JP6100741B2 - 抽出装置、抽出方法および抽出プログラム - Google Patents
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Description
以下では、図1及び図2を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図1及び図2では、本願に係る抽出装置に対応する広告装置100によって配信処理及び抽出処理が行われる例を示す。まず、図1を用いて、実施形態に係る広告配信の一例を説明する。図1は、実施形態に係る広告コンテンツが表示されるウェブページの一例を示す図である。
次に、図3を用いて、実施形態に係る広告装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る広告装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、広告装置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は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ユーザ端末10、広告主端末20及び検索サーバ30との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部110は、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。
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。図3の例では、記憶部120は、LP情報記憶部121と、キーワード情報記憶部122とを有する。
LP情報記憶部121は、LPに関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係るLP情報記憶部121の一例を示す。図4に示した例では、LP情報記憶部121は、「広告主ID」、「LP」、「広告コンテンツ」、「入札キーワード」といった項目を有する。
は、「広告コンテンツ」に「AD01」や「AD02」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、広告コンテンツの宣伝内容であるテキストデータや、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
キーワード情報記憶部122は、キーワードに関する情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係るキーワード情報記憶部122の一例を示す。図5に示した例では、キーワード情報記憶部122は、「入札キーワード」、「LP」、「LP単語ベクトル」、「キーワード単語ベクトル」といった項目を有する。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、広告装置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(Random Access Memory)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。
入稿受付部131は、広告コンテンツの入稿を受け付ける。また、入稿受付部131は、広告コンテンツの入稿とともに、広告コンテンツのリンク先となるLPのURLや、広告コンテンツに対応する入札キーワードを受け付ける。そして、入稿受付部131は、受け付けた広告コンテンツや、LPに関する情報や、入札キーワードをLP情報記憶部121に格納する。
生成部132は、入稿受付部131によって受け付けられたLPや入札キーワードの特徴情報を生成する。例えば、生成部132は、特徴情報として、既存のLPや、新規LPや、入札キーワードに対応する単語ベクトルを生成する。そして、生成部132は、生成した単語ベクトルをキーワード情報記憶部122に格納する。
算出部133は、キーワードに紐づけられた既存のLPの特徴情報と、任意の単語を含む新規LPの特徴情報との類似度を算出する。ここで、広告装置100は、広告配信サービスにおいて、複数のキーワードの入札や、複数の広告コンテンツの入稿を受け付けているため、入札キーワードと既存のLPとの組み合わせは複数存在する。このとき、算出部133は、特徴情報の類似度の算出をキーワード毎に実行する。図5を例とすると、算出部133は、入札キーワードK001を処理対象とする場合には、入札キーワードK001と紐づけられた既存のLPであるLP01、LP02、LP03の各々の特徴情報と、新規LPの特徴情報との類似度を算出する。すなわち、算出部133は、キーワードと既存のLPが紐づけられた複数の組み合わせについて、キーワード毎に、キーワードに紐づけられた全ての既存のLPの特徴情報と、新規LPの特徴情報との類似度を算出する。
抽出部134は、算出部133によって算出された特徴情報の類似度が所定の閾値以上である特徴情報に対応するキーワードを抽出する。例えば、抽出部134は、算出部133によって算出された単語ベクトルのコサイン類似度に基づき、コサイン類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する。
提示部135は、抽出部134によって抽出されたキーワードを新規LPの提供主である広告主に提示する。具体的には、提示部135は、検索サービスにおいてユーザに選択されることにより新規LPが表示される契機となるキーワード(すなわち、新規LPに紐づく入札キーワード)として、抽出部134によって抽出されたキーワードを広告主に提示する。
要求受付部136は、広告コンテンツの配信に関する要求を受け付ける。例えば、要求受付部136は、広告コンテンツの取得要求として、ユーザ端末10が表示するウェブページに含まれるHTTP(Hypertext Transfer Protocol)リクエストを受け付ける。また、要求受付部136は、検索サーバ30から検索クエリに関する情報を受け付ける。
配信部137は、広告コンテンツを配信する。例えば、配信部137は、要求受付部136が受け付けたHTTPリクエストに従い、ユーザ端末10に広告コンテンツを配信する。配信部137は、要求受付部136によって広告コンテンツの取得要求が受け付けられた場合に、配信候補の広告コンテンツをLP情報記憶部121から選択する。
次に、図7を用いて、実施形態に係る広告装置100が実行する抽出処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る広告装置100による抽出処理手順を示すフローチャートである。
上述した実施形態は、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、他の実施形態について説明する。
上記実施形態において、広告装置100は、既存のLPや、既存のLPに紐づく入札キーワードや、新規LPに対応する単語ベクトルを生成し、生成した単語ベクトル同士の類似度を算出することにより、新規LPに紐づかせるキーワードを抽出する例を示した。ここで、広告装置100は、LPに限らず、他の情報を用いて、新規LPに紐づかせるキーワードを抽出してもよい。例えば、広告装置100は、LPに代えて、LPをリンク先とする広告コンテンツを利用することができる。この点について、図8を用いて説明する。
また、広告装置100は、抽出したキーワードが新規LPに紐づけられた後に、新規LPをリンク先とする広告コンテンツが何回表示されたか、などの結果を取得してもよい。すなわち、広告装置100は、広告コンテンツの表示回数や、ユーザから広告コンテンツがクリックされた回数などを取得する。言い換えれば、広告装置100は、抽出したキーワードを広告主が入札キーワードとした場合の効果を測定する。そして、広告装置100は、取得したCTRや、CVRなどの指標をさらに用いて、上記抽出処理に利用してもよい。このように、広告装置100は、抽出したキーワードによる広告効果などの結果を測定し、かかる結果が反映された学習モデルにより、キーワードを抽出してもよい。これにより、広告装置100は、処理を繰り返すことにより、よりユーザから検索されやすく広告効果を向上させやすいキーワードを抽出することができる。このため、広告装置100は、広告コンテンツの広告効果をより高めることができる。
上記実施形態において、広告主は、広告主端末20を用いて、広告装置100に広告コンテンツを入稿する例を示した。しかし、広告主は、自ら広告装置100に広告コンテンツを入稿せずに、かかる処理を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告装置100にかかる処理をするのは代理店となる。すなわち、「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20だけでなく代理店によって利用される代理店端末を含む概念であるものとする。
また、配信部137は、広告コンテンツの配信において、同じ入札キーワードに紐づく広告コンテンツが複数ある場合には、入札キーワードの入札価格が高い広告主や、CTRの高い広告コンテンツや、入札価格及びCTRの双方が高い広告コンテンツを優先して選択するようにしてもよい。そして、配信部137は、選択した広告コンテンツをユーザ端末10に配信する。
上記実施形態において、広告装置100は、検索連動型の広告配信サービスにおける入札キーワードを抽出する例を示した。しかし、広告装置100は、上記のような検索連動型以外の広告配信に利用されてもよい。例えば、広告装置100は、キーワードに対する入札を受け付け、かかるキーワードと親和性の高い内容のウェブページに広告コンテンツを配信するような、いわゆる広告コンテンツマッチ型の広告サービスに利用されてもよい。
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、上述してきた実施形態に係る広告装置100は、例えば図9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、広告装置100を例に挙げて説明する。図9は、広告装置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、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。
上述してきたように、実施形態に係る広告装置100は、算出部133と、抽出部134とを有する。算出部133は、キーワードに紐づけられた既存のLPの特徴情報と、任意の単語を含む新規LPの特徴情報との類似度を算出する。また、抽出部134は、算出部133によって算出された類似度が所定の閾値以上である特徴情報に対応するキーワードを抽出する。
10 ユーザ端末
20 広告主端末
30 検索サーバ
100 広告装置
110 通信部
120 記憶部
121 LP情報記憶部
122 キーワード情報記憶部
130 制御部
131 入稿受付部
132 生成部
133 算出部
134 抽出部
135 提示部
136 要求受付部
137 配信部
Claims (13)
- キーワードに紐づけられた第1コンテンツの単語ベクトルと、任意の単語を含む第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出部と、
前記キーワードのうち、前記算出部によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出部と、を備え、
前記算出部は、
前記キーワードに紐づけられた第1コンテンツが複数ある場合には、前記キーワードに紐づけられた複数の第1コンテンツに対応する各単語ベクトルの重心ベクトルであって、各第1コンテンツにおける広告効果を示す指標値に基づいて各第1コンテンツに対応する各単語ベクトルに重み付けされた重心ベクトルと、前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルとの類似度を算出し、
前記抽出部は、
前記類似度が所定の閾値以上である前記重心ベクトルに対応するキーワードを抽出する、
ことを特徴とする抽出装置。 - 前記算出部は、
前記キーワードと前記第1コンテンツとが紐づけられた複数の組み合わせのうち、当該キーワード毎に、当該キーワードに紐づけられた全ての前記第1コンテンツの各単語ベクトルの重心ベクトルと、前記第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出し、
前記抽出部は、
前記算出部によって算出された前記キーワードの重心ベクトルと前記第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度が所定の閾値以上である重心ベクトルに対応するキーワードを抽出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の抽出装置。 - 前記算出部は、
前記キーワードに紐づけられた第1コンテンツに対応する単語ベクトルと、前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルとのコサイン類似度を算出し、
前記抽出部は、
前記コサイン類似度が所定の閾値以上である前記単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する、
ことを特徴とする請求項2に記載の抽出装置。 - 前記キーワードに紐づけられた第1コンテンツに対応する単語ベクトル、前記キーワードに紐づけられた複数の第1コンテンツに対応する各単語ベクトルの重心ベクトル及び前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルの少なくとも一つを生成する生成部、
をさらに備え、
前記算出部は、
前記生成部によって生成された前記単語ベクトルの少なくとも一つを用いて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の抽出装置。 - 前記生成部は、
前記第1コンテンツ又は前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルについて、該第1コンテンツ又は該第2コンテンツ内の全ての単語の出現回数の総和、所定の単語が出現する回数及び該所定の単語が前記キーワードと紐づく頻度に基づいて、該所定の単語毎に重み付けがされた前記単語ベクトルを生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の抽出装置。 - 前記算出部は、
前記第1コンテンツとして、広告主が入稿する広告コンテンツ若しくは前記広告コンテンツのリンク先となるウェブページを用い、前記キーワードとして、広告主が入札する検索クエリである入札キーワードを用い、前記第2コンテンツとして、前記第1コンテンツに対応するコンテンツとは異なるコンテンツを用いて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の抽出装置。 - 前記算出部は、
前記第1コンテンツに紐づくキーワードがユーザから入力された回数、前記第1コンテンツがユーザから選択された回数又は前記第1コンテンツが表示されることで前記第1コンテンツの提供主が得た利益に関する情報の少なくとも一つに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の抽出装置。 - 前記第2コンテンツに紐づかせるキーワードとして、前記抽出部によって抽出されたキーワードを該第2コンテンツの提供主に提示する提示部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の抽出装置。 - キーワードに紐づけられた第1コンテンツに対応する単語ベクトル、及び、任意の単語を含む第2コンテンツに対応する単語ベクトルを生成する生成部と、
前記第1コンテンツの単語ベクトルと、前記第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出部と、
前記キーワードのうち、前記算出部によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出部と、を備え、
前記生成部は、
前記第1コンテンツ又は前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルについて、該第1コンテンツ又は該第2コンテンツ内の全ての単語の出現回数の総和、所定の単語が出現する回数及び該所定の単語が前記キーワードと紐づく頻度に基づいて、該所定の単語毎に重み付けがされた前記単語ベクトルを生成する、
ことを特徴とする抽出装置。 - コンピュータが実行する抽出方法であって、
キーワードに紐づけられた第1コンテンツの単語ベクトルと、任意の単語を含む第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出工程と、
前記キーワードのうち、前記算出工程によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出工程と、を含み、
前記算出工程は、
前記キーワードに紐づけられた第1コンテンツが複数ある場合には、前記キーワードに紐づけられた複数の第1コンテンツに対応する各単語ベクトルの重心ベクトルであって、各第1コンテンツにおける広告効果を示す指標値に基づいて各第1コンテンツに対応する各単語ベクトルに重み付けされた重心ベクトルと、前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルとの類似度を算出し、
前記抽出工程は、
前記類似度が所定の閾値以上である前記重心ベクトルに対応するキーワードを抽出する、
ことを特徴とする抽出方法。 - コンピュータが実行する抽出方法であって、
キーワードに紐づけられた第1コンテンツに対応する単語ベクトル、及び、任意の単語を含む第2コンテンツに対応する単語ベクトルを生成する生成工程と、
前記第1コンテンツの単語ベクトルと、前記第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出工程と、
前記キーワードのうち、前記算出工程によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出工程と、を含み、
前記生成工程は、
前記第1コンテンツ又は前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルについて、該第1コンテンツ又は該第2コンテンツ内の全ての単語の出現回数の総和、所定の単語が出現する回数及び該所定の単語が前記キーワードと紐づく頻度に基づいて、該所定の単語毎に重み付けがされた前記単語ベクトルを生成する、
ことを特徴とする抽出方法。 - キーワードに紐づけられた第1コンテンツの単語ベクトルと、任意の単語を含む第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出手順と、
前記キーワードのうち、前記算出手順によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記算出手順は、
前記キーワードに紐づけられた第1コンテンツが複数ある場合には、前記キーワードに紐づけられた複数の第1コンテンツに対応する各単語ベクトルの重心ベクトルであって、各第1コンテンツにおける広告効果を示す指標値に基づいて各第1コンテンツに対応する各単語ベクトルに重み付けされた重心ベクトルと、前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルとの類似度を算出し、
前記抽出手順は、
前記類似度が所定の閾値以上である前記重心ベクトルに対応するキーワードを抽出する、
ことを特徴とする抽出プログラム。 - キーワードに紐づけられた第1コンテンツに対応する単語ベクトル、及び、任意の単語を含む第2コンテンツに対応する単語ベクトルを生成する生成手順と、
前記第1コンテンツの単語ベクトルと、前記第2コンテンツの単語ベクトルとの類似度を算出する算出手順と、
前記キーワードのうち、前記算出手順によって算出された類似度が所定の閾値以上である単語ベクトルに対応するキーワードを抽出する抽出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記第1コンテンツ又は前記第2コンテンツに対応する単語ベクトルについて、該第1コンテンツ又は該第2コンテンツ内の全ての単語の出現回数の総和、所定の単語が出現する回数及び該所定の単語が前記キーワードと紐づく頻度に基づいて、該所定の単語毎に重み付けがされた前記単語ベクトルを生成する、
ことを特徴とする抽出プログラム。
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