(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告提供者が提供した広告情報を含む提供情報を保持する提供情報データベースと、各利用者が前記提供情報へ参照した参照履歴情報を保持する参照履歴データベースと、主処理部を具備する情報提供装置における広告提示処理方法であって、
主処理部は、
利用者端末を通して利用者から情報取得依頼を受け取るステップと、
前記参照履歴データベースから前記利用者の参照履歴情報群を抽出するステップと、
前記利用者の参照履歴情報群をもとに、前記参照履歴データベースから前記利用者の参照履歴情報群の情報と同じ情報を参照している利用者群（以下、類似利用者群）を抽出するステップと、
前記類似利用者群の各利用者（以下、類似利用者）について、前記利用者と同一の参照履歴情報を持つ数に応じて、前記利用者との類似度を求めるステップと、
前記参照履歴データベースから前記類似利用者群の参照履歴情報群（以下、関連参照履歴情報群）を抽出するステップと、
前記関連参照履歴情報群の各参照履歴情報（以下、関連参照履歴情報）について、当該関連参照履歴情報を参照していた各類似利用者の類似度をもとに、前記利用者との関連度を求めるステップと、
前記関連参照履歴情報群から前記利用者の参照履歴情報群に含まれている関連参照履歴情報を除いた残りの関連参照履歴情報群について、前記関連度の大きい順に優先順位づけすると共に、該関連参照履歴情報群中の広告情報を非広告情報よりも前記優先順位を高くするステップと、
利用者端末を通して前記利用者に、前記優先順位に従って関連参照履歴情報を提示するステップと、
を実行することを特徴とする広告提示処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の広告提示処理方法において、前記利用者に提示する広告情報にかかる関連参照履歴情報の数を、あらかじめ規定された数以内とすることを特徴とする広告提示処理方法。
【請求項３】
利用者に情報を提供する情報提供装置において、
広告提供者が提供した広告情報を含む提供情報を保持する提供情報データベースと、
各利用者が前記提供情報へ参照した参照履歴情報を保持する参照履歴データベースと、
利用者端末を通して利用者から情報取得依頼を受け取る手段と、
前記参照履歴データベースから前記利用者の参照履歴情報群を抽出する手段と、
前記利用者の参照履歴情報群をもとに、前記参照履歴データベースから前記利用者の参照履歴情報群の情報と同じ情報を参照している利用者群（以下、類似利用者群）を抽出する手段と、
前記類似利用者群の各利用者（以下、類似利用者）について、前記利用者と同一の参照履歴情報を持つ数に応じて、前記利用者との類似度を求める手段と、
前記参照履歴データベースから前記類似利用者群の参照履歴情報群（以下、関連参照履歴情報群）を抽出する手段と、
前記関連参照履歴情報群の各参照履歴情報（以下、関連参照履歴情報）について、当該関連参照履歴情報を参照していた各類似利用者の類似度をもとに、前記利用者との関連度を求める手段と、
前記関連参照履歴情報群から前記利用者の参照履歴情報群に含まれている関連参照履歴情報を除いた残りの関連参照履歴情報群について、前記関連度の大きい順に優先順位づけすると共に、該関連参照履歴情報群中の広告情報を非広告情報よりも前記優先順位を高くする手段と、
利用者端末を通して前記利用者に、前記優先順位に従って関連参照履歴情報を提示する手段と、
を有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項４】
請求項３記載の情報提供装置において、前記利用者に提示する広告情報にかかる関連参照履歴情報の数を、あらかじめ規定された数以内とすることを特徴とする情報提供装置。
【請求項５】
請求項１もしくは２記載の広告提示処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項１もしくは２記載の広告提示処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インタラクティブメディアにおける広告提供技術にかかり、詳しくは、利用者の広告意識を低くし、利用者が興味を持ちそうな広告を自然に提示する方法及び装置、並びにそのプログラム、記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットなど、広告に対して即座にリアクションを返せるようなインタラクティブメディアは、利用者（ユーザ）をより容易に獲得することができるため、注目されている。このようなメディアでの広告は、どれだけ多くの利用者に広告を見せるかが重要である。
従来、インタラクティブメディアにおいては、広告と非広告情報を混在させる場合、広告サービスと情報サービスを個別に提供し、また、表示方法も別々に行っているのが一般的であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来技術では、広告と情報を混在させるときには、広告サービスと情報提供サービスを個別に提供しなければいけなかった。また表示方法も別々に行う必要があった。したがって、利用者が広告を意識的に避けるような場合には、広告効果が低下する問題があった。
【０００４】
本発明は、インタラクティブメディアにおける広告提示において、利用者に広告提示を意識させることなく、利用者が興味を持ちそうな広告を提示することで、利用者の広告意識を低くし、結果的に広告に興味を持たせることが出来るようにすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、利用者に情報を提供するシステムや装置において、広告提供者が提供した広告情報を提供情報群に含め、該広告情報の優先順位を他の非広告情報よりも高く設定し、利用者の嗜好情報を当該利用者の提供情報群への参照履歴情報として、該参照履歴情報をもとに提供情報群中から関連情報群を抽出し、該抽出された関連情報群を、その優先順位に従って利用者に提示することで、広告情報を優先して提示せしめるようにすることを主要な特徴とする。
【０００６】
図２に利用者の嗜好情報として該利用者の情報群への参照履歴を用いた場合の本発明による広告提示アルゴリズムの概念図を示す。広告情報を提示する利用者Ｕ０の参照情報群をＧ１としたとき、該Ｇ１を参照したＵ０以外の利用者群を関連利用者群すなわち類似利用者群Ｇ２と呼ぶ。該Ｇ２の類似利用者群が参照している情報群でＧ１に含まれない参照情報群（関連情報群）をＧ３とする。このＧ３がＧ１との類似性が高い参照情報とみなし、Ｕ０が興味をもつ情報と推定する。該Ｇ３の関連情報群について、その中の広告情報の優先順位を他の非広告情報よりも高く設定して優先順位づけを行い、該優先順位に従って利用者に情報を提示する。これにより、利用者に広告情報を意識させることなく、利用者が興味を持ちそうな広告情報を提示することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例について図面により具体的に説明する。
図１は本発明の一実施例のシステム構成図である。図１において、１０は情報提供装置としての情報提供サーバ、２０は利用者端末、３０は広告提供者端末、４０はこれらを結ぶインターネットやその他のネットワークである。一般に利用者端末２０および広告提供者端末３０は、ネットワーク４０上に多数存在する。
【０００９】
情報提供サーバ１０は、主処理部１１、提供情報データベース１２及び参照履歴データベース１３で構成される。主処理部１０は所謂コンピュータである。提供情報データベース１２は、利用者に提供する情報群（提供情報群）を格納しているが、広告提供者が提供した広告情報を提供情報群に含めて、該提供情報データベース１２が保持する。提供情報群中の広告情報には、広告情報である旨の属性（広告属性）をつけておき、利用者に提示する際の優先順位を他の非広告情報（一般提供情報）よりも高く設定できるようにする。なお、優先順位が高くなる広告属性をつけた広告情報の数は、あらかじめ設定した数以内に制限することでもよい。参照履歴データベース１３は、各利用者の提供情報データベース１２内の情報群への参照履歴情報を格納している。該参照履歴データベース１３の参照履歴情報は随時更新するようにして、各利用者の最新の参照履歴が反映されるようにする。
【００１０】
通常、利用者が端末２０を用いて情報提供サーバ１０をアクセスし、情報提供者の提供する情報の入手を依頼すると、情報提供サーバ１０の主処理部１１は、提供情報データベース１２から該当情報を読み出して利用者端末２０に送付するとともに、参照履歴データベース１３の参照履歴情報を更新する。また、広告提供者が端末３０を用いて広告情報の登録を依頼すると、情報提供サーバ１０の主処理部１１は、該広告提供者が提供した広告情報を提供情報データベース１２に登録し、該登録した広告情報に広告属性をつける。この結果、提供情報データベース１２には一般提供情報群と広告情報群が混在して存在することになる。
【００１１】
図３は利用者からお勧め情報の取得依頼があった場合の情報提供サーバ１０側（主処理部１１）の処理フローの一例である。以下に図３のフローチャートをもとに、利用者の嗜好情報である参照履歴情報を使用して、利用者に対してお勧め情報を提供する動作を説明する。
【００１２】
情報提供サーバ１０（主処理部１１）は、利用者からお勧め情報の取得依頼を受信すると（ステップ１０１）、参照履歴データベース１３から当該利用者の参照履歴情報を抽出し（ステップ１０２）、さらに、該利用者の参照履歴情報の各々を参照している利用者群（類似利用者群）を抽出する（ステップ１０３）。そして、当該利用者の参照履歴で参照されている情報（参照履歴情報）と似た傾向の参照履歴情報を持つ類似利用者群を見つける。具体的には、「似た傾向」を表わす指標として、同一の参照履歴情報の数の多さ（類似度）を用い、同一の参照履歴情報を参照している類似利用者数を求める（ステップ１０４）。
【００１３】
次に、参照履歴データベース１３から類似利用者群が参照している参照履歴情報（関連参照履歴情報）を抽出し（ステップ１０５）、該関連参照履歴情報の各々について関連度（お勧め度）を求める（ステップ１０６）。具体的には、関連参照履歴情報の各々を参照していた類似利用者群の類似度の和を関連度（お勧め度）とする。
【００１４】
次に、関連参照履歴情報から当該利用者の参照履歴情報に含まれるものを除いて、残りの関連参照履歴を関連度の大きな順で優先順位づけする（ステップ１０７）。その際、該関連参照履歴情報のうちで、広告属性の付与されたものを先に抽出し、広告属性のついていない情報よりも優先して順位をつける（ステップ１０８）。そして、優先順位が付与された関連参照情報のうち、上から順に一定数だけ取り出し、利用者にお勧め情報として提示する（ステップ１０９）。
なお、ステップ１０８では、あらかじめ設定されていた広告の数に従って、優先順位を高くする広告情報を限定するようにしてもよい。
【００１５】
図４〜図１３に具体例（その１）を示す。ここでは、インターネットにおいて商品情報提供しているあるＷｅｂサービスを前提にしている。利用者は、このＷｅｂサービスでさまざまなＷｅｂページを参照しているものとする。
【００１６】
広告主またはその代理人は、新しいカメラ付き携帯型パソコンのバナー広告を用意し、広告掲出を依頼する。その際に、広告内容として、商品情報と同様の情報、たとえば広告タイトル、広告説明を用意する。また、その広告に興味を持った利用者がさらに参照する追加情報のＵＲＬを設定する。通常は、この広告内容に対するリンク情報として設定される。同様に一般情報にも情報タイトル、情報説明、追加情報のＵＲＬが保持されているものとする（図４）。このような広告情報には、他の一般の情報と区別できるように属性をつけておく（図５）。
【００１７】
一般利用者がＷｅｂサービスを利用する際に情報と広告を掲出しようとすると、図３で説明したような処理手順にて紹介を行う。具体的には、例えば、利用者１に対して紹介しようとした場合、図６のような利用者参照履歴から該当する利用者１の参照履歴を抜き出す。そして、利用者１の参照履歴の各情報と同一の情報を参照している利用者（類似利用者）を抜き出す。ここでは、図７のように、利用者２および利用者３が抽出される。ここで、利用者２は１つ、利用者３は２つ重なりがあるので、それぞれ類似度を１、２とする（図８）。
【００１８】
次に、利用者２及び利用者３の参照履歴を集計する。それぞれの参照履歴において利用者の類似度の重みを足し込み、お勧め度（関連度）を計算すると図９のようになる。ここで、利用者１が参照しているものを除いて、お勧め度の大きなものから並べると、図１０のようになる。しかしながら、広告属性のついているものに対しては、お勧め度に例えば図１１のようにあらかじめ設定された倍率を掛けるため、結果的には図１２のようになり、広告が最初のほうに提示される項目として設定される。提示結果は図１３のようになる。
【００１９】
図１４乃至図２１に具体例（その２）を示す。これは広告配送用の仮想の利用者（配送エージェント）を参照履歴に設定する方法である。この場合は配送エージェントのフィルタリング及び配送情報（広告）フィルタリングを行わないで、配送エージェントが持つ配送情報に重み倍率を掛けることで処理される。なお、配送エージエント（広告エージエント）については、本出願人が先に出願した特願２０００−１９９７８９号に詳述してあるので、ここでの説明は省略する。
【００２０】
具体的には、図１４のように、参照履歴に対して配送エージェント１０００１を追加し、先の例と同様の処理を行う。配送エージェントは図１４に示すように、あたかも広告である「/ad/camerapc.htm」や一般情報である「/inf/camera.htm」を参照しているかのように、参照履歴データベースに記録される。
【００２１】
先の例と同様に、図１５のように利用者１と同一の参照履歴を持つ類似利用者のリストを作成し、その類似利用者の類似度を算出する（図１６）。お勧め度計算（関連度計算）を行う際に、配送エージェントに対して図１７のような広告重み倍率をかけると、図１８のようになる。
【００２２】
利用者１がすでに参照しているものを抜き出し、お勧め度の高いものを並べると図１９のようになる。即ち、先の例と同じ結果を得ることとなる。
【００２３】
さらに、属性を元にした情報提供サービスでも同様の手法が使用できる。例えば、図２０ように、各利用者が興味のあるジャンルをあらかじめ指定していたとする。提供する情報として図２１のようになり、一般情報、広告情報ともにジャンルを指定する。ここで、ジャンルが一致する情報を各利用者に提供するサービスを考えると、利用者１に対してはジャンルが一致する情報が提示されるが、広告属性の設定されているものが優先して提示される。提示結果は図２２のようになる。
【００２４】
以上、本発明の一実施例を説明したが、本発明による広告提示方法を実現するために、例えば図３のような処理フローをコンピュータに実行させるためのプログラムは、あらかじめコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ等）に記録して提供することも可能である。この記録媒体に記録されたプログラムを、例えば情報提供サーバのコンピュータにインストールすることにより、実施例で説明したような情報提供サーバの所期の機能が達成される。なお、この種のプログラムは情報提供サーバ等のコンピュータにプレインストールされていてもよい。
【００２５】
【発明の効果】
本発明によれば、インタラクティブメディアにおいての広告掲示において、興味を持ちそうな利用者、及び潜在的に興味を持ちそうな利用者を発見し、利用者の最新の参照情報を元に適切な広告情報を選択することができる。利用者は情報と広告を同一の基準で参照するため、広告を意識的に避ける行為が減り、広告効果が高まる。
【００２６】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例のシステム構成図である。
【図２】本発明の一実施例の広告提示アルゴリズムの概念図である。
【図３】本発明の一実施例の広告提示処理フロー図である。
【図４】広告情報の具体例である。
【図５】参照履歴及び広告情報の属性設定の具体例である。
【図６】参照履歴の具体例である。
【図７】類似利用者リストの一例である。
【図８】類似利用者の類似度の一例である。
【図９】関連度（お勧め度）の計算例である。
【図１０】関連度による関連参照履歴のソート例である。
【図１１】広告重み率の一例である。
【図１２】広告重み倍率込みの関連参照履歴のソート例である。
【図１３】お勧め情報の具体例である。
【図１４】配送エージエントを追加した参照履歴の具体例である。
【図１５】類似利用者リストの一例である。
【図１６】類似利用者の類似度の一例である。
【図１７】広告重み倍率の一例である。
【図１８】関連度（お勧め度）の計算例である。
【図１９】関連度による関連参照履歴のソート例である。
【図２０】利用者の興意ジャンルの具体例である。
【図２１】参照履歴及び広告情報の属性・ジャンル設定の具体例である。
【図２２】お勧め情報の具体例である。
【符号の説明】
１０    情報提供サーバ
１１    主処理部
１２    提供情報データベース
１３    参照履歴データベース
２０    利用者端末
３０    広告提供者端末
４０    ネットワーク
【図１】
0003891329.tif 000002
【図２】
0003891329.tif 000003
【図３】
0003891329.tif 000004
【図４】
0003891329.tif 000005
【図５】
0003891329.tif 000006
【図６】
0003891329.tif 000007
【図７】
0003891329.tif 000008
【図８】
0003891329.tif 000009
【図９】
0003891329.tif 000010
【図１０】
0003891329.tif 000011
【図１１】
0003891329.tif 000012
【図１２】
0003891329.tif 000013
【図１３】
0003891329.tif 000014
【図１４】
0003891329.tif 000015
【図１５】
0003891329.tif 000016
【図１６】
0003891329.tif 000017
【図１７】
0003891329.tif 000018
【図１８】
0003891329.tif 000019
【図１９】
0003891329.tif 000020
【図２０】
0003891329.tif 000021
【図２１】
0003891329.tif 000022
【図２２】
0003891329.tif 000023