JP4948573B2

JP4948573B2 - 広告課金装置及び方法

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Publication number: JP4948573B2
Application number: JP2009165184A
Authority: JP
Inventors: 徹高田
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2009-07-14
Filing date: 2009-07-14
Publication date: 2012-06-06
Anticipated expiration: 2029-07-14
Also published as: JP2011022675A

Description

本発明は、ウェブ広告の課金計算に関する。

インターネット等のいわゆるウェブ広告の分野において、ＩＤ登録時などに登録ユーザが入力した性別、年齢、居住地域などの属性（以下「登録属性」と呼ぶこととする）に対応した広告を選択的に表示するサービスがあり、ターゲティング広告と呼ばれる。ターゲティング広告では、広告ごとに表示対象者の属性を広告主に指定させ、ログインＩＤなどで識別するユーザが該当する属性の場合に、対応する広告を表示し、その広告料金は、所定回数（例えば千回）表示あたりの単価や、クリックされた場合あたりのクリック単価などの形で事前に一律に定められる。

また、ユーザ登録などが無くとも、アクセスしてきたユーザの行動履歴すなわち閲覧したページや検索したキーワードなどから属性を推定し、それに合った広告を選択して表示する技術も提案されている（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。

特開２００３−１５０８４４号公報

サーチテリア株式会社、「属性推測ターゲティング」、［online］、［2009年6月28日検索］、インターネット〈URL:http://www.searchteria.co.jp/news/pr20090106.html〉

しかし、推定による属性（以下「推定属性」と呼ぶこととする）については、登録属性と比べ、行動履歴のどの点から推定したかなどにも応じて、表示の都度、確実度などの性質が異なるため、一律単価を基本とした広告料金の計算になじまないという課題があり、特に、何万回といった大規模な表示回数や、複数の属性を組み合わせて対象者を絞込むような場合はさらに複雑となるため、現実の実施は困難であった。

本発明は上記の課題に基づくもので、その目的は、推定属性を利用したターゲティング広告において、推定属性の該当率に比例した計算により、複雑大規模な場合を含めて、客観的に妥当な広告課金を実現することである。

上記の目的をふまえ、本発明の一態様は、コンピュータが、通信ネットワーク経由でアクセスしてくるユーザ端末に配信する広告の課金額を計算する広告課金装置において、ユーザ端末を識別しユーザ端末ごとのアクセスにおける行動履歴を所定の履歴記憶手段に記憶させる識別記録手段と、行動履歴に含まれる要素値又はその組合せに対して、推定される属性値及びその該当率を対応付けたパターンデータを予め複数記憶しているパターンデータ記憶手段と、識別された前記ユーザ端末に対応する前記行動履歴と前記各パターンデータとを照合することにより属性値を推定する推定手段と、各広告の内容と、配信の条件となる対象者の属性値と、広告単価と、を対応付けて記憶している広告記憶手段と、推定した属性値に対応する広告を前記広告記憶手段から検索してユーザ端末に配信する広告配信手段と、推定した属性値に基づいて配信した広告について、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記広告単価に乗じて課金額を計算する金額計算手段と、を有することを特徴とする。

本発明の他の態様は、上記態様を方法という見方から捉えたもので、各広告の内容と、配信の条件となる対象者の属性値と、広告単価と、を対応付けて記憶している広告記憶手段と、行動履歴に含まれる要素値又はその組合せに対して、推定される属性値及びその該当率を対応付けたパターンデータを予め複数記憶しているパターンデータ記憶手段と、を有し、コンピュータが、通信ネットワーク経由でアクセスしてくるユーザ端末に配信する広告の課金額を計算する広告課金装置における広告課金方法であって、ユーザ端末を識別しユーザ端末ごとのアクセスにおける行動履歴を所定の履歴記憶手段に記憶させる識別記録処理と、識別された前記ユーザ端末に対応する前記行動履歴と前記各パターンデータとを照合することにより属性値を推定する推定処理と、推定した属性値に対応する広告を前記広告記憶手段から検索してユーザ端末に配信する広告配信処理と、推定した属性値に基づいて配信した広告について、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記広告単価に乗じて課金額を計算する金額計算処理と、を含むことを特徴とする。

このように、推定属性に基づく広告配信ごとに、推定した属性値に対応する該当率を、登録属性の広告単価に乗じて課金額を計算するという簡明な処理により、属性の確実性に応じた広告料金を広告主が負担することになり、複数の属性を組み合わせたり件数が多い場合でも、客観的に妥当な広告課金が実現できる。

本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記広告記憶手段は、一の広告について複数の前記属性値を記憶しているうち、一の属性値については必須の属性値として広告単価を対応付け、他の属性値は該当する場合の割増率又は割増額を対応付けて記憶しており、前記金額計算手段（処理）は、前記他の属性値について前記推定した属性値を用いた場合は、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、前記割増率又は割増額に乗じて、前記一の属性値の広告単価に加算することを特徴とする。

このように、検索連動広告などで、必須のキーワード指定に、該当すれば割増を上乗せするような付加的属性を指定し、その付加的属性が推定属性ならその割増幅にも該当率を乗じる扱いにより、必須の属性値に推定属性を組み合わせるような複雑な場合についても、客観的に妥当な広告課金が容易に実現可能となる。

なお、上記の各態様に対応する方法又はプログラムといった他のカテゴリや、以下に説明するさらに具体的な各態様も、本発明に含まれる。

以上のように、本発明によれば、推定属性を利用したターゲティング広告において、推定属性の該当率に比例した計算により、複雑大規模な場合を含めて、客観的に妥当な広告課金を実現することが可能となる。

本発明の実施形態の構成を示す機能ブロック図。本発明の実施形態における各情報（データ）を例示する図。本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャート。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」と呼ぶ）について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。

〔１．構成〕
本実施形態は、図１（構成図）に示すように、コンピュータが、通信ネットワーク経由でアクセスしてくるユーザ端末Ｔ２に配信する広告の課金額を計算する広告課金装置（以下「本装置」とも呼ぶ）１に関するものである。実際の構成としては、本装置１全体を複数のサーバ装置で実現したり、単一の手段を複数のサーバ装置で実現したり、複数の手段を単一のサーバ装置で実現したり、各端末Ｔ（Ｔ１，Ｔ２など）を含めて本発明の対象物であるシステムとして把握してもよい。また、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インタフェース）やネットワークコンピューティングなどで外部のプラットフォームその他を呼び出すことで、一部の機能を実現してもよい。

すなわち、図１は、説明のための単純な構成例であり、この例において、本装置１は、一般的なコンピュータの構成として、少なくとも、ＣＰＵなどの演算制御部５と、外部記憶装置（ＨＤＤ等）や主メモリ等の記憶装置６と、図示しない通信ネットワーク（インターネットや携帯電話網など）との通信手段７（ＬＡＮアダプタなど）と、を有する。また、各端末Ｔ（Ｔ１，Ｔ２など）は、パーソナルコンピュータや携帯電話端末装置などで、ウェブブラウザなどで本装置１にアクセスする。

本装置１では、記憶装置６に予め記憶（インストール）した図示しない所定のコンピュータ・プログラムが演算制御部５を制御することで、図１に示す各手段などの要素（１０，１５…など）を実現する。これら各要素のうち、記憶手段以外の各手段は、「作用」の項以下で後述する情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段である。

また、情報の記憶手段は、記憶装置６において各種データベース（「ＤＢ」とも表す）やファイル、配列等の変数、システム設定値など任意の形式で実現できる。そのうち、パターンデータ記憶手段２０は、行動履歴に含まれる要素値又はその組合せに対して、推定される属性値と、その属性値の確率、確実度、信頼度、確信度などを意味する該当率を対応付けたパターンデータを予め複数記憶しているものである。

ここで、図２（１）は、パターンデータの一例を示すもので、各行が、行動履歴の要素値である閲覧履歴と検索キーワードとの組み合わせパターンに対して、どのような属性値がどの程度の該当率かを対応付けたものである。例えば、パターンＩＤ「Ｐ５１」のパターンデータは、あるウェブサイトのなかで「独立」（独立開業）がテーマのウェブページの閲覧歴があり（「１」）、検索エンジンをキーワード履歴に「格闘技」はあるが（「１」）、「刺繍」がない（「０」）ユーザは、「８０％」の該当率で属性値「男性」（裏を返せば、「２０％」の該当率で属性値「女性」）であり、その際、「ベビー」はそのＩＤのパターンには含まれて居ないテーマである（「−」）ことを意味している。

属性推定用のこのようなパターンデータを、どのように得るかは自由であるが、その一例としては、まず、属性を登録している多数の登録ユーザの登録属性などをもとに、適宜な統計解析などのデータマイニング手法により、特定の属性の該当者が多いと考えられる要素値の組合せを作成する。そして、その要素値の組合せに実際に該当する登録ユーザを抽出し、その属性に該当する割合を集計すれば、該当率が得られるので、対応するよう措置の組合せと結合すれば、上記のようなパターンデータとなる。

〔２．作用〕
上記のように構成した本装置１は、以下のように作用する。
〔２−１．作用の概要〕
まず、概要としては、識別記録手段１０が、不特定多数のユーザ端末Ｔ２を識別し、ユーザ端末Ｔ２ごとのアクセスにおける行動履歴を所定の履歴記憶手段１５に記憶させ、推定手段３０は、ユーザ端末Ｔ２について、前記行動履歴と前記各パターンデータとを照合することにより属性値を推定する。広告配信手段４０は、推定した属性値（「推定属性値」とも呼ぶ）に対応する広告を広告記憶手段３５から検索してユーザ端末Ｔ２に配信する。金額計算手段５０は、推定した属性値に基づいて配信した広告について、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記広告単価に乗じて課金額を計算する。

〔２−２．具体例〕
より具体的な説明のため、次のような単純な広告商品を仮定する。すなわち、広告主は、広告内容の入稿と共に、広告を表示する条件として対象者の属性値（例えば、男性又は女性、年代など。「対象属性値」とも呼ぶこととする）と、広告単価の一種である入札単価を指定し、入札単価の高い広告が優先的に表示され、広告が表示又はクリックされるたびにその入札単価が広告主に課金される。実際の広告商品は、これとは異なった組み合わせや、より複雑な計算方法などを伴うが、説明上、この単純な例を用いる。

この場合、本装置１では事前に、入稿受付手段８が、広告主の端末Ｔ１からウェブ広告であるターゲティング広告について入稿の受付すなわち受注を行う際、広告の内容として、例えば画像ファイルのアップロードとともに、その画像がクリックされたときのハイパーリンクなどでの飛び先ウェブページのＵＲＬの入力を受け付け、また、上記のような対象属性値と入札単価の入力を受け付け、これらを相互に対応付けて、図２（２）に例示するように、広告記憶手段３５に記憶させる。

ここで、図３のフローチャートは、ユーザ端末からのアクセスに対し、行動履歴を記録してそれに基づく属性推定は定期的に行い、そのように推定された属性を登録属性と併用して、アクセスしてきたその場で広告を表示する、というサイクルを実現する処理手順を示すものである。

すなわち、識別記録手段１０は、不特定多数のユーザ端末Ｔ２から、アクセスとして広告表示枠付きのウェブページの表示を要求するページ要求を受信するたび（ステップＳ１０）、ユーザ端末Ｔ２をウェブブラウザのクッキーなどで識別する（ステップＳ１２）。そして、広告配信手段４０が、識別したユーザ端末Ｔ２に対応する属性として、登録属性記憶手段１３からは登録属性の検索と読出しを試み、推定属性記憶手段３２からは推定属性の検索と読出しを試み、得られた属性に対応する広告（すなわち、ユーザ端末Ｔ２に対応する登録属性又は推定属性の少なくとも一方が、対象属性値と一致する広告）を広告記憶手段３５から検索して、アクセスしたウェブページと共に広告をユーザ端末Ｔ２に配信する（ステップＳ１４）。

ここで、登録属性については、登録受付手段１２が予め、ユーザ登録時に各ユーザ端末Ｔ２から登録を受け付けて登録属性記憶手段１３に記憶させておき、広告配信手段４０が参照する。推定属性については、後述するように、識別記録手段１０が履歴記憶手段１５に記憶させた行動履歴（例えば図２（３））から推定手段３０が推定して推定属性記憶手段３２に記憶させておき、広告配信手段４０が参照する。なお、アクセスに対して何らかの基準で特定の広告を選択する処理は「引当て」とも呼ばれる。

例えば、図２（１）のパターン（ＩＤ：「Ｐ５１」）に該当し「８０％」「男性」と推定されたユーザ端末Ｔ２に対しては、図２（２）の広告（ＩＤ：「Ｘ８７−０２」）の対象属性値が「男性」であるため、この広告を表示することが考えられる。

そして、金額計算手段５０は、登録属性に基づいて配信した広告については（ステップＳ１６：「ＮＯ」）、その入札単価（例えば「１００円」）をそのまま広告料金記憶手段５５に記憶するが（ステップＳ１８）、推定属性に基づいて配信した広告について（ステップＳ１６：「ＹＥＳ」）、その属性値の推定に用いたパターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記入札単価に乗じて課金額を計算し、広告料金記憶手段５５に記録する（ステップＳ２０）。

例えば、図２（１）のパターン（ＩＤ：「Ｐ５１」）による推定属性「男性」に基づいて、図２（２）の広告（ＩＤ：「Ｘ８７−０２」）を表示した場合、図２（４）に示すように、その該当率「８０％」を入札単価「１００円」に乗じて課金額「￥８０」を算出し、広告料金記憶手段５５に記録する。このように広告料金記憶手段５５に記録した課金額の情報（例えば図２（４））に基づいて、請求処理手段６０が、月次〆日など所定のタイミングで、広告主の端末Ｔ１に対して、課金額の集計、明細の出力や照会への対応など、広告料金請求に関する処理を行う。

さらに、識別記録手段１０は、ユーザ端末Ｔ２からのアクセスごとに、行動履歴として今回のアクセスにおける行動履歴（例えば図２（３））を所定の履歴記憶手段１５に記録する（ステップＳ２２）。そして、推定手段３０は、夜間バッチ処理など属性推定のための所定のタイミングごとに（ステップＳ２４）、各ユーザ端末Ｔ２について、上記のように履歴記憶手段１５に蓄積されている行動履歴（例えば図２（３））と、パターンデータ記憶手段２０に記憶されている各パターンデータ（例えば図２（１））とを照合することにより属性値を推定し、その結果を推定属性記憶手段３２に、追記や更新などで記録し（ステップＳ２６）、以降の広告引当てに供する。

〔３．効果〕
以上のように、本実施形態では、推定属性に基づく広告配信ごとに、推定した属性値に対応する該当率を、登録属性の広告単価に乗じて課金額を計算するという簡明な処理により、属性の確実性に応じた広告料金を広告主が負担することになり、複数の属性を組み合わせたり件数が多い場合でも、客観的に妥当な広告課金が実現できる。

〔４．他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、本発明において、各手段などの要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路や、今後登場する非ノイマン型等の情報処理機構で実現してもよい。また、各構成図、データの図、フローチャートの図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その順序や具体的内容などは適宜変更可能である。

例えば、上記実施形態では、推定属性を登録属性と併用する例を示したが、登録属性については、広告引当てでの併用は必須ではなく、専ら基準となる広告単価に関連する概念であってもよい。また、上記実施形態では、広告単価として入札単価を例示したが、本発明の適用対象は検索連動広告のような入札方式の広告には限定されないので、広告単価は、料金表や広告主との契約などで約定する固定単価でもよいし、もちろん、クリック課金に限らず表示回数（インプレッション）課金や、アクセス後の成約実績（コンバージョン）課金など、課金の基準も自由である。

また、上記実施形態では、性別年齢などの基本的な属性（いわゆる「デモグラフィック」）のみを広告主が指定し、属性推定の場合は本来の入札単価に該当率を乗じる例を示したが、これは単なる説明のための例示に過ぎないので、本発明はこれに限定されるものではなく、他のパターンの広告に適用することもできる。

例えば、必須の属性値に推定属性値を組み合わせるような複雑な場合にも本発明は適用可能である。具体的には、例えば、広告で指定された必須のキーワード（例えば「不動産」）が検索エンジンで入力された際、検索結果と共にその広告を表示し、その広告がクリックされると、広告主の入札したクリック入札単価１００円を広告主に課金するような商品を基本に、さらに、付加的に指定される属性（例えば「男性」）にそのユーザが該当すれば割増率２０％を広告主に課金、のような商品にも適用可能である。

この場合、入稿受付手段は広告記憶手段に、一の広告について複数の前記属性値「不動産」「男性」を記憶しているうち、一の属性値「不動産」については必須の属性値として入札単価「１００円」を対応付け、他の属性値（「付加的属性値」と呼ぶこととする）である「男性」については、該当する場合の割増率２０％（割増額２０円でもよい）を対応付けて記憶させておく。

この場合、広告事業者の運営する本装置１は、キーワード「不動産」を検索したユーザのなかで、推定属性値であっても付加的属性値「男性」と一致するユーザに対して優先的に、その広告を表示することとなる。そして、金額計算手段は、付加的属性値「男性」について推定属性を用いた場合は、その推定属性値「男性」の推定に用いたパターンデータ（例えば図２（１）のパターン（ＩＤ：「Ｐ５１」）においてその属性値「男性」に対応付けられている該当率「８０％」を、前記割増率２０％（又は割増額）に乗じて得た１６％を、前記一の属性値「不動産」の入札単価１００円に加算して課金額を１１６円と計算する。

また、属性推定の手法は自由で、例えば、いわゆるデジタルサイネージに設けたカメラで傍に居るユーザの性別や年齢などの属性を推定し、そのサイネージに広告を表示したり、さらに、そのユーザが持っている携帯電話の電波をサイネージに設けた小型アンテナ基地局で受信して端末ＩＤを特定し、その端末ＩＤをもとにその携帯電話に広告を表示したり、そのユーザが携帯電話用等のウェブサイトにアクセスしたときにその端末ＩＤをもとにウェブページに広告を表示したりするような場合についても、本発明の範囲に含まれる。この場合の行動履歴は、所定のデジタルサイネージを含む情報システム全体への接触（アクセス）におけるものである。

Ｔ（Ｔ１，Ｔ２）端末
１広告課金装置（本装置）
５演算制御部
６記憶装置
７通信手段
８入稿受付手段
１０識別記録手段
１２登録受付手段
１３登録属性記憶手段
１５履歴記憶手段
２０パターンデータ記憶手段
３０推定手段
３２推定属性記憶手段
３５広告記憶手段
４０広告配信手段
５０金額計算手段
５５広告料金記憶手段
６０請求処理手段

Claims

コンピュータが、通信ネットワーク経由でアクセスしてくるユーザ端末に配信する広告の課金額を計算する広告課金装置において、
ユーザ端末を識別しユーザ端末ごとのアクセスにおける行動履歴を所定の履歴記憶手段に記憶させる識別記録手段と、
行動履歴に含まれる要素値又はその組合せに対して、推定される属性値及びその該当率を対応付けたパターンデータを予め複数記憶しているパターンデータ記憶手段と、
識別された前記ユーザ端末に対応する前記行動履歴と前記各パターンデータとを照合することにより属性値を推定する推定手段と、
各広告の内容と、配信の条件となる対象者の属性値と、広告単価と、を対応付けて記憶している広告記憶手段と、
推定した属性値に対応する広告を前記広告記憶手段から検索してユーザ端末に配信する広告配信手段と、
推定した属性値に基づいて配信した広告について、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記広告単価に乗じて課金額を計算する金額計算手段と、
を有することを特徴とする広告課金装置。
前記広告記憶手段は、一の広告について複数の前記属性値を記憶しているうち、一の属性値については必須の属性値として広告単価を対応付け、他の属性値は該当する場合の割増率又は割増額を対応付けて記憶しており、
前記金額計算手段は、前記他の属性値について前記推定した属性値を用いた場合は、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、前記割増率又は割増額に乗じて、前記一の属性値の広告単価に加算する
ことを特徴とする請求項１記載の広告課金装置。
各広告の内容と、配信の条件となる対象者の属性値と、広告単価と、を対応付けて記憶している広告記憶手段と、
行動履歴に含まれる要素値又はその組合せに対して、推定される属性値及びその該当率を対応付けたパターンデータを予め複数記憶しているパターンデータ記憶手段と、
を有し、コンピュータが、通信ネットワーク経由でアクセスしてくるユーザ端末に配信する広告の課金額を計算する広告課金装置における広告課金方法であって、
ユーザ端末を識別しユーザ端末ごとのアクセスにおける行動履歴を所定の履歴記憶手段に記憶させる識別記録処理と、
識別された前記ユーザ端末に対応する前記行動履歴と前記各パターンデータとを照合することにより属性値を推定する推定処理と、
推定した属性値に対応する広告を前記広告記憶手段から検索してユーザ端末に配信する広告配信処理と、
推定した属性値に基づいて配信した広告について、その属性値の推定に用いた前記パターンデータにおいてその属性値に対応付けられている該当率を、その広告に対応する前記広告単価に乗じて課金額を計算する金額計算処理と、
を含むことを特徴とする広告課金方法。