JP2011014077A - アフィリエイト報酬額計算システム、及びアフィリエイト報酬額計算用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導した場合、すべての紹介者に対して購買行動に対する各紹介者の貢献率に応じた額の報酬を支払うことによって、購買行動に貢献した全ての紹介者のインセンティブを高める。
【解決手段】本発明のアフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢ１００と、紹介履歴情報取得部２００と、貢献度計算部３００とを有する。紹介履歴ＤＢ１００は、購買者が購買行動前に受けた全ての紹介行動の履歴を記憶している。紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００を参照して購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報を取得する。貢献度計算部３００は、前記紹介履歴情報のそれぞれの購買行動に対する貢献率を計算する。
【選択図】図１

Description

本発明は、アフィリエイト報酬額計算システムに関し、特に貢献率（貢献度）を考慮したアフィリエイト報酬額計算システムに関する。

消費者の購買行動を促進し、事業者の収益を向上させる手段としてアフィリエイトサービスが普及している。アフィリエイトサービスでは、紹介者からの被紹介者への購買対象の紹介によって被紹介者が購買対象に対して購買行動をとった場合に紹介者へ報酬を支払う。これにより、紹介行動の活発化、購買行動の促進、収益向上を図る。

今日広く利用されているアフィリエイトサービスの例としては、以下のようなサービスが挙げられる。まず、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）上で展開されるＥＣ（Ｅｌｅｃｔｏｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイト、又は当該ＥＣサイトで販売される商品・サービスを、個人が運営するサイト（ブログ等）でバナー（ｂａｎｎｅｒ）広告等により紹介する。そして、サイト訪問者が、バナー広告を経由して購買行動（ＥＣサイトを訪問する、ＥＣサイト上で商品・サービスを購入する等）をとった場合に、サイト運営者である個人、すなわち紹介者に報酬を支払う。このようなサービスの例として、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）や特開２００８−１４６４６８号公報（特許文献１）が知られている。また、特開２００８−２５０９２０号公報（特許文献２）のように、ＷＷＷとは異なるアプリケーションにアフィリエイトサービスを適用する取り組みも多く見られる。

アフィリエイトサービスにおいて、紹介者にとっては報酬がインセンティブ（ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ）となり、サイト訪問者の増加を狙って自らの運営するサイトの内容を充実させる等の作業を行い、自らの紹介がより多くの購買行動に結びつくよう努力する。この結果、ＥＣサイトを運営する事業者は、収益を向上させることができる。このため、アフィリエイトサービスにおいては、紹介者へ支払う報酬の額、すなわちインセンティブの大きさをどのように決めるかが極めて重要となる。

代表的な手法としては、紹介者の紹介実績に応じて報酬の額を決定する方法が挙げられる。この方法では、ＥＣサイトを運営する事業者のサーバで紹介者毎に紹介行動による購買誘導実績を記録し、同一商品に対して購買を誘導した場合であっても、購買誘導実績の多い紹介者へより多額の報酬を与えている。なお、紹介行動とは、例えば、紹介者のサイトを訪問したユーザ（サイト訪問者）がＷｅｂバナーをクリックする等の行動である。購買誘導実績とは、例えば、Ｗｅｂバナークリック後にサイト訪問者がＥＣサイト上で商品・サービスを購買した際の履歴である。

しかし、従来技術には、以下の２つの問題があった。

第１に、従来技術では、複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導した場合であっても、単一の紹介者についてしか報酬が支払われず、他の紹介者のインセンティブにつながっていなかった。商品購入にあたっては、複数の情報源から商品情報を入手し、情報の信頼性を担保するケースが多くあると考えられる。例えば、複数の異なるユーザが運営するブログの内容を閲覧したことによって、商品の購買に結び付くケースも多くあると考えられる。このような場合、商品購入者（購買者）がクリックしたバナー広告を掲載していたブログだけでなく、当該購入者が閲覧した全てのブログが購買行動に貢献したと考えるのが自然である。しかし、従来技術では、こうしたケースに対応できず、紹介者に十分なインセンティブを与えることは出来ていなかった。

第２に、従来技術では、報酬額を決定する際に購買対象を被紹介者へ紹介する以前の被紹介者の購買対象の購買行動を考慮していなかった。例えば、ある商品ＡについてユーザＸがユーザＹに紹介し、ユーザＹが商品Ａを購入したケースにおいて、ユーザＸの紹介以前からユーザＹが商品Ａの愛用者であった場合（すなわち、商品Ａを繰り返し購入していた場合）と、ユーザＹがユーザＸからの紹介以前には、全く商品Ａの購入経験がなかった場合とでは、当然後者のケースの方が紹介の効果が高いと考えられる。従来技術では、双方のケースで同額の報酬が支払われていたため、紹介者に対して新規需要開拓のインセンティブが働かず、事業者の収益向上に十分結びついていなかった。

特開２００８−１４６４６８号公報 特開２００８−２５０９２０号公報

本発明の第１の目的は、複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導した場合、すべての紹介者に対して購買行動に対する各紹介者の貢献率（貢献度）に応じた額の報酬を支払うことによって、購買行動に貢献した全ての紹介者のインセンティブを高めることである。

本発明の第２の目的は、購買対象を被紹介者へ紹介する以前の被紹介者の購買対象の購買行動を考慮して報酬額を決定することにより、新規需要開拓のインセンティブを高めることである。

本発明の第３の目的は、複数の紹介行動による購買者の購買パターンの変化に注目し、各紹介行動が購買パターンに与えたポジティブな変化やネガティブな変化の度合い（すなわち購買誘導実績）を計算し、更にそこから特定購買者の特定購買対象に対する一定期間内の購買行動に対する各紹介者の貢献率を計算し、各紹介者へ支払う報酬額を計算することである。

本発明の第１実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢ（データベース）と、紹介履歴情報取得部と、貢献度計算部とを有する。紹介履歴ＤＢは、購買者が購買行動前に受けた全ての紹介行動の履歴を記憶している。紹介履歴情報取得部は、紹介履歴ＤＢを参照して、購買者の購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報を取得する。貢献度計算部は、紹介履歴情報のそれぞれの購買行動に対する貢献率を計算する。

本発明の第２実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢと、紹介履歴情報取得部と、購買履歴ＤＢと、購買履歴情報取得部と、購買誘導実績計算部とを有する。紹介履歴ＤＢは、購買者が購買行動前に受けた紹介行動の履歴を記憶している。紹介履歴情報取得部は、紹介履歴ＤＢを参照して、購買者の購買行動に貢献したと考えられる紹介履歴情報を取得する。購買履歴ＤＢは、購買者の紹介行動前後の購買履歴を記録している。購買履歴情報取得部は、紹介履歴情報取得部が取得した紹介履歴情報に記載された紹介行動前後の購買行動の購買履歴情報を購買履歴ＤＢから取得する。購買誘導実績計算部は、購買履歴情報取得部が取得した紹介行動前の購買履歴情報と、紹介行動後の購買履歴情報を比較して購買誘導実績を計算する。

本発明の第３実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、購買誘導実績計算部と、貢献度計算部とを有する。購買誘導実績計算部は、取得対象期間内の購買履歴ポイントの変化から特定購買者の特定購買対象に対する購買誘導実績を計算する。貢献度計算部は、各購買誘導実績に対する各紹介者の貢献率を計算する。

第１の効果は、複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導された場合、すべての紹介者に対して購買行動に対する各紹介者の貢献率（貢献度）に応じた額の報酬を支払うことができるため、購買者の購買行動に貢献した全ての紹介者のインセンティブを高めることができる点である。

第２の効果は、購買対象を被紹介者へ紹介する以前の被紹介者の購買対象の購買行動を考慮して報酬額を決定することにより、新規需要開拓のインセンティブを高めることができる点である。

第３の効果は、複数の紹介行動による購買者の購買パターンの変化に注目し、各紹介行動が購買パターンに与えたポジティブな変化やネガティブな変化の度合い（すなわち購買誘導実績）を計算し、更にそこから特定購買者の特定購買対象に対する一定期間内の購買行動に対する各紹介者の貢献率を計算し、各紹介者へ支払う報酬額を計算することができる点である。

本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第１実施形態の構成図である。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの紹介履歴ＤＢ（データベース）の例を説明するための図である。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第１実施形態の動作シーケンスチャートである。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第１実施形態の動作シーケンスチャートである。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第２実施形態の構成図である。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの購買履歴ＤＢの例を説明するための図である。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第２実施形態の動作シーケンスチャートである。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第２実施形態の動作シーケンスチャートである。 購買者識別情報記録装置と読み取り装置の例を説明するための図である。 購買誘導実績の例を説明するための図である。 本発明のアフィリエイト報酬額計算システムの第３実施形態の構成図である。

＝＝＝ 第１実施形態 ＝＝＝
以下に、本発明の第１実施形態について添付図面を参照して説明する。
本発明の第１実施形態は、複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導した場合、すべての紹介者に対して購買行動に対する各紹介者の貢献率（貢献度）に応じた額の報酬を支払うことによって、購買者の購買行動に貢献した全ての紹介者のインセンティブを高めることを目的とする。

図１に、本発明の第１実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの構成例を示す。
図１を参照すると、本実施形態において、アフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢ（データベース）１００と、紹介履歴情報取得部２００と、貢献度計算部３００と、貢献度計算ポリシ記憶部４００と、報酬額計算部５００と、報酬額計算ポリシ記憶部６００を備える。

［紹介履歴ＤＢ１００］
紹介履歴ＤＢ１００は、本システムのユーザが他のユーザから受けた紹介の履歴情報を記憶している。

（記憶する情報）
図２に、紹介履歴ＤＢ１００が記憶する履歴情報の例を示す。
紹介履歴ＤＢ１００が記憶する履歴情報には、少なくとも、紹介者及び被紹介者が識別可能な情報（図２の例では紹介者ＩＤ、被紹介者ＩＤ）と、紹介対象（何を紹介したのか）、紹介日時（いつ紹介したのか）が識別可能な情報が含まれる。また、その他の情報として紹介方法等の紹介行動の属性情報や紹介者、被紹介者、紹介対象に関するより詳細な情報が含まれていても良い。紹介対象の例としては、商品やサービス、店舗、ＥＣサイトが挙げられる。

また、紹介者や被紹介者は、個人に限られず、企業や官公庁、公的機関、ＮＧＯ（Ｎｏｎ−Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）等の法人でも良いし、任意の個人の集まりで形成されるグループであっても良い。前者（法人）の場合、実際に紹介した、又は紹介されたのが個人（例えば、企業の従業員）であっても、紹介履歴ＤＢ１００には、当該個人が所属する法人を識別可能な情報が登録される。また、後者（グループ）の場合、紹介した、又は紹介された個人が属するグループを識別可能な情報が紹介履歴ＤＢ１００に登録される。

（管理方法）
紹介履歴ＤＢ１００は、図２に示すように、本システムで利用する紹介履歴情報を単一のＤＢで管理していても良いし、リレーショナルデータベース（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａｂａｓｅ）のように、紹介者毎、被紹介者毎、紹介対象毎に異なるＤＢで管理されていても良い。

例えば、ライフログ（Ｌｉｆｅｌｏｇ）のような形式で、本システムのエンドユーザである紹介者や被紹介者毎に管理されていても良い。この場合、ユーザ各自がそれぞれ独立したＤＢを持ち、ユーザ各自が持つＤＢの中に、紹介履歴情報として、自身が被紹介者となった紹介の履歴（誰から何を紹介されたか）、又は自身が紹介者となった紹介の履歴（誰に何を紹介したか）を登録することになる。

また、例えば、「価格．ｃｏｍ（登録商標）」（ｈｔｔｐ：／／ｋａｋａｋｕ．ｃｏｍ）等の商品やサービスに関する情報を交換し合う掲示板サイトにおけるユーザ間の情報交換のログを、本システムの紹介履歴ＤＢ１００として利用しても良い。

［紹介履歴情報取得部２００］
紹介履歴情報取得部２００は、購買情報を取得し、当該購買情報に関連付けられた紹介履歴情報を取得する。

（購買情報の取得）
購買情報には、少なくとも購買者と購買対象及び購買日時を識別可能な情報（誰がいつ何を買ったか）が含まれている。なお、購買情報には、実際に購買に至っていない行動（すなわち誰が何を買おうとしたか）の情報が含まれていても良い。このような情報の例として、「商品・サービスのパンフレットを請求した」、「メールや電話で問い合わせを行った」、「店舗を訪問した」等、近年のＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術の発達により電子的に記録可能となった情報のうち、こうした実際の購買に至っていない行動の情報が考えられる。今日、特に大企業では、こうした実際の購買に至っていない行動（誰が何を買おうとしたか）をデータベース等に記録しており、紹介履歴情報取得部２００がこうしたデータベース等に問い合わせを行うことや、データベース等から通知を受ける形で「誰が何を買おうとしたか」の情報を取得することが可能である。

なお、紹介履歴情報取得部２００は、一度に単一の購買情報を取得しても良いし、一度に複数の購買情報を取得しても良い。一度に複数の購買情報を取得した場合は、それぞれの購買情報について、以下で述べる処理が行われる。

（紹介情報の取得方法）
紹介履歴情報取得部２００は、購買情報を取得すると、取得された購買情報をキーとして、紹介履歴ＤＢ１００を参照して紹介履歴情報を取得する。ここでは、紹介履歴情報取得部２００は、購買情報に対応する購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報を取得する。

以下に、紹介履歴情報の取得条件の例を示す。
１．「購買情報に記載された購買者と被紹介者が一致する紹介履歴情報」
２．「紹介日時が購買日時以前の紹介履歴情報」
紹介が購買行動に貢献したと推定するには、少なくとも紹介日時が購買日時以前である必要がある
３．「紹介対象が購買対象と同一又は紹介対象の属性と購買対象の属性が同一の紹介履歴情報」
紹介した商品又はサービスと購買した商品又はサービスが同一の場合、紹介が購買行動に貢献したと考えられる。また、紹介した商品又はサービスの属性、例えば、商品又はサービスのメーカーや提供元、販売元と購買した商品又はサービスのそれとが同一の場合、紹介が購買行動に貢献したと考えられる。

上記取得条件は、取得条件の一部（例示）に過ぎない。実際には、紹介履歴情報取得部２００は、上記取得条件に合致していなくても、購買情報に対応する購買行動に貢献したと考えられる紹介履歴情報を取得するようにしても良い。

（紹介情報の貢献度計算部へ提供）
紹介履歴情報取得部２００は、取得された購買情報及び購買情報に対応する購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報を貢献度計算部３００へ渡す。

［貢献度計算部３００］
貢献度計算部３００は、紹介履歴情報取得部２００から、購買行動に対して貢献したと考えられる紹介履歴情報として複数の紹介履歴情報が渡された場合に、それぞれの紹介履歴情報に対応する紹介行動について、その紹介者の購買行動に対する貢献率を計算し、計算結果を報酬額計算部５００に渡す。

貢献率は、貢献度計算ポリシ記憶部４００に登録されている貢献度計算ポリシに基づいて計算する。

（貢献度計算ポリシ）
貢献度計算ポリシは、購買行動に対して貢献したと考えられる複数の紹介履歴情報について、各紹介履歴情報に記録された紹介者又は紹介行動の属性に応じて貢献率を計算するためのポリシである。

＜貢献度計算ポリシの例＞
貢献度計算ポリシの最も単純な例としては、紹介の日時と購買日時の差分を基に、各紹介行動（又は各紹介者）の貢献率を計算するポリシが考えられる。

以下、具体例として、貢献度計算部３００が以下の購買情報と紹介履歴情報を取得した場合について説明する。
● 購買情報：ユーザＡが商品Ｘを２００９年３月１０日１５時に購入
● 紹介履歴情報１：ユーザＢがユーザＡに商品Ｘを２００９年３月９日２０時に紹介
● 紹介履歴情報２：ユーザＣがユーザＡに商品Ｘを２００９年３月９日１５時に紹介
● 紹介履歴情報３：ユーザＤがユーザＡに商品Ｘを２００９年３月１０日１２時に紹介

ここで、貢献度計算ポリシが「各紹介者の貢献率を紹介日時と購買日時の差分の逆数に比例して配分する」と指定されている場合、各紹介履歴情報の紹介日時と購買日時の差分から、貢献率は以下のように計算できる。

● 紹介履歴情報１
差分：１９時間
貢献率：１００％÷（１／１９＋１／２４＋１／３）×１／１９＝約１２％

● 紹介履歴情報２
差分：２４時間
貢献率：１００％÷（１／１９＋１／２４＋１／３）×１／２４＝約１０％

● 紹介履歴情報３
差分：３時間
貢献率：１００％÷（１／１９＋１／２４＋１／３）×１／３＝約７８％

貢献度計算ポリシとしては、上述した例に加えて、以下に挙げるような様々なポリシが考えられる。

１．「紹介行動の属性に応じて決める」
（ア） 紹介日時と購買日時の差分
（イ） 紹介手段や場所

紹介手段については、例えば、以下のようにしておくポリシが考えられる。
● 紹介手段Ａ：携帯電話での赤外線通信や近距離無線技術（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等）を利用した紹介対象の情報の提供は「１０」
● 紹介手段Ｂ：電子メールによる紹介対象の情報の提供は「５」
● 紹介手段Ｃ：その他の手段による紹介対象の情報の提供は「１」

また、紹介場所についても同様に、例えば、以下のようにしておくポリシが考えられる。
● 屋内：５
● 屋外：１

２．「紹介者の属性に応じて決める」
（ア）紹介者の信頼度
（ａ）「紹介した商品・サービス又はその競合商品・サービスの購入履歴の有無又は購入頻度」
それぞれの紹介者が紹介対象である商品・サービスを実際に購入しているか、又はどの程度頻繁に購入しているか、を各紹介者の貢献率に反映させるポリシも考えられる。購入履歴がある（又は購入頻度が高い）紹介者程、紹介対象について熟知している度合が高いため、当該紹介者の信頼度が高く購買行動への貢献率も高いと考えられるためである。

例えば、「購買履歴がある紹介者と購買履歴がない紹介者の貢献率の配分比率を１０：１とする」、「一定期間内（例えば、紹介日時前１週間以内等）の購入回数に応じて貢献率を比例配分する」等のポリシが考えられる。なお、これらのポリシを用いる場
合は、貢献度計算部３００が紹介者の購買履歴を取得する必要がある。紹介者の購買履歴の取得方法の例としては、各紹介者のライフログに記録されているデータを用いる方法、或いは小売業者等が管理する顧客管理ＤＢやクレジットカード会社が管理するカード利用履歴ＤＢ等にアクセスして取得する方法等が考えられる。

（ｂ）「紹介を受けた被紹介者の紹介対象の購入実績」
各紹介者の過去の紹介行動について、紹介行動が貢献したと考えられる被紹介者の購買行動に基づいて各紹介者の貢献率を計算するポリシも考えられる。

例えば、一定期間内（例えば、貢献度計算対象となる購買日時前１週間以内等）に紹介者が行った全ての紹介行動について当該紹介行動が貢献したと考えられる購買行動の数に応じて、各紹介者の貢献率を比例配分する等のポリシが考えられる。

（イ）紹介者の積極性
（ａ）「紹介者から被紹介者への紹介対象の紹介頻度」
各紹介者が被紹介者へ紹介対象を紹介した頻度に基づいて各紹介者の貢献率を計算するポリシも考えられる。頻繁に紹介行動をとった紹介者ほど購買行動に対する貢献率が高いと考えられるためである。

例えば、一定期間内（例えば、購買日時前１週間以内等）に紹介者が被紹介者に対して紹介対象を紹介した回数に応じて、各紹介者の貢献率を比例配分する、等のポリシが考えられる。

なお、上述した貢献度計算ポリシに加えて、上述した貢献度計算ポリシを複数組み合わせて貢献率を計算するポリシも考えられる。

＜貢献度計算ポリシの作成＞
本発明において、貢献度計算ポリシを作成する主体は限定されないが、例えば、報酬の支払い元である事業者（商品やサービスの販売又は提供元）が作成するケースや、報酬の受け取り側であるエンドユーザ（すなわち紹介者）同士で交渉して作成するケース等が考えられる。後者の場合は事業者から支払われる報酬の配分をエンドユーザ側で自主的に決定するユースケースでの利用が考えられる。

貢献度計算ポリシは、事業者毎に一律のポリシでも良いし、事業者が販売する商品やサービス毎に異なるポリシを指定しても良い。また、商品やサービスの属性（例えば、日用品、家電等のジャンルや価格帯）毎に指定しても良い。

また、エンドユーザ等の報酬の受け取り側でポリシを作成した場合は、ポリシが適用されるエンドユーザの識別子やエンドユーザのグループの識別子毎にポリシを指定しても良い。

＜貢献度計算ポリシの取得＞
複数の貢献度計算ポリシが貢献度計算ポリシ記憶部４００に登録されている場合、貢献度計算部３００は、いずれか一つの貢献度計算ポリシを選択する必要がある。この場合、貢献度計算部３００は、紹介履歴情報及び購買情報に含まれる情報をキーとして、貢献度計算ポリシを選択する。上述の例の場合、キーとする情報の例としては、購買情報に含まれる購買対象や、その販売元又は提供元事業者、属性（商品やサービスのジャンルや価格帯）、及び紹介履歴情報に含まれる紹介者の識別子が挙げられる。

［貢献度計算ポリシ記憶部４００］
貢献度計算ポリシ記憶部４００は、貢献度計算ポリシの登録を受け付け、貢献度計算ポリシを記憶する。

［報酬額計算部５００］
報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシに基づいて報酬額の総量を決定後、当該報酬額に貢献者毎の貢献率を乗じて、各紹介者へ支払う報酬額を計算する。

なお、報酬は金銭に限らず、紹介者へのインセンティブとなり得るものであれば何でも良い。例えば、特定の事業者又は複数事業者から構成されるグループでグループ内の事業者が提供・販売するサービスや商品の購入に金銭の代わりに利用可能なポイントでも良いし、一定量単位で換金又は商品交換が可能なポイントでも良い。この場合、報酬額計算部５００が計算する「報酬額」はポイントの量になる。

（報酬額計算ポリシ）
報酬額計算ポリシとして最も単純な例としては、購入対象の金額に一定率（報酬率）を乗じた額を報酬額の総量とするポリシが考えられる。例えば、報酬率を３％等としておき、購買者が５０００円の商品を購入した場合、報酬額の総量を１５０円（５０００円×３％＝１５０円）とする。報酬率は購入対象の金額に応じて変えても良いし（例えば、１０００円以上は３％、１００００円以上は５％等）、購入日時に応じて変えても良い（例えば、冬季は３％、夏季は５％）。

また、本実施形態では、単一の購買情報について各紹介者の貢献率の計算が行われるが、報酬額の計算に当たっては各紹介者の複数の購買情報についての貢献率を考慮して各紹介者へ支払う報酬額を計算するような報酬額計算ポリシも考えられる。例えば、紹介者１の購買行動Ｘ「購買者１が商品Ａを購入」と購買行動Ｙ「購買者２が商品Ａを購入」の２つの購買行動に貢献した紹介を行い、それぞれの貢献率が５０％、６０％であった場合、各購買行動に対する貢献率を独立に考えて、それぞれにつき報酬額の総量の５０％、６０％を支払うのではなく、双方の購買行動に対して高い貢献率で寄与していると考え、それぞれ報酬額の総量の５０％、６０％を支払うのに加えて支払報酬額に加算をしても良い。

本発明において、報酬額計算ポリシを作成する主体は限定されないが、例えば、報酬の支払い元である事業者（商品やサービスの販売又は提供元）が作成するケースが考えられる。

報酬額計算ポリシは、事業者毎に一律のポリシでも良いし、事業者が販売する商品やサービス毎に異なるポリシを指定しても良い。また、商品やサービスの属性（例えば、日用品、家電等のジャンルや価格帯）毎に指定しても良い。

［報酬額計算ポリシ記憶部６００］
報酬額計算ポリシ記憶部６００は、報酬額計算ポリシの登録を受け付け、報酬額計算ポリシを記憶する。

［第１実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの動作の説明］
次に、本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの動作について図３Ａ、図３Ｂに示した動作例を参照して説明する。

（紹介履歴情報の記録）
被紹介者は、紹介者から受けた紹介の履歴を紹介履歴ＤＢ１００に記録する。

図３Ａでは、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６において、購入者１が紹介者１〜３から受けた紹介の履歴を紹介履歴ＤＢ１００に記録する動作が示されている。また、図２には、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の動作によって紹介履歴ＤＢ１００に登録される紹介履歴情報の例が示されている。まず、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６について説明する。

（紹介の履歴の記録）
図３Ａに示す例では、ステップＳ１０１、ステップＳ１０２において、紹介者１が何らかの手段で取得した商品Ａに関する情報が紹介者１の携帯電話に記録されており、紹介者１が購入者１と対面で会話をしている際に、赤外線通信を利用して、携帯電話に記録されている商品Ａに関する情報を購入者１の携帯電話へ転送する。

（１）ステップＳ１０１
購入者１は、２００９年３月９日１５：００に、紹介者１から携帯電話の赤外線通信により商品Ａの紹介を受ける。

（２）ステップＳ１０２
次に、購入者１は、紹介者１から上記紹介を受けると、紹介者ＩＤ、被紹介者ＩＤ、紹介対象ＩＤ、紹介日時、紹介手段等の情報（紹介履歴情報）を紹介履歴ＤＢ１００に記録する。この場合、携帯電話には、赤外線で紹介を受ける機能と、受けた紹介の履歴情報を紹介履歴ＤＢ１００へ自動的に記録する機能を具備するアプリケーションが搭載されていると仮定している。なお、紹介履歴ＤＢ１００は携帯電話内に存在するケースやネットワーク上のサーバ等に存在するケースが考えられる。また、前述のように紹介履歴ＤＢ１００は被紹介者（この場合、購入者１）毎に用意されていても良いし、複数の被紹介者で共有されていても良い。

同様に、購入者１は、紹介者２，３からも、携帯電話の赤外線通信により商品Ａの紹介を受ける。

（３）ステップＳ１０３
購入者１は、２００９年３月９日２０：００に、紹介者２から電子メールにより商品Ａの紹介を受ける。ここでは、紹介者２が何らかの手段で取得した商品Ａに関する情報を保持しているものとする。紹介者２は、当該情報を購入者１に対して電子メールで送信する。

（４）ステップＳ１０４
購入者１は、携帯電話やパソコン等で電子メールを受信し、ステップＳ１０２と同様に、受けた紹介の紹介履歴情報を紹介履歴ＤＢ１００に記録する。この場合、購入者１が紹介履歴情報を手動で紹介履歴ＤＢ１００へ記録するケースや、ステップＳ１０２と同様に、紹介履歴情報を自動的に紹介履歴ＤＢ１００へ記録するアプリケーションが携帯電話やＰＣ等の電子メールを受信した端末に搭載されているケースが考えられる。

（５）ステップＳ１０５
購入者１は、２００９年３月１０日１２：００に、紹介者３から電子広告により商品Ａの紹介を受ける。

電子広告の提供手段としては、様々な例が考えられるが、代表的な例としては、以下の例が挙げられる。
● 紹介者３が開設しているＷｅｂに商品Ａのバナー広告を掲載し、購入者１が当該バナー広告を閲覧・クリックする
● 紹介者３が経営する店舗に商品Ａの広告が記録されたタグ情報を発信するＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグが設置されており、購入者１が当該ＲＦＩＤタグを携帯電話等に搭載されたＲＦＩＤリーダで読み取る

紹介者３は、個人であっても良いし、店舗や営利目的のＷｅｂを開設する事業者であっても良い。

（６）ステップＳ１０６
購入者１は、広告を取得すると、ステップＳ１０２やステップＳ１０４と同様に、取得された広告に関する情報を紹介履歴情報として紹介履歴ＤＢ１００に記録する。

（商品の購買と購買情報の取得）
上記紹介を受けた後、ステップＳ１０７において、購入者１は、商品Ａを購入する。

（７）ステップＳ１０７
ここでは、購入者１は、上記紹介を受けた後、商品Ａを２００９年３月１０日１５：００に購入する。なお、購入者１が購入者、購入対象、購入日時等の購買情報を後から取得可能な手段で商品Ａを購入すると仮定する。例えば、クレジットカードや所有者情報が記載された電子マネーカードによる購入、ポイントカード等購入者の識別情報を提示した購入、個人認証を行うＥＣサイトでの購入等が考えられる。

（８）ステップＳ１０８
その後、紹介履歴情報取得部２００が上記の購入者、購入対象、購入日時が記載された購買情報を取得する。

（紹介履歴情報の取得）
購買情報の取得後、ステップＳ１０９において、紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００から購買情報をキーとして、当該購買情報に記載された購買行動に対して貢献したと考えられる紹介履歴情報を取得する。

（９）ステップＳ１０９
紹介履歴情報取得部２００は、前述の紹介履歴情報の取得条件１〜３に従い、以下の１〜３に合致する紹介履歴情報を紹介履歴ＤＢ１００に要求する。

以下に、取得対象となる紹介履歴情報の例を示す。
１．「被紹介者が購入者１となっている」
２．「紹介日時が購買日時である２００９年３月１０日１５：００以前である」
３．「紹介対象が購買対象である商品Ａである」

（１０）ステップＳ１１０
紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００から、上述した１〜３に合致する紹介履歴情報を取得する。

（１１）ステップＳ１１１
その後、紹介履歴情報取得部２００は、取得された紹介履歴情報と購買情報を貢献度計算部３００に渡す。

（貢献度計算）
貢献度計算部３００は、紹介履歴情報と購買情報を受け取ると、ステップＳ１１２、ステップＳ１１３において、購買情報をキーとして、貢献度計算ポリシ記憶部４００に貢献度計算ポリシの問い合わせを行い、貢献度計算ポリシを取得する。貢献度計算ポリシとしては、前述の例のように様々なポリシが考えられるが、ここでは、購買情報に含まれた購買対象である商品Ａに、貢献度計算ポリシ１が紐づけ（関連付け）られているものとする。貢献度計算ポリシ１には、「各紹介者の貢献率を紹介日時と購買日時の差分の逆数に比例して配分する」と記載されていると仮定する。

（１２）ステップＳ１１２
貢献度計算部３００は、紹介履歴情報と購買情報を受け取ると、購買情報をキーとして、貢献度計算ポリシ記憶部４００に貢献度計算ポリシの問い合わせを行い、貢献度計算ポリシを要求する。

（１３）ステップＳ１１３
貢献度計算ポリシ記憶部４００は、購買情報に含まれた購買対象（すなわち商品Ａ）にマッチする貢献度ポリシとして貢献度計算ポリシ１を回答する。貢献度計算部３００は、貢献度計算ポリシ記憶部４００から、貢献度計算ポリシ１を取得する。

（１４）ステップＳ１１４
次に、貢献度計算部３００は、取得された貢献度計算ポリシ１に基づいて、各紹介者の貢献率を計算する。

ここでは、以下のように貢献率が計算される。
● 紹介者１（紹介行動ＩＤ：Ｘ）
差分：１９時間
貢献率：１００％÷（１／２４＋１／１９＋１／３）×１／２４＝約１０％
● 紹介者２（紹介行動ＩＤ：Ｙ）
差分：２４時間
貢献率：１００％÷（１／２４＋１／１９＋１／３）×１／１９＝約１２％
● 紹介者３（紹介行動ＩＤ：Ｚ）
差分：３時間
貢献率：１００％÷（１／２４＋１／１９＋１／３）×１／３＝約７８％

（１５）ステップＳ１１５
その後、貢献度計算部３００は、報酬額計算部５００に計算した各紹介者の貢献率と購買情報を渡す。

（報酬額の計算）
報酬額計算部５００は、ステップＳ１１６、ステップＳ１１７において、報酬額計算ポリシ記憶部６００から、報酬額計算ポリシを取得する。報酬額計算ポリシとしては、前述の例のように様々なポリシが考えられるが、ここでは、商品Ａの販売元である事業者Ｘに報酬額計算ポリシ１が紐づけられており、事業者Ｘが報酬額計算ポリシ１として「自社を販売元とする商品の価格に３％を乗じた額を報酬額とする」旨設定していると仮定する。

（１６）ステップＳ１１６
報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシ記憶部６００に報酬額計算ポリシを要求する。

（１７）ステップＳ１１７
報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシ記憶部６００から、報酬額計算ポリシを取得する。

なお、報酬額計算ポリシは、貢献度計算部３００から渡された購買情報のみでは検索できないケース（購買情報に購買者、購買対象、購買日時のみが含まれるケース等）が考えられる。また、報酬額計算に必要な商品の価格も購買情報には、含まれていないケースが考えられる。

このような場合、報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシの検索や報酬額の計算に必要な情報を外部のデータベース等から取得する。例えば、購買情報に含まれる購買対象をキーとして、商品やサービスの関連情報が記載されたデータベースに問合わせを行う等の方法が考えられる。ここでは、前述のような方法により商品Ａの販売元が事業者Ｘであること、及び商品Ａの価格が５０００円であることが分かったと仮定する。

ステップＳ１１６において、報酬額計算部５００は、購買情報と上述の方法により商品データベースから取得した購買対象の関連情報をキーとして、報酬額計算ポリシ記憶部６００に問い合わせを行う。そして、ステップＳ１１７において、報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシ１を取得する。

（１８）ステップＳ１１８
その後、報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシ１に基づいて、各紹介者に支払う報酬額を計算する。ここでは、報酬額計算部５００は、報酬額計算ポリシ１により、報酬の総額を５０００円×３％＝１５０円と計算する。

各紹介者の貢献度は、それぞれ以下のようになる。
● 紹介者１： １５０円×１０％ ＝ １５円
● 紹介者２： １５０円×１２％ ＝ １８円
● 紹介者３： １５０円×７８％ ＝ １１７円

（報酬額の支払い）
報酬額計算後、ステップＳ１１９〜ステップＳ１２０において、何らかの手段によって各紹介者へ報酬が支払われる。ここでは、報酬額計算部５００は、報酬額計算後、何らかの手段によって各紹介者へ報酬を支払うための処理を行う。

（１９）ステップＳ１１９
各紹介者３へ、報酬として１１７円が支払われる。ここでは、報酬額計算部５００は、各紹介者３へ、報酬として１１７円を支払うための処理を行う。

（２０）ステップＳ１２０
各紹介者２へ、報酬として１８円が支払われる。ここでは、報酬額計算部５００は、各紹介者２へ、報酬として１８円を支払うための処理を行う。

（２１）ステップＳ１２１
各紹介者１へ、報酬として１５円が支払われる。ここでは、報酬額計算部５００は、各紹介者１へ、報酬として１５円を支払うための処理を行う。

本実施形態では、複数の異なる紹介者からの紹介によって購買を誘導された場合、すべての紹介者に対して購買行動に対する各紹介者の貢献率に応じた額の報酬を支払うことができる。これにより、購買行動に貢献した全ての紹介者のインセンティブを高めることができる。

その理由は、本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムが、紹介履歴ＤＢ１００と、紹介履歴情報取得部２００と、貢献度計算部３００とを有するためである。紹介履歴ＤＢ１００は、購買者が購買行動前に受けた全ての紹介行動の履歴を記憶している。紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００を参照して購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報を取得する。貢献度計算部３００は、紹介履歴情報のそれぞれの購買行動に対する貢献率を計算する。

＝＝＝ 第２実施形態 ＝＝＝
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
本発明の第２実施形態は、購買対象を被紹介者へ紹介する以前の被紹介者の購買対象の購買行動を考慮して報酬額を決定することにより、新規需要開拓のインセンティブを高めることを目的とする。

図４に、本発明の第２実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの構成例を示す。
図４を参照すると、本実施形態において、アフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢ１００と、紹介履歴情報取得部２００と、購買履歴情報取得部７００と、購買履歴ＤＢ８００と、購買誘導実績計算部９００と、購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００と、報酬額計算部５１０と、報酬額計算ポリシ記憶部６１０を備える。

なお、上述の構成要素のうち、第１実施形態と番号を同じくする構成要素は、以下で特に記載のない限り第１実施形態のそれと同一の機能を有するものとする。

［紹介履歴情報取得部２００］
紹介履歴情報取得部２００は、第１実施形態における紹介履歴情報取得部２００と同一の機能を有するが、取得された紹介履歴と購買情報を購買履歴情報取得部７００に渡す点で、第１実施形態における紹介履歴情報取得部２００と異なる。

［購買履歴情報取得部７００］
購買履歴情報取得部７００は、以下の条件を満たす全ての購買履歴情報を購買履歴ＤＢ８００から取得する。

１．「紹介履歴情報取得部２００から渡された紹介履歴情報の被紹介者が購買者と同一である」
２．「紹介履歴情報取得部２００から渡された紹介履歴情報の紹介対象と購買対象が同一、もしくは紹介対象の属性と購買対象の属性（例えば、商品又はサービスのメーカーや提供元、販売元）が同一である」

購買履歴情報取得部７００は、渡された紹介履歴情報が複数ある場合には、紹介履歴情報一つ一つについて、上記条件を満たす購買履歴情報を取得する。

［購買履歴ＤＢ８００］
購買履歴ＤＢ８００は、購買者の購買行動の履歴情報を記憶する。購買履歴ＤＢ８００に記録される履歴情報には、少なくとも購買者と購買対象及び購買日時を識別可能な情報（誰がいつ何を買ったか）が含まれている。なお、購買情報には、実際に購買に至っていない行動（すなわち誰が何を買おうとしたか）の情報が含まれていても良い。例えば、「商品・サービスのパンフレットを請求した」、「メールや電話で問い合わせを行った」、「店舗を訪問した」等、近年のＩＣＴ技術の発達により電子的に記録可能となったこうした実際の購買に至っていない行動の情報が考えられる。

（記憶する情報）
図５に、購買履歴ＤＢ８００が記憶する履歴情報の例を示す。購買履歴ＤＢ８００が記憶する履歴情報には、少なくとも購買者及び購買対象が識別可能な情報が含まれる。また、その他の情報として購買日時や購買方法等の購買行動の属性情報や購買者、購買対象に関するより詳細な情報が含まれていても良い。

購買対象の例としては、商品やサービスが挙げられる。また、購買した店舗名やＥＣサイトが購買対象として記載されていても良い。

なお、購買履歴ＤＢ８００に記憶される購買履歴情報には、実際に購買に至っていない行動（すなわち誰が何を買おうとしたか）の情報が含まれていても良い。例えば、「商品・サービスのパンフレットを請求した」、「メールや電話で問い合わせを行った」、「店舗を訪問した」等、近年のＩＣＴ技術の発達により電子的に記録可能となったこうした実際の購買に至っていない行動の情報が考えられる。

（管理方法）
購買履歴ＤＢ８００は、図５に示すように、本システムで利用する購買履歴情報を単一のＤＢで管理していても良いし、リレーショナルデータベースのように、購買者毎、又は購買対象毎に異なるＤＢで管理されていても良い。

例えば、ライフログのような形式で、本システムのエンドユーザである購買者毎に管理されていても良い。この場合、ユーザ各自がそれぞれ独立したＤＢを持ち、ユーザ各自が持つＤＢの中に、購買履歴情報として、自身が購買者となった購買行動の履歴（自分が何を購入したか）を登録することになる。また、ＥＣサイトや店舗毎に管理されていても良い。この場合、ＥＣサイトや店舗がそれぞれ独立したＤＢを持ち、各ＤＢの中に、顧客の購買行動の履歴を登録することになる。

［購買誘導実績計算部９００］
購買誘導実績計算部９００は、一つの紹介行動に注目して紹介行動前の被紹介者の紹介対象の購買行動と紹介行動後の被紹介者の紹介対象の購買行動を比較し、当該紹介行動によって被紹介者の購買行動がどの程度促進されたか（以下、購買誘導実績と呼ぶ）を、購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００から取得した購買誘導実績計算ポリシに基づいて計算する。

購買誘導実績計算部９００は、複数の紹介履歴が渡された場合、一つ一つの紹介履歴につき購買誘導実績を計算する。

なお、購買誘導実績計算部９００は、紹介履歴情報を取得する度に購買誘導実績を計算しても良い。当該紹介履歴情報に関する購買誘導実績は、既に計算済みの場合がある。

また、購買誘導実績計算部９００は、過去取得済みの紹介履歴情報を取得した場合や紹介行動が行われた時点から一定期間経過していない紹介履歴情報の場合、購買誘導実績の計算を行わなくても良い。当該紹介履歴情報に記載された紹介行動が貢献した購買履歴を記録するのに十分な期間が経過しておらず購買誘導実績を計算するのが時期尚早の場合があるためである。

計算した購買誘導実績は、該当する紹介行動の情報を記録した紹介履歴情報と購買情報と共に報酬額計算部５１０に渡す。

（購買誘導実績計算ポリシ）
購買誘導実績計算ポリシとしては、様々なポリシが考えられるが、代表例を以下に示す。

１．「紹介行動前一定期間内（例えば、紹介行動前１週間以内）の被紹介者の紹介対象（又は紹介対象と属性が一致する購買対象）の購買回数又は購買総額と紹介行動後一定期間内の被紹介者の紹介対象（又は紹介対象と属性が一致する購買対象）の購買回数又は購買総額の比率又は差分」

例えば、被紹介者が商品Ａを紹介されたとして、紹介前１週間の被紹介者の商品Ａの購買回数が「１回」、紹介後の被紹介者の購買回数が「１０回」の場合、購買誘導実績は、「１０回／１回」で「１０」となる。

仮に、上記のケースにおいて、紹介後の被紹介者の購買回数が「２回」の場合、購買誘導実績は、「２回／１回」で「２」となり、上記のケースよりも紹介の購買誘導実績は、低く評価されることになる。

なお、上記のケースにおいて、紹介前の購買回数が０回の場合は、上述のケースよりも更に購買誘導実績が高くなると考えられるため、このような場合には、上述の購買誘導実績に更に１以上の係数を乗じたり（例えば、紹介前の購買回数が皆無だった場合の係数を３として紹介前の購買回数が１回の場合の購買誘導実績に係数を乗じて１０×３＝３０とする）、一定数を加算して計算したりする（例えば、紹介前の購買回数が皆無だった場合は紹介前の購買回数が１回の場合の購買誘導実績に１００加算して１０＋１００＝１１０とする）等の方法が考えられる。

２．「紹介行動前一定期間内（例えば、紹介行動前１週間以内）の被紹介者の紹介対象（又は紹介対象と属性が一致する購買対象）の購買方法と紹介行動後一定期間内の被紹介者の紹介対象（又は紹介対象と属性が一致する購買対象）の購買方法（購買行動の種別）の違い」

例えば、紹介前には、紹介対象の商品の関連情報をＷｅｂページで閲覧するだけたったユーザが、紹介後にメールや電話で当該商品の問い合わせを行ったり、当該商品を実際に購買したりする、といったケースのように紹介後に被紹介者の購買方法の積極性が変化した場合には、こうした変化を本ポリシにより購買誘導実績に反映できる。

具体的には、「購買方法をいくつかジャンル分けし、購買方法のジャンルに応じて購買行動にポイントを付与し、紹介前のポイントと紹介後のポイントの比率を比較する」等のポリシが考えられる。

例えば、貢献度計算ポリシを、「Ａ：Ｗｅｂページの閲覧→ポイント１０」、「Ｂ：Ｅメールや電話での問い合わせ→ポイント３０」、「Ｃ：実際に購買→ポイント１００」等としておき、紹介前にＡの購買行動を２回、紹介後にＢの購買行動を２回、Ｃの購買行動を１回行った場合、当該紹介行動の購買誘導実績は、（３０×２＋１００×１）÷（１０×２）＝８となる。

＜購買誘導実績計算ポリシの作成＞
本発明において、購買誘導実績計算ポリシを作成する主体は限定されないが、例えば、報酬の支払い元である事業者（商品やサービスの販売又は提供元）が作成するケースが考えられる。

購買誘導実績計算ポリシは、事業者毎に一律のポリシでも良いし、事業者が販売する商品やサービス毎に異なるポリシを指定しても良い。また、商品やサービスの属性（例えば、日用品、家電等のジャンルや価格帯）毎に指定しても良い。

＜購買誘導実績計算ポリシの取得＞
複数の購買誘導実績計算ポリシが購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００に登録されている場合、購買誘導実績計算部９００は、いずれか一つの購買誘導実績計算ポリシを選択する必要がある。この場合、購買誘導実績計算部９００は、紹介履歴情報及び購買情報に含まれる情報をキーとして、購買誘導実績計算ポリシを選択する。キーとする情報としては、購買情報に含まれる購買対象やその販売元又は提供元事業者、属性（商品やサービスのジャンルや価格帯）が例として挙げられる。

［購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００］
購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００は、購買誘導実績計算ポリシの登録を受け付け、購買誘導実績計算ポリシを記憶する。

［報酬額計算部５１０］
報酬額計算部５１０は、報酬額計算ポリシ記憶部６１０から報酬額計算ポリシを取得し、購買誘導実績計算部９００から渡された購買誘導実績を利用して該当する紹介行動の紹介者に支払う報酬額を計算する。

なお、報酬は金銭ではなく、紹介者へのインセンティブとなり得るものであれば何でも良い。例えば、特定の事業者又は複数事業者から構成されるグループでグループ内の事業者が提供・販売するサービスや商品の購入に金銭の代わりに利用可能なポイントでも良いし、一定量単位で換金可能なポイントでも良い。この場合、報酬額計算部５１０が計算する「報酬額」はポイントの量になる。

（報酬額計算ポリシ）
本実施形態における報酬額計算ポリシは、誘導実績反映前の基本となる報酬額を計算するための基本報酬額計算ポリシと、実際に紹介者へ支払う報酬額に購買誘導実績をどのように反映させるかを規定する購買誘導実績反映ポリシを含む。

本発明において、両ポリシとも作成する主体は限定されないが、例えば、報酬の支払い元である事業者（商品やサービスの販売又は提供元）が作成するケースが考えられる。

また、本実施形態における報酬額計算ポリシには、事業者毎に一律のポリシを指定しても良いし、事業者が販売する商品やサービス毎に異なるポリシを指定しても良い。また、商品やサービスの属性（例えば、日用品、家電等のジャンルや価格帯）毎に異なるポリシを指定しても良い。

（基本報酬額計算ポリシ）
基本報酬額計算ポリシの最も単純な例としては、購入対象の金額に一定率（報酬率）を乗じた額を報酬額の総量とするポリシが考えられる。例えば、率を３％等としておき、購買者が５０００円の商品を購入した場合、報酬額の総量を１５０円とする。報酬率は購入対象の金額に応じて変えても良いし（例えば、１０００円以上は３％、１００００円以上は５％等）、購入日時に応じて変えても良い（例えば、冬季は３％、夏季は５％）。

（購買誘導実績反映ポリシ）
購買誘導実績反映ポリシの例としては、基本報酬額計算ポリシと同様に様々なポリシが考えられる。例えば、基本報酬額に購買誘導実績として計算された値を乗じた額を支払い報酬額とするポリシや、購買誘導実績として計算された値に一定額を乗じた額を基本報酬額に加算して得た額を支払い報酬額とするポリシ等が考えられる。

［報酬額計算ポリシ記憶部６１０］
報酬額計算ポリシ記憶部６１０は、報酬額計算ポリシを記憶する。

［第２実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの動作の説明］
次に、本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムの動作について図６Ａ、図６Ｂを参照して説明する。

（購買履歴情報の記録）
ステップＳ２０１−１〜ステップＳ２０１−ｎ（ｎは任意）及びステップＳ２０４−１〜ステップＳ２０４−ｎにおいて、購入者１の購入行動が購入履歴情報として購買履歴ＤＢ８００に記録される。購入履歴情報は、購入日時が紹介前であるか紹介後であるかに関わらず記録される。

購入履歴情報の記録方法については、様々な方法が考えられるが、少なくとも購買者と購買対象及び購買日時を識別可能な情報（誰がいつ何を買ったか）を記録可能な方法で記録される。なお、購買情報には、実際に購買に至っていない行動（すなわち誰が何を買おうとしたか）の情報が含まれていても良い。例えば、「商品・サービスのパンフレットを請求した」、「メールや電話で問い合わせを行った」、「店舗を訪問した」等、近年のＩＣＴ技術の発達により電子的に記録可能となったこうした実際の購買に至っていない行動の情報が考えられる。

具体例としては、以下が挙げられる。

● ＲＦＩＤタグやＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップ、磁気テープ等購買者を識別可能な情報が記録されたデバイスを利用した決済

今日では、例えば、クレジットカードや電子マネーカード、ＥＴＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｏｌｌ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）カード等の各種カードや携帯電話がこれらのデバイスを搭載しており（以下、これらのＲＦＩＤタグやＩＣチップ等購買者を識別可能な情報が記録されたデバイスを搭載した装置を購買者識別情報記録装置と呼ぶ）、店頭や自宅でこれらデバイスに記録された購買者の識別情報を読み取る装置（以下、購買者識別情報読み取り装置、例えば、ＲＦＩＤリーダやＩＣカードリーダ等）を利用して、購買行動を行うことが可能である。購買者が購買行動を行う際、自身が所持する購買者識別情報記録装置を、購買者自身あるいは事業者が所持する購買者識別情報読み取り装置に読み込ませることで、購買履歴情報を記録することが可能である。

以下に、具体例を挙げる。

１．「店頭に設置された購買者識別情報読み取り装置で購入者識別情報記録装置に記録された購買者識別情報を商品やサービス購入時に読み取る」

例えば、コンビニで弁当を購入する際、個人ＩＤが記録されたＲＦＩＤタグを内蔵する携帯電話をＰＯＳレジスタに接続されたＲＦＩＤリーダで読み取り、決済を行う等の例が考えられる。この場合、購買対象（つまり弁当）に関する情報については、購買対象に付与されたバーコードやＲＦＩＤタグを決済前にＰＯＳレジスタが読み取ることで取得できる。

これにより、少なくともＰＯＳレジスタは購買者及び購買対象を取得でき、これに決済時時刻を紐づけることで購買履歴情報を生成することができる。生成した購買履歴情報は、自端末内に保持しておいても良いし（この場合、ＰＯＳレジスタが購買履歴ＤＢ８００に相当する）、別途用意されたＤＢサーバに生成した購買履歴情報をアップロードしても良い（この場合、ＤＢサーバが購買履歴ＤＢ８００に相当する）。

また、ＰＯＳレジスタのＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤライタの機能も具備していれば、生成した購買履歴情報を携帯電話のＲＦＩＤタグに書き込むことができる。これにより、購買者の携帯電話側にも購買履歴情報を取得させることが可能となる。携帯電話は取得した購買履歴情報を自端末内に保持しておいても良いし（この場合、携帯電話が購買履歴ＤＢ８００に相当する）、別途用意されたＤＢサーバに取得した購買履歴情報をアップロードしても良い（この場合、ＤＢサーバが購買履歴ＤＢ８００に相当する）。

２．「自宅や店頭以外の場所に設置された購買者識別情報読み取り装置で購入者識別情報記録装置に記録された購買者識別情報を商品やサービス購入時に読み取る」

主に、ネットショッピングで利用可能な購買履歴情報の記録方法である。

例えば、ネットショッピングサービスを提供するＷｅｂサイトに購買者が自宅のＰＣからアクセスし、書籍を購入する際、自宅ＰＣに接続したＲＦＩＤリーダに個人ＩＤが記録されたＲＦＩＤタグを内蔵する電子マネーカードをかざして決済する等の例が考えられる。この場合、ＲＦＩＤリーダが読み取った個人ＩＤはインターネットを経由してネットショッピングサービスを提供する事業者の決済サーバへ送られる。決済サーバは事前に購買者がＷｅｂサイト上で入力した書籍の識別情報とインターネット経由で取得した個人ＩＤの情報、及び決済時時刻を紐づけて、購買履歴情報を生成する。

生成された購買履歴情報は、決済サーバ内で保持していても良いし、別途用意されたＤＢサーバにアップロードしても良い。また、生成された購買履歴情報を購買者自宅ＰＣにインターネット経由で送信し、購買者が自宅ＰＣ内に保存したり、別途ＤＢサーバへアップロードしたりするのを可能にしても良い。

図７に、購買者識別情報記録装置と読み取り装置の例を示す。

● ネットショッピング等での購買者が入力した購買者の識別情報を利用した決済

上記の２．「自宅や店頭以外の場所に設置された購買者識別情報読み取り装置で購入者識別情報記録装置に記録された購買者識別情報を商品やサービス購入時に読み取る」では、購買者識別情報読み取り装置と記録装置を利用したネットショッピングの決済の例を示したが、ネットショッピングの場合はユーザＩＤ、パスワード、クレジットカード番号等の購買者識別情報を購買者がネットショッピングサービスを提供するＷｅｂサイトに入力して決済が行われるのが一般的である。

この場合、入力された購買者識別情報は、インターネットを経由してネットショッピングサービスを提供する事業者の決済サーバへ送られる。決済サーバは事前に購買者がＷｅｂサイト上で入力した購買対象の識別情報とインターネット経由で取得した購買者識別情報、及び決済時時刻を紐づけて、購買履歴情報を生成する。

生成された購買履歴情報は、決済サーバ内で保持していても良いし、別途用意されたＤＢサーバにアップロードしても良い。また、生成した購買履歴情報を購買者自宅ＰＣにインターネット経由で送信し、購買者が自宅ＰＣ内に保存したり、別途ＤＢサーバへアップロードしたりするのを可能にしても良い。

なお、以下の動作例の説明においては、購買履歴ＤＢ８００には、図５に示した購買行動Ｘ〜Ｗが記録されるものとする。

（１）ステップＳ２０１−１〜ステップＳ２０１−ｎ
購買履歴ＤＢ８００には、図５に示した購買行動Ｘ、Ｙの購買履歴情報が記録されたものとする。ここでは、購入者１は、図５に示した購買行動Ｘ、Ｙの購買履歴情報を購買履歴ＤＢ８００に記録する。

（紹介履歴情報の記録）
購買履歴情報の記録と並行して、紹介履歴ＤＢ１００には、紹介履歴情報の記録が行われる。

（２）ステップＳ２０２
図６Ａで示した例では、紹介者１は、購入者１に対して商品Ａを２００９年３月１０日１０：００に紹介するものとする。

（３）ステップＳ２０３
購入者１は、紹介者１が購入者１に対して商品Ａを２００９年３月１０日１０：００に紹介した旨を紹介履歴ＤＢ１００に記録する。

（４）ステップＳ２０４−１〜ステップＳ２０４−ｎ
購買履歴ＤＢ８００には、図５に示した購買行動Ｚ、Ｗの購買履歴情報が記録されたものとする。ここでは、購入者１は、図５に示した購買行動Ｚ、Ｗの購買履歴情報を購買履歴ＤＢ８００に記録する。

（購買情報と紹介履歴情報の取得）
紹介履歴情報取得部２００は、第１実施形態における紹介履歴情報取得部２００と同様、購買情報を受け取ると購買情報に記載された購買行動に貢献したと考えられる全ての紹介履歴情報、すなわち、以下の条件を満たす全ての紹介履歴情報を取得する。

１．「購買情報に記載された購買者と被紹介者が一致する紹介履歴情報」
２．「紹介日時が購買日時以前の紹介履歴情報」
３．「紹介対象が購買対象と同一又は紹介対象の属性と購買対象の属性が同一の紹介履歴情報」

（５）ステップＳ２０５
図６Ｂで示した例では、紹介履歴情報取得部２００は、図５に示したＷに該当する購買情報、すなわち「購入者Ａが商品Ａを２００９年３月１１日１２：００に店頭にて携帯電話に搭載されたＲＦＩＤタグを利用した電子マネーアプリケーションで購入した」という購買情報を取得する。

（６）ステップＳ２０６
その後、紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００に、紹介履歴情報を要求する。

（７）ステップＳ２０７
紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００から、ステップＳ２０２において記録された紹介履歴情報「紹介者１が購入者１に対して商品Ａを２００９年３月１０日１０：００に紹介した」を取得する。

（８）ステップＳ２０８
その後、紹介履歴情報取得部２００は、取得された購買情報と紹介履歴情報を購買履歴情報取得部７００に渡す。

（購買履歴情報の取得）
購買履歴情報取得部７００は、ステップＳ２０９、ステップＳ２１０において、以下の条件を満たす購買履歴情報を購買履歴ＤＢ８００から取得する。

１．「購買者が紹介履歴情報取得部２００から渡された紹介履歴情報の被紹介者と同一である」
２．「購買対象もしくは購買対象の属性（例えば、商品又はサービスのメーカーや提供元、販売元）が紹介履歴情報取得部２００から渡された紹介履歴情報の紹介対象もしくは紹介対象の属性と同一である」

（９）ステップＳ２０９
購買履歴情報取得部７００は、購買履歴ＤＢ８００に、紹介履歴情報を要求する。

（１０）ステップＳ２１０
図６Ｂに示す例では、「紹介者１が購入者１に対して商品Ａを２００９年３月１０日１０：００に紹介した」という情報が、紹介履歴情報として、紹介履歴情報取得部２００から購買履歴ＤＢ８００に渡されている。そのため、購買履歴情報取得部７００は、上記１、２の条件を満たす購買履歴情報として、図５に示す購買履歴ＤＢ８００に記録されている購買履歴情報（購買行動Ｘ〜Ｗ）を取得する。

なお、紹介履歴情報取得部２００から渡された紹介履歴情報が複数ある場合は、それぞれの紹介履歴情報について上記条件１、２を満たす全ての購買履歴情報を取得する。

（１１）ステップＳ２１１
その後、購買履歴情報取得部７００は、取得された購買情報、購買履歴情報及び紹介履歴情報を、購買誘導実績計算部９００に渡す。

（誘導実績の計算）
購買誘導実績計算部９００は、購買情報、購買履歴情報、紹介履歴情報を渡されると、ステップＳ２１２、ステップＳ２１３において、誘導実績計算ポリシを取得し、購買誘導実績計算部９００は、紹介履歴情報に記載された紹介行動の購買誘導実績を誘導実績計算ポリシに基づいて計算する。

（１２）ステップＳ２１２
ここでは、購買誘導実績計算部９００は、購買情報、購買履歴情報、紹介履歴情報を渡されると、購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００に、誘導実績計算ポリシを要求する。

（１３）ステップＳ２１３
購買誘導実績計算部９００は、購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００から、誘導実績計算ポリシを取得する。

（１４）ステップＳ２１４
購買誘導実績計算部９００は、紹介履歴情報に記載された紹介行動の購買誘導実績を誘導実績計算ポリシに基づいて計算する。

図６Ｂに示した例では、ステップＳ２１２、ステップＳ２１３において、紹介対象（購買対象）である商品Ａについて、以下のような購買誘導実績計算ポリシを取得したものとする。

・購買誘導実績計算ポリシ
「紹介行動前１週間以内の被紹介者の商品Ａの購買方法と紹介行動後１週間以内の被紹介者の商品Ａの購買方法について以下の条件Ａ〜Ｃでスコア化し、その比率を購買誘導実績とする」
Ａ：Ｗｅｂページの閲覧→ポイント１０
Ｂ：Ｅメールや電話での問い合わせ→ポイント３０
Ｃ：実際に購買→ポイント１００

その結果、ステップＳ２１４において、計算される購買誘導実績は、以下の（１）及び（２）から、（３）と計算される。

（１）紹介行動前１週間：１０ポイント（購買行動Ｘのスコア）＋３０ポイント（購買行動Ｙのスコア）＝４０ポイント
（２）紹介行動後１週間：１００ポイント（購買行動Ｚのスコア）＋１００ポイント（購買行動Ｗのスコア）＝２００ポイント
（３）購買誘導実績＝２００（紹介行動後１週間のスコア）÷４０（紹介行動後１週間のスコア）＝５

（１５）ステップＳ２１５
購買誘導実績計算部９００は、計算された購買誘導実績を、購買情報、紹介履歴情報とともに、報酬額計算部５１０に渡す。

（報酬額の計算）
ステップＳ２１６、ステップＳ２１７において、報酬額計算部５１０は、報酬額計算ポリシ記憶部６１０から報酬額計算ポリシを取得する。

（１６）ステップＳ２１６
報酬額計算部５１０は、報酬額計算ポリシ記憶部６１０に、報酬額計算ポリシを要求する。

（１７）ステップＳ２１７
報酬額計算部５１０は、報酬額計算ポリシ記憶部６１０から報酬額計算ポリシを取得する。

図６Ｂに示した例では、商品Ａの販売元である事業者Ｘに基本報酬額計算ポリシ１が紐づけられており、事業者Ｘが基本報酬額計算ポリシ１として「自社を販売元とする商品の価格に３％を乗じた額を基本報酬額とする」旨設定していると仮定する。また、購買誘導実績反映ポリシとして、「購買誘導実績に１００円を乗じた額を基本報酬額に加算した額を支払い報酬額」とする旨設定していたと仮定する。商品Ａの価格は５０００円であったと仮定する。

（１８）ステップＳ２１８
上記の例において、報酬額計算部５１０は、以下のように報酬額を計算する。

・報酬額の計算の例
基本報酬額：５０００円×３％＝１５０円
支払報酬額：５（購買誘導実績）×１００円＋１５０円＝６５０円

（報酬の支払い）
上記のように計算された支払報酬額が、紹介者である紹介者１に対して何らかの方法で支払われる。

（１９）ステップＳ２１９
ここでは、報酬額計算部５１０は、紹介者である紹介者１に対して、計算された支払報酬額に基づく報酬を支払うための処理を行う。

本実施形態では、購買対象を被紹介者へ紹介する以前の被紹介者の購買対象の購買行動を考慮して報酬額を決定することにより、新規需要開拓のインセンティブを高めることができる。

その理由は、本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムが、紹介履歴ＤＢ１００と、紹介履歴情報取得部２００と、購買履歴ＤＢ８００と、購買履歴情報取得部７００と、購買誘導実績計算部９００とを有するためである。紹介履歴ＤＢ１００は、購買者が購買行動前に受けた紹介行動の履歴を記憶している。紹介履歴情報取得部２００は、紹介履歴ＤＢ１００を参照して購買行動に貢献したと考えられる紹介履歴情報を取得する。購買履歴ＤＢ８００は、購買者の紹介行動前後の購買履歴を記録している。購買履歴情報取得部７００は、紹介履歴情報取得部２００が取得した紹介履歴情報に記載された紹介行動前後の購買行動の購買履歴情報を購買履歴ＤＢから取得する。購買誘導実績計算部９００は、購買履歴情報取得部７００が取得した紹介行動前の購買履歴情報と紹介行動後の購買履歴情報を比較して購買誘導実績を計算する。

＝＝＝ 第３実施形態 ＝＝＝
次に、本発明の第３実施形態について説明する。
本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、一定期間内の特定の購買者の特定購買対象に対する購買行動の履歴と当該購買者及び当該購買対象を被紹介者及び紹介対象とする紹介履歴情報を参照して、紹介者に支払う報酬額を計算することを目的とする。

図８に、本実施形態において想定する状況の例を示す。図中破線は、購買者１の商品Ａの購買頻度の時間経過に伴う変化を示す。また、図下部の三角マークは、マークが付された時点で購買者１に対して商品Ａに関する紹介行動が行われたことを示す。

本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、図８に示した状況のように、複数の紹介行動による購買者の購買パターンの変化に注目し、各紹介行動が購買パターンに与えたポジティブな変化やネガティブな変化の度合い（すなわち購買誘導実績）を計算し、更にそこから特定購買者の特定購買対象に対する一定期間内の購買行動に対する各紹介者の貢献率を計算し、最後に各紹介者へ支払う報酬額を計算する。

図９に、本発明の第３実施形態におけるにおけるアフィリエイト報酬額計算システムの構成例を示す。
図９を参照すると、本実施形態において、アフィリエイト報酬額計算システムは、紹介履歴ＤＢ１００と、紹介履歴情報取得部２００と、購買履歴情報取得部７１０と、購買履歴ＤＢ８００と、購買誘導実績計算部９１０と、購買誘導実績計算ポリシ記憶部１０００と、貢献度計算部３１０と、貢献度計算ポリシ記憶部４００と、報酬額計算部５２０と、報酬額計算ポリシ記憶部６００を備える。

なお、図中及び以下説明における各構成要素は、特に記載のない限り第１実施形態及び第２実施形態における説明と同じ番号を付した構成要素と同じ処理を行う。

［紹介履歴情報取得部２００］
紹介履歴情報取得部２００は、取得された購買情報に記載された購買者、購買対象を被紹介者、紹介対象として一定期間内（以下、取得対象期間）に行われた全ての紹介履歴情報を取得する。

［購買履歴情報取得部７１０］
購買履歴情報取得部７１０は、購買者の購買対象に対する取得対象期間内の全ての購買履歴情報を取得する。

［購買誘導実績計算部９１０］
購買誘導実績計算部９１０は、紹介履歴情報取得部２００及び購買履歴情報取得部７１０が取得した紹介履歴情報及び購買履歴情報に基づいて各紹介行動の購買誘導実績を計算する。なお、ここでは、紹介行動毎の購買誘導実績を計算するのではなく、紹介履歴情報取得部２００が取得した全ての紹介履歴情報に記載された複数の紹介行動を一つの仮想的な紹介行動（以下、仮想紹介行動）として捉え、当該仮想紹介行動の購買誘導実績を計算する。

なお、仮想紹介行動は複数の紹介行動の集まりであり、特定の紹介日時を持たないため、第２実施形態における購買誘導実績計算部のように紹介日時前後の購買履歴を比較して購買誘導実績を計算することはできない。本実施形態の購買誘導実績計算部は、取得対象期間を複数の細かな期間（購買ポイント計算期間）に細分化し、当該期間内の購買者の購買履歴をポイント化（以下、購買履歴ポイント）して、購買履歴ポイントの変化を購買誘導実績として計算する。

購買履歴ポイントは、以下の要素により計算する。

１．「購買回数」
例えば、１回の購買あたり１００ポイント等としておいて、購買ポイント計算期間内の購買回数に１回あたりのポイントを乗じる方法が考えられる。１回あたりのポイントは季節や時間帯によって変えても良い（例えば、冬期１０ポイント、夏季１００ポイントとしたり、日中１０ポイント、夜間１００ポイントとしたりする）。

２．「購買総額」
購買ポイント計算期間内の購入総額をそのままポイントとする方法が考えられる。購買回数と同様、季節や時間帯によって異なる係数を購入総額に乗じた値をポイントとしても良い。

３．「購買方法」
例えば、「Ａ：Ｗｅｂページの閲覧→ポイント１０」、「Ｂ：Ｅメールや電話での問い合わせ→ポイント３０」、「Ｃ：実際に購買→ポイント１００」等のように購買方法をいくつかジャンル分けし、購買方法のジャンルに応じて購買行動にポイントを付与する方法が考えられる。

こうした購買履歴ポイントの計算方法は、購買誘導実績計算ポリシ記憶部８００が記憶する購買誘導実績計算ポリシにより決定される。

このように、計算した購買履歴ポイントを直前の購買履歴ポイント計算期間の購買履歴ポイントとの差分を購買誘導実績とする。なお、差分が閾値を上回ったケースについてのみ購買誘導実績として計算しても良い。

購買誘導実績計算部９１０は、購買誘導実績と、対応する購買履歴ポイント計算期間の区切りの時間（以下、購買誘導実績計算時間）を貢献度計算部３１０に渡す。

［貢献度計算部３１０］
貢献度計算部３１０は、以下の手順で、取得対象期間内の購買行動に対する各紹介者の貢献率を計算する。

（１）手順１
貢献度計算部３１０は、購買誘導実績計算部９１０から渡された購買誘導実績毎にそれぞれの紹介行動の貢献率を計算する。

貢献度計算部３１０は、購買誘導実績計算時間以前に行われた紹介行動を対象として計算を行う。様々な計算ポリシが考えられるが、基本的には、第１実施形態で説明した貢献度計算ポリシ（すなわち、１の（ア）、（イ）及び２の（ア）（イ））と同様のポリシを用いる。なお、第１実施形態の説明における「購買日時」は「購買誘導実績計算時間」と読み替える。

例えば、図８に示したケースでは、貢献度計算部３１０は、購買履歴ポイントを、購買回数で計算している。また、貢献度計算部３１０は、購買誘導実績を、購買履歴ポイントの差分が閾値を上回った場合のみ計算している。図８に示したケースにおいて、貢献度計算ポリシで１の（ア）を用いた場合、例えば以下のように、各紹介行動の貢献率を計算する。

・各紹介行動の貢献率
購買誘導実績計算時間Ａの購買誘導実績：紹介行動Ｐ ２０％、紹介行動Ｑ ８０％
購買誘導実績計算時間Ｂの購買誘導実績：紹介行動Ｒ １００％
購買誘導実績計算時間Ｃの購買誘導実績：紹介行動Ｑ １００％

（２）手順２
貢献度計算部３１０は、購買誘導実績に紹介行動の貢献率を乗じて、紹介者毎の購買誘導実績を計算する。

上記の例では、貢献度計算部３１０は、各紹介者の購買誘導実績を、以下のように計算する。
紹介者１の購買誘導実績＝１０（購買誘導実績計算時間Ａの購買誘導実績）×２０％＋２０（購買誘導実績計算時間Ｂの購買誘導実績）×１００％ ＝ ２２
紹介者２の購買誘導実績＝１０（購買誘導実績計算時間Ａの購買誘導実績）×８０％ ＝ ８
紹介者３の購買誘導実績＝−３０（購買誘導実績計算時間Ｃの購買誘導実績）×１００％ ＝ −３０

（３）手順３
貢献度計算部３１０は、全紹介者の購買誘導実績の総和に対する各紹介者の購買誘導実績の比率から各紹介者の貢献率を計算する。

貢献度計算部３１０は、購買誘導実績が負の値をとった場合、すなわち、購買者の購買行動がネガティブに変化した場合（購買頻度や総額が低下した等）は、正の値と負の値の総和を別々に計算しても良い。

上記の場合、貢献度計算部３１０は、各紹介者の貢献率を以下のように計算できる。

（１）正（すなわちポジティブな）購買実績に対する各紹介者の貢献率
紹介者１： ２２÷（２２＋８） ＝ 約７３％
紹介者２： ８÷（２２＋８） ＝ 約２７％

（２）負（すなわちネガティブな）購買実績に対する各紹介者の貢献率
紹介者３： １００％

貢献度計算部３１０は、以上のように計算した各紹介者の貢献率を報酬額計算部５２０に渡す。

［報酬額計算部５２０］
報酬額計算部５２０は、第１実施形態における報酬額計算部５００と同様報酬額計算ポリシに基づいて報酬額の総量を決定後、当該報酬額に貢献者毎の貢献率を乗じて、各紹介者へ支払う報酬額を計算する。

最後に本実施形態の効果について述べる。
本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、複数の紹介行動による購買者の購買パターンの変化に注目し、各紹介行動が購買パターンに与えたポジティブな変化やネガティブな変化の度合い（すなわち購買誘導実績）を計算し、更にそこから特定購買者の特定購買対象に対する一定期間内の購買行動に対する各紹介者の貢献率を計算し、各紹介者へ支払う報酬額を計算することができる。

その理由は、本実施形態におけるアフィリエイト報酬額計算システムは、購買誘導実績計算部９００と、貢献度計算部３００とを有するためである。購買誘導実績計算部９００は、取得対象期間内の購買履歴ポイントの変化から特定購買者の特定購買対象に対する購買誘導実績を計算する。貢献度計算部３００は、各購買誘導実績に対する各紹介者の貢献率を計算する。

なお、上記の各実施形態は、組み合わせて実施することも可能である。

以上のように、本発明は、紹介者から被紹介者へ購買対象を紹介する紹介行動によって被紹介者が購買対象に対して購買行動をとった場合に紹介者へ報酬を支払うアフィリエイトシステムにおいて、特に紹介行動と購買行動の関係が一対多、多対一、多対多の関係にあるケースに対応し、紹介者へ支払う報酬額を計算するアフィリエイト報酬額計算システムに関する。

本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、アフィリエイトサービスにおいて、紹介者から被紹介者へ購買対象を紹介する紹介行動が被紹介者の購買対象の購買行動へどの程度貢献したかを計算する。

本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報を取得する。

また、本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報のうち、取得された購買履歴情報で識別される購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動を識別するための紹介履歴情報を取得する。

本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動のそれぞれの購買行動に対する貢献率の計算ポリシを規定した貢献度計算ポリシに従って、取得された複数の紹介履歴情報で識別される紹介行動のそれぞれの購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率を計算する。

取得された紹介履歴情報は、以下の３つの条件を満たす紹介行動の紹介履歴情報である。
● 紹介履歴情報で識別される紹介行動の被紹介者が取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買者と一致する。
● 紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介日時が取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買日時以前である。
● 紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介対象が取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買対象と一致する。

また、本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介日時と、取得した購買履歴情報で識別される購買行動の購買日時の差分に応じて、紹介行動の購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

紹介履歴情報は、更に紹介手段又は紹介場所が識別可能な情報を含む。本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介手段又は紹介場所に応じて、紹介行動の取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

紹介履歴情報は、更に紹介者の紹介対象の購買履歴を識別可能な情報を含む。本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介者の紹介対象の購入履歴に応じて紹介行動の取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

紹介履歴情報は、更に紹介者の過去の紹介行動について当該紹介行動が貢献したと考えられる購買行動の量を識別可能な情報を含む。本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、取得された紹介履歴情報で識別される紹介者の過去の紹介行動について、当該紹介行動が貢献したと考えられる購買行動の量に応じて、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の、取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

紹介履歴情報は、更に紹介者の被紹介者への紹介対象についての紹介頻度を識別可能な情報を含む。本発明に係る貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、取得された紹介履歴情報で識別される紹介頻度に応じて、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の、取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

本発明のアフィリエイト報酬額計算システムは、アフィリエイトサービスにおいて、購買行動を行った購買者に対して購買対象を紹介した紹介者へ支払う報酬額を計算する。

本発明のアフィリエイト報酬額計算システムは、上記の貢献度計算プログラムと、紹介履歴ＤＢと、報酬額計算ポリシ記憶部と、報酬額計算部を備える。紹介履歴ＤＢは、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報を記憶する。上記の貢献度計算プログラムは、紹介履歴情報を紹介履歴ＤＢから取得するためのプログラムである。報酬額計算ポリシ記憶部は、報酬額の総量を計算するための報酬額計算ポリシを記憶している。報酬額計算部は、報酬額計算ポリシに基づいて報酬額の総量を計算し、紹介者へ支払う報酬額を、報酬額の総量に貢献度計算プログラムが計算した紹介者の紹介行動の貢献率を乗じた額とする。

本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、アフィリエイトサービスにおいて、紹介者から被紹介者へ購買対象を紹介する紹介行動の購買誘導実績を計算する。

また、本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報を取得する。

また、本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報のうち、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動が貢献したと考えられる複数の購買行動を識別する購買履歴情報を取得する。

また、本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、紹介行動が貢献したと考えられる購買行動のうち、紹介行動の紹介日時以前の紹介前購買行動と紹介日時以降の紹介後購買行動を比較する。これにより、本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、当該紹介行動の購買誘導実績を計算する旨を少なくとも規定した購買誘導実績計算ポリシに従って、取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の購買誘導実績を計算する。

取得される購買履歴情報は、以下の２つの条件を満たす購買行動を識別するための購買履歴情報である。
● 購買履歴情報で識別される購買行動の購買者が取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の被紹介者と同一である。
● 購買履歴情報で識別される購買行動の購買対象が取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介対象と同一である。

購買誘導実績計算ポリシには、紹介前購買行動の購買対象の購買回数又は購買総額と紹介後購買行動の購買対象の購買回数又は購買総額の比率又は差分に応じて計算される購買誘導実績が異なる旨について更に規定されている。

本発明に係る他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、購買誘導実績計算ポリシに従って購買誘導実績を計算する。

取得される購買履歴情報には、購買履歴情報で識別される購買行動の種別を識別可能な情報が更に含まれている。

購買誘導実績計算ポリシには、紹介前購買行動の購買対象の購買行動の種別と紹介後購買行動の購買対象の購買行動の種別の違いに応じて計算される購買誘導実績が異なる旨更に規定されている。

購買誘導実績計算ポリシとして、上記のいずれかの購買誘導実績計算ポリシが規定されている。本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、購買誘導実績計算ポリシに従って購買誘導実績を計算する。

本発明の他のアフィリエイト報酬額計算システムは、アフィリエイトサービスにおいて、購買行動を行った購買者に対して購買対象を紹介した紹介者へ支払う報酬額を計算する。

本発明の他のアフィリエイト報酬額計算システムは、購買履歴ＤＢと、上記の購買誘導実績計算プログラムと、報酬額計算ポリシ記憶部と、報酬額計算部を備える。購買履歴ＤＢは、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報を記憶する。上記の購買誘導実績計算プログラムは、購買履歴情報を購買履歴ＤＢから取得するためのプログラムである。報酬額計算ポリシ記憶部は、購買誘導実績反映前の基本となる報酬額を計算するための基本報酬額計算ポリシと基本となる報酬額に購買誘導実績を反映させて紹介者へ支払う報酬額を計算するための購買誘導実績反映ポリシを記憶している。報酬額計算部は、基本報酬額計算ポリシに基づいて基本となる報酬額を計算し購買誘導実績反映ポリシに基づいて基本となる報酬額に購買誘導実績を反映させて紹介者へ支払う報酬額を計算する。

本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、アフィリエイトサービスにおいて、紹介者から被紹介者へ購買対象を紹介する紹介行動が被紹介者の購買対象の購買行動へどの程度貢献したかを計算する。

また、本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、特定の購買者が特定の購買対象について特定の期間に行った購買行動を識別するための購買履歴情報を取得する。

また、本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、特定の購買者と購買対象を被紹介者及び紹介対象として特定の期間に行われた紹介行動を識別するための紹介履歴情報を取得する。

また、本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、一定期間内の同一購買者の同一購買対象についての購買誘導実績を計算するためのポリシを規定した購買誘導実績計算ポリシに従って、複数の購買誘導実績計算時間を設けて、購買誘導実績計算時間毎に、当該購買誘導実績計算時間から直前の購買誘導実績計算時間までの購買行動の変化を、紹介行動のうち当該購買誘導実績計算時間よりも過去に行われた紹介行動の購買誘導実績として計算する。

また、本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、一定期間内の同一購買者の同一購買対象についての購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動のそれぞれの購買行動に対する貢献率を計算するためのポリシを規定した貢献度計算ポリシに従って、購買誘導実績それぞれについて取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の貢献率を計算する。同時に、本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、購買誘導実績それぞれに紹介行動の貢献率を乗じることにより、取得された紹介履歴情報で識別される紹介者の購買誘導実績を計算し、紹介者同士の購買誘導実績の比率により紹介者毎の貢献率を計算する。

貢献度計算ポリシとして、上記のいずれかの貢献度計算ポリシが規定されている。本発明に係る更に他の貢献度計算プログラムを実行したコンピュータは、貢献度計算ポリシに従って貢献率を計算する。

また、本発明に係る更に他のアフィリエイト報酬額計算システムは、アフィリエイトサービスにおいて、購買行動を行った購買者に対して購買対象を紹介した紹介者へ支払う報酬額を計算する。

また、本発明に係る更に他のアフィリエイト報酬額計算システムは、購買履歴ＤＢと、紹介履歴ＤＢと、上記の貢献度計算プログラムと、報酬額計算ポリシ記憶部と、報酬額計算部を備える。

購買履歴ＤＢは、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報を記憶する。紹介履歴ＤＢは、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報を記憶する。上記の貢献度計算プログラムは、購買履歴情報と紹介履歴情報を購買履歴ＤＢと紹介履歴ＤＢからそれぞれ取得するためのプログラムである。報酬額計算ポリシ記憶部は、報酬額の総量を計算するための報酬額計算ポリシを記憶している。報酬額計算部は、報酬額計算ポリシに基づいて報酬額の総量を計算し、紹介者へ支払う報酬額を報酬額の総量に貢献度計算プログラムが計算した紹介者の紹介行動の貢献率を乗じた額とする。

以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、実際には、上記の実施形態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変更があっても本発明に含まれる。

１００… 紹介履歴ＤＢ（データベース）
２００… 紹介履歴情報取得部
３００、３１０… 貢献度計算部
４００… 貢献度計算ポリシ記憶部
５００、５１０、５２０… 報酬額計算部
６００、６１０… 報酬額計算ポリシ記憶部
７００、７１０… 購買履歴情報取得部
８００… 購買履歴ＤＢ
９００、９１０… 購買誘導実績計算部
１０００… 購買誘導実績計算ポリシ記憶部

Claims (17)

1. 購買者が購買行動前に紹介者から受けた紹介行動の履歴を示す紹介履歴情報を記憶している紹介履歴ＤＢ（データベース）と、
   前記紹介履歴ＤＢを参照して、前記購買者の購買行動に貢献したと考えられる紹介履歴情報を取得する紹介履歴情報取得手段と、
   前記取得された紹介履歴情報に含まれる複数の紹介行動のそれぞれの購買行動に対する貢献率を計算する貢献度計算手段と、
   報酬額の総量を計算するための報酬額計算ポリシを記憶した報酬額計算ポリシ記憶手段と
   前記報酬額計算ポリシに基づいて報酬額の総量を計算し、前記紹介者へ支払う報酬額を前記報酬額の総量に前記紹介者の紹介行動の貢献率を乗じた額とする報酬額計算手段と
   を具備する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
2. 請求項１に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   購買者の紹介行動前後の購買履歴を記録している購買履歴ＤＢと、
   前記取得された紹介履歴情報に記載された紹介行動前後の購買行動の購買履歴情報を前記購買履歴ＤＢから取得する購買履歴情報取得手段と、
   前記取得された紹介行動前の購買履歴情報と、前記取得された紹介行動後の購買履歴情報とを比較して購買誘導実績を計算する購買誘導実績計算手段と
   を更に具備する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
3. 請求項２に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記購買誘導実績計算手段は、取得対象期間内の購買履歴ポイントの変化から特定購買者の特定購買対象に対する購買誘導実績を計算し、
   前記貢献度計算手段は、各購買誘導実績に対する各紹介者の貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
4. 請求項２又は３のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記購買履歴情報取得手段は、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報を取得し、
   前記紹介履歴情報取得手段は、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報のうち、前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動を識別するための紹介履歴情報を取得し、
   前記貢献度計算手段は、購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動のそれぞれの購買行動に対する貢献率の計算ポリシを規定した貢献率計算ポリシに従って、前記取得された複数の紹介履歴情報で識別される紹介行動のそれぞれの前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
5. 請求項２乃至４のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記取得された紹介履歴情報は、以下の３つの条件のうち少なくとも１つを満たす紹介行動の紹介履歴情報である
   （１）前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の被紹介者が前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買者と一致する
   （２）前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介日時が前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買日時以前である
   （３）前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介対象が前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買対象と一致する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
6. 請求項２乃至５のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記貢献度計算手段は、前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介日時と前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買日時との差分に応じて前記紹介行動の前記購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献率計算ポリシに従って貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
7. 請求項２乃至６のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記取得された紹介履歴情報は、更に紹介手段及び紹介場所が識別可能な情報のいずれかを含み、
   前記貢献度計算手段は、前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介手段及び紹介場所が識別可能な情報のいずれかに応じて前記紹介行動の前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献率計算ポリシに従って貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
8. 請求項２乃至７のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記取得された紹介履歴情報は、更に紹介者の紹介対象の購買履歴を識別可能な情報を含み、
   前記貢献度計算手段は、前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介者の紹介対象の購入履歴に応じて前記紹介行動の前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献率計算ポリシに従って貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
9. 請求項２乃至８のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
   前記取得された紹介履歴情報は、更に紹介者の過去の紹介行動について当該紹介行動が貢献したと考えられる購買行動の量を識別可能な情報を含み、
   前記貢献度計算手段は、前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介者の過去の紹介行動について当該紹介行動が貢献したと考えられる購買行動の量に応じて前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献率計算ポリシに従って貢献率を計算する
   アフィリエイト報酬額計算システム。
10. 請求項２乃至９のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記取得された紹介履歴情報は、更に紹介者の被紹介者への紹介対象についての紹介頻度を識別可能な情報を含み、
    前記貢献度計算手段は、前記取得された紹介履歴情報で識別される前記紹介頻度に応じて前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動に対する貢献率が異なる旨を規定した貢献率計算ポリシに従って貢献率を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
11. 請求項２乃至１０のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記紹介履歴情報取得手段は、少なくとも紹介行動の紹介者と被紹介者と紹介対象と紹介日時が識別可能な情報が記載された紹介履歴情報を取得し、
    前記購買履歴情報取得手段は、少なくとも購買行動の購買者と購買対象と購買日時が識別可能な情報が記載された購買履歴情報のうち、前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動が貢献したと考えられる複数の購買行動を識別する購買履歴情報を取得し、
    前記購買誘導実績計算手段は、紹介行動が貢献したと考えられる購買行動のうち、紹介行動の紹介日時以前の紹介前購買行動と紹介日時以降の紹介後購買行動とを比較することで当該紹介行動の購買誘導実績を計算する旨を少なくとも規定した購買誘導実績計算ポリシに従って前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の購買誘導実績を計算し、
    前記報酬額計算ポリシ記憶手段は、購買誘導実績反映前の基本となる報酬額を計算するための基本報酬額計算ポリシと前記基本となる報酬額に購買誘導実績を反映させて紹介者へ支払う報酬額を計算するための購買誘導実績反映ポリシを記憶しており、
    前記報酬額計算手段は、前記基本報酬額計算ポリシに基づいて基本となる報酬額を計算し、前記購買誘導実績反映ポリシに基づいて前記基本となる報酬額に購買誘導実績を反映させて紹介者へ支払う報酬額を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
12. 請求項１１に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記取得された購買履歴情報は、以下の２つの条件のうち少なくとも１つを満たす購買行動を識別するための購買履歴情報である
    （１）前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買者が前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の被紹介者と同一である
    （２）前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の購買対象が前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の紹介対象と同一である
    アフィリエイト報酬額計算システム。
13. 請求項１１又は１２に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記購買誘導実績計算手段は、紹介行動が貢献したと考えられる購買行動のうち、紹介行動の紹介日時以前の紹介前購買行動と紹介日時以降の紹介後購買行動とを比較することで当該紹介行動の購買誘導実績を計算する旨を少なくとも規定した購買誘導実績計算ポリシに従って前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の購買誘導実績を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
14. 請求項１３に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記購買誘導実績計算ポリシには、紹介前購買行動の購買対象の購買回数、購買総額と紹介後購買行動の購買対象の購買回数、購買総額の比率、及び差分に応じて計算される購買誘導実績が異なる旨が更に規定されており、
    前記購買誘導実績計算手段は、前記購買誘導実績計算ポリシに従って購買誘導実績を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
15. 請求項１３又は１４に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記取得された購買履歴情報は、前記取得された購買履歴情報で識別される購買行動の種別を識別可能な情報を更に含み、
    前記購買誘導実績計算ポリシには、紹介前購買行動の購買対象の購買行動の種別と紹介後購買行動の購買対象の購買行動の種別の違いに応じて計算される購買誘導実績が異なる旨が更に規定されており、
    前記購買誘導実績計算手段は、前記購買誘導実績計算ポリシに従って購買誘導実績を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
16. 請求項２乃至１５のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムであって、
    前記購買履歴情報取得手段は、特定の購買者が特定の購買対象について特定の期間に行った購買行動を識別するための購買履歴情報を取得し、
    前記紹介履歴情報取得手段は、前記特定の購買者と購買対象を被紹介者および紹介対象として前記特定の期間に行われた紹介行動を識別するための紹介履歴情報を取得し、
    前記購買誘導実績計算手段は、一定期間内の同一購買者の同一購買対象についての購買誘導実績を計算するためのポリシを規定した購買誘導実績計算ポリシに従って、複数の購買誘導実績計算時間を設けて、購買誘導実績計算時間毎に当該購買誘導実績計算時間から直前の購買誘導実績計算時間までの前記購買行動の変化を、前記紹介行動のうち当該購買誘導実績計算時間よりも過去に行われた紹介行動の購買誘導実績として計算し、
    前記貢献度計算手段は、一定期間内の同一購買者の同一購買対象についての購買行動に貢献したと考えられる複数の紹介行動のそれぞれの前記購買行動に対する貢献率を計算するためのポリシを規定した貢献度計算ポリシに従って、前記購買誘導実績のそれぞれについて前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介行動の貢献率を計算し、前記購買誘導実績のそれぞれに前記紹介行動の貢献率を乗じて前記取得された紹介履歴情報で識別される紹介者の購買誘導実績を計算し、前記紹介者同士の購買誘導実績の比率により前記紹介者毎の貢献率を計算する
    アフィリエイト報酬額計算システム。
17. 請求項１乃至１６のいずれか一項に記載のアフィリエイト報酬額計算システムにおける処理を、コンピュータに実行させるためのアフィリエイト報酬額計算用プログラム。

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