(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告主端末から、広告コンテンツの入稿と、前記広告コンテンツに対する所定の行動の実施に係る単価の目標値の設定とを受け付ける受付部と、
前記広告コンテンツにアクセスした利用者が前記所定の行動の実施に至るまでの困難性を推定する推定部と、
広告コンテンツ毎に前記困難性に基づいて、前記所定の行動の実施率を補正する補正部と
を備え、
前記推定部は、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴わない又は実施のための操作をし易い場合には前記困難性が低く前記所定の行動の実施に至り易いと推定し、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴う又は実施のための操作をし難い場合には前記困難性が高く前記所定の行動の実施に至り難いと推定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記所定の行動の実施率と前記所定の行動の実施に係る単価の目標値とを乗じることにより、前記広告コンテンツが選択された際に前記広告主端末に課金する金額である入札単価を算出する算出部と、
算出された入札単価に基づいて、前記広告コンテンツの配信を行う配信部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記困難性に基づいて、広告コンテンツに対して利用者が示す興味の度合いを推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、クラウドソーシングおよびアンケートのうち少なくとも一方を用いて前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定部は、広告コンテンツにアクセスした利用者の過去の履歴情報から前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記所定の行動の実施に至るまでに行った利用者の行動から前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記所定の行動の実施に至るまでに行われる操作の回数から前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記推定部は、広告コンテンツが表示されてから、前記所定の行動を行うまでに経過した時間から前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記推定部は、広告対象に応じた前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推定部は、広告コンテンツの外観に応じた前記困難性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記所定の行動の実施率の補正値を予測するための予測モデルを生成する生成部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記生成部は、前記所定の行動の種別毎に、異なる前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記生成部は、広告コンテンツ毎に、異なる前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記予測モデルを用いて、前記所定の行動の実施率の補正値を予測する予測部
をさらに備えることを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
広告コンテンツの候補の中から前記所定の行動の実施率の補正値に基づいて配信対象の広告コンテンツを抽出する抽出部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
広告主端末から、広告コンテンツの入稿と、前記広告コンテンツに対する所定の行動の実施に係る単価の目標値の設定とを受け付ける受付工程と、
前記広告コンテンツにアクセスした利用者が前記所定の行動の実施に至るまでの困難性を推定する推定工程と、
広告コンテンツ毎に前記困難性に基づいて、前記所定の行動の実施率を補正する補正工程と
を含み、
前記推定工程では、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴わない又は実施のための操作をし易い場合には前記困難性が低く前記所定の行動の実施に至り易いと推定し、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴う又は実施のための操作をし難い場合には前記困難性が高く前記所定の行動の実施に至り難いと推定することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
広告主端末から、広告コンテンツの入稿と、前記広告コンテンツに対する所定の行動の実施に係る単価の目標値の設定とを受け付ける受付手順と、
前記広告コンテンツにアクセスした利用者が前記所定の行動の実施に至るまでの困難性を推定する推定手順と、
広告コンテンツ毎に前記困難性に基づいて、前記所定の行動の実施率を補正する補正手順と
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順では、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴わない又は実施のための操作をし易い場合には前記困難性が低く前記所定の行動の実施に至り易いと推定し、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴う又は実施のための操作をし難い場合には前記困難性が高く前記所定の行動の実施に至り難いと推定することを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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広告配信が盛んに行われている。例えば、広告媒体（ウェブページ）に設定された広告枠に、企業や商品等の広告コンテンツを表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に、広告主のウェブページへ遷移させる広告配信が行われている。
【０００３】
このような広告配信では、広告コンテンツを掲載する対価として、広告主に課金する課金額である入札単価（ＣＰＣ：Cost  Per  Click）が使用される場合がある。また、入札単価の代わりに、所定の広告コンテンツから商品購入や会員登録等の利益につながる成果を１件獲得するのに係るコストであるコンバージョン単価（ＣＰＡ：Cost  Per  Action）の目標値である目標コンバージョン単価を広告主に設定させることで、かかる目標コンバージョン単価に基づいて、広告コンテンツに対して設定する入札単価を算出する技術（コンバージョンオプティマイズと呼ばれる）が提案されている。
【０００４】
ここで、第１コンテンツの遷移先の第２コンテンツに関する指標値であって、第１コンテンツの配信対象のユーザが示す興味の度合いに関する指標値を予測し、予測された指標値に基づいて、第１コンテンツのコンバージョン率（ＣＶＲ：Conversion  Rate）を補正する技術が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１６７７３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術では、コンバージョン率を補正する際に、ユーザがコンバージョンに至るまでに乗り越えるべきハードルの高さ（困難性）については考慮されていない。コンバージョンとは、広告コンテンツを閲覧したユーザが、広告主が期待する行動をとること（所定の行動の実施）をいう。インターネット広告においては、ユーザがコンバージョンに至るまでの難易度が、ユーザがコンバージョンに至るか否かの結果に影響を与えていることが予想される。例えば、広告に設定するコンバージョンは、広告クリック、ランディングページ滞在、資料請求、アンケート回答、見積依頼、売却依頼、商品購入（契約成立）等、広告主の設定に応じて多岐にわたる。設定されたコンバージョン毎にハードルの高さは異なるが、一律にユーザがコンバージョンに至ったか否かで予測モデルを生成すると、予測モデルにハードルの高さが考慮されていないため、高い予測精度は得られない。したがって、様々な要因によるコンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮してコンバージョン率の予測精度を高めることが求められている。
【０００７】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮してコンバージョン率の予測精度を高めることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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】
【０００８】
本願に係る情報処理装置は、広告主端末から、広告コンテンツの入稿と、前記広告コンテンツに対する所定の行動の実施に係る単価の目標値の設定とを受け付ける受付部と、前記広告コンテンツにアクセスした利用者が前記所定の行動の実施に至るまでの困難性を推定する推定部と、広告コンテンツ毎に前記困難性に基づいて、前記所定の行動の実施率を補正する補正部とを備え、前記推定部は、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴わない又は実施のための操作をし易い場合には前記困難性が低く前記所定の行動の実施に至り易いと推定し、前記所定の行動が前記利用者の支出を伴う又は実施のための操作をし難い場合には前記困難性が高く前記所定の行動の実施に至り難いと推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮してコンバージョン率の予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る予測モデル記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報処理装置による情報処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の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。
【００１２】
〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。図１の例では、情報処理システム１は、広告主端末１０と、端末装置２０と、情報提供装置３０と、情報処理装置１００とを有する。そして、広告主端末１０と、端末装置２０と、情報提供装置３０と、情報処理装置１００とは、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の広告主端末１０と、複数台の端末装置２０と、複数台の情報提供装置３０と、複数台の情報処理装置１００とが含まれてもよい。また、本実施形態では、情報提供装置３０および情報処理装置１００は、事業者Ｔ１によって管理されているものとする。
【００１３】
広告主端末１０は、広告主によって利用される端末装置である。例えば、広告主端末１０は、スマートフォンやタブレット型端末等のスマートデバイス、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ＯＡ機器（オフィスオートメーション機器）等である。また、広告主端末１０は、広告主の操作に従って、広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿する。
【００１４】
例えば、広告主端末１０は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿する。また、例えば、広告主端末１０は、広告コンテンツが選択操作（例えば、クリックやタップ）された場合に、遷移させる遷移先コンテンツのＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）に該当する広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿する。なお、以下では、選択操作をクリックとして説明する。
【００１５】
さらに、広告主端末１０は、広告主の操作に従って、広告コンテンツから商品購入や会員登録等の利益につながる成果を１件獲得するのに係るコストであるコンバージョン単価の目標値である目標コンバージョン単価を対応する広告コンテンツに設定するよう情報処理装置１００に指示する。
【００１６】
なお、目標コンバージョン単価は、所定数（例えば、「１０」）以上のコンバージョンが得られている広告コンテンツにのみ設定可能とすることが予め決められている。このため、広告主は、例えば、既に入稿している自身の広告コンテンツが所定数以上のコンバージョンを達成している場合には、かかる広告コンテンツについて、目標コンバージョン単価を設定する。
【００１７】
端末装置２０は、ユーザによって利用される端末装置である。例えば、端末装置２０は、スマートフォンやタブレット型端末等のスマートデバイス、ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ等である。例えば、端末装置２０は、情報提供装置３０にアクセスすることで、情報提供装置３０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示画面に表示する。
【００１８】
また、端末装置２０は、ウェブページに広告枠が含まれる場合には、情報処理装置１００にアクセスすることで、情報処理装置１００から広告コンテンツを取得し、取得した広告コンテンツを、かかる広告枠に表示する。
【００１９】
情報提供装置３０は、端末装置２０にウェブページ等のコンテンツを提供するコンテンツサーバである。情報提供装置３０は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、グルメサイト、ウェブブログ等に関する各種ウェブページを提供する。
【００２０】
情報処理装置１００は、広告主端末１０から入稿された広告コンテンツを配信するサーバ装置である。上記の通り、情報処理装置１００は、端末装置２０からアクセスされた場合に、広告コンテンツを端末装置２０に配信する。
【００２１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、上記の通り、目標コンバージョン単価の設定を広告主から受け付けることにより、広告主に代わって自動で入札単価を設定する。具体的には、情報処理装置１００は、広告コンテンツ毎に、当該広告コンテンツのコンバージョン率と、当該広告コンテンツに対して設定された目標コンバージョン単価とを乗じることにより、当該広告コンテンツが選択された際に課金する金額である入札単価を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した入札単価に基づいて、広告配信を行う。
【００２２】
ここで、コンバージョン率は、広告コンテンツからコンバージョン至った数（コンバージョン数）を、その広告コンテンツがこれまでにクリックされたクリック数で除算することにより算出される実績値である。このため、コンバージョン数やクリック数が多くなるほどコンバージョン率の精度は統計的に高くなるといえる。言い換えれば、コンバージョン数やクリック数が少ないと、コンバージョン率の精度は統計的に低いといえる。なお、ここでいうコンバージョン率の精度とは、コンバージョン率が統計的に見て、信頼性に足りるか否かといった信頼度に対応するものである。
【００２３】
一例として、広告コンテンツｉを用いて説明する。例えば、広告コンテンツｉについて、クリック数「１０」、コンバージョン数「１」のとき、広告コンテンツｉのコンバージョン率は「０．１」である。しかしながら、クリック数「１０００」となったとき、コンバージョン数が「１００」となることにより、コンバージョン率「０．１」が算出されるとは限らない。例えば、実際には、クリック数「１０００」となったとき、コンバージョン数「２０」となることにより、コンバージョン率「０．０２」と算出されることもあり得る。
【００２４】
このように、コンバージョン率は、配信情報に応じて変化する不安定な値といえる。つまり、ひとたび算出したコンバージョン率が、必ずしも確かな値であるとは限らない。本来、信頼性に足りる十分な数のクリック数と、コンバージョン数から算出したコンバージョン率を用いることが望ましいが、そもそもクリックされ難い広告コンテンツも多く存在するうえに、一般に広告コンテンツがクリックされたとしてもコンバージョンに至る可能性は非常に低い。したがって、全ての広告コンテンツのコンバージョン率が統計的に見て信頼に足る値として、どのような値になるかを精度よく予測するのは困難な場合がある。
【００２５】
例えば、（ａ）広告コンテンツとして表示される画像や動画像の内容やデザイン等の外観、（ｂ）広告対象となる商品の種別、（ｃ）コンバージョンとして設定される行為の内容等に応じて、ユーザがコンバージョンに至る可能性が変動する。
【００２６】
また、例えば、精度の低いコンバージョン率を用いて入札単価を算出した場合、算出した入札単価も精度の低い値といえる。そして、精度の低い入札単価を用いて、広告配信を行うと目標コンバージョン単価を大きく超えてしまうといったことが起こり得る。
【００２７】
そこで、実施形態に係る情報処理装置１００は、上記のような、コンバージョン率を取り巻く状況を踏まえて、コンバージョン率の予測精度を高めるための処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、第１コンテンツの一例である広告コンテンツの遷移先である第２コンテンツ（遷移先コンテンツ）においてユーザがコンバージョン（所定の行動の実施）に至るまでに予測されるハードルの高さ（困難性）に基づいて、実績情報に基づくコンバージョン率を補正する。
【００２８】
そして、このように予測情報を用いて、実績情報に基づくコンバージョン率を補正するということは、かかるコンバージョン率が統計的に見て信頼に足る値として、どのような値になるかといったことを予測することに相当する。
【００２９】
広告コンテンツから遷移される遷移先コンテンツは、一般に、ランディングページ（ＬＰ：Landing  Page）等とよばれる。このため、以下では、遷移先コンテンツを「ＬＰ」と表記する場合がある。また、以下では、目標コンバージョン単価を「目標ＣＰＡ」、実績情報から算出された補正前のコンバージョン率を単に「ＣＶＲ」、「ＣＶＲ」を補正することで得られるコンバージョン率の補正値を「補正ＣＶＲ」、入札単価を「ＣＰＣ」と表記する場合がある。
【００３０】
ここで、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さと、コンバージョン率との関係性について説明する。具体的には、コンバージョンに至るまでのハードルが低いほど、コンバージョンに至り易い傾向にあることが認められている。例えば、ユーザがＬＰから資料請求や商品購入等を行う場合、資料請求は支出を伴わないためハードルが低くコンバージョンに至り易いが、商品購入は支出を伴うためハードルが高くコンバージョンに至り難いと考えられる。また、遷移先コンテンツにおいて表示されるコンバージョン用のボタン等のデザイン（背景に対する色彩、サイズ、配置等）が選択操作し易いものであればハードルが低くコンバージョンに至り易いが、選択操作し難いものであればハードルが高くコンバージョンに至り難いと考えられる。
【００３１】
つまり、ユーザがＬＰの内容に興味を持っている場合、コンバージョンに至るまでのハードルが低いほど、ユーザがコンバージョンに至る可能性が高くなり、よりコンバージョンに至り易い傾向にある。かかる点について一例を挙げて説明する。
【００３２】
例えば、ユーザＡが直近に検索クエリ「ノートパソコン」を用いて情報検索していたとする。このとき、ユーザは、現在「ノートパソコン」に対して興味を持っているといえる。そして、かかる場合、ユーザＡの端末装置２０に「ノートパソコン」に関する広告コンテンツｘ１が表示されたとすると、ユーザＡは、広告コンテンツｘ１をクリックし対応するＬＰであるＬＰｘ１１へ遷移させる可能性が高い。また、コンバージョンの種別が商品購入であっても、期間限定の特価販売等で御値打ち感があり、購入金額が実際に支払える金額であれば心理的なハードルが低いためコンバージョンに至る可能性が高い。
【００３３】
また、広告コンテンツｘ１の他に、「マンション」に関する広告コンテンツｘ２も表示されたとする。かかる場合、ユーザＡは、広告コンテンツｘ２をクリックする可能性が低い。また、ユーザＡは、例えクリックして対応するＬＰであるＬＰｘ１２に遷移させたとしても、事前にマンションを購入／売却する準備でもしていなければ実際の購入／売却にはハードルが高いためコンバージョンに至る可能性は極めて低いが、資料請求や見積依頼であればハードルが低いためコンバージョンに至る可能性は高くなる。
【００３４】
以上のことから、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルが低いほど、ユーザがコンバージョンに至る可能性が高くなり、コンバージョンに至り易い、すなわちコンバージョン率が向上する可能性が高くなる。反対に、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルが高いほど、ユーザがコンバージョンに至る可能性が低くなり、コンバージョンに至り難い、すなわちコンバージョン率が向上する可能性が低くなる。このようなことから、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さとコンバージョン率の間には相関関係が成立する。このため、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを用いることで、コンバージョン率の補正値を予測する予測精度を高めることができると考えられる。
【００３５】
したがって、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告コンテンツの遷移先であるＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。そして、情報処理装置１００は、推定したハードルの高さに基づいて、広告コンテンツのコンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する。
【００３６】
以下では、図１を用いて、情報処理装置１００によって行われる情報処理について具体的に説明する。なお、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者Ｔ１によって運営されるコンテンツにおいてユーザが最近使用した検索クエリを用いて、配信対象の広告コンテンツを決定する手法を用いるものとする。このような手法は、サーチターゲティング等と呼ばれる。また、情報処理装置１００によって提供される広告コンテンツはクリック課金型の広告コンテンツであるものとする。
【００３７】
まず、広告主端末１０は、広告主の操作に従って、広告コンテンツを情報処理装置１００に入稿するとともに係る広告コンテンツに関する各種情報の設定を情報処理装置１００に指示する（ステップＳ１）。これにより、情報処理装置１００は、広告主から広告コンテンツの入稿と各種情報の設定を受け付ける。そして、情報処理装置１００は、受け付けた広告コンテンツと各種情報を広告コンテンツ記憶部に格納する。
【００３８】
また、広告主端末１０は、広告主の操作に従って、当該広告主が入稿している広告コンテンツへの目標ＣＰＡの設定を情報処理装置１００に指示する（ステップＳ２）。これにより、情報処理装置１００は、広告主から目標ＣＰＡの設定を受け付ける。そして、情報処理装置１００は、受け付けた目標ＣＰＡを広告コンテンツに対応付けて広告コンテンツ記憶部に格納する。
【００３９】
図１に示す広告コンテンツ記憶部の例では、情報処理装置１００が、広告主Ｃ１から広告コンテンツＡＤ１１の入稿、広告コンテンツＡＤ１１から遷移されるＬＰのＵＲＬ「ａａ１１．ｃｏｍ」、および、キーワード「保険」の設定を受け付けた例を示す。キーワードは、ユーザのターゲティングに用いられる情報であり、広告コンテンツがどのような内容であるかを示すものである。
【００４０】
また、図１に示す広告コンテンツ記憶部の例では、情報処理装置１００が、広告主Ｃ１から広告コンテンツＡＤ１１に対する目標ＣＰＡ「１５，０００」の設定を受け付けた例を示す。ここでは、広告主Ｃ１を例に説明したが、他の広告主についても図１に示す通りであるため、説明を省略する。
【００４１】
ここで、端末装置２０が、ユーザＵ１の操作に従って、ウェブページＰ１の取得要求を情報提供装置３０に送信したとする（ステップＳ３）。これにより、情報提供装置３０は、ウェブページＰ１を取得要求送信元の端末装置２０に配信する（ステップＳ４）。
【００４２】
図１に示すように、ウェブページＰ１には、広告コンテンツが表示される広告枠Ｆ１が含まれる。このため、端末装置２０は、広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ５）。
【００４３】
情報処理装置１００は、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求を受け付けると、まず、配信候補の広告コンテンツを特定する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ情報記憶部を参照し、ユーザＵ１が最近、情報検索に用いた検索クエリを特定する。図１に示すように、ユーザ情報記憶部は、ユーザが使用した検索クエリに関する履歴情報を記憶する。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が最近使用した検索クエリとして、日付の最も新しい検索クエリ「保険」を特定する。このことから、ユーザＵ１は、現時点で「保険」に関して興味を持っている可能性が高い。
【００４４】
そして、情報処理装置１００は、広告コンテンツ記憶部を参照し、検索クエリ「保険」に一致するキーワードが対応付けられている広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１を配信候補の広告コンテンツとして特定する。
【００４５】
次に、情報処理装置１００は、端末装置２０が広告コンテンツを取得するためにアクセスしてきた場合に、アクセス元のユーザ、すなわち広告コンテンツを配信する配信対象のユーザＵ１が配信候補の各広告コンテンツ（ＡＤ１１およびＡＤ２１）それぞれに対応するＬＰ（ＬＰ１１およびＬＰ２１）それぞれにおいてコンバージョンに至るまでに乗り越えるべきハードルの高さを推定する（ステップＳ７）。
【００４６】
例えば、情報処理装置１００は、クラウドソーシングやアンケートを用いて、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。あるいは、情報処理装置１００は、広告配信に関する過去の履歴情報（ログ情報）から、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。
【００４７】
このとき、情報処理装置１００は、「どのようなユーザ」が、「どのような広告コンテンツ」のＬＰにおいて「どのようなコンバージョン」に至るまでに「どのようなハードル」があるかといったことを、広告コンテンツ毎に機械学習することにより、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。
【００４８】
なお、実際には、情報処理装置１００は、アンケート等により取得したハードルの高さのスコアをそのまま使用してもよい。また、情報処理装置１００は、例えばある広告主や広告カテゴリ等のそれぞれの群の履歴情報から、クリック「１００」、資料請求「１０」、商品購入「１」等の比率をハードルの高さのスコアに反映させてもよい。
【００４９】
また、情報処理装置１００は、コンバージョンに至るまでに行ったユーザの行動からハードルの高さを推定してもよい。また、情報処理装置１００は、コンバージョンに至るまでに行われる操作の回数からハードルの高さを推定してもよい。例えば、ユーザが何度も同じ広告コンテンツを閲覧した後にコンバージョンに至った場合には、広告対象の商品やキャンペーンに興味や関心はあったものの、何度も迷い、相当躊躇／逡巡した後にコンバージョンに至ったものと推測される。
【００５０】
また、情報処理装置１００は、広告コンテンツが表示されてから、所定の行動を行うまでに経過した時間からハードルの高さを推定してもよい。例えば、広告コンテンツが表示されてから、ユーザがコンバージョンに至るまでに相当長い時間が経過している場合には、ユーザが長時間迷った末にコンバージョンに至ったものと推測される。
【００５１】
また、情報処理装置１００は、広告対象に応じたハードルの高さを推定してもよい。例えば、広告対象となる商品が「パソコン」と「保険」と「マンション」とでは、コンバージョンの種別が同じであっても、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さが異なるものと推測される。
【００５２】
また、情報処理装置１００は、広告コンテンツの外観に応じたハードルの高さを推定してもよい。例えば、広告コンテンツとして表示される画像や動画像の内容やデザイン等の外観がユーザの感性に合うか否かによっても、ユーザがコンバージョンに至る可能性が変動するものと推測される。また、広告コンテンツに表示されたボタンが背景に隠れて見え難い場合等にも、ユーザがコンバージョンに至る可能性が変動するものと推測される。
【００５３】
ここでは、情報処理装置１００が、ＬＰ１１におけるハードルの高さを「２」、ＬＰ２１におけるハードルの高さを「１」と推定したとする。なお、以下では、このように推定したハードルの高さを「推定ハードル高さ」と表記する場合がある。
【００５４】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ７で推定したハードルの高さ（推定ハードル高さ）を用いて、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれのコンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する（ステップＳ８）。ここで、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを「０．０５」、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを「０．０３」とする。
【００５５】
かかる場合、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」と、ＬＰ１１における推定ハードル高さに対応する重み値「２」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを「０．１」へと補正する。つまり、情報処理装置１００は、コンバージョン率の補正値として「０．１」を得る。また、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲ「０．０３」と、ＬＰ２１における推定ハードル高さに対応する重み値「１」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲを「０．０３」へと補正する。つまり、情報処理装置１００は、コンバージョン率の補正値として「０．０３」を得る。
【００５６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、推定したハードルが高いほど、高い補正ＣＶＲとなるように補正するものである。その理由は、ユーザが高いハードルを乗り越えてコンバージョンに至るほうが、低いハードルを乗り越えてコンバージョンに至るよりも、コンバージョン１件当たりの価値が高いと考えられるためである。
【００５７】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ８で算出された補正ＣＶＲと、ステップＳ２で設定された目標ＣＰＡとを乗じることによりＣＰＣを算出し、算出したＣＰＣとクリック率（ＣＴＲ：Click  Through  Rate）とを乗じることによりｅＣＰＭ（effective  Cost  Per  Mille）を算出する（ステップＳ９）。
【００５８】
図１に示す広告コンテンツ記憶部の例では、広告コンテンツＡＤ１１には、目標ＣＰＡ「１５，０００」が設定され、また、広告コンテンツＡＤ２１には、目標ＣＰＡ「２０，０００」が設定されている。
【００５９】
このため、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１の補正ＣＶＲ「０．１」と、広告コンテンツＡＤ１１の目標ＣＰＡ「１５，０００」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＰＣ「１，５００」を算出する。また、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ２１の補正ＣＶＲを「０．０３」と、広告コンテンツＡＤ２１の目標ＣＰＡ「２０，０００」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２１のＣＰＣ「６００」を算出する。
【００６０】
ここで、広告コンテンツＡＤ１１のＣＴＲを「０．０５」、広告コンテンツＡＤ２１のＣＴＲを「０．０３」とする。かかる場合、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＰＣ「１，５００」と、広告コンテンツＡＤ１１のＣＴＲ「０．０５」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ１１のｅＣＰＭ「７５」を算出する。また、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ２１のＣＰＣ「６００」と、広告コンテンツＡＤ２１のＣＴＲ「０．０３」とを乗じることにより、広告コンテンツＡＤ２１のｅＣＰＭ「１８」を算出する。
【００６１】
次に、情報処理装置１００は、広告コンテンツ毎に、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮したコンバージョン率の補正値の予測モデルを生成する（ステップＳ１０）。このとき、情報処理装置１００は、コンバージョンの種別毎に、異なる予測モデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、広告コンテンツ毎に異なる予測モデルを生成してもよい。
【００６２】
ここで、情報処理装置１００による予測モデルを用いたコンバージョン率の予測方法の一例について説明する。具体的には、情報処理装置１００は、「どのようなユーザ」に対応するユーザ情報として、履歴情報から得られた「ユーザに用いられた検索クエリ」を説明変数Ｘ１とする。また、情報処理装置１００は、「どのような広告コンテンツ」に対応する広告情報として、「ユーザに表示された広告コンテンツに付与されるキーワード」を説明変数Ｘ２とする。また、情報処理装置１００は、「ユーザがコンバージョンに至る確率」に対応する情報として、算出された「補正ＣＶＲ」を目的変数Ｙとする。
【００６３】
そして、情報処理装置１００は、説明変数Ｘ１およびＸ２を組み合わせて、目的変数Ｙを回帰分析することにより係数を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定した係数を用いて目的変数Ｙを予測する。図１に示す予測モデル記憶部の例では、情報処理装置１００が、広告コンテンツＡＤ１１に対する予測モデルとして、予測モデルＭ１１を生成した例を示す。また、他の広告コンテンツについても図示する通りである。
【００６４】
例えば、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ１１に対応する予測モデルＭ１１に対し、ユーザＵ１の検索クエリ「保険」と、広告コンテンツＡＤ１１のキーワード「保険」とを適用する。そして、情報処理装置１００は、出力された補正ＣＶＲをＬＰ１１におけるコンバージョン率の補正値であると予測する。
【００６５】
同様にして、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ２１に対応する予測モデルＭ２１に対し、ユーザＵ１の検索クエリ「保険」と、広告コンテンツＡＤ２１のキーワード「保険」とを適用する。そして、情報処理装置１００は、出力された補正ＣＶＲをＬＰ２１におけるコンバージョン率の補正値であると予測する。
【００６６】
情報処理装置１００は、コンバージョン率の補正値の予測モデルを生成した後は、この予測モデルを用いて、それぞれのＬＰにおけるコンバージョン率の補正値を予測することで、上記のステップＳ７およびステップＳ８の処理を省略することができる。
【００６７】
なお、実際には、情報処理装置１００は、算出された「ｅＣＰＭ」を目的変数ＹとしてｅＣＰＭの予測モデルを生成してもよい。この場合、上記のステップＳ７からステップＳ９までの処理を省略することができる。
【００６８】
また、情報処理装置１００は、ユーザの属性およびコンバージョンの種別を、説明変数Ｘ１およびＸ２として、予測モデルを生成してもよい。ユーザの属性には、例えばデモグラフィック（人口統計学的属性）やサイコグラフィック（心理学的属性）等、任意の属性が採用可能である。
【００６９】
次に、情報処理装置１００は、配信対象の広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部から抽出する（ステップＳ１１）。例えば、情報処理装置１００は、上記のステップＳ８で算出されたコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）のうち、値の大きい補正ＣＶＲが算出された広告コンテンツＡＤ１１を配信対象の広告コンテンツとして、広告コンテンツ記憶部から抽出する。
【００７０】
なお、情報処理装置１００は、ハードルの低いほうを重視する場合には、ＬＰ１１における推定ハードル高さに対応する重み値が「２」である広告コンテンツＡＤ１１よりも、ＬＰ２１における推定ハードル高さに対応する重み値が「１」である広告コンテンツＡＤ２１のほうを配信対象の広告コンテンツとして広告コンテンツ記憶部から抽出する。また、情報処理装置１００は、ｅＣＰＭの大きいほうを重視する場合には、上記のようにステップＳ９で算出された２つのｅＣＰＭのうち、値の大きいｅＣＰＭが算出された広告コンテンツＡＤ１１を配信対象の広告コンテンツとして、広告コンテンツ記憶部から抽出する。
【００７１】
そして、情報処理装置１００は、抽出した広告コンテンツＡＤ１１を取得要求送信元の端末装置２０に配信する（ステップＳ１２）。そして、端末装置２０は、広告枠Ｆ１に広告コンテンツＡＤ１１を表示させたウェブページＰ１を表示画面に表示する。
【００７２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告コンテンツの遷移先であるＬＰにおいて、当該広告コンテンツの配信対象のユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。そして、情報処理装置１００は、推定したハードルの高さに基づいて、広告コンテンツのコンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する。
【００７３】
上述してきたように、コンバージョンオプティマイズにおいて用いられるＣＶＲは、統計的に十分な数の実績情報がそろいにくいコンバージョン数およびクリック数に基づき算出されるため不安定な値である。このため、コンバージョン率と相関関係にあるコンバージョンに至るまでのハードルの高さを用いて、ＣＶＲを補正することにより、精度の良い補正ＣＶＲを得ることができる。つまり、情報処理装置１００は、ＣＶＲから補正ＣＶＲを予測する予測精度を高めることができる。また、情報処理装置１００は、補正した補正ＣＶＲを用いることで、ＣＰＣの精度を高めることができるため、広告主に設定された目標ＣＰＡをより達成し易くすることができる。
【００７４】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００７５】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、端末装置２０や情報提供装置３０との間で情報の送受信を行う。
【００７６】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ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。記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、広告コンテンツ記憶部１２２と、履歴情報記憶部１２３と、予測モデル記憶部１２４を有する。
【００７７】
（ユーザ情報記憶部１２１について）
ユーザ情報記憶部１２１は、コンテンツに対してユーザが行った行動に関する情報を記憶する。本実施形態では、ユーザ情報記憶部１２１は、所定のコンテンツ（例えば、検索サイト）において、ユーザが情報検索に用いた検索キーワード等を検索履歴として記憶する。ここで、図３に実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す。図３の例では、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「検索キーワード」、「検索日時」といった項目を有する。なお、図３に示すユーザ情報記憶部１２１は、図１に示すユーザ情報記憶部をより詳細に説明するものである。
【００７８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザによって利用される端末装置２０を識別するための識別情報を示す。「検索キーワード」は、所定のコンテンツにおいて、ユーザが情報検索に用いた検索キーワードを示す。「検索日時」は、ユーザが、所定のコンテンツに「検索キーワード」を入力することにより情報検索した日時を示す。
【００７９】
すなわち、図３の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザが、「２０１９年３月１日１５時３０分」において、所定のコンテンツに検索キーワード「保険」を入力することにより情報検索した例を示す。なお、図１でも示したが、ユーザＩＤを用いて、ユーザを区別して表記する場合がある。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザをユーザＵ１と表記する。広告主、広告コンテンツ、ＬＰについても同様に識別情報を用いて表記する。
【００８０】
ここで、本実施形態では、所定のコンテンツは、情報提供装置３０によって提供されるものとする。例えば、情報提供装置３０は、ユーザ操作による端末装置２０からのアクセスに応じて、所定のコンテンツである検索サイト等を、かかる端末装置２０に配信する。このため、情報提供装置３０は、自装置内の所定の記憶部に検索履歴を記憶する。
【００８１】
そこで、情報処理装置１００は、例えば、定期的に情報提供装置３０にアクセスすることにより、情報提供装置３０から検索履歴を取得し、取得した検索履歴をユーザ情報記憶部１２１に格納する。なお、かかる例に限らず、情報処理装置１００は、例えば、端末装置２０から検索履歴を取得してもよい。例えば、端末装置２０は、ユーザによって情報検索が行われる度に、ユーザＩＤと、検索キーワードと、検索日時とを対応付けて、情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００は、端末装置２０から検索履歴を取得する。
【００８２】
（広告コンテンツ記憶部１２２について）
広告コンテンツ記憶部１２２は、広告主端末１０から入稿された広告コンテンツや、広告主端末１０から設定を受け付けた広告コンテンツに関する各種情報を記憶する。また、広告コンテンツ記憶部１２２は、広告配信に関する実績情報を記憶する。ここで、図４に実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２２の一例を示す。図４の例では、広告コンテンツ記憶部１２２は、「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「ＬＰ−ＩＤ」、「ＬＰ−ＵＲＬ」、「目標ＣＰＡ」、「キーワード」、「クリック数」、「ＣＴＲ」、「コンバージョン数」といった項目を有する。なお、図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２は、図１に示す広告コンテンツ記憶部をより詳細に説明するものである。
【００８３】
「広告主ＩＤ」は、広告主または広告主端末を識別するための識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、広告コンテンツを識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主端末１０から入稿された広告コンテンツを示す。図４では、「広告コンテンツ」に概念的な情報が格納される例を示すが、実際には、静止画像、動画像、テキストデータ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名等が記憶される。
【００８４】
「ＬＰ−ＩＤ」は、対応する広告コンテンツが選択された場合に、遷移される遷移先コンテンツ（ランディングページ）を識別するための識別情報を示す。「ＬＰ−ＵＲＬ」は、かかる遷移先コンテンツのＵＲＬを示す。「ＬＰ−ＵＲＬ」は、例えば、広告コンテンツに張り付けられ、広告コンテンツとともに配信される。
【００８５】
「目標ＣＰＡ」は、対応する広告コンテンツから商品購入や会員登録等の利益につながる成果、すなわちコンバージョンを１件獲得するのに係るコストであるコンバージョン単価の目標値を示す。「目標ＣＰＡ」は、所定数（例えば、「１０」）以上のコンバージョンが得られている広告コンテンツにのみ設定可能となる。「キーワード」は、ユーザのターゲティングに用いられる情報であり、広告コンテンツがどのような内容であるかを示す。「キーワード」は、広告主により自由に設定されてもよいし、情報処理装置１００が候補となるキーワードを提示することで、広告主に選択させてもよい。
【００８６】
「クリック数」は、広告コンテンツがこれまでにクリックされた回数を示す。「ＣＴＲ」は、「クリック数」を広告コンテンツの表示回数によって除算した値である。なお、端末装置２０に配信されたことがない広告コンテンツのＣＴＲには、予め決められている固定値や、全広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値や、同一の広告カテゴリ（例えば、「車」、「旅行」）に属する全広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値等が記憶される。「コンバージョン数」は、広告コンテンツがこれまでにクリックされコンバージョンに至った数を示す。
【００８７】
すなわち、図４の例では、広告主ＩＤ「Ｃ１」によって識別される広告主が、広告ＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告コンテンツとして、当該広告コンテンツのデータ「ＸＸ１１」を入稿した例を示す。また、広告主Ｃ１が、自身の広告コンテンツ「ＡＤ１１」に対し、ＬＰ−ＩＤ「ＬＰ１１」によって識別されるＬＰのＵＲＬ「ａａ１１．ｃｏｍ」を指定し、目標ＣＰＡ「１５，０００」、および、キーワード「保険」を設定した例を示す。
【００８８】
（履歴情報記憶部１２３について）
履歴情報記憶部１２３は、ユーザに配信された広告コンテンツのＬＰにおいて、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを記憶する。ここで、図５に実施形態に係る履歴情報記憶部１２３の一例を示す。図５の例では、履歴情報記憶部１２３は、「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「検索クエリ」、「ＬＰ−ＩＤ」、「ハードル」といった項目を有する。
【００８９】
「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「ＬＰ−ＩＤ」については、図４で示したものと同様であるため、ここでの説明を省略する。また、ここでの「検索クエリ」は、対応する広告コンテンツを配信対象として決定する際に、当該広告コンテンツに対応付けられる「キーワード」のターゲットとなった検索クエリを示す。「ハードル」は、ＬＰにおいて、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを示す。
【００９０】
ここで、履歴情報記憶部１２３の最も上の「行」は、最近、検索クエリ「保険」を用いて情報検索を行ったユーザに対し、広告コンテンツＡＤ１１が表示されたことを示す。また、広告コンテンツＡＤ１１に対応するＬＰ１１においてコンバージョンに至るまでのハードルの高さは「１」であることを示す。これは、かかるユーザが、現時点で「保険」に関して興味があるため、「保険」に関する広告コンテンツＡＤ１１をクリックして表示されたＬＰ１１においてコンバージョンに至り易いためである。
【００９１】
一方、履歴情報記憶部１２３の３番目の「行」は、最近、検索クエリ「外資」を用いて情報検索を行ったユーザに対し、広告コンテンツＡＤ１１が表示されたことを示す。情報処理装置１００の有する配信ロジックによっては、このように広告コンテンツＡＤ１１に対応付けられるキーワードに含まれない検索クエリを有するユーザにも広告コンテンツＡＤ１１が配信される場合もある。また、広告コンテンツＡＤ１１に対応するＬＰ１１においてコンバージョンに至るまでのハードルの高さは「５」であることを示す。これは、かかるユーザが、現時点で「外資」に関して興味があり、「保険」に関する広告コンテンツＡＤ１１やＬＰ１１には興味がないため、そもそも広告コンテンツＡＤ１１をクリックする可能性が低く、クリックしてＬＰ１１に遷移させたとしても、「保険」に関する広告コンテンツＡＤ１１をクリックして表示されたＬＰ１１においてコンバージョンに至り難いためである。
【００９２】
また、図示しないが、コンバージョンに至るまでのハードルが低いほど、ユーザは、コンバージョンに至りやすい傾向にあることが認められている。このため、上述したように、コンバージョンに至るまでのハードルの高さとコンバージョン率との間には、相関関係が成立する。
【００９３】
ここで、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する推定方法の一例について説明する。例えば、情報処理装置１００は、機械学習やデータマイニング等により、過去の履歴情報（ログ情報）から、コンバージョンに至った事例や、コンバージョンに至らなかった事例等を分析してハードルの高さを推定する。あるいは、情報処理装置１００は、クラウドソーシングやアンケートを用いてハードルの高さを推定する。例えば、情報処理装置１００は、広告コンテンツがクリックされた時点と、ＬＰにおけるコンバージョンが実施された時点とのそれぞれにおいて、ユーザに対して、コンバージョンに至るまでのハードルの高さについてのアンケートを行い、アンケートの結果としてハードルの高さのスコアを取得する。そして、情報処理装置１００は、各ユーザから収集したハードルの高さのスコアに対して機械学習を行い、ハードルの高さを推定する。なお、実際には、情報処理装置１００は、から収集したハードルの高さのスコアの平均値や中央値を求めるようにしてもよい。また、コンバージョンに至るまでのハードルの高さについてのアンケートは、ユーザに限らず、広告主や有識者に対して行うようにしてもよい。これにより、情報処理装置１００は、広告コンテンツを配信対象として決定する際にターゲットとなった検索クエリとともに、推定したハードルの高さを履歴情報記憶部１２３に格納する。
【００９４】
（予測モデル記憶部１２４について）
予測モデル記憶部１２４は、予測モデルを記憶する。例えば、予測モデル記憶部１２４は、後述する生成部１３４により、広告コンテンツ毎に生成された予測モデルを記憶する。ここで、図６に実施形態に係る予測モデル記憶部１２４の一例を示す。図６の例では、予測モデル記憶部１２４は、「広告ＩＤ」、「ＬＰ−ＩＤ」、「予測モデル」といった項目を有する。
【００９５】
「広告ＩＤ」、「ＬＰ−ＩＤ」については、上述した通りである。すなわち、図６の例では、広告コンテンツＡＤ１１に対応するＬＰ１１において、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する予測モデルＭ１１が、生成部１３４によって生成された例を示す。
【００９６】
（制御部１３０について）
図２に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ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１３０は、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る。
【００９７】
図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、推定部１３２と、補正部１３３と、生成部１３４と、予測部１３５と、抽出部１３６と、配信部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００９８】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、広告主端末１０から広告コンテンツの入稿、および、広告コンテンツに関する各種情報の設定を受け付け、受け付けた広告コンテンツや設定情報を広告コンテンツ記憶部１２２に格納する。具体的には、受付部１３１は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告コンテンツの入稿や、ＬＰ−ＵＲＬ、目標ＣＰＡ、キーワード等の設定を受け付ける。
【００９９】
そして、受付部１３１は、広告主ＩＤおよび広告ＩＤを払い出し、払い出した広告主ＩＤおよび広告ＩＤに対応付けて、上記のように受け付けた情報を広告コンテンツ記憶部１２２に格納する。なお、目標ＣＰＡは、所定数（例えば、「１０」）以上のコンバージョンが得られている広告コンテンツにのみ設定可能となる。
【０１００】
また、受付部１３１は、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求を受信する。例えば、受付部１３１は、ＨＴＴＰ（Hypertext  Transfer  Protocol）リクエスト等により、ウェブページの取得要求を受信する。
【０１０１】
（推定部１３２について）
推定部１３２は、広告コンテンツ（第１コンテンツの一例）の遷移先である遷移先コンテンツ（第２コンテンツの一例）に関する指標値であって、配信候補の広告コンテンツ毎に、広告コンテンツを配信する配信対象のユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。例えば、推定部１３２は、受付部１３１によって広告コンテンツの取得要求が受信された場合に、配信候補の広告コンテンツそれぞれに対応する各遷移先コンテンツに対して、配信対象のユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。
【０１０２】
ここで、推定部１３２による推定処理の一例について説明する。例えば、端末装置２０が、ユーザＵ１の操作に従って、広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする。そして、受付部１３１によって、かかる取得要求が受信されると、推定部１３２は、まず、配信候補の広告コンテンツを特定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ１が最近使用した検索クエリとして、日付の最も新しい検索クエリを特定する。図３に示すユーザ情報記憶部１２１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１が日付の最も新しい検索クエリとして、検索クエリ「保険」を特定する。
【０１０３】
次に、推定部１３２は、広告コンテンツ記憶部１２２を参照し、特定した検索クエリ「保険」を含むキーワードが対応付けられている広告コンテンツを特定する。図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、推定部１３２は、検索クエリ「保険」を含むキーワードが対応付けられている広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１を配信候補の広告コンテンツとして特定する。このことから、ユーザＵ１は、現時点で「保険」に関して興味を持っている可能性が高い。
【０１０４】
次に、推定部１３２は、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれに対応するＬＰ１１およびＬＰ２１にアクセスした場合、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。具体的には、推定部１３２は、クラウドソーシングやアンケートを用いて、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。あるいは、推定部１３２は、広告配信に関する過去の履歴情報（ログ情報）から、それぞれのＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定する。
【０１０５】
さらに、ユーザが高いハードルを乗り越えてコンバージョンに至った場合、その広告コンテンツに対してユーザが示す興味の度合い、又はそのユーザに対するその広告コンテンツの重要性／効果は高いといえる。すなわち、コンバージョンに至った場合、ハードルの高さは、広告コンテンツに対してユーザが示す興味の度合いの高さ、又はそのユーザに対するその広告コンテンツの重要性／効果となる。したがって、推定部１３２は、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さに基づいて、広告コンテンツに対してユーザが示す興味の度合い、又はそのユーザに対するその広告コンテンツの重要性／効果の高さを推定する。
【０１０６】
（補正部１３３について）
補正部１３３は、推定部１３２によって推定されたコンバージョンに至るまでのハードルの高さに基づいて、広告コンテンツのコンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する。具体的には、補正部１３３は、配信候補の広告コンテンツのコンバージョン率に対し、当該配信候補の広告コンテンツに対応するＬＰにおいて推定されたコンバージョンに至るまでのハードルの高さに対応する重み値を乗じることによりコンバージョン率を補正する。
【０１０７】
補正部１３３による補正処理の一例について説明する。上記のように、配信候補の広告コンテンツが、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１であるとする。そして、推定部１３２により、それぞれの広告コンテンツに対応するＬＰ１１およびＬＰ２１においてコンバージョンに至るまでのハードルの高さとして「２」および「１」が推定されたとする。
【０１０８】
かかる場合、まず、補正部１３３は、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれのＣＶＲを算出する。例えば、補正部１３３は、広告コンテンツ記憶部１２２を参照し、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれについて、コンバージョン数をクリック数によって除算することによりＣＶＲを算出する。
【０１０９】
図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、補正部１３３は、コンバージョン数「１５」をクリック数「３００」で除算することにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」を算出する。また、補正部１３３は、コンバージョン数「２７」をクリック数「９００」で除算することにより、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０３」を算出する。
【０１１０】
ここで、補正部１３３は、例えば、推定ハードル高さを重み値と見なす。具体的には、補正部１３３は、ＬＰ１１での推定ハードル高さ「２」を重み値「２」とする。そして、補正部１３３は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」に対し、重み値「２」を乗じることにより算出した値「０．１」を、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲを補正した補正ＣＶＲとする。つまり、補正部１３３は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＶＲ「０．０５」を補正することで、広告コンテンツＡＤ１１の補正値として補正ＣＶＲ「０．１」を得る。
【０１１１】
また、補正部１３３は、ＬＰ２１での推定ハードル高さ「１」を重み値「１」とする。そして、補正部１３３は、広告コンテンツＡＤ２１のＣＶＲ「０．０３」に対し、重み値「１」を乗じることにより算出した値「０．０３」を、広告コンテンツＡＤ１２のＣＶＲを補正した補正ＣＶＲとする。
【０１１２】
ここでは、補正部１３３が、実績として得られているコンバージョン数とクリック数を用いてＣＶＲを算出する例を示したが、実績値から算出されたものは信頼性に欠ける場合が多い。このため、後述する生成部１３４が機械学習により予めＣＶＲの予測モデルを生成しておくことで、補正部１３３は、ＣＶＲの予測モデルを用いてＣＶＲを算出してもよい。
【０１１３】
なお、補正部１３３が、推定ハードル高さをそのまま重み値として用いる例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、補正部１３３は、コンバージョンに至るまでのハードルの高さに応じた所定の重み値を用いてもよい。一例を示すと、「ハードル高さ範囲：〜１」（重み値「１」）、「ハードル高さ範囲：２〜３」（重み値「１．１」）、「ハードル高さ範囲：４〜５」（重み値「１．２」）といったように、ハードル高さ範囲毎に予め重み値が設定されていてもよい。かかる場合、補正部１３３は、推定部１３２により算出された推定ハードル高さを含むハードル高さ範囲に対応付けられる重み値を用いて、コンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する。
【０１１４】
（生成部１３４について）
生成部１３４は、広告コンテンツ毎に予測モデルを生成する。具体的には、生成部１３４は、広告コンテンツ毎に、配信対象のユーザが広告コンテンツに対応するＬＰそれぞれにおけるコンバージョン率の補正値を予測するための予測モデルを生成する。なお、コンバージョンの種別は、広告コンテンツ毎に予め設定されているものとする。
【０１１５】
例えば、生成部１３４は、「どのようなユーザ」が、「どのような広告コンテンツ」のＬＰにおいて「どのようなコンバージョン率であるか」といったことを、広告コンテンツ毎に機械学習することにより、広告コンテンツ毎に予測モデルを生成する。そして、生成部１３４は、ユーザに関するユーザ情報および広告コンテンツに関する広告情報を説明変数とし、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を目的変数とする。そして、生成部１３４は、説明変数と目的変数の間に当てはめるモデルである予測モデルを生成する。
【０１１６】
さらに具体的には、生成部１３４は、履歴情報記憶部１２３において、ユーザに入力された検索クエリに対応する説明変数を説明変数Ｘ１とする。また、生成部１３４は、ユーザに配信された広告コンテンツに対応する説明変数を説明変数Ｘ２とする。そして、生成部１３４は、説明変数Ｘ１およびＸ２を組み合わせて、コンバージョン率の補正値に対応する目的変数Ｙを回帰分析（例えば、ポアソン回帰）することにより係数を推定する。そして、生成部１３４は、推定した係数を用いて目的変数Ｙを予測するための予測モデルを生成する。
【０１１７】
以下では、生成部１３４による予測モデル生成処理の一例について説明する。ここでは、生成部１３４が、広告コンテンツＡＤ１１に対応する予測モデルＭ１１を生成する場合について説明する。
【０１１８】
例えば、生成部１３４は、図５に示す履歴情報記憶部１２３を参照し、キーワード「保険」が対応付けられる広告コンテンツＡＤ１１が表示された各ユーザが、最近使用した検索クエリを取得するとともに、取得した検索クエリ毎のユーザ数を集計する。また、生成部１３４は、補正部１３３から、広告コンテンツＡＤ１１が表示された各ユーザが広告コンテンツＡＤ１１に対応するＬＰ１１においてコンバージョンに至る確率として、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を取得する。
【０１１９】
そして、生成部１３４は、取得したコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）に基づいて、ユーザが使用した検索クエリに応じてＬＰ１１におけるコンバージョン率がどのような傾向を示すかといったことを機械学習する。そして、生成部１３４は、ユーザが使用した検索クエリを説明変数Ｘ１、広告コンテンツＡＤ１１に対応付けられるキーワードを説明変数Ｘ２、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を目的変数Ｙとする。そして、生成部１３４は、説明変数Ｘ１およびＸ２を組み合わせて、目的変数Ｙを回帰分析することにより、目的変数Ｙを予測するための予測モデルＭ１１を生成する。そして、生成部１３４は、生成した予測モデルＭ１１を予測モデル記憶部１２４に格納する。
【０１２０】
（予測部１３５について）
予測部１３５は、生成部１３４により生成されたコンバージョン率の補正値の予測モデルに基づいて、コンバージョン率の補正値を予測する。すなわち、予測部１３５は、上記の推定部１３２および補正部１３３の代わりに、コンバージョン率の補正値の予測モデルを用いてコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を求めるための処理を行う。
【０１２１】
ここで、予測部１３５による予測処理の一例について説明する。例えば、端末装置２０が、ユーザＵ１の操作に従って、広告コンテンツの取得要求を情報処理装置１００に送信したとする。そして、受付部１３１によって、かかる取得要求が受信されると、予測部１３５は、まず、配信候補の広告コンテンツを特定する。例えば、予測部１３５は、ユーザ情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ１が最近使用した検索クエリとして、日付の最も新しい検索クエリを特定する。図３に示すユーザ情報記憶部１２１の例では、予測部１３５は、ユーザＵ１が日付の最も新しい検索クエリとして、検索クエリ「保険」を特定する。
【０１２２】
次に、予測部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２２を参照し、特定した検索クエリ「保険」を含むキーワードが対応付けられている広告コンテンツを特定する。図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、予測部１３５は、検索クエリ「保険」を含むキーワードが対応付けられている広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１を配信候補の広告コンテンツとして特定する。このことから、ユーザＵ１は、現時点で「保険」に関して興味を持っている可能性が高い。
【０１２３】
次に、予測部１３５は、広告コンテンツＡＤ１１およびＡＤ２１それぞれに対応するＬＰ１１およびＬＰ２１にアクセスした場合、それぞれのＬＰにおけるコンバージョン率の補正値を予測する。具体的には、予測部１３５は、広告コンテンツＡＤ１１に対応する予測モデルＭ１１に対し、ユーザＵ１の検索クエリ「保険」と、広告コンテンツＡＤ１１のキーワード「保険」とを適用する。そして、予測部１３５は、出力されたコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を、ＬＰ１１におけるコンバージョン率の補正値であると予測する。
【０１２４】
同様にして、予測部１３５は、広告コンテンツＡＤ２１に対応する予測モデルＭ２１に対し、ユーザＵ１の検索クエリ「保険」と、広告コンテンツＡＤ２１のキーワード「保険」とを適用する。そして、情報処理装置１００は、出力されたコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を、ＬＰ２１におけるコンバージョン率の補正値であると予測する。
【０１２５】
（抽出部１３６について）
抽出部１３６は、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３６は、上記処理により得られたコンバージョン率に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。このとき、抽出部１３６は、補正ＣＶＲと目標ＣＰＡとを乗じることによりＣＰＣを算出する。そして、抽出部１３６は、算出したＣＰＣとＣＴＲとを乗じてｅＣＰＭを算出する。抽出部１３６は、算出したｅＣＰＭに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。このため、抽出部１３６は、算出部に対応する処理部である。なお、抽出部１３６は、補正部１３３により算出された補正ＣＶＲに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出してもよい。
【０１２６】
図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、広告コンテンツＡＤ１１には、目標ＣＰＡ「１５，０００」が設定されている。かかる場合、抽出部１３６は、広告コンテンツＡＤ１１の補正ＣＶＲ「０．１」と、目標ＣＰＡ「１５，０００」とを乗じて、広告コンテンツＡＤ１１のＣＰＣ「１，５００」を算出する。さらに、図３に示す広告コンテンツの例では、広告コンテンツＡＤ１１のＣＴＲは「０．０５」である。このため、抽出部１３６は、広告コンテンツＡＤ１１のＣＰＣ「１，５００」と、ＣＴＲ「０．０５」とを乗じて、広告コンテンツＡＤ１１のｅＣＰＭ「７５」を算出する。
【０１２７】
また、図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、広告コンテンツＡＤ２１には、目標ＣＰＡ「２０，０００」が設定されている。かかる場合、抽出部１３６は、広告コンテンツＡＤ２１の補正ＣＶＲ「０．０３」と、目標ＣＰＡ「２０，０００」とを乗じて、広告コンテンツＡＤ２１のＣＰＣ「６００」を算出する。さらに、図３に示す広告コンテンツの例では、広告コンテンツＡＤ２１のＣＴＲは「０．０３」である。このため、抽出部１３６は、広告コンテンツＡＤ２１のＣＰＣ「６００」と、ＣＴＲ「０．０３」とを乗じて、広告コンテンツＡＤ２１のｅＣＰＭ「１８」を算出する。
【０１２８】
抽出部１３６は、補正部により算出された２つの補正ＣＶＲのうち、値の大きい補正ＣＶＲが算出された広告コンテンツＡＤ２１を配信対象の広告コンテンツとして、広告コンテンツ記憶部１２２から抽出する。
【０１２９】
なお、抽出部１３６は、推定部１３２により推定されたハードルの高さに基づいて、配信対象の広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２２から抽出してもよい。例えば、抽出部１３６は、推定部１３２により推定されたハードルが低い広告コンテンツＡＤ１１を配信対象の広告コンテンツとして、広告コンテンツ記憶部１２２から抽出してもよい。また、抽出部１３６は、上記のように算出した２つのｅＣＰＭのうち、値の大きいｅＣＰＭが算出された広告コンテンツＡＤ２１を配信対象の広告コンテンツとして、広告コンテンツ記憶部１２２から抽出してもよい。
【０１３０】
さて、上述してきたように、本実施形態では、推定部１３２は、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求が受け付けられる度に推定処理を行う。なお、生成部１３４が予測モデルを生成した後は、予測部１３５が、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求が受け付けられる度に予測処理を行うようにしてもよい。そして、抽出部１３６も、推定部１３２による推定処理、又は予測部１３５による予測処理に応じて、端末装置２０から広告コンテンツの取得要求が受け付けられる度にＣＰＣを算出する。このため、同一コンテンツであっても、配信時によってＣＰＣが異なるといったことが起こり得る。そこで、情報処理装置１００は、一度ＣＰＣを算出すると、一定期間はＣＰＣの算出を行わないように構成されてもよい。
【０１３１】
（配信部１３７について）
配信部１３７は、抽出部１３６によって抽出された広告コンテンツを端末装置２０に配信する。例えば、配信部１３７は、抽出部１３６によって抽出された広告コンテンツに所定の情報を対応付けて端末装置２０に配信する。
【０１３２】
抽出部１３６によって広告コンテンツＡＤ２１が抽出された例を用いて説明すると、配信部１３７は、広告コンテンツＡＤ２１にＬＰ２１のＵＲＬを張り付ける。図４に示す広告コンテンツ記憶部１２２の例では、配信部１３７は、広告コンテンツＡＤ２１に、ＬＰ２１のＵＲＬ「ｂｂ２１．ｃｏｍ」を張り付ける。配信部１３７は、広告コンテンツＡＤ２１に、抽出部１３６によって算出されたＣＰＣを示す情報を含める。そして、配信部１３７は、広告コンテンツＡＤ２１を端末装置２０に配信する。
【０１３３】
また、配信部１３７は、端末装置２０から広告コンテンツがクリックされた旨の情報を受け付けてもよい。例えば、配信部１３７は、端末装置２０から広告コンテンツがクリックされた旨の情報を受け付ける度に、広告コンテンツ記憶部１２２において、対応するクリック数を更新する。
【０１３４】
また、配信部１３７は、端末装置２０からコンバージョンを獲得した旨の情報を受け付けてもよい。例えば、配信部１３７は、端末装置２０からコンバージョン獲得に関する情報を受け付ける度に、広告コンテンツ記憶部１２２に記憶において、対応するコンバージョン数を更新する。
【０１３５】
〔３．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理手順を示すフローチャートである。
【０１３６】
まず、情報処理装置１００の受付部１３１は、広告コンテンツの取得要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受付部１３１は、取得要求を受け付けていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得要求を受け付けるまで待機する。
【０１３７】
一方、受付部１３１によって取得要求が受け付けられた場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、推定部１３２は、配信候補の広告コンテンツを特定する（ステップＳ１０２）。次に、推定部１３２は、特定した配信候補の広告コンテンツの中から、ｅＣＰＭを算出していない未処理の広告コンテンツを１つ選択する（ステップＳ１０３）。
【０１３８】
そして、推定部１３２は、選択した配信候補の広告コンテンツ（広告コンテンツｉとする）に対応するＬＰにおいて、配信対象のユーザ（取得要求送信元のユーザ）がコンバージョンに至るまでに乗り越えるべきハードルの高さを推定する（ステップＳ１０４）。
【０１３９】
次に、補正部１３３は、ステップＳ１０４で推定された推定ハードル高さを用いて、広告コンテンツｉのコンバージョン率（ＣＶＲ）を補正して、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を算出する（ステップＳ１０５）。
【０１４０】
図示は省略するが、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）の算出後、生成部１３４は、広告コンテンツ毎に、コンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）の予測モデルを生成する。予測部１３５は、生成部１３４により生成された予測モデルに基づいて、コンバージョン率の補正値を予測する。すなわち、予測モデルの生成後は、予測部１３５が、上記のステップＳ１０４およびステップＳ１０５において、推定部１３２および補正部１３３の代わりに、予測モデルを用いてコンバージョン率の補正値（補正ＣＶＲ）を求めるための処理を行う。
【０１４１】
次に、抽出部１３６は、広告コンテンツｉのｅＣＰＭを算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、抽出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された補正ＣＶＲと広告コンテンツｉの目標ＣＰＡと乗じて、ＣＰＣを算出し、また、算出したＣＰＶと広告コンテンツｉのＣＴＲと乗じて、ｅＣＰＭを算出する。
【０１４２】
ここで、抽出部１３６は、ステップＳ１０２で特定した配信候補の商品の中に、ｅＣＰＭを算出していない未処理の広告コンテンツが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。そして、抽出部１３６は、未処理の商品が存在する場合には（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３からの処理を繰り返させる。
【０１４３】
一方、抽出部１３６は、未処理の広告コンテンツが存在しないと判定した場合には（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、ステップＳ１０６で推定したハードルの高さ、又はステップＳ１０６で算出したｅＣＰＭに基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１０８）。そして、配信部１３７は、ステップＳ１０７で抽出された広告コンテンツを端末装置２０に配信する（ステップＳ１０９）。
【０１４４】
〔４．変形例〕
上記実施形態に係る情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【０１４５】
上記実施形態において、情報処理装置１００は、コンバージョン率の補正値の予測モデルを生成した後も、毎回／周期的に／所定件数毎に、予測モデルを更新してもよい。広告の配信やコンバージョンの件数が増大するにつれて、コンバージョン率も変化する可能性がある。そのため、情報処理装置１００は、適宜、予測モデルを更新すると好ましい。なお、予測モデルを更新する手順は、予測モデルを生成する手順と同じでもよい。この場合、情報処理装置１００は、新たに生成された予測モデルで既存の予測モデルを上書きする。
【０１４６】
また、上記実施形態において、例えば、推定ハードル高さに対応する重み値について、広告クリックは重み値「１」、ランディングページ滞在は重み値「２」、資料請求は重み値「３」、アンケート回答は重み値「４」、商品購入（契約成立）は重み値「５」としてもよい。
【０１４７】
また、上記実施形態では、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さを１つの要素（項目）で表しているが、実際には、複数の要素で表してもよい。また、推定ハードル高さに対応する重み値を、複数の要素の重み値の合計値、平均値、又は中央値のいずれかとしてもよい。例えば、あるコンバージョンに至るまでのハードルの高さについて、「ユーザが広告の内容に興味なし」（重み値「５」）、「資料請求」（重み値「３」）、「ボタンの大きさ」（重み値「１」）のように複数の要素で表した場合、推定ハードル高さに対応する重み値を合計値「９」、平均値「３」又は中央値「３」のいずれかとしてもよい。
【０１４８】
また、上記実施形態では、ＬＰにおいてコンバージョンに至るまでのハードルの高さをその都度予測しているが、実際には、コンバージョンに至るまでのハードル毎に予めリストを作っておいてもよい。
【０１４９】
また、上記実施形態において、広告コンテンツはミニゲーム等でもよい。例えば、広告コンテンツが宝探しゲームの場合、ヒントやアイテムの発見や獲得、所定数のステージクリア等をコンバージョンとして、ユーザがコンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定してもよい。
【０１５０】
また、上記実施形態において、情報処理装置１００が行う機械学習は、例えばディープニューラルネットワークを利用したディープラーニング（深層学習）等でもよい。また、情報処理装置１００は、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。
【０１５１】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図８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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図８は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１５２】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【０１５３】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【０１５４】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１５５】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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、又は半導体メモリ等である。
【０１５６】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１５７】
〔６．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、広告コンテンツにアクセスしたユーザ（利用者）がコンバージョン（所定の行動の実施）に至るまでに乗り越えるべきハードルの高さ（困難性）を推定する推定部１３２と、広告コンテンツ毎にハードルの高さに基づいてコンバージョン率（所定の行動の実施率）を補正する補正部１３３とを備える。これにより、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮してコンバージョン率の予測精度を高めることができる。
【０１５８】
推定部１３２は、ハードルの高さに基づいて、広告コンテンツに対してユーザが示す興味の度合いを推定する。これにより、ユーザが高いハードルを乗り越えてコンバージョンに至った場合には、その広告コンテンツに対してユーザが示す興味の度合いは高いと推定することができる。
【０１５９】
また、推定部１３２は、クラウドソーシングおよびアンケートのうち少なくとも一方を用いてハードルの高さを推定する。これにより、クラウドソーシング又はユーザや広告主等に対するアンケートの結果に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを考慮した予測モデルを生成することができる。
【０１６０】
また、推定部１３２は、広告コンテンツにアクセスしたユーザの過去の履歴情報からハードルの高さを推定する。これにより、過去のログ情報に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６１】
また、推定部１３２は、コンバージョンに至るまでに行った利用者の行動からハードルの高さを推定する。これにより、コンバージョン以外のユーザの行動に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６２】
また、推定部１３２は、コンバージョンに至るまでに行われる操作の回数からハードルの高さを推定する。これにより、コンバージョンに至るまでにユーザが行った操作の回数に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６３】
また、推定部１３２は、広告コンテンツが表示されてから、所定の行動を行うまでに経過した時間からハードルの高さを推定する。これにより、コンバージョンに至るまでにユーザが行った行為に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６４】
また、推定部１３２は、広告対象に応じたハードルの高さを推定する。これにより、広告の対象商品に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６５】
また、推定部１３２は、広告コンテンツの外観に応じたハードルの高さを推定する。これにより、広告コンテンツの外観に基づいて、コンバージョンに至るまでのハードルの高さを推定することができる。
【０１６６】
また、本願に係る情報処理装置１００は、コンバージョン率の補正値を予測するための予測モデルを生成する生成部をさらに備える。これにより、予測モデルを用いて、コンバージョン率の補正値を予測することができる。
【０１６７】
また、生成部１３４は、所定の行動の種別毎に、異なる予測モデルを生成する。これにより、コンバージョンの種別毎に、異なる予測モデルを生成することができる。
【０１６８】
また、生成部１３４は、広告コンテンツ毎に、異なる予測モデルを生成する。これにより、広告コンテンツ毎に、異なる予測モデルを生成することができる。
【０１６９】
本願に係る情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、コンバージョン率の補正値を予測する予測部をさらに備える。これにより、コンバージョン率の補正値を予測することができる。
【０１７０】
また、本願に係る情報処理装置１００は、広告コンテンツの候補の中からコンバージョン率の補正値に基づいて配信対象の広告コンテンツを抽出する抽出部１３６をさらに備える。これにより、広告コンテンツの候補の中から、コンバージョン率の補正値に基づいて、配信対象の広告コンテンツを選定することができる。
【０１７１】
〔７．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【０１７２】
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又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又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。
【０１７３】
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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１７４】
例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１７５】
また、上述してきた実施形態および変形例は、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。
【０１７６】
また、上述してきた「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、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１７７】
１  情報処理システム
１０  広告主端末
２０  端末装置
３０  情報提供装置
１００  情報処理装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  広告コンテンツ記憶部
１２３  履歴情報記憶部
１２４  予測モデル記憶部
１３０  制御部
１３１  受付部
１３２  推定部
１３３  補正部
１３４  生成部
１３５  予測部
１３６  抽出部
１３７  配信部
【図１】
0006921922.tif 000002
【図２】
0006921922.tif 000003
【図３】
0006921922.tif 000004
【図４】
0006921922.tif 000005
【図５】
0006921922.tif 000006
【図６】
0006921922.tif 000007
【図７】
0006921922.tif 000008
【図８】
0006921922.tif 000009