WO2022034657A1 - 閲覧離脱確率推定装置、閲覧離脱確率推定方法及びプログラム - Google Patents
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- G06F13/00—Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
Definitions
- the present invention relates to a browsing withdrawal probability estimation device, a browsing withdrawal probability estimation method, and a program.
- Non-Patent Document 1 clarifies the relationship between network quality and HTTP response time and browsing withdrawal probability in Web browsing.
- the present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to improve the estimation accuracy of the withdrawal probability of browsing a Web page.
- the browsing withdrawal probability estimation device obtains the elapsed time from the start of reading a certain Web page to a predetermined timing, and the category to which the certain Web page belongs is the Web page.
- the Web It has an estimation unit that estimates the withdrawal probability of browsing a page.
- FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration example of the browsing withdrawal probability estimation device 10 according to the embodiment of the present invention.
- the viewing / leaving probability estimation device 10 of FIG. 2 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, a display device 106, an input device 107, and the like, which are connected to each other by a bus B, respectively.
- a bus B bus B
- the program that realizes the processing in the browsing withdrawal probability estimation device 10 is provided by a recording medium 101 such as a CD-ROM.
- a recording medium 101 such as a CD-ROM.
- the program is installed in the auxiliary storage device 102 from the recording medium 101 via the drive device 100.
- the program does not necessarily have to be installed from the recording medium 101, and may be downloaded from another computer via the network.
- the auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files, data, and the like.
- the memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program.
- the CPU 104 realizes the function related to the browsing withdrawal probability estimation device 10 according to the program stored in the memory device 103.
- the interface device 105 is used as an interface for connecting to a network.
- the display device 106 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program.
- the input device 107 is composed of a keyboard, a mouse, and the like, and is used for inputting various operation instructions.
- FIG. 3 is a diagram showing a functional configuration example of the browsing withdrawal probability estimation device 10 according to the embodiment of the present invention.
- the browsing withdrawal probability estimation device 10 includes a waiting time acquisition unit 11, a category determination unit 12, an estimator selection unit 13, a browsing withdrawal probability estimation unit 14, and the like. Each of these parts is realized by a process of causing the CPU 104 to execute one or more programs installed in the browsing withdrawal probability estimation device 10.
- FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the browsing withdrawal probability estimation device 10.
- step S101 the waiting time acquisition unit 11 inputs a page read event occurrence time information and a reference event occurrence time, so that a certain Web page (hereinafter, "target page") for which the browsing withdrawal probability is estimated is estimated.
- target page a certain Web page for which the browsing withdrawal probability is estimated.
- the waiting time elapsed time
- the waiting time can be obtained by subtracting the page read event occurrence time from the reference event occurrence time.
- a "page” means a Web page displayed on a Web browser in response to input of one URL.
- the reference event is an event in which the event name is specified in advance as a browser event corresponding to the timing that becomes the withdrawal judgment criterion.
- the event name of the reference event hereinafter referred to as "reference event name"
- a reference event name such as an onload event that occurs when the transfer is completed or an FCP (First Contentful Paint) event that occurs at the start of rendering may be specified. ..
- the event is not limited to a specific event, and a reference event name other than the above may be specified.
- the page load event occurrence time information it is sufficient to input the occurrence time information of the event that occurs in the page load, which can be acquired by using the Navigation Timing API which is the standard API (Application Program Interface) of the browser.
- the information acquired by other than the Navigation Timing API may be used.
- waiting time information estimated from observable QoS (Quality of Service) parameters such as throughput and delay may be input.
- the QoS parameters such as throughput and delay are just examples, and any QoS parameter may be used as long as it is a QoS parameter that can estimate the waiting time information.
- the category determination unit 12 determines the category to which the content of the page belongs based on the URL of the target page (S102). Specifically, the category determination unit 12 extracts the domain of the site to which the Web page belongs from the URL.
- the category determination unit 12 refers to a database that stores information about which category the domain of the extracted site belongs to, acquires category information corresponding to the extracted domain, and determines the category information. And. A method other than the above may be used as long as the category information to which the Web page belongs can be acquired.
- the estimator selection unit 13 determines the waiting time (elapsed time) from the page load event to the event for each combination of each category to which the Web page can belong and each predetermined event that occurs during Web browsing.
- the estimator corresponding to is selected, and the estimator is output (S103).
- the event related to the learning of the browsing withdrawal probability estimator may be fixed to the reference event.
- the page acquired by the category determination unit 12 belongs to a plurality of browsing withdrawal probability estimators whose relationship between the waiting time for the reference event and the withdrawal probability has been learned in advance.
- the estimator corresponding to the category may be selected.
- the browsing withdrawal probability estimator conducts an experiment in advance to acquire a log of the user's browser operation information (return, tab transition, reload, page transition, etc.) and waiting time information at the time of Web browsing, and from the log. It is generated in advance by acquiring the withdrawal presence / absence information and the waiting time information, calculating the waiting time and the withdrawal probability for each combination of the category and the event, and learning the relationship.
- the browsing withdrawal probability estimator may be implemented by, for example, a neural network, or may be implemented by using another machine learning technique.
- the browsing withdrawal probability estimation unit 14 inputs the waiting time acquired by the waiting time acquisition unit 11 to the estimator output from the estimator selection unit 13 to obtain the browsing withdrawal probability of the target page. Estimate (see FIG. 5) and output the browsing withdrawal probability (S104).
- the withdrawal probability of web page browsing is estimated in consideration of the user's browsing withdrawal characteristic for the web page category. Therefore, it is possible to improve the estimation accuracy of the withdrawal probability of browsing the Web page.
- the waiting time acquisition unit is an example of the acquisition unit.
- the browsing withdrawal probability estimation unit 14 is an example of the estimation unit.
- the estimator selection unit 13 is an example of the selection unit.
- the category determination unit 12 is an example of the determination unit.
- Browsing withdrawal probability estimation device 11 Waiting time acquisition unit 12 Category determination unit 13 Estimator selection unit 14 Browsing withdrawal probability estimation unit 100 Drive device 101 Recording medium 102 Auxiliary storage device 103 Memory device 104 CPU 105 Interface device 106 Display device 107 Input device B Bus
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Abstract
閲覧離脱確率推定装置は、或るＷｅｂページの読み込み開始から所定のタイミングまでの経過時間を取得する取得部と、前記或るＷｅｂページが属するカテゴリについて、Ｗｅｂページの読み込み開始から前記所定のタイミングまでの経過時間と、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率との関係性が学習された推定器に、前記取得部が取得した経過時間を入力することで、前記或るＷｅｂページの閲覧の離脱確率を推定する推定部と、を有することで、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率の推定精度を向上させる。
Description
本発明は、閲覧離脱確率推定装置、閲覧離脱確率推定方法及びプログラムに関する。
通信プロトコルや通信ネットワークの進化により、Ｗｅｂブラウジングでやり取りされるコンテンツはリッチ化が進み、ユーザによって、ショッピング、ニュースや検索など幅広いジャンルのコンテンツが利用されている。
一方、Ｗｅｂブラウジングにおいては、待ち時間が伸びることにより、表示や読み込み完了を待たずに閲覧をやめてしまうユーザが存在する。
非特許文献１では、ネットワーク品質やＨＴＴＰの応答時間とＷｅｂブラウジングにおける閲覧離脱確率との関係について明らかにしている。
H. Koto, N. Fukumoto, S. Niida, H. Yokota, S. Arakawa and M. Murata, "Users' reaction to network quality during web browsing on smartphones," 2014 26th International Teletraffic Congress (ITC), Karlskrona, 2014, pp. 1-9, doi: 10.1109/ITC.2014.6932954.
図１に示されるように、同じ待ち時間であったとしても閲覧するサイトのカテゴリ（ビジネス、検索、旅行など）によって、ユーザの待ち時間に対する許容度合いが異なるため、カテゴリごとに待ち時間と閲覧離脱確率との関係は異なる。しかしながら、非特許文献１ではこの点が考慮されておらず、正確な閲覧離脱確率の推定が困難であると考えられる。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率の推定精度を向上させることを目的とする。
そこで上記課題を解決するため、閲覧離脱確率推定装置は、或るＷｅｂページの読み込み開始から所定のタイミングまでの経過時間を取得する取得部と、前記或るＷｅｂページが属するカテゴリについて、Ｗｅｂページの読み込み開始から前記所定のタイミングまでの経過時間と、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率との関係性が学習された推定器に、前記取得部が取得した経過時間を入力することで、前記或るＷｅｂページの閲覧の離脱確率を推定する推定部と、を有する。
Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率の推定精度を向上させることができる。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、対象とするカテゴリ及び待ち時間に対してＷｅｂブラウジングにおける閲覧離脱確率を推定する手法について説明する。
図２は、本発明の実施の形態における閲覧離脱確率推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２の閲覧離脱確率推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。
閲覧離脱確率推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って閲覧離脱確率推定装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
図３は、本発明の実施の形態における閲覧離脱確率推定装置１０の機能構成例を示す図である。図３において、閲覧離脱確率推定装置１０は、待ち時間取得部１１、カテゴリ判定部１２、推定器選択部１３及び閲覧離脱確率推定部１４等を有する。これら各部は、閲覧離脱確率推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
以下、閲覧離脱確率推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、閲覧離脱確率推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ１０１において、待ち時間取得部１１は、ページ読み込みイベント発生時刻情報と基準イベントの発生時刻とを入力することで、閲覧離脱確率の推定対象とされる或るＷｅｂページ（以下、「対象ページ」という。）について、ページ読み込み開始から基準イベントが発生するまでの待ち時間（経過時間）を取得（算出）する。すなわち、当該待ち時間は、基準イベントの発生時刻からページ読込イベント発生時刻を差し引くことで取得することができる。なお、本実施の形態において、「ページ」とは、１つのＵＲＬの入力に応じてＷｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページをいう。
また、基準イベントとは、離脱判定基準となるタイミングに対応するブラウザイベントとして予めそのイベント名が指定されるイベントをいう。基準イベントのイベント名（以下、「基準イベント名」という。）としては、転送完了時に発生するｏｎｌｏａｄイベントやレンダリング開始時に発生するＦＣＰ（First Contentful Paint）イベント等の基準イベント名が指定されればよい。但し、当該イベントは、特定のイベントに限定されるものではなく、上記以外の基準イベント名が指定されてよい。
ページ読み込みイベント発生時刻情報としては、ブラウザ標準のＡＰＩ（Application Program Interface）であるNavigation Timing APIを用いて取得できる、ページ読み込みで発生するイベントの発生時刻情報が入力されればよい。但し、ページ読み込みに関連するイベント発生時刻の情報が取得できれば、Navigation Timing API以外で取得された情報が用いられてもよい。例えば、ページ読み込みイベントログを直接取得することができない場合は、スループットや遅延などのネットワーク上で観測可能なＱｏＳ（Quality of Service）パラメータから推定される待ち時間情報が入力されてもよい。スループットや遅延といったＱｏＳパラメータはあくまで一例であり、待ち時間情報を推定可能なＱｏＳパラメータであれば、どのＱｏＳパラメータが用いられてもよい。
続いて、カテゴリ判定部１２は、対象ページのＵＲＬに基づいて、当該ページの内容が属するカテゴリを判定する（Ｓ１０２）。具体的には、カテゴリ判定部１２は、ＵＲＬからＷｅｂページが属するサイトのドメインを抽出する。カテゴリ判定部１２は、抽出されたサイトのドメインがいずれのカテゴリに属するかについての情報を記憶しているデータベースを参照し、抽出したドメインに該当するカテゴリ情報を取得し、当該カテゴリ情報を判定結果とする。なお、Ｗｅｂページが属するカテゴリ情報を取得できれば上記以外の方法がもちいられてもよい。
続いて、推定器選択部１３には、Ｗｅｂページが属しうる各カテゴリと、Ｗｅｂブラウジング中に発生する所定の各イベントの組み合わせごとに、ページ読み込みイベントから当該イベントまでの待ち時間（経過時間）と離脱確率との関係性が予め学習された複数の閲覧離脱確率推定器の中から、閲覧離脱判定の基準となるブラウザのイベント名と、カテゴリ判定部１２によって取得されるページが属するカテゴリとの組み合わせに対応する推定器を選択し、当該推定器を出力する（Ｓ１０３）。但し、閲覧離脱確率推定器の学習に係るイベントは、基準イベントに固定されてもよい。すなわち、Ｗｅｂページが属しうるカテゴリごとに、基準イベントに対する待ち時間と離脱確率との関係性が予め学習された複数の閲覧離脱確率推定器の中から、カテゴリ判定部１２によって取得されるページが属するカテゴリに対応する推定器が選択されてもよい。
なお、閲覧離脱確率推定器は、予めＷｅｂブラウジング時におけるユーザのブラウザ操作情報（戻る、タブ遷移、再読み込み、ページ遷移など）と待ち時間情報のログを取得するような実験を行い、そのログから離脱有無情報及び待ち時間情報を取得し、カテゴリとイベントの組み合わせごとに待ち時間と離脱確率を算出し、関係性を学習しておくことで事前に生成される。なお、閲覧離脱確率推定器は、例えば、ニューラルネットワークによって実装されてもよいし、他の機械学習の技術がもちいられて実装されてもよい。
続いて、閲覧離脱確率推定部１４は、推定器選択部１３から出力された推定器に対して、待ち時間取得部１１によって取得された待ち時間を入力することで、対象ページの閲覧離脱確率を推定し（図５参照）、当該閲覧離脱確率を出力する（Ｓ１０４）。
上述したように、本実施の形態によれば、Ｗｅｂページのカテゴリに対するユーザの閲覧離脱特性が考慮されてＷｅｂページ閲覧の離脱確率が推定される。したがって、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率の推定精度を向上させることができる。
なお、本実施の形態において、待ち時間取得部は、取得部の一例である。閲覧離脱確率推定部１４は、推定部の一例である。推定器選択部１３は、選択部の一例である。カテゴリ判定部１２は、判定部の一例である。
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０ 閲覧離脱確率推定装置
１１ 待ち時間取得部
１２ カテゴリ判定部
１３ 推定器選択部
１４ 閲覧離脱確率推定部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
Ｂ バス
１１ 待ち時間取得部
１２ カテゴリ判定部
１３ 推定器選択部
１４ 閲覧離脱確率推定部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
Ｂ バス
Claims (6)
- 或るＷｅｂページの読み込み開始から所定のタイミングまでの経過時間を取得する取得部と、
前記或るＷｅｂページが属するカテゴリについて、Ｗｅｂページの読み込み開始から前記所定のタイミングまでの経過時間と、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率との関係性が学習された推定器に、前記取得部が取得した経過時間を入力することで、前記或るＷｅｂページの閲覧の離脱確率を推定する推定部と、
を有することを特徴とする閲覧離脱確率推定装置。 - Ｗｅｂページが属しうるカテゴリごとに前記関係性が学習された複数の推定器の中から前記或るＷｅｂページが属するカテゴリに対応する前記推定器を選択する選択部を有し、
前記推定部は、前記選択部が選択した推定器に、前記取得部が取得した経過時間を入力することで、前記或るＷｅｂページの閲覧の離脱確率を推定する、
ことを特徴とする請求項１記載の閲覧離脱確率推定装置。 - 前記選択部は、Ｗｅｂページが属しうる各カテゴリとＷｅｂブラウジング中に発生するイベントとの組み合わせごとに、Ｗｅｂページの読み込み開始から当該イベントの発生までの経過時間と、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率との関係性が学習された複数の推定器の中から、前記或るＷｅｂページが属するカテゴリ及び前記所定のタイミングに係るイベントに対応する前記推定器を選択する、
ことを特徴とする請求項２記載の閲覧離脱確率推定装置。 - 前記或るＷｅｂページのＵＲＬに基づいて、前記或るＷｅｂページが属するカテゴリを判定する判定部、
を有することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の閲覧離脱確率推定装置。 - 或るＷｅｂページの読み込み開始から所定のタイミングまでの経過時間を取得する取得手順と、
前記或るＷｅｂページが属するカテゴリについて、Ｗｅｂページの読み込み開始から前記所定のタイミングまでの経過時間と、Ｗｅｂページの閲覧の離脱確率との関係性が学習された推定器に、前記取得手順において取得された経過時間を入力することで、前記或るＷｅｂページの閲覧の離脱確率を推定する推定手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする閲覧離脱確率推定方法。 - 請求項１乃至４いずれか一項記載の閲覧離脱確率推定装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2020/030716 WO2022034657A1 (ja) | 2020-08-12 | 2020-08-12 | 閲覧離脱確率推定装置、閲覧離脱確率推定方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2020/030716 WO2022034657A1 (ja) | 2020-08-12 | 2020-08-12 | 閲覧離脱確率推定装置、閲覧離脱確率推定方法及びプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2022034657A1 true WO2022034657A1 (ja) | 2022-02-17 |
Family
ID=80247049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2020/030716 WO2022034657A1 (ja) | 2020-08-12 | 2020-08-12 | 閲覧離脱確率推定装置、閲覧離脱確率推定方法及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2022034657A1 (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017004272A (ja) * | 2015-06-10 | 2017-01-05 | Kddi株式会社 | アクセス途中で離脱されやすいコンテンツを推定するプロキシサーバ、管理装置、端末及びプログラム |
| US20180276325A1 (en) * | 2016-05-03 | 2018-09-27 | Akamai Technologies, Inc. | Consumer Performance Index Scoring for Websites and Web-Based Applications |
-
2020
- 2020-08-12 WO PCT/JP2020/030716 patent/WO2022034657A1/ja active Application Filing
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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