JP7336163B2 - 評価支援プログラム、評価支援方法および評価支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、評価支援プログラム、評価支援方法および評価支援装置に関する。

ウェブサイトの集客傾向を評価するにあたり、集客に寄与している検索クエリと寄与していない検索クエリを、それぞれの検索ニーズ（以下、セグメント）別に素早く判別することは難しい。

具体的には、ウェブサイトに含まれる多数のウェブページそれぞれについて、どのセグメントに適合した内容なのかを想像し推測しなければならない。さらには、そのようにしてリストアップした多数の検索クエリを実際に１つ１つ検索エンジンに入力しては、つど検索結果を目視し、各ウェブページの表示順位の程度をみて、各セグメントに適合したウェブページといえるかどうかを推察せねばならない。

また、多様な検索クエリをひとつひとつ目視しながら主観的にセグメンテーションしたり、セグメントごとに適合すると思われるウェブページを選出したりすることも容易ではない。

なお、本出願人は本願発明に関連する文献公知発明を知らない。

本発明の１つの課題は、ウェブページあるいはウェブサイトと検索セグメントとの関係を評価することが可能な評価支援プログラム、評価支援方法および評価支援装置を提供することである。

本発明の一態様によれば、コンピュータを、１または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

前記分類手段は、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、前記表示データ生成手段は、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成してもよい。

前記分類手段は、各検索クエリに含まれる前記１または複数のワードに基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類してもよい。

前記分類手段は、共通するワードを含む検索クエリを同一の前記サブセグメントに分類してもよい。

前記分類手段は、検索クエリの経済規模に基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類してもよい。

前記表示データ生成手段は、１つのセグメントに属するサブセグメントにそれぞれ関連付けられた表示欄が第１方向に並んだ表示欄群が第２方向に並び、各表示欄に、関連付けられたサブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報が表示される画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成してもよい。

前記分類手段は、各検索クエリを複数のセグメントのうちのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、その後、ユーザ操作に基づいて、あるセグメントに属するサブセグメントを他のセグメントに属するよう変更することが可能であってもよい。

前記検索データ取得手段は、前記検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを検索エンジンから取得し、前記表示データ生成手段は、前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記セグメントごとに、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成してもよい。

前記評価対象単位は、ドメインであってもよい。

前記分類手段は、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、前記表示データ生成手段は、前記特定のウェブページまたは前記評価対象単位について、前記サブセグメントごとに、前記サブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための前記表示データを生成してもよい。

前記表示データは、前記特定のウェブページについてのものであり、前記検索結果に応じた評価情報は、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に含まれる、前記特定のウェブページの表示順位であってもよい。

前記特定のウェブページは複数あり、前記検索結果に応じた評価情報は、前記複数の特定のウェブページのそれぞれについての表示順位を含んでもよい。

前記表示データは、前記評価対象単位についてのものであり、前記検索結果に応じた評価情報は、前記評価対象単位に含まれるウェブページに対する流入数の順位であってもよい。

前記評価対象単位は複数あり、前記検索結果に応じた評価情報は、前記複数の評価対象単位のそれぞれについての流入数の順位を含んでもよい。

前記流入数は、前記検索結果に含まれるウェブページのうち、前記評価対象単位に含まれる１以上のウェブページの表示順位に基づくものであってもよい。

前記表示データ生成手段は、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数と、に基づく、前記特定のウェブページまたは前記評価対象単位の、そのセグメントについての前記評価情報を含む画面を前記ディスプレイに表示させるための前記表示データを生成してもよい。

前記セグメントについての評価情報は、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数と、に基づく、そのセグメントに分類された検索クエリからの流入数に対応する評価値であってもよい。

前記表示データ生成手段は、前記評価情報に応じた順に前記セグメントを表示させるための前記表示データを生成してもよい。

前記表示データ生成手段は、複数のウェブページまたは複数の評価対象単位について、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数と、に基づく、前記特定のウェブページまたは前記評価対象単位の、そのセグメントについての前記評価情報を取得し、あるセグメントについての評価情報に応じた順に、前記複数のウェブページまたは前記複数の評価対象単位を表示させるための前記表示データを生成してもよい。

前記コンピュータを、前記評価情報が所定条件を満たした場合にアラートを生成するアラート生成手段として機能させてもよい。

前記分類手段は、前記１または複数のワードに対して形態素辞書を用いて、または、人工知能を用いて、各検索クエリを複数のセグメントのうちのいずれかに分類してもよい。

前記分類手段は、前記複数のセグメントとして、ブランド、エリア、エコノミカル、オピニオン・ナレッジおよびサービスのいずれかに、各検索クエリを分類してもよい。

前記分類手段によって分類される各検索クエリは、共通するワードを含んでもよい。

前記コンピュータを、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与する確度付与手段として機能させ、前記表示データ生成手段は、前記検索クエリと、その期待確度とを関連付けて表示させるための表示データを生成してもよい。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与する確度付与手段と、前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、して機能させる、評価支援プログラムが提供される。

前記確度付与手段は、各ワードが分類されたセグメントに設定されているスコアの合算値に応じて、前記期待確度を付与してもよい。

前記確度付与手段は、共通するワードを含む複数の検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与し、前記確度付与手段は、前記共通するワードについては分類を行わない、あるいは、前記共通するワードについても分類するが、前記共通するワードが分類されたセグメントのスコアを前記合算値に含めなくてもよい。

本発明の別の態様によれば、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを検索エンジンから取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを検索エンジンから取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、表示データ生成手段が、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する、評価方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与する確度付与手段と、前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える、評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、確度付与手段が、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与し、表示データ生成手段が、前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群を取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類する分類手段と、前記検索クエリ群に対して、当該検索クエリ群に含まれる検索クエリのうちいくつが、いずれのセグメントに分類されるか、を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

前記検索データ取得手段は、各検索クエリの検索数を取得し、前記表示データ生成手段は、前記検索クエリ群に対して、各セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数を表示させるための表示データを生成してもよい。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群と、各検索クエリの検索数と、を取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類する分類手段と、前記検索クエリ群に対して、各セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

本発明の別の態様によれば、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群を取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類する分類手段と、前記検索クエリ群に対して、当該検索クエリ群に含まれる検索クエリのうちいくつが、いずれのセグメントに分類されるか、を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ取得手段が、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群を取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類し、表示データ生成手段が、前記検索クエリ群に対して、当該検索クエリ群に含まれる検索クエリのうちいくつが、いずれのセグメントに分類されるか、を表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群と、各検索クエリの検索数と、を取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類する分類手段と、前記検索クエリ群に対して、各セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ取得手段が、それぞれが１または複数のワードを含む複数の検索クエリから構成される検索クエリ群と、各検索クエリの検索数と、を取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかの分類し、表示データ生成手段が、前記検索クエリ群に対して、各セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数を表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページのそれぞれへの流入数と、を取得する検索データ手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記ウェブページに対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれる、複数のウェブページから構成される評価対象単位のそれぞれへの流入数と、を取得する検索データ手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記評価対象単位に対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

本発明の別の態様によれば、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページのそれぞれへの流入数と、を取得する検索データ手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記ウェブページに対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれる、複数のウェブページから構成される評価対象単位のそれぞれへの流入数と、を取得する検索データ手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、前記評価対象単位に対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ手段が、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページのそれぞれへの流入数と、を取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、表示データ生成手段が、前記ウェブページに対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ手段が、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリから当該検索クエリに対する検索結果に含まれる、複数のウェブページから構成される評価対象単位のそれぞれへの流入数と、を取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、表示データ生成手段が、前記評価対象単位に対するセグメントごとの流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

本発明の別の態様によれば、コンピュータを、検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、分類の結果を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラムが提供される。

前記表示データ生成手段は、前記複数のセグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を表示させるための表示データを生成してもよい。

前記検索データ取得手段は、各検索クエリの経済規模を取得し、前記表示データ生成手段は、前記複数のセグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を、前記経済規模を考慮して表示させるための表示データを生成してもよい。

前記検索クエリ群に含まれる複数の検索クエリは、共通するワードを含んでもよい。

本発明の別の態様によれば、検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、分類の結果を表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置が提供される。

本発明の別の態様によれば、検索データ取得手段が、検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリを取得し、分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、表示データ生成手段が、分類の結果を表示させるための表示データを生成する、評価支援方法が提供される。

第１実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図。 検索クエリ「スーツ」に対する検索結果を模式的に示す図。 検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図。 検索データ取得部２１が取得する検索データの別の例を模式的に示す図。 分類部２３による分類結果を例示する図。 初期画面の一例を模式的に示す図。 検索クエリごとの検索結果表示画面の一例を模式的に示す図。 検索クエリごとの検索結果表示画面の一例を模式的に示す図。 検索クエリ分類画面の一例を模式的に示す図。 サブセグメントが属するセグメントを変更する様子を模式的に示す図。 サブセグメントが属するセグメントを変更する様子を模式的に示す図。 サブセグメントが属するセグメントを変更する様子を模式的に示す図。 サブセグメントを中分類にまとめた画面を模式的に示す図。 各核ワードにつき、セグメント別の検索クエリ数および検索数に関する情報を含む画面を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の一例を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 ドメイン評価画面の一例を模式的に示す図。 ドメイン評価画面の一例を模式的に示す図。 ドメイン評価画面からウェブページ評価画面への遷移を説明する図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図。 第２実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図。 セグメントとスコアとの関係を示す図。 スコアの合算値と期待確度との関係を示す図。 各セグメントに分類された検索クエリを期待確度ごとに表示する画面を模式的に示す図。 セグメントに分類して検索クエリを表示する場合の画面例を模式的に示す図。 セグメント名と、各セグメントに属するサブセグメント名のみを表示させる場合の画面例を模式的に示す図。 期待確度ごとに、その期待確度が付与された検索クエリを並べて表示させる場合の画面例を模式的に示す図。 第２実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図。 検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図。 分類部２２による分類結果と合わせて検索データを示す図。 集計部４２による集計結果を模式的に示す図。 検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図。 分類部２２による分類結果と合わせて検索データを示す図。 集計部４２による集計結果を模式的に示す図。 集計部４２による集計結果を模式的に示す図。

以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図である。この評価支援システムは、１以上の検索エンジン１と、評価支援装置２と、ユーザ端末３とを備えており、互いに通信可能に接続される。

検索エンジン１は１または複数のワードを含む任意の検索クエリに対する検索結果を出力する。検索結果は、１以上のウェブページと、そのそれぞれの表示順位とを含む。表示順位は、検索者の検索ニーズや各ウェブページの内容などを考慮し、検索エンジン１が独自の基準で定める。一般にその基準として、自然言語解析技術による内容判定結果や、検索者がどのウェブサイトに好感を持ったかを推察するための行動データ解析結果などが用いられることが知られている。すなわち検索結果の上位に表示されるウェブページほど、これらの判定結果が良好であり、検索者にとって内容が的確かつ実際に好ましいと感じられた確率が高いウェブページであるともいえる。

評価支援装置２は検索エンジン１から検索データ（後述）を取得する。そして、評価支援装置２は、検索データに基づき、ウェブページを評価するための画面をユーザ端末３に表示させるための表示データを生成する。評価支援装置２の詳細な処理動作は後述する。

ユーザ端末３は、入力インターフェース３１（マウス、キーボード、タッチパネルなど）と、制御部３２と、ディスプレイ３３とを有するコンピュータである。制御部３２はユーザ端末３が予め有するウェブブラウザであってよい。あるいは、制御部３２の機能の一部または全部は、ユーザ端末３が有するプロセッサが所定のプログラムを実行することによって実現される専用アプリケーションであってもよい。

制御部３２は、入力インターフェース３１を介してユーザから入力される要求を、評価支援装置２に送信する。そして、制御部３２は、要求に応じた表示データを評価支援装置２から受信し、受信した表示データに基づく画面をディスプレイ３３に表示させる。

なお、支援システムの処理動作のうち、評価支援装置２が行うと記載している処理動作の一部をユーザ端末３が行ってもよいし、ユーザ端末３が行うと記載している処理動作の一部を評価支援装置２が行ってもよいし、両者が協働して行ってもよい。

続いて、評価支援装置２について詳しく説明する。評価支援装置２は、検索データ取得部２１と、ユーザ入力取得部２２と、分類部２３と、表示データ生成部２４と、アラート生成部２５とを有するコンピュータである。これら各部の機能の一部または全部は、評価支援装置２が有するプロセッサが所定のプログラムを実行することによって実現されてもよい。

検索データ取得部２１は検索エンジン１から検索データを取得し、評価支援装置２が有する（あるいは外部の）記憶装置２６に記憶する。検索データ取得部２１は、特定の１つの検索エンジン１のみから検索データを取得してもよいが、主要な検索エンジン１全てから検索データを取得するのが望ましい。

図２Ａは、検索クエリ「スーツ」に対する検索結果を模式的に示す図である。ある検索エンジン１では、「スーツ」に対する検索を行うと、表示順位１～３位として以下のウェブページを出力するものとする（４位以降は省略）。
１位 www.a-suits.com/home
２位 www.b-suits.jp
３位 www.a-suits.com/online

ここで、１位の「www.a-suits.com/home」と３位の「www.a-suits.com/online」はいずれも「a-suits.com」という共通するドメインを有する。このように１つの検索クエリに対する検索結果に、ドメインが共通する複数のウェブページが含まれることがある。なお、ここでのウェブページとは、ＵＲＬによって特定されるものである。また、ドメインはＩＰアドレスに対応するものであり、トップレベルドメイン（ｃоｍやｊｐなど）、セカンドレベルドメインなど複数階層から構成され得る。

図２Ｂは、検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図である。この検索データは、検索クエリと、その検索クエリに対して検索エンジン１で検索を行った場合に表示される（すなわち検索結果に含まれる）ウェブページと、その表示順位と、の関係を示している。図２Ｂの例では、検索データは、検索クエリ「スーツ」の検索結果における表示順位１位のウェブページが「www.a-suits.com/home」であり、同２位のウェブページが「www.b-suits.jp」であり、同３位のウェブページが「www.a-suits.com/online」であることを示す（図２Ａも参照）。他の検索クエリ「スーツセット」、「ダブルスーツ」などについても同様である。このような検索データが記憶装置２６に記憶される。

図２Ｃは、検索データ取得部２１が取得する検索データの別の例を模式的に示す図である。この検索データは、各検索クエリと、その検索クエリに対して検索エンジン１で検索を行った場合に表示される（すなわち検索結果に含まれる）ウェブページのドメインと、その表示順位と、の関係を示している。図２Ｃの例では、検索データは、検索クエリ「スーツ」の検索結果における表示順位１位のウェブページのドメインが「a-suits.com」であり、同２位のウェブページのドメインが「b-suits.jp」であり、同３位のウェブページのドメインが「a-suits.com」であることを示す（図２Ａも参照）。他の検索クエリ「スーツセット」、「ダブルスーツ」などについても同様である。このような検索データが記憶装置２６に記憶される。

検索データ取得部２１は図２Ｂに示すウェブページ単位の検索データおよび図２Ｃに示すドメイン単位の検索データの両方を取得するのが望ましい。ウェブページ単位で評価したいというニーズ（例えば、「www.a-suits.com/home」および「www.a-suits.com/online」のそれぞれを個別に評価する）もあるし、ドメイン単位で評価したいというニーズ（例えば、自社サイトが必要なウェブページを有しているかを評価する）もあるためである。

あるいは、検索データ取得部２１は、ウェブページ単位の検索データ（図２Ｂ）を取得し、これを「スーツ」など所定の核ワードについて集計を行ったうえでドメイン単位の検索データ（図２Ｃ）を作成してもよい。

また、検索データ取得部２１は、各検索クエリについて、経済規模および単位期間当たりの検索数（以下では、単に「検索数」ということもある）も合わせて取得するのが望ましい。複数の検索エンジン１から検索データを取得する場合、経済規模および検索数は全検索エンジン１からの合計となる。

経済規模は、検索数そのものでもよいし、検索数、広告料金、競合性およびクリック率の少なくとも一部を考慮したものであってもよい。一例として、経済規模は、検索数、広告料金、競合性およびクリック率の積とすることができる。

なお、広告料金とは、当該検索クエリに対する検索結果画面への広告表示に関する広告料金であり、広告を表示させること自体によって発生する料金や、表示された広告がクリックされる度に発生する料金（クリック単価）である。競合性とは、当該検索クエリに対して広告を表示させようとしている広告主の多寡である。クリック率は、検索クエリに依存しない一定値であってもよいし、検索クエリごとに想定される値であってもよいし、業界ごと（検索クエリ群ごと）に想定される値でもよい。

ここで、検索データ取得部２１が何位のウェブページまで取得するかは任意であり、下位のものを含む全ウェブページを取得してもよいし、上位何位まで取得するかを予め検索データ取得部２１が制限していてもよいし、上位何位まで取得するかをユーザが設定可能であってもよい。また、検索クエリは多数あるが、やはり検索データ取得部２１がどの検索クエリを取得するかは任意である。検索取得部は全ての検索クエリについての検索結果を取得してもよいし、経済規模あるいは検索数が閾値を超える検索クエリについての検索結果を取得してもよいし、経済規模あるいは検索数が上位所定数の検索クエリについての検索結果を取得してもよい。ここでの閾値や所定数も、予め検索データ取得部２１が定めていてもよいし、ユーザが設定可能であってもよい（この点は以下に記載する「閾値」や「所定数」も同様である）。

図１に戻り、評価支援装置２のユーザ入力取得部２２は、ユーザ端末３のディスプレイ３３にどのような画面を表示させるかに関するユーザからの要求を、ユーザ端末３から取得する。表示させる画面の具体例は後述する。

分類部２３は本実施形態の１つであり、取得した検索データにおける検索クエリを、当該検索クエリに含まれるワードに基づいて複数のセグメント（グループ）に分類する。この分類は、基本的にはユーザ操作を伴うことなく分類部２３が機械的に自動で行うが、短時間で可能なユーザ操作（例えば、後述するセグメントの設定や、分類部２３による自動分類の後にユーザが手動変更を行うなど）を含んでいてもよい。

分類の手法に特に制限はなく、任意の公知の手法を適用してよい。例えば、一般公開されている形態素辞書が各ワードに付与しているタグ情報を使う方法がある。一例として、形態素辞書が社名や商品名を表すワードに「固有名詞」というタグを付与している場合、「固有名詞」タグが付与されたワードを含む検索クエリをすべて「ブランド」セグメントに分類するものと設定しておけばよい。また形態素辞書が国名や駅名を表すワードに「場所」というタグを付与している場合、「場所」タグが付与されたワードを含む検索クエリをすべて「エリア」セグメントに分類するものと設定しておけばよい。また、固有名詞および場所の両方を含む検索クエリについては、予め定めた優先順位に基づいて「ブランド」および「エリア」のいずれかに分類してもよいし、両方のセグメントに属するように分類してもよい。

分類の他の方法として、人工知能（ＡＩ）を用いてもよい。この場合、どの検索クエリをどのセグメントに分類するかを予め学習しておけばよい。

複数のセグメントは予め定めたものであってもよいし、分類部２３が自動生成してもよいし、ユーザが設定（登録）できてもよい。セグメントは、「ブランド」、「エリア」、「エコノミカル」、「オピニオン・ナレッジ」、「サービス」の５つとすることができる。ここで、「エコノミカル」とは、価格や割引などの経済的な情報を検索するときに使用されやすいワード群を指す。また「オピニオン・ナレッジ」とは、世論や一般論を検索するときに使用されやすいワード群を指す。また、「サービス」とは、サービススペック（仕様・機能）、サービスラインナップ（コース・シリーズ）、サービスターゲット（悩み・憧れ・部位等）を検索するときに使用されやすいワード群を指す。ただし、上記の５つは例示にすぎない。一部を変更または省略してもよいし、後述する「その他」、「除外」といった別のセグメントを含んでいてもよい。なお、「オピニオン・ナレッジ」は単に「オピニオン」と称されることもある。

また、分類部２３は、各セグメントに分類された検索クエリを、当該クエリに含まれるワードに基づいてさらに細かいサブセグメント（サブグループ）に分類してもよい。

具体例として、分類部２３は、特定のセグメントに分類された複数の検索クエリのうち、共通するワードを含む検索クエリを同一のサブセグメントに分類することができる。１つの検索クエリが複数のサブセグメントに属するように分類されてもよい。セグメントは大分類で、サブセグメントは小分類と考えることもできる（中分類については後述する）。

別の具体例として、分類部２３は各検索クエリの経済規模に応じて検索クエリをサブセグメントに分類してもよい。例えば、特定のセグメントに分類された複数の検索クエリのうち、検索規模が上位１～１０位の検索クエリを１つのサブセグメントに分類し、上位１１～１２位の検索クエリを他のサブセグメントに分類してもよい。

図３は、分類部２３による分類結果を例示する図である。この例では、検索クエリが「ブランド」、「エリア」、「サービス」のいずれかのセグメントに分類される。そして、セグメント「エリア」に分類された検索クエリは、さらに「東京」、「大阪」、「京都」のサブセグメントのいずれかに分類される。例えば、「東京」に分類される検索クエリは、「東京スーツ」、「スーツ東京」、「オーダースーツ東京」である。分類結果は記憶装置２６に記憶される。

図１に戻り、評価支援装置２の表示データ生成部２４は、記憶装置２６に記憶された検索データおよび分類部２３による分類結果を参照し、必要に応じて適宜の解析や集計を行い、ユーザからの要求に応じた画面をユーザ端末３のディスプレイ３３に表示させるための表示データを生成する。この表示データはユーザ端末３に送信される。分類結果は、例えば、各検索クエリがいずれのセグメント（さらには、いずれのサブセグメント）に分類されたかを示す。なお、実際に表示されるのは、必ずしもすべての検索結果でなくてもよい。

特に、本実施形態では、検索データに基づいて、特定のウェブページまたは（ウェブページの）ドメインについて、セグメントごとに、各セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を表示させることができる。また、分類部２３がさらにサブセグメントに分類する場合には、特定のウェブページまたは（ウェブサイトの）ドメインについて、サブセグメントごとに、各サブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を表示させることができる。ドメインについての評価情報とは、そのドメインを共通して有するウェブページ群についての評価情報、あるいは、ドメイン単位での評価情報と考えることもできる。

アラート生成部２５は評価情報が所定条件を満たした場合にアラートを生成する。アラートは任意の装置によって出力されるものであり、例えば、ユーザ端末３３のディスプレイ３３に表示されるものでもよいし、ディスプレイ端末３３のスピーカ（不図示）から再生されるものでもよい。

続いて、ユーザ端末３のディスプレイ３３に表示される画面例について、詳しく説明する。

図４は、初期画面の一例を模式的に示す図である。例えば、ユーザが入力インターフェース３１を介して所定のＵＲＬを指定して初期画面の表示を評価支援装置２に要求すると、評価支援装置２の表示データ生成部２４は検索データを参照および集計して、初期画面を表示させるための表示データを生成してユーザ端末３に送信する。そして、ユーザ端末３の制御部３２が表示データに応じた初期画面をディスプレイ３３に表示させる。

図４に示すように、初期画面には複数の核ワードが鉛直方向に並んでおり、核ワードのそれぞれについて、検索規模の順位、検索クエリ数（「ロングテールキーワード数」と呼ばれることもある）および検索数が関連付けて表示される。

ここで、核ワードとは、複数の検索クエリに共通して含まれるワードである。例えば、３つの検索クエリ「スーツ」、「スーツセット」、「ダブルスーツ」の核ワードは「スーツ」である。核ワードは、表示データ生成部２４が自動設定してもよいし、ユーザが設定（登録）できてもよいし、検索エンジン１から指定されてもよい。

そして、当該核ワードを含む検索クエリの経済規模の合計値の順に核ワードが並んでいる。経済規模そのものを併記してもよい。検索クエリ数は当該核ワードを含む検索クエリの数である。検索クエリ数が多いほど、当該核ワードに関するニーズが多様化しており、市場が成熟している傾向がある。検索数は当該核ワードを含む検索クエリの検索数の合計値である。

この初期画面から、ユーザは関心ある１つの核ワードを選択し、この核ワードを含む検索クエリのそれぞれの検索結果を示す画面（以下、「検索クエリごとの検索結果表示画面」という）を表示させることができる。具体的には、ユーザは入力インターフェース３１を介して１つの核ワードを指定し、この核ワードについて検索クエリごとの検索結果表示画面を表示させるための表示データを評価支援装置２に要求する。

例えば、「スーツ」に関するウェブページ作成者が「スーツ」を核ワードに指定して要求することが考えられる。この要求に応じて、評価支援装置２の表示データ生成部２４は検索データの参照および適宜の集計を行い、検索クエリごとの検索結果表示画面を表示するための表示データを生成する。

図５Ａは、検索クエリごとの検索結果表示画面の一例を模式的に示す図であり、「スーツ」を核ワードとして含む検索クエリのそれぞれの検索結果を、図２Ｂに示す検索データに基づいてウェブページ単位で表示する画面を例示している。

この検索クエリごとの検索結果表示画面には、核ワード「スーツ」を共通して含む複数の検索クエリ「スーツ」、「スーツ下取り」、「スーツ大阪」などが鉛直方向に並んでおり、また、複数のウェブページ「ウェブページＡ」（例えば、図２Ｂの「www.a-suits.com/home」）、「ウェブページＢ」（例えば、図２Ｂの「www.b-suits.jp」）、「ウェブページＣ」（例えば、図２Ｂの「www.a-suits.com/online」）が水平方向に並んでいる。そして、検索クエリのそれぞれについて、検索結果における各ウェブページの表示順位が表示される。

例えば、検索クエリ「スーツ」に対する検索結果では、「ウェブページＡ」の表示順位が１位であり、「ウェブページＢ」の表示順位が１５位である。検索クエリ「スーツ下取り」に対する検索結果では、「ウェブページＡ」の表示順位が２位であり、「ウェブページＢ」の表示順位が８位であり、「ウェブページＣ」の表示順位が３位である。

図５Ａに例示する検索クエリ毎の検索結果表示画面に含まれる検索クエリは、例えば検索数が多い順に並んでいる。表示する検索クエリの数は任意であり、全検索クエリであってもよいし、検索数が閾値を超える検索クエリに限定してもよいし、検索数が上位所定数の検索クエリに限定してもよい。また、検索数に代えて経済規模を適用してもよい。

また、この画面に含まれるウェブページは、表示される検索クエリに対する流入率（流入数）が高い順に並んでおり、この流入率（流入数）が各ウェブページに関連付けて表示されてもよい。流入率および流入数は次のようにして算出される。

表示順位と想定される流入率（Click Through Rate）との関係が予め設定されている。例えば、表示順位１位に対して流入率が２５％に設定される。これは、表示順位１位のウェブページには、検索者のうち２５％が流入すると想定されることを意味する。よって、図５Ａの場合、検索クエリ「スーツ」で検索を行った検索者３１０，０００人のうち７７，５００人が「ウェブページＡ」に流入したと推定される。

例示として、表示順位２位に対して流入率１０％が設定されているとすると、検索クエリ「スーツ下取り」で検索を行った検索者７０，０００人のうち７，０００人が「ウェブページＡ」に流入したと推定される。このようにして、検索クエリごとに推定される流入数を合計した値が、当該ウェブページへの流入数である。そして、ウェブページへの流入数を総検索数（図５Ａの場合、１，９００，０００人）で割った値が流入率である。

例えば、ウェブページＡは「スーツ」を核ワードとして検索を行った１，９００，０００人のうち３．５５％（６，７４５人）が流入したと推定される。表示するウェブページの数は任意であり、全ウェブページであってもよいし、上記流入率が閾値を超えるウェブページに限定してもよいし、上記流入率が上位所定数のウェブページに限定してもよい。

なお、図５Ａにおけるウェブページの表示順は流入率が高い順に限られず、例えば、検索クエリに対する検索結果に含まれる割合が高い順等であってもよい。

１画面に検索クエリが収まらない場合、下方に画面をスクロールさせることで、検索数が下位の検索クエリが表示されるようにしてもよい。

図５Ｂは、検索クエリごとの検索結果表示画面の一例を模式的に示す図であり、「スーツ」を核ワードとして含む検索クエリのそれぞれの検索結果を、図２Ｃに示す検索データに基づいてドメイン単位で表示する画面を例示している。一例として、図５Ａの画面における「ドメイン単位集計画面へ」ボタン９１を選択することで、図５Ｂの画面に切り替わる。図５Ｂの画面における「ページ単位集計画面へ」ボタン９２を選択することで、図５Ａの画面に切り替わる。以下、図５Ａとの違いを主に説明する。

図５Ｂの検索クエリごとの検索結果表示画面には、核ワード「スーツ」を共通して含む複数の検索クエリ「スーツ」、「スーツ下取り」、「スーツ大阪」などが鉛直方向に並んでおり、また、複数のウェブページ「ドメインＤ」（例えば、図２Ｃの「a-suits.com"」）、「ドメインＥ」（例えば、図２Ｃの「b-suits.jp"」）、「ドメインＦ」が水平方向に並んでいる。そして、検索クエリのそれぞれについて、検索結果における各ドメインの評価値が表示される。

評価値は、検索データに基づき、表示データ生成部２４によって付与される。具体例として、特定のドメイン（例えば、「ドメインＤ」）の評価値は、そのドメインを有し、対象の検索クエリにヒットするウェブページのそれぞれの表示順位に基づいて定まる。さらに具体的な例として、検索データから予測される、当該ドメインを有するいずれかのウェブページに対する流入数の順位を評価値とすることができる。評価値は、他のドメインと比較した、当該ドメインが有する集客力と考えることもできる。

なお、ウェブページに対する流入数は、例えば検索結果における表示順位などに基づいて算出される、予測された流入数であってよい。あるいは、検索エンジン１から流入数の実数が取得される場合には、流入数の実測値であってよい。本明細書における流入数は、特に断らない限り、予測流入数および実測流入数のいずれをも含むものとする。流入率についても同様である。

ここで、図５Ａや図５Ｂに示す検索クエリごとの検索結果表示画面に基づいて、特定のウェブページや、特定のドメインを有するウェブページの評価を行うことも、可能である。

例えば、図５Ａや図５Ｂの画面において、画面をスクロールさせながら、各検索クエリに対して評価が高い（すなわち、表示順位が高い）ウェブページやドメインを見ていくことができる。しかし、多くの検索クエリを目視で確認するのは非常に大変であり、時間もかかる。また、様々な検索クエリがあるが、必ずしも評価者は全検索クエリに興味があるわけではない。

別の例として、検索クエリを人手で分類（例えば、似た検索クエリをまとめる等）し、特定のウェブページがどのような分類において高い表示順位を獲得しているかを評価することが考えられる。しかし、人手による分類は非常に大きな手間である。

ディスプレイ３３上で評価を行おうとすると、画面を長時間表示し続けることが必要であり、ユーザ端末３の消費電力増大につながる。

そこで、本実施形態では、評価支援装置２に分類部２３を設け、検索クエリを自動で分類する。以下、この点を説明する。

本実施形態では、任意の核ワードを含む検索クエリのそれぞれをセグメントに分類した画面（以下、「検索クエリ分類画面」という）を表示させることができる。この検索クエリ分類画面を表示させるために、例えば、ユーザは図４の初期画面から入力インターフェース３１を介して１つの関心がある核ワードを指定し、この核ワードについて検索クエリ分類画面を表示させるための表示データを評価支援装置２に要求する。

例えば、「スーツ」に関するウェブページ作成者が「スーツ」を核ワードに指定して要求することが考えられる。この要求に応じて、評価支援装置２の表示データ生成部２４は、分類部２３による分類結果（図３）に基づき、また、検索データの参照および適宜の集計を行い、検索クエリ分類画面を表示するための表示データを生成する。

図６Ａは、検索クエリ分類画面の一例を模式的に示す図であり、「スーツ」を核ワードとして含む検索クエリを分類した検索クエリ分類画面を例示している。

ここでは、図３に示すように、「スーツ」を核ワードとする複数の検索クエリが、複数のセグメント「ブランド」、「エリア」、「サービス」などのいずれかに分類されているものとする。また、「エリア」のセグメントに分類された検索クエリが、さらに細かい「東京」、「大阪」、「京都」などのサブセグメントに分類されているものとする。「東京」のサブセグメントには、「東京スーツ」、「スーツ東京」、「オーダースーツ東京」など、「東京」というワードを共通に含む検索クエリが分類される。他のサブセグメントも同様である。

検索クエリ分類画面には、「ブランド」に属するサブセグメント「ＡＡＡ」、「ＢＢＢ」、「ＣＣＣ」にそれぞれ関連付けられた表示欄４１～４３が鉛直方向に並んで、「ブランド」についての表示欄群４０を構成している。そして、「ブランド」、「エリア」、「サービス」についての各表示欄群４０，５０，６０が水平方向に並んでいる。そして、各表示欄に、当該表示欄に関連付けられたサブセグメントに分類された検索クエリに関する情報が表示される。検索クエリに関する情報とは、検索数や経済規模などであり、どのような情報を表示させるかをユーザが切替可能であってもよい。また、サブセグメントに関する情報として、当該サブセグメントに含まれる検索クエリ数、検索数の合計値などが表示欄に含まれてもよく、やはりどのような情報を表示させるかをユーザが切替可能であってもよい。

例えば、「エリア」をさらに分類した「東京」のサブセグメントには、これに属する「東京スーツ」、「スーツ東京」、「オーダースーツ東京」といった検索クエリと、そのそれぞれについての検索数が表示欄に表示される。

なお、表示するセグメントの数は任意であり、全セグメントであってもよいし、各セグメントに属する検索クエリの検索数の合計値が閾値を超えるセグメントに限定してもよいし、同合計値が上位所定数のセグメントに限定してもよい。また、検索数に代えて経済規模を適用してもよい。セグメントの表示順は、検索数の合計値順でもよいし、経済規模の合計値順でもよいし、そのいずれにするかをユーザが設定できてもよい。もちろん、あいうえお順やアルファベット順でもよい。以上の点は、表示するサブセグメントや、サブセグメント中（すなわち各表示欄中）に表示する検索クエリについても同様である。

図６Ａに示す検索クエリ分類画面において、ユーザ操作に応じて、あるセグメントに属するサブセグメントを他のセグメントに属するよう変更できてもよい。例えば、分類部２３の分類によれば、サブセグメント「東京」はセグメント「エリア」に属する。しかし、「東京スーツ」なる有名なブランドがある場合、ユーザの判断によれば、「東京」は「ブランド」にも属するべきであるとする。この場合、ユーザが所定の操作を行うことにより、分類部２３は「東京」を「ブランド」にも属するように変更し、変更の結果を記憶装置２６に記憶する。なお、このような場合、分類部２３が「東京」を「ブランド」（移動先のセグメント）および「エリア」（移動元のセグメント）の両方に属するようにしてもよいし、「ブランド」（移動先のセグメント）のみに属するようにしてもよい。いずれにするかをユーザが都度選択できてもよい。

具体的なユーザ操作の例として、入力インターフェース３１を介したドラッグアンドドロップにより、「東京」に関連付けられた表示欄を選択して「ブランド」の表示欄群内に移動することが考えられる（図６Ｂおよび図６Ｃ参照）。なお、このような移動の表示は、評価支援装置２の表示データ生成部２４が制御してもよいし、ユーザ端末３の制御部３２が制御してもよい。

ユーザ操作の別の例として、入力インターフェース３１を介して「東京」を選択すると、制御部３２は図６Ｄに示すようなセグメント変更欄を表示させる。このセグメント欄には、「東京」が現時点で属している「エリア」以外のセグメントが移動先の候補として表示される。そして、移動先となるセグメントをラジオボタン等でユーザが選択するようにしてもよい。

なお、セグメントとして、他のいずれのセグメントにも属さない「その他」や、意味をなさないサブセグメントや関心がないサブセグメントをまとめるための「除外」があってもよい。

また、分類部２３による自動分類の結果であるサブセグメント（小分類）の１以上をユーザが手動でまとめて中分類を形成することによって、サブセグメントを階層化できてもよい。例えば、図６Ａにおいて、「エリア」に属するサブセグメントのうち、関東エリア（東京に近いエリア）のサブセグメントをまとめて１つの中分類とし、関西エリア（大阪に近いエリア）のサブセグメントをまとめて１つの中分類とし、図６Ｅのような画面を表示ができてもよい。このような画面によれば、１つの画面で大分類（セグメント）と中分類の結果を同時に把握できる。

中分類を形成する具体的な手順の例は次のとおりである。まず、ユーザが１つの中分類としてまとめたい１以上のサブセグメント（例えば、「大阪」と「京都」）を選択する。次いで、分類部２３は中分類の名称を受け付けるための画面を表示させる。そして、分類部２３はユーザから入力インターフェース３１を介した任意の名称（例えば、「関西」）の入力を受け付ける。以上により、分類部２３は複数のサブセグメントをまとめた中分類を形成できる。

以上によれば、分類部２３は、検索クエリを自動でセグメントに大分類し、各セグメントに分類された検索クエリを自動でサブセグメントに小分類し、さらに、ユーザ操作に基づいて、１以上のサブセグメントをまとめて中分類することができる。そして、図６Ａ～図６Ｅの画面などによって検索クエリの評価が容易となる。

また、表示データ生成部２４は、図４および図６Ａに示される情報に基づき、図６Ｆに示す画面を表示させるための表示データを生成してもよい。図６Ｆの「合計」の欄は図４と同じである。加えて、図６Ｆの画面は、各核ワードにつき、セグメント別の検索クエリ数および検索数に関する情報を含む。

例えば、「スーツ」を核ワードとする検索クエリは２，１００個あるが、そのうち４００個は「ブランド」セグメントに含まれ、その占有率は１９．０５％（＝４００／２１００）である。また、「スーツ」を核ワードとする検索クエリ群に対する検索数は１，９００，０００／月であるが、そのうち８００，０００は「ブランド」セグメントに含まれる検索クエリに対するものであり（言い換えると、「ブランド」セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数が８００，０００である）、その占有率は４２．１１％（＝８００，０００／１，９００，０００）である。

このように、各検索クエリ群に対して、その検索クエリ群に含まれる検索クエリのいくつが、いずれのセグメントに分類されるか、が示される。また、各検索クエリ群に対して、各セグメントに分類された検索クエリに対する合計検索数が示される。なお、検索クエリ数および合計検索数のうちの一方のみを表示してもよい。

このような表示によれば、検索クエリ群ごとにセグメント占有率が分かり、特定のセグメントの占有率が高い検索クエリ群の抽出が容易となる。例えば、図６Ｆの例では、「シャツ」を検索クエリとする検索クエリ群は「エコノミカル」セグメントの占有率が高い。よって、「シャツ」についてのポータルサイトを作成する場合には、「エコノミカル」に関するウェブページを充実させておくのが有効である。一方、「メンズ」を検索クエリとする検索クエリ群は「ブランド」セグメントの占有率が高い。よって、「メンズ」についてのポータルサイトを作成する場合には、「ブランド」に関するウェブページを充実させておくのが有効である。このようなことが、図６Ｆの画面から迅速に把握できる。

なお、検索クエリ分類画面を表示させるために、必ずしも図４の初期画面等を経由する必要はない。例えば、図６Ａに検索窓９３を用意し、検索窓９３に任意の核ワードを入力することで、その核ワードについての検索クエリ分類画面を表示できるようにしてもよい。

図６Ａに例示する検索クエリ分類画面から、さらに特定のウェブページ（以下、「対象ウェブページ」ともいう）の表示順位を含む画面（以下、「ウェブページ評価画面」という）を表示させることができる。具体的には、ユーザは入力インターフェース３１を介して対象ウェブページを指定し、このウェブページについてのウェブページ評価画面を表示するための表示データを評価支援装置２に要求する。

例えば、対象ウェブページとして、ウェブページ作成者が自ら作成するウェブページを指定したり、競合となるウェブページを指定したりすることが考えられる。この指定は、予め任意のウェブページを登録しておいてもよいし、都度ＵＲＬを指定してもよい。対象ウェブページが指定されると、評価支援装置２の表示データ生成部２４は、分類部２３による分類結果に基づき、また、検索データの参照および適宜の集計を行い、検索クエリ分類画面を表示するための表示データを生成する。

なお、図５Ａに例示する検索結果表示画面から対象ウェブページを選択することによって、検索クエリ分類画面を表示できてもよい。

図７Ａは、ウェブページ評価画面の一例を模式的に示す図である。同図では、対象ウェブページとして「www.a-suits.com/online」が指定された例を示している。図６の検索クエリ分類画面に対して、画面上方にウェブページ名「スーツショップ」およびＵＲＬ「www.a-suits.com/online」が追加される。さらに、図６の表示欄における検索クエリに関連付けて、対象ウェブページの表示順位が評価情報として追加される。すなわち、検索結果に応じた情報として、各セグメント（さらには各サブセグメント）に分類された検索クエリに対する検索結果に含まれる、対象ウェブページの表示順位が表示される。なお、「－」は表示順位が低すぎるか、検索にヒットしないことを意味する。

例えば、「エリア」をさらに分類した「京都」のサブセグメントでは、これに属する検索クエリ「京都スーツ」について、対象ウェブサイトの表示順位が１位であることが表示される。これは、検索クエリ「京都スーツ」に対する検索を行うと、表示順位１位として「www.a-suits.com/online」が出力されることを示している。他の検索クエリについても同様である。

例えば図７Ａによると、「エリア」のセグメントに属する各検索クエリに対しては、対象ウェブページの表示順位が比較的高い。よって、対象ウェブページは「エリア」に関して充実したページとなっているといえる。

一方、「ブランド」のセグメントに属する各検索クエリに対しては、総じて表示順位が低く、ヒットしないものもある。よって、対象ウェブページは「ブランド」に対しては、あまり充実したページとはなっていない可能性がある。よって、図７Ａによれば、対象ウェブページを「ブランド」に関する内容をより充実させるべきであることが分かる。

また、「サービス」のセグメントに関して、サブセグメント「メンズ」に属する各検索クエリに対しては、対象ウェブページの表示順位が比較的高い。一方、サブセグメント「レディース」に属する各検索クエリに対しては、対象ウェブページの表示順位が比較的低い。よって、図７Ａによれば、本ウェブページを「レディース」に関する内容をより充実させるべきであることが分かる。

このように、検索クエリを分類した上で、セグメントごと（サブセグメントごと）に検索クエリに対する検索結果を表示するため、ユーザは短時間で対象ウェブページの評価を行うことができる。

図７Ｂは、ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図である。同図では、２つのウェブページ「www.a-suits.com/online」（「Ｗ１」と略記）、「www.b-suits.jp」（「Ｗ２」と略記）が指定される。そして、そのそれぞれについての表示順位が表示欄に表示される。２つの表示順位が並んでいると両者を対比しやすく、好ましい。もちろん、指定するウェブページは２つに限られず、３以上であってもよい。

一例として、ウェブページ作成者が、自ら作成した複数のウェブページを指定し、意図どおりの検索結果が得られているかの評価に用いることができる。別の例として、ウェブページ作成者が、自ら作成したウェブページと、競合となるウェブページとを指定し、両ウェブページの優劣を評価するのに用いることができる。

以上述べたように、図５Ａに示すような検索クエリに対するウェブページの表示順位を羅列した画面からは、短時間でウェブページを評価するのが困難である。これに対し、本実施形態では、図７Ａや図７Ｂに示すように、検索クエリをセグメント（さらにはサブセグメント）に分類し、セグメントごと（さらにはサブセグメントごと）に検索クエリに対する対象ウェブページの表示順位を示す。よって、対象ウェブページがどのような分類において高い表示順位を獲得できているか／いないかを短時間で評価できる。

図７Ｃは、ウェブページ評価画面の別の例を模式的に示す図である。同図では、図７Ａの画面において、表示順位が１位となる検索クエリのみを表示させたものである。一例として、図７Ａの画面が表示されている状態でユーザが所定の操作を行うと、表示データ生成部２４は記憶装置２６を参照し、対象ウェブページの表示順位が１位である検索クエリと、その検索クエリが属するセグメントおよびサブセグメントを記憶装置２６から取得し、図７Ｃの画面を表示させるための表示データを生成する。

その他、ユーザ操作に応じて、表示順位が所定順位以上となる検索クエリのみを表示させたり、表示順位が所定順位以下となる検索クエリのみを表示させたりしてもよい。

図７Ａ～図７Ｃでは、ウェブページ単位で検索結果についての情報を示すものであったが、ドメイン単位で検索結果についての情報を示してもよい。すなわち、図６Ａに例示する検索クエリ分類画面から、さらに特定のドメインの表示順位を含む画面（以下、「ドメイン評価画面」という）を表示させることができる。具体的には、ユーザは入力インターフェース３１を介して特定のドメインを指定し、このドメインについてのドメイン評価画面を表示するための表示データを評価支援装置２に要求する。

図８Ａは、ドメイン評価画面の一例を模式的に示す図である。図７Ａとの違いとして、各表示欄には、検索クエリと関連付けて、指定されたドメインの評価値が評価情報として表示される。評価値は既に説明したとおりである。

例えば、「エリア」のセグメントに属する各検索クエリに対しては、指定されたウェブページの評価値が比較的高い。よって、対象ドメイン「a-suits.com」は「エリア」に関する十分なウェブページを持っている（少なくも、検索エンジン１によってそのように評価されている）ことが分かる。

一方、「ブランド」のセグメントに属する各検索クエリに対しては、総じて評価値が低く、ヒットしないものもある。よって、対象ドメインは「ブランド」に対しては、あまり充実したページとはなっていないか、そもそもそのようなページが存在しない（少なくも、検索エンジン１によってそのように評価されている）可能性がある。よって、図８Ａによれば、本ウェブページを「ブランド」に関する内容をより充実させるべきであることが分かる。

以上のようなことが、セグメント単位あるいはサブセグメント単位で、一目瞭然となる。

なお、通常、１つのドメイン下に多数のウェブページが存在する。そこで、実際にどのウェブページが検索クエリに対してヒットしているのかが容易に分かるのが望ましい。一例として、図８Ａにおける検索クエリ（あるいは、その検索数や評価値）を選択すると、図８Ｂに示すようにヒットするウェブページを特定する情報（例えばＵＲＬとその表示順位）を表示するのが望ましい。

図８Ｂは図８Ａの検索クエリ「東京スーツ」（あるいは、その情報である検索者数の「１６，０００」または評価値である「１位」）を選択した場合の表示例であり、ウェブサイト「a-suits.com」の下層にある２つのウェブページ「a-suits.com/tokyo」および「a-suits.com/tokyo-suits」が検索にヒットすることが分かる。さらに、これら２つのウェブページの検索に対する表示順位の高さの度合い（または、それによってもたらされる流入数の多寡）と、競合サイトのそれとを比較することによって、ウェブサイト「a-suits.com」の検索クエリ「東京スーツ」の総合評価が「１位」となっていることが分かる。なお、ウェブページの表示を簡略化すべく、ドメイン「a-suits.com」を省略して、単に「/tokyo」、「/tokyo-suits」のような表示としてもよい。また、それら２つのウェブページごとに、それぞれの（検索クエリ「東京スーツ」で検索を行った場合の）表示順位（図８Ｂの「２位」や「３位」）や流入数（同「３，０００」や「２，０００」）を表示してもよい。

なお、ドメイン単位での表示を行う場合も、図７Ｂと同様、２つのドメインを指定し、そのそれぞれについての評価値を表示欄に表示してもよい。また、図７Ｃと同様の画面を表示させてもよい。

また、図８Ａのドメイン評価画面において、例えばドメインが表示されている部分を選択することにより、下層のウェブページを選択可能としてもよい（図８Ｃ参照）。いずれかのウェブページが選択されると、そのウェブページを対象ウェブページとするウェブページ評価画面（図７Ａ）に画面が遷移する。

また、各表示欄には種々の情報を追加的に表示してもよい。例えば、図７Ａに示したウェブページ評価画面の各表示欄において、図９に示すように、流入数および流入率を表示してもよい。流入率および流入数は、検索クエリごとのものと、サブセグメント全体としてのものがあるのが望ましい。ただし、流入数および流入率の一方のみの表示としてもよい。

検索クエリごとの流入数（流入率）は、その検索クエリで検索を行った者の延べ人数のうち、検索結果画面から実際に対象ウェブページにアクセスしたとみられる者の延べ人数（の割合）である。サブセグメント全体としての流入数（流入率）は、そのサブセグメントに属するいずれかの検索クエリで検索を行った者の延べ人数のうち、実際に対象ウェブページをアクセスした者の延べ人数（の割合）である。

図９はウェブページ評価画面の表示欄に流入数および流入率を表示したものだが、ドメイン評価画面（図８Ａ）の各表示欄において、流入数および流入率を表示してもよい。この場合、検索クエリごとの流入数（流入率）は、その検索クエリで検索を行った者の延べ人数のうち、実際に対象ドメインを有するいずれかのウェブページをアクセスした者の延べ人数（の割合）である。サブセグメント全体としての流入数（流入率）は、そのサブセグメントに属するいずれかの検索クエリで検索を行った者の延べ人数のうち、実際に対象ドメインを有するいずれかのウェブページをアクセスした者の延べ人数（の割合）である。

流入数や流入率は、一般にそのウェブページの集客成績とみなされる指標である。そのため、図７Ａのような表示をすることで、サブセグメント内の各検索クエリの各ページへの表示順位や流入率や流入数を１つ１つ確認するまでもなく、サブセグメント全体としての流入数や流入率を確認するだけで、対象ウェブサイトのサブセグメントごとの集客成績を素早く把握できる。

また、表示データ生成部２４は、対象ウェブページについて、セグメントごとの評価情報を表示させてもよい。この評価情報は、例えば各セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数に基づく評価値であってよい。より具体的には、評価値は、各セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数に基づく、そのセグメントに分類された検索クエリからの流入数であってよい。このような評価値は、表示データ生成部２４が算出してもよいし、外部（例えば、検索エンジン１）から取得してもよい。以下、図７Ａを用いて具体例を説明する。

まず、検索結果におけるあるウェブページの表示順位と、そのウェブページに流入する割合である流入率（Click Through Rate）は既知であるとする。以下では、説明を簡略化するため、表示順位が１位であれば検索者の２５％が流入し、同２位であれば１０％が流入し、同３位であれば５％が流入し、同４位以下であれば流入しないとする。

図７Ａに示すように、セグメント「エリア」に分類された検索クエリは、「東京スーツ」、「スーツ東京」、「オーダースーツ東京」、「大阪オーダースーツ」、「大阪スーツ」、「スーツ大阪」、「京都スーツ」、「京都スーツ安い」、「スーツ京都」の９つである。なお、これら９つの検索クエリの総検索者数は２３，０００＋１０，０００＋２８，０００＝６１，０００である。

これらのうち、「東京スーツ」に対する対象ウェブページの表示順位は１位であるから、「東京スーツ」から対象ウェブページへの流入数は１６，０００＊０．２５＝４，０００と推定される。また、「大阪スーツ」に対する対象ウェブページの表示順位は２位であるから、「大阪オーダースーツ」から対象ウェブページへの流入数は２，０００＊０．１０＝２００と推定される。同様にして、「京都スーツ」から対象ウェブページへの流入数は９，０００＊０．２５＝２，２５０と推定される。他の検索クエリに対する対象ウェブページの表示順位は４位以下であるから、これらから対象ウェブページへの流入はない。

以上から、セグメント「エリア」に分類された検索クエリ全体から対象ウェブページへの総流入数は４，０００＋２００＋２，２５０＝６，４５０である。これは総検索者数の６，４５０／６１，０００＝約１１％である。この６，４５０および約１１％が、対象ウェブページの、セグメント「エリア」についての評価値となる。

同様にして、セグメント「ブランド」について検討すると、いずれの検索クエリに対する表示順位も４位以下であるから、セグメント「ブランド」についての評価値は０である。また、「サービス」について検討すると、「スーツメンズ」からの流入数が２，７００であり、「メンズスーツ」からの流入数が４５０であり、「サービス」に分類された検索クエリ全体からの流入数は３，１５０である。

そこで、表示データ生成部２４は図１０Ａに示す画面を表示させるための表示データを生成してもよい。この画面には、各セグメントに関連付けて、その評価値（流入数）が表示される。合わせて、各セグメントに分類された検索クエリの総検索者数が表示されてもよい。また、表示データ生成部２４は、図１０Ｂに示すように、評価情報に応じた順、より具体的には流入数に応じた順でセグメントを表示させてもよい。

図１０Ａあるいは図１０Ｂの画面によれば、セグメント「エリア」についてはよく集客できているが（具体的には、６１，０００の検索者のうち、６，４５０人が流入している）、セグメント「ブランド」については集客できていないことが一目瞭然となる。

また、表示データ生成部４２は、複数のウェブページについて、各セグメントの流入数を評価情報として取得しておいてもよい。そして、入力インターフェース３１を介してユーザからセグメントを指定された場合に、そのセグメントからの流入数に応じた順（例えば、多い順）にウェブサイトを並べて表示してもよい（図１１参照）。これにより、特定のセグメントについて、流入数が多いウェブページを把握できる。

以上の処理はウェブページ単位でなく、ドメイン単位で行ってもよい。また、流入数として、表示順位から推定するのに代えて、流入数の実測値を検索エンジン１などから取得してもよい。

以上述べたように、図５Ｂに示すような検索クエリに対するドメインの評価値を羅列した画面からは、そのドメインを有するウェブページを短時間で評価するのが困難である。これに対し、本実施形態では、図８に示すように、検索クエリをセグメント（さらにはサブセグメント）に分類し、セグメントごと（さらにはサブセグメントごと）に検索クエリに対する対象ドメインの評価情報（評価値）を示す。よって、どのような分類において対象ドメインが好ましいウェブページを有しているか／いないかを短時間で評価できる。

そして、アラート生成部２５は評価値と所定の閾値との比較結果に応じてアラートを生成してもよい。例えば、アラート生成部２５は、対象ウェブページ（あるいは対象ドメイン、以下同じ）への流入数、流入率、検索順位などの主要な指標である評価値が目標値や閾値を超えたり、届かなかったりした場合に、アラートを生成してよい。

結果として、評価画面をディスプレイ３３に表示させる時間を短くすることができ、ユーザ端末３の消費電力を減らすことができる。

なお、図１において、制御部３２に加え、検索データ取得部２１、ユーザ入力取得部２２、分類部２３および表示データ生成部２４の少なくとも一部がユーザ端末３にあってもよい。すなわち、これら各部の少なくとも一部は、ユーザ端末３のプロセッサが所定のプログラムを実行することによって実現されてもよい。

また、種々の画面例を示したが、全ての画面を表示させることを必須とするものではなく、適宜省略してもよいのは言うまでもない。例えば、対象ウェブページあるいは対象ドメインを指定した図７Ａ～図１０Ｂのそれぞれにおいて、対象ウェブページ等を指定しない図６Ｂ～図６Ｅで述べたようなユーザ操作が可能であってもよい。

また、図４以降の画面例の流れも例示にすぎない。例えば、図４においては核ワードが並んでおり、１つの核ワードを選択することによって共通する核ワードを有する複数の検索クエリをセグメントに分類する例を示したが、任意の複数の検索クエリに対してセグメントに分類等の処理を行ってよい。

（第２実施形態）
次に説明する第２実施形態は、検索クエリに対して、そのコンバージョン率に対応する期待確度を自動的に付与するものである。コンバージョン率とは、ウェブページに流入した検索者が購入を行ったり、問合せフォームから問合せを行ったり、他の重要なウェブページに遷移したりする割合のことである。この割合は主に、当該ウェブページの内容が、流入する検索者の検索ニーズに合致するときほど高くなる傾向にある。よって当該ウェブページを、いかなる検索クエリに向けた内容にしておくかが重要となる。このような背景から、ウェブページの企画段階においては、多数の検索クエリの中から、少しでも期待確度が高い検索クエリを簡便に発見したいという実務ニーズがある。

図１２は、第２実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図である。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

評価支援システムにおける評価支援装置２は期待確度付与部４１を有する。期待確度付与部４１は以下のようにして検索クエリの期待確度を付与する。

まず、期待確度付与部４１は検索クエリをワード（形態素）に分解する。例えば、検索クエリが「スーツ 京都 安い」である場合、期待確度付与部４１は「スーツ」、「京都」、「安い」に分解する。

次いで、期待確度付与部４１は各ワードを予め定めた複数のセグメントのいずれかに分類する。分類の手法に特に制限はなく、形態素辞書を用いるなど、任意の公知の手法を適用してよい。例えば、期待確度付与部４１は「スーツ」、「京都」、「安い」を、それぞれ「サービス」、「エリア」、「エコノミカル」のセグメントに分類する。

そして、期待確度付与部４１は各ワードが分類されたセグメントに設定されているスコアを合算する。例えば、図１３に示すように、各セグメントにスコア（ポイント）が関連付けられている。検索クエリ「スーツ 京都 安い」は、「サービス」に分類された「スーツ」のスコアが１点、「エリア」に分類された「京都」のスコアが３点、「エコノミカル」に分類された「安い」のスコアが５点であり、その合算値は９点となる。

なお、１つのセグメントに複数のワードが分類された場合、重複加算してもよいし、１回だけ加算してもよい。例えば、「サービス」（スコア：１点）に属する「スーツ」と、いずれも「エコノミカル」（スコア：５点）に属する「セールス」および「安い」と、から構成される検索クエリ「スーツ セールス 安い」についての合算値は、「セールス」と「安い」を重複加算した１１点でもよいし、「セールス」と「安い」を１つとして６点としてもよい。

ここで、セグメントとスコアとの関係は任意であってよい。一例として、コンバージョン率が高いセグメントほど高いスコアを予め設定してもよい。より具体的には、「ブランド」や「エコノミカル」に属する検索クエリが購入に結びつきやすい傾向がある場合、あらかじめ「ブランド」および「エコノミカル」に高いスコアを設定することができる。スコアは手動で設定してもよい。あるいは、検索エンジン１やアクセス解析ツールなどが流入やコンバージョンに結びつきやすい検索クエリを把握している場合、検索エンジン１やアクセス解析ツールなどから必要な情報を取得して期待確度付与部４１がスコアを自動設定してもよい。

あるいは、より単純に、各セグメントに同一のスコアを設定してもよい。この場合でも、複数のセグメントに属する検索クエリほど高いコンバージョン率を得られる傾向を反映した期待確度が得られる。

また、いずれのセグメントにも分類されないワードや検索クエリは、コンバージョン率が低いと考えられるため、スコアを０としてもよい。

次いで、期待確度付与部４１は合算値に応じてコンバージョン率の期待確度を付与する。例えば、図１４に示すように、合算値と期待確度との関係を閾値表として予め定めておく。上述したように、検索クエリ「スーツ 京都 安い」についてのスコアの合算値は９点であり、図１４によれば期待確度が４と付与される。

得られた期待確度を検索クエリと関連付けて表示するための表示データが表示データ生成部２４によって生成される。なお、図１３に示すセグメントとスコアの関係や、図１４に示す合算値と期待確度との関係は、記憶装置２６に記憶されていればよい。期待確度を図１４のように５段階とする場合、例えば期待確度５はコンバージョン率２～３％、期待確度４はコンバージョン率１～２％未満、期待確度３はコンバージョン率０．５～１％未満、期待確度２はコンバージョン率０．１～０．５％未満、期待確度１はコンバージョン率０．１未満である。このように、コンバージョン率の所定範囲に対して期待確度を設定しておくことによって、多数の検索クエリを簡便に期待確度別に分類できるようにしておく。また、コンバージョンが全く見込めない検索クエリを分類できるように、コンバージョン率を０とみなす期待確度０を設定してもよい。

なお、共通する核ワードを含む複数の検索クエリ（図５Ａ参照）の期待確度を付与して比較する場合、期待確度付与に際して核ワードを考慮しなくてもよい。具体的には、期待確度付与部４１は核ワードをセグメントに分類しなくてもよい。あるいは、期待確度付与部４１は核ワードが分類されたセグメントのスコアを合算値に含めないようにしてもよい。例えば、検索クエリ「スーツ 京都 安い」は「スーツ」、「京都」、「安い」にそれぞれ分類されるが、「エリア」に分類された「京都」のスコアである３点と、「エコノミカル」に分類されたスコアである５点と、のみを合算してもよい（「サービス」に分類された「スーツ」の１点を合算しない）。核ワードは複数の検索クエリに共通して含まれるため、複数の検索クエリを相対比較する場合には考慮する必要がないためである。核ワードを考慮せずに期待確度を付与することで、期待確度付与部４１の処理量を抑えられる。

以上述べたように、本実施形態では検索クエリの期待確度を自動的に付与できる。これにより、コンバージョンが期待できる検索クエリと、そうでない検索クエリとの判別が容易となる。

第２実施形態で述べた期待確度付与部４１を第１実施形態に組み合わせてもよい。この場合、分類部２３によって各セグメントに分類された検索クエリを、期待確度ごとに表示することもできる。例えば、図１５に示すように、マトリクス形式で、検索クエリのブランドおよび確度を表示してもよい。

なお、図６Ａ等は、検索クエリをセグメントに分類し、さらにサブセグメントに分類して表示するものであったが、図１６に示すように、サブセグメントに分類することなく、セグメントに分類して検索クエリを表示させてもよい。すなわち、表示データ生成部２４は検索クエリのそれぞれをセグメントに関連付けて表示させるための表示データを生成してもよい。また、図６Ｂ～図６Ｄ等で説明したように、あるセグメントに属するサブセグメントをユーザ操作によって他のセグメントに属するよう変更した後に、変更後のセグメントに基づいて図１６のような表示を行ってもよい。さらに、図１６の画面において、あるセグメントに属する検索クエリを他のセグメントに属するよう変更できてもよい。

図１６における検索クエリの表示順は、例えば検索数順でもよいし、第２実施形態で述べた期待確度順でもよい。特に、検索クエリが少ない核ワード（市場）では、セグメント単位で表示したほうが好適な場合もある。

また、図６Ａや図７Ａの表示における検索クエリを省略し、セグメント名と、各セグメントに属するサブセグメント名のみを表示させるようにしてもよい（図１７）。すなわち、表示データ生成部２４はサブセグメント名をセグメントと関連付けて表示させるための表示データを生成してもよい。このような表示により、各セグメントに属するサブセグメント（形態素）を俯瞰できる。

また、図１８に示すように、期待確度ごとに、その期待確度が付与された検索クエリを並べて表示してもよい。すなわち、表示データ生成部２４は検索クエリのそれぞれを期待確度と関連付けて表示させるための表示データを生成してもよい。

（第３実施形態）
次に説明する第２実施形態は、各ウェブページやウェブサイトへの流入セグメントの傾向を推定するものである。

図１９は、第３実施形態に係る評価支援システムの概略構成を示すブロック図である。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。この評価支援装置２は後述する処理を行う集計部４１を有する。

本実施形態における検索データ取得部２１は、検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、そのそれぞれへの流入数とを検索データとして検索エンジン１から取得する。

図２０は、検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図であり、図２Ｂと対応している。図示の例では、検索クエリ「スーツＡＡＡ」の検索結果における表示順位１位はウェブページＷ１であり、同２位はウェブページＷ２であり、同３位はウェブページＷ４であり、検索数は２００，０００である。以下では、説明を簡略化するため、検索クエリは図２０に示す５つのみであるとする。

図１９において、分類部２２は既に述べたようにして各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する。

図２１は、分類部２２による分類結果と合わせて検索データを示している。図示のように、分類部２２によって検索クエリ「スーツＡＡＡ」および「ＢＢＢスーツ」がセグメント「ブランド」に分類され、検索クエリ「東京スーツ」および「スーツ大阪」がセグメント「エリア」に分類され、検索クエリ「ダブルスーツ」がセグメント「サービス」に分類されている。

図１９において、集計部４２は、ウェブページの少なくとも１つについて、いずれのセグメントからどれだけの検索数を獲得しているかを集計する。ここでは、検索結果における表示順位と、検索者における流入数との関係が予め想定されているものとする。具体例として、表示順位１位のウェブページには検索者の２５％が、同２位のウェブページには検索者の１０％が、同３位のウェブページには検索者の５％が流入するものとする。

図２２は、集計部４２による集計結果を模式的に示す図である。例えば、図２１において、ウェブページＷ１は、セグメント「ブランド」に分類された検索クエリ「スーツＡＡＡ」に対する検索結果における表示順位が１位である。よって、検索クエリ「スーツＡＡＡ」での検索数２００，０００の２５％である５０，０００人がウェブページＷ１に流入したと推定される。同様に、検索クエリ「ＢＢＢスーツ」での検索数３０，０００の２５％である７，５００人がウェブページＷ１に流入したと推定される。よって、ウェブページＷ１には、セグメント「ブランド」から合計５７，５００人が流入したと推定される。

一方、ウェブページＷ１は、セグメント「エリア」に分類された検索クエリ「スーツ大阪」に対する検索結果における表示順位が３位である。よって、検索クエリ「スーツ大阪」での検索数８０，０００の５％である４，０００人がウェブページＷ１に流入したと推定される。よって、ウェブページＷ１には、セグメント「エリア」から合計４，０００人が流入したと推定される。

また、ウェブページＷ１は、セグメント「サービス」に分類された検索クエリ「ダブルスーツ」に対する検索結果における表示順位が２位である。よって、検索クエリ「ダブルスーツ」での検索数５０，０００の１０％である５，０００人がウェブページＷ１に流入したと推定される。よって、ウェブページＷ１には、セグメント「サービス」から合計５，０００人が流入したと推定される。

同様にして、ウェブページＷ２に対するセグメント毎の流入数が推定される。なお、各ウェブページへの流入数の実数値を検索エンジン１から取得できる場合には、集計部４２は実数値を用いて各ウェブページに対するセグメント毎の流入数を算出してもよい。

ウェブページＷ１については、セグメント「ブランド」からの流入が８６％であり、「エリア」からの流入が６％であり、「サービス」からの流入が８％である。この結果によれば、ウェブページＷ１は「ブランド」系の検索者から多くの流入を得ていることが分かる。一方、ウェブページＷ２は「エリア」系の検索者から多くの流入を得ていることが分かる。

図１９における表示データ生成部２４は、各ウェブページに対するセグメント毎の流入数に関する情報を表示させるための表示データを生成する。具体例として、ウェブページに対して、いずれのセグメントからどの程度の流入を得ているかを（一部またはすべてのセグメントについて）表示させてもよいし、ウェブページに対して最も流入数が高いセグメントを表示させてもよい。

このように、セグメント別にウェブページへの流入数を集計することで、各ウェブページの流入タイプを知ることができ、各ウェブページへのタグ付けに役立てることができる。

なお、ウェブページごとに集計し、さらに共通のドメインを有するウェブページをまとめたウェブサイトの単位で集計を行ってもよい。これにより、ウェブサイトの流入タイプを知ることができる。

（第４実施形態）
次に述べる第４実施形態は、検索クエリをセグメントに分割することにより、複数の検索クエリから構成される検索クエリ群の特徴を可視化するものである。本実施形態における評価支援システムの概略構成は図１９に示すものと同様であるため、共通する説明を省略する。

図１９に示す評価支援システムにおいて、本実施形態の検索データ取得部２１は、検索クエリ群を単位として、検索エンジン１から複数の検索クエリを取得する。本実施形態では、共通の核ワードを含む複数の検索クエリによって検索クエリ群が構成されるものとするが、ユーザが任意の検索クエリから検索クエリ群を構成してもよい。

図２３は、検索データ取得部２１が取得する検索データの一例を模式的に示す図である。本例では、「転職」を核ワードとする検索クエリ群について、「転職 東京」、「転職 大阪」、「転職 地元」、「転職 Ａ社」、「転職サイト」の５つの検索クエリが取得されたものとする。「求人」を核ワードとする検索クエリ群についても同様である。また、検索データ取得部１は、各検索クエリについて、その経済規模（本例では、月当たりの検索数）を取得してもよい。なお、検索データ取得部２１が取得する検索クエリ群の数に特に制限はない。

図１９の評価支援システムにおいて、分類部２３は既に述べたようにして各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する。図２４に、分類部２３による分類結果と合わせて検索データを示している。

図１９の集計部４１は各検索クエリ群に含まれる検索クエリをセグメント単位で集計する。

図２５Ａは、検索クエリ数を基準として集計した例を示す。図２４の検索クエリ群「転職」において、「ブランド」に分類される検索クエリは１つであり、「エリア」に分類される検索クエリは３つであり、「サービス」に分類される検索クエリは１つである。よって、各セグメントに含まれる検索クエリの割合は、「ブランド」が２０％、「エリア」が６０％、「サービス」が２０％である。

同様に、検索クエリ群「求人」について、各セグメントに含まれる検索クエリの割合は、「ブランド」が８６％、「エリア」が１４％、「サービス」が０％である。図２５Ａは検索クエリ数を基準として各セグメントの占有率を集計したものといえる。

図２５Ｂは、検索クエリ数のみならず検索数を考慮して集計した例を示す。図２４の検索クエリ群「転職」において、「ブランド」に分類される検索クエリは「転職 Ａ社」のみであり、その検索数は６００である。「エリア」に分類される検索クエリは「転職 東京」（検索数：２，０００）、「転職 大阪」（検索数：１，５００）、「転職 地元」（検索数：８００）であり、検索総数は４，３００（＝２，０００＋１，５００＋８００）である。「サービス」に分類される検索クエリは「転職サイト」のみであり、その検索数は１００である。

よって、各セグメントに含まれる検索クエリの割合は、検索数を考慮すると、「ブランド」が１２％（＝６００／（６００＋４，３００＋１００））、「エリア」が８６％（＝４，３００／（６００＋４，３００＋１００））、「サービス」が２％（＝１００／（６００＋４，３００＋１００））である。図２５Ｂは検索数を基準として各セグメントの占有率を集計したものといえる。

同様に、検索クエリ群「求人」について、各セグメントに含まれる検索クエリの割合は、検索数を考慮すると、「ブランド」が８６％、「エリア」が１４％、「サービス」が０％である。

図１９の表示データ生成部２４は分類部２３による分類の結果をユーザ端末のディスプレイ３３に表示させるための表示データを生成する。具体例として、図２５Ａのように、セグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を表示させてもよいし、図２５Ｂのように、検索数等の検索規模を考慮して、検索クエリの割合を表示させてもよい。

「転職」と「求人」は、一見すると類似した検索ニーズをもつと思われる検索クエリ群ではあるが、図２５Ａや図２５Ｂによれば、検索クエリ群「転職」は「エリア」に関する検索クエリを多く含んでおり、一方で、検索クエリ群「求人」は「ブランド」に関する検索クエリを多く含んでいる。このことから、「転職」に関するサイトを構築する場合には「エリア」に関するコンテンツ群を充実させ、「求人」に関するサイトを構築する場合には「ブランド」に関するコンテンツを充実させればよいことが分かる。

このように、第４の実施形態によれば、検索クエリ群ごとに各セグメントの占有率を集計し表示することで、検索クエリ群ごとの検索ニーズの傾向を直感的に知ることができる。またそれによって、それらの検索クエリ群に向けたウェブサイトを構築しようとする際、どのような内容のウェブページやコンテンツをより多く充実させておかねばならないかを判断する手がかりを得ることができる。また、それらを制作してゆく際の優先順位や予算配分を立案する際、より多くの検索実需が見込めるセグメントや検索ニーズに対して重点的な配分を行いやすくなる。

なお、上述した各実施形態において、ドメイン（共通するドメインを有するウェブページの集合）を単位として処理を行うものについては、ドメインに代えて任意の複数のウェブページから構成される評価対象単位について処理を行ってもよい。任意の複数のウェブページは、ユーザが指定したものでもよい。例えば、ユーザが２つのドメインを評価対象として指定し、この２つのドメインのいずれかを有するウェブページを評価対象単位としてもよい。あるいは、ユーザが特定のウェブページを指定し、その指定されたウェブページの下位階層のウェブページを評価対象単位としてもよい。その他、ユーザが個別に複数のウェブページを評価対象単位として指定してもよい。

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうることである。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲とすべきである。

１ 検索エンジン
２ 評価支援装置
２１ 検索データ取得部
２２ ユーザ入力取得部
２３ 分類部
２４ 表示データ生成部
２５ アラート生成部
２６ 記憶装置
３ ユーザ端末
３１ 入力インターフェース
３２ 制御部
３３ ディスプレイ
４１ 期待確度付与部
４２ 集計部

Claims (32)

1. コンピュータを、
   １または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得する検索データ取得手段と、
   前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
   前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記セグメントごとに、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラム。
2. 前記表示データ生成手段は、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数と、に基づく、前記特定のウェブページまたは前記評価対象単位の、そのセグメントについての評価情報を含む画面を前記ディスプレイに表示させるための前記表示データを生成する、請求項１に記載の評価支援プログラム。
3. 前記表示データ生成手段は、前記セグメントについての評価情報に応じた順でセグメントを表示させるための前記表示データを生成する、請求項２に記載の評価支援プログラム。
4. 前記セグメントについての評価情報は、そのセグメントに分類された検索クエリからの流入数に対応する、請求項２または３に記載の評価支援プログラム。
5. 前記表示データ生成手段は、
   複数のウェブページまたは複数の評価対象単位について、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果と、その検索クエリの検索数と、に基づく、前記特定のウェブページまたは前記評価対象単位の、そのセグメントについての前記評価情報を取得し、
   あるセグメントについての評価情報に応じた順に、前記複数のウェブページまたは前記複数の評価対象単位を表示させるための前記表示データを生成する、請求項２乃至４のいずれかに記載の評価支援プログラム。
6. コンピュータを、
   １または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得する検索データ取得手段と、
   前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
   前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記サブセグメントごとに、前記サブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラム。
7. 前記検索クエリに対する評価情報は、
   検索結果に含まれる前記特定のウェブページの表示順位、
   前記特定のウェブページへの流入数、
   検索結果に含まれる前記評価対象単位を構成する複数のウェブページのそれぞれの表示順位、または、
   前記評価対象単位を構成する複数のウェブページのそれぞれへの流入数に基づく、請求項６に記載の評価支援プログラム。
8. 前記表示データ生成手段は、前記評価情報が所定条件を満たす検索クエリのみを表示させる、請求項６または７に記載の評価支援プログラム。
9. 前記表示データ生成手段は、ユーザ操作に応じて、前記評価情報が所定条件を満たす検索クエリのみを表示させる、請求項６または７に記載の評価支援プログラム。
10. コンピュータを、
    １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、検索クエリの経済規模に基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラム。
11. コンピュータを、
    １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、その後、ユーザ操作に基づいて、あるセグメントに属するサブセグメントを他のセグメントに属するよう変更することが可能である分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラム。
12. コンピュータを、
    検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与する確度付与手段と、
    前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、して機能させる、評価支援プログラム。
13. 前記期待確度は、複数段階あり、
    各段階が、コンバージョン率の所定範囲に対応する、請求項１２に記載の評価支援プログラム。
14. コンピュータを、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の範囲を設定する手段として機能させる、評価支援プログラム。
15. コンピュータを、
    検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリの経済規模と、を取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記複数のセグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を、前記経済規模に応じて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させる評価支援プログラム。
16. コンピュータを、
    １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、各検索クエリに含まれる前記１または複数のワードに基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段であって、共通するワードを含む検索クエリを同一のサブセグメントに分類する分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、として機能させ、
    前記表示データ生成手段は、
    １つのセグメントに属するサブセグメントにそれぞれ関連付けられた複数の表示欄が第１方向に並んだ表示欄群が第２方向に並び、
    各表示欄に、当該表示欄に関連付けられたサブセグメントに分類された検索クエリが表示される画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する、評価支援プログラム。
17. １または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記セグメントごとに、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
18. 検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得するステップと、
    分類手段が前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類するステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記セグメントごとに、前記セグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
19. １または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記サブセグメントごとに、前記サブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
20. 検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリに対する検索結果に含まれるウェブページと、その表示順位と、の関係を示す検索データを取得するステップと、
    分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類するステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索データに基づいて、特定のウェブページまたは複数のウェブページから構成される評価対象単位について、前記サブセグメントごとに、前記サブセグメントに分類された検索クエリに対する検索結果に応じた評価情報を含む画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
21. １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、検索クエリの経済規模に基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
22. 検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリを取得するステップと、
    分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、検索クエリの経済規模に基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類するステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
23. １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、その後、ユーザ操作に基づいて、あるセグメントに属するサブセグメントを他のセグメントに属するよう変更することが可能である分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
24. 検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリを取得するステップと、
    分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類し、その後、ユーザ操作に基づいて、あるセグメントに属するサブセグメントを他のセグメントに属するよう変更することが可能であるステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
25. 検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与する確度付与手段と、
    前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
26. 確度付与手段が、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の期待確度を付与するステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索クエリと、その期待確度と、を関連付けて表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
27. 検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の範囲を設定する手段を備える評価支援装置。
28. コンバージョン率範囲設定手段が、検索クエリに含まれる１または複数のワードのそれぞれを複数のセグメントのいずれかに分類し、前記１または複数のワードのそれぞれが分類されたセグメントと、各セグメントに設定されたスコアと、に応じて、前記検索クエリのコンバージョン率の範囲を設定するステップを備える評価支援方法。
29. 検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリの経済規模と、を取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類する分類手段と、
    前記複数のセグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を、前記経済規模に応じて表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備える評価支援装置。
30. 検索データ取得手段が、検索クエリ群を構成する複数の検索クエリであって、それぞれが１または複数のワードを含む検索クエリと、各検索クエリの経済規模と、を取得するステップと、
    分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類するステップと、
    表示データ生成手段が、前記複数のセグメントのそれぞれに分類された検索クエリの割合を、前記経済規模に応じて表示させるための表示データを生成するステップと、を備える評価支援方法。
31. １または複数のワードを含む検索クエリを取得する検索データ取得手段と、
    前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、各検索クエリに含まれる前記１または複数のワードに基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類する分類手段であって、共通するワードを含む検索クエリを同一のサブセグメントに分類する分類手段と、
    前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、とを備え、
    前記表示データ生成手段は、
    １つのセグメントに属するサブセグメントにそれぞれ関連付けられた複数の表示欄が第１方向に並んだ表示欄群が第２方向に並び、
    各表示欄に、当該表示欄に関連付けられたサブセグメントに分類された検索クエリが表示される画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する、評価支援装置。
32. 検索データ取得手段が、１または複数のワードを含む検索クエリを取得するステップと、
    分類手段が、前記１または複数のワードに基づいて、各検索クエリを複数のセグメントのいずれかに分類し、各検索クエリに含まれる前記１または複数のワードに基づいて、１つのセグメントに分類された検索クエリを複数のサブセグメントのいずれかに分類するステップであって、共通するワードを含む検索クエリを同一のサブセグメントに分類するステップと、
    表示データ生成手段が、前記検索クエリの少なくとも一部がそれぞれ前記複数のサブセグメントのいずれに分類されたかを表示させるための表示データを生成するステップと、とを備え、
    前記表示データ生成手段は、
    １つのセグメントに属するサブセグメントにそれぞれ関連付けられた複数の表示欄が第１方向に並んだ表示欄群が第２方向に並び、
    各表示欄に、当該表示欄に関連付けられたサブセグメントに分類された検索クエリが表示される画面をディスプレイに表示させるための表示データを生成する、評価支援方法。

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