JP7211998B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

近年、ユーザがインターネットを介してウェブページにアクセスした際に、そのウェブページに広告を掲載し、広告主のウェブページにユーザを誘導する広告配信の仕組みが採用されている。このような広告配信において、広告の効果を測定する手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００５－１９０３４０号公報

しかしながら、従来の広告の効果の測定手法では、広告の対象となる商品、サービス等の市場における認知度の影響を強く受け、その効果を適切に評価することができない場合があった。例えば、リスク比等の指標を用いた効果測定の場合、広告掲載前の広告の対象の認知度が低い場合には、広告掲載により認知度が高まりやすく指標値が高く算出されるが、広告掲載前の広告の対象の認知度が高い場合には、広告掲載により認知度が高まりにくく指標値が低く算出される傾向があった。このため、市場における認知度が互いに異なる広告間での効果の比較を行うことができなかった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、コンテンツの効果を正確に測定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、コンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、前記コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得する取得部と、取得された前記接触情報および前記状態情報を用いて、前記コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の前記第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出する第１算出部と、を備える、情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、コンテンツの効果を正確に測定することが可能である。

実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 実施形態に係る情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るユーザ状態リストの一例を示す図である。 実施形態に係る集計結果の一例を示す図である。 実施形態に係る効果測定結果の一例を示す図である。 リスク比の最大最小範囲を説明する図である。 実施形態に係るＯＴＲの最大最小範囲を説明する図である。

以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

［概要］
実施形態の情報処理装置は、ユーザがコンテンツに接触することに伴う、コンテンツの効果を測定する。「コンテンツ」とは、広告、ウェブページ、各種イベント等の所定の目的でユーザに提供される情報、サービスを意味する。「広告」には、インターネット広告、テレビ広告、ラジオ等を介した音声広告、紙媒体広告等が含まれる。「インターネット広告」には、静止画の広告、動画の広告等が含まれる。「コンテンツに接触する」とは、ウェブページに掲載されたコンテンツを表示装置に表示させること、テレビ画面にコンテンツを表示させること等、ユーザがコンテンツを認識可能な状態に至ることを意味する。

以下においては、「コンテンツ」がウェブページに表示されるインターネット広告であり、「コンテンツに接触する」とはユーザの操作に基づいてインターネット広告が表示装置に表示されることである場合を例に挙げて説明する。

［機能構成］
図１は、実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。図１には、情報処理装置１００に加えて、端末装置１０、サービス提供装置２０、および広告配信サーバ３０を合わせて示している。情報処理装置１００は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０、サービス提供装置２０、および広告配信サーバ３０と接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線等のうち一部または全部を含む。

端末装置１０は、サービス提供装置２０によって提供される情報を利用するユーザによって操作される。端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のコンピュータ装置である。サービス提供装置２０によって提供される情報には、例えば、ブラウザによって参照されるウェブページの他、アプリケーションプログラムによって参照されるアプリページが含まれる。これらのウェブページおよびアプリページは、検索サイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイト、ゲームサイト等を構成するページである。

端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたブラウザによって、サービス提供装置２０によって提供されるウェブページを表示する。このウェブページには、広告が含まれている。また、端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたアプリケーションを介してサービス提供装置２０と通信を行い、アプリケーション上で表示或いは再生するデータを取得する。このデータは、例えば、動画データや、画像データ、音声データ、テキストデータ等であり、広告が含まれている。

サービス提供装置２０は、インターネット上において、上述した検索サイトやショッピングサイト等のウェブページを提供するウェブサーバ装置であってよいし、アプリケーションが起動された端末装置１０と通信を行って、各種情報の受け渡しを行うアプリケーションサーバ装置であってもよい。

サービス提供装置２０は、ウェブページを生成する際、例えば、広告配信サーバ３０から広告を示す情報（例えば、広告のＵＲＬ（Uniform Resource Locator））を取得する。そして、サービス提供装置２０は、ウェブページの一部の領域（広告配信枠）に、少なくとも１つの広告のＵＲＬを含むウェブページを端末装置１０に送信する。端末装置１０は、広告のＵＲＬに基づいて、広告に対応するデータ（画像、音声、その他）のリクエストを広告配信サーバ３０に送信することで、広告に対応するデータを取得する。そして、端末装置１０は、ウェブページに基づく画像の一部に取得した広告の画像を埋め込んで表示する。なお、サービス提供装置２０は、ウェブページの広告配信枠に、画像やテキストを含む少なくとも１つの広告を埋め込んだウェブページを生成して端末装置１０に送信してもよい。なお、アプリケーションによって広告が再生される場合も、同様の処理が行われる。このように、広告が端末装置１０に表示されることで、サービス提供装置２０には、この広告に対するアクセスログ（「アクセスログＬ１」）が蓄積される。

また、サービス提供装置２０は、ウェブページの一部の領域に、広告に関連付けられたアンケートを含むウェブページを端末装置１０に送信する。このアンケートは、ユーザに対して、広告に関連付けられた所定の質問に対する回答を要求するものである。このアンケートには、例えば、広告の対象となる商品、サービス等（以下、「対象商品等」と呼ぶ）を知っているか否かの質問、対象商品等が好きか嫌いかの質問、対象商品等を買いたいか否かの質問、対象商品等が良いか悪いかの質問等が含まれる。ユーザが端末装置１０に表示されたウェブページに含まれるアンケートに回答した場合、サービス提供装置２０には、このアンケートに対する回答結果（「アンケート結果Ｌ２」）が蓄積される。

広告配信サーバ３０は、サービス提供装置２０から受信した広告の配信要求に応じて、広告の情報をサービス提供装置２０に送信する。また、広告配信サーバ３０は、端末装置１０からの広告に対応するデータのリクエストを受信し、広告に対応するデータを端末装置１０に送信する。

情報処理装置１００は、ユーザが広告に接触することに伴う、広告の効果を測定する。情報処理装置１００は、ユーザが広告に接触することに伴い、対象商品等に対するユーザ状態（ユーザの心理状態等）がどのように変化したのかを測定する。ユーザ状態の変化とは、例えば、ユーザの状態が、「第１ユーザ状態」と「第２ユーザ状態」との間で互いに変化することを意味する。「第１ユーザ状態」と、「第２ユーザ状態」とは、例えば、互いに反する状態である。第１ユーザ状態は、例えば、広告掲載の結果として広告主がユーザに対して望む状態である。第２ユーザ状態は、例えば、広告掲載の結果として広告主がユーザに対して望まない状態である。（第１のユーザ状態、第２のユーザ状態）の組には、例えば、（対象商品等を知っている、対象商品等を知らない）、（対象商品等が好き、対象商品等が嫌い）、（対象商品等を買いたい、対象商品等を買いたくない）、（対象商品等が良い、対象商品等が悪い）が含まれる。以下においては、（第１のユーザ状態、第２のユーザ状態）の組が、（対象商品等を知っている、対象商品等を知らない）である場合を例に挙げて説明する。

情報処理装置１００は、例えば、通信部１１０と、入力インターフェース１１５と、表示部１２０と、制御部１３０と、記憶部１４０とを備える。通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して、サービス提供装置２０等と通信する。

入力インターフェース１１５は、情報処理装置１００を操作する操作者による各種の入力操作を受け付ける。入力インターフェース１１５は、操作者による入力操作を受け付けると、受け付けた入力操作を電気信号に変換して制御部１３０に出力する。例えば、入力インターフェース１１５は、マウス、キーボード、タッチパネル等を含む。

表示部１２０は、各種の情報を表示する。例えば、表示部１２０は、制御部１３０により算出された効果測定結果や、各種の入力操作を受け付けるインターフェース画面を表示する。表示部１２０は、例えば、ディスプレイ等を含む。

制御部１３０は、情報処理装置１００の動作を制御する。制御部１３０は、例えば、取得部１３１と、一方向遷移率（One-way Transition Rate：ＯＴＲ）を算出するＯＴＲ算出部１３３と、信頼区間算出部１３５と、出力制御部１３７とを備える。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、サービス提供装置２０から、アクセスログＬ１と、アンケート結果Ｌ２とを取得する。アクセスログＬ１は、「接触情報」の一例である。アンケート結果Ｌ２は、「状態情報」の一例である。すなわち、取得部１３１は、効果測定の対象のコンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得する。

ＯＴＲ算出部１３３は、ユーザ状態の変化（コンテンツの効果）の指標値であるＯＴＲを算出する。ＯＴＲ算出部１３３は、サービス提供装置２０から取得されたアクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２に基づいてユーザ状態リストＤ１を生成して、記憶部１４０に記憶させる。また、ＯＴＲ算出部１３３は、生成したユーザ状態リストＤ１を用いてユーザ状態ごとのユーザ数をカウントして集計結果Ｄ２を生成して、記憶部１４０に記憶させる。ＯＴＲ算出部１３３は、生成した集計結果Ｄ２に基づいて、ＯＴＲを算出する。ＯＴＲ算出部１３３は、算出したＯＴＲを、効果測定結果Ｄ３として記憶部１４０に記憶させる。ＯＴＲ算出部１３３は、「第１算出部」の一例である。ＯＴＲは、「指標値」の一例である。ＯＴＲ算出部１３３の処理の詳細については後述する。

信頼区間算出部１３５は、ＯＴＲ算出部１３３により算出されたＯＴＲに対する信頼区間を算出する。信頼区間算出部１３５は、算出した信頼区間を、効果測定結果Ｄ３として記憶部１４０に記憶させる。信頼区間算出部１３５は、「第２算出部」の一例である。信頼区間算出部１３５の処理の詳細については後述する。

出力制御部１３７は、ＯＴＲ算出部１３３により算出された広告ごとのＯＴＲを表示部１２０に表示させる。出力制御部１３７は、ＯＴＲに加えて、信頼区間算出部１３５により算出された信頼区間を表示部１２０に表示させてもよい。なお、出力制御部１３７は、ＯＴＲを含む情報、または、ＯＴＲおよび信頼区間の両方を含む情報を、テキストデータや、音声データとして出力してもよい。

情報処理装置１００の制御部１３０の各構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、記憶部１４０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、制御部１３０の構成要素のうち一部または全部は、例えば、は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア（回路部：circuitry）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、プロセッサにより参照されるプログラムは、予め記憶部１４０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報処理装置１００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体から記憶部１４０にインストールされてもよい。

記憶部１４０は、例えば、ユーザ状態リストＤ１と、集計結果Ｄ２と、効果測定結果Ｄ３とを記憶する。記憶部１４０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＤカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、レジスタ等によって実現される。また、記憶部１４０は、部分的に、或いは全部がＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置等であってもよい。ユーザ状態リストＤ１と、集計結果Ｄ２と、効果測定結果Ｄ３とは、同一の記憶装置に格納されてもよいし、それぞれ異なる記憶装置に格納されてもよい。

［処理フロー］
以下、情報処理装置１００の処理について説明する。図２は、情報処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、サービス提供装置２０には、アクセスログＬ１と、アンケート結果Ｌ２とが予め記憶されているものとする。図２に示すフローチャートは、例えば、情報処理装置１００の操作者が入力インターフェース１１５を操作して対象の広告（以下、「広告Ａ」と呼ぶ）に関する効果測定を指示した場合に開始される。

まず、制御部１３０の取得部１３１は、通信部１１０を介して、サービス提供装置２０から、アクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、ＯＴＲ算出部１３３は、取得されたアクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２に基づいて、集計処理を実行する（ステップＳ１０３）。まず、この集計処理において、ＯＴＲ算出部１３３は、取得されたアクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２に基づいて、ユーザ状態リストＤ１を生成して、記憶部１４０に記憶させる。図３は、ユーザ状態リストＤ１の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ状態リストＤ１には、ユーザを識別するユーザＩＤと、広告Ａに接触したか否か（接触／非接触）を示す情報と、広告Ａの対象商品等を知っているか否か（知っている／知らない）を示すユーザ状態とが関連付けられたレコードが多数含まれる。

広告Ａに接触したか否かを示す情報は、アクセスログＬ１から抽出される。すなわち、アクセスログＬ１に、広告ＡのＵＲＬにあるユーザがアクセスしたことを示すログが含まれている場合、このユーザは広告Ａに「接触」したと判定される。一方、アクセスログＬ１に、広告ＡのＵＲＬにあるユーザがアクセスしたことを示すログが含まれていない場合、このユーザは、広告Ａに「非接触」であると判定される。

広告Ａを知っているか否かを示すユーザ状態は、アンケート結果Ｌ２から抽出される。すなわち、あるユーザが広告Ａと関連付けられたアンケートに回答済みであり、このアンケート結果が「広告Ａの対応商品等を知っている」ことを示している場合、このユーザは、「広告Ａの対応商品等を知っている」と判定される。一方、あるユーザが広告Ａと関連付けられたアンケートに回答済みであり、アンケート結果が「広告Ａの対応商品等を知らない」ことを示している場合、このユーザは、「広告Ａの対応商品等を知らない」と判定される。あるユーザが広告Ａと関連付けられたアンケートに回答済みでない場合（アンケート結果が存在しない場合）、このユーザは「－（データ無し）」と判定される。

次に、この集計処理において、ＯＴＲ算出部１３３は、生成したユーザ状態リストＤ１に基づいて、集計結果Ｄ２を生成して、記憶部１４０に記憶させる。図４は、集計結果Ｄ２の一例を示す図である。図４に示すように、集計結果Ｄ２には、ユーザ状態ごと、接触状態ごと、のユーザ数のカウント値のデータが含まれる。すなわち、集計結果Ｄ２には、「広告Ａの対象商品等を知っている（第１ユーザ状態）」且つ「広告Ａに非接触」のユーザ数ａである“１０”と、「広告Ａの対象商品等を知らない（第２ユーザ状態）」且つ「広告Ａに非接触」のユーザ数ｂである“９０”と、「広告Ａの対象商品等を知っている（第１ユーザ状態）」且つ「広告Ａに接触」のユーザ数ｃである“２０”と、「広告Ａの対象商品等を知らない（第２ユーザ状態）」且つ「広告Ａに接触」のユーザ数ｃである“８０”とが含まれる。なお、ＯＴＲ算出部１３３は、上記のユーザ状態リストＤ１を生成せずに、アクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２から直接的に集計結果Ｄ２を生成してもよい。

次に、ＯＴＲ算出部１３３は、生成した集計結果Ｄ２に基づいて、ＯＴＲを算出する（ステップＳ１０５）。ＯＴＲ算出部１３３は、算出したＯＴＲを、効果測定結果Ｄ３として記憶部１４０に記憶させる。ＯＴＲ算出部１３３は、例えば、以下の式（１）によってＯＴＲを算出する。式（１）におけるａ，ｂ，ｃ，ｄは、図４に示すユーザ数ａ，ユーザ数ｂ，ユーザ数ｃ，ユーザ数ｄと対応する。

上記の式（１）において、ｃ／（ｃ＋ｄ）の項、ａ／（ａ＋ｂ）の項、ｂ／（ｂ＋ａ）の項の各々は、「第１割合」、「第２割合」、「第３割合」の一例である。すなわち、ＯＴＲ算出部１３３は、取得された接触情報および状態情報を用いて、コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、コンテンツに非接触のユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出する。例えば、ＯＴＲ算出部１３３は、第３割合に対する、第１割合から第２割合を減算することにより得られる減算値の割合を示す指標値を算出する。

以下、比較のため、従来技術におけるリスク比を用いた、広告の効果測定の手法を示す。従来技術におけるリスク比（ＲＲ）は、例えば、以下の式（２）によって算出される。式（２）におけるａ，ｂ，ｃ，ｄは、図４に示すユーザ数ａ，ユーザ数ｂ，ユーザ数ｃ，ユーザ数ｄと対応する。

上記の式（２）に示されるように、従来技術の広告の効果測定では、広告に非接触であるユーザの内の広告を知っているユーザの割合に対する、広告に接触したユーザの内の広告を知っているユーザの割合をリスク比として算出していた。すなわち、従来技術の広告の効果測定では、広告への接触により、広告を知っているユーザの割合がどれだけ増大したかを示すリスク比を指標値として採用していた。しかしながら、このリスク比を用いた場合、広告掲載前の対象商品等の市場における認知度が低い場合には、広告掲載により認知度が高まりやすく指標値が高く算出されるが、広告掲載前の対象商品等の市場における認知度が高い場合には、広告掲載により認知度が高まりにくく指標値が低く算出される傾向があった。

図６は、従来技術におけるリスク比の最大最小範囲を説明する図である。図６に示すように、広告掲載前の対象商品等の元の認知率をｒとすると、リスク比－１（ＲＲ－１）の最大値ＲＲ－１＿ｍａｘは（１－ｒ）／ｒと表すことができる。元の認知率ｒが大きくなるほど、この最大値ＲＲ－１＿ｍａｘの取り得る値は小さくなる。すなわち、広告掲載前の段階で、既に、対象商品等の認知度が高い場合には、リスク比が低く算出される傾向があった。このため、市場における認知度が互いに異なる広告間での効果の比較を適切に行うことができなかった。

一方、上記の式（１）に示されるように、本実施形態の広告の効果測定では、広告に非接触であるユーザの内の広告を知らないユーザの割合に対する、広告に接触したユーザの内の広告を知っているユーザの割合から広告に非接触であるユーザの内の広告を知っているユーザの割合を減算することにより得られる減算値の割合を、ＯＴＲとして算出する。すなわち、本実施形態の広告の効果測定では、広告への接触により、広告に非接触であり且つ対象商品等を知らないユーザのうち、どれだけのユーザが対象商品等を知っているユーザに変化したか（遷移したか）を示す指標値であるＯＴＲを採用する。ＯＴＲは、値が大きいほど広告の効果が高かったこと（例えば、広告への接触により対象商品等を知っているユーザ割合が増えたこと）を示す。

図７は、本実施形態におけるＯＴＲの最大最小範囲を説明する図である。図７に示すように、広告掲載前の対象商品等の元の認知率をｒとすると、ＯＴＲの最大値ＯＴＲ＿ｍａｘは、元の認知率ｒによって変化せず、１となる。このため、本実施形態では、このようなＯＴＲを指標値として採用することで、認知度が互いに異なる複数のコンテンツであってもそれらの効果の比較を適切に行うことができる。

次に、信頼区間算出部１３５は、ＯＴＲ算出部１３３により算出されたＯＴＲに対する信頼区間を算出する（ステップＳ１０７）。信頼区間算出部１３５は、算出した信頼区間を、効果測定結果Ｄ３として記憶部１４０に記憶させる。信頼区間算出部１３５は、例えば、以下の式（３）～（８）によって信頼区間を算出する。式中におけるａ，ｂ，ｃ，ｄは、図４に示すユーザ数ａ，ユーザ数ｂ，ユーザ数ｃ，ユーザ数ｄと対応する。

上記の式（３）において、以下の式（４）の項は、上記のリスク比に準じた形を取っているため、リスク比の一態様と見なすことができる。このため、以下の式（５）により、信頼区間を算出することできる。

上記の式（５）において、例えば、９０％信頼区間は、以下の式（６）により、算出される。

上記の式（６）に式（４）および（５）を代入すると、以下の式（７）のようになる。

ここで、上記の式（３）および（４）において、ＯＴＲ＝１－ＲＲであるため、ＯＴＲの９０％信頼区間は、以下の式（８）となる。

図４に示す集計結果Ｄ２においてカウント対象となるユーザ数（サンプル数）が増えるにつれて、信頼区間の値は高くなる。このような、信頼区間を算出することで、ＯＴＲ算出部１３３により算出されたＯＴＲの確度を評価することができる。

図５は、効果測定結果Ｄ３の一例を示す図である。この効果測定結果Ｄ３には、例えば、「広告Ａ」について、ＯＴＲが「０．５」であり、９０％の信頼区間が「０．４～０．６」である評価結果が含まれている。

次に、出力制御部１３７は、効果測定結果Ｄ３から、効果測定の対象の広告である「広告Ａ」のＯＴＲおよび信頼区間の情報を、表示部１２０に表示させる（ステップＳ１０９）。出力制御部１３７は、ＯＴＲおよび信頼区間の情報に加えて、リスク比の情報を、表示部１２０に表示させてもよい。情報処理装置１００の操作者は、表示部１２０に表示された効果測定結果を参照することで、効果測定の対象の広告の効果を確認することができる。例えば、操作者は、市場の状態（認知度）を加味した広告効果を確認したい場合にはリスク比の情報の確認し、一方、市場の状態（認知度）に影響されない広告効果を確認したい場合にはＯＴＲおよび信頼区間の情報を確認する。以上により、本フローチャートの処理が終了する。

上記に実施形態では、情報処理装置１００が、ネットワークＮＷを介して、サービス提供装置２０からアクセスログＬ１およびアンケート結果Ｌ２を取得して広告の効果測定を行う構成を説明したがこれに限られない。情報処理装置１００は、ネットワークＮＷを介さずに、操作者が入力インターフェース１１５を操作して、評価対象の広告に対するユーザの接触情報およびアンケート結果を入力することで、広告の効果測定を行うスタンドアローン型の構成を採用してもよい。また、広告の効果測定を希望する利用者のクライアント端末装置が、サーバ装置である情報処理装置１００にアクセスすることで、クライアント端末装置が広告の効果測定の結果を取得できるような構成を採用してもよい。

以上において説明した実施形態によれば、コンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、前記コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得する取得部１３１と、取得された前記接触情報および前記状態情報を用いて、前記コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の前記第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出するＯＴＲ算出部１３３（第１算出部）と、を備えることで、コンテンツの効果を正確に測定することができる。特に、本実施形態によれば、市場の状態に左右されず、市場における認知度が互いに異なるコンテンツ間での効果の比較を適切に行うことができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０…端末装置
２０…サービス提供装置
３０…広告配信サーバ
１００…情報処理装置
１１０…通信部
１１５…入力インターフェース
１２０…表示部
１３０…制御部
１３１…取得部
１３３…ＯＴＲ算出部
１３５…信頼区間算出部
１３７…出力制御部
１４０…記憶部
ＮＷ…ネットワーク

Claims (8)

1. コンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、前記コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得する取得部と、
   取得された前記接触情報および前記状態情報を用いて、前記コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の前記第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出する第１算出部と、
   を備え、
   前記第１算出部は、前記第３割合に対する、前記第１割合から前記第２割合を減算することにより得られる減算値の割合を示す前記指標値を算出し、
   前記コンテンツは、広告またはウェブページである、
   情報処理装置。
2. 前記第１算出部は、認知度が互いに異なる複数のコンテンツの各々について、前記指標値を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記指標値は、最大値が１である、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記状態情報は、前記コンテンツに関するアンケートに対する前記ユーザの回答結果を示す情報を含む、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記第１算出部により算出された前記指標値の信頼区間を算出する第２算出部をさらに備える、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記第１算出部により算出された前記指標値と、前記第２算出部により算出された前記信頼区間とを表示部に表示させる出力制御部をさらに備える、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. コンピュータにより、
   コンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、前記コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得し、
   取得された前記接触情報および前記状態情報を用いて、前記コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の前記第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出する、
   情報処理方法であって、
   前記指標値は、前記第３割合に対する、前記第１割合から前記第２割合を減算することにより得られる減算値の割合を示し、
   前記コンテンツは、広告またはウェブページである、
   情報処理方法。
8. コンピュータに、
   コンテンツに対するユーザの接触の有無を示す接触情報と、前記コンテンツに対するユーザの状態を示す状態情報とを取得させ、
   取得された前記接触情報および前記状態情報を用いて、前記コンテンツに接触したユーザの内の第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第１割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の前記第１ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第２割合と、前記コンテンツに非接触のユーザの内の第２ユーザ状態にあるユーザの割合を示す第３割合と、に基づく指標値を算出させる、
   プログラムであって、
   前記指標値は、前記第３割合に対する、前記第１割合から前記第２割合を減算することにより得られる減算値の割合を示し、
   前記コンテンツは、広告またはウェブページである、
   プログラム。

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