(57)【要約】【課題】ユーザがウェブコンテンツを閲覧しているか否かを高精度に判定すること。【解決手段】本願に係る判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、コンテンツにアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する。判定部は、取得部によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、ユーザがコンテンツを閲覧したか否かを判定する。例えば、判定部は、取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が閲覧条件である時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が閲覧条件である割合閾値より小さい場合に、ユーザがコンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、判定部は、取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値以上である場合に、ユーザがコンテンツを閲覧したと判定する。【選択図】図４
2019028741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツにアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、端末装置によってアクセスされたコンテンツが前記端末装置に表示される表示時間を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したと判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が前記閲覧条件である所定の閾値より小さい場合にユーザが前記コンテンツを閲覧しなかったと判定し、前記ユーザ情報に含まれる表示時間が前記閲覧条件である所定の閾値以上である場合にユーザが前記コンテンツを閲覧したと判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、端末装置によってアクセスされたコンテンツのうち可視領域にコンテンツが表示される表示割合を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示割合に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したと判定する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる表示割合が前記閲覧条件である所定の閾値より小さい場合にユーザが前記コンテンツを閲覧しなかったと判定し、前記ユーザ情報に含まれる表示割合が前記閲覧条件である所定の閾値以上である場合にユーザが前記コンテンツを閲覧したと判定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記端末装置のユーザを識別するユーザ識別情報を含むユーザ情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ識別情報に応じて変動する所定の閾値と前記ユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記コンテンツを識別するコンテンツ識別情報を含むユーザ情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたコンテンツ識別情報に応じて変動する所定の閾値と前記ユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記コンテンツの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報を含むユーザ情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得されたリファラ情報に応じて変動する所定の閾値と前記ユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項９】
前記判定部によって判定された結果に基づいて、前記コンテンツの配信実績を算出する算出部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項１０】
前記算出部は、
前記判定部によって判定された結果に基づいて、前記コンテンツがユーザによってクリックされた回数を前記コンテンツがユーザによって閲覧されたと判定された回数によって除算することで、ＣＴＲ（Click  Through  Rate）を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項１１】
前記算出部は、
前記判定部によって判定された結果に基づいて、前記コンテンツが同一のユーザによって閲覧されたと判定された回数の総和を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する判定方法であって、
コンテンツにアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する判定工程と、
を備えたことを特徴とする判定方法。
【請求項１３】
コンテンツにアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介したコンテンツの配信が盛んに行われている。このような配信において、例えば、ＣＴＲ（Click  Through  Rate）を算出することで、広告効果を数値化することが行われている。
【０００３】
ＣＴＲは、ウェブページやコンテンツ等のウェブコンテンツがクリックされた回数をウェブコンテンツの表示回数によって除算することで算出されるが、例えば、ウェブコンテンツに含まれる広告がユーザから見える領域（以下、可視領域と表記する）に表示される回数に基づいてＣＴＲを算出する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０９４０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、ユーザがウェブコンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるとは限らない。例えば、上述の従来技術では、広告が可視領域に表示される回数に基づいてＣＴＲを算出しているに過ぎず、ユーザがウェブコンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザがウェブコンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができる判定装置、判定方法及び判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】
本願に係る判定装置は、コンテンツにアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したか否かを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、ユーザがウェブコンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る判定処理におけるウェブコンテンツと可視領域との関係を例示する概念図である。
【図３】図３は、実施形態に係る判定処理におけるウェブコンテンツと可視領域との関係を例示する概念図である。
【図４】図４は、実施形態に係る広告配信装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る閾値情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るログ記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係るユーザ反応記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る広告配信装置による判定処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、広告配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る判定装置、判定方法および判定プログラムの実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法および判定プログラムが限定されるものではない。
【００１１】
〔１．広告配信装置の情報処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１では、広告配信装置１００により判定処理が実行される例を示す。図１では、広告配信装置１００により判定処理が実行される例を示す。
【００１２】
図１に示すように、広告配信システム１は、端末装置１０と、コンテンツサーバ２０と、広告配信装置１００とを含む。端末装置１０、コンテンツサーバ２０及び広告配信装置１００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す広告配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のコンテンツサーバ２０や、複数台の広告配信装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
端末装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリに表示されるコンテンツ等のウェブコンテンツにアクセスするユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。また、端末装置１０は、ユーザによる操作に従ってコンテンツサーバ２０からウェブコンテンツを取得し、広告配信装置１００から各種広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツをウェブコンテンツに設けられている所定の表示枠に表示する。
【００１４】
コンテンツサーバ２０は、端末装置１０にウェブコンテンツを配信するウェブサーバ等である。例えば、コンテンツサーバ２０は、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログ等を端末装置１０に配信する。
【００１５】
ここで、コンテンツサーバ２０によって配信されるウェブコンテンツには、コンテンツ取得命令が含まれる。例えば、ウェブコンテンツを形成するＨＴＭＬ（HyperText  Markup  Language）により記述されたＨＴＭＬファイル等には、広告配信装置１００のＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）等がコンテンツ取得命令として記述される。この場合、端末装置１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、広告配信装置１００から広告コンテンツを取得する。
【００１６】
広告配信装置１００は、ユーザ属性を含むユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、端末装置１０へ配信された広告コンテンツがユーザによって閲覧されたか否かを判定する判定装置である。なお、ここでいうユーザ属性とは、特定のウェブコンテンツへの会員登録や、ウェブコンテンツへのアクセス履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴等から導かれるユーザの属性情報（例えば、ユーザの年齢、性別、居住地、嗜好、年収など）である。
【００１７】
具体的には、広告配信装置１００は、ウェブコンテンツに含まれる広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間と広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合とを含むユーザ情報を端末装置１０から取得する。そして、広告配信装置１００は、ユーザ属性を含むユーザ情報に応じて閲覧条件である所定の閾値を決定する。続いて、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が所定の閾値である時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が所定の閾値である割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００１８】
例えば、ウェブコンテンツに含まれる広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間が２秒であり、広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合が５０％であるとする。また、広告配信装置１００が判定に用いる表示時間の閾値が１秒であり、表示割合の閾値が５０％であるとする。この場合、広告配信装置１００は、ユーザ情報に含まれる表示割合５０％が閾値５０％以上であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示時間２秒が閾値１秒以上であるので、かかるユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００１９】
そして、広告配信装置１００は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かの判定結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する。例えば、広告配信装置１００は、配信実績として、ＣＴＲを算出するとする。この場合、広告配信装置１００は、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かに関する判定結果に基づいて、ユーザによって広告コンテンツがクリックされた回数をユーザによって広告コンテンツが閲覧されたと判定された回数によって除算することで、ＣＴＲを算出する。
【００２０】
以下、図１を用いて、広告配信装置１００によるユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを判定する判定処理の一例を流れに沿って説明する。
【００２１】
まず、図１に示すように、コンテンツサーバ２０は、広告コンテンツの表示枠を含むウェブコンテンツを端末装置１０に配信する（ステップＳ１）。例えば、コンテンツサーバ２０は、端末装置１０からアクセスされることにより、広告コンテンツの表示枠を含むウェブコンテンツを端末装置１０に配信する。そして、端末装置１０は、広告配信装置１００に広告主から入稿された広告コンテンツの配信要求を送信する（ステップＳ２）。続いて、広告配信装置１００は、端末装置１０からアクセスされることにより、広告コンテンツを配信する（ステップＳ３）。
【００２２】
ここで、図２及び図３を用いて、ウェブコンテンツＷ１とユーザが表示している可視領域Ｒ１０との関係を説明する。図２及び図３は、実施形態に係る判定処理におけるウェブコンテンツと可視領域との関係を例示する概念図である。図２及び図３に示すように、ウェブコンテンツＷ１には、広告配信装置１００によって配信される広告コンテンツＡ１が含まれる。図２の例では、可視領域Ｒ１０内に広告コンテンツＡ１が含まれていないため、ユーザは広告コンテンツＡ１を表示していない状態である。一方で、図３の例では、可視領域Ｒ１０内に広告コンテンツＡ１が８０％含まれているため、ユーザは広告コンテンツＡ１を表示割合が８０％として表示している状態である。例えば、図２の例において、ユーザがウェブコンテンツに対して可視領域Ｒ１０を下方向にスクロールすることで、図３に示すように、ユーザは広告コンテンツＡ１の表示割合を増やして表示することができる。
【００２３】
図１に戻り、実施形態に係る判定処理の一例を説明する。端末装置１０は、ユーザを識別する情報と、ウェブコンテンツに含まれる広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間と、広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合とを含むユーザ情報を広告配信装置１００へ送信する。これにより、広告配信装置１００は、ユーザを識別する情報と表示時間と表示割合とを含むユーザ情報を端末装置１０から取得する（ステップＳ４）。ここで、広告配信装置１００は、ユーザを識別する情報に対応づけたユーザ属性情報を保持しているとする。この場合、広告配信装置１００は、ユーザを識別する情報により端末装置１０のユーザ属性情報を特定する。なお、端末装置１０が広告配信装置１００に送信するユーザを識別する情報は、例えば、クッキー（Cookie）等である。
【００２４】
続いて、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得されたユーザ情報に基づいて、閲覧条件を決定する（ステップＳ５）。具体的には、広告配信装置１００は、ユーザ情報に含まれる性別や年齢等の属性情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。
【００２５】
続いて、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間と閲覧条件との比較に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを判定する。また、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示割合と閲覧条件との比較に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを判定する。（ステップＳ６）。具体的には、広告配信装置１００は、ユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、広告配信装置１００は、ユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００２６】
そして、広告配信装置１００は、ユーザによって閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する（ステップＳ７）。具体的には、広告配信装置１００は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて、広告コンテンツがクリックされた回数を広告コンテンツが閲覧されたと判定された回数によって除算することで、ＣＴＲを算出する。そして、広告配信装置１００は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて、広告コンテンツが同一のユーザによって閲覧されたと判定された頻度（以下、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙと表記する）とを算出する。
【００２７】
このように、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを判定し、かかる判定結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する。これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるため、広告コンテンツの配信実績を高精度に算出することができる。この点について説明する。コンテンツ（例えば、広告コンテンツ）の配信では、ユーザがコンテンツを閲覧するとき、ユーザの年齢が高い場合には端末装置１０の操作に手間取り、その結果として表示時間が長くなったり、または表示割合が大きくなったりすると考えられる。この場合、広告配信装置１００は、ユーザの年齢が高いほど操作に時間がかかるため表示時間が長くなり、ユーザがコンテンツを閲覧していなかった場合においても閲覧したと判定する恐れがある。また、広告配信装置１００は、ユーザの年齢が高いほど操作に手間取るため表示割合が大きくなり、ユーザがコンテンツを閲覧していなかった場合においても閲覧したと判定する恐れがある。広告配信装置１００は、ユーザの属性を加味した上で閾値を決定するため、上述のような誤判定を防ぐことができる。したがって、広告配信装置１００は、広告主にとって効果的な広告コンテンツの提供を実現することができる。
【００２８】
〔２．広告配信装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る広告配信装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る広告配信装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、広告配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００２９】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、端末装置１０とコンテンツサーバ２０との間で情報の送受信を行う。
【００３０】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、閾値情報記憶部１２２と、ログ記憶部１２３と、ユーザ反応記憶部１２４と、を有する。
【００３１】
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す。図５に示した例では、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」といった項目を有する。
【００３２】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。例えば、図５に示すユーザＩＤ「Ｕ１」によって示されるユーザの年齢は、「１０」である。また、以下では、ユーザＩＤ「ＵＮ（Ｎは任意の数）」により識別されるユーザを「ユーザＵＮ」と表記する場合がある。
【００３３】
実施形態に係る閾値情報記憶部１２２は、閲覧条件である表示時間の閾値と表示割合の閾値とに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る閾値情報記憶部１２２の一例を示す。図６に示した例では、閾値情報記憶部１２２は、「年齢」、「時間閾値）」、「割合閾値」、といった項目を有する。
【００３４】
「年齢」は、ユーザの年齢を示す。「時間閾値」は、ウェブコンテンツに含まれる広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間（例えば、単位は秒）に関する閾値を示す。「割合閾値」は、広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合（例えば、単位は％）に関する閾値を示す。例えば、図６に示す年齢が９歳以下のユーザに対する時間閾値は、「１秒」であり、割合閾値は、「５０％」である。
【００３５】
実施形態に係るログ記憶部１２３は、広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間と広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合とに関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係るログ記憶部１２３の一例を示す。図７に示した例では、ログ記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「広告コンテンツ」、「表示時間」、「表示割合」、といった項目を有する。
【００３６】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、ユーザに配信される広告コンテンツを示す。「表示時間」は、広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間（例えば、単位は秒）を示す。「表示割合」は、広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合（例えば、単位は％）を示す。例えば、図７では、ユーザＵ１によってアクセスされた広告コンテンツ「Ａ１」に対応する表示時間は、「０．５秒」であり、表示割合は、「３０％」である。
【００３７】
実施形態に係るユーザ反応記憶部１２４は、広告コンテンツに対応する配信実績を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係るユーザ反応記憶部１２４の一例を示す。図８に示した例では、ユーザ反応記憶部１２４は、「ユーザＩＤ」、「広告コンテンツ」、「ＣＴＲ」、「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ」、といった項目を有する。
【００３８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、ユーザに配信される広告コンテンツを示す。「ＣＴＲ」は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて算出される広告コンテンツの配信実績であり、ユーザによって広告コンテンツがクリックされた回数をユーザによって広告コンテンツが閲覧されたと判定された回数によって除算した値を示す。「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ」は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて算出される広告コンテンツの配信実績であり、広告コンテンツが同一のユーザによって閲覧されたと判定された回数の総和の値を示す。例えば、図８では、ユーザＵ１によってアクセスされた広告コンテンツ「Ａ１」のＣＴＲは、「０．５」であり、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙは、「２３」である。
【００３９】
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、広告配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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、コントローラであり、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。
【００４０】
図４に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、要求受付部１３２と、配信部１３３と、取得部１３４と、決定部１３５と、判定部１３６と、算出部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００４１】
入稿受付部１３１は、広告主端末から広告コンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、入稿受付部１３１は、広告主端末から広告コンテンツの入稿を受け付け、かかる広告コンテンツをユーザ反応記憶部１２４に格納する。
【００４２】
要求受付部１３２は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。例えば、図１の例では、要求受付部１３２は、コンテンツサーバ２０から配信されたウェブコンテンツの所定の表示枠に表示される広告コンテンツの配信要求を端末装置１０から受け付ける。
【００４３】
配信部１３３は、要求受付部１３２が広告コンテンツの配信要求を受け付けた場合に、配信要求元の端末装置１０に広告コンテンツを配信する。例えば、配信部１３３は、ユーザ反応記憶部１２４に記憶されている広告コンテンツのうち、配信要求元のユーザと合致する広告コンテンツを選択し、選択した広告コンテンツを配信する。なお、配信部１３３による広告コンテンツの選択処理には、ターゲティングやコンテンツマッチ等の技術が適用可能である。
【００４４】
取得部１３４は、広告コンテンツにアクセスした端末装置１０のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する。そして、取得部１３４は、ユーザ情報として、端末装置１０によってアクセスされたコンテンツが端末装置１０に表示される表示時間を取得する。また、取得部１３４は、ユーザ情報として、端末装置１０によってアクセスされたコンテンツのうち可視領域にコンテンツが表示される表示割合を取得する。例えば、取得部１３４は、ユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とを取得し、取得された表示時間と表示割合とをログ記憶部１２３に格納する。
【００４５】
決定部１３５は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に基づいて、広告コンテンツにアクセスしたユーザに対する閲覧条件を決定する。具体的には、決定部１３５は、取得部１３４によって取得されたユーザ属性に応じて、閾値情報記憶部１２２に記憶されている閾値情報に基づいて閾値を決定する。例えば、ユーザ属性よりユーザの年齢が６０歳であるとする。この場合、決定部１３５は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に含まれる属性情報（この例では年齢）に応じて、閾値情報記憶部１２２に記憶されている閾値情報に基づいて時間閾値を２秒と割合閾値を６０％と決定する。
【００４６】
判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを判定する。具体的には、判定部１３６は、ログ記憶部１２３に記憶されている表示時間が時間閾値より小さい場合であり、または、ログ記憶部１２３に記憶されている表示割合が割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、判定部１３６は、ログ記憶部１２３に記憶されている表示時間が時間閾値以上である場合であり、かつ、ログ記憶部１２３に記憶されている表示割合が割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００４７】
例えば、ユーザＵ１のユーザ情報に含まれる広告コンテンツが端末装置１０に表示される表示時間が１秒であり、広告コンテンツのうち端末装置１０の可視領域に表示される広告コンテンツの割合である表示割合が４０％であるとする。また、閾値情報記憶部１２２に記憶されている閾値情報から時間閾値が０．５秒であり、割合閾値が３０％であるとする。この場合、判定部１３６は、ログ記憶部１２３に記憶されている表示時間１秒が時間閾値０．５秒以上であり、表示割合４０％が割合閾値３０％より小さいので、かかるユーザＵ１が広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００４８】
算出部１３７は、判定部１３６によって判定された結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する。例えば、算出部１３７は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて、ユーザによって広告コンテンツがクリックされた回数をユーザによって広告コンテンツが閲覧されたと判定された回数によって除算することで、ＣＴＲを算出する。また、算出部１３７は、ユーザによって広告コンテンツが閲覧されたか否かに関する判定結果に基づいて、広告コンテンツが同一のユーザによって閲覧されたと判定された回数をすべて加算することで、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙを算出する。
【００４９】
〔３．広告配信装置による判定処理手順の一例を示すフローチャート〕
次に、図９を用いて、広告配信装置１００による判定処理手順の一例の手順について説明する。図９は、実施形態に係る広告配信装置１００による判定処理手順を示すフローチャートである。
【００５０】
図９に示すように、取得部１３４は、広告コンテンツに対応するユーザ情報を端末装置１０から取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３４は、ユーザ情報を端末装置１０から取得していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。
【００５１】
一方、ユーザ情報を端末装置１０から取得した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、決定部１３５は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に基づいて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
続いて、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報が閲覧条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０３）。例えば、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値以上である場合に（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する（ステップＳ１０４）。そして、算出部１３７は、判定部１３６によって判定された判定結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５３】
一方、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が割合閾値より小さい場合に（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する（ステップＳ１０５）。そして、算出部１３７は、判定部１３６によって判定された判定結果に基づいて、広告コンテンツの配信実績を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５４】
〔４．変形例〕
上述した広告配信装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、広告配信装置１００の他の実施形態について説明する。
【００５５】
〔４−１．配信されるコンテンツ〕
上記実施形態において、広告配信装置１００の配信部１３３は、広告コンテンツを配信すると説明してきたが、広告に限らず、各種のコンテンツを配信してもよい。例えば、広告配信装置１００は、広告目的でないコンテンツ（例えば、記事へリンクが張られているコンテンツなど）を配信してもよい。
【００５６】
〔４−２．決定処理（１）〕
上記実施形態において、広告配信装置１００の決定部１３５は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザを識別するユーザ識別情報に対応するユーザ属性情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定してもよい。
【００５７】
この場合、広告配信装置１００は、ユーザ識別情報に対応づけて、年齢等を含むユーザ属性情報を保持しているものとする。広告配信装置１００の決定部１３５は、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応するユーザ属性情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値を決定する。具体的には、広告配信装置１００の取得部１３４は、ユーザを識別するユーザ識別情報を含むユーザ情報を端末装置１０から取得する。そして、広告配信装置１００の決定部１３５は、ユーザ識別情報に対応するユーザ属性情報に応じて閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。そして、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００５８】
このように、決定部１３５は、ユーザ識別情報に対応するユーザ属性情報に応じた閾値を決定する。これにより、判定部１３６は、ユーザの年齢を加味した上で広告コンテンツの閲覧判定を行うことができるため、広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定できる。
【００５９】
〔４−３．決定処理（２）〕
上記実施形態において、広告配信装置１００の決定部１３５は、取得部１３４によって端末装置１０から取得された広告コンテンツを識別する広告コンテンツ識別情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定してもよい。
【００６０】
この場合、広告配信装置１００の決定部１３５は、広告コンテンツを識別する広告コンテンツ識別情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。具体的には、広告配信装置１００の取得部１３４は、広告コンテンツを識別する広告コンテンツ識別情報を含むユーザ情報を端末装置１０から取得する。そして、広告配信装置１００の決定部１３５は、広告コンテンツ識別情報に応じて閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。そして、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００６１】
例えば、決定部１３５は、広告コンテンツ識別情報からかかる広告コンテンツの情報量（又は文字の記載量）に応じて時間閾値と割合閾値とを決定するものとする。決定部１３５は、一般の広告コンテンツの場合には、時間閾値を「１秒」と割合閾値「５０％」と決定し、広告コンテンツの情報量が少ない場合には、時間閾値を「０．５秒」と割合閾値「６０％」と決定し、広告コンテンツの情報量が多い場合には、時間閾値を「２秒」と割合閾値「４０％」と決定するものとする。そして、取得部１３４によって取得された広告コンテンツ識別情報から広告コンテンツの情報量が多いことを示し、かかるユーザが広告コンテンツを表示した表示時間が４秒であり、表示割合が４０％であるとする。この場合、判定部１３５は、表示時間「４秒」が時間閾値「２秒」以上であり、かつ、表示時間「４０％」が割合閾値「４０％」以上であるため、ユーザが広告コンテンツを閲覧したものと判定する。
【００６２】
このように、決定部１３５は、広告主ページ識別情報から広告主ページの情報量を加味した上で閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。これにより、判定部１３６は、広告主ページを閲覧したか否かを高精度に判定できる。この点について説明する。ユーザが広告主ページを閲覧するとき、広告主ページの情報量が多い場合には、広告主ページの表示時間が長くなると考えられる。また、広告主ページの情報量が多い場合には、広告主ページを読み進めることに時間がかかるため、広告主ページの表示割合が小さくなると考えられる。この場合、判定部１３６は、広告主ページの情報量が多いため表示時間が長くなり、ユーザが広告主ページを閲覧していなかった場合においても閲覧したと判定する恐れがある。また、判定部１３６は、広告主ページを読むことに時間がかかるため表示割合が小さくなり、ユーザが広告主ページを閲覧していた場合においても閲覧しなかったと判定する恐れがある。決定部１３５は、広告主ページの情報量を加味した上で閾値を決定するため、上述のような判定部１３６による誤判定を防ぐことができる。したがって、判定部１３６は、決定部１３５が広告主ページの情報量に応じた閾値を決定することができるので、広告主ページを閲覧したか否かを高精度に判定できる。
【００６３】
〔４−４．決定処理（３）〕
上記実施形態において、広告配信装置１００の決定部１３５は、取得部１３４によって端末装置１０から取得された広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツに関する情報であるリファラ情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定してもよい。
【００６４】
この場合、広告配信装置１００の決定部１３５は、広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツに関する情報であるリファラ情報に応じて、閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。具体的には、広告配信装置１００の取得部１３４は、広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツに関する情報であるリファラ情報を含むユーザ情報を端末装置１０から取得する。そして、広告配信装置１００の決定部１３５は、リファラ情報に応じて閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。そして、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値より小さい場合であり、または、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値より小さい場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧しなかったと判定する。一方で、広告配信装置１００の判定部１３６は、取得部１３４によって端末装置１０から取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が決定された時間閾値以上である場合であり、かつ、ユーザ情報に含まれる表示割合が決定された割合閾値以上である場合に、ユーザが広告コンテンツを閲覧したと判定する。
【００６５】
例えば、決定部１３５は、リファラ情報からユーザが広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツが類似の内容である場合に応じて時間閾値と割合閾値とを決定するものとする。決定部１３５は、広告コンテンツとかかる広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツとが異なる内容の場合には、時間閾値「１秒」と割合閾値「５０％」と決定し、広告コンテンツとかかる広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツとが類似の内容の場合には、時間閾値「０．５秒」と割合閾値「６０％」と決定するものとする。そして、取得部１３４によって取得されたリファラ情報からユーザが広告コンテンツの遷移元のウェブコンテンツでも類似の内容を閲覧していたことを示し、かかるユーザが広告コンテンツを表示した表示時間が１秒であり、表示割合が６０％とする。この場合、判定部１３５は、表示時間「１秒」が時間閾値「０．５秒」以上であり、かつ、表示割合「６０％」が割合閾値「６０％」以上であるため、ユーザが広告コンテンツを閲覧したものと判定する。
【００６６】
このように、決定部１３５は、リファラ情報から広告主ページの遷移元のウェブコンテンツの内容を加味した上で広告主ページの閲覧条件である時間閾値と割合閾値とを決定する。これにより、判定部１３６は、広告主ページを閲覧したか否かを高精度に判定できる。この点について説明する。ユーザが広告主ページを閲覧するとき、遷移元のウェブコンテンツが類似の内容である場合には、広告主ページの表示時間が短くても広告主ページの内容に興味はあると考えられる。また、遷移元のウェブコンテンツが類似の内容である場合には、広告主ページの表示割合が小さくても広告主ページの内容に興味はあると考えられる。この場合、判定部１３６は、広告主ページの表示時間が短くとも広告主ページを閲覧したと判定してもよいし、判定部１３６は、広告主ページの表示割合が小さくとも広告主ページを閲覧したと判定してもよい。したがって、判定部１３５は、決定部１３５が広告主ページの遷移元のウェブコンテンツの内容に応じた閾値を決定することができるので、広告主ページを閲覧したか否かを高精度に判定できる。
【００６７】
〔４−５．その他〕
図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図４に示した広告配信装置１００は、入稿受付部１３１と、要求受付部１３２と、配信部１３３とを有する配信装置と、取得部１３４と、決定部１３５と、判定部１３６と、算出部１３７とを有する判定装置とに分散されてもよい。
【００６８】
〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、コンテンツサーバ２０、広告配信装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、広告配信装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、広告配信装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００６９】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００７０】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。
【００７１】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００７２】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００７３】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る広告配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００７４】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告配信装置１００は、取得部１３４と、判定部１３６とを有する。取得部１３４は、コンテンツ（広告コンテンツに相当）にアクセスした端末装置のユーザの属性に関するユーザ属性を含むユーザ情報を取得する。判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づいて、ユーザがコンテンツを閲覧したか否かを判定する。
【００７５】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザ情報に応じて決定される閲覧条件に基づくため、ユーザ毎に最適化された状態で広告コンテンツが閲覧されたか否かを高精度に判定することができる。したがって、広告配信装置１００は、広告主にとってユーザへの広告コンテンツの効率的な提供が実現できる。
【００７６】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３４は、ユーザ情報として、端末装置１０によってアクセスされたコンテンツが端末装置１０に表示される表示時間を取得し、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に含まれる表示時間が閲覧条件である所定の閾値より小さい場合にユーザがコンテンツを閲覧しなかったと判定し、ユーザ情報に含まれる表示時間が閲覧条件である所定の閾値以上である場合にユーザがコンテンツを閲覧したと判定する。
【００７７】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザが広告コンテンツを端末装置に表示する表示時間を含むユーザ情報に基づくため、広告コンテンツに対するユーザの操作に関する情報に基づいてユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができる。
【００７８】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３４は、ユーザ情報として、端末装置１０によってアクセスされたコンテンツのうち可視領域にコンテンツが表示される表示割合を取得し、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ情報に含まれる表示割合が閲覧条件である所定の閾値より小さい場合にユーザがコンテンツを閲覧しなかったと判定し、ユーザ情報に含まれる表示割合が閲覧条件である所定の閾値以上である場合にユーザがコンテンツを閲覧したと判定する。
【００７９】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザが広告コンテンツのうち可視領域に広告コンテンツを表示する表示割合を含むユーザ情報に基づくため、広告コンテンツに対するユーザの操作に関する情報に基づいてユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができる。
【００８０】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３４は、端末装置１０のユーザを識別するユーザ識別情報を含むユーザ情報を取得し、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたユーザ識別情報に応じて変動する所定の閾値とユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、ユーザがコンテンツを閲覧したか否かを判定する。
【００８１】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザを識別するユーザ識別情報に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるので、ユーザにとって効果的な広告コンテンツの提供が効率よく実現できる。
【００８２】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３４は、コンテンツを識別するコンテンツ識別情報を含むユーザ情報を取得し、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたコンテンツ識別情報に応じて変動する所定の閾値とユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、ユーザがコンテンツを閲覧したか否かを判定する。
【００８３】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告コンテンツを識別する広告コンテンツ識別情報に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるので、ユーザにとって効果的な広告コンテンツの提供が効率よく実現できる。
【００８４】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３４は、コンテンツの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報を含むユーザ情報を取得し、判定部１３６は、取得部１３４によって取得されたリファラ情報に応じて変動する所定の閾値とユーザ情報に含まれる表示時間と表示割合とのいずれかに基づいて、ユーザがコンテンツを閲覧したか否かを判定する。
【００８５】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、広告コンテンツの遷移元の広告コンテンツに関する情報であるリファラ情報に基づいて、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定することができるので、ユーザにとって効果的な広告コンテンツの提供が効率よく実現できる。
【００８６】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、判定部１３６によって判定された結果に基づいて、コンテンツの配信実績を算出する。
【００８７】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザが広告コンテンツを閲覧したか否かを高精度に判定した後に、かかる広告コンテンツの配信実績を算出するので、ユーザによる広告コンテンツに対する反応を高精度に算出することができる。
【００８８】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、算出部１３７は、判定部１３６によって判定された結果に基づいて、コンテンツがユーザによってクリックされた回数をコンテンツがユーザによって閲覧されたと判定された回数によって除算することで、ＣＴＲを算出する。
【００８９】
また、実施形態に係る広告配信装置１００において、算出部１３７は、判定部１３６によって判定された結果に基づいて、コンテンツが同一のユーザによって閲覧されたと判定された回数の総和を算出する。
【００９０】
これにより、実施形態に係る広告配信装置１００は、様々な指標の配信実績から広告コンテンツの広告効果を判断できるので、広告コンテンツに対するユーザの反応を高精度に算出することができる。
【００９１】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１  広告配信システム
１０  端末装置
２０  コンテンツサーバ
１００  広告配信装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  閾値情報記憶部
１２３  ログ記憶部
１２４  ユーザ反応記憶部
１３０  制御部
１３１  入稿受付部
１３２  要求受付部
１３３  配信部
１３４  取得部
１３５  決定部
１３６  判定部
１３７  算出部
【図１】
2019028741.tif 000003
【図２】
2019028741.tif 000004
【図３】
2019028741.tif 000005
【図４】
2019028741.tif 000006
【図５】
2019028741.tif 000007
【図６】
2019028741.tif 000008
【図７】
2019028741.tif 000009
【図８】
2019028741.tif 000010
【図９】
2019028741.tif 000011
【図１０】
2019028741.tif 000012