JP2005190340A

JP2005190340A - 広告管理プログラム、広告管理方法および広告管理装置

Info

Publication number: JP2005190340A
Application number: JP2003433177A
Authority: JP
Inventors: Tsutomu Kajitani; 勉梶谷; Brodie Julian; ブロディジュリアン; Hirotada Kondo; 弘忠近藤; Hiroshi Takenaka; 浩竹中; Junji Taira; 淳司大蘿; Susumu Tsurumi; 奨鶴見
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2003-12-26
Filing date: 2003-12-26
Publication date: 2005-07-14
Anticipated expiration: 2023-12-26
Also published as: JP4936636B2

Abstract

【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５０₁〜５０_mに複数の広告６０₁〜６０_mを掲載するステップと、複数の広告６０₁〜６０_m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。
【選択図】図２

Description

本発明は、Ｗｅｂページや双方向テレビジョンの画面に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。

アメリカの経済学者ローランド・ホールが提唱したAIDMAの法則によると、消費者の購買心理は、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、広告投入量の指標と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、他媒体の使用状況など）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＝ａｘ^b ・・・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、視聴者が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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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、を実行させるための広告管理プログラムである。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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１０₁〜１０_nは、図２に示した双方向媒体５０₁〜５０_m、・・・のうちいずれかの双方向媒体に広告６０₁〜６０_m、・・・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。

これらの広告主端末１０₁〜１０_n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。

双方向媒体５０₁〜５０_m、・・・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。

広告６０₁〜６０_m、・・・は、広告管理装置４０により、双方向媒体５０₁〜５０_m、・・・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（商品の宣伝、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６０₁〜６０_m、・・・として、画像情報以外の情報（例えば、音声情報）も含まれる。

これらの広告６０₁〜６０_m、・・・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。

図１に戻り、ターゲット端末３０₁〜３０_m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３０₁〜３０_mは、ネットワーク２０を介して、図２に示した双方向媒体５０₁〜５０_m、・・・を閲覧可能、言い換えれば、広告６０₁〜６０_m、・・・に接触可能とされている。

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。

これらのターゲット端末３０₁〜３０_m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５０₁〜５０_m、・・・を閲覧するためのブラウザを実装している。

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。

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。

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５０₁〜５０_m、・・・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６０₁〜６０_m、・・・（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。

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。

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。

Ｙ＝ａＸ^b ・・・式（２）

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を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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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６０₁〜６０_mを選定する。

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６０₁〜６０_mの掲載場所、掲載期間を設定する。ここで、広告６０₁〜６０_mの掲載場所は、双方向媒体５０₁〜５０_mである。これらの双方向媒体５０₁〜５０_m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３０₁〜３０_mからアクセス可能とされている。

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５０₁〜５０_mに、ステップＳＢ１で選定された広告６０₁〜６０_mの掲載を開始する。

広告６０₁〜６０_mが掲載されている期間においては、制御部４１は、広告６０₁〜６０_m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。

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（クリックやオンマウス状態）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。

接触者数および反応者数の情報は、ターゲット端末３０₁〜３０_m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。

そして、広告６０₁〜６０_m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５０₁〜５０_mへの広告６０₁〜６０_mの掲載を終了する。

ステップＳＢ５では、制御部４１は、広告６０₁〜６０_m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。

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。

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。

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。

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。

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。

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の重複を防ぐことが可能になる。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

具体例として、かかる関係式を「２０歳から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。

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。

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。

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。

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が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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

また、一実施例においては、広告主の売上データベースと連動させて、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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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を図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。

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。

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。

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。

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１０₁〜１０_n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

１０₁〜１０_n 広告主端末
２０ネットワーク
３０₁〜３０_m 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
５０₁〜５０_m 双方向媒体
６０₁〜６０_m 広告

Claims

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。
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。
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。
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１〜３のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。
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。
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。
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。
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、
を実行させるための広告管理プログラム。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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１７〜２１のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。
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。
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。
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。
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。
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。
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１７〜２３のいずれか一つに記載の広告管理プログラム。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。