(57)【要約】【課題】利用者をより適切に分類する。【解決手段】本願に係る分類装置は、利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する算出部と、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する分類部とを有することを特徴とする。例えば、本願に係る分類装置は、前記利用者の行動として、前記利用者が入力した検索クエリごとに、当該検索クエリを入力した利用者が前記所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、分類対象となる利用者が入力した検索クエリについて算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する。【選択図】図１
2017211786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する算出部と、
分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する分類部と
を有することを特徴とする分類装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記利用者の行動として、前記利用者が入力した検索クエリごとに、当該検索クエリを入力した利用者が前記所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、
前記分類部は、分類対象となる利用者が入力した検索クエリについて算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の分類装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記利用者の行動として、前記利用者が閲覧または選択したコンテンツごとに、当該コンテンツを閲覧または選択した利用者が前記所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、
前記分類部は、分類対象となる利用者が閲覧または選択したコンテンツについて算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の分類装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者のうち前記所定の行動に至った利用者の割合を算出し、算出した割合に基づく指標値を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記利用者の行動ごとに、当該行動を前記所定の行動に至った利用者が行った回数を、当該行動を各利用者が行った回数で除算した値を、前記指標値として算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項６】
前記算出部は、所定の行動に至った利用者が所定の期間の間に行った行動を特定し、特定した行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項７】
前記算出部は、前記指標値として、前記利用者が所定のコンテンツを閲覧する可能性に基づく指標値、または、前記利用者が所定のコンテンツを選択する可能性に基づく指標値を算出する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項８】
前記分類部は、前記分類対象となる利用者を、前記所定の行動に至る可能性がそれぞれ異なる複数のグループのいずれかに分類する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項９】
前記分類部は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値の値が高い程、前記所定の行動に至る可能性が高いグループに当該利用者を分類する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項１０】
前記分類部による分類結果に応じたコンテンツを前記利用者に対して提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の分類装置。
【請求項１１】
前記提供部は、前記分類部による分類結果に応じたコンテンツのうち、前記利用者が行った行動に応じて選択されたコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の分類装置。
【請求項１２】
分類装置が実行する分類方法であって、
利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する算出工程と、
分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する分類工程と
を含むことを特徴とする分類方法。
【請求項１３】
コンピュータに
利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する算出手順と、
分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する分類手順と
を実行させるための分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類装置、分類方法および分類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情報配信が盛んに行われている。このような情報配信の一例として、広告等、所定のコンテンツに利用者を誘導したり、商品を購入するといったコンバージョンへと誘導するための各種誘導情報を配信する技術が知られている。例えば、属性情報に応じて利用者を複数のグループに分類し、所定のグループに分類された利用者に対して誘導情報を配信する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２９９５４２号公報
【特許文献２】特許第４８０８２０７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術では、利用者を適切に分類できない場合がある。
【０００５】
例えば、上述した従来技術では、予め設定された属性情報とグループとの対応付けに応じて、各利用者を分類しているに過ぎない。このため、ある利用者に対して誘導情報を配信すべきであるにも関わらず、その利用者を所定のグループに分類するような属性情報とグループとの対応付けが行われていない場合は、利用者を所定のグループに分類することが出来ない。この結果、その利用者に誘導情報を配信することが出来ず、誘導先へと誘導することができない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者をより適切に分類することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る分類装置は、利用者の行動ごとに、当該行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する算出部と、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、当該利用者を分類する分類部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者をより適切に分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る分類装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るクエリログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る到達クエリデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るグループデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るコンテンツデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理の概念を説明する図である。
【図９】図９は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理のうち、指標値を算出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理のうち、分類対象となる利用者が入力した入力クエリの指標値に応じて、利用者を分類する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る分類装置、分類方法および分類プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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分類装置、分類方法および分類プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
［実施形態］
〔１−１．分類装置の一例〕
まず、図１を用いて、分類装置が実行する分類処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理の一例を示す図である。図１では、分類装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、利用者Ｕ０１が使用する利用者端末１０１、および、利用者Ｕ０２が使用する利用者端末１０２と通信可能である。
【００１２】
利用者端末１０１、１０２（以下、「利用者端末１００」と総称する場合がある。）は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（3rd  Generation）やＬＴＥ（Long  Term  Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、利用者端末１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣやノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
【００１３】
分類装置１０は、利用者Ｕ０１、Ｕ０２を分類する分類装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、分類装置１０は、予め定められた所定の行為を行う可能性に基づいて、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２をグループ分けする。そして、分類装置１０は、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２を分類したグループに応じて、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２に対して配信するコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信を行う。
【００１４】
例えば、分類装置１０は、所定のコンテンツ（例えば、ウェブページ等）を閲覧する行為、所定のコンテンツを選択（例えば、クリックやタップ等）する行為、所定の商品や役務を購入、入札等する行為等、予め設定された所定のコンバージョンに至る可能性がそれぞれ異なるグループをあらかじめ設定する。より具体的な例を挙げると、分類装置１０は、会社＃Ａによって催行されるハワイ行のツアーに関するウェブページや、会社＃Ｂによって催行されるハワイ行のツアーに関するウェブページを取得、閲覧する行為を所定のコンバージョンとする。そして、分類装置１０は、利用者Ｕ０１、Ｕ０２を、いずれかのグループに分類する。例えば、分類装置１０は、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２が所定のコンバージョンに至るまでの段階に基づいて、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２を逆ファネル型のグループに分類し、分類結果に基づいて、コンテンツの配信を行う。
【００１５】
ここで、所定のコンバージョンとして、ツアーの申込みページを閲覧する行為を考える。このような行為に至る可能性が高いグループに分類された利用者は、実際にツアーの申込みページを閲覧する確率が高いものの、比較のために同様のツアーを催行する競合他社の申込みページに流入する可能性も高くなる。この結果、所定のコンバージョンに至る可能性が高いグループでは、競合他社間での競合が生じるので、広告を配信した際のＣＶＲ（Conversion  Rate）の値が低下する恐れがある。一方、ツアーの申込みページを閲覧する可能性が低いグループに分類された利用者は、全体として、実際にツアーの申込みページを閲覧する確率が低くなるものの、比較のために同様のツアーを催行する競合他社の申込みページを閲覧するといった行為が行われないため、広告を配信した際のＣＶＲの値が高くなる。このため、所定の会社が催行するツアーの申込みページに各利用者Ｕ０１、Ｕ０２を誘導する場合には、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２を分類したグループに応じて、広告の内容や配信態様を切替えた方がよいと考えられる。
【００１６】
しかしながら、従来技術では、予め設定された属性情報とグループとの関連性に基づいて、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２をグループ分けするので、適切なグループ分けを行うことができない場合がある。例えば、従来技術では、利用者Ｕ０１の属性情報が所定のコンバージョンに至る可能性が高いグループと関連付けられていない場合には、利用者Ｕ０１が所定のコンバージョンに至る可能性が高い場合であっても、所定のコンバージョンに至る可能性が低いグループに利用者Ｕ０１を分類してしまう。
【００１７】
〔１−２．分類処理の一例〕
そこで、分類装置１０は、以下の分類処理を実行する。まず、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、利用者を分類する。
【００１８】
〔１−２−１．行動について〕
ここで、所定の行動に至る可能性に基づく指標値とは、予め設定された行動を利用者が実行する可能性に基づく値である。より具体的な例を挙げると、分類装置１０は、利用者が所定の分野のウェブサイトを閲覧する可能性や、あらかじめ定められたウェブサイトを閲覧する可能性、所定の商品や役務を購入する可能性、音楽コンテンツや動画コンテンツ等といった所定のコンテンツを選択、閲覧、購入等する可能性に基づく指標値を算出する。すなわち、分類装置１０は、利用者が予め設定された所定のコンバージョンに至る可能性に基づく指標値を算出する。なお、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出するのであれば、任意の行動に至る可能性に基づく指標値を算出してよい。
【００１９】
また、利用者の行動とは、例えば、ネットワーク上で特定可能な利用者の行動であり、利用者の行動の内容ごとに、その内容の行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出するのであれば、任意の行動が適用可能である。例えば、分類装置１０は、利用者によるウェブ検索の内容ごとに、その内容のウェブ検索を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行ったウェブ検索の内容について算出された指標値に基づいて、その利用者の分類を行ってもよい。より具体的には、分類装置１０は、利用者が入力した検索クエリごとに、その検索クエリを入力した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、分類対象となる利用者が入力した検索クエリについて算出された指標値に基づき、その利用者の分類を行ってもよい。
【００２０】
また、例えば、分類装置１０は、コンテンツを閲覧する行為や、コンテンツへのリンクを選択する行為等、利用者による閲覧行為や選択行為の内容ごとに、その内容の閲覧行為や選択行為を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った閲覧行為や選択行為の内容について算出された指標値に基づいて、その利用者の分類を行ってもよい。より具体的には、分類装置１０は、利用者が閲覧または選択したコンテンツごとに、そのコンテンツを閲覧または選択した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、分類対象となる利用者が閲覧または選択したコンテンツについて算出された指標値に基づき、その利用者の分類を行ってもよい。
【００２１】
〔１−２−２．可能性に基づく指標値について〕
ここで、分類装置１０は、行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。例えば、分類装置１０は、検索クエリごとに、その検索クエリを入力した利用者が所定の行動に至る可能性（すなわち、コンバージョンに至る可能性）に基づく指標値を算出する。ここで、分類装置１０は、指標値の算出対象となる行動（以下、「対象行動」と記載する場合がある。）を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出するのであれば、任意の方法で指標値の算出を行ってよい。
【００２２】
なお、分類装置１０は、実際に所定の行動に至った利用者（以下、「到達利用者」と記載する。）により行われた行動の内容と、各利用者が行った行動の内容とに基づいて、利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。例えば、分類装置１０は、対象行動ごとに、その対象行動を行った到達利用者の割合を算出し、算出した割合に基づく指標値を算出してもよい。具体的には、分類装置１０は、対象行動を行った全利用者の数と、対象行動を行った利用者のうち到達利用者の数とを計数する。そして、分類装置１０は、対象行動を行った全利用者の数で、対象行動を行った利用者のうち到達利用者の数を除算した値を指標値として算出する。
【００２３】
また、例えば、分類装置１０は、対象行動ごとに、到達利用者がその対象行動を行った回数を、各利用者がその対象行動を行った回数で除算した値を、指標値として算出してもよい。例えば、分類装置１０は、利用者が入力した検索クエリの履歴（以下、「クエリログ」と記載する。）を取得する。また、分類装置１０は、所定のコンバージョンに至った到達利用者が入力した検索クエリ（以下、「到達クエリ」と記載する。）を取得する。より具体的には、分類装置１０は、利用者がコンバージョンに至るまでの３０分間の間等、所定の期間の間に、到達利用者が入力した到達クエリを取得する。
【００２４】
そして、分類装置１０は、指標値の算出対象となる検索クエリを選択し、クエリログのうち選択した検索クエリと同じクエリの個数と、到達クエリのうち選択した検索クエリと同じクエリの個数とを計数する。すなわち、分類装置１０は、指標値の算出対象となる検索クエリを各利用者が入力した回数と、到達利用者がその検索クエリを入力した回数とを計数する。
【００２５】
また、分類装置１０は、指標値の算出対象となる検索クエリを各利用者が入力した回数で、到達利用者がその検索クエリを入力した回数を除算することで、到達利用者がその検索クエリを入力する確率を算出する。このような確率は、その検索クエリを入力した利用者が到達利用者となる可能性の指標となりえる。そこで、分類装置１０は、算出した確率をその検索クエリの指標値とする。すなわち、分類装置１０は、ある対象行動を行った利用者が所定のコンテンツを閲覧したり選択したりする確率を算出し、算出した確率を、その対象行動を行った利用者が到達利用者となる可能性に基づく指標値とする。
【００２６】
〔１−２−３．指標値に基づく利用者の分類について〕
また、分類装置１０は、分類対象となる利用者の行動について算出された指標値を特定し、特定した指標値に基づいて、分類対象となる利用者のグループ分けを行う。具体的には、分類装置１０は、分類対象となる利用者を、所定の行動に至る可能性がそれぞれ異なる複数のグループのいずれかに分類する。例えば、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値の値が高い程、所定の行動に至る可能性が高いグループに利用者を分類する。なお、以下の説明では、所定のコンバージョンに至る可能性等、所定の行動に至る可能性を流入距離と記載し、各グループを流入距離がそれぞれ異なるグループと記載する場合がある。
【００２７】
より具体的な例について説明する。まず、分類装置１０は、所定のコンバージョンに至る確率がそれぞれ異なる３つのグループを設定する。例えば、分類装置１０は、所定のコンバージョンに至る確率が「１」％未満となるグループ＃１と、所定のコンバージョンに至る確率が「１」％以上「２」％未満となるグループ＃２と、所定のコンバージョンに至る確率が「２」％以上となるグループ＃３とを設定する。また、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った各行動について算出された指標値のうち、値が最も高い指標値を特定する。そして、分類装置１０は、特定した指標値の値と対応するグループに、分類対象の利用者を分類する。例えば、分類装置１０は、特定した指標値の値が、例えば「１．３」％である場合には、分類対象となる利用者を、指標値と対応するグループ＃２に分類する。
【００２８】
〔１−２−４．分類結果に基づく情報の提供について〕
また、分類装置１０は、分類結果に応じたコンテンツを利用者に対して提供する。例えば、分類装置１０は、利用者からＵ０１から広告に関するコンテンツの配信を要求するリクエストを受信した場合には、利用者Ｕ０１が行った行動の指標値に基づいて、利用者Ｕ０１の分類を行う。そして、分類装置１０は、利用者Ｕ０１を分類したグループに対応するコンテンツを選択し、選択したコンテンツを利用者Ｕ０１に対して配信する。
【００２９】
より具体的には、分類装置１０は、分類先となるグループごとに、複数のコンテンツを対応付けて保持する。そして、分類装置１０は、利用者Ｕ０１からリクエストを受付けた場合には、利用者Ｕ０１を分類したグループと対応する複数のコンテンツを特定し、特定した複数のコンテンツの中から、利用者Ｕ０１に対して配信するコンテンツを、利用者Ｕ０１の行動に基づいて選択する。そして、分類装置１０は、選択したコンテンツを利用者Ｕ０１に対して配信する。
【００３０】
このように、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、利用者を分類する。この結果、分類装置１０は、所定の行動を行う可能性に応じて、各利用者を分類するので、利用者をより適切に分類することができる。例えば、分類装置１０は、所定のコンバージョンに至る可能性に応じて、利用者Ｕ０１をグループ分けするので、利用者Ｕ０１に対して所定のコンバージョンに関する誘導情報を配信する際のグループ分けを適切に行うことができる。
【００３１】
〔１−３．分類処理の一例について〕
次に、図１を用いて、分類装置１０が実行する分類処理の一例について説明する。なお、以下の説明では、コンバージョン等といった目標となる所定の行動を「ターゲット」と記載する。また、以下の説明では、ハワイへのツアーに関連する各社の紹介ページや申込みページの閲覧、選択等をターゲットとする処理の一例について説明する。また、以下の説明では、分類装置１０は、分類処理の一例として、利用者が入力した検索クエリ毎に、ターゲットに至る可能性に基づく指標値、すなわち、ターゲットに至る流入距離を算出し、分類対象となる利用者が入力した検索クエリと対応する流入距離に基づいて、利用者の分類を行う処理の一例について説明する。
【００３２】
まず、分類装置０１は、到達ユーザが入力したクエリの出現確率に基づいて、ターゲットまでの流入距離と検索クエリとの対応を推定する（ステップＳ１）。すなわち、分類装置１０は、検索クエリごとに、ターゲットに至る可能性に基づく指標値を算出する。例えば、分類装置１０は、様々な利用者が入力した検索クエリの履歴であるクエリログを取得し、クエリログデータベース３１に登録する。また、分類装置１０は、到達利用者がターゲットに至るまでの３０分間の間に、到達利用者が入力した検索クエリの履歴である到達クエリを取得し、到達クエリデータベース３２に登録する。そして、分類装置１０は、到達クエリの出現確率を算出する（ステップＳ２）。より具体的には、分類装置１０は、到達クエリごとに、その到達クエリを到達利用者が入力した回数を、その到達クエリを各利用者が入力した回数で除算した値を出現確率として算出する。すなわち、分類装置１０は、到達クエリごとに、その到達クエリを入力した利用者が到達利用者となる確率に基づく値を算出する。
【００３３】
そして、分類装置１０は、出現確率に基づいて、流入距離とクエリとの対応を推定する（ステップＳ３）。より具体的には、分類装置１０は、到達クエリごとに算出した確率の値に基づいて、各到達クエリを流入距離がそれぞれ異なるグループに振り分ける。例えば、分類装置１０は、算出した確率が比較的低い「グアム」、「会社＃Ａ」、「会社＃Ｂ」等といった到達クエリをターゲットまでの流入距離が最も遠い「グループ＃１」に対応付ける。また、例えば、分類装置１０は、算出した確率が中程度（例えば、１％以上３％未満）となる「ハワイ」、「ワイキキ  ホテル」、「パックツアー  会社＃Ａ」等といった到達クエリをターゲットまでの流入距離が２番目に遠い「グループ＃２」に対応付ける。また、例えば、分類装置１０は、算出した確率が高い（例えば、３％以上）となる「会社＃Ａ  ハワイ」等といった到達クエリをターゲットまでの流入距離が最も近い「グループ＃３」に対応付ける。
【００３４】
続いて、分類装置１０は、利用者Ｕ０１、Ｕ０２からリクエストを受信する（ステップＳ４）。なお、分類装置１０が各利用者Ｕ０１、Ｕ０２からリクエストを受信するタイミングは、同時でなくともよい。例えば、分類装置１０は、ウェブページと共に表示する広告に関するコンテンツの配信要求を利用者端末１００から受信する。このような場合、分類装置１０は、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２の入力クエリに応じて、ターゲットまでの流入距離が異なるグループに利用者を組み分ける（ステップＳ５）。
【００３５】
例えば、分類装置１０は、利用者Ｕ０１が所定の時間内（例えば、分類を行う時刻までの３０分間の間）に入力した検索クエリである入力クエリを取得する。例えば、図１に示す例では、分類装置１０は、利用者Ｕ０１の入力クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」、「グルメサイト」、「ブログ」、「ワイキキ  ホテル」、「サッカー」等を取得する。このような場合、分類装置１０は、利用者Ｕ０１の入力クエリと対応付けられたグループのうち、流入距離がターゲットに最も近いグループに利用者Ｕ０１を振り分ける。例えば、分類装置１０は、入力クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」が対応付けられたグループ＃３に利用者Ｕ０１を振り分ける。
【００３６】
一方、図１に示す例では、分類装置１０は、利用者Ｕ０２の入力クエリ「サッカー」、「グルメ」、「野球」、「グアム」、「ブログ」等を取得する。このような場合、分類装置１０は、利用者Ｕ０２の入力クエリと対応付けられたグループのうち、流入距離がターゲットに最も近いグループに利用者Ｕ０２を振り分ける。例えば、分類装置１０は、入力クエリ「グアム」が対応付けられたグループ＃１に利用者Ｕ０２を振り分ける。
【００３７】
その後、分類装置１０は、利用者Ｕ０１に対して、グループ＃３に対応する広告を配信する（ステップＳ６）。例えば、分類装置１０は、ターゲットに関する広告のうち、ＣＶＲをより高めるような観点で選択されたコンテンツを利用者Ｕ０１に対して配信する。一方、分類装置１０は、利用者Ｕ０２に対して、グループ＃１に対応する広告を配信する（ステップＳ７）。例えば、分類装置１０は、利用者Ｕ０２に対し、ターゲットに関する各種の広告を配信対象とすることで、利用者Ｕ０２に対してターゲットの内容を知らせるといった観点で選択されたコンテンツを配信する。
【００３８】
なお、例えば、分類装置１０は、グループ＃１やグループ＃２の利用者と、グループ＃３の利用者とで、異なる配信態様でコンテンツを配信してもよい。例えば、分類装置１０は、グループ＃１やグループ＃２の利用者に対しては、ウェブコンテンツ中に配置される広告等としてコンテンツの配信を行う。一方、分類装置１０は、グループ＃３の利用者に対しては、メールやメッセージ等の形式で、広告等のコンテンツをプッシュ配信してもよい。
【００３９】
〔２．分類装置の構成〕
以下、上記した分類処理を実現する分類装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る分類装置の構成例を示す図である。図２に示すように、分類装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
【００４０】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末１００、検索ログサーバ２００、および行動ログサーバ３００との間で情報の送受信を行う。なお、検索ログサーバ２００とは、各利用者が入力した検索クエリのログ、すなわち、クエリログを管理するサーバ装置である。また、行動ログサーバ３００とは、利用者が閲覧または選択したコンテンツを示す情報の管理を行うサーバ装置である。
【００４１】
記憶部３０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。また、記憶部３０は、クエリログデータベース３１、到達クエリデータベース３２、グループデータベース３３、利用者データベース３４、コンテンツデータベース３５（以下、「各データベース３１〜３５」と総称する場合がある。）を記憶する。以下、図３〜図７を用いて、各データベース３１〜３５に登録される情報の一例について説明する。
【００４２】
クエリログデータベース３１には、様々な利用者が入力した検索クエリの履歴であるクエリログが登録される。例えば、図３は、実施形態に係るクエリログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、クエリログデータベース３１には、所定の期間内に様々な利用者が入力した検索クエリの履歴であるクエリログが登録される。例えば、図３に示す例では、クエリログデータベース３１には、「会社＃Ａ」、「ハワイ」、「ＳＮＳ＃Ａ」等といった各種の検索クエリが登録される。
【００４３】
到達クエリデータベース３２には、所定の行動に至った利用者、到達利用者が所定の行動に至るまでの所定の期間（例えば、３０分間）の間に入力した検索クエリである到達クエリが登録される。例えば、図４は、実施形態に係る到達クエリデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、到達クエリデータベース３２には、「到達クエリ」、「確率」、「フラグ」といった項目を有する情報が登録される。
【００４４】
ここで、「到達クエリ」とは、到達利用者が入力した到達クエリである。また、「確率」とは、対応付けられた「到達クエリ」の出現確率である。また、「フラグ」とは、対応付けられた「到達クエリ」の内容が、あらかじめ設定された小項目と関連を有するか否かを示す情報である。例えば、図４に示す例では、小項目として、「ハワイ」、「近接方面」、「その他海外」、「競合」、「貴社」、「価格系」、「旅行系」等といった各種の小項目が含まれている。なお、到達クエリデータベース３２には、図４に示す項目以外にも、各種の項目が登録されていてよい。
【００４５】
例えば、図４に示す例では、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」、および確率「３．０」に対し、小項目「ハワイ」、「貴社」、「旅行系」と対応する旨のフラグが対応付けて登録されている。このような情報は、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」について算出された出現確率が「３．０」％であり、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」が「ハワイ」、「貴社」、「旅行系」に関連する到達クエリである旨を示す。なお、図４に示す例では、ある１つのターゲットに対応する到達クエリの一例について記載したが、到達クエリデータベース３２には、図４に示す情報と同様の構成を有する情報が、ターゲットごとに登録されているものとする。
【００４６】
グループデータベース３３には、ターゲットごとに、利用者を分類するグループの情報が登録されている。例えば、図５は、実施形態に係るグループデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示す例では、グループデータベース３３には、「ターゲットＩＤ（Identifier）」、「グループＩＤ」、「条件（確率）」、「到達クエリ」等といった情報が登録される。
【００４７】
ここで、「ターゲットＩＤ」とは、予め定められた行動やコンバージョン等のターゲットを識別するための情報である。また、「グループＩＤ」とは、対応するターゲットまでの流入距離がそれぞれ異なるグループを識別するための情報である。また、「条件（確率）」とは、対応付けられたグループに到達コンテンツや分類対象となる利用者を分類する際に用いられる条件を示す情報であり、より具体的には、そのグループに分類される利用者が入力した検索クエリの出現確率の範囲を示す情報である。
【００４８】
例えば、図５に示す例では、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」、グループＩＤ「グループ＃１」、および条件（確率）「１％以下」、到達クエリ「グアム」が対応付けて登録されている。このような情報は、例えば、到達クエリのうち、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」が示すターゲットに至る確率が条件（確率）「１％以下」となる到達クエリがグループＩＤ「グループ＃１」に対応付けられている旨を示す。また、このような情報は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」に対応するグループのうち、グループＩＤ「グループ＃１」が示すグループに対して、到達クエリ「グアム」が対応付けられている旨を示す。
【００４９】
利用者データベース３４には、各利用者が属するグループが登録される。例えば、図６は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図６に示す例では、利用者データベース３４には、「ユーザＩＤ」、「ターゲットＩＤ」、および「グループＩＤ」といった項目が対応付けて登録されている。なお、利用者データベース３４には、図６に示す情報以外にも、利用者に関する任意の情報が登録されていてもよい。
【００５０】
ここで、「ユーザＩＤ」とは、利用者を識別するための情報である。例えば、図６に示す例では、利用者データベース３４には、ユーザＩＤ「ユーザ＃１」、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」、およびグループＩＤ「グループ＃２」が対応付けて登録されている。かかる情報は、例えば、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」について設定されたグループのうち、グループＩＤ「グループ＃２」が示すグループに、ユーザＩＤ「ユーザ＃１」が示す利用者が分類されている旨を示す。
【００５１】
コンテンツデータベース３５は、利用者の分類結果に応じて配信するコンテンツが登録されている。より具体的には、コンテンツデータベース３５には、利用者に対して配信されるコンテンツとして、広告に係るコンテンツが登録されている。例えば、図７は、実施形態に係るコンテンツデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図７に示す例では、コンテンツデータベース３５には、「広告ＩＤ」、「広告データ」、「ターゲットＩＤ」、「グループＩＤ」といった項目が対応付けて登録されている。
【００５２】
ここで、「広告ＩＤ」とは、利用者に対して配信される広告を識別するための情報である。また、「広告データ」とは、利用者に対して配信される広告のデータである。例えば、図７に示す例では、コンテンツデータベース３５には、広告ＩＤ「広告＃１」、広告データ「広告データ＃１」、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」、グループＩＤ「グループ＃１」とが対応付けて登録されている。かかる情報は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」について設定されたグループのうち、グループＩＤ「グループ＃１」が示すグループに分類された利用者に対して、広告ＩＤ「広告＃１」が示す広告の広告データ「広告データ＃１」を配信する旨を示す。
【００５３】
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、分類装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等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４０は、コントローラ（controller）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てもよい。
【００５４】
図２に示すように、制御部４０は、取得部４１、算出部４２、特定部４３、設定部４４、受付部４５、分類部４６、および提供部４７を有する。
【００５５】
取得部４１は、クエリログや到達クエリを取得する。例えば、取得部４１は、所定の時間間隔で、検索ログサーバ２００から、入力されてから所定の期間が経過する前の検索クエリを取得する。そして、取得部４１は、取得した検索クエリをクエリログとしてクエリログデータベース３１に登録する。
【００５６】
また、取得部４１は、所定の時間間隔で、行動ログサーバ３００から、所定の行動を行った利用者、すなわち、到達利用者を示す情報を取得する。そして、取得部４１は、到達利用者が入力した検索クエリである到達クエリを検索ログサーバ２００から取得し、取得した到達クエリを到達クエリデータベース３２に登録する。なお、取得部４１は、到達利用者が入力した検索クエリのうち、所定の行動を行うまでの３０分間の間に入力した検索クエリ等、所定の期間内に入力した検索クエリを到達クエリとして取得してもよい。
【００５７】
また、取得部４１は、所定の文字解析技術等を用いて、到達クエリが有する属性を示す小項目のフラグを到達クエリデータベース３２に格納する。例えば、取得部４１は、取得された到達クエリが「グアム」である場合には、到達クエリが「グアム」と対応付けられた「その他海外」や「旅行系」等といった小項目のフラグを「１」に更新する。
【００５８】
算出部４２は、利用者の行動ごとに、行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。具体的には、算出部４２は、到達クエリごとに、出現確率の値を算出し、算出した出現確率の値を到達クエリデータベース３２に登録する。例えば、算出部４２は、利用者の行動ごとに、その行動を到達利用者が行った回数を、その行動を各利用者が行った回数で除算した値を、指標値として算出する。より具体的には、算出部４２は、到達利用者が所定の期間の間に行った行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。また、算出部４２は、利用者の行動ごとに、行動を行った利用者のうち所定の行動に至った利用者の割合を算出し、算出した割合に基づく指標値を算出する。
【００５９】
以下、算出部４２が実行する処理の一例について説明する。例えば、算出部４２は、利用者の行動として、利用者が入力した検索クエリごとに、その検索クエリを入力した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。より具体的には、算出部４２は、到達クエリデータベース３２を参照し、出現確率が算出されていない到達クエリを処理対象として一つ選択する。続いて、算出部４２は、クエリログデータベース３１を参照し、クエリログの中に、処理対象として選択した到達クエリと同じ検索クエリが含まれる回数（以下、「母数」と記載する。）を計数する。また、算出部４２は、クエリログの中から、到達利用者が入力した到達クエリを特定し、特定した特定クエリの中に処理対象として選択した到達クエリが含まれる数（以下、「子数」と記載する。）を計数する。なお、算出部４２は、検索ログサーバ２００等から、処理対象とした到達クエリを各到達利用者が入力した回数を指数として取得してもよい。
【００６０】
そして、算出部４２は、計数した子数を母数で除算した値を、所定対象として選択した到達クエリの出現確率として算出する。すなわち、算出部４２は、選択した到達クエリを入力した利用者が、所定の行動やコンバージョンに至る可能性に基づく指標値を算出する。その後、算出部４２は、算出した出現確率を到達クエリデータベース３２に登録する。なお、算出部４２は、上述した処理を繰り返し実行することで、全ての到達クエリについて、出現確率の算出を行う。
【００６１】
ここで、算出部４２は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出するのであれば、他の処理を実行してもよい。例えば、算出部４２は、利用者の行動として、利用者が閲覧または選択したコンテンツごとに、コンテンツを閲覧または選択した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出してもよい。より具体的には、算出部４２は、あるコンテンツについて、到達利用者がそのコンテンツを閲覧または選択した回数を、各利用者がそのコンテンツを閲覧または選択した回数で除算した値を、そのコンテンツの指標値として算出してもよい。また、算出部４２は、各種の重みづけを考慮して、算出した値から指標値を算出してもよい。
【００６２】
特定部４３は、指標値に基づいて、それぞれ流入距離が異なる複数のグループに対応する利用者の行動を特定する。より具体的には、特定部４３は、所定のターゲットに対応する各グループに分類される利用者が入力する検索クエリを特定する。
【００６３】
例えば、特定部４３は、到達クエリデータベース３２を参照し、処理対象となるターゲットに対応する到達クエリを抽出する。続いて、特定部４３は、抽出した到達クエリの出現確率を特定する。そして、特定部４３は、特定した出現確率の値に応じて、抽出した到達クエリに対応するグループを特定する。
【００６４】
例えば、特定部４３は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」に対応する到達クエリとして、図４に示す到達クエリが到達クエリデータベース３２に登録されている場合、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」の出現確率「３．０」％を特定する。このような場合、特定部４３は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」に対応するグループのうち、項目「条件（確率）」の値が、出現確率「３．０」％を満たすグループを特定する。例えば、図５に示す条件がグループデータベース３３に登録されている場合、特定部４３は、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」の出現確率が、グループＩＤ「グループ＃３」が示すグループの条件に合致すると判定する。
【００６５】
設定部４４は、それぞれ流入距離が異なる複数のグループに対し、そのグループに分類される利用者の行動を設定する。例えば、設定部４４は、特定部４３により、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」の出現確率が、グループＩＤ「グループ＃３」が示すグループの条件に合致すると判定された場合は、グループＩＤ「グループ＃３」が示すグループに、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」を紐付ける。例えば、設定部４４は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」と、グループＩＤ「グループ＃３」と、到達クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」を対応付けて、グループデータベース３３に登録する。
【００６６】
受付部４５は、利用者端末１００から、各種のリクエストを受付ける。このような場合、受付部４５は、リクエスト元となる利用者端末１００を使用する利用者を特定し、特定した利用者を分類部４６に通知する。
【００６７】
分類部４６は、リクエスト元となる利用者、すなわち、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、利用者を分類する。具体的には、分類部４６は、分類対象となる利用者を、所定の行動に至る可能性がそれぞれ異なる複数のグループのいずれかに分類する。より具体的には、分類部４６は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値の値が高い程、所定の行動に至る可能性が高いグループに利用者を分類する。
【００６８】
例えば、分類部４６は、分類対象となる利用者が入力した検索クエリについて算出された指標値に基づき、利用者を分類する。また、他の例では、分類部４６は、分類対象となる利用者が閲覧または選択したコンテンツについて算出された指標値に基づき、利用者を分類する。
【００６９】
以下、分類部４６が実行する処理の一例について説明する。まず分類部４６は、利用者データベース３４を参照し、受付部４５から通知された利用者を示すユーザＩＤに、各ターゲットに対応するグループが紐付けられているか否かを判定する。すなわち、分類部４６は、利用者の分類がすでに行われているか否かを判定する。そして、分類部４６は、利用者の分類が行われている場合は、提供部４７に情報提供を要求する。
【００７０】
一方、分類部４６は、利用者の分類が行われていない場合は、以下の処理を実行する。まず、分類部４６は、分類対象となる利用者が所定の期間内に入力した入力クエリを取得する。そして、分類部４６は、グループデータベース３３を参照し、取得した入力クエリと対応付けられたグループのうち、ターゲットとの流入距離が最も近いグループを、ターゲットごとに特定する。例えば、分類部４６は、利用者が入力クエリ「グアム」と入力クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」との両方を入力していた場合は、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」と対応するグループのうち、入力クエリ「グアム」が対応付けられたグループＩＤ「グループ＃１」と、入力クエリ「会社＃Ａ  ハワイ」が対応付けられたグループＩＤ「グループ＃３」とを特定する。そして、分類部４６は、特定したグループＩＤ「グループ＃１」と、グループＩＤ「グループ＃３」とのうち、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」が示すターゲットとの流入距離がより近いグループを示すグループＩＤ、すなわち、グループＩＤ「グループ＃３」を特定する。例えば、分類部４６は、特定したグループＩＤのうち、対応付けられた「条件（確率）」の値がより高いグループのグループＩＤを、ターゲットとの流入距離がより近いグループを示すグループＩＤとする。
【００７１】
このような場合、分類部４６は、利用者のユーザＩＤと、ターゲットＩＤ「ターゲット＃１」と、グループＩＤ「グループ＃３」とを対応付けて利用者データベース３４に登録する。また、分類部４６は、他のターゲットＩＤについても同様の処理を実行することで、分類対象となる利用者が属するグループを特定し、利用者の分類を行う。そして、分類部４６は、各ターゲットＩＤについても、利用者の分類を行った場合には、提供部４７に対して、情報提供を要求する。
【００７２】
提供部４７は、分類結果に応じたコンテンツを利用者に対して提供する。より具体的には、提供部４７は、分類結果に応じたコンテンツのうち、利用者が行った行動に応じて選択されたコンテンツを提供する。例えば、提供部４７は、リクエスト元となる利用者と対応付けられたターゲットＩＤとグループＩＤとを利用者データベース３４から特定する。次に、提供部４７は、コンテンツデータベース３５を参照し、利用者データベース３４から特定したターゲットＩＤとグループＩＤとの組に対応付けられた広告を特定する。そして、提供部４７は、特定した広告をリクエスト元の利用者に対して配信する。
【００７３】
なお、提供部４７は、特定した広告のうちどの広告を配信するかについては、任意のターゲティング技術が選択可能である。例えば、提供部４７は、同一のターゲットＩＤとグループＩＤとの組に対応付けられた複数の広告を特定した場合には、リクエスト元の利用者が入力した入力クエリに基づいて、特定した広告の中から配信対象とする広告をさらに選択し、選択した広告をリクエスト元の利用者に対して配信してもよい。例えば、提供部４７は、到達クエリデータベース３２に登録されたフラグに基づいて、リクエスト元の利用者が入力した入力クエリと関連性のある小項目を特定し、特定した小項目に応じて、配信対象となる広告の選択を行ってもよい。すなわち、提供部４７は、リクエスト元の利用者が入力した入力クエリの出現確率に加え、その入力クエリに対応する小項目の内容に応じて、配信するコンテンツを変化させてもよい。
【００７４】
〔３．分類装置が実行する分類処理の概念〕
次に、図８を用いて、分類装置１０が実行する分類処理の概念について説明する。図８は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理の概念を説明する図である。なお、図８に示す例では、分類装置１０が実行する分類処理の一例として、検索クエリごとにターゲットまでの指標値（すなわち、流入距離）を算出し、分類対象となる利用者が入力した検索クエリの指標値に応じて、利用者を分類する分類処理の一例について記載した。
【００７５】
まず、分類装置１０は、図８中（Ａ）に示すように、各検索クエリを入力した利用者が所定の行動に至る確率を算出する。例えば、図８に示す例では、各到達利用者Ｕ１０が入力した到達クエリとして、「グアム」、「ブログ」、「会社＃Ａ」、「ワイキキ  ホテル」、「パックツアー  会社＃Ａ」等といった到達クエリが存在する。このような場合、分類装置１０は、ターゲットに到着するまでの所定の期間内（すなわち、所定の行動を行うまでの所定の期間内）に、到達利用者Ｕ１０が各到達クエリを入力した回数を、到達クエリごとに算出する。一方、分類装置１０は、ターゲットに到着するまでの所定の期間内に、全利用者Ｕ２０が各到達クエリを入力した回数を、到達クエリごとに算出する。そして、分類装置１０は、到達クエリごとに、到達利用者Ｕ１０がその到達クエリを入力した回数を、全利用者Ｕ２０がその到達クエリを入力した回数で除算した値を出現確率とする。
【００７６】
ここで、図８中（Ｂ）に示すように、「ブログ」等といったコンバージョンに関連が無い一般的な検索クエリ、すなわち、ターゲットとの関連性が希薄な到達クエリは、一般に入力されうる検索クエリであるため、全利用者Ｕ２０も頻繁に入力すると考えられる。このため、「ブログ」等といったコンバージョンに関連が無い一般的な検索クエリの出現確率の値は、ある程度低い値になると考えられる。一方、図８中（Ｃ）に示すように、「ワイキキ  ホテル」等といったコンバージョンに対する有意な関連例を有する到達クエリは、全利用者Ｕ２０よりも、到着利用者Ｕ０１によって頻繁に入力されると考えられる。このため、「ワイキキ  ホテル」等といったコンバージョンに対する有意な関連例を有する到達クエリの出現確率の値は、ある程度高い値になると考えられる。
【００７７】
そこで、分類装置１０は、到達クエリごとに出現確率を算出することで、到達クエリとターゲットとの関連性を特定する。そして、分類装置１０は、図８中（Ｄ）に示すように、特定結果に基づいて、利用者の分類を行う。例えば、分類装置１０は、分類対象となる利用者Ｕ０１が、図８中（Ｅ）に示すように、利用者Ｕ０１の分類を行う処理時（基準時刻）までの所定の期間の間に入力した入力クエリを取得する。例えば、分類装置１０は、「野球」、「ワイキキ  ホテル」、「サッカー」、「ブログ」等を取得する。
【００７８】
ここで、図８中（Ｆ）に示す入力クエリ「野球」は、ターゲットとはあまり関連性が無いと考えられる。一方で、利用者Ｕ０１は、図８中（Ｇ）に示すように、「ワイキキ  ホテル」といった入力クエリを入力している。そこで、分類装置１０は、「ワイキキ  ホテル」について算出した出現確率の値、すなわち、「ワイキキ  ホテル」と入力した利用者が到達利用者Ｕ１０となる可能性の指標値に基づいて、利用者Ｕ０１を分類する。例えば、分類装置１０は、ターゲットまでの流入距離がある程度近いグループ＃２に、利用者Ｕ０１を分類する。
【００７９】
このように、分類装置１０は、利用者Ｕ０１が入力した入力クエリと同じ検索クエリを入力した利用者が到達利用者Ｕ１０となる可能性の指標値に基づいて、利用者Ｕ０１の分類を行う。このため、分類装置１０は、利用者Ｕ０１の分類をより適切に行うことができる。
【００８０】
〔４．分類処理の流れの一例〕
続いて、図９、１０を用いて、分類装置１０が実行する分類処理の流れの一例について説明する。図９は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理のうち、指標値を算出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。また、図１０は、実施形態に係る分類装置が実行する分類処理のうち、分類対象となる利用者が入力した入力クエリの指標値に応じて、利用者を分類する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８１】
まず、図９を用いて、指標値を算出する処理の流れの一例を説明する。例えば、分類装置１０は、クエリログを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、分類装置１０は、所定のターゲットについての到達クエリのログである到達ログを取得する（ステップＳ１０２）。そして、分類装置１０は、クエリログと到達ログとを用いて、到達クエリごとに、その到達クエリを入力した利用者が所定のターゲットに至る可能性に基づく指標値を算出する（ステップＳ１０３）。そして、分類装置１０は、算出した指標値に基づいて、ターゲットまでの流入距離が異なる各グループに対し、各到達クエリを対応付けて（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００８２】
次に、図１０を用いて、利用者を分類する処理の流れの一例を説明する。例えば、分類装置１０は、利用者からリクエストを受付けたか否かを判定し（ステップＳ２０１）、受付けた場合は（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、リクエスト元の利用者をいずれかのグループに分類済みであるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。そして、分類装置１０は、リクエスト元の利用者をグループに分類していない場合は（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、所定時間内に利用者が入力した入力クエリを特定し（ステップＳ２０３）、特定した入力クエリの指標値に応じて、利用者を各グループに分類する（ステップＳ２０４）。
【００８３】
続いて、分類装置１０は、利用者を分類したグループに応じた広告を選択し（ステップＳ２０５）、選択した広告を配信し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。一方、分類装置１０は、リクエスト元の利用者をいずれかのグループに分類済みである場合は（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５を実行する。一方、分類装置１０は、利用者からリクエストを受付けていない場合は（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、受付けるまで待機する。
【００８４】
〔５．変形例〕
上記では、分類装置１０による分類処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、分類装置１０が実行する分類処理のバリエーションについて説明する。
【００８５】
〔５−１．分類について〕
上述した分類装置１０は、指標値に基づいて、予め設定されたターゲットまでの流入距離が異なる複数のグループに利用者を分類し、分類結果に応じた広告の配信を行った。ここで、分類装置１０は、任意の数のグループに各利用者を分類してもよい。例えば、分類装置１０は、ターゲットまでの流入距離が異なる２つのグループに利用者を分類してもよく、誘導情報の配信元の希望によって設定された任意の数のグループに利用者を分類してもよい。また、上述した例では、分類装置１０は、検索クエリごとに指標値を算出し、算出した指標値に応じて検索クエリと各グループとの対応を設定し、利用者Ｕ０１、Ｕ０２を、利用者Ｕ０１、Ｕ０２が入力した入力クエリと対応付けられたグループに分類した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、分類装置１０は、検索クエリごとに指標値を算出しておき、利用者Ｕ０１、Ｕ０２が入力した入力クエリと同じ検索クエリの指標値に基づいて、利用者Ｕ０１、Ｕ０２を分類してもよい。すなわち、分類装置１０は、利用者を分類することができるのであれば、グループと検索クエリとの対応付けを行わずともよい。
【００８６】
〔５−２．分類後の処理について〕
また、分類装置１０は、利用者を分類したグループ単位で、利用者の分析等を行ってもよい。例えば、それぞれ異なる会社が催行する旅行の申込みページの閲覧をコンバージョンとし、コンバージョンまでの流入距離がそれぞれ異なるグループに利用者を分類することを考える。このようなグループにおいては、コンバージョンに至る可能性のみならず、競合が生じる割合や、コンバージョンに至らないロストが生じる割合が、グループごとにそれぞれ異なる。
【００８７】
そこで、分類装置１０は、グループごとに競合が生じる割合やロストが生じる割合等を計数し、計数した内容をレポートとして広告主等に提供してもよい。また、分類装置１０は、グループごとに計数した内容に応じて、配信するコンテンツの選択を行ってもよく、コンテンツの内容や配信態様を変更してもよい。例えば、分類装置１０は、流入距離が遠いが競合が少ないグループに対しては、囲い込みを目的として各種の広告を配信し、流入距離が近いが競合が多いグループに対しては、割引価格やセール価格を提示するといった処理を行ってもよい。また、分類装置１０は、流入距離が遠いグループの利用者に対しては、ウェブページと共に表示される広告を配信し、流入距離が近いグループの利用者に対しては、ダイレクトメール等の形式で、広告をプッシュ配信してもよい。
【００８８】
また、分類装置１０は、グループごとにコンバージョン深度を測定し、測定したコンバージョン深度に応じた各種の処理を実行してもよい。例えば、分類装置１０は、ある商品の購入をターゲットとした場合、各利用者が商品を購入したか、商品のウェブページを閲覧したかといった割合をグループごとに算出する。すなわち、分類装置１０は、コンバージョン深度が異なる行為が行われた割合をグループごとに算出する。そして、分類装置１０は、グループごとに算出した割合に基づいて、広告の出し分け等を行ってもよい。
【００８９】
〔５−３．ターゲットの設定について〕
なお、分類装置１０は、任意の行動をターゲットに設定することができる。ここで、指標値の算出対象となる利用者の行動（例えば、検索クエリ）の数を多くする、すなわち、サンプル数を多くするという観点を考慮すると、ターゲットに設定される行動は、同じ目的を満たす同種の行動を可能な限り含んだ方がよい。例えば、ハワイ行のツアーの申込みページの閲覧をターゲットとする場合は、指標値の算出対象となる検索クエリの数を多くするため、所定の会社のツアーのみならず、競合他社が提供するツアーの申込みページの閲覧もターゲットに含めた方がよい。この結果、分類装置１０は、指標値の算出対象となる行動の数を増加させることができるので、利用者の分類精度をさらに高めることができる。なお、分類装置１０が検索クエリごと（すなわち、利用者の行動ごと）に指標値を算出する際のターゲットは、利用者Ｕ０１、Ｕ０２を分類した後に利用者Ｕ０１、Ｕ０２へと配信する各種情報と関連するターゲットであってもよく、関連しないターゲットであってもよい。
【００９０】
また、分類装置１０は、ターゲットに応じて、指標値の算出に用いる検索クエリおよび到達クエリが入力された期間を変化させてもよい。例えば、マンションの購入や高額商品の購入においては、利用者がコンバージョンに至るまでの時間が長くなると考えられる。そこで、分類装置１０は、不動産関連の行為や、高額商品の購入行為等をターゲットとする場合には、指標値の算出に用いる検索クエリおよび到達クエリが入力された期間をより長い期間に設定してもよい。例えば、分類装置１０は、到達利用者がコンバージョンに至るまでの１か月間の間に、到達利用者が入力した検索クエリを到達クエリとしてもよい。
【００９１】
また、分類装置１０は、各利用者が入力した検索クエリのうち、指標値の算出に用いる検索クエリが入力された期間と、到達利用者が入力した検索クエリのうち、到達クエリが入力された期間とを異なる値に設定してもよい。例えば、分類装置１０は、過去１か月間の間に入力された検索クエリをクエリログとし、到達利用者がコンバージョンに至るまでの１時間の間に入力した検索クエリを到達クエリとしてもよい。
〔５−４．装置構成〕
分類装置１０は、任意の数の利用者端末１００と通信可能に接続されていてもよい。また、分類装置１０は、利用者端末１００と情報のやり取りを行うフロントエンドサーバと、入力項目を選択するバックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、バックエンドサーバには、図２に示す取得部４１、算出部４２、特定部４３、および設定部４４が配置され、フロントエンドサーバには、受付部４５、分類部４６および提供部４７等が配置されることとなる。また、記憶部３０に格納された各データベース３１〜３５は、分類装置１０の内部ではなく、例えば、外部のストレージサーバ等に格納されていてもよい。
【００９２】
〔５−５．各データベース項目について〕
なお、上述した説明において、各データベース３１〜３５に登録される情報や情報の項目は、あくまで一例であり、上述した分類処理を適切に行うことができるのであれば、任意の情報や項目が登録されていてよい。
【００９３】
〔５−６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００９４】
また、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。
【００９５】
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００９６】
〔６．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る分類装置１０は、例えば図１１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。図１１は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【００９７】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
【００９８】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）やＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High  Definition  Multimedia  Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【００９９】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【０１００】
ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１０１】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【０１０２】
例えば、コンピュータ１０００が分類装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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４０の機能を実現する。
【０１０３】
〔７．効果〕
上述したように、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値に基づき、その利用者を分類する。
【０１０４】
すなわち、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を実際に行った利用者がターゲットに至る可能性に基づく指標値を算出し、分類対象となる利用者が実際に行った行動について算出された指標値に基づき、利用者の分類を行う。このように、分類装置１０は、予め設定された対応関係ではなく、実際に行われた行動に基づいて指標値の算出を行い、算出された指標値に応じた分類を行う。この結果、分類装置１０は、実際に行われた行動とターゲットとの関連性に基づいて、利用者を分類することができるので、利用者の分類精度を向上させることができる。
【０１０５】
また、分類装置１０は、利用者の行動として、利用者が入力した検索クエリごとに、その検索クエリを入力した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が入力した検索クエリについて算出された指標値に基づき、その利用者を分類する。このため、分類装置１０は、利用者が入力した検索クエリに基づいて、利用者を適切に分類することができる。
【０１０６】
また、分類装置１０は、利用者の行動として、利用者が閲覧または選択したコンテンツごとに、そのコンテンツを閲覧または選択した利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。そして、分類装置１０は、分類対象となる利用者が閲覧または選択したコンテンツについて算出された指標値に基づき、その利用者を分類する。このため、分類装置１０は、利用者が閲覧または選択したコンテンツを用いて、利用者を適切に分類することができる。
【０１０７】
また、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を行った利用者のうち所定の行動に至った利用者の割合を算出し、算出した割合に基づく指標値を算出する。また、分類装置１０は、利用者の行動ごとに、その行動を到達利用者が行った回数を、その行動を各利用者が行った回数で除算した値を、指標値として算出する。また、分類装置１０は、到達利用者が所定の期間の間に行った行動を特定し、特定した行動ごとに、その行動を行った利用者が所定の行動に至る可能性に基づく指標値を算出する。このように、分類装置１０は、指標値の算出対象となる行動を到達利用者が行った割合に基づいて、指標値を算出する。この結果、分類装置１０は、実測に基づいて、指標値の値を算出することができるので、利用者の分類精度をさらに向上させることができる。
【０１０８】
また、分類装置１０は、指標値として、利用者が所定のコンテンツを閲覧する可能性に基づく指標値、または、利用者が所定のコンテンツを選択する可能性に基づく指標値を算出する。このため、分類装置１０は、所定のコンテンツを閲覧したり選択したりするコンバージョンまでの流入距離に基づいた利用者のグループ分けを行うことができる。
【０１０９】
また、分類装置１０は、分類対象となる利用者を、所定の行動に至る可能性がそれぞれ異なる複数のグループのいずれかに分類する。より具体的には、分類装置１０は、分類対象となる利用者が行った行動について算出された指標値の値が高い程、所定の行動に至る可能性が高いグループに当該利用者を分類する。この結果、分類装置１０は、ターゲットまでの流入距離に応じた利用者のグループ分けを行うことができる。
【０１１０】
また、分類装置１０は、分類結果に応じたコンテンツを利用者に対して提供する。例えば、分類装置１０は、分類結果に応じたコンテンツのうち、利用者が行った行動に応じて選択されたコンテンツを提供する。このように、分類装置１０は、利用者が入力した検索クエリ等の行動そのものではなく、利用者が分類されたグループに応じたコンテンツの配信を行う。このため、分類装置１０は、例えば、利用者の行動とコンバージョンとの関連性やターゲットまでの流入距離に応じて、利用者に対するコンテンツの出し分けを実現することができる。
【０１１１】
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。
【０１１２】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、分類部は、分類手段や分類回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  分類装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  クエリログデータベース
３２  到達クエリデータベース
３３  グループデータベース
３４  利用者データベース
３５  コンテンツデータベース
４０  制御部
４１  取得部
４２  算出部
４３  特定部
４４  設定部
４５  受付部
４６  分類部
４７  提供部
１００  利用者端末
【図１】
2017211786.tif 000003
【図２】
2017211786.tif 000004
【図３】
2017211786.tif 000005
【図４】
2017211786.tif 000006
【図５】
2017211786.tif 000007
【図６】
2017211786.tif 000008
【図７】
2017211786.tif 000009
【図８】
2017211786.tif 000010
【図９】
2017211786.tif 000011
【図１０】
2017211786.tif 000012
【図１１】
2017211786.tif 000013