JP7129672B2 - マーケティング支援システム - Google Patents

Description

本発明は、マーケティング支援システムに関する。

従来テレビでは多くの人にリーチするマス広告が行われてきた。これに対してインターネット上の広告では特定のセグメントに広告を配信するターゲティング広告が行われている。たとえば特許文献１にはユーザセグメントを拡大してターゲティング広告を行うためのシステムが開示されている。

特許５７８４２０５号明細書

テレビ放送においてもターゲティング広告を行いたいというニーズが存在している。その一方で、多くの人にリーチするマス広告についてはテレビ媒体が適している。視聴者がパーチェイスファネルのどの段階にいるかに応じて、ターゲティング広告とマス広告のどちらが適しているかが変わる。

本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、視聴者がパーチェイスファネルのどの段階にいるかを推定する技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、テレビ番組を評価するシステムであって、前記テレビ番組を視聴した視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部と、前記視聴者の属するセグメントを特定するターゲット情報を記憶するターゲット情報記憶部と、前記視聴ログおよび前記ターゲット情報に基づいて、前記テレビ番組を視聴した前記視聴者が所属する前記セグメントである広告セグメントを特定するセグメント特定部と、前記広告セグメントの数に応じて、前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部と、を備えることとする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、視聴者がパーチェイスファネルのどの段階にいるかを推定することができる。

本発明の一実施形態に係るテレビ番組評価システムの全体構成例を示す図である。 受像機４１のハードウェア構成例を示す図である。 受像機４１のソフトウェア構成例を示す図である。 視聴者情報記憶部４３１の構成例を示す図である。 広告記憶部４３２の構成例を示す図である。 広告ログ記憶部４３３の構成例を示す図である。 評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 評価装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。 視聴ログ記憶部１３１の構成例を示す図である。 ターゲット情報記憶部１３２の構成例を示す図である。 パーチェイスファネルを説明する図である。 本実施形態の評価装置１０が実行する処理の流れを示す図である。 ユーザ装置２０に表示される画面例を示す図である。

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるテレビ番組評価システムは、以下のような構成を備える。

［項目１］
マーケティングの支援を行うシステムであって、
受像機において視聴者が視聴した広告を特定する広告ログを取得する広告ログ取得部と、
前記視聴者の行動に係る行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
前記広告ログおよび前記行動履歴に基づいて、前記視聴者が属するパーチェイスファネルの段階を特定するファネル特定部と、
を備えることを特徴とするマーケティング支援システム。
［項目２］
項目１に記載のマーケティング支援システムであって、
前記ファネル特定部は、前記広告ログに基づいて、前記視聴者がある商品またはサービスに係る前記広告を視聴していた場合には、当該商品またはサービスについて少なくとも当該視聴者の認知を獲得したと判定すること、
を特徴とするマーケティング支援システム。
［項目３］
項目２に記載のマーケティング支援システムであって、
前記ファネル特定部は、前記行動履歴に基づいて、前記視聴者が興味関心、比較検討、購入申込の段階に所属するか否かを判定すること、
を特徴とするマーケティング支援システム。
［項目４］
項目１ないし３のいずれか１項に記載のマーケティング支援システムであって、
前記ファネル特定部が特定した前記段階に応じて、前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部をさらに備えること、
を特徴とするマーケティング支援システム。
［項目５］
項目１ないし４のいずれか１項に記載のマーケティング支援システムであって、
前記テレビ番組を視聴した第１の視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部をさらに備え、
前記広告ログ取得部は、前記第１の視聴者が視聴した前記広告に係る前記広告ログを取得し、
前記行動履歴記憶部は、前記第１の視聴者とは異なる第２の視聴者に係る前記行動履歴と、前記第２の視聴者が視聴した前記テレビ番組を特定する視聴情報を記憶し、
前記ファネル特定部は、前記視聴ログおよび前記視聴情報を比較して、前記第１および第２の視聴者の視聴行動の類似度を判定し、前記類似度に応じて前記第１および第２の視聴者を対応づけ、前記第１の視聴者に対応する前記第２の視聴者に係る前記行動履歴に基づいて、前記パーチェイスファネルの前記段階を特定すること、
を特徴とするマーケティング支援システム。

図１は、本発明の一実施形態に係るテレビ番組評価システムの全体構成例を示す図である。本実施形態のテレビ番組評価システムは、テレビ番組の評価を行う評価装置１０を含んで構成される。評価装置１０は、放送局のユーザ装置２０および視聴者宅の受像機４１と通信回線３０を介して互いに通信可能に接続されている。通信回線３０は、たとえば、イーサネット（登録商標）や公衆電話回線網、携帯電話回線網、無線通信網などにより構築される、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）である。

評価装置１０は、たとえば、テレビ番組の視聴率を調査する会社により運営されるコンピュータである。評価装置１０は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、クラウドコンピュータなどにより実現することができる。評価装置１０は、どの視聴者がどのテレビ番組を観たかを記録した視聴ログに基づいて、テレビ番組がターゲティング広告に向いている度合を評価する。なお、現状ではテレビ媒体でターゲティング広告はほとんど行われていないが、アドレッサブル広告やプログラマティックＴＶと呼ばれる手法により、テレビ番組の広告であってもターゲティング広告を表示させる技術が登場している。本実施形態の評価装置１０は、テレビ番組をアドレッサブル広告に対応させるべきか否かの判断基準を提供しようとするものである。

ユーザ装置２０は、テレビ番組を放送している放送局のユーザが操作するコンピュータである。ユーザ装置２０は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレットコンピュータなどである。放送局のユーザは、ユーザ装置２０を操作することにより、評価装置１０が表示したテレビ番組のアドレッサブル広告適合度を閲覧することができる。

受像機４１は、いわゆるテレビジョンであり、テレビ放送の電波（ケーブルテレビなどの電気信号を含む。）を受信し、受信した電波をデコードして、テレビ番組の映像および音声を出力することができる。また、本実施形態の受像機４１は、いわゆるアドレッサブル広告の手法により、テレビ番組中またはテレビ番組の間にアドレッサブル広告を出力することができるものとする。さらに、本実施形態の受像機４１は、通信機能を有しており、通信回線３０を介して他の通信装置と通信を行うことができる。受像機４１は、視聴者が操作する視聴者端末４２とも通信可能であり、視聴者端末４２との間の通信は、たとえば、図１に示すように、通信路３１を介してＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）などのプロトコルにより直接通信を行うようにしてもよいし、視聴者端末４２を通信回線３０に接続して通信回線３０を介して行うようにしてもよい。受像機４１は、視聴者端末４２と通信を行うことにより、現在テレビ番組を視聴している視聴者を特定することができる。

視聴者端末４２は、視聴者が操作するコンピュータであり、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどにより実現することができる。

図２は、受像機４１のハードウェア構成例を示す図である。受像機４１は、ＣＰＵ４０１、メモリ４０２、記憶装置４０３、通信装置４０４、放送受信モジュール４０５、出力装置４０６を備える。記憶装置４０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、たとえばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信装置４０４は、通信を行うための装置であり、たとえばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。受像機４１は通信装置４０４は複数備えてよい。放送受信モジュール４０５は、テレビ放送の電波を受信し、受信した電波から映像および音声をデコードするモジュールである。なお、放送受信モジュール４０５には、一般的なテレビ放送の受信およびデコードに係るハードウェアを用いることができる。出力装置４０６は、データを出力する、ディスプレイおよびスピーカを含む。

図３は、受像機４１のソフトウェア構成例を示す図である。受像機４１は、視聴者特定部４１１、映像音声処理部４１２、アドレッサブル広告表示部４１３、広告特定部４１４、および広告ログ送信部４１５の各機能部と、視聴者情報記憶部４３１、広告記憶部４３２、および広告ログ記憶部４３３の各記憶部とを備えている。なお、上記各機能部は、受像機４１が備えるＣＰＵ４０１が記憶装置４０３に記憶されているプログラムをメモリ４０２に読み出して実行することにより実現され、上記各記憶部は、受像機４１が備えるメモリ４０２および記憶装置４０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

視聴者情報記憶部４３１は、受像機４１が出力するテレビ番組を視聴する視聴者に関する情報（以下、視聴者情報という。）を記憶する。視聴者情報は、視聴者を認証するための情報を含む。図４は、視聴者情報記憶部４３１の構成例を示す図である。図４の例では、視聴者情報には、視聴者を特定するための情報（以下、視聴者ＩＤという。）に対応付けて、視聴者が保持する視聴者端末４２を認証するための認証情報（以下、端末認証情報という。）を含んでいる。端末認証情報は、たとえば、視聴者端末４２に割り当てられている固有ＩＤとすることができる。なお、視聴者端末４２の認証ではなく、視聴者を認証するための、ユーザＩＤとパスワード、視聴者の公開鍵、視聴者の顔画像の特徴量などとすることもできる。

視聴者特定部４１１は、受像機４１が出力するテレビ番組を現在視聴している視聴者を特定する。視聴者特定部４１１は、たとえば、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などのプロトコルに従って受像機４１の近傍に存在している視聴者端末４２と通信を行い、通信できた視聴者端末４２を、視聴者情報記憶部４３１に記憶されている視聴者情報を用いて認証し、認証に成功した場合に、視聴者情報の視聴者ＩＤが示す視聴者が現在視聴していると特定することができる。視聴者特定部４１１は、複数の視聴者端末４２の認証に成功した場合には、複数の視聴者が視聴中であると判定することができる。

映像音声処理部４１２は、放送受信モジュール４０５を制御して、テレビ番組の映像および音声を出力装置４０６から出力する。

広告記憶部４３２は、アドレッサブル広告を出力するための情報（以下、広告情報という。）を記憶する。図５は、広告記憶部４３２の構成例を示す図である。同図に示すように、広告情報には、広告を特定する情報（以下、広告ＩＤという。）に対応付けて、アドレッサブル広告を重畳表示するチャンネル、アドレッサブル広告に置き換える広告枠の開始日時および終了日時、ならびに、アドレッサブル広告として出力される映像および音声を含む動画データを含む。なお、たとえば、放送受信モジュール４０５が受信する放送波や放送データなどに広告枠の開始終了のタイミングを表す信号が含まれているなど、搬送されてくる放送データ中で広告枠を特定することができる場合には、開始日時および終了日時に代えて当該広告枠を示す情報を含めるようにしてもよい。また、動画データに代えて、テキストデータや３Ｄモデルなどの情報を含め、これに基づいて映像や音声を生成するようにしてもよい。

アドレッサブル広告表示部４１３は、アドレッサブル広告を出力する。アドレッサブル広告表示部４１２は、広告記憶部４３２に記憶されている広告情報を参照して、現在出力されているチャンネルにマッチする広告情報が存在している場合に、開始日時から終了日時まで、映像音声処理部４１１が出力している映像および音声に代えて動画データを出力することができる。また、アドレッサブル広告表示部４１３は、広告情報に広告枠を指定する情報が含まれていた場合には、映像音声処理部４１１が出力している映像および音声のストリームにおいて当該広告枠の部分を特定し、特定した部分に動画データを再生することもできる。

広告ログ記憶部４３３は、受像機４１において出力された広告のログ（以下、広告ログという。）を記憶する。図６は、広告ログ記憶部４３３の構成例を示す図である。同図に示すように、広告ログには、出力された広告を示す広告ＩＤと、当該広告を視聴していた視聴者を示す視聴者ＩＤと、当該広告が表示されたチャンネルおよび番組と、当該広告が視聴された日時とが含まれる。複数人の視聴者が視聴していた場合には、視聴者ごとに広告ログが登録される。なお、広告ログ記憶部４３３は、広告ＩＤ、視聴者ＩＤ、チャンネルおよび番組に対応付けて、閲覧された回数を管理するようにしてもよい。

広告特定部４１４は、受像機４１で出力された広告を特定する。広告特定部４１４は、映像音声処理部４１１が出力している映像および音声のストリームから広告枠（チャンネルおよび番組を含む。）を特定し、当該広告枠において出力された広告を特定する。広告の特定は、たとえば、受像機４１が広告ＩＤに対応付けて、映像や音声の特徴量を記憶しておき、映像および音声のストリームから抽出した特徴量と比較することにより実現することができる。また、広告特定部４１４は、たとえば、放送局のサーバコンピュータにアクセスして、その放送局が提供するチャンネルおよび番組における広告枠の開始および終了の日時を取得し、映像音声処理部４１１が出力していたチャンネルと日時とに応じて、表示されていた広告を特定するようにしてもよい。広告特定部４１４はまた、アドレッサブル広告表示部４１３がアドレッサブル広告を出力した場合には、映像および音声のストリームに含まれていた広告ではなく、アドレッサブル広告が出力されたものとして、出力された広告を特定する。広告特定部４１４は、特定した広告を示す広告ＩＤと、視聴者特定部４１１が特定した視聴者を示す視聴者ＩＤと、広告が表示されたチャンネルおよび番組と、広告が視聴された日時（広告が出力された日時）とを含む広告ログを広告ログ記憶部４３３に登録する。

広告ログ送信部４１５は、広告ログ記憶部４３３に記憶されている広告ログを評価装置１０に送信する。広告ログ送信部４１５は、広告ログが広告ログ記憶部４３３に登録される度に広告ログを評価装置１０に送信してもよいし、定期的に新規登録された広告ログを評価装置１０に送信してもよい。また、広告ログ送信部４１５は、広告ログを集計して、どの広告がどの視聴者に何回視聴されたかを示す情報を評価装置１０に送信するようにしてもよい。

図７は、評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。評価装置１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信装置１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、たとえばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信装置１０４は、通信回線３０に接続するための装置であり、たとえばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置１０５は、データを入力する、たとえばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、たとえばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。

図８は、評価装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。同図に示すように、評価装置１０は、類似度判定部１１１、セグメント特定部１１２、評価部１１３、視聴率算出部１１４、番組情報送信部１１５、ファネル特定部１１６、広告ログ取得部１２１、広告頻度算出部１２２、視聴ログ記憶部１３１、ターゲット情報記憶部１３２および広告ログ記憶部１３３を備える。なお、類似度判定部１１１、セグメント特定部１１２、評価部１１３、視聴率算出部１１４、番組情報送信部１１５、ファネル特定部１１６、広告ログ取得部１２１および広告頻度算出部１２２は、評価装置１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、視聴ログ記憶部１３１、ターゲット情報記憶部１３２および広告ログ記憶部１３３は、評価装置１０が備えるメモリ１０２および記憶装置１０３の少なくともいずれかが提供する記憶領域の一部として実現される。

視聴ログ記憶部１３１は、テレビ番組を視聴した視聴者を特定する情報（以下、視聴ログという。）を記憶する。図９は、視聴ログ記憶部１３１の構成例を示す図である。視聴ログ記憶部１３１は、視聴者の属性（視聴者属性）と、視聴ログとを記憶する。視聴者属性には、視聴者ＩＤに対応付けて、視聴者の性別や年代、所得などが含まれる。視聴ログは、視聴率調査のために無作為に抽出されたサンプル世帯にログ記録装置を設置し、このログ記録装置が視聴されたチャンネルを特定するとともに、視聴者が視聴開始時にボタンを押すなどの行為によってどの視聴者が視聴したかを特定することで収集した情報である。視聴ログには、世帯を示す世帯ＩＤと、視聴者ＩＤと、当該世帯において当該視聴者がテレビの視聴を開始した日時と、視聴したチャンネルとが含まれる。視聴ログと番組表とを照合することにより、どの視聴者がどのテレビ番組を視聴したのかを特定することができる。

ターゲット情報記憶部１３２は、視聴者の属するセグメントを特定するための情報（以下、ターゲット情報という。）を記憶する。図１０は、ターゲット情報記憶部１３２の構成例を示す図である。同図に示すように、ターゲット情報記憶部１３２は、ターゲット情報として、デモグラフィック情報、視聴情報および行動履歴を記憶している。これらのターゲット情報は、たとえばアンケート調査やＷｅｂブラウザのクッキーの解析などにより収集することができる。デモグラフィック情報は、視聴者のデモグラフィック属性を含む。デモグラフィック情報には、視聴者ＩＤに対応づけて、性別、年代、所得などの属性が含まれる。視聴情報は、視聴者が視聴したテレビ番組を示す。視聴情報には、視聴者ＩＤに対応付けて、当該視聴者が視聴した番組と視聴を開始した日時とが含まれる。行動履歴は、視聴者の各種の行動に関する情報である。たとえば、視聴者が買物をしたり、雑誌を読んだり、Ｗｅｂサイトを閲覧したりと、オンラインおよびオフラインを問わず、視聴者が取った行動についてのログを行動履歴として記録することができる。なお、行動履歴は、インターネット上での行動（Ｗｅｂブラウザを利用した履歴）のみとしてもよい。行動履歴には、視聴者ＩＤに対応付けて、行動を行った日時と行動内容とが含まれる。

視聴ログの視聴者ＩＤが示す視聴者（すなわち、サンプル世帯を構成する視聴者）と、ターゲット情報の視聴者ＩＤが示す視聴者（たとえば、アンケートを回答した視聴者）とは重ならなくてもよい。類似度判定部１１１は、視聴ログとターゲット情報との対応づけを行う。類似度判定部１１１は、視聴ログに基づいて把握される視聴行動のパターンと、ターゲット情報の視聴情報に基づいて把握される視聴行動のパターンとの類似度を算出し、類似度に応じて対応づけを行うことができる。類似度の判定は、たとえば、同じ日時に同じテレビ番組を視聴していた回数に応じて決定するようにしてもよいし、視聴されたテレビ番組またはそのジャンル、視聴時間、視聴の順番などを比較してもよい。また、たとえば、曜日毎に視聴したテレビ番組あるいはそのジャンルを並べたパターンを比較してもよい。類似度判定部１１１は、求めた類似度に応じて視聴ログとターゲット情報とを対応づけることができる。

セグメント特定部１１２は、テレビ番組に係る視聴者のセグメントを特定する。セグメント特定部１１２は、テレビ番組について、対応する視聴ログを視聴ログ記憶部１３１から読み出し、読み出した視聴ログに対応するターゲット情報（対応づけは上記類似度判定部１１１により行われる。）のデモグラフィック情報に含まれる属性や行動履歴に含まれる行動などにより、セグメントを特定する。なお、デモグラフィック属性や行動履歴に基づいてセグメントを決定する手法については周知の手法を用いるものとして、ここでは説明を省略する。セグメント特定部１１２はまた、各セグメントに含まれる視聴者の数を算出する。セグメント特定部１１２は、たとえば、当該セグメントに属する視聴者ＩＤを含むターゲット情報を選択し、特定したターゲット情報に対応する視聴ログを特定し、特定した視聴ログに含まれる視聴者ＩＤを重複を排除してカウントすることにより、セグメントに含まれる視聴者の数を算出することができる。

ファネル特定部１１６は、視聴者が所属するパーチェイスファネル（以下、単にファネルともいう。）の段階を特定する。図１１はファネルを説明する図である。パーチェイスファネルとは、消費行動の流れをモデル化したものであり、消費者は、ある商品またはサービスについて、「認知」、「興味・関心」、「比較・検討」という段階を経て最終的な「購入・申込」に至ることを示す。本実施形態では、「認知」に至る前の「無関心」の段階を加えた５つの段階でファネルが構成されているものと想定する。

ファネル特定部１１６は、視聴者がこのファネルのどの段階にいるのかを特定する。ファネル特定部１１６は、たとえば、ターゲット情報に含まれている行動履歴に基づいてファネルの段階を特定することもできる。たとえば、ファネル特定部１１６は、視聴者が所定の商品の広告を閲覧していた場合には「認知」があったと判定し、視聴者が所定のＷｅｂページを訪問していた場合には「興味・関心」があったと判定し、視聴者が特定のキーワードを検索した場合には「比較・検討」があったと判定し、視聴者による購買や申込があった場合には「購買・申込」があったと判定することができる。本実施形態では、ファネル特定部１１６は、広告ログに基づいて、当該視聴者が過去に対象商品の広告を視聴した視聴回数をカウントし、視聴回数が所定値以上であれば、当該視聴者が「認知」に属していると推定することができる。これにより、マス広告（の一部、すなわちテレビ放送によるマス広告）による認知の効果を判定することができる。なお、ファネル特定部１１６は、広告ログに含まれている視聴者ＩＤに対応する行動履歴をターゲット情報記憶部１３２から取得するようにしてもよいし、広告ログに含まれている視聴者ＩＤに対応する視聴ログと類似していると判定されたターゲット情報の行動履歴をターゲット情報記憶部１３２から取得するようにしてもよい。すなわち、広告ログに係る第１の視聴者の視聴行動と類似した視聴行動の他の第２の視聴者に関する行動履歴を、第１の視聴者の行動履歴とみなしてファネルの段階を分析することができる。

なお、ファネルの特定は、たとえば、アンケートにより行うこともできる。この場合、ファネル特定部１１６は、アンケートの結果の入力を受け付けて、当該結果からファネルの段階を推定することができる。

また、ファネルの段階（階層）は、上述した４段階（または無関心を入れた５段階）に限らず、他の区切りにより消費活動を表現したパーチェイスファネルであってもよい。また、本実施形態では、パーチェイスファネルのみでなく、購入後の行動を示すファネル（インフルエンスファネル）を含めるようにしてもよい。インフルエンスファネルは、たとえば、「継続」「紹介」「発信」の段階を含むことができる。この場合、ファネル特定部１１６は、たとえば、複数回の購入履歴があった場合には「継続」があったと判定し、視聴者からの紹介者割引のクーポンが利用された場合には「紹介」があったと判定し、ＳＮＳなどにおいて商品に関する情報が発信された場合には「発信」があったと判定することができる。また、ファネル特定部１１６は、一般的な手法を用いて視聴者がファネルのどの段階にいるかを判定すればよい。

ファネル特定部１１６は、ファネルの各段階に所属する視聴者の割合を計算する。ファネル特定部１１６は、たとえば、アンケートを行った視聴者のそれぞれについて、あるいは、行動履歴に含まれる各視聴者ＩＤが示す視聴者について、ファネルのどの段階にいるかを推定し、推定した段階ごとに視聴者の数を集計すればよい。なお、ファネル特定部１１６は、たとえば、視聴者ごとにファネルの特定を行わず、行動履歴に含まれる、訪問したＷｅｂサイト、検索したキーワード、購買した商品などの消費行動がどのファネルの段階に当たるかを特定し、この消費行動ごとに行動履歴のレコードを集計して、ファネルを構成する各段階に所属する視聴者の割合を計算してもよい。

ファネル特定部１１６は、広告対象となる商品（サービスを含む。以下同じ。）ごとにファネルを特定することができる。ファネル特定部１１６は、ある番組において広告対象となる１つ以上の商品の入力を受け付けて、受け付けた商品のそれぞれについてファネルを特定することができる。ファネル特定部１１６は、たとえば、放送局のコンピュータにアクセスして、特定の番組において広告対象となる商品を取得するようにしてもよい。ファネル特定部１１６は、商品ごとのファネルの構成比を計算するようにしてもよいし、全商品についての人数を合計して構成比を計算するようにしてもよい。また、本実施形態では、ファネル特定部１１６は、「購買・申込」の段階を除く、「無関心」、「認知」、「興味・関心」、「比較・検討」の４段階に所属する視聴者数の合計を１００％として、これら４段階の構成比を算出についての構成比を算出するものとする。

評価部１１３は、テレビ番組がターゲティング広告に適合していることを評価する。評価部１１３は、視聴者のセグメントのばらつき度合に応じてターゲティング広告の適合度を決定する。たとえば、小学生も、１０代の女子高生も、３０代の会社員男性も視聴しているような番組の場合、同じ商品が全ての視聴者に訴求することは少なく、小学生、女子高生、会社員男性のそれぞれに異なる商品を訴求した方が広告効果が高いと考えられる。逆に、３０代の女性会社員が主に視聴しているような番組であれば、広告を切り換えることなく従来通りのマス広告による広告効果が高いと考えられる。そこで、評価部１１３は、視聴者のセグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定することができる。セグメントのばらつき度合は、セグメントの数で表してもよいし、セグメント間の関係性の遠さによって表してもよい。セグメント間の関係性の遠さは、たとえば、セグメントを構成する各種属性（本実施形態では、デモグラフィック属性の各属性と、行動履歴に基づいて求められる属性とが該当する。）を軸とした多次元空間における距離として把握することができる。カテゴリ変数となる属性については、ダミー変数に変換したうえで軸とすることができる。たとえば、評価部１１３は、セグメント数が多いほど適合度が高くなるように適合度を決定することができる。また、たとえば、性別と年代を用いたセグメントである場合に、男性を１、女性を０とし、年代について１０代を０、２０代を０．１７、３０代を０．３３、４０代を０．５、５０代を０．６７、６０代を０．８３、７０以上を１として標準化したうえで距離を計算することができる。たとえば、視聴者のセグメントが１０代男性と、４０代女性の２つであったとすると、その距離は、１０代－４０代（０－０．５）の２乗＋男性－女性（１－０）の２乗の平方根で、１．１２と算出することができる。また、視聴者のセグメントが１０代女性と２０代女性であった場合は、１０代－２０代（０－０．１７）の２乗＋女性－女性（０－０）の２乗の平方根で、０．１７と算出することができる。この距離が遠いほど適合度が高くなるように適合度を決定することができる。なお、評価部１１３は、属する視聴者数が少ないセグメントについては考慮しないようにしてもよい。たとえば、評価部１１３は、所定の人数以上のセグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定することができる。

視聴率算出部１１４は、視聴ログに基づいて視聴率を算出する。視聴率算出部１１４は従来の手法を用いて番組の視聴率を算出するものとし、ここでは詳細な説明を省略する。

番組情報送信部１１５は、テレビ番組の視聴率と、当該テレビ番組がターゲティング広告に適合している適合度とを含む情報（以下、番組情報という。）をユーザ装置２０に送信する。ユーザ装置２０では、受信した番組情報を表示し、放送局側では、視聴率に基づいて広告価格を決定するとともに、どのテレビ番組をアドレッサブル広告の対象にするかを決定することができる。

広告ログ取得部１２１は、広告ログを取得する。本実施形態では、広告ログ取得部１２１は、受像機４１から送信される広告ログを受信することで広告ログを取得するものとする。広告ログ取得部１２１は取得した広告ログを広告ログ記憶部１３３に登録する。本実施形態において、広告ログは、図６に示した、受像機４１において収集される広告ログと同様であるが、たとえば、受像機４１を特定する情報を付帯させてもよい。

広告頻度算出部１２２は、視聴者が広告を視聴した頻度を算出する。広告頻度算出部１２２は、広告ログから、広告ＩＤおよび番組の組み合わせについて、視聴者１人あたりに表示された回数（広告ログの数を視聴者数で割った値）を算出することができる。なお、広告頻度算出部１２２は、たとえば、曜日ごとに集計を行ってもよい。また、広告頻度算出部１２２は、視聴者１人あたりではなく、当該番組において広告が表示された絶対数をカウントするようにしてもよい。また、広告頻度算出部１２２は、たとえば、過去一定期間（たとえば、１か月、３ヶ月、６ヶ月、１年など任意の期間を設定することができる。）における広告ログのみを集計対象としてもよい。

評価部１１３は、広告頻度算出部１２２が算出した広告の視聴頻度に応じて適合度を補正する。評価部１１３は、視聴頻度が低いほど適合度を下げるように補正を行う。これにより、番組の視聴者のセグメントにばらつきが大きく、一般的にはアドレッサブル広告の適合度が高い場合であっても、マス広告による認知度の向上が十分でないときには、ターゲティング広告を行うより先にマス広告を行う方が効果的でありうるところ、そのような状況を評価値に反映することができる。また、評価部１１３は、視聴頻度が高いほど適合度を上げるように補正を行う。これにより、番組の視聴者のセグメントにばらつきが小さく、一般的にはマス広告の効果が高い場合であっても、広告の視聴頻度が高く商品が認知されているような場合には、マス広告に飽きや煩わしさを感じることがありうるところ、そのような状況を評価値に反映することができる。

また、評価部１１３は、ファネル特定部１１６が特定したファネルの各段階に所属する視聴者数の構成比に応じて適合度を補正することもできる。評価部１１３は、ファネルの構成比の標準値（通常、購入・申込、比較・検討、興味・関心、認知、無関心の順に数が大きくなる。）と、ファネル特定部１１６が算出した構成比とを比較して、どの階層が標準値よりも少ないかに応じて補正を行うことができる。ファネル特定部１１６は、たとえば、無関心が標準よりも多く、かつ、認知が標準よりも少ない場合には、認知が足りないとして、ターゲティング広告よりもマス広告が妥当するものとして、標準値からの乖離度に応じて、適合度を下げるように補正することができる。また、ファネル特定部１１６は、たとえば、認知が標準よりも多く、「興味・関心」または「比較・検討」が標準よりも少ない場合には、ターゲティング広告が妥当するものとして、標準値からの乖離度に応じて、適合度を上げるように補正することができる。

なお、評価部１１３は、パーチェイスファネルにおいて、広告の最終目的である「購入・申込」の段階に達していた場合（および、その後のインフルエンスファネルの全段階を進むにつれて）、適合度を下げるように補正を行ってもよい。すなわち、ターゲティング広告は、視聴者の購買前の心理状態を購買に向けて動機づけさせるものと位置づけた場合には、購買後については、再度マス広告によりブランド認知度を下げないことが有効であることが起こりうる。このような場合を考慮して、評価部１１３は、ターゲティング広告であるアドレッサブル広告の適合度を調整することができる。

また、評価部１１３は、ファネルの段階に応じて広告主ごとに異なる補正値を記憶しておき、この補正値を用いて補正を行うようにしてもよい。この場合、広告主のファネルを考慮したブランディング戦略に応じて、アドレッサブル広告の有効性を決定することが可能となる。

図１２は、本実施形態の評価装置１０が実行する処理の流れを示す図である。各放送局について以下の処理が行われる。

評価装置１０は、放送局で放送されるテレビ番組のそれぞれについて、以下の処理を行う。すなわち、類似度判定部１１１は、視聴ログとターゲット情報との対応づけを行う（Ｓ４０１）。上述したように、類似度判定部１１１は、視聴ログに基づいて把握される視聴行動のパターンと、ターゲット情報の視聴情報に基づいて把握される視聴行動のパターンとの類似度を算出し、類似度に応じて対応づけを行うことができる。
セグメント特定部１１２は、テレビ番組に対応する視聴ログに対応するターゲット情報に基づいて、視聴者が属するセグメントを特定する（Ｓ４０２）。なお、１人の視聴者は複数のセグメントに所属してよい。セグメント特定部１１２は、各セグメントについて所属している視聴者の数をカウントし、カウントした視聴者数が所定数以上であるセグメントを広告セグメントとする（Ｓ４０３）。

評価部１１３は、広告セグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定する（Ｓ４０４）。評価部１１３は、広告セグメントのばらつき度合が大きいほど適合度が大きくなるように決定することができる。上述のとおり、広告セグメントのばらつき度合は、たとえば、広告セグメントの数や広告セグメント間の距離とすることができる。

評価部１１３は、適合度を補正する（Ｓ４０５）。広告頻度算出部１２２は、広告の表示頻度に応じて補正を行うことができる。広告頻度算出部１２２は、広告ログに含まれている広告ＩＤおよび番組の組み合わせごとに、広告ログの数（表示数）をカウントするとともに、広告ログに含まれている重複ない視聴者ＩＤの数（視聴者数）をカウントし、表示数を視聴者数で割って広告頻度を算出する。評価部１１３は、算出された広告頻度が低いほど適合度を下げ、当該広告頻度が高いほど適合度を上げるように補正を行う。評価部１１３は、たとえば、広告頻度が所定の第１閾値を下回った場合には、適合度から第１所定数を減算し、広告頻度が所定の第２閾値を超えた場合には、適合度に第２所定数を加算することができる。また、評価部１１３は、ファネル特定部１１６が特定したファネルの各段階に所属する視聴者数の構成比に応じてさらに適合度を補正することもできる。上述したように、評価部１１３は、「認知」の構成比が標準値よりも少ない場合には適合度を下げ、「興味・関心」または「比較・検討」の構成比が標準値よりも少ない場合には適合度を上げるように補正することができる。

視聴率算出部１１４は、テレビ番組に対応する視聴ログを視聴ログ記憶部１３１から選択し、選択した視聴ログに基づいて視聴率を算出する（Ｓ４０６）。視聴率算出部１１４は、たとえば、選択した視聴ログに含まれている重複ない世帯ＩＤの数をサンプル世帯数で割って視聴率とすることができる。

以上の処理を各テレビ番組について行った後、番組情報送信部１１５は、各テレビ番組についての視聴率と適合度とを含む番組情報を作成して、ユーザ装置２０に送信する（Ｓ４０７）。番組情報送信部１１５は、番組に対応する広告セグメントを説明する情報や、広告セグメントの数などを番組情報に含めるようにしてもよい。

ユーザ装置２０では、評価装置１０から送信される番組情報を受信して、各番組についてのアドレッサブル広告の適合度とを表示することができる。図１３は、ユーザ装置２０に表示される画面例を示す図である。図１３に示されるように、ユーザ装置２０は、各テレビ番組の番組名に対応付けて、視聴率とアドレッサブル広告の適合度とを表示することができる。放送局では、ユーザ装置２０の出力を参考に、どの番組でアドレッサブル広告を行うかを決定することができる。

以上説明したように、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログに基づいて、テレビ番組がターゲティング広告（アドレッサブル広告）が有効かどうかの適合度を算出することができる。したがって、ターゲティング広告に向いた番組だけをアドレッサブル広告対応にすることが可能となり、リニア放送において多くの人にリーチして認知度を上げようとするマス広告の有効性は保持しつつ、アドレッサブル広告を効果的に採用することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、受像機４１において特定の視聴者に特定の広告が表示されたか否かをもって、視聴者がパーチェイスファネルにおいて「無関心」から「認知」の段階に移行したことを推定することができる。マス広告の媒体としてはＷｅｂサイトよりもテレビ放送の方が向いているところ、テレビ放送によるマス広告の効果、すなわち、「認知」獲得ができたか否かを判定することができる。また、このような視聴者が所属するパーチェイスファネルの段階に応じて、テレビ番組へのアドレッサブル広告が適しているか否かを示す適合度を求めることができるので、より効果的なアドレッサブル広告の導入が可能となる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログに基づいて視聴者のセグメントを特定し、番組を視聴している視聴者のセグメント数に応じて、当該番組に係るターゲティング広告の適合度を求めることができる。幅広いセグメントの視聴者が視聴しているテレビ番組において全視聴者に向けたマス広告は、企業イメージのブランディングなどには有効であっても、利用者層が限られる商品の広告の場合には有効性が劣る。本実施形態の評価装置１０によれば、視聴者のセグメントが多い場合には、ターゲティング広告が有効であると評価することができるので、放送局や広告主、広告代理店などのユーザは、本実施形態の評価装置１０による評価を参照にして、どの番組がアドレッサブル広告に向いているかを容易に把握することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、セグメントに属する視聴者の数に応じて適合度を決定している。したがって、セグメントに分けながらも、ターゲティング広告の対象となる視聴者の数を考慮した適合度を決定することが可能となり、番組におけるターゲティング広告の有用性を正確に評価することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、広告の表示頻度に応じて適合度を補正することができる。したがって、視聴者のセグメントのばらつきが大きく、アドレッサブル広告に適していると評価される場合であっても、広告の表示頻度が低く、広告対象となるブランドや商品（サービスを含む。以下同じ。）の認知度が高まっていないような状況がありうるところ、そのような状況に鑑みて適合度を補正することができる。また、視聴者のセグメントのばらつきが小さく、アドレサブル広告にあまり適していない（マス広告に適している）と評価される場合であっても、広告の表示頻度が高く、広告対象となるブランドや商品の認知は十分に行き渡っており、マス広告により、ブランドや商品がむしろ飽きられてしまったり煩わしいと感じられてしまうような状況がありうるところ、そのような状況に鑑みて適合度を補正することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、ターゲティング情報にはデモグラフィック属性と行動履歴とが含まれており、年齢、性別、所得、職業などの属性に応じたターゲティング広告も、閲覧履歴やクリック履歴、購買履歴などの行動に応じた行動ターゲティングも含めたターゲティング広告の適合度を求めることができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴率とともに適合度をユーザ装置２０に送信することができる。したがって、ユーザ側では、視聴率に応じた広告料金を想定しながら、当該番組をアドレッサブル広告対応にした場合のシミュレーションを行うことができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログとターゲット情報とを視聴パターンなどの類似度に応じて対応づけ、ターゲット情報に基づいて視聴者のセグメントを推定することができる。したがって、インターネットにおけるＷｅｂブラウザの閲覧履歴（行動履歴）などを利用して、リニア放送であるテレビ番組の視聴者をセグメント分けすることができる。したがって、視聴者の基本情報に限らず、幅広い属性や行動履歴などに基づいたターゲティング広告の対象となるセグメントの観点からテレビ番組の評価を行うことができる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

たとえば、本実施形態では、視聴ログとターゲット情報とを対応付け、ターゲット情報に基づいて視聴者のセグメントを特定するものとしたが、視聴ログ記憶部１３１に記憶されている視聴者属性を用いて視聴者のセグメントを求めるようにしてもよい。

また、本実施形態では、視聴ログは、サンプル世帯に設置したログ記録装置を用いて収集するものとしたが、これに限らず、たとえば、ログ記録装置による視聴ログに代えて、あるいはそれに加えて、テレビ受像機において記録した視聴ログ（デバイスログ）を用いるようにしてもよい。デバイスログについても、テレビ受像機が、視聴者によってボタンが押されたなどの行為によってどの視聴者が視聴したかを特定するようにしてもよいし、ログ記録装置が収集した視聴ログを機械学習させ、デバイスログからどのような世帯構成であり、どの構成員がどの番組を視聴したかを推定するようにしてもよい。

また、テレビ受像機が、スマートフォンやタブレットコンピュータなどの携帯デバイスをリンクし、テレビ受像機が映像出力時に近傍に存在している携帯デバイスを認識することで、視聴者個人を特定し、デバイスログとして記録するようにすることができる。

また、本実施形態では、視聴率算出部１１４が視聴ログにもとづいて視聴率を算出するものとしたが、これに限らず、他で算出された視聴率の入力を受け付けるようにしてもよい。たとえば、視聴率算出部１１４は、ユーザから、番組を示す情報と当該情報が示す番組の視聴率とを受け付けるようにしてもよいし、視聴率を記憶している他のコンピュータ（たとえばデータベースサーバなど）にアクセスして番組ごとの視聴率を取得するようにしてもよい。

また、本実施形態では、放送局に対してアドレッサブル広告の適合度を送信するものとしたが、番組情報を、広告主や広告代理店などのユーザが使用するユーザ装置に送信するようにしてもよい。この場合、広告主や広告代理店など、広告の出稿者側において、適合度の高い番組をアドレッサブル広告にして欲しい旨を放送局にリクエストすることが可能となる。

また、本実施形態では、ターゲット情報には視聴者のデモグラフィック属性と行動履歴とが含まれるものとしたが、いずれか一方のみであってもよいし、たとえば視聴者の習慣、趣味、嗜好、価値観などを分析したサイコグラフィック属性などを含めるようにしてもよい。また、ＧＰＳなどにより収集した位置に基づくジオグラフィック情報を含めるようにしてもよい。さらに、検索エンジンに入力した検索キーワードを含む検索履歴を含めるようにしてもよい。

また、本実施形態では、ターゲット情報は、アンケート調査やＷｅｂブラウザのクッキーの解析などにより収集するものとしたが、これに代えて、またはこれに加えて、Ｗｅｂサイト側におけるアクセスログや、販売店における販売履歴、広告配信サービスの運営者が計測しているクリック履歴などを収集するようにしてもよい。また、テレビ受像機がスマートフォンやタブレットコンピュータなどの携帯デバイスと連携し、連携した携帯デバイスから携帯デバイスの操作情報などの各種の履歴情報を取得してデバイスログとして記録するようにしてもよい。

また、本実施形態では、所定数以上の視聴者数が属するセグメントのみをカウントするようにしたが、これに限らず、たとえば、視聴者数による重み付けを行ったうえでセグメント数を合計して、適合度を算出するようにしてもよい。また、視聴者の属性に応じた重み付けをしたうえで視聴者の数を合計し、その重み付け視聴者数に応じてセグメント数をカウントするようにしてもよい。たとえば、少数でも富裕層が視聴している番組については、その富裕層のみをターゲットとしたターゲティング広告を展開したいというニーズが存在し得るところ、こうしたニーズを考慮してターゲティング広告の適合度を決定することが可能となる。

また、本実施形態では、広告ログは全て受像機４１において作成されるものとしたが、これに限らず、受像機４１は、アドレッサブル広告に係る広告ログのみを作成し、広告ログとともに、どの視聴者がどの期間にどのチャンネルを視聴していたかを示す視聴ログを評価装置１０に送信するようにしてもよい。この場合、評価装置１０が、放送局のサーバコンピュータにアクセスしたり、オペレータから入力を受け付けたりすることで、どのチャンネルでいつ（どの日時に）どの広告が表示されるかを示すリニア広告情報を取得し、当該リニア広告情報と、アドレッサブル広告の広告ログとに基づいて、どの広告をどの視聴者がいつ視聴したかを判定するようにしてもよい。

また、本実施形態では、評価部１１３によるアドレッサブル広告の適合度の補正は、広告主を考慮しない視聴頻度に応じて行うものとしたが、広告主を考慮した補正を行うようにしてもよい。たとえば、広告頻度算出部１２２は、広告主および番組の組み合わせについて、視聴者１人あたりの広告の表示回数を集計し、当該番組において当該広告主に係る広告が何回視聴されたかを計算し、この計算結果に応じて評価部１３３が補正を行うことができる。これにより、たとえば、広告主のブランディング広告としていくつかのパターンの広告を出稿していた場合に、広告主のブランド認知度が上がったと推定される表示回数（フリークエンシー）に応じて、アドレッサブル広告に切り換えるように判断可能な適合度を評価することが可能となる。

また、本実施形態では、評価部１１３によるアドレッサブル広告の適合度の補正は、具体的な商品を考慮しない視聴頻度に応じて行うものとしたが、具体的な商品を考慮した補正を行うようにしてもよい。たとえば、広告頻度算出部１２２は、各広告で広告対象となっている商品と番組との組み合わせについて、視聴者１人あたりの広告の表示回数を集計し、当該番組において当該商品に係る広告が何回視聴されたかを計算し、この計算結果に応じて評価部１３３が補正を行うことができる。これにより、たとえば、商品の広告としていくつかのパターンの広告を出稿していた場合に、当該商品の認知度が上がったと推定される表示回数（フリークエンシー）に応じて、アドレッサブル広告に切り換えるように判断可能な適合度を評価することが可能となる。

また、本実施形態では、評価部１１３は、セグメントのばらつきに応じて適合度を評価し、視聴頻度に応じて補正を行うものとしたが、これに限らず、評価部１１３は、視聴頻度のみから適合度を評価するようにしてもよい。

また、本実施形態では、評価部１１３は、セグメントのばらつきに応じて適合度を評価し、ファネルの段階に応じて補正を行うものとしたが、これに限らず、評価部１１３は、ファネルの段階のみから適合度を評価するようにしてもよい。

１０ 評価装置
２０ ユーザ装置
１１１ 類似度判定部
１１２ セグメント特定部
１１３ 評価部
１１４ 視聴率算出部
１１５ 番組情報送信部
１３１ 視聴ログ記憶部
１３２ ターゲット情報記憶部

Claims (5)

1. マーケティングの支援を行うシステムであって、
   受像機において視聴者が視聴した広告を特定する広告ログを取得する広告ログ取得部と、
   前記視聴者の行動に係る行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
   前記広告ログおよび前記行動履歴に基づいて、前記視聴者が属するパーチェイスファネルの段階を特定するファネル特定部と、
   前記受像機においてテレビ番組を視聴した第１の視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部と、
   を備え、
   前記広告ログ取得部は、前記第１の視聴者が視聴した前記広告に係る前記広告ログを取得し、
   前記行動履歴取得部は、前記第１の視聴者とは異なる第２の視聴者に係る前記行動履歴と、前記第２の視聴者が視聴した前記テレビ番組を特定する視聴情報を取得し、
   前記ファネル特定部は、前記視聴ログおよび前記特定した視聴情報を比較して、前記第１および第２の視聴者の視聴行動の類似度を判定し、前記類似度に応じて前記第１および第２の視聴者を対応づけ、前記第１の視聴者に対応する前記第２の視聴者に係る前記行動履歴に基づいて、前記パーチェイスファネルの前記段階を特定すること、
   を特徴とするマーケティング支援システム。
2. 請求項１に記載のマーケティング支援システムであって、
   前記ファネル特定部は、前記広告ログに基づいて、前記視聴者がある商品またはサービスに係る前記広告を視聴していた場合には、当該商品またはサービスについて少なくとも当該視聴者の認知を獲得したと判定すること、
   を特徴とするマーケティング支援システム。
3. 請求項２に記載のマーケティング支援システムであって、
   前記ファネル特定部は、前記行動履歴に基づいて、前記視聴者が興味関心、比較検討、購入申込の段階に所属するか否かを判定すること、
   を特徴とするマーケティング支援システム。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載のマーケティング支援システムであって、
   前記ファネル特定部が特定した前記段階に応じて、前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部をさらに備えること、
   を特徴とするマーケティング支援システム。
5. コンピュータが、
   受像機において視聴者が視聴した広告を特定する広告ログを取得するステップと、
   前記視聴者の行動に係る行動履歴を取得するステップと、
   前記広告ログおよび前記行動履歴に基づいて、前記視聴者が属するパーチェイスファネルの段階を特定するステップと、
   前記受像機においてテレビ番組を視聴した第１の視聴者を特定する視聴ログを記憶するステップと、
   を実行し、
   前記広告ログを取得するステップにおいて、前記第１の視聴者が視聴した前記広告に係る前記広告ログを取得し、
   前記行動履歴を取得するステップにおいて、前記第１の視聴者とは異なる第２の視聴者に係る前記行動履歴と、前記第２の視聴者が視聴した前記テレビ番組を特定する視聴情報を取得し、
   前記段階を特定するステップにおいて、前記視聴ログおよび前記特定した視聴情報を比較して、前記第１および第２の視聴者の視聴行動の類似度を判定し、前記類似度に応じて前記第１および第２の視聴者を対応づけ、前記第１の視聴者に対応する前記第２の視聴者に係る前記行動履歴に基づいて、前記パーチェイスファネルの前記段階を特定すること、
   を特徴とするマーケティング支援方法。

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