JP6532313B2 - Calculation device, calculation method and calculation program - Google Patents
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Description
本発明は、算出装置、算出方法及び算出プログラムに関する。 The present invention relates to a calculation device, a calculation method, and a calculation program.
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、企業や商品等の広告コンテンツを配信してウェブページと共に表示させ、かかる広告コンテンツを利用者が選択した際に、広告主に対して課金を行うクリック課金型の広告配信が知られている。 In recent years, with the rapid spread of the Internet, advertisement distribution via the Internet has been actively performed. For example, there is known a click charge type advertisement distribution which charges an advertiser when advertisement content such as a company or a product is distributed and displayed together with a web page and the user selects the advertisement content. .
このような広告配信の技術では、各広告主から入稿された広告コンテンツを保持する広告配信装置によって配信されることが多い。例えば、広告配信装置による広告配信としては、時間帯ごとのＣＴＲ（Click Through Rate）に基づいて、各時間帯の予算消化額を算出し、算出した予算消化額を超えないように広告コンテンツを配信することで、未消化の広告予算を減少させる技術が知られている。 In such ad delivery technology, delivery is often performed by an ad delivery apparatus that holds the ad content submitted from each advertiser. For example, as advertisement distribution by the advertisement distribution device, the budgeted amount for each time period is calculated based on the CTR (Click Through Rate) for each time period, and the advertisement content is distributed so as not to exceed the calculated budgeted amount There is a known technology to reduce the budget for unsold advertising by doing so.
しかしながら、上記の従来技術では、広告コンテンツごとに配信数の最適化が行われているため、複数の広告コンテンツが存在する場合に、各広告コンテンツの配信数を最適化することができない場合がある。例えば、従来技術では、ある時間帯においてＣＴＲの値が高くなる広告が複数存在する場合は、かかる複数の広告を同一の時間帯に配信しようとする結果、広告コンテンツの配信数が減少し、各広告コンテンツの広告予算を消化しきれなくなる。また、従来技術では、広告コンテンツの閲覧回数を確保するためにＣＴＲが低い広告に対して多くの広告予算を広告主が設定した場合は、算出された予算消化額を消化しきれないため、かかる広告を配信し続けてしまい、他の広告が配信されなくなる。 However, in the above-mentioned prior art, since the number of distributions is optimized for each advertising content, there may be cases where the number of distributions of each advertising content can not be optimized when there are multiple advertising contents. . For example, in the prior art, when there are a plurality of advertisements in which the CTR value is high in a certain time zone, as a result of trying to distribute the plurality of advertisements in the same time zone, the number of advertisement content distributions decreases. I can not consume the advertising budget for advertising content. Also, in the prior art, when the advertiser sets many advertisement budgets for advertisements with low CTR in order to secure the number of times the advertisement content is viewed, the calculated budget consumption amount can not be digested, so it takes I keep delivering ads and other ads will not be delivered.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、複数の広告コンテンツが存在する場合に、各広告コンテンツの配信数を最適化する算出装置、算出方法及び算出プログラムを提供することを目的とする。 This application is made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a calculation device, calculation method, and calculation program for optimizing the number of distributions of each advertisement content when there is a plurality of advertisement contents. .
本願に係る算出装置は、広告主に課金される課金額が設定された複数の広告コンテンツの配信実績から、配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する予測部と、前記予測部が予測した配信総数と、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計とに応じて、各広告コンテンツを配信する数である配信回数を算出する算出部とを有することを特徴とする。 The calculation device according to the present application is a prediction unit that predicts the total number of distributions, which is the total number of advertising content to be distributed to distribution destinations, from the distribution results of a plurality of advertising content in which the billing amount charged to the advertiser is set. According to the total number of distributions predicted by the prediction unit and the total charge amount that can be generated when each advertisement content is distributed, a calculation unit that calculates the number of times of distribution that is the number for distributing each advertisement content It features.
実施形態の一態様によれば、複数の広告コンテンツが存在する場合に、各広告コンテンツの配信数を最適化するという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, when there is a plurality of advertising content, the effect is achieved of optimizing the number of distributions of each advertising content.
以下に、本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for implementing a calculation apparatus, a calculation method, and a calculation program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the calculation apparatus, calculation method, and calculation program which concern on this application by this embodiment are not limited. Moreover, the same code | symbol is attached | subjected to the same site | part in the following each embodiment, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
〔１．広告配信処理〕
まず、図１を用いて、算出装置の一例である広告配信装置１０の一例について説明する。図１は、実施形態に係る広告配信処理の一例を示す図である。図１では、広告配信処理を実行する広告配信装置１０を例に挙げて、広告に係るコンテンツである広告コンテンツの広告配信処理について説明する。
[1. Advertising distribution process]
First, an example of the
なお、広告配信装置１０が配信する広告コンテンツとは、営利若しくは非営利の広告だけではなく、ボランティアの募集、公共広告、公共に対する通知、広告コンテンツとともに表示されるウェブページに係る情報の一部、その他任意のコンテンツであるものとする。すなわち、広告配信装置１０は、いわゆる広告関連の情報を含むコンテンツのみならず、利用者に興味を抱かせ、コンテンツに含まれる情報や、ランディングページ等、コンテンツと関連する他のコンテンツに含まれる情報を広く報知するものであれば、画像、動画像、文字、図形、記号、ハイパーリンク、その他任意のコンテンツを適用可能であるものとする。
The advertisement content distributed by the
図１に示すように、広告配信装置１０は、図示しないネットワーク（例えば、インターネット）を介して、広告主が利用する広告主端末や、広告の配信先となる端末装置１００、１０１と通信可能に接続される。なお、広告配信装置１０が広告コンテンツを配信する端末装置１００、１０１や、広告主端末の数は、図１に示した例に限られない。
As shown in FIG. 1, the
端末装置１００、１０１は、利用者によって利用される情報処理装置であり、ユーザがウェブページ等のコンテンツを閲覧するために利用される。具体例を挙げると、端末装置１００、１０１は、スマートフォンやタブレット端末やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の移動端末や、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣ等である。
The
ここで、広告配信装置１０は、広告主から登録された広告コンテンツを端末装置１００や端末装置１０１に対して配信する。例えば、広告配信装置１０は、広告主から、広告コンテンツとともに、広告コンテンツの配信期間（すなわち、広告コンテンツの掲載期間）や、広告コンテンツが１回クリックされた際に広告主が広告配信者（例えば、広告配信装置１０の管理者）に対して支払う料金の額（以下、課金額と記載する。）や、配信期間終了までの料金の総額の上限値である広告予算などの指定を受け付ける。そして、広告配信装置１０は、各端末装置１００、１０１から広告コンテンツのリクエストを受信すると、広告主に対して課金される広告料金が、指定された広告予算額以下となるように、記憶した広告コンテンツの配信を行う。
Here, the
ここで、従来技術では、クリック率が高い時間帯においては、かかる時間帯において消化可能な広告予算である課金許容額の値を高い値に設定した。しかしながら、従来技術では、広告コンテンツ毎に独立して課金許容額を設定するので、複数の広告コンテンツを配信する場合に、全体の収益、すなわち課金額の総額を最大化できない場合がある。 Here, in the prior art, in the time zone where the click rate is high, the value of the charging allowance, which is the advertisement budget that can be digested in such time zone, is set to a high value. However, in the prior art, since the allowable amount of charge is set independently for each piece of advertisement content, there may be cases where it is not possible to maximize the overall revenue, that is, the total amount of charge, when delivering a plurality of pieces of advertisement content.
例えば、従来技術では、ある時間帯においてＣＴＲが上昇する広告コンテンツＡおよび広告コンテンツＢが存在する場合は、かかる時間帯における広告コンテンツＡの課金許容額と、広告コンテンツＢの課金許容額とを高い値に設定する。しかしながら、そのような設定を行った場合は、ＣＴＲが上昇する時間帯において広告コンテンツＡおよび広告コンテンツＢの両方を配信しようとするため、各広告コンテンツの配信回数を増加させることができず、各広告コンテンツの課金許容額を消化しきることができない。 For example, in the prior art, when there is an advertisement content A and an advertisement content B in which CTR rises in a certain time zone, the charge allowance of the advertisement content A and the charge allowance of the advertisement content B in such time slot are high. Set to a value. However, when such a setting is made, the distribution frequency of each advertising content can not be increased because both advertising content A and advertising content B are to be distributed in a time zone in which the CTR rises, It is not possible to fully consume the billing allowance of advertising content.
また、広告コンテンツを利用者がクリックした際に課金が行われるクリック課金型の広告配信を行う場合、広告コンテンツが配信されるだけでは課金が行われない。このため、従来技術では、ＣＴＲが非常に低い広告コンテンツに対し、消費しきることができないような高額の広告予算を広告主が設定した場合は、かかる広告コンテンツのみを配信し続けてしまう。 In addition, in the case of performing a pay-per-click type of ad distribution in which charging is performed when the user clicks on the ad content, charging is not performed only by distribution of the ad content. For this reason, in the prior art, when the advertiser sets a large advertisement budget which can not be consumed for advertisement content having a very low CTR, only such advertisement content will be delivered.
また、広告コンテンツの配信先となる利用者の性別、年齢、現在位置、時間帯等のデモグラフィック属性（以下、配信先の属性と記載する。）に基づいて、配信対象となる広告コンテンツを選択するターゲティングを行う場合がある。このようなターゲティングを行う場合、配信先の属性ごとのリクエスト数を考慮しなければ、各広告コンテンツの広告予算を適切に消化することができない。 In addition, the advertisement content to be distributed is selected based on demographic attributes (hereinafter referred to as attributes of distribution destination) such as gender, age, current position, and time zone of the user to whom the advertisement content is to be distributed. To perform targeted targeting. When such targeting is performed, the advertisement budget of each advertisement content can not be properly digested without considering the number of requests for each attribute of the delivery destination.
また、複数の広告コンテンツを含む組（以下、キャンペーンと記載する）に対して１つの広告予算が設定される場合がある。このような設定がされた場合は、キャンペーンごとに課金許容額を算出したとしても、各広告コンテンツ毎に独立した指標ではないため、広告コンテンツ単位で適切な配信を行うことができない。 In addition, one advertisement budget may be set for a set including a plurality of advertisement contents (hereinafter referred to as a campaign). When such a setting is made, even if the allowable charging amount is calculated for each campaign, it is not an independent index for each advertising content, and therefore, appropriate distribution can not be performed for each advertising content.
そこで、広告配信装置１０は、以下の広告配信処理を実行する。まず、広告配信装置１０は、広告主に課金される課金額が個別に設定された複数の広告コンテンツの配信実績から、配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、予測した配信総数と、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計に応じて、各広告コンテンツを配信する数である配信上限数を算出する。
Therefore, the
具体的には、広告配信装置１０は、各広告コンテンツが配信された配信先の属性ごとに、かかる属性の配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、配信先の属性ごとに、かかる属性について予測された配信総数に基づいて、かかる属性の配信先へと配信する各広告コンテンツの配信上限数を算出する。より具体的には、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの配信上限数の合計が、配信総数以下となるように、配信上限数を算出する。
Specifically, the
すなわち、広告配信装置１０は、広告コンテンツを配信した配信先の属性を、広告コンテンツのリクエストに係るクエリと見做し、各広告コンテンツの配信先として広告主が指定した属性（以下、ターゲット条件と記載する。）を、対応するクエリに対する入札と見做す。そして、広告配信装置１０は、ある属性に対応するリクエストを受信する数を予測し、予測した数をかかる属性に対応する各広告コンテンツに振り分けることで、各広告コンテンツの配信上限数を算出する。
That is, the
例えば、広告配信装置１０は、所定の時間帯において各属性の配信先へと配信された広告コンテンツの配信実績から、かかる時間帯において各属性の配信先へと配信する広告コンテンツの配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、かかる時間帯においてある属性の配信先へと配信される各広告コンテンツの配信上限数の合計が、かかる属性について予測した配信総数以下となるように、かかる時間帯における各広告コンテンツの配信上限数を算出する。そして、広告配信装置１０は、算出した配信上限数に基づいて、各広告コンテンツの配信を行う。
For example, the
以下、図１を用いて、広告配信装置１０が実行する広告配信処理を流れに沿って説明する。例えば、広告配信装置１０は、広告主から広告コンテンツの登録と共に、ターゲット条件と広告予算との指定を受付ける（ステップＳ１）。このような場合、広告配信装置１０は、ターゲット条件を満たす全ての属性と広告コンテンツとを対応付けた配信条件を生成する（ステップＳ２）。
Hereinafter, the advertisement distribution process executed by the
例えば、広告配信装置１０は、広告主が広告コンテンツＡを、福岡エリアに在住する４０才以上の男女両方に配信したい場合、広告コンテンツＡのターゲット条件として「性別：任意」、「年齢：４０才以上」、「地域：福岡エリア」を受付ける。かかる場合、広告配信装置１０は、ターゲット条件を満たす性別、年齢、地域をそれぞれ示す数値を含んだ属性情報を生成する。
For example, when the
具体例を説明すると、広告配信装置１０は、性別を示す数値として男性を示す値「１」および女性を示す値「２」、性別が不明である旨を示す値「３」を生成する。また、広告配信装置１０は、年齢を示す数値として４０歳代を示す値「９」、５０歳代を示す値「１０」、６０歳代を示す値「１１」、７０才以上を示す値「１２」を生成する。また、広告配信装置１０は、地域を示す数値として福岡エリアを示す値「６０」を生成する。そして、広告配信装置１０は、生成した性別を示す数値と、年齢を示す数値と、地域を示す数値との全組み合わせを生成する。
Describing a specific example, the
この結果、広告配信装置１０は、広告主が指定したターゲット条件を満たす属性情報として、「１、９、６０」、「１、１０、６０」、「１、１１、６０」、「１、１２、６０」、「２、９、６０」、「２、１０、６０」、「２、１１、６０」、「２、１２、６０」、「３、９、６０」、「３、１０、６０」、「３、１１、６０」、「３、１２、６０」といった１２個の値を生成する。そして、広告配信装置１０は、生成した属性情報を広告コンテンツＡを示す広告コード「広告Ａ」と、広告コンテンツＡの広告予算である「広告予算Ａ」とを対応付けた配信条件を生成し、生成した各配信条件を配信条件データベース１７に登録する。
As a result, the
なお、広告配信装置１０は、広告主がターゲット条件を指定していない場合、すなわち、ターゲティングが設定されていない広告については、全ての属性の組み合わせに対する広告として配信条件を生成すればよい。例えば、広告配信装置１０は、全ての属性の組み合わせと、ターゲティングが設定されていない広告とを対応付けた配信条件を生成すればよい。
In addition, the
また、広告配信装置１０は、配信履歴データベース１４から広告コンテンツの配信履歴を取得し、取得した配信履歴から各時間帯における配信総数を属性情報ごとに予測する（ステップＳ３）。例えば、広告配信装置１０は、０時００分から１時００分までの間に配信した広告コンテンツの数を、配信先の属性ごとに計数し、計数した数を、０時００分から１時００分までの間の配信総数とする。そして、広告配信装置１０は、予測した配信総数と、配信先の属性を示す属性情報とを対応付けて、配信総数データベース１５に登録する。また、広告配信装置１０は、他の時間帯についても同様に配信総数を属性情報ごとに予測し、予測した配信総数を配信総数データベース１５に登録する。
Also, the
なお、後述する説明で明らかになるように、広告配信装置１０は、配信条件と共に、各広告のＣＴＲ等、時間帯に応じて値が変化する情報を配信条件データベース１７に登録するため、各配信条件を各時間帯ごとに生成し、各時間帯ごとに生成した配信条件を配信条件データベース１７に登録する。この結果、図１中（Ａ）に示すように、配信条件データベース１７には、時間帯ごとに、配信対象となる広告コンテンツと属性情報との全組み合わせが登録され、配信総数データベース１５には、時間帯および属性情報ごとに、予測された配信総数が登録される。
Note that, as will become apparent in the description to be described later, the
そして、広告配信装置１０は、各時間帯ごとに、以下に説明する条件を満たす配信上限数を配信条件ごとに算出する（ステップＳ４）。具体的には、広告配信装置１０は、第１の制約条件として、各広告コンテンツについて、配信上限数と課金期待値との積の総和が広告予算以下となる配信上限数を求める。ここで、課金期待値とは、広告コンテンツを１回配信した際に生じる課金額の期待値であり、１クリック当たりの課金額や、ｎＣＴＲの値等に基づいて算出される値である。すなわち、広告配信装置１０は、第１の制約条件として、各広告コンテンツの広告予算を超えないような配信上限数を算出する。
Then, the
また、広告配信装置１０は、第２の制約条件として、ある属性情報を含む組の配信上限数の総和が、かかる属性情報について予測された配信総数以下となる配信上限数を求める。すなわち、広告配信装置１０は、ある属性情報が示す配信先からＮ個のリクエストを受信すると予測した場合に、かかるＮ個のリクエストを、かかる属性情報が示す配信先へと配信する広告コンテンツに振り分ける。
Further, the
ここで、広告配信装置１０は、上述した第１の制約条件と、第２の制約条件とを満たす配信上限数のうち、全組の配信上限数と課金期待値との積の総和が最大となる配信上限数を求める。すなわち、広告配信装置１０は、上記第１の制約条件および第２の制約条件を満たす配信上限数の組のうち、かかる配信上限数に従って広告コンテンツを配信した際に期待される課金額が最も大きい組を採用する。
Here, the
なお、上述した第１の制約条件、第２の制約条件は、以下に示す式（１）および式（２）によって表される。また、全組の配信上限数と課金期待値との積の総和が最大となる配信上限数を求めるという条件、すなわち、目的関数の最大化条件は、以下の式（３）によって表される。そして、広告配信装置１０は、かかる式（１）〜（３）を線形計画法により解くことで、各配信上限数を求めることができる。
Note that the first constraint and the second constraint described above are expressed by Equations (1) and (2) shown below. Further, the condition that the upper limit number of distribution which maximizes the sum total of the product of the upper limit number of distribution and the charge expectation value of all the sets, that is, the maximizing condition of the objective function is expressed by the following equation (3). And the
ここで、式（１）〜（３）に示すｔは、時間帯を示す値であり、例えば０〜２３までの値を取る。また、ｉは、配信先の属性を示す値であり、例えば、ターゲット条件の全組み合わせがＬ通り存在する場合に、１〜Ｌの値を取る。また、ｊは、同一ターゲティング条件が設定される単位である広告のグループを１つ以上含み、全体で１つの広告予算が設定された広告コンテンツのグループ（すなわち、キャンペーン。）を示す値であり、例えば、全部でＭ個のキャンペーンが設定されている場合には、１〜Ｍまでの値を取る。また、ｋは、あるキャンペーンに属し、１つ以上の広告コンテンツを含む広告グループであって、同一のターゲティング条件が設定可能な広告グループを示す値であり、例えば、ｊ番目のキャンペーンにＮ個の広告グループが含まれる場合には、１〜Ｎｊまでの値を取る。なお、１つのキャンペーンに１つの広告グループのみが設定されている場合は、広告予算とターゲティング条件との階層構造は生じない。また、１つの広告グループに１つの広告コンテンツのみが含まれる場合は、広告コンテンツと配信先の属性との組合せごとに配信上限数を算出することとなる。 Here, t shown in formulas (1) to (3) is a value indicating a time zone, and takes, for example, a value from 0 to 23. In addition, i is a value indicating an attribute of a distribution destination, and for example, when there are L combinations of target conditions, values of 1 to L are taken. Also, j is a value indicating a group of advertisement content (that is, a campaign) including one or more groups of advertisements, which are units for which the same targeting condition is set, and one advertisement budget in total. For example, when a total of M campaigns are set, values from 1 to M are taken. Also, k is an ad group that belongs to a certain campaign and includes one or more ad contents, and is a value indicating an ad group in which the same targeting condition can be set, for example, N in the j-th campaign When an ad group is included, it takes a value of 1 to N j . In addition, when only one ad group is set to one campaign, the hierarchical structure of the ad budget and the targeting condition does not occur. Further, in the case where only one advertisement content is included in one advertisement group, the upper limit number of distributions is calculated for each combination of the advertisement content and the attribute of the distribution destination.
また、式（１）および式（３）に示すｒｉｊｋｔは、ｊが示すキャンペーンのうちｋが示す広告グループであって、ｉが示す属性の配信先に配信される広告グループを、ｔが示す時間帯において配信した際に生じる課金額の期待値、すなわち課金期待値（ｅＲＰＮ：Expected Revenue Per Impression）である。また、式（１）〜（３）に示すｘｉｊｋｔは、ｊが示すキャンペーンのうちｋが示す広告グループであって、ｉが示す属性の配信先にｔが示す時間帯において配信される広告グループの配信上限数である。 Further, r ijkt shown in the expressions (1) and (3) is an advertisement group indicated by k in the campaign indicated by j, and t indicates an advertisement group to be delivered to the distribution destination of the attribute indicated by i. It is an expected value of charging amount generated when delivered in a time zone, that is, an expected revenue per impression (eRPN). Further, x ijkt shown in the expressions (1) to (3) is an advertisement group indicated by k in the campaign indicated by j, and an advertisement group distributed in the time zone indicated by t to the distribution destination of the attribute indicated by i. Upper limit number of
また、式（１）に示すｄｊは、ｊが示すキャンペーンに対して設定された広告予算を示す。また、式（２）に示すνｉｔは、ｔが示す時間帯においてｉが示す属性の配信先へと配信される広告コンテンツの総数、すなわち、配信総数を示す。また、式（３）で算出される値は、全ての広告コンテンツを各広告グループについて算出される配信上限数に従って配信した際に生じうる課金額の合計の値である。広告配信装置１０は、式（１）および式（２）に示す条件を満たす配信上限数であって、式（３）の値を最大化する配信上限数を算出することとなる。
Further, d j shown in the formula (1) indicates an advertisement budget set for the campaign indicated by j. In addition, it ν shown in Equation (2), the total number of advertising content to be delivered to the delivery destination of the attribute indicated by the i in the time zone indicated by t, that is, the distribution total number. Further, the value calculated by the equation (3) is a value of the total charge amount that can be generated when all the advertisement content is distributed according to the distribution upper limit number calculated for each advertisement group. The
なお、広告コンテンツが配信されていない初期状態においては、ＣＴＲ等が不明であるため、適切な課金期待値（νｉｔ）を得ることができない。このような場合においては、広告配信装置１０は、所定の値を初期値として利用し、配信上限数を算出する。そして、広告配信装置１０は、広告コンテンツが配信された結果、ＣＴＲの値等、課金期待値の指標となる情報を取得可能となった場合には、かかる情報を用いて、課金期待値を改めて算出し、算出した課金期待値を用いて、配信上限数を生成してもよい。
In the initial state in which the advertisement content is not distributed, the CTR and the like are unknown, and therefore it is not possible to obtain an appropriate expected charge value (ν it ). In such a case, the
また、広告配信装置１０は、各時間帯ごとに、各条件を満たす配信上限数を属性情報と広告グループごとに算出した場合は、算出した配信上限数を属性情報と広告コードとの組と対応付けて配信上限数データベース１８に登録する。そして、広告配信装置１０は、配信上限数に従って、各広告コンテンツの配信を行う（ステップＳ５）。すなわち、広告配信装置１０は、ある属性の配信先にある広告グループを配信した数が、かかる属性の属性情報とかかる広告グループの広告コードと対応付けられた配信上限数以下となるように、広告グループの配信を行う。
Furthermore, when the
例えば、広告配信装置１０は、ある広告グループに含まれる広告コンテンツを属性情報「１、９、６０」の配信先に配信する配信上限数として、「１０００」を算出する。そして、広告配信装置１０は、かかる広告グループに広告コード「広告Ａ」で示される広告コンテンツＡのみが属する場合、利用者の属性が属性情報「１、９、６０」で示される端末装置１００に対し、広告コンテンツＡを端末装置１００に配信する。そして、かかる配信処理の結果、属性情報「１、９、６０」が示す属性の配信先に対して広告コンテンツＡを「１０００」回送信した場合は、広告配信装置１０は、属性が属性情報「１、９、６０」で示される配信先から広告コンテンツの配信リクエストを再度受信したとしても、広告コンテンツＡを送信せず、他の広告コンテンツを配信する。例えば、広告配信装置１０は、属性情報「１、９、６０」で示される利用者が使用する端末装置１０１から配信リクエストを受信した場合は、広告コンテンツＡではなく、広告コード「広告Ｂ」が示す広告コンテンツＢを端末装置１０１に配信する。
For example, the
上述したように、広告配信装置１０は、配信総数を予測し、予測した配信総数と、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計とに応じて、各広告コンテンツの配信上限数を算出する。この結果、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの配信上限数を適切に算出できる。例えば、広告配信装置１０は、各広告コンテンツのターゲティング条件と、各属性の配信先から受信するであろう配信リクエストの数とに応じて、各広告コンテンツの配信上限数を、課金額の合計が最大となるように最適化する。このため、広告配信装置１０は、ＣＴＲが共に高い広告コンテンツ同士の入札競争を防ぐことができる。また、広告配信装置１０は、ＣＴＲが低い広告コンテンツの配信回数を低減し、他の広告コンテンツの広告予算を消化することができる。
As described above, the
〔２．広告配信装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる広告配信装置１０の構成について説明する。なお、以下の説明では、１つの広告グループに１つの広告コンテンツが含まれており、広告コンテンツと配信先の属性との組合せごとに配信上限数を算出する例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、広告配信装置１０は、以下に説明する処理を広告グループと配信先の属性との組ごとに実行することで、広告グループと配信先の属性との組ごとに配信上限数を算出してもよい。
[2. Configuration of Advertisement Distribution Device]
Next, the configuration of the
図２は、実施形態に係る広告配信装置が有する機能構成の一例を示す図である。図２に示すように、広告配信装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１００、１０１や広告主が用いる広告主端末との間で情報の送受信を行う。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the advertisement distribution device according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部１２は、配信履歴データベース１４、配信総数データベース１５、広告データベース１６、配信条件データベース１７、配信上限数データベース１８とを記憶する。
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 also stores the
配信履歴データベース１４には、それまでに配信された広告コンテンツの履歴が登録されている。例えば、図３は、実施形態に係る配信履歴データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、配信履歴データベース１４は、「広告コード」、「配信日時」、「属性情報」、「表示位置」といった項目を有する。
In the
「広告コード」は、広告コンテンツを識別するための識別情報を示す。「配信日時」は、広告コンテンツを配信した日時を示す。「属性情報」は、広告コンテンツの配信先の属性を示す情報であり、例えば、性別、年齢、地域を示す３つの数字の組み合わせにより、配信先の属性を示す。「表示位置」は、配信された広告コンテンツが、ウェブページ内に配置された所定の表示領域のうちどの領域に表示されるかを識別するための情報である。 "Ad code" indicates identification information for identifying advertisement content. The "delivery date" indicates the date when the advertisement content was delivered. The “attribute information” is information indicating the attribute of the delivery destination of the advertisement content, and indicates the attribute of the delivery destination by, for example, a combination of three numbers indicating gender, age, and area. The “display position” is information for identifying in which area of the predetermined display area disposed in the web page the distributed advertisement content is to be displayed.
例えば、図３に示す例では、配信履歴データベース１４には、広告コード「広告Ａ」が示す広告コンテンツが、「２０１５年５月１５日１０時１２分２５秒」に、属性情報「１、１０、０」が示す属性を有する配信先に対して、ウェブページ内に配置された表示領域のうち表示位置「１」が示す表示領域に表示される広告コンテンツとして配信された旨が登録されている。なお、図３に示した情報は、あくまで一例であり、配信履歴データベース１４には、配信された広告コンテンツや配信先に関する各種の情報が登録されていてもよい。
For example, in the example shown in FIG. 3, in the
配信総数データベース１５には、各時間帯ごとに、属性情報と、かかる属性情報の配信先に対して配信される広告コンテンツの総数である配信総数とが対応付けて登録されている。例えば、図４は、実施形態に係る配信総数データベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、配信総数データベース１５には、「属性情報」、「表示位置」、「配信総数」といった項目を有するテーブルが、各時間帯ごとに登録されている。
In the distribution
例えば、図４に示す例では、時間帯「００：００」から「０１：００」になるまでの時間帯において、属性情報「１、１、１」が示す属性の配信先に対して配信される広告コンテンツであって、表示位置「１」が示す表示領域に表示される広告コンテンツの配信総数が「７８２０６」である旨が登録されている。なお、図４に示した情報は、あくまで一例であり、配信総数データベース１５には、広告コンテンツの配信先に関する各種の情報が登録されていてもよい。
For example, in the example shown in FIG. 4, in the time zone from time zone "00:00" to "01:00", distribution is performed to the distribution destination of the attribute indicated by attribute information "1, 1, 1". Of the advertisement content, and the distribution total number of the advertisement content displayed in the display area indicated by the display position "1" is registered as "78206". Note that the information illustrated in FIG. 4 is merely an example, and the distribution
広告データベース１６には、広告主から受付けた広告コンテンツ、すなわち、配信対象となる広告コンテンツを記憶する。例えば、図５は、実施形態に係る広告データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示すように、広告データベース１６は、「広告主ＩＤ（Identifier）」、「広告コード」、「クリック単価」、「配信期間」、「広告予算」、「累積課金額」、「ターゲット情報」といった項目を有する。 The advertisement database 16 stores advertisement content accepted from an advertiser, that is, advertisement content to be distributed. For example, FIG. 5 is a diagram showing an example of information registered in the advertisement database according to the embodiment. As shown in FIG. 5, the advertisement database 16 includes “advertiser ID (Identifier)”, “advertisement code”, “click price”, “delivery period”, “advertisement budget”, “cumulative charge”, “target information” Items such as
「広告主ＩＤ」は、広告配信装置１０に広告コンテンツを入稿する広告主を識別するための識別情報を示す。「クリック単価」は、対応付けられた広告コードが示す広告コンテンツがクリックされた際に広告主へと課金される課金額を示す。「配信期間」は、対応付けられた広告コードが示す広告コンテンツの配信を行う期間を示す。「広告予算」は、対応付けられた広告コードが示す広告コンテンツに対して設定された広告費用の上限であり、キャンペーンごとに設定される。また、「累積課金額」は、対応付けられた広告コードが示す広告コンテンツがクリックされた結果、現在までの間に広告主へと課金された課金額の累計を示す。また、「ターゲット情報」とは、広告主が指定した配信先の属性を示す属性情報である。
The “advertiser ID” indicates identification information for identifying an advertiser who submits advertisement content to the
例えば、図５に示す例では、広告データベース１６には、広告主ＩＤ「Ａ１０」が示す広告主により、広告コード「広告Ａ」が示す広告コンテンツが登録されており、かかる広告コンテンツがクリックされた際に、広告主にクリック単価「１０」円の課金が行われる旨が登録されている。また、広告データベース１６には、広告コード「広告Ａ」が示す広告コンテンツの配信期間が「２０１５年４月１日」から「２０１５年９月３１日」までであり、これまでの課金額の累積が「２００００」円である旨が登録されている。また、広告データベース１６には、広告コード「広告Ａ」が示す広告コンテンツの配信先として、属性情報「１、９、６０」、「２、９、６０」が示す属性の配信先を広告主が指定した旨が登録されている。 For example, in the example shown in FIG. 5, in the advertisement database 16, the advertisement content indicated by the advertisement code "advertisement A" is registered by the advertiser indicated by the advertiser ID "A10", and such advertisement content is clicked. At that time, it is registered that the advertiser is charged for the click cost “10 yen”. In addition, in the advertisement database 16, the distribution period of the advertisement content indicated by the advertisement code "advertisement A" is from "April 1, 2015" to "September 31, 2015", and the accumulated charge amounts so far Is registered to be "20000" yen. Also, in the advertisement database 16, the advertisers specify the distribution destinations of the attributes indicated by the attribute information "1, 9, 60" and "2, 9, 60" as the distribution destinations of the advertisement content indicated by the advertisement code "advertisement A" It is registered that specified.
ここで、図５に示す例では、広告データベース１６には、広告コード「広告Ａ」、「広告Ｄ」、「広告Ｆ」が示す広告コンテンツに対して１つの広告予算「４００００００」円が登録されている。このため、広告配信装置１０は、広告コード「広告Ａ」、「広告Ｄ」、「広告Ｆ」が示す３つの広告コンテンツを同一のキャンペーンに属する広告コンテンツとし、各広告コンテンツの累積課金額の総和が広告予算を超えないように、各広告コンテンツを配信することとなる。なお、図５に示した情報は、あくまで一例であり、広告データベース１６には、広告コンテンツのデータや、広告コンテンツに関する各種の情報が登録されているものとする。なお、広告データベース１６には、広告コンテンツのデータではなく、広告コンテンツのデータへとアクセスするためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が登録されていてもよい。
Here, in the example illustrated in FIG. 5, one advertisement budget “4000000” yen is registered in the advertisement database 16 for the advertisement content indicated by the advertisement code “advertisement A”, “advertisement D”, and “advertisement F”. ing. Therefore, the
配信条件データベース１７には、各時間帯ごとに、広告コンテンツとかかる広告コンテンツを配信する配信先の属性を示す属性情報とを対応付けた配信条件が登録されている。例えば、図６は、実施形態に係る配信条件データベースに登録される情報の一例を示す図である。図６に示すように、配信条件データベース１７は、各時間帯ごとに、「属性情報」、「広告コード」、「広告情報」といった項目を有するテーブルが、各時間帯ごとに登録されている。また、「広告情報」には、「キャンペーン」、「インプレッション数」、「ＩＯ」、「ｎＣＴＲ」、「ＣＰＣ（Cost Per Click）」、「ｅＣＰＭ（effective Cost Per Mill）」等といった項目が含まれる。 In the distribution condition database 17, distribution conditions in which advertisement content is associated with attribute information indicating an attribute of a distribution destination to which the advertisement content is to be distributed are registered for each time zone. For example, FIG. 6 is a diagram showing an example of information registered in the distribution condition database according to the embodiment. As shown in FIG. 6, in the delivery condition database 17, a table having items such as "attribute information", "advertisement code", and "advertisement information" is registered for each time zone. Also, "advertising information" includes items such as "campaign", "number of impressions", "IO", "nCTR", "CPC (Cost Per Click)", "eCPM (effective Cost Per Mill)", etc. .
ここで、「キャンペーン」とは、広告予算が設定されるキャンペーンを識別するための情報である。「ＩＯ」とは、複数のキャンペーンを含むグループを識別するための情報である。また、「ｎＣＴＲ」とは、ＣＴＲの期待値である。また、「ＣＰＣ」とは、クリック当たりの課金額である。また、「ｅＣＰＭ」とは、１０００インプレッションあたりの課金額の期待値である。なお、図６に示す例では、配信条件データベース１７に、キャンペーンを識別するための情報を登録することで、各広告コンテンツと、各広告コンテンツに対して設定される広告予算との紐付けを行っている。 Here, “campaign” is information for identifying a campaign for which an advertisement budget is set. “IO” is information for identifying a group including a plurality of campaigns. Moreover, "nCTR" is an expected value of CTR. Also, "CPC" is the charge per click. Also, "eCPM" is the expected value of the charge per 1000 impressions. In the example shown in FIG. 6, by linking the information for identifying the campaign to the distribution condition database 17, the advertisement content is linked to the advertisement budget set for each advertisement content. ing.
例えば、図６に示す例では、配信条件データベース１７には、時間帯「００：００」から「０１：００」までの時間帯において、属性情報「１、９、６０」が示す属性の配信先に、広告コード「広告Ｂ」が示す広告コンテンツを配信する配信態様が登録されている。また、配信条件データベース１７には、かかる配信態様において、広告コード「広告Ｂ」が示す広告コンテンツが「Ｃ２」が示すキャンペーンに属している旨が登録されている。また、配信条件データベース１７には、属性情報「１、９、６０」が示す属性の配信先に、広告コード「広告Ｂ」が示す広告コンテンツが配信する態様において、インプレッション数が「１５０００」回であり、ｎＣＴＲの値が「０．００００１」であり、ＣＰＣの値が「５０」であり、ｅＣＰＭの値が「０．２」である旨が登録されている。 For example, in the example illustrated in FIG. 6, the distribution condition database 17 includes distribution destinations of the attribute indicated by the attribute information “1, 9, 60” in the time zone from “00:00” to “01:00”. The delivery mode which delivers the advertising content which advertising code "advertisement B" shows in is registered. Further, in the delivery condition database 17, in such delivery mode, it is registered that the advertisement content indicated by the advertisement code "advertisement B" belongs to the campaign indicated by "C2". Further, in the distribution condition database 17, the number of impressions is "15000" in a mode in which the advertisement content indicated by the advertisement code "advertisement B" is distributed to the distribution destination of the attribute indicated by the attribute information "1, 9, 60". Yes, it is registered that the value of nCTR is “0.00001”, the value of CPC is “50”, and the value of eCPM is “0.2”.
なお、配信条件データベース１７には、図６に示す広告情報以外にも、対応付けられた配信態様における各種の情報が登録されていてもよい。また、広告配信装置１０は、広告コンテンツが登録されたばかりで、インプレッション数やｎＣＴＲの値等の広告情報が不明である場合は、所定の値を初期値として登録する。そして、広告配信装置１０は、広告コンテンツが配信され、インプレッション数やｎＣＴＲ等の各種広告情報の値を算出することができる場合は、かかる広告情報の値を算出し、配信条件データベース１７に登録する。
In addition to the advertisement information shown in FIG. 6, various types of information in the associated distribution mode may be registered in the distribution condition database 17. In addition, the
配信上限数データベース１８には、各時間帯において、広告コンテンツを配信する数の上限である配信上限数が、広告コンテンツとかかる広告コンテンツの配信先の属性との組ごとに登録されている。例えば、図７は、実施形態に係る配信上限数データベースに登録される情報の一例を示す図である。図７に示すように、配信上限数データベース１８には、「広告コード」、「属性情報」、「配信上限数」といった項目を有するテーブルが、各時間帯ごとに登録されている。
In the distribution upper
例えば、図７に示す例では、配信上限数データベース１８には、時間帯「００：００」から「０１：００」までの時間帯において、広告コード「広告Ａ」が示す広告コンテンツを属性情報「１、９、６０」が示す属性の配信先に配信する際の配信上限数が「１０００」である旨が登録されている。
For example, in the example shown in FIG. 7, the distribution upper
図２に戻って、説明を続ける。制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、広告配信装置３０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
Returning to FIG. 2, the explanation will be continued. The
図２に示すように、制御部１３は、受付部１９、集計部２０、予測部２１、算出部２２、配信部２３を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As illustrated in FIG. 2, the
受付部１９は、広告主から広告コンテンツの登録を受付ける。例えば、受付部１９は、広告主から配信対象となる広告コンテンツと、かかる広告コンテンツに対する広告予算と、かかる広告コンテンツの配信先の属性であるターゲット条件を受付ける。また、受付部１９は、広告コンテンツのクリック単価、配信期間等も合わせて受付ける。かかる場合、受付部１９は、広告主を識別する広告主ＩＤと共に、受付けた広告コンテンツ、広告予算、ターゲット条件、クリック単価、および配信期間を対応付けて広告データベース１６に登録する。
The
また、受付部１９は、受付けた広告コンテンツを示す広告コードと、受付けたターゲット条件との全組み合わせ、すなわち、全ての配信条件を生成し、生成した全ての配信条件を配信条件データベース１７に登録する。また、受付部１９は、かかる配信条件と共に、各種の広告情報の初期値を配信条件データベース１７に登録してもよい。また、受付部１９は、所定の時間間隔で、配信履歴データベース１４に登録された情報を参照し、参照した情報に基づいて、各配信条件と対応付けて登録された広告情報を更新してもよい。
In addition, the
集計部２０は、広告コンテンツの配信履歴の集計を行う。例えば、集計部２０は、所定の時間間隔で、配信履歴データベース１４に登録された情報を参照し、各時間帯ごとに、広告コンテンツを配信した数を、配信先の属性ごとに計数する。例えば、集計部２０は、「００：００」から「０１：００」の間に配信された広告コンテンツの数を、配信先の属性ごとに計数する。そして、集計部２０は、計数した広告コンテンツの数を予測部２１に通知する。
The
予測部２１は、広告コンテンツの配信実績から、各広告コンテンツの配信総数を予測する。より具体的には、予測部２１は、各時間帯において配信される広告コンテンツの配信総数を、配信先の属性ごとに予測する。例えば、予測部２１は、「００：００」から「０１：００」の間に、属性情報「１、９０、６０」が示す属性の配信先に対して配信された広告コンテンツの数を受付けた場合は、かかる数に基づいて、「００：００」から「０１：００」の間に属性情報「１、９０、６０」が示す属性の配信先から受信するであろう配信リクエストの数を予測する。そして、予測部２１は、配信総数データベース１５に含まれる各時間帯のテーブルのうち、「００：００」から「０１：００」のテーブルに、予測した数を配信総数として属性情報「１、９０、６０」と対応付けて登録する。
The
なお、予測部２１は、任意の手法を用いて、各時間帯における配信総数を予測して良い。例えば、予測部２１は、「００：００」から「０１：００」までの時間帯において、属性情報「１、９０、６０」が示す属性の配信先に配信した広告コンテンツの数の推移に基づいて、配信総数を予測してもよい。また、予測部２１は、直近の「００：００」から「０１：００」までの時間帯において、属性情報「１、９０、６０」が示す属性の配信先に配信した広告コンテンツの数をそのまま配信総数としてもよい。
The
なお、集計部２０および予測部２１は、上述した処理を広告コンテンツと属性情報と表示位置との組合せごとに行ってもよい。このような処理を実行した場合、広告配信装置１０は、広告コンテンツと属性情報と表示位置との組ごとに、各時間帯における配信数を集計し、集計結果に基づいて、各時間帯における配信総数を予測することとなる。
The
算出部２２は、配信総数と各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計とに応じて、配信上限数を算出する。より具体的には、算出部２２は、属性ごとに配信総数を予測し、属性ごとに、かかる属性へ配信される各広告コンテンツの配信上限数を算出する。例えば、算出部２２は、同一属性の配信先に配信される広告コンテンツの配信上限数の和が、かかる属性の配信総数以下となるようにする。すなわち、算出部２２は、ある属性の配信先へ配信される各広告コンテンツの配信上限数の総和が、かかる属性について予測した配信総数以下となる条件を満たす範囲で、各属性の配信先に配信上限数に従って各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計に応じて算出する。 The calculation unit 22 calculates the upper limit number of distributions in accordance with the total number of distributions and the sum of billing amounts that may occur when each advertisement content is distributed. More specifically, the calculation unit 22 predicts the total number of distributions for each attribute, and calculates, for each attribute, the upper limit number of distribution of each advertisement content to be distributed to the attribute. For example, the calculation unit 22 makes the sum of the upper limit number of distribution of the advertising content to be distributed to the distribution destination of the same attribute be less than or equal to the total number of distribution of the attribute. That is, the calculation unit 22 distributes to the distribution destination of each attribute within a range where the total sum of the upper limit number of distribution of the advertisement content to be distributed to the distribution destination of the attribute is less than or equal to the total number of distribution predicted for the attribute. According to the upper limit number, it is calculated according to the total of the charging amount that may occur when distributing each advertisement content.
また、算出部２２は、ある広告コンテンツを配信上限数だけ配信した際に生じうる課金額の合計が、かかる広告コンテンツの広告予算以下となるように、配信上限数を算出する。より具体的には、算出部２２は、広告コンテンツと属性情報の組ごとに、配信上限数と、かかる広告コンテンツをかかる属性情報が示す属性の配信先に配信した際の課金期待値との積を算出する。すなわち、算出部２２は、時間帯と属性と広告コンテンツとの組ごとに、期待される課金額を算出する。そして、算出部２２は、キャンペーンに含まれる広告コンテンツについて算出された課金額の総額を算出し、算出した総和がかかるキャンペーンについて設定された広告予算以下となる配信上限数を算出する。つまり、算出部２２は、キャンペーンごとに広告予算が設定されている場合は、あるキャンペーンに含まれる広告コンテンツを配信上限数に従って配信した際に生じうる課金額の合計が、かかるキャンペーンに対して設定された広告予算以下となるように、配信上限数を設定する。 In addition, the calculation unit 22 calculates the upper limit number of distribution so that the total charge amount that can be generated when distributing a certain number of advertisement contents for the upper limit number of distribution is equal to or less than the advertisement budget of the advertisement content. More specifically, for each combination of advertisement content and attribute information, the calculation unit 22 multiplies the distribution upper limit number by the expected charge value when the advertisement content is distributed to the distribution destination of the attribute indicated by the attribute information. Calculate That is, the calculation unit 22 calculates the expected charge amount for each combination of the time zone, the attribute, and the advertisement content. Then, the calculation unit 22 calculates the total charge amount calculated for the advertisement content included in the campaign, and calculates the upper limit number of distributions that is equal to or less than the advertisement budget set for the campaign for which the calculated sum is. That is, when the advertisement budget is set for each campaign, the calculation unit 22 sets, for the campaign, the total charge amount that can be generated when the advertisement content included in a certain campaign is distributed according to the distribution upper limit number. Set the delivery limit number so that it will be below the specified advertising budget.
また、算出部２２は、配信先の属性ごとに、所定の時間帯においてかかる属性の配信先へ配信される各広告コンテンツの配信上限数を、その総和がかかる属性について予測された所定の時間帯における配信総数以下となるように算出する。例えば、算出部２２は、０時から１までの間にある属性の配信先へ配信される各広告コンテンツの配信上限数を、０時から１時までの配信総数以下となるように算出する。 In addition, the calculation unit 22 calculates, for each attribute of the distribution destination, the distribution upper limit number of each advertisement content distributed to the distribution destination of the attribute in the predetermined time zone, the predetermined time period predicted for the attribute in which the sum is applied. Calculated to be less than the total number of deliveries in For example, the calculation unit 22 calculates the distribution upper limit number of each advertisement content distributed to the distribution destination of the attribute between 0 o'clock and 1 o'clock so as to be equal to or less than the total number of distribution from 0 o'clock to 1 o'clock.
また、算出部２２は、各属性の配信先に対し、各広告コンテンツを配信上限数に従って配信した際に生じうる課金額の合計が最大となるように、各配信上限数を算出する。 In addition, the calculation unit 22 calculates each distribution upper limit number so that the total of the charging amount that can be generated when distributing each advertisement content according to the distribution upper limit number is the maximum for the distribution destination of each attribute.
例えば、算出部２２は、上述した式（１）および式（２）で示される制約上限を満たす配信条件ごとの配信上限数の組み合わせを求め、求めた組み合わせのうち、式（３）で表される条件を満たす配信上限数の組み合わせ、すなわち、全広告コンテンツの配信により得られるであろう収益の合計が最大となる組み合わせを選択する。つまり、算出部２２は、式（１）から式（３）を用いた線形計画法により、配信上限数を配信条件ごとに算出する。そして、算出部２２は、時間帯および配信条件ごとに算出した配信上限数を配信上限数データーベース１８に登録する。
For example, the calculation unit 22 obtains a combination of the distribution upper limit number for each distribution condition that satisfies the constraint upper limit shown by the above-described Expression (1) and Expression (2), and among the obtained combinations, The combination of the delivery upper limit number that satisfies the following condition, that is, the combination that maximizes the sum of the revenue that can be obtained by the delivery of all advertisement content. That is, the calculation unit 22 calculates the upper limit number of distributions for each distribution condition by linear programming using Equations (1) to (3). Then, the calculation unit 22 registers the distribution upper limit number calculated for each time zone and distribution condition in the distribution upper
なお、算出部２２は、１つのキャンペーンに１つの広告コンテンツのみが属する場合は、かかる広告コンテンツについて期待される課金額の総和が、かかる広告コンテンツの広告予算以下となる配信上限数を算出することとなる。また、広告コンテンツを配信した際に生じる課金期待値は、時間帯、配信先の属性、若しくは配信される広告コンテンツに応じて異なると予測される。そこで、算出部２２は、配信条件データベース１７から、時間帯および配信条件ごとに登録された各広告情報を参照し、参照した各広告情報に基づいて、時間帯と配信先の属性と広告コンテンツとの組ごとに異なる課金期待値を算出し、算出した課金期待値を用いて、課金額を算出してもよい。また、算出部２２は、課金期待値として所定の値を用いてもよい。 In addition, when only one advertisement content belongs to one campaign, the calculation unit 22 calculates the upper limit number of distribution in which the sum of the expected charging amount for the advertisement content is equal to or less than the advertisement budget of the advertisement content. It becomes. Further, the expected charge value generated when the advertisement content is distributed is predicted to be different depending on the time zone, the attribute of the distribution destination, or the advertisement content to be distributed. Therefore, the calculation unit 22 refers to each piece of advertisement information registered for each time zone and distribution condition from the distribution condition database 17, and based on each piece of advertisement information referred to, attributes of the time zone and distribution destination and advertisement content The charging amount may be calculated using different charging expectation values calculated for each pair and using the calculated charging expectation values. In addition, the calculation unit 22 may use a predetermined value as the expected charge value.
配信部２３は、配信上限数データベース１８に登録された配信上限数に従って、各広告コンテンツの配信を行う。例えば、配信部２３は、端末装置１００から、端末装置１００の利用者の属性を示す属性情報を含んだ配信リクエストを受信する。かかる場合、配信部２３は、配信リクエストに含まれる属性情報に基づいて、配信対象の候補となる広告コンテンツを選択する。続いて、配信部２３は、配信上限数データベース１８を参照し、選択した広告コンテンツと端末装置１００の利用者の属性との組に対応付けられた配信上限数を特定する。また、配信部２３は、配信履歴データベース１４を参照し、現時間帯において、選択した広告コンテンツを、端末装置１００の利用者の属性と同じ属性の配信先に配信した回数を特定し、特定した回数が、特定した配信上限数以下であるか否かを判定する。
The distribution unit 23 distributes each advertisement content in accordance with the distribution upper limit number registered in the distribution upper
そして、配信部２３は、特定した回数が、特定した配信上限数以下であると判定した場合は、選択した広告コンテンツを端末装置１００に送信する。一方、配信部２３は、特定した回数が、特定した配信上限数よりも多いと判定した場合は、異なる広告コンテンツを配信対象の候補として新たに選択する。
Then, when it is determined that the specified number of times is equal to or less than the specified distribution upper limit number, the distribution unit 23 transmits the selected advertisement content to the
〔３．広告配信装置が実行する処理について〕
次に、図８を用いて、広告配信装置１０が配信総数を各広告コンテンツに割り当てる処理の一例について説明する。図８は、実施形態に係る広告配信装置が実行する処理の一例を説明する図である。なお、図８に示す例では、ある時間帯における広告コンテンツの配信履歴から配信総数を算出し、算出した配信総数を各広告コンテンツの配信上限数として振り分ける処理の一例について記載した。
[3. About processing executed by advertisement distribution device]
Next, with reference to FIG. 8, an example of a process in which the
例えば、広告配信装置１０は、図８中（Ａ）に示すように、配信した広告コンテンツと、かかる広告コンテンツの配信先の属性を示す属性情報とを対応付けた配信履歴データベース１４を有する。かかる場合、広告配信装置１０は、配信履歴を属性情報ごとにカウントすることで、属性情報ごとに配信総数を予測する。この結果、広告配信装置１０は、図８中（Ｂ）に示すように、ある時間帯において配信されるであろう広告コンテンツの数である配信総数を属性情報毎に予測する。
For example, as illustrated in (A) of FIG. 8, the
そして、広告配信装置１０は、属性情報ごとに予測した配信総数を、かかる属性情報が示す属性の配信先へと配信される広告コンテンツに振り分ける。すなわち、広告配信装置１０は、広告コンテンツを配信した配信先の属性情報を、広告コンテンツを取得する際のキーワードに対するクエリと見做し、各広告コンテンツのターゲティング条件をキーワードに対する入札と見做すことで、予測した配信総数を各広告コンテンツに振り分ける処理に対し各クエリを広告に振り分ける手法を適用することができる。
Then, the
この結果、広告配信装置１０は、図８中（Ｃ）に示すように、配信条件ごとに配信上限数を算出することができる。例えば、広告配信装置１０は、属性情報「１、９、６０」の配信総数が「２０３５１」である場合は、各広告コンテンツを属性情報「１、９、６０」が示す属性の配信先へと配信する数の合計、すなわち、属性情報「１、９、６０」を含む配信上限の配信上限数の合計が「２０３５１」となるようにする。また、広告配信装置１０は、属性情報「１、１０、６０」の配信総数が「５０１１５」である場合は、属性情報「１、１０、６０」が示す属性の配信先へと配信される各広告コンテンツの配信上限数の合計が「５０１１５」となるようにする。
As a result, the
ここで、広告配信装置１０は、配信総数を各配信条件に振り分ける際、各広告コンテンツを配信した際に生じる課金額の期待値である配信期待値を考慮する。ここで、ＣＴＲが低い広告コンテンツについては、配信期待値の値も低い。このため、広告配信装置１０は、ＣＴＲが低いにも関わらず多くの広告予算が設定された広告コンテンツよりも、ＣＴＲが高く、より課金が行われやすい広告コンテンツを優先的に配信しようとするので、各広告コンテンツの広告予算を適切に消化することができる。
Here, when distributing the total number of distribution to each distribution condition, the
例えば、図９は、実施形態に係る広告配信装置が広告コンテンツを配信する数の一例を示す図である。なお、図９に示す例では、横軸を時刻、縦軸を予測した配信リクエストの数（すなわち、配信総数。）として、０時から２３時までの間に、属性情報「１、９、６０」が示す属性（例えば、福岡エリアに居住する４０代の男性）の配信先から受信するであろう配信リクエストの数を太点線でプロットした。また、図９に示す例では、１０時から１４時までの間に広告コンテンツＡおよび広告コンテンツＢに割り当てられる配信上限数の一例をプロットした。 For example, FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the number of advertisement content distributed by the advertisement distribution device according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 9, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the number of distribution requests predicted (ie, the total number of distributions), attribute information “1, 9, 60 between 0 o'clock and 23 o'clock. The number of delivery requests that will be received from the delivery destination of the attribute (for example, a male in his forties living in the Fukuoka area) indicated by “is plotted with a thick dotted line. Further, in the example shown in FIG. 9, an example of the upper limit number of distribution assigned to the advertising content A and the advertising content B between 10 o'clock and 14 o'clock is plotted.
ここで、１２時の時点では、予測される配信リクエストの数が多くなるため、広告コンテンツＡおよび広告コンテンツＢのＣＴＲも高くなると予測される。しかしながら、従来技術のように、各広告コンテンツのＣＴＲに基づいて、各広告コンテンツの配信予定数を個別に設定した場合は、１２時の時点て広告コンテンツＡと広告コンテンツＢとを多く配信しようとするので、配信に対する入札競争が生じ、各広告コンテンツの配信予定数を消化しきることができない。また、例えば、広告コンテンツＢのＣＴＲが広告コンテンツＡのＣＴＲよりも低いが、広告コンテンツＢの広告予算が広告コンテンツＡと比較して多い場合は、広告コンテンツＢの広告予算を消化するため、広告コンテンツＢが優先的に配信されてしまい、広告コンテンツＡの広告予算を消化しきれない場合がある。 Here, at 12 o'clock, the CTRs of the advertising content A and the advertising content B are also expected to be high because the number of predicted distribution requests increases. However, as in the prior art, when the scheduled number of distribution of each advertising content is set individually based on the CTR of each advertising content, a large number of advertising content A and advertising content B will be distributed at 12 o'clock. As a result, bidding competition for delivery occurs, and the number of scheduled delivery of each advertisement content can not be fully consumed. Also, for example, if the CTR of the advertising content B is lower than the CTR of the advertising content A, but the advertising budget of the advertising content B is large compared to the advertising content A, the advertisement budget of the advertising content B is consumed. Content B may be preferentially delivered, and the ad budget of ad content A may not be able to be consumed.
一方、広告配信装置１０は、属性情報ごとに配信総数を予測し、各広告コンテンツの広告予算や課金期待値の値に応じて、予測した配信総数を各広告コンテンツに対して振り分ける。この結果、例えば、広告配信装置１０は、広告コンテンツＢのＣＴＲが広告コンテンツＡのＣＴＲよりも低い場合は、広告コンテンツＢの広告予算が広告コンテンツＡよりも多くとも、広告コンテンツＡを広告コンテンツＢよりも多く配信しようとする。この結果、広告配信装置１０は、図９中（Ａ）に示すように、１２時における配信総数の大半を広告コンテンツＡに振りわけ、図９中（Ｂ）に示すように、残りの配信総数を広告コンテンツＢに振り分けることとなる。
On the other hand, the
〔４．広告配信処理の手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る広告配信装置１０が実行する広告配信処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る広告配信装置による広告配信処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Procedure of advertisement distribution process]
Next, the procedure of the advertisement distribution process performed by the
まず、広告配信装置１０は、処理の開始タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、広告配信装置１０は、処理の開始タイミングであると判定した場合は（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、配信履歴から各時間帯における広告コンテンツの配信数を、属性情報毎にカウントする（ステップＳ１０２）。続いて、広告配信装置１０は、カウント結果に基づいて、広告コンテンツの配信総数を属性情報ごとに予測する（ステップＳ１０３）。この結果、広告配信装置１０は、各時間帯において、配信先の属性ごとに、配信する広告コンテンツの数を予測することができる。
First, the
続いて、広告配信装置１０は、広告コンテンツとターゲティング条件との組ごとに、配信条件を生成する（ステップＳ１０４）。そして、広告配信装置１０は、上述した式（１）〜式（３）を満たす配信上限数を、配信条件ごとに算出する（ステップＳ１０５）。そして、広告配信装置１０は、算出した配信上限数に従って、広告コンテンツの配信を行い（ステップＳ１０６）、処理を終了する。一方、広告配信装置１０は、処理の開始タイミングではない場合は（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、前回算出した配信上限数に従ってステップＳ１０６の処理を実行する。
Subsequently, the
〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る広告配信装置１０は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の広告配信装置１０の他の実施形態について説明する。
[5. Modified example]
The
〔５−１．ターゲティングについて〕
上述した説明では、広告配信装置１０は、広告コンテンツと配信先の属性との組ごとに配信上限数を算出した。具体的には、広告配信装置１０は、各広告コンテンツに対して、ターゲット条件合致する配信先の性別、年齢、地域の組ごとに、配信上限数を算出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、収入、職業、学歴等、配信対象となる広告コンテンツを選択する際に用いられるデモグラフィック属性であれば、任意の属性ごとに配信上限数を算出してもよい。
[5-1. About targeting]
In the above description, the
また、広告配信装置１０は、ライフスタイルや利用者の好み等のサイコグラフィック属性ごとに、配信上限数を算出してもよい。すなわち、広告配信装置１０は、広告コンテンツのターゲティングに用いられる配信先の属性であれば、任意の属性ごとに配信上限数を算出し、算出した配信上限数に基づいた広告コンテンツの配信を行ってもよい。
Further, the
また、上述した説明では、広告配信装置１０は、広告コンテンツと配信先の属性との組合せごとに配信上限数を算出したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、１つの広告グループに複数の広告コンテンツが含まれる場合は、広告グループと配信先の属性との組合せごとに配信上限数を算出し、配信回数が算出した配信上限数以下となるように、かかる広告グループに含まれる各広告コンテンツを配信してもよい。すなわち、広告配信装置１０は、同一のターゲティング条件を設定する単位と、配信先の属性との組合せごとに配信上限数を算出し、算出した配信上限数に従って、同一のターゲティング条件が設定された広告コンテンツの配信を行えばよい。
In the above description, the
〔５−２．最適化について〕
上述した広告配信装置１０は、式（１）から式（３）を用いた線形計画法により配信上限数を配信条件ごとに算出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、広告予算が潤沢であり、消費しきれないような場合や、各キャンペーンに対して広告予算が設定されていない場合は、広告予算を考慮せずともよい。より具体的には、広告配信装置１０は、式（１）に示す制約条件を考慮せずともよい。また、広告配信装置１０は、課金額の合計が最大となる配信上限数ではなく、広告コンテンツの配信順序等や計算によっては、課金額の合計が極大となるような配信上限数を求めてもよい。
5-2. About optimization]
The
すなわち、広告配信装置１０は、厳密に課金額の合計を最大化するような配信上限数や最適化された配信上限数ではなく、その近似解を算出してもよい。また、広告配信装置１０は、各広告コンテンツを各属性の配信先へ送信した配信実績、すなわち、配信条件ごとの配信実績を集計し、集計結果を配信条件ごとの配信上限数の初期値とし、かかる初期値を変動させることで、最適な配信上限数もしくはその近似解を求めてもよい。
That is, the
また、広告配信装置１０は、様々な問題に適用可能に一般化されたヒューリスティックな解法、いわゆるメタヒューリスティクスを用いて、局所最適化された配信上限数を算出してもよい。また、広告配信装置１０は、遺伝的アルゴリズムやタブーサーチ、もしくは焼きなまし法等を用いて、配信上限数の最適解もしくは近似解を算出してもよい。すなわち、広告配信装置１０は、適切に広告予算を消化することができるのであれば、任意の手法を用いて配信上限数を配信条件ごとに求めればよい。
Also, the
〔５−３．配信実績について〕
上述した広告配信装置１０は、それまでの配信履歴に基づいて、配信上限数を配信条件ごとに算出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの配信実績が急に変化しないようにしてもよい。例えば、広告配信装置１０は、配信期間のみに広告予算が設定されており、日額予算が設定されていないキャンペーンに対しては、かかるキャンペーンにおいて消化された予算の実績に基づいて、日額予算を設定し、設定した日額予算を超えないように配信上限数を設定してもよい。より具体的な例を挙げると、広告配信装置１０は、あるキャンペーンにおいて消化された予算の一定割合（例えば、それまでに消化された予算の２倍）の額を日額予算としてもよい。
[5-3. About delivery results]
The above-described
また、上述した広告配信処理を実行した場合、ＣＴＲ等の評価指標が低い広告コンテンツが配信されなくなる恐れがある。そこで、広告配信装置１０は、広告条件ごとに配信する回数の最低値である配信下限値を設定してもよい。例えば、広告配信装置１０は、配信条件ごとに配信実績（配信された回数）を集計し、配信条件ごとに集計した配信実績のうち少なくとも半分を、各配信条件の配信下限値に設定する。そして、広告配信装置１０は、各広告コンテンツを少なくとも配信下限値の値と同じ回数だけ配信してもよい。
In addition, when the above-described advertisement distribution process is executed, there is a possibility that the advertisement content having a low evaluation index such as CTR may not be distributed. Therefore, the
〔５−４．配信上限数の算出について〕
上述した広告配信装置１０は、時間帯および配信条件ごとに登録された各広告情報を参照し、参照した各広告情報に基づいて、時間帯と配信先の属性と広告コンテンツとの組ごとに異なる課金期待値を算出し、算出した課金期待値を用いて、配信上限数を算出した。ここで、広告配信装置１０は、ある配信条件についてのｎＣＴＲの値とＣＰＣの値との積を課金期待値としてもよい。また、広告配信装置１０は、ｅＲＰＩ（Expected Revenue Per Impression）等、配信条件ごとの配信実績を評価する際の指標となる情報や広告収益に関する情報に基づいて、配信上限数を算出してもよい。
[5-4. Calculation of upper limit number of delivery]
The above-described
また、広告配信装置１０は、配信された広告コンテンツから端末装置１００のユーザが広告主の利益に繋がる行動に至ったか否かを示すＣＶ（コンバージョン）に関する情報などに基づいて、配信上限数を算出してもよい。ここで、ＣＶとは、広告主が獲得できる最終成果を示し、広告主への利益に繋がるユーザの行動に該当する。ＣＶの例としては、ウェブページ上で商品を購入する行動や、会員登録を行う行動や、資料請求を行う行動や、商品等に関する問い合わせを行う行動等が挙げられる。また、ＣＶには、広告コンテンツにアクセスしたユーザが、広告主のウェブページを介さずにオフライン（電話や郵送等）で商品購入、会員登録、資料請求、問い合わせ等を行う行動を含めてもよい。
Further, the
〔５−５．時間帯について〕
上述した広告配信装置１０は、１時間ごとの配信総数を予測し、１時間ごとの配信上限数を配信条件ごとに算出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、３０分毎や１５分毎、あるいは１日毎や１月毎等、任意の長さの時間帯ごとの配信総数を予測し、予測した配信総数を用いて、任意の長さの時間帯ごとの配信上限数を算出してもよい。
[5-5. About time zone]
The above-described
〔５−６．配信計画について〕
上述した広告配信装置１０は、ある属性の配信先に配信される広告コンテンツの総数が、かかる属性について予測した配信総数以下となるように配信上限数を算出した。ここで、広告配信装置１０は、配信先から受信する配信リクエストの順番を考慮してもよい。例えば、広告配信装置１０は、上述した式（１）〜式（３）を満たす配信上限数を算出する際に、配信リクエストを受信する順番を考慮し、課金額の総額がより多い配信順序が存在するか否かを判定する。そして、広告配信装置１０は、課金額の総額がより多い配信順序が存在する場合は、かかる順序で広告コンテンツを配信する旨の配信計画を作成し、作成した配信計画に従って、広告コンテンツの配信を行ってもよい。
[5-6. About delivery plan]
The above-described
また、広告配信装置１０は、配信先の属性ごとに予測した配信総数と、各配信条件ごとに算出した配信上限数と、それまでに配信リクエストの送信元の属性とに基づいて、課金額の総額がより多い値となるように、配信対象とする広告コンテンツの選択を行ってもよい。すなわち、広告配信装置１０は、配信条件ごとに算出した配信上限数を広告コンテンツの在庫と見做し、予測した配信総数と、それまでの配信履歴とに基づいて、広告コンテンツを配信する順序を課金額がより多くなるように決定し、決定した順序で広告コンテンツの配信を行ってもよい。
Also, the
〔５−７．配信上限数について〕
また、広告配信装置１０は、配信条件ごとに配信上限数を算出し、配信上限数まで広告コンテンツを各属性の配信先へと配信した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、ある属性の配信先から、かかる属性について予測した配信総数を超えた数の配信リクエストを受信した場合は、かかる属性の配信先へと配信される広告コンテンツの中から配信対象となる広告コンテンツを選択し、選択した広告コンテンツを配信してもよい。すなわち、広告配信装置１０は、配信上限数を超えて各広告コンテンツの配信を行ってもよい。
[5-7. About the upper limit number of delivery]
Further, the
〔５−８．広告の入稿〕
なお、広告主は、広告コンテンツの入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告配信装置１０に広告コンテンツを入稿するのは代理店となる。本明細書では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主装置」といった表記は、広告主装置だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。
[5-8. Ad submission]
An advertiser may request an agency to submit advertisement content. In this case, it is the agency that submits the advertisement content to the
〔５−９．課金形式について〕
上述した広告配信装置１０は、クリック課金型の広告コンテンツを配信した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、広告配信装置１０は、インプレッション数保障型の広告コンテンツを配信する場合、広告コンテンツを所定の数だけ配信できなかった場合には、収益を得ることができない。そこで、広告配信装置１０は、インプレッション保証型の広告コンテンツを配信する際に、上述した広告配信処理を適用してもよい。
[5-9. About billing format]
The above-described
より具体的には、広告配信装置１０は、各広告コンテンツを所定の数だけ配信することで生じる課金額の合計が最も多くなるように、配信上限数を配信条件ごとに算出し、算出した配信上限数に従って各広告コンテンツを配信する。すなわち、広告配信装置１０は、ある属性の配信先に配信される広告コンテンツの総数が、配信総数以下となり、かつ、広告コンテンツを所定の数だけ配信することで生じる課金額の合計が最大となるように、各広告コンテンツの配信上限数を算出する。そして、広告配信装置１０は、算出した配信上限数に従って広告コンテンツを配信することで、インプレッション保証型の広告コンテンツを配信する場合にも、適切に収益を最大化することができる。
〔５−１０．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
More specifically, the
[5-10. Other]
Further, among the processes described in the above embodiment, all or part of the process described as being automatically performed may be manually performed, or the process described as being manually performed. All or part of them can be performed automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above-mentioned documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of the distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or a part thereof may be functionally or physically dispersed in any unit depending on various loads, usage conditions, etc. It can be integrated and configured.
例えば、図２に示した各データベース１４〜１８は、広告配信装置１０が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されていてもよい。この場合、広告配信装置１０は、ストレージサーバにアクセスすることで、配信履歴や広告コンテンツ等を取得することとなる。
For example, the
また、例えば、上述してきた広告配信装置１０は、端末装置１００から広告リクエストを受け付けたり、広告コンテンツを配信したりといった、ユーザとのやりとりを中心に実行するフロントエンドサーバ側と、広告コンテンツの広告配信処理などを実行するバックエンドサーバ側に分散されてもよい。すなわち、広告配信装置１０は、広告コンテンツの配信処理は行わず、配信上限数の算出や、配信する広告コンテンツの選択等を行う装置であってもよい。この場合、広告配信装置１０は、配信部２３を有さずともよい。そして、配信部２３を有する所定の配信装置に対し、配信対象となる広告コンテンツを通知することで、広告コンテンツを端末装置１００に配信してもよい。
Also, for example, the
〔５−１１．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る広告配信装置１０は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、広告配信装置の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
[5-11. Hardware configuration]
Further, the
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（ネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ１０００が広告配信装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔６．効果〕
上述したように、広告配信装置１０は、広告主に課金される課金額が設定された複数の広告コンテンツの配信実績から、配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、予測した配信総数と、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計に応じて、各広告コンテンツを配信する数である配信回数を算出する。この結果、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの配信上限数を適切に算出することができる。
[6. effect〕
As described above, the
例えば、広告配信装置１０は、同一の時間帯等でＣＴＲが上昇する広告コンテンツが複数存在する場合にも、各広告コンテンツの配信数を配信上限数に留めるので、入札に対する競争の激化を防ぐ結果、各広告コンテンツの広告予算を適切に消化し、課金額を増加させることができる。
For example, the
また、ＣＴＲが低い広告コンテンツの課金期待値は、ＣＴＲが低い広告コンテンツの課金期待値よりも低い値となる。このため、広告配信装置１０は、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額が多くなるように配信上限数を算出した場合、多くの広告予算が設定されているがＣＴＲが低い広告コンテンツの配信上限数を抑えることとなる。この結果、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの広告予算を適切に消化することができる。
Further, the billing expectation value of advertisement content having a low CTR is lower than the billing expectation value of advertisement content having a low CTR. Therefore, when the
また、広告配信装置１０は、各広告コンテンツが配信された配信先の属性ごとに、同一属性の配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、配信先の属性ごとに、かかる属性について予測された配信総数に基づいて、かかる属性の配信先へと配信する各広告コンテンツの配信回数を算出する。例えば、広告配信装置１０は、各広告コンテンツの配信回数の合計が配信総数以下となるように、配信回数を算出する。このため、広告配信装置１０は、広告コンテンツのターゲティングを行う場合にも、各広告コンテンツの広告予算を適切に消化することができる。
Also, the
また、広告配信装置１０は、広告コンテンツの配信先の属性ごとに、配信総数を予測する。そして、広告配信装置１０は、配信先の属性ごとに、同一属性の配信先へ配信される各広告コンテンツの配信上限数の総和が、かかる属性の配信総数以下となる条件を満たす範囲で、全ての広告コンテンツを配信上限数に従って配信した際に生じうる収益の合計に応じて算出する。この結果、広告配信装置１０は、収益を最大化することができる。
Also, the
また、広告配信装置１０は、広告コンテンツを配信上限数に従って配信した際に生じうる課金額の合計が、かかる広告コンテンツの広告予算以下となるように、配信上限数を算出する。このため、広告配信装置１０は、広告予算を適切に消化することができる。
Further, the
また、広告配信装置１０は、キャンペーンごとに広告予算が設定されている場合は、あるキャンペーンに含まれる広告コンテンツを配信上限数に従って配信した際に生じうる課金額の合計を算出し、算出した課金額の合計が、かかるキャンペーンに対して設定された広告予算以下となるように、配信上限数を算出する。このため、広告配信装置１０は、複数の広告コンテンツを含むキャンペーン単位で広告予算が設定されている場合にも、適切に各広告コンテンツごとの配信上限数を算出することができる。この結果、広告配信装置１０は、各キャンペーンに含まれる広告コンテンツの配信上限数を、配信先の属性ごとに決定することができる。
Further, when the advertisement budget is set for each campaign, the
また、広告配信装置１０は、各広告コンテンツを配信した際に生じうる課金額の合計を最大化する配信上限数を算出する。このため、広告配信装置１０は、広告コンテンツの配信に伴う課金額を最大化することができる。
Further, the
また、広告配信装置１０は、配信総数を所定の時間帯ごとに予測する。そして、広告配信装置１０は、配信先の属性ごとに、所定の時間帯における各広告コンテンツの配信上限数を、かかる配信上限数の総和がかかる所定の時間帯における配信総数以下となる条件を満たす範囲で算出する。このため、広告配信装置１０は、広告コンテンツの配信上限数を時間帯ごとに最適化することができる。
Also, the
また、広告配信装置１０は、各時間帯において配信した広告コンテンツの数を配信先の属性ごとに集計し、当該集計した数を配信総数とする。このため、広告配信装置１０は、実際に行われた広告コンテンツの配信の履歴に従って、配信上限数を算出できるので、課金額の増加をより確実に見込むことができる。
Further, the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments of the present application have been described above in detail based on the drawings, these are only examples, and various modifications can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the section of the description of the invention. It is possible to implement the invention in other improved forms.
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、配信部は、配信手段や配信回路に読み替えることができる。 Also, the "section (module, unit)" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the delivery unit can be read as delivery means or delivery circuit.
１０ 広告配信装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１４ 配信履歴データベース
１５ 配信総数データベース
１６ 広告データベース
１７ 配信条件データベース
１８ 配信上限数データベース
１９ 受付部
２０ 集計部
２１ 予測部
２２ 算出部
２３ 配信部
DESCRIPTION OF
Claims (11)
各広告コンテンツの選択履歴に基づいて、各広告コンテンツを前記所定の属性を有する配信先に配信した際に生じうる課金額を算出し、算出した課金額に応じて、前記予測部が予測した配信総数を、前記所定の属性を有する配信先に対して各広告コンテンツを配信する数である配信回数に振り分ける算出部と
を有することを特徴とする算出装置。 An advertisement distributed to a distribution destination having a predetermined attribute based on the number of distribution times in which a plurality of advertisement contents for which an advertiser is charged when selected by the distribution destination are distributed to the distribution destination having the predetermined attribute A prediction unit that predicts the total number of distributions, which is the total number of contents;
Based on the selection history of each advertisement content, a charge amount that may be generated when each advertisement content is distributed to the distribution destination having the predetermined attribute is calculated, and the distribution predicted by the prediction unit according to the calculated charge amount A calculation unit that distributes the total number to the number of times of distribution, which is the number of distribution of each advertising content to the distribution destination having the predetermined attribute .
前記算出部は、前記配信先の属性ごとに、当該属性について予測された配信総数に基づいて、当該属性の配信先へと配信する各広告コンテンツの配信回数を算出する算出部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の算出装置。 The prediction unit predicts, for each attribute of a distribution destination to which each piece of advertisement content has been distributed, a total number of distributions, which is the total number of advertisement contents to be distributed to the distribution destination of the attribute.
The calculation unit may have a calculation unit that calculates, for each attribute of the distribution destination, the number of times of distribution of each advertising content to be distributed to the distribution destination of the attribute based on the total number of distributions predicted for the attribute. The calculation device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の算出装置。 When the budget amount is set for each group including a plurality of advertisement content, the calculation unit calculates a total charge amount that can be generated when the advertisement content included in a certain group is distributed according to the distribution count, The calculation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the number of times of distribution is calculated such that a total of the calculated profits is equal to or less than a budget amount set for the group.
前記算出部は、前記予測部が予測した配信総数に基づいて、前記所定の時間帯における各広告コンテンツの配信回数を算出する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の算出装置。 The prediction unit predicts the total number of distribution of the advertising content distributed in the predetermined time zone from the distribution result of the advertising content distributed in the predetermined time zone,
The calculation unit calculates the number of times of distribution of each advertising content in the predetermined time zone based on the total number of distributions predicted by the prediction unit. Calculation device.
配信先により選択された場合に広告主に対する課金が行われる複数の広告コンテンツを所定の属性を有する配信先に配信した配信回数に基づいて、当該所定の属性を有する配信先へと配信される広告コンテンツの総数である配信総数を予測する予測工程と、
各広告コンテンツの選択履歴に基づいて、各広告コンテンツを前記所定の属性を有する配信先に配信した際に生じうる課金額を算出し、算出した課金額に応じて、前記予測工程により予測された配信総数を、前記所定の属性を有する配信先に対して各広告コンテンツを配信する数である配信回数に振り分ける算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。 A calculation method executed by the calculation device,
An advertisement distributed to a distribution destination having a predetermined attribute based on the number of distribution times in which a plurality of advertisement contents for which an advertiser is charged when selected by the distribution destination are distributed to the distribution destination having the predetermined attribute Predicting the total number of distributions, which is the total number of contents;
Based on the selection history of each advertising content, the billing amount that can be generated when each advertising content is distributed to the distribution destination having the predetermined attribute is calculated, and the prediction step is predicted according to the calculated billing amount . A calculation step of distributing the total number of distributions to the number of distribution times , which is the number of distribution of each advertising content to distribution destinations having the predetermined attribute .
各広告コンテンツの選択履歴に基づいて、各広告コンテンツを前記所定の属性を有する配信先に配信した際に生じうる課金額を算出し、算出した課金額に応じて、前記予測手順により予測された配信総数を、前記所定の属性を有する配信先に対して各広告コンテンツを配信する数である配信回数に振り分ける算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。 An advertisement distributed to a distribution destination having a predetermined attribute based on the number of distribution times in which a plurality of advertisement contents for which an advertiser is charged when selected by the distribution destination are distributed to the distribution destination having the predetermined attribute A prediction procedure for predicting the total number of distributions which is the total number of contents;
Based on the selection history of each advertising content, the billing amount that may be generated when each advertising content is distributed to the distribution destination having the predetermined attribute is calculated, and the prediction procedure is predicted according to the calculated billing amount . A computer- readable storage medium storing a computer- readable storage medium storing a computer- readable storage medium storing a computer- readable storage medium storing a computer program product, comprising:
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