JP2010026624A - リスティング運用支援装置及びリスティング運用支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得るリスティング運用支援装置及びリスティング運用支援方法を提案する。
【解決手段】このリスティング運用支援装置６では、仮に広告誘導先ページがリンク切れ状態になったり、或いは広告誘導先ページで表示している商品が在庫切れ状態になっても、広告誘導先ページのリンク切れ状態及び在庫切れ状態になったことを利用者に対して迅速に通知することができるので、当該利用者が常に広告誘導先ページを最適な状態に保つことができ、かくして広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。
【選択図】図１

Description

本発明は、リスティング運用支援装置及びリスティング運用支援方法に関するものであり、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバ（以下、Ｗｅｂサーバと呼ぶ）に格納されたＷｅｂページを、インターネットを通じて不特定多数のユーザに閲覧させる際に適用して好適なものである。

近年、Ｙａｈｏｏ（商標）やＧｏｏｇｌｅ（商標）等の検索エンジンのサイトにおいて、ユーザが検索キーワードを入力することにより、当該検索キーワードを含んだリスティング広告が検索結果ページに掲載され得る。実際上、このリスティング広告を掲載する際には、広告主が検索エンジンにリスティング広告を登録し、検索キーワードと入札価格とを設定し得るようになされている（例えば特許文献１参照）。

このようなリスティング広告は、検索キーワード及び入札価格の条件に応じて優先的に表示される順位付けが変動し得るようになされており、この表示優先順位が上位になるほど他のリスティング広告よりも優先して表示され、不特定多数のユーザに閲覧される可能性が高くなり、高い広告効果を得ることができる。
特表２００６−５１６７６７

このように、リスティング広告を運用する際には、リスティング広告の表示優先順位を上位にさせるほど不特定多数のユーザに閲覧される可能性が高くなることから、リスティング広告の表示優先順位が上位になるように最適な検索キーワードや入札価格を選定する等して、多くの不特定多数のユーザにリスティング広告を閲覧させて、高い広告効果が得られるようにすることが望まれている。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得るリスティング運用支援装置及びリスティング運用支援方法を提案することを目的とする。

かかる課題を解決するため本発明の請求項１のリスティング運用支援装置は、ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスと、前記接続先アドレスを基に前記Webページを取得する日時とを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶した前記日時に到達すると、前記接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得して、前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出した後、該テキストデータに基づいて前記Ｗｅｂページの状態を判定する判定部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項２のリスティング運用支援装置は、ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得する取得部と、前記取得部により取得した前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出する抽出部と、前記Ｗｅｂページから抽出した前記テキストデータを呈示する呈示部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項３のリスティング運用支援装置は、任意に選択された検索キーワードと関連する複数のリスティング広告が羅列表示された検索結果ページを取得する取得部と、前記取得部により取得した前記検索結果ページから前記リスティング広告のテキストデータを抽出する抽出部と、前記リスティング広告から抽出した前記テキストデータに基づく文字列を形態素解析して、前記文字列を品詞毎に分解した後、前記品詞を使用頻度に応じて分類したリスト情報を生成する分析部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項４のリスティング運用支援装置は、リスティングキーワード及び入札価格が設定されたリスティング広告を記憶する記憶部と、任意の見積対象キーワード及び見積入札価格を設定する設定部と、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格と、前記記憶部に記憶している前記リスティングキーワード及び前記入札価格とを比較して、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格が設定されたリスティング広告の表示優先順位をシミュレーションするシミュレーション実行部とを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項５のリスティング運用支援装置は、広告運用実績データを収集し、前記広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測比較実績レポート、急騰急落アラートレポート及び業種別傾向レポートのうち、少なくともいずれか１つを生成し、前記運用実績レポート、前記予測比較実績レポート、前記急騰急落アラートレポート及び又は前記業種別傾向レポートを呈示する
ことを特徴とする。

また、本発明の請求項６のリスティング運用支援方法は、ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスと、前記接続先アドレスを基に前記Webページを取得する日時とを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶した前記日時に到達すると、前記接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得して、前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出した後、該テキストデータに基づいて前記Ｗｅｂページの状態を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項７のリスティング運用支援方法は、ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得した前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出する抽出ステップと、前記Ｗｅｂページから抽出した前記テキストデータを呈示する呈示ステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項８のリスティング運用支援方法は、任意に選択された検索キーワードと関連する複数のリスティング広告が羅列表示された検索結果ページを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得した前記検索結果ページから前記リスティング広告のテキストデータを抽出する抽出ステップと、前記リスティング広告から抽出した前記テキストデータに基づく文字列を形態素解析して、前記文字列を品詞毎に分解した後、前記品詞を使用頻度に応じて分類したリスト情報を生成する分析ステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項９のリスティング運用支援方法は、リスティングキーワード及び入札価格が設定されたリスティング広告を記憶する記憶ステップと、任意の見積対象キーワード及び見積入札価格を設定する設定ステップと、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格と、前記記憶ステップで記憶した前記リスティングキーワード及び前記入札価格とを比較して、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格が設定されたリスティング広告の表示優先順位をシミュレーションするシミュレーション実行ステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明の請求項１０のリスティング運用支援方法は、広告運用実績データを収集し、前記広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測比較実績レポート、急騰急落アラートレポート及び業種別傾向レポートのうち、少なくともいずれか１つを生成し、前記運用実績レポート、前記予測比較実績レポート、前記急騰急落アラートレポート及び又は前記業種別傾向レポートを呈示することを特徴とする。

本発明の請求項１のリスティング運用支援装置及び請求項６のリスティング運用支援方法によれば、仮にＷｅｂページの状態が変化しても、当該Ｗｅｂページの状態が変化したことを利用者に対して迅速に通知することができるので、当該利用者が常にＷｅｂページを最適な状態に保つことができ、かくして広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。

また、本発明の請求項２のリスティング運用支援装置及び請求項７のリスティング運用支援方法によれば、Ｗｅｂページから抽出したテキストデータのうち必要な箇所をそのまま利用することができることから、最適な表現のリスティングキーワードが抜けることなくリスティング広告を効率的に作成でき、かくして獲得損失を防止して広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。

また、本発明の請求項３のリスティング運用支援装置及び請求項８のリスティング運用支援方法によれば、リスト情報を基にリスティング広告の傾向を把握して、競合度が低く他のクライアントと被らない広告訴求文を容易に選定することができ、かくして広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。

また、本発明の請求項４のリスティング運用支援装置及び請求項９のリスティング運用支援方法によれば、シミュレーションの実行結果に応じて見積対象キーワード及び見積入札価格を適宜変更することにより、利用者が所望するリスティング広告の表示優先順位となる見積対象キーワード及び見積入札価格を決定することができ、かくして広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。

また、本発明の請求項５のリスティング運用支援装置及び請求項１０のリスティング運用支援方法によれば、生成した運用実績レポート、予測・実績比較レポート、急騰・急落アラートレポート及び又は業界トレンドレポートを基に、最適なリスティングキーワードや入札価格の分析を行うことができ、かくして広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得る。

以下図面に基づいて本発明の実施の形態を詳述する。

（１）リスティング運用支援システムの全体構成
図１において、１はリスティング運用支援システムを示し、クライアントサーバ２と、広告メディアサーバ３と、ＣＧＭ（Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｍｅｄｉａ）サーバ４と、ユーザＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ)５と、リスティング運用支援装置６とがインターネット７を介して相互に接続された構成を有する。因みに、クライアントサーバ２や広告メディアサーバ３、ＣＧＭサーバ４、ユーザＰＣ５はそれぞれ１台しか図示していないが、本発明はこれに限らず、複数台設けるようにしてもよい。

ここで、クライアントサーバ２やＣＧＭサーバ４、広告メディアサーバ３は、図形や画像等のグラフィックスデータやテキストデータによって構成されるＷｅｂページを内部のハードディスク（図示せず）に格納している。

ユーザＰＣ５は、Ｗｅｂブラウザの表示処理を行うためのプログラムが搭載された一般的なパーソナルコンピュータであり、インターネット７を介してクライアントサーバ２やＣＧＭサーバ４、広告メディアサーバ３と通信し、当該通信により得られたデータに基づくＷｅｂページを表示部（図示せず）に表示し得るようになされている。

また、ＣＧＭサーバ４は、ＣＧＭサイトや口コミサイト等の掲示板サービスをユーザに提供する際の各種処理を行うＷｅｂサーバであり、図２に示すように、当該ユーザのユーザＰＣ５からの要求に応じて掲示板用のＷｅｂページ（以下、これを掲示板ページと呼ぶ）を送信し得るようになされている。

ユーザＰＣ５は、表示部に掲示板ページを表示し、ユーザにより操作部を介して掲示板ページ上に入力された口コミ等のコメント文をＣＧＭサーバ４に送信する。ＣＧＭサーバ４は、ユーザＰＣ５から受信したコメント文を、内部のハードディスクに格納し、コメント文が入力された掲示板ページを他のユーザＰＣ（図示せず）等からの要求に応じて呈示して掲示板サービスを提供し得る。

広告メディアサーバ３は、ユーザに検索サービスを提供する際の各種処理を行うＷｅｂサーバであり、当該ユーザのユーザＰＣ５に対して検索用のＷｅｂページ（以下、これを検索ページと呼ぶ）の画面データを送信したり、リスティング運用支援装置６と通信して必要なデータをやり取りし得るようになされている。広告メディアサーバ３は、クライアントサーバ２やＣＧＭサーバ４に記憶されているＷｅｂページのテキストデータを予め抽出しておき、これを検索対象情報（すなわちＷｅｂページについてのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ：接続先アドレス）及びテキストデータ）として内部のハードディスクに格納している。

広告メディアサーバ３は、ユーザＰＣ５において検索ページ上で入力された検索キーワードを受け取ると、当該検索キーワードに基づいてキーワード解釈処理を行い、ハードディスクに予め格納しておいた複数の検索対象情報の中から、当該検索キーワードを含んだ検索情報を検索し得るようになされている。

また、この際、広告メディアサーバ３は、ユーザＰＣ５から受け取った検索キーワードに基づいてキーワード解釈処理を行い、ハードディスクに予め格納しておいた複数のリスティング広告（すなわち広告主のホームページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）及び宣伝広告用のテキストデータ）の中から、当該検索キーワードを含んだリスティング広告を検索すると共に、リスティング広告の入札価格が高い順に順位付けし得るようになされている。

次いで、広告メディアサーバ３は、検索キーワードに基づいて検索した検索結果と、リスティング広告の検索結果とを検索結果データとして、検索キーワードの送信元であるユーザＰＣ５に送出し得るようになされている。

これにより、ユーザＰＣ５は、インターネット７を介して広告メディアサーバ３から検索結果データを受け取ると、検索した検索結果と、入札価格が高く順位が上位であるリスティング広告を優先して表示した検索結果とを検索結果ページとして表示部に表示し得るようになされている。

ユーザＰＣ５は、検索結果ページに表示された例えばリスティング広告にカーソルを合わせて指定することにより、当該リスティング広告により誘導された広告主のホームページ等のＷｅｂページ（以下、の広告誘導先ページと呼ぶ）を表示部に表示し得るようになされている。

以上のような基本的構成に加えて、このリスティング運用支援システム１では、リスティング運用支援装置６において、Ｗｅｂページ状態判定処理、リスティングキーワード収集処理、検索キーワード分析処理、シミュレーション実行処理及びレポート生成処理を実行し得るようになされている。以下、リスティング運用支援装置６において実行されるこれらＷｅｂページ状態判定処理、リスティングキーワード収集処理、検索キーワード分析処理、シミュレーション処理及びレポート生成処理について順次説明する。

（２）Ｗｅｂページ状態判定処理
図３に示すように、リスティング運用支援装置６は、判定部としてのＷｅｂページ状態判定部10、取得部及び抽出部としてのリスティングキーワード取得部11、検索キーワード分析部12、シミュレーション実行部13、レポート生成部14、ネットワークインターフェイス15、表示部16、設定部としての操作部17、データベース18及び制御部19がバス20を介して接続された構成を有する。

ここで、制御部19は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等からなるマイクロコンピュータ構成からなり、ＲＯＭに予め格納されている基本プログラムや、Ｗｅｂページ状態判定処理等の各種プログラムをＲＡＭにロードして立ち上げることにより、リスティング運用支援装置６における各種機能を統括的に制御し得ると共に、クライアントサーバ２、広告メディアサーバ３、ＣＧＭサーバ４及びユーザＰＣ５の間でネットワークインターフェイス15を介してデータ通信し得るようになされている。

制御部19は、利用者により操作部17を介してＷｅｂページ状態判定処理が選択されると、図４に示すように、Ｗｅｂページ状態判定処理ＲＴ１をステップＳＰ１から開始し、クロール処理設定を実行する。

制御部19は、クロール処理設定として、利用者がＷｅｂページの状態判定を希望する広告誘導先ページのＵＲＬと、当該ＵＲＬにアクセスする巡回日時を示す巡回スケジュールとが操作部を介して利用者により入力されると、これをデータベース17に記憶する。

ステップＳＰ２において、Ｗｅｂページ状態判定部10は、Ｗｅｂページ取得処理として、巡回スケジュールの巡回日時が到達すると、記憶したＵＲＬにアクセスし、広告誘導先ページを取得して表示部16に表示する。次いで、ステップＳＰ３において、Ｗｅｂページ状態判定部10は、テキスト抽出処理を実行し、テキストマイニングツールを用いて広告誘導先ページのテキストデータを抽出する。

次いで、ステップＳＰ４において、Ｗｅｂページ状態判定部10は、広告誘導先ページ状態判定処理として、誘導先ページから抽出したテキストデータに基づいて、広告誘導先ページがリンク切れしているか否かを判断し得るようになされている。

実際上、このＷｅｂページ状態判定部10は、広告誘導先ページから抽出したテキストデータの中に、予め登録したリンク切れ状態を示す例えば「ページを表示できません」とのテキストデータを認識すると、この広告誘導先ページがリンク切れ状態であると判断し得るようになされている。

因みに、この実施の形態においては、テキストデータとして「ページを表示できません」とのテキストデータを基にリンク切れ状態を判断するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば「４０４ Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ」等この他種々のテキストデータを基にリンク切れ状態を判断するようにしてもよい。

また、ステップＳＰ４において、Ｗｅｂページ状態判定部10は、広告誘導先ページ状態判定処理として、広告誘導先ページ内で紹介している商品が在庫なし状態にあるか否かを、広告誘導先ページから抽出したテキストデータに基づいて判断し得るようになされている。

実際上、このＷｅｂページ状態判定部10は、広告誘導先ページから抽出したテキストデータの中に、予め登録した在庫なし状態を示す例えば「在庫切れ」とのテキストデータを認識すると、この広告誘導先ページにおいて販売する商品が在庫なし状態であると判断し得るようになされている。

因みに、この実施の形態においては、テキストデータとして「在庫切れ」とのテキストデータを基に在庫なし状態を判断するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば「在庫取寄せ」等この他種々のテキストデータを基に在庫なし状態を判断するようにしてもよい。

そして、Ｗｅｂページ状態判定部10は、アクセス先の広告誘導先ページがリンク切れ状態であるか否か、或いは在庫切れ状態にあるか否かを判断した判断結果を表示部16に表示して利用者に呈示し、次のステップＳＰ５へ移り、上述したＷｅｂページ状態判定処理を終了する。

かくして、Ｗｅｂページ状態判定部10は、巡回スケジュールの巡回日時に従って複数のＵＲＬに順次アクセスしてゆき、各アクセス先の広告誘導先ページがリンク切れ状態であるか否か、或いは在庫切れ状態にあるか否かを、抽出したテキストデータに基づいて当該広告誘導先ページ毎に判断し、これら複数の判断結果を利用者に呈示し得るようになされている。

（３）リスティングキーワード収集処理
次にリスティングキーワード収集処理について説明する。リスティング運用支援装置６の制御部19は、操作部17を介してリスティングキーワード収集処理が選択されると、図５に示すように、リスティングキーワード収集処理ＲＴ２をステップＳＰ１０から開始し、クロール処理設定を実行する。

制御部19は、クロール処理設定として、利用者がＷｅｂページ内のテキストデータの抽出を希望する広告誘導先ページやＣＧＭサーバの掲示板ページのＵＲＬと、当該ＵＲＬにアクセスする巡回日時を示す巡回スケジュールとが操作部17を介して利用者により入力されると、これをデータベース18に記憶する。

ステップＳＰ１１において、リスティングキーワード取得部11は、Ｗｅｂページ取得処理として、巡回スケジュールの巡回日時が到達すると、記憶したＵＲＬにアクセスし、広告誘導先ページや掲示板ページ等のＷｅｂページを取得して表示部16に表示する。次いで、ステップＳＰ１２において、リスティングキーワード取得部11は、テキスト抽出処理を実行して、アクセスしたＷｅｂページのテキストデータをテキストマイニングツールを用いて抽出する。

次いで、ステップＳＰ１３において、リスティングキーワード取得部11は、形態素解析処理として、広告誘導先ページ等のＷｅｂページから抽出したテキストデータを形成する文字列を順次日本語の品詞毎に分解した後、当該分解された品詞のうちの名詞、動詞及び形容詞等をキーワードデータとしてデータベース18に記憶し、次のステップＳＰ１４へ移り、上述したリスティングキーワード収集処理を終了する。

かくして、リスティング運用支援装置６は、競合するクライアントの広告誘導先ページやＣＧＭサーバの掲示板ページ等のＷｅｂページから自動抽出したテキストデータをデータベース18から読み出して、これらテキストデータを表示部16を介して利用者に呈示し得るようになされている。

これにより、リスティング運用支援装置６は、利用者がリスティング広告を作成する際に、利用者が注目するＷｅｂページで用いられているテキストデータをそのまま使用して、競合するクライアントのリスティング広告に対抗したリスティング広告を容易に作成し得るようになされている。

（４）検索キーワード分析処理
次に検索キーワード分析処理について説明する。リスティング運用支援装置６の制御部19は、操作部17を介して検索キーワード分析処理が選択されると、図６に示すように、検索キーワード分析処理ＲＴ３をステップＳＰ２０から開始し、検索キーワード設定を実行する。

ステップＳＰ２０において、制御部19は、検索キーワード設定として、広告メディアサーバ３から検索ページを受け取り、検索ページ上に所定の検索キーワードを操作部17を介して利用者に入力させ、検索キーワードを設定する。

ステップＳＰ２１において、取得部としての検索キーワード分析部12は、検索結果取得処理として、検索キーワードが入力された検索ページ上の検索ボタンにカーソルが合わせられて指定されることにより、広告メディアサーバ３において検索キーワードを基に検索された検索結果データを受け取る。

これにより、検索キーワード分析部12は、取得した検索結果データに基づいて、検索キーワードを含んだ検索結果と、検索キーワードを含み、かつ入札価格が高く設定され表示優先順位が上位であるリスティング広告の検索結果とからなる検索結果ページを表示部16に表示し得るようになされている。

次いでステップＳＰ２２において、抽出部及び分析部としての検索キーワード分析部12は、定量・定性分析処理として、検索結果ページに表示された全てのリスティング広告のテキストデータを抽出した後、例えば「株式会社」等の広告主を示す品詞に基づいて、検索結果ページに表示されたリスティング広告の広告主を特定すると共に、これら広告主の表示優先順位を特定する定量分析処理を実行し、特定した広告主とその広告主の表示優先順位とを定量分析処理結果としてデータベース18に記憶し得るようになされている。

因みに、広告主によるリスティング広告の表示優先順位は、操作部17を介して利用者に入力させた広告主の広告誘導先ＵＲＬによって特定し得るようになされている。

また、検索キーワード分析部12は、定量・定性分析処理として、検索結果ページから抽出したテキストデータに基づいて、検索結果ページに表示されたリスティング広告のタイトル文と、このリスティング広告の内容文のそれぞれの文字列を順次日本語の品詞毎に分解した後、当該分解された品詞のうちの名詞、動詞及び形容詞等を同じ品詞毎にまとめ、使用頻度が高い順に順位付けしたリスト情報を生成する定性分析処理を実行し、このリスト情報を定性分析処理結果としてデータベース18に記憶し得るようになされている。

かくして、リスティング運用支援装置６は、データベース18に記憶した定量分析結果を利用者に呈示することにより、当該利用者と競合するクライアント名や、そのクライアントの表示優先順位がどの程度であるか否かを利用者に把握させ、利用者の広告戦略の判断材料として活用させることができる。

また、リスティング運用支援装置６は、データベース18に記憶した定性分析処理結果を利用者に呈示することにより、当該利用者と競合するクライアントがどのようなリスティングキーワードを用いてリスティング広告を作成しているか否かを把握させ、例えば他のクライアントと競合度の低いリスティングキーワードの特定に活用させることができる。

（５）シミュレーション実行処理
次にシミュレーション実行処理について説明する。リスティング運用支援装置６の制御部19は、操作部17を介してシミュレーション実行処理が選択されると、図７に示すように、シミュレーション実行処理ＲＴ４をステップＳＰ３０から開始し、利用者がリスティング広告として用いることを希望する見積対象キーワードを設定させる。また、ステップＳＰ３１において、制御部19は、利用者がリスティング広告を掲載する際に希望する見積入札価格を設定させる。

すなわち、ステップＳＰ３０及びステップＳＰ３１において、制御部19は、見積対象キーワード及び見積入札価格の設定として、利用者に操作部17を介してリスティング広告に用いる所望の見積対象キーワードと、リスティング広告の表示優先順位を決定する見積入札価格とを入力させ、これら見積対象キーワード及び見積入札価格をデータベース18に記憶する。

次いで、ステップＳＰ３２において、シミュレーション実行部13は、見積対象キーワード及び見積入札価格を基に、シミュレーション実行処理を実行する。実際上、このシミュレーション実行部13は、内部の見積エンジン（例えば、株式会社マーケットスイッチ・ジャパンの「ＴＯＭ（ｔｒｕｅ ｆｏｒ ｏｕｔｂｏｕｎｄ ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）」）を備えており、当該見積エンジンを利用してシミュレーション実行処理を行う。

ここで、データベース18には、上述したように利用者が設定した見積対象キーワード及び見積入札価格に加えて、インターネット７を介してクライアントサーバ２やＣＧＭサーバ４等から収集した膨大なリスティングキーワードと、各クライアントがリスティングキーワードに対して設定した入札価格とが予めデータベース18に記憶されている。

また、シミュレーション実行部13は、クライアントサーバ２やＣＧＭサーバ４に記憶されているＷｅｂページのテキストデータを予め抽出しておき、これをシミュレーション用リスティング広告（すなわち広告主のホームページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）及び宣伝広告用のテキストデータ）としてデータベース18に格納している。

そして、シミュレーション実行部13は、見積対象キーワード及び見積入札価格が利用者により設定されると、例えば見積対象キーワードと同じ品詞からなるシミュレーション対象キーワードに基づいてシミュレーション実行処理を行い、データベース18に予め格納しておいた複数のシミュレーション用リスティング広告の中から、当該シミュレーション対象キーワードを含んだシミュレーション用リスティング広告を検索する。

次いで、シミュレーション実行部13は、シミュレーション対象キーワードを含んだシミュレーション用リスティング広告を、利用者が設定した見積入札価格も含めてリスティング広告の入札価格が高い順に順位付けし得るようになされている。これにより、シミュレーション実行部13は、ステップＳＰ３３において、シミュレーション実行結果として、シミュレーション対象キーワードを含み、かつ入札価格の表示優先順位が上位であるリスティング広告を表示した検索結果ページを取得し得るようになされている。

かくして、利用者は、自己が設定した見積対象キーワードや見積入札価格を適宜変更することにより、検索結果ページで表示される自己のリスティング広告の表示優先順位を調整することができ、どのような見積対象キーワードでどの程度の見積入札価格であれば、どのようなコンバージョンが得られるか否かを、シミュレーションの結果を基に判断することができる。

（６）レポート生成処理
リスティング運用支援装置６の制御部19は、操作部17を介してレポート生成処理が選択されると、レポート生成部14において、Ｗｅｂページ状態判定処理、リスティングキーワード収集処理、検索キーワード分析処理及びシミュレーション実行処理の処理結果や、広告メディアサーバ３から取得した実績情報からなる広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測・実績比較レポート、急騰・急落アラートレポート及び業界トレンドレポートを生成し得るようになされている。

ここで、運用実績レポートとは、リスティング広告の表示回数、広告誘導数、広告誘導率、課金単価、課金金額からなる実績情報を、広告の管理単位であるキーワード毎、広告グループ毎、あるいはアカウント毎に実績集計した結果を提示する。また集計単位は月別、週別、日別、曜日別に、また比較方法として総合計、対比、推移をそれぞれ選択できる。

実際上、広告メディアサーバ３は、検索ページに入力された検索キーワードに基づきユーザＰＣ５に表示させたリスティング広告の表示回数と、当該リスティング広告が指定されて広告主のホームページに誘導させた広告誘導数と、これら表示回数及び広告誘導数から算出した広告誘導率と、当該リスディング広告に関する課金単価と、課金金額とからなる実績情報をハードディスクに格納している。

リスディング運用支援装置６は、ネットワークインターフェイス15を介して広告メディアサーバ３から実績情報を取得してデータベース18に記憶し得るようになされている。レポート生成部14は、運用実績レポート生成時、データベース18から実績情報を読み出し、広告の管理単位であるキーワード毎、広告グループ毎、あるいはアカウント毎に実績情報を集計（実績集計）した結果を表示させた運用実績レポートを生成し得るようになされている。

また、予測・実績比較レポートとは、予めシミュレーション実行部13で提示したリスティング広告の運用予測に対し、上述のリスティング広告運用実績を対比させ、その予実差異の検証に必要な情報を提示する。すなわち、レポート生成部14は、予測・実績比較レポート生成時、データベース18に記憶されたシミュレーション実行処理によるリスティング広告の運用予測と、リスティング広告運用実績とを読み出して対比し、対応する各項目の同一点及び相違点を判定して予実差異の検証に必要な情報を表示させた予測・実績比較レポートを生成し得るようになされている。

また、急騰・急落アラートレポートとは、操作部17から指定される任意期間において、上述のリスティング広告運用実績の各提示項目値の上昇あるいは下降をレポート生成部14により算出し、各提示項目値の上昇あるいは下降の変動幅が大きい順に運用中のリスティングキーワードを羅列表示させて提示する。すなわち、レポート生成部14は、急騰・急落アラートレポート生成時、任意期間が指定されると、当該任意期間内のリスティング広告運用実績をデータベース18から読み出し、当該リスティング広告運用実績の各提示項目値を時系列に沿って対比してゆき、任意期間内において各提示項目値がどの程度上昇あるいは下降したかを算出し得る。また、レポート生成部14は、各提示項目値の上昇あるいは下降を示す変動幅が大きい順に、運用中のリスティングキーワードを羅列表示させることにより急騰・急落アラートレポートを生成し得るようになされている。

また、業界トレンドレポートとは、予め指定された業種を特定する特定キーワードをデータベース18に登録しておき、その特定キーワードを含む広告主のリスティング広告実績情報の時系列推移を業種ごとに集計し、その業種の傾向情報として提示する。すなわち、レポート生成部14は、業界トレンドレポート生成時、データベース18に記憶されたリスティング広告実績情報の中から、特定キーワードを含むリスティング広告実績情報のみを選定し、例えば横軸を時系列とし縦軸を当該リスティング広告実績情報の増減値として、業種毎にリスティング広告実績情報の時系列推移の傾向をグラフ化した業界トレンドレポートを生成し得るようになされている。

（７）動作及び効果
以上の構成において、リスティング運用支援装置６では、巡回スケジュールに従って予め記憶したＵＲＬにアクセスし、アクセス先である広告誘導先ページのテキストデータをテキストマイニングツールにより抽出する。

また、リスティング運用支援装置６では、広告誘導先ページから抽出したテキストデータを解析することにより、リスティング広告の広告誘導先ページがリンク切れ状態となっているか否か、或いは広告誘導先ページに表示した商品が在庫切れ状態となっているか否かを自動的に判定する。

従って、このリスティング運用支援装置６では、仮に広告誘導先ページがリンク切れ状態になったり、或いは広告誘導先ページで表示している商品が在庫切れ状態になっても、広告誘導先ページのリンク切れ状態及び在庫切れ状態になったことを利用者に対して迅速に通知することができるので、当該利用者が常に広告誘導先ページを最適な状態に保つことができる。よって、リスティング運用支援装置６では、広告効果の高いリスティング広告を行えるように支援し得ると共に、リンク切れや在庫切れによる機会損失の発生を従来よりも抑止できる。

また、リスティング運用支援装置６では、巡回スケジュールに従って予め記憶したＵＲＬにアクセスし、アクセス先である広告誘導先ページや掲示板ページ等のＷｅｂページのテキストデータをテキストマイニングツールにより抽出した後、これらテキストデータをリスティングキーワードとして利用者に呈示する。

従って、このリスティング運用支援装置６では、利用者がリスティング広告を作成する際に、抽出したテキストデータのうち必要な箇所をそのまま利用することができることから、リスティングキーワードとして最適な表現のテキストデータが抜けることなくリスティング広告を効率的に作成でき、かくして獲得損失を防止できると共に、商品展開からリスティング広告の作成までのリードタイムを短縮化させることができる。

また、このリスティング運用支援装置６では、利用者が所望する各Ｗｅｂページから効率的にテキストデータを抽出することができるので、所定のホームページに表示された商品カテゴリ、商品名及び品番等の商品情報のテキストデータだけでなく、ＣＧＭサイト又は口コミサイトに書き込まれた書き込み情報等の各情報のテキストデータをも抽出でき、一般的なユーザの意見についてもリスティング広告の作成に活用することができる。

さらに、このリスティング運用支援装置６では、リスティングキーワードと同時に対象ＷｅｂページのＵＲＬも抽出し得るようになされており、リスティング広告と広告誘導先ページの適合性を容易に保つことができる。

また、リスティング運用支援装置６では、広告メディアサーバ３の検索エンジンを用いて検索キーワードに対する検索結果を自動収集し、利用者と競合するクライアントや、当該クライアントのリスティング広告の表示優先順位を抽出して表示する定量分析を実行する。従って、このリスティング運用支援装置６では、競合関係にある他のクライアントと、そのリスティング広告の表示優先順位とを利用者に明確に呈示することができ、競合関係にあるクライアントをも考慮した広告戦略を利用者に行わせることができる。

これに加えて、このリスティング運用支援装置６では、リスティング広告のタイトルと、当該リスティング広告の内容文とのテキストデータを、テキストマイニングツールにより抽出して使用頻度が高い順に順位付けしたリスト情報を作成する定性分析を実行する。従って、このリスティング運用支援装置６では、リスト情報を基にリスティング広告の傾向を把握して、競合度が低く他のクライアントと被らない広告訴求文を容易に選定することができる。

また、リスティング運用支援装置６では、利用者が任意に設定した見積対象キーワード及び入札価格を基に、当該利用者のリスティング広告の表示優先順位がどのような順位になるか否かのシミュレーションを、シミュレーション実行部13の見積エンジンで実行する。

従って、このリスティング運用支援装置６では、利用者が設定した見積対象キーワード及び入札価格によりリスティング広告の表示優先順位がどのような順位になるか否かをシミュレーションの実行結果に基づいて把握することができると共に、当該シミュレーションの実行結果に応じて見積対象キーワード及び入札価格を適宜変更することにより、利用者が所望するリスティング広告の表示優先順位となる対象キーワード及び入札価格を決定することができる。

また、リスティング運用支援装置６では、Ｗｅｂページ状態判定処理、リスティングキーワード収集処理、検索キーワード分析処理及びシミュレーション実行処理の処理結果からなる広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測・実績比較レポート、急騰・急落アラートレポート及び業界トレンドレポートを生成する。

従って、リスティング運用支援装置６では、これら運用実績レポート、予測・実績比較レポート、急騰・急落アラートレポート及び業界トレンドレポートを基に、最適なリスティングキーワードや入札価格の分析を行うことができる。

なお、本発明は、本実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能であり、例えばＷｅｂページ状態判定部により、Ｗｅｂページがメンテナンス状態にあるか否か等の各種状態をテキストデータを基に判定するようにしてもよく、また、運用実績レポート、予測・実績比較レポート、急騰・急落アラートレポート及び業界トレンドレポートのいずれか１つ又は複数を呈示するようにしてもよい。

リスティング運用支援システムの全体構成を示す概略図である。 リスティング運用支援システムにおいてユーザＰＣがアクセスするときの様子を示す概略図である。 リスティング運用支援装置の回路構成を示すブロック図である。 Ｗｅｂページ状態判定処理手順を示すフローチャートである。 リスティングキーワード収集処理手順を示すフローチャートである。 検索キーワード分析処理手順を示すフローチャートである。 シミュレーション実行処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１ リスティング運用支援システム
６ リスティング運用支援装置
10 Ｗｅｂページ状態判定部
11 リスティングキーワード取得部
12 検索キーワード分析部
13 シミュレーション実行部
14 レポート生成部
16 表示部
18 データベース

Claims (10)

1. ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスと、前記接続先アドレスを基に前記Webページを取得する日時とを記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶した前記日時に到達すると、前記接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得して、前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出した後、該テキストデータに基づいて前記Ｗｅｂページの状態を判定する判定部と
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援装置。
2. ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出する抽出部と、
   前記Ｗｅｂページから抽出した前記テキストデータを呈示する呈示部と
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援装置。
3. 任意に選択された検索キーワードと関連する複数のリスティング広告が羅列表示された検索結果ページを取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記検索結果ページから前記リスティング広告のテキストデータを抽出する抽出部と、
   前記リスティング広告から抽出した前記テキストデータに基づく文字列を形態素解析して、前記文字列を品詞毎に分解した後、前記品詞を使用頻度に応じて分類したリスト情報を生成する分析部と
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援装置。
4. リスティングキーワード及び入札価格が設定されたリスティング広告を記憶する記憶部と、
   任意の見積対象キーワード及び見積入札価格を設定する設定部と、
   前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格と、前記記憶部に記憶している前記リスティングキーワード及び前記入札価格とを比較して、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格が設定されたリスティング広告の表示優先順位をシミュレーションするシミュレーション実行部と
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援装置。
5. 広告運用実績データを収集し、前記広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測比較実績レポート、急騰急落アラートレポート及び業種別傾向レポートのうち、少なくともいずれか１つを生成し、前記運用実績レポート、前記予測比較実績レポート、前記急騰急落アラートレポート及び又は前記業種別傾向レポートを呈示する
   ことを特徴とするリスティング運用支援装置。
6. ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスと、前記接続先アドレスを基に前記Webページを取得する日時とを記憶する記憶ステップと、
   前記記憶ステップで記憶した前記日時に到達すると、前記接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得して、前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出した後、該テキストデータに基づいて前記Ｗｅｂページの状態を判定する判定ステップと
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援方法。
7. ネットワークにおける所定のＷｅｂページの格納場所を示す接続先アドレスを基に前記Ｗｅｂページを取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得した前記Ｗｅｂページからテキストデータを抽出する抽出ステップと、
   前記Ｗｅｂページから抽出した前記テキストデータを呈示する呈示ステップと
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援方法。
8. 任意に選択された検索キーワードと関連する複数のリスティング広告が羅列表示された検索結果ページを取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得した前記検索結果ページから前記リスティング広告のテキストデータを抽出する抽出ステップと、
   前記リスティング広告から抽出した前記テキストデータに基づく文字列を形態素解析して、前記文字列を品詞毎に分解した後、前記品詞を使用頻度に応じて分類したリスト情報を生成する分析ステップと
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援方法。
9. リスティングキーワード及び入札価格が設定されたリスティング広告を記憶する記憶ステップと、
   任意の見積対象キーワード及び見積入札価格を設定する設定ステップと、
   前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格と、前記記憶ステップで記憶した前記リスティングキーワード及び前記入札価格とを比較して、前記見積対象キーワード及び前記見積入札価格が設定されたリスティング広告の表示優先順位をシミュレーションするシミュレーション実行ステップと
   を備えることを特徴とするリスティング運用支援方法。
10. 広告運用実績データを収集し、前記広告運用実績データに基づいて、運用実績レポート、予測比較実績レポート、急騰急落アラートレポート及び業種別傾向レポートのうち、少なくともいずれか１つを生成し、前記運用実績レポート、前記予測比較実績レポート、前記急騰急落アラートレポート及び又は前記業種別傾向レポートを呈示する
    ことを特徴とするリスティング運用支援方法。

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