JP7414861B2 - 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

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、媒体の広告収益を最大化させるアプローチの一つとしてヘッダー入札が知られている。ヘッダー入札では、広告サーバが複数のＳＳＰ（Ｓｕｐｐｌｙ Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）と接続し、各ＳＳＰは広告出稿者（広告主）が利用するプラットフォームであるＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）と連帯する。通常は一つのＳＳＰに対して複数のＤＳＰが連帯される。

各ＳＳＰは複数のＤＳＰを返して何らかの方法で広告を選択（例えば、広告単価が最大のものを選択）し、ヘッダー入札の広告サーバに返却する。広告サーバは、複数のＳＳＰから返却された広告情報をもとにオークションを通して広告を選択する。より具体的には、広告サーバでは、ｅＣＰＭ（Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｃｏｓｔ Ｐｅｒ Ｍｉｌｅ）ランキングによる広告選択やセカンドプライス方式などを通した落札価格の決定が行われ、それらを経て選択された広告が媒体に表示（インプレッション）される。なお、広告サーバは何らかの広告配信プラットフォームを有しており、広告サーバ内部の広告配信プラットフォームが複数のＳＳＰとのオークションに参加する場合もある。

ヘッダー入札では、特定のＳＳＰが優先的にインプレッション機会を得るようなことはなく、公平なオークションをもとにして広告が選択されるため、媒体の広告収益最大化のアプローチとして有力であると考えられる。他方、特定のＳＳＰに対して、配信に優先順位を設けたウォーターフォール形式による広告配信が知られている。ウォーターフォール形式では、上段（以下実施形態では、配信の優先順位が高いことを指すものとする。）のＳＳＰから順に広告返却リクエストが広告サーバから送られ、広告が返却された段階で媒体に対して広告を表示させる。

しかしながら、ウォーターフォール形式による広告配信では、全ＳＳＰに渡る公平なオークションは実行されないため、媒体の広告収益には改善の余地がある。それゆえ、ウォーターフォール形式では、各ＳＳＰに対してフロアプライス（最低落札価格）を設けることにより、媒体の広告収益を改善させるアプローチが多く採用される。通常、ウォーターフォール上段のＳＳＰ内部で選出された広告の入札額（若しくはｅＣＰＭ）がフロアプライス未満であれば、順次、下段のＳＳＰへ広告返却のリクエストが送られる。

特許第６２７１７８８号公報

しかしながら、従来の技術では、媒体と特定のＳＳＰに広告出稿した広告主の利得（例えば、コンバージョンの価値から広告配信コストを引いたもの）、ならびに、媒体提供者の収益やＳＳＰ提供者の収益を改善するための余地があった。

以下、媒体提供者あるいはＳＳＰ提供者をコンテンツ配信者と呼称する。コンテンツ配信者は、広告配信者が広告を配信可能なプラットフォーム（以下、適宜、「プロダクト」とする。）を提供する。本願は、コンテンツ配信者の収益と広告主の利得とを改善することを目的とする。とりわけ、特定の管理サーバの配信に優先順位を設けた際のコンテンツ配信者の収益と、特定のＳＳＰに広告出稿した広告主の利得との改善を目的とする。

本願に係る情報処理装置は、複数の広告配信者を所定の順に選択する選択部と、前記選択部によって選択された広告配信者の期待値が、次回選択時よりも高い場合には、当該広告配信者の広告を配信対象として決定する決定部と、を有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツ配信者の収益と広告主の利得とを改善することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、フロアプライスとインプレッションとの関係性を説明するための図である。 図３は、実施形態に係るシンプルロジック及びユーティリティロジックの概要を説明するための図である。 図４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５は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図６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７は、実施形態に係るプロダクト情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る管理サーバの構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る所定の順の一例を示す図である。 図１２は、フロアプライスとインプレッションとの関係性を説明するための図である。 図１３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。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
従来、媒体の広告収益を最大化させるアプローチの一つとしてヘッダー入札が知られている。ヘッダー入札では、広告サーバが複数のＳＳＰと接続し、各ＳＳＰは広告主が利用するプラットフォームであるＤＳＰと連帯する。通常は一つのＳＳＰに対して複数のＤＳＰが連帯される。以下実施形態では、媒体と特定のＳＳＰとが特別な関係にあるものとして、ヘッダー入札ではなくウォーターフォール形式を用いて特定のＳＳＰの優先配信を行うことにより、媒体の収益だけではなく、特定のＳＳＰに広告出稿した広告主の利得（以下、適宜、「広告主利得」とする。）を改善するための処理について説明する。ウォーターフォール形式を用いることで、利得改善を行うＤＳＰは複数の入札機会を有し、それを選択することができる。

また、以下実施形態では、ＤＳＰは、例えば、ＳＳＰからのリクエストに応じて、広告主利得が最大となるように、ＤＳＰ内の結果をレスポンスとして返す。例えば、媒体から要求を受けると、レスポンスとなる広告を配信する。また、以下実施形態では、ＳＳＰは、例えば、各ＤＳＰの結果から、媒体利益が最大となるように、ＤＳＰからのレスポンス結果から広告を選択する。また、以下実施形態では、広告主は、例えば、ＤＳＰに広告を登録する企業等である。

また、以下実施形態では、特定のＳＳＰの優先配信は、特定のＳＳＰに接続された複数のＤＳＰ（或いは広告主）を優先すると言い換えられ、優先したいＤＳＰ集合があるがゆえにＳＳＰに優先順位が設けられるものとする。なお、以下、特定のプロダクトに優先順位を設けることで、広告主利得を改善する。そして、特定のプロダクトに優先順位を設けることで、第１広告主の広告を優先的に配信する。また、媒体の収益は、フロアプライスの決定を工夫することで考慮される。このため、フロアプライスの決定については後述する。

また、以下実施形態では、ウォーターフォール最下段の配信でフロアプライスを設けない、若しくは、フロアプライスを小さい値にすることにより、広告主利得の改善と、広告が配信されず媒体の広告収益がゼロになることを防止するための処理について説明する。

図１は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。図１では、コンテンツ配信者Ｆ１１のプロダクトＰ１１の配信枠である所定の領域Ｒ１１に広告配信を行う場合を示す。なお、以下実施形態では、複数のＤＳＰ（Ａ１乃至Ａ３）の中から、一のＤＳＰを選択して、選択された一のＤＳＰの広告を配信するものとする。なお、複数のＤＳＰの数は特に限定されないものとする。また、ＤＳＰは、単一のＤＳＰに限らず、例えば複数のＤＳＰに対して優先順位を設ける場合などでは、複数のＤＳＰであってもよいものとする。

また、ＤＳＰＡ１は、コンテンツ配信者Ｆ１１と所定の関係性を有するものとする。例えば、ＤＳＰＡ１とコンテンツ配信者Ｆ１１とが同一の配信者又は事業者である場合である。

以下実施形態では、複数のＤＳＰの（Ａ１乃至Ａ３）の優先順位がＤＳＰＡ１、ＤＳＰＡ２、及びＤＳＰＡ３の順であるものとして、この順に配信するか否かを決定する処理が行われるものとする。また、以下実施形態では、ＤＳＰＡ１の広告を配信するか否かを決定する処理が、所定の順の上段（例えば、最上段）と下段（例えば、最下段）との２段階で行われるものとする。すなわち、ＤＳＰＡ１の広告配信は、上段及び下段のどちらかで行われるものとする。なお、ＤＳＰＡ１の優先順位が１位の場合には、所定の順の最上段で処理が行われるものとする。ここで、２段階で配信を行う利点として、上段は配信の機会が多いが単価が高くなる傾向があり、下段は配信の機会が少ないが単価が低く抑えられる傾向があるが、２段階で配信可能な機会を与えることで、上段と下段との双方の利点を享受できることが挙げられる。

また、以下実施形態では、広告の課金方式がクリック課金（広告をクリックしたら課金）である場合を前提として説明するが、クリック課金に限らず、どのような課金方針を用いてもよいものとする。一般的に、ｅＣＰＭは入札額と予測課金行動率とに基づいて算出され得るため、広告の課金方式として、例えば、ビデオ再生課金（ビデオフォーマットの広告を一定期間以上再生されたら課金）、ビュー課金（広告が視認領域に一定期間以上表示されたら課金）、及びコンバージョン課金（購入等のアクションが行われたら課金）等を用いてもよい。

管理サーバ２００は、ユーザＵ１１からプロダクトＰ１１へのアクセス要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。管理サーバ２００は、プロダクトＰ１１へのアクセス要求を受け付けると、プロダクトＰ１１を端末装置１０に送信する（ステップＳ１０２）。ここで、プロダクトＰ１１には、広告を取得するためのスクリプトが埋め込まれている。

端末装置１０は、プロダクトＰ１１が配信されると、スクリプトに従って、情報処理装置１００に広告配信要求を送信する（ステップＳ１０３）。

情報処理装置１００は、端末装置１０から広告配信要求を受信すると、識別情報（例えば、ユーザＩＤ）からユーザ情報（例えば、ユーザ属性）を特定する。例えば、情報処理装置１００は、外部のユーザ情報管理サーバ（不図示）に識別情報を送信して、ユーザ情報を特定する。

情報処理装置１００は、コンテンツ配信者Ｆ１１と所定の関係性を有するＤＳＰＡ１を特定する（ステップＳ１０４）。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツ配信者Ｆ１１と所定の関係性を有するＤＳＰとして予め定められたＤＳＰのリストを参照することにより、ＤＳＰＡ１を特定する。なお、ＤＳＰＡ１の特定方法は特に限定されないものとする。

情報処理装置１００は、任意のＤＳＰＡ１の利得を優先するために、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信するか下段で配信するかを決定する（ステップＳ１０５）。

情報処理装置１００は、例えば、ＤＳＰＡ１のフロアプライスと、ＤＳＰＡ２の期待値とを比較することにより、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信するか下段で配信するかを決定する。これにより、情報処理装置１００は、ＤＳＰＡ１の広告を優先的に配信するが、インプレッションの安売りはさせないようにすることができる。また、これにより、情報処理装置１００は、競合のＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）よりもＲＰＩ（Ｒｅｖｅｎｕｅ Ｐｅｒ Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）（配信面からみた１表示あたりの収益）が高いインプレッションだけをＤＳＰＡ１が優先的に買うことができる。

なお、期待値は、入札額とＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ）とに基づいて算出されるものとする。また、期待値は、ｅＣＰＭに基づく期待収益であってもよい。

ここで、ＤＳＰＡ１のフロアプライスの決定処理について説明する。情報処理装置１００は、ＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）ごとに予め算出された過去の配信実績に基づく指標に基づいて、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定する。

情報処理装置１００は、例えば、プロダクトＰ１１で配信した過去の配信実績に基づくＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）の平均ＲＰＩに基づいて、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）それぞれの前日のコンテンツ配信者側の収益と前日のインプレッションとに基づいて平均ＲＰＩを算出する。具体的には、情報処理装置１００は、ＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）それぞれのコンテンツ配信者側の収益の和をそれぞれのインプレッションの和で除算することにより平均ＲＰＩを算出する。これにより、情報処理装置１００は、平均ＲＰＩに基づいてフロアプライスを決定することができるため、ＤＳＰＡ１の期待値が下がらないように調整することができる。

図２は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスとインプレッションとの関係性を説明するための図である。横軸がｅＣＰＭ、縦軸がインプレッションを示す。図２では、ｅＣＰＭを説明変数として、ＤＳＰ（Ａ１乃至Ａ３）に売るインプレッションＩＭ１１がプロットされている。なお、インプレッションＩＭ１１の点線部分がＤＳＰ（Ａ２及びＡ３）に売るインプレッションを示し、実線部分がＤＳＰＡ１に売るインプレッションを示す。また、インプレッションＩＭ１１の点線部分と実線部分とが、インプレッションＩＭ１１とフロアプライスＦＰ１１との交点Ｇ１１で分かれている。

情報処理装置１００は、後述する２つのロジック（以下、適宜、「シンプルロジック」及び「ユーティリティロジック」と呼ぶ。）のうちのどちらか一方に関するロジックを用いて、所定の領域Ｒ１１に表示する配信対象のＤＳＰを決定する（ステップＳ１０６）。

情報処理装置１００は、管理サーバ２００に問い合わせすることにより、決定したＤＳＰの広告を取得する（ステップＳ１０７）。なお、管理サーバ２００Ａは、例えば、自社広告を管理する自社広告管理サーバであり、管理サーバ２００Ｂは、例えば、他社広告を管理する他社広告管理サーバとする。また、管理サーバ２００Ａ及び管理サーバ２００Ｂそれぞれの数は特に限定されず、複数あってもよく、複数ある場合には、順に問い合わせをしてもよいものとする。

情報処理装置１００は、決定したＤＳＰの広告を、端末装置１０に配信する（ステップＳ１０８）。例えば、情報処理装置１００は、所定の領域Ｒ１１に、決定したＤＳＰの広告が表示されるように配信する。そして、端末装置１０は、所定の領域Ｒ１１に、情報処理装置１００から配信された広告を配置して表示する。

以下、シンプルロジック及びユーティリティロジックの詳細を説明する前に、実施形態において必要とされるシンプルロジック及びユーティリティロジックの前提条件について、セカンドプライスオークションと関連付けて説明する。

シンプルロジックは、セカンドプライスオークションの正直さ（以下、適宜、「Ｔｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓ」と呼ぶ。）を維持したまま、ＳＳＰの収益を増加させるように設計されている。ここで、Ｔｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓが保たれるオークションでは、広告主がオークションの財（ユーザ）の価値に応じて入札額を正直に申告することにより、広告主自身の利益が最大化されることが知られている。また、広告主が自身の利益を最大化させるためには、広告主にとって価値が高い財であるほど入札額を高める必要があることが知られている。

シンプルロジックでは、セカンドプライスで求めた期待値がフロアプライス未満であれば、ウォーターフォール上段では広告を配信せず、下段での配信を待機するように設計されている。仮に、期待値がフロアプライス未満の場合に上段での広告配信を許した場合、コンテンツ配信者の広告収益が低下することが想定される。また、セカンドプライスをフロアプライスに応じて吊り上げるような操作を行なった場合、広告主が入札額を下げてしまう恐れがあり、オークションのＴｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓが破壊される。

一方、ユーティリティロジックは、上段で広告を配信する場合は課金額の吊り上げを許すが、上段で広告を配信する選択肢と下段で広告が配信されることを待機する選択肢における広告主の利得を予測し、広告主の利益が最大化される一方の選択肢をとるロジックとして設計される。また、ユーティリティロジックでは、広告主の利得が入札額と課金額との差分（「入札額－課金額」）で算出できることを仮定して利得の予測を行う。この算出式の解釈は、広告主が財に支払ってよいと考える最大の金額を入札額として申告した場合、その最大の金額よりも安く財が買えるほど広告主の利得は高まるというものである。この仮定の正当性を主張する上で重要とされるのは、広告主が財に支払ってよいと考える最大の金額を入札額として正直に申告することであり、オークションがＴｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓであることが必要条件となっていることである。

ユーティリティロジックは、Ｔｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓが担保されるオークションにおいて広告主の利得を予測し、予測に基づいて利得が最大化されるように広告を配信する。また、利得が最大化されるのであれば、広告主があえて入札額をコントロールするモチベーションは生じないため、Ｔｒｕｔｈｆｕｌｎｅｓｓは担保されると想定される。

以下、シンプルロジック及びユーティリティロジックの詳細を説明する。

ここで、シンプルロジックの広告配信の詳細を、図１の補足図ＳＦ１１を用いて具体的に説明する。ＳＳＰは各ＤＳＰに広告配信を要求し、返却された複数の広告の中から、ｅＣＰＭランキングなどに基づいて、配信する広告を選択する。補足図ＳＦ１１に示すように、ＳＳＰには優先順位が設けられている。なお、ＳＳＰに優先順位が設けられると、ＳＳＰ内で選択されたＤＳＰに優先順位が設けられることになる。このため、ＳＳＰに接続する複数のＤＳＰにも優先順位が設けられている。シンプルロジックでは、ＳＳＰ^１の中の広告ランキング（例えば、ｅＣＰＭランキング）の順位が２位の広告の期待値（ｅＣＰＭ）がフロアプライス以上の場合に、ＳＳＰ^１で選択された特定のＤＳＰの広告を配信する。なお、シンプルロジックでは、フロアプライスによる課金額（クリック型課金の場合はＣｏｓｔ Ｐｅｒ Ｃｌｉｃｋ）の調整を行わないものとする。ここでいう調整とは、課金額がフロアプライス以上になるような課金額の吊り上げのことを意味する。

図３は、シンプルロジック及びユーティリティロジックの概要を説明するための図である。図３左側は、ＳＳＰ^１の中の広告ランキングの順位が２位のＤＳＰの広告の期待値（Ｂｉｄ_２×ＣＴＲ_２）が１位のＤＳＰのフロアプライス（Ｆｌｏｏｒ）未満である場合を示す。なお、Ｂｉｄ_２は、２位のＤＳＰの入札額であり、ＣＴＲ_２は、２位のＤＳＰで予測されたＣＴＲである。また、Ｂｉｄ_１×ＣＴＲ_１は、ＳＳＰ^１の中の広告ランキングの順位が１位のＤＳＰの広告の期待値である。シンプルロジックの場合、情報処理装置１００は、１位のＤＳＰの広告を上段で配信しないと決定する。

図３右側は、ＳＳＰ^１の中の広告ランキングの順位が２位のＤＳＰの広告の期待値（Ｂｉｄ_２×ＣＴＲ_２）が１位のＤＳＰのフロアプライス以上である場合を示す。図３左側と同様の説明は適宜省略する。シンプルロジックの場合、情報処理装置１００は、１位のＤＳＰの広告を上段で配信すると決定する。このように、シンプルロジックを用いた場合、情報処理装置１００は、２位のＤＳＰの入札額に基づいたセカンドプライス方式で、１位のＤＳＰの広告を上段で配信するか否かを決定する。

下記式（１）は、シンプルロジックを用いた場合の、ＤＳＰＡ１のＣＰＣを決定するための算出式を示す。

式（１）に示すように、ＤＳＰＡ１のＣＰＣが、ＤＳＰＡ２の期待値に依存するため、ＤＳＰＡ１が入札額を上げる又は下げるモチベーションが働き難いと考えられる。このため、情報処理装置１００は、シンプルロジックを用いることで、ＤＳＰＡ１の運用負荷が下がるため、オークションを安定し易くさせることができる。

このように、シンプルロジックでは、ＤＳＰＡ１のＣＰＣがセカンドプライス方式で決定され、フロアプライスに基づく課金額の調整は行われない。

他方、ユーティリティロジックでは、広告主利得が増加すると予測された場合に限り、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信するが、フロアプライスに基づく課金額の調整が行われる。

下記式（２）は、ユーティリティロジックを用いた場合の、ＤＳＰＡ１のＣＰＣを決定するための算出式を示す。

式（２）では、収益の期待値がフロアプライス以上になるようにＣＰＣが調整されている。ユーティリティロジックでは、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信するときのみに式（２）に基づいてＣＰＣが決定される。一方、ＤＳＰＡ１の広告を下段で配信するときはＣＰＣの調整はなく、前述の式（１）に基づいてＣＰＣが決定される。

しかしながら、式（２）ではフロアプライスに応じてＣＰＣが吊り上がるため、上段での配信によりＤＳＰＡ１の広告主利得が低下する恐れがある。そこで、ＤＳＰＡ１を上段と下段で配信する場合の広告主利得をそれぞれ予測し、どちらの配信が広告主利得が高いかを判定することを考える。

情報処理装置１００は、ユーティリティロジックを用いた場合、ＤＳＰＡ１の広告を、上段で配信したときのＤＳＰＡ１の広告主利得と、下段で配信したときのＤＳＰＡ１の広告主利得とを比較する。そして、情報処理装置１００は、上段で配信したときの広告主利得が下段で配信したときの広告主利得よりも高いと判定された場合には、ＤＳＰＡ１の広告を、上段で配信すると決定する。

下記式（３）は、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信したときのＤＳＰＡ１の広告主利得を予測するための算出式を示す。

（式中、Ａ（Ｆｌｏｏｒ）は、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信したときのＤＳＰＡ１の広告主利得を示す。）

下記式（４）は、ＤＳＰＡ１の広告を下段で配信したときのＤＳＰＡ１の広告主利得を決定するための算出式を示す。

（式中、Ｂ（β）は、ＤＳＰＡ１の広告を下段で配信するときのＤＳＰＡ１の期待的な広告主利得を示す。買い付け確率βは、ＤＳＰ（Ａ２又はＡ３）のインプレッションの買い付け確率を示す。）

式（３）及び式（４）では、ＤＳＰＡ１の広告主利得が「入札額－課金額」として計算されている。ただし、式（４）では、ＤＳＰ（Ａ２又はＡ３）がインプレッションを買い付ける可能性を考慮して、「入札額－課金額」に（１－β）の確率が乗算される。

情報処理装置１００は、ユーティリティロジックでは、ウォーターフォール上段と下段の配信におけるＤＳＰＡ１の広告主利得をそれぞれＡ（Ｆｌｏｏｒ）とＢ（β）として計算する。Ａ（Ｆｌｏｏｒ）がＢ（β）よりも大きい場合は、上段で広告を配信することで広告主利得を最大化させる。

ユーティリティロジックでは、上段での配信はＣＰＣは高いが配信が確実となり、下段での配信はＣＰＣは低いが配信が確率的となる。

〔２．情報処理システムの構成〕
図４に示す情報処理システム１について説明する。図４に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とは所定の通信網（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。図４は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。なお、図４に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００や、複数台の管理サーバ２００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、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図１に示す例においては、端末装置１０がデスクトップＰＣである場合を示す。

情報処理装置１００は、コンテンツ配信者と所定の関係性を有する第１ＤＳＰの広告を優先的に配信するために用いられる。情報処理装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報処理装置であり、管理サーバ２００等からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

管理サーバ２００は、広告の提供、ならびに、ユーザのアクセス要求に応じたプロダクトの提供のために用いられる。管理サーバ２００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ等の情報処理装置であり、情報処理装置１００等からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図５に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、ユーザからの各種操作を受け付ける。図１に示す例では、ユーザＵ１１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、情報処理装置１００から取得した広告を表示する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置１００から取得した広告を表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、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５に示すように、制御部１４は、受信部１４１と、送信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（受信部１４１）
受信部１４１は、各種情報を受信する。受信部１４１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、広告を受信する。

（送信部１４２）
送信部１４２は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、スクリプトに従って、広告配信要求を送信する。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図６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４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６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等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、管理サーバ２００等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、フラッシュメモリ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。図６に示すように、記憶部１２０は、プロダクト情報記憶部１２１と、広告情報記憶部１２２とを有する。

プロダクト情報記憶部１２１は、コンテンツ配信者が提供するプロダクトに関するプロダクト情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係るプロダクト情報記憶部１２１の一例を示す。図７に示すように、プロダクト情報記憶部１２１は、「プロダクトＩＤ」、「コンテンツ配信者ＩＤ」、「プロダクト情報」、「優先順位」といった項目を有する。

「プロダクトＩＤ」は、プロダクトを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ配信者ＩＤ」は、コンテンツ配信者を識別するための識別情報を示す。「プロダクト情報」は、プロダクトに関するプロダクト情報を示す。図７に示す例では、「プロダクト情報」に「プロダクト情報＃１１」や「プロダクト情報＃１２」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、ＨＴＭＬで記載された情報等が格納される。「優先順位」は、広告配信をリクエストするＤＳＰの優先順位を示す。

すなわち、図７では、プロダクトＩＤ「Ｐ１１」によって識別されるコンテンツ配信者が「Ｐ１」であり、プロダクト情報が「プロダクト情報＃１１」であり、優先順位が「Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・」である例を示す。

広告情報記憶部１２２は、ＤＳＰが提供する広告情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る広告情報記憶部１２２の一例を示す。図８に示すように、広告情報記憶部１２２は、「広告ＩＤ」、「ＤＳＰＩＤ」、「広告情報」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。「ＤＳＰＩＤ」は、ＤＳＰを識別するための識別情報を示す。「広告情報」は、広告情報を示す。図８に示す例では、「広告情報」に「広告情報＃１１」や「広告情報＃１２」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、ＨＴＭＬで記載された情報等が格納される。

すなわち、図８では、広告ＩＤ「Ｈ１１」によって識別されるＤＳＰが「Ａ１」であり、広告情報が「プロダクト情報＃１１」である例を示す。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ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やＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、選択部１３３と、決定部１３４と、算出部１３５と、配信部１３６とを有し、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６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。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、管理サーバ２００等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、プロダクト情報記憶部１２１や広告情報記憶部１２２から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、プロダクト情報記憶部１２１や広告情報記憶部１２２に各種情報を格納する。

取得部１３１は、広告配信要求を取得する。また、取得部１３１は、広告を取得する。また、取得部１３１は、広告配信要求を行ったユーザのユーザ情報を取得する。

（特定部１３２）
特定部１３２は、コンテンツ配信者と所定の関係性を有する第１ＤＳＰを特定する。例えば、特定部１３２は、広告配信をリクエストする所定の順の優先順位が１位である第１ＤＳＰを特定する。言い換えると、特定部１３２は、上段で広告配信をリクエストする第１ＤＳＰを特定する。

特定部１３２は、第１ＤＳＰよりも所定の順の優先順位が低い第２ＤＳＰを特定する。なお、特定部１３２は、第２ＤＳＰが複数の場合には、複数の第２ＤＳＰを特定してもよい。例えば、特定部１３２は、広告配信をリクエストする所定の順の優先順位が２位である第２ＤＳＰを特定する。

（選択部１３３）
選択部１３３は、特定部１３２により特定されたＤＳＰを、所定の順に選択する。後述する決定部１３４は、選択部１３３により選択されたＤＳＰの広告を配信対象とするか否かの決定を、ＤＳＰが決定するまで所定の順に行う。

（決定部１３４）
決定部１３４は、所定の条件を満たすＤＳＰを決定する。例えば、決定部１３４は、上段で配信したときの広告主利得が高い第１ＤＳＰを決定する。

決定部１３４は、シンプルロジックの場合、第１ＤＳＰのフロアプライスとランキング順位が２位のＤＳＰの期待値との比較に基づいて、第１ＤＳＰの広告を上段で配信するか否かを決定する。

決定部１３４は、ユーティリティロジックの場合、第１ＤＳＰの広告を上段で配信したときの広告主利得と、第１ＤＳＰの広告を下段で配信したときの広告主利得との比較に基づいて、第１ＤＳＰの広告を上段で配信するか否かを決定する。

決定部１３４は、シンプルロジックの場合、同一のＤＳＰ内でのセカンドプライスに基づいてＣＰＣを決定する。

決定部１３４は、ユーティリティロジックの場合、同一のＤＳＰ内でのセカンドプライス又は第１ＤＳＰのフロアプライスに基づいてＣＰＣを決定する。

（算出部１３５）
算出部１３５は、第１ＤＳＰのフロアプライスを算出する。また、算出部１３５は、第２ＤＳＰの期待値を算出する。なお、例えば、算出部１３５により算出されたフロアプライスが決定部１３４の処理に用いられる。

算出部１３５は、広告主利得を算出する。例えば、算出部１３５は、第１ＤＳＰの広告を上段で配信したときの広告主利得を算出する。また、例えば、算出部１３５は、第１ＤＳＰの広告を下段で配信したときの広告主利得を算出する。

（配信部１３６）
配信部１３６は、決定部１３４による決定結果に基づいて広告を配信する。

配信部１３６は、決定部１３４にて第１ＤＳＰの広告を配信すると決定された場合には、第１ＤＳＰの広告を配信する。

配信部１３６は、決定部１３４にて第１ＤＳＰの広告を配信しないと決定した場合に限り、優先順位が低い第２ＤＳＰ以下に広告返却のリクエストを送る。

〔５．管理サーバの構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る管理サーバ２００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る管理サーバ２００の構成例を示す図である。図９に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、管理サーバ２００は、管理サーバ２００の管理者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２１０）
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部２２０）
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。なお、記憶部２２０は、記憶部１２０と同様の情報を記憶するため、説明を省略する。

（制御部２３０）
制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、管理サーバ２００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、提供部２３２と、受付部２３３と、配信部２３４とを有し、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２３０の内部構成は、図９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。

（取得部２３１）
取得部２３１は、情報処理装置１００から提供されたＤＳＰに関する情報を取得する。

（提供部２３２）
提供部２３２は、取得したＤＳＰに関する情報に基づいて、対応するＤＳＰの広告を提供する。

（受付部２３３）
受付部２３３は、プロダクトへのアクセス要求を受け付ける。

（配信部２３４）
配信部２３４は、プロダクトを配信する。

〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、情報処理装置１００は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスと買い付け確率βとを取得する（ステップＳ２０１）。そして、情報処理装置１００は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスと買い付け確率βとを入力情報として、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信したときの広告主利得（Ａ（Ｆｌｏｏｒ））と、ＤＳＰＡ１の広告を上段で配信したときの広告主利得（Ｂ（β））とを算出する（ステップＳ２０２）。

情報処理装置１００は、広告主利得（Ａ（Ｆｌｏｏｒ））が広告主利得（Ｂ（β））よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２０３）。情報処理装置１００は、広告主利得（Ａ（Ｆｌｏｏｒ））が広告主利得（Ｂ（β））よりも大きいと判定した場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、ＣＰＣをＤＳＰＡ１のフロアプライス及びＤＳＰＡ２の期待値のうちどちらか大きい値に基づいて決定する（ステップＳ２０４）。そして、情報処理装置１００は、ＤＳＰＡ１の広告を配信する（ステップＳ２０５）。

情報処理装置１００は、広告主利得（Ａ（Ｆｌｏｏｒ））が広告主利得（Ｂ（β））よりも大きくないと判定した場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、他のＤＳＰ（例えば、ＤＳＰ（Ａ２及びＡ３））に広告配信のリクエストを送信する（ステップＳ２０６）。

情報処理装置１００は、広告配信のリクエストに対して、他のＤＳＰが買い付けたか否かを判定する（ステップＳ２０７）。情報処理装置１００は、広告配信のリクエストに対して、他のＤＳＰが買い付けたと判定した場合（ステップＳ２０７；ＹＥＳ）、買い付けた他のＤＳＰの広告を配信する（ステップＳ２０８）。

情報処理装置１００は、広告配信のリクエストに対して、他のＤＳＰが買い付けないと判定した場合（ステップＳ２０７；ＮＯ）、ＤＳＰＡ１の広告を配信する（ステップＳ２０９）。

〔７．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。

（送客効果に基づく決定）
上記実施形態では、コンテンツ配信者が特定のプロダクトの配信を優先させつつ、媒体の収益を最大化させる場合を示した。しかしながら、コンテンツ配信者に有利な条件で独占的に特定のプロダクトの配信を優先した場合、市場の価格競争が阻害される危険性がある。情報処理装置１００は、コンテンツ配信者との関係性が強い特定のプロダクトの優先順位を下げることで、市場の価格競争を考慮して媒体の収益を最大化することができる。例えば、コンテンツ配信者が何らかのコマースサービスを有しており、媒体から自社のコマースサービスへユーザを誘導させるようなプロダクトの優先順位を下げるなどが考えられる。以下、情報処理装置１００において、配信の優先度を下げたプロダクトをコマースサービスとした拡張例を示す。

情報処理装置１００において、例えば、コマースサービスに送客を行うレコメンドエンジンＭ１が追加されたとする。レコメンドエンジンＭ１は、例えば、コンテンツ配信者が有する自社サービスにユーザを送客するものである。これまでの実施形態では、配信の優先順位が低いプロダクトをＤＳＰＡ２又はＡ３と表記したが、ここでは簡単のためＤＳＰＡ２又はＡ３をまとめてＭ１と表記する。

図１１は、レコメンドエンジンＭ１が追加された場合の所定の順（配信のシーケンス）の一例を示す。図１１では、ＤＳＰＡ１（上段）、レコメンドエンジンＭ１、及びＤＳＰＡ１（下段）で処理が行われる場合を示す。この場合、情報処理装置１００は、レコメンドエンジンＭ１の送客効果を加味して、ＤＳＰＡ１（上段）のフロアプライスを決定してもよい。

情報処理装置１００は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスの計算を必要とするが、広告のインプレッションあたりの送客効果をフロアプライスとしてもよい。ここでいう送客とは、例えば、媒体にコマースサービスに関連する広告を配信することでユーザをサービスに誘導する行為を示す。送客効果の定量化としては、例えば、送客によって増加する流通総額（ＧＭＶ：Ｇｒｏｓｓ Ｍｅｒｃｈａｎｄｉｓｅ Ｖｏｌｕｍｅ）を用いてもよい。また、送客によって生じたＧＭＶにテイクレート（受託販売手数料）を乗算することで収益に換算し、送客起因で増加する収益を送客効果と見なしてもよい。

図１２は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスとインプレッションとの関係性を説明するための図である。横軸がｅＣＰＭ、縦軸がインプレッションを示す。図１２では、ｅＣＰＭを説明変数として、インプレッションＩＭ１２がプロットされている。なお、インプレッションＩＭ１１の点線部分がレコメンドエンジンＭ１に売るインプレッションを示し、実線部分がＤＳＰＡ１に売るインプレッションを示す。また、インプレッションＩＭ１２の点線部分と実線部分とが、インプレッションＩＭ１２とフロアプライスＦＰ１２との交点Ｇ１２で分かれている。

以下、レコメンドエンジンＭ１に関する送客効果の定量化方法を示す。送客効果の定量化では、ランダム化比較試験を前提としたＡ／Ｂテストを用いて、２群のＧＭＶ差から送客効果（送客とＧＭＶの因果関係を示す効果）を推定してもよい。例えば、あるユーザ集合を２群に分割し（以下、分割された集合をバケットと称する）、レコメンドエンジンＭ１により送客を行うバケットとそうでないバケット（レコメンドエンジンＭ１での広告配信がないバケット）を作成する。そして、２バケット間のＧＭＶの差を送客効果の推定値とする。

情報処理装置１００は、レコメンドエンジンＭ１の広告のインプレッション数を用いて、１インプレッションあたりの送客効果を推定し、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定してもよい。送客効果については、前述の通りレコメンドエンジンＭ１が存在する場合と存在しない場合との２バケット間のＧＭＶ差から推定してもよい。

下記式（５）は、ＧＭＶ差から推定される送客効果の推定値に基づいて、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定するための算出式を示す。

（式中、ＦｌｏｏｒＰｒｉｃｅ（Ｍ１；α）は、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを示す。αは、テイクレートを示す。ＧＭＶ｜｛Ｍ１、Ｍ１あり｝－ＧＭＶ｜｛Ｍ１、Ｍ１なし｝は、バケット間のＧＭＶ差（因果効果の推定値）を示す。）

しかしながら、２バケット間のＧＭＶ差による送客効果の推定では、一般に実施の難易度が高いＡ／Ｂテストを用いる必要があり実用性に課題が残る。そのため、より単純な方法での送客効果の定量化が望まれる。単純化された方法として、レコメンドエンジンＭ１が配信する広告をクリックしたユーザ集合の平均ＧＭＶと広告をクリックしなかったユーザ集合の平均ＧＭＶの差を送客効果の推定値とするなどが考えられる。このようにして、広告のクリックの有無でユーザを条件づけて送客効果を推定してもよい。

下記式（６）は、クリックの有無から推定される送客効果の推定値に基づいて、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定するための算出式を示す。

（式中、ｃ＝１は、クリックありを示す。ｃ＝０は、クリックなしを示す。ＧＭＶの期待値は、ユーザ平均、あるいは、ユーザのインプレッション平均で近似的に計算される。）

このように、式（６）を利用した送客効果の推定では、複数のバケットを用意する必要がなく、算出処理の負荷を軽減することができる。

ただし、クリックし易いユーザはコンバージョン（ＣＶ）もし易い傾向にあるとして、フロアプライスが過大評価されて、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを適切に決定することができない場合が考えられる。この場合、情報処理装置１００は、後述するユーザ属性を細かく分離することで、これを是正することができる。

以上により、情報処理装置１００は、レコメンドエンジンＭ１に関する送客効果に基づいてＤＳＰＡ１のフロアプライスを計算することにより、ＤＳＰＡ１の広告を配信するか、あるいは、レコメンドエンジンＭ１の広告を配信するかを決定することができる。また、フロアプライスに正の値をとる係数を乗算することにより、ＤＳＰＡ１の配信の優先度を制御できる。

なお、ＤＳＰＡ１のフロアプライスの計算において、その計算頻度、ならびに、フロアプライスの計算式に用いるインプレッション数やＧＭＶの集計期間は任意としてもよい。例えば、過去数日分のインプレッション数とＧＭＶからフロアプライスを集計し、その結果を数時間にわたって使用し続けてもよい。あるいは、それらをコンテンツ配信者の収益が最大化されるように最適化してもよい。

（ユーザ属性に基づく決定）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、ユーザ属性を加味して、ＤＳＰＡ１のフロアプライスを決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、１つの配信枠に対して１つのフロアプライスを決定するのではなく、１つの配信枠に対して、ユーザ属性に基づく複数のフロアプライスを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の配信枠に対して、男性と女性との両方で、フロアプライスを決定してもよい。

情報処理装置１００は、例えば、トップページなのか、それとも、ニュース等のコンテンツページなのか等の配信枠の属性と、ユーザ属性とに基づいて、フロアプライスを決定してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、配信枠のタグの単位を用いて、タグの単位×ユーザ属性に基づいてインプレッションを算出することにより、フロアプライスを決定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、ユーザ属性に基づいて広告を配信するか否かを適切に決定することができる。

〔８．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、選択部１３３と、決定部１３４とを有する。選択部１３３は、複数の広告配信者を所定の順に選択する。決定部１３４は、選択部１３３によって選択された広告配信者の期待値が、次回選択時よりも高い場合には、広告配信者の広告を配信対象として決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１広告配信者の広告を優先的に配信することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えばフロアプライスを設けることにより、インプレッション単価の低下を抑制することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば特定の広告配信者を第１広告配信者として特定することにより、可能な限り所定のプロダクトを優先配信することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、優先配信されたプロダクトの広告主利得を増加させることができる。

〔９．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００、及び管理サーバ２００は、例えば、図１３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１３は、端末装置１０、情報処理装置１００、及び管理サーバ２００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、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が実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００、及び管理サーバ２００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１４、１３０および２３０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。

〔１０．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。

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。

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 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ プロダクト情報記憶部
１２２ 広告情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 選択部
１３４ 決定部
１３５ 算出部
１３６ 配信部
２００ 管理サーバ
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 提供部
２３３ 受付部
２３４ 配信部
Ｎ ネットワーク

Claims (11)

1. 複数の広告配信者を所定の順に選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された第１広告配信者の期待値が、前記選択部によって次に選択される第２広告配信者の期待値よりも高い場合には、当該第１広告配信者の広告を配信対象として決定する決定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、
   前記第２広告配信者の期待値が前記第１広告配信者のフロアプライス未満である場合には、当該第１広告配信者の期待値が当該第１広告配信者のフロアプライスに一致するように、当該第１広告配信者のＣＰＣ（Ｃｌｉｃｋ Ｐｅｒ Ｃｏｓｔ）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、
   第１広告配信者の広告を上段で配信する場合の第１広告主利得が、当該第１広告配信者の広告を下段で配信する場合の第２広告主利得よりも高い場合には、前記配信対象として決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１広告主利得を、前記第１広告配信者の入札額と、前記第２広告配信者の期待値及び前記フロアプライスのうちどちらか一方との差に基づいて算出する算出部、
   を更に有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記算出部は、
   前記第２広告主利得を、前記入札額と、前記第２広告配信者の期待値との差に基づいて算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、
   前記第２広告主利得を、前記第２広告配信者の買い付け確率に基づいて算出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記期待値は、ｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｃｏｓｔ Ｐｅｒ Ｍｉｌｅ）に基づく期待収益である
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記選択部は、
   複数の広告配信者の中から前記第１広告配信者を選択する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記選択部は、
   コンテンツ配信者と同じ事業者である前記第１広告配信者を選択する
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    複数の広告配信者を所定の順に選択する選択工程と、
    前記選択工程によって選択された第１広告配信者の期待値が、前記選択工程によって次に選択される第２広告配信者の期待値よりも高い場合には、当該第１広告配信者の広告を配信対象として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。
11. 複数の広告配信者を所定の順に選択する選択手順と、
    前記選択手順によって選択された第１広告配信者の期待値が、前記選択手順によって次に選択される第２広告配信者の期待値よりも高い場合には、当該第１広告配信者の広告を配信対象として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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