(57)【要約】【課題】  多くのアドネットワークを活用することにより収益を向上しつつ、運用負担を軽減することのできるイールド管理システム、方法及びプログラムを提供すること【解決手段】  媒体社のＷＥＢサイトから広告コンテンツの識別情報ならびに広告枠のインプレッション数及びクリック数のログを取得し、該ログを集計することにより単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数を算出する。媒体社が広告在庫を提供可能なアドネットワークの一覧について、キャンペーンごとにｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）を算出し、各キャンペーンのｅＣＰＭから各アドネットワークの予測ｅＣＰＭを算出し、該予測ｅＣＰＭに基づいてアドネットワークを選択し、該当するアドタグを出力する。【選択図】図１
2012093796.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒体社のＷＥＢサイトから広告コンテンツの識別情報ならびに広告枠のインプレッション数及びクリック数のログを取得するログ取得手段と、
前記広告コンテンツの識別情報に基づいて前記広告枠に表示された広告のキャンペーンを識別し、単位時間ごとに前記ログを集計することにより単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数を算出する集計手段と、
前記媒体社が広告在庫を提供可能なアドネットワークの一覧について、キャンペーンごとにＣＰＭ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）単価を記憶するデータベースと、
前記単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数と前記ＣＰＭ単価とに基づいて前記キャンペーンごとにｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）を算出し、各キャンペーンのｅＣＰＭから各アドネットワークの予測ｅＣＰＭを算出し、該予測ｅＣＰＭに基づいてアドネットワークを選択し、該当するアドタグを出力する最適化手段と、
を具備することを特徴とするイールド管理システム。
【請求項２】
前記データベースは、過去に出稿された広告主又は広告クリエイティブの掲載実績データをさらに記憶しており、
前記アドネットワークから申請されたキャンペーン又は広告クリエイティブについて、合致する広告主又は広告クリエイティブが前記掲載実績データに存在する場合には、前記アドネットワークから申請されたキャンペーン又は広告クリエイティブの掲載を可とする掲載可否判断の支援手段をさらに具備することを特徴とする請求項１記載のイールド管理システム。
【請求項３】
前記最適化手段は、媒体社とアドネットワーク事業者との間の契約がＣＰＣ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｃｌｉｃｋ）又はＣＰＡ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ａｃｔｉｏｎ）である場合に、前記ＣＰＣ又はＣＰＡによる収益をＣＰＭによる収益に換算することを特徴とする請求項１記載のイールド管理システム。
【請求項４】
前記最適化手段は、媒体社とアドネットワーク事業者との間の契約がレベニューシェアである場合に、広告の出現確率に基づいて前記予測ｅＣＰＭを算出することを特徴とする請求項１記載のイールド管理システム。
【請求項５】
媒体社のＷＥＢサイトから広告コンテンツの識別情報ならびに広告枠のインプレッション数及びクリック数のログをデータ収集手段が取得し、
前記広告コンテンツの識別情報に基づいて前記広告枠に表示された広告のキャンペーンを集計手段が識別し、単位時間ごとに前記ログを集計することにより単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数を前記集計手段が算出し、
前記媒体社が広告在庫を提供可能なアドネットワークの一覧について、キャンペーンごとにＣＰＭ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）単価をデータベースが記憶し、
最適化手段が、前記単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数と前記ＣＰＭ単価とに基づいて前記キャンペーンごとにｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）を算出し、各キャンペーンのｅＣＰＭから各アドネットワークの予測ｅＣＰＭを算出し、該予測ｅＣＰＭに基づいてアドネットワークを選択し、該当するアドタグを出力することを特徴とするイールド管理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
媒体社のＷＥＢサイトから広告コンテンツの識別情報ならびに広告枠のインプレッション数及びクリック数のログを取得するログ取得手段、
前記広告コンテンツの識別情報に基づいて前記広告枠に表示された広告のキャンペーンを識別し、単位時間ごとに前記ログを集計することにより単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数を算出する集計手段、
前記媒体社が広告在庫を提供可能なアドネットワークの一覧について、キャンペーンごとにＣＰＭ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）単価を記憶するデータベース、
前記単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数と前記ＣＰＭ単価とに基づいて前記キャンペーンごとにｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）を算出し、各キャンペーンのｅＣＰＭから各アドネットワークの予測ｅＣＰＭを算出し、該予測ｅＣＰＭに基づいてアドネットワークを選択し、該当するアドタグを出力する最適化手段、
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、オンライン広告配信技術に関し、特に、媒体社等における広告収益を向上するためのイールド管理（Ｙｉｅｌｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
媒体社の広告ビジネスに関して、各媒体社はインターネットサイト各面の各枠に広告を掲載している。それらの広告は媒体社側でメニューを作成し、メディアレップや広告代理店を通じて広告主に販売されている。また、広告主に販売できずに広告枠が余ってしまうことがある。その場合、自社広告を掲載する媒体社と、余剰広告枠をアドネットワークに販売する媒体社とがある。また、小規模の媒体社の広告枠や自社では売りにくい広告枠については、その全ての販売をアドネットワークに委託する場合もある。余剰広告在庫（枠）や自社で販売していない広告在庫をアドネットワークが販売する場合について、アドネットワークと媒体社との間のビジネスモデルは、（１）固定価格のＣＰＭやＣＰＣ、ＣＰＡによって広告在庫をアドネットワークが買い取る「買取モデル」と、（２）アドネットワークが販売した金額の一定割合を受け取る「レベニューシェア（Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｈａｒｅ）モデル」とに大別される。いずれのビジネスモデルの場合においても、媒体社とアドネットワークとの間で買取単価（ＣＰＭやＣＰＣ、ＣＰＡ）やレベニューシェアの割合を契約により決定する。
【０００３】
昨今では日本国内のアドネットワーク市場が活性化しており、多数のアドネットワーク事業者が存在している。一方、米国ではアドネットワーク事業者に加え、代理店が運営する広告主向けのアドネットワークであるデマンドサイドプラットフォーム（ＤＳＰ）、アドネットワークやＤＳＰの在庫の相互売買を行うアドエクスチェンジ、媒体社の収益を最大化させるイールドオプティマイゼーション、行動データをまとめるデータエクスチェンジなどが出現しており、市場がますます拡大傾向にある。今後、日本国内においてもアドネットワーク市場はさらに活性化し発展を遂げると推測されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００４−５２４５９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
媒体社がアドネットワークに広告在庫を提供する場合に、大きく分けて２つの課題が存在する。
【０００６】
第一の課題は、どのアドネットワークに在庫を提供すれば最も収益が上がるかの予測が難しいことである。例えばＣＰＭでの買取を行うアドネットワークばかりであれば、コンシューマのサイトへのインプレッションごとに、どのアドネットワークに在庫を提供すれば良いかは自明である。しかし、そこにＣＰＣでの買取を行うアドネットワークやレベニューシェアを行うアドネットワークが加わると、どのアドネットワークに在庫を提供することがベストであるかを判別することは難しくなる。即ち、ＣＰＣのアドネットワークについては、クリックがどのくらいの割合で取れるかを予測しなければならない。一方、レベニューシェアのアドネットワークについては、アドネットワークが販売している広告単価は様々であり、その中のどの広告が表示されるかを予測することが難しい。これは、どの広告を表示するかをアドネットワーク側の広告配信サーバが制御していることによる。
【０００７】
第二の課題は、アドネットワークから提供される広告の掲載可否を媒体社側で確認する運用負荷が高いことである。各アドネットワークが販売している広告の種類（広告主、案件の数）は大手媒体に匹敵するが、これらの掲載可否確認を媒体社が実施するには運用負荷が高い。多数のアドネットワークと契約することにより、収益が上昇する可能性が高まるが、掲載可否判断に要する作業負荷を考慮して、媒体社はそれほど多くのアドネットワークとは契約していないのが実情である。
【０００８】
アドネットワークへの在庫の提供を最適化するためのイールド管理システムは主に米国を中心に発展してきている。しかし、従来型のイールド管理システムは、インプレッション別に収益が判明する買取のＣＰＭやＣＰＭごとの入札に対応したものであって、インプレッション別では収益が判明しない状況に対応するものではない。また、日本のように掲載可否確認が厳密な状況にも対応することはできない。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、多くのアドネットワークを活用することにより収益を向上しつつ、運用負担を軽減することのできるイールド管理システム、方法及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】
実施形態に係るイールド管理システムは、媒体社のＷＥＢサイトから広告コンテンツの識別情報ならびに広告枠のインプレッション数及びクリック数のログを取得し、該ログを集計することにより単位時間あたりのインプレッション数及びクリック数を算出する。媒体社が広告在庫を提供可能なアドネットワークの一覧について、キャンペーンごとにｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）を算出し、各キャンペーンのｅＣＰＭから各アドネットワークの予測ｅＣＰＭを算出し、該予測ｅＣＰＭに基づいてアドネットワークを選択し、該当するアドタグを出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態のオンライン広告配信システムを示す図
【図２】実施形態のイールド管理システムを示すブロック図
【図３】ＣＤＮＵＲＬが有りの場合のＪＳログを示す図
【図４】ＣＤＮＵＲＬが無しの場合のＪＳログを示す図
【図５】配信ログを示す図
【図６】ＣＤＮＵＲＬが有りの場合で案件が未特定の状態の１時間ごとのＪＳログ集計を示す図
【図７】データ集計用クリエイティブハッシュ及びクリエイティブマスタテーブルを示す図
【図８】案件を特定した状態の１時間ごとのＪＳログ集計を示す図
【図９】ＣＤＮＵＲＬが無しの場合の１時間ごとのＪＳログ集計を示す図
【図１０】１時間ごとの配信ログ集計を示す図
【図１１】統合された１時間ごとの集計データを示す図
【図１２】キャンペーン掲載可否データを示す図
【図１３】配信契約データを示す図
【図１４】プレイスメントマスタを示す図
【図１５】広告主ごとの掲載実績データを示す図
【図１６】クリエイティブごとの掲載実績データを示す図
【図１７】広告主マスタを示す図
【図１８】アドネットワークキャンペーンマスタを示す図
【図１９】アドネットワークキャンペーンクリエイティブマスタを示す図
【図２０】最適化処理の全体の流れを示すフローチャート
【図２１】予測ｅＣＰＭ算出処理を示すフローチャート
【図２２】レベニューシェアの場合の予測ｅＣＰＭ算出処理を示すフローチャート
【図２３】アドネットワークの優先度算出処理を示すフローチャート
【図２４】掲載可否画面の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態は、アドネットワークを利用したオンライン広告配信技術に関し、特に、媒体社等における広告収益を向上するためのイールド管理システム、方法及びプログラムに関する。具体的な実施形態の説明の前に、媒体社とアドネットワーク事業者との間の契約内容、ならびにアドネットワークにおける広告メニューのパターンについて説明する。
【００１３】
表１は、媒体社とアドネットワーク事業者との間の契約内容を示したものである。
【表１】
2012093796.tif 000003
【００１４】
ビジネスモデルがレベニューシェア（Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｈａｒｅ：ＲＳ）の場合、アドネットワークが広告主に販売した金額の一定割合（％）が媒体社に支払われる。ビジネスモデルが買取（買い切り）の場合、アドネットワークがサイトごと又は広告枠ごとに設定したＣＰＭ、ＣＰＣ、ＣＰＡの固定単価の合計が媒体社に支払われる。自社広告の扱いとしては、有料の場合と無料の場合とがある。これは、アドネットワークと媒体社が買取の契約をしている場合、アドネットワークが出す広告がなく、媒体社の自社広告を出した場合に有料になるか否かを意味する。レベニューシェアの場合はもちろん無料となる。
【００１５】
媒体社からアドネットワークに提供する在庫量も契約内容に含まれる。これには、アドネットワークに提供する在庫量に制限がない場合と、アドネットワークに提供する在庫量に関してインプレッション数の上限又は下限に制限を課す場合とがある。制限がない場合とは、媒体社がどの程度の量の在庫をアドネットワークに提供するかについて制限がないことを意味する。レベニューシェアでは多くの場合に制限なしとなるが、買取ではほとんどの場合、インプレッション数に上限又は下限が設定される。これら上限又は下限は、媒体社がどの程度の量の在庫をアドネットワークに提供するかについて、サイト又は広告枠ごとに設定される。なお、上限と下限の両方が設定される場合と、上限と下限のいずれか一方のみが設定される場合とがある。
【００１６】
アドネットワークにおける広告メニューのパターンを表２に示す。
【表２】
2012093796.tif 000004
【００１７】
広告メニューの単価としては、ＣＰＭ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ）、ＣＰＣ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｃｌｉｃｋ）、ＣＰＡ（Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ａｃｔｉｏｎ）がある。ＣＰＭでは、１０００ｉｍｐ（インプレッション）あたりの配信に応じて金額が決定される。ＣＰＣでは、クリックに応じて金額が決定される。ＣＰＡでは、購入又は資料請求等のアクションに応じて金額が決定される。
【００１８】
広告メニューの保証形態としては、「課金」の場合と「保証」の場合とがある。「課金」の場合、ＣＰＭ単価、ＣＰＣ単価、又はＣＰＡ単価に実際の量を乗じたものが広告主の支払金額となる。「保証」の場合、広告メニューにおいて１０００万インプレッションが１００万円というように、量が保証される。この場合、アドネットワークは保証した量よりある程度多い量を配信するのが一般的であり、その超過分は広告主には課金しない。媒体社から見ると超過分は無料で配信していることとなる。
【００１９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００２０】
図１は、実施形態のオンライン広告配信システムを示す図である。同図に示すように本システムは、イールド管理システム１、広告管理システム３、広告出稿状況調査システム４、媒体社アドサーバー５、コンシューマ端末６、アドネットワーク７、ＣＤＮ（Ｃｏｎｔｅｎｔｓ  Ｄｅｌｉｖｅｒｙ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）８を有し、これらは物理的なネットワーク（例えばインターネット）に接続される。
【００２１】
イールド管理システム１は、アドネットワークに在庫提供した場合の広告（クリエイティブ）ごとのインプレッションやクリックを集計し、複数のアドネットワーク７のなかから適切なアドネットワークを決定し、そのアドタグをコンシューマ端末６のブラウザに配信する。同ブラウザにおいて表示されるサイトの広告枠は、媒体社アドサーバー５によって管理され、同サイトの広告枠に表示される広告コンテンツはＣＤＮ８から提供される。イールド管理システム１には、ユーザ端末２が接続されており、管理画面を通じて、掲載可否の管理や在庫を預けるアドネットワーク及び広告枠の管理、ならびに配信結果のレポーティングを行うことができる。
【００２２】
イールド管理システム１は、データ連携機能を通じて広告管理システム３と連携する。広告管理システム３は、商品カテゴリマスタ、広告主マスタ等の各種マスタと、広告出稿状況調査システム４から提供される掲載実績データ等を記憶しており、これらをデータ連携機能を通じてイールド管理システム１に送信する。広告管理システム３から提供された情報は、アドネットワークの最適化処理及び掲載可否判断の自動化処理に用いられる。なお、アドネットワーク７からイールド管理システム１に対して、キャンペーン基本情報ファイル、クリエイティブ基本情報ファイル、ならびにクリエイティブ素材ファイル等がアップロードされ、これらも最適化処理及び掲載可否判断の自動化処理に利用される。
【００２３】
イールド管理システム１の特徴は、（１）ＣＰＭ買取のアドネットワークのみならず、ＣＰＣ、ＣＰＡ買取のアドネットワークやレベニューシェアのアドネットワークも勘案して最適化を行うこと、（２）アドネットワークに対する掲載可否を判断する運用負荷を軽減することである。このようなイールド管理システム１の具体的な構成例について説明する。
【００２４】
図２は、実施形態のイールド管理システムを示すブロック図である。本システム１は、最適化サーバー１０と、データ収集サーバー１１と、バッチサーバー１２とにより構成される。
【００２５】
一般に、媒体社がアドネットワークに在庫を提供した場合、実際にどの広告が掲載され、さらにクリックされたか否かを媒体社側は把握することはできないが、イールド管理システム１では、掲載された広告のインプレッション数、クリック数、及び可能であればクリエイティブを識別するための情報（例えばクリエイティブＩＤ）を計測することができる。このような計測を行うためにスクリプト（例えばＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）：ＪＳ）を利用する。該スクリプトは、あらかじめ対象とする媒体社のＷＥＢサイト（以下、「媒体社サイト」または「サイト」という）に挿入される。
【００２６】
データ収集サーバー１１は、上記スクリプトと通信することにより、媒体社サイトのｉｎｎｅｒＨＴＭＬファイルを取得する。ｉｎｎｅｒＨＴＭＬを解析することにより、アドネットワークが実際に配信した広告を識別できる可能性がある。また、スクリプトによって測定されたイベントの記録をＪＳログ１１１として収集する。ＪＳログ１１１は、インプレッション数及びクリック数等の集計に利用される。ＪＳログ１１１は、広告配信の際に閲覧されていたページがクローズされるか別のページに移動したときにデータ収集サーバー１１に転送される。
【００２７】
バッチサーバー１２は、データ収集サーバー１１からＪＳログ１１１を取得してデータ集計し、ｅＣＰＭ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｓｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｌｌｅ，有効ＣＰＭ）を予測する。ｅＣＰＭは、１０００インプレッションあたりの収益を表す。
【００２８】
データ集計では、データ収集サーバー１１から取得したＪＳログ１１１を解析し、インプレッション数とクリック数を、広告枠ごと、キャンペーンごと、さらにはサイトごとに集計する。
【００２９】
最適化サーバー１０では、このように集計されたデータと、掲載可否時に取得される各アドネットワークの案件ごとの単価とに基づいて、現在のアドネットワークごとのｅＣＰＭを計算し、アドネットワーク最適化のために用いる。最適化サーバー１０は、コンシューマのユーザが媒体社のサイトのページを表示させるたびに、各アドネットワークのｅＣＰＭを比較し、そのなかで最もｅＣＰＭが高いアドネットワークを選択し、そのアドネットワークのアドタグを配信する。
【００３０】
一方、データ連携においては、広告管理システム３を通じて、広告出稿状況調査システム４のデータを日次で連携する。連携したデータに基づいて、掲載可否判断の自動化を行う。媒体社等において掲載可否を判断する際には、日本国内のほぼ全ての媒体社が実際に掲載した広告と、掲載の申請時に各アドネットワークから取得した広告とを比較する。これから掲載しようとする広告が、ある媒体社の過去実績に存在するか、あるいは日本のスタンダードな媒体社の過去実績に存在するかを判断する。過去実績が存在するならば、掲載を可に自動的に設定し、掲載可否画面において、過去実績が存在しないものについてのみ、人為的な判断を行うようにする。これにより、掲載可否判断の運用負荷を軽減する。
【００３１】
以下、データ収集、データ集計、データ連携の各機能について、具体的な構成及び処理手順を説明する。
【００３２】
最適化サーバー１０は、最適化モジュール１０１と、ＫＶＳ（Ｋｅｙ  Ｖａｌｕｅ  Ｓｔｏｒａｇｅ）  ＧＡＴＥＷＡＹ１０３と、ＫＶＳ１０４と、を具備する。最適化モジュール１０１は、コンシューマのサイトがブラウザ６にロードされた際に、現時点で選択されているアドネットワークのアドタグを同ブラウザ６に配信する。最適化モジュール１０１によるアドネットワーク最適化の具体的処理については後述する。また最適化モジュール１０１は、配信したアドネットワークについての情報を表す配信ログ１０２を生成して記憶する。
【００３３】
ブラウザ６において媒体社のサイトが表示され、同サイトの広告枠に広告が表示されると、上述したスクリプトが同ブラウザ６において実行される。該スクリプトは、データ収集サーバー１１と例えばＨＴＴＰプロトコルによって通信する。データ収集サーバー１１は、データ収集モジュール１１０を具備し、ブラウザ６のスクリプトとの通信によって取得した情報を表すＪＳログ１１１を生成して記憶する。バッチサーバー１２は、データ収集サーバー１１から定期的にＪＳログ１１１を取得してこれを解析する。
【００３４】
バッチサーバー１２は、データ集計機能部１２０と、データ連携機能部１２１と、データベース１２２とを具備する。データ集計機能部１２０は、解析モジュール１２３と、データ収集の第１のバッチ群１２６と、データ収集の第２のバッチ群１２８と、ＫＶＳアップロード用データの記憶部１２９と、ＫＶＳデータアップロード部１３０とを具備する。
【００３５】
解析モジュール１２３は、データ収集サーバー１１からＪＳログ１１１を取得して解析し、ＣＤＮＵＲＬ有りのＪＳログ１２４又はＣＤＮＵＲＬ無しのＪＳログ１２５を出力する。ＣＤＮＵＲＬとは、広告コンテンツを提供するＣＤＮ８のＵＲＬのことであって、ＪＳログ１１１からＣＤＮＵＲＬが判明する場合には、媒体社サイトから広告を取得でき、キャンペーン（案件）を識別することが可能である。ＪＳログ１１１からＣＤＮＵＲＬが判明しない場合には、アドネットワークは識別できるが、キャンペーンもしくは広告クリエイティブまでは識別できない。
【００３６】
図３に、ＣＤＮＵＲＬが有りの場合のＪＳログ１２４の一例を示す。ＪＳログ１２４は、日時ＩＤ、プレイスメントＩＤ、事業者ＩＤ、クリック有無、ＣＤＮＵＲＬ、クリックＵＲＬを有する。日時ＩＤは、広告が表示された日時を表す。事業者ＩＤは、アドネットワークの事業者のＩＤであって、アドネットワークを識別することができる。クリック有無とは、広告がクリックされたかどうかを表す。なお、上述したスクリプトは、実際のクリックではなくマウスオーバーイベントの検出をもって、クリックがなされたものと擬制することが好ましい。一方、図４は、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合のＪＳログ１２５を示している。同図から分かるように、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合には、ＣＤＮＵＲＬ、クリックＵＲＬが含まれない。
【００３７】
スクリプトとの通信に基づくデータ収集と並行して、データ集計機能部１２０は最適化サーバー１０から配信ログ１０２を取得する。図５に示すように、配信ログは、日時ＩＤ、プレイスメントＩＤ、事業者ＩＤを有する。このような配信ログ１０２は、どのアドネットワークに配信したかを正確に把握することができる。一方、上記スクリプトではアドネットワークごとのインプレッション数／クリック数を正確に計測できない場合があり、これを補正するために最適化サーバー１０からの配信ログ１０２を用いる。なお、最適化サーバー１０からの配信ログ１０２は、検索エンジン等のクローラーに対する配信を除外した配信ログ１３２とすることが好ましい。また、上記補正は、ＣＤＮＵＲＬが有りの場合のＪＳログ１２４とＣＤＮＵＲＬが無しの場合のＪＳログ１２５の両方に対して適用する。
【００３８】
データ収集の第１のバッチ群１２６は、ＣＤＮＵＲＬが有りの場合のＪＳログ１２４と、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合のＪＳログ１２５とに基づいて、１時間ごとの集計データ１２７を生成する。なお、単位時間は１時間に限定されない。
【００３９】
ＣＤＮＵＲＬが有りの場合のＪＳログ集計について説明する。図６は、ＣＤＮＵＲＬが有りの場合で案件が未特定の状態の１時間ごとのＪＳログ集計を示しており、このログ集計は、処理日時ＩＤ、収集日時ＩＤ、事業者ＩＤ、媒体社ＩＤ、サイトＩＤ、サイズＩＤ、プレイスメントＩＤ、ＣＤＮＵＲＬ、インプレッション数／ｈ、及びクリック数／ｈを有する。このＪＳログ集計におけるＣＤＮＵＲＬに基づいて案件及び広告クリエイティブを特定する。このために、図７（ａ）（ｂ）に示すデータ集計用クリエイティブハッシュ及びクリエイティブマスタテーブルを参照する。図７（ａ）のデータ集計用クリエイティブハッシュは、ＣＤＮＵＲＬ、クリエイティブハッシュ値、素材ファイル格納パスを有し、図７（ｂ）のクリエイティブマスタテーブルは、クリエイティブＩＤ、キャンペーンＩＤ、ＣＤＮＵＲＬを有する。クリエイティブマスタテーブルは、アドネットワーク７からイールド管理システム１に事前にアップロードされ、データベース１２２に格納される。
【００４０】
図８に示すように、ＣＤＮＵＲＬ有りの場合であって案件及び広告クリエイティブが特定された後の１時間ごとのＪＳログ集計は、処理日時ＩＤ、収集日時ＩＤ、事業者ＩＤ、媒体社ＩＤ、サイトＩＤ、サイズＩＤ、プレイスメントＩＤ、キャンペーンＩＤ、クリエイティブＩＤ、インプレッション数／ｈ、及びクリック数／ｈを有する。ＣＤＮＵＲＬに基づいてデータ集計用クリエイティブハッシュ及びクリエイティブマスタテーブルを参照した結果、キャンペーン（案件）ＩＤ及びクリエイティブＩＤが特定されている。
【００４１】
図９は、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合の１時間ごとのＪＳログ集計を示す図であって、処理日時ＩＤ、収集日時ＩＤ、事業者ＩＤ、媒体社ＩＤ、サイトＩＤ、サイズＩＤ、プレイスメントＩＤ、インプレッション数／ｈ、及びクリック数／ｈを有する。ＣＤＮＵＲＬが無しの場合であるから、案件及び広告クリエイティブを特定することはできず、キャンペーンＩＤ及びクリエイティブＩＤは含まれない。
【００４２】
図１０は、１時間ごとの配信ログ集計を示す図であって、日時ＩＤ、事業者ＩＤ、媒体社ＩＤ、サイトＩＤ、サイズＩＤ、プレイスメントＩＤ、インプレッション数／ｈを有する。データ収集の第１のバッチ群１２６は、以上に示したＣＤＮＵＲＬが有りの場合の１時間ごとのＪＳログ集計と、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合の１時間ごとのＪＳログ集計を統合し、１時間ごとの配信ログ集計によって上述の補正を施すことにより、統合された１時間ごとの集計データ１２７を生成する。図１１に示すように、集計データ１２７は、処理日時ＩＤ、収集日時ＩＤ、事業者ＩＤ、媒体社ＩＤ、サイトＩＤ、サイズＩＤ、プレイスメントＩＤ、キャンペーンＩＤ、クリエイティブＩＤ、インプレッション数／ｈ、及びクリック数／ｈを有する。なお、ＣＤＮＵＲＬが無しの場合には案件及びクリエイティブを特定できないことからキャンペーンＩＤ、クリエイティブＩＤは未知となる。この場合、後述する予測ｅＣＰＭの算出処理において、キャンペーン（案件）ごとの計算は行えないが、ｅＣＰＭの算出自体は行い得る。
【００４３】
データ収集の第２のバッチ群１２８は、１時間ごとの集計データ１２７をＫＶＳアップロード用データの記憶部１２９に格納する。ＫＶＳデータアップロード部１３０は、同記憶部１２９からＫＶＳアップロード用のデータを読み出し、最適化サーバー１０のＫＶＳ  ＧＡＴＥＷＡＹ１０３にアップロードする。一方、データ収集の第２のバッチ群１２８は、レポート用集計処理等のために、１時間ごとの集計データ１２７をデータベース１２２に格納する。
【００４４】
データベース１２２は、媒体社とアドネットワーク事業者との間の契約情報として、キャンペーンごとの掲載可否データ、アドネットワークキャンペーンマスタ、配信契約データ、及びプレイスメントマスタを記憶する。図１２に示すように、キャンペーンごとの掲載可否データは、サイトＩＤ、キャンペーンＩＤ、及び掲載可否判断データを有する。アドネットワークキャンペーンマスタについては後述する。図１３に示すように、配信契約データは、配信契約ＩＤ、媒体社ＩＤ、事業者ＩＤ、契約種別（買取ｏｒＲＳ）、契約対象媒体社ＩＤ、契約対象サイトＩＤ、及び契約対象プレイスメントＩＤを有する。図１４に示すように、プレイスメントマスタは、プレイスメントＩＤ、所属媒体社ＩＤ、所属サイトＩＤ、及びサイズＩＤを有する。
【００４５】
さらに、データ連携機能によって、データ連携機能部１２１のデータ連携バッチ群１３１が広告管理システム３から各種マスタ３０及び掲載実績３１を取得してデータベース１２２に格納する。掲載実績３１のデータとしては、サイトＵＲＬ及び広告主ＩＤによって識別される図１５に示すような広告主ごとの掲載実績データと、サイトＵＲＬ及びクリエイティブハッシュにより識別される図１６のようなクリエイティブごとの掲載実績データとがある。各種マスタ３０としては、広告主ＩＤ及び広告主名を有する図１７のような広告主マスタがある。
【００４６】
アドネットワーク７の事業者からイールド管理システム１にアップロードされる情報としては、アドネットワークキャンペーンマスタ、アドネットワークキャンペーンクリエイティブマスタ、及びクリエイティブ素材ファイルがある。これらの情報もデータベース１２２に格納される。図１８に示すように、アドネットワークキャンペーンマスタは、キャンペーンＩＤ、事業者ＩＤ、契約タイプ（ＣＰＭ  ｏｒ  ＣＰＣ  ｏｒ  ＣＰＡ）、契約単価、キャンペーン期間ＦＲＯＭ、キャンペーン期間ＴＯといった情報を有する。図１９に示すように、アドネットワークキャンペーンクリエイティブマスタは、クリエイティブＩＤ、ＣＤＮＵＲＬ、及び所属キャンペーンＩＤを有する。
【００４７】
以下、アドネットワーク最適化処理及び掲載可否の処理それぞれについてフローチャートを参照しながら詳細に説明する。アドネットワーク最適化処理は、主に最適化サーバー１０の最適化モジュール１０１によって実現され、掲載可否の処理は、管理画面１３によって実現される。
【００４８】
図２０は、最適化処理の全体の流れを示すフローチャートである。Ｓ１０１において、まずアドネットワークのＦＱ（フリーケンシ−）に基づく処理を行う。例えば、アドネットワークごとの当該ユーザの過去２時間のＦＱが所定の閾値を超えている場合には、そのアドネットワークのｅＣＰＭの値を０とする。次に、Ｓ１０２に示すように、アドネットワークごとに予測ｅＣＰＭの算出を行う。この処理の具体的内容については後述する。次に、Ｓ１０３に示すように、優先すべきアドネットワークが存在するかどうかを判定する。優先すべきアドネットワークが複数存在する場合には、Ｓ１０４においてそれらの優先度を算出し、最も優先度の高いアドネットワークのアドタグを配信する。Ｓ１０３において、優先すべきアドネットワークが１つだけ存在する場合には、当該アドネットワークのアドタグを配信する。一方、優先すべきアドネットワークが１つも存在しない場合には、ｅＣＰＭが推測のアドネットワークが存在するかどうかを判定する。ｅＣＰＭが推測のアドネットワークが存在しない場合には、Ｓ１０２で算出した予測ｅＣＭＰが最も高いアドネットワークを最適なアドネットワークとし、そのアドタグを配信する。一方、ｅＣＰＭが推測のアドネットワークが存在する場合には、ｅＣＰＭが低い等の理由で全く配信されないアドネットワークが出現しないように、ラーニング率Ｘ％分をランダムに配信する（Ｓ１０９，Ｓ１１０）。なお、アドネットワークのＦＱのフラグが成立している場合にも、ランダムなアドネットワークに配信する。
【００４９】
図２１は、予測ｅＣＰＭ算出処理を示すフローチャートである。Ｓ２０１に示すように、リクエストされた広告枠に配信可能なアドネットワークの一覧（ＮＷ）を取得する。Ｓ２０２に示すように、取得されたアドネットワークの各々について、案件ごとに以下の処理を行う。
【００５０】
まずＳ２０３に示すように、リターゲティングの買取であるか否かを判定する。レベニューシェアのアドネットワークでリターゲティングでの買取が設定されており、このリクエスト（ユーザ）がそのクッキーを持っている場合には、当該リターゲティング案件のｅＣＰＭをクッキーに基づいて算出し、その案件のｅＣＰＭの値とする。リターゲティングでの買取は、一般的に、案件単価が高額となる。
【００５１】
次に、Ｓ２０４に示すように、買取であるか否かを判定する。買取ではない場合、Ｓ２０５に示すように、レベニューシェア（ＲＳ）の場合のｅＣＰＭ算出処理を行う。この場合の処理は後述する。
【００５２】
買取の場合はその買取価格を元にｅＣＰＭを算出することになる。まずＳ２０６に示すように、ＣＰＭであるか否かを判定する。ＣＰＭではない場合、すなわちＣＰＣ又はＣＰＡの場合については、Ｓ２０８〜Ｓ２１１の処理を行うことにより買取ＣＰＭへの換算を行う。まずＣＰＣの場合、Ｓ２０８に示すように実績に基づく買取ＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｒａｔｅ：クリック率）を求め、Ｓ２０９に示すように買取ＣＰＭ＝買取ＣＰＣ×買取ＣＴＲ×１０００とする。ＣＰＭでもＣＰＣでもない場合、Ｓ２１０に示すように、リクエストされた広告枠の、当該アドネットワークにおける手入力のＣＴＲおよびＣＶＲ（Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ  Ｒａｔｅ：コンバージョン率）を取得し、Ｓ２１１に示すように買取ＣＰＭ＝買取ＣＰＡ×ＣＶＲ×ＣＴＲ×１０００とする。
【００５３】
次に、Ｓ２１２に示すように、自社広告も有料であるか否かを判定する。買取契約であり且つアドネットワーク側に出す広告がなく自社広告を出す場合、通常はこのような自社広告は有料であるが、アドネットワークによってはこのような自社広告が無料のため、その場合の処理をＳ２１４及びＳ２１５によって行う。
【００５４】
まず自社広告が有料の場合には、ステップＳ２１３に示すように、リクエストされた広告枠の買取ＣＰＭを予測ｅＣＰＭとする。買取ＣＰＭの料金は、測定したインプレッション数と、ＣＰＭ単価から計算される。一方、自社広告が無料の場合には、Ｓ２１４に示すように、リクエストされた広告枠の、当該アドネットワークについての手入力の自社広率を取得し、Ｓ２１５に示すように、予測ｅＣＰＭ＝買取ＣＰＭ×（１−自社広率）とする。
【００５５】
最終的に、Ｓ２１６に示すように、各案件のｅＣＰＭに基づいて当該アドネットワークの予測ｅＣＰＭを求める。例えば、各案件のｅＣＰＭの調和平均を予測ｅＣＰＭとする。各案件のｅＣＰＭには大きなばらつきが生じることがあるが、これを考慮してアドネットワークの予測ｅＣＰＭを求めることができる。
【００５６】
図２２は、レベニューシェアの場合の予測ｅＣＰＭ算出処理を示すフローチャートである。Ｓ３０１に示すように、現在当枠（プレイスメント）で配信可能な案件の一覧を取得する。以下のＳ３０２〜Ｓ３１２までの処理を案件ごとに繰り返す。また、Ｓ３０２に示すように、媒体社ネットでのＣＰＸを元に以下の処理を実行する。ＣＰＸとは、ＣＰＭ、ＣＰＣ、ＣＰＡのいずれかを表す。
【００５７】
まずＳ３０３に示すように、保証案件であるか否かを判定する。案件がインプレッション保証等の保証案件の場合、例えば１００万インプレッション保証で実際には１１０万インプレッションが配信されたりする。その場合のオーバー分は媒体社に支払われないため、その分をあらかじめ差し引くようにする。つまり、保証案件である場合には、Ｓ３０４に示すように、アドネットワークごとに平均オーバー率を取得する処理を行い、Ｓ３０５に示すように、ＣＰＸ＝ＣＰＸ／平均オーバー率とする処理を行う。
【００５８】
次に、Ｓ３０６に示すように、ＣＰＭであるか否かを判定する。ＣＰＭの場合は、Ｓ３０７に示すように、ｅＣＰＭ＝ＣＰＭとする。一方、ＣＰＭでない場合、つまりＣＰＣ又はＣＰＡである場合には、Ｓ３０９〜Ｓ３１２の処理によってｅＣＰＭを算出する。まずＳ３０８においてＣＰＣと判定された場合には、Ｓ３０９に示すように、案件ごとのＣＴＲを算出する処理を行い、Ｓ３１０に示すように、ｅＣＰＭ＝ＣＰＣ×ＣＴＲ×１０００とする。Ｓ３０８においてＣＰＣでないと判定された場合、つまりＣＰＡの場合には、Ｓ３１１に示すように、リクエストされた広告枠のアドネットワークにおける手入力のＣＴＲ／ＣＶＲを取得し、Ｓ３１２に示すように、ｅＣＰＭ＝ＣＰＡ×ＣＶＲ×ＣＴＲ×１０００とする。
【００５９】
次に、Ｓ３１３に示すように、算出された各案件のｅＣＰＭをもとに以下の処理を行う。まずＳ３１４に示すように、過去実績があるか否かを判定する。過去実績がない場合、Ｓ３１５に示すように、予測ｅＣＰＭ＝（各ｅＣＰＭの調和平均）×（１−リクエストされた広告枠のアドネットワークの自社広率）とする。過去実績がある場合、Ｓ３１６に示すように、過去実績に基づいて出現確率を算出する処理を行う。そして、Ｓ３１７に示すように、予測ｅＣＰＭ＝Σ（各ｅＣＰＭ×各出現確率）とする。
【００６０】
以上の処理によって、レベニューシェア（ＲＳ）の場合におけるｅＣＰＭを算出することができる。
【００６１】
図２３は、アドネットワークの優先度算出処理を示すフローチャートである。Ｓ４０１に示すように、インプレッション数（ｉｍｐ数）の上限及び下限が設定されているアドネットワークに対して以下の処理Ｓ４０１〜Ｓ４０５を行う。Ｓ４０２では、現時点のインプレッション数と、インプレッション数の上限及び下限それぞれとを比較することにより、配信ペース（％）を求める。Ｓ４０３において、この配信ペースが１００％を超えているかどうかを判定する。１００％を超えているならば、Ｓ４０４に示すように予測ｅＣＰＭを０として優先度を最低にする。Ｓ４０５では、配信ペースが１００％より小さいアドネットワークについて、その配信ペースが低いものから順に、高い優先度を付与する。
【００６２】
図２４は、掲載可否画面の例を示す図である。
【００６３】
媒体社がアドネットワークに在庫提供を行う場合、前提として掲載可否を行う必要がある。欧米では媒体に掲載されている広告の責任に関しては各広告主に課せられることが多いが、日本においては広告主とともに媒体社にも大きな責任が課せられる。したがって、広告主に在庫提供を行う場合、媒体社はどのような広告が掲載されるかを細かくチェックして掲載可否をする必要が生じている。アドネットワークに在庫提供を行う場合も同様であり、アドネットワークによっては案件数が多く、これらを全部チェックすることは媒体社の運用負荷となっている。
【００６４】
そこで、イールド管理システム１においてはアドネットワークからの掲載可否を一元管理するとともに、広告出稿状況調査システム４とのデータ連携を行い、例えばアドネットワークから掲載可否の問い合わせがあった広告が自社の純広告にて過去に掲載があった場合や、掲載可否基準が厳密なサイトで過去に掲載があった場合等に自動的に掲載を可とする。
【００６５】
図２４の掲載可否画面においては、２０１に示すように、アドネットワーク、サイト、掲載可否判断のステータス、掲載可否の回答期限、広告主、最終更新者名、商材、最終更新日、キャンペーン単位又はクリエイティブ単位の表示切り替え等の項目を表示する。また、２０２に示すように、サイトごとに、掲載可否のチェックに関して、未チェックのキャンペーン数、未チェックのクリエイティブ数、回答期限間近（例えば２日前）のキャンペーン数及びクリエイティブ数のそれぞれの合計を表示する。
【００６６】
掲載可否画面を通じて操作を行うユーザ（例えば媒体社の担当者）は、このたびの広告枠を含むサイト上のページについて、全てのキャンペーン又はクリエイティブの掲載の許可又は否決を一括して指示するためのボタン２０３を表示する。
【００６７】
さらに、アドネットワーク、サイト、及びキャンペーンを識別した上で、キャンペーン情報及びクリエイティブ情報の一覧を表示する。個々のキャンペーンについては、ボタン２０５によって掲載可否を指示することができ、個々のクリエイティブについては、ボタン２０６によって掲載可否を指示することができる。
【００６８】
ここで、掲載可否判断を実現する機能としては、サイトＩＤに基づいて、該当するサイト自体又はそのサイトに設定された信頼済みサイトについて、広告主又は業種のホワイトリストの情報を掲載実績データ３１から取得する。そして、広告主リスト、業種広告主リスト、信頼済みサイト広告主リストの順で、このたび掲載可否判断すべき対象に合致するかどうかを判定する。いずれかに合致する場合は、このたびの掲載可否の判断は不要であるとし、自動的に掲載を可に設定する。なお、広告主リスト、業種広告主リスト、信頼済みサイト広告主リストの順で優先度が低くなるようにし、合致するリストの優先度に応じて判断を異ならせてもよい。図２４の掲載可否画面において、人為的な判断が必要なキャンペーン又はクリエイティブのみを表示することにより、掲載可否にかかる判断の作業を大幅に軽減することができる。
【００６９】
以上説明した本発明の実施形態によれば、多くのアドネットワークを活用することにより収益を向上しつつ、運用負担を軽減することのできるイールド管理システム、方法及びプログラムを提供することができる。
【００７０】
なお本発明は、汎用のコンピュータを、以上説明したイールド管理システムとして機能させるためのプログラムとして実施してもよい。当該プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を記録媒体読取装置から読み取り、ＣＰＵに実行させてもよい。
【００７１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７２】
１…イールド管理システム；
２…ユーザ端末（管理画面）；
３…広告管理システム；
４…広告出稿状況調査システム；
５…媒体社アドサーバー；
６…コンシューマ端末（ブラウザ）；
７…アドネットワーク；
８…ＣＤＮ；
９…ネットワーク
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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