JP2013254334A - 広告配信制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】各広告コンテンツの配信順序を制御可能な技術の実現。
【解決手段】クライアント端末18に対する広告コンテンツの配信履歴を、クッキーIDに関連付けて閲覧履歴として格納しておく閲覧履歴テーブル34と、保有ＱＭ値と経過期間との組合せパターン毎に、閲覧前のＱＭ値と閲覧後のＱＭ値を格納しておくＱＭ値テーブル26と、保有ＱＭ値と残存広告期間との組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔を格納しておく推奨閲覧間隔テーブル24と、クライアント端末18から広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、クッキーID をキーに閲覧履歴テーブル34を検索し、各広告コンテンツの閲覧履歴を取得し、これに基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定部30と、この配信順序に従って、各広告コンテンツをクライアント端末18に配信する広告配信部28を備えた広告配信制御システム10。
【選択図】図２

Description

この発明は広告配信制御システムに係り、特に、ユーザの操作するクライアント端末に広告コンテンツを配信する際の順序を最適化する技術に関する。

インターネットのWWWが普及するにつれて、従来のテレビＣＭや新聞広告に代わり、ホームページ中にバナー広告を表示させるWeb広告の重要性が増してきている。
このWeb広告の場合、過去の行動履歴（商品購入実績、検索実績、バナー広告の閲覧実績等）に基づいて、配信する広告内容をユーザ毎に絞り込むことができるため、無差別に広告を流すテレビＣＭ等に比べて、ユーザを効率的に商品購入に導くことが期待できる。

例えば、ユーザがショッピングサイトにおいて「ネコ砂」の販売ページを閲覧すると、ショッピングサイト側では当該ユーザをネコを飼っている者と認識し、それ以降、他のWebサイトを訪問している場合でも、Webページ中に同ショッピングサイトの広告枠が設定されていると、そこにネコ関連の広告が表示されるようになる。
このように、所謂行動ターゲティング広告の手法を用いることにより、特定のジャンルに興味を持っているユーザに対して、限定されたカテゴリの広告を重点的に打つことが可能となる。
行動ターゲティング広告 インターネットURL：http://dic.yahoo.co.jp/newword?ref=1&index=2006000148 検索日：２０１２年５月１９日

しかしながら、これまでの行動ターゲティング広告は、単にユーザが興味を持っていると推定されるカテゴリに属する商品の広告を集中的に配信するというレベルにとどまっており、同カテゴリに属する個々の商品広告をどのような順番・間隔で配信すべきかについては、ほとんど考慮されてこなかった。
このため、ともすれば同一商品の広告が１日に何度も表示されてしまい、ユーザに嫌悪感を抱かせてしまう場合があった。

一口にWeb広告といっても、本来は商品の特性に応じて様々な配信方法が工夫されるべきであり、例えば、一定の期日までに集中的に認知度を高める必要がある商品の場合には、限られた表示機会の中で可能な限り効果的に、かつユーザに嫌悪感を抱かせることなく、商品の魅力を多面的にアピールすることが求められるが、従来のWeb広告配信技術はこの点についてほとんど無力であった。
また、各広告コンテンツに対するユーザの認知度を把握し、認知度の低い広告コンテンツから優先的に配信するというような戦略的な配信についても実現不可能であった。

この発明は、このような現状に鑑みて案出されたものであり、一定の期日までに認知度を高める必要がある商品やサービスについて、個々の広告コンテンツの最適な配信順序を算出し、これに基づいて広告コンテンツをクライアント端末に配信できる技術の実現を第１の目的としている。
また、個々の広告コンテンツに対するユーザの認知度に基づいて、各広告コンテンツの配信順序を制御可能な技術の提供を第２の目的としている。

上記の目的を達成するため、請求項１に記載した広告配信制御システムは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、保有記憶量と経過期間との組合せパターン毎に、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を格納しておく記憶量テーブルと、保有記憶量と残存広告期間との組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔を格納しておく推奨閲覧間隔テーブルと、ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、上記の配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備えた広告配信制御システムであって、上記配信順序決定手段が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間をキーに上記推奨閲覧間隔テーブルを検索して、推奨閲覧間隔を特定し、この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定し、この次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項２に記載した広告配信制御システムは、請求項１のシステムを前提とし、さらに上記配信順序決定手段が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定すると共に、この記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項３に記載した広告配信制御システムは、複数の広告配信サーバと、ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続されたRIOサーバと、ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続される複数のクライアント端末を備え、上記の各広告配信サーバは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、各広告コンテンツの閲覧履歴及び目標日を上記RIOサーバに送信し、次回推奨閲覧日の算出を依頼する手段と、RIOサーバから送信された次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、この配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備え、上記RIOサーバは、保有記憶量と経過期間との組合せパターン毎に、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を格納しておく記憶量テーブルと、保有記憶量と残存広告期間との組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔を格納しておく推奨閲覧間隔テーブルと、広告配信サーバから送信された閲覧履歴及び各広告コンテンツの目標日に基づいて次回推奨閲覧日を算出し、広告配信サーバに送信する演算処理部を備え、このRIOサーバの演算処理部が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間をキーに上記推奨閲覧間隔テーブルを検索して、推奨閲覧間隔を特定し、この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定することを特徴としている。

請求項４に記載した広告配信制御システムは、請求項３のシステムを前提とし、さらに上記RIOサーバの演算処理部が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定して、上記の次回推奨閲覧日と共に広告配信サーバに送信し、上記広告配信サーバの配信順序決定手段が、この各広告コンテンツの現在日における記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項５に記載した広告配信制御システムは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、保有記憶量と経過期間の入力を受け付けて、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を出力する記憶量算出用アルゴリズムと、保有記憶量と残存広告期間の入力を受け付けて、推奨閲覧間隔を出力する推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムと、ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該クライアント端末に対する各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、上記の配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備えた広告配信制御システムであって、上記配信順序決定手段が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間を上記推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムに入力することにより、推奨閲覧間隔を特定し、この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定し、この次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項６に記載した広告配信制御システムは、請求項５のシステムを前提とし、さらに上記配信順序決定手段が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定すると共に、この記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項７に記載した広告配信制御システムは、複数の広告配信サーバと、ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続されたRIOサーバと、ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続される複数のクライアント端末を備え、上記の各広告配信サーバは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該クライアント端末に対する各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、各広告コンテンツの閲覧履歴及び目標日を上記RIOサーバに送信し、次回推奨閲覧日の算出を依頼する手段と、RIOサーバから送信された次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、この配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備え、上記RIOサーバは、保有記憶量と経過期間の入力を受け付けて、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を出力する記憶量算出用アルゴリズムと、保有記憶量と残存広告期間の入力を受け付けて、推奨閲覧間隔を出力する推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムと、広告配信サーバから送信された閲覧履歴及び各広告コンテンツの目標日に基づいて次回推奨閲覧日を算出し、広告配信サーバに送信する演算処理部を備え、このRIOサーバの演算処理部が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間を上記推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムに入力することにより、推奨閲覧間隔を特定し、この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定することを特徴としている。

請求項８に記載した広告配信制御システムは、請求項７のシステムを前提とし、さらに上記RIOサーバの演算処理部が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定して、上記の次回推奨閲覧日と共に広告配信サーバ送信し、上記広告配信サーバの配信順序決定手段が、この各広告コンテンツの現在日における記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴としている。

請求項９に記載した広告配信制御システムは、請求項１〜８のシステムを前提とし、さらに、クライアント端末に対して広告コンテンツの配信した後に、当該配信日を閲覧日として上記閲覧履歴テーブルに格納する手段を備えたことを特徴としている。

請求項１０に記載した広告配信制御システムは、請求項１〜８のシステムを前提とし、さらに、クライアント端末に対して広告コンテンツの配信した後、当該クライアント端末から閲覧を示す情報が送信された場合に、当該閲覧情報の受信日を閲覧日として上記閲覧履歴テーブルに格納する手段を備えたことを特徴としている。

請求項１、３、５、７に記載の広告配信制御システムの場合、直近の閲覧日における残存広告期間の長短と、当該直近の閲覧日における記憶量の多寡に基づいて最適化された次回推奨閲覧日が特定され、これと現在日との乖離具合に基づいて配信順序が調整される仕組みを備えているため、広告の目標日に向けて最適化された配信スケジュールから遅れている広告コンテンツについて優先的に配信することが可能となる。
この結果、各広告の目標日に向けて、それぞれの認知度をバランス良く高めていくことが可能となる。

請求項２、４、６、８に記載の広告配信制御システムの場合、各広告コンテンツのユーザによる閲覧実績に基づいてユーザの現時点における記憶量が推定され、その多寡が認知度として配信順序の決定に反映される仕組みを備えているため、認知度の低い広告コンテンツを優先的に配信することが可能となる。

請求項３、４、７、８に記載の広告配信制御システムの場合、配信順序決定の基礎となるデータの算出手段がRIOサーバに内蔵され、これを複数の広告配信サーバが共有する構成を備えているため、各広告配信事業者は少ない負担でこの広告配信制御システムを導入することが可能となる。

図１は、この発明に係る広告配信制御システム10の全体構成を例示するものであり、RIOサーバ12と、複数の広告配信サーバ14とを備えている。
RIOサーバ12と各広告配信サーバ14 間は、インターネット16を介して接続されている。

各広告配信サーバ14 には、インターネット16を介して、ユーザが操作するクライアント端末18も接続される。
クライアント端末18は、PCやスマートフォン、タブレットPC等、インターネット接続機能及びWebブラウザプログラムを搭載したコンピュータにより構成される。

また、クライアント端末18は、インターネット16を介して、複数のWebサーバ20と接続される。
このWebサーバ20としては、一般的なニュース配信サービスや検索サービス、ブログサービス等を提供するものが該当する。

図２は、RIOサーバ12と広告配信サーバ14の機能構成を示すブロック図である。

まず、RIOサーバ12の「RIO」は、「Recall Interval Optimization（想起間隔適正化）」の略であり、このRIOサーバ12は、演算処理部22と、推奨閲覧間隔テーブル24と、記憶量記憶手段としてのＱＭ値テーブル26を少なくとも備えている。
演算処理部22は、RIOサーバ12のCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することにより、実現される。
また、推奨閲覧間隔テーブル24及びＱＭ値テーブル26は、RIOサーバ12の外部記憶装置内に設けられている。

推奨閲覧間隔テーブル24には、図３に示すように、保有ＱＭ値、残存広告期間、推奨閲覧間隔のデータ項目が設定されている。
ここで「ＱＭ値」とは潜在記憶量を意味し（詳細は後述）、「残存広告期間」とは目標日（キャンペーン開始日等）までの日数を意味している。この推奨閲覧間隔テーブル24には、キー項目として機能する「保有ＱＭ値＋残存広告期間」の組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔が予め多数登録されている。

ＱＭ値テーブル26には、図４に示すように、保有ＱＭ値、経過期間、閲覧前ＱＭ値、閲覧後ＱＭ値のデータ項目が設定されている。このＱＭ値テーブル26には、キー項目として機能する「保有ＱＭ値＋経過期間」の組合せパターン毎に、閲覧前ＱＭ値及び閲覧後ＱＭ値が予め多数登録されている。

広告配信サーバ14は、広告配信部28と、配信順序決定部30と、広告テーブル32と、閲覧履歴テーブル34と、コンテンツ格納部38を少なくとも備えている。
広告配信部28及び配信順序決定部30は、広告配信サーバ14のCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することにより、実現される。また、広告テーブル32、閲覧履歴テーブル34及びコンテンツ格納部38は、広告配信サーバ14の外部記憶装置内に設けられている。

広告テーブル32には、図５に示すように、広告ID、目標日、項目ID、タイトル、コンテンツ、優先度のデータ項目が設定されている。
「コンテンツ」のデータ項目には、コンテンツ格納部38内に格納された対応広告コンテンツのパス及びファイル名が記録されている。

閲覧履歴テーブル34には、図６に示すように、クッキーID、広告ID、項目ID、第１回閲覧日、第２回閲覧日、第３回閲覧日、第４回閲覧日、第５回閲覧日、…第ｎ回閲覧日、更新日時のデータ項目が設定されている。

コンテンツ格納部38には、Web広告のコンテンツ（バナーの画像ファイル等）や、各広告コンテンツに関連付けられた広告用Webファイルが多数格納されている。

広告配信サーバ14は、インターネット広告代理店等によって運営されており、予め契約により確保しておいたWebページ中の広告スペースに、広告主（クライアント）から指定されたWeb広告のコンテンツ（バナー画像等）を配信するものである。

以下、図７のフローチャートに従い、広告コンテンツの配信に係る処理手順を説明する。
まず、クライアント端末18のWebブラウザからWebサーバ20に対して、特定のWebファイルの配信リクエストが送信されると（Ｓ10）、Webサーバ20からクライアント端末18に対して、該当のWebファイルが配信される（Ｓ12）。

つぎにクライアント端末18のWebブラウザは、このWebファイル内の広告領域に記述されたURLに基づいて広告配信サーバ14にアクセスし、広告コンテンツの配信をリクエストする（Ｓ14）。

これを受けた広告配信サーバ14の配信順序決定部30は、クライアント端末18から送信されたクッキーIDに基づいて閲覧履歴テーブル34を検索し、当該ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴（＝過去の配信日時）を取得する（Ｓ16）。

つぎに配信順序決定部30は、広告テーブル32を参照し、当該ユーザによる閲覧実績のある各広告コンテンツの目標日を取得する（Ｓ18）。

つぎに配信順序決定部30は、各広告コンテンツの閲覧履歴と、各広告コンテンツに設定された目標日をRIOサーバ12に送信し（Ｓ20）、各広告コンテンツに対する当該ユーザの「現ＱＭ値」及び「次回推奨閲覧日」の算出をリクエストする。

これを受けたRIOサーバ12の演算処理部22は、広告コンテンツ毎に、前回閲覧日（＝直近の配信日）における閲覧後ＱＭ値を算出する（Ｓ22）。
この前回閲覧日における閲覧後ＱＭ値は、具体的には当該広告コンテンツに係る配信履歴と、ＱＭ値テーブル26内のデータに基づいて算出される。

例えば、図８に示すように、目標日として「２０１２年６月１日」が設定された広告コンテンツについて、あるユーザに対し４月１日（第１回）、４月６日（第２回）、４月９日（第３回）に配信した記録が閲覧日として残されていた場合、現時点（４月１３日）からみて「前回閲覧日」とは、４月９日の第３回配信日が該当する。
そして、この４月９日における閲覧後ＱＭ値を導くためには、それまでの配信日における閲覧後ＱＭ値を順に求めていく必要がある。

まず、このシステム10においては、初回閲覧後のＱＭ値は一律２０％に設定されているため、演算処理部22は、第１回配信日（４月１日）における閲覧後ＱＭ値として「２０％」を認定する。

つぎに演算処理部22は、この第１回配信日における閲覧後ＱＭ値である「２０％」を保有ＱＭ値とし、第１回配信日からの経過日数である「５日」を経過日数とするレコード40aをＱＭ値テーブル26から取得し、その閲覧後ＱＭ値である「２８％」を第２回配信日における閲覧後ＱＭ値と認定する。

つぎに演算処理部22は、第２回配信日における閲覧後ＱＭ値である「２８％」を保有ＱＭ値とし、第２回配信日からの経過日数である「３日」を経過日数とするレコード40bをＱＭ値テーブル26から取得し、その閲覧後ＱＭ値である「３５％」を第３回配信日における閲覧後ＱＭ値と認定する。

つぎに演算処理部22は、前回配信日における残存広告期間を算出する（Ｓ24）。
すなわち、当該広告コンテンツの目標日が「２０１２年６月１日」であり、第３回配信日が４月９日であるため、演算処理部22は「６月１日−４月９日」により、前回配信日における残存広告期間として「５２日」を得る。

つぎに演算処理部22は、次回推奨閲覧日を算出する（Ｓ26）。
この次回推奨閲覧日は、前回配信時における閲覧後ＱＭ値と前回配信時における残存広告期間をキーに、推奨閲覧間隔テーブル24を検索することにより求められる。
すなわち、前回配信日における閲覧後ＱＭ値である「３５％」を保有ＱＭ値とし、前回配信日における残存広告期間である「５２日」を残存広告期間とするレコード42を推奨閲覧間隔テーブル24から取得し、その推奨閲覧間隔である「７日」を４月９日に加算することにより、演算処理部22は「４月１６日」を次回推奨閲覧日と認定する。

つぎに演算処理部22は、現時点における、当該ユーザの当該広告コンテンツに対する閲覧前のＱＭ値を算出する（Ｓ28）。
具体的には、第３回配信日における閲覧後ＱＭ値である「３５％」を保有ＱＭ値とし、同配信日からの経過日数である「４日」を経過日数とするレコード40cをＱＭ値テーブル26から取得し、その閲覧前ＱＭ値である「３２％」を現時点における閲覧前ＱＭ値と認定する。

つぎに演算処理部22は、次回推奨閲覧日及び現時点におけるＱＭ値を広告配信サーバ14に送信する（Ｓ30）。

各広告コンテンツに係る次回推奨閲覧日及び現時点におけるＱＭ値を受信した広告配信サーバ14の配信順序決定部30は、現時点（４月１３日）における具体的な配信順序を決定する（Ｓ32）。

図９は、その配信順序を決定する際のロジックを示す図表であり、広告項目毎の優先度、認知度、閲覧余裕度に基づいて総合ポイントが算出され、この総合ポイントの多寡に基づいて本日の配信順序が決定される。

ここで「優先度」とは、広告テーブル32の「優先度」のデータ項目に格納された「Ａ」〜「Ｃ」の値であり、「優先度Ａ＝10ポイント」、「優先度Ｂ＝５ポイント」、「優先度Ｃ＝２ポイント」のように、予め重み（ポイント変換ルール）が設定されている。

また「認知度」とは、各広告コンテンツに対する現ＱＭ値を「Ｈ（High）」、「Ｍ（Middle）」、「Ｌ（Low）」の３段階に変換した指標であり、「認知度Ｌ＝10ポイント」、「認知度Ｍ＝５ポイント」、「認知度Ｈ＝２ポイント」のように予め重み（ポイント変換ルール）が設定されている。
配信順序決定部30は、RIOサーバ12から送信された現ＱＭ値を、例えば以下の変換ルールに当てはめることにより、認知度を導出する。
ＱＭ値：０ ％〜40％未満→「認知度：Ｌ」
ＱＭ値：40％〜70％未満→「認知度：Ｍ」
ＱＭ値：70％〜 →「認知度：Ｈ」

「閲覧余裕度」とは、RIOサーバ12から送信された次回推奨閲覧日と現時点との乖離幅（日数）と乖離方向（経過／未到達）を数値化したものである。
例えば、次回推奨閲覧日が４月１３日であり、本日が４月１３日であった場合には、「閲覧余裕度＝０」となる。これに対し、次回推奨閲覧日が４月１３日であり、本日が４月１６日であった場合には、次回推奨閲覧日を３日も過ぎているため「閲覧余裕度＝−３」となる。反対に、次回推奨閲覧日が４月１３日であり、本日が４月１０日であった場合には、次回推奨閲覧日まで３日の余裕があるため「閲覧余裕度＝＋３」となる。
配信順序決定部30は、各広告コンテンツの閲覧余裕度に対して、例えば以下の重み（ポイント変換ルール）を適用し、ポイントに変換する。
−２以下＝１０ポイント
−１〜＋１＝５ポイント
＋２以上＝２ポイント

配信順序決定部30は、各広告コンテンツの優先度、認知度、閲覧余裕度にそれぞれの重みを適用することでポイントに変換し、これらを集計することで総合ポイントを算出し、ポイントの高い順に本日配信順を求める。

例えば、「項目ID：01」、「項目タイトル：外観写真Ａ」の広告コンテンツの場合、広告主によって設定された優先度が「Ａ」であり、RIOサーバ12から返されたＱＭ値に基づいて算出した認知度が「Ｈ」、RIOサーバ12から返された次回推奨閲覧日に基づいて算出した閲覧余裕度が「＋３」であるため、配信順序決定部30は、これらに基づき総合ポイントとして「１４」を導く。
同様に、配信順序決定部30は、「項目ID：02」〜「項目ID：06」についても、それぞれ総合ポイントとして「２５」、「１７」、「１２」、「９」、「３０」を導く。
最後に配信順序決定部30は、総合ポイントの大きい順に、「項目ID：06→項目ID：02→項目ID：03→項目ID：01→項目ID：04→項目ID：05」の配信順序を決定する。

広告配信部28は、この配信順序に従い、まず配信順が「１位」のキャンペーン告知（項目ID：06）に関連付けられた広告コンテンツをコンテンツ格納部38から取り出し、クライアント端末18に配信する（Ｓ34）と共に、閲覧履歴テーブル34に配信日時を閲覧日時として記録する（Ｓ36）。

この結果、図１０に示すように、クライアント端末18のWebブラウザ上に、広告コンテンツを含むWebページ46が表示される（Ｓ38）。
このWebページ46の広告スペース48には、「キャンペーン告知（項目ID：06）」に関連付けられた広告コンテンツ50が表示されている。

この広告コンテンツ50は、一定の時間（例えば５分間）表示された後、次の広告コンテンツ（配信順が第２位の広告コンテンツ）に差し替えられる。
すなわち、このWebページ46の広告スペース48には、一定間隔毎に広告コンテンツの配信リクエストを広告配信サーバ14に送信するコードが埋設されている。

ユーザが他のWebページに移動した場合であっても、移動先のWebページ中に同じ広告代理店が確保しておいた広告スペースが設定されている場合には、クライアント端末18のWebブラウザから送信されるクッキーIDに基づいてユーザの同一性が認定され、広告配信サーバ14から継続して順番に広告コンテンツがクライアント端末18に配信される。

上記においては、広告主が設定した各広告コンテンツの優先度、現在日における保有ＱＭ値に基づいて導いた認知度、次回推奨閲覧日と現在日との乖離具合に基づいて導いた閲覧余裕度を総合して配信順序を決定する例を示したが、この発明はこれに限定されるものではない。
例えば、単純に、各広告コンテンツに対するユーザの現在日におけるＱＭ値の多寡に応じて配信順序を設定したり、各広告コンテンツの次回推奨閲覧日と現在日との乖離具合のみに応じて配信順序を設定したりすることもできる。

上記においては、広告コンテンツの「配信日時」を「閲覧日時」として閲覧履歴テーブル32に格納する例を示したが、Web広告の場合、厳密にいえば広告コンテンツをクライアント端末18に配信したからといって、必ずしも閲覧されるとは限らない。
しかしながら、Webページに設定される広告スペースを制限したり、広告コンテンツのデザインや配置を工夫したりすることで閲覧率を向上させることは可能であるため、このシステム10においては「配信≒閲覧」の前提に立って構築されている。

ただし、クライアント端末18から閲覧情報が送信された場合に「閲覧あり」と認定し、当該閲覧情報の受信日時を閲覧履歴として広告配信部28が閲覧履歴テーブル34に格納するようにシステム10を構成することもできる。

例えば、ユーザが広告コンテンツをクリックし、当該広告コンテンツに関連付けられた広告用Webファイルの配信をリクエストした場合に、当該リクエストを閲覧情報と認定することが該当する。
この場合、広告配信部28はコンテンツ格納部38から該当の広告用Webファイルを取り出し、クライアント端末18に送信すると共に、当該リクエストの受信日時を閲覧履歴として閲覧履歴テーブル34に格納する。

あるいは、ユーザが広告コンテンツ上にマウスポインタを翳した時点で「閲覧あり」と認定することもできる。
この場合、広告コンテンツに対するマウスオーバーを検知して広告配信サーバ14に閲覧情報を送信する機能を備えたスクリプトをWebページ中に埋設しておく。そして、広告配信部28がこの閲覧情報を受信した日時が、閲覧履歴として閲覧履歴テーブル34に格納される。

ここで、この発明における重要概念である「ＱＭ値」について説明する。
ＱＭ（Quantitiy of Memory）値とは、上記の通り潜在記憶量を意味し、これは学習した内容を想起するのに要する時間の節約量に相当する。
すなわち、ある学習項目について初回学習時に暗唱可能なレベルに到達するのに要した時間と、次回復習時にこのレベルにまで回復するのに要した時間との差を、初回学習時の所要時間に対する比率（％）で表した数値である。
例えば、ある学習項目について、初回学習時に60分を費やして暗唱可能な状態に到達した場合に、次回学習時に同レベルに達するのに30分の学習で済んだとしたら、30分の節約になったものと評価できる。この場合、初回の学習時間に対して50％の節約となり、これをＱＭ値＝50％と表現する。

周知の通り、人間の記憶量は学習時点から徐々に減少していくものであり、例えば図１１(a)に示すように、Ｔ0時点で50％あった保有ＱＭ値も、所定の時間が経過したＴ1時点では、35％まで低下する。これに対し、図１１(b)に示すように、Ｔ1時点で適切な復習を行うと、保有ＱＭ値を65％までに増加させることができる。

なお、学習直後はここで前提にしているＱＭ値とは別の要因（一時記憶）により、記憶量としては高い値を示すが、これは急速に低減する傾向がある。このため、このシステム10においては、学習直後のＱＭ値は定義せず、学習後24時間経過し、比較的安定した状態のＱＭ値を保有ＱＭ値と認定している。

推奨閲覧間隔テーブル24及びＱＭ値テーブル26に格納された値は、事前に多数の被験者に対し様々なパターンで記憶試験を実施し、その結果を分析することによって導かれたものである。
例えば、広範な年代の男女に対して、一定量の情報を暗唱可能なレベルまで記憶させ、それぞれの所要時間を記録する。その後、被験者を複数のグループに分け、グループ毎に異なる間隔（例えば１日間隔、２日間隔、３日間隔等）で所定回数（例えば１０回）の復習をさせ、暗唱可能なレベルに回復するまでの時間を計測する。つぎに、各被験者の初回学習時における所要時間と各時点における所要時間の差で、初回学習時の所要時間を除することで、ＱＭ値を算出する。

以上の試験を通じて収集された膨大なデータを統計処理することにより、以下の成果物が得られる。
(1) 初回学習から所定時間（例えば24時間）経過後におけるＱＭ値の平均値（例えば20％）
(2) 最適な学習スケジュール（学習間隔）を導くための「学習スケジュール算出式」
ここで「最適な学習スケジュール」とは、与えられた学習期間内に、最も少ない学習回数で、所定以上の保有ＱＭ値（例えば80％）を獲得可能な学習間隔を意味する。
(3) 期間の経過とＱＭ値の低下との関係を規定した「ＱＭ値減少式」
(4) 復習実施の直前における保有ＱＭ値と、復習後所定時間（例えば24時間）経過後のＱＭ値との関係を規定した「ＱＭ値増加式」

つぎに、上記の学習スケジュール算出式に「保有ＱＭ値」と「学習期間」の値を変えた多数の組合せパターンを代入し、各組合せパターン毎に第１の学習間隔〜第ｎの学習間隔を算出する。この算出結果の一部（第１の学習間隔）が、「推奨閲覧間隔」として推奨閲覧間隔テーブル24に格納される。この際、必要に応じて人為的な補正を加えることもできる。
この「推奨閲覧間隔」は、保有ＱＭ値が高いほど長く、また残存広告期間が長いほど長く設定されている。

つぎに、上記のＱＭ値減少式に「保有ＱＭ値」と「経過日数」の値を変えた多数の組合せパターンを入力し、各組合せパター毎に学習前ＱＭ値を算出する。また、上記のＱＭ値増加式に多数の「保有ＱＭ値」を代入し、それぞれの学習後ＱＭ値を算出する。これらの算出結果は、「閲覧前ＱＭ値」及び「閲覧後ＱＭ値」としてＱＭ値テーブル26に格納される。この場合も、必要に応じて、各ＱＭ値に人為的な補正を加えることもできる。
上記「閲覧前ＱＭ値」及び「閲覧後ＱＭ値」は、保有ＱＭ値が高いほど高く、また経過期間が短いほど高く設定されている。

もちろん、ＱＭ値の概念自体は一般的な「学習」における記憶に関するものであり、そもそもユーザはバナー広告を暗記するつもりで真剣に閲覧することは通常しない。
しかし一方で、バナー広告は一目で見る者の記憶に深く残るようにコピーやデザインに工夫が施されており、また商品やサービスに対する記憶の鮮明さや印象の深さに比例して購買率が上昇することは、経験則上明らかである。
このため、学習におけるＱＭ値の理論を、Web広告配信の効率化に応用することは十分に可能であるといえる。
このような前提に立って、このシステム10においては、目標日の直前（前日等）にユーザのＱＭ値を所定値（例えば80％）に到達できるような配信スケジュールを提示することを企図している。

図１２は、このシステム10における推奨閲覧間隔の考え方を示す模式図である。
まず、ある広告コンテンツの、あるユーザによる第１回閲覧日が「４月１日」であり、当該広告コンテンツの目標日が「６月１日」であった場合、残存広告期間は「６１日」となる。
そして、この６１日間において、できるだけ少ない回数で効率的にＱＭ値を上昇させていくためのスケジュールとして、上記の学習スケジュール算出式に「６１日（学習期間）」及び「20％（保有ＱＭ値）」を入力することにより、第１の推奨閲覧間隔〜第７の推奨閲覧間隔82が出力される。

そして、開始日である４月１日に第１の推奨閲覧間隔である「５日」を加算することにより、第２回推奨閲覧日として４月６日が導かれる。同様に、第２回推奨閲覧日である４月６日に第２の推奨閲覧間隔である「５日」を加算することにより、第３回推奨閲覧日として４月１１日が導かれる。以後、同様の処理を繰り返すことにより、最終の第８回推奨閲覧日として、目標日の前日である５月３１日が導かれる。

この第２回推奨閲覧日〜第８回推奨閲覧日の全てにおいて、ユーザのクライアント端末18に目的の広告コンテンツを配信できれば、閲覧後ＱＭ値も25％→30％→40％→50％→60％→70％と順調に上昇していき、最終日には80％のＱＭ値を達成できるように、上記学習スケジュール算出式は設計されている。
ただし、実際にはユーザがこのスケジュール通りに当該広告代理店の広告スペースが設けられたWebページを訪問するとは限らず、推奨閲覧間隔を前後することが予想される。
このため、このシステム10においては上記のように、クライアント端末18が広告スペースの設けられたWebページを訪問する都度、前回閲覧日を基準に推奨閲覧間隔を特定し、これに基づいて次回推奨閲覧日を算出した後、それと現時点との乖離具合（乖離幅及び乖離方向）を配信順序算出に反映させる仕組みを採用している。

上記のように、予め推奨閲覧間隔テーブル24及びＱＭ値テーブル26にデータを格納しておくことにより、演算処理部22は広告配信サーバ14からの問合わせがある度に演算処理する必要がなく、各テーブルを参照するだけで値の特定が可能となり、処理の高速化を図ることができる。

ただし、この発明はこれに限定されるものではなく、広告配信サーバ14からの問合わせがある都度、上記の学習スケジュール算出式を組み込んだ推奨閲覧間隔算出用アルゴリズム（プログラムモジュール）や、上記のＱＭ値減少式及びＱＭ値増加式を組み込んだ記憶量算出用アルゴリズム（プログラムモジュール）に対応のデータを入力することで、必要な値を算出するように構成してもよい。

上記においては、複数の広告配信サーバ14とRIOサーバ12をネットワーク接続させた広告配信制御システム10を例示したが、この発明はこの構成に限定されるものではない。

例えば、図１３に示すように、RIO サーバ12内に、推奨閲覧間隔テーブル24、ＱＭ値テーブル26を設けると共に、広告配信サーバ14の機能構成である広告配信部28、配信順序決定部30、広告テーブル32、閲覧履歴テーブル34、コンテンツ格納部38を設けることにより、RIOサーバ12の単体によって広告配信制御システム10を構成することも可能である。
この場合、上記した演算処理部22の機能は、配信順序決定部30が担うことになる。

この発明に係る広告配信制御システムの全体構成図である。 RIOサーバと広告配信サーバの機能構成を示すブロック図である。 推奨閲覧間隔テーブルのデータ項目を示す図である。 ＱＭ値テーブルのデータ項目を示す図である。 広告テーブルのデータ項目を示す図である。 閲覧履歴テーブルのデータ項目を示す図である。 広告コンテンツの配信に係る処理手順を示すフローチャートである。 演算処理部の処理内容を例示する図である。 配信順序決定部の処理内容を説明する図表である。 Webページの具体例を示す図である。 時間の経過によって保有ＱＭ値が減少すると共に、復習の実施によって保有ＱＭ値が増加する様子を示す図である。 推奨閲覧間隔の考え方を示す模式図である。 この発明に係る他の広告配信制御システムの機能構成を示すブロック図である。

10 広告配信制御システム
12 RIOサーバ
14 広告配信サーバ
16 インターネット
18 クライアント端末
20 Webサーバ
22 演算処理部
24 推奨閲覧間隔テーブル
26 ＱＭ値テーブル
28 広告配信部
30 配信順序決定部
32 広告テーブル
34 閲覧履歴テーブル
38 コンテンツ格納部
46 Webページ
48 広告スペース
50 広告コンテンツ

Claims (10)

1. 各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、
   複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、
   各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、
   保有記憶量と経過期間との組合せパターン毎に、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を格納しておく記憶量テーブルと、
   保有記憶量と残存広告期間との組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔を格納しておく推奨閲覧間隔テーブルと、
   ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、
   各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、
   上記の配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備えた広告配信制御システムであって、
   上記配信順序決定手段が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間をキーに上記推奨閲覧間隔テーブルを検索して、推奨閲覧間隔を特定し、
   この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定し、
   この次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする広告配信制御システム。
2. 上記配信順序決定手段が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定すると共に、この記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、
   各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、
   上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、
   この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする請求項１に記載の広告配信制御システム。
3. 複数の広告配信サーバと、
   ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続されたRIOサーバと、
   ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続される複数のクライアント端末を備え、
   上記の各広告配信サーバは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、
   複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、
   各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、
   ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、
   各広告コンテンツの閲覧履歴及び目標日を上記RIOサーバに送信し、次回推奨閲覧日の算出を依頼する手段と、
   RIOサーバから送信された次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、
   この配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備え、
   上記RIOサーバは、保有記憶量と経過期間との組合せパターン毎に、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を格納しておく記憶量テーブルと、
   保有記憶量と残存広告期間との組合せパターン毎に、推奨閲覧間隔を格納しておく推奨閲覧間隔テーブルと、
   広告配信サーバから送信された閲覧履歴及び各広告コンテンツの目標日に基づいて次回推奨閲覧日を算出し、広告配信サーバに送信する演算処理部を備え、
   このRIOサーバの演算処理部が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索して、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間をキーに上記推奨閲覧間隔テーブルを検索して、推奨閲覧間隔を特定し、
   この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定することを特徴とする広告配信制御システム。
4. 上記RIOサーバの演算処理部が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間をキーに上記記憶量テーブルを検索し、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定して、上記の次回推奨閲覧日と共に広告配信サーバに送信し、
   上記広告配信サーバの配信順序決定手段が、この各広告コンテンツの現在日における記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、
   各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、
   上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、
   この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする請求項３に記載の広告配信制御システム。
5. 各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、
   複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、
   各ユーザによる広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、
   保有記憶量と経過期間の入力を受け付けて、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を出力する記憶量算出用アルゴリズムと、
   保有記憶量と残存広告期間の入力を受け付けて、推奨閲覧間隔を出力する推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムと、
   ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該クライアント端末に対する各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、
   各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、
   上記の配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備えた広告配信制御システムであって、
   上記配信順序決定手段が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間を上記推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムに入力することにより、推奨閲覧間隔を特定し、
   この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定し、
   この次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする広告配信制御システム。
6. 上記配信順序決定手段が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定すると共に、この記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、
   各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、
   上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、
   この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする請求項５に記載の広告配信制御システム。
7. 複数の広告配信サーバと、
   ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続されたRIOサーバと、
   ネットワーク経由で各広告配信サーバと接続される複数のクライアント端末を備え、
   上記の各広告配信サーバは、各広告の目標日と広告コンテンツの特定情報とを、広告IDに関連付けて格納しておく広告テーブルと、
   複数の広告コンテンツを格納しておくコンテンツ格納部と、
   ユーザによる各広告コンテンツの閲覧履歴を、クッキーIDに関連付けて格納しておく閲覧履歴テーブルと、
   ユーザの操作するクライアント端末から、クッキーIDを伴う広告コンテンツの配信リクエストが送信された場合に、当該クッキーID をキーに上記閲覧履歴テーブルを検索し、当該クライアント端末に対する各広告コンテンツの閲覧履歴を取得する手段と、
   各広告コンテンツの閲覧履歴及び目標日を上記RIOサーバに送信し、次回推奨閲覧日の算出を依頼する手段と、
   RIOサーバから送信された次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に応じて、各広告コンテンツの配信順序を決定する配信順序決定手段と、
   この配信順序に従って、各広告コンテンツを上記クライアント端末に配信する広告配信手段を備え、
   上記RIOサーバは、保有記憶量と経過期間の入力を受け付けて、閲覧前の記憶量と閲覧後の記憶量を出力する記憶量算出用アルゴリズムと、
   保有記憶量と残存広告期間の入力を受け付けて、推奨閲覧間隔を出力する推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムと、
   広告配信サーバから送信された閲覧履歴及び各広告コンテンツの目標日に基づいて次回推奨閲覧日を算出し、広告配信サーバに送信する演算処理部を備え、
   このRIOサーバの演算処理部が、予め設定された初回閲覧後の記憶量と、初回閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この閲覧後の記憶量と、上記閲覧日からの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、次の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定する処理を必要回数繰り返すことにより、現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量を特定し、
   この記憶量と、上記直前の閲覧日から目標日までの残存広告期間を上記推奨閲覧間隔算出用アルゴリズムに入力することにより、推奨閲覧間隔を特定し、
   この推奨閲覧間隔を上記直前の閲覧日に適用することにより、次回推奨閲覧日を特定することを特徴とする広告配信制御システム。
8. 上記RIOサーバの演算処理部が、上記した現在日の直前の閲覧日における閲覧後の記憶量と、この直前の閲覧日から現在日までの経過期間を上記記憶量算出用アルゴリズムに入力することにより、各広告コンテンツの現在日における閲覧前の記憶量を特定して、上記の次回推奨閲覧日と共に広告配信サーバ送信し、
   上記広告配信サーバの配信順序決定手段が、この各広告コンテンツの現在日における記憶量に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの現在の認知度に関するポイント数を求め、
   各広告コンテンツに係る上記次回推奨閲覧日と現在日との乖離幅及び乖離方向に対して所定のポイント変換ルールを適用することにより、それぞれの閲覧余裕度に関するポイント数を求め、
   上記認知度に関するポイント数と閲覧余裕度に関するポイント数を加算して総合ポイントを求め、
   この総合ポイントの多寡に基づいて各広告コンテンツの配信順序を決定することを特徴とする請求項７に記載の広告配信制御システム。
9. クライアント端末に対して広告コンテンツの配信した後に、当該配信日を閲覧日として上記閲覧履歴テーブルに格納する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の広告配信制御システム。
10. クライアント端末に対して広告コンテンツの配信した後、当該クライアント端末から閲覧を示す情報が送信された場合に、当該閲覧情報の受信日を閲覧日として上記閲覧履歴テーブルに格納する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の広告配信制御システム。

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