JPWO2004066176A1 - 購買動機分析支援装置、その方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
サイト1a〜1cは、商品販売サイト(サーバ3)が扱う商品の広告画像が載せられているホームページを公開する。各ユーザは、ユーザ端末2a〜2cから、これらホームページを参照中、広告画像によって購買意欲が湧くと、この広告画像をクリック等することで、商品販売サイトに移動する。サーバ3のアクセス元抽出・記録部11は、この広告画像によってサイト1a〜1cから移動してきたアクセスがある毎に、リンク元情報を抽出して記録する。そして、一定期間毎に、この記録内容に基づいて、集計部12が、各広告画像毎に、その広告画像が要因となって行なわれたアクセス回数を集計し、集計結果表示部13が集計結果を表示する。
Description
本発明は、購買行動に対する広告等の効果の分析を支援し、また分析結果を報酬等に反映させる装置、方法等に関する。
商品の写真、イラスト、キャッチコピー等を、カタログ、ちらし、雑誌等の紙媒体に載せて広告を行うことは、昔から行われていることである。
また、近年、インターネットのホームページ上で、広告を行うことが行われている。これに関しては、例えば、特開2002−74177号公報(以下、特許文献1と呼ぶ)記載の発明では、広告をインターネットに掲載することで、人件費削減を可能にすることを提案している。更に、広告検索用のホームページ上で広告の検索を行なわせることで、所望の広告を閲覧できるようにしている。また、検索した広告ページ(例えば「ABC商店の広告ページ」)の中で、利用者が興味を持った部分を拡大し、更にどの商品部分を拡大して閲覧したか等を集計して、これを広告掲載依頼者へ提供することが提案されている。
また、広告が載っているホームページ上の当該広告画像(商品の写真等)をクリックすることで、ユーザを、商品販売用サイトに誘導することは、広く行われている。
また、紙媒体に印刷された写真等を、スキャナ等で光学的に読み取って、写真中にステガノグラフィで埋め込まれたコード(またはURL等)を取得して、このURLのサイト(商品販売サイト)に消費者を誘導する方法等も提案されている(米国特許第5841978号明細書を参照;以下、特許文献2と呼ぶ)。
ところで、広告主(商品販売者)側にとっては、どの広告が商品販売に役立ったか、すなわち各広告がユーザの購買行動にどの程度の影響を与えたのか、を知りたいものである。
すなわち、例えば写真の広告を例にすると、消費者が商品の購入を決める動機には、商品の写真の見た目という要素は、大きなウエイトを占めている。例えば、同一商品に対して、複数のカメラマンに写真撮影を依頼し、各々の写真を広告に載せたとしても、同じ購買行動が得られるとは限らない(むしろ、差が出るのが普通である)。これは、写真に限らず、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等であっても同様であり、同一の商品であっても作成者のセンス・技量・能力等によって購買行動への影響に違いがでるものは、全て同様である。
しかしながら、上記特許文献1の方法では、ある広告ページの中のどの広告部分に興味を持ったのかを集計するだけであり、ユーザの購買行動に影響を与えたか否かまでは分からない。
このように、広告主(商品販売者)側にとっては、有能な作成者が誰であるかを知りたいものであるが、これを客観的に/正確に判断することは難しかった。また、それ故に、作成者の能力が、必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかった。
本発明の課題は、各広告の購買行動への訴求力の分析を支援して、広告効果を客観的・正確に判断できるようにし、以って広告の作成者の能力を客観的・正確に判断できるようにし、また、分析結果を各広告作成者への報酬に反映させることにより、作成者の能力が報酬に正当に反映されるようにできる購買動機分析支援装置、その方法、プログラム等を提供することである。
また、近年、インターネットのホームページ上で、広告を行うことが行われている。これに関しては、例えば、特開2002−74177号公報(以下、特許文献1と呼ぶ)記載の発明では、広告をインターネットに掲載することで、人件費削減を可能にすることを提案している。更に、広告検索用のホームページ上で広告の検索を行なわせることで、所望の広告を閲覧できるようにしている。また、検索した広告ページ(例えば「ABC商店の広告ページ」)の中で、利用者が興味を持った部分を拡大し、更にどの商品部分を拡大して閲覧したか等を集計して、これを広告掲載依頼者へ提供することが提案されている。
また、広告が載っているホームページ上の当該広告画像(商品の写真等)をクリックすることで、ユーザを、商品販売用サイトに誘導することは、広く行われている。
また、紙媒体に印刷された写真等を、スキャナ等で光学的に読み取って、写真中にステガノグラフィで埋め込まれたコード(またはURL等)を取得して、このURLのサイト(商品販売サイト)に消費者を誘導する方法等も提案されている(米国特許第5841978号明細書を参照;以下、特許文献2と呼ぶ)。
ところで、広告主(商品販売者)側にとっては、どの広告が商品販売に役立ったか、すなわち各広告がユーザの購買行動にどの程度の影響を与えたのか、を知りたいものである。
すなわち、例えば写真の広告を例にすると、消費者が商品の購入を決める動機には、商品の写真の見た目という要素は、大きなウエイトを占めている。例えば、同一商品に対して、複数のカメラマンに写真撮影を依頼し、各々の写真を広告に載せたとしても、同じ購買行動が得られるとは限らない(むしろ、差が出るのが普通である)。これは、写真に限らず、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等であっても同様であり、同一の商品であっても作成者のセンス・技量・能力等によって購買行動への影響に違いがでるものは、全て同様である。
しかしながら、上記特許文献1の方法では、ある広告ページの中のどの広告部分に興味を持ったのかを集計するだけであり、ユーザの購買行動に影響を与えたか否かまでは分からない。
このように、広告主(商品販売者)側にとっては、有能な作成者が誰であるかを知りたいものであるが、これを客観的に/正確に判断することは難しかった。また、それ故に、作成者の能力が、必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかった。
本発明の課題は、各広告の購買行動への訴求力の分析を支援して、広告効果を客観的・正確に判断できるようにし、以って広告の作成者の能力を客観的・正確に判断できるようにし、また、分析結果を各広告作成者への報酬に反映させることにより、作成者の能力が報酬に正当に反映されるようにできる購買動機分析支援装置、その方法、プログラム等を提供することである。
本発明による第1の購買動機分析支援装置は、広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像とリンク元URLとの対応関係を記憶する第1の対応関係記憶手段と、第1の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第1の購買動機分析支援装置によれば、他の任意のサイトのホームページに載せた広告画像によって商品販売サイトに導かれてきたアクセスが、各広告画像毎にそれぞれ何回あったのかを集計する。つまり、ユーザが、その広告画像によってその商品を購買することに興味を持って、商品販売サイトに誘導されてきたものと見なすことができるアクセスの回数を集計する。これによって、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる。
尚、広告画像とは、商品の写真、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等であり、作成者の能力が反映されるものである。
本発明による第2の購買動機分析支援装置は、広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像とリンク元URLとの対応関係を記憶する第1の対応関係記憶手段と、該第1の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
得点は、例えば、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれ且つ実際に商品が購入された場合には、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれただけの場合に比べて、高得点を与えるようにするものである。
上記第2の購買動機分析支援装置では、商品販売サイトに誘導しただけでなく、実際に商品購入が行なわれた場合には、その広告画像による購買行動への訴求力が高いものと見なして、高得点を与える。そして、各広告画像毎に得点を集計することにより、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる
本発明による第3の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第3の購買動機分析支援装置によれば、広告は、ホームページ上に載せる場合に限らず、紙媒体上に印刷されたものであってもよい。すなわち、上記構成の第3の購買動機分析支援装置によれば、ユーザ側において、カタログ、ちらし等に印刷された広告画像を、スキャナ等で読み取ることで得られた情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスが行なわれた場合でも、上記第1の購買動機分析支援装置と同様に、アクセス回数の集計結果に基づいて、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか、誰が作成した広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる。
本発明による第4の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第4の購買動機分析支援装置は、第3の購買動機分析支援装置と同様に紙媒体上に印刷された広告に対応するものであり、第2の購買動機分析支援装置と同様に、得点を与えて、この得点を集計するものである。
また、例えば、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各広告画像とその作成者との対応関係を記録する第3の対応関係記録手段と、該第3の対応関係記録手段の記録内容と、前記集計手段による各広告画像毎のアクセス回数または得点の集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する報酬決定手段とを有するように構成してもよい。
従来では、作成者の能力が必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかったが、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置によれば、上記アクセス回数または得点の集計結果によって、各広告画像の購買行動への訴求力を、客観的に/正確に示せるので、これに基づいて報酬を決定することにより、作成者の能力(広告効果)が報酬に正当に反映されるようにできる。
また、例えば、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各商品毎に、その商品に関する1または複数の広告画像を対応付けた第4の対応関係記憶手段を更に備え、前記集計手段は、前記第4の対応関係記憶手段を参照して、各商品別にその商品に関する各広告画像のアクセス回数または得点を集計するように構成してもよい。
任意の1つの商品に対して、複数の作成者によって、複数の広告画像が作成された場合、各商品毎に、その商品に関する複数の広告画像のアクセス回数または得点を集計することにより、同一商品に関する広告画像同士を比較するが故に、誰が作成した広告画像が、購買行動への訴求力が高い/低いのか、つまり誰の能力が高いのかが一層明確になる。
なお、上述した本発明の各構成により行なわれる機能と同様の制御をコンピュータに行なわせるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体から、そのプログラムをコンピュータに読み出させて実行させることによっても、前述した課題を解決することができる。
上記構成の第1の購買動機分析支援装置によれば、他の任意のサイトのホームページに載せた広告画像によって商品販売サイトに導かれてきたアクセスが、各広告画像毎にそれぞれ何回あったのかを集計する。つまり、ユーザが、その広告画像によってその商品を購買することに興味を持って、商品販売サイトに誘導されてきたものと見なすことができるアクセスの回数を集計する。これによって、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる。
尚、広告画像とは、商品の写真、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等であり、作成者の能力が反映されるものである。
本発明による第2の購買動機分析支援装置は、広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像とリンク元URLとの対応関係を記憶する第1の対応関係記憶手段と、該第1の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
得点は、例えば、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれ且つ実際に商品が購入された場合には、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれただけの場合に比べて、高得点を与えるようにするものである。
上記第2の購買動機分析支援装置では、商品販売サイトに誘導しただけでなく、実際に商品購入が行なわれた場合には、その広告画像による購買行動への訴求力が高いものと見なして、高得点を与える。そして、各広告画像毎に得点を集計することにより、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる
本発明による第3の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第3の購買動機分析支援装置によれば、広告は、ホームページ上に載せる場合に限らず、紙媒体上に印刷されたものであってもよい。すなわち、上記構成の第3の購買動機分析支援装置によれば、ユーザ側において、カタログ、ちらし等に印刷された広告画像を、スキャナ等で読み取ることで得られた情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスが行なわれた場合でも、上記第1の購買動機分析支援装置と同様に、アクセス回数の集計結果に基づいて、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか、誰が作成した広告画像が購買行動への訴求力が高い/低いのか等を、客観的に/正確に判断することができるようになる。
本発明による第4の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第4の購買動機分析支援装置は、第3の購買動機分析支援装置と同様に紙媒体上に印刷された広告に対応するものであり、第2の購買動機分析支援装置と同様に、得点を与えて、この得点を集計するものである。
また、例えば、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各広告画像とその作成者との対応関係を記録する第3の対応関係記録手段と、該第3の対応関係記録手段の記録内容と、前記集計手段による各広告画像毎のアクセス回数または得点の集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する報酬決定手段とを有するように構成してもよい。
従来では、作成者の能力が必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかったが、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置によれば、上記アクセス回数または得点の集計結果によって、各広告画像の購買行動への訴求力を、客観的に/正確に示せるので、これに基づいて報酬を決定することにより、作成者の能力(広告効果)が報酬に正当に反映されるようにできる。
また、例えば、上記第1〜第4の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各商品毎に、その商品に関する1または複数の広告画像を対応付けた第4の対応関係記憶手段を更に備え、前記集計手段は、前記第4の対応関係記憶手段を参照して、各商品別にその商品に関する各広告画像のアクセス回数または得点を集計するように構成してもよい。
任意の1つの商品に対して、複数の作成者によって、複数の広告画像が作成された場合、各商品毎に、その商品に関する複数の広告画像のアクセス回数または得点を集計することにより、同一商品に関する広告画像同士を比較するが故に、誰が作成した広告画像が、購買行動への訴求力が高い/低いのか、つまり誰の能力が高いのかが一層明確になる。
なお、上述した本発明の各構成により行なわれる機能と同様の制御をコンピュータに行なわせるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体から、そのプログラムをコンピュータに読み出させて実行させることによっても、前述した課題を解決することができる。
本発明は、後述する詳細な説明を、下記の添付図面と共に参照すればより明らかになるであろう。
図1は、購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成/機能ブロック図である。
図2は、第1の実施例の具体例を説明する為の図である。
図3は、(a)は写真−URL対応テーブル、(b)は商品−写真対応テーブルの一例を示す図である。
図4は、得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部の処理を説明する為のフローチャート図である。
図5は、得点テーブルの一例を示す図である。
図6は、第2の実施例の具体例を説明する為の図である。
図7は、第3の実施例を説明する為の図である。
図8は、報酬決定部による処理を説明する為のフローチャート図である。
図9は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
図10は、プログラムを記録した記録媒体、プログラムのダウンロードの一例を示す図である。
図1は、購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成/機能ブロック図である。
図2は、第1の実施例の具体例を説明する為の図である。
図3は、(a)は写真−URL対応テーブル、(b)は商品−写真対応テーブルの一例を示す図である。
図4は、得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部の処理を説明する為のフローチャート図である。
図5は、得点テーブルの一例を示す図である。
図6は、第2の実施例の具体例を説明する為の図である。
図7は、第3の実施例を説明する為の図である。
図8は、報酬決定部による処理を説明する為のフローチャート図である。
図9は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
図10は、プログラムを記録した記録媒体、プログラムのダウンロードの一例を示す図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
尚、以下の説明において「商品」とは、物としての商品に限らず、サービス等も含むものである。
図1は、本例による購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成/機能ブロック図である。
同図において、サイト1a、1b、1c、・・・、ユーザ端末2a,2b,2c,・・・、サーバ3は、各々、インターネット等のネットワーク4に接続している。
サイト1a、1b、1c、・・・は、各々インターネット上で任意のホームページを公開するサーバであるが、これらのホームページには、後述する商品販売サイト(サーバ3)が扱う商品の広告画像(商品の写真、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等)が載っている。
ユーザ端末2a,2b,2c,・・・は、任意のユーザの情報処理装置(パソコン等)であり、各々、インターネット上の任意のサイトのホームページを参照等する為に必要な機能、すなわちブラウザ、モデム等を備えている。
サーバ3は、例えばインターネット上の任意の商品販売サイトである。また、例えば、サーバ3は、購買動機分析支援装置10を備える。尚、購買動機分析支援装置10は、サーバ3に限らず、他の任意の情報処理装置に備えるように構成してもよいが、ここでは、サーバ3に備える例について説明する。
サーバ3が有する購買動機分析支援装置10は、アクセス元抽出・記録部11、集計部12、集計結果表示部13、及び報酬決定部14を有する。
アクセス元抽出・記録部11は、上記商品販売サイトに対するアクセスがある毎に、このアクセスを行わせる元となった広告画像を、特定できる情報を抽出して、これを記録する。これには、2通りのパターンがある。
1つ目のパターンは、後に図2を参照して説明するが、ユーザが、まず、他のサイト1a〜1cが提供する、上記広告画像が載せられている任意のホームページを参照し、マウス等の操作によって所望の広告画像をクリックすることで、ハイパーテキスト・リンクにより、このホームページから当該商品販売サイトのホームページに移動してきた場合である。
この場合、アクセス元抽出・記録部11は、移動元のホームページのURLを抽出し、これを記録する。尚、当該実施の形態の説明では、一例として「広告画像をクリックする」ものとして説明するが、勿論、この例に限らない。例えば、一般的に、広告画像の下側に「購入希望の方はこちらをクリック」等というメッセージが表示されており、“こちら”の部分をクリックすることで、商品販売サイトのホームページに移動する場合も、数多く見られる。尚、移動元のホームページは、一般に、“リンク元”と呼ばれているので、以下、リンク元と記す場合もある。
2つ目のパターンは、後に図6を参照して説明するが、広告画像が、ちらし、通販カタログ等の紙媒体上に印刷されているケースである。この場合、ユーザは、上記特許文献2(米国特許第5841978号)等で提案されているシステムを利用して、ステガノグラフィ技術によって広告画像中に埋め込まれている情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスを行うことになる。尚、紙に限らず、プラスチック、カード等の印刷可能な媒体も、ここでは紙媒体に含めるものと定義する。
これについて、簡単に説明するならば、まず、ステガノグラフィ技術とは、「電子あぶり出し技術」または「情報非可視化技術」または「深層暗号化技術」あるいは「電子迷彩技術」等と呼ばれている技術であり、概略的には、他人に見られたくない秘密情報等を、別の任意のデータ(ダミーデータ)の中に埋め込むことにより、一見、この秘密情報の存在そのものを見えなくしてしまう技術である。このようにダミーデータに埋め込んだ秘密情報を取り出す為には、受け手側に、専用のプログラムが必要になる。よって、当然、上記ユーザ端末2a,2b,2c,・・・には、この専用ソフトウェアが搭載されていることが前提となる。
ここでは、広告画像をダミーデータとし、この広告画像に、ステガノグラフィ技術によって、各広告画像に対応付けられた特定の識別コードや、商品販売サイトのURL等の情報が埋め込まれている。そして、この広告画像は、パンフレット、ちらし等の紙媒体上に印刷されている。
ユーザは、この広告画像をスキャナ等で読み取る。そして、専用のソフトウェアを用いて、読み取られた画像データから上記埋め込まれている情報を抽出し、この抽出した情報に基づいて、商品販売サイトにアクセスする。
この2つ目のパターンでは、アクセス元抽出・記録部11は、上記販売サイトへのアクセスに用いられたURLに埋め込まれている上記識別コードを抽出・記録する。つまり、どの広告画像に基づいてアクセスが行われたのかを示す情報を記録する。
このように、いずれのパターンであっても、アクセス元抽出・記録部11は、どの広告画像が元となってアクセスが行われたのかが判別できる情報(以下、アクス元広告特定情報と呼ぶ)を、取得・記録することになる。そして、後に、集計部12が、この記録内容に基づいて、各広告画像毎のアクセス数等を集計する。
あるいは、アクセス元抽出・記録部11は、上記1つ目/2つ目のパターンにおいて、上記アクセス元広告特定情報に、得点を対応付けて記録するようにしてもよい。“得点”とは、商品販売に対する貢献度を表す指標値であり、例えば、商品販売サイトへのアクセスがあった時点で1点、更に実際に商品購入が行われた時点で10点を与える。この場合も、後に、集計部12が、各広告画像毎の得点等を集計する。
後に説明する集計結果に基づく判断や、報酬決定は、アクセス回数に基づいて行ってもよいし、“得点”に基づいて行ってもよい。
集計部12は、上記アクセス元抽出・記録部11の処理によって記録された情報に基づいて、各広告画像毎に、アクセス回数または得点の集計を行う。あるいは、各作成者毎に、その作成者が作成した全ての広告画像のトータルのアクセス回数(または得点)を集計してもよい。また、各商品毎に分類して集計してもよい。
集計結果表示部13は、上記集計結果を表示する。その際、集計結果を視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、表示することが望ましい。
商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの広告画像が、より高い訴求力を持っているのか、どの作成者の能力が高いのか等を、客観的/正確に判断できるようになる。
よって、例えば、次からは、より能力が高い作成者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い広告画像を作成できる作成者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、報酬決定部14は、上記集計部12による集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する。つまり、その作成者が作成した広告画像によるアクセス回数(または得点)が多い者ほど、より多くの報酬が得られるようにする。
図2は、上記1つ目のパターン(第1の実施例)の具体例を説明する為の図である。
図2において、Webページ21は、上記任意のサイト1a、1b、1c、・・・において公開されている、広告画像が載せられているホームページである。この例では、Webページ21には、広告用の写真22が載せられている。以下の説明では、広告画像の一例として、写真22を例にして説明するが、上記の通り、広告画像は、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等、様々な形態であってよい。
ユーザが、マウス等を操作して写真22をクリックすることで、このWebページ21から、上記商品販売サイト(サーバ3)のホームページである販売ページ31に移動する。
このようなアクセスがあると、サーバ3が有する購買動機分析支援装置10のアクセス元抽出・記録部11は、リンク元URLを抽出し、これをデータベース32に格納する。リンク元URLは、通常、HTTP_Refererとして規定されているので、これを参照すれば分かる。尚、既に、リンク元を解析して一覧表示等するソフトウェアも存在する(「ホームページ分析パック」;BIGLOBE等)。また、リンク元のWebページに複数の写真22が載っている場合でも、通常、各写真に対応した何らかの識別子が、リンク元URLに付加されてくるので(例えば、http://adwww.example.com/pagel.html#1の#1)、このような場合でも、後述する写真−URL対応テーブル36において登録するURLを、上記識別子を含むURL(これも、リンク元URLの一種である)とすることにより、どの写真に基づいてアクセスがあったのか判別できる。
ある程度の期間、上記アクセス元抽出・記録部11による処理が行われると、データベース32には例えば図示のような多数のリンク元URLが記録された集計表33が格納された状態となる。そして、例えばユーザの指示・操作に応じて、あるいは所定期間毎に、集計部34は、集計表33に基づいて、例えば各URL毎に、そのURLが何件記録されているかを求める。これは、各写真毎に、その写真が要因になって行われた販売サイトへのアクセス数を求めることを意味することになる。尚、集計部34は、図1の集計部12に相当する。
どのURLがどの写真に対応するかは、例えば予め作成されている写真−URL対応テーブル36を参照すれば分かる。写真−URL対応テーブル36は、例えば図3(a)示すように、写真名または写真ID等と、その写真を載せたホームページのURLとを対応付けてテーブル形式で格納したものである。尚、写真IDとは、予め各写真に割り当てられている識別番号である。後述する商品IDも、同様に、予め各商品に割り当てられている識別番号である。
また、写真22に基づくアクセスではなかった場合を考慮して、アクセス元抽出・記録部11が、写真−URL対応テーブル36を参照して、未登録である場合には、そのリンク元URLは記録しないように構成してもよい。あるいは、この段階では記録するが、集計部34の処理の段階で、未登録のURLを除外する構成としてもよい。あるいは、データベース32に、リンク元URLを記録するのではなく、写真−URL対応テーブル36を参照することで求めた写真名または写真ID等を記録するようにしてもよい。
また、上記写真−URL対応テーブル36は、図3(a)に示すように、撮影者名も対応付けられており、各写真を誰が撮影したのか分かるようになっている。よって、集計部34は、各撮影者毎のアクセス数という形で集計を行うこともできる。
あるいは、同一の商品に対して複数の撮影者の広告写真が存在する場合に対応して、予め更に商品−写真対応テーブル37を用意しておくことで、各商品毎に、集計を行うこともできる。これによって、各商品毎に、どの写真が一番アクセス数が多かったか等が、簡単に把握できるようになる。尚、商品−写真対応テーブル37は、例えば図3(b)に示すように、商品名(または商品ID)と写真名(または写真ID)とを対応付けてテーブル形式で格納したものである。
集計部34による集計結果は、集計結果表示部13により、視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、ディスプレイ35に表示する。
商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの写真が、より高い訴求力を持っているのか、どの撮影者が、より高い能力をもっているのか等が、客観的/正確に判断できるようになる。
但し、アクセス数は、写真の訴求力の影響だけでなく、商品自体の魅力も影響する。よって、商品自体の魅力が高い為にアクセス数が多くなる場合も有り得る。これに対して、各商品毎に集計を行った場合には、同一商品に関してどの写真(どの撮影者の写真)のアクセス数が多いか/少ないかが一目で分かるので、撮影者の能力を比較・判断でき、次からは、より能力が高い撮影者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い写真を撮影できる撮影者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、上記のようなデータベース32にURL(または写真名等)を記録して、アクセス回数により評価する方法に限るものではなく、上述してあるように、アクセスのみの場合と実際に購入があった場合とで差をつけて点を付けて、この得点を記録し、得点に応じて評価する方法であってもよい。このような方法は、以下、得点方式と呼ぶものとし、この得点方式について、以下、図4、図5を参照して説明する。
図4は、上記得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部11の処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、ステップS11のアクセス元(リンク元)を特定する処理、ステップS12のアクセス元に対応する広告写真、及びその撮影者を特定する処理については、上記アクセス数を集計する場合の処理と同じであり、既に説明してあるので、ここでの説明は省略する。
上記ステップS11、S12の処理に続いて、まず、その広告写真によってユーザを当該販売サイトに誘導した功績に対する得点‘1’を与え(ステップS13)、更に実際に商品が購入された場合には(ステップS14,YES)、得点‘10’を与える。商品が購入されなかった場合には(ステップS14,NO)、得点は‘1’のままとする。
得点が決定したら、リンク元URLと共にデータベース32に記録して、後で集計部34によって集計してもよいが、ここでは、図5に示す得点テーブルを用いて、新たに得た得点を、これまでに得た総得点に加算する(ステップS16)。そして、レポートを更新する(ステップS17)。
図5は、得点テーブルの一例を示す図である。
図示の得点テーブル39は、予め各撮影者毎に用意されるものであり、その撮影者が撮影した各写真の識別番号である写真ID(写真ID1、写真ID2、・・・)とその総得点(これまでに得た得点の累積値)とを対応付けて格納している。得点は、初期値は‘0’である。
そして、ステップS16の処理において、今回のアクセス元である写真の撮影者の得点テーブル39から、この写真の現在の総得点を取得して、これに上記決定された得点を加算することで、新たな総得点を算出して、得点テーブル39に格納する。
尚、上記の例のように、アクセスのみの場合は1点、商品購入された場合は10点とするのは、一例であり、これに限るわけではなく、例えば、アクセスのみの場合は1点、商品購入された場合は2点としたり、アクセスのみの場合は10点、商品購入された場合は更にブラス1、2点等としてもよい。すなわち、本例による購買動機分析支援装置10は、各写真による購買行動への訴求力等を判断するのに役立つものであるので、実際に購入された場合には購買行動への訴求力があったものとして高得点を与えるという考え方もできる。しかしながら、ユーザを販売サイトに誘導しただけでも、購買行動への訴求力があったと考えることもできる。また、その写真による購買行動への訴求力が高かったにも係わらず、例えば「価格が高い」等の理由によって、購入しない場合も有り得る。
したがって、得点の与え方、あるいは得点方式ではなくアクセス数で評価するか否かは、考え方次第であり、どれが一番適切と言い切れるものではない。広告作成依頼者(各商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等)が、任意に設定すればよい。
次に、以下、図6を参照して、上記第2のパターン(第2の実施例)について、具体的に説明する。
この第2の実施例では、販売サイト(サーバ3)側の処理は、第1の実施例とほぼ同じである。異なる点は、どの写真に基づくアクセスであるのかを、リンク元URL等ではなく、後述する識別コードを用いて判別する点である。よって、ここでは、第1の実施例と異なる点のみを説明するものとし、他の説明は省略する。
第2の実施例では、既に図1において説明しているように、各ユーザは、自己の情報処理装置(パソコン等)を用いて、ステガノグラフィ技術を利用した公知の手法によるシステムを利用して、販売サイト(サーバ3)にアクセスする。この手法については、上記特許文献2(米国特許第5841978号明細書)に開示されているので、ここでは簡単に説明しておく。
まず、ユーザのパソコン44(2a,2b、・・)には、スキャナ43が接続された構成となっている。また、ちらし、通販カタログ等の紙媒体41に、広告用の写真42が印刷されている。写真42には、予め、ステガノグラフィ技術によって、その写真に割り当てられている識別コードが埋め込まれている。尚、更に、販売サイトのURLが埋め込まれていてもよいが、ここでは、識別コードのみとする。また、インターネット上には、予め、上記識別コードに基づく問合せに対して、この識別コードに対応する販売サイトのURLを返信する機能を有するURLサーバ60が用意されている。
また、パソコン44には、スキャナ43で読み取った画像データに基づいて、自動的に特定の販売サイトにアクセスする処理を実行する専用ソフトウェアが格納されている。
以上の構成において、ユーザは、まず、所望の写真42をスキャナ43で光学的に読み取る。上記専用ソフトウェアは、この読み取った画像を解析して、上記識別コード(図示の例では‘1234’)を抽出し、この識別コードを用いてネットワーク4を介して上記URLサーバ60に問い合わせて、上記写真42の商品の販売サイトのURLを受け取ることで、この販売サイトのWebページ51にネットワーク4を介してアクセスする。その際、送信元アドレスの情報に、上記識別コードを埋め込んで、アクセスする。尚、URLサーバ60のアドレスは、予め専用ソフトウェアに登録されている。
販売サイト(サーバ3)側では、この識別コードを抽出して、データベース52の集計表53に格納する。どの識別コードがどの写真に対応するかは分かっているので、予め写真−識別コード対応テーブルを作成しておき、これを参照すれば、どの写真に基づくアクセスであるかが判別できる。尚、写真−識別コード対応テーブルは、特に図示しないが、図3(a)の写真−URL対応テーブル36におけるURLの代わりに識別コードを格納するような構成となっている。
あとは、第1の実施例と同様、集計部54が、集計表53に基づいて、アクセス数または得点等の集計処理を実行し、集計結果表示部13が集計結果をディスプレイ55に表示する。尚、集計部54は、図1の集計部12に相当する。
以上説明した第1、第2の実施例では、集計結果は、広告依頼者側で、各写真の購買行動への訴求力の分析や、撮影者の能力の客観的・正確な判断等に役立てるものとして説明したが、これを、各撮影者への報酬に反映させてもよい。
これについて、以下、第3の実施例として説明する。
図7は、第3の実施例を説明する為の図である。
同図において、データベース71には、上記第1、第2の実施例における集計部(34,54)の処理によって得られた集計結果72が格納されている。図示の集計結果72では、各撮影者毎に、その撮影者が撮影した写真に基づくアクセス回数(または、得点)のトータル値が格納されている。また、「口座番号」は、各撮影者の銀行口座等の口座番号であり、予め登録されている。
報酬決定部73は、集計結果72に基づいて、例えば図8に示す処理によって、各撮影者への報酬額を決定する。更に、自動的に支払いを行う(各口座への振込み等)ようにしてもよい。尚、報酬決定部73は、購買動機分析支援装置10が有してもよいし、他の任意の情報処理装置が有してもよい。尚、報酬決定部73は、図1の報酬決定部14に相当する。
図8は、報酬決定部73による処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、報酬決定部73は、まず、データベース71に格納されている集計結果72を参照して、処理対象の撮影者を選択し(ステップS21)、この撮影者のアクセス回数(または、得点)に基づいて、報酬金額を決定する(ステップS22)。報酬金額の決定方法は、様々であってよいが、例えばアクセス回数1回につき(または、得点1点につき)10円支払うものとした場合、図7の例では、撮影者Aの報酬は100円、撮影者Bの報酬は150円、撮影者Cの報酬は50円となる。
そして、決定した報酬を、各撮影者に支払う。支払い方法は、例えば口座への振込み、電子マネー等、様々であってよい(ステップS23)。
以上の処理を、全ての撮影者について行うまで、繰り返し実行する(ステップS24)。
このように、各撮影者の技量・能力を、正しく、報酬に反映させることができるようになる。
図9は、上記購買動機分析支援装置を実現するコンピュータ(サーバ3等)のハードウェア構成の一例を示す図である。
図9に示すコンピュータ80は、CPU81、メモリ82、入力装置83、出力装置84、外部記憶装置85、媒体駆動装置86、ネットワーク接続装置87等を有し、これらがバス88に接続された構成となっている。同図に示す構成は一例であり、これに限るものではない。
CPU81は、当該コンピュータ80全体を制御する中央処理装置である。
メモリ82は、プログラム実行、データ更新等の際に、外部記憶装置85(あるいは可搬記録媒体89)に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRAM等のメモリである。CPU81は、メモリ82に読み出したプログラム/データを用いて、上述してある各種処理を実行する。
入力装置83は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等である。
出力装置84は、例えばディスプレイ、プリンタ等である。
外部記憶装置85は、例えばハードディスク装置等であり、上記各種機能を実現させる為のプログラム/データ等が格納されている。また、当該プログラム/データ等は、可搬記録媒体89に記憶されており、媒体駆動装置86が、可搬記録媒体89に記憶されているプログラム/データ等を読み出して、例えば上記各種処理をコンピュータ80に実行させるようにしてもよい。可搬記録媒体89は、例えば、FD(フレキシブルディスク)、CD−ROM、その他、DVD、光磁気ディスク等である。
ネットワーク接続装置87は、ネットワーク(インターネット等)に接続して、外部の情報処理装置とプログラム/データ等の送受信を可能にする構成である。
図10は、上記プログラムを記録した記録媒体又はプログラムのダウンロードの一例を示す図である。
図示のように、上記購買動機分析支援装置の機能を実現するプログラム/データが記憶されている可搬記録媒体89を、情報処理装置80の本体に挿入する等して、当該プログラム/データを読み出してメモリ82に格納し実行するものであってもよいし、また、上記プログラム/データは、ネットワーク接続装置87により接続しているネットワーク100(インターネット等)を介して、外部のプログラム/データ提供者側のサーバ90に記憶されているプログラム/データ91をダウンロードするものであってもよい。
また、本発明は、装置/方法に限らず、上記プログラム/データを格納した記録媒体(可搬記録媒体89等)自体として構成することもできるし、これらプログラム自体として構成することもできる。
尚、以下の説明において「商品」とは、物としての商品に限らず、サービス等も含むものである。
図1は、本例による購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成/機能ブロック図である。
同図において、サイト1a、1b、1c、・・・、ユーザ端末2a,2b,2c,・・・、サーバ3は、各々、インターネット等のネットワーク4に接続している。
サイト1a、1b、1c、・・・は、各々インターネット上で任意のホームページを公開するサーバであるが、これらのホームページには、後述する商品販売サイト(サーバ3)が扱う商品の広告画像(商品の写真、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等)が載っている。
ユーザ端末2a,2b,2c,・・・は、任意のユーザの情報処理装置(パソコン等)であり、各々、インターネット上の任意のサイトのホームページを参照等する為に必要な機能、すなわちブラウザ、モデム等を備えている。
サーバ3は、例えばインターネット上の任意の商品販売サイトである。また、例えば、サーバ3は、購買動機分析支援装置10を備える。尚、購買動機分析支援装置10は、サーバ3に限らず、他の任意の情報処理装置に備えるように構成してもよいが、ここでは、サーバ3に備える例について説明する。
サーバ3が有する購買動機分析支援装置10は、アクセス元抽出・記録部11、集計部12、集計結果表示部13、及び報酬決定部14を有する。
アクセス元抽出・記録部11は、上記商品販売サイトに対するアクセスがある毎に、このアクセスを行わせる元となった広告画像を、特定できる情報を抽出して、これを記録する。これには、2通りのパターンがある。
1つ目のパターンは、後に図2を参照して説明するが、ユーザが、まず、他のサイト1a〜1cが提供する、上記広告画像が載せられている任意のホームページを参照し、マウス等の操作によって所望の広告画像をクリックすることで、ハイパーテキスト・リンクにより、このホームページから当該商品販売サイトのホームページに移動してきた場合である。
この場合、アクセス元抽出・記録部11は、移動元のホームページのURLを抽出し、これを記録する。尚、当該実施の形態の説明では、一例として「広告画像をクリックする」ものとして説明するが、勿論、この例に限らない。例えば、一般的に、広告画像の下側に「購入希望の方はこちらをクリック」等というメッセージが表示されており、“こちら”の部分をクリックすることで、商品販売サイトのホームページに移動する場合も、数多く見られる。尚、移動元のホームページは、一般に、“リンク元”と呼ばれているので、以下、リンク元と記す場合もある。
2つ目のパターンは、後に図6を参照して説明するが、広告画像が、ちらし、通販カタログ等の紙媒体上に印刷されているケースである。この場合、ユーザは、上記特許文献2(米国特許第5841978号)等で提案されているシステムを利用して、ステガノグラフィ技術によって広告画像中に埋め込まれている情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスを行うことになる。尚、紙に限らず、プラスチック、カード等の印刷可能な媒体も、ここでは紙媒体に含めるものと定義する。
これについて、簡単に説明するならば、まず、ステガノグラフィ技術とは、「電子あぶり出し技術」または「情報非可視化技術」または「深層暗号化技術」あるいは「電子迷彩技術」等と呼ばれている技術であり、概略的には、他人に見られたくない秘密情報等を、別の任意のデータ(ダミーデータ)の中に埋め込むことにより、一見、この秘密情報の存在そのものを見えなくしてしまう技術である。このようにダミーデータに埋め込んだ秘密情報を取り出す為には、受け手側に、専用のプログラムが必要になる。よって、当然、上記ユーザ端末2a,2b,2c,・・・には、この専用ソフトウェアが搭載されていることが前提となる。
ここでは、広告画像をダミーデータとし、この広告画像に、ステガノグラフィ技術によって、各広告画像に対応付けられた特定の識別コードや、商品販売サイトのURL等の情報が埋め込まれている。そして、この広告画像は、パンフレット、ちらし等の紙媒体上に印刷されている。
ユーザは、この広告画像をスキャナ等で読み取る。そして、専用のソフトウェアを用いて、読み取られた画像データから上記埋め込まれている情報を抽出し、この抽出した情報に基づいて、商品販売サイトにアクセスする。
この2つ目のパターンでは、アクセス元抽出・記録部11は、上記販売サイトへのアクセスに用いられたURLに埋め込まれている上記識別コードを抽出・記録する。つまり、どの広告画像に基づいてアクセスが行われたのかを示す情報を記録する。
このように、いずれのパターンであっても、アクセス元抽出・記録部11は、どの広告画像が元となってアクセスが行われたのかが判別できる情報(以下、アクス元広告特定情報と呼ぶ)を、取得・記録することになる。そして、後に、集計部12が、この記録内容に基づいて、各広告画像毎のアクセス数等を集計する。
あるいは、アクセス元抽出・記録部11は、上記1つ目/2つ目のパターンにおいて、上記アクセス元広告特定情報に、得点を対応付けて記録するようにしてもよい。“得点”とは、商品販売に対する貢献度を表す指標値であり、例えば、商品販売サイトへのアクセスがあった時点で1点、更に実際に商品購入が行われた時点で10点を与える。この場合も、後に、集計部12が、各広告画像毎の得点等を集計する。
後に説明する集計結果に基づく判断や、報酬決定は、アクセス回数に基づいて行ってもよいし、“得点”に基づいて行ってもよい。
集計部12は、上記アクセス元抽出・記録部11の処理によって記録された情報に基づいて、各広告画像毎に、アクセス回数または得点の集計を行う。あるいは、各作成者毎に、その作成者が作成した全ての広告画像のトータルのアクセス回数(または得点)を集計してもよい。また、各商品毎に分類して集計してもよい。
集計結果表示部13は、上記集計結果を表示する。その際、集計結果を視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、表示することが望ましい。
商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの広告画像が、より高い訴求力を持っているのか、どの作成者の能力が高いのか等を、客観的/正確に判断できるようになる。
よって、例えば、次からは、より能力が高い作成者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い広告画像を作成できる作成者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、報酬決定部14は、上記集計部12による集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する。つまり、その作成者が作成した広告画像によるアクセス回数(または得点)が多い者ほど、より多くの報酬が得られるようにする。
図2は、上記1つ目のパターン(第1の実施例)の具体例を説明する為の図である。
図2において、Webページ21は、上記任意のサイト1a、1b、1c、・・・において公開されている、広告画像が載せられているホームページである。この例では、Webページ21には、広告用の写真22が載せられている。以下の説明では、広告画像の一例として、写真22を例にして説明するが、上記の通り、広告画像は、イラスト、CG画像、文字(キャッチコピー等)等、様々な形態であってよい。
ユーザが、マウス等を操作して写真22をクリックすることで、このWebページ21から、上記商品販売サイト(サーバ3)のホームページである販売ページ31に移動する。
このようなアクセスがあると、サーバ3が有する購買動機分析支援装置10のアクセス元抽出・記録部11は、リンク元URLを抽出し、これをデータベース32に格納する。リンク元URLは、通常、HTTP_Refererとして規定されているので、これを参照すれば分かる。尚、既に、リンク元を解析して一覧表示等するソフトウェアも存在する(「ホームページ分析パック」;BIGLOBE等)。また、リンク元のWebページに複数の写真22が載っている場合でも、通常、各写真に対応した何らかの識別子が、リンク元URLに付加されてくるので(例えば、http://adwww.example.com/pagel.html#1の#1)、このような場合でも、後述する写真−URL対応テーブル36において登録するURLを、上記識別子を含むURL(これも、リンク元URLの一種である)とすることにより、どの写真に基づいてアクセスがあったのか判別できる。
ある程度の期間、上記アクセス元抽出・記録部11による処理が行われると、データベース32には例えば図示のような多数のリンク元URLが記録された集計表33が格納された状態となる。そして、例えばユーザの指示・操作に応じて、あるいは所定期間毎に、集計部34は、集計表33に基づいて、例えば各URL毎に、そのURLが何件記録されているかを求める。これは、各写真毎に、その写真が要因になって行われた販売サイトへのアクセス数を求めることを意味することになる。尚、集計部34は、図1の集計部12に相当する。
どのURLがどの写真に対応するかは、例えば予め作成されている写真−URL対応テーブル36を参照すれば分かる。写真−URL対応テーブル36は、例えば図3(a)示すように、写真名または写真ID等と、その写真を載せたホームページのURLとを対応付けてテーブル形式で格納したものである。尚、写真IDとは、予め各写真に割り当てられている識別番号である。後述する商品IDも、同様に、予め各商品に割り当てられている識別番号である。
また、写真22に基づくアクセスではなかった場合を考慮して、アクセス元抽出・記録部11が、写真−URL対応テーブル36を参照して、未登録である場合には、そのリンク元URLは記録しないように構成してもよい。あるいは、この段階では記録するが、集計部34の処理の段階で、未登録のURLを除外する構成としてもよい。あるいは、データベース32に、リンク元URLを記録するのではなく、写真−URL対応テーブル36を参照することで求めた写真名または写真ID等を記録するようにしてもよい。
また、上記写真−URL対応テーブル36は、図3(a)に示すように、撮影者名も対応付けられており、各写真を誰が撮影したのか分かるようになっている。よって、集計部34は、各撮影者毎のアクセス数という形で集計を行うこともできる。
あるいは、同一の商品に対して複数の撮影者の広告写真が存在する場合に対応して、予め更に商品−写真対応テーブル37を用意しておくことで、各商品毎に、集計を行うこともできる。これによって、各商品毎に、どの写真が一番アクセス数が多かったか等が、簡単に把握できるようになる。尚、商品−写真対応テーブル37は、例えば図3(b)に示すように、商品名(または商品ID)と写真名(または写真ID)とを対応付けてテーブル形式で格納したものである。
集計部34による集計結果は、集計結果表示部13により、視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、ディスプレイ35に表示する。
商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの写真が、より高い訴求力を持っているのか、どの撮影者が、より高い能力をもっているのか等が、客観的/正確に判断できるようになる。
但し、アクセス数は、写真の訴求力の影響だけでなく、商品自体の魅力も影響する。よって、商品自体の魅力が高い為にアクセス数が多くなる場合も有り得る。これに対して、各商品毎に集計を行った場合には、同一商品に関してどの写真(どの撮影者の写真)のアクセス数が多いか/少ないかが一目で分かるので、撮影者の能力を比較・判断でき、次からは、より能力が高い撮影者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い写真を撮影できる撮影者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、上記のようなデータベース32にURL(または写真名等)を記録して、アクセス回数により評価する方法に限るものではなく、上述してあるように、アクセスのみの場合と実際に購入があった場合とで差をつけて点を付けて、この得点を記録し、得点に応じて評価する方法であってもよい。このような方法は、以下、得点方式と呼ぶものとし、この得点方式について、以下、図4、図5を参照して説明する。
図4は、上記得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部11の処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、ステップS11のアクセス元(リンク元)を特定する処理、ステップS12のアクセス元に対応する広告写真、及びその撮影者を特定する処理については、上記アクセス数を集計する場合の処理と同じであり、既に説明してあるので、ここでの説明は省略する。
上記ステップS11、S12の処理に続いて、まず、その広告写真によってユーザを当該販売サイトに誘導した功績に対する得点‘1’を与え(ステップS13)、更に実際に商品が購入された場合には(ステップS14,YES)、得点‘10’を与える。商品が購入されなかった場合には(ステップS14,NO)、得点は‘1’のままとする。
得点が決定したら、リンク元URLと共にデータベース32に記録して、後で集計部34によって集計してもよいが、ここでは、図5に示す得点テーブルを用いて、新たに得た得点を、これまでに得た総得点に加算する(ステップS16)。そして、レポートを更新する(ステップS17)。
図5は、得点テーブルの一例を示す図である。
図示の得点テーブル39は、予め各撮影者毎に用意されるものであり、その撮影者が撮影した各写真の識別番号である写真ID(写真ID1、写真ID2、・・・)とその総得点(これまでに得た得点の累積値)とを対応付けて格納している。得点は、初期値は‘0’である。
そして、ステップS16の処理において、今回のアクセス元である写真の撮影者の得点テーブル39から、この写真の現在の総得点を取得して、これに上記決定された得点を加算することで、新たな総得点を算出して、得点テーブル39に格納する。
尚、上記の例のように、アクセスのみの場合は1点、商品購入された場合は10点とするのは、一例であり、これに限るわけではなく、例えば、アクセスのみの場合は1点、商品購入された場合は2点としたり、アクセスのみの場合は10点、商品購入された場合は更にブラス1、2点等としてもよい。すなわち、本例による購買動機分析支援装置10は、各写真による購買行動への訴求力等を判断するのに役立つものであるので、実際に購入された場合には購買行動への訴求力があったものとして高得点を与えるという考え方もできる。しかしながら、ユーザを販売サイトに誘導しただけでも、購買行動への訴求力があったと考えることもできる。また、その写真による購買行動への訴求力が高かったにも係わらず、例えば「価格が高い」等の理由によって、購入しない場合も有り得る。
したがって、得点の与え方、あるいは得点方式ではなくアクセス数で評価するか否かは、考え方次第であり、どれが一番適切と言い切れるものではない。広告作成依頼者(各商品販売サイトの運営者、商品販売/製造者等)が、任意に設定すればよい。
次に、以下、図6を参照して、上記第2のパターン(第2の実施例)について、具体的に説明する。
この第2の実施例では、販売サイト(サーバ3)側の処理は、第1の実施例とほぼ同じである。異なる点は、どの写真に基づくアクセスであるのかを、リンク元URL等ではなく、後述する識別コードを用いて判別する点である。よって、ここでは、第1の実施例と異なる点のみを説明するものとし、他の説明は省略する。
第2の実施例では、既に図1において説明しているように、各ユーザは、自己の情報処理装置(パソコン等)を用いて、ステガノグラフィ技術を利用した公知の手法によるシステムを利用して、販売サイト(サーバ3)にアクセスする。この手法については、上記特許文献2(米国特許第5841978号明細書)に開示されているので、ここでは簡単に説明しておく。
まず、ユーザのパソコン44(2a,2b、・・)には、スキャナ43が接続された構成となっている。また、ちらし、通販カタログ等の紙媒体41に、広告用の写真42が印刷されている。写真42には、予め、ステガノグラフィ技術によって、その写真に割り当てられている識別コードが埋め込まれている。尚、更に、販売サイトのURLが埋め込まれていてもよいが、ここでは、識別コードのみとする。また、インターネット上には、予め、上記識別コードに基づく問合せに対して、この識別コードに対応する販売サイトのURLを返信する機能を有するURLサーバ60が用意されている。
また、パソコン44には、スキャナ43で読み取った画像データに基づいて、自動的に特定の販売サイトにアクセスする処理を実行する専用ソフトウェアが格納されている。
以上の構成において、ユーザは、まず、所望の写真42をスキャナ43で光学的に読み取る。上記専用ソフトウェアは、この読み取った画像を解析して、上記識別コード(図示の例では‘1234’)を抽出し、この識別コードを用いてネットワーク4を介して上記URLサーバ60に問い合わせて、上記写真42の商品の販売サイトのURLを受け取ることで、この販売サイトのWebページ51にネットワーク4を介してアクセスする。その際、送信元アドレスの情報に、上記識別コードを埋め込んで、アクセスする。尚、URLサーバ60のアドレスは、予め専用ソフトウェアに登録されている。
販売サイト(サーバ3)側では、この識別コードを抽出して、データベース52の集計表53に格納する。どの識別コードがどの写真に対応するかは分かっているので、予め写真−識別コード対応テーブルを作成しておき、これを参照すれば、どの写真に基づくアクセスであるかが判別できる。尚、写真−識別コード対応テーブルは、特に図示しないが、図3(a)の写真−URL対応テーブル36におけるURLの代わりに識別コードを格納するような構成となっている。
あとは、第1の実施例と同様、集計部54が、集計表53に基づいて、アクセス数または得点等の集計処理を実行し、集計結果表示部13が集計結果をディスプレイ55に表示する。尚、集計部54は、図1の集計部12に相当する。
以上説明した第1、第2の実施例では、集計結果は、広告依頼者側で、各写真の購買行動への訴求力の分析や、撮影者の能力の客観的・正確な判断等に役立てるものとして説明したが、これを、各撮影者への報酬に反映させてもよい。
これについて、以下、第3の実施例として説明する。
図7は、第3の実施例を説明する為の図である。
同図において、データベース71には、上記第1、第2の実施例における集計部(34,54)の処理によって得られた集計結果72が格納されている。図示の集計結果72では、各撮影者毎に、その撮影者が撮影した写真に基づくアクセス回数(または、得点)のトータル値が格納されている。また、「口座番号」は、各撮影者の銀行口座等の口座番号であり、予め登録されている。
報酬決定部73は、集計結果72に基づいて、例えば図8に示す処理によって、各撮影者への報酬額を決定する。更に、自動的に支払いを行う(各口座への振込み等)ようにしてもよい。尚、報酬決定部73は、購買動機分析支援装置10が有してもよいし、他の任意の情報処理装置が有してもよい。尚、報酬決定部73は、図1の報酬決定部14に相当する。
図8は、報酬決定部73による処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、報酬決定部73は、まず、データベース71に格納されている集計結果72を参照して、処理対象の撮影者を選択し(ステップS21)、この撮影者のアクセス回数(または、得点)に基づいて、報酬金額を決定する(ステップS22)。報酬金額の決定方法は、様々であってよいが、例えばアクセス回数1回につき(または、得点1点につき)10円支払うものとした場合、図7の例では、撮影者Aの報酬は100円、撮影者Bの報酬は150円、撮影者Cの報酬は50円となる。
そして、決定した報酬を、各撮影者に支払う。支払い方法は、例えば口座への振込み、電子マネー等、様々であってよい(ステップS23)。
以上の処理を、全ての撮影者について行うまで、繰り返し実行する(ステップS24)。
このように、各撮影者の技量・能力を、正しく、報酬に反映させることができるようになる。
図9は、上記購買動機分析支援装置を実現するコンピュータ(サーバ3等)のハードウェア構成の一例を示す図である。
図9に示すコンピュータ80は、CPU81、メモリ82、入力装置83、出力装置84、外部記憶装置85、媒体駆動装置86、ネットワーク接続装置87等を有し、これらがバス88に接続された構成となっている。同図に示す構成は一例であり、これに限るものではない。
CPU81は、当該コンピュータ80全体を制御する中央処理装置である。
メモリ82は、プログラム実行、データ更新等の際に、外部記憶装置85(あるいは可搬記録媒体89)に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRAM等のメモリである。CPU81は、メモリ82に読み出したプログラム/データを用いて、上述してある各種処理を実行する。
入力装置83は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等である。
出力装置84は、例えばディスプレイ、プリンタ等である。
外部記憶装置85は、例えばハードディスク装置等であり、上記各種機能を実現させる為のプログラム/データ等が格納されている。また、当該プログラム/データ等は、可搬記録媒体89に記憶されており、媒体駆動装置86が、可搬記録媒体89に記憶されているプログラム/データ等を読み出して、例えば上記各種処理をコンピュータ80に実行させるようにしてもよい。可搬記録媒体89は、例えば、FD(フレキシブルディスク)、CD−ROM、その他、DVD、光磁気ディスク等である。
ネットワーク接続装置87は、ネットワーク(インターネット等)に接続して、外部の情報処理装置とプログラム/データ等の送受信を可能にする構成である。
図10は、上記プログラムを記録した記録媒体又はプログラムのダウンロードの一例を示す図である。
図示のように、上記購買動機分析支援装置の機能を実現するプログラム/データが記憶されている可搬記録媒体89を、情報処理装置80の本体に挿入する等して、当該プログラム/データを読み出してメモリ82に格納し実行するものであってもよいし、また、上記プログラム/データは、ネットワーク接続装置87により接続しているネットワーク100(インターネット等)を介して、外部のプログラム/データ提供者側のサーバ90に記憶されているプログラム/データ91をダウンロードするものであってもよい。
また、本発明は、装置/方法に限らず、上記プログラム/データを格納した記録媒体(可搬記録媒体89等)自体として構成することもできるし、これらプログラム自体として構成することもできる。
以上、詳細に説明したように、本発明の購買動機分析支援装置、その方法、プログラム等によれば、各広告の購買行動への訴求力の分析を支援して、広告効果を客観的・正確に判断できるようにし、以って広告作成者の能力を客観的・正確に判断できるようにし、また、分析結果を各広告作成者への報酬に反映させることにより、作成者の能力が報酬に正当に反映されるようにできる。
Claims (19)
- 広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像とリンク元URLとの対応関係を記憶する第1の対応関係記憶手段と、
該第1の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。 - 広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像とリンク元URLとの対応関係を記憶する第1の対応関係記憶手段と、
該第1の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。 - 紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、
該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。 - 紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第2の対応関係記録手段と、
該第2の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。 - 各広告画像とその作成者との対応関係を記録する第3の対応関係記録手段と、
該第3の対応関係記録手段の記録内容と、前記集計手段による各広告画像毎のアクセス回数または得点の集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する報酬決定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項1〜4の何れかに記載の購買動機分析支援装置。 - 各商品毎に、その商品に関する1または複数の広告画像を対応付けた第4の対応関係記憶手段を更に備え、
前記集計手段は、前記第4の対応関係記憶手段を参照して、各商品別にその商品に関する各広告画像のアクセス回数または得点を集計することを特徴とする請求項1〜5の何れかに記載の購買動機分析支援装置。 - 前記得点は、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれ且つ商品が購入された場合には、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれただけの場合に比べて、高得点を与えることを特徴とする請求項2、4、5,6の何れかに記載の購買動機分析支援装置。
- 予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておき、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。 - 予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておき、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。 - 予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておき、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。 - 予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておき、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。 - コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。 - コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。 - コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。 - コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。 - コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。 - コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元URLとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元URLを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元URLと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。 - コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。 - コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。
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Legal Events
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070227 |
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A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070501 |
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A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070911 |