JP2021163347A - Information provision system and information providing method - Google Patents
Information provision system and information providing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021163347A JP2021163347A JP2020066478A JP2020066478A JP2021163347A JP 2021163347 A JP2021163347 A JP 2021163347A JP 2020066478 A JP2020066478 A JP 2020066478A JP 2020066478 A JP2020066478 A JP 2020066478A JP 2021163347 A JP2021163347 A JP 2021163347A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- posting
- effect
- unit area
- value
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、ポスティング媒体に関して有益な情報を提供する情報提供システムおよび情報提供方法に関する。 The present invention relates to an information providing system and an information providing method that provide useful information regarding posting media.
従来、商品の紹介やサービスの紹介、店舗の新規オープンの紹介等の掲載対象が掲載されたポスティング媒体(ビラやチラシと呼ばれる場合もある)をポストに投入するポスティングが広く行われている。ポスティングに関しては、ポスティングを効率的に或いは効果的に行うための様々なシステムが提案されている。例えば、特許文献1には、個々の消費者の商品分野に対する関心を収集し、広告主が見られるようにしたシステムが記載されている。この特許文献1のシステムによれば、消費者が関心のある商品分野が事前に調査され、広告主はそれを見て、ポスティングの戦略を立てることができる。
Conventionally, posting media (sometimes called leaflets or leaflets) containing posting targets such as product introductions, service introductions, and new store opening introductions have been widely used for posting. With regard to posting, various systems have been proposed for performing posting efficiently or effectively. For example,
ポスティング媒体は基本的には、掲載対象を広告や、宣伝、紹介等するために配布される。そして、ポスティング媒体に掲載される掲載対象には様々なものがある。例えば、掲載対象は、新規オープンした店舗、特定の商品、特定のサービス、不動産等、様々である。そして、ある掲載対象が掲載されたポスティング媒体についてポスティングを行うことを考えている広告主は、まさにその掲載対象が掲載されたポスティング媒体をどのように配布すれば効果的かということについて、精度の高い情報を即座に得たいという希望を持つ。このようなことが可能となれば、ある掲載対象についてポスティング媒体を配布しようと考えたときに、即時に精度の高い情報を得て、ポスティングに関する充実した戦略を立てることができるからである。しかしながら、特許文献1のシステムは、調査対象となった限定的な商品分野について、消費者の関心を提供するものであり、この点で上述した希望の充足について改善の余地がある。
Posting media are basically distributed for advertising, promotion, introduction, etc. of the publication target. And there are various publication targets to be posted on the posting media. For example, there are various posting targets such as newly opened stores, specific products, specific services, and real estate. And an advertiser who is thinking of posting on a posting medium on which a target is posted will be able to determine exactly how to distribute the posting medium on which the target is posted. Have a desire to get high information immediately. This is because if such a thing becomes possible, when the posting medium is to be distributed for a certain publication target, highly accurate information can be obtained immediately and a fulfilling strategy for posting can be made. However, the system of
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、ポスティング媒体に掲載される掲載対象には様々なものが存在するという事実を踏まえて、ある掲載対象が掲載されたポスティング媒体についてポスティングを行うことを考えている広告主に対して、その掲載対象が掲載されたポスティング媒体をどのように配布すれば効果的かということについての精度の高い情報を、即座に提供できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and based on the fact that there are various posting targets to be posted on posting media, a posting subject is posted. Immediately provide advertisers who are considering posting media with accurate information about how to distribute the posting media on which they are posted. The purpose is to.
上記した課題を解決するために、本発明では、ポスティング媒体に掲載する対象である掲載対象の特性に関する1つ以上の項目についての項目値を入力する専用インタフェイスに入力された項目値の組み合わせである入力項目値群に基づいて、ポスティング媒体を配布する範囲の単位となる単位エリア毎に、入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布したときの効果の度合いを導出し、単位エリア毎の効果の度合いに関する情報を提供するようにしている。そして、入力項目値群に基づいて一の単位エリアについての効果の度合いを導出する際、入力項目値群が示す掲載対象の特性と、当該一の単位エリアの住民の特性との関係性を反映して、入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を当該一の単位エリアに配布したときの効果の度合いの予測値を導出し、過去に入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を当該一の単位エリアに配布したことがある場合には、そのときの住民の反応と予測値とに基づいて、当該一の単位エリアについての効果の度合いを導出する一方、配布したことがない場合には、予測値に基づいて当該一の単位エリアについての効果の度合いを導出するようにしている。 In order to solve the above-mentioned problems, the present invention uses a combination of item values input to a dedicated interface for inputting item values for one or more items related to the characteristics of the object to be posted on the posting medium. Based on a certain input item value group, the degree of effect when the posting medium on which the publication target corresponding to the input item value group is distributed is derived for each unit area that is the unit of the range for distributing the posting medium. , Information on the degree of effect for each unit area is provided. Then, when deriving the degree of effect for one unit area based on the input item value group, the relationship between the characteristics of the publication target indicated by the input item value group and the characteristics of the inhabitants of the one unit area is reflected. Then, the predicted value of the degree of effect when the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted is distributed to the one unit area is derived, and the posting target corresponding to the input item value group in the past is derived. If the posting medium in which is posted has been distributed to the one unit area, the degree of effect for the one unit area is derived based on the reaction and predicted value of the residents at that time. , If it has never been distributed, the degree of effect for the one unit area is derived based on the predicted value.
上記のように構成した本発明によれば、広告主から限定された範囲内で特定の掲載対象の指定を受け付けるのではなく、ポスティング媒体に掲載しようとしている掲載対象に関する1つ以上の項目についての項目値(入力項目値群)を受け付け、入力項目値群に基づいてポスティング媒体を配布したときの効果の度合いを導出し、単位エリア毎の効果の度合いに関する情報を提供する。このような構成のため、特定の限られた掲載対象だけではなく、あらゆる掲載対象について、掲載対象が掲載されたポスティング媒体をどのように配布すれば効果的かということについての情報を即座に提供することができる。そして、提供される情報は、入力項目値群が示す掲載対象の特性と単位エリアの住民の特徴との関係性を反映した予測値に基づいて導出されるものであり、精度の高い情報と言える。更に、提供される情報は、入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体が過去に単位エリアに配布されたことがある場合には、その単位エリアに関しては、予測値だけではなく、配布されたときの住民の反応に基づいて導出されるものであり、より精度の高い情報と言える。すなわち、本発明によれば、ポスティング媒体に掲載される掲載対象には様々なものが存在するという事実を踏まえて、ある掲載対象が掲載されたポスティング媒体についてポスティングを行うことを考えている広告主に対して、その掲載対象が掲載されたポスティング媒体をどのように配布すれば効果的かということについての精度の高い情報を即座に提供することができる。 According to the present invention configured as described above, instead of accepting the designation of a specific posting target from the advertiser within a limited range, one or more items relating to the posting target to be posted on the posting medium It accepts item values (input item value group), derives the degree of effect when the posting medium is distributed based on the input item value group, and provides information on the degree of effect for each unit area. Due to this structure, we immediately provide information on how to effectively distribute the posting media on which the publication target is posted, not only for a specific limited publication target, but for all publication targets. can do. Then, the provided information is derived based on the predicted value reflecting the relationship between the characteristics of the posting target indicated by the input item value group and the characteristics of the inhabitants of the unit area, and can be said to be highly accurate information. .. Furthermore, the information provided is not limited to the predicted value for the unit area if the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted has been distributed to the unit area in the past. , It is derived based on the reaction of the residents when it is distributed, and it can be said that the information is more accurate. That is, according to the present invention, an advertiser who considers posting on a posting medium on which a certain posting target is posted, based on the fact that there are various posting targets posted on the posting medium. On the other hand, it is possible to immediately provide highly accurate information on how to effectively distribute the posting medium on which the publication target is posted.
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態に係る情報提供サーバ1の機能構成例を示すブロック図と共に、情報提供サーバ1を含んで構成される情報処理システム2の構成例を示す図である。情報提供サーバ1は、特許請求の範囲の「情報提供システム」に相当する。図1で示すように、情報処理システム2は、情報提供サーバ1の他、インターネットを含むネットワークNを介して情報提供サーバ1と通信可能な広告主端末3および受領者端末4を含んで構成されている。ここで、新規オープンした店舗、特定の商品、特定のサービス、不動産等の様々な掲載対象が掲載されたポスティング媒体(ビラやチラシと呼ばれる場合もある)を住宅のポストに投入するポスティングが広く行われている。ポスティングは基本的には、掲載された掲載対象を広告や、宣伝、紹介等するために行われる。そして、本実施形態に係る情報提供サーバ1は、ポスティングを行う広告主に対して、ポスティングに関する有益な情報を提供する装置である。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an
以下の説明では、1つのポストに投入されたポスティング媒体を受領する者を「受領者」という。通常、1つのポストは1つの世帯(ただし、世帯を構成する人間の数は一人であってもよい)により共有されているが、受領者は、1つのポストに投入されたポスティング媒体を受領する者を概念的に示すものである。また以下の説明では、ポスティングを行う主体(組織のときもあれば個人のときもある)だけでなく、広告主端末3を操作する個人(企業としての広告主に所属する担当者等)を含めて「広告主」と表現する。また、以下の説明では、地図上の区域が、都道府県>市区町村>丁目に区分けされているものとし、1つの丁目のエリアを特に「丁目エリア」という。そして、本実施形態では、丁目エリアがポスティングを行う最小の単位とされる。丁目エリアは、特許請求の範囲の「単位エリア」に相当する。 In the following description, a person who receives the posting medium put into one post is referred to as a "recipient". Normally, one post is shared by one household (although the number of people making up the household may be one), but the recipient receives the posting media put into one post. It is a conceptual representation of a person. In the following explanation, not only the subject who performs posting (sometimes an organization or sometimes an individual) but also the individual who operates the advertiser terminal 3 (the person in charge belonging to the advertiser as a company, etc.) is included. Is expressed as "advertiser". Further, in the following explanation, it is assumed that the area on the map is divided into prefectures> cities, wards, towns and villages> chome, and the area of one chome is particularly referred to as "chome area". Then, in the present embodiment, the chome area is the smallest unit for posting. The chome area corresponds to the "unit area" of the claims.
広告主端末3は、広告主が使用する端末である。広告主端末3は、ブラウザが搭載された端末であればよく、デスクトップ型コンピュータや、ノート型コンピュータ、スマートフォンや、電話機能を有さないタブレット端末を広告主端末3として機能させることができる。図1では、複数存在する広告主端末3のうちの1つを例示的に図示している。受領者端末4は、受領者が使用する端末である。本実施形態では、受領者端末4は、ブラウザが搭載されると共に、光学カメラが搭載された携帯型の端末である。例えば、広く普及しているスマートフォンや、電話機能を有さないタブレット端末を受領者端末4として機能させることができる。図1では、無数に存在する受領者端末4の1つを例示的に図示している。
The
図1で示すように、情報提供サーバ1は、機能構成として、通信部10、効果度提供部11および住民反応管理部12を備えている。上記各機能ブロック10〜12は、ハードウェア、DSP(Digital Signal Processor)、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック10〜12は、実際にはコンピュータのCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。通信部10は、ネットワークNと接続する装置と、所定の通信プロトコルに従って通信する。また、情報提供サーバ1は、記憶手段として記憶部13を備えている。記憶部13が記憶するデータの内容については後述する。以下、情報提供サーバ1の動作について、シーンを分けて説明する。
As shown in FIG. 1, the
<情報提供シーン>
まず、ポスティングを行おうとしている広告主からの要求に応じて、広告主にポスティングに関する有益な情報を提供する情報提供シーンにおける情報提供サーバ1の動作について説明する。以下、1つの広告主が、ある掲載対象が掲載されたポスティング媒体を1つ以上の丁目エリアにまとめて配布する一連のポスティングを特に、「単位ポスティング」という。情報提供シーンでは、広告主は、単位ポスティングについての情報を入力し、単位ポスティングに関する有益な情報を取得する。
<Information provision scene>
First, the operation of the
まず、広告主は、広告主端末3のブラウザを立ち上げ、情報提供サーバ1の第1URLにアクセスさせる。詳細は省略するが、アクセスに際して本人認証は適切に実行される。効果度提供部11は、第1URLへのアクセス(HTTPリクエスト)があると、掲載対象情報入力ページ15(図2)を表示させる描画ファイル(HTMLファイル等)を生成し、応答する。広告主端末3のブラウザは、描画ファイルを受信し、受信した描画ファイルに基づいて掲載対象情報入力ページ15を表示部に表示する。以下の説明では、効果度提供部11および後述する住民反応管理部12が描画ファイルを広告主端末3のブラウザに応答して所定のウェブページを表示させることを、単に「効果度提供部11(或いは住民反応管理部12)がブラウザにウェブページを表示させる」のように表現することがある。
First, the advertiser launches the browser of the
図2は、掲載対象情報入力ページ15の一例を示す図である。図2で示すように、掲載対象情報入力ページ15の上部には、ターゲット性別入力エリア16が設けられている。ターゲット性別入力エリア16は、掲載対象を広告等するターゲットとなる受領者(或いは受領者の層)の性別(以下「ターゲット性別」という)を入力するエリアであり、男性と女性と性別関係なしの何れかを択一的に選択する選択欄が設けられている。広告主は、単位ポスティングにおいてポスティング媒体に掲載する掲載対象の特性を踏まえてターゲット性別を想定し、ターゲット性別入力エリア16に入力する。一例として、化粧品や、ネイルサロン等の一般的に女性を訴求対象とする掲載対象に関しては、広告主はターゲット性別として女性を入力する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the publication target
図2で示すように、掲載対象情報入力ページ15においてターゲット性別入力エリア16の下方には、ターゲット年齢層入力エリア17が設けられている。ターゲット年齢層入力エリア17は、掲載対象を広告等するターゲットとなる受領者(或いは受領者の層)の年齢層(以下「ターゲット年齢層」という)を入力するエリアであり、「19歳以下」と「20〜59歳」と「60歳以上」との何れかを択一的に選択する選択欄が設けられている。広告主は、単位ポスティングにおいてポスティング媒体に掲載する掲載対象の特性を踏まえてターゲット年齢層を想定し、ターゲット年齢層入力エリア17に入力する。例えば、自動車や不動産等の一般的に働く世代を訴求対象とする掲載対象に関しては、広告主はターゲット年齢層として「20〜59歳」を入力する。
As shown in FIG. 2, a target age
図2で示すように、掲載対象情報入力ページ15においてターゲット年齢層入力エリア17の下方には、ターゲット世帯構成入力エリア18が設けられている。ターゲット世帯構成入力エリア18は、掲載対象を広告等するターゲットとなる受領者(或いは受領者の層)の世帯構成(以下「ターゲット世帯構成」という)を入力するエリアであり、「一人」と「二人」と「三人以上」との何れかを択一的に選択する選択欄が設けられている。広告主は、単位ポスティングにおいてポスティング媒体に掲載する掲載対象の特性を踏まえてターゲット世帯構成を想定し、ターゲット世帯構成入力エリア18に入力する。例えば、学習塾等のファミリー世帯を訴求対象とする掲載対象に関しては、広告主はターゲット世帯構成として「三人以上」を入力する。
As shown in FIG. 2, a target household
図2で示すように、掲載対象情報入力ページ15においてターゲット世帯構成入力エリア18の下方には、旅行関心必要性入力エリア19が設けられている。旅行関心必要性入力エリア19は、掲載対象を広告等するターゲットとなる受領者(或いは受領者の層)について、旅行への関心度が高いことが求められるか否か(以下「旅行関心必要性」という)を入力するエリアであり、「必要あり」と「必要なし」との何れかを択一的に選択する選択欄が設けられている。なお、受領者について旅行への関心度が高いことが求められるというのは、受領者の旅行への関心度が高いことが必須であるといった強い意味ではなく、掲載対象の特性上、旅行への関心度が高い受領者がポスティング媒体を受け取った方が好ましいといった程度の意味である。例えば、オンラインで注文可能な旅行プランや、新規にオープンした旅行代理店が掲載対象である場合、また、旅行とは直接関係なくとも、旅行への関心度が高い人間の方がより強く興味を抱くことが想定される掲載対象(例えば、多国籍料理を提供するレストラン)に関しては、広告主は旅行関心必要性について「必要あり」を入力する。
As shown in FIG. 2, a travel interest
図2で示すように、掲載対象情報入力ページ15において旅行関心必要性入力エリア19の下方には、宅配有無入力エリア20が設けられている。宅配有無入力エリア20は、掲載対象が宅配を伴う商品やサービスか否か(以下「宅配有無」という)を入力するエリアであり、「宅配あり」と「宅配なし」との何れかを択一的に選択する選択欄が設けられている。例えば、宅配ピザや食品宅配サービスは、宅配を伴う商品やサービスであり、単位ポスティングにおいてポスティング媒体に掲載する掲載対象が宅配ピザや食品宅配サービスである場合、広告主は宅配有無として「あり」を入力する。
As shown in FIG. 2, a home delivery presence /
以上のように、掲載対象情報入力ページ15は、単位ポスティングにおいてポスティング媒体に掲載する掲載対象の特性に関する5つの項目(ターゲット性別/ターゲット年齢層/ターゲット世帯構成/旅行関心必要性/宅配有無。以下「掲載対象特性項目」という)のそれぞれについて項目値を入力するインタフェイスである。つまり、本実施形態では、広告主は、ある掲載対象に係るポスティングについての有益な情報を取得する際に、その掲載対象をピンポイントで指定するのではなく、予め用意された複数の掲載対象特性項目について、その掲載対象の特性を鑑みて想起される項目値を入力する。掲載対象情報入力ページ15は、特許請求の範囲の「専用インタフェイス」に相当する。広告主は、5つの項目のそれぞれについての項目値を入力し、確定ボタンB1を操作する。すると、描画ファイルに組み込まれたスクリプトの機能により、各項目の各項目値が効果度提供部11に送信される。以下、各項目の各項目値の組み合わせを「入力項目値群」という。
As described above, the posting target
入力項目値群を受信すると、効果度提供部11は、広告主端末3のブラウザに配布地域入力ページ(不図示)を表示させる。配布地域入力ページは、単位ポスティングにおいてポスティング媒体を配布する対象となる丁目エリアが含まれ得る市区町村を1つ以上選択するウェブページであり、選択し得る市区町村が、広告主により選択可能な状態で一覧的に表示されている。広告主は、単位ポスティングにおいてポスティング媒体を配布し得る(或いは配布してもよい)最大の領域(連続する領域ではなく、飛び飛びの領域であってもよい)を想定し、その最大の領域に対応する1つ以上の市区町村を選択する。例えば、A県にB市、C市が含まれているとし、広告主がB市およびC市についてポスティング媒体を配布し得る最大の領域と考えている場合、広告主は、配布地域入力ページにおいてB市およびC市を選択する。広告主は、1つ以上の市区町村を選択した後、確定ボタンを操作する。すると、選択された市区町村(以下「選択市区町村」という)のそれぞれの市区町村ID(各々の市区町村を識別する識別情報)が、効果度提供部11に送信される。
Upon receiving the input item value group, the
選択市区町村の市区町村IDを受信すると、効果度提供部11は、記憶部13に記憶された効果度関連データベース22を参照する。効果度関連データベース22は、丁目エリア毎にレコードを有するデータベースである。図3(A)は、効果度関連データベース22の1件のレコードの内容の一例を示す図である。図3(A)で示すように、効果度関連データベース22の1件のレコードは、丁目エリア毎に一意に付与された識別情報である丁目IDが格納される丁目IDフィールドを備えている。また、効果度関連データベース22の1件のレコードは、項目値パターン毎に、項目値パターンフィールド(項目値パターンP1フィールド〜項目値パターンP108フィールド)を備えており、各項目値パターンフィールドは、原始予測値が格納される原始予測値フィールドと、予測値係数(特許請求の範囲の「係数」に相当)が格納される予測値係数フィールドとを備えている。
Upon receiving the city / ward / town / village ID of the selected city / ward / town / village, the effect
項目値パターンとは、5つの掲載対象特性項目の項目値の組み合わせのことである。例えば、「ターゲット性別:男+ターゲット年齢層:20〜59歳+ターゲット世帯構成:二人+旅行関心必要性:必要なし+宅配有無:宅配あり」という各掲載対象特性項目についての項目値の組み合わせが、1つの項目値パターンに相当する。本実施形態では、項目値パターンは108通り存在し、これら108通りの項目値パターンを項目値パターンP1〜項目値P108と表現する。原始予測値および予測値係数については後述する。 The item value pattern is a combination of item values of five publication target characteristic items. For example, a combination of item values for each posted characteristic item such as "target gender: male + target age group: 20-59 years old + target household composition: two people + travel interest required: not required + home delivery presence: home delivery available" Corresponds to one item value pattern. In the present embodiment, there are 108 item value patterns, and these 108 item value patterns are expressed as item value patterns P1 to item value P108. The primitive predicted value and the predicted value coefficient will be described later.
記憶部13に記憶された効果度関連データベース22を参照した後、効果度提供部11は、効果度関連データベース22のレコードのうち、それぞれの選択市区町村に属する丁目エリアのそれぞれに対応するレコードを特定する。なお、全ての市区町村について、各市区町村の市区町村IDと、各市区町村に属する丁目エリアの丁目IDとが対応付けて記録されたデータが記憶部13に記憶されており、効果度提供部11は、当該データに基づいてレコードを特定する。以下、選択市区町村のそれぞれに属する丁目エリアのそれぞれを「所属丁目エリア」という。次いで、効果度提供部11は、特定したレコードのそれぞれ(=所属丁目エリアのそれぞれ)について、予測効果度導出処理を実行する。以下、特定したレコードのうち、ある1つのレコードを処理対象レコードと表現し、この処理対象レコードに対して効果度提供部11が実行する予測効果度導出処理について説明する。
After referring to the effect degree-related
予測効果度導出処理において、まず効果度提供部11は、処理対象レコードに含まれる項目値パターンフィールドのうち、受信した入力項目値群が示す項目値の組み合わせと同じ組み合わせからなる項目値パターンのフィールドを特定する。以下、ある入力項目値群が示す項目値の組み合わせと同じ組み合わせからなる項目値パターンを単に「ある入力項目値群に対応する項目値パターン」のように表現する場合がある。例えば、入力項目値群に対応する項目値パターンが項目値パターンP1である場合、効果度提供部11は、項目値パターンP1フィールドを特定する。次いで、効果度提供部11は、特定した項目値パターンフィールドの原始予測値フィールドおよび予測値係数フィールドに格納された原始予測値および予測値係数を認識する。次いで、効果度提供部11は、原始予測値に予測値係数を乗じることによって予測効果度を導出する。なお、本実施形態では、予測効果度は「0」〜「100」の範囲で値をとり、値が大きいほど効果の度合いが大きい。予測効果度は、特許請求の範囲の「入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布したときの効果の度合い」に相当する。原始予測値に予測値係数を乗じた値が上限値を上回るか或いは下限値を下回る場合、効果度提供部11は、上限値或いは下限値を予測効果度とする。以上の処理が、予測効果度導出処理である。
In the prediction effectiveness derivation process, first, the
ここで予測効果度について簡単に説明する。ある丁目エリアについてのある項目値パターンの予測効果度とは、その丁目エリアに、その項目値パターンに対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布したとした場合に予測される効果の度合いである。ある項目値パターンに対応する掲載対象とは、広告主が入力項目値群としてその項目値パターンを入力するような掲載対象のことをいい、項目値パターンが示す掲載対象の特性を具備している。例えば、掲載対象Xについて、広告主が入力する入力項目値群が項目値パターンP1であるとすると、掲載対象Xは、項目値パターンP1に対応する掲載対象に相当する。ある丁目エリアにポスティング媒体を配布した場合に予測される効果の度合いとは、仮にその丁目エリアにポスティング媒体を配布したとした場合に、その丁目エリアの住民が、受領したポスティング媒体に基づいて期待される反応(以下「期待反応」という)を起こす可能性の高さを意味する。 Here, the prediction effectiveness will be briefly described. The predicted effectiveness of a certain item value pattern for a certain chome area is the degree of the predicted effect when a posting medium on which the publication target corresponding to the item value pattern is posted is distributed in the chome area. be. The posting target corresponding to a certain item value pattern is a posting target in which the advertiser inputs the item value pattern as an input item value group, and has the characteristics of the posting target indicated by the item value pattern. .. For example, if the input item value group input by the advertiser for the publication target X is the item value pattern P1, the publication target X corresponds to the publication target corresponding to the item value pattern P1. The degree of effect expected when the posting media is distributed to a certain chome area is the degree of effect expected based on the posting media received by the residents of that chome area if the posting media is distributed to that chome area. It means the high possibility of causing a reaction (hereinafter referred to as "expected reaction").
本実施形態において、期待反応は、ポスティング媒体が誘導する行動を意味し、具体的には、ポスティング媒体に記録されるアクセス用コードの読み取り(以下「コード読取アクション」という)、および、ポスティングが目標とする成果に結びつく行動(以下「成果アクション」という)である。コード読取アクションおよび成果アクションについては後に詳述する。ポスティング媒体を受領したある受領者が、何ら反応しないのではなく、ポスティング媒体に基づいて期待反応を起こしたということは、その受領者についてはポスティングの効果があったということであり、ある丁目エリアの住民について、期待反応を起こす可能性が高い(或いは低い)場合、その丁目エリアにポスティング媒体を配布したときの効果が高い(或いは低い)ということが言える。予測効果度の意義については、後に原始予測値および予測値係数を説明したときにより明らかとなる。 In the present embodiment, the expected reaction means an action induced by the posting medium, and specifically, reading the access code recorded on the posting medium (hereinafter referred to as “code reading action”), and posting are the goals. It is an action that leads to the result (hereinafter referred to as "result action"). Code reading actions and outcome actions will be described in detail later. The fact that a recipient who received the posting medium did not react at all but caused an expected reaction based on the posting medium means that the posting was effective for that recipient, and a certain chome area. If there is a high (or low) possibility of causing an expected reaction, it can be said that the effect of distributing the posting medium to the chome area is high (or low). The significance of the prediction effectiveness will become clearer when the primitive prediction value and the prediction value coefficient are explained later.
さて、特定した全てのレコードについて予測効果度導出処理を実行し、予測効果度を導出した後(つまり、全ての所属丁目エリアについて予測効果度を導出した後)、効果度提供部11は、各所属丁目エリアについての予測効果度に基づいて、広告主端末3のブラウザに予測効果度提供ページ23を表示させる。
By the way, after executing the prediction effectiveness derivation process for all the specified records and deriving the prediction effect (that is, after deriving the prediction effect for all the belonging chome areas), the
図4は、予測効果度提供ページ23の一例を示す図である。図4で示すように、予測効果度提供ページ23には、予測効果度が高い所属丁目エリアから順番に、所属丁目エリア情報24が一覧表示される。所属丁目エリア情報24は、一行分の情報であり、所属丁目エリアが属する都道府県、市区町村および所属丁目エリアの名称が含まれると共に、予測効果度が含まれている。なお、全ての丁目エリアについて、予測効果度提供ページ23に表示され得る情報が記録されたデータが記憶部13に記憶されている。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the prediction effect
広告主は、予測効果度提供ページ23の内容を確認することにより、所属丁目エリアのそれぞれについて、予測効果度を認識できると共に、予測効果度が高い順番を認識できる。ある所属丁目エリアの所属丁目エリア情報24に含まれる予測効果度は、その所属丁目エリアに掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布した場合に予測される効果の度合いであり、予測効果度が高いほど、ポスティングにより高い効果が得られることが期待できる。従って、広告主は、予測効果度提供ページ23に表示された情報を、単位ポスティングにおいて実際にポスティング媒体を配布する丁目エリアの優先順位を決定するときの参考としたり、単位ポスティングにおいて実際にポスティング媒体を配布する丁目エリアを取捨選択するときの参考としたりして活用する等、単位ポスティングの戦略を立てる際の有益な情報として利用することができる。
By confirming the content of the
以上のように本実施形態に係る情報提供サーバ1は、広告主から限定された範囲内で特定の掲載対象の指定を受け付けるのではなく、ポスティング媒体に掲載しようとしている掲載対象に関する1つ以上の項目についての項目値(入力項目値群)を受け付け、入力項目値群に基づいてポスティング媒体を配布したときの効果の度合い(予測効果度)を導出し、丁目エリア毎の効果の度合いに関する情報を提供する。このような構成のため、特定の限られた掲載対象だけではなく、あらゆる掲載対象について、掲載対象が掲載されたポスティング媒体をどのように配布すれば効果的かということについての情報を広告主に対して即座に提供することができる。
As described above, the
<配布後シーン>
次に、単位ポスティングが行われた後の配布後シーンにおける情報提供サーバ1の動作について説明する。上述したように、広告主は予測効果度提供ページ23に表示された情報を参考にして、ポスティング媒体を実際に配布する丁目エリアを1つ以上、決定する。次いで、広告主は、決定した丁目エリアのそれぞれに、所定部数のポスティング媒体を配布(ポスティング)する。詳細は省略するが、情報提供サーバ1は、ポスティング媒体の内容、配布する丁目エリア、丁目エリア毎の配布部数、配布日、その他の単位ポスティングを実行するために必要な事項の指定と共に、単位ポスティングの発注を受け付けるサービスを提供しており、広告主は、このサービスを利用して、単位ポスティングを発注し、単位ポスティングを実行する。以下、単位ポスティングにおいてポスティング媒体が配布された丁目エリアを「配布丁目エリア」という。
<Scene after distribution>
Next, the operation of the
広告主から単位ポスティングの発注があると、住民反応管理部12は、記憶部13に記憶されたポスティング管理データベース25に1件のレコードを生成する。図3(B)は、ポスティング管理データベース25の1件のレコードの内容の一例を示す図である。図3(B)で示すように、ポスティング管理データベース25の1件のレコードは、発注のあったポスティング毎に一意に付与される識別情報であるポスティングIDが格納されるポスティングIDフィールドを備えている。また、当該レコードは、入力項目値群(単位ポスティングにおいて配布されたポスティング媒体に掲載された掲載対象に対応する入力項目値群)が格納される入力項目値群フィールドを備えている。また、当該レコードは、配布日を示す配布日情報が格納される配布日フィールドを備えている。また、当該レコードは、配布丁目エリア毎に配布丁目管理情報フィールドを備えている。各配布丁目管理情報フィールドは、丁目IDが格納される丁目IDフィールドと、配布部数が格納される配布部数フィールドと、コード読取アクション数(後述)が格納されるコード読取アクション数フィールドと、成果アクション数(後述)が格納される成果アクション数フィールドとを備えている。以下、配布丁目管理情報フィールドに含まれる各フィールドの値の組み合わせを「配布丁目管理情報」という。
When an order for unit posting is received from an advertiser, the resident
住民反応管理部12は、広告主からの発注に応じて、ポスティング管理データベース25に1件のレコードを生成すると共に、当該レコードのポスティングIDフィールド、入力項目値群フィールドおよび配布日フィールドに適切な値を格納する。また、住民反応管理部12は、当該レコードの配布丁目管理情報フィールドのそれぞれについて、丁目IDフィールドおよび配布部数フィールドに適切な値を格納すると共に、コード読取アクション数フィールドおよび成果アクション数フィールドに初期値を格納する。コード読取アクション数フィールドのコード読取アクション数および成果アクション数フィールドの成果アクション数はそれぞれ、整数型の値であり初期値はゼロである。なお、単位ポスティングの発注があった後、ポスティングの内容が変更された場合(例えば、ある配布丁目エリアへの配布がキャンセルされたり、配布部数が変更されたりした場合)、住民反応管理部12は、変更に応じてレコードの内容を適切に更新する。
The resident
ここで広告主には、ポスティング媒体に以下の情報が記録されたアクセス用コードを掲載することが要請される。アクセス用コードは、光学カメラによって読み取り可能な二次元コードにより構成されている。アクセス用コードに記録される情報は、広告主のウェブサイト(以下「広告主ウェブサイト」という)のURLに、ポスティングID、および、ポスティング媒体が配布される配布丁目エリアの丁目IDがパラメータとして付加されたもの(以下「記録URL」という)である。つまり、ある配布丁目エリアに配布されるポスティング媒体に掲載されたアクセス用コードには、ポスティングIDと共に、その配布丁目エリアの丁目IDが記録される。広告主ウェブサイトは、ポスティング媒体に掲載された掲載対象に関連するサイトであれば何でもよいが、本実施形態では説明の簡単のため、広告主ウェブサイトは、成果アクションを受領者がとることが可能なサイトであるものとする。 Here, the advertiser is requested to post an access code in which the following information is recorded on the posting medium. The access code is composed of a two-dimensional code that can be read by an optical camera. For the information recorded in the access code, the posting ID and the chome ID of the distribution chome area where the posting medium is distributed are added as parameters to the URL of the advertiser's website (hereinafter referred to as "advertiser website"). This is what was done (hereinafter referred to as "recorded URL"). That is, the access code posted on the posting medium distributed to a certain distribution chome area records the chome ID of the distribution chome area together with the posting ID. The advertiser website may be any site related to the target posted on the posting medium, but for the sake of simplicity of explanation in this embodiment, the advertiser website may take a performance action by the recipient. It shall be a possible site.
成果アクションとは、「ポスティングが目標とする成果」に結びつく行動のことである。例えば、ポスティング媒体に掲載された掲載対象が商品(例えば、書籍や、衣類)であり、ポスティングが目標とする成果の1つが受領者によるその商品の購入であったとする。この場合、例えば、広告主ウェブサイトは、その商品の購入をオンラインで購入する手段が提供されたサイトであり、成果アクションは、広告主ウェブサイトを通じてその商品を購入することである。また例えば、ポスティング媒体に掲載された掲載対象が、食品宅配サービスであり、ポスティングが目標とする成果の1つが食品宅配サービスへの会員登録であったとする。この場合、例えば、広告主ウェブサイトは、食品宅配サービスに係る会員登録をする手段が提供されたサイトであり、成果アクションは広告主ウェブサイトを通じて会員登録をすることである。また例えば、ポスティング媒体に掲載された掲載対象が、不動産(一例として分譲マンション)であり、ポスティングが目標とする成果の1つが説明会への参加であったとする。この場合、例えば、広告主ウェブサイトは、不動産に関する情報が掲載されると共に、説明会への参加の申し込みをする手段が提供されたサイトであり、成果アクションは広告主ウェブサイトを通じて参加の申し込みをすることである。 Outcome actions are actions that lead to "the desired outcome of posting." For example, suppose that the target of publication on the posting medium is a product (for example, a book or clothing), and one of the goals of posting is the purchase of the product by the recipient. In this case, for example, the advertiser website is a site provided with a means of purchasing the purchase of the product online, and the outcome action is to purchase the product through the advertiser website. Further, for example, it is assumed that the target of publication on the posting medium is the food delivery service, and one of the results targeted by the posting is the membership registration to the food delivery service. In this case, for example, the advertiser website is a site provided with a means for registering as a member related to the food delivery service, and the outcome action is to register as a member through the advertiser website. Further, for example, it is assumed that the target of posting on the posting medium is real estate (for example, a condominium), and one of the goals of posting is participation in a briefing session. In this case, for example, the advertiser website is a site where information about real estate is posted and a means for applying for participation in the briefing session is provided, and the achievement action is an application for participation through the advertiser website. It is to be.
更に広告主には、以下の事項が要請される。すなわち、以下の機能M1および機能M2をウェブサイトに実装することが要請される。機能M1は、ポスティング媒体に掲載されたアクセス用コードの読み取り(=コード読取アクション)によって広告主のウェブサイトにアクセスがあった場合に、記録URLに含まれるポスティングIDと、丁目ID(=該当ポスティング媒体が配布された丁目エリアの丁目ID)とを含むアクセス通知情報を情報提供サーバ1に送信する機能である。
In addition, advertisers are required to: That is, it is required to implement the following functions M1 and M2 on the website. The function M1 is the posting ID included in the recording URL and the chome ID (= corresponding posting) when the advertiser's website is accessed by reading the access code (= code reading action) posted on the posting medium. This is a function of transmitting access notification information including the chome ID of the chome area to which the medium is distributed to the
また、機能M2は、受領者が広告主ウェブサイトを通じて成果アクションを行った場合に、記録URLに含まれるポスティングIDと丁目IDとを含む成果通知情報を情報提供サーバ1に送信する機能である。例えば、成果アクションが、掲載対象たる所定の商品を広告主ウェブサイトにより購入することである場合、受領者が、当該所定の商品の購入を指示する操作を行った場合に、機能M2により、成果通知情報が情報提供サーバ1に送信される。機能M1および機能M2は、例えば、ウェブサイトがリクエストに応じて応答する描画ファイル(HTMLファイル)に、所定のスクリプト言語で記述されたスクリプト(いわゆるタグ)が組み込まれるようにすることによって実装される。このスクリプトは、例えば、情報提供サーバ1を運営する企業により開発され、広告主に提供される。ただし、機能M1および機能M2を実現する方法はこの方法に限られない。
Further, the function M2 is a function of transmitting the result notification information including the posting ID and the chome ID included in the recording URL to the
以上の構成のため、ある受領者に対してポスティング媒体が配布された後、その受領者がポスティング媒体に掲載されたアクセス用コードを自身の受領者端末4のカメラ機能を利用して読み取った場合(コード読取アクションを行った場合)、ポスティングIDおよび丁目IDを含むアクセス通知情報が情報提供サーバ1に送信される。更に、受領者が、アクセス用コードを読み取ることによってアクセスした広告主ウェブサイトにおいて、掲載対象に係る商品を購入するなどの成果アクションを行った場合、ポスティングIDおよび丁目IDを含む成果通知情報が情報提供サーバ1に送信される。なお、ある受領者が自身の所有する受領者端末4のカメラ機能を利用してアクセス用コードを読み取った場合、その受領者は、ポスティング媒体の内容に関心を示し、その関心の下で具体的な行動を起こしたということができ、その受領者にポスティング媒体を配布したことについて一定の効果があったということができる。また、ある受領者がアクセス先の広告主ウェブサイトにおいて成果アクションを行った場合、ポスティングが目標としていた成果に結びついたということであり、当然に一定の効果があったということができる。なお、広告主に対する以上の要請は、後述する方法で提供される単位ポスティングの効果に関する情報の提供を望む広告主に対してのみ行われる構成でもよい。
With the above configuration, after the posting medium is distributed to a certain recipient, the recipient reads the access code posted on the posting medium using the camera function of his / her
住民反応管理部12は、情報提供サーバ1に送信されたアクセス通知情報或いは成果通知情報を受信する。住民反応管理部12は、アクセス通知情報或いは成果通知情報を受信すると以下の処理を実行する。すなわち、アクセス通知情報を受信した場合、住民反応管理部12は、当該アクセス通知情報に含まれるポスティングIDおよび丁目IDを認識する。次いで、住民反応管理部12は、ポスティング管理データベース25を参照し、認識したポスティングIDに対応するレコードを特定すると共に、特定したレコードに含まれる配布丁目管理情報フィールドのうち、認識した丁目IDに対応するフィールドを特定する。次いで、住民反応管理部12は、特定した配布丁目管理情報フィールドのコード読取アクション数フィールドのコード読取アクション数をインクリメント(カウント)する。同様にして、成果通知情報を受信した場合、住民反応管理部12は、ポスティング管理データベース25において、当該情報に含まれるポスティングIDおよび丁目IDに対応するレコードの成果アクション数をインクリメント(カウント)する。以上の処理が行われることにより、ポスティング管理データベース25において、実際に行われた単位ポスティング毎に、配布丁目エリアのそれぞれについて、コード読取アクションが行われた回数、および、成果アクションが行われた回数が管理される。コード読取アクションおよび成果アクションはそれぞれ、単位ポスティングに対する住民の反応に相当する。
The resident
広告主は、単位ポスティングを行った後において、単位ポスティングの効果について確認することを望む場合、広告主端末3のブラウザを立ち上げ、情報提供サーバ1の第2URLにアクセスさせる。住民反応管理部12は、第2URLへのアクセスがあると、ポスティングID入力ページをブラウザに表示させる。ポスティングID入力ページは、効果を確認したい単位ポスティングのポスティングIDを入力するウェブページである。広告主により、ポスティングIDが入力されると、住民反応管理部12にポスティングIDが送信される。
If the advertiser wishes to confirm the effect of the unit posting after performing the unit posting, he / she launches the browser of the
ポスティングIDを受信すると、住民反応管理部12は、ポスティング管理データベース25の受信したポスティングIDに対応するレコードを参照し、当該レコードに基づいて、住民反応状況ページ26(図5)を広告主端末3のブラウザに表示させる。図5は、住民反応状況ページ26の一例を示す図である。図5で示すように、住民反応状況ページ26には、単位ポスティングにおいてポスティング媒体が配布された配布丁目エリアのそれぞれについて、住民反応状況情報27が一覧表示される。住民反応状況情報27は、一行分の情報であり、丁目エリアが属する都道府県、市区町村の名称および丁目エリアの名称が含まれると共に、配布部数、コード読取アクション数および成果アクション数が含まれている。住民反応状況ページ26に表示されたコード読取アクション数は、特許請求の範囲の「単位エリア毎の住民の反応」に相当する。
Upon receiving the posting ID, the resident
広告主は、住民反応状況ページ26の内容を確認することにより、単位ポスティングについて、コード読取アクション数および成果アクション数という具体的な情報に基づいて、その効果を確認することができる。そして、広告主は、住民反応状況ページ26に表示された情報を、次回、単位ポスティングを行うときの戦略や、広告主ウェブサイトについて検証するときの有益な情報として利用することが可能である。例えば広告主は、ポスティング媒体を配布したある丁目エリアについて、コード読取アクション数が比較的多かった場合、次回、同様の掲載対象に係るポスティングを行うときは、この丁目エリアを含めるようにしようといった戦略を立てたり、コード読取アクション数に比して、成果アクション数が非常に小さい場合、広告主ウェブサイトの内容に問題がある可能性があるため、広告主ウェブサイトの内容をもう一度見直してみよう、といった戦略を立てたりすることができる。
By confirming the content of the resident
<原始予測値を導出するシーン>
次に原始予測値を導出するシーンにおける情報提供サーバ1の動作ついて説明する。効果度提供部11が原始予測値を導出する前に事前に住民特性データベース28が構築され、記憶部に記憶される。住民特性データベース28には、丁目エリア毎にレコードが登録される。図3(C)は住民特性データベースの1件のレコードの内容の一例を示す図である。図3(C)で示すように、住民特性データベース28の1件のレコードは、丁目IDが格納される丁目IDフィールドを備えている。また、当該レコードは、丁目エリアに居住する住民の人口を示す住民人口が格納される住民人口フィールドと、丁目エリアに居住する世帯の世帯数が格納される世帯数フィールドとを備えている。また、当該レコードは、丁目エリアの住民人口に対する男性の割合である男性割合が格納される男性割合フィールドと、丁目エリアの住民人口に対する女性の割合である女性割合が格納される女性割合フィールドとを備えている。
<Scene for deriving primitive predicted values>
Next, the operation of the
また、当該レコードは、丁目エリアの住民人口に対する19歳以下の住民の人口の割合を示す低年齢層割合、20〜59歳の住民の人口の割合を示す中年齢層割合、および、60歳以上の住民の人口の割合を示す高年齢層割合がそれぞれ格納される低年齢層割合フィールド、中年齢層割合フィールドおよび高年齢層割合フィールドを備えている。以下、低年齢層割合、中年齢層割合および高年齢層割合を総称して「年齢層割合」という。また、当該レコードは、丁目エリアの全世帯数に対する一人世帯の割合を示す一人世帯割合、二人世帯の割合を示す二人世帯割合、および、三人以上の世帯の割合を示す三人以上世帯割合がそれぞれ格納される一人世帯割合フィールド、二人世帯割合フィールドおよび三人以上世帯割合フィールドを備えている。以下、一人世帯割合、二人世帯割合および三人以上世帯割合を総称して「世帯割合」という。 In addition, the record shows the ratio of the younger age group, which indicates the ratio of the population of residents aged 19 or younger to the population of the inhabitants of the Chome area, the ratio of the middle age group, which indicates the ratio of the population of residents aged 20 to 59, and the ratio of the middle age group, which indicates the ratio of the population aged 60 or over. It has a younger age group ratio field, a middle age group ratio field, and an older age group ratio field in which the older age group ratio indicating the ratio of the population of the inhabitants is stored, respectively. Hereinafter, the ratio of the low age group, the ratio of the middle age group, and the ratio of the old age group are collectively referred to as the “age group ratio”. In addition, the record shows the ratio of one-person households to the total number of households in the chome area, the ratio of two-person households indicating the ratio of two-person households, and the ratio of households with three or more people. It has a one-person household ratio field, a two-person household ratio field, and a three- or more-person household ratio field, respectively, in which the ratios are stored. Hereinafter, the ratio of one-person households, the ratio of two-person households, and the ratio of households with three or more people are collectively referred to as the "household ratio".
住民特性データベース28の各レコードについて、住民人口、世帯数、男性割合、女性割合、年齢層割合および世帯割合に関しては、例えば、国勢調査や、自治体その他の主体(民間の組織であってもよく、私的な団体や個人であってもよい)の調査結果に基づいて収集され、登録される。
Regarding each record of the inhabitant
また、住民特性データベース28の1件のレコードは、丁目エリアの住民の旅行への関心度である旅行関心度が格納される旅行関心度フィールドを備えている。本実施形態では、旅行関心度は、大、中、小の3段階で表される。ある丁目エリアについての旅行関心度は、例えば以下のようにして決定される。すなわち、例えば、その丁目エリアの住民に対して、旅行への関心度を問うアンケートが実施され、アンケートに対する回答結果が加味されて決定される。アンケートは、旅行への関心度を直接的に問うものに限らず、ある期間内に旅行へ行ったか否かというような旅行への関心度を間接的に問うものであってもよい。この他、旅行関心度は、その丁目エリアの住民の旅行関連のサービスの登録者数や、旅行代理店の利用状況等の旅行への関心の高さと相関関係のある要素が加味されて決定されてもよい。この場合において、例えば旅行関連のサービスの登録者数や、旅行代理店の利用状況は、当該サービスの提供者や旅行代理店から適切な形で提供を受けて把握される。
In addition, one record of the resident
また、当該レコードは、丁目エリアにおいて、住民人口に対する「特定の宅配サービスの会員登録者数」の割合である会員登録者数割合が格納される会員登録者数割合フィールドを備えている。特定の宅配サービスは、例えば、ある企業によって運営されている会員制の食品宅配サービスである。会員登録者数割合は、特定の宅配サービスを運営する主体から、特定の宅配サービスの会員登録者数が適切な形で提供され、会員登録者数に基づいて導出される。各丁目エリアの住民人口、世帯数、男性割合、女性割合、年齢層割合、世帯割合、旅行関心度および会員登録者数割合は、各丁目エリアの住民の状態や、構成/構造、嗜好に関する住民の特性ということができ、当然、丁目エリア毎に異なっている。特に、旅行関心度については、丁目エリアの住人の旅行に対する嗜好を表している。また、会員登録者数割合は、特定の宅配サービスの会員登録者数の割合を通じて、丁目エリアの住人の宅配一般に対する馴染の度合い或いは住人が宅配一般を利用することについての抵抗感のなさを推定できる情報と言うことができる。なお、男性割合、女性割合、年齢層割合、世帯割合および会員登録者数割合は全て、百分率(%)により表される割合であるものとする。 In addition, the record has a member registrant ratio field in which the member registrant ratio, which is the ratio of the "member registrant number of a specific home delivery service" to the resident population, is stored in the chome area. A particular home delivery service is, for example, a membership-based food home delivery service operated by a company. The ratio of the number of registered members is derived based on the number of registered members by providing the number of registered members of the specific home delivery service in an appropriate form from the entity that operates the specific home delivery service. The population of residents in each chome area, the number of households, the proportion of men, the proportion of women, the proportion of age groups, the proportion of households, the degree of interest in travel and the proportion of registered members are the inhabitants regarding the state, composition / structure, and preferences of the residents in each chome area. Of course, it is different for each chome area. In particular, the degree of interest in travel represents the preference of residents in the chome area for travel. In addition, the ratio of registered members estimates the degree of familiarity of residents in the chome area with general home delivery or the lack of resistance of residents to use general home delivery through the ratio of registered members of a specific home delivery service. It can be said that the information can be done. The percentage of men, the percentage of women, the percentage of age groups, the percentage of households, and the percentage of registered members are all expressed as percentages (%).
図6は、効果度提供部11が原始予測値を導出するときの処理の説明に利用する図である。上述したように、原始予測値は、丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせ毎に設定される。以下、ある丁目エリア(対象丁目エリアという)とある項目値パターン(対象項目値パターンという)との組み合わせについての原始予測値を導出するときの効果度提供部11の処理について図6を利用して説明する。まず効果度提供部11は、住民特性データベース28を参照し、対象丁目エリアに対応するレコードを特定する。次いで、効果度提供部11は、特定したレコードに基づいて点数化処理を実行する(図6の<点数化処理>参照)。点数化処理とは、男性割合、女性割合、低年齢層割合、中年齢層割合、高年齢層割合、一人世帯割合、二人世帯割合、三人以上世帯割合、旅行関心度および会員登録者数(以下、これらを総称して「住民特性項目」という)の値(以下「特性値」という)のそれぞれを、予め定められた規則に従って、「0」〜「100」の間の点数に変換する処理である。
FIG. 6 is a diagram used for explaining the process when the effect
例えば、効果度提供部11は、男性割合等の割合に関しては、特性値をそのまま点数とする。また例えば、効果度提供部11は、旅行関心度に関しては、大は「80」、中は「50」、小は「20」のように特性値毎に予め決められた点数とする。図6では、住民特性項目のそれぞれの点数を、男性割合点数、女性割合点数、低年齢層割合点数、中年齢層割合点数、高年齢層割合点数、一人世帯割合点数、二人世帯割合点数、三人以上世帯割合点数、旅行関心度点数および会員登録者数割合点数(以下これらを総称して「住民特性点数」という)と表現している。点数化処理は、後述する原始予測値導出モデルに、各住民特性項目の各特性値をパラメータとして入力するための前処理に相当する処理である。
For example, the
次いで、効果度提供部11は、予測値導出処理を実行する(図6の<予測値導出処理>参照)。具体的には、効果度提供部11は、対象項目値パターン用の原始予測値導出モデルに、住民特性点数のそれぞれを入力することによって、原始予測値を導出する。原始予測値導出モデルとは、住民特性点数のそれぞれを入力とし、原始予測値を出力とするモデルであり、項目値パターン毎に予め用意されている。以下、原始予測値導出モデルについて詳述する。上述したように、項目値パターンは、5つの掲載対象特性項目の項目値の組み合わせである。そして、住民特性項目のそれぞれは、何れかの掲載対象特性項目と対応関係にある。なお、1つの住民特性項目が、複数の掲載対象特性項目と対応関係にある場合もある。一の住民特性項目と一の掲載対象特性項目とが対応関係にあるとは、当該一の住民特性項目の特性値と、当該一の掲載対象特性項目の項目値との関係性がポスティング広告を配布したときの効果に影響を与える関係にあることをいう。
Next, the
例えば、住民特性項目の1つである男性割合は、掲載対象特性項目の1つであるターゲット性別と対応関係にある。ターゲット性別の項目値が「男性」であれば、丁目エリアにおける男性割合の特性値(つまり男性の割合)が大きいほどポスティングの効果に良い影響を与え、男性割合の特性値が小さいほどポスティングの効果に悪い影響を与えることが強く推定されるように、男性割合の特性値とターゲット性別の特性値との関係性がポスティングの効果に影響を与えるからである。同様の理由により、住民特性項目の女性割合は掲載対象特性項目のターゲット性別と、住民特性項目の低年齢層割合、中年齢層割合および高年齢層割合は掲載対象特性項目のターゲット年齢層と、住民特性項目の一人世帯割合、二人世帯割合および三人以上世帯割合は掲載対象特性項目のターゲット世帯構成と、住民特性項目の旅行関心度は掲載対象特性項目の旅行関心必要性と、住民特性項目の会員登録者数割合は掲載対象特性項目の宅配有無と対応関係にある。 For example, the male ratio, which is one of the inhabitant characteristic items, has a correspondence relationship with the target gender, which is one of the characteristic items to be posted. If the item value of the target gender is "male", the larger the characteristic value of the male ratio in the chome area (that is, the ratio of males), the better the effect on the posting effect, and the smaller the characteristic value of the male ratio, the more the effect of posting. This is because the relationship between the characteristic value of the male proportion and the characteristic value of the target gender affects the effect of posting, as it is strongly presumed to have a bad influence on. For the same reason, the female ratio of the inhabitant characteristic item is the target gender of the characteristic item to be posted, and the ratio of the younger age group, the middle age group and the older group of the inhabitant characteristic item is the target age group of the characteristic item to be posted. The ratio of single-person households, the ratio of two-person households, and the ratio of households with three or more people in the inhabitant characteristic items are the target household composition of the characteristic items to be posted, and the degree of travel interest in the inhabitant characteristic items is the necessity of travel interest in the characteristic items to be posted and the inhabitant characteristics. The ratio of the number of registered members of the item is related to the presence or absence of home delivery of the characteristic item to be posted.
そして、対象項目値パターンの原始予測値導出モデルは、住民特性項目の住民特性点数のそれぞれについて係数K1〜K10(図6参照。ただし、「K1+K10=1」)を乗じ、それの総和を原始予測値として出力する。つまり、原始予測値導出モデルは、住民特性点数のそれぞれの加重平均を原始予測値とする。そして、原始予測値導出モデルでは、ある住民特性項目の住民特性点数について、その住民特性項目の特性値と対応する掲載対象特性項目の掲載対象特性値との関係性を考慮すると、住民特性点数が原始予測値へ与える影響を大きくした方が適切である場合には、原始予測値への影響度がより大きくなるように対応する係数が調整され、また、当該関係性を考慮すると原始予測値へ与える影響を小さくした方が適切である場合には、原始予測値への影響度がより小さくなるように対応する係数が調整されている。 Then, the primitive predicted value derivation model of the target item value pattern multiplies the coefficients K1 to K10 (see FIG. 6, however, "K1 + K10 = 1") for each of the inhabitant characteristic points of the inhabitant characteristic item, and predicts the sum of them. Output as a value. That is, in the primitive predicted value derivation model, each weighted average of the inhabitant characteristic points is used as the primitive predicted value. Then, in the primitive predicted value derivation model, the inhabitant characteristic score of a certain inhabitant characteristic item is calculated in consideration of the relationship between the characteristic value of the inhabitant characteristic item and the publication target characteristic value of the corresponding publication target characteristic item. If it is more appropriate to increase the effect on the primordial predicted value, the corresponding coefficient is adjusted so that the influence on the primordial predicted value is greater, and the primordial predicted value is adjusted in consideration of the relationship. If it is more appropriate to reduce the effect, the corresponding coefficient is adjusted so that the effect on the primitive predicted value is smaller.
例えば、対象項目値パターンにおいてターゲット性別が「男性」であったとする。住民特性項目のうち男性割合および女性割合は、ターゲット性別と対応関係にある。そして、ターゲット性別が男性の場合は、男性割合の特性値(つまり男性の割合)がポスティングの効果により強く影響を与えることが想定されるため、男性割合点数が最終的に出力される原始予測値に対してより強い影響を与えることが適切である。つまり、男性割合点数が大きい場合には、このことが原始予測値により強く影響して原始予測値が大きくなることに寄与し、男性割合点数が小さい場合には、このことが原始予測値により強く影響して原始予測値が小さくなるように寄与することが適切である。以上を踏まえ、原始予測値導出モデルでは、ターゲット性別が「男性」の場合には、そうでない場合と比較して、男性割合点数に対応する係数K1がより大きくなるよう調整されている。 For example, suppose that the target gender is "male" in the target item value pattern. Among the inhabitant characteristic items, the male ratio and the female ratio correspond to the target gender. When the target gender is male, it is assumed that the characteristic value of the male ratio (that is, the ratio of males) has a stronger influence on the effect of posting, so the male ratio score is finally output as a primitive predicted value. It is appropriate to have a stronger influence on. In other words, when the male percentage score is large, this has a stronger effect on the primitive predicted value and contributes to the larger primitive predicted value, and when the male percentage score is small, this is stronger than the primitive predicted value. It is appropriate to influence and contribute to the reduction of the primitive predicted value. Based on the above, in the primitive predicted value derivation model, when the target gender is "male", the coefficient K1 corresponding to the male ratio score is adjusted to be larger than when it is not.
また例えば、対象項目値パターンにおいてターゲット性別が「性別関係なし」であったとする。この場合、男性割合および女性割合は共にポスティングの効果にあまり影響を与えないことが想定されるため、男性割合および女性割合が原始予測値に対してあまり影響を与えないようにすることが適切である。以上を踏まえ、原始予測値導出モデルでは、ターゲット性別が「性別関係なし」の場合には、そうでない場合と比較して、男性割合点数および女性割合点数に対応する係数K1、K2がより小さくなるように調整されている(ゼロであってもよい)。 Further, for example, it is assumed that the target gender is "no gender relationship" in the target item value pattern. In this case, it is assumed that both the male and female proportions do not significantly affect the effectiveness of postings, so it is appropriate to ensure that both the male and female proportions do not significantly affect the primitive predictions. be. Based on the above, in the primitive predicted value derivation model, when the target gender is "no gender relationship", the coefficients K1 and K2 corresponding to the male ratio score and the female ratio score are smaller than those when the target gender is not. Adjusted to (may be zero).
この他、対象項目値パターンの原始予測値導出モデルについて、例えば、ターゲット年齢層が「19歳以下」の場合は低年齢層割合点数に対応する係数K3がより大きくされ、ターゲット世帯構成が「一人世帯」の場合は一人世帯割合点数に対応する係数K6がより大きくされ、旅行関心必要性が「必要あり」の場合は旅行関心度点数に対応する係数K9がより大きくされ、宅配有無が「宅配あり」の場合は登録者数割合点数に対応する係数K10が大きくされる。 In addition, regarding the primitive predicted value derivation model of the target item value pattern, for example, when the target age group is "19 years old or younger", the coefficient K3 corresponding to the percentage score of the younger age group is made larger, and the target household composition is "one person". In the case of "household", the coefficient K6 corresponding to the percentage score of one person is larger, and in the case of "necessary" for travel interest, the coefficient K9 corresponding to the travel interest score is larger, and the presence or absence of home delivery is "home delivery". In the case of "Yes", the coefficient K10 corresponding to the number of registrants ratio points is increased.
以上が対象丁目エリアと対象項目値パターンとの組み合わせに対応する原始予測値を導出するときの効果度提供部11の処理である。効果度提供部11は、以上の方法で、丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせ毎に原始予測値を導出する。効果度提供部11は、導出した原始予測値のそれぞれを、効果度関連データベース22の適切なフィールドに格納する。
The above is the processing of the
<予測値係数を調整するシーン>
次に、予測値係数を調整するときの情報提供サーバ1の動作について説明する。ここで、効果度関連データベース22の全てのレコードの全ての予測値係数の初期値は「1」である。ここで、効果度提供部11は、予測値係数の調整に先立って事前に、類似エリア判定処理を実行する。類似エリア判定処理は、2つの丁目エリアの組み合わせのそれぞれについて、住民の特性が類似するか否かを判定する処理である。例えば、丁目エリアが10個存在する場合(当然実際の丁目エリアの個数は10個よりも遥かに多い)、類似エリア判定処理において、45通りの2つの丁目エリアの組み合わせのそれぞれについて、住民の特性が類似しているか否かが判定される。
<Scene for adjusting the predicted value coefficient>
Next, the operation of the
類似エリア判定処理において、一の丁目エリアと他の丁目エリアとが類似しているか否かの判定は以下のようにして行われる。すなわち、効果度提供部11は、住民特性データベース28の当該一の丁目エリアに対応するレコードを参照し、住民人口から登録者数割合に至る各項目を数値化した特徴値を要素として有する12次元の特徴ベクトルを生成する。効果度提供部11は同様にして、当該他の丁目エリアの特徴ベクトルを生成する。次いで、効果度提供部11は、当該一の丁目エリアに係る特徴ベクトルと当該他の丁目エリアに係る特徴ベクトルとの類似度を既存の技術により導出し、類似度が閾値以上の場合は、当該一の丁目エリアと当該他の丁目エリアとが類似していると判定し、類似度が閾値を下回る場合は、当該一の丁目エリアと当該他の丁目エリアとが類似していないと判定する。なお、類似しているか否かを判定する方法は、例示した方法に限られず、どのような方法であってもよい。2つの丁目エリアの組み合わせのそれぞれについて類似しているか否かを判定した後、効果度提供部11は、各組合せについて、類似しているか否かを示す情報が記録された類似関係データベース29を生成し、記憶部13に記憶する。図3(D)は類似関係データベース29の内容を模式的に示している。
In the similar area determination process, it is determined as follows whether or not the one chome area and the other chome area are similar. That is, the
さて、図3(A)で示すように、予測値係数は、丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせ毎に存在しており、効果度提供部11は、丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせ毎に予測値係数を調整する。以下、ある丁目エリア(「対象丁目エリア」とする)とある項目値パターン(「対象項目値パターン」とする)との組み合わせについての予測値係数を導出するときの効果度提供部11の処理について詳述する。
By the way, as shown in FIG. 3A, the predicted value coefficient exists for each combination of the chome area and the item value pattern, and the
ポスティング媒体を配布する丁目エリアとして対象丁目エリアを含み、掲載対象についての入力項目値群が対象項目値パターンである単位ポスティングが行われ、配布日から一定期間が経過したとする。この一定期間は、ポスティング媒体が配布された後、コード読取アクションがこれ以上行われないと考えてよいような期間とされる。効果度提供部11は、単体ポスティングが行われた後、ポスティング管理データベース25の対応レコードの配布日情報に基づいて配布日から一定期間が経過したか否かを監視する。そして、効果度提供部11は、一定期間が経過したことを検出すると、ポスティング管理データベース25の対応するレコードを参照し、対象丁目エリアについての配布丁目管理情報(丁目ID、配布部数、コード読取アクション数および成果アクション数)を取得する。ここで取得された配布丁目管理情報は、対象項目値パターンに対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体の対象丁目エリアへの配布に関する情報である。
It is assumed that a certain period has passed from the distribution date after the unit posting is performed in which the target chome area is included as the chome area for distributing the posting medium and the input item value group for the posting target is the target item value pattern. This fixed period is set so that it can be considered that no further code reading action is performed after the posting medium is distributed. The
次いで、効果度提供部11は、配布部数、コード読取アクション数および成果アクション数に基づいて、結果値を導出する。結果値とは、単位ポスティングの実際の成果を「0」〜「100」の数値で表すものであり、効果が高かったほど、換言すれば、コード読取アクション数および成果アクション数が大きかったほど、値が大きい。結果値は、配布部数に対するコード読取アクション数の割合、および、配布部数に対する成果アクション数の割合が加味されて、所定の計算式により導出される。計算式は、出力される結果値と原始予測値とが同じスケール感となるように調整され、また、この調整は、様々な原始予測値と結果値との比較を通して随時、行われる。結果値と原始予測値とが同じスケール感となるとは、原始予測値と結果値とが同等であれば原始予測値により予測される効果と実際の効果とが同等であり、原始予測値に比して結果値が小さければ原始予測値により予測される効果に比して実際の効果が小さく、原始予測値に比して結果値が大きければ原始予測値により予測される効果に比して実際の効果が大きいとみなすることができるように、効果に対する尺度が結果値と原始予測値との間で一致していることを意味する。結果値は、特許請求の範囲の「配布後の住民の反応により想定される効果の度合い」に相当する。
Next, the
対象丁目エリアについての結果値を導出した後、効果度提供部11は、現時点で効果度関連データベース22に登録されている、対象丁目エリアと対象項目値パターンとの組み合わせについての原始予測値および予測値係数(以下「調整前係数」という)を認識し、原始予測値に調整前係数を乗じた値(以下「仮予測値」という)を導出する。次いで、効果度提供部11は、導出した結果値と仮予測値とを比較する。結果値と仮予測値とが同じである場合、効果度提供部11は、調整前係数の値を変更しない。なお、本実施形態では、値が同じ場合に変更しない構成としているが、同等とみなすことができるような差しかない場合にも変更しない構成としてもよい。仮予測値と結果値とが異なる場合、効果度提供部11は、仮予測値と結果値との平均値(仮予測値と結果値との中間の値)を導出する。次いで、効果度提供部11は、原始予測値に乗じたときに平均値となるような係数を導出する。次いで、効果度提供部11は、導出した係数を新たな予測値係数とし、効果度関連データベース22に登録されている調整前係数の値を、導出した係数の値となるよう更新する。
After deriving the result value for the target chome area, the
例えば、原始予測値が「50」、調整前係数が「1.2」だったとする。この場合、仮予測値は「60」である。このとき、結果値が「80」であったとすると、効果度提供部11は、仮予測値と結果値との平均値として「70」を導出し、原始予測値「50」を平均値「70」に至らせる係数「1.4」を導出する。効果度提供部11は、この係数「1.4」を新たな予測値係数とし、調整前予測値の値を「1.4」とする。その後、新たに単位ポスティングが行われたとする。このとき、登録されている原始予測値は「50」であり、登録されている予測値係数は「1.4」であり、仮予測値は「70」である。また、結果値が「80」であったとする。この場合、効果度提供部11は、仮予測値と結果値との平均値として「75」を導出し、原始予測値「50」を平均値「75」に至らせる係数「1.5」を導出し、これを新たな予測値係数とする。
For example, suppose that the primitive predicted value is "50" and the pre-adjustment coefficient is "1.2". In this case, the tentative prediction value is "60". At this time, assuming that the result value is "80", the
以上が対象丁目エリアと対象項目値パターンとの組み合わせについての予測値係数を調整するときの効果度提供部11の処理である。上記では、対象丁目エリアと対象項目値パターンとの組み合わせについての予測値係数を調整する場合を例としたが、効果度提供部11は、ある単位ポスティングについて配布日から一定期間が経過したときに、その単位ポスティングにおいてポスティング媒体が配布された丁目エリアのそれぞれについて予測値係数を調整する。上述したように、効果度提供部11は、広告主から入力項目値群を受け付けると、原始予測値ではなく、原始予測値に予測値係数を乗じた予測効果度を導出し、広告主に提供する。そして、本実施形態では、原始予測値および予測値係数が以上のようにして導出される構成のため、以下の効果を奏する。すなわち、ある丁目エリアのある入力項目値群についての原始予測値は、入力項目値群が示す掲載対象の特性と、丁目エリアの住民の特性との関係性を反映した値であり、この点で精度が高いと言える。このため、予測値係数の初期値は「1」であり、予測値係数が更新されていない状況では予測効果度と原始予測値とは同値であるが、このような状況であっても、精度の高い情報を広告主に提供することができる。
The above is the processing of the
一方で、原始予測値は、実際に行われたポスティングの結果が反映された値ではなく、その点で改善の余地があると言える。そして、本実施形態では、入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体がある丁目エリアに配布されたことがある場合には、その丁目エリアに関しては、原始予測値そのものではなく、配布されたときの住民の反応に基づいて随時調整される予測値係数により調整された予測効果度が広告主に提供される。このため、このような場合には、より精度の高い情報を広告主に提供することが可能である。 On the other hand, the primitive predicted value is not a value that reflects the result of the actual posting, and it can be said that there is room for improvement in that respect. Then, in the present embodiment, when the posting medium in which the posting target corresponding to the input item value group is posted has been distributed to the chome area, the chome area is not the primitive predicted value itself, but the primitive predicted value itself. Advertisers are provided with predictive effectiveness adjusted by a predictive value coefficient that is adjusted from time to time based on the reaction of residents when distributed. Therefore, in such a case, it is possible to provide the advertiser with more accurate information.
なお、ある入力項目値群とある丁目エリアとの組み合わせについて、予測効果度として、当該組み合わせについて直近で導出した結果値(つまり、直近で行われた単位ポスティングの結果に基づく結果値)を提供することも可能である。この場合、広告主に対して予測効果度として提供される値は、原始予測値が加味されていない値となる。しかしながら、この場合、以下の問題がある。すなわち、結果値は、確かに実際に行われた単位ポスティングの結果に基づく値であり、その点で精度が高い情報ではあるものの、何らかの原因で偶発的に異常値(本来、あるべき値に対して非常に高い値や、非常に低い値)となる可能性がある。そして、ある入力項目値群とある丁目エリアとの組み合わせについて、当該組み合わせについて直近で導出した結果値を予測効果度として広告主に提供する構成とした場合、このような異常値を広告主に提供する可能性を排除することができず、その点で問題がある。一方で、本実施形態によれば、国勢調査等に基づいて把握される、住民の特性として客観的に正しい情報を加味して導出された原始予測値が基礎となって、これを実際に行われた単位ポスティングの結果に基づいて調整された係数(予測値係数)により修正し、提供する構成のため、結果値について異常値が発生するような状況となっても、実態から乖離した値が広告主に提供されてしまうことを防止できる。 For the combination of a certain input item value group and a certain chome area, the result value derived most recently for the combination (that is, the result value based on the result of the most recently performed unit posting) is provided as the prediction effectiveness. It is also possible. In this case, the value provided to the advertiser as the prediction effectiveness is a value that does not include the primitive prediction value. However, in this case, there are the following problems. That is, the result value is certainly a value based on the result of the unit posting actually performed, and although the information is highly accurate in that respect, it is accidentally an abnormal value (for a value that should be originally) for some reason. It can be a very high value or a very low value). Then, for a combination of a certain input item value group and a certain chome area, if the result value derived most recently for the combination is provided to the advertiser as the prediction effectiveness, such an abnormal value is provided to the advertiser. There is a problem in that it cannot be ruled out. On the other hand, according to the present embodiment, this is actually performed based on the primitive predicted values derived by adding objectively correct information as the characteristics of the inhabitants, which are grasped based on the national census and the like. Due to the configuration that is corrected by the coefficient (predicted value coefficient) adjusted based on the result of the unit posting, and provided, even if an abnormal value occurs in the result value, the value deviates from the actual situation. It is possible to prevent it from being provided to the advertiser.
また、本実施形態では、効果度提供部11は、新たな予測値係数を導出する際に、原始予測値と結果値との関係だけに基づいて導出するのではなく、「原始予測値に現時点の予測値係数を乗じた値」(その時点の予測効果度に相当する値)と結果値との関係に基づいて、「原始予測値に現時点の予測値係数を乗じた値」が結果値に近づくように、予測値係数を調整する。つまり、効果度提供部11は、予測値係数を、過去に行われた予測値係数の調整を反映しつつ調整する。この構成によれば、結果値が突発的な異常値であった場合に、その異常値が予測値係数に与える悪影響を緩和することができる。
Further, in the present embodiment, when deriving a new predicted value coefficient, the
なお、効果度提供部11が、予測値係数を、過去に行われた予測値係数の調整を反映しつつ調整する方法は、本実施形態で説明した方法に限られない。例えば、以下の方法であってもよい。すなわち、効果度提供部11は、予測値係数を調整する際に、毎回、原始予測値を結果値にするための係数(以下「単純係数」と表現する)を導出する。そして、効果度提供部11は、あるタイミングで予測値係数を調整する際に、そのタイミングの単純係数を導出すると共に、過去に行った調整のそれぞれにおいて導出した単純係数を取得する。なお、過去の単純係数は記憶領域に記憶される。そして、効果度提供部11は、そのタイミングで導出した単純係数と、過去に導出した単純係数のそれぞれとの平均値を導出し、これを新たな予測値係数とする。このような方法でもよい。なお、この方法の場合において、平均値を導出する際に、時間的に古い単純係数ほど重みが小さくなるように重み付けをした加重平均による平均値を導出するようにしてもよい。
The method in which the
また本実施形態では、効果度提供部11は、対象丁目エリアと対象項目値パターンとの組み合わせについての予測値係数を調整したときに、更に以下の処理を実行する。すなわち、効果度提供部11は、類似関係データベースを参照し、対象丁目エリアと類似する丁目エリアを特定する。以下、ここで特定した丁目エリアを「類似丁目エリア」という。類似丁目エリアは1つ以上存在する場合もあれば、1つも存在しないこともある。そして、効果度提供部11は、類似度丁目エリアについても、対象丁目エリアについて導出した「結果値」を用いて、上述した方法で新たな予測値係数の調整を行う。
Further, in the present embodiment, the
つまり効果度提供部11は、ある単位ポスティングの結果に基づいてある丁目エリアの予測値係数を調整した際に、その丁目エリアに住民の特性が類似する丁目エリアについても、その丁目エリアで導出した結果値を用いて予測値係数を導出する。これにより以下の効果を奏する。すなわち、一の丁目エリアと他の丁目エリアとについて住民の特性が類似している場合、共通する項目値パターンに対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布したときの効果は、当該一の丁目エリアと当該他の丁目エリアとで似たものとなることが想定される。つまり、互いの丁目エリアについて結果値が相当に近くなることが想定される。従って、ある丁目エリアについて導出した結果値を利用して、その丁目エリアに類似する丁目エリアの予測値係数を調整することには妥当性がある。
That is, when the
そして、ある丁目エリアについて導出した結果値に基づいてその丁目エリアに類似する丁目エリアについても予測値係数を調整することにより、類似する丁目エリアの予測値係数を実際に行われたポスティングの結果が反映された精度の高いものとすることができる。また、これにより、丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせ毎の予測値係数について、調整が1回も行われなかったり、調整が行われた回数が非常に少なかったり、前回調整が行われてから相当に長期間経過していたりする予測値係数が出現する可能性を低減することができる。 Then, by adjusting the predicted value coefficient for the chome area similar to the chome area based on the result value derived for a certain chome area, the result of posting in which the predicted value coefficient of the similar chome area is actually performed is obtained. The reflected accuracy can be high. In addition, as a result, the predicted value coefficient for each combination of the chome area and the item value pattern has not been adjusted even once, the number of adjustments has been very small, or since the previous adjustment was made. It is possible to reduce the possibility that a predicted value coefficient that has passed for a considerably long period of time appears.
次に、本実施形態に係る情報提供サーバ1の動作例についてフローチャートを用いて説明する。図7は情報提供サーバ1の要部の動作を示すフローチャートである。図7で示すように、情報提供サーバ1の効果度提供部11は、ポスティング媒体に掲載する対象である掲載対象の特性に関する1つ以上の項目についての項目値を入力する掲載対象情報入力ページ15(専用インタフェイス)に入力された項目値の組み合わせである入力項目値群に基づいて、丁目エリア毎に予測効果度(入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を配布したときの効果の度合い)を導出する(ステップSA1)。次いで、効果度提供部11は、予測効果度提供ページ23を表示させることにより、丁目エリア毎の予測効果度を広告主に提供する(ステップSA2)。
Next, an operation example of the
なお、ステップSA1において、効果度提供部11は、入力項目値群に基づいて一の丁目エリアについての予測効果度を導出する際、入力項目値群が示す掲載対象の特性と、当該一の丁目エリアの住民の特性との関係性を反映して、入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を当該一の丁目エリアに配布したときの効果の度合いを示す原始予測値を導出し、過去に入力項目値群に対応する掲載対象が掲載されたポスティング媒体を当該一の丁目エリアに配布したことがある場合には、そのときの住民の反応と予測値とに基づいて、当該一の丁目エリアについての予測効果度を導出する一方、配布したことがない場合には、予測値に基づいて当該一の丁目エリアについての予測効果度を導出する。
In step SA1, when the effect
以上、本発明の一実施形態について説明したが、上記実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the above-described embodiment is merely an example of embodiment of the present invention, whereby the technical scope of the present invention is limitedly interpreted. It should not be done. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from its gist or its main features.
例えば、上記実施形態について、ターゲット年齢層やターゲット世帯構成について、更に細かく指定できるようにしてもよい。一例としてターゲット年齢層について0〜4歳、5〜9歳・・・というように5歳区切りで指定できるようにしてもよく、世帯構成について、四人世帯以上についても明示的に指定できるようにしてもよい。 For example, in the above embodiment, the target age group and the target household composition may be specified in more detail. As an example, the target age group may be specified by 5 years old, such as 0-4 years old, 5-9 years old, etc., and the household composition can be explicitly specified for households with 4 or more people. You may.
また、上記実施形態で説明した掲載対象特性項目はあくまで一例であり、他の項目が含まれるようにしてもよい。例えば、ターゲットとする受領者(或いは受領者の層)の属性に関して、年収や、職業(サラリーマン、フリータ等)、住居(マンション、一軒家等)、所有する乗り物等に関する掲載対象特性項目が含まれるようにしてもよい。また、ターゲットとする受領者(或いは受領者の層)の関心(嗜好)に関して、例えば、マインドフルネス、自己管理/セルフケア、リラクゼーション、美容、病院、子育て、教育、勉強、ビジネス、コミュニティ、音楽、スポーツ、アウトドア、ギャンブル、ファッション、読書、エンターテイメント、芸術、乗り物(属性としての乗り物ではなく関心対象としての乗り物)、インテリア、買い物、住居(属性としての住居ではなく関心対象としての住居)、ペット、セキュリティ/安全治安、料理/グルメ、ガーデニング/DIY、お出かけ、家電製品、不動産、投資/保険、消費者金融等への関心(嗜好)についての掲載対象特性項目が含まれるようにしてもよい。なお、掲載対象特性項目に応じて、住民特性項目が設定され、各住民特性項目の特性値が、住民特性データベース28の各レコードに格納されることになる。例えば、ターゲットとする受領者の年収を掲載対象特性項目とする場合には、住民特性項目として例えば、年収の範囲毎に全世帯数に示す割合が設定される。そして、原始予測値は、年収に係る掲載対象特性項目の項目値と年収に係る住民特性項目の特性値との関係性が加味されて導出される。
In addition, the publication target characteristic items described in the above embodiment are merely examples, and other items may be included. For example, regarding the attributes of the target recipient (or recipient group), the characteristics items to be posted regarding the annual income, occupation (salaryman, part-time jobber, etc.), residence (apartment, house, etc.), owned vehicle, etc. should be included. It may be. Also, regarding the interests (preferences) of the target recipient (or recipient group), for example, mindfulness, self-management / self-care, relaxation, beauty, hospital, parenting, education, study, business, community, music, etc. Sports, Outdoors, Gambling, Fashion, Reading, Entertainment, Arts, Vehicles (Vehicles of Interest, Not Attributes), Interiors, Shopping, Housing (Dwellings of Interest, Not Attribute), Pets, Characteristic items to be posted regarding interests (preferences) in security / safety, cooking / gourmet, gardening / DIY, outings, home appliances, real estate, investment / insurance, consumer finance, etc. may be included. In addition, the resident characteristic item is set according to the publication target characteristic item, and the characteristic value of each resident characteristic item is stored in each record of the resident
また、上記実施形態の各種インタフェイスの内容は説明したものに限られない。例えば掲載対象情報入力ページ15は、当然、掲載対象特性項目や、項目ごとに選択可能な選択肢の態様に応じて内容が変更されるべきものである。また配布地域入力ページは、選択し得る市区町村が一覧表示される構成であったが、地図が表示され、地図上で市区町村を指定する構成としてもよい。また、予測効果度提供ページ23では、予測効果度が高い順に所属丁目エリア情報24が一覧表示される構成であったが、例えば、所定の規則(例えば、50音順、地図上で北に位置する順等)に従って丁目エリアを並べたときの順番に従って所属丁目エリア情報24を一覧表示するようにしてもよい。すなわち、予測効果度をどのようにして広告主に提供するかは、上記実施形態で例示した態様に限られない。また、住民反応状況ページ26は、住民反応状況情報27が一覧表示される構成であったが、例えば、地図上で、各丁目エリアの領域と紐づけて、配布部数、コード読取アクション数および成果アクション数が表示される構成でもよい。
Moreover, the contents of various interfaces of the above-described embodiment are not limited to those described. For example, the content of the publication target
また、上記実施形態では、原始予測値や、予測効果度を0〜100の範囲で値をとる数値としたが、これは説明の簡単のためであり、ポスティングの効果の度合いを把握でき、かつ、異なる丁目エリア同士で値を比較可能なものであればよい。 Further, in the above embodiment, the primitive predicted value and the predicted effectiveness are set to values in the range of 0 to 100, but this is for the sake of simplicity, and the degree of the effect of posting can be grasped. , The values may be comparable between different chome areas.
また、上記実施形態では、成果アクションは、アクセス用コードの読み取りによってアクセスされた広告主ウェブサイトにおいて行われた行動に限定されていた。これは、説明の簡単のためであり、成果アクションは、上記実施形態で例示したものに限られない。例えば、受領者端末4からアクセス用コードの読み取りによって広告主ウェブサイトにアクセスされたときに、受領者端末4を特定する情報を収集し、当該情報をポスティングIDおよび丁目IDと対応付けて記憶しておく。受領者端末4を特定する情報は、例えば、フィンガープリンティング技術により生成した情報でもよく、Cookieを利用した情報でもよく、また、MACアドレス等の何らかの固有の情報であってもよい。そして、以後、収集した情報により特定される受領者端末4からアクセスがあって、ポスティングが目標とする成果につながるアクションが行われた場合に、これを成果アクションとして、成果通知情報が情報提供サーバ1に送信される構成としてもよい。また、成果アクションは、オンラインで行われる行動に限られない。例えば、現実世界の店舗における商品(掲載対象)の購入や、店舗への来店等、現実世界における行動が成果アクションに含まれていてもよいことは勿論である。この場合、例えば、アンケートによって、ポスティング媒体に由来する行動かどうかが把握される。
Also, in the above embodiment, the outcome action is limited to the action taken on the advertiser website accessed by reading the access code. This is for the sake of simplicity of explanation, and the outcome action is not limited to that illustrated in the above embodiment. For example, when the advertiser website is accessed by reading the access code from the
また、上記実施形態では、効果度提供部11は、広告主からの要求に応じて予測効果度を提供するのに先立って、事前に丁目エリアと項目値パターンとの組み合わせの全てについて原始予測値を導出していた。この点に関し、効果度提供部11が、予測効果度を導出する際に都度、必要な範囲で原始予測値を導出する構成でもよい。
Further, in the above embodiment, the
また、上記実施形態では、丁目エリアがポスティングを行う対象となる最小の単位エリアであったが、丁目エリア以外のエリアを単位エリアとしてもよい。一例として、行政区画に由来しない独自に規定されたエリアを単位エリアとしてもよく、複数の丁目エリア群を1つの単位エリアとしてもよい。また、上記実施形態において、情報提供サーバ1の機能ブロックが実行するとした処理の全部または一部を情報提供サーバ1と通信可能な外部装置が実行する構成でもよい。この場合、情報提供サーバ1と外部装置とが協働して「情報処理システム」として機能する。外部装置は、例えば、情報提供サーバ1のリクエストに応じて処理を実行するクラウドサーバである。また、各種データベースやデータの具体的な内容は上記実施形態で例示した内容に限られない。
Further, in the above embodiment, the chome area is the smallest unit area for posting, but an area other than the chome area may be used as the unit area. As an example, an area uniquely defined that does not originate from an administrative division may be used as a unit area, or a plurality of chome area groups may be used as one unit area. Further, in the above embodiment, an external device capable of communicating with the
また、上記実施形態では、広告主端末3にはブラウザが搭載され、広告主端末3は、ブラウザの機能により情報提供サーバ1にアクセスしていた。この点に関し、広告主端末3に専用のアプリケーションが事前にインストールされ、この専用のアプリケーションの機能により、情報提供サーバ1へのアクセスや、情報提供サーバ1が提供するサービスの利用(実施形態で例示した各種ウェブページに相当する画面の表示を含む)が行われる構成でもよい。
Further, in the above embodiment, the
1 情報提供サーバ(情報提供システム)
11 効果度提供部
12 住民反応管理部
1 Information providing server (information providing system)
11
Claims (10)
前記効果度提供部は、
前記入力項目値群に基づいて一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する際、
前記入力項目値群が示す前記掲載対象の特性と、当該一の前記単位エリアの住民の特性との関係性を反映して、前記入力項目値群に対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を当該一の前記単位エリアに配布したときの効果の度合いの予測値を導出し、
過去に前記入力項目値群に対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を当該一の前記単位エリアに配布したことがある場合には、そのときの住民の反応と前記予測値とに基づいて、当該一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する一方、配布したことがない場合には、前記予測値に基づいて当該一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する
ことを特徴とする情報提供システム。 Input item values for one or more items related to the characteristics of the object to be posted on the posting medium Based on the input item value group that is a combination of the item values input to the dedicated interface, the posting medium is displayed. For each unit area that is the unit of the distribution range, the degree of effect when the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted is distributed, and the degree of effect for each unit area is derived. Equipped with an effectiveness provider that provides information about
The effect providing unit
When deriving the degree of effect for one unit area based on the input item value group,
The posting on which the posting target corresponding to the input item value group is posted, reflecting the relationship between the characteristics of the posting target indicated by the input item value group and the characteristics of the inhabitants of the unit area. Derivation of the predicted value of the degree of effect when the medium is distributed to the unit area of the one,
If the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted has been distributed to the one unit area in the past, it is based on the reaction of the inhabitants at that time and the predicted value. Therefore, while deriving the degree of effect for the one unit area, if it has never been distributed, the degree of effect for the one unit area is derived based on the predicted value. Information provision system.
前記入力項目値群に基づいて一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する際、過去に前記入力項目値群に対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を当該一の前記単位エリアに配布したことがある場合には、そのときの住民の反応により前記予測値を調整することによって、当該一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報提供システム。 The effect providing unit
When deriving the degree of effect for one unit area based on the input item value group, the posting medium on which the publication target corresponding to the input item value group has been posted in the past is used as the unit area. The first aspect of claim 1, wherein the degree of effect on the unit area of the one is derived by adjusting the predicted value according to the reaction of the inhabitants at that time. Information provision system.
前記予測値に係数を乗じて効果の度合いを導出する一方、一の前記単位エリアに一の前記項目値の組み合わせに対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体が配布される度に、配布後の住民の反応に基づいて当該一の前記単位エリアについての当該一の前記項目値の組み合わせに対応する前記予測値に乗じる前記係数を調整し、
前記係数の調整に際し、配布後の住民の反応により想定される効果の度合いに前記予測値が近づくように前記係数を調整する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報提供システム。 The effect providing unit
While deriving the degree of effect by multiplying the predicted value by a coefficient, it is distributed every time the posting medium on which the publication target corresponding to the combination of the item values is distributed in one unit area. Based on the reaction of the inhabitants later, the coefficient to be multiplied by the predicted value corresponding to the combination of the item values of the one for the unit area of the one is adjusted.
The information providing system according to claim 2, wherein when adjusting the coefficient, the coefficient is adjusted so that the predicted value approaches the degree of effect expected by the reaction of the residents after distribution.
一の前記単位エリアへ一の前記項目値の組み合わせに対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を配布したときの住民の反応に基づいて当該一の前記単位エリアについての当該一の前記項目値の組み合わせに対応する前記予測値に乗じる前記係数を調整する際、当該一の前記単位エリアと住民の特性が類似する他の単位エリアについても、当該住民の反応に基づいて当該一の前記項目値の組み合わせに対応する前記予測値に乗じる前記係数を調整する
ことを特徴とする請求項3または4に記載の情報提供システム。 The effect providing unit
The item for the unit area, based on the reaction of the inhabitants when the posting medium on which the posting target is posted corresponding to the combination of the item values is distributed to the unit area. When adjusting the coefficient to be multiplied by the predicted value corresponding to the combination of values, the item of the one is also based on the reaction of the inhabitant for another unit area having similar characteristics to the unit area of the inhabitant. The information providing system according to claim 3 or 4, wherein the coefficient for multiplying the predicted value corresponding to a combination of values is adjusted.
前記コードが端末により読み取られ、前記ウェブページにアクセスがあったときに、前記コードに記録された前記単位エリアの識別情報が前記住民反応管理部に送信され、
前記住民反応管理部は、受信した前記識別情報をカウントすることによって、前記単位エリア毎の住民の反応を管理する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報提供システム。 An optically readable code in which the URL of the web page relating to the posting medium and the identification information of the unit area to which the posting medium is distributed is recorded is posted on the posting medium.
When the code is read by the terminal and the web page is accessed, the identification information of the unit area recorded in the code is transmitted to the resident reaction management unit.
The information providing system according to claim 6, wherein the resident reaction management unit manages the reaction of the resident in each unit area by counting the received identification information.
前記効果度提供部は、
前記住民の特性に関する項目の前記特性値を反映して前記予測値を導出する一方、前記特性値のそれぞれについて、対応関係にある前記項目値に基づいて前記予測値への影響度を調整する
ことを特徴とする請求項1から8の何れか1項に記載の情報提供システム。 The characteristics of the inhabitants of the unit area are represented by characteristic values for one or more items related to the characteristics of the inhabitants, and the items related to the characteristics of the inhabitants correspond to any of the items related to the characteristics to be posted. The relationship between the characteristic value and the item value of both items that are related and correspond to each other affects the effect when the posting medium is distributed.
The effect providing unit
While deriving the predicted value by reflecting the characteristic value of the item related to the characteristic of the inhabitant, the degree of influence on the predicted value is adjusted for each of the characteristic values based on the corresponding item value. The information providing system according to any one of claims 1 to 8, characterized in that.
前記情報提供システムの前記効果度提供部が、前記単位エリア毎の効果の度合いに関する情報を提供する第2ステップとを含み、
前記第1ステップにおいて、前記効果度提供部は、前記入力項目値群に基づいて一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する際、前記入力項目値群が示す掲載対象の特性と、当該一の前記単位エリアの住民の特性との関係性を反映して、前記入力項目値群に対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を当該一の前記単位エリアに配布したときの効果の度合いの予測値を導出し、過去に前記入力項目値群に対応する前記掲載対象が掲載された前記ポスティング媒体を当該一の前記単位エリアに配布したことがある場合には、そのときの住民の反応と前記予測値とに基づいて、当該一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する一方、配布したことがない場合には、前記予測値に基づいて当該一の前記単位エリアについての効果の度合いを導出する
ことを特徴とする情報提供方法。 The effectiveness provider of the information providing system inputs item values for one or more items related to the characteristics of the object to be posted on the posting medium. Input items that are a combination of item values input to the dedicated interface. Based on the value group, the degree of effect when the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted is derived for each unit area that is the unit of the range in which the posting medium is distributed. The first step to do
The effect providing unit of the information providing system includes a second step of providing information on the degree of effect for each unit area.
In the first step, when the effect degree providing unit derives the degree of effect for one unit area based on the input item value group, the characteristic of the publication target indicated by the input item value group and the said Reflecting the relationship with the characteristics of the inhabitants of the unit area, the effect of distributing the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted to the unit area. If the predicted value of the degree is derived and the posting medium on which the posting target corresponding to the input item value group is posted has been distributed to the unit area of the one, the inhabitants at that time Based on the reaction and the predicted value, the degree of effect on the one unit area is derived, and if it has never been distributed, the effect on the one unit area based on the predicted value. An information providing method characterized by deriving the degree of.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020066478A JP2021163347A (en) | 2020-04-02 | 2020-04-02 | Information provision system and information providing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020066478A JP2021163347A (en) | 2020-04-02 | 2020-04-02 | Information provision system and information providing method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021163347A true JP2021163347A (en) | 2021-10-11 |
Family
ID=78003501
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020066478A Pending JP2021163347A (en) | 2020-04-02 | 2020-04-02 | Information provision system and information providing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2021163347A (en) |
-
2020
- 2020-04-02 JP JP2020066478A patent/JP2021163347A/en active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9292606B1 (en) | System and method for creating customized IP zones utilizing predictive modeling | |
US20190362438A1 (en) | System and method for providing a referral network in a social networking environment | |
US8600814B2 (en) | Structured analysis and organization of documents online and related methods | |
US9002753B2 (en) | Method and apparatus for providing a personal value for an individual | |
JP6441817B2 (en) | Start real-time bidding based on expected bidding revenue | |
JP5186569B2 (en) | Social advertising and other informational messages on social networking websites and their advertising models | |
JP5186570B2 (en) | Communicating information about behavior on different domains on social networking websites | |
US7873621B1 (en) | Embedding advertisements based on names | |
US20140114697A1 (en) | System and method for creating insurance virtual affinity groups | |
WO2010065109A1 (en) | Advertising based on influence | |
JPWO2018037592A1 (en) | Feedback type SNS user information transmission ability scoring server | |
Raval et al. | Why is distance important for hospital choice? Separating home bias from transport costs | |
JP2010079435A (en) | Human network utilization system | |
JPWO2008059692A1 (en) | Advertisement information providing method, advertisement information providing system, and advertisement information providing program | |
Song et al. | COVID-19 impacts on non-work travel patterns: A place-based investigation using smartphone mobility data | |
JP2017168008A (en) | Determination device, determination method and determination program | |
Trigg | Using online reviews in social care | |
JP2013149012A (en) | Content distribution server | |
JP2007317001A (en) | Information exchange system and its inserting advertisement selection method | |
Fitzgerald et al. | Consumer responses to for-profit firms exercising religious freedom in the marketplace | |
WO2022269989A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
JP6707020B2 (en) | Extraction device, extraction method, and extraction program | |
JP2021163347A (en) | Information provision system and information providing method | |
Osborne et al. | Evaluation of a website that promotes social connectedness: lessons for equitable e-health promotion | |
JP6795556B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |