JP2018198005A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及びデータ構造 - Google Patents

Abstract

【課題】広告効果の測定の精度を向上させる。【解決手段】情報処理装置４において、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。計数部４１３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、コンテンツを提供するサーバ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。効果算出部４１４は、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。効果指標出力部４１５は、指標を出力する。【選択図】図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。

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）。

特開２００２−１４０６１６号公報

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。 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。 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。 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。 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。 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。

＜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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

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。

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。

（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。

（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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ここでｙは取得数を表し、σは標準偏差を表す。

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。

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。

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。

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。

なお、式（２）中の関数ｆ（ｔ）は、式（１）中のｆ（ｔ）である。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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）。

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）。

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）。

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）。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (13)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
11. 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。
12. 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。
13. 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。
    
    

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