WO2016056572A1 - 広告評価システム - Google Patents

Abstract

　クライアント端末を用いてＷｅｂページにアクセスする複数のユーザに対して広告主から配信された広告に関する分析を行う、少なくとも広告の視聴状況を含む、複数のユーザのインターネット上での行動履歴を取得して履歴データベースに保存する取得手段と、運営者が登録済みモニタに対してインターネットを経由してアンケートを行うネットリサーチに用いられる、登録済みモニタの属性情報を保存するモニタ情報データベースと、複数のユーザのうち登録済みモニタである者の属性情報に基づいて、複数のユーザのうち登録済みモニタではない者の属性情報を推定し、全ユーザの属性情報および行動履歴を含む拡大母集団データベースを作成する処理手段を有する広告評価システムを用いる。

Description

広告評価システム

　本発明は、広告評価システムに関する。

　商品やサービスを宣伝する手段の一つとして、ＰＣやスマートフォンなどのブラウザを媒体として広告を表示するＷｅｂ広告が普及している。また、Ｗｅｂ広告の効果測定などの目的で、ユーザＰＣのブラウザソフト（単にブラウザとも呼ぶ）に紐付けられたクッキーを用いたトラッキングが行われている。

　Ｗｅｂ広告の一例を、図８（ａ）、（ｂ）を参照しながら説明する。コンテンツ（例えばニュースなど）を利用しようとするユーザＡは、クライアント端末８０１のブラウザ８０１ａを利用して情報を閲覧する。ユーザＡは、広告の配信対象であり、潜在的な消費者である。クライアント端末８０１は、コンテンツ配信者のＷｅｂサーバ８０２にリクエストを送信し、所望のコンテンツをブラウザに表示するためのＨＴＭＬデータを要求する。Ｗｅｂサーバ８０２は、コンテンツ提供者のコンテンツサーバ８０３および、広告配信者の広告サーバ８０４にブラウザからの要求を送信する。このとき、クライアント端末８０１にはクッキー８０１ｂファイルが作成され、ユーザＡの識別情報や行動履歴を記録する。クッキーは、Ｗｅｂ広告の効果測定目的であれば主に広告サーバ８０４から発行されるが、Ｗｅｂサーバ８０２から発行される場合もある。

　そしてブラウザは、コンテンツサーバ８０３や広告サーバ８０４から受信したデータに基づいてコンテンツおよび広告を表示する。ユーザＡが広告をクリックすると、商品の紹介、購入ページやＷｅｂサービスの提供ページなど所定の画面に遷移する。

　かかるシステムにおいて広告サーバ８０４は、実際の商品の販売などにつなげるために、配信対象のユーザを特定して適応的に広告を表示することも可能である。例えば図８（ａ）において広告サーバは、上記のクッキーを利用して、インターネット上のユーザＡの行動履歴、例えばＷｅｂページの遷移や操作を追跡する。

　そして当該ユーザが次に特定の広告表示枠のあるＷｅｂページを閲覧したときには、図８（ｂ）に示すように、そのユーザの特徴に応じた広告を選択または生成して配信する。その方法として例えば、スクリプト言語などによるタグを利用して、Ｗｅｂページが閲覧されるとクッキー情報とともに広告サーバ８０４に送信する。そして、ユーザＡを特定し、過去の行動履歴に基づいて興味を引きそうな広告を配信する。履歴としては閲覧内容やページ遷移およびページ滞在時間の他に、広告のクリック、商品購入やサービス利用、あるいは資料請求などが考えられる。またユーザの特徴としては属性情報や嗜好情報があり、かかる特徴を用いた適応的な広告配信をターゲティング広告と呼ぶこともある。これにより、個々のユーザを特定して訴求する広告を発信できる。
　また、ユーザが広告主にとって有益な行動を取ったかどうかを解析することにより、広告の効果を測定できる。

　ここで、広告配信者（広告サーバや広告配信システムの運営主体）は、コンテンツ配信者（この例であればニュースサイトなど）と異なっていてもよい。この場合、広告配信者は、コンテンツ配信者が提供する広告表示枠を購入して広告を表示させる。広告の種類は画像、動画など様々であり、また表示形態も枠内のみ表示、大画面表示など様々である。広告主（広告依頼者）は広告配信者を利用することにより、配信依頼や決済の煩雑さを省き、複数の媒体への配信を容易にするというメリットを得られる。
　また、本発明は広告評価システムとして捉えることもできるし、当該広告評価システムに広告配信機能を合わせた広告配信システムとしても捉えられる。

　特開２０１３－２５７７２４号公報（特許文献１）には、効果的に広告を配信するために、ユーザ端末の行動パターンを取得し、それに応じた広告を表示させるシステムが開示されている。

特開２０１３－２５７７２４号公報

　しかし、クッキーを使用して個々のユーザに適応的なターゲティング広告を配信する方法を用いたとしても、ユーザを特定するという点で限界がある。すなわち、ユーザのＷｅｂ閲覧履歴を収集し、閲覧したページを分類したりテキスト解析を行ったりして統計的に分析することで、当該ユーザの属性（性別、年齢、職業、住所など）や趣味嗜好をある程度は推測可能だが、その推測が正確かどうかの判定は結局のところ困難である。さらに、ユーザの行動自体は追跡できたとしても、行動の理由や事後の感想といった内面的な事情までは把握できない。

　何らかの手法で個々のユーザについて属性や嗜好情報を取得し、Ｗｅｂ閲覧履歴と組み合わせられれば、行動分析や広告効果測定の精度が向上する点で好ましい。ただしこの場合でも、効果的なマーケティングのためにはユーザの母数をできるだけ増やしたいという要望がある。またマーケティングにおいては、刻々と変化する情勢を分析し、それに応じて迅速に行動方針を立案する必要がある。その観点から見ると、ユーザに関する情報を広告主にとって利用しやすい形で提供することが求められている。

　本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの特性に応じたＷｅｂ広告配信において、広告効果と分析精度を高めるための技術を提供することにある。

　上記の目的を達成するため、本発明は以下のような構成を採用する。すなわち、
　クライアント端末を用いてＷｅｂページにアクセスする複数のユーザに対して広告主から配信された広告に関する分析を行う広告評価システムであって、
　少なくとも前記広告の視聴状況を含む、前記複数のユーザのインターネット上での行動履歴を取得して履歴データベースに保存する取得手段と、
　運営者が登録済みモニタに対してインターネットを経由してアンケートを行うネットリサーチに用いられる、前記登録済みモニタの属性情報を保存するモニタ情報データベースと、
　前記複数のユーザのうち前記登録済みモニタである者の属性情報に基づいて、前記複数のユーザのうち前記登録済みモニタではない者の属性情報を推定し、前記登録済みモニタである者の属性情報および行動履歴、ならびに前記登録済みモニタでない者の推定属性情報および行動履歴を含む拡大母集団データベースを作成する処理手段と、
　前記拡大母集団データベースにアクセスする操作手段であって、前記複数のユーザの属性情報または推定属性情報と、前記複数のユーザによる前記行動履歴とに関連する情報を抽出する操作手段と、
を有することを特徴とする広告評価システムである。

　かかる構成によれば、ユーザのうちモニタ登録済みの者の属性情報に基づいて、モニタ登録をしていない者についても属性情報を推定できるため、大規模な拡大母集団データベースが作成できる。広告主はそのデータベースから広告の効果に関する情報を属性情報とともに抽出できるので、効果測定や分析が高精度に実行できる。

　また、上記構成において、ユーザ、特に登録済みモニタに対するアンケートを作成する手段を設けることもできる。これにより、ユーザの行動分析や広告効果測定、さらに内面的な事情の分析が、推測レベルではなく正確に行えるようになり、事業に有益な情報を提供できる。

　また、上記構成において、動画広告にチェックポイントを設けておき、ユーザによる視聴状況を把握する構成を取ることもできる。これによりユーザに与える印象が強い動画広告の効果測定の制度を向上させ、効率的な配信計画を立案できるようになる。

　本発明によれば、ユーザの特性に応じたＷｅｂ広告配信において、広告効果と分析精度を高めることができる。

本発明の実施形態１にかかるシステムの全体構成を説明する図 本発明の実施形態１の処理を説明するフローチャート 本発明の実施形態１で表示される画面を説明する図 本発明の実施形態２にかかるシステムの全体構成を説明する図 本発明の実施形態３にかかるシステムの全体構成を説明する図 本発明の実施形態３の処理を説明するフローチャート 本発明の実施形態４で表示される画面を説明する図 背景技術にかかるシステムを説明する図

　以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態を説明する。ただし、以下に記載されている構成ブロックやそれらの相対配置などは、発明が適用されるシステムの各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

　［実施形態１］
　本実施形態では、上述したクッキーや広告中のタグを使用してユーザを特定する上での制約を踏まえ、ユーザの属性情報や嗜好情報を正確に把握して、当該ユーザによるＷｅｂ閲覧履歴の分析精度の向上および広告効果の正確な測定を可能にする方法について述べる。具体的には、Ｗｅｂ広告とネットリサーチの組み合わせによる良好な広告配信の手法について説明する。

＜ネットリサーチシステムについて＞
　ここで、本実施形態に関連する、インターネットを利用したアンケート収集システムについて説明する。近年マーケティングなどの目的で、インターネット経由でメンバーである「モニタ」にアンケートを実施する、ネットリサーチという手法が普及している。モニタは、「回答者」、「パネル」とも呼ばれる。アンケートを企画する調査主は多くの場合、ネットリサーチを業務として行う企業（運営者）に調査を委託する。運営者は、多数のモニタに属性情報を登録してもらって会員組織を形成しており、調査主からアンケート収集を依頼されると、メールなどでモニタに通知して報酬と引き換えにアンケートを依頼する。

　ネットリサーチには、対面式や郵送式のアンケートと比較して、多人数のモニタに一度にアンケート参加を依頼できる、モニタの負担が比較的軽い、アンケート依頼からモニタによる回答や集計・分析がオンライン上で完結する、といった利点がある。また、モニタの属性情報や、事前アンケートの結果に基づく調査対象の絞り込みが可能である。そのため、年齢、職業、居住地域等を限定したきめ細かな市場調査が可能である。

＜全体構成＞
　本実施形態のシステム構成について、図１を参照しながら説明する。
　ユーザＡはインターネットの利用者であり、かつネットリサーチのモニタとして登録済みである。ユーザＡは、クライアント端末１０１のブラウザ１０１１と、それに紐付いたクッキー１０１２を利用してＷｅｂページを閲覧する。Ｗｅｂサーバ１０２はクライアント端末１０１からのリクエストを受ける。コンテンツサーバ１０３はニュース等のコンテンツを有する。広告サーバ１０４は広告データを有しており、本実施形態では、リサーチ運営者が発行したスクリプトタグを含む動画広告データ１０４１とする。運営者サーバ１０５は、ネットリサーチ運営者のサーバであり、モニタ情報データベース１０５１と関連付けられている。広告サーバは本発明の配信手段と取得手段に相当する。

＜処理の流れ＞
　図２のフローチャートを参照しつつ、処理全体の概要を述べる。
　ステップＳ２０１～Ｓ２０２は、広告配信より事前の段階である。Ｓ２０１にてユーザＡは、ブラウザ１０１１から運営者サーバ１０５にアクセスしてアンケート収集システムのモニタとして登録する。このとき入力されたユーザＡの属性情報は、Ｓ２０２にてモニタ情報ＤＢ１０５１に格納される。
　ステップＳ２０３～Ｓ２０７は、ユーザの行動を記録する段階である。Ｓ２０３にてユーザがＷｅｂサーバ１０２にリクエストを送る。Ｓ２０４にてＷｅｂサーバ１０２は、コンテンツサーバ１０３と広告サーバ１０４に情報を送信する。その結果ブラウザ１０１２には、ユーザ所望のコンテンツに加え、広告表示枠において動画広告が表示される。Ｓ２０５にてユーザは動画広告を含むＷｅｂページを閲覧する。Ｓ２０６とＳ２０７で、このページでのユーザの行動は広告中に含まれるリサーチ運営者が発行したタグにより追跡され、運営者サーバ１０５に送信および記録される。
　ステップＳ２０８～Ｓ２０９は、記録された履歴を利用する段階である。Ｓ２０８にてユーザは、上とは別の機会に、再度Ｗｅｂページをリクエストする。Ｓ２０９にて、Ｗｅｂサーバ１０２から情報を受け取った広告サーバ１０４は、ユーザがモニタ登録済みであることを確認して属性情報を取得し、最適な広告を生成、配信する。

＜構成要素の詳細＞
　本実施形態のシステムの構成要素を詳細に説明する。
（クライアント端末）
　クライアント端末１０１は、ユーザＡが使用する情報処理装置であり、プロセッサ、記憶装置、通信装置、ユーザインタフェース等を備える。クライアント端末としては、ＰＣやスマートフォンが特に好適である。ＰＣはデスクトップ型、ノート型、タブレット型など形式を問わない。クライアント端末１０１は、ユーザＡによるＷｅｂページ閲覧や商品の購買などに加え、アンケート収集システムへの参加を可能とする。アンケート収集システムにおいては、モニタ登録（ユーザ自身の属性入力やＩＤおよびパスワード設定）、アンケートの受信と回答などの作業がある。各種サーバから発行されたクッキー１０１２は、ブラウザ１０１１に紐付けられて不図示の記憶装置に格納される。またブラウザ１０１１に表示させるためのＷｅｂページデータは、ユーザからの入力内容（例えば検索サイトにおける検索結果からのリンクのクリック）に基づくＨＴＴＰリクエストでサーバに要求され、サーバからのレスポンスに基づいて表示される。

（運営者サーバ）
　ユーザＡが最初にアンケート収集システムに参加する際には、運営者サーバ１０５にアクセスして図３（ａ）の画面を表示させ、符号３０１ｂのボタンをクリックしてモニタ新規登録を行う。ユーザＡが入力した属性情報は、モニタ情報データベース１０５１に保存される。属性情報は上述の性別、年齢、職業、住所のほか、収入、家族構成やペットの有無、保有しているまたは購入意向のある商品の情報、学歴、趣味や嗜好に関する情報など、様々な内容を含み得る。運営者側は、属性情報の定期的な更新を促すことが好ましい。運営者サーバ１０５はユーザＡのＩＤに対してパスワードを発行する。
　運営者サーバ１０５はユーザＡのクライアント端末のブラウザ１０１１に紐付いたクッキー１０１２を発行することが好ましい。これにより、ユーザＡと運営者サーバ１０５とのセッションを維持し、ログオン画面でのＩＤとパスワードの入力（図３（ａ）の符号３０１ａ）を省略できる。
　後述するように、運営者サーバ１０５は広告サーバ１０４と通信を行い、広告を含むＷｅｂページを表示しようとするユーザがモニタ登録しているかどうかを判断する、または、判断に必要な属性情報を広告サーバ１０４に提供する。

（各サーバの役割と構成）
　なお、本実施形態の説明ではリサーチ運営者（広告配信者を兼ねる）、コンテンツ配信者、コンテンツ提供者が存在しているが、実際はこれに限定されない。ある者がその他の役割を兼ねてもよいし、逆にいずれかの役割が複数の主体により実行されてもよい。例えば、リサーチ運営者が広告配信者を兼ねることは一貫したサービスを広告主に提供でき、かつユーザが同意済みのファーストパーティクッキーを使用できる点で好ましいが、それぞれの役割を別個の主体が協調しつつ行ってもよい。これにより、ネットリサーチはアンケート収集、分析の専門家が行い、広告の営業や配信は広告代理店が行うといった分担が可能になる。また例えばリサーチ運営者は、モニタ情報ＤＢ１０５１や行動履歴データベース１０４２の保存や整理を、大量データ処理のノウハウを持つ外部の業者に委託してもよい。ここでは行動履歴の代表例は広告視聴履歴であるが、以下の各実施形態において、広告視聴以外の様々な行動をこのデータベースに含め得る。

　本発明にかかるプラットフォームの利用者としては、まず、商品やサービスを提供する企業（主にＢ２Ｃが想定されるが、これに限られない）が自社広告の配信効果の測定に用いてＲＯＩを向上させることが考えられる。また、広告代理店、広告配信業者、広告媒体（メディア）等の企業が、自社の広告サービスの価値を向上させるために用いることが考えられる。これらの企業が効率的にターゲティング広告を配信したりその効果を測定したりする際には、より多くの母数を持つ正確性の高いデータベースが必要となる。また、目的に応じてそのデータベースを分析する指標を独自に細かく設定できることが望ましい。本発明の拡張データベースであれば、既知のモニタ属性を利用した独自指標の設定や、細かく区分された分析レポートの作成が可能であるため、ターゲットを絞り込んだ詳細な分析が可能になる。したがって、ユーザ企業にとってはカスタマイズセグメントされた、言わばかゆいところに手が届くようなデータ収集が可能となり、広告関係企業にとっては広告配信・分析における自社サービスの優位性を高めて販売を促進できるようになる、という効果が得られる。

　このサーバを含む各種サーバとしては、プロセッサ、記憶装置、通信装置、ユーザインタフェース等を備え、プログラムに従って動作する情報処理装置、例えばＰＣやワークステーションなどを利用できる。また各種サーバやデータベースの配置については、図示したものに限定されない。本実施形態に必要な情報処理とデータ保存が可能であれば任意の構成を採用して構わない。各種サーバの機能をホスト内の仮想マシンとして実現してもよいし、複数の物理的に離れた情報処理装置をオンライン接続してサーバとして利用してもよい。各種サーバおよびクライアント端末は、インターネット等を通じて相互に通信して情報を送受信する。

（Ｗｅｂサーバとコンテンツサーバ）
　Ｗｅｂサーバ１０２はブラウザ１０１１からＵＲＬを指定したリクエストを受けると、図３（ｂ）に示すように、指定されたページ内容を表示するためのデータを返す。ページ中の動的な内容のうち、ニュース等のコンテンツに関しては、コンテンツ提供者のコンテンツサーバ１０３から取得する。また広告（ここでは動画広告）は広告サーバ１０４から取得する。広告データについては、クライアント端末に返されるＷｅｂページのデータ内に広告配信者（ここではリサーチ運営者でもある）を指定する情報を配置しておくことで、ブラウザ１０１１が広告サーバ１０４から動画広告データを取得して表示する。
　なお本実施形態によれば、Ｗｅｂサーバが提供するページにアクセスする人の詳細な属性情報や行動履歴が得られるので、アクセス数やユニークユーザ数、広告クリック数などの表面的な指標に留まらない分析ができる。そのため、ページ内容の洗練や広告媒体としての価値向上のための情報が得られる。

（広告サーバ）
　広告サーバ１０４は、広告主の商品の購入を促進するための動画広告データを保存する。動画広告には広告主、商品、ターゲットとなる消費者の特性に応じて多数の種類が存在し、広告サーバ１０４が後述するアルゴリズムに従って選択して配信する。動画広告は、Ｗｅｂページ内の広告表示枠（図３（ｂ）の符号３０１ｃ）に表示される。
　広告配信者は、広告サーバ１０４がクライアント端末１０１からアクセスを受けた際に、クッキー発行することができる。このクッキーを使ってトラッキングすることで、Ｗｅｂサーバ１０２の提供ページに限らず広告配信者が関わるページに関する行動履歴を記録できる（図１の符号１０４２）。この時点では、ユーザがアンケートのモニタであるかどうかの区別は必ずしも必要ではなく、ブラウザのクッキーにより個々を識別できればよい。

　本実施形態の動画広告は、図３（ｂ）のように広告表示枠内に配置され、Ｗｅｂページが表示されると同時に開始し、所定の時間（ここでは６０秒）表示される。動画広告にはユーザによる視聴時間を計測するためのタグが埋め込まれている。具体的には、視聴を開始した時点をチェックポイント１、視聴から３０秒経過した時点をチェックポイント２、最後まで表示されるとチェックポイント３としておき、視聴停止や完了、ページ遷移があった時点でチェックポイント情報が広告サーバ１０４に送信される。

　広告選択アルゴリズムにおける判断条件を例示する。まず、ユーザＡがモニタ登録しているか否かを判断し、登録している場合は属性情報を利用する。登録はしていないが過去の行動履歴がある場合、それを利用できる。モニタ登録がある場合でも行動履歴を属性情報と併用することで広告配信精度をさらに高められる。例えば属性情報を参照してユーザＡが千葉県在住の若い男性だと分かれば、それに応じた広告を配信する。また過去のＷｅｂページ閲覧履歴からサッカーが趣味だと分かれば、適切な広告選択が可能になる。広告選択においては、複数の広告主による入札制度を設けてもよい。

　モニタの属性情報を利用する際、ユーザＡがモニタとして登録しているかどうかを判定するためには例えば、運営者サーバ１０５が発行したクッキーを利用できる。リサーチ運営者と広告配信者が同じ主体であったり連携したりすれば、クッキー１０１２の情報を利用してモニタ登録の有無を確認できる。広告サーバ１０４が運営者サーバ１０５と別にクッキーを発行している場合でも、いったんユーザＡがモニタであると判明した場合はその情報を記録すればよい。また、ユーザＡが図３（ａ）の画面からログオンした場合、その情報を通信することで判定できる。
　ここで、モニタとして登録している人数が、対象となるＷｅｂページ利用者全体の中である程度以上の部分を占めていれば、特別な誘導をすることなく自然なインターネット利用の中でのユーザ行動を把握できる点で好ましい。

　広告に対する視聴履歴とモニタの属性情報を紐付けた後は、広告主の希望に応じて様々な処理を行う。特に、商品のターゲットとして想定した相手にＷｅｂ広告が届いているかどうかは、マーケティングの方針決定のために重要である。また、動画であればどのチェックポイントまで視聴したかという情報を用いて広告の受け取られ方を検討できる。あるいはユーザの全体的な視聴傾向を分析することもできる。
　なお、広告表示形式は動画に限られない。例えばバナー画像などの静止画像広告、リスティング広告も使用できる。これらの広告の場合、滞在時間またはクリックの有無もしくは回数が指標となり得る。その他、Ｗｅｂページの利用者に訴求できる広告であれば、本発明を適用可能である。

＜効果＞
　本実施形態によれば、ユーザがアンケート収集システムに登録しているモニタかどうかをクッキー情報に基づき判定し、モニタである場合はその属性情報と紐付けられる。これにより、従来の行動履歴に基づく統計と比較して精度の高い分析が可能になり、広告効果測定に有益な情報が得られる。その結果、広告配信者にとっては購入に繋がりやすい広告を配信できる、ユーザにとっては興味がある情報が得られるというメリットにつながる。広告配信者が本実施形態のＷｅｂ広告配信システムを利用した場合、自らの提供するサービスの広告主にとっての有益性を、根拠を持って説明できる。

　［実施形態２］
　本実施形態では、実施形態１においてアンケート収集システムのモニタ情報を活用した広告効果測定に加え、さらに有益な情報を得る方法を説明する。

＜構成＞
　本実施形態の処理は、実施形態１においてユーザがＷｅｂ広告に関して何らかの行動履歴（例えばページ閲覧、クリック、動画広告視聴）が残る行為を行ったことを前提とする。図４において、ユーザＡ～Ｃはいずれもネットリサーチにモニタとして登録しており、その属性情報はモニタ情報データベース１０５１に格納されている。ユーザＡ～Ｃは、運営者サーバ１０５からの質問に対してクライアント端末１０１ａ～１０１ｃを用いて回答することに同意している。なお図４ではＷｅｂサーバは省略しているが、図１と同様のＷｅｂサーバ、またはそれと同等の機能を果たす構成要素が存在する。

＜処理の流れ＞
　広告依頼者（広告主）４０１は、実施形態１で説明した手法でＷｅｂ広告を実施するよう広告配信者に依頼する。広告配信者（本実施形態ではリサーチ運営者を兼ねる）は、広告主の商品等のターゲットにリーチし易いと思われるＷｅｂメディアの広告枠に広告を表示する。当該Ｗｅｂメディアにアクセスする多くのユーザ中にはアンケート収集のモニタがある程度の割合で含まれているため、行動履歴データベース１０４２に保存されるユーザごと（ユーザＡ，Ｂ，Ｃ…）の行動履歴をモニタ情報データベース１０５１と紐付けることで、属性情報と行動履歴に基づく分析が可能になる。
　そして本実施形態においては、広告依頼者４０１がモニタに対してアンケートへの回答を要求できる。具体的には、上記実施形態１のような方法で、リサーチ運営者が広告を視聴したユーザとアンケートのモニタを関連付けて、当該モニタに対してアンケートを送付する。このときリサーチ運営者のシステムをそのまま利用できるため、アンケート作成期間の短縮やコスト低下、さらにはアンケート作成や分析に関する豊富なノウハウの活用が可能となる。

　アンケートは、広告依頼者４０１がクエリ作成端末４０１１を用いて、モニタでもあるユーザの視聴履歴およびモニタ登録情報に基づいて作成して運営者に送付を依頼してもよい。また、分析したい内容を運営者に伝えて効果的なアンケートを作成させてもよい。この場合、クエリ作成端末が本発明の操作手段に相当する。
　アンケートの内容としては例えば、広告をクリックしたユーザに対してその理由を尋ねたり、動画広告を最後まで視聴しなかったユーザに対して中断の理由を尋ねたりすることが考えられる。また、広告された消費等を実際に購入したかどうかや、その理由、購入後の満足度調査も可能である。あるいは購入につながらなかった場合の理由や購入の意向などを調査できる。また、動画広告の視聴前後の商品に対するイメージ変化の調査もできる。したがって、Ｗｅｂ広告の出し方の妥当性（例えば狙った相手にリーチできたか）を正確に分析できる。

＜効果＞
　本実施形態によれば、行動履歴と属性情報に基づいてアンケートを実施することにより、個々のユーザがとった行動の理由や、商品等を使用した後の感想など、内面的な事情を把握できる。そのためＷｅｂ広告の効果測定および今後のマーケティング方針決定が良好に実施できる。

　［実施形態３］
　本実施形態では、上記各実施形態においてアンケート収集システムのモニタ情報に基づいて得られた知見を一般のインターネットユーザに拡張、マーケティングに有用な母集団を形成する方法について説明する。

＜前提＞
　上述したように、従来型のターゲティング広告では、個々のユーザの具体的な属性情報が分からないため、Ｗｅｂ上の行動履歴から属性、嗜好、購買性向などを推測して広告を配信するしかない。一方、上記各実施形態の方式によれば、モニタとして登録した情報に基づいて精緻な分析が可能である。ただし上記各実施形態の場合、正確な属性情報が分かるのはＷｅｂページにアクセスした人のうちモニタ登録した者に限られる。インターネットユーザ中に占めるモニタの割合が増やすほど効果の高い広告配信の割合も向上するが、アクセスしてきた全てのユーザがモニタ登録している状態となることまでは期待し難い。そこで、未登録のユーザについてもモニタ登録済みのユーザと同様に取り扱えるように、属性を把握することが求められている。
　また、マーケティング戦略を立案する観点から見ても、Ｗｅｂページにアクセスする全ユーザの属性や嗜好を、一元的に、かつより高精度で把握し、データベース化することが有益である。

＜構成＞
　図５に、本実施形態の全体構成を示す。ユーザＡ～Ｄはインターネットユーザであり、特別に誘導されることなく自然にＷｅｂサーバにアクセスし、Ｗｅｂページを閲覧する。広告配信者は、広告主からの依頼に基づき、そのＷｅｂページの広告表示枠内に動画広告を表示させる。そして、実施形態１に示したクッキーとタグを利用する手法などによりユーザＡ～Ｄの行動履歴を取得し、行動履歴データベース１０４２に格納している。
　リサーチ運営者は、モニタの属性情報をモニタ情報データベース１０５１に格納している。ここでは、上述したユーザＡ～Ｄのうち、ユーザＡとＢはモニタ登録済みである。一方ユーザＣとＤモニタではない。なお本実施形態におけるリサーチ運営者は広告配信者でもあるが、これに限らない。
　処理サーバ５０１は情報処理装置であり、拡大母集団データベース５０１１のエントリーを作成する。この処理については後述する。処理サーバは本発明の処理手段に相当する。

＜処理の流れ＞
　図６を参照しつつ、処理フローを説明する。広告依頼者は、実施形態１で説明した手法でＷｅｂ広告を実施するよう広告配信者に依頼する。広告配信者は、所望のＷｅｂメディアの広告枠に広告（ここでは動画広告とする）を表示する（ステップＳ６０１）。
　ユーザＡ～Ｄは、自己の意志によってインターネット経由でＷｅｂページにアクセスし、コンテンツと広告を閲覧する。その後各ユーザは、自らの興味に応じて、広告視聴継続、広告停止、ページ遷移、広告クリック、商品購入など、様々に行動する。それらの行動履歴はクッキーやタグを利用したトラッキングにより把握され、行動履歴データベース１０４２に格納される（ステップＳ６０２）。

　処理サーバ５０１は、運営者サーバ１０５のモニタ情報データベース１０５１および行動履歴データベース１０４２から情報を取得可能である。そして、行動履歴の追跡対象となるユーザＡ～Ｄにモニタが含まれるかどうかを判定する（ステップＳ６０３）。本実施形態の場合、ユーザＡはモニタ１として、ユーザＢはモニタ２として登録していることが分かる。またユーザＣおよびＤはモニタ登録していない。

　モニタの属性情報およびユーザの行動履歴に基づき、処理サーバ５０１は、拡大母集団データベース５０１１を作成する（ステップＳ６０４）。これは、視聴履歴とモニタ登録情報が合致したユーザに加えて、Ｗｅｂ広告に対して何らかの行動（閲覧、クリック、離脱など）をとった全てのユーザに関するデータベースである。特に、広告は視聴したユーザのうちモニタ登録をしていない者について、モニタ情報データベース１０５１に蓄積された豊富な情報に基づいて、属性情報を推定する点に特徴がある。拡大母集団データベース５０１１にはＷｅｂページにアクセスしたユーザ全体について精度の高い属性情報や嗜好情報が保存されているので、広告主はこれを利用して分析を行う（ステップＳ６０５）。

＜拡大処理＞
　拡大母集団データベースの作成について詳述する。これは、個別のユーザの属性情報を、登録済みモニタの属性情報や行動履歴に基づいて推測したものである。すなわち、類似した行動を取るユーザは似た属性を持つと想定できる。そこで、ユーザごとに行動履歴を分析し、モニタ未登録ユーザの行動履歴を登録済みユーザの行動履歴と比較して近接度合いを算出することで、属性を推定する。

　属性情報には様々な項目がある。例えば性別、年代、居住地域、未既婚、年収などである。また、項目間で相互に相関の強いもの、弱いものがある。また、属性情報の各項目と行動履歴の各項目の間にも、それぞれ相関の強さまたは弱さがある。さらに、ユーザが用いるデバイスの種別も属性との相関を有する場合がある。そこで処理サーバ５０１は、これらの相関関係を用いるアルゴリズムに基づき、未登録ユーザの属性情報を推定する。例えばユーザ群を複数のサブ集団に分類して、その中から広告主が接触したいターゲット集団を選択するような場合、クラスタ分析の手法が好適に利用できる。

　行動履歴については、閲覧した内容や広告への反応（クリックの有無や動画広告視聴時間）、検索用語、サイト流入経路、滞在時間、ページ内のテキスト分析結果、およびそれらの組み合わせを用いることで、さらに推定精度を向上させられる。また、拡大母集団データベースに含まれるユーザが新たな行動をとった場合や、ユーザ自身の入力により属性情報が判明した場合は随時、内容を修正する。

　上の記述では、拡大母集団データベースに含まれるユーザの属性情報は、個々のユーザについて推定するものとしている。しかし、ある程度の人数を集めた集団について属性情報と行動履歴を設定してもよい。例えば１０人のユーザを一つのまとまりとして捉える場合、共通する属性（女性、４０歳代、東北地方在住、など）によりラベルを付けておき、その他の情報（年収など）については代表値（最頻値、平均値など）を与えておく。これにより、データ分析上必要な数のサンプルを取り扱いやすい形式で用意できる。

　登録済みモニタの属性に基づきウェイトバック値（ＷＢ値）を求めて拡大推計を行うことは、データベース拡大の好ましい一手法である。まず、登録済みモニタの属性をＷＢ値化する。例えば各モニタを性別（２種）、年齢（６段階）、住所（８地域）により分類すると、２×６×８＝９６通りに分類できるので、各属性について所定の係数を用いた数式により、ユーザ毎のＷＢ値を算出する。そして、モニタ内でのＷＢ値の比率を用いて補正演算を行うことで、モニタ未登録者を含む全ユーザについて各属性を持つ者の構成比率を再現できる。

　その他、登録済みモニタの正確な属性を用いて未登録ユーザの属性を個別または集団ごとに推定できるロジックであれば、本発明のデータベース拡張に利用可能である。その際ユーザ側に用いる指標としては、Ｗｅｂログ（広告への接触回数や接触時間、広告への流入元）が好適である。またモニタ属性の他に、アンケートデータ（認知や意識データ）を用いることが好ましい。こうすることで、一般回遊ユーザをクラスタリングしてターゲッティングセグメントやデータを生成できるため、ターゲティング広告配信および広告評価、ならびにマーケティングに有益な、従来よりも精緻で効率的なプラットフォームが構築される。

　また、かかるプラットフォームは単一の企業体で運営するのみならず、他社のＤＭＰ（データ・マネージメント・プラットフォーム）と連携させてオープン化することで、より一層の規模の拡大、推計精度の向上、ならびに一社あたりのコスト低減が期待できる。
　また、Ｗｅｂでの行動履歴、ユーザ属性やアンケートデータに加えて、ユーザの商品・サービス購買データベースと組み合わせてプラットフォームを構築することも好ましい。たとえばＷｅｂサイト経由で購買を行った場合、行動ログデータとともに購買履歴を収集できる。あるいは、商店の登録会員サービスに基づくＰＯＳシステムにおいて収集された購買履歴をプラットフォームに組み合わせても良い。このようにユーザ情報、アンケート結果、購買履歴などを組み合わせることで、ユーザの意識や属性と購買実態を一体的に分析できる。
　上述した２つのケースのように外部データベースと連携してプラットフォーム化する場合、登録済みモニタの情報を結節点とすることで、スムーズなデータベース連携と一体化が可能になる。

　図中では処理サーバ５０１を他のサーバとは別個に設けているが、これらは物理的に一体でもよく、ネットワークを介して協働して情報処理してもよい。また、拡大母集団データベース５０１１に対する操作は、リサーチ運営者（広告配信者）が広告主からの依頼に基づき行ってもよく、広告主自らが行ってもよい。後者の場合、簡易にデータの抽出および分析ができるようなユーザインタフェースを設けることが好ましい。

＜効果＞
　本実施形態によれば、モニタ情報に基づいてＷｅｂページのユーザ全体の属性情報を精度よく推定できる。さらにマーケティング立案の基礎となる母集団が大規模化する。そのため、広告主は、正確な広告効果測定、精密な市場分析、および、効果の高いターゲティング広告配信を実施可能になる。

　［実施形態４］
　本実施形態では、実施形態３において作成した拡大母集団データベースについて、広告主が行う分析方法を提供する方法について説明する。当該データベースには、モニタか非モニタかを問わず大量のネットユーザについての属性情報、行動履歴情報が蓄積されている。そこで、様々な状況に応じて広告主が迅速にデータを分析することは重要である。例えばＷｅｂ広告配信の方針を変えた場合、間を置かずにそれによる認知度や好感度の変化、あるいは商品購入に結びついたかどうかを調査するという要望がある。その場合、データベースから必要とするユーザおよび項目を選択してデータを抽出する必要があるが、これらの作業は時間とノウハウを要する。そこで、広告効果測定を広告主が素早く正確に行うための手段が必要となる。

＜効果測定プラットフォーム＞
　効果測定を主目的とした、広告主に提供されるプラットフォームについて説明する。好ましい要件として、測定レポート出力の対象となるユーザを柔軟に選択できること、レポート内容のカスタマイズが容易であること、広告の効果指標を見やすく表示できること、レポート要求自体が操作パネル等を用いて直感的に行えること、レポート結果を利用や加工しやすいこと、等がある。操作パネルは、インターネットなどを経由して拡大母集団データベースにアクセス可能な情報処理装置と、それに接続された液晶ディスプレイ等の表示手段と、広告主が項目選択や数値入力による範囲絞り込みを行う入力手段を有する。この場合、操作パネルが本発明の操作手段に相当する。

　図７（ａ）に、本実施形態にかかるプラットフォームの操作パネルの一例を示す。このような操作パネルは、利用者による現況確認を可能にするとともに、分析レポート出力のための操作を可能にすることから、ダッシュボードと呼ばれることもある。符号７０１は、広告主がブラウザを利用してログオンする場合の画面である。広告主は、ＰＣの入力手段等を用いて、画面左上の条件入力欄７０１１から絞り込み条件を入力する。条件としては、ユーザの行動履歴の集計期間、集計単位（細かさ）、ユーザの属性（性別、職業、年齢など、拡大母集団データベースの項目として利用可能であれば任意である）などが指定できる。また、データ抽出対象をモニタに限定するか、それとも全ユーザとするかも指定できる。入力は、選択式であれば簡易であり、数値等を指定させる方式であれば細かい設定ができる。また、リサーチ運営者または広告配信者が何らかのキャンペーンを行っており広告主が利用可能であれば、画面右上のキャンペーンフィルタ７０１２から指定する。また、広告主の指定にかかる数値を保存して呼び出し可能とすることで、カスタマイズされた独自の指標が作成できるため、目的に応じた分析レポートの作成や、長期間にわたる効果測定が可能になる。広告主が、このような独自指標に適切な名前を付与して保存するためのユーザインタフェースを設けることは好ましい。なお、ここでは広告主が作業を行うこととしたが、実際はこれに限られない。例えば広告企業が作業を行い、分析レポートを販売する形式でも良い。

　指定した条件に基づき抽出されたデータは結果表示欄７０１３に表示される。ここでは折れ線グラフ形式だが、見やすく分析しやすい所望の形式を利用できる。さらに好ましくは、結果表示欄７０１３に表示された指標から任意の２つ以上を選択してクロス集計を行えるようにするとよい。たとえば広告枠への表示回数と、それが購入に繋がったかどうかの分析が考えられる。また、購入実績とコストの関係なども出力できる。上述のような指標はＫＰＩとも呼ばれ、施策の評価・立案に重要である。よって本実施形態の方法により可視化して分析を容易にすることは、広告主にとって有益である。なお、クロス集計以外の手法も利用できる。

　また好ましくは、抽出結果を電子データとして外部に出力できるとよい。ＣＳＶ形式や特定のソフトウェアに対応したファイル形式で出力することで、より細かく一貫した分析が可能になる。さらに、所定の条件を満たす結果が出力された場合、後述するアンケート実施機能と連携してアンケートを送信してもよい。

　また、結果表示において視覚的にイメージ可能な形式で表示することは、直感的な理解を助ける点で好ましい。例えば結果画面を示す図７（ｂ）において、広告主が選択した属性は符号７０１１で示す欄に表示されている。このとき符号７０１１を条件入力欄として条件選択可能にしてもよい。指定属性プロファイルイメージ欄７０１４には、絞り込んだ条件に相当するユーザがどのような人物か、モデル的に表示している。このとき、嗜好に関する情報（例えば人気の高いファッションアイテムや食品・飲料）を表示してもよい。リーチ詳細レポート欄７０１５には、Ｗｅｂユーザからの接続などを分析して、誰にどれだけリーチできたのかを表示する。表示内容としては男女比、地域別または年齢別割合などが考えられる。その際、地域割合であれば地図を用いるなど、視覚に訴求する方法は効果的である。
　上述した操作パネルや結果表示画面の各構成要素は、広告主の必要に応じてカスタマイズできることが好ましい。カスタマイズ後の画面構成やデータ連携対象は広告主ごとに保存され、ログオンしたときに自動的に表示される。

　本実施形態では、上記のように属性情報を選択してその値の範囲を指定してユーザ全体から絞り込みを行い、所望の指標を表示する場合について説明した。本広告評価システムを利用する企業の中には、さらに綿密な分析のために、登録済みモニタのみについて同様の指標を知りたい場合がある。この場合、ユーザを絞り込んだときと同じ条件で、登録済みモニタのみから所定の属性情報を持つものを抽出し、所望の指標を表示させれば良い。より好ましくは、表示手段に、登録済みモニタに関する指標とユーザ全体に関する指標を切り替え可能に、または並べて表示すると良い。これにより広告の評価・分析および立案が良好に行えるようになる。

＜効果＞
　以上述べたように、本実施形態の方法によれば、実施形態３において作成された拡大母集団データベースに対して、広告主自らにより、操作パネルなどを用いた簡便で直感的に理解しやすい分析を実行可能なプラットフォームを提供できる。その結果、大規模で信頼性の高いデータ基盤を用いた分析が可能になるため、高精度な広告効果測定が可能になる。

　［実施形態５］
　本変形例では、上記実施形態において作成した拡大母集団データベースを、Ｗｅｂページの遷移やコンバージョンを分析に用いる方法について説明する。

＜手法＞
　インターネットを用いて商品等を宣伝し何らかの成果（購入のほか、会員登録、資料請求など）につなげるために、アクセス解析が用いられている。そのために、ユーザが遷移する主要なページにスクリプトタグを設置しておき、クッキー情報と結びつけて動線を調査する方法がある。また、検索エンジンを使ってＷｅｂページを訪問したユーザがどのような検索用語を用いたのかを調査することも好ましい。
　各ユーザによるページ間遷移の履歴やコンバージョンは、ユーザごとにデータベースに保存し、拡大母集団データベースに格納された情報と付き合わせることで、詳細な分析に利用できる。すなわち、拡大母集団データベースを見れば、どのような属性情報を持つ人がＷｅｂページに来たのかが分かる。これにより、Ｗｅｂ広告や検索連動型広告の出し方がターゲット層を呼びこむのに適切であったかどうかを分析できる。また、各ページでの滞在時間、動線、およびコンバージョン割合に基づき、ターゲット層によるＷｅｂページの使いやすさや好感度が分かる。さらに、上述したようにネットリサーチのモニタにアンケートを実施することもできる。

＜効果＞
　本変形例の手法によれば、正確な属性が分かっているモニタの情報に基づき作成された拡大母集団データベースを用いて、Ｗｅｂページにおけるページ遷移やコンバージョンとユーザの属性情報の関係を分析できる。さらに、モニタに事後的にアンケートを行うことにより、広告の効果、ページの印象、満足度、商品を買った理由や買わなかった理由、ページや広告を最後までみた理由や離脱した理由などを把握できるので、より良いサービスの提供が可能になる。

　［実施形態６］
　本実施形態では、上記実施形態４における分析結果に対して広告主がさらなるリサーチを希望する場合に、簡易にアンケートを作成してモニタに送信するための手段について説明する。すなわち、分析結果が出力されるとその原因を知りたい場面があり得る。例えばＷｅｂ広告が期待したほどには購入に結びつかなかった場合や、企業イメージ向上を狙ったＷｅｂ広告が実際にユーザの意識に与えた影響を調べる場合などである。

＜アンケート実施＞
　この場合、広告主がインターネット経由でブラウザもしくは専用アプリケーションを経由してログオンし、分析結果を確認した後、アンケート実施を希望する場合はそのまま引き続いて処理を行えるようなボタンを提供することが、簡易性および一貫性の点で好ましい。また、リサーチ運営者のアンケート作成ノウハウを活用して、必要事項を選択もしくは記入するだけでアンケートを作成できるテンプレートを用意することが好ましい。これにより、質問事項を絞り込んだ効率的なアンケートを作成できる。なお、広告主がアンケートの形式と内容を決定し、実際の作成はリサーチ運営者に任せてもよい。

　アンケート作成の具体例を述べる。広告主はまず、実施形態４の分析結果の中から追加リサーチしたい点を選ぶ。広告した商品のターゲットが３０代男性であるにも関わらず、３０代男性よりも４０代男性の方が広告視聴後の好感度上昇率や購入につながった割合が高い場合に、その原因を調査する例を述べる。この場合広告主はアンケート作成パネルを開き、拡大母集団データベースの中から、広告に接触した登録済みモニタのうち３０代と４０代の男性を対象としてアンケートを作成する。そして広告接触によるイメージ変化、広告による購買の有無に関する質問を作成し、メール等により送信する。アンケート作成パネルは本発明のアンケート作成手段に相当する。アンケート作成手段の実質的な機能は、インターネット経由で運営者サーバによって提供されてもよい。

　一般的なアンケート項目としては、まず、ユーザ（モニタ）自身に関する情報で登録情報に追加して質問する事項がある。例えば、ユーザが広告主の企業や広告された商品と何らかの関わりがあるかと言った情報である。また、広告への接触の有無や、企業や商品への好感度、それらの広告による変化、商品を実際に購入したか否か、購入に対する広告の影響、購入後の感想などがある。
　あるいは、モニタ未登録のユーザに対するアンケートの実施も考えられる。その場合、当該ユーザが次にＷｅｂページにアクセスした場合にブラウザ上でアンケートが表示されるようにする。また、ある商品のＷｅｂ広告について上記の方法でアンケートを行い収集された結果は、当該商品に関する実際の売上状況の分析（例えばＰＯＳデータ解析結果）と組み合わせることで、さらに有益な情報となり得る。

＜効果＞
　以上述べたように、本実施形態によれば、広告主による拡大母集団データベースの分析結果に追加リサーチが必要になった場合に、簡易な操作パネルによりアンケートが作成できる。その結果、一貫性のあるリサーチが可能となり、広告効果の測定結果を最大限活用できる。

　［実施形態７］
　本実施形態では、Ｗｅｂ広告の中でもユーザに与える印象が特に強い動画広告について、詳細な効果測定方法を説明する。動画広告にも様々な方式があり、例として、通常の広告表示枠に表示する方式（図３（ｂ）に示す）、あるＷｅｂページにアクセスすると大画面で表示する方式、ユーザが動画サイトで所望の動画を視聴しようとすると最初に広告が流される方式などがある。ユーザが所定のボタンをクリックすることで動画を停止できるが、ユーザの反発を招かない程度の一定時間は停止不可とする場合もある。実施形態１で述べたように、動画広告にはチェックポイントとなるタグが設置できる。それにより広告配信者は、ユーザがどの時点（チェックポイント）まで視聴したかを把握し、動画広告の効果を測定できる。例えば視聴時間とその後の行動履歴の比較や、商品購買率との相関関係などは、ターゲット層に適切な広告を届ける上で有益な情報となる。

　特に、動画の視聴状況と登録済みモニタに対するアンケート組み合わせることで、広告効果を良好に測定できる。例えば、動画広告をすぐに停止したり早い時間に離脱したりした場合、その理由が商品に興味がないためか、動画広告自体を好まないのか、動画の表示形式を不快に感じたのか、などの理由を調査できる。また、広告視聴前後のイメージ変化について、属性情報や通過したチェックポイント情報と組み合わせることで、属性ごとの広告効果を測定できる。

　このように本実施形態によれば、ユーザに強い印象を与えられる動画広告について、タグを用いたチェックポイント調査やユーザへのアンケート、拡大母集団データベースとの組み合わせにより、詳細な分析と効果的なマーケティング立案が可能になる。

　なお、本発明は、上記構成要素の少なくとも一部を有するＷｅｂ広告評価システム、当該Ｗｅｂ広告評価システムを含むＷｅｂ広告配信システム、アンケート実施システム、アンケート作成システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記構成要素および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

　１０１：クライアント端末，１０２：Ｗｅｂサーバ，１０４：広告サーバ，１０５：運営者サーバ

Claims (14)

1. 　クライアント端末を用いてＷｅｂページにアクセスする複数のユーザに対して広告主から配信された広告に関する分析を行う広告評価システムであって、
   　少なくとも前記広告の視聴状況を含む、前記複数のユーザのインターネット上での行動履歴を取得して履歴データベースに保存する取得手段と、
   　運営者が登録済みモニタに対してインターネットを経由してアンケートを行うネットリサーチに用いられる、前記登録済みモニタの属性情報を保存するモニタ情報データベースと、
   　前記複数のユーザのうち前記登録済みモニタである者の属性情報に基づいて、前記複数のユーザのうち前記登録済みモニタではない者の属性情報を推定し、前記登録済みモニタである者の属性情報および行動履歴、ならびに前記登録済みモニタでない者の推定属性情報および行動履歴を含む拡大母集団データベースを作成する処理手段と、
   　前記拡大母集団データベースにアクセスする操作手段であって、前記複数のユーザの属性情報または推定属性情報と、前記複数のユーザによる前記行動履歴とに関連する情報を抽出する操作手段と、
   を有することを特徴とする広告評価システム。
2. 　前記操作手段により抽出された情報に基づいて、前記複数のユーザに対するアンケートを作成して送信するアンケート作成手段をさらに有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の広告評価システム。
3. 　前記アンケート作成手段は、前記複数のユーザのうち前記登録済みモニタである者に、前記行動履歴に含まれる行動に関するアンケートを送信する
   ことを特徴とする請求項２に記載の広告評価システム。
4. 　前記アンケートには、前記広告が前記ユーザに与えた影響を測定するための項目が含まれる
   ことを特徴とする請求項３に記載の広告評価システム。
5. 　前記広告は動画広告であり、
   　前記取得手段は、前記動画広告の視聴状況として、前記ユーザが前記動画広告をどの段階まで視聴したかを示すチェックポイント情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の広告評価システム。
6. 　前記操作手段は、前記拡大母集団データベースから、前記複数のユーザの属性情報または推定属性情報と、前記チェックポイント情報とに関連する情報を取得する
   ことを特徴とする請求項５に記載の広告評価システム。
7. 　前記操作手段は、前記拡大母集団データベースから、前記チェックポイント情報と、前記動画広告で広告された商品の前記ユーザによる購入に関連する情報を取得する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の広告評価システム。
8. 　表示手段をさらに有し、
   　前記操作手段は、前記拡大母集団データベースから、複数の属性情報を選択して当該複数の属性情報の値を指定することによってユーザを絞り込み、前記絞り込んだユーザの行動履歴に基づく複数の指標を前記表示手段に表示させ、前記複数の指標を用いた集計を行う
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の広告評価システム。
9. 　表示手段をさらに有し、
   　前記操作手段は、前記拡大母集団データベースから、複数の属性情報を選択して当該複数の属性情報の値を指定することによってユーザを絞り込むとともに、前記絞り込みに用いたものと同じ条件で前記拡大母集団データベースに含まれる前記登録済みモニタを絞り込み、
   　前記表示手段は、前記絞り込んだユーザの行動履歴に基づく指標と、前記登録済みモニタの行動履歴に基づく前記指標とを、切り替え可能に、または並べて表示する
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の広告評価システム。
10. 　前記操作手段は、当該操作手段により選択された前記複数の属性情報の種類および当該属性情報について指定された値の組み合わせに対して、独自の指標として名前を付与するためのインタフェースを提供する
    ことを特徴とする請求項８または９に記載の広告評価システム。
11. 　前記処理手段は、前記複数のユーザのＷｅｂサイト経由での購買履歴およびＰＯＳシステムで収集された購買履歴のうち少なくともいずれかに関するデータを前記拡大母集団データベースに含める
    ことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の広告評価システム。
12. 　前記配信手段は、前記履歴データベースに前記ユーザの行動履歴が保存されている場合、当該行動履歴に応じて前記広告の内容を決定する
    ことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の広告評価システム。
13. 　前記処理手段は、前記登録済みモニタの属性に基づき、前記登録済みモニタそれぞれのウェイトバック値を求めることにより、前記拡大母集団データベースを作成する
    ことを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の広告評価システム。
14. 　前記処理手段は、前記登録済みモニタの属性として、当該登録済みモニタの性別、年齢および住所の少なくともいずれかを用いる
    ことを特徴とする請求項１３に記載の広告評価システム。

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