JP7320149B1 - 出稿支援装置、及び出稿支援方法 - Google Patents
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Abstract
Description
以上のように構成された本発明の出稿支援装置を利用すれば、出稿効果の観点で各メディアを比較的簡単な手順によって評価することができ、その評価結果に基づいて、広告の出稿先及び出稿配分等を適切に検討することができる。
上記の構成によれば、アンケート調査の結果のうち、広告への接触による意識の変化に関して設定された複数の項目についての回答内容に基づいて、各メディアについて、出稿効果に関する指標を適切に取得することができる。
上記の構成によれば、上述した第1取得処理、第2取得処理、又は第3取得処理のいずれかを実行することで出稿効果に関する指標を算出することができるので、比較的簡単な手順によって当該指標を取得することができる。
上記の構成によれば、複数種類のメディアのそれぞれについて、接触者数の規模を共通の指標値によって評価することができる。これにより、各メディアに対して算出される評価値をメディア間で比較する場合に、より適切且つ公正な比較を行うことができる。
上記の構成によれば、各メディアに対する評価値を、より簡単に算出することができる。
上記の構成によれば、各メディアに対する評価値を期間毎に算出するという本発明の特徴が、より有意義なものとなる。
上記の構成によれば、広告の訴求対象者を、予め設定された属性を有する者、すなわち所謂ターゲットに限定して、各メディアによる出稿効果を評価することができる。
上記の構成であれば、各メディアについて期間毎に算出された評価値を利用し易くなるため、広告主等は、評価値に基づいて出稿先や出稿配分等を適切に検討することができる。
上記の構成であれば、各メディアについて、指定操作に応じた複数の期間のそれぞれでの評価値を求めることができる。これにより、複数の期間が該当する時期(例えば、季節)による影響を加味して、各メディアに対する評価値を得ることができる。
上記の方法によれば、出稿効果の観点で各メディアを比較的簡単な手順により評価し、その評価結果に基づいて、広告の出稿先及び出稿配分等を適切に検討することが可能になる。
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を含み、また、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も含むものである。
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」の範疇に含まれることとする。
本明細書において、「メディア」は、広告を含むコンテンツを送信又は配信する情報伝達媒体である。すなわち、本発明のメディアは、広告媒体であり、広告の出稿先の候補となり得る。
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)されるコンテンツを視聴、聴取又は閲覧することを意味する。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。
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、人を分類する際に用いられる概念である。属性には、人口統計学的属性(デモグラフィック)と、人の心理又は行動の傾向に関する心理学的属性(サイコグラフィック)が含まれる。
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。
先ず、本実施形態に係る出稿支援装置及び出稿支援方法について、その概要を説明する。
本実施形態に係る出稿支援装置及び出稿支援方法は、評価対象のメディアについて、出稿効果に関する定量的評価を行うためのツールとして用いられる。例えば、本実施形態に係る出稿支援装置及び出稿支援方法を利用することにより、広告の出稿先として、より高い訴求効果が得られるメディアを特定することができる。また、2以上のメディアに広告を出稿する場合においては、本実施形態に係る出稿支援装置及び出稿支援方法により、各メディアへの出稿予算の配分(出稿配分)を適切に決めることができる。
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。
デジタルメディアには、インターネットを通じて配信されるメディア(インターネットメディア)が含まれ、具体的には、Webサイト、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。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、上述した種類のメディア以外にも、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。
次に、本実施形態に係る出稿支援装置及び出稿支援方法を利用して実施される出稿効果の評価について説明する。
出稿効果の評価(以下、本評価ともいう)は、テレビ放送S1、S2及びWebサイトW1、W2のそれぞれ(以下、各メディアともいう)について実施される。本評価では、各メディアに対する評価値を算出する。評価値は、各メディアへの接触者数の規模と、各メディアへの出稿による効果に関する指標とに基づいて算出される。
なお、メディアへの総接触者数を求める方法については、上記の方法に限定されず、他の方法を採用してもよい。
また、以降の説明では、説明の便宜上、各メディアへの総接触者数に応じた値を「インプレッション換算値」ともいう。
本実施形態では、各メディアに対する出稿効果の評価に際して、アンケート調査が実施される。アンケート調査は、複数の対象者(以下、モニタMともいう)に対して実施される。
[態度変容に関する複数の項目]
i1:商品やサービスの内容が理解しやすい
i2:商品の品質や性能を詳しく知ることができた
i3:新しい商品やサービスが発売されたことを知ることができた
i4:商品名(企業名)が印象に残る
i5:商品やサービスに興味が湧いた
i6:企業や商品に親しみが湧いた
i7:商品に対するイメージが広がった
i8:広告の内容をインターネットで調べた
i9:広告な内容についてブログやSNSに投稿した
i10:広告を見聞きして、商品やサービスが欲しくなった
i11:広告を見聞きして、商品やサービスが目に付くようになった
i12:広告を見聞きして、実際に商品やサービスを購入した
ちなみに、上述した12項目のうち、i1~i11は、KPIに相当する項目であり、i12は、KGIに相当する項目である。
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を含む。
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、並びに、特定の広告に対する認知及び評価等に関する質問を含む。具体的には、日常生活における行動パターン、各種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が、サイコグラフィック情報に関する質問に該当する。
本実施形態に係る出稿支援装置は、図2に示すように、アンケート調査のモニタMが利用する回答端末12とともに出稿支援システムSを構築する。以下では、出稿支援システムS、及び、その構成機器について説明する。
なお、出稿支援装置を構成するサーバ10の所在、管理者、運営者及び操作者については、特に限定されるものではない。
入手部21は、アンケート調査の結果を入手し、正確には、アンケート調査の結果を示す調査データを入手する。調査データは、前述したように、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の人数分の回答データであり、各モニタMの回答データは、各モニタMの回答端末12により生成されてサーバ10に向けて送信される。入手部21は、ネットワーク経由で各モニタMの回答データを受信することで、調査データを入手する。
第1算出部22は、複数種類のメディア(具体的には、テレビ放送S1、S2及びWebサイトW1、W2)のそれぞれについて、複数の時間帯の各々における各メディアへの接触者数の規模を時間帯毎に算出する。本実施形態において、第1算出部22は、各メディアについて、各時間帯での各メディアへの総接触者数に応じた値、詳しくは図5に示すインプレッション換算値を、接触者数の規模として時間帯毎に算出する。
各時間帯におけるテレビ放送の視聴率(%)
=各時間帯にテレビ放送を視聴したモニタの数/モニタの総数×100
なお、視聴率を求める方法は、上記の方法に限定されず、例えば公知の機械式調査によって求めてもよい。この場合の視聴率としては、延べ視聴率(Gross Rating Point:GRP)を求めてもよい。また、テレビ放送を視聴した際にテレビ受信機に蓄積されるデバイスログ、あるいは、テレビ放送を視聴した際にテレビ受信機からテレビ局に送信される視聴ログを集計することで視聴率を求めてもよい。
なお、Webサイトのインプレッション換算値を求める方法としては、インプレッションを直接測定すること以外にも考えられ、例えば、各時間帯(具体的には1時間毎)の各Webサイトの閲覧率に、日本の推定人口を乗じることで算出してもよい。閲覧率は、上述したアンケート調査の結果のうち、対象期間中の各時間帯における各Webサイトの閲覧の有無に関する回答内容に基づき、下記の式により求めるとよい。
各時間帯におけるWebサイトの閲覧率(%)
=各時間帯にWebサイトを閲覧したモニタの数/モニタの総数×100
取得部23は、上述のアンケート調査の結果に基づき、各メディアについて、出稿効果に関する指標、詳しくは、図6に示す広告への接触による態度変容に関する指標値を取得する。本実施形態において、取得部23は、アンケート調査の結果のうち、広告への接触による態度変容に関する調査項目への回答内容、詳しくは態度変容に関して設定された複数の項目のそれぞれの該否をメディア別に示す回答内容に基づいて上記の指標値を取得する。
[各モニタの回答内容]
モニタ#1:態度変容が2つの項目i1、i3に該当
モニタ#2:態度変容が2つの項目i1、i2に該当
モニタ#3:態度変容が2つの項目i1、i3に該当
モニタ#4:態度変容がいずれの項目にも該当しない
モニタ#5:態度変容が3つの項目i1、i2、i3に該当
上記の事例では、項目i1に該当するモニタの割合が80%(=4/5)であり、項目i2に該当するモニタの割合が40%(=2/5)であり、項目i3に該当するモニタの割合が60%(=3/5)であるので、指標値は、これらの平均値である60%(=(80+40+60)/3)となる。
上記の事例では、項目i1に該当するモニタの割合が80%(=4/5)であり、項目i2に該当するモニタの割合が40%(=2/5)であり、項目i3に該当するモニタの割合が60%(=3/5)であるので、指標値は、これらの総和である180%(=80+40+60)となる。
上記の事例では、いずれか1つ以上の項目に該当するモニタの割合が80%(=4/5)であるので、指標値は、80%となる。
第2算出部24は、各メディアに対する評価値をメディア毎に算出する。各メディアに対する評価値は、図7から分かるように、各メディアについて、第1算出部22により算出された各メディアへの総接触者数に応じた値と、取得部23により取得された態度変容に関する指標値とに基づいて得られ、本実施形態では両値の積からなる。
操作受付部25は、出稿効果の評価に際して行われる各種の操作を受け付ける。操作は、サーバ10の入力装置10eを通じて行われてもよく、この場合、操作受付部24は、入力装置10eから伝送される信号を受信することで、その操作を受け付ける。また、操作は、ユーザUが所有するユーザ端末(不図示)にて行われてもよく、この場合、ユーザ端末が操作に応じたデータを生成して送信し、操作受付部25が当該データを受信することで当該操作を受け付ける。
費用計算部26は、各メディアについて出稿費用を計算する。本実施形態では、各メディアへの出稿費用が時間帯毎(期間毎)に計算される。具体的に説明すると、各メディアへの接触者数の規模(例えば、インプレッション換算値)が第1算出部22によって時間帯毎に算出されている。費用計算部26は、各メディアについて第1算出部22によって時間帯毎に算出された値に、CPM(Cost Per Thousand Impressions:インプレッション単価)等の予め設定された単価額を乗じる。これにより、各メディアへの出稿費用が時間帯毎に算出される。このように本実施形態では、メディアと時間帯との組み合わせを出稿単位(以下、出稿枠ともいう)として、費用計算部26が、それぞれの出稿枠について出稿費用を計算する。
出力部27は、各メディアによる出稿効果の評価結果に応じた情報を出力する。具体的に説明すると、出力部27は、第2算出部24により時間帯毎に算出された各メディアに対する評価値を出力する。この際、各メディアに対する時間帯毎の評価値は、評価値の大きさに応じた順序で並べた状態で出力され、詳しくは、図8に示すように、より大きい評価値が上位に配置されるようにソートされる。
データ生成部28は、出力部27による出力結果を示すデータ(出力データ)を生成する。出力データは、第2算出部24により時間帯毎に算出された各メディアに対する評価値を、より大きい評価値が上位に配置されるようにソートされた状態で表示するためのデータを含む。また、出力データは、出力部27により選定された推奨枠、及び、推奨枠に応じて計算された最適な出稿配分を表示するためのデータを含む。
次に、本実施形態の出稿支援装置20により、複数種類のメディアの各々について出稿の効果を評価する一連の処理の流れ(以下、出稿支援フロー)について説明する。出稿支援フローでは、本発明の出稿支援方法が採用されている。すなわち、以下の説明には、本発明の出稿支援方法についての説明が含まれており、また、出稿支援フロー中の各ステップは、本発明の出稿支援方法の構成要素に相当する。
なお、以下に説明する出稿支援フローは、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。
以上までに本発明の出稿支援装置及び出稿支援方法について、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 出稿支援装置
21 入手部
22 第1算出部
23 取得部
24 第2算出部
25 操作受付部
26 費用計算部
27 出力部
28 データ生成部
C 調査会社
M モニタ(対象者)
S 出稿支援システム
U ユーザ
Claims (9)
- 複数種類のメディアのそれぞれについて、複数の期間の各々における前記メディアへの接触者数の規模を前記期間毎に算出する第1算出部と、
複数の対象者に対して実施されたアンケート調査の結果に基づき、それぞれの前記メディアについて、前記メディアへの出稿による効果に関する指標を取得する取得部と、
それぞれの前記メディアに対して、前記期間毎に算出された前記接触者数の規模と前記指標とに基づいて得られる評価値を、前記期間毎に算出する第2算出部と、
を備え、
前記メディアを通じた広告への接触による意識の変化に関して複数の項目が設定されている場合に、前記取得部は、前記アンケート調査の結果のうち、前記複数の項目のそれぞれの該否を前記メディア別に示す回答内容に基づいて、第1取得処理、第2取得処理又は第3取得処理を前記メディア別に実行して前記指標を前記メディア毎に取得し、
前記第1取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、それぞれの前記項目に該当する前記対象者の人数の割合を項目毎に求め、項目毎の前記割合の平均値を前記指標として算出し、
前記第2取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、それぞれの前記項目に該当する前記対象者の人数の割合を項目毎に求め、項目毎の前記割合の総和を前記指標として算出し、
前記第3取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、前記複数の項目のうちのいずれか1つ以上の項目に該当する前記対象者の人数の割合を前記指標として算出し、
前記第2算出部は、それぞれの前記メディアに対して、前記期間毎の前記接触者数の規模と前記指標との積からなる前記評価値を、前記期間毎に算出する出稿支援装置。 - 前記メディアを通じた広告への接触による意識の変化に関して複数の項目が設定されている場合に、前記取得部は、前記アンケート調査の結果のうち、前記複数の項目のそれぞれの該否を前記メディア別に示す回答内容に基づいて前記指標を取得する、請求項1に記載の出稿支援装置。
- 前記第1算出部は、それぞれの前記メディアについて、前記期間中の前記メディアへの総接触者数に応じた値を、前記接触者数の規模として前記期間毎に算出する、請求項1に記載の出稿支援装置。
- 前記第1算出部は、それぞれの前記メディアについて、前記期間中の前記メディアへの総接触者数に応じた値を、前記接触者数の規模として前記期間毎に算出する、請求項2に記載の出稿支援装置。
- 複数種類の前記メディアには、時間帯別に広告の出稿が可能なメディアが含まれている、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の出稿支援装置。
- 前記第1算出部は、それぞれの前記メディアについて、それぞれの前記期間における前記メディアへの接触者であり、且つ予め設定された属性を有する接触者の人数の規模を前記期間毎に算出し、
前記取得部は、前記予め設定された属性を有する前記対象者からの前記アンケート調査の結果に基づき、それぞれの前記メディアについて、前記指標を取得する、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の出稿支援装置。 - 前記第2算出部がそれぞれの前記メディアに対して前記期間毎に算出した前記評価値を、前記評価値の大きさに応じた順序で並べた状態で出力するための出力データを生成するデータ生成部をさらに備える、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の出稿支援装置。
- 複数の前記期間に関する指定操作を受け付ける操作受付部を備え、
前記指定操作に応じた複数の前記期間のそれぞれについて、前記第1算出部は、それぞれの前記メディアへの前記接触者数の規模を算出し、前記第2算出部は、それぞれの前記メディアに対して前記評価値を算出する、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の出稿支援装置。 - コンピュータが、複数種類のメディアのそれぞれについて、複数の期間の各々における前記メディアへの接触者数の規模を前記期間毎に算出する工程と、
コンピュータが、複数の対象者に対して実施されたアンケート調査の結果に基づき、それぞれの前記メディアについて、前記メディアへの出稿による効果に関する指標を取得する工程と、
コンピュータが、それぞれの前記メディアに対して、前記期間毎に算出された前記接触者数の規模と前記指標とに基づいて得られる評価値を、前記期間毎に算出する工程と、
を含み、
前記メディアを通じた広告への接触による意識の変化に関して複数の項目が設定されている場合に、前記指標を取得する工程において、コンピュータは、前記アンケート調査の結果のうち、前記複数の項目のそれぞれの該否を前記メディア別に示す回答内容に基づいて、第1取得処理、第2取得処理又は第3取得処理を前記メディア別に実行して前記指標を前記メディア毎に取得し、
前記第1取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、それぞれの前記項目に該当する前記対象者の人数の割合を項目毎に求め、項目毎の前記割合の平均値を前記指標として算出し、
前記第2取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、それぞれの前記項目に該当する前記対象者の人数の割合を項目毎に求め、項目毎の前記割合の総和を前記指標として算出し、
前記第3取得処理では、前記メディアに接触した前記対象者の人数に対する、前記複数の項目のうちのいずれか1つ以上の項目に該当する前記対象者の人数の割合を前記指標として算出し、
前記評価値を算出する工程において、コンピュータは、それぞれの前記メディアに対して、前記期間毎の前記接触者数の規模と前記指標との積からなる前記評価値を、前記期間毎に算出する、出稿支援方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001312629A (ja) * | 2000-05-01 | 2001-11-09 | Hakuhodo Inc | 複数種類の媒体を使って広告を出稿する際の計画づくりを支援するコンピュータシステム |
JP2002024692A (ja) * | 2000-07-11 | 2002-01-25 | Voltage Inc | 出稿計画作成システムおよび出稿計画作成方法 |
JP2015026164A (ja) * | 2013-07-25 | 2015-02-05 | 株式会社ビデオリサーチ | 出稿先選定用の装置及び出稿先選定方法 |
JP2015028732A (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-12 | 株式会社ビデオリサーチ | 出稿先選定装置及び出稿先選定方法 |
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 |
-
2023
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001312629A (ja) * | 2000-05-01 | 2001-11-09 | Hakuhodo Inc | 複数種類の媒体を使って広告を出稿する際の計画づくりを支援するコンピュータシステム |
JP2002024692A (ja) * | 2000-07-11 | 2002-01-25 | Voltage Inc | 出稿計画作成システムおよび出稿計画作成方法 |
JP2015026164A (ja) * | 2013-07-25 | 2015-02-05 | 株式会社ビデオリサーチ | 出稿先選定用の装置及び出稿先選定方法 |
JP2015028732A (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-12 | 株式会社ビデオリサーチ | 出稿先選定装置及び出稿先選定方法 |
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 |
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