JP2024076765A - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents
情報処理装置、及び情報処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2024076765A JP2024076765A JP2022188486A JP2022188486A JP2024076765A JP 2024076765 A JP2024076765 A JP 2024076765A JP 2022188486 A JP2022188486 A JP 2022188486A JP 2022188486 A JP2022188486 A JP 2022188486A JP 2024076765 A JP2024076765 A JP 2024076765A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- survey
- ratio
- target
- unit
- information processing
- 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 68
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 54
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、具体的には、対象メディアへの接触度合いとして、ターゲットの接触度合いと、ターゲットに限定しない接触度合いとを把握するための情報処理装置、及び情報処理方法を提供することを目的とする。
上記の構成によれば、指定された心理学的属性に該当する該当者をターゲットとし、対象メディアについて、当該ターゲットの接触度合いが、当該ターゲットに限定しない接触度合いに対して、どれだけ相違(逸脱)しているかを把握することができる。
上記の構成によれば、複数の単位期間のそれぞれについて算出された第1割合及び第2割合に基づいて、上記の指標値を適切に導出することができる。
上記の構成によれば、複数の放送メディアのそれぞれについて算出された第1割合及び第2割合に基づいて、上記の指標値を適切に導出することができる。
上記の構成によれば、それぞれの属性について、その属性に該当する該当者(ターゲット)の割合である第3割合、及び上記の指標値を得ることができる。
上記の構成によれば、属性毎に得られた第3割合と指標値に基づき、第3割合と指標値との対応関係(詳しくは、相関関係)を特定することができる。
上記の構成によれば、第3割合と指標値との対応関係を利用して、入力情報から特定された第3割合に応じた指標値を推算することができる。
上記の方法によれば、対象メディアへの接触度合いについて、ターゲットの接触度合いが、ターゲットに限定しない一般的な接触度合いに対してどれだけ相違(逸脱)しているかを、指標値によって把握することができる。
本明細書において、「装置」は、単独で特定の機能を発揮する一つの装置に限られず、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置の組み合わせを含むものである。
本明細書において、「人(ヒト)」及び「者」は、主として個人のことであるが、世帯等のグループ、企業等の法人、法人以外の団体等も「人(ヒト)」及び「者」に含まれることとする。
本明細書において、「メディア」は、情報伝達媒体を意味し、特に、広告媒体を意味する。メディアには、放送メディア、出版メディア、交通機関用メディア、及びインターネットメディア等が含まれる。
放送メディアには、テレビ放送及びラジオ放送が含まれ、より詳しくは、地上波放送、ケーブル放送(有線放送)、BS放送及び衛星放送等が該当する。
出版メディアには、新聞、雑誌、フリーマガジン、会員誌及びその他の出版物が該当し、また、電子書籍も出版メディアに含まれる。
交通機関用メディアには、電車やバスの中吊り広告、車内ディスプレイに表示される広告、電車等の車両の車体に掲載されるラッピング広告、並びに、駅構内等に設置されるポスター及びデジタルサイネージ等が該当する。
インターネットメディアには、Webサイト、Web広告、及び、動画コンテンツやオンラインゲームのようなWeb配信コンテンツ等が該当する。また、Webサイトには、電子商取引(EC)サイト、検索サイト、動画投稿サイト、及び、ソーシャルネットワークサービス(SNS)のWebサイトが含まれる。また、インターネットメディアには、インターネットテレビ及びIPサイマルラジオが含まれる。
なお、上述した種類以外にも、情報伝達媒体(広告媒体)となり得るものは、本発明の「メディア」に該当し得る。
本明細書において、「メディアに接触する」とは、メディアを通じて送信(配信)される情報を見ること、又は聞くことを意味する。例えば、メディアが放送メディアである場合には、放送メディアにて放送される番組又は広告を視聴又は聴取することが、その放送メディアへの接触に該当する。なお、テレビの視聴には、放送される番組及びCMをリアルタイムで視聴することの他に、番組及びCMを録画等して一定期間内に再生して視聴したり、Web配信されるものを視聴したりする、いわゆるタイムシフト視聴が含まれてもよい。
本明細書において、「放送」とは、メディアを通じた情報送信、具体的には、広告の配信方法のうち、電気通信を用いて公衆に向けて情報(広告)を送信(配信)することを意味する。具体的には、テレビ放送、ラジオ放送、及びインターネットを通じたWEB配信が、「放送」に該当する。
本明細書において、「属性」は、人を特徴付ける事項、具体的には身分、所属、経歴、性質、ステータス、所属、特徴、状況、状態、意識、及び傾向等であり、例えば人を分類する際に用いられる。属性には、人口統計学的属性(デモグラフィック)及び心理学的属性(サイコグラフィック)が含まれる。心理学的属性は、人の心理又は行動の傾向に関する属性である。
本明細書において、「商材」は、市場で流通する商品及びサービス、これらを提供する企業又は自治体、事業、並びに、広告の対象となり得るその他の財及び価値を含む。また、「商品」は、購入対象の商材(金融商品等を含む)であり、有形又は無形を問わない。「サービス」は、利用対象の商材(役務)であり、それ単独で取引対象となり得る。
本実施形態に係る情報処理装置は、後述する調査(本調査)の結果を分析する目的で利用される。具体的に説明すると、本実施形態に係る情報処理装置は、図1に示すように調査会社Cが使用するコンピュータ、詳しくはサーバコンピュータ(以下、サーバ10)によって構成される。サーバ10は、調査の結果を示す調査データを入手し、調査データを用いた分析処理を実行する。また、サーバ10は、図1に示すように、分析処理によって得られる情報、すなわち分析結果の情報をユーザUに対して出力する。
次に、本実施形態に係る調査について、その内容、調査結果、及び、調査結果を分析して得られる情報について説明する。
本実施形態に係る調査(以下、本調査)は、例えば、対象メディアへの接触実態を把握することを目的として実施される。ここで、「対象メディア」は、広告の出稿候補となるメディアのことである。また、本実施形態において、対象メディアには複数の放送メディアが含まれている。つまり、本調査は、複数の放送メディアの各々への接触状況を調査する目的で実施される。
以下では、対象メディアに含まれる複数の放送メディアが、複数のテレビ局によるテレビ放送である場合を想定して説明する。ただし、以降に説明する内容は、複数の放送メディアが、複数のラジオ局によるラジオ放送である場合にも適用可能である。同様に、以降に説明する内容は、対象メディアが放送メディア以外のメディア、具体的には、出版メディア、交通機関用メディア、インターネットメディア、及びそれ以外のメディアを含む場合にも適用可能である。
なお、モニタMの選出方法については、上記の選出方法に限定されず、ランダムに選出する方法である限り、任意の方法を採用することができる。
なお、複数の単位期間は、連続した期間でもよく、例えば、本調査の実施期間を1週間に設定して同期間を1時間単位で区切った場合の、連続する168つの期間を複数の単位期間としてもよい。あるいは、本調査の実施期間の中から抽出条件(例えば、各曜日の同じ時間帯を抽出するという条件)に従って抽出された離散的な(不連続な)期間を複数の単位期間をしてもよい。
デモグラフィック情報に関する質問は、性別、年齢、居住地、出身地、家族形態、職業等の統計学的属性に関する質問である。
サイコグラフィック情報に関する質問は、性格、消費意識、ライフスタイル、特定の商材に対する認知及び関心、特定の広告に対する認知及び評価等に関する質問である。具体的には、日常生活における行動パターン、各種の商材に対する嗜好及び関心の傾向、各種商品の購入の有無及び購入履歴、並びに、各種サービスの利用の有無及び利用履歴等に関する質問である。
なお、アンケートの回収結果を示すデータを送信するタイミング等は、特に限定されず、例えばモニタMが全ての質問を回答した時点で全質問の回答を示すデータを送信してもよい。あるいは、質問を一問回答する度に、一質問分の回答のデータが回答端末12からサーバ10に向けて送信されてもよい。
本調査の実施により、モニタM(詳しくは、アンケート調査において全ての質問に回答したモニタM)の人数に応じた数の調査データを取得することができる。調査データには、図3に示すように、テレビ視聴状況に関する質問、デモグラフィック情報に関する質問、及び、サイコグラフィック情報に関する質問のそれぞれについて、モニタMの回答結果が含まれている。テレビ視聴状況に関する質問の回答結果には、それぞれのテレビ局について、本調査の実施期間中の複数の単位期間の各々におけるテレビ視聴の有無が含まれている。
なお、データフュージョンの具体的な方法については、公知の方法、例えば、特許5638673号、特許6201077号、及び特許第6495532号等に記載された技術が利用可能である。
本調査の調査結果を分析することにより、本調査の実施期間における対象メディアへの接触度合いを求めることができる。具体的には、複数のテレビ局(放送メディア)のそれぞれについて、本調査の実施期間中の複数の単位期間の各々における接触度合い、詳しくは、視聴率を求めることができる。
なお、接触度合いは、視聴率に限定されず、視聴率以外の評価値、例えば、延べ視聴率(グロス・レーティング・ポイント:GRP)、リーチ率、あるいは接触回数別の視聴率、GRP又はリーチ率等を求めてもよい。
モニタ全体の視聴率、及び、ターゲット視聴率は、いずれも、本調査の調査結果を示す調査データを解析することで算出される。
なお、逸脱度の計算手順については、後の項で詳しく説明することとする。
次に、本実施形態に係る情報処理装置(以下、情報処理装置20)の構成例について説明する。情報処理装置20は、調査会社Cが利用するコンピュータ、詳しくは、サーバ10によって構成され、調査データを取得して本調査の調査結果を分析する目的で利用される。なお、情報処理装置20を構成するコンピュータの所在、管理者及び利用者(すなわち、情報処理装置20の操作者)については、特に限定されるものではない。
取得部21は、本調査の調査結果を取得し、具体的には、本調査であるアンケート調査においてすべての質問に回答したモニタMの人数分の調査データを取得する。本実施形態において、調査データは、各モニタMの回答端末12により生成されてサーバ10に向けて送信され、取得部21は、ネットワーク経由で調査データを回答端末12から受信する。
記憶部22は、主としてサーバ10のメモリ10b及びストレージ10dによって構成され、取得部21により取得された調査データを記憶する。記憶部22に記憶された調査データは、データベースとして蓄積される。また、記憶部22は、情報処理装置20がその機能を発揮するのに必要な各種の情報を記憶し、例えば、特定部27によって特定されたターゲット出現率と逸脱度との対応関係(相関関係)を記憶する。
第1算出部23は、記憶部22に記憶されたモニタMの人数分の調査データに基づいて、モニタ全体の視聴率(第1割合)を算出する。より詳しく説明すると、本実施形態では、本調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれており、且つ、対象メディアに複数の放送メディア、具体的には、複数のテレビ局が放送するテレビ放送が含まれている。第1算出部23は、各モニタMの調査データに基づいて、各テレビ局について、各単位期間中におけるテレビ視聴の有無をモニタ毎に特定する。
第2算出部24は、記憶部22に記憶されたモニタMの人数分の調査データに基づいて、ターゲット視聴率(第2割合)を算出する。詳しく説明すると、第2算出部24は、各モニタMの調査データを解析して、各モニタMがターゲットであるか否かを判定する。ここで、ターゲットの属性(ターゲット属性)は、予め指定されており、例えば、本調査の調査結果を分析する前段階でユーザUによって指定されている。そして、第2算出部24は、ターゲット(厳密には、後述の指定ターゲット)であるモニタMの人数を集計し、その集計結果をターゲットの人数として設定する。以下、集計されたターゲットの人数をターゲット全数ともいう。
第3算出部25は、記憶部22に記憶されたモニタMの人数分の調査データに基づいて、ターゲット出現率(第3割合)を算出する。詳しく説明すると、第3算出部25は、第2算出部24と同様の手順により、ターゲット属性に該当するモニタMの人数を集計してターゲット(厳密には、後述の指定ターゲット)の人数、すなわちターゲット全数を求める。そして、第3算出部25は、求めたターゲット全数を全モニタ数で割ることでターゲット出現率を算出する。
導出部26は、指定ターゲットのテレビ視聴率に関する逸脱度(以下、指定ターゲットの逸脱度)を導出する。ここで、指定ターゲットとは、指定されたターゲット属性に該当するモニタM(該当者)のことであり、逸脱度が導出される対象のターゲットである。また、指定ターゲットの逸脱度は、前述したように、放送メディアとしてのテレビについて、指定ターゲットのテレビ視聴率(接触度合い)とモニタ全体のテレビ視聴率(接触度合い)との違いに関する指標値である。
手順1: モニタ全体の視聴率、及び指定ターゲット視聴率は、それぞれ、本調査の実施期間に含まれる複数の単位期間のそれぞれについて、放送メディア毎(テレビ局毎)に算出される。手順1では、モニタ全体の視聴率をr1とし、指定ターゲット視聴率をr2とした場合に、導出部26が、複数の単位期間のそれぞれについて、r1とr2との差の絶対値Δrを放送メディア毎に算出する。
手順2: 手順2では、導出部26が、それぞれの単位期間について放送メディア毎に算出したモニタ全体の視聴率r1を合計して第1合計値Sr1を得る。
手順3: 手順3では、導出部26が、それぞれの単位期間について放送メディア毎に算出した差の絶対値Δrを合計して第2合計値Sr2を得る。
手順4: 手順4では、導出部26が、手順2で得た第1合計値Sr1に対する、手順3で得た第2合計値Sr2の比率を求め、この比率に100を乗じることで、指定ターゲットの逸脱度を導出する。
特定部27は、第3算出部25によりターゲット属性毎に算出されたターゲット出現率と、導出部26によりターゲット属性毎に導出された逸脱度とに基づき、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係、具体的には両値の相関関係を特定する。具体的には、ターゲット出現率及び逸脱度を座標軸とした二次元座標空間に、複数設定されたターゲットの各々について求めたターゲット出現率及び逸脱度の組み合わせをプロットする。そして、特定部27は、座標空間中の複数のプロットに対して公知の回帰分析手法を適用することで、ターゲット出現率と逸脱度との相関関係、詳しくは、ターゲット出現率を説明変数として逸脱度を求める回帰式を特定する(図9参照)。この回帰式は、線形の回帰式であってもよく、あるいは非線形の回帰式であってもよい。
なお、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係を特定する手法は、上述の手法に限定されず、2つの変数間の相関関係を特定できる方法であれば、他の手法(統計解析手法)を用いてもよい。
入力受付部28は、ターゲット出現率に関する入力情報を受け付け、具体的には、例えば、ユーザUによって設定されたターゲット出現率を示す入力情報を受け付ける。入力情報の入力操作は、情報処理装置20を構成するサーバ10の入力装置10eを通じて行われてもよい。あるいは、ユーザUが自分の端末を操作して入力情報を入力してもよい。その場合、入力受付部28は、ユーザUが使用する端末から送られてくる入力情報を、ネットワークを通じて受信することで、当該入力情報を受け付ける。
推算部29は、入力受付部28が受け付けた入力情報と、特定部27によって特定されたターゲット出現率と逸脱度との対応関係とに基づいて、上記の入力情報から特定されるターゲット出現率に応じた逸脱度を推算する。具体的に説明すると、推算部29は、入力情報から特定されたターゲット出現率を、ターゲット出現率と逸脱度との相関関係を近似した回帰式に代入することにより、ターゲット出現率に応じた逸脱度を推算する。以下、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係に基づいて推算される逸脱度を、「簡易的な逸脱度」ともいう。
出力部30は、推算部29により推算された簡易的な逸脱度を、ユーザUに対して出力する。ユーザUは、出力された簡易的な逸脱度を利用することができ、具体的には簡易的な逸脱度を踏まえて、自社の商材に関する広告の出稿先(詳しくは、購入候補とする広告枠)を検討することができる。
なお、出力の手段及び方式については、特に限定されないが、例えば、逸脱度の推算結果をユーザUが利用する端末のディスプレイに表示するためのデータを、当該端末に向けて送信してもよい。あるいは、逸脱度の推算結果が掲載されたレポートを印刷(プリントアウト)してもよく、または、逸脱度の推算結果を示すデータ(電子ファイル)をメール等にて送信してもよい。
次に、本実施形態の情報処理装置20により本調査の調査結果を分析する一連の処理の流れ(以下、調査結果分析フロー)について説明する。調査結果分析フローでは、本発明の情報処理方法が採用されている。すなわち、以下の説明には、本発明の情報処理方法についての説明が含まれており、また、調査結果分析フロー中の各ステップは、本発明の情報処理方法の構成要素に相当する。
なお、以下に説明する調査結果分析フローは、あくまでも一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、ステップの実施順序を入れ替えてもよい。
なお、以下では、説明の便宜上、対象メディアが1つの放送メディア、具体的には、1つのテレビ局Aによるテレビ放送であることとする。また、分析フローの説明では、図8に示す計算例を適宜参照することとする。
分析フローの実行に際して本調査が実施され、本調査では、複数のモニタMが、本調査の実施期間内の行動に基づいてアンケートの各質問に回答する。そして、本調査の終了後、分析フローが開始される。分析フローは、図6に示す流れに従って進行する。
なお、分析フローにて導出された指定ターゲットの逸脱度は、例えばユーザUに通知され、ユーザUは、通知された逸脱度を利用することができる。具体的には、ユーザは、自社の商材に関する広告について出稿予算の配分を検討する際に、逸脱度に応じた予算を、指定ターゲットへの訴求効果が期待される広告枠の購入等に充てることができる。
推算フローは、分析フローが実行された後に実施され、図7に示す流れに従って進行する。具体的に説明すると、推算フローでは、先ず、複数のターゲット(厳密には、指定ターゲット)が設定される(S011)。その後、情報処理装置20を構成するサーバ10が、それぞれのターゲットについて、分析フローと同様の手順にて逸脱度を導出する(S012)。
なお、ユーザUから新たな入力情報を受け付けた場合には、推算フローが再度実施されるが、その場合には、推算フローのうち、ステップS011~S015が省略され、ステップS016以降のステップが実施される。
また、推算フローのうち、ステップS011~S015は、定期的に繰り返し実行され、例えば、本調査が実施される度に実行される。これにより、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係、すなわち前述の回帰式は、定期的に更新され、例えば、最新の調査結果に基づいてアップデートされる。
以上までに本発明の情報処理装置及び情報処理方法について、一例を挙げて説明してきたが、上述の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられ得る。
10a プロセッサ
10b メモリ
10c 通信用インタフェース
10d ストレージ
10e 入力装置
10f 出力装置
12 回答端末
20 情報処理装置
21 取得部
22 記憶部
23 第1算出部
24 第2算出部
25 第3算出部
26 導出部
27 特定部
28 入力受付部
29 推算部
30 出力部
C 調査会社
M モニタ(調査対象者)
U ユーザ
Claims (8)
- 複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、前記複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した前記調査対象者の人数の第1割合を算出する第1算出部と、
前記調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する前記調査対象者である該当者の人数に対する、前記対象メディアに接触した前記該当者の人数の第2割合を算出する第2算出部と、
前記第1割合と前記第2割合とに基づき、前記対象メディアについて、前記該当者の接触度合いと前記複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する導出部と、を備える情報処理装置。 - 前記属性は、心理学的属性を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれている場合、
前記第1算出部は、前記第1割合を前記単位期間毎に算出し、
前記第2算出部は、前記第2割合を前記単位期間毎に算出し、
前記導出部は、前記第1割合と前記第2割合との差の絶対値を前記単位期間毎に算出し、
前記導出部は、前記単位期間毎に算出した前記第1割合を合計して得られる第1合計値に対する、前記単位期間毎に算出した前記絶対値を合計して得られる第2合計値の比率を求め、
前記導出部は、前記比率から前記指標値を導出する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記対象メディアに複数の放送メディアが含まれている場合、
前記第1算出部は、前記第1割合を前記放送メディア毎に算出し、
前記第2算出部は、前記第2割合を前記放送メディア毎に算出し、
前記導出部は、前記放送メディア毎に算出した前記第1割合と、前記放送メディア毎に算出した前記第2割合と、に基づいて前記指標値を導出する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記複数の調査対象者の人数に対する、前記該当者の人数の第3割合を算出する第3算出部をさらに備え、
前記第3算出部は、前記属性を変えて、前記第3割合を前記属性毎に算出し、
前記第2算出部は、前記属性を変えて、前記第2割合を前記属性毎に算出し、
前記導出部は、前記第1割合と前記属性毎の前記第2割合とに基づき、前記指標値を前記属性毎に導出する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記属性毎に算出された前記第3割合と、前記属性毎に導出された前記指標値とに基づき、前記第3割合と前記指標値との対応関係を特定する特定部をさらに備える、請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記第3割合に関する入力情報を受け付ける入力受付部と、
前記入力情報から特定された前記第3割合と、前記対応関係とに基づいて、前記入力情報から特定された前記第3割合に応じた前記指標値を推算する推算部をさらに備える、請求項6に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、前記複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した前記調査対象者の人数の第1割合を算出し、
コンピュータが、前記調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する前記調査対象者である該当者の人数に対する、前記対象メディアに接触した前記該当者の人数の第2割合を算出し、
コンピュータが、前記第1割合と前記第2割合とに基づき、前記対象メディアについて、前記該当者の接触度合いと前記複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する、情報処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022188486A JP7247415B1 (ja) | 2022-11-25 | 2022-11-25 | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022188486A JP7247415B1 (ja) | 2022-11-25 | 2022-11-25 | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7247415B1 JP7247415B1 (ja) | 2023-03-28 |
JP2024076765A true JP2024076765A (ja) | 2024-06-06 |
Family
ID=85724015
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022188486A Active JP7247415B1 (ja) | 2022-11-25 | 2022-11-25 | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7247415B1 (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140282710A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Yume, Inc. | Proxy Channels for Viewing Audiences |
WO2018131576A1 (ja) * | 2017-01-10 | 2018-07-19 | 株式会社電通 | テレビ等の放送媒体における広告枠最適化システム及び広告枠最適化方法 |
JP2022137134A (ja) * | 2019-03-29 | 2022-09-21 | 株式会社ビデオリサーチ | テレビ番組用広告の提供方法 |
JP2022148359A (ja) * | 2021-03-24 | 2022-10-06 | 株式会社ビデオリサーチ | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
JP7168803B1 (ja) * | 2022-03-02 | 2022-11-09 | 株式会社博報堂Dyメディアパートナーズ | 広告枠取引支援システム、広告枠取引支援方法及びコンピュータプログラム |
-
2022
- 2022-11-25 JP JP2022188486A patent/JP7247415B1/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140282710A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Yume, Inc. | Proxy Channels for Viewing Audiences |
WO2018131576A1 (ja) * | 2017-01-10 | 2018-07-19 | 株式会社電通 | テレビ等の放送媒体における広告枠最適化システム及び広告枠最適化方法 |
JP2022137134A (ja) * | 2019-03-29 | 2022-09-21 | 株式会社ビデオリサーチ | テレビ番組用広告の提供方法 |
JP2022148359A (ja) * | 2021-03-24 | 2022-10-06 | 株式会社ビデオリサーチ | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
JP7168803B1 (ja) * | 2022-03-02 | 2022-11-09 | 株式会社博報堂Dyメディアパートナーズ | 広告枠取引支援システム、広告枠取引支援方法及びコンピュータプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7247415B1 (ja) | 2023-03-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Devereux et al. | Consumer engagement on social media: Evidence from small retailers | |
CN108476334B (zh) | 广告投放的跨屏优化 | |
Martínez-Navarro et al. | The value of marketer-generated content on social network sites: media antecedents and behavioral responses | |
US20090292587A1 (en) | Cross-media interactivity metrics | |
US20060168613A1 (en) | Systems and processes for use in media and/or market research | |
US20090043623A1 (en) | Method and system for effective market research | |
JP2014523216A (ja) | 対象となるコンテンツをテレビジョン視聴者に配信する方法および装置 | |
US11068920B2 (en) | Methods, platforms and systems for paying persons for use of their personal intelligence profile data | |
JP6613385B1 (ja) | データ処理装置及びデータ処理方法 | |
JP7186972B2 (ja) | テレビ番組評価システム | |
JP6960069B1 (ja) | 情報処理装置、及び情報処理方法 | |
JP6552761B1 (ja) | データ処理装置、及びデータ処理方法 | |
Ruhrberg et al. | User acceptance of personalized and context-specific online advertising | |
JP6556971B1 (ja) | データ処理装置、及びデータ処理方法 | |
JP7186316B1 (ja) | 推定装置、及び推定方法 | |
JP7247415B1 (ja) | 情報処理装置、及び情報処理方法 | |
JP6951382B2 (ja) | メディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法 | |
JP7320149B1 (ja) | 出稿支援装置、及び出稿支援方法 | |
JP6762483B1 (ja) | Ltvプランニングシステム、ltvプランニング装置、ltvプランニング方法及びプログラム | |
KR20220051937A (ko) | 인플루언서를 활용한 광고 실행 결과의 분석 서비스 제공 방법 | |
JP7329708B1 (ja) | 情報処理装置、及び情報処理方法 | |
JP7185792B1 (ja) | 評価装置、及び評価方法 | |
JP2024116945A (ja) | 情報処理装置、及び情報処理方法 | |
Talukder et al. | Identifying the role of digital marketing in changing consumers’ buying decision | |
Otsuka et al. | Willingness-to-pay for TV Broadcasting Provided through the Internet in Japan: With a Focus on Information Shortage during the Earthquake Disaster |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221130 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20221130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221202 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230207 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230301 |
|
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: 20230314 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230315 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7247415 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |