JP4921347B2 - 広告サーバ及び広告管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、広告サーバ及び広告管理方法に関する。

Ｗｅｂページへの広告掲載に関し、従来も指標の１つとして、広告の配信計画に対するリーチ数（その広告が配信されたユーザ数）を用いるものはある。

例えば、広告条件にマッチする有望サイトを選択し、有望サイトに合致するサンプルユーザのアクセスログを含むデータを抜き出し、有望サイトの有効リーチ等の効果管理指標を算出して有望サイトの組み合わせを見つけ、有望サイトの組み合わせに応じた掲載プランを生成する仕組みが存在する（例えば、特許文献１）。

また、テレビや新聞やラジオ等複数の媒体に既に広告を掲載していた場合に、Ｗｅｂページに掲載した場合の効果を求める際に、顧客への広告の浸透度をリーチという概念を用いて評価する仕組みが報告されている（例えば、特許文献２）。
特開２００１−３０６９３４号公報 特開２００６−２２１２４４号公報

しかし、上記に開示の発明においては、具体的に有効リーチをどのように求めるのかが開示されていなかったり（特許文献１の場合）、あるいは、「リーチ」という言葉は用いていても計算の仕方が本発明とは異なったりして、広告主が希望する掲載回数に基づいて厳密にリーチ数を求める方法は依然として開示されていない。一方、広告主にとって闇雲に広告を配信するのではなく、広告の配信がどのようなリーチ数を実現するのかを把握し、そのリーチ数が最も大きくなるような広告掲載ができれば、限られた予算の中で効率的な広告掲載を行うことができる。

そこで、本発明は、広告主が複数のＷｅｂページに広告掲載を行う場合に、総掲載回数が一定の下で、最もリーチ数の多くなるＷｅｂページ間の配分を求める手法を提供することを目的とする。

本発明者は、複数のＷｅｂページに対し、所定の期間において所定の回数だけバナー広告を掲載する場合、過去のＷｅｂページのアクセス状況を参考にして、どのような掲載回数の配分で行えば、最もリーチ数が多くなるかを求めるという仕組みを見出し、本発明を完成するに至った。本発明は、具体的には次のようなものを提供する。

（１）Ｗｅｂページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告サーバであって、過去の前記期間と同期間における前記Ｗｅｂページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、前記過去ログ参照部で取得した情報に基づいて予想リーチ数が最も多くなるような前記各Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備え、前記掲載確率探索部は、掲載確率を所定の値に設定する掲載確率初期設定部と、前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、設定された掲載確率に基づいて計算する勾配射影ベクトル計算部と、前記勾配射影ベクトルのベクトル長に応じ掲載確率の再設定を行うか否かを決定するベクトル長判定部と、前記ベクトル長判定部の決定結果に応じ、前記勾配射影ベクトルに基づいて前記掲載確率の再設定を行う掲載確率再設定部とを備えることを特徴とする広告サーバ。

本発明のこのような構成によれば、広告主が全体の掲載回数を一定として複数のＷｅｂページにバナー広告を掲載する場合に、どのような配分で各Ｗｅｂページに掲載すれば最もリーチ数が多くなるかを予想できるので、限られた予算の中で最も効果の大きい広告掲載を行うことができる。

（２）前記掲載確率再設定部は、前記勾配射影ベクトルによって定まる線分上で予想リーチ数が最も多くなる掲載確率を見つけるために、掲載確率に基づいて予想リーチ数を算出する予想リーチ数算出部と、前記予想リーチ数算出部で算出した予想リーチ数に基づいて新たな掲載確率を設定するか否かを決定する予想リーチ数判定部と、前記予想リーチ数に基づいて新たな掲載確率を設定する掲載確率改善部とを備えることを特徴とする（１）に記載の広告サーバ。

本発明のこのような構成によれば、（１）の発明において最適な配分を見つけるために、掲載確率の探索を精緻に行うことができるので、最適な掲載確率を確実に見つけることができる。

（３）前記掲載確率再設定部は、前記勾配射影ベクトルによって定まる線分上で予想リーチ数が最も多くなる掲載確率を見つけるために、前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、所定の掲載確率に基づいて計算し、前記線分を定めた勾配射影ベクトルとの内積を計算する勾配射影ベクトル内積計算部と、前記勾配射影ベクトル内積計算部で計算した内積の値に基づいて新たな掲載確率を設定するか否かを決定する内積判定部と、前記内積の値に基づいて新たな掲載確率を設定する掲載確率改善部とを備えることを特徴とする（１）に記載の広告サーバ。

本発明のこのような構成によれば、（１）の発明において最適な配分を見つけるために、（２）の発明同様、掲載確率の探索を精緻に行うことができるので、最適な掲載確率を確実に見つけることができる。

（４）広告主から少なくともバナー広告を掲載するＷｅｂページを特定する情報と、該バナー広告を掲載する掲載期間と、該バナー広告の掲載回数に係る情報とについての指示を受け付ける広告主指定値受付部と、前記掲載確率探索部で求めた掲載確率に基づいて、前記Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載回数を求める配分掲載回数算出部と、前記配分掲載回数算出部により求めた前記Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載回数を前記広告主に送信する計算結果送信部とをさらに備えることを特徴とする（１）から（３）のいずれかに記載の広告サーバ。

本発明のこのような構成によれば、バナー広告掲載に係るＷｅｂページ、掲載期間、掲載回数の情報を広告主から受け付け、（１）から（３）のいずれかに記載の発明で求めた掲載確率に基づき各Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載回数を算出し、その算出結果を広告主に送信するので、広告主のシステムと連動した効率的な広告システムを構築することができる。

（５）Ｗｅｂページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告管理方法であって、過去の前記期間と同期間における前記Ｗｅｂページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照ステップと、前記過去ログ参照ステップで取得した情報に基づいて予想リーチ数が最も多くなるような前記各Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索ステップとを備え、前記掲載確率探索ステップは、掲載確率を所定の値に設定する掲載確率初期設定ステップと、前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、設定された掲載確率に基づいて計算する勾配射影ベクトル計算ステップと、前記勾配射影ベクトルのベクトル長に応じ掲載確率の再設定を行うか否かを決定するベクトル長判定ステップと、前記ベクトル長判定ステップの決定結果に応じ、前記勾配射影ベクトルに基づいて前記掲載確率の再設定を行う掲載確率再設定ステップとを備えることを特徴とする広告管理方法。

本発明のこのような構成によれば、（１）に記載の発明が行う処理をコンピュータを用いて行うので、（１）に記載の発明と同様の効果を発揮することができる。

この発明によれば、複数のＷｅｂページにバナー広告を掲載する場合において、全体の広告掲載回数を一定とした場合に、過去の対象Ｗｅｂページへのアクセス記録に基づいて、最もリーチ数が多くなる各Ｗｅｂページへの掲載回数の配分を求めることができるので、同じ予算の下で最も効果のある広告掲載を行うことができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（第１の実施形態）

［バナー広告の配信方法］
Ｗｅｂページ上に掲載するバナー広告は、Ｗｅｂページを特定するＷｅｂページＩＤと当該Ｗｅｂページ内の場所を特定するポジションにより掲載場所を特定し、期間を定めて掲載される。

図１は、Ｗｅｂページへの広告の配信方法を示す図である。

Ｗｅｂページを管理するサーバは、ユーザからＷｅｂページにアクセスの要求を受けると、当該Ｗｅｂページのポジション別に整理した広告のプールから、一定の規則により選択し、選択した広告へのリンクを埋め込んで当該Ｗｅｂページの情報をユーザのブラウザに送信する。

ユーザのパーソナルコンピュータ（以下、パソコンという。）に表示されるＷｅｂページ内には、上記で選択されたバナー広告が表示されるが、この表示は、ユーザが当該Ｗｅｂページをパソコン画面上に表示している間は変更されない。ユーザが、そのＷｅｂページから他のＷｅｂページに移動し、再度当該Ｗｅｂページにアクセスしたときは、広告サーバにより、上記と同様の方法により、また新たにバナー広告が選択されて表示される。

［リーチ］
Ｗｅｂページ上へのバナー広告の掲載はこのような仕組みで行われるため、ユーザが特定のＷｅｂページにアクセスしても、常に同じバナー広告が掲載されるとは限らない。場合によっては、ユーザがそのＷｅｂページに複数回アクセスしても、特定のバナー広告が一度も掲載されないこともありえるし、また、毎回同じバナー広告が掲載されることもありえる。

バナー広告のＷｅｂページ上への掲載が一定の確率でランダムに行われるならば、ユーザがそのバナー広告を見る確率、すなわちユーザにそのバナー広告が到達（リーチ）する確率はユーザがＷｅｂページにアクセスする回数に基づいて計算することができる。

［アクセスログ］
図２は、Ｗｅｂページアクセスログを示す図である。ユーザがＷｅｂページにアクセスした日時とユーザＩＤとカテゴリＩＤが記録されている。カテゴリＩＤはアクセスがあったＷｅｂページの属するカテゴリを特定する情報である。

広告サーバは、ユーザのＷｅｂブラウザが動作しているパソコンのハードディスク上にあるクッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）にユーザＩＤを記録しておき、これを読み出すことにより、どのユーザがどのＷｅｂページにいつアクセスしたかを把握することができる。

［フリクエンシマップ］
図３はフリクエンシマップを示す図である。各Ｗｅｂページへのアクセス回数別ユーザ数を保有するテーブルである。フリクエンシマップはＷｅｂページへのアクセス回数別のユーザ数の分布状況を示すものであるので、対象とするＷｅｂページと対象とする期間を特定すれば、過去のアクセスログに基づいて作成することができる。図３では、カテゴリ１からカテゴリｇまでのｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページへのアクセス回数の組み合わせについてユーザ数が保有されている。このようなフリクエンシマップは図２のＷｅｂページアクセスログに基づいて作成することができる。

［掲載確率と掲載回数］
ここで、広告主が、所定の期間にカテゴリ１からカテゴリｇまでのｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページに対して全体でＡ回のバナー広告を掲載する場合、同期間のこれらのｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページへの総アクセス回数をそれぞれＰＶ１〜ＰＶｇ、当該バナー広告の掲載確率をそれぞれｐ１〜ｐｇとすると次の関係が成り立つ。

［アクセス回数とリーチ確率］
一方、上記のｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページに対するアクセス回数がそれぞれｆ１〜ｆｇであるユーザに対して、このバナー広告がリーチする確率Ｒ（以下、リーチ確率）は次の式で与えられる。

［予想リーチ数］
したがって、過去の同期間におけるアクセスログから抽出した全ユーザについて、上記のｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページに対するアクセス回数に応じて上記のリーチ確率Ｒを求め、これを集計すると、何人のユーザにリーチするかの予想リーチ数を求めることができる。これは次の式で与えられる。

なお、全ユーザについての加算は、各Ｗｅｂページへのアクセス回数別ユーザ数（フリクエンシ）ｎｕｍ（ｆ１，・・・，ｆｇ）がわかっていれば、次のように計算することができる。

［予想リーチ数の最大化］
バナー広告を掲載するＷｅｂページが上記のｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページであり、それらのＷｅｂページへの総掲載回数がＡ回である場合に、最も予想リーチ数が多くなるようにするためには、上記のｇ個のカテゴリに属するＷｅｂページへの掲載確率ｐ１〜ｐｇを変数としてみたときに、数式１の制約条件の下で、数式３を最大化する掲載確率ｐ１〜ｐｇを求めることを意味する。

それは、次のように解釈できる。

数式１はｐ１〜ｐｇのｇ次元の空間における超平面を表す。そして数式３の勾配（グラディアント）のその超平面上への射影ベクトルの長さがゼロになる点が、その超平面上で予想リーチ数を最大にする点である。なぜなら、射影ベクトルの長さがゼロでなければ、その方向に進めばさらに予想リーチ数を増加させることができるからである。求める掲載確率ｐ１〜ｐｇはその点のｇ次元空間の座標で与えられる。以下、勾配の射影ベクトルを勾配射影ベクトルと呼ぶ。

勾配射影ベクトルは次の式で与えられる。

ここで、ｎは超平面の単位法線ベクトルであり、法線ベクトル（ＰＶ１，・・・，ＰＶｇ）を正規化したものである。

一方、予想リーチ数を表す関数の勾配（グラディアント）は次の式で与えられる。

予想リーチ数を表す関数は数式３で表されるので、この勾配（グラディアント）のｉ番目の要素は次の式で与えられる。ただし、ｆ１〜ｆｇはそれぞれ０以上の整数である。

広告主がバナー広告を掲載したい期間と同期間の過去のアクセスログから各ユーザのｆ１〜ｆｇを求めることができるので、掲載確率ｐ１〜ｐｇを与えれば、数式６で表される勾配（グラディアント）を計算することができる。

また、同様に過去のアクセスログからＰＶ１〜ＰＶｇを求めることができるので、単位法線ベクトルｎも計算することができる。したがって、数式５で表される勾配射影ベクトルａを計算することができる。

以上の前提に立って、次のようにして予想リーチ数を最大にする掲載確率ｐ１〜ｐｇを探索することができる。

［掲載確率の探索］
はじめに超平面上の始点を次のように選ぶ。

ここで各要素は次のようにして与える。

任意の点からスタートしてよいが、上記のように定めると簡単に始点を決めることができる。

始点を決めた後、その始点Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０を求め、始点から勾配射影ベクトルだけ移動した点を最初の計算点Ｓ１とする。勾配射影ベクトルａ０は上記で説明したように過去のアクセスログに基づいて計算することができる。最初の計算点Ｓ１も同様に超平面上の点である。

次に最初の計算点Ｓ１における勾配射影ベクトルａ１を求め、最初の計算点Ｓ１から前記で求めた勾配射影ベクトルだけ移動した点を第２の計算点Ｓ２とする。

このようにして、順次、計算点における勾配射影ベクトルを求め、超平面上で計算点を移動させていくと、次第に勾配射影ベクトルの長さは０に近づき、計算点は求める最適点に近づいていく。

［広告サーバの機能構成図］
図４は、広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示した図である。広告サーバは、上記のバナー広告の配信において、前述した課題の解決に係る処理を行うサーバである。

広告サーバ１は、広告主端末７からネットワーク（図示せず）を介してアクセス可能であり、広告主端末７から広告を掲載すべきカテゴリ・ポジション、掲載期間、掲載回数に係る情報の入力を受け付ける広告主指定値受付部２を有する。情報の送受は、広告主端末７のカテゴリ・ポジション指定入力部７−１、掲載期間入力部７−２、掲載回数入力部７−３と、広告サーバ１にある広告主指定値受付部２のカテゴリ・ポジション指定受付部２−１、掲載期間受付部２−２、掲載回数受付部２−３との間で行われる。

過去ログ参照部３は、アクセスログファイル１０から、上記で受け付けた掲載期間と同一期間における同一カテゴリに属するＷｅｂページへの過去のアクセス記録を読み出す。そして各Ｗｅｂページへのユーザ別のアクセス回数と、それを集計した全ユーザのアクセス回数と、ユーザ別のアクセス回数によって分類したアクセス回数別ユーザ数とを集計する。各Ｗｅｂページへのユーザ別のアクセス回数は、カテゴリＩＤとユーザＩＤをキーとして集計すれば得られる。各Ｗｅｂページへの全ユーザのアクセス回数は、カテゴリＩＤをキーとして集計すれば得られる。ユーザ別のアクセス回数によって分類したアクセス回数別ユーザ数は、ユーザごとの各Ｗｅｂページへのアクセス回数を求め、各Ｗｅｂページへのアクセス回数が同じユーザ数を集計すれば得られる。

掲載確率探索部４は、予想リーチ数が最大となるような掲載確率を探索する。

掲載確率探索部４はさらに次の各部から構成される。掲載確率初期設定部４−１は、探索を開始するための掲載確率を初期設定する。それは上記した数式９のように定めることができる。これは探索の始点Ｓ０を定めることを意味する。

勾配射影ベクトル計算部４−２は、予想リーチ数を各Ｗｅｂページへの掲載確率の関数とみた場合の勾配射影ベクトルを、設定された掲載確率に基づいて計算する。これは上記した数式５〜数式７に基づいて計算できる。

ベクトル長判定部４−３は、上記で計算した勾配射影ベクトルの長さを判定する。勾配射影ベクトル長がゼロまたはゼロに近い所定の値より小さければ終了するが、そうでなければ、掲載確率再設定部４−４で、勾配射影ベクトルを計算した掲載確率により定まる点を勾配射影ベクトルだけ移動させる。これは掲載確率を再設定したことを意味する。

次に、移動先を新たな計算点として、勾配射影ベクトル計算部４−２以下の処理を繰り返す。

配分掲載回数算出部５は、掲載確率探索部４で求めた掲載確率に基づいて各Ｗｅｂページへの掲載回数を求める。各Ｗｅｂページへの掲載回数は、過去ログ参照部３で取得した各Ｗｅｂページへの全ユーザのアクセス回数に掲載確率探索部４で求めた掲載確率をそれぞれ掛けることにより求めることができる。これを配分掲載回数と呼ぶ。

計算結果送信部６は、上記で求めた各Ｗｅｂページへの配分掲載回数を広告主端末７に対して送信する。

図５は、掲載確率の探索の推移を示す図である。掲載確率探索部４により掲載確率を表す点が移動していく様子を示している。

始点をＳ０として、Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０を求め、ａ０だけ移動した点を最初の計算点Ｓ１とし、Ｓ１における勾配射影ベクトルａ１を求め、ａ１だけ移動した点を第２の計算点Ｓ２とし、以下同じように繰り返す。そうすると移動距離は次第に短くなり、最後に予想リーチ数を最大とする最適点に到達する。

［フローチャート］
図６に上記処理のフローチャートを示す。

最初に、広告主から入力された指定値を受け付ける（Ｓｔｅｐ１）。次に、受け付けた掲載期間と同一期間のアクセスログから、受け付けたカテゴリに属するＷｅｂページへのアクセス回数を抽出する（Ｓｔｅｐ２）。次に、掲載確率の初期値設定を行う（Ｓｔｅｐ３）。次に設定された掲載確率に基づいて勾配射影ベクトルの計算をする（Ｓｔｅｐ４）。次に、ベクトル長がゼロかどうか判断する（Ｓｔｅｐ５）。ここでは、完全にゼロでなくても、ゼロに近い十分小さい値を予め設定しておき、この値より小さいかどうかを判定するようにしてもよい。ベクトル長がゼロでなければ（Ｓｔｅｐ５：Ｎｏ）、掲載確率の再設定を行う（Ｓｔｅｐ６）。再設定は、勾配射影ベクトルを計算した掲載確率を、計算された勾配射影ベクトルの値だけ変化させることで行う。ベクトル長がゼロであれば（Ｓｔｅｐ５：Ｙｅｓ）、掲載確率の探索を終了し、求められた掲載確率に基づいて各Ｗｅｂページへの配分掲載回数を計算する（Ｓｔｅｐ７）。これは広告主が指定した全体の掲載回数を予想リーチ数が最大となるように各Ｗｅｂページに配分することを示すものである。最後に広告主に計算結果を送信する（Ｓｔｅｐ８）。

［広告サーバのハードウェア構成図］
図７は、本実施形態に係る広告サーバ１のハードウェア構成を示す図である。広告サーバ１は、制御部３０を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ３２等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン２０、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インターフェイス）３３、メインメモリ３４、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）３５、表示装置３６、Ｉ／Ｏコントローラ３７、並びにキーボード及びマウス等の入力装置３８を備える。

制御部３０は、広告サーバ１を統括的に制御する部分であり、ハードディスク４０（後述）に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。

通信Ｉ／Ｆ３３は、広告サーバ１が、インターネット（図示せず）を介して広告主端末７から各種の指定情報を受け取ったり、また配分掲載回数を送信したりする場合のネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ３３は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。

ＢＩＯＳ３５は、広告サーバ１の起動時にＣＰＵ３１が実行するブートプログラムや、広告サーバ１のハードウェアに依存するプログラム等を記録する。

表示装置３６は、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。

Ｉ／Ｏコントローラ３７には、ハードディスク４０、及び半導体メモリ４１等の記憶装置４２を接続することができる。

入力装置３８は、広告サーバ１の管理者による入力の受け付けを行うものである。

ハードディスク４０は、本ハードウェアを広告サーバ１として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラム及び後述するテーブルを記憶する。なお、広告サーバ１は、外部に別途設けたハードディスク（図示せず）を外部記憶装置として利用することもできる。図４で説明したアクセスログファイル１０は、外部に設けたハードディスクに記録されている。

以上、広告サーバ１のハードウェア構成について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータを広告サーバ１として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明した広告サーバ１により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することによって、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。

なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御部等を備えた情報処理装置をいい、広告サーバ１は、記憶装置４２、制御部３０等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。

広告主指定値受付部２、過去ログ参照部３、掲載確率探索部４、配分掲載回数算出部５及び計算結果送信部６には主に制御部３０が対応する。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、第１の実施形態に示した探索と比較して、最初の計算点Ｓ１以降の決め方が異なる。

なお、以下の説明及び図面において、前述した第１実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。

まず、始点Ｓ０は第１の実施形態と同様に定めてよい。そして、始点Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０を既述の方法で求める。

ここで、数式１によって定まる超平面は、掲載確率ｐ１〜ｐｇがいずれも０以上１以下であるので、閉領域５０を構成する。そこで、超平面上の勾配射影ベクトルが表す直線が閉領域５０により切り取られる線分５１の上で、二分探索法により、予想リーチ数を最大にする点を探索する。

第２の実施形態では探索点における勾配射影ベクトルを計算し、そのベクトルの線分上への射影ベクトル（以下、２次射影ベクトルという）を求めて、探索点の動かし方を決める。

図８は、探索点の決め方を示す図である。

Ｓ０を始点、勾配射影ベクトルａ０方向の線分の端点Ｔまでの中間点Ａ１を最初の探索点として、Ａ１における勾配射影ベクトルａ１を計算する。ａ１は、Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０とは方向が必ずしも一致しないので、ａ１のａ０によって定まる線分上への２次射影ベクトルを求める。

図８の場合、ａ１の２次射影ベクトルはａ０とは反対方向を向いているから、Ｓ０とＡ１との中間にＡ２を設定する。もし、同方向を向いている場合は、Ａ１とＴとの中間にＡ２を設定する。このように、２次射影ベクトルの方向に探索点を動かす。動かす距離は、第２の実施形態と同様、前回移動距離の半分である。以下、Ａ２においても同様の操作を施して、勾配射影ベクトルの２次射影ベクトル長がゼロまたは所定の小さい値以下となったら探索を終了し、最初の計算点Ｓ１とする。

Ｓ１以下、順次決まる計算点においても同様の処理を行う。

なお、上記の処理は、ａ０とａ１の内積を取り、その値によって判断することができる。つまり、正値となる場合には、ａ１の２次射影ベクトルはａ０とは同方向を向き、負値となる場合には、ａ１の２次射影ベクトルはａ０とは反対方向を向く。ゼロとなった場合は、ａ０とａ１は直交するので、探索を終了する。

［掲載確率再設定部４−４の機能構成図］
図９に掲載確率再設定部４−４の機能構成を示す。その他の点は、第１の実施形態における図２と同様である。

勾配射影ベクトル内積計算部４−４−１は、探索点における勾配射影ベクトルを求め、始点Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０との内積を計算する。

内積判定部４−４−２は、上記で計算された内積の値に基づいて、探索点の移動を終了すべきか否かを決定する。

掲載確率改善部４−４−３は、内積の値に基づいて、始点Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０によって定まる線分上で前後いずれの方向に次の探索点を移動させるべきかを決定する。その際の移動距離は、前回の移動距離の半分である。

［フローチャート］
図１０に上記処理のフローチャートを示す。

まず、最初の探索点Ａ１と移動幅を設定する（Ｓｔｅｐ１０）。次に、探索点における勾配射影ベクトルを計算する（Ｓｔｅｐ１１）。次に、始点Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０と探索点における勾配射影ベクトルとの内積を計算する（Ｓｔｅｐ１２）。内積がゼロまたは所定の十分小さい値より小さいか否かを判定する（Ｓｔｅｐ１３）。判定が肯定的であれば（Ｓｔｅｐ１３：Ｙｅｓ）、探索処理を終了する。判定が否定的であれば（Ｓｔｅｐ１３：Ｎｏ）、内積の値の正負に応じて移動方向を決め、移動幅を半減させて次の探索点を選ぶ（Ｓｔｅｐ１４）。以下、Ｓｔｅｐ１１からＳｔｅｐ１４までの処理を繰り返す。

（第３の実施形態）
第２の実施形態では探索点（始点を含む）により決まる線分上で次の探索点を求めるに当たり、始点から端点までの距離の半分を初期値として移動距離を半減させながら計算点を求める方法を採った。しかし、第３の実施形態では、当該線分上で、移動距離自体を２次近似を用いて決定する。

Ｓ０を始点とし、Ｓ０における勾配射影ベクトルａ０を計算する。さらに、Ｓ０のａ０で定まる線分上に目的関数を制限し、これを２次近似する。

リーチ関数（目的関数）をＳ０の周りで２次近似すると、以下のようになる。

ただし、Ｐ＝（ｐ１，…，ｐｇ）は掲載確率のつくるｇ次元ベクトルである。また右辺に示す（）の左上のtは、転置を意味する。また、Ｈは次の式で示される。

ここで勾配射影ベクトルａ０のつくる線分上の点Ｐは、ｋをスカラーとして次の式で表される。

このとき、点Ｐにおけるリーチ関数は次の式で示される。

そこで、制限された領域（既述の閉領域）の中で、この値を最大値にするｋを求めればよい。その結果、ｋは次のようになる。

その結果、Ｐは次の式で求められる。

この点を、次の探索点として、探索を続けていき、勾配射影ベクトルの大きさが十分小さくなったところで探索を終了する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。

第１実施形態に係るＷｅｂページへの広告の配信方法を示す図である。 第１実施形態に係るＷｅｂページアクセスログを示す図である。 第１実施形態に係るフリクエンシマップを示す図である。 第１実施形態に係る広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示す図である。 第１実施形態に係る掲載確率の探索の推移を示す図である。 第１実施形態に係るフローチャートを示す図である。 第１実施形態に係る広告サーバ１のハードウェア構成を示す図である。 第２実施形態に係る探索点の決め方を示す図である。 第２実施形態に係る広告サーバの一部の機能構成を示す図である。 第２実施形態に係るフローチャートを示す図である。

符号の説明

１ 広告サーバ
２０ バスライン
３０ 制御部
４２ 記憶装置
５０ 閉領域
５１ 線分
Ｓ０ 始点
Ｓ１〜Ｓ４ 計算点
Ａ１〜Ａ２ 探索点
ａ０〜ａ３ 勾配射影ベクトル
Ｔ 端点

Claims (5)

1. Ｗｅｂページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告サーバであって、
   過去の前記期間と同期間における前記Ｗｅｂページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、
   前記過去ログ参照部で取得した情報に基づいて予想リーチ数が最も多くなるような前記各Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備え、
   前記掲載確率探索部は、掲載確率を所定の値に設定する掲載確率初期設定部と、
   前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、設定された掲載確率に基づいて計算する勾配射影ベクトル計算部と、
   前記勾配射影ベクトルのベクトル長に応じ掲載確率の再設定を行うか否かを決定するベクトル長判定部と、
   前記ベクトル長判定部の決定結果に応じ、前記勾配射影ベクトルに基づいて前記掲載確率の再設定を行う掲載確率再設定部と
   を備えることを特徴とする広告サーバ。
2. 前記掲載確率再設定部は、前記勾配射影ベクトルによって定まる線分上で予想リーチ数が最も多くなる掲載確率を見つけるために、
   掲載確率に基づいて予想リーチ数を算出する予想リーチ数算出部と、
   前記予想リーチ数算出部で算出した予想リーチ数に基づいて新たな掲載確率を設定するか否かを決定する予想リーチ数判定部と、
   前記予想リーチ数に基づいて新たな掲載確率を設定する掲載確率改善部と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の広告サーバ。
3. 前記掲載確率再設定部は、前記勾配射影ベクトルによって定まる線分上で予想リーチ数が最も多くなる掲載確率を見つけるために、
   前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、所定の掲載確率に基づいて計算し、前記線分を定めた勾配射影ベクトルとの内積を計算する勾配射影ベクトル内積計算部と、
   前記勾配射影ベクトル内積計算部で計算した内積の値に基づいて新たな掲載確率を設定するか否かを決定する内積判定部と、
   前記内積の値に基づいて新たな掲載確率を設定する掲載確率改善部と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の広告サーバ。
4. 広告主から少なくともバナー広告を掲載するＷｅｂページを特定する情報と、該バナー広告を掲載する掲載期間と、該バナー広告の掲載回数に係る情報とについての指示を受け付ける広告主指定値受付部と、
   前記掲載確率探索部で求めた掲載確率に基づいて、前記Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載回数を求める配分掲載回数算出部と、
   前記配分掲載回数算出部により求めた前記Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載回数を前記広告主に送信する計算結果送信部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の広告サーバ。
5. Ｗｅｂページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告管理方法であって、
   過去の前記期間と同期間における前記Ｗｅｂページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照ステップと、
   前記過去ログ参照ステップで取得した情報に基づいて予想リーチ数が最も多くなるような前記各Ｗｅｂページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索ステップとを備え、
   前記掲載確率探索ステップは、掲載確率を所定の値に設定する掲載確率初期設定ステップと、
   前記掲載確率を変数とした場合の多次元空間における勾配射影ベクトルを、設定された掲載確率に基づいて計算する勾配射影ベクトル計算ステップと、
   前記勾配射影ベクトルのベクトル長に応じ掲載確率の再設定を行うか否かを決定するベクトル長判定ステップと、
   前記ベクトル長判定ステップの決定結果に応じ、前記勾配射影ベクトルに基づいて前記掲載確率の再設定を行う掲載確率再設定ステップと
   を備えることを特徴とする広告管理方法。

Images