JP6949555B2 - Information processing equipment, information processing methods, and programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関し、特に、広告の効果を測定する技術に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, information processing method, and relates to a program, and more particularly to a technique for measuring the effects of advertisement.
オフラインのキャンペーン又は広告媒体毎にメールアドレスを割り振り、当該メールアドレス宛にメールをした応募者の数を、キャンペーン又は広告媒体による広告効果の測定に利用する技術が提案されている（特許文献１）。 A technique has been proposed in which an e-mail address is assigned to each offline campaign or advertising medium, and the number of applicants who sent an e-mail to the e-mail address is used to measure the advertising effectiveness of the campaign or advertising medium (Patent Document 1). ..
広告の目的である広告対象にユーザが実際にアクセスすることによって、その広告の目的が達成されたといえる。上記の技術では、キャンペーン又は広告媒体への応募者数を広告効果の測定に反映させることはできるが、応募者数は、キャンペーン又は広告媒体の広告対象に実際にアクセスしたユーザの数と一致するとは限らない。このため、応募者数を取得するだけでは、必ずしも適切に広告効果を測定できるとは言えず、広告効果の測定技術には改良の余地があると考えられる。 It can be said that the purpose of the advertisement is achieved by the user actually accessing the advertisement target which is the purpose of the advertisement. With the above technology, the number of applicants to the campaign or advertising medium can be reflected in the measurement of advertising effectiveness, but if the number of applicants matches the number of users who actually accessed the advertising target of the campaign or advertising medium. Is not always. Therefore, it cannot always be said that the advertising effect can be measured appropriately only by acquiring the number of applicants, and it is considered that there is room for improvement in the advertising effect measuring technology.
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、広告効果の測定の精度を向上させる技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a technique for improving the accuracy of measuring advertising effectiveness.
本発明の第１の態様は、情報処理装置である。この装置は、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する配信日時取得部と、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計数部と、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する効果算出部と、前記指標を出力する効果指標出力部と、を備える。 The first aspect of the present invention is an information processing device. This device has a delivery date / time acquisition unit that acquires the delivery date / time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave, and within the measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is delivered. , A counting unit that counts the number of acquisitions, which is the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content, and an effect calculation unit that calculates an index indicating the effect of the advertisement based on the number of acquisitions. , An effect index output unit that outputs the index.
前記情報処理装置は、前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似する曲線近似部と、近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記計測実行閾時間を設定する計測範囲設定部と、をさらに備えてもよい。 The information processing device has a curve approximation unit that approximates the time variation of the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content with a curve after the advertisement has been delivered, and the approximated curve. A measurement range setting unit for setting the measurement execution threshold time based on the amount of attenuation of the above may be further provided.
前記計数部は、前記サーバにアクセスして前記コンテンツを端末にインストールした前記ユーザの数を計数してもよい。 The counting unit may count the number of users who have accessed the server and installed the content on the terminal.
前記計数部は、前記端末にインストールされたコンテンツが初めて起動されることを契機として、前記ユーザの数を計数してもよい。 The counting unit may count the number of users when the content installed on the terminal is activated for the first time.
前記情報処理装置は、前記端末のユーザそれぞれの属性情報を格納する属性データベースから、前記コンテンツを取得したユーザの属性情報を取得する属性管理部をさらに備えてもよく、前記効果算出部は、前記ユーザに設定された属性毎に前記指標を算出してもよい。 The information processing device may further include an attribute management unit that acquires the attribute information of the user who has acquired the content from the attribute database that stores the attribute information of each user of the terminal, and the effect calculation unit may include the effect calculation unit. The index may be calculated for each attribute set by the user.
前記計数部は、前記ユーザの端末に前記コンテンツがインストールされてから所定期間経過するまでの間に前記コンテンツが起動された回数である利用回数を計数してもよく、前記属性管理部は、前記利用回数を前記ユーザと対応付けてデータベースに格納してもよい。 The counting unit may count the number of times the content is used, which is the number of times the content is activated during the period from the installation of the content on the user's terminal to the elapse of a predetermined period, and the attribute management unit may count the number of uses. The number of uses may be stored in the database in association with the user.
前記効果算出部は、前記計測実行閾時間内における取得数から、計測実行閾時間外における取得数から算出した定常取得数を減じた値である増加数を前記指標として算出してもよい。 The effect calculation unit may calculate an increase number which is a value obtained by subtracting the steady acquisition number calculated from the acquisition number outside the measurement execution threshold time from the acquisition number within the measurement execution threshold time as the index.
前記情報処理装置は、前記広告に要した費用を前記増加数で除することにより、１コンテンツ提供当たりの広告費を算出する広告コスト算出部をさらに備えてもよい。 The information processing device may further include an advertisement cost calculation unit that calculates an advertisement cost per content provision by dividing the cost required for the advertisement by the increase number.
本発明の第２の態様は、情報処理方法である。この方法において、プロセッサが、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得するステップと、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数するステップと、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出するステップと、前記指標を出力するステップと、を実行する。 A second aspect of the present invention is an information processing method. In this method, the processor acquires the delivery date and time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave, and within the measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is delivered. , A step of counting the number of acquisitions, which is the number of users who accessed the server providing the content and acquired the content, a step of calculating an index showing the effect of the advertisement based on the number of acquisitions, and the index. And execute the step to output.
本発明の第３の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する機能と、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する機能と、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する機能と、前記指標を出力する機能と、を実現させる。 A third aspect of the present invention is a program. This program has a function to acquire the delivery date and time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave to the computer, and within the measurement period until the predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is delivered. , A function of counting the number of acquisitions, which is the number of users who accessed the server providing the content and acquired the content, a function of calculating an index showing the effect of the advertisement based on the number of acquisitions, and the index. The function to output and realize.
本発明の第４の態様は、コンテンツの広告の効果を示す指標を算出するための電子データのデータ構造である。このデータ構造は、放送波を用いて前記広告が配信された配信日時と、前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の変遷データと、を含む。 A fourth aspect of the present invention is a data structure of electronic data for calculating an index indicating the effectiveness of advertising the content. This data structure includes the delivery date and time when the advertisement was delivered using the broadcast wave, and the transition data of the number of users who accessed the server providing the content and acquired the content after the advertisement was delivered. ,including.
前記データ構造は、前記ユーザの数の時間変動を近似する曲線と、前記広告の効果を算出するために前記ユーザの数を計数する時間範囲を定める計測実行閾時間と、をさらに含んでもよい。 The data structure may further include a curve that approximates the time variation of the number of users and a measurement execution threshold time that defines a time range for counting the number of users to calculate the effectiveness of the advertisement.
前記データ構造は、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数をさらに含んでもよい。 The data structure is the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content within the measurement period until the predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is delivered. The number may be further included.
本発明によれば、広告効果の測定の精度を向上させることができる。 According to the present invention, the accuracy of measuring the advertising effect can be improved.
＜実施の形態の概要＞
図１は、実施の形態に係る情報処理装置４の概要を説明するための図であり、具体的には広告の配信から広告効果を示す指標を出力するまでの流れを示す概略図である。図１を参照して、実施の形態の概要を説明する。なお、以下において（１）から（９）までの番号を付して説明するが、これらの説明は図１中の（１）から（９）と対応する。
<Outline of the embodiment>
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of the
（１）．広告主Ａは、商品又はサービス、もしくは商品の購入やサービスの提供に際しユーザＵが利用するためのアプリケーション等のコンテンツに関する広告を放送局１に依頼する。具体的には、広告主Ａは広告代理店（不図示）等を介して、放送局１にコンテンツに関する広告の配信を依頼する。説明の便宜上、以下本明細書では、広告主Ａは放送局１に対してスマートフォンアプリ等のコンテンツに関する広告を依頼する場合を例にして説明する。 (1). Advertiser A requests broadcasting station 1 to advertise a product or service, or content such as an application for use by user U when purchasing a product or providing a service. Specifically, the advertiser A requests the broadcasting station 1 to deliver an advertisement related to the content through an advertising agency (not shown) or the like. For convenience of explanation, the present specification will be described below by exemplifying a case where the advertiser A requests the broadcasting station 1 to advertise the content such as a smartphone application.
（２）．放送局１は、テレビ放送局又はラジオ放送局等の放送局であり、放送波を用いてコンテンツの広告を配信する。
（３）．ユーザＵは、例えばユーザＵの自宅等の視聴環境２において、テレビ又はラジオ等の受信装置で放送波を受信することにより、放送局１が配信した広告を視聴する。
(2). Broadcasting station 1 is a broadcasting station such as a television broadcasting station or a radio broadcasting station, and distributes content advertisements using broadcast waves.
(3). The user U views the advertisement delivered by the broadcasting station 1 by receiving the broadcast wave with a receiving device such as a television or a radio in the
（４）．放送局１が配信した広告を視聴したユーザＵは、スマートフォン等のユーザ端末を用いてインターネット等の通信ネットワークＮを介してコンテンツサーバ３にアクセスする。
(4). The user U who has viewed the advertisement delivered by the broadcasting station 1 accesses the
（５）．コンテンツサーバ３は、広告対象となるコンテンツを提供するサーバである。コンテンツサーバ３はユーザ端末からの要求に応じて、コンテンツをコンテンツサーバ３に提供する。ユーザ端末は、コンテンツサーバ３からダウンロードしたコンテンツをインストールする。
(5). The
（６）．情報処理装置４は、広告の効果を測定するための装置である。情報処理装置４は、通信ネットワークＮを介してコンテンツサーバ３からコンテンツの提供に関する情報を取得し、広告情報データベース６に格納する。
（７）．また、情報処理装置４は、通信ネットワークＮを介して放送局１から広告の配信に関する情報を取得し、広告情報データベース６に格納する。
(6). The
(7). Further, the
ここで、「コンテンツの提供に関する情報」とは、広告対象となるコンテンツを取得したユーザ端末を所持するユーザＵを特定するための情報と、そのコンテンツをユーザ端末で起動した日時を特定するための情報とを少なくとも含む情報である。コンテンツサーバ３は、ユーザＵが通信契約を結んでいる通信業者、又はその通信業者に委託された管理者が管理するサーバであり、ユーザ端末のユーザＵそれぞれの属性情報を格納する属性データベース５とアクセスすることができる。このため、コンテンツサーバ３は、情報処理装置４からの要求に応じて、コンテンツの提供に関する情報を情報処理装置４に提供することができる。
Here, the "information regarding the provision of content" is information for identifying the user U who owns the user terminal that has acquired the content to be advertised, and for specifying the date and time when the content was started on the user terminal. Information that includes at least information. The
また、「広告の配信に関する情報」とは、放送局１が配信した広告の種類を特定するための情報と、配信日時を特定するための情報と、配信した地域を特定するための情報とを少なくとも含む情報である。 Further, "information regarding advertisement distribution" includes information for specifying the type of advertisement distributed by broadcasting station 1, information for specifying the distribution date and time, and information for specifying the distribution area. At least the information included.
（８）．情報処理装置４は、コンテンツの提供に関する情報と広告の配信に関する情報とに基づいて、広告配信の効果を示す指標を算出する。より具体的には、情報処理装置４は、広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する。
(8). The
（９）．情報処理装置４は、算出した指標を広告代理店等を介して広告主Ａに提供する。これにより、広告主Ａは、放送局１に依頼して配信させた広告の効果を把握することができる。情報処理装置４は、広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に取得されたコンテンツの数を計数する。このため、情報処理装置４は、時間帯及び配信広告毎に広告の直接的な効果を定量的に測定することができる。結果として、情報処理装置４は、広告効果の測定の精度を向上させることができる。
(9). The
＜情報処理装置４の機能構成＞
続いて、実施の形態に係る情報処理装置４及び広告情報データベース６の機能構成について説明する。
<Functional configuration of
Subsequently, the functional configuration of the
図２は、実施の形態に係る情報処理装置４及び広告情報データベース６の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報処理装置４は、記憶部４０と制御部４１とを備える。制御部４１は、配信日時取得部４１０、曲線近似部４１１、計測範囲設定部４１２、計数部４１３、効果算出部４１４、効果指標出力部４１５、属性管理部４１６、及び広告コスト算出部４１７を備える。また、広告情報データベース６は、配信データベース６０とユーザ情報データベース６１とを備える。
FIG. 2 is a diagram schematically showing a functional configuration of the
記憶部４０は、情報処理装置４のＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、情報処理装置４の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム等を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。
The
制御部４１は、情報処理装置４のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部４０に記憶されたプログラムを実行することによって、配信日時取得部４１０、曲線近似部４１１、計測範囲設定部４１２、計数部４１３、効果算出部４１４、効果指標出力部４１５、属性管理部４１６、及び広告コスト算出部４１７として機能する。
The
配信日時取得部４１０は、広告情報データベース６を参照して、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する。曲線近似部４１１は、広告が配信された後に、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザＵの数の時間変動を曲線で近似する。計測範囲設定部４１２は、近似された曲線の減衰量に基づいて、計測実行閾時間を設定する。
The delivery date /
図３は、実施の形態に係る配信データベース６０のデータ構造を模式的に示す図である。配信データベース６０は、コンテンツの広告の効果を示す指標を算出するための電子データのデータ構造となっており、各広告を一意に特定するための広告識別子を各広告に割り当てて管理している。図３は、広告識別子がＣＩＤＹＹＹＹである広告についての「広告の配信に関する情報」を例示している。
FIG. 3 is a diagram schematically showing a data structure of the
具体的には、配信データベース６０は、広告識別子毎に、配信日時、広告対象コンテンツ、広告を配信した地域を特定するための配信エリア識別子、広告対象コンテンツの取得数の変遷データを格納するファイルの名前、曲線近似部４１１が近似に用いる曲線の種類、計測範囲設定部４１２が計測実行閾時間を設定するために参照する情報、及び広告に要した費用を関連付けて格納している。
Specifically, the
配信日時取得部４１０は、配信データベース６０を参照して配信日時を取得する。同様に、曲線近似部４１１は、配信データベース６０を参照して近似に用いる曲線の種類を特定する。また、計測範囲設定部４１２は、配信データベース６０を参照して計測実行閾時間を設定するために参照する情報を取得する。
The delivery date /
以下、図４を参照して、曲線近似部４１１による曲線近似処理と、計測範囲設定部４１２による閾値設定処理について説明する。 Hereinafter, the curve approximation process by the curve approximation unit 411 and the threshold value setting process by the measurement range setting unit 412 will be described with reference to FIG.
図４は、コンテンツを取得したユーザＵの数の時間変動を示すグラフを模式的に示す図である。図４に示すグラフにおいて、横軸は時刻ｔを表し、縦軸はコンテンツを取得したユーザの数（以下、「取得数」と記載する。）を表す。具体的には、縦軸は、単位時間当たりのコンテンツの取得数を表す。曲線近似部４１１は、配信データベース６０を参照して取得変遷データを格納するファイルを読み出し、図４に示すグラフを作成する。
FIG. 4 is a diagram schematically showing a graph showing the time variation of the number of users U who have acquired the content. In the graph shown in FIG. 4, the horizontal axis represents the time t, and the vertical axis represents the number of users who have acquired the content (hereinafter, referred to as “acquisition number”). Specifically, the vertical axis represents the number of contents acquired per unit time. The curve approximation unit 411 reads the file for storing the acquired transition data with reference to the
図４において、時刻ｂは、広告の配信日時である。図４に示す例では、時刻ｂより以前は、単位時間当たりのコンテンツの取得数の平均はｃである。時刻ｂに広告が配信されたため、その広告を視聴したユーザＵがコンテンツを取得したことにより、取得数がａ＋ｃに増加した。その後、所定の期間Ｄｔｈ経過すると、取得数の平均値は再度ｃに落ち着いた。 In FIG. 4, the time b is the delivery date and time of the advertisement. In the example shown in FIG. 4, before the time b, the average number of acquired contents per unit time is c. Since the advertisement was delivered at time b, the number of acquisitions increased to a + c because the user U who viewed the advertisement acquired the content. After that, when Dth passed for a predetermined period, the average value of the number of acquisitions settled down to c again.
曲線近似部４１１は、時刻ｂ以降の取得数の時間変化を、曲線でフィッティングする。具体的には、曲線近似部４１１は、時刻ｂ以降の取得数の時間変化を、以下の式（１）に示すハーフガウス曲線でフィッティングする。 The curve approximation unit 411 fits the time change of the number of acquisitions after the time b with a curve. Specifically, the curve approximation unit 411 fits the time change of the number of acquisitions after the time b with the half Gauss curve shown in the following equation (1).
式（１）に示す曲線において、ｙは時刻ｂにおいて最大値ａ＋ｃとなり、以後は時間ｔの経過とともに減少する。式（１）において、時刻ｂは配信日時取得部４１０が取得するため既知である。ｃも、時刻ｂより以前における単位時間当たりの取得数は平均であるため、既知である。さらに、ａは、時刻ｂにおける取得数から平均値ｃを減じた値であるため既知である。したがって、式（１）の形を決定するために必要な変数はσのみである。曲線近似部４１１は、式（１）で示す曲線と、時刻ｂ以降における取得数ｙとの誤差が小さくなるようなσを算出することにより、式（１）を決定する。
In the curve shown in the equation (1), y becomes the maximum value a + c at time b, and thereafter decreases with the passage of time t. In the formula (1), the time b is known because it is acquired by the delivery date /
計測範囲設定部４１２は、曲線近似部４１１が決定した曲線の式に基づいて、計測実行閾時間を算出する。σの大きさにもよるが、一般に式（１）で示すハーフガウス曲線は、時刻ｂから３σの時間が経過すると、ｙの値はほぼｃの値を取るといえる。そこで計測範囲設定部４１２は、計測実行閾時間として、３σの値を設定する。図４に示す所定の期間Ｄｔｈは、式（１）におけるσの３倍の長さに対応する。 The measurement range setting unit 412 calculates the measurement execution threshold time based on the curve formula determined by the curve approximation unit 411. Although it depends on the magnitude of σ, it can be said that the value of y generally takes the value of c when the time of 3σ elapses from the time b in the half Gauss curve represented by the equation (1). Therefore, the measurement range setting unit 412 sets a value of 3σ as the measurement execution threshold time. The predetermined period Dth shown in FIG. 4 corresponds to a length three times as long as σ in the equation (1).
計測実行閾時間は、いわば取得数ｙの時間変動における広告の影響範囲の推定値であり、広告の効果を算出するためにユーザＵの数を計数する時間範囲といえる。曲線近似部４１１が決定した曲線の式に基づいて計測範囲設定部４１２が計測実行閾時間を算出することにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。 The measurement execution threshold time is, so to speak, an estimated value of the influence range of the advertisement on the time fluctuation of the acquisition number y, and can be said to be the time range for counting the number of users U in order to calculate the effect of the advertisement. The effect of the advertisement can be measured more accurately by the measurement execution threshold time calculated by the measurement range setting unit 412 based on the curve formula determined by the curve approximation unit 411.
図２の説明に戻る。計数部４１３は、広告が配信された時刻ｂの後、計測範囲設定部４１２が設定した計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザＵの数である総取得数Ｙを計数する。具体的には、計数部４１３は、以下の式（２）で示す計算を実行する。
Returning to the description of FIG. The counting unit 413 accesses the
式（２）における総取得数Ｙは、時刻ｂから時刻ｂ＋３σの間に、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザＵの総数である。効果算出部４１４は、計数部４１３が算出した総取得数Ｙに基づいて、広告の効果を示す指標を算出する。このように、効果算出部４１４は、放送波を用いて配信された広告対象のコンテンツを実際に取得したユーザ数に基づいて広告効果を算出するため、広告の効果を精度よく測定することができる。
The total acquisition number Y in the equation (2) is the total number of users U who accessed the
効果指標出力部４１５は、効果算出部４１４が算出した指標を広告代理店等を介して広告主Ａに提供する。これにより、広告主Ａは、放送局１に依頼して配信させた広告の効果を把握することができる。 The effect index output unit 415 provides the index calculated by the effect calculation unit 414 to the advertiser A via the advertising agency or the like. As a result, the advertiser A can grasp the effect of the advertisement delivered by requesting the broadcasting station 1.
効果算出部４１４は、式（２）に示す計測実行閾時間内における総取得数Ｙから、計測実行閾時間外における取得数から算出した定常取得数を減じた値である増加数Ｉを前記指標として算出する。上述したように、計測実行閾時間外においては、単位時間当たりのコンテンツの取得数はｃである。したがって、計測実行閾時間内における定常取得数Ｃは、式（３）で表される。 The effect calculation unit 414 uses the increase number I, which is a value obtained by subtracting the steady acquisition number calculated from the acquisition number outside the measurement execution threshold time from the total acquisition number Y within the measurement execution threshold time shown in the equation (2), as the index. Calculate as. As described above, outside the measurement execution threshold time, the number of acquired contents per unit time is c. Therefore, the steady-state acquisition number C within the measurement execution threshold time is represented by the equation (3).
以上より、効果算出部４１４は、広告の効果を示す指標として増加数Ｉ＝Ｙ−Ｃを算出する。増加数Ｉは、図４において斜線で示す領域の面積である。このように、効果算出部４１４は、定常的なコンテンツの取得数を排除することにより、広告効果をより精度よく測定することができる。 From the above, the effect calculation unit 414 calculates the increase number I = YC as an index showing the effect of the advertisement. The increase number I is the area of the area indicated by the diagonal line in FIG. In this way, the effect calculation unit 414 can measure the advertising effect more accurately by eliminating the constant number of acquired contents.
次に、計数部４１３によるユーザ数の計数処理についてより詳細に説明する。
計数部４１３は、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツをユーザ端末に実際にインストールしたユーザＵの数を計数する。広告対象のコンテンツがスマートフォン用のアプリケーションのようなデジタルコンテンツの場合、計数部４１３は、実際にインストールしたユーザ数をカウントする。これにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。なお、計数部４１３は、コンテンツをユーザ端末に実際にインストールしたユーザＵの数に替えて、コンテンツの提供者が配布したキャンペーンコードを取得したユーザＵの数を計数するようにしてもよい。
Next, the counting process of the number of users by the counting unit 413 will be described in more detail.
The counting unit 413 counts the number of users U who have accessed the
図５は、実施の形態に係るユーザ情報データベース６１のデータ構造を模式的に示す図である。ユーザ情報データベース６１は、ユーザ端末を所持する各ユーザＵを一意に特定するためのユーザ識別子を、各ユーザＵに割り当てて管理している。
FIG. 5 is a diagram schematically showing a data structure of the
図５は、ユーザ識別子がＵＩＤＸＸＸＸであるユーザＵについての「コンテンツの提供に関する情報」である。ユーザ情報データベース６１は属性管理部４１６によって管理される。属性管理部４１６は、属性データベース５を参照することにより、コンテンツを取得したユーザＵの属性情報を取得して、ユーザ情報データベース６１に格納する。
FIG. 5 is "information regarding the provision of content" for the user U whose user identifier is UIDXXXXXX. The
ユーザ情報データベース６１は、ユーザ識別子毎に、ユーザＵの年代、性別、居住地域、ユーザＵがユーザ端末にインストールしたアプリの情報、及び広告対象のコンテンツであるアプリケーションの起動履歴を関連付けて格納している。
The
図５に示すように、アプリケーションの起動履歴は、ユーザ端末で広告対象のコンテンツが起動された日時が時系列的に並べて格納されている。計数部４１３は、ユーザ情報データベース６１を参照することにより、広告対象のコンテンツを実際にインストールしたユーザ数をカウントすることができる。
As shown in FIG. 5, in the application startup history, the date and time when the content to be advertised is started on the user terminal are stored in chronological order. The counting unit 413 can count the number of users who have actually installed the content to be advertised by referring to the
ここで、アプリケーションの起動履歴のうち最も古い日時は、ユーザＵがユーザ端末に広告対象のコンテンツをインストールした日時である。計数部４１３は、端末にインストールされたコンテンツが初めて起動されることを契機として、ユーザＵの数を計数してもよい。計数部４１３は、コンテンツを実際に起動したユーザ数をカウントすることにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。 Here, the oldest date and time in the application startup history is the date and time when the user U installs the content to be advertised on the user terminal. The counting unit 413 may count the number of users U when the content installed in the terminal is started for the first time. The counting unit 413 can measure the effectiveness of the advertisement more accurately by counting the number of users who actually started the content.
また、計数部４１３は、ユーザ情報データベース６１を参照することにより、ユーザＵに設定された属性毎（例えば、ユーザの年代や性別、居住地域、インストール済みのアプリ毎）に総取得数Ｙを計数してもよい。これにより、効果算出部４１４は、ユーザＵに設定された属性毎に広告の効果を示す指標を算出することができる。
Further, the counting unit 413 counts the total number of acquisitions Y for each attribute set for the user U (for example, for each user's age and gender, residential area, and installed application) by referring to the
例えば、通常テレビコマーシャルは地域によって異なる。このため、計数部４１３が地域毎に総取得数Ｙを計数することにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。また、ユーザＵの属性毎に広告効果を測定できるので、広告のターゲットの修正や広告の演出の修正等に利用することができる。 For example, television commercials usually vary from region to region. Therefore, the effect of the advertisement can be measured more accurately by counting the total number of acquisitions Y for each region by the counting unit 413. Further, since the advertising effect can be measured for each attribute of the user U, it can be used for modifying the target of the advertisement, modifying the production of the advertisement, and the like.
なお、ユーザ端末がＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置取得装置を備えている場合には、属性データベース５に格納されているユーザＵの居住地域に替えて、効果算出部４１４は、位置取得装置に出力結果をユーザ属性として用いてもよい。
When the user terminal is equipped with a position acquisition device such as GPS (Global Positioning System), the effect calculation unit 414 uses the position acquisition device instead of the residential area of the user U stored in the
計数部４１３は、ユーザＵのユーザ端末にコンテンツがインストールされてから所定期間経過するまでの間にコンテンツが起動された回数である利用回数を計数してもよい。属性管理部４１６は、利用回数をユーザＵと対応付けてユーザ情報データベース６１に格納する。計数部４１３が各ユーザＵそれぞれのコンテンツの利用回数を計数することにより、コンテンツの利用頻度という観点から見た顧客の質を測定することができる。
The counting unit 413 may count the number of times the content is used, which is the number of times the content is activated between the time the content is installed on the user terminal of the user U and the elapse of a predetermined period. The
したがって、「所定期間」とは、計数部４１３が顧客の質を判定するために参照する「顧客判定用計数期間」である。所定期間は広告対象のコンテンツの種類等を勘案して実験により定めればよいが、例えば１週間である。計数部４１３は、所定期間におけるユーザＵのアプリ起動回数を計測して、起動回数の多いユーザをアプリの利用頻度の高いユーザとしてユーザ情報データベース６１に格納してもよい。
Therefore, the "predetermined period" is a "customer determination counting period" referred to by the counting unit 413 for determining the quality of the customer. The predetermined period may be determined by an experiment in consideration of the type of content to be advertised, but is, for example, one week. The counting unit 413 may measure the number of times the application is started by the user U in a predetermined period, and store the user who has been started many times in the
以上、コンテンツにアクセスしたユーザＵの数という観点から、広告の効果を測定する場合について説明した。一方、仮にコンテンツにアクセスしたユーザＵの数を増加したとしても、そのために要した費用が高額である場合には費用対効果の観点から効果が高いとは言い難い場合もあり得る。 The case of measuring the effectiveness of the advertisement has been described above from the viewpoint of the number of users U who have accessed the content. On the other hand, even if the number of users U who have accessed the content is increased, it may not be said that the effect is high from the viewpoint of cost effectiveness if the cost required for that purpose is high.
そこで、広告コスト算出部４１７は、ユーザ情報データベース６１を参照して広告に要した費用を取得する。広告コスト算出部４１７は、取得した費用を効果算出部４１４が算出した増加数Ｉで除することにより、１コンテンツ提供当たりの広告費（Cost Per Install；ＣＰＩ）を算出する。効果指標出力部４１５は、広告コスト算出部４１７が算出したＣＰＩを広告主Ａに提供する。これにより、広告主Ａは、コストの観点から広告の効果を把握することができる。
Therefore, the advertisement cost calculation unit 417 refers to the
また、種類の異なる複数の広告が配信された場合、広告コスト算出部４１７は、ＣＰＩが閾値より高い広告のみを効果が高い広告として選択してもよい。効果指標出力部４１５は、広告コスト算出部４１７が選択した広告を広告主に通知してもよい。これにより、広告主は、広告効果の高い広告を定量的な観点でも把握することができる。 Further, when a plurality of advertisements of different types are delivered, the advertisement cost calculation unit 417 may select only the advertisement having a CPI higher than the threshold value as the highly effective advertisement. The effect index output unit 415 may notify the advertiser of the advertisement selected by the advertisement cost calculation unit 417. As a result, the advertiser can grasp the advertisement having a high advertising effect from a quantitative viewpoint.
＜情報処理装置４が実行する情報処理の処理フロー＞
図６は、実施の形態に係る情報処理装置４が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置４が起動したときに開始する。
<Processing flow of information processing executed by the
FIG. 6 is a flowchart for explaining the flow of information processing executed by the
配信日時取得部４１０は、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する（Ｓ２）。曲線近似部４１１は、広告が配信された後に、コンテンツを提供するコンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザＵの数の時間変動を取得する（Ｓ４）。
The delivery date /
曲線近似部４１１は、取得したユーザの数の時間変動を、配信データベース６０を参照して取得した曲線で近似する（Ｓ６）。計測範囲設定部４１２は、曲線近似部４１１が近似した曲線の減衰量に基づいて、計測実行閾時間を設定する（Ｓ８）。 The curve approximation unit 411 approximates the time variation of the acquired number of users with the acquired curve with reference to the distribution database 60 (S6). The measurement range setting unit 412 sets the measurement execution threshold time based on the attenuation amount of the curve approximated by the curve approximation unit 411 (S8).
計数部４１３は、広告が配信された後、計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ３にアクセスしてコンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数して取得する（Ｓ１０）。
The counting unit 413 counts and acquires the number of acquisitions, which is the number of users who have accessed the
効果算出部４１４は、計数部４１３が取得した取得数に基づいて、広告の効果を示す指標を算出する（Ｓ１２）。効果指標出力部４１５は、効果算出部４１４が算出した指標を出力する（Ｓ１４）。 The effect calculation unit 414 calculates an index indicating the effect of the advertisement based on the number of acquisitions acquired by the counting unit 413 (S12). The effect index output unit 415 outputs an index calculated by the effect calculation unit 414 (S14).
効果指標出力部４１５が指標を出力すると、本フローチャートにおける処理は終了する。 When the effect index output unit 415 outputs the index, the process in this flowchart ends.
＜実施の形態に係る情報処理装置４が奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理装置４によれば、広告効果の測定の精度を向上させることができる。特に、情報処理装置４は、放送波を用いて配信された広告対象のコンテンツを実際に取得したユーザ数に基づいて広告効果を算出するため、広告の効果を精度よく測定することができる。
<Effects of the
As described above, according to the
放送波の広告は、配信される時間帯や広告内容によってその効果も大きく異なるが、放送される広告は一時的で形に残らない性質のものであることから、時間帯及び配信広告毎の評価が難しい。実施の形態に係る情報処理装置４は、時間帯及び配信広告毎に放送波広告の効果を算出し、広告同士の評価を定量的に比較することができる。
The effect of broadcast wave advertisements varies greatly depending on the time of delivery and the content of the advertisement, but since the advertisements that are broadcast are temporary and do not remain in shape, evaluation for each time zone and distribution advertisement Is difficult. The
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist thereof. be. For example, the specific embodiment of the distribution / integration of the device is not limited to the above embodiment, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / integrated in any unit. Can be done. Also included in the embodiments of the present invention are new embodiments resulting from any combination of the plurality of embodiments. The effect of the new embodiment produced by the combination has the effect of the original embodiment together.
上記では、曲線近似部４１１が、コンテンツを取得したユーザＵの数の時間変動をハーフガウス曲線で近似する場合について説明した。曲線近似部４１１は、ハーフガウス曲線に替えて、他の曲線で時間変動を近似してもよい。例えば、多項式や、正の領域におけるラプラス分布の確率密度関数等を用いて近似してもよい。 In the above, the case where the curve approximation unit 411 approximates the time variation of the number of users U who have acquired the content with a half Gauss curve has been described. The curve approximation unit 411 may approximate the time variation with another curve instead of the half Gauss curve. For example, it may be approximated by using a polynomial, a probability density function of the Laplace distribution in the positive region, or the like.
上記では、広告対処のコンテンツとしてスマートフォンアプリを例にして主に説明したが、広告対処のコンテンツはスマートフォンアプリに限られず、衣類や電化製品、日用品等の商品であってもよい。この場合、コンテンツサーバ３はオンラインストアを提供するサーバであり、計数部４１３は、広告があった後計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ３にアクセスして商品を発注したユーザＵの数を計数すればよい。
In the above, the smartphone application has been mainly described as the content for dealing with advertisements, but the content for dealing with advertisements is not limited to the smartphone application, and may be products such as clothing, electrical appliances, and daily necessities. In this case, the
また、情報処理装置４は、図示しない位置情報取得部を備えてもよい。位置情報取得部は、ユーザ端末から当該ユーザ端末の存在位置を示す位置情報を取得することができる。効果算出部４１４は、あるユーザＵがコンテンツをダウンロード日時から所定時間内に、ダウンロードしたコンテンツに関連付けられた場所に滞在したかを判定してもよい。これにより、効果算出部４１４は、広告対象のコンテンツに関連付けられた現実の店舗をユーザＵが訪問したかどうかの効果を算出することができる。
Further, the
効果算出部４１４は、ユーザＵがユーザ端末に取得したコンテンツの数から、所定期間内に消去されたコンテンツの数を算出し、広告によるユーザの期待と、実際のコンテンツの評価との乖離を算出してもよい。効果算出部４１４は、ユーザＵがコンテンツをユーザ端末から消去したかどうかを、インストールされたアプリ種別の情報をユーザ端末から定期的に取得することにより実現できる。 The effect calculation unit 414 calculates the number of contents deleted within a predetermined period from the number of contents acquired by the user U on the user terminal, and calculates the difference between the user's expectation by the advertisement and the evaluation of the actual contents. You may. The effect calculation unit 414 can realize whether or not the user U has deleted the content from the user terminal by periodically acquiring the information of the installed application type from the user terminal.
１・・・放送局
２・・・視聴環境
３・・・コンテンツサーバ
４・・・情報処理装置
４０・・・記憶部
４１・・・制御部
４１０・・・配信日時取得部
４１１・・・曲線近似部
４１２・・・計測範囲設定部
４１３・・・計数部
４１４・・・効果算出部
４１５・・・効果指標出力部
４１６・・・属性管理部
４１７・・・広告コスト算出部
５・・・属性データベース
６・・・広告情報データベース
６０・・・配信データベース
６１・・・ユーザ情報データベース
Ｎ・・・通信ネットワーク
1 ...
Claims (9)
前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似する曲線近似部と、
近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計測実行閾時間を設定する計測範囲設定部と、
前記広告が配信された後、前記計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記取得数を計数する計数部と、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する効果算出部と、
前記指標を出力する効果指標出力部と、
を備える情報処理装置。 The delivery date and time acquisition unit that acquires the delivery date and time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave,
After the advertisement is delivered, a curve approximation unit that approximates the time variation of the number of users who access the server providing the content and acquire the content with a curve, and
A measurement range setting unit that sets a measurement execution threshold time for counting the number of acquisitions, which is the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content, based on the approximate attenuation amount of the curve.
After the advertisement is delivered, in the measurement period until elapsed between the measurement execution threshold time, a counting unit for counting the number of acquisition,
An effect calculation unit that calculates an index showing the effect of the advertisement based on the number of acquisitions,
The effect index output unit that outputs the index and
Information processing device equipped with.
請求項１に記載の情報処理装置。 The counting unit counts the number of users who have accessed the server and installed the content on the terminal.
The information processing device according to claim 1.
請求項２に記載の情報処理装置。 The counting unit counts the number of users when the content installed on the terminal is activated for the first time.
The information processing device according to claim 2.
前記効果算出部は、前記ユーザに設定された属性毎に前記指標を算出する、
請求項２又は３に記載の情報処理装置。 It further includes an attribute management unit that acquires the attribute information of the user who acquired the content from the attribute database that stores the attribute information of each user of the terminal.
The effect calculation unit calculates the index for each attribute set for the user.
The information processing device according to claim 2 or 3.
前記属性管理部は、前記利用回数を前記ユーザと対応付けてデータベースに格納する、
請求項４に記載の情報処理装置。 The counting unit counts the number of times the content has been used, which is the number of times the content has been activated during the period from the installation of the content on the user's terminal to the elapse of a predetermined period.
The attribute management unit stores the number of times of use in a database in association with the user.
The information processing device according to claim 4.
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The effect calculation unit calculates an increase number, which is a value obtained by subtracting the steady acquisition number calculated from the acquisition number outside the measurement execution threshold time from the acquisition number within the measurement execution threshold time, as the index.
The information processing device according to any one of claims 1 to 5.
請求項６に記載の情報処理装置。 It further includes an advertisement cost calculation unit that calculates the advertisement cost per content provision by dividing the cost required for the advertisement by the increase number.
The information processing device according to claim 6.
放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得するステップと、
前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似するステップと、
近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計測実行閾時間を設定するステップと、
前記広告が配信された後、前記計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記取得数を計数するステップと、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出するステップと、
前記指標を出力するステップと、
を実行する情報処理方法。 The processor
Steps to get the delivery date and time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave,
After the advertisement is delivered, a step of approximating the time variation of the number of users who access the server providing the content and acquire the content with a curve, and
A step of setting a measurement execution threshold time for counting the number of acquisitions, which is the number of users who have accessed the server providing the content and acquired the content, based on the approximate attenuation amount of the curve.
After the advertisement is delivered, in the measurement period until elapsed between the measurement execution threshold time, the steps of counting the number of acquisition,
A step of calculating an index showing the effectiveness of the advertisement based on the number of acquisitions, and
The step of outputting the index and
Information processing method to execute.
放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する機能と、
前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似する機能と、
近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計測実行閾時間を設定する機能と、
前記広告が配信された後、前記計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記取得数を計数する機能と、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する機能と、
前記指標を出力する機能と、
を実現させるプログラム。 On the computer
A function to acquire the delivery date and time of the advertisement of the content delivered using the broadcast wave, and
A function that approximates the time variation of the number of users who access the server that provides the content and acquire the content with a curve after the advertisement is delivered, and
A function of setting a measurement execution threshold time for counting the number of acquisitions, which is the number of users who have acquired the content by accessing the server that provides the content, based on the approximate attenuation amount of the curve.
After the advertisement is delivered, in the measurement period until elapsed between the measurement execution threshold time, a function of counting the number of acquisition,
A function to calculate an index showing the effectiveness of the advertisement based on the number of acquisitions, and
The function to output the index and
A program that realizes.
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