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技術 検索語の評価装置、評価システム、評価方法、及び評価モジュール生産方法

出願人 データ・サイエンティスト株式会社
発明者 榊原直也廣部祐樹
出願日 2018年3月7日 (1年11ヶ月経過) 出願番号 2018-040952
公開日 2019年9月19日 (5ヶ月経過) 公開番号 2019-159395
状態 特許登録済
技術分野 検索装置
主要キーワード 商品ニーズ 入力情報内 離脱率 巡回処理 ランダムウォーク 検索結果データベース 解析範囲 偏導関数
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(2019年9月19日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (19)

課題

SEOの対象となる検索語検索結果の上位ページ時間経過に従ってどのように変化しているのかを定量的に評価する。

解決手段

検索語が入力される入力ステップと、第1の地点検索者の位置とした場合における検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得ステップと、第1の地点の検索結果データと第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を検索語に固有解析結果として出力する解析ステップとを含む評価方法を提供する。

概要

背景

SEO(Search Engine Optimization)を支援する技術が各種提案されている。この種の技術を開示した文献として、特許文献1がある。特許文献1のウェブページ解析装置は、ある検索語ターゲットキーワードとして入力された場合に、ターゲットキーワードについての検索結果内の複数のウェブページデータの各々を解析対象ウェブページとし、解析対象ウェブページデータに形態素解析処理を施し、形態素解析処理により得られた形態素群における同じ種類の形態素毎の含有数を集計し、検索結果に占める解析対象ウェブページの順位に対する各形態素の寄与の度合いを示す形態素評価値を求め、形態素別評価値を解析対象ウェブページ毎に並べたリスト解析結果として提示する。特許文献1の技術によると、SEO効果の高い形態素を効率よく見出すことができる。

概要

SEOの対象となる検索語の検索結果の上位ページ時間経過に従ってどのように変化しているのかを定量的に評価する。検索語が入力される入力ステップと、第1の地点検索者の位置とした場合における検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得ステップと、第1の地点の検索結果データと第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を検索語に固有の解析結果として出力する解析ステップとを含む評価方法を提供する。

目的

本発明は、このような課題に鑑みて為されたものであり、web検索に用いられる検索語の地域依存性を定量的に評価する技術的手段を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

検索語が入力される入力手段と、第1の地点検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得手段と、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有解析結果として出力する解析手段とを有することを特徴とする検索語の評価装置

請求項2

前記検索結果データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データの順位であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの順位と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの順位を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項1に記載の評価装置。

請求項3

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの順位または当該順位に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの順位または当該順位に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項2に記載の評価装置。

請求項4

記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の評価装置。

請求項5

前記検索結果データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのスニペットに所定の解析処理を施して得たスニペット解析データであり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのスニペット解析データと前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのスニペット解析データを所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項1に記載の評価装置。

請求項6

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのスニペット解析データまたは当該スニペット解析データに基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのスニペット解析データまたは当該スニペット解析データに基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項5に記載の評価装置。

請求項7

利用者端末と、前記利用者端末と通信する評価装置と、を含み、前記評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得手段と、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを備えることを特徴とする検索語の評価システム

請求項8

検索語が入力される入力ステップと、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得ステップと、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析ステップとを有することを特徴とする検索語の評価方法

請求項9

検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先アクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得手段と、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを有することを特徴とする検索語の評価装置。

請求項10

前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのクリックスルーレートであり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのクリックスルーレートと前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのクリックスルーレートを所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項9に記載の評価装置。

請求項11

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのクリックスルーレートまたは当該クリックスルーレートに基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのクリックスルーレートまたは当該クリックスルーレートに基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項10に記載の評価装置。

請求項12

前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項11に記載の評価装置。

請求項13

前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレス滞在時間であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの滞在時間と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの滞在時間を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項9に記載の評価装置。

請求項14

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの滞在時間または当該滞在時間に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの滞在時間または当該滞在時間に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項13に記載の評価装置。

請求項15

前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項14に記載の評価装置。

請求項16

前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの離脱率であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの離脱率と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの離脱率を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項9に記載の評価装置。

請求項17

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの離脱率または当該離脱率に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの離脱率または当該離脱率に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項16に記載の評価装置。

請求項18

前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項17に記載の評価装置。

請求項19

前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの流入数であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの流入数と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの流入数を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項9に記載の評価装置。

請求項20

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの流入数または当該流入数に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの流入数または当該流入数に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項19に記載の評価装置。

請求項21

前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項20に記載の評価装置。

請求項22

前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの閲覧ページ数であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの閲覧ページ数と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの閲覧ページ数を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めることを特徴とする請求項9に記載の評価装置。

請求項23

前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの閲覧ページ数または当該閲覧ページ数に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの閲覧ページ数または当該閲覧ページ数に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出することを特徴とする請求項22に記載の評価装置。

請求項24

前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有することを特徴とする請求項23に記載の評価装置。

請求項25

利用者端末と、前記利用者端末と通信する評価装置と、を含み、前記評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得手段と、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを備えることを特徴とする検索語の評価システム。

請求項26

検索語が入力される入力ステップと、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得ステップと、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析ステップとを有することを特徴とする検索語の評価方法。

請求項27

入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを有し、複数の地点を検索者の位置として所定の検索語についての検索をかけた場合の検索結果データ群を前記ニューラルネットワークに入力したときに前記ニューラルネットワークから出力される出力信号、又は、前記出力信号及び教師信号を取得し、取得した信号をディープラーニングアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み係数更新する学習評価部を有し、前記学習評価部による重み係数の更新を経た学習済みモデルを、前記検索語についての第1の地点の検索ニーズと第2の地点の検索ニーズとの関係を評価する評価モジュールとして出力することを特徴とする評価モジュール生産方法

請求項28

入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを有し、複数の地点を検索者の位置として所定の検索語についての検索をかけた場合の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データ群を前記ニューラルネットワークに入力したときに前記ニューラルネットワークから出力される出力信号、又は、前記出力信号及び教師信号を取得し、取得した信号をディープラーニングのアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み係数を更新する学習評価部を有し、前記学習評価部による重み係数の更新を経た学習済みモデルを、前記検索語についての第1の地点の検索ニーズと第2の地点の検索ニーズとの関係を評価する評価モジュールとして出力することを特徴とする評価モジュール生産方法。

技術分野

0001

本発明は、検索語、及び検索語群(以下、「検索市場」という)の地域依存性事前に評価し、当該地域依存性をふまえエリアマーケティング検索エンジン最適化(Search Engine Optimization:以下、SEO)を行えるように支援する技術に関する。

背景技術

0002

SEO(Search Engine Optimization)を支援する技術が各種提案されている。この種の技術を開示した文献として、特許文献1がある。特許文献1のウェブページ解析装置は、ある検索語がターゲットキーワードとして入力された場合に、ターゲットキーワードについての検索結果内の複数のウェブページデータの各々を解析対象ウェブページとし、解析対象ウェブページデータに形態素解析処理を施し、形態素解析処理により得られた形態素群における同じ種類の形態素毎の含有数を集計し、検索結果に占める解析対象ウェブページの順位に対する各形態素の寄与の度合いを示す形態素評価値を求め、形態素別評価値を解析対象ウェブページ毎に並べたリスト解析結果として提示する。特許文献1の技術によると、SEO効果の高い形態素を効率よく見出すことができる。

先行技術

0003

特許6164436号

発明が解決しようとする課題

0004

ところで、検索エンジンの検索クエリとして用いられる検索語の中には、検索クエリの送信元がどの地域であっても検索結果に表示されるwebページURLやコンテンツ等の情報がほとんど変わらないものもあれば、検索クエリの送信元がどの地域であるかによってそれらの情報が大きく変わるものがある。ある検索語を含む検索クエリの発信元の地域がその検索語の検索結果に検索結果の上位ページの顔ぶれに影響する度合いは、「検索語の地域依存性」などと呼ばれる。地域依存性の強い検索語は、地域の特徴を加味した個別の分析webサイトカスタマイズを要する分だけ、エリアマーケティングやSEOに要するリソースも大きくなる。このため、エリアマーケティングやSEOを行う企業には、自社の商材に関わる検索語がどの程度の地域依存性を有するかを定量的に評価し、それを自社のリソース配分指標として生かしたい、というニーズがある。

0005

しかしながら、特許文献1の技術は、ウェブページ解析装置のある地域と異なる地域を検索クエリの送信元とする検索結果の解析ができず、検索語の地域依存性の評価には不向きであった。

0006

本発明は、このような課題に鑑みて為されたものであり、web検索に用いられる検索語の地域依存性を定量的に評価する技術的手段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

0007

上記課題を解決するために、本発明の好適な態様である検索語の評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得手段と、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを有することを特徴とする検索語の評価装置を提供する。

0008

この態様において、前記検索結果データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データの順位であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの順位と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの順位を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めるようにしてもよい。

0009

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの順位または当該順位に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの順位または当該順位に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0010

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0011

また、前記検索結果データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのスニペットに所定の解析処理を施して得たスニペット解析データであり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのスニペット解析データと前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのスニペット解析データを所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0012

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのスニペット解析データまたは当該スニペット解析データに基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのスニペット解析データまたは当該スニペット解析データに基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0013

本発明の別の好適な態様である検索語の評価システムは、利用者端末と、前記利用者端末と通信する評価装置と、を含み、前記評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得手段と、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを備えることを特徴とする。

0014

本発明の別の好適な態様である検索語の評価方法は、検索語が入力される入力ステップと、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果データを取得する取得ステップと、前記第1の地点の検索結果データと前記第2の地点の検索結果データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析ステップとを有することを特徴とする。

0015

本発明の別の好適な態様である検索語の評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先アクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得手段と、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを有することを特徴とする。

0016

この態様において、前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのクリックスルーレートであり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのクリックスルーレートと前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データのクリックスルーレートを所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0017

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのクリックスルーレートまたは当該クリックスルーレートに基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データのクリックスルーレートまたは当該クリックスルーレートに基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0018

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0019

また、前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレス滞在時間であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの滞在時間と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの滞在時間を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0020

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの滞在時間または当該滞在時間に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの滞在時間または当該滞在時間に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0021

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0022

また、前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの離脱率であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの離脱率と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの離脱率を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0023

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの離脱率または当該離脱率に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの離脱率または当該離脱率に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0024

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0025

また、前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの流入数であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの流入数と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの流入数を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0026

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの流入数または当該流入数に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの流入数または当該流入数に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0027

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0028

また、前記アクセス解析データは、マークアップ言語により記述された文書データ群の中から前記検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN(Nは2以上の自然数)個の文書データのアドレスの閲覧ページ数であり、前記解析手段は、前記N個の文書データの各々について、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの閲覧ページ数と前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該文書データの閲覧ページ数を所定の関数に作用させることにより、前記相関を示す指標を求めてもよい。

0029

また、前記解析手段は、前記N個の文書データのうちのi番目の文書データについて、前記第1の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの閲覧ページ数または当該閲覧ページ数に基づく指標をxi、当該指標の平均値をxmとすると共に、前記第2の地点を検索者の位置とした場合における当該i番目の文書データの閲覧ページ数または当該閲覧ページ数に基づく指標をyi、当該指標の平均値をymとし、前記相関を示す指標ρを以下の式(1)に示す関数にしたがって算出してもよい。

0030

また、前記入力手段には、複数の前記第2の地点を示す情報が入力され、複数の前記第2の地点の各々を、前記解析手段により算出される指標ρの値に応じてグループ分けするグループ分け手段をさらに有してもよい。

0031

本発明の別の好適な態様である検索語の評価システムは、利用者端末と、前記利用者端末と通信する評価装置と、を含み、前記評価装置は、検索語が入力される入力手段と、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得手段と、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析手段とを備えることを特徴とする。

0032

本発明の別の好適な態様である検索語の評価方法は、検索語が入力される入力ステップと、第1の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得すると共に、前記第1の地点とは異なる第2の地点を検索者の位置とした場合における前記検索語に基づく検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データを取得する取得ステップと、前記第1の地点のアクセス解析データと前記第2の地点のアクセス解析データとの相関を示す指標を求め、この指標を前記検索語に固有の解析結果として出力する解析ステップとを有することを特徴とする。

0033

本発明の別の好適な態様である評価モジュール生産方法は、入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを有し、複数の地点を検索者の位置として所定の検索語についての検索をかけた場合の検索結果データ群を前記ニューラルネットワークに入力したときに前記ニューラルネットワークから出力される出力信号、又は、前記出力信号及び教師信号を取得し、取得した信号をディープラーニングアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み係数更新する学習評価部を有し、前記学習評価部による重み係数の更新を経た学習済みモデルを、前記検索語についての第1の地点の検索ニーズと第2の地点の検索ニーズとの関係を評価する評価モジュールとして出力することを特徴とする。

0034

本発明の別の好適な態様である評価モジュール生産方法は、入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを有し、複数の地点を検索者の位置として所定の検索語についての検索をかけた場合の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データ群を前記ニューラルネットワークに入力したときに前記ニューラルネットワークから出力される出力信号、又は、前記出力信号及び教師信号を取得し、取得した信号をディープラーニングのアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み係数を更新する学習評価部を有し、前記学習評価部による重み係数の更新を経た学習済みモデルを、前記検索語についての第1の地点の検索ニーズと第2の地点の検索ニーズとの関係を評価する評価モジュールとして出力することを特徴とする。

発明の効果

0035

本発明によれば、検索市場の地域依存性の定量評価を可能にすることができる。よって、本発明によると、エリアマーケティングやSEOを行う企業は、地域特性をより強く考慮した対応を迫られる商材分野とそうでない商材分野とを区別し、より現実的なリソースの配分を行うことができる。

図面の簡単な説明

0036

本発明の第1実施形態である評価装置20を含む評価システム1の全体構成を示す図である。
評価装置20のCPU22が評価プログラム26にしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。
評価装置20の入力処理を説明するための図である。
評価装置20における地域の区分けを説明するための図である。
評価装置20の取得処理及び解析処理を説明するための図である。
本発明の第2実施形態である評価装置20Aを含む評価システム1Aの全体構成を示す図である。
本発明の第3実施形態である評価装置20Bを含む評価システム1Bの全体構成を示す図である。
本発明の第4実施形態である評価装置20Cを含む評価システム1Cの全体構成を示す図である。
評価装置20Cの取得処理及び解析処理を説明するための図である。
本発明の第5実施形態である評価装置20Dを含む評価システム1Dの全体構成を示す図である。
本発明の第6実施形態である評価装置20Eを含む評価システム1Eの全体構成を示す図である。
評価装置20の取得処理及び解析処理を説明するための図である。
評価装置20Cの取得処理及び解析処理を説明するための図である。
評価装置20Cの取得処理及び解析処理を説明するための図である。
評価装置20Cの取得処理及び解析処理を説明するための図である。
評価装置20Cの取得処理及び解析処理を説明するための図である。
本発明の変形例である評価装置の動作を説明する図である。
本発明の変形例である評価装置の動作を説明する図である。

実施例

0037

以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態を説明する。
<第1実施形態>
図1は、本発明の第1実施形態である評価装置20を含む評価システム1の全体構成を示す図である。図1に示す評価システム1は、インターネット90上に、webサイト、webページ、又はwebコンテンツとして散在する文書データ(HTML(Hyper Text Markup Language)などのマークアップ言語により記述されたデータ)群の中からある検索語に基づく検索をした場合に検索結果の地域依存性の定量評価を可能にするものである。

0038

図1示すように、評価システム1は、利用者端末10、及び評価装置20を有する。利用者端末10、及び評価装置20は、インターネット90を介して接続されている。インターネット90には、検索エンジンサーバ装置50が接続されている。

0039

検索エンジンサーバ装置50は、検索エンジンサービスを提供する役割を果たす装置である。検索エンジンサーバ装置50は、インターネット90を巡回し、巡回先のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツから得た情報をインデックスデータベースインデクシングする巡回処理と、検索者のコンピュータから検索語と位置情報とを含むHTTP(Hyper Text Transfer Protocol)リクエスト(検索クエリ)を受信し、上記位置情報の示す位置において上記検索語を用いてweb検索を行った場合に得られるwebサイト、webページ、及びwebコンテンツのタイトル、URL(Uniform Resource Locator)、スニペット(Snippet)のセットを上位(順位が高い)のものから順に配した検索結果を返信する検索処理とを行う。ここで、検索エンジンサーバ装置50は、検索処理では、上記検索結果におけるwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの顔ぶれ及び検索順位を、検索語とともに与えられた位置情報の示す検索者の位置に応じて変更する。図1では、検索エンジンサーバ装置50が1つだけ図示されているが、検索エンジンサーバ装置50の数は複数であってもよい。

0040

利用者端末10は、パーソナルコンピュータである。利用者端末10のユーザには、固有のIDとパスワードが付与されている。ユーザは、自らの利用者端末10から評価装置20にアクセスして認証手続を行い、評価装置20により提供されるサービスを利用する。図1では、利用者端末10が1つだけ図示されているが、評価システム1における利用者端末10の数は複数であってもよい。

0041

評価装置20は、検索語の地域依存性の定量評価サービスを提供する役割を果たす装置である。検索語の地域依存性の定量評価サービスは、ユーザから、検索語、及び地域依存性の評価の際に基準となる互いに異なる2つの地点(以下、第1の地点および第2の地点)を受け取り、第1の地点を検索者の位置として当該検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のwebサイト、webページ、webコンテンツの順位と、第2の地点を検索者の位置として当該検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のwebサイト、webページ、webコンテンツの順位との相関を示す指標を求め、この指標を当該検索語に固有の解析結果としてユーザに提示するサービスである。

0042

図1に示すように、評価装置20は、通信インターフェース21、CPU(Central Processing Unit)22、RAM(Random Access Memory)23、ROM(Read Only Memory)24、ハードディスク25を有する。通信インターフェース21は、インターネット90に接続された装置との間でデータを送受信する。CPU22は、RAM23をワークエリアとして利用しつつ、ROM24やハードディスク25に記憶された各種プログラムを実行する。ROM24には、IPL(Initial ProgramLoader)などが記憶されている。ハードディスク25には、本実施形態に特有の機能を有する評価プログラム26が記憶されている。

0043

次に、本実施形態の動作について説明する。
図2は、評価装置20のCPU22が評価プログラム26にしたがって実行する評価方法の流れを示すフローチャートである。CPU22は、評価プログラム26を実行することで、入力処理(ステップSA100)を実行する入力手段、取得処理(ステップSA110)を実行する取得手段、及び解析処理(ステップSA120)を実行する解析手段として機能する。

0044

図2のステップSA100の入力処理では、CPU22は、認証手続を済ませた利用者端末10に対し、図3に示すように、入力画面の構造をHTMLにより記述したwebページデータを送信する。利用者端末10は、このwebページデータを受信すると、入力画面を表示する。入力画面には、「検索語を入力してください」という文字列が表示される。その下には、検索語入力欄51がある。検索語入力欄51には、評価対象の検索語がユーザによって入力される。検索語入力欄51の下には、「第1の地点を指定してください」という文字が表示される。その下には、地点入力欄52がある。地点入力欄52には、第1の地点を示す情報として、検索語の地域依存性を評価する際の基準となる2つの地点のうち一方がユーザによって入力される。地点入力欄52の下には、「第2の地点を指定してください」という文字列が表示される。その下には、地点入力欄53がある。地点入力欄53には、第2の地点として、検索語の地域依存性を評価する際の基準となる2つの地点のうち他方がユーザによって入力される。

0045

地点入力欄52及び53の入力手順についてより詳細に説明すると、本実施形態では、図4に示すように、我が国を5つの地域(“北海道”、“東”、“関東”、“関西”、および“九州”の5つの地域)に区分けした場合の各地域の代表点Rk(k=1〜n)の各々について、代表点Rkの位置情報と代表点Rkの地域名を示す文字列(“北海道”、“東北”、“関東”、“関西”および“九州”の各々)とを対応付けて格納したテーブルが上記webページデータに埋め込まれている。なお、上記位置情報の具体例としては、代表点Rkの示す地域において人口が最大の都道府県の庁舎緯度および経度を示す地理情報や当該地理情報との相互変換が可能な情報(例えば、当該都道府県の名称或いは当該都道府県の庁舎の名称を表す文字列)が挙げられる。

0046

利用者端末10は、地点入力欄52にマウスポインタを移動させて左クリックする操作がされると、上記5つの地域名を配列したプルダウンリスト出現させて地域名の選択を促し、プルダウンリスト内の何れかの地域名が選択されると、選択された地域名を地点入力欄52に表示させるとともに、その地域名と対応付けてテーブルに格納されている代表点Rkの位置情報を取得する。また、利用者端末10は、地点入力欄53にマウスポインタを移動させて左クリックする操作がされると、上記5つの地域名を配列したプルダウンリストを出現させて地域名の選択を促し、プルダウンリスト内の何れかの地域名が選択されると、選択された地域名を地点入力欄53に表示させるとともに、その地域名と対応付けてテーブルに格納されている代表点Rkの位置情報を取得する。

0047

なお、第2の地点を示す位置情報として第1の地点と同じ位置情報が入力された場合には、再入力を促すメッセージを利用者端末10に出力させるようにするとよい。また、第1地点と同じ位置情報が入力されることを避けるために、第2の地点を指定させるためのプルダウンリストの表示の際に第1の地点として指定された地域名を除外したプルダウンリストを表示してもよい。

0048

地点入力欄53の下には、「解析範囲を入力してください」という文字列が表示される。解析範囲とは、地点入力欄52内の位置情報の示す位置を検索者の位置として検索語入力欄51内の検索語に基づくweb検索を行った場合の検索結果内の上位何位までを解析対象とするのを意味する。「解析範囲を入力してください」という文字列の下には、解析範囲入力欄54がある。解析範囲入力欄54には、解析範囲を示す数N(Nは2以上の自然数)がユーザによって入力される。解析範囲入力欄54は、上位10位、上位20位、上位30位、といったような、複数の選択肢の中の一つを選択するものであってもよい。解析範囲入力欄54の下には、送信ボタン55がある。

0049

ユーザは、入力画面の検索語入力欄51に検索語を入力し、地点入力欄52に第1の地点を示す情を入力し、地点入力欄53に第2の地点を示す情報を入力し、解析範囲入力欄54に解析範囲を示す数Nを入力し、送信ボタン55を押下する。送信ボタン55が押下されると、利用者端末10は、検索語入力欄51、地点入力欄52、地点入力欄53、及び解析範囲入力欄54の各欄に入力された情報を、入力情報として評価装置20へ送信する。CPU22は、インターネット90を介して利用者端末10から入力情報を受信すると、受信した入力情報をRAM23に書き込む。

0050

次に、CPU22は、取得処理(ステップSA110)を実行する。図2に示すように、取得処理は、ステップSA110aとステップSA110bとを有する。ステップSA110aでは、CPU22は、第1の地点(地点入力欄52内の情報が示す位置)において入力情報内の検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の上位N位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツを解析対象とし、解析対象のN個のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの順位を第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N、iは解析対象の文書データの各々を示すインデックス)として取得する。

0051

ステップSA110bでは、CPU22は、第2の地点(地点入力欄52内の情報が示す位置)における解析対象のN個のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの順位を第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)として取得する。ここで、第1の地点の検索の検索結果において上位N位内であったwebサイト、webページ、又はwebコンテンツが、第2の地点の検索の検索結果において圏外となる場合もあり得る。このようなwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの検索結果データBiは、十分に大きな値(例えば、1000)とすればよい。

0052

ステップSA120の解析処理では、CPU22は、第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N)が示す順位と第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)が示す順位を以下の式(1)の関数に作用させることにより、両者の相関を示す指標ρを求め、この指標ρを入力情報内の検索語に固有の解析結果として出力する。

0053

ここで、式(1)におけるxiは、ROM24のテーブルTBL1において検索結果データAiと対応付けられている指標である。テーブルTBL1には、順位と指標の各対が格納されている。テーブルTBL1の指標は、より上位の順位と対応するものほど大きな値となっている。xmは、検索結果データAi(i=1〜N)の各々と対応する指標xiの平均値(加算平均)である。また、yiは、テーブルTBL1において検索結果データBiと対応付けられている指標である。ymは、検索結果データBi(i=1〜N)の各々と対応する指標yiの平均値(加算平均)である。

0054

取得処理と解析処理についてより詳細に説明すると、図5の例に示すように、CPU22は、入力画面の検索語入力欄51内の情報が「保険」、地点入力欄52内の情報が「関東」、地点入力欄53内の情報が「北海道」、解析範囲入力欄54内の情報が「10」であった場合、東京を検索者の位置とした場合における検索語「保険」に基づく検索と、北海道を検索者の位置とした場合における同じ検索語「保険」に基づく検索とを実行し、東京の検索結果内における上位10位のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツを解析対象とする。

0055

CPU22は、東京の検索結果内における解析対象の10個のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツの順位を検索結果データA1、A2・・・A10とし、北海道の検索結果における解析対象の10個のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツの順位を検索結果データB1、B2・・・B10とする。CPU22は、ROM24のテーブルTBL1から、検索結果データA1、A2・・・A10と対応する指標x1、x2・・・x10、及び検索結果データB1、B2・・・B10と対応する指標y1、y2・・・y10を取り出す。さらに、CPU22は、指標x1、x2・・・x10の平均xm、及び指標y1、y2・・・y10の平均ymを求める。

0056

その上で、CPU22は、指標x1、x2・・・x10と平均mx、及び指標y1、y2・・・y10と平均ymを式(1)に入力して指標ρを求め、この指標ρを検索語「保険」に固有の解析結果として利用者端末10に送信する。

0057

入力情報の送信元の利用者端末10のユーザは、評価装置20から返信される指標ρを用いて評価対象の検索語の地域依存性を定量評価することができる。例えば、或る検索語Xについて、図4における代表点Rk(k=1〜5の何れか)を第1の地点とし、代表点Rm(m=1〜5:ただし、m≠k)を第2の地点とした場合に上記式(1)にしたがって算出される指標ρkmの平均をρmとすると、このρmの値の大小で地域依存性の強弱を定量評価することができる。具体的には、ρmの値が1に近ければ、検索語Xによる検索結果として得られるwebページの顔ぶれおよび各webページの検索順位は地域に依らず略一定であることを意味し、検索語Xの地域依存性は低いと評価される。逆に、ρmの値が小さい程(例えば、0に近い等)、検索語Xによる検索結果として得られるwebページの顔ぶれおよび各webページの検索順位は地域毎に区々であることを意味し、検索語Xの地域依存性は高いと評価される。

0058

また、複数の第2の地点の各々について算出された指標ρの値を比較し、指標ρの値が1に近い地点、すなわち、検索結果に含まれるwebページの顔ぶれ及び各webページの検索順位が第1の地点と類似する地点、を抽出することで第1の地点と同じ商品ニーズ等を有するであろう商圏推定することもできる。例えば、図4における指標ρ13とρ23が1に近い値である一方、ρ34とρ35が小さな値であれば、検索語Xにより検索されるであろう商品等は東日本で共通したニーズがあると推定することができる。

0059

加えて、図4に示すように、“北海道”、“東北”、“関東”、“関西”および“九州”の各地域の代表点Rk(k=1〜5)の各々をノードとし、指標ρkmにより重み付けしたリンクにより各ノードを接続して得られる重み付き無向グラフにより市場をネットワークモデル化し、このネットワークモデルに対して、ランダムウォーク貪欲法、スピングラス法などの既存のコミュティ抽出アルゴリズムを用いて、地域依存性がある検索語における検索順位の類似性を基にしたクラスタリングを行うことで、商品等に対するニーズを共通とする商圏をクラスタリングすることも可能である。

0060

以上説明したように、本実施形態の評価装置20によれば、検索市場の地域依存性の定量評価を可能することができる。よって、本実施形態によると、エリアマーケティングやSEOを行う企業は、地域特性をより強く考慮した対応を迫られる商材分野とそうでない商材分野とを区別し、より現実的なリソースの配分を行うことができる。

0061

<第2実施形態>
図6は、本発明の第2実施形態である評価装置20Aを含む評価システム1Aの全体構成を示す図である。評価システム1Aは、企業のLAN(Local Area Network)80内の利用者端末10から文書管理サーバ装置30に集められた文書データ群の中からある検索語に基づく検索をした場合の検索結果の地域依存性の定量評価を可能にするものである。

0062

図6において、評価システム1Aの利用者端末10及び評価装置20Aは、LAN80を介して文書管理サーバ装置30と接続されている。文書管理サーバ装置30は、文書管理サービスを提供する役割を果たす装置である。文書管理サーバ装置30は、LAN80内の利用者端末10から文書データを受信し、受信した文書データを文書データベース31に蓄積する蓄積処理と、様々な位置にある利用者端末10から検索クエリを受信し、検索クエリ内の検索語に関わる文書データを文書データベース31から検索し、検索した文書データのタイトル、URL、スニペット(Snippet)のセットを上位(順位が高い)のものから順に配した検索結果を返信する検索処理とを行う。

0063

評価システム1Aの評価装置20Aは、ハードディスク25内の評価プログラム26の働きにより、図2に示した入力処理、取得処理、及び解析処理を実行する。これらの処理の内容は、第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N)及び第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)の取得先が文書管理サーバ装置30の文書データベース31である点を除いて、第1実施形態と同様である。本実施形態によると、第1実施形態と同様の効果が得られる。

0064

<第3実施形態>
図7は、本発明の第3実施形態である評価装置20Bを含む評価システム1Bの全体構成を示す図である。評価システム1Cは、第1実施形態の評価システム1と同様に、インターネット90上に散在する文書データ群の中からある検索語に基づく検索をした場合の検索結果の地域依存性の定量評価を可能にするものである。

0065

図7において、評価システム1Aの利用者端末10及び評価装置20Aは、LAN80を介して検索結果収集サーバ装置40と接続されている。検索結果収集サーバ装置40は、検索結果収集サービスを提供する役割を果たす装置である。検索結果収集サーバ装置40は、所定の時間間隔(例えば、10分おき)ごとに、様々な地点を検索者の位置とする様々な検索語の検索クエリを検索エンジンサーバ装置50に送信し、検索エンジンサーバ装置50から検索結果を受信し、検索語、検索日時、及び検索結果のセットを検索結果データベース41に蓄積する処理を行う。

0066

評価システム1Bの評価装置20Bは、ハードディスク25内の評価プログラム26の働きにより、図2に示した入力処理、取得処理、及び解析処理を実行する。これらの処理の内容は、第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N)及び第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)の取得先が検索結果収集サーバ装置40の検索結果データベース41である点を除いて、第1実施形態と同様である。本実施形態によると、第1〜第2実施形態と同様の効果が得られる。

0067

<第4実施形態>
図8は、本発明の第4実施形態である評価装置20Cを含む評価システム1Cの全体構成を示す図である。評価システム1Cは、第1実施形態の評価システム1と同様に、インターネット90上に散在する文書データ群の中からある検索語に基づく検索をした場合の検索結果の地域依存性の定量評価を可能にするものである。

0068

図8において、インターネット90には、検索エンジンサーバ装置50とアクセス解析サーバ装置60が接続されている。アクセス解析サーバ装置60は、アクセス解析サービスを提供する役割を果たす装置である。アクセス解析サーバ装置60は、利用者端末10から、インターネット90におけるアクセス解析対象の文書データのURLを含むHTTPリクエストを受信し、アクセス解析対象の文書データのURLのクリックスルーレート、滞在時間、離脱率、流入数、閲覧ページ数などの情報をアクセス解析結果として返信する。ここで、アクセス解析サーバ装置60は、アクセス解析対象の文書データのURLと検索者の位置とを含むHTTPリクエストを受信した場合、当該位置におけるアクセス解析結果を返信する。

0069

評価システム1Cの評価装置20Cは、ハードディスク25内の評価プログラム26の働きにより、図2に示した入力処理、取得処理、及び解析処理を実行する。これらの処理のうち入力処理の内容は、第1実施形態と同様である。

0070

本実施形態では、取得処理において、評価装置20CのCPU22は、第1の地点(地点入力欄52内の情報が示す位置)において入力情報内の検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の上位N位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツを解析対象とし、解析対象のN個のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツのクリックスルーレートをアクセス解析サーバ装置60から取得し、これらのクリックスルーレートを第1の地点の検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データCi(i=1〜N)とする。また、CPU22は、第2の地点(地点入力欄52内の情報が示す位置)における解析対象のN個のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツのクリックスルーレートをアクセス解析サーバ装置60から取得し、これらのクリックスルーレートを第2の地点の検索の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データDi(i=1〜N)とする。

0071

解析処理において、CPU22は、第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)が示すクリックスルーレートと第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)が示すクリックスルーレートを上記の式(1)の関数に作用させることにより、両者の相関を示す指標ρを求め、この指標ρを入力情報内の検索語に固有の解析結果として出力する。

0072

本実施形態の取得処理と解析処理についてより詳細に説明すると、図9の例に示すように、CPU22は、入力画面の検索語入力欄51内の情報が「保険」、地点入力欄52内の情報が「関東」、地点入力欄53内の情報が「北海道」、解析範囲入力欄54内の情報が「10」であった場合、東京を検索者の位置とした場合における検索語「保険」に基づく検索と、北海道を検索者の位置とした場合における同じ検索語「保険」に基づく検索とを実行し、東京の検索の検索結果内における上位10位のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツを解析対象とする。

0073

CPU22は、東京を検索者の位置とした場合検索結果内における解析対象の10個のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツのクリックスルーレートをアクセス解析データC1、C2・・・C10とし、北海道を検索者の位置とした場合の検索結果内における解析対象の10個のwebサイト、webページ、及びwebコンテンツのクリックスルーレートをアクセス解析データD1、D2・・・D10とする。CPU22は、ROM24のテーブルTBL2から、アクセス解析データC1、C2・・・C10と対応する指標x1、x2・・・x10、及びアクセス解析データD1、D2・・・D10と対応する指標y1、y2・・・y10を取り出す。さらに、CPU22は、指標x1、x2・・・x10の平均xm、及び指標y1、y2・・・y10の平均ymを求める。

0074

その上で、CPU22は、指標x1、x2・・・x10と平均mx、及び指標y1、y2・・・y10と平均ymを式(1)に入力して指標ρを求め、この指標ρを検索語「保険」に固有の解析結果とて利用者端末10に送信する。本実施形態によると、第1〜第3実施形態と同様の効果が得られる。

0075

<第5実施形態>
図10は、本発明の第5実施形態である評価装置20Dを含む評価システム1Dの全体構成を示す図である。図10において、評価システム1Dの利用者端末10及び評価装置20Dは、LAN80を介して文書管理サーバ装置30と接続されている。文書管理サーバ装置30は、様々な位置にある利用者端末10から、文書データベース31におけるアクセス解析対象の文書データの格納先のアドレスを含むリクエストを受信し、アクセス解析対象の文書データのクリックスルーレート、滞在時間、離脱率、流入数、閲覧ページ数などの情報をアクセス解析結果として返信する。

0076

評価システム1Dの評価装置20Dは、ハードディスク25内の評価プログラム26の働きにより、図2に示した入力処理、取得処理、及び解析処理を実行する。これらの処理の内容は、第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)及び第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)の取得先が文書管理サーバ装置30である点を除いて、第4実施形態と同様である。本実施形態によると、第1〜第4実施形態と同様の効果が得られる。

0077

<第6実施形態>
図11は、本発明の第6実施形態である評価装置20Eを含む評価システム1Eの全体構成を示す図である。図11において、評価システム1Eの利用者端末10及び評価装置20Eは、LAN80を介してアクセス解析結果収集サーバ装置45と接続されている。

0078

アクセス解析結果収集サーバ装置45は、アクセス解析結果収集サービスを提供する役割を果たす装置である。アクセス解析結果収集サーバ装置45は、所定の時間間隔(例えば、10分おき)ごとに、様々な地点を検索者の位置とする様々な文書データのURLを含むHTTPリクエストをアクセス解析サーバ装置60に送信し、アクセス解析サーバ装置60からアクセス解析結果(クリックスルーレート、滞在時間、離脱率、流入数、閲覧ページ数などの情報)を受信し、文書データのURL、解析日時、及び解析結果のセットをアクセス解析結果データベース46に蓄積する処理を行う。

0079

評価システム1Eの評価装置20Eは、ハードディスク25内の評価プログラム26の働きにより、図2に示した入力処理、取得処理、及び解析処理を実行する。これらの処理の内容は、第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)及び第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)の取得先がアクセス解析結果収集サーバ装置45のアクセス解析結果データベース46である点を除いて、第4実施形態と同様である。本実施形態によると、第1〜第5実施形態と同様の効果が得られる。

0080

<変形例>
以上本発明の第1〜第6実施形態について説明したが、この実施形態に以下の変形を加えてもよい。

0081

(1)上記第1〜第6実施形態では1つの第1の地点に対して第2の地点を1つだけユーザに指定させたが、複数の第2の地点をユーザに指定させ、ユーザにより指定された複数の第2の地点の各々について指標ρを算出してもよい。この場合、指標ρの値に応じて複数の第2の地点をグループ分けするグループ分け手段を評価装置20に設けてもよい。このようなグループ分け手段の具体例としては、指標ρの値が所定の閾値(例えば、0.5)を上回っているグループと指標ρの値が上記閾値以下のグループにグループ分けする手段や、前述したクラスタリングを利用して複数の第2の地点をグループ分けする手段が挙げられる。

0082

(2)上記第1〜第6実施形態では、評価対象の検索語について地域依存性の評価の際の基準となる2つの地点を、我が国における地域単位で指定したが、都道府県単位或いは市区単位で指定してもよい。例えば、第1の地点を市区町村単位で指定するとともに、第2の地点として当該第1の地点に隣接する市区町村、当該隣接する市町村にさらに隣接する他の市区町村と、順次指定して指標ρを算出することで、第1の地点を中心として、商品等に対するニーズが当該第1の地点と共通の商圏がどこまで広がっているのかを定量評価することが可能になる。また、評価対象の検索語について地域依存性の評価の際の基準となる2つの地点の指定は、我が国の地域や都道府県等の行政単位での指定には限定されず、国外の地域や行政単位で指定してもよい。また、第1および第2の地点の各々を、緯度および経度の地理情報で指定してもよい。

0083

(3)上記第1〜第6実施形態では、第1の地点と第2の地点の両方を利用者端末10のユーザに指定させたが、第1の地点と第2の地点の何れか一方を利用者端末10の所在地(すなわち、検索者の現在位置)とする場合には、他方の指定のみでよい。つまり、第1及び第2の地点の両方をユーザに指定させることは必須ではなく、第1の地点と第2の地点の少なくとも一方をユーザに指定させる態様であればよい。

0084

(4)上記第1〜第3実施形態では、評価装置20、20A、20BのCPU22は、取得処理(図2のステップSA110)において、解析対象のN個の文書データ(webサイト、webページ、又はwebコンテンツ)について、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位を第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの順位を第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)として取得した。しかし、解析対象のN個の文書データについて、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のスニペットに所定の解析処理を施して得たスニペット解析データを第1の地点の検索結果データAi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のスニペットに所定の解析処理を施して得たスニペット解析データを第2の地点の検索結果データBi(i=1〜N)として取得してもよい。図12の例に示すように、この変形例では、解析処理において、ROM24におけるスニペット解析データと指標とを対応付けたテーブルTBL3を参照し、検索結果データAiから指標xiへの変換と検索結果データBiから指標yiへの変換とを行うようにするとよい。この変形例における入力処理、取得処理、及び解析処理の内容は、第1の地点及び第2の地点のスニペット解析データを検索結果データAi及びBiとする点を除いて、第1〜第3実施形態と同様にするとよい。

0085

(5)上記第4〜第6実施形態では、評価装置20C、20D、20EのCPU22は、取得処理(図2のステップSA110)において、解析対象のN個の文書データ(webサイト、webページ、又はwebコンテンツ)について、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得した。しかし、解析対象のN個の文書データについて、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの滞在時間を第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの滞在時間を第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得してもよい。図13の例に示すように、この変形例では、解析処理において、ROM24における滞在時間と指標とを対応付けたテーブルTBL4を参照し、アクセス解析データCiから指標xiへの変換とアクセス解析データDiから指標yiへの変換とを行うようにするとよい。この変形例における入力処理、取得処理、及び解析処理の内容は、第1の地点及び第2の地点の滞在時間をアクセス解析データCi及びDiとする点を除いて、第4〜第6実施形態と同様にするとよい。

0086

(6)上記第4〜第6実施形態では、評価装置20C、20D、20EのCPU22は、取得処理(図2のステップSA110)において、解析対象のN個の文書データ(webサイト、webページ、又はwebコンテンツ)について、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得した。しかし、解析対象のN個の文書データについて、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの離脱率を第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの離脱率を第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得してもよい。図14の例に示すように、この変形例では、解析処理において、ROM24における離脱率と指標とを対応付けたテーブルTBL5を参照し、アクセス解析データCiから指標xiへの変換とアクセス解析データDiから指標yiへの変換とを行うようにするとよい。この変形例における入力処理、取得処理、及び解析処理の内容は、第1の地点及び第2の地点の離脱率をアクセス解析データCi及びDiとする点を除いて、第4〜第6実施形態と同様にするとよい。

0087

(7)上記第4〜第6実施形態では、評価装置20C、20D、20EのCPU22は、取得処理(図2のステップSA110)において、解析対象のN個の文書データ(webサイト、webページ、又はwebコンテンツ)について、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得した。しかし、解析対象のN個の文書データについて、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの流入数を第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの流入数を第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得してもよい。図15の例に示すように、この変形例では、解析処理において、ROM24における流入数と指標とを対応付けたテーブルTBL6を参照し、アクセス解析データCiから指標xiへの変換とアクセス解析データDiから指標yiへの変換とを行うようにするとよい。この変形例における入力処理、取得処理、及び解析処理の内容は、第1の地点及び第2の地点の流入数をアクセス解析データCi及びDiとする点を除いて、第4〜第6実施形態と同様にするとよい。

0088

(8)上記第4〜第6実施形態では、評価装置20C、20D、20EのCPU22は、取得処理(図2のステップSA110)において、解析対象のN個の文書データ(webサイト、webページ、又はwebコンテンツ)について、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLのクリックスルーレートを第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得した。しかし、解析対象のN個の文書データについて、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの閲覧ページ数を第1の地点のアクセス解析データCi(i=1〜N)として取得し、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のURLの閲覧ページ数を第2の地点のアクセス解析データDi(i=1〜N)として取得してもよい。図16の例に示すように、この変形例では、解析処理において、ROM24における閲覧ページ数と指標とを対応付けたテーブルTBL6を参照し、アクセス解析データCiから指標xiへの変換とアクセス解析データDiから指標yiへの変換とを行うようにするとよい。この変形例における入力処理、取得処理、及び解析処理の内容は、第1の地点及び第2の地点の閲覧ページ数をアクセス解析データCi及びDiとする点を除いて、第4〜第6実施形態と同様にするとよい。

0089

(9)上記第1〜第3実施形態において、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位自体を、当該順位に基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位自体を、当該順位に基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。スニペット解析データを検索結果データAi及びBiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点のスニペット解析データそれ自体を、当該スニペット解析データに基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0090

また、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位を対数(log)や逆数(1/順位)に変換した数を、当該順位に基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位を対数(log)や逆数(1/順位)に変換した数を、当該順位に基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。スニペット解析データを検索結果データAi及びBiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点のスニペット解析データを対数(log)や逆数(1/スニペット解析データ)に変換した数を、当該スニペット解析データに基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0091

また、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位にN個の重み係数を各々乗算した数を、当該順位に基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々の順位にN個の重み係数を乗算した数を、当該順位に基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。この場合、順位が高いほど大きい重み係数を乗算してもよいし、順位が高いほど小さい重み係数を乗算してもよい。スニペット解析データを検索結果データAi及びBiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点のスニペット解析データにN個の重み係数を乗算した数を、当該スニペット解析データに基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0092

(10)上記第4〜第6実施形態において、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレート自体を、当該クリックスルーレートに基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレート自体を、当該クリックスルーレートに基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。滞在時間をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの第1の地点及び第2の地点の滞在時間それ自体を、当該滞在時間に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。離脱率をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の離脱率それ自体を、当該離脱率に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。流入数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の流入数それ自体を、当該流入数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。閲覧ページ数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の閲覧ページ数それ自体を、当該閲覧ページ数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0093

また、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレートを対数(log)や逆数(1/クリックスルーレート)に変換した数を、当該クリックスルーレートに基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレートを対数(log)や逆数(1/クリックスルーレート)に変換した数を、当該クリックスルーレートに基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。滞在時間をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の滞在時間を対数(log)や逆数(1/滞在時間)に変換した数を、当該滞在時間に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。離脱率をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の離脱率を対数(log)や逆数(1/離脱率)に変換した数を、当該離脱率に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。流入数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の流入数を対数(log)や逆数(1/流入数)に変換した数を、当該流入数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。閲覧ページ数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の閲覧ページ数を対数(log)や逆数(1/閲覧ページ数)に変換した数を、当該閲覧ページ数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0094

また、第1の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレートにN個の重み係数を各々乗算した数を、当該クリックスルーレートに基づく指標xi(i=1〜N)とし、第2の地点を検索者の位置とした場合におけるN個の文書データの各々のクリックスルーレートにN個の重み係数を乗算した数を、当該クリックスルーレートに基づく指標yi(i=1〜N)としてもよい。この場合、クリックスルーレートが高いほど大きい重み係数を乗算してもよいし、クリックスルーレートが高いほど小さい重み係数を乗算してもよい。滞在時間をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の滞在時間にN個の重み係数を乗算した数を、当該滞在時間に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。離脱率をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の離脱率にN個の重み係数を乗算した数を、当該離脱率に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。流入数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の流入数にN個の重み係数を乗算した数を、当該流入数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。閲覧ページ数をアクセス解析データCi及びDiとする場合も同様に、N個の文書データの各々の第1の地点及び第2の地点の閲覧ページ数にN個の重み係数を乗算した数を、当該閲覧ページ数に基づく指標xi(i=1〜N)及びyi(i=1〜N)としてもよい。

0095

(11)上記第1〜第6実施形態では、評価装置20、20A、20B、20C、20D、20Eを含む評価システム1、1A、1B、1C、1D、1Eについて説明したが、評価装置20、20A、20B、20C、20D、20Eを単体で製造・販売してもよい。また、上記実施形態では、CPU22を評価プログラム26にしたがって作動させることで、当該CPU22に本発明の特徴を顕著に示す評価方法を実行させた。しかし、入力処理を実行する入力手段、取得処理を実行する取得手段、及び解析処理を実行する解析手段の各々を電気回路で構成し、これら各手段を組み合わせて本発明の評価装置20、20A、20B、20C、20D、20Eを構成してもよい。

0096

(12)上記第1〜第6実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す評価方法をCPU22に実行させる評価プログラム26が評価装置20、20A、20B、20C、20D、20Eのハードディスク25に予め記憶されていた。しかし、DVD(Digital Versatile Disc)やUSB(Universal Serial Bus)メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に上記評価プログラム26を書き込んで配布してもよく、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより評価プログラム26を配布してもよい。このようにして配布される評価プログラム26にしたがって一般的なコンピュータを作動させることで、当該コンピュータを本発明の評価装置20、20A、20B、20C、20D、20Eとして機能させることが可能になる。

0097

(13)上記第1〜第6実施形態では、一つの検索語におけるρのみでなく、他の多くの検索語のρと比較することにより、その変化が検索エンジンのアルゴリズムによるものか、その検索語特有で起きている地域依存性を推定することも可能である。ここでいう検索語には、所謂セカンドワード概念的に含まれ、上記推定の過程でその出現頻度の変化も把握することが可能となる。

0098

(14)上記第1〜第6実施形態では、入力画面の地点入力欄52及び53の入力の手順は、地点入力欄52及び53にマウスポインタを移動させて左クリックする操作をし、左クリックにより出現したプルダウンリスト内の地域名のうち所望のものを選択する、というものであった。しかし、地点入力欄52及び53にマウスポインタを移動させて左クリックする操作によりプルダウンリストを出現させてもよい。

0099

(15)上記第1〜第6実施形態では、ユーザが、検索語を検索語入力欄51に入力し、地域依存性を評価する際の基準となる2つの地点を地点入力欄52及び53に入力すると共に、検索範囲の数Nを解析範囲入力欄54に入力し、地点入力欄52内の情報が示す第1の地点において検索語入力欄51内の検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の上位N位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの文書データを解析対象とした。しかし、地点入力欄53内の情報が示す第2の地点において検索語入力欄51内の検索語に基づく検索をした場合の検索結果内の上位N位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの文書データを解析対象としてもよい。また、ユーザが、第1の地点及び第2の地点とは無関係に、所望のN個のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの文書データを解析対象として指定するようにしてもよい。要するに、ある検索語に基づく検索をした場合の検索結果内のN個の文書データが解析対象となりさえすればよい。

0100

(16)上記第1〜第3実施形態において、図17に示すように、ニューラルネットワーク85と学習評価部86と有するシステムにより、任意の2つの地点間の検索ニーズの関係を評価する評価モジュールを生成してもよい。具体的には、様々な検索語について、様々な地点を検索者の位置として検索をかけた地点別の検索結果の検索結果データ群(具体的には、検索結果の上位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの文書データに形態素解析処理を施し、この処理結果をbag of words形式で表したもの)をメモリ内に準備する。また、検索者の位置とした複数の地点の中から2つを選んだ場合の全ての組み合わせについて、一方の地点の検索結果と他方の検索結果との間の類似度を示すデータをメモリ内に準備する。類似度を示すデータは、被験者に、一方の地点の検索結果と他方の地点の検索結果の両方を見せ、「検索結果の顔ぶれはどの程度似ていると感じますか。0.00〜1.00の間で答えてください。」というアンケートをしたときの被験者の回答データであることが望ましい。

0101

学習評価部86は、「東京」と「北海道」、「東京」と「大阪」、「北海道」と「大阪」といった2地点の様々な組み合わせについて、当該組み合わせの一方の地点の検索結果データ群及び他方の地点の検索結果データ群を入力信号X1及びX2としてニューラルネットワーク85に入力したときにニューラルネットワーク85から出力される出力信号Y、並びに当該組み合わせの類似度を示す教師信号Tを取得し、取得した信号Y並びにTをディープラーニングのアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、ニューラルネットワーク85内の入力層と中間層との間の重み係数及び及び中間層と出力層との間の重み係数を更新し、重み係数の更新を経た学習済みモデルを、検索語についての第1の地点の検索ニーズと第2の地点の検索ニーズとの関係を評価する評価モジュールとして出力する。

0102

学習評価部86による重み係数の更新の手順について、より詳細に説明すると、図18に示すように、学習評価部86は、ニューラルネットワーク85の出力信号Yと教師信号Tの誤差を以下の式(2)のEとする。

0103

学習評価部86は、誤差Eをニューラルネットワーク85の中間層及び出力層間の1番目の重み係数W12で偏微分した偏導関数∂E/∂W12を求め、重み係数W12をW12−α(αは正の整数)×(∂E/∂W12)に置き換える。すなわち、∂E/∂W12が正であればW12を所定量だけ小さな値にし、∂E/∂W12が負であればW12を所定量だけ大きな値にする。中間層及び出力層間の2番目以降の重み係数W22、W32・・・も同様に、W22−α×(∂E/∂W22)、W32−α×(∂E/∂W32)・・・に置き換える。

0104

学習評価部86は、誤差Eをニューラルネットワーク85の入力層及び中間層間の1番目の重み係数W11で偏微分した偏導関数∂E/∂W11を求め、重み係数W11をW11−α(αは正の整数)×(∂E/∂W11)に置き換える。すなわち、∂E/∂W11が正であればW11を所定量だけ小さな値にし、∂E/∂W11が負であればW11を所定量だけ大きな値にする。中間層及び出力層間の2番目以降の重み係数W21、W31・・・も同様に、W21−α×(∂E/∂W21)、W31−α×(∂E/∂W31)・・・に置き換える。

0105

学習評価部86は、ニューラルネットワーク85の出力信号Y及びこれと対応する教師信号Tを取得する度に、以上の処理を繰り返し、所定回数又は所定期間に渡る更新を経た重み係数のセットを学習済みモデルとする。

0106

(17)(16)において、教師信号Tありのディープラーニングではなく、教師信号Tなしのディープラーニングにより、ニューラルネットワーク85内の重み係数の更新をしてもよい。また、検索結果データ群は、検索結果の上位のwebサイト、webページ、又はwebコンテンツの文書データに形態素解析処理を施し、この処理結果をone-hot表現にしたものとしてもよい。また、図17では、簡便のため、ニューラルネットワーク85の中間層を1層としたが、中間層を複数層としてもよい。中間層を複数層とする場合、学習評価部86は、信号Y及びTをディープラーニングのアルゴリズムに従って処理し、この処理結果に基づいて、入力層と中間層との間、中間層の相前後する層の間、及び中間層と出力層との間の重み係数を更新するようにするとよい。

0107

(18)上記第4〜第6実施形態において、複数の地点を検索者の位置として所定の検索語についての検索をかけた場合の検索結果内のアクセス先のアクセス解析データをニューラルネットワーク85に入力したときのニューラルネットワーク85の出力信号と教師信号との誤差に基づいて、(17)と同様の手順による重み係数の更新をしてもよい。

0108

1、1A,1B,1C,1D,1E…評価システム、10…利用者端末、20,20A,20B,20C,20D,20E…評価装置、21…通信インターフェース、22…CPU、23…RAM、24…ROM、25…ハードディスク、26…評価プログラム、30…文書管理サーバ装置、40…検索結果収集サーバ装置、45…アクセス解析結果収集サーバ装置、50…検索エンジンサーバ装置、60…アクセス解析サーバ装置。

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