JP6903700B2 - AI-powered advertising recommendations, programs, and computers - Google Patents
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Description
本発明は、AIを活用した広告推奨方法、プログラム、およびコンピュータに関する。 The present invention relates to an advertising recommendation method, a program, and a computer utilizing AI.
現状、テレビや動画配信サイトのほとんどの番組再生中に各種スポンサーの広告が流れる。このような広告の掲載方法は、再生中の映像の周りに表示されたり、映像の一部に重なって、または、映像そのものとして流れたりと様々である。 Currently, advertisements of various sponsors are played during the playback of most programs on TV and video distribution sites. There are various ways to place such an advertisement, such as being displayed around the video being played, overlapping a part of the video, or flowing as the video itself.
しかしながら、テレビや動画配信サイトの番組に流れる広告は、ユーザが視聴している番組との関連性が薄いものであったり、ユーザが興味のないものであったりすることが多い。そのため、広告がスキップされたり、広告によってユーザに不快感を募らせたりすることもあり、広告費に対する宣伝効果が十分であるとはいえない。 However, the advertisements that flow in the programs of televisions and video distribution sites are often less relevant to the programs that the users are watching, or are not of interest to the users. Therefore, the advertisement may be skipped or the user may be uncomfortable with the advertisement, and it cannot be said that the advertising effect on the advertising cost is sufficient.
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、人工知能(AI)技術によって番組映像を解析して番組属性データを抽出し、抽出された番組属性データに基づいて最適な配信広告を選択し、選択された広告を番組映像と共に配信することである。 The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to analyze a program video by artificial intelligence (AI) technology to extract program attribute data, and to perform optimum based on the extracted program attribute data. It is to select a delivery advertisement and deliver the selected advertisement together with the program video.
本発明の一態様は、
番組の映像データをAIシステムによって解析し、前記番組の番組属性データを抽出するステップと、
前記番組属性データに少なくとも基づいて、前記番組属性データと関連する広告属性データを取得するステップと、
前記広告属性データに少なくとも基づいて、配信広告の広告データを取得するステップと、
前記映像データをユーザ端末に送信するステップと、
前記広告データを前記ユーザ端末に送信するステップと
を備えたことを特徴とする方法である。
One aspect of the present invention is
The step of analyzing the video data of the program by the AI system and extracting the program attribute data of the program,
A step of acquiring advertising attribute data related to the program attribute data based on at least the program attribute data, and
The step of acquiring the advertisement data of the delivered advertisement based on at least the advertisement attribute data, and
The step of transmitting the video data to the user terminal and
The method is characterized by including a step of transmitting the advertisement data to the user terminal.
さらに、前記方法は、
前記ユーザ端末を利用しているユーザのユーザ属性データを取得するステップをさらに備え、
前記広告属性データを取得するステップは、前記ユーザ属性データにさらに基づくことを特徴とする。
Furthermore, the above method
Further provided with a step of acquiring user attribute data of the user using the user terminal.
The step of acquiring the advertisement attribute data is further based on the user attribute data.
また、前記方法は、
前記ユーザ端末から、前記配信広告に対するフィードバックデータを受信するステップと、
前記フィードバックデータに基づいて、前記ユーザ属性データを前記AIシステムによって学習するステップと
をさらに備えたことを特徴とする。
In addition, the above method
A step of receiving feedback data for the delivered advertisement from the user terminal,
It is characterized by further including a step of learning the user attribute data by the AI system based on the feedback data.
さらに、前記方法において、前記フィードバックデータは前記配信広告に対するユーザアクションに関するデータであり、前記ユーザが、前記配信広告をスキップしたか否か、前記配信広告からリンク先にジャンプしたか否か、前記配信広告をどれだけの時間視聴していたか、に関するデータの少なくとも1つを含むことを特徴とする。 Further, in the method, the feedback data is data related to a user action for the delivered advertisement, and whether or not the user skips the delivered advertisement, whether or not the delivered advertisement jumps to a link destination, and said that the delivery. It is characterized by containing at least one piece of data regarding how long the advertisement has been viewed.
また、前記方法において、前記番組属性データは、前記番組に登場するシーン、人物、企業、および文字、前記番組のスポンサー、ならびに前記番組で流れる音に関するデータの少なくとも1つを含むことを特徴とする。 Further, in the method, the program attribute data includes at least one of data relating to a scene, a person, a company, and a character appearing in the program, a sponsor of the program, and a sound played in the program. ..
本発明の別の態様は、前記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。 Another aspect of the present invention is a computer program for causing a computer to perform the method.
また、本発明のさらに別の態様は、
番組の映像データをAIシステムによって解析し、前記番組の番組属性データを抽出し、
前記番組属性データに少なくとも基づいて、前記番組属性データと関連する広告属性データを取得し、
前記広告属性データに少なくとも基づいて、配信広告の広告データを取得し、
前記映像データをユーザ端末に送信し、
前記広告データを前記ユーザ端末に送信する
ように構成されたことを特徴とするコンピュータである。
In addition, yet another aspect of the present invention is
The video data of the program is analyzed by the AI system, and the program attribute data of the program is extracted.
Acquire the advertisement attribute data related to the program attribute data based on at least the program attribute data.
Acquire the advertisement data of the delivered advertisement based on at least the advertisement attribute data,
The video data is transmitted to the user terminal,
It is a computer characterized in that it is configured to transmit the advertisement data to the user terminal.
本発明によれば、AI技術によって番組映像を解析して番組属性データを抽出し、抽出された番組属性データに基づいて最適な配信広告を選択し、選択された広告を番組映像と共に配信することができる。 According to the present invention, a program image is analyzed by AI technology to extract program attribute data, an optimum distribution advertisement is selected based on the extracted program attribute data, and the selected advertisement is distributed together with the program image. Can be done.
以下、添付された図面を参照して、本発明の実施形態に係るシステムを詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。図1において、広告管理サーバ100は、ネットワーク102(例えば、インターネット)を介して、各ユーザ端末101と通信を行うように構成される。なお、図1では、広告管理サーバ100を1つのサーバコンピュータとして表しているが、複数のサーバコンピュータによる分散型コンピューティングシステムとして構築することもできる。
Hereinafter, the system according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a system according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the
広告管理サーバ100は、広告配信サービスを提供する企業などによって管理されるサーバコンピュータである。または、クラウドコンピューティングサービスを提供する事業者によって管理されるクラウドコンピュータであってもよい。広告管理サーバ100は、一般的なAIシステムを搭載し、ユーザが選択した番組の映像をAIシステムによって解析して最適な配信広告を選択し、ユーザ端末101に配信する。また、広告管理サーバ100は、配信広告に対するフィードバックデータをユーザ端末101から受信し、ユーザ属性データとして学習する。広告管理サーバ100の機能については後述する。
The
ユーザ端末101は、番組を視聴するユーザによって使用され、CPU、メモリ、入力装置、および表示装置を備えている。ユーザ端末101は、スマートフォンなどのモバイル端末や据え置き端末、またはテレビ端末であってもよい。ユーザは、ユーザ端末101を介して、視聴したい番組を選択し視聴する。また、ユーザ端末101は、配信広告に対するフィードバックデータを広告管理サーバ100に送信する。
The
次に、図1における広告管理サーバ100の構成を詳細に説明する。図2は、広告管理サーバ100の構成を示す図である。図2において、広告管理サーバ100は、システムバス115を介して相互に接続された、CPU110、RAM111、入力装置112、出力装置113、通信制御装置114、および記憶装置116を備えている。記憶装置116は不揮発性記憶媒体(ROMやHDDなど)で構成され、本発明に関連するソフトウェアプログラムなどを格納したプログラム格納領域と、当該ソフトウェアプログラムで取り扱うデータなどを格納したデータ格納領域とを備えている。プログラム格納領域の各処理部120〜122は、独立したソフトウェアプログラム、そのルーチンやコンポーネントなどで構成され、記憶装置116に格納されている。各処理部120〜122は、プログラムの実行時にCPU110によって記憶装置116から呼び出されRAM111のワークエリアに展開されることで、データベースなどに適宜アクセスしながら各機能を実現する。
Next, the configuration of the
図2では、各処理部120〜122として、番組解析処理部120、広告選択処理部121、および配信処理部122を示している。各処理部120〜122の機能については後述する。
In FIG. 2, the program
図2の記憶装置116におけるデータ格納領域は、番組データ記憶部130、番組属性データ記憶部131、ユーザ属性データ記憶部132、広告属性データ記憶部133、および広告データ記憶部134を備える。
The data storage area in the
次に、記憶装置116の各記憶部130〜134に格納されるデータについて説明する。番組データ記憶部130に格納される番組データは、番組の映像データそのものである。番組データには、番組名や出演者、スポンサー、番組の内容説明などのテキストベースの属性データを含んでもよい。
Next, the data stored in each of the
番組属性データ記憶部131に格納される番組属性データd400は、AI技術によって番組データから抽出された番組の属性データである。図4は、本発明の一実施形態に係る番組属性データd400を示す図である。
The program attribute data d400 stored in the program attribute
番組属性データd400には、番組に登場するシーンを示す「シーン1」d401および「シーン2」d402、番組に登場する人物を示す「人物1」d403および「人物2」d404、番組に登場する企業または番組のスポンサー企業を示す「企業1」d405および「企業2」d406、番組で流れる音を示す「音1」d407および「音2」d408、ならびに番組データに含まれるテキストベースの属性データや番組に登場する文字から抽出された番組名やキーワードを示す「テキスト解析1」d409などを格納することができる。以下、詳述する。
The program attribute data d400 includes "
番組属性データd400は、広告管理サーバ100に搭載されたAIシステムによって番組データから抽出され作成されるトランザクションデータである。「シーン1」d401および「シーン2」d402は、番組データの映像(画像)解析によって抽出される登場シーン(例えば、野球の試合、結婚式、ビーチ、エトワール凱旋門、etc)である。「シーン1」d401および「シーン2」d402は、図4の例では2つのデータ項目であるが、別の実施形態では、抽出できたシーンの数によってデータ項目の数を増減させることもできる。または、登場回数や時間が一定の閾値を超えたシーンを番組属性データd400に格納することもできる。「人物1」d403および「人物2」d404など、その他の複数あるデータ項目についても同様である。
The program attribute data d400 is transaction data extracted and created from the program data by the AI system installed in the
「人物1」d403および「人物2」d404は、番組データの映像解析および人物解析によって、または番組データに含まれるテキストベースの属性データから抽出される登場人物である。
“
「企業1」d405および「企業2」d406は、番組データの映像解析によって抽出される企業(例えば、ドラマに登場する著名俳優が飲むビールから抽出されるビールメーカー、グルメ番組に登場する店舗の看板やテロップから抽出される飲食店、etc)、または番組データに含まれるテキストベースの属性データから抽出されるスポンサー企業である。
"
「音声1」d407および「音声2」d408は、番組データの映像解析によって抽出される音(例えば、アナウンサーの音声、挿入歌、ビールを注ぐ音、etc)である。
“
次に、ユーザ属性データ記憶部132に格納されるユーザ属性データd500について説明する。ユーザ属性データd500は、ユーザ(視聴者)の嗜好などの属性データである。図5は、本発明の一実施形態に係るユーザ属性データd500を示す図である。
Next, the user attribute data d500 stored in the user attribute
ユーザ属性データd500には、ユーザを一意に示す「ユーザID」d501、ユーザの性別、年齢層、および趣味をそれぞれ示す「性別」d502、「年齢層」d503、「趣味」d504、ユーザに関連する場所を示す「場所」d505、ならびにユーザが興味を示した、および示さなかった商品(以下、サービスも含む)や商品カテゴリをそれぞれ示す「興味あり」d506および「興味なし」d507などを格納することができる。以下、詳述する。 The user attribute data d500 includes a "user ID" d501 uniquely indicating the user, a "gender" d502 indicating the user's gender, age group, and hobby, respectively, an "age group" d503, a "hobby" d504, and a user. Store the "location" d505 indicating the location, and the "interested" d506 and "not interested" d507 indicating the products (hereinafter, including services) and product categories that the user showed or did not show interest in, respectively. Can be done. The details will be described below.
ユーザ属性データd500は、ユーザ自身によって登録されたり、広告管理サーバ100のAIシステムによって学習されたり、および/または他の企業などから提供されるマスタデータである。「場所」d505は、ユーザに関連する場所(例えば、現住所、出身地、勤務先、etc)である。「興味あり」d506は、例えば、ユーザがスキップせずに視聴していた配信広告の商品や商品カテゴリである。逆に、「興味なし」d507は、例えば、ユーザがスキップした配信広告の商品や商品カテゴリである。「趣味」d504、「場所」d505、「興味あり」d506、および「興味なし」d507は、それぞれ複数のデータ項目を持ち、複数種類のデータ(例えば、複数の趣味)を格納することもできる。なおユーザ属性データd500に含まれるデータ項目は、図5のものに限られず、例えば、ユーザが実際に購入した商品などからユーザ嗜好を判定し、データとして持つこともできる。
The user attribute data d500 is master data registered by the user himself / herself, learned by the AI system of the
次に、広告属性データ記憶部133に格納される広告属性データd600について説明する。広告属性データd600は、配信広告の属性データである。図6は、本発明の一実施形態に係る広告属性データd600を示す図である。
Next, the advertisement attribute data d600 stored in the advertisement attribute
広告属性データd600には、広告を一意に示す「広告ID」d601、配信広告の広告主を示す「広告主」d602、広告掲載商品など、配信広告の内容を示す「広告内容」d603、配信広告のジャンルを示す「ジャンル」d604、配信広告のタイプを示す「広告タイプ」d605、および配信広告が動画である場合の長さを示す「広告時間」d606などを格納することができる。以下、詳述する。 The advertisement attribute data d600 includes an "advertisement ID" d601 that uniquely indicates an advertisement, an "advertiser" d602 that indicates an advertiser of a distribution advertisement, an "advertisement content" d603 that indicates the content of a distribution advertisement such as an advertisement placement product, and a distribution advertisement. The "genre" d604 indicating the genre of the advertisement, the "advertisement type" d605 indicating the type of the distribution advertisement, the "advertisement time" d606 indicating the length when the distribution advertisement is a moving image, and the like can be stored. The details will be described below.
広告属性データd600は、広告配信サービスを提供する企業などによって予め作成されるマスタデータである。「広告タイプ」d605には、例えば、配信広告のタイプを示す数値(1:ディスプレイ型、2:オーバレイ型、3:番組前挿入型(スキップ可)、4:番組前挿入型(スキップ不可)、5:番組中挿入型(スキップ可)、6:番組中挿入型(スキップ不可)、etc)を設定することができる。配信広告のタイプについては図7を用いて後述する。「広告時間」d606は、配信広告が動画である場合の長さ(例えば、秒数)である。配信広告が、動画以外の画像やテキストなどである場合は「0」などと設定しておく。 The advertisement attribute data d600 is master data created in advance by a company or the like that provides an advertisement distribution service. In the "advertisement type" d605, for example, a numerical value indicating the type of the delivered advertisement (1: display type, 2: overlay type, 3: pre-program insertion type (skip possible), 4: pre-program insertion type (skip not possible), 5: Insertion type during program (skip possible), 6: Insertion type during program (skip not possible), etc) can be set. The type of delivery advertisement will be described later with reference to FIG. The "advertisement time" d606 is the length (for example, the number of seconds) when the delivered advertisement is a moving image. If the delivered advertisement is an image or text other than a video, set it to "0" or the like.
広告データ記憶部134に格納される広告データは、配信広告のデータそのものである。広告データは、動画のみならず、画像やテキストベースの場合もあり得る。また、広告データは広告を一意に示す広告IDを含み、広告属性データd600における「広告ID」d601と紐付けることができる。
The advertisement data stored in the advertisement
次に、本発明の広告配信処理について、図3のフローチャート、および図4〜6のデータを参照して説明する。図3は、本発明の一実施形態に係る広告配信処理を示すフローチャートである。本処理は、ユーザ(視聴者)がユーザ端末101を操作して、視聴する番組を選択するところから始まり、選択された番組に基づいて最適な配信広告を選択し、選択された広告を番組映像と共にユーザ端末101に配信するものである。
Next, the advertisement distribution process of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. 3 and the data of FIGS. 4 to 6. FIG. 3 is a flowchart showing an advertisement distribution process according to an embodiment of the present invention. This process starts with the user (viewer) operating the
本処理において配信する広告は、一実施形態として図7に示すような広告を想定しているが、これらのタイプの広告に限定するものではない。図7は、本発明の一実施形態に係る配信広告のタイプを示す図である。図7は、(a)ディスプレイ型広告、(b)オーバレイ型広告、(c)挿入型広告を含む。フレームd700は、ユーザ端末101がモバイル端末や据え置き端末である場合はブラウザのウィンドウ枠であり、テレビ端末である場合は画面のフレーム枠である。番組は、フレームd701の枠内に表示される。
The advertisement delivered in this process is assumed to be an advertisement as shown in FIG. 7 as an embodiment, but is not limited to these types of advertisements. FIG. 7 is a diagram showing a type of distribution advertisement according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 includes (a) display type advertisement, (b) overlay type advertisement, and (c) insertion type advertisement. The frame d700 is a browser window frame when the
配信広告のタイプごとに説明する。(a)ディスプレイ型広告は、フレームd702やフレーム703に表示される広告である。広告の内容は、映像であってもよいし、画像やテキストベースの広告であってもよい。また、表示された広告を選択すると広告掲載商品の専用サイトなどにジャンプしてもよい。また、図7ではフレームd702およびフレーム703を設け、2種類のディスプレイ型広告を表示させることを想定しているが、別の実施形態ではフレームを増減させ、表示するディスプレイ型広告の数を増減させてもよい。 Each type of delivery advertisement will be explained. (A) The display type advertisement is an advertisement displayed in the frame d702 or the frame 703. The content of the advertisement may be a video, an image or a text-based advertisement. In addition, if you select the displayed advertisement, you may jump to a dedicated site for the advertisement-placed product. Further, in FIG. 7, it is assumed that the frame d702 and the frame 703 are provided to display two types of display-type advertisements, but in another embodiment, the number of frames is increased or decreased to increase or decrease the number of display-type advertisements to be displayed. You may.
次に、(b)オーバレイ型広告は、フレーム704に表示される広告である。オーバレイ型広告は、フレームd701に表示された番組に重なって表示される広告である。広告の内容については(a)ディスプレイ型広告と同様である。また、オーバレイ型広告は、フレームd701に表示された番組に重なって表示される広告であればよく、表示位置は図7のような下部に限定されない。さらに、オーバレイ型広告は、押下することにより広告を閉じることができる「閉じる」ボタンなどを有してもよい。 Next, (b) the overlay type advertisement is an advertisement displayed in the frame 704. The overlay type advertisement is an advertisement displayed so as to overlap the program displayed in the frame d701. The content of the advertisement is the same as that of (a) display type advertisement. Further, the overlay type advertisement may be an advertisement displayed so as to overlap the program displayed in the frame d701, and the display position is not limited to the lower portion as shown in FIG. 7. Further, the overlay type advertisement may have a "close" button or the like that can close the advertisement by pressing the overlay type advertisement.
次に、(c)挿入型広告は、フレーム705に表示される広告である。フレーム705に表示される広告とは、厳密には、フレーム701の番組と切り替わって表示される映像広告である。挿入型広告は、ディスプレイ型広告やオーバレイ型広告と異なり、広告が流れている間は番組を表示しない。また、挿入型広告は、番組の冒頭に流れるものや、番組の途中で流れるものがある。さらに、挿入型広告は、一定時間強制的に流れるものや、例えば、広告に重なって表示される「スキップ」ボタンなどを押下することでスキップ可能なものもある。また、当該「スキップ」ボタンは最初から表示されていなくてもよく、広告を一定時間流した後に表示させることもできる。なお、図7を見ればわかるように、(a)ディスプレイ型広告、(b)オーバレイ型広告、および(c)挿入型広告はそれぞれが独立しており、1つの番組配信中にそれぞれを同時に流すことができる。 Next, (c) the insertion type advertisement is an advertisement displayed in the frame 705. Strictly speaking, the advertisement displayed in the frame 705 is a video advertisement displayed by switching to the program in the frame 701. Unlike display-type advertisements and overlay-type advertisements, insert-type advertisements do not display programs while advertisements are running. In addition, some insert-type advertisements flow at the beginning of the program and some flow in the middle of the program. Further, some insert-type advertisements are forcibly flowed for a certain period of time, and some can be skipped by pressing, for example, a "skip" button displayed overlapping the advertisement. Further, the "skip" button does not have to be displayed from the beginning, and the advertisement can be displayed after being played for a certain period of time. As can be seen from FIG. 7, (a) display-type advertisement, (b) overlay-type advertisement, and (c) insertion-type advertisement are independent of each other, and each of them is simultaneously played during one program distribution. be able to.
次に、図3のフローチャートをステップごとに説明する。まず、ユーザは、ユーザ端末101を操作して、番組リストなどから視聴する番組を選択する(ステップ300)。ユーザによって視聴する番組が選択されると、ユーザ端末101は、選択された番組を一意に示す識別子を広告管理サーバ100に送信する(ステップ301)。
Next, the flowchart of FIG. 3 will be described step by step. First, the user operates the
次に、広告管理サーバ100の番組解析処理部120は、ユーザ端末101から番組の識別子を受信すると(ステップ302)、番組の識別子に基づいて番組データ記憶部130を検索し、番組データを取得する(ステップ303)。
Next, when the program
次に、番組解析処理部120は、取得した番組データをAIシステムによって解析し、番組属性データd400を抽出して番組属性データ記憶部131に格納する(ステップ304)。なお、広告管理サーバ100の性能にもよるが、ステップ304を予め実行しておいてもよいし、実行しながらステップ305以降の処理を実行してもよい。この場合、番組を配信しながら、動的に番組データを解析し、広告を配信することになる。
Next, the program
また、広告管理サーバ100の広告選択処理部121は、ユーザ端末101を利用しているユーザの識別子(「ユーザID」d501)に基づいてユーザ属性データ記憶部132を検索し、ユーザ属性データd500を取得する(ステップ305)。「ユーザID」d501は、番組の識別子と共にステップ301において、または別途、ユーザ端末101から受信する。なお、配信広告を選択するにあたり、特にユーザ嗜好などを考慮しない場合はステップ305を実行しなくてもよい。
Further, the advertisement
次に、広告選択処理部121はAIシステムを用いて、番組属性データd400および/またはユーザ属性データd500に基づいた広告属性データd600を広告属性データ記憶部133から取得する(ステップ306)。具体的には、例えば、番組属性データd400の「シーン1」d401、「シーン2」d402、および「音1」d407などによって番組が卓球の試合やスポーツに関するものであると判断した場合は、卓球の試合の別番組やスポーツ用品の広告に関する広告属性データd600を取得することができる。また、「企業1」d405および「企業2」d406によって示される企業の広告に関する広告属性データd600を取得することができる。さらに、「音声1」d407および「音声2」d408などによって示される番組挿入歌のCDの広告に関する広告属性データd600を取得することができる。その他、ユーザ嗜好などを考慮する場合は、ユーザ属性データd500における「性別」d502、「年齢層」d503、および「興味あり」d506などからユーザ(視聴者)がアルコール飲料を好む成人男性であると判断し、ビールの広告に関する広告属性データd600を取得することができる。なお、ステップ306で取得する広告属性データd600は1件に限られず、複数件であってもよい。
Next, the advertisement
次に、広告選択処理部121はAIシステムを用いて、広告属性データd600に基づいた配信広告を選択し、広告データ記憶部134から、選択された配信広告に関する広告データを取得する(ステップ307)。具体的には、ステップ306にて取得した広告属性データd600が1件の場合は、その1件の「広告ID」d601と紐づく広告データを取得する。一方、ステップ306にて取得した広告属性データd600が複数件の場合は、広告として配信する分の広告属性データd600を選択し(すなわち、配信広告の選択)、それぞれの「広告ID」d601と紐づく広告データを取得する。この配信広告の選択は、一実施形態では、番組属性データd400やユーザ属性データd500との関係において最も相関度の高い広告属性データd600を「広告タイプ」d605ごとに選択する。また、配信広告の選択は、「広告主」d602で示される広告主の出資額や契約内容などによって、優先的に選択されるように制御したり、選択される回数に制限を設けたりすることができる。さらに、広告主が番組のスポンサーと競合するような場合は、配信広告の選択対象から除外することもできる。
Next, the advertisement
次に、ステップ308に進むが、ステップ308以降の処理はステップ307で取得された広告データ(配信広告)ごとに実行される。まず、広告管理サーバ100の配信処理部122は、ステップ307で取得された広告データの広告タイプが挿入型広告であるか否かを判定する(ステップ308)。具体的には、取得された広告データに紐づく「広告タイプ」d605によって判定する。例えば、「広告タイプ」d605が、“3”(番組前挿入型(スキップ可))、“4”(番組前挿入型(スキップ不可))、“5”(番組中挿入型(スキップ可))、または“6”(番組中挿入型(スキップ不可))の場合は挿入型広告であると判定する。
Next, the process proceeds to step 308, and the processes after
ステップ308において広告タイプが挿入型広告でないと判定された場合はNoルートに進み、配信処理部122は、広告データを番組データと共にユーザ端末101に送信する(ステップ309および310)。なお、ステップ309および310の実行順序はいずれかが先であっても並列であってもよい。
If it is determined in
一方、ステップ308において広告タイプが挿入型広告であると判定された場合はYesルートに進み、配信処理部122は、ステップ307で取得された広告データの広告タイプが番組前挿入型広告(「広告タイプ」d605が“3”または“4”)であるか否かを判定する(ステップ311)。広告タイプが番組前挿入型広告であると判定された場合はYesルートに進み、配信処理部122は、番組データによって配信される番組の冒頭で広告が流れるように、広告データを番組データと共にユーザ端末101に送信する(ステップ312および313)。
On the other hand, if it is determined in
一方、ステップ311において広告タイプが番組前挿入型広告でないと判定された場合はNoルートに進み、配信処理部122は、番組データをユーザ端末101に送信する(ステップ314)。その後、広告の配信時間が到来したら、配信処理部122は、番組データによって配信される番組の所定の箇所で広告が流れるように、広告データをユーザ端末101に送信する(ステップ315)。
On the other hand, if it is determined in step 311 that the advertisement type is not the pre-program insertion type advertisement, the process proceeds to No route, and the
次に、ユーザ端末101は、配信広告に対するフィードバックデータを広告管理サーバ100に送信する(ステップ316)。送信されたフィードバックデータは、広告管理サーバ100によって受信され(ステップ317)、AIシステムによってユーザ属性データd500として学習される(ステップ318)。ここで、フィードバックデータとは配信広告に対するユーザアクションに関するデータであり、ユーザが、配信広告をスキップしたか否か、配信広告からリンク先(例えば、広告掲載商品などの専用サイト)にジャンプしたか否か、配信広告をどれだけの時間視聴していたか、などのデータを含む。これにより、ユーザが興味を示した、または、示さなかった商品や商品カテゴリをAIシステムに学習させ、次回の配信広告の選択(ステップ307)に活用することができる。ステップ318の後、本処理は終了する。
Next, the
以上により、本発明によれば、AI技術によって番組映像を解析して番組属性データを抽出し、抽出された番組属性データに基づいて最適な配信広告を選択し、選択された広告を番組映像と共に配信することができる。 Based on the above, according to the present invention, the program video is analyzed by the AI technology to extract the program attribute data, the optimum distribution advertisement is selected based on the extracted program attribute data, and the selected advertisement is combined with the program video. Can be delivered.
Claims (4)
ユーザ端末から受信したユーザ識別子に基づいて、前記ユーザ識別子に関連付けられるユーザの学習済みユーザ属性データをユーザ属性データ記憶部から取得するステップと、
前記番組属性データおよび前記学習済みユーザ属性データに基づいて、関連する広告属性データを広告属性データ記憶部から取得するステップと、
前記広告属性データに少なくとも基づいて、配信広告の広告データを広告データ記憶部から取得するステップであって、前記配信広告は、(1)前記番組属性データおよび前記学習済みユーザ属性データとの関係において最も相関度の高い前記広告属性データと、(2)広告主が前記番組のスポンサーと競合関係になるかどうか、および/または(3)前記広告主の出資額や契約内容と、に基づいて選択される、ことと、
前記映像データを前記ユーザ端末に送信するステップと、
前記広告データを前記ユーザ端末に送信するステップと、
前記ユーザ端末から、前記配信広告に対するフィードバックデータを受信するステップであって、前記フィードバックデータは、前記ユーザが配信広告をスキップしたか否か、および/または前記ユーザが前記配信広告からリンク先にジャンプしたか否か、を示す、ステップと、
前記フィードバックデータを前記ユーザ識別子に関連付けられる前記学習済みユーザ属性データとして機械学習することにより、前記ユーザ識別子に関連付けられる前記学習済みユーザ属性データを更新するステップと
を備えたことを特徴とする方法。 The step of analyzing the video data of the program and extracting the program attribute data of the program,
Based on the user identifier received from the user terminal, the step of acquiring the learned user attribute data of the user associated with the user identifier from the user attribute data storage unit, and
A step of acquiring related advertisement attribute data from the advertisement attribute data storage unit based on the program attribute data and the learned user attribute data, and
It is a step of acquiring the advertisement data of the distribution advertisement from the advertisement data storage unit based on at least the advertisement attribute data, and the distribution advertisement is (1) in relation to the program attribute data and the learned user attribute data. Selection based on the most highly correlated advertising attribute data, (2) whether the advertiser competes with the sponsor of the program, and / or (3) the advertiser's investment amount and contract details. To be done, and
The step of transmitting the video data to the user terminal and
The step of transmitting the advertisement data to the user terminal and
In the step of receiving feedback data for the delivered advertisement from the user terminal, the feedback data indicates whether or not the user skipped the delivered advertisement and / or the user jumps from the delivered advertisement to the link destination. Steps and steps that indicate whether or not you did
A method comprising: machine learning the feedback data as the learned user attribute data associated with the user identifier to update the learned user attribute data associated with the user identifier.
ユーザ端末から受信したユーザ識別子に基づいて、前記ユーザ識別子に関連付けられるユーザの学習済みユーザ属性データをユーザ属性データ記憶部から取得し、
前記番組属性データおよび前記学習済みユーザ属性データに基づいて、関連する広告属性データを広告属性データ記憶部から取得し、
前記広告属性データに少なくとも基づいて、配信広告の広告データを広告データ記憶部から取得し、前記配信広告は、(1)前記番組属性データおよび前記学習済みユーザ属性データとの関係において最も相関度の高い前記広告属性データと、(2)広告主が前記番組のスポンサーと競合関係になるかどうか、および/または(3)前記広告主の出資額や契約内容と、に基づいて選択され、
前記映像データを前記ユーザ端末に送信し、
前記広告データを前記ユーザ端末に送信し、
前記ユーザ端末から、前記配信広告に対するフィードバックデータを受信し、前記フィードバックデータは、前記ユーザが配信広告をスキップしたか否か、および/または前記ユーザが前記配信広告からリンク先にジャンプしたか否か、を示し、
前記フィードバックデータを前記ユーザ識別子に関連付けられる前記学習済みユーザ属性データとして機械学習することにより、前記ユーザ識別子に関連付けられる前記学習済みユーザ属性データを更新する
ように構成されたことを特徴とするコンピュータ。 The video data of the program is analyzed, the program attribute data of the program is extracted, and the program is extracted.
Based on the user identifier received from the user terminal, the learned user attribute data of the user associated with the user identifier is acquired from the user attribute data storage unit.
Based on the program attribute data and the learned user attribute data, the related advertisement attribute data is acquired from the advertisement attribute data storage unit.
Based on at least the advertisement attribute data, the advertisement data of the delivered advertisement is acquired from the advertisement data storage unit, and the delivered advertisement has (1) the highest degree of correlation in relation to the program attribute data and the learned user attribute data. Selected based on high advertising attribute data, (2) whether the advertiser competes with the sponsor of the program, and / or (3) the advertiser's investment amount and contract details.
The video data is transmitted to the user terminal,
The advertisement data is transmitted to the user terminal, and the advertisement data is transmitted to the user terminal.
The feedback data for the delivered advertisement is received from the user terminal, and the feedback data is whether or not the user skips the delivered advertisement and / or whether the user jumps from the delivered advertisement to the link destination. , Indicates
A computer configured to update the learned user attribute data associated with the user identifier by machine learning the feedback data as the learned user attribute data associated with the user identifier.
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