JP6715883B2 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processing apparatus, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6715883B2 JP6715883B2 JP2018118529A JP2018118529A JP6715883B2 JP 6715883 B2 JP6715883 B2 JP 6715883B2 JP 2018118529 A JP2018118529 A JP 2018118529A JP 2018118529 A JP2018118529 A JP 2018118529A JP 6715883 B2 JP6715883 B2 JP 6715883B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- bid
- advertisement
- information processing
- rate
- amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。例えば、端末装置は、ウェブページ内に広告枠が配置されている場合は、広告配信のリクエストを広告配信装置に送信する。そして、端末装置は、リクエストを受信した広告配信装置から配信される広告を広告枠に表示する。 In recent years, with the rapid spread of the Internet, advertisement distribution via the Internet has been actively performed. For example, the terminal device transmits a request for advertisement distribution to the advertisement distribution device when the advertisement frame is arranged in the web page. Then, the terminal device displays the advertisement distributed from the advertisement distribution device that received the request in the advertisement frame.
広告に関する技術として、例えば、ＲＴＢを利用して純広告を配信することにより、通常は純広告を優先的に配信しつつ、入札応答の金額によってはＤＳＰからの広告も配信することによってインターネット広告配信による収益を最大化する技術が提案されている。 As a technology related to advertisement, for example, by delivering a pure advertisement by using RTB, normally, the pure advertisement is preferentially delivered, and the advertisement from the DSP is also delivered by delivering the advertisement from the DSP depending on the bid response amount. Have been proposed to maximize the profits from
しかしながら、上記の従来技術では、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、広告の配信枠への配信の入札要求に対する配信の対価の情報および配信内容情報を各々含む複数の入札応答を受信し、受信した複数の入札応答のうち最も有利な対価の情報を含む入札応答を決定して入札を行う。そして、上記の従来技術では、複数の入札応答のうち予め広告提供との間で優先的に配信することを定められた優先入札応答の配信内容を、対価の情報にかかわらず優先的に決定する。 However, in the above-mentioned conventional technique, it is not always possible to determine an appropriate bid amount associated with advertisement distribution. For example, in the above-described conventional technique, a plurality of bid responses including information on a consideration for delivery and delivery content information for a bid request for delivery to an advertisement delivery slot are received, and the most advantageous bid response among the plurality of received bid responses is received. Make a bid by determining a bid response that includes consideration information. Further, in the above-described conventional technique, the delivery content of the priority bid response, which is determined in advance to be preferentially delivered to the advertisement provider among the plurality of bid responses, is preferentially determined regardless of the price information. ..
このような上記の従来技術では、例えば、広告配信による収益を最大化することができたとしても、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができるとは限らない。 In such a conventional technique as described above, for example, even if the profit from the advertisement distribution can be maximized, it is not always possible to determine an appropriate bid amount associated with the advertisement distribution.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of determining an appropriate bid amount associated with advertisement distribution.
本願にかかる情報処理装置は、広告コンテンツが表示される広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札を行う情報処理装置であって、所定の入札額で入札した場合に、前記情報処理装置に入稿されている広告コンテンツにおける前記入札に対する落札状況の実績に関する実績情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された実績情報と、前記落札状況に関する目標値とに基づいて、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する決定部とを有することを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application is an information processing apparatus that makes a bid in response to an advertisement request corresponding to an advertisement frame in which advertisement content is displayed, and when a bid is made at a predetermined bid amount, the information processing apparatus enters the information processing apparatus. Based on the acquisition unit that acquires actual result information regarding the actual result of the successful bid situation for the bid in the advertisement content that is being drafted, the actual result information acquired by the acquisition unit, and the target value regarding the successful bid condition, the advertisement space is set. And a deciding unit for deciding a bid amount for the corresponding advertisement request.
実施形態の一態様によれば、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができるといった効果を奏する。 According to the aspect of the embodiment, it is possible to determine an appropriate bid amount associated with advertisement distribution.
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application will be described with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Further, in the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and the duplicated description will be omitted.
〔１．入札額決定処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる入札額決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる入札額決定処理の一例を示す図である。実施形態にかかる入札額決定処理は、情報処理装置１００によって行われる。
[1. Bid amount determination process)
First, an example of a bid amount determination process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a bid amount determination process according to the embodiment. The bid amount determination processing according to the embodiment is performed by the
また、実施形態にかかる入札システム１は、図１に示すように、端末装置１０と、ＳＳＰ装置６０と、ＤＳＰ装置７０−１と、ＤＳＰ装置７０−２と、情報処理装置１００とを含む。ＳＳＰは「Supply-Side Platform」の略である。ＤＳＰは「Demand-Side Platform」の略である。また、端末装置１０、ＳＳＰ装置６０、ＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２、情報処理装置１００は、図２に示すネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。
Further, the bidding system 1 according to the embodiment includes, as shown in FIG. 1, a
図１の例では、入札システム１には、３台のＤＳＰ装置（ＤＳＰ装置７０−１、７０−２、情報処理装置１００）が含まれるが、入札システム１に含まれるＤＳＰ装置の数は限定されない。また、各ＤＳＰ装置を区別して表記する必要が無い場合には、単に「ＤＳＰ装置７０」と表記する。また、図１に示す入札システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のＳＳＰ装置が含まれてよい。なお、実施形態にかかる情報処理装置１００もＤＳＰ装置７０と同等の機能を有するためＤＳＰ装置７０に含まれる装置である。
In the example of FIG. 1, the bidding system 1 includes three DSP devices (DSP devices 70-1, 70-2, information processing device 100), but the number of DSP devices included in the bidding system 1 is limited. Not done. Further, when it is not necessary to distinguish each DSP device for description, it is simply described as “
次に、入札システム１に含まれる各装置を管理する事業主について説明する。まず、ＳＳＰ装置６０は、「メディア配信業者ＫＧ１」によって管理される。また、図１の例では、ウェブページＰ１は、メディア配信業者ＫＧ１により配信されるコンテンツ（メディア）であるものとする。次に、ＤＳＰ装置７０−１は、広告主から依頼された広告を配信する広告配信業を行う広告業者Ｇ１によって管理される。また、ＤＳＰ装置７０−２は、広告主から依頼された広告を配信する広告配信業を行う広告業者Ｇ２によって管理される。実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告主から依頼された広告を配信する広告配信業を行う広告業者Ｇ３によって管理される。広告業者Ｇ１〜Ｇ３は、一般に広告代理店等とも呼ばれる。また、メディア配信業者ＫＧ１、広告業者Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３は、全て異なる事業主であるものとする。
Next, a business owner who manages each device included in the bidding system 1 will be described. First, the
次に、入札システム１に含まれる各装置について説明する。端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、端末装置１０は、ユーザ操作に従い、各種コンテンツのリクエストを送信したり、リクエストにより配信されたコンテンツを表示したりする。例えば、端末装置１０は、広告コンテンツの配信を要求する広告リクエストをＳＳＰ装置に送信する。
Next, each device included in the bidding system 1 will be described. The
ＳＳＰ装置６０は、広告リクエストに応じて広告を配信する広告配信サービスを提供する。具体的には、ＳＳＰ装置６０は、所定のプラットフォーム（例えば、ＤＳＰに入札要求を行い、各ＤＳＰ装置からの配信を希望する広告の入札を取得し、取得した広告に基づいて、配信する広告を決定する。例えば、ＳＳＰ装置６０は、端末装置１０からの広告リクエストに対して配信する広告の入札を、各種ＤＳＰ装置に要求する。図１の例では、ＳＳＰ装置６０は、ＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２、情報処理装置１００それぞれに対して入札要求することにより、ＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２、情報処理装置１００それぞれから入札を受け付ける。また、ＳＳＰ装置６０が入札を受け付けるとは、ＤＳＰ装置から入札額の設定を受け付けることを意味する。
The
なお、本実施形態では、ＳＳＰ装置６０は、ＣＰＭ（Cost Per Mille）で入札を受け付けるものとする。ＣＰＭとは、インプレッション単価とも呼ばれ、広告コンテンツを１０００回表示させるための広告費用である。したがって、ＳＳＰ装置６０が例えば、ＤＳＰ装置から入札額１００円で入札を受け付けた場合、入札額としてＣＰＭ１００円で入札を受け付けたことを意味する。以下の実施形態では、入札額「〇〇円」といった表記を用いるが、これはＣＰＭ「〇〇円」と言い換えることができる。
In this embodiment, the
また、ＳＳＰ装置６０は、受け付けた入札額を用いてオークション処理を行うことで、落札者を決める。図１の例では、ＳＳＰ装置６０は、ＤＳＰ装置７０−１（広告業者Ｇ１）、ＤＳＰ装置７０−２（広告業者Ｇ２）、情報処理装置１００（広告業者Ｇ３）の中から落札者を決める。これにより、落札者は、入札対象の広告コンテンツを広告リクエスト元のユーザ（端末装置１０）に対して、配信させることができるようになる。このようなことから、ＳＳＰ装置６０によって行われるオークション処理とは、所定の広告枠に広告コンテンツが掲載される権利である掲載権の獲得に対して各広告業者が入札額で争う、といったものである。
In addition, the
ＤＳＰ装置７０−１および７０−２は、ＳＳＰ装置６０からの要求に対して広告を入札する装置である。例えば、ＤＳＰ装置７０−１および７０−２は、ＳＳＰ装置６０からの入札要求に対して、入札額（ＣＰＭ）を設定して広告を入札する。また、ＤＳＰ装置７０−１および７０−２は、任意のロジックを用いて、広告主から受け付けている広告コンテンツの中から入札対象の広告コンテンツを決定する。
The DSP devices 70-1 and 70-2 are devices that bid an advertisement in response to a request from the
次に、情報処理装置１００が現状行っている入札額決定処理であって、この後説明する実施形態にかかる入札額決定処理の前提となる処理を示す。実施形態にかかる入札額決定処理と区別するために、現状行われている入札額決定処理を「前提処理」と言い換えることにする。情報処理装置１００は、現状、図１に示すステップＳ３−３において、かかる前提処理を行っている。情報処理装置１００は、ＤＳＰ装置の一種であるため、ＤＳＰ装置７０と同様にＳＳＰ装置６０からの要求に対して広告を入札する。例えば、情報処理装置１００は、広告主から広告コンテンツの入稿と、当該広告コンテンツに対するＣＰＣ（Cost Per Click）の設定とを受け付ける。そして、情報処理装置１００は、入稿されている各広告コンテンツのＣＰＣに基づいて、入稿されている各広告コンテンツの中から入札対象の広告コンテンツを決定する。このとき、情報処理装置１００は、ＣＰＣとＣＴＲ（Click Through Rate）とを乗じることにより算出されるｅＣＰＭ（effective Cost Per Mille）に基づいて、入札対象の広告コンテンツを決定することもできる。
Next, a bid amount determination process currently performed by the
このような状態において、情報処理装置１００は、決定した入札対象の広告コンテンツに対応するＣＰＣに対して所定の変換処理を行うことによりＣＰＣをＣＰＭに変換する。上述したように、ＳＳＰ装置６０は、ＣＰＭでの入札を受け付けているため、情報処理装置１００は、ＣＰＣをＣＰＭに変換する。
In such a state, the
この変換処理の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤｘを入札対象の広告コンテンツとして決定しており、広告コンテンツＡＤｘに対応するＣＰＣは５０円であるとする。また、情報処理装置１００は、この５０円を８０円に変換することによりＣＰＭ「８０円」で入札したとする。すなわち、情報処理装置１００は、入札額８０円でＳＳＰ装置６０に対して入札したとする。かかる入札額８０円には、当然であるが広告業者Ｇ３の予算が使用される。
An example of this conversion processing will be shown. For example, the
また、ＳＳＰ装置６０によるオークション処理により、情報処理装置１００に対応する広告業者Ｇ３が落札者となったとする。かかる場合、広告業者Ｇ３はＳＳＰ装置６０のメディア配信業者ＫＧ１に対して入札額８０円を支払うことになる。また、情報処理装置１００により決められた入札対象の広告コンテンツＡＤｘがＳＳＰ装置６０によってユーザに配信される（ユーザの端末装置１０によって表示される）。
Further, it is assumed that the auction process by the
このようにして、情報処理装置１００がオークション処理に競り勝つ度に広告コンテンツＡＤｘは表示されるが、例えば、１０００回表示されるまでの間に、広告コンテンツＡＤｘが１回しかクリックされなかったとする。広告コンテンツＡＤｘにはＣＰＣ「５０円」が設定されているため、かかる場合、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤｘの入稿元（広告主）に対して、５０円しか課金することができない。そうすると、情報処理装置１００は、入札額に８０円を費やしているため、課金額５０円との差額３０円が赤字となる。
In this way, the advertisement content ADx is displayed each time the
一方で、例えば、１０００回表示されるまでの間に、広告コンテンツＡＤｘが２回クリックされたとする。広告コンテンツＡＤｘにはＣＰＣ「５０円」が設定されているため、かかる場合、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤｘの入稿元（広告主）に対して、１００円課金することができる。そうすると、情報処理装置１００は、入札額に８０円を費やしているため、課金額１００円との差額２０円を儲けることができる。
On the other hand, for example, it is assumed that the advertisement content ADx is clicked twice before being displayed 1000 times. Since CPC “50 yen” is set in the advertising content ADx, in this case, the
以上説明したように、情報処理装置１００は、実施形態にかかる入札システム１において、広告主からは広告入稿およびＣＰＣの設定を受け付ける一方で、ＣＰＭで入札を行う。このような関係上、情報処理装置１００は、入札対象の広告コンテンツがどれくらいクリックされるかを考慮して損失が抑えられるよう最適な入札額を設定する必要がある。このようなことから、例えば、情報処理装置１００は、入札対象の広告コンテンツについてＣＴＲを予測し、予測したＣＴＲとＣＰＣを用いて、ｅＣＰＭを算出する。そして、情報処理装置１００は、算出したｅＣＰＭを用いて、収益損失を考慮した最適な値のＣＰＭへと変換を行う。そして、情報処理装置１００は、変換後のＣＰＭを入札額として決定する。
As described above, in the bidding system 1 according to the embodiment, the
さて、情報処理装置１００は、上記前提処理により、最適な値のＣＰＭへと変換を行う旨説明したが、情報処理装置１００は、前提処理では、必ずしも高精度にＣＰＭ変換を行うことができるとは限らず、赤字を増やしてしまう場合もある。また、広告業者Ｇ３は、情報処理装置１００を用いて、ユーザから送信される全ての広告リクエストに対して、入札するのではなく、不要な広告リクエストに対する入札を行わず、必要とする広告リスエストにだけ入札したいと考えている。
Although it has been described that the
広告業者Ｇ３は、例えば、あるウェブページに自身の広告コンテンツが表示されても、広告効果が見込めない（広告コンテンツの評価値が低い）ことが実績等から判明している場合、このウェブページに表示されるための広告リクエストは不要と考える。一方、広告業者Ｇ３は、例えば、別のウェブページに自身の広告コンテンツが表示された場合、広告効果が見込める（広告コンテンツの評価値が高い）ことが実績等から判明している場合、この別のウェブページに表示されるための広告リクエストは必要と考える。例えば、広告業者Ｇ３は、別のウェブページに自身の広告コンテンツが表示された場合、ＣＶＲ（Conversion Rate）が所定値より高くなり、ＣＰＡ（Cost Per Acquisition）が所定値より低くなることが見込める場合、この別のウェブページに表示されるための広告リクエストは必要と考える。ＣＰＡは、広告コンテンツによってコンバージョンにつながった（新規顧客を獲得した）場合における、新規顧客の獲得人数あたりの費用を示す。ＣＰＡは、広告費用をコンバージョン数で除算することで求められ、ＣＰＡの値が低いほど、広告の効率がよいことを意味している。 The advertiser G3, for example, when the advertisement effect cannot be expected even if its own advertising content is displayed on a certain web page (the evaluation value of the advertising content is low), it is found on this web page. I don't think the ad request to be displayed is required. On the other hand, the advertiser G3, for example, when the advertisement effect is expected (the evaluation value of the advertisement content is high) when the advertisement content of itself is displayed on another web page, it is determined from this result. I think we need an ad request to be displayed on our web page. For example, when it is expected that the advertising agent G3 will have a CVR (Conversion Rate) higher than a predetermined value and a CPA (Cost Per Acquisition) lower than a predetermined value when its advertising content is displayed on another web page. , I think you need an ad request to be displayed on this separate web page. The CPA indicates the cost per acquired number of new customers when the conversion leads to the conversion (the new customer is acquired) by the advertising content. The CPA is calculated by dividing the advertising cost by the number of conversions, and the lower the CPA value, the more effective the advertising.
ここで、必要な広告リスエストだからといって、例えば、広告業者Ｇ３は、情報処理装置１００を用いて、他業者の入札額と比べて高額だと思われる入札額で入札した場合、高確率で落札者となることができる一方で、予算を大幅に浪費し結果的に赤字を招くかもしれない。このようなことから、広告業者Ｇ３は、必要な広告リクエストに対応するオークションにおける落札状況（後述する落札率）を制御または最適化したいと考える。例えば、広告業者Ｇ３は、必要な広告リクエストに対応するオークションにおいて自身が落札者となれる落札率を制御または最適化したいと考える。言い換えれば、広告業者Ｇ３は、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツが、必要な広告リクエストに対応する広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなる確率を制御または最適化したいと考える。
Here, for example, if the advertiser G3 uses the
しかしながら、情報処理装置１００の前提処理では、上述したような広告業者Ｇ３が望む事項を実現できるように入札額を決定することができない。したがって、情報処理装置１００は、前提処理に代わって、上述したような広告業者Ｇ３が望む事項を実現できるような入札額を決定するために、実施形態にかかる入札額決定処理を行う。
However, in the precondition process of the
具体的には、情報処理装置１００は、広告コンテンツが表示される広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札を行うサーバ装置である。そして、情報処理装置１００は、所定の入札額で入札した場合に、自装置に入稿されている広告コンテンツにおける入札に対する落札状況の実績に関する実績情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した実績情報と、落札状況に関する目標値とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
Specifically, the
ここで、入札により広告コンテンツが広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなることは、情報処理装置１００が入札競争に勝利し広告業者Ｇ３が落札者となる（広告業者Ｇ３が掲載権を得る）ことを示す。
Here, the fact that the advertising content becomes the advertising content to be displayed in the advertising space by bidding means that the
より具体的には、情報処理装置１００は、落札状況として、所定の入札額で入札した場合に、自装置に入稿されている広告コンテンツが広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を取得する。また、かかる落札率は、言い換えれば、情報処理装置１００が入札競争に勝利し広告業者Ｇ３が落札者となった確率、あるいは、広告業者Ｇ３が掲載権を得た確率である。なお、以下の実施形態では、落札率を「ｗｉｎ ｒａｔｅ」と表記する場合がある。
More specifically, the
また、情報処理装置１００は、実績情報に基づき算出されたモデルであって、所定の入札額と落札率との相関を示す相関モデルを取得する。そして、情報処理装置１００は、落札状況に関する目標値として、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
In addition, the
さて、以下では、情報処理装置１００が前提処理に代わって行う入札額決定処理の一例について説明する。また、ここでは、入札システム１での処理の全体の流れも示す。
Now, an example of a bid amount determination process performed by the
まず、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に従って、所定のサーバ装置からウェブページＰ１を取得したものとする。図１に示すようにウェブページＰ１には、広告コンテンツが表示される広告枠Ｆ１が含まれる。したがって、端末装置１０は、広告枠Ｆ１に表示される広告コンテンツを配信するよう広告リクエストをＳＳＰ装置６０に送信する（ステップＳ１）。
First, it is assumed that the
ＳＳＰ装置６０は、端末装置１０から広告リクエストを受信すると、かかる広告リクエストに対して配信する広告コンテンツについて入札するよう入札要求をＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２および情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。例えば、ＳＳＰ装置６０は、広告枠Ｆ１に広告コンテンツが掲載される権利である掲載権のオークションのために入札するよう入札要求をＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２および情報処理装置１００に送信する。
When the
ここで、ＤＳＰ装置７０−１は、ステップＳ２で送信された入札要求を受信したことに応じて、入札対象の広告コンテンツと入札対象の広告コンテンツでの入札額とを決定する決定処理を行う（ステップＳ３−１）。かかる例では、ＤＳＰ装置７０−１は、自装置について各広告主から受け付けている広告コンテンツの中から、広告コンテンツＡＤｘ１を入札対象の広告コンテンツとして決定したものとする。また、ＤＳＰ装置７０−１は、入札額（ＣＰＭ）を７０円と決定したものとする。また、これによりＤＳＰ装置７０−１は、広告コンテンツＡＤｘ１を入札対象の広告コンテンツとして、ＣＰＭ「７０円」をＳＳ装置６０に対して入札する（ステップＳ４−１）。
Here, the DSP device 70-1 performs the determination process of determining the bid content and the bid amount for the bid content in response to the bid request transmitted in step S2. Step S3-1). In this example, it is assumed that the DSP device 70-1 determines the advertisement content ADx1 as the bid-targeted advertisement content from the advertisement content received from each advertiser for the device itself. In addition, the DSP device 70-1 determines that the bid amount (CPM) is 70 yen. Further, as a result, the DSP device 70-1 bids the CPM “70 yen” to the
また、ＤＳＰ装置７０−２は、ステップＳ２で送信された入札要求を受信したことに応じて、入札対象の広告コンテンツと入札対象の広告コンテンツでの入札額とを決定する決定処理を行う（ステップＳ３−２）。かかる例では、ＤＳＰ装置７０−２は、自装置について各広告主から受け付けている広告コンテンツの中から、広告コンテンツＡＤｘ２を入札対象の広告コンテンツとして決定したものとする。また、ＤＳＰ装置７０−２は、入札額（ＣＰＭ）を６０円と決定したものとする。また、これによりＤＳＰ装置７０−２は、広告コンテンツＡＤｘ２を入札対象の広告コンテンツとして、ＣＰＭ「６０円」をＳＳ装置６０に対して入札する（ステップＳ４−２）。
In addition, the DSP device 70-2 performs a determination process of determining the bid content of the bid target advertisement content and the bid amount of the bid target advertisement content in response to the bid request transmitted in step S2 (step S2). S3-2). In this example, it is assumed that the DSP device 70-2 determines the advertisement content ADx2 as the bid-targeted advertisement content from the advertisement content received from each advertiser for the device itself. Further, the DSP device 70-2 determines that the bid amount (CPM) is 60 yen. Further, as a result, the DSP device 70-2 bids the CPM “60 yen” to the
また、情報処理装置１００は、ステップＳ２で送信された入札要求を受信したことに応じて、入札対象の広告コンテンツと入札対象の広告コンテンツでの入札額とを決定する入札額決定処理を行う（ステップＳ３−３）。かかる例では、情報処理装置１００は、入稿されている各広告コンテンツのＣＰＣ（ｅＣＰＭでもよい）に基づいて、入札対象の広告コンテンツを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ＣＰＣが最も高い広告コンテンツを入札対象の広告コンテンツとして決定する。かかる例では、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ３１を入札対象の広告コンテンツとして決定したものとする。また、入札対象の広告コンテンツＡＤ３１に対して広告主に設定されているＣＰＣは５０円であるものとする。
In addition, the
ここで、情報処理装置１００は、所定の入札額で入札した場合に、自装置に入稿されている広告コンテンツが広告枠Ｆ１に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を、後述する実績情報記憶部１２２に有している。すなわち、情報処理装置１００は、ＳＳＰ装置６０によって実行されるオークション処理の中で広告業者Ｇ３が広告枠Ｆ１に対応する落札者となった落札率の実績情報を実績情報記憶部１２２に有している。なお、かかる実績情報は、情報処理装置１００が、前述した前提処理により決定した入札額で入札を行った際の実績情報である。
Here, the
また、情報処理装置１００は、実績情報に基づいて、入札額と落札率との相関を示す相関モデルＭＤ１を算出し、算出した相関モデルＭＤ１についても実績情報記憶部１２２内に格納している。図１の例（ステップＳ３−３−２に示す例）に示す通り、情報処理装置１００は、実績情報に基づいて、落札率（ｘ）と入札額（ｂ１）との相関を示す相関モデルＭＤ１を算出している。したがって、相関モデルＭＤ１はｂ１＝ｆ（ｘ）によって表される。相関モデルＭＤ１によると、前提処理による入札では、入札額が大きいほど落札率は高くなる傾向にあることがわかる。また、相関モデルＭＤ１はｂ１＝ｆ（ｘ）によって表されることから、情報処理装置１００は、例えば、所定の落札率を相関モデルＭＤ１に入力することにより、出力として入札額を得ることができる。
The
ステップＳ３−３の説明に戻る。ステップＳ３−３において、情報処理装置１００は、まず、落札状況に関する目標値を決定する。具体的には、情報処理装置１００は、落札状況に関する目標値として、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を決定する。例えば、情報処理装置１００は、広告枠に広告コンテンツが表示された際のＣＴＲおよびＣＶＲがより高い広告枠ほど高い目標落札率を決定することができる。図１の例では、情報処理装置１００は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストでの入札について、目標落札率３０％を決定したとする。
Returning to the description of step S3-3. In step S3-3, the
ここで、情報処理装置１００は、相関モデルＭＤ１に対して目標落札率３０％を入力することにより出力された入札額を入札に用いることもできる。しかしながら、相関モデルＭＤ１は過去の実績情報に基づき算出されたものであるため、出力された入札額で入札したとしても高精度に目標落札率３０％を達成できるとは限らない。
Here, the
そこで、情報処理装置１００は、ステップＳ３−３−１の処理を行う。ステップＳ３−３−１の処理の一例を示す。情報処理装置１００は、例えば、所定期間の間に目標落札率３０％を達成するためには、実際には、どのような入札額とすればよいか探る。例えば、情報処理装置１００は、様々な落札率を設定し、設定した落札率に対応する入札額での試行を繰り返し、所定期間の間に目標落札率３０％へ収束させるためには、試行回数の中で今回はどのような値の落札率が期待されるかといった期待落札率を算出する。
Therefore, the
より具体的には、情報処理装置１００は、実施形態にかかる入札額決定処理（ステップＳ３−３での決定処理）により決定された入札額（後述する最終入札額）で入札した場合の落札率を目標落札率３０％へと収束させるために、実施形態にかかる入札額決定処理により決定された入札額での入札の試行を繰り返すうえで、今回の入札額決定処理で決定した入札額での入札で期待される落札率である期待落札率を算出する。この点について、ステップＳ３−３に示す収束モデルＳＭＤを用いて説明する。
More specifically, the
例えば、情報処理装置１００は、１回目の試行として、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率５％を算出（設定）し、期待落札率５％を相関モデルＭＤ１に適用した場合の入札額に基づいて、１回目の入札額として入札額Ｎ１を決定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ１で入札を行うことにより所定期間での実際の落札率の遷移情報を取得する。
For example, when the
また、情報処理装置１００は、所定期間経過後、２回目の試行として、例えば、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率１０％を算出し、期待落札率１０％を相関モデルＭＤ１に適用した場合の入札額に基づいて、２回目の入札額として入札額Ｎ２を決定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ２で入札を行うことにより所定期間での実際の落札率の遷移情報を取得する。
In addition, the
例えば、１回目の試行から２回目の試行にかけて、落札率は上昇したが目標落札率３０％には到達しなかったとする。かかる場合、情報処理装置１００は、３回目の試行では、例えば、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率２０％を算出して、期待落札率２０％と相関モデルＭＤ１とから入札額Ｎ３を決定する。情報処理装置１００は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ３で入札を行うことにより所定期間での実際の落札率の遷移を取得する。
For example, from the first trial to the second trial, it is assumed that the winning bid rate has risen but has not reached the target winning bid rate of 30%. In such a case, in the third trial, the
このようにして、情報処理装置１００は、各回の試行で取得した遷移情報により、収束モデルＳＭＤを得ることができる。つまり、情報処理装置１００は、Ｘ１回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％に到達しなかった場合、次のＸ２回目では、例えば、Ｘ１回目の期待落札率より高い期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、情報処理装置１００は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。
In this way, the
また、情報処理装置１００は、Ｘ２回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％を超えてしまった場合、Ｘ３回目では、Ｘ１回目の期待落札率とＸ２回目の期待落札率との間の値で期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、情報処理装置１００は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。
Further, when the bid amount corresponding to the expected successful bid rate at the X2 time exceeds the target successful bid rate of 30%, the
また、情報処理装置１００は、Ｘ３回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％を下回ってしまった場合、Ｘ４回目では、Ｘ２回目の期待落札率とＸ３回目期待標落札率との間の値で期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、情報処理装置１００は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。
In addition, when the bid amount corresponding to the expected successful bid rate at the X3th time is lower than the target successful bid rate of 30%, the
情報処理装置１００は、このように試行を繰り返すことで、収束モデルＳＭＤを取得することができ、取得した収束モデルＳＭＤの形状、すなわち収束モデルＳＭＤが示す値（各回に対応する期待落札率）に基づいて、今回用いるべき期待落札率を算出する（ステップＳ３−３−２）。
The
今回の試行（例えば、１０回目の試行）において、情報処理装置１００は、相関モデルＭＤ１に期待落札率３５％を入力することにより、入札額ｂ１を出力したとする。このように相関モデルＭＤ１を用いて算出された入札額ｂ１を「モデル入札額ｂ１」と表記する。
In this trial (for example, the 10th trial), it is assumed that the
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３−３−２で算出したモデル入札額ｂ１と、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザ（ユーザＵ１）に対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報とに基づいて、入札に用いる最終的な入札額（最終入札額）を決定する（ステップＳ３−３−３）。最終入札額の決定方法については後述する。図１の例では、情報処理装置１００は、ＣＰＭ「８０円」を最終入札額として算出したものとする。
Next, the
そうして、情報処理装置１００は、広告コンテンツＡＤ３１を入札対象の広告コンテンツとして、ＣＰＭ「８０円」をＳＳＰ装置６０に対して入札する（ステップＳ４−３）。このようなことから、図１の例は、情報処理装置１００が１０回目の試行において、最終入札額８０円を算出し、算出した入札額８０円をＳＳＰ装置６０に入札した例を示す。したがって、情報処理装置１００は、１０回目以外の各回においても当該回で算出した期待落札率を用いて最終入札額を決定し、決定した最終入札額で入札した際の落札率を実際の落札率として計測することで、ステップＳ３−３−１で説明した収束モデルＳＭＤを取得することができる。
Then, the
さて、次に、ＳＳＰ装置６０は、ＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２、情報処理装置１００から入札額を受け付けたことにより、受け付けた入札額を用いてオークション処理を実行する（ステップＳ５）。例えば、ＳＳＰ装置６０は、ＤＳＰ装置７０−１、ＤＳＰ装置７０−２、情報処理装置１００のうち、最も高い入札額で入札した装置の管理主を落札者として決定する。図１の例では、情報処理装置１００が最も高いＣＰＭ「８０円」で入札しているため、ＳＳＰ装置６０は、広告業者Ｇ３を落札者と決定する。
By the way, next, the
また、ＳＳＰ装置６０は、セカンドプライスオークションを採用しているため、２番目に高い入札額であるＣＰＭ「７０円」を広告業者Ｇ３に対して課金する課金額として決定する。したがって、ＳＳＰ装置６０は、所定のタイミングで、広告業者Ｇ３に対して「７０円」を支払うよう請求する。
Further, since the
また、不図示であるが、ＳＳＰ装置６０は、情報処理装置１００に対して、落札者となった旨を通知する。そうすると、情報処理装置１００は、入札対象の広告コンテンツＡＤ３１をＳＳＰ装置６０に送信する。ＳＳＰ装置６０は、情報処理装置１００から受信した広告コンテンツＡＤ３１をユーザＵ１の端末装置１０に配信する（ステップＳ６）。そして、端末装置１０は、広告枠Ｆ１に広告コンテンツＡＤ３１が表示されたウェブページＰ１を表示画面に表示する。
Although not shown, the
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、図１の例では、ステップＳ３−３において前提処理に代わる入札額決定処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、所定の入札額で入札した場合に、自装置に入稿されている広告コンテンツにおける入札に対する落札状況の実績に関する実績情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した実績情報と、落札状況に関する目標値とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
As described above, the
これにより、情報処理装置１００は、広告業者Ｇ３が望むような落札率を実現可能な最適な入札額を決定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができる。
As a result, the
〔２．システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる入札システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる入札システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる入札システム１は、図２に示すように、端末装置１０と、ＳＳＰ装置６０と、ＤＳＰ装置７０−１〜７０−ｘと、情報処理装置１００とを含む。また、端末装置１０、ＳＳＰ装置６０、ＤＳＰ装置７０−１〜７０−ｘ、情報処理装置１００は、図２に示すネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、不図示であるが実施形態にかかる入札システム１には、広告コンテンツが表示される媒体であるコンテンツ（例えば、ウェブページ）を配信するコンテンツサーバが含まれてよい。
[2. System configuration]
Next, the configuration of the bidding system according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the bidding system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the bidding system 1 according to the embodiment includes a
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
[3. Configuration of information processing device]
Next, the
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ＳＳＰ装置６０との間で情報の送受信を行う。
(About communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、広告情報記憶部１２１と、実績情報記憶部１２２と、範囲情報記憶部１２３と、フィルタリング情報記憶部１２４と、目標落札率記憶部１２５と、入札情報記憶部１２６とを有する。
(About storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes an advertisement
（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告主により入稿された広告コンテンツに関する各種情報を記憶する。ここで、図４に実施形態にかかる広告情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、広告情報記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「ＣＰＣ」、「ＣＴＲ」、「ｅＣＰＭ」、「ＣＶＲ」、「ＣＰＡ」といった項目を有する。
(About advertisement information storage unit 121)
The advertisement
「広告主ＩＤ」は、広告主または広告主によって利用される端末装置を識別する識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、「広告コンテンツ」を識別する識別情報である。「広告コンテンツ」は、実際に入稿された広告コンテンツであり、広告コンテンツを形成するデータといえる。図４の例では、「広告コンテンツ」として「ＤＡ１１」といったように概念的な記号を用いているが、実際には、テキストデータ、画像データ、動画データ等である。 The “advertiser ID” indicates identification information that identifies an advertiser or a terminal device used by the advertiser. The “advertisement ID” is identification information that identifies the “advertisement content”. The “advertising content” is the actually submitted advertising content and can be said to be the data forming the advertising content. In the example of FIG. 4, a conceptual symbol such as “DA11” is used as the “advertisement content”, but actually it is text data, image data, moving image data, or the like.
「ＣＰＣ」は、広告コンテンツが１回選択された際に、かかる広告コンテンツの入稿元である広告主へ請求する課金額の単価である課金額単価である。広告主は、例えば、自身の広告コンテンツがより掲載され易いように情報処理装置１００に対してＣＰＣを設定する。したがって、ＣＰＣは入札単価とも呼ばれる。「ＣＴＲ」（クリック率）は、広告コンテンツが選択される確率を示す。
"CPC" is a unit price of a charge amount that is charged to an advertiser who is a source of the advertisement content when the advertisement content is selected once. For example, the advertiser sets the CPC for the
「ｅＣＰＭ」は、ＣＴＲとＣＰＣとを乗じることにより算出される値であり、広告コンテンツを評価する評価値の一つである。「ＣＶＲ」（コンバージョン率）は、ユーザが広告コンテンツを選択する行動に続いて商品またはサービスの購入や資料請求等の販売者にとって利益につながる行動を起こす確率である。ＣＰＡは、広告コンテンツによってコンバージョンにつながった（新規顧客を獲得した）場合における、新規顧客の獲得人数あたりの費用を示す。 “ECPM” is a value calculated by multiplying CTR and CPC, and is one of evaluation values for evaluating advertisement content. The “CVR” (conversion rate) is the probability that the user performs an action that is profitable for the seller such as purchase of a product or service and request for data, following the action of selecting the advertisement content. The CPA indicates the cost per acquired number of new customers when the conversion leads to the conversion (the new customer is acquired) by the advertising content.
すなわち、図４の例では、広告主ＩＤ「Ｍ１１」によって識別される広告主（広告主Ｍ１１）によって、広告ＩＤ「ＡＤ１１」によって識別される広告コンテンツ（広告コンテンツＡＤ１１）が入稿された例を示す。また、図４の例では、広告主Ｍ１１によってＣＰＣ「４０円」が設定された例を示す。また、図４の例では、広告コンテンツＡＤ１１はＣＴＲ「０．０２」、ｅＣＰＭ「０．８」、ＣＶＲ「０．０１」、ＣＰＡ「１５，０００」である例を示す。なお、情報処理装置１００は、初めて入稿されたされたため、例えば、ＣＴＲが不明な広告コンテンツについては、既存の手法を用いてＣＴＲを予測してもよい。同様に、情報処理装置１００は、ＣＶＲも予測してもよい。
That is, in the example of FIG. 4, an example in which the advertisement content (advertisement content AD11) identified by the advertisement ID “AD11” is submitted by the advertiser (advertiser M11) identified by the advertiser ID “M11” Show. Further, the example of FIG. 4 shows an example in which the CPC “40 yen” is set by the advertiser M11. Further, in the example of FIG. 4, the advertisement content AD11 is an example in which the CTR is “0.02”, the eCPM is “0.8”, the CVR is “0.01”, and the CPA is “15,000”. Since the
（実績情報記憶部１２２）
実績情報記憶部１２２は、ＳＳＰ装置６０によるオークション処理により広告コンテンツにおける入札に対する落札状況の実績に関する実績情報を記憶する。かかる実績情報は、情報処理装置１００が、図１で説明した前提処理により決定した入札額で入札をおこなった際の実績情報である。ここで、図５に実施形態にかかる実績情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、実績情報記憶部１２２は、「広告枠ＩＤ」、「入札日時」、「入札額（ＣＰＭ）」、「落札率」、「相関モデル」といった項目を有する。
(Result information storage unit 122)
The record
「広告枠ＩＤ」は、広告枠を識別する識別情報である。また、「広告枠ＩＤ」は、広告リクエストが送信されるきっかけとなった広告枠であって、オークション（入札）の対象となった広告枠を識別する識別情報である。「入札日時」は、「広告枠ＩＤ」によって識別される広告枠に対応する広告リクエストに応じて行われたオークションにおいて、情報処理装置１００が入札を行った日時を示す。
The “advertising space ID” is identification information for identifying the advertising space. The "advertisement frame ID" is identification information that identifies the advertisement frame that is the target of the auction (bid), which is the advertisement frame that triggered the transmission of the advertisement request. The “bid date and time” indicates the date and time when the
「入札額（ＣＰＭ）」は、情報処理装置１００が入札の際に用いた入札額であって、図１で説明した前提処理により決定された入札額を示す。「落札率」は、「入札額（ＣＰＭ）」で入札した場合に、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツが「広告枠ＩＤ」によって識別される広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率を示す。
“Bid amount (CPM)” is the bid amount used by the
「相関モデル」は、実績情報に基づき算出されたモデルであって、入札額と落札率との実績情報に基づき生成された相関を示す相関モデルを示す。入札は広告枠毎に行われるため、各広告枠に対応する「相関モデル」は、図５に示す通り、広告枠毎の実績情報から算出される。 The “correlation model” is a model calculated based on the performance information, and indicates a correlation model showing the correlation generated based on the performance information of the bid amount and the winning bid rate. Since a bid is made for each advertising space, the “correlation model” corresponding to each advertising space is calculated from the performance information for each advertising space, as shown in FIG.
すなわち、図５の例では、広告枠ＩＤ「Ｆ１」によって識別される広告枠（広告枠Ｆ１）に対応する広告リクエストに応じて行われたオークションにおいて、入札日時「２０１８年４月１日」に入札額（ＣＰＭ）「５０円」で入札されたという実績があることを示す。また、入札額（ＣＰＭ）「５０円」で入札した場合の落札率は、「３０％」であった例を示す。また、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストに応じて行われたオークションにおける入札の実績情報に基づいて、相関モデルＭＤ１が算出された例を示す。 That is, in the example of FIG. 5, in the auction performed in response to the advertisement request corresponding to the advertisement frame (advertisement frame F1) identified by the advertisement frame ID “F1”, the bid date is “April 1, 2018”. It indicates that there is a track record that the bid amount (CPM) was "50 yen". In addition, an example in which the successful bid rate is “30%” when the bid amount (CPM) is “50 yen” is shown. Further, an example in which the correlation model MD1 is calculated based on the record information of the bid in the auction performed in response to the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is shown.
（範囲情報記憶部１２３について）
範囲情報記憶部１２３は、情報処理装置１００が入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報を記憶する。ここで、図６に実施形態にかかる範囲情報記憶部１２３の一例を示す。図６の例では、範囲情報記憶部１２３は、「広告枠ＩＤ」、「ユーザグループＩＤ」、「ｅＣＰＭ範囲」、「入札額範囲」といった項目を有する。
(Regarding range information storage unit 123)
The range
「広告枠ＩＤ」は、広告枠を識別する識別情報である。「ユーザグループＩＤ」は、「ｅＣＰＭ範囲」に応じて分けられたグループであってユーザのグループを識別する識別情報を示す。ｅＣＰＭは、ＣＴＲ×ＣＰＣにより算出される値である。したがって、広告コンテンツをクリックし易いユーザ、すなわちクリック率が高く、結果的により高いｅＣＰＭとして、例えば、１０００以上のｅＣＰＭを期待（ｅＣＰＭの期待値が１０００以上）できるユーザが属するグループにユーザグループＩＤ「ＵＧ１」が対応付けられる。 The “advertising space ID” is identification information for identifying the advertising space. The “user group ID” indicates identification information for identifying a group of users, which is a group divided according to the “eCPM range”. eCPM is a value calculated by CTR×CPC. Therefore, the user group ID “” belongs to a group to which a user who easily clicks on the advertising content, that is, a user who can expect an eCPM of 1000 or more (eCPM expected value of 1000 or more) as a higher eCPM with a high click rate as a result. "UG1" is associated.
「ｅＣＰＭ範囲」は、ユーザに期待されるｅＣＰＭの値であるｅＣＰＭの期待値の範囲を示す。例えば、１０００以上のｅＣＰＭを期待できるユーザは、ユーザグループＩＤ「ＵＧ１」によって識別されるグループに属される。 The “eCPM range” indicates the range of the expected eCPM value, which is the eCPM value expected by the user. For example, a user who can expect 1000 or more eCPMs belongs to the group identified by the user group ID “UG1”.
「入札額範囲」は、広告枠に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザに対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報を示す。「入札額範囲」は、入札額の最小値と最大値によって示される範囲情報である。図６の例では、ユーザグループＩＤ「ＵＧ１」によって識別されるグループに対しては、「入札額範囲」の最小値として「Ｐｍｉｎ１」、最大値として「Ｐｍａｘ１」が対応付けられる。例えば、より高いｅＣＰＭが期待できるユーザ、すなわち図６の例では、ユーザグループＩＤ「ＵＧ１」に属するユーザから広告リクエストが送信されたことにより、発生したオークションでは、情報処理装置１００は、より高い入札額を決定することができる。 The “bid amount range” is a range set for a user who is a transmission source who has transmitted an advertisement request corresponding to an advertisement space, and indicates range information indicating a range of bid amounts that can be bid. The “bid amount range” is range information indicated by the minimum and maximum bid amounts. In the example of FIG. 6, the group identified by the user group ID “UG1” is associated with “P min1 ”as the minimum value and “P max1 ” as the maximum value of the “bid amount range”. For example, in an auction that occurs because an advertisement request is transmitted from a user who can expect a higher eCPM, that is, a user who belongs to the user group ID “UG1” in the example of FIG. The amount can be determined.
ここで、図１０を用いて、入札額範囲についてより詳細に説明する。図１０は、入札額範囲を説明する説明図である。上記の通り、ユーザは、広告コンテンツに対するクリックし易さとして、例えば、ｅＣＰＭの期待値に応じて、各グループに属される。図１０の例では、ｅＣＰＭの期待値「１０００」以上で、広告コンテンツを最もクリックし易いと考えられるユーザは、ユーザグループＵＧ１に所属させられている。また、ｅＣＰＭの期待値「５００−１０００」の間で、平均的なユーザは、ユーザグループＵＧ２に所属させられている。また、ｅＣＰＭの期待値「５００」未満で、広告コンテンツを最もクリックし難いと考えられるユーザは、ユーザグループＵＧ３に所属させられている。 Here, the bid amount range will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a bid amount range. As described above, the user belongs to each group according to, for example, the expected value of eCPM as the ease of clicking on the advertising content. In the example of FIG. 10, a user who has the expected value of eCPM of “1000” or more and who is likely to click the advertisement content most easily is assigned to the user group UG1. Moreover, the average user is made to belong to the user group UG2 between the expected values “500-1000” of the eCPM. Further, a user who is less than the expected value of eCPM of “500” and is considered to be the most difficult to click the advertisement content is assigned to the user group UG3.
例えば、情報処理装置１００は、ｅＣＰＭの期待値が高いユーザほど、当該ユーザの広告リクエストに対応するオークションにおいて、高い入札額を決定することができる。なぜなら、より高い入札額で入札することにより落札者となった場合、入札対象の広告コンテンツが１０００回表示されるまでの間に、より多くのクリックを望めるため、広告主へのＣＰＣ課金により、入札に用いた金額以上の額を広告主から回収できる可能性が高くなるためである。
For example, the
このようなことから、図１０に示すように、ｅＣＰＭの期待値「１０００」以上のユーザグループＵＧ１には、入札額範囲として、当グループを含めた３グループのうち最も高い最小値と最大値での入札額範囲を示す範囲情報が対応付けられる。他の２グループについても考え方は同様であるため説明は省略する。 From this, as shown in FIG. 10, the user group UG1 having the expected value of eCPM of “1000” or more has the highest minimum and maximum values among the three groups including this group as the bid price range. The range information indicating the bid amount range is associated. Since the idea is the same for the other two groups, the description is omitted.
（フィルタリング情報記憶部１２４について）
フィルタリング情報記憶部１２４は、広告リクエストのフィルタリングに用いられる情報を記憶する。具体的には、フィルタリング情報記憶部１２４は、危険性の高い広告リクエストをフィルターするためのリスト情報（ホワイトリスト）や、広告業者Ｇ３が必要とする広告リクエストであるか否かを判定するためのリスト情報（ブラックリスト）を記憶する。ここで、図７に実施形態にかかるフィルタリング情報記憶部１２４の一例を示す。図７の例では、フィルタリング情報記憶部１２４は、フィルタリング情報記憶部１２４−１およびフィルタリング情報記憶部１２４−２に分けられる。
(Regarding the filtering information storage unit 124)
The filtering
図７の例では、フィルタリング情報記憶部１２４−１は、ホワイトリストに対応し、「配信業者ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「広告枠ＩＤ」、「ＳＳＰＩＤ」といった項目を有する。「配信業者ＩＤ」は、メディア配信業者を識別する識別情報を示す。「コンテンツＩＤ」は、メディア配信業者によって配信されるコンテンツを識別する識別情報を示す。「広告枠ＩＤ」は、広告枠を識別する識別情報を示す。「ＳＳＰＩＤ」は、メディア配信業者によって管理されるＳＳＰ装置を識別する識別情報を示す。 In the example of FIG. 7, the filtering information storage unit 124-1 corresponds to the white list and has items such as “distributor ID”, “content ID”, “advertisement space ID”, and “SSPID”. “Distributor ID” indicates identification information for identifying the media distributor. The “content ID” indicates identification information that identifies the content distributed by the media distributor. The “advertising space ID” indicates identification information for identifying the advertising space. “SSPID” indicates identification information for identifying an SSP device managed by a media distributor.
すなわち、図７の例では、配信業者ＩＤ「ＫＧ１」によって識別されるメディア配信業者（メディア配信業者ＫＧ１）は、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」によって識別されるＳＳＰ装置を利用しており、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」によって識別されるＳＳＰからは、コンテンツＩＤ「Ｐ１」によって識別されるコンテンツが配信されることが定義されている例を示す。 That is, in the example of FIG. 7, the media distributor (media distributor KG1) identified by the distributor ID “KG1” uses the SSP device identified by the SSPID “SSP11”, and the media distributor by the SSPID “SSP11”. An example in which it is defined that the content identified by the content ID “P1” is distributed from the identified SSP is shown.
このように定義されていることにより、情報処理装置１００は、広告リスエストとが正規な広告リクエストであるか否かを判定することができる。図１の例を用いると、情報処理装置１００は、フィルタリング情報記憶部１２４−１を参照することで、広告リクエスト（入札要求でもよい）が、ＳＳＰ装置６０のメディア配信業者ＫＧ１に属するウェブページＰ１の広告枠Ｆ１からの広告リクエストによるものと判定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、広告リクエストの出所が定義されていることから、かかる広告リクエストが正規な広告リクエストであると判定することができる。
With this definition, the
また、図７の例では、フィルタリング情報記憶部１２４−２は、ブラックリストに対応し、「広告枠ＩＤ」、「評価値」といった項目を有する。「評価値」は、広告枠ＩＤによって識別される広告枠に表示された広告コンテンツの評価値を示す。かかる評価値は、限定されず、例えば、ＣＴＲやｅＣＰＭ等である。例えば、情報処理装置１００は、広告枠ＩＤに対応付けられる評価値が所定値以下である場合、かかる広告枠ＩＤが示す広告枠を含むコンテンツはパフォーマンスの悪いコンテンツと判定する。また、情報処理装置１００は、このようなパフォーマンスの悪いコンテンツに自身の広告コンテンツが表示されたとしても広告効果は見込めないため、かかる広告枠ＩＤが示す広告枠に対応する広告リクエストは不要な広告リクエストと判定する。
Further, in the example of FIG. 7, the filtering information storage unit 124-2 corresponds to the blacklist and has items such as “advertisement space ID” and “evaluation value”. The “evaluation value” indicates the evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame identified by the advertisement frame ID. The evaluation value is not limited and is, for example, CTR or eCPM. For example, when the evaluation value associated with the advertisement frame ID is equal to or smaller than the predetermined value, the
（目標落札率記憶部１２５について）
目標落札率記憶部１２５は、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を記憶する。ここで、図８に実施形態にかかる目標落札率記憶部１２５の一例を示す。図８の例では、目標落札率記憶部１２５は、「枠グループＩＤ」、「広告枠ＩＤ」、「目標落札率」といった項目を有する。「枠グループＩＤ」、「広告枠ＩＤ」、「目標落札率」との対応付けは、ＣＴＲおよびＣＶＲに基づく値が大きい広告枠ほど、当該広告枠に対応する広告リクエストでのオークションに対し、高い入札額で入札する、といった考えを基になされている。
(Regarding the target winning bid rate storage unit 125)
The target successful bid rate storage unit 125 stores the target successful bid rate, which is the target value of the successful bid rate when a bid is placed in response to an advertisement request corresponding to an advertising space. Here, FIG. 8 shows an example of the target successful bid rate storage unit 125 according to the embodiment. In the example of FIG. 8, the target winning bid rate storage unit 125 has items such as “frame group ID”, “advertising frame ID”, and “target winning rate”. The association with the "frame group ID", the "advertisement frame ID", and the "target winning bid rate" is higher for an ad frame having a larger value based on CTR and CVR than for an auction in an advertisement request corresponding to the ad frame. It is based on the idea of bidding at the bid price.
「枠グループＩＤ」は、広告枠が属するグループである枠グループを識別する識別情報を示す。「広告枠ＩＤ」は、「枠グループＩＤ」が示す枠グループに属する広告枠を識別する識別情報を示す。「目標落札率」は、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値を示す。 The “frame group ID” indicates identification information that identifies a frame group to which the advertisement frame belongs. The “advertising frame ID” indicates identification information for identifying the advertising frame belonging to the frame group indicated by the “frame group ID”. The “target winning bid rate” indicates a target value of the winning bid rate when a bid is placed in response to an advertisement request corresponding to an advertising space.
すなわち、図８の例では、枠グループＩＤ「ＦＧＩＤ１」によって識別される枠グループには、広告枠Ｆ１、Ｆ５・・・が属しており、情報処理装置が、広告枠Ｆ１、Ｆ５・・・に対応する広告リクエストにおけるオークションに対して目標落札率「３０％」を設定している例を示す。 That is, in the example of FIG. 8, the advertisement frames F1, F5,... To belong to the frame group identified by the frame group ID “FGID1”, and the information processing apparatus sets the advertisement frames F1, F5,. An example is shown in which the target winning bid rate “30%” is set for the auction in the corresponding advertisement request.
ここで、図１１を用いて、目標落札率についてより詳細に説明する。図１１は、目標落札率を説明する説明図である。ウェブページに含まれる広告枠は、広告コンテンツが表示された際の評価値として、例えば、ＣＴＲおよびＣＶＲに基づく値に応じて、各枠グループに属される。例えば、各広告枠は、評価値として、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値に応じて、各枠グループに属される。図１１の例では、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値「Ｕ１％」以上で、表示された広告コンテンツが最もクリックされ易くかつコンバージョンに繋がり易くなると考えられる広告枠は、枠グループＦＧＩＤ１に所属させられている。また、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値「Ｕ２％−Ｕ１％」の間で、平均的な広告枠は、枠グループＦＧＩＤ２に所属させられている。また、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値「Ｕ２％」未満で、表示された広告コンテンツが最もクリックされ難くかつコンバージョンに繋がり難いと考えられる広告枠は、枠グループＦＧＩＤ３に所属させられている。
Here, the target winning bid rate will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating the target winning bid rate. The advertisement frame included in the web page belongs to each frame group according to the evaluation value when the advertisement content is displayed, for example, a value based on CTR and CVR. For example, each advertisement frame belongs to each frame group according to a value obtained by multiplying CTR and CVR as an evaluation value. In the example of FIG. 11, the advertising space that is most likely to be clicked and is likely to be linked to the conversion when the displayed advertising content is more than “U 1 %” obtained by multiplying CTR and CVR is assigned to the frame group FGID1. Has been. Further, between the values obtained by multiplying the CTR and
例えば、情報処理装置１００は、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値が高い枠グループに属する広告枠ほど、当該広告枠の広告リクエストに対応するオークションにおいて、高い目標落札率を設定することができる。
For example, the
基本的に目標落札率が高いほど、その目標落札率を達成するためにより高い入札額で入札する必要があると考えられる。例えば、不用意に高い入札額で入札した場合、広告コンテンツが選択されなかったとしたら、広告主への課金額で入札にかけた入札額を回収することができなくなるといったリスクがある。しかしながら、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値がより高い広告枠であれば、例えば、この広告枠に表示された広告枠についてより高いＣＴＲやコンバージョン数が期待できるため、目標達成率を達成するために高い入札額で入札したとしても、広告主への課金額で入札にかけた入札額を回収できる可能性が高くなる。このような理由から、図１１に示すように、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値が高い枠グループほど、高い目標落札率が設定される。 Basically, it is considered that the higher the target winning bid rate is, the higher the bid price needs to be to achieve the target winning bid rate. For example, if a bid is inadvertently placed at a high bid amount and there is no advertisement content selected, there is a risk that the bid amount for the bid cannot be collected at the amount charged to the advertiser. However, if the advertisement frame has a higher value obtained by multiplying the CTR and the CVR, for example, a higher CTR or conversion number can be expected for the advertisement frame displayed in this advertisement frame, and therefore, in order to achieve the target achievement rate. Even if a bid is made at a high bid amount, there is a high possibility that the bid amount bid for the advertiser can be collected. For this reason, as shown in FIG. 11, a higher target winning bid rate is set for a frame group having a higher value obtained by multiplying CTR and CVR.
（入札情報記憶部１２６について）
入札情報記憶部１２６は、目標落札率に収束するよう、期待落札率を用いて調整された実際の落札率の遷移を記憶する。ここで、図９に実施形態にかかる入札情報記憶部１２６の一例を示す。図９の例では、入札情報記憶部１２６は、「広告枠ＩＤ」、「目標落札率」、「時間経過」、「期待落札率」、「実測値」といった項目を有する。
(About bid information storage unit 126)
The bid
「広告枠ＩＤ」は、広告枠を識別する識別情報を示す。「目標落札率」は、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値を示す。「時間経過」は、時間帯を示す。例えば、所定の１日の間に「目標落札率」へと収束させたい場合、所定の１日における１時間あるいは１分毎の「時間経過」に応じて、実際に測定された落札率が「実測値」として記憶される。なお、図９の例では、「目標落札率」および「実測値」に概念的な記号を用いているが、実際には算出あるいは測定された数値が入力される。 The “advertising space ID” indicates identification information for identifying the advertising space. The “target winning bid rate” indicates a target value of the winning bid rate when a bid is placed in response to an advertisement request corresponding to an advertising space. “Elapsed time” indicates a time zone. For example, when it is desired to converge to the "target winning bid rate" during a predetermined day, the actually measured winning bid rate is "according to the elapsed time" for each hour or minute on the given day. It is stored as a “measured value”. Note that, in the example of FIG. 9, conceptual symbols are used for the “target winning bid rate” and the “actually measured value”, but actually calculated or measured numerical values are input.
図１では、ステップＳ３−３−１において収束モデルＳＭＤを示したが、落札率の遷移を示す収束モデルＳＭＤは、図９において広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる「実測値」を繋ぐことにより得られる。 In FIG. 1, the convergence model SMD is shown in step S3-3-1, but the convergence model SMD showing the transition of the winning bid rate is to connect the “measured value” associated with the advertisement frame ID “F1” in FIG. 9. Obtained by.
（その他の記憶部について）
不図示であるが、情報処理装置１００は、ユーザ情報を記憶する記憶部を有してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ毎に当該ユーザの広告コンテンツに対する評価値（例えば、ＣＴＲやｅＣＰＭ等）を対応付けて記憶してもよい。
(About other storage units)
Although not shown, the
（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
(Regarding the control unit 130)
Returning to FIG. 3, in the control unit 130, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), and the like execute various programs stored in a storage device inside the
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、モデル生成部１３２と、範囲設定部１３３と、受信部１３４と、広告制御部１３５と、判定部１３６と、算出部１３７と、決定部１３８と、入札部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a model generation unit 132, a
（取得部１３１にいて）
取得部１３１は、所定の入札額で入札した場合に、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツにおける入札に対する落札状況の実績に関する実績情報を取得する。例えば、取得部１３１は、落札状況として、所定の入札額で入札した場合に、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツが広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を取得する。
(In the acquisition unit 131)
When the bidder bids at a predetermined bid amount, the acquisition unit 131 acquires actual result information on the actual successful bid status for the bid in the advertising content submitted to the
図４で説明した通り、実績情報記憶部１２２には、ＳＳＰ装置６０によるオークション処理により広告コンテンツが広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなったことを示す落札率の実績情報であって、前提処理により決定した入札額で入札をおこなった際の実績情報が予め記憶されている。したがって、取得部１３１は、実績情報記憶部１２２から、各広告枠ＩＤに対応付けられる実績情報を取得する。図４の例では、取得部１３１は、広告枠ＩＤ「Ｆ１」については、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる「入札額」と「落札率」とを取得する。
As described with reference to FIG. 4, the actual result
（モデル生成部１３２について）
モデル生成部１３２は、取得部１３１により取得された実績情報に基づいて、入札額と落札率との相関を示す相関モデルを生成する。例えば、モデル生成部１３２は、図４の例では、広告枠ＩＤに対応付けられる実績情報に基づいて、当該広告枠ＩＤが示す広告枠での相関モデルを生成する。また、モデル生成部１３２は、広告枠毎に生成した相関モデルを実績情報記憶部１２２に格納する。
(About model generation unit 132)
The model generation unit 132 generates a correlation model showing the correlation between the bid amount and the successful bid rate, based on the performance information acquired by the acquisition unit 131. For example, in the example of FIG. 4, the model generation unit 132 generates a correlation model in the advertisement frame indicated by the advertisement frame ID, based on the performance information associated with the advertisement frame ID. The model generation unit 132 also stores the correlation model generated for each advertisement frame in the performance
図４の例では、モデル生成部１３２は、広告枠Ｆ１に対して相関モデルＭＤ１を生成している。すなわち、モデル生成部１３２は、ＳＳＰ装置６０によるオークション処理により情報処理装置１００の広告コンテンツが広告枠Ｆ１に対する表示対象の広告コンテンツとなったことを示す落札率の実績情報に基づいて、相関モデルＭＤ１を生成した例を示す。
In the example of FIG. 4, the model generation unit 132 generates the correlation model MD1 for the advertisement frame F1. That is, the model generation unit 132, based on the record information of the successful bid rate indicating that the advertisement content of the
相関モデルＭＤ１は、例えば、落札率（ｘ）と入札額（ｂ１）との相関を示すモデルである。したがって、相関モデルＭＤ１はｂ１＝ｆ（ｘ）によって表すことができる。また、かかる例は、モデル生成部１３２が、相関モデルＭＤ１として、ｂ１＝ｆ（ｘ）を算出（生成）したことを示す。例えば、落札率（ｘ）として目標落札率が判明している場合、情報処理装置１００は、この目標落札率を相関モデルＭＤ１に入力することにより、入札額ｂ１（モデル入札額ｂ１）を算出することができる。
The correlation model MD1 is, for example, a model showing the correlation between the winning bid rate (x) and the bid amount (b 1 ). Therefore, the correlation model MD1 can be represented by b 1 =f(x). Further, this example shows that the model generation unit 132 calculates (generates) b 1 =f(x) as the correlation model MD1. For example, when the target successful bid rate is known as the successful bid rate (x), the
（範囲設定部１３３について）
範囲設定部１３３は、広告枠に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザに対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報を設定する。図６および図１０で説明した通り、範囲設定部１３３は、「ｅＣＰＭ範囲」に応じてユーザグループを設定する。また、範囲設定部１３３は、ｅＣＰＭの期待値が高いユーザほど、当該ユーザの広告リクエストに対応するオークションにおいて、高い入札額を決定することができるとの観点から、「ｅＣＰＭ範囲」が高いユーザグループほど、高い入札額範囲を設定する。
(Regarding range setting unit 133)
The
例えば、範囲設定部１３３は、図１０に示すように、ｅＣＰＭの期待値「１０００」以上のユーザグループＵＧ１には、入札額範囲として、当グループを含めた３グループのうち最も高い最小値と最大値での入札額範囲を示す範囲情報を設定する。
For example, as shown in FIG. 10, the
なお、範囲情報記憶部１２３において、「ユーザグループＩＤ」、「ｅＣＰＭ範囲」、「入札額範囲」の設定、「ユーザグループＩＤ」と「ｅＣＰＭ範囲」と「入札額範囲」との対応付けは、範囲設定部１３３によって行われるのではなく、人手によって行われてもよい。
In the range
（受信部１３４について）
受信部１３４は、各種情報を受信する。例えば、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０を介して各種情報を受信する。例えば、受信部１３４は、入札要求を受信する。ＳＳＰ装置６０は、ユーザの端末装置１０から送信された広告リクエストを受信したことに応じて、ＤＳＰ装置７０および情報処理装置１００に対して入札要求を送信する。したがって、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０から送信された入札要求を受信する。また、受信部１３４は、例えば、広告枠ＩＤ、ＳＳＰＩＤ、広告枠ＩＤが示す広告枠を含むコンテンツを識別するコンテンツＩＤとを含む入札要求を受信する。
(About receiving unit 134)
The receiving unit 134 receives various types of information. For example, the receiving unit 134 receives various kinds of information via the
また、受信部１３４は、例えば、広告コンテンツが選択されたことを示す情報や、広告コンテンツの選択からコンバージョンに至ったことを示す情報等も受信してよい。例えば、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０を介してかかる情報を受信してもよいし、端末装置１０から直接受信してもよい。また、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０からオークション結果を受信してもよい。例えば、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０のオークション処理により、情報処理装置１００の広告業者Ｇ３が落札者となった場合には、情報処理装置１００の広告業者Ｇ３が落札者となったことを示すオークション結果を受信する。
The receiving unit 134 may also receive, for example, information indicating that the advertising content has been selected, information indicating that the selection of the advertising content has reached conversion, and the like. For example, the receiving unit 134 may receive such information via the
（広告制御部１３５について）
広告制御部１３５は、広告コンテンツに関する各種の制御処理を行う。例えば、広告制御部１３５は、受信部１３４により入札要求が受信された場合に、広告情報記憶部１２１に格納されている広告コンテンツの中から入札対象の広告コンテンツを決定する。例えば、広告制御部１３５は、各広告コンテンツの評価値に基づいて、入札対象の広告コンテンツを決定する。例えば、広告制御部１３５は、評価値としてｅＣＰＭが最も高い広告コンテンツを入札対象の広告コンテンツとして決定する。かかる場合、図４の例では、広告制御部１３５は、広告コンテンツＡＤ３１を入札対象の広告コンテンツとして決定する。
(About advertisement control unit 135)
The
また、広告制御部１３５は、情報処理装置１００の広告業者Ｇ３が落札者となった場合には、入札対象の広告コンテンツがオークション対象の広告枠に表示されるよう入札対象の広告コンテンツをＳＳＰ装置６０に送信する。また、広告制御部１３５は、後述する判定部１３６〜決定部１３８にかけて行われる実施形態にかかる入札額決定処理と並行して、入札対象の広告コンテンツを決定する処理を行ってもよいし、入札額決定処理の前または後にこの処理を行ってもよい。
Further, when the advertising agent G3 of the
（判定部１３６について）
まず、フィルタリング情報記憶部１２４−１（ホワイトリスト）を用いた判定処理について説明する。判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが受信された場合に、当該広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。具体的には、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが受信された場合に、当該広告リクエストが実施形態にかかる入札額決定処理により決定された入札額で入札される入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。また、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストに応じてＳＳＰ装置６０から送信された入札要求が受信部１３４によって受信された場合に、当該広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。
(About the determination unit 136)
First, the determination process using the filtering information storage unit 124-1 (white list) will be described. When the advertisement request corresponding to the advertisement space is received, the determination unit 136 determines whether the advertisement request is a bid target advertisement request. Specifically, when the advertisement request corresponding to the advertisement space is received, the determination unit 136 bids the advertisement for which the advertisement request is bid at the bid amount determined by the bid amount determination processing according to the embodiment. Determine if it is a request. In addition, when the receiving unit 134 receives the bid request transmitted from the
広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定するというのは、すなわち広告業者Ｇ３が必要とする広告リクエストであるのか、不要とする広告リクエストであるのかを判定することである。したがって、言い換えれば、判定部１３６は、当該広告リクエストが必要な広告リクエストであるのか否かを判定する。 Determining whether or not the advertisement request is an advertisement request for bidding means determining whether the advertisement request is required by the advertiser G3 or unnecessary. Therefore, in other words, the determination unit 136 determines whether or not the advertisement request is a necessary advertisement request.
例えば、広告業者Ｇ３は、出所が判明している正規な広告リクエストにだけ入札したい、あるいは、広告リクエストとＳＳＰ装置との組合せが正しい広告リクエストにだけ入札したいと考える。つまり、広告業者Ｇ３は、このような広告リクエストを自身にとって必要な広告リクエストと考える。したがって、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが、広告枠を含むコンテンツに対応する正規な広告リクエストである場合に、かかる広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。また、図１の例を用いると、かかる広告枠は広告枠Ｆ１である。例えば、判定部１３６は、フィルタリング情報記憶部１２４−１を参照し、広告枠に対応する広告リクエストが正規な広告リクエストであるか否かを判定する。そして、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが正規な広告リクエストである場合には、広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。判定部１３６による判定処理について、図１および図７の例を用いて説明する。 For example, advertiser G3 may want to bid only for legitimate ad requests of known origin, or only for ad requests for which the ad request and SSP device combination is correct. That is, the advertiser G3 considers such an advertisement request as an advertisement request necessary for itself. Therefore, when the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a regular advertisement request corresponding to the content including the advertisement frame, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is the bid request advertisement request. judge. Further, using the example of FIG. 1, the advertisement frame is the advertisement frame F1. For example, the determination unit 136 refers to the filtering information storage unit 124-1 and determines whether the advertisement request corresponding to the advertisement space is a regular advertisement request. Then, when the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a regular advertisement request, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request. The determination processing by the determination unit 136 will be described with reference to the examples of FIGS. 1 and 7.
図１の例では、ユーザＵ１の操作に応じて端末装置１０が、ウェブページＰ１に含まれる広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストを送信する（ステップＳ１）。また、これに応じて、ＳＳＰ装置６０が情報処理装置１００に対して入札要求を送信する（ステップＳ２）。したがって、図１の例では、受信部１３４は、例えば、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」を含む入札要求を受信する。なお、説明の便宜上、図１に示すＳＳＰ装置６０はＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」によって識別されるものとする。
In the example of FIG. 1, the
このような状態において、判定部１３６は、受信部１３４からコンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」を受け取る。そして、判定部１３６は、フィルタリング情報記憶部１２４−１を参照し、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」の組合せを検索する。図７の例では、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」の組合せが存在する。 In such a state, the determination unit 136 receives the content ID “P1”, the advertisement frame ID “F1”, and the SSPID “SSP11” from the reception unit 134. Then, the determination unit 136 refers to the filtering information storage unit 124-1 and searches for a combination of the content ID “P1”, the advertisement frame ID “F1”, and the SSPID “SSP11”. In the example of FIG. 7, there is a combination of the content ID “P1”, the advertisement frame ID “F1”, and the SSPID “SSP11”.
ここで、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」の組合せは、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」によって識別されるＳＳＰからは、コンテンツＩＤ「Ｐ１」によって識別されるコンテンツが配信され、また、コンテンツＩＤ「Ｐ１」によって識別されるコンテンツには、広告枠ＩＤ「Ｆ１」によって識別される広告枠が含まれることを定義付けている。したがって、判定部１３６は、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」の組合せが存在することにより、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストの出所は判明しており、また、その出所も間違っていないことを認識する。そして、このように認識できた場合、判定部１３６は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストは正規な広告リクエストであると判定する。そして、判定部１３６は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。 Here, in the combination of the content ID “P1”, the advertising space ID “F1”, and the SSPID “SSP11”, the content identified by the content ID “P1” is distributed from the SSP identified by the SSPID “SSP11”. Further, it is defined that the content identified by the content ID “P1” includes the advertisement frame identified by the advertisement frame ID “F1”. Therefore, the determination unit 136 knows the source of the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 by the existence of the combination of the content ID “P1”, the advertisement frame ID “F1”, and the SSPID “SSP11”. Recognize that the source is also correct. When the recognition is possible in this way, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is a regular advertisement request. Then, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is the advertisement request for bidding.
次に、フィルタリング情報記憶部１２４−２（ブラックリスト）を用いた判定処理について説明する。例えば、広告業者Ｇ３は、広告コンテンツが表示された場合、広告効果が見込める（広告コンテンツの評価値が高くなる）ことが実績等から判明している広告枠については、この広告枠に対応する広告リクエストは必要と考える。一例を示すと、広告業者Ｇ３は、ＣＶＲが所定値より高くなり、ＣＰＡが所定値より低くなることが見込める広告枠については、この広告枠に対応する広告リクエストは必要と考える。 Next, the determination process using the filtering information storage unit 124-2 (black list) will be described. For example, when the advertisement content is displayed, the advertising agent G3 determines that the advertisement effect can be expected (the evaluation value of the advertisement content is high) from the results and the like, and the advertisement corresponding to this advertisement frame. I think the request is necessary. As an example, the advertiser G3 considers that an advertisement request corresponding to this advertisement slot is necessary for an advertisement slot in which CVR can be higher than a predetermined value and CPA can be lower than the predetermined value.
したがって、判定部１３６は、広告枠に表示された広告コンテンツの評価値に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、広告枠に表示された広告コンテンツの評価値が所定値より高い場合には、この広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。判定部１３６による判定処理について、図１および図７の例を用いて説明する。なお、かかる例では、所定値を０．０１とする。 Therefore, the determination unit 136 determines whether or not the advertisement request corresponding to the advertisement frame is the bid target advertisement request based on the evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame. For example, when the evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame is higher than the predetermined value, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to this advertisement frame is the advertisement request for bidding. The determination processing by the determination unit 136 will be described with reference to the examples of FIGS. 1 and 7. In this example, the predetermined value is 0.01.
図１の例では、受信部１３４は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストに応じた入札要求を受信する。かかる入札要求には、広告枠ＩＤ「Ｆ１」が含まれる。したがって、判定部１３６は、受信部１３４から広告枠ＩＤ「Ｆ１」を受け取る。そして、判定部１３６は、フィルタリング情報記憶部１２４−２を参照し、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる評価値を取得する。図７の例では、判定部１３６は、評価値としてＣＴＲ「０．０１５」を取得する。 In the example of FIG. 1, the receiving unit 134 receives a bid request corresponding to the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1. The bid request includes the advertisement frame ID “F1”. Therefore, the determination unit 136 receives the advertisement frame ID “F1” from the reception unit 134. Then, the determination unit 136 refers to the filtering information storage unit 124-2 and acquires the evaluation value associated with the advertisement frame ID “F1”. In the example of FIG. 7, the determination unit 136 acquires CTR “0.015” as the evaluation value.
かかる場合、判定部１３６は、広告枠Ｆ１に表示された際の広告コンテンツの評価値としてＣＴＲが０．０１５と所定値０．０１より高いことから、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。 In such a case, the determination unit 136 determines that the CTR is 0.015, which is higher than the predetermined value 0.01 as the evaluation value of the advertisement content when displayed in the advertisement frame F1, and therefore the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is a bid target. It is determined that the advertisement request is.
（算出部１３７について）
算出部１３７は、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツにおける入札に対する落札状況に関する目標値として、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を算出する。また、算出部１３７は、後述する決定部１３８により決定された入札額で入札した場合の落札率を目標落札率へと収束させるために、決定部１３８により決定された入札額での入札の試行を繰り返すうえで、決定部１３８により決定された今回の入札額での入札で期待される落札率である期待落札率を算出する。
(About the calculation unit 137)
The calculation unit 137 sets a target bid value that is a target value of a successful bid rate when a bid is made in response to an advertisement request corresponding to an advertisement space, as a target value regarding a successful bid state for a bid in the advertisement content submitted to the
まず、算出部１３７による目標落札率の算出方法について、図１および図８の例を用いて説明する。図１の例では、受信部１３４は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストに応じた入札要求を受信する。かかる入札要求には、広告枠ＩＤ「Ｆ１」が含まれる。したがって、算出部１３７は、受信部１３４から広告枠ＩＤ「Ｆ１」を受け取る。そして、算出部１３７は、目標落札率記憶部１２５を参照し、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる目標落札率を取得する。図８の例では、算出部１３７は、目標落札率として「３０％」を取得する。つまり、算出部１３７は、目標落札率「３０％」を算出する。 First, a method of calculating the target winning bid rate by the calculation unit 137 will be described using the examples of FIGS. 1 and 8. In the example of FIG. 1, the receiving unit 134 receives a bid request corresponding to the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1. The bid request includes the advertisement frame ID “F1”. Therefore, the calculation unit 137 receives the advertisement frame ID “F1” from the reception unit 134. Then, the calculation unit 137 refers to the target winning bid rate storage unit 125 and acquires the target winning bid rate associated with the advertisement space ID “F1”. In the example of FIG. 8, the calculation unit 137 acquires “30%” as the target winning bid rate. That is, the calculation unit 137 calculates the target winning bid rate “30%”.
なお、かかる例のように、算出部１３７は、目標落札率記憶部１２５を参照することにより、対応する目標落札率を取得するのではなく、動的に目標落札率を算出してもよい。図８および図１１でも説明したように、広告コンテンツが表示された際のＣＴＲおよびＣＶＲに基づく値が大きい広告枠ほど、高い目標落札率を設定することができる。したがって、算出部１３７は、広告枠Ｆ１に広告コンテンツが表示された際の評価値（広告枠Ｆ１の評価値）として、例えば、ＣＴＲおよびＣＶＲが判明している場合には、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値に基づいて、目標落札率を算出する。例えば、算出部１３７は、ＣＴＲとＣＶＲとを乗じた値が所定の閾値以上であれば、その閾値に予め対応付けられる目標落札率を、広告枠Ｆ１に対応するオークションでの目標落札率として算出する。 Note that, as in this example, the calculation unit 137 may dynamically calculate the target successful bid rate by referring to the target successful bid rate storage unit 125, instead of acquiring the corresponding target successful bid rate. As described with reference to FIGS. 8 and 11, a higher target winning bid rate can be set for an advertisement frame having a larger value based on CTR and CVR when the advertisement content is displayed. Therefore, as the evaluation value when the advertisement content is displayed in the advertisement frame F1 (evaluation value of the advertisement frame F1), for example, when the CTR and CVR are known, the calculation unit 137 determines CTR and CVR. The target winning bid rate is calculated based on the multiplied value. For example, if the value obtained by multiplying CTR and CVR is equal to or greater than a predetermined threshold value, the calculation unit 137 calculates the target winning bid rate that is associated with the threshold value in advance as the target winning bid rate in the auction corresponding to the advertising space F1. To do.
次に、算出部１３７による期待落札率の算出方法について、図１の例を用いて説明する。かかる説明は、既に図１で説明した内容と重複する。 Next, a method of calculating the expected winning bid rate by the calculation unit 137 will be described using the example of FIG. Such description overlaps with the content already described in FIG.
算出部１３７は、例えば、所定期間（例えば、入札要求が受信された日）の間に目標落札率３０％を達成するためには、実際には、どのような入札額とすればよいか探る。例えば、算出部１３７は、様々な落札率を設定し、設定した落札率に対応する入札額での試行を繰り返し、所定期間の間に目標落札率３０％へ収束させるためには、試行回数の中で今回はどのような値の落札率が期待されるかといった期待落札率を算出する。 For example, the calculating unit 137 searches for what kind of bid amount should be actually set in order to achieve the target winning bid rate of 30% within a predetermined period (for example, the day when the bid request is received). .. For example, the calculation unit 137 sets various successful bid rates, repeats trials at bid prices corresponding to the set successful bid rates, and in order to converge to the target successful bid rate of 30% within a predetermined period, Among them, this time, the expected successful bid rate such as what kind of expected successful bid rate is calculated.
より具体的には、算出部１３７は、実施形態にかかる入札額決定処理により決定された入札額（後述する最終入札額）で入札した場合の落札率を目標落札率３０％へと収束させるために、実施形態にかかる入札額決定処理により決定された入札額での入札の試行を繰り返すうえで、今回の入札額決定処理で決定した入札額での入札で期待される落札率である期待落札率を算出する。 More specifically, the calculating unit 137 converges the winning bid rate of 30% when the bid amount is set at the bid amount (final bid amount described later) determined by the bid amount determining process according to the embodiment. In addition, in repeating the trial of bidding with the bid amount determined by the bid amount determination process according to the embodiment, the expected successful bid, which is the successful bid rate expected in the bid with the bid amount determined by the bid amount determination process this time, is performed. Calculate the rate.
例えば、算出部１３７は、１回目の試行として、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率５％を算出（設定）し、期待落札率５％を相関モデルＭＤ１に適用した場合の入札額に基づいて、１回目の入札額として入札額Ｎ１を決定したとする。かかる場合、算出部１３７は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ１で入札を行うことにより１日のうちの所定期間（例えば、１時から２時の間）での実際の落札率の遷移情報を取得する。
For example, the calculation unit 137 calculates (sets) the expected successful bid rate of 5% in order to converge to the target successful bid rate of 30% as the first trial, and applies the expected successful bid rate of 5% to the correlation model MD1. It is assumed that the bid amount N1 is determined as the first bid amount based on the bid amount. In such a case, the calculation unit 137 thereafter places a bid at the bid amount N1 each time a bid request for the advertisement space F1 is received from the
また、算出部１３７は、所定期間経過後、２回目の試行として、例えば、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率１０％を算出し、期待落札率１０％を相関モデルＭＤ１に適用した場合の入札額に基づいて、２回目の入札額として入札額Ｎ２を決定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ２で入札を行うことにより所定期間（例えば、２時から３時の間）での実際の落札率の遷移情報を取得する。
In addition, after the lapse of a predetermined period, the calculation unit 137 calculates an expected successful bid rate of 10% in order to converge to a target successful bid rate of 30%, for example, as the second trial, and sets the expected successful bid rate of 10% as the correlation model MD1. It is assumed that the bid amount N2 is determined as the second bid amount based on the applied bid amount. In such a case, the
例えば、１回目の試行から２回目の試行にかけて、落札率は上昇したが目標落札率３０％には到達しなかったとする。かかる場合、算出部１３７は、３回目の試行では、例えば、目標落札率３０％へと収束させるために期待落札率２０％を算出して、期待落札率２０％と相関モデルＭＤ１とから入札額Ｎ３を決定する。算出部１３７は、この後、ＳＳＰ装置６０から広告枠Ｆ１での入札要求を受信する度に、入札額Ｎ３で入札を行うことにより所定期間（例えば、３時から４時の間）での実際の落札率の遷移情報を取得する。
For example, from the first trial to the second trial, it is assumed that the winning bid rate has risen but has not reached the target winning bid rate of 30%. In such a case, in the third trial, the calculation unit 137 calculates, for example, the expected winning bid rate of 20% in order to converge to the target winning bid rate of 30%, and the bid amount is calculated from the expected winning bid rate of 20% and the correlation model MD1. Determine N3. After that, the calculation unit 137 bids at the bid amount N3 each time a bid request for the advertisement frame F1 is received from the
このようにして、算出部１３７は、各回の試行で取得した遷移情報により、収束モデルＳＭＤを得ることができる。つまり、算出部１３７は、Ｘ１回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％に到達しなかった場合、次のＸ２回目では、例えば、Ｘ１回目の期待落札率より高い期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、算出部１３７は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。 In this way, the calculation unit 137 can obtain the convergence model SMD from the transition information acquired in each trial. That is, when the bid amount corresponding to the expected successful bid rate in the X1st time does not reach the target successful bid rate of 30%, the calculation unit 137, in the next X2 time, the expected successful bid rate higher than the expected successful bid rate in the X1st time, for example. The rate is calculated, and the bid is made at the bid amount corresponding to the expected successful bid rate. Then, the calculation unit 137 acquires the transition of the actual successful bid rate at this bid amount.
また、算出部１３７は、Ｘ２回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％を超えてしまった場合、Ｘ３回目では、Ｘ１回目の期待落札率とＸ２回目の期待落札率との間の値で期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、情報処理装置１００は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。
Further, when the bid amount corresponding to the expected successful bid rate at the X2 time exceeds the target successful bid rate of 30%, the calculation unit 137 makes the expected bid rate at the X1 time and the expected successful bid rate at the X2 time at the X3 time. The expected successful bid rate is calculated with a value between the two, and a bid is made at the bid amount corresponding to this expected successful bid rate. Then, the
また、算出部１３７は、Ｘ３回目での期待落札率に対応する入札額では目標落札率３０％を下回ってしまった場合、Ｘ４回目では、Ｘ２回目の期待落札率とＸ３回目の期待落札率との間の値で期待落札率を算出し、この期待落札率に対応する入札額で入札を行う。そして、情報処理装置１００は、この入札額での実際の落札率の遷移を取得する。
In addition, when the bid amount corresponding to the expected successful bid rate at the X3th time is lower than the target successful bid rate of 30%, the calculation unit 137 makes the expected bid rate at the X2 time and the expected successful bid rate at the X3 time at the X4th time. The expected successful bid rate is calculated with a value between the two, and a bid is made at the bid amount corresponding to this expected successful bid rate. Then, the
算出部１３７は、このように試行を繰り返すことで、収束モデルＳＭＤを取得することができ、取得した収束モデルＳＭＤの形状、すなわち収束モデルＳＭＤが示す値（各回に対応する期待落札率）に基づいて、今回用いるべき期待落札率を算出する。 The calculation unit 137 can acquire the convergence model SMD by repeating the trial in this way, and based on the shape of the acquired convergence model SMD, that is, the value indicated by the convergence model SMD (the expected winning bid rate corresponding to each time). Then, the expected successful bid rate to be used this time is calculated.
今回の試行を１０回目の試行としてより具体的に説明する。例えば、収束モデルＳＭＤは、８回目の試行では、期待落札率３５％に対応する入札額で入札されたことにより、実際の落札率は徐々に減少してゆき４０％になったことを示すとする。また、収束モデルＳＭＤは、９回目の試行では、期待落札率２５％に対応する入札額で入札されたことにより、実際の落札率は徐々に低下してゆき２０％になったことを示すとする。かかる場合、算出部１３７は、期待落札率２５％から期待落札率３５％までの間のいずれかの値を今回の期待落札率として算出する。例えば、算出部１３７は、期待落札率３３％を算出する。 This trial will be described more specifically as the tenth trial. For example, the convergence model SMD shows that in the eighth trial, the actual successful bid rate gradually decreased to 40% due to the bid amount corresponding to the expected successful bid rate of 35%. To do. In addition, the convergence model SMD shows that in the ninth trial, the actual successful bid rate gradually decreased to 20% due to the bid amount corresponding to the expected successful bid rate of 25%. To do. In this case, the calculation unit 137 calculates any value between the expected successful bid rate of 25% and the expected successful bid rate of 35% as the expected successful bid rate of this time. For example, the calculation unit 137 calculates the expected winning bid rate of 33%.
（決定部１３８について）
決定部１３８は、取得部１３１により取得された実績情報と、落札状況に関する目標値とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。例えば、決定部１３８は、落札状況に関する目標値として、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を前記相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
(About the decision unit 138)
The determination unit 138 determines the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space based on the record information acquired by the acquisition unit 131 and the target value regarding the successful bid status. For example, the determination unit 138 is calculated by inputting the target winning bid rate, which is the target value of the winning bid rate when bidding according to the advertisement request corresponding to the advertising space, to the correlation model as the target value regarding the successful bid status. The bid amount for the advertisement request corresponding to the inventory is determined based on the bid amount.
また、決定部１３８は、相関モデルに入力することにより算出された入札額と、広告枠に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザに対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額（最終入札額）を決定する。例えば、決定部１３８は、相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲内である場合には、相関モデルに入力することにより算出された入札額を、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として決定する。また、例えば、決定部１３８は、相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲の最大値であって入札可能な入札額の最大値より大きい場合には、最大値が示す額を、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として決定する。また、例えば、決定部１３８は、相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲の最小値であって入札可能な入札額の最小値より小さい場合には、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札を行わないよう決定する。範囲情報を用いた最終入札額の決定方法について、図１、図６の例を用いて説明する。 In addition, the determination unit 138 bids within the range set for the bid amount calculated by inputting the correlation model and the source user who has transmitted the advertisement request corresponding to the advertisement space, and bids are possible. The bid amount (final bid amount) for the advertisement request corresponding to the advertisement space is determined based on the range information indicating the range of amounts. For example, when the bid amount calculated by inputting into the correlation model is within the range indicated by the range information, the determination unit 138 associates the bid amount calculated by inputting into the correlation model with the advertisement space. Determined as the bid amount for the advertising request to be made. In addition, for example, when the bid amount calculated by inputting into the correlation model is the maximum value of the range indicated by the range information and is larger than the maximum bid amount that can be bid, the determination unit 138 determines that the maximum value is The indicated amount is determined as the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space. In addition, for example, when the bid amount calculated by inputting to the correlation model is the minimum value of the range indicated by the range information and smaller than the minimum bid amount that can be bid, the determining unit 138 displays the bid amount in the advertisement space. Decide not to bid on the corresponding ad request. A method of determining the final bid amount using the range information will be described with reference to the examples of FIGS. 1 and 6.
ここでは、上記の通り、算出部１３７により期待落札率３３％が算出されたとする。かかる場合、まず、取得部１３１は、図５に示す実績情報記憶部１２２を参照し、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる相関モデルＭＤ１を取得する。そして、決定部１３８は、期待落札率３３％を相関モデルＭＤ１に入力する。相関モデルＭＤ１はｂ１＝ｆ（ｘ）によって表されるため、決定部１３８は、ｆ（ｘ）に期待落札率３３％を入力することにより、入札額ｂ１（モデル入札額ｂ１）を出力する。
Here, as described above, it is assumed that the calculation unit 137 calculates the expected winning bid rate of 33%. In such a case, first, the acquisition unit 131 acquires the correlation model MD1 associated with the advertisement frame ID “F1” by referring to the performance
次に、決定部１３８は、算出したモデル入札額ｂ１と、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザＵ１に対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報とに基づいて、入札に用いる最終的な入札額（最終入札額）を決定する。 Then, determination unit 138 outputs the calculated model bid b 1, a range set to the transmission source user U1 who sent the ad request corresponding to the placement F1, biddable bid amount The final bid amount (final bid amount) used for bidding is determined based on the range information indicating the range.
例えば、決定部１３８は、範囲情報記憶部１２３を参照し、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザＵ１に対応する範囲情報を取得する。かかる例では、ユーザＵ１に対しては、１０００円以上のｅＣＰＭが期待できるものとする。そうすると、決定部１３８は、図６に示す範囲情報記憶部１２３の例では、ユーザＵ１はユーザグループＵＧ１に属すると判断し、ユーザグループＵＧ１に対応付けられる範囲情報「Ｐｍｉｎ１−Ｐｍａｘ１」を取得する。なお、範囲情報は、取得部１３１によって取得されてもよい。
For example, the determination unit 138 refers to the range
次に、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１と範囲情報「Ｐｍｉｎ１−Ｐｍａｘ１」とに基づいて、最終入札額ｂを決定する。まず、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍｉｎ１が成立するか否かを判定する。決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍｉｎ１が成立しない場合、すなわちモデル入札額ｂ１＞Ｐｍｉｎ１の場合、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍａｘ１が成立するか否かを判定する。決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍａｘ１が成立しない場合、すなわちモデル入札額ｂ１＞Ｐｍａｘ１の場合、最終入札額ｂ＝Ｐｍａｘ１と決定する。一方、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍａｘ１が成立する場合、すなわちＰｍｉｎ１＜モデル入札額ｂ１＜Ｐｍａｘ１が成立する場合、最終入札額ｂ＝モデル入札額ｂ１と決定する。 Next, the determination unit 138 determines the final bid amount b based on the model bid amount b 1 and the range information “P min1 −P max1 ”. First, the determining unit 138 determines whether or not the model bid amount b 1 <P min1 is satisfied. When the model bid amount b 1 <P min1 is not satisfied, that is, when the model bid amount b 1 >P min1 is satisfied, the determination unit 138 determines whether the model bid amount b 1 <P max1 is satisfied. The determining unit 138 determines that the final bid amount b=P max1 when the model bid amount b 1 <P max1 is not satisfied, that is, when the model bid amount b 1 >P max1 . On the other hand, when the model bid amount b 1 <P max1 is satisfied, that is, when P min1 <model bid amount b 1 <P max1 is satisfied, the determination unit 138 determines that the final bid amount b=the model bid amount b 1 . ..
また、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍｉｎ１が成立する場合、最終入札額ｂ＝０と決定する。言い換えれば、決定部１３８は、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストに対する入札を行わないと決定する。なお、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜Ｐｍｉｎ１が成立する場合、最終入札額ｂ＝Ｐｍｉｎ１と決定してもよい。 Further, when the model bid amount b 1 <P min1 is established, the decision unit 138 decides that the final bid amount b=0. In other words, the determination unit 138 determines not to bid on the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1. The determining unit 138 may determine that the final bid amount b=P min1 when the model bid amount b 1 <P min1 holds.
（入札部１３９について）
入札部１３９は、受信部１３４により入札要求が受信された場合に、ＳＳＰ装置６０に対して入札を行う。例えば、入札部１３９は、受信部１３４により入札要求が受信された場合に、ＳＳＰ装置６０に対して、決定部１３８により決定された最終入札額ｂで入札を行う。図１の説明したように、最終入札額ｂはＣＰＭである。例えば、決定部１３８によりＣＰＭ「８０円」が最終入札額ｂとして算出したものとする。かかる場合、入札部１３９は、広告コンテンツＡＤ３１を入札対象の広告コンテンツとして、ＣＰＭ「８０円」をＳＳ装置６０に対して入札する。
(About bid section 139)
The bidding unit 139 makes a bid to the
なお、入札部１３９により最終入札額ｂ（ＣＰＭ「８０円」）で入札された際の落札率が、まだ目標落札率３０％には収束しきれていなかった場合、算出部１３９は、１１回目の試行として、さらに期待落札率を算出する。そうすると、決定部１３８は、再び相関モデルＭＤ１を用いて、モデル入札額ｂ１を算出し、算出したモデル入札額ｂ１と範囲情報とを比較することにより最終入札額ｂを算出する。すなわち、算出部１３７および決定部１３８は、実際の落札率が目標落札率に収束するまで、実施形態にかかる入札額決定処理を繰り返す。 In addition, when the successful bid rate when the final bid amount b (CPM “80 yen”) is bid by the bid section 139 has not yet converged to the target successful bid rate of 30%, the calculation section 139 determines the 11th time. As a trial of, the expected bid rate is further calculated. Then, the determining unit 138 uses the correlation model MD1 again to calculate the model bid amount b 1 and compares the calculated model bid amount b 1 with the range information to calculate the final bid amount b 1. That is, the calculation unit 137 and the determination unit 138 repeat the bid amount determination processing according to the embodiment until the actual successful bid rate converges to the target successful bid rate.
〔４．処理手順〕
（全体の流れについて）
次に、図１２を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する入札額決定処理の手順について説明する。図１２は、実施形態にかかる情報処理装置１００による入札額決定手順にかかる全体の流れを示すフローチャートである。なお、図１２の説明では、情報処理装置１００は、図１で説明した前提処理で得られた実績情報に基づき、既に、相関モデルを生成済みであるものとする。また、適宜、図１の説明も用いることにする。
[4. Processing procedure]
(About the whole flow)
Next, the procedure of the bid amount determination processing executed by the
まず、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０から送信された入札要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０から入札要求を受信していない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、入札要求を受信するまで待機する。図１２では、受信部１３４は、コンテンツＩＤ「Ｐ１」、広告枠ＩＤ「Ｆ１」、ＳＳＰＩＤ「ＳＳＰ１１」を含む入札要求を受信したとする。かかる場合、受信部１３４は、入札要求を受信したと判定し（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、判定部１３６に対して判定処理を行うよう指示する。
First, the receiving unit 134 determines whether or not the bid request transmitted from the
判定部１３６は、受信部１３４により入札要求が受信されたと判定された場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、入札要求に対応する広告リクエスト、すなわち広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストが、ステップＳ１０４で行われる入札額決定処理により決定された入札額で入札される入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。言い換えれば、判定部１３６は、当該広告リクエストが必要な広告リクエストであるのか否かを判定する。 When the determination unit 136 determines that the bid request is received by the reception unit 134 (step S101; Yes), the advertisement request corresponding to the bid request, that is, the advertisement request corresponding to the advertising space F1 is determined at step S104. It is determined whether or not the advertisement request is a bid target to be bid at the bid price determined by the bid price determination processing performed (step S102). In other words, the determining unit 136 determines whether the advertisement request is a necessary advertisement request.
具体的には、判定部１３６は、フィルタリング情報記憶部１２４−１を参照し、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストが、広告枠Ｆ１を含むコンテンツに対応する正規な広告リクエストであるか否かを判定するホワイトリスト判定を行う。また、判定部１３６は、フィルタリング情報記憶部１２４−２を参照し、広告枠Ｆ１に表示された広告コンテンツの評価値に基づいて、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定するブラックリスト判定を行う。 Specifically, the determination unit 136 refers to the filtering information storage unit 124-1 and determines whether the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is a regular advertisement request corresponding to the content including the advertisement frame F1. Judgment Whitelist judgment is performed. Further, the determination unit 136 refers to the filtering information storage unit 124-2, and based on the evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame F1, the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is the bid-targeted advertisement request. A blacklist determination is performed to determine whether or not.
そして、判定部１３６は、ホワイトリスト判定およびブラックリスト判定の双方において、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストでないと判定した場合には（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、処理を終了する。一方、判定部１３６は、ホワイトリスト判定およびブラックリスト判定の双方において、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定した場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に移行させる。なお、判定部１３６は、ステップＳ１０２において、ホワイトリスト判定を行った後にブラックリスト判定を行ってもよいし、ブラックリスト判定を行った後にホワイトリスト判定を行ってもよい。 When the determining unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is not the bid target advertisement request in both the whitelist determination and the blacklist determination (step S102; No), the processing ends. .. On the other hand, when the determination unit 136 determines in both the whitelist determination and the blacklist determination that the advertisement request corresponding to the advertisement frame F1 is the advertisement request for bidding (step S102; Yes), the determination unit 136 proceeds to step S103. Transfer. Note that the determination unit 136 may perform the blacklist determination after performing the whitelist determination in step S102, or may perform the whitelist determination after performing the blacklist determination.
次に、広告制御部１３５は、判定部１３６により広告枠（図１２の例では、広告枠Ｆ１）に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定された場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、入札対象の広告コンテンツを決定する（ステップＳ１０３）。例えば、広告制御部１３５は、各広告コンテンツの評価値に基づいて、入札対象の広告コンテンツを決定する。例えば、広告制御部１３５は、評価値としてｅＣＰＭが最も高い広告コンテンツを入札対象の広告コンテンツとして決定する。なお、広告制御部１３５は、判定部１３６により広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定された後であれば、いずれのタイミングで入札対象の広告コンテンツを決定してもよい。
Next, when the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame (the advertisement frame F1 in the example of FIG. 12) is the bid request advertisement request, the advertisement control unit 135 (step S102; Yes), and decide the advertisement content to be bid (step S103). For example, the
次に、算出部１３７および決定部１３８は、実施形態にかかる入札額決定処理を行う（ステップＳ１０４）。入札額決定処理の詳細な処理手順については、図１３を用いて説明する。そして、入札部１３９は、ステップＳ１０４での入札額決定処理により決定された入札額を用いて、ＳＳＰ装置６０に対して入札する（ステップＳ１０５）。
Next, the calculation unit 137 and the determination unit 138 perform the bid amount determination processing according to the embodiment (step S104). The detailed processing procedure of the bid amount determination processing will be described with reference to FIG. Then, the bid unit 139 bids for the
不図示であるが、このあとＳＳＰ装置６０によってオークション処理が行われる。そして、オークション処理により、例えば、情報処理装置１００が落札者となった場合には、受信部１３４は、ＳＳＰ装置６０から情報処理装置１００の広告業者Ｇ３が落札者となったことを示すオークション結果を受信する。また、かかる場合、広告制御部１３５は、入札対象の広告コンテンツが広告枠Ｆ１に表示されるよう、入札対象の広告コンテンツをＳＳＰ装置に送信する。
Although not shown, the
（入札額決定処理の流れについて）
次に、図１３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する入札額決定処理の手順について説明する。図１３は、実施形態にかかる情報処理装置１００による入札額決定手順の詳細な流れを示すフローチャートである。
(About the flow of the bid amount determination process)
Next, the procedure of the bid amount determination processing executed by the
まず、算出部１３７は、今回のオークションにおいて達成すべき目標落札率を算出する（ステップＳ２０１）。例えば、算出部１３７は、目標落札率記憶部１２５を参照し、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる目標落札率を取得する。図８の例では、算出部１３７は、目標落札率として「３０％」を取得する。つまり、かかる例では、算出部１３７は、目標落札率「３０％」を算出する。また、算出部１３７は、例えば、目標落札率「３０％」を現在日のうちに達成すべき目標落札率と定める（デイリー目標）。 First, the calculation unit 137 calculates the target winning bid rate to be achieved in this auction (step S201). For example, the calculation unit 137 refers to the target successful bid rate storage unit 125 and acquires the target successful bid rate associated with the advertisement space ID “F1”. In the example of FIG. 8, the calculation unit 137 acquires “30%” as the target winning bid rate. That is, in this example, the calculation unit 137 calculates the target winning bid rate “30%”. In addition, the calculation unit 137 determines, for example, the target winning bid rate “30%” as the target winning bid rate to be achieved within the current day (daily goal).
次に、算出部１３７は、決定部１３８により決定された最終入札額ｂで入札した場合の落札率を目標落札率へと収束させるために、今回のオークションに対する最終入札額ｂでの入札で期待される落札率である期待落札率を算出する（ステップＳ２０２）。例えば、算出部１３７は、現時点で生成されている収束モデルを参照し、これまでの期待落札率に対応する実際の落札率に基づいて、今回どのような期待落札率とすれば、ステップＳ２０１で算出された目標落札率に収束させることができるか探り、今回の期待落札率を算出する。 Next, the calculation unit 137 expects a bid at the final bid amount b for the current auction in order to converge the successful bid rate when the bid is made at the final bid amount b determined by the determination unit 138 to the target successful bid rate. The expected successful bid rate which is the successful bid rate is calculated (step S202). For example, the calculation unit 137 refers to the convergence model generated at the present time, and based on the actual successful bid rate corresponding to the expected successful bid rate up to now, what is the expected successful bid rate at this time? The expected successful bid rate of this time is calculated by searching for whether it can be converged to the calculated target successful bid rate.
次に、取得部１３１は、相関モデルを取得する（ステップＳ２０３）。かかる例では、取得部１３１は、実績情報記憶部１２２を参照し、広告枠ＩＤ「Ｆ１」に対応付けられる相関モデルＭＤ１を取得する。これまで説明してきた通り、相関モデルＭＤ１は、モデル入札額ｂ１＝ｆ（ｘ）（ｘ＝落札率）によって示される。
Next, the acquisition unit 131 acquires a correlation model (step S203). In this example, the acquisition unit 131 refers to the performance
次に、決定部１３８は、ステップＳ２０２で算出された期待落札率を相関モデルＭＤ１に入力することにより、出力としてのモデル入札額ｂ１を算出する（ステップＳ２０４）。 Next, the determination unit 138 calculates the model bid amount b 1 as an output by inputting the expected successful bid rate calculated in step S202 into the correlation model MD1 (step S204).
また、決定部１３８は、広告リクエスト送信元のユーザに対応する範囲情報を取得する（ステップＳ２０５）。例えば、決定部１３８は、範囲情報記憶部１２３を参照し、広告枠Ｆ１に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザＵ１に対応する範囲情報を取得する。かかる例では、ユーザＵ１に対しては、１０００円以上のｅＣＰＭが期待できるものとする。そうすると、決定部１３８は、図６に示す範囲情報記憶部１２３の例では、ユーザＵ１はユーザグループＵＧ１に属すると判断し、ユーザグループＵＧ１に対応付けられる範囲情報「最小値Ｐｍｉｎ１−最大値Ｐｍａｘ１」を取得する。
In addition, the determination unit 138 acquires range information corresponding to the user who has transmitted the advertisement request (step S205). For example, the determination unit 138 refers to the range
次に、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１と、範囲情報「最小値Ｐｍｉｎ１−最大値Ｐｍａｘ１」とを比較し、モデル入札額ｂ１＜最小値Ｐｍｉｎ１が成立しているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜最小値Ｐｍｉｎ１が成立している場合（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、最終入札額ｂ＝０と決定する（ステップＳ２０７−１）。すなわち、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜最小値Ｐｍｉｎ１が成立する場合には、今回は入札を行わないと決定する。 Next, the determination unit 138 compares the model bid amount b 1 with the range information “minimum value P min1 −maximum value P max1 ”, and determines whether or not the model bid amount b 1 <minimum value P min1 holds. Is determined (step S206). When the model bid amount b 1 <minimum value P min1 is satisfied (step S206; Yes), the determination unit 138 determines that the final bid amount b=0 (step S207-1). That is, the determining unit 138 determines not to bid at this time when the model bid amount b 1 <minimum value P min1 is satisfied.
一方、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜最小値Ｐｍｉｎ１が成立していない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、言い換えれば、モデル入札額ｂ１＞最小値Ｐｍｉｎ１が成立している場合には、モデル入札額ｂ１＜最大値Ｐｍａｘ１が成立しているか否かを判定する（ステップＳ２０７−２）。決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜最大値Ｐｍａｘ１が成立している場合（ステップＳ２０７−２；Ｙｅｓ）、最終入札額ｂ＝モデル入札額ｂ１と決定する（ステップＳ２０８−１）。すなわち、決定部１３８は、最小値Ｐｍｉｎ１＜モデル入札額ｂ１＜最大値Ｐｍａｘ１が成立する場合には、最終入札額ｂ＝モデル入札額ｂ１と決定する。 On the other hand, when the model bid amount b 1 <minimum value P min1 is not established (step S206; No), in other words, the model bid amount b 1 >minimum value P min1 is established. Determines whether the model bid amount b 1 <maximum value P max1 holds (step S207-2). When the model bid amount b 1 <maximum value P max1 is satisfied (step S207-2; Yes), the decision unit 138 decides that the final bid amount b=the model bid amount b 1 (step S208-1). That is, the determination unit 138 determines that the final bid amount b=the model bid amount b 1 when the minimum value P min1 <the model bid amount b 1 <the maximum value P max1 is satisfied.
一方、決定部１３８は、モデル入札額ｂ１＜最大値Ｐｍａｘ１が成立していない場合（ステップＳ２０７−２；Ｎｏ）、言い換えれば、モデル入札額ｂ１＞最大値Ｐｍａｘ１が成立している場合には、最終入札額ｂ＝最大値Ｐｍａｘ１と決定する（ステップＳ２０８−２）。 On the other hand, when the model bid amount b 1 <maximum value P max1 is not satisfied (step S207-2; No), in other words, the model bid amount b 1 >maximum value P max1 is satisfied. In this case, the final bid amount b is determined to be the maximum value P max1 (step S208-2).
次に、入札部１３９は、最終入札額ｂを用いて、ＳＳＰ装置６０に対して入札する（ステップＳ２０９）。なお、ステップＳ２０９は、図１２に示すステップＳ１０５に対応する。具体的には、最終入札額ｂでの入札を行う。また、このような状態において、例えば、入札部１３９は、最終入札額ｂで入札した場合の落札率（実際の落札率）を算出する（ステップＳ２１０）。 Next, the bid section 139 uses the final bid amount b to bid on the SSP device 60 (step S209). Note that step S209 corresponds to step S105 shown in FIG. Specifically, a bid is made at the final bid amount b. In addition, in such a state, for example, the bid section 139 calculates the successful bid rate (actual successful bid rate) when the final bid amount b is bid (step S210).
また、入札部１３９は、ステップＳ２１０で算出した落札率を用いて、落札率の収束モデルを生成する（ステップＳ２１１）。具体的には、入札部１３９は、図１に示す波状の曲線を示す収束モデルＳＭＤを生成する。例えば、収束モデルＳＭＤは各試行での結果が試行の度に反映されてゆくものであるため、入札部１３９は、今回の試行で得た落札率（ステップＳ２１０で算出した落札率）と、今回の試行に対応する期待落札率（ステップＳ２０２で算出された期待落札率）とに基づいて、これまでに生成されている収束モデルＳＭＤを更新する。 The bidding unit 139 also generates a successful bid rate convergence model using the successful bid rate calculated in step S210 (step S211). Specifically, the bidding unit 139 generates a convergence model SMD showing the wavy curve shown in FIG. For example, since the convergence model SMD reflects the results of each trial each time the trial is performed, the bidding unit 139 determines that the successful bid rate obtained in this trial (the successful bid rate calculated in step S210) and this time. The converged model SMD generated so far is updated based on the expected successful bid rate (expected successful bid rate calculated in step S202) corresponding to the trial.
〔５．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
[5. Modification example)
The
〔５−１．判定処理〕
上記実施形態では、判定部１３６が、ホワイトリスト判定およびブラックリスト判定により、広告枠に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する例を示した。しかし、判定部１３６は、さらなる判定処理を組み合わせてもよい。具体的には、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが、ユーザ由来の広告リクエストであるか否かを判定する。
[5-1. Determination process〕
In the above-described embodiment, the example in which the determination unit 136 determines whether or not the advertisement request corresponding to the advertisement space is the bid target advertisement request by the whitelist determination and the blacklist determination has been described. However, the determination unit 136 may combine further determination processing. Specifically, the determination unit 136 determines whether the advertisement request corresponding to the advertisement space is a user-originated advertisement request.
例えば、クローラ（ボット、ロボット、スパイダー等とも呼ばれる）によっては、インターネット上を徘徊し、広告コンテンツをクリックするものがある。しかしながら、ＳＳＰ装置６０は、受信した広告リクエストがユーザ（人）が広告コンテンツを選択したことによる広告リクエスト（ユーザ由来の広告リクエスト）であるのか、クローラが広告コンテンツを選択したことによる広告リクエスト（クローラ由来の広告リクエスト）であるのかまでは判定せずに、とにかく広告リクエストを受信すれば入札要求を送信する場合がある。
For example, some crawlers (also called bots, robots, spiders, etc.) wander the Internet and click on advertising content. However, the
例えば、情報処理装置１００は、クローラ由来の広告リクエストにより発生した入札要求に応じて入札を行った場合、無駄な入札を行うことになり、また、無駄に資金を使ってしまうことになる。したがって、情報処理装置１００の判定部１３６は、このような状況を回避するために、広告枠に対応する広告リクエストが、ユーザ由来の広告リクエストであるか否かを判定する。例えば、ユーザは、端末装置１０を介して広告コンテンツを選択するため、ユーザ由来の広告リクエストには、端末装置１０の識別情報（端末ＩＤ）が含まれる。一方、クローラ由来の広告リクエストには、端末装置１０の識別情報が含まれない。
For example, when the
このため、判定部１３６は、受信部１３４により入札要求が受信された場合に、例えば、ＳＳＰ装置６０にアクセスし、かかる入札要求に対応する広告リクエストに端末ＩＤが含まれているか否かを判定する。そして、判定部１３６は、端末ＩＤが含まれている場合には、入札要求に対応する広告リクエストはユーザ由来の広告リクエストであるため、入札対象の広告リクエストであると判定する。
Therefore, when the bid request is received by the receiving unit 134, the determining unit 136 accesses the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、クローラ由来の広告リクエストにより発生した入札要求に対して入札してしまうことを防止することができるため、無駄な入札による無駄な浪費を防止することができる。なお、上述した、広告リクエストがユーザ由来であるのかクローラ由来であるのかを判定する判定処理は一例であり、判定部１３６がどのような手法で判定処理を行うかは限定されない。
As a result, the
〔５−２．情報処理装置の構成〕
上記実施形態では、図３に示す通り、情報処理装置１００が広告情報記憶部１２１および広告制御部１３５を有していることにより、情報処理装置１００が入札対象の広告コンテンツを決定する例を示した。しかし、情報処理装置１００以外のサーバ装置であって情報処理装置１００と協働するサーバ装置によって、入札対象の広告コンテンツが決定されてもよい。かかる場合、このサーバ装置は、広告情報記憶部１２１および広告制御部１３５を有する。
[5-2. Configuration of information processing device]
In the above embodiment, as shown in FIG. 3, the
〔５−３．期待落札率を用いた試行繰り返しについて〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、時間帯毎に期待落札率を変えることにより当該期待落札率に基づく入札額で当該時間帯で入札を行うといった入札の試行を繰り返し、例えば当日中に目標落札率により近付けるといった処理を行う例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、所定の時間帯（例えば、７時台）のうちに目標落札率に収束させるために、この所定の時間帯の中で期待落札率を変えることにより、この所定の時間帯の中で入札の試行を繰り返してもよい。
[5-3. Regarding trial repetition using expected bid rate]
In the above-described embodiment, the
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図１４に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１４は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
[6. Hardware configuration]
The
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
The
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔７．その他〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[7. Other]
Of the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or all of the processes described as manually performed or Part of the process can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, information including various data and parameters shown in the above-mentioned documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual and does not necessarily have to be physically configured as shown. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device may be functionally or physically distributed/arranged in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the respective embodiments described above can be appropriately combined within a range in which the processing content is not inconsistent.
〔８．効果〕（クレーム１）
実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告コンテンツが表示される広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札を行う情報処理装置１００であって、取得部１３１と、決定部１３８とを有する。取得部１３１は、所定の入札額で入札した場合に、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツにおける落札に対する落札状況の実績に関する実績情報を取得する。決定部１３８は、取得部１３１により取得された実績情報と、落札状況に関する目標値とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
[8. Effect] (Claim 1)
The
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、情報処理装置１００を管理する事業主が望むような落札率を実現可能な最適な入札額を決定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、広告配信に伴う適切な入札額を決定することができる。
As a result, the
（クレーム２）
また、取得部１３１は、落札状況として、所定の入札額で入札した場合に、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツが広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を取得する。
(Claim 2)
In addition, the acquisition unit 131, as the successful bid status, is a probability that the advertising content submitted to the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、情報処理装置１００を管理する事業主が望むような落札率を実現可能な最適な入札額を決定することができる。
As a result, the
（クレーム３）
また、取得部１３１は、実績情報に基づき算出されたモデルであって、所定の入札額と前記落札率との相関を示す相関モデルを取得する。
(Claim 3)
In addition, the acquisition unit 131 acquires a correlation model that is a model calculated based on performance information and that indicates a correlation between a predetermined bid amount and the successful bid rate.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実現したい落札率がある場合に、どの程度の入札額で入札すればよいかを予測することができる。
Accordingly, the
（クレーム４）
また、決定部１３８は、落札状況に関する目標値として、広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
(Claim 4)
Further, the determination unit 138 inputs the target winning bid rate, which is the target value of the winning bid rate when bidding according to the advertisement request corresponding to the advertising space, as the target value regarding the successful bid status into the correlation model. Based on the amount, determine a bid amount for the ad request corresponding to the inventory.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、目標落札率を実現するにはどの程度の入札額で入札すればよいかを予測することができる。
As a result, the
（クレーム５）
また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、算出部１３７を有する。算出部１３７は、決定部１３８により決定された入札額で入札した場合の落札率を目標落札率へと収束させるために、決定部１３８により決定された入札額での入札の試行を繰り返すうえで、決定部１３８により決定された今回の入札額での入札で期待される落札率である期待落札率を算出する。そして、決定部１３８は、算出部１３７により算出された期待落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として、今回の入札額を決定する。
(Claim 5)
In addition, the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、目標落札率を実現するための入札額を高精度に決定することができるため、広告配信に伴う適切な入札額を精度よく決定することができる。
As a result, the
（クレーム６）
また、決定部１３８は、期待落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額と、広告枠に対応する広告リクエストを送信した送信元のユーザに対して設定される範囲であって、入札可能な入札額の範囲を示す範囲情報とに基づいて、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
(Claim 6)
Further, the determining unit 138 is a range set for the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate into the correlation model and the transmission source user who has transmitted the advertisement request corresponding to the advertisement frame, The bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space is determined based on the range information indicating the range of bid amounts that can be bid.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、安全に収益を高めることができる入札額で入札することができる。
As a result, the
（クレーム７）
また、決定部１３８は、期待落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲内である場合には、期待落札率を前記相関モデルに入力することにより算出された入札額を、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として決定する。
(Claim 7)
In addition, when the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate into the correlation model is within the range indicated by the range information, the determination unit 138 calculates the expected successful bid rate by inputting into the correlation model. The determined bid amount is determined as the bid amount for the advertisement request corresponding to the ad space.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、安全に収益を高めることができる入札額で入札することができる。
As a result, the
（クレーム８）
また、決定部１３８は、期待落札率を相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲の最大値であって入札可能な入札額の最大値より大きい場合には、最大値が示す額を、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として決定する。
(Claim 8)
In addition, when the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate into the correlation model is the maximum value of the range indicated by the range information and is larger than the maximum bid amount that can be bid, the determination unit 138 determines the maximum value. The amount indicated by the value is determined as the bid amount for the advertisement request corresponding to the inventory.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、安全に収益を高めることができる最大の入札額で入札することができる。
Thereby, the
（クレーム９）
また、決定部１３８は、期待落札率を前記相関モデルに入力することにより算出された入札額が範囲情報が示す範囲の最小値であって入札可能な入札額の最小値より小さい場合には、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札を行わないよう決定する。
(Claim 9)
Further, when the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate to the correlation model is the minimum value of the range indicated by the range information and is smaller than the minimum bid amount that can be bid, the determining unit 138 determines Decide not to bid on the ad request corresponding to the inventory.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、安全に収益を高めることができない場合、すなわち損害がでる可能性が高い場合には、入札を中止することができる。
As a result, the
（クレーム１０）
また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、判定部１３６を有する。判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが受信された場合に、当該広告リクエストが決定部１３８により決定された入札額で入札される入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。そして、決定部１３８は、判定部１３６により広告枠に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであると判定された場合に、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する。
(Claim 10)
Further, the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、情報処理装置１００を管理する事業主が必要とする広告リクエストに対してのみ入札を行うことができるため、不要な広告リクエストに入札してしまうことを防止することができる。
As a result, the
（クレーム１１）
また、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが、広告枠を含むコンテンツに対応する正規な広告リクエストである場合に、広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。
(Claim 11)
In addition, when the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a regular advertisement request corresponding to the content including the advertisement frame, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is the bid request advertisement request. To do.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、出所が不明な広告リクエストやダミーの広告リクエストに対して入札してしまうことを防止することができる。
As a result, the
（クレーム１２）
また、判定部１３６は、広告枠に表示された広告コンテンツの評価値に基づいて、広告枠に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであるか否かを判定する。
(Claim 12)
Further, the determination unit 136 determines whether the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request, based on the evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告効果が見込めない広告枠に対応する広告リクエストに対して入札してしまうことを防止することができる。
As a result, the
（クレーム１３）
また、判定部１３６は、評価値が所定値より高い場合には、広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。
(Claim 13)
Further, when the evaluation value is higher than the predetermined value, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement space is the advertisement request for bidding.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告効果が見込めない広告枠に対応する広告リクエストに対して入札してしまうことを防止することができる。
As a result, the
（クレーム１４）
また、判定部１３６は、広告枠に対応する広告リクエストが、ユーザ由来の広告リクエストである場合に、広告枠に対応する広告リクエストは入札対象の広告リクエストであると判定する。
(Claim 14)
Further, when the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a user-originated advertisement request, the determination unit 136 determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request.
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、クローラ由来の広告リクエストにより発生した入札要求に対して入札してしまうことを防止することができるため、無駄な入札による無駄な浪費を防止することができる。
As a result, the
（クレーム１５）
また、決定部１３８は、広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として、情報処理装置１００に入稿されている広告コンテンツが広告枠において所定回数表示された場合に情報処理装置１００の事業主が支払う金額を決定する。
(Claim 15)
Further, the determining unit 138 determines that the business owner of the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ＣＰＭでの入札に対応することができる。
As a result, the
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, the embodiments of the present application have been described in detail based on some drawings, but these are merely examples, and various modifications based on the knowledge of those skilled in the art, including the modes described in the section of the disclosure of the invention, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section (module, unit)" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition unit or an acquisition circuit.
１ 入札システム
１０ 端末装置
６０ ＳＳＰ装置
７０−１ ＤＳＰ装置
７０−２ ＤＳＰ装置
７０−ｘ ＤＳＰ装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ 実績情報記憶部
１２３ 範囲情報記憶部
１２４ フィルタリング情報記憶部
１２５ 目標落札率記憶部
１２６ 入札情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ モデル生成部
１３３ 範囲設定部
１３４ 受信部
１３５ 広告制御部
１３６ 判定部
１３７ 算出部
１３８ 決定部
１３９ 入札部
1
Claims (14)
所定の入札額で入札した場合に、前記情報処理装置に入稿されている広告コンテンツが前記広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を取得する取得部と、
前記広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を、前記取得部により取得された実績情報に基づき算出されたモデルであって、前記所定の入札額と前記落札率との相関を示す相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 An information processing device for bidding according to an advertisement request corresponding to an advertisement frame in which advertisement content is displayed,
An acquisition unit that acquires, when a bid is made at a predetermined bid amount, performance information relating to a successful bid ratio result , which is the probability that the advertisement content submitted to the information processing device becomes the display target advertisement content for the advertisement space. When,
A model in which a target winning bid rate, which is a target value of a winning bid rate when bidding according to an advertisement request corresponding to the advertising space, is calculated based on the performance information acquired by the acquisition unit , and the predetermined bid A decision unit for deciding a bid amount for an advertisement request corresponding to the advertisement space, based on a bid amount calculated by inputting into a correlation model showing a correlation between the amount and the winning bid rate. Information processing equipment.
前記決定部は、前記算出部により算出された期待落札率を前記相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額として、前記今回の入札額を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 In order to converge the successful bid rate when the bid is made at the bid amount decided by the deciding unit to the target winning bid percentage, the deciding unit is arranged to repeat the trial of the bid at the bid amount decided by the deciding unit. Further comprising a calculation unit for calculating an expected successful bid rate, which is the expected successful bid rate in the bid at the current bid amount determined by
The deciding unit determines, based on the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate calculated by the calculating unit into the correlation model, as the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space, the current bid. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein an amount is determined.
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 The determination unit is a range set for the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate into the correlation model and the transmission source user who has transmitted the advertisement request corresponding to the advertisement space. The information processing apparatus according to claim 2 , wherein the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space is determined based on range information indicating a range of bid amounts that can be bid.
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。 When the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate to the correlation model is within the range indicated by the range information, the determination unit calculates the expected successful bid rate by inputting to the correlation model. The information processing apparatus according to claim 3 , wherein the determined bid amount is determined as a bid amount for an advertisement request corresponding to the advertisement space.
ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。 When the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate into the correlation model is the maximum value of the range indicated by the range information and is larger than the maximum bid amount that can be bid, the determining unit determines The information processing apparatus according to claim 3 or 4 , wherein an amount indicated by the maximum value is determined as a bid amount for an advertisement request corresponding to the advertisement space.
ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。 When the bid amount calculated by inputting the expected successful bid rate to the correlation model is the minimum value of the range indicated by the range information and is smaller than the minimum bid amount that can be bid, the determining unit determines the information processing apparatus according to any one of claims 3 to 5, wherein the determining not to perform the bid for ad request corresponding to inventory.
前記決定部は、前記判定部により前記広告枠に対応する広告リクエストが入札対象の広告リクエストであると判定された場合に、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。 When an advertisement request corresponding to the advertisement space is received, a determination unit that determines whether or not the advertisement request is a bid target advertisement request to be bid at the bid amount determined by the determination unit is further included. Then
The determining unit determines a bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement frame when the determination unit determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is an advertisement request for bidding. the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6 for.
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。 When the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a regular advertisement request corresponding to the content including the advertisement frame, the determination unit determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request. The information processing apparatus according to claim 7 , wherein the information processing apparatus determines.
ことを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理装置。 The determination unit determines whether the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request, based on an evaluation value of the advertisement content displayed in the advertisement frame. 7. The information processing device according to 7 or 8 .
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 9 , wherein the determination unit determines that the advertisement request corresponding to the advertisement space is a bid target advertisement request when the previous period evaluation value is higher than a predetermined value. ..
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の情報処理装置。 The determination unit determines that the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a bid target advertisement request when the advertisement request corresponding to the advertisement frame is a user-originated advertisement request. Item 10. The information processing device according to item 9 or 10 .
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The deciding unit is set by the business owner of the information processing device when the advertising content submitted to the information processing device is displayed a predetermined number of times in the advertising space as the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertising space. the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, characterized in that in determining the amount to pay.
所定の入札額で入札した場合に、前記情報処理装置に入稿されている広告コンテンツが前記広告枠に対する表示対象の広告コンテンツとなった確率である落札率の実績に関する実績情報を取得する取得工程と、
前記広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を、前記取得工程により取得された実績情報に基づき算出されたモデルであって、前記所定の入札額と前記落札率との相関を示す相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する決定工程と
を含んだことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device for bidding according to an advertisement request corresponding to an advertisement frame in which advertisement content is displayed,
An acquisition step of acquiring actual performance information regarding the successful bid rate , which is the probability that the advertising content submitted to the information processing device becomes the advertising content to be displayed in the advertising space when a bid is placed at a predetermined bid amount. When,
A model in which a target winning bid rate, which is a target value of a winning bid rate when a bid is made in response to an advertisement request corresponding to the advertising space, is calculated based on the performance information acquired in the acquisition step , and the predetermined bid Determining the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space based on the bid amount calculated by inputting into the correlation model showing the correlation between the amount and the winning bid rate. Information processing method.
前記広告枠に対応する広告リクエストに応じて入札した際の落札率の目標値である目標落札率を、前記取得手順により取得された実績情報に基づき算出されたモデルであって、前記所定の入札額と前記落札率との相関を示す相関モデルに入力することにより算出された入札額に基づいて、前記広告枠に対応する広告リクエストに対する入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 And advertisement content to be displayed advertising content are trafficked to an information processing apparatus which performs a bid in response to ad requests corresponding to the placement of the advertisement content is displayed when the bid for the inventory at a given bid An acquisition procedure for acquiring performance information about the performance of the successful bid rate , which is the probability that
A model in which the target winning bid rate, which is the target value of the winning bid rate when bidding according to the advertisement request corresponding to the advertising space, is calculated based on the performance information acquired by the acquisition procedure , and the predetermined bid Determining the bid amount for the advertisement request corresponding to the advertisement space based on the bid amount calculated by inputting the correlation model showing the correlation between the amount and the winning bid rate. A characteristic information processing program.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018118529A JP6715883B2 (en) | 2018-06-22 | 2018-06-22 | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018118529A JP6715883B2 (en) | 2018-06-22 | 2018-06-22 | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019220052A JP2019220052A (en) | 2019-12-26 |
| JP6715883B2 true JP6715883B2 (en) | 2020-07-01 |
Family
ID=69096701
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018118529A Active JP6715883B2 (en) | 2018-06-22 | 2018-06-22 | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6715883B2 (en) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7266768B2 (en) | 2020-03-16 | 2023-05-01 | Ｏｒｉｇｉｎａｔｏｒ Ｐｒｏｆｉｌｅ技術研究組合 | ADVERTISING DISTRIBUTION METHOD AND ADVERTISING DISTRIBUTION SYSTEM |
| JP7289883B2 (en) * | 2021-09-21 | 2023-06-12 | 楽天グループ株式会社 | BID SUPPORT DEVICE, BID SUPPORT METHOD, AND PROGRAM |
| CN115018541A (en) * | 2022-05-31 | 2022-09-06 | 北京有竹居网络技术有限公司 | Resource delivery method and device, readable medium and electronic equipment |
| KR102928007B1 (en) * | 2023-12-26 | 2026-02-20 | 주식회사 카카오 | Method and apparatus for advertising |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110251901A1 (en) * | 2008-09-09 | 2011-10-13 | Nhn Business Platform Corp | Method for auctioning and billing for search advertisement, system, and computer-readable recording medium |
| KR101189022B1 (en) * | 2011-09-14 | 2012-10-08 | 이정갑 | Auction Method & Auction Server |
| US20150134462A1 (en) * | 2013-11-08 | 2015-05-14 | Turn Inc. | Dynamic bid price selection |
| US20150363835A1 (en) * | 2014-01-16 | 2015-12-17 | Google Inc. | Utilizing heuristic bidding to determine inventory bid landscape of an active real-time display campaign |
| US20160379244A1 (en) * | 2015-06-23 | 2016-12-29 | Bidtellect, Inc. | Method and system for forecasting a campaign performance using predictive modeling |
-
2018
- 2018-06-22 JP JP2018118529A patent/JP6715883B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2019220052A (en) | 2019-12-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8478657B2 (en) | Auction method and server | |
| CN101253526A (en) | Method and system for placing and pricing internet-based advertisements or services | |
| US20120054010A1 (en) | Targeting consumers by paying users to share online coupons | |
| JP6715883B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP2012502388A (en) | Method, system and computer-readable recording medium for auction and billing for search advertisements | |
| US20140089106A1 (en) | Method and system for formulating bids for internet advertising using forecast data | |
| CA2847674C (en) | Auction method and server that establishes a sales price at the lowest bidding price among bidding prices of the selected winning bidders for all winning bidders satisfying an auction condition | |
| CN106415639A (en) | Advertisement price discounting | |
| JP5595556B1 (en) | System and method for realizing an advertising platform with a new cost model | |
| US20130197984A1 (en) | Socially Shared Ads | |
| US20120078730A1 (en) | Automatic Internet Search Advertising Campaign Variable Optimization for Aiding Advertising Agency Efficiencies | |
| JP6532313B2 (en) | Calculation device, calculation method and calculation program | |
| CN111179026A (en) | Advertisement bidding method and system and electronic equipment | |
| JP7189249B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
| JP2017037432A (en) | Bid adjustment device, bid adjustment method and bid adjustment program | |
| US20150051964A1 (en) | Providing offers for local discounted goods and services | |
| JP7204800B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
| JP5699233B1 (en) | Generating device, generating method, and generating program | |
| US20170024812A1 (en) | Auction method and server | |
| JP2025015023A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| JP7091024B2 (en) | Calculation device, calculation method and calculation program | |
| JP7322085B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
| JP6822786B2 (en) | Advertising equipment, advertising methods and advertising programs | |
| KR20100032585A (en) | Method, system and computer-readable recording medium for performing auction and charging for search advertisement | |
| JP2019057316A (en) | Distribution apparatus, distribution method, and distribution program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180622 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190903 |
|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191105 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20191105 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200512 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200609 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6715883 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |