(57)【要約】【課題】サーバの負荷を抑制すること。【解決手段】サーバ１の指標演算部４２は、ＧＭＳ値とＵＵ等に基づいて、広告が表示される優先度合についての第１指標としてＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋを、１以上の商品毎に演算する。リスト生成部４５は、第１指標に基づいて絞り込まれた表示候補の広告について、広告の所在情報を含むリストを生成し、ユーザ端末３に送信する。ユーザ端末３のマッチレベル判定部１２３は、１以上の商品毎の、ユーザに関する商品と当該ユーザとの相関度合を演算する。個別指標演算部１２４は、第１指標及び相関度合に基づいて、広告が表示されるユーザ用の優先度合についての第２指標としてＡｄｒａｎｋを、表示候補の広告毎に演算する。広告決定部１２５は、提示対象の広告の数を特定し、特定した数分の広告を、第２指標に基づいて、１以上の商品の広告の中から決定する。【選択図】図３
2018190300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される優先度合を示す第１指標を演算する第１指標演算手段と、
前記第１指標に基づいて、前記表示候補のコンテンツを所定数に絞り込む絞込手段と、
絞り込まれた前記表示候補のコンテンツについて、前記第１指標と前記コンテンツの所在情報とを含むリストを生成し、別の情報処理装置に送信する制御を実行するリスト生成手段と、
を備える情報処理装置であって、
前記別の情報処理装置においては、
前記情報処理装置から送信されてきた前記リストが取得され、
前記別の情報処理装置によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される前記ユーザ用の優先度合を示す第２指標が演算され、
前記第１指標及び前記第２指標に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツの中から取得するコンテンツが決定され、
決定された前記コンテンツが、前記所在情報に基づいて取得されて、当該コンテンツが表示される、
情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置において、
前記第１指標演算手段は、前記１以上の商品毎に、前記商品の譲渡量に応じて変化する第１の量と、閲覧のためにアクセスされた、前記所定のウェブサイトに含まれかつ前記商品と関連付けられた所定のウェブページに関する第２の量とに基づいて、前記第１指標を演算し、
前記別の情報処理装置において、
前記表示候補のコンテンツの商品毎の、前記ユーザに関する当該商品と前記ユーザとの相関度合が演算され、
取得された前記リストに含まれる前記第１指標、及び演算された前記相関度合に基づいて、前記第２指標が、前記１以上の商品毎に演算される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
情報処理装置が実行するステップとして、
所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される優先度合を示す第１指標を演算する第１指標演算ステップと、
前記第１指標に基づいて、前記表示候補のコンテンツを所定数に絞り込む絞込ステップと、
絞り込まれた前記表示候補のコンテンツについて、前記第１指標と前記コンテンツの所在情報とを含むリストを生成し、別の情報処理装置に送信する制御を実行するリスト生成ステップと、
を含み、
前記別の情報処理装置において、
前記情報処理装置から送信されてきた前記リストが取得され、
前記別の情報処理装置によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される前記ユーザ用の優先度合を示す第２指標が演算され、
前記第１指標及び前記第２指標に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツの中から取得するコンテンツが決定され、
決定された前記コンテンツが、前記所在情報に基づいて取得されて、当該コンテンツが表示される、
情報処理方法。
【請求項４】
情報処理装置を制御するコンピュータに、
所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される優先度合を示す第１指標を演算する第１指標演算ステップと、
前記第１指標に基づいて、前記表示候補のコンテンツを所定数に絞り込む絞込ステップと、
絞り込まれた前記表示候補のコンテンツについて、前記第１指標と前記コンテンツの所在情報とを含むリストを生成し、別の情報処理装置に送信する制御を実行するリスト生成ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラムであって、
前記別の情報処理装置において、
前記情報処理装置から送信されてきた前記リストが取得され、
前記別の情報処理装置によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される前記ユーザ用の優先度合を示す第２指標が演算され、
前記第１指標及び前記第２指標に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツの中から取得するコンテンツが決定され、
決定された前記コンテンツが、前記所在情報に基づいて取得されて、当該コンテンツが表示される、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、各種広告主からの広告を受け付け、ユーザの閲覧するウェブページ上に広告を表示することが広く行われている。例えば、ユーザが検索に用いたキーワードに関連した広告を表示するサービス（サーチワード広告）等が行われている。
また、これらの技術に加えて、よりユーザに対して有効な広告を表示するための技術として、ＣＴＲ（クリック  スルー  レート）とユーザの属性等の値を加味して、配信する広告を決定する技術が存在する（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−９０３５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、ユーザ属性だけでなく、リアルタイムで変動する閲覧履歴や購入履歴等を加味して配信する広告を決定したいという要望が挙げられている。しかしながら、特許文献１を含む従来の技術では、サーバ負荷が高くなり、特にウェブページのリクエストが集中した場合にサーバ負荷が非常に高くなり、当該要求に応えられない状況であった。
このような状況は、広告のみならず、広くコンテンツについても同様な状況である。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザ属性だけでなく、リアルタイムで変動する閲覧履歴や購入履歴等を加味して配信する広告等のコンテンツを決定する場合に、サーバの負荷を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される優先度合を示す第１指標を演算する第１指標演算手段と、
前記第１指標に基づいて、前記表示候補のコンテンツを所定数に絞り込む絞込手段と、
絞り込まれた前記表示候補のコンテンツについて、前記第１指標と前記コンテンツの所在情報とを含むリストを生成し、別の情報処理装置に送信する制御を実行するリスト生成手段と、
を備える情報処理装置であって、
前記別の情報処理装置においては、
前記情報処理装置から送信されてきた前記リストが取得され、
前記別の情報処理装置での前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される前記ユーザ用の優先度合を示す第２指標が演算され、
前記第１指標及び前記第２指標に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツの中から取得するコンテンツが決定され、
決定された前記コンテンツが、前記所在情報に基づいて取得されて、当該コンテンツが表示される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザ属性だけでなく、リアルタイムで変動する閲覧履歴や購入履歴等を加味して配信する広告を決定する場合に、ユーザ属性を加味した配信広告の決定をユーザ端末で分散処理させることにより、サーバの負荷を抑制することができる。一般的に、ユーザ端末に分散処理をすることにより、サーバからユーザ端末へ送信する画像等のコンテンツデータが増大して、通信処理の負荷が増大する懸念がある。本発明では、閲覧履歴や購入履歴を加味して絞り込まれた表示候補の広告等のコンテンツについて、コンテンツデータ自体を送信せずに、コンテンツの所在情報を示すテキストデータを送信するので、送信するデータ量の増加を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概要を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】個別指標演算処理が実行される場合における図２のサーバ１、及び端末側広告表示処理が実行される場合におけるユーザ端末３の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図４】図３のサーバの店舗ＤＢに格納されている各種情報の一例を示す図である。
【図５】図３のサーバからユーザ端末へと送信される広告リストを構成する各種情報（表）の一例を示す図である。
【図６】ユーザ端末３が実行する端末側広告表示処理における、表示対象の広告の決定結果の一例を示す図である
【図７】図３のサーバが実行する個別指標演算処理の流れを説明するフローチャートである。
【図８】図３のユーザ端末が実行する端末側広告表示処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態についてとして、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概要を示すブロック図である。
【００１０】
まず、本発明の実施形態を説明するに先立ち、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）について簡単に説明する。
本サービスは、各店舗の商品をユーザに販売する所定のウェブサイト又はその他のウェブサイトに、当該各店舗の各商品の広告を掲載するサービスである。
即ち、本サービスの提供者は、店舗から依頼を受けた商品を所定のウェブサイトを経由してユーザに販売し、当該所定のウェブサイトを通じてユーザに対して、各商品の広告を提示する者である。
換言すると、ユーザは、所定のウェブサイトを閲覧して、商品を購入し得る者であり、当該所定のウェブサイトに掲載された広告も閲覧する者である。
ここで、「商品」とは、所定のウェブサイトに販売対象として掲載される又は掲載され得る商品である。また、このような商品を１以上掲載してユーザに販売する所定のウェブサイトを、以下、「販売サイト」と呼ぶ。
【００１１】
本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、図１に示すように、本サービスの提供者により管理されるサーバ１と、ｎ箇所（ｎは、１以上の任意の整数値）の店舗の夫々において使用される店舗端末２−１乃至２−ｎと、ｍ人（ｍは、ｎとは独立した、１以上の任意の整数値）のユーザの夫々により使用されるユーザ端末３−１乃至３−ｍとを含むように構成される。
サーバ１と、店舗端末２−１乃至２−ｎの夫々と、ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々とはインターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
【００１２】
なお、以下、店舗端末２−１乃至２−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「店舗端末２」と呼ぶ。ユーザ端末３−１乃至３−ｍの夫々を個別に区別する必要がない場合、これらをまとめて「ユーザ端末３」と呼ぶ。
【００１３】
図２は、図１の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００１４】
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００１５】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要な情報等も適宜記憶される。
【００１６】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００１７】
出力部１６は、液晶ディスプレイやスピーカ等の各種ハードウェアで構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、キーボードやマウス等各種ハードウェアで構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種情報を記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば、図１の例で言えば、店舗端末２や、ユーザ端末３等）との間で行う通信を制御する。
【００１８】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなり、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種情報も、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００１９】
店舗端末２及びユーザ端末３は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、携帯端末等の各種デバイスにより、適宜、構成されるものである。
なお、店舗端末２及びユーザ端末３の内部のハードウェア構成は、サーバ１の構成と基本的に同様とすることができるので、ここではそれらの説明は省略する。
【００２０】
このように構成されたサーバ１及びユーザ端末３の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、サーバ１及びユーザ端末３において、各種処理の実行が可能になる。
【００２１】
例えば、サーバ１は、個別指標演算処理をはじめとする各種処理を実行するにあたり、図３に示すような機能的構成を有する。
ここで、個別指標演算処理とは、販売サイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補の広告について、当該広告が表示される優先度合を示す第１指標（例えば後述するＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋ）を演算し、その第１指標に基づいて、表示候補のコンテンツを所定数に絞り込み、絞り込まれた表示候補のコンテンツについて、第１指標とコンテンツの所在情報とを含むリスト（以下、「広告リスト」と呼ぶ）を生成し、ユーザ端末３に送信するまでの一連の処理をいう。
【００２２】
また例えば、ユーザ端末３は、端末側広告表示処理をはじめとする各種処理を実行するにあたり、図３に示すような機能的構成を有する。
ここで、端末側広告表示処理とは、サーバ１から送信されてきた広告リストを取得し、ユーザ端末３におけるユーザの行動履歴に基づいて、広告リストに含まれる表示候補の広告について、当該広告が表示されるユーザ用の優先度合を示す第２指標（例えば後述するＡｄｒａｎｋ）を演算し、第１指標及び第２指標に基づいて、広告リストに含まれる表示候補の広告の中から取得する広告を決定し、決定されたコンテンツを、所在情報に基づいて取得して、当該広告を表示するまでの一連の処理をいう。
【００２３】
図３は、個別指標演算処理が実行される場合における図２のサーバ１、及び端末側広告表示処理が実行される場合におけるユーザ端末３の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【００２４】
図３に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、取得部４１と、指標演算部４２と、絞込部４３と、ウェブ管理部４４と、リスト生成部４５とが機能する。
また、サーバ１の記憶部１８の一領域には、店舗ＤＢ３００が設けられる。
【００２５】
サーバ１の取得部４１は、店舗端末２又はユーザ端末３から送信されてきた各種情報を取得し、それらの情報を、適宜、店舗ＤＢ３００へと格納する。
具体的には、取得部４１には、ＧＭＳ取得部７１と、ＵＵ取得部７２と、マージン取得部７３とが設けられる。ＧＭＳ取得部７１と、ＵＵ取得部７２と、マージン取得部７３とは、１商品を１単位として、下記に示す各種情報を１単位毎に夫々取得する。
取得部４１において１単位として取り扱われる商品は、ここでは説明の便宜上、所定の１店舗で取り扱われる所定の１種類の商品とする。つまり、販売サイトでは商品のＩＤとして同一のものが付された商品であっても、販売される店舗が異なれば、違う単位の商品として取り扱われる。ただし、１単位となる商品は、特にこれに限定されず、例えば販売サイトで同一のＩＤが付された商品を採用してもよい。
なお、以下、取得部４１等において１単位として取り扱われる商品を、「単位商品」と呼ぶ。
【００２６】
ＧＭＳ取得部７１は、所定の単位商品の売値や販売量に関する情報を、後述するサーバ１のウェブ管理部４４により管理される販売サイトのログ（ログの格納場所は図示せず）や店舗端末２等から取得して、店舗ＤＢ３００に格納する。
ここで、本実施形態では、単位商品の売値に販売量を積算した値を、その単位商品のＧＭＳ値として定義し、このＧＭＳ値を用いて説明を行う。販売量は、例えば販売サイトにて所定期間に販売された単位商品の数量をいう。つまり、以下、ＧＭＳ取得部７１は、単位商品のＧＭＳ値に関する情報を取得して、店舗ＤＢ３００に格納するものとする。
【００２７】
ＵＵ取得部７２は、販売サイトのうち、単位商品が掲載されたウェブページを閲覧した人の数（以下、「ＵＵ」又は「ユニークユーザ数」と呼ぶ）に関する情報を、後述するウェブ管理部４４により管理される販売サイトのログ（ログの格納場所は図示せず）から取得して、店舗ＤＢ３００に格納する。
【００２８】
マージン取得部７３は、単位商品の販売者（店舗）がその単位商品の広告に掛ける比率（以下、「マージン」と呼ぶ）に関する情報を、後述するサーバ１のウェブ管理部４４により管理される販売サイトのログ（ログの格納場所は図示せず）又は店舗端末２から取得して、店舗ＤＢ３００に格納する。
【００２９】
このように、本実施形態では、単位商品は、店舗毎に管理されて販売されるものとされている。そして、後述するように単位商品毎に１つの広告が生成されるものとする。この広告の広告主は、店舗とされている。したがって、単位商品に関するＧＭＳ値やＵＵ等の単位商品に関する情報、その他店舗（広告主）に関する各種情報は、店舗ＤＢ３００に店舗毎に格納されている。
【００３０】
指標演算部４２は、広告対象となり得る１以上の単位商品毎に、単位商品に関する情報（ＧＭＳ値やＵＵ等）を店舗ＤＢ３００から抽出する。指標演算部４２は、広告対象となり得る１以上の単位商品毎に、単位商品に関する各種情報（ＧＭＳ値やＵＵ等）に基づいて、第１指標を演算する。第１指標は、販売サイトを経由して譲渡される商品に関し、表示候補の広告について、当該広告が表示される優先度合を示す指標である。本実施形態では第１指標として、「Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ」という指標が採用されている。
【００３１】
絞込部４３は、「Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ」に基づいて、表示候補の広告を所定数に絞り込む。
【００３２】
ウェブ管理部４４は、販売サイトを管理し、アクセスしてきたユーザ端末３に当該販売サイトを表示させる制御を実行する。
【００３３】
なお、本実施形態における、ＧＭＳ値、ＵＵ等のＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋの演算に用いられるパラメータは、必ずしも当該商品の広告を経由したルートにより取得される必要はない。即ち、これらの各種パラメータは広告以外のルートを少なくとも含む複数のルートにより取得されるものである。
そのため、ユーザは、広告以外のルートも含む商品の販売等の実績に基づいて、当該商品のコンテンツ配信のＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋが演算されるため、より適切な広告配信が可能になる。
【００３４】
リスト生成部４５は、絞込部４３により絞り込まれた表示候補の広告について、Ｐｒｅ-Ａｄｒａｎｋと、その画像データ等が格納されたＵＲＬ（ユニフォーム  リソース  ロケーター）と、対応する単位商品のカテゴリを示す情報とを含む広告リストを作成し、通信部１９を介してユーザ端末３へと送信する。
なお、この広告リストの詳細については図５を用いて説明する。
【００３５】
ユーザ端末３のＣＰＵ１０２においては、ユーザ情報管理部１２１と、リスト取得部１２２と、マッチレベル判定部１２３と、個別指標演算部１２４と、広告決定部１２５と、表示制御部１２６とが機能する。
【００３６】
ユーザ情報管理部１２１は、ユーザ端末３でのユーザの行動履歴、閲覧履歴、属性（性別、年代等）等をユーザ情報として管理する。
なお、行動履歴については、いかなる方法で取得することも自由であるが、例えば、本サービスの提供者が管理する複数のウェブサイト又はウェブページへのログインＩＤと紐付することで取得することもできる。
【００３７】
リスト取得部１２２は、サーバ１から送信されてきた広告リストを通信部１０３を介して取得する。
【００３８】
マッチレベル判定部１２３は、ユーザ情報管理部１２１により管理される各種ユーザ情報（例えばユーザ端末３でのユーザの行動履歴等）から、広告リストに含まれる表示候補の広告の単位商品毎に、個別のユーザ（処理対象のユーザ端末３を使用するユーザ）との相関度合（以下、「マッチレベル」と呼ぶ）を判定する。
ここで、マッチレベルは、ユーザと、各単位商品自体とのマッチレベルを採用してもよいが、本実施形態では、ユーザと、各単位商品が属する商品カテゴリとのマッチレベルが採用されているものとする。
そして、本実施形態では、ユーザ端末３におけるウェブサイトの操作履歴が例えばアドオンプログラム等により取得されて、ユーザ端末３側にインストールされたプログラムにより、ユーザのカテゴリ毎のマッチレベルが演算（判定）されるものとする。
なお、マッチレベルの値の設定や評価の方法については自由であり、本実施形態においても、マッチレベル「１」から「５」の５段階で評価するものとして説明する。
【００３９】
個別指標演算部１２４は、ユーザ端末３でのユーザの行動履歴に基づいて、広告リストに含まれる表示候補の広告について、当該広告が表示されるユーザ用の優先度合を示す第２指標（Ａｄｒａｎｋ）を演算する。例えば本実施形態では、個別指標演算部１２４は、広告リストに含まれる商品広告（単位商品）毎に、Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋと、その単位商品のカテゴリのマッチレベルとを乗算することで、Ａｄｒａｎｋを演算する。
【００４０】
広告決定部１２５は、販売サイト等の所定のウェブページに表示させる広告枠の数を決定し、その決定した数分の単位商品の広告を、Ａｄｒａｎｋ（ユーザ用の優先度合についての第２指標）に基づいて決定する。
【００４１】
表示制御部１２６は、広告決定部１２５により決定された各単位商品の広告の画像データを、広告リストに記載のＵＲＬにアクセスしてダウンロードする。表示制御部１２６は、ダウンロードした広告の画像データをウェブページ内の各広告枠に埋め込んで、表示部１０１に表示させる。
なお、ここでいう画像データは、静止画像のデータであってもよいし、動画像のデータであってもよい。
【００４２】
図４は、店舗ＤＢ３００に格納されている各種情報（表）の一例を示す図である。図４に示す表Ｔにおいては、「店名（店舗名）」、「商品」、「ＧＭＳ」、「ＵＵ」、「マージン」に関する情報が、単位商品毎に格納されている。
即ち、表Ｔの所定の１行が、１つの単位商品に対応している。
所定の１行の「店名」の項目には、当該１行に対応する単位商品を取り扱っている店舗の名称が格納される。例えば、１行目の「店名」の項目には、「店舗Ａ」と表示されている。つまり、当該１行に対応する単位商品を取り扱っている店舗の名称が「店舗Ａ」であることを示している。
所定の１行の「商品」の項目には、当該１行に対応する単位商品を特定可能な情報（図４の例では店舗毎に管理される商品ＩＤ）が格納される。例えば、１行目の「商品」の項目には、「商品１」と表示されている。つまり、当該１行に対応する単位商品の商品ＩＤが「商品１」であることを示している。
所定の１行の「ＧＭＳ」の項目には、当該１行に対応する単位商品のＧＭＳ値が格納される。例えば、１行目の「ＧＭＳ」の項目には、「６Ｍ」と表示されている。つまり、当該１行に対応する単位商品、即ち、「店舗Ａ」の「商品１」の「ＧＭＳ値」が６,０００,０００であることを示している。
所定の１行の「ＵＵ」の項目には、当該１行に対応する単位商品のＵＵが格納される。例えば、１行目の「ＵＵ」の項目には、「４０」と表示されている。つまり、当該１行に対応する単位商品、即ち、「店舗Ａ」の「商品１」の「ＵＵ」が４０人であることを示している。
所定の１行の「マージン」の項目には、当該１行に対応する単位商品のマージンが格納される。例えば、１行目の「マージン」の項目には、「２０％」と表示されている。つまり、当該一行に対応する単位商品、即ち、「店舗Ａ」の「商品１」の「マージン」が２０％であることを示している。
【００４３】
これらを纏めると、表Ｔの上から１行目は、「店舗Ａ」で取り扱っているＩＤが「商品１」の単位商品に対応している。そして、当該１行目をみると、「商品１」の単位商品については、「ＧＭＳ値」が６Ｍ（６,０００,０００）、「ＵＵ」が４０人、「マージン」が２０％であることがわかる。
同様に、表Ｔの上から４行目は、「店舗Ｂ」で取り扱っているＩＤが「商品４」の単位商品に対応している。そして、当該４行目をみると、「店舗Ｂ」の「商品４」の単位商品については、「ＧＭＳ値」が９Ｍ、「ＵＵ」が７０、「マージン」が２０％である。
【００４４】
店舗ＤＢ３００には、このような図４に示す各種情報が記憶されている。店舗ＤＢ３００に格納されたこれらの各種情報は、サーバ１におけるＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋの演算のために用いられる。
【００４５】
図５は、図３のサーバ１からユーザ端末３へと送信される広告リストを構成する各種情報（表）の一例を示す図である。
【００４６】
図５に示す表Ｌにおいては、「リスト」、「ＵＲＬ」、「Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ」、「商品広告」、「カテゴリ」に関する情報が、単位商品毎に格納されている。
即ち、所定の１行が、１つの単位商品を示す広告（以下適宜「商品広告」と呼ぶ）に対応している。なお、Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋに基づいて絞り込まれた所定数の商品広告のみが、広告リストに含まれている。
所定の１行の「リスト」の項目には、当該１行に対応する商品広告を特定可能な情報（図５の例では広告毎に管理される番号）が格納される。例えば、「リスト」の項目の１行目には、「１」と表示されている。つまり、当該１行に対応する広告を特定する番号が「１」であることを示している。
所定の１行の「ＵＲＬ」の項目には、当該１行に対応する商品広告に関連するウェブサイトのＵＲＬが格納される。各ユーザ端末３では、このＵＲＬを使って広告の画像データ等を各ユーザ端末３毎に取得する。
所定の１行の「Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ」の項目には、当該１行に対応する商品広告の優先度合についての第１指標、即ちＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋが格納される。例えば、「優先度合についての指標」の項目の１行目には、「３０，０００」と表示されている。つまり、当該１行に対応する「Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ」が「３０，０００」であることを示している。
所定の１行の「商品広告」の項目には、当該１行に対応する単位商品の広告、即ち商品広告を特定可能な情報（図４の例では店舗毎に管理される商品ＩＤ）が格納される。
所定の１行の「カテゴリ」の項目には、当該１行に対応する商品広告のカテゴリが格納される。例えば、「カテゴリ」の項目の１行目には、「Ａ」と表示されている。つまり、当該一行に対応する商品広告、即ち、商品１のリスト番号「１」の商品広告のカテゴリが「Ａ」であることを示している。
【００４７】
図６は、ユーザ端末３が実行する端末側広告表示処理における、表示対象の広告の決定結果の一例を示す図である。
【００４８】
図６の左側の結果Ｕ１において、図の左上には「ＩＤ」の項目が存在し、「０００１」という値が表示されている。これは、ユーザのＩＤを意味する。つまり、ユーザＩＤ「０００１」で特定されるユーザにおけるＡｄｒａｎｋを、当該ユーザのユーザ端末３にて演算している状況を示している。
さらに、図の左下を見ると、図４の店名に該当する「店舗Ａ」、「店舗Ｂ」、「店舗Ｃ」、「店舗Ｄ」が表示されている。そして、その下には図４の「商品」に該当する各種「商品１」乃至「商品１２」が表示されている。
【００４９】
まず、「店舗Ａ」の「商品１」を例として、説明を行う。例えば、「店舗Ａ」の「商品１」は、図４に示す通り、「ＧＭＳ値」が６Ｍ、「ＵＵ」が４０人、「マージン」が２０％であるため、サーバ１側でＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋが「３０，０００」であるものとして図５に示す広告リストに含められ、ユーザ端末３に送信される。さらに、ユーザ端末３におけるユーザの行動履歴より、「店舗Ａ」の「商品１」と、ユーザＩＤ「０００１」で特定されるユーザの「マッチレベル」は５であるものとする。
これらの値に基づいて、Ａｄｒａｎｋを演算した結果が図６に示す通り、次の式（１）により表される。
Ａｄｒａｎｋ＝
Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ（単位商品のＧＭＳ値÷ＵＵ（ユニークユーザ数）×マージン（広告比率））×マッチレベル
・・・（１）
したがって、ユーザＩＤ「０００１」で特定されるユーザについて、「店舗Ａ」の「商品１」の「Ａｄｒａｎｋ」は「１５０,０００」である。例えば、図６の例では、上から順にＡｄｒａｎｋの高い商品が並べて表示されている。
【００５０】
このように、図６の左側の結果Ｕ１に示される「Ａｄｒａｎｋ」は、図６の右側の結果Ｕ２とは独立して演算される。つまり、ユーザＩＤ「０００１」で特定されるユーザのユーザ端末３に広告が表示される前（図６の右側の結果Ｕ２の前）に、「Ａｄｒａｎｋ」はユーザ端末３側で演算されている。
つまり、広告が掲載される対象のウェブページに対して、ユーザＩＤ「０００１」で特定されるユーザのユーザ端末３からページリクエストがあると、図６の右側の結果Ｕ２に示されるように、当該ユーザにとってより適切な広告が当該ウェブページに表示される。
例えば、図６の例では、「店舗Ａ」の「商品１」の「Ａｄｒａｎｋ」は１５０,０００、「店舗Ｂ」の「商品４」の「Ａｄｒａｎｋ」は１０２,８５７、「店舗Ａ」の「商品２」の「Ａｄｒａｎｋ」は６０,０００、「店舗Ｃ」の「商品７」の「Ａｄｒａｎｋ」は５３,３３３である。
そして例えば、図６の右側の結果Ｕ２に示されるように、当該ウェブページに表示される単位商品の広告の数は４個であるものとする。
この場合、ユーザ端末３の広告決定部１２５は、このＡｄｒａｎｋが上位４位までの単位商品の広告を、当該ウェブページに表示される広告として決定する。つまり、広告決定部１２５は、「商品１」、「商品４」、「商品２」、「商品７」の各広告を表示対象として決定する。
さらに、広告決定部１２５は、４つの広告枠夫々の位置について広告効果の順位を特定し、表示対象として決定した４つの広告について、Ａｄｒａｎｋが高い程広告効果が高い位置に配置されるように、夫々の広告枠（配置位置）を決定する。
図６の例では、左上の広告枠、右上の広告枠、左下の広告枠、右下の広告枠の順に、広告効果の順位が特定されている。従って、Ａｄｒａｎｋが第１位の「商品１」の広告は左上の広告枠に、Ａｄｒａｎｋが第２位の「商品４」の広告は右上の広告枠に、Ａｄｒａｎｋが第３位の「商品２」の広告は左下の広告枠に、Ａｄｒａｎｋが第４位の「商品７」の広告は右下の広告枠に、夫々配置されるように決定される。
そして、表示制御部１２６は、表示対象の４つの広告の画像データを取得して、ウェブページ内の各広告枠のうち決定されたところに埋め込む。その結果、表示制御部１２６は、図６の右側の結果Ｕ２に示す様に、「商品１」、「商品４」、「商品２」、「商品７」の各広告を含むウェブページを表示部１０１に表示させる。
なお、ここで、ウェブページ上の広告の表示場所と広告効果の関係については、自由に決定できる事項である。即ち、本実施形態においては、ウェブページの左上の広告枠が、最も広告効果が高いものとして説明を行ったが、特にこれに限定されず、状況に応じて、ウェブページ上の広告の表示場所と広告効果の関係を自由に変更することもできる。
【００５１】
次に、図７を参照して、サーバ１が実行する個別指標演算処理について説明する。
即ち、図７は、図３のサーバが実行する個別指標演算処理の流れを説明するフローチャートである。
なお、ここでフローチャートを用いて説明する個別指標演算の処理は、各ユーザ端末３毎に別途行われる。
【００５２】
ステップＳ２１において、取得部４１等は、販売サイト内の広告対象の単位商品のうち、所定の１つを処理対象商品として選択する。
【００５３】
ステップＳ２２において、取得部４１のＧＭＳ取得部７１は、処理対象商品について、ＧＭＳ値に関する情報を取得する。
【００５４】
ステップＳ２３において、ＵＵ取得部７２は、処理対象単位商品が掲載されたウェブページに掲載されたＵＵに関する情報を、ウェブ管理部４４から取得する。
【００５５】
ステップＳ２４において、マージン取得部７３は、処理対象単位商品についてのマージンに関する情報を店舗端末２から取得する。
【００５６】
ステップＳ２５において、取得部４１等は、販売サイト内の広告対象の全ての単位商品についてのステップＳ２１乃至Ｓ２４の処理が終了したか否かを判定する。
販売サイト内の広告対象の単位商品の中に処理対象商品として選択されていないものが存在する場合、ステップＳ２５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２１に戻される。そして、未だ選択されていない単位商品が処理対象商品として選択され（ステップＳ２１）、当該処理対象商品について、ＧＭＳ値、ＵＵ、及びマージンが取得される（ステップＳ２２乃至Ｓ２４）。
このようなステップＳ２１乃至Ｓ２４の一連の処理が、販売サイト内の広告対象の全ての単位商品について夫々実行されると、ステップＳ２５においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ２６に進む。
【００５７】
ステップＳ２６において、指標演算部４２は、販売サイト内の広告対象の単位商品毎のＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋ（優先度合についての第１指標）を、単位商品毎の上述のステップＳ２１乃至Ｓ２４の一連の処理の結果に基づいて演算する。
【００５８】
ステップＳ２７において、絞込部４３は、ユーザ端末３側での表示対象候補の単位商品（当該単位商品の広告）の絞込みを行う。
【００５９】
ステップＳ２８において、リスト生成部４５は、ステップＳ２６で絞り込まれた所定数の各単位商品（その広告）毎に、ステップ２６で演算されたＰｒｅ-Ａｄｒａｎｋ、商品広告のＵＲＬ、商品広告を特定可能な情報を含む広告リストを、テキストデータの形態で生成する。
【００６０】
ステップＳ２９において、リスト生成部４５は、ステップＳ２８で作成された広告リストをユーザ端末３へと送信する。
なお、前述の通り、このようにしてユーザ端末３に送信された広告リストは、ユーザ端末３において、個別のユーザに対する単位商品の広告取得の優先度合についての第２指標（Ａｄｒａｎｋ）の演算に用いられ、さらに、当該単位商品の広告のうち優先度合についての第２指標に応じた表示対象の広告の決定、優先度合についての第２指標に応じた表示対象の広告が配置されたウェブページ（販売サイトの商品ページ等）のユーザへの提示に用いられる。
【００６１】
ステップＳ３０において、サーバ１のＣＰＵ１１は、処理の終了指示が有ったか否かを判断する。ここで、処理の終了指示は、特に限定されないが、本実施形態ではサーバ１のスリープ状態等への移行指示が採用されている。つまり、サーバ１においてスリープ状態等への移行指示がなされると、ステップＳ３０においてＹＥＳであると判断されて、ユーザ端末１の処理は終了になる。
これに対して、サーバ１においてスリープ状態等への移行指示がなされない限り、ステップＳ３０においてＮＯであると判断されて処理はステップＳ１に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
【００６２】
次に、図８を参照して、ユーザ端末３が実行する端末側広告表示処理について説明する。
即ち、図８は、図３のユーザ端末３が実行する端末側広告表示処理の流れを説明するフローチャートである。
端末側広告表示処理は、ユーザ端末３からの、広告表示対象のウェブページに対するページリクエストがあると開始する。
【００６３】
ステップＳ４１において、ユーザ端末３のリスト取得部１２２は、サーバ１から送信されてきた広告リストを通信部１０３を介して取得する。
【００６４】
ステップＳ４２において、マッチレベル判定部１２３は、ステップＳ４１で取得された広告リストに含まれる各単位商品毎に、カテゴリを判断し、そのカテゴリと個別のユーザ（処理対象のユーザ端末３を使用するユーザ）とのマッチレベルを判定する。
なお、ここでいう判定とは、この時点で判定演算をすることの他、予め判定結果を記憶しておき、その判定結果を抽出することも含む広義な概念である。
【００６５】
ステップＳ４３において、個別指標演算部１２４は、ステップＳ４１で取得された広告リストに含まれる単位商品毎に、例えば、Ｐｒｅ−Ａｄｒａｎｋ（単位商品の広告配信の優先度合についての第１指標）と、ステップＳ４２で判定された、その単位商品のカテゴリのマッチレベルとを乗算することで、Ａｄｒａｎｋ（ユーザ用の優先度合についての第２指標）を演算する。
【００６６】
ステップＳ４４において、広告決定部１２５は、ウェブページに表示させる広告枠の数を特定する。
ここでいう「特定」とは、広告決定部１２５（ユーザ端末３）が自律的に「数」を決定することの他、サーバ１等他の装置により予め決定されている「数」を採用することも含む広義な概念である。
【００６７】
ステップＳ４５において、広告決定部１２５は、ステップＳ４４で特定した広告枠の数分の単位商品の広告を、Ａｄｒａｎｋ（ユーザ用の優先度合についての指標）に基づいて決定する。
【００６８】
ステップＳ４６において、表示制御部１２６は、ステップＳ４５で決定した各単位商品の広告の画像データを、広告リストに記載のＵＲＬにアクセスしてダウンロードすることで取得する。
【００６９】
ステップＳ４７において、表示制御部１２６は、ステップＳ４６で取得した各広告の画像データを広告枠に埋め込んだウェブページを、表示部１０１に表示させる。
これにより、端末側広告表示処理は終了となる。
【００７０】
以上説明したように、サーバ１側では、広告リストが生成される。ユーザ端末３側では、この広告リストに基づいて、マッチレベルを加味して表示対象の広告が決定され、ＵＲＬ等を使って広告の画像データが取得される。つまり、サーバ１とユーザ端末３との分散処理が実現されている。
このような分散処理を行うことにより、ユーザ端末３への送信データの量の増加を抑制することができる。さらに言えば、ユーザ端末３からサーバ１へマッチレベルが送信されない為、ユーザのプライバシーを保護することもできる。
【００７１】
ここで、マッチレベルとして、ユーザ属性だけでなく、リアルタイムで変動する閲覧履歴や購入履歴等を加味する場合、サーバ１の負荷が高くなるため、このような分散処理を適用すると好適である。特にウェブページのリクエストが集中する際には分散処理がより好適になる。
【００７２】
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００７３】
例えば、上述の実施形態では、Ａｄｒａｎｋの演算処理をサーバ１とユーザ端末３で分散して実行する分散処理型として説明したが、Ａｄｒａｎｋの演算処理をサーバ１で行うこともできる。
【００７４】
例えば、上述の実施形態において、ユーザに配信するコンテンツとして広告を用いて説明を行ったが、これに限定されない。
本サービスの提供者は、広告をはじめとする様々なコンテンツ配信の優先度合の指標（例えば、Ａｄｒａｎｋ）を演算することができる。
【００７５】
また例えば、ユーザ端末３におけるウェブサイトの操作履歴が例えばアドオンプログラム等により取得されて、ユーザ端末３側にインストールされたプログラムでユーザのカテゴリ毎のマッチレベルが演算される。
しかしながら、マッチレベルの演算手法は、上述の実施形態で説明したものに限定されない。例えば、ユーザに任意のアンケート等を実施することで、マッチレベルの判定に必要な各種情報を取得してもよい。
これにより、操作履歴を逐一送信する必要がなくなるため、サーバ１の負荷を低減することができる。
【００７６】
また例えば、上述の実施形態において、商品に関するコンテンツ（広告等）の配信の優先度合についての指標は、ＧＭＳ値とＵＵ等に基づいて演算されたものであったが、特にこれに限定されない。
例えば、ＣＴＲやＣＶＲ（コンバージョン  レート）、ＡＯＶ等に基づく値を、優先度合についての指標として用いることもできる。
具体的には例えば、優先度合についての指標としてＰｅｒｓｏｎａｌ−Ａｄｒａｎｋを採用する場合に、上述の式（１）において、ＵＵの代わりに、商品ページが表示された回数を示すＰＶを採用してもよい。
また例えば、優先度合についての指標として、次の式（２）で示す量を採用してもよい。
広告収益÷表示回数＝マージン×（売れた数÷表示回数）×ＡＯＶ      ・・・（２）
ここで、ＡＯＶ（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｏｒｄｅｒ  Ｖａｌｕｅ）とは、広告をクリックしたユーザが、その広告をクリックしてから所定期間内に該当する店舗で行った注文の平均注文額である。なお、ＡＯＶで演算対象となる商品は、広告の商品に特に限定されない。
そして、販売促進費が、広告をクリックしたユーザがその広告をクリックしてから所定期間内に行った注文について、その注文額の合計にマージンを掛けることで演算される。
また例えば、優先度合についての指標として、次の式（３）で示す量を演算してもよい。
｛Σ（ｎｉ×ｘｉ×ｙｉ）｝÷表示回数      ・・・（３）
ここで、商品ｉが、対象の広告Ａをクリックしたユーザが、その広告Ａをクリックしてから所定期間内に該当する店舗で注文した商品であるものとして、Σは、ｉ＝１からｍの総和を示している。ｍは、当該ユーザが注文した商品の種類の数を示している。ｎｉは、注文があった商品ｉの個数を示している。ｘｉは、商品ｉの販促割合（マージン）を示している。ｙｉは、商品ｉの価格を示している。
なお、販売促進費が、広告をクリックしたユーザがその広告をクリックしてから所定期間内に行った注文について、商品毎にその商品価格にマージンを掛けることで演算される。
また例えば、優先度合についての指標として、次の式（４）又は式（５）で示す量を採用してもよい。
販売促進費×ＣＴＲ      ・・・（４）
販売促進費×ＣＶＲ      ・・・（５）
ここで、販売促進費は、上述のように例えば、販促割合（マージン）×商品価格により演算される。ＣＴＲは、例えば、クリック数÷表示回数により演算される。ＣＶＲは、例えば、売れた数÷表示回数により演算される。
換言すると、所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品の譲渡量に応じて変化する第１の量と、広告以外のルートを少なくとも含む複数のルートを通じてアクセスされた、前記所定のウェブサイトに含まれかつ前記商品と関連付けられた所定のウェブページの閲覧に関する第２の量とに基づいて演算された、商品に関するコンテンツの配信の優先度合についての指標を採用すれば足りる。
【００７７】
ここで、ＧＭＳ値等、所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品の譲渡量に応じて変化する第１の量は、従来のように広告のルートで譲渡された商品のみが考慮されるのではなく、広告以外のルートを少なくとも含む複数のルートを通じて過去に譲渡された商品の実績量である。
同様に、上記ウェブページを閲覧する者も、広告のルートを通じて当該ウェブページにアクセスしてきた者のみならず、広告以外のルートを少なくとも含む複数のルートを通じてアクセスしてきた者も含む。
このように、広告以外のルートも含む商品の販売等の実績に基づいて、当該商品のコンテンツ配信の優先度合が決定されるので、商品毎に、より適切なコンテンツ（広告等）の配信が可能になる。
【００７８】
また、所定のウェブサイトを経由して譲渡される商品の譲渡量に応じて変化する第１の量として、ＧＭＳ値が採用される場合において、その演算手法は特に限定されない。
例えば、所定期間で集計した内容に基づいてＧＭＳ値を演算する場合、その所定期間は季節等に関わらず４週間等の固定時間であってもよいし、或いは、予め設定したイベント（例えばお正月やバレンタイン等）の期間であってもよい。
また、ＧＭＳ値は、単に生データを利用するだけでなく、応用的に利用することもできる。
例えば、取得されたのが古いデータほどウェイトを低くするといった加工値をＧＭＳ値として採用することもできる。
【００７９】
また例えば、上述の実施形態において、ＵＵは、商品ページを閲覧した人の数として説明を行ったが、これに限定されない。
例えば、商品ページを経由せずに直接買い物カゴに商品を投入して、購入ページで商品を直接購入するようなユーザも存在する。このようなユーザも閲覧した人として含めるべく、１つの商品について商品ページと購入ページのうち少なくとも一方を閲覧したユーザの数に基づいて、ＵＵを求めてもよい。
【００８０】
また例えば、ユーザ端末３に広告（コンテンツ）が配信される場合、その広告の画像データ等はサーバ１が持っていてもよいし、或いはサーバ１は広告の画像データ等を持たず、その画像データ等の所在を特定する情報（例えば、広告ＩＤやＵＲＬ）をユーザ端末３に出力して、広告の画像データは別の画像サーバ（図示せず）等が持っていてもよい。
【００８１】
また例えば、広告（コンテンツ）の配信対象となる商品の絞込を行うタイミングは、特に限定されない。つまり、本サービスの提供者は、絞込を行う時間帯について自由に設定することができる。
例えば、サーバ１へのアクセス負荷が高い時間帯におおまかな絞込を行い、サーバ１へのアクセス負荷の低い時間帯に詳細な絞込を行うことができる。
これにより、サーバへのアクセス負荷を抑えつつ、広告候補の絞込を行うことができる。
【００８２】
また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図３の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図３の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図３に特に限定されず、任意でよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【００８３】
また例えば、一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであっても良い。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他、スマートフォンやパーソナルコンピュータ、又は各種デバイス等であってもよい。
【００８４】
また例えば、このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００８５】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００８６】
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理システムにおけるサーバとして機能する情報処理装置は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、情報処理装置（例えば図３のサーバ１）は、
所定のウェブサイト（例えば販売サイト）を経由して譲渡される商品に関し、表示候補のコンテンツ（例えば広告）について、当該コンテンツが表示される優先度合を示す第１指標（例えばＰｒｅ−Ａｄｒａｎｋ）を演算する第１指標演算手段（例えば図３の指標演算部４２）と、
前記第１指標に基づいて、前記表示候補のコンテンツを所定数に絞り込む絞込手段（例えば図３の絞込部４３）と、
絞り込まれた前記表示候補のコンテンツについて、前記第１指標と前記コンテンツの所在情報とを含むリストを生成し、別の情報処理装置（例えば図３のユーザ端末３−１）に送信する制御を実行するリスト生成手段（例えば図３のリスト生成部４５）と、
を備える情報処理装置であって、
前記別の情報処理装置において、
前記情報処理装置から送信されてきた前記リストが取得され（例えば図３のリスト取得部１２２において取得され）、
前記別の情報処理装置によって取得された前記ユーザの行動履歴（例えばマッチレベル）に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツについて、当該コンテンツが表示される前記ユーザ用の優先度合を示す第２指標（例えばＡｄｒａｎｋ）が演算され（例えば図３の個別指標演算部１２４により演算され）、
前記第１指標及び前記第２指標に基づいて、前記リストに含まれる表示候補のコンテンツの中から取得するコンテンツが決定され（例えば図３の広告決定部１２５において決定され）、
前記決定手段により決定された前記コンテンツが、前記所在情報に基づいて取得されて、当該コンテンツが表示される（例えば図３の表示制御部１２６により取得される）。
【００８７】
前記情報処理装置において、
前記第１指標演算手段は、前記１以上の商品毎に、前記商品の譲渡量に応じて変化する第１の量（例えば図３のＧＭＳ取得部７１により取得されるＧＭＳ）と、閲覧のためにアクセスされた、前記所定のウェブサイトに含まれかつ前記商品と関連付けられた所定のウェブページに関する第２の量（例えば図３のＵＵ取得部７２により取得されたＵＵ）とに基づいて、前記第１指標を演算し、
前記別の情報処理装置において、
前記表示候補のコンテンツの商品毎の、前記ユーザに関する当該商品と前記ユーザとの相関度合が演算され（例えば図３のマッチレベル判定部１２３により演算され）、
取得された前記リストに含まれる前記第１指標、及び演算された前記相関度合に基づいて、前記第２指標が、前記１以上の商品毎に演算される、
ようにすることができる。
【符号の説明】
【００８８】
１・・・サーバ、２・・・店舗端末、３・・・ユーザ端末、１１・・・ＣＰＵ、４１・・・取得部、４２・・・指標演算部、４３・・・絞込部、４４・・・ウェブ管理部、４５・・・リスト生成部、７１・・・ＧＭＳ取得部、７２・・・ＵＵ取得部、７３・・・マージン取得部、１０２・・・ＣＰＵ、１２１・・・ユーザ情報管理部、１２２・・・リスト取得部、１２３・・・マッチレベル判定部、１２４・・・個別指標演算部、１２５・・・広告決定部、１２６・・・表示制御部、３００・・・店舗ＤＢ
【図１】
2018190300.tif 000003
【図２】
2018190300.tif 000004
【図３】
2018190300.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2018190300.tif 000008
【図７】
2018190300.tif 000009
【図８】
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