JP6259049B1 - 算出装置、算出方法及び算出プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係る算出装置100による算出処理について説明する。具体的には、図1では、算出装置100によって、ネットワーク上で配信される広告の評価に関する情報に基づいて、当該広告を入稿した広告主の信用度を算出する算出処理が行われる例について説明する。
図2を用いて、実施形態に係る算出装置100が含まれる算出システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る算出システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る算出システム1には、ユーザ端末10と、広告主端末20と、ウェブサーバ30と、算出装置100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2に示した算出システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の広告主端末20や、複数台のウェブサーバ30が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る算出装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る算出装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、算出装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、算出装置100は、算出装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10等との間で情報の送受信を行う。
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。実施形態に係る記憶部120は、広告主情報記憶部121と、素性情報記憶部122と、モデル記憶部127と、課金条件記憶部128とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。
広告主情報記憶部121は、広告主に関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る広告主情報記憶部121の一例を示す。図4に示すように、広告主情報記憶部121は、「広告主ID」、「入稿データ」、「課金額」、「配信停止日」、「配信停止理由」、「素性情報」、「信用度」といった項目を有する。また、「素性情報」の項目は、「広告情報」、「事業情報」、「財務情報」といった小項目を含む。
素性情報記憶部122は、モデル生成処理に用いられる素性に関する情報を記憶する。具体的には、素性情報記憶部122は、広告主が入稿した広告に関する情報や、広告主の事業者としての属性情報等を記憶する。図3に示すように、素性情報記憶部122は、広告情報テーブル123と、事業情報テーブル124と、財務情報テーブル125といったデータテーブルを有する。以下、各データテーブルについて順に説明する。
広告情報テーブル123は、広告主が入稿した広告に関する情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る広告情報テーブル123の一例を示す。図5に示すように、広告情報テーブル123は、「広告主ID」、「入稿データ」、「集計期間」、「インプレッション」、「CTR(Click Through Rate)」、「CVR(Conversion Rate)」といった項目を有する。
事業情報テーブル124は、広告主の事業者としての属性情報等を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係る事業情報テーブル124の一例を示す。図6に示すように、事業情報テーブル124は、「広告主ID」、「法人格」、「業種」、「広告カテゴリ」といった項目を有する。
財務情報テーブル125は、広告主の財務に関する情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る財務情報テーブル125の一例を示す。図7に示すように、財務情報テーブル125は、「広告主ID」、「財務情報」、「提供先」といった項目を有する。
モデル記憶部127は、算出装置100によって生成されたモデルに関する情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係るモデル記憶部127の一例を示す。図8に示すように、モデル記憶部127は、「モデルID」、「情報更新日」、「正解データ」といった項目を有する。
課金条件記憶部128は、算出された信用度に基づき判定される課金条件に関する情報を記憶する。ここで、図9に、実施形態に係る課金条件記憶部128の一例を示す。図9に示すように、課金条件記憶部128は、「課金条件ID」、「信用度」、「内容」といった項目を有する。
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、算出装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(算出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。
入稿受付部131は、広告主端末20から広告の入稿を受け付ける。そして、入稿受付部131は、入稿元の広告主を識別する広告主IDと、入稿された広告等を識別する入稿データとを対応付けて、広告主情報記憶部121に記憶する。
配信部132は、広告の配信機会が生じた場合に、所定の広告をユーザ端末10に配信する。なお、上述のように、実際にユーザ端末10に配信される広告のデータ自体は、算出装置100に係る広告主情報記憶部121内に記憶されていなくてもよい。例えば、配信部132は、外部に備えられた所定のストレージサーバに制御命令を送信することで、広告をユーザ端末10に配信させてもよい。
取得部133は、ネットワーク上で配信される広告であって、第1の広告主(広告主A01)から入稿された広告の評価に関する情報を取得する。
生成部134は、第1の広告主とは異なる広告主である第2の広告主から入稿された広告の評価に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、第1の広告主の広告の評価に関する情報が入力された場合に、第1の広告主と当該第2の広告主との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する。
算出部135は、取得部133によって取得された広告の評価に関する情報に基づいて、第1の広告主の信用度を算出する。例えば、算出部135は、生成部134によって生成されたモデルから出力されたスコア(指標値)に基づいて、第1の広告主の信用度を算出する。
判定部136は、算出部135によって算出された信用度に基づいて、広告主A01に対する課金条件を判定する。例えば、判定部136は、算出部135によって算出された信用度が課金条件記憶部128に保持された条件のいずれに該当するかを判定し、広告主A01に対する課金条件を判定する。
次に、図10を用いて、実施形態に係る算出装置100による生成処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る算出装置100による生成処理手順を示すフローチャートである。
上述した実施形態に係る算出装置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、上記の算出装置100の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態において、算出装置100は、広告主A01に関する情報を入力して、広告主A02との相関性を示すスコアを算出する例を示した。ここで、算出装置100は、モデルを生成するために用いられた広告主A02の情報と、モデルに入力される広告主A01の情報との取得時期を対応させるようにしてもよい。
上記実施形態において、算出装置100は、ネットワークN上で取得可能な種々の情報に基づいて、モデルを生成する例を示した。具体的には、算出装置100は、広告の評価に関する情報に基づいてモデルを生成する。ここで、算出装置100は、ユーザから取得される評価に関する情報量が一定の閾値を超えたもののみを用いて処理を行うようにしてもよい。
算出装置100は、現実の経済状態によって、出力されるスコアに補正をかけることのできるモデルを生成してもよい。例えば、算出装置100は、円高傾向のときに経営状態が良くなる広告主A01と、影響のない広告主A01と、経営状態が悪化する広告主A01とを分類する。そして、算出装置100は、モデルを生成する際には、所定期間における円の価値の動向についても素性とすることにより、円の価値の動向が加味されて補正されたスコアを出力させるモデルを生成する。算出装置100は、例えば、長期的に広告主A02及び広告主A01の情報を取得し、円の価値の動向などとの連動性に関する情報を蓄積することにより、このような補正情報をモデルに反映させる。
上記実施形態において、算出装置100は、素性情報記憶部122に記憶される各種情報を用いて処理を行う例を示した。ここで、算出装置100が扱う情報のバリエーションに関して、より詳細に説明する。
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。
また、上述してきた実施形態に係る算出装置100は、例えば図12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12は、算出装置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、実施形態に係る算出装置100は、取得部133と、算出部135とを有する。取得部133は、ネットワーク上で配信される広告であって、第1の広告主から入稿された広告の評価に関する情報を取得する。算出部135は、取得部133によって取得された広告の評価に関する情報に基づいて、第1の広告主の信用度を算出する。
10 ユーザ端末
20 広告主端末
30 ウェブサーバ
100 算出装置
110 通信部
120 記憶部
121 広告主情報記憶部
122 素性情報記憶部
123 広告情報テーブル
124 事業情報テーブル
125 財務情報テーブル
127 モデル記憶部
128 課金条件記憶部
130 制御部
131 入稿受付部
132 配信部
133 取得部
134 生成部
135 算出部
136 判定部
Claims (11)
- ネットワーク上で配信される広告であって、第1の広告主から入稿された広告、及び、前記第1の広告主とは異なる広告主である第2の広告主から入稿された広告の評価に関する情報として、当該広告に対するユーザの反応を取得する取得部と、
前記第2の広告主から入稿された広告に対するユーザの反応に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第1の広告主の広告に対するユーザの反応に関する情報が入力された場合に、当該第1の広告主と当該第2の広告主との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成部と、
前記生成部によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第1の広告主の信用度を算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、当該広告がユーザから選択された数もしくは率、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率を取得し、
前記生成部は、
前記広告がユーザから選択された数もしくは率、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、当該広告がユーザから選択された数もしくは率の推移、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率の推移を取得し、
前記生成部は、
前記広告がユーザから選択された数もしくは率の推移、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率の推移に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、ユーザが利用する端末において当該広告が表示された回数、当該広告が表示された時間もしくは当該広告が再生された時間、当該広告の再生が完遂した回数もしくは完遂した率、又は、当該広告を介して前記第1の広告主に対応するランディングページに遷移した回数もしくは遷移した率を取得し、
前記生成部は、
前記ユーザが利用する端末において当該広告が表示された回数、当該広告が表示された時間もしくは当該広告が再生された時間、当該広告の再生が完遂した回数もしくは完遂した率、又は、当該広告を介して前記第1の広告主に対応するランディングページに遷移した回数もしくは遷移した率に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1の広告主及び前記第2の広告主の事業者としての属性情報をさらに取得し、
前記生成部は、
前記第2の広告主の属性情報に基づいて生成されるモデルであって、入力として前記第1の広告主の属性情報をさらに受け付ける前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記属性情報として、前記第1の広告主及び前記第2の広告主の事業者としての法人格、又は、前記第1の広告主及び前記第2の広告主の事業者としての業種を取得し、
前記生成部は、
前記第2の広告主の事業者としての法人格、又は、当該第2の広告主の事業者としての業種に基づいて前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5に記載の算出装置。 - 前記生成部は、
前記第2の広告主であって、広告配信に関する入金が遅延した広告主、広告配信を停止させられた広告主、広告配信に関する勧告を受けた広告主、又は、広告配信に基づく売上額が所定の割合を超えて減少した広告主のいずれかに該当する第2の広告主を正解データとして、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報を取得する際の時期的情報を取得し、
前記算出部は、
前記時期的情報に基づいて、前記第1の広告主の信用度を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記算出部によって算出された信用度に基づいて、前記第1の広告主における広告配信の課金条件を判定する判定部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の算出装置。 - コンピュータが実行する算出方法であって、
ネットワーク上で配信される広告であって、第1の広告主から入稿された広告、及び、前記第1の広告主とは異なる広告主である第2の広告主から入稿された広告の評価に関する情報として、当該広告に対するユーザの反応を取得する取得工程と、
前記第2の広告主から入稿された広告に対するユーザの反応に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第1の広告主の広告に対するユーザの反応に関する情報が入力された場合に、当該第1の広告主と当該第2の広告主との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第1の広告主の信用度を算出する算出工程と、
を含んだことを特徴とする算出方法。 - ネットワーク上で配信される広告であって、第1の広告主から入稿された広告、及び、前記第1の広告主とは異なる広告主である第2の広告主から入稿された広告の評価に関する情報として、当該広告に対するユーザの反応を取得する取得手順と、
前記第2の広告主から入稿された広告に対するユーザの反応に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第1の広告主の広告に対するユーザの反応に関する情報が入力された場合に、当該第1の広告主と当該第2の広告主との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第1の広告主の信用度を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。
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