JP6917741B2

JP6917741B2 - 算出装置、算出方法、及び算出プログラム

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Publication number: JP6917741B2
Application number: JP2017051204A
Authority: JP
Inventors: 堀田　徹; 徹堀田; 翔平田中; 征良中村
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2017-03-16
Filing date: 2017-03-16
Publication date: 2021-08-11
Anticipated expiration: 2037-03-16
Also published as: JP2018156247A

Description

本発明は、算出装置、算出方法、及び算出プログラムに関する。

近年、広告表示領域（以下、「広告枠」とする）等の所定の対象における配信実績に基づいて広告の評価を決定する技術が提供されている。このような記述においては、例えば、各対象の配信実績に基づいて、クリック率（以下、「ＣＴＲ（Click Through Rate）」等の種々の広告の評価を算出する。

特開２００９−２７１６６１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、広告の評価を適切に算出することができるとは限らない。例えば、一の広告が一の広告枠に配信（表示）された実績（回数）が少ない場合、一の広告の一の広告枠におけるＣＴＲを精度よく算出することは難しい。また、このような場合、一の広告が複数の広告枠の各々に配信された実績を単純に合計し、複数の広告枠全体の実績に基づくＣＴＲを算出した場合、各広告枠の影響が考慮されておらず、各広告枠についてのＣＴＲとしては適切ではない等の課題がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告の評価を適切に算出する算出装置、算出方法、及び算出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る算出装置は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、前記複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、前記広告に関する評価を算出する算出部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、広告の評価を適切に算出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図３は、実施形態に係る算出装置の構成例を示す図である。図４は、実施形態に係る配信実績情報記憶部の一例を示す図である。図５は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る広告枠情報記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る算出処理の一例を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る広告配信処理の一例を示すフローチャートである。図９は、算出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、本願に係る算出装置、算出方法、及び算出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算出装置、算出方法、及び算出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。

（実施形態）
〔１．算出処理〕
図１及び図２を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図１及び図２は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、算出装置１００が複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報に基づいて算出された各広告枠のバイアス値を用いて、広告に関する評価を算出する場合を示す。図１では、算出装置１００が広告に関する評価として、ＣＴＲ（Click Through Rate）を算出する場合を示す。なお、以下では、算出装置１００が各広告枠のバイアス値を用いて算出するＣＴＲを「合成ＣＴＲ」と記載する場合がある。また、図２は、合成ＣＴＲ等の種々のＣＴＲを用いて、配信する広告を決定する一例を示す図である。なお、算出対象とする広告に関する評価は、ＣＴＲの他にも、例えば、ＣＶＲ（Conversion Rate）、ｅＣＰＭ（effective Cost Per Mille）、ＣＰＣ（Cost Per Click）などであってもよい。

〔算出システムの構成〕
まず、図２に示す算出システム１について説明する。図２に示すように、算出システム１は、端末装置１０と、コンテンツ配信装置５０と、算出装置１００とが含まれる。端末装置１０と、コンテンツ配信装置５０と、算出装置１００とは所定のネットワークＮ（図９参照）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に示した算出システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のコンテンツ配信装置５０や複数台の算出装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利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）等により実現される。図２に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。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。具体的には、図２では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。

算出装置１００は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告に関する評価を算出する情報処理装置である。例えば、算出装置１００は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告の合成ＣＴＲを算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、ユーザに広告配信サービスを提供する。例えば、算出装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０に広告を配信する。また、算出装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０にコンテンツを配信してもよい。このように、算出装置１００は、所定のコンテンツを端末装置１０に配信するコンテンツ配信サービスを提供してもよい。この場合、算出システム１は、コンテンツ配信装置５０を有しなくてもよい。

なお、図２の例では、算出装置１００が広告配信サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が広告配信サービスを提供する場合、算出装置１００は広告配信サービスを提供しなくてもよい。この場合、算出装置１００は、広告配信サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、広告の評価の算出のみを行ってもよい。この場合、算出システム１には、広告配信装置が含まれてもよい。

コンテンツ配信装置５０は、コンテンツを配信する情報処理装置である。図２に示す例において、コンテンツ配信装置５０は、端末装置１０からの要求に応じて、端末装置１０において表示されるコンテンツを配信する。例えば、コンテンツ配信装置５０は、図１に示すようなコンテンツＣＴ１１やコンテンツＣＴ１２等の種々のコンテンツを端末装置１０へ配信する。例えば、コンテンツ配信装置５０が配信するコンテンツがウェブページ等の所定のアプリケーションにより表示される種々のコンテンツであってもよい。

また、図１に示すコンテンツＣＴ１１に含まれる記事等のコンテンツを部分コンテンツと称する場合がある。図１に示す例において、例えばコンテンツＡやコンテンツＢ等が部分コンテンツに対応する。例えば、部分コンテンツは、文字情報とその文字情報に対応する記事に関連する画像とが含まれる。なお、部分コンテンツは、どのようなコンテンツであってもよい。例えば、部分コンテンツは、文字情報のみであってもよいし、画像情報のみであってもよいし、動画情報であってもよい。

また、図１に示すコンテンツＣＴ１１のうち、ファーストビューＦＶに対応する部分コンテンツ（コンテンツＡ〜Ｄ）や広告枠ＡＲ１が、端末装置１０において初期表示されるものとする。なお、ファーストビューＦＶに含まれない広告枠ＡＲ２やコンテンツＥ等はユーザの操作に応じて、表示されるものとする。例えば、ユーザは、端末装置１０にコンテンツＣＴ１１が初期表示された場合、コンテンツＡ〜Ｄや広告枠ＡＲ１が表示された画面にタッチした指を下から上へ移動させる操作（以下、「フリック操作」とする場合がある）をすることにより、表示を下へスクロールさせて、広告枠ＡＲ２やコンテンツＥ等を表示させることができる。

なお、上記のように、「広告枠ＡＲ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その広告枠は広告枠ＩＤ「ＡＲ＊」により識別される広告枠であることを示す。例えば、「広告枠ＡＲ１」と記載した場合、その広告枠は広告枠ＩＤ「ＡＲ１」により識別される広告枠、すなわち広告枠Ａである。また、広告枠ＡＲ２との記載は、広告枠Ｂに対応し、広告枠ＡＲ３との記載は、広告枠Ｃに対応し、広告枠ＡＲ４との記載は、広告枠Ｄに対応する。

また、「広告ＡＤ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その広告は広告ＩＤ「ＡＤ＊」により識別される広告枠であることを示す。例えば、「広告ＡＤ１」と記載した場合、その広告は広告ＩＤ「ＡＤ１」により識別される広告である。

また、算出システム１には、広告主によって利用される広告主装置（情報処理装置）が含まれてもよい。なお、広告主は、入稿作業等を代理店に依頼する場合もある。なお、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。例えば、広告主は、広告主装置により広告を算出装置１００や広告配信装置に入稿したりする。

図１に示すように、算出装置１００は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報（以下、「配信実績情報」ともいう）を取得済みであるものとする。図１の例では、算出装置１００は、広告配信において収集した配信実績情報を配信実績情報記憶部１２１に記憶する。また、算出装置１００は、外部の情報処理装置から配信実績情報を取得してもよい。

図１中の配信実績情報記憶部１２１に示す「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。図１中の配信実績情報記憶部１２１に示す「広告枠Ａ」〜「広告枠Ｄ」等には、各広告枠（広告枠ＡＲ１〜広告枠ＡＲ４等）における各広告の配信実績に関する情報が記憶される。また、図１中の配信実績情報記憶部１２１に示す「配信回数」は、対応する広告が配信された回数を示す。また、図１中の配信実績情報記憶部１２１に示す「クリック回数」は、対応する広告のクリック回数を示す。「ＣＴＲ（％）」は、対応する広告のクリック率を示す。「ＣＴＲ（％）」は、対応するクリック回数を配信回数で除した値を示す。例えば、広告ＡＤ２の広告枠Ｂにおける「ＣＴＲ」は、「０．００５（＝５００／１０００００）」に「１００」を乗算した「０．５（％）」となる。

例えば、図１に示す例において、広告枠Ａについて、広告ＡＤ１の配信回数は「１００００」であり、広告ＡＤ１のクリック回数は「１００」であり、広告ＡＤ１のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。また、例えば、図１に示す例において、広告枠Ｂについて、広告ＡＤ２の配信回数は「８０００」であり、広告ＡＤ２のクリック回数は「４０」であり、広告ＡＤ２のＣＴＲは「０．５（％）」であることを示す。

また、例えば、図１に示す例において、広告枠Ａについて、広告全体の配信回数は「１０００００」であり、広告全体のクリック回数は「１０００」であり、広告全体のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。また、例えば、図１に示す例において、広告枠Ｂについて、広告全体の配信回数は「１０００００」であり、広告全体のクリック回数は「４００」であり、広告全体のＣＴＲは「０．４（％）」であることを示す。また、例えば、図１に示す例において、広告枠全体について、広告全体の配信回数は「１００００００」であり、広告全体のクリック回数は「１００００」であり、広告全体のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。

以下では、各広告枠への配信回数が３０００回以上である広告を「実績有広告」と記載する場合がある。すなわち、ここでいう「実績有広告」とは、各広告枠における配信実績が充分ある広告であり、各広告枠への配信実績に基づいて算出する各広告枠のＣＴＲが精確である（信頼性がある）広告をいう。また、１つ以上の広告枠への配信回数が３０００回未満である広告を「実績無広告」と記載する場合がある。すなわち、ここでいう「実績無広告」とは、各広告枠における配信実績が不足する広告であり、各広告枠への配信実績に基づいて算出する各広告枠のＣＴＲが精確に欠ける（信頼性がない）広告をいう。

なお、以下では、各広告枠への配信回数が３０００回以上である広告を「実績有広告」とするが、どのような広告を「実績有広告」とするかは、種々の情報や条件等に基づいて適宜変更されてもよい。

〔１−１．合成ＣＴＲの算出〕
図１の例では、算出装置１００は、実績有広告について、各広告枠のＣＴＲを算出する（ステップＳ１１）。図１の例では、算出装置１００は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等のＣＴＲを算出する。

例えば、算出装置１００は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）への広告ＡＤ１の配信回数及びそのクリック回数に基づいて算出する。図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）における広告ＡＤ１のクリック回数「１００」を配信回数「１００００」で除算した値「０．０１」に「１００」を乗算し「１（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）における広告ＡＤ１のクリック回数「２０」を配信回数「１００００」で除算した値「０．００２」に「１００」を乗算し「０．２（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）における広告ＡＤ１のクリック回数「５００」を配信回数「５００００」で除算した値「０．０１」に「１００」を乗算し「１（％）」と算出する。

また、算出装置１００は、各広告枠のバイアス値を算出する（ステップＳ１２）。例えば、各広告枠における全広告の配信実績を合算して算出した全体ＣＴＲを各広告枠について算出し、各広告枠の全体ＣＴＲを相対比較することにより、各広告枠のバイアス値を算出する。図１の例では、算出装置１００は、広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」を基準「１」とし、広告枠全体の全体ＣＴＲとの比率（割合）を広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４等のバイアス値として算出する。

例えば、算出装置１００は、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）の全体ＣＴＲが「１（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「１」を広告枠ＡＲ１のバイアス値として算出する。また、例えば、算出装置１００は、広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）の全体ＣＴＲが「０．４（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「０．４」を広告枠ＡＲ２のバイアス値として算出する。また、例えば、算出装置１００は、広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）の全体ＣＴＲが「２（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「２」を広告枠ＡＲ３のバイアス値として算出する。また、例えば、算出装置１００は、広告枠ＡＲ４（広告枠Ｄ）の全体ＣＴＲが「１．５（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「１．５」を広告枠ＡＲ４のバイアス値として算出する。

なお、上記のバイアス値は一例であり、算出装置１００は、種々の情報に基づいて算出された各広告枠のバイアス値を用いてもよい。算出装置１００は、外部の情報処理装置から取得した各広告枠のバイアス値を用いてもよい。例えば、算出装置１００は、広告を配信する時間や広告の配信対象となるユーザの属性等の各種情報を用いて、バイアス値を算出してもよい。例えば、算出装置１００は、広告を配信する時間帯において、他の時間帯よりも相対的にＣＴＲが高くなる広告枠については、その時間帯においてはバイアス値を他の時間帯よりも高くしてもよい。また、例えば、算出装置１００は、広告の配信となるユーザが女性の場合、男性に配信する場合よりも相対的にＣＴＲが高くなる広告枠については、配信対象が女性である場合バイアス値を男性の場合よりも高くしてもよい。また、例えば、算出装置１００は、算出対象となる広告の評価がコンバージョン率であるＣＶＲの場合、その広告枠を含むコンテンツをユーザが閲覧するまでにユーザが閲覧するコンテンツ（流入経路）等を加味してバイアス値を算出してもよい。なお、上記は一例であり、バイアス値は、用途や条件等に応じて、種々の情報を適宜用いて算出されるものとする。

そして、算出装置１００は、実績無広告について、各広告枠への配信を合成したＣＴＲを算出する（ステップＳ１３）。図１の例では、算出装置１００は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等への配信を合成したＣＴＲ（合成ＣＴＲ）を算出する。

図１の例では、算出装置１００は、下記の式（１）を用いて、実績無広告である各広告の合成ＣＴＲを算出する。

上記の式（１）の左辺「ＣＴＲ_{ｉ，ａｌｌ}」は、算出対象となった広告の合成ＣＴＲを示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応し、変数「ａｌｌ」は、全体の配信実績を合成して算出された合成ＣＴＲであることを示す。例えば、変数「ｉ」が「３」である「ＣＴＲ_{３，ａｌｌ}」は、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを示す。この場合、「広告ＡＤ＊」の「＊」に対応する数値が変数「ｉ」に対応する。例えば、「ＣＴＲ_{５，ａｌｌ}」は、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲを示す。

また、上記の式（１）の右辺「Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ_ｉ，ｓ」は、対応する広告の広告枠における表示回数を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応し、変数「ｓ」は、どの広告枠であるかを示す。例えば、「ｉ」が「３」であり、「ｓ」が「１」である「Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ_３，１」は、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ１への配信回数を示す。この場合、「広告枠ＡＲ＊」の「＊」に対応する数値が変数「ｓ」に対応する。例えば、「Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ_３，５」は、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ５への配信回数を示す。例えば、広告枠全体の数が、「１００」個である場合、上記の式（１）の右辺中の「Ｎ」は、「１００」になる。

また、上記の式（１）の右辺「Ｂｉａｓ_ｓ」は、対応する広告枠のバイアス値を示す。例えば、「ｓ」が「４」である「Ｂｉａｓ_４」は、広告枠ＡＲ４のバイアス値に対応する。

また、上記の式（１）の右辺「Ｃｌｉｃｋ_ｉ，ｓ」は、対応する広告枠に表示された広告のクリック回数を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応し、変数「ｓ」は、どの広告枠であるかを示す。例えば、「ｉ」が「３」であり、「ｓ」が「１」である「Ｃｌｉｃｋ_３，１」は、広告枠ＡＲ１へ表示された広告ＡＤ３のクリック回数を示す。

図１の例では、算出装置１００は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（１）に示すように、広告ＡＤ３の各広告枠への配信回数とその広告枠のバイアス値を乗算した値の合計値を分母とする。例えば、算出装置１００は、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ１への配信回数「１０００」に広告枠ＡＲ１のバイアス値「１」を乗算した値や、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ２への配信回数「８０００」に広告枠ＡＲ２のバイアス値「０．４」を乗算した値等の合計値を分母とする。

また、例えば、算出装置１００は、上記の式（１）に示すように、各広告枠における広告ＡＤ３のクリック回数の合計値を分子とする。例えば、算出装置１００は、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ１におけるクリック回数「１０」や、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ２におけるクリック回数「１」や広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ３におけるクリック回数「２」等の合計値を分子とする。

図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを、上記の式（１）を用いて算出される値「０．００６」に「１００」を乗算し「０．６（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲを、上記の式（１）を用いて算出される値「０．００１」に「１００」を乗算し「０．１（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、広告ＡＤ７の合成ＣＴＲを、上記の式（１）を用いて算出される値「０．００２」に「１００」を乗算し「０．２（％）」と算出する。なお、以下では、小数点以下の数値が大きくなることを避け説明を簡単にするために、上記の式（１）により算出される値に「１００」を乗算した値、すなわちＣＴＲを「％」にした値を用いる場合を示す。また、各ＣＴＲに「％」に変換した値ではなく、上記の式（１）により算出される値をそのまま用いてよい。この場合、各ＣＴＲには、「％」に変換した値ではなく、上記の式（１）により算出される値等、「％」に変換する前のＣＴＲの値が用いられる。

また、ステップＳ１１とステップＳ１２やステップＳ１３とは、説明の為に付したステップであり、ステップＳ１２がステップＳ１３よりも前に行われていれば、いずれが先に行われてもよい。

このように、算出装置１００は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告に関する評価を算出し、各広告枠間における評価のバイアス（偏り）を考慮した評価を算出することができるため、広告の評価を適切に算出することができる。

例えば、各広告枠間におけるＣＴＲのバイアス（偏り）を考慮せずに、単純に広告枠全体のクリック回数の合計値を配信回数の合計値で除算することにより、広告枠全体のＣＴＲ（以下、「全体ＣＴＲ」とする）を算出した場合、全体ＣＴＲは、各広告枠の影響が考慮されていない。そのため、全体ＣＴＲは、各広告枠間におけるＣＴＲのバイアス（偏り）がある場合、各広告枠についてのＣＴＲとしては適切ではない。一方、算出装置１００は、各広告枠間における評価のバイアス（偏り）を考慮した評価を算出することができるため、広告の合成ＣＴＲを適切に算出することができる。なお、算出装置１００は、上記に限らず、例えばカテゴリで分類された広告群等の種々の対象に関する評価を算出してもよい。

〔１−２．配信広告の決定〕
また、算出装置１００は、算出した広告の評価である合成ＣＴＲを用いて、配信する広告を決定してもよい。この点について、図２を用いて説明する。

図２に示すように、端末装置１０は、コンテンツ配信装置５０にコンテンツの配信要求を送信する（ステップＳ２１）。例えば、端末装置１０は、ユーザＵ１による操作に応じて、コンテンツ配信装置５０にコンテンツの配信要求を送信する。

端末装置１０から配信要求を受け付けたコンテンツ配信装置５０は、端末装置１０にコンテンツを配信する（ステップＳ２２）。図２に示す例においては、コンテンツ配信装置５０は、端末装置１０にコンテンツＣＴ１２を配信する。

そして、図２の例では、コンテンツＣＴ１２を取得した端末装置１０は、算出装置１００に広告要求を送信する（ステップＳ２３）。例えば、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１２に含まれる広告枠ＡＲ３に表示する広告を算出装置１００に要求する。また、図２の例では、端末装置１０は、広告の配信（表示）先が広告枠ＡＲ３であることを示す情報を算出装置１００に送信することにより、算出装置１００に広告を要求する。

そして、広告要求を取得した算出装置１００は、実績有広告について、ランキングを決定する（ステップＳ２４）。例えば、算出装置１００は、実績有広告について、広告要求に対応する広告枠のＣＴＲに基づいてスコアを算出する。図２の例では、算出装置１００は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲに基づいてスコアを算出する。

図２の例では、算出装置１００は、下記の式（２）を用いて、実績有広告についてのスコアを算出する。

上記の式（２）の左辺「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_ｉ」は、算出対象となった広告のスコア（ランキングスコア）を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応する。例えば、変数「ｉ」が「１５」である「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_ｉ」は、広告ＡＤ１５のスコアを示す。この場合、「広告ＡＤ＊」の「＊」に対応する数値が変数「ｉ」に対応する。例えば、「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_８」は、広告ＡＤ８のスコアを示す。

上記の式（２）の右辺「ＣＴＲ_ｉ，ｓ」は、算出対象となった広告が対応する広告枠に表示された場合のクリック回数を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応し、変数「ｓ」は、どの広告枠であるかを示す。例えば、「ｉ」が「３」であり、「ｓ」が「２」である「ＣＴＲ_３，２」は、広告枠ＡＲ２へ表示された広告ＡＤ３のクリック率（ＣＴＲ）を示す。例えば、「ＣＴＲ_５，９」は、広告枠ＡＲ９へ表示された広告ＡＤ５のクリック率（ＣＴＲ）を示す。

上記の式（２）の右辺「ＣＰＣ_ｉ」は、算出対象となった広告のクリック単価であるＣＰＣ（Cost Per Click）を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応する。例えば、「ｉ」が「１」である「ＣＰＣ_１」は、広告ＡＤ１のＣＰＣを示す。

図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。図２の例では、算出装置１００は、配信実績情報記憶部１２１に記憶された広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）におけるＣＴＲや広告情報記憶部１２２に記憶された広告ＡＤ１のＣＰＣに基づいて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「１」と、広告ＡＤ１のＣＰＣ「１００」とに基づいて、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「１００」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ２のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．５」と、広告ＡＤ２のＣＰＣ「８０」とに基づいて、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「４０」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ４のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．８」と、広告ＡＤ４のＣＰＣ「１２０」とに基づいて、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「９６」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、実績有広告である各広告ＡＤ１、ＡＤ２、ＡＤ４等のスコアに基づいて実績有広告のランキング（順位）を決定する。例えば、図２の例では、算出装置１００は、実績有ランキング一覧ＬＴ１１に示すように、スコア「１００」の広告ＡＤ１を１位と決定し、スコア「９６」の広告ＡＤ４を２位と決定し、スコア「４０」の広告ＡＤ２を３位と決定する。

また、広告要求を取得した算出装置１００は、実績無広告について、ランキングを決定する（ステップＳ２５）。例えば、算出装置１００は、実績無広告について、合成ＣＴＲ及び広告要求に対応する広告枠のバイアス値に基づいてスコアを算出する。図２の例では、算出装置１００は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７の広告枠ＡＲ３の合成ＣＴＲや広告枠ＡＲ３のバイアス値に基づいてスコアを算出する。

図２の例では、算出装置１００は、下記の式（３）を用いて、実績無広告についてのスコアを算出する。

上記の式（３）の左辺「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_ｉ」は、算出対象となった広告のスコア（ランキングスコア）を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応する。例えば、変数「ｉ」が「１２」である「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_ｉ」は、広告ＡＤ１２のスコアを示す。この場合、「広告ＡＤ＊」の「＊」に対応する数値が変数「ｉ」に対応する。例えば、「ＲａｎｋｉｎｇＳｃｏｒｅ_７」は、広告ＡＤ７のスコアを示す。

上記の式（３）の左辺「ＣＴＲ_{ｉ，ａｌｌ}」は、算出対象となった広告の合成ＣＴＲを示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応し、変数「ａｌｌ」は、全体の配信実績を合成して算出された合成ＣＴＲであることを示す。例えば、変数「ｉ」が「３」である「ＣＴＲ_{３，ａｌｌ}」は、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを示す。この場合、「広告ＡＤ＊」の「＊」に対応する数値が変数「ｉ」に対応する。例えば、「ＣＴＲ_{５，ａｌｌ}」は、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲを示す。

また、上記の式（３）の右辺「Ｂｉａｓ_ｓ」は、対応する広告枠のバイアス値を示す。例えば、「ｓ」が「３」である「Ｂｉａｓ_３」は、広告枠ＡＲ３のバイアス値に対応する。

上記の式（３）の右辺「ＣＰＣ_ｉ」は、算出対象となった広告のクリック単価であるＣＰＣ（Cost Per Click）を示す。ここで、変数「ｉ」は、算出対象となった広告に対応する。例えば、「ｉ」が「２」である「ＣＰＣ_２」は、広告ＡＤ２のＣＰＣを示す。

図２の例では、算出装置１００は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ３のスコアを算出する。図２の例では、算出装置１００は、広告情報記憶部１２２に記憶された広告ＡＤ１の合成ＣＴＲ及びＣＰＣや広告枠情報記憶部１２３に記憶された広告枠ＡＲ３のバイアス値に基づいて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ３のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（３）と、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲ「０．６（％）」と、広告ＡＤ３のＣＰＣ「１００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「１２０」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ５のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（３）と、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲ「０．１（％）」と、広告ＡＤ５のＣＰＣ「３００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ５の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「６０」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ７のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（３）と、広告ＡＤ７の合成ＣＴＲ「０．２（％）」と、広告ＡＤ７のＣＰＣ「２００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ７の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「８０」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、実績無広告である各広告ＡＤ３、ＡＤ５、ＡＤ７等のスコアに基づいて実績有広告のランキング（順位）を決定する。例えば、図２の例では、算出装置１００は、実績無ランキング一覧ＬＴ１２に示すように、スコア「１２０」の広告ＡＤ３を１位と決定し、スコア「８０」の広告ＡＤ７を２位と決定し、スコア「６０」の広告ＡＤ５を３位と決定する。

そして、算出装置１００は、算出した各スコアに基づいて配信する広告を決定する（ステップＳ２６）。図２の例では、算出装置１００は、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の広告を配信する広告として決定する。例えば、図２の例では、算出装置１００は、全体ランキング一覧ＬＴ１３に示すように、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の「１２０」である広告ＡＤ３を配信する広告（いか、「配信広告」ともいう）として決定する。

そして、算出装置１００は、決定した広告を配信する（ステップＳ２７）。図２の例では、算出装置１００は、配信広告に決定した広告ＡＤ３を端末装置１０に配信する。例えば、算出装置１００は、広告ＡＤ３に対応する広告コンテンツＡＣ３を端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１２中の広告枠ＡＲ３に配信された広告を表示する。

このように、算出装置１００は、合成ＣＴＲやバイアス値を用いることにより、実績無広告についても、適切にスコアを算出することができる。例えば、算出装置１００は、広告の合成ＣＴＲを単純に用いるのではなく、合成ＣＴＲに表示先となる広告枠のバイアス値を乗算することにより、合成ＣＴＲと広告枠のバイアス値とからその広告枠に最適化されたＣＴＲ（最適化ＣＴＲ）を算出することができる。そして、算出装置１００は、実績無広告については、最適化ＣＴＲを用いて、スコアを算出することにより、実績有広告と同様の基準で比較可能となる。これにより、算出装置１００は、実績有広告及び実績無広告の両方について算出したスコアに基づいて、配信する広告を決定することにより、適切に配信広告を決定することができる。したがって、算出装置１００は、各広告の配信実績にばらつきがある場合に、広告枠に配信する広告を決定することが難しいという課題を解決することができる。これにより、算出装置１００は、算出した広告に関する評価に基づいて、配信する広告を決定することにより、適切な広告を配信することができる。

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

（通信部１１０）
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、例えば算出システム１に含まれる端末装置１０やコンテンツ配信装置５０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。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、配信実績情報記憶部１２１と、広告情報記憶部１２２と、広告枠情報記憶部１２３とを有する。

（配信実績情報記憶部１２１）
実施形態に係る配信実績情報記憶部１２１は、広告の配信実績に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係る配信実績情報記憶部の一例を示す図である。図４に示す配信実績情報記憶部１２１は、「広告ＩＤ」、「広告枠Ａ」、「広告枠Ｂ」、「広告枠Ｃ」、「広告枠Ｄ」といった項目を有する。また、「広告枠Ａ」〜「広告枠Ｄ」等は、「配信回数」、「クリック回数」、「ＣＴＲ（％）」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告枠Ａ」〜「広告枠Ｄ」等には、各広告枠における各広告の配信実績に関する情報が記憶される。また、「配信回数」は、対応する広告が配信された回数を示す。また、「クリック回数」は、対応する広告のクリック回数を示す。「ＣＴＲ（％）」は、対応する広告のクリック率を示す。「ＣＴＲ（％）」は、対応するクリック回数を配信回数で除した値を示す。例えば、広告ＡＤ２の広告枠Ｂにおける「ＣＴＲ」は、「０．５（＝（５００／１０００００）・１００）（％）」となる。

例えば、図４に示す例において、広告枠Ａについて、広告ＡＤ１の配信回数は「１００００」であり、広告ＡＤ１のクリック回数は「１００」であり、広告ＡＤ１のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。また、例えば、図４に示す例において、広告枠Ｂについて、広告ＡＤ２の配信回数は「８０００」であり、広告ＡＤ２のクリック回数は「４０」であり、広告ＡＤ２のＣＴＲは「０．５（％）」であることを示す。

例えば、図４に示す例において、広告枠Ａについて、広告全体の配信回数は「１０００００」であり、広告全体のクリック回数は「１０００」であり、広告全体のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。また、例えば、図４に示す例において、広告枠Ｂについて、広告全体の配信回数は「１０００００」であり、広告全体のクリック回数は「４００」であり、広告全体のＣＴＲは「０．４（％）」であることを示す。また、例えば、図４に示す例において、広告枠全体について、広告全体の配信回数は「１００００００」であり、広告全体のクリック回数は「１００００」であり、広告全体のＣＴＲは「１（％）」であることを示す。

なお、配信実績情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（広告情報記憶部１２２）
実施形態に係る広告情報記憶部１２２は、広告に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す広告情報記憶部１２２は、「広告ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「広告主ＩＤ」、「ＣＰＣ」、「合成ＣＴＲ」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主から入稿された広告コンテンツを示す。図５では「広告コンテンツ」に「ＡＣ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。

「ＣＰＣ」は、クリック単価、すなわちクリック１回あたりの料金（請求額、課金額）を示す。なお、「ＣＰＣ」の単位は「円」などの種々の通貨単位であってもよい。広告の対象となる商品名やサービス名を示す。「合成ＣＴＲ」は、算出した合成ＣＴＲを示す。図５に示す「合成ＣＴＲ」中に「−」が図示された広告は、「合成ＣＴＲ」が未算出であることを示す。例えば、広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４等、すなわち実績有広告は、「合成ＣＴＲ」が算出されていないことを示す。なお、図５の例では、「合成ＣＴＲ」は、実績無広告のみを対象に算出される場合を示すが、実績有広告に対しても算出されてもよい。

例えば、図５に示す例において、広告ＩＤ「ＡＤ１」により識別される広告コンテンツＡＣ１は、広告主ＩＤ「ＡＰ１」により識別される広告主から取得した広告コンテンツであることを示す。

なお、広告情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２２は、広告の対象（商品やサービス等）に関する情報等を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２２は、各広告に対応する対象を識別する情報としては「対象名」や、対象を識別するための「対象ＩＤ」等の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２２は、入札価格に関する情報等を記憶してもよい。

（広告枠情報記憶部１２３）
実施形態に係る広告枠情報記憶部１２３は、広告枠に関する情報を記憶する。図６は、実施形態に係る広告枠情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すように、広告枠情報記憶部１２３は、広告枠に関する情報として、「広告枠ＩＤ」、「広告枠」、「バイアス値」といった項目が含まれる。

「広告枠ＩＤ」は、広告枠を識別するための識別情報を示す。「広告枠」は、対応する広告枠ＩＤにより識別される広告枠を示す。「バイアス値」は、対応する広告枠のバイアス値を示す。

例えば、図６に示す例において、広告枠ＩＤ「ＡＲ１」により識別される広告枠（広告枠ＡＲ１）は、広告枠Ａであり、バイアス値が「１」であることを示す。また、例えば、図６に示す例において、広告枠ＩＤ「ＡＲ２」により識別される広告枠（広告枠ＡＲ２）は、広告枠Ｂであり、バイアス値が「０．４」であることを示す。また、例えば、図６に示す例において、広告枠ＩＤ「ＡＲ３」により識別される広告枠（広告枠ＡＲ３）は、広告枠Ｃであり、バイアス値が「２」であることを示す。また、例えば、図６に示す例において、広告枠ＩＤ「ＡＲ４」により識別される広告枠（広告枠ＡＲ４）は、広告枠Ｄであり、バイアス値が「１．５」であることを示す。

なお、広告枠情報記憶部１２３は、上記は広告枠に関する情報の一例であって、広告枠に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告枠情報記憶部１２３は、広告枠が含まれるコンテンツに関する情報や広告枠が配置される位置に関する情報などを記憶してもよい。

（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、算出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（算出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、取得部１３１と、算出部１３２と、決定部１３３と、配信部１３４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）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、配信実績情報記憶部１２１や広告情報記憶部１２２や広告枠情報記憶部１２３から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０やコンテンツ配信装置５０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から広告要求を取得する。

例えば、取得部１３１は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、複数の広告枠の各々への一の広告の配信実績に関する情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、配信実績情報記憶部１２１から配信実績情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から配信実績情報を取得してもよい。

（算出部１３２）
算出部１３２は、種々の情報を算出する。例えば、算出部１３２は、広告に関する評価を算出する。例えば、算出部１３２は、取得部１３１により取得された複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告に関する評価を算出する。

例えば、算出部１３２は、広告のＣＴＲ（合成ＣＴＲ）を広告に関する評価として算出する。例えば、算出部１３２は、複数の広告枠の各々に表示された広告の配信実績に関する情報に応じて変動する複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出する。例えば、算出部１３２は、複数の広告枠の各々に表示された広告のＣＴＲが高い程大きくなる複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出する。

例えば、算出部１３２は、広告に関する評価と複数のバイアス値とに基づいて、広告のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、一の広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられるバイアス値とに基づいて、一の広告に関する評価を算出する。

図１の例では、算出部１３２は、実績有広告について、各広告枠のＣＴＲを算出する。図１の例では、算出部１３２は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等のＣＴＲを算出する。

例えば、算出部１３２は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）への広告ＡＤ１の配信回数及びそのクリック回数に基づいて算出する。図１の例では、算出部１３２は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）における広告ＡＤ１のクリック回数「１００」を配信回数「１００００」で除算した値「０．０１」に「１００」を乗算し「１（％）」と算出する。また、図１の例では、算出部１３２は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）における広告ＡＤ１のクリック回数「２０」を配信回数「１００００」で除算した値「０．００２」に「１００」を乗算し「０．２（％）」と算出する。また、図１の例では、算出部１３２は、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）におけるＣＴＲを、広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）における広告ＡＤ１のクリック回数「５００」を配信回数「５００００」で除算した値「０．０１」に「１００」を乗算し「１（％）」と算出する。

また、算出部１３２は、各広告枠のバイアス値を算出する（ステップＳ１２）。例えば、各広告枠における全広告の配信実績を合算して算出した全体ＣＴＲを各広告枠について算出し、各広告枠の全体ＣＴＲを相対比較することにより、各広告枠のバイアス値を算出する。図１の例では、算出部１３２は、広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」を基準「１」とし、広告枠全体の全体ＣＴＲとの比率（割合）を広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４等のバイアス値として算出する。

例えば、算出部１３２は、広告枠ＡＲ１（広告枠Ａ）の全体ＣＴＲが「１（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「１」を広告枠ＡＲ１のバイアス値として算出する。また、例えば、算出部１３２は、広告枠ＡＲ２（広告枠Ｂ）の全体ＣＴＲが「０．４（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「０．４」を広告枠ＡＲ２のバイアス値として算出する。また、例えば、算出部１３２は、広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）の全体ＣＴＲが「２（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「２」を広告枠ＡＲ３のバイアス値として算出する。また、例えば、算出部１３２は、広告枠ＡＲ４（広告枠Ｄ）の全体ＣＴＲが「１．５（％）」を広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」で除算した値「１．５」を広告枠ＡＲ４のバイアス値として算出する。

そして、算出部１３２は、実績無広告について、各広告枠への配信を合成したＣＴＲを算出する。図１の例では、算出部１３２は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等への配信を合成したＣＴＲ（合成ＣＴＲ）を算出する。

図１の例では、算出部１３２は、上記の式（１）を用いて、実績無広告である各広告の合成ＣＴＲを算出する。図１の例では、算出部１３２は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを算出する。

図１の例では、算出部１３２は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを「０．６（％）」と算出する。また、図１の例では、算出部１３２は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲを「０．１（％）」と算出する。また、図１の例では、算出部１３２は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ７の合成ＣＴＲを「０．２（％）」と算出する。

例えば、算出部１３２は、実績有広告について、広告要求に対応する広告枠のＣＴＲに基づいてスコアを算出する。図２の例では、算出部１３２は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲに基づいてスコアを算出する。

図２の例では、算出部１３２は、上記の式（２）を用いて、実績有広告についてのスコアを算出する。

図２の例では、算出部１３２は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。図２の例では、算出部１３２は、配信実績情報記憶部１２１に記憶された広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）におけるＣＴＲや広告情報記憶部１２２に記憶された広告ＡＤ１のＣＰＣに基づいて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（２）と、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「１（％）」と、広告ＡＤ１のＣＰＣ「１００」とに基づいて、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「１００」と算出する。

また、図２の例では、算出部１３２は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ２のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（２）と、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．５（％）」と、広告ＡＤ２のＣＰＣ「８０」とに基づいて、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「４０」と算出する。

また、図２の例では、算出部１３２は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ４のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（２）と、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．８（％）」と、広告ＡＤ４のＣＰＣ「１２０」とに基づいて、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「９６」と算出する。例えば、算出部１３２は、実績無広告について、合成ＣＴＲ及び広告要求に対応する広告枠のバイアス値に基づいてスコアを算出する。図２の例では、算出部１３２は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７の広告枠ＡＲ３の合成ＣＴＲや広告枠ＡＲ３のバイアス値に基づいてスコアを算出する。

図２の例では、算出部１３２は、上記の式（３）を用いて、実績無広告についてのスコアを算出する。

図２の例では、算出部１３２は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ３のスコアを算出する。図２の例では、算出部１３２は、広告情報記憶部１２２に記憶された広告ＡＤ１の合成ＣＴＲ及びＣＰＣや広告枠情報記憶部１２３に記憶された広告枠ＡＲ３のバイアス値に基づいて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ３のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（３）と、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲ「０．６（％）」と、広告ＡＤ３のＣＰＣ「１００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ３の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「１２０」と算出する。

また、図２の例では、算出部１３２は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ５のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（３）と、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲ「０．１（％）」と、広告ＡＤ５のＣＰＣ「３００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ５の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「６０」と算出する。

また、図２の例では、算出部１３２は、上記の式（３）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ７のスコアを算出する。例えば、算出部１３２は、上記の式（３）と、広告ＡＤ７の合成ＣＴＲ「０．２（％）」と、広告ＡＤ７のＣＰＣ「２００」と、広告枠ＡＲ３のバイアス値「２」とに基づいて、広告ＡＤ７の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「８０」と算出する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を抽出する。例えば、決定部１３３は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３３は、所定の条件に基づいて配信する広告を決定する。例えば、決定部１３３は、算出部１３２により算出されたスコアに基づいて、配信する広告を決定する。

図２の例では、決定部１３３は、実績有広告について、ランキングを決定する。図２の例では、決定部１３３は、実績有広告である各広告ＡＤ１、ＡＤ２、ＡＤ４等のスコアに基づいて実績有広告のランキング（順位）を決定する。例えば、図２の例では、決定部１３３は、実績有ランキング一覧ＬＴ１１に示すように、スコア「１００」の広告ＡＤ１を１位と決定し、スコア「９６」の広告ＡＤ４を２位と決定し、スコア「４０」の広告ＡＤ２を３位と決定する。

また、決定部１３３は、実績無広告について、ランキングを決定する。図２の例では、決定部１３３は、実績無広告である各広告ＡＤ３、ＡＤ５、ＡＤ７等のスコアに基づいて実績有広告のランキング（順位）を決定する。例えば、図２の例では、決定部１３３は、実績無ランキング一覧ＬＴ１２に示すように、スコア「１２０」の広告ＡＤ３を１位と決定し、スコア「８０」の広告ＡＤ７を２位と決定し、スコア「６０」の広告ＡＤ５を３位と決定する。

図２の例では、決定部１３３は、算出した各スコアに基づいて配信する広告を決定する。図２の例では、決定部１３３は、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の広告を配信する広告として決定する。例えば、図２の例では、決定部１３３は、全体ランキング一覧ＬＴ１３に示すように、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の「１２０」である広告ＡＤ３を配信広告として決定する。

（配信部１３４）
配信部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を配信する。例えば、配信部１３４は、端末装置１０やコンテンツ配信装置５０へ各種情報を配信する。例えば、配信部１３４は、算出部１３２により算出された広告に関する評価に基づいて、広告を配信する。例えば、配信部１３４は、算出部１３２により算出された広告のスコアに基づいて、広告を配信する。

例えば、配信部１３４は、決定部１３３により決定された広告を配信する。例えば、配信部１３４は、広告を端末装置１０へ配信する。図１の例では、配信部１３４は、コンテンツＣＴ１２中の広告枠ＡＲ３に表示される広告を端末装置１０へ配信する。図２の例では、配信部１３４は、配信広告に決定した広告ＡＤ３を端末装置１０に配信する。例えば、配信部１３４は、広告ＡＤ３に対応する広告コンテンツＡＣ３を端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１２中の広告枠ＡＲ３に配信された広告を表示する。

〔３．算出処理のフロー〕
ここで、図７を用いて、実施形態に係る算出装置１００による算出処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る算出処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、算出装置１００は、配信実績情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、算出装置１００は、配信実績情報記憶部１２１から配信実績情報を取得する。

そして、算出装置１００は、実績有広告について、各広告枠のＣＴＲを算出する（ステップＳ１０２）。図１の例では、算出装置１００は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等のＣＴＲを算出する。

また、算出装置１００は、各広告枠のバイアス値を算出する（ステップＳ１０３）。例えば、各広告枠における全広告の配信実績を合算して算出した全体ＣＴＲを各広告枠について算出し、各広告枠の全体ＣＴＲを相対比較することにより、各広告枠のバイアス値を算出する。図１の例では、算出装置１００は、広告枠全体の全体ＣＴＲ「１（％）」を基準「１」とし、広告枠全体の全体ＣＴＲとの比率（割合）を広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４等のバイアス値として算出する。

そして、算出装置１００は、実績無広告について、各広告枠への配信を合成したＣＴＲを算出する（ステップＳ１０４）。図１の例では、算出装置１００は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７について、各広告枠Ａ〜Ｄ（広告枠ＡＲ１〜ＡＲ４）等への配信を合成したＣＴＲ（合成ＣＴＲ）を算出する。

図１の例では、算出装置１００は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ３の合成ＣＴＲを「０．６（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ５の合成ＣＴＲを「０．１（％）」と算出する。また、図１の例では、算出装置１００は、上記の式（１）を用いて、広告ＡＤ７の合成ＣＴＲを「０．２（％）」と算出する。

なお、ステップＳ１０２とステップＳ１０３やステップＳ１０４とは、ステップＳ１０３がステップＳ１０４よりも前に行われていれば、いずれが先に行われてもよい。

〔４．広告配信処理のフロー〕
ここで、図８を用いて、実施形態に係る算出装置１００による広告配信処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る広告配信処理の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、算出装置１００は、広告要求を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、算出装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０から広告要求を取得する。図２の例では、算出装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からコンテンツＣＴ１２に含まれる広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）に表示される広告の要求を取得する。

そして、算出装置１００は、実績有広告について、広告要求に対応する広告枠のＣＴＲに基づいてスコアを算出する（ステップＳ２０２）。図２の例では、算出装置１００は、実績有広告である広告ＡＤ１や広告ＡＤ２や広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲに基づいてスコアを算出する。

図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。図２の例では、算出装置１００は、配信実績情報記憶部１２１に記憶された広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３（広告枠Ｃ）におけるＣＴＲや広告情報記憶部１２２に記憶された広告ＡＤ１のＣＰＣに基づいて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ１のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「１（％）」と、広告ＡＤ１のＣＰＣ「１００」とに基づいて、広告ＡＤ１の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「１００」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ２のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．５（％）」と、広告ＡＤ２のＣＰＣ「８０」とに基づいて、広告ＡＤ２の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「４０」と算出する。

また、図２の例では、算出装置１００は、上記の式（２）を用いて、広告枠ＡＲ３における広告ＡＤ４のスコアを算出する。例えば、算出装置１００は、上記の式（２）と、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３のＣＴＲ「０．８（％）」と、広告ＡＤ４のＣＰＣ「１２０」とに基づいて、広告ＡＤ４の広告枠ＡＲ３におけるスコアを「９６」と算出する。

また、算出装置１００は、実績無広告について、合成ＣＴＲ及び広告要求に対応する広告枠のバイアス値に基づいてスコアを算出する（ステップＳ２０３）。図２の例では、算出装置１００は、実績無広告である広告ＡＤ３や広告ＡＤ５や広告ＡＤ７の広告枠ＡＲ３の合成ＣＴＲや広告枠ＡＲ３のバイアス値に基づいてスコアを算出する。

そして、算出装置１００は、算出した各スコアに基づいて配信する広告を決定する（ステップＳ２０４）。図２の例では、算出装置１００は、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の広告を配信する広告として決定する。例えば、図２の例では、算出装置１００は、全体ランキング一覧ＬＴ１３に示すように、全広告ＡＤ１〜ＡＤ８等のうち、スコアが最大の「１２０」である広告ＡＤ３を配信広告として決定する。

そして、算出装置１００は、決定した広告を配信する（ステップＳ２０５）。図２の例では、算出装置１００は、配信広告に決定した広告ＡＤ３を端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１２中の広告枠ＡＲ３に配信された広告を表示する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２とを有する。取得部１３１は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報を取得する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告に関する評価を算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とに基づいて、広告に関する評価を算出し、各広告枠間における評価のバイアス（偏り）を考慮した評価を算出することができるため、広告の評価を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、広告のＣＴＲ（Click Through Rate）を広告に関する評価として算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、広告のＣＴＲを広告に関する評価として算出することで、広告の評価を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、複数の広告枠の各々に表示された広告のＣＴＲに応じて変動する複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、複数の広告枠の各々に表示された広告のＣＴＲに応じて変動する複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出することで、広告の評価を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、複数の広告枠の各々に表示された広告のＣＴＲが高い程大きくなる複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、複数の広告枠の各々に表示された広告のＣＴＲが高い程大きくなる複数のバイアス値に基づいて、広告に関する評価を算出することで、広告の評価を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００は、配信部１３４を有する。配信部１３４は、算出部１３２により算出された広告に関する評価に基づいて、広告を配信する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、算出した広告に関する評価に基づいて、広告を配信することにより、適切な広告を配信することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、広告に関する評価と複数のバイアス値とに基づいて、広告のスコアを算出する。配信部１３４は、算出部１３２により算出された広告のスコアに基づいて、広告を配信する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、広告に関する評価と複数のバイアス値とに基づいて、広告のスコアを算出し、算出した広告のスコアに基づいて、広告を配信することにより、適切な広告を配信することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、取得部１３１は、複数の広告枠の各々への一の広告の配信実績に関する情報を取得する。算出部１３２は、一の広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられるバイアス値とに基づいて、一の広告に関する評価を算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、一の広告の配信実績に関する情報と、複数の広告枠の各々に割り当てられるバイアス値とに基づいて、一の広告に関する評価を算出することで、広告の評価を適切に算出することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る算出装置１００は、例えば図９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９は、算出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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、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、ネットワークＮ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ネットワークＮを介して他の機器へ提供する。

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が実施形態に係る算出装置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、他の装置からネットワークＮ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、発明の開示の行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。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に生成することができる。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に記載された各処理は、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、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算出システム
１００算出装置
１２１配信実績情報記憶部
１２２広告情報記憶部
１２３広告枠情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２算出部
１３３決定部
１３４配信部
１０端末装置
５０コンテンツ配信装置
Ｎネットワーク

Claims

複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績であって、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数及び前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数を含む配信実績に関する情報を、記憶部から取得する取得部と、
前記広告の前記複数の広告枠のうち１つ以上の広告枠への配信回数が所定の回数未満である場合、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数と、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数と、前記複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とを、前記広告に関するＣＴＲ（Click Through Rate）であって、前記複数の広告枠への配信を合成したＣＴＲである合成ＣＴＲを算出する算出式に入力することにより、前記広告の前記複数の広告枠の各々の配信回数とバイアス値の積の総和で、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数の総和を除算した値である前記広告に関する合成ＣＴＲを前記広告に関する評価として算出する算出部と、
を備えることを特徴とする算出装置。
前記算出部は、
前記複数の広告枠の各々に表示された広告の配信回数、及びクリック回数に基づく前記複数の広告枠の各々に関するＣＴＲである全体ＣＴＲに応じて変動する前記複数のバイアス値に基づいて、前記広告に関する評価を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
前記算出部は、
前記全体ＣＴＲが高い程大きくなる前記複数のバイアス値に基づいて、前記広告に関する評価を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の算出装置。
前記算出部により算出された前記広告に関する評価に基づいて、広告を配信する配信部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の算出装置。
前記算出部は、
前記広告に関する評価と、前記複数のバイアス値とを前記広告のスコアを算出する算出式に入力することにより、前記広告のスコアを算出し、
前記配信部は、
前記算出部により算出された前記広告のスコアに基づいて、広告を配信する
ことを特徴とする請求項４に記載の算出装置。
コンピュータが実行する算出方法であって、
複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績であって、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数及び前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数を含む配信実績に関する情報を、記憶部から取得する取得工程と、
前記広告の前記複数の広告枠のうち１つ以上の広告枠への配信回数が所定の回数未満である場合、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数と、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数と、前記複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とを、前記広告に関するＣＴＲ（Click Through Rate）であって、前記複数の広告枠への配信を合成したＣＴＲである合成ＣＴＲを算出する算出式に入力することにより、前記広告の前記複数の広告枠の各々の配信回数とバイアス値の積の総和で、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数の総和を除算した値である前記広告に関する合成ＣＴＲを前記広告に関する評価として算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする算出方法。
複数の広告枠の各々への配信における広告の配信実績であって、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数及び前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数を含む配信実績に関する情報を、記憶部から取得する取得手順と、
前記広告の前記複数の広告枠のうち１つ以上の広告枠への配信回数が所定の回数未満である場合、前記広告の前記複数の広告枠の各々への配信回数と、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数と、前記複数の広告枠の各々に割り当てられる複数のバイアス値とを、前記広告に関するＣＴＲ（Click Through Rate）であって、前記複数の広告枠への配信を合成したＣＴＲである合成ＣＴＲを算出する算出式に入力することにより、前記広告の前記複数の広告枠の各々の配信回数とバイアス値の積の総和で、前記広告の前記複数の広告枠の各々でのクリック回数の総和を除算した値である前記広告に関する合成ＣＴＲを前記広告に関する評価として算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。