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技術 広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置

出願人 ヤフー株式会社
発明者 梶谷勉ジュリアンブロディ近藤弘忠竹中浩大蘿淳司鶴見奨
出願日 2003年12月26日 (17年0ヶ月経過) 出願番号 2003-433177
公開日 2005年7月14日 (15年5ヶ月経過) 公開番号 2005-190340
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 経済学者 内部要因 認知率 相関グラフ ブランディング 露出回数 オンマウス 同一実施
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2005年7月14日)のものです。
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図面 (12)

課題

双方向媒体における広告の効果を的確に予測すること。

解決手段

複数の双方向媒体501〜50mに複数の広告601〜60mを掲載するステップと、複数の広告601〜60mのそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応率反応パラメータ)を測定するステップと、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知率認知パラメータ)を認知アンケートの実施により測定するステップと、反応率と認知率との相関関係解析するステップと、相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測するステップとを含む。

概要

背景

アメリカ経済学者ローランド・ホール提唱したAIDMA法則によると、消費者購買心理は、Attention(注目)、Interest(興味)、Desire(欲求)、Memory(記憶)、Action(行動)といった過程をとる。

このAIDMAモデルは、「認知」、「感情」、「行動」といった購買プロセスを消費者の購買心理過程で表したものである。ここで、一般的に広告は、「認知」効果を得ることを目的として投入される。

また、広告戦略においては、広告投入量指標広告効果の指標との関係が確立している。従って、企業は、かかる関係に基づいて、期待する広告効果に応じた計画を立てて広告を投入する。

テレビコマーシャルにおける広告投入量の指標には、GRP(Gross Rating Point:のべ視聴率)すなわち(広告到達人数または広告到達世帯)×(広告接触回数)に相当するものがあり、広告効果の指標のひとつである認知率との関係が、商材に対して想定するターゲット層性別年齢職業年収、既婚未婚趣味、WEB上での行動特性居住地域アクセス環境、他媒体使用状況など)に応じて定められている(非特許文献1参照)。

広告投入量xと認知率yとは、図11に示した相関関係がある。広告投入量xは、当該広告の投入量であり、上述したGRP(のべ視聴率)に対応している。一方、認知率yは、当該広告について、「見たことがある」、「見たような気がする」という認知がなされた割合を表す。

広告投入量xと認知率yとの関係式は、非特許文献1によると、つぎの式(1)で表される。
y=axb ・・・式(1)

式(1)は、「べき乗回帰式」である。また、式(1)において、a、bは、係数であり、商材、商材ジャンル、ターゲット層の性別、年代により異なる。換言すれば、テレビコマーシャルにおいては、視聴者受動的に接するので、商材ごとに受容するターゲット層によって認知率が変化する。

株式会社ビデオリサーチTV-CM KARTE Special report 2002

概要

双方向媒体における広告の効果を的確に予測すること。複数の双方向媒体501〜50mに複数の広告601〜60mを掲載するステップと、複数の広告601〜60mのそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応率反応パラメータ)を測定するステップと、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知率(認知パラメータ)を認知アンケートの実施により測定するステップと、反応率と認知率との相関関係を解析するステップと、相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測するステップとを含む。

目的

すなわち、広告主側と媒体側の双方において、認知効果を目的とした双方向媒体における広告の出稿計画を立てる上で、有効な出稿計画を立案・比較・実行するための手段・手法・指標が確立されていなかった。

効果

実績

技術文献被引用数
6件
牽制数
6件

この技術が所属する分野

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請求項1

コンピュータに、複数の双方向媒体に複数の広告掲載する広告掲載工程と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定工程と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定工程と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係解析する解析工程と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測工程と、を実行させるための広告管理プログラム

請求項2

前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項1に記載の広告管理プログラム。

請求項3

前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項1に記載の広告管理プログラム。

請求項4

前記ターゲットは、複数の属性分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項5

前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項6

前記解析工程では、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項7

前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする請求項6に記載の広告管理プログラム。

請求項8

コンピュータに、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測工程、を実行させるための広告管理プログラム。

請求項9

前記コンピュータに、前記予測に基づいて、広告の出稿計画立案する出稿計画立案工程を実行させることを特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項10

前記出稿計画立案工程では、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項9に記載の広告管理プログラム。

請求項11

前記コンピュータに、前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定工程を実行させ、前記出稿計画立案工程では、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする請求項9または10に記載の広告管理プログラム。

請求項12

前記出稿計画立案工程では、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする請求項11に記載の広告管理プログラム。

請求項13

前記出稿計画立案工程では、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項9〜12のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項14

前記出稿計画立案工程では、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項9〜13のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項15

前記出稿計画立案工程では、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする請求項9〜14のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項16

前記出稿計画立案工程では、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする請求項9〜15のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項17

前記コンピュータに、前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載工程を実行させることを特徴とする請求項9〜16のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項18

前記広告掲載工程では、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする請求項17に記載の広告管理プログラム。

請求項19

前記広告掲載工程では、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする請求項18に記載の広告管理プログラム。

請求項20

前記コンピュータに、前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討工程を実行させることを特徴とする請求項18または19に記載の広告管理プログラム。

請求項21

前記ターゲット再検討工程では、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする請求項20に記載の広告管理プログラム。

請求項22

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイム監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする請求項17〜21のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項23

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする請求項17〜21のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項24

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする請求項17〜23のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項25

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする請求項17〜23のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項26

前記広告掲載工程では、前記請求項24に記載のコントロールと前記請求項25に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする請求項17〜23のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項27

前記広告掲載工程では、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする請求項17〜23のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項28

前記広告掲載工程では、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主ターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする請求項17〜23のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項29

前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする請求項1〜28のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。

請求項30

前記予測工程では、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする請求項1に記載の広告管理プログラム。

請求項31

複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載工程と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定工程と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定工程と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係を解析する解析工程と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測工程と、を含むことを特徴とする広告管理方法

請求項32

前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項31に記載の広告管理方法。

請求項33

前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項31に記載の広告管理方法。

請求項34

前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする請求項31〜33のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項35

前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする請求項31〜33のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項36

前記解析工程では、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする請求項31〜35のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項37

前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする請求項36に記載の広告管理方法。

請求項38

一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測工程、を含むことを特徴とする広告管理方法。

請求項39

前記予測に基づいて、広告の出稿計画を立案する出稿計画立案工程を含むことを特徴とする請求項31〜38のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項40

前記出稿計画立案工程では、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項39に記載の広告管理方法。

請求項41

前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定工程を含み、前記出稿計画立案工程では、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする請求項39または40に記載の広告管理方法。

請求項42

前記出稿計画立案工程では、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする請求項41に記載の広告管理方法。

請求項43

前記出稿計画立案工程では、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項39〜42のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項44

前記出稿計画立案工程では、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項39〜43のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項45

前記出稿計画立案工程では、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする請求項39〜44のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項46

前記出稿計画立案工程では、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする請求項39〜45のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項47

前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載工程を含むことを特徴とする請求項39〜46のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項48

前記広告掲載工程では、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする請求項47に記載の広告管理方法。

請求項49

前記広告掲載工程では、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする請求項48に記載の広告管理方法。

請求項50

前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討工程を含むことを特徴とする請求項48または49に記載の広告管理方法。

請求項51

前記ターゲット再検討工程では、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする請求項50に記載の広告管理方法。

請求項52

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする請求項47〜51のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項53

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする請求項47〜51のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項54

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする請求項47〜53のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項55

前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする請求項47〜53のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項56

前記広告掲載工程では、前記請求項54に記載のコントロールと前記請求項55に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする請求項47〜53のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項57

前記広告掲載工程では、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする請求項47〜53のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項58

前記広告掲載工程では、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする請求項47〜53のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項59

前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする請求項31〜58のいずれか一つに記載の広告管理方法。

請求項60

前記予測工程では、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする請求項31に記載の広告管理方法。

請求項61

複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載手段と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定手段と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定手段と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係を解析する解析手段と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする広告管理装置

請求項62

前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項61に記載の広告管理装置。

請求項63

前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする請求項61に記載の広告管理装置。

請求項64

前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする請求項61〜63のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項65

前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする請求項61〜63のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項66

前記解析手段は、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする請求項61〜65のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項67

前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする請求項66に記載の広告管理装置。

請求項68

一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測手段、を備えたことを特徴とする広告管理装置。

請求項69

前記予測に基づいて、広告の出稿計画を立案する出稿計画立案手段を備えたことを特徴とする請求項61〜68のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項70

前記出稿計画立案手段は、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項69に記載の広告管理装置。

請求項71

前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定手段を備え、前記出稿計画立案手段は、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする請求項69または70に記載の広告管理装置。

請求項72

前記出稿計画立案手段は、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする請求項71に記載の広告管理装置。

請求項73

前記出稿計画立案手段は、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項69〜72のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項74

前記出稿計画立案手段は、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする請求項69〜73のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項75

前記出稿計画立案手段は、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする請求項69〜74のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項76

前記出稿計画立案手段は、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする請求項69〜75のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項77

前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載手段を備えたことを特徴とする請求項69〜76のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項78

前記広告掲載手段は、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする請求項77に記載の広告管理装置。

請求項79

前記広告掲載手段は、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする請求項78に記載の広告管理装置。

請求項80

前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討手段を備えたことを特徴とする請求項78または79に記載の広告管理装置。

請求項81

前記ターゲット再検討手段は、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする請求項80に記載の広告管理装置。

請求項82

前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする請求項77〜81のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項83

前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする請求項77〜81のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項84

前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする請求項77〜83のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項85

前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする請求項77〜83のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項86

前記広告掲載手段は、前記請求項84に記載のコントロールと前記請求項85に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする請求項77〜83のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項87

前記広告掲載手段は、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする請求項77〜83のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項88

前記広告掲載手段は、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする請求項77〜83のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項89

前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする請求項61〜88のいずれか一つに記載の広告管理装置。

請求項90

前記予測手段は、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする請求項61に記載の広告管理装置。

技術分野

0001

本発明は、Webページ双方向テレビジョン画面掲載される広告の管理全般に用いて好適な広告管理プログラム広告管理方法および広告管理装置に関するものであり、特に、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置に関するものである。

背景技術

0002

アメリカ経済学者ローランド・ホール提唱したAIDMA法則によると、消費者購買心理は、Attention(注目)、Interest(興味)、Desire(欲求)、Memory(記憶)、Action(行動)といった過程をとる。

0003

このAIDMAモデルは、「認知」、「感情」、「行動」といった購買プロセスを消費者の購買心理過程で表したものである。ここで、一般的に広告は、「認知」効果を得ることを目的として投入される。

0004

また、広告戦略においては、広告投入量指標広告効果の指標との関係が確立している。従って、企業は、かかる関係に基づいて、期待する広告効果に応じた計画を立てて広告を投入する。

0005

テレビコマーシャルにおける広告投入量の指標には、GRP(Gross Rating Point:のべ視聴率)すなわち(広告到達人数または広告到達世帯)×(広告接触回数)に相当するものがあり、広告効果の指標のひとつである認知率との関係が、商材に対して想定するターゲット層性別年齢職業年収、既婚未婚趣味、WEB上での行動特性居住地域アクセス環境、他媒体使用状況など)に応じて定められている(非特許文献1参照)。

0006

広告投入量xと認知率yとは、図11に示した相関関係がある。広告投入量xは、当該広告の投入量であり、上述したGRP(のべ視聴率)に対応している。一方、認知率yは、当該広告について、「見たことがある」、「見たような気がする」という認知がなされた割合を表す。

0007

広告投入量xと認知率yとの関係式は、非特許文献1によると、つぎの式(1)で表される。
y=axb ・・・式(1)

0008

式(1)は、「べき乗回帰式」である。また、式(1)において、a、bは、係数であり、商材、商材ジャンル、ターゲット層の性別、年代により異なる。換言すれば、テレビコマーシャルにおいては、視聴者受動的に接するので、商材ごとに受容するターゲット層によって認知率が変化する。

0009

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発明が解決しようとする課題

0010

ところで、前述したように、式(1)は、テレビコマーシャルの出稿計画を立てる場合に非常に有効であり、実績もある。

0011

ここで、近時では、テレビコマーシャルの他に、インターネットのWebページに代表される双方向媒体(インタラクティブメディア)に広告(例えば、バナー広告)を出稿する比率が高まっている。

0012

しかしながら、双方向媒体で広告の出稿計画を立てる場合は、双方向媒体における広告の形態(サイズ、形式、容量、掲載ポジション、掲載サイトなど)が多種多様であるので、GRPに相当する広告投入量(例えば、(広告到達人数)×(広告接触回数))だけでは、式(1)のように広告投入量と認知率との関係を表すことが困難である。

0013

すなわち、広告主側と媒体側の双方において、認知効果を目的とした双方向媒体における広告の出稿計画を立てる上で、有効な出稿計画を立案・比較・実行するための手段・手法・指標が確立されていなかった。

0014

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0015

上述した課題を解決し、目的を達成するために、コンピュータに、複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載工程と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定工程と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定工程と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係を解析する解析工程と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測工程と、を実行させるための広告管理プログラムである。

0016

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載された複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定し、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定した後、事前に得られた、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0017

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0018

本発明によれば、反応パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0019

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0020

本発明によれば、反応パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、全ターゲットに対応する認知率に興味を持つ広告主に配慮しつつ、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0021

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする。

0022

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化することとしたので、属性に応じて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0023

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする。

0024

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化しないこととしたので、かかる相関関係を画一的な指標として、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0025

また、本発明は、上記発明において、前記解析工程では、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする。

0026

本発明によれば、相関関係を関数で表すこととしたので、関数に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0027

また、本発明は、上記発明において、前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする。

0028

本発明によれば、関数を、べき乗回帰式としたので、べき乗回帰式に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0029

また、本発明は、コンピュータに、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測工程、を実行させるための広告管理プログラムである。

0030

本発明によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0031

また、本発明は、上記発明において、前記コンピュータに、前記予測に基づいて、広告の出稿計画を立案する出稿計画立案工程を実行させることを特徴とする。

0032

本発明によれば、予測に基づいて、広告の出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0033

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0034

本発明によれば、相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0035

また、本発明は、上記発明において、前記コンピュータに、前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定工程を実行させ、前記出稿計画立案工程では、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする。

0036

本発明によれば、反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定し、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することとしたので、的確な広告投入量に基づく出稿計画を広告主に提案することができる。

0037

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする。

0038

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求めることとしたので、組み合わせの最適化を図ることにより、双方向媒体における広告の効果をさらに的確に予測することができる。

0039

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0040

本発明によれば、双方向媒体に対して広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体のみを対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0041

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0042

本発明によれば、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体およびその他媒体を対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0043

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする。

0044

本発明によれば、予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することしたので、広告主に対して、広告費の予算化の参考にするための概算の広告費を提供することができる。

0045

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする。

0046

本発明によれば、広告の効果に影響を与える要因を出稿計画に反映させることとしたので、広告の効果の予測精度を高めることができる。

0047

また、本発明は、上記発明において、前記コンピュータに、前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載工程を実行させることを特徴とする。

0048

本発明によれば、出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させることとしたので、的確な広告の効果の予測に基づいて、広告の掲載を行うことができる。

0049

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする。

0050

本発明によれば、掲載済みの広告に関して、反応パラメータ、認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係にフィードバックすることとしたので、相関関係の精度を高めることができる。

0051

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする。

0052

本発明によれば、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応パラメータを測定することとしたので、例えば、デジタルテレビ等の広告を見て、携帯電話端末で反応パラメータを測定する場合等にも適用することができる。

0053

また、本発明は、上記発明において、前記コンピュータに、前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討工程を実行させることを特徴とする。

0054

本発明によれば、実績値に基づいて、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0055

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲット再検討工程では、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする。

0056

本発明によれば、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0057

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイム監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする。

0058

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0059

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする。

0060

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0061

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする。

0062

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0063

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする。

0064

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0065

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、前記請求項24に記載のコントロールと前記請求項25に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする。

0066

本発明によれば、請求項24に記載のコントロールと請求項25に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0067

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする。

0068

本発明によれば、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0069

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする。

0070

本発明によれば、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバックすることとしたので、出稿計画の最適化を図ることができる。

0071

また、本発明は、上記発明において、前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする。

0072

本発明によれば、広告を、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載することとしたので、例えば、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされたものにも適用可能である。

0073

また、本発明は、上記発明において、前記予測工程では、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする。

0074

本発明によれば、事前に得られた相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することとしたので、反応パラメータを測定できない双方向媒体にも適用可能である。

0075

また、本発明は、複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載工程と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定工程と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定工程と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係を解析する解析工程と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測工程と、を含むことを特徴とする。

0076

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載された複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定し、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定した後、事前に得られた、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0077

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0078

本発明によれば、反応パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0079

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0080

本発明によれば、反応パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、全ターゲットに対応する認知率に興味を持つ広告主に配慮しつつ、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0081

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする。

0082

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化することとしたので、属性に応じて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0083

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする。

0084

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化しないこととしたので、かかる相関関係を画一的な指標として、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0085

また、本発明は、上記発明において、前記解析工程では、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする。

0086

本発明によれば、相関関係を関数で表すこととしたので、関数に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0087

また、本発明は、上記発明において、前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする。

0088

本発明によれば、関数を、べき乗回帰式としたので、べき乗回帰式に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0089

また、本発明は、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測工程、を含むことを特徴とする。

0090

本発明によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0091

また、本発明は、上記発明において、前記予測に基づいて、広告の出稿計画を立案する出稿計画立案工程を含むことを特徴とする。

0092

本発明によれば、予測に基づいて、広告の出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0093

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0094

本発明によれば、相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0095

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定工程を含み、前記出稿計画立案工程では、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする。

0096

本発明によれば、反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定し、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することとしたので、的確な広告投入量に基づく出稿計画を広告主に提案することができる。

0097

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする。

0098

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求めることとしたので、組み合わせの最適化を図ることにより、双方向媒体における広告の効果をさらに的確に予測することができる。

0099

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0100

本発明によれば、双方向媒体に対して広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体のみを対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0101

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0102

本発明によれば、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体およびその他媒体を対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0103

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする。

0104

本発明によれば、予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することしたので、広告主に対して、広告費の予算化の参考にするための概算の広告費を提供することができる。

0105

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案工程では、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする。

0106

本発明によれば、広告の効果に影響を与える要因を出稿計画に反映させることとしたので、広告の効果の予測精度を高めることができる。

0107

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載工程を含むことを特徴とする。

0108

本発明によれば、出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させることとしたので、的確な広告の効果の予測に基づいて、広告の掲載を行うことができる。

0109

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする。

0110

本発明によれば、掲載済みの広告に関して、反応パラメータ、認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係にフィードバックすることとしたので、相関関係の精度を高めることができる。

0111

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする。

0112

本発明によれば、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応パラメータを測定することとしたので、例えば、デジタルテレビ等の広告を見て、携帯電話端末で反応パラメータを測定する場合等にも適用することができる。

0113

また、本発明は、上記発明において、前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討工程を含むことを特徴とする。

0114

本発明によれば、実績値に基づいて、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0115

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲット再検討工程では、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする。

0116

本発明によれば、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0117

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする。

0118

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0119

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする。

0120

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0121

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする。

0122

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0123

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする。

0124

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0125

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、前記請求項54に記載のコントロールと前記請求項55に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする。

0126

本発明によれば、請求項54に記載のコントロールと請求項55に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0127

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする。

0128

本発明によれば、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0129

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載工程では、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする。

0130

本発明によれば、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバックすることとしたので、出稿計画の最適化を図ることができる。

0131

また、本発明は、上記発明において、前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする。

0132

本発明によれば、広告を、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載することとしたので、例えば、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされたものにも適用可能である。

0133

また、本発明は、上記発明において、前記予測工程では、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする。

0134

本発明によれば、事前に得られた相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することとしたので、反応パラメータを測定できない双方向媒体にも適用可能である。

0135

また、本発明は、複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載手段と、前記複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定手段と、前記ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定手段と、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの相関関係を解析する解析手段と、事前に得られた前記相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。

0136

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載された複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定し、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定した後、事前に得られた、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0137

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0138

本発明によれば、反応パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0139

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータは、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率であり、前記認知パラメータは、前記全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率であることを特徴とする。

0140

本発明によれば、反応パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、全ターゲットに対応する認知率に興味を持つ広告主に配慮しつつ、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0141

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化することを特徴とする。

0142

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化することとしたので、属性に応じて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0143

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲットは、複数の属性に分類され、前記相関関係は、該属性に応じて変化しないことを特徴とする。

0144

本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化しないこととしたので、かかる相関関係を画一的な指標として、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0145

また、本発明は、上記発明において、前記解析手段は、前記相関関係を関数で表すことを特徴とする。

0146

本発明によれば、相関関係を関数で表すこととしたので、関数に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0147

また、本発明は、上記発明において、前記関数は、べき乗回帰式であることを特徴とする。

0148

本発明によれば、関数を、べき乗回帰式としたので、べき乗回帰式に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0149

また、本発明は、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測する予測手段、を備えたことを特徴とする。

0150

本発明によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0151

また、本発明は、上記発明において、前記予測に基づいて、広告の出稿計画を立案する出稿計画立案手段を備えたことを特徴とする。

0152

本発明によれば、予測に基づいて、広告の出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0153

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、前記相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0154

本発明によれば、相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0155

また、本発明は、上記発明において、前記反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定する反応パラメータ/広告投入量測定手段を備え、前記出稿計画立案手段は、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することを特徴とする。

0156

本発明によれば、反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定し、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することとしたので、的確な広告投入量に基づく出稿計画を広告主に提案することができる。

0157

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて前記広告投入量を求めることを特徴とする。

0158

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求めることとしたので、組み合わせの最適化を図ることにより、双方向媒体における広告の効果をさらに的確に予測することができる。

0159

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、双方向媒体に対して広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0160

本発明によれば、双方向媒体に対して広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体のみを対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0161

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための前記出稿計画を立案することを特徴とする。

0162

本発明によれば、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体およびその他媒体を対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0163

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、前記予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することを特徴とする。

0164

本発明によれば、予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することしたので、広告主に対して、広告費の予算化の参考にするための概算の広告費を提供することができる。

0165

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画立案手段は、広告の効果に影響を与える要因を前記出稿計画に反映させることを特徴とする。

0166

本発明によれば、広告の効果に影響を与える要因を出稿計画に反映させることとしたので、広告の効果の予測精度を高めることができる。

0167

また、本発明は、上記発明において、前記出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させる広告掲載手段を備えたことを特徴とする。

0168

本発明によれば、出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させることとしたので、的確な広告の効果の予測に基づいて、広告の掲載を行うことができる。

0169

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、掲載済みの広告に関して、前記反応パラメータ、前記認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、前記反応パラメータと前記認知パラメータとの前記相関関係にフィードバックすることを特徴とする。

0170

本発明によれば、掲載済みの広告に関して、反応パラメータ、認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係にフィードバックすることとしたので、相関関係の精度を高めることができる。

0171

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、前記広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して前記反応パラメータを測定することを特徴とする。

0172

本発明によれば、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応パラメータを測定することとしたので、例えば、デジタルテレビ等の広告を見て、携帯電話端末で反応パラメータを測定する場合等にも適用することができる。

0173

また、本発明は、上記発明において、前記実績値に基づいて、ターゲットを再検討するターゲット再検討手段を備えたことを特徴とする。

0174

本発明によれば、実績値に基づいて、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0175

また、本発明は、上記発明において、前記ターゲット再検討手段は、前記広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することを特徴とする。

0176

本発明によれば、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0177

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることを特徴とする。

0178

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0179

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることを特徴とする。

0180

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができる。

0181

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることを特徴とする。

0182

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0183

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることを特徴とする。

0184

本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0185

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、前記請求項84に記載のコントロールと前記請求項85に記載のコントロールとを組み合わせて適用することを特徴とする。

0186

本発明によれば、請求項84に記載のコントロールと請求項85に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0187

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることを特徴とする。

0188

本発明によれば、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができる。

0189

また、本発明は、上記発明において、前記広告掲載手段は、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に前記出稿計画にフィードバックすることを特徴とする。

0190

本発明によれば、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバックすることとしたので、出稿計画の最適化を図ることができる。

0191

また、本発明は、上記発明において、前記広告は、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載されることを特徴とする。

0192

本発明によれば、広告を、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載することとしたので、例えば、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされたものにも適用可能である。

0193

また、本発明は、上記発明において、前記予測手段は、事前に得られた前記相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、前記反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することを特徴とする。

0194

本発明によれば、事前に得られた相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することとしたので、反応パラメータを測定できない双方向媒体にも適用可能である。

発明の効果

0195

本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載された複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定し、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定した後、事前に得られた、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0196

また、本発明によれば、反応パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0197

また、本発明によれば、反応パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率とし、認知パラメータを、全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率としたので、反応率および認知率に基づいて、全ターゲットに対応する認知率に興味を持つ広告主に配慮しつつ、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0198

また、本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化することとしたので、属性に応じて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0199

また、本発明によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化しないこととしたので、かかる相関関係を画一的な指標として、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0200

また、本発明によれば、相関関係を関数で表すこととしたので、関数に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0201

また、本発明によれば、関数を、べき乗回帰式としたので、べき乗回帰式に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0202

また、本発明によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができるという効果を奏する。

0203

また、本発明によれば、予測に基づいて、広告の出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができるという効果を奏する。

0204

また、本発明によれば、相関関係に基づいて、目標とする認知パラメータを得るための反応パラメータを予測し、該反応パラメータを得るための出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができるという効果を奏する。

0205

また、本発明によれば、反応パラメータと広告投入量との相関関係を測定し、予測された反応パラメータを得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することとしたので、的確な広告投入量に基づく出稿計画を広告主に提案することができるという効果を奏する。

0206

また、本発明によれば、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求めることとしたので、組み合わせの最適化を図ることにより、双方向媒体における広告の効果をさらに的確に予測することができるという効果を奏する。

0207

また、本発明によれば、双方向媒体に対して広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体のみを対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができるという効果を奏する。

0208

また、本発明によれば、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体およびその他媒体を対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができるという効果を奏する。

0209

また、本発明によれば、予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することしたので、広告主に対して、広告費の予算化の参考にするための概算の広告費を提供することができるという効果を奏する。

0210

また、本発明によれば、広告の効果に影響を与える要因を出稿計画に反映させることとしたので、広告の効果の予測精度を高めることができるという効果を奏する。

0211

また、本発明によれば、出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させることとしたので、的確な広告の効果の予測に基づいて、広告の掲載を行うことができるという効果を奏する。

0212

また、本発明によれば、掲載済みの広告に関して、反応パラメータ、認知パラメータのうちいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係にフィードバックすることとしたので、相関関係の精度を高めることができるという効果を奏する。

0213

また、本発明によれば、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応パラメータを測定することとしたので、例えば、デジタルテレビ等の広告を見て、携帯電話端末で反応パラメータを測定する場合等にも適用することができるという効果を奏する。

0214

また、本発明によれば、実績値に基づいて、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができるという効果を奏する。

0215

また、本発明によれば、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができるという効果を奏する。

0216

また、本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0217

また、本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応パラメータをリアルタイムに監視しながら、反応パラメータに応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることとしたので、反応パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0218

また、本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0219

また、本発明によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0220

また、本発明によれば、請求項24に記載のコントロールと請求項25に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0221

また、本発明によれば、請求項54に記載のコントロールと請求項55に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0222

また、本発明によれば、請求項84に記載のコントロールと請求項85に記載のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0223

また、本発明によれば、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応パラメータ、ひいては認知パラメータを向上させることができるという効果を奏する。

0224

また、本発明によれば、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバックすることとしたので、出稿計画の最適化を図ることができるという効果を奏する。

0225

また、本発明によれば、広告を、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載することとしたので、例えば、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされたものにも適用可能であるという効果を奏する。

0226

また、本発明によれば、事前に得られた相関関係と、反応パラメータと広告露出量との別の相関関係とに基づいて、反応パラメータを測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することとしたので、反応パラメータを測定できない双方向媒体にも適用可能であるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態

0227

以下に、本発明にかかる広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この一実施例によりこの発明が限定されるものではない。

0228

図1は、本発明にかかる一実施例の構成を示すブロック図である。同図において、広告主端末101〜10nは、図2に示した双方向媒体501〜50m、・・・のうちいずれかの双方向媒体に広告601〜60m、・・・等を出稿する広告主側に設置されたコンピュータ端末であり、ネットワーク20に接続されている。

0229

これらの広告主端末101〜10nは、コンピュータ本体と、マウスキーボード等の入力部と、LCD(Liquid Crystal Display)やCRT(Cathode Ray Tube)等の表示部とから構成されている。

0230

双方向媒体501〜50m、・・・は、インターネットにおけるWebページや、双方向テレビの画面等であり、双方向媒体の発信者と視聴者(この場合、広告のターゲット)との間で双方向のやり取りを行うことができる媒体である。

0231

広告601〜60m、・・・は、広告管理装置40により、双方向媒体501〜50m、・・・等に掲載されるバナー広告等であり、広告主がターゲットに訴求したい内容(商品宣伝ブランディング等)が表現された画像情報である。なお、一実施例においては、広告601〜60m、・・・として、画像情報以外の情報(例えば、音声情報)も含まれる。

0232

これらの広告601〜60m、・・・に対応する広告情報は、後述する広告情報データベース47に格納されている。なお、一実施例においては、広告情報データベース47に格納されている広告情報以外に、別設のサーバからリアルタイムでエンコードして送信される動画情報等を広告として利用してもよい。

0233

図1戻りターゲット端末301〜30mは、広告のターゲット(インターネットユーザ、視聴者)により操作されるコンピュータ端末であり、ネットワーク20に接続されている。これらのターゲット端末301〜30mは、ネットワーク20を介して、図2に示した双方向媒体501〜50m、・・・を閲覧可能、言い換えれば、広告601〜60m、・・・に接触可能とされている。

0234

ここで、広告に接触するとは、ターゲットが双方向媒体を閲覧した際に、掲載されている広告を認知したしないに関わらず、ターゲットの前に当該広告が表示された状態をいう。例えば、ターゲットがある双方向媒体を2度に亘って閲覧した場合、ターゲットは、当該双方向媒体に掲載されていた広告に2回接触したことになる。すなわち、接触回数は、2回とされる。

0235

これらのターゲット端末301〜30mは、コンピュータ本体と、マウス、キーボード等の入力部と、LCDやCRT等の表示部とから構成されており、双方向媒体501〜50m、・・・を閲覧するためのブラウザ実装している。

0236

図1に戻り、広告管理装置40は、反応率と認知率との相関関係(図4参照)に基づいて、広告効果(認知率等)を予測し、この予測に基づいて、双方向媒体に広告を掲載する等の広告に関する管理を行う装置であり、Webサーバおよび広告配信サーバの機能を備えている。

0237

広告管理装置40において、制御部41は、各部を制御する。この制御部41の動作の詳細については、後述する。記憶部42は、制御部41で用いられる各種データや、オペレーティングシステムアプリケーションプログラム等を記憶している。入力部43は、キーボードやマウス等である。表示部44は、LCDやCRTである。通信部45は、ネットワーク20に接続されており、所定の通信プロトコルに従って、通信を制御する。

0238

双方向媒体情報データベース46は、図2に示した双方向媒体501〜50m、・・・に対応する双方向媒体情報を格納するデータベースである。図1に戻り、広告情報データベース47は、双方向媒体に掲載すべき広告601〜60m、・・・(図2参照)に対応する広告情報を格納するデータベースである。

0239

測定情報データベース48は、図3に示したように、広告毎の広告表示回数接触者数、反応率、認知率、係数aおよび係数bからなる測定情報を格納するデータベースである。広告表示回数は、当該広告が双方向媒体に表示された回数(広告投入量に相当)である。接触者数は、当該広告に接触したターゲットの数である。反応率は、接触者数に対して、当該広告に反応したターゲット(反応者数)の割合であり、反応者数を接触者数で除算した値である。

0240

認知率は、接触者数に対して、当該広告を認知したターゲット(認知者数)の割合であり、認知者数を接触者数で除算した値である。ここで、反応率Xと認知率Yとの関係式は、つぎの式(2)で表される。

0241

Y=aXb ・・・式(2)

0242

式(2)は、「べき乗回帰式」であり、図4に示した認知率と反応率との相関プロットした認知率/反応率相関グラフ100の一般式である。また、式(2)において、a、bは、係数であり、図3に示した係数aおよびbに対応している。なお、一実施例において、反応率Xと認知率Yとの相関関係を表す関数としては、式(2)のべき乗回帰式の他に、例えば、しきい値型の関数としてS字型曲線シグモイド)も適用可能である。

0243

なお、一実施例においては、反応率Xと認知率Yとの相関関係を、ターゲットの属性に応じて変化させる構成例または変化させない構成例としてもよい。

0244

図1に戻り、他測定情報データベース49は、図5に示したように、広告毎の掲載場所、掲載位置、広告接触回数/反応率情報、広告接触回数/広告表示回数分布情報からなる他測定情報を格納するデータベースである。

0245

広告は、双方向媒体に掲載される広告である。掲載場所は、当該広告が掲載される場所(双方向媒体)である。掲載位置は、当該広告が掲載される双方向媒体における位置(ページ上部、下部等)である。

0246

広告接触回数/反応率情報は、制御部41により測定された情報である。すなわち、広告接触回数/反応率情報は、図6に示したように、各掲載場所における各掲載位置毎に、広告接触回数が同一のターゲットのみを抽出し、各広告接触回数でのターゲットの(平均)反応率をオンライン上で測定された結果に基づいて、相関関係が継続的に調査された情報である。

0247

同図からわかるように、一般的には、広告接触回数が増加するに従って、反応率も増加する傾向がある。この反応率の増加の仕方は、広告サイズ、広告内容のターゲットマッチ具合など多種多様な要素の影響を受けるため、各広告の掲載位置およびその組み合わせごとで千差万別となる。換言すれば、この多様性により、従来は、双方向媒体における広告の認知効果の予測が困難となっていた。

0248

図5に戻り、広告接触回数/広告表示回数分布情報は、制御部41により測定された情報である。すなわち、広告接触回数/広告表示回数分布情報は、図7に示したように、各双方法媒体の各掲載位置毎に、「ある広告表示回数(広告投入量)を投入した際の、ターゲットの広告接触回数毎に見たターゲットの分布を表す情報である。

0249

広告接触回数/広告表示回数分布情報における分布状況は、広告の掲載期間内におけるターゲットの数等に決定される性質をもつものである。

0250

ここで、広告接触回数/反応率情報(図6参照)と広告接触回数/広告表示回数分布情報(図7参照)とから、広告投入量(広告表示回数)と反応率との相関性を、広告の掲載場所ごとに導くことが可能である。

0251

すなわち、制御部41は、広告接触回数/反応率情報(図6参照)および広告接触回数/広告表示回数分布情報(図7参照)から、ある広告投入量の広告を投入した際に、ターゲットの広告接触回数ごとの分布が予測可能なため、これによって反応者数の総計(反応率)を見積もる。つぎに、制御部41は、上記反応率から、図4に示した相関関係より、認知率(認知者数)を予測する。

0252

つぎに、一実施例の動作について、図8および図9に示したフローチャートを参照しつつ説明する。図8に示したステップSA1では、広告管理装置40の制御部41により、広告について、認知率および反応率を測定するための認知率/反応率測定処理が実行される。

0253

この認知率/反応率測定処理においては、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して、一般に広く認知されていない商品に対応する広告(例えば、バナー広告)を複数種類掲載し、各広告に対応する反応率(反応者数÷接触者数)をオンライン上で測定する。

0254

すなわち、一実施例においては、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果が予測される。

0255

具体的には、図9に示したステップSB1では、広告管理装置40の制御部41は、図2に示したように、広告情報データベース47から、測定対象の広告として、広告601〜60mを選定する。

0256

ステップSB2では、制御部41は、ステップSB1で選定された広告601〜60mの掲載場所、掲載期間を設定する。ここで、広告601〜60mの掲載場所は、双方向媒体501〜50mである。これらの双方向媒体501〜50mは、双方向媒体情報データベース46に格納されている双方向媒体情報に対応しており、ネットワーク20を介して、ターゲット端末301〜30mからアクセス可能とされている。

0257

ステップSB3では、制御部41は、ステップSB2で設定された広告の掲載場所としての双方向媒体501〜50mに、ステップSB1で選定された広告601〜60mの掲載を開始する。

0258

広告601〜60mが掲載されている期間においては、制御部41は、広告601〜60mのそれぞれについて、広告表示回数、接触者数、反応者数、反応率の情報を収集する。

0259

接触者数は、広告に一度以上接触したターゲットの数である。反応者数は、広告に一度以上反応(クリックオンマウス状態)したターゲットの数である。反応率は、接触者数と反応者数との比(反応者数/接触者数)である。

0260

接触者数および反応者数の情報は、ターゲット端末301〜30mと広告管理装置40との間でクッキーを介して、収集される。

0261

そして、広告601〜60mの掲載を開始してから、ステップSB2で設定した掲載期間が経過すると、ステップSB4では、制御部41は、双方向媒体501〜50mへの広告601〜60mの掲載を終了する。

0262

ステップSB5では、制御部41は、広告601〜60mのそれぞれについて、広告表示回数、接触者数、反応者数、反応率の情報を集計し、これらを測定情報データベース48に格納する。

0263

ステップSB6では、制御部41は、測定情報データベース48から無作為サンプルを抽出する。サンプルとは、一つの広告に対応する情報である。ステップSB7では、制御部41は、抽出されたサンプルにおいて当該広告が接触されていたか否か、すなわち、接触者数が1以上であるか否かを判断する。

0264

ステップSB7の判断結果が「No」である場合、ステップSB12では、制御部41は、当該サンプルを対象外とする。ステップSB11では、制御部41は、サンプルの抽出数予定数に達したか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。

0265

ステップSB6では、制御部41は、測定情報データベース48から無作為につぎのサンプルを抽出する。ステップSB7では、制御部41は、抽出されたサンプルにおいて当該広告が接触されていたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Yes」とする。

0266

ステップSB8では、制御部41は、当該広告を掲載した双方向媒体で、当該広告を認知していたか否かに関する認知アンケートを実施する。ここで、認知アンケートを実施するサンプル数は、実際の市場規模、媒体規模を充分に反映するサンプル数に達していることを前提とする。

0267

また、認知アンケートは、当該広告の掲載を行なったのと同じ媒体(双方向媒体)上で実施される。従って、例えば、複数ドメインを持つネットワーク型の媒体に広告の掲載を行なった場合には、同じく複数ドメインをもつネットワーク媒体上で認知アンケートが実施される。

0268

上記のような場合には、ドメインが異なる各媒体ごとに異なる広告配信サーバ等から広告の掲載および認知アンケートの実施を行なうのではなく、共通の広告管理装置40で、広告の掲載および認知アンケートの実施を行なうことで、広告に接触したターゲットと、認知アンケートの回答者重複を防ぐことが可能になる。

0269

ステップSB9では、制御部41は、認知アンケートにより当該広告がターゲットに認知されていたか否かを判断する。ステップSB9の判断結果が「No」である場合、ステップSB12では、制御部41は、当該サンプルを対象外とした後、ステップSB11の判断を行う。

0270

一方、ステップSB9の判断結果が「Yes」である場合、ステップSB10では、制御部41は、認知アンケートの回答を集計し、アンケート回答者のうち、クッキーなどを利用して実際に該当広告に接触した回答者(ターゲット)のみを抽出した後、当該広告を「見た」または「見たような気がする」と回答した者の割合を求める。制御部41は、上記割合を、当該広告の認知率とし、当該広告に対応付けて、認知率を測定情報データベース48に格納する。

0271

つぎに、制御部41は、当該広告に対応する上記認知率と、反応率(測定情報データベース48:図3参照)との関係を、図4に示した認知率/反応率相関グラフ100にプロットする。

0272

ステップSB11では、制御部41は、サンプルの抽出数が予定数に達したか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。以後、ステップSB11の判断結果が「Yes」となるまで、ステップSB6〜ステップSB11が繰り返され、認知率/反応率相関グラフ100に、各サンプルの認知率と反応率との関係が順次プロットされる。

0273

そして、ステップSB11の判断結果が「Yes」になると、ステップSB13では、制御部41は、認知率/反応率相関グラフ100の各プロットから、反応率Xと認知率Yとの相関性を表す関係式(前述した式(2))を求める。

0274

制御部41は、最小二乗法等の統計的手法により、式(2)の係数aおよびbを求めた後、係数aおよびbを測定情報データベース48に格納する。なお、ステップSB1〜ステップSB13までの処理は、反応率と認知率との相関性に関する精度を向上または維持すべく、インターネット普及率などの推移とともに継続的に実行される。

0275

ステップSB14では、制御部41は、ステップSB13で求められた係数aおよびbを含む関係式(反応率と認知率との相関性)を任意の母集団に適用する。

0276

具体例として、かかる関係式を「20から34歳までの全女性」(F1層)に対するグロス反応率とグロス認知率と相関性に適用した場合について説明する。「20歳から34歳までの全女性」の人口を1200万人と仮定すれば、反応率10%の反応率が得られた場合、関係式(図4参照)より、認知率は、25%と予測される。

0277

また、反応者数(F1層のみ)は、120万人(1200万人×10%)である。一方、認知者数(F1層のみ)は、300万人(1200万人×25%)である。

0278

ここで、反応者数および認知者数は、全てF1層のターゲットと仮定している。しかしながら、実際には、反応した全ターゲットのうちF1層の比率を、広告を掲載している各媒体のデータベースを元にして集計したり、広告を掲載した場所の全ターゲットのうちF1層が占める比率を調べる等してF1層の反応率を求める必要がある。

0279

また、オンラインでカウントできる接触者数や反応者数は、現在のところ、前述したクッキーを利用した集計方法に頼らざるをえないので、実際の反応した人数との間には乖離が生じる。例えば、一人のターゲットが2台のターゲット端末から同一の広告に接触した場合には、オンライン上では接触者数を二人とカウントしてしまう。

0280

そこで、かかる乖離を何らかの方法で補正したい場合には、例えば、視聴率調査を行なっている第三者機関発表している各媒体の想定ターゲット数と、当該掲載期間内に各媒体で集計した総クッキー数との比率から補正係数を求めてそれを利用して、接触者数に補正をかける方法が採られる。

0281

また、原始的な方法ではあるが、各媒体においてサンプリング調査を行うことにより、接触者数に補正をかけてもよい。サンプリング調査は、例えば、「あなたは、当サイトにどういった環境(複数回答可)からアクセスされていますか?」といった質問を行い、ターゲットが平均的に何箇所から(何台のターゲット端末から)アクセスしているかの調査である。

0282

図8に戻り、ステップSA2では、制御部41は、測定情報データベース48に測定情報を格納する。ステップSA3では、広告主端末101(広告主)は、ターゲットが20歳〜34歳の女性での認知率が50%という、広告の出稿計画を立案する。

0283

ステップSA4では、広告主端末101は、ネットワーク20を介して、広告管理装置40にアクセスし、かかる出稿計画に基づいて、反応率を問い合わせる。

0284

ステップSA5では、広告管理装置40の制御部41は「ターゲットが20歳〜34歳の女性で認知率50%」を得るために必要な「反応率」を、認知率/反応率の関数(図4参照)から予測する。この場合、反応率は、25%と予測される。

0285

また、制御部41は、当該反応率25%に、当該ターゲット(女性20歳〜34歳)の総人数1200万人を乗じ、「認知率50%」を得るために広告を300万人に反応させる必要があることを予測する。

0286

また、反応数単価が例えば300円である場合、制御部41は、上記反応者数300万人に300円を乗じて、9億円を広告費用概算とする。なお、ここでは、反応者数300万人での反応数単価を300円としたが、一般に反応者数が多いほど、インターネット事業主の負担が幾何級数的に増加するので、反応数単価も高くなる。

0287

ステップSA6では、ステップSA5での予測結果(所望の認知率を得るための反応率(この場合、25%)、反応者数(この場合、300万)、広告費用概算(この場合、9億円))を広告主端末101へ通知する。

0288

ステップSA7では、広告主端末101(広告主)は、予測結果に基づいて、予算等を考慮して、当該広告の出稿を検討する。ステップSA8では、広告主端末101(広告主)は、広告管理装置40に対して、当該広告の出稿計画の検討を依頼する。

0289

ステップSA9では、広告管理装置40の制御部41は、広告主が希望する期間中に当該ターゲット(20歳〜34歳の女性)のうち300万人に対して広告を反応させるような出稿計画を検討する。

0290

具体的には、制御部41は、広告の掲載場所、掲載形態、掲載回数、種類、掲載頻度等を出稿計画に盛り込む。

0291

例えば、制御部41は、他測定情報データベース49(図5参照)に基づいて、当該ターゲット(20歳〜34歳の女性)の閲覧が多い双方向媒体に、通常のサイズの広告を毎日1500万ページビュー(PV)、90日間掲載し続け、さらに、より大容量でサイズが大きく訴求力が高い広告を、閲覧が多い別の双方向媒体に合計5000万ページビュー(PV)掲載することにより、300万人の当該ターゲットに反応させることができると予測し、これらを出稿計画とする。

0292

ステップSA10では、制御部41は、上記出稿計画を広告主端末101(広告主)へ提案する。ステップSA11では、広告主端末101(広告主)は、当該出稿計画を検討する。ステップSA12では、広告主端末101(広告主)は、広告管理装置40に対して、当該広告の出稿を正式に発注する。

0293

ステップSA13では、制御部41は、出稿計画に基づいて、双方向媒体に広告を掲載する。ここで、広告の掲載期間中においては、制御部41は、掲載された複数の広告の中から、広告毎の反応率をリアルタイムに監視しながら、反応率が高い広告の掲載比率(露出回数)を動的にコントロールする。これにより、広告の掲載効率が高まる。

0294

また、一度、広告に反応したターゲットについては、以後、当該広告を表示させても反応せず、また反応したとしてもカウントされないため、反応した履歴を元にして、それ以後は広告を表示しないといった手法も掲載効率を高めることに貢献する。

0295

しかも、反応したターゲットにも繰り返し広告を到達させることは、一度認知させたターゲットの忘却を防ぐ効果があるとも言えるので、有効な手法である。

0296

ステップSA14では、制御部41は、前述したステップSB6〜ステップSB11と同様にして、当該広告の認知率を認知アンケートにより調査する。ステップSA15では、制御部41は、実績を把握する。この場合、ターゲットでの認知率は、50%に達している。また、反応者数は、例えば、288万人である。

0297

この結果、認知率50%において必要な反応率が24%であることがわかったので、ステップSA16では、制御部41は、認知率/反応率相関グラフ100(図4参照)および式(2)における認知率50%に必要な反応率を25%から24%に修正するというフィードバックを行う。次回は、かかるフィードバックに基づいて、広告の出稿計画が立てられる。なお、一実施例においては、認知率、反応率のうちいずれか一方または双方を実績値として、認知率と反応率との相関関係にフィードバックする構成例としてもよい。

0298

なお、一実施例においては、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体(紙媒体テレビジョンラジオ等)とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案する構成例としてもよい。

0299

また、一実施例においては、双方向媒体に掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応率をリアルタイムに監視しながら、反応率に応じて広告の掲載場所を動的にコントロールする構成例としてもよい。

0300

また、一実施例においては、ステップSA15(図8参照)での実績把握に基づいて、ターゲットを再検討する構成例としてもよい。

0301

また、一実施例においては、当該広告に反応したターゲットの属性に基づいて、ターゲットを再検討する構成例としてもよい。

0302

また、一実施例においては、広告主と同業種の他企業における広告掲載の実績に基づいて、当該広告主にかかる広告の出稿計画を再検討する構成例としてもよい。

0303

また、一実施例においては、広告の形態、クリエイティブ、サイズ、容量、表示時間、表示頻度、ターゲットの出現頻度が高い場所、時間帯季節的な要素のうち一つ以上を組み合わせることにより、広告の出稿計画を立案する構成例としてもよい。

0304

また、一実施例においては、広告の効果に影響を与える複数の要因(例えば、ターゲットの訪問回数や反応率の違い、広告の空き在庫等の内部要因消費者物価指数、日経平均、不快指数などの外部要因)のうち一つ以上を組み合わせ、広告の出稿計画に反映させる構成例としてもよい。

0305

また、一実施例においては、広告主の売上データベース連動させて、広告の出稿計画を修正または変更したり、上記反応率と認知率の相関関係を修正する構成例としてもよい。

0306

また、一実施例においては、制御部41で、複数の双方向媒体(Webページ)に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求める構成例としてもよい。

0307

また、一実施例においては、各双方向媒体に掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロール(以下、第1のコントロールという)することにより、広告の反応者数を増やし、認知率を高める構成例としてもよい。

0308

また、一実施例においては、各双方向媒体に掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロール(以下、第2のコントロールという)することにより、広告の反応者数を増やし、認知率を高める構成例としてもよい。

0309

また、一実施例においては、上記第1のコントロールと上記第2のコントロールとを組み合わせて適用することにより、広告の反応者数を増やし、認知率を高める構成例としてもよい。

0310

また、一実施例においては、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることにより、広告の反応率をコントロールし、認知率を高める構成例としてもよい。

0311

また、一実施例においては、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバック(ターゲットの再検討等)する構成例としてもよい。

0312

また、一実施例においては、双方向媒体(例えば、Webページ)に広告を掲載する構成例について説明したが、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされた状態で双方向媒体(この場合、テレビション)に掲載する構成例としてもよい。

0313

また、一実施例においては、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応率(反応パラメータ)を測定する構成例としてもよい。

0314

また、一実施例においては、事前に得られた反応率(反応パラメータ)および認知率(認知パラメータ)における相関関係(図4参照)と、反応率(反応パラメータ)と広告露出量との別の相関関係(事前に得られる)とに基づいて、反応パラメータを測定できない双方向媒体(例えば、ディジタルテレビジョン放送で広告のみを表示させ、当該広告の反応を測定できない。)における広告露出量をキーとして広告の効果を予測する構成例としてもよい。

0315

また、一実施例においては、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討する構成例としてもよい。

0316

以上説明したように、一実施例によれば、図9に示したように、複数の双方向媒体に掲載された複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応率(反応パラメータ)を測定し、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知率(認知パラメータ)を測定した後、事前に得られた、反応率と認知率との相関関係(図4参照)に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0317

また、一実施例によれば、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率を用い、当該広告に接触したターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率を用いたので、反応率および認知率に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0318

また、一実施例によれば、全ターゲットの数に対して、当該広告に反応したターゲットの数の比としての反応率を用い、全ターゲットの数に対して、当該広告を認知したターゲットの数の比としての認知率を用いたので、反応率および認知率に基づいて、全ターゲットに対応する認知率に興味を持つ広告主に配慮しつつ、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0319

また、一実施例によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化することとしたので、属性に応じて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0320

また、一実施例によれば、相関関係がターゲットの属性に応じて変化しないこととしたので、かかる相関関係を画一的な指標として、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0321

また、一実施例によれば、相関関係を関数(べき乗回帰式:式(2)参照)で表すこととしたので、関数(べき乗回帰式)に基づいて、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0322

また、一実施例によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数および認知者数に対応する反応パラメータおよび認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することとしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。

0323

また、一実施例によれば、予測に基づいて、広告の出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0324

また、一実施例によれば、相関関係に基づいて、目標とする認知率を得るための反応率を予測し、該反応率を得るための出稿計画を立案することとしたので、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0325

また、一実施例によれば、反応率と広告投入量との相関関係(図6および図7参照)を測定し、予測された反応率を得るための広告投入量を該相関関係より求め、該広告投入量に基づいて、該出稿計画を立案することとしたので、的確な広告投入量に基づく出稿計画を広告主に提案することができる。

0326

また、一実施例によれば、複数の双方向媒体に掲載される複数の広告を組み合わせて広告投入量を求めることとしたので、組み合わせの最適化を図ることにより、双方向媒体における広告の効果をさらに的確に予測することができる。

0327

また、一実施例によれば、双方向媒体に対して広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体のみを対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0328

また、一実施例によれば、双方向媒体と、該双方向媒体以外のその他媒体とを組み合わせて広告を掲載するための出稿計画を立案することとしたので、双方向媒体およびその他媒体を対象として、的確な出稿計画を広告主に提案することができる。

0329

また、一実施例によれば、予測に基づく当該広告の反応者数に広告単価を乗じて広告費を算出することしたので、広告主に対して、広告費の予算化の参考にするための概算の広告費を提供することができる。

0330

また、一実施例によれば、広告の効果に影響を与える要因を出稿計画に反映させることとしたので、広告の効果の予測精度を高めることができる。

0331

また、一実施例によれば、出稿計画に基づいて、実際に広告を掲載させることとしたので、的確な広告の効果の予測に基づいて、広告の掲載を行うことができる。

0332

また、一実施例によれば、ステップSA16(図8参照)で説明したように、掲載済みの広告に関して、反応率、認知率のいずれか一方または双方を実績値として測定し、該実績値を、反応率と認知率との相関関係にフィードバックすることとしたので、相関関係の精度を高めることができる。

0333

また、一実施例によれば、広告が掲載された双方向媒体が表示される装置とは別の装置を介して反応率(反応パラメータ)を測定することとしたので、例えば、デジタルテレビ等の広告を見て、携帯電話端末で反応率(反応パラメータ)を測定する場合等にも適用することができる。

0334

また、一実施例によれば、実績値に基づいて、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0335

また、一実施例によれば、広告が掲載された場所におけるターゲットの属性、反応者の属性から、実際に認知をしたと推定または調査されたターゲットの属性情報を基に、ターゲットを再検討することとしたので、ターゲットの選定精度を高めることができる。

0336

また、一実施例によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応率をリアルタイムに監視しながら、反応率に応じて広告の掲載比率を動的にコントロールすることとしたので、反応率を向上させることができる。

0337

また、一実施例によれば、掲載されている複数の広告の中から、広告毎の反応率をリアルタイムに監視しながら、反応率に応じて広告の掲載場所を動的にコントロールすることとしたので、反応率を向上させることができる。

0338

また、一実施例によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の露出回数とターゲットの反応率が低い広告の露出回数とをコントロール(上述した第1のコントロール)することとしたので、当該広告に関して反応率(反応パラメータ)、ひいては認知率(認知パラメータ))を向上させることができる。

0339

また、一実施例によれば、掲載されている複数の広告の中から、ターゲットの反応率が高い広告の掲載場所とターゲットの反応率が低い広告の掲載場所とをコントロール(上述した第2のコントロール)することとしたので、当該広告に関して反応率(反応パラメータ)、ひいては認知率(認知パラメータ)を向上させることができる。

0340

また、一実施例によれば、第1のコントロールと第2のコントロールとを組み合わせて適用することとしたので、当該広告に関して反応率(反応パラメータ)、ひいては認知率(認知パラメータ)を向上させることができる。

0341

また、一実施例によれば、一定期間内における同一ターゲットに対する広告の露出頻度、露出回数をコントロールすることとしたので、当該広告に関して反応率(反応パラメータ)、ひいては認知率(認知パラメータ)を向上させることができる。

0342

また、一実施例によれば、広告の掲載期間において、実際の反応者の属性、行動履歴を分析し、その分析結果に基づいて、動的に広告の掲載内容をコントロールし、実際の反応者と広告主のターゲット層との差異を基に出稿計画にフィードバックすることとしたので、出稿計画の最適化を図ることができる。

0343

また、一実施例によれば、広告を、コンテンツと一体とされた状態で双方向媒体に掲載することとしたので、例えば、テレビショッピング等のようにコンテンツ(番組)と広告とが一体とされたものにも適用可能である。

0344

また、一実施例によれば、事前に得られた相関関係と、反応率(反応パラメータ)と広告露出量との別の相関関係とに基づいて、反応率(反応パラメータ)を測定できない双方向媒体における広告露出量をキーとして広告の効果を予測することとしたので、反応率(反応パラメータ)を測定できない双方向媒体にも適用可能である。

0345

このように、一実施例においては、広告の反応率を指標として、広告の効果を予測する点に特徴を有している。これは、従来、市場を反映した有効な標本数に基づく反応に関する測定が困難であったが、近時、かかる有効な標本数を有する双方向媒体を擁する企業が出現したことにより、反応率を指標とする広告の効果の予測のニーズが高まることが想定される。

0346

以上本発明にかかる一実施例について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。

0347

例えば、前述した一実施例においては、広告管理装置40の機能を実現するためのプログラム図10に示したコンピュータ読み取り可能な記録媒体300に記録して、この記録媒体300に記録されたプログラムを同図に示したコンピュータ200に読み込ませ、実行することにより各機能を実現してもよい。

0348

同図に示したコンピュータ200は、上記プログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)210と、キーボード、マウス等の入力装置220と、各種データを記憶するROM(Read Only Memory)230と、演算パラメータ等を記憶するRAM(Random Access Memory)240と、記録媒体300からプログラムを読み取る読取装置250と、ディスプレイプリンタ等の出力装置260とから構成されている。

0349

CPU210は、読取装置250を経由して記録媒体300に記録されているプログラムを読み込んだ後、プログラムを実行することにより、前述した機能を実現する。なお、記録媒体300としては、光ディスクフレキシブルディスクハードディスク等が挙げられる。

0350

以上のように、本発明にかかる広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置は、Webページ等の双方向媒体に掲載される広告に対して有用である。

図面の簡単な説明

0351

本発明にかかる一実施例の構成を示すブロック図である。
同一実施例における動作原理を説明する図である。
図1に示した測定情報データベース48を示す図である。
同一実施例における認知率/反応率相関グラフ100を示す図である。
図1に示した他測定情報データベース49を示す図である。
同一実施例における広告接触回数と反応率との相関関係を示すグラフである。
同一実施例における広告接触回数/広告表示回数分布を示す図である。
図1に示した広告管理装置40および広告主端末101〜10nの動作を説明するフローチャートである。
図8に示した認知率/反応率測定処理を説明するフローチャートである。
同一実施例の変形例の構成を示すブロック図である。
従来の広告投入量と認知率との相関関係を示す図である。

符号の説明

0352

101〜10n広告主端末
20ネットワーク
301〜30mターゲット端末
40広告管理装置
41 制御部
46双方向媒体情報データベース
47広告情報データベース
48測定情報データベース
49 他測定情報データベース
501〜50m 双方向媒体
601〜60m 広告

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