JP4702642B2 - Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program - Google Patents
Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP4702642B2 JP4702642B2 JP2008120515A JP2008120515A JP4702642B2 JP 4702642 B2 JP4702642 B2 JP 4702642B2 JP 2008120515 A JP2008120515 A JP 2008120515A JP 2008120515 A JP2008120515 A JP 2008120515A JP 4702642 B2 JP4702642 B2 JP 4702642B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- creative
- evaluation index
- reliability
- creatives
- expected value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 91
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 89
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 84
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 84
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 70
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 38
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 230000032258 transport Effects 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 54
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 11
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 description 10
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 3
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Description
本発明は、テキスト、静止画及び動画にハイパーリンクが付随するコンピュータ・ネットワーク(電気通信回線)上の広告など、ウェブサイト上のハイパーリンクのクリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバ、クリエイティブ最適化システム、クリエイティブ最適化方法、並びにプログラムに関する。 The present invention relates to a creative optimization server and a creative optimization system for optimizing a hyperlink creative on a website such as an advertisement on a computer network (telecommunications line) in which a hyperlink is attached to text, a still image, and a moving image. , A creative optimization method, and a program.
通常、コンピュータ・ネットワーク上のウェブサイトに掲載されたハイパーリンクや広告自体は、ウェブサイトの制作者あるいは広告の制作者が制作し、ウェブサイトに掲載してユーザの誘導を図っている。しかし、それでは期待するコンバージョン(最終的な成果)やクリック率(CTR:Click Through Rate)等を引き出せるかどうかは不明である。 Usually, hyperlinks and advertisements posted on websites on computer networks are created by website creators or advertisement creators and posted on websites to guide users. However, it is unclear whether the expected conversion (final result), click rate (CTR: Click Through Rate), etc. can be derived.
テキスト、静止画、動画、音楽等を組み合わせて創造・制作された広告などのコンテンツは総称してクリエイティブと呼ばれる。ウェブページに表示されたクリエイティブに期待するコンバージョンやクリック率等を得るには、ハイパーリンクを持つクリエイティブ自体を最適化(より有効性の高いクリエイティブを抽出)し、ユーザのアクションを促す必要がある。 Content such as advertisements created and produced by combining text, still images, videos, music, etc. are collectively referred to as creative. In order to obtain the expected conversion, click rate, etc. for the creative displayed on the web page, it is necessary to optimize the creative itself having a hyperlink (extract a more effective creative) and prompt the user's action.
例えば、特許文献1には、コンピュータ・ネットワークを介してクライアントコンピュータへ広告を配信し、該広告の有効性を自動的に評価し、その評価の結果に基づいて当該広告の特徴を自動的に変更することにより、コンピュータ・ネットワーク上での広告活動を最適化することが記載されている。
For example, in
この特許文献1に記載された発明の特徴は、単にクリック率やコンバージョン率のログから最適化を図ることを目的としている点である。すなわち、広告の有効性を実績に基づいて評価している。例えばコンバージョンに関して広告の有効性を評価する場合、ウェブページに表示された広告を見てその広告の製品を実際に購入したユーザの人数を判定することにより評価を行っている。
しかしながら、特許文献1に記載された方法はサンプル(インプレッション)をたくさん取れる場合に有効であり、クリエイティブの個数が100を超えるような多数の場合や、ウェブページへの掲出期間が短い場合には対応することができない。
However, the method described in
さらに、特許文献1に記載された方法では、多様化したネットワーク社会に対応することができない。商品の販売においては発売のタイミング(時期)や販売のスピードが大切であるといわれている。販売のスピードとは、適切な期間に適切な宣伝活動を行って消費者の購買意欲を高め、消費者の購買意欲が高いうちに販売活動を行い利益を確保することである。例えば、春に販売量又は消費量が増える商品は、春のうちに多く売ったほうが販売業者にとって効率がよく、それには迅速かつ適切な宣伝活動が必要である。
Furthermore, the method described in
特許文献1に記載されたもののように広告の有効性について実績に基づいて評価をする場合、一般に、評価の信頼性を高めるためには母集団としてある程度のインプレッション(表示・露出)が必要である。インプレッション数が大きいほど評価結果の信頼性が高くなるが、インプレッション数を増やすには時間がかかってしまい、その広告により販売したい商品の販売に適した時期を逸してしまう。
When evaluating the effectiveness of an advertisement based on actual results as described in
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、少ない露出回数で的確にクリエイティブの有効性を評価し、クリエイティブが効率よく露出されるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to accurately evaluate the effectiveness of a creative with a small number of exposures so that the creative is efficiently exposed.
本発明の一側面のクリエイティブ最適化サーバは、指標演算部と、信頼性演算部と、期待値演算部と、読出確率演算部と、クリエイティブ出力部とを含むようにして構成されている。
指標演算部は、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また信頼性演算部は、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また期待値演算部は、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する。
また読出確率演算部は、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する。
またクリエイティブ出力部は、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる。
そして、信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する。
The creative optimization server according to one aspect of the present invention includes an index calculation unit, a reliability calculation unit, an expected value calculation unit, a read probability calculation unit, and a creative output unit.
The index calculation unit calculates each evaluation index at the present time for a plurality of creatives in which the relationship between the evaluation index, which is information for evaluating the effectiveness of the creative, and the number of creatives has a normal distribution.
The reliability calculation unit, based on the exposure times to the appropriate creative web pages, and past statistical data corresponding to the number of times out said exposure stored in the database at the time of calculation of the evaluation index, the evaluation index Calculate reliability .
In addition, the expected value calculation unit calculates an expected value of the evaluation index in the future by multiplying the value of the evaluation index by the reliability .
In addition, the read probability calculation unit changes the exposure frequency, which is the number of times the creative is exposed to the web page within an arbitrary time , based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit.
The creative output unit extracts a creative high exposure frequency from the plurality of creative, it causes the output to c Ebupeji comes a hyperlink to the creative.
Then, the reliability calculation unit updates the past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database based on the performance of the current evaluation index.
また、本発明の一側面のクリエイティブ最適化システムは、データベースと、クリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバとを備える。
前記データベースは、複数のクリエイティブと、クリエイティブのウェブページへの露出回数と対応づけられた過去の統計データとを蓄積している。
前記クリエイティブ最適化サーバは、指標演算部と、信頼性演算部と、期待値演算部と、読出確率演算部と、クリエイティブ出力部とを含むクリエイティブ最適化サーバと、を含むようにして構成されている。
指標演算部は、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また信頼性演算部は、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、前記データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また期待値演算部は、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する。
また読出確率演算部は、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する。
またクリエイティブ出力部は、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる。
そして、クリエイティブ最適化サーバの信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する。
The creative optimization system according to one aspect of the present invention includes a database and a creative optimization server that optimizes the creative.
The database stores a plurality of creatives and past statistical data associated with the number of times the creative is exposed to a web page .
The creative optimization server is configured to include a creative optimization server including an index calculation unit, a reliability calculation unit, an expected value calculation unit, a read probability calculation unit, and a creative output unit.
The index calculation unit calculates each evaluation index at the present time for a plurality of creatives in which the relationship between the evaluation index, which is information for evaluating the effectiveness of the creative, and the number of creatives has a normal distribution.
Further, the reliability calculation unit, based on the number of exposures to the web page of the corresponding creative at the time of calculating the evaluation index, and the past statistical data corresponding to the number of exposures stored in the database, the evaluation index The reliability of is calculated.
In addition, the expected value calculation unit calculates an expected value of the evaluation index in the future by multiplying the value of the evaluation index by the reliability .
In addition, the read probability calculation unit changes the exposure frequency, which is the number of times the creative is exposed to the web page within an arbitrary time , based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit.
The creative output unit extracts a creative high exposure frequency from the plurality of creative, it causes the output to c Ebupeji comes a hyperlink to the creative.
Then, the reliability calculation unit of the creative optimization server updates the past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database based on the performance of the current evaluation index.
また、本発明の一側面のクリエイティブ最適化方法並びにプログラムは、クリエイティブ最適化サーバが備える指標演算部により、クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する。
また、前記クリエイティブ最適化サーバが備える信頼性演算部により、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する。
また、前記クリエイティブ最適化サーバが備える期待値演算部により、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出するステップと、
そして、前記クリエイティブ最適化サーバが備える読出確率演算部により、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更するステップと、
その後、前記クリエイティブ最適化サーバが備えるクリエイティブ出力部により、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるステップと、有し、
さらに、前記評価指標の信頼度を算出するステップにおいて、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
Also, the creative optimization method and program according to one aspect of the present invention provides a normal distribution of a relationship between an evaluation index that is information for evaluating the effectiveness of a creative and the number of creatives by an index calculation unit included in the creative optimization server. For each of a plurality of creatives, the current evaluation index is calculated.
Further, the number of exposures to the web page of the corresponding creative at the time when the evaluation index is calculated by the reliability calculation unit included in the creative optimization server, and past statistical data corresponding to the number of exposures stored in the database Based on the above, the reliability of the evaluation index is calculated.
A step of calculating an expected value in the future of the evaluation index by multiplying the reliability of the value of the evaluation index by an expected value calculation unit included in the creative optimization server ;
Then, based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculating unit by the read probability calculating unit included in the creative optimization server , the exposure frequency that is the number of times the creative is exposed to the web page within an arbitrary time Step to change the
Thereafter, the creative output unit the creative optimization server comprising extracts creative high exposure frequency from the plurality of creative and step of outputting the U Ebupeji comes a hyperlink to the creative has,
Further, in the step of calculating the reliability of the evaluation index, the past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database is updated based on the actual performance of the current evaluation index.
本発明の一側面においては、例えばクリック率などの評価指標に統計的手法を組み合わせて信頼性を関数化することにより、未来の価値を予測し、効率よくかつ(少ない露出回数でも)より早く良いクリエイティブを抽出することができる。 In one aspect of the present invention, for example, by combining a statistical method with an evaluation index such as a click rate and functionalizing reliability, a future value is predicted, and it is efficient and faster (even with a small number of exposures). Creative can be extracted.
以上のように、本発明によれば、少ない露出回数で的確にクリエイティブの有効性を評価し、有効性の高いクリエイティブを効率よく露出させることができる。 As described above, according to the present invention, the effectiveness of a creative can be accurately evaluated with a small number of exposures, and a highly effective creative can be efficiently exposed.
以下、本発明の実施の形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, examples of embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
以下に述べる実施の形態は、本発明を実施するための好適な形態の具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されている。ただし、本発明は、以下の実施の形態の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの実施の形態に限られるものではない。したがって、例えば、以下の説明で挙げる使用材料とその使用量、処理時間、処理順序および各パラメータの数値的条件等は好適例に過ぎず、また、説明に用いた各図における寸法、形状および配置関係等も実施の形態の一例を示す概略的なものである。 The embodiment described below is a specific example of a preferred embodiment for carrying out the present invention, and therefore various technically preferable limitations are given. However, the present invention is not limited to these embodiments unless otherwise specified in the following description of the embodiments. Therefore, for example, the materials used in the following description, the amounts used, the processing time, the processing order, and the numerical conditions of each parameter are only suitable examples, and the dimensions, shapes, and arrangements in the drawings used for the description The relationship and the like are also schematic showing an example of the embodiment.
コンピュータ・ネットワーク上で公開されるウェブサイト(ウェブページ群)のハイパーリンクとそのクリエイティブは、大きな価値のギャップを持つポイントの一つである。そのハイパーリンクの遷移率すなわち目的のウェブページまでの到達率を向上させるために、広告のパフォーマンス(魅力)の改善やウェブサイトのパフォーマンス(魅力)の改善にコストをかける必然性は非常に大きい。 Hyperlinks of websites (web pages) published on computer networks and their creatives are one of the major gaps in value. In order to improve the transition rate of the hyperlink, that is, the arrival rate to the target web page, the necessity of spending cost on improving the performance (attractiveness) of the advertisement and improving the performance (attractiveness) of the website is extremely high.
そもそもネット広告は媒体費(広告をメディアに載せるのに掛かる費用)が非常に高く制作費が相対的に低いためクリエイティブによって創出される価値は大きい。本発明の一実施の形態では、パフォーマンス改善のためにクリエイティブとハイパーリンクの候補を用意し、それらを試しながら期待の高いクリエイティブの露出を上げていき、その効果によってアフィリエイタ(制作者)が報酬を得られるように構成している。なお、クリエイティブの例としてバナー広告(以下、単に「広告」という。)を例に挙げて説明するが、本発明はこの例に限られるものではなく、あらゆるクリエイティブの最適化に適用できる。 In the first place, Internet advertising has a very high media cost (the cost of placing an advertisement on the media) and the production cost is relatively low, so the value created by the creative is great. In one embodiment of the present invention, candidates for creatives and hyperlinks are prepared to improve performance, and the exposure of high-expected creatives is increased while trying them, and the affiliator (producer) is rewarded for the effect. It is configured to obtain. Note that a banner advertisement (hereinafter simply referred to as “advertisement”) will be described as an example of a creative. However, the present invention is not limited to this example, and can be applied to optimization of any creative.
図1は、広告業界における各ステークホルダ(広告主、代理店、アフィリエイタ)のニーズを示した図である。
広告主1は、同じ媒体費をかけるならウェブページ上の広告に対して多くのクリックを欲している。また、広告主1から商品等の宣伝活動を依頼される代理店2としては、商品が表示されたウェブページへのハイパーリンクを張るクリエイティブの制作費は利幅が薄く固定費になるので、クリエイティブの制作はなるべく外注したい、利幅をとりたいと考えている。そこで、代理店2は、アフィリエイタ2に対し、クリエイティブの制作を依頼する。アフィリエイタ3は、効率よくお金(クリエイティブ制作の対価)が欲しい、評価されたい、褒められたいという願望を持っている。
FIG. 1 is a diagram showing the needs of each stakeholder (advertiser, agency, affiliator) in the advertising industry.
上記広告主1が広告を評価する際の指標の一つにクリック率がある。クリック率は広告がクリックされる割合であり、クリック数をインプレッション数(広告が表示/配信された数)で除して割り出すことができる。
One of the indexes when the
図2は、複数の広告について1インプレッションから100万インプレッションまでのクリック率の遷移を表したグラフであり、横軸はインプレッション数(数値×1000)、縦軸はクリック率を示している。この図2に示す例は、100万インプレッション時のクリック率が0.063、0.053、0.061、0.042のそれぞれについて調査したものである。
一般にクリック率は、広告をウェブサイトに露出させて最初の頃は安定しないが、ある段階で安定期に入り緩やかに下降していく。図2に示す例では、40万インプレッション以降(破線部)で安定している。したがって、クリエイティブの有効性の優劣を測るのに、大量のインプレッションが必要かといえばそうではなく、早い段階で優劣がついていることが推測できる。
FIG. 2 is a graph showing the transition of the click rate from 1 impression to 1 million impressions for a plurality of advertisements. The horizontal axis represents the number of impressions (numerical value × 1000), and the vertical axis represents the click rate. In the example shown in FIG. 2, the click rates at 1 million impressions are investigated for 0.063, 0.053, 0.061, and 0.042, respectively.
In general, the click rate is not stable at the beginning when the advertisement is exposed to the website, but at a certain stage, it enters a stable period and gradually decreases. In the example shown in FIG. 2, it is stable after 400,000 impressions (broken line part). Therefore, it can be inferred that there is an advantage at an early stage, rather than a large amount of impressions required to measure the effectiveness of a creative.
図3は、クリエイティブの個数とクリック率の関係を示したヒストグラムの例である。この図3に示す例は、クリック率0.03からクリック率0.07までの各段階のクリエイティブの個数を調査したものである。クリック率とクリエイティブの個数の分布は、集合あたりの平均クリック率と標準偏差から、図4に示す曲線4のようにほぼ正規分布となることがわかった。この例の場合、平均クリック率(平均CTR)は0.048%、最高クリック率(最高CTR)が0.07%であるので、仮にクリエイティブが一つのときのクリック率が0.048%になるとすると、最高CTRのクリエイティブ(図4の破線部)を選択することによりクリック率を最大で45%以上改善できる計算になる。
FIG. 3 is an example of a histogram showing the relationship between the number of creatives and the click rate. The example shown in FIG. 3 is an investigation of the number of creatives at each stage from a click rate of 0.03 to a click rate of 0.07. The distribution of the click rate and the number of creatives was found to be almost a normal distribution as shown by
先ほど、クリエイティブの有効性の優劣が割と早い段階でわかると述べたが、それには次のような理由が考えられる。仮に1000個のクリエイティブの集合に対してそれぞれ1000インプレッションさせたとすると、この集合全体では100万インプレッションしていることになる。そのため、この1000個のクリエイティブは、個々のクリエイティブよりも早く、クリック率の平均a、標準偏差bのクリエイティブの集合であることが算出できる。その場合に、当該インプレッション数の段階でクリック率が上位であると思われるものが図4の破線部の中に含まれる可能性は非常に高い。 I mentioned earlier that the effectiveness of creatives can be seen at an early stage, but there are several reasons for this. Assuming that 1000 impressions are made for a set of 1000 creatives, the entire set has 1 million impressions. Therefore, it can be calculated that the 1000 creatives are a set of creatives having an average click rate a and a standard deviation b earlier than individual creatives. In that case, the possibility that the click rate is considered to be higher in the stage of the number of impressions is very likely to be included in the broken line portion of FIG.
図5は、クリエイティブの個数に基づく正規分布の変化例を示すグラフである。
クリック率とクリエイティブの個数が正規分布だとすると、クリエイティブの総数が多い方が効果(有効性)の高いクリエイティブが発見される可能性が高くなる。つまり、より多くの中からいいものを選ぶと、CTR(クリック率)やCVR(コンバージョン率)をより改善することができる。例えば、図5に示す例では、同じ平均CTRを持つ正規分布の曲線4より曲線5の方が、クリエイティブの絶対数が多いので、最高CTRであるクリエイティブの個数も多いことがわかる。
FIG. 5 is a graph showing an example of a change in normal distribution based on the number of creatives.
If the click rate and the number of creatives are normally distributed, the larger the total number of creatives, the higher the possibility that creatives with higher effectiveness (effectiveness) will be found. In other words, if a good one is selected from more, CTR (click rate) and CVR (conversion rate) can be further improved. For example, in the example shown in FIG. 5, since the absolute number of creatives is larger in the
以上のことから本出願人は、なるべく多くのクリエイティブからクリック率の高い最善のものを自動で選んで表示する仕組みをビジネス化することに想到した。例えば、図6はあるウェブページに掲載されたクリエイティブの例であり、ウェブページ画面10の右側に画像のクリエイティブ12、下側にテキストのクリエイティブ13が表示されている。このウェブページ画面10に本発明を適用すると、例えば今週のイチ押し欄11に目的サイトへのハイパーリンクを埋め込んだ画像の中でも期待値が高いものの露出頻度が高くなる。また、テキストで期待値が高いものの露出頻度が高くなる。それによって、ユーザのマウスクリック等のアクションが活発になることが期待される。
From the above, the present applicant has come up with the idea of commercializing a mechanism that automatically selects and displays the best creative with the highest click rate from as many creatives as possible. For example, FIG. 6 shows an example of a creative posted on a certain web page. An image creative 12 is displayed on the right side of the
ところで、背景技術の欄において説明したとおり、インプレッション数が大きいほど評価結果の信頼性が高くなるが、インプレッション数を増やすに時間がかかると、最終的な成果を得るのに適した時期を逃したり、有効性の低いクリエイティブをいつまでも露出したりすることに繋がりかねない。そのため、なるべく早い段階でクリエイティブの有効性を評価する必要がある。しかし、クリエイティブの評価結果の信頼性はインプレッション数に比例するので、インプレッション数が少ない段階のクリエイティブの評価結果はその信頼性が問題である。つまり、インプレッション数が少ない段階でクリエイティブを評価する際にはいかに信頼性を確保するかが重要となってくる。 By the way, as explained in the background section, the larger the number of impressions, the higher the reliability of the evaluation result. However, if it takes time to increase the number of impressions, the time that is appropriate for obtaining the final result may be missed. , Which can lead to inexperienced inexperienced creatives. Therefore, it is necessary to evaluate the effectiveness of the creative as early as possible. However, since the reliability of the creative evaluation result is proportional to the number of impressions, the reliability of the creative evaluation result at the stage where the number of impressions is small is a problem. In other words, how to ensure reliability is important when evaluating creatives when there are few impressions.
以下、クリエイティブの評価結果の信頼性を向上させる方法について、評価指標の一つであるクリック率を例に説明する。 Hereinafter, a method for improving the reliability of the evaluation result of the creative will be described by taking a click rate which is one of evaluation indexes as an example.
図7,図8は、クリック率0.063%のバナー広告のクリック率推移の例を示すグラフであり、横軸は実測したインプレッション数(100インプレッション単位)、縦軸はクリック率を示す。
曲線21は、1インプレッションから3098000インプレッションまでの間に徐々にクリック率0.07%に落ち着いているが、測定開始直後は、サンプル(インプレッション)が少ないためクリック率の変動幅が大きく、安定しないことがわかる。例えば、1000インプレッションのときクリック率0.07%を記録している(図7参照)。また、350000インプレッションのときもクリック率0.07%を記録している(図8参照)。しかし、1000インプレッションのときに、クリック率0.07%を記録するものには次のようなクリック率遷移をするものもある。
7 and 8 are graphs showing examples of transitions in the click rate of a banner advertisement with a click rate of 0.063%. The horizontal axis indicates the actually measured number of impressions (100 impression units), and the vertical axis indicates the click rate.
The
図9は、複数のクリック率0.063%のバナー広告のクリック率推移の例を示すグラフであり、横軸はインプレッション数(100インプレッション単位)、縦軸はクリック率を示す。
曲線21,22,23は、いずれも1000インプレッション目のときにクリック率0.07%を記録しているが、その後の振れ幅が大きいことがわかる。1000インプレッション目にクリック率0.07%を記録したクリエイティブを多数集めると、図10に示す曲線24のように平均CTRa%の正規分布で表現され、その標準偏差b1は比較的大きく広く分散していることがわかる。
FIG. 9 is a graph showing an example of transition of the click rate of a banner advertisement having a plurality of click rates of 0.063%, where the horizontal axis indicates the number of impressions (100 impression units) and the vertical axis indicates the click rate.
The
図11は、350000インプレッションのときにクリック率0.07%を記録する複数のクリエイティブのクリック率推移の例を示すグラフである。横軸はインプレッション数(100インプレッション単位)、縦軸はクリック率を示す。
図11に示す曲線21,26,27は、図9の1000インプレッション目に同じクリック率0.07%を記録したものと比較すると、振れ幅が大きくないことがわかる。350000インプレッション目のときのクリック率0.07%を記録したクリエイティブを多数集めると、図12に示す曲線28のように平均CTRa%の正規分布で表現され、その標準偏差b2は比較的小さく狭く分散していることがわかる。
FIG. 11 is a graph showing an example of the click rate transition of a plurality of creatives that record a click rate of 0.07% at the time of 350,000 impressions. The horizontal axis represents the number of impressions (100 impression units), and the vertical axis represents the click rate.
It can be seen that the
本明細書において、この正規分布の標準偏差がクリック率など評価指標の信頼性に対応する。つまり、インプレッション数が増えてクリック率のサンプルが増えれば増えるほど、標準偏差は小さくなり信頼性は高い(ブレ幅が小さくなる)。あるインプレッション数N(自然数)のときのクリック率をrとおくと、そのNとrのサンプルをたくさん記録し、それらがその後どのように推移するかデータを蓄積していくことで、クリック率の信頼性を算出するための根拠となるサンプルが増えていくこととなる。 In this specification, the standard deviation of the normal distribution corresponds to the reliability of the evaluation index such as the click rate. In other words, as the number of impressions increases and the number of click rate samples increases, the standard deviation decreases and the reliability increases (the blur width decreases). When the click rate at a certain number of impressions N (natural number) is set to r, a large number of samples of N and r are recorded, and by accumulating data on how they change thereafter, the click rate of The number of samples that serve as the basis for calculating reliability will increase.
ここで、クリック率の信頼性を利用したクリエイティブの評価方法について説明する。 Here, a creative evaluation method using the reliability of the click rate will be described.
例として、「2回目のインプレッション時点でクリック率が50%」のバナー広告A、「200万回目のインプレッション時点でクリック率が50%」のバナー広告Bを想定する。そのクリック率はどちらも50%であるが価値が全く異なる。バナー広告Aはこれからクリック率が下がっていくこと可能性が極めて高いが、バナー広告Bは既にクリック率が安定しているといえる。つまり、クリック率の単純比較ではそのどちらが良いのか判断することは難しい。 As an example, a banner advertisement A having a click rate of 50% at the second impression time and a banner advertisement B having a click rate of 50% at the second million impression time are assumed. Both click rates are 50%, but the values are quite different. The banner advertisement A has a very high possibility that the click rate will decrease from now on, but it can be said that the click rate of the banner advertisement B is already stable. In other words, it is difficult to judge which one is better in a simple comparison of click rates.
そこで、過去のクリック率の統計からその時点のインプレッションにおける信頼性をかけて関数化し、「期待クリック率(以下、「期待CTR」という。)」という指数化することによりバナー広告Aとバナー広告Bを比較することができる。実際は、単純な掛け算でなくCTRと信頼性の関数となる。また、この信頼性はインプレッションによって確度が変化するため、本発明ではこの信頼性に対して、信頼性の信頼性ともいうべき定数をかける計算を行っている。 Therefore, banner advertisement A and banner advertisement B are converted into a function by multiplying the reliability of the impression at that time from the statistics of the past click rate and indexed as “expected click rate (hereinafter referred to as“ expected CTR ”). Can be compared. Actually, it is not a simple multiplication but a function of CTR and reliability. In addition, since the reliability of the reliability varies depending on the impression, in the present invention, calculation is performed by multiplying the reliability by a constant that should be called reliability of reliability.
CTR 信頼性 期待CTR
バナー広告A 50% × 0.01= 0.5
バナー広告B 50% × 0.95=47.5
CTR Reliability Expected CTR
このようにしてインプレッションのサンプル数が異なるものも比較することができる。コンバージョンなど他の正規分布の評価指標に関しても同様のことがいえる。つまり、CTR(クリック率)やCVR(コンバージョン率)等は過去価値或いは現在価値に過ぎないが、期待値という概念を持ち込んで指数化することにより将来価値を表現することができる。 In this way, it is possible to compare those having different number of impression samples. The same is true for other normal distribution metrics such as conversions. That is, CTR (click rate), CVR (conversion rate), etc. are merely past values or present values, but the future value can be expressed by bringing the concept of expected values into an index.
本明細書においては、クリエイティブのクリック率の信頼性を下記のように定義する。なお、クリック率を例に挙げて説明するが、コンバージョン率など正規分布で表される他の評価指標についてもこの計算方法を適用することができる。 In this specification, the reliability of the click rate of the creative is defined as follows. Although the click rate will be described as an example, this calculation method can be applied to other evaluation indexes represented by a normal distribution such as a conversion rate.
まず、実際の測定データに基づくクリック率をrとし、これをサンプルクリック率と呼ぶ。N(自然数)を表示回数(インプレッション)、cをクリック数とすれば、r=c/Nである。 First, r is a click rate based on actual measurement data, and this is called a sample click rate. If N (natural number) is the number of display times (impressions) and c is the number of clicks, then r = c / N.
また、P(x)をクリック率xが発生する確率とする。このクリック率xが所与の場合に、サンプルクリック率rの起こる条件付き確率をPN(r|x)と表す。Nは表示回数であり、以後の説明ではNの表記を省略することもある。その場合、P(r|x)と標記する。なお、クリック率xはNを極大化した際に得られる数値と仮定する。 Further, P (x) is the probability that the click rate x occurs. When this click rate x is given, the conditional probability that the sample click rate r occurs is expressed as PN (r | x). N is the number of times of display, and the description of N may be omitted in the following description. In that case, it is labeled P (r | x). The click rate x is assumed to be a numerical value obtained when N is maximized.
P(x)の確率分布は、既述のとおり経験から正規分布(ガウス分布)である。したがって、P(x)は下記式(1)のように定義できる。 As described above, the probability distribution of P (x) is a normal distribution (Gaussian distribution) from experience. Therefore, P (x) can be defined as the following formula (1).
また、クリエイティブをN回表示させた場合のサンプルクリック率rとクリック率xが同じになる、すなわち同時に成立する確率(同時確率)を、P(r,x)とする。 Also, let P (r, x) be the probability that the sample click rate r and click rate x when the creative is displayed N times are the same, that is, the probability that they will be established simultaneously (simultaneous probability).
ここでサンプルクリック率rの信頼性を計算するためには、サンプルクリック率rの値が既に得られている場合にクリック率xの条件付き確率P(x|r)がどうなるのかを考える必要がある。クリック率xが連続型確率変数である場合、サンプルクリック率rの条件の下でのクリック率xの平均μrと標準偏差σrは以下の式(2),(3)で表される。 Here, in order to calculate the reliability of the sample click rate r, it is necessary to consider what happens to the conditional probability P (x | r) of the click rate x when the value of the sample click rate r has already been obtained. is there. When the click rate x is a continuous random variable, the average μ r and the standard deviation σ r of the click rate x under the condition of the sample click rate r are expressed by the following equations (2) and (3).
平均μrは、サンプルクリック率rが与えられている場合、そのサンプルクリック率rが得られた場合におけるクリック率xの平均である。標準偏差σrは、表示回数Nの時点でのサンプルクリック率rの信頼度ということができる。 The average μ r is an average of the click rate x when the sample click rate r is given when the sample click rate r is given. It can be said that the standard deviation σ r is the reliability of the sample click rate r at the time of the display number N.
ここで、条件付き確率P(x|r)を求めるため、ベイズの定理を使用する。条件付き確率P(x|r)は、ベイズの定理により式(4)で表される。 Here, Bayes' theorem is used to obtain the conditional probability P (x | r). The conditional probability P (x | r) is expressed by Equation (4) by Bayes' theorem.
P(r)は、サンプルクリック率rとクリック率xが同時に成り立つ場合においてサンプルクリック率rが発生する確率であり、式(5)に示すように、P(x)P(r|x)を積分したものとして表すことができる。 P (r) is a probability that the sample click rate r occurs when the sample click rate r and the click rate x are satisfied at the same time. As shown in the equation (5), P (x) P (r | x) is expressed as follows. It can be expressed as an integral.
P(x)は過去の統計又は経験則から得られる既知の数字であるため、P(r|x)は二項係数を含む式(6)から算出することができる。すなわち、クリエイティブをN回表示した場合にxの確率で表示されると考えると、二項分布によって確率が求められる。このとき、μr=rとなる。 Since P (x) is a known number obtained from past statistics or empirical rules, P (r | x) can be calculated from Equation (6) including a binomial coefficient. That is, if the creative is displayed N times and is considered to be displayed with the probability of x, the probability is obtained by the binomial distribution. At this time, μ r = r.
経験的にP(x)がわかっているという前提においては、P(r|x)は二項分布によってその確率が求められる。よって、式(5)におけるP(x)が求められ、最終的に式(4)に示したベイズの定理からP(x|r)が求められる。そして、式(3)の標準偏差σrの解が得られ、その解により信頼度すなわち信頼性が定義される。 Assuming that P (x) is empirically known, the probability of P (r | x) is obtained by binomial distribution. Therefore, P (x) in Equation (5) is obtained, and finally P (x | r) is obtained from Bayes' theorem shown in Equation (4). Then, a solution of the standard deviation σ r of Equation (3) is obtained, and reliability, that is, reliability is defined by the solution.
以上のとおり、あるクリエイティブを露出したときのN(インプレッション数)とr(CTR:クリック率)から信頼性(標準偏差)を割り出し、その後の当該クリエイティブがどのようなクリック率を記録するかという確率を計算することにより、期待CTRを算出することができる。 As described above, reliability (standard deviation) is calculated from N (number of impressions) and r (CTR: click rate) when a certain creative is exposed, and what click rate is recorded by the creative after that Can be used to calculate the expected CTR.
ここで、図13に示すグラフを参照して正規分布と標準偏差の関係について説明する。
図13に示すように正規分布の曲線29は、その標準偏差の中に収まり、その標準偏差の中に収まるデータの全体に対する割合を下記のように算出することができる。
(範囲) (その中に入るデータの割合)
μ±σ 0.6827(約2/3)
μ±2σ 0.9545(約19/20)
μ±3σ 0.9973
※これは平均値±標準偏差の範囲に全データの68.27%が、平均値±(標準偏差の2倍)の範囲内に全データの95.45%が分布するという意味である。
Here, the relationship between the normal distribution and the standard deviation will be described with reference to the graph shown in FIG.
As shown in FIG. 13, the
(Range) (Percentage of data included in it)
μ ± σ 0.6827 (about 2/3)
μ ± 2σ 0.9545 (about 19/20)
μ ± 3σ 0.9973
* This means that 68.27% of all data is distributed within the range of the average value ± standard deviation, and 95.45% of all data is distributed within the range of the average value ± (twice the standard deviation).
上記の関係を活用し、ある一定の確率内(リスクの中)で早期にクリック率の優位性を判断することができる。すなわち、この計算方法により、どのクリエイティブがクリック率において優位性が高いかを早い段階で判断することができる。これらのサンプルデータを基に、実測したインプレッションNとクリック率rのデータを蓄積するほどクリック率rの幅が縮まってくる。 By using the above relationship, it is possible to quickly determine the superiority of the click rate within a certain probability (within risk). That is, with this calculation method, it is possible to determine at an early stage which creative has a high advantage in the click rate. Based on these sample data, as the measured impression N and click rate r data are accumulated, the width of the click rate r decreases.
次に、上述したクリエイティブの評価方法を利用したクリエイティブ最適化システムについて説明する。 Next, a creative optimization system using the above-described creative evaluation method will be described.
図14は、本発明の一実施の形態に係るクリエイティブ最適化システムの概要を示す図である。
本実施の形態のクリエイティブ最適化システム30は、主に複数のクリエイティブ候補を用意するための入稿・審査インターフェース装置32、クリエイティブを最適化するクリエイティブ最適化サーバ33、広告などの情報を発信するウェブサーバ35、クライアント端末36を含むようにして構成される。
FIG. 14 is a diagram showing an overview of a creative optimization system according to an embodiment of the present invention.
The
このクリエイティブ最適化システム30を用いたビジネスモデルの新規なところは、まず、多数のクリエイティブを作ること自体が経済合理性に合わないところを、外部も含めてオープンに集めることでより多くのクリエイティブを集められるようにした点である。また、それらのクリエイティブを人が審査するのではなく、とにかく全て試すという点である。また、短期間でそのクリエイティブの中から最適なものを抽出するという点である。さらに、その効果を価値ギャップの高い(誘導することで価値を向上することができる)広告やウェブページの検索結果等の一覧ページ等に導入することで報酬を得るという点である。
The new part of the business model that uses this
また、クリエイティブ最適化システム30の新規な部分は、最速でCTRやCVRなどの評価指標が高いものを抽出するようにしたところである。すなわち、単純に現時点でのCVRやCTRを比較するのではなく、統計的手法を組み合わせることでそのクリエイティブの期待値を算出することにより、少ないサンプルからでも的確な評価指標を割り出すことを可能にしている。
Further, the new part of the
次に、クリエイティブ最適化システム30全体の処理を、図15に示すフローチャートを参照して説明する。ここでは、ユーザをあるウェブサイトに誘導する目的でクリエイティブをネットワーク上で公開する場合について説明する。
Next, processing of the entire
まずステップS1において、あるハイパーリンクの誘導先の目的に応じていると思われるクリエイティブの候補を入稿・審査インターフェース装置2に多数用意する。その場合に、その誘導先と誘導意図をネットワーク上で広報し、ユーザ31a〜31cなどの第3者に多数のクリエイティブを制作してもらって候補を集めることも含む。
First, in
例えば、一体多のコンテスト形式ではなく、図16に示すような多対多のコミュニティのスレッド形式だと盛り上がることが期待できる。キャンペーンにクライアントも運営者も投稿するアフィリエイタも参加者31a〜31fとしても自由に参加できるコミュニティを構築する。その中で、広告(目的)ごとにスレッドを立てて投稿してもらう。
For example, it can be expected that the thread format of the many-to-many community as shown in FIG. Affiliators who contribute to the campaign, both clients and operators, will build a community where participants can participate freely as
審査についても、入稿と同様にオープンに行えば盛り上がる場が提供できると考える。例えば、図17に示すように、多数のユーザが投稿サイトにクリエイティブを投稿してスレッド41,42・・・と次々にスレッドを立てていく。クライアントは自らのスレッド43を立ててその中で、投稿されたクリエイティブに対してコメント43aを書き込んだりしながら審査内容を公開する。
As for the screening, I think that if you go open as well as the submission, you will be able to provide an exciting place. For example, as shown in FIG. 17, a large number of users post creatives on a posting site and create threads one after another as
ステップS2において、入稿・審査インターフェース装置32に用意された例えばクリエイティブA,B,Cが適切なものかどうかを審査し、審査を通過したものを後述するクリエイティブ・データベースに格納する。この審査においては、クリエイティブ自体の美的外観よりも著作権侵害の有無等、形式的な審査に重点を置く。
In step S2, for example, the creatives A, B, and C prepared in the submission /
ステップS3において、ネットワーク上でコンテンツを配信するウェブサーバ35からクライアント端末装置36へ、クリエイティブ最適化サーバ33へのアクセスを含むプログラム34を配信しておく。例えばユーザがクライアント端末装置36上でブラウザを立ち上げたり、所定のホームページにアクセスしたりといったことをトリガとして、ネットワークを通じてクライアント端末装置36がクリエイティブ最適化サーバ33へ接続する。プログラム34の例として、例えばスクリプトの記述してあるフラッシュバナーを入稿する。
In step S3, a
ステップS4において、クリエイティブ最適化サーバ33は、クリエイティブ・データベースからそれら全てのクリエイティブを少しずつ、或いは、ある確率でクリエイティブを抽出し、ネットワークを通じてクライアント端末装置36へハイパーリンク付きクリエイティブを配信する。
In step S4, the
ステップS5において、配信されたハイパーリンク付きクリエイティブをクライアント端末装置36(に接続された表示装置)に表示させ、ハイパーリンク付きのクリエイティブに対するクライアント端末装置36(ユーザ)の反応をクリエイティブ最適化サーバ33がネットワークを通じて取得する。
In step S5, the distributed creative with hyperlink is displayed on the client terminal device 36 (display device connected thereto), and the
ステップS6において、クリエイティブ最適化サーバ33は、クライアント端末装置36から取得した情報に信頼性を加味して当該クリエイティブの期待値を算出する。これは最速で最も評価指標(CTRあるいはCVRなど)が高いものを抽出するためである。
In step S <b> 6, the
ステップS7において、期待値に基づいて次にクリエイティブ最適化サーバ33へアクセスされた場合の当該クリエイティブの露出確率を変動する。つまり、抽出された期待値の高いクリエイティブの露出を増やす。このように露出される確率に傾斜をかけて、期待値の高いものをたくさん表示する。
In step S7, the exposure probability of the creative when the
ステップS8において、上記ステップS1〜S7(特にステップS4〜S7)の処理を繰り返し、クリエイティブ・データベース内の各クリエイティブについて露出確率を随時更新する。このとき、それらの期待値の高いクリエイティブが期待どおりのCTRやCVRを出しているか確認する。期待に沿っている場合は、それらをそのまま傾斜をかけて露出し続ける。一方、期待に添っていない場合や他のクリエイティブの中で期待値の高いものが発見された場合は、他に期待値の高いクリエイティブの露出を増やす(露出の傾斜配分を変更)。上述処理を繰り返すことにより、CTRやCVRを最適化する。 In step S8, the processes in steps S1 to S7 (particularly steps S4 to S7) are repeated, and the exposure probability is updated as needed for each creative in the creative database. At this time, it is confirmed whether or not those creatives with high expectation values have the expected CTR and CVR. If they are in line with expectations, keep them exposed with a tilt. On the other hand, if the expectations are not met or if other creatives with a higher expected value are found, the exposure of creatives with higher expected values is increased (changes the slope distribution of exposure). By repeating the above process, CTR and CVR are optimized.
なお、期待に沿っているとは、信頼性の部分で規定するリスクの範囲に収まっているかどうかを指す。つまり、標準偏差の±σの範囲(68.27%)に収まるクリック率なのか、±2σの範囲(95.45%)に収まるクリック率なのか、あるいは±3σの範囲(99.73%)に収まるクリック率なのかというように、予め設定した範囲内に収まっているようであれば問題ないと判断する。具体的な範囲については、実際に件数を重ねて調整していくものであり、どれくらいリスク(すなわち誤差)をとるかは検証を重ねて適宜細かく変更することが好ましい。 Note that “being in line with expectations” refers to whether or not the product falls within the range of risks specified in the reliability section. That is, whether the click rate falls within the ± σ range (68.27%) of the standard deviation, the click rate within the ± 2σ range (95.45%), or the ± 3σ range (99.73%). It is determined that there is no problem as long as the click rate falls within the range set in advance. The specific range is actually adjusted by overlapping the number of cases, and it is preferable that the amount of risk (that is, error) is appropriately changed through repeated verification.
ステップS9において、クリエイティブのパフォーマンス(ユーザの反応)に応じて制作者(アフィリエイタ)への報酬やインセンティブを設定する。この処理が終了した後、システム全体の処理を終了する。実際のシステムにおいては、ステップS1〜ステップS9もしくはステップS3〜ステップS9の一連の処理を繰り返す。 In step S9, a reward or incentive for the creator (affiliator) is set according to the performance of the creative (user reaction). After this process is finished, the process of the entire system is finished. In an actual system, a series of processes of step S1 to step S9 or step S3 to step S9 are repeated.
多数のものから良いであろうクリエイティブを抽出する際に、一つ一つの期待CTRから割り出すと非常に非効率である。したがって、一つ一つのクリエイティブを比較するのではなく、集合の中から「この中にクリック率が上位のものがあるであろうという小集合」に絞り込んでそれらの露出を極大化させ、さらにクリック率やコンバージョン率を検証し、絞り込んでいくという段階(ステップS6,S7)を経ることで、システムパフォーマンス(性能・効率)を改善することも考えられる。 When extracting creatives that would be good from a large number, it would be very inefficient to calculate from each expected CTR. Therefore, instead of comparing individual creatives, the exposure is maximized by narrowing down from the set to “a small set that will have the highest click rate among them”, and clicking It may be possible to improve the system performance (performance / efficiency) by going through the steps (steps S6 and S7) of verifying and narrowing down the rate and conversion rate.
また、多数のクリエイティブに紛れ込んだ他の良いクリエイティブを拾うためにチェックの段階(ステップS5〜S8)を用意し、期待に添っていない又は他に期待値の高いクリエイティブが発見された場合には、期待値の高いクリエイティブの露出を増やす(露出の傾斜配分を変更する)。その際、信頼度の異なるクリエイティブに対して期待値という概念を用いて比較する。そして、それらの統計データは、補正を繰り返すことによって、より信頼性の高いシステムへと学習・成長させることができ、最適なパフォーマンス(性能・効率)を引き出すことができる。 In addition, a check stage (steps S5 to S8) is prepared in order to pick up other good creatives mixed in with a large number of creatives. If a creative that does not meet expectations or has a high expected value is found, Increase the exposure of creatives with high expectations (change the exposure slope distribution). At that time, creatives with different degrees of reliability are compared using the concept of expected values. These statistical data can be learned and grown to a more reliable system by repeating correction, and optimum performance (performance / efficiency) can be extracted.
次に、図18を参照して、本発明の一実施の形態におけるクリエイティブ最適化システム30の構成を詳細に説明する。
Next, with reference to FIG. 18, the structure of the
クリエイティブ最適化システム30は、入稿・審査インターフェース装置32、クリエイティブ最適化サーバ33、クリエイティブ・データベース33A、ウェブサーバ35A、広告配信サーバ35B、クライアント端末装置36A〜36Cが、それぞれコンピュータ・ネットワーク50,50aを介して相互に接続されている。特に、入稿・審査インターフェース装置32及びクリエイティブ最適化サーバ33はこのシステムのために用意したものではあるが、入稿・審査インターフェース装置32は必要に応じて設ければよい。ウェブサーバ35A、広告配信サーバ35B及びクライアント端末36A〜36Cは既存の機器を流用する。
The
なお、コンピュータ・ネットワーク50,50aには、インターネット等の広域ネットワークを適用できる。また、コンピュータ・ネットワーク50aは、ローカルエリアネットワーク(LAN:Local Area Network)であってもよい。本実施の形態において、各装置間のデータの送受信はコンピュータ・ネットワーク50,50aを経由して行うが、以降の説明ではコンピュータ・ネットワーク50,50aを経由する旨の記載は省略する。また、本実施の形態において、コンピュータ・ネットワーク50,50a上のデータの送受信は、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)プロトコルを用いパケット通信を行うものとするが、この例に限られるものではない。さらに、以下の説明では、クライアント端末装置36A〜36Cを総称してクライアント端末装置36と称す。
Note that a wide area network such as the Internet can be applied to the
入稿・審査インターフェース装置32は、特許請求の範囲に記載したインターフェース装置の一例であり、クリエイティブの入稿及び審査に関する処理を実行するものである。
The submission /
クリエイティブ最適化サーバ33は、インプレッションが少ない早い段階で統計的手法を用いてクリエイティブ・データベース33Aに保存された複数のクリエイティブの期待値を算出して期待値の高いクリエイティブを抽出する。そして、抽出した期待値の高いクリエイティブすなわち最適化されたクリエイティブを、コンピュータ・ネットワーク50を介して目的に応じてウェブサーバ35Aや広告配信サーバ35B等へ送信する。このように、より期待値の高いクリエイティブの露出を増やすことにより、システム全体の最適化を図ることができる。
The
クリエイティブ・データベース33Aは、大量のクリエイティブの保存・蓄積が可能な大容量の磁気記録装置や半導体メモリといった不揮発性の記憶手段である。なお、入稿・審査インターフェース装置32とクリエイティブ・データベース33Aはコンピュータ・ネットワーク50aを介して接続しているが、クリエイティブ・データベース33Aを入稿・審査インターフェース装置32に設ける構成としてもよい。或いは、クリエイティブ・データベース33Aをクリエイティブ最適化サーバ33に格納して一体に構成するようにしてもよい。
The creative database 33A is a non-volatile storage means such as a large-capacity magnetic recording device or a semiconductor memory that can store and store a large amount of creatives. The submission /
ウェブサーバ35Aは、コンピュータ・ネットワーク50上でクライアント端末装置36からの要求に応じたウェブページ等のデータを送信するものである。
The
広告配信サーバ35Bは、コンピュータ・ネットワーク50上でクライアント端末装置36に送信するウェブページ等に表示される広告を配信するものである。なお、広告配信サーバ35Bも、コンピュータ・ネットワークに接続されウェブコンテンツを発信する点において広い意味でのウェブサーバである。
The
クライアント端末装置36A〜36Cは、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータの他、携帯電話機、ゲーム機などコンピュータ・ネットワーク50との通信機能を備えた機器が適用される。
As the
ここで、入稿・審査インターフェース装置32について詳細に説明する。
図19は、入稿・審査インターフェース装置32の内部構成例を示すブロック図である。入稿・審査インターフェース装置32は、主に入稿・審査判別部51と、入稿処理部52と、審査処理部53から構成されている。
Here, the submission /
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the submission /
入稿・審査判別部51は、クライアント端末装置36からアクセスがあった場合に、入稿処理を実行したいのか又は審査処理を実行したいのかを判別するものである。
The submission /
入稿処理部52は、入稿・審査判別部51においてクライアント端末装置36から入稿処理のためのアクセス要求があった場合に、所定の入稿処理を行うものである。この入稿処理部52は、ログイン処理部52Aと、誘導目的選択部52Bと、誘導先・誘導目的表示画面生成部52Cと、クリエイティブ入稿部52Dを含むように構成されている。
The submission processing unit 52 performs a predetermined submission process when the submission /
ログイン処理部52Aは、入稿・審査インターフェース装置32に入稿のためにアクセスしてきたクライアント端末装置36のログイン処理(認証処理)を行うものである。例えば、クライアント端末装置36A〜36Cに識別符号(ID:Identifier)とパスワードの入力を要求するログイン画面を表示させ、入力された識別符号とパスワードを入稿・審査インターフェース装置32内に登録されているものと比較して正規のユーザであるかどうかを確認する。このログイン画面については後述する。
The login processing unit 52A performs login processing (authentication processing) of the client terminal device 36 that has accessed the submission /
誘導目的選択部52Bは、認証したクライアント端末装置36に誘導目的(キャンペーンやサイトなど)の選択を促す誘導目的選択画面を表示させ、どの誘導目的が選択されたかを判別するものである。この誘導目的選択画面については後述する。 The guidance purpose selection unit 52B displays a guidance purpose selection screen that prompts the authenticated client terminal device 36 to select a guidance purpose (such as a campaign or a site), and determines which guidance purpose has been selected. This guidance purpose selection screen will be described later.
誘導先・誘導目的表示画面生成部52Cは、誘導目的選択部52Bの判別結果に基づいて、後述する誘導先・誘導目的表示画面を生成するものである。
The guidance destination / guidance purpose display
クリエイティブ入稿部52Dは、誘導先・誘導目的表示画面を通じてクライアント端末装置36からアップロードされたクリエイティブを受信し、所定のメタデータと対応づけてクリエイティブ・データベース33Aに一時的に保存するものである。 The creative submission unit 52D receives the creative uploaded from the client terminal device 36 through the guidance destination / guidance purpose display screen, and temporarily stores it in the creative database 33A in association with predetermined metadata.
また審査処理部53は、入稿・審査判別部51においてクライアント端末装置36から審査処理のためのアクセス要求があった場合に、所定の審査処理を行うものである。この審査処理部53は、ログイン処理部53Aと、誘導目的選択部53Bと、不適切クリエイティブ選択部53Cと、不適切クリエイティブ削除部53Dを含むように構成されている。
The examination processing unit 53 performs predetermined examination processing when the submission /
ログイン処理部53Aは、ログイン処理部52Aと同様に、入稿・審査インターフェース装置32に審査のためにアクセスしてきたクライアント端末装置36A〜36Cのログイン処理(認証処理)を行うものである。例えば、クライアント端末装置36A〜36Cに識別符号(ID)とパスワードの入力を要求するログイン画面を表示させ、入力された識別符号とパスワードを入稿・審査インターフェース装置32内に登録されているものと比較して正規のユーザであるかどうかを確認する。このログイン画面は、ログイン処理部52Aにより表示されるものと同様の外観でもよい。
Similar to the login processing unit 52A, the login processing unit 53A performs login processing (authentication processing) of the
誘導目的選択部53Bは、認証したクライアント端末装置36に誘導目的(キャンペーンやサイトなど)の選択を促す誘導目的選択画面を表示させ、どの誘導目的が選択されたかを判別するものである。この誘導目的選択画面は、ログイン処理部53Aにより表示されるものと同様の外観でもよい。 The guidance purpose selection unit 53B displays a guidance purpose selection screen that prompts the authenticated client terminal device 36 to select a guidance purpose (such as a campaign or a site), and determines which guidance purpose has been selected. The guidance purpose selection screen may have the same appearance as that displayed by the login processing unit 53A.
不適切クリエイティブ選択部53Cは、誘導目的選択部53Bの判別結果に基づいて、入稿されたクリエイティブ一覧を示す画面を生成し、このクリエイティブ一覧画面をクライアント端末装置36に表示させるものである。そして、ユーザに不適切なクリエイティブの選択を促し、どのクリエイティブが不適切なものとして選択されたかを判別する。このクリエイティブ一覧画面については後述する。 The inappropriate creative selection unit 53C generates a screen showing the submitted creative list based on the determination result of the guidance purpose selection unit 53B, and displays the creative list screen on the client terminal device 36. Then, the user is prompted to select an inappropriate creative, and it is determined which creative has been selected as inappropriate. This creative list screen will be described later.
不適切クリエイティブ削除部53Dは、不適切クリエイティブ選択部53Cの判別結果に基づいて、クリエイティブ・データベース33A内に一時的に保存したクリエイティブに対し所定の処理を行うものである。すなわち、適切なクリエイティブはクリエイティブ・データベース33Aに保存し、不適切とされたクリエイティブをクリエイティブ・データベースから削除する。 The inappropriate creative deletion unit 53D performs a predetermined process on the creative temporarily stored in the creative database 33A based on the determination result of the inappropriate creative selection unit 53C. That is, an appropriate creative is stored in the creative database 33A, and an inappropriate creative is deleted from the creative database.
なお、入稿処理部52と審査処理部53のそれぞれにログイン処理部52A,53Aと誘導目的選択部52B,53Bを設けたが、入稿・審査インターフェース装置32内にそれぞれ一つのみ設けて入稿処理と審査処理で共用してもよい。
Although the login processing units 52A and 53A and the guidance purpose selection units 52B and 53B are provided in the submission processing unit 52 and the screening processing unit 53, only one each is provided in the submission /
次に、クリエイティブ・データベース33Aに保存されるデータについて説明する。
クリエイティブ・データベース33Aには、主に各クリエイティブを管理するクリエイティブ・テーブルと、誘導目的(キャンペーン、サイトなど)ごとに案件を管理する案件テーブルが保存される。
Next, data stored in the creative database 33A will be described.
The creative database 33A stores a creative table that mainly manages each creative and a case table that manages cases for each guidance purpose (campaign, site, etc.).
図20は、クリエイティブ・テーブルの例を示す図である。
クリエイティブ・テーブル61(クリエイティブDB)は、クリエイティブIDにより各クリエイティブの識別及び管理を行っており、一つのクリエイティブIDに対応してクリエイティブ情報と制作者情報が登録されている。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a creative table.
The creative table 61 (creative DB) identifies and manages each creative by creative ID, and creative information and producer information are registered corresponding to one creative ID.
クリエイティブ情報には、例えばクリエイティブデータ(テキスト、静止画、動画、音楽など)、誘導先データ(リンク先URL(Uniform Resource Locator)など)、インプレッション数、クリック数、コンバージョン数、CTR(クリック数)、CVR(コンバージョン率)、信頼性、期待CTR、期待CVRなどが含まれる。また、制作者情報には、制作者を識別するための制作者IDが少なくとも含まれる。 Creative information includes, for example, creative data (text, still image, video, music, etc.), destination data (link destination URL (Uniform Resource Locator), etc.), impressions, clicks, conversions, CTR (clicks), CVR (conversion rate), reliability, expected CTR, expected CVR, and the like are included. The producer information includes at least a producer ID for identifying the producer.
図21は、案件テーブルの例を示す図である。
案件テーブル62(案件DB)は、案件IDにより各案件の識別及び管理を行っており、一つの案件IDに対応して基本情報とクリエイティブ情報が登録されている。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a case table.
The case table 62 (case DB) identifies and manages each case by the case ID, and basic information and creative information are registered corresponding to one case ID.
基本情報は、クライアントデータ、誘導先データ(リンク先のURL(Uniform Resource Locator))、締切日、当該案件の目的などが含まれる。また、クリエイティブ情報には、複数のクリエイティブID(入稿されて審査の終了したもの)が含まれている。 The basic information includes client data, guidance destination data (URL (Uniform Resource Locator) of link destination), deadline date, purpose of the case, and the like. The creative information includes a plurality of creative IDs (those that have been submitted and have been reviewed).
次に、クリエイティブ最適化サーバ33について詳細に説明する。
図22は、クリエイティブ最適化サーバ33の内部構成例を示すブロック図である。クリエイティブ最適化サーバ33は、クリエイティブ入出力部71と、イベント判定部72と、ログ記録部73と、指標演算部74と、信頼性・期待値演算部75と、読出確率演算部76と、対価演算部77とを含むようにして構成されている。
Next, the
FIG. 22 is a block diagram illustrating an internal configuration example of the
クリエイティブ入出力部71は、クリエイティブと誘導目的のリンク先情報をクリエイティブ・データベース33A内の候補の中からある確率で呼び出すものである。具体的には、例えば読出確率演算部76で計算された確率に従って、クリエイティブ・データベース33Aから期待値の高いクリエイティブを読み出す。またクリエイティブ入出力部71は、読出確率演算部76から供給される読出し確率が変更されたクリエイティブを、コンピュータ・ネットワーク50を通じてウェブサーバ35Aや広告配信サーバ35B等へ出力するものである。なおクリエイティブ入出力部71は、特許請求の範囲に記載したクリエイティブ出力部の一例である。
The creative input /
イベント判定部72は、クライアント端末装置36による処理内容、例えばクリエイティブのインプレションか、又はどのクリエイティブがクリックされたのか、或いはどのクリエイティブに対するアクションであるのかなどの情報(イベント)の内容を判定するものである。
The
ログ記録部73は、イベント判定部72の判定結果のログを、記録手段である図示しない不揮発性のメモリに記録するものである。
The
指標演算部74は、ログ記録部73により記録されたログに基づいて、正規分布で表されるクリエイティブの評価指標、例えばクリック率やコンバージョン率などを計算するものである。
The
信頼性・期待値演算部75は、特許請求の範囲に記載した信頼性演算部又は期待値演算部の一例であり、クリエイティブの評価指標を計算した時点のインプレッション数に基づいて、当該評価指標の信頼性を計算し、さらに評価指標と信頼性から期待値を計算するものである。信頼性及び期待値についての演算は、上述した式(3)〜式(6)を利用して行う。
The reliability / expected
読出確率演算部76は、信頼性・期待値演算部75が計算した期待値に基づいて、クリエイティブの読出し確率(露出頻度)を変更するものである。例えば計算の結果、あるクリエイティブの期待値が高かった場合は、露出する確率の傾斜をそのクリエイティブの露出が多くなるように変更する。すなわち、あるクリエイティブにおける期待値がクリエイティブ全体の期待値の総和に占める割合を計算し、その割合に基づいて露出頻度を決定する。したがって、期待値の高いクリエイティブは全体に占める割合が高くなり、露出頻度が増える。一方、期待値の低いクリエイティブは全体に占める割合が低くなり、露出頻度が減る。
The
対価演算部77は、指標演算部74が計算したクリエイティブの評価指標と、信頼性・期待値演算部75が計算した期待値とに基づいて、クリエイティブ制作の対価(ポイント等)を計算するものである。
The
なお、本実施の形態のクリエイティブ最適化サーバ33においては、クリエイティブ及びリンク先のURL情報を外部に送信する機能を明記していないが、サーバの性質上外部へデータを送信するクリエイティブ送信部を当然に備えている。また、クリエイティブ最適化サーバ33内の各処理部は、一つのサーバであるクリエイティブ最適化サーバ33内に構成されているが、一体ではなく別々のサーバに格納してもよい。
In the
次に、クライアント端末装置36A〜36Cの内部構成について説明する。
図23は、クライアント端末装置36A〜36Cがパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータである場合の構成例を示すブロック図である。
Next, the internal configuration of the
FIG. 23 is a block diagram illustrating a configuration example when the
コンピュータ80のCPU(Central Processing Unit)81は、ROM(Read Only Memory)82、または記録部88に記録されているプログラムに従って、一連の処理の他、各種の処理を実行する。RAM(Random Access Memory)83には、CPU81が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU81、ROM82、およびRAM83は、バス84により相互に接続されている。
A CPU (Central Processing Unit) 81 of the
CPU81にはまた、バス84を介して入出力インターフェース85が接続されている。入出力インターフェース85には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部86、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部87が接続されている。CPU81は、入力部86から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU81は、処理の結果を出力部87に出力する。
An input /
入出力インターフェース85に接続されている記録部88は、例えばハードディスクからなり、CPU81が実行するプログラムや各種のデータを記録する。
The
通信部89は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。また通信部89を介してプログラムを取得し、記録部88に記録してもよい。
The
入出力インターフェース85に接続されているドライブ90は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア91が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部88に転送され、記録される。
The
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図23に示すように、リムーバブルメディア91によりパッケージメディアとして提供される。リムーバブルメディア91としては、磁気ディスク(フレキシブルディスクを含む)、光ディスク(CD−ROM(Compact Disc - Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc),光磁気ディスクを含む)、もしくは半導体メモリなどを適用することができる。あるいは、プログラム記録媒体は、プログラムが一時的もしくは永続的に格納(記録)されるROM82や、記録部88を構成するハードディスクなどにより構成される。
A program recording medium that stores a program that is installed in a computer and is ready to be executed by the computer is provided as a package medium by a removable medium 91 as shown in FIG. As the
このプログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部89を介して、ローカルエリアネットワーク(LAN:Local Area Network)、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
The program can be stored in the program recording medium via a
なお、汎用コンピュータ80を用いてクライアント装置36を構成する場合について説明したが、この汎用コンピュータ80を適用して入稿・審査インターフェース装置32及びクリエイティブ最適化サーバ33を構成することもできる。
In addition, although the case where the client apparatus 36 is comprised using the
次に、このように構成されたクリエイティブ最適化システム30の動作について説明する。始めに、図24のフローチャートを参照して入稿・審査インターフェース装置32による入稿処理を説明する。
Next, the operation of the
前提として、ユーザがクライアント端末装置36からクリエイティブ審査システムへのログインを試みることで下記入稿処理が開始される。 As a premise, when the user attempts to log in to the creative examination system from the client terminal device 36, the following submission process is started.
まずステップS11において、コンピュータ・ネットワーク50を介してクライアント端末装置36からのアクセスがあった場合、入稿・審査インターフェース装置32の入稿・審査判別部51は入稿処理の要求か否かを判定する。入稿処理であった場合、入稿処理部52のログイン処理部52Aがクライアント端末装置36(ユーザ)のログイン処理を行う。この処理が終了後、ステップS12の処理に進む。
First, in step S11, when there is an access from the client terminal device 36 via the
図25は、ログイン処理時にクライアント端末装置36に表示されるログイン画面の例を示す図である。本実施の形態では、ログイン画面101においてユーザのID及びパスワードの入力を要求するようにしている。なお、ログイン処理時にクライアント端末装置36に表示されるログイン画面の例はこれに限られるものではない。
FIG. 25 is a diagram illustrating an example of a login screen displayed on the client terminal device 36 during the login process. In this embodiment, the
ステップS12において、入稿・審査インターフェース装置32の誘導目的選択部52Bは、認証したクライアント端末装置36に誘導目的(キャンペーンやサイトなど)の選択を促す誘導目的選択画面を表示させる。この処理が終了後、ステップS13の処理に進む。
In step S12, the guidance purpose selection unit 52B of the submission /
図26は、クライアント端末装置36に表示される誘導目的選択画面の例を示す図である。誘導目的選択画面102において、例えばキャンペーン名、締切日、誘導先のURLが表示される。本実施の形態では、カーソル102aが広告Aの上にあるので広告Aが選択された例となっている。なお、誘導目的選択画面の例はこれに限られるものではない。
FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a guidance purpose selection screen displayed on the client terminal device 36. On the guidance
ステップS13において、誘導目的選択部52Bはクライアント端末装置36の応答内容からどの誘導目的(例えばキャンペーン名)が選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップS14の処理に進む。 In step S <b> 13, the guidance purpose selection unit 52 </ b> B determines which guidance purpose (for example, campaign name) is selected from the response content of the client terminal device 36. After this process is completed, the process proceeds to step S14.
ステップS14において、誘導先・誘導目的表示画面生成部52Cは、誘導先・誘導目的表示画面として図27に示すような誘導目的と投稿フォームの表示画面103、さらには図28に示すような誘導目的と投稿内容確認の表示画面105を、クライアント端末装置36に表示させる。この処理が終了後、ステップS15の処理に進む。図27,図28に示す表示画面103,105の内容については後述する。
In step S14, the guidance destination / guidance purpose display
ステップS15において、表示画面103,105等を通じてユーザがクライアント端末装置36からのクリエイティブの入稿処理を完了すると、入稿・審査インターフェース装置32はアップロードされたクリエイティブを受信する。この処理が終了後、ステップS16の処理に進む。
In step S15, when the user completes the creative submission process from the client terminal device 36 through the display screens 103, 105, etc., the submission /
ステップS16において、入稿・審査インターフェース装置32のクリエイティブ入稿部52Dは、受信したクリエイティブをクリエイティブ・データベース33Aに一時的に保存する。この処理が終了後、一連の入稿処理を終了する。
In step S16, the creative submission unit 52D of the submission /
図27に示す誘導目的と投稿フォームの表示画面103について説明する。
誘導目的と投稿フォームの表示画面103は、例えばキャンペーン名、締切日及び誘導先のURL情報を含む誘導目的欄103a、入稿に際してのコメント欄103b、投稿フォーム104等を表示する。投稿フォーム104は、誘導先選択欄104a(誘導先が複数の場合)、入稿クリエイティブのタイトル欄104b、本文欄104c、画像ファイルの種類を選択するためのファンクションキー群104d、クリエイティブ表示欄104e、写真ファイルの格納先表示欄104f、アイコン表示された入力内容確認ボタン104g等を有している。ユーザはクリエイティブを投稿したら、入力内容確認ボタン104gを図示しないマウス等のポインティングデバイスを利用してクリックし、投稿内容確認画面の表示画面105(図28参照)へ遷移する。
The guidance purpose and posting
The guidance purpose and posting
図28に示す誘導目的と投稿内容確認の表示画面105について説明する。図28において、図27の各部分と対応する部分については重複を避けるため説明を省略する。
誘導目的と投稿内容確認の表示画面105は、誘導目的欄103a、コメント欄103b、投稿フォーム106等を表示する。投稿フォーム106は、誘導先選択欄106a、タイトル確認欄106b、本文確認欄106c、クリエイティブ確認欄106d、圧縮確認欄106e、作成ボタン106f、戻るボタン106g等を有している。本例のクリエイティブ確認欄106dには、3つのクリエイティブ106d1〜106d3と各クリエイティブが記録されているファイルシステム上の位置を表すパスが表示されている。
The guidance purpose and posted content
The guidance purpose and posted content
ユーザは、投稿したクリエイティブに問題がなければ、作成ボタン106fを図示しないマウス等のポインティングデバイスを利用してクリックし、作業を終了する。クリエイティブを投稿し直す場合は、戻るボタン106gをクリックし、前画面である誘導目的と投稿フォームの表示画面103に戻って再編集する。
If there is no problem with the submitted creative, the user clicks the
図29は、入稿フォーム104の下に続けて既に入稿されたクリエイティブを表示した例を示す図である。
このように表示した場合、ユーザは自分以外のアフィリエイタが投稿したクリエイティブを閲覧することができる。本実施の形態では、投稿フォーム104の下に、ユーザ107cから投稿されたクリエイティブ107aとタイトル107bを含む投稿画面107が表示されている。さらに、投稿画面107を受けて他のユーザ108cから投稿されたクリエイティブ108aとタイトル108bを含む投稿画面108が表示されている。このように投稿画面をタイトル付きで時系列で表示することにより、投稿の流れが時系列で把握できるとともに、他のユーザとコミュニケーションをとりながら投稿することができる。
FIG. 29 is a diagram illustrating an example in which a creative that has already been submitted is displayed under the
When displayed in this way, the user can view creatives posted by other affiliators. In the present embodiment, a posting screen 107 including a creative 107 a and a
次に、図30のフローチャートを参照して入稿・審査インターフェース装置32による審査処理を説明する。
Next, screening processing by the submission /
前提として、ユーザがクライアント端末装置36上で図25に示すようなログイン画面を表示させ、クリエイティブ審査システムへのログインを試みることで下記審査処理が開始される。 As a premise, the following examination process is started when the user displays a login screen as shown in FIG. 25 on the client terminal device 36 and attempts to log in to the creative examination system.
まずステップS21において、コンピュータ・ネットワーク50を介してクライアント端末装置36からのアクセスがあった場合、入稿・審査インターフェース装置32の入稿・審査判別部51は審査処理の要求か否かを判定する。審査処理であった場合、審査処理部53のログイン処理部53Aがクライアント端末装置36(ユーザ)のログイン処理を行う。この処理が終了後、ステップS22の処理に進む。
First, in step S21, when there is an access from the client terminal device 36 via the
ステップS22において、入稿・審査インターフェース装置32の誘導目的選択部53Bは、認証したクライアント端末装置36に誘導目的(キャンペーンやサイトなど)の選択を促す誘導目的選択画面(例えば図26参照)を表示させる。この処理が終了後、ステップS23の処理に進む。
In step S22, the guidance purpose selection unit 53B of the submission /
ステップS23において、誘導目的選択部53Bはクライアント端末装置36の応答内容からどの誘導目的(例えばキャンペーン名)が選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップS24の処理に進む。 In step S23, the guidance purpose selection unit 53B determines which guidance purpose (for example, campaign name) has been selected from the response content of the client terminal device 36. After this process is completed, the process proceeds to step S24.
ステップS24において、不適切クリエイティブ選択部53Cは、誘導目的選択部53Bの判別結果に基づいて、入稿されたクリエイティブ一覧を示す画面を生成し、このクリエイティブ一覧画面をクライアント端末装置36に表示させる。この処理が終了後、ステップS25の処理に進む。 In step S24, the inappropriate creative selection unit 53C generates a screen showing the submitted creative list based on the determination result of the guidance purpose selection unit 53B, and causes the client terminal device 36 to display the creative list screen. After this process ends, the process proceeds to step S25.
図31は、審査画面の例を示す図である。
審査画面110は、例えばキャンペーン名、締切日及び誘導先のURL情報を含む誘導目的欄110a、入稿に際してのコメント欄110b、不適切クリエイティブへのチェックを促す指示欄110c、誘導先欄110d、クリエイティブ表示領域110e、確認終了ボタン110gを含んでいる。クリエイティブ表示領域110eでは、各クリエイティブの下にチェックボックスが表示されており、例えば著作権侵害といった法に触れる、或いは公序良俗に反するなどの不適切なクリエイティブにチェックを入れることができる。ここでは、クリエイティブの数を集めることが目的であるので、クリエイティブの美的外観や魅力を積極的にチェックすることはしない。本実施の形態では、チェックボックス110f1,110f2にチェックが入っており、この2つのクリエイティブが消去対象であることを表している。
FIG. 31 is a diagram illustrating an example of an examination screen.
The
図30のフローチャートの説明に戻る。ステップS25において、不適切クリエイティブ選択部53Cは、図31に示す審査画面110上でどのクリエイティブが不適切なものとして選択されたかを判別する。この処理が終了後、ステップS26,S27の処理を実行する。不適切クリエイティブ削除部53Dは、不適切クリエイティブ選択部53Cの判別結果に基づいて、クリエイティブ・データベース33A内に一時的に保存したクリエイティブに対し以下の処理を行う。
Returning to the flowchart of FIG. In step S25, the inappropriate creative selection unit 53C determines which creative has been selected as inappropriate on the
ステップS26において、チェックボックスにチェックマークのないクリエイティブを、適切なクリエイティブであるとしてクリエイティブ・データベース33Aに保存する。 In step S26, a creative without a check mark in the check box is stored in the creative database 33A as an appropriate creative.
また、ステップS27において、チェックボックスにチェックマークが付され不適切であるとされたクリエイティブを、クリエイティブ・データベース33Aから削除する。 Also, in step S27, the creative that is not appropriate because the check box is checked is deleted from the creative database 33A.
上記ステップS26,S27の処理が終了後、一連の審査処理を終了する。 After the processes in steps S26 and S27 are completed, the series of examination processes is terminated.
以上のようにして集めた多数のクリエイティブについて期待値を計算し、期待値の高いクリエイティブから優先的にネットワーク上に露出する、すなわちクリエイティブ最適化処理を実施する。図32のシーケンス図を参照して本実施の形態におけるクリエイティブ最適化処理を説明する。 Expected values are calculated for a large number of creatives collected as described above, and a creative optimization process is performed so that the creatives with higher expected values are preferentially exposed on the network. The creative optimization processing in the present embodiment will be described with reference to the sequence diagram of FIG.
まず、前提として、クライアント端末装置36にクリエイティブ最適化サーバ33へのアクセス処理を実行するプログラム34を配信してある(図14参照)。
First, as a premise, a
そこで、ステップS31において、クライアント端末装置36はブラウザを起動するなどの所定のトリガに基づいて、クリエイティブ最適化サーバ33を呼び出すプログラム34を起動する。この処理が終了後、ステップS32に進む。なお、本実施の形態では、何らかのトリガによってクライアント端末装置36が自動的にクリエイティブ最適化サーバ33を呼び出すようにしているがこの例に限られるものではない。例えばユーザ操作に従ってクリエイティブ最適化サーバ33の呼び出しを実行するなど、種々の形態が考えられる。
Therefore, in step S31, the client terminal device 36 starts the
ステップS32において、クライアント端末装置36は、クリエイティブ最適化サーバに対して33に呼び出しコマンドを送信する。この処理が終了後、ステップS33の処理に進む。
In step S <b> 32, the client terminal device 36 transmits a call command to the
ステップS33において、クリエイティブ最適化サーバ33のクリエイティブ入出力部71は、クリエイティブ・データベース33のクリエイティブ・テーブル61を参照して、複数の候補の中からある確率でクリエイティブとリンク先の情報(ハイパーリンク)を抽出する。この処理が終了後、ステップS34,S35の処理に進む。
In step S33, the creative input /
ステップS34において、クリエイティブ最適化サーバ33のクリエイティブ送信部は、ハイパーリンク付きクリエイティブをクライアント端末装置36に送信する。この処理が終了後、ステップS37の処理に進む。
In step S <b> 34, the creative transmission unit of the
一方、ステップS35において、ステップS33の処理が終了後に、クリエイティブ最適化サーバ33のイベント判定部72はクリエイティブのインプレッションが生じたことを検出する。また、ログ記録部73が該当クリエイティブのインプレッションをログに残す。そして、指標演算部74及び信頼性・期待値演算部75が動作して、その時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル61(図20参照)の情報を更新する。この処理が終了後、ステップS36の処理に進む。
On the other hand, in step S35, after the process of step S33 ends, the
ステップS36において、クリエイティブ最適化サーバ33の読出確率演算部76が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
In step S36, the read
ステップS37においては、上記ステップS34の処理が終了後、クライアント端末装置36はクリエイティブ端末装置33から送られたハイパーリンク付きクリエイティブを表示画面に表示する。この処理が終了後、ステップS38の処理に進む。
In step S37, after the processing of step S34 is completed, the client terminal device 36 displays the hyperlinked creative sent from the
ステップS38において、クライアント端末装置36は、当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクのクリックの有無を監視する。ハイパーリンクがクリックされた場合はステップS39の処理に進む。一方、ハイパーリンクがクリックされない場合はステップS43の処理に進む。 In step S <b> 38, the client terminal device 36 monitors whether or not a hyperlink embedded in the creative is clicked. If the hyperlink is clicked, the process proceeds to step S39. On the other hand, if the hyperlink is not clicked, the process proceeds to step S43.
ステップS39において、クライアント端末装置36は、クリエイティブ最適化サーバ33にクリック情報を送信する。この処理が終了後、ステップS40の処理に進む。
In step S <b> 39, the client terminal device 36 transmits click information to the
ステップS40において、クリエイティブ最適化サーバ33のイベント判定部72は当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクがクリックされたことを検出する。この処理が終了後、ステップS41の処理に進む。
In step S40, the
ステップS41において、クリエイティブ最適化サーバ33のログ記録部73が該当クリエイティブのクリックの履歴をログに残す。そして、指標演算部74及び信頼性・期待値演算部75が動作してその時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル61の情報を更新する。この処理が終了後、ステップS42の処理に進む。
In step S41, the
ステップS42において、クリエイティブ最適化サーバ33の読出確率演算部76が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
In step S42, the read
またステップS43においては、当該クリエイティブに埋め込まれたハイパーリンクがクリックされた場合、クライアント端末36はハイパーリンクで示される誘導先のウェブコンテンツを表示画面に表示する。この処理が終了後、ステップS44に進む。 In step S43, when the hyperlink embedded in the creative is clicked, the client terminal 36 displays the web content of the guidance destination indicated by the hyperlink on the display screen. After this process ends, the process proceeds to step S44.
ステップS44において、クライアント端末装置36は、誘導先のウェブコンテンツに対して何らかのアクションがなされたかどうかを監視する。アクションありの場合、ステップS45の処理に進む。ここでのアクションとは、例えば該当クリエイティブが広告であった場合には、その広告に掲載された商品の購入やカタログ請求など、広告主が期待する最終的な成果(コンバージョン)に繋がるユーザのクリエイティブに対する行動を指す。 In step S <b> 44, the client terminal device 36 monitors whether any action has been performed on the web content of the guidance destination. If there is an action, the process proceeds to step S45. For example, if the corresponding creative is an advertisement, the action here refers to the user ’s creative that leads to the final outcome (conversion) expected by the advertiser, such as the purchase of a product listed in the advertisement or a catalog request. Refers to the action.
ステップS45において、クライアント端末装置36は、クリエイティブ最適化サーバ33にアクション情報を送信する。この処理が終了後、ステップS46の処理に進む。
In step S <b> 45, the client terminal device 36 transmits action information to the
ステップS46において、クリエイティブ最適化サーバ33のイベント判定部72は当該クリエイティブの誘導先に対して行われたアクションであることを検出する。この処理が終了後、ステップS47の処理に進む。
In step S46, the
ステップS47において、クリエイティブ最適化サーバ33のログ記録部73が該当クリエイティブのアクションの履歴をログに残す。そして、指標演算部74及び信頼性・期待値演算部75が動作してその時点における当該クリエイティブの信頼性と期待値を計算するとともに、クリエイティブ・テーブル61の情報を更新する。この処理が終了後、ステップS48の処理に進む。
In step S47, the
ステップS48において、クリエイティブ最適化サーバ33の読出確率演算部76が上記期待値に基づいて該当クリエイティブを呼び出す確率を変更する。
In step S48, the read
次に、入稿されたクリエイティブの結果表示とポイント分配について具体例を挙げて説明する。 Next, the result display and point distribution of the submitted creative will be described with specific examples.
図33は、入稿クリエイティブの結果表示画面の例を示す図である。
例えば、広告主がクリエイティブ入稿の応募を締め切った時点から結果が表示が開始される。本実施の形態では、広告主がクリエイティブの応募を締め切って掲載の開始を宣言したコメント画面121が表示されるとほぼ同時に、結果を示すクリエイティブランキング画面122が表示されている。クリエイティブランキング画面122では、例えば入稿クリエイティブ122a、アフィリエイタ122b、インプレッション数(Imp数)122c、クリック数122d、クリック率(CTR)122eなどの項目が表示される。
FIG. 33 is a diagram illustrating an example of a result display screen of a submitted creative.
For example, the display of the result starts when the advertiser closes the application for creative submission. In the present embodiment, when the
図34は、図33に示した各クリエイティブに対して期待値に応じてポイントを分配した例を示す図である。
クリエイティブランキング画面122Aの上に、広告主が結果に対してコメントを出しているコメント画面121Aが表示されている。また、クリエイティブランキング画面122Aには、図33で示した項目に加え、期待CTR122f、獲得ポイント122gが表示される。この実施の形態において、クリック率122数に基づいて獲得ポイント122gを決定し、そこへ上位3名のアフィリエイタ(Aさん、Bさん、Cさん)に対し、順位に応じたボーナスを付与している。獲得ポイントは、クリック数に限らず、クリック率でもよいし、期待CTRでもよいし、さらにはその他の数値に基づいて決定してもよい。さらにはそれらを組み合わせて獲得ポイントを計算するようにしてもよい。
FIG. 34 is a diagram illustrating an example in which points are distributed according to an expected value for each creative illustrated in FIG. 33.
On the
図35は、本発明を適用後の各ステークホルダの関係改善の例を示す図である。
本発明の新広告システム(クリエイティブ最適化システム)を利用することにより、広告主1に対し、クリエイティブのクリック率を上げる等の実効果すなわち多くのクリエイティブから最適化を図るという実効果を供与することができる。広告主1にとっては、意欲の高いクリエイタによる良質かつ多数のクリエイティブの中から良いものを自動で選ぶという納得感と効果によって、アフィリエイタとのマッチングが得られる。なお、良いクリエイティブは広告主1に買い取ってもらう仕組みとしてもよい。
FIG. 35 is a diagram showing an example of improving the relationship between the stakeholders after applying the present invention.
By using the new advertising system (creative optimization system) of the present invention, the
また、代理店2に対しては、新広告システム(クリエイティブ最適化システム)を運用することにより媒体費として販売マージンを落とす利益を供与することができる。つまり、一般ユーザがアフィリエイタとなって多数の良質なクリエイティブを集めることができるので、制作費を安く抑えることができる。
Further, the
また、アフィリエイタ3に対しては、納得感のある分配(報酬)とコミュニティによるモチベーションの喚起を供与することができる。アフィリエイタ3は、お金だけではなく世の中からの評価も求めており、そんなアフィリエイタ3の地位向上も図れる。
In addition, the
以上説明した本実施の形態によると、クリック率やコンバージョン率の信頼度を関数化することにより未来における価値を予測し、効率よく、より早く良いクリエイティブを抽出できる。
また、クリエイティブ自体を選択してしまうのではなく、露出確率に傾斜をかけて、良いクリエイティブを拾いあげることができる。また、信頼性という概念を取り入れていることによって現実に即しており、この点で特許文献1に記載されたものと比較して有効性が極めて高いと言える。
本発明は、特許文献1に記載された発明とは異なり、広告にとどまらずハイパーリンクの最適化を図るという点でも異なる。さらに、クリック率やコンバージョン率を使用するものの、クリック率やコンバージョン率自体を評価するわけではないので、この点も従来技術と大きく異なる。
According to the present embodiment described above, the future value can be predicted by functionalizing the reliability of the click rate and the conversion rate, and a better creative can be extracted efficiently and quickly.
Also, instead of selecting the creative itself, it is possible to pick up a good creative by tilting the exposure probability. In addition, it is based on the reality by adopting the concept of reliability, and in this respect, it can be said that the effectiveness is extremely high as compared with that described in
Unlike the invention described in
ビジネスモデルの観点からみると、従来、多数のクリエイティブを作ること自体が経済合理性に合わないところを、外部からも含めてオープンに集めることによって、より多くのクリエイティブを集めることができるようになる。
また、それらのクリエイティブを人が審査するのではなく、ひとまず全て露出して試すことにより、よいクリエイティブを抽出する可能性を大きくすることができる。
また、少ない露出回数かつ短期間でそのクリエイティブの中から最適なものを抽出することができる。
また、その効果を価値ギャップの高い広告や検索結果のページ等に導入することで、アフィリエイタはより良い報酬を得ることができる。
From a business model perspective, it is possible to collect more creatives by gathering openly, including externally, where many creative creations themselves do not match economic rationality. .
In addition, it is possible to increase the possibility of extracting good creatives by not exposing these creatives but by exposing them all for the time being.
In addition, the optimal one can be extracted from the creative with a small number of exposures and a short period of time.
Also, by introducing the effect to advertisements with high value gaps, search result pages, and the like, the affiliator can obtain a better reward.
さらに、最速でクリック率が高い、あるいはコンバージョン率が高いものを抽出することができる。単純に現時点でクリック率やコンバージョン率を比較するのではなく、統計的手法を組み合わせることでそのクリエイティブの期待値を算出することにより、少ないサンプル(露出回数)からでもよりクリエイティブを割り出すことが可能になる。 Furthermore, the fastest and the highest click rate or the high conversion rate can be extracted. Rather than simply comparing the click rate and conversion rate at the present time, it is possible to calculate the creative value from a small number of samples (number of exposures) by calculating the expected value of the creative by combining statistical methods Become.
なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。また、これらの処理を実行する機能はハードウェアとソフトウェアの組み合わせによっても実現できることは言うまでもない。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。 The series of processes described above can be executed by hardware, or can be executed by software. Needless to say, the function for executing these processes can also be realized by a combination of hardware and software. When a series of processing is executed by software, it is possible to execute various functions by installing a computer in which a program constituting the software is incorporated in dedicated hardware, or by installing various programs. For example, it is installed from a program recording medium in a general-purpose computer or the like.
また、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述する処理ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理(例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理)をも含むものである。 Further, in the present specification, the processing steps describing the program stored in the program recording medium are not limited to the processing performed in time series in the described order, but are not necessarily performed in time series. This includes processing that is executed manually or individually (for example, parallel processing or object processing).
また、プログラムは、一つのコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。 Further, the program may be processed by a single computer, or may be processed in a distributed manner by a plurality of computers. Furthermore, the program may be transferred to a remote computer and executed.
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。 Furthermore, the embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
32…入稿・審査インターフェース装置、33…クリエイティブ最適化サーバ、33A…クリエイティブ・データベース、51…入稿審査判別部、52…入稿処理部、52A…ログイン処理部、52B…誘導目的選択部、52C…誘導先・誘導目的表示画面生成部、52D…クリエイティブ入稿部、53…審査処理部、53A…ログイン処理部、53B…誘導目的選択部、53C…不適切クリエイティブ選択部、53D…不適切クリエイティブ削除部、61…クリエイティブ・テーブル、62…案件テーブル、71…クリエイティブ入出力部、72…イベント判定部、73…ログ記録部、74…指標演算部、75…信頼性・期待値演算部、76…読出確率演算部、77…対価演算部
32 ... Submission / examination interface device, 33 ... Creative optimization server, 33A ... Creative database, 51 ... Submission examination determination unit, 52 ... Submission processing unit, 52A ... Login processing unit, 52B ... Guidance purpose selection unit, 52C: Guidance destination / guidance purpose display screen generation unit, 52D ... Creative submission unit, 53 ... Examination processing unit, 53A ... Login processing unit, 53B ... Guidance purpose selection unit, 53C ... Inappropriate creative selection unit, 53D ... Inappropriate Creative deletion unit 61 ... Creative table 62 62 Case table 71 71 Creative input /
Claims (10)
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する信頼性演算部と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する期待値演算部と、
前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する読出確率演算部と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるクリエイティブ出力部と、を備え、
前記信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化サーバ。 For a plurality of creatives in which the relationship between the evaluation index, which is information for evaluating the effectiveness of the creative, and the number of creatives is normally distributed, an index calculation unit that calculates each evaluation index at the present time ,
Reliability for calculating the reliability of the evaluation index based on the number of times the creative is exposed to the web page at the time of calculating the evaluation index and the past statistical data corresponding to the number of exposures stored in the database An arithmetic unit;
An expected value calculator that calculates the expected value of the evaluation index in the future by multiplying the value of the evaluation index by the reliability ;
Based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit, a read probability calculation unit that changes the exposure frequency that is the number of exposures to the web page within an arbitrary time of the corresponding creative;
Wherein the plurality of high frequency of exposure from the creative creative extracted, and a creative output unit that outputs the U Ebupeji comes a hyperlink to the creative,
The reliability calculation unit updates past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database based on the performance of the current evaluation index.
A creative optimization server characterized by that .
請求項1に記載のクリエイティブ最適化サーバ。 The creative optimization according to claim 1, wherein the reliability of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit is multiplied by a constant set in advance according to the number of exposures of the corresponding creative at the time when the evaluation index is calculated. server.
請求項2に記載のクリエイティブ最適化サーバ。 The creative optimization server according to claim 2, wherein the evaluation index is a click rate.
請求項2に記載のクリエイティブ最適化サーバ。 The creative optimization server according to claim 2, wherein the evaluation index is a conversion rate.
前記データベースは、
複数のクリエイティブと、クリエイティブのウェブページへの露出回数と対応づけられた過去の統計データとを蓄積し、
前記クリエイティブ最適化サーバは、
クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する指標演算部と、
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、前記データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する信頼性演算部と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する期待値演算部と、
前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する読出確率演算部と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるクリエイティブ出力部と、を備え、
前記クリエイティブ最適化サーバの前記信頼性演算部は、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化システム。 A creative optimization system comprising a database and a creative optimization server for optimizing creatives,
The database is
Accumulate multiple creatives and historical statistics associated with the number of creative web page exposures ,
The creative optimization server
For a plurality of creatives in which the relationship between the evaluation index, which is information for evaluating the effectiveness of the creative, and the number of creatives is normally distributed, an index calculation unit that calculates each evaluation index at the present time ,
Based on the exposure times to the appropriate creative web pages, and past statistical data corresponding to the number of times out said exposure stored in the database at the time of calculation of the evaluation index, calculates the reliability of the evaluation index trust Sex calculation unit,
An expected value calculator that calculates the expected value of the evaluation index in the future by multiplying the value of the evaluation index by the reliability ;
Based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit, a read probability calculation unit that changes the exposure frequency that is the number of exposures to the web page within an arbitrary time of the corresponding creative;
Wherein the plurality of high frequency of exposure from the creative creative extracted, and a creative output unit that outputs the U Ebupeji comes a hyperlink to the creative,
The reliability calculation unit of the creative optimization server updates past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database based on the performance of the current evaluation index.
A creative optimization system characterized by that .
請求項5に記載のクリエイティブ最適化システム。 Creative optimization system of claim 5, the user is received via the electric communication line creative input with trafficking form from the client terminal, before the interface device to accumulate Kide database, further comprising a.
請求項6に記載のクリエイティブ最適化システム。 The interface device, the examination screen data for a particular user selects a creative from multiple creatives received, a client terminal of the particular user via the telecommunication line in accordance with the login process from a specific user The creative optimization system according to claim 6.
請求項7に記載のクリエイティブ最適化システム。 The interface device transmits the screen data including the evaluation index of the received plurality of creatives, the rank of the expected value , and information on the grant points based on the rank through the telecommunication line. The creative optimization system according to claim 7.
前記クリエイティブ最適化サーバが備える信頼性演算部により、前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備える期待値演算部により、前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備える読出確率演算部により、前記期待値演算部で算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更するステップと、
前記クリエイティブ最適化サーバが備えるクリエイティブ出力部により、前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させるステップと、有し、
前記評価指標の信頼度を算出するステップにおいて、前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する
ことを特徴とするクリエイティブ最適化方法。 The index calculation unit provided in the creative optimization server calculates each evaluation index at the present time for a plurality of creatives in which the relationship between the evaluation index, which is information for evaluating the effectiveness of the creative, and the number of creatives has a normal distribution. Steps,
The number of exposures to the web page of the corresponding creative at the time when the evaluation index is calculated by the reliability calculation unit provided in the creative optimization server, and past statistical data corresponding to the number of exposures stored in the database Based on the reliability of the evaluation index,
A step of calculating an expected value in the future of the evaluation index by multiplying the reliability of the value of the evaluation index by an expected value calculation unit included in the creative optimization server ;
Based on the expected value of the evaluation index calculated by the expected value calculation unit, the exposure frequency that is the number of times the creative is exposed to the web page within an arbitrary time is changed by the read probability calculation unit included in the creative optimization server And steps to
Wherein the creative output unit creative optimization server comprises extracts creative high exposure frequency from the plurality of creative and step of outputting the U Ebupeji comes a hyperlink to the creative has,
In the step of calculating the reliability of the evaluation index, the past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database is updated based on the actual performance of the current evaluation index.
Creative optimization method characterized by that .
クリエイティブの有効性を評価するための情報である評価指標とクリエイティブの個数の関係が正規分布となる複数のクリエイティブについて、現時点におけるそれぞれの評価指標を算出する手段と、
前記評価指標を算出した時点における該当クリエイティブのウェブページへの露出回数と、データベースに蓄積されている該露出回数に対応する過去の統計データとに基づき、前記評価指標の信頼度を算出する手段と、
前記評価指標の値に前記信頼度を乗算して当該評価指標の未来における期待値を算出する手段と、
算出した前記評価指標の期待値に基づいて、該当クリエイティブの任意時間内におけるウェブページへの露出回数である露出頻度を変更する手段と、
前記複数のクリエイティブの中から高い露出頻度のクリエイティブを抽出し、該クリエイティブにハイパーリンクを付属してウェブページに出力させる手段と、
前記データベースに蓄積された前記クリエイティブの露出回数と対応づけられた過去の統計データを、前記現時点の評価指標の実績に基づいて更新する手段として
機能させるためのプログラム。 Computer
For multiple creatives relationship information in which the evaluation index and creatives number to evaluate the effectiveness of the creative is a normal distribution, means for calculating the respective evaluation index at the present time,
Means for calculating the reliability of the evaluation index based on the number of exposures to the web page of the corresponding creative at the time of calculating the evaluation index and the past statistical data corresponding to the number of exposures stored in the database ; ,
Means for multiplying the value of the evaluation index by the reliability and calculating an expected value of the evaluation index in the future ;
Based on the expected value of the evaluation index out calculation, and means for changing the exposure frequency is the number of exposures to a web page in the appropriate creative any time,
Extract the creative high exposure frequency from the plurality of creative, and means for causing output c Ebupeji comes a hyperlink to the creative,
As means for updating past statistical data associated with the number of exposures of the creative stored in the database based on the performance of the current evaluation index
A program to make it work .
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008120515A JP4702642B2 (en) | 2008-05-02 | 2008-05-02 | Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program |
PCT/JP2009/058568 WO2009133949A1 (en) | 2008-05-02 | 2009-05-01 | Creative content optimization server, creative content optimization system, creative content optimization method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008120515A JP4702642B2 (en) | 2008-05-02 | 2008-05-02 | Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009271661A JP2009271661A (en) | 2009-11-19 |
JP4702642B2 true JP4702642B2 (en) | 2011-06-15 |
Family
ID=41255162
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008120515A Active JP4702642B2 (en) | 2008-05-02 | 2008-05-02 | Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4702642B2 (en) |
WO (1) | WO2009133949A1 (en) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10999298B2 (en) | 2004-03-02 | 2021-05-04 | The 41St Parameter, Inc. | Method and system for identifying users and detecting fraud by use of the internet |
US11301585B2 (en) | 2005-12-16 | 2022-04-12 | The 41St Parameter, Inc. | Methods and apparatus for securely displaying digital images |
US8151327B2 (en) | 2006-03-31 | 2012-04-03 | The 41St Parameter, Inc. | Systems and methods for detection of session tampering and fraud prevention |
US9112850B1 (en) | 2009-03-25 | 2015-08-18 | The 41St Parameter, Inc. | Systems and methods of sharing information through a tag-based consortium |
JP4536156B1 (en) * | 2010-01-25 | 2010-09-01 | 隆照 今泉 | WEB site management server, management method, and management program |
US20130211909A1 (en) * | 2010-02-25 | 2013-08-15 | Fringe81, Inc. | Server device and advertisment image distribution and program |
JP5265659B2 (en) * | 2010-12-28 | 2013-08-14 | ヤフー株式会社 | Advertisement information providing device |
US10290017B2 (en) * | 2011-11-15 | 2019-05-14 | Tapad, Inc. | Managing associations between device identifiers |
US10754913B2 (en) | 2011-11-15 | 2020-08-25 | Tapad, Inc. | System and method for analyzing user device information |
US9633201B1 (en) | 2012-03-01 | 2017-04-25 | The 41St Parameter, Inc. | Methods and systems for fraud containment |
US9521551B2 (en) | 2012-03-22 | 2016-12-13 | The 41St Parameter, Inc. | Methods and systems for persistent cross-application mobile device identification |
JP5661689B2 (en) * | 2012-06-25 | 2015-01-28 | ヤフー株式会社 | Content distribution device |
WO2014022813A1 (en) | 2012-08-02 | 2014-02-06 | The 41St Parameter, Inc. | Systems and methods for accessing records via derivative locators |
WO2014078569A1 (en) | 2012-11-14 | 2014-05-22 | The 41St Parameter, Inc. | Systems and methods of global identification |
US10902327B1 (en) | 2013-08-30 | 2021-01-26 | The 41St Parameter, Inc. | System and method for device identification and uniqueness |
US10091312B1 (en) | 2014-10-14 | 2018-10-02 | The 41St Parameter, Inc. | Data structures for intelligently resolving deterministic and probabilistic device identifiers to device profiles and/or groups |
JP6355582B2 (en) * | 2015-03-20 | 2018-07-11 | ヤフー株式会社 | Evaluation value calculation method, evaluation value calculation program, and evaluation value calculation device |
JP6703822B2 (en) * | 2015-11-27 | 2020-06-03 | ヤフー株式会社 | Selection device, selection method, and selection program |
JP7011552B2 (en) * | 2018-08-07 | 2022-01-26 | バリューコマース株式会社 | Ad management system, ad management method, and ad management program |
JP7011318B2 (en) * | 2018-09-25 | 2022-02-10 | 株式会社Shirofune | Advertisement distribution setting device, advertisement distribution setting method and advertisement distribution setting program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001048646A1 (en) * | 1999-12-27 | 2001-07-05 | Dentsu Inc. | Total advertisement managing system using advertisement portfolio model |
WO2003088079A1 (en) * | 2002-04-17 | 2003-10-23 | Joho Service Corporation | WebJINS INFORMATION JOURNAL AUTOMATIC EDITING SYSTEM |
JP2007510973A (en) * | 2003-10-17 | 2007-04-26 | クラリア コーポレイション | Optimization of advertising activities on computer networks |
JP2007528058A (en) * | 2004-01-27 | 2007-10-04 | エヌエイチエヌ コーポレーション | Method for providing search term advertisement by generating search result list according to search request of searcher and search term advertisement providing system |
-
2008
- 2008-05-02 JP JP2008120515A patent/JP4702642B2/en active Active
-
2009
- 2009-05-01 WO PCT/JP2009/058568 patent/WO2009133949A1/en active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001048646A1 (en) * | 1999-12-27 | 2001-07-05 | Dentsu Inc. | Total advertisement managing system using advertisement portfolio model |
WO2003088079A1 (en) * | 2002-04-17 | 2003-10-23 | Joho Service Corporation | WebJINS INFORMATION JOURNAL AUTOMATIC EDITING SYSTEM |
JP2007510973A (en) * | 2003-10-17 | 2007-04-26 | クラリア コーポレイション | Optimization of advertising activities on computer networks |
JP2007528058A (en) * | 2004-01-27 | 2007-10-04 | エヌエイチエヌ コーポレーション | Method for providing search term advertisement by generating search result list according to search request of searcher and search term advertisement providing system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2009133949A1 (en) | 2009-11-05 |
JP2009271661A (en) | 2009-11-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4702642B2 (en) | Creative optimization server, creative optimization system, creative optimization method, and program | |
JP5364208B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
KR101167139B1 (en) | Survey administration system and methods | |
US9787760B2 (en) | Platform for building virtual entities using equity systems | |
TWI570645B (en) | Advertisement mehtod and apparatus using user analyzing platform and marketing platform based on cohort | |
US9704165B2 (en) | Systems and methods for determining value of social media pages | |
US8788335B2 (en) | Content distribution system including cost-per-engagement based advertising | |
JP2011520304A (en) | Mobile targeting and promotion micro-targeting platform | |
JP2019191623A (en) | Crowd funding system, processing method and computer program | |
WO2015024003A2 (en) | Integrated system architecture and methods for advertising inventory allocations | |
JP2011134251A (en) | Advertisement management server, method and system for distributing advertisement rate | |
JP2009094980A (en) | Contributed moving picture delivery server and method | |
JP4944287B2 (en) | Information providing apparatus, compensation payment processing method, compensation payment processing program, and recording medium on which compensation payment processing program is recorded | |
JP5922692B2 (en) | Server apparatus, service providing method, and service providing program | |
KR20220018781A (en) | Advertisement management system to manage an Ad result of a plularity of Ad medias | |
JP6283051B2 (en) | Server apparatus, service providing method, and service providing program | |
KR20140013380A (en) | Method and system of advertisement based on social network service | |
CN114331499A (en) | Method and device for determining media information, storage medium and electronic equipment | |
JP7542288B1 (en) | Advertising Management Device | |
KR20110048146A (en) | Managing method for on-line advertisement | |
US20240169451A1 (en) | System and method for monitoring conversions attribution to social media activities | |
Chehore | User Experience & Human Centred Design for a blockchain based provenance traceability platform | |
KR20190000221A (en) | Method and System of Advertisement Based on Online Social Network Service | |
KR20130082829A (en) | Mobile and server for contesting contsnts |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100831 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101101 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110208 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110223 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4702642 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R360 | Written notification for declining of transfer of rights |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360 |
|
R360 | Written notification for declining of transfer of rights |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360 |
|
R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |