JP7031931B2 - 広告配信制御装置、広告配信制御方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、広告配信制御装置、広告配信制御方法、プログラム、および記録媒体に関する。

インターネットの爆発的な普及によって、Ｗｅｂ上での広告コンテンツの配信が一般的になっている（特許文献１および２）。前記配信には、例えば、検索エンジン、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）等における広告プラットフォームが利用されている。

特開２０１６－２４８２８号公報 特開２０１１－６５２０１号公報

広告配信先の多くのユーザに、前記広告コンテンツを見てもらうには、例えば、前記広告コンテンツの配信量を増加させる方法がある。しかし、前記広告コンテンツの配信にはコストがかかるため、配信量の増加に伴い、コストも増加する。さらに、配信量をむやみに増加しても、例えば、ほとんどのユーザが前記広告コンテンツを閲覧している場合、結果的に、新たな閲覧者の獲得には繋がらず、無駄なコストとなってしまう。

そこで、本発明は、広告コンテンツの配信において、無駄なコストを低減し、広告配信を効果的に制御する新たなシステムの提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の広告配信制御装置は、
記憶部、属性分類部、属性情報算出部、潜在性判定部、潜在ユーザの属性抽出部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶し、
前記ログ情報は、前記広告サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報、アクセス時間、前記アプリケーションのダウンロードの有無を含み、
前記属性分類部は、
前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類し、
前記属性情報算出部は、
前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出し、
前記潜在性判定部は、
前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定し、
前記潜在ユーザの属性抽出部は、
前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判断された属性を、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出し、
前記出力部は、
抽出結果を、広告配信先情報として出力する
ことを特徴とする。

本発明の広告配信制御方法は、
記憶工程、属性分類工程、属性情報算出工程、潜在性判定工程、潜在ユーザの属性抽出工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶し、
前記ログ情報は、前記広告サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報、アクセス時間、前記アプリケーションのダウンロードの有無を含み、
前記属性分類工程は、
前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類し、
前記属性情報算出工程は、
前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出し、
前記潜在性判定工程は、
前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定し、
前記潜在ユーザの属性抽出工程は、
前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判断された属性を、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出し、
前記出力工程は、
抽出結果を、広告配信先情報として出力する
ことを特徴とする。

本発明のプログラムは、前記本発明の広告配信制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明によれば、広告コンテンツの配信において、例えば、無駄なコストを低減し、広告配信を効果的に制御できる。

図１は、実施形態１の広告配信制御装置の一例を示すブロック図である。 図２は、実施形態１の広告配信制御装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１の広告配信制御方法の一例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態１におけるログ情報の一例を示す概略図である。 図５は、実施形態１における分類結果の一例を示す概略図である。 図６は、実施形態１における減衰率の算出の一例を示す概略図である。 図７は、実施形態１における潜在性ユーザの抽出の一例を示す概略図である。 図８は、実施形態１における重要性が高い属性の抽出の一例を示す概略図である。

本発明者らは、前述のような広告配信の問題が、広告配信先のユーザの母数が不明であることが原因との知見を得た。つまり、例えば、ユーザ数が２万人であると仮定した場合、５０万回の広告配信を行うと、コストの無駄につながる。しかし、前記ユーザ数の母数を把握することは、現実的に困難であるため、ダウンロードにつながる新たな閲覧者の増加のためには、配信量を増やさざるを得ない。これに対して、本発明者らは、ログ情報から得られる、ユーザの属性と、配信した広告コンテンツに実際にアクセスした前記属性ごとのユーザ数の推移と、前記属性ごとのダウンロード率とに着目した。アクセスしたユーザ数が顕著に減少していれば、その属性のユーザは、ほぼ、その広告を閲覧したと考えられる。一方、アクセスしたユーザ数が増加している場合、変動していない場合、減少が緩やかである場合等は、その属性において、まだ広告を閲覧する可能性のあるユーザが存在すると考えられる。以下、閲覧する可能性のある潜在的なユーザを、「潜在ユーザ」ともいう。そして、ダウンロード率が高い属性である程、前記潜在ユーザが広告を閲覧した結果、ダウンロードに至る可能性が高いと考えられる。本発明によれば、これらの要素を利用することによって、例えば、無作為な広告配信ではなく、まだ広告を閲覧していない可能性が高く、且つ、ダウンロードに至る可能性がある潜在ユーザの属性を、広告配信先の情報として、広告プラットフォームに出力できるため、結果的に、広告配信の効率良い制御につなげることができる。なお、本発明は、以上のような推定には、何ら制限されるものではない。

本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態の広告配信制御装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１（Ａ）に示すように、広告配信制御装置１０は、記憶部１１、属性分類部１２、属性情報算出部１３、潜在性判定部１４、潜在ユーザの属性抽出部１５、および出力部１６を有する。広告配信制御装置１０は、例えば、広告配信制御システムともいう。

また、広告配信制御装置１０は、図１（Ｂ）に示すように、複数の広告配信元２０と、通信回線網３０を介して接続可能である。通信回線網３０は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網３０は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）等があげられる。本実施形態における広告配信制御システムは、例えば、広告配信制御装置１０と広告配信元２０とを含んでもよい。

広告配信制御装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの広告配信制御装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な広告配信制御装置であってもよい。

広告配信元２０は、特に制限されず、例えば、いわゆる広告配信プラットフォームであり、具体例としては、Ｙａｈｏｏ！（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）等の検索エンジン、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等のソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）等における広告プラットフォームがあげられる。広告配信元２０は、例えば、さらに、通信回線網を介して、ユーザ端末等に接続可能である（図示せず）。前記ユーザ端末は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ＰＣ等があげられる。

さらに、図２に、広告配信制御装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。広告配信制御装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７等を有する。広告配信制御装置１０の各部は、例えば、Ｉ／Ｆ１０３を介して、接続されている。前記ハードウエア構成において、内部での回路間の通信は、バスによって接続される。

ＣＰＵ１０１は、広告配信制御装置１０の全体の制御を担う。広告配信制御装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、広告配信制御装置１０は、例えば、ＣＰＵ１０１が、属性分類部１２、属性情報算出部１３、潜在性判定部１４、および潜在ユーザの属性抽出部１５として機能する。

Ｉ／Ｆ１０３は、例えば、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２等のそれぞれの機能部間を接続する。Ｉ／Ｆ１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、前述の広告配信元（広告配信プラットフォーム）２０等があげられる。広告配信制御装置１０は、例えば、Ｉ／Ｆ１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、前記外部機器と接続することもできる。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。

記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０６には、例えば、前述のように、動作プログラム１０８が格納される。また、記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１であり、後述するような広告サイトへのログ情報等のデータが格納されてもよい。

広告配信制御装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０４、ディスプレイ１０５を有する。入力装置１０４は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。

記憶部１１は、アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶する。前記ログ情報は、前記広告サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報、アクセス時間、前記アプリケーションのダウンロードの有無を含む。前記ログ情報は、例えば、広告配信先２０から取得できる。具体的には、例えば、図１（Ｂ）に示すように、通信回線網３０を介して、各広告配信先２０から前記ログ情報を受信して、記憶部
１１に記憶することができる。

属性分類部１２は、前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類する。前記属性の分類方法は、特に制限されず、様々な項目によって分類することができる。前記項目は、例えば、前記ログ情報におけるユーザ情報に含まれるものが利用できる。前記ユーザ情報の項目は、例えば、性別、年代、アクセスした広告プラットフォーム、使用したオペレーションシステム（ＯＳ）、使用したブラウザの、端末利用地域、使用した端末のメーカー等があげられ、前記ユーザ情報は、例えば、少なくとも１つの項目を含み、２つ以上の項目を含むことが好ましい。また、分類に使用する項目数も、特に制限されず、例えば、１つでもよいし、２つ以上でもよい。

属性情報算出部１３は、前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出する。前記ダウンロード率は、例えば、前記アクセスしたユーザ数と、前記アクセスしたユーザのうちダウンロードしたユーザ数とから、算出することができる。

潜在性判定部１４は、前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定する。前記規定の期間および前記規定の減衰率の閾値は、任意に設定できる。短期間での挙動を重視するならば、例えば、前記規定の期間は、相対的に短い期間に設定すればよく、長期間での挙動を重視するならば、例えば、前記規定の期間は、相対的に長い期間に設定すればよい。前記減衰率とは、例えば、期間の開始時におけるアクセスしたユーザ数を基準（１００％）とする、任意の時点におけるアクセスしたユーザ数の相対値である。前記減衰率は、任意に設定できる。

潜在ユーザの属性抽出部１５は、前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判断された属性を、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出する。抽出する属性の数は、特に制限されず、例えば、１つでもよいし、２つ以上でもよい。

出力部１６は、前記抽出結果を、広告配信先情報として出力する。前記抽出結果は、例えば、広告配信制御装置１０におけるディスプレイ１０５に出力してもよいし、広告配信先２０に出力（送信）してもよい。出力された前記抽出結果に基づけば、広告配信先２０は、例えば、適した属性に絞って、広告コンテンツの配信を行うことができる。

つぎに、本実施形態の広告配信制御方法について、図３～図９を用いて説明する。図３は、前記広告配信制御方法のフローチャートである。図４は、ログ情報の一例を示す概略図であり、図５～図８は、各工程の一例を示す概略図である。本実施形態の広告配信制御方法は、例えば、図１の広告配信制御装置１０を用いて、以下のように実施できる。なお、本実施形態の広告配信制御方法は、図１の広告配信制御装置１０の使用には限定されない。

まず、前記記憶工程において、記憶部１１により、アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶する（Ｓ１０１）。

前記ログ情報の一例を、図４のテーブルに示す。図４に示すように、広告配信元２０からのログ情報によって、各ユーザについて、「いつ」アクセスしたか、「どの広告プラットフォーム」からアクセスしたか、「ダウンロードしたか」、「性別」、「年代」、使用した「ＯＳ」の種類等の情報が記憶される。図４において、「ＰＦ＿１」等は、広告プラットフォームの種類を示し、「Ｔｒｕｅ」は、アプリケーションをダウンロードしたこと、「Ｆａｌｓｅ」は、アプリケーションをダウンロードしていないことを示す。

つぎに、前記属性分類工程において、属性分類部１２により、前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類する（Ｓ１０２）。

図５のテーブルに、前記図４のログ情報からの分類結果の一例を示す。前述のように、分類に使用する項目の数は、何ら制限されず、図５のテーブルにおいて、１～３段目のように、「性別＋ＰＦ」による分類、４～７段目のように、「性別＋ＯＳ＋ＰＦ」による分類、８～１０段目のように、「性別＋ＯＳ＋年代＋ＰＦ」による分類、１１～１３段目のように、「年代」による分類、１４～５段目のように、「年代＋ＯＳ」による分類等があげられる。

つぎに、前記属性情報算出工程において、属性情報算出部１３により、前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出する（Ｓ１０３）。前記図４に示すように、前記属性ごとに、ユーザ数、ダウンロード数がカウントされ、前記ユーザ数（Ａ）と前記ダウンロード数（Ｂ）とから、前記ダウンロード率（Ｃ＝１００×Ｂ／Ａ）も算出できる。

そして、前記潜在性判定工程において、潜在性判定部１４により、前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定する。前記潜在性判定工程は、例えば、工程（Ｓ１０４）～工程（Ｓ１０７）を有する。

具体的には、まず、前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出する（Ｓ１０４）。前記減衰率の算出方法は、特に制限されず、前記規定の期間も任意に設定できる。

ここで、一例を図６に示す。図６は、減衰率の算出をテーブルで示す概略図である。図６において、一段目のテーブル（Ａ）は、前記図５のテーブルに対応する。本例では、前記規定の期間を、現時点から遡った１か月間に設定する。そして、テーブル（Ａ）に示すユーザの各属性について、直近１カ月間におけるアクセスしたユーザ数を、１週間前、２週間前、３週間前、４週間前（１か月前）の一週間毎で抽出する。この結果が、２段目のテーブル（Ｂ）である。そして、１週間前のユーザ数（Ｄａ）と４週間前のユーザ数（Ｄｂ）とから、アクセスしたユーザ数の減衰率を算出する。具体例として、例えば、下記式により、減衰率Ｕ１（％）が算出できる。減衰率（％）は、例えば、相対的に高い程、アクセスしたユーザ数の減少の程度が著しいことを示し、相対的に低い程、アクセスしたユーザ数の減少の程度が緩いことを示す。
Ｕ１（％）＝［１－（Ｄａ／Ｄｂ）］×１００

つぎに、算出した減衰率（Ｕ１）と、規定の減衰率の閾値（Ｕ０）とから、前記属性のユーザ群が、広告配信の潜在ユーザ群か否かを判定する。具体的には、前記各属性のユーザ群について、潜在ユーザ群であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。前述のように、減衰率の閾値（Ｕ０）は、任意に設定できる。前記各ユーザ群について、例えば、減衰率の閾値（Ｕ０）未満（または以下）の減衰率であれば（ＹＥＳ）、前記ユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群であると判定する（Ｓ１０６）。一方、減衰率の閾値（Ｕ０）を超える（または以上）の減衰率であれば（ＮＯ）、前記ユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群ではない（非潜在ユーザ群）と判定する（Ｓ１０７）。ここで、複数のユーザ群のうち、潜在ユーザ群と判定されるものがなかった場合には、複数のユーザ群には潜在ユーザ群が無い、と判定される。

本例において、例えば、減衰率の閾値（Ｕ０）を７５％とし、減衰率７５％未満が、潜在ユーザ群であり、減衰率７５％以上が、潜在ユーザ群ではない判断すると仮定する。この場合、図６のテーブル（Ｃ）の減衰率から、図７のテーブルに示す減衰率７５％未満のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群であると判定される。

さらに、前記潜在ユーザの属性抽出工程において、潜在ユーザの属性抽出部１５により、前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判定されたユーザ群の属性を、広告配信対象の属性として抽出する（Ｓ１０８）。この際、複数のユーザ群が、前記潜在ユーザ群であると判定された場合は、例えば、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出することもできる（Ｓ１０８）。

前記工程（Ｓ１０５）～工程（Ｓ１０７）において、例えば、図８の上のテーブルに列挙する各ユーザ群を、前記潜在ユーザ群と前記非潜在ユーザ群に判定したとする。本工程においては、例えば、図８の下のテーブルに示すように、潜在ユーザ群と判定されたユーザ群について、ダウンロード率の高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出する。つまり、図８の下のテーブルにおいては、「男性＋ＰＦ＿２」の属性のユーザ群が、広告配信対象として重要性が高いユーザ群となる。

そして、前記出力工程において、出力部１６により、抽出結果を、広告配信先情報として送信する（Ｓ１０９）。前述のように、前記抽出結果は、例えば、通信回線網３０を介して、広告配信元２０に送信される。また、前記広告配信対象の潜在ユーザ群とは判断されなかった属性については、広告配信中止情報として、出力してもよい。これらの情報は、例えば、さらに、記憶部１１に記憶してもよい。

広告配信元２０は、例えば、受信した前記抽出結果、すなわち、広告配信先対象として重要性が高い属性を受信すると、これに基づいて、ユーザへの広告配信を効率良く制御することができる。具体的に、広告配信元２０は、例えば、重要性の高いユーザに対して、それ以外のユーザよりも優先的に広告を配信し、また、前記非潜在ユーザ群に対しては、配信を停止することができる。このようにして、広告の配信を行いながら、広告配信先を判定していくことによって、広告コンテンツの配信において、無駄なコストを低減し、効果的な広告配信を制御することができる。

［実施形態２］
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態の通知方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

以上、説明したとおり、本発明によれば、広告コンテンツの配信において、無駄なコストを低減し、効果的な広告配信を制御することができる。本発明の利用分野は特に制限されず、例えば、各種検索エンジン、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）等における広告プラットフォーム等に広く利用できる。

１０ 広告配信制御装置
１１ 記憶部
１２ 属性分類部
１３ 属性情報算出部
１４ 潜在性判定部
１５ 潜在ユーザの属性抽出部
１６ 出力部
２０ 広告配信元（広告配信プラットフォーム）
３０ 通信回線網
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ インターフェイス（Ｉ／Ｆ）
１０４ 入力装置
１０５ ディスプレイ
１０６ 通信デバイス
１０７ 記憶装置
１０８ プログラム

Claims (8)

1. 記憶部、属性分類部、属性情報算出部、潜在性判定部、潜在ユーザの属性抽出部、および出力部を有し、
   前記記憶部は、
   アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶し、
   前記ログ情報は、前記広告サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報、アクセス時間、前記アプリケーションのダウンロードの有無を含み、
   前記属性分類部は、
   前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類し、
   前記属性情報算出部は、
   前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出し、
   前記潜在性判定部は、
   前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定し、
   前記潜在ユーザの属性抽出部は、
   前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判断された属性を、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出し、
   前記出力部は、
   抽出結果を、広告配信先情報として出力する
   ことを特徴とする広告配信制御装置。
2. 前記ユーザ情報は、性別、年代、アクセスした広告プラットフォーム、使用したオペレーションシステム（ＯＳ）、使用したブラウザ、端末利用地域、使用した端末のメーカーからなる群から選択された少なくとも一つを含む、請求項１記載の広告配信制御装置。
3. 前記出力部は、前記潜在性判定部において、前記広告配信対象の潜在ユーザ群とは判断されなかった属性を、広告配信中止情報として送信する、請求項１または２記載の広告配信制御装置。
4. 記憶工程、属性分類工程、属性情報算出工程、潜在性判定工程、潜在ユーザの属性抽出工程、および出力工程を有し、
   前記記憶工程は、
   アプリケーションのダウンロードを広告する広告ごとに、広告サイトへのログ情報を記憶し、
   前記ログ情報は、前記広告サイトにアクセスしたユーザのユーザ情報、アクセス時間、前記アプリケーションのダウンロードの有無を含み、
   前記属性分類工程は、
   前記ログ情報に含まれるユーザ情報に基づいて、前記アクセスしたユーザを規定の属性に分類し、
   前記属性情報算出工程は、
   前記属性ごとに、前記アクセスしたユーザ数、および前記アクセスしたユーザ数に対するダウンロード率を算出し、
   前記潜在性判定工程は、
   前記属性ごとに、規定の期間における前記アクセスしたユーザ数の減衰率を算出し、前記算出した減衰率と、規定の減衰率の閾値とから、前記属性のユーザ群が、広告配信対象の潜在ユーザ群か否かを判定し、
   前記潜在ユーザの属性抽出工程は、
   前記属性のうち、前記潜在ユーザ群と判断された属性を、前記ダウンロード率が高い順に、広告配信対象としての重要性が高い属性として抽出し、
   前記出力工程は、
   抽出結果を、広告配信先情報として出力する
   ことを特徴とする広告配信制御方法。
5. 前記ユーザ情報は、性別、年代、アクセスした広告プラットフォーム、使用したオペレーションシステム（ＯＳ）、使用したブラウザ、端末利用地域、使用した端末のメーカーからなる群から選択された少なくとも一つを含む、請求項４記載の広告配信制御方法。
6. 前記出力工程は、前記潜在性判定工程において、前記広告配信対象の潜在ユーザ群とは判断されなかった属性を、広告配信中止情報として出力する、請求項４または５記載の広告配信制御方法。
7. 請求項４から６のいずれか一項に記載の広告配信制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 請求項７記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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