記複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出し、
   前記決定部は、
   前記算出部によって算出された第１スコアに基づいて、前記表示領域の表示態様を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
10. 前記算出部は、
    前記複数の表示領域それぞれについて算出した第１指標値を入力データとして入力した場合に、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを出力データとして出力する第１モデルを用いて、前記第１スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記算出部は、
    前記第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、前記第２クエリに基づく宣伝用のリンク先に関する情報が表示される複数の第１表示領域がそれぞれ選択された第１選択履歴に基づいて、前記複数の第１表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を前記複数の第１表示領域それぞれについて算出し、前記複数の第１表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項９または１０に記載の情報処理装置。
12. 前記算出部は、
    前記第２コンテンツに含まれる２種類の表示領域のうち、前記第２クエリに基づく宣伝用とは異なるリンク先に関する情報が表示される複数の第２表示領域がそれぞれ選択された第２選択履歴に基づいて、前記複数の第２表示領域がそれぞれ選択される度合いを示す第１指標値を前記複数の第２表示領域それぞれについて算出し、前記複数の第２表示領域それぞれについて算出した第１指標値に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第１スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一つに記載の情報処理装置。
13. 前記算出部は、
    前記第２クエリと共起した共起クエリの履歴に基づいて、当該第２クエリと共起した共起クエリに関する特徴を示す第２指標値を算出し、算出した第２指標値に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを算出し、
    前記決定部は、
    前記算出部によって算出された第２スコアに基づいて、前記表示領域の表示態様を決定する
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
14. 前記算出部は、
    前記第２指標値を入力データとして入力した場合に、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示す第２スコアを出力データとして出力する第２モデルを用いて、前記第２スコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリであって、特定の事物を想起させる第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出されたスコアに基づいて、前記第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、前記第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する決定工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
16. ユーザから受け付けた第１クエリに対応する第２クエリであって、特定の事物を想起させる第２クエリの検索に関する履歴に基づいて、前記第１クエリが特定の事物を想起させるクエリであるか否かを示すスコアを算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出されたスコアに基づいて、前記第１クエリに対応する検索結果に関する情報を表示する第１コンテンツに含まれる表示領域であって、前記第１クエリに基づくリンク先に関する情報が表示される表示領域の表示態様を決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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