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JP2018198005A - Information processing device, information processing method, program, and data structure - Google Patents

Information processing device, information processing method, program, and data structure Download PDF

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JP2018198005A JP2017102987A JP2017102987A JP2018198005A JP 2018198005 A JP2018198005 A JP 2018198005A JP 2017102987 A JP2017102987 A JP 2017102987A JP 2017102987 A JP2017102987 A JP 2017102987A JP 2018198005 A JP2018198005 A JP 2018198005A
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Abstract

To improve the accuracy to measure advertising effectiveness.SOLUTION: In an information processing device 4, a distribution date/time acquisition unit 410 acquires the distribution date/time of an advertisement shown in the content distributed via a broadcast wave. A counting unit 413 counts an acquisition number representing the number of users acquiring the content by accessing to the server providing the content, within a measurement period from the moment after the advertisement is distributed until the moment when a prescribed measurement execution threshold time elapses. An effectiveness calculation unit 414 calculates an indicator indicating the effectiveness of the advertisement based on the acquisition number. An effectiveness indicator output unit 415 outputs the indicator.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及びデータ構造に関し、特に、広告の効果を測定する技術に関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, a program, and a data structure, and more particularly, to a technique for measuring an advertising effect.

オフラインのキャンペーン又は広告媒体毎にメールアドレスを割り振り、当該メールアドレス宛にメールをした応募者の数を、キャンペーン又は広告媒体による広告効果の測定に利用する技術が提案されている(特許文献1)。   A technique has been proposed in which an email address is assigned to each offline campaign or advertising medium, and the number of applicants who have sent an email to the email address is used for measuring the advertising effectiveness of the campaign or advertising medium (Patent Document 1). .

特開2002−140616号公報JP 2002-140616 A

広告の目的である広告対象にユーザが実際にアクセスすることによって、その広告の目的が達成されたといえる。上記の技術では、キャンペーン又は広告媒体への応募者数を広告効果の測定に反映させることはできるが、応募者数は、キャンペーン又は広告媒体の広告対象に実際にアクセスしたユーザの数と一致するとは限らない。このため、応募者数を取得するだけでは、必ずしも適切に広告効果を測定できるとは言えず、広告効果の測定技術には改良の余地があると考えられる。   It can be said that the purpose of the advertisement is achieved by the user actually accessing the advertisement target that is the purpose of the advertisement. With the above technology, the number of applicants for a campaign or advertising medium can be reflected in the measurement of advertising effectiveness. Is not limited. For this reason, it cannot be said that the advertisement effect can be measured appropriately only by acquiring the number of applicants, and there is room for improvement in the advertisement effect measurement technique.

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、広告効果の測定の精度を向上させる技術を提供することを目的とする。   This invention is made | formed in view of the said subject, and it aims at providing the technique which improves the precision of the measurement of an advertising effect.

本発明の第1の態様は、情報処理装置である。この装置は、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する配信日時取得部と、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計数部と、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する効果算出部と、前記指標を出力する効果指標出力部と、を備える。   A first aspect of the present invention is an information processing apparatus. This apparatus includes a distribution date and time acquisition unit that acquires a distribution date and time of an advertisement of content distributed using a broadcast wave, and a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed. A counting unit that counts the number of acquisitions that is the number of users who have acquired the content by accessing a server that provides the content; and an effect calculation unit that calculates an index indicating the effectiveness of the advertisement based on the acquisition number And an effect index output unit for outputting the index.

前記情報処理装置は、前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似する曲線近似部と、近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記計測実行閾時間を設定する計測範囲設定部と、をさらに備えてもよい。   The information processing apparatus includes a curve approximation unit that approximates a time variation of the number of users who have acquired the content by accessing a server that provides the content after the advertisement is distributed, and the approximated curve And a measurement range setting unit that sets the measurement execution threshold time based on the attenuation amount.

前記計数部は、前記サーバにアクセスして前記コンテンツを端末にインストールした前記ユーザの数を計数してもよい。   The counting unit may count the number of users who have accessed the server and installed the content on a terminal.

前記計数部は、前記端末にインストールされたコンテンツが初めて起動されることを契機として、前記ユーザの数を計数してもよい。   The counting unit may count the number of the users when the content installed in the terminal is activated for the first time.

前記情報処理装置は、前記端末のユーザそれぞれの属性情報を格納する属性データベースから、前記コンテンツを取得したユーザの属性情報を取得する属性管理部をさらに備えてもよく、前記効果算出部は、前記ユーザに設定された属性毎に前記指標を算出してもよい。   The information processing apparatus may further include an attribute management unit that acquires attribute information of a user who acquired the content from an attribute database that stores attribute information of each user of the terminal, and the effect calculation unit includes: The index may be calculated for each attribute set for the user.

前記計数部は、前記ユーザの端末に前記コンテンツがインストールされてから所定期間経過するまでの間に前記コンテンツが起動された回数である利用回数を計数してもよく、前記属性管理部は、前記利用回数を前記ユーザと対応付けてデータベースに格納してもよい。   The counting unit may count the number of times of use, which is the number of times the content is activated during a predetermined period after the content is installed on the user's terminal. The number of times of use may be stored in the database in association with the user.

前記効果算出部は、前記計測実行閾時間内における取得数から、計測実行閾時間外における取得数から算出した定常取得数を減じた値である増加数を前記指標として算出してもよい。   The effect calculation unit may calculate, as the index, an increase number that is a value obtained by subtracting a steady acquisition number calculated from an acquisition number outside the measurement execution threshold time from an acquisition number within the measurement execution threshold time.

前記情報処理装置は、前記広告に要した費用を前記増加数で除することにより、1コンテンツ提供当たりの広告費を算出する広告コスト算出部をさらに備えてもよい。   The information processing apparatus may further include an advertising cost calculation unit that calculates an advertising cost per content provision by dividing the cost required for the advertisement by the increased number.

本発明の第2の態様は、情報処理方法である。この方法において、プロセッサが、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得するステップと、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数するステップと、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出するステップと、前記指標を出力するステップと、を実行する。   The second aspect of the present invention is an information processing method. In this method, a processor acquires a delivery date and time of an advertisement of content distributed using a broadcast wave, and within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed Counting a number of acquisitions that is the number of users who have acquired the content by accessing a server that provides the content, calculating an index indicating the effectiveness of the advertisement based on the acquisition number, and the index And a step of outputting.

本発明の第3の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する機能と、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する機能と、前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する機能と、前記指標を出力する機能と、を実現させる。   The third aspect of the present invention is a program. This program has a function of acquiring a delivery date and time of an advertisement of content distributed using broadcast waves to a computer and within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed. A function of counting the number of acquisitions that is the number of users who have acquired the content by accessing a server that provides the content, a function of calculating an index indicating the effectiveness of the advertisement based on the acquisition number, and the index And the function of outputting.

本発明の第4の態様は、コンテンツの広告の効果を示す指標を算出するための電子データのデータ構造である。このデータ構造は、放送波を用いて前記広告が配信された配信日時と、前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の変遷データと、を含む。   A fourth aspect of the present invention is a data structure of electronic data for calculating an index indicating the effect of content advertisement. This data structure includes a distribution date and time when the advertisement is distributed using broadcast waves, and transition data of the number of users who have acquired the content by accessing a server that provides the content after the advertisement is distributed. ,including.

前記データ構造は、前記ユーザの数の時間変動を近似する曲線と、前記広告の効果を算出するために前記ユーザの数を計数する時間範囲を定める計測実行閾時間と、をさらに含んでもよい。   The data structure may further include a curve that approximates a time variation of the number of users, and a measurement execution threshold time that defines a time range for counting the number of users in order to calculate the effect of the advertisement.

前記データ構造は、前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数をさらに含んでもよい。   The data structure is the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed It may further include a number.

本発明によれば、広告効果の測定の精度を向上させることができる。   According to the present invention, it is possible to improve the accuracy of measuring the advertising effect.

実施の形態に係る情報処理装置の概要を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the outline | summary of the information processing apparatus which concerns on embodiment. 実施の形態に係る情報処理装置及び広告情報データベースの機能構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the function structure of the information processing apparatus which concerns on embodiment, and an advertisement information database. 実施の形態に係る配信データベースのデータ構造を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the data structure of the delivery database which concerns on embodiment. コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を示すグラフを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the graph which shows the time fluctuation | variation of the number of users who acquired content. 実施の形態に係るユーザ情報データベースのデータ構造を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the data structure of the user information database which concerns on embodiment. 実施の形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the flow of the information processing which the information processing apparatus which concerns on embodiment performs.

<実施の形態の概要>
図1は、実施の形態に係る情報処理装置4の概要を説明するための図であり、具体的には広告の配信から広告効果を示す指標を出力するまでの流れを示す概略図である。図1を参照して、実施の形態の概要を説明する。なお、以下において(1)から(9)までの番号を付して説明するが、これらの説明は図1中の(1)から(9)と対応する。
<Outline of the embodiment>
FIG. 1 is a diagram for explaining the outline of the information processing apparatus 4 according to the embodiment, and more specifically, is a schematic diagram illustrating a flow from distribution of an advertisement to output of an index indicating an advertisement effect. The outline of the embodiment will be described with reference to FIG. In the following description, the numbers (1) to (9) are assigned, and these descriptions correspond to (1) to (9) in FIG.

(1).広告主Aは、商品又はサービス、もしくは商品の購入やサービスの提供に際しユーザUが利用するためのアプリケーション等のコンテンツに関する広告を放送局1に依頼する。具体的には、広告主Aは広告代理店(不図示)等を介して、放送局1にコンテンツに関する広告の配信を依頼する。説明の便宜上、以下本明細書では、広告主Aは放送局1に対してスマートフォンアプリ等のコンテンツに関する広告を依頼する場合を例にして説明する。   (1). The advertiser A requests the broadcasting station 1 for an advertisement related to a product or service, or content such as an application used by the user U when purchasing the product or providing the service. Specifically, the advertiser A requests the broadcast station 1 to distribute advertisements related to content via an advertising agency (not shown). For convenience of explanation, the following description will be given by taking as an example the case where the advertiser A requests the broadcast station 1 for an advertisement related to content such as a smartphone application.

(2).放送局1は、テレビ放送局又はラジオ放送局等の放送局であり、放送波を用いてコンテンツの広告を配信する。
(3).ユーザUは、例えばユーザUの自宅等の視聴環境2において、テレビ又はラジオ等の受信装置で放送波を受信することにより、放送局1が配信した広告を視聴する。
(2). The broadcasting station 1 is a broadcasting station such as a television broadcasting station or a radio broadcasting station, and distributes content advertisements using broadcast waves.
(3). The user U views the advertisement distributed by the broadcast station 1 by receiving broadcast waves with a receiving device such as a television or radio in the viewing environment 2 such as the home of the user U, for example.

(4).放送局1が配信した広告を視聴したユーザUは、スマートフォン等のユーザ端末を用いてインターネット等の通信ネットワークNを介してコンテンツサーバ3にアクセスする。   (4). A user U who views an advertisement distributed by the broadcast station 1 accesses the content server 3 via a communication network N such as the Internet using a user terminal such as a smartphone.

(5).コンテンツサーバ3は、広告対象となるコンテンツを提供するサーバである。コンテンツサーバ3はユーザ端末からの要求に応じて、コンテンツをコンテンツサーバ3に提供する。ユーザ端末は、コンテンツサーバ3からダウンロードしたコンテンツをインストールする。   (5). The content server 3 is a server that provides content to be advertised. The content server 3 provides content to the content server 3 in response to a request from the user terminal. The user terminal installs the content downloaded from the content server 3.

(6).情報処理装置4は、広告の効果を測定するための装置である。情報処理装置4は、通信ネットワークNを介してコンテンツサーバ3からコンテンツの提供に関する情報を取得し、広告情報データベース6に格納する。
(7).また、情報処理装置4は、通信ネットワークNを介して放送局1から広告の配信に関する情報を取得し、広告情報データベース6に格納する。
(6). The information processing device 4 is a device for measuring the effect of the advertisement. The information processing device 4 acquires information related to the provision of content from the content server 3 via the communication network N and stores it in the advertisement information database 6.
(7). Further, the information processing apparatus 4 acquires information related to advertisement distribution from the broadcasting station 1 via the communication network N and stores the information in the advertisement information database 6.

ここで、「コンテンツの提供に関する情報」とは、広告対象となるコンテンツを取得したユーザ端末を所持するユーザUを特定するための情報と、そのコンテンツをユーザ端末で起動した日時を特定するための情報とを少なくとも含む情報である。コンテンツサーバ3は、ユーザUが通信契約を結んでいる通信業者、又はその通信業者に委託された管理者が管理するサーバであり、ユーザ端末のユーザUそれぞれの属性情報を格納する属性データベース5とアクセスすることができる。このため、コンテンツサーバ3は、情報処理装置4からの要求に応じて、コンテンツの提供に関する情報を情報処理装置4に提供することができる。   Here, “information relating to provision of content” refers to information for identifying the user U who owns the user terminal that acquired the content to be advertised, and for specifying the date and time when the content was activated on the user terminal. Information including at least information. The content server 3 is a server managed by a communication company with which the user U has a communication contract, or an administrator entrusted to the communication company, and an attribute database 5 for storing attribute information of each user U of the user terminal; Can be accessed. For this reason, the content server 3 can provide the information processing apparatus 4 with information related to the provision of the content in response to a request from the information processing apparatus 4.

また、「広告の配信に関する情報」とは、放送局1が配信した広告の種類を特定するための情報と、配信日時を特定するための情報と、配信した地域を特定するための情報とを少なくとも含む情報である。   The “information related to advertisement distribution” includes information for specifying the type of advertisement distributed by the broadcasting station 1, information for specifying the distribution date and time, and information for specifying the distribution area. Information that contains at least.

(8).情報処理装置4は、コンテンツの提供に関する情報と広告の配信に関する情報とに基づいて、広告配信の効果を示す指標を算出する。より具体的には、情報処理装置4は、広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する。   (8). The information processing apparatus 4 calculates an index indicating the effect of advertisement distribution based on information regarding content provision and information regarding advertisement distribution. More specifically, the information processing device 4 determines the number of users who have accessed the content server 3 and acquired the content within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time has elapsed after the advertisement is distributed. Count a certain number of acquisitions.

(9).情報処理装置4は、算出した指標を広告代理店等を介して広告主Aに提供する。これにより、広告主Aは、放送局1に依頼して配信させた広告の効果を把握することができる。情報処理装置4は、広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に取得されたコンテンツの数を計数する。このため、情報処理装置4は、時間帯及び配信広告毎に広告の直接的な効果を定量的に測定することができる。結果として、情報処理装置4は、広告効果の測定の精度を向上させることができる。   (9). The information processing apparatus 4 provides the calculated index to the advertiser A via an advertising agency or the like. Thereby, the advertiser A can grasp the effect of the advertisement that is requested and distributed to the broadcasting station 1. The information processing apparatus 4 counts the number of contents acquired within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed. For this reason, the information processing device 4 can quantitatively measure the direct effect of the advertisement for each time slot and each distribution advertisement. As a result, the information processing apparatus 4 can improve the accuracy of measuring the advertising effect.

<情報処理装置4の機能構成>
続いて、実施の形態に係る情報処理装置4及び広告情報データベース6の機能構成について説明する。
<Functional Configuration of Information Processing Device 4>
Subsequently, functional configurations of the information processing apparatus 4 and the advertisement information database 6 according to the embodiment will be described.

図2は、実施の形態に係る情報処理装置4及び広告情報データベース6の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報処理装置4は、記憶部40と制御部41とを備える。制御部41は、配信日時取得部410、曲線近似部411、計測範囲設定部412、計数部413、効果算出部414、効果指標出力部415、属性管理部416、及び広告コスト算出部417を備える。また、広告情報データベース6は、配信データベース60とユーザ情報データベース61とを備える。   FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a functional configuration of the information processing device 4 and the advertisement information database 6 according to the embodiment. The information processing apparatus 4 according to the embodiment includes a storage unit 40 and a control unit 41. The control unit 41 includes a distribution date acquisition unit 410, a curve approximation unit 411, a measurement range setting unit 412, a counting unit 413, an effect calculation unit 414, an effect index output unit 415, an attribute management unit 416, and an advertisement cost calculation unit 417. . The advertisement information database 6 includes a distribution database 60 and a user information database 61.

記憶部40は、情報処理装置4のBIOS(Basic Input Output System)等を格納するROM(Read Only Memory)、情報処理装置4の作業領域となるRAM(Random Access Memory)、及びOS(Operating System)やアプリケーションプログラム等を格納するHDD(Hard Disk Drive)又はSSD(Solid State Drive)等の大容量記憶装置である。   The storage unit 40 includes a ROM (Read Only Memory) that stores a BIOS (Basic Input Output System) or the like of the information processing apparatus 4, a RAM (Random Access Memory) that is a work area of the information processing apparatus 4, and an OS (Operating System). And a mass storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive) for storing application programs and the like.

制御部41は、情報処理装置4のCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶部40に記憶されたプログラムを実行することによって、配信日時取得部410、曲線近似部411、計測範囲設定部412、計数部413、効果算出部414、効果指標出力部415、属性管理部416、及び広告コスト算出部417として機能する。   The control unit 41 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) of the information processing device 4, and executes a program stored in the storage unit 40, thereby causing a distribution date and time acquisition unit 410, a curve It functions as an approximation unit 411, a measurement range setting unit 412, a counting unit 413, an effect calculation unit 414, an effect index output unit 415, an attribute management unit 416, and an advertisement cost calculation unit 417.

配信日時取得部410は、広告情報データベース6を参照して、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する。曲線近似部411は、広告が配信された後に、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザUの数の時間変動を曲線で近似する。計測範囲設定部412は、近似された曲線の減衰量に基づいて、計測実行閾時間を設定する。   The distribution date acquisition unit 410 refers to the advertisement information database 6 and acquires the distribution date of the advertisement of the content distributed using the broadcast wave. The curve approximating unit 411 approximates the time variation of the number of users U who have accessed the content server 3 and acquired the content after the advertisement is distributed with a curve. The measurement range setting unit 412 sets the measurement execution threshold time based on the approximate curve attenuation amount.

図3は、実施の形態に係る配信データベース60のデータ構造を模式的に示す図である。配信データベース60は、コンテンツの広告の効果を示す指標を算出するための電子データのデータ構造となっており、各広告を一意に特定するための広告識別子を各広告に割り当てて管理している。図3は、広告識別子がCIDYYYYである広告についての「広告の配信に関する情報」を例示している。   FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a data structure of the distribution database 60 according to the embodiment. The distribution database 60 has a data structure of electronic data for calculating an index indicating the effect of content advertisement, and manages an advertisement identifier for uniquely identifying each advertisement assigned to each advertisement. FIG. 3 exemplifies “information regarding advertisement distribution” for an advertisement whose advertisement identifier is CIDYYYY.

具体的には、配信データベース60は、広告識別子毎に、配信日時、広告対象コンテンツ、広告を配信した地域を特定するための配信エリア識別子、広告対象コンテンツの取得数の変遷データを格納するファイルの名前、曲線近似部411が近似に用いる曲線の種類、計測範囲設定部412が計測実行閾時間を設定するために参照する情報、及び広告に要した費用を関連付けて格納している。   Specifically, the distribution database 60 stores, for each advertisement identifier, a file that stores distribution date and time, advertisement target content, a distribution area identifier for specifying a region where the advertisement is distributed, and transition data of the number of advertisement target content acquisitions. The name, the type of curve used by the curve approximation unit 411 for approximation, the information that the measurement range setting unit 412 refers to for setting the measurement execution threshold time, and the cost required for the advertisement are stored in association with each other.

配信日時取得部410は、配信データベース60を参照して配信日時を取得する。同様に、曲線近似部411は、配信データベース60を参照して近似に用いる曲線の種類を特定する。また、計測範囲設定部412は、配信データベース60を参照して計測実行閾時間を設定するために参照する情報を取得する。   The distribution date and time acquisition unit 410 refers to the distribution database 60 and acquires the distribution date and time. Similarly, the curve approximation unit 411 refers to the distribution database 60 and identifies the type of curve used for approximation. Further, the measurement range setting unit 412 refers to the distribution database 60 and acquires information that is referred to in order to set the measurement execution threshold time.

以下、図4を参照して、曲線近似部411による曲線近似処理と、計測範囲設定部412による閾値設定処理について説明する。   Hereinafter, the curve approximation process by the curve approximation unit 411 and the threshold value setting process by the measurement range setting unit 412 will be described with reference to FIG.

図4は、コンテンツを取得したユーザUの数の時間変動を示すグラフを模式的に示す図である。図4に示すグラフにおいて、横軸は時刻tを表し、縦軸はコンテンツを取得したユーザの数(以下、「取得数」と記載する。)を表す。具体的には、縦軸は、単位時間当たりのコンテンツの取得数を表す。曲線近似部411は、配信データベース60を参照して取得変遷データを格納するファイルを読み出し、図4に示すグラフを作成する。   FIG. 4 is a diagram schematically showing a graph showing the time variation of the number of users U who have acquired the content. In the graph shown in FIG. 4, the horizontal axis represents time t, and the vertical axis represents the number of users who have acquired content (hereinafter referred to as “acquisition number”). Specifically, the vertical axis represents the number of content acquisitions per unit time. The curve approximation unit 411 reads the file storing the acquired transition data with reference to the distribution database 60, and creates the graph shown in FIG.

図4において、時刻bは、広告の配信日時である。図4に示す例では、時刻bより以前は、単位時間当たりのコンテンツの取得数の平均はcである。時刻bに広告が配信されたため、その広告を視聴したユーザUがコンテンツを取得したことにより、取得数がa+cに増加した。その後、所定の期間Dth経過すると、取得数の平均値は再度cに落ち着いた。   In FIG. 4, time b is an advertisement delivery date and time. In the example shown in FIG. 4, before the time b, the average number of content acquisitions per unit time is c. Since the advertisement was distributed at time b, the number of acquisitions increased to a + c because the user U who viewed the advertisement acquired the content. Thereafter, when a predetermined period Dth has elapsed, the average value of the number of acquisitions has again settled on c.

曲線近似部411は、時刻b以降の取得数の時間変化を、曲線でフィッティングする。具体的には、曲線近似部411は、時刻b以降の取得数の時間変化を、以下の式(1)に示すハーフガウス曲線でフィッティングする。   The curve approximation unit 411 fits the change in the number of acquisitions after time b with a curve. Specifically, the curve approximation unit 411 fits the change over time in the number of acquisitions after time b with a half Gaussian curve expressed by the following equation (1).

Figure 2018198005
ここでyは取得数を表し、σは標準偏差を表す。
Figure 2018198005
Here, y represents the number of acquisitions and σ represents a standard deviation.

式(1)に示す曲線において、yは時刻bにおいて最大値a+cとなり、以後は時間tの経過とともに減少する。式(1)において、時刻bは配信日時取得部410が取得するため既知である。cも、時刻bより以前における単位時間当たりの取得数は平均であるため、既知である。さらに、aは、時刻bにおける取得数から平均値cを減じた値であるため既知である。したがって、式(1)の形を決定するために必要な変数はσのみである。曲線近似部411は、式(1)で示す曲線と、時刻b以降における取得数yとの誤差が小さくなるようなσを算出することにより、式(1)を決定する。   In the curve shown in Equation (1), y reaches the maximum value a + c at time b, and thereafter decreases with the elapse of time t. In equation (1), time b is known because it is acquired by the delivery date acquisition unit 410. c is also known because the number of acquisitions per unit time before time b is an average. Furthermore, a is known because it is a value obtained by subtracting the average value c from the number of acquisitions at time b. Therefore, σ is the only variable required to determine the form of equation (1). The curve approximation unit 411 determines the equation (1) by calculating σ so that the error between the curve shown by the equation (1) and the number of acquisitions y after the time b is small.

計測範囲設定部412は、曲線近似部411が決定した曲線の式に基づいて、計測実行閾時間を算出する。σの大きさにもよるが、一般に式(1)で示すハーフガウス曲線は、時刻bから3σの時間が経過すると、yの値はほぼcの値を取るといえる。そこで計測範囲設定部412は、計測実行閾時間として、3σの値を設定する。図4に示す所定の期間Dthは、式(1)におけるσの3倍の長さに対応する。   The measurement range setting unit 412 calculates the measurement execution threshold time based on the curve equation determined by the curve approximation unit 411. Although it depends on the magnitude of σ, in general, it can be said that the half Gaussian curve represented by the expression (1) takes the value of c approximately after the time of 3σ from the time b. Therefore, the measurement range setting unit 412 sets a value of 3σ as the measurement execution threshold time. The predetermined period Dth shown in FIG. 4 corresponds to a length three times as long as σ in Expression (1).

計測実行閾時間は、いわば取得数yの時間変動における広告の影響範囲の推定値であり、広告の効果を算出するためにユーザUの数を計数する時間範囲といえる。曲線近似部411が決定した曲線の式に基づいて計測範囲設定部412が計測実行閾時間を算出することにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。   The measurement execution threshold time is a so-called estimated value of the influence range of the advertisement in the time variation of the acquisition number y, and can be said to be a time range in which the number of users U is counted in order to calculate the effect of the advertisement. The measurement range setting unit 412 calculates the measurement execution threshold time based on the equation of the curve determined by the curve approximation unit 411, whereby the advertisement effect can be measured with higher accuracy.

図2の説明に戻る。計数部413は、広告が配信された時刻bの後、計測範囲設定部412が設定した計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザUの数である総取得数Yを計数する。具体的には、計数部413は、以下の式(2)で示す計算を実行する。   Returning to the description of FIG. The counting unit 413 accesses the content server 3 and acquires the content within the measurement period until the measurement execution threshold time set by the measurement range setting unit 412 elapses after the time b when the advertisement is distributed. The total number of acquisitions Y, which is the number of Specifically, the counting unit 413 executes the calculation represented by the following formula (2).

Figure 2018198005
なお、式(2)中の関数f(t)は、式(1)中のf(t)である。
Figure 2018198005
Note that the function f (t) in the equation (2) is f (t) in the equation (1).

式(2)における総取得数Yは、時刻bから時刻b+3σの間に、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザUの総数である。効果算出部414は、計数部413が算出した総取得数Yに基づいて、広告の効果を示す指標を算出する。このように、効果算出部414は、放送波を用いて配信された広告対象のコンテンツを実際に取得したユーザ数に基づいて広告効果を算出するため、広告の効果を精度よく測定することができる。   The total acquisition number Y in the equation (2) is the total number of users U who have accessed the content server 3 and acquired content between time b and time b + 3σ. The effect calculation unit 414 calculates an index indicating the effect of the advertisement based on the total number of acquisitions Y calculated by the counting unit 413. As described above, the effect calculation unit 414 calculates the advertisement effect based on the number of users who actually acquired the advertisement target content distributed using the broadcast wave, and thus can accurately measure the effect of the advertisement. .

効果指標出力部415は、効果算出部414が算出した指標を広告代理店等を介して広告主Aに提供する。これにより、広告主Aは、放送局1に依頼して配信させた広告の効果を把握することができる。   The effect index output unit 415 provides the advertiser A with the index calculated by the effect calculation unit 414 via an advertising agency or the like. Thereby, the advertiser A can grasp the effect of the advertisement that is requested and distributed to the broadcasting station 1.

効果算出部414は、式(2)に示す計測実行閾時間内における総取得数Yから、計測実行閾時間外における取得数から算出した定常取得数を減じた値である増加数Iを前記指標として算出する。上述したように、計測実行閾時間外においては、単位時間当たりのコンテンツの取得数はcである。したがって、計測実行閾時間内における定常取得数Cは、式(3)で表される。   The effect calculation unit 414 calculates an increase number I, which is a value obtained by subtracting the steady acquisition number calculated from the acquisition number outside the measurement execution threshold time from the total acquisition number Y within the measurement execution threshold time shown in Expression (2), as the index. Calculate as As described above, outside the measurement execution threshold time, the number of content acquisitions per unit time is c. Therefore, the number C of steady acquisitions within the measurement execution threshold time is expressed by Expression (3).

Figure 2018198005
Figure 2018198005

以上より、効果算出部414は、広告の効果を示す指標として増加数I=Y−Cを算出する。増加数Iは、図4において斜線で示す領域の面積である。このように、効果算出部414は、定常的なコンテンツの取得数を排除することにより、広告効果をより精度よく測定することができる。   As described above, the effect calculation unit 414 calculates the increase number I = Y−C as an index indicating the effect of the advertisement. The increase number I is the area of a region indicated by hatching in FIG. As described above, the effect calculation unit 414 can measure the advertisement effect more accurately by eliminating the steady number of content acquisitions.

次に、計数部413によるユーザ数の計数処理についてより詳細に説明する。
計数部413は、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツをユーザ端末に実際にインストールしたユーザUの数を計数する。広告対象のコンテンツがスマートフォン用のアプリケーションのようなデジタルコンテンツの場合、計数部413は、実際にインストールしたユーザ数をカウントする。これにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。なお、計数部413は、コンテンツをユーザ端末に実際にインストールしたユーザUの数に替えて、コンテンツの提供者が配布したキャンペーンコードを取得したユーザUの数を計数するようにしてもよい。
Next, the counting process of the number of users by the counting unit 413 will be described in more detail.
The counting unit 413 accesses the content server 3 and counts the number of users U who actually installed the content on the user terminal. When the content to be advertised is digital content such as a smartphone application, the counting unit 413 counts the number of actually installed users. Thereby, the effect of advertisement can be measured more accurately. Note that the counting unit 413 may count the number of users U who have acquired the campaign code distributed by the content provider, instead of the number of users U who actually installed the content on the user terminal.

図5は、実施の形態に係るユーザ情報データベース61のデータ構造を模式的に示す図である。ユーザ情報データベース61は、ユーザ端末を所持する各ユーザUを一意に特定するためのユーザ識別子を、各ユーザUに割り当てて管理している。   FIG. 5 is a diagram schematically illustrating the data structure of the user information database 61 according to the embodiment. The user information database 61 manages each user U by assigning a user identifier for uniquely identifying each user U possessing the user terminal.

図5は、ユーザ識別子がUIDXXXXであるユーザUについての「コンテンツの提供に関する情報」である。ユーザ情報データベース61は属性管理部416によって管理される。属性管理部416は、属性データベース5を参照することにより、コンテンツを取得したユーザUの属性情報を取得して、ユーザ情報データベース61に格納する。   FIG. 5 shows “content provision information” for the user U whose user identifier is UIDXXXX. The user information database 61 is managed by the attribute management unit 416. The attribute management unit 416 acquires the attribute information of the user U who acquired the content by referring to the attribute database 5 and stores it in the user information database 61.

ユーザ情報データベース61は、ユーザ識別子毎に、ユーザUの年代、性別、居住地域、ユーザUがユーザ端末にインストールしたアプリの情報、及び広告対象のコンテンツであるアプリケーションの起動履歴を関連付けて格納している。   The user information database 61 stores, for each user identifier, the age, gender, residence area of the user U, information on the application installed on the user terminal by the user U, and the activation history of the application that is the content to be advertised. Yes.

図5に示すように、アプリケーションの起動履歴は、ユーザ端末で広告対象のコンテンツが起動された日時が時系列的に並べて格納されている。計数部413は、ユーザ情報データベース61を参照することにより、広告対象のコンテンツを実際にインストールしたユーザ数をカウントすることができる。   As shown in FIG. 5, in the application activation history, the date and time when the content to be advertised is activated in the user terminal is stored in chronological order. The counting unit 413 can count the number of users who actually installed the advertisement target content by referring to the user information database 61.

ここで、アプリケーションの起動履歴のうち最も古い日時は、ユーザUがユーザ端末に広告対象のコンテンツをインストールした日時である。計数部413は、端末にインストールされたコンテンツが初めて起動されることを契機として、ユーザUの数を計数してもよい。計数部413は、コンテンツを実際に起動したユーザ数をカウントすることにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。   Here, the oldest date and time in the application activation history is the date and time when the user U installed the content to be advertised on the user terminal. The counting unit 413 may count the number of users U when the content installed in the terminal is activated for the first time. The counting unit 413 can measure the advertising effect with higher accuracy by counting the number of users who have actually activated the content.

また、計数部413は、ユーザ情報データベース61を参照することにより、ユーザUに設定された属性毎(例えば、ユーザの年代や性別、居住地域、インストール済みのアプリ毎)に総取得数Yを計数してもよい。これにより、効果算出部414は、ユーザUに設定された属性毎に広告の効果を示す指標を算出することができる。   Further, the counting unit 413 refers to the user information database 61, and counts the total number of acquisitions Y for each attribute set for the user U (for example, each user's age, sex, residential area, installed application). May be. Thereby, the effect calculation part 414 can calculate the parameter | index which shows the effect of an advertisement for every attribute set to the user U. FIG.

例えば、通常テレビコマーシャルは地域によって異なる。このため、計数部413が地域毎に総取得数Yを計数することにより、広告の効果をより精度よく測定することができる。また、ユーザUの属性毎に広告効果を測定できるので、広告のターゲットの修正や広告の演出の修正等に利用することができる。   For example, normal TV commercials vary from region to region. For this reason, when the counting unit 413 counts the total number of acquisitions Y for each region, the effect of the advertisement can be measured with higher accuracy. In addition, since the advertising effect can be measured for each attribute of the user U, it can be used for correcting the target of the advertisement or correcting the effect of the advertisement.

なお、ユーザ端末がGPS(Global Positioning System)等の位置取得装置を備えている場合には、属性データベース5に格納されているユーザUの居住地域に替えて、効果算出部414は、位置取得装置に出力結果をユーザ属性として用いてもよい。   If the user terminal includes a position acquisition device such as GPS (Global Positioning System), the effect calculation unit 414 replaces the residence area of the user U stored in the attribute database 5 with the position acquisition device. The output result may be used as a user attribute.

計数部413は、ユーザUのユーザ端末にコンテンツがインストールされてから所定期間経過するまでの間にコンテンツが起動された回数である利用回数を計数してもよい。属性管理部416は、利用回数をユーザUと対応付けてユーザ情報データベース61に格納する。計数部413が各ユーザUそれぞれのコンテンツの利用回数を計数することにより、コンテンツの利用頻度という観点から見た顧客の質を測定することができる。   The counting unit 413 may count the number of times of use, which is the number of times the content is activated after the content is installed in the user terminal of the user U until a predetermined period elapses. The attribute management unit 416 stores the usage count in the user information database 61 in association with the user U. The counting unit 413 counts the number of times each user U uses the content, whereby the quality of the customer can be measured from the viewpoint of the content usage frequency.

したがって、「所定期間」とは、計数部413が顧客の質を判定するために参照する「顧客判定用計数期間」である。所定期間は広告対象のコンテンツの種類等を勘案して実験により定めればよいが、例えば1週間である。計数部413は、所定期間におけるユーザUのアプリ起動回数を計測して、起動回数の多いユーザをアプリの利用頻度の高いユーザとしてユーザ情報データベース61に格納してもよい。   Therefore, the “predetermined period” is a “customer determination counting period” that the counting unit 413 refers to to determine the quality of the customer. The predetermined period may be determined by experiment in consideration of the type of content to be advertised, etc., for example, one week. The counting unit 413 may measure the number of times the user U starts the application during a predetermined period, and store a user with a high number of startups in the user information database 61 as a user with a high use frequency of the application.

以上、コンテンツにアクセスしたユーザUの数という観点から、広告の効果を測定する場合について説明した。一方、仮にコンテンツにアクセスしたユーザUの数を増加したとしても、そのために要した費用が高額である場合には費用対効果の観点から効果が高いとは言い難い場合もあり得る。   As described above, the case where the effect of the advertisement is measured from the viewpoint of the number of users U accessing the content has been described. On the other hand, even if the number of users U who have accessed the content is increased, it may be difficult to say that the effect is high from the viewpoint of cost effectiveness when the cost required for this is high.

そこで、広告コスト算出部417は、ユーザ情報データベース61を参照して広告に要した費用を取得する。広告コスト算出部417は、取得した費用を効果算出部414が算出した増加数Iで除することにより、1コンテンツ提供当たりの広告費(Cost Per Install;CPI)を算出する。効果指標出力部415は、広告コスト算出部417が算出したCPIを広告主Aに提供する。これにより、広告主Aは、コストの観点から広告の効果を把握することができる。   Therefore, the advertisement cost calculation unit 417 refers to the user information database 61 and acquires the cost required for the advertisement. The advertising cost calculation unit 417 calculates the advertising cost (Cost Per Install; CPI) per content provision by dividing the acquired cost by the increase number I calculated by the effect calculation unit 414. The effect index output unit 415 provides the advertiser A with the CPI calculated by the advertisement cost calculation unit 417. Thereby, the advertiser A can grasp | ascertain the effect of an advertisement from a viewpoint of cost.

また、種類の異なる複数の広告が配信された場合、広告コスト算出部417は、CPIが閾値より高い広告のみを効果が高い広告として選択してもよい。効果指標出力部415は、広告コスト算出部417が選択した広告を広告主に通知してもよい。これにより、広告主は、広告効果の高い広告を定量的な観点でも把握することができる。   Further, when a plurality of different types of advertisements are distributed, the advertisement cost calculation unit 417 may select only an advertisement having a CPI higher than a threshold as an advertisement having a high effect. The effect index output unit 415 may notify the advertiser of the advertisement selected by the advertisement cost calculation unit 417. Thereby, the advertiser can grasp the advertisement with high advertising effect from a quantitative viewpoint.

<情報処理装置4が実行する情報処理の処理フロー>
図6は、実施の形態に係る情報処理装置4が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置4が起動したときに開始する。
<Processing Flow of Information Processing Performed by Information Processing Device 4>
FIG. 6 is a flowchart for explaining the flow of information processing executed by the information processing apparatus 4 according to the embodiment. The processing in this flowchart starts when the information processing apparatus 4 is activated, for example.

配信日時取得部410は、放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する(S2)。曲線近似部411は、広告が配信された後に、コンテンツを提供するコンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザUの数の時間変動を取得する(S4)。   The distribution date and time acquisition unit 410 acquires the distribution date and time of the advertisement of the content distributed using the broadcast wave (S2). After the advertisement is distributed, the curve approximating unit 411 accesses the content server 3 that provides the content and acquires the time variation of the number of users U who have acquired the content (S4).

曲線近似部411は、取得したユーザの数の時間変動を、配信データベース60を参照して取得した曲線で近似する(S6)。計測範囲設定部412は、曲線近似部411が近似した曲線の減衰量に基づいて、計測実行閾時間を設定する(S8)。   The curve approximation unit 411 approximates the obtained time variation of the number of users with a curve obtained by referring to the distribution database 60 (S6). The measurement range setting unit 412 sets the measurement execution threshold time based on the attenuation amount of the curve approximated by the curve approximation unit 411 (S8).

計数部413は、広告が配信された後、計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ3にアクセスしてコンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数して取得する(S10)。   The counting unit 413 counts and acquires the number of acquisitions that are the number of users who have accessed the content server 3 and acquired content within the measurement period until the measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed. (S10).

効果算出部414は、計数部413が取得した取得数に基づいて、広告の効果を示す指標を算出する(S12)。効果指標出力部415は、効果算出部414が算出した指標を出力する(S14)。   The effect calculation unit 414 calculates an index indicating the effect of the advertisement based on the acquisition number acquired by the counting unit 413 (S12). The effect index output unit 415 outputs the index calculated by the effect calculation unit 414 (S14).

効果指標出力部415が指標を出力すると、本フローチャートにおける処理は終了する。   When the effect index output unit 415 outputs an index, the processing in this flowchart ends.

<実施の形態に係る情報処理装置4が奏する効果>
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理装置4によれば、広告効果の測定の精度を向上させることができる。特に、情報処理装置4は、放送波を用いて配信された広告対象のコンテンツを実際に取得したユーザ数に基づいて広告効果を算出するため、広告の効果を精度よく測定することができる。
<Effects of information processing apparatus 4 according to the embodiment>
As described above, according to the information processing apparatus 4 according to the embodiment, it is possible to improve the accuracy of measuring the advertising effect. In particular, since the information processing apparatus 4 calculates the advertising effect based on the number of users who actually acquired the advertising target content distributed using broadcast waves, the information processing device 4 can accurately measure the advertising effect.

放送波の広告は、配信される時間帯や広告内容によってその効果も大きく異なるが、放送される広告は一時的で形に残らない性質のものであることから、時間帯及び配信広告毎の評価が難しい。実施の形態に係る情報処理装置4は、時間帯及び配信広告毎に放送波広告の効果を算出し、広告同士の評価を定量的に比較することができる。   The effect of broadcast wave advertisements varies greatly depending on the time zone and the content of the broadcast. However, since broadcast ads are temporary and do not remain in shape, they are evaluated for each time zone and each delivery ad. Is difficult. The information processing apparatus 4 according to the embodiment can calculate the effect of the broadcast wave advertisement for each time slot and distribution advertisement, and quantitatively compare the evaluations between advertisements.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment, A various deformation | transformation and change are possible within the range of the summary. is there. For example, the specific embodiments of device distribution / integration are not limited to the above-described embodiments, and all or a part of them may be configured to be functionally or physically distributed / integrated in arbitrary units. Can do. In addition, new embodiments generated by any combination of a plurality of embodiments are also included in the embodiments of the present invention. The effect of the new embodiment produced by the combination has the effect of the original embodiment.

上記では、曲線近似部411が、コンテンツを取得したユーザUの数の時間変動をハーフガウス曲線で近似する場合について説明した。曲線近似部411は、ハーフガウス曲線に替えて、他の曲線で時間変動を近似してもよい。例えば、多項式や、正の領域におけるラプラス分布の確率密度関数等を用いて近似してもよい。   In the above, the case where the curve approximation unit 411 approximates the time variation of the number of users U who have acquired the content with a half Gaussian curve has been described. The curve approximation unit 411 may approximate the time variation with another curve instead of the half Gaussian curve. For example, approximation may be performed using a polynomial, a probability density function of a Laplace distribution in a positive region, or the like.

上記では、広告対処のコンテンツとしてスマートフォンアプリを例にして主に説明したが、広告対処のコンテンツはスマートフォンアプリに限られず、衣類や電化製品、日用品等の商品であってもよい。この場合、コンテンツサーバ3はオンラインストアを提供するサーバであり、計数部413は、広告があった後計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、コンテンツサーバ3にアクセスして商品を発注したユーザUの数を計数すればよい。   In the above description, the smartphone application is mainly described as an example of the content for dealing with advertisements. However, the content for dealing with advertisements is not limited to the smartphone application, and may be products such as clothing, electrical appliances, and daily necessities. In this case, the content server 3 is a server that provides an online store, and the counting unit 413 accesses the content server 3 and places an order for a product within a measurement period after the advertisement is executed until the measurement execution threshold time elapses. What is necessary is just to count the number of the users U who performed.

また、情報処理装置4は、図示しない位置情報取得部を備えてもよい。位置情報取得部は、ユーザ端末から当該ユーザ端末の存在位置を示す位置情報を取得することができる。効果算出部414は、あるユーザUがコンテンツをダウンロード日時から所定時間内に、ダウンロードしたコンテンツに関連付けられた場所に滞在したかを判定してもよい。これにより、効果算出部414は、広告対象のコンテンツに関連付けられた現実の店舗をユーザUが訪問したかどうかの効果を算出することができる。   Further, the information processing apparatus 4 may include a position information acquisition unit (not shown). The position information acquisition unit can acquire position information indicating the location of the user terminal from the user terminal. The effect calculation unit 414 may determine whether a certain user U stayed at a location associated with the downloaded content within a predetermined time from the download date and time. Thereby, the effect calculation part 414 can calculate the effect of whether the user U visited the actual store linked | related with the content of advertisement object.

効果算出部414は、ユーザUがユーザ端末に取得したコンテンツの数から、所定期間内に消去されたコンテンツの数を算出し、広告によるユーザの期待と、実際のコンテンツの評価との乖離を算出してもよい。効果算出部414は、ユーザUがコンテンツをユーザ端末から消去したかどうかを、インストールされたアプリ種別の情報をユーザ端末から定期的に取得することにより実現できる。   The effect calculation unit 414 calculates the number of contents erased within a predetermined period from the number of contents acquired by the user U in the user terminal, and calculates the difference between the user's expectation by the advertisement and the actual content evaluation May be. The effect calculation unit 414 can realize whether or not the user U has deleted the content from the user terminal by periodically acquiring information on the installed application type from the user terminal.

1・・・放送局
2・・・視聴環境
3・・・コンテンツサーバ
4・・・情報処理装置
40・・・記憶部
41・・・制御部
410・・・配信日時取得部
411・・・曲線近似部
412・・・計測範囲設定部
413・・・計数部
414・・・効果算出部
415・・・効果指標出力部
416・・・属性管理部
417・・・広告コスト算出部
5・・・属性データベース
6・・・広告情報データベース
60・・・配信データベース
61・・・ユーザ情報データベース
N・・・通信ネットワーク

DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Broadcasting station 2 ... Viewing environment 3 ... Content server 4 ... Information processing apparatus 40 ... Memory | storage part 41 ... Control part 410 ... Delivery date acquisition part 411 ... Curve Approximation unit 412 ... measurement range setting unit 413 ... counting unit 414 ... effect calculation unit 415 ... effect index output unit 416 ... attribute management unit 417 ... advertising cost calculation unit 5 ... Attribute database 6 ... advertisement information database 60 ... distribution database 61 ... user information database N ... communication network

Claims (13)

放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する配信日時取得部と、
前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する計数部と、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する効果算出部と、
前記指標を出力する効果指標出力部と、
を備える情報処理装置。
A distribution date and time acquisition unit for acquiring the distribution date and time of advertisements of content distributed using broadcast waves;
Count that counts the number of acquisitions that are the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content within a measurement period after the advertisement is delivered and until a predetermined measurement execution threshold time elapses And
An effect calculating unit that calculates an index indicating the effect of the advertisement based on the acquired number;
An effect index output unit for outputting the index;
An information processing apparatus comprising:
前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の時間変動を曲線で近似する曲線近似部と、
近似された前記曲線の減衰量に基づいて、前記計測実行閾時間を設定する計測範囲設定部と、
をさらに備える請求項1に記載の情報処理装置。
A curve approximation unit that approximates the time variation of the number of users who have accessed the server that provides the content and acquired the content after the advertisement is distributed, with a curve;
A measurement range setting unit that sets the measurement execution threshold time based on the approximate attenuation amount of the curve;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記計数部は、前記サーバにアクセスして前記コンテンツを端末にインストールした前記ユーザの数を計数する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
The counting unit counts the number of users who have accessed the server and installed the content on a terminal.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
前記計数部は、前記端末にインストールされたコンテンツが初めて起動されることを契機として、前記ユーザの数を計数する、
請求項3に記載の情報処理装置。
The counting unit counts the number of users when the content installed in the terminal is activated for the first time,
The information processing apparatus according to claim 3.
前記端末のユーザそれぞれの属性情報を格納する属性データベースから、前記コンテンツを取得したユーザの属性情報を取得する属性管理部をさらに備え、
前記効果算出部は、前記ユーザに設定された属性毎に前記指標を算出する、
請求項3又は4に記載の情報処理装置。
An attribute management unit that acquires attribute information of a user who acquired the content from an attribute database that stores attribute information of each user of the terminal;
The effect calculation unit calculates the index for each attribute set for the user.
The information processing apparatus according to claim 3 or 4.
前記計数部は、前記ユーザの端末に前記コンテンツがインストールされてから所定期間経過するまでの間に前記コンテンツが起動された回数である利用回数を計数し、
前記属性管理部は、前記利用回数を前記ユーザと対応付けてデータベースに格納する、
請求項5に記載の情報処理装置。
The counting unit counts the number of times of use, which is the number of times the content has been activated between the time when the content is installed on the user's terminal and the elapse of a predetermined period.
The attribute management unit stores the usage count in a database in association with the user.
The information processing apparatus according to claim 5.
前記効果算出部は、前記計測実行閾時間内における取得数から、計測実行閾時間外における取得数から算出した定常取得数を減じた値である増加数を前記指標として算出する、
請求項1から6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The effect calculation unit calculates, as the index, an increase number that is a value obtained by subtracting a steady acquisition number calculated from an acquisition number outside the measurement execution threshold time from the acquisition number within the measurement execution threshold time.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6.
前記広告に要した費用を前記増加数で除することにより、1コンテンツ提供当たりの広告費を算出する広告コスト算出部をさらに備える、
請求項7に記載の情報処理装置。
An advertisement cost calculation unit that calculates an advertisement cost per content provision by dividing the cost required for the advertisement by the increased number,
The information processing apparatus according to claim 7.
プロセッサが、
放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得するステップと、
前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数するステップと、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出するステップと、
前記指標を出力するステップと、
を実行する情報処理方法。
Processor
Obtaining a delivery date and time of an advertisement for content delivered using broadcast waves;
A step of counting the number of acquisitions that is the number of users who have acquired the content by accessing the server that provides the content within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed When,
Calculating an indicator of the effectiveness of the advertisement based on the acquired number;
Outputting the indicator;
Information processing method to execute.
コンピュータに、
放送波を用いて配信されたコンテンツの広告の配信日時を取得する機能と、
前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数を計数する機能と、
前記取得数に基づいて前記広告の効果を示す指標を算出する機能と、
前記指標を出力する機能と、
を実現させるプログラム。
On the computer,
A function for acquiring the delivery date and time of advertisements for content delivered using broadcast waves;
A function of counting the number of acquisitions that is the number of users who have acquired the content by accessing the server that provides the content within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed When,
A function of calculating an index indicating the effectiveness of the advertisement based on the acquired number;
A function of outputting the index;
A program that realizes
コンテンツの広告の効果を示す指標を算出するための電子データのデータ構造であって、
放送波を用いて前記広告が配信された配信日時と、
前記広告が配信された後に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数の変遷データと、
を含む、データ構造。
A data structure of electronic data for calculating an index indicating the effectiveness of content advertising,
Distribution date and time when the advertisement was distributed using broadcast waves,
Transition data of the number of users who have accessed the server providing the content and acquired the content after the advertisement has been distributed;
A data structure containing
前記ユーザの数の時間変動を近似する曲線と、
前記広告の効果を算出するために前記ユーザの数を計数する時間範囲を定める計測実行閾時間と、
をさらに含む請求項11に記載のデータ構造。
A curve approximating the time variation of the number of users;
A measurement execution threshold time that defines a time range for counting the number of users in order to calculate the effect of the advertisement;
The data structure of claim 11 further comprising:
前記広告が配信された後、所定の計測実行閾時間を経過するまでの計測期間内に、前記コンテンツを提供するサーバにアクセスして前記コンテンツを取得したユーザの数である取得数をさらに含む、
請求項11又は12に記載のデータ構造。

Further including an acquisition number that is the number of users who have accessed the server providing the content and acquired the content within a measurement period until a predetermined measurement execution threshold time elapses after the advertisement is distributed,
The data structure according to claim 11 or 12.

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