(57)【要約】【課題】掲載面との関係で好適な広告デザインを選択することができる広告形態決定装置、広告形態決定方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】本発明の一態様は、広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得する取得部と、前記取得部により取得されたクリック実績に基づいて、前記広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成する生成部と、を備え、前記生成部は、前記確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新する、広告形態決定装置である。【選択図】図１
2018180932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得する取得部と、
前記取得部により取得されたクリック実績に基づいて、前記広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成する生成部と、を備え、
前記生成部は、前記確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新する、
広告形態決定装置。
【請求項２】
前記広告デザインのクリックされやすさを表す確率分布に基づいて、前記広告がクリックされやすさを示す指標値を取得し、前記取得した指標値が他の広告デザインに比して大きい広告デザインを選択する選択部を更に備える、
請求項１に記載の広告形態決定装置。
【請求項３】
前記選択部は、前記確率分布に対して乱数を与えることによって、前記広告がクリックされやすさを示す指標値を取得する、
請求項２記載の広告形態決定装置。
【請求項４】
前記確率分布は、前記クリック実績に関するサンプルデータ数の増加と共に分散が小さくなる分布である、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の広告形態決定装置。
【請求項５】
コンピュータが
広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得し、
取得されたクリック実績に基づいて、前記掲載面に依存した、前記広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成し、
前記確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新する、
広告形態決定方法。
【請求項６】
コンピュータに、
広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得させ、
取得されたクリック実績に基づいて、前記掲載面に依存した、前記広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成させ、
前記確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告形態決定装置、広告形態決定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブページやアプリページなどのデジタルコンテンツには、広告が表示される場合がある。広告事業者は、例えば、広告依頼主から提供を受けた入稿素材をウェブページのデザインに合わせて組み合わせ、広告データを生成してデジタルコンテンツに広告を掲載する。これに関連し、広告対象が共通する複数の広告デザインを配信して、ユーザのクリック実績に基づいて、クリック実績に基づいた配信確率で複数の広告デザインをそれぞれ配信する技術が知られている（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２０１４−６６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザにクリックされやすい広告デザインは掲載面毎に異なるが、従来の技術では広告自体を評価するのに留まっており、掲載面との関係で好適な広告デザインを選択することができない場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、掲載面との関係で好適な広告デザインを選択することができる広告形態決定装置、広告形態決定方法およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得する取得部と、前記取得部により取得されたクリック実績に基づいて、前記掲載面に依存した、前記広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成する生成部と、を備え、前記生成部は、前記確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新する、広告形態決定装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、複数の広告デザインの中からユーザにクリックされやすいデザインを選択して配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態の広告配信システム１の構成を示す図である。
【図２】広告配信システム１で扱われる広告に関する処理の流れの一例を示す図である。
【図３】集計データ４７０に含まれるそれぞれのデータの一例を示す図である。
【図４】複数の広告デザイン（Ｄ１〜Ｄ５）による複数の広告を例示した図である。
【図５】ＣＴＲを確率分布で示した一例を示す図である。
【図６】パラメータの更新によって変化するＣＴＲのベータ分布を示す図である。
【図７】広告配信システム１の処理例を示すフローチャートである。
【図８】ＣＴＲの経時変化を示す図である。
【図９】広告配信システム２の構成要素の配置と、広告に関する処理の流れの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照し、本発明の広告形態決定装置、広告形態決定方法およびプログラムの実施形態について説明する。広告形態決定装置は、ブラウザによって閲覧されるウェブページやアプリケーションプログラムによって閲覧されるアプリページなどのデジタルコンテンツに掲載される広告のデザインを評価して選択する装置である。以下の説明では、ユーザはブラウザを用いてウェブページを閲覧するものとする。
【００１０】
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１実施形態の広告配信システム１の構成を示す図である。第１実施形態の広告配信システム１は、ユーザ端末１００と、ウェブサーバ２００と、広告配信サーバ３００と、広告形態決定装置４００とがネットワークＮＷを介して相互に接続されている。ネットワークＮＷは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネットなどを含む。
【００１１】
以下、広告形態決定装置４００の説明に先立って、ユーザ端末１００、ウェブサーバ２００、広告配信サーバ３００について説明する。
【００１２】
ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置である。ユーザ端末１００は、ブラウザなどのＵＡ（User Agent）が起動し、ユーザによって所定の操作がなされることで、ネットワークＮＷを介してウェブサーバ２００にリクエストを送信する。
【００１３】
そして、ユーザ端末１００は、ウェブサーバ２００から返信されたウェブページに基づいて画像を生成し、表示部に表示させる。以下、この画像のことをウェブページとも称する。ウェブページの広告配信枠に表示された広告デザインがユーザにクリック（またはタップ）されると、広告対象の商品またはサービスの案内ページがユーザ端末１００の表示部に表示される。
【００１４】
ウェブサーバ２００は、ウェブページを生成し、ユーザ端末１００に提供する。ウェブサーバ２００は、ウェブページを生成する際、広告配信サーバ３００から配信された広告を受信する。そして、ウェブサーバ２００は、ウェブページの一部の領域（広告配信枠）に、画像やテキストを含む広告を埋め込んだウェブページをユーザ端末１００に送信する。なお、これに代えて、ウェブページに埋め込まれたプラグインによって、ユーザ端末１００から広告のデータを広告配信サーバ３００に要求する仕組みが採用されてもよい。
【００１５】
［広告配信サーバ］
広告配信サーバ３００は、インターフェース部３１０と、広告配信部３２０と、記憶部３４０とを備える。広告配信部３２０は、例えば、広告配信サーバ３００のプロセッサがプログラムを実行することで実現されてもよいし、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することで実現されてもよい。
【００１６】
記憶部３４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部３４０一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバなど、広告配信サーバ３００がアクセス可能な外部装置であってもよい。記憶部３４０には、クリック実績データ３５０と、広告データ３６０とが記憶されている。
【００１７】
クリック実績データ３５０には、例えば、掲載面毎に配信された複数の広告デザインのそれぞれの配信リクエスト数（通常、広告の表示数と等しい）、クリック数、配信時間等の実績データが含まれる。掲載面とは、ウェブページを再生することで閲覧される画面であって、スクロール操作等によって連続的に閲覧可能な範囲内の画面をいう。
【００１８】
広告データ３６０は、配信される広告の候補のデータである。広告データ３６０には、例えば、広告対象が共通し、且つ広告デザインの異なる複数の広告のデータが含まれる。広告デザインとは、広告依頼主から入稿されたタイトル、説明文、画像等の部品データに対して、配置、色、大きさ等の要素を与えたものである。
【００１９】
インターフェース部３１０は、ネットワークＮＷに接続するためのインターフェースである。広告配信部３２０は、インターフェース部３１０を用いて、ユーザ端末１００に広告を配信する。広告配信部３２０は、広告データ３６０に含まれる複数の広告デザインの中から広告形態決定装置４００によって選択された一つの広告デザインを配信する。なお、広告配信サーバ３００は、ある広告に対し、広告形態決定装置４００によって選択された一つのデザインの広告データのみ保持してもよい。
【００２０】
図２は、広告配信システム１で扱われる広告に関する処理の流れの一例を示す図である。ユーザがユーザ端末１００において、あるウェブページＷを指定する操作を行うと、ウェブサーバ２００は、広告配信サーバ３００にウェブページＷの識別情報を送信すると共に、広告配信枠Ｃに表示する広告の配信を要求する。
【００２１】
広告配信サーバ３００は、予め広告形態決定装置４００によって選択された広告のデータを、ウェブサーバ２００に返信する。
【００２２】
ウェブサーバ２００は、広告配信サーバ３００から受信した広告のデータをウェブページＷに埋め込んでユーザ端末１００に送信する。ユーザ端末１００の表示部には、広告配信枠Ｃに広告の画像が埋め込まれたウェブページＷの画像が表示される。
【００２３】
その後、ユーザがユーザ端末１００を操作してウェブページＷに表示された広告をクリック（またはタップ）すると、広告に対応するウェブページＷのリクエストがユーザ端末１００からウェブサーバ２００に送信される。ウェブサーバ２００は、広告からのリンク先のウェブページを取得し、ユーザ端末１００に送信する。ユーザ端末１００には、クリックされた広告のウェブページに基づく画面が表示される。このとき、ユーザ端末１００は、クリック通知を広告配信サーバ３００に送信する。クリック通知には、クリックされた広告の識別情報が含まれる。
【００２４】
広告配信サーバ３００は、ユーザ端末１００からクリック通知を受信すると、クリック実績データ３５０を更新する。なお、広告配信サーバ３００は、クリック通知を受信する度にクリック実績データ３５０を更新してもよいし、一定の時間間隔で複数のクリック通知をまとめて受信し、クリック実績データ３５０を更新してもよい。
【００２５】
［広告形態決定装置］
広告形態決定装置４００は、広告対象が共通する複数の異なる広告デザインの中から、掲載面毎にユーザにクリックされやすい広告デザインを選択し、掲載面に選択された広告デザインを広告配信サーバ３００に配信させる。なお、広告形態決定装置４００は、ウェブサーバ２００の一機能であってもよいし、広告配信サーバ３００の一機能であってもよい。
【００２６】
広告形態決定装置４００は、例えば、インターフェース部４１０と、データ取得部４２０と、確率分布生成部４３０と、広告選択部４４０と、記憶部４６０とを備える。インターフェース部４１０は、ネットワークＮＷに接続するためのインターフェースである。
【００２７】
データ取得部４２０、確率分布生成部４３０、及び広告選択部４４０は、例えば、広告形態決定装置４００のプロセッサがプログラムを実行することで実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することで実現されてもよい。
【００２８】
記憶部４６０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部４６０の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバなど、広告形態決定装置４００がアクセス可能な外部装置であってもよい。記憶部４６０には、集計データ４７０が記憶されている。
【００２９】
集計データ４７０は、広告配信サーバ３００のクリック実績データ３５０に基づいて集計されたデータである。集計データ４７０は、例えば、掲載面毎に配信された複数の広告デザインのそれぞれの配信リクエスト数及びクリック数の実績データを集計したデータである。
【００３０】
図３は、集計データ４７０に含まれるそれぞれのデータの一例を示す図である。集計データには、例えば、表示対象の広告の識別情報である広告ＩＤ、掲載面の参照情報の一例であるＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、複数の広告デザインＤｉ（ｉ＝１、２、…）のＩＤ、複数の広告デザインＤｉのそれぞれのファイル名、複数の広告デザインＤｉが配信された期間、リクエスト数、クリック数、及びクリックされやすさを示すＫＰＩ（Key Performance Indicator）の一例であるＣＴＲ（Click Through Ratio）の情報が含まれる。広告形態決定装置４００の各構成の動作については後述する。
【００３１】
データ取得部４２０は、記憶部３４０に記憶された複数の広告デザインＤｉのクリック実績データ３５０を取得し、集計データ４７０を生成する。
【００３２】
次に、広告形態決定装置４００における、主に確率分布生成部４３０と広告選択部４４０の機能により、複数の広告デザインの中から一つ以上の広告デザインを選択する処理の概要について説明する。
【００３３】
図４は、複数の広告デザイン（Ｄ１〜Ｄ５）による複数の広告を例示した図である。複数の広告デザインＤ１〜Ｄ５は、タイトル、説明文、画像等の部品データを、異なる配置、色、大きさ等の要素によって異なる見た目にしたものである。データ取得部４２０、確率分布生成部４３０、広告選択部４４０の機能によって、広告デザインＤ１〜Ｄ５の中から一つが選択される。
【００３４】
広告形態決定装置４００において、最適な広告デザインの選択方法は、例えば、多腕バンディット問題として扱われる。多腕バンディット問題とは、多数のスロットマシンから最大の報酬を得られる最適な台を選択する手法の１つである。広告形態決定装置４００は、この問題を解くアルゴリズムとして例えば、Thompson samplingを用いる。広告形態決定装置４００は、Thompson samplingにより、データ観測後に更新される事後確率からサンプリングし、報酬（ＣＴＲ）が最大となる台（広告デザイン）を選択する。
【００３５】
事後確率は、広告デザインがクリックされた実績データによる影響を考慮に入れて分析された後の確率である。Thompson samplingのアルゴリズムを用いることにより、観測されたデータに基づいて推定の対象となるＣＴＲが確率的に推論される。
【００３６】
次に、広告形態決定装置４００における具体的な処理について説明する。広告形態決定装置４００では、クリックされやすさを示す指標の一つであるＣＴＲを確率的に推論するために、事前確率と事後確率とにベータ分布を用いる。広告形態決定装置４００では、複数の広告デザインＤｉから得られるそれぞれの報酬（ＣＴＲ）がベータ分布に確率的に従うと仮定する。ベータ分布の確率密度関数は、以下の式（１）で定義される。
【００３７】
【数１】
2018180932.tif 000003
【００３８】
ここでＢ（α，β）はベータ関数であり、確率変数ｘのとる値は０≦ｘ≦１、パラメータα，βはともに正の実数である。ベータ分布の期待値は、以下の式（２）となり、分散は、以下の式（３）で表される。
【００３９】
【数２】
2018180932.tif 000004
【数３】
2018180932.tif 000005
【００４０】
図５は、ＣＴＲを確率分布で示した一例を示す図である。ベータ分布で表されたＣＴＲは、例えば、データ数（サンプリング数）が不十分な状態では広がりを持った分布Ａとなる。後述のようにデータが蓄積されることによってα、βが大きくなると、ベータ分布で表されたＣＴＲは、分散が小さくなり所定の値に近づく分布Ｂとなる。
【００４１】
確率分布生成部４３０は、集計データ４７０から得られたクリック実績に基づいてパラメータα、βを求めることで、掲載面に依存した、広告デザインＤｉごとのクリックされやすさを表す確率分布（ベータ分布）をそれぞれ生成する。以下、確率分布生成部４３０が生成する、広告デザインＤｉのそれぞれのＣＴＲのベータ分布をそれぞれのパラメータαｉ，βｉを用いて表す。パラメータαｉ，βｉの初期値はいずれも１とする。
【００４２】
確率分布生成部４３０は、集計データ４７０の「配信期間」を参照し、広告デザインＤｉのそれぞれの直近の過去の１時間（ｈ）の実績データを取得する。そして、確率分布生成部４３０は、広告デザインＤｉのそれぞれの直近の過去の１時間（ｈ）の実績データに基づいて、報酬のベータ分布のそれぞれのパラメータαｉ（ｈ），βｉ（ｈ）を以下の式（４）、式（５）に基づいて更新する。
【００４３】
【数４】
2018180932.tif 000006
【数５】
2018180932.tif 000007
【００４４】
ここで、αｉ（ｈ＋１）は、直近の１時間（ｈ）内におけるクリック数の増加分をαｉ（ｈ）に加えたものであり、βｉ（ｈ＋１）は、直近の１時間（ｈ）内におけるクリックされなかった数をβｉ（ｈ）に加えたものである。確率分布生成部４３０は、更新前のパラメータαｉ（ｈ），βｉ（ｈ）に、直近の所定時間内（１時間（ｈ））のクリック実績に基づく成分を反映させて更新し、直近の１時間（ｈ）のクリック実績を反映して、パラメータαｉ（ｈ＋１），βｉ（ｈ＋１）とする。
【００４５】
広告選択部４４０は、例えば、以下の式（６）に従って更新後のそれぞれのベータ分布に、サンプリングを行う。広告選択部４４０は、更新後のそれぞれのベータ分布に乱数を与えることによってクリックされやすさを示す指標値を取得し、式（７）により最も高い指標値を出したベータ分布を抽出する。
【００４６】
【数６】
2018180932.tif 000008
【数７】
2018180932.tif 000009
【００４７】
広告選択部４４０は、抽出されたベータ分布に対応する１つの広告デザインＤｍ（ｍ：自然数）を選択する。広告選択部４４０は、広告配信サーバ３００に選択した広告デザインＤｍの情報を送信し、選択された広告デザインＤｍを現時点から所定時間内（例えば１時間）に掲載面に掲載させる。
【００４８】
所定時間が経過した後、広告形態決定装置４００は、再びサンプリングを行ってパラメータを更新し、更新したパラメータに基づいて配信する広告デザインを選択する。広告形態決定装置４００は、例えば、所定時間毎に上記処理を繰り返す。
【００４９】
図６は、パラメータの更新によって変化するＣＴＲのベータ分布を示す図である。ベータ分布は、クリック実績に関するサンプルデータ数の増加と共に、パラメータαｉ，βｉが更新されるに従って増加し、分散が小さくなる。これにより、ベータ分布は、サンプリングを行った場合、所定の値を集中的に返すようになる。
【００５０】
次に広告配信システム１において実行される処理の流れについて説明する。図７は、広告配信システム１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、広告選択部４４０は、予め用意された複数の広告デザインＤｉをランダムに選択し、広告配信部３２０は、選択された一つの広告デザインによる広告を配信する（Ｓ１００）。
【００５１】
Ｓ１００の処理は、例えば所定期間（１［ｈ］程度）の間、継続的に実行される。所定期間が経過すると、データ取得部４２０は、記憶部３４０に記憶された複数の広告デザインＤｉのクリック実績データ３５０を取得し（Ｓ１１０）、集計データ４７０を生成する。
【００５２】
確率分布生成部４３０は、集計データ４７０から得られたクリック実績に基づいてパラメータを求めることで、広告デザインＤｉごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成する（Ｓ１２０）。
【００５３】
次に、確率分布生成部４３０は、集計データ４７０の「配信期間」を参照し、広告デザインＤｉのそれぞれの直近の過去の１［ｈ］の実績データを取得し、取得した実績データに基づいて、確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新する（Ｓ１３０）。
【００５４】
次に、広告選択部４４０は、例えば、確率分布に対して乱数を与えることによって、クリックされやすさを示す指標値を取得する（Ｓ１４０）。次に、広告選択部４４０は、取得した指標値が他の広告デザインに比して大きい（例えば、最も大きい）広告デザインを選択し、広告配信部３２０は、選択された一つの広告デザインを配信する（Ｓ１５０）。広告形態決定装置４００は、再びＳ１３０から処理を開始し、パラメータを更新することを繰り返し、クリックされやすい広告デザインを選択する。
【００５５】
ベータ分布の分散が大きい配信開始後の初期の段階でサンプリングを行う場合、最大のサンプリング値を出すベータ分布が毎回同じ広告デザインのものとなるとは限らない。従って、広告形態決定装置４００によると、配信開始後の初期の段階では、ランダムに異なる広告デザインＤｉが表示され得る。期間が経過してデータが蓄積され、ベータ分布の分散が小さくなってくると、クリックされやすい広告デザインのベータ分布が高いサンプリング値を返すようになる。そして、広告形態決定装置４００は、クリックされやすい広告デザインを選択する傾向になる。
【００５６】
広告形態決定装置４００は、分散が小さく収束した場合、報酬が小さい広告デザインについては配信させない処理を行ってもよい。
【００５７】
また、ウェブページ掲載された広告デザインＤｉのＣＴＲは、時間の経過と共に新鮮さが失われ、時間の経過に従って値が低下することが経験上知られている。図８は、ＣＴＲの経時変化を示す図である。広告デザインＤｍがクリックされなくなりＣＴＲが低下すると、パラメータの更新によって他の広告デザインＤｎのＣＴＲが相対的に上昇し得る。この結果、広告形態決定装置４００は、他の広告デザインＤｎを選択し、他の広告デザインＤｎ（ｎ：自然数）を配信し得る。これにより、ウェブページにおける広告デザインの新鮮さが保たれる。
【００５８】
上述した広告配信システム１によると、確率分布モデルを用いることにより、複数の広告デザインの中からクリックされやすい広告デザインを効率よく選択することができる。用いられる確率分布は、クリック実績に関するサンプルデータ数の増加と共に分散が小さくなるため、広告配信システム１は、ユーザにクリックされやすい広告デザインを選択して配信することができ、広告の収益性を向上することができる。
【００５９】
以上説明した第１実施形態の広告配信システム１によれば、広告対象が共通し且つ広告デザインの異なる複数の広告を配信した際のクリック実績を取得し、取得されたクリック実績に基づいて、広告デザインごとのクリックされやすさを表す確率分布をそれぞれ生成し、確率分布のパラメータを、更新前のパラメータに、直近の所定時間内のクリック実績に基づく成分を反映させて更新することで、掲載面との関係で好適な広告デザインを選択することができる。
【００６０】
＜第２実施形態＞
第１実施形態の広告配信システム１において、広告形態決定装置４００は、広告配信サーバ３００及びウェブサーバ２００と別体で設けられていた。第２実施形態の広告配信システム２は、広告配信サーバ３００内に広告形態決定装置４００が設けられている場合を例示する。図９は、広告配信システム２の構成要素の配置と、広告に関する処理の流れの一例を示す図である。広告配信システム２では、広告配信サーバ３０１が備える広告形態決定部４０１が広告形態決定装置４００と同様の機能を備える。
【００６１】
広告形態決定部４０１は、広告対象が共通する複数の異なる広告デザインＤｉの中から掲載面毎にユーザにクリックされやすい広告デザインを選択し、広告配信サーバ３００に、選択された広告デザインを配信させる。第２実施形態の広告配信システム２によると、装置構成を簡略化することができる。
【００６２】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【００６３】
例えば、上記実施形態ではＣＴＲをベータ分布で表現したが、正規分布を用いた式を構成してもよい。また、上記実施形態では、クリックされやすい広告デザインの推定にThompson samplingを用いたが、それ以外の手法を用いてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１…広告配信システム、２…広告配信システム、１００…ユーザ端末、２００…ウェブサーバ、３００…広告配信サーバ、３０１…広告配信サーバ、３１０…インターフェース部、３２０…広告配信部、３４０…記憶部、３５０…クリック実績データ、３６０…広告データ、４００…広告形態決定装置、４０１…広告形態決定部、４１０…インターフェース部、４２０…データ取得部、４３０…確率分布生成部、４４０…広告選択部、４６０…記憶部、４７０…集計データ、Ｃ…広告配信枠、Ｄ１−Ｄ５…広告デザイン、Ｄｉ…広告デザイン、ＮＷ…ネットワーク、Ｗ…ウェブページ
【図１】
2018180932.tif 000010
【図２】
2018180932.tif 000011
【図３】
2018180932.tif 000012
【図４】
2018180932.tif 000013
【図５】
2018180932.tif 000014
【図６】
2018180932.tif 000015
【図７】
2018180932.tif 000016
【図８】
2018180932.tif 000017
【図９】
2018180932.tif 000018