JP4859893B2 - 広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ウェブコンテンツと共に表示されるウェブ広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムの分野に関する。

表示されるウェブコンテンツの内容に合わせて広告掲載を行うコンテンツマッチ広告やコンテンツ連動型広告が知られている（例えば、特許文献１参照）。広告主は、掲載したい広告と、その広告に関連するキーワードを指定すると、広告はそのキーワードに関連するコンテンツ（広告媒体）に対して掲載される。ウェブコンテンツの文章内容、キーワードなどを解析して、その内容と関連性の高い広告が配信される仕組みである。広告主にとっては、自らの商品やサービスと関連性の高いウェブサイトやウェブコンテンツに広告を掲載することができるので、高い広告効果を期待できる。即ち、このような広告方法によれば、閲覧者の嗜好にマッチした広告掲載を行うので、ウェブ広告による集客効果、又、費用対効果を向上させることができる。

ところで、このようなコンテンツマッチ広告において、掲載する広告は、時事変動に合わせ変化したほうが、世の中のトレンドに合わせた広告掲載ができて好ましい。例えば、携帯電話について記載されたブログに対して、その携帯電話についての広告を引き当てるのは勿論のこと、新発売の携帯電話の広告や最近キャンペーンなどで使われているキャラクターに関連する広告も表示したいといった具合である。

関連する技術として、広告に関連するニュース記事等を当該広告の補足として掲載し広告に時事を関連させようとするものがある（例えば、特許文献２参照）。ターゲットコンテンツ（広告）を使用して補足的なコンテンツ（例えば、ニュース記事）を作成又は特定し、そのターゲットコンテンツと補足的なコンテンツとを結合して広告を得る。
特開２００８−９７３５１号公報 特開２００６−５１９４２５号公報

しかしながら、従来のコンテンツマッチ広告では、必ずしも世の中のトレンドや時事変動に合わせた広告掲載が反映されるとは限らなかった。例えば、携帯電話について記載されたブログに対してコンテンツマッチ広告が掲載されるとき、記事投稿日から日付が経過してブログのコンテンツが陳腐化すると、そのブログには、現在旧機種となってしまった携帯電話に関する広告が依然掲載される場合がある。また、ＤＶＤや映画について記載されたブログに対してコンテンツマッチ広告が掲載されるとき、記事投稿日から日付が経過してブログのコンテンツが陳腐化すると、そのブログには、現在旧作となってしまったＤＶＤに関する広告が掲載される場合がある。

このように、従来のコンテンツマッチ広告配信の処理に際して、直接的に最新のトレンドや時事が反映されているとはいえず、多くのユーザは新製品や新サービスへの関心が高い中、ユーザの興味を引き付ける広告の配信は、広告効果の観点からも強く望まれる。

特許文献１に記載される発明は、掲載する広告に対してニュース記事等の関連するコンテンツを結合して表示することができるが、広告そのものに関連する文書を引き当てたにすぎず、必ずしもコンテンツに関連する時事に連動した広告を引き当てることはできない。つまり、広告主が時事やトレンドに合わせたキーワードを指定していたとしても、そのキーワードでの広告引き当てが行われない。

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、コンテンツマッチ広告の配信に関して、コンテンツにマッチした広告配信を行なうとともに、時事に連動した広告の配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することにある。

上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置であって、前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出手段と、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツを検索するニュース検索手段と、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出手段と、前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに対して配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索手段とを有することを特徴とする広告配信装置を要旨としている。

また、請求項２に記載されるように、請求項１に記載の広告配信装置において、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを表す単語と、当該ニュースのカテゴリを表す単語に関連する関連単語とが対応付けて登録されたカテゴリ分類データベースを備え、
前記カテゴリ決定手段は、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記カテゴリ分類データベースとに基づいて、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを決定するようにすることができる。

また、請求項３に記載されるように、請求項１又は２に記載の広告配信装置において、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語の、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツとの関連度合いを示す重み値を算出する第一の重み値算出手段を有し、前記ニュース検索手段は、前記第一の重み値算出手段により算出された重み値に基づいて、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツの中から、ニュースコンテンツを検索するようにすることができる。

また、上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項４に記載されるように、ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置であって、前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出手段と、前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、ニュースコンテンツを検索するニュース検索手段と、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出手段と、前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索手段とを有することを特徴とする広告配信装置を要旨としている。

また、請求項５に記載されるように、請求項１ないし４いずれか一項に記載の広告配信装置において、ユーザの検索操作に用いられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置とネットワークを介して接続され、前記第二の特徴語抽出手段は、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツ中に含まれるクエリワードを前記クエリログ記憶装置から取得し、当該クエリワードを特徴語として当該ニュースコンテンツから抽出するようにすることができる。

また、請求項６に記載されるように、請求項１ないし５いずれか一項に記載の広告配信装置において、前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語の、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツとの関連度合いを示す重み値を算出する第二の重み値算出手段を有し、前記広告検索手段は、前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記第二の重み値算出手段により算出された当該特徴語の重み値とに基づいて、前記ウェブコンテンツに配信すべきコンテンツマッチ広告を検索することを特徴とするようにすることができる。

また、請求項７に記載されるように、請求項６に記載の広告配信装置において、前記第二の重み値算出手段は、ニュースコンテンツのニュースタイトル位置における特徴語に、ニュース本文位置における特徴語よりも、大きい重み値を算出するようにすることができる。

また、請求項８に記載されるように、請求項６又は７に記載の広告配信装置において、ユーザの検索操作に用いられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置とネットワークを介して接続され、前記第二の重み値算出手段は、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツにおける特徴語の重み値を算出するとき、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツ中に含まれるクエリワードを前記クエリログ記憶装置から取得し、取得されたクエリワードに、クエリワード以外のワードよりも、大きい重み値を算出するようにすることができる。

なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明によれば、コンテンツマッチ広告の配信に関して、コンテンツにマッチした広告配信を行なうとともに、時事に連動した広告の配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を各実施形態において図面を用いて説明する。

＜システム構成＞
はじめに、具体的な発明の内容を説明する前に、本発明を実施するにあたってのシステム構成について説明する。

（ネットワーク）
図１は、本発明による広告配信装置１、Ｗｅｂサーバ２、ニュースサーバ３、及び端末４が、ネットワーク５を介して接続されているネットワーク構成図である。

広告配信装置１は、本発明に係る広告配信装置（広告配信サーバ）であり、Ｗｅｂサーバ２が提供するコンテンツに関連する広告の配信を行なう。Ｗｅｂサーバ２は、コンテンツサーバであり、端末４からのコンテンツ取得要求に応じてコンテンツを提供する。ニュースサーバ３は、特にニュースに係るコンテンツサーバでニュースコンテンツ（時事情報）を有している。端末４は、広告を含むウェブコンテンツを閲覧するためのクライアント端末である。例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話等の情報処理機器から構成され、ウェブブラウザ（ウェブコンテンツ閲覧ソフトウェア）を備える。ネットワーク５は、有線、無線を含むネットワークで、例えば、インターネット網である。

なお、図１は本発明の一実施形態を説明するにあたっての一構成例を示したものであり、広告配信装置１は、Ｗｅｂサーバ２やニュースサーバ３などと共通のサーバ上に構築してもよいし、さらに後述する内部の機能部やＤＢ（Data Base）を異なるサーバ上に構築してネットワーク５上に配置（接続）してもよい。

（ハードウェア）
ここで、広告配信装置１のハードウェア構成について簡単に説明しておく。広告配信装置１は、主要な構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、補助記憶装置、記憶媒体読取装置、入力装置、表示装置、及び通信装置などを備える。

ＣＰＵは、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、広告配信装置１全体を制御する回路である。また、ＲＯＭは、ＣＰＵで実行される所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を格納するメモリであり、ＲＡＭは、ＣＰＵがＲＯＭに格納された所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を実行して各種の制御を行うときの作業エリア（ワーク領域）として使用するメモリである。

補助記憶装置は、汎用のＯＳ（Operating System）、広告に係る各種ＤＢ、本発明に係るプログラムなどを格納する装置であり、不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが用いられる。なお、上記各種情報は、補助記憶装置以外にも、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk - ROM）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記憶媒体やその他のメディアを記憶されてもよく、これらの記憶媒体に格納された各種情報は、記憶媒体読取装置などのドライブ装置を介して読み取ることが可能である。よって、必要に応じて記録媒体を記憶媒体読取装置にセットすることで、各種情報が得られる。

入力装置は、ユーザ（管理者）が各種入力操作を行うための装置である。入力装置は、マウス、キーボードなどを含む。表示装置は、表示画面を表示する装置である。例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成される。次に、通信装置は、ネットワークを介して他装置との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。

（機能）
図２は、本発明の実施形態に係る広告配信装置１、及びＷｅｂサーバ２の一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。広告配信装置１は、主要な機能として、コンテンツ受信部１０１、コンテンツ特徴語抽出部１０２、カテゴリ分類部１０３、ニュース検索部１０４、ニュース特徴語抽出部１０５、コンテンツマッチ広告検索部１０６、及び広告送信部１０７を含む構成である。また、ＤＢとして、カテゴリ分類ＤＢ１１１、コンテンツマッチ広告ＤＢ／入札ワードＤＢ１１２を備える。

コンテンツ受信部１０１は、Ｗｅｂサーバ２からウェブコンテンツを受信する機能を有している。Ｗｅｂサーバ２からは、ウェブコンテンツから抽出済みのテキスト情報形式で受信してもよい。

コンテンツ特徴語抽出部１０２は、ウェブコンテンツから特徴語を重み値とともに抽出する機能を有している。特徴語は、ウェブコンテンツに含まれる単語から特徴語抽出処理を行って抽出される。例えば、ウェブコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのウェブコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出する。

カテゴリ分類部１０３は、カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、特徴語（及び重み値）に基づいてウェブコンテンツが属するカテゴリに分類する機能を有している。カテゴリ分類ＤＢ１１１は、詳しくは後述するが、コンテンツをカテゴリ分類するために、ニュースサーバ３上のニュースカテゴリに対応させたカテゴリと、そのカテゴリ（名称）に関連する関連単語を対応させて記憶しているＤＢである。関連単語の取得方法は色々であるが、一例として、カテゴリ名称を検索エンジンに投げて検索結果のスニペットから関連単語を取得しておく。なお、スニペットとは、検索エンジンで検索結果のタイトルの下に表示されるテキストのことである。

ニュース検索部１０４は、ニュースサーバ３からニュースコンテンツを検索する機能を有している。ニュースの検索は、カテゴリ分類部１０３で分類されたウェブコンテンツのカテゴリに基づいて行なわれる。具体的には、コンテンツのカテゴリと同一カテゴリのニュースを検索する。また、ニュースの検索は、コンテンツ特徴語抽出部１０２により抽出された特徴語（及び重み値）に基づいて行なわれる。このようにニュース検索部１０４は、カテゴリ又は特徴語のいずれかに基づいてニュースを検索する。詳細はまた後述する。

ニュース特徴語抽出部１０５は、ニュース検索部１０４により検索されたニュースから、特徴語（及び重み値）を抽出する機能を有している。特徴語は、上述した方法と同様でよく、ニュースコンテンツに含まれる単語から特徴語抽出処理を行って抽出される。例えば、ニュースコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所（特に、ニュースタイトル部）、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのニュースコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出する。

また、ニュース特徴語抽出部１０５は、ニュース検索部１０４により検索されたニュースから、特徴語（及び重み値）を抽出するとき、クエリログＤＢ３０１を参照する。クエリログＤＢ３０１は、ニュースと、ニュースに対応するクエリワード（検索語）とを記録したログで、ニュースから特徴語（及び重み値）を抽出するとき、特徴語の重み値の決定に反映できる。詳細は後述する。

コンテンツマッチ広告検索部１０６は、入札ワードを利用してコンテンツマッチ広告ＤＢ１１２から、ニュース特徴語抽出部１０５により抽出された特徴語にマッチしたコンテンツマッチ広告を検索して、配信すべき広告を決定する機能を有している。このコンテンツマッチ広告については、詳細後述する。

広告送信部１０７は、コンテンツマッチ広告検索部１０６により検索された配信されるべきコンテンツマッチ広告をＷｅｂサーバ２に送信する機能を有している。

次に、Ｗｅｂサーバ２の機能についても簡単に説明する。Ｗｅｂサーバ２は、一般的なＷｅｂサーバ機能を有し、主要な機能として、ページ要求受信部２０１、コンテンツ送信部２０２、広告受信部２０３、ページ作成部２０４、及びページ送信部２０５を含む構成である。

ページ要求受信部２０１は、端末４からウェブコンテンツページの要求を受信する。コンテンツ送信部２０２は、そのウェブコンテンツページに表示する（埋め込む）ための広告の配信を受けるため広告配信装置１に対して、コンテンツＤＢ２０６から、ページ作成部２０４を介して、対象となるコンテンツを送信する。広告受信部２０３は、広告配信装置１から広告（コンテンツマッチ広告）を受信する。ページ作成部２０４は、ウェブコンテンツページに広告を埋め込んで最終的に端末４（ひいてはユーザ）に提供するウェブコンテンツページを作成する。ページ送信部２０５は、最終的なウェブコンテンツページを端末４に送信する。

以上、本発明の実施形態に係る広告配信装置１の構成全般について説明を行った。この構成において以下、広告配信装置１の（処理）動作について説明を行う。

＜動作＞
図３は、本発明による広告配信装置１の広告配信処理例を示すフローチャートである。適時図面を参照して以下説明を行う。

ステップＳ３０１で、Ｗｅｂサーバ２から受信したウェブコンテンツからテキスト情報を読み込む。

ステップＳ３０２に進み、コンテンツ特徴語抽出部１０２は、読み込んだテキスト情報から特徴語抽出処理を行う。まず、テキスト情報に含まれる単語を抜き出して、その単語毎に重み値を算出する。重み値は、ウェブコンテンツとその単語との関連度合いを示す値である。重み値は、関連度合い算出の基となる要素、例えば上述したように、ウェブコンテンツ内の単語の出現頻度、出現箇所、文字属性（書体データ）などに基づいて算出される。そのウェブコンテンツ内で出現頻度の高い単語は、直接的にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つし、ウェブコンテンツ内のタイトルを示す箇所等に位置する単語は、要約的にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つ。また。文字属性（フォントサイズ、太文字、下線文字、色文字等）に着目すれば、ウェブコンテンツ作成者が何らかの意図を持ってその単語にフォントを付しているので、同様にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つと考えられるからである。

図４は、ウェブコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。この例では、いわゆるブログと称されるコンテンツであるが、このコンテンツは、タイトルブロックと本文ブロックにブロック分けされている。タイトルブロックに位置する単語は、タイトルやそれに準ずる単語が記載されていることが多く、コンテンツの内容や話題をよく表している。よって、タイトルブロックに位置する単語は大きい重み値を付与する。また、文字フォントが他の文字に比べ大きい単語についても大きい重み値を付与する。よって、単語「主婦」、「子育て」などには大きな重み値が付与される。また、単語「運動」は出現頻度が高く、下線が引かれている箇所もあるため、同様に大きな重み値が付与される。

また、重み値として、世間一般でその単語がどの程度使用されているかを考慮することもできる。単純にその単語を検索エンジンで検索した結果のヒット数に応じて重み値を大きくしてもよいし、一般名詞（普通名詞）より固有名詞の方が商品名等に関連性が高かったり何かしら意味があるものとして同様に重み値を大きくしてもよい。

このような重み付けに関し一例として、文章中の特徴的な単語を抽出するためのアルゴリズム（自然言語処理）であるTF-IDFなどが知られている。コンテンツから得られる単語の出現頻度を表すTF値と、コーパスを検索した結果得られる出現頻度であるDF値（又は逆出現頻度であるIDF値）とからTF-IDF値を求め、TF-IDF値がある閾値以上のもののみを特徴語とすることにより特徴語の抽出を行う。なお、コーパスとは、多数の単語が含まれているデータベースのようなもので、各単語とその出現頻度(DF値)が格納されているものとする。多くのドキュメントに出現する一般的な単語は重要度を下げて、特定のドキュメントにしか出現しない単語の重要度を上げる役割がある。特徴語の抽出条件は、例えば、「TF-IDF値がある閾値以上である単語すべて」、「TF-IDF値がある閾値以上である単語のうち上位Ｎ件の単語」などとする。

このようにどのような単語を特徴語として抽出するかは、弾力的に決定することが可能である。なお、算出された重み値は数値を扱いやすいよう正規化処理をしておく。

図３に戻り、ステップＳ３０３に進み、コンテンツ特徴語抽出部１０２により抽出された特徴語に基づいて、ウェブコンテンツをカテゴリ分類してからカテゴリに基づいてニュースを検索（ニュース検索部１０４）するか、カテゴリ分類せずにその特徴語に基づいてニュースを検索（ニュース検索部１０４）するかで処理を分岐する。また、カテゴリ及び特徴語の両方に基づいてニュースを検索（ニュース検索部１０４）し、最終的に適切な結果を取捨選択してもよい。

ステップＳ３０４に進むと、カテゴリ分類部１０３は、カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、ステップＳ３０２で抽出された特徴語に基づいて、ウェブコンテンツをカテゴリに分類する。図５は、カテゴリ分類ＤＢ１１１のデータ構造を示す模式図である。カテゴリ分類ＤＢ１１１は、コンテンツから抽出された特徴語に基づいて、ウェブコンテンツをカテゴリ分類するために用いられるＤＢで、ニュースサーバ３上のニュースカテゴリ（ニュース分野）に対応させたカテゴリと、そのカテゴリ（名称）に関連する関連単語を対応させて記憶しているＤＢである。関連単語の取得方法は色々考えられるが、例えば、カテゴリ（名称）を検索エンジンに投げて検索結果のスニペットから関連単語（頻出語や特徴語としてもよい）を重み値とともに取得しておく。またここでTF-IDFを利用してもよい。図６は、コンテンツから抽出された特徴語を（仮）カテゴリ分類する様子を示す図である。特徴語によっては、カテゴリが重複するものもあるが重複してもカテゴリ毎に分類しておく。

次にカテゴリ分類部１０３は、特徴語の重み値と関連単語との重み値からスコアを算出する。スコアは、コンテンツに対するカテゴリ毎の関連度合いを表す１つの指標である。図７は、カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。ここでは特徴語と関連単語との重み値を乗算することにより算出できる。なお、これまで精度を高めるために重み値を考慮してきたが、単純に特徴語の出現回数でスコアを算出する方法もある。例えば、カテゴリ「育児」には特徴語が３回、カテゴリ「地域」には特徴語が１回、又カテゴリ「健康」には特徴語が２回出現する場合には、スコアをそれぞれ３、１、２とできる。つまり、スコアは、コンテンツに対するカテゴリ毎の関連度合いを表す指標であればよい。

図８は、スコア順にカテゴリを並び替え、上位カテゴリを抽出する様子を示す図である。カテゴリ分類部１０３によりスコアが算出されたが、スコアの値順（降順）に並び替えて所定上位のカテゴリのみ抽出する。ここでは上位１つのカテゴリを抽出するものとし、それ以下のカテゴリについては線引きを行いニュースの検索に考慮されない。このようにしてこの例では最終的に、ウェブコンテンツは、カテゴリ「育児」に分類された。

図３に戻り、ステップＳ３０５に進み、ニュース検索部１０４は、ニュースサーバ３からニュースを検索する。上述したように、ニュース検索部１０４は、ウェブコンテンツのカテゴリ又は特徴語のいずれかに基づいてニュースを検索する。

まず、ウェブコンテンツのカテゴリに基づいてニュースを検索する。図９は、ニュースサーバ３から検索（取得）されたニュースカテゴリ「育児」に属するニュースコンテンツの一例を示す図である。カテゴリ分類部１０３によりウェブコンテンツは、カテゴリ「育児」に分類されているので、ニュースサーバ３からニュースカテゴリ「育児」に属するニュースコンテンツを、例えば、直近（最新）５件を検索する。上述したように、カテゴリ分類ＤＢ１１１のカテゴリと、ニュースサーバ３からニュースカテゴリは、対応した関係にあるので、ニュース検索部１０４は容易に対応するニュースコンテンツを検索することができる。また、さらにウェブコンテンツと文書的な距離が近いニュースを検索するよう、コンテンツ特徴語抽出部１０２により抽出された特徴語の、カテゴリ分類部１０３により分類されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツとの関連度合いを示す重み値を算出し、ニュース検索部１０４は、算出された重み値に基づいて、分類されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツの中から、ニュースコンテンツを検索することもできる。重み値を算出については、上述の如くTF-IDF等を利用できる。

次に、コンテンツ特徴語抽出部１０２により抽出された特徴語（及び重み値）に基づいてニュースを検索する処理について説明する。図４に戻り、ウェブコンテンツから特徴語（及び重み値）が抽出された様子が示されている。この特徴語（及び重み値）に基づいてニュースを検索する。例えば、直近（例えば、当日）に更新されたニュースコンテンツから、特徴語を含むニュースコンテンツを検索する。また、特徴語の重み値と、ニュースコンテンツの特徴語の重み値から、マッチスコアを算出してもよい。例えば、ベクトル空間モデルなどを利用して、特徴語にマッチするニュースコンテンツとの適合度（関連度）を表すマッチスコアを算出する。ベクトル空間モデルは情報検索を行なうためのアルゴリズムである。重み値をベクトルとみなしてベクトル空間上に表現し、相関量をコサイン、内積、距離等によって計算し関連度を求める。算出されたマッチスコア降順にニュースコンテンツを並び替え、所定上位のものを抽出する。このようにしてニュースコンテンツ毎のマッチスコアを算出し、マッチスコアが所定上位のニュースコンテンツを最終的に取得する。

これまで説明したように、ステップ３０５では、ニュース検索部１０４は、ウェブコンテンツのカテゴリ又は特徴語のいずれかに基づいてニュースコンテンツを検索する。なお、ウェブコンテンツのカテゴリに基づいてニュースコンテンツを検索する場合、検索された複数のニュースコンテンツのニュースカテゴリはすべて同一である。一方、特徴語のいずれかに基づいてニュースコンテンツを検索する場合、特徴語（及び重み）次第なので、ニュースカテゴリ同一とは限らず多岐に渡る場合がある。

ここで、ウェブコンテンツが、比較的同一のカテゴリに属する話題が取り上げられている場合は、ウェブコンテンツのカテゴリ又は特徴語のいずれかに基づいてニュースコンテンツを検索しても、比較的同様なニュースコンテンツが検索される可能性が高い。一方、比較的異なる複数のカテゴリに属する話題が取り上げられている場合は、異なるニュースコンテンツが検索される可能性が高い。ニュースコンテンツの検索がウェブコンテンツのカテゴリに基づく場合、特定のカテゴリに係る広告に絞って広告を決定するので、高い広告効果を得られる場合がある。一方、犠牲（足きり）となる話題も伴う。また、ニュースコンテンツの検索が特徴語に基づく場合、ウェブコンテンツに出現する特徴語広くに渡って関連する広告を決定するので、バランスが取れた広告の配信となると考えられる。

図３、ステップＳ３０６に進む。クエリログＤＢ３０１を参照して、ステップＳ３０５で検索されたニュースコンテンツから特徴語（及び重み）を抽出するときは、ステップＳ３０７で、そのニュースコンテンツに対応するクエリログを取得する。クエリログＤＢ３０１を参照（考慮）しない場合には、クエリログを取得なしにステップＳ３０８に進む。

ここで、ここでいうクエリワードとは、ニュースコンテンツに対応付いたワード（単語）であって、検索エンジンの検索窓に入力された検索ワードをいう。具体的に説明すると、ユーザがあるニュースコンテンツを閲覧し、その直後に検索窓に入力した検索語である。一般に、ユーザはニュース記事中のある特定のワードに興味を持つと、そのワードを検索エンジンで検索するという行動がしばしば見られる。よって、ニュースを閲覧したユーザの行動履歴をトラッキングし、ニュース閲覧直後に検索窓に入力されたワードは、そのニュースにおいてユーザが興味を示したワード、即ち特徴語そのものであるといえる。クエリログＤＢ３０１は、ニュースサーバ３のニュースコンテンツを識別（特定）するニュースコンテンツ識別子と、そのニュースコンテンツに対応するクエリワード（検索語）とを記録したログで、ニュースコンテンツから、特徴語（及び重み値）を抽出するとき、特徴語の抽出及び重み値の決定に反映することができる。図１０は、クエリログの一例を示す図である。

図３、ステップＳ３０８に進み、ニュース特徴語抽出部１０５は、ステップＳ３０５で検索されたニュースコンテンツから、特徴語及び重み値を抽出する。抽出方法は、上述したように、ニュースコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのニュースコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出すればよい。またここでTF-IDFを利用してもよい。

また、ニュースコンテンツ特有の点に着目した単語の重み付けを行うことができる。一般にニュースコンテンツには、タイトル（見出し）が付される。タイトルは、そのニュースコンテンツを要約的に示すので、タイトルに含まれる単語には、より大きな重み値を付与することにより、引き当てられる広告とのコンテンツマッチ（マッチスコア）の精度を高めることができる。

また、クエリログを取得している場合は、クエリログを反映して、特徴語及び重み値の抽出を行なう。具体的には、あるニュースコンテンツで、そのクエリログに記録される単語には大きな重み値を付与する。その単語は、ユーザがそのニュースコンテンツを閲覧したとき、相当な程度をもって興味を示したワードであるといえるからである。

図１１は、ニュースコンテンツから、特徴語及び重み値が抽出された様子を示す図である。上述したように、どのような単語を特徴語として抽出するかは、弾力的に決定することが可能であるが、本発明のニュース特徴語抽出部１０５は、特にニュースコンテンツ特有の点に着目した単語の重み付けや、クエリログを反映しての重み付けを行なっている。

図３、ステップＳ３０９に進み、コンテンツマッチ広告検索部１０６は、ニュースコンテンツから抽出された特徴語及び重み値に基づいて、コンテンツマッチ広告の検索を行なう。コンテンツマッチ広告検索部１０６は、入札ワードを利用してコンテンツマッチ広告ＤＢ１１２から、特徴語（及び重み値）にマッチしたコンテンツマッチ広告を検索して決定する。

図１２は、コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２のデータ構造を示す模式図である。コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２は、広告主が購入した広告（広告コンテンツ）と入札ワードとが対応付けられて登録されるＤＢである。広告主は、広告とその広告に関連する入札ワード（キーワード）を指定して広告を購入する。入札ワードは、配信する広告と広告媒体のコンテンツとマッチさせるためのキーワードである。

図１３は、コンテンツマッチ広告検索部１０６が、入札ワードＤＢ１１２を利用して、広告媒体であるコンテンツと入札ワードとの適合度を表すマッチスコアを算出する様子を示す図である。入札ワードＤＢ１１２には、予め入札ワードとその関連単語（及び重み値）とが対応付けられて登録されている。ニュース特徴語抽出部１０５によりニュースコンテンツから抽出された特徴語の重み値と関連単語の重み値とから、例えば、ベクトル空間モデルなどを利用して広告媒体であるコンテンツと入札ワードとの適合度（関連度）を表すマッチスコアを算出する。ベクトル空間モデルは情報検索を行なうためのアルゴリズムである。重み値をベクトルとみなしてベクトル空間上に表現し、相関量をコサイン、内積、距離等によって計算し関連度を求める。算出されたマッチスコア降順に入札ワードを並び替え、所定上位の入札ワードを抽出する。そして、コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２において、この入札ワードに対応する広告が決定（検索）される。

図３、ステップＳ３０９に進み、コンテンツマッチ広告検索部１０６により配信すべき広告が決定されたので、広告送信部１０７は、Ｗｅｂサーバ２にその広告を送信する。Ｗｅｂサーバ２は広告を受信すると、コンテンツ（広告媒体）に広告（広告情報）を埋め込んで、最終的にウェブコンテンツページとしてユーザの端末４に送信する。そして、端末４においてウェブブラウザ等で広告を含むウェブコンテンツページが表示される。図１４は、表示されるウェブコンテンツページの一例である。広告媒体であるウェブコンテンツ（ブログ）に関連する広告であって、直近のニュース（トレンド）なども反映した広告が配信されている。なお、広告にはテキスト広告、画像広告（バナー）形式を含んでいる。また、テキスト広告、画像広告には、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などのリンク情報が埋め込まれている。

＜総括＞
これまで説明したように、本発明による広告配信装置１は、ウェブコンテンツにマッチしたニュースコンテンツを検索し、そのニュースコンテンツに基づいて、広告の引き当てを行なう。ニュースコンテンツは、トレンドや時事変動に係る情報を有しているので、広告とのマッチ処理に際して直接的に最新のトレンドや時事を反映することができ、よりユーザの興味を引き付ける広告を配信してひいては広告効果の向上が期待できる。

また、広告主サイドからすれば、ウェブコンテンツ（広告掲載媒体）において時事やトレンドに合ったコンテンツを含まない場合でも、広告主が時事やトレンドに合わせたキーワード（入札ワード）を指定していればそのキーワードでの広告の引き当てを行うことができる。

また、ウェブコンテンツに対する広告の引き当てを行う際に、ニュースを介在させることで、ウェブコンテンツからは抽出できないような商品名や企業名等の広告引き当てが容易な特徴語を抽出することができる。

また、ウェブコンテンツとニュースコンテンツとの関連度に基づいてニュースコンテンツを検索することで、ウェブコンテンツの内容に近いニュースに基づいて特徴語を抽出することができるため、ウェブコンテンツの内容に近く且つ時事に連動した広告を引き当てることができる。

以上、本発明によれば、コンテンツマッチ広告の配信に関して、コンテンツにマッチした広告配信を行なうとともに、時事に連動した広告の配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することが可能となる。

なお、本発明の好適な実施の形態、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。

本発明に係るネットワーク構成図である。 本発明の実施形態に係る広告配信装置及びＷｅｂサーバの一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。 本発明による広告配信装置の広告配信処理例を示すフローチャートである。 ウェブコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。 カテゴリ分類ＤＢのデータ構造を示す模式図である。 特徴語をカテゴリ分類する様子を示す図である。 カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。 上位カテゴリを抽出する様子を示す図である。 ニュースコンテンツの一例である。 クエリログを抽出する様子を示す図である。 ニュースコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。 コンテンツマッチ広告ＤＢのデータ構造を示す模式図である。 マッチスコアを算出する様子を示す図である。 表示されるウェブコンテンツページの一例である。

符号の説明

１ 広告配信装置
２ Ｗｅｂサーバ
３ ニュースサーバ
４ 端末
５ ネットワーク
１０１ コンテンツ受信部
１０２ コンテンツ特徴語抽出部
１０３ カテゴリ分類部
１０４ ニュース検索部
１０５ ニュース特徴語抽出部
１０６ コンテンツマッチ広告検索部
１０７ 広告送信部
１１１ カテゴリ分類ＤＢ
１１２ コンテンツマッチ広告ＤＢ／入札ワードＤＢ
２０１ ページ要求受信部
２０２ コンテンツ送信部
２０３ 広告受信部
２０４ ページ作成部
２０５ ページ送信部
２０６ コンテンツＤＢ
３０１ クエリログＤＢ

Claims (11)

1. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置であって、
   前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出手段と、
   前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、
   前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツを検索するニュース検索手段と、
   前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出手段と、
   前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに対して配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索手段と、
   を有することを特徴とする広告配信装置。
2. 前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを表す単語と、当該ニュースのカテゴリを表す単語に関連する関連単語とが対応付けて登録されたカテゴリ分類データベースを備え、
   前記カテゴリ決定手段は、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記カテゴリ分類データベースとに基づいて、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを決定すること、
   を特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
3. 前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語の、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツとの関連度合いを示す重み値を算出する第一の重み値算出手段を有し、
   前記ニュース検索手段は、前記第一の重み値算出手段により算出された重み値に基づいて、前記カテゴリ決定手段により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツの中から、ニュースコンテンツを検索すること、
   を特徴とする請求項１又は２に一項に記載の広告配信装置。
4. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置であって、
   前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出手段と、
   前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記第一の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、ニュースコンテンツを検索するニュース検索手段と、
   前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出手段と、
   前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索手段と、
   を有することを特徴とする広告配信装置。
5. ユーザの検索操作に用いられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置とネットワークを介して接続され、
   前記第二の特徴語抽出手段は、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツ中に含まれるクエリワードを前記クエリログ記憶装置から取得し、当該クエリワードを特徴語として当該ニュースコンテンツから抽出すること、
   を特徴とする請求項１ないし４いずれか一項に記載の広告配信装置。
6. 前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語の、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツとの関連度合いを示す重み値を算出する第二の重み値算出手段を有し、
   前記広告検索手段は、前記第二の特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記第二の重み値算出手段により算出された当該特徴語の重み値とに基づいて、前記ウェブコンテンツに配信すべきコンテンツマッチ広告を検索すること、
   を特徴とする請求項１ないし５いずれか一項に記載の広告配信装置。
7. 前記第二の重み値算出手段は、ニュースコンテンツのニュースタイトル位置における特徴語に、ニュース本文位置における特徴語よりも、大きい重み値を算出すること、
   を特徴とする請求項６に記載の広告配信装置。
8. ユーザの検索操作に用いられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置とネットワークを介して接続され、
   前記第二の重み値算出手段は、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツにおける特徴語の重み値を算出するとき、前記ニュース検索手段により検索されたニュースコンテンツ中に含まれるクエリワードを前記クエリログ記憶装置から取得し、取得されたクエリワードに、クエリワード以外のワードよりも、大きい重み値を算出すること、
   を特徴とする請求項６又は７に記載の広告配信装置。
9. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを表す単語と、当該ニュースのカテゴリを表す単語に関連する関連単語とが対応付けて登録されたカテゴリ分類データベースを備え、前記ウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置における広告配信方法であって、
   前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出工程と、
   前記第一の特徴語抽出工程により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツの属するニュースのカテゴリを決定するカテゴリ決定工程と、
   前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記カテゴリ決定工程により決定されたニュースのカテゴリに属するニュースコンテンツを検索するニュース検索工程と、
   前記ニュース検索工程により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出工程と、
   前記第二の特徴語抽出工程により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに対して配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索工程と、
   を有することを特徴とする広告配信方法。
10. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、広告媒体であるウェブコンテンツに応じて広告の配信を行なう広告配信装置における広告配信方法であって、
    前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第一の特徴語抽出工程と、
    前記ニュースコンテンツ配信装置から、前記第一の特徴語抽出工程により抽出された特徴語に基づいて、ニュースコンテンツを検索するニュース検索工程と、
    前記ニュース検索工程により検索されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する第二の特徴語抽出工程と、
    前記第二の特徴語抽出工程により抽出された特徴語に基づいて、前記ウェブコンテンツに対して配信すべきコンテンツマッチ広告を検索する広告検索工程と、
    を有することを特徴とする広告配信方法。
11. 請求項９又は１０に記載の広告配信方法をコンピュータに実行させるための広告配信制御プログラム。

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