(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ログデータから特定キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザを特定し、当該ユーザの所定期間内の行動内容を正解データとして抽出する手段と、
前記ログデータから前記正解データの対象となるユーザ以外の無作為に選択したユーザから所定期間内の行動内容をランダムデータとして抽出する手段と、
前記正解データおよび前記ランダムデータから前記特定キャンペーンの対象となる行動との相関の高い行動内容を特徴量項目として抽出する手段と、
前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから、前記正解データの対象となるユーザの特徴量と、前記ランダムデータの対象となるユーザの特徴量とを生成する手段と、
前記特徴量から、当該特徴量と前記特定キャンペーンの対象となる行動との関係を示す重み付け係数を算出する手段と、
前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから全ユーザの特徴量を生成する手段と、
前記重み付け係数と前記全ユーザの特徴量からユーザ別スコアを算出する手段と、
前記ユーザ別スコアの上位所定数を対象ユーザリストとして抽出する手段と、
前記対象ユーザリストへのインプレッションを提示して、前記特定キャンペーンのオークションを実行する手段と、
前記オークションの落札者のコンテンツを前記対象ユーザリストに含まれるユーザに対して配信する手段と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信装置。
【請求項２】
請求項１に記載のコンテンツ配信装置において、
前記ログデータに含まれる行動内容をカテゴリおよびメーカで分類し、閲覧数もしくは売上が拮抗するメーカが所定数以上存在するカテゴリを抽出する手段
を備え、
抽出したカテゴリに基づいて前記特定キャンペーンを決定する
ことを特徴とするコンテンツ配信装置。
【請求項３】
請求項２に記載のコンテンツ配信装置において、
抽出したカテゴリ内の競合するメーカを抽出する手段
を備え、
抽出したメーカに対して前記特定キャンペーンのオークションを実行する
ことを特徴とするコンテンツ配信装置。
【請求項４】
特定キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザの所定期間内の行動内容を示す正解データ、および、当該ユーザ以外で無作為に選択したユーザの所定期間内の行動内容を示すランダムデータから、前記特定キャンペーンの対象となる行動との相関の高い行動内容を特徴量項目として抽出する手段と、
前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから、前記正解データの対象となるユーザの特徴量と、前記ランダムデータの対象となるユーザの特徴量とを生成する手段と、
前記特徴量から、当該特徴量と前記特定キャンペーンの対象となる行動との関係を示す重み付け係数を算出する手段と、
前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから全ユーザの特徴量を生成する手段と、
前記重み付け係数と前記全ユーザの特徴量からユーザ別スコアを算出する手段と、
前記ユーザ別スコアに基づいて、前記特定キャンペーンに関連するコンテンツの配信対象ユーザを抽出する手段と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信装置。
【請求項５】
コンテンツ配信装置が、ログデータから特定キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザを特定し、当該ユーザの所定期間内の行動内容を正解データとして抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記ログデータから前記正解データの対象となるユーザ以外の無作為に選択したユーザから所定期間内の行動内容をランダムデータとして抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記正解データおよび前記ランダムデータから前記特定キャンペーンの対象となる行動との相関の高い行動内容を特徴量項目として抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから、前記正解データの対象となるユーザの特徴量と、前記ランダムデータの対象となるユーザの特徴量とを生成する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量から、当該特徴量と前記特定キャンペーンの対象となる行動との関係を示す重み付け係数を算出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから全ユーザの特徴量を生成する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記重み付け係数と前記全ユーザの特徴量からユーザ別スコアを算出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記ユーザ別スコアの上位所定数を対象ユーザリストとして抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記対象ユーザリストへのインプレッションを提示して、前記特定キャンペーンのオークションを実行する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記オークションの落札者のコンテンツを前記対象ユーザリストに含まれるユーザに対して配信する工程と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信方法。
【請求項６】
コンテンツ配信装置が、ログデータから特定キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザを特定し、当該ユーザの所定期間内の行動内容を正解データとして抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記ログデータから前記正解データの対象となるユーザ以外の無作為に選択したユーザから所定期間内の行動内容をランダムデータとして抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記正解データおよび前記ランダムデータから前記特定キャンペーンの対象となる行動との相関の高い行動内容を特徴量項目として抽出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから、前記正解データの対象となるユーザの特徴量と、前記ランダムデータの対象となるユーザの特徴量とを生成する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量から、当該特徴量と前記特定キャンペーンの対象となる行動との関係を示す重み付け係数を算出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから全ユーザの特徴量を生成する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記重み付け係数と前記全ユーザの特徴量からユーザ別スコアを算出する工程と、
前記コンテンツ配信装置が、前記ユーザ別スコアの上位所定数を対象ユーザリストとして抽出する工程と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等のネットワークを介して広告等のコンテンツを配信する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットのホームページ等においては、バナー広告に代表されるディスプレイ広告による広告欄が設けられることが多い。
【０００３】
広告効果の高い比較的高額の広告商品として、行動ターゲティングやエリアターゲティングの手法により選別したユーザ群を在庫として用意し、それらのユーザ群へ所定数の広告配信（インプレッション）を保証するものも存在する。
【０００４】
一方、特許文献１には、検索で指定されたアクションに基づく検索用文字列と、広告ごとに表示したいアクションを予め対応付けたアクション文字列との適合性判断を基に広告を選定することで、検索者の検索意図に合った効果的な検索連動広告を実現する技術が開示されている。検索用文字列の生成においては、統計的な指標を用いている。
【０００５】
特許文献２には、ローテーション広告の配信において、実際に表示した端末におけるログを収集し、重回帰分析等により予想クリック率の推定を行うことで、統計的分析により配信するコンテンツを決定する技術が開示されている。
【０００６】
特許文献３には、ウェブページで広告表示するアドインプレッションのオークションに関し、ブラウザのスクリプトにより１つ以上のサーバに対してメッセージを送信し、当該１以上のサーバをポーリングする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−３７９２０号公報
【特許文献２】特開２０１１−２４３１２５号公報
【特許文献３】特開２０１０−５１４０７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、行動ターゲティングやエリアターゲティングに基づくインプレッション保証による広告商品が既に実現されているが、携帯電話の買い替え、家電製品や車の購入といった特定キャンペーンの広告については、広告効果に限界がある。これは、従来の行動ターゲティングやエリアターゲティングは、ユーザの特性に基づいて特定の分野について興味を示すか否かを判断しているため、携帯電話の買い替え、家電製品や車の購入といった実際の行動に結び付けて分析されていないからである。
【０００９】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、特定キャンペーンの広告等についてインプレッション対象のユーザ群を適切に抽出するとともに、広告商品の価値を高めることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、ログデータから特定キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザを特定し、当該ユーザの所定期間内の行動内容を正解データとして抽出する手段と、前記ログデータから前記正解データの対象となるユーザ以外の無作為に選択したユーザから所定期間内の行動内容をランダムデータとして抽出する手段と、前記正解データおよび前記ランダムデータから前記特定キャンペーンの対象となる行動との相関の高い行動内容を特徴量項目として抽出する手段と、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから、前記正解データの対象となるユーザの特徴量と、前記ランダムデータの対象となるユーザの特徴量とを生成する手段と、前記特徴量から、当該特徴量と前記特定キャンペーンの対象となる行動との関係を示す重み付け係数を算出する手段と、前記特徴量項目に基づいて前記ログデータから全ユーザの特徴量を生成する手段と、前記重み付け係数と前記全ユーザの特徴量からユーザ別スコアを算出する手段と、前記ユーザ別スコアの上位所定数を対象ユーザリストとして抽出する手段と、前記対象ユーザリストへのインプレッションを提示して、前記特定キャンペーンのオークションを実行する手段と、前記オークションの落札者のコンテンツを前記対象ユーザリストに含まれるユーザに対して配信する手段とを備えるようにしている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のコンテンツ配信装置にあっては、特定キャンペーンの広告等についてインプレッション対象のユーザ群を適切に抽出することができるとともに、広告商品の価値を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。
【図２】実施形態の処理例を示すフローチャートである。
【図３】ログデータの例を示す図である。
【図４】キャンペーン情報の抽出の例を示す図である。
【図５】正解データおよびランダムデータの抽出の例を示す図（携帯電話の機種変更の場合）である。
【図６】正解データおよびランダムデータの抽出の例を示す図（自動車の買い換えの場合）である。
【図７】特徴量項目の抽出の例を示す図である。
【図８】特徴量の生成の例を示す図である。
【図９】重み付け係数の算出の例を示す図である。
【図１０】全ユーザ特徴量の生成の例を示す図である。
【図１１】ユーザ別スコアの算出の例を示す図である。
【図１２】広告対象ユーザの抽出の例を示す図である。
【図１３】オークション実行および広告配信の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。
【００１４】
＜構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。
【００１５】
図１において、システムは、一般ユーザが操作する複数の端末装置２と、広告主のユーザが操作する複数の端末装置３と、端末装置２を使用する一般ユーザに対して情報提供サービス等を提供する複数のサービスサーバ装置４と、端末装置３を操作する広告主のユーザに対して広告インプレッションを保証したキャンペーン（特定キャンペーン）のオークションを実行し、落札した広告主の広告を配信する広告管理装置５とが、インターネット等のネットワーク１に接続されている。なお、広告管理装置５は、サービスサーバ装置４と直接もしくは間接（オフラインによるデータ授受を含む）に接続される経路を有してもよい。
【００１６】
端末装置２、３、サービスサーバ装置４、広告管理装置５は、一般的なコンピュータ装置のハードウェア構成を有している。
【００１７】
広告管理装置５は、主にソフトウェア（コンピュータプログラム）により実現される機能部として、ログ取得部５０１と、キャンペーン情報取得部５０３と、正解データ／ランダムデータ抽出部５０５と、特徴量項目抽出部５０８と、特徴量生成部５１０と、重み付け係数算出部５１２と、全ユーザ特徴量生成部５１４と、スコア算出部５１６と、広告対象ユーザ抽出部５１８と、オークション実行部５２０と、広告配信部５２２とを備えている。
【００１８】
ログ取得部５０１は、サービスサーバ装置４からオンラインもしくはオフラインによりログデータ５０２を取得する機能を有している。
【００１９】
キャンペーン情報取得部５０３は、運用者が予め入力・設定したキャンペーン情報５０４を取得し、あるいは、ログデータ５０２からキャンペーン情報５０４を抽出して取得する機能を有している。
【００２０】
正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、キャンペーン情報５０４に基づき、ログデータ５０２から、キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザの情報である正解データ５０６と、キャンペーンの対象となる行動を行わなかった（行ったと判断できなかった）ユーザの情報であるランダムデータ５０７とを抽出する機能を有している。
【００２１】
特徴量項目抽出部５０８は、正解データ５０６およびランダムデータ５０７から特徴量を構成する特徴量項目５０９を抽出する機能を有している。
【００２２】
特徴量生成部５１０は、特徴量項目５０９と正解データ５０６およびランダムデータ５０７とから、正解データ５０６およびランダムデータ５０７の個々のユーザに対応する特徴量５１１を生成する機能を有している。なお、特徴量５１１を生成する場合のランダムデータ５０７は、後の重み付け係数の算出の精度を高めるため、特徴量項目５０９を求めた場合よりも多くのデータを用いることが好ましい。
【００２３】
重み付け係数算出部５１２は、各ユーザがキャンペーンの対象となる行動を行う可能性を示すスコアを算出するために用いる重み付け係数算出部５１２を、特徴量５１１から算出する機能を有している。
【００２４】
全ユーザ特徴量生成部５１４は、特徴量項目５０９とログデータ５０２とから、所定範囲内の全ユーザの個々の特徴量からなる全ユーザ特徴量５１５を生成する機能を有している。
【００２５】
スコア算出部５１６は、重み付け係数５１３と全ユーザ特徴量５１５とに基づいて、ユーザ別スコア５１７を算出する機能を有している。
【００２６】
広告対象ユーザ抽出部５１８は、ユーザ別スコア５１７に基づいて、キャンペーンの対象となる行動を行う可能性の高いユーザを抽出して広告対象ユーザリスト５１９として出力する機能を有している。
【００２７】
オークション実行部５２０は、キャンペーン情報５０４に基づき、キャンペーンへの参加の可能性のある広告主に対して、広告対象ユーザリスト５１９への広告インプレッションを保証したキャンペーンのオークションを実行して落札結果５２１を出力する機能を有している。
【００２８】
広告配信部５２２は、落札結果５２１および広告対象ユーザリスト５１９に基づき、広告対象ユーザリスト５１９に含まれる一般ユーザが端末装置２からサービスサーバ装置４に対してページ要求を行った際に、落札者である広告主のキャンペーン広告のコンテンツを広告データベース５２３から取得して配信する機能を有している。
【００２９】
＜動作＞
図２は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートである。
【００３０】
先ず、図２（ａ）において、広告管理装置５のログ取得部５０１は、定期的もしくは運用者の指示により、サービスサーバ装置４からオンラインもしくはオフラインによりログデータ５０２を取得する（ステップＳ０）。
【００３１】
図３はログデータ５０２の例を示す図であり、「クッキー情報」「ユーザＩＤ」「デバイス」「日付」「行動内容（検索キーワード、閲覧ＵＲＬ、閲覧動画ＩＤ、閲覧広告ＩＤ、商品購入（カテゴリ、メーカ、商品名、金額、・・）、・・）」等の項目を含んでいる。
【００３２】
「クッキー情報」は、端末装置２のブラウザからサービスサーバ装置４にアクセスする際にブラウザ内に書き込まれる情報であり、ブラウザのクッキーがリセットされない限り、同じブラウザからアクセスしたことを特定することができる。「ユーザＩＤ」は、端末装置２のユーザを特定する情報であり、サービスサーバ装置４でのサービス提供に際してログインが行われることにより特定される。「デバイス」は、端末装置２の装置タイプを示す情報であり、端末装置２が携帯電話である場合には機種名が記録され、ＰＣ（Personal Computer）である場合にはＰＣである旨もしくは機種名が記録される。「日付」は、端末装置２がサービスサーバ装置４にアクセスした日付である。「行動内容（検索キーワード、閲覧ＵＲＬ、閲覧動画ＩＤ、閲覧広告ＩＤ、商品購入（カテゴリ、メーカ、商品名、金額、・・）、・・）」は、端末装置２がサービスサーバ装置４にアクセスした際に行った行動内容の記録である。
【００３３】
次に、図２（ｂ）において、広告管理装置５のキャンペーン情報取得部５０３は、運用者が予め入力・設定したキャンペーン情報５０４を取得し、あるいは、ログデータ５０２からキャンペーン情報５０４を抽出して取得する（ステップＳ１）。
【００３４】
図４はログデータ５０２からのキャンペーン情報５０４の抽出の例を示す図である。
【００３５】
図４において、キャンペーン情報取得部５０３は、ログデータ５０２に含まれる閲覧・購入の内容をカテゴリおよびメーカで分類し、閲覧数（カテゴリ内のメーカ毎の閲覧数の合計）もしくは売上（カテゴリ内のメーカ毎の購入金額の合計）が拮抗するメーカが所定数（例えば、５社）以上存在するカテゴリと、各カテゴリ内の競合するメーカとをキャンペーン情報５０４として出力する（ステップＳ１１）。
【００３６】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、キャンペーン情報５０４に基づき、ログデータ５０２から、キャンペーンの対象となる行動を行ったユーザの情報である正解データ５０６と、キャンペーンの対象となる行動を行わなかったユーザの情報であるランダムデータ５０７とを抽出する（ステップＳ２）。なお、正解データ５０６とランダムデータ５０７は別途生成しておくこともでき、その場合は既に生成されている正解データ５０６とランダムデータ５０７を後続の処理で用いる。
【００３７】
図５および図６は正解データ５０６およびランダムデータ５０７の抽出の例を示す図であり、図５はキャンペーンが「携帯電話の機種変更」の場合、図６はキャンペーンが「自動車の購入」の場合を例としている。
【００３８】
図５において、正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、ログデータ５０２を解析することで、同じユーザＩＤでデバイスが一の携帯電話の機種から他の携帯電話の機種に変更されたユーザを機種変更したユーザとみなし、その時点から所定期間前までの行動内容を正解データ５０６として抽出する（ステップＳ２１）。図３に示したログデータ５０２では、同じユーザＩＤ「yid001」についてのみ示しているが、日付「20120306」において、デバイスが、それまでの携帯電話の機種「SS900」から携帯電話の機種「NN500」に変化しており、機種変更したものと判断される。
【００３９】
図５に戻り、正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、正解データのユーザ以外から、現時点より所定期間前までの行動内容をランダムデータ５０７として抽出する（ステップＳ２２）。
【００４０】
図６において、正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、ログデータ５０２を解析することで、同じユーザＩＤで自動車を購入したユーザにつき、その時点から所定期間前までの行動内容を正解データ５０６として抽出する（ステップＳ２３）。
【００４１】
次いで、正解データ／ランダムデータ抽出部５０５は、正解データのユーザ以外から、現時点より所定期間前までの行動内容をランダムデータ５０７として抽出する（ステップＳ２４）。
【００４２】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の特徴量項目抽出部５０８は、正解データ５０６およびランダムデータ５０７から特徴量を構成する特徴量項目５０９を抽出する（ステップＳ３）。
【００４３】
図７は特徴量項目５０９の抽出の例を示す図である。
【００４４】
図７において、特徴量項目抽出部５０８は、正解データ５０６の行動内容に含まれる検索キーワード、閲覧ＵＲＬ、閲覧動画ＩＤ、閲覧広告ＩＤ等の個々をエンティティｅとして切り出し、正解データ５０６とランダムデータ５０７から相互情報量Ｉ（ａ，ｂｅ）を算出する（ステップＳ３１）。
【００４５】
Ｕｐａｔｔは正解データ５０６として選ばれたユーザの集合、Ｕｒａｎｄはランダムデータ５０７として選ばれたユーザの集合、Ｕｅはエンティティｅを閲覧したユーザの集合、ｕは個々のユーザであり、ｐｅは正解データ５０６のユーザのうちエンティティｅを閲覧したユーザの数、ｒｅはランダムデータ５０７のユーザのうちエンティティｅを閲覧したユーザの数である。
【００４６】
ａはユーザｕが正解データ５０６に属するか属さないかを示す離散確率変数、ｂｅはユーザｕがエンティティｅを閲覧するか閲覧しないかを示す離散確率変数である。
【００４７】
ここで、離散確率変数ａ、ｂｅの全ての組み合わせに対する確率ｐ（ａ，ｂｅ）を図示の表のように計算する。なお、ｂｅ＝１とｂｅ＝０の場合の合計（Ｓｕｍ）の場合はｐ（ａ）を示すことになる。ａ＝１とａ＝０の場合の合計（Ｓｕｍ）の場合はｐ（ｂｅ）を示すことになる。Ｎはユーザの総数、Ｎｐａｔｔは正解データ５０６のユーザの数、Ｎｒａｎｄはランダムデータ５０７のユーザの数であり、ＮｐａｔｔとＮｒａｎｄの和はＮとなる。ｎｅはエンティティｅを閲覧したユーザの数であり、ｐｅとｒｅの和はｎｅとなる。
【００４８】
これらより、相互情報量Ｉ（ａ，ｂｅ）を図示の式により計算する。
【００４９】
次いで、特徴量項目抽出部５０８は、相互情報量Ｉ（ａ，ｂｅ）の大きい上位所定数のエンティティｅを特徴量項目５０９として出力する（ステップＳ３２）。
【００５０】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の特徴量生成部５１０は、特徴量項目５０９と正解データ５０６およびランダムデータ５０７とから、正解データ５０６およびランダムデータ５０７の個々のユーザに対応する特徴量５１１を生成する（ステップＳ４）。ランダムデータ５０７については、特徴量項目５０９を計算した場合よりも多くのサンプルを用いることが好ましい。
【００５１】
図８は特徴量５１１の生成の例を示す図である。
【００５２】
図８において、特徴量生成部５１０は、特徴量項目５０９のエンティティの数に相当するビット数の特徴量データにつき、正解データ５０６とランダムデータ５０７について、各エンティティの行動をしたか否かを「１」「０」で表わすことでユーザ毎に特徴量５１１を生成する（ステップＳ４１）。
【００５３】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の重み付け係数算出部５１２は、各ユーザがキャンペーンの対象となる行動を行う可能性を示すスコアを算出するための重み付け係数算出部５１２を、特徴量５１１から算出する（ステップＳ５）。
【００５４】
図９は重み付け係数５１３の算出の例を示す図である。
【００５５】
図９において、重み付け係数算出部５１２は、重み付け係数のベクトル（ｗ１，ｗ２，・・・）と特徴量のベクトル（ビットそれぞれを要素とするベクトル）の内積の結果を、正解データについては「１」、ランダムデータについては「０」とおき（ステップＳ５１）、回帰分析（ロジスティック回帰分析）により重み付け係数５１３を決定する（ステップＳ５２）。例えば、最小二乗法を用いた演算や、収束演算（反復演算）により重み付け係数５１３を決定する。
【００５６】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の全ユーザ特徴量生成部５１４は、特徴量項目５０９とログデータ５０２とから、所定範囲内の全ユーザの個々に対応する全ユーザ特徴量５１５を生成する（ステップＳ６）。
【００５７】
図１０は全ユーザ特徴量５１５の生成の例を示す図である。
【００５８】
図１０において、全ユーザ特徴量生成部５１４は、特徴量項目５０９のエンティティの数に相当するビット数の特徴量データにつき、現時点から所定期間前までのログデータ５０２に基づいて、各エンティティの行動をしたか否かを「１」「０」で表わすことでユーザ毎に特徴量を生成し、全ユーザ特徴量５１５として出力する（ステップＳ６１）。
【００５９】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５のスコア算出部５１６は、重み付け係数５１３と全ユーザ特徴量５１５とに基づいて、ユーザ別スコア５１７を算出する（ステップＳ７）。
【００６０】
図１１はユーザ別スコア５１７の算出の例を示す図である。
【００６１】
図１１において、スコア算出部５１６は、重み付け係数５１３のベクトルと全ユーザ特徴量５１５の個々の特徴量のベクトルの内積をとり、ユーザ毎にスコアを算出し、ユーザ別スコア５１７として出力する（ステップＳ７１）。
【００６２】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５の広告対象ユーザ抽出部５１８は、ユーザ別スコア５１７に基づいて、キャンペーンの対象となる行動を行う可能性の高いユーザを抽出して広告対象ユーザリスト５１９として出力する（ステップＳ８）。
【００６３】
図１２は広告対象ユーザの抽出の例を示す図である。
【００６４】
図１２において、広告対象ユーザ抽出部５１８は、ユーザ別スコア５１７をスコアが高い順にソートし、上位の所定数のユーザを広告対象ユーザリスト５１９として出力する（ステップＳ８１）。
【００６５】
図２（ｂ）に戻り、広告管理装置５のオークション実行部５２０は、キャンペーンへの参加の可能性のある広告主に対して、広告対象ユーザリスト５１９への広告インプレッションを保証したキャンペーンのオークションを実行し、広告配信部５２２は、落札結果５２１および広告対象ユーザリスト５１９に基づき、広告対象ユーザリスト５１９に含まれる一般ユーザがサービスサーバ装置４に対してページ要求を行った際に、落札者である広告主のキャンペーン広告のコンテンツを広告データベース５２３から取得して配信する（ステップＳ９）。
【００６６】
図１３はオークション実行および広告配信の例を示す図である。
【００６７】
図１３において、オークション実行部５２０は、採用したキャンペーン情報５０４についての競合するメーカに対し、キャンペーン内容（例えば、携帯電話の機種変更、自動車の購入等）、インプレッション（例えば、広告対象ユーザリストのユーザ数が１０００で、１ユーザ当たり３回として、インプレッションは３０００）等を示し、オークションへの参加を要請する（ステップＳ９１）。
【００６８】
次いで、オークション実行部５２０は、競り上がり型のオークションにより、締切りまでに最高額を提示したメーカに落札し、落札結果５２１を出力する（ステップＳ９２）。
【００６９】
次いで、運営者もしくは落札したメーカ（広告主）は、落札したキャンペーン広告のコンテンツを生成もしくは既に存在するものから選択する（ステップＳ９３）。
【００７０】
次いで、広告配信部５２２は、広告対象ユーザリスト５１９に含まれるユーザからのサービスサーバ装置４へのページ要求に対し、サービスサーバ装置４からの広告配信要求に応じてキャンペーン広告のコンテンツを配信する（ステップＳ９４）。
【００７１】
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、特定キャンペーンの広告等についてインプレッション対象のユーザ群を適切に抽出することができるとともに、広告商品の価値を高めることができる。
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【符号の説明】
【００７２】
１          ネットワーク
２、３      端末装置
４          サービスサーバ装置
５          広告管理装置
５０１      ログ取得部
５０２      ログデータ
５０３      キャンペーン情報取得部
５０４      キャンペーン情報
５０５      正解データ／ランダムデータ抽出部
５０６      正解データ
５０７      ランダムデータ
５０８      特徴量項目抽出部
５０９      特徴量項目
５１０      特徴量生成部
５１１      特徴量
５１２      重み付け係数算出部
５１３      重み付け係数
５１４      全ユーザ特徴量生成部
５１５      全ユーザ特徴量
５１６      スコア算出部
５１７      ユーザ別スコア
５１８      広告対象ユーザ抽出部
５１９      広告対象ユーザリスト
５２０      オークション実行部
５２１      落札結果
５２２      広告配信部
５２３      広告データベース
【図１】
0005506867.tif 000002
【図２】
0005506867.tif 000003
【図３】
0005506867.tif 000004
【図４】
0005506867.tif 000005
【図５】
0005506867.tif 000006
【図６】
0005506867.tif 000007
【図７】
0005506867.tif 000008
【図８】
0005506867.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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