(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報と、前記カテゴリに属する広告が閲覧された状況とを記憶するカテゴリ記憶部と、
各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部と、
配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定部と、
前記配信ターゲット選定部が特定したユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信部と、
前記ユーザの端末において前記広告配信部が配信した広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、受信した前記通知に基づいて前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況を前記カテゴリ記憶部に書き込む広告閲覧履歴更新部と、
前記カテゴリ記憶部から前記カテゴリに属する前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況が示す傾向の類似性に基づいて前記カテゴリ間の関連性を取得し、前記カテゴリ記憶部内の前記カテゴリ情報を更新するカテゴリ階層最適化部と、
を備えることを特徴とする広告配信装置。
【請求項２】
前記広告が閲覧されたときの状況は、前記広告が閲覧されたときの時間的傾向、または、前記広告を閲覧したユーザの属性の少なくとも一方を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
【請求項３】
ユーザが配信を要求したコンテンツの情報、または、前記ユーザの端末において前記広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、配信を要求した前記コンテンツが属するカテゴリ、または、閲覧された前記広告が属するカテゴリに基づいて前記ユーザが属するカテゴリを更新するユーザ所属カテゴリ最適化部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
【請求項４】
広告配信装置が実行する広告配信方法であって、
前記広告配信装置は、
複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報と、前記カテゴリに属する広告が閲覧された状況とを記憶するカテゴリ記憶部と、
各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部とを備えており、
前記広告配信装置の配信ターゲット選定部が、配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定過程と、
前記広告配信装置の広告配信部が、前記配信ターゲット選定過程において特定されたユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信過程と、
前記ユーザの端末において前記広告配信過程で配信された広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、受信した前記通知に基づいて前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況を前記カテゴリ記憶部に書き込む広告閲覧履歴更新過程と、
前記カテゴリ記憶部から前記カテゴリに属する前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況が示す傾向の類似性に基づいて前記カテゴリ間の関連性を取得し、前記カテゴリ記憶部内の前記カテゴリ情報を更新するカテゴリ階層最適化過程と、
を有することを特徴とする広告配信方法。
【請求項５】
コンピュータを、
複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報と、前記カテゴリに属する広告が閲覧された状況とを記憶するカテゴリ記憶部、
各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部、
配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定部、
前記配信ターゲット選定部が特定したユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信部、
前記ユーザの端末において前記広告配信部が配信した広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、受信した前記通知に基づいて前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況を前記カテゴリ記憶部に書き込む広告閲覧履歴更新部、
前記カテゴリ記憶部から前記カテゴリに属する前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況が示す傾向の類似性に基づいて前記カテゴリ間の関連性を取得し、前記カテゴリ記憶部内の前記カテゴリ情報を更新するカテゴリ階層最適化部、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告配信装置及び方法、ならびに、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットに接続しているユーザの端末に、ユーザの嗜好に適した広告を提供する技術がある。例えば、特許文献１の技術では、通信端末の所有者の行動を履歴として蓄積しておき、該通信端末から受信した所有者の位置情報と、蓄積している行動の履歴とから、最適な時間に最適な広告を選択して配信している。また、特許文献２の技術では、広告配信時刻に、ユーザの行動履歴に基づいて選択した広告配信ターゲットのユーザに広告を配信している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−９９７２２号公報
【特許文献２】特開２００９−１３４３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に広告主は、広告配信業者に対して広告の配信を依頼し、広告の配信数に応じて料金を支払う。そのため、広告主からは、予算から決められる配信数だけ、最も広告の効果が高いユーザに広告を配信したいという要望があった。上述した従来の技術では、インターネットに接続しているユーザに広告を配信する際、ユーザの行動の履歴や位置情報などを利用し、ユーザ個別に広告配信先として適したユーザを選定しているが、広告配信先として選定されるユーザがどのくらいの数になるかを事前に予測するのは非常に困難であった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、ネットワークに接続しているユーザの中から指定された数だけ広告の効果が高いユーザを選定して広告を配信することができる広告配信装置及び方法、ならびに、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報を記憶するカテゴリ記憶部と、各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部と、配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定部と、前記配信ターゲット選定部が特定したユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信部と、を備えることを特徴とする広告配信装置である。
【０００７】
なお、上述する広告配信装置において、前記配信ターゲット選定部は、配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、ユーザ端末によりネットワークに接続しているユーザのうち、前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、ユーザ端末によりネットワークに接続している前記ユーザのうち、前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返すようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明は、上述する広告配信装置であって、前記カテゴリ記憶部は、前記広告が閲覧された状況をさらに記憶し、前記ユーザの端末において前記広告配信部が配信した広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、受信した前記通知に基づいて前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況を前記カテゴリ記憶部に書き込む広告閲覧履歴更新部と、前記カテゴリ記憶部から前記カテゴリに属する前記広告が閲覧された状況を取得し、取得した状況が示す傾向の類似性に基づいて前記カテゴリ間の関連性を取得し、前記カテゴリ記憶部内の前記カテゴリ情報を更新するカテゴリ階層最適化部とをさらに備える、ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述する広告配信装置であって、ユーザが配信を要求したコンテンツの情報、または、前記ユーザの端末において前記広告が閲覧されたことを示す通知を受信し、配信を要求した前記コンテンツが属するカテゴリ、または、閲覧された前記広告が属するカテゴリに基づいて前記ユーザが属するカテゴリを更新するユーザ所属カテゴリ最適化部をさらに備える、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述する広告配信装置であって、前記広告が閲覧されたときの状況は、前記広告が閲覧されたときの時間的傾向、または、前記広告を閲覧したユーザの属性の少なくとも一方を含む、ことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、広告配信装置が実行する広告配信方法であって、前記広告配信装置は、複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報を記憶するカテゴリ記憶部と、各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部とを備えており、前記広告配信装置の配信ターゲット選定部が、配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定過程と、前記広告配信装置の広告配信部が、前記配信ターゲット選定過程において特定されたユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信過程と、を有することを特徴とする広告配信方法である。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを、複数のカテゴリの関連性を示すカテゴリ情報を記憶するカテゴリ記憶部、各ユーザが属する前記カテゴリを記憶するユーザ記憶部、配信する広告が属するカテゴリを広告配信範囲とし、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリに属するユーザを特定し、特定したユーザの数が前記広告の配信対象のユーザ数である広告配信ユーザ数に満たない場合は、前記カテゴリ記憶部を参照して前記広告配信範囲の前記カテゴリと関連性の高い他の前記カテゴリを選択して前記広告配信範囲に追加し、前記ユーザ記憶部を参照して前記広告配信範囲に追加した前記カテゴリに属するユーザをさらに特定する処理を、特定したユーザの数が前記広告配信ユーザ数に達するまで繰り返す配信ターゲット選定部、前記配信ターゲット選定部が特定したユーザのユーザ端末に前記広告を配信する広告配信部、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザ端末によりネットワークに接続しているユーザの中から広告の配信対象を選定する際に、広告と同じカテゴリに属するユーザから、そのカテゴリに関連性が高いカテゴリに属するユーザへと、決められた広告配信ユーザ数に至るまで広告配信範囲となるカテゴリを拡大していくため、指定された広告配信ユーザ数に応じて最も広告の効果が高いと期待できるユーザを選定し、広告を配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態によるに本発明の一実施形態による広告配信システムの全体構成を示す図である。
【図２】同実施形態による広告配信システムの処理タイミングを示す図である。
【図３】同実施形態による配信装置の機能ブロック図である。
【図４】同実施形態によるカテゴリデータのデータ構成例を示す図である。
【図５】同実施形態によるカテゴリ特徴量データのデータ構成例を示す図である。
【図６】同実施形態による番組データのデータ構成例を示す図である。
【図７】同実施形態による広告データのデータ構成例を示す図である。
【図８】同実施形態によるユーザデータのデータ構成例を示す図である。
【図９】同実施形態による広告閲覧履歴データのデータ構成例を示す図である。
【図１０】同実施形態による番組視聴履歴データのデータ構成例を示す図である。
【図１１】同実施形態による広告配信システムにおける前処理のシーケンス図である。
【図１２】同実施形態による初期カテゴリ階層の例を示す図である。
【図１３】同実施形態による広告配信システムにおける広告配信処理のシーケンス図である。
【図１４】同実施形態による広告配信ターゲットの選定の例を示す図である。
【図１５】同実施形態による広告配信ターゲット選定処理の処理フローを示す図である。
【図１６】同実施形態による広告配信システムにおける定期情報更新処理のシーケンス図である。
【図１７】同実施形態によるカテゴリ階層の最適化の例を示す図である。
【図１８】同実施形態によるカテゴリ階層最適化処理の処理フローを示す図である。
【図１９】同実施形態によるユーザカテゴリ最適化の例を示す図である。
【図２０】同実施形態によるユーザカテゴリ最適化処理の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態による広告配信システムの全体構成を示す図である。同図に示すように、広告配信システムは、ＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）事業者の保有する配信装置１及びＩＰＴＶ事業者端末３と、コンテンツ事業者の保有するコンテンツ事業者端末４と、広告事業者の保有する広告事業者端末６と、ユーザの保有するユーザ端末５とをインターネットなどのネットワークＮを介して接続して構成される。なお、同図において、コンテンツ事業者端末４、ユーザ端末５、広告事業者端末６はそれぞれ１台のみを記載しているが、それぞれ複数台がネットワークＮに接続されうる。配信装置１は、コンテンツの配信を行なうコンテンツ配信装置と、広告の配信を行なう広告配信装置を兼ねており、コンテンツとしてＩＰＴＶの番組を配信する。
【００１６】
上記の広告配信システムは、ＩＰＴＶにおいて、一部のユーザを選定して広告を配信するターゲッティング広告配信を行う際、広告事業者が設定する予算の範囲内で広告配信の効果を最適化するため、ＩＰＴＶ事業者の配信装置１において、広告する商品のカテゴリをベースとしたマーケット動向を収集して分析し、その分析に基づく最適な広告配信範囲に広告を配信する。広告配信の効果が高いとは、ある広告配信数だけ広告を配信した場合に、その配信された広告のクリック数が多いことをいう。また、広告のクリック状況からマーケット動向を得ることができる。
【００１７】
コンテンツ事業者は、ＩＰＴＶ業者に番組の配信を委託する。コンテンツ事業者は、コンテンツ事業者端末４から配信装置１に、番組の配信データである番組配信データを登録するとともに、番組が属するカテゴリを登録する。
一方、広告事業者は、ＩＰＴＶ業者に、予算の範囲内での広告の配信を委託する。広告事業者は、広告事業者端末６から配信装置１に、広告の配信データである広告配信データと、広告の属するカテゴリを登録する。広告が属するカテゴリは、その広告により宣伝する商品等のカテゴリでもある。ＩＰＴＶ事業者は、配信装置１からの広告配信数に応じて広告事業者に課金する。
【００１８】
ユーザは、ＩＰＴＶ事業者の配信装置１から配信される番組配信データをユーザ端末５に表示させることにより、番組を視聴する。番組の視聴中、配信装置１から広告配信データがユーザ端末５に配信され、表示される。ユーザは、ユーザ端末５に表示された広告をクリックし、広告の詳細を閲覧したり、商品を購入したりする。配信装置１は、ユーザが視聴したＩＰＴＶの番組や、閲覧した広告、商品の購入に至った広告の履歴を収集してユーザが属するカテゴリを判断する。ユーザが属するカテゴリは、配信装置１が広告を配信する際に、広告事業者の予算に従った広告配信ユーザ数となるように、広告の配信ターゲットとなるユーザを決定するために用いる。配信装置１は、広告が属するカテゴリと同じカテゴリに属するユーザを配信ターゲットとして選択するが、この選択したユーザの数が広告事業者の指定した広告配信ユーザ数に満たないときには、広告配信ユーザ数に達するまで、広告が属するカテゴリと関連性が高いカテゴリに属するユーザを配信ターゲットに加えていく。
【００１９】
図２は、広告配信システムの処理タイミングを示す図である。配信装置１は、接続中のユーザ端末５に、ユーザが所望する番組の番組配信データを配信している。そして、同図に示すように、配信装置１は、広告事業者端末６から受信した広告配信要求をトリガとし、リアルタイムに、予算に従った広告配信ユーザ数のユーザを選定し、選定したユーザのユーザ端末５に広告配信データを配信する。また、配信装置１は、１日１回など定期的に、定期情報更新を行なう。定期情報更新において、配信装置１は、各カテゴリの広告をクリックしたユーザの属性や、広告がクリックされた時刻等の状況に等に基づいて、カテゴリを関連性の高いものがより近くとなるように並べたカテゴリ配列を更新する。このカテゴリ配列に基づいて、広告のカテゴリに関連性が高いカテゴリを特定することができる。また、各ユーザの番組視聴履歴や広告閲覧履歴に基づいて、ユーザが属するカテゴリも更新する。
【００２０】
図３は、配信装置１の機能ブロック図である。
同図に示すように、配信装置１は、１台または複数台のサーバ等のコンピュータ装置により実現することができ、番組データベース１１（以下、「データベース」を「ＤＢ」と記載する。）、広告配信用ＤＢ群１２、ＩＰＴＶ事業者インタフェース部１３、コンテンツ事業者インタフェース部１４、ユーザインタフェース部１５、広告事業者インタフェース部１６、及び、配信ターゲット演算部１７を備えて構成される。
【００２１】
番組ＤＢ１１は、番組データを記憶する。番組データは、番組配信データの記憶領域や、番組が属するカテゴリを示す。
広告配信用ＤＢ群１２は、カテゴリＤＢ１２１、ユーザＤＢ１２２、広告ＤＢ１２３を備える。
カテゴリＤＢ１２１は、カテゴリデータと、カテゴリ特徴量データを記憶する。カテゴリデータは、カテゴリを階層構造により表したカテゴリ階層を示す。カテゴリ階層においては、下位の階層になるほどカテゴリは細分化される。カテゴリ階層の最下層は、最下層のカテゴリを関連性の高いものほど距離が近くなるように並べたカテゴリ配列となる。カテゴリ特徴量データは、カテゴリ階層における最下層のカテゴリの特徴量を示す。以下、最下層のカテゴリを「最下層カテゴリ」、最上位の階層から最下層より１つ上の階層のカテゴリを「上位層カテゴリ」とも記載する。
【００２２】
ユーザＤＢ１２２は、ユーザデータ、番組視聴履歴データ、広告閲覧履歴データを記憶する。ユーザデータは、ユーザが属するカテゴリや、ユーザの年齢や性別、居住地域等の属性を示す。番組視聴履歴データは、各カテゴリに属する番組をユーザが視聴した回数を示す。広告閲覧履歴データは、各広告の閲覧回数を示す。
広告ＤＢ１２３は、広告データを記憶する。広告データは、広告配信データの記憶領域や、広告が属するカテゴリを示す。
【００２３】
ＩＰＴＶ事業者インタフェース部１３は、ネットワークＮを介してＩＰＴＶ事業者端末３との間でデータを送受信し、カテゴリ階層定義部１３１を備える。カテゴリ階層定義部１３１は、ＩＰＴＶ事業者端末３から受信したカテゴリ階層を示すカテゴリデータをカテゴリＤＢ１２１に書き込む。
【００２４】
コンテンツ事業者インタフェース部１４は、ネットワークＮを介してコンテンツ事業者端末４との間でデータを送受信し、番組入力部１４１を備える。番組入力部１４１は、コンテンツ事業者端末４から番組配信データと番組のカテゴリとを受信し、番組ＤＢ１１に番組配信データを書き込むとともに、番組データを書き込む。なお、番組配信データは、配信装置１に接続される他の記憶装置（図示せず）に書き込んでもよい。
【００２５】
ユーザインタフェース部１５は、ネットワークＮを介してユーザ端末５との間でデータを送受信し、初期配信希望入力部１５１、番組配信部１５２、広告配信部１５３、ユーザアクション収集部１５４を備える。
初期配信希望入力部１５１は、ユーザ端末５からユーザが属するカテゴリや、ユーザ属性を受信し、ユーザデータをユーザＤＢ１２２に登録する。番組配信部１５２は、ユーザ端末５から要求された番組の番組配信データを配信する。広告配信部１５３は、配信ターゲット選定部１７１により選択されたユーザに広告配信データを配信する。
ユーザアクション収集部１５４は、番組視聴履歴更新部１５５、及び、広告閲覧履歴更新部１５６を備える。番組視聴履歴更新部１５５は、番組配信部１５２からユーザが視聴している番組の情報を受信して番組視聴履歴データを更新する。広告閲覧履歴更新部１５６は、ユーザ端末５においてクリックされた広告の情報を受信し、広告閲覧履歴データや、カテゴリ特徴量データを更新する。
【００２６】
広告事業者インタフェース部１６は、ネットワークＮを介して広告事業者端末６との間でデータを送受信し、広告入力部１６１、初期広告配信ルール定義部１６２、及び、ターゲット情報表示部１６３を備える。
広告入力部１６１は、広告事業者端末６から広告配信データを受信し、広告ＤＢ１２３に書き込む。広告配信データは、配信装置１に接続される他の記憶装置（図示せず）に書き込んでもよい。初期広告配信ルール定義部１６２は、広告事業者端末６から広告の属するカテゴリを受信し、広告ＤＢ１２３に広告データを書き込む。ターゲット情報表示部１６３は、広告を配信対象となったカテゴリを広告事業者端末６に表示させる。
【００２７】
配信ターゲット演算部１７は、配信ターゲット選定部１７１、カテゴリ階層最適化部１７２、ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３を備える。
配信ターゲット選定部１７１は、配信が要求された広告が属するカテゴリと、カテゴリデータが示す最下層カテゴリのカテゴリ配列と、各ユーザが属するカテゴリとに基づいて、広告配信ターゲットとなるユーザを決定する。カテゴリ階層最適化部１７２は、カテゴリ特徴量データに基づいてカテゴリ配列を決定し、カテゴリデータを更新する。ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、各ユーザの広告閲覧履歴データや番組視聴履歴データに基づいて、ユーザが属するカテゴリを判断し、ユーザデータを更新する。
【００２８】
なお、配信装置１をコンテンツ配信装置及び広告配信装置により構成してもよい。この場合、例えば、コンテンツ配信装置は、番組ＤＢ１１、コンテンツ事業者インタフェース部１４及び番組配信部１５２を備え、広告配信装置は、それ以外の機能部を備える。このとき、配信装置１をＩＰＴＶ事業者とは異なる広告配信事業者が保有してもよい。
【００２９】
図４は、カテゴリＤＢ１２１に記憶されるカテゴリデータのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、カテゴリデータは、カテゴリ階層におけるカテゴリを一意に識別するカテゴリＩＤと、カテゴリの名前を示すカテゴリ名と、カテゴリの１つ上位のカテゴリのカテゴリＩＤを示す親カテゴリＩＤと、最下層カテゴリであるか否かを示す最下層フラグと、カテゴリ配列における位置を示すカテゴリ配列位置とを対応付けた情報である。カテゴリ配列位置は、最下層フラグが最下層カテゴリであることを示している場合のみ設定される。以下では、カテゴリ名「Ａ」のカテゴリをカテゴリ「Ａ」と記載する。
【００３０】
図５は、カテゴリＤＢ１２１に記憶されるカテゴリ特徴量データのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、カテゴリ特徴量データは、カテゴリＩＤと、カテゴリＩＤにより特定されるカテゴリに属する広告のクリック状況の種類を一意に識別する広告クリック状況ＩＤと、広告クリック状況の名前を示す広告クリック状況名と、広告クリック状況の値を示す広告クリック状況値とを対応付けた情報である。広告クリック状況とは、広告が閲覧のため、あるいは、商品の購入のためにクリックされたときの状況を統計的に表す情報であり、例えば、広告がクリックされたときの時間的傾向や、広告をクリックしたユーザの傾向についての統計情報である。
具体的には、時間的傾向を表す広告クリック状況としては、季節、月、曜日、時間帯別の広告のクリック回数がある。また、ユーザの傾向を表す広告クリック状況としては、広告をクリックしたユーザの年代毎、性別毎、居住地域毎のユーザ数などがある。
【００３１】
図６は、番組ＤＢ１１に記憶される番組データのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、番組データは、番組を一意に識別する番組ＩＤと、番組配信データの格納領域へのリンクを示す番組格納場所と、番組が属するカテゴリを示す番組カテゴリとを対応付けた情報である。なお、番組格納場所に代えて、番組配信データ自体を含んでもよい。番組カテゴリは、カテゴリＩＤにより示される。
【００３２】
図７は、広告ＤＢ１２３に記憶される広告データのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、広告データは、広告を一意に識別するＩＤである広告ＩＤと、広告配信データの格納領域へのリンクを示す広告格納場所と、広告が属するカテゴリを示す広告カテゴリとを対応付けた情報である。なお、広告格納場所に代えて、広告配信データ自体を含んでもよい。広告カテゴリは、カテゴリＩＤにより示される。
【００３３】
図８は、ユーザＤＢ１２２に記憶されるユーザデータのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、ユーザデータは、ユーザを一意に識別するユーザＩＤと、ユーザが属するカテゴリを示すユーザカテゴリと、ユーザの性別、年齢などのユーザ属性とを対応付けた情報である。ユーザカテゴリは、カテゴリＩＤにより示される。
【００３４】
図９は、ユーザＤＢ１２２に記憶される広告閲覧履歴データのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、広告閲覧履歴データは、ユーザＩＤと、ユーザが閲覧した広告の広告ＩＤと、広告ＩＤにより特定される広告を前回のユーザカテゴリの更新処理時以降にクリックした回数を示す差分クリック数と、これまでに該広告をクリックした総数を示す総クリック数とを対応付けた情報である。
【００３５】
図１０は、ユーザＤＢ１２２に記憶される番組視聴履歴データのデータ構成例を示す図である。同図に示すように、番組視聴履歴データは、ユーザＩＤと、ユーザが視聴した番組のカテゴリを示すカテゴリＩＤと、カテゴリＩＤにより特定されるカテゴリの番組を前回のユーザカテゴリの更新処理時以降に視聴した回数を示す差分視聴回数と、これまでに該カテゴリに属する番組を視聴した総回数を示す総視聴回数とを対応付けた情報である。
【００３６】
続いて、広告配信システムの処理について説明する。
【００３７】
図１１は、広告配信システムにおける前処理のシーケンス図である。
まず、ＩＰＴＶ事業者は、ＩＰＴＶ事業者端末３に最初の定期情報更新までに用いるカテゴリ階層である初期カテゴリ階層を入力すると、定義した初期カテゴリ階層を配信装置１に送信する。配信装置１のカテゴリ階層定義部１３１は、受信した初期カテゴリ階層を表すカテゴリデータを生成し、カテゴリＤＢ１２１に書き込む（ステップＳ１１）。
【００３８】
続いて、番組の配信を依頼するコンテンツ事業者が、コンテンツ事業者端末４から配信装置１にアクセスする。配信装置１のコンテンツ事業者インタフェース部１４は、カテゴリＤＢ１２１からカテゴリデータを読み出し、読み出したカテゴリデータに基づくカテゴリ階層を表示する画面データを生成してコンテンツ事業者端末４に送信する。コンテンツ事業者は、コンテンツ事業者端末４に、配信を依頼する番組の番組配信データと、表示されているカテゴリ階層の最下層カテゴリの中から選択した番組のカテゴリとの送信指示を入力する。配信装置１の番組入力部１４１は、コンテンツ事業者端末４から番組配信データ及び番組のカテゴリを受信すると、番組ＤＢ１１に番組配信データを書き込むとともに、番組に割り当てた番組ＩＤと、番組配信データを書き込んだ記憶領域を設定した番組格納場所と、受信した番組のカテゴリを特定するカテゴリＩＤを設定した番組カテゴリとからなる番組データを書き込む（ステップＳ１２）。なお、番組ＩＤは、コンテンツ事業者端末４から受信してもよい。
【００３９】
また、ＩＰＴＶサービスへの加入を希望するユーザは、ユーザ端末５から配信装置１にアクセスする。配信装置１の初期配信希望入力部１５１は、カテゴリＤＢ１２１からカテゴリデータを読み出し、読み出したカテゴリデータに基づくカテゴリ階層を表示する画面データを生成してユーザ端末５に送信する。ユーザは、ユーザ端末５に、性別や年齢などのユーザ属性と、表示されているカテゴリ階層の最下層カテゴリの中から選択したユーザのカテゴリとの登録指示を入力する。配信装置１の初期配信希望入力部１５１は、ユーザ端末５からユーザ属性及びユーザが属するカテゴリを受信すると、ユーザに割り当てたユーザＩＤと、ユーザの属性と、ユーザのカテゴリを特定するカテゴリＩＤを設定したユーザカテゴリとからなるユーザデータを生成し、ユーザＤＢ１２２に書き込む（ステップＳ１３）。なお、ユーザＩＤは、ユーザ端末５から受信してもよい。
【００４０】
図１２は、初期カテゴリ階層の例を示す図である。同図では、カテゴリ階層は３階層となっており、第１階層である最上位階層にはカテゴリ「音楽」があり、その配下には第２階層のカテゴリ「クラシック」、「ジャズ」がある。さらに、第２階層のカテゴリ「ジャズ」の配下には、第３階層、すなわち、最下層のカテゴリ「クラブ」、「ビックバンド」、「モダン」、「フュージョン」がある。このとき、カテゴリ配列は、初期カテゴリ階層の最下層のカテゴリを左から右（あるいは、右から左でもよい）に並べた、…、「クラブ」、「ビックバンド」、「モダン」、「フュージョン」となる。
【００４１】
このように、カテゴリを階層化して表すことで、番組、ユーザ、広告を分類するために用いる最下層のカテゴリを抜けがないように挙げるとともに、その粒度を揃えることができ、また、関連性が高いと想定される最下層のカテゴリ同士の距離が近くなるように並べやすくすることができる。
【００４２】
図１１のステップＳ１１において、カテゴリ階層定義部１３１は、初期カテゴリ階層を構成する各カテゴリにカテゴリＩＤを割り当てると、各最下層カテゴリについては、カテゴリＩＤ、カテゴリ名、親カテゴリＩＤ、最下層であることを示す最下層フラグ、カテゴリ配列位置とを設定したカテゴリデータを生成する。また、各上位層カテゴリについては、カテゴリＩＤ、カテゴリ名、親カテゴリＩＤ、最下層ではないことを示す値の最下層フラグを設定してカテゴリデータを生成する。カテゴリ階層定義部１３１は、最下層及び上位層のカテゴリについて生成したカテゴリデータをカテゴリＤＢ１２１に書き込む。
【００４３】
そして図１１のステップＳ１２において、コンテンツ事業者は、コンテンツ事業者端末４が表示させている初期カテゴリ階層の最下層カテゴリの中から番組が属するカテゴリを選択する。例えば、配信する番組がクラブジャズのライブ番組である場合、カテゴリ「クラブ」を番組が属するカテゴリとして選択する。
【００４４】
また、図１１のステップＳ１３において、ユーザは、ユーザ端末５が表示させている図１２に示す初期カテゴリ階層の最下層カテゴリの中からユーザが属するカテゴリを選択する。例えば、ユーザは、自身の趣向と一致するカテゴリ「フュージョン」を選択する。このように、ＩＰＴＶサービスへの入会時にユーザが選択したカテゴリが、ユーザ属性とともにユーザデータとして配信装置１へ登録される。
【００４５】
各ユーザは、上記のようにＩＰＴＶサービスへユーザデータの登録を行なった後、コンテンツ事業者が配信を委託した番組を視聴する。
具体的には、ユーザは、ユーザ端末５から配信装置１にアクセスし、ユーザＩＤと、視聴したい番組の番組ＩＤ、または、番組ＩＤと対応づけられる番組特定情報を送信する。配信装置１の番組配信部１５２は、受信した番組ＩＤ、または、受信した番組特定情報に対応した番組ＩＤをキーにして番組ＤＢ１１に記憶されている番組データを特定し、特定した番組データ内の番組格納場所により示される記憶領域から番組配信データを読み出してユーザ端末５に配信する。ユーザ端末５は、受信した番組配信データを再生し、映像及び音声を出力する。
【００４６】
番組配信部１５２は、ユーザ端末５に番組配信データの配信を開始してから所定時間が経過したことを検出すると、上記で特定した番組データから番組カテゴリを読み出し、ユーザＩＤ及び番組カテゴリを番組視聴履歴更新部１５５に通知する。番組視聴履歴更新部１５５は、ユーザＩＤ及び番組カテゴリをキーにしてユーザＤＢ１２２に記憶されている番組視聴履歴データを特定し、特定した番組視聴履歴データの差分視聴回数、総視聴回数のそれぞれを、１を加算した値に更新する。番組視聴履歴データが未登録の場合は、ユーザＩＤ及びカテゴリＩＤと、「１」回を示す差分視聴回数及び視聴回数とを設定した番組視聴履歴データをユーザＤＢ１２２に書き込む。
【００４７】
図１３は、広告配信システムにおける広告配信処理のシーケンス図である。広告配信処置シーケンスは、上記のように各ユーザが配信装置１から配信されている番組の視聴中、リアルタイムに実行される。
【００４８】
広告の配信を依頼する広告事業者は、広告の配信指示に先立ち、広告データを登録する。広告事業者端末６から配信装置１にアクセスし、広告配信データの送信指示を広告事業者端末６に入力する。配信装置１の広告入力部１６１は、広告事業者端末６から受信した広告配信データを広告ＤＢ１２３に書き込む。初期広告配信ルール定義部１６２は、カテゴリＤＢ１２１からカテゴリデータを読み出し、読み出したカテゴリ階層を表示する画面データを生成して広告事業者端末６に送信する。広告事業者は、広告事業者端末６に表示されているカテゴリ階層の最下層カテゴリの中から広告が属するカテゴリを選択し、登録指示を入力する。配信装置１の初期広告配信ルール定義部１６２は、広告事業者端末６から広告の属するカテゴリを受信すると、割り当てた広告ＩＤと、広告配信データを書き込んだ記憶領域を設定した広告格納場所と、広告が属するカテゴリのカテゴリＩＤを設定した広告カテゴリとからなる広告データを広告ＤＢ１２３に書き込む。なお、広告ＩＤは、広告事業者端末６から受信してもよい。
【００４９】
上記により広告データを登録した後、広告事業者は、広告ＩＤ及び広告配信ユーザ数と、広告配信要求の送信指示を広告事業者端末６に入力する。広告事業者端末６は、入力された広告ＩＤ及び広告配信ユーザ数を設定した広告配信要求を配信装置１に送信する（ステップＳ２１）。
配信装置１の配信ターゲット選定部１７１は、広告配信要求内の広告ＩＤにより特定される広告データから広告カテゴリを読み出し、広告配信範囲とする。さらに、ユーザデータを参照して、現在広告が配信可能なユーザのうち、広告配信範囲のカテゴリ、すなわち、広告と同じカテゴリに属するユーザを配信ターゲットとして選定する。配信ターゲットのユーザの数が広告配信要求内の広告配信ユーザ数に満たない場合、カテゴリデータが示すカテゴリ配列を参照し、広告配信範囲のカテゴリに属するユーザである配信ターゲットが広告配信ユーザ数に達するまで、広告配信範囲を、すでに広告配信範囲に含まれるカテゴリと関連性の高いカテゴリまで拡張する（ステップＳ２２）。広告配信部１５３は、広告データで示される広告格納場所から読み出した広告配信データを、広告配信ターゲットとして特定されたユーザのユーザ端末５へ配信する（ステップＳ２３）。広告配信データを受信したユーザ端末５は、広告配信データを再生し、出力する。
【００５０】
ユーザは、ユーザ端末５に表示される広告に興味を持った場合、画面に表示されている広告をマウスによりクリックする。広告のクリックは、ユーザＩＤとともに配信装置１の広告閲覧履歴更新部１５６に通知される（ステップＳ２４）。広告閲覧履歴更新部１５６は、受信したユーザＩＤと、クリックされた広告の広告ＩＤをキーとしてユーザＤＢ１２２に記憶されている広告閲覧履歴データを特定する。広告閲覧履歴更新部１５６は、特定した広告閲覧履歴データの差分クリック回数、総クリック回数のそれぞれを、１を加算した値に更新する。なお、広告閲覧履歴データが未登録の場合は、ユーザＩＤと、クリックされた広告の広告ＩＤと、「１」回を示す差分クリック回数及び総クリック回数とを設定した広告閲覧履歴データを生成してユーザＤＢ１２２に書き込む。
【００５１】
さらに、広告閲覧履歴更新部１５６は、クリックされた広告の広告ＩＤをキーとして広告ＤＢ１２３に記憶されている広告データを特定し、カテゴリＩＤを読み出す。そして、読み出したカテゴリＩＤをキーにしてカテゴリＤＢ１２１に記憶されているカテゴリ特徴量データを特定すると、広告クリック状況値を更新する。
例えば、特定したカテゴリ特徴量データのうち、広告クリック状況ＩＤ「１」が設定されているカテゴリ特徴量データの広告クリック状況名が「販売季節」であり、広告クリック状況値が（春，夏，秋，冬）それぞれに対応したクリック回数であるとする。広告閲覧履歴更新部１５６は、広告がクリックされた日時が「春」に対応する期間に含まれていると判断した場合、カテゴリ特徴量データ内の広告クリック状況値を、「春」のクリック回数に１が加算された設定内容に更新する。
また、例えば、特定したカテゴリ特徴量データのうち、広告クリック状況ＩＤ「２」が設定されているカテゴリ特徴量データの広告クリック状況名が「性別」であり、広告クリック状況値が（男，女）それぞれに対応したクリック回数であるとする。広告閲覧履歴更新部１５６は、受信したユーザＩＤをキーにしてユーザＤＢ１２２に記憶されているユーザデータを特定して性別を読み出すと、カテゴリ特徴量データ内のクリック状況値を、読み出した性別に対応したクリック回数に１が加算された設定内容に更新する。
【００５２】
なお、上記においては、広告がクリックされた場合に、広告閲覧履歴データ、カテゴリ特徴量データを更新しているが、ユーザ端末５に商品の購入指示が入力された場合に、ユーザＩＤと、商品の購入に至った広告とを配信装置１に通知し、上述と同様に広告閲覧履歴データ、カテゴリ特徴量データを更新してもよい。
【００５３】
図１４は、配信ターゲットの選定の例を示す図である。
例えば、図１４（ａ）に示すように、カテゴリ配列が、カテゴリデータにより示されるカテゴリ階層の最下層カテゴリ「近代」、「古代」、「モダン」、「フュージョン」であるとする。また、広告配信要求内の広告ＩＤにより特定される広告が属するカテゴリが「フュージョン」であるとする。この場合、まず、広告配信範囲をカテゴリ「フュージョン」とし、ユーザ端末５から配信装置１に現在接続しているユーザのうち、カテゴリ「フュージョン」に属するユーザを配信ターゲットとして選定する。ここで、広告配信要求で指定された広告配信ユーザ数が、選定した配信ターゲットのユーザ数よりも多い場合、カテゴリ配列においてカテゴリ「フュージョン」と隣接している、すなわち、カテゴリ「フュージョン」と最も関連性が高いカテゴリ「モダン」を広告配信範囲に加え、カテゴリ「モダン」に属するユーザをさらに広告配信ターゲットとして選定する。
【００５４】
広告配信範囲のカテゴリを拡張した際、広告配信ターゲットとして選定されたユーザ数が広告配信ユーザ数を超えてしまう場合には、最後に拡張したカテゴリに属するユーザの中で、配信ターゲットとなるユーザをランダムに選定したり、過去に受け取った広告数が少ないユーザを優先して選択したりすることによって、広告配信ユーザ数まで制限する。
【００５５】
例えば、広告が属するカテゴリが「フュージョン」、広告配信ユーザ数「５０」であり、現在、ユーザ端末５から配信装置１に接続しているユーザ、つまり、広告を受信可能なユーザのうち、カテゴリ「フュージョン」に属するユーザが４０ユーザ、カテゴリ「モダン」に属するユーザが３０ユーザであるとする。この場合、カテゴリ「フュージョン」に属する４０ユーザ全てと、拡張したカテゴリ「モダン」に属するユーザのうち１０ユーザを配信ターゲットとして選択し、広告を配信する。配信された広告のクリック状況は履歴として収集され、ユーザが属するカテゴリの更新に用いられる。
【００５６】
また、図１４（ｂ）に示すように、広告配信ユーザ数と、広告の配信コストには相関関係がある。そこで、上述したように、広告事業者において、広告配信コストに応じた広告配信ユーザ数を指定する代わりに、広告配信コストを指定してもよい。この場合、配信装置１は、広告事業者端末６から広告配信コストを受信し、受信した広告配信コストから広告配信ユーザ数を決定する。
【００５７】
図１５は、図１３のステップＳ２２における広告配信ターゲット選定処理の詳細な処理フローを示す図である。
配信装置１の広告事業者インタフェース部１６は、広告事業者端末６から広告配信要求を受信すると、配信ターゲット演算部１７に受信した広告配信要求を出力する（ステップＳ３１）。配信ターゲット演算部１７の配信ターゲット選定部１７１は、広告配信要求から広告ＩＤ及び広告配信ユーザ数Ｕを取得すると、広告ＩＤをキーとして広告ＤＢ１２３に記憶されている広告データを特定し、特定した広告データから広告格納場所と広告カテゴリを読み出す。配信ターゲット選定部１７１は、現在配信装置１に接続しているユーザ端末５から受信したユーザＩＤをキーとしてユーザＤＢ１２２に記憶されているユーザデータを特定する。この特定したユーザデータを接続中ユーザデータと記載する。配信ターゲット選定部１７１は、接続中ユーザデータから、広告カテゴリと同一のカテゴリＩＤがユーザカテゴリに設定されている接続中ユーザデータを選択する。この選択したユーザデータを、ターゲットユーザデータと記載する。配信ターゲット選定部１７１は、選択したターゲットユーザデータの数をカウントして、広告配信が可能なユーザ数ｎを得る（ステップＳ３２）。
【００５８】
配信ターゲット選定部１７１は、ユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕ未満であると判断した場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、広告配信範囲のカテゴリを１つ拡張する。具体的には、配信ターゲット選定部１７１は、広告カテゴリをキーとしてカテゴリＤＢ１２１に記憶されているカテゴリデータを特定し、特定したカテゴリデータから読み出したカテゴリ配列位置に基づいてカテゴリ範囲を拡張する方向を決定する。このとき、カテゴリ配列位置が上位の方向または下位の方向のうち、よりカテゴリ数が多い方向を拡張する方向として決定する。つまり、最下層カテゴリがｚ個ある場合、読み出したカテゴリ配列位置が１〜ｚ／２であれば下位の方向を、読み出したカテゴリ配列位置がｚ／２〜ｚであれば上位の方向を拡張方向とする。
配信ターゲット選定部１７１は、拡張方向が上位の方向の方向であれば、読み出したカテゴリ配列位置から１を減算した値がカテゴリ配列位置に設定されているカテゴリデータを特定し、拡張方向が下位の方向の方向であれば、読み出したカテゴリ配列位置に１を加算した値がカテゴリ配列位置に設定されているカテゴリデータを特定する。この特定したカテゴリデータが示すカテゴリが、広告配信範囲として拡張したカテゴリとなる（ステップＳ３４）。
【００５９】
配信ターゲット選定部１７１は、すでにターゲットユーザとして選択されている接続中ユーザデータを除いた中から、ステップＳ３４において特定したカテゴリデータ内のカテゴリＩＤがユーザカテゴリとして設定されている接続中ユーザデータを選択し、追加するターゲットユーザデータとする。配信ターゲット選定部１７１は、追加するターゲットユーザデータの数をカウントし、現在のユーザ数ｎに加算する（ステップＳ３５）。配信ターゲット選定部１７１は、更新されたユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕ以上であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。
【００６０】
配信ターゲット選定部１７１は、ユーザ数ｎが広告配信ユーザ数Ｕ未満であると判断した場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、再びステップＳ３４及びＳ３５の処理を行なう。ステップＳ３４では、広告が属するカテゴリのカテゴリ配列位置に基づいて決定したカテゴリ範囲の拡張方向に従って、最後に拡張されたカテゴリのカテゴリ配列位置からさらに１を減算するか、最後に拡張された拡張されたカテゴリのカテゴリ配列位置にさらに１を加算して、新たに拡張するカテゴリのカテゴリ配列位置を得る。そして、新たに拡張したカテゴリのカテゴリ配列位置が設定されているカテゴリデータを特定し、カテゴリＩＤを読み出す。ステップＳ３５では、すでにターゲットユーザデータとして選択されている接続中ユーザデータを除いた中から、読み出したカテゴリＩＤがユーザカテゴリに設定されている接続中ユーザデータを、追加対象のターゲットユーザデータとして選択してその数をユーザ数ｎに加算すると、ステップＳ３３の処理を行なう。
【００６１】
そして、ステップＳ３３において、ユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕ以上であると判断した場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、さらに、配信ターゲット選定部１７１は、ユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕと等しいか否かを判断する（ステップＳ３６）。
【００６２】
ユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕよりも大きい場合（ステップＳ３６：ＮＯ）、最後に実施したステップＳ３５（ステップＳ３５を実行しなかった場合は、ステップＳ３２）において選択されたターゲットユーザデータのうち、（ユーザ数ｎ）−（広告配信ユーザ数Ｕ）だけ、つまり、広告配信ユーザ数Ｕから超過している数だけターゲットユーザデータから除外する（ステップＳ３７）。除外するターゲットユーザデータは、ランダムに選択してもよく、配信した広告が多いユーザの順に選択してもよい。配信ターゲット選定部１７１は、残ったターゲットユーザデータそれぞれについて、ターゲットユーザデータ内のユーザＩＤにより特定されるユーザのユーザ端末５へ広告を配信するよう、広告配信部１５３へ指示する（ステップＳ３８）。
【００６３】
一方、ユーザ数ｎが、広告配信ユーザ数Ｕと等しい場合（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、配信ターゲット選定部１７１は、特定した全てのターゲットユーザデータそれぞれについて、ターゲットユーザデータ内のユーザＩＤにより特定されるユーザのユーザ端末５へ広告を配信するよう、広告配信部１５３へ指示する（ステップＳ３８）。
【００６４】
広告配信部１５３は、ステップＳ３８において指示されたユーザのユーザ端末５へ広告配信データを配信する。ターゲット情報表示部１６３は、カテゴリＤＢ１２１内のカテゴリデータにより示されるカテゴリ階層と、そのカテゴリ階層の中で広告配信範囲に含まれるカテゴリを表示する画面データを生成して広告事業者端末６に出力する。広告事業者端末６は受信した画面データを表示する。
【００６５】
なお、上記においては、広告配信範囲を拡張する際に、カテゴリ配列位置が上位の方向または下位の方向のうち、カテゴリ数が多い方向へと広げたが、広告が属するカテゴリを中心としてカテゴリ配列位置が上位及び下位の両方向へ広告配信範囲を広げてもよい。また、広告配信ユーザ数に達しないうちにカテゴリ配列の先頭または最後の配列位置のカテゴリに至った場合は、逆の方向のカテゴリへと広告配信範囲を広げる。
【００６６】
図１６は、広告配信システムにおける定期情報更新処理のシーケンス図である。定期情報更新処置シーケンスは、１日１回など定期的に、バッチ処理により実行される。
【００６７】
配信装置１のカテゴリ階層最適化部１７２は、ユーザＤＢ１２２に記憶されている広告閲覧履歴データからカテゴリ毎の広告クリック状況値を取得し、広告クリック状況を表すベクトルである広告クリック状況ベクトルを生成する。そして、生成した各カテゴリの広告クリック状況ベクトルに基づいてカテゴリ間の関連度を算出し、算出した関連度に従ってカテゴリ配列を決定すると、カテゴリ階層を更新する。カテゴリ階層最適化部１７２は、更新したカテゴリ階層を表すカテゴリデータを生成してカテゴリＤＢ１２１を更新する（ステップＳ４１）。
【００６８】
続いて、ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、各ユーザについて、ユーザＤＢ１２２に記憶されている広告閲覧履歴データに基づいて差分クリック数、総クリック数の多い広告が属するカテゴリを取得し、番組視聴履歴データに基づいて、番組が属するカテゴリのうち差分視聴回数、総視聴回数の多いカテゴリを取得する。ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、各ユーザについて取得したカテゴリを、そのユーザが属するカテゴリの変更候補とする（ステップＳ４２）。ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ユーザ端末５に変更候補のカテゴリを表示させ、カテゴリ変更の承認を要求する（ステップＳ４３）。ユーザが、カテゴリ変更を承認するか否認するかの回答と、回答の送信指示をユーザ端末５に入力すると、ユーザ端末５は、入力された回答を配信装置１に送信する（ステップＳ４４）。配信装置１のユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、受信した回答が承認を示している場合、変更候補のカテゴリのカテゴリＩＤにより、ユーザデータ内のユーザカテゴリを更新する。
【００６９】
上記の定期情報更新処理の後、広告配信処理を行なう場合、定期情報更新処理により更新されたユーザデータ、カテゴリデータを用いる。
また、上記の定期情報更新処理の後、コンテンツ事業者から新たな番組の番組コンテンツ及び番組カテゴリの登録を行なう際や、新たなユーザが加入する際は、配信装置１は、更新後のカテゴリデータが示すカテゴリ階層をコンテンツ事業者端末４、ユーザ端末５に表示させ、カテゴリを選択させる。
【００７０】
図１７は、カテゴリ階層の最適化の例を示す図である。
図１７（ａ）に示すように、カテゴリ階層において、最上位階層のカテゴリ「アウトドア」の配下にはカテゴリ「用品」、「ウェア」があり、カテゴリ「用品」の配下には最下層カテゴリ「サッカーボール」、「歩数系」、「テニスラケット」があり、カテゴリ「ウェア」の配下には、最下層カテゴリ「シューズ」があるとする。
【００７１】
カテゴリ階層最適化部１７２は、カテゴリ特徴量データを参照し、各最下層カテゴリの広告クリック状況ベクトルを生成する。例えば、広告クリック状況ベクトルが、「販売季節」、「性別」、…の要素ベクトルにより構成されるベクトル（販売季節，性別，…）であり、「販売季節」の要素ベクトルが（春，夏，秋，冬）、「性別」の要素ベクトルが（男，女）、…により表されるとする。
【００７２】
このとき、カテゴリ階層最適化部１７２は、最下層カテゴリそれぞれについて以下を行なう。
すなわち、カテゴリ階層最適化部１７２は、広告クリック状況名「販売季節」の広告クリック状況ＩＤを含むカテゴリ特徴量データから（春，夏，秋，冬）それぞれのクリック数を示す広告クリック状況値を読み出し、読み出した広告クリック状況値を正規化して、「販売季節」の要素ベクトルを生成する。
さらに、カテゴリ階層最適化部１７２は、広告クリック状況名「性別」の広告クリック状況ＩＤを含むカテゴリ特徴量データから（男、女）それぞれのクリック数を示す広告クリック状況値を読み出し、読み出した広告クリック状況値を正規化して、「性別」の要素ベクトルを生成する。
上記を繰り返し、広告クリック状況ベクトルの要素ベクトルを全て生成すると、これら要素ベクトルを要素とする広告クリック状況ベクトルを生成する。
【００７３】
上記により、各最下層カテゴリについて広告クリック状況ベクトル（販売季節，性別，…）＝（（春，夏，秋，冬），（男，女），…）を生成した結果、以下が得られたとする。
【００７４】
最下層カテゴリ「サッカーボール」の広告クリック状況ベクトルａ
＝（（０，０．８，０．２，０），（０．７，０，３），…）、
最下層カテゴリ「シューズ」の広告クリック状況ベクトルｂ
＝（（０．６，０，０，０．４），（０．５，０，５），…）、
最下層カテゴリ「歩数系」の広告クリック状況ベクトルｃ
＝（（０．５，０，０．２，０．３），（０．１，０，９），…）、
最下層カテゴリ「テニスラケット」の広告クリック状況ベクトルｄ
＝（（０，０．１，０．２，０．７），（０．８，０，２），…）
【００７５】
カテゴリ階層最適化部１７２は、各カテゴリの広告クリック状況ベクトルの関連度を算出する。この関連度は、２つの広告クリック状況ベクトルをベクトルｘ（「ｘ→」と記載）、ベクトルｙ（「ｙ→」と記載）としたときに、以下の式（１）のように、ｘ→とｙ→の正規化した内積により求められる。但し、ｘ→・ｙ→は、ｘ→とｙ→の内積であり、｜ｘ→｜はｘ→のノルム、｜ｙ→｜はｙ→のノルムである。式（１）により求められる関連度は、２つのベクトルのなす角度の余弦であり、より角度が近い、つまり、２つのベクトルの方向が近いほど１に近い大きな値となる。
【００７６】
【数１】
0005561860.tif 000002
【００７７】
カテゴリ階層最適化部１７２は、関連度が高い順、つまり、カテゴリに属する広告がクリック（閲覧）されたときの状況が示す傾向が類似している順に広告クリック状況ベクトルを並べ、配列ｖを生成する。そこで、カテゴリ階層最適化部１７２は、まず、算出した関連度が最大の広告クリック状況ベクトルの組み合わせのペアを、配列位置１、２として選択する。そして、配列位置が２番目の広告クリック状況ベクトルと関連度が最も高い他の広告クリック状況ベクトルを配列位置が３番目として選択し、さらに、配列位置が３番目の広告クリック状況ベクトルと関連度が最も高いさらに他の広告クリック状況ベクトルを配列位置が４番目として選択する。これを繰り返すことにより、関連度が高い順に広告クリック状況ベクトルを並べた配列ｖが生成される。
【００７８】
例えば、以下のように、広告クリック状況ベクトルａ、ｂ、ｃ、ｄの全組み合わせのペアについて、以下の関連度が得られたとする。
【００７９】
【数２】
0005561860.tif 000003
【００８０】
この場合、以下の手順で階層化ベクトルを生成する。
（１）カテゴリ階層最適化部１７２は、最も関連度が高いベクトルの組み合わせを選択する。最も関連度が高いベクトルの組み合わせは、関連度「０．８３」の広告クリック状況ベクトルｂとｃであるため、配列ｖは（ｂ→，ｃ→）または（ｃ→，ｂ→）となる。
【００８１】
（２）カテゴリ階層最適化部１７２は、３番目の配列位置のベクトルを選択し、同時に、広告クリック状況ベクトルｂ、ｃのうちどちらを先頭とするかを決定する。広告クリック状況ベクトルｃとの組み合わせ以外で、広告クリック状況ベクトルｂとの関連度が高いのは、関連度「０．７０」の広告クリック状況ベクトルｄであり、広告クリック状況ベクトルｂとの組み合わせ以外で、広告クリック状況ベクトルｃとの関連度が高いのは、関連度「０．４２」の広告クリック状況ベクトルｄである。よって、カテゴリ階層最適化部１７２は、関連度がより高い広告クリック状況ベクトルｂとｄが隣接するように並べる。よって、配列ｖ＝（ｃ→，ｂ→，ｄ→）となる。
【００８２】
（３）カテゴリ階層最適化部１７２は、最後の配列位置の広告クリック状況ベクトルｄと関連度が最も高い広告クリック状況ベクトルを選択し、現在の最後の配列位置の後ろに加える。上記の場合、選択されていない広告クリック状況ベクトルは広告クリック状況ベクトルａのみであるので、これを最も後ろの配列位置に加え、配列ｖ＝（ｃ→，ｂ→，ｄ→，ａ→）が生成される。
【００８３】
（４）カテゴリ階層最適化部１７２は、配列ｖの生成が終了すると、配列ｖが示す広告クリック状況ベクトルの順に、広告クリック状況ベクトルに対応した最下層カテゴリを並べ、これを新たなカテゴリ階層の最下層とする。上記の場合、配列ｖ＝（ｃ→，ｂ→，ｄ→，ａ→）であるため、最下層カテゴリ「歩数系」、「シューズ」、「テニスラケット」、「サッカーボール」の順となる。カテゴリ階層最適化部１７２は、最下層カテゴリを先頭から順に所定数毎に区切り、区切った単位毎に最下層の１つ上位の階層のカテゴリを生成する。そして、この生成した階層を先頭から所定数毎に区切り、区切った単位毎にさらに１つ上位の階層のカテゴリを生成する。これを繰り返し、新たなカテゴリ階層を生成する。
例えば、２分木によりカテゴリ階層を生成する場合、カテゴリ「歩数系」及び「シューズ」が配下となる上位のカテゴリαを生成し、カテゴリ「テニスラケット」及び「サッカーボール」が配下となる上位のカテゴリβを生成する。さらに、カテゴリα及びβが配下となるカテゴリγを生成する。
【００８４】
以上の手順により、図１７（ｂ）に示す階層化ベクトルが生成される。
なお、広告クリック状況ベクトルの要素ベクトルとして、時間帯、月、曜日や、ユーザの年代、居住地域などを要素とするなど、任意の要素を用いることができる。
また、広告クリック状況ベクトル内において各要素ベクトルを重み付けしてもよい。
【００８５】
図１８は、図１６のステップＳ４１におけるカテゴリ階層最適化処理の詳細な処理フローを示す図である。
配信装置１のカテゴリ階層最適化部１７２は、カテゴリＤＢ１２１から最下層フラグに最下層であることを示す値が設定されているカテゴリデータを特定し、カテゴリＩＤを読み出すと、さらに、この読み出したカテゴリＩＤをキーとしてカテゴリＤＢ１２１に記憶されているカテゴリ特徴量データを特定する。カテゴリ階層最適化部１７２は、各カテゴリＩＤについて特定されたカテゴリ特徴量データを用い、各カテゴリの広告クリック状況ベクトルを生成する。つまり、カテゴリ階層最適化部１７２は、広告クリック状況ベクトルの要素に対応した広告クリック状況ＩＤが設定されているカテゴリ特徴量データから、広告クリック状況値を読み出し、読み出した広告クリック状況値を正規化して要素ベクトルを生成する。カテゴリ階層最適化部１７２は、広告クリック状況について正規化した要素ベクトルからなる広告クリック状況ベクトルを生成する（ステップＳ５２）。
【００８６】
カテゴリ階層最適化部１７２は、広告クリック状況ベクトルを組み合わせて生成しうる全てのペアのうち、まだ未選択のペアを選択し、上述した式（１）により関連度を算出する（ステップＳ５３）。まだ未選択のペアがある場合には（ステップＳ５４：ＮＯ）、再びステップＳ５３の処理を行う。
【００８７】
カテゴリの広告クリック状況ベクトルの全てのペアについて関連度を算出すると（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、カテゴリ階層最適化部１７２は、関連度が最大の組み合わせの広告クリック状況ベクトルを配列ｖとする（ステップＳ５５）。続いて、配列ｖに含まれていない広告クリック状況ベクトルと、配列ｖの最後尾の広告クリック状況ベクトルとの内積が最大となるベクトルを配列ｖの最後尾に追加する（ステップＳ５６）。なお、ここで配列位置が３番目の広告クリック状況ベクトルを追加する場合は、ステップＳ５５において選択した２つの広告クリック状況ベクトルのいずれが１番目、あるいは、２番目の配列位置であるかも決定される。
カテゴリ階層最適化部１７２は、配列ｖに含まれていない広告クリック状況ベクトルがある場合（ステップＳ５７：ＹＥＳ）、再びステップＳ５６の処理を行なう。
【００８８】
全ての広告クリック状況ベクトルが配列ｖに含まれた場合（ステップＳ５７：ＮＯ）、カテゴリ階層最適化部１７２は、配列ｖで示される広告クリック状況ベクトルを対応する最下層カテゴリに置き換え、新たなカテゴリ階層における最下層カテゴリのカテゴリ配列とする。カテゴリ階層最適化部１７２は、最初の配列位置から最下層カテゴリを２つずつペアとした２分木を生成し、カテゴリ階層を生成する（ステップＳ５８）。カテゴリ階層最適化部１７２は、生成したカテゴリ階層を表すカテゴリデータにより、カテゴリＤＢ１２１に記憶されているカテゴリデータを更新する（ステップＳ５９）。
【００８９】
なお、上記処理において生成される上位層カテゴリのカテゴリデータには、カテゴリ名が設定されないため、上位層カテゴリのカテゴリ名は、ＩＰ事業者端末３によりカテゴリデータに登録する。
【００９０】
図１９は、ユーザカテゴリ最適化の例を示す図である。配信装置１は、各ユーザが視聴した番組や、閲覧した広告の履歴を蓄積しており、これらの番組や広告のカテゴリによってユーザが属するカテゴリを更新する。
例えば、ユーザが入会時に、自身が属するカテゴリとして「フュージョン」を登録したが、最近はモダンジャズの番組を多く視聴している場合、ユーザが属するカテゴリを「モダン」に更新する。
【００９１】
図２０は、図１６のステップＳ４２におけるユーザカテゴリ最適化処理の詳細な処理フローを示す図である。
まず、ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ユーザＩＤを１つ選択する（ステップＳ６１）。ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、選択したユーザＩＤをキーにしてユーザＤＢ１２２に記憶されている広告閲覧履歴データを特定し、各広告ＩＤに対応した差分クリック数及び総クリック数を読み出す（ステップＳ６２）。
続いて、ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、選択したユーザＩＤをキーにしてユーザＤＢ１２２に記憶されている番組視聴履歴データを特定し、各カテゴリＩＤに対応した差分視聴回数及び総視聴回数を読み出す（ステップＳ６３）。
【００９２】
ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ステップＳ６２において読み出した広告ＩＤをキーにして広告ＤＢ１２３に記憶されている広告データを特定し、広告カテゴリを読み出す。そして、同じ広告カテゴリが読み出された広告ＩＤについて差分クリック数の合計、総クリック数の合計を算出する。これにより、各広告カテゴリにより示されるカテゴリの差分クリック数、総クリック数が算出される。ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、差分クリック数が多い順から所定数ｎ１のカテゴリ、総クリック数が多い順から所定数ｎ２のカテゴリを、ユーザが属するカテゴリの候補とする（ステップＳ６４）。
また、ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ステップＳ６３において読み出した差分視聴回数が多い順から所定数ｎ３のカテゴリ、総視聴回数が多い順から所定数ｎ４のカテゴリを変更候補のカテゴリとする（ステップＳ６５）。
なお、所定数ｎ１，ｎ２、ｎ３、ｎ４は任意の整数とすることができる。
【００９３】
ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ステップＳ６２において特定した広告閲覧履歴データの差分クリック数に０を設定するとともに、ステップＳ６３において特定した番組視聴履歴データの差分視聴回数に０を設定する（ステップＳ６６）。
【００９４】
ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、ステップＳ６４及びＳ６５において選択した変更候補のカテゴリのカテゴリ名を、ステップＳ６１において選択したユーザＩＤの送信元のユーザ端末５に送信し、カテゴリ変更を許可するか否かを問い合わせる。ユーザ端末５からカテゴリ変更許可を受信した場合（ステップＳ６７：ＹＥＳ）、ユーザＩＤをキーにしてユーザＤＢ１２２に記憶されているユーザデータを特定し、ステップＳ６４及びＳ６５において選択した変更候補のカテゴリのカテゴリＩＤをユーザカテゴリに書き込む（ステップＳ６８）。
【００９５】
ユーザ端末５からカテゴリ変更を否認する旨を受信した場合（ステップＳ６７：ＮＯ）、ステップＳ６８の処理はスキップする。
ユーザ所属カテゴリ最適化部１７３は、未選択のユーザＩＤがある場合（ステップＳ６９：ＮＯ）、ステップＳ６１からの処理を繰り返す。そして、全てのユーザＩＤについて上記処理を終了したと判断した場合（ステップＳ６９：ＹＥＳ）、処理を終了する。
なお、問合せ対象のユーザ端末５が配信装置１に接続されていない場合、ステップＳ６７、Ｓ６８の処理はスキップし、ユーザ端末５が接続されたときに実行する。
【００９６】
なお、上記実施形態では、カテゴリ配列を得るためにカテゴリ階層を用いているが、カテゴリ階層の最下層カテゴリに相当するカテゴリ配列のみを用いることもできる。この場合、図１１のステップＳ１１において、カテゴリＤＢ１２１には、カテゴリ配列を構成するカテゴリのカテゴリデータのみが登録され、カテゴリデータに最下層フラグは不要となる。そして、図１８のステップＳ５８において、配列ｖを構成する広告クリック状況ベクトルを対応するカテゴリに置き換え、新たなカテゴリ配列を生成すると、ステップＳ５９においては、生成したカテゴリ配列を表すカテゴリデータにより、カテゴリＤＢ１２１に記憶されているカテゴリデータを更新する。
また、上記のように最下層カテゴリのカテゴリ配列を更新したのち、その上位層カテゴリについては、ＩＰＴＶ事業者等において定義してもよい。これにより、最下層カテゴリ間の関連について把握が容易となる。
【００９７】
上記実施形態においては、ユーザが視聴しているコンテンツをＩＰＴＶの番組としたが、任意のコンテンツとしてもよい。また、上記実施形態においては、広告配信ターゲットとするユーザを、ユーザ端末５から配信装置１に接続中のユーザとしているが、広告を電子メールなどにより送信する場合など、現在ネットワークに接続されていないユーザを対象としてもよい。
【００９８】
従来の技術では、属性情報から商品に興味あがると判断されたユーザ全てに対して広告を配信していたため、広告配信数を考慮することができなかった。本実施形態では、予算に応じた配信数だけ広告を配信することができ、また、カテゴリ間の関連性に基づいて配信対象を決定するため、最も効果が高いユーザに広告を配信することができる。
【００９９】
また、カテゴリ間の関連性は、市場動向によっても変化していく。本実施の形態では、ユーザがクリックしたときの広告の状況や、クリックしたユーザの属性等に基づいて、カテゴリ間の関連性を更新することができ、この更新されたカテゴリ間の関連性に基づいて広告配信範囲を決定しているため、広告を配信するその時々で、最も広告の効果が高いユーザを常に選択することができる。
【０１００】
また、従来の技術では、ユーザと他のユーザとの関係、ユーザが買った商品、また、その商品間の関係性により属性を判断し、その属性に基づいて各ユーザに合った商品を推薦するための広告を提供している。よって、ある程度の履歴が蓄積されないと、属性が推測できない。本実施の形態では、入会時に登録されたユーザのカテゴリに基づいて、入会当初からユーザに合った広告を配信することができ、また、時間の趣向の変化に合わせてユーザの属するカテゴリを適切なカテゴリに変更していくことも可能である。
また、市場動向によって決定されるカテゴリ間の関連性と、広告事業者が指定した広告のカテゴリにより広告配信範囲を決定しているため、新たな商品について広告を配信する際にも市場動向を踏まえた広告配信を行なうことができる。
【０１０１】
なお、配信装置１、ＩＰＴＶ事業者端末３、コンテンツ事業者端末４、ユーザ端末５、及び、広告事業者端末６は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した配信装置１、ＩＰＴＶ事業者端末３、コンテンツ事業者端末４、ユーザ端末５、及び、広告事業者端末６の各部の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵや各種メモリ、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【０１０２】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【０１０３】
１…配信装置
１１…番組ＤＢ
１２…広告配信用ＤＢ群
１２１…カテゴリＤＢ
１２２…ユーザＤＢ
１２３…広告ＤＢ
１３…ＩＰＴＶ事業者インタフェース部
１３１…カテゴリ階層定義部
１４…コンテンツ事業者インタフェース部
１４１…番組入力部
１５…ユーザインタフェース部
１５１…初期配信希望入力部
１５２…番組配信部
１５３…広告配信部
１５４…ユーザアクション収集部
１５５…番組視聴履歴更新部
１５６…広告閲覧履歴更新部
１６…広告事業者インタフェース部
１６１…広告入力部
１６２…初期広告配信ルール定義部
１６３…ターゲット情報表示部
１７…配信ターゲット演算部
１７１…配信ターゲット選定部
１７２…カテゴリ階層最適化部
１７３…ユーザ所属カテゴリ最適化部
３…ＩＰＴＶ事業者端末
４…コンテンツ事業者端末
５…ユーザ端末
６…広告事業者端末
【図１】
0005561860.tif 000004
【図２】
0005561860.tif 000005
【図３】
0005561860.tif 000006
【図４】
0005561860.tif 000007
【図５】
0005561860.tif 000008
【図６】
0005561860.tif 000009
【図７】
0005561860.tif 000010
【図８】
0005561860.tif 000011
【図９】
0005561860.tif 000012
【図１０】
0005561860.tif 000013
【図１１】
0005561860.tif 000014
【図１２】
0005561860.tif 000015
【図１３】
0005561860.tif 000016
【図１４】
0005561860.tif 000017
【図１５】
0005561860.tif 000018
【図１６】
0005561860.tif 000019
【図１７】
0005561860.tif 000020
【図１８】
0005561860.tif 000021
【図１９】
0005561860.tif 000022
【図２０】
0005561860.tif 000023