(57)【要約】      （修正有）【課題】広告効果を正しく推定できる装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】広告効果推定装置は、広告などの文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出する内容語抽出部と、取得した単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報を少なくとも含む特徴量に基づいて、単語毎の関心度を推定する関心度推定部とを有する。また、単語毎の関心度を用いて、文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部を有する。【選択図】図１
2018194922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出する内容語抽出部と、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を算出する関心度推定部と、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部と
を有する広告効果推定装置。
【請求項２】
前記関心度推定部は、前記単語の第１の期間における利用頻度と、前記第１の期間よりも前の期間である第２の期間における前記単語の利用頻度とから算出される数値を、前記特徴量として用いて前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする請求項１に記載の広告効果推定装置。
【請求項３】
前記関心度推定部は、前記単語の第１の期間における利用頻度から、前記第１の期間よりも前の期間である第２の期間における前記単語の利用頻度を減じることにより算出される前記利用頻度の上昇幅を含む前記特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定する請求項１又は２に記載の広告効果推定装置。
【請求項４】
前記関心度推定部は、前記利用頻度が上昇を継続している状態を示す上昇維持期間に関する前記特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【請求項５】
前記関心度推定部は、前記利用頻度の上昇幅が閾値を超えた時点と、前記利用頻度が当該閾値を超えた時点の利用頻度に戻った時点との差分により算出される前記単語の利用頻度の上昇維持期間が、所定の期間に占める割合を含む前記特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする請求項４に記載の広告効果推定装置。
【請求項６】
前記効果推定部は、広告提示対象の属性を含む情報毎に異なる特徴量を説明変数として用いて、前記広告効果を推定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【請求項７】
複数の広告文候補の入力を受け付ける広告文入力部と、
入力された前記複数の広告文候補のうち、推定された前記広告効果が最も高い広告文候補を決定して出力する広告文決定部と
をさらに有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【請求項８】
文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出し、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する各次元の特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を推定算出抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を算出し、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する
処理をコンピュータが実行する広告効果推定方法。
【請求項９】
文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出し、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する各次元の特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を推定算出抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を算出し、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する
処理をコンピュータに実行させる広告効果推定プログラム。
【請求項１０】
文章から抽出された単語について、当該単語の過去の利用頻度に関する情報を用いて、前記単語毎の関心度を推定する関心度推定部と、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部と
を有する広告効果推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告効果推定装置、広告効果推定方法及び広告効果推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
広告文の内容を示す単語に基づいて、広告文の広告効果を推定する技術が知られている。例えば、文書の作成時刻、該文書を一意に定めるＩＤ、及び該文書中に出現する語句を記録した全語句蓄積データベースにアクセスし、解析に使用する時刻範囲中の該作成時刻を持つ語句を取得して、語句の話題度を算出する技術が知られている。具体的には、過去の一定期間において現在時刻に近い期間では正の値を、遠い期間では負の値を持つ話題検出フィルタを、時間と共に変化する各語句の出現文書数に対して適用し、過去での出現文書数と最近の出現文書数との対比から話題度を算出する。
【０００３】
また、キーワード単位ではなく、文書の内容に基づいたクラスタの成分比率に従って時系列データを成分分解する技術も知られている。具体的には、時系列データに含まれる各観測値を予め定められた時間区間ごとに集計し、時間情報付文書集合に対して外的な基準を用いずに各文書の内容に基づいてクラスタリングを行って複数個のクラスタを発見する技術が知られている。また、各文書について、時間区間ごとに時間情報付文書集合の各文書が各クラスタに所属する度合いを集計し、文書集計結果を説明変数とし時系列データ集計結果を目的変数として、説明変数と目的変数との間の関係を表す回帰式を回帰分析により推計する。さらに、当該技術においては、回帰分析による時間区間ごとの推計結果及び文書集計結果に基づいて、時間区間ごとの各クラスタの成分比率を算出し、成分比率算出部の算出結果に基づいて、時系列データに含まれる各観測値を各クラスタの成分に分解する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３１６８９９号公報
【特許文献２】特開２０１４−１６０３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記技術においては、広告文の効果を正しく推定できない場合がある。例えば、広告効果が高いと考えられる広告文の内容を示す単語は、現在において、検索サービスにおける検索頻度又は新たに公開された広告や、新規に登録された文章における出現頻度といった「利用頻度」が上昇している単語には限られない。例えば、過去において「利用頻度」が上昇した単語の中にも、広告効果が高いものがあると考えられる。しかし、上記技術においては、過去において「利用頻度」が上昇した単語についても広告効果を正しく推定できない場合がある。
【０００６】
一つの側面では、広告効果を正しく推定できる広告効果推定装置、広告効果推定方法及び広告効果推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様において、広告効果推定装置は、広告などの文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出する内容語抽出部と、取得した単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報を少なくとも含む特徴量に基づいて、単語毎の関心度を推定する関心度推定部とを有する。また、広告効果推定装置は、単語毎の関心度を用いて、文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部を有する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの態様によれば、広告効果を正しく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１における広告効果推定装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１における時系列単語ＤＢの一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１における関心度学習パラメータＤＢの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１における関心度学習パラメータを算出するためのデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１における効果学習パラメータＤＢの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１における効果学習パラメータを算出するためのデータの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１における結果出力画面の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１における広告効果推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例１における関心度学習パラメータ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例１における効果学習パラメータ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例２における頻度上昇維持期間を算出するためのデータの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２における広告効果推定装置の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例２における関心度学習パラメータＤＢの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２における広告効果推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例３における結果出力画面の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例４における広告効果推定装置の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、広告効果推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する広告効果推定装置、広告効果推定方法及び広告効果推定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【００１１】
なお、以下に説明する実施例において、「広告文」は、例えばインターネット上に掲載される広告の文章であるが、これに限られず、インターネット上に掲載される記事のタイトル及び見出し等の総称である。また、以下に説明する実施例における「記事」は、いわゆる新聞記事や雑誌記事、インターネット上のニュース記事に限らず、インターネット利用者がウェブサイト、ブログ、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）等に掲載する文章全般の総称である。また、以下に説明する実施例において、「広告文」は、文章の一例であり、「広告効果」は、広告文を経由した商品ページ又は記事の閲覧数、広告文を通じた商品購入の成約数等の総称である。また、広告文に含まれる、広告文の内容を示す単語を、以下において「内容語」と表記する場合がある。また、以下において、内容語の検索サービスにおける検索頻度及び記事における出現頻度を含む、内容語が利用された頻度を、「利用頻度」、又は単に「頻度」と記載する場合がある。
【実施例１】
【００１２】
［機能ブロック］
本実施例においては、広告効果を、内容語の利用頻度に基づいて推定する構成について説明する。まず、本実施例における広告効果推定装置の一例について、図１を用いて説明する。図１は、実施例１における広告効果推定装置の一例を示す図である。図１に示すように、本実施例における広告効果推定装置１００は、通信部１１１と、表示操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、広告効果推定装置１００は、コンピュータ等の機器により実現され、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００１３】
通信部１１１は、図示しない広告効果推定装置１００の利用者の端末等の他のコンピュータとの間で、例えばインターネット等のネットワークを通じて通信を行う。通信部１１１は、他のコンピュータから受信したデータを制御部１３０に出力し、また制御部１３０から出力されたデータを他のコンピュータに送信する。
【００１４】
表示操作部１１２は、図示しない広告効果推定装置１００の利用者から各種操作を受け付ける入力デバイスと、各種情報を表示するための表示デバイスとを兼ねる。表示操作部１１２は、例えば、入力デバイスと表示デバイスとを一体化したタッチパネル等によって実現される。なお、表示操作部１１２は、キーボードやマウス等の入力デバイスと、液晶ディスプレイ等の表示デバイスとによって実現されてもよい。表示操作部１１２は、広告効果推定装置１００の利用者によって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。また、表示操作部１１２は、制御部１３０から入力された結果出力画面等の各種画面を表示する。
【００１５】
記憶部１２０は、例えば制御部１３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部１２０は、時系列単語ＤＢ１２１、関心度学習パラメータＤＢ１２２及び効果学習パラメータＤＢ１２３を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００１６】
時系列単語ＤＢ１２１は、過去に検索サービスや記事で利用された単語と、利用された時点とを対応付けて記憶する。時系列単語ＤＢ１２１は、例えば、インターネット検索された単語と、検索された年月日とを対応付けて記憶する。なお、時系列単語ＤＢ１２１に記憶される情報は、例えば通信部１１１を通じて取得されたインターネット検索された文章から抽出される内容語と、検索された年月日との組み合わせである。時系列単語ＤＢ１２１に記憶される内容語は、例えば後に説明する文章取得部１３１及び内容語抽出部１３２により、検索された文章から抽出された内容語である。例えば、時系列単語ＤＢ１２１は、検索履歴から検索された単語と検索された年月日とを抽出した情報を記憶する。また、時系列単語ＤＢ１２１は、記事のアーカイブから、記事が掲載された年月日と、記事に含まれる単語とを抽出した情報を記憶する。
【００１７】
時系列単語ＤＢ１２１に記憶される情報の一例を、図２を用いて説明する。図２は、実施例１における時系列単語ＤＢの一例を示す図である。図２に示すように、時系列単語ＤＢ１２１は、「検索単語」を、「検索日」に対応付けて記憶する。図２において、検索日は、単語の検索された年月日を記憶し、検索単語は、検索された単語を記憶する。図２に示すように、時系列単語ＤＢ１２１は、直近の期間だけでなく、例えば過去数年分の期間における検索単語を記憶する。なお、時系列単語ＤＢ１２１は、単語が利用された年月日に加えて、単語が利用された時刻をさらに記憶してもよい。
【００１８】
次に、関心度学習パラメータＤＢ１２２は、内容語に関する特徴量を説明変数として内容語に対する関心度を推定する際に、各次元の特徴量に対する重み付けに用いられる学習パラメータを少なくとも記憶する。以下においては、各次元の特徴量として、内容語の利用頻度が過去と比較して上昇したか否かに関する情報を示す頻度上昇幅を利用し、また学習手法に線形回帰を用いる場合について説明する。この場合、関心度学習パラメータＤＢ１２２は、内容語関心度に対する、異なる期間における内容語の利用頻度に関する情報の寄与度に関するパラメータを記憶する。
【００１９】
図３は、実施例１における関心度学習パラメータＤＢの一例を示す図である。図３に示すように、関心度学習パラメータＤＢ１２２は、「パラメータ」を、「次元」に対応付けて記憶する。図３において、「次元」は、パラメータと特徴量との組み合わせを一意に識別する情報である。図３において、「パラメータ」は、次元ごとの特徴量に対する係数を指す。図３に、それぞれの次元ごとのパラメータが意味する内容を例示する。なお、図３に示す（内容）は、後に説明する期間と対応して設定される。また、本実施例においては、図３に示す「パラメータ」は、内容語に依存することなく、期間にのみ対応して決定される。
【００２０】
本実施例では、各次元の特徴量は、異なる期間ごとの頻度上昇幅を含み、パラメータは、それぞれの期間の頻度上昇幅に対する係数となる。すなわち、本実施例においては、「パラメータ」の値が大きいほど、内容語関心度に対する当該パラメータに対応する期間における頻度上昇幅の寄与度が高いことを示す。
【００２１】
例えば、図３において、１次元の特徴量である「「現在〜１ヶ月前」の期間における内容語の頻度上昇幅」に対する係数は、「１．０」であることを示す。同様に、図３において、２次元の特徴量である「「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」の期間における頻度上昇幅」に対する係数は「０．９」であることを示す。さらに、３次元の特徴量である「「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」の期間における頻度上昇幅」に対する係数は「０．８」であることを示す。これにより、本実施例における関心度学習パラメータは、現在の頻度上昇幅の寄与度だけでなく、過去の頻度上昇幅の寄与度の高さも考慮したものになる。
【００２２】
なお関心度学習パラメータＤＢ１２２に記憶される情報は、例えば制御部１３０が、通信部１１１を通じて図４に示すような情報を取得して、後に説明する関心度学習パラメータ生成処理を事前に行うことにより算出される。図４は、実施例１における関心度学習パラメータを算出するためのデータの一例を示す図である。図４は、関心度学習パラメータを算出するためのデータとして、後に説明する内容語ＩＤに対応付けられた内容語の複数の期間における頻度上昇幅と、当該内容語関心度とが用いられることを示す。
【００２３】
図４において、「内容語ＩＤ」は、内容語を一意に識別する識別子（Identifier）を示す。例えば、内容語ＩＤ「０００１」は「スーパーコンピュータ」を示し、「０００２」は「スマホ」を示す。また、図４において、「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」乃至「現在〜１ヶ月前」の各項目は、各期間における内容語の頻度上昇幅を示す。また、図４における「内容語関心度」は、各内容語について事前に算出された関心度を示す。なお、「現在〜１ヶ月前」は第１の期間の一例であり、第１の期間よりも前の期間である「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」は第２の期間の一例である。
【００２４】
なお、本実施例において、内容語関心度は、例えば被験者に対するアンケート調査により取得された結果が用いられる。本実施例における内容語関心度は、例えば被験者に内容語を提示して、内容語の関連情報に関心があるかについての５段階主観評価のアンケートをとって、その評価の平均値を内容語に対する関心度とする。
【００２５】
本実施例において、関心度学習パラメータは、例えば図４に示す内容語関心度を目的変数とし、各期間における頻度上昇幅を含む特徴量を説明変数として、以下のような数式を用いる線形回帰分析により算出される。なお、以下の数式において、Ｙは目的変数である内容語関心度を示し、ｘ１乃至ｘｎは、ｎ次元の特徴量である各期間における頻度上昇幅を示す。また、ｗ１乃至ｗｎは、各次元の特徴量に対する係数であるパラメータを示し、ｗ０は定数項を示す。
【００２６】
【数１】
2018194922.tif 000003
【００２７】
図１に戻って、効果学習パラメータＤＢ１２３は、後に説明する広告文関心度を含む特徴量を説明変数として広告効果値を推定する際に、各次元の特徴量に対する重み付けに用いられる学習パラメータを記憶する。以下、学習手法に線形回帰を用いる場合について説明する。この場合、効果学習パラメータＤＢ１２３は、広告文効果値に対する、広告文関心度の寄与度に関するパラメータを少なくとも記憶する。
【００２８】
図５は、実施例１における効果学習パラメータＤＢの一例を示す図である。図５に示すように、効果学習パラメータＤＢ１２３は、「パラメータ」を「次元」に対応付けて記憶する。図５にそれぞれの次元ごとのパラメータが意味する内容を例示した。本実施例では、各次元の特徴量は広告文関心度を含み、パラメータは、広告文関心度を含む各次元の特徴量に対する係数となる。すなわち、本実施例においては、ｎ次元の「パラメータ」の値が大きいほど、広告効果値に対するｎ次元の特徴量の寄与度が高いことを示す。
【００２９】
効果学習パラメータＤＢ１２３は、例えば、図５のように、次元「０」に定数項を記憶し、次元「１」に広告文関心度に対する係数を記憶する。効果学習パラメータＤＢ１２３は、次元「２」に「広告文が価格に関する情報であるか否かを数量化した値」に対する係数を記憶し、次元「３」に「広告文が商品の新旧に関する情報であるか否かを数量化した値」に対する係数を記憶する。例えば、効果学習パラメータＤＢ１２３は、次元「０」の定数項として「０．０」を記憶し、１次元の「広告文関心度」に対するパラメータとして「１．０」を記憶する。また、効果学習パラメータＤＢ１２３は、２次元の「広告文が価格に関する情報であるか否かを数量化した値」に対するパラメータとして「０．１」を記憶する。また、効果学習パラメータＤＢ１２３は、３次元の「広告文が商品の新旧に関する情報であるか否かを数量化した値」に対するパラメータとして「０．３」を記憶する。
【００３０】
なお効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶される情報は、例えば図６に示すような情報を用いて算出される。図６は、実施例１における効果学習パラメータを算出するためのデータの一例を示す図である。図６は、効果学習パラメータを算出するためのデータとして、広告文ＩＤに対応付けられた、少なくとも広告文関心度と、当該広告文の効果値とが用いられることを示す。
【００３１】
図６において、「広告文ＩＤ」は、広告文を一意に識別する識別子を示し、「広告文」は、各広告文の内容を示す。また、図６における「広告文関心度」は、各内容語の関心度を用いて算出される広告文単位での関心度を示し、「広告文効果値」は、当該広告文の効果値を示す。広告文関心度は、例えば各内容語の関心度及び定数項を合計することにより算出される。
【００３２】
なお、本実施例において、広告文効果値は、内容語を含む広告文を出稿して実測したＣＴＲ（Click  Through  Rate）やＣＶＲ（ConVersion  Rate）などの指標を用いる。又は、被験者に広告文を提示して、広告文に関する何らかの情報を得たい、若しくは広告文がアピールする商品を購入したいと感じるかについての５段階主観評価のアンケートの評価の平均値を広告文効果値としてもよい。
【００３３】
本実施例において、効果学習パラメータは、例えば図６に示す広告文効果値を目的変数とし、広告文関心度を含む特徴量を説明変数とする線形回帰分析により算出される。その結果、例えば図５に示すように、特徴量の次元ごとの広告効果への寄与度に応じた効果学習パラメータが設定される。
【００３４】
図１に戻って、制御部１３０は、広告効果推定装置１００の全体的な処理を司る処理部である。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００３５】
制御部１３０は、文章取得部１３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３、単語関心度推定部１３４、文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７を有する。なお、文章取得部１３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３、単語関心度推定部１３４、文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００３６】
文章取得部１３１は、例えば通信部１１１を通じて、図示しない他のコンピュータから広告文を取得する。なお、文章取得部１３１は、例えば図示しない入出力インタフェースを通じて、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）やＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリなどの外部メディアから広告文を取得してもよい。また、文章取得部１３１は、表示操作部１１２を通じて、図示しない広告効果推定装置１００の利用者により入力された広告文を取得してもよい。文章取得部１３１は、取得した広告文を、内容語抽出部１３２に出力する。なお、文章取得部１３１は、広告文入力部の一例である。
【００３７】
内容語抽出部１３２は、広告文に含まれる内容語を抽出する。内容語抽出部１３２は、文章取得部１３１から広告文の出力を受けると、例えば公知の形態素解析技術を用いて、広告文を単語に分割する。次に、内容語抽出部１３２は、分割された単語のうち、例えば品詞が名詞であるものを、内容語として抽出する。なお、内容語抽出部１３２は、例えば、名詞のうち、「ＰＣ」、「スマホ」などの商品カテゴリである単語を、内容語として抽出してもよい。そして、内容語抽出部１３２は、抽出した内容語を、頻度上昇幅算出部１３３に出力する。
【００３８】
頻度上昇幅算出部１３３は、時系列単語ＤＢ１２１を参照して、内容語抽出部１３２で抽出された内容語の頻度上昇幅を算出する。頻度上昇幅算出部１３３は、まず、例えば図２に示すような時系列単語ＤＢ１２１から、抽出された内容語を含むレコードを抽出する。次に、頻度上昇幅算出部１３３は、「現在〜１ヶ月前」、「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」等の期間において抽出された内容語を含むレコードの数を、各期間における利用頻度として集計する。そして、頻度上昇幅算出部１３３は、例えば、集計された第１の期間における利用頻度と、当該第１の期間より前の期間である第２の期間における利用頻度との差分を算出することにより、図４に示すような頻度上昇幅を算出する。頻度上昇幅算出部１３３は、内容語抽出部１３２から出力される全ての内容語に対して、頻度上昇幅の算出を繰り返し、算出した頻度上昇幅を、単語関心度推定部１３４に出力する。
【００３９】
例えば、頻度上昇幅算出部１３３は、「１ヶ月前〜２ヶ月前」の期間における利用頻度が「８００」であり「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」の期間における利用頻度が「１５０」である場合、「８００」から「１５０」を減算することにより頻度上昇幅を算出する。すなわち、頻度上昇幅算出部１３３は、「１ヶ月前〜２ヶ月前」の期間の頻度上昇幅として「６５０」を算出する。同様に、頻度上昇幅算出部１３３は、「現在〜１ヶ月前」の期間における利用頻度が「１００」であり、「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」の期間における利用頻度が「８７０」である場合、頻度上昇幅が「−７７０」であることを算出する。
【００４０】
なお、頻度上昇幅算出部１３３が利用頻度の比較対象とする各期間の範囲及び比較対象とする期間のシフト量は一例であり、例えば期間の範囲を「０．５ヶ月」や「１．５ヶ月」としてもよい。また、頻度上昇幅算出部１３３が、例えば「現在〜１ヶ月前」の直前の期間を「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」ではなく「１ヶ月前〜２ヶ月前」とするように、比較対象とする期間のシフト量を変更してもよい。さらに、頻度上昇幅算出部１３３が比較の対象とする利用頻度は、例えば集計された各期間の直前の期間における利用頻度であるが、これに限られず、直前の期間より前の期間における利用頻度であってもよい。例えば、頻度上昇幅算出部１３３は、「現在〜１ヶ月前」の期間における利用頻度を、「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」の期間における利用頻度ではなく、「２ヶ月前〜３ヶ月前」の期間における利用頻度と比較することにより、頻度上昇幅を算出してもよい。
【００４１】
次に、単語関心度推定部１３４は、関心度学習パラメータＤＢ１２２を参照して、内容語関心度を推定する。なお、単語関心度推定部１３４は、関心度推定部の一例である。
【００４２】
単語関心度推定部１３４は、例えば頻度上昇幅算出部１３３から出力された、各期間における内容語の頻度上昇幅を含む各次元の特徴量を、関心度学習パラメータＤＢ１２２から取得したパラメータで重み付けする。そして、単語関心度推定部１３４は、学習に使用した手法に従って、内容語関心度を推定する。単語関心度推定部１３４は、頻度上昇幅算出部１３３から出力される全ての内容語の頻度上昇幅に基づいて内容語関心度の推定を繰り返し、推定した内容語関心度を、文章関心度算出部１３５に出力する。
【００４３】
例えば、線形回帰により学習した場合について、例えば内容語の各次元における特徴量と、図３に示すパラメータとを用いて内容語関心度を推定する方法を説明する。まず、単語関心度推定部１３４は、１次元の特徴量である「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」の頻度上昇幅に、図３に示すパラメータ「１．０」を重み付けする。同様に、単語関心度推定部１３４は、２次元の特徴量である「１ヶ月前〜２ヶ月前」の頻度上昇幅に、図３に示すパラメータ「０．９」を重み付けする。そして、単語関心度推定部１３４は、その他の次元の特徴量についても同様に重み付けを行い、重み付けされた次元ごとの特徴量及び定数項を合計することにより、内容語関心度を推定する。なお、単語関心度推定部１３４は、例えば推定された内容語関心度が「０」から「１」までの間に収まるように、シグモイド関数などの上限及び下限をもつ関数を用いて、内容語関心度を正規化してもよい。
【００４４】
次に、文章関心度算出部１３５は、内容語関心度を用いて、広告文関心度を算出する。文章関心度算出部１３５は、例えば、単語関心度推定部１３４から出力された全ての内容語関心度及び定数項を合計することにより、広告文関心度を算出する。文章関心度算出部１３５は、算出した広告文関心度を、効果推定部１３６に出力する。
【００４５】
なお、全ての内容語関心度の単純な合計ではなく、広告文の先頭の方が目に触れやすいということを鑑み、文章関心度算出部１３５は、広告文の先頭に近い位置に出現する内容語ほど、重みが大きくなるように広告文関心度を算出してもよい。この場合において、文章関心度算出部１３５は、内容語が「先頭から１３文字以内」に登場する単語であるときは、当該内容語の関心度に１以上の重みを乗じ、そうでないときは、当該内容語の関心度に１以下の重みを乗じるとしてもよい。または、文章関心度算出部１３５が、「先頭から１３文字以内」の内容語のみをもとに、広告文関心度を算出する構成であってもよい。
【００４６】
例えば、文章関心度算出部１３５は、例えば文章取得部１３１から文章を取得し、内容語が「先頭から１３文字以内」に登場する単語であるか否かを考慮してもよい。この場合において、文章関心度算出部１３５は、内容語が「先頭から１３文字以内」に登場する単語であるときは、当該内容語の関心度に、効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶するパラメータで重み付けしてもよい。また、文章関心度算出部１３５が、内容語が広告文の後方に登場する場合に、重みが小さくなるようにパラメータで重み付けし、又は当該内容語の関心度を広告文関心度に加算しないような構成であってもよい。
【００４７】
なお、文章関心度算出部１３５は、内容語関心度と同様に、例えば推定された広告文関心度が「０」から「１」までの間に収まるように、シグモイド関数などの上限及び下限をもつ関数を用いて、広告文関心度を正規化してもよい。また、文章関心度算出部１３５は、例えば、単語関心度推定部１３４から出力された全ての内容語関心度の合計を算出する代わりに、全ての内容語関心度の平均又は全ての内容語関心度のうち最大のものを、広告文関心度として特定してもよい。また、単語関心度推定部１３４は、特徴量に、地名や人名などの内容語の属性を用いてもよく、単語の分散表現を含めてもよい。
【００４８】
次に、効果推定部１３６は、効果学習パラメータＤＢ１２３を参照して、広告文関心度を用いて広告文効果値を算出する。効果推定部１３６は、例えば、文章関心度算出部１３５から出力された広告文関心度を含む各次元の特徴量を算出し、算出された各次元の特徴量と、効果学習パラメータＤＢ１２３の各種パラメータとをもとに、広告文効果値を推定する。効果推定部１３６は、推定した広告文効果値を、結果出力部１３７に出力する。
【００４９】
例えば、効果推定部１３６は、時系列単語ＤＢ１２１から内容語を取得し、「価格」に関する内容語や、「商品の新旧」に関する内容語が含まれるか否かを判定してもよい。この場合において、効果推定部１３６は、例えば広告文に「価格」に関する内容語が含まれる場合、広告文関心度と、図５に示す効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶するパラメータ「０．１」とをもとに広告文効果値を推定してもよい。同様に、効果推定部１３６は、例えば広告文に「商品の新旧」に関する内容語が含まれる場合、広告文関心度と、図５に示す効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶するパラメータ「０．３」とをもとに広告文効果値を推定してもよい。
【００５０】
例えば、広告効果推定装置１００は、「特価」、「激安」などの価格に関する内容語を格納する価格内容語ＤＢをさらに記憶してもよい。この場合において、効果推定部１３６は、広告文から抽出された内容語が、価格内容語ＤＢに格納された価格に関する内容語とマッチするか否かを判定する。そして、効果推定部１３６は、例えばマッチする内容語がある場合は、価格に関する内容語が含まれるか否かに関する２次元の特徴量を「１」とし、マッチする内容語がない場合は２次元の特徴量を「０」とする。そして、効果推定部１３６は、判定結果である「１」又は「０」を、２次元のパラメータ「０．１」で重み付けした値を用いて、広告文効果値を算出する。
【００５１】
同様に、例えば、広告効果推定装置１００は、「新発売」、「最新」などの商品の新旧に関する内容語を格納する新旧内容語ＤＢをさらに記憶してもよい。この場合において、効果推定部１３６は、広告文から抽出された内容語が、新旧内容語ＤＢに格納された商品の新旧に関する内容語とマッチするか否かを判定する。そして、効果推定部１３６は、例えばマッチする内容語がある場合は、商品の新旧に関する内容語が含まれるか否かに関する３次元の特徴量を「１」とし、マッチする内容語がない場合は３次元の特徴量を「０」とする。そして、効果推定部１３６は、判定結果である「１」又は「０」を、３次元のパラメータ「０．３」で重み付けした値を用いて、広告文効果値を算出する。
【００５２】
次に、結果出力部１３７は、広告文効果値の推定結果を出力する。結果出力部１３７は、効果推定部１３６から出力された広告文効果値を、例えば広告文とともに通信部１１１を通じて図示しない広告効果推定装置１００の利用者のコンピュータに送信する。また、結果出力部１３７は、広告文効果値と広告文とを含む結果出力画面を、表示操作部１１２に表示させてもよい。
【００５３】
結果出力部１３７が出力する結果出力画面の一例を、図７を用いて説明する。図７は、実施例１における結果出力画面の一例を示す図である。図７に示すように、結果出力部１３７は、広告文「最新ＰＣを発売」と、広告効果として推定されたＣＴＲ「０．１％」とを含む結果出力画面を出力する。
【００５４】
［処理の流れ］
次に、本実施例における広告効果推定装置１００による広告効果推定処理について、図８を用いて説明する。図８は、実施例１における広告効果推定処理の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、広告効果推定装置１００の文章取得部１３１は、例えば表示操作部１１２を通じて、図示しない広告効果推定装置１００の利用者から広告文の入力を受け付けるまで待機する（Ｓ１００：Ｎｏ）。文章取得部１３１は、広告文の入力を受け付けたと判定した場合（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、取得した広告文を内容語抽出部１３２に出力する。内容語抽出部１３２は、文章取得部１３１から広告文の出力を受けると、広告文に含まれる内容語を抽出し、頻度上昇幅算出部１３３に出力する（Ｓ１０１）。
【００５５】
次に、頻度上昇幅算出部１３３は、内容語抽出部１３２から内容語の出力を受けると、時系列単語ＤＢ１２１を参照し、各期間における内容語の利用頻度を集計する。そして、頻度上昇幅算出部１３３は、各期間における内容語の頻度上昇幅を算出し、単語関心度推定部１３４に出力する（Ｓ１０２）。
【００５６】
次に、単語関心度推定部１３４は、頻度上昇幅算出部１３３から内容語の頻度上昇幅の出力を受けると、頻度上昇幅を含む各次元の特徴量を算出し、各次元の特徴量を学習パラメータで重み付けした値を用いて内容語関心度を推定する（Ｓ１０３）。そして、単語関心度推定部１３４は、全ての内容語に対して内容語関心度を推定するまで、Ｓ１０２に戻って処理を繰り返す（Ｓ１０４：Ｎｏ）。単語関心度推定部１３４は、全ての内容語に対して、内容語関心度を推定した場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、内容語関心度を文章関心度算出部１３５に出力する。
【００５７】
文章関心度算出部１３５は、全ての内容語関心度及び定数項を合計することにより広告文関心度を算出し、効果推定部１３６に出力する（Ｓ１１０）。
【００５８】
効果推定部１３６は、文章関心度算出部１３５から広告文関心度の出力を受けると、パラメータにより重み付けした広告文関心度を含む各次元の特徴量を説明変数として広告文効果値を推定し、結果出力部１３７に出力する（Ｓ１２０）。そして、結果出力部１３７は、広告文効果値の推定結果を出力し（Ｓ１３０）、広告効果推定処理を終了する。
【００５９】
なお、本実施例における関心度学習パラメータＤＢ１２２に記憶される情報及び効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶される情報は、例えば以下の図９及び図１０に示すような処理により入力される。図９は、実施例１における関心度学習パラメータ生成処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、広告効果推定装置１００の制御部１３０は、時系列単語ＤＢ１２１の一部を学習対象として、学習対象の内容語の中から内容語を選択する（Ｓ２０１）。学習対象は、例えば当該システムへの入力が想定される商品カテゴリ（ＩＴ関連商品など）の既存の広告文を収集し、当該広告文に頻出していることをもとに決定する。次に、制御部１３０は、選択された内容語の頻度上昇幅を算出する（Ｓ２０２）。
【００６０】
次に、制御部１３０は、選択された内容語について、内容語の関連情報に関心があるかについての５段階主観評価のアンケートを取ることにより、内容語関心度を取得する（Ｓ２１０）。そして、制御部１３０は、全ての学習対象の内容語について頻度上昇幅及び内容語関心度を算出するまで、Ｓ２０１に戻って処理を繰り返す（Ｓ２２０：Ｎｏ）。制御部１３０は、全ての内容語に対して、頻度上昇幅及び内容語関心度を算出した場合（Ｓ２２０：Ｙｅｓ）、頻度上昇幅を含む各次元の特徴量と内容語関心度とから回帰係数を算出する（Ｓ２２１）。そして、制御部１３０は、算出した回帰係数を、各期間における内容語の頻度上昇幅と対応付けて、パラメータとして関心度学習パラメータＤＢ１２２に格納し（Ｓ２２２）、処理を終了する。
【００６１】
次に、効果学習パラメータＤＢ１２３に記憶される情報を生成する処理について説明する。図１０は、実施例１における効果学習パラメータ生成処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、広告効果推定装置１００の制御部１３０は、学習対象の広告文として、既存の広告文を収集し、当該広告文と当該広告文の効果値との組み合わせを取得する（Ｓ３０１）。次に、制御部１３０は、収集した広告文の内容語を抽出し（Ｓ３０２）、各内容語の頻度上昇幅を各次元の特徴量として算出する（Ｓ３０３）。
【００６２】
次に、制御部１３０は、算出された頻度上昇幅を含む各次元の特徴量を説明変数として、内容語関心度を推定する（Ｓ３０４）。そして、制御部１３０は、全ての内容語について内容語関心度を推定するまで、Ｓ３０３に戻って処理を繰り返す（Ｓ３１０：Ｎｏ）。
【００６３】
制御部は、全ての内容語について内容語関心度を推定した場合（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）、広告文に含まれる全ての内容語の内容語関心度を用いて、広告文関心度を算出する（Ｓ３１１）。そして、制御部１３０は、全ての学習対象の広告文について広告文関心度を算出するまで、Ｓ３０１に戻って処理を繰り返す（Ｓ３２０：Ｎｏ）。
【００６４】
制御部１３０は、全ての学習対象の広告文について広告文関心度を推定した場合（Ｓ３２０：Ｙｅｓ）、広告文関心度を含む各次元の特徴量から広告効果値への回帰係数を算出する（Ｓ３２１）。そして、制御部１３０は、算出した回帰係数をパラメータとして効果学習パラメータＤＢ１２３に格納し（Ｓ３２２）、処理を終了する。
【００６５】
［効果］
以上説明したように、本実施例における広告効果推定装置は、文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出し、抽出した単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報を少なくとも含むパラメータに基づいて、単語毎の関心度を推定する。また、広告効果推定装置は、単語毎の関心度を用いて、文章を単位とした広告効果を推定する。これにより、広告文担当者の経験や勘に依存することなく、広告効果を正しく推定できる。また、公知のＡ−Ｂテストのような広告効果のテストに要する時間を削減できる。
【００６６】
例えば、特定の内容語の利用頻度が、過去において急上昇したが現在は下降している場合、消費者が能動的に検索するほどではないが潜在的に関心が高い内容語であることが推定できる。本実施例によれば、現在利用頻度が急上昇している内容語だけでなく、このような内容語についても広告効果が高くなるように広告効果が算出されるので、広告効果を正しく推定できる。
【実施例２】
【００６７】
実施例１においては、過去の期間における頻度上昇幅が大きい内容語の広告効果が高くなるように広告効果を推定する構成について説明したが、実施の形態はこれに限られない。例えば、過去の期間における頻度上昇幅が大きい場合であっても、現在も利用頻度の上昇を維持し、又は利用頻度が下降せずに安定しているような場合は、既に消費者が長期間情報に触れて、新たな情報に対する関心が低下する場合も考えられる。
【００６８】
そこで、本実施例においては、高い利用頻度を維持しているような内容語の広告効果が低くなるように広告効果を推定する広告効果推定装置について説明する。なお、本実施例においては、高い利用頻度を維持しているような内容語を特定するために、特定の期間における内容語の利用頻度が上昇を維持する期間を用いる構成について説明する。
【００６９】
本実施例において、内容語の利用頻度が上昇を維持する期間は、例えば所定の複数の期間における内容語の頻度上昇幅を抽出し、当該複数の期間のうち、頻度上昇幅が所定の閾値を超えてから、最初の期間における利用頻度を下回るまでの期間が占める割合を用いる。なお、以下において、内容語の利用頻度が上昇を維持する期間を「頻度上昇維持期間」と表記し、頻度上昇維持期間が所定の複数の期間のうちに占める割合を、単に「頻度上昇維持期間の割合」と表記する場合がある。
【００７０】
本実施例における頻度上昇維持期間は、頻度上昇が始まったと判定された時点から、頻度上昇が終了したと判定された時点までの期間を示す。例えば、頻度維持上昇期間は、例えば頻度上昇幅が所定の第１閾値以上となった時点から開始し、利用頻度が所定の第２閾値未満となった時点で終了する。頻度維持上昇期間は、例えば図１１に示すようなデータを用いて算出される。図１１は、実施例２における頻度上昇維持期間を算出するためのデータの一例を示す図である。図１１に示すように、例えば、頻度上昇維持期間は、「期間」に対応付けられた、「利用頻度」と、「頻度上昇幅」と、「第１閾値」と、「第２閾値」とを含むデータを用いて算出される。
【００７１】
図１１において、「利用頻度」及び「頻度上昇幅」は当該期間における内容語の利用頻度及び頻度上昇幅を示す。図１１における「第１閾値」は、頻度上昇幅が、頻度上昇維持期間が開始したか否かを判定するための第１閾値以上となったか否かを示し、第１閾値が「○」の期間において、頻度上昇維持期間が開始したことを示す。なお、第１閾値は、例えば後に説明する広告効果推定装置５００の利用者により予め設定される。本実施例においては、第１閾値として、「５００」を用いるものとする。
【００７２】
図１１において、「第２閾値」は、利用頻度が、頻度上昇維持期間が終了したか否かを判定するための第２閾値未満となったか否かを示し、第２閾値が「×」の期間は、頻度上昇維持期間が終了した期間であることを示す。一方、第２閾値が「○」の期間は、頻度上昇維持期間が継続していることを示し、頻度上昇維持期間が開始する前の期間においては、第２閾値は「−」で示される。なお、第２閾値には、例えば、頻度上昇維持期間が開始する期間の直前の期間における利用頻度が設定される。本実施例においては、第２閾値として、頻度上昇維持期間が開始する期間の直前の期間の利用頻度である「５０」が設定される。
【００７３】
図１１に示す例において、「１ヶ月前〜２ヶ月前」の期間において、頻度上昇幅「６５０」が第１閾値以上「５００」となったため、この期間から頻度上昇維持期間が開始する。また、「現在〜１ヶ月前」の期間において、利用頻度「３０」が、第２閾値「５０」未満となるため、この期間の前の期間において頻度上昇維持期間が終了する。
【００７４】
図１１に示す例においては、例えば「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」乃至「現在〜１ヶ月前」の４つの期間のうち、「１ヶ月前〜２ヶ月前」及び「０．５ヶ月前〜１．５ヶ月前」の２つの期間において、頻度上昇維持期間が継続している。この場合、「１．５ヶ月前〜２．５ヶ月前」乃至「現在〜１ヶ月前」の期間における頻度上昇維持期間の割合は「２／４＝０．５」となる。
【００７５】
本実施例においては、例えば、頻度上昇維持期間の割合と、後に説明する所定のパラメータとをもとに、内容語関心度を推定することにより、高い利用頻度を維持しているような内容語の影響を勘案した内容語関心度を推定する。
【００７６】
［機能ブロック］
次に、本実施例における広告効果推定装置の一例について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施例２における広告効果推定装置の一例を示す図である。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００７７】
図１２に示すように、本実施例における広告効果推定装置５００は、通信部１１１と、表示操作部１１２と、記憶部５２０と、制御部５３０とを有する。なお、広告効果推定装置５００も、コンピュータ等の機器により実現され、図１２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００７８】
記憶部５２０は、例えば制御部５３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部５２０は、時系列単語ＤＢ１２１、関心度学習パラメータＤＢ５２２及び効果学習パラメータＤＢ１２３を有する。記憶部５２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００７９】
関心度学習パラメータＤＢ５２２は、内容語の頻度上昇幅に加えて、内容語の頻度上昇維持期間の割合をさらに含む各次元の特徴量から、内容語関心度を推定するための学習パラメータを少なくとも記憶する。なお、関心度学習パラメータＤＢ５２２に記憶される各次元のパラメータは、関心度学習パラメータＤＢ１２２に記憶される情報及び記憶部５２０に記憶される第１閾値と同様に、例えば制御部５３０により事前に入力される。また、関心度学習パラメータＤＢ５２２に記憶される第２閾値は、例えば後に説明する頻度上昇維持期間算出部５３８により入力される。なお、第１閾値及び第２閾値は、例えば記憶部５２０に記憶される。
【００８０】
図１３は、実施例２における関心度学習パラメータＤＢの一例を示す図である。図１３においては、例えば、各次元の特徴量内の「「現在〜１ヶ月前」における頻度上昇維持期間の割合」に対する係数は「−０．９」であり、各次元の特徴量内の「「現在〜１．５ヶ月前」における頻度上昇維持期間の割合」に対する係数は「−０．６」であることが示される。
【００８１】
本実施例における関心度学習パラメータは、頻度上昇維持期間の割合が長期間にわたり高い内容語の関心度が低くなるように設定される。この結果、過去に利用頻度が上昇し、その後も高い利用頻度を維持している内容語の内容語関心度は、過去に利用頻度が上昇したがその後利用頻度が下降した内容語の内容語関心度よりも低くなる。
【００８２】
図１２に戻って、制御部５３０は、広告効果推定装置５００の全体的な処理を司る処理部である。制御部５３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部５３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００８３】
制御部５３０は、文章取得部１３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３、単語関心度推定部５３４、文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７に加えて、さらに頻度上昇維持期間算出部５３８を有する。なお、単語関心度推定部５３４及び頻度上昇維持期間算出部５３８は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００８４】
頻度上昇維持期間算出部５３８は、内容語の利用頻度及び頻度上昇幅を用いて、頻度上昇維持期間を算出する。頻度上昇維持期間算出部５３８は、例えば頻度上昇幅算出部１３３から、図１１に示すような利用頻度及び頻度上昇幅の出力を受ける。頻度上昇維持期間算出部５３８は、頻度上昇幅が第１閾値以上となる期間を特定し、第２閾値を設定する。さらに、頻度上昇維持期間算出部５３８は、当該期間後において、利用頻度が第２閾値未満となる期間を特定することにより、頻度上昇維持期間を特定する。そして、頻度上昇維持期間算出部５３８は、特定された頻度上昇維持期間を、単語関心度推定部５３４に出力する。例えば、頻度上昇維持期間算出部５３８は、特定の期間が「６期間」と指定された場合において、頻度上昇維持期間が「３期間」であるときは、頻度上昇維持期間の割合として「０．５」を算出する。なお、特定の期間は任意に指定してよく、例えば全期間であってもよい。
【００８５】
次に、単語関心度推定部５３４は、関心度学習パラメータＤＢ５２２を参照して、内容語関心度を推定する。単語関心度推定部５３４は、例えば頻度上昇幅算出部１３３から出力された、各期間における内容語の頻度上昇幅と、頻度上昇維持期間の割合とをもとに各次元の特徴量を算出する。また、単語関心度推定部５３４は、算出された各次元の特徴量を、関心度学習パラメータＤＢ５２２から取得したパラメータで重み付けした値を用いて、学習に使用した手法に従って、内容語関心度を推定する。単語関心度推定部５３４は、全ての内容語の内容語関心度の推定を繰り返し、推定した内容語関心度を、文章関心度算出部１３５に出力する。
【００８６】
例えば、単語関心度推定部５３４は、「現在〜１ヶ月前」における頻度上昇維持期間の割合「０」を、図１３に示すパラメータ「−０．９」で重み付けする。同様に、単語関心度推定部５３４は、「現在〜１．５ヶ月前」における頻度上昇維持期間の割合「０．５」を、図１３に示すパラメータ「−０．６」で重み付けする。さらに、単語関心度推定部５３４は、「現在〜２ヶ月前」における頻度上昇維持期間の割合「０．６７」を、図１３に示すパラメータ「−０．３」で重み付けする。そして、単語関心度推定部５３４は、重み付けされた各次元の特徴量及び定数項を合計することにより、内容語関心度を推定する。
【００８７】
このように、本実施例においては、高い利用頻度を維持しているような内容語の影響が勘案された内容語関心を用いて広告効果を推定するので、既に消費者が長期間情報に触れて、新たな情報に対する関心が低下している内容語に関する広告効果を正しく推定できる。
【００８８】
［処理の流れ］
次に、本実施例における広告効果推定装置による広告効果推定処理について、図１４を用いて説明する。図１４は、実施例２における広告効果推定処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、図８に示すステップと同じ符号については同様のステップであるため、詳細な説明を省略する。
【００８９】
図１４に示すように、広告効果推定装置５００の頻度上昇維持期間算出部５３８は、頻度上昇幅算出部１３３から内容語の頻度上昇幅の出力を受けると、内容語の頻度上昇維持期間の割合を算出し、単語関心度推定部５３４に出力する（Ｓ５０４）。次に、単語関心度推定部５３４は、関心度学習パラメータＤＢ５２２を参照して、頻度上昇幅及び頻度上昇維持期間の割合を含む各次元の特徴量を算出し、学習パラメータで重み付けした各次元の特徴量をもとに内容語関心度を推定し（Ｓ５０５）、Ｓ１０４に移行する。
【００９０】
［効果］
以上説明したように、本実施例における広告効果推定装置は、上昇幅が閾値を超えた時点と、利用頻度が当該閾値を超えた時点の利用頻度に戻った時点との差分により算出される単語の利用頻度の上昇維持期間の割合をさらに含む各次元の特徴量を算出する。そして、本実施例における広告効果推定装置は、算出された各次元の特徴量とパラメータとをもとに単語ごとの関心度を算出する。これにより、既に消費者が長期間情報に触れて、新たな情報に対する関心が低下している内容語に関する広告効果を正しく推定できる。
【実施例３】
【００９１】
広告文は、消費者全般を対象としたものに限られず、例えば「３０代男性」など、特定の年代や性別をターゲットとしている場合も多い。そこで、本実施例においては、対象者の年代や性別などの属性に応じた過去の期間における内容語の利用頻度に基づいて、広告効果を推定する構成について説明する。なお、以下において、対象者とは、例えば単語を検索した検索者、記事の投稿者、及び記事の投稿者が想定する読者層を含む。
［機能ブロック］
まず、本実施例における広告効果推定装置の一例について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、本実施例における広告効果推定装置については図示を省略する。
【００９２】
本実施例における広告効果推定装置６００は、通信部１１１と、表示操作部１１２と、記憶部６２０と、制御部６３０とを有する。なお、広告効果推定装置６００も、コンピュータ等の機器により実現され、既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００９３】
記憶部６２０は、例えば制御部６３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部６２０は、時系列単語ＤＢ６２１、関心度学習パラメータＤＢ６２２及び効果学習パラメータＤＢ６２３を有する。記憶部６２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００９４】
本実施例における時系列単語ＤＢ６２１は、実施例１における時系列単語ＤＢ１２１と同様のデータを記憶する。ただし、時系列単語ＤＢ６２１は、検索者の年齢や性別、職業、趣味、関心のある記事カテゴリ等の属性ごとに細分化された単語のレコードを記憶する点が時系列単語ＤＢ１２１と異なる。すなわち、時系列単語ＤＢ６２１は、図２に示すようなテーブルを、検索者の年齢や性別に応じて複数有する。
【００９５】
次に、本実施例における関心度学習パラメータＤＢ６２２も、時系列単語ＤＢ６２１と同様に、検索者の年齢や性別、職業、趣味、関心のある記事カテゴリ等の属性ごとに細分化されたパラメータを記憶する。すなわち、関心度学習パラメータＤＢ６２２は、図３に示すようなテーブルを、検索者の年齢や性別に応じて複数有する。
【００９６】
次に、本実施例における効果学習パラメータＤＢ６２３も、時系列単語ＤＢ６２１及び関心度学習パラメータＤＢ６２２と同様に、検索者の年齢や性別、職業、趣味、関心のある記事カテゴリ等の属性ごとに細分化されたパラメータを記憶する。すなわち、効果学習パラメータＤＢ６２３は、図５に示すようなテーブルを、検索者の年齢や性別に応じて複数有する。
【００９７】
次に、制御部６３０は、広告効果推定装置６００の全体的な処理を司る処理部である。制御部６３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部６３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００９８】
制御部６３０は、文章取得部６３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部６３３、単語関心度推定部６３４、文章関心度算出部６３５、効果推定部６３６及び結果出力部６３７を有する。なお、文章取得部６３１、頻度上昇幅算出部６３３、単語関心度推定部６３４、文章関心度算出部６３５、効果推定部６３６及び結果出力部６３７は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００９９】
文章取得部６３１は、通信部１１１を通じて、図示しない他のコンピュータから、広告文に加えて、広告文の対象者の属性を取得する。また、文章取得部６３１は、表示操作部１１２を通じて、図示しない広告効果推定装置６００の利用者により入力された広告文及び広告文の対象者の属性を取得してもよい。文章取得部６３１は、広告文の対象者の属性として、例えば対象者の性別や年代、職業、趣味、関心のある記事カテゴリなどを取得する。文章取得部６３１は、取得した広告文を、内容語抽出部１３２に出力するとともに、広告文の対象者の属性を頻度上昇幅算出部６３３に出力する。
【０１００】
頻度上昇幅算出部６３３は、内容語及び対象者の属性の出力を受けると、時系列単語ＤＢ６２１中の対象者の属性に対応するテーブルを参照して、内容語の頻度上昇幅を算出する。頻度上昇幅算出部６３３は、内容語抽出部１３２から出力される全ての内容語に対して、頻度上昇幅の算出を繰り返し、算出した頻度上昇幅を、単語関心度推定部６３４に出力する。
【０１０１】
次に、単語関心度推定部６３４は、関心度学習パラメータＤＢ６２２中の対象者の属性に対応するテーブルを参照して、内容語関心度を推定する。単語関心度推定部６３４は、頻度上昇幅算出部６３３から出力される全ての内容語の頻度上昇幅に基づいて、対象者の属性に応じた内容語関心度の推定を繰り返し、推定した内容語関心度を、文章関心度算出部６３５に出力する。
【０１０２】
次に、文章関心度算出部６３５は、内容語関心度を用いて、広告文関心度を算出する。文章関心度算出部６３５は、例えば、単語関心度推定部６３４から出力された全ての内容語関心度及び定数項を合計することにより、広告文関心度を算出する。文章関心度算出部６３５は、算出した広告文関心度を、効果推定部６３６に出力する。
【０１０３】
次に、効果推定部６３６は、効果学習パラメータＤＢ６２３中の対象者の属性に対応するテーブルを参照して、広告文関心度を用いて広告文効果値を算出する。効果推定部６３６は、例えば、文章関心度算出部６３５から出力された広告文関心度を含む各次元の特徴量を算出する。そして、効果推定部６３６は、算出された各次元の特徴量を、効果学習パラメータＤＢ６２３中の対象者の属性に対応するテーブルの各種パラメータで重み付けした値を用いて、広告文効果値を推定する。効果推定部６３６は、推定した広告文効果値を、結果出力部６３７に出力する。
【０１０４】
次に、結果出力部６３７は、広告文効果値の推定結果を出力する。結果出力部６３７は、効果推定部６３６から出力された広告文効果値、及び広告文の対象者の属性を、例えば広告文とともに通信部１１１を通じて図示しない広告効果推定装置６００の利用者のコンピュータに送信する。また、結果出力部６３７は、広告文効果値と広告文とを含む結果出力画面を、表示操作部１１２に表示させてもよい。
【０１０５】
結果出力部６３７が出力する結果出力画面の一例を、図１５を用いて説明する。図１５は、実施例３における結果出力画面の一例を示す図である。図１５に示すように、結果出力部６３７は、広告文「最新ＰＣを発売」と、広告文の対象者の属性「３０代男性」と、広告効果として推定されたＣＴＲ「０．１２％」とを含む結果出力画面を出力する。
【０１０６】
［効果］
以上説明したように、本実施例における広告効果推定装置は、文章の対象の年齢及び性別に関する属性を含む情報ごとに異なるパラメータを用いて、広告効果を推定する。これにより、対象者の属性に応じて、広告効果を正しく推定できる。
【実施例４】
【０１０７】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。例えば、実施例１における広告効果推定装置１００が、複数の広告文を取得して広告効果を推定し、最も広告効果が高い広告文を決定して出力するような構成であってもよい。
【０１０８】
［機能ブロック］
図１６は、実施例４における広告効果推定装置の一例を示す図である。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０１０９】
図１６に示すように、本実施例における広告効果推定装置７００は、通信部１１１と、表示操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部７３０とを有する。なお、広告効果推定装置７００も、コンピュータ等の機器により実現され、図１６に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【０１１０】
制御部７３０は、広告効果推定装置７００の全体的な処理を司る処理部である。制御部７３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部７３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【０１１１】
制御部７３０は、広告文入力部７３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３、単語関心度推定部１３４、文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７に加えて、さらに広告文決定部７３９を有する。なお、広告文入力部７３１及び広告文決定部７３９は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【０１１２】
広告文入力部７３１は、例えば通信部１１１を通じて、図示しない他のコンピュータから、複数の広告文を取得する。なお、広告文入力部７３１は、例えば図示しない入出力インタフェースを通じて、ＤＶＤやＵＳＢメモリなどの外部メディアから広告文を取得してもよい。また、広告文入力部７３１は、表示操作部１１２を通じて、広告効果推定装置７００の利用者により入力された複数の広告文を取得してもよい。
【０１１３】
例えば、広告文入力部７３１は、「ワイルドスマホ誕生！」、「トリプルスリースマホ登場！」、「神スマホ出現！」といった複数の広告文を取得する。広告文入力部７３１は、取得した複数の広告文を、内容語抽出部１３２に出力する。
【０１１４】
内容語抽出部１３２乃至効果推定部１３６は、取得した複数の広告文に対して、実施例１と同様の処理を行う。
【０１１５】
広告文決定部７３９は、取得した複数の広告文のうち、推定された広告文効果値が最も高いものを決定する。例えば、広告文決定部７３９は、効果推定部１３６から、「ワイルドスマホ誕生！」の広告文効果値「０．３２％」、「トリプルスリースマホ登場！」の広告文効果値「０．３７％」、「神スマホ出現！」の広告文効果値「０．２７％」を取得する。この場合、広告文決定部７３９は、最も効果値が高い「トリプルスリースマホ登場！」を、出力対象の広告文として決定する。そして、広告文決定部７３９は、決定した広告文を、結果出力部１３７に出力する。
【０１１６】
このような構成により、広告効果推定装置は、最も広告効果が高い広告文を出力することができる。
【０１１７】
また、上記各実施例においては、広告効果推定装置が、複数の頻度上昇幅又は複数の頻度上昇維持期間を用いて内容語関心度を推定する構成について説明したが、実施の形態はこれに限られない。例えば、広告効果推定装置が、過去の複数の期間のうち、最も頻度上昇幅が高いものを特定し、当該頻度上昇幅をパラメータで重み付けすることにより内容語関心度を選定してもよい。また、広告効果推定装置は、頻度上昇幅の代わりに、過去のある期間における利用頻度や、直前の期間の利用頻度との割合等を用いて、潜在的に関心が高い内容語を推定してもよい。さらに、広告効果推定装置は、頻度上昇維持期間の代わりに、過去最も高い利用頻度と、現在の利用頻度との差分又は割合など、その他の値を用いて、過去に利用頻度が上昇したがその後頻度が下降した内容語を推定してもよい。
【０１１８】
なお、上記各実施例において、インターネットにおいて検索された単語の代わりに、インターネットに掲載された記事に含まれる単語を用いてもよい。この場合、時系列単語ＤＢ１２１は、例えば、インターネット上に掲載された記事の内容語や見出し等の単語と、掲載された年月日とを対応付けて記憶してもよい。
【０１１９】
また、図３及び図５に示すようなパラメータは一例であり、例えば頻度上昇幅に対して乗じる任意の閾値をパラメータとして保持してもよい。また、単語関心度推定部１３４は、内容語関心度の初期値を定めておき、内容語の頻度上昇幅が閾値以上となった場合に、内容語関心度に所定の値を乗じてもよい。この場合、関心度学習パラメータＤＢ１２２は、例えば頻度上昇幅の閾値として「１００」を設定し、「１ヶ月前〜２ヶ月前」の期間における頻度上昇幅が閾値以上であった場合に内容語関心度に乗じる値が「１．２」であることを記憶する。単語関心度推定部１３４は、「１ヶ月前〜２ヶ月前」の期間における頻度上昇幅が「１０５」であった場合、頻度上昇幅が閾値以上であるので、内容語関心度に「１．２」を乗じる。なお、頻度上昇幅に限らず、頻度上昇維持期間についても、単語関心度推定部５３４が、パラメータとして任意の閾値を用いて、頻度上昇維持期間が閾値以上である場合に、所定の値で内容語関心度を除するような構成であってもよい。
【０１２０】
また、単語関心度推定部１３４及び５３４は、例えば頻度上昇幅の代わりに利用頻度の上昇率を用いて単語関心度を推定してもよい。この場合、単語関心度推定部５３４は、例えば利用頻度の上昇率に関する第１閾値として「２００％」などの比率を用いてもよい。
【０１２１】
また、上記各実施例においては、第１の期間と、第１の期間より前の期間である第２の期間とは、例えば第２の期間の終期と第１の期間の始期とが一致する、すなわち互いに隣接する関係であるが、これに限られない。例えば、第１の期間と第２の期間とが隣接しない、すなわち第２の期間の終期が、第１の期間の始期よりも早いような関係であってもよい。また、第１の期間と第２の期間とが一部重複する、すなわち第２の期間の始期が、第１の期間の終期よりも早いような関係であってもよい。さらに、各期間における内容語の利用頻度を正規化できれば、第１の期間の長さと第２の期間の長さとは必ずしも一致していなくてもよい。
【０１２２】
［システム］
また、図示した各部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如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・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等に応じて、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。例えば、広告効果推定装置１００の文章取得部１３１又は結果出力部１３７が、他の装置によって実現されるような構成であってもよい。また、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【０１２３】
［広告効果推定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する広告効果推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１７は、広告効果推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。なお、以下においては、実施例１における広告効果推定装置１００について説明するが、広告効果推定装置５００及び６００についても同様のコンピュータにより実現できる。
【０１２４】
図１７に示すように、コンピュータ９００は、操作部９１０ａと、ディスプレイ９２０と、通信部９３０とを有する。さらに、このコンピュータ９００は、ＣＰＵ９５０と、ＲＯＭ９６０と、ＨＤＤ９７０と、ＲＡＭ９８０とを有する。これら９１０〜９８０の各部はバス９４０を介して接続される。  
【０１２５】
ＨＤＤ９７０には、図６に示すように、図１に示す文章取得部１３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３及び単語関心度推定部１３４と同様の機能を発揮する広告効果推定プログラム９７０ａが記憶される。広告効果推定プログラム９７０ａは、さらに、文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７と同等の機能を発揮する。この広告効果推定プログラム９７０ａは、図１に示す文章取得部１３１、内容語抽出部１３２、頻度上昇幅算出部１３３及び単語関心度推定部１３４の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。文章関心度算出部１３５、効果推定部１３６及び結果出力部１３７の各構成要素についても同様である。すなわち、ＨＤＤ９７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ９７０に格納されればよい。  
【０１２６】
このような環境の下、ＣＰＵ９５０は、ＨＤＤ９７０から広告効果推定プログラム９７０ａを読み出した上でＲＡＭ９８０へ展開する。この結果、広告効果推定プログラム９７０ａは、図６に示すように、広告効果推定プロセス９８０ａとして機能する。この広告効果推定プロセス９８０ａは、ＲＡＭ９８０が有する記憶領域のうち広告効果推定プロセス９８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ９７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、広告効果推定プロセス９８０ａが実行する処理の一例として、図４や図５に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ９５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。  
【０１２７】
なお、上記の広告効果推定プログラム９７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ９７０やＲＯＭ９６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ９００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ９００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ９００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ９００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【０１２８】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１２９】
（付記１）文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出する内容語抽出部と、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する各次元の特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を推定する関心度推定部と、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部
とを有する広告効果推定装置。
【０１３０】
（付記２）前記関心度推定部は、前記単語の第１の期間における利用頻度と、前記第１の期間よりも前の期間である第２の期間における前記単語の利用頻度とから算出される数値を、前記各次元の特徴量として用いて前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記１に記載の広告効果推定装置。
【０１３１】
（付記３）前記関心度推定部は、前記単語の第１の期間における利用頻度から、前記第１の期間よりも前の期間である第２の期間における前記単語の利用頻度を減じることにより算出される前記利用頻度の上昇幅を含む前記各次元の特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記２に記載の広告効果推定装置。
【０１３２】
（付記４）前記関心度推定部は、前記利用頻度が上昇を継続している状態を示す上昇維持期間に関する前記各次元の特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記２又は３に記載の広告効果推定装置。
【０１３３】
（付記５）前記関心度推定部は、前記利用頻度の上昇幅が閾値を超えた時点と、前記利用頻度が当該閾値を超えた時点の利用頻度に戻った時点との差分により算出される前記単語の利用頻度の上昇維持期間が、所定の期間に占める割合を含む前記各次元の特徴量を用いて、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記４に記載の広告効果推定装置。
【０１３４】
（付記６）前記関心度推定部は、前記第２の期間として、前記第１の期間の始期よりも先に開始する期間、前記第１の期間の終期よりも先に終了する期間、又は前記第１の期間の始期よりも先に開始し且つ前記第１の期間の終期よりも先に終了する期間を用いることを特徴とする付記２乃至５のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１３５】
（付記７）前記効果推定部は、前記文章における前記単語の出現位置に関する情報、及び前記文章に含まれる前記広告の特徴を示す情報の有無をさらに用いて、前記広告効果を推定することを特徴とする付記１乃至５のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１３６】
（付記８）前記効果推定部は、前記文章の広告対象の価格に関する情報及び当該広告対象が商品の新旧を示す情報のうち少なくともいずれかを、前記文章に含まれる前記広告の特徴を示す情報として用いることを特徴とする付記６に記載の広告効果推定装置。
【０１３７】
（付記９）前記効果推定部は、広告提示対象の属性を含む情報毎に異なる特徴量を説明変数として、前記広告効果を推定することを特徴とする付記１乃至７のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１３８】
（付記１０）前記関心度推定部は、前記広告提示対象の属性を含む情報毎に異なる特徴量を説明変数として、前記広告効果を推定することを特徴とする付記１乃至８のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１３９】
（付記１１）前記関心度推定部は、前記検索履歴に含まれる単語又は前記記事の題名若しくは本文に含まれる単語を、当該検索履歴の検索日時又は当該記事の掲載日時に関する情報と対応付けて記憶する時系列単語ＤＢを参照して、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記１乃至９のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１４０】
（付記１２）前記時系列単語ＤＢは、前記単語を検索した検索者の属性、前記記事の投稿者の属性及び前記記事の投稿者が推定する読者層の属性のうち少なくともいずれかをさらに記憶し、
前記関心度推定部は、前記時系列単語ＤＢに記憶された前記単語を検索した検索者の属性及び前記記事の投稿者の属性とのうち少なくともいずれかを参照して、前記単語毎の関心度を推定することを特徴とする付記１０に記載の広告効果推定装置。
【０１４１】
（付記１３）複数の広告文候補の入力を受け付ける広告文入力部と、
入力された前記複数の広告文候補のうち、推定された前記広告効果が最も高い広告文候補を決定して出力する広告文決定部と
をさらに有することを特徴とする付記１乃至１１のいずれか１つに記載の広告効果推定装置。
【０１４２】
（付記１４）文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出し、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する各次元の特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を推定算出し、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する
処理をコンピュータが実行する広告効果推定方法。
【０１４３】
（付記１５）文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出文章に含まれる、文章の内容を示す単語を抽出し、
抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する各次元の特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を推定算出抽出した前記単語毎に、当該単語の過去の利用頻度に関する情報に関する特徴量に基づいて、前記単語毎の関心度を算出し、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する
処理をコンピュータに実行させる広告効果推定プログラム。
【０１４４】
（付記１６）文章から抽出された単語について、当該単語の過去の利用頻度に関する情報を用いて、前記単語毎の関心度を推定する関心度推定部と、
前記単語毎の関心度を用いて、前記文章を単位とした広告効果を推定する効果推定部と
を有する広告効果推定装置。
【符号の説明】
【０１４５】
１００、５００、６００、７００  広告効果推定装置
１１１  通信部
１１２  表示操作部
１２０、５２０、６２０  記憶部
１２１、６２１  時系列単語ＤＢ
１２２、５２２、６２２  関心度学習パラメータＤＢ
１２３、６２３  効果学習パラメータＤＢ
１３０、５３０、６３０、７３０  制御部
１３１、６３１  文章取得部
７３１  広告文入力部
１３２  内容語抽出部
１３３、６３３  頻度上昇幅算出部
１３４、５３４、６３４  単語関心度推定部
１３５、６３５  文章関心度算出部
１３６、６３６  効果推定部
１３７、６３７  結果出力部
５３８  頻度上昇維持期間算出部
７３９  広告文決定部
【図１】
2018194922.tif 000004
【図２】
2018194922.tif 000005
【図３】
2018194922.tif 000006
【図４】
2018194922.tif 000007
【図５】
2018194922.tif 000008
【図６】
2018194922.tif 000009
【図７】
2018194922.tif 000010
【図８】
2018194922.tif 000011
【図９】
2018194922.tif 000012
【図１０】
2018194922.tif 000013
【図１１】
2018194922.tif 000014
【図１２】
2018194922.tif 000015
【図１３】
2018194922.tif 000016
【図１４】
2018194922.tif 000017
【図１５】
2018194922.tif 000018
【図１６】
2018194922.tif 000019
【図１７】
2018194922.tif 000020