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特許7011552広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム
<図1>
  • 特許-広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム 図1
  • 特許-広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム 図2
  • 特許-広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム 図3
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  • 特許-広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム 図5
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(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】
(24)【登録日】2022-01-18
(45)【発行日】2022-01-26
(54)【発明の名称】広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 30/02 20120101AFI20220119BHJP
【FI】
G06Q30/02 438
G06Q30/02 382
【請求項の数】 7
(21)【出願番号】P 2018148613
(22)【出願日】2018-08-07
(65)【公開番号】P2020024566
(43)【公開日】2020-02-13
【審査請求日】2021-02-26
(73)【特許権者】
【識別番号】599158144
【氏名又は名称】バリューコマース株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100113435
【弁理士】
【氏名又は名称】黒木 義樹
(74)【代理人】
【識別番号】100144440
【弁理士】
【氏名又は名称】保坂 一之
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 遼
(72)【発明者】
【氏名】山口 真平
【審査官】松田 岳士
(56)【参考文献】
【文献】特開2013-254387(JP,A)
【文献】特開2017-037432(JP,A)
【文献】特開2009-271661(JP,A)
【文献】米国特許出願公開第2012/0259871(US,A1)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06Q 10/00-99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照し、
前記ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照し、
前記第1実績データおよび前記第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定し、
前記コンバージョン率と、前記対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、前記クリック単価を算出し、
前記クリック単価を出力する、
広告管理システム。
【請求項2】
前記対象商品の前記第1実績データと前記対象商品の前記第2実績データとの集合が存在する場合に、前記少なくとも一つのプロセッサが、該集合に基づく前記対象商品の前記コンバージョン率を取得する、
請求項1に記載の広告管理システム。
【請求項3】
前記対象商品の前記第1実績データと前記対象商品の前記第2実績データとの集合が存在しない場合に、前記少なくとも一つのプロセッサが、
1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する前記第1実績データと、前記1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する前記第2実績データとの集合に基づく、前記1以上の商品カテゴリのそれぞれについてのコンバージョン率の変動係数を取得し、
前記変動係数が最も低い前記商品カテゴリの前記コンバージョン率と、前記目標広告費用対効果とに基づいて、前記対象商品のクリック単価を算出する、
請求項1または2に記載の広告管理システム。
【請求項4】
前記対象商品の前記第1実績データと前記対象商品の前記第2実績データとの集合が存在しない場合に、前記少なくとも一つのプロセッサが、前記広告主の前記第1実績データと、前記広告主の前記第2実績データとの集合に基づく、前記広告主の前記コンバージョン率を取得する、
請求項1または2に記載の広告管理システム。
【請求項5】
前記対象商品の前記第1実績データと前記対象商品の前記第2実績データとの集合が存在しない場合に、前記少なくとも一つのプロセッサが、
1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する前記第1実績データと、前記1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する前記第2実績データとの集合に基づく、前記1以上の商品カテゴリのそれぞれについての前記コンバージョン率および第1変動係数を取得し、
前記広告主の前記第1実績データと、前記広告主の前記第2実績データとの集合に基づいて、前記広告主の前記コンバージョン率および第2変動係数を取得し、
1以上の前記第1変動係数と前記第2変動係数との中で最も低い変動係数に対応する前記コンバージョン率と、前記目標広告費用対効果とに基づいて、前記対象商品のクリック単価を算出する、
請求項1または2に記載の広告管理システム。
【請求項6】
少なくとも一つのプロセッサを備える広告管理システムにより実行される広告管理方法であって、
ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、
前記ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、
前記第1実績データおよび前記第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、
前記コンバージョン率と、前記対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、前記クリック単価を算出するステップと、
前記クリック単価を出力するステップと
を含む広告管理方法。
【請求項7】
ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、
前記ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、
前記第1実績データおよび前記第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、
前記コンバージョン率と、前記対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、前記クリック単価を算出するステップと、
前記クリック単価を出力するステップと
をコンピュータに実行させる広告管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の一側面は、広告管理システム、広告管理方法、および広告管理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、インターネット上の広告のクリック単価を決定するコンピュータシステムが知られている。例えば、特許文献1には、広告に関連する一つまたは複数のパラメータとフィルタ閾値とに基づいて、広告に関する実際のクリック単価を決定する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特表2010-536103号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来の手法では、広告のクリック単価を決めるためにその広告主のコンバージョン率を用いる。しかし、この手法だと、クリック単価を決めるためのサンプル数が少ないために、適切なクリック単価を決めるのが難しい。そこで、広告の適切なクリック単価を決める仕組みが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一側面に係る広告管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備え、少なくとも一つのプロセッサが、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照し、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照し、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定し、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出し、クリック単価を出力する。
【0006】
本発明の一側面に係る広告管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える広告管理システムにより実行される広告管理方法であって、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出するステップと、クリック単価を出力するステップとを含む。
【0007】
本発明の一側面に係る広告管理プログラムは、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出するステップと、クリック単価を出力するステップとをコンピュータに実行させる。
【0008】
このような側面においては、商品の広告枠としての表示に関する実績データだけでなく、商品のオーガニック検索結果としての表示に関する実績データも用いてクリック単価が算出される。オーガニック検索結果も用いることでクリック単価を決めるためのサンプル数が増えるので、広告の適切なクリック単価を決めることができる。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一側面によれば、広告の適切なクリック単価を決めることができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
図1】実施形態に係る広告管理システムの構成の一例を示す図である。
図2】実施形態に係る広告管理システムで用いられるコンピュータの一般的なハードウェア構成を示す図である。
図3】実施形態に係る広告管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
図4】実施形態に係る広告管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
図5】コンバージョン率を記憶するデータベースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【0012】
[システムの構成]
実施形態に係る広告管理システム1は、インターネット上の広告のクリック単価を管理するためのコンピュータシステムである。インターネット上の広告とは、例えば、広告媒体であるウェブページ上に掲載される広告であり、広告主のウェブサイトへのリンクを含む。例えば、広告主は仮想店舗であり得る。本開示では、インターネット上の広告を単に「広告」ともいう。広告は、広告がクリックされた回数に応じて広告主から報酬が支払われるクリック課金型広告であり得る。広告の実装の一例としてバナー広告が挙げられるが、広告の実装方法はこれに限定されない。クリック単価とは、或る商品についての1クリック当たりの広告料金である。広告主にとって、クリック単価とは、自身のウェブサイトへのアクセスを1回獲得するために掛かるコストであるということができる。本開示ではクリック単価を「CPC」とも表す。商品とは、有償または無償で取引される任意の有体物または無体物であり、したがって、サービスの提供を含む概念である。商品の種類は何ら限定されない。
【0013】
図1は広告管理システム1の構成の一例を示す図である。本実施形態では、広告管理システム1は機能要素として集計部11および算出部12を備える。集計部11は、CPCの算出に用いられるデータを集計する機能要素である。算出部12は、集計されたデータに基づいてCPCを算出する機能要素である。
【0014】
広告管理システム1は一または複数のコンピュータで構成される。複数のコンピュータを用いる場合には、これらのコンピュータがインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つの広告管理システム1が構築される。
【0015】
図2は広告管理システム1を構成するコンピュータ100の一般的なハードウェア構成を示す図である。例えば、コンピュータ100はプロセッサ101、主記憶部102、補助記憶部103、通信制御部104、入力装置105、および出力装置106を備える。プロセッサ101はオペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムを実行する。主記憶部102は例えばROMおよびRAMで構成される。補助記憶部103は例えばハードディスクまたはフラッシュメモリで構成され、一般に主記憶部102よりも大量のデータを記憶する。補助記憶部103は、少なくとも1台のコンピュータを広告管理システム1として機能させるためのプログラム110を記憶する。通信制御部104は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される。入力装置105は例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどで構成される。出力装置106は例えばモニタおよびスピーカで構成される。
【0016】
広告管理システム1の各機能要素は、プロセッサ101または主記憶部102の上にプログラム110を読み込ませてそのプログラムを実行させることで実現される。プログラム110は広告管理システム1の各機能要素を実現するためのコードを含む。集計部11と算出部12とが別々のコンピュータ100に実装される場合には、それぞれのコンピュータ100に記憶されるプログラム110は相異なってもよい。いずれにしても、プロセッサ101はプログラム110に従って、通信制御部104、入力装置105、または出力装置106を動作させ、主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。この処理により広告管理システム1の各機能要素が実現される。処理に必要なデータまたはデータベースは主記憶部102または補助記憶部103内に格納されてもよい。
【0017】
プログラム110は広告管理プログラムに相当する。プログラム110は、例えば、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、プログラム110は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【0018】
広告管理システム1は、一つの商品のCPCを算出するために様々なデータベースを参照し得る。以下では、本実施形態で用いられるデータベースについて説明する。データベースとは、プロセッサまたは外部のコンピュータからの任意のデータ操作(例えば、抽出、追加、削除、上書きなど)に対応できるようにデータ集合を記憶する機能要素または装置である。データベースの実装方法は限定されず、例えばリレーショナル・データベースでもよい。それぞれのデータベースの管理主体および設置場所は限定されない。例えば、少なくとも一つのデータベースは、広告管理システム1とは異なるコンピュータシステムにより管理されてもよい。また、少なくとも一つのデータベースは広告管理システム1の一部であってもよい。個々のデータベースの管理主体は互いに異なってもよいし同じでもよい。
【0019】
第1実績データベース21は、対象ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶するデータベースである。「商品の取引」とは、二者間で商品をやり取りすることをいう。取引の例として、売買、貸借、および交換が挙げられるが、取引の種類は何ら限定されない。第1実績データベース21はクリック記録211および成果記録212を含む。クリック記録211は、ユーザが広告をクリックした事実を示すデータである。成果記録212は、クリックされた広告に対応するウェブサイトでそのユーザが商品を取引したことを示すデータである。例えば、成果記録212は、ユーザが商品を購入したことを示す。本実施形態では、第1実績データはクリック記録211および成果記録212の組合せで表される。
【0020】
第2実績データベース22は、対象ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶するデータベースである。第2実績データベース22はクリック記録221および成果記録222を含む。クリック記録221は、ユーザが広告をクリックした事実を示すデータである。成果記録222は、クリックされた広告に対応するウェブサイトでそのユーザが商品を取引したことを示すデータである。本実施形態では、第2実績データはクリック記録221および成果記録222の組合せで表される。
【0021】
第1実績データベース21および第2実績データベース22のいずれも、様々な広告主から提供される様々な商品についての実績データを記憶する。クリック記録211,221および成果記録212,222の双方についてレコードの構成は限定されない。本実施形態では、クリック記録211,221のデータ構造が同じであり、成果記録212,222のデータ構造が同じであるとする。しかし、第1実績データベース21と第2実績データベース22との間で、クリック記録および成果記録の少なくとも一方のデータ構造が互いに異なってもよい。
【0022】
例えば、クリック記録211,221の各レコードは広告ID、広告主ID、媒体主ID、トラッキングキー、およびクリック日時を含んでもよい。広告IDは、広告を一意に特定するための識別子である。広告主IDは、その広告に対応する広告主を示す識別子である。媒体主IDは、その広告が掲載されている広告媒体の出稿者、すなわち媒体主を一意に特定するための識別子である。トラッキングキーは、対象ウェブサイト内でのユーザの操作を追跡するために用いられる識別子である。クリック日時はユーザがその広告をクリックした日時である。
【0023】
例えば、成果記録212,222の各レコードは広告主ID、媒体主ID、広告ID、および取引情報を含んでもよい。取引情報は、ユーザと広告主との間で商品が取引されたことを示す情報であり、例えば、ユーザが広告主から商品を購入したことを示す。取引情報は、例えば、取引が行われた仮想店舗を一意に特定する店舗IDと、取引された商品の識別子、価格、および数量と、取引日時とを含んでもよい。本開示では、商品の識別子を商品IDともいう。
【0024】
第1実績データベース21と第2実績データベース22との違いは、商品が対象ウェブサイト上でどのような態様で表示されたかという点である。対象ウェブサイト上で商品が広告枠として表示された場合には、その商品に関するクリック記録および成果記録は第1実績データベース21に格納される。広告枠とは、商品の広告が掲載される枠であり、いわゆるリスティング広告のための表示領域である。広告枠内では、商品の表示順位がCPCなどの広告の指標に応じて変動する。一方、対象ウェブサイト内で商品がオーガニック検索結果として表示された場合には、その商品に関するクリック記録および成果記録は第2実績データベース22に格納される。オーガニック検索とは、広告の指標の影響を受けることなく検索エンジンのアルゴリズムにより情報を検索する処理である。
【0025】
広告枠およびオーガニック検索結果の双方を表示する対象ウェブサイトの例として、検索エンジン、およびオンライン・ショッピング・サイトが挙げられる。しかし、対象ウェブサイトの具体例はこれらに限定されない。いずれにしても、対象ウェブサイトでは、ユーザの指示によりキーワード検索が実行されると、入力されたキーワードに対応する商品が広告枠およびオーガニック検索結果のいずれか一方に表示される。オーガニック検索結果は検索結果から広告枠を除いた部分である、ということができる。
【0026】
CPCを算出する算出部12はデータベース群30内の各データベースにアクセスする。本実施形態では、データベース群30は、広告主データベース31、商品カテゴリデータベース32、広告主CVRデータベース33、カテゴリCVRデータベース34、商品CVRデータベース35、およびCPCデータベース36を含む。
【0027】
広告主データベース31は、広告主に関するデータを記憶するデータベースである。例えば、広告主データの各レコードは広告主IDおよび広告主属性を含んでもよい。広告主属性は、広告主の特徴を示す情報である。広告主属性は、例えば、広告主の名前、住所、連絡先(例えば、電話番号およびメールアドレス)、および広告に関する契約内容を含んでもよい。
【0028】
商品カテゴリデータベース32は、個々の商品のカテゴリに関するデータを記憶するデータベースである。商品カテゴリとは、商品を分類するために用いられる概念であり、一つの商品カテゴリは複数の商品を含み得る。例えば、商品カテゴリデータの各レコードは商品IDおよび商品カテゴリを含んでもよい。商品カテゴリは、商品IDに対応する商品が属するカテゴリである。商品カテゴリは複数の階層で、すなわちカテゴリツリーで定義されてもよい。
【0029】
広告主CVRデータベース33は、第1実績データおよび第2実績データを広告主毎に集計することで得られる広告主CVRデータを記憶するデータベースである。例えば、広告主CVRデータの各レコードは広告主ID、平均コンバージョン率、コンバージョン率の標準偏差、コンバージョン率の変動係数、および目標ROASを含んでもよい。本開示ではコンバージョン率を「CVR」とも表す。加えて、本開示では、コンバージョン率の標準偏差を単に「標準偏差」ともいい、コンバージョン率の変動係数を単に「変動係数」ともいう。
【0030】
コンバージョン率とは、ウェブサイトの目標が達成された割合である。CVRの計算方法は限定されない。例えば、CVRは、ウェブサイトがアクセスされた回数に対する、該ウェブサイトでの取引成立の数の比率で表されてもよい。本開示ではCVRを百分率で表すものとする。広告主CVRデータの平均CVRは、一つの広告主が取り扱う全商品のCVRの平均である。広告主CVRデータの標準偏差は、一つの広告主の中での個々の商品のCVRのばらつきを示す値である。広告主CVRデータの変動係数は、標準偏差を平均CVRで割ることで得られる。変動係数が小さいほど、CVRのばらつきが相対的に低くなってデータの信頼性が高くなる、ということができる。ROASとは、広告費用対効果(Return On Advertising Spend)の略称であり、広告費に対する売上の比率を意味する。本開示ではROASを百分率で表すものとする。目標ROASは、広告主が目標値として設定するROASである。目標ROASは任意の手法で設定されてよく、例えば、個々の商品カテゴリに対して設定されてもよいし、個々の商品に対して設定されてもよい。
【0031】
カテゴリCVRデータベース34は、第1実績データおよび第2実績データを商品カテゴリ毎に集計することで得られるカテゴリCVRデータを記憶するデータベースである。例えば、カテゴリCVRデータの各レコードは商品カテゴリ、平均CVR、CVRの標準偏差、およびCVRの変動係数を含んでもよい。上述したように、商品カテゴリは複数の階層で定義され得る。
【0032】
カテゴリCVRデータの平均CVRは、一つのカテゴリの中での全商品のCVRの平均である。カテゴリCVRデータの標準偏差は、一つのカテゴリの中での個々の商品のCVRのばらつきを示す値である。平均CVRおよび標準偏差は、広告主毎に計算されるのではなく、すべての広告主を跨いで計算される。変動係数は、標準偏差を平均CVRで割ることで得られる。
【0033】
商品CVRデータベース35は、第1実績データおよび第2実績データを個々の広告主の個々の商品毎に集計することで得られる商品CVRデータを記憶するデータベースである。例えば、商品CVRデータの各レコードは商品ID、商品カテゴリ、広告主ID、商品の単価、および商品のCVRを含んでもよい。商品CVRデータの各レコードは、一つの広告主が取り扱う一つの商品に対応する。
【0034】
広告主CVRデータ、カテゴリCVRデータ、および商品CVRデータは、集計部11が第1実績データおよび第2実績データの双方を集計することで生成される。すなわち、これらのCVRデータは、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて生成される。
【0035】
CPCデータベース36は、商品のCPCを示すデータを記憶するデータベースである。例えば、CPCデータの各レコードは商品IDおよびCPCを含んでもよい。
【0036】
各データベースの構成は上記のものに限定されるものではなく、任意の手法で個々のデータが正規化または冗長化されてもよい。
【0037】
[システムの動作]
図3および図4を参照しながら、広告管理システム1の動作を説明するとともに本実施形態に係る広告管理方法について説明する。図3および図4は、広告管理システム1の動作の一例を示すフローチャートである。
【0038】
図3を参照しながら、集計部11の処理について説明する。集計部11の処理の実行タイミングは限定されない。例えば、集計部11は、図3に示す処理を定期的に実行してもよい。すなわち、図3に示す処理はバッチ処理でもよい。
【0039】
ステップS11では、集計部11は第1実績データベース21内の第1実績データと、第2実績データベース22内の第2実績データとの集合に基づいて広告主CVRデータを生成し、その広告主CVRデータを広告主CVRデータベース33に格納する。ステップS12では、集計部11はその集合に基づいてカテゴリCVRデータを生成し、そのカテゴリCVRデータをカテゴリCVRデータベース34に格納する。ステップS13では、集計部11はその集合に基づいて商品CVRデータを生成し、その商品CVRデータを商品CVRデータベース35に格納する。
【0040】
このように、集計部11は第1実績データベース21および第2実績データベース22の双方を参照して、3種類の集計を実行する。広告枠として表示された商品に関する実績データだけでは、商品のCVRを決定するためのサンプルが不足したり、そのサンプルが得られなかったりする可能性がある。本開示では、オーガニック検索結果として表示された商品に関する実績データも用いられるので、商品のCVRの決定に用いるサンプルを多く収集することができる。その結果、CVRの精度が高まり、そのCVRに基づいて計算されるCPCの精度も高まる。
【0041】
図4を参照しながら、算出部12の処理について説明する。図4は、或る一つの対象商品のCPCを決定する処理を示す。ここで、一つの対象商品とは、或る一つの広告主の或る一つの商品のことをいう。算出部12が複数の商品のそれぞれについてCPCを決定する場合には、算出部12は図4に示す処理を繰り返し実行する。算出部12の処理の実行タイミングは限定されない。例えば、算出部12は、対象ウェブサイト上で検索結果画面が表示される度に、その画面上に表示される個々の商品について、図4に示す処理を実行してもよい。
【0042】
ステップS21では、算出部12は、対象商品のCVRを取得するために商品CVRデータベース35を参照する。ステップS22で示すように、対象商品のCVRが存在するか否かで処理が分かれる。対象商品のCVRが存在しないということは、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在しないことを意味する。
【0043】
対象商品のCVRが存在する場合には、処理はステップS23に移る。ステップS23では、算出部12は対象商品の商品CVRデータで示されるCVRを取得する。この処理は対象商品のCPCを算出するためのCVRを決定したことを意味する。ステップS23の後、処理はステップS27に移る。
【0044】
一方、対象商品のCVRが存在しない場合には、処理はステップS24に移る。ステップS24では、算出部12は、広告主CVRデータベース33およびカテゴリCVRデータベース34を参照して、対象商品に対応する広告主CVRデータおよびカテゴリCVRデータの中から、最も低い変動係数に対応するレコードを取得する。対象商品に対応する広告主CVRデータとは、対象商品を取り扱う広告主の広告主CVRデータのことである。対象商品に対応するカテゴリCVRデータとは、対象商品が属する商品カテゴリのカテゴリCVRデータのことである。ここで、商品カテゴリが階層的に定義されている場合には、一つの対象商品に対して、複数のカテゴリCVRデータのレコードが候補になり得る。例えば、対象商品が属する末端カテゴリと、その末端カテゴリが属する親カテゴリとについてのカテゴリCVRデータが候補になり得る。
【0045】
ステップS24に続くステップS25では、算出部12は取得したレコード、すなわち、最も低い変動係数に対応するレコードを用いて、対象商品のCPCを算出するためのCVRを決定する。例えば、算出部12は平均CVRから標準偏差を引いた値をCVRとして決定してもよい。平均CVRと標準偏差との差分をCVRとして用いることで、多くの商品について実際のROASを目標ROASに近づけることが可能になる。あるいは、算出部12は平均CVRをそのままCVRとして決定してもよい。ステップS26では、算出部12は決定したCVRを、予め定められた閾値Tcと比較する。閾値Tcは任意に設定されてよく、例えば0でもよい。
【0046】
CVRが閾値Tcより大きい場合には処理はステップS27に移り、算出部12は取得したCVRに基づいて対象商品のCPCを算出する。
【0047】
S27では、算出部12は、CVRと、対象商品に対応する広告主の目標ROASとに基づいてCPCを算出する。
【0048】
ステップS23で取得した対象商品のCVRを用いる場合には、算出部12は下記の式(1)により対象商品のCPCを求める。
CPC=CVR×単価/目標ROAS …(1)
【0049】
ステップS25で決定したCVRを用いる場合には、算出部12は下記の式(2)により対象商品のCPCを求める。
CPC=CVR×単価/目標ROAS
=(平均CVR-標準偏差)×単価/目標ROAS …(2)
【0050】
式(1),(2)で表されるように、算出部12は、対象商品に関するCVRと、対象商品の単価と、目標ROASとに基づいてCPCを求めてもよい。具体的には、算出部12は、対象商品に関するCVRと対象商品の単価との積を目標ROASで割ることでCPCを求めてもよい。この計算によって、実際のROASが目標ROASに近づくようにCPCが決定される。
【0051】
式(1),(2)の根拠は以下に説明する通りである。
ROAS=売上/費用
=(注文数×単価)/(CPC×クリック数)
=(クリック数×CVR×単価)/(CPC×クリック数)
=CVR×単価/CPC
したがって、CPC=CVR×単価/ROAS
【0052】
ステップS26でCVRが閾値Tc未満である場合には処理はステップS28に移り、算出部12予め定められた最低CPCを取得する。最低CPCは任意に設定されて、予めメモリに格納される。
【0053】
ステップS29では、算出部12はステップS27またはS28で得られたCPCを出力する。本実施形態では、算出部12はそのCPCと対象商品の商品IDとを含むCPCデータを生成して、そのCPCデータをCPCデータベース36に格納する。しかし、CPCの出力方法は何ら限定されない。例えば、算出部12は対象商品のCPCを、モニタ上に出力してもよいし、他のコンピュータシステムに送信してもよい。
【0054】
図5を参照しながら、CPCの計算の具体例を説明する。図5は広告主CVRデータベース33、カテゴリCVRデータベース34、および商品CVRデータベース35の例を示す図である。算出部12は、この例で示される4個の商品A1,A2,A3,B1のそれぞれのCPCを以下のように求める。以下の説明では、算出部12がステップS25において、平均CVRから標準偏差を引いた値を、CPCを求めるためのCVRとして決定することを前提とする。加えて、ステップS25で決定されるCVRは閾値Tcより大きいこととする。上述したように、図5におけるCVR、標準偏差、および目標ROASの単位はいずれも%である。
【0055】
商品A1のCVRは商品CVRデータベース35に記憶されていない。したがって、算出部12は、商品A1に対応する広告主Aの広告主CVRデータと、商品A1に対応する商品カテゴリ「シャツ」「トップス」「レディース」「ファッション」のカテゴリCVRデータとを参照する。或る一つの商品が属する商品カテゴリはカテゴリツリーを辿ることで複数抽出することができる。したがって、本実施形態では算出部12は一つの商品について複数のカテゴリCVRデータを参照し得る。商品A1に対応する五つのCVRデータを比較すると「シャツ」の変動係数が最も低いので、算出部12は「シャツ」のカテゴリCVRデータを取得する。この処理はステップS24に対応する。続いて、算出部12はそのカテゴリCVRデータで示される平均CVRから標準偏差を引いた値である「2」をCVRとして決定する。算出部12は上記の式(2)に従って商品A1のCPCを求める。商品A1の単価は2000円であり、商品A1を取り扱う広告主Aの目標ROASは500である。したがって、商品A1のCPCは、(4-2)×2000/500=8(円)である。
【0056】
商品A2のCVRは商品CVRデータベース35に記憶されているので、算出部12はそのCVR、すなわち「4」を用いることを決定する。この処理はステップS23に対応する。続いて、算出部12は上記の式(1)に従って商品A2のCPCを求める。商品A2の単価は2000円であり、商品A2を取り扱う広告主Aの目標ROASは500である。したがって、商品A2のCPCは、4×2000/500=16(円)である。
【0057】
商品A3のCVRは商品CVRデータベース35に記憶されていない。したがって、算出部12は、商品A3に対応する広告主Aの広告主CVRデータと、商品A3に対応する商品カテゴリ「ニット」「トップス」「レディース」「ファッション」のカテゴリCVRデータとを参照する。商品A3に対応する五つのCVRデータを比較すると「広告主A」の変動係数が最も低いので、算出部12は「広告主A」の広告主CVRデータを取得する。この処理はステップS24に対応する。算出部12はその広告主CVRデータで示される平均CVRから標準偏差を引いた値である「1.2」をCVRとして決定する。算出部12は上記の式(2)に従って商品A3のCPCを求める。商品A3の単価は3000円であり、商品A3を取り扱う広告主Aの目標ROASは500である。したがって、商品A3のCPCは、(3-1.8)×3000/500=7.2(円)である。
【0058】
商品B1のCVRは商品CVRデータベース35に記憶されていない。したがって、算出部12は、商品B1に対応する広告主Bの広告主CVRデータと、商品B1に対応する商品カテゴリ「ニット」「トップス」「レディース」「ファッション」のカテゴリCVRデータとを参照する。商品B1に対応する五つのCVRデータを比較すると「トップス」の変動係数が最も低いので、算出部12は「トップス」のカテゴリCVRデータを取得する。この処理はステップS24に対応する。算出部12はそのカテゴリCVRデータで示される平均CVRから標準偏差を引いた値である「0.5」をCVRとして決定する。算出部12は上記の式(2)に従って商品B1のCPCを求める。商品B1の単価は1500円であり、商品B1を取り扱う広告主Bの目標ROASは600である。したがって、商品B1のCPCは、(3-2.5)×1500/600=1.25(円)である。
【0059】
図5の例を参照して説明したように、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在しない場合、すなわち対象商品のCVRが存在しない場合には、算出部12は次のように対象商品のCPCを算出する。すなわち、算出部12は、1以上の商品カテゴリのそれぞれについてのCVRおよび第1変動係数を取得し、広告主のCVRおよび第2変動係数を取得する。そして、算出部12は、1以上の第1変動係数と第2変動係数との中で最も低い変動係数に対応するCVRと、目標ROASとに基づいて、対象商品のCPCを算出する。
【0060】
[効果]
本発明の一側面に係る広告管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備え、少なくとも一つのプロセッサが、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照し、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照し、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定し、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出し、クリック単価を出力する。
【0061】
本発明の一側面に係る広告管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える広告管理システムにより実行される広告管理方法であって、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出するステップと、クリック単価を出力するステップとを含む。
【0062】
本発明の一側面に係る広告管理プログラムは、ウェブサイト上での商品の広告枠としての表示と該商品の取引との関連を示す第1実績データを記憶する第1データベースを参照するステップと、ウェブサイト上での商品のオーガニック検索結果としての表示と該商品の取引との関連を示す第2実績データを記憶する第2データベースを参照するステップと、第1実績データおよび第2実績データの集合に基づいて、対象商品のクリック単価を算出するためのコンバージョン率を決定するステップと、コンバージョン率と、対象商品に対応する広告主の目標広告費用対効果とに基づいて、クリック単価を算出するステップと、クリック単価を出力するステップとをコンピュータに実行させる。
【0063】
このような側面においては、商品の広告枠としての表示に関する実績データだけでなく、商品のオーガニック検索結果としての表示に関する実績データも用いてクリック単価が算出される。オーガニック検索結果も用いることでクリック単価を決めるためのサンプル数が増えるので、広告の適切なクリック単価を決めることができる。
【0064】
他の側面に係る広告管理システムでは、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在する場合に、少なくとも一つのプロセッサが、該集合に基づく対象商品のコンバージョン率を取得してもよい。対象商品のコンバージョン率を用いることで、対象商品について適切なクリック単価を決めることができる。
【0065】
他の側面に係る広告管理システムでは、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在しない場合に、少なくとも一つのプロセッサが、1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する第1実績データと、1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する第2実績データとの集合に基づく、1以上の商品カテゴリのそれぞれについてのコンバージョン率の変動係数を取得し、変動係数が最も低い商品カテゴリのコンバージョン率と、目標広告費用対効果とに基づいて、対象商品のクリック単価を算出してもよい。この処理により、対象商品のコンバージョン率が得られない場合でも、対象商品について最も適切であると推定されるクリック単価を決めることができる。
【0066】
他の側面に係る広告管理システムでは、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在しない場合に、少なくとも一つのプロセッサが、広告主の第1実績データと、広告主の第2実績データとの集合に基づく、広告主のコンバージョン率を取得してもよい。この処理により、対象商品のコンバージョン率が得られない場合でも、対象商品について最も適切であると推定されるクリック単価を決めることができる。
【0067】
他の側面に係る広告管理システムでは、対象商品の第1実績データと対象商品の第2実績データとの集合が存在しない場合に、少なくとも一つのプロセッサが、1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する第1実績データと、1以上の商品カテゴリのそれぞれに対応する第2実績データとの集合に基づく、1以上の商品カテゴリのそれぞれについてのコンバージョン率および第1変動係数を取得し、広告主の第1実績データと、広告主の第2実績データとの集合に基づいて、広告主のコンバージョン率および第2変動係数を取得し、1以上の第1変動係数と第2変動係数との中で最も低い変動係数に対応するコンバージョン率と、目標広告費用対効果とに基づいて、対象商品のクリック単価を算出してもよい。この処理により、対象商品のコンバージョン率が得られない場合でも、対象商品について最も適切であると推定されるクリック単価を決めることができる。
【0068】
[変形例]
以上、本開示をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【0069】
上記実施形態では、CVRを含むデータが広告主CVRデータベース33、カテゴリCVRデータベース34、および商品CVRデータベース35に格納されるが、これらのデータベースは必須ではない。例えば、算出部12は第1実績データベース21および第2実績データベース22を直接に参照して第1実績データおよび第2実績データを取得し、これらの実績データに基づいて、対象商品のCPCを算出するためのCVRを決定してもよい。
【0070】
上記実施形態では、算出部12は、対象商品のCVRを取得できない場合に、広告主CVRデータベース33およびカテゴリCVRデータベース34を参照する。しかし、その場合に広告主CVRデータおよびカテゴリCVRデータの双方を参照することは必須ではない。算出部12は、広告主CVRデータおよびカテゴリCVRデータのいずれか一方のみに基づいて、CPCを算出するためのCVRを決定してもよい。
【0071】
少なくとも一つのプロセッサにより実行される広告管理方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップの一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の2以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正又は削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。
【0072】
広告管理システム内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」という二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。
【符号の説明】
【0073】
1…広告管理システム、11…集計部、12…算出部、100…コンピュータ、101…プロセッサ、110…プログラム、21…第1実績データベース、211…クリック記録、212…成果記録、22…第2実績データベース、221…クリック記録、222…成果記録、30…データベース群、31…広告主データベース、32…商品カテゴリデータベース、33…広告主CVRデータベース、34…カテゴリCVRデータベース、35…商品CVRデータベース、36…CPCデータベース。
図1
図2
図3
図4
図5