JP2022144313A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022144313A JP2022144313A JP2021045255A JP2021045255A JP2022144313A JP 2022144313 A JP2022144313 A JP 2022144313A JP 2021045255 A JP2021045255 A JP 2021045255A JP 2021045255 A JP2021045255 A JP 2021045255A JP 2022144313 A JP2022144313 A JP 2022144313A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- people
- advertisement
- action
- contact
- took
- 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.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 50
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 415
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 34
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 155
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、広告に接触した利用者が広告に興味を持ったかを推定する場合を例に挙げて説明する。
例えば、図1に示すように、情報提供装置100は、日常的に、各利用者Uの端末装置10から、各利用者Uに関する各種情報を収集する(ステップS1)。例えば、情報提供装置100は、各利用者Uの利用者登録時に、各利用者Uの属性等に関する利用者情報を取得し、利用者Uを識別するための利用者識別情報を利用者情報と紐づけて記憶する。また、情報提供装置100は、常時又は定期的に、各利用者Uの端末装置10から、利用者識別情報と行動履歴とを収集する。このとき、情報提供装置100は、利用者Uの日常の行動履歴として、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報を収集する。なお、履歴情報のうち、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴には、街中や建物内での移動履歴や、施設への訪問履歴、店舗の入店履歴等が含まれる。すなわち、履歴情報には、位置情報が含まれる。位置情報には、利用者Uの位置と日時に関する情報が含まれる。
次に、「興味」の指標を用いて、「広告接触」や「アクション」を正確に類推する方法について説明する。ここでは、「興味行動」を取った人数に基づいて、「広告接触」した人数や「アクション」を取った人数を推定する方法について説明する。
次に、「広告接触」と「アクション」との因果を、より正確に紐づける方法について説明する。
次に、複数の広告手法の重ね合わせによる効果とその寄与度を測定する方法について説明する。
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100と外部検索装置200とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。また、入力部13は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。なお、入力部13は、利用者Uから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者Uにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
記憶部40は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図4に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、行動情報データベース123と、人数情報データベース124とを有する。
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
行動情報データベース123は、利用者Uの広告接触や興味行動に関する各種情報を記憶する。図7は、行動情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、行動情報データベース123は、「利用者ID」、「広告接触」、「興味行動」、「アクション」といった項目を有する。
人数情報データベース124は、興味行動を取った利用者Uの人数から推定される広告接触やアクションを取った利用者Uの人数に関する各種情報を記憶する。図8は、人数情報データベース124の一例を示す図である。図8に示した例では、人数情報データベース124は、「広告ID」、「興味行動人数」、「第1比率」、「広告接触人数」、「第2比率」、「アクション人数」といった項目を有する。
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、取得部131と、計測部132と、算出部133と、推定部134と、提供部135とを有する。
取得部131は、利用者Uにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部131は、利用者Uが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部110を介して、当該検索クエリを取得する。
計測部132は、個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団(1000人のパネル等)のうち、広告に接触した人数と、広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測する。また、計測部132は、上記の所定の人数の集団のうち、広告に接触した後に所定の行動を取った人数と、所定の行動を取った後に広告の目的とする最終的なアクションを取った人数とを計測する。
算出部133は、個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団(1000人のパネル等)のうち、広告に接触した人数と、広告に接触した後に所定の行動を取った人数とに基づいて、広告との接触から所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出する。なお、算出部133は、新規の利用者と、既存の利用者とが区別される場合、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、第1比率を算出する。
推定部134は、利用者Uと広告との接触や、利用者の広告に対する興味やその度合い、及び広告接触やそれに伴う行動をとった人数等を推定する。本実施形態では、推定部は、広告接触推定部134aと、興味行動推定部134bと、度合推定部134cと、人数推定部134dとを含む。
広告接触推定部134aは、利用者Uの日常の行動履歴から、広告との接触を推定する。例えば、広告接触推定部134aは、利用者Uの日常の行動履歴に含まれる日時と、広告が提示された日時とから、広告と接触した日時を推定する。なお、広告が提示された日時は、広告が提示された期間であってもよい。あるいは、広告接触推定部134aは、利用者Uの日常の行動履歴に含まれる位置情報と、広告の位置情報とから、広告と接触した位置を推定する。
興味行動推定部134bは、広告との接触が推定された際に、利用者Uの状況に関する環境情報から、所定の行動が広告との接触に伴う行動(興味行動)であると推定する。このとき、利用者Uの状況に関する興味行動推定部134bと、所定の行動が広告との接触に伴う行動であると推定することで、利用者Uがその広告に興味を持ったと推定する。すなわち、興味行動推定部134bと、利用者Uがその広告に興味を持ち、広告との接触に伴う行動をとったと推定する。
度合推定部134cは、広告との接触が推定された際に、所定の行動のタイミングから、利用者の広告に対する興味の度合いを推定する。例えば、度合推定部134cは、広告と接触した後の所定の行動の回数から、利用者の広告に対する興味の度合いを推定する。あるいは、度合推定部134cは、広告と接触した時点から所定の行動を取るまでの間隔から、利用者の広告に対する興味の度合いを推定する。また、度合推定部134cは、同一の対象に関する複数の広告との接触が推定された際に、所定の行動のタイミングから、広告ごとに、利用者の広告に対する興味の度合いを推定してもよい。
人数推定部134dは、不特定多数の集団のうち所定の行動を取った人数と、広告との接触から所定の行動を取った人の割合を示す第1比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち広告に接触した人数を推定する。
提供部135は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10や外部検索装置200に対して、上記の推定部134(広告接触推定部134a、興味行動推定部134b、度合推定部134c、人数推定部134d)による推定の結果である推定情報を提供する。例えば、情報提供装置100は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10や外部検索装置200に対して、推定情報として、利用者Uの検索行動が広告への接触に伴う検索行動であると識別できる情報を提供する。すなわち、情報提供装置100は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10や外部検索装置200に対して、利用者Uの検索行動が広告への接触に伴う検索行動である旨を通知する。
次に、図9を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図9は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上記の実施形態において、情報提供装置100及び外部検索装置200が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置10が実行してもよい。例えば、スタンドアローン(Stand-alone)で(端末装置10単体で)処理が完結してもよい。この場合、端末装置10に、上記の実施形態における情報提供装置100及び外部検索装置200の機能が備わっているものとする。また、利用者Uから見れば、情報提供装置100及び外部検索装置200の処理も端末装置10が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置10は、情報提供装置100及び外部検索装置200を備えているともいえる。
また、上記の実施形態においては、広告に接触した利用者Uが検索行動を取るケースについて説明しているが、検索行動は、広告への接触に伴う利用者の行動の一例に過ぎない。すなわち、検索行動に限らず、広告への接触に伴って利用者が取り得る行動であればよい。
また、上記の実施形態において、情報提供装置100は、位置情報に基づいて、利用者Uが広告に接触したことを推定しているが、実際には、位置情報を使用せず、他の情報に基づいて、利用者Uが広告に接触したことを推定してもよい。
上述してきたように、本願に係る情報提供装置100は、個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団のうち、広告に接触した人数と、広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測する計測部132と、計測された広告に接触した人数と所定の行動を取った人数とに基づいて、広告との接触から所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出する算出部133と、不特定多数の集団のうち所定の行動を取った人数と第1比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち広告に接触した人数を推定する人数推定部134dと、を備える。
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図10は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 行動情報データベース
124 人数情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 計測部
133 算出部
134 推定部
134a 広告接触推定部
134b 興味行動推定部
134c 度合推定部
134d 人数推定部
135 提供部
Claims (11)
- 個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団のうち、広告に接触した人数と、前記広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測する計測部と、
計測された前記広告に接触した人数と前記所定の行動を取った人数とに基づいて、前記広告との接触から前記所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出する算出部と、
不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第1比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち前記広告に接触した人数を推定する人数推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、前記広告に接触した後に前記所定の行動を取った人数と、前記所定の行動を取った後に前記広告の目的とする最終的なアクションを取った人数とを計測し、
前記算出部は、計測された前記所定の行動を取った人数と前記アクションを取った人数とに基づいて、前記所定の行動から前記アクションを取った人の割合を示す第2比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第2比率に基づいて、不特定多数の集団のうち前記アクションを取った人数を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、前記広告に接触した後に前記所定の行動を取った人数と、前記所定の行動を取った後に前記アクションを取らなかった人数とを計測し、
前記算出部は、計測された前記所定の行動を取った人数と前記アクションを取らなかった人数とに基づいて、前記所定の行動からアクションを取らなかった人の割合を示す第3比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第2比率と前記第3比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち、前記広告との接触から前記アクションを取った人数と、前記広告との接触から前記アクションを取らなかった人数とを推定する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、前記広告に接触せずに前記所定の行動を取った人数と、前記所定の行動を取った後に前記アクションを取った人数とを計測し、
前記算出部は、計測された前記所定の行動を取った人数と前記アクションを取った人数とに基づいて、前記所定の行動からアクションを取った人の割合を示す第4比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第4比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち、前記広告に接触せずに前記アクションを取った人数を推定する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、前記広告に接触せずに前記所定の行動を取った人数と、前記所定の行動を取った後に前記アクションを取らなかった人数とを計測し、
前記算出部は、計測された前記所定の行動を取った人数と前記アクションを取らなかった人数とに基づいて、前記所定の行動からアクションを取らなかった人の割合を示す第5比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第5比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち、前記広告に接触せず前記アクションも取らなかった人数とを推定する
ことを特徴とする請求項2~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち、前記広告との接触から前記アクションを取った人数と、前記広告との接触から前記アクションを取らなかった人数と、前記広告に接触せずに前記アクションを取った人数と、前記広告に接触せず前記アクションも取らなかった人数とを推定する
ことを特徴とする請求項2~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、新規の利用者の人数と、既存の利用者の人数とを計測する
ことを特徴とする請求項2~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、前記広告に接触した人数と、前記広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測し、
前記算出部は、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、計測された前記広告に接触した人数と前記所定の行動を取った人数とに基づいて、前記広告との接触から前記所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、前記所定の行動を取った人数と前記第1比率とに基づいて、前記広告に接触した人数を推定する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記計測部は、前記所定の人数の集団のうち、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、前記広告に接触した後に前記所定の行動を取った人数と、前記所定の行動を取った後に前記広告の目的とする最終的なアクションを取った人数とを計測し、
前記算出部は、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、計測された前記所定の行動を取った人数と前記アクションを取った人数とに基づいて、前記所定の行動から前記アクションを取った人の割合を示す第2比率を算出し、
前記人数推定部は、不特定多数の集団のうち、新規の利用者と、既存の利用者とのそれぞれについて、前記所定の行動を取った人数と前記第2比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち前記アクションを取った人数を推定する
ことを特徴とする請求項7又は8に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団のうち、広告に接触した人数と、前記広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測する計測工程と、
計測された前記広告に接触した人数と前記所定の行動を取った人数とに基づいて、前記広告との接触から前記所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出する算出工程と、
不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第1比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち前記広告に接触した人数を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 個々の利用者を特定可能な所定の人数の集団のうち、広告に接触した人数と、前記広告に接触した後に所定の行動を取った人数とを計測する計測手順と、
計測された前記広告に接触した人数と前記所定の行動を取った人数とに基づいて、前記広告との接触から前記所定の行動を取った人の割合を示す第1比率を算出する算出手順と、
不特定多数の集団のうち前記所定の行動を取った人数と前記第1比率とに基づいて、不特定多数の集団のうち前記広告に接触した人数を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021045255A JP7475300B2 (ja) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021045255A JP7475300B2 (ja) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022144313A true JP2022144313A (ja) | 2022-10-03 |
JP7475300B2 JP7475300B2 (ja) | 2024-04-26 |
Family
ID=83454860
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021045255A Active JP7475300B2 (ja) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7475300B2 (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003044414A (ja) * | 2001-07-30 | 2003-02-14 | Toshiba Tec Corp | 電子広告サーバシステム |
JP2010140287A (ja) * | 2008-12-12 | 2010-06-24 | Nomura Research Institute Ltd | 購買行動分析装置、方法及びコンピュータプログラム |
JP2010262633A (ja) * | 2009-04-09 | 2010-11-18 | Video Research:Kk | 広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法 |
JP2014164620A (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-08 | Sharp Corp | 広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラム |
JP2020046991A (ja) * | 2018-09-19 | 2020-03-26 | Zホールディングス株式会社 | 評価装置、評価方法及び評価プログラム |
-
2021
- 2021-03-18 JP JP2021045255A patent/JP7475300B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003044414A (ja) * | 2001-07-30 | 2003-02-14 | Toshiba Tec Corp | 電子広告サーバシステム |
JP2010140287A (ja) * | 2008-12-12 | 2010-06-24 | Nomura Research Institute Ltd | 購買行動分析装置、方法及びコンピュータプログラム |
JP2010262633A (ja) * | 2009-04-09 | 2010-11-18 | Video Research:Kk | 広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法 |
JP2014164620A (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-08 | Sharp Corp | 広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラム |
JP2020046991A (ja) * | 2018-09-19 | 2020-03-26 | Zホールディングス株式会社 | 評価装置、評価方法及び評価プログラム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
山崎 亜希子: "移動端末間マルチホップ通信を用いた広告配信モデルの提案", 情報処理学会研究報告, vol. 2006, no. 14, JPN6023007705, 16 February 2006 (2006-02-16), JP, pages 115 - 120, ISSN: 0005000950 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7475300B2 (ja) | 2024-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2022057999A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7234430B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7459027B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7419303B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023028549A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7475300B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7353317B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7280421B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7317901B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7145997B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7337123B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7459026B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7145247B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7191136B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7390092B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7159373B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7300541B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7133597B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7212665B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7027503B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7168640B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023043778A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023028857A (ja) | 情報処理システム | |
JP2023013469A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023170207A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220315 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230210 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230228 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230428 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230808 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230920 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20231026 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20231128 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240216 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20240226 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240319 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240416 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7475300 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |