(57)【要約】【課題】コンピュータネットワークを介して提示される情報の最適化方法及びシステムを提供する。【解決手段】第１サイト情報提示スペースを第２サイトの表示画面上に設け、第１サイトの複数の情報から情報を選択し、選択した情報を第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示する。第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて第２サイト固有のレコメンドルールを作成し、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新する。第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成し、特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を更新する。【選択図】図１
2011039909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の情報を提供する第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを第２サイトの表示画面上に設け、第１サイトの複数の情報から情報を選択し、選択した情報を第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示するステップと、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて、第２サイト固有のレコメンドルールを作成し、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップと、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成し、特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップと、
を備えたコンピュータネットワークを用いた提示情報の最適化方法。
【請求項２】
前記第１サイト情報は、第１サイトにリンクさせて、第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示されており、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に加えて、第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を取得し、これらの行動履歴を用いて、第２サイト固有のレコメンドルールが作成され、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に加えて、第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を取得し、これらの行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールが作成される、
請求項１に記載の提示情報の最適化方法。
【請求項３】
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する、
を備えた請求項１、２いずれかに記載の提示情報の最適化システム。
【請求項４】
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示スペース上の情報を選択した時には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示スペース上の情報を選択した時には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示する、
請求項１乃至３いずれかに記載の提示情報の最適化方法。
【請求項５】
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得を含み、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得を含む、請求項１乃至３いずれかに記載の提示情報の最適化方法。
【請求項６】
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく第２サイトで選択されやすい情報のランキングの取得を含み、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングの取得を含み、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト訪問時には、第２サイトで選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報が第１サイト情報提示スペースに提示され、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、第２サイト訪問時には、当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報が第１サイト情報提示スペースに提示される、
請求項１乃至５いずれかに記載の提示情報の最適化方法。
【請求項７】
複数の情報を提供する第１サイトと、
第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを表示画面に設けた第２サイトと、
仲介サーバと、
を備え、第１サイト、第２サイト、仲介サーバは互いにコンピュータネットワークを介してデータの送受信可能に接続されており、
仲介サーバは、閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて格納する行動履歴格納部と、行動履歴を用いて閲覧者に推薦する情報を選択するためのレコメンドルールを作成するレコメンドルール作成部と、作成したレコメンドルールを格納するレコメンドルール格納部と、レコメンドルールを用いて推薦情報を選択する推薦情報選択部と、第２サイトの第１サイト情報提示スペースに第１サイトの情報を提示するための第１サイトの情報に関する情報を格納する提示情報格納部と、推薦情報選択部で選択された情報を提示情報格納部から第２サイト上の前記情報提示スペースに提示する情報提示手段と、
を備え、
前記行動履歴格納部には、第２サイトの閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得することで、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴が各閲覧者に関連付けられて格納されており、
前記レコメンドルール作成部は、
第２サイトの複数の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、
第２サイトの特定の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、
を備え、
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新し、
特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新する、
提示情報の最適化システム。
【請求項８】
第１サイトには、第１サイトの閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得する行動履歴取得手段が設けられ、
前記行動履歴取得手段は、第２サイトの閲覧者の当該第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を第２サイト経由の行動履歴として取得し、
前記行動履歴格納部には、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴が各閲覧者に関連付けられて格納されており、
前記レコメンドルール作成部は、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、
を備えている、
請求項７に記載の提示情報の最適化システム。
【請求項９】
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する、
請求項７、８いずれかに記載の提示情報の最適化システム。
【請求項１０】
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示用スペース上の情報を選択した時には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示用スペース上の情報を選択した時には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示する、
請求項７乃至９いずれかに記載の提示情報の最適化システム。
【請求項１１】
前記レコメンドルール作成部は、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数を取得する手段と、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得する手段と、
を含んでいる、請求項７乃至１０いずれかに記載の提示情報の最適化システム。
【請求項１２】
前記レコメンドルール作成部は、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく第２サイトで選択されやすい情報のランキングを取得する手段と、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングを取得する手段と、を含み、
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト訪問時には、第２サイトで選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、第２サイト訪問時には、当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する、
請求項７乃至１１いずれかに記載の提示情報の最適化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提示情報の最適化方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ、新聞、ラジオといったメディアの情報は、視聴者に対して全く最適化されていない「マス配信」であって、その内容は視聴者の興味関心に全く関係がないことも多々ある。それはインターネットメディアに掲載される情報においても同様で、閲覧者の興味関心にあわせて内容が変わるといった取り組みが殆どなされておらず、非効率である。このことは、広告を例に取ると、非効率な広告配信が行なわれていることを意味する。
【０００３】
例えば、従来のアフィリエイト広告は、最適化されずにマスに向けて配信されるか、コンテンツのテキストとの単純マッチングや、サイト属性による荒いセグメンテーション程度に留まっていた。「コンテンツマッチ広告」は広告メディアに記載されているテキストを解析し、そのテキストと関連性の強い広告を配信するという手法であるが、広告メディアに記載されているテキストと閲覧者の興味関心は必ずしも一致しないという点で、最適化のレベルが高いとはいえない。「サイトセグメント広告」は、広告メディアを訪れるユーザの属性データを予めある程度把握しておき、そのセグメントが興味を持つと推測される広告を掲載するという手法である。例えば「20代女性が多いサイトにはコスメの広告を掲載する」といったルールの適用を行う。ただし、予め設定されているセグメントに当てはまっている閲覧者だとしても、必ずしもその広告に興味を持つわけではない上に、あらかじめ把握されている属性以外でのセグメンテーションができないため配信できる広告が限られるという欠点がある。
【０００４】
このように、インターネットメディアにおいて提示された情報（商品広告、ニュース等）は、訪問者に向けて最適化されているわけではない。
【０００５】
また、特許文献１、特許文献２には、ユーザの属性情報や行動履歴を考慮した広告情報の配信技術が記載されているが、ユーザの属性情報や行動履歴が前提となるため、初回のユーザに対してより最適化された広告情報を提示することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２０３１１９
【特許文献２】特開２００７−１５６９３０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、コンピュータネットワークを介して提示される情報の最適化方法及びシステムを提供するものである。
【０００８】
本発明のより具体的な１つの目的は、現存の広告配信の非効率性を解消するべく、閲覧者の興味関心にあわせて配信内容が最適化される、新しい広告配信方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明が採用した技術手段は、
複数の情報を提供する第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを第２サイトの表示画面上に設け、第１サイトの複数の情報から情報を選択し、選択した情報を第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示するステップと、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて、第２サイト固有のレコメンドルールを作成し、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップと、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成し、特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップと、
を備えたコンピュータネットワークを用いた提示情報の最適化方法、
である。
【００１０】
１つの態様では、
前記第１サイト情報は、第１サイトにリンクさせて、第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示されており、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に加えて、第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を取得し、これらの行動履歴を用いて、第２サイト固有のレコメンドルールが作成され、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に加えて、第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を取得し、これらの行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールが作成される。
【００１１】
１つの態様では、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する。
【００１２】
１つの態様では、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示スペース上の情報を選択した時には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示スペース上の情報を選択した時には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示する。
【００１３】
１つの態様では、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得を含み、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得を含む。
【００１４】
１つの態様では、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく第２サイトで選択されやすい情報のランキングの取得を含み、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングの取得を含み、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト訪問時には、第２サイトで選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報が第１サイト情報提示スペースに提示され、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、第２サイト訪問時には、当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報が第１サイト情報提示スペースに提示される。
【００１５】
１つの態様では、前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成において、第２サイト固有のレコメンドルールを初期レコメンドルールとして用い、第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴、あるいは、さらに第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を用いて第２サイト固有のレコメンドルールを更新することで第２サイトの特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成してもよい。
【００１６】
１つの態様では、第１サイトの複数の閲覧者の行動履歴を用いて第１サイトのレコメンドルールが作成されている。
第２サイト固有のレコメンドルールの作成、特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成にあたり、第２サイトの閲覧者の行動履歴以外の行動履歴や特定の閲覧者の行動履歴以外の行動履歴（例えば、第１サイトの複数の閲覧者の行動履歴）を付加的に用いても良い。
１つの態様では、前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成において、
第１サイトのレコメンドルールを初期レコメンドルールとして用い、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴、あるいは、さらに第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を用いて第１サイトのレコメンドルールを更新することで第２サイト固有のレコメンドルールを作成してもよい。
１つの態様では、第２サイトの特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成において、第１サイトのレコメンドルールを初期レコメンドルールとして用い、第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴、あるいは、さらに第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を用いて第１サイトのレコメンドルールを更新することで第２サイトの特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成してもよい。
１つの態様では、第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴、あるいは、さらに第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴を、第１ウェブサイトにおける行動履歴とみなし、第１サイトのレコメンドルールの作成に用いてもよい。
【００１７】
本発明が採用した他の技術手段は、
複数の情報を提供する第１サイトと、
第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを表示画面に設けた第２サイトと、
仲介サーバと、
を備え、第１サイト、第２サイト、仲介サーバは互いにコンピュータネットワークを介してデータの送受信可能に接続されており、
仲介サーバは、閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて格納する行動履歴格納部と、行動履歴を用いて閲覧者に推薦する情報を選択するためのレコメンドルールを作成するレコメンドルール作成部と、作成したレコメンドルールを格納するレコメンドルール格納部と、レコメンドルールを用いて推薦情報を選択する推薦情報選択部と、第２サイトの第１サイト情報提示スペースに第１サイトの情報を提示するための第１サイトの情報に関する情報を格納する提示情報格納部と、推薦情報選択部で選択された情報を提示情報格納部から第２サイト上の前記情報提示スペースに提示する情報提示手段と、
を備え、
前記行動履歴格納部には、第２サイトの閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得することで、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴が各閲覧者に関連付けられて格納されており、
前記レコメンドルール作成部は、
第２サイトの複数の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、
第２サイトの特定の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、
を備え、
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新し、
特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新する、提示情報の最適化システム、である。
【００１８】
１つの態様では、
第１サイトには、第１サイトの閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得する行動履歴取得手段が設けられ、
前記行動履歴取得手段は、第２サイトの閲覧者の当該第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を第２サイト経由の行動履歴として取得し、
前記行動履歴格納部には、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴が各閲覧者に関連付けられて格納されており、
前記レコメンドルール作成部は、
第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、
第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、
を備えている。
【００１９】
１つの態様では、前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する。
【００２０】
１つの態様では、前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示用スペース上の情報を選択した時には、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、当該閲覧者が第１サイト情報提示用スペース上の情報を選択した時には、当該閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて、第１情報提示スペースに提示される第１サイト情報をリアルタイムで選択して提示する。
【００２１】
１つの態様では、前記レコメンドルール作成部は、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数を取得する手段と、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく情報間の相関係数の取得する手段と、
を含んでいる。
【００２２】
１つの態様では、前記レコメンドルール作成部は、
前記第２サイト固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づく第２サイトで選択されやすい情報のランキングを取得する手段と、
前記特定の閲覧者固有のレコメンドルールの作成は、第２サイトの特定の閲覧者の行動履歴に基づく当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングを取得する手段と、を含み、
前記推薦情報選択部及び前記情報提示手段は、
第２サイトの閲覧者が初回訪問者の場合には、第２サイト訪問時には、第２サイトで選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示し、
第２サイトの閲覧者がリピータの場合には、第２サイト訪問時には、当該閲覧者に選択されやすい情報のランキングに基づいて選択された情報を第１サイト情報提示スペースに提示する。
【００２３】
１つの態様では、前記第１サイトは広告主であるＥＣサイトであり、前記第２サイトの第１サイト情報提示スペースは第１サイトのための広告スペースである。本発明の１つの実施態様は、第２サイトはパートナーサイトであり、第１サイト情報提示スペースに提示される情報はアフィリエイト広告である。
【発明の効果】
【００２４】
本発明では、第２サイト上の第１サイト情報提示スペース上の情報を、第２サイト毎および第２サイトの閲覧者毎に最適化するものであり、第２サイトの初回の訪問者に対しても既に第２サイト固有に最適化された情報が提示され、第２サイトの複数回の閲覧者に対しては、当該閲覧者に固有により最適化された情報が提示される。
【００２５】
第２サイト上の第１サイト情報提示スペースが広告スペースである場合には、閲覧者の興味関心にあわせて配信内容が最適化されるため、効率的な広告配信を行なうことができる。広告スペースがアフィリエイト広告である場合には、広告主（第１サイトの運営者）及びパートナー（第２サイトの運営者）にとって有益である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明に係る提示情報の最適化システムの全体図である。
【図１Ａ】本発明を用いた実施形態（アフィリエイト広告）を示す図である。
【図２】パートナーサイト上のアフィリエイト枠に提示される商品の最適化を説明する図である。配信初期には、アフィリエイト枠にはＥＣサイトのレコメンドルールにより最適化された商品が提示されている。提示された商品のどれが実際にクリックされかを学習することで、パートナーサイトでクリックされやすい商品を選択的に配信する（パートナーサイト毎の最適化）。
【図３】パートナーサイト上のアフィリエイト枠に提示される広告の最適化の仕組みを示す図である。パートナーサイト上のアフィリエイト広告に対する訪問者の行動履歴をレコメンドエンジンに送信し、行動履歴を用いてレコメンドエンジンでユーザの興味関心を推測し、最適な広告をパートナーサイト上のアフィリエイト枠に提示する。
【図４】パートナーサイト上のアフィリエイト枠に提示される広告のパートナーサイト毎の最適化を説明する図である。パートナーサイトの訪問者に女性が多いサイトＡでは、アフィリエイト枠に提示される広告に対するユーザの行動履歴を蓄積することで、サイトＡのユーザに共通して興味を持ちやすい広告を選択して提示する。同様に、パートナーサイトの訪問者にカメラ好きが多いサイトＢでは、アフィリエイト枠に提示される広告に対するユーザの行動履歴を蓄積することで、サイトＢのユーザに共通して興味を持ちやすい広告を選択してアフィリエイト枠に提示する。
【図５】パートナーサイト上のアフィリエイト枠に提示される広告の閲覧者毎の最適化を説明する図である。訪問者がある広告をクリックすると、どの広告をクリックしたかが当該閲覧者に関連付けられてレコメンドエンジンに送信され、当該閲覧者個人が興味を持ちやすい広告を抽出してアフィリエイト枠に提示する。
【図６】レコメンドルールを説明する図である。
【図７】パートナーサイト（第２サイト）上のバナー（商品広告提示スペース）の遷移を示す図である。
【図８】本発明を用いた他の実施形態（映画チケット予約・販売端末）を示す図である。
【図９】本発明を用いた他の実施形態（オンラインゲーム内ショップ・シナリオセレクト）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
［Ａ］提示情報の最適化システムの全体構造
本発明に係る提示情報の最適化システムの全体図を図１に示す。最適化システムは、複数の情報を提供する第１サイトと、第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを表示画面に設けた第２サイトと、仲介サーバと、を備え、第１サイト、第２サイト、仲介サーバは互いにコンピュータネットワークを介してデータの送受信可能に接続されている。仲介サーバはレコメンドエンジンを提供する。
【００２８】
仲介サーバは、閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて格納する行動履歴格納部と、行動履歴を用いて閲覧者に推薦する情報を選択するためのレコメンドルールを作成するレコメンドルール作成部と、作成したレコメンドルールを格納するレコメンドルール格納部と、を備えている。
【００２９】
行動履歴格納部には、第２サイトの閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得することで、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴が各閲覧者に関連付けられて格納されている。第１サイトには、第１サイトの閲覧者の行動履歴を各閲覧者に関連付けて取得する行動履歴取得手段が設けられ、第１サイトの閲覧者の行動履歴が閲覧者に関連付けられて取得される。行動履歴取得手段は、さらに、第２サイトの閲覧者の当該第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴を第２サイト経由の行動履歴として取得する。行動履歴格納部には、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴が第２サイト固有閲覧履歴データとして各閲覧者に関連付けられて格納されている。すなわち、仲介サーバの行動履歴格納部には、閲覧者固有履歴データと、第１サイト固有履歴データと、第２サイト固有履歴データと、が格納されている。
【００３０】
レコメンドルール作成部は、第１サイトの複数の閲覧者の行動履歴に基づいて、第１サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、第２サイトの複数の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、第２サイトの特定の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、を備えている。１つの態様では、前記レコメンドルール作成部は、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、第２サイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴及び第２サイトを経由した第１サイト上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、を備えている。すなわち、仲介サーバのレコメンドルール格納部には、閲覧者固有ルールデータと、第１サイト固有ルールデータと、第２サイト固有ルールデータと、が格納されている。
【００３１】
仲介サーバはさらに、レコメンドルール格納部に格納されたルールデータを適宜選択して用いることで閲覧者に提示する推薦情報を選択する推薦情報選択部と、第２サイトの第１サイト情報提示スペースに第１サイトの情報を提示するための第１サイトの情報に関する情報を格納する提示情報格納部と、推薦情報選択部で選択された情報を提示情報格納部から第２サイト上の前記情報提示スペースに提示する情報提示手段と、を備えている。推薦情報選択部、提示情報格納部、情報提示手段は、第１サイトの閲覧者に対して推薦情報を提示することにも用いられる。
【００３２】
本発明に係る提示情報の最適化システムを、好適な実施態様であるアフィリエイト広告の最適化システムに基づいて説明する。図１Ａに示すように、アフィリエイト広告の最適化システムは、ＥＣサイトＸ、レコメンドエンジンを提供する仲介サーバ、ＥＣサイトＸの商品広告を選択的に提示するスペースが表示画面に設定されているパートナーサイトと、を備えている。ＥＣサイトＸの商品広告が仲介サーバを介してパートナーサイトの表示画面上の上記スペースに提示され、パートナーサイトの閲覧者が上記スペース上の商品広告をクリックしてＥＣサイトＸにリンクし、商品購入等を行なうと、ＥＣサイトＸの運営者からパートナーサイトの運営者に報酬が支払われる。課金の手法については従来のアフィリエイト広告における手法を用いることができる。
【００３３】
ＥＣサイトＸ、パートナーサイト、仲介サーバは、一つあるいは複数のコンピュータから構成されている。コンピュータは、ハードウェアとしての処理手段、記憶手段、入力手段、出力手段ないし表示手段、ソフトウエアとしてのコンピュータを動作させる制御プログラム等を備えている。ＥＣサイトＸ、仲介サイト、パートナーサイトは、インターネットに代表されるコンピュータネットワークを介して相互に情報のやり取りを可能とする送受信手段を備えており、インターネットに代表されるコンピュータネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。ＥＣサイトＸ、パートナーサイトは典型的にはウェブサイトであって、それぞれユーザ端末とインターネットを介して通信可能に接続される。ユーザ端末はコンピュータからなり、ハードウェアとしての処理手段、記憶手段、入力手段、出力手段ないし表示手段、ソフトウエアとしてのコンピュータを動作させる制御プログラムや閲覧のためのブラウザ等を備えている。
【００３４】
ＥＣサイトＸは、典型的には、インターネット上の商品販売サイト、いわゆる通販サイトであり、ユーザ端末がインターネットを介してＥＣサイトＸと通信可能に接続される。ＥＣサイトＸの記憶部には、ＥＣサイトＸで提供される商品に関する商品情報テーブルが格納されており、商品情報テーブルには、ウェブページに表示させたい情報の全てが格納されている。例えば、商品名、商品画像、商品説明文、価格等の情報が商品情報テーブルに保存される。ユーザ端末からのＥＣサイトＸの閲覧要求に応答して、ユーザ端末の表示画面には要求された商品に関連するページが表示される。ＥＣサイトＸを訪問したユーザは、ユーザ端末の入力手段(マウス等)からの入力によって所望の商品ページを閲覧し、また商品購入を行なう。
【００３５】
ＥＣサイトＸには閲覧者の行動履歴（商品閲覧、商品購入等）を取得する行動履歴取得手段、すなわち閲覧者のログデータを収集するアプリケーションが備わっており、ＥＣサイトＸを閲覧したユーザＡ、Ｂ、Ｃ・・・の行動履歴（商品閲覧、商品購買等）は、行動履歴取得手段によって行動ログとして収集される。ＥＣサイトＸには、閲覧者の行動ログは、ＥＣサイトＸからコンピュータネットワークを介して仲介サーバに送信される。ウェブサイトの閲覧者のログデータを収集するアプリケーションは当業者に知られており、実際に用いられている。例えば、閲覧者がウェブサイトにアクセスし、離脱するまでの区切りを「セッション」という単位で扱い、「セッション」を軸にして閲覧履歴や購買履歴を取得することが行なわれている。
【００３６】
パートナーサイト（ウェブサイト、メールマガジン等）の表示画面には、ＥＣサイトＸの複数の商品広告を選択的に提示するスペースが設定されており、複数の商品広告がパートナーサイトの表示画面上の商品広告提示スペースに提示する。商品広告提示スペース上の各商品広告は、ＥＣサイトＸの関連する商品ページに直接的あるいは間接的にリンクされている。パートナーサイトの閲覧者がユーザ端末の表示画面に表示されたパートナーサイトの商品広告提示スペースにおいてある商品広告をクリックすると、ＥＣサイトＸの当該商品に関連するウェブページの閲覧要求が行なわれ、ユーザ端末の表示画面がＥＣサイトＸのウェブページに遷移する。ＥＣサイトＸのウェブページの閲覧要求は、仲介サーバ、または、他のサーバ（例えば、アフィリエイト業者のサーバ）を経由（リダイレクト）して行なうようにしてもよい。また、ＥＣサイトＸが仲介サーバに設置されてもよく、その場合には、パートナーサイト→仲介サーバ→仲介サーバ内に設置されたＥＣサイトＸの商品ページという流れになる。パートナーサイトの表示画面上の商品広告提示スペースを具体的にどのように構成するかは当業者により適宜決定され得る事項である。
【００３７】
ユーザ端末から入力されたパートナーサイトの閲覧要求に応答して、ユーザ端末の表示画面には要求されたパートナーサイトのウェブページが表示される。パートナーサイトに訪問したユーザＤが、商品広告提示スペースに表示されたいずれかの商品広告をクリックすると、当該商品にリンクされたＥＣサイトＸの商品に関連するウェブページの閲覧要求が行なわれ、ユーザ端末の表示画面には、当該ウェブページが表示される。このことによって、ユーザＤは、「パートナーサイト経由」という付帯条件を持ってＥＣサイトＸを閲覧することになる。パートナーサイトの商品広告提示スペースから流入した閲覧者Ｄであっても、ＥＣサイトＸで閲覧・購買行動を行なった場合のログデータは、行動履歴取得手段が当該流入した閲覧者Ｄに関連付けて収集して、コンピュータネットワークを介して仲介サーバへ送信される。ユーザＤの閲覧履歴は仲介サーバに収集され、パートナーサイトに固有のレコメンドルール及びユーザＤに固有のレコメンドルールの作成に用いられる。
【００３８】
仲介サーバには、ＥＣサイトＸで取得された行動履歴を受信して各閲覧者に関連付けて格納する行動履歴格納部と、行動履歴格納部に格納された行動履歴を用いてＥＣサイトＸの閲覧者に推薦する情報を選択するためのレコメンドルールを取得するレコメンドルール作成部（図１Ａにおける商品間同時閲覧ルール計算）と、レコメンドルールを用いて閲覧者に推薦する情報を選択する推薦情報選択部（図１Ａにおけるアフィリエイト最適化ルール）と、パートナーサイトのＥＣサイトＸの商品広告提示スペースにＥＣサイトＸの商品情報を提示するためのＥＣサイトＸの商品情報を格納する提示情報格納部と、レコメンドルール作成部で取得されたレコメンドルールを用いて所定数の商品広告を選択し、選択された商品広告に関連する商品情報を提示情報格納部からＥＣサイトＸにリンクさせて、パートナーサイト上の前記情報提示用スペースに提示する手段（図１Ａにおける広告表示システム）と、を備えている。
【００３９】
上述のとおり、行動履歴取得手段は、パートナーサイトの閲覧者の当該パートナーサイトを経由したＥＣサイトＸ上の情報に関する行動履歴をパートナーサイト経由の行動履歴としてパートナーサイト及び閲覧者に関連付けて取得する。この行動履歴は仲介サーバに送信され、行動履歴格納部に格納される。また、パートナーサイトの閲覧者の商品広告提示スペース上の商品広告に関する行動履歴（商品広告をクリックしたこと）は、クリック毎に直接仲介サーバへ送信され、行動履歴格納部に、パートナーサイト及び閲覧者に関連付けて格納される。したがって、仲介サーバの行動履歴格納部には、ＥＣサイトＸに直接アクセスした閲覧者の行動履歴に加えて、パートナーサイトの複数の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及びパートナーサイトを経由したＥＣサイトＸ上の情報に関する行動履歴が各閲覧者かつ各パートナーサイトに関連付けられて格納されている。パートナーサイトの商品広告提示スペースに関するレコメンドルール算出時に使用されるログの内訳において、初期状態ではＥＣサイトＸのログのみであるが、時間が経過するに従って、パートナーサイトの商品広告提示スペース上でのログの割合が増えるので、結果的にパートナーサイトに最適化されていく。また最適化においては、パートナーサイト経由でＥＣサイトＸに入った閲覧者のログも加味される。
【００４０】
仲介サーバの提示情報格納部には、ＥＣサイトＸの取扱商品の商品情報が格納されており、パートナーサイトの表示画面の商品広告提示スペースにＥＣサイトＸの商品情報を提示することが可能となっている。仲介サーバにあるＥＣサイトＸの商品情報は適宜更新されており、ＥＣサイトＸが提供する最新の商品に対応するようになっている。提示情報格納部は、ＥＣサイトＸの商品ページに関連する商品情報をパートナーサイトの商品広告提示スペースに提示するために、書き出していく際に、その書き出すべき商品情報を格納する。仲介サーバの商品情報テーブルに格納される情報の種類は、パートナーサイトの表示画面の商品広告提示スペースにどのような商品情報を提示するかによって異なる。例えば、商品提示スペースに商品名のみを記載するのであれば、商品情報は、ＥＣサイトＸの全商品の商品名の一覧データで足りる。あるいは、仲介サーバの商品情報テーブルをＥＣサイトＸの商品情報テーブルと同一商品情報同を格納してもよい。例えば、パートナーサイトの閲覧者が商品広告提示スペース上のある商品広告をクリックすると、関連する商品詳細ページが仲介サーバから読み出されるようにしてもよい。また、提示情報格納部にどのようなデータが格納されるかはそのメディアないしサイトが提供するコンテンツデータに依存することが当業者に理解され、本実施形態のようにＥＣサイトであれば取扱商品に関連する商品情報が格納されるが、例えば、ニュースサイトであればニュースのタイトルとその内容などが格納されることになる。
【００４１】
仲介サーバのレコメンドルール作成部は、ウェブサイトで収集されたログデータを用いて、情報（商品）間の同時閲覧ルール等を計算して、レコメンドルールを作成する。本実施形態において、１つの態様では、レコメンドルール作成部は、ＥＣサイトＸの閲覧者用のレコメンドルール、パートナーサイトの閲覧者用のレコメンドルール、パートナーサイトの特定の閲覧者用のレコメンドルールの３種類のレコメンドルールを作成する。より具体的には、仲介サーバのレコメンドルール作成部は、ＥＣサイトＸの複数の閲覧者の行動履歴に基づいて、ＥＣサイトＸの閲覧者に対するレコメンドルールを作成する手段と、パートナーサイトの複数の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及びパートナーサイトを経由したＥＣサイトＸ上の情報に関する行動履歴に基づいて、パートナーサイトに固有のレコメンドルールを作成する手段と、パートナーサイトの特定の閲覧者の前記情報提示用スペース上の情報に関する行動履歴及びパートナーサイトを経由したＥＣサイトＸ上の情報に関する行動履歴に基づいて、特定の閲覧者に固有のレコメンドルールを作成する手段と、を備えている。レコメンドルールについては追って詳述する。
【００４２】
推薦情報選択部は、レコメンドルールに基づいてパートナーサイト商品広告提示スペースに提示されるＥＣサイトＸの所定数の商品情報を選択し、情報提示手段は、推薦情報選択部によって選択された商品情報をパートナーサイト商品広告提示スペースに提示する。より具体的には推薦情報選択部は、パートナーサイト固有のレコメンドルールに基づいてパートナーサイト上のＥＣサイトＸの商品広告提示スペースに提示されるＥＣサイトＸの所定数の商品広告を選択して更新することで提示商品をパートナーサイト固有に最適化する手段と、特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいてパートナーサイト上のＥＣサイトＸの商品広告提示スペースに提示されるＥＣサイトＸの所定数の商品広告を選択して更新することで提示される商品広告をパートナーサイトの特定の閲覧者固有に最適化する手段と、を備えている。既述のとおり、情報提示手段によってＥＣサイトＸの商品広告提示スペースに提示される商品情報は、仲介サーバの提示情報格納部から提供される。
【００４３】
本システムでは、必要に応じて閲覧者の特定が行なわれる。インターネット上における閲覧者の特定には幾つかの方法が知られており、「端末側に識別情報を持たせ、次回訪問時に参照して一致する方法」、「閲覧者にログインさせるなど、申告させる方法」を例示することができる。前者については、PCであればCookie、モバイルであれば端末IDというユニークIDを使用することができる。後者については、ログインが確認できたセッションであれば、ログイン情報を元にセッションを特定することができる。Cookieには「どのパートナーサイトの商品提示スペースから流入したか」を記憶することによって、次回以降のECサイトＸアクセス時でも、パートナーサイトのルール用データを取得することができる。同様に特定の閲覧者のパーソナライズも可能である。仲介サーバ上に保存されたログにはCookieやユニークIDの情報が紐付けられており、新たなセッションで落ちてきたログがそれらの情報で一致させることができた時点で、前回までのログを引き継ぎながらレコメンドルールを更新することができる。
【００４４】
［Ｂ］レコメンドルール
本実施形態では、ＥＣサイトＸの多数の閲覧者の行動履歴を取得し、取得した行動履歴からレコメンドルールを作成しておく。ＥＣサイトＸの閲覧者の閲覧ログや購買ログの行動履歴は仲介サーバに送信される。本実施態様では、レコメンドエンジンはＥＣサイトＸとは独立した仲介サーバに備わっている。仲介サーバは、ＥＣサイトＸの「閲覧ログ」や「購買ログ」を自動的に取得し、どの情報（商品）とどの情報（商品）が同時に閲覧されやすいか、またどの情報（商品）とどの情報（商品）が同時に購買（またはダウンロードや資料請求など）されやすいか、といった「レコメンドルール」を計算することで、推薦情報を自動的に表示する。仲介サーバには、予め広告主の運営するデジタルメディアであるＥＣサイトＸから受信したログデータが蓄積されている。蓄積されたログデータを用いて、情報（商品）間のレコメンドルールを計算されて、格納されている。
【００４５】
ウェブサイト上の閲覧者の行動履歴に基づいて商品を推薦することは既に行われている。例えば、ウェブサイト上である商品を閲覧したり購入したりすると、「この商品を見た人は以下の商品を見ています」、「この商品を買った人は以下の商品も購入しております」といった商品の推薦が行なわれている。閲覧者の行動履歴からレコメンドルールをどのように作成するかについては様々な手法が取り得ることが当業者に理解される。
【００４６】
レコメンドルールの作成において、基本的な考え方として閲覧共起、購買共起がある。閲覧共起について図６に基づいて説明する。あるサイトの訪問者Ａが商品○、商品△、商品□を閲覧し、訪問者Ｂが商品○、商品△、商品★を閲覧し、訪問者Ｃが商品△、商品□、商品▼を閲覧したとする。これらの閲覧履歴があった場合に、新規訪問者Ｄが商品△を閲覧した場合を想定する。閲覧履歴で商品△と共起が確認されているのは、商品○と商品□であり、したがって、商品○、商品□が推薦される。このように、所定期間内で取得して蓄積した閲覧ログを用いて、どの情報（商品）とどの情報（商品）が同時に（１つのセッション）で閲覧されたかという閲覧履歴に基づいて、アソシエーション分析を用いて商品（情報）間の相関係数を取得する。購買共起についても同様に考えることができる。
【００４７】
アソシエーション分析を用いたレコメンドルールの作成について単純化して説明したが、全体の閲覧回数に対する各商品の閲覧回数の比率、各商品間の共起の頻度などを用いて、各商品間の相関係数を算出できることは当業者に理解される。また、閲覧履歴のみから相関係数を計算してもよく、あるいは、閲覧履歴及び購買履歴の両方を用いて相関係数を計算してもよい。後者の場合に、相関係数を計算する際に、閲覧履歴及び購買履歴との間で適宜重み付けを行い得ることも当業者に理解される。また、アソシエーション分析を用いたレコメンドルールは、「どの情報同士が同時に閲覧または検討されやすいか」という関係性を表したものであり、1対1の関係だけでなく、情報群（商品群）をキーにして、それらと同時に閲覧または検討されやすい情報群（商品群）の関係性を表すことも可能である。
【００４８】
レコメンドルールの作成は、アソシエーション分析を用いた相関係数の取得に限定されるものではない。レコメンドルールの作成は、あるサイトにおける閲覧者の閲覧履歴に基づく当該サイトで選択されやすい情報のランキングを取得することを含む。例えば、閲覧者があるサイトに訪問した時の初期の提示情報（商品）をランキング（第１のレコメンドルール）に基づいて選択して提示し、当該閲覧者がある情報（商品）をクリックした時に相関係数（第２のレコメンドルール）を用いて情報（商品）を選択して提示するようにしてもよい。
【００４９】
レコメンドルールの作成に用いられる情報としては、レコメンドを受けようとしている対象者が起こしたアクションデータ（クリックや注文など）、対象者の行動履歴データ（過去の閲覧履歴や購買履歴）、対象者の申告データ（アンケートデータや申告データ）、ＥＣサイトＸで提供される商品情報データ、あらゆる閲覧者（対象者を含む）の全体としての行動履歴データなどがある。どのような情報をどのような考え方に基づいて商品を提示するかによって、レコメンドルールの作成は異なり得る。本実施形態では、閲覧者の行動履歴を主として用いることでレコメンドルールを作成するが、行動履歴以外の情報を加味してレコメンドルールを作成してもよい。例えば、閲覧者の属性が既知の場合には、閲覧者の属性をパラメータの１つとして用いてレコメンドルールを計算してもよい。パートナーサイトの特徴やＥＣサイトＸで取り扱う商品の特徴などに応じて、当業者によってレコメンドルールが適宜設計され得ることが理解される。各パラメータを数値化してレコメンドルールを数式の形で表現することで、レコメンドルールをコンピュータによって作成できることが当業者に理解される。
【００５０】
レコメンドルールの幾つかの類型について説明する。レコメンデーションの性質を規定する考え方として、Attribute(モノ属性ベース)、Consumers(人ベース)、Knowledge（ナレッジベース）がある。モノ属性ベースは、「人はモノの各属性を評価することでモノを総合的に評価している」という考え方に基づき、商品を提示する手法である。人ベースは、「似たような特徴を持つ人や、過去の購買履歴が似ている人は同じようなものを好む」「多くの人が同時に検討や購買した商品や情報は、対象者にとっても価値のある商品や情報である」という考え方に基づき、提示する商品を決める手法である。ナレッジベースは、対象者の嗜好等との関係有無に関わらず、第三者（専門家や店員に限らない）の知識や経験及び一般常識（ナレッジ）に基づいて、対象者にとって価値があると考えられる商品を提示する手法である。１つの態様では、レコメンド手法を表１のような12種類に分類することができる。この分類により、扱う商材やデータの取得状況に応じて最適なレコメンド手法を検討することが可能となる。ただし、ここでの分類はあくまで基本的な考え方の類型化に過ぎず、実際には複数の類型を組み合わせたハイブリッド式のレコメンド手法を設計することができる。表１において、ACKは、Attribute(モノ属性ベース)、Consumers(人ベース)、Knowledge（ナレッジベース）という3種類のレコメンドロジックの頭文字を示す。
【表１】
2011039909.tif 000003
【００５１】
A-1.スペックランキング型
商品のスペックや特性の優劣を基準に提示する商品を決める方法である。例えば、「商品を価格順に提示」、「商品の軽い順に提示」などが挙げられる。パートナーサイトの商品提示スペースの初期の商品選択として用いることができる。例えば、パートナーサイトの閲覧者が低価格商品を好むことが事前に分かっている場合には、所定数の商品を価格順に提示する。
【００５２】
A-2.商品関連性評価型
ある商品をチェックまたは購入した人に対して、その商品に関連の深い商品を提示する方法である。関連の深さは、商品の類似性や相互補完性により定義する。例えば、「チェックした商品と性能が近い商品」や「購入した商品に必要な消耗品」を提示することが挙げられる。ＥＣサイトＸで提供する商品において、商品の類似性や相互補完性の程度を定義できる場合に用いることができる。
【００５３】
A-3.ディープナレッジ型
対象者が過去にチェックまたは購入した商品リストから、対象者が好む商品の特徴を抽出し、商品データベースから同種の特徴を持つ商品を抽出して提示する方法である。商品の特徴をデータ化することが可能であること、対象者個人の十分な購入履歴データがあることが前提となる。
【００５４】
A-4.ニーズインプット型
対象者がどのようなニーズを持っているかを予め聴取し、対象者が求める理想の特性を持った商品を定義する。その理想の商品をレコメンド対象商品の特性データベースと突き合わせ、対象者の理想の商品に最も近いと思われる商品から順に提示する手法である。対象者のニーズを直接質問するため、精度の高いレコメンドができるが、対象者にストレスを与えないニーズの聴取方法や質問項目の設定にノウハウが必要であると同時に、商品データベースを構築することが前提となる。
【００５５】
C-1.人気ランキング型
人気商品を提示するというシンプルな手法である。売れ筋商品紹介や人気投票上位商品の紹介、閲覧数の多い情報の紹介などが該当する。パートナーサイトの商品提示スペースの初期の商品選択として用いることができる。例えば、パートナーサイトの閲覧者の閲覧数の多い商品を、閲覧回数順に所定数提示する。
【００５６】
C-2.アクションアソシエーション型
ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入したデータを用い、その購入パターンから商品間の共起性をアソシエーション分析（相関分析）を用いて導出し、提示する手法である。例えば、「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」という提示は、この類型に含まれる。ただし、この類型では、どんな対象者であっても同じ商品をチェックまたは購入すれば同じ商品が提示されるという点で、個人の過去の購入履歴を全て学習し、パーソナライズされている協調フィルタリング等の履歴アソシエーション型とは異なる。また、耐久消費財の場合は、購入検討時に比較した同時検討データを用い、この冷蔵庫を検討している人は、この冷蔵庫にも興味があります」という使い方をする。
【００５７】
C-3.履歴アソシエーション型（協調フィルタリング）
ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入したデータを用い、その購入パターンから人同士の類似性、または商品間の共起性をアソシエーション分析（相関分析）を用いて導出し、対象者個人の行動履歴を関連づけることでパーソナライズされた商品を提示する手法である。対象者個人の履歴データを用いてパーソナライズしているところに特徴がある。分析アルゴリズムの一つとして代表的なものが「協調フィルタリング」である。協調フィルタリングは、同じような好みや購入履歴を持っている人は同じようなものが好きであるという仮説に基づいており、対象者の行動履歴と似たような行動履歴を持つ人々を抽出し、その人々が興味を持っている商品や買っている商品で対象者がまだ出会っていないと考えられる商品を提示する方法である。似た人々を定義し、かつ彼らが購入しているが対象者が購入していないものを提示するところに特徴がある。商品データベースがなくても対象者と対象者以外の購入履歴データのみがあれば実行可能である。
【００５８】
C-4.アンケートベース型
予め対象者が申告していた対象者属性（性別・年齢・職業・興味関心事など）から、対象者と同じ属性あるいは近い属性を持つ人々や同じクラスターに属する人々が多く購入している商品を提示するレコメンデーションである。それぞれの属性の消費者がどの商品に興味を持っているか、あるいはどの商品を購入しているかに関して別途データを分析する必要がある。会員登録を要するサイト等であれば、一般的な対象者属性は取得できている場合が多い。この場合、過去の購入データの分析などから、属性別の購入行動の傾向を抽出することができる。また、過去の購入データが存在しない場合でも、別途アンケート調査等を行なうことにより、属性別の傾向を抽出し、そこから各属性に対して提示する商品を決めることも可能である。
【００５９】
K-1.ナレッジベース独断型
専門家や社員・販売員が考える普遍的なお薦めを一様に提示する方法である。「当店のオススメ商品」「本日のオススメ商品」「評論家○○氏の一押し商品」などが当てあまる。お薦め根拠の信頼性や妥当性を担保することができれば、一定の効果が見込める。
【００６０】
K-2.ナレッジベース反応型
第三者（専門家・販売員であるとは限らない）が独自の判断で、ある商品をチェックまたは購入した人に、好ましいと思われる商品を提示する手法である。お薦め根拠の信頼性や妥当性を担保することができれば、一定の効果が見込める。
【００６１】
K-3.ナレッジベース観察型
対象者の過去の行動履歴や購入履歴を観察した結果、第三者（専門家・販売員であるとは限らない）の独自の判断により、ある基準で推奨すべき商品や情報を提示する手法である。例えば、肉ばかり購入している対象者に、栄養のバランスを考慮して野菜を推奨するなど。
【００６２】
K-4.ナレッジベース診断型
対象者が申告した属性（性別・年齢・職業・興味関心）やニーズ、悩みに応じて、専門家や社員・販売員などのナレッジにより、ある基準で最適と考えられる商品を提示する手法である。
【００６３】
例えばパートナーサイトの固有の最適化が数度行なわれた状態で初回訪問した閲覧者には、A-1やC-1のレコメンドルールが用いられる。あるいは、最初に提示される初期情報を、例えば第２サイトの運営者が恣意的に選択して提示してもよい。その状態で1回クリックを行なうと、A-2、C-2のレコメンドルールが用いられる。さらに購買行動まで進むなど、個人化されたデータが溜まればA-3、C-3のレコメンドルールを用いることも可能となる。レコメンドルールを用いて商品を推薦すること自体は既に行われており、本実施形態において、レコメンドルールの内容自体は限定されない。どのようなレコメンドルールを作成して用いるかについては当業者に適宜設計できる事項である。また、レコメンドルールの更新頻度については当業者において適宜設定し得ることが理解される。本実施形態では、以下に述べるように、２つの最適化を行なう点に特徴を備えており、１つの態様では、それぞれの最適化において異なるレコメンドルールが用いられる。
【００６４】
［Ｃ］提示される広告の最適化
本発明の実施形態では、広告主の取り扱っている広告対象コンテンツを、広告メディアに対して複数表示するが、下記の２つの方法によって広告対象コンテンツを閲覧者に対して最適化していく。
【００６５】
［Ｃ−１］広告メディアごとの最適化
広告メディア（パートナーサイト）において、閲覧者が広告対象コンテンツを選択する度に、その行動ログが仲介サーバに送信される。これによりパートナーサイトにおいてどのような広告対象コンテンツが選択されたかを把握することができる。各パートナーサイトをあたかも1人のユーザとみなして、アフィリエイト広告のクリックログを集積し、パートナーサイト毎の実データを基に、最もクリックされ易い商品を選択的に表示する。仲介サーバは、パートナーサイトにおいて選択された過去の広告対象コンテンツをキーにして、レコメンドルールを参照することで、パートナーサイトで選択されやすいコンテンツを決定し、予め格納されている広告対象コンテンツデータを用いて、パートナーサイトに掲載する広告を切り替えて提示することでパートナーサイトに固有に最適化することができる（図４）。従って、ある閲覧者がパートナーサイトにおいて広告対象コンテンツを選択して最適化された後では、それ以降に訪れる初回の閲覧者に対しては最適化された広告対象コンテンツ（商品）が提示されている状態になる。
【００６６】
［Ｃ−２］閲覧者ごとの最適化（パーソナライズ）
パートナーサイトにおいて、閲覧者が広告対象コンテンツを選択した際、当該閲覧者に対して表示している広告対象コンテンツ（商品）をリアルタイムに変更して最適化していく（図５）。例えば、ある閲覧者がパートナーサイトにおいて、ある広告対象コンテンツ（コンテンツαとする）を選択したとする。仲介サーバのレコメンドエンジンは、リアルタイムにレコメンドルールを参照し、コンテンツαと同時に興味を持たれやすいコンテンツをパートナーサイト上に表示する。このように当該閲覧者がパートナーサイトを見ている間は、閲覧者が広告対象コンテンツ（商品）を選択するたびに表示される広告対象コンテンツが最適化されていく。
【００６７】
この2種類の最適化により、レコメンドエンジンは、閲覧者に興味を持たれやすい広告を表示することができる。すなわち、本実施形態では、パートナーサイト上のＥＣサイトＸの商品広告提示スペース上の商品広告を、パートナーサイト毎およびパートナーサイトの閲覧者毎に最適化するものであり、パートナーサイトの初回の訪問者に対しても既にパートナーサイト固有に最適化された情報が提示され、パートナーサイトの複数回の閲覧者に対しては、当該閲覧者に固有により最適化された情報が提示される。したがって、閲覧者の興味関心にあわせて商品広告が最適化されるため、効率的な広告配信を行なうことができる。広告スペースがアフィリエイト広告である場合には、パートナーサイト及びＥＣサイトＸの両方の提供者にとって有益である。
【００６８】
［Ｄ］アフィリエイト広告の最適化の流れ
アフィリエイト広告の最適化の全体の流れの１つの態様について図１Ａを参照しつつ説明する。以下に述べる流れは１つの例を示すに過ぎないものであり、本発明を限定するものではない。また、各ステップは必ずしも記載順に実行されるものではなく、記載のステップが入れ替わり得ることが当業者に理解される。
【００６９】
ECサイトＸに行動履歴データ収集用のアプリケーションを導入する。ＥＣサイトＸへアクセスした閲覧者Ａが商品の閲覧・購買を行なうと、その行動履歴が行動履歴データ収集アプリケーションによって収集され、仲介サーバへ送信されて行動履歴格納部に蓄積される。同様に、閲覧者Ｂ、Ｃ・・の複数人の行動履歴が行動履歴データ収集アプリケーションによって収集され、仲介サーバに送信されて行動履歴格納部に蓄積される。また、ＥＣサイトＸの商品データも仲介サーバに送信されて提示情報格納部に格納される。
【００７０】
ECサイトＸのみから収集した行動履歴をもとに「同じ商品に興味を持った人は、一方の人が見たほかの商品にも興味がある」という指針で、仲介サーバのレコメンドエンジンによりECサイトＸにおけるレコメンドルール（商品間同時閲覧ルール）が作成され、ある商品を閲覧した場合に別の商品情報をレコメンドできるように準備する。
【００７１】
パートナーサイトの表示画面上にECサイトＸの商品広告を提示するスペースを設定する。商品広告は、推薦情報選択部で選択され、情報提示手段が提示情報格納部の商品データを用いて商品広告を提示するスペースに提示される。
【００７２】
パートナーサイトの商品広告提示スペースに提示される商品広告は、設定直後の初期状態では、ECサイトＸのランキングデータか、それに類するルールに基づいて選択して提示される。
【００７３】
パートナーサイトの閲覧者Ｄが商品広告を選択（クリック）すると、その履歴が仲介サーバに送信されて行動履歴格納部に閲覧者Ｄと関連付けられて蓄積される。設定直後の初期状態では、推薦情報選択部は、ECサイトＸのログデータに基づくレコメンドルールを使用して推薦する商品広告を選択する。
【００７４】
閲覧者Ｄがパートナーサイトから商品広告提示スペース経由でECサイトＸに流入した場合には、「パートナーサイトから流入した」という付帯条件を持ったままECサイトＸ内で行動することで、ログが行動履歴収集アプリケーションによって取得され、仲介サーバに送信されて行動履歴格納部に閲覧者Ｄと関連付けられて蓄積される。レコメンドルール算出時に、このログがパートナーサイトの商品広告提示スペース上のログと合算され、パートナーサイト毎および特定の閲覧者毎の最適化が行なわれる。尚、ECサイトＸでは、付帯条件がついていてもついていなくても、行動履歴をすべてまとめてＥＣサイトＸのレコメンドルール算出に使用する。
【００７５】
行動履歴格納部に蓄積された行動履歴を用いて、パートナーサイト上（商品広告提示スペース）のレコメンドルール（パートナーサイト固有のレコメンドルール及び特定の閲覧者固有のレコメンドルール）がレコメンドルール作成部により作成され、パートナーサイト上の商品広告提示スペースにおける商品広告の選択に反映される。
【００７６】
パートナーサイトの閲覧者Ｄが提示された商品広告の１つを選択してクリックすると、そのクリックログから表示するべき商品情報を仲介サイトの推薦情報選択部に照会し、クリックログと閲覧者Ｄ固有のレコメンドルールを用いて閲覧者Ｄに対して提示する商品広告が選択され、選択された商品広告は情報提示手段によってリアルタイムで表示される（パーソナライズ）。閲覧者Ｄにパーソナライズされた閲覧者Ｄ固有のレコメンドルールが、その他の閲覧者にパーソナライズされたレコメンドルールに影響を及ぼすことはない。
【００７７】
以後、その他の閲覧者がパートナーサイトを訪問し、パートナーサイトの表示画面上の提示された商品をクリックする度に、パートナーサイトに固有のレコメンドルールと、その閲覧者のパーソナライズされた閲覧者固有のレコメンドルールが作成され更新される。尚、定期的にECサイトＸの最新のレコメンドルールがパートナーサイト毎及び閲覧者毎のレコメンドルールに加味されてもよい。
【００７８】
図７に基づいて、パートナーサイト（第２サイト）上のバナー（商品広告提示スペース）の遷移を説明する。図７の左図に示すように、パートナーサイトの表示画面上の商品広告提示スペースには、初期状態として、商品Ａが大きな領域として上側に提示され、商品Ｂ〜Ｇが小さな領域として下側に提示されている。初期状態において、パートナーサイトの閲覧者が商品Ｂを選択すると、商品Ｂが上側の大きな領域に提示される。商品Ｂが選択されたことによって、商品Ｂを入力としてレコメンドルールにしたがって、下側に提示された商品が推薦商品Ｅ、Ｇ、Ａ、Ｄ、Ｃ、Ｈに更新される。
【００７９】
パートナーサイトの閲覧者が商品Ｂの購入ボタンあるいはリンクボタン（例えば、バナーの下方領域に形成されている）をクリックすると、ＥＣサイトＸの商品Ｂのページにリンクし、閲覧者の端末の表示画面がＣサイトＸの商品Ｂのページに遷移する。閲覧者が商品Ｂを購入しないで、商品Ｂのページにリンクされた商品Ｙのページを要求し、商品Ｙを購入したとすると、商品Ｂ、Ｙの閲覧履歴、商品Ｙの購買履歴が仲介サーバで取得されレコメンドルールに反映される。商品広告提示スペースに提示する商品のレイアウトは図７の態様には限定されないことが当業者に理解される。
【００８０】
［Ｅ］他の実施形態
提示情報の最適化方法及びシステムは上記実施形態に限定されるものではない。例えば、テレビにおけるオンデマンド放送の番組紹介や、電車や飛行機、各種公演などのチケット予約システム、図書館のOPAC、コールセンター業務でのオペレーターPC、オンラインゲームでのショッピング画面やシナリオセレクトといった分野への適用が可能である。
【００８１】
例えば、図８に示すようなビジネスモデル（映画チケット予約・販売端末）が可能である。映画のチケット予約端末は、映画館のほかチケットぴあなどのチケット情報店舗、コンビニエンスストアにも設置されている。ここに従来のPCサイトや会員データベースで得られたレコメンド情報を表示することで、送客やコンバージョンの向上を促進できる。
【００８２】
また、図９に示すようなビジネスモデル（オンラインゲーム内ショップ・シナリオセレクト）が可能である。オンラインゲームは、その性質上、個人を完全に特定できるデータベースを保有している。また、いかに多くの人が参加するといえど、アクセスする端末は１個人につき１台である。これを利用し、多数のユーザのログから最適化を行なったり、パーソナライズを行なうことが可能であり、それによって商品の購入やゲームプレイの活性化を促進することができる。
【図１】
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【図１Ａ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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