(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報から商品を特定する商品特定手段と、
前記商品特定手段により特定された商品に対する投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
前記投稿情報取得手段により取得された投稿情報に基づいて、前記商品特定手段により特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する決定手段と、
前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定手段により決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するユーザ特定手段と、
前記ユーザ特定手段により特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記商品特定手段により特定された複数の商品それぞれに対する複数の投稿情報それぞれに含まれるレビューのうち、文字数が最も多いレビューを当該商品毎に特定し、特定した商品毎のレビューの文字数の平均値または標準偏差値を前記情報量として示す前記商品条件を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記履歴情報取得手段は、前記対象セグメントに属するユーザにより前記広告対象となる商品と比較された商品であって、前記広告対象となる商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位以内にある商品または前記広告対象となる商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間以内にある閲覧商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の購入回数に対する投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の購入回数に対する、購入時期から所定期間内の投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の全投稿回数に対する、ポジティブなレビューを含む投稿情報の投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ユーザ特定手段は、前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報が示す商品の購入履歴に基づいて、所定期間内に商品を購入していないユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ユーザ特定手段は、情報量が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該情報量が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ユーザ特定手段は、他のユーザにより参考になったレビューとして明示的に選択された被参考回数が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該被参考回数が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ユーザ特定手段は、他のユーザにより商品の購入前に閲覧された被閲覧回数が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該被閲覧回数が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得するステップと、
前記取得された履歴情報から商品を特定するステップと、
前記特定された商品に対する投稿情報を取得するステップと、
前記取得された投稿情報に基づいて、前記特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定するステップと、
前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するステップと、
前記特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報から商品を特定する商品特定手段と、
前記商品特定手段により特定された商品に対する投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
前記投稿情報取得手段により取得された投稿情報に基づいて、前記商品特定手段により特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する決定手段と、
前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定手段により決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するユーザ特定手段と、
前記ユーザ特定手段により特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供する提供手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告対象となる商品の情報を特定のユーザに対して提供するシステム等の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、広告主が設定した条件に基づいて当該広告主の商品の広告（商品情報）を配信する対象を選択して配信するシステムが知られている。例えば、特許文献１には、広告主（例えば機器メーカー）から提供された広告に関する情報に基づいて、顧客ユーザの中から広告内容に関心のありそうなユーザを選択して広告を配信することで、よりポイントを絞った効率の良い広告配信が実現可能なシステムが開示されている。【０００３】
一方、近年、例えばＷｅｂサイトからユーザの端末に提供されるＷｅｂページを通じて、当該ユーザが購入した商品に対してレビューやコメント等を投稿できることが一般的になっている。このように投稿されたレビューやコメント等は、その対象の商品を購入しようとしている他のユーザにとって参考になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３０９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、広告主の広告対象となる商品が、当該広告主が設定した条件に基づいて選択されたユーザにとって、他の商品と比べて競争力がない場合がある。例えば、広告主の広告対象となる商品に対するレビューの数が少ない場合や、当該ユーザが気になる項目に対して良いコメントが少ない場合などが挙げられる。このような場合、広告主が費用をかけて商品の広告を配信したとしても、当該商品が広告の提供対象であるユーザに購入される可能性が低く、さらに広告された商品の競争力が低いまま（例えば、レビューの数が少ないまま、或いは上記ユーザが気になる項目に対する良いコメントが少ないままなど）では購入してくれる期待値の高いユーザも増えないといった問題があった。【０００６】
本発明は、以上の問題等に鑑みてなされたものであり、広告の提供対象であるユーザにとって、広告対象となる商品以外の他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報から商品を特定する商品特定手段と、前記商品特定手段により特定された商品に対する投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、前記投稿情報取得手段により取得された投稿情報に基づいて、前記商品特定手段により特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する決定手段と、前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定手段により決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するユーザ特定手段と、前記ユーザ特定手段により特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供する提供手段と、を備えることを特徴とする。【０００８】
この発明によれば、広告の提供対象であるユーザにとって、広告対象となる商品以外の他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることができる。【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記決定手段は、前記商品特定手段により特定された複数の商品それぞれに対する複数の投稿情報それぞれに含まれるレビューのうち、文字数が最も多いレビューを当該商品毎に特定し、特定した商品毎のレビューの文字数の平均値または標準偏差値を前記情報量として示す前記商品条件を決定することを特徴とする。【００１０】
この発明によれば、広告対象となる商品が、他の商品と比べて競争力がないかどうかを判断するための適切な商品条件を決定することができる。【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の情報処理装置において、前記履歴情報取得手段は、前記対象セグメントに属するユーザにより前記広告対象となる商品と比較された商品であって、前記広告対象となる商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位以内にある商品または前記広告対象となる商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間以内にある閲覧商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得することを特徴とする。【００１２】
この発明によれば、対象セグメントに属するユーザが広告対象となる商品と比較した商品を前提として商品条件が決定されるので、他の商品と比べて競争力がない商品を判断するための適切な商品条件を決定することができる。【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の購入回数に対する投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００１４】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の購入回数に対する、購入時期から所定期間内の投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００１６】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、前記投稿情報により特定される商品の全投稿回数に対する、ポジティブなレビューを含む投稿情報の投稿回数の割合が相対的に高い上位所定数のユーザまたは当該割合が閾値以上のユーザを前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００１８】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００１９】
請求項７に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報が示す商品の購入履歴に基づいて、所定期間内に商品を購入していないユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００２０】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００２１】
請求項８に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、情報量が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該情報量が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００２２】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００２３】
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、他のユーザにより参考になったレビューとして明示的に選択された被参考回数が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該被参考回数が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００２４】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００２５】
請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特定手段は、他のユーザにより商品の購入前に閲覧された被閲覧回数が相対的に多い上位所定数のレビューまたは当該被閲覧回数が閾値以上のレビューを含む投稿情報を投稿したユーザを、前記貢献するユーザとして特定することを特徴とする。【００２６】
この発明によれば、広告対象となる商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高いユーザを決定することができる。【００２７】
請求項１１に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得するステップと、前記取得された履歴情報から商品を特定するステップと、前記特定された商品に対する投稿情報を取得するステップと、前記取得された投稿情報に基づいて、前記特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定するステップと、前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するステップと、前記特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２８】
請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、広告主により指定された対象セグメントに属するユーザによる商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、前記履歴情報取得手段により取得された履歴情報から商品を特定する商品特定手段と、前記商品特定手段により特定された商品に対する投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、前記投稿情報取得手段により取得された投稿情報に基づいて、前記商品特定手段により特定された商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する決定手段と、前記広告主により指定された広告対象となる商品が前記決定手段により決定された商品条件を満たさない場合に、前記対象セグメントに属するユーザにより投稿された投稿情報に基づいて当該広告対象となる商品が前記商品条件を満たすために貢献するユーザを、前記対象セグメントに属するユーザの中から特定するユーザ特定手段と、前記ユーザ特定手段により特定されたユーザに対して前記広告対象となる商品の情報を提供する提供手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、広告の提供対象であるユーザにとって、広告対象となる商品以外の他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象となる商品の競争力を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。
【図２】（Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。
【図３】情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行される広告提供処理を示すフローチャートである。
【図４】特定された対象ユーザの操作履歴の一覧と、特定された参照対象商品に対する投稿情報の一覧とを示す図である。
【図５】特定された対象ユーザの購入商品に対する投稿情報の一覧を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【００３２】
［１．情報提供システムの構成及び機能概要］
先ず、本発明の一実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び概要機能について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報提供システムＳは、複数の店舗端末ＳＴｍ（ｍ＝１，２，３・・・）、複数のユーザ端末ＵＴｎ（ｎ＝１，２，３・・・）、複数の広告主端末ＡＴｌ（ｌ＝１，２，３・・・）、及び情報提供サーバＳＡ等を含んで構成される。店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、広告主端末ＡＴｌ、及び情報提供サーバＳＡは、夫々、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築される。
【００３３】
店舗端末ＳＴｍは、それぞれ、商品を販売する店舗ＳＨｍ（ｍ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。商品の例として、例えば、カメラ、テレビ、食品、ファッション、インテリア、または書籍等の商品カテゴリに属する商品が挙げられる。また、商品の例として、旅行プラン利用券、宿泊券、または施設利用券等の商品カテゴリに属する商品が挙げられる。旅行プラン利用券は、例えば航空券と宿泊券（或いは、バスや電車等の交通券と宿泊券）とがセットになった商品であり、この場合、当該旅行プラン利用券を販売する店舗ＳＨｍには、旅行代理店などが該当する。また、宿泊券を販売する店舗ＳＨｍには、宿泊施設（例えば、ホテル）などが該当する。また、施設利用券を販売する店舗ＳＨｍには、ゴルフ場施設や遊園施設などが該当する。
【００３４】
ユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、商品の購入を希望するユーザＵｎ（ｎ＝１，２，３・・・）や、情報提供サーバＳＡを通じて商品を購入したユーザＵｎにより使用される端末装置である。広告主端末ＡＴｌは、広告対象となる商品（以下、「広告対象商品」という）、広告予算額、広告の提供対象（つまり、広告の受取対象）となる対象セグメント（対象ユーザ層）、及び広告提供日時を指定する広告主Ａｌ（ｌ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。広告対象商品は、何れかの店舗ＳＨｍにより販売中（取引成立前）の商品である。また、対象セグメントの例として、“２０代の女性” “３０代の女性”、“成人女性”、“２０代の男性” “３０代の男性” “成人男性”、“カメラ好き男性”、“オーディオ好き男性”、“アクセサリ好き女性”、“香水好き女性”などが挙げられる。なお、何れかの店舗ＳＨｍが広告主Ａｌとなって、自店が販売中の商品の中から、広告対象商品及び対象セグメントを設定する場合もあるし、何れかの店舗ＳＨｍにより販売中の商品のメーカ（生産元）が広告主Ａｌとなって、当該店舗ＳＨｍが販売中の商品の中から、広告対象商品及び対象セグメントを設定する場合もある。また、何れかの店舗ＳＨｍにより広告の委託を受けた広告代理店が広告主Ａｌとなって、当該店舗ＳＨｍが販売中の商品の中から、広告対象商品及び対象セグメントを設定する場合もある。
【００３５】
店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び広告主端末ＡＴｌは、それぞれ、操作・表示部、通信部、記憶部、及び制御部等を備える。操作・表示部は、例えば、人の指やペン等による操作（ユーザ操作）を受け付ける入力機能と、情報を画面に表示する表示機能を有するタッチパネルを備える。通信部は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部は、オペレーティングシステム（ＯＳ），アプリケーションプログラム，Ｗｅｂブラウザプログラム等を記憶する。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＯＳ上でアプリケーションプログラムやＷｅｂブラウザプログラム等を実行する。なお、店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び広告主端末ＡＴｌには、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話機、携帯情報端末 (ＰＤＡ：Personal Digital Assistant)、携帯電話機と携帯情報端末を融合させた携帯端末（Smartphone）、又は携帯ゲーム機等が適用可能である。店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び広告主端末ＡＴｌは、それぞれ、通信部及びネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡにアクセスし、情報提供サーバＳＡと通信可能になっている。店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び広告主端末ＡＴｌは、それぞれ、例えば、情報提供サーバＳＡへの要求により当該情報提供サーバＳＡから送信された例えばＷｅｂページをＷｅｂブラウザのウインドウに表示する。例えば、ユーザ端末ＵＴｎへ送信されるＷｅｂページには、商品選択ページ、商品閲覧ページ、レビュー投稿ページ、及びレビュー閲覧ページ等がある。
【００３６】
商品選択ページには、図示しないが、商品検索部、及び商品表示部等が表示される。商品検索部には、店舗ＳＨｍにより販売中（出品中）の商品を検索するためのキーワードが入力されるキーワード入力欄及び検索ボタンが設けられる。なお、商品検索部には、選択可能な商品カテゴリの一覧が表示されてもよい。ユーザＵｎによりキーワード入力欄にキーワードが入力された後、検索ボタンが選択（マウスでクリック、または指等でタップ）される（または、商品カテゴリが選択される）と（つまり、ユーザＵｎにより検索操作がなされると）、ユーザ端末ＵＴｎは、当該検索操作にしたがって、当該キーワード（または、商品カテゴリ）からなる検索クエリを含む検索要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記検索要求に応じて、当該検索要求に含まれる検索クエリに該当する商品を、商品情報データベース２４から検索し、検索された商品の情報をユーザ端末ＵＴｎへ送信する。これにより、商品選択ページの商品表示部には、検索された商品の情報が表示される。商品表示部には、検索された複数の商品それぞれの商品画像が選択可能に配置され、各商品画像上には各商品の商品名及び商品価格等が表示される。ユーザＵｎにより商品表示部上で商品（商品画像）が選択されると（つまり、ユーザＵｎにより閲覧操作がなされると）、ユーザ端末ＵＴｎは、当該閲覧操作にしたがって、選択された商品の商品ＩＤを含む閲覧要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。商品ＩＤは、商品ごとに固有の識別情報である。そして、情報提供サーバＳＡは、上記閲覧要求に応じて、当該閲覧要求に含まれる商品ＩＤに対応する商品閲覧ページをユーザ端末ＵＴｎへ送信する。
【００３７】
商品閲覧ページには、図示しないが、ユーザＵｎにより選択された商品の商品画像、商品名、商品説明、商品価格等が表示される。更に、商品閲覧ページには、ブックマーク登録ボタン、買物カゴ登録ボタン、レビュー投稿ボタン（例えば、“レビューを書く”のリンク表示）、及びレビュー閲覧ボタン（例えば、“レビューを見る”のリンク表示）等が表示される。例えば、ログインしたユーザＵｎによりブックマーク登録ボタンが選択されると（つまり、ユーザＵｎによりブックマーク登録操作がなされると）、ユーザ端末ＵＴｎは、当該ブックマーク登録操作にしたがって、選択された商品の商品ＩＤを含むブックマーク登録要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、ブックマーク登録対象の商品の情報（例えば、商品ＩＤ）を、ブックマーク登録操作を行ったユーザＵｎのユーザＩＤに対応付けて、例えば、ブックマークリスト（お気に入りリスト）に登録する。ユーザＩＤは、ユーザＵｎ毎に固有の識別情報である。また、例えば、ログインしたユーザＵｎにより買物カゴ登録ボタンが選択されると、ユーザ端末ＵＴｎは、買物カゴリスト及び購入手続ボタンが配置されたウインドウを表示する。そして、ユーザＵｎにより購入手続ボタンが選択されると（つまり、ユーザＵｎにより購入操作がなされると）、ユーザ端末ＵＴｎは、当該購入操作にしたがって、当該買物カゴリストに登録された商品の商品ＩＤを含む購入要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。なお、ユーザＵｎにより購入手続ボタンが選択されると、ユーザ端末ＵＴｎは、購入対象の商品をユーザＵｎに確認させる処理を行った後に、上記購入要求を情報提供サーバＳＡへ送信してもよい。そして、情報提供サーバＳＡは、上記購入要求に応じて、購入対象として選択された商品の決済処理を実行する。また、例えば、ログインしたユーザＵｎによりレビュー投稿ボタンが選択されると、ユーザ端末ＵＴｎは、レビュー投稿ページの送信要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記送信要求に応じて、レビュー投稿ページをユーザ端末ＵＴｎへ送信する。また、例えば、ログインしたユーザＵｎによりレビュー閲覧ボタンが選択されると、ユーザ端末ＵＴｎは、レビュー閲覧ページの送信要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記送信要求に応じて、レビュー閲覧ページをユーザ端末ＵＴｎへ送信する。
【００３８】
レビュー投稿ページには、図示しないが、購入された商品に対するレビューが入力されるレビュー入力欄、及び投稿ボタン等が設けられる。ここで、レビューとは、例えば、感想、意見、評論等を示す文字列（日本語、英語、中国語など、特に言語は問わない）である。レビューには、「良かった」、「おいしかった」、「使いやすかった」などのポジティブなワード（またはフレーズ）が含まれる場合がある。このようなポジティブなワードを含むレビューをポジティブなレビューという。なお、レビュー投稿ページには、購入された商品に対する評価（評価値）が指定される評価指定欄が設けられる場合もある。評価は、予め設定された異なる観点の複数の評価項目毎に、例えば１〜５までの５段階で行われる。また、評価項目は、商品カテゴリによって異なる。例えば、旅行プラン利用券及び宿泊券に対する評価項目には、立地、部屋、食事、風呂、サービス（接客）、設備（アメニティ）等が挙げられる。一方、カメラに対する評価項目には、画素（画素数）、画質、サイズ、シャッター速度、ズーム、価格等が挙げられる。ログインしたユーザＵｎによりレビュー入力欄に商品（つまり、当該ユーザＵｎが購入した商品）に対するレビューが入力された後、投稿ボタンが選択されると（つまり、ユーザＵｎにより投稿操作がなされると）、ユーザ端末ＵＴｎは、当該投稿操作にしたがって、当該レビューを含む投稿情報、及び投稿対象となった商品の商品ＩＤを含む投稿要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記投稿要求に応じて、当該投稿要求に含まれる投稿情報及び商品ＩＤ等と、上記投稿操作を行ったユーザＵｎ（以下、「投稿ユーザ」という）のユーザＩＤとを対応付けて、例えば投稿情報データベース２５に登録する。なお、ログインしたユーザＵｎにより評価指定欄で評価項目に対する評価が指定された場合、ユーザ端末ＵＴｎから送信される投稿情報には、当該レビュー、当該評価項目及びその評価（評価を含む。
【００３９】
レビュー閲覧ページには、図示しないが、レビュー表示欄が設けられる。レビュー表示欄には、商品に対するレビューを含む投稿情報（上述したように指定された評価項目毎の評価を含む場合もある）、及び支持ボタン等が表示される。ここに表示されるレビューは、投稿ユーザによりレビュー投稿ページのレビュー入力欄から入力され、投稿情報データベース２５に登録されたレビュー（つまり、投稿されたレビュー）である。１つの商品に対して投稿されたレビューが複数ある場合（つまり、当該商品を購入した複数の投稿ユーザによりレビューが投稿された場合）、それぞれのレビューに対応するレビュー表示欄がレビュー閲覧ページ上に並べて配置される。レビュー数が多くなることで全てのレビュー表示欄が１画面（１ウインドウ）の範囲内に収まらなくなる場合、ユーザＵｎのスクロール操作により、各レビュー表示欄はスクロール表示される。また、レビュー閲覧ページが複数ページから構成され、各レビュー閲覧ページにはページ切り替えボタンが設けられる場合もある。この場合、例えば、１件目〜５０件目までのレビューそれぞれに対応するレビュー表示欄が１ページ目に設けられ、５１件目〜１００件目までのレビューそれぞれに対応するレビュー表示欄が２ページ目に設けられる。そして、ユーザＵｎによりページ切り替えボタンが選択されると、レビュー閲覧ページが切り替えられて表示される。
【００４０】
このようにしてレビュー表示欄が画面（ウインドウ）内に表示（つまり、ユーザＵｎにより閲覧）された場合、例えば、ユーザ端末ＵＴｎは、当該レビューに対応する商品の商品ＩＤ、及び当該レビューを投稿した投稿ユーザのユーザＩＤを含む更新要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記更新要求に応じて、当該更新要求に含まれる商品ＩＤ、投稿ユーザのユーザＩＤ、及び当該レビューを閲覧したログイン中のユーザＵｎのユーザＩＤを対応付けて投稿情報データベース２５に登録する。また、レビュー表示欄に表示される支持ボタンは、当該レビュー表示欄におけるレビューが、ユーザＵｎ（当該商品の購入を検討している他のユーザ）にとって参考になったときに当該ユーザＵｎにより選択されるボタンである。支持ボタンは、“参考になった”ボタンや“いいね（Good）”ボタンともいう。ログインしたユーザＵｎにより支持ボタンが選択されると、ユーザ端末ＵＴｎは、当該レビューに対応する商品の商品ＩＤ、及び当該レビューを投稿した投稿ユーザのユーザＩＤを含む更新要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。そして、情報提供サーバＳＡは、上記更新要求に応じて、当該更新要求に含まれる商品ＩＤ、投稿ユーザのユーザＩＤ、及び支持ボタンを明示的に選択したユーザＵｎのユーザＩＤを対応付けて投稿情報データベース２５に登録する。
【００４１】
情報提供サーバＳＡは、本発明の情報処理装置の一例であり、例えばショッピングサイト、または旅行サイト等のＷｅｂサイトを提供するサーバである。図２（Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。図２（Ａ）に示すように、情報提供サーバＳＡは、通信部１、記憶部２、入出力インターフェース部３、及びシステム制御部４等を備える。システム制御部４と入出力インターフェース部３とは、システムバス５を介して接続される。入出力インターフェース部３は、通信部１及び記憶部２とシステム制御部４との間のインターフェース処理を行うようになっている。通信部１は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム（ＯＳ），サーバプログラム（本発明の情報処理プログラムを含む）等を記憶する。なお、サーバプログラムは、所定のサーバから情報提供サーバＳＡにダウンロードされる。或いは、サーバプログラムは、ＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録（コンピュータにより読み取り可能に記録）されており、当該記録媒体から読み込まれて記憶部２に記憶されるようにしてもよい。また、記憶部２には、上述したＷｅｂページを構成する構造化文書（例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）文書やＸＨＴＭＬ文書等）ファイル、及び画像ファイル等が記憶されている。更に、記憶部２には、広告主情報データベース（ＤＢ）２１、店舗情報データベース（ＤＢ）２２、ユーザ情報データベース（ＤＢ）２３、商品情報データベース（ＤＢ）２４、及び投稿情報データベース（ＤＢ）２５等が構築される。
【００４２】
広告主情報データベース２１は、本情報提供システムＳの利用会員となった広告主Ａｌに関する情報を管理するデータベースである。広告主情報データベース２１には、例えば、広告主Ａｌの広告主ＩＤ、パスワード、及び広告主Ａｌにより指定された広告提供条件等が広告主Ａｌ毎に対応付けられて登録されている。広告主ＩＤは、広告主Ａｌ毎に固有の識別情報である。広告主ＩＤ及びパスワードは、広告主Ａｌがシステムにログインするために必要な認証情報である。広告提供条件には、広告対象商品の商品ＩＤ、広告予算額、広告の提供対象となる対象セグメント、及び広告提供日時が示される。例えば、情報提供サーバＳＡから広告主端末ＡＴｌへ送信されたＷｅｂページが画面に表示された状態において、ログインした広告主Ａｌにより広告提供条件が指定（例えば、広告対象商品の商品ＩＤ、広告予算額、及び対象セグメントが入力）されると、広告主端末ＡＴｌは、指定された広告提供条件を含む設定要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。これにより、情報提供サーバＳＡは、上記設定要求に応じて、当該設定要求に含まれる広告提供条件を、当該広告提供条件を指定した広告主Ａｌの広告主ＩＤに対応付けて広告主情報データベース２１に登録する。
【００４３】
次に、店舗情報データベース２２は、本情報提供システムＳの利用会員となった店舗ＳＨｍに関する情報を管理するデータベースである。店舗情報データベース２２には、例えば、店舗ＳＨｍの店舗ＩＤ、パスワード、店舗コード、及び店舗商品情報が店舗ＳＨｍ毎に対応付けられて登録されている。店舗ＩＤは、店舗ＳＨｍ毎に固有の識別情報である。店舗ＩＤ及びパスワードは、店舗ＳＨｍがシステムにログインするために必要な認証情報である。店舗商品情報には、例えば、店舗ＳＨｍにより販売される商品の商品ＩＤ、当該商品の在庫数、及び当該商品の広告予算額等が含まれる。
【００４４】
次に、ユーザ情報データベース２３は、本情報提供システムＳの利用会員となったユーザＵｎに関する情報を管理するデータベースである。ユーザ情報データベース２３には、例えば、ユーザＵｎのユーザＩＤ、パスワード、性別、年齢、興味のある商品カテゴリ、電子メールアドレス、ブックマークリスト、検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴等がユーザＵｎ毎に対応付けられて登録されている。なお、検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴は、ユーザＵｎによる商品に対する操作（つまり、検索操作、閲覧操作、ブックマーク登録操作、及び購入操作）履歴の一例である。ユーザＵｎの履歴情報は、ユーザ情報データベース２３とは別に設けられた履歴情報データベースに、ユーザＵｎ毎のユーザＩＤに対応付けられて登録されてもよい。ユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザＵｎがシステムにログインするために必要な認証情報である。ユーザＵｎに興味のある商品カテゴリは、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスしたユーザ端末ＵＴｎからの登録要求に応じて登録される。また、ユーザＵｎに興味のある商品カテゴリは、当該ユーザＵｎの検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴に基づいて特定され適宜のタイミングで更新される。なお、情報提供サーバＳＡは、ユーザＵｎの性別、年齢、及び興味のある商品カテゴリの少なくとも何れか一つをユーザＵｎの分類条件として、複数のユーザＵｎを複数のセグメント（ユーザ層）に分類することができる。
【００４５】
検索履歴には、検索クエリ、検索結果、及び検索時刻等が対応付けられて含まれる。検索時刻とは、例えば、情報提供サーバＳＡにより検索クエリが受信された時刻、または情報提供サーバＳＡにより検索が実行された時刻である。検索時刻は、検索日＋時刻で表されてもよいし、検索月日＋時刻で表されてもよいし、検索年月日＋時刻で表されてもよい（後述する閲覧時刻、ブックマーク登録時刻、購入時刻、及び投稿時刻についても同様）。検索クエリは、１または複数のワードから構成される。検索結果には、検索クエリに基づく検索によりヒットした商品（つまり、検索クエリ（例えば、“一眼レフ＆カメラ”）を満たす商品）の商品ＩＤ、及び当該商品が属する商品カテゴリ等が含まれる。閲覧履歴には、閲覧された商品の商品ＩＤ、当該商品が属する商品カテゴリ、及び閲覧時刻等が商品毎に区別されて含まれる。例えば、閲覧履歴では、閲覧時刻が古い（より過去）順に商品ＩＤ及び商品カテゴリ等が時系列で記述される（つまり、順位付けされている）。閲覧時刻とは、例えば、上述した商品閲覧ページがユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザのウインドウに表示された時刻（表示開始時刻または表示開始時刻から数秒後の時刻）である。ブックマーク登録履歴には、ブックマーク登録された商品の商品ＩＤ、当該商品が属する商品カテゴリ、及びブックマーク登録時刻等が商品毎に区別されて含まれる。例えば、ブックマーク登録履歴では、ブックマーク登録時刻が古い（より過去）順に商品ＩＤ及び商品カテゴリ等が時系列で記述される。ブックマーク登録時刻とは、例えば、商品ＩＤがブックマークリストに登録された時刻である。購入履歴には、購入された商品の商品ＩＤ、及び当該商品が属する商品カテゴリ、及び購入時刻等が商品毎に区別されて含まれる。購入時刻とは、例えば、商品の決済処理が完了した時刻である。
【００４６】
次に、商品情報データベース２４は、店舗ＳＨｍから取引対象として出品された商品（アイテム）に関する情報を管理するデータベースである。商品情報データベース２４には、例えば、店舗ＳＨｍから取引対象として出品された商品の商品ＩＤ、当該商品の名称、当該商品の価格、当該商品の詳細情報、当該商品が属する商品カテゴリ、及び当該商品の在庫数（つまり、商品ＩＤが同一の商品は在庫数分ある）等が商品毎に対応付けられて登録されている。
【００４７】
次に、投稿情報データベース２５は、投稿ユーザにより投稿されたレビューを含む投稿情報に関する情報を管理するデータベースである。投稿情報データベース２５は、投稿対象となった商品の商品ＩＤ、当該商品に対して投稿されたレビューを含む投稿情報（評価項目及びその評価を含む場合もある）、当該商品に対してレビューを投稿した投稿ユーザのユーザＩＤ、当該レビューが当該投稿ユーザにより投稿された投稿時刻、当該商品が当該投稿ユーザにより購入された購入時刻、及び当該商品に対するレビュー数等が商品毎に対応付けられて登録されている。なお、投稿ユーザにより購入された購入時刻は、当該投稿ユーザのユーザＩＤをキーとしてユーザ情報データベース２３に登録されている購入履歴から抽出されて登録される。さらに、投稿ユーザのユーザＩＤには、当該投稿ユーザにより投稿されたレビューを閲覧したユーザのユーザＩＤが対応付けられて投稿情報データベース２５に登録される。このように、投稿ユーザのユーザＩＤに対応付けられたユーザＩＤの数により当該レビューの被閲覧回数を特定できる。また、投稿ユーザのユーザＩＤには、当該投稿ユーザにより投稿されたレビューを参考になったとして明示的に選択（つまり、支持ボタンに選択）したユーザＵｎのユーザＩＤが対応付けられて投稿情報データベース２５に登録される。このように、投稿ユーザのユーザＩＤに対応付けられたユーザＩＤの数により、当該レビューの被参考回数を特定できる。
【００４８】
コンピュータとしてのシステム制御部４は、ＣＰＵ４１（プロセッサ），ＲＯＭ４２，及びＲＡＭ４３等を備え、ＯＳ上でサーバプログラム等を実行する。図２（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部４（システム制御部４内のプロセッサ）は、サーバプログラム等の実行により、図２（Ｂ）に示すように、履歴情報取得部４１ａ、参照対象商品特定部４１ｂ、投稿情報取得部４１ｃ、商品条件決定部４１ｄ、貢献ユーザ特定部４１ｅ、及び広告提供手部４１ｆ等として機能する。なお、履歴情報取得部４１ａは、履歴情報取得手段の一例である。参照対象商品特定部４１ｂは、商品特定手段の一例である。投稿情報取得部４１ｃは、投稿情報取得手段の一例である。商品条件決定部４１ｄは、決定手段の一例である。貢献ユーザ特定部４１ｅは、ユーザ特定手段の一例である。広告提供手部４１ｆは、提供手段の一例である。
【００４９】
履歴情報取得部４１ａは、広告主Ａｌにより指定された対象セグメントに属するユーザ（以下、「対象ユーザ」という）による商品に対する操作履歴を示す履歴情報をユーザ情報データベース２３から取得する。参照対象商品特定部４１ｂは、履歴情報取得部４１ａにより取得された履歴情報から商品（以下、「参照対象商品」という）を特定する。つまり、参照対象商品は、対象ユーザにより検索された検索商品、閲覧された閲覧商品、ブックマーク登録された登録商品、及び購入された購入商品のうち少なくとも何れかの１つの商品である。投稿情報取得部４１ｃは、参照対象商品特定部４１ｂにより特定された参照対象商品に対するレビューを含む投稿情報を投稿情報データベース２５から取得する。
【００５０】
商品条件決定部４１ｄは、投稿情報取得部４１ｃにより取得された投稿情報に基づいて、参照対象商品特定部４１ｂにより特定された参照対象商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する。ここで、特定項目には、全体のレビュー、投稿ユーザが重視する項目のレビュー、ボジティブなレビュー等が該当する。この投稿ユーザは、参照対象商品に対してレビューを投稿したユーザＵｎである。投稿ユーザが重視する項目（以下、「重視項目」という）には、上述した評価項目（風呂など）が該当し、投稿情報取得部４１ｃに取得された投稿情報に含まれるレビューまたは評価項目から相対的に多い評価項目が特定される。特定項目としてのレビューは、ボジティブなレビューであってもよい。また、情報量には、レビュー数、レビューの文字数（レビューに含まれる文字数）、レビューのワード数（レビューに含まれるワード数）などが該当する。
【００５１】
貢献ユーザ特定部４１ｅは、広告主Ａｌにより指定された広告対象商品が、商品条件決定部４１ｄにより決定された商品条件を満たさない場合（例えば、広告対象商品に対するレビュー数が、商品条件が示す情報量（レビュー数）に満たない場合）、上記対象セグメントに属する対象ユーザにより投稿された投稿情報に基づいて、当該広告対象商品が当該商品条件を満たすために貢献するユーザ（以下、「貢献ユーザ」という）を、当該対象セグメントに属する対象ユーザの中から特定する。例えば、広告対象商品が商品条件を満たすために貢献する期待値（例えば、投稿回数が多いほどまたは投稿頻度が高いほど高くなる値）の高いユーザが貢献ユーザとして特定される。貢献ユーザ特定部４１ｅにより特定された貢献ユーザに対して上記広告対象商品の情報を提供する。
【００５２】
［２．情報提供システムＳの動作］
次に、図３等を参照して、本実施形態に係る情報提供システムＳの動作について説明する。図３は、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行される広告提供処理を示すフローチャートである。システム制御部４は、所定時間間隔で広告主情報データベース２１に登録されている広告提供条件を参照し、広告提供日時が到来している広告提供条件があった場合に開始される。
【００５３】
図３に示す処理が開始されると、システム制御部４は、広告提供日時が到来している広告提供条件を広告主情報データベース２１から取得する（ステップＳ１）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１で取得された広告提供条件が示す対象セグメント（または後述するステップＳ１３で特定された対象セグメント）に属する対象ユーザをユーザ情報データベース２３から特定する（ステップＳ２）。例えば、対象セグメントが“２０の代女性”である場合、ユーザ情報データベース２３から２０歳以上３０歳未満の女性のユーザＵｎを例えばユーザＩＤで特定する。
【００５４】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された対象ユーザのユーザＩＤに対応つけられた操作履歴（つまり、当該対象ユーザによる商品に対する操作履歴）を示す履歴情報をユーザ情報データベース２３から取得する（ステップＳ３）。このとき、システム制御部４は、特定した対象ユーザにより広告対象商品（ステップＳ１で取得された広告提供条件が示す広告対象商品）と比較された閲覧商品であって、当該広告対象商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位以内にある閲覧商品、または広告対象商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間以内にある閲覧商品に対する閲覧履歴を示す履歴情報を取得するとよい（つまり、取得対象となる操作履歴を絞り込む）。この場合、例えば、システム制御部４は、特定した対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴のうち、広告対象商品の商品ＩＤ（広告提供条件が示す商品ＩＤ）を含む閲覧履歴をユーザ情報データベース２３から特定する。そして、システム制御部４は、特定した閲覧履歴のうち、広告対象商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位（例えば、１０位）以内にある閲覧商品（つまり、広告対象商品と比較された閲覧商品と見做される）に対する閲覧履歴を示す履歴情報を取得する。或いは、システム制御部４は、特定した閲覧履歴うち、広告対象商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間（例えば、１時間）以内にある閲覧商品に対する閲覧履歴を示す履歴情報を取得する。これにより、対象ユーザが広告対象商品と比較した商品を前提として商品条件が決定されるので、他の商品と比べて競争力がない商品を判断するための適切な商品条件を決定することができる。
【００５５】
なお、特定された対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられた操作履歴に、広告対象商品の商品ＩＤが含まれていない場合（つまり、対象ユーザが広告対象商品を閲覧していない場合）がある。この場合、システム制御部４は、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品の商品ＩＤを含む購入履歴をユーザ情報データベース２３から特定し、特定した購入履歴のうち、購入時刻が本処理時刻（現在時刻）から所定時間（例えば、１時間）以内の購入商品の購入履歴を示す履歴情報を取得してもよい。つまり、この場合、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品で、且つ対象ユーザが購入した購入商品のうち、購入時刻が本処理時刻から所定時間以内の購入商品の購入履歴を示す履歴情報が取得される。或いは、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品で、且つ閲覧時刻が相対的に集中している時間帯に閲覧時刻が含まれる閲覧商品の閲覧履歴を示す履歴情報が取得されるように構成してもよい。この場合、システム制御部４は、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品の商品ＩＤを含む閲覧履歴をユーザ情報データベース２３から特定し、特定した閲覧履歴のうち、閲覧時刻が相対的に集中している時間帯に閲覧時刻が含まれる閲覧商品の閲覧履歴を示す履歴情報を取得する。ここで、閲覧時刻が相対的に集中している時間帯とは、例えば、商品の閲覧時刻の時系列的な分布の密度が最も高い時間範囲(例えば、２２時〜１２時等）である。この時間範囲の幅は、２時間等というように予め設定されていてもよい。或いは、広告対象商品がブックマーク登録されている場合、システム制御部４は、特定した対象ユーザにより広告対象商品と比較された登録商品であって、当該広告対象商品のブックマーク登録時刻との登録時刻差が所定時間（例えば、１時間）以内にある登録商品に対するブックマーク登録履歴を示す履歴情報を取得してもよい。なお、商品情報データベース２４に登録された商品が様々な商品カテゴリに属する商品である場合、システム制御部４は、特定した対象ユーザにより広告対象商品が属する商品カテゴリと同一又は類似する商品カテゴリに属する商品に対する操作履歴を示す履歴情報を取得するとよい。
【００５６】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ３で取得された履歴情報から参照対象商品を、例えば商品ＩＤで特定する（ステップＳ４）。つまり、履歴情報に含まれる全ての商品ＩＤが特定される。なお、システム制御部４は、ステップＳ３で操作履歴（特に絞り込まない）を示す履歴情報を取得した場合において、上記対象ユーザにより広告対象商品と比較された閲覧商品であって、当該広告対象商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位以内にある閲覧商品、または広告対象商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間以内にある閲覧商品を参照対象商品として特定してもよい。或いは、この場合、システム制御部４は、上記対象ユーザにより広告対象商品と比較された登録商品であって、当該広告対象商品のブックマーク登録時刻との登録時刻差が所定時間（例えば、１時間）以内にある登録商品を参照対象商品として特定してもよい。或いは、ステップＳ３で操作履歴（特に絞り込まない）を示す履歴情報が取得された場合において、対象ユーザの操作履歴に広告対象商品の商品ＩＤが含まれていない場合がある。この場合、システム制御部４は、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品で、且つ対象ユーザが購入した購入商品のうち、購入時刻が本処理時刻から所定時間以内の購入商品を参照対象商品として特定してもよい。或いは、システム制御部４は、広告対象商品と同じ商品カテゴリに属する商品で、且つ閲覧時刻が相対的に集中している時間帯に閲覧時刻が含まれる閲覧商品を参照対象商品として特定してもよい。また、システム制御部４は、上記対象ユーザにより広告対象商品が属する商品カテゴリと同一又は類似する商品カテゴリに属する商品を参照対象商品として特定してもよい。
【００５７】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ４で特定された参照対象商品（レビューが投稿されている参照対象商品に限られる）の商品ＩＤに対応付けられた購入時刻、当該商品に対する投稿情報、投稿時刻、投稿ユーザのユーザＩＤ、及びレビュー数等を投稿情報データベース２５から取得する（ステップＳ５）。このとき、例えば、システム制御部４は、レビューに含まれる文字数を投稿情報毎に算出し、算出した文字数を投稿情報毎に対応付けて記憶する。また、例えば、システム制御部４は、ポジティブなワード（またはフレーズ）が複数登録された辞書データ（予め記憶部２に記憶される）を参照して、レビューからポジティブなワード（またはフレーズ）を投稿情報毎に検索する。この検索により、ポジティブなワードが抽出（発見）された場合、当該ポジティブ表現有無を示す情報が投稿情報毎に対応付けられて記憶される。また、例えば、システム制御部４は、投稿情報から評価項目（レビューに含まれる文字列として含まれる場合もある）を投稿情報毎に検索する。この検索により、評価項目が抽出（発見）された場合、当該評価項目を示す情報が投稿情報毎に対応付けられて記憶される。
【００５８】
図４は、特定された対象ユーザの操作履歴（商品ＩＤ）の一覧と、特定された参照対象商品に対する投稿情報の一覧とを示す図である。なお、図４の例では、説明の便宜上、４人の対象ユーザが特定された例を示しているが、実際には、例えば１００人以上の対象ユーザが特定されることになる。図４（Ａ）の例では、特定された対象ユーザＵ１の閲覧履歴には商品ＩＤ“I0101”,“I0102”，“I0103”,“I0104”が含まれ、購入履歴には商品ＩＤ“I0102”,“I0103”,“I0104”が含まれている。そして、図４（Ａ）の例では、４つの参照対象商品（商品ＩＤが“I0101”，“I0102”，“I0103”，“I0104”）が特定される。それぞれの参照対象商品に対するレビュー数、投稿ユーザのユーザＩＤ、投稿ユーザによる購入時刻、投稿ユーザによる投稿時刻、投稿ユーザのレビューの内容（文字列）、当該レビューの文字数、ポジティブ表現有無、及び評価項目が、図４（Ｂ）に示すように、例えばＲＡＭ４３上で整理される。
【００５９】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ４で特定された参照対象商品に対する特定項目の情報量を特定する（ステップＳ６）。例えば、当該特定項目として「全体のレビュー」が設定されている場合、システム制御部４は、適切な商品条件を決定するための、以下の（ａ）〜（ｇ）に示す情報量特定処理の何れか１つを行う。
【００６０】
（ａ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品のうち、レビュー（全体のレビュー）数が最も少ない参照対象商品に対するレビュー数（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0103”の商品に対するレビュー数＝２件）を情報量として特定する。
【００６１】
（ｂ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品のうち、レビュー数が最も多い参照対象商品に対するレビュー数（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0104”の商品に対するレビュー数＝１０件）を情報量として特定する。
【００６２】
（ｃ）システム制御部４は、上記特定された複数の参照対象商品それぞれに対するレビュー数の平均値（図４（Ｂ）の例では、５．５件）または標準偏差値を情報量として特定する。
【００６３】
（ｄ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品それぞれに対するレビューの文字数のうち、最大値（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0104”の商品に対するレビューの文字数＝１０２文字）を情報量として特定する。
【００６４】
（ｅ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品それぞれに対するレビューの文字数の平均値（図４（Ｂ）の例では、４５．３件）または標準偏差値を情報量として特定する。
【００６５】
（ｆ）システム制御部４は、上記特定された複数の参照対象商品それぞれに対するレビューのうち、文字数が最も多いレビューを当該参照対象商品毎に特定し、当該特定した参照対象商品毎のレビューの文字数の平均値（図４（Ｂ）の例では、（１００＋８８＋１００＋１０２）／４＝９５文字）または標準偏差値を情報量として特定する。これにより、広告対象商品が、他の商品と比べて競争力がないかどうかを判断するための適切な商品条件を決定することが可能となる。
【００６６】
（ｇ）システム制御部４は、レビュー数が上記特定された参照対象商品と比較された商品のレビュー数よりも多い参照対象商品に絞り込んで、上記（ａ）〜（ｆ）の何れか１つの情報量特定処理を行う。この場合、システム制御部４は、特定した対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴のうち、参照対象商品の商品ＩＤ（広告提供条件が示す商品ＩＤ）を含む閲覧履歴をユーザ情報データベース２３から特定する。そして、システム制御部４は、特定した閲覧履歴のうち、参照対象商品の閲覧順位との閲覧順位差が所定順位（例えば、１０位）以内にある閲覧商品を特定し、当該特定した閲覧商品に対するレビュー数を投稿情報データベース２５から取得する。或いは、システム制御部４は、特定した閲覧履歴うち、参照対象商品の閲覧時刻との閲覧時刻差が所定時間（例えば、１時間）以内にある閲覧商品を特定し、当該特定した閲覧商品に対するレビュー数を投稿情報データベース２５から取得する。そして、システム制御部４は、レビュー数が当該閲覧商品に対するレビュー数よりも多い参照対象商品を特定することで参照対象商品を絞り込み、当該絞り込まれた参照対象商品について上記（ａ）〜（ｆ）の何れか１つの情報量特定処理を行う。この場合、上記（ｆ）の例では、絞り込まれた参照対象商品それぞれに対する複数のレビューのうち、文字数が最も多いレビューが当該参照対象商品毎に特定され、当該特定された商品毎のレビューの文字数の平均値が情報量として特定される。これにより、より一層、適切な商品条件を決定することができる。
【００６７】
一方、上記特定項目として「投稿ユーザが重視する重視項目のレビュー」が設定されている場合、システム制御部４は、先ず、上記特定された参照対象商品それぞれに対する投稿情報毎に抽出された評価項目のうち、例えば最も多い評価項目（図４の例では、風呂）を重視項目として特定する。そして、システム制御部４は、当該特定した重視項目を用いて、適切な商品条件を決定するための、以下の（ｈ）〜（ｇ）に示す情報量特定処理の何れか１つを行う。
【００６８】
（ｈ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品のうち、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が最も少ない参照対象商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0101”または商品ＩＤ“I0103”の商品に対するレビュー数＝２件）を情報量として特定する。
【００６９】
（ｉ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品のうち、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が最も多い参照対象商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0104”の商品に対する風呂のレビュー数＝６件）を情報量として特定する。
【００７０】
（ｊ）システム制御部４は、上記特定された複数の参照対象商品それぞれに対する、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数の平均値（図４（Ｂ）の例では、４件）または標準偏差値を情報量として特定する。
【００７１】
（ｋ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品それぞれに対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数のうち、最大値（図４（Ｂ）の例では、商品ＩＤ“I0104”の商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数＝１０２文字）を情報量として特定する。
【００７２】
（ｌ）システム制御部４は、上記特定された１または複数の参照対象商品それぞれに対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数の平均値または標準偏差値を情報量として特定する。
【００７３】
（ｍ）システム制御部４は、上記特定された複数の参照対象商品それぞれに対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューのうち、文字数が最も多い重視項目（例えば、風呂）のレビューを当該参照対象商品毎に特定し、当該特定した参照対象商品毎のレビューの文字数の平均値または標準偏差値を情報量として特定する。
【００７４】
（ｎ）システム制御部４は、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が上記特定された参照対象商品と比較された商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数よりも多い参照対象商品に絞り込んで、上記（ｈ）〜（ｍ）の何れか１つの情報量特定処理を行う。
【００７５】
なお、上記（ａ）〜（ｎ）の情報量特定処理において処理されるレビューは、ボジティブなレビューであってもよい。この場合、上記（ｆ）の例では、システム制御部４は、上記特定された複数の参照対象商品それぞれに対するボジティブなレビューのうち、文字数が最も多いボジティブなレビューを当該参照対象商品毎に特定し、当該特定した参照対象商品毎のボジティブなレビューの文字数の平均値または標準偏差値を情報量として特定する。これにより、より一層、適切な商品条件を決定することができる。
【００７６】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ６で特定された情報量を示す商品条件を決定する（ステップＳ７）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１で取得された広告提供条件が示す広告対象商品の商品ＩＤに対応付けられた投稿情報、及びレビュー数等を投稿情報データベース２５から取得し、当該広告対象商品がステップＳ７で決定された商品条件を満すか否かを判定する（ステップＳ８）。この判定の内容は、上記ステップＳ６において特定された内容に応じて異なる。
【００７７】
例えば、上記（ａ）〜（ｃ）,（ｇ）の何れかの情報量特定処理でレビュー数（平均値または標準偏差値の場合もある）が情報量として特定された場合、システム制御部４は、広告対象商品に対するレビュー数が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かを判定する。そして、システム制御部４は、当該レビュー数が商品条件に示される情報量未満または以下でないと判定したとき、広告対象商品が商品条件を満たすと判定し（ステップＳ８：ＹＥＳ）、ステップＳ９へ進む。一方、システム制御部４は、当該レビュー数が商品条件に示される情報量未満または以下であると判定したとき、広告対象商品が商品条件を満さないと判定し（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ１０へ進む。
【００７８】
或いは、上記（ｄ）〜（ｆ）,（ｇ）の何れかの情報量特定処理で文字数（平均値または標準偏差値の場合もある）が情報量として特定された場合、システム制御部４は、広告対象商品に対するレビューの文字数が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かを判定する。ここで、広告対象商品に対するレビューが複数ある場合、それぞれのレビューに含まれる文字数の平均値または標準偏差値（または、複数のレビューの文字数のうちの最大値）が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かが判定される。そして、システム制御部４は、当該文字数が商品条件に示される情報量未満または以下でないと判定したとき、広告対象商品が商品条件を満たすと判定し（ステップＳ８：ＹＥＳ）、ステップＳ９へ進む。一方、システム制御部４は、当該文字数が商品条件に示される情報量未満または以下であると判定したとき、広告対象商品が商品条件を満さないと判定し（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ１０へ進む。
【００７９】
或いは、上記（ｈ）〜（ｊ）,（ｎ）の何れかの情報量特定処理で重視項目（例えば、風呂）のレビュー数（平均値または標準偏差値の場合もある）が情報量として特定された場合、システム制御部４は、広告対象商品に対して投稿されたレビューのうち当該重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が、商品条件が示す情報量未満または以下であるか否かを判定する。そして、システム制御部４は、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が商品条件に示される情報量未満または以下でないと判定したとき、広告対象商品が商品条件を満たすと判定し（ステップＳ８：ＹＥＳ）、ステップＳ９へ進む。一方、システム制御部４は、重視項目（例えば、風呂）のレビュー数が商品条件に示される情報量未満または以下であると判定したとき、広告対象商品が商品条件を満さないと判定し（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ１０へ進む。
【００８０】
或いは、上記（ｋ）〜（ｍ）,（ｎ）の何れかの情報量特定処理で重視項目（例えば、風呂）の文字数（平均値または標準偏差値の場合もある）が情報量として特定された場合、システム制御部４は、広告対象商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かを判定する。ここで、広告対象商品に対する、重視項目（例えば、風呂）のレビューが複数ある場合、それぞれのレビューに含まれる文字数の平均値または標準偏差値（または、複数のレビューの文字数のうちの最大値）が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かが判定される。そして、システム制御部４は、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数が商品条件に示される情報量未満または以下でないと判定したとき、広告対象商品が商品条件を満たすと判定し（ステップＳ８：ＹＥＳ）、ステップＳ９へ進む。一方、システム制御部４は、重視項目（例えば、風呂）のレビューの文字数が商品条件に示される情報量未満または以下であると判定したとき、広告対象商品が商品条件を満さないと判定し（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ１０へ進む。
【００８１】
なお、上記（ａ）〜（ｎ）の情報量特定処理において処理されたレビューがボジティブなレビューであった場合、システム制御部４は、広告対象商品に対するボジティブなレビューのレビュー数、またはボジティブなレビューの文字数が、商品条件に示される情報量未満または以下であるか否かを判定することになる。
【００８２】
ステップＳ９では、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された対象ユーザの中から、例えばステップＳ１で取得された広告提供条件が示す広告予算額に応じたユーザ数分の対象ユーザを例えばランダムで特定し、当該特定した所定数の対象ユーザに対して上記広告対象商品の情報を提供し、図４に示す処理を終了する。
【００８３】
ステップＳ１０では、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された対象ユーザにより購入された購入商品の商品ＩＤに対応付けられた購入時刻、当該商品に対するレビュー、及び投稿時刻等を、ステップＳ５で取得された情報から特定する（購入商品に対するレビューが投稿されていない場合、当該商品に対するレビュー等は特定されない）。このとき、例えば、システム制御部４は、特定した各レビューからポジティブ表現有無を特定する。また、例えば、システム制御部４は、特定した各レビューに含まれる文字数を特定する。
【００８４】
また、例えば、システム制御部４は、特定した各レビューが他のユーザＵｎにより商品の購入前に閲覧された被閲覧回数を特定するとよい。この場合、例えば、システム制御部４は、対象ユーザのユーザＩＤ、及び当該対象ユーザにより購入された購入商品の商品ＩＤに対応付けられたレビュー（つまり、対象ユーザによる当該購入商品に対するレビュー）を閲覧したユーザのユーザＩＤを投稿情報データベース２５から取得し、取得したユーザＩＤの数をカウントすることで被閲覧回数を特定する。ここで、システム制御部４は、当該取得したユーザＩＤに対応するユーザ（上記閲覧したユーザ）のうち、上記特定されたレビューを閲覧した後に上記購入商品を購入したユーザのユーザＩＤをユーザ情報データベース２３から特定し、特定したユーザのユーザＩＤをカウントすることで、被閲覧回数を特定することが望ましい。
【００８５】
また、例えば、システム制御部４は、特定した各レビューが他のユーザＵｎにより参考になったレビューとして明示的に選択された被参考回数を特定するとよい。この場合、例えば、システム制御部４は、対象ユーザのユーザＩＤ、及び当該対象ユーザにより購入された購入商品の商品ＩＤに対応付けられたレビュー（つまり、対象ユーザによる当該購入商品に対するレビュー）を参考になったレビューとして明示的に選択したユーザのユーザＩＤを投稿情報データベース２５から取得し、取得したユーザＩＤの数をカウントすることで、被参考回数を特定する。ここで、システム制御部４は、当該取得したユーザＩＤに対応するユーザ（上記明示的に選択したユーザ）のうち、上記購入商品を購入したユーザのユーザＩＤをユーザ情報データベース２３から特定し、特定したユーザのユーザＩＤをカウントすることで、被閲覧回数を特定することが望ましい。
【００８６】
図５は、特定された対象ユーザの購入商品に対する投稿情報の一覧を示す図である。図５に示すように、対象ユーザにより購入された購入商品の商品ＩＤ、対象ユーザによる購入時刻、対象ユーザによる投稿時刻、対象ユーザのレビューの内容（文字列）、当該レビューの文字数、当該レビューにおけるポジティブ表現有無、当該レビューの被閲覧回数、及び当該レビューの被参考回数が、例えばＲＡＭ４３上で整理される。
【００８７】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された対象ユーザにより投稿された投稿情報（例えば、ステップＳ１０で特定されたレビュー）等に基づいて、上記広告対象商品が当該商品条件を満たすために貢献する貢献ユーザを、ステップＳ２で特定された対象ユーザの中から特定する（ステップＳ１１）。例えば、システム制御部４は、以下の（i）〜（vii）に示す貢献ユーザ特定処理の何れかを行う。
【００８８】
（i）システム制御部４は、上記対象ユーザにより購入された購入商品に対する投稿頻度が相対的に高い上位所定数の対象ユーザ、または当該投稿頻度が閾値以上の対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。この投稿頻度とは、当該対象ユーザの購入回数に対する投稿回数の割合（つまり、投稿回数／購入回数）である。図５の例では、対象ユーザＵ１の投稿頻度は、２（投稿回数）／３（購入回数）となる。
【００８９】
（ii）システム制御部４は、上記対象ユーザにより購入された購入商品に対する購入時期（例えば、上記購入時刻）から所定期間内の投稿頻度が相対的に高い上位所定数の対象ユーザ、または当該投稿頻度が閾値以上の対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。この投稿頻度は、購入商品の購入回数に対する、購入時期から所定期間内の投稿回数の割合（つまり、購入時期から所定期間内の投稿回数／購入回数）である。所定期間は、例えば商品カテゴリ毎に設定される。例えば旅行プラン利用券の場合、所定期間は１か月程度に設定され、カメラの場合、所定期間は２週間程度に設定される。
【００９０】
（iii）システム制御部４は、上記対象ユーザにより購入された購入商品に対するポジティブなレビューの投稿頻度が相対的に高い上位所定数の対象ユーザ、または当該投稿頻度が閾値以上の対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。この投稿頻度は、購入商品の全投稿回数に対する、ポジティブなレビューの投稿回数の割合（つまり、ポジティブなレビューの投稿回数／全ての投稿回数）である。図５の例では、対象ユーザＵ１の投稿頻度は、２（ポジティブなレビューの投稿回数）／２（全ての投稿回数）となる。或いは、システム制御部４は、上記対象ユーザにより購入された購入商品に対する、上記特定された重視項目（例えば、風呂）のポジティブなレビューの投稿頻度が相対的に高い上位所定数の対象ユーザ、または当該投稿頻度が閾値以上の対象ユーザを貢献ユーザとして特定してもよい。
【００９１】
（iv）システム制御部４は、対象ユーザの購入履歴に基づいて、現在時刻から過去所定期間内に商品を購入していない対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。この所定期間は、例えば、予め特定された購入間隔（例えば、当該対象ユーザの購入間隔の平均値、または当該対象ユーザが購入した購入商品の耐用年数など）に設定される。
【００９２】
（v）システム制御部４は、上記情報量（例えば、文字数）が相対的に多い上位所定数のレビュー、または当該情報量（例えば、文字数）が閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。閾値を１０文字とした場合、図５の例では、貢献ユーザとして特定される対象ユーザには、対象ユーザＵ１〜Ｕ３の全てが該当する。なお、対象ユーザによりレビューが投稿された購入商品が複数ある場合、それぞれのレビューに含まれる文字数の平均値または標準偏差値（または、複数のレビューの文字数のうちの最大値）が相対的に多いまたは閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザが貢献ユーザとして特定されてもよい。
【００９３】
（vi）システム制御部４は、上記購入商品を購入した他のユーザＵｎにより参考になったレビューとして明示的に選択された被参考回数が相対的に多い上位所定数のレビュー、または当該被参考回数が閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。閾値を４０回とした場合、図５の例では、貢献ユーザとして特定される対象ユーザには、対象ユーザＵ１及びＵ３が該当する。なお、対象ユーザによりレビューが投稿された購入商品が複数ある場合、それぞれのレビューの被参考回数の平均値または標準偏差値（または、複数のレビューの被参考回数のうちの最大値）が相対的に多いまたは閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザが貢献ユーザとして特定されてもよい。
【００９４】
（vii）システム制御部４は、上記購入商品を購入した他のユーザＵｎにより商品の購入前に閲覧された被閲覧回数が相対的に多い上位所定数のレビュー、または当該被閲覧回数が閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザを貢献ユーザとして特定する。閾値を５０回とした場合、図５の例では、貢献ユーザとして特定される対象ユーザには、対象ユーザＵ１〜Ｕ３の全てが該当する。なお、対象ユーザによりレビューが投稿された購入商品が複数ある場合、それぞれのレビューの被閲覧回数の平均値または標準偏差値（または、複数のレビューの被閲覧回数のうちの最大値）が相対的に多いまたは閾値以上のレビューを投稿した対象ユーザが貢献ユーザとして特定されてもよい。
【００９５】
以上の貢献ユーザ特定処理により、広告対象商品が他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象商品の競争力を高めることに貢献する期待値の高い貢献ユーザを決定することができる。
【００９６】
なお、例えば、システム制御部４は、上記（i）〜（vii）の何れか２つ以上の貢献ユーザ特定処理の組合せ（ＡＮＤ条件、またはＯＲ条件）で貢献ユーザを特定してもよい。
【００９７】
次いで、システム制御部４は、ステップＳ１１で特定された貢献ユーザの数が、所定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。この所定数は、ステップＳ１で取得された広告提供条件が示す広告予算額に応じたユーザ数に設定される。システム制御部４は、貢献ユーザの数が所定数以上でないと判定した場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、上記ステップＳ１で取得された広告提供条件が示す対象セグメントに近い対象セグメントを特定し（ステップＳ１３）、ステップＳ２に戻り、上記と同様の処理を行う。ここで、広告提供条件が示す対象セグメントが“２０の代女性”である場合、この対象セグメントに近い対象セグメントは“３０の代女性”、または“２０の代男性”となる。対象セグメントが近いかどうかの関係はシステム管理者等により任意に設定される。一方、システム制御部４は、貢献ユーザの数が所定数以上であると判定した場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１１で特定された貢献ユーザに対して上記広告対象商品の情報を提供し（ステップＳ１４）、図４に示す処理を終了する。貢献ユーザに対する広告対象商品の情報の提供では、例えば、当該広告対象商品の情報が本文中に記述された電子メールが、システム制御部４から当該貢献ユーザの電子メールアドレス宛てに送信される。これにより、貢献ユーザは、当該ユーザ端末ＵＴｎのメールソフトにより当該電子メールを取得して当該広告対象商品の情報を閲覧する。或いは、当該広告対象商品の情報は、当該貢献ユーザがユーザ端末ＵＴｎからログインしたときに、当該ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザに送信され、当該Ｗｅｂブラウザのウインドウにポップアップ表示されるか、或いはＷｅｂブラウザにインストールされているツールバー上に表示される。
【００９８】
以上説明したように、上記実施形態によれば、システム制御部４は、広告主により指定された対象セグメントに属する対象ユーザによる商品に対する操作履歴から参照対象商品を特定し、当該参照対象商品に対する投稿情報を取得し、当該投稿情報に基づいて、当該参照対象商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する。そして、システム制御部４は、広告主により指定された広告対象商品が、上記決定した商品条件を満たさない場合に、上記対象セグメントに属する対象ユーザにより投稿された投稿情報に基づいて、当該広告対象商品が当該商品条件を満たすために貢献するユーザを対象ユーザの中から特定し、当該特定したユーザに対して広告対象商品の情報を提供するように構成したので、広告の提供対象であるユーザにとって、広告対象商品以外の他の商品と比べて競争力がない場合であっても、当該広告対象商品の競争力を高めることができる。
【符号の説明】
【００９９】
１  通信部
２  記憶部
３  入出力インターフェース部
４  システム制御部
５  システムバス
ＳＴｍ  店舗端末
ＵＴｎ  ユーザ端末
ＡＴｌ  広告主端末
ＳＡ  情報提供サーバ
ＮＷ  ネットワーク
【要約】
情報処理装置は、広告主により指定された対象セグメントに属する対象ユーザによる商品に対する操作履歴から参照対象商品を特定し、当該参照対象商品に対する投稿情報を取得し、当該投稿情報に基づいて、当該参照対象商品に対する特定項目の情報量を少なくとも示す商品条件を決定する。そして、情報処理装置は、広告主により指定された広告対象商品が、上記決定した商品条件を満たさない場合に、上記対象セグメントに属する対象ユーザにより投稿された投稿情報に基づいて、当該広告対象商品が当該商品条件を満たすために貢献するユーザを対象ユーザの中から特定し、当該特定したユーザに対して広告対象商品の情報を提供する。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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