(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告を評価する装置であって、
評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得する表示回数取得部と、
前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得する行動回数取得部と、
前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成する確率分布作成部と、
過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得する行動率取得部と、
前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出する代表値算出部と、
前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定する広告評価部と、
を備えることを特徴とする広告評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載の広告評価装置であって、
前記代表値算出部は、前記確率分布における確率密度に前記頻度を乗じることにより前記確率分布を補正すること、
を特徴とする広告評価装置。
【請求項３】
請求項２に記載の広告評価装置であって、
前記確率分布作成部は、所定のベータ分布Ｂｅ（ａ、ｂ）を事前分布とした前記行動回数および前記表示回数の場合における前記確率のベイズ推定による事後分布であるベータ分布Ｂｅ（行動数＋ａ，表示回数−行動数＋ｂ）を作成し、
前記代表値算出部は、
前記確率の区間ごとに前記行動率の前記頻度を算出し、
前記区間のそれぞれについて、当該区間に対応する前記頻度と、次の前記区間に対応する前記頻度との差を算出し、
前記区間のそれぞれについて、正規化不完全ベータ関数に、前記区間内の最大の前記確率、前記行動回数にａを加算した第１パラメータ、および前記表示回数から前記行動回数を引いた値にｂを加算した第２パラメータを与えた値に前記区間に対応する前記差を乗じた値を除数とし、前記区間のそれぞれについて前記正規化不完全ベータ関数に、前記最大の確率、前記第１パラメータに１を加算した値および前記第２パラメータを与えた値に前記区間に対応する前記差を乗じた値を被除数とする除算結果と、前記事後分布の期待値とを乗じて前記代表値を算出すること、
を特徴とする広告評価装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の広告評価装置であって、
前記代表値算出部は、
前記確率の区間ごとに前記行動率の前記頻度を算出し、
前記確率分布の最頻値を算出し、
前記最頻値に対応する前記確率分布の確率密度に、前記最頻値に対応する前記頻度を乗じた第１値を算出し、
前記区間内の最大の前記確率である右側確率が前記最頻値よりも小さい前記区間について、前記右側確率に対応する前記確率密度に、前記右側確率に対応する前記頻度を乗じた第２値を算出し、
前記区間内の最小の前記確率である左側確率が前記最頻値よりも大きい前記区間について、前記左側確率に対応する前記確率密度に、前記左側確率に対応する前記頻度を乗じた第３値を算出し、
前記第１値、前記第２値および前記第３値の中の最大値に対応する前記確率を前記代表値として決定すること、
を特徴とする広告評価装置。
【請求項５】
広告を評価する方法であって、
コンピュータが、
評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得するステップと、
前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得するステップと、
前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成するステップと、
過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得するステップと、
前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出するステップと、
前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定するステップと、
を実行することを特徴とする広告評価方法。
【請求項６】
広告を評価するためのプログラムであって、
コンピュータに、
評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得するステップと、
前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得するステップと、
前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成するステップと、
過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得するステップと、
前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出するステップと、
前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告評価装置、広告評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂページに表示される広告のクリック率(ＣＴＲ；Click Through Rateとも呼ばれる。）は広告によって異なることから、広告の評価値としてＣＴＲが用いられることがある。広告を正しく評価するためにはクリック率を正確に推定する必要があるため、過去の実績から算出したＣＴＲの補正が求められることがある。たとえば、特許文献１では露出数による加重値を用いてＣＴＲを補正することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−４８６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１においても、あくまで過去のクリック数を露出数で割った値をＣＴＲとして用いることが前提となっており、特に表示回数が少ない間は正確なクリック率を把握することが難しく、広告を過大あるいは過小に評価してしまうことがあった。
【０００５】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、広告の評価を正確に行うことのできる、広告評価装置、広告評価方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、広告を評価する装置であって、評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得する表示回数取得部と、前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得する行動回数取得部と、前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成する確率分布作成部と、過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得する行動率取得部と、前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出する代表値算出部と、前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定する広告評価部と、を備えることとする。
【０００７】
また、本発明の広告評価装置では、前記代表値算出部は、前記確率分布における確率密度に前記頻度を乗じることにより前記確率分布を補正するようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明の広告評価装置では、前記確率分布作成部は、所定のベータ分布Ｂｅ（ａ、ｂ）を事前分布とした前記行動回数および前記表示回数の場合における前記確率のベイズ推定による事後分布であるベータ分布Ｂｅ（行動数＋ａ，表示回数−行動数＋ｂ）を作成し、前記代表値算出部は、前記確率の区間ごとに前記行動率の前記頻度を算出し、前記区間のそれぞれについて、当該区間に対応する前記頻度と、次の前記区間に対応する前記頻度との差を算出し、前記区間のそれぞれについて、正規化不完全ベータ関数に、前記区間内の最大の前記確率、前記行動回数にａを加算した第１パラメータ、および前記表示回数から前記行動回数を引いた値にｂを加算した第２パラメータを与えた値に前記区間に対応する前記差を乗じた値を除数とし、前記区間のそれぞれについて前記正規化不完全ベータ関数に、前記最大の確率、前記第１パラメータに１を加算した値および前記第２パラメータを与えた値に前記区間に対応する前記差を乗じた値を被除数とする除算結果と、前記事後分布の期待値とを乗じて前記代表値を算出するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の広告評価装置では、前記代表値算出部は、前記確率の区間ごとに前記行動率の前記頻度を算出し、前記確率分布の最頻値を算出し、前記最頻値に対応する前記確率分布の確率密度に、前記最頻値に対応する前記頻度を乗じた第１値を算出し、前記区間内の最大の前記確率である右側確率が前記最頻値よりも小さい前記区間について、前記右側確率に対応する前記確率密度に、前記右側確率に対応する前記頻度を乗じた第２値を算出し、前記区間内の最小の前記確率である左側確率が前記最頻値よりも大きい前記区間について、前記左側確率に対応する前記確率密度に、前記左側確率に対応する前記頻度を乗じた第３値を算出し、前記第１値、前記第２値および前記第３値の中の最大値に対応する前記確率を前記代表値として決定するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の他の態様は、広告を評価する方法であって、コンピュータが、評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得するステップと、前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得するステップと、前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成するステップと、過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得するステップと、前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出するステップと、前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定するステップと、を実行することとする。
【００１１】
また、本発明の他の態様は、広告を評価するためのプログラムであって、コンピュータに、評価対象の広告である評価広告を表示した表示回数を取得するステップと、前記評価広告に応じて閲覧者が行動を起こした行動回数を取得するステップと、前記行動回数および前記表示回数に基づいて、前記閲覧者が前記広告に応じて前記行動を起こす確率の確率分布を作成するステップと、過去に表示された広告である表示広告ごとに、当該表示広告に応じて閲覧者が行動を起こした割合である行動率を取得するステップと、前記行動率の頻度に応じて前記確率分布を補正し、前記補正した確率分布の代表値を算出するステップと、前記代表値に応じて前記広告の評価値を決定するステップと、を実行させることとする。
【００１２】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、広告の評価を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態の広告システムにおいて表示されるＷｅｂページ１の一例を示す図である。
【図２】事後確率分布Ｂｅ（３，９）を示すグラフである。
【図３】等幅区間の予測ＣＴＲのヒストグラムの一例を示す図である。
【図４】等幅でない区間の予測ＣＴＲのヒストグラムの一例を示す図である。
【図５】ヒストグラム、事後分布および学習後分布をプロットしたグラフである。
【図６】ヒストグラムから作成された差の関数ｇを表す分布図である。
【図７】本実施形態の広告配信システムの全体構成を示す図である。
【図８】Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。
【図９】Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図１０】広告データベース２５２に記憶される広告情報の構成例を示す図である。
【図１１】インプレッションログ記憶部２５３に記憶されるインプレッションログの構成例を示す図である。
【図１２】クリックログ記憶部２５４に記憶されるクリックログの構成例を示す図である。
【図１３】Ｗｅｂサーバ２０により行われる処理の流れを示す図である。
【図１４】ステップＳ４０５における広告の選択処理の流れを示す図である。
【図１５】代表値として期待値を用いる場合における広告評価値算出処理の流れを示す図である。
【図１６】代表値として最頻値を用いる場合における広告評価値算出処理の流れを示す図である。
【図１７】連続的なヒストグラム関数を用いる場合における学習後分布の最頻値ＣＴＲを算出する処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＝＝（１）発明の概要＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る広告配信システムについて説明する。本実施形態において広告とは、Ｗｅｂページにおいて、コンテンツの内容等に応じて表示される広告（リスティング広告と呼ばれる。）を想定する。図１は本実施形態の広告システムにおいて表示されるＷｅｂページ１の一例を示す図である。Ｗｅｂページ１には、各種のコンテンツ（図１の例ではトピックスとして表示されている。）とともに、複数の広告２が表示される。本実施形態では、Ｗｅｂページ１を表示させるための情報（以下、画面情報という。）に、評価値の高い順に所定数（図１の例では３つ）の広告２を入れて送信することを想定している。
【００１６】
本実施形態の広告配信システムは、評価の高い広告を優先的に配信することにより広告効果を高めようとするものである。広告の評価を示す指標（以下、広告評価値という。）としては、クリック率（ＣＴＲ）や広告収益（ｅＣＰＭ＝ＣＴＲ×入札額）などがよく用いられている。本実施形態の広告配信システムでは、広告がクリックされる確率（クリック率）についてのベイズ推定による事後分布を補正したものの代表値をクリック率の推定値とし、この推定値そのものまたは推定値に入札額を乗じたｅＣＰＭを広告評価値とする。代表値としては、最頻値または平均値（期待値）を用いる。事後分布の補正は、過去の実績における各広告のCTRについてのヒストグラムに基づいて行われる。
【００１７】
＝＝（２）ベイズ推定＝＝
本実施形態において、事前分布は理由不十分の原理から一様分布のベータ分布Ｂｅ（１，１）であるものとする。ある広告をｎ回配信してｒ回クリックされた場合には、事後分布はＢｅ（１＋ｒ，１＋ｎ−ｒ）となる。以下の説明において、広告が配信された回数ｎを表示回数といい、クリックされた回数ｒをクリック数という。また、事後分布のパラメータはα，β（α＝１＋クリック数、β＝１＋表示回数−クリック数）と表記する。
このときのベータ分布の最頻値は、クリック数÷表示回数であり、いわゆるクリック率（ＣＴＲ）と一致する。
【００１８】
また、上記ベータ分布の期待値を、当該広告のクリック率の期待値（以下、ｘＣＴＲ（eXpected Click Through Rate）と表記する。）として算出する。
ベータ分布Ｂｅ（α，β）の期待値（ｘＣＴＲ）はα÷（α＋β）であるので、上記事後確率分布においてｘＣＴＲは次式により求められる。
ｘＣＴＲ＝（１＋クリック数）÷（２＋表示回数）  ・・・（Ｅ１）
【００１９】
図２は、ある広告Ａが表示された回数（表示回数、インプレッション数とも呼ばれる。）が１０回であり、広告Ａがクリックされた数（クリック数）が２である場合の事後確率分布Ｂｅ（１＋２，１＋１０−２）＝Ｂｅ（３，９）を示すグラフである。ここでＣＴＲ＝クリック数÷表示回数＝２÷１０＝０．２となり、ｘＣＴＲ＝Ｂｅ（３，９）の期待値＝（１＋２）÷（１０＋２）＝０．２５となる。
【００２０】
＝＝（４）ＣＴＲのヒストグラム＝＝
上述したように本実施形態では、ＣＴＲの実績値（以下、予測ＣＴＲという。）の頻度を示すヒストグラムに基づいて事後分布を補正する。ヒストグラムの作成方法には一般的なものを採用することができる。たとえば、各広告について、広告がクリックされた回数（クリック数）を広告が表示された回数（表示回数）で割って予測ＣＴＲを算出し、これを所定の区間ごとに頻度を集計して離散的なヒストグラム関数を作成することができる。なお、ヒストグラムは図３のように等幅区間とせずに各区間に任意の幅を持たせるようにしてもよい。図３に、０．０１％の等幅区間のＣＴＲごとに、ＣＴＲがこの区間に入る広告数を集計したヒストグラムの一例を示す。また図４に、区間によって幅の異なるヒストグラムの一例を示す。
【００２１】
このようなヒストグラムの頻度ｈ（ＣＴＲ）を事後分布Ｂｅ（α，β）に乗じて補正した分布（以下、学習後分布という。）Ｌ（ｈ；α，β）を作成し、学習後分布Ｌ（ｈ；α，β）の代表値に基づいて広告の評価値が算出される。
【００２２】
図５は、図４のヒストグラム３、事後分布４および学習後分布５をプロットしたグラフである。学習後分布５は、事後分布４にヒストグラム３を乗じた値となっており、この最頻値（＝ＣＴＲ）または期待値（＝ｘＣＴＲ）に応じて広告の評価値が算出される。
【００２３】
＝＝（４）ｘＣＴＲの推定＝＝
学習後分布Ｌ（ｈ；α，β）は、予測ＣＴＲをｘとして次式（Ｅ２）で表される。
0005425941.tif 000002
なお、Ｋは、学習後分布Ｌの面積を１に正規化するための定数である。
【００２４】
ここで、代表値として期待値（ｘＣＴＲ）を採用する場合、ｘＣＴＲは次式により算出されることになる。
0005425941.tif 000003
ここで、区間ｉの頻度をｈｉとし、式Ｅ３の分母に係る区間ｉの面積は、次式Ｅ４により求められる。
0005425941.tif 000004
これは、不完全ベータ関数Ｂ（ｄｉ；α，β）から不完全ベータ関数Ｂ（ｄｉ−１；α，β）を引いたものに、頻度ｈｉおよび１／Ｂ（α，β）を乗じたこととなり、次式Ｅ５に変形できる。
0005425941.tif 000005
式Ｅ３の分子に係る区間ｉについても同様に次式Ｅ５’を求めることができる。
0005425941.tif 000006
したがって、上記式Ｅ３は、次式Ｅ６のように書き換えることができる。
0005425941.tif 000007
ここで、不完全ベータ関数Ｂ（０；α，β）＝０であるので、式Ｅ６はさらに次式Ｅ７のように変形できる。
0005425941.tif 000008
なお、最終区間Ｎの次の区間Ｎ＋１の頻度ｈＮ＋１＝０である。
【００２５】
区間ｉの頻度ｈｉから区間ｉ＋１の頻度ｈｉ＋１を引いた差をｇ（ｉ）とする。図６は、図４のヒストグラムｈから作成された差の関数ｇ（ｉ）を表す分布図である。正規化不完全ベータ関数Ｉθ（α，β）＝Ｂ（θ；α，β）÷Ｂ（α，β）であるので、式Ｅ７はさらに式Ｅ８に変形できる。
0005425941.tif 000009
以上より、式Ｅ１で算出される事後確率分布の期待値をｘＣＴＲ（α，β）、学習後分布の期待値をｘＣＴＲ（ｇ；α，β）とすると、ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）は次式（Ｅ９）により求められることになる。
0005425941.tif 000010
すなわち、区間ｉにおけるＣＴＲの最大値をｄｉとし、正規化不完全ベータ関数Ｉｄｉ（α，β）に差ｇ（ｉ）を乗算した値を全ての区間について合計した値を除数とし、正規化不完全ベータ関数Ｉｄｉ（α＋１，β）に差ｇ（ｉ）を乗算したものを全ての区間について合計した値を被除数とした除算結果が期待値ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）となる。
【００２６】
上記式（Ｅ９）により算出される期待値ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）またはこのｘＣＴＲ（ｇ；α，β）に入札額を乗じたｘＣＰＭ（ｇ；α，β）が広告の評価値として用いられる。
【００２７】
＝＝（５）ＣＴＲの推定＝＝
ヒストグラムの頻度ｈ（ＣＴＲ）は階段状であり、ある区間ｉの最大値ｄｉにおける頻度ｈ（ｄｉ）と、次の区間ｉ＋１の最小値ｃｉにおける頻度ｈ（ｃｉ）との間には差が生じる。したがって、上記式（Ｅ２）から、学習後分布Ｌ（ｈ；α，β）においても、図５に示されるように、区間の最小値ｃｉまたは最大値ｄｉにおいて大きな変化が生じることになる。また、たとえばヒストグラムの頻度ｈ（ＣＴＲ）にばらつきがない場合などには、事後分布Ｂｅ（α，β）の最頻値に対応するＣＴＲと、学習後分布Ｌ（ｈ；α，β）の最頻値に対応するＣＴＲとが一致することになる。したがって、学習後分布Ｌ（ｈ；α，β）における最頻値は、ＣＴＲが、事後分布Ｂｅ（α，β）の最頻値に対応するＣＴＲであるとき、または、ヒストグラムにおける区間内の最小値または最大値のときである。
【００２８】
図５に示すように、事後分布４の最頻値に対応するＣＴＲをｍとした場合、ｍが含まれるヒストグラム３の区間において、学習後分布５においても確率密度の微分値が０となって最頻値となりうる。また、ＣＴＲがｍよりも小さい場合、学習後分布５の確率密度は、ヒストグラム３の各区間内ではＣＴＲが大きいほど大きくなるので、ＣＴＲが区間ｉの最大値（以下、右側ＣＴＲという。本発明の右側確率に該当する。）ｄｉである場合に学習後分布５の最頻値となりうる。逆にＣＴＲがｍよりも大きい場合、学習後分布５の確率密度は、ヒストグラム３の各区間内ではＣＴＲが大きいほど小さくなるので、ＣＴＲが区間ｉの最小値（以下、左側ＣＴＲという。本発明の左側確率に該当する。）ｃｉである場合に学習後分布５の最頻値となりうる。したがって、学習後分布５における最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）は、事後分布４の最頻値ｍに一致するＣＴＲ、ｍより小さい右側ＣＴＲｄｉ、およびｍより大きい左側ＣＴＲｃｉについてのみ、ヒストグラム関数ｈにより重み付けを行った確率密度が最大となる場合のＣＴＲであり、学習後分布５における最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）は、次式（Ｅ１０）により算出される。
0005425941.tif 000011
【００２９】
上記式（Ｅ１０）により算出される最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）またはこのＣＴＲ（ｈ；α，β）に入札額を乗じたｅＣＰＭ（ｈ；α，β）が広告の評価値として用いられる。
【００３０】
＝＝（６）システム構成＝＝
図７は本実施形態の広告配信システムの全体構成を示す図である。本実施形態の広告配信システムは、ユーザ端末１０と通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続されるＷｅｂサーバ２０を含んで構成される。
【００３１】
通信ネットワーク３０は、例えば公衆電話回線網や専用通信回線網、携帯電話回線網、無線通信網、イーサネット（登録商標）などにより構築される、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）である。
【００３２】
Ｗｅｂサーバ２０は、画像や動画、テキストなどの各種のコンテンツをＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）に従って提供する、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータなどのコンピュータである。ユーザ端末１０は、Ｗｅｂサーバ２０が提供する各種のＷｅｂページを閲覧するブラウザを動作させる、例えばパーソナルコンピュータやタブレットコンピュータ、携帯電話端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのコンピュータである。
【００３３】
＝＝（７）Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成＝＝
図８はＷｅｂサーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。Ｗｅｂサーバ２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００３４】
＝＝（８）Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成＝＝
図９はＷｅｂサーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。Ｗｅｂサーバ２０は、ＨＴＴＰ処理部２１１、Ｗｅｂページ作成部２１２、広告選択部２１３、ログ収集部２１４、Ｗｅｂ情報データベース２５１、広告データベース２５２、インプレッションログ記憶部２５３、クリックログ記憶部２５４、ヒストグラム記憶部２５５を備えている。
【００３５】
なお、ＨＴＴＰ処理部２１１、Ｗｅｂページ作成部２１２、広告選択部２１３、ログ収集部２１４の各機能部は、Ｗｅｂサーバ２０が備えるＣＰＵ２０１が記憶装置２０２に記憶されているプログラムを実行することにより実現され、Ｗｅｂ情報データベース２５１、広告データベース２５２、インプレッションログ記憶部２５３、クリックログ記憶部２５４、ヒストグラム記憶部２５５の各記憶部は、Ｗｅｂサーバ２０が備えるメモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【００３６】
＝＝（９）記憶部の説明＝＝
（９−１）Ｗｅｂ情報データベース２５１
Ｗｅｂ情報データベース２５１は、Ｗｅｂページを作成するための情報（以下、Ｗｅｂ情報という。）を記憶する。Ｗｅｂ情報は、例えば、ＨＴＭＬで記述されたファイルや、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）などの仕組みにより実行されるプログラムを格納したプログラムファイル、画像ファイルなどである。Ｗｅｂ情報データベース２５１は、例えば、Ｗｅｂサーバ２０で動作するオペレーティングシステムが提供するファイルシステムのディレクトリやフォルダにより実現することができる。
【００３７】
（９−２）広告データベース２５２
広告データベース２５２は、広告を表示するための情報（以下、広告情報という。）を記憶する。図１０は、広告データベース２５２に記憶される広告情報の構成例を示す図である。広告情報には、広告の識別情報である広告ＩＤに対応付けて、広告のカテゴリ、広告に関するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、広告のタイトル、及び、入札額が含まれる。入札額は、広告がクリックされた場合に広告主から支払われる単価であり、広告主により決定される。
【００３８】
本実施形態では、タイトルの文字列を画面１の広告２として表示するものとする。広告２には広告ＩＤを指定した所定のＵＲＬ（ホスト名にＷｅｂサーバ２０が指定されるものとする。以下、リダイレクトＵＲＬという。）へのリンクが設定される。広告２がクリックされると、広告ＩＤを含むリクエストがＷｅｂサーバ２０に送信され、後述するログ収集部２１４によりクリックされたことのログが収集され、ＨＴＴＰ処理部２１１により広告ＩＤに対応する広告情報のＵＲＬにリダイレクトされる（例えば、当該ＵＲＬをリダイレクト先として指定した応答が送信される。）。これにより、広告に応じたユーザの行動（クリック）を検知することができる。
【００３９】
なお、広告として画像や動画などを表示し、あるいは音声を出力させるようにしてもよく、その場合には、例えば広告情報には、広告として表示する画像や動画のデータを示すＵＲＬを追加するようにすることができる。
【００４０】
（９−３）インプレッションログ記憶部２５３
インプレッションログ記憶部２５３は、ユーザの閲覧した画面に広告が表示されたこと（インプレッションと呼ばれる。）を示す情報（以下、インプレッションログという。）を記憶する。図１１は、インプレッションログ記憶部２５３に記憶されるインプレッションログの構成例を示す図である。インプレッションログには、画面１に広告２が表示された日時（配信日時）、画面１に表示された広告２を示す広告ＩＤ及び当該広告のカテゴリが含まれる。
【００４１】
図１の画面１の例では、３つの広告２が表示されているので、ユーザがＷｅｂページ１を１度閲覧すると３つのインプレッションログが登録されることになる。
【００４２】
（９−４）クリックログ記憶部２５４
クリックログ記憶部２５４（本発明の行動履歴記憶部に該当する。）は、ユーザが画面１に表示された広告２をクリックしたことを示す情報（以下、クリックログという。）を記憶する。図１２は、クリックログ記憶部２５４に記憶されるクリックログの構成例を示す図である。クリックログには、クリックされた広告２を示す広告ＩＤ、当該広告のカテゴリ、及び日時（クリック日時）が含まれる。
【００４３】
（９−５）ヒストグラム記憶部２５５
ヒストグラム記憶部２５５は、クリックログおよびインプレッションログに基づいて作成される、図３，図４に示すような、予測ＣＴＲごとの広告の出現頻度を示すヒストグラムを作成するためのヒストグラム関数ｈ（ｘ）を記憶する。なお、ｘは予測ＣＴＲである。予測ＣＴＲの区間が等幅の場合、ヒストグラム記憶部２５５はヒストグラム関数として、たとえば、各区間について、何番目の区間かを示す区間番号に対応付けて頻度を記憶するようにすることができる。また、予測ＣＴＲの区間の幅が等間隔でない場合、ヒストグラム記憶部２５５はヒストグラム関数として、たとえば、区間番号、区間内の左側ＣＴＲおよび右側ＣＴＲに対応付けて頻度を記憶するようにすることができる。また、ヒストグラム記憶部２５５は、数式を表す情報としてヒストグラム関数を記憶するようにしてもよいし、頻度、左型ＣＴＲおよび右側ＣＴＲなどを出力するプログラムとしてヒストグラム関数を記憶するようにしてもよい。
【００４４】
また、代表値が期待値である場合には、ヒストグラム記憶部２５５は、図６に示すような分布を作成するための差の関数ｇ（ｉ）を記憶する。なお、ｉは区間番号である。差関数ｇ（ｉ）は、たとえば、区間番号ｉに対応付けて区間ｉの頻度ｈｉと、次の区間ｉ＋１の頻度ｈｉ＋１との差のｇ（ｉ）を記憶する。
【００４５】
＝＝（１０）機能部の説明＝＝
（１０−１）ＨＴＴＰ処理部２１１
ＨＴＴＰ処理部２１１は、ＨＴＴＰの処理を行う。ＨＴＴＰ処理部２１１は、ユーザ端末１０から送信されるＨＴＴＰのリクエストを受信する。
リクエストにリダイレクトＵＲＬが指定されていた場合、ＨＴＴＰ処理部２１１は、ログ収集部２１４を呼び出してクリックログを登録させた上で、リクエストに含まれている広告ＩＤに対応する広告情報を広告データベース２５２から読み出し、読み出した広告情報に含まれているＵＲＬをリダイレクト先として指定した応答をユーザ端末１０に応答する。
【００４６】
リクエストにリダイレクトＵＲＬ以外の、Ｗｅｂページを示すＵＲＬが指定された場合には、ＨＴＴＰ処理部２１１は、Ｗｅｂページ作成部２１２を呼び出してＷｅｂページを表示するための情報（以下、画面情報という。画面情報は例えばＨＴＭＬファイルである。）を作成させ、Ｗｅｂページ作成部２１２が作成した画像情報をユーザ端末１０に応答し、ログ収集部２１４を呼び出してインプレッションログを登録させる。
【００４７】
（１０−２）Ｗｅｂページ作成部２１２
Ｗｅｂページ作成部２１２（本発明の広告出力部に該当する。）は、Ｗｅｂページを表示するための画面情報を作成する。Ｗｅｂページ作成部２１２は、広告選択部２１３を呼び出して画面１に表示させる広告２を選択させ、選択された広告が広告２として表示され、広告２がクリックされた場合には、リダイレクトＵＲＬにアクセスするように、例えばリンクタグを設定した文字列を画面情報に挿入する。なお、Ｗｅｂページ作成部２１２が、広告２以外の各種のコンテンツを作成する処理については、一般的なＷｅｂサーバによる処理を用いるものとして、ここでは説明を省略する。
【００４８】
（１０−３）広告選択部２１３
広告選択部２１３は、Ｗｅｂページに表示する広告を選択する。広告選択部２１３は、配信候補抽出部２３１、ヒストグラム作成部２３２、広告評価算出部２３３、広告決定部２３４を備えている。なお、配信候補抽出部２３１、ヒストグラム作成部２３２、広告評価算出部２３３、広告決定部２３４も、ＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現される。
【００４９】
（１０−３−１）配信候補抽出部２３１
配信候補抽出部２３１は、広告の候補を決定する。配信候補抽出部２３１は、広告データベース２５２から所定数（例えば１０個や５０個、１００個など、任意の数を指定することができる。）の広告情報を読み出す。本実施形態では、配信候補抽出部２３１は、ランダムに所定数の広告情報を読み出すものとするが、例えば、コンテンツの内容やユーザの属性に応じて広告情報を読み出すようにしてもよい。なお、配信候補抽出部２３１が、数ある広告の中から所定数の広告を選択する処理については、一般的な広告の選択処理を用いることもできる。
【００５０】
（１０−３−２）ヒストグラム作成部２３２
ヒストグラム作成部２３２（本発明の行動率取得部に該当する。）はヒストグラム関数ｈ（ｘ）を作成する。なお、ｘは予測ＣＴＲである。具体的には、ヒストグラム作成部２３２は、各広告について、当該広告を示す広告ＩＤに対応するクリックログおよびインプレッションログの数をカウントしてそれぞれクリック数および表示回数とし、クリック数を表示回数で割って予測ＣＴＲを算出する。ヒストグラム作成部２３２は、所定の区間（たとえば０．０１％ごとなどの任意の等幅の区間としてもよいし、等幅でない任意の長さの区間であってもよい。）ごとに、当該区間内の予測ＣＴＲである広告の数をカウントして頻度を算出する。ヒストグラム作成部２３２は、予測ＣＴＲの区間が等幅である場合、区間番号に対応付けて頻度を記憶ヒストグラム記憶部２５５に登録する。また、予測ＣＴＲの区間の幅が等間隔でない場合、ヒストグラム作成部２３２は、区間番号に対応付けて、頻度を区間の幅で割ってヒストグラム記憶部２５５に登録する。すなわち、この場合のヒストグラムは、頻度はバーの高さではなくバーの面積（高さ×幅）で表現される。
【００５１】
なお、ヒストグラム作成部２３２は、任意のタイミングでヒストグラム関数ｈ（ｘ）を作成することができる。たとえば、ヒストグラム作成部２３２は、所定時間（たとえば、１時間、１日、１週間など任意の時間とすることができる。）ごとに作成してもよいし、ユーザからの指示に応じて作成してもよい。また、ヒストグラム作成部２３２は、クリックログまたはインプレッションログが所定数登録された場合に作成してもよいし、ＨＴＴＰ処理部２１１がリクエストを受信するたびに作成してもよい。
【００５２】
ヒストグラム作成部２３２は、代表値を期待値とする場合には、図６に示すような分布を作成するための差の関数ｇ（ｉ）を作成する。すなわち、ヒストグラム作成部２３２は、各区間ｉについて、当該区間の頻度ｈｉと、次の区間ｉ＋１の頻度ｈｉ＋１との差のｇ（ｉ）を算出し、区間ｉごとに、ｉに対応付けてｇ（ｉ）をヒストグラム記憶部２５５に登録する。
【００５３】
（１０−３−３）広告評価算出部２３３
広告評価算出部２３３（本発明の確率分布作成部、代表値算出部、および広告評価部に対応する。）は、広告の評価値を算出する。上述したように、広告の評価値は、学習後事後分布の最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）もしくは期待値ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）または、これらに入札額を乗じたｘＣＰＭである。
【００５４】
広告評価算出部２３３は、配信候補抽出部２３１が決定した広告候補のそれぞれについて、インプレッションログ記憶部２５３から当該広告候補に対応するインプレッションログの数をカウントして表示回数とし、クリックログ記憶部２５４から当該広告候補に対応するクリックログの数をカウントしてクリック数とする。
【００５５】
代表値として期待値を用いる場合には、広告評価算出部２３３は、ヒストグラム作成部２３２が作成したヒストグラムの各区間ｉにおけるＣＴＲの最大値ｄｉと、ヒストグラム作成部２３２が作成した差の関数ｇ（ｉ）と、上記算出したクリック数および表示回数を式（Ｅ９）に与えて、学習後分布の期待値ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）を当該広告のクリック率の推定値として算出する。
【００５６】
代表値として最頻値を用いる場合には、広告評価算出部２３３は、ヒストグラム作成部２３２が作成したヒストグラムの各区間ｉにおけるＣＴＲの最小値ｃｉおよび最大値ｄｉと、ヒストグラム作成部２３２が作成したヒストグラム関数ｈ（ＣＴＲ）と、事後分布Ｂｅ（α，β）における最頻値ｍ（＝クリック数÷表示回数）と、上記算出したクリック数および表示回数を式（Ｅ１０）に与えて、学習後分布のＣＴＲ（ｈ；α，β）を当該広告のクリック率の推定値として算出する。
【００５７】
広告評価算出部２３３は、算出した推定値または推定値に入札額を乗じた値を広告評価値として決定する。
【００５８】
（１０−３−４）広告決定部２３４
広告決定部２３４は、配信候補抽出部２３１が決定した候補の中から表示する広告を決定する。広告決定部２３４は、広告評価算出部２３３が算出した広告評価値の大きい順に所定数（図１の例では３つ）の広告を、表示する広告として決定する。
【００５９】
（１０−４）ログ収集部２１４
ログ収集部２１４は、インプレッションログ及びクリックログを登録する。ログ収集部２１４は、ＨＴＴＰにリダイレクトＵＲＬが指定されていた場合には、リダイレクトＵＲＬに指定されている広告ＩＤに対応するカテゴリを広告データベース２５２から読み出し、当該広告ＩＤ、読み出したカテゴリ、及び現在の日時を設定したクリックログを作成してクリックログ記憶部２５４に登録する。ＨＴＴＰにリダイレクトＵＲＬ以外のＵＲＬが指定されていた場合には、ログ収集部２１４は、広告選択部２１３が選択した広告のそれぞれについて、現在日時、広告を示す広告ＩＤ、及び当該広告のカテゴリを含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部２５３に登録する。
【００６０】
＝＝（１１）処理＝＝
図１３は、Ｗｅｂサーバ２０により行われる処理の流れを示す図である。
ＨＴＴＰ処理部２１１は、ユーザ端末１０からＨＴＴＰのリクエストを受信すると（Ｓ４０１）、リクエストにリダイレクトＵＲＬが指定されているか否かにより、広告がクリックされたか否かを判定する（Ｓ４０２）。
【００６１】
広告がクリックされたと判定した場合（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、ログ収集部２１４は、リダイレクトＵＲＬに設定されている広告ＩＤに対応する広告情報を広告データベース２５２から読み出し、リクエストに設定されている広告ＩＤ、広告情報のカテゴリ及び現在日時を含むクリックログを作成してクリックログ記憶部２５４に登録する（Ｓ４０３）。ＨＴＴＰ処理部２１１は、広告情報のＵＲＬにリダイレクトするようにＨＴＴＰのレスポンスをユーザ端末１０に送信する（Ｓ４０４）。
【００６２】
一方、広告がクリックされていないと判断した場合には（Ｓ４０２：ＮＯ）、図１１の処理により広告選択部２１３が選択した広告の広告情報を含む広告リストを作成する（Ｓ４０５）。なお、図１１に示す広告情報の選択処理については後述する。
【００６３】
Ｗｅｂページ作成部２１２は、リクエストに応じて各種のコンテンツを表示するためのＨＴＭＬファイルなどの画面情報を作成する（Ｓ４０６）。なお、ステップＳ４０６における画面情報の作成処理は、一般的なＷｅｂサーバによる処理を採用することができる。
【００６４】
Ｗｅｂページ作成部２１２は、広告リストに含まれる各広告情報について、所定のＵＲＬの引数に広告情報に含まれる広告ＩＤを設定したリダイレクトＵＲＬを作成する（Ｓ４０７）。リダイレクトＵＲＬは、例えば「www.foobar.com/ad?id=xxxx」という形式とすることができる。Ｗｅｂページ作成部２１２は、広告リストに含まれる各広告情報について、広告情報に含まれるタイトルを内容として含むリダイレクトＵＲＬへのリンクタグ（例えば、「<a href="http://www.foobar.com/ad?id=xxxx">タイトル</a>」という形式とすることができる。）を画面情報に挿入する（Ｓ４０８）。
【００６５】
ＨＴＴＰ処理部２１１は、作成された画面情報をリクエストへの応答としてユーザ端末１０に送信する（Ｓ４０９）。ログ収集部２１４は、広告リストに含まれる各広告情報について、広告情報に含まれる広告ＩＤ及びカテゴリ、並びに現在日時を含むインプレッションログを作成してインプレッションログ記憶部２５３に登録する（Ｓ４１０）。
【００６６】
＝＝（１２）広告の選択処理＝＝
図１４は、ステップＳ４０５における広告の選択処理の流れを示す図である。  
配信候補抽出部２３１は、広告データベース２５２から所定数ａ個の広告情報を抽出する（Ｓ４２１）。なお、広告データベース２５２からどのような広告情報を抽出するかは任意に設定可能である。例えば、ランダムにａ個の広告情報を抽出するようにしてもよいし、広告情報のタイトルがコンテンツにマッチする度合いの高い順にａ個の広告情報を抽出するようにしてもよいし、ユーザが興味を有しているカテゴリをユーザ情報の属性として記憶しておき、そのカテゴリにマッチする広告情報をａ個抽出するようにしてもよい。
【００６７】
広告評価算出部２３３は、抽出した広告情報のそれぞれについて以下の処理を行う。
広告評価算出部２３３は、インプレッションログ記憶部２５３から、広告情報に含まれる広告ＩＤに対応するインプレッションログの数をカウントして表示回数とし（Ｓ４２２）、クリックログ記憶部２５４から、当該広告ＩＤに対応するクリックログの数をカウントしてクリック数とする（Ｓ４２３）。
【００６８】
代表値として期待値（ｘＣＴＲ）を用いる場合には（Ｓ４２４：ＹＥＳ）、広告評価算出部２３３は、図１５に示す広告評価値の算出処理を行う（Ｓ４２５）。すなわち、広告評価算出部２３３は、表示回数に２を加算した値を除数とし、クリック数に１を加算した値を被除数とする除算によりｘＣＴＲを算出し（Ｓ４４１）、ヒストグラム記憶部２５５からヒストグラム関数ｈを読み出し（Ｓ４４２）、ヒストグラム記憶部２５５から差関数ｇを読み出し（Ｓ４４３）、上記式（Ｅ９）によりｘＣＴＲ（ｇ；α，β）を算出する（Ｓ４４４）。広告評価算出部２３３は、ｘＣＴＲ（ｇ；α，β）または広告情報に含まれる入札額をｘＣＴＲ（ｇ；α，β）に乗じたｘＣＰＭ（ｇ；α，β）を広告評価値とする（Ｓ４４５）。
【００６９】
一方、代表値として最頻値（ＣＴＲ）を用いる場合には（Ｓ４２４：ＮＯ）、広告評価算出部２３３は、図１６に示す広告評価値の算出処理を行う（Ｓ４２６）。すなわち、広告評価算出部２３３は、クリック数をｕとし（Ｓ４６１）、表示回数からクリック数を引いた値をｖとし（Ｓ４６２）、（ｕ÷ｖ）を事後分布の最頻値ｍとし（Ｓ４６３）、ヒストグラム記憶部２５５からヒストグラム関数ｈを読み出し（Ｓ４６４）、関数ｈに基づいて、ヒストグラムの各区間ｉについて左側確率ｃｉおよび右側ＣＴＲｄｉを取得して（Ｓ４６５）、上記式（Ｅ１０）によりＣＴＲ（ｈ；α，β）を算出する（Ｓ４６６）。広告評価算出部２３３は、ＣＴＲ（ｈ；α，β）または広告情報に含まれる入札額をＣＴＲ（ｈ；α，β）に乗じたｅＣＰＭ（ｈ；α，β）を広告評価値とする（Ｓ４６７）。
【００７０】
広告評価算出部２３３は、以上の処理を各広告情報について行った後、広告評価値の大きい順にｎ個の広告情報を選択して広告リストとする（Ｓ４２７）。
【００７１】
＝＝（１３）効果＝＝
以上説明したように、本実施形態の広告配信システムでは、過去の多数の広告についてのＣＴＲの実績値をヒストグラムにし、このヒストグラムにより事後分布に重み付けを行ったうえで、予測対象の広告についてのＣＴＲを推定することができる。図２の例の事後分布では最頻値は０．２（２０％）となっており、図３に示すヒストグラムにおいて０．２の頻度は比較的小さいため、経験的に図２の事後分布における最頻値０．２のＣＴＲの推定値としての妥当性も比較的低いと考えられるところ、過去のＣＴＲの実績値のヒストグラムにより事後分布に重み付けを行うことにより、経験則に応じて事後分布を補正したうえでＣＴＲを推定することができるので、推定の精度および推定値の妥当性が向上することが期待される。特に数多くの広告のログがある場合には、実際に頻度の高かったＣＴＲについて多くの重み付けを行うことができるので、さらにＣＴＲの推定値の精度を向上することができる。
【００７２】
また、本実施形態の広告配信システムでは、このＣＴＲの推定値を用いて広告の評価値を決定しているので、広告の評価を精度良く行うことができる。
【００７３】
また、本実施形態のように、精度良く推定されたｘＣＴＲ（またはｘＣＴＲに入札額を乗じたｘＣＰＭ）の大きい順に広告を表示するようにすることで、広告がクリックされる確率（または広告収益）を向上させることができる。
【００７４】
また、代表値として期待値を用いる場合、ベイズ推定による事後分布の期待値ｘＣＴＲは、表示回数およびクリック数を観測した後において、広告がクリックされる確率の妥当な推定値であると考えられるので、表示回数が少ないような場合であっても、広告の評価を正確に行うことが可能となる。したがって、本実施形態のように、ｘＣＴＲ（またはｘＣＴＲに入札額を乗じたｘＣＰＭ）を広告の評価値として用いることにより、より正確に広告の評価を行うことが可能となる。
【００７５】
その一方で、事後分布の期待値は式（Ｅ１）のように比較的単純な計算式により算出することができる。従来のクリック率の算出式と比較してもそれ程計算負荷は高くならないと考えられる。よって、処理負荷を上げることなく、広告効果を向上させることができる。
【００７６】
また、代表値として最頻値を用いる場合、本実施形態の広告配信システムでは、式Ｅ１０に示すように、事後分布の最頻値ｍ、ｍより小さい右側ＣＴＲｄｉ、およびｍより大きい左側ＣＴＲｃｉについてのみヒストグラムにより重み付けを行った確率密度を計算しているので、すべてのＣＴＲについて重み付けした確率密度を計算するよりも計算負荷を低減することができる。
【００７７】
＝＝（１４）変形例＝＝
なお、本実施形態では事前分布は一様分布Ｂｅ（１，１）を前提としたが、これに限らず、任意の事前分布を設定するようにしてもよい。たとえば、全ての広告について、あるいは広告のカテゴリごとにカテゴリが同じ広告について、クリック数Ａおよび表示回数Ｂをインプレッションログ記憶部２５３およびクリックログ記憶部２５４からカウントし、これに基づいて一様分布Ｂｅ（１，１）を事前分布とした事後分布Ｂｅ（１＋Ａ，１＋Ｂ−Ａ）を算出しておき、この事後分布Ｂｅ（１＋Ａ，１＋Ｂ−Ａ）を事前分布として、ｘＣＴＲを計算するようにしてもよい。すなわち、式（Ｅ１）は、次のようになる。
ｘＣＴＲ＝（１＋Ａ＋クリック率）÷（２＋Ｂ＋表示回数）・・・（Ｅ１’）
【００７８】
また、本実施形態では、広告の配信時点においてｘＣＴＲ（ｇ；α，β）またはＣＴＲ（ｈ；α，β）を算出するものとしたが、これに限らず、事前に各広告情報についてｘＣＴＲ（ｇ；α，β）またはＣＴＲ（ｈ；α，β）を計算し、これに基づいて広告評価値を算出しておき、事前に計算した広告評価値の大きい順に表示広告を選択するようにしてもよい。この場合、たとえば、広告情報に広告評価値を含めるようにし、ログ収集部２１４がインプレッションログやクリックログをインプレッションログ記憶部２５３やクリックログ記憶部２５４に登録したタイミングで広告評価算出部２３３が広告評価値を算出して広告情報を更新するようにすることができる。また、広告評価算出部２３３が、定期的にインプレッションログ記憶部２５３およびクリックログ記憶部２５４に基づいて広告評価値を更新するようにしてもよい。
【００７９】
また、Ｗｅｂサーバ２０は、クリック数と表示回数とに対応付けて広告評価値を記憶する評価表を備えるようにしてもよい。これにより、広告評価値の計算に係る処理負荷を軽減することができる。
【００８０】
また、本実施形態は、広告２はＷｅｂページ１の一部に表示されるものとしたが、これに限らず、広告２のみが表示される画面がユーザ端末１０において表示されるようにしてもよいし、広告２がコンテンツとは異なる別画面に表示されるようにしてもよい。
【００８１】
＝＝（１５）変形例：連続的なヒストグラム＝＝
また、本実施形態では、区間毎の頻度をカウントした離散型のヒストグラムを用いることを前提としたが、これに限らず、たとえばパルツェン窓（カーネル密度推定）などの手法による確率密度推定を用いて連続的なヒストグラム関数ｈを作成するようにしてもよい。この場合、所定のステップ値（たとえば、０．０１％、０．１％など任意の値とすることができる。）ごとの確率ｘについて計算を行うことで、代表値を算出するようにすることができる。
たとえば、代表値として最頻値を採用する場合、事後分布をｆ（ｘ）として、ヒストグラムｈ（ｘ）と事後分布ｆ（ｘ）を乗じた値が最大となるｘを最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）として決定することができる。なお、ｆ（ｘ）は次式で表される。
0005425941.tif 000012
この場合のＣＴＲの算出処理を図１７に示す。広告評価算出部２３３はまず、確率密度を示す変数ｒを０に設定し（Ｓ４８１）、最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）を０とし（Ｓ４８２）、確率ｘを０に設定する（Ｓ４８３）。広告評価算出部２３３は、ヒストグラムｈ（ｘ）と事後分布ｆ（ｘ）とを乗じた値をｔとし（Ｓ４８４）、ｔがｒよりも大きい場合には（Ｓ４８５：ＹＥＳ）、ｔをｒとし（Ｓ４８６）、ｘを最頻値ＣＴＲ（ｈ；α，β）とする（Ｓ４８７）。広告評価算出部２３３は、ｘにステップ値を加算し（Ｓ４８８）、ｘが１（所定の上限値としてもよい。）を超えなければ（Ｓ４８９：ＮＯ）、ステップＳ４８４からの処理を繰り返す。このようにして、連続的なヒストグラム関数ｈを用いた場合にも、最頻値（の近似値）を求めることができる。
また、代表値として期待値を採用する場合にも、同様にステップ値ごとの確率ｘｉを用いて、次式のようにＥ３の近似式Ｅ３’を用いてｘＣＴＲの計算を行う。
0005425941.tif 000013
すなわち、広告評価算出部２３３は、ステップ値ごとのｘｉについてｘｉとヒストグラムｈ（ｘｉ）と事後分布ｆ（ｘｉ）とを乗じた値を算出して合計した合計値を被除数とし、同じくステップ値ごとのｘｉについてヒストグラムｈ（ｘｉ）と事後分布ｆ（ｘｉ）とを乗じた値を算出して合計した合計値を除数として除算を行うことにより、期待値（の近似値）を求めることができる。
【００８２】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【００８３】
例えば、本実施形態では、広告配信システムは１台のＷｅｂサーバ２０から構成されるものとしたが、これに限らず、複数のコンピュータにより構成してもよい。例えばＷｅｂページを提供するＷｅｂサーバと、Ｗｅｂページを作成するアプリケーションサーバと、各種のデータを管理するデータベースサーバとから構成することもできる。
【００８４】
また、たとえば、配信する広告を選択するプログラム（マッチングエンジン）の評価を行う場合など、広告自体を評価する広告評価装置に適用することもできる。この場合、広告評価装置は、広告の表示回数を取得する表示回数取得部と、広告のクリック数を取得するクリック数取得部と、ｘＣＴＲ（またはｘＣＴＲ×入札額）を広告の評価値として算出する広告評価算出部２３３と、広告の評価値を出力する評価値出力部と、を備えるようにする。広告評価値装置にインプレッションログ記憶部２５３およびクリックログ記憶部２５４を備えるようにして、表示回数取得部およびクリック数取得部は、インプレッションログ記憶部２５３およびクリックログ記憶部２５４から広告ＩＤに対応するインプレッションログおよびクリックログの数をカウントするようにしてもよいし、他のコンピュータがインプレッションログ記憶部２５３およびクリックログ記憶部２５４を備えている場合に、そのコンピュータにアクセスして広告ＩＤに対応するインプレッションログおよびクリックログのそれぞれの数を問い合わせるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１      Ｗｅｂページ
２      広告
１０    ユーザ端末
２０    Ｗｅｂサーバ
３０    通信ネットワーク
２１１  ＨＴＴＰ処理部
２１２  Ｗｅｂページ作成部
２１３  広告選択部
２１４  ログ収集部
２３１  配信候補抽出部
２３２  ヒストグラム作成部
２３３  広告評価算出部
２３４  広告決定部
２５１  Ｗｅｂ情報データベース
２５２  広告データベース
２５３  インプレッションログ記憶部
２５４  クリックログ記憶部
２５５  ヒストグラム記憶部
【図１】
0005425941.tif 000014
【図２】
0005425941.tif 000015
【図３】
0005425941.tif 000016
【図４】
0005425941.tif 000017
【図５】
0005425941.tif 000018
【図６】
0005425941.tif 000019
【図７】
0005425941.tif 000020
【図８】
0005425941.tif 000021
【図９】
0005425941.tif 000022
【図１０】
0005425941.tif 000023
【図１１】
0005425941.tif 000024
【図１２】
0005425941.tif 000025
【図１３】
0005425941.tif 000026
【図１４】
0005425941.tif 000027
【図１５】
0005425941.tif 000028
【図１６】
0005425941.tif 000029
【図１７】
0005425941.tif 000030