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(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】P2024180037
(43)【公開日】2024-12-26
(54)【発明の名称】広告配信サーバ、広告配信システム及び広告配信方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0207 20230101AFI20241219BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0207 378
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023099455
(22)【出願日】2023-06-16
(71)【出願人】
【識別番号】511218563
【氏名又は名称】株式会社ＣＭｅｒＴＶ
(74)【代理人】
【識別番号】100118256
【弁理士】
【氏名又は名称】小野寺 隆
(74)【代理人】
【識別番号】100166338
【弁理士】
【氏名又は名称】関口 正夫
(72)【発明者】
【氏名】井口 誠
(72)【発明者】
【氏名】藤田 賢寿
【テーマコード（参考）】
5L030
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L030BB08
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】広告配信先の選択範囲を広げ、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を出すことを抑制する。
【解決手段】通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバであって、少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための決定情報を取得する第２の情報取得部と、決定情報を基に、学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、多次元ベクトル群から広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバであって、少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための決定情報を取得する第２の情報取得部と、決定情報を基に、学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、多次元ベクトル群から広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバであって、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する第２の情報取得部と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、
を備えた広告配信サーバ。
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する第２の情報取得部と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、
を備えた広告配信サーバ。
【請求項2】
前記第２の情報取得部は、前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも２つから前記複数の決定情報を取得する、請求項１に記載の広告配信サーバ。
【請求項3】
前記情報提供サーバに、新規公開又は更新された記事を前記情報提供サーバから受信するためのプログラム、又はアプリケーションプログラミングインターフェースを提供する、請求項１に記載の広告配信サーバ。
【請求項4】
前記記事は、記事毎にカノニカルＵＲＬ又はＩＤが付与されている、請求項１に記載の広告配信サーバ。
【請求項5】
前記複数の決定情報は、広告主の広告のメッセージ、前記広告主の企業の商品又はサービスの紹介、前記広告の企画，提案、担当者の前記商品若しくは前記サービスのコンセプト又は前記商品若しくは前記サービスへの思い、及び前記広告主が配信したい記事、の少なくとも２つを含む、請求項１に記載の広告配信サーバ。
【請求項6】
請求項１から５のいずれか１項に記載の広告配信サーバと、該広告配信サーバと接続される、少なくとも１つの情報提供サーバと、前記広告配信サーバと接続される、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、前記情報提供サーバと接続されるユーザ端末とを備えた、広告配信システム。
【請求項7】
通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバの広告配信方法であって、
前記広告配信サーバとしてのコンピュータが、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する処理と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する処理と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する処理と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する処理と、
を実行する広告配信方法。
前記広告配信サーバとしてのコンピュータが、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する処理と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する処理と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する処理と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する処理と、
を実行する広告配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、広告配信サーバ、広告配信システム及び広告配信方法に関し、特に、情報提供サーバから抽出した記事を取得して学習モデルを生成し、学習モデルを用いて広告配信先を決定する広告配信サーバ、この広告配信サーバを含む広告配信システム及び広告配信方法に関する。
【背景技術】
【0002】
コンテキスト広告と呼ばれる、ユーザが閲覧している記事の内容に関連性の高い広告を、自動的にそのページ内に表示する広告方式が知られている。
また、広告掲載ホームページの内容を語彙解析し、ホームページの内容にマッチした広告内容を、自動的に配信する広告配信管理ネットワークシステムが特許文献１に記載されている。具体的には、特許文献１には、１以上の商用サイトと、商用サイトにリンクされた１以上のアフィリエイトサイトと、アフィリエイトサイトへの広告の配信及び広告掲載料の支払い管理を行う広告配信管理サイトとがネットワークに配置されている広告配信管理ネットワークシステムが、広告掲載ページの内容を語彙他の内容を解析しキーワードを抽出する手段と、抽出したキーワードにマッチする広告（テキスト・画像・動画・音声・バーコード・その他一切のクリエイティブ）を表示する手段を備え、ホームページの内容に合致した広告を表示することにより、掲載広告のクリック率や成約率を高めることが記載されている。
また、広告掲載ホームページの内容を語彙解析し、ホームページの内容にマッチした広告内容を、自動的に配信する広告配信管理ネットワークシステムが特許文献１に記載されている。具体的には、特許文献１には、１以上の商用サイトと、商用サイトにリンクされた１以上のアフィリエイトサイトと、アフィリエイトサイトへの広告の配信及び広告掲載料の支払い管理を行う広告配信管理サイトとがネットワークに配置されている広告配信管理ネットワークシステムが、広告掲載ページの内容を語彙他の内容を解析しキーワードを抽出する手段と、抽出したキーワードにマッチする広告（テキスト・画像・動画・音声・バーコード・その他一切のクリエイティブ）を表示する手段を備え、ホームページの内容に合致した広告を表示することにより、掲載広告のクリック率や成約率を高めることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００５－２４２７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
広告主や広告制作会社が作成した広告に限らず、企業の商品又はサービスの紹介、企画，提案、担当者の商品若しくはサービスのコンセプト又は商品若しくはサービスへの思い、及び配信したい記事等の情報を考慮して広告配信先を決め、広告配信先の選択範囲を広げたい場合もある。
また、広告主は、記事の属性が同じ広告であっても、自動車の交通事故の記事に自動車の広告のように、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を出したくない場合がある。
本発明の目的は、これらの課題を解決する広告配信サーバ、広告配信システム及び広告配信方法を提供することにある。
また、広告主は、記事の属性が同じ広告であっても、自動車の交通事故の記事に自動車の広告のように、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を出したくない場合がある。
本発明の目的は、これらの課題を解決する広告配信サーバ、広告配信システム及び広告配信方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
（１） 本発明の第１の実施態様は、通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバであって、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する第２の情報取得部と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、
を備えた広告配信サーバである。
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する第１の情報取得部と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する学習部と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する第２の情報取得部と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する配信先決定部と、
を備えた広告配信サーバである。
【0006】
（２） 上記（１）の広告配信サーバにおいて、前記第２の情報取得部は、前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも２つから前記複数の決定情報を取得してもよい。
【0007】
（３） 上記（１）の広告配信サーバにおいて、前記情報提供サーバに、新規公開又は更新された記事を前記情報提供サーバから受信するためのプログラム、又はアプリケーションプログラミングインターフェースを提供するようにしてもよい。
【0008】
（４） 上記（１）の広告配信サーバにおいて、前記記事は、記事毎にカノニカルＵＲＬ又はＩＤが付与されているようにしてもよい。
【0009】
（５） 上記（１）の広告配信サーバにおいて、前記複数の決定情報は、前記広告主の広告のメッセージ、前記広告主の企業の商品又はサービスの紹介、前記広告の企画，提案、担当者の前記商品若しくは前記サービスのコンセプト又は前記商品若しくは前記サービスへの思い、及び前記広告主が配信したい記事、の少なくとも２つを含むようにしてもよい。
【0010】
（６） 本発明の第２の実施態様は、上記（１）から（５）のいずれかに記載の広告配信サーバと、該広告配信サーバと接続される、少なくとも１つの情報提供サーバと、前記広告配信サーバと接続される、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、前記情報提供サーバと接続されるユーザ端末とを備えた、広告配信システムである。
【0011】
（７） 本発明の第３の実施態様は、通信ネットワークを介して、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つと、少なくとも１つの情報提供サーバとに接続される広告配信サーバの広告配信方法であって、
前記広告配信サーバとしてのコンピュータが、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する処理と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する処理と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する処理と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する処理と、
を実行する広告配信方法である。
前記広告配信サーバとしてのコンピュータが、
前記少なくとも１つの情報提供サーバから抽出した記事を取得する処理と、
取得した記事を学習し、学習モデルを作成して多次元ベクトル群を保存する処理と、
前記広告主端末、前記広告主サイト及び前記リンクサイトの少なくとも１つから、広告配信先を決定するための複数の決定情報を取得する処理と、
前記複数の決定情報を基に、前記学習モデルを用いて多次元ベクトルを生成し、該多次元ベクトルに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、前記多次元ベクトル群から前記広告配信先となる情報提供サーバを決定する処理と、
を実行する広告配信方法である。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、広告主端末、広告主サイト及びリンクサイトの少なくとも１つから取得される複数の決定情報を考慮して広告配信先を決めることができ、広告配信先の選択範囲を広げることができる。また、本発明によれば、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を掲載することを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の好適な実施形態の一例に係る広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【図2】広告配信サーバの一構成例を示すブロック図である。
【図3】広告配信サーバの処理の概要を示す説明図である。
【図4】広告配信サーバの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係る広告配信システム１０の構成を示すブロック図である。広告配信システム１０は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、広告主端末１３、広告配信サーバ１５、情報提供サーバ１４，１６及びユーザ端末１７を備えている。リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３と、広告配信サーバ１５とは、インターネット、専用通信回線等の通信ネットワーク２１を介して相互に通信可能に接続される。また、情報提供サーバ１４，１６と、ユーザ端末１７とはインターネット等の通信ネットワーク２２を介して相互に通信可能に接続される。広告配信サーバ１５と情報提供サーバ１４，１６とは、構内ネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、又は専用通信回線等で接続される。
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係る広告配信システム１０の構成を示すブロック図である。広告配信システム１０は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、広告主端末１３、広告配信サーバ１５、情報提供サーバ１４，１６及びユーザ端末１７を備えている。リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３と、広告配信サーバ１５とは、インターネット、専用通信回線等の通信ネットワーク２１を介して相互に通信可能に接続される。また、情報提供サーバ１４，１６と、ユーザ端末１７とはインターネット等の通信ネットワーク２２を介して相互に通信可能に接続される。広告配信サーバ１５と情報提供サーバ１４，１６とは、構内ネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、又は専用通信回線等で接続される。
【0015】
広告配信サーバ１５は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３の全てと接続されなくともよく、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、及び広告主端末１３の１つ又は２つに接続されてもよい。
広告配信サーバ１５は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、及び広告主端末１３の１つ又は複数から取得される、広告配信先を決定するための複数の決定情報（例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告を含む広告主の広告のメッセージ、広告主の企業の商品又はサービスの紹介、広告担当者や商品担当者等の担当者の商品若しくはサービスのコンセプト又は商品若しくはサービスへの思い、及び広告主が配信したい記事等の少なくとも２つ）を考慮して広告配信先を決めることができ、広告配信先の選択範囲を広げることができる。広告のメッセージは、例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告、広告主が広告を通して伝えたい内容等である。
複数の決定情報は、例えば、テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等である。
広告配信サーバ１５は、複数の決定情報を、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３のうちのいずれから取得する場合や、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３のうちの２つ又は３つから取得する場合がある。広告主サイト１２にクリックのない広告が掲載されている場合には、広告主サイト１２、又は広告主サイト１２及び広告主端末１３から複数の決定情報が取得される。
広告配信サーバ１５は、１つの情報提供サーバに接続されてもよく、３つ以上の情報提供サーバに接続されてもよい。
広告配信サーバ１５は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、及び広告主端末１３の１つ又は複数から取得される、広告配信先を決定するための複数の決定情報（例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告を含む広告主の広告のメッセージ、広告主の企業の商品又はサービスの紹介、広告担当者や商品担当者等の担当者の商品若しくはサービスのコンセプト又は商品若しくはサービスへの思い、及び広告主が配信したい記事等の少なくとも２つ）を考慮して広告配信先を決めることができ、広告配信先の選択範囲を広げることができる。広告のメッセージは、例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告、広告主が広告を通して伝えたい内容等である。
複数の決定情報は、例えば、テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等である。
広告配信サーバ１５は、複数の決定情報を、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３のうちのいずれから取得する場合や、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３のうちの２つ又は３つから取得する場合がある。広告主サイト１２にクリックのない広告が掲載されている場合には、広告主サイト１２、又は広告主サイト１２及び広告主端末１３から複数の決定情報が取得される。
広告配信サーバ１５は、１つの情報提供サーバに接続されてもよく、３つ以上の情報提供サーバに接続されてもよい。
【0016】
リンク先サイト１１及び広告主サイト１２は、例えばコンピュータで構成されるサーバであり、広告配信サーバ１５及び情報提供サーバ１４，１６は、例えばコンピュータであり、広告主端末１３及びユーザ端末１７は、例えばスマートフォン、パーソナルコンピュータ等である。ユーザ端末１７は、インターネット配信の動画を見ることのできる装置、例えば、ＴＶ、Ａｍａｚｏｎ Ｆｉｒｅ ＴＶ等のＴＶのＨＤＭＩ（ＨＤＭＩは登録商標）端子に接続して使うデバイス、ＴＶに接続されるＴＶレコーダやセットトップボックス等であってもよい。ユーザ端末１７は、ブラウザを用いて情報提供サーバ１４，１６のウェブページを閲覧したり、情報提供サーバ１４，１６のアプリケーションソフトウェアによって情報を閲覧することができる。
【0017】
広告配信サーバ１５は、例えば、情報提供サーバ１４，１６からユーザ端末１７に提供する、情報提供サーバ１４，１６のウェブページやアプリケーションソフトウェア上の記事（テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等）を取得して、学習し、学習モデルを作成する。各記事は、この学習モデルにより、多次元ベクトル群のデータセット（多次元ベクトル群Ａ）として、情報（意味として使えるもの）として保存しておく。この意味には、スポーツ＞野球のような、属性だけでなく、喜怒哀楽といった感情的なものも含めたものとなる。
【0018】
学習モデルを作成する手法は特に限定されないが、文章データを処理する場合、教師なしデータを用いる双方向型のＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒによる事前学習モデルであるＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）及びその派生方式を好適に用いることができる。なお、ＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒやＢＥＲＴ については特許出願がされており、例えば、特開２０２３－０５１７２４号公報、特開２０２３－０４７３３６号公報がある。
【0019】
広告配信サーバ１５は、上記複数の決定情報、例えば、広告主サイト１２のウェブページに掲載された情報、広告主サイト１２のウェブページのリンク先のリンク先サイト１１のウェブページに掲載された情報、広告主端末１３を介して送信される情報を取得する。
広告配信サーバ１５は、取得した複数の決定情報を基に、学習モデルから、多次元ベクトルＸを生成する。
広告配信サーバ１５は、取得した複数の決定情報を基に、学習モデルから、多次元ベクトルＸを生成する。
【0020】
多次元ベクトルＸに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、多次元ベクトル群Ａから広告配信先となる情報提供サーバを見つける。ベクトル近傍検索の方式は、公知の技術を用いることができ、例えば、「多次元データの高速近傍検索アルゴリズム」財団法人情報処理学会研究報告（２００３年９月２９日）に記載されている。近年では、「多次元ベクトルデータにおいて高速な近傍検索を実現するＮＧＴの公開」，岩崎 ＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｔｅｃｈｂｌｏｇ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｌａｂ／ｓｅａｒｃｈｌａｂ／ｎｇｔ－１．０．０／＞が公開されている。
広告の配信の際は、ベクトル間の距離、又は過去の配信実績等から、配信時の価格又は配信量の制御を行う。
広告配信サーバ１５は、広告配信先となる情報提供サーバ１４又は情報提供サーバ１６に、広告、例えば、広告のメッセージに含まれる広告を送信する。広告配信先となる情報提供サーバ１４又は情報提供サーバ１６は、記事に広告を加えてユーザ端末１７に提供する。
広告の配信の際は、ベクトル間の距離、又は過去の配信実績等から、配信時の価格又は配信量の制御を行う。
広告配信サーバ１５は、広告配信先となる情報提供サーバ１４又は情報提供サーバ１６に、広告、例えば、広告のメッセージに含まれる広告を送信する。広告配信先となる情報提供サーバ１４又は情報提供サーバ１６は、記事に広告を加えてユーザ端末１７に提供する。
【0021】
図２は、広告配信サーバ１５の一構成例を示すブロック図である。図３は、広告配信サーバ１５の処理の概要を示す説明図である。
広告配信サーバ１５は、情報取得部１５１、学習部１５２、学習モデル記憶部１５３、配信先決定部１５４、情報取得部１５５、及び出力部１５６を備えている。情報取得部１５１は第１の情報取得部、情報取得部１５５は第２の情報取得部となる。
情報取得部１５１は、ユーザ端末１７に提供する情報提供サーバ１４、１６のウェブページやアプリケーションソフトウェア上の記事（テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等）を取得する。情報提供サーバ１４，１６がウェブサイトの場合は、記事にカノニカルＵＲＬ（Ｃａｎｏｎｉｃａｌ Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）と呼ばれる記事の「内容」毎に一意となる ＩＤ を付与する。情報提供サーバ１４，１６上でアプリケーションソフトウェアが動作する場合は、アプリケーションソフトウェア独自に記事にＩＤを付与する。例えば、図３に示すように、情報提供サーバ１４が、Ａ新聞社が所有するサーバである場合、情報取得部１５１は、Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬに基づいてＡ新聞社のウェブページの記事枠から「スキンケアで若々しい肌」を含むテキスト（記事Ａ）を取得する。情報提供サーバ１６が、Ｂ新聞社が所有するサーバである場合、情報取得部１５１は、Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬに基づいて、Ｂ新聞社のウェブページの記事枠から「ビタミンでヘルスケア」を含むテキスト（記事Ｂ）を取得する。以下の学習部１５２の動作は、記事にカノニカルＵＲＬを付与した場合について説明するが、アプリケーションソフトウェアが独自に記事にＩＤを付与した場合も同様に動作する。
広告配信サーバ１５は、情報取得部１５１、学習部１５２、学習モデル記憶部１５３、配信先決定部１５４、情報取得部１５５、及び出力部１５６を備えている。情報取得部１５１は第１の情報取得部、情報取得部１５５は第２の情報取得部となる。
情報取得部１５１は、ユーザ端末１７に提供する情報提供サーバ１４、１６のウェブページやアプリケーションソフトウェア上の記事（テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等）を取得する。情報提供サーバ１４，１６がウェブサイトの場合は、記事にカノニカルＵＲＬ（Ｃａｎｏｎｉｃａｌ Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）と呼ばれる記事の「内容」毎に一意となる ＩＤ を付与する。情報提供サーバ１４，１６上でアプリケーションソフトウェアが動作する場合は、アプリケーションソフトウェア独自に記事にＩＤを付与する。例えば、図３に示すように、情報提供サーバ１４が、Ａ新聞社が所有するサーバである場合、情報取得部１５１は、Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬに基づいてＡ新聞社のウェブページの記事枠から「スキンケアで若々しい肌」を含むテキスト（記事Ａ）を取得する。情報提供サーバ１６が、Ｂ新聞社が所有するサーバである場合、情報取得部１５１は、Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬに基づいて、Ｂ新聞社のウェブページの記事枠から「ビタミンでヘルスケア」を含むテキスト（記事Ｂ）を取得する。以下の学習部１５２の動作は、記事にカノニカルＵＲＬを付与した場合について説明するが、アプリケーションソフトウェアが独自に記事にＩＤを付与した場合も同様に動作する。
【0022】
学習部１５２は、このＩＤ（Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬ）を基に記事の内容を分析する。コンテンツ分析を行う場合も検索エンジンと同じく、同一内容を別々に分析することによる重複処理を省くために ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬ を基に行う。なお、Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ＵＲＬ は、内容が同じで異なる ＵＲＬ （例えば ｗｗｗ の有無や、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）とモバイル機器で異なる ＵＲＬ）で表示可能なシステム構成になっていると、検索エンジンで別々に認識されることにより検索効果が半減することを防止する目的で使用される。
学習部１５２は、取得した記事（テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等）を学習し、上述したように、学習モデルを作成して学習モデルを学習モデル記憶部１５３に記憶する。各記事は、この学習モデルにより、多次元ベクトル群のデータセット（多次元ベクトル群Ａ）として、情報（意味として使えるもの）が学習モデル記憶部１５３に保存される。多次元ベクトル群Ａの多次元ベクトルは、Ａ新聞社、Ｂ新聞社と紐づけられて保存される。多次元ベクトルがＡ新聞社、Ｂ新聞社と紐づけられることで、広告配信先となるＡ新聞社、Ｂ新聞社を特定することができる。
学習部１５２は、取得した記事（テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等）を学習し、上述したように、学習モデルを作成して学習モデルを学習モデル記憶部１５３に記憶する。各記事は、この学習モデルにより、多次元ベクトル群のデータセット（多次元ベクトル群Ａ）として、情報（意味として使えるもの）が学習モデル記憶部１５３に保存される。多次元ベクトル群Ａの多次元ベクトルは、Ａ新聞社、Ｂ新聞社と紐づけられて保存される。多次元ベクトルがＡ新聞社、Ｂ新聞社と紐づけられることで、広告配信先となるＡ新聞社、Ｂ新聞社を特定することができる。
【0023】
情報取得部１５５は、リンク先サイト１１、広告主サイト１２、及び広告主端末１３の１つ又は複数から、上述した複数の決定情報、例えば、広告主サイト１２のウェブページに掲載された広告，企業の商品紹介、広告主サイト１２のウェブページのリンク先のリンク先サイト１１のウェブページの内容、広告主端末１３を介して送信される企画、提案等を受信する。広告主が美容用品を製造販売する会社である場合、図３に示すように、広告主サイト１２のウェブページから「美肌をつくるクレンジング液」を含むテキスト、リンク先サイト１１のウェブページから「肌を保湿する美容液」を含むテキストを取得する。
【0024】
配信先決定部１５４は、情報取得部１５５が取得した複数の決定情報を基に、学習モデル記憶部１５３に保存された学習モデルを用いて、広告の多次元ベクトルＸを生成し、多次元ベクトルＸに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、多次元ベクトル群Ａから広告配信先を見つける。例えば、配信先決定部１５４は、広告主サイト１２のウェブページの「美肌をつくるクレンジング液」を含むテキスト、リンク先サイト１１のウェブページの「肌を保湿する美容液」を含むテキストから生成される多次元ベクトルＸに対する多次元ベクトル群Ａの近傍検索により、Ａ新聞社のウェブページの記事枠から抽出された「スキンケア」、「若々しい肌」を含むテキストが類似すると判断し、広告配信先をＡ新聞社のウェブページの広告枠とする。
【0025】
配信先決定部１５４は、テキスト等の決定情報間の類似で広告配信先を決める場合、広告配信先のウェブページのＵＲＬ、アプリケーション、ウェブページやアプリケーションの広告枠の位置を選ぶ。広告配信先を決定する場合、広告枠の大きさ、位置も考慮する。
また、配信先決定部１５４は、複数の決定情報に対して重み付け、例えば、広告主サイト１２のウェブページに掲載された広告，企業の商品紹介、広告主サイト１２のウェブページのリンク先のリンク先サイト１１のウェブページの内容、広告主端末１３を介して送信される企画、提案に対して重み付けを行い、広告配信先を決定してもよい。
情報提供サーバが１つの場合は、配信先決定部１５４は、例えば、その情報提供サーバから取得されるテキスト等の記事と、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３の少なくとも１つから取得されるテキスト等の複数の決定情報との間の類似で広告配信先として、その情報提供サーバが適するかどうかを判断する。配信先決定部１５４は、情報提供サーバが広告配信先として適さないと判断したときは、判断結果を広告主端末１３に送信する。
また、配信先決定部１５４は、複数の決定情報に対して重み付け、例えば、広告主サイト１２のウェブページに掲載された広告，企業の商品紹介、広告主サイト１２のウェブページのリンク先のリンク先サイト１１のウェブページの内容、広告主端末１３を介して送信される企画、提案に対して重み付けを行い、広告配信先を決定してもよい。
情報提供サーバが１つの場合は、配信先決定部１５４は、例えば、その情報提供サーバから取得されるテキスト等の記事と、リンク先サイト１１、広告主サイト１２及び広告主端末１３の少なくとも１つから取得されるテキスト等の複数の決定情報との間の類似で広告配信先として、その情報提供サーバが適するかどうかを判断する。配信先決定部１５４は、情報提供サーバが広告配信先として適さないと判断したときは、判断結果を広告主端末１３に送信する。
【0026】
出力部１５６は、配信先決定部１５４が決定した、広告配信先へ広告を送信する。送信する広告は、例えば、広告のメッセージに含まれる広告である。送信する広告には、広告以外の情報、例えば、広告主が広告を通して伝えたい内容が含まれてもよい。
【0027】
広告配信サーバ１５は、新聞社等の情報提供サーバ１４，１６に、ＨＰ（ホームページ）管理システムが使用されている場合、このＨＰ管理システムにプラグイン（ソフトウェアに機能を追加する小さなプログラム）等のプログラム、又はアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）等を提供することで、記事の新規公開、記事の更新が短時間で広告配信サーバ１５に送信できるようにしてもよい。こうすることで、広告配信サーバ１５は、記事を分析して早期に分析結果を学習モデルに反映させることができる。
【0028】
ＮｅｗｓアプリアプリケーションやＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）でよく用いられる複数のコンテンツをスクロールすることで閲覧することができる場合、コンテンツＡとコンテンツＢの間に広告を表示するようになっている。この場合もコンテンツＡとコンテンツＢをそれぞれ多次元ベクトルで分析し、類似性の高い広告をコンテンツＡとコンテンツＢの間に配信するができる。コンテンツを解析することで、業務威力妨害系のいたずらを投稿したコンテンツの隣に広告を出さないようにすることもできり。また、ＶＲ（仮想現実）の仮想空間内においても、各種コンテンツを分析し類似性の高い広告を表示することができる。
コンテンツＡ，Ｂは、例えば、テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等である。
コンテンツＡ，Ｂは、例えば、テキスト、画像、動画、デザイン、音声、音楽、効果音等である。
【0029】
図４は、広告配信サーバの動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、情報取得部１５１は、ユーザ端末１７に提供する情報提供サーバ１４、１６のウェブページやアプリケーションソフトウェア上の記事を取得する。
ステップＳ１２において、学習部１５２は、取得した記事を学習し、学習モデルを作成し、多次元ベクトル群のデータセット（多次元ベクトル群Ａ）を保存する。
ステップＳ１１において、情報取得部１５１は、ユーザ端末１７に提供する情報提供サーバ１４、１６のウェブページやアプリケーションソフトウェア上の記事を取得する。
ステップＳ１２において、学習部１５２は、取得した記事を学習し、学習モデルを作成し、多次元ベクトル群のデータセット（多次元ベクトル群Ａ）を保存する。
【0030】
ステップＳ１３において、情報取得部１５５は、広告主サイト１２等から複数の決定情報を取得し、配信先決定部１５４は、複数の決定情報基に、学習モデルを用いて多次元ベクトルＸを生成する。
【0031】
ステップＳ１４において、配信先決定部１５４は、多次元ベクトルＸに対して、ベクトル近傍検索の方式を用いて、多次元ベクトル群Ａから広告配信先を見つける。
【0032】
ステップＳ１５において、情報取得部１５５は、広告配信先となる情報提供サーバのウェブページ等の記事が更新されたかどうかを判断し、更新されたと判断したときはステップＳ１１に戻り、更新されない場合には処理を終了する。
【0033】
以上説明した本実施形態は以下の効果を有する。
従来のコンテキスト広告は、記事の属性を事前に規定したカテゴリに分類し、広告も同様に属性を分類し、記事の属性と同じ属性の広告を配信するものが認められる。この場合、自動車の交通事故の記事に自動車の広告のように、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を出したくないと考える広告主が存在する。
本実施形態によれば、記事や広告の属性をカテゴリ分けするのではなく、規定したカテゴリを用いず、記事と、複数の決定情報とを、多次元ベクトルで分析することで類似性を導き出すことができ、広告主が意図しない記事と一緒に広告を出すことを抑制することができる。
また、本実施形態によれば、複数の決定情報、例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告の他に、広告主の企業の商品紹介、広告主サイトとリンクするリンク先サイトの情報等を考慮して広告配信先の選択範囲を広げることができる。
従来のコンテキスト広告は、記事の属性を事前に規定したカテゴリに分類し、広告も同様に属性を分類し、記事の属性と同じ属性の広告を配信するものが認められる。この場合、自動車の交通事故の記事に自動車の広告のように、属性が同じであっても特定の記事と一緒に広告を出したくないと考える広告主が存在する。
本実施形態によれば、記事や広告の属性をカテゴリ分けするのではなく、規定したカテゴリを用いず、記事と、複数の決定情報とを、多次元ベクトルで分析することで類似性を導き出すことができ、広告主が意図しない記事と一緒に広告を出すことを抑制することができる。
また、本実施形態によれば、複数の決定情報、例えば、広告主や広告制作会社が作成した広告の他に、広告主の企業の商品紹介、広告主サイトとリンクするリンク先サイトの情報等を考慮して広告配信先の選択範囲を広げることができる。
【0034】
なお、上述した各実施形態における、ユーザ端末、広告主端末、広告主サイト、リンクサイト、広告配信サーバ及び情報提供サーバのそれぞれは、それぞれ、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、広告配信サーバによって行なわれる広告配信方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【0035】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＳＳＤ（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｒｉｖｅ）、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。
【0036】
上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
例えば、上述した実施形態では、情報提供サーバが提供するウェブページの広告枠に広告を掲載し、ユーザ端末で閲覧する例について説明したが、例えば、特許第６１８５００５号では、コンテンツサーバから記事等のコンテンツをユーザ端末に提供し、動画管理サーバから広告等の動画をユーザ端末に提供し、ユーザ端末側でコンテンツと動画を表示画面に表示している。このようなシステムに本発明を適用して、情報提供サーバから記事をユーザ端末に提供し、広告提供サーバから広告をユーザ端末に提供し、ユーザ端末側で記事と広告を表示画面に表示してもよい。
例えば、上述した実施形態では、情報提供サーバが提供するウェブページの広告枠に広告を掲載し、ユーザ端末で閲覧する例について説明したが、例えば、特許第６１８５００５号では、コンテンツサーバから記事等のコンテンツをユーザ端末に提供し、動画管理サーバから広告等の動画をユーザ端末に提供し、ユーザ端末側でコンテンツと動画を表示画面に表示している。このようなシステムに本発明を適用して、情報提供サーバから記事をユーザ端末に提供し、広告提供サーバから広告をユーザ端末に提供し、ユーザ端末側で記事と広告を表示画面に表示してもよい。
【符号の説明】
【0037】
１０ 広告配信システム
１１ リンク先サイト
１２ 広告主サイト
１３ 広告主端末
１５ 広告配信サーバ
１４，１６ 情報提供サーバ
１７ ユーザ端末
２１，２２ 通信ネットワーク
１５１ 情報取得部（第１の情報取得部）
１５２ 学習部
１５３ 学習モデル記憶部
１５４ 配信先決定部
１５５ 情報取得部（第２の情報取得部）
１５６ 出力部
１１ リンク先サイト
１２ 広告主サイト
１３ 広告主端末
１５ 広告配信サーバ
１４，１６ 情報提供サーバ
１７ ユーザ端末
２１，２２ 通信ネットワーク
１５１ 情報取得部（第１の情報取得部）
１５２ 学習部
１５３ 学習モデル記憶部
１５４ 配信先決定部
１５５ 情報取得部（第２の情報取得部）
１５６ 出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】