(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成システムであって、
新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付部と、
前記要件受付部が受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成部と、
公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶部と、を備え、
前記構成案作成部は、前記第１学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する広告サイト作成システム。
【請求項２】
前記構成案作成部が作成した構成案を基に、前記構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成部と、
前記ページデザイン作成部が作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成部と、を更に備え、
前記記憶部は、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、
前記ページデザイン作成部は、前記第２学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、前記構成案における各セクションの表現態様を決定する請求項１に記載の広告サイト作成システム。
【請求項３】
前記コンバージョン単価は、下記式（１）により算出されるスコア値で代替されることを特徴とする請求項１又は２に記載の広告サイト作成システム。
スコア値＝Ａ×Ｂ×Ｃ×（Ｄ＋Ｅ）／２…（１）
Ａ：前記模範ランディングページの検索キーワードにおいて、模範ランディングページの検索結果が広告として表示される位置を示す指標
Ｂ：前記検索キーワードが、ウェブブラウザ上で所定期間内に検索された回数を示す検索件数
Ｃ：前記模範ランディングページの広告対象が属する市場分野の競争の激しさを示す指標
Ｄ：前記検索キーワードの広告単価目安の上限値
Ｅ：前記検索キーワードの広告単価目安の下限値
【請求項４】
前記関連ワードは、前記要件として入力された語句と関連する語句群の中から、広告実績を参照して統計的に評価して選定されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の広告サイト作成システム。
【請求項５】
前記要件は、広告に求められる仕様に関する情報であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の広告サイト作成システム。
【請求項６】
前記広告に求められる仕様に関する情報は、少なくとも、前記商品やサービスの顧客の層、広告の予算、商品やサービスのＰＲポイントのうちのいずれかを含み、
前記広告対象の属性は、前記広告に求められる仕様に関する情報に対応する情報であることを特徴とする請求項５に記載の広告サイト作成システム。
【請求項７】
前記第１学習モデルが学習する前記模範ランディングページを構成する各セクションの構成とは、当該模範ランディングページにおける論理展開の流れのパターンであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の広告サイト作成システム。
【請求項８】
商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成方法であって、
コンピュータが、
新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付ステップと、
前記要件受付ステップにおいて受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成ステップと、
公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶ステップと、を実行し、
前記構成案作成ステップでは、前記第１学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する広告サイト作成方法。
【請求項９】
コンピュータが、
前記構成案作成ステップにおいて作成した構成案を基に、前記構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成ステップと、
前記ページデザイン作成ステップにおいて作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成ステップと、を更に実行し、
前記記憶ステップでは、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、
前記ページデザイン作成ステップでは、前記第２学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、前記構成案における各セクションの表現態様を決定する請求項８に記載の広告サイト作成方法。
【請求項１０】
商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成プログラムであって、
コンピュータに、
新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付機能と、
前記要件受付機能において受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成機能と、
公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶機能と、を実現させ、
前記構成案作成機能では、前記第１学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する広告サイト作成プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
前記構成案作成機能において作成した構成案を基に、前記構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成機能と、
前記ページデザイン作成機能において作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成機能と、を更に実現させ、
前記記憶機能では、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、前記模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、
前記ページデザイン作成機能では、前記第２学習モデルを用いて、前記要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、前記広告対象の属性として用いることで、前記構成案における各セクションの表現態様を決定する請求項１０に記載の広告サイト作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告サイト作成システム、広告サイト作成方法、および広告サイト作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータを用いて、ウェブサイトを自動で作成するシステムが知られている。
このようなシステムとして、下記特許文献１には、ウェブサイトを構成する各セクション（オブジェクト）の配置を示す配置情報を、ユーザが操作端末から入力し、この配置情報に従って各セクションを配置して、ウェブサイトを構成するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２０２９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら従来のウェブサイト作成システムでは、ウェブサイトにおける各セクションの配置に関して、ユーザが自身で判断する必要がある。このため、例えば広告に関するウェブサイトを作成する際に、顧客からの問い合わせを多くすることができる各セクションの配置を検討することが困難であった。【０００５】
そこで本発明は、顧客からの問い合わせを多くすることができる広告サイトの構成案を、容易に作成することができる広告サイト作成システ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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係る広告サイト作成システムは、商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成システムであって、新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付部と、要件受付部が受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成部と、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶部と、を備え、構成案作成部は、第１学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する。【０００７】
また、構成案作成部が作成した構成案を基に、構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成部と、ページデザイン作成部が作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成部と、を更に備え、記憶部は、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、ページデザイン作成部は、第２学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの表現態様を決定してもよい。【０００８】
また、コンバージョン単価は、下記式（１）により算出されるスコア値で代替されてもよい。スコア値＝Ａ×Ｂ×Ｃ×（Ｄ＋Ｅ）／２…（１）、Ａ：模範ランディングページの検索キーワードにおいて、模範ランディングページの検索結果が広告として表示される位置を示す指標、Ｂ：検索キーワードが、ウェブブラウザ上で所定期間内に検索された回数を示す検索件数、Ｃ：模範ランディングページの広告対象が属する市場分野の競争の激しさを示す指標、Ｄ：検索キーワードの広告単価目安の上限値、Ｅ：検索キーワードの広告単価目安の下限値。【０００９】
また、関連ワードは、要件として入力された語句と関連する語句群の中から、広告実績を参照して統計的に評価して選定されてもよい。【００１０】
また、本発明に係る広告サイト作成方法は、商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成方法であって、コンピュータが、新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付ステップと、要件受付ステップにおいて受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成ステップと、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶ステップと、を実行し、構成案作成ステップでは、第１学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する。【００１１】
また、コンピュータが、構成案作成ステップにおいて作成した構成案を基に、構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成ステップと、ページデザイン作成ステップにおいて作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成ステップと、を更に実行し、記憶ステップでは、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、ページデザイン作成ステップでは、第２学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの表現態様を決定してもよい。【００１２】
また、本発明に係る広告サイト作成プログラムは、商品やサービスの広告として用いられ、インターネットサイトに掲載されるランディングページを作成する広告サイト作成プログラムであって、コンピュータに、新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付機能と、要件受付機能において受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成機能と、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶機能と、を実現させ、構成案作成機能では、第１学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する。【００１３】
また、コンピュータに、構成案作成機能において作成した構成案を基に、構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成するページデザイン作成機能と、ページデザイン作成機能において作成したページデザインを、プログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成するページ生成機能と、を更に実現させ、記憶機能では、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第２学習モデルをさらに記憶し、ページデザイン作成機能では、第２学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの表現態様を決定してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の広告サイト作成システムでは、要件受付部に入力された要件に基づいて、構成案作成部が第１学習モデルを用いて構成案を作成する。そして、第１学習モデルが、コンバージョン単価が高く、模範となる模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、広告対象の属性と、の関係を学習しているので、模範となるランディングページの構成を参考にして、新規ランディングページの構成を決定することができる。
これにより、顧客からの問い合わせを多くすることができる広告サイトの構成案を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る広告サイト作成システムの構成例を示す模式図である。
【図２】広告サイト作成システムにより作成されるランディングページの一例を示す図である。
【図３】広告サイト作成システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】既存ランディングページと模範ランディングページの関係を説明する図である。
【図５】学習モデルに学習される模範ランディングページの内容を説明する図である。
【図６】広告サイト作成システムの処理フローの全体を示す図である。
【図７】図６における新規ランディングページ作成ステップの詳細を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の一実施形態に係る広告サイト作成システム１００について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る広告サイト作成システム１００の構成例を示す模式図である。
【００１７】
図１に示す広告サイト作成システム１００は、ユーザ１０がインターネットサイトとして、新たな広告サイト（以下、新規ランディングページという）を作成する際に用いられるシステムである。
ここで、本明細書におけるランディングページとは、例えば図２に示すように、インターネット広告やリンクをクリックした際にユーザ１０が閲覧することができる商品やサービスの広告媒体であって、ユーザ１０が知りたい情報の問合せ、購入まで行うことができるウェブサイト上のページのことをいう。
【００１８】
図２に示すように、ランディングページは、その内容から、問い合わせの受け付け、購入まで行えるように構成するために縦長のページになりやすい。
一般的に、ランディングページは、各セクションの理展開により構成されている。各セクションとは、従来の問題や既存の商品やサービスにおける問題などを示す問題提起、解決案（商品等）の提案、商品等の効果の説明、等である。
なお、図２はあくまでランディングページの一例であり、広告対象となる商品又はサービス（以下、商品等という）は、どのような物であってもよい。
【００１９】
ここで、広告サイト作成システム１００を使用するユーザ１０としては、自身が管理する事業のためのランディングページを作成するものであってもよい。また、ユーザ１０としては、クライアントからの依頼に基づいて、クライアントが管理する事業のためのランディングページの候補を作成して、クライアントに提案するデザイナー等であってもよい。
【００２０】
図１に示すように、広告サイト作成システム１００は、ネットワーク５０を介して接続されたユーザ端末２０により操作される。なお、ユーザ端末２０は、スマートフォンやタブレット端末であってもよい。
【００２１】
図１に示すように、ネットワーク５０は、ユーザ１０が操作するユーザ端末２０と、広告サイト作成システム１００と、を接続する電気通信網であり、例えば、無線ネットワークや有線ネットワークである。
具体的には、ネットワーク５０は、ワイヤレスＬＡＮ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ：ＷＬＡＮ）や広域ネットワーク（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）、ＩＳＤＮｓ（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｓｅｒｖｉｃｅ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（ｌｏｎｇ  ｔｅｒｍ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、第４世代（４Ｇ）、第５世代（５Ｇ）、ＣＤＭＡ（ｃｏｄｅ  ｄｉｖｉｓｉｏｎ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ａｃｃｅｓｓ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、イーサネット（登録商標）などである。
【００２２】
また、ネットワーク５０は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＳＴＮ）やブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ブルートゥースローエナジー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）、光回線、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）回線、衛星通信網などであってもよく、どのようなネットワークであってもよい。
【００２３】
また、ネットワーク５０は、例えば、ＮＢ−ＩｏＴ（Ｎａｒｒｏｗ  Ｂａｎｄ  ＩｏＴ）や、ｅＭＴＣ（ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｙｐｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）であってもよい。なお、ＮＢ−ＩｏＴやｅＭＴＣは、ＩｏＴ向けの無線通信方式であり、低コスト、低消費電力で長距離通信が可能なネットワークである。
【００２４】
また、ネットワーク５０は、これらの組み合わせであってもよい。また、ネットワーク５０は、これらの例を組み合わせた複数の異なるネットワークを含むものであってもよい。
例えば、ネットワーク５０は、ＬＴＥによる無線ネットワークと、閉域網であるイントラネットなどの有線ネットワークと、を含むものであってもよい。
【００２５】
図３に示すように、広告サイト作成システム１００は、データ通信部１１０と、データ処理部１２０と、記憶部１３０と、を備えている。
データ通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、各種のデータを送受信する通信インターフェースである。データ通信部１１０が受信する各種のデータとして、既存ランディングページデータ（既存ＬＰデータ）や要件データが含まれる。これらの各データの詳細については後述する。
また、データ通信部１１０は、データ処理部１２０が作成した新規ランディングページをユーザ端末２０に出力する送信部としても機能する。
【００２６】
データ処理部１２０は、例えば記憶部１３０に記憶された制御プログラムを実行するコンピュータであり、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどであってもよい。
なお、データ処理部１２０は、これらの例に限られず、制御プログラムを実行するコンピュータであれば、どのようなものであってもよい。
【００２７】
データ処理部１２０は、要件受付部１２１と、構成案作成部１２２と、ページデザイン作成部１２３と、ページ生成部１２４と、を備えている。
要件受付部１２１は、新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける。ここで、新規ランディングページに求められる要件とは、広告に求められる仕様に関する情報であって、広告対象となる商品の内容、当該商品等の顧客の層、広告予算、当該商品等のＰＲポイント等の広告に盛り込まれる情報を指す。
【００２８】
構成案作成部１２２は、要件受付部１２１が受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する。ここで、構成案とは、広告が商品等を宣伝するうえでの論理展開の内容を指す。
すなわち、論理展開とは、従来の問題や、既存の商品等における問題などを示す問題提起、解決案（商品等）の提案、商品等の効果の説明、等の各セクションに大別される。なお、構成案を構成する各セクションは、さらに細分化してもよい。構成案作成部１２２における、具体的な構成案の作成方法については後述する。
【００２９】
ページデザイン作成部１２３は、構成案作成部１２２が作成した構成案を基に、構成案における各セクションの表現態様を決定し、ページデザインを作成する。
ここで、各セクションの表現態様とは、写真や文字により構成される各セクションにおいて、文字の内容、フォント、大きさ、色、装飾や、写真の内容、色、大きさ等を含み、各セクションの内容を表現する具体的な情報を指す。ページデザイン作成部１２３における、具体的な各セクションの表現態様の決定方法については後述する。
【００３０】
ページ生成部１２４は、ページデザイン作成部１２３が作成したページデザインを、例えばＨＴＭＬ等のプログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成する。なお、新規ランディングページを生成するためのプログラミング言語は、ＨＴＭＬに限られず、任意に選択することができる。
【００３１】
記憶部１３０は、広告サイト作成システム１００の各機能部が動作するうえで必要となる各種の制御プログラムや、データ通信部１１０が外部から受信した各種のデータや、データ処理部１２０が作成した新規ランディングページに関するデータを記憶する。
記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなど各種の記憶媒体により実現される。
【００３２】
記憶部１３０に記憶された制御プログラムを実行することで、各機能部が、広告サイト作成システム１００として実現すべき各機能を実現する。ここでいう各機能とは、少なくとも、要件受付機能、構成案作成機能、ページデザイン作成機能、ページ生成機能を含んでいる。
【００３３】
記憶部１３０には、既存ＬＰ（ランディングページ）データが記憶されている。既存ＬＰデータとは、既に一般に公開されているランディングページのうち、新たに作成する新規ランディングページの参考となるランディングページを指す。既存ランディングページは、例えば後述する関連ワードを用いて、一般に公開されているランディングページから、内容的に類似するものとして選択することができる。
記憶部１３０は、様々な業界における各種の製品やサービスに関するランディングページのデータを大量に記憶していることが好ましい。
【００３４】
また、記憶部１３０には、既存ＬＰデータから選択された模範ＬＰデータが記憶されている。図４に示すように、模範ランディングページとは、既存ランディングページのうち、コンバージョン単価の高いものを指す。図４は、既存ランディングページと模範ランディングページの関係を説明する図である。
なお、図示の例では、コンバージョン単価に代えて、後述するスコア値を算出している。
【００３５】
コンバージョン単価（ＣＰＡ値：Cost Per Action）とは、広告費用をコンバージョン（問い合わせ）数で除した値で示され、１回の問い合わせを得るために必要な広告費用を指している。一般に、ランディングページは、コンバージョン単価が高いほうが広告としての機能が高いと判断される。
すなわち、模範ランディングページとは、既存ランディングページのうち、広告としての機能が高く、模範とするべきランディングページを指している。
【００３６】
コンバージョン単価は、ランディングページ毎に取得してもよい。また、コンバージョン単価を直接的に取得できない場合には、下記式（１）により算出されるスコア値で代替してもよい。
スコア値＝Ａ×Ｂ×Ｃ×（Ｄ＋Ｅ）／２…（１）
式（１）における変数Ａは、模範ランディングページの検索キーワードにおいて、模範ランディングページの検索結果が広告として表示される位置を示す指標である。
模範ランディングページの検索キーワードとは、当該模範ランディングページが、インターネットの検索エンジンで広告として検索された際に用いられたキーワードを指す。
【００３７】
ここで、検索結果におけるブラウザ上に表示される位置が上位にあるほど、その後の閲覧回数が多くなることが知られている。このため、検索結果において、広告として表示される位置が上位であるほど、広告としての価値が高いと判断することができる。
そして変数Ａに関しては、検索結果が上位になるほど高い点数を付けるように指標値が設定される。変数Ａはあくまで相対的に設定される指標値になるため、指標値の大きさについては、任意に設定することができる。
【００３８】
式（１）における変数Ｂは、当該検索キーワードの検索件数を指す。検索件数とは、ウェブブラウザ上で所定期間内に、当該検索キーワードによる検索が行われた回数を示す。検索回数が多いほど、需要者に閲覧される回数が多くなるので、問い合わせ回数につながるという考え方である。
このため、変数Ｂが大きい方が、広告としての価値が高いと判断することができる。
【００３９】
式（１）における変数Ｃは、模範ランディングページの広告対象が属する市場分野の競争の激しさを示す指標である。市場分野の競争が激しいほど、需要者に閲覧される回数が多くなるので、問い合わせ回数につながるという考え方から、変数Ｃは、コンバージョン単価の一指標として用いられる。
このため、変数Ｃが大きい方が、広告としての価値が高いと判断することができる。
【００４０】
式（１）における変数Ｄは、検索キーワードの広告単価目安の上限値であり、変数Ｅは、検索キーワードの広告単価目安の下限値である。広告単価目安とは、検索キーワードを用いた場合の費用の相場を指す。
【００４１】
ここで、いわゆるリスティング広告と呼ばれるインターネット上での広告の業界について説明する。この業界では、広告を検索する際の検索キーワードを用いた場合に、検索後に当該広告がクリックされて表示されるごとに、検索キーワードと関連する広告費用発生することが一般的である。そして、検索キーワードの広告単価目安に基づいて、広告費用が算出される。
この広告単価目安は、あくまで目安値であり、厳密な値でなく、一定の範囲をもって表現されることが一般的であるため、上限値と下限値の目安を用いて各変数としている。
【００４２】
広告単価目安は、広告提供者に問い合わせることで確認することができる。ここで、広告単価が高い広告は、高い宣伝効果を発揮すると考えることができる。このため、変数Ｄおよび変数Ｅが大きい方が、広告としての価値が高いとみなすことができる。
【００４３】
図３に示すように、記憶部１３０はまた、要件データを記憶している。要件データとは、新規ランディングページを作成するために、ユーザ１０が入力した各要件を示す値である。
記憶部１３０はまた、関連ワードを記憶している。ここで、関連ワードとは、要件として入力された語句に基づいて、ユーザ１０により選定される単語である。
【００４４】
例えば、広告対象の製品が保湿剤である場合に、関連ワードとして「乾燥肌」が選定される。関連ワードは、ユーザ１０が要件として入力した各語句を確認して、それら全体から想起される単語であってもよいし、要件として入力された各語句のうちのいずれかであってもよい。
【００４５】
また、関連ワードは、要件として入力された語句と関連する語句群の中から、広告実績を参照して統計的に評価して選定されてもよい。すなわち、過去の広告においてどの程度使用頻度があるか、過去の広告でどのような商品に使用されたか、過去の広告でどのような需要者向けの広告で使用されたかといった観点から、関連ワードを選定することができる。
このような処理は、要件として入力された語句を外部のデータ処理エンジンに入力し、関連ワードが出力されるような態様により選定されてもよい。
【００４６】
また、関連ワードの抽出方法のその他の方法としては、関連ワードに関する辞書データを構築するという方法も考えられる。すなわち、各要件として入力される語句に関連する語句を関連ワードとして辞書化しておくことで、辞書データを参照することで、各要件に入力された語句から、関連ワードを抽出することができる。
【００４７】
記憶部１３０はまた、第１学習モデルおよび第２学習モデルを記憶している。
第１学習モデルは、所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した学習モデルである。広告対象の属性とは、広告対象となる商品等の内容、当該商品等の顧客の層、当該商品等のＰＲポイント等の情報を指す。
【００４８】
第２学習モデルは、所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した学習モデルである。次に、第１学習モデルおよび第２学習モデルの作成方法について、図５を用いて、以下に説明する。図５は、学習モデルに学習される模範ランディングページの内容を説明する図である。
【００４９】
図５に示すように、図４で説明した既存ランディングページデータから、スコアの高い模範ランディングページを複数選択する。ここで、模範ランディングページは、それぞれが各セクションの結合により構成されている。
模範ランディングページは、それぞれの広告の内容に沿って、様々な論理展開を行いながら、商品等の広告を行っている。このような論理展開の流れには一定のパターンがある。まず、複数の模範ランディングページにおける様々な論理展開の流れのパターン（各セクションの構成）について、広告対象の属性をラベルとした第１教師データを作成する。そして、第１学習モデルは、この第１教師データを学習することにより、広告対象の属性と、論理展開の流れのパターンと、の関係を学習する。
【００５０】
また、模範ランディングページにおいて、各セクションの表現態様として、写真、文字等の様々な情報が盛り込まれている。そして、模範ランディングページにおける各セクションの様々な表現態様について、広告対象の属性をラベルとした第２教師データを作成する。第２学習モデルは、この第２教師データを学習することにより、広告対象の属性と、各セクションの表現態様と、の関係を学習する。
次に、第１学習モデルおよび第２学習モデルの使用方法について、以下に説明する。
【００５１】
データ処理部１２０における構成案作成部１２２は、第１学習モデルを用いて構成案を決定する。
構成案作成部１２２は、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案、すなわち各セクションの構成を決定する。
【００５２】
データ処理部１２０におけるページデザイン作成部１２３は、第２学習モデルを用いて構成案における各セクションの表現態様を決定する。ページデザイン作成部１２３は、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を広告対象の属性として用いることで、各セクションの表現態様を決定する。
【００５３】
次に、図６および図７を用いて、広告サイト作成システム１００による処理の内容について説明する。図６は、広告サイト作成システム１００における処理フローの全体を示す図である。図７は、図６における新規ランディングページ作成ステップの詳細を示す図である。
【００５４】
図６に示すように、まず、学習モデルを作成する（Ｓ１０：学習モデル作成ステップ）。学習モデルのうち、第１学習モデルについては、所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習させることで作成することができる。第１学習モデルでは、模範ランディングページの広告対象の属性の特徴量が多次元のベクトルに変換され、そのベクトルによりクラスタリングされている。
【００５５】
学習モデルのうち、第２学習モデルについては、所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習させることで作成することができる。第２学習モデルでは、模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様の特徴量が、多次元のベクトルに変換され、そのベクトルによりクラスタリングされている。
次に、学習モデル作成ステップにおいて作成した第１学習モデルおよび第２学習モデルを、記憶部１３０に記憶させる（Ｓ２０：記憶ステップ）。
【００５６】
次に、新規ランディングページを作成する（Ｓ３０：新規ランディングページ作成ステップ）。この処理について、図７を用いて説明する。
図７に示すように、まず、要件受付部１２１が、新規ランディングページの要件を受け付ける（Ｓ３１：要件受付ステップ）。この際、ユーザ１０がユーザ端末２０から新規ランディングページの要件を整理して入力を行う。
【００５７】
次に、構成案作成部１２２が、構成案を作成する（Ｓ３２：構成案作成ステップ）。この際、構成案作成部１２２は、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として第１学習モデルに入力する。すなわち、要件として入力された語句を入力してもよいし、関連ワードを入力してもよいし、要件として入力された語句と関連ワードとの両方を入力してもよい。このように、第１学習モデルに入力されるワード（以下、第１入力ワードという）は複数であってもよい。
【００５８】
これにより、第１学習モデルが学習した複数の第１教師データについて、第１入力ワードと第１教師データのラベルとを参照することで、関連ワードにおいて推奨される構成案が、第１学習モデルから出力される。具体的には、入力されたワードの特徴量を抽出し、多次元のベクトルに変換する。そして、第１学習モデルにおいてクラスタリングされた模範ランディングページのデータ群と比較することで、特徴量が類似する一群の模範ランディングページのデータ群が採用される。ここで、採用されるデータ群は、複数であってもよいし、１つであってもよい。
【００５９】
次に、ページデザイン作成部１２３が、ページデザインを作成する（Ｓ３３：ページデザイン作成ステップ）。この際、ページデザイン作成部１２３は、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として第２学習モデルに入力する。すなわち、要件として入力された語句を入力してもよいし、関連ワードを入力してもよいし、要件として入力された語句と関連ワードとの両方を入力してもよい。このように、第２学習モデルに入力されるワード（以下、第２入力ワードという）は複数であってもよい。
【００６０】
これにより、第２学習モデルが学習した複数の第２教師データについて、第２入力ワードと第２教師データのラベルとを参照することで、関連ワードにおいて推奨される各セクションの表現態様が、第２学習モデルから出力される。具体的には、入力されたワードの特徴量を抽出し、多次元のベクトルに変換する。そして、第２学習モデルにおいてクラスタリングされた模範ランディングページのデータ群と比較することで、特徴量が類似する一群の模範ランディングページのデータ群が採用される。ここで、採用されるデータ群は、複数であってもよいし、１つであってもよい。
【００６１】
次に、ページ生成部１２４が、新規ランディングページを生成する（Ｓ３４：ページ生成ステップ）。この際、ページ生成部１２４は、ページデザインを、例えばＨＴＭＬ等のプログラミング言語により記述して、新規ランディングページを生成する。以上の全ての処理により、入力された要件に基づいて新規ランディングページが作成される。
【００６２】
以上説明したように、本実施形態に係る広告サイト作成システム１００によれば、要件受付部１２１に入力された要件に基づいて、構成案作成部１２２が第１学習モデルを用いて構成案を作成する。そして、第１学習モデルが、コンバージョン単価が高く、模範となる模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、広告対象の属性と、の関係を学習しているので、模範となるランディングページの構成を参考にして、新規ランディングページの構成を決定することができる。
これにより、顧客からの問い合わせを多くすることができる広告サイトの構成案を、容易に作成することができる。
【００６３】
また、要件受付部１２１に入力された要件に基づいて、ページデザイン作成部１２３が第２学習モデルを用いて各セクションの表現態様を決定する。そして、第２学習モデルが、コンバージョン単価が高く、模範となる模範ランディングページを構成する各セクションの表現態様と、広告対象の属性と、の関係を学習しているので、模範となるランディングページにおける各セクションの表現態様を参考にして、新規ランディングページの表現態様を決定することができる。
これにより、顧客からの問い合わせを多くすることができる広告サイトの表現態様を作成することができる。
【００６４】
また、各セクションの表現態様として、模範ランディングページに採用されている語句を参照することで、インターネット広告において慣習的に使用されている語句や、広告に使用することが推奨される語句を割り出すことが可能になる。これにより、ランディングページの作成に不慣れなユーザ１０にとっての利便性を向上することができる。
【００６５】
また、コンバージョン単価が、式（１）により算出される指標で代替されている場合には、一般に公開されている既存ランディングページのコンバージョン単価が直接的に入手できないような場合であっても、既存ランディングページのコンバージョン単価をスコア値により代替してスコア化することができる。これにより、既存ランディングページのうち、模範とするべき模範ランディングページを特定することができる。
【００６６】
また、関連ワードが、要件として入力された語句と関連する語句群の中から、広告実績を参照して統計的に評価して選定される場合には、関連ワードを用いて、公開されているランディングページから、既存ランディングページを選定する作業を容易に行うことができる。
【００６７】
なお、広告サイト作成システム１００は、上記実施形態に限定されるものではなく、他の手法により実現されてもよいことは言うまでもない。以下、各種変形例について説明する。
例えば、上記実施形態の制御プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、制御プログラムを記憶可能である。記憶媒体は、ＨＤＤやＳＤＤなどの任意の適切な記憶媒体、またはこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでよい。なお、記憶媒体はこれらの例に限られず、制御プログラムを記憶可能であれば、どのようなデバイスまたは媒体であってもよい。
【００６８】
また、広告サイト作成システム１００は、例えば、記憶媒体に記憶された制御プログラムを読み出し、読み出した制御プログラムを実行することによって、実施形態に示す各機能を実現することができる。
また、当該制御プログラムは、任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して、広告サイト作成システム１００に提供されてもよい。広告サイト作成システム１００は、例えば、インターネット等を介してダウンロードした制御プログラムを実行することにより、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現してもよい。
【００６９】
また、当該制御プログラムは、例えば、ＡｃｔｉｏｎＳｃｒｉｐｔ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ(登録商標)などのスクリプト言語、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ―Ｃ、Ｊａｖａ(登録商標)などのオブジェクト指向プログラミング言語、ＨＴＭＬ５などのマークアップ言語などを用いて実装してもよい。
【００７０】
広告サイト作成システム１００における処理の少なくとも一部は、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。また、広告サイト作成システム１００の各機能部は、上記実施形態に示した機能を実現する１または複数の回路によって実現されてもよく、１の回路により複数の機能部の機能が実現されることとしてもよい。
【００７１】
また、上記実施形態では、広告サイト作成システム１００とユーザ端末２０とを別の装置とした例について説明したが、このような態様に限られない。広告サイト作成システム１００の一部又は全ての機能を、ユーザ端末２０が備えていてもよい。
【００７２】
また、本開示の実施形態を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、各実施形態に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１００  広告サイト作成システム
１１０  データ通信部
１２０  データ処理部
１２１  要件受付部
１２２  構成案作成部
１２３  ページデザイン作成部
１２４  ページ生成部
【要約】
本発明に係る広告サイト作成システムは、商品やサービスの広告として用いられるランディングページを作成する広告サイト作成システムであって、新規ランディングページに求められる要件の入力を受け付ける要件受付部と、要件受付部が受け付けた要件に基づいて、構成案を作成する構成案作成部と、公開された複数の既存ランディングページに対して、それぞれのコンバージョン単価を参照して、上位に該当する所定数の模範ランディングページを構成する各セクションの構成と、模範ランディングページが広告する広告対象の属性と、の関係を学習した第１学習モデルを記憶する記憶部と、を備え、構成案作成部は、第１学習モデルを用いて、要件として入力された語句、および当該語句に基づいて選定された関連ワードのうちの少なくともいずれか一方を、広告対象の属性として用いることで、構成案における各セクションの構成を決定する。【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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