(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する指標演算部と、
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する信頼性演算部と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する期待値演算部と、
前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する読出確率演算部と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるクリエイティブ出力部と、を備え、
前記信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化サーバ。
【請求項２】
前記期待値演算部で算出した前記評価指標の信頼度に対し、前記評価指標を算出した時点の該当クリエイティブの露出回数に応じて予め設定された定数を乗算する
請求項１に記載のクリエイティブ最適化サーバ。
【請求項３】
前記評価指標はクリック率である
請求項２に記載のクリエイティブ最適化サーバ。
【請求項４】
前記評価指標はコンバージョン率である
請求項２に記載のクリエイティブ最適化サーバ。
【請求項５】
データベースと、クリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバとを備えるクリエイティブ最適化システムであって、
前記データベースは、
複数のクリエイティブと、クリエイティブのウェブページへの露出回数と対応づけられた過去の統計データとを蓄積し、
前記クリエイティブ最適化サーバは、
クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する指標演算部と、
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、前記データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する信頼性演算部と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する期待値演算部と、
前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する読出確率演算部と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるクリエイティブ出力部と、を備え、
前記クリエイティブ最適化サーバの前記信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化システム。
【請求項６】
ユーザがクライアント端末から入稿フォームを用いて入力したクリエイティブを電気通信回線を介して受信し、前記データベースに蓄積するインターフェース装置、をさらに備える
請求項５に記載のクリエイティブ最適化システム。
【請求項７】
前記インターフェース装置は、受信した複数のクリエイティブから特定のユーザがクリエイティブを選択するための審査画面データを、特定のユーザからのログイン処理に応じて前記電気通信回線を介して当該特定のユーザのクライアント端末へ出力する
請求項６に記載のクリエイティブ最適化システム。
【請求項８】
前記前記インターフェース装置は、前記受信された複数のクリエイティブの前記評価指標及び前記期待値の順位と該順位に基づく付与ポイントの情報を含む画面データを、前記電気通信回線を介して前記ユーザのクライアント端末へ出力する
請求項７に記載のクリエイティブ最適化システム。
【請求項９】
クリエイティブ最適化サーバが備える指標演算部により、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備える信頼性演算部により、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備える期待値演算部により、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備える読出確率演算部により、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備えるクリエイティブ出力部により、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるステップと、有し、
前記評価指標の信頼度を算出するステップにおいて、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化方法。
【請求項１０】
コンピュータを
クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する手段と、
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する手段と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する手段と、
算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する手段と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる手段と、
前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する手段として
機能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、テキスト、静止画及び動画にハイパーリンクが付随するコンピュータ・ネットワーク（電気通信回線）上の広告など、ウェブサイト上のハイパーリンクのクリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバ、クリエイティブ最適化システム、クリエイティブ最適化方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、コンピュータ・ネットワーク上のウェブサイトに掲載されたハイパーリンクや広告自体は、ウェブサイトの制作者あるいは広告の制作者が制作し、ウェブサイトに掲載してユーザの誘導を図っている。しかし、それでは期待するコンバージョン（最終的な成果）やクリック率（CTR：Click Through Rate）等を引き出せるかどうかは不明である。
【０００３】
テキスト、静止画、動画、音楽等を組み合わせて創造・制作された広告などのコンテンツは総称してクリエイティブと呼ばれる。ウェブページに表示されたクリエイティブに期待するコンバージョンやクリック率等を得るには、ハイパーリンクを持つクリエイティブ自体を最適化（より有効性の高いクリエイティブを抽出）し、ユーザのアクションを促す必要がある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、コンピュータ・ネットワークを介してクライアントコンピュータへ広告を配信し、該広告の有効性を自動的に評価し、その評価の結果に基づいて当該広告の特徴を自動的に変更することにより、コンピュータ・ネットワーク上での広告活動を最適化することが記載されている。
【０００５】
この特許文献１に記載された発明の特徴は、単にクリック率やコンバージョン率のログから最適化を図ることを目的としている点である。すなわち、広告の有効性を実績に基づいて評価している。例えばコンバージョンに関して広告の有効性を評価する場合、ウェブページに表示された広告を見てその広告の製品を実際に購入したユーザの人数を判定することにより評価を行っている。
【特許文献１】特開２００７−５１０９７３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、特許文献１に記載された方法はサンプル（インプレッション）をたくさん取れる場合に有効であり、クリエイティブの個数が１００を超えるような多数の場合や、ウェブページへの掲出期間が短い場合には対応することができない。
【０００７】
さらに、特許文献１に記載された方法では、多様化したネットワーク社会に対応することができない。商品の販売においては発売のタイミング（時期）や販売のスピードが大切であるといわれている。販売のスピードとは、適切な期間に適切な宣伝活動を行って消費者の購買意欲を高め、消費者の購買意欲が高いうちに販売活動を行い利益を確保することである。例えば、春に販売量又は消費量が増える商品は、春のうちに多く売ったほうが販売業者にとって効率がよく、それには迅速かつ適切な宣伝活動が必要である。
【０００８】
特許文献１に記載されたもののように広告の有効性について実績に基づいて評価をする場合、一般に、評価の信頼性を高めるためには母集団としてある程度のインプレッション（表示・露出）が必要である。インプレッション数が大きいほど評価結果の信頼性が高くなるが、インプレッション数を増やすには時間がかかってしまい、その広告により販売したい商品の販売に適した時期を逸してしまう。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、少ない露出回数で的確にクリエイティブの有効性を評価し、クリエイティブが効率よく露出されるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面のクリエイティブ最適化サーバは、指標演算部と、信頼性演算部と、期待値演算部と、読出確率演算部と、クリエイティブ出力部とを含むようにして構成されている。
指標演算部は、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また信頼性演算部は、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また期待値演算部は、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する。
また読出確率演算部は、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する。
またクリエイティブ出力部は、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる。
そして、信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する。
【００１１】
また、本発明の一側面のクリエイティブ最適化システムは、データベースと、クリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバとを備える。
前記データベースは、複数のクリエイティブと、クリエイティブのウェブページへの露出回数と対応づけられた過去の統計データとを蓄積している。
前記クリエイティブ最適化サーバは、指標演算部と、信頼性演算部と、期待値演算部と、読出確率演算部と、クリエイティブ出力部とを含むクリエイティブ最適化サーバと、を含むようにして構成されている。
指標演算部は、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また信頼性演算部は、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、前記データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また期待値演算部は、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する。
また読出確率演算部は、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する。
またクリエイティブ出力部は、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる。
そして、クリエイティブ最適化サーバの信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する。
【００１２】
また、本発明の一側面のクリエイティブ最適化方法並びにプログラムは、クリエイティブ最適化サーバが備える指標演算部により、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また、前記クリエイティブ最適化サーバが備える信頼性演算部により、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また、前記クリエイティブ最適化サーバが備える期待値演算部により、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出するステップと、
そして、前記クリエイティブ最適化サーバが備える読出確率演算部により、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更するステップと、
その後、前記クリエイティブ最適化サーバが備えるクリエイティブ出力部により、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるステップと、有し、
さらに、前記評価指標の信頼度を算出するステップにおいて、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
【００１３】
本発明の一側面においては、例えばクリック率などの評価指標に統計的手法を組み合わせて信頼性を関数化することにより、未来の価値を予測し、効率よくかつ（少ない露出回数でも）より早く良いクリエイティブを抽出することができる。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明によれば、少ない露出回数で的確にクリエイティブの有効性を評価し、有効性の高いクリエイティブを効率よく露出させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。
【００１６】
以下に述べる実施の形態は、本発明を実施するための好適な形態の具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されている。ただし、本発明は、以下の実施の形態の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの実施の形態に限られるものではない。したがって、例えば、以下の説明で挙げる使用材料とその使用量、処理時間、処理順序および各パラメータの数値的条件等は好適例に過ぎず、また、説明に用いた各図における寸法、形状および配置関係等も実施の形態の一例を示す概略的なものである。
【００１７】
コンピュータ・ネットワーク上で公開されるウェブサイト（ウェブページ群）のハイパーリンクとそのクリエイティブは、大きな価値のギャップを持つポイントの一つである。そのハイパーリンクの遷移率すなわち目的のウェブページまでの到達率を向上させるために、広告のパフォーマンス（魅力）の改善やウェブサイトのパフォーマンス（魅力）の改善にコストをかける必然性は非常に大きい。
【００１８】
そもそもネット広告は媒体費（広告をメディアに載せるのに掛かる費用）が非常に高く制作費が相対的に低いためクリエイティブによって創出される価値は大きい。本発明の一実施の形態では、パフォーマンス改善のためにクリエイティブとハイパーリンクの候補を用意し、それらを試しながら期待の高いクリエイティブの露出を上げていき、その効果によってアフィリエイタ（制作者）が報酬を得られるように構成している。なお、クリエイティブの例としてバナー広告（以下、単に「広告」という。）を例に挙げて説明するが、本発明はこの例に限られるものではなく、あらゆるクリエイティブの最適化に適用できる。
【００１９】
図１は、広告業界における各ステークホルダ（広告主、代理店、アフィリエイタ）のニーズを示した図である。
広告主１は、同じ媒体費をかけるならウェブページ上の広告に対して多くのクリックを欲している。また、広告主１から商品等の宣伝活動を依頼される代理店２としては、商品が表示されたウェブページへのハイパーリンクを張るクリエイティブの制作費は利幅が薄く固定費になるので、クリエイティブの制作はなるべく外注したい、利幅をとりたいと考えている。そこで、代理店２は、アフィリエイタ２に対し、クリエイティブの制作を依頼する。アフィリエイタ３は、効率よくお金（クリエイティブ制作の対価）が欲しい、評価されたい、褒められたいという願望を持っている。
【００２０】
上記広告主１が広告を評価する際の指標の一つにクリック率がある。クリック率は広告がクリックされる割合であり、クリック数をインプレッション数（広告が表示／配信された数）で除して割り出すことができる。
【００２１】
図２は、複数の広告について１インプレッションから１００万インプレッションまでのクリック率の遷移を表したグラフであり、横軸はインプレッション数（数値×１０００）、縦軸はクリック率を示している。この図２に示す例は、１００万インプレッション時のクリック率が０．０６３、０．０５３、０．０６１、０．０４２のそれぞれについて調査したものである。
一般にクリック率は、広告をウェブサイトに露出させて最初の頃は安定しないが、ある段階で安定期に入り緩やかに下降していく。図２に示す例では、４０万インプレッション以降（破線部）で安定している。したがって、クリエイティブの有効性の優劣を測るのに、大量のインプレッションが必要かといえばそうではなく、早い段階で優劣がついていることが推測できる。
【００２２】
図３は、クリエイティブの個数とクリック率の関係を示したヒストグラムの例である。この図３に示す例は、クリック率０．０３からクリック率０．０７までの各段階のクリエイティブの個数を調査したものである。クリック率とクリエイティブの個数の分布は、集合あたりの平均クリック率と標準偏差から、図４に示す曲線４のようにほぼ正規分布となることがわかった。この例の場合、平均クリック率（平均ＣＴＲ）は０．０４８％、最高クリック率（最高ＣＴＲ）が０．０７％であるので、仮にクリエイティブが一つのときのクリック率が０．０４８％になるとすると、最高ＣＴＲのクリエイティブ（図４の破線部）を選択することによりクリック率を最大で４５％以上改善できる計算になる。
【００２３】
先ほど、クリエイティブの有効性の優劣が割と早い段階でわかると述べたが、それには次のような理由が考えられる。仮に１０００個のクリエイティブの集合に対してそれぞれ１０００インプレッションさせたとすると、この集合全体では１００万インプレッションしていることになる。そのため、この１０００個のクリエイティブは、個々のクリエイティブよりも早く、クリック率の平均ａ、標準偏差ｂのクリエイティブの集合であることが算出できる。その場合に、当該インプレッション数の段階でクリック率が上位であると思われるものが図４の破線部の中に含まれる可能性は非常に高い。
【００２４】
図５は、クリエイティブの個数に基づく正規分布の変化例を示すグラフである。
クリック率とクリエイティブの個数が正規分布だとすると、クリエイティブの総数が多い方が効果（有効性）の高いクリエイティブが発見される可能性が高くなる。つまり、より多くの中からいいものを選ぶと、ＣＴＲ（クリック率）やＣＶＲ（コンバージョン率）をより改善することができる。例えば、図５に示す例では、同じ平均ＣＴＲを持つ正規分布の曲線４より曲線５の方が、クリエイティブの絶対数が多いので、最高ＣＴＲであるクリエイティブの個数も多いことがわかる。
【００２５】
以上のことから本出願人は、なるべく多くのクリエイティブからクリック率の高い最善のものを自動で選んで表示する仕組みをビジネス化することに想到した。例えば、図６はあるウェブページに掲載されたクリエイティブの例であり、ウェブページ画面１０の右側に画像のクリエイティブ１２、下側にテキストのクリエイティブ１３が表示されている。このウェブページ画面１０に本発明を適用すると、例えば今週のイチ押し欄１１に目的サイトへのハイパーリンクを埋め込んだ画像の中でも期待値が高いものの露出頻度が高くなる。また、テキストで期待値が高いものの露出頻度が高くなる。それによって、ユーザのマウスクリック等のアクションが活発になることが期待される。
【００２６】
ところで、背景技術の欄において説明したとおり、インプレッション数が大きいほど評価結果の信頼性が高くなるが、インプレッション数を増やすに時間がかかると、最終的な成果を得るのに適した時期を逃したり、有効性の低いクリエイティブをいつまでも露出したりすることに繋がりかねない。そのため、なるべく早い段階でクリエイティブの有効性を評価する必要がある。しかし、クリエイティブの評価結果の信頼性はインプレッション数に比例するので、インプレッション数が少ない段階のクリエイティブの評価結果はその信頼性が問題である。つまり、インプレッション数が少ない段階でクリエイティブを評価する際にはいかに信頼性を確保するかが重要となってくる。
【００２７】
以下、クリエイティブの評価結果の信頼性を向上させる方法について、評価指標の一つであるクリック率を例に説明する。
【００２８】
図７，図８は、クリック率０．０６３％のバナー広告のクリック率推移の例を示すグラフであり、横軸は実測したインプレッション数（１００インプレッション単位）、縦軸はクリック率を示す。
曲線２１は、１インプレッションから３０９８０００インプレッションまでの間に徐々にクリック率０．０７％に落ち着いているが、測定開始直後は、サンプル（インプレッション）が少ないためクリック率の変動幅が大きく、安定しないことがわかる。例えば、１０００インプレッションのときクリック率０．０７％を記録している（図７参照）。また、３５００００インプレッションのときもクリック率０．０７％を記録している（図８参照）。しかし、１０００インプレッションのときに、クリック率０．０７％を記録するものには次のようなクリック率遷移をするものもある。
【００２９】
図９は、複数のクリック率０．０６３％のバナー広告のクリック率推移の例を示すグラフであり、横軸はインプレッション数（１００インプレッション単位）、縦軸はクリック率を示す。
曲線２１，２２，２３は、いずれも１０００インプレッション目のときにクリック率０．０７％を記録しているが、その後の振れ幅が大きいことがわかる。１０００インプレッション目にクリック率０．０７％を記録したクリエイティブを多数集めると、図１０に示す曲線２４のように平均ＣＴＲａ％の正規分布で表現され、その標準偏差ｂ１は比較的大きく広く分散していることがわかる。
【００３０】
図１１は、３５００００インプレッションのときにクリック率０．０７％を記録する複数のクリエイティブのクリック率推移の例を示すグラフである。横軸はインプレッション数（１００インプレッション単位）、縦軸はクリック率を示す。
図１１に示す曲線２１，２６，２７は、図９の１０００インプレッション目に同じクリック率０．０７％を記録したものと比較すると、振れ幅が大きくないことがわかる。３５００００インプレッション目のときのクリック率０．０７％を記録したクリエイティブを多数集めると、図１２に示す曲線２８のように平均ＣＴＲａ％の正規分布で表現され、その標準偏差ｂ２は比較的小さく狭く分散していることがわかる。
【００３１】
本明細書において、この正規分布の標準偏差がクリック率など評価指標の信頼性に対応する。つまり、インプレッション数が増えてクリック率のサンプルが増えれば増えるほど、標準偏差は小さくなり信頼性は高い（ブレ幅が小さくなる）。あるインプレッション数Ｎ（自然数）のときのクリック率をｒとおくと、そのＮとｒのサンプルをたくさん記録し、それらがその後どのように推移するかデータを蓄積していくことで、クリック率の信頼性を算出するための根拠となるサンプルが増えていくこととなる。
【００３２】
ここで、クリック率の信頼性を利用したクリエイティブの評価方法について説明する。
【００３３】
例として、「２回目のインプレッション時点でクリック率が５０％」のバナー広告Ａ、「２００万回目のインプレッション時点でクリック率が５０％」のバナー広告Ｂを想定する。そのクリック率はどちらも５０％であるが価値が全く異なる。バナー広告Ａはこれからクリック率が下がっていくこと可能性が極めて高いが、バナー広告Ｂは既にクリック率が安定しているといえる。つまり、クリック率の単純比較ではそのどちらが良いのか判断することは難しい。
【００３４】
そこで、過去のクリック率の統計からその時点のインプレッションにおける信頼性をかけて関数化し、「期待クリック率（以下、「期待ＣＴＲ」という。）」という指数化することによりバナー広告Ａとバナー広告Ｂを比較することができる。実際は、単純な掛け算でなくＣＴＲと信頼性の関数となる。また、この信頼性はインプレッションによって確度が変化するため、本発明ではこの信頼性に対して、信頼性の信頼性ともいうべき定数をかける計算を行っている。
【００３５】
ＣＴＲ      信頼性    期待ＣＴＲ
バナー広告Ａ      ５０％  ×  ０．０１＝  ０．５
バナー広告Ｂ      ５０％  ×  ０．９５＝４７．５
【００３６】
このようにしてインプレッションのサンプル数が異なるものも比較することができる。コンバージョンなど他の正規分布の評価指標に関しても同様のことがいえる。つまり、ＣＴＲ（クリック率）やＣＶＲ（コンバージョン率）等は過去価値或いは現在価値に過ぎないが、期待値という概念を持ち込んで指数化することにより将来価値を表現することができる。
【００３７】
本明細書においては、クリエイティブのクリック率の信頼性を下記のように定義する。なお、クリック率を例に挙げて説明するが、コンバージョン率など正規分布で表される他の評価指標についてもこの計算方法を適用することができる。
【００３８】
まず、実際の測定データに基づくクリック率をｒとし、これをサンプルクリック率と呼ぶ。Ｎ（自然数）を表示回数（インプレッション）、ｃをクリック数とすれば、r＝ｃ／Ｎである。
【００３９】
また、Ｐ（ｘ）をクリック率ｘが発生する確率とする。このクリック率ｘが所与の場合に、サンプルクリック率ｒの起こる条件付き確率をＰＮ（ｒ｜ｘ）と表す。Ｎは表示回数であり、以後の説明ではＮの表記を省略することもある。その場合、Ｐ（ｒ｜ｘ）と標記する。なお、クリック率ｘはＮを極大化した際に得られる数値と仮定する。
【００４０】
Ｐ（ｘ）の確率分布は、既述のとおり経験から正規分布（ガウス分布）である。したがって、Ｐ（ｘ）は下記式（１）のように定義できる。
【００４１】
【数１】
0004702642.tif 000002
【００４２】
また、クリエイティブをＮ回表示させた場合のサンプルクリック率rとクリック率ｘが同じになる、すなわち同時に成立する確率（同時確率）を、Ｐ（ｒ，ｘ）とする。
【００４３】
ここでサンプルクリック率ｒの信頼性を計算するためには、サンプルクリック率ｒの値が既に得られている場合にクリック率ｘの条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｒ）がどうなるのかを考える必要がある。クリック率ｘが連続型確率変数である場合、サンプルクリック率ｒの条件の下でのクリック率ｘの平均μrと標準偏差σrは以下の式（２），（３）で表される。
【００４４】
【数２】
0004702642.tif 000003
【数３】
0004702642.tif 000004
【００４５】
平均μrは、サンプルクリック率ｒが与えられている場合、そのサンプルクリック率ｒが得られた場合におけるクリック率ｘの平均である。標準偏差σrは、表示回数Ｎの時点でのサンプルクリック率ｒの信頼度ということができる。
【００４６】
ここで、条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｒ）を求めるため、ベイズの定理を使用する。条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｒ）は、ベイズの定理により式（４）で表される。
【００４７】
【数４】
0004702642.tif 000005
【００４８】
Ｐ（ｒ）は、サンプルクリック率ｒとクリック率ｘが同時に成り立つ場合においてサンプルクリック率ｒが発生する確率であり、式（５）に示すように、Ｐ（ｘ）Ｐ（ｒ｜ｘ）を積分したものとして表すことができる。
【００４９】
【数５】
0004702642.tif 000006
【００５０】
Ｐ（ｘ）は過去の統計又は経験則から得られる既知の数字であるため、Ｐ（ｒ｜ｘ）は二項係数を含む式（６）から算出することができる。すなわち、クリエイティブをＮ回表示した場合にｘの確率で表示されると考えると、二項分布によって確率が求められる。このとき、μr＝ｒとなる。
【００５１】
【数６】
0004702642.tif 000007
【００５２】
経験的にＰ（ｘ）がわかっているという前提においては、Ｐ（ｒ｜ｘ）は二項分布によってその確率が求められる。よって、式（５）におけるＰ（ｘ）が求められ、最終的に式（４）に示したベイズの定理からＰ（ｘ｜ｒ）が求められる。そして、式（３）の標準偏差σrの解が得られ、その解により信頼度すなわち信頼性が定義される。
【００５３】
以上のとおり、あるクリエイティブを露出したときのＮ（インプレッション数）とｒ（ＣＴＲ：クリック率）から信頼性（標準偏差）を割り出し、その後の当該クリエイティブがどのようなクリック率を記録するかという確率を計算することにより、期待ＣＴＲを算出することができる。
【００５４】
ここで、図１３に示すグラフを参照して正規分布と標準偏差の関係について説明する。
図１３に示すように正規分布の曲線２９は、その標準偏差の中に収まり、その標準偏差の中に収まるデータの全体に対する割合を下記のように算出することができる。
（範囲）    （その中に入るデータの割合）
μ±σ        ０．６８２７（約２／３）
μ±２σ      ０．９５４５（約１９／２０）
μ±３σ      ０．９９７３
※これは平均値±標準偏差の範囲に全データの６８．２７％が、平均値±（標準偏差の２倍）の範囲内に全データの９５．４５％が分布するという意味である。
【００５５】
上記の関係を活用し、ある一定の確率内（リスクの中）で早期にクリック率の優位性を判断することができる。すなわち、この計算方法により、どのクリエイティブがクリック率において優位性が高いかを早い段階で判断することができる。これらのサンプルデータを基に、実測したインプレッションＮとクリック率ｒのデータを蓄積するほどクリック率ｒの幅が縮まってくる。
【００５６】
次に、上述したクリエイティブの評価方法を利用したクリエイティブ最適化システムについて説明する。
【００５７】
図１４は、本発明の一実施の形態に係るクリエイティブ最適化システムの概要を示す図である。
本実施の形態のクリエイティブ最適化システム３０は、主に複数のクリエイティブ候補を用意するための入稿・審査インターフェース装置３２、クリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバ３３、広告などの情報を発信するウェブサーバ３５、クライアント端末３６を含むようにして構成される。
【００５８】
このクリエイティブ最適化システム３０を用いたビジネスモデルの新規なところは、まず、多数のクリエイティブを作ること自体が経済合理性に合わないところを、外部も含めてオープンに集めることでより多くのクリエイティブを集められるようにした点である。また、それらのクリエイティブを人が審査するのではなく、とにかく全て試すという点である。また、短期間でそのクリエイティブの中から最適なものを抽出するという点である。さらに、その効果を価値ギャップの高い（誘導することで価値を向上することができる）広告やウェブページの検索結果等の一覧ページ等に導入することで報酬を得るという点である。
【００５９】
また、クリエイティブ最適化システム３０の新規な部分は、最速でＣＴＲやＣＶＲなどの評価指標が高いものを抽出するようにしたところである。すなわち、単純に現時点でのＣＶＲやＣＴＲを比較するのではなく、統計的手法を組み合わせることでそのクリエイティブの期待値を算出することにより、少ないサンプルからでも的確な評価指標を割り出すことを可能にしている。
【００６０】
次に、クリエイティブ最適化システム３０全体の処理を、図１５に示すフローチャートを参照して説明する。ここでは、ユーザをあるウェブサイトに誘導する目的でクリエイティブをネットワーク上で公開する場合について説明する。
【００６１】
まずステップＳ１において、あるハイパーリンクの誘導先の目的に応じていると思われるクリエイティブの候補を入稿・審査インターフェース装置２に多数用意する。その場合に、その誘導先と誘導意図をネットワーク上で広報し、ユーザ３１ａ〜３１ｃなどの第３者に多数のクリエイティブを制作してもらって候補を集めることも含む。
【００６２】
例えば、一体多のコンテスト形式ではなく、図１６に示すような多対多のコミュニティのスレッド形式だと盛り上がることが期待できる。キャンペーンにクライアントも運営者も投稿するアフィリエイタも参加者３１ａ〜３１ｆとしても自由に参加できるコミュニティを構築する。その中で、広告（目的）ごとにスレッドを立てて投稿してもらう。
【００６３】
審査についても、入稿と同様にオープンに行えば盛り上がる場が提供できると考える。例えば、図１７に示すように、多数のユーザが投稿サイトにクリエイティブを投稿してスレッド４１，４２・・・と次々にスレッドを立てていく。クライアントは自らのスレッド４３を立ててその中で、投稿されたクリエイティブに対してコメント４３ａを書き込んだりしながら審査内容を公開する。
【００６４】
ステップＳ２において、入稿・審査インターフェース装置３２に用意された例えばクリエイティブＡ，Ｂ，Ｃが適切なものかどうかを審査し、審査を通過したものを後述するクリエイティブ・データベースに格納する。この審査においては、クリエイティブ自体の美的外観よりも著作権侵害の有無等、形式的な審査に重点を置く。
【００６５】
ステップＳ３において、ネットワーク上でコンテンツを配信するウェブサーバ３５からクライアント端末装置３６へ、クリエイティブ最適化サーバ３３へのアクセスを含むプログラム３４を配信しておく。例えばユーザがクライアント端末装置３６上でブラウザを立ち上げたり、所定のホームページにアクセスしたりといったことをトリガとして、ネットワークを通じてクライアント端末装置３６がクリエイティブ最適化サーバ３３へ接続する。プログラム３４の例として、例えばスクリプトの記述してあるフラッシュバナーを入稿する。
【００６６】
ステップＳ４において、クリエイティブ最適化サーバ３３は、クリエイティブ・データベースからそれら全てのクリエイティブを少しずつ、或いは、ある確率でクリエイティブを抽出し、ネットワークを通じてクライアント端末装置３６へハイパーリンク付きクリエイティブを配信する。
【００６７】
ステップＳ５において、配信されたハイパーリンク付きクリエイティブをクライアント端末装置３６（に接続された表示装置）に表示させ、ハイパーリンク付きのクリエイティブに対するクライアント端末装置３６（ユーザ）の反応をクリエイティブ最適化サーバ３３がネットワークを通じて取得する。
【００６８】
ステップＳ６において、クリエイティブ最適化サーバ３３は、クライアント端末装置３６から取得した情報に信頼性を加味して当該クリエイティブの期待値を算出する。これは最速で最も評価指標（ＣＴＲあるいはＣＶＲなど）が高いものを抽出するためである。
【００６９】
ステップＳ７において、期待値に基づいて次にクリエイティブ最適化サーバ３３へアクセスされた場合の当該クリエイティブの露出確率を変動する。つまり、抽出された期待値の高いクリエイティブの露出を増やす。このように露出される確率に傾斜をかけて、期待値の高いものをたくさん表示する。
【００７０】
ステップＳ８において、上記ステップＳ１〜Ｓ７（特にステップＳ４〜Ｓ７）の処理を繰り返し、クリエイティブ・データベース内の各クリエイティブについて露出確率を随時更新する。このとき、それらの期待値の高いクリエイティブが期待どおりのＣＴＲやＣＶＲを出しているか確認する。期待に沿っている場合は、それらをそのまま傾斜をかけて露出し続ける。一方、期待に添っていない場合や他のクリエイティブの中で期待値の高いものが発見された場合は、他に期待値の高いクリエイティブの露出を増やす（露出の傾斜配分を変更）。上述処理を繰り返すことにより、ＣＴＲやＣＶＲを最適化する。
【００７１】
なお、期待に沿っているとは、信頼性の部分で規定するリスクの範囲に収まっているかどうかを指す。つまり、標準偏差の±σの範囲（６８．２７％）に収まるクリック率なのか、±２σの範囲（９５．４５％）に収まるクリック率なのか、あるいは±３σの範囲（９９．７３％）に収まるクリック率なのかというように、予め設定した範囲内に収まっているようであれば問題ないと判断する。具体的な範囲については、実際に件数を重ねて調整していくものであり、どれくらいリスク（すなわち誤差）をとるかは検証を重ねて適宜細かく変更することが好ましい。
【００７２】
ステップＳ９において、クリエイティブのパフォーマンス（ユーザの反応）に応じて制作者（アフィリエイタ）への報酬やインセンティブを設定する。この処理が終了した後、システム全体の処理を終了する。実際のシステムにおいては、ステップＳ１〜ステップＳ９もしくはステップＳ３〜ステップＳ９の一連の処理を繰り返す。
【００７３】
多数のものから良いであろうクリエイティブを抽出する際に、一つ一つの期待ＣＴＲから割り出すと非常に非効率である。したがって、一つ一つのクリエイティブを比較するのではなく、集合の中から「この中にクリック率が上位のものがあるであろうという小集合」に絞り込んでそれらの露出を極大化させ、さらにクリック率やコンバージョン率を検証し、絞り込んでいくという段階（ステップＳ６，Ｓ７）を経ることで、システムパフォーマンス（性能・効率）を改善することも考えられる。
【００７４】
また、多数のクリエイティブに紛れ込んだ他の良いクリエイティブを拾うためにチェックの段階（ステップＳ５〜Ｓ８）を用意し、期待に添っていない又は他に期待値の高いクリエイティブが発見された場合には、期待値の高いクリエイティブの露出を増やす（露出の傾斜配分を変更する）。その際、信頼度の異なるクリエイティブに対して期待値という概念を用いて比較する。そして、それらの統計データは、補正を繰り返すことによって、より信頼性の高いシステムへと学習・成長させることができ、最適なパフォーマンス（性能・効率）を引き出すことができる。
【００７５】
次に、図１８を参照して、本発明の一実施の形態におけるクリエイティブ最適化システム３０の構成を詳細に説明する。
【００７６】
クリエイティブ最適化システム３０は、入稿・審査インターフェース装置３２、クリエイティブ最適化サーバ３３、クリエイティブ・データベース３３Ａ、ウェブサーバ３５Ａ、広告配信サーバ３５Ｂ、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃが、それぞれコンピュータ・ネットワーク５０，５０ａを介して相互に接続されている。特に、入稿・審査インターフェース装置３２及びクリエイティブ最適化サーバ３３はこのシステムのために用意したものではあるが、入稿・審査インターフェース装置３２は必要に応じて設ければよい。ウェブサーバ３５Ａ、広告配信サーバ３５Ｂ及びクライアント端末３６Ａ〜３６Ｃは既存の機器を流用する。
【００７７】
なお、コンピュータ・ネットワーク５０，５０ａには、インターネット等の広域ネットワークを適用できる。また、コンピュータ・ネットワーク５０ａは、ローカルエリアネットワーク(LAN：Local Area Network)であってもよい。本実施の形態において、各装置間のデータの送受信はコンピュータ・ネットワーク５０，５０ａを経由して行うが、以降の説明ではコンピュータ・ネットワーク５０，５０ａを経由する旨の記載は省略する。また、本実施の形態において、コンピュータ・ネットワーク５０，５０ａ上のデータの送受信は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）プロトコルを用いパケット通信を行うものとするが、この例に限られるものではない。さらに、以下の説明では、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃを総称してクライアント端末装置３６と称す。
【００７８】
入稿・審査インターフェース装置３２は、特許請求の範囲に記載したインターフェース装置の一例であり、クリエイティブの入稿及び審査に関する処理を実行するものである。
【００７９】
クリエイティブ最適化サーバ３３は、インプレッションが少ない早い段階で統計的手法を用いてクリエイティブ・データベース３３Ａに保存された複数のクリエイティブの期待値を算出して期待値の高いクリエイティブを抽出する。そして、抽出した期待値の高いクリエイティブすなわち最適化されたクリエイティブを、コンピュータ・ネットワーク５０を介して目的に応じてウェブサーバ３５Ａや広告配信サーバ３５Ｂ等へ送信する。このように、より期待値の高いクリエイティブの露出を増やすことにより、システム全体の最適化を図ることができる。
【００８０】
クリエイティブ・データベース３３Ａは、大量のクリエイティブの保存・蓄積が可能な大容量の磁気記録装置や半導体メモリといった不揮発性の記憶手段である。なお、入稿・審査インターフェース装置３２とクリエイティブ・データベース３３Ａはコンピュータ・ネットワーク５０ａを介して接続しているが、クリエイティブ・データベース３３Ａを入稿・審査インターフェース装置３２に設ける構成としてもよい。或いは、クリエイティブ・データベース３３Ａをクリエイティブ最適化サーバ３３に格納して一体に構成するようにしてもよい。
【００８１】
ウェブサーバ３５Ａは、コンピュータ・ネットワーク５０上でクライアント端末装置３６からの要求に応じたウェブページ等のデータを送信するものである。
【００８２】
広告配信サーバ３５Ｂは、コンピュータ・ネットワーク５０上でクライアント端末装置３６に送信するウェブページ等に表示される広告を配信するものである。なお、広告配信サーバ３５Ｂも、コンピュータ・ネットワークに接続されウェブコンテンツを発信する点において広い意味でのウェブサーバである。
【００８３】
クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃは、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータの他、携帯電話機、ゲーム機などコンピュータ・ネットワーク５０との通信機能を備えた機器が適用される。
【００８４】
ここで、入稿・審査インターフェース装置３２について詳細に説明する。
図１９は、入稿・審査インターフェース装置３２の内部構成例を示すブロック図である。入稿・審査インターフェース装置３２は、主に入稿・審査判別部５１と、入稿処理部５２と、審査処理部５３から構成されている。
【００８５】
入稿・審査判別部５１は、クライアント端末装置３６からアクセスがあった場合に、入稿処理を実行したいのか又は審査処理を実行したいのかを判別するものである。
【００８６】
入稿処理部５２は、入稿・審査判別部５１においてクライアント端末装置３６から入稿処理のためのアクセス要求があった場合に、所定の入稿処理を行うものである。この入稿処理部５２は、ログイン処理部５２Ａと、誘導目的選択部５２Ｂと、誘導先・誘導目的表示画面生成部５２Ｃと、クリエイティブ入稿部５２Ｄを含むように構成されている。
【００８７】
ログイン処理部５２Ａは、入稿・審査インターフェース装置３２に入稿のためにアクセスしてきたクライアント端末装置３６のログイン処理（認証処理）を行うものである。例えば、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃに識別符号（ID：Identifier）とパスワードの入力を要求するログイン画面を表示させ、入力された識別符号とパスワードを入稿・審査インターフェース装置３２内に登録されているものと比較して正規のユーザであるかどうかを確認する。このログイン画面については後述する。
【００８８】
誘導目的選択部５２Ｂは、認証したクライアント端末装置３６に誘導目的（キャンペーンやサイトなど）の選択を促す誘導目的選択画面を表示させ、どの誘導目的が選択されたかを判別するものである。この誘導目的選択画面については後述する。
【００８９】
誘導先・誘導目的表示画面生成部５２Ｃは、誘導目的選択部５２Ｂの判別結果に基づいて、後述する誘導先・誘導目的表示画面を生成するものである。
【００９０】
クリエイティブ入稿部５２Ｄは、誘導先・誘導目的表示画面を通じてクライアント端末装置３６からアップロードされたクリエイティブを受信し、所定のメタデータと対応づけてクリエイティブ・データベース３３Ａに一時的に保存するものである。
【００９１】
また審査処理部５３は、入稿・審査判別部５１においてクライアント端末装置３６から審査処理のためのアクセス要求があった場合に、所定の審査処理を行うものである。この審査処理部５３は、ログイン処理部５３Ａと、誘導目的選択部５３Ｂと、不適切クリエイティブ選択部５３Ｃと、不適切クリエイティブ削除部５３Ｄを含むように構成されている。
【００９２】
ログイン処理部５３Ａは、ログイン処理部５２Ａと同様に、入稿・審査インターフェース装置３２に審査のためにアクセスしてきたクライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃのログイン処理（認証処理）を行うものである。例えば、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃに識別符号（ＩＤ）とパスワードの入力を要求するログイン画面を表示させ、入力された識別符号とパスワードを入稿・審査インターフェース装置３２内に登録されているものと比較して正規のユーザであるかどうかを確認する。このログイン画面は、ログイン処理部５２Ａにより表示されるものと同様の外観でもよい。
【００９３】
誘導目的選択部５３Ｂは、認証したクライアント端末装置３６に誘導目的（キャンペーンやサイトなど）の選択を促す誘導目的選択画面を表示させ、どの誘導目的が選択されたかを判別するものである。この誘導目的選択画面は、ログイン処理部５３Ａにより表示されるものと同様の外観でもよい。
【００９４】
不適切クリエイティブ選択部５３Ｃは、誘導目的選択部５３Ｂの判別結果に基づいて、入稿されたクリエイティブ一覧を示す画面を生成し、このクリエイティブ一覧画面をクライアント端末装置３６に表示させるものである。そして、ユーザに不適切なクリエイティブの選択を促し、どのクリエイティブが不適切なものとして選択されたかを判別する。このクリエイティブ一覧画面については後述する。
【００９５】
不適切クリエイティブ削除部５３Ｄは、不適切クリエイティブ選択部５３Ｃの判別結果に基づいて、クリエイティブ・データベース３３Ａ内に一時的に保存したクリエイティブに対し所定の処理を行うものである。すなわち、適切なクリエイティブはクリエイティブ・データベース３３Ａに保存し、不適切とされたクリエイティブをクリエイティブ・データベースから削除する。
【００９６】
なお、入稿処理部５２と審査処理部５３のそれぞれにログイン処理部５２Ａ，５３Ａと誘導目的選択部５２Ｂ，５３Ｂを設けたが、入稿・審査インターフェース装置３２内にそれぞれ一つのみ設けて入稿処理と審査処理で共用してもよい。
【００９７】
次に、クリエイティブ・データベース３３Ａに保存されるデータについて説明する。
クリエイティブ・データベース３３Ａには、主に各クリエイティブを管理するクリエイティブ・テーブルと、誘導目的（キャンペーン、サイトなど）ごとに案件を管理する案件テーブルが保存される。
【００９８】
図２０は、クリエイティブ・テーブルの例を示す図である。
クリエイティブ・テーブル６１（クリエイティブＤＢ）は、クリエイティブＩＤにより各クリエイティブの識別及び管理を行っており、一つのクリエイティブＩＤに対応してクリエイティブ情報と制作者情報が登録されている。
【００９９】
クリエイティブ情報には、例えばクリエイティブデータ（テキスト、静止画、動画、音楽など）、誘導先データ（リンク先ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）など）、インプレッション数、クリック数、コンバージョン数、ＣＴＲ（クリック数）、ＣＶＲ（コンバージョン率）、信頼性、期待ＣＴＲ、期待ＣＶＲなどが含まれる。また、制作者情報には、制作者を識別するための制作者ＩＤが少なくとも含まれる。
【０１００】
図２１は、案件テーブルの例を示す図である。
案件テーブル６２（案件ＤＢ）は、案件ＩＤにより各案件の識別及び管理を行っており、一つの案件ＩＤに対応して基本情報とクリエイティブ情報が登録されている。
【０１０１】
基本情報は、クライアントデータ、誘導先データ（リンク先のＵＲＬ（Uniform Resource Locator））、締切日、当該案件の目的などが含まれる。また、クリエイティブ情報には、複数のクリエイティブＩＤ（入稿されて審査の終了したもの）が含まれている。
【０１０２】
次に、クリエイティブ最適化サーバ３３について詳細に説明する。
図２２は、クリエイティブ最適化サーバ３３の内部構成例を示すブロック図である。クリエイティブ最適化サーバ３３は、クリエイティブ入出力部７１と、イベント判定部７２と、ログ記録部７３と、指標演算部７４と、信頼性・期待値演算部７５と、読出確率演算部７６と、対価演算部７７とを含むようにして構成されている。
【０１０３】
クリエイティブ入出力部７１は、クリエイティブと誘導目的のリンク先情報をクリエイティブ・データベース３３Ａ内の候補の中からある確率で呼び出すものである。具体的には、例えば読出確率演算部７６で計算された確率に従って、クリエイティブ・データベース３３Ａから期待値の高いクリエイティブを読み出す。またクリエイティブ入出力部７１は、読出確率演算部７６から供給される読出し確率が変更されたクリエイティブを、コンピュータ・ネットワーク５０を通じてウェブサーバ３５Ａや広告配信サーバ３５Ｂ等へ出力するものである。なおクリエイティブ入出力部７１は、特許請求の範囲に記載したクリエイティブ出力部の一例である。
【０１０４】
イベント判定部７２は、クライアント端末装置３６による処理内容、例えばクリエイティブのインプレションか、又はどのクリエイティブがクリックされたのか、或いはどのクリエイティブに対するアクションであるのかなどの情報（イベント）の内容を判定するものである。
【０１０５】
ログ記録部７３は、イベント判定部７２の判定結果のログを、記録手段である図示しない不揮発性のメモリに記録するものである。
【０１０６】
指標演算部７４は、ログ記録部７３により記録されたログに基づいて、正規分布で表されるクリエイティブの評価指標、例えばクリック率やコンバージョン率などを計算するものである。
【０１０７】
信頼性・期待値演算部７５は、特許請求の範囲に記載した信頼性演算部又は期待値演算部の一例であり、クリエイティブの評価指標を計算した時点のインプレッション数に基づいて、当該評価指標の信頼性を計算し、さらに評価指標と信頼性から期待値を計算するものである。信頼性及び期待値についての演算は、上述した式（３）〜式（６）を利用して行う。
【０１０８】
読出確率演算部７６は、信頼性・期待値演算部７５が計算した期待値に基づいて、クリエイティブの読出し確率（露出頻度）を変更するものである。例えば計算の結果、あるクリエイティブの期待値が高かった場合は、露出する確率の傾斜をそのクリエイティブの露出が多くなるように変更する。すなわち、あるクリエイティブにおける期待値がクリエイティブ全体の期待値の総和に占める割合を計算し、その割合に基づいて露出頻度を決定する。したがって、期待値の高いクリエイティブは全体に占める割合が高くなり、露出頻度が増える。一方、期待値の低いクリエイティブは全体に占める割合が低くなり、露出頻度が減る。
【０１０９】
対価演算部７７は、指標演算部７４が計算したクリエイティブの評価指標と、信頼性・期待値演算部７５が計算した期待値とに基づいて、クリエイティブ制作の対価（ポイント等）を計算するものである。
【０１１０】
なお、本実施の形態のクリエイティブ最適化サーバ３３においては、クリエイティブ及びリンク先のＵＲＬ情報を外部に送信する機能を明記していないが、サーバの性質上外部へデータを送信するクリエイティブ送信部を当然に備えている。また、クリエイティブ最適化サーバ３３内の各処理部は、一つのサーバであるクリエイティブ最適化サーバ３３内に構成されているが、一体ではなく別々のサーバに格納してもよい。
【０１１１】
次に、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃの内部構成について説明する。
図２３は、クライアント端末装置３６Ａ〜３６Ｃがパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータである場合の構成例を示すブロック図である。
【０１１２】
コンピュータ８０のＣＰＵ（Central Processing Unit）８１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）８２、または記録部８８に記録されているプログラムに従って、一連の処理の他、各種の処理を実行する。ＲＡＭ（Random Access Memory）８３には、ＣＰＵ８１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのＣＰＵ８１、ＲＯＭ８２、およびＲＡＭ８３は、バス８４により相互に接続されている。
【０１１３】
ＣＰＵ８１にはまた、バス８４を介して入出力インターフェース８５が接続されている。入出力インターフェース８５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部８６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部８７が接続されている。ＣＰＵ８１は、入力部８６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、ＣＰＵ８１は、処理の結果を出力部８７に出力する。
【０１１４】
入出力インターフェース８５に接続されている記録部８８は、例えばハードディスクからなり、ＣＰＵ８１が実行するプログラムや各種のデータを記録する。
【０１１５】
通信部８９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。また通信部８９を介してプログラムを取得し、記録部８８に記録してもよい。
【０１１６】
入出力インターフェース８５に接続されているドライブ９０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア９１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部８８に転送され、記録される。
【０１１７】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図２３に示すように、リムーバブルメディア９１によりパッケージメディアとして提供される。リムーバブルメディア９１としては、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory），ＤＶＤ（Digital Versatile Disc），光磁気ディスクを含む）、もしくは半導体メモリなどを適用することができる。あるいは、プログラム記録媒体は、プログラムが一時的もしくは永続的に格納（記録）されるＲＯＭ８２や、記録部８８を構成するハードディスクなどにより構成される。
【０１１８】
このプログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部８９を介して、ローカルエリアネットワーク(LAN：Local Area Network)、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１１９】
なお、汎用コンピュータ８０を用いてクライアント装置３６を構成する場合について説明したが、この汎用コンピュータ８０を適用して入稿・審査インターフェース装置３２及びクリエイティブ最適化サーバ３３を構成することもできる。
【０１２０】
次に、このように構成されたクリエイティブ最適化システム３０の動作について説明する。始めに、図２４のフローチャートを参照して入稿・審査インターフェース装置３２による入稿処理を説明する。
【０１２１】
前提として、ユーザがクライアント端末装置３６からクリエイティブ審査システムへのログインを試みることで下記入稿処理が開始される。
【０１２２】
まずステップＳ１１において、コンピュータ・ネットワーク５０を介してクライアント端末装置３６からのアクセスがあった場合、入稿・審査インターフェース装置３２の入稿・審査判別部５１は入稿処理の要求か否かを判定する。入稿処理であった場合、入稿処理部５２のログイン処理部５２Ａがクライアント端末装置３６（ユーザ）のログイン処理を行う。この処理が終了後、ステップＳ１２の処理に進む。
【０１２３】
図２５は、ログイン処理時にクライアント端末装置３６に表示されるログイン画面の例を示す図である。本実施の形態では、ログイン画面１０１においてユーザのＩＤ及びパスワードの入力を要求するようにしている。なお、ログイン処理時にクライアント端末装置３６に表示されるログイン画面の例はこれに限られるものではない。
【０１２４】
ステップＳ１２において、入稿・審査インターフェース装置３２の誘導目的選択部５２Ｂは、認証したクライアント端末装置３６に誘導目的（キャンペーンやサイトなど）の選択を促す誘導目的選択画面を表示させる。この処理が終了後、ステップＳ１３の処理に進む。
【０１２５】
図２６は、クライアント端末装置３６に表示される誘導目的選択画面の例を示す図である。誘導目的選択画面１０２において、例えばキャンペーン名、締切日、誘導先のＵＲＬが表示される。本実施の形態では、カーソル１０２ａが広告Ａの上にあるので広告Ａが選択された例となっている。なお、誘導目的選択画面の例はこれに限られるものではない。
【０１２６】
ステップＳ１３において、誘導目的選択部５２Ｂはクライアント端末装置３６の応答内容からどの誘導目的（例えばキャンペーン名）が選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップＳ１４の処理に進む。
【０１２７】
ステップＳ１４において、誘導先・誘導目的表示画面生成部５２Ｃは、誘導先・誘導目的表示画面として図２７に示すような誘導目的と投稿フォームの表示画面１０３、さらには図２８に示すような誘導目的と投稿内容確認の表示画面１０５を、クライアント端末装置３６に表示させる。この処理が終了後、ステップＳ１５の処理に進む。図２７，図２８に示す表示画面１０３，１０５の内容については後述する。
【０１２８】
ステップＳ１５において、表示画面１０３，１０５等を通じてユーザがクライアント端末装置３６からのクリエイティブの入稿処理を完了すると、入稿・審査インターフェース装置３２はアップロードされたクリエイティブを受信する。この処理が終了後、ステップＳ１６の処理に進む。
【０１２９】
ステップＳ１６において、入稿・審査インターフェース装置３２のクリエイティブ入稿部５２Ｄは、受信したクリエイティブをクリエイティブ・データベース３３Ａに一時的に保存する。この処理が終了後、一連の入稿処理を終了する。
【０１３０】
図２７に示す誘導目的と投稿フォームの表示画面１０３について説明する。
誘導目的と投稿フォームの表示画面１０３は、例えばキャンペーン名、締切日及び誘導先のＵＲＬ情報を含む誘導目的欄１０３ａ、入稿に際してのコメント欄１０３ｂ、投稿フォーム１０４等を表示する。投稿フォーム１０４は、誘導先選択欄１０４ａ（誘導先が複数の場合）、入稿クリエイティブのタイトル欄１０４ｂ、本文欄１０４ｃ、画像ファイルの種類を選択するためのファンクションキー群１０４ｄ、クリエイティブ表示欄１０４ｅ、写真ファイルの格納先表示欄１０４ｆ、アイコン表示された入力内容確認ボタン１０４ｇ等を有している。ユーザはクリエイティブを投稿したら、入力内容確認ボタン１０４ｇを図示しないマウス等のポインティングデバイスを利用してクリックし、投稿内容確認画面の表示画面１０５（図２８参照）へ遷移する。
【０１３１】
図２８に示す誘導目的と投稿内容確認の表示画面１０５について説明する。図２８において、図２７の各部分と対応する部分については重複を避けるため説明を省略する。
誘導目的と投稿内容確認の表示画面１０５は、誘導目的欄１０３ａ、コメント欄１０３ｂ、投稿フォーム１０６等を表示する。投稿フォーム１０６は、誘導先選択欄１０６ａ、タイトル確認欄１０６ｂ、本文確認欄１０６ｃ、クリエイティブ確認欄１０６ｄ、圧縮確認欄１０６ｅ、作成ボタン１０６ｆ、戻るボタン１０６ｇ等を有している。本例のクリエイティブ確認欄１０６ｄには、３つのクリエイティブ１０６ｄ１〜１０６ｄ３と各クリエイティブが記録されているファイルシステム上の位置を表すパスが表示されている。
【０１３２】
ユーザは、投稿したクリエイティブに問題がなければ、作成ボタン１０６ｆを図示しないマウス等のポインティングデバイスを利用してクリックし、作業を終了する。クリエイティブを投稿し直す場合は、戻るボタン１０６ｇをクリックし、前画面である誘導目的と投稿フォームの表示画面１０３に戻って再編集する。
【０１３３】
図２９は、入稿フォーム１０４の下に続けて既に入稿されたクリエイティブを表示した例を示す図である。
このように表示した場合、ユーザは自分以外のアフィリエイタが投稿したクリエイティブを閲覧することができる。本実施の形態では、投稿フォーム１０４の下に、ユーザ１０７ｃから投稿されたクリエイティブ１０７ａとタイトル１０７ｂを含む投稿画面１０７が表示されている。さらに、投稿画面１０７を受けて他のユーザ１０８ｃから投稿されたクリエイティブ１０８ａとタイトル１０８ｂを含む投稿画面１０８が表示されている。このように投稿画面をタイトル付きで時系列で表示することにより、投稿の流れが時系列で把握できるとともに、他のユーザとコミュニケーションをとりながら投稿することができる。
【０１３４】
次に、図３０のフローチャートを参照して入稿・審査インターフェース装置３２による審査処理を説明する。
【０１３５】
前提として、ユーザがクライアント端末装置３６上で図２５に示すようなログイン画面を表示させ、クリエイティブ審査システムへのログインを試みることで下記審査処理が開始される。
【０１３６】
まずステップＳ２１において、コンピュータ・ネットワーク５０を介してクライアント端末装置３６からのアクセスがあった場合、入稿・審査インターフェース装置３２の入稿・審査判別部５１は審査処理の要求か否かを判定する。審査処理であった場合、審査処理部５３のログイン処理部５３Ａがクライアント端末装置３６（ユーザ）のログイン処理を行う。この処理が終了後、ステップＳ２２の処理に進む。
【０１３７】
ステップＳ２２において、入稿・審査インターフェース装置３２の誘導目的選択部５３Ｂは、認証したクライアント端末装置３６に誘導目的（キャンペーンやサイトなど）の選択を促す誘導目的選択画面（例えば図２６参照）を表示させる。この処理が終了後、ステップＳ２３の処理に進む。
【０１３８】
ステップＳ２３において、誘導目的選択部５３Ｂはクライアント端末装置３６の応答内容からどの誘導目的（例えばキャンペーン名）が選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップＳ２４の処理に進む。
【０１３９】
ステップＳ２４において、不適切クリエイティブ選択部５３Ｃは、誘導目的選択部５３Ｂの判別結果に基づいて、入稿されたクリエイティブ一覧を示す画面を生成し、このクリエイティブ一覧画面をクライアント端末装置３６に表示させる。この処理が終了後、ステップＳ２５の処理に進む。
【０１４０】
図３１は、審査画面の例を示す図である。
審査画面１１０は、例えばキャンペーン名、締切日及び誘導先のＵＲＬ情報を含む誘導目的欄１１０ａ、入稿に際してのコメント欄１１０ｂ、不適切クリエイティブへのチェックを促す指示欄１１０ｃ、誘導先欄１１０ｄ、クリエイティブ表示領域１１０ｅ、確認終了ボタン１１０ｇを含んでいる。クリエイティブ表示領域１１０ｅでは、各クリエイティブの下にチェックボックスが表示されており、例えば著作権侵害といった法に触れる、或いは公序良俗に反するなどの不適切なクリエイティブにチェックを入れることができる。ここでは、クリエイティブの数を集めることが目的であるので、クリエイティブの美的外観や魅力を積極的にチェックすることはしない。本実施の形態では、チェックボックス１１０ｆ１，１１０ｆ２にチェックが入っており、この２つのクリエイティブが消去対象であることを表している。
【０１４１】
図３０のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ２５において、不適切クリエイティブ選択部５３Ｃは、図３１に示す審査画面１１０上でどのクリエイティブが不適切なものとして選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップＳ２６，Ｓ２７の処理を実行する。不適切クリエイティブ削除部５３Ｄは、不適切クリエイティブ選択部５３Ｃの判別結果に基づいて、クリエイティブ・データベース３３Ａ内に一時的に保存したクリエイティブに対し以下の処理を行う。
【０１４２】
ステップＳ２６において、チェックボックスにチェックマークのないクリエイティブを、適切なクリエイティブであるとしてクリエイティブ・データベース３３Ａに保存する。
【０１４３】
また、ステップＳ２７において、チェックボックスにチェックマークが付され不適切であるとされたクリエイティブを、クリエイティブ・データベース３３Ａから削除する。
【０１４４】
上記ステップＳ２６，Ｓ２７の処理が終了後、一連の審査処理を終了する。
【０１４５】
以上のようにして集めた多数のクリエイティブについて期待値を計算し、期待値の高いクリエイティブから優先的にネットワーク上に露出する、すなわちクリエイティブ最適化処理を実施する。図３２のシーケンス図を参照して本実施の形態におけるクリエイティブ最適化処理を説明する。
【０１４６】
まず、前提として、クライアント端末装置３６にクリエイティブ最適化サーバ３３へのアクセス処理を実行するプログラム３４を配信してある（図１４参照）。
【０１４７】
そこで、ステップＳ３１において、クライアント端末装置３６はブラウザを起動するなどの所定のトリガに基づいて、クリエイティブ最適化サーバ３３を呼び出すプログラム３４を起動する。この処理が終了後、ステップＳ３２に進む。なお、本実施の形態では、何らかのトリガによってクライアント端末装置３６が自動的にクリエイティブ最適化サーバ３３を呼び出すようにしているがこの例に限られるものではない。例えばユーザ操作に従ってクリエイティブ最適化サーバ３３の呼び出しを実行するなど、種々の形態が考えられる。
【０１４８】
ステップＳ３２において、クライアント端末装置３６は、クリエイティブ最適化サーバに対して３３に呼び出しコマンドを送信する。この処理が終了後、ステップＳ３３の処理に進む。
【０１４９】
ステップＳ３３において、クリエイティブ最適化サーバ３３のクリエイティブ入出力部７１は、クリエイティブ・データベース３３のクリエイティブ・テーブル６１を参照して、複数の候補の中からある確率でクリエイティブとリンク先の情報（ハイパーリンク）を抽出する。この処理が終了後、ステップＳ３４，Ｓ３５の処理に進む。
【０１５０】
ステップＳ３４において、クリエイティブ最適化サーバ３３のクリエイティブ送信部は、ハイパーリンク付きクリエイティブをクライアント端末装置３６に送信する。この処理が終了後、ステップＳ３７の処理に進む。
【０１５１】
一方、ステップＳ３５において、ステップＳ３３の処理が終了後に、クリエイティブ最適化サーバ３３のイベント判定部７２はクリエイティブのインプレッションが生じたことを検出する。また、ログ記録部７３が該当クリエイティブのインプレッションをログに残す。そして、指標演算部７４及び信頼性・期待値演算部７５が動作して、その時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル６１（図２０参照）の情報を更新する。この処理が終了後、ステップＳ３６の処理に進む。
【０１５２】
ステップＳ３６において、クリエイティブ最適化サーバ３３の読出確率演算部７６が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
【０１５３】
ステップＳ３７においては、上記ステップＳ３４の処理が終了後、クライアント端末装置３６はクリエイティブ端末装置３３から送られたハイパーリンク付きクリエイティブを表示画面に表示する。この処理が終了後、ステップＳ３８の処理に進む。
【０１５４】
ステップＳ３８において、クライアント端末装置３６は、当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクのクリックの有無を監視する。ハイパーリンクがクリックされた場合はステップＳ３９の処理に進む。一方、ハイパーリンクがクリックされない場合はステップＳ４３の処理に進む。
【０１５５】
ステップＳ３９において、クライアント端末装置３６は、クリエイティブ最適化サーバ３３にクリック情報を送信する。この処理が終了後、ステップＳ４０の処理に進む。
【０１５６】
ステップＳ４０において、クリエイティブ最適化サーバ３３のイベント判定部７２は当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクがクリックされたことを検出する。この処理が終了後、ステップＳ４１の処理に進む。
【０１５７】
ステップＳ４１において、クリエイティブ最適化サーバ３３のログ記録部７３が該当クリエイティブのクリックの履歴をログに残す。そして、指標演算部７４及び信頼性・期待値演算部７５が動作してその時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル６１の情報を更新する。この処理が終了後、ステップＳ４２の処理に進む。
【０１５８】
ステップＳ４２において、クリエイティブ最適化サーバ３３の読出確率演算部７６が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
【０１５９】
またステップＳ４３においては、当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクがクリックされた場合、クライアント端末３６はハイパーリンクで示される誘導先のウェブコンテンツを表示画面に表示する。この処理が終了後、ステップＳ４４に進む。
【０１６０】
ステップＳ４４において、クライアント端末装置３６は、誘導先のウェブコンテンツに対して何らかのアクションがなされたかどうかを監視する。アクションありの場合、ステップＳ４５の処理に進む。ここでのアクションとは、例えば該当クリエイティブが広告であった場合には、その広告に掲載された商品の購入やカタログ請求など、広告主が期待する最終的な成果（コンバージョン）に繋がるユーザのクリエイティブに対する行動を指す。
【０１６１】
ステップＳ４５において、クライアント端末装置３６は、クリエイティブ最適化サーバ３３にアクション情報を送信する。この処理が終了後、ステップＳ４６の処理に進む。
【０１６２】
ステップＳ４６において、クリエイティブ最適化サーバ３３のイベント判定部７２は当該クリエイティブの誘導先に対して行われたアクションであることを検出する。この処理が終了後、ステップＳ４７の処理に進む。
【０１６３】
ステップＳ４７において、クリエイティブ最適化サーバ３３のログ記録部７３が該当クリエイティブのアクションの履歴をログに残す。そして、指標演算部７４及び信頼性・期待値演算部７５が動作してその時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル６１の情報を更新する。この処理が終了後、ステップＳ４８の処理に進む。
【０１６４】
ステップＳ４８において、クリエイティブ最適化サーバ３３の読出確率演算部７６が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
【０１６５】
次に、入稿されたクリエイティブの結果表示とポイント分配について具体例を挙げて説明する。
【０１６６】
図３３は、入稿クリエイティブの結果表示画面の例を示す図である。
例えば、広告主がクリエイティブ入稿の応募を締め切った時点から結果が表示が開始される。本実施の形態では、広告主がクリエイティブの応募を締め切って掲載の開始を宣言したコメント画面１２１が表示されるとほぼ同時に、結果を示すクリエイティブランキング画面１２２が表示されている。クリエイティブランキング画面１２２では、例えば入稿クリエイティブ１２２ａ、アフィリエイタ１２２ｂ、インプレッション数（Ｉｍｐ数）１２２ｃ、クリック数１２２ｄ、クリック率（ＣＴＲ）１２２ｅなどの項目が表示される。
【０１６７】
図３４は、図３３に示した各クリエイティブに対して期待値に応じてポイントを分配した例を示す図である。
クリエイティブランキング画面１２２Ａの上に、広告主が結果に対してコメントを出しているコメント画面１２１Ａが表示されている。また、クリエイティブランキング画面１２２Ａには、図３３で示した項目に加え、期待ＣＴＲ１２２ｆ、獲得ポイント１２２ｇが表示される。この実施の形態において、クリック率１２２数に基づいて獲得ポイント１２２ｇを決定し、そこへ上位３名のアフィリエイタ（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん）に対し、順位に応じたボーナスを付与している。獲得ポイントは、クリック数に限らず、クリック率でもよいし、期待ＣＴＲでもよいし、さらにはその他の数値に基づいて決定してもよい。さらにはそれらを組み合わせて獲得ポイントを計算するようにしてもよい。
【０１６８】
図３５は、本発明を適用後の各ステークホルダの関係改善の例を示す図である。
本発明の新広告システム（クリエイティブ最適化システム）を利用することにより、広告主１に対し、クリエイティブのクリック率を上げる等の実効果すなわち多くのクリエイティブから最適化を図るという実効果を供与することができる。広告主１にとっては、意欲の高いクリエイタによる良質かつ多数のクリエイティブの中から良いものを自動で選ぶという納得感と効果によって、アフィリエイタとのマッチングが得られる。なお、良いクリエイティブは広告主１に買い取ってもらう仕組みとしてもよい。
【０１６９】
また、代理店２に対しては、新広告システム（クリエイティブ最適化システム）を運用することにより媒体費として販売マージンを落とす利益を供与することができる。つまり、一般ユーザがアフィリエイタとなって多数の良質なクリエイティブを集めることができるので、制作費を安く抑えることができる。
【０１７０】
また、アフィリエイタ３に対しては、納得感のある分配（報酬）とコミュニティによるモチベーションの喚起を供与することができる。アフィリエイタ３は、お金だけではなく世の中からの評価も求めており、そんなアフィリエイタ３の地位向上も図れる。
【０１７１】
以上説明した本実施の形態によると、クリック率やコンバージョン率の信頼度を関数化することにより未来における価値を予測し、効率よく、より早く良いクリエイティブを抽出できる。
また、クリエイティブ自体を選択してしまうのではなく、露出確率に傾斜をかけて、良いクリエイティブを拾いあげることができる。また、信頼性という概念を取り入れていることによって現実に即しており、この点で特許文献１に記載されたものと比較して有効性が極めて高いと言える。
本発明は、特許文献１に記載された発明とは異なり、広告にとどまらずハイパーリンクの最適化を図るという点でも異なる。さらに、クリック率やコンバージョン率を使用するものの、クリック率やコンバージョン率自体を評価するわけではないので、この点も従来技術と大きく異なる。
【０１７２】
ビジネスモデルの観点からみると、従来、多数のクリエイティブを作ること自体が経済合理性に合わないところを、外部からも含めてオープンに集めることによって、より多くのクリエイティブを集めることができるようになる。
また、それらのクリエイティブを人が審査するのではなく、ひとまず全て露出して試すことにより、よいクリエイティブを抽出する可能性を大きくすることができる。
また、少ない露出回数かつ短期間でそのクリエイティブの中から最適なものを抽出することができる。
また、その効果を価値ギャップの高い広告や検索結果のページ等に導入することで、アフィリエイタはより良い報酬を得ることができる。
【０１７３】
さらに、最速でクリック率が高い、あるいはコンバージョン率が高いものを抽出することができる。単純に現時点でクリック率やコンバージョン率を比較するのではなく、統計的手法を組み合わせることでそのクリエイティブの期待値を算出することにより、少ないサンプル（露出回数）からでもよりクリエイティブを割り出すことが可能になる。
【０１７４】
なお、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。また、これらの処理を実行する機能はハードウェアとソフトウェアの組み合わせによっても実現できることは言うまでもない。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専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、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、例えば汎用のコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１７５】
また、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述する処理ステップは、記載された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、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）をも含むものである。
【０１７６】
また、プログラムは、一つのコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【０１７７】
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に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において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１７８】
【図１】各ステークホルダのニーズを示す図である。
【図２】１００万インプレッションのときのクリック率の例を示すグラフである。
【図３】クリエイティブの個数とクリック率の例を示すヒストグラムである。
【図４】クリック率に対するクリエイティブの個数の正規分布を示すグラフである。
【図５】クリエイティブの個数に基づく正規分布の変化例を示すグラフである。
【図６】ウェブページに掲載されたクリエイティブの例を示す図である。
【図７】０．０６３％のバナー広告のクリック率の推移例を示すグラフである。
【図８】０．０６３％のバナー広告のクリック率の推移例を示すグラフである。
【図９】複数の０．０６３％のバナー広告によるクリック率の推移例を示すグラフである。
【図１０】クリック率に対するクリエイティブの個数の正規分布（標準偏差大）の例を示す図である。
【図１１】複数の０．０６３％のバナー広告によるクリック率の推移例を示すグラフである。
【図１２】クリック率に対するクリエイティブの個数の正規分布（標準偏差小）の例を示す図である。
【図１３】正規分布と標準偏差の関係を示すグラフである。
【図１４】本発明の一実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。
【図１５】本発明の一実施の形態に係るシステム全体の処理例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の一実施の形態に係るクリエイティブ入稿の仕掛けを示す図である。
【図１７】本発明の一実施の形態に係る審査の概要を示す図である。
【図１８】本発明の一実施の形態に係るシステムの構成例を示すブロック図である。
【図１９】本発明の一実施の形態に係る入稿・審査インターフェース装置の内部構成例を示す図である。
【図２０】本発明の一実施の形態に係るクリエイティブＤＢの説明図である。
【図２１】本発明の一実施の形態に係る案件ＤＢの説明図である。
【図２２】本発明の一実施の形態に係るクリエイティブ最適化サーバの内部構成例を示す図である。
【図２３】汎用コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図２４】本発明の一実施の形態に係る入稿処理例を示すブロック図である。
【図２５】本発明の一実施の形態に係るログイン画面の例を示す図である。
【図２６】本発明の一実施の形態に係る誘導目的選択画面の例を示す図である。
【図２７】本発明の一実施の形態に係る誘導目的と投稿フォームの表示画面の例を示す図である。
【図２８】本発明の一実施の形態に係る誘導目的と投稿内容確認の表示画面の例を示す図である。
【図２９】本発明の一実施の形態に係る入稿クリエイティブの表示例を示す図である。
【図３０】本発明の一実施の形態に係る入稿・審査インターフェース装置の審査処理例を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の一実施の形態に係る審査画面の例を示す図である。
【図３２】本発明の一実施の形態に係るクリエイティブ最適化処理例を示すシーケンス図である。
【図３３】本発明の一実施の形態に係る結果表示例を示す図である
【図３４】本発明の一実施の形態に係るポイント分配例を示すブロック図である。
【図３５】本発明の一実施の形態に係る各ステークホルダの関係改善例を示す図である。
【符号の説明】
【０１７９】
３２…入稿・審査インターフェース装置、３３…クリエイティブ最適化サーバ、３３Ａ…クリエイティブ・データベース、５１…入稿審査判別部、５２…入稿処理部、５２Ａ…ログイン処理部、５２Ｂ…誘導目的選択部、５２Ｃ…誘導先・誘導目的表示画面生成部、５２Ｄ…クリエイティブ入稿部、５３…審査処理部、５３Ａ…ログイン処理部、５３Ｂ…誘導目的選択部、５３Ｃ…不適切クリエイティブ選択部、５３Ｄ…不適切クリエイティブ削除部、６１…クリエイティブ・テーブル、６２…案件テーブル、７１…クリエイティブ入出力部、７２…イベント判定部、７３…ログ記録部、７４…指標演算部、７５…信頼性・期待値演算部、７６…読出確率演算部、７７…対価演算部
【図１】
0004702642.tif 000008
【図２】
0004702642.tif 000009
【図３】
0004702642.tif 000010
【図４】
0004702642.tif 000011
【図５】
0004702642.tif 000012
【図６】
0004702642.tif 000013
【図７】
0004702642.tif 000014
【図８】
0004702642.tif 000015
【図９】
0004702642.tif 000016
【図１０】
0004702642.tif 000017
【図１１】
0004702642.tif 000018
【図１２】
0004702642.tif 000019
【図１３】
0004702642.tif 000020
【図１４】
0004702642.tif 000021
【図１５】
0004702642.tif 000022
【図１６】
0004702642.tif 000023
【図１７】
0004702642.tif 000024
【図１８】
0004702642.tif 000025
【図１９】
0004702642.tif 000026
【図２０】
0004702642.tif 000027
【図２１】
0004702642.tif 000028
【図２２】
0004702642.tif 000029
【図２３】
0004702642.tif 000030
【図２４】
0004702642.tif 000031
【図２５】
0004702642.tif 000032
【図２６】
0004702642.tif 000033
【図２７】
0004702642.tif 000034
【図２８】
0004702642.tif 000035
【図２９】
0004702642.tif 000036
【図３０】
0004702642.tif 000037
【図３１】
0004702642.tif 000038
【図３２】
0004702642.tif 000039
【図３３】
0004702642.tif 000040
【図３４】
0004702642.tif 000041
【図３５】
0004702642.tif 000042