特開 2023-168297 広告方法、記録媒体およびコンピュータ装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023168297

(43)【公開日】2023-11-24

(54)【発明の名称】広告方法、記録媒体およびコンピュータ装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0241 20230101AFI20231116BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0241 444

【審査請求】未請求

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2023078596

(22)【出願日】2023-05-11

(31)【優先権主張番号】10-2022-0057793

(32)【優先日】2022-05-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】516014409

【氏名又は名称】ライン プラス コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＬＩＮＥ Ｐｌｕｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】キム ジュフィ

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】最適広告を提供する方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】一実施形態に係る広告方法は、広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する段階、前記広告を実施する段階、前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する段階、および前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含む。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置によって実行される広告方法であって、
広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する広告生成段階、
前記広告を実施する広告実施段階、
前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する広告指標分析段階、および
前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再び組み合わせて少なくとも１つの最適広告を生成する最適広告生成段階
を含む、広告方法。

【請求項2】

前記最適広告生成段階は、
前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告のそれぞれの広告材料組み合わせ特性を分析する段階、
前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて、材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する選択段階、および
前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項3】

前記広告材料組み合わせ特性は、
前記広告のそれぞれを構成する広告材料が組み合わされるグラフィック特性またはサウンド特性を含むことを特徴とする、請求項２に記載の広告方法。

【請求項4】

前記グラフィック特性は、
前記広告材料のそれぞれの配置位置、前記広告材料のそれぞれのサイズ、色相、明るさ、内容、フォント、または前記広告材料の色コントラストに関する情報を含むことを特徴とする、請求項３に記載の広告方法。

【請求項5】

前記サウンド特性は、
前記広告材料それぞれの音声サウンドまたは非音声サウンドに関する情報を含むことを特徴とする、請求項３に記載の広告方法。

【請求項6】

前記選択段階は、
前記少なくとも１つの最適広告が実施される広告媒体または前記少なくとも１つの最適広告がターゲットとする広告聴衆にさらに基づいて、前記材料項目ごとに前記少なくとも１つの広告材料を選択する段階であることを特徴とする、請求項２に記載の広告方法。

【請求項7】

前記選択段階は、
前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ可能であるかを判断する判断段階、および
前記判断段階での判断結果が、前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ不可の場合、前記材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を再選択するようにする段階
をさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の広告方法。

【請求項8】

前記広告方法は、
前記広告が実施された結果、前記広告指標の分析結果、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果、または前記生成された少なくとも１つの最適広告が実施された結果のうちの少なくとも１つを広告学習データとして記録する段階、
前記記録された広告学習データに基づいて機械学習モデルを学習させる段階、および
前記学習された機械学習モデルを次回の広告生成に利用する段階
をさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の広告方法。

【請求項9】

前記最適広告生成段階は、
前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告が共通して含む少なくとも１つの広告材料を材料項目ごとに選択する段階、および
前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項10】

前記広告材料は、
メインイメージ、背景イメージ、テキスト、またはサウンドのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項11】

前記広告指標は、
クリック率、コンバージョン率、滞留時間、または露出時間のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項12】

前記広告生成段階は、
前記複数の広告が実施される広告媒体または前記複数の広告がターゲットとする広告聴衆に基づいて前記広告材料を組み合わせて前記複数の広告を生成する段階であることを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項13】

前記最適広告生成段階は、
前記生成された少なくとも１つの最適広告を推薦する段階、または
前記生成された少なくとも１つの最適広告を実施する段階
のうちの少なくとも１つの段階を含むことを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項14】

前記広告生成段階は、
前記広告材料を材料項目ごとに互いに異なるように組み合わせて前記複数の広告を生成する段階であることを特徴とする、請求項１に記載の広告方法。

【請求項15】

少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置によって実行される広告方法であって、
広告媒体またはターゲットとする広告聴衆に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階、および
前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて少なくとも１つの広告を生成する段階
を含む、広告方法。

【請求項16】

前記広告方法は、
前記生成された少なくとも１つの広告が実施された結果を広告学習データとして記録する段階、
前記記録された広告学習データに基づいて機械学習モデルを学習させる段階、および
前記学習された機械学習モデルを次回の広告材料の選択に利用する段階
をさらに含むことを特徴とする、請求項１５に記載の広告方法。

【請求項17】

コンピュータ装置で広告方法を実行するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記広告方法は、
広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する広告生成段階、
前記広告を実施する広告実施段階、
前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する広告指標分析段階、および
前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する最適広告生成段階
を含む、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【請求項18】

前記最適広告生成段階は、
前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析する段階、
前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階、および
前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階
を含むことを特徴とする、請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【請求項19】

コンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する広告生成部、
前記広告を実施する広告実施部、
前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する広告指標分析部、および
前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する最適広告生成部
を含む、コンピュータ装置。

【請求項20】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析し、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択し、前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成することを特徴とする、請求項１９に記載のコンピュータ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

以下の説明は、広告材料を組み合わせて広告を生成する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

広告は、広告しようとする製品／サービスに対するメインイメージ、メインイメージの背景となる背景イメージ、広告しようとする製品／サービスに関するテキスト、およびサウンドである広告材料を組み合わせることで生成される。

【0003】

より詳しく説明すると、特許文献１には、広告しようとする製品の分野、広告しようとする製品を製造および供給す企業の分野、広告しようとする製品が属する業種の分野に基づいて広告材料を組み合わせ、広告を自動生成する技術が開示されている。

【0004】

しかし、このような従来の技術は、審美的観点から広告材料を組み合わせているだけで、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わすことができてきないという問題を抱えている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】韓国公開特許第２０２２－０２８８８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の一実施形態は、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わせることによって最適広告を生成する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供する。

【0007】

特に、本発明の一実施形態は、広告効果を考慮するにあたり、広告材料を組み合わせる広告材料組み合わせ特性を分析および活用する、最適広告を生成する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一実施形態によると、少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置によって実行される広告方法は、広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する段階、前記広告を実施する段階、前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する段階、および前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含んでよい。

【0009】

一側面によると、前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階は、前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析する段階、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階、および前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含むことを特徴としてよい。

【0010】

他の側面によると、前記広告材料組み合わせ特性は、前記広告それぞれを構成する広告材料が組み合わされるグラフィック特性またはサウンド特性を含むことを特徴としてよい。

【0011】

また他の側面によると、前記グラフィック特性は、前記広告材料それぞれの配置位置、前記広告材料それぞれのサイズ、色相、明るさ、内容、フォント、または前記広告材料の色コントラストに関する情報を含むことを特徴としてよい。

【0012】

また他の側面によると、前記サウンド特性は、前記広告材料それぞれの音声サウンドまたは非音声サウンドに関する情報を含むことを特徴としてよい。

【0013】

また他の側面によると、前記材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階は、前記少なくとも１つの最適広告が実施される広告媒体または前記少なくとも１つの最適広告がターゲットとする広告聴衆にさらに基づいて、前記材料項目ごとに前記少なくとも１つの広告材料を選択する段階であることを特徴としてよい。

【0014】

また他の側面によると、前記材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階は、前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ可能であるかを判断する段階、および前記判断結果、前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ不可の場合、前記材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を再選択する段階をさらに含むことを特徴としてよい。

【0015】

また他の側面によると、前記広告方法は、前記広告が実施された結果、前記広告指標の分析結果、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果、または前記生成された少なくとも１つの最適広告が実施された結果のうちの少なくとも１つを広告学習データとして記録する段階、前記記録された広告学習データに基づいて機械学習モデルを学習させる段階、および前記学習された機械学習モデルを次回の広告生成に利用する段階をさらに含むことを特徴としてよい。

【0016】

また他の側面によると、前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階は、前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告が共通して含む少なくとも１つの広告材料を材料項目ごとに選択する段階、および前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて、前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含むことを特徴としてよい。

【0017】

また他の側面によると、前記広告材料は、メインイメージ、背景イメージ、テキスト、またはサウンドのうちの少なくとも１つを含むことを特徴としてよい。

【0018】

また他の側面によると、前記広告指標は、クリック率（ＣＴＲ：Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ）、コンバージョン率（ＣＶＲ：Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒａｔｅ）、滞留時間、または露出時間のうちの少なくとも１つを含むことを特徴としてよい。

【0019】

また他の側面によると、前記複数の広告を生成する段階は、前記複数の広告が実施される広告媒体または前記複数の広告がターゲットとする広告聴衆に基づいて前記広告材料を組み合わせて前記複数の広告を生成する段階であることを特徴としてよい。

【0020】

また他の側面によると、前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階は、前記生成された少なくとも１つの最適広告を推薦する段階、または前記生成された少なくとも１つの最適広告を実施する段階のうちの少なくとも１つの段階を含むことを特徴としてよい。

【0021】

さらに他の側面によると、前記複数の広告を生成する段階は、前記広告材料を材料項目ごとに互いに異なるように組み合わせて前記複数の広告を生成する段階であることを特徴としてよい。

【0022】

本発明の一実施形態によると、少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置によって実行される広告方法は、広告媒体またはターゲットとする広告聴衆に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階、および前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて、少なくとも１つの広告を生成する段階を含んでよい。

【0023】

一側面によると、前記広告方法は、前記生成された少なくとも１つの広告が実施された結果を広告学習データとして記録する段階、前記記録された広告学習データに基づいて機械学習モデルを学習させる段階、および前記学習された機械学習モデルを次回の広告材料の選択に利用する段階をさらに含むことを特徴としてよい。

【0024】

本発明の一実施形態によると、広告方法をコンピュータ装置に実行させるためのコンピュータプログラムが記録されているコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記広告方法は、広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する段階、前記広告を実施する段階、前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する段階、および前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして、少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含んでよい。

【0025】

一側面によると、前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階は、前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析する段階、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する段階、および前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成する段階を含むことを特徴としてよい。

【0026】

本発明の一実施形態によると、広告方法を実行するコンピュータ装置は、コンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、広告材料を組み合わせて複数の広告を生成する広告生成部、前記広告を実施する広告実施部、前記実施される広告それぞれの広告指標を分析する広告指標分析部、および前記広告指標の分析結果に基づいて前記広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する最適広告生成部を含んでよい。

【0027】

一側面によると、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記実施される広告のうちで、前記広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析し、前記広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択し、前記材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて前記少なくとも１つの最適広告を生成することを特徴としてよい。

【発明の効果】

【0028】

本発明の一実施形態は、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わせることによって最適広告を生成する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供することができる。

【0029】

特に、本発明の一実施形態は、広告効果を考慮するにあたり、広告材料を組み合わせる広告材料組み合わせ特性を分析および活用する、最適広告を生成する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供することができる。

【0030】

したがって、広告生成の便宜性を高めるとともに、広告効果を極大化することができる、広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。

【図2】本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。

【図3】図２に示したプロセッサが含むことができる構成要素の例を示したブロック図である。

【図4】図２に示したコンピュータ装置が実行することができる広告方法の例を示したフローチャートである。

【図5】図４に示した広告方法によって広告材料を組み合わせて複数の広告を生成することを説明するための図である。

【図6】図４に示した広告方法によって複数の広告を生成するために、広告材料を登録および選択するようにするサービス画面を示した図である。

【図7】図４示した広告方法によって最適広告を生成する例を示した図である。

【図8】図４示した広告方法によって最適広告を生成する例を示した図である。

【図9】図４示した広告方法によって最適広告を生成する例を示した図である。

【図10】図４に示した広告方法によって最適広告を生成する他の例を示した図である。

【図11】図２に示したコンピュータ装置が実行することができる広告方法の他の例を示したフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0032】

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

【0033】

本発明の実施形態は、最適広告を提供する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムに関する技術である。

【0034】

本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わせることによって最適広告を生成し、広告効果を考慮するにあたり、広告材料を組み合わせる広告材料組み合わせ特性を分析および活用することができる。これにより、本発明の実施形態は、広告生成の便宜性を高めるとともに、広告効果を極大化する技術効果をもたらすことができる。

【0035】

本発明の実施形態に係る広告システムは、以下で説明するサーバや電子機器を実現する少なくとも１つのコンピュータ装置によって実現されてよい。コンピュータ装置においては、本発明の実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係る広告方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合して広告方法をコンピュータ装置に実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。ここで説明したコンピュータプログラムは、独立した１つのプログラムパッケージの形態であってもよく、独立した１つのプログラムパッケージの形態がコンピュータ装置に予めインストールされてオペレーティングシステムや他のプログラムパッケージと連係する形態であってもよい。

【0036】

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。

【0037】

このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

【0038】

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してよい。

【0039】

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

【0040】

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にサービスを提供するシステムであってよい。

【0041】

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてよい。

【0042】

このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてよい。

【0043】

プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

【0044】

通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

【0045】

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置で構成されてもよい。

【0046】

また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

【0047】

以下では、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わせることによって最適広告を生成する広告方法および装置の具体的な実施形態について説明する。

【0048】

図３は、図２に示したプロセッサが含むことができる構成要素の例を示したブロック図であり、図４は、図２に示したコンピュータ装置が実行することができる広告方法の例を示したフローチャートであり、図５は、図４に示した広告方法によって広告材料を組み合わせて複数の広告を生成することを説明するための図であり、図６は、図４に示した広告方法によって複数の広告を生成するために広告材料を登録および選択するようにするサービス画面を示した図である。

【0049】

本発明の実施形態において、コンピュータ装置２００は、クライアントである広告主を対象に、クライアントが所持しているサーバまたは電子機器にインストールされた専用アプリケーションやウェブ／モバイルサイトへの接続によって発生するサービス要請に応答して広告を自動生成する広告サービスを提供する。コンピュータ装置２００には、コンピュータによって実現された広告システムが構成されてよい。一例として、広告システムは、独立的に動作するプログラム形態で実現されてもよいし、専用アプリケーションのイン－アプリ（ｉｎ－ａｐｐ）形態で構成されて専用アプリケーション上で動作が可能なように実現されてもよい。

【0050】

コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、図４に係る広告方法を実行するための構成要素として実現されてよい。一例として、プロセッサ２２０は、図４に示した段階４１０～４４０を実行するように、図３に示すように、広告生成部３１０、広告実施部３２０、広告指標分析部３３０および最適広告生成部３４０を含んでよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。

【0051】

このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、図４の広告方法に含まれる段階４１０～４４０を実行するようにコンピュータ装置２００を制御してよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。

【0052】

ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータ装置２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。例えば、広告を実施するようにコンピュータ装置２００を制御するプロセッサ２２０の機能的表現として、広告実施部３２０が利用されてよい。

【0053】

プロセッサ２２０は、コンピュータ装置２００の制御と関連する命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明する段階４１０～４４０を実行するように制御するための命令を含んでよい。

【0054】

以下で説明する段階４１０～４４０は、図４に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階４１０～４４０のうちの一部が省略されたり追加の処理がさらに含まれたりしてもよい。

【0055】

段階４１０で、プロセッサ２２０（より正確には、プロセッサ２２０に含まれる広告生成部３１０）は、広告材料を組み合わせて複数の広告を生成してよい。ここで、広告材料とは、広告を構成する構成要素であって、広告しようとする製品またはサービスを現すメインイメージ、メインイメージの背景となる背景イメージ、広告しようとする製品またはサービスを説明する広告文に該当するテキスト、またはサウンドのうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0056】

段階４１０についてより詳しく説明すると、プロセッサ２２０は、広告材料を材料項目ごとに互いに異なるように組み合わせて複数の広告を生成してよい。例えば、プロセッサ２２０は、図５に示すように、メインイメージの材料項目、背景イメージの材料項目、テキストの材料項目、およびサウンドの材料項目それぞれから互いに異なる広告材料を選択して組み合わせることにより、第１広告（第１メインイメージ＋第１背景イメージ＋第１テキスト＋第１サウンド）、第２広告（第１メインイメージ＋第２背景イメージ＋第２テキスト＋第２サウンド）、および第３広告（第２メインイメージ＋第３背景イメージ＋第３テキスト＋第３サウンド）を生成してよい。

【0057】

このとき、プロセッサ２２０が複数の広告を生成するために広告材料を選択することは、クライアントのサーバまたは電子機器上で発生する選択入力に応答してなされてよい。一例として、プロセッサ２２０は、図６に示すように、クライアントの電子機器のサービス画面上に、材料項目ごとに複数の広告材料を検索したり選択したりするための機能を提供し、クライアントから発生する材料項目ごとの広告材料の選択入力に応答して材料項目ごとに広告材料を選択し、これを組み合わせて第４広告（第１メインイメージ＋第３背景イメージ＋第３テキスト＋第１サウンド）を生成してよい。

【0058】

また、プロセッサ２２０は、複数の広告を生成するための広告材料それぞれを事前に構築して記録および維持し、選択のためにクライアントに提供することにとどまらずに、クライアントからの新規の広告材料が追加を受け付けるようにしてもよい。例えば、プロセッサ２２０は、図６に示すように、クライアントの電子機器のサービス画面上に広告材料追加機能を提供することにより、クライアントから発生する広告材料追加入力に応答して新規広告材料を追加し、追加された広告材料が選択されるようにしてよい。

【0059】

複数の広告を生成するにあたり、複数の広告が実施される広告媒体または複数の広告がターゲットとする広告聴衆を考慮することにより、複数の広告が実施される過程において広告効果を高めることができる。より詳しく説明すると、プロセッサ２２０は、複数の広告が実施される広告媒体または複数の広告がターゲットとする広告聴衆に基づいて広告材料を組み合わせて複数の広告を生成してよい。例えば、プロセッサ２２０は、材料項目ごとの広告材料それぞれに対して広告媒体および広告聴衆との適合度を計算した後、適合度が予め設定された値以上の広告材料を材料項目ごとに組み合わせることにより、広告媒体および広告聴衆を考慮した複数の広告を生成してよい。

【0060】

段階４２０で、プロセッサ２２０（より正確には、プロセッサ２２０に含まれる広告実施部３２０）は、生成された複数の広告を実施してよい。一例として、プロセッサ２２０は、クライアントから要請されるか広告効果を極大化することが予測された広告媒体に複数の広告を露出してよい。複数の広告が実施される期間または回数（複数の広告の露出期間または露出回数）は、実施される広告それぞれの広告指標が分析されることができる有効な値を示すように事前に設定されてよい。

【0061】

段階４３０で、プロセッサ２２０（より正確には、プロセッサ２２０に含まれる広告指標分析部３３０）は、実施される広告それぞれの広告指標を分析してよい。ここで、広告指標は、クリック率（ＣＴＲ：Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ）、コンバージョン率（ＣＶＲ：Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒａｔｅ）、滞留時間、または露出時間のうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0062】

段階４４０で、プロセッサ２２０（より正確には、プロセッサ２２０に含まれる最適広告生成部３４０）は、広告指標の分析結果に基づいて広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成してよい。段階４３０についての詳ししい説明は、図７～９を参照しながら記述する。

【0063】

図４では段階として示されていないが、プロセッサ２２０は、生成された少なくとも１つの最適広告をクライアントに推薦および提供したり、生成された少なくとも１つの最適広告を自動で実施および露出したりしてよい。

【0064】

図７～９は、図４に示した広告方法によって最適広告を生成する例を示した図である。より詳しく説明すると、図７は、広告指標が予め設定された値以上の広告を選別するために広告指標を活用することを説明するための図であって、図８は、広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析することを説明するための図であり、図９は、広告材料組み合わせ特性の分析結果を活用して材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択することを説明するための図である。

【0065】

段階４４０で、プロセッサ２２０は、広告指標を高める広告材料組み合わせ特性が分析された結果に基づいて広告材料を再組み合わせし、少なくとも１つの最適広告を生成することによって広告効果を極大化し、分析された広告材料組み合わせ特性を次回の広告生成および実施に活用することにより、広告生成の便宜性を高めることができる。ここで、広告材料組み合わせ特性とは、広告それぞれを構成する広告材料が組み合わされるグラフィック特性またはサウンド特性を含む特性を意味する。グラフィック特性は、広告材料それぞれの配置位置、広告材料それぞれのサイズ、色相、明るさ、内容、フォント、広告材料の色コントラストに関する情報を含んでよく、サウンド特性は、広告材料それぞれの音声サウンドまたは非音声サウンドに関する情報を含んでよい。例えば、グラフィック特性は、メインイメージが示す対象物の形態や対象物の撮影角度などのビジュアル特性はもちろん、テキストが含む内容（「ＳＡＬＥ」テキストと「ＧＲＡＮＤ ＯＰＥＮ」テキストが類似の意味を有するという内容など）を含んでよい。

【0066】

より詳しく説明すると、プロセッサ２２０は、段階４４０を、実施される広告それぞれに対して分析された広告指標に基づいて広告指標が予め設定された値以上の広告を選別した後、選別された広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析する第１段階、広告材料組み合わせ特性の分析結果に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択する第２段階、および材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて少なくとも１つの最適広告を生成する第３段階に細分化して実行してよい。

【0067】

例えば、プロセッサ２２０は、実施される広告それぞれに対して段階４３０で分析された広告指標に基づいて、図７に示すように、広告指標が予め設定された値以上の第１広告と第２広告を選別した後、選別された第１広告と第２広告それぞれの広告材料組み合わせ特性を分析することにより、広告指標を高めるグラフィック特性として、図８に示すように、メインイメージが一定サイズ以上のグラフィック特性１、背景イメージがメインイメージと同じトーンの色相であるグラフィック特性２、商品がセール中であることを示す内容の「ＳＡＬＥ」テキストを含むグラフィック特性３（「ＳＡＬＥ」テキストと類似内容の「ＧＲＡＮＤ ＯＰＥＮ」テキストではなく「ＳＡＬＥ」テキストを含む特性）、「ＳＡＬＥ」のテキストのフォントサイズが他のテキストのフォントサイズよりも大きいグラフィック特性４を分析結果として導き出してよい。これにより、プロセッサ２２０は、導き出された分析結果に基づいて、図９に示すように、グラフィック特性１、２、３、４を基にしてメインイメージの材料項目から第１メインイメージを選択し、背景イメージの材料項目として第１背景イメージを選択し、テキストの材料項目として第１テキストまたは第２テキストを選択することにより、選択された第１メインイメージ、第１背景イメージ、第１テキスト、第２テキストを組み合わせて、第１最適広告（第１メインイメージ＋第１背景イメージ＋第１テキスト）と第２最適広告（第１メインイメージ＋第１背景イメージ＋第２テキスト）を生成してよい。

【0068】

上述した例においるグラフィック特性は、メインイメージが示す対象物の形態や対象物の撮影角度などのグラフィック特性を含んでよく、類似内容の他のテキスト（例えば、「ＳＡＬＥ」と類似の内容を含む「ＧＲＡＮＤ ＯＰＥＮ」）を使用した場合のグラフィック特性を含んでよい。

【0069】

このように、広告指標を高める広告材料組み合わせ特性が分析された結果に基づいて広告材料が再組み合わせされて少なくとも１つの最適広告が生成されるため、生成された少なくとも１つの最適広告は、審美的な完成度だけでなく、広告効果まで高めることができる。

【0070】

上述した第２段階において、プロセッサ２２０は、少なくとも１つの最適広告が実施される広告媒体または少なくとも１つの最適広告がターゲットとする広告聴衆にさらに基づいて、材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択してよい。例えば、上述したように、広告材料組み合わせ特性であるグラフィック特性３、４を基にしてテキストの材料項目から第１テキストおよび第２テキストが選択され、第１テキストまたは第２テキストのうちで広告媒体との適合度が第１テキストの方がより高い場合、プロセッサ２２０は、広告媒体を考慮しながら、テキストの材料項目から第２テキストを除いた第１テキストだけを選択してよい。

【0071】

また、上述した第２段階において、プロセッサ２２０は、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ可能であるかを判断し、この判断の結果として、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ不可の場合、材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を再選択してよい。例えば、上述したように、広告材料組み合わせ特性であるグラフィック特性１、２、３、４を基にして、メインイメージの材料項目から第１メインイメージが選択され、背景イメージの材料項目から第１背景イメージが選択され、テキストの材料項目から第１テキストまたは第２テキストが選択され、第１背景イメージと第２テキストが互いに組み合わせ不可な場合、プロセッサ２２０は、第２テキストの選択を解除して第１テキストだけを再選択してよい。このように、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ可能であるかを判断し、判断結果、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料が互いに組み合わせ不可の場合、材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を再選択することは、段階４４０の第２段階だけでなく、段階４１０にも同じように適用されてよい。

【0072】

段階４１０～４４０が実行されて少なくとも１つの最適広告が生成された後、プロセッサ２２０は、段階４２０で広告が実施された結果（広告が実施された広告媒体、広告がターゲットとした広告聴衆に関する情報を含む）、段階４３０で広告指標が分析された結果（実施される広告それぞれの広告指標に対する情報を含む）、段階４４０の第１段階で広告材料組み合わせ特性が分析された結果（広告指標が予め設定された値以上の広告それぞれの広告材料組み合わせ特性が分析された分析情報を含む）、または段階４４０の第３段階で生成された少なくとも１つの最適広告が実施された結果（少なくとも１つの最適広告の広告指標に関する情報を含む）のうちの少なくとも１つを広告学習データとして記録し、これに基づいて機械学習モデルを学習させることにより、学習された機械学習モデルを次回の広告生成に利用してよい。

【0073】

以上、広告指標を高める広告材料組み合わせ特性が分析された結果に基づいて広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成する例について説明したが、プロセッサ２２０は、上述した方式に制限または限定されることなく、他の方式を利用して少なくとも１つの最適広告を生成してもよい。これついての詳しい説明は、図１０を参照しながら記述する。

【0074】

図１０は、図４に示した広告方法によって最適広告を生成する他の例を示した図である。

【0075】

段階４４０で、プロセッサ２２０は、広告指標が予め設定された値以上の広告が共通して含む少なくとも１つの広告材料を材料項目ごとに選択することにより、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて少なくとも１つの最適広告を生成してよい。例えば、プロセッサ２２０は、広告指標が予め設定された値以上の第１広告および第２広告を選別した後、選別された第１広告および第２広告が共通して含む第１メインイメージをメインイメージの材料項目から選択し、背景イメージの材料項目およびテキストの材料項目から第１広告または第２広告を構成する広告材料を任意に選択して組み合わせることにより、少なくとも１つの最適広告を生成してよい。

【0076】

このように、本発明の実施形態によると、広告システムは、広告指標を高める広告材料組み合わせ特性が分析された結果に基づいて広告材料を再組み合わせして少なくとも１つの最適広告を生成することにより、広告効果を極大化することができ、分析された広告材料組み合わせ特性を次回の広告生成および実施に活用することができるため、広告生成の便宜性を高めることができる。

【0077】

以上、広告効果を考慮しながら広告材料を組み合わせる広告方法、装置、およびコンピュータプログラムについて説明したが、本発明は、広告媒体または広告聴衆だけを考慮しながら材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択および組み合わせて広告を生成する広告方法、装置、およびコンピュータプログラムを提案することも可能である。

【0078】

より詳しく説明として、図２に示したコンピュータ装置が実行することができる広告方法の他の例を示したフローチャートである図１１を参照すると、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、広告材料選択部（図示せず）および広告生成部（図示せず）を含むことにより、段階１１１０で、広告媒体またはターゲットとする広告聴衆に基づいて材料項目ごとに少なくとも１つの広告材料を選択し、段階１１２０で、材料項目ごとに選択された少なくとも１つの広告材料を組み合わせて少なくとも１つの広告を生成する広告方法を実行してよい。各段階の詳しい説明は、段階４１０と関連して上述した、広告媒体または広告聴衆を考慮する例で記述したため、これについては省略する。

【0079】

このような場合にも同様に、プロセッサ２２０は、生成された少なくとも１つの広告が実施された結果を広告学習データとして記録し、記録された広告学習データに基づいて機械学習モデルを学習させることにより、学習された機械学習モデルを次回の広告材料の選択に利用してよい。

【0080】

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

【0081】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

【0082】

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。ここで、媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。

【0083】

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

【0084】

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付の特許請求の範囲に属する。

【符号の説明】

【0085】

２２０：プロセッサ
３１０：広告生成部
３２０：広告実施部
３３０：広告指標分析部
３４０：最適広告生成部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【外国語明細書】