(57)【要約】【課題】ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯を自動的に予測して、高い広告効果をもたらす。【解決手段】情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出し、抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する。そして、生成されたクラスに各ユーザを分類し、少なくとも分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定するとともに、決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する検索時刻情報抽出手段と、
該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成するクラス生成手段と、
該生成されたクラスに各ユーザを分類する分類手段と、
少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する広告配信スケジュール決定手段と、
該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する広告配信手段と、
を備えたことを特徴とする広告配信装置。
【請求項２】
前記広告配信スケジュール決定が、前記分類結果から得られるクラスに帰属するユーザが情報検索を多く行っている時間帯と広告配信主が指定した希望広告配信時刻とを照合することにより、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定することを特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
【請求項３】
前記情報検索エンジンの利用履歴から各ユーザの属性情報を抽出する属性情報抽出手段を備え、
前記広告配信スケジュール決定手段が、各ユーザの属性情報も含めて広告配信スケジュールを決定することを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
【請求項４】
前記情報検索エンジンの利用履歴から検索キーワードを抽出する検索キーワード抽出手段を備え、
前記広告配信スケジュール決定手段が、該抽出した検索キーワードも含めて広告配信スケジュールを決定することを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
【請求項５】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する第１のステップと、
該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する第２のステップと、
該生成されたクラスに各ユーザを分類する第３のステップと、
少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する第４のステップと、
該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する第５のステップと、
を備えたことを特徴とする広告配信方法。
【請求項６】
コンピュータに、
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する第１のステップと、
該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する第２のステップと、
該生成されたクラスに各ユーザを分類する第３のステップと、
少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する第４のステップと、
該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する第５のステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等の通信回線を介して、ユーザのニーズや嗜好に適合した広告データを配信する広告配信装置、広告配信方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話機として、無線電話機能だけでなく、通信端末機能も備えたものが普及してきている。この携帯電話機を使用すれば、インターネットに接続して、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバから提供される多種多様な情報を取得することが可能となる。これにより携帯電話機のユーザは、時間や場所に制限されることなく、所望の情報を受け取ることができる。そして、このような携帯電話機の通信端末としての効用に着目し、携帯電話機のユーザ（顧客）に対して広告を配信するための広告配信システムが実現されている。
【０００３】
特に、最近では、顧客の履歴や属性情報を元に、顧客を分類し、その結果に基づいて個々の顧客のニーズや嗜好に合った広告を配信したり、商品を推薦したりするシステムが提案あるいは実用化されている。例えば、特許文献１では、ユーザが所有するＩＣカードに登録されたキーワードと、配信される広告のキーワードとを照合し、ユーザの嗜好に合った広告を配信するシステムが提案されている。
【０００４】
また、特許文献２では、ユーザ情報として登録されている属性データ（住所・年齢・性別など）と、過去のコンテンツ配信履歴や商品購入履歴を元に、広告データベースの中から適切な広告を抽出し、ユーザに配信するシステムが提案されている。さらに、特許文献３では、ユーザがアクセスしたＷｅｂページに出現するキーワードと、広告の中に現れるキーワードを照合し、適切な広告をユーザに配信するシステムが提案されており、特許文献４では、ユーザのプロファイル情報と併せて、長期的な嗜好と短期的な嗜好（流行への関心など）を利用し、ユーザの検索要求に適合した商品の情報を抽出・提示するシステムが提案されている。
【０００５】
また、上記の技術以外にも、Ｇｏｏｇｌｅ社が提供している検索キーワード連動型広告提示サービスでは、広告配信主が指定したキーワードが、検索エンジンに入力された場合、その広告配信主の広告が検索結果とともにユーザに提示され、さらに、ユーザの購買履歴に基づいて、商品を自動的に推薦する「レコメンダシステム」が広く実用化されており、これらの多くが、協調フィルタリングという技術を利用し、ユーザの購買履歴の中から、推薦対象ユーザの履歴に類似した履歴を持つユーザが購入した（あるいは高い評価を与えた）商品を抽出し、ユーザに推薦している。
【特許文献１】特開２００２−４９６４０号公報
【特許文献２】特開２００２−２０３１１９号公報
【特許文献３】特開２００３−１６８０４４号公報
【特許文献４】特開２００４−７０５０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術においては、広告に付与されたあるいは、広告から抽出されたキーワードと、ユーザが指定もしくは入力したキーワードとを照合することにより、ユーザの嗜好に合った広告を、広告データベースなどの中から抽出し、ユーザに配信するシステムであるため、ユーザの嗜好に適合した広告を選択することは可能であるが、広告を配信する適切なタイミングについては考慮されていない。したがって、これらのシステムでは、ユーザが購買行動を起こす可能性が低いタイミングで広告を配信するような状況が発生すると想定され、広告配信効果の減少要因になりえるという問題がある。
【０００７】
また、Ｇｏｏｇｌｅ社の提供するサービスでは、ユーザが何らかの情報を欲しているときの情報検索に合わせて、検索内容に適合した広告を提示するため、上記の従来技術に比べて適切なタイミングで広告をユーザに提供しているといえる。しかし、その一方で、Ｇｏｏｇｌｅ社の提供するサービスでは、ユーザから能動的に行動を起こさない限り、ユーザに広告を提示することは不可能であるため、広告配信主から積極的にユーザに対するアプローチをとることが困難であるという問題がある。
【０００８】
さらに、レコメンダシステムにおいては、ユーザの購買履歴がある条件下では、ユーザの履歴に合わせた商品情報を、ユーザに積極的に配信することが可能であるが、ユーザの購買履歴が無い状況下では、ユーザの嗜好情報を推測することが困難なため、その有効性が限られるという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯を自動的に予測して、高い広告効果をもたらす広告配信装置、広告配信方法および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】
【００１０】
本発明は、上記の課題を解決するために以下の事項を提案している。
（１）本発明は、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する検索時刻情報抽出手段（例えば、図１の検索ログ取込部１０２に相当）と、該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成するクラス生成手段（例えば、図１のクラス抽出部１０３に相当）と、該生成されたクラスに各ユーザを分類する分類手段（例えば、図１のユーザ分類部１０４に相当）と、少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する広告配信スケジュール決定手段（例えば、図１の広告配信スケジュール決定部１０８に相当）と、該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する広告配信手段（例えば、図１の広告配信部１１１に相当）と、を備えたことを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００１１】
この発明によれば、検索時刻情報抽出手段が情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出し、クラス生成手段が抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する。そして、分類手段が生成されたクラスに各ユーザを分類し、広告配信スケジュール決定手段が少なくとも分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定するとともに、広告配信手段が決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する。したがって、検索時刻情報に基づいて、ユーザをクラスに分類して広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯を自動的に推測することが可能となる。
【００１２】
（２）本発明は、（１）の広告配信装置について、前記広告配信スケジュール決定が、前記分類結果から得られるクラスに帰属するユーザが情報検索を多く行っている時間帯と広告配信主が指定した希望広告配信時刻とを照合することにより、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定することを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００１３】
この発明によれば、広告配信スケジュール決定が、分類結果から得られるクラスに帰属するユーザが情報検索を多く行っている時間帯と広告配信主が指定した希望広告配信時刻とを照合することにより、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯にユーザのニーズにあった広告を配信することができる。
【００１４】
（３）本発明は、（２）の広告配信装置について、前記情報検索エンジンの利用履歴から各ユーザの属性情報を抽出する属性情報抽出手段（例えば、図１の属性情報取得部１０９に相当）を備え、前記広告配信スケジュール決定手段が、各ユーザの属性情報も含めて広告配信スケジュールを決定することを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００１５】
この発明によれば、広告配信スケジュール決定手段が、各ユーザの属性情報も含めて広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯にユーザのニーズや嗜好にあった広告を配信することができる。
【００１６】
（４）本発明は、（２）の広告配信装置について、前記情報検索エンジンの利用履歴から検索キーワードを抽出する検索キーワード抽出手段（例えば、図１の検索キーワード取得部１１０に相当）を備え、前記広告配信スケジュール決定手段が、該抽出した検索キーワードも含めて広告配信スケジュールを決定することを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００１７】
この発明によれば、広告配信スケジュール決定手段が、抽出した検索キーワードも含めて広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯にユーザのニーズや嗜好にあった広告を配信することができる。
【００１８】
（５）本発明は、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する第１のステップ（例えば、図３の検索ログ取込処理ステップＳ２０１に相当）と、該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する第２のステップ（例えば、図３のクラス抽出処理ステップＳ２０２に相当）と、該生成されたクラスに各ユーザを分類する第３のステップ（例えば、図３のユーザ分類処理ステップＳ２０３に相当）と、少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する第４のステップ（例えば、図３のクラス特性抽出処理ステップＳ２０４、広告配信スケジュール決定処理ステップＳ２０６に相当）と、該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する第５のステップと、を備えたことを特徴とする広告配信方法を提案している。
【００１９】
この発明によれば、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出し、抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する。そして、生成されたクラスに各ユーザを分類し、少なくとも分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定するとともに、決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する。したがって、検索時刻情報に基づいて、ユーザをクラスに分類して広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯を自動的に推測することが可能となる。
【００２０】
（６）本発明は、コンピュータに、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出する第１のステップ（例えば、図３の検索ログ取込処理ステップＳ２０１に相当）と、該抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する第２のステップ（例えば、図３のクラス抽出処理ステップＳ２０２に相当）と、該生成されたクラスに各ユーザを分類する第３のステップ（例えば、図３のユーザ分類処理ステップＳ２０３に相当）と、少なくとも前記分類手段による分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定する第４のステップ（例えば、図３のクラス特性抽出処理ステップＳ２０４、広告配信スケジュール決定処理ステップＳ２０６に相当）と、該決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する第５のステップと、を実行させるためのプログラムを提案している。
【００２１】
この発明によれば、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索時刻情報を抽出し、抽出した検索時刻情報に基づいて、各ユーザの利用動向を示すクラスを生成する。そして、生成されたクラスに各ユーザを分類し、少なくとも分類結果に基づいて、各ユーザへの広告配信スケジュールを決定するとともに、決定された広告配信スケジュールに基づいて、各ユーザに広告を配信する。したがって、検索時刻情報に基づいて、ユーザをクラスに分類して広告配信スケジュールを決定することから、ユーザが広告を見る可能性の高い時間帯を自動的に推測することが可能となる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ユーザが広告を見る可能性が高い時間帯を自動的に推測することが可能になるため、現状よりもさらに高い広告効果が得られるという効果がある。また、ユーザに対するｐｕｓｈ型の広告配信が可能になることから、より積極的に広告を配信したい広告主にとって有効な広告配信サービスを提供することができるという効果がある。さらに、広告主のサイトや店舗においての履歴情報が全くないユーザに対しても、適切な時間帯での広告配信が可能になるという効果がある。また、本発明によれば、ユーザが広告を見る可能性が高い時間帯を自動的に推測し、ユーザのニーズや嗜好にあった広告を配信することから、特に、ユーザが常に持ち歩く携帯電話向けの広告配信において有効であるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００２４】
＜広告配信装置の構成＞
本実施形態に係る広告配信装置が用いられるシステムは、図１に示すように、ユーザ端末１０と、情報検索エンジン２０と、広告配信装置１００とから構成されている。また、広告配信装置１００は、図１に示すように、検索ログデータベース１０１と、検索ログ取込部１０２と、クラス抽出部１０３と、ユーザ分類部１０４と、ユーザデータベース１０５と、配信対象広告情報入力部１０６と、広告データベース１０７と、広告配信スケジュール決定部１０８と、属性情報取得部１０９と、検索キーワード取得部１１０と、広告配信部１１１とから構成されている。
【００２５】
検索ログデータベース１０１は、情報検索エンジン２０から入力した検索ログを収集し、格納するデータベースである。検索ログ取込部１０２は、検索ログデータベース１０１から入力する検索ログに基づき、情報検索エンジンを利用したユーザの検索履歴情報を収集し、後述するクラス抽出部１０３に入力可能なデータ形式に情報を加工する処理を行う。ここで、情報検索エンジンから得られる検索ログには、少なくともユーザを特定するためのユーザＩＤと、ユーザが情報検索エンジンに対し、検索要求を入力した時刻を表す検索時刻の情報を含む。
【００２６】
クラス抽出部１０３は、検索ログ取込部１０２から入力されたすべてのユーザの検索履歴データから、潜在クラスを抽出する。ここで、潜在クラスとは、マーケティング分析などにおいて近年利用されている分析手法の１つであり、大量のアンケート回答結果などに潜在する集団を抽出し、分析に利用する手法である。本実施形態においては、検索時刻の履歴情報から潜在クラス抽出を行うことにより、ユーザの情報検索エンジンの利用動向ごとにユーザを分類することを目的としている。すなわち、個々の潜在クラスは、そのクラスに所属するユーザが情報検索エンジンを利用する時間帯や利用頻度を表すと考えられるからである。なお、ここでは、潜在クラス抽出の適用について述べたが、潜在クラス抽出以外のデータ分類方法、例えば、クラスタリング等の手法を用いてもよい。
【００２７】
ユーザ分類部１０４は、クラス抽出部１０３から得られたクラス抽出結果と、個々のユーザの検索ログに基づき、広告配信対象ユーザが帰属する潜在クラスを算出する処理を行う。ユーザデータベース１０５は、ユーザ分類部１０４において分類された潜在クラスごとに各ユーザの情報を対応付けて格納する。
【００２８】
配信対象広告情報入力部１０６は、本システムを利用した広告の配信を希望している広告主が、配信する広告の情報を入力するものある。具体的には、配信広告の内容とともに、広告の配信希望時間帯を入力する。なお、入力された情報は、各広告を特定するための広告ＩＤを付与した上で、広告データベース１０７に格納する。
【００２９】
広告配信スケジュール決定部１０８は、ユーザ分類部１０４によって得られた広告配信対象ユーザの分類結果と、広告主が入力した配信広告の情報とを照合し、各ユーザへの広告配信時刻を決定する処理を行う。具体的には、各ユーザが分類された潜在クラスの時間帯と、広告主が配信を希望する時間帯とを照合し、広告配信スケジュールを決定する。
【００３０】
属性情報取得部１０９は、情報検索エンジン２０から入力した情報から各ユーザの属性情報を取得する。検索キーワード取得部１１０は、情報検索エンジン２０から入力した情報から各ユーザが検索時に用いた検索キーワードを取得する。これらの情報は、広告配信スケジュール決定部１０８に出力され、広告配信スケジュールを決定する際の要素となる。
【００３１】
広告配信部１１１は、広告配信スケジュール決定モジュールで決定された広告配信スケジュールに従い、広告配信対象ユーザ向けに広告を配信する処理を行う。
【００３２】
＜広告配信装置の処理フロー＞
次に、図２から図７を用いて、広告配信装置の処理について説明する。
図２に示すように、広告配信装置の処理は、広告配信スケジュール決定処理（ステップＳ１０１）と広告配信処理（ステップＳ１０２）の２つの処理からなっている。ここで、広告配信スケジュール決定処理（ステップＳ１０１）では、定期的に検索のログデータを分析し、広告配信対象ユーザに配信する広告と配信時刻を決定する。この処理で決定された広告配信スケジュールに従い、広告配信処理（ステップＳ１０２）において、各ユーザへの広告の配信を行う。
【００３３】
次に、図３を用いて、広告配信スケジュール決定処理について詳細に説明する。
検索ログ取込処理（ステップＳ２０１）では、情報検索エンジンを利用したユーザのうち、広告配信対象ユーザの検索ログを抽出し、クラス抽出処理に入力可能な形式に変換する処理を行う。
【００３４】
ここで、本処理で想定している検索ログデータは、例えば、図４に示すようになっている。図４に示すように、検索ログデータには、検索を行ったユーザを示す「ユーザＩＤ」、検索が行われた時刻を示す「検索時刻」、当該ユーザが情報検索エンジンに入力したキーワードを示す「検索キーワード」等が含まれている。具体的には、ユーザＩＤ「Ｓ９３２４８９５０」のユーザが「２００７年１月１５日、午前１０時３分３２秒」に「画像、無料」という検索キーワードを用いて検索を行ったことが、また、ユーザＩＤ「Ｐ０９２３１２４５」のユーザが「２００７年１月１５日、午前１０時６分１１秒」に「掲示板」という検索キーワードを用いて検索を行ったことが、さらに、ユーザＩＤ「Ｑ１１２２２８４４」のユーザが「２００７年１月１６日、午後８時１分５４秒」に「着メロ、浜崎あゆみ」という検索キーワードを用いて検索を行ったことが示されている。
【００３５】
なお、検索ログデータに含まれる検索キーワードについては、後述の広告配信スケジュール決定処理において、個別ユーザへの配信広告のパーソナライズへの利用が可能である。また、検索ログデータにユーザの属性情報を加えて、個別ユーザへの配信広告のパーソナライズへの利用に供してもよい。
【００３６】
また、検索ログ取込処理では、図４に示すような検索ログデータから、個々のユーザが分析対象期間内に情報検索エンジンを利用して検索を行った時刻を表すデータ（以下、検索時刻履歴データ）を生成する。検索時刻履歴データの一例を図５に示す。
【００３７】
図５に示す検索時刻履歴データの例では、各行が個々のユーザの検索時刻履歴を表している。具体的には、図４に示す検索ログデータに含まれる検索時刻情報を抽出し、各ユーザが検索を行った時間帯を「１」、検索を行わなかった時間帯を「０」に設定することにより、各ユーザの検索時刻履歴データを得る。また、図５の例では、検索時刻を、０時台、１時台、２時台、・・・、２３時台の２４個の時間帯に分割している。例えば、図５の１行目に示されているユーザＩＤ「Ｔ９１３５４８５４」のユーザは、分析対象期間内において、２時台と２１〜２３時台の各時間帯において、情報検索エンジンを利用した検索を行っていることが示されている。なお、ここでは各時間帯における検索の有無のみに基づいて検索履歴データを生成している処理例を示しているが、検索ログ取込処理では、たとえば各時間帯における検索件数を考慮して例えば、Ｎ件以上の検索があった場合に「１」とするように検索時刻履歴データを作成するなどの方法も適用できる。
【００３８】
次に、クラス抽出処理（ステップＳ２０２）では、検索ログ取込処理で生成された検索時刻履歴データに基づき、各ユーザの検索動向を表す「クラス」を自動的に抽出する。本処理では、例えば、潜在クラス抽出を利用し、検索時刻履歴データから潜在クラスを抽出する。なお、上記の潜在クラス抽出処理方法はあくまでも例示であり、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングなどの処理により、クラスを抽出することもできる。
【００３９】
ユーザ分類処理（ステップＳ２０３）では、すべての広告配信ユーザをクラス抽出処理（ステップＳ２０２）によって抽出されたクラスのいずれかに分類する処理を行う。クラス抽出処理（ステップＳ２０２）において、前述の潜在クラス抽出を利用している場合は、各ユーザの検索時刻履歴データに基づき、抽出された潜在クラスへの帰属確率を求め、帰属確率が最大となるクラスにユーザを分類する手法などが適用可能である。また、クラス抽出処理においてクラスタリングを適用している場合は、各クラスタの重心と、ユーザの検索時刻履歴間の類似度を算出し、最も類似度が高いクラスタにユーザを分類する手法などを適用することができる。本処理の結果、すべての広告配信対象ユーザが、クラス抽出処理において抽出されたクラスのいずれかに分類されることとなる。
【００４０】
クラス特性抽出処理（ステップＳ２０４、Ｓ２０５）では、クラス抽出処理（ステップＳ２０２）によって得られたすべてのクラスの特性を、各クラスに分類されたユーザの検索時刻履歴データに基づいて抽出する。具体的には、各クラスに分類されたユーザの検索時刻履歴データから、各時間帯（図５の例の場合、｛０，１，・・・，２３｝時台を表す時間帯）ごとに、クラス内のユーザの検索件数を算出する。その後、各クラスにおいて、検索件数が多い時間帯を抽出し、そのクラスの特性とする。具体的な特性抽出方法としては、検索件数が多い時間帯の上位Ｎ件を抽出し、クラス内での時間帯ごとの平均検索件数との差に基づいて検索件数の多い時間帯を抽出するなどの手法を適用することができる。この処理の結果、クラスごとに広告配信に適した時間帯が導出されることとなる。本処理でのクラス特性抽出処理の例を図６に示す。
【００４１】
図６の例では、抽出されたクラスごとに、広告を配信するのに適していると推測される時間帯の情報が示されている。例えば、クラスＩＤ：００００１で示されたクラスの場合、１０〜１３時台に検索を行っているユーザが多く、クラスＩＤ：００００２で示されたクラスの場合、２０〜２３時台に検索を行っているユーザが多く、クラスＩＤ：０００１０で示されたクラスの場合、７〜９時台に検索を行っているユーザが多いため、この時間帯に広告を配信すると、広告効果の向上が期待される。
【００４２】
広告配信スケジュール決定処理（ステップＳ２０６）では、広告主が入力した広告情報と、クラス特性抽出処理の結果とを照合し、各ユーザに配信する広告ならびにその配信時刻を決定する。ここで、本発明において想定している広告データの例を図７に示す。
【００４３】
図７に示されている広告データは、本システムでの広告配信を希望する広告主が、配信対象広告入力モジュールを利用して入力される。具体的には、配信する広告の内容とともに、広告の配信を希望する時間帯の情報を入力する。たとえば、図７の広告ＩＤ：００００１（野菜の安売り）で示される広告の場合、１０，１１，１２，１３時台に、広告ＩＤ：００００２（音楽ＣＤ）で示される広告の場合、２０，２１，２２，２３時台に、広告ＩＤ：０１７８８（生活用品）で示される広告の場合、７，８，９時台に、広告の配信の希望が入力されている。
【００４４】
本処理では、クラス特性抽出結果と広告データを照合し、各広告の配信時刻と配信するクラスとを決定する。たとえば、図６と図７とを照合した場合、広告ＩＤ：００００１の広告は、クラスＩＤ：００００１に分類されたユーザに配信することが適切であると判断される。こうした処理を、配信を予定しているすべての広告に対して行うことにより、広告配信スケジュールが決定される。
【００４５】
なお、ユーザデータベース１０５に、ユーザの属性情報（例えば、性別・年齢・住所など）が含まれる場合は、属性情報取得部１０９がその属性情報を取得して、その情報を利用してさらに詳細な広告配信スケジュールを決定することも可能である。例えば、配信対象広告情報入力部１０６において、広告の希望配信ユーザの属性情報を入力する機能を提供し、広告データベース１０７にその情報が含まれていれば、広告配信対象クラスのユーザのうち、広告主が指定した希望配信ユーザの属性情報に該当するユーザのみに広告を配信するスケジュールを決定する方法の適用が可能である。また、検索ログデータに含まれる検索キーワードを検索キーワード取得部１１０において取得し、その検索キーワードを利用することによる広告配信スケジュールの詳細化も可能である。具体的には、広告主が指定した検索キーワードを入力したユーザのみに、広告を配信する手法などが適用可能である。
【００４６】
したがって、本実施形態によれば、ユーザが広告を見る可能性が高い時間帯を自動的に推測することが可能になるため、現状よりもさらに高い広告効果が得られる。また、ユーザに対するｐｕｓｈ型の広告配信が可能になることから、より積極的に広告を配信したい広告主にとって有効な広告配信サービスを提供することができる。さらに、広告主のサイトや店舗においての履歴情報が全くないユーザに対しても、適切な時間帯での広告配信が可能になる。
【００４７】
なお、広告配信装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを広告配信装置に読み込ませ、実行することによって本発明の広告配信装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００４８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００４９】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５０】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本実施形態に係る広告配信装置の構成図である。
【図２】本実施形態に係る広告配信装置の処理フローである。
【図３】本実施形態に係る広告配信装置の処理フローである。
【図４】検索ログデータを例示した図である。
【図５】検索時刻履歴データを例示した図である。
【図６】クラス特性抽出結果を例示した図である。
【図７】広告データを例示した図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０・・・ユーザ端末、２０・・・情報検索エンジン、１００・・・広告配信装置、１０１・・・検索ログデータベース、１０２・・・検索ログ取込部、１０３・・・クラス抽出部、１０４・・・ユーザ分類部、１０５・・・ユーザデータベース、１０６・・・配信対象広告情報入力部、１０７・・・広告データベース、１０８・・・広告配信スケジュール決定部、１０９・・・属性情報取得部、１１０・・・検索キーワード取得部、１１１・・・広告配信部１１１、
【図１】
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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】
2008233295.tif 000009