JP7344770B2 - モデル生成システム、モデル生成モジュール及びモデル生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、モデル生成システム、モデル生成モジュール及びモデル生成方法、特に、デジタル広告の効果を評価する相関モデルを生成するモデル生成システム、モデル生成モジュール及びモデル生成方法に関する。

一般的に、商品やサービスといった商品等の広告は、商品等である広告対象物を購入する顧客がその広告対象物と接触する大きな契機の一つになるものであって、広告次第で広告対象物のマーケティングに影響が及ぼされることもあるから、広告の効果を評価する各種の手法が存在する。

例えば、テレビ放送を広告媒体としたテレビコマーシャルの効果については、特定の期間中に放送されたテレビコマーシャルの世帯視聴率の合計であるＧＲＰ（Ｇｒｏｓｓ Ｒａｔｉｎｇ Ｐｏｉｎｔ）を用いて評価する手法が存在する。

一方、特許文献１には、広告を閲覧した者の購買意識に関するアンケート情報を集計した第１集計値と、広告の表現要素に対する閲覧者の評価に関するアンケート情報を集計した第２集計値とに基づいて広告を評価する、広告評価システムが開示されている。

特開２００９－３７４８４公報

ところで、デジタル技術及びインターネット環境の進展により、広告対象物の広告も、例えば、インターネット網上の各種のコンテンツ（例えばウェブサイト）を広告媒体として配信されるいわゆるデジタル広告が主流となりつつある。

しかし、このようなデジタル広告の効果を評価する適切な手法は未だ確立されておらず、デジタル広告の効果に基づいた商品等のマーケティングを十分に実行することができないという実情が存在する。

さらに、デジタル広告の効果に基づいた広告対象物のマーケティングを精緻に実行するといった観点からは、デジタル広告の効果が客観的に評価されることが好ましい。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、デジタル広告の効果を適切かつ客観的に評価することができる指標となるようなモデルを生成するモデル生成システム、モデル生成モジュール及びモデル生成方法を提供することを課題とするものである。

上記目的を達成するための本発明に係るモデル生成システムは、広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告配信結果データが格納される第１データベースと、第１データベースに格納される広告配信結果データに関するデジタル広告で広告される広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データが格納される第２データベースと、第２データベースに格納されるアンケート調査データに基づいて算出される広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データと第１データベースに格納される広告配信結果データとを相関せしめて広告配信結果データの変動に基づいて変動する前記見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成するモデル生成モジュールと、を備えるものである。

これによれば、広告配信結果データと、アンケート調査データに基づいて算出される見込み顧客数データとが相関せしめられて生成された相関モデルによって、広告配信結果データの変動に基づいて変動する見込み顧客数データの変動量を算出することができることから、デジタル広告によって変動する広告対象物の見込み顧客数が定量的に把握される。

したがって、定量的に把握される見込み顧客数の変動量に基づいてデジタル広告の効果を適切かつ客観的に評価することが可能な相関モデルを生成することができる。

このモデル生成システムは、モデル生成モジュールで見込み顧客数データと相関せしめる変数情報を広告配信結果データから抽出する変数情報抽出モジュールを備えるものであり、変数情報は、インターネット網を経由して配信されるデジタル広告を介して広告対象物が掲載されたコンテンツが閲覧された数に関する情報を有するものである。

さらに、モデル生成システムは、見込み顧客数データを算出する見込み顧客数データ算出モジュールを備えるものであってもよいし、アンケート調査データを学習して学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成モジュールを備えるものであってもよい。

上記目的を達成するための本発明に係るモデル生成モジュールは、広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告配信結果データと、デジタル広告で広告される広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データに基づいて算出される広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データとを相関せしめ、広告配信結果データの変動に基づいて変動する見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成するものである。

上記目的を達成するための本発明に係るモデル生成方法は、広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告配信結果データと、デジタル広告で広告される広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データに基づいて算出される広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データとを相関せしめ、広告配信結果データの変動に基づいて変動する見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成するものである。

この発明によれば、デジタル広告の効果を適切かつ客観的に評価することが可能な相関モデルを生成することができる。

本発明の実施の形態に係るモデル生成システムの構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムの広告配信サーバ、集計サーバ及びデータ処理サーバが実装されるコンピュータのハードウェア構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムの広告配信サーバのストレージの構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムで処理される広告配信結果データの構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムの集計サーバのストレージの構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムで処理されるアンケートの構成の概略を説明する図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムのデータ処理サーバのストレージの構成の概略を説明するブロック図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムのデータ処理サーバのデータ処理プログラムの処理の概略を説明する図である。 同じく、本実施の形態に係るモデル生成システムのデータ処理サーバのデータ処理プログラムの処理の概略を説明する図である。

次に、図１～図９に基づいて、本発明の実施の形態に係るモデル生成システムについて説明する。

図１は、本実施の形態に係るモデル生成システムの構成の概略を説明するブロック図である。図示のように、モデル生成システム１０は、広告配信サーバ２０、集計サーバ３０及びデータ処理サーバ４０を備え、広告配信サーバ２０とデータ処理サーバ４０、及び集計サーバ３０とデータ処理サーバ４０がそれぞれ、インターネット網等のネットワークを介して接続される。

広告配信サーバ２０は、本実施の形態では、電子商取引（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）が行われるウェブサイトであるＥＣサイトを運営するＥＣサイト運営事業者１に配備され、商品やサービスといった商品等を購入する顧客となりうるユーザＵの端末Ｔに後述するデジタル広告を配信するとともに、デジタル広告を配信した結果に関する後述の広告配信結果データを取得する。

集計サーバ３０は、本実施の形態では、マーケティングに関するアンケート調査業務を営む調査事業者２に配備され、ユーザＵの端末Ｔに後述するアンケートを配信するとともに、ユーザＵが回答したアンケートを集計して後述するアンケート調査データを生成する。

データ処理サーバ４０は、本実施の形態では、モデル生成システム１０によって生成される後述する相関モデルを用いてマーケティング業務を行う運営事業者３に配備される。

これら広告配信サーバ２０、集計サーバ３０及びデータ処理サーバ４０は、本実施の形態では、ほぼ同様のハードウェア構成を具備するコンピュータ、例えばデスクトップ型あるいはノート型のコンピュータによって実装される。

図２は、広告配信サーバ２０、集計サーバ３０及びデータ処理サーバ４０が実装されるコンピュータのハードウェア構成の概略を説明するブロック図である。

図示のように、コンピュータは、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、送受信部１０４、及び入出力部１０５を主要構成として備え、これらが互いにバス１０６を介して電気的に接続される。

プロセッサ１０１は、コンピュータの動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御や、アプリケーションプログラムの実行に必要な処理等を行う演算装置である。

このプロセッサ１０１は、本実施の形態では例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、後述するストレージ１０３に格納されてメモリ１０２に展開されたアプリケーションプログラムを実行して各処理を行う。

メモリ１０２は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶装置で構成される主記憶装置、及びフラッシュメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶装置を備える。

このメモリ１０２は、プロセッサ１０１の作業領域として使用される一方、コンピュータの起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、及び各種の設定情報等が格納される。

ストレージ１０３は、アプリケーションプログラムや各種の処理に用いられるデータ等が格納されている。

送受信部１０４は、コンピュータをネットワークに接続する。この送受信部１０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）といった近距離通信インターフェースを具備するものであってもよい。

入出力部１０５には、必要に応じて、キーボードやマウスといった情報入力機器やディスプレイ等の出力機器が接続される。本実施の形態では、キーボード、マウス及びディスプレイがそれぞれ接続される。

バス１０６は、接続したプロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、送受信部１０４及び入出力部１０５の間において、例えばアドレス信号、データ信号及び各種の制御信号を伝達する。

図３は、広告配信サーバ２０のストレージ１０３の構成の概略を説明するブロック図である。図示のように、ストレージ１０３は、ストレージ１０３の記憶領域によって実現される第１データベース２１、及び広告配信プログラム２２を備える。

第１データベース２１には、本実施の形態では、デジタル広告Ｄ１及び広告配信結果データＤ２が格納される。

デジタル広告Ｄ１は、本実施の形態では、商品等である広告対象物を広告するものであって、例えばウェブサイトのようなインターネット網上の各種のコンテンツを広告媒体として配信されるものである。

図４は、広告配信結果データＤ２の構成の概略を説明するブロック図である。図示のように、広告配信結果データＤ２は、広告表示回数ｄ１、広告ページアクセス数ｄ２、広告ページ誘導率ｄ３といったデジタル広告を配信した結果に関する各種の数値情報を含んで構成される。

広告表示回数ｄ１は、ユーザＵが端末Ｔでデジタル広告Ｄ１を表示させた回数についての数値情報であり、広告ページアクセス数ｄ２は、いわゆるビュースルーベースでデジタル広告Ｄ１を介して広告対象物が掲載されたコンテンツを閲覧した回数についての数値情報であり、広告ページ誘導率ｄ３は、広告ページアクセス数ｄ２に基づいて算出される数値情報である。

これらの数値情報は、ユーザＵが端末Ｔとは異なる端末（コンピュータ環境）で同一のデジタル広告Ｄ１に複数回アクセスした場合であっても、同一のユーザＵによるアクセスであるとして取得される。

図３で示す広告配信プログラムは、第１データベース２１に格納されたデジタル広告Ｄ１をユーザＵの端末Ｔに配信するとともに、端末Ｔを介したデジタル広告Ｄ１へのアクセスに基づいてデジタル広告Ｄ１を配信した結果に関する広告配信結果データＤ２を取得して第１データベース２１に格納するプログラムである。

図５は、集計サーバ３０のストレージ１０３の構成の概略を説明するブロック図である。図示のように、ストレージ１０３は、ストレージ１０３の記憶領域によって実現される第２データベース３１、及びアンケート集計プログラム３２を備える。

第２データベース３１には、本実施の形態では、アンケートＤ３及びアンケート調査データＤ４が格納される。

アンケートＤ３は、広告対象物についてユーザＵが潜在顧客から見込み顧客に変わった場合における広告対象物に対するユーザＵの態度の変容の要因（態度変容貢献）に関する質問によって構成される。

具体的には、例えばアンケートＤ３の構成の概略を説明する図６で示すように、「その商品を知っていたか」、「どこで（何のメディアで）知ったのか」、「その商品を購入したか」、「購入したメディアは何か」等のように、広告対象物を認知した経路に関する質問を基準として、ユーザＵが態度を変容させる要因となった広告媒体等を評価できるような質問によって構成される。

なお、本実施の形態では、「潜在顧客」とは「広告対象物を購入する可能性はあるが広告対象物を知らない（認知していない）、あるいは広告対象物を知っている（認知している）ものの購入意思がない」ユーザＵのことをいう。

一方、「見込み顧客」とは、本実施の形態では、「広告対象物を知って（認知して）おり、かつ理解しており、購入意思がある」ユーザＵのことをいう。

図５で示したアンケート調査データＤ４は、ユーザＵが回答したアンケートＤ３が集計されることによって構成され、本実施の形態では、ユーザＵの態度変容貢献が把握される。

アンケート集計プログラム３２は、第２データベース３１に格納されたアンケートＤ３をユーザＵの端末Ｔに配信するとともに、端末Ｔを介したアンケートＤ３に対する回答を集計してアンケート調査データＤ４を生成して第２データベース３１に格納するプログラムである。

図７は、データ処理サーバ４０のストレージ１０３の構成の概略を説明するブロック図である。図示のように、ストレージ１０３は、ストレージ１０３の記憶領域によって実現される第３データベース４１、及びデータ処理プログラム４２を備える。

第３データベース４１には、本実施の形態では、次述するデータ処理プログラム４２で生成される見込み顧客数データＤ５及び学習済みモデルＤ６が格納される。

データ処理プログラム４２は、本実施の形態では、入力モジュール４２ａ、変数情報抽出モジュール４２ｂ、見込み顧客数データ算出モジュール４２ｃ、モデル生成モジュールである相関モデル生成モジュール４２ｄ及び学習済みモデル生成モジュール４２ｅを備える。

入力モジュール４２ａは、広告配信サーバ２０から広告配信結果データＤ２が入力され、集計サーバ３０からアンケート調査データＤ４が入力されるモジュールである。

変数情報抽出モジュール４２ｂは、広告配信結果データＤ２に含まれる広告表示回数ｄ１、広告ページアクセス数ｄ２、広告ページ誘導率ｄ３といった数値情報を、後述する相関モデル生成モジュール４２ｄにおいて見込み顧客数データＤ５と相関せしめられる変数情報として抽出するモジュールである。

見込み顧客数データ算出モジュール４２ｃは、本実施の形態では、アンケート調査データＤ４に基づいて、「広告対象物を知って（認知して）おり、かつ理解しており、購入意思がある」見込み顧客に関する見込み顧客数データＤ５を算出するモジュールである。

例えば、見込み顧客数データ算出モジュール４２ｃの処理の概略を説明する図８で示すように、広告対象物の認知度の高低を縦軸、広告対象物の購入量の多少を横軸とする座標平面において、広告対象物の座標位置に対応する認知度と購入量とで囲まれる領域が、見込み顧客数データＤ５として算出される。

本実施の形態では、例えば、広告対象物がシャンプーの商品ａであって、商品ａの座標位置に対応する認知度と購入量とで囲まれる領域ｘが商品ａの見込み顧客数データＤ５として算出される。

なお、「見込み顧客数」は、広告対象物の「市場規模」と把握することができる。

図９は、相関モデル生成モジュール４２ｄの処理の概略を説明する図である。図示のように、相関モデル生成モジュール４２ｄは、広告配信サーバ２０から入力される広告配信結果データＤ２と、見込み顧客数データ算出モジュール４２ｃで算出された見込み顧客数データＤ５とを相関せしめて、相関モデルＤ７を生成するモジュールである。

本実施の形態では、広告配信結果データＤ２からは、変数情報抽出モジュール４２ｂによって、広告ページ誘導率ｄ３が変数情報として抽出されている。

生成された相関モデルＤ７は、広告配信結果データＤ２の変動に基づいて変動する見込み顧客数データＤ５の変動量を算出するモデルである。これにより、デジタル広告Ｄ１によって変動する広告対象物の見込み顧客数（市場規模）が定量的に把握される。

図７で示した学習済みモデル生成モジュール４２ｅは、本実施の形態では、集計サーバ３０から入力されるアンケート調査データＤ４で機械学習をすることによって学習済みモデルＤ６を生成するモジュールである。

機械学習を行う手法としては、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ）等、各種のアルゴリズムが適宜用いられる。

生成された学習済みモデルＤ６は、見込み顧客数データＤ５を算出するモデルである。これにより、相関モデルＤ７の生成に際して、その都度アンケートＤ３を実施してアンケート調査データＤ４を生成することなしに、見込み顧客数データＤ５を算出することができる。

次に、本実施の形態に係るモデル生成システム１０の運用について説明する。

例えば、デジタル広告Ｄ１で広告される広告対象物がシャンプーの商品ａである場合において、端末Ｔを介したデジタル広告Ｄ１へのアクセスに基づいて広告配信サーバ２０で取得された広告配信結果データＤ２が、データ処理サーバ４０に入力される。

一方、端末Ｔを介した商品ａについてのアンケートＤ３が集計されて生成されたアンケート調査データＤ４が、データ処理サーバ４０に入力される。

続いて、広告配信結果データＤ２に含まれる数値情報のうち、商品ａの見込み顧客数データＤ５の変動量を算出する相関モデルＤ７を生成するにあたって影響を及ぼす任意の数値情報（例えば広告ページ誘導率ｄ３）が、変数情報として抽出される。

さらに、アンケート調査データＤ４に基づいて、見込み顧客数データＤ５が算出されて、第３データベース４１に格納される。

これにより、広告配信結果データＤ２のうち広告ページ誘導率ｄ３と見込み顧客数データＤ５とが相関せしめられて、相関モデルＤ７が生成される。生成された相関モデルＤ７は、例えば、商品ａに関するデジタル広告Ｄ１を出稿した広告主等に提供される。

商品ａに関する相関モデルＤ７の生成に続いて、商品ｂ及び商品ｃに関する相関モデルＤ７を生成した後、更に例えばシャンプーの商品ｄに関する相関モデルＤ７を生成する場合においては、商品ｄに関するアンケートＤ３が実施されることはなく、商品ａ～商品ｃについてのアンケート調査データＤ４が機械学習されて、学習済みモデルＤ６が生成される。

学習済みモデルＤ６が生成されると、これに基づいて見込み顧客数データＤ５が算出され、算出された見込み顧客数データＤ５と商品ｄに関する広告配信結果データＤ２とが相関せしめられて、相関モデルＤ７が生成される。

生成された相関モデルＤ７は、例えば、商品ｄに関するデジタル広告Ｄ１を出稿した広告主等に提供される。

このように、広告配信結果データＤ２とアンケート調査データＤ４に基づいて算出される見込み顧客数データＤ５とが相関せしめられて生成された相関モデルＤ７によって、広告配信結果データＤ２の変動に基づいて変動する見込み顧客数データＤ５の変動量を算出することができることから、デジタル広告Ｄ１によって変動する広告対象物の見込み顧客数（市場規模）が定量的に把握される。

したがって、定量的に把握される見込み顧客数の変動量に基づいてデジタル広告Ｄ１の効果を適切かつ客観的に評価することが可能な相関モデルＤ７を生成することができる。

しかも、本実施の形態では、既に実施されたアンケートの回答が集計されたアンケート調査データが機械学習されることによって学習済みモデルＤ６が生成され、この学習済みモデルＤ６によって見込み顧客数データＤ５が算出されることから、いくつかの相関モデルＤ７を生成した後に新たな相関モデルＤ７を生成する場合は、その都度アンケートＤ３を実施してアンケート調査データＤ４を生成する必要がない。

なお、本発明は上記実施の形態に限定されることはなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

上記実施の形態では、デジタル広告Ｄ１がインターネット網上のウェブサイトを広告媒体として配信されるものである場合を説明したが、例えば、街頭に設置されるデジタルサイネージに表示されるデジタル広告であってもよい。

この場合、広告配信結果データＤ２は、例えば、デジタルサイネージに表示されるデジタル広告を閲覧する閲覧者をデジタルサイネージの近傍に配置されたカメラやセンサで検知した画像や映像等に基づいて生成されるものであってもよい。

上記実施の形態では、見込み顧客数データ算出モジュール４２ｃが、データ処理サーバ４０に格納されるデータ処理プログラム４２を実装するモジュールである場合を説明したが、例えば、集計サーバ３０に格納されるプログラムを実装するモジュールであってもよいし、集計サーバ３０に格納されるプログラムそれ自体であってもよい。

上記実施の形態では、アンケートＤ３がインターネット網を介してユーザＵの端末Ｔに配信される場合を説明したが、例えば、街頭で実施されるアンケートであってもよい。

この場合、アンケート調査データＤ４は、街頭でのアンケートを集計した結果が調査事業者２によって集計サーバ３０に入力されることによって生成されるものであってもよい。

１ ＥＣサイト運営事業者
２ 調査事業者
３ 運営事業者
１０ モデル生成システム
２０ 広告配信サーバ
２１ 第１データベース
３０ 集計サーバ
３１ 第２データベース
４０ データ処理サーバ
４２ データ処理プログラム
４２ｂ 変数情報抽出モジュール
４２ｃ 見込み顧客数データ算出モジュール
４２ｄ 相関モデル生成モジュール（モデル生成モジュール）
４２ｅ 学習済みモデル生成モジュール
Ｄ１ デジタル広告
Ｄ２ 広告配信結果データ
Ｄ３ アンケート
Ｄ４ アンケート調査データ
Ｄ５ 見込み顧客数データ
Ｄ６ 学習済みモデル
Ｄ７ 相関モデル
ｄ３ 広告ページ誘導率（変数情報）

Claims (6)

1. 広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告表示回数、広告ページアクセス数及び広告ページ誘導率を少なくとも含む広告配信結果データが格納される第１データベースと、
   該第１データベースに格納される前記広告配信結果データに関する前記デジタル広告で広告される前記広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データが格納される第２データベースと、
   該第２データベースに格納される前記アンケート調査データに基づいて算出される前記広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データと前記第１データベースに格納される前記広告配信結果データに含まれる前記広告表示回数、前記広告ページアクセス数及び前記広告ページ誘導率のうちの少なくともいずれかとを相関せしめて前記広告配信結果データの変動に基づいて変動する前記見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成するモデル生成モジュールと、
   を備えるモデル生成システム。
2. 前記モデル生成モジュールで前記見込み顧客数データと相関せしめる変数情報を前記広告配信結果データから抽出する変数情報抽出モジュールを備える、請求項１に記載のモデル生成システム。
3. 前記見込み顧客数データを算出する見込み顧客数データ算出モジュールを備える、請求項１または２に記載のモデル生成システム。
4. 前記アンケート調査データを学習して学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成モジュールを備える、請求項１～３のいずれか１項に記載のモデル生成システム。
5. 広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告表示回数、広告ページアクセス数及び広告ページ誘導率を少なくとも含む広告配信結果データに含まれる前記広告表示回数、前記広告ページアクセス数及び前記広告ページ誘導率のうちの少なくともいずれかと、前記デジタル広告で広告される前記広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データに基づいて算出される前記広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データとを相関せしめ、
   前記広告配信結果データの変動に基づいて変動する前記見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成する、
   モデル生成モジュール。
6. コンピュータが、
   広告対象物を広告するデジタル広告の配信結果に関する広告表示回数、広告ページアクセス数及び広告ページ誘導率を少なくとも含む広告配信結果データに含まれる前記広告表示回数、前記広告ページアクセス数及び前記広告ページ誘導率のうちの少なくともいずれかと、前記デジタル広告で広告される前記広告対象物についての顧客の態度の変容の要因である態度変容貢献が把握されるアンケート調査データに基づいて算出される前記広告対象物を購入する意思を有する顧客数に関する見込み顧客数データとを相関せしめ、
   前記広告配信結果データの変動に基づいて変動する前記見込み顧客数データの変動量を算出する相関モデルを生成する、
   モデル生成方法。