JP2003006377A - 広告効果評価装置および広告効果評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数の広告媒体の広告効果を同一の基準で比
較できるように定量的に把握し、評価することのできる
広告効果評価装置および広告効果評価方法を提供する。 【解決手段】 入力されたアンケート結果に基づいてク
ラスター分析およびコレスポンデンス分析が実行され、
その結果が表示部１１５に表示される。一方、評価目的
入力部１０２を通じて入力された評価目的に応じて目的
変数が作成され、対応する説明変数の回帰係数が回帰係
数算定部１０９にて算定される。この回帰係数のデータ
に基づいて重要説明変数が抽出され、重要説明変数は表
示部１１５にて表示される一方、広告効果指標算定部１
１３にて広告評価指標の算出に利用される。得られた広
告評価指標は、表示部１１５で表示されるとともに、ビ
ークル選定部１１４においてビーグル選定に利用され
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、広告媒体の広告効
果を評価する方法およびシステムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】広告媒体の広告効果を測定する際、ＡＲ
Ｆ（Advertising Research Foundation）の媒体評価モ
デルがしばしば用いられる。ＡＲＦモデルは、広告効果
の測定を図１に示すような多段階で把握している。すな
わち、［Ｉ］媒体普及、［II］媒体露出、[III]広告露
出、［IV］広告知覚、［Ｖ］広告コミュニケーション、
［VI］販売効果という段階で測定効果基準が設けられて
いる。

【０００３】従来の広告効果の評価手法は、主として第
二段階の媒体露出、すなわち広告媒体の受け手への到達
度を尺度としたものが多かった。媒体露出に関する情報
は媒体発行者および調査機関から容易に入手、算出でき
るからである。広告効果の指標として広く利用されてい
るＣＰＭ（Cost Per Mill ）も、第二段階の媒体露出に
関する指標である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような媒体の到達度が評価基準とした従来の評価方法で
は、広告自体の効果、すなわち広告の受け手が広告によ
ってどのような影響を受けたか、という点について充分
な評価を与えることが難しかった。また、複数の広告媒
体の広告効果を定量的に把握し、同一の基準で比較する
ことはきわめて困難であった。

【０００５】一方、消費者アンケートの結果等を利用す
ることにより広告の受け手の反応を直接把握することも
しばしば試みられているが、その結果を定量的に正確に
把握することは容易ではなかった。

【０００６】本発明は、上記事情に鑑みなされたもので
あって、複数の広告媒体の広告効果を同一の基準で比較
できるように定量的に把握し、評価することのできる広
告効果評価装置および広告効果評価方法を提供すること
を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、複数の
広告媒体の広告効果を定量的に評価する広告効果評価装
置であって、複数の広告媒体に関する多枝選択式質問項
目およびそれに対する回答からなるアンケート結果を受
け付けるアンケート結果入力部と、入力されたアンケー
ト結果を記憶する記憶部と、前記質問項目に対する特定
の回答の数を説明変数として抽出する説明変数作成部
と、広告媒体の評価目的を受け付ける評価目的入力部
と、入力された評価目的に基づいて目的変数を設定し、
該目的変数に対する前記説明変数の回帰係数を算出する
回帰分析部と、回帰係数を考慮して一または二以上の説
明変数を選択し、選択した説明変数を変数として含む広
告効果指標を算定する広告効果指標算定部と、前記広告
効果指標を表示する表示部と、を有することを特徴とす
る広告効果評価装置、が提供される。

【０００８】また、本発明によれば、複数の広告媒体の
広告効果を定量的に評価する方法であって、各広告媒体
について一律に実施された複数の多枝選択式質問項目か
らなるアンケートの結果を得るステップと、前記質問項
目に対する特定の回答の数を説明変数として抽出するス
テップと、広告媒体の評価目的に応じて広告効果を表す
目的変数を設定し、該目的変数に対する前記説明変数の
回帰係数を算出するステップと、回帰係数を考慮して一
または二以上の説明変数を選択した後、選択した説明変
数を変数として含む広告効果指標を算定するステップ
と、を含むことを特徴とする広告効果評価方法、が提供
される。

【０００９】また、本発明によれば、入力部と、該入力
部を介して入力されたデータを記憶する記憶部と、記憶
されたデータに基づいて分析を行う分析部と、分析結果
を表示する表示部と、を備える広告効果評価装置を用
い、複数の広告媒体の広告効果を定量的に評価する方法
であって、前記記憶部が、前記入力部を介して入力され
た、複数の広告媒体について一律に実施された複数の質
問項目からなるアンケートの結果を記憶するステップ
と、前記分析部が、前記質問項目に対する特定の回答の
数を説明変数として抽出するステップと、前記分析部
が、広告媒体の評価目的に応じて広告効果を表す目的変
数を設定し、該目的変数に対する前記説明変数の回帰係
数を算出するステップと、前記分析部が、回帰係数を考
慮して一または二以上の説明変数を選択した後、選択し
た説明変数を変数として含む広告効果指標を算定するス
テップと、前記表示部が、前記広告効果指標を表示する
ステップと、を含むことを特徴とする広告効果評価方
法、が提供される。ここで、分析部は、上記した広告効
果評価装置と同様、説明変数作成部、回帰分析部、広告
効果指標算定部、評価関連図作成手段等に細分化された
構成とすることもできる。

【００１０】本発明は、予め用意された質問事項に対し
て用意された回答項目のなかから回答を選択する多枝選
択アンケート方式のアンケートの結果を分析し、広告効
果を定量的に把握する技術に関するものである。本発明
によれば、広告媒体の評価目的に応じて適切な広告効果
指標が算定されるため、広告媒体の有する広告効果につ
いて定量的な情報を得ることができる。そして、この情
報に基づいて、高い広告効果を得るためにはどのような
広告媒体を選択したら良いか、所定のコストで最大の広
告効果を得るためにはどの広告媒体にどの程度の広告費
を配分したら良いか、といった情報を迅速に得ることが
できる。

【００１１】本発明において、目的変数とは、広告媒体
の評価目的に応じて設定される変数であり、広告効果を
評価する観点を反映した変数である。説明変数とは、目
的変数を説明する変数をいう。説明変数は、アンケート
の結果に基づいて様々な方法により作成することができ
る。たとえば、一の質問項目に対する特定の回答の数
と、他の質問項目に対する特定の回答の数との間の相関
係数を算定し、相関係数があらかじめ定めた基準値以上
である場合に、一方の回答の数を選択して説明変数とす
ることができる。ある質問に対する複数の回答の数を合
計し、これを説明変数とすることもできる。その他、回
答の数を適宜に加工して説明変数とすることができる。
目的変数と説明変数の関係は回帰分析により求められ、
以下のような形式となる。 Ｙ＝Σβ_ｎＸ_ｎ＋α （Ｙ：目的変数、Ｘ_ｎ：説明変数、α、β_ｎ：回帰係
数） 本発明においては、評価目的に応じ、広告効果を表す目
的変数が設定され、この目的変数を説明する説明変数
（広告媒体に対する意識、態度、行動などの反応等を表
す変数）の回帰係数が算出される。この回帰係数を考慮
して一または二以上の説明変数を選択し、選択した説明
変数を変数として含む広告効果指標が算定される。たと
えば、回帰係数の大きい順に一または二以上の説明変数
を選択し、選択した説明変数を変数として含む広告効果
指標が算定される。これにより広告効果の定量評価が提
示される。この広告効果指標の数値をもって広告媒体の
広告効果を判断することにより、広告効果を定量的に把
握し、同一の基準で複数の広告媒体を客観的に比較でき
る。また、広告効果指標算定の基礎となる目的変数が評
価目的に応じて適宜に設定できるため、評価目的に対応
した精度の高い評価結果が得られる。

【００１２】本発明に係る広告効果評価装置において、
アンケート結果に基づいてコレスポンデンス分析を行う
ことにより、説明変数または他の質問項目と複数の広告
媒体との関連性を示す評価関連図を作成する評価関連図
作成手段と、評価関連図を表示する表示手段と、をさら
に有する構成とすることもできる。また、本発明に係る
広告効果評価方法において、説明変数を抽出するステッ
プの後、分析部が、アンケート結果に基づいてコレスポ
ンデンス分析を行うことにより説明変数または他の質問
項目と複数の広告媒体との関連性を示す評価関連図を作
成し、評価関連図を表示部に表示するステップを、さら
に含む構成とすることもできる。さらに、上記広告効果
評価装置、広告効果評価方法において、コレスポンデン
ス分析だけでなく、クラスター分析を行い、クラスター
（広告媒体のグループ）と特定の質問項目との関連性を
示す評価関連図を作成することとしてもよい。なお、評
価関連図を作成・表示するステップと、広告評価指標を
算定するステップとの前後関係については特に制限はな
い。これらの構成を採用した場合、評価関連図中におけ
る説明変数と広告媒体の間の距離から広告媒体の有する
特徴が明確となる。特に、重要説明変数の近くに位置す
る広告媒体を目視により容易に確認でき、広告効果の高
い広告媒体を迅速かつ正確に把握することができる。

【００１３】以上、本発明の構成について説明したが、
本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コン
ピュータプログラムなどの間で変換したものも本発明の
態様として有効であることはいうまでもない。また、本
発明は、ネットワーク上、あるいはスタンドアローン型
の装置のいずれによって実現されるものであってもよ
い。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。

【００１５】図２は本発明に係る広告効果評価装置の概
略構成を示す図である。アンケート結果は、アンケート
結果入力部１０１を介して入力され、記憶部１０３に記
憶される。説明変数作成部１０４、クラスター分析実行
部１０５およびコレスポンデンス分析実行部１０６は記
憶部１０３にアクセスし、それぞれ説明変数の選択、ク
ラスター分析およびコレスポンデンス分析を実行する。
クラスター分析およびコレスポンデンス分析の結果は、
チャート作成部Ａ１０８、チャート作成部Ｂ１１１によ
ってそれぞれチャートとして表現され、表示部１１５に
て表示される。

【００１６】一方、広告効果の評価観点を含む評価目的
に関するデータは、評価目的入力部１０２を通じて入力
され、目的変数作成部１０７に送られる。このデータに
基づいて広告評価の指標となる目的変数が作成される。
この目的変数を説明する説明変数(説明変数作成部１０
４で作成)の回帰係数が、回帰係数算定部１０９にて算
定される。この回帰係数のデータを参照し、重要説明変
数抽出部１１２にて重要説明変数が抽出される。重要説
明変数は表示部１１５によって表示される一方、広告効
果指標算定部１１３において、広告評価指標の算出に利
用される。得られた広告評価指標は、表示部１１５で表
示される一方、ビークル選定部１１４において、ビーグ
ル選定に利用される。

【００１７】次に、図２の装置を用いた広告効果評価方
法について説明する。本実施形態では、複数のパソコン
雑誌を対象とし、これらの雑誌に広告を掲載した場合の
広告効果を評価する。評価方法として統計分析の手法を
採用し、アンケート結果から、広告効果を表す目的変数
と、雑誌に対する読者の感想等を表す説明変数とを抽出
し、目的変数を説明変数の関数として記述することによ
り、広告効果の高い雑誌の選択基準や、広告費の最適配
分の方法等を明らかにする。以下、図３を参照して本実
施形態に係る広告効果評価方法を説明する。

【００１８】図３においては、図２中のアンケート結果
入力部１０１、評価目的入力部１０２および表示部１１
５をまとめてインターフェース部と表示している。ま
ず、インターフェース部を介してアンケート集計結果が
入力され、説明変数作成部およびコレスポンデンス分析
実行部へ送られる（図３、Ｓ１）。アンケートは、複数
の広告媒体に対する多枝選択式質問項目およびそれに対
する回答からなるものとし、たとえば図４のような形式
とする。このような複数の質問項目に、複数の雑誌につ
いて回答してもらう。アンケートは、アンケート用紙の
配布・回収により実施してもよいし、インターネット等
のネットワーク上で実施してもよい。

【００１９】次にアンケートの質問に対する回答をもと
に説明変数を作成する（図３、Ｓ２）。説明変数を作成
する方法としてはいろいろな方法が考えられるが、本実
施形態では相関分析を利用している。以下、具体的に説
明する。

【００２０】図４の質問Ｑ５の回答として「よい」と回
答した数と、質問Ｑ６の回答として「継続的に読むつも
り」と回答した数との相関関係を図示すると、図５のよ
うになる。図５中の各点は、それぞれ一つのパソコン雑
誌のアンケート結果に対応している。図５の縦軸と横軸
の変数について相関分析を行うと、両者の相関係数は高
く、いずれかの回答をもって他方の回答を代表させ得る
ことが確認された。そこで本実施形態では、「継続的に
読む」を説明変数として選択している。このように、一
の質問項目に対する特定の回答の数と、他の質問項目に
対する特定の回答の数との間の相関係数を算定し、相関
係数が基準値以上である場合に一方の回答の数を選択し
て説明変数とすることにより、アンケートの結果を整理
することができる。 本実施形態では、アンケート（図４）の結果から、 (i)最近一ヶ月の間に読んだ（Ｑ２の第１および第２の
回答の数の合計） (ii)１週間以上かけて読んだ（Ｑ４の第３および第４の
回答の数の合計） (iii)継続的に読むつもり（Ｑ６の第１の回答の数） (iv)好き（Ｑ７の第１の回答の数） という４項目を説明変数として選択した。これらの変数
で雑誌に対する読者の感想等を代表させることにより、
その後の分析を進めることができる。

【００２１】次に、この説明変数に基づいてクラスター
分析を行う（図３、Ｓ３）。クラスター分析とは、分析
対象のサンプルを、それぞれ共通の特性を有するいくつ
かのグループすなわちクラスターに分類する分析方法を
いう。クラスターに分類する方法としては、最近隣法、
ウォード法等、様々な手法を採用することができる。本
実施形態では、図６に示すように、複数のパソコン雑誌
が５つのクラスターに分類される。

【００２２】つづいてコレスポンデンス分析を行う（図
３、Ｓ４）。コレスポンデンス分析とは、分析対象のサ
ンプルおよび分析対象の評価項目の関係を分析する手法
をいう。コレスポンデンス分析によって、評価関連図が
得られる（図３、Ｓ５）。評価関連図では、同一図中に
分析対象のサンプルおよび分析対象の評価項目が配置さ
れる。類似するサンプルや評価項目は近い位置に配置さ
れる。本実施形態では、各クラスターと説明変数との関
係を示す評価関連図（図７）および各クラスターと特定
質問項目との関係を示す評価関連図（図９）が得られ
る。図７中、「１週間以上かけて読んだ」、「継続的に
読む」等といった評価項目が配置されている。これらの
各評価項目の近くに配置されているクラスター（雑誌
群）は、その評価項目の表す性質に近いものである。

【００２３】これらの評価関連図を確認することによ
り、評価対象となっている雑誌群の特徴が明確に把握で
きる上、図３、Ｓ２で作成した説明変数の妥当性を確認
することができる。たとえば図７において、各クラスタ
ーの近くに位置する評価項目をみて、その内容がそのク
ラスターの特徴と合致するかどうか、検討することによ
り、作成した説明変数の妥当性を確認することができ
る。作成した説明変数が妥当であれば、その後の手順に
進む。

【００２４】次に、広告媒体の評価目的がインターフェ
ース部を介して入力され、目的変数作成部に送られる
（図３、Ｓ６）。目的変数作成部では、評価目的に応じ
て目的変数が作成される（図３、Ｓ７）。評価目的と
は、広告効果をどのような観点で評価するか、といった
情報を含む評価の目的をいう。たとえば、図４における
特定の回答の数に着目して広告効果を測定する、という
評価方法が指定された場合、この回答の数を考慮して目
的変数が作成される。目的変数の作成方法としては様々
な形態を採用することができる。たとえば、ある回答の
数を目的変数とする方法や、複数の回答に着目して各回
答の数に重み付け係数を掛けたものの総和を目的変数と
する方法や、その総和を偏差値化したものを目的変数と
する方法が考えられる。本実施形態では、図４における
Ｑ８の「多くの広告をくわしく読む」の回答の数の重み
付け係数を０．５とし、Ｑ９の「広告をみて商品の購入
を検討する」および「広告をみて商品を実際に購入す
る」の合計回答の数とを、それぞれ重み付け係数０．２
５として、これらを平均化し、目的変数とする。

【００２５】次いで、得られた目的変数に対し、Ｓ１で
選択した各説明変数の回帰係数を算出する（図３、Ｓ
８）。回帰係数の算定は回帰分析により得られる。

【００２６】回帰分析の結果は以下のように表される。 Ｙ＝Σβ_ｎＸ_ｎ＋α （Ｙ：目的変数、Ｘ_ｎ：説明変数、β_ｎ：回帰係数、
α：回帰定数） 本実施形態では、各説明変数の回帰係数は以下の表に示
す値となった。

【表１】 表中、説明変数Ｘ_ｎは、表中の項目の回答の数である。
回帰係数β_ｎの大きい説明変数が、その目的変数に対し
て大きな影響を与える変数となる。

【００２７】ここで、説明変数のうち、回帰係数の大き
いものから順にいくつか選択し、重要説明変数として定
義する。本実施形態では、上記説明変数のうち回帰係数
の高い以下の説明変数 「継続的に読む」 「好き」 を選択し、これらを重要説明変数とする（図３、Ｓ
９）。

【００２８】こうして得られた重要説明変数は、それ自
体、雑誌選択の重要な指標であり、所定の表示装置に表
示される（図３、Ｓ１０）。重要説明変数は、コレスポ
ンデンス分析により得られた評価関連図と組み合わせる
ことにより、さらに有用な結果を得ることができる。重
要説明変数に対応する評価項目の近くに位置する雑誌を
抽出し、これを広告効果の高い雑誌として評価すること
ができる。たとえば本実施形態では、図７に示すよう
に、クラスター１、３が上記した重要説明変数の近くに
位置している。このことから、本実施形態で設定した評
価目的に対してはクラスター１、３の雑誌群が有効であ
ることがわかる。

【００２９】次に、上記のように選択した重要説明変数
を組み合わせて広告効果指標を算定する（図３、Ｓ１
１）。広告効果指標は様々な方法により得ることができ
るが、本実施形態では以下のようにして算定している。
すなわち、まず、 Ｚ＝Σβ_ｍＸ_ｍ （重要説明変数をＸ_ｍとし、その回帰係数β_ｍを重みと
する）によりＺを算出した後、Ｚを偏差値化することに
より広告効果指標を算定している。

【００３０】このようにして得られた広告効果指標は、
広告効果を正確に把握するための指標として有効であ
る。たとえば、アンケート結果の特定の回答の数に着目
して広告効果を評価しようとすると、誤差やばらつきを
多く含み、充分に信頼性のある分析結果が得られないこ
とが多い。この点、広告効果指標を用いた分析によれ
ば、重要な説明変数を抽出して記述した指標を用いて広
告効果を評価するため、誤差やばらつきの影響を低減
し、信頼性の高い評価結果を得ることができる。また、
広告媒体に対する直接的な広告パフォーマンスの把握の
みならず、より一般化した形で広告効果を把握すること
が可能となる。さらに、複雑な目的変数を採用した場合
でも容易に分析を進めることができることから、多様な
観点から広告効果を評価するのにも適している。

【００３１】以上のような利点にくわえ、広告効果指標
を用いた分析を用いれば、次に述べるビークル選定のス
テップを円滑に行うことができ、広告費の配分を迅速か
つ正確に算定することができる。以下、ビークル選定の
ステップについて説明する。

【００３２】広告効果指標は、インターフェース部にて
表示されるとともに（図３、Ｓ１２）、ビークル選定部
に送られ、線形計画法等により、広告費用の最適配分を
行うための指標として活用される（図３、Ｓ１３）。ビ
ークル選定部では、たとえば図８に示すようなリストが
作成される。このリストは、広告効果指標、閲読率、読
者支出金額、コストおよび１ページあたりのコストを、
各雑誌ごとに表示したものである。各雑誌の有する広告
効果は、広告効果指標や、広告効果指標と他の因子を合
成して得られる指標により評価することができる。本実
施形態では、その広告効果とコストを勘案し、広告費用
の最適配分方法を算出する（図３、Ｓ１４）。最適配分
方法の算出は線形計画法等によって行うことができる。
算出結果は、選択すべき雑誌およびその雑誌にかけるコ
スト配分を含むデータとして提示される。

【００３３】以上のようにして、アンケート結果および
広告評価目的の入力により、評価関連図、重要説明変
数、広告効果指標および広告費配分が得られる。これら
の結果により、高い広告効果を得るためにはどの雑誌を
選択したら良いか、所定のコストで最大の広告効果を得
るためにはどの雑誌にどの程度の広告費を配分したら良
いか、ということが明らかになる。

【００３４】さらに、異なる評価目的を入力して上記と
同じステップを実行し、評価結果を得ることにより、よ
り多面的に広告評価を把握することができる。評価の観
点が異なれば効果が高いとされる雑誌もおのずと異なっ
たものとなる。したがって、異なる評価目的を入力して
上記と同じステップを実行することにより、いずれの観
点から評価した場合にも高い効果を有する雑誌群が明確
になり、広告効果の評価の確度を高めることができる。
本発明に係る広告評価方法では、評価目的を入力し、そ
れに応じて広告効果が評価されるので、このような解析
が可能となる。

【００３５】以上、本発明を実施の形態をもとに説明し
た。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素
や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可
能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあるこ
とは当業者に理解されるところである。

【００３６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
広告媒体の有する広告効果を定量的に把握し、高い広告
効果を得るためにはどのような広告媒体を選択したら良
いか、所定のコストで最大の広告効果を得るためにはど
の広告媒体にどの程度の広告費を配分したら良いか、と
いった情報を迅速に得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ＡＲＦ（Advertising Research Foundation）
の媒体評価モデルを示す図である。

【図２】本発明に係る広告効果評価装置の一例を示す図
である。

【図３】本発明に係る広告効果評価方法を説明するため
の図である。

【図４】本発明に係る広告効果評価方法に用いるアンケ
ートの一例を示す図である。

【図５】本発明における説明変数抽出ステップを説明す
るための図である。

【図６】本発明におけるクラスター分析の結果の一例を
示す図である。

【図７】本発明におけるコレスポンデンス分析の結果の
一例を示す図である。

【図８】ビークル選定の際に利用するリストの一例を示
す図である。

【図９】本発明におけるコレスポンデンス分析の結果の
一例を示す図である。

【符号の説明】

１０１ アンケート結果入力部 １０２ 評価目的入力部 １０３ 記憶部 １０４ 説明変数作成部 １０５ クラスター分析実行部 １０６ コレスポンデンス分析実行部 １０７ 目的変数作成部 １０８ チャート作成部Ａ １０９ 回帰係数算定部 １１１ チャート作成部Ｂ １１２ 重要説明変数抽出部 １１３ 広告効果指標算定部 １１４ ビークル選定部 １１５ 表示部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の広告媒体の広告効果を定量的に評
   価する広告効果評価装置であって、複数の広告媒体に関
   する多枝選択式質問項目およびそれに対する回答からな
   るアンケート結果を受け付けるアンケート結果入力部
   と、入力されたアンケート結果を記憶する記憶部と、前
   記質問項目に対する特定の回答の数を説明変数として抽
   出する説明変数作成部と、広告媒体の評価目的を受け付
   ける評価目的入力部と、入力された評価目的に基づいて
   目的変数を設定し、該目的変数に対する前記説明変数の
   回帰係数を算出する回帰分析部と、回帰係数を考慮して
   一または二以上の説明変数を選択し、選択した説明変数
   を変数として含む広告効果指標を算定する広告効果指標
   算定部と、前記広告効果指標を表示する表示部と、を有
   することを特徴とする広告効果評価装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の広告効果評価装置にお
   いて、前記アンケート結果に基づいてコレスポンデンス
   分析を行うことにより、前記説明変数と前記複数の広告
   媒体との関連性を示す評価関連図を作成する評価関連図
   作成手段と、該評価関連図を表示する表示手段と、をさ
   らに有することを特徴とする広告効果評価装置。
3. 【請求項３】 複数の広告媒体の広告効果を定量的に評
   価する方法であって、各広告媒体について一律に実施さ
   れた複数の多枝選択式質問項目からなるアンケートの結
   果を得るステップと、前記質問項目に対する特定の回答
   の数を説明変数として抽出するステップと、広告媒体の
   評価目的に応じて広告効果を表す目的変数を設定し、該
   目的変数に対する前記説明変数の回帰係数を算出するス
   テップと、回帰係数を考慮して一または二以上の説明変
   数を選択した後、選択した説明変数を変数として含む広
   告効果指標を算定するステップと、を含むことを特徴と
   する広告効果評価方法。
4. 【請求項４】 入力部と、該入力部を介して入力された
   データを記憶する記憶部と、記憶されたデータに基づい
   て分析を行う分析部と、分析結果を表示する表示部と、
   を備える広告効果評価装置を用い、複数の広告媒体の広
   告効果を定量的に評価する方法であって、前記記憶部
   が、前記入力部を介して入力された、複数の広告媒体に
   ついて一律に実施された複数の質問項目からなるアンケ
   ートの結果を記憶するステップと、前記分析部が、前記
   質問項目に対する特定の回答の数を説明変数として抽出
   するステップと、前記分析部が、広告媒体の評価目的に
   応じて広告効果を表す目的変数を設定し、該目的変数に
   対する前記説明変数の回帰係数を算出するステップと、
   前記分析部が、回帰係数を考慮して一または二以上の説
   明変数を選択した後、選択した説明変数を変数として含
   む広告効果指標を算定するステップと、前記表示部が、
   前記広告効果指標を表示するステップと、を含むことを
   特徴とする広告効果評価方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の広告効果評価方法にお
   いて、前記説明変数を抽出するステップの後、前記分析
   部が、前記アンケート結果に基づいてコレスポンデンス
   分析を行うことにより前記説明変数と前記複数の広告媒
   体との関連性を示す評価関連図を作成し、該評価関連図
   を前記表示部に表示するステップを、さらに含むことを
   特徴とする広告効果評価方法。