特許 5762456 広告提供装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5762456

(24)【登録日】2015年6月19日

(45)【発行日】2015年8月12日

(54)【発明の名称】広告提供装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20150723BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 150

【請求項の数】12

【全頁数】13

(21)【出願番号】特願2013-48821(P2013-48821)

(22)【出願日】2013年3月12日

(65)【公開番号】特開2014-174871(P2014-174871A)

(43)【公開日】2014年9月22日

【審査請求日】2013年9月5日

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】真田 勉

【審査官】 川▲崎▼ 博章

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１２−１４１７８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Facebook広告プライバシー設定 ”○○さんが「いいね！」と言っています”がでないようにする方法，[online]，米国，インターネットアーカイブ，２０１２年 ６月 ２日，[検索日2014.8.26]、インターネット，ＵＲＬ，https://web.archive.org/web/20120602142623/http://facebook.boo.jp/facebook-ad-privacy

【文献】 平野 未来、堀田 創、加藤 秀行、大久保 淳，ソーシャルネットワークマーケティングエンジンの開発，日本，<URL:http://www.ipa.go.jp/files/000006470.pdf>

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ５０／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

１もしくは複数のユーザからなるユーザ群に対して広告を提供する第１の広告提供手段と、
前記ユーザ群に含まれるユーザのうち、前記広告をクリックしたユーザの友人リストを取得する友人リスト取得手段と、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて当該ユーザのクリック志向の強度値と当該ユーザのソーシャルグラフ上の特性を反映したスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコアが所定の条件を満たすユーザに対して前記広告と同じ広告を提供する第２の広告提供手段と
を備え、
前記友人リスト取得手段は、前記第２の広告提供手段が提供した広告をクリックしたユーザについても友人リストを取得し、当該友人リストに含まれる各ユーザについて前記スコア算出手段および前記第２の広告提供手段は処理を行ない、前記友人リスト取得手段、前記スコア算出手段および前記第２の広告提供手段は繰り返し処理を行う
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項2】

請求項１に記載の広告提供装置において、
前記第１の広告提供手段は、クリック志向の強度値が所定値を超えるユーザを選定して広告を提供する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項3】

請求項１に記載の広告提供装置において、
前記第１の広告提供手段は、ランダムに選択したユーザに対して広告を提供する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項4】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、当該ユーザのクリック志向の強度値に、当該ユーザのソーシャルグラフ上の友人数を乗算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項5】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、当該ユーザのクリック志向の強度値に、当該ユーザのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値を加算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項6】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、当該ユーザのクリック志向の強度値に、当該ユーザのソーシャルグラフ上の友人数を乗算した値と、当該ユーザのクリック志向の強度値に、当該ユーザのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値を加算した値とからスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項7】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の友人数を乗算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項8】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の当該ユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値が所定値以上の友人数を乗算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項9】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値を加算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項10】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の当該ユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値を、友人の全てについて加算することでスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項11】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の広告提供装置において、
前記スコア算出手段は、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の友人数を乗算した値、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の当該ユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値が所定値以上の友人数を乗算した値、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値を加算した値、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて、前記友人リストの取得元のユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値に、前記友人リストに含まれるユーザのソーシャルグラフ上の当該ユーザを経由したとした場合のクリック志向の強度値を、友人の全てについて加算した値
のうちの複数からスコアを算出する
ことを特徴とする広告提供装置。

【請求項12】

広告提供装置が実行する方法であって、
１もしくは複数のユーザからなるユーザ群に対して広告を提供する第１の広告提供工程と、
前記ユーザ群に含まれるユーザのうち、前記広告をクリックしたユーザの友人リストを取得する友人リスト取得工程と、
前記友人リストに含まれる各ユーザについて当該ユーザのクリック志向の強度値と当該ユーザのソーシャルグラフ上の特性を反映したスコアを算出するスコア算出工程と、
前記スコアが所定の条件を満たすユーザに対して前記広告と同じ広告を提供する第２の広告提供工程と
を備え、
前記友人リスト取得工程は、前記第２の広告提供工程が提供した広告をクリックしたユーザについても友人リストを取得し、当該友人リストに含まれる各ユーザについて前記スコア算出工程および前記第２の広告提供工程は処理を行ない、前記友人リスト取得工程、前記スコア算出工程および前記第２の広告提供工程は繰り返し処理を行う
ことを特徴とする広告提供方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、インターネット等のネットワークを介して広告を提供する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

所定の条件を満たすユーザに対して広告を提供するターゲティング広告が知られている。

【0003】

効率の良いターゲティング広告としては、
・広告の内容がユーザの興味・関心・属性などと合っていること
・広告に反応しやすいユーザに提供すること
の２条件が重要である。

【0004】

前者については、例えば、
例１．自動車に興味あるユーザに自動車の広告を提供
例２．女性ユーザにアクセサリーなどの女性向けの広告を提供
例３．東京に住んでいるユーザに東京のマンションの広告を提供
といったように用いられる。

【0005】

後者については、クリック志向の強いユーザ（＝クリッカー）をターゲットとするのが望ましい。これは、
・暇な人はクリックしやすい。
・多忙な人はたとえ興味ある広告を見てもクリックしない。
・広告のクリックが禁止されている職場では効果がない。
といったことに関係している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１２−１４１７８５号公報（特許第５０９４９５６号公報）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

ところで、ユーザの興味・関心・属性に合ったターゲティング広告を提供するためには、あらかじめ広告のカテゴリーを特定し、さらにユーザの行動内容からユーザが興味・関心のあるカテゴリーを特定したり、ユーザの属性情報を取得したりすることが必須である。具体的には、
・広告のカテゴリーの特定 （例）自動車、不動産、旅行・・・
・ユーザが検索したキーワードのカテゴリーの特定
・ユーザが見たページ内容のカテゴリーの特定
・ユーザの性別・年齢などの属性情報の特定
・その他
といった作業が必要になる。

【0008】

ここで、カテゴリーの特定を行うためには、カテゴリーの分類方法や階層構造を予め決めておかなければならない。例えば、
例１．自動車の分類方法→国産車と外国車、大型・中型・小型自動車、高級車と大衆車など
例２．ユーザの属性の分類方法→年齢区分、職業区分など
といった、いろいろな分類方法や階層構造がある。

【0009】

カテゴリーの分類方法や階層構造を決めた後、カテゴライズ作業（広告・キーワード・ページがどのカテゴリーに属するかを決める作業）が必要になるが、人手によるカテゴライズ作業は、高精度ではあるが手間がかかり、大量のカテゴライズには不向きである。

【0010】

また、ソフトウエアによる自動カテゴライズでは、大量のカテゴライズは可能であるが、精度が人手の場合より劣る。

【0011】

一方、本発明者は、ユーザが興味・関心を持っているカテゴリーに関わらず、広告をクリックする可能性が高いユーザに広告を配信する手法（クリッカーターゲティング広告）を提案している（特許文献１）。この手法では、ユーザの興味・関心を具体的に特定する必要がなく、カテゴライズ作業も不要である。

【0012】

しかし、上述した１番目の条件を考慮していないため、広告の内容がユーザの興味・関心や周囲の環境に合わないことがあり、広告主にとって最重要なユーザを逃しやすいという問題があった。

【0013】

本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、クリッカーターゲティング広告のカテゴライズ作業を不要とする利点を残したまま、ユーザの興味・関心に合ったターゲティング広告を効率よく行うことにある。

【課題を解決するための手段】

【0014】

上記の課題を解決するため、本発明にあっては、１もしくは複数のユーザからなるユーザ群に対して広告を提供する第１の広告提供手段と、前記ユーザ群に含まれるユーザのうち、前記広告をクリックしたユーザの友人リストを取得する友人リスト取得手段と、前記友人リストに含まれる各ユーザについて当該ユーザのクリック志向の強度値と当該ユーザのソーシャルグラフ上の特性を反映したスコアを算出するスコア算出手段と、前記スコアが所定の条件を満たすユーザに対して前記広告と同じ広告を提供する第２の広告提供手段とを備え、前記友人リスト取得手段は、前記第２の広告提供手段が提供した広告をクリックしたユーザについても友人リストを取得し、当該友人リストに含まれる各ユーザについて前記スコア算出手段および前記第２の広告提供手段は処理を行ない、前記友人リスト取得手段、前記スコア算出手段および前記第２の広告提供手段は繰り返し処理を行うようにしている。

【発明の効果】

【0015】

本発明にあっては、ユーザのクリック志向の強さを予測する手法とソーシャルグラフとを組み合せることにより、クリッカーターゲティング広告のカテゴライズ作業を不要とする利点を残したまま、ユーザの興味・関心に合ったターゲティング広告を効率よく行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。

【図2】ユーザＤＢのデータ構造例を示す図である。

【図3】ログＤＢのデータ構造例を示す図である。

【図4】ソーシャルグラフＤＢのデータ構造例を示す図である。

【図5】クリック志向強度情報のデータ構造例を示す図である。

【図6】広告提供対象ユーザ情報のデータ構造例を示す図である。

【図7】実施形態の処理例を示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。

【0018】

＜構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。

【0019】

図１において、インターネット等のネットワーク１には、ユーザが操作するスマートフォン、携帯電話、ＰＣ（Personal Computer）等の端末装置２が複数接続されている。端末装置２は、一般的なブラウザ（Ｗｅｂブラウザ）２１を備えている。ブラウザ２１は、インターネットの標準プロトコルであるＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）等に従い、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）等の言語で記述されたページデータの要求・取得・表示およびフォームデータの送信等を行う機能を有している。

【0020】

また、ネットワーク１には、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）の提供を行うＳＮＳサイト３と、一般的な情報提供を行うＷｅｂサイト４と、広告を提供する広告提供装置５とが接続されている。

【0021】

広告提供装置５は、機能部として、クリック志向強度算出部５１と初回広告提供対象ユーザ決定部５２と友人リスト取得部５３とスコア算出部５４と次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５と広告提供部５６とを備えている。

【0022】

これらの機能部は、広告提供装置５を構成するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。これらの機能部は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、分散される形態であってもよい。

【0023】

また、広告提供装置５が利用するデータベース等として、ユーザＤＢ５０１とログＤＢ５０２とソーシャルグラフＤＢ５０３とクリック志向強度情報格納部５０４と広告提供対象ユーザ情報格納部５０５とが設けられている。これらのデータベース等は、広告提供装置５を構成するコンピュータ内のＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶媒体上に所定のデータを体系的に保持するものである。なお、ユーザＤＢ５０１やログＤＢ５０２やソーシャルグラフＤＢ５０３やクリック志向強度情報格納部５０４や広告提供対象ユーザ情報格納部５０５は、広告提供装置５内に配置される必要はなく、他の装置上に配置してもよい。

【0024】

図２はユーザＤＢ５０１のデータ構造例を示す図であり、「ユーザＩＤ」「属性」等の項目（フィールド）を含んでいる。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報であり、ユーザを詳細に特定できる会員ＩＤのほか、同じブラウザからのアクセスであることを特定できるブラウザクッキー（初回のアクセス時にブラウザのクッキー情報として書き込み、以後のアクセス時に参照）等を含む。「属性」は、当該ユーザの氏名、住所、性別、年齢、嗜好等の種々の情報である。

【0025】

図３はログＤＢ５０２のデータ構造例を示す図であり、「日時」「ユーザＩＤ」「行動内容」等の項目を含んでいる。「日時」は、ログを取得した事象の発生日時の情報である。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報である。「行動内容」は、例えば、ユーザが閲覧した広告の広告ＩＤ（広告を特定する情報）、経由ユーザＩＤ（その広告の提供が、友人であるユーザＡの行動により引き起こされた場合、そのユーザＡを特定する情報）、クリック有無（その広告に対してユーザがクリックしたか否かを示す情報）等が含まれている。

【0026】

図４はソーシャルグラフＤＢ５０３のデータ構造例を示す図であり、「ユーザＩＤ」「友人ユーザＩＤ」等の項目を含んでいる。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報である。「友人ユーザＩＤ」は、当該ユーザの友人を特定する情報である。友人には、家族、出身校が同じ人、職場が同じ人（会社の同僚、上司、部下）、仕事上の取引関係にある人（セールスマンとクライアント）、同世代の人、趣味仲間、遊び仲間、買物仲間、Ｅメールを頻繁にやり取りしている人等が含まれる。ソーシャルグラフでは、友人関係にあるユーザがリンクされており、興味・関心・属性が近いユーザが友人になりやすい。

【0027】

図５はクリック志向強度情報格納部５０４に格納されるクリック志向強度情報のデータ構造例を示す図であり、「ユーザＩＤ」「ユーザ単体クリック志向強度」「経由ユーザ毎クリック志向強度」等の項目を含んでいる。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報である。「ユーザ単体クリック志向強度」は、当該ユーザの広告に対するクリックのしやすさを示す値である。これは、例えば、当該ユーザの過去の所定期間内のアクセスログから広告提供数に対するクリック数の比であるＣＴＲ（Click Through Rate）を算出することで取得することができる。

【0028】

「経由ユーザ毎クリック志向強度」は、他のユーザの友人として広告の提供（広告の伝搬）を受けたとした場合の、他のユーザ（伝搬元のユーザ）毎の、広告の提供を受けたユーザの広告に対するクリックのしやすさを示す値である。これは、ＳＮＳ上を伝搬させた広告のログデータがある場合、着目するユーザ毎にログデータを集計した上で、伝搬元のユーザ毎に広告提示数に対するクリック数の比であるＣＴＲを算出することで取得することができる。

【0029】

ＳＮＳ上を伝搬させた広告のログデータがない場合、着目するユーザをＡ、伝搬元のユーザをＸとした場合、
・同じ広告を、ユーザＸとユーザＡが共にクリックした回数＝Ｎ１
・同じ広告を、ユーザＸはクリックしたがユーザＡはクリックしていない回数＝Ｎ２
として、ユーザＸを伝搬元とするユーザＡのクリック志向強度は、
Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２）
により算出することで取得することができる。

【0030】

図６は広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に格納される広告提供対象ユーザ情報のデータ構造例を示す図であり、「広告ＩＤ」「ユーザＩＤ」等の項目を含んでいる。「広告ＩＤ」は、広告を特定する情報である。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報である。

【0031】

図１に戻り、広告提供装置５のクリック志向強度算出部５１は、ログＤＢ５０２のログデータおよびソーシャルグラフＤＢ５０３のソーシャルグラフデータに基づいて、ユーザ毎に、「ユーザ単体クリック志向強度」と「経由ユーザ毎クリック志向強度」を算出し、クリック志向強度情報格納部５０４に格納する機能を有している。

【0032】

初回広告提供対象ユーザ決定部５２は、所定の広告について、伝搬の開始位置となるユーザ（ユーザ群）を決定し、広告と対応付けて広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に格納する機能を有している。このユーザ群は、クリック志向強度情報格納部５０４の「ユーザ単体クリック志向強度」が所定値を超えるユーザ群としてもよいし、ユーザＤＢ５０１からランダムに選択したユーザ群としてもよい。

【0033】

友人リスト取得部５３は、ログＤＢ５０２のログデータを使って、初回広告提供対象ユーザから、提供された広告をクリックしたユーザを特定し、その各ユーザについて、ソーシャルグラフＤＢ５０３のソーシャルグラフデータから友人リストを取得する機能を有している。クリックしたユーザを対象とするのは、広告がそのクリックしたユーザの興味・関心・属性とマッチしているはずであり、そのユーザの友人の興味・関心・属性ともマッチしている可能性が高いためである。その結果、友人も広告をクリックする可能性が高く、興味・関心・属性がマッチしたユーザの間に広告が連続的に伝搬していくことが期待される。

【0034】

スコア算出部５４は、友人リスト取得部５３が取得した友人リストに含まれる各ユーザについて、クリック志向を反映したスコアを算出する機能を有している。スコアの算出手法としては、
ａ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、当該ユーザＡのクリック志向の強度値（ユーザ単体クリック志向強度）に、当該ユーザＡのソーシャルグラフ上の友人数を乗算することでスコアを算出
ｂ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、当該ユーザＡのクリック志向の強度値（ユーザ単体クリック志向強度）に、当該ユーザＡのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値（ユーザ単体クリック志向強度）を加算することでスコアを算出
ｃ．上記のａ、ｂによりスコアとして求めた値から総合的なスコアを算出
ｄ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、友人リストの取得元のユーザＸを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）に、友人リストに含まれるユーザＡのソーシャルグラフ上の友人数を乗算することでスコアを算出
ｅ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、友人リストの取得元のユーザＸを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）に、友人リストに含まれるユーザＡのソーシャルグラフ上の当該ユーザＡを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）が所定値以上の友人数を乗算することでスコアを算出
ｆ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、友人リストの取得元のユーザＸを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）に、友人リストに含まれるユーザＡのソーシャルグラフ上の全ての友人のクリック志向の強度値（ユーザ単体クリック志向強度）を加算することでスコアを算出
ｇ．友人リストに含まれる各ユーザＡについて、友人リストの取得元のユーザＸを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）に、友人リストに含まれるユーザＡのソーシャルグラフ上の当該ユーザＡを経由したとした場合のクリック志向の強度値（経由ユーザ毎クリック志向強度）を、友人の全てについて加算することでスコアを算出
ｈ．上記のｄ〜ｇによりスコアとして求めた値のうちの複数から総合的なスコアを算出
等がある。

【0035】

上記のａ、ｄ、ｅの手法で「友人数」を乗算しているのは、友人が多いほど広告が遠くのユーザまで伝搬する可能性が高いからである。

【0036】

なお、同じユーザであっても、広告が誰を経由して伝搬してきたかによってクリック志向強度が変化する。例えば、ユーザＡは友人Ｘから伝搬してきた広告はクリックしやすい（クリック志向強度が強い）場合、ユーザＡと友人Ｘは、興味関心が近いといえる。また、ユーザＡは友人Ｙから伝搬してきた広告はクリックしにくい（クリック志向強度が弱い）場合、ユーザＡと友人Ｙは、それほど興味関心が近くないといえる。

【0037】

上記のａ〜ｃの手法では、友人リストに含まれる各ユーザについて、広告が誰を経由して伝搬してきたかを問わないユーザ単体クリック志向強度を用いているため、特定のユーザを経由して伝搬されてきた広告については強いクリック志向を示しても、平均的なクリック志向が弱ければ広告提供対象から漏れる可能性がある。

【0038】

これに対し、上記のｄ〜ｈの手法では、経由したユーザ毎に細分化したクリック志向強度である経由ユーザ毎クリック志向強度を用いているため、潜在的なクリック志向の強いユーザを漏らさずに広告提供対象に加えられるという利点がある。

【0039】

次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５は、スコア算出部５４が算出したスコアが所定の条件（スコアの定義に応じて所定値を超えるもしくは所定値を下回る、または所定の範囲内等）を満たすユーザを、初回広告と同じ広告を提供するユーザ（ユーザ群）として決定し、広告と対応付けて広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に格納する機能を有している。既に、同じ広告とユーザとを対応付けたデータが広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に存在する場合には、重ねて追加を行わないようにすることができる。

【0040】

広告提供部５６は、Ｗｅｂサイト４からの広告要求（ユーザから要求のあったページに掲載する広告を取得するための要求）や、ＳＮＳサイト３への広告記事の投稿や、ユーザへのメール等による広告提供につき、広告提供対象ユーザ情報格納部５０５の格納データに基づき、そのユーザＩＤを広告提供対象ユーザとして持つ広告ＩＤを取得して提供する機能を有している。広告を提供した場合、広告提供対象ユーザ情報格納部５０５の広告とユーザとを対応付けたデータは削除してもよいし、無効フラグを付して再度使用しないようにしてもよい。また、同じ広告を同じユーザに繰り返して提供する場合には、広告とユーザとを対応付けたデータの削除・無効化は行わなくてもよいし、回数を管理して所定の回数に達した場合に削除・無効化を行ってもよい。

【0041】

また、友人リスト取得部５３は、次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５により決定されたユーザのうち、提供された広告をクリックしたユーザについても同様の処理を行ない、それに基づいてスコア算出部５４と次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５は同様の処理を行ない、広告をクリックするユーザがいなくなるまでこれらの処理を繰り返す。

【0042】

なお、ユーザＤＢ５０１、ログＤＢ５０２およびソーシャルグラフＤＢ５０３を管理する機能部は図示を省略してあるが、各データベースで管理するデータに変更があった場合には、所定のタイミングで更新が行われる。

【0043】

＜動作＞
図７は上記の実施形態の処理例を示すシーケンス図である。

【0044】

図７において、広告提供装置５のクリック志向強度算出部５１は、所定のタイミングでログＤＢ５０２のログデータおよびソーシャルグラフＤＢ５０３のソーシャルグラフデータに基づいて、ユーザ毎にユーザ単体クリック志向強度と経由ユーザ毎クリック志向強度を算出し、クリック志向強度情報格納部５０４に格納する（ステップＳ１０１）。

【0045】

その後、広告提供装置５の初回広告提供対象ユーザ決定部５２は、所定の広告について、伝搬の開始位置となるユーザ（ユーザ群）を決定し、広告と対応付けて広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に格納する（ステップＳ１０２）。

【0046】

その後、端末装置２からＷｅｂサイト４にページ要求を行ない（ステップＳ１０３）、Ｗｅｂサイト４が広告提供装置５にユーザＩＤを伴って広告要求を行うと（ステップＳ１０４）、広告提供装置５の広告提供部５６は、広告提供対象ユーザ情報格納部５０５の格納データに基づき、そのユーザＩＤを広告提供対象ユーザとして持つ広告ＩＤを取得し（ステップＳ１０５）、Ｗｅｂサイト４に広告情報（広告コンテンツへのリンク情報もしくはコンテンツデータ本体）を返送する（ステップＳ１０６）。Ｗｅｂサイト４は、取得した広告情報を含むページ情報を端末装置２に返送する（ステップＳ１０７）。端末装置２ではページ情報の表示により広告が表示される。

【0047】

また、広告提供装置５の広告提供部５６は、所定のタイミング（自発的な場合とＳＮＳサイト３から要求があった場合とを含む）で、広告提供対象ユーザ情報格納部５０５の格納データに基づき、そのユーザＩＤを広告提供対象ユーザとして持つ広告ＩＤを取得し（ステップＳ１０８）、ＳＮＳサイト３に対して広告記事の投稿要求を行う（ステップＳ１０９）。端末装置２からＳＮＳサイト３にアクセスした場合、自分に関連するものとして広告記事が表示される。また、広告提供部５６は、ユーザへのメールに対応する広告を含めて送信するようにしてもよい。

【0048】

その後、広告提供装置５の友人リスト取得部５３は、ログＤＢ５０２のログデータを使って、初回広告提供対象ユーザからクリックしたユーザを特定し、その各ユーザについてソーシャルグラフＤＢ５０３のソーシャルグラフデータから友人リストを取得する（ステップＳ１１０）。

【0049】

次いで、広告提供装置５のスコア算出部５４は、友人リスト取得部５３が取得した友人リストに含まれる各ユーザについて、クリック志向を反映したスコアを算出する（ステップＳ１１１）。

【0050】

次いで、広告提供装置５の次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５は、スコア算出部５４が算出したスコアが所定値を超えるユーザを、初回広告と同じ広告を提供するユーザ（ユーザ群）として決定し、広告と対応付けて広告提供対象ユーザ情報格納部５０５に格納する（ステップＳ１１２）。

【0051】

その後、広告提供装置５の広告提供部５６は、上述した処理（ステップＳ１０３〜Ｓ１０９）と同様に端末装置２のユーザに広告を提供する。

【0052】

そして、広告提供装置５の友人リスト取得部５３、スコア算出部５４、次回以降広告提供対象ユーザ決定部５５は、広告をクリックするユーザがいなくなるまでこれらの処理を繰り返す。

【0053】

＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザのクリック志向の強さを予測する手法とソーシャルグラフとを組み合せることにより、クリッカーターゲティング広告のカテゴライズ作業を不要とする利点を残したまま、ユーザの興味・関心に合ったターゲティング広告を効率よく行うことができる。すなわち、ソーシャルグラフ上の広告の伝搬状況から、ユーザの興味・関心内容を暗に取り込んで、クリッカーターゲティング広告の特徴を保持したまま、さらに効率良く広告を提供することができる。

【0054】

より詳しくは、初回の広告を提供したユーザの中で広告をクリックしたユーザの友人のうち、クリック志向を反映したスコアが高いユーザに同じ広告を提供し、そのユーザについても同様の処理を繰り返す。ソーシャルグラフ上の友人は興味・関心・属性が近いことが担保されるため、広告の伝搬は長い期間にわたって継続され、広告の内容がユーザの興味・関心や周囲の環境に合わないという状況を大幅に減らすことができる。

【0055】

また、広告の伝搬がすぐに終了した場合、初回の広告提供ユーザの選択が不適切であったか、または広告自体がユーザ一般に受け入れられないことが早期に明確になり、初回ユーザを選択し直したり、広告を差し替える等の措置に繋げることができる。

【0056】

以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

【符号の説明】

【0057】

１ ネットワーク
２ 端末装置
２１ ブラウザ
３ ＳＮＳサイト
４ Ｗｅｂサイト
５ 広告提供装置
５１ クリック志向強度算出部
５２ 初回広告提供対象ユーザ決定部
５３ 友人リスト取得部
５４ スコア算出部
５５ 次回以降広告提供対象ユーザ決定部
５６ 広告提供部
５０１ ユーザＤＢ
５０２ ログＤＢ
５０３ ソーシャルグラフＤＢ
５０４ クリック志向強度情報格納部
５０５ 広告提供対象ユーザ情報格納部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】