JP7397252B2 - 広告通知システム、広告通知方法、および情報処理装置 - Google Patents
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Description
グループ1:上位25%
グループ2:上位26%から50%
グループ3:上位51%から75%
グループ4:上位76%から100%
(1)記憶装置1403に予めインストールされている。
(2)着脱可能記憶媒体1405により提供される。
(3)プログラムサーバなどのサーバから提供される。
101 :サービス提供サーバ
102 :利用者端末
103 :評価サーバ
110 :ネットワーク
201 :制御部
202 :記憶部
203 :通信部
301 :制御部
302 :記憶部
303 :通信部
400 :利用者情報
601 :ステップ
1100 :利用者情報
1300 :通信装置
1301 :制御部
1302 :記憶部
1303 :通信部
1311 :出力部
1312 :通知部
1400 :情報処理装置
1401 :プロセッサ
1402 :メモリ
1403 :記憶装置
1404 :読取装置
1405 :着脱可能記憶媒体
1406 :通信インタフェース
1407 :入出力インタフェース
1408 :バス
Claims (9)
- サービスを提供するサービス提供サーバと、
前記サービス提供サーバのサービスを利用する利用者を評価する評価サーバと、
を含む、広告通知システムであって、
前記評価サーバは、第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの属性情報、趣味嗜好に関する情報、および商品に対する広告への接触に関する情報を説明変数として用い、および前記商品に対して前記第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれがとった行動に基づく値を目的変数として用いて機械学習を行い生成された学習済みモデルに、第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記属性情報、前記趣味嗜好に関する情報、および前記商品に対する広告への接触に関する情報を入力して、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれが前記商品に対して前記目的変数の行動をとる可能性を評価した指標値を出力し、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記指標値を前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれと対応づけて前記サービス提供サーバに送信し、
前記サービス提供サーバは、受信した前記指標値に基づいて、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者のうち少なくとも一部の利用者に前記商品に対する広告を通知し、
前記商品に対する広告への接触に関する情報が、前記商品に対する広告での滞在時間、前記商品に対する広告に含まれる動画の視聴の有無、前記商品に対するオフライン広告への接触に関する情報、またはテレビジョンでの前記商品に対する広告の視聴に関する情報のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする、広告通知システム。 - 前記趣味嗜好に関する情報は、前記サービス提供サーバが提供するウェブサイトで取り扱われる商品を分類する複数のカテゴリごとに、利用者がカテゴリの商品に対して行った検索、閲覧、購買の行動をスコアで表した値である、ことを特徴とする請求項1に記載の広告通知システム。
- 前記商品に対する広告への接触に関する情報が、前記商品に対する広告へのアクセスの有無を更に含む、ことを特徴とする請求項1または2に記載の広告通知システム。
- 前記商品に対する広告への接触に関する情報が、前記商品に対するオンライン広告への接触に関する情報を更に含む、ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の広告通知システム。
- 前記学習済みモデルは、前記第1の利用者群の利用者の曜日および時間帯に応じた購買に関する情報、所定のサービスの利用に関する情報、および、販促イベントの開催時期における購買に関する情報の少なくとも1つを前記説明変数として更に用いて生成される、ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の広告通知システム。
- 前記サービス提供サーバは、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者を、前記指標値に基づいて複数のグループに分類し、それぞれのグループの利用者を複数のカテゴリにカテゴリ分けし、それぞれのカテゴリの利用者に宛てて、他のカテゴリの利用者とは異なる広告を通知する、
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の広告通知システム。 - 前記商品に対する広告には、通知先の利用者を識別するための識別子が付与されている、ことを特徴とする請求項6に記載の広告通知システム。
- サービス提供サーバのサービスを利用する利用者を評価する評価サーバが、
第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの属性情報、趣味嗜好に関する情報、および商品に対する広告への接触に関する情報を説明変数として用い、および前記商品に対して前記第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれがとった行動に基づく値を目的変数として用いて機械学習を行い生成された学習済みモデルに、第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記属性情報、前記趣味嗜好に関する情報、および前記商品に対する広告への接触に関する情報を入力して、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれが前記商品に対して前記目的変数の行動をとる可能性を評価した指標値を出力し、
前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記指標値を前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれと対応づけて前記サービス提供サーバに送信し、
前記サービス提供サーバが、受信した前記指標値に基づいて、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者のうち少なくとも一部の利用者に前記商品に対する広告を通知する、
ことを含み、
前記商品に対する広告への接触に関する情報が、前記商品に対する広告での滞在時間、前記商品に対する広告に含まれる動画の視聴の有無、前記商品に対するオフライン広告への接触に関する情報、またはテレビジョンでの前記商品に対する広告の視聴に関する情報のうち少なくとも1つを含む、広告通知方法。 - 第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの属性情報、趣味嗜好に関する情報、および商品に対する広告への接触に関する情報を説明変数として用い、および前記商品に対して前記第1の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれがとった行動に基づく値を目的変数として用いて機械学習を行い生成された学習済みモデルに、第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記属性情報、前記趣味嗜好に関する情報、および前記商品に対する広告への接触に関する情報を入力し、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれが前記商品に対して前記目的変数の行動をとる可能性を評価した指標値を出力する出力部と、
前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者それぞれの前記指標値に基づいて、前記第2の利用者群に含まれる複数の利用者のうち少なくとも一部の利用者に前記商品に対する広告を通知する通知部と、
を含み、
前記商品に対する広告への接触に関する情報が、前記商品に対する広告での滞在時間、前記商品に対する広告に含まれる動画の視聴の有無、前記商品に対するオフライン広告への接触に関する情報、またはテレビジョンでの前記商品に対する広告の視聴に関する情報のうち少なくとも1つを含む、情報処理装置。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001282982A (ja) | 2000-03-28 | 2001-10-12 | Hisahiro Negi | Webマーケティングシステム |
JP2016076125A (ja) | 2014-10-07 | 2016-05-12 | 株式会社マクロミル | 広告評価システム |
JP2017188031A (ja) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | ソフトバンク・テクノロジー株式会社 | 行動データ及び感情データに基づくリマーケティングシステム及びその運用方法 |
JP2018018560A (ja) | 2017-11-06 | 2018-02-01 | ヤフー株式会社 | 学習装置、学習方法及び学習プログラム |
JP2018152141A (ja) | 2018-07-05 | 2018-09-27 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理プログラムおよび情報処理方法 |
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