(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の広告の中から、表示する所定数の広告を出力する装置であって、
ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴記憶部を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択する広告選択部と、
前記選択した広告を出力する広告出力部と、
を備えることを特徴とする広告出力装置。
【請求項２】
請求項１に記載の広告出力装置であって、
前記広告選択部は、
前記広告のそれぞれについて、前記行動履歴記憶部から、当該広告に対応する重複ない前記ユーザの数である行動数を算出する行動数算出部と、
前記行動数に応じて、前記複数の広告の中から、表示する第１の広告を決定する広告決定部と、
前記第１の広告とは異なる他の前記広告のそれぞれについて、前記行動履歴記憶部から、前記第１の広告に対応する前記ユーザのうち当該他の広告にも対応する前記ユーザの数である相関行動数を算出する相関行動数算出部と、
を備え、
前記広告決定部はさらに、前記行動数から前記相関行動数を減じた値に応じて、前記複数の広告の中から、前記第１の広告とともに表示すべき第２の広告を決定すること、
を特徴とする広告出力装置
【請求項３】
請求項２に記載の広告出力装置であって、
前記ユーザの総数を決定するための総数情報を記憶する総数情報記憶部を備え、
前記行動数算出部は、前記行動数を前記総数で割った値である行動率を算出し、
前記広告決定部は、前記行動率に応じて前記第１の広告を決定し、
前記相関行動数算出部は、前記他の広告のそれぞれについて、前記相関行動数を前記総数で割った値を、前記第１の広告についての前記行動率に前記他の広告についての前記行動率を乗じた値で割った商である相関率を算出し、
前記広告決定部は、前記行動率から前記相関率を減算した値に応じて、前記第２の広告を決定すること、
を特徴とする広告出力装置。
【請求項４】
請求項３に記載の広告出力装置であって、
前記広告ごとに入札額を記憶する入札額記憶部をさらに備え、
前記広告決定部は、
前記行動率に前記入札額を乗じた値に応じて前記第１の広告を決定し、
前記行動率から前記相関率を減算した値に前記入札額を乗じた値に応じて、前記第２の広告を決定すること、
を特徴とする広告出力装置。
【請求項５】
請求項１に記載の広告出力装置であって、
前記広告ごとに当該広告が属するカテゴリを記憶するカテゴリ記憶部を備え、
前記行動履歴情報には、前記広告のカテゴリを特定するカテゴリ特定情報が含まれており、
前記広告選択部は、前記行動履歴記憶部を参照して、前記所定数の前記カテゴリの組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択し、前記選択したカテゴリに対応する前記広告を選択すること、
を特徴とする広告出力装置。
【請求項６】
複数の広告の中から、表示する所定数の広告を出力する装置であって、
ユーザ及び前記広告に対応付けて、前記ユーザに対して前記広告が表示された数であるインプレッション数を算出するためのインプレッション情報を記憶するインプレッション記憶部と、
前記ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴記憶部及びインプレッション記憶部を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザに対応する前記インプレッション数の合計が最も多くなるものを選択する広告選択部と、
前記選択した広告を出力する広告出力部と、
を備えることを特徴とする広告出力装置。
【請求項７】
複数の広告を出力する方法であって、
コンピュータが、
ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶し、
前記行動履歴情報を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択し、
前記選択した広告を出力すること、
を特徴とする広告決定方法。
【請求項８】
複数の広告を出力するためのプログラムであって、
コンピュータに、
ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶するステップと、
前記行動履歴情報を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択するステップと、
前記選択した広告を出力するステップと、
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、広告出力装置、広告出力方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来複数の広告を表示（リスティング）する場合においては、ＣＴＲ（Click Through Rate）やＣＰＭ（Cost Per Mille）などによる広告評価の高いものの順にリスティングしていた。評価に応じて広告を選択するのは、広告に応じてユーザが行動を起こす（Ｗｅｂページの場合はクリックする）可能性を上げようとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】２００７−２７２８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、あるユーザはコーラの広告をクリックし、果実風味の炭酸飲料の広告もクリックしているというようなことが起きている場合、このユーザはコーラ味であろうが果実風味であろうが炭酸飲料に反応しているのであるから、同じ炭酸飲料の広告を２つ表示したときにそのいずれかがクリックされる確率は、１つの炭酸飲料の広告しか表示しなかったときにその１つの広告がクリックされる確率の２倍にはならず、むしろ２倍よりも小さくなることが想定される。このような場合には、炭酸飲料の広告は一つにしておき、他のカテゴリの広告を出した方が、広告がクリックされる確率が高くなることがありうる。
【０００５】
特許文献１には、広告のカテゴリとコンテンツのカテゴリとをマッチさせつつ、複数の広告を表示する場合に、同じカテゴリの広告が表示されないようにすることが記載されているが、あくまでコンテンツと広告との一致度を上げることを目指すものであり、同じカテゴリの広告が複数表示されないようにしたとしても、ユーザが行動を起こす可能性が高まるかどうか分からない。
【０００６】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、複数の広告を表示する場合に広告に応じてユーザが行動を起こす可能性を高くすることのできる、広告出力装置、広告出力方法及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】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、複数の広告の中から、表示する所定数の広告を出力する装置であって、ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、前記行動履歴記憶部を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択する広告選択部と、前記選択した広告を出力する広告出力部と、を備えることとする。
【０００８】
また、本発明の広告出力装置では、前記広告選択部は、前記広告のそれぞれについて、前記行動履歴記憶部から、当該広告に対応する重複ない前記ユーザの数である行動数を算出する行動数算出部と、前記行動数に応じて、前記複数の広告の中から、表示する第１の広告を決定する広告決定部と、前記第１の広告とは異なる他の前記広告のそれぞれについて、前記行動履歴記憶部から、前記第１の広告に対応する前記ユーザのうち当該他の広告にも対応する前記ユーザの数である相関行動数を算出する相関行動数算出部と、を備え、前記広告決定部はさらに、前記行動数から前記相関行動数を減じた値に応じて、前記複数の広告の中から、前記第１の広告とともに表示すべき第２の広告を決定するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の広告出力装置は、前記ユーザの総数を決定するための総数情報を記憶する総数情報記憶部を備え、前記行動数算出部は、前記行動数を前記総数で割った値である行動率を算出し、前記広告決定部は、前記行動率に応じて前記第１の広告を決定し、前記相関行動数算出部は、前記他の広告のそれぞれについて、前記相関行動数を前記総数で割った値を、前記第１の広告についての前記行動率に前記他の広告についての前記行動率を乗じた値で割った商である相関率を算出し、前記広告決定部は、前記行動率から前記相関率を減算した値に応じて、前記第２の広告を決定するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の広告出力装置は、前記広告ごとに入札額を記憶する入札額記憶部をさらに備え、前記広告決定部は、前記行動率に前記入札額を乗じた値に応じて前記第１の広告を決定し、前記行動率から前記相関率を減算した値に前記入札額を乗じた値に応じて、前記第２の広告を決定するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の広告出力装置は、前記広告ごとに当該広告が属するカテゴリを記憶するカテゴリ記憶部を備え、前記行動履歴情報には、前記広告のカテゴリを特定するカテゴリ特定情報が含まれており、前記広告選択部は、前記行動履歴記憶部を参照して、前記所定数の前記カテゴリの組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択し、前記選択したカテゴリに対応する前記広告を選択するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、複数の広告の中から、表示する所定数の広告を出力する装置であって、ユーザ及び前記広告に対応付けて、前記ユーザに対して前記広告が表示された数であるインプレッション数を算出するためのインプレッション情報を記憶するインプレッション記憶部と、前記ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、前記行動履歴記憶部及びインプレッション記憶部を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザに対応する前記インプレッション数の合計が最も多くなるものを選択する広告選択部と、前記選択した広告を出力する広告出力部と、を備えることとする。
【００１３】
また、本発明の他の態様は、複数の広告を決定する方法であって、コンピュータが、ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶し、前記行動履歴情報を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択し、前記選択した広告を出力することとする。
【００１４】
また、本発明の他の態様は、複数の広告を決定するためのプログラムであって、コンピュータに、ユーザ及び前記広告に対応付けて、過去に前記ユーザが前記広告に応じた行動を起こしたことを示す行動履歴情報を記憶するステップと、前記行動履歴情報を参照して、前記所定数の広告の組み合わせのうち、過去に前記行動を起こした重複ない前記ユーザの数が最も多くなるものを選択するステップと、前記選択した広告を出力するステップと、を実行させることとする。
【００１５】
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】
【００１６】
本発明によれば、複数の広告を表示する場合に広告に応じてユーザが行動を起こす可能性を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態の広告システムにおいて表示される画面１の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における広告の選択の概要を説明する図である。
【図３】本実施形態の広告表示システムの構成例を示す図である。
【図４】Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図６】広告情報の構成例を示す図である。
【図７】ユーザ情報の構成例を示す図である。
【図８】インプレッションログの構成例を示す図である。
【図９】クリックログの構成例を示す図である。
【図１０】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１１】図１０のステップＳ４０８における広告の選択処理の流れを示す図である。
【図１２】カテゴリごとにクリック率及び相関率を算出する場合の広告の選択処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＝＝（１）発明の概要＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る広告表示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ページの閲覧時に表示されるいわゆるバナー広告を想定する。図１は本実施形態の広告システムにおいて表示される画面１の一例を示す図である。画面１には、各種の情報とともに複数の広告２が表示される。
【００１９】
本実施形態の広告表示システムは、広告２がクリックされる可能性を高めようとするものであり、具体的には、過去に広告をクリックした重複ないユーザ（ユニークユーザ）の数が最も多くなるように広告を選択する。
【００２０】
ここで、ｎ個の広告からｋ個の広告（ｋ＜ｎ）を選択して同じＷｅｂページに表示することを考える。広告ｉをクリックしたことのあるユーザの割合（本実施形態ではこの割合をクリック率という。）をｐｉとすると、次式（Ｅ１）にように、Ｗｅｂページ全体としてのクリック率は、全ての広告がクリックされない確率を１から減じたものとなり、各クリック率が独立であれば、全てのクリック率の合計とほぼ等しいことになる。
0005520913.tif 000002
【００２１】
したがって、図２（１）に示すように、３つの広告のクリック率がｐ１＞ｐ２＞ｐ３である場合、この３つの広告から２つの広告を選択するときには、単純に大きいクリック率の広告から順に２つを選択すればよく、第１広告と第２広告を選択すれば、Ｗｅｂページのクリック率を最大にすることができる。
【００２２】
しかしながら、図２（２）に示すようにクリック率に相関がある場合、すなわち、ある広告と他の広告の両方をクリックしたことのあるユーザが数多く存在する場合には、単純にクリック率の大きい順に選択してもＷｅｂページのクリック率を最大にすることができない。図２（２）の例では、広告ｉと広告ｊとの両方をクリックしたことのあるユーザの数の割合（以下、相関率という。）をｑｉｊとした場合には、次式（Ｅ２）のように、Ｗｅｂページ全体としてのクリック率は、２つの広告のクリック率を足したものから相関率を減じた上で計算する必要がある。なお、本実施形態では、３つ以上の広告の相関率は考慮せず、２つの広告の相関率のみを用いて近似計算するものとする。
0005520913.tif 000003
【００２３】
３つの広告のクリック率がｐ１＞ｐ２＞ｐ３である場合、クリック率を単純に足した合計値では、第１広告と第２広告との組み合わせが最適となるが、図２（２）の例ではｑ１２がかなり大きいことから、相関率を考慮するとｐ１＋ｐ２−ｑ１２＜ｐ１＋ｐ３−ｑ１３となり、第１広告と第２広告との組み合わせよりも第１広告と第３広告の組み合わせの方がＷｅｂページ全体としてのクリック率が大きくなる。
【００２４】
そこで、本実施形態の広告表示システムでは、Ｗｅｂページ全体として広告のいずれかがクリックされる可能性が高くなるように、相関率を控除したクリック率に応じて広告を選択するようにしている。
【００２５】
＝＝（２）システムの全体構成＝＝
図３は、本実施形態の広告表示システムの構成例を示す図である。本実施形態の広告表示システムは、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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
ユーザ端末１０はＨＴＴＰのリクエストをＷｅｂサーバ２０に送信し、リクエストに応じてＷｅｂサーバ２０から送信される、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）により記述されるＷｅｂページを受信してディスプレイに表示する。リクエストにはユーザ端末１０を操作しているユーザを特定するための情報が設定される。本実施形態では、リクエストには、ユーザの識別情報（以下、ユーザＩＤという。）が設定されるものとするが、例えば、ユーザ端末１０とＷｅｂサーバ２０との間のセッションごとにＷｅｂサーバ２０がセッション情報としてユーザＩＤを記録しておき、リクエストにはセッションを特定する情報を設定するようにしてもよい。
【００２９】
＝＝（３）Ｗｅｂサーバ２０のハードウェア構成＝＝
図４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。
【００３０】
＝＝（４）Ｗｅｂサーバ２０のソフトウェア構成＝＝
図５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、ユーザデータベース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を備えている。
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、ユーザデータベース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。
【００３１】
＝＝（５）記憶部の説明＝＝
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。
【００３２】
広告データベース２５２（本発明の入札額記憶部及びカテゴリ記憶部に該当する。）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６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、入札額、及び、広告をクリックしたことのあるユーザの割合（以下、クリック率という。）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。クリック率は、過去に広告をクリックしたことのあるユーザの頭数を全ユーザの頭数で割った比率である。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
ユーザデータベース２５３（本発明の総数情報記憶部に該当する。）は、ユーザに関する情報（以下、ユーザ情報という。）を記憶する。図７は、ユーザデータベース２５３に記憶されるユーザ情報の構成例を示す図である。ユーザ情報には、ユーザＩＤに対応付けて、ユーザ名及びユーザの属性が含まれる。ユーザの属性には、例えば、ユーザの性別や年代、居住地域、勤務地域、趣味、興味の対象など、ユーザに関する任意の属性を設定することができる。また、ユーザデータベース２５３は、ユーザデータベース２５３に登録されているユーザ情報の数（すなわち、全てのユーザの頭数である。以下、ユーザ総数という。）を記憶している。  
なお、ユーザデータベース２５３は、ユーザ総数を記憶せず、ユーザ情報の数をカウントすることでユーザ総数を算出するようにしてもよい。
【００３６】
インプレッションログ記憶部２５４（本発明のインプレッション記憶部に該当する。）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８は、インプレッションログ記憶部２５４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を閲覧したユーザを示すユーザＩＤ、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。  
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、ユーザが画面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。
【００３７】
クリックログ記憶部２５５（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９は、クリックログ記憶部２５５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、クリックしたユーザを示すユーザＩＤ、クリックした広告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。
【００３８】
＝＝（６）機能部の説明＝＝
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。  
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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、クリック率算出部２３２、相関率算出部２３３、広告決定部２３４を備えている。なお、配信候補抽出部２３１、クリック率算出部２３２、相関率算出部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。
【００４１】
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、クリック率の多い順に所定数の広告情報を読み出すものとするが、例えば、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し、広告ごとにＣＴＲ、ＣＰＭ、ｅＣＰＭなどに応じて評価を行い、評価の高い順に所定数の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ができる。
【００４２】
クリック率算出部２３２（本発明の行動数算出部に該当する。）は、広告のクリック率を算出する。本実施形態では、クリック率算出部２３２は、後述するログ収集部２１４がクリックログを登録する際にクリック率を算出して広告情報を更新するものとするが、広告を選択する際に配信候補抽出部２３１が決定した候補についてクリック率を算出するようにしてもよい。クリック率算出部２３２は、クリックログがクリックログ記憶部２５５に登録された場合に、クリックログ記憶部２５５において当該クリックログの広告ＩＤに対応する重複ないユーザＩＤの数をカウントし、カウントした数をユーザ総数で割ってクリック率を算出する。クリック率算出部２３２は、クリックログの広告ＩＤに対応する広告データベース２５２のクリック率を、上記算出したクリック率に更新する。
【００４３】
相関率算出部２３３（本発明の相関行動数算出部に該当する。）は、相関率を算出する。相関値算出部２３３は、２つの広告についてどちらもクリックしたことのあるユーザの数をユーザ総数で割った値を、両方の広告のクリック率を乗じた値で割って相関率を算出する。
【００４４】
ユーザ総数をＵとし、広告ａをクリックしたことのあるユーザの数、すなわちクリックログ記憶部２５５における広告ａに対応する重複ないユーザＩＤの数をｕａとし、広告ａについてのクリック率をｐａとし、広告ｂをクリックしたことのあるユーザの数、すなわちクリックログ記憶部２５５における広告ｂに対応する重複ないユーザＩＤの数をｕｂとし、広告ｂについてのクリック率をｐｂとした場合、相関率ｑａｂは、次の式（Ｅ３）〜（Ｅ６）により算出される。  
0005520913.tif 000004
0005520913.tif 000005
0005520913.tif 000006
0005520913.tif 000007
なお、式（Ｅ６）は、ｑａｂがクリック率ｐａ、ｐｂを超えないように調整するための計算処理である。
【００４５】
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、クリック率の合計から広告の各ペアの相関率の合計を減じた値が最も大きくなるように広告を決定する。
【００４６】
本実施形態では、広告決定部２３４は、まず広告の候補の中から最もクリック率の大きい広告ｊを表示する広告として決定して候補から除外する。広告決定部２３４は、残りの候補の広告ｉのそれぞれについて、相関率ｑｉｊを算出して、クリック率ｐｉから相関率ｑｉｊを減算し、相関率を減算したクリック率ｐｊの中で最も大きいものを表示する広告として決定して候補から除外する。これを所定数の広告を選択するまで繰り返すことで、クリック率の合計から広告の各ペアの相関率の合計を減じた値が最も大きくなるように広告が決定される。
【００４７】
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、ＨＴＴＰのリクエストを送信したユーザを示すユーザＩＤ、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２５５に登録する。また、ログ収集部２１４はクリック率算出部２３２を呼び出してクリック率を更新させる。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、ＨＴＴＰのリクエストを送信したユーザのユーザＩＤ、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２５４に登録する。
【００４８】
＝＝（７）処理の説明＝＝
図１０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）。
【００４９】
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ユーザＩＤ、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２５５に登録する（Ｓ４０３）。
【００５０】
クリック率算出部２３２は、リダイレクトＵＲＬに設定されている広告ＩＤに対応する重複ないユーザＩＤの数をクリックログ記憶部２５５から算出してクリック数とし（Ｓ４０４）、ユーザデータベース２５３から読み出したユーザ総数でクリック数を割ってクリック率を算出する（Ｓ４０５）。クリック率算出部２３２は、リダイレクトＵＲＬに設定されている広告ＩＤに対応する広告データベース２５２のクリック率を、算出したクリック率に更新する（Ｓ４０６）。  
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（Ｓ４０７）。
【００５１】
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（Ｓ４０８）。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。
【００５２】
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（Ｓ４０９）。なお、ステップＳ４０９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。
【００５３】
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（Ｓ４１０）。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（Ｓ４１１）。
【００５４】
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（Ｓ４１２）。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、リクエストに設定されていたユーザＩＤ、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２５４に登録する（Ｓ４１３）。
【００５５】
図１１は、ステップＳ４０８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ｍ個の広告情報を抽出して候補リストとする（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ｍ個の広告情報を抽出するようにしてもよいし、クリック率の高いものから順にｍ個の広告を抽出するようにしてもよい。また、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ｍ個抽出するようにしてもよい。
【００５６】
クリック率算出部２３２は、候補リストに含まれている各広告情報に対応するクリック率を変数ｐ（広告ＩＤ）に設定し（Ｓ４２２）、広告決定部２３４は、変数ｎに０を設定する（Ｓ４２３）。
【００５７】
広告決定部２３４は、最も大きいクリック率ｐ（広告ＩＤ）となる広告ＩＤをａとし（Ｓ４２４）、ａに対応する広告情報を候補リストから削除して広告リストに追加し（Ｓ４２５）、ｎをインクリメントする（Ｓ４２６）。  
ｎが、画面１に表示する広告２の数ｋ（図１の例では３）以下であれば（Ｓ４２７：ＹＥＳ）、候補リストに含まれている各広告情報について以下の処理が行われる。
【００５８】
相関値算出部２３３は、広告情報の広告ＩＤをｂとして（Ｓ４２８）、クリックログ記憶部２５５から、ａに対応するユーザＩＤを重複なく抽出してＬａとし（Ｓ４２９）、ｂに対応するユーザＩＤを重複なく抽出してＬｂとする（Ｓ４３０）、Ｌａ及びＬｂの両方に含まれているユーザＩＤを抽出してＬａｂとする（Ｓ４３１）。相関値算出部２３３は、Ｌａｂに含まれるユーザＩＤの数をカウントしてｕａｂとし（Ｓ４３２）、ユーザデータベース２５３から取得したユーザ総数でｕａｂを割った商をＰとする（Ｓ４３３）。相関値算出部２３３は、ａに対応するクリック率ｐ（ａ）と、ｂに対応するクリック率ｐ（ｂ）とを乗じた値でＰを割ってＱａｂを算出し（Ｓ４３４）、式（Ｅ６）により相関率ｑａｂを算出する（Ｓ４３５）。これにより、式（Ｅ３）〜（Ｅ６）によるｑａｂが算出される。相関値算出部２３３は、ｂに対応するクリック率ｐ（ｂ）から相関率ｑａｂを減算する（Ｓ４３６）。
【００５９】
以上の処理を候補リスト中の各広告情報について繰り返した後、ｎがｋを超えるまで（Ｓ４２７）、ステップＳ４２４からの処理を繰り返す。  
このようにして、クリック率の合計から広告の各ペアの相関率を減算した値が最大となるような広告の組み合わせが広告リストに登録される。
【００６０】
以上説明したように、本実施形態の広告表示システムによれば、クリック率の合計から各広告ペアの相関率を減算した値が最大となるように、画面１に表示される広告２の組み合わせを選択することができる。すなわち、Ｗｅｂページ全体でのクリック率が大きくなるように広告２の組み合わせを決定することができる。したがって、画面全体として広告がクリックされる可能性を高めることができる。よって、広告主にとっては、広告効果を最大化することが可能となり、広告の掲載者（Ｗｅｂサーバ２０の運営者）にとっては、クリックにより広告料の発生する場合には、収益を向上することが可能となる。
【００６１】
また、候補となった項目の中からｋ個の広告を抽出する全ての組み合わせについて、クリック率及び相関率を計算することも可能であるが、本実施形態では、候補の中から最もクリック率の大きい広告を１つ選択し、他の候補については当該選択された広告との相関率をクリック率から減算していくことでＷｅｂページ全体としてのクリック率を計算することができる。これにより、Ｗｅｂページ全体のクリック率の算出に係る計算負荷を軽減することができる。
【００６２】
＝＝（８）変形例１：カテゴリ＝＝
本実施形態では、クリック率及び相関率に基づいて直接広告を選択するものとしたが、クリック率及び相関率に基づいてカテゴリを選択するようにしてもよい。  
この場合、式（Ｅ３）〜（Ｅ６）において、ｕａ及びｕｂは、それぞれカテゴリａ及びｂに属する広告をクリックしたユーザの数とし、ｕａｂは、カテゴリａに属する広告と、カテゴリｂに属する広告との両方をクリックしたユーザの数とする。
【００６３】
この場合における広告の選択処理の流れを図１２に示す。図１２の処理は、カテゴリに応じて広告を選択するように図１１の処理を変更したものであるので、図１１の処理との違いについて説明する。図１２の処理では、ステップＳ４２１において、配信候補抽出部２３１は、広告データベース２５２からカテゴリを重複なく読み出して、その中からｍ個のカテゴリを抽出する。なお、カテゴリの選択は、任意の処理で行うことができる。例えば、ランダムに選択してもよいし、所定の順序で選択してもよい。また、ユーザの属性に応じて選択するようにしてもよい。
【００６４】
ステップＳ４２２において、クリック率算出部２３２は、候補リストに含まれている各カテゴリについて、クリックログ記憶部２５５から当該カテゴリに対応する重複ないユーザＩＤの数をカウントし、カウントした数をユーザ数で割ってクリック率ｐ（カテゴリ）を算出する。
【００６５】
ステップＳ４２４において、広告決定部２３４は、最も大きいクリック率ｐ（カテゴリ）となるカテゴリをａとし、ａを候補リストから削除してカテゴリリストに追加する。ステップＳ４２８〜Ｓ４３６の処理は、候補リストに含まれる各カテゴリについて行われ、ステップＳ４２８では、相関値算出部２３３は、処理の対象となるカテゴリをｂとする。ｎがｋを超えた場合（Ｓ４２７：ＮＯ）、広告決定部２３４は、カテゴリリストに含まれている各カテゴリについて、カテゴリに対応する広告情報を１つ選択して広告リストに追加する（Ｓ４３７）。
【００６６】
なお、カテゴリに属する広告の決定処理には、任意の処理を用いることができる。例えば、カテゴリに対応する広告情報をランダムに決定してもよいし、ユーザの属性に応じて決定してもよい。このようにして、カテゴリごとのクリック率及び相関率を用いて、ユーザにクリックされる可能性の高いカテゴリの広告を選択することができる。広告の数が多い場合には、カテゴリごとに計算することで、クリック率や相関率の計算に係る負荷を低減することができる。これにより、Ｗｅｂサーバ２０のレスポンスタイムを短縮することができる。
【００６７】
＝＝（９）変形例２：インプレッション数＝＝
また、本実施形態では、クリック率及び相関率は、ユーザの頭数から計算するものとしたが、ユーザに対して広告が表示された数（インプレッション数）により算出するようにしてもよい。  
この場合、上記の式（Ｅ３）では、Ｕは広告の全インプレッション数、すなわち、インプレッションログの数とし、ｕａは広告ａをクリックしたユーザに対するインプレッション数とし、ｕｂは広告ｂをクリックしたユーザに対するインプレッション数とする。  
図１１の処理では、ステップＳ４２２において、クリック率算出部２３２は、インプレッションログ記憶部２５４に登録されているインプレッションログの総数をＵとし、候補リストに含まれている各広告情報について、クリックログ記憶部２５５から広告情報の広告ＩＤに対応するユーザＩＤを重複なく抽出し、抽出したユーザＩＤのいずれかに対応するインプレッションログの数をインプレッションログ記憶部２５４からカウントしてｕとし、ｕをＵで割ってクリック率ｐ（広告ＩＤ）を算出する。ステップＳ４３２において、相関値算出部２３３は、Ｌａｂに含まれるユーザＩＤのいずれかに対応するインプレッションログの数をインプレッションログ記憶部２５４からカウントしてｕａｂとする。これにより、インプレッション数を用いてクリック率及び相関率を算出することができる。
【００６８】
＝＝（１０）変形例３：クリック数＝＝
また、本実施形態では、クリック率に基づいて広告を決定するものとしたが、クリック数を用いるようにしてもよい。この場合、上記の式（Ｅ３）〜（Ｅ６）に代えて次の式（Ｅ７）を用いる。
0005520913.tif 000008
【００６９】
図１１の処理では、ステップＳ４２２において、クリック率算出部２３２は、クリックログ記憶部２５５から広告ＩＤに対応するユーザＩＤの数をカウントして、クリックしたユーザ数をｐ（広告ＩＤ）とし、ステップＳ４３３、Ｓ４３４を省略し、ステップＳ４３５において、相関値算出部２３３は、ｐ（ａ）及びｐ（ｂ）を乗じた値でｕａｂを割った商をｑａｂとする。
【００７０】
これにより、過去に広告をクリックしたユニークユーザの数が最大化するように広告を選択することができる。したがって、数多くのユーザにより広告がクリックされる可能性を高め、広告主にとっての広告効果を向上させるとともに、掲載者にとっての収益を増加させることができる。
【００７１】
＝＝（１１）変形例４：組み合わせからの計算＝＝
また、本実施形態では、クリック率から相関率を減じていくことで、全体としてのクリック率を求めるようにしたが、広告の組み合わせから、過去にクリックしたユニークユーザの数やクリック率を算出するようにしてもよい。例えば、相関値算出部２３３は、配信候補抽出部２３１が選択した広告の候補からｋ個の広告を選択した全ての組み合わせについて、ｋ個の広告ＩＤのいずれかに対応する重複ないユーザＩＤの数をクリックログ記憶部２５５からカウントし、カウントしたユニークユーザ数、あるいはこの数をユーザ総数で割った値が最も大きくなる組み合わせを選択するようにしてもよい。
【００７２】
＝＝（１２）変形例５：広告単価の考慮＝＝
また、本実施形態では、ユニークユーザの数が多い広告を選択するものとしたが、広告の単価を考慮するようにしてもよい。この場合、図１１のステップＳ４２４において、広告決定部２３４は、クリック率ｐ（広告ＩＤ）に広告情報の入札額を乗じた値が最大となる広告ＩＤをａとして選択する。これにより、Ｗｅｂサイトの運営者（広告の掲載者）側での収益の最大化を図ることができる。
【００７３】
＝＝（１３）その他の変形例＝＝
また、本実施形態では、広告がクリックされたか否かを判定したが、広告に応じた行動を検知できればそれを用いてもよい。例えば、広告をみて客が来店した旨の通知を店舗のコンピュータからＷｅｂサーバ２０が受信し、これに応じてクリックログを登録するようにすることもできる。
【００７４】
また、本実施形態では、インプレッションログやクリックログの集計期間については条件を付けていないが、過去の所定期間におけるインプレッションログ及びクリックログに基づいてクリック率及び相関率を算出するようにしてもよい。
【００７５】
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。
【００７６】
例えば、本実施形態では、広告表示システムは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。
【００７７】
また、広告とはＷｅｂページの一部に表示されるものとしたが、これに限らず、広告のみが表示される画面が表示されるようにしてもよいし、広告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。
【符号の説明】
【００７８】
１      画面
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  クリック率算出部
２３３  相関率算出部
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  ユーザデータベース
２５４  インプレッションログ記憶部
２５５  クリックログ記憶部
【図１】
0005520913.tif 000009
【図２】
0005520913.tif 000010
【図３】
0005520913.tif 000011
【図４】
0005520913.tif 000012
【図５】
0005520913.tif 000013
【図６】
0005520913.tif 000014
【図７】
0005520913.tif 000015
【図８】
0005520913.tif 000016
【図９】
0005520913.tif 000017
【図１０】
0005520913.tif 000018
【図１１】
0005520913.tif 000019
【図１２】
0005520913.tif 000020