(57)【要約】【課題】広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ること。【解決手段】履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３が、所定の期間内に所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数、すなわち、任意のユーザによりクリックされたバナー広告のクリック回数を集計し、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３、変動配信比率算出部８４および配信比率算出部８５が、集計されたクリック回数の情報に基づいて各バナー広告の配信比率を算出することにより、さまざまなユーザの広告コンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいた配信比率を算出する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出プログラムであって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手順と、
前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項２】
前記配信比率算出手順は、前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする請求項１に記載の広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項３】
前記配信比率算出手順は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする請求項２に記載の広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項４】
前記配信比率算出手順は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする請求項１、２または３に記載の広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項５】
前記配信比率算出手順は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項６】
前記配信比率算出手順は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出プログラム。
【請求項７】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出方法であって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計工程と、
前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出工程と、
を含んだことを特徴とする広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項８】
前記配信比率算出工程は、前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする請求項７に記載の広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項９】
前記配信比率算出工程は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする請求項８に記載の広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項１０】
前記配信比率算出工程は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする請求項７、８または９に記載の広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項１１】
前記配信比率算出工程は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項１２】
前記配信比率算出工程は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項７〜１１のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出方法。
【請求項１３】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出システムであって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、
前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出手段と、
を備えたことを特徴とする広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１４】
前記配信比率算出手段は、前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする請求項１３に記載の広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１５】
前記配信比率算出手段は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする請求項１４に記載の広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１６】
前記配信比率算出手段は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする請求項１３、１４または１５に記載の広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１７】
前記配信比率算出手段は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項１３〜１６のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１８】
前記配信比率算出手段は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする請求項１３〜１７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信比率算出システム。
【請求項１９】
ユーザの反応を受け付けるコンテンツが配信される場合にコンテンツの配信数を制御するコンテンツ配信制御システムであって、
所定の期間内に前記所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、
前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて所定の反応の総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信数を制御する配信制御手段と、
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信制御システム。
【請求項２０】
前記配信制御手段は、前記所定の反応の総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信を制御することを特徴とする請求項１９に記載のコンテンツ配信制御システム。
【請求項２１】
前記回数集計手段は、コンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラの操作を介して生じる任意のユーザの所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計することを特徴とする請求項１９または２０に記載のコンテンツ配信制御システム。
【請求項２２】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御システムであって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、
前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御手段と、
を備えたことを特徴とする広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２３】
前記配信制御手段は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信を制御することを特徴とする請求項２２に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２４】
前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザの時間的変化に応じて前記配信数の制御を複数回おこなうことを特徴とする請求項２２または２３に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２５】
前記回数集計手段は、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することを特徴とする請求項２２、２３または２４に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２６】
前記配信制御手段は、モンテカルロ・シミュレーションにより任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２７】
前記配信制御手段は、人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２８】
前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて前記広告コンテンツの配信数が変化するよう配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜２７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項２９】
前記配信制御手段は、前記広告コンテンツの配信数を、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する部分と、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない部分とに分けて制御することを特徴とする請求項２２〜２７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３０】
前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザから複数の広告コンテンツが所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することを特徴とする請求項２９に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３１】
前記配信制御手段は、前記広告コンテンツの配信に係る日数に基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することを特徴とする請求項２９および３０に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３２】
前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信コストに係る所定の条件を満足するよう広告コンテンツの配信数の制御をおこなうことを特徴とする請求項２２〜３１のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３３】
前記配信制御手段は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて、前記配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３２のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３４】
前記配信制御手段は、各広告コンテンツの特徴に応じて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３３のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３５】
前記配信制御手段は、あるものの存在をユーザに認知させる認知型広告コンテンツの配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツの配信数とを別個に制御することを特徴とする請求項３４に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３６】
前記配信制御手段は、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツに対して別個に配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３７】
前記配信制御手段は、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３６のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３８】
前記配信制御手段は、前記広告コンテンツにより訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項３９】
前記配信制御手段は、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３８のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４０】
前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜３９のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４１】
前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４０のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４２】
前記配信制御手段は、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信する広告コンテンツと、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信する広告コンテンツとで別個に配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４１のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４３】
前記配信制御手段は、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツが重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４２のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４４】
前記配信制御手段は、広告コンテンツが配信された場合に、配信された広告コンテンツに対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする請求項２２〜４３のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４５】
前記配信制御手段は、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする請求項４４に記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４６】
前記配信制御手段は、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに別個に配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４７】
前記配信制御手段は、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる広告コンテンツの配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４６のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４８】
前記配信制御手段は、広告コンテンツに対するユーザの忘却に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項４９】
前記配信制御手段は、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することを特徴とする請求項２２〜４８のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御システム。
【請求項５０】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御方法であって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計工程と、
前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御工程と、
を含んだことを特徴とする広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５１】
前記配信制御工程は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信を制御することを特徴とする請求項５０に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５２】
前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザの時間的変化に応じて前記配信数の制御を複数回おこなうことを特徴とする請求項５０または５１に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５３】
前記回数集計工程は、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することを特徴とする請求項５０、５１または５２に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５４】
前記配信制御工程は、モンテカルロ・シミュレーションにより任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５５】
前記配信制御工程は、人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５６】
前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて前記広告コンテンツの配信数が変化するよう配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜５５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５７】
前記配信制御工程は、前記広告コンテンツの配信数を、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する部分と、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない部分とに分けて制御することを特徴とする請求項５０〜５５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５８】
前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザから複数の広告コンテンツが所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することを特徴とする請求項５７に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項５９】
前記配信制御工程は、前記広告コンテンツの配信に係る日数に基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することを特徴とする請求項５７および５８に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６０】
前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信コストに係る所定の条件を満足するよう広告コンテンツの配信数の制御をおこなうことを特徴とする請求項５０〜５９のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６１】
前記配信制御工程は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて、前記配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６０のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６２】
前記配信制御工程は、各広告コンテンツの特徴に応じて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６１のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６３】
前記配信制御工程は、あるものの存在をユーザに認知させる認知型広告コンテンツの配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツの配信数とを別個に制御することを特徴とする請求項６２に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６４】
前記配信制御工程は、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツに対して別個に配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６３のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６５】
前記配信制御工程は、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６４のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６６】
前記配信制御工程は、前記広告コンテンツにより訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６７】
前記配信制御工程は、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６６のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６８】
前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６７のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項６９】
前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６８のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７０】
前記配信制御工程は、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信する広告コンテンツと、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信する広告コンテンツとで別個に配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜６９のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７１】
前記配信制御工程は、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツが重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜７０のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７２】
前記配信制御工程は、広告コンテンツが配信された場合に、配信された広告コンテンツに対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする請求項５０〜７１のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７３】
前記配信制御工程は、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする請求項７２に記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７４】
前記配信制御工程は、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに別個に配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜７３のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７５】
前記配信制御工程は、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる広告コンテンツの配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜７４のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７６】
前記配信制御工程は、広告コンテンツに対するユーザの忘却に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜７５のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７７】
前記配信制御工程は、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することを特徴とする請求項５０〜７６のいずれか１つに記載の広告コンテンツ配信制御方法。
【請求項７８】
所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御プログラムであって、
所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手順と、
前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする広告コンテンツ配信制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法および広告コンテンツ配信比率算出システム、ユーザの反応を受け付けるコンテンツが配信される場合にコンテンツの配信数を制御するコンテンツ配信制御システム、および、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラムに関し、特に、広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができ、また、商材の認知効果を得るチャンスの逸失を防ぐことができる広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットが普及するに伴い、ウェブページに掲載されるバナー広告の重要性がますます高まってきている。ユーザがこのバナー広告をマウス等でクリックすると、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページが表示されるようになっている。
【０００３】
また、バナー広告による宣伝効果を高めるために、ユーザの属性情報をあらかじめ登録しておき、ユーザの属性に対応するバナー広告のみを選択的に配信するターゲッティング配信がおこなわれている。ここで、ユーザの属性情報とは、性別や年齢、住所、職業、興味などの情報である。
【０００４】
このターゲッティング配信においては、ユーザの属性に対応したバナー広告をユーザに配信できるものの、配信したバナー広告がユーザにとって価値があるものであったか否かを確認することができない。
【０００５】
すなわち、興味のあるバナー広告が配信された場合には、ユーザはそのバナー広告をクリックする可能性が高いが、従来のターゲッティング配信では、バナー広告がクリックされたか否かを確認し、その情報を以後の広告配信に役立てるものではなかった。
【０００６】
そのため、特許文献１には、配信したバナー広告に対してユーザによりクリックされた回数の情報をユーザごとに収集し、その情報に基づいてそれ以降に配信するバナー広告を個々のユーザの興味に合わせて選択する広告配信方法が開示されている。
【０００７】
また、一般的に広告は「認知」効果を得る事を目的として投入される。ターゲットとしている消費者の特性を考慮して、それぞれの商材がターゲットにしている消費者の嗜好に合うデザインや訴求内容でカスタマイズされた広告を投入することができれば、当該商材の認知率を上げることが可能であると予測されている。
【０００８】
このような予測に基づき、インターネットにおいて広告の効果を高めるための配信手法として、ユーザの性別や年齢、住所などの属性に応じた広告の配信システムを提供するような技術が多く開示されている（特許文献１〜５を参照）。
【０００９】
これらの技術は、「ユーザの属性を正確に把握している」、「ユーザの分布が属性によって明確である」、「ユーザの属性の違いと嗜好の違いに相関関係がある」、「複数の商材の広告をまとめて扱う」、「明確に相異なるデザインや訴求内容の広告が準備されている」というような、非現実的な理想環境においてはある程度効果を発揮できるかもしれない。
【００１０】
ところが実際には（特にインターネットにおいては）、不特定多数のユーザが入り乱れて分布しており、同じ属性に分類されるユーザであってもその嗜好は実に様々であり、広告はたいがい１商材につき１案件であり、広告のデザインはどれも制作者（クリエイター）がしのぎを削って効果的なクリエイティブを制作しており、アクセスしているユーザ数が常時数千万にも達する。
【００１１】
このように、インターネットのような複雑な系において、常に有効な「ユーザの属性に応じた広告の配信システム」を提供するのは、通常の商材では費用対効果からみて困難であるといえる。
【００１２】
他方、線形モデルに対する最適解を見出す手法でカスタマイズされた広告の配信を最適にすることを目指した技術も見受けられるが（特許文献６を参照）、表示割合を計算する学習システムを準備する段階と、学習システムにより定期的に表示割合を更新する段階を有するので、ネットワーク上でのカスタマイズされた広告の選択及び配信を提供する方法およびシステムが複雑になる。
【００１３】
また、上記の「ユーザ属性を正確に把握するのは困難で、同じ属性に分類される接触者であってもその嗜好は実に様々であり、広告はたいがい１案件につき１商材であり、広告のデザインはどれも制作者（クリエイター）がしのぎを削って効果的なクリエイティブを制作しており、同時にアクセスしているユーザ数が膨大である」ということに注目して開発された、インターネット広告に適しているシステムも存在する。
【００１４】
すなわち、単に複数のバナー広告を準備し、ユーザ（すなわち消費者）のクリックスルーレートを上げることを狙って、配信するバナー広告を配信結果の記録データに基づいて逐次選択させるような広告配信システムである。例えば、ＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋ，Ｉｎｃ．（ダブルクリック社）によるＤＡＲＴに代表されるシステムは、準備された複数のバナー広告のうち、最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告が選択される配信システムである。
【００１５】
消費者に広告主の商材を「認知」させる場合、バナー広告のデザインがひとつの重要なポイントであることから、上記配信システムでは、ユーザの属性や広告の訴求内容によるカスタマイズのような費用対効果が不明確となることをせずに、単にバナー広告のデザインに注目し、そのときそのときのユーザの嗜好（すなわち、よく選ばれるバナー広告）を単純にバナー広告の配信回数の調整に反映させることで、従来のバナー広告とほとんど変わらない費用や工数で広告配信の効果を上げることを目的としている（ここでは、このような調整を最適化と称する）。
【００１６】
ところが、単純な最適化の手法は、広告配信の効果向上を謳いながら、結果的には効果を減少させていることがあると考えられる。最も単純な例は、初期配信期間における広告バナーの初期配信において最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告のみを残りの配信期間に配信することである。
【００１７】
この場合、初期配信期間に何かの影響で嗜好の偏ったユーザがいた可能性があり、広告の残りの配信期間に渡ってこのバナー広告を露出することで逆に効果を減少させてしまう可能性が高い。これはちょうど、複雑な系における統計力学の有名な困難に例えることができる。すなわち、複雑な系における、最適な状態（例えば、エネルギーやコストが最低となるような状態）を知りたい場合である。
【００１８】
複雑な系の特徴というのは、局所的もしくは暫時的な安定点が存在し、これが大域的には不安定となっていることである。ここで起こりやすい間違いというのは、局所的に安定していると思われる状態が最適であるとすること（バナー広告の初期配信数において最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告のみを残りの配信期間に１００％配信すること）である。この方法では、バナー広告の全配信期間で到達できる可能性のあるクリックスルーレートよりも低くなる可能性がある。
【００１９】
従って、複数のバナー広告の差がはっきりしているような特殊な状況や、ユーザの属性の分布がはっきりしているような特殊な状況では、最適化配信したバナー広告群と最適化配信しないバナー広告群とで比較してチャンピオンデータのような素晴らしい結果がでる可能性もあろうが、ユーザ数が増えて系が複雑になればなるほど、効果は偶然の要素に左右される傾向にあり、広告主にとってはこのような「最適化」オプションの適用に困惑することになる。
【００２０】
また、困惑以前の問題として、問題の存在に気づかないまま、バナー広告配信業者が用意したチャンピオンデータが一人歩きしている。特に今日のように、多数のユーザが集まるようになったインターネットのネットワーク上でバナー広告を配信する場合、効果が発揮しにくい状況になる。
【００２１】
【特許文献１】特開２００２−２３６８４６号公報
【特許文献２】特開２００２−２７３６９号公報
【特許文献３】特開２００２−３２３９８号公報
【特許文献４】特開２００２−１３２８２２号公報
【特許文献５】特開２００２−２０３１１９号公報
【特許文献６】特開２０００−１４８６７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、上述した特許文献１に代表される従来技術では、ユーザのバナー広告に対する興味が変化すると、ユーザごとに収集したクリック回数の情報が意味をなさなくなり、安定した広告効果を得ることが難しくなるという問題があった。
【００２３】
すなわち、個々のユーザの興味に合わせて配信するバナー広告を選択するためユーザに適したバナー広告を配信することができ、広告効果が高くなるものの、ユーザの広告に対する興味は常に同じであるとは限らないため、クリック回数の情報を頻繁に更新する必要がある。
【００２４】
そのような場合、バナー広告をあまりクリックすることのないユーザについては、新たにクリック回数の情報を収集するのに時間がかかり、その間ユーザに対するバナー広告の広告効果が急激に低下してしまう。
【００２５】
そのため、バナー広告の広告効果が低下してしまうのをいかにして防止し、バナー広告を見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができるかが重要な問題となってくる。
【００２６】
また、上記以外にも、現存するバナー広告配信の最適化には課題がある。すなわち、クリックスルーレート（Ｃｌｉｃｋ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｒａｔｅ，ＣＴＲ）というパラメータに注目して配信回数を決めているところである。図１７に、認知効果を得る事を目的として投入された、クリエイティブＡおよびクリエイティブＢという異なる２つのバナー広告をそれぞれ３人のユーザに同じページビュー（Ｐａｇｅ  Ｖｉｅｗ，ＰＶ）だけ配信した場合の結果を示す。図１７は、広告配信の最適化における課題について説明する図である。
【００２７】
この例でわかるように、同じ配信量であったにも関わらず、クリエイティブＡに反応したユーザは３人のうち１人（ユニーククリック率＝３３．３％）、クリエイティブＢに反応したユーザは３人のうち２人（ユニーククリック率＝６６．７％）であるので、一般にはクリエイティブＢの方が高い認知効果を得たと考えられる。
【００２８】
ところが、クリックスルー数またはクリックスルーレートを基準にすると、高い認知効果を得たクリエイティブＢよりも、クリエイティブＡの方がユーザによりクリックされた総数が多いため高いパフォーマンスを示してしまう。この結果から、クリエイティブＡの配信回数を増やすと、広告主は商材の認知効果を得るチャンスを逸してしまうことがわかる。
【００２９】
すなわち、インタラクティブメディアにおけるバナー広告の特徴は、バナー広告の配信履歴とバナー広告を閲覧したユーザの反応とを計測し履歴を残す事ができる点にあることに着目し、間違った結果を導く可能性のあるクリックスルー数またはクリックスルーレートに替えて、ユニーククリック率またはユニークユーザ数によって最適化することにより、商材の認知効果を得るチャンスの逸失を防ぐことが望まれる。
【００３０】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、バナー広告などの広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができ、また、商材の認知効果を得るチャンスの逸失を防ぐことができる広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御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】
【００３１】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出プログラムであって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手順と、前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手順は、前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする。
【００３３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手順は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする。
【００３４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手順は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする。
【００３５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手順は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００３６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手順は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００３７】
また、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出方法であって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計工程と、前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出工程と、を含んだことを特徴とする。
【００３８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出工程は、前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする。
【００３９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出工程は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする。
【００４０】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出工程は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする。
【００４１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出工程は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００４２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出工程は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００４３】
また、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける複数の広告コンテンツが配信される場合に各広告コンテンツの配信比率を算出する広告コンテンツ配信比率算出装置であって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出する配信比率算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【００４４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手段は、前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することを特徴とする。
【００４５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手段は、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することを特徴とする。
【００４６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手段は、複数の異なる長さの期間において前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することを特徴とする。
【００４７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手段は、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００４８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信比率算出手段は、所定の時間帯ごとに前記配信比率を算出することを特徴とする。
【００４９】
また、本発明は、ユーザの反応を受け付けるコンテンツが配信される場合にコンテンツの配信数を制御するコンテンツ配信制御システムであって、所定の期間内に前記所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて所定の反応の総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信数を制御する配信制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【００５０】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定の反応の総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信を制御することを特徴とする。
【００５１】
また、本発明は、上記発明において、前記回数集計手段は、コンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラの操作を介して生じる任意のユーザの所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計することを特徴とする。
【００５２】
また、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御システムであって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手段と、前記回数集計手段により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【００５３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信を制御することを特徴とする。
【００５４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザの時間的変化に応じて前記配信数の制御を複数回おこなうことを特徴とする。
【００５５】
また、本発明は、上記発明において、前記回数集計手段は、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することを特徴とする。
【００５６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、モンテカルロ・シミュレーションにより任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００５７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００５８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて前記広告コンテンツの配信数が変化するよう配信数を制御することを特徴とする。
【００５９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記広告コンテンツの配信数を、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する部分と、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない部分とに分けて制御することを特徴とする。
【００６０】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定の特性のユーザから複数の広告コンテンツが所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することを特徴とする。
【００６１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記広告コンテンツの配信に係る日数に基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することを特徴とする。
【００６２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信コストに係る所定の条件を満足するよう広告コンテンツの配信数の制御をおこなうことを特徴とする。
【００６３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて、前記配信数を制御することを特徴とする。
【００６４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、各広告コンテンツの特徴に応じて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００６５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、あるものの存在をユーザに認知させる認知型広告コンテンツの配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツの配信数とを別個に制御することを特徴とする。
【００６６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツに対して別個に配信数を制御することを特徴とする。
【００６７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００６８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、前記広告コンテンツにより訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００６９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００７０】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする。
【００７１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツの配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする。
【００７２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信する広告コンテンツと、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信する広告コンテンツとで別個に配信数を制御することを特徴とする。
【００７３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツが重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００７４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツが配信された場合に、配信された広告コンテンツに対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする。
【００７５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする。
【００７６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに別個に配信数を制御することを特徴とする。
【００７７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる広告コンテンツの配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００７８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、広告コンテンツに対するユーザの忘却に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００７９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御手段は、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することを特徴とする。
【００８０】
また、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御方法であって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計工程と、前記回数集計工程により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御工程と、を含んだことを特徴とする。
【００８１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信を制御することを特徴とする。
【００８２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザの時間的変化に応じて前記配信数の制御を複数回おこなうことを特徴とする。
【００８３】
また、本発明は、上記発明において、前記回数集計工程は、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することを特徴とする。
【００８４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、モンテカルロ・シミュレーションにより任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００８５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００８６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて前記広告コンテンツの配信数が変化するよう配信数を制御することを特徴とする。
【００８７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記広告コンテンツの配信数を、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する部分と、前記所定の特性のユーザがおこなう前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない部分とに分けて制御することを特徴とする。
【００８８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記所定の特性のユーザから複数の広告コンテンツが所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することを特徴とする。
【００８９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記広告コンテンツの配信に係る日数に基づいて、前記所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することを特徴とする。
【００９０】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信コストに係る所定の条件を満足するよう広告コンテンツの配信数の制御をおこなうことを特徴とする。
【００９１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて、前記配信数を制御することを特徴とする。
【００９２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、各広告コンテンツの特徴に応じて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００９３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、あるものの存在をユーザに認知させる認知型広告コンテンツの配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツの配信数とを別個に制御することを特徴とする。
【００９４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツに対して別個に配信数を制御することを特徴とする。
【００９５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００９６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、前記広告コンテンツにより訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００９７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【００９８】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする。
【００９９】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツの配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することを特徴とする。
【０１００】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信する広告コンテンツと、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信する広告コンテンツとで別個に配信数を制御することを特徴とする。
【０１０１】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツが重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【０１０２】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツが配信された場合に、配信された広告コンテンツに対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする。
【０１０３】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することを特徴とする。
【０１０４】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに別個に配信数を制御することを特徴とする。
【０１０５】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる広告コンテンツの配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【０１０６】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、広告コンテンツに対するユーザの忘却に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することを特徴とする。
【０１０７】
また、本発明は、上記発明において、前記配信制御工程は、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することを特徴とする。
【０１０８】
また、本発明は、所定のウェブページの出力要求をユーザから受け付ける広告コンテンツが配信される場合に広告コンテンツの配信数を制御する広告コンテンツ配信制御プログラムであって、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計する回数集計手順と、前記回数集計手順により集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御する配信制御手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０１０９】
本発明によれば、所定の期間内に所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計し、集計した回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出することとしたので、さまざまなユーザの広告コンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいて配信比率を算出することにより、広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができるという効果を奏する。
【０１１０】
また、本発明によれば、所定の期間内に所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて、各広告コンテンツを配信する比率が一定である第１の比率部分と、各広告コンテンツを配信する比率が時間の経過に伴って変化する第２の比率部分とからなる配信比率を算出することとしたので、ある程度継続して配信したい広告コンテンツの配信を保証しつつ、ユーザの反応に応じた比率で広告コンテンツを配信することができ、また、配信比率の急激な変化を抑制することができるという効果を奏する。
【０１１１】
また、本発明によれば、各広告コンテンツの配信開始から時間が経過するにつれて第１の比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することとしたので、一定の比率での広告コンテンツの配信を時間の経過とともに減らすことにより、ユーザが興味を示さない広告コンテンツを長期間配信することを徐々に抑制していくことができるという効果を奏する。
【０１１２】
また、本発明によれば、複数の異なる長さの期間において所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数の情報に基づいて第２の比率部分を算出することとしたので、広告コンテンツに対するユーザの長期的な反応傾向と、ユーザの短期的な反応傾向とを考慮した効果的な配信比率を算出することができるという効果を奏する。
【０１１３】
また、本発明によれば、配信された広告コンテンツが掲載されるウェブページの種別ごとに配信比率を算出することとしたので、ウェブページを閲覧するユーザ層がウェブページの種別ごとに異なる場合に、広告コンテンツの配信比率をユーザ層に合わせて変更することができるという効果を奏する。
【０１１４】
また、本発明によれば、所定の時間帯ごとに配信比率を算出することとしたので、ウェブページを閲覧するユーザ層が時間帯ごとに変わる場合に、広告コンテンツの配信比率をユーザ層に合わせて変更することができるという効果を奏する。
【０１１５】
また、本発明によれば、所定の期間内に前記所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計し、集計された回数の情報に基づいて所定の反応の総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信数を制御することとしたので、さまざまなユーザのコンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいてコンテンツの配信数を算出することにより、コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定したコンテンツの認知効果を得ることができるとともに、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信数を制御することにより、所定の反応の総数を効果的に調整することができるという効果を奏する。
【０１１６】
また、本発明によれば、所定の反応の総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信するコンテンツの配信を制御することとしたので、所定の反応の総数を最大化することができるという効果を奏する。
【０１１７】
また、本発明によれば、コンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラの操作を介して生じる任意のユーザの所定の反応を任意のユーザから受け付けた回数を集計することとしたので、さまざまな装置の操作を介して生じる任意のユーザの所定の反応をコンテンツの配信数の制御に反映させることができるという効果を奏する。
【０１１８】
また、本発明によれば、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計し、集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、さまざまなユーザの広告コンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいて広告コンテンツの配信数を算出することにより、広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができるとともに、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することにより、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を効果的に調整することができるという効果を奏する。
【０１１９】
また、本発明によれば、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を最大化することができるという効果を奏する。
【０１２０】
また、本発明によれば、所定の特性のユーザの時間的変化に応じて配信数の制御を複数回おこなうこととしたので、所定の特性のユーザの時間的変化に適切に対処することができるという効果を奏する。
【０１２１】
また、本発明によれば、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することとしたので、さまざまな装置を用いて入力された所定のウェブページの出力要求を広告コンテンツの配信数の制御に反映させることができるという効果を奏する。
【０１２２】
また、本発明によれば、モンテカルロ・シミュレーションにより任意のユーザによりおこなわれる所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの配信数の最適化をおこなう場合に、配信数が局所的な安定点に陥るのを防止することができ、配信数の最適化を効果的におこなうことができるという効果を奏する。
【０１２３】
また、本発明によれば、人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内における所定の特性のユーザに対して配信する広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの配信数の最適化を効果的におこなうことができるという効果を奏する。
【０１２４】
また、本発明によれば、所定の特性のユーザがおこなう所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて広告コンテンツの配信数が変化するよう配信数を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に適切に対処することができるという効果を奏する。
【０１２５】
また、本発明によれば、所定の特性のユーザから複数の広告コンテンツが所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することとしたので、複数の広告コンテンツのうち各時点で最も適切な広告コンテンツを配信するよう制御することができるという効果を奏する。
【０１２６】
また、本発明によれば、広告コンテンツの配信に係る日数に基づいて、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することとしたので、広告コンテンツの配信数の急激な変化を抑制しつつ、広告コンテンツの配信期間や配信開始日からの経過日数に応じて広告コンテンツの配信数を適切に制御することができるという効果を奏する。
【０１２７】
また、本発明によれば、広告コンテンツの配信コストに係る所定の条件を満足するよう広告コンテンツの配信数の制御をおこなうこととしたので、配信コストに制限がある場合などにその制限を考慮して広告コンテンツの配信数の制御をおこなうことができるという効果を奏する。
【０１２８】
また、本発明によれば、所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて配信数を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態である場合にそれ以上配信数を増やないように制御することができるという効果を奏する。
【０１２９】
また、本発明によれば、各広告コンテンツの特徴に応じて広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの特徴に応じてユーザの広告コンテンツに対する反応が異なるような場合に、ユーザから好ましい反応が得られるように広告コンテンツの配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１３０】
また、本発明によれば、あるものの存在をユーザに認知させる認知型広告コンテンツの配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツの配信数とを別個に制御することとしたので、ユーザから好ましい反応が得られるように認知型広告コンテンツおよび獲得型広告コンテンツの配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１３１】
また、本発明によれば、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツに対して別個に配信数を制御することとしたので、訴求内容が同一である異なる複数の広告コンテンツのうち所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が最も多い広告コンテンツを多く配信するなどして広告コンテンツの訴求効果を高めることができるという効果を奏する。
【０１３２】
また、本発明によれば、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、ユーザの重複を避けることにより広告コンテンツの訴求効果を効果的に高めることができるという効果を奏する。
【０１３３】
また、本発明によれば、広告コンテンツにより訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるよう広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、認知率を効果的に高めることができるという効果を奏する。
【０１３４】
また、本発明によれば、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、テレビやラジオ、新聞、雑誌などで放送または掲載された広告がウェブページに掲載された広告コンテンツに及ぼす影響を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１３５】
また、本発明によれば、広告コンテンツの配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの配信数に制限があるような場合に、その制限を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１３６】
また、本発明によれば、広告コンテンツの配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの配信期間に制限があるような場合に、その制限を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１３７】
また、本発明によれば、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信する広告コンテンツと、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信する広告コンテンツとで別個に配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの訴求対象であることが特定されるユーザに対してはよりきめの細かい配信数の制御をおこなうなどして、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するようにすることができるという効果を奏する。
【０１３８】
また、本発明によれば、あるものの購入をユーザに促す獲得型広告コンテンツが重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、獲得型広告コンテンツの訴求効果が高まるように広告コンテンツの配信を効果的に制御することができるという効果を奏する。
【０１３９】
また、本発明によれば、広告コンテンツが配信された場合に、配信された広告コンテンツに対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信数の制御に係る設定を変更することとしたので、ユーザが特定の反応を示した場合にその反応に応じた広告コンテンツの配信数の制御を適切におこなうことができるという効果を奏する。
【０１４０】
また、本発明によれば、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該広告コンテンツの配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することとしたので、広告コンテンツを一度閲覧したユーザや、配信拒否を要求したユーザなどに対して再び同じ広告コンテンツを配信することを防止することができるという効果を奏する。
【０１４１】
また、本発明によれば、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに別個に配信数を制御することとしたので、訴求内容が異なる広告コンテンツごとに配信数を適切に制御することにより、広告コンテンツの訴求効果を高めることができるという効果を奏する。
【０１４２】
また、本発明によれば、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる広告コンテンツの配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて配信数を制御することとしたので、広告コンテンツの配信回数が、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる限度値を超えないように広告コンテンツの配信数を制御することができるという効果を奏する。
【０１４３】
また、本発明によれば、広告コンテンツに対するユーザの忘却に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、ユーザが広告コンテンツを忘却したと考えられる場合などに広告コンテンツの配信数を増やすなどして広告コンテンツの訴求効果を高めることができるという効果を奏する。
【０１４４】
また、本発明によれば、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することとしたので、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することにより所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を効果的に調整することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０１４５】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下の実施例では、広告コンテンツとしてインターネット広告の一種であるバナー広告をウェブページの閲覧サービスを提供しているウェブサーバ装置に配信し、配信されたバナー広告をウェブページ上に掲載する場合について説明する。
【実施例１】
【０１４６】
まず、本実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念について説明する。図１は、実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念を説明する図である。この広告コンテンツ配信比率算出処理では、複数のバナー広告をウェブサーバ装置に配信し、それらを所定のウェブページ上に掲載する場合の各バナー広告の配信比率を算出する。
【０１４７】
ここでは、各バナー広告の配信比率の算出は、一日に一回おこなわれ、算出された配信比率に実際の配信比率が一致するように、その日のバナー広告の配信がおこなわれるものとする。ただし、各バナー広告の配信比率を算出する間隔は、一日一回に限定されず、任意に設定できる。
【０１４８】
また、上記複数のバナー広告は、各バナー広告を適切な比率で配信するよう広告主から依頼された一組のバナー広告であり、たとえば、ある商品について作成された内容の異なるバナー広告である。以下、この一組のバナー広告を、広告集合と呼ぶこととする。
【０１４９】
このバナー広告は、あらかじめ広告主のウェブページに対するリンクが設定されている。そして、バナー広告がユーザによりマウス等でクリックされることにより、リンクが設定されている広告主のウェブページの出力要求がユーザによりなされると、ユーザの端末装置にそのウェブページが出力される。
【０１５０】
このバナー広告配信比率算出処理では、ウェブサーバ装置に１日に配信する広告集合内の各バナー広告の配信比率を、固定配信比率と変動配信比率の２つに分けて算出する。固定配信比率は、各バナー広告の配信比率をバナー広告を配信する期間内で固定したものである。
【０１５１】
変動配信比率は、広告集合内の各バナー広告の配信比率をバナー広告を配信する期間内で変動させるようにしたものである。具体的には、変動配信比率は、所定の期間内におけるクリックスルーレートに基づいて算出される。ここで、クリックスルーレートとは、所定の期間内にバナー広告が配信された回数に対する同期間内に任意のユーザによりマウス等を用いてバナー広告がクリックされた回数の比である。
【０１５２】
図１には、３種類のバナー広告Ａ、ＢおよびＣがある場合が示されており、固定配信比率に基づいて配信されるバナー広告は、配信比率固定広告Ａ、配信比率固定広告Ｂおよび配信比率固定広告Ｃとしてそれぞれ図示されている。また、変動配信比率に基づいて配信されるバナー広告Ａ、ＢおよびＣが、配信比率変動広告Ａ、配信比率変動広告Ｂおよび配信比率変動広告Ｃとしてそれぞれ示されている。
【０１５３】
そして、このバナー広告配信比率算出処理では、バナー広告の配信期間の初期の時点においては、主に固定配信比率に基づいて複数のバナー広告が配信されるが、配信期間の後期では、変動配信比率に基づいたバナー広告の配信に重点が移されるようになっている。
【０１５４】
このように、所定の期間内に任意のユーザから受け付けた所定のウェブページの出力要求、すなわち、所定の期間内に任意のユーザによりクリックされたバナー広告のクリック回数を集計し、集計した回数の情報に基づいて各広告コンテンツの配信比率を算出することとしたので、さまざまなユーザの広告コンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいて配信比率を算出することにより、バナー広告を見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができる。
【０１５５】
また、各バナー広告コンテンツを配信する比率が一定である固定配信比率部分と、各バナー広告を配信する比率が時間の経過に伴って変化する変動配信比率部分とからなる配信比率を算出することとしたので、広告主が、ある商品の商品イメージをユーザに浸透させたいという意向を持っている場合に、商品イメージをユーザに植え付ける特定のバナー広告の配信を固定配信比率に基づいてある程度継続しておこなうことができるとともに、変動配信比率に基づいてユーザの反応に応じた比率でバナー広告を配信することができる。また、固定配信比率部分の存在により、バナー広告の配信比率の急激な変化を抑制することができる。
【０１５６】
つぎに、本実施例１に係る広告配信システムの機能的構成について説明する。図２は、実施例１に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。図２に示すように、この広告配信システムでは、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃ、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃ、広告配信装置４０およびリダイレクト装置５０がインターネット３０を介して接続されている。
【０１５７】
また、この広告配信システムでは、広告配信装置４０、リダイレクト装置５０、履歴情報集計装置６０、広告管理データベース装置７０および広告配信比率算出装置８０がＬＡＮ（Local Area Network）９０を介して接続されている。
【０１５８】
ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃは、ユーザがウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃにアクセスし、ウェブページのＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）データなどを取得して、ウェブページをディスプレイに出力する端末装置である。
【０１５９】
ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、ウェブページ閲覧サービスを提供しているサーバ装置である。このウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃからウェブページの閲覧要求を受け付けた場合に、そのウェブページのＨＴＭＬデータをユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する。
【０１６０】
また、バナー広告を掲載するよう設定されているウェブページの閲覧要求をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃから受け付けた場合には、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、広告配信装置４０に、バナー広告のデータを送信するよう要求し、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに、広告配信装置４０から取得したバナー広告のデータと、ウェブページのＨＴＭＬデータとを送信する処理をおこなう。
【０１６１】
広告配信装置４０は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃからバナー広告のデータの送信要求を受け付けた場合に、そのデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する装置である。
【０１６２】
この広告配信装置４０は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信するバナー広告が、広告集合に属するバナー広告である場合に、広告管理データベース装置７０から各バナー広告を配信する際の配信比率の情報を取得し、その配信比率の情報に基づいてバナー広告を配信する。
【０１６３】
広告配信装置４０は、通信部４１、広告データベース４２、広告配信履歴データベース４３、記憶部４４、広告配信処理部４５および制御部４６を有する。通信部４１は、インターネット３０またはＬＡＮ９０を介して他の装置との間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。
【０１６４】
広告データベース４２は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信するバナー広告のデータを記憶したデータベースである。広告配信履歴データベース４３は、配信したバナー広告の履歴に係る情報を記憶したデータベースである。
【０１６５】
図３は、広告配信データベース４３に記憶される広告配信履歴データ４３０の一例を示す図である。図３に示すように、この広告配信履歴データ４３０は、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、広告配信日時、広告集合ＩＤおよび広告ＩＤのデータを記憶している。
【０１６６】
ＵＲＬは、配信されたバナー広告が掲載されたウェブページのＵＲＬのデータである。広告配信日時は、バナー広告のデータがウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信された日時の情報である。広告集合ＩＤは、各広告集合を識別するＩＤデータである。広告ＩＤは、広告集合に属する各バナー広告を識別するＩＤデータである。
【０１６７】
図２の説明に戻ると、記憶部４４は、制御部４６で用いられるコンピュータプログラムや各種データを記憶する。広告配信処理部４５は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃからバナー広告のデータの送信要求を受け付けた場合に、そのデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する。
【０１６８】
特に、広告配信処理部４５は、バナー広告が広告集合に属する場合に、広告管理データベース装置７０から各バナー広告を配信する際の配信比率の情報を取得し、その配信比率に実際の配信比率が近づくように配信するバナー広告を選択し、選択したバナー広告のデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する。
【０１６９】
制御部４６は、広告配信装置４０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１７０】
リダイレクト装置５０は、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに出力されたウェブページ上のバナー広告がマウス等によりクリックされた場合に、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページのＵＲＬの情報をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する処理をおこなう。ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃは、そのＵＲＬの情報を用いて、広告主のウェブページのＨＴＭＬデータを取得し、そのウェブページをディスプレイに出力する。
【０１７１】
このリダイレクト装置５０は、通信部５１、リダイレクトＵＲＬデータベース５２、クリック履歴データベース５３、記憶部５４、リダイレクト処理部５５、クリック情報収集部５６および制御部５７を有する。
【０１７２】
通信部５１は、インターネット３０またはＬＡＮ９０を介して他の装置との間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。リダイレクトＵＲＬデータベース５２は、バナー広告にリンクされたウェブページのＵＲＬの情報を記憶したデータベースである。
【０１７３】
クリック履歴データベース５３は、ウェブページ上のバナー広告がマウス等によりクリックされた履歴に係る情報を記憶している。図４は、クリック履歴データベース５３に記憶されるクリック履歴データ５３０の一例を示す図である。
【０１７４】
図４に示すように、このクリック履歴データ５３０は、ＵＲＬ、広告ＩＤおよびクリック日時のデータを記憶している。ＵＲＬは、バナー広告が掲載されたウェブページのＵＲＬのデータである。広告ＩＤは、図３に示した広告ＩＤと同様のものであり、広告を識別するＩＤである。クリック日時は、バナー広告がユーザによりクリックされた日時のデータである。
【０１７５】
図２の説明に戻ると、記憶部５４は、制御部５７で用いられるコンピュータプログラムや各種データを記憶する。リダイレクト処理部５５は、バナー広告がクリックされた場合にその情報をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃから受信し、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページのＵＲＬの情報をリダイレクトＵＲＬデータベース５２から検索してユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する。
【０１７６】
クリック情報収集部５６は、バナー広告がクリックされた場合に、そのバナー広告が掲載されたウェブページのＵＲＬ、バナー広告の広告ＩＤおよびバナー広告がクリックされた日時の情報を取得して、取得したデータをクリック履歴データ５３０としてクリック履歴データベース５３に記憶する。
【０１７７】
制御部５７は、リダイレクト装置５０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１７８】
履歴情報集計装置６０は、広告配信装置４０の広告配信履歴データベース４３から広告配信履歴データ４３０を取得し、また、リダイレクト装置５０のクリック履歴データベース５３からクリック履歴データ５３０を取得し、配信したバナー広告数およびユーザによりバナー広告がクリックされた回数を集計する処理などをおこなう。
【０１７９】
この履歴情報集計装置６０は、通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３を有する。通信部６１は、ＬＡＮ９０を介して他の装置との間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。記憶部６２は、制御部６４で用いられるコンピュータプログラムや各種データを記憶する。
【０１８０】
履歴情報集計部６３は、広告配信履歴データ４３０およびクリック履歴データ５３０を取得し、バナー広告の配信数およびユーザによりバナー広告がクリックされた回数を集計する。そして、履歴情報集計部６３は、集計した結果を広告管理データベース装置７０に送信する処理をおこなう。
【０１８１】
図５は、バナー広告の配信数およびバナー広告のクリック回数の集計結果６００の一例を示す図である。図５に示すように、この集計結果６００は、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信回数および一週間内クリック回数のデータを含んでいる。
【０１８２】
広告ＩＤは、図３に示した広告ＩＤと同様のものであり、広告を識別するＩＤである。既配信回数は、いままでにバナー広告が配信された回数のデータである。一週間内配信回数は、一週間以内にバナー広告が配信された回数のデータである。一週間内クリック回数は、一週間以内にバナー広告がユーザによりクリックされた回数のデータである。
【０１８３】
図２の説明に戻ると、広告管理データベース装置７０は、広告集合内の各バナー広告の配信条件や配信比率、広告を掲載するウェブページの情報などを記憶したデータベースである。この広告管理データベース装置７０は、通信部７１、記憶部７２、広告管理データベース７３、広告掲載ウェブページデータベース７４、広告配信比率データベース７５および制御部７６を有する。
【０１８４】
通信部７１は、ＬＡＮ９０を介して他の装置との間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。記憶部７２は、制御部７６で用いられるコンピュータプログラムや各種データを記憶する。
【０１８５】
広告管理データベース装置７０は、バナー広告の配信条件や、バナー広告の配信履歴、ユーザによりバナー広告がクリックされたクリック履歴に係る情報を記憶している。図６は、広告管理データベース装置７０により記憶される広告管理データ７３０の一例を示す図である。
【０１８６】
図６に示すように、この広告管理データ７３０は、広告集合ＩＤ、ＵＲＬ、配信期間、配信目標数、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信数および一週間内クリック回数のデータを記憶している。
【０１８７】
広告集合ＩＤは、各広告集合を識別するＩＤである。ＵＲＬは、広告主によりバナー広告を掲載するよう指定されたウェブページのＵＲＬのデータである。なお、バナー広告を複数のウェブページに掲載するよう指定された場合には、複数のＵＲＬの情報が記憶される。配信期間は、広告主によりバナー広告を配信するよう指定された期間のデータである。配信目標数は、広告主によりバナー広告を配信するよう指定された回数のデータである。
【０１８８】
広告ＩＤは、図３に示した広告ＩＤと同様のものであり、各広告集合に属するバナー広告を識別するＩＤである。既配信回数は、各バナー広告がいままでに配信された回数のデータである。一週間内配信数は、過去一週間以内にバナー広告が配信された回数のデータである。一週間内クリック数は、過去一週間以内にバナー広告がユーザによりクリックされた回数のデータである。
【０１８９】
ここで、既配信回数、一週間内配信数および一週間内クリック数のデータは、履歴情報集計装置６０により送信されたデータを記憶したものである。
【０１９０】
図２の説明に戻ると、広告掲載ウェブページデータベース７４は、配信されたバナー広告が掲載されるウェブページの情報を記憶する。図７は、広告掲載ウェブページデータベース７４に記憶される広告掲載ウェブページデータ７４０の一例を示す図である。
【０１９１】
図７に示すようにこの広告掲載ウェブページデータ７４０には、ＵＲＬおよびウェブページ種別のデータが記憶される。ＵＲＬは、バナー広告が掲載されるウェブページのＵＲＬのデータである。ウェブページ種別は、バナー広告が掲載されるウェブページの種別のデータである。各ウェブページは、その内容により所定の種別に分類される。
【０１９２】
図２の説明に戻ると、広告配信比率データベース７５は、広告集合に属する各バナー広告の配信比率を記憶する。この配信比率は、広告配信比率算出装置８０により算出されるものである。
【０１９３】
図８は、広告配信比率データベース７５に記憶される広告配信比率データ７５０の一例を示す図である。図８に示すように、この広告配信比率データ７５０は、広告集合ＩＤ、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率および配信比率のデータを記憶している。
【０１９４】
広告集合ＩＤおよび広告ＩＤは、図６に示した広告集合ＩＤおよび広告ＩＤと同様のものであり、各広告集合および各バナー広告をそれぞれ識別するＩＤである。固定配信比率は、広告集合内の各バナー広告の配信比率をバナー広告の配信期間内で固定したものである。変動配信比率は、広告集合内の各バナー広告の配信比率をバナー広告の配信期間内で変動させるようにしたものである。
【０１９５】
配信比率は、固定配信比率および変動配信比率を基にして算出された比率であり、広告集合内の各バナー広告を配信する際に、どのバナー広告を配信するかを選択するために参照されるデータである。上記固定配信比率、変動配信比率および配信比率は、つぎに説明する広告配信比率算出装置８０により算出される。
【０１９６】
制御部７６は、広告管理データベース装置７０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１９７】
広告配信比率算出装置８０は、広告集合内の各バナー広告の配信比率を算出する。そして、算出した配信比率に係る情報を広告管理データベース装置７０に送信する。この広告配信比率算出装置８０は、通信部８１、記憶部８２、固定配信比率算出部８３、変動配信比率算出部８４、配信比率算出部８５および制御部８６を有する。
【０１９８】
通信部８１は、ＬＡＮ９０を介して他の装置との間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。記憶部８２は、制御部８６で用いられるコンピュータプログラムや各種データを記憶する。
【０１９９】
固定配信比率算出部８３は、固定配信比率を算出する処理をおこなう。具体的には、固定配信比率算出部８３は、広告管理データベース装置７０の広告管理データベース７３から広告管理データ７３０を取得し、以下に示す式１により各バナー広告の固定配信比率を算出する。
【０２００】
（広告集合に属する各バナー広告の固定配信比率）
＝｛１−（配信開始日からの経過日数）／（バナー広告の配信期間））×１００
／（当該広告集合に属するバナー広告の数）  ．．．  （式１）
【０２０１】
たとえば、配信開始日からの経過日数が１０日で、バナー広告の配信期間が３０日で、当該広告集合に属するバナー広告の数が３である場合には、広告集合に属する各バナー広告の固定配信比率は、
（１−１０／３０）×１００／３＝２２．２
となる。すなわち、この固定配信比率に基づくバナー広告の配信においては、各バナー広告が２２．２対２２．２対２２．２（１対１対１）の比率で配信される。
【０２０２】
変動配信比率算出部８４は、変動配信比率を算出する処理をおこなう。具体的には、変動配信比率算出部８４は、広告管理データベース装置７０の広告管理データベース７３から広告管理データ７３０を取得し、以下に示す式２により各バナー広告の変動配信比率を算出する。
【０２０３】
（広告集合に属するバナー広告ｉの変動配信比率）
＝（過去一週間内のバナー広告ｉのクリックスルーレート）
／（過去一週間内の当該広告集合に属する各バナー広告のクリックスルーレートの和）
×１００  ．．．  （式２）
【０２０４】
ここで、過去一週間内のバナー広告ｉのクリックスルーレートは、以下に示す式３により算出される。
（過去一週間内のバナー広告ｉのクリックスルーレート）
＝（過去一週間以内にバナー広告ｉがユーザによりクリックされた回数）
／（過去一週間以内にバナー広告ｉが配信された回数）  ．．．  （式３）
【０２０５】
たとえば、ある広告集合に３つのバナー広告が属しており、過去一週間以内に各バナー広告が配信された回数が、１００、１５０および６０回であり、過去一週間以内に各バナー広告がユーザによりクリックされた回数がそれぞれ２０、１５および１８回であるとすると、過去一週間内の各バナー広告のクリックスルーレートは、
２０／１００＝０．２，
１５／１５０＝０．１，
１８／６０＝０．３，
となる。
【０２０６】
この場合、広告集合に属する各バナー広告の変動配信比率は、
０．２／（０．２＋０．１＋０．３）×１００＝３３．３，
０．１／（０．２＋０．１＋０．３）×１００＝１６．７，
０．３／（０．２＋０．１＋０．３）×１００＝５０．０，
となる。すなわち、この変動配信比率に基づくバナー広告の配信においては、各バナー広告が３３．３対１６．７対５０．０の比率で配信される。
【０２０７】
配信比率算出部８５は、固定配信比率算出部８３および変動配信比率算出部８４によりそれぞれ算出された固定配信比率および変動配信比率の情報に基づいて、広告集合に属する各バナー広告の配信比率を算出し、固定配信比率、変動配信比率および配信比率の情報を広告管理データベース装置７０に送信して広告配信比率データベース７５に記憶させる。
【０２０８】
具体的には、配信比率算出部８５は、以下に示す式４により配信比率の算出をおこなう。
（広告集合に属するバナー広告ｉの配信比率）
＝（広告集合に属するバナー広告ｉの固定配信比率）
＋（広告集合に属するバナー広告ｉの変動配信比率）  ．．．  （式４）
【０２０９】
たとえば、広告集合に３つのバナー広告が属しており、各バナー広告の固定配信比率が、２２．２、２２．２および２２．２であり、各バナー広告の変動配信比率が、３３．３、１６．７および５０．０である場合には、各バナー広告の配信比率は、
２２．２＋３３．３＝５５．５，
２２．２＋１６．７＝３８．９，
２２．２＋５０．０＝７２．２，
となる。すなわち、この広告集合に属する３つのバナー広告は、５５．５対３８．９対７２．２の比率で配信されることになる。
【０２１０】
制御部８６は、広告配信比率算出装置８０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０２１１】
つぎに、本実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順について説明する。図９は、実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０２１２】
図９に示すように、まず、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３は、広告管理データベース装置７０の広告管理データベース７３からバナー広告の配信期間および広告集合に属するバナー広告の数の情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【０２１３】
そして、固定配信比率算出部８３は、取得した配信期間およびバナー広告の数の情報と、バナー広告の配信開始日からの経過日数の情報とを用いて、式１により各バナー広告の固定配信比率を算出する（ステップＳ１０２）。
【０２１４】
ここで、バナー広告の配信開始日からの経過日数の情報は、広告配信比率算出装置８０が内蔵しているカレンダー（図２には図示せず）から当日の日付の情報を取得し、配信期間の配信開始日との差を求めることにより算出される。
【０２１５】
続いて、変動配信比率算出部８４は、広告管理データベース装置７０の広告管理データベース７３から、各バナー広告の過去一週間内の配信回数および過去一週間内のクリック回数の情報を取得する（ステップＳ１０３）。
【０２１６】
そして、変動配信比率算出部８４は、式３を用いて各バナー広告のクリックスルーレートを算出し（ステップＳ１０４）、算出したクリックスルーレートから式２を用いて各バナー広告の変動配信比率を算出する（ステップＳ１０５）。
【０２１７】
続いて、配信比率算出部８５は、固定配信比率算出部８３により算出された固定配信比率と、変動配信比率算出部８４により算出された変動配信比率とから、式４を用いて各バナー広告の配信比率を算出し（ステップＳ１０６）、算出した配信比率を広告管理データベース装置７０に送信して（ステップＳ１０７）、この広告配信比率算出処理を終了する。
【０２１８】
その後、広告管理データベース装置７０は、広告配信比率算出装置８０により送信された配信比率の情報を受信して、広告配信比率データベース７５の広告配信比率データ７５０にその情報を記憶する処理をおこなう。
【０２１９】
図１０は、上記広告コンテンツ配信比率算出処理により算出された配信比率算出結果１００の一例を示す図である。図１０の例では、広告集合に属する各バナー広告１〜６の配信比率の毎日の変化が示されている。また、ここでは、５月２２日の各バナー広告１〜６の配信比率が１００になるよう各配信比率を等倍して正規化している。
【０２２０】
配信開始日からの経過日数が少ない場合は、式１に示されるように、固定配信比率を重視して配信比率を算出するため、各バナー広告１〜６の配信比率がほぼ同じになる。ところが、配信開始日からの経過日数が多くなると、式１からわかるように、固定配信比率の重要度がしだいに低下し、配信比率は変動配信比率に近づいていく。
【０２２１】
そのため、図１０に示したように、日数が経過するにつれて、高い比率で配信されるバナー広告（たとえば、バナー広告４）と、低い比率で配信されるバナー広告（たとえば、バナー広告２）との間の比率の差が大きくなってくる。
【０２２２】
このように、配信の初期は各バナー広告を均等に配信し、配信の後期は、ユーザの反応に応じてユーザがより興味を示すバナー広告を優先的に配信するので、ある程度バナー広告を継続して配信したいという広告主の意向と、ユーザの反応とをバランスよく考慮することにより効果的なバナー広告の配信をおこなうことができる。
【０２２３】
上述してきたように、本実施例１では、履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３が、所定の期間内に所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数、すなわち、任意のユーザによりクリックされたバナー広告のクリック回数を集計し、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３、変動配信比率算出部８４および配信比率算出部８５が、集計された回数の情報に基づいて各バナー広告の配信比率を算出することとしたので、さまざまなユーザの広告コンテンツに対する大局的な反応傾向に基づいて配信比率を算出することにより、バナー広告を見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができる。
【０２２４】
また、本実施例１では、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３、変動配信比率算出部８４および配信比率算出部８５が、上記クリック回数の情報に基づいて、各バナー広告を配信する比率が一定である固定配信比率部分と、各バナー広告を配信する比率が時間の経過に伴って変化する変動配信比率部分とからなる配信比率を算出することとしたので、ある程度継続して配信したいバナー広告の配信を保証しつつ、ユーザの反応に応じた比率でバナー広告を配信することができ、また、配信比率の急激な変化を抑制することができる。
【０２２５】
また、本実施例１では、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３、変動配信比率算出部８４および配信比率算出部８５が、各バナー広告の配信開始から時間が経過するにつれて固定配信比率部分が小さくなるよう配信比率を算出することとしたので、一定の比率でのバナー広告の配信を時間の経過とともに減らすことにより、ユーザが興味を示さないバナー広告を長期間配信することを徐々に抑制していくことができる。
【０２２６】
（実施例１の変形例１）
ここで、上記実施例１では、広告集合に属する各バナー広告が１つまたは複数のウェブページに掲載される場合に配信されるバナー広告の配信比率を算出したが、ウェブページが内容により所定の種別に分類されている場合に、その種別ごとにバナー広告を配信する配信比率を算出することとしてもよい。
【０２２７】
これは、ウェブページを閲覧するユーザ層がバナー広告が掲載されるウェブページの種別ごとに異なるためであり、ウェブページの種別ごとにバナー広告を配信する配信比率を変えることによって広告効果を高めることができるようになる。
【０２２８】
この場合、図２に示した広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３および変動配信比率算出部８４は、広告管理データベース装置７０の広告管理データベース７３から広告管理データ７３０を取得し、また、広告管理データベース装置７０の広告掲載ウェブページデータベース７４から広告掲載ウェブページデータ７４０を取得する。
【０２２９】
そして、固定配信比率算出部８３および変動配信比率算出部８４は、式１、式２および式３を用いて、ウェブページの種別ごとに広告集合に属するバナー広告の固定配信比率および変動配信比率をそれぞれ算出する。
【０２３０】
その後、広告配信比率算出装置８０の配信比率算出部８５は、式４を用いてウェブページの種別ごとのバナー広告の配信比率を算出し、算出した配信比率を広告管理データベース装置７０に送信して広告配信比率データベース７５に記憶させる処理をおこなう。
【０２３１】
図１１は、ウェブページの種別ごとに算出された広告配信比率データ７５０ａの一例を示す図である。この広告配信比率データ７５０ａは、広告管理データベース装置７０の広告配信比率データベース７５に記憶されるものである。
【０２３２】
図１１に示すように、この広告配信比率データ７５０ａは、広告集合ＩＤ、ウェブページ種別、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率および配信比率のデータを記憶している。
【０２３３】
広告集合ＩＤおよび広告ＩＤは、図８に示した広告集合ＩＤおよび広告ＩＤと同様のものである。ウェブページ種別は、図７に示したウェブページ種別と同様のものであり、バナー広告が掲載されるウェブページの種別のデータである。固定配信比率、変動配信比率および配信比率は、ウェブページの種別ごとに算出された固定配信比率、変動配信比率および配信比率である。ここで、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率および配信比率のデータは、ウェブページの種別ごとに記憶されている。
【０２３４】
図２に示した広告配信装置４０は、この広告配信比率データ７５０ａと、広告掲載ウェブページデータベース７４に記憶された広告掲載ウェブページデータ７４０とを参照して、バナー広告を掲載するウェブページがどのウェブページ種別に属するのかを判定し、各ウェブページ種別に対して算出された配信比率に基づいてバナー広告を配信する処理をおこなう。
【０２３５】
このように、この実施例１の変形例１では、広告配信比率算出装置８０の配信比率算出部８５が、配信されたバナー広告が掲載されるウェブページの種別ごとに配信比率を算出することとしたので、ウェブページを閲覧するユーザ層がウェブページの種別ごとに異なる場合に、バナー広告の配信比率をユーザ層に合わせて変更することができる。
【０２３６】
（実施例１の変形例２）
上記実施例１の変形例１では、ウェブページの種別ごとにバナー広告を配信する配信比率を算出することとしたが、さらにバナー広告を配信する時間帯ごとに配信比率を算出することとしてもよい。
【０２３７】
これは、一日のうちの各時間帯ごとにウェブページを閲覧するユーザ層が異なるためであり、時間帯ごとにバナー広告を配信する配信比率を変えることによって広告効果を高めることができるようになる。
【０２３８】
この場合、図２に示した履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３は、一日を複数の時間帯に分けて、バナー広告の配信数およびユーザによりバナー広告がクリックされた回数を時間帯ごとに集計し、集計した結果を広告管理データベース装置７０に送信する。
【０２３９】
具体的には、履歴情報集計部６３は、図５に示した集計結果６００に記憶されている既配信回数、一週間内配信回数および一週間内クリック回数のデータを、各時間帯に分けて集計する。
【０２４０】
そして、広告管理データベース装置７０は、履歴情報集計装置６０により送信された時間帯ごとに集計された既配信回数、一週間内配信回数および一週間内クリック回数のデータを受信して、広告管理データベース７３に広告管理データとして記憶する。
【０２４１】
その後、広告配信比率算出装置８０の固定配信比率算出部８３および変動配信比率算出部８４は、記憶された広告管理データと、広告掲載ウェブページデータベース７４に記憶された広告掲載ウェブページデータ７４０を取得する。
【０２４２】
続いて、固定配信比率算出部８３および変動配信比率算出部８４は、式１、式２および式３を用いて、ウェブページの種別および時間帯ごとに広告集合に属するバナー広告の固定配信比率および変動配信比率をそれぞれ算出する。
【０２４３】
そして、広告配信比率算出装置８０の配信比率算出部８５は、式４を用いてウェブページの種別および時間帯ごとのバナー広告の配信比率を算出し、算出した配信比率を広告管理データベース装置７０に送信して広告配信比率データベース７５に記憶させる処理をおこなう。
【０２４４】
図１２は、ウェブページの種別および時間帯ごとに算出された広告配信比率データ７５０ｂの一例を示す図である。この広告配信比率データ７５０ｂは、広告管理データベース装置７０の広告配信比率データベース７５に記憶されるものである。
【０２４５】
図１２に示すように、この広告配信比率データ７５０ｂは、広告集合ＩＤ、ウェブページ種別、時間帯、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率および配信比率のデータを記憶している。
【０２４６】
広告集合ＩＤ、ウェブページ種別および広告ＩＤは、図１１に示した広告集合ＩＤ、ウェブページ種別および広告ＩＤと同様のものである。時間帯は、バナー広告が配信される時間帯のデータである。固定配信比率、変動配信比率および配信比率は、ウェブページの種別および時間帯ごとに算出された固定配信比率、変動配信比率および配信比率である。ここで、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率および配信比率のデータは、ウェブページの種別および時間帯ごとに記憶されている。
【０２４７】
図２に示した広告配信装置４０の広告配信処理部４５は、この広告配信比率データ７５０ｂと、広告掲載ウェブページデータベース７４に記憶された広告掲載ウェブページデータ７４０とを参照して、バナー広告を掲載するウェブページがどのウェブページ種別に属するのかを判定するとともに、現在時刻がどの時間帯に属するのかを判定する。
【０２４８】
そして、広告配信処理部４５は、バナー広告を掲載するウェブページのウェブページ種別および現在時刻が属する時間帯に対応する配信比率を検索し、検索した配信比率に基づいてバナー広告を配信する処理をおこなう。
【０２４９】
このように、この実施例１の変形例２では、広告配信比率算出装置８０の配信比率算出部８５が、所定の時間帯ごとに各バナー広告を配信する配信比率を算出することとしたので、ウェブページを閲覧するユーザ層が時間帯ごとに異なる場合に、各バナー広告の配信比率をユーザ層に合わせて変更することができる。
【実施例２】
【０２５０】
ところで、上記実施例１では、広告集合に属する各バナー広告の変動配信比率を過去一週間におけるクリックスルーレートの情報に基づいて算出したが、クリックスルーレートのリアルタイムの情報をさらに考慮して配信比率を算出することとしてもよい。
【０２５１】
これにより、バナー広告に対するユーザのリアルタイムの反応を配信比率に反映させることができ、より広告効果を高めることができる。そこで、本実施例２では、クリックスルーレートのリアルタイムの情報を加味して配信比率を算出する場合について説明する。
【０２５２】
まず、本実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念について説明する。図１３は、実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念を説明する図である。この広告コンテンツ配信比率算出処理では、ウェブサーバ装置に１日に配信する広告集合内の各バナー広告の配信比率を、固定配信比率、変動配信比率およびリアルタイム変動配信比率の３つに分けて算出する。
【０２５３】
ここで、固定配信比率および変動配信比率は、実施例１で説明した固定配信比率および変動配信比率と同様のものである。リアルタイム変動配信比率は、リアルタイムのクリックスルーレートの情報に基づいて算出された配信比率である。
【０２５４】
リアルタイムのクリックスルーレートとは、バナー広告の配信回数およびバナー広告のクリック回数を短い期間で集計したデータを用いて算出されたクリックスルーレートである。
【０２５５】
実施例１では、変動配信比率を算出する際、過去一週間のバナー広告の配信回数およびバナー広告がクリックされたクリック回数に基づいてクリックスルーレートが算出されたが、リアルタイム変動配信比率を算出する際には、バナー広告を配信する当日のバナー広告の配信回数およびバナー広告がクリックされたクリック回数に基づいてクリックスルーレートが算出される。
【０２５６】
また、実施例２では、各バナー広告の配信比率の算出は、ユーザがバナー広告をクリックするごとにおこなわれるものとする。ただし、配信比率を算出するタイミングは、これに限定されず、バナー広告が配信されるたびに各バナー広告の配信比率の算出をおこなうこととしてもよい。
【０２５７】
図１３には、３種類のバナー広告Ａ、ＢおよびＣがある場合が示されており、固定配信比率に基づいて配信されるバナー広告は、配信比率固定広告Ａ、配信比率固定広告Ｂおよび配信比率固定広告Ｃとしてそれぞれ図示されている。
【０２５８】
また、変動配信比率に基づいて配信されるバナー広告は、配信比率変動広告Ａ、配信比率変動広告Ｂおよび配信比率変動広告Ｃとしてそれぞれ図示されている。さらに、リアルタイム変動配信比率に基づいて配信されるバナー広告は、リアルタイム配信比率変動広告Ａ、リアルタイム配信比率変動広告Ｂおよびリアルタイム配信比率変動広告Ｃとしてそれぞれ図示されている。
【０２５９】
このように、複数のバナー広告を配信する配信比率を固定配信比率および変動配信比率に加えてリアルタイム変動配信比率を加味してバナー広告を配信することにより、バナー広告に対するユーザのリアルタイムの反応を配信比率に反映させることができる。
【０２６０】
つぎに、本実施例２に係る広告配信システムの機能的構成について説明する。図１４は、実施例２に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。なお、図２に示した機能部と同様の機能を有する機能部については同じ符号を付与することとし、詳細な説明を省略する。
【０２６１】
図１４に示すように、この広告配信システムでは、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃ、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃ、広告配信装置１１０およびリダイレクト装置１２０がインターネット３０を介して接続されている。
【０２６２】
また、この広告配信システムでは、広告配信装置１１０、リダイレクト装置１２０、履歴情報集計装置６０、広告管理データベース装置１３０および広告配信比率算出装置１４０がＬＡＮ９０を介して接続されている。
【０２６３】
広告配信装置１１０は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃからバナー広告のデータの送信要求を受け付けた場合に、そのデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する装置である。
【０２６４】
実施例１の広告配信装置４０との違いは、広告集合に属するバナー広告を配信する場合に、広告配信装置１１０が、リアルタイム変動配信比率を考慮した配信比率を算出し、その配信比率に基づいて配信をおこなう点である。
【０２６５】
この広告配信装置１１０は、通信部１１１、広告データベース１１２、広告配信履歴データベース１１３、記憶部１１４、リアルタイム変動配信比率算出部１１５、配信比率算出部１１６、広告配信処理部１１７および制御部１１８を有する。
【０２６６】
通信部１１１、広告データベース１１２、広告配信履歴データベース１１３および記憶部１１４は、図２に示した通信部４１、広告データベース４２、広告配信履歴データベース４３および記憶部４４と同様の機能を有する機能部である。
【０２６７】
リアルタイム変動配信比率算出部１１５は、広告配信履歴データベース１１３に記憶された広告配信履歴データ４３０を読み込み、また、リダイレクト装置１２０のクリック履歴データベース１２３に記憶されたクリック履歴データ５３０を取得して、リアルタイム変動配信比率を算出する。
【０２６８】
具体的には、リアルタイム変動配信比率算出部１１５は、以下に示す式５により広告集合に属する各バナー広告のリアルタイム変動配信比率を算出する。
（広告集合に属するバナー広告ｉのリアルタイム変動配信比率）
＝（バナー広告ｉの当日のクリックスルーレート）
／（当該広告集合に属する各バナー広告の当日のクリックスルーレートの和）
×（現時点での当該広告集合に属する各バナー広告の配信比率の和）  ．．．  （式５）
【０２６９】
ここで、バナー広告ｉの当日のクリックスルーレートは、以下に示す式６により算出される。
（バナー広告ｉの当日のクリックスルーレート）
＝（バナー広告ｉが当日ユーザによりクリックされた回数）
／（バナー広告ｉが当日配信された回数）  ．．．  （式６）
【０２７０】
たとえば、ある広告集合に３つのバナー広告が属しており、各バナー広告が当日配信された回数が、１０、１５および２０回であり、各バナー広告が当日ユーザによりクリックされた回数がそれぞれ１、３および１回であるとすると、当日の各バナー広告のクリックスルーレートは、
１／１０＝０．１，
３／１５＝０．２，
１／２０＝０．０５，
となる。
【０２７１】
また、現時点での当該広告集合に属する３つのバナー広告の配信比率が５０、１００および７０であるものとすると、式５により広告集合に属する各バナー広告のリアルタイム変動配信比率は、
０．１／（０．１＋０．２＋０．０５）×（５０＋１００＋７０）＝６２．９，
０．２／（０．１＋０．２＋０．０５）×（５０＋１００＋７０）＝１２５．７，
０．０５／（０．１＋０．２＋０．０５）×（５０＋１００＋７０）＝３１．４，
となる。
【０２７２】
配信比率算出部１１６は、広告管理データベース装置１３０の広告配信比率データベース１３５から広告配信比率算出装置１４０により算出された固定配信比率および変動配信比率の情報を取得する。
【０２７３】
そして、配信比率算出部１１６は、広告配信比率データベース１３５から取得した情報と、リアルタイム変動配信比率算出部１１５により算出されたリアルタイム変動配信比率とに基づいて、広告集合に属する各バナー広告の配信比率を算出し、記憶部１１４に記憶する処理をおこなう。さらに、配信比率算出部１１６は、算出した配信比率を広告管理データベース装置１３０に送信して広告配信比率データベース１３５に記憶させる。
【０２７４】
具体的には、配信比率算出部１１６は、以下に示す式７により配信比率の算出をおこなう。
（広告集合に属するバナー広告ｉの配信比率）
＝（広告集合に属するバナー広告ｉの固定配信比率）
＋（広告集合に属するバナー広告ｉの変動配信比率）
＋（広告集合に属するバナー広告ｉのリアルタイム変動配信比率）  ．．．  （式７）
【０２７５】
たとえば、広告集合に３つのバナー広告が属しており、各バナー広告の固定配信比率が、２２．２、２２．２および２２．２であり、各バナー広告の変動配信比率が、３３．３、１６．７および５０．０であり、各バナー広告のリアルタイム変動配信比率が６２．９、１２５．７および３１．４である場合には、各バナー広告の配信比率は、
２２．２＋３３．３＋６２．９＝１１８．４，
２２．２＋１６．７＋１２５．７＝１６４．６，
２２．２＋５０．０＋３１．４＝１０３．６，
となる。すなわち、この広告集合に属する３つのバナー広告は、１１８．４対１６４．６対１０３．６の比率で配信されることになる。
【０２７６】
広告配信処理部１１７は、配信比率算出部１１６により算出された配信比率の情報を記憶部１１４から読み出し、その配信比率に実際の配信比率が近づくように配信するバナー広告を選択し、選択したバナー広告のデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する。制御部１１８は、広告配信装置１１０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０２７７】
リダイレクト装置１２０は、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに出力されたウェブページ上のバナー広告がマウス等によりクリックされた場合に、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページのＵＲＬの情報をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する処理をおこなう。
【０２７８】
また、このリダイレクト装置１２０は、ウェブページ上のバナー広告がマウス等によりクリックされた場合に、クリック履歴データベース１２３に記憶されたクリック履歴データを読み出して、そのデータをリアルタイム変動配信比率を算出する広告配信装置１１０に送信する処理をおこなう。
【０２７９】
このリダイレクト装置１２０は、通信部１２１、リダイレクトＵＲＬデータベース１２２、クリック履歴データベース１２３、記憶部１２４、リダイレクト処理部１２５、クリック情報収集部１２６、クリック情報通知部１２７および制御部１２８を有する。
【０２８０】
通信部１２１、リダイレクトＵＲＬデータベース１２２、クリック履歴データベース１２３、記憶部１２４、リダイレクト処理部１２５およびクリック情報収集部１２６は、図２に示した通信部５１、リダイレクトＵＲＬデータベース５２、クリック履歴データベース５３、記憶部５４、リダイレクト処理部５５およびクリック情報収集部５６と同様の機能を有する機能部である。
【０２８１】
クリック情報通知部１２７は、ユーザによりバナー広告がクリックされた場合に、クリック履歴データベース１２３に記憶されたクリック履歴データ５３０を読み出して、広告配信装置１１０に送信する処理をおこなう。広告配信装置１１０は、このクリック履歴データ５３０に基づいて、リアルタイム変動配信比率を算出する。
【０２８２】
制御部１２８は、リダイレクト装置１２０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０２８３】
履歴情報集計装置６０および履歴情報集計装置６０が有する通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３の各機能部は、図２に示した履歴情報集計装置６０および履歴情報集計装置６０の通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３の各機能部に対応するものである。
【０２８４】
広告管理データベース装置１３０は、広告集合内の各バナー広告の配信条件や配信比率、広告を掲載するウェブページの情報などを記憶したデータベースである。この広告管理データベース装置１３０は、通信部１３１、記憶部１３２、広告管理データベース１３３、広告配信ウェブページデータベース１３４、広告配信比率データベース１３５および制御部１３６を有する。
【０２８５】
通信部１３１、記憶部１３２、広告管理データベース１３３および広告掲載ウェブページデータベース１３４は、図２に示した通信部７１、記憶部７２、広告管理データベース７３、広告配信ウェブページデータベース７４と同様の機能を有する機能部である。
【０２８６】
広告配信比率データベース１３５は、広告集合に属する各バナー広告の配信比率を記憶する。この配信比率は、広告配信比率算出装置１４０および広告配信装置１１０により算出されたものである。
【０２８７】
図１５は、広告配信比率データベース１３５に記憶される広告配信比率データ１３５０の一例を示す図である。図１５に示すように、この広告配信比率データ１３５０は、広告集合ＩＤ、広告ＩＤ、固定配信比率、変動配信比率、リアルタイム変動配信比率および配信比率のデータを記憶している。
【０２８８】
広告集合ＩＤ、広告ＩＤ、固定配信比率および変動配信比率のデータは、図８に示した広告配信比率データ７５０の広告集合ＩＤ、広告ＩＤ、固定配信比率および変動配信比率のデータと同様のものである。
【０２８９】
リアルタイム変動配信比率および配信比率のデータは、広告配信装置１１０のリアルタイム変動配信比率算出部１１５および配信比率算出部１１６により算出されたリアルタイム変動配信比率および配信比率を記憶したものである。
【０２９０】
図１４の説明に戻ると、制御部１３６は、広告管理データベース装置１３０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０２９１】
広告配信比率算出装置１４０は、固定配信比率および変動配信比率を算出し、算出した固定配信比率および変動配信比率を広告管理データベース装置１３０に送信する。この広告配信比率算出装置１４０は、通信部１４１、記憶部１４２、固定配信比率算出部１４３および変動配信比率算出部１４４を有する。
【０２９２】
通信部１４１および記憶部１４２は、図２に示した広告配信比率算出装置８０の通信部８１および記憶部８２と同様の機能を有する機能部である。固定配信比率算出部１４３は、式１を用いて固定配信比率を算出し、算出結果を広告管理データベース装置１３０に送信する。
【０２９３】
変動配信比率算出部１４４は、式２および式３を用いて変動配信比率を算出し、算出結果を広告管理データベース装置１３０に送信する。制御部１４５は、広告配信比率算出装置１４０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０２９４】
つぎに、本実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順について説明する。図１６は、実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０２９５】
まず、広告配信装置１１０のリアルタイム変動配信比率算出部１１５は、リダイレクト装置１２０のクリック情報通知部１２７から広告集合に属する各バナー広告の当日の配信数およびクリック回数の情報を取得し（ステップＳ２０１）、式６を用いて各バナー広告のクリックスルーレートを算出する（ステップＳ２０２）。
【０２９６】
そして、リアルタイム変動配信比率算出部１１５は、広告管理データベース装置１３０の広告配信比率データベース１３５から現時点での当該広告集合に属する各バナー広告の配信比率の情報を取得し（ステップＳ２０３）、式５を用いて各バナー広告のリアルタイム変動配信比率を算出する（ステップＳ２０４）。
【０２９７】
続いて、配信比率算出部１１６は、広告管理データベース装置１３０の広告配信比率データベース１３５から、広告配信比率算出装置１４０の固定配信比率算出部１４３および変動配信比率算出部１４４により算出された固定配信比率および変動配信比率の情報を取得する（ステップＳ２０５）。
【０２９８】
そして、配信比率算出部１１６は、取得した固定配信比率、変動配信比率およびリアルタイム変動配信比率算出部１１５により算出されたリアルタイム変動配信比率の情報を基にして、式７により各バナー広告を配信する配信比率を算出し（ステップＳ２０６）、算出した配信比率の情報を記憶部１１４に記憶して（ステップＳ２０７）、この広告コンテンツ配信比率算出処理を終了する。
【０２９９】
その後、広告配信処理部１１７は、広告集合に属するバナー広告を配信する際に、配信比率の情報を記憶部１１４から読み出し、その配信比率に実際の配信比率が近づくように配信するバナー広告を選択し、選択したバナー広告のデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する。また、配信比率算出部１１６は、算出した配信比率の情報を広告管理データベース装置１３０に送信し、広告配信比率データベース７５に記憶するよう要求する。
【０３００】
上述してきたように、本実施例２では、広告配信比率算出装置１４０の変動配信比率算出部１４４と広告配信装置１１０のリアルタイム変動配信比率算出部１１５とが、過去一週間に任意のユーザからウェブページの出力要求を受け付けた回数、すなわち、過去一週間に任意のユーザによりクリックされたバナー広告のクリック回数の情報と、当日に任意のユーザからウェブページの出力要求を受け付けた回数、すなわち、当日に任意のユーザによりクリックされたバナー広告のクリック回数の情報とに基づいて、変動配信比率およびリアルタイム変動配信比率を算出することとしたので、バナー広告に対するユーザの長期的な反応傾向と、ユーザの短期的な反応傾向とを考慮した効果的な配信比率を算出することができる。
【実施例３】
【０３０１】
ところで、上記実施例１または２では、広告コンテンツの配信比率を調整して広告コンテンツの配信を制御することとしたが、バナー広告が配信されるウェブページ全体においてユーザによるクリック数が最大となるように、バナー広告を配信するウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化することとしてもよい。
【０３０２】
そこで、本実施例３では、ウェブページ全体においてユーザによるクリック数が最大となるように、バナー広告を配信するウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化する場合について説明する。
【０３０３】
一般的に広告は「認知」効果を得る事を目的として投入される。ターゲットとしている消費者の特性を考慮して、それぞれの商材がターゲットにしている消費者の嗜好に合うデザインや訴求内容でカスタマイズされた広告を投入することができれば、当該商材の認知率を上げることが可能であると予測されている。
【０３０４】
このような予測に基づき、インターネットにおいて広告の効果を高めるための配信手法として、ユーザの性別や年齢、住所などの属性に応じた広告の配信システムを提供するような技術が多く開示されている（特開２００２−２７３６９号公報、特開２００２−３２３９８号公報、特開２００２−１３２８２２号公報、特開２００２−２０３１１９号公報、特開２００２−２３６８４６号公報を参照）。
【０３０５】
これらの技術は、「ユーザの属性を正確に把握している」、「ユーザの分布が属性によって明確である」、「ユーザの属性の違いと嗜好の違いに相関関係がある」、「複数の商材の広告をまとめて扱う」、「明確に相異なるデザインや訴求内容の広告が準備されている」というような、非現実的な理想環境においては効果を発揮できるかもしれない。
【０３０６】
ところが実際には（特にインターネットにおいては）、不特定多数のユーザが入り乱れて分布しており、同じ属性に分類されるユーザであってもその嗜好は実に様々であり、広告はたいがい１商材につき１案件であり、広告のデザインはどれも制作者（クリエイター）が効果的なクリエイティブを制作しており、アクセスしているユーザ数が常時数千万にも達する。
【０３０７】
インターネットのような複雑な系において、常に有効な「ユーザの属性に応じた広告の配信システム」を提供するのは、通常の商材では費用対効果からみて困難である。このため、上記技術群は未だ有効に活用されていない。
【０３０８】
他方、線形モデルに対する最適解を見出す手法でカスタマイズされた広告の配信を最適にすることを目指した技術も見受けられるが（特開２０００−１４８６７５号公報を参照）、表示割合を計算する学習システムを準備する段階と、学習システムにより定期的に表示割合を更新する段階を有するので、ネットワーク上でのカスタマイズされた広告の選択及び配信を提供する方法およびシステムが複雑になる。
【０３０９】
また、上記の「ユーザ属性を正確に把握するのは困難で、同じ属性に分類される接触者であってもその嗜好は実に様々であり、広告はたいがい１案件につき１商材であり、広告のデザインはどれも制作者（クリエイター）が効果的なクリエイティブを制作しており、同時にアクセスしているユーザ数が常時数千万を超えている」ということに注目して開発された、インターネット広告に適しているシステムも存在する。
【０３１０】
すなわち、単に複数のバナー広告を準備し、ユーザ（すなわち消費者）のクリックスルーレートを上げることを狙って、配信するバナー広告を配信結果の記録データに基づいて逐次選択させるような広告配信システムである。例えば、ＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋ，Ｉｎｃ．（ダブルクリック社）によるＤＡＲＴに代表されるシステムは、準備された複数のバナー広告のうち、最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告が選択される配信システムである。
【０３１１】
消費者に広告主の商材を「認知」させる場合、バナー広告のデザインがひとつの重要なポイントであることから、上記配信システムでは、ユーザの属性や広告の訴求内容によるカスタマイズのような費用対効果が不明確となることをせずに、単にバナー広告のデザインに注目し、そのときそのときのユーザの嗜好（すなわち、よく選ばれるバナー広告）を単純にバナー広告の配信回数の調整に反映させることで、従来のバナー広告とほとんど変わらない費用や工数で広告配信の効果を上げることを目的としている（ここでは、このような調整を最適化と称する）。
【０３１２】
ところが、単純な最適化の手法は、広告配信の効果向上を謳いながら、結果的には効果を減少させていることがあると考えられる。最も単純な例は、初期配信期間における広告バナーの初期配信において最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告のみを残りの配信期間に配信することである。
【０３１３】
この場合、初期配信期間に何かの影響で嗜好の偏ったユーザがいた可能性があり、広告の残りの配信期間に渡ってこのバナー広告を露出することで逆に効果を減少させてしまう可能性が高い。これはちょうど、複雑な系における統計力学の有名な困難に例えることができる。すなわち、複雑な系における、最適な状態（例えば、エネルギーやコストが最低となるような状態）を知りたい場合である。
【０３１４】
複雑な系の特徴というのは、局所的もしくは暫時的な安定点が存在し、これが大域的には不安定となっていることである。ここで起こりやすい間違いというのは、局所的に安定していると思われる状態が最適であるとすること（バナー広告の初期配信数において最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告のみを残りの配信期間に１００％配信すること）である。この方法では、バナー広告の全配信期間で到達できる可能性のあるクリックスルーレートよりも低くなる可能性がある。
【０３１５】
このような局所的もしくは暫時的な安定点に落ちることを回避するために、初期配信期間だけではなく、常に広告配信日直前の一定期間のクリックスルーレートを用いて最適化したり（スライディングウインドウ）、また、最も高いクリックスルーレートを記録したバナー広告のみを１００％配信するのではなく、他のバナー広告も、それぞれのクリックスルーレートに応じて所定の割合で配信させる方法などが考えられる。
【０３１６】
しかし、いずれの方法も、統計的に充分複雑な系での取り扱いであるにも関わらず、単純な処理であるが故に、統計力学でいう局所的な安定点に落ちる問題を回避するものではない。すなわち、局所的な安定点が存在する系であるにも関わらず、これに落ちる可能性が検討されないまま効果だけが謳われている。
【０３１７】
従って、複数のバナー広告の差がはっきりしているような特殊な状況や、ユーザの属性の分布がはっきりしているような特殊な状況では、最適化配信したバナー広告群と最適化配信しないバナー広告群とで比較してチャンピオンデータのような素晴らしい結果がでる可能性もあろうが、ユーザ数が増えて系が複雑になればなるほど、効果は偶然の要素に左右される傾向にあり、広告主にとってはこのような「最適化」オプションの適用に困惑することになる。
【０３１８】
また、困惑以前の問題として、問題の存在に気づかないまま、バナー広告配信業者が用意したチャンピオンデータが一人歩きしている。特に今日のように、多数のユーザが集まるようになったインターネットのネットワーク上でバナー広告を配信する場合、効果が発揮しにくい状況になる。
【０３１９】
バナー広告の配信比率の決定方法以外にも、現存するバナー広告配信の最適化には課題がある。すなわち、クリックスルーレート（Ｃｌｉｃｋ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｒａｔｅ，ＣＴＲ）というパラメータに注目して配信回数を決めているところである。図１７に、認知効果を得る事を目的として投入された、クリエイティブＡおよびクリエイティブＢという異なる２つのバナー広告をそれぞれ３人のユーザに同じページビュー（Ｐａｇｅ  Ｖｉｅｗ，ＰＶ）だけ配信した場合の結果を示す。図１７は、広告配信の最適化における課題について説明する図である。
【０３２０】
この例でわかるように、同じ配信量であったにも関わらず、クリエイティブＡに反応したユーザは３人のうち１人（ユニーククリック率＝３３．３％）、クリエイティブＢに反応したユーザは３人のうち２人（ユニーククリック率＝６６．７％）であるので、一般にはクリエイティブＢの方が高い認知効果を得たと考えられる。
【０３２１】
ところが、クリックスルー数またはクリックスルーレートを基準にすると、高い認知効果を得たクリエイティブＢよりも、クリエイティブＡの方がユーザによりクリックされた総数が多いため高いパフォーマンスを示してしまう。この結果から、クリエイティブＡの配信回数を増やすと、広告主は商材の認知効果を得るチャンスを逸してしまうことがわかる。
【０３２２】
本実施例３では、インターネットのような複雑な系に対して、局所的な安定点に落ちる問題を回避する目的で、模擬焼きなまし（Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）法などのモンテカルロ・シミュレーションに代表される、統計的な扱いを導入することによって、偶然の要素に左右されることの少ない最適化を可能にし、安定的にバナー広告の効果を向上させる。
【０３２３】
また、インタラクティブメディアにおけるバナー広告の特徴は、バナー広告の配信履歴とバナー広告を閲覧したユーザの反応とを計測し履歴を残す事ができる点にあることに着目し、間違った結果を導く可能性のあるクリックスルー数またはクリックスルーレートに替えて、ユニーククリック率またはユニークユーザ数によって最適化することにより、商材の認知効果を得るチャンスの逸失を防ぐ。ここで、ユーザの反応とは、検知可能なユーザが示すユーザの自発的な振る舞いのことである。
【０３２４】
上記の統計的な扱い、および、ユニーククリック率またはユニークユーザ数の導入により、インターネットやデジタルテレビなどのインタラクティブメディアにおけるバナー広告配信の最適化に決定的なインパクトをもたらすことができる。
【０３２５】
ただし、上記のようなユニークな指標というのは現在のコンピュータの計算速度や計算アルゴリズムでは瞬時な解析には困難が伴うため、単なるクリックスルー数およびクリックスルーレートに関しても、統計的な扱いを導入することによって、偶然の要素に左右されることの少ない最適化を可能にし、安定的にバナー広告の効果を向上させることができる。
【０３２６】
また、最適調整推定のための学習エンジンを組み込んで、ユニーククリック率またはユニークユーザ数を増やすための各バナー広告の最適配信回数または最適配信比率を推定する。
【０３２７】
他にも、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）のようなユーザ側の端末装置にユーザ情報を記憶させる機能、または、サーバなどの配信側のデータベースを使用して各ユーザを確認し、同じバナー広告が表示される頻度を制御したり、回数を制限して、バナー広告に対する飽きを防止し、繰り返し効果によって忘却を防ぐことで認知を制御したりする手段を提供する。
【０３２８】
図１８は、実施例３に係るバナー広告の配信比率の最適化処理について説明する図である。ここで、配信されるバナー広告は、ある商品やサービスについて作成された、内容やデザインの異なる複数のバナー広告（クリエーティブ）である。
【０３２９】
なお、本実施例３では、バナー広告の配信比率を算出してバナー広告の配信数を制御することとしているが、これに限定されず、各バナー広告の配信数や配信頻度などを算出してバナー広告の配信数を制御することとしてもよい。
【０３３０】
図１８に示すように、本実施例３では、ある商品やサービスなどを宣伝するバナー広告の配信比率を算出する場合に、ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化するのではなく、バナー広告の配信対象となるウェブページ全体においてユーザによるユニーククリック数が最大となるように、「日本−自動車」、「日本−オークション」などのウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザ（ウェブページの特定の種別を閲覧するという所定の特性を有するユーザ）にバナー広告を配信する際のバナー広告の配信比率を最適化する処理をおこなう。
【０３３１】
なお、ここでは、ウェブページの特定の種別を閲覧するという所定の特性を有するユーザに対して配信するバナー広告の配信比率を最適化することとしているが、これに限定されず、その他のさまざまな特性を有するユーザに対して配信するバナー広告の配信比率を最適化することとしてもよい。
【０３３２】
ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化する場合には、「日本−自動車」のウェブページを閲覧するユーザ層と、「日本−オークション」のウェブページを閲覧するユーザ層とでバナー広告に対する嗜好が異なる可能性を無視することになり、その結果としてクリック数が少なくなってしまう。
【０３３３】
一方、ウェブページ全体においてユーザによるユニーククリック数が最大となるようウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化することとすると、ユニーククリック数を飛躍的に増加させることができる。これについての検証結果は後に詳しく説明することとする。
【０３３４】
つぎに、本実施例３に係る広告配信システムの機能的構成について説明する。図１９は、実施例３に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。なお、図２に示した機能部と同様の機能部については同一の符号を付し、詳しい説明は省略することとする。
【０３３５】
図１９に示すように、この広告配信システムでは、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃ、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃ、広告配信装置４０およびリダイレクト装置５０がインターネット３０を介して接続されている。
【０３３６】
また、この広告配信システムでは、広告配信装置４０、リダイレクト装置５０、履歴情報集計装置６０、広告管理データベース装置７０および広告配信比率算出装置１５０がＬＡＮ９０を介して接続されている。
【０３３７】
ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃは、ユーザがウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃにアクセスし、ウェブページのＨＴＭＬデータなどを取得して、ウェブページをディスプレイに出力する端末装置である。
【０３３８】
ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、ウェブページ閲覧サービスを提供しているサーバ装置である。このウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃからウェブページの閲覧要求を受け付けた場合に、そのウェブページのＨＴＭＬデータをユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する。
【０３３９】
また、バナー広告を掲載するよう設定されているウェブページの閲覧要求をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃから受け付けた場合には、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃは、広告配信装置４０に、バナー広告のデータを送信するよう要求し、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに、広告配信装置４０から取得したバナー広告のデータと、ウェブページのＨＴＭＬデータとを送信する処理をおこなう。
【０３４０】
広告配信装置４０は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃからバナー広告のデータの送信要求を受け付けた場合に、そのデータをウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃに送信する装置である。
【０３４１】
この広告配信装置４０は、ウェブサーバ装置２０ａ〜２０ｃにバナー広告を送信する場合に、広告管理データベース装置７０から各バナー広告を配信する際の配信比率の情報を取得し、その配信比率の情報に基づいてバナー広告を配信する。
【０３４２】
広告配信装置４０は、通信部４１、広告データベース４２、広告配信履歴データベース４３、記憶部４４、広告配信処理部４５および制御部４６を有する。これら広告配信装置４０は、通信部４１、広告データベース４２、広告配信履歴データベース４３、記憶部４４、広告配信処理部４５および制御部４６は、図２に示した通信部４１、広告データベース４２、広告配信履歴データベース４３、記憶部４４、広告配信処理部４５および制御部４６と同様の機能を有する機能部である。
【０３４３】
リダイレクト装置５０は、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに出力されたウェブページ上のバナー広告がマウス等によりクリックされた場合に、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページのＵＲＬの情報をユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃに送信する処理をおこなう。ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃは、そのＵＲＬの情報を用いて、広告主のウェブページのＨＴＭＬデータを取得し、そのウェブページをディスプレイに出力する。
【０３４４】
このリダイレクト装置５０は、通信部５１、リダイレクトＵＲＬデータベース５２、クリック履歴データベース５３、記憶部５４、リダイレクト処理部５５、クリック情報収集部５６および制御部５７を有する。これら通信部５１、リダイレクトＵＲＬデータベース５２、クリック履歴データベース５３、記憶部５４、リダイレクト処理部５５、クリック情報収集部５６および制御部５７は、図２に示した通信部５１、リダイレクトＵＲＬデータベース５２、クリック履歴データベース５３、記憶部５４、リダイレクト処理部５５、クリック情報収集部５６および制御部５７と同様の機能を有する機能部である。
【０３４５】
ただし、クリック履歴データベース５３に記憶されるクリック履歴データは、図４に示したクリック履歴データ５３０の各データにさらにユーザＩＤのデータを加えたものとなる。図２０は、実施例３に係るクリック履歴データ５３０ａの一例を示す図である。
【０３４６】
図２０に示すように、このクリック履歴データ５３０ａは、ＵＲＬ、広告ＩＤ、クリック日時およびユーザＩＤのデータを記憶している。ＵＲＬ、広告ＩＤ、クリック日時のデータは、図４で説明したＵＲＬ、広告ＩＤ、クリック日時のデータと同様のものである。ユーザＩＤは、バナー広告をクリックしたユーザを識別するユーザＩＤである。ここで、ユーザＩＤとしては、ユーザがインターネットサービスにログインした場合のログイン名や、クッキーに含まれるブラウザＩＤなどが用いられる。
【０３４７】
履歴情報集計装置６０は、広告配信装置４０の広告配信履歴データベース４３から広告配信履歴データ４３０を取得し、また、リダイレクト装置５０のクリック履歴データベース５３からクリック履歴データ５３０ａを取得し、配信したバナー広告数およびユーザによりバナー広告がクリックされた回数などを集計する処理などをおこなう。
【０３４８】
この履歴情報集計装置６０は、通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３を有する。通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３は、図２に示した通信部６１、記憶部６２および履歴情報集計部６３と同様の機能を有する機能部である。
【０３４９】
ただし、履歴情報集計装置６０が広告管理データベース装置７０に送信する履歴情報の集計結果は、図５に示した集計結果６００にさらにユニーククリック数のデータを加えたものとなる。図２１は、実施例３に係る集計結果６００ａの一例を示す図である。
【０３５０】
図２１に示すように、この集計結果６００ａは、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信回数、一週間内クリック回数および一週間内ユニーククリック数のデータを含んでいる。広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信回数、一週間内クリック回数のデータは、図５で説明した広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信回数、一週間内クリック回数のデータと同様のものである。一週間内ユニーククリック数は、各バナー広告の一週間内でのユニーククリック数のデータである。
【０３５１】
広告管理データベース装置７０は、広告集合内の各バナー広告の配信条件や配信比率、広告を掲載するウェブページの情報などを記憶したデータベースである。この広告管理データベース装置７０は、通信部７１、記憶部７２、広告管理データベース７３、広告掲載ウェブページデータベース７４、広告配信比率データベース７５および制御部７６を有する。
【０３５２】
これら通信部７１、記憶部７２、広告管理データベース７３、広告掲載ウェブページデータベース７４、広告配信比率データベース７５および制御部７６は、図２に示した通信部７１、記憶部７２、広告管理データベース７３、広告掲載ウェブページデータベース７４、広告配信比率データベース７５および制御部７６と同様の機能を有する機能部である。
【０３５３】
ただし、広告管理データベース７３に記憶される広告管理データは、図６に示した広告管理データ７３０の各データにさらに一週間内ユニーククリック数のデータを加えたものとなる。図２２は、実施例３に係る広告管理データ７３０ａの一例を示す図である。
【０３５４】
図２２に示すように、この広告管理データ７３０ａは、広告集合ＩＤ、ＵＲＬ、配信期間、配信目標数、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信数、一週間内クリック回数および一週間内ユニーククリック数のデータを記憶している。
【０３５５】
広告集合ＩＤ、ＵＲＬ、配信期間、配信目標数、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信数、一週間内クリック回数のデータは、図６で説明した広告集合ＩＤ、ＵＲＬ、配信期間、配信目標数、広告ＩＤ、既配信回数、一週間内配信数、一週間内クリック回数のデータと同様のものである。一週間内ユニーククリック数は、各バナー広告の一週間内でのユニーククリック数のデータである。
【０３５６】
広告配信比率算出装置１５０は、バナー広告の配信対象となるウェブページ全体においてユーザによるユニーククリック数が最大となるように、バナー広告を配信するウェブページの種別ごとに最適化したバナー広告の配信比率を算出する。そして、算出した配信比率に係る情報を広告管理データベース装置７０に送信する。
【０３５７】
この広告配信比率算出装置１５０は、通信部１５１、記憶部１５２、配信比率最適化処理部１５３および制御部１５４を有する。通信部１５１、記憶部１５２、および、制御部１５４は、図２に示した通信部８１、記憶部８２、および、制御部８６と同様の機能を有する機能部である。
【０３５８】
配信比率最適化処理部１５３は、広告管理データベース装置７０から広告管理データ７３０ａおよび図７に示した広告掲載ウェブページデータ７４０を取得し、所定のバナー広告の配信目標数および配信期間において、バナー広告の配信対象となるウェブページ全体のユニーククリック数の総数が最大となるように、模擬焼きなまし法を用いてバナー広告を配信するウェブページの種別ごとに最適化したバナー広告の配信比率を算出し、算出した配信比率の情報を広告管理データベース装置７０に送信する。
【０３５９】
ここで、配信比率を算出するバナー広告は、訴求内容が同一であるがデザインが異なる複数のバナー広告であり、算出された配信比率により各バナー広告の配信数が制御される。
【０３６０】
模擬焼きなまし法においては、配信比率最適化処理部１５３は、まずウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率の初期値を設定する。そして、配信比率最適化処理部１５３は、その初期値に基づいてバナー広告の配信をおこない、配信したバナー広告に対するユニーククリック数の総数を算出する。この総数は、バナー広告が掲載されたすべての種別のウェブページにおけるバナー広告のユニーククリック数を足し合わせたものである。
【０３６１】
そして、配信比率最適化処理部１５３は、ユニーククリック数の総数が増加している場合には、そのバナー広告の配信比率を採用する。また、ユニーククリック数の総数が減少している場合でも、ユニーククリック数の総数を減少させたバナー広告の配信比率をある確率で採用する。その後、バナー広告の配信比率をランダムに変化させ、上記処理を繰り返す。
【０３６２】
そして、配信比率最適化処理部１５３は、ほとんどユニーククリック数の総数が変化しなくなったら模擬焼きなまし法の計算を止め、その時点におけるバナー広告の配信比率を最適化された配信比率としてバナー広告の配信に用いることとする。
【０３６３】
また、配信比率最適化処理部１５３は、バナー広告の配信比率を実施例１または実施例２で説明した場合と同様に、ユーザのクリック数に応じて変化する部分と、ユーザのクリック数に応じて変化しない部分とに分けて算出する。
【０３６４】
具体的には、配信比率最適化処理部１５３は、ユーザのクリック数に応じて変化する配信比率の部分を、上述したような最適化処理によりウェブページ種別ごとのユニーククリック数の違いに応じて算出するとともに、ユーザのクリック数に応じて変化しない部分をバナー広告の配信期間および配信開始日からの経過日数の関数として算出する。
【０３６５】
さらに、この配信比率最適化処理部１５３は、バナー広告の配信比率の最適化を定期的におこなうこととする。これは、ユーザのバナー広告に対する反応が時間的に変化することに対処するためである。
【０３６６】
また、配信比率最適化処理部１５３は、同一の訴求内容であるバナー広告の組が複数あって、バナー広告の各組の間では訴求内容が異なっている場合に、訴求内容が異なるバナー広告の組ごとに別個に配信数を制御する。
【０３６７】
このように、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるように、バナー広告を配信するウェブページの種別ごとに複数のバナー広告の配信比率を最適化することにより、効果的なバナー広告の配信をおこなうことができる。
【０３６８】
なお、ここでは、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようにウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化することとしているが、ユニーククリック率が最大となるように最適化をおこなうこととしてもよい。
【０３６９】
つぎに、図２３−１、図２３−２、図２４−１および図２４−２を用いてウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化した場合の効果について説明する。図２３−１および図２３−２は、ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（１）および（２）であり、図２４−１および図２４−２は、ウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（１）および（２）である。
【０３７０】
図２３−１、図２３−２、図２４−１および図２４−２には、ある商品やサービスについて作成された同一の訴求内容の、内容やデザインの異なる３つのバナー広告（Ｃｒｅａｔｉｖｅ１，Ｃｒｅａｔｉｖｅ２，Ｃｒｅａｔｉｖｅ３）を６つの種別のウェブページ（Ａ群，Ｂ群，Ｃ群，Ｄ群，Ｅ群，Ｆ群）に１０日間掲載した場合の実験例が示されている。
【０３７１】
また、図２３−１、図２３−２、図２４−１および図２４−２において、ＰＶ（Ｐａｇｅ  Ｖｉｅｗ，ページビュー）は、バナー広告の配信数を表し、Ｃｌｉｃｋは、配信されたバナー広告がユーザによりクリックされた回数を表し、ＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｒａｔｅ，クリックスルーレート）は、バナー広告の配信数（ＰＶ）に対するクリック数（Ｃｌｉｃｋ）の割合を表し、Ｕ−Ｃｌｉｃｋ（Ｕｎｉｑｕｅ−Ｃｌｉｃｋ）は、ユーザの重複を除いて計測したバナー広告のユニーククリック数を表している。
【０３７２】
また、図２５は、６つの種別のウェブページにおけるユニークブラウザ数および配信数を示す図である。ユニークブラウザ数（バナー広告をユーザが閲覧する場合に用いるブラウザの数）はＡ群が最も多く、６つの種別のウェブページを合計したユニークブラウザ数は、３，４７０，５８９である。また、バナー広告の配信数は、合計５２，５００，０００であり、各種別のウェブページに配信した配信数の比は、およそ各種別のウェブページにおけるユニークブラウザ数の比としている。
【０３７３】
図２３−１、図２３−２に示した実験結果と図２４−１、図２４−２に示した実験結果とを比較すると、ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化した場合には、１０日間のウェブページ全体のユニーククリック数が７，９１８であったのに対し、ウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化した場合には、１０日間のウェブページ全体のクリック数が９，０７５となり、約１４．６％の驚異的な上昇を示した。
【０３７４】
ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化した場合には、ユニークブラウザ数が最も多い支配的なＡ群のユーザの嗜好によってクリックされたバナー広告のクリック数が全体の最適化に影響を及ぼし、すべての群でＡ群と同じように推移してしまっている。
【０３７５】
この場合、Ａ群のウェブページを閲覧するユーザとは嗜好の異なるＢ群〜Ｆ群のウェブページを閲覧するユーザに対して、Ａ群のユーザの嗜好の影響を強く受けてバナー広告の配信数が最適化されたことが、ウェブページ全体のユニーククリック数の上昇を妨げたと推測される。
【０３７６】
上述してきたように、本実施例３では、履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３が、所定の期間内に前記所定のウェブページの出力要求を任意のユーザから受け付けた回数を集計し、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、集計された回数の情報に基づいて所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう、任意のユーザの集合に属し、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザに対して配信するバナー広告の配信数を制御することとしたので、さまざまなユーザのバナー広告に対する大局的な反応傾向に基づいてバナー広告の配信数を算出することにより、バナー広告を見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ることができるとともに、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内におけるウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザに対して配信するバナー広告の配信数を制御することにより、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を効果的に調整することができる。
【０３７７】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数が最大となるよう、任意のユーザの集合内に属し、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザに対して配信するバナー広告の配信を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を最大化することができる。
【０３７８】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザの時間的変化に応じて配信数の制御を複数回おこなうこととしたので、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザの時間的変化に適切に対処することができる。
【０３７９】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、模擬焼きなまし法を用いて任意のユーザによりおこなわれる所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう、任意のユーザの集合内に属し、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザに対して配信するバナー広告の配信数を制御することとしたので、バナー広告の配信数の最適化をおこなう場合に、配信数が局所的な安定点に陥るのを防止することができ、配信数の最適化を効果的におこなうことができる。
【０３８０】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザがおこなう所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じてバナー広告の配信数が変化するよう配信数を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に適切に対処することができる。
【０３８１】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ウェブページの各種別をそれぞれ閲覧するユーザから複数のバナー広告が所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数の違いに基づいて、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化する配信数の部分を制御することとしたので、複数のバナー広告のうち各時点で最も適切なバナー広告を配信するよう制御することができる。
【０３８２】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の配信に係る日数に基づいて、所定のウェブページの出力要求の時間的変化に応じて変化しない配信数の部分を制御することとしたので、バナー広告の配信数の急激な変化を抑制しつつ、バナー広告の配信期間や配信開始日からの経過日数に応じてバナー広告の配信数を適切に制御することができる。
【０３８３】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、訴求内容が同一である異なる複数のバナー広告に対して別個に配信数を制御することとしたので、訴求内容が同一である異なる複数のバナー広告のうち所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が最も多いバナー広告を多く配信するなどしてバナー広告の訴求効果を高めることができる。
【０３８４】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の配信数に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することとしたので、バナー広告の配信数に制限があるような場合に、その制限を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができる。
【０３８５】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の配信期間に係る所定の条件に基づいて配信数を制御することとしたので、バナー広告の配信期間に制限があるような場合に、その制限を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができる。
【０３８６】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、重複しないユーザによりなされた所定のウェブページの出力要求の回数（ユニーククリック数）が最大となるようバナー広告の配信数を制御することとしたので、ユーザの重複を避けることによりバナー広告の訴求効果を効果的に高めることができる。
【０３８７】
また、本実施例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、訴求内容が異なるバナー広告ごとに別個に配信数を制御することとしたので、訴求内容が異なるバナー広告ごとに配信数を適切に制御することにより、バナー広告の訴求効果を高めることができる
【０３８８】
（実施例３の変形例１）
なお、上記実施例３では、模擬焼きなまし法を用いてバナー広告の配信比率を最適化することとしたが、ニューラルネットワークなどの人工知能における学習機能を用いて配信比率の最適化をおこなうこととしてもよい。
【０３８９】
この場合、図１９に示した広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、バナー広告を配信するウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるように、ニューラルネットワークを用いてバナー広告を配信するウェブページの種別ごとに最適化したバナー広告の配信比率を算出し、算出した配信比率の情報を広告管理データベース装置７０に送信する。
【０３９０】
具体的には、配信比率最適化処理部１５３は、バナー広告が配信されるウェブページ全体におけるユニーククリック数とウェブページ種別ごとのバナー広告の配信比率との間の関係をニューラルネットワークを用いて有限個のデータから学習する。
【０３９１】
そして、配信比率最適化処理部１５３は、上記関係を学習した結果に基づいて、バナー広告が配信されるウェブページ全体におけるユニーククリック数を最大化するウェブページの各種別におけるバナー広告の配信比率を算出し、バナー広告の配信数を制御する処理をおこなう。
【０３９２】
このように、実施例３の変形例１では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ニューラルネットワークの人工知能を用いた学習により任意のユーザによりおこなわれる所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を調整するよう任意のユーザの集合内におけるある種別のウェブページを閲覧するユーザに対して配信するバナー広告の配信数を制御することとしたので、バナー広告の配信数の最適化を効果的におこなうことができる。
【０３９３】
（実施例３の変形例２）
また、上記実施例３では、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようバナー広告の配信比率を最適化することとしているが、あまり頻繁に同一のバナー広告、あるいは、同一の訴求内容のバナー広告が配信されるとユーザがバナー広告を見飽きてしまい、クリック数が増加せず、飽和してしまうという問題がある。
【０３９４】
そのため、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、ユーザによるクリック数が増加しなくなる配信頻度の情報を参照し、その配信頻度を超えないという制約条件の下で模擬焼きなまし法を実行し、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようウェブページ種別ごとのバナー広告の配信比率を算出する。このクリック数が増加しなくなる配信頻度の情報は、あらかじめ調査をおこなって得たものである。
【０３９５】
また、あまり頻繁に同一のバナー広告、あるいは、同一の訴求内容のバナー広告が配信されるとユーザがバナー広告を煩わしく感じるなど、バナー広告に対して否定的な感情を抱くようになってしまうという問題がある。
【０３９６】
そのため、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、ユーザがバナー広告に対して否定的な感情を抱くようになる配信頻度の上限値の情報を参照し、その上限値を超えないという制約条件の下で模擬焼きなまし法を実行し、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようウェブページ種別ごとのバナー広告の配信比率を算出する。
【０３９７】
このように、本実施例３の変形例２では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態であるか否かを示す情報に基づいて配信数を制御することとしたので、所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が飽和した状態である場合にそれ以上配信数を増やないように制御することができる。
【０３９８】
また、本実施例３の変形例２では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ユーザが広告閲覧に対して否定的になるバナー広告の配信回数の所定の限度値に係る情報に基づいて配信数を制御することとしたので、バナー広告の配信回数が、ユーザが広告閲覧に対して否定的になる限度値を超えないようにバナー広告の配信数を制御することができる。
【０３９９】
（実施例３の変形例３）
また、上記実施例３では、ユニーククリック数の情報に基づいてバナー広告の配信比率を算出することとしているが、ユーザがバナー広告を忘却する傾向をさらに考慮してバナー広告の配信比率を算出することとしてもよい。
【０４００】
具体的には、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告が配信された場合にユーザがそのバナー広告をどのくらいの時間が経過したら忘却してしまうかを調査した情報を参照し、あるバナー広告が配信された後、その時間が経過した場合にそのバナー広告の配信数を所定の割合増やすなどしてユーザにバナー広告を思い起こさせるようにする。
【０４０１】
このように、本実施例３の変形例３では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告に対するユーザの忘却に係る情報に基づいてバナー広告の配信数を制御することとしたので、ユーザがバナー広告を忘却したと考えられる場合などにバナー広告の配信数を増やすなどしてバナー広告の訴求効果を高めることができる。
【０４０２】
（実施例３の変形例４）
また、上記実施例３では、バナー広告の配信比率を算出してバナー広告をウェブページに配信する処理を繰り返すこととしているが、同じバナー広告をユーザがすでに閲覧していたり、ユーザからそのバナー広告に対する配信拒否要求を受け付けた場合には、そのバナー広告の配信をおこなわないようにすることとしてもよい。
【０４０３】
ここで、上記配信拒否要求は、バナー広告が掲載されるウェブページにユーザが配信拒否要求をおこなうためのボタンなどを備え、そのボタンがマウス等によりクリックされた場合に送信されるように広告配信システムを構成しておく。また、個々のユーザは、ログイン時にユーザにより入力されるユーザＩＤや、ブラウザにより送信されるクッキー情報に含まれるブラウザＩＤなどにより特定することができる。
【０４０４】
そして、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、同じバナー広告をユーザがすでに閲覧しているか否か、ユーザからそのバナー広告に対する配信拒否要求を受け付けたか否かを判定し、同じバナー広告をユーザがすでに閲覧している場合、あるいは、ユーザからそのバナー広告に対する配信拒否要求を受け付けた場合に、ユーザに対する当該バナー広告の配信を停止するようバナー広告の配信数を設定する。
【０４０５】
なお、ここでは、配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の配信を停止するようバナー広告の配信数を設定することとしたが、急に配信を停止するのではなく、徐々に減らしたり、一時的に停止したりするなどしてバナー広告の配信数を動的に制御することとしてもよい。
【０４０６】
このように、本実施例３の変形例４では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告が配信された場合に、配信されたバナー広告に対するユーザの反応に係る情報を取得し、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該バナー広告の配信数の制御に係る設定を変更することとしたので、ユーザが特定の反応を示した場合にその反応に応じたバナー広告の配信数の制御を適切におこなうことができる。
【０４０７】
また、本実施例３の変形例４では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ユーザの反応が特定の反応であった場合に、当該バナー広告の配信を停止するよう配信数の制御に係る設定を変更することとしたので、バナー広告を一度閲覧したユーザや、配信拒否を要求したユーザなどに対して再び同じバナー広告を配信することを防止することができる。
【０４０８】
（実施例３の変形例５）
また、上記実施例３では、ユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃがウェブページをディスプレイに出力する端末装置であることとしたが、具体的には、このユーザ端末装置１０ａ〜１０ｃは、インターネット３０に接続可能なパーソナルコンピュータや携帯電話、テレビ受像機などの装置である。
【０４０９】
ユーザは、パーソナルコンピュータを利用する場合にはマウス等入力装置を用いてバナー広告をクリックしたり、携帯電話を利用する場合にはボタンなどを押下してバナー広告を選択したり、テレビ受像機を利用する場合にはテレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラなどを用いてバナー広告を指定したりすることにより、バナー広告にリンクされた広告主のウェブページを表示するよう要求する。
【０４１０】
そして、履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３は、各装置を用いてバナー広告がクリック、選択、あるいは、指定された回数を集計し、広告配信比率算出装置１５０によりなされるバナー広告の配信比率の算出用のデータを作成する。
【０４１１】
このように、本実施例３の変形例５では、履歴情報集計装置６０の履歴情報集計部６３が、任意のユーザがコンピュータに情報を入力する情報入力装置、携帯電話機、または、テレビ受像機の機能を制御するリモートコントローラを用いておこなった所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数を集計することとしたので、さまざまな装置を用いて入力された所定のウェブページの出力要求をバナー広告の配信数の制御に反映させることができる。
【０４１２】
（実施例３の変形例６）
また、上記実施例３では、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようバナー広告の配信比率を最適化することとしているが、さらにバナー広告の配信コストが決められたコスト以下となるようバナー広告の配信比率を最適化することとしてもよい。
【０４１３】
ここで、配信コストとは、バナー広告を配信する場合に、広告主が広告配信業者に支払うべきバナー広告配信の料金であり、バナー広告を配信するたびにバナー広告の種類に応じて所定の金額が配信コストとして課金される。
【０４１４】
具体的には、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、あらかじめ定められた配信コストの制約条件の下で模擬焼きなまし法を実行し、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようウェブページ種別ごとのバナー広告の配信比率を算出する。
【０４１５】
このように、本実施例３の変形例６では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の配信コストに係る所定の条件を満足するようバナー広告の配信数の制御をおこなうこととしたので、配信コストに制限がある場合などにその制限を考慮してバナー広告の配信数の制御をおこなうことができる。
【０４１６】
（実施例３の変形例７）
また、上記実施例３では、バナー広告の種類を考慮することなく配信比率を算出することとしているが、あるものの存在をユーザに認知させる認知型バナー広告の配信数と、商品やサービスの購入をユーザに促す獲得型バナー広告の配信数とを別個に制御することとしてもよい。
【０４１７】
これは、認知型バナー広告と獲得型バナー広告とでバナー広告の性質が異なるためである。すなわち、認知型バナー広告は、できるだけ多くのユーザに閲覧させる方が効果が高くなるのに対し、獲得型バナー広告は、あまり多くのユーザに閲覧させても商品やサービスの購入に必ずしもつながらないからである。
【０４１８】
そのため、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、認知型バナー広告の配信数と、獲得型バナー広告の配信数とを別個に制御することにより、認知型バナー広告と獲得型バナー広告との間における性質の違いに対処する。
【０４１９】
このように、本実施例３の変形例７では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、各バナー広告の特徴に応じてバナー広告の配信数を制御することとしたので、バナー広告の特徴に応じてユーザのバナー広告に対する反応が異なるような場合に、ユーザから好ましい反応が得られるようにバナー広告の配信数を制御することができる。
【０４２０】
また、本実施例３の変形例７では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、あるものの存在をユーザに認知させる認知型バナー広告の配信数と、あるものの購入をユーザに促す獲得型バナー広告の配信数とを別個に制御することとしたので、ユーザから好ましい反応が得られるように認知型バナー広告および獲得型バナー広告の配信数を制御することができる。
【０４２１】
（実施例３の変形例８）
また、上記実施例３では、所定のバナー広告の配信数および配信期間において、ウェブページ全体においてユニーククリック数が最大となるように、ウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を算出することとしたが、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、ウェブページ全体におけるバナー広告の認知率が最大化となるようにウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を算出することとしてもよい。この認知率は、インターネット上でアンケート調査などをおこなうことにより測定される。
【０４２２】
また、配信比率最適化処理部１５３は、認知型バナー広告や獲得型バナー広告など、バナー広告に性質の違いがある場合に、ウェブページ全体におけるバナー広告のユニーククリック数あるいは認知率が最大化となるように、認知型バナー広告の配信数と、獲得型バナー広告の配信数とを別個に制御し、認知型バナー広告や獲得型バナー広告などの性質の違いに対処することとしてもよい。
【０４２３】
このように、本実施例３の変形例８では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告により訴求される内容がユーザにより認知された割合である認知率が最大となるようバナー広告の配信数を制御することとしたので、認知率を効果的に高めることができる。
【０４２４】
（実施例３の変形例９）
また、上記実施例３では、インターネット上のバナー広告におけるユニーククリック数の情報に基づいてバナー広告の配信数を制御することとしたが、同一の訴求内容の広告が、テレビやラジオ、新聞、雑誌などのバナー広告以外の広告媒体にも放送または掲載されるような場合に、それらの影響を加味してバナー広告の配信数を制御することとしてもよい。
【０４２５】
具体的には、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、複数の広告媒体間の影響に係る情報を参照し、その情報を制約条件として模擬焼きなまし法を実行し、ウェブページ全体におけるユニーククリック数が最大となるようウェブページ種別ごとのバナー広告の配信数を制御する。
【０４２６】
ここで、複数の広告媒体間の影響に係る情報とは、テレビやラジオ、新聞、雑誌などのバナー広告以外の広告媒体において広告が放送または掲載された場合に、それがインターネット上のバナー広告においてユーザのクリック数に及ぼす影響などの情報である。たとえば、テレビで広告が放送された場合に、所定のウェブページ種別のバナー広告におけるユーザのクリック数が１０％増加するなどの情報である。
【０４２７】
このように、本実施例３の変形例９では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、複数の広告媒体間における広告認知の相互作用に係る情報に基づいて広告コンテンツの配信数を制御することとしたので、テレビやラジオ、新聞、雑誌などで放送または掲載された広告がウェブページに掲載されたバナー広告に及ぼす影響を考慮して、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するように配信数を制御することができる。
【０４２８】
（実施例３の変形例１０）
また、上記実施例３では、ユーザの年齢や性別などの属性が特定できるか否かにかかわらず、ユーザに閲覧させるバナー広告の配信数を制御することとしたが、広告主が訴求対象とする属性を有するユーザであることが特定できるユーザに対して配信するバナー広告と、特定されないユーザに対して配信するバナー広告とで別個に配信数を制御することとしてもよい。
【０４２９】
ここで、ユーザの属性は、バナー広告がユーザによりクリックされた際、ユーザ端末装置によりクッキー情報が送信された場合に取得することができる。あるいは、ユーザの属性をユーザＩＤやブラウザＩＤと対応付けてデータベースに記憶しておき、そのユーザＩＤを用いてユーザがインターネットサービスにログインした場合や、そのブラウザＩＤを有するブラウザを用いてユーザがウェブページにアクセスし、ブラウザからブラウザＩＤを取得した場合にユーザの属性を特定することができる。
【０４３０】
すなわち、この例では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、ユーザの属性を取得でき、広告主が広告対象とする属性を有するユーザであることが特定できるユーザに対して配信するバナー広告と、それが特定されないユーザに対して配信するバナー広告とで別個に配信数を制御する。
【０４３１】
特に、獲得型バナー広告を配信する際、商品やサービスの購入にユーザを効果的に導きたい場合には、広告主が訴求対象とする属性を有するユーザであることが特定できるユーザのユニーククリック数を最大化するようにする。
【０４３２】
すなわち、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３は、広告主が訴求対象とする属性を有するユーザであることが特定できるユーザのユニーククリック数の情報を収集し、模擬焼きなまし法を用いてウェブページ種別ごとのバナー広告の配信比率を算出する。
【０４３３】
このように、本実施例３の変形例１０では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、バナー広告の訴求対象であることが特定されるユーザに対して配信するバナー広告と、バナー広告の訴求対象であることが特定されないユーザに対して配信するバナー広告とで別個に配信数を制御することとしたので、バナー広告の訴求対象であることが特定されるユーザに対してはよりきめの細かい配信数の制御をおこなうなどして、ユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付ける回数が増加するようにすることができる。
【０４３４】
また、本実施例３の変形例１０では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、あるものの購入をユーザに促す獲得型バナー広告が重複しないユーザから所定のウェブページの出力要求を受け付けた回数に基づいてバナー広告の配信数を制御することとしたので、獲得型バナー広告の訴求効果が高まるようにバナー広告の配信を効果的に制御することができる。
【０４３５】
（実施例３の変形例１１）
また、上記実施例３では、複数のバナー広告の配信比率を算出することにより各バナー広告の配信数を制御することとしたが、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、単一のバナー広告に対する配信数や配信頻度などを算出し、単一のバナー広告の配信数を制御することとしてもよい。
【０４３６】
このように、本実施例３の変形例１１では、広告配信比率算出装置１５０の配信比率最適化処理部１５３が、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することとしたので、単一の広告コンテンツに対する配信数を制御することにより所定のウェブページの出力要求を受け付ける総数を効果的に調整することができる。
【０４３７】
（その他）
以上、上記実施例において、広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理をコンピュータ上で実現する場合について説明してきたが、広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行することにより広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現してもよい。
【０４３８】
図２６は、広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現するコンピュータ２００のハードウェア構成を示すブロック図である。図２６に示すように、このコンピュータ２００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ２１０と、データを入力する入力装置２２０と、各種データを記憶するＲＯＭ２３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ２４０と、広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現するためのプログラムを記録した記録媒体３００からプログラムを読み取る読取装置２５０と、ディスプレイ等の出力装置２６０と、ネットワーク４００を介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース２７０とが、バス２８０で接続された構成となっている。
【０４３９】
ＣＰＵ２１０は、読取装置２５０を経由して記録媒体３００に記録されているプログラムを読み込んだ後、そのプログラムを実行することにより、広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現する。なお、記録媒体３００としては、光ディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等が挙げられる。また、このプログラムは、ネットワーク４００を介してコンピュータ２００に導入することとしてもよい。
【０４４０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。
【０４４１】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０４４２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０４４３】
さらに、各装置にて行なわれる処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０４４４】
以上のように、本発明にかかる広告コンテンツ配信比率算出プログラム、広告コンテンツ配信比率算出方法、広告コンテンツ配信比率算出システム、コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御システム、広告コンテンツ配信制御方法および広告コンテンツ配信制御プログラムは、広告コンテンツを見るユーザの興味の変化に対応しつつ、安定した広告効果を得ること、また、商材の認知効果を得るチャンスの逸失を防ぐことが必要なシステムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０４４５】
【図１】実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念を説明する図である。
【図２】実施例１に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。
【図３】広告配信データベース４３に記憶される広告配信履歴データ４３０の一例を示す図である。
【図４】クリック履歴データベース５３に記憶されるクリック履歴データ５３０の一例を示す図である。
【図５】バナー広告の配信数およびバナー広告のクリック回数の集計結果６００の一例を示す図である。
【図６】広告管理データベース装置７０により記憶される広告管理データ７３０の一例を示す図である。
【図７】広告掲載ウェブページデータベース７４に記憶される広告掲載ウェブページデータ７４０の一例を示す図である。
【図８】広告配信比率データベース７５に記憶される広告配信比率データ７５０の一例を示す図である。
【図９】実施例１に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】広告コンテンツ配信比率算出処理により算出された配信比率算出結果１００の一例を示す図である。
【図１１】ウェブページの種別ごとに算出された広告配信比率データ７５０ａの一例を示す図である。
【図１２】ウェブページの種別および時間帯ごとに算出された広告配信比率データ７５０ｂの一例を示す図である。
【図１３】実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の概念を説明する図である。
【図１４】実施例２に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。
【図１５】広告配信比率データベース１３５に記憶される広告配信比率データ１３５０の一例を示す図である。
【図１６】実施例２に係る広告コンテンツ配信比率算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】広告配信の最適化における課題について説明する図である。
【図１８】実施例３に係るバナー広告の配信比率の最適化処理について説明する図である。
【図１９】実施例３に係る広告配信システムの機能的構成を示す図である。
【図２０】実施例３に係るクリック履歴データ５３０ａの一例を示す図である。
【図２１】実施例３に係る集計結果６００ａの一例を示す図である。
【図２２】実施例３に係る広告管理データ７３０ａの一例を示す図である。
【図２３−１】ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（１）を示す図である。
【図２３−２】ウェブページの種別を考慮することなくバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（２）を示す図である。
【図２４−１】ウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（１）を示す図である。
【図２４−２】ウェブページの種別ごとにバナー広告の配信比率を最適化した場合のクリックスルー数を示す実験例（２）を示す図である。
【図２５】６つの種別のウェブページにおけるユニークブラウザ数および配信数を示す図である。
【図２６】広告コンテンツ配信比率算出処理または広告コンテンツ配信制御処理を実現するコンピュータ２００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０４４６】
１０ａ〜１０ｃ    ユーザ端末装置
１００    配信比率算出結果
１１５    リアルタイム変動配信比率算出部
１１６    配信比率算出部
１２７    クリック情報通知部
１５３    配信比率最適化処理部
２０ａ〜２０ｃ    ウェブサーバ装置
３０    インターネット
４０，１１０    広告配信装置
４１，１１１    通信部
４２，１１２    広告データベース
４３，１１３    広告配信履歴データベース
４３０    広告配信履歴データ
４４，１１４    記憶部
４５，１１７    広告配信処理部
４６，１１８    制御部
５０，１２０    リダイレクト装置
５１，１２１    通信部
５２，１２２    リダイレクトＵＲＬデータベース
５３，１２３    クリック履歴データベース
５３０，５３０ａ    クリック履歴データ
５４，１２４    記憶部
５５，１２５    リダイレクト処理部
５６，１２６    クリック情報収集部
５７，１２８    制御部
６０    履歴情報集計装置
６００，６００ａ    集計結果
６１    通信部
６２    記憶部
６３    履歴情報集計部
６４    制御部
７０，１３０    広告管理データベース装置
７１，１３１    通信部
７２，１３２    記憶部
７３，１３３    広告管理データベース
７３０，７３０ａ    広告管理データ
７４，１３４    広告掲載ウェブページデータベース
７４０    広告掲載ウェブページデータ
７５，１３５    広告配信比率データベース
７５０，７５０ａ，７５０ｂ，１３５０    広告配信比率データ
７６，１３６    制御部
８０，１４０，１５０    広告配信比率算出装置
８１，１４１，１５１    通信部
８２，１４２，１５２    記憶部
８３，１４３    固定配信比率算出部
８４，１４４    変動配信比率算出部
８５    配信比率算出部
８６，１５４    制御部
９０    ＬＡＮ
【図１】
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【図２】
2006120135.tif 000004
【図３】
2006120135.tif 000005
【図４】
2006120135.tif 000006
【図５】
2006120135.tif 000007
【図６】
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【図７】
2006120135.tif 000009
【図８】
2006120135.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2006120135.tif 000012
【図１１】
2006120135.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2006120135.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３−１】
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【図２３−２】
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【図２４−１】
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【図２４−２】
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【図２５】
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【図２６】
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