JP2024039471A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うこと。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、提供部とを有する。取得部は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する。提供部は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。【選択図】図6
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
近年、インターネットを介した広告等のコンテンツの配信において配信したコンテンツの効果に関連する技術が提供されている。例えば、コンテンツに対する視聴者の注目度を推定する技術が提供されている。
しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、コンテンツに対する注目度のように、コンテンツの効果を推定するものの、推定し取得したコンテンツの効果に関する情報の利用の点については改善の余地がある。そのため、コンテンツの効果に関する情報を適切に提供することが望まれている。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
本願にかかる情報処理装置は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する取得部と、前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができるといった効果を奏する。
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、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」と呼ぶ)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、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。
(実施形態)
〔1.情報処理〕
以下では、図1~図4を用いて、情報処理システム1が行う情報処理の一例について説明する。まず、図1を用いて、情報処理システム1の各装置間での情報の送受信を含む情報処理システム1における処理の概要を説明した後、図2~図4を用いて各情報処理の詳細を説明する。以下では、情報処理システム1(図5参照)が広告コンテンツ(単に「広告」ともいう)対象として、その配信の依頼元である広告主に各種の情報処理を行う場合を示す。なお、対象とするコンテンツは広告に限らず、以下に示す処理が適用可能なコンテンツであればどのようなコンテンツであってもよい。また、情報提供先となる依頼元は、広告主に限らず、任意の依頼元であってもよいが、この点については後述する。
〔1.情報処理〕
以下では、図1~図4を用いて、情報処理システム1が行う情報処理の一例について説明する。まず、図1を用いて、情報処理システム1の各装置間での情報の送受信を含む情報処理システム1における処理の概要を説明した後、図2~図4を用いて各情報処理の詳細を説明する。以下では、情報処理システム1(図5参照)が広告コンテンツ(単に「広告」ともいう)対象として、その配信の依頼元である広告主に各種の情報処理を行う場合を示す。なお、対象とするコンテンツは広告に限らず、以下に示す処理が適用可能なコンテンツであればどのようなコンテンツであってもよい。また、情報提供先となる依頼元は、広告主に限らず、任意の依頼元であってもよいが、この点については後述する。
〔1-1.情報処理システムにおける処理の全体概要〕
ここから、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
ここから、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
まず、広告主が利用する広告主端末30は、広告主の広告の配信を依頼する処理を行う(ステップS1)。例えば、広告主端末30は、広告主の操作に応じて広告の配信を配信サーバ20に依頼し、配信サーバ20は、広告主端末30からの依頼に応じて広告主の広告をユーザ端末10への配信対象に追加する。
また、ユーザ端末10を利用するユーザは、配信サーバ20が提供するコンテンツ配信サービスを利用する(ステップS2)。例えば、配信サーバ20は、ユーザが利用するユーザ端末10からの要求に応じて、要求されたコンテンツをユーザ端末10に配信する。例えば、配信サーバ20は、ユーザ端末10からの広告の要求に応じて、要求された広告をユーザ端末10に配信する。配信サーバ20は、コンテンツ配信サービスを利用するユーザへのコンテンツ配信の履歴情報を収集する。
そして、情報処理装置100は、情報提供を行うための情報処理に用いる情報を配信サーバ20から取得する(ステップS3)。情報処理装置100は、配信サーバ20がコンテンツ配信サービスで収集した各種情報を配信サーバ20から取得する。例えば、情報処理装置100は、配信サーバ20が収集したコンテンツ配信の履歴情報を配信サーバ20から受信する。例えば、情報処理装置100は、各ユーザへ配信したコンテンツ、及びそのコンテンツに関連するユーザの行動等の様々な情報を含むコンテンツ配信の履歴情報を配信サーバ20から取得する。なお、情報処理装置100は、広告主端末30またはユーザ端末10から情報を取得してもよい。
そして、情報処理装置100は、取得した情報を用いて、各種の情報処理を実行する(ステップS4)。情報処理装置100は、取得した情報を用いて、情報処理を実行する。例えば、情報処理装置100は、取得した情報を用いて、広告主へ情報提供を行うための各種の情報処理を実行するが、この点の詳細は後述する。
そして、情報処理装置100は、情報処理に基づく情報を広告主へ提供する(ステップS5)。このように、情報処理装置100は、情報処理により生成した情報を用いて、広告主へ情報提供サービスを行う。情報処理装置100は、情報処理により生成した情報を、広告主が利用する広告主端末30へ送信する。例えば、情報処理装置100は、情報処理により一の広告主(「対象広告主」ともいう)の広告の効果に関する情報を生成し、生成した情報を対象広告主が利用する広告主端末30へ送信する。このように、情報処理装置100は、情報処理に基づく情報を用いて、広告主へ情報提供を行うことにより、広告等のコンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。なお、情報処理装置100が広告主へ提供する情報提供サービスの詳細については後述する。
〔1-2.情報処理の詳細〕
上述した情報処理システム1が行う情報処理を前提として、情報処理装置100により実行される各種の情報処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。
上述した情報処理システム1が行う情報処理を前提として、情報処理装置100により実行される各種の情報処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。
図2~図4を用いて説明する例では、情報処理システム1が広告の効果を示す指標(広告指標)の一例として、クリックに関する広告指標を用いる場合を説明する。例えば、情報処理システム1は、クリックに関する広告指標として、クリック率に関する指標を用いる。なお、クリック率に関する指標はクリックに関する指標の一例に過ぎず、クリックに関する指標は、クリック率に関する指標に限らず、クリックされた回数(クリック数)等、クリックに関する任意の指標が採用可能である。
例えば、クリック率に関する指標は、ユーザに表示された回数(インプレッション数)のうち、ユーザがクリックした回数の割合を示すCTR(Click Through Rate)である。また、クリック率に関する指標は、CTRに限らず、ユーザの視認領域に広告が表示された際のインプレッション数(ビューアブルインプレッション数)のうち、ユーザがクリックした回数の割合を示すVCTR(Visible Click Through Rate)であってもよい。
なお、クリックに関する指標は広告の効果を示す広告指標の一例に過ぎず、広告の効果を示す広告指標は、クリックに関する指標に限らず、任意の指標が採用可能である。例えば、広告の効果を示す広告指標は、CVR(Conversion Rate)等のコンバージョンに関する指標であってもよいし、レベニューシェア等の報酬に関する指標でであってもよい。
〔1-2-1.効果が低下している広告に関する情報提供〕
まず、図2を用いて、効果が低下している広告に関する情報提供について説明する。図2は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図2は、効果が低下している広告に関する情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
まず、図2を用いて、効果が低下している広告に関する情報提供について説明する。図2は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図2は、効果が低下している広告に関する情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
例えば、情報処理装置100は、効果が低下している広告について、その広告の広告主にその広告の効果が低下していることを通知する。図2では、情報処理装置100は、広告AD1~AD3等の各広告について、広告主、配信期間、効果情報及び更新日時といった情報を含む広告情報群AL1を取得する。例えば、広告AD1は、広告主AR1の広告(クリエイティブ)であり、配信期間PD1が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報EF1であり、更新日時DU1に更新されたことを示す。例えば、効果情報EF1は、配信期間PD1中の期間(例えば2週間、1カ月等)ごとに集計された広告AD1のVCTRの一覧を示す。すなわち、効果情報EF1は、配信期間PD1における広告AD1の効果の変遷を示す情報である。
また、広告AD2は、広告主AR2の広告(クリエイティブ)であり、配信期間PD2が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報EF2であり、更新日時DU2に更新されたことを示す。また、広告AD3は、広告主AR3の広告(クリエイティブ)であり、配信期間PD3が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報EF3であり、更新日時DU3に更新されたことを示す。
なお、情報処理装置100は、広告情報群AL1を配信サーバ20等の外部装置から取得してもよいし、配信サーバ20等の外部装置から取得した情報を基に広告情報群AL1を生成してもよい。図2では、情報処理装置100は、広告AD1~AD3等を含む広告群のうち、配信期間が期間に関する条件(「期間条件」ともいう)を満たし、効果が低下に関する条件(「通知条件」ともいう)を満たす広告を対象として情報提供を行う。
まず、図2では、情報処理装置100は、広告情報群AL1中の広告AD1~AD3等を含む広告群から、配信期間が期間条件を満たす広告を抽出する(ステップS11)。例えば、情報処理装置100は、広告情報群AL1中の広告AD1~AD3等を含む広告群のうち、配信期間が閾値(例えば1カ月、3ヵ月等)以上である広告を候補広告として抽出する。すなわち、情報処理装置100は、広告情報群AL1中の広告AD1~AD3等を含む広告群のうち、配信期間が閾値(例えば1カ月、3ヵ月等)未満の広告を除外する。
例えば、情報処理装置100は、配信期間PD1と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間PD1が期間条件を満たさないと判定し、広告AD1を除外すると決定する。例えば、情報処理装置100は、配信期間PD2と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間PD2が期間条件を満たすと判定し、広告AD2を候補広告として抽出する。例えば、情報処理装置100は、配信期間PD3と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間PD3が期間条件を満たすと判定し、広告AD3を候補広告として抽出する。また、情報処理装置100は、広告情報群AL1中の他の広告についても同様に処理する。これにより、情報処理装置100は、配信期間が期間条件を満たさない広告を除外し、候補広告のみを含む候補広告情報群AL2を生成する。図2では、情報処理装置100は、配信期間が期間条件を満たさない広告AD1等の広告が除外され、配信期間が期間条件を満たす広告AD2、AD3等の広告を含む候補広告情報群AL2を生成する。
そして、情報処理装置100は、候補広告情報群AL2中の候補広告の各々について、通知条件を満たすか否かを判定する(ステップS12)。例えば、情報処理装置100は、候補広告の各々の効果情報と通知条件とを比較し、候補広告の各々の効果が通知条件を満たすか否かを判定する。情報処理装置100は、一の候補広告について、最新の期間(第1の期間)に対応する効果が、配信期間のうち最初の期間(第2の期間)の効果よりも低下している場合、その一の候補広告を通知情報の提供対象とする広告(「通知対象広告」ともいう)に決定する。例えば、情報処理装置100は、一の候補広告について、最新の期間のVCTRが、配信期間のうち最初の期間のVCTRよりも低下している場合、その一の候補広告を通知対象広告に決定する。
例えば、情報処理装置100は、広告AD2について、最新の期間のVCTRが、配信期間PS2のうち最初の期間のVCTRよりも低下していないため、広告AD2が通知条件を満たさないと判定する。これにより、情報処理装置100は、広告AD2を通知対象広告にしないと決定する。
また、情報処理装置100は、広告AD3について、最新の期間のVCTRが、配信期間PS3のうち最初の期間のVCTRよりも低下しているため、広告AD3が通知条件を満たすと判定する。これにより、情報処理装置100は、広告AD3を通知対象広告に決定する。また、情報処理装置100は、候補広告情報群AL2中の他の候補広告についても同様に処理する。これにより、情報処理装置100は、候補広告のうち通知条件を満たす通知対象広告のみを含む通知対象広告情報群AL3を生成する(ステップS13)。図2では、情報処理装置100は、通知条件を満たさない広告AD2等の広告が除外され、通知条件を満たす広告AD3等の広告を含む通知対象広告情報群AL3を生成する。
そして、情報処理装置100は、通知対象広告情報群AL3中の通知対象広告の各々について、通知情報を提供する(ステップS14)。情報処理装置100は、通知対象広告情報群AL3中の通知対象広告の各々について、その広告の効果が低下していることを示す通知情報を、その広告主が利用する広告主端末30に送信する。図2では、情報処理装置100は、通知対象広告情報群AL3中の広告AD3の効果が低下していることを示す通知情報を、広告AD3の広告主AR3が利用する広告主端末30に送信する。これにより、情報処理装置100は、通知対象広告の通知情報を通知対象広告の広告主に提供する。
なお、情報処理装置100は、任意のタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、通知対象広告に決定した広告の広告主がその広告に関する情報にアクセスしたタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、通知対象広告に決定したタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。
〔1-2-2.改善施策の情報提供〕
情報処理装置100は、広告の効果が低下していることを通知する際に、広告の効果の改善施策の提案を行ってもよい。この点について以下例示を記載する。以下では、通知対象広告となり、配信による効果が低下している広告AD3を、改善提案を行う対象となる広告(「改善対象広告」ともいう)の一例として説明する。なお、改善対象広告は広告AD3に限らず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて、改善対象広告を決定してもよい。
情報処理装置100は、広告の効果が低下していることを通知する際に、広告の効果の改善施策の提案を行ってもよい。この点について以下例示を記載する。以下では、通知対象広告となり、配信による効果が低下している広告AD3を、改善提案を行う対象となる広告(「改善対象広告」ともいう)の一例として説明する。なお、改善対象広告は広告AD3に限らず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて、改善対象広告を決定してもよい。
なお、情報処理装置100は、広告AD3に限らず、配信による効果が低下した広告を改善対象広告に決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、通知条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、配信期間が期間条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、配信期間が期間条件を満たし、かつ通知条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。
この場合、情報処理装置100は、配信期間が期間条件を満たし、かつ通知条件を満たす広告AD3等の広告を改善対象広告に決定する。そして、情報処理装置100は、広告AD3等の広告を改善対象広告の広告主に、改善対象広告の効果を改善するための施策に関する情報(「改善施策情報」ともいう)として提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、効果が低下している場合に実行すべき施策例を示すマニュアル等を改善施策情報として提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、色、文字情報、パーツ(要素)の配置等に関する施策例を示すマニュアル等を改善施策情報として提供してもよい。
なお、情報処理装置100が提供する情報は、改善対象広告の情報を基に決定してもよい。この点について、広告AD3を改善対象広告とした場合の処理の一例を説明する。情報処理装置100は、改善対象広告に決定した広告AD3に関する広告情報を取得する。広告の広告情報は、その広告のデザインに関する情報を含む。例えば、広告の広告情報は、その広告の色、文字情報、パーツの配置等のその広告に関する様々な情報を含む。例えば、広告AD3の広告情報は、広告AD3の色、文字情報、パーツの配置等の広告AD3に関する様々な情報を含む。
情報処理装置100は、配信による効果が低下した改善対象広告である広告AD3に関する広告情報に基づいて、広告AD3の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を、広告AD3の広告主AR3に提供する。情報処理装置100は、広告AD3の改善施策情報を広告主AR3が利用する広告主端末30に送信する。
情報処理装置100は、広告AD3に関する変更を促す改善施策情報を提供する。例えば、情報処理装置100は、広告AD3のデザインの変更を促す改善施策情報を提供する。この場合、情報処理装置100は、広告AD3の色、文字情報、パーツの配置等を含む広告AD3の要素うち、少なくとも1つについて変更を促す改善施策情報を提供する。
情報処理装置100は、広告AD3の広告情報を用いて、広告AD3の要素うち変更を促す要素(「変更候補要素」ともいう)を決定する。例えば、情報処理装置100は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報を用いて、広告AD3の変更候補要素を決定する。例えば、情報処理装置100は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報のうち、広告AD3に類似する類似広告の履歴情報(「対象履歴情報」ともいう)を用いて、広告AD3の変更候補要素を決定する。情報処理装置100は、広告AD3と類似広告との比較に基づいて、広告AD3の変更候補要素を決定する。
例えば、情報処理装置100は、広告AD3に類似する類似広告について、変更により効果が改善した要素を、広告AD3の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置100は、広告AD3に類似する類似広告について、色を変更したことに効果が改善した履歴情報が対象履歴情報に含まれる場合、色を広告AD3の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置100は、広告AD3の色の変更を促す改善施策情報を広告主AR3に提供する。なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて、改善施策情報を提供してもよい。
例えば、情報処理装置100は、広告の広告情報を入力として、その広告の各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを用いて、変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置100は、推定モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置100は、広告AD3の広告情報を入力として推定モデルが出力した各要素のスコアを用いて、広告AD3の変更候補要素を決定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、広告AD3の広告情報を入力として推定モデルが出力した各要素のスコアを用いて、推定モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を広告AD3の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置100は、広告AD3の広告情報が入力された推定モデルがスコアを出力した各要素のうち、パーツの配置に対応するスコアが最大である場合、パーツの配置を広告AD3の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置100は、広告AD3のパーツの配置の変更を促す改善施策情報を広告主AR3に提供してもよい。なお、推定モデルの詳細については後述する。
上述したように、情報処理装置100は、広告AD3の外観や内容に応じた改善提案を広告主AR3に提供する。例えば、情報処理装置100は、広告AD3の外観や内容に応じた改善提案を広告主AR3に提供する。例えば、情報処理装置100は、過去に改善した際の配信効果の改善履歴に基づいた提案を行う。また、情報処理装置100は、改善対象コンテンツの類似コンテンツを変更した際に効果が改善した場合は、その変更内容を提案する。例えば、情報処理装置100は、改善対象広告に、カテゴリや購入者等が類似する類似広告を変更した際に効果が改善した場合は、その変更内容を提案する。
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な態様で提案を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、業種に応じて提案してもよい。例えば、情報処理装置100は、運用型等の広告の配信態様に応じて提案してもよい。例えば、情報処理装置100は、配信実績に応じて提案態様を異ならせてもよい。例えば、情報処理装置100は、効果が急降下している場合、広告の要素全体を変更することを提案したり、訴求軸を変更することを提案したりしてもよい。例えば、情報処理装置100は、効果が若干低下している場合、キャッチコピー等も文字情報を変更することを提案してもよい。
〔1-2-3.自己の配信履歴に基づく情報提供〕
また、情報処理装置100は、所定の依頼元である一の広告主の情報のみを用いて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一の広告主の配信履歴に基づいて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図3を用いて、以下例を説明する。図3は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図3は、一の広告主の配信履歴のうち効果が良好な広告(「効果良の広告」ともいう)に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
また、情報処理装置100は、所定の依頼元である一の広告主の情報のみを用いて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一の広告主の配信履歴に基づいて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図3を用いて、以下例を説明する。図3は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図3は、一の広告主の配信履歴のうち効果が良好な広告(「効果良の広告」ともいう)に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
図3では、情報処理装置100は、一の広告主である広告主Aが配信を依頼した複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を広告主Aに提供する。例えば、情報処理装置100は、広告主Aが利用する広告主端末30に分析情報を送信する。
例えば、情報処理装置100は、広告主Aが配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告を分析対象広告として抽出し、抽出した分析対象広告の履歴情報を取得する。図3では、情報処理装置100は、広告主Aの広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告である分析対象広告の履歴情報HDT1を取得する。
情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たす広告を効果良の広告として抽出する(ステップS21)。例えば、情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて上昇傾向にあった広告を効果良の広告として抽出する図3では、情報処理装置100は、分析対象広告の履歴情報HDT1のうち、効果良の広告に対応する履歴情報を第1の履歴情報DT11として抽出する。
また、情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たさない広告を効果が不良な広告(「効果悪の広告」ともいう)として抽出する(ステップS22)。例えば、情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて下降傾向にあった広告を効果悪の広告として抽出する。図3では、情報処理装置100は、分析対象広告の履歴情報HDT1のうち、効果悪の広告に対応する履歴情報を第2の履歴情報DT12として抽出する。
情報処理装置100は、第1の履歴情報DT11と第2の履歴情報DT12とを用いて、分析処理を実行する。情報処理装置100は、第1の履歴情報DT11と第2の履歴情報DT12とを用いて、効果良の広告と効果悪の広告との差分を示す差分情報DT13を分析情報として生成する(ステップS23)。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告と効果悪の広告との差分に基づいて、広告のデザインに関する差分情報DT13を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色との差分に基づいて、広告の色に関する差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色とに差分がある場合、効果良の広告の色を示す情報を含む差分情報DT13を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報との差分に基づいて、広告の文字情報に関する差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報とに差分がある場合、効果良の広告の文字情報を示す情報を含む差分情報DT13を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、広告に含まれる文字のフォントサイズに関する差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズを示す情報を含む差分情報DT13を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量との差分に基づいて、広告に含まれる文字情報の量に関する差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT13を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量とに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字情報の量を示す情報を含む差分情報DT13を生成する。
そして、情報処理装置100は、分析処理により生成した差分情報DT13を、広告主Aの広告に関する分析情報として提供する(ステップS24)。情報処理装置100は、差分情報DT13を、広告主Aが利用する広告主端末30に送信する。図3では、情報処理装置100は、広告主Aが配信を依頼した広告のうち、効果が良好な広告の特徴を示す差分情報DT13を、広告主Aが利用する広告主端末30に送信する。これにより、情報処理装置100は、広告主Aが広告の効果を向上させるために用いることが可能な情報を広告主Aに提供する。
なお、情報処理装置100は、任意のタイミングで分析情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、広告主Aによる要求があった場合に、広告主Aの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、定期的(例えば1カ月おき等)に広告主Aの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。
例えば、情報処理装置100は、一の広告主の履歴情報のみを用いて生成された推定モデル(「個別モデル」ともいう)を用いて、一の広告主への情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一の広告主の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置100は、個別モデルを用いて個別モデルを用いて、一の広告主が配信を依頼する広告(「分析候補広告」ともいう)についての変更候補要素を決定してもよい。分析候補広告は、配信中の広告であってもよいし、配信開始前の広告であってもよい。情報処理装置100は、個別モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報を入力として個別モデルが出力した各要素のスコアを用いて、分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報を入力として個別モデルが出力した各要素のスコアを用いて、個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報が入力された個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、文字情報の量に対応するスコアが最大である場合、文字情報の量を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報が入力された広告主Aの個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、文字情報の量に対応するスコアが最大である場合、分析候補広告の文字情報の量の変更を促す改善施策情報を広告主Aに提供してもよい。
上述したように、情報処理装置100は、一の広告主の配信履歴に基づいた分析情報を一の広告主に提供する。例えば、情報処理装置100は、一の広告主自身の配信履歴に基づいた広告の配信効果を予測する。例えば、情報処理装置100は、所定の依頼元が配信を依頼したコンテンツの効果を測定する。例えば、情報処理装置100は、コンテンツ配信の効果の比較結果を依頼元に提供する。
情報処理装置100は、一の広告主が配信依頼した過去の広告の効果を取得し、効果が良好な広告(閾値を超える広告)と、悪かった広告との差分を分析する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告について、色、フォントサイズ、文字量等の差を分析する。例えば、情報処理装置100は、改善予測の広告指標を算出して、提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、広告自体の差分量と広告指標との割合から、色をよい方に近づけた場合にどれくらい改善するかを予測値として提供してもよい。
例えば、情報処理装置100は、業種の平均値との比較結果を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、カテゴリごとに傾向を分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、ターゲットユーザの種別ごとに傾向を分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、広告のうちどこ位置に広告キーワードを入れるといいのかを分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報(テキスト)が入っている領域を示すヒートマップを生成し、どこ位置に文字情報があると良いかを学習してもよい。また、情報処理装置100は、どのようなキーワードがいいのかを学習してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な態様で提案を行ってもよい。
〔1-2-4.全体の配信に基づく情報提供〕
なお、情報処理装置100は、一の広告主の情報のみに限らず、他の広告主の情報も用いて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴と、一の広告主の広告(分析候補広告)の広告情報とに基づいて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図4を用いて、以下例を説明する。図4は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図4は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴のうち効果が良好な広告(効果良の広告)に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
なお、情報処理装置100は、一の広告主の情報のみに限らず、他の広告主の情報も用いて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴と、一の広告主の広告(分析候補広告)の広告情報とに基づいて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図4を用いて、以下例を説明する。図4は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図4は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴のうち効果が良好な広告(効果良の広告)に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置100による情報処理の一例を示す図である。
図4では、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の履歴情報と、広告主Aの広告のうち分析候補広告である広告Xの広告情報ADT1に基づいて、広告Xに関する分析結果を示す分析情報を広告主Aに提供する。例えば、情報処理装置100は、広告主Aが利用する広告主端末30に分析情報を送信する。
例えば、情報処理装置100は、複数の広告主の各々が配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告を分析対象広告として抽出し、抽出した分析対象広告の履歴情報を取得する。なお、ここでいう複数の広告主には、広告主Aが含まれてもよいし、広告主Aが含まれなくてもよい。図4では、情報処理装置100は、複数の広告主の各々が配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告である分析対象広告の履歴情報HDT2を取得する。
情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たす広告を効果良の広告として抽出する(ステップS31)。例えば、情報処理装置100は、広告主Aの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて上昇傾向にあった広告を効果良の広告として抽出する図4では、情報処理装置100は、分析対象広告の履歴情報HDT2のうち、効果良の広告に対応する履歴情報を対象履歴情報DT21として抽出する。
また、情報処理装置100は、分析候補広告である広告主Aの広告Xの広告情報ADT1を取得する。例えば、情報処理装置100は、分析候補広告は、配信中の広告であってもよいし、広告主Aの広告のうち、配信開始前の広告である広告Xを分析候補広告として、広告Xの広告情報ADT1を取得する。
情報処理装置100は、対象履歴情報DT21と広告情報ADT1とを用いて、分析処理を実行する。情報処理装置100は、対象履歴情報DT21と広告情報ADT1とを用いて、効果良の広告と分析候補広告である広告主Aの広告Xとの差分を示す差分情報DT23を分析情報として生成する(ステップS32)。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告と広告主Aの広告Xとの差分に基づいて、広告のデザインに関する差分情報DT23を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告の色と広告主Aの広告Xの色との差分に基づいて、広告の色に関する差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の色と広告主Aの広告Xの色とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の色と広告主Aの広告Xの色とに差分がある場合、効果良の広告の色を示す情報を含む差分情報DT23を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と広告主Aの広告Xの文字情報との差分に基づいて、広告の文字情報に関する差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と広告主Aの広告Xの文字情報とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告の文字情報と広告主Aの広告Xの文字情報とに差分がある場合、効果良の広告の文字情報を示す情報を含む差分情報DT23を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Aの広告Xに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、広告に含まれる文字のフォントサイズに関する差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Aの広告Xに含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Aの広告Xに含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズを示す情報を含む差分情報DT23を生成する。
情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Aの広告Xに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、広告に含まれる文字情報の量に関する差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Aの広告Xに含まれる文字情報の量とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報DT23を生成する。例えば、情報処理装置100は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Aの広告Xに含まれる文字情報の量とに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字情報の量を示す情報を含む差分情報DT23を生成する。
そして、情報処理装置100は、分析処理により生成した差分情報DT23を、広告主Aの広告に関する分析情報として提供する(ステップS33)。情報処理装置100は、差分情報DT23を、広告主Aが利用する広告主端末30に送信する。図4では、情報処理装置100は、広告主Aが配信を依頼した広告のうち、効果が良好な広告の特徴を示す差分情報DT23を、広告主Aが利用する広告主端末30に送信する。これにより、情報処理装置100は、広告主Aが広告の効果を向上させるために用いることが可能な情報を広告主Aに提供する。
なお、情報処理装置100は、任意のタイミングで分析情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、広告主Aによる要求があった場合に、広告主Aの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、定期的(例えば1カ月おき等)に広告主Aの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。
例えば、情報処理装置100は、複数の広告主の履歴情報を用いて生成された推定モデル(「全体モデル」ともいう)を用いて、一の広告主への情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一の広告主の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置100は、全体モデルを用いて、一の広告主の分析候補広告についての変更候補要素を決定してもよい。情報処理装置100は、全体モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報を入力として全体モデルが出力した各要素のスコアを用いて、分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報を入力として全体モデルが出力した各要素のスコアを用いて、全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報が入力された全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、フォントサイズに対応するスコアが最大である場合、フォントサイズを分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、分析候補広告の広告情報が入力された全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、フォントサイズに対応するスコアが最大である場合、分析候補広告のフォントサイズの変更を促す改善施策情報を広告主Aに提供してもよい。
上述したように、情報処理装置100は、複数の広告主の配信履歴に基づいた分析情報を一の広告主に提供する。例えば、情報処理装置100は、全員の配信履歴に基づいた広告の配信効果を予測する。例えば、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼したコンテンツ情報の効果を測定する。例えば、情報処理装置100は、良いコンテンツの共通傾向を特定し、良いコンテンツの傾向を学習する。例えば、情報処理装置100は、特定した共通傾向と、一の依頼元のコンテンツとの差分を検出する。例えば、情報処理装置100は、検出した差分を示す情報を一の依頼元に提供する。
例えば、情報処理装置100は、様々な依頼元が配信を依頼した過去の広告の効果を取得し、効果が良好な広告(閾値を超える広告)を抽出し、抽出した広告の外観的な傾向を特定する。例えば、情報処理装置100は、分析依頼を行った一の広告主の広告と、特定した傾向との差分を提供する。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な態様で提案を行ってもよい。
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を適宜用いて、様々な処理を行ってもよい。また、上述した例では、広告(広告コンテンツ)をコンテンツの一例として説明したが、情報処理装置100は、様々な種別のコンテンツを対象として効果に基づく情報提供を行ってもよい。
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図5を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図5は、実施形態にかかる情報処理システム1の構成例を示す図である。図5に例示するように、実施形態にかかる情報処理システム1には、情報処理装置100と、広告主端末30と、配信サーバ20と、ユーザ端末10とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図5に示した情報処理システム1には、複数台の情報処理装置100や、複数台の広告主端末30や、複数台の配信サーバ20や、複数台のユーザ端末10が含まれてもよい。
次に、図5を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図5は、実施形態にかかる情報処理システム1の構成例を示す図である。図5に例示するように、実施形態にかかる情報処理システム1には、情報処理装置100と、広告主端末30と、配信サーバ20と、ユーザ端末10とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図5に示した情報処理システム1には、複数台の情報処理装置100や、複数台の広告主端末30や、複数台の配信サーバ20や、複数台のユーザ端末10が含まれてもよい。
情報処理装置100は、各種の情報処理を行うサーバ装置(コンピュータ)である。情報処理装置100は、情報処理システム1の各装置から取得した各種の情報を用いて、依頼元に対して各種の情報提供を行う。上述した例では、情報処理装置100は、配信対象となる対象広告の配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報に基づいて、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象広告の効果の低下に関する通知情報を提供する。
また、情報処理装置100は、配信による効果が低下した改善対象広告に関する広告情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。例えば、情報処理装置100は、広告主が配信を依頼した複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、広告主に提供する。例えば、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、広告主の対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、広告主に提供する。
広告主端末30は、広告の配信の依頼元である広告主によって利用されるコンピュータである。例えば、広告主端末30は、タブレット型端末、PC(Personal Computer)、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等のコンピュータである。また、広告主端末30は、広告主の操作に従って、配信サーバ20等の広告を配信する装置(広告配信装置)に広告を入稿する。
例えば、広告主端末30は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告を広告配信装置に入稿する。また、例えば、広告主端末30は、広告が選択操作(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)に該当する広告を広告配信装置に入稿してもよい。
なお、広告主は、広告主端末30を用いて、広告を情報処理装置100に入稿せずに、広告の入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、情報処理装置100に広告を入稿するのは代理店となる。「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。すなわち、広告の配信の依頼元は、広告の広告主に限らず、代理人等、その広告の配信の依頼元となるどのような主体であってもよい。
また、広告主端末30は、情報処理装置100から情報提供を受信し、情報処理装置100へ情報を送信する。例えば、広告主端末30は、広告主による指定を受け付けるためのコンテンツ(「指定用コンテンツ」ともいう)を情報処理装置100から受信する。例えば、広告主端末30は、広告主による分析対象とする広告の指定を受け付けるための指定用コンテンツを情報処理装置100から受信する。例えば、広告主端末30は、指定用コンテンツにより広告主が指定した広告を示す情報を情報処理装置100へ送信する。広告主端末30は、広告主が指定する広告を示す情報を情報処理装置100送信する。例えば、広告主端末30は、広告主が指定する広告を示す情報を情報処理装置100送信する。
配信サーバ20は、ユーザに対して広告等の各種のコンテンツを配信するサーバ装置である。配信サーバ20は、依頼元からコンテンツの配信の依頼を受け付け、依頼されたコンテンツをユーザに対して配信する。配信サーバ20は、コンテンツの配信の依頼元が利用する依頼元装置から各種のコンテンツの配信の依頼を受け付け、依頼を受け付けたコンテンツを配信する。配信サーバ20は、広告主端末30から広告の配信の依頼を受け付け、依頼された広告を配信する。配信サーバ20は、ユーザ端末10から各種のコンテンツの配信の要求を受け付け、受け付けたコンテンツをユーザ端末10に配信する。配信サーバ20は、ユーザ端末10から広告の配信の要求を受け付け、受け付けた広告をユーザ端末10に配信する。
また、配信サーバ20は、広告などのコンテンツの配信ログやユーザの行動履歴等の様々な履歴情報を保持する。配信サーバ20は、ユーザへの提供された広告やユーザの訪問ページといったアクセスログを保持している。また、配信サーバ20は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザの購入履歴に関する情報を取得してもよい。具体的には、配信サーバ20は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザが広告主にとって利益につながる行動(例えば、広告の広告対象商品の購入等)を起こしたか否かに関する情報を取得してもよい。
配信サーバ20は、情報処理装置100へ情報提供を行う。配信サーバ20は、情報処理装置100が処理に必要な様々な情報を情報処理装置100へ送信する。配信サーバ20は、広告等のコンテンツの配信に関する情報を情報処理装置100へ提供する。例えば、配信サーバ20は、コンテンツ配信において収集した各種情報を情報処理装置100へ提供する。例えば、配信サーバ20は、配信した広告に対するユーザのクリック操作等の各種の操作等、広告配信後のユーザの行動に関する履歴等の様々な情報を情報処理装置100へ提供する。配信サーバ20は、広告主端末30及びユーザ端末10から収集した情報を情報処理装置100へ提供する。
また、情報処理装置100は、広告等のコンテンツを配信するサーバ装置として機能してもよい。すなわち、情報処理装置100が配信サーバ20として機能してもよい。例えば、情報処理装置100は、配信サーバ20と一体であってもよい。この場合、情報処理装置100は、広告主端末30から入稿された広告を配信する。
ユーザ端末10は、ユーザによって利用されるコンピュータである。ユーザ端末10は、ユーザが携帯可能なデバイス(端末装置)である。ユーザ端末10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。図1は、ユーザ端末10がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、ユーザ端末10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末10と読み替えることもできる。
ユーザ端末10は、ユーザの操作に応じて各種の処理を行うコンピュータである。ユーザは、ユーザ端末10を操作することにより、広告等の各種コンテンツを閲覧したり、所望の商品等の任意の取引対象を購入したりするための各種の行動を行う。ユーザ端末10は、表示アプリ等により広告等の各種の情報を表示する。例えば、ユーザ端末10は、情報処理装置100が提供する広告を表示する。ユーザ端末10は、ショッピングアプリ等により所望の商品等の取引対象をユーザが購入するための処理を実行する。
なお、図5では、情報処理システム1の構成例として、アクセスログを集約して保持する配信サーバ20から情報処理装置100がユーザのアクセスログを取得する例を示したが、検索サーバ装置やショッピングサーバ装置といったそれぞれのサーバ装置から情報処理装置100がユーザのアクセスログを取得してもよい。
〔3.情報処理装置の構成〕
次に、図6を用いて、情報処理装置の一例である情報処理装置100について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図6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。
次に、図6を用いて、情報処理装置の一例である情報処理装置100について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図6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。
(通信部110)
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Nと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10、配信サーバ20、広告主端末30等との間で情報の送受信を行う。
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Nと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10、配信サーバ20、広告主端末30等との間で情報の送受信を行う。
(記憶部120)
記憶部120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。記憶部120は、図6に示すように、広告情報記憶部121と、広告配信履歴記憶部122と、情報提供用情報記憶部123と、ユーザ情報記憶部124とを有する。なお、記憶部120は、上記に限らず様々な情報を記憶してもよい。
記憶部120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。記憶部120は、図6に示すように、広告情報記憶部121と、広告配信履歴記憶部122と、情報提供用情報記憶部123と、ユーザ情報記憶部124とを有する。なお、記憶部120は、上記に限らず様々な情報を記憶してもよい。
(広告情報記憶部121)
広告情報記憶部121は、広告主端末30から受け付けた広告に関する各種情報を記憶する。例えば、広告情報記憶部121は、広告を識別する情報(例えば広告ID等)、その広告の対象(広告対象)となる取引対象等を示す情報(広告対象情報)、その広告の広告主を識別する情報(例えば広告主ID等)等が記憶される。例えば、広告情報記憶部121は、広告を識別する情報に対応付けて、その広告に関連する各種の情報が記憶される。
広告情報記憶部121は、広告主端末30から受け付けた広告に関する各種情報を記憶する。例えば、広告情報記憶部121は、広告を識別する情報(例えば広告ID等)、その広告の対象(広告対象)となる取引対象等を示す情報(広告対象情報)、その広告の広告主を識別する情報(例えば広告主ID等)等が記憶される。例えば、広告情報記憶部121は、広告を識別する情報に対応付けて、その広告に関連する各種の情報が記憶される。
なお、広告情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、広告以外の各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、情報処理装置100が処理に用いる各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、配信サーバ20が配信する各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。
(広告配信履歴記憶部122)
広告配信履歴記憶部122は、広告の配信履歴に関する各種情報を記憶する。広告配信履歴記憶部122は、配信先となるユーザを識別する情報(例えばユーザID等)、そのユーザに提供(配信)された広告を識別する情報(例えば広告ID等)、そのユーザに広告が配信された日時を示す情報(広告配信日時)、そのユーザが行ったクリックやコンバージョン等に関する行動情報(効果測定用履歴情報)等が記憶される。
広告配信履歴記憶部122は、広告の配信履歴に関する各種情報を記憶する。広告配信履歴記憶部122は、配信先となるユーザを識別する情報(例えばユーザID等)、そのユーザに提供(配信)された広告を識別する情報(例えば広告ID等)、そのユーザに広告が配信された日時を示す情報(広告配信日時)、そのユーザが行ったクリックやコンバージョン等に関する行動情報(効果測定用履歴情報)等が記憶される。
効果測定用履歴情報には、広告が配信されたユーザによる広告に関するクリック有無やそのユーザが行ったコンバージョンに関する行動情報等が含まれる。例えば、効果測定用履歴情報には、そのユーザによる広告に関するクリックを行った日時、そのユーザが購入する等のコンバージョンに至った取引対象等を示す情報(コンバージョン対象情報)、そのコンバージョンに至った日時(コンバージョン日時)等が含まれる。例えば、広告配信履歴記憶部122は、ユーザを識別する情報に対応付けて、そのユーザへの広告配信、そのユーザによる広告のクリックに関連する各種の情報及びそのユーザによるコンバージョンに関連する各種の情報が記憶される。
例えば、広告配信履歴記憶部122は、配信した広告に対応付けて、その広告が配信されたユーザ及び配信日時の組合せの一覧、各ユーザのその広告に対するクリック有無、及びクリックされた場合はクリックされた日時を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部122は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部122は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告のうち、一の取引対象を広告対象とする広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部122は、商品Xについて、その商品Xを購入したユーザに対応付けて、そのユーザが商品Xを購入した日時以前の所定の期間(直近1週間等)に提供された広告のうち、商品Xを広告対象とする広告を対応付けて記憶する。
なお、広告配信履歴記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、広告以外の各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、情報処理装置100が処理に用いる各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部121は、配信サーバ20が配信する各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。
(情報提供用情報記憶部123)
情報提供用情報記憶部123は、広告等のコンテンツに関する情報提供を行うために用いる各種の情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、広告等のコンテンツの分析のために用いる各種の情報を記憶する。情報提供用情報記憶部123は、分析処理を実行するために用いる様々な情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、各種の関数の情報を記憶する。
情報提供用情報記憶部123は、広告等のコンテンツに関する情報提供を行うために用いる各種の情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、広告等のコンテンツの分析のために用いる各種の情報を記憶する。情報提供用情報記憶部123は、分析処理を実行するために用いる様々な情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、各種の関数の情報を記憶する。
例えば、情報提供用情報記憶部123は、改善提案の情報提供を行うために用いる記憶する。情報提供用情報記憶部123は、コンテンツの要素に、その要素に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツのデザインの要素に、そのデザインの要素に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツの色に、その色に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツの文字情報に、その文字情報に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。
なお、情報提供用情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツの要素のうち、改善すべき要素を推定する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの要素のうち、改善すべき要素を推定する推定モデルを記憶する。コンテンツのコンテンツ情報は、そのコンテンツのデザインに関する情報を含む。例えば、コンテンツのコンテンツ情報は、そのコンテンツの色、文字情報、パーツの配置等のそのコンテンツに関する様々な情報を含む。
例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、広告の広告情報を入力として、その広告の各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部123は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの色、文字情報、パーツの配置等の各要素についてスコアを出力する推定モデルを記憶する。
なお、情報処理装置100は、学習モデルを提供するモデル提供サーバ等から推定モデルを取得してもよいし、自装置で推定モデルを学習してもよい。例えば、情報処理装置100は、推定モデルを学習する場合、記憶部120に格納された学習データを用いて、推定モデルを学習する。例えば、学習データには、コンテンツのコンテンツ情報と、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素(「改善候補要素」ともいう)を示すラベル(「正解情報」ともいう)とを対応付けたデータが含まれる。例えば、コンテンツの正解情報としては、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素(改善候補要素)には「1」が割り当てられ、そのコンテンツの改善候補要素以外の要素には「0」が割り当てられる。例えば、コンテンツの正解情報としては、ある時点(時点X)までのコンテンツのコンテンツ情報に、そのコンテンツについて色を改善した場合効果の改善があった場合、色が改善候補要素であり、色には「1」が割り当てられ、文字情報、パーツの配置等の色以外の要素には「0」が割り当てられてもよい。
(ユーザ情報記憶部124)
ユーザ情報記憶部124は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ユーザ情報記憶部124は、各ユーザの属性情報等の種々の情報を記憶する。ユーザ情報記憶部124は、年齢、性別、居住地等のユーザの属性情報等、ユーザに関する各種の情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部124は、ユーザを識別する情報(例えばユーザID等)に、そのユーザの各種の属性情報を対応付けて記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部124は、ユーザを識別する情報(例えばユーザID等)に、そのユーザが利用するユーザ端末10を識別する情報(端末ID等)等の各種情報を対応付けて記憶する。なお、ユーザ情報記憶部124に記憶される情報は推定したものでもよい。また、個人情報は利用が許諾された場合に利用してもよく、他にも任意の情報が採用可能である。
ユーザ情報記憶部124は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ユーザ情報記憶部124は、各ユーザの属性情報等の種々の情報を記憶する。ユーザ情報記憶部124は、年齢、性別、居住地等のユーザの属性情報等、ユーザに関する各種の情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部124は、ユーザを識別する情報(例えばユーザID等)に、そのユーザの各種の属性情報を対応付けて記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部124は、ユーザを識別する情報(例えばユーザID等)に、そのユーザが利用するユーザ端末10を識別する情報(端末ID等)等の各種情報を対応付けて記憶する。なお、ユーザ情報記憶部124に記憶される情報は推定したものでもよい。また、個人情報は利用が許諾された場合に利用してもよく、他にも任意の情報が採用可能である。
なお、ユーザ情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部124は、年齢、性別、居住地以外のデモグラフィック属性情報や、興味・関心等のサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。
(制御部130)
図6の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、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(分析プログラム、決定プログラム等の各種の情報処理プログラムの一例に相当)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、コントローラであり、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る。
図6の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、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(分析プログラム、決定プログラム等の各種の情報処理プログラムの一例に相当)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、コントローラであり、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る。
図6に示すように、制御部130は、取得部131と、分析部132と、決定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する情報処理の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6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。
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、ユーザ端末10、配信サーバ20、広告主端末30等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、広告情報記憶部121や、広告配信履歴記憶部122や、情報提供用情報記憶部123や、ユーザ情報記憶部124等から各種情報を取得する。
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、ユーザ端末10、配信サーバ20、広告主端末30等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、広告情報記憶部121や、広告配信履歴記憶部122や、情報提供用情報記憶部123や、ユーザ情報記憶部124等から各種情報を取得する。
取得部131は、通信部110を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部131は、受信した情報を記憶部120に格納する。取得部131は、ユーザ端末10、配信サーバ20、または広告主端末30から各種情報を受信する。取得部131は、ユーザが使用するユーザ端末10からユーザ情報を受信する。取得部131は、配信サーバ20から履歴情報(配信実績)を受信する。取得部131は、広告の配信実績を取得する。
取得部131は、配信対象となる対象コンテンツの配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部131は、配信期間が条件を満たす対象コンテンツの効果情報を取得する。取得部131は、配信期間が閾値以上である対象コンテンツの効果情報を取得する。取得部131は、対象コンテンツである対象広告の効果情報を取得する。取得部131は、対象広告の効果を示す広告指標を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部131は、対象広告のクリックに関する広告指標を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部131は、対象広告のクリック率を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。
取得部131は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する。取得部131は、配信期間が条件を満たす改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。取得部131は、配信期間が閾値以上である改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。取得部131は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報を取得する。取得部131は、改善対象コンテンツである改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部131は、広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部131は、クリックに関する広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部131は、クリック率が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。
取得部131は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部131は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部131は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部131は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々の効果を示す広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々のクリック率の効果履歴情報を取得する。
取得部131は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部131は、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報を取得する。取得部131は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部131は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部131は、所定の依頼元の対象コンテンツである対象広告に関する対象コンテンツ情報を取得する。取得部131は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々の効果を示す広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部131は、複数の広告の各々のクリック率の効果履歴情報を取得する。
(分析部132)
分析部132は、コンテンツに関する分析処理を実行する。分析部132は、広告に関する分析処理を実行する。分析部132は、取得部131により取得された情報を用いて、分析処理を実行する。分析部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、分析処理を実行する。分析部132は、分析処理により分析結果を生成する。
分析部132は、コンテンツに関する分析処理を実行する。分析部132は、広告に関する分析処理を実行する。分析部132は、取得部131により取得された情報を用いて、分析処理を実行する。分析部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、分析処理を実行する。分析部132は、分析処理により分析結果を生成する。
分析部132は、情報の分析に関する種々の従来技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、コンテンツの分析に関する種々の従来技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、文字情報の分析に関する技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、形態素解析等の各種の文字列解析の技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、画像情報の分析に関する技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、画像認識、画像解析等の技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部132は、コンテンツに含まれる文字解析や画像解析により、分析処理を実行する。
分析部132は、各種情報を生成する生成処理を実行する。例えば、分析部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、分析部132は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、生成処理を実行する。分析部132は、分析処理の結果に基づいて、生成処理を実行する。
分析部132は、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、一のコンテンツと、他のコンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第1のコンテンツと、効果が低い第2のコンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、第1のコンテンツと、第2のコンテンツとに基づいて、コンテンツのデザインに関する分析処理を実行する。
分析部132は、第1のコンテンツの色と、第2のコンテンツの色とに基づいて、色に関する分析処理を実行する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字情報と、第2のコンテンツに含まれる文字情報とに基づいて、文字情報に関する分析処理を実行する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第2のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとに基づいて、フォントサイズに関する分析処理を実行する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第2のコンテンツに含まれる文字情報の量とに基づいて、文字情報の量に関する分析処理を実行する。
分析部132は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析処理を実行する。
分析部132は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。
分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部132は、良コンテンツと、対象コンテンツとに基づいて、コンテンツのデザインに関する分析処理を実行する。分析部132は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色とに基づいて、色に関する分析処理を実行する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報とに基づいて、文字情報に関する分析処理を実行する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとに基づいて、フォントサイズに関する分析処理を実行する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量とに基づいて、文字情報の量に関する分析処理を実行する。
分析部132は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部132は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。
分析部132は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果が所定の条件を満たすコンテンツである第1のコンテンツと、効果が所定の条件を満たさないコンテンツである第2のコンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第1のコンテンツと、効果が低い第2のコンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。
分析部132は、第1のコンテンツと、第2のコンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を生成する。分析部132は、第1のコンテンツの色と、第2のコンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を生成する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字情報と、第2のコンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を生成する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第2のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を生成する。分析部132は、第1のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第2のコンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を生成する。
分析部132は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析情報を生成する。
分析部132は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。分析部132は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。
分析部132は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を生成する。分析部132は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を生成する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を生成する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を生成する。分析部132は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を生成する。
分析部132は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部132は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。
なお、情報処理装置100が自装置で推定モデルを学習する場合、分析部132が学習部として機能してもよい。分析部132は、学習モデル(モデル)を学習する学習処理を実行する。例えば、分析部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、学習処理を実行する。分析部132は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、分析部132は、学習により生成したモデルを情報提供用情報記憶部123に格納する。
例えば、分析部132は、コンテンツのコンテンツ情報と、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素(改善候補要素)を示すラベル(正解情報)とを対応付けた学習データを用いて学習処理を実行する。例えば、分析部132は、学習データを用いた学習処理により推定モデルを生成する。
例えば、情報処理装置100は、推定モデルが出力するスコアが、推定モデルに入力したコンテンツのコンテンツ情報に対応付けられた正解情報(ラベル)に近づくように、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置100は、コンテンツのコンテンツ情報が入力された推定モデルが出力する各要素のスコアが、そのコンテンツに対応付けられた正解情報に近づくように学習処理を行う。例えば、情報処理装置100は、コンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、そのコンテンツの改善候補要素に対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。
例えば、情報処理装置100は、正解情報で「1」が割り当てられた要素があるコンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、「1」が割り当てられた要素のスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。また、例えば、情報処理装置100は、正解情報が「0」が割り当てられた要素があるコンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、「0」が割り当てられた要素のスコアが「0」に近づくように、学習処理を行う。
例えば、情報処理装置100は、学習処理によりノード間で値が伝達する際に考慮される重み(すなわち、接続係数)の値を調整する。このように、情報処理装置100は、推定モデルにおける出力と、入力に対応する正解情報との誤差が少なくなるようにパラメータ(接続係数)を補正するバックプロパゲーション等の処理により推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置100は、所定の損失(ロス)関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことにより推定モデルを生成する。これにより、情報処理装置100は、推定モデルのパラメータを学習する学習処理を行うことができる。
なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、SVM(Support Vector Machine)等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習(ディープラーニング)の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。すなわち、情報処理装置100は、学習データに含まれるコンテンツ情報が入力された場合に、正解情報に対応するスコアを出力するように推定モデルを学習可能であれば、どのような手法により推定モデルの生成を行ってもよい。
(決定部133)
決定部133は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部133は、決定処理により決定した情報を記憶部120に格納する。例えば、決定部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部133は、分析部132により分析された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部133は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。
決定部133は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部133は、決定処理により決定した情報を記憶部120に格納する。例えば、決定部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部133は、分析部132により分析された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部133は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。
決定部133は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たすか否かを判定する。決定部133は、対象コンテンツが所定の条件を満たすと判定した場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を生成する。決定部133は、対象コンテンツの通知情報の提供先を対象コンテンツの配信の依頼元に決定する。決定部133は、対象広告の通知情報の提供先を対象広告の広告主に決定する。
決定部133は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツに関する変更を促す通知情報を生成する。決定部133は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツのデザインの変更を促す通知情報を生成する。決定部133は、対象コンテンツの効果が所定の態様で低下する場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部133は、所定の期間ごとの対象コンテンツの効果のうち、一の期間である第1の期間に対応する効果が第1の期間よりも前の期間である第2の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。
決定部133は、所定の期間のうち最新の期間である第1の期間に対応する効果が第2の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部133は、第1の期間に対応する効果が、所定の期間のうち最初の期間である第2の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。
決定部133は、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部133は、対象広告の広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部133は、対象広告のクリックに関する広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部133は、対象広告のクリック率の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。
決定部133は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象コンテンツの改善施策情報の提供先を改善対象コンテンツの配信の依頼元に決定する。決定部133は、改善対象広告の改善施策情報報の提供先を改善対象広告の広告主に決定する。
決定部133は、改善対象コンテンツに関する変更を促す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を生成する。
決定部133は、履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。決定部133は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。
決定部133は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部133は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。
決定部133は、分析情報の提供先を所定の依頼元に決定する。決定部133は、分析情報の提供先を複数の広告の広告主に決定する。決定部133は、分析情報の提供先を対象広告の広告主に決定する。
決定部133は、各種情報を生成する生成処理を実行する。例えば、決定部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、決定部133は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、生成処理を実行する。決定部133は、決定した情報に基づいて、生成処理を実行する。
決定部133は、コンテンツを生成する。決定部133は、例えば、決定部133は、Java(登録商標)等の種々の技術を適宜用いて、ユーザ端末10へ提供する画面(コンテンツ)を生成する。なお、決定部133は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、ユーザ端末10へ提供する画面(コンテンツ)を生成してもよい。また、例えば、決定部133は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
(提供部134)
提供部134は、各種情報を提供する。提供部134は、コンテンツに関する各種情報を提供する。提供部134は、広告に関する各種情報を提供する。提供部134は、通信部110を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部134は、ユーザ端末10、配信サーバ20、または広告主端末30へ各種情報を送信する。提供部134は、分析処理の結果を広告主端末30へ送信する。
提供部134は、各種情報を提供する。提供部134は、コンテンツに関する各種情報を提供する。提供部134は、広告に関する各種情報を提供する。提供部134は、通信部110を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部134は、ユーザ端末10、配信サーバ20、または広告主端末30へ各種情報を送信する。提供部134は、分析処理の結果を広告主端末30へ送信する。
提供部134は、取得部131により取得された情報を提供する。提供部134は、分析部132により分析された情報を提供する。提供部134は、分析部132により分析された分析結果を広告主端末30へ送信する。例えば、提供部134は、分析部132により生成された情報を広告主端末30へ送信する。提供部134は、決定部133により決定された情報を提供する。例えば、提供部134は、決定部133により生成された情報を提供する。
提供部134は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を提供する。提供部134は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの通知情報を対象コンテンツの配信の依頼元に提供する。提供部134は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの通知情報を対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信する。提供部134は、所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を対象広告の広告主が利用する広告主端末30に送信する。
提供部134は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツに関する変更を促す通知情報を提供する。提供部134は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツのデザインの変更を促す通知情報を提供する。提供部134は、対象コンテンツの効果が所定の態様で低下する場合、所定の条件を満たすとして、対象コンテンツの通知情報を提供する。
提供部134は、所定の期間ごとの対象コンテンツの効果のうち、一の期間である第1の期間に対応する効果が第1の期間よりも前の期間である第2の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。提供部134は、所定の期間のうち最新の期間である第1の期間に対応する効果が第2の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。提供部134は、第1の期間に対応する効果が、所定の期間のうち最初の期間である第2の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。
提供部134は、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象広告の効果の低下に関する通知情報を提供する。提供部134は、対象広告の広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。提供部134は、対象広告のクリックに関する広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。提供部134は、対象広告のクリック率の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。
提供部134は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの配信の依頼元に提供する。提供部134は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信する。提供部134は、所定の条件を満たす場合、改善対象広告の改善施策情報を改善対象広告の広告主が利用する広告主端末30に送信する。
提供部134は、改善対象コンテンツに関する変更を促す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を提供する。
提供部134は、履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。提供部134は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。
提供部134は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部134は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
提供部134は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信する。提供部134は、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、複数の広告の広告主が利用する広告主端末30に送信する。
提供部134は、複数のコンテンツのうち、効果が所定の条件を満たすコンテンツである第1のコンテンツと、効果が所定の条件を満たさないコンテンツである第2のコンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第1のコンテンツと、効果が低い第2のコンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、第1のコンテンツと、第2のコンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供する。
提供部134は、第1のコンテンツの色と、第2のコンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供する。提供部134は、第1のコンテンツに含まれる文字情報と、第2のコンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供する。提供部134は、第1のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第2のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供する。提供部134は、第1のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第2のコンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供する。
提供部134は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。
提供部134は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信する。提供部134は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、対象広告の広告主が利用する広告主端末30に送信する。
提供部134は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供する。
提供部134は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供する。提供部134は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供する。提供部134は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供する。提供部134は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供する。
提供部134は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部134は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。
〔4.処理フロー〕
次に、図7~図10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~図10は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
次に、図7~図10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~図10は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、図7について説明する。例えば、図7は、情報処理装置100が行う効果が低下しているコンテンツについての通知の一例を示す。図7では、情報処理装置100は、配信対象となる対象コンテンツの配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する(ステップS101)。そして、情報処理装置100は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を提供する(ステップS102)。
次に、図8について説明する。例えば、図8は、情報処理装置100が行う改善施策に関する情報提供の一例を示す。図8では、情報処理装置100は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する(ステップS201)。そして、情報処理装置100は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する(ステップS202)。
次に、図9について説明する。例えば、図9は、情報処理装置100が行う一の依頼元の複数のコンテンツ間の比較に基づく情報提供の一例を示す。図9では、情報処理装置100は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する(ステップS301)。そして、情報処理装置100は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する(ステップS302)。
次に、図10について説明する。例えば、図10は、情報処理装置100が行う各依頼元のコンテンツ間の比較に基づく情報提供の一例を示す。図10では、情報処理装置100は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する(ステップS401)。また、情報処理装置100は、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報を取得する(ステップS402)。そして、情報処理装置100は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する(ステップS403)。
〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、提供部134とを有する。取得部131は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する。提供部134は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、提供部134とを有する。取得部131は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する。提供部134は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、配信による効果が低下した改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、配信期間が条件を満たす改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、配信期間が条件を満たす改善対象コンテンツのコンテンツ情報を用いることにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、配信期間が閾値以上である改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、配信期間が閾値以上である改善対象コンテンツのコンテンツ情報を用いることにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの配信の依頼元に提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの配信の依頼元に提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツに関する変更を促す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツのデザインの変更を促す改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報を取得する。提供部134は、履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、改善対象コンテンツである改善対象広告の改善施策情報を取得する。提供部134は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。提供部134は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、クリックに関する広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。提供部134は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部131は、クリック率が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。提供部134は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。
〔6.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置100等の情報処理装置は、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、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。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、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、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置100等の情報処理装置は、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、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。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、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、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納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格納する。
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、所定の通信網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所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
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、及び、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、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまた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、または半導体メモリ等である。
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またはデータ(例えば、第1モデル、第2モデル)を実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムまたはデータ(例えば、第1モデル、第2モデル)を記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムまたはデータ(例えば、第1モデル、第2モデル)を取得してもよい。
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。
〔7.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。
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。
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。
また、上述してきた実施形態は、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。
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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
1 情報処理システム
10 ユーザ端末
20 配信サーバ
30 広告主端末
100 情報処理装置
121 広告情報記憶部
122 広告配信履歴記憶部
123 情報提供用情報記憶部
124 ユーザ情報記憶部
131 取得部
132 分析部
133 決定部
134 提供部
10 ユーザ端末
20 配信サーバ
30 広告主端末
100 情報処理装置
121 広告情報記憶部
122 広告配信履歴記憶部
123 情報提供用情報記憶部
124 ユーザ情報記憶部
131 取得部
132 分析部
133 決定部
134 提供部
Claims (19)
- 配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する取得部と、
前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記取得部は、
配信期間が条件を満たす前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記配信期間が閾値以上である前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報を取得する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツの前記改善施策情報を前記改善対象コンテンツの配信の依頼元に提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツの前記改善施策情報を前記改善対象コンテンツの前記依頼元が利用する端末装置に送信する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツに関する変更を促す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツのデザインの変更を促す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツの色の変更を促す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
過去に実施された前記改善施策の履歴を示す履歴情報を取得し、
前記提供部は、
前記履歴情報に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記履歴情報のうち、前記改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、前記改善対象コンテンツの前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記改善対象コンテンツと前記類似コンテンツとの比較に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記改善対象コンテンツである改善対象広告の前記改善施策情報を取得し、
前記提供部は、
前記改善対象広告の前記コンテンツ情報に基づいて、前記改善対象広告の前記効果を対象とする前記改善施策を示す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
広告指標が低下した前記改善対象広告の前記改善施策情報を取得し、
前記提供部は、
前記改善対象広告の前記広告指標を対象とする前記改善施策を示す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項14に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
クリックに関する前記広告指標が低下した前記改善対象広告の前記改善施策情報を取得し、
前記提供部は、
前記改善対象広告の前記クリックに関する前記広告指標を対象とする前記改善施策を示す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項15に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
クリック率が低下した前記改善対象広告の前記改善施策情報を取得し、
前記提供部は、
前記改善対象広告の前記クリック率を対象とする前記改善施策を示す前記改善施策情報を提供する
ことを特徴とする請求項16に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する取得工程と、
前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する取得手順と、
前記改善対象コンテンツの前記コンテンツ情報に基づいて、前記改善対象コンテンツの前記効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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JP2022144058A Pending JP2024039471A (ja) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
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JP (1) | JP2024039471A (ja) |
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2022
- 2022-09-09 JP JP2022144058A patent/JP2024039471A/ja active Pending
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