JP5153926B1 - 出稿リソース最適化システム、出稿リソース最適化方法、および出稿リソース最適化プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部101と、所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算する、複数媒体を跨った総効果の算定式に対応した最適化関数127を、一定の総リソースを制約条件とし、前記総効果が最大となるよう非線形計画法の所定プログラム110にて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する演算部104とから出稿リソース最適化システム100を構成する。
【選択図】図1
Description
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態の出稿リソース最適化システム100を含むネットワーク構成図である。図1に示す出稿リソース最適化システム100(以下、システム100)は、複数の媒体間における、目的とする効果に即した最適な出稿リソースの配分を可能とするとするコンピュータシステムである。ここでは、出稿物が広告であり、出稿のリソースとして広告主が投入する広告予算を想定した説明を行う。勿論、本実施形態は一例であり、広告を目的としない所定事項の告知、ニュース配信なども出稿と捉えて本発明を適用することができる。
次に、本実施形態の前記システム100が用いるテーブルにおけるデータ構造例について説明する。図2は本実施形態における想定関数テーブル125の構成例を示す図である。前記システム100は、記憶部101において想定関数テーブル125を記憶している。この想定関数テーブル125が格納している想定関数は、テレビ、ラジオ、WEBなど各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数となる。本実施形態では、広告の投入予算Xに応じた効果(例:認知率、広告接触率、WEBサイト訪問数、問い合わせ数など)について示す想定関数f(x)を例としてあげている。本実施形態の例では、想定関数テーブル125の各関数をグラフ化した図3のグラフ125Aで示すように、リソース(投下予算)に応じた認知率が最も高いのはテレビであり、続いてラジオ、WEBとなっている。こうした想定関数f(x)は、広告投入量や効果指標としてのデファクトスタンダードであるGRP (Gross Rating Point)とCM認知率の関係を、媒体毎に一般化して生成したものとなる。
以下、本実施形態における出稿リソース最適化方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する出稿リソース最適化方法に対応する各種動作は、前記システム100がメモリ等に読み出して実行する各種プログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
上述までの実施形態では、複数媒体に出稿した場合のトータルの広告効果が最大になるよう、限りある総予算をどのように配分するか決定する手順を示した。一方、所定の広告効果を達成する為の総予算が最小となる予算配分について決定する状況にも、本実施形態の出稿リソース最適化方法は対応可能である。
101 記憶部
102 メインプログラム
103 メモリ
104 演算部
105 入力部
106 出力部
110 非線形計画法プログラム
125 想定関数テーブル
126 相関値テーブル
Claims (7)
- 複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムであって、
各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部と、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算する、複数媒体を跨った総効果の算定式に対応した最適化関数を、一定の総リソースを制約条件とし、前記総効果が最大となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する演算部と、
を備えることを特徴とする出稿リソース最適化システム。 - 複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムであって、
各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部と、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算して得られる、複数媒体を跨った総効果が、目標値以上であるとの制約条件で、各媒体に配分したリソースの総和を示す関数を、前記リソースの総和が最小となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する演算部と、
を備えることを特徴とする出稿リソース最適化システム。 - 前記記憶部は、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値を、各媒体に配分したリソースの大きさ別に記憶しており、
前記演算部は、相関値を利用する際に、該当媒体に配分するリソースの大きさに応じた相関値を前記記憶部から読み出して用いるものである、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の出稿リソース最適化システム。 - 各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部を備え、複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムが、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算する、複数媒体を跨った総効果の算定式に対応した最適化関数を、一定の総リソースを制約条件とし、前記総効果が最大となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する処理を実行する、
ことを特徴とする出稿リソース最適化方法。 - 各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部を備え、複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムに、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算する、複数媒体を跨った総効果の算定式に対応した最適化関数を、一定の総リソースを制約条件とし、前記総効果が最大となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する処理を実行させる、
ことを特徴とする出稿リソース最適化プログラム。 - 各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部を備え、複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムが、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算して得られる、複数媒体を跨った総効果が、目標値以上であるとの制約条件で、各媒体に配分したリソースの総和を示す関数を、前記リソースの総和が最小となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する処理を実行する、
ことを特徴とする出稿リソース最適化方法。 - 各媒体に関する出稿のリソースとその効果との関係を示す関数と、同出稿物を出稿した媒体間で生じる効果の重複度合いを示す相関値とを記憶した記憶部を備え、複数媒体に跨った出稿に応じて媒体間でのリソース配分を最適化するコンピュータシステムに、
所定リソースを配分した各媒体の前記関数の値の総和から、前記所定リソースに対応した各媒体間の効果の乗算値に該当媒体間の前記相関値を乗じた値の総和を減算して得られる、複数媒体を跨った総効果が、目標値以上であるとの制約条件で、各媒体に配分したリソースの総和を示す関数を、前記リソースの総和が最小となるよう非線形計画法の所定プログラムにて解くことで、各媒体に対するリソースの最適配分を算定する処理を実行させる、
ことを特徴とする出稿リソース最適化プログラム。
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