JP7304836B2 - 広告制作支援プログラム、広告制作支援装置及び広告制作支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、広告制作支援モデル生成プログラム、広告制作支援プログラム、広告制作支援モデル生成装置、広告制作支援装置、広告制作支援モデル生成方法及び広告制作支援方法に関する。

従来からビジネス、公共活動等における広告の重要性が認識されており、広告の効果を予測する技術が開発されている。このような技術の一例として、特許文献１に開示されている生成装置が挙げられる。この生成装置は、取得部と、生成部とを備える。取得部は、ユーザに関するユーザ情報を取得する。生成部は、取得部により取得されたユーザ情報に基づいて、広告情報のデータ形式における種別に関する評価値を予測するモデルを生成する。また、ここで言う広告情報のデータ形式における種別は、文字情報、画像情報、文字情報と画像情報との組合せ等、広告情報のデータ形式に基づく分類を示している。

特開２０１７－０５４２６１号公報

しかしながら、上述した生成装置は、配信する広告コンテンツの種別に関する評価値を予測するまでに留まっている。このため、上述した生成装置は、広告が十分な効果を奏することができるか否かを十分な精度で判断する根拠を提示することができないことがある。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、広告が十分な効果を奏することができるか否かを十分な精度で判断する根拠を提示することができる広告制作支援モデル生成プログラム、広告制作支援プログラム、広告制作支援モデル生成装置、広告制作支援装置、広告制作支援モデル生成方法及び広告制作支援方法を提供しようとするものである。

本発明の一態様は、コンピュータに、第一広告を示す第一広告データ、前記第一広告の配信設定を示す第一配信設定データ及び前記第一広告の配信成績の順位を示す第一順位データを取得し、第二広告を示す第二広告データ、前記第二広告の配信設定を示す第二配信設定データ及び前記第二広告の配信成績の順位を示す第二順位データを取得する教師データ取得機能と、前記第一広告が前記第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標を算出し、前記第二広告が前記第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標を算出する指標算出機能と、前記第一指標と前記第二指標との大小関係が前記第一順位データにより示される順位と前記第二順位データにより示される順位との大小関係と整合している場合、前記第一指標と前記第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデルにランク学習を実行させる学習実行機能と、を実現させる広告制作支援モデル生成プログラムである。

本発明の一態様は、コンピュータに、配信成績の順位を推定する広告を示す広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得機能と、第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標と第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を出力させる指標出力機能と、を実現させる広告制作支援プログラムである。

本発明の一態様は、上記の広告制作支援プログラムであって、前記データ取得機能が複数の前記広告各々に関して前記広告データ及び前記配信設定データを取得し、前記指標出力機能が複数の前記広告各々に関して、前記広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記指標を出力させる。

本発明の一態様において、上記の広告制作支援プログラムは、前記広告データにより示される広告及び前記配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、前記指標とを表示するようにディスプレイを制御する表示制御機能を更に備える。

本発明の一態様は、上記の広告制作支援プログラムであって、前記表示制御機能が所定の閾値を超える前記指標が算出された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記所定の閾値以下の前記指標が算出された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する。

本発明の一態様は、上記の広告制作支援プログラムであって、前記データ取得機能が前記広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び前記参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを更に取得し、前記指標出力機能が前記広告制作支援モデルに前記参照広告データ及び前記参照配信設定データを入力して前記参照広告が前記参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を更に出力させ、前記表示制御機能が前記参照指標を超える前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記参照指標以下の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する。

本発明の一態様は、上記の広告制作支援プログラムであって、前記データ取得機能が前記広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び前記参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを更に取得し、前記指標出力機能が前記広告制作支援モデルに前記参照広告データ及び前記参照配信設定データを入力して前記参照広告が前記参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を更に出力させ、前記表示制御機能が前記参照指標以上の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記参照指標未満の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する。

本発明の一態様において、前記参照広告は、既に配信されており、前記参照指標が所定の閾値を超えている前記広告である。

本発明の一態様は、第一広告を示す第一広告データ、前記第一広告の配信設定を示す第一配信設定データ及び前記第一広告の配信成績の順位を示す第一順位データを取得し、第二広告を示す第二広告データ、前記第二広告の配信設定を示す第二配信設定データ及び前記第二広告の配信成績の順位を示す第二順位データを取得する教師データ取得部と、前記第一広告が前記第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標を算出し、前記第二広告が前記第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標を算出する指標算出部と、前記第一指標と前記第二指標との大小関係が前記第一順位データにより示される順位と前記第二順位データにより示される順位との大小関係と整合している場合、前記第一指標と前記第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデルにランク学習を実行させる学習実行部と、を実現させる広告制作支援モデル生成装置である。

本発明の一態様は、配信成績の順位を推定する広告を示す広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得部と、第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標と第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を出力させる指標出力部と、を実現させる広告制作支援装置である。

本発明の一態様は、第一広告を示す第一広告データ、前記第一広告の配信設定を示す第一配信設定データ及び前記第一広告の配信成績の順位を示す第一順位データを取得し、第二広告を示す第二広告データ、前記第二広告の配信設定を示す第二配信設定データ及び前記第二広告の配信成績の順位を示す第二順位データを取得する教師データ取得ステップと、前記第一広告が前記第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標を算出し、前記第二広告が前記第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標を算出する指標算出ステップと、前記第一指標と前記第二指標との大小関係が前記第一順位データにより示される順位と前記第二順位データにより示される順位との大小関係と整合している場合、前記第一指標と前記第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデルにランク学習を実行させる学習実行ステップと、を実現させる広告制作支援モデル生成方法である。

本発明の一態様は、配信成績の順位を推定する広告を示す広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得ステップと、第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標と第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を出力させる指標出力ステップと、を実現させる広告制作支援方法である。

本発明によれば、広告が十分な効果を奏することができるか否かを十分な精度で判断する根拠を提示することができる。

実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが備える機能の一例を示す図である。 実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが第一指標及び第二指標を算出し、第一指標と第二指標との大小関係を判定する手法の一例を示す図である。 実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る広告制作支援プログラムが備える機能の一例を示す図である。 実施形態に係る広告制作支援プログラムにより広告データ及び参照広告データが取得される際に、ディスプレイに表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 実施形態に係る配信設定データ又は参照配信設定データが入力される際に、ディスプレイに表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 実施形態に係る配信設定データ又は参照配信設定データが入力される際に、ディスプレイに表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 実施形態に係る参照広告データにより示される参照広告及び当該参照広告の参照指標の表示態様の一例を示す図である。 実施形態に係る広告制作支援プログラムによりディスプレイに表示される広告、当該広告の配信設定、当該広告の広告効果を示す指標、参照広告、当該参照広告の配信設定及び当該参照広告の広告効果を示す参照指標の表示態様の一例を示す図である。 実施形態に係る広告制作支援プログラムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラム及び広告制作支援プログラムが奏する効果の具体例の一つを示す図である。

［実施形態］
まず、本発明の実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムについて説明する。図１は、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが備える機能の一例を示す図である。図１に示すように、広告制作支援モデル生成プログラム１０は、教師データ取得機能１１と、指標算出機能１２と、学習実行機能１３とを備える。

教師データ取得機能１１は、第一広告データ、第一配信設定データ及び第一順位データを図１に示した機械学習装置３００により使用される広告制作支援モデル３００Ｍにランク学習を実行させる場合に広告制作支援モデル３００Ｍに入力する教師データとして取得する。また、教師データ取得機能１１は、第二広告データ、第二配信設定データ及び第二順位データを図１に示した機械学習装置３００により使用される広告制作支援モデル３００Ｍにランク学習を実行させる場合に広告制作支援モデル３００Ｍに入力する教師データとして取得する。

第一広告データは、第一広告に含まれる動画像、静止画像、音声、文字、記号の少なくとも一つ、これらの要素の空間的な配置、動画像及び音声の少なくとも一方が再生される時間の少なくとも一つを示すデータである。同様に、第二広告データは、第二広告に含まれる動画像、静止画像、音声、文字、記号の少なくとも一つ、これらの要素の空間的な配置、動画像及び音声の少なくとも一方が再生される時間の少なくとも一つを示すデータである。

また、第一広告及び第二広告は、オンライン広告及びオフライン広告の少なくとも一方を含む。オンライン広告は、例えば、リターゲティング広告、ＳＮＳ（Social Networking Service）広告である。オフライン広告は、例えば、テレビ又はラジオで放送される広告、雑誌又は新聞に掲載される広告である。さらに、第一広告と第二広告とは、同じ広告であってもよいし、少なくとも一部が異なる広告であってもよい。

第一配信設定データは、第一広告の配信設定の少なくとも一部を示すデータである。同様に、第二配信設定データは、第二広告の配信設定の少なくとも一部を示すデータである。配信設定は、広告を配信するユーザを絞り込むための設定である。また、第一配信設定データにより示される配信設定と第二配信設定データにより示される配信設定とは、同じ配信設定であってもよいし、少なくとも一部が異なる配信設定であってもよい。

例えば、配信設定は、広告を掲載する広告媒体、広告の広告主、広告が対象としているユーザの年齢、性別、嗜好及び居住している地域の少なくとも一つ、広告を配信する期間、ユーザが閲覧しているウェブサイト等の観点から広告を配信するユーザを絞り込む条件に関する設定である。

第一順位データは、第一広告の配信成績の順位を示すデータである。同様に、第二順位データは、第二広告の配信成績の順位を示すデータである。ここで言う配信成績は、広告の効果を示す指標である。配信成績としては、例えば、ＣＴＲ（Click Through Rate）、ＣＰＡ（Cost per Action）、ＲＯＡＳ（Return on Advertising Spend）、ＲＯＩ（Return on Investment）、ＣＰＭ（Cost Per Mile）、インプレッション数が挙げられる。また、配信成績は、既に配信された広告の効果の実績値として算出される指標及び未だ配信されていない広告の効果の推定値として算出される指標のいずれも含み得る。なお、未だ配信されていない広告は、例えば、制作が完了しており、配信するか否かが検討されている広告である。

なお、教師データ取得機能１１は、例えば、上述した六種類のデータを図１に示した記憶装置１１０から取得する。また、教師データ取得機能１１は、上述した六種類のデータの組を二つ以上取得してもよい。

指標算出機能１２は、第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標を算出する。同様に、指標算出機能１２は、第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標を算出する。第一指標及び第二指標は、いずれも他の広告と比較した相対的な広告効果を示す値である。以下の説明では、第一指標及び第二指標が大きな値である程、広告効果が高いことを示していることとする。ただし、第一指標及び第二指標は、小さな値である程、広告効果が高いことを示していてもよい。

図２は、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが第一指標及び第二指標を算出し、第一指標と第二指標との大小関係を判定する手法の一例を示す図である。図２に示すように、指標算出機能１２は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）１２１、分散表現生成機能１２２及びニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural Network）１２３を備える。

例えば、指標算出機能１２は、第一広告データを畳み込みニューラルネットワーク１２１に入力し、第一広告データに含まれる特徴の特徴量を示す第一広告特徴データをニューラルネットワーク１２１に出力させる。また、指標算出機能１２は、分散表現生成機能１２２を使用して第一配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第一分散表現データを生成する。そして、指標算出機能１２は、第一広告特徴データ及び第一分散表現データをニューラルネットワークに入力し、上述した第一指標を出力させる。

また、例えば、指標算出機能１２は、第二広告データを畳み込みニューラルネットワーク１２１に入力し、第二広告データに含まれる特徴の特徴量を示す第二広告特徴データをニューラルネットワーク１２１に出力させる。また、指標算出機能１２は、分散表現生成機能１２２を使用して第一配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第二分散表現データを生成する。そして、指標算出機能１２は、第二広告特徴データ及び第二分散表現データをニューラルネットワークに入力し、上述した第二指標を出力させる。

そして、指標算出機能１２は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合しているか否かを判定する。

例えば、指標算出機能１２は、第一指標が第二指標よりも大きく、かつ、第一順位データにより示される順位が第二順位データにより示される順位よりも高い場合に両者が整合していると判定する。一方、指標算出機能１２は、第一指標が第二指標よりも大きく、かつ、第一順位データにより示される順位が第二順位データにより示される順位よりも低い場合に両者が整合していないと判定する。

また、例えば、指標算出機能１２は、第一指標が第二指標よりも小さく、かつ、第一順位データにより示される順位が第二順位データにより示される順位よりも低い場合に両者が整合していると判定する。一方、指標算出機能１２は、第一指標が第二指標よりも小さく、かつ、第一順位データにより示される順位が第二順位データにより示される順位よりも高い場合に両者が整合していないと判定する。

学習実行機能１３は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合している場合、第一指標と第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデル３００Ｍにランク学習を実行させる。ここで言うランク学習は、上述した第一分散表現データ及び第二分散表現データを使用して、これら二つの大小関係が整合しているか否かを判定しているため、ペアワイズアプローチを適用したランク学習となる。

例えば、学習実行機能１３は、次の式（１）で表される関数ｆ（ｘ）が次の式（２）を満たすように式（１）に含まれるベクトルｗの各要素を更新する。

式（１）に含まれるベクトルｗは、広告制作支援モデル３００Ｍが使用するニューラルネットワークの重みを要素とするベクトルである。式（１）に含まれるベクトルｘは、広告特徴データにより示される特徴量及び分散表現データにより示されるベクトルの要素の少なくとも一方を要素とするベクトルである。広告特徴データは、任意の広告に含まれる動画像、静止画像、音声、文字、記号の少なくとも一つ、これらの要素の空間的な配置、動画像及び音声の少なくとも一方が再生される時間の少なくとも一つを示す広告データの特徴を示すデータである。分散表現データは、任意の広告の配信設定を示す配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示すデータである。

式（２）に含まれるベクトルｘ_ｉは、第一広告特徴データにより示される特徴量及び第一分散表現データにより示されるベクトルの要素の少なくとも一方を要素とするベクトルである。式（２）に含まれるベクトルｘ_ｊは、第二広告特徴データにより示される特徴量及び第二分散表現データにより示されるベクトルの要素の少なくとも一方を要素とするベクトルである。

また、ベクトルｗの各要素を更新する処理は、次の式（３）で表されるクロスエントロピー損失関数Ｃ_ｉ，ｊを出来る限り小さくするように広告制作支援モデル３００Ｍにランク学習を実行させる処理である。

式（３）に含まれる確率Ｐ_ｉ，ｊは、次の式（４）及び次の式（５）で表される。また、式（３）に含まれる確率Ｐ^＊ _ｉ，ｊは、次の式（６）で表される。なお、式（６）に含まれている「ｘ_ｉ＜ｘ_ｊ」は、第一指標よりも第二指標が大きいことを示している。一方、式（６）に含まれている「ｘ_ｉ＞ｘ_ｊ」は、第二指標よりも第一指標が大きいことを示している。

また、機械学習装置３００は、第一広告データ及び第一配信設定データに基づいて算出された第一指標と、第二広告データ及び第二配信設定データに基づいて算出された第二指標とに基づいてランク学習を実行しているため、複数種類のデータに基づいて学習するマルチモーダルモデルの機械学習装置であるといえる。

次に、図３を参照しながら、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが実行する処理の一例について説明する。図３は、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１１において、教師データ取得機能１１は、第一広告データ、第一配信設定データ及び第一順位データを取得し、第二広告データ、第二配信設定データ及び第二順位データを取得する。

ステップＳ１２において、指標算出機能１２は、第一指標及び第二指標を算出する。

ステップＳ１３において、指標算出機能１２は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合しているか否かを判定する。指標算出機能１２は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合していると判定した場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１４に進める。一方、指標算出機能１２は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合していないと判定した場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、処理を終了させる。

ステップＳ１４において、学習実行機能１３は、第一指標と第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデルにランク学習を実行させる。

次に、本発明の実施形態に係る広告制作支援プログラムについて説明する。図４は、実施形態に係る広告制作支援プログラムが備える機能の一例を示す図である。図４に示すように、広告制作支援プログラム２０は、データ取得機能２１と、指標出力機能２２と、表示制御機能２３とを備える。

データ取得機能２１は、広告データ、参照広告データ、配信設定データ及び参照配信設定データを取得する。

広告データは、配信成績の順位を推定する広告に含まれる動画像、静止画像、音声、文字、記号の少なくとも一つ、これらの要素の空間的な配置、動画像及び音声の少なくとも一方が再生される時間の少なくとも一つを示すデータである。また、当該広告は、上述した第一広告及び第二広告の少なくとも一方と同じであってもよいし、上述した第一広告及び第二広告の少なくとも一方と異なっていてもよい。

参照広告データは、広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示すデータである。また、参照広告は、既に配信されており、後述する参照指標が所定の閾値を超えていることが好ましい。

例えば、データ取得機能２１は、ユーザインターフェースを使用して入力された広告データ及び参照広告データを取得する。図５は、実施形態に係る広告制作支援プログラムにより広告データ及び参照広告データが取得される際に、ディスプレイに表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。図５に示したユーザインターフェースには、六つの広告の広告Ｃ１、広告Ｃ２、広告Ｃ３、広告Ｃ４、広告Ｃ５及び広告Ｃ６が表示されている。データ取得機能２１は、図５に示したユーザインターフェースの上部中央にドラッグされた広告Ｃ１、広告Ｃ２、広告Ｃ４、広告Ｃ５及び広告Ｃ６について広告データを取得する。また、データ取得機能２１は、クリックされた広告Ｃ３を参照広告と認識し、広告Ｃ３を示す参照広告データを取得する。

配信設定データは、配信成績の順位を推定する広告の配信設定の少なくとも一部を示すデータである。また、配信設定データにより示される配信設定は、第一配信設定データにより示される配信設定及び第二配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と同じであってもよいし、これらの二つの配信設定の少なくとも一方と異なっていてもよい。参照配信設定データは、参照広告の配信設定を示すデータである。

例えば、データ取得機能２１は、ユーザインターフェースを使用して入力された配信設定データを取得する。図６及び図７は、実施形態に係る配信設定データ又は参照配信設定データが入力される際に、ディスプレイに表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。図６に示したユーザインターフェースは、画像Ｍ６、タブＴ１、タブＴ２、タブＴ３及びボタンＢを含んでいる。図７に示したユーザインターフェースは、これらに加えて、画像Ｍ７１及び画像Ｍ７２を含んでいる。

画像Ｍ６は、「広告媒体を選択してください」というメッセージをユーザに視認させ、タブＴ１、タブＴ２又はタブＴ３をユーザにクリックさせることにより、上述した広告媒体として「広告媒体Ｘ」、「広告媒体Ｙ」又は「広告媒体Ｚ」をユーザに選択するよう促すために表示される。また、ここで言う広告媒体は、例えば、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social Networking Service）である。タブＴ１、タブＴ２及びタブＴ３は、それぞれ上述した配信設定の一部として広告媒体Ｘ、広告媒体Ｙ又は広告媒体Ｚが選択される際にクリックされる。ボタンＢは、データ取得機能２１が広告データ及び参照広告データの少なくとも一方を取得する際に、図５に示したユーザインターフェースを表示させる目的でクリックされる。画像Ｍ７１は、上述した広告主として「株式会社〇〇」が選択される際にクリックされる。画像Ｍ７２は、上述した広告主として「株式会社××」が選択される際にクリックされる。

データ取得機能２１は、ユーザによりタブＴ１、タブＴ２又はタブＴ３がクリックされることにより選択された「広告媒体Ｘ」、「広告媒体Ｙ」又は「広告媒体Ｚ」を示すデータを配信設定データ又は参照配信設定データとして取得する。また、データ取得機能２１は、ユーザにより画像Ｍ７１又は画像Ｍ７２がクリックされることにより選択された「株式会社〇〇」又は「株式会社××」を示すデータを配信設定データ又は参照配信設定データとして取得する。

指標出力機能２２は、広告Ｃ１、広告Ｃ２、広告Ｃ４、広告Ｃ５及び広告Ｃ６各々に関して広告制作支援モデル生成プログラム１０によりランク学習が実行された広告制作支援モデル３００Ｍに広告データ及び配信設定データを入力する。これにより、指標出力機能２２は、これら五つの広告各々に関して配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を広告制作支援モデル３００Ｍに出力させる。

また、指標出力機能２２は、広告Ｃ３に関して広告制作支援モデル生成プログラム１０によりランク学習が実行された広告制作支援モデル３００Ｍに参照広告データ及び参照配信設定データを入力する。これにより、指標出力機能２２は、広告Ｃ３が参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を広告制作支援モデル３００Ｍに出力させる。

なお、図５に示したユーザインターフェース、図６に示したユーザインターフェース及び図７に示したユーザインターフェースは、図４に示した入力装置２１０を使用して操作される。入力装置２１０は、例えば、マウス、キーボードである。

表示制御機能２３は、参照広告データにより示される参照広告及び参照配信設定データにより示される参照配信設定の少なくとも一方と、参照指標とを表示するようにディスプレイ２３０を制御する。図８は、実施形態に係る参照広告データにより示される参照広告及び当該参照広告の参照指標の表示態様の一例を示す図である。図８に示したユーザインターフェースには、上述したタブＴ１、タブＴ２、タブＴ３及びボタンＢに加えて、画像Ｍ８及び表示領域Ｄが含まれている。

画像Ｍ８は、上述した画像Ｍ７１又は画像Ｍ７２がクリックされることにより選択された広告主を表示する画像である。例えば、図８に示した画像Ｍ８は、広告主として「株式会社○○」が選択されたことを表示している。また、図８に示した表示領域Ｄには、参照広告である広告Ｃ３の配信設定が２０歳から４９歳までの男女であることを表している文字列「男女_20-49_PO_Purchase」、広告Ｃ３、広告Ｃ３の参照指標「SCORE0.61」及び広告Ｃ３の配信成績の順位を示す「１位」が表示されている。ただし、この「１位」は、広告Ｃ３の配信成績の順位が既に配信されている広告の中で１位であることを示している。

そして、表示制御機能２３は、参照広告及び参照配信設定に加えて、広告データにより示される広告及び配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、指標とを表示するようにディスプレイ２３０を制御する。図９は、実施形態に係る広告制作支援プログラムによりディスプレイ２３０に表示される広告、当該広告の配信設定、当該広告の広告効果を示す指標、参照広告、当該参照広告の配信設定及び当該参照広告の広告効果を示す参照指標の表示態様の一例を示す図である。

図９に示すように、表示制御機能２３は、広告Ｃ１、広告Ｃ２、広告Ｃ３、広告Ｃ４、広告Ｃ５及び広告Ｃ６を表示するようディスプレイ２３０を制御する。これら六つの広告は、いずれも配信設定が２０歳から４９歳までの男女を対象としている。また、同時に、表示制御機能２３は、これら六つの広告各々の右下に広告効果を示す指標を表示し、これら六つの広告各々の左下に当該指標に基づく順位を表示するようディスプレイ２３０を制御する。

なお、表示制御機能２３は、参照指標を超える指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、参照指標以下の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイ２３０を制御してもよい。例えば、表示制御機能２３は、図９に示されている六つの広告のうち参照広告である広告Ｃ３よりも指標に基づく順位が高い広告Ｃ１及び広告Ｃ２と、広告Ｃ３よりも指標に基づく順位が低い広告Ｃ４、広告Ｃ５及び広告Ｃ６とで背景の色、順位及び指標を示す文字の色等を異ならせてもよい。

或いは、表示制御機能２３は、参照指標以上の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、参照指標未満の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイ２３０を制御してもよい。

或いは、表示制御機能は、所定の閾値を超える指標が算出された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、所定の閾値以下の指標が算出された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイを制御してもよい。

次に、図１０を参照しながら、実施形態に係る広告制作支援プログラムが実行する処理の一例について説明する。図１０は、実施形態に係る広告制作支援プログラムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ２１において、データ取得機能２１は、広告データ及び配信設定データを取得する。

ステップＳ２２において、指標出力機能２２は、広告制作支援モデル３００Ｍに広告データ及び配信設定データを入力して広告が配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を出力させる。

ステップＳ２３において、表示制御機能２３は、広告データにより示される広告及び配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、指標とを表示するようにディスプレイ２３０を制御する。

以上、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラム１０及び広告制作支援プログラム２０について説明した。

広告制作支援モデル生成プログラム１０は、第一広告データ、第一配信設定データ及び第一順位データを取得し、第二広告データ、第二配信設定データ及び第二順位データを取得する。次に、広告制作支援モデル生成プログラム１０は、第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第一指標を算出する。また、広告制作支援モデル生成プログラム１０は、第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す第二指標を算出する。そして、広告制作支援モデル生成プログラム１０は、第一指標と第二指標との大小関係が第一順位データにより示される順位と第二順位データにより示される順位との大小関係と整合している場合、第一指標と第二指標との大小関係を再現するよう広告制作支援モデル３００Ｍにランク学習を実行させる。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、複数の広告の効果を比較し、有効な広告であるか否かを判断する根拠を提示する目的で使用される広告制作支援モデル３００Ｍを生成することができる。

広告制作支援プログラム２０は、配信成績の順位を推定する広告を示す広告データ及び広告の配信設定を示す配信設定データを取得する。そして、広告制作支援プログラム２０は、広告制作支援モデル３００Ｍに広告データ及び配信設定データを入力して広告が配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を出力させる。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、複数の広告の効果を比較し、有効な広告であるか否かを判断する根拠である指標を出力させることができる。

また、広告制作支援プログラム２０は、広告データにより示される広告及び配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、指標とを表示するようにディスプレイ２３０を制御する。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、複数の広告の効果を比較し、有効な広告であるか否かを判断する根拠である指標をユーザが視認可能な態様で出力させることができる。

また、広告制作支援プログラム２０は、広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを取得する。次に、広告制作支援プログラム２０は、広告制作支援モデル３００Ｍに参照広告データ及び参照配信設定データを入力して参照広告が参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を出力させる。そして、広告制作支援プログラム２０は、参照指標を超える指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、参照指標以下の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイ２３０を制御する。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告よりも高い広告効果を奏し得る広告等と当該参照広告よりも低い広告効果しか奏し得ない広告等とをユーザが見分け易くすることができる。また、既に配信されており、参照指標が所定の閾値を超えている広告が参照広告として採用された場合、広告制作支援プログラム２０は、既に配信されており、高い広告効果を奏した広告よりも更に高い広告効果を奏し得る広告をユーザが見分け易くすることができる。

また、広告制作支援プログラム２０は、広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを取得する。次に、広告制作支援プログラム２０は、広告制作支援モデル３００Ｍに参照広告データ及び参照配信設定データを入力して参照広告が参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を出力させる。そして、広告制作支援プログラム２０は、参照指標以上の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、参照指標未満の指標が出力された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイ２３０を制御する。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告よりも高い広告効果を奏し得る広告等と当該参照広告よりも低い広告効果しか奏し得ない広告等とをユーザが見分け易くすることができる。また、既に配信されており、参照指標が所定の閾値を超えている広告が参照広告として採用された場合、広告制作支援プログラム２０は、既に配信されており、高い広告効果を奏した広告よりも更に高い広告効果を奏し得る広告をユーザが見分け易くすることができる。

また、広告制作支援プログラム２０は、所定の閾値を超える指標が算出された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方と、所定の閾値以下の指標が算出された広告及び広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるようディスプレイ２３０を制御する。

これにより、広告制作支援プログラム２０は、一定以上の広告効果を奏し得る広告と一定以下の広告効果しか奏し得ない広告とをユーザが見分け易くすることができる。

次に、図１１を参照しながら、広告制作支援モデル生成プログラム１０及び広告制作支援プログラム２０が奏する効果の具体例について説明する。図１１は、実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラム及び広告制作支援プログラムが奏する効果の具体例の一つを示す図である。

図１１の上から二行目は、一様分布の中からランダムに取得した指標により複数の広告の広告効果を順位付けした場合における規格化割引累積利益（ｎＤＣＧ：normalized Discounted Cumulative Gain）を示している。図１１の上から三行目は、ポイントワイズアプローチを適用したランク学習を実行した学習済モデルから出力された指標により複数の広告の広告効果を順位付けした場合における規格化割引累積利益を示している。また、この場合におけるポイントワイズロスは、次の式（７）により定義される。式（７）は、上述したベクトルｘ_ｉに対して広告効果を示す指標を回帰問題として推定することにより、ポイントワイズアプローチを適用したランク学習を実行した学習済モデルの重みθを更新することを表している。図１１の上から四行目は、上述した広告制作支援モデル３００Ｍから出力された指標により複数の広告の広告効果を順位付けした場合における規格化割引累積利益を示している。

規格化割引累積利益は、二つの数値のリストがどの程度近いかを示す指標であり、０から１の値をとる。図１１に示した規格化割引累積利益は、複数の広告の広告効果を順位付けした二つの結果がどの程度近いかを示している。また、図１１に示した規格化割引累積利益は、複数の広告の広告効果を順位付けした結果の正確さの程度を示す指標であるとも解釈され得る。規格化割引累積利益は、順位付けの結果の全体を考慮した指標であるスピアマンの順位相関係数（Spearman’s rho）等と異なり、上位や下位の順位付けが正解の順位付けから遠ざかる程、ペナルティを大きくするという特徴を有している。

図１１の左から二列目は、複数の広告の広告効果を順位付けした二つの結果のうち一位から三位の部分がどの程度近いかを示す規格化割引累積利益を示している。図１１の左から三列目は、複数の広告の広告効果を順位付けした二つの結果のうち一位から五位の部分がどの程度近いかを示す規格化割引累積利益を示している。図１１の左から四列目は、複数の広告の広告効果を順位付けした二つの結果のうち一位から十位の部分がどの程度近いかを示す規格化割引累積利益を示している。規格割引累積利益は、評価の対象とする順位の幅が広くなる程、大きな値となる。図１１を参照すると、一位から三位を考慮した場合、一位から五位を考慮した場合及び一位から十位を考慮した場合のいずれの場合においても、上述した広告制作支援モデル３００Ｍから出力された指標による順位付けの精度が最も高くなっていることが分かる。

なお、広告制作支援モデル生成プログラム１０が有する機能の少なくとも一部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサが記憶装置に格納されている広告制作支援モデル生成プログラム１０を読み出して実行することにより実現される。同様に、広告制作支援プログラム２０が有する機能の少なくとも一部は、例えば、ＣＰＵ等のハードウェアプロセッサが記憶装置に格納されている広告制作支援プログラム２０を読み出して実行することにより実現される。なお、ここで言う記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）、フラッシュメモリ（Flash Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）である。

ただし、広告制作支援モデル生成プログラム１０が有する機能の少なくとも一部は、ハードウェアプロセッサが記憶装置に格納されている広告制作支援モデル生成プログラム１０を読み出して実行する態様以外の態様により実現されてもよい。同様に、広告制作支援プログラム２０が有する機能の少なくとも一部は、ハードウェアプロセッサが記憶装置に格納されている広告制作支援プログラム２０を読み出して実行する態様以外の態様により実現されてもよい。

例えば、広告制作支援モデル生成プログラム１０が有する機能の少なくとも一部及び広告制作支援プログラム２０が有する機能の少なくとも一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の回路部（circuitry）を含むハードウェアにより実現されてもよい。或いは、広告制作支援モデル生成プログラム１０が有する機能の少なくとも一部及び広告制作支援プログラム２０が有する機能の少なくとも一部は、ソフトウェアとハードウェアの協働により実現されてもよい。また、これらのハードウェアは、一つに統合されていてもよいし、複数に分かれていてもよい。

以上、本発明の実施形態に係る広告制作支援モデル生成プログラム及び広告制作支援プログラムついて図面を参照して詳述したが、これらのプログラムの具体的な構成は、上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の組み合わせ、変形、置換及び設計変更の少なくとも一つが加えられ得る。

１０…広告制作支援モデル生成プログラム、１１…教師データ取得機能、１２…指標算出機能、１３…学習実行機能、２０…広告制作支援プログラム、２１…データ取得機能、２２…指標出力機能、２３…表示制御機能

Claims (7)

1. コンピュータに、
   配信成績の順位を推定する広告を示す複数の広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得機能と、
   第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第一配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第一分散表現データに基づいて算出された第一指標と、第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第二配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第二分散表現データに基づいて算出された第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を広告毎に出力させる指標出力機能と、
   前記広告データにより示される広告及び前記配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、前記指標とを表示するようにディスプレイを制御する表示制御機能と、
   を実現させ、
   前記表示制御機能は、前記広告データにより示される広告と、前記広告が他の広告と共通した配信設定のもとで配信された場合における広告効果を示す指標と、を対応づけて、広告及び指標の複数の組み合わせを前記指標の値の順に並べて表示するようにディスプレイを制御する広告制作支援プログラム。
2. 前記表示制御機能は、所定の閾値を超える前記指標が算出された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記所定の閾値以下の前記指標が算出された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する、
   請求項１に記載の広告制作支援プログラム。
3. 前記データ取得機能は、前記広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び前記参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを更に取得し、
   前記指標出力機能は、前記広告制作支援モデルに前記参照広告データ及び前記参照配信設定データを入力して前記参照広告が前記参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を更に出力させ、
   前記表示制御機能は、前記参照指標を超える前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記参照指標以下の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する、
   請求項１に記載の広告制作支援プログラム。
4. 前記データ取得機能は、前記広告の配信成績の順位を評価する場合に参照される参照広告を示す参照広告データ及び前記参照広告の配信設定を示す参照配信設定データを更に取得し、
   前記指標出力機能は、前記広告制作支援モデルに前記参照広告データ及び前記参照配信設定データを入力して前記参照広告が前記参照配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す参照指標を更に出力させ、
   前記表示制御機能は、前記参照指標以上の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方と、前記参照指標未満の前記指標が出力された前記広告及び前記広告の配信設定の少なくとも一方とで表示態様を異ならせるよう前記ディスプレイを制御する、
   請求項１に記載の広告制作支援プログラム。
5. 前記参照広告は、既に配信されており、前記参照指標が所定の閾値を超えている前記広告である、
   請求項３又は請求項４に記載の広告制作支援プログラム。
6. 配信成績の順位を推定する広告を示す複数の広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得部と、
   第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第一配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第一分散表現データに基づいて算出された第一指標と、第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第二配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第二分散表現データに基づいて算出された第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を広告毎に出力させる指標出力部と、
   前記広告データにより示される広告及び前記配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、前記指標とを表示するようにディスプレイを制御する表示制御部と、
   を実現させ、
   前記表示制御部は、前記広告データにより示される広告と、前記広告が他の広告と共通した配信設定のもとで配信された場合における広告効果を示す指標と、を対応づけて、広告及び指標の複数の組み合わせを前記指標の値の順に並べて表示するようにディスプレイを制御する広告制作支援装置。
7. 配信成績の順位を推定する広告を示す複数の広告データ及び前記広告の配信設定を示す配信設定データを取得するデータ取得ステップと、
   第一広告が第一配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第一配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第一分散表現データに基づいて算出された第一指標と、第二広告が第二配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示しており、前記第二配信設定データをベクトルで表現した分散表現を示す第二分散表現データに基づいて算出された第二指標との大小関係を再現する広告制作支援モデルに前記広告データ及び前記配信設定データを入力して前記広告が前記配信設定データにより示される配信設定の下で配信された場合における広告効果を示す指標を広告毎に出力させる指標出力ステップと、
   前記広告データにより示される広告及び前記配信設定データにより示される配信設定の少なくとも一方と、前記指標とを表示するようにディスプレイを制御する表示制御ステップと、
   を実現させ、
   前記表示制御ステップでは、前記広告データにより示される広告と、前記広告が他の広告と共通した配信設定のもとで配信された場合における広告効果を示す指標と、を対応づけて、広告及び指標の複数の組み合わせを前記指標の値の順に並べて表示するようにディスプレイを制御する広告制作支援方法。

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