そして、本発明の第1の実施形態において� �、CPU(100)に内蔵した発振子によって現在時刻 を計時する計時部(101)と、広告送出部(105)、� �示態様パラメータ設定部(107)を備える。これ が本発明の最も単純な態様である。 図3には 、実施例1の処理フローチャートを示す。 す なわち、広告情報DB(121)におけるテレビコマ� �シャルに係る広告情報と、広告条件DB(122)に� ��ける送出条件と、計時部(101)で取得される� �在時刻とから、広告送出部(105)が送出条件が 成就したか否かを判定(S10)し、成就している� ��きにはリスティング条件DB(123)を参照して表 示態様パラメータを設定(S11:表示態様パラメ� ��タ設定ステップ)し、それに基づいて広告デ ータを送出(S12)する。(広告送出ステップ) 念 のため付言すると、本発明の広告情報は放送 媒体を通した広告を指し、広告データはネッ トワークにおける広告を指している。以下で は区別を容易にするため、広告情報をCM情報� ��広告内容をCM内容と呼ぶことがある。   

以下、各処理を詳述する。 本発明では、� ��告情報DB(121)には予めCM内容及び放送時間に� ��るCM情報が格納されており、一例として表1� ��示されるような情報テーブルである。   

すなわち、広告主と、CM内容(クリエイティ ブ)、放送する放送局名、CMの開始時刻、終了 時刻が記録されている。   

次に、広告条件DB(122)には予め広告データ� �その送出条件とが格納されており、一例と� �て表2に示されるような情報テーブルである� ��   

表2の内容について説述すると、送出条件� �は、CM内容、広告データ、広告の送出開始タ イミング、同終了タイミング、ウェブページ (サイト)上での広告の送出先を定義している� ��図13は、ユーザ端末装置においてウェブブ� �ウザを用いて表示される画面表示(90)の一例� ��示している。   

例えば、2段目の製品A1については、広告条 件DBに蓄積されるバナーデータ1を、サイト上 のバナーリスティング領域1(900)に、CM終了か� ��30秒後から15分後までの間、表示することを 定義している。表1の情報と合わせると、バ� �ーデータ1のデータは月曜日の15時01分00秒か� ��15時15分30秒までの間、表示されることにな� ��。   

そして、3段目の送出条件によれば、広告� �了15分後から5時間後までの間、バナーリス� �ィング領域2(901)にバナーデータ2を表示する� �� 一般的に、インターネットのウェブペー� �上の広告料金は、表示位置、表示の大きさ� �表示時間、表示頻度などによって決められ� �おり、最も広告効果の高いバナーリスティ� �グ1はCMの終了直後に用い、次いで5時間はバ� ��ーリスティング領域2に表示する。このよう に送出条件を定義することで、CMの発信と連� ��してウェブページ上の広告態様を複雑に変� ��させることができる。   

また、5段目の送出条件では製品A2について テキストの広告をテキストリスティング領域 1(902)に掲出することを定義している。6段目� �送出条件では、ポップアップウィンドウ(新� ��な専用ウィンドウが開かれる)(903)上で、ス� ��リーミングデータ1による映像が表示される ことを定義している。 このように、本発明� ��送出条件には、様々なデータ形式の広告デ� ��タを自由に定義することができる。   

なお、広告条件DB(122)には、広告データ自� �が格納されている必要はなく、これらの画� �ファイル、映像ファイル、テキストファイ� �、音声ファイル等は、別に格納されて、該� �納位置を示すファイル名、ディレクトリ名� �どを代わりに格納しておく構成でもよい。  また、広告データ自体は、ネットワーク上の 別のサーバ装置、例えば広告主のサーバ装置 上に格納しておき、そのURLを広告データの情 報として格納しておく構成でもよい。   

以上のような広告情報と送出条件と共に、 計時部(101)における計時結果とから、送出条� ��を満たす場合に、本発明では表示態様パラ� ��ータ設定部(107)がリスティング条件DB(123)に� ��って、表示態様パラメータを設定する。    

リスティング広告について説明すると、図 13のように、各広告領域における表示態様、� ��なわち表示位置、表示順位、文字書式、秒� ��、頻度等について、広告料金によって変化� ��せることが行われている。 例えば、表示� �置は上記のバナーリスティング領域1とバナ� ��リスティング領域2のように目立ちやすい場 所やユーザからのクリックされやすさ、バナ ーの認知率の高さによって順位付けしておき 、領域1は1回の表示が30円、領域2は20円、の� �うに決められる。   

また、バナーの広告は表示回数に基づくも のではなく、ユーザによるクリック(後述す� �アクションの1つ)毎に課金されることも多い 。以下の説明においては、ユーザによるアク ションが必要な場合も含めて表示による広告 料とする。   

なお、本実施例では表2に示すように、ど� �バナーリスティング領域に表示するかも含� �て送出条件で定めているが、送出条件では� �イト内のいずれかのバナーリスティング領� �で表示するか否かだけを判定し、どのバナ� �リスティング領域で表示するかは表示態様� �ラメータにおいて定めてもよい。   

表示順位とは、テキストリスティング領域 1における、列挙される順位などのことであ� �。すなわち、複数の広告データを同領域で� �示する際に、表示順位によって広告効果に� �いがあるため、広告料金を最も多く支払う� �告主の広告を1行目、次が2行目、のように決 めている。 周知のように、現在ではこの表� ��順位について広告主に入札させて、広告料� ��を競わせることも行われている。   

文字書式とは、テキスト表示における文字 のサイズ、文字色、背景色、斜体、太字など の表示態様のことである。太字にした場合の 広告料金、赤色の場合の広告料金などのよう に決められる。   

秒数とは、バナーや動画が表示される秒数 のことであり、当然、秒数が長いほど広告料 金が高く設定される。 頻度とは、バナーが� ��示される頻度であって、バナーリスティン� ��領域1において、特定のユーザのユーザ端末 において3回のアクセスにつき1回表示される� ��とや、あるいは本装置から送出される回数� ��1週間の間にすべてのユーザを対象として100 00インプレッションであること、など様々な� ��度の概念を含む。すなわち、時間と回数と� ��って決められる表示態様を頻度と呼んでお� ��、対象もユーザ端末の識別(cookieを用いれば 容易に実施できる)による個別の頻度でも、� �体の頻度でもよい。   

このような表示態様と広告料金について、 広告主の予算や広告効果とのバランスによっ て決められる条件が本発明におけるリスティ ング条件である。リスティング条件DB(123)の� �例を表3に示す。   

そして、製品A1のCMが放送されて、送出条� �を満たす(S10)状態になったときに、表示態様 パラメータ設定部(107)は、各領域について規� ��された表示態様・広告料金の設定を行う。� �具体的に表3に従って説明すると、バナーリ� ��ティング領域1に対して、1週間で10000インプ レッションを、広告料金5万円以内で送出す� �と設定する。 このとき、バナーリスティン グ領域1の広告料金は、予めサイト(例えば検� ��サイトとする)の運営会社によって決められ ているか、あるいは他の広告主との競争によ って決定されるものであるから、必ずしも広 告を送出できるとは限らない。   

また、ユーザのクリックに従って課金され る構成においても、リスティング広告を表示 する時刻をCMと同期させることで、CMを見て� �心を持っていたり、認知が高まりつつある� �ーザへのクリックを促す一方、認知の低い� �ーザが多い時間帯にはリスティング広告を� �示されないようにすることもできる。   

このようなリスティング条件は、一般的に リスティング広告の管理サイト上で設定する ことが公知であり、上限料金を設定すること で、自動的に他社と競争し、設定した料金内 で広告が表示されるものもある。 しかし、� ��発明が特徴を有するのは送出条件と組み合� ��せたことで、常に同条件でリスティング広� ��を出すのではなく、放送におけるCMと同期� �て、最も効果の得られやすい時に広告を送� �することができる。   

以上説明したように表示態様パラメータが 設定(S11)されると、広告送出部(105)がそれに� �って広告を送出(S12)する。 なお、表3の3行� �の条件が示すように、テキストリスティン� �領域1において自社ホームページへのリンク� ��配置し、ユーザがそのリンクをクリックし� ��ときの単価が39円以内と設定した場合に、� �位3位以内で39円ではそのリンクが出せない� �合には、当然リスティング条件を満たさな� �ため、送出条件を満たしても広告は送出さ� �ない。 これは言うまでもなく、表示態様パ ラメータ設定部(107)が各領域において広告主� ��設定した範囲内でのみ表示態様パラメータ� ��設定するためであり、これによって広告主� ��費用対効果が適正に得られない広告を出し� ��しまうことを防止する。   

広告送出部(105)がユーザ端末装置に広告デ� ��タを送出する際に広告送出部(105)から送出� �れる広告データは、通信部(104)の制御によっ てネットワークアダプタ(110)からユーザ端末� ��置に送信される。該端末の画面、スピーカ� ��から広告データを出力する。   

上記の送出条件において、一例としてCMの� ��了時間を基準としてその直後、又は所定の� ��間が経過してから送出する条件を示したが� ��その前後や、時間帯の幅は任意である。 � �えば、CMの30分前からインターネット上での� ��告の露出を増加させておいて、アクセスし� ��いるユーザの関心が高まってから各テレビ� ��でCMを流すことにより、ユーザの認知を確� �にすることも可能である。   

さらに、放送媒体がインターネット上の放 送である場合であって、当該番組の配信期間 が2006年10月1日から10月14日であったとすると� ��広告データもそれに同期してバナー広告領� ��1(900)に送出開始タイミングに2006年10月1日か ら10月14日でバナー広告を表示し、次いで10月 15日から10月22日にバナー広告領域2(901)にバナ ー広告を表示させる、というようにより長い 期間での送出条件を定義してもよい。   

従来、テレビ等の放送媒体における広告と 、ネットワーク上の広告とは人手によって同 時期に広告をだすことは行われる場合があっ た。 本発明によれば、広告情報DB(121)によっ て自動的に広告の発信を把握しながら、送出 条件に定義された複雑な条件にしたがって、 適当な広告データを適時に送出することがで きるようになる。 これによって、放送媒体� ��興味を持ったユーザがインターネットにア� ��セスすると視認性の高い位置に当該広告が� ��示されるので高い広告効果を得ることがで� ��る。さらに時間の経過にしたがって広告位� ��を変動させることにより、画面態様に変化� ��もたせることができると共に、広告経費の� ��減にも寄与する。

リスティング条件設定(S11)について、本発� ��はCPU(100)に広告効果判定部(109)を備えて、そ の判定結果により図示しないCPU(100)のリステ� ��ング条件設定部が、リスティング条件DB(123) を設定する。 図4にはこの処理のフローチャ ートを示す。 広告効果判定部(109)では、広� �情報DB(121)に基づいて、CMによる広告効果が� �の程度であるのかを算出する。   

ここでの算出には次の2つの効果算出モジ� �ールを用いる。各モジュールは広告効果判� �部(109)に実装される。 1つは、直接効果算出 モジュールであり、入力されるパラメータと しては、CMの時期、曜日、時間帯、放送局、� ��聴率、番組ジャンル、地域などが挙げられ� ��。例えば、「10月、上旬、金曜日、17時台、 フジテレビ、ニュース番組、視聴率10%、東京 」などのような情報である。 このうち、視� ��率については、過去の実績視聴率データを� ��えておけば、曜日、時間帯、放送局によっ� ��推定できる。   

直接効果算出モジュールは、CMが発信され� ��ときの各パラメータに応じて、そのCMの直� �の効果を算出する。各パラメータにはそれ� �れ効果を示す値を付与し、例えば、時間帯� �よって、17時台は0.6、18時台は0.7のように、� ��組ジャンルによって、ニュース番組は0.5、� ��ラエティは0.8のように付与し、各パラメー� ��に適当な重み付けをした上で、その合計値� ��得る計算式によって直接効果値を得る。 � �えば、視聴率の重みは10、その他の重みは1� �して、17時台の5%の視聴率のニュース番組は� ��0.05×10×0.6×0.5=0.15、18時台の10%の視聴率のバ ラエティは0.10×10×0.7×0.8=0.56とし、両方でCM� �流した時の直接効果値は0.71と求める。   

もう1つは、接触効果算出モジュールであり� �入力されるパラメータとしては、過去の累� �の広告本数、GRP(後述)、広告到達率(後述)、� ��告到達回数(後述)、それぞれの期間などが� �げられる。例えば、これらのパラメータか� �「過去1ヶ月に同じ広告に5回接触している可 能性が60%」のように計算が行える。この計算 方法については下記で詳述する。 そして、5 回接触可能性が60%であれば0.8、80%であれば0.9 のように接触効果値を予め定めた対応表によ り決定
することができる。仮に、接触効果値を0.8と し説明を続ける。   

そして、広告効果判定部(109)は、両モジュ� ��ルからの算出値を例えば合計することで、� ��該CMの効果を値で算出することができる。� �記例で言えば、0.71+0.8=1.51と求めることがで� ��る。 本発明において、各パラメータは少� �くとも上記のようなパラメータを用いるこ� �が�Dましいが、その具体的な計算方� ��については適宜設定できるものであって、� ��記は分かりやすく説明するための一例に過� ��ない。いずれについても、パラメータの種� ��と、項目に応じて値を定義しておき、その� ��を所定の計算式に代入することで、広告効� ��値を得ることを特徴とする。   

そして、広告効果を判定(S20)する。判定に� ��所定の閾値により、広告効果値が閾値以上� ��場合には広告効果がある、超えない場合に� ��広告効果がない、としてもよいし、広告効� ��値を判定結果としてもよい。   

リスティング条件設定部は、例えば広告効 果が高まった時に、リスティング条件を緩和 するように条件を変更(S21)する。すなわち、� ��述するようにCMは放送をしていても認知さ� �るまでに何回かの広告到達が必要であり、CM を流すに従って徐々に認知度が高まっていく 性質がある。 そこで、そのような接触効果� ��に、さらに直接効果値も加味して、リステ� ��ング条件を緩和することにより、さらに広� ��効果が高く、しかも広告コストを抑制する� ��とができる。   

具体的には、広告効果がある、と判定され た段階で、リスティング条件のうち、例えば 表示順位を「3位以内」から「1位」に変更す� ��。1クリックあたりの料金を「39円」から「5 1円」に変更する。あるいは料金の上限値を� �除する、などである。 もちろん本発明は、 認知が高まってきた段階で、ユーザからの積 極的なアクセスが望めると考えて、逆に表示 順位を「1位」から「3位以内」に変更しても� ��く、これらは目標とする広告効果の水準に� ��って適宜設計可能である。   

このような広告効果がある場合の変更後条 件は、予めハードディスクに変更前・変更後 共に格納しておいてもよいし、所定の計算式 に基づいて変更後の表示態様を算出できるよ うにしてもよい。例えば、1クリックあたり� �料金を、広告効果値(1.51)の30倍に相当する金 額(45円)に変更するようにしてもよい。また� �商品販売サイトにおいては販売する商品の� �ータベースを参照し、その広告で販売する� �品価格の0.5%のように定めておいてもよい。

図5には、リスティング広告にユーザが反� �して何らかのアクションを示した場合に、� �スティング条件を変化させる構成を示す。� �3の実施形態として説述する。 まず、CPU(100) にユーザアクション取得部(108)を設け、リス� ��ィング広告に対するユーザの反応をデータ� ��して取得する。   

すなわち、図14に示すように、本装置(10)が 検索サイトサーバ装置である場合、バナーリ スティング領域1にA社の新製品の自動車Bのバ ナー広告(911)が表示されるとする。このバナ� ��広告も上記の通り、送出条件とリスティン� ��条件によって表示されたものである。 そ� �て、例えばCMを見たユーザが本検索サイト(91 0)にアクセスし、このバナー広告を見て、ク� ��ックすると、公知のようにA社のホームペー ジの自動車Bのページ(920)にリンクされている 。   

このようなバナーのクリック動作がユーザ アクションの1つであり、本発明ではこのユ� �ザアクションに応じてリスティング条件DB(12 3)を設定することを提案する。 まずユーザ� �クション取得部(108)の処理を説明する。例え ばバナー広告のリンク先として、本サーバの ユーザアクション取得部(108)に特定の文字列� ��送信する符号を付加しておき、ユーザがク� ��ックをするたびにユーザアクション取得部� ��その情報が伝わるようにすればよい。 す� �わちリンク先として、http://kensaku.dentsu.co.jp/s earch?p=(検索語)&link?p=(リンク先) のように� ��定しておけば、kensaku.dentsu.co.jp(これをユー� ��アクション取得部のアドレスとする)に(検� �語)を通知することができ、同時に(リンク先 )にウェブブラウザの接続先を変更するよう� �しておけばよい。 このような手法は周知事 項である。   

さらにユーザアクション取得部(108)は、検� ��サイト内でどのような単語を検索したかの� ��報や、広告主のホームページに移動した後� ��情報(商品を購入した、資料を請求した、10� ��間見た、直後に見るのをやめた、など)を取 得してもよい。これらの方法は、公知の方法 によって本装置が直接に、あるいは接続先の サーバ装置からの情報によって取得すること ができる。   

ユーザアクション取得ステップ(S30)の後、� ��告効果判定部(109)によって広告効果が判定� �れる。ここでは実施例2で述べた構成の他、� ��スティング広告の広告データと表示態様を� ��力して、そのリスティング広告に対するユ� ��ザアクションの関係から、広告効果を判定( S31)する。   

例えば簡単な例では、リスティング広告料 金が一定の場合に、リスティング広告に費や した広告料金と、リンク先にアクセスした回 数から1回あたりの単価を求め、その額が所� �値よりも少ない場合には、広告の効率が悪� �ことになるので、リスティング条件を変更(S 32)する。このような規則も予め定義するか、 上述したように所定の計算式を用いて定義す ることができる。   

ユーザアクションを正確に取得するために は、公知のcookieを用いてユーザ端末の個体を 識別し、端末毎に情報をとることが好ましい 。本発明のユーザアクションの取得は、必ず しも「アクションをした」という情報に限ら ず、「アクションをしない」という情報を取 得してもよいので、例えば、最初の5回まで� �リスティングバナー領域1にバナー広告を表� ��するが、その間にリンク先にアクセスする� ��クションがなければ、広告効果が乏しいと� ��定し、リスティング条件を表示しないよう� ��(例えば広告料金を極めて低く設定するなど )変更することができる。   

また、ユーザアクションとして、リスティ ング広告に対するユーザのアクションにとど まらず、検索サイト内でのユーザの行動履歴 を取得してリスティング条件の設定に用いる こともできる。 例えば、検索サイト上で、� ��り返し自動車に関係するキーワードの検索� ��行っていたり、自動車の動画配信をみたこ� ��がハードディスク内のユーザ行動履歴情報( 図示しない)に記録されている場合、ユーザ� �クション取得部(108)がこれを読み出し、広告 効果判定部(109)ではCMと同一分野の関心をも� �ている場合には、広告効果が特に高いと判� �し、リスティング条件設定部が、リスティ� �グ広告の順位が高くなるように設定(S32)する 。   

本発明は、実施例2及び実施例3の構成によ� ��てリスティング条件を適宜設定することが� ��きる。広告効果に合わせて条件を変更する� ��とで、実施例1の効果に加えてさらに最適な リスティング広告の送出が行える。

本発明によるリスティング条件の設定につ いては以上の通りである。なお、送出条件に つき、いくつかの実施形態を示す。 第4の実 施形態として、図2に示すCPU(100)に、広告到達 回数推計部(102)を備え、その推計結果を送出� ��件の判定に用いる構成を説述する。   

まず、広告到達回数について図9を用いて� �明する。広告代理店などにおいては、広告� �効果を計るパラメータとして、広告到達回� �(フリークエンシー)を用いている。広告は放 送を受信する公衆全体を対象とすることもあ るし、公衆の一部の層、例えば年齢や性別、 職業、家庭内の立場(父親、祖母、子供、孫� �ど)、社会的地位などによる特定のターゲッ� ��を対象とすることもある。 公衆全体の層� �、一部の層の人に対して、その広告内容(ク� ��エイティブ)が何回到達したか、という指標 が広告到達回数である。   

広告到達回数は様々な方法で調査可能であ り、例えば視聴者調査によって、「あなたは A社の車BのCMを何回観ましたか?」とアンケー� ��をとることで平均の到達回数を知ることも� ��きる。 本発明でもこのような調査結果を� �ードディスク(120)に格納してそのまま用いて もよい。   

しかしここでは、広告到達回数推計部(102)� ��、図6に示す処理フローチャートにしたがっ て、広告到達回数推計ステップ(S60)を実行処� ��する構成について述べる。 広告到達回数� �計ステップ(S40)では、広告情報DB(121)におけ� �放送回数や放送時間の情報と、別に調査さ� �た視聴率の情報を用いる。 例えば、図9に� �すように、30歳代のある男性について視聴の 有無が金曜日の10時台は視聴しない、11時台� �12時台は視聴するのように表され、その時間 にA社の車BのCMが流された回数が、金曜日の10 時台・11時台は0回、12時台は1回であったとす れば、金曜日にその男性は1回、CMを観たこと になる。 同様に集計することで、この週に� ��性にCMが到達した回数は7回となる。   

ここでは、特定の層に属する一人の男性に ついて、1つのチャンネルで、限られた時間� �だけを例としてあげたが、視聴率の情報も� �定の層ごとのデータが調査会社から提供さ� �ているため、例えば30歳代男性の時間帯毎の 特定チャンネルの視聴率は入手することがで きる。 例えば30歳代男性の金曜日12時の視聴 率が3%であれば、観ていた人への広告到達回� ��は1回であり、観ていた人は3%であるから、� ��均の広告到達回数は0.03回と計算することが できる。 上記広告到達回数推計部(102)では� �のような演算処理を広告情報DBに基づいて行 うことで、車BのCMの広告到達回数を計算する ことができる。   

広告到達回数がいかなる意味をもつかについ て、次のようなことが知られている。すなわ ち、視聴者は1回だけ広告に接しても広告を� �分に認知せず、広告主が期待する広告効果� �得られない。著名な研究としてハーバード� �E・クラグマンによる3ヒット理論が知られて おり、広告の反復効果について次のような反 応があるとされている。
 1回目の広告接触  → それは何だろうとい う反応

 2回目の広告接触  → 何について語ってい るのだろうという反応

 3回目の広告接触  → 思い出させる反応

 4回以降の広告接触 → 反応は3回目の反復
 すなわち、最低3回の広告接触によって視聴 者はその広告内容を認知すると言われている 。もっとも、3回という数字は様々な要因に� �って変動するため、広告によって適宜設定� �れるべき値である。   

特に、広告接触による認知回数は、視聴者 の層や、CMの対象製品、キャンペーンの種類� ��よって変化することが知られており、この� ��うな認知回数は、別途視聴者層や、製品、� ��ャンペーンの種類に対応して定義された認� ��回数データベースや、調査結果に基づいて� ��定の方式で演算されることによって導くこ� ��ができる。本装置(10)では、これらの演算処 理を実行することもできる。 以上のように� ��告効果を持つ広告接触があったことが上記� ��告到達回数によって確認できるのである。� �  

さらに、広告到達回数は多ければ多いほど よいものではなく、認知するのに必要な最低 の有効到達回数(最低有効フリークエンシー)� ��共に、視聴者に飽きを感じさせない上限で� ��る有効到達回数(最高有効フリークエンシー )が考えられる。 これらの回数は一般的に例 えば最低有効到達回数を4回、最高有効到達� �数を13回などのように定義してもよい。また 、調査会社によるCMの認知率と飽きについて� ��調査結果に基づいて、人手によって決定さ� ��ることも行われている。   

このような最低・最高の有効到達回数によ っても周知のさまざまな演算方式によって所 定の調査結果に基づいて算出することができ る。本装置(10)には、そのような演算処理機� �を備えて、視聴者の層や、CMの対象商品、キ ャンペーンの種類に応じて、処理対象の広告 情報毎に有効到達回数の設定値を変じること ができる。   

なお、本実施例では広告の到達回数と広告 の認知回数の関係を用いて説明しているが、 認知回数の他、広告の視聴者に対する様々な 指標を用いることができる。例えば、CMの内� ��(メッセージ)を理解するまでの回数や、そ� �CMで紹介している商品の購入意向を持つまで の回数なども、上記広告到達回数との関係で 把握することができる。これら2つの指標は� �ずれも認知回数よりも大きな値になるが、� �下の送出条件においては複数の指標をいず� �も満たす条件、あるいはいずれかを満たす� �件など、組み合わせて用いてもよい。   

本発明では、広告条件DB(122)の送出条件と� �て、実施例1の条件に加えて表4のような条件 を付加することができる。   

表4によれば、広告到達回数が4回までの広� ��の認知が重要な時期には、ポップアップウ� ��ンドウを用いて最も効果の大きな広告を送� ��し、有効広告到達回数の域にある5回ないし 13回では、バナー広告領域1にバナー広告を送 出する。 しかし、広告到達回数が14回以上� �なっているとき、すでに視聴者には十分な� �告内容の認知がされており、これ以上の広� �は逆効果となりかねないため、送出を停止� �る。   

図6のように以降の処理は実施例1と同様で� ��り、広告送出部(105)で送出条件の成就の有� �について判定(S41)し、表示態様パラメータを 設定(S42)し、広告送出ステップ(S43)を実行す� �。 このように広告到達回数を送出条件に組 み込むことで、さらに広告効果を高めること ができる。

実施例4で説述した広告到達回数に加えて� �さらに広告到達率というパラメータを送出� �件に加えることができる。 第5の実施形態� �して、図2に示すCPU(100)に、広告到達率推計� �(103)を備え、その推計結果を送出条件の判定 に用いる構成を説述する。   

広告到達率について図10を用いて説明する� ��広告代理店などにおいては、広告の効果を� ��るパラメータとして、広告到達率(リーチ)� �用いている。 公衆全体の層や、一部の層の 人のうち、その広告内容(クリエイティブ)に� ��触した人の割合が広告到達率である。   

広告到達率も様々な方法で調査可能であり 、例えば視聴者調査によって、「あなたはA� �の車BのCMを観たことがありますか?」とアン� ��ートをとることで平均の到達率を知ること� ��できる。 本発明でもこのような調査結果� �ハードディスク(120)に格納してそのまま用い てもよい。   

ここでは、広告到達率推計部(103)が、図7に 示す処理フローチャートにしたがって、前記 の広告到達回数推計ステップ(S50)の後に広告� ��達率推計ステップ(S51)を実行処理する構成� �ついて述べる。なお、広告到達回数推計ス� �ップ(S50)と広告到達率推計ステップ(S51)の先� ��はいずれでもよく、同時でもよい。 広告� �達率推計ステップ(S51)では、広告情報DB(121)� �おける放送回数や放送時間の情報と、別に� �査された視聴率の情報を用いる。   

図10に示すように、公衆のある層(30歳代男� ��)の視聴率が金曜日の10時台が0%、11時台が1%� ��12時台が3%であったとして、その時間帯にお けるA社の車BのCMの発信回数が0回、0回、1回� �あったとすれば、金曜日の12時台における広 告到達率は3%である。   

また、各時間帯毎の視聴率と、CMの発信回数� ��それぞれかけて、積算することによって、� ��べ到達率が計算できる。延べ到達率は広告� ��達の目安として頻繁に用いられる指標であ� ��、GRP(Gross Rating Point)で表す。 図10で示す� �分について言えば、
(数1)

  0%×0回+1%×0回+3%×1回+3%×0回+4%×1回+5%×2回+5% ×2回+5%×2回+6%×2回=49GRP
 となる。   

本発明の広告到達率推計部(103)は、上記し� ��計算により広告到達率を算出する処理を行� ��。ここで、本発明の実施形態としては、該� ��告到達率だけに基づいて送出条件を定義し� ��もよい。例えば、広告到達率が5%以上の場� �に広告を送出すると定義して、広告に多く� �人が接触している時にバナー広告が表示さ� �るようにしてもよい。また、延べ到達率を� �いて、GRPが1800を超えた時に広告が送出され� ��ように定義してもよい。   

本実施例では、広告到達回数推計ステップ (S50)による広告到達回数と、広告到達率推計� ��テップ(S51)による広告到達率とから、広告� �達回数毎の広告到達率の分布を得ることも� �きる。

実施例5では、広告到達回数と広告到達率� �組み合わせて用いる構成、あるいは、広告� �達率のみを用いる構成について説述した。  前者の組み合わせによれば広告到達回数毎の 広告到達率の分布を得ることができ、この分 布を送出条件とする方法については後述する 。 それに先だって、広告到達率推計部(103)� �作用のみにより広告到達回数毎の広告到達� �の分布を得る方法について説述する。   

本実施例では、図8に示すように、まず広� �到達率推計部(103)に、CMの放送回数・放送時� ��と、その時間の視聴率のデータを入力して� ��告到達回数毎の広告到達率の分布を得る。( 広告到達率推計ステップ:S60) 具体的な算出� �法を図11を用いて説明する。まず、ある男性 一人をサンプルとして、その男性が時間帯A� �時間帯Bに視聴している確率を求める。この� ��報は上記視聴率のデータにおいて個人単位� ��各時間帯、各チャンネルの視聴の有無が含� ��れていることで取得できる。(このような視 聴率データが流通していることは公知である 。)   

例えば、ある男性が1週目の月曜日の10時(� �間帯A)に視聴していて、2週目の同時間帯に� �聴していなければ、その確率は50%である。� �様に11時台(時間帯B)も5週間に1度みていれば� ��聴確率は20%となる。 なお、ここでいう視� �確率は実際にそのCMを視聴する確率として説 明しているが、一般に媒体接触率(メディア� �接触する確率)と、その広告注目率(メディア に接触した人の中で、実際にその広告を注目 する確率)とは区別することがあり、上記の� �聴確率は媒体接触率としてもよいし、媒体� �触率に広告注目率を乗じた確率(広告到達率) としてもよい。   

ここでは、説明を単純化するために、一人 のサンプルの特定のチャンネルの2つの時間� �だけで説明するが、実際にはこれらがすべ� �複数のパラメータとなるので、大量の計算� �理が必要になる。 一般に、あるチャンネル のある時間帯の単位をユニットと呼んでおり 、ここでは時間帯AをユニットA、時間帯Bをユ ニットBと呼ぶ。   

まず、ユニット毎の到達率を算出する。(� �テップS60-1,S60-2) このとき、時間帯AにCMが2� �(800)、時間帯BにCMが3回(801)流されているとす ると、このときにその男性にCMが到達する回� ��とその確率は、公知の確率分布モデルにし� ��がって算出することができる。確率分布モ� ��ルとしては、2項分布、ポアッソン分布、正 規分布などがよく用いられている。   

例えば、2項分布にしたがって確率が分布す� �ものとすれば、それぞれ次のように算出す� �ことができる。2項分布に基づく確率P(r)は数 2で表される。 
(数2)

P(r)= _n C _r p ^r (1-p) ^n-r   
ここで、ユニットAにおける視聴確率は0.5、� �ニットBにおける視聴確率は0.2であるから、� ��れぞれp=0.5とp=0.2になる。また、CMをユニッ� ��Aでは2回、ユニットBでは3回流すので、それ ぞれn=2とn=3である。   

そこで、ユニットAについては、
0回到達確率   ₂ C ₀ ×0.5 ⁰ ×(1-0.5) ² =0.25

1回到達確率   ₂ C ₁ ×0.5 ¹ ×(1-0.5) ¹ =0.50

2回到達確率   ₂ C ₂ ×0.5 ² ×(1-0.5) ⁰ =0.25   

ユニットBについては、
0回到達確率   ₃ C ₀ ×0.2 ⁰ ×(1-0.2) ³ =0.512

1回到達確率   ₃ C ₁ ×0.2 ¹ ×(1-0.2) ² =0.384

2回到達確率   ₃ C ₂ ×0.2 ² ×(1-0.2) ¹ =0.096

3回到達確率   ₃ C ₃ ×0.2 ³ ×(1-0.2) ⁰ =0.008   

このような各ユニットの到達回数毎の分布 を示すグラフが図11の各グラフ(802)(803)である 。 これらの各ユニット毎の到達率を組み合� ��せるために、各ユニットにおける広告到達� ��数を合計すると次の表5のようになる。表は 例えば、Aにおいて到達1回、Bにおいて2回の� �きには、合計3回ということを表している。� �  

そして、表5に対応する確率の分布を求め� �と、例えば、Aで0回の確率は上記の計算から 0.25、Bで0回の確率は0.512であるから、0.25×0.51 2=0.128となる。同様にすべての計算をすると� �表6のように分布する。   

以上の表から、この男性にCMが到達する確率� ��、0回到達する確率は0.128、1回到達する確率 は、0.096+0.256=0.352と計算できて、表7の通りに なる。   
  以上のように複数のユニットにおける到� �率を組み合わせて、ある人に対する広告到� �率分布を得るのがステップ(S60-3)である。な� ��、実際にはこれを多数のサンプル者に対し� ��行いその平均値をとることで、ある期間に� ��ける広告到達回数と広告到達率の分布が得� ��れる。   

例えば、より高度な手法としてMetheringhamに よるベータ2項分布モデルを用いることもで� �る。本モデルは到達回数分布を得るのに広� �用いられており、少ないパラメータで正確� �値が得られることが知られている。(非特許� ��献2参照) この他、本発明における確率分布 を得る方法としては、周知の好適な技術を適 宜用いることができる。   

木戸茂、「広告マネジメント」28頁~54頁� ��朝倉書店、 2004年5月15日

上記表6の分布のグラフ(804)を図11に示す。� �サンプル者は公衆の全部を表すためにラン� �ムに選択してもよいし、例えば30歳代女性、 男子大学生のように公衆の一部の層について の分布として得てもよい。   

以上、実施例3や、より好適に正確なデー� �を算出可能な実施例4の方法、あるいは直接� ��調査によって、広告到達回数と広告到達率� ��分布を得ることができる。 図11のグラフ(80 4)と同種のグラフであって、より実際に近い� ��ラフを図12に示す。図12のデータの一部を表 8に示す。   

表8のようにX回以上到達率を計算すること� ��、例えば1回以上その広告を観た人が98%、2� �以上観た人は94%というように実施例2の広告� ��達回数よりも精密な広告効果の指標を得る� ��とができる。   

そして、図12の広告到達回数のうち、4回か ら11回(グラフで塗りつぶしてある部分)が有� �広告到達回数であるとき、このときに広告� �到達した対象が、その広告内容が効果的に� �達した相手である。この回数域における広� �到達率の合計を有効広告到達率(有効リーチ) と呼んでいる。   

本実施例では、送出条件として表9のよう� �、有効広告到達率を定義する。   

実施例1、2と同様に、広告送出部(105)が送� �条件を満たすと判定(S52)(S61)すると、広告送� ��ステップ(S54)(S63)において広告データを送出 する。

上記実施例では放送プログラムが広告であ る場合を説明したが、本発明は放送プログラ ムがニュースや情報番組、バラエティ番組、 クイズ番組、スポーツ番組などのいかなる番 組でも対象とすることができる。 まず、電� ��番組表などの番組内容のデータベースから� ��番組内容を抽出する。そして、例えば次の� ��うな放送情報データベースがあるとする。� �  

すなわち、ニュースAではハイブリッド自� �車の登録台数が増えていることを内容とす� �ニュースが流れ、その時刻が12月1日の15:00か ら15:30であることが登録されている。   

このようなニュースが流れたあとは、消費 者のハイブリッド自動車に対する関心が高ま るため、この直後に広告を送出することが好 適である。従って、例えば次のような送出条 件を備えておくことで、広告の送出が可能と なる。   

以上の送出条件に従えば、「ハイブリッド 自動車急増中」という放送内容から周知の文 字列検索技術、形態素解析技術などにより「 ハイブリッド自動車」のキーワードが含まれ ていることを検知して送出条件を判断し、放 送開始と同時にバナーデータ1をバナー広告� �域1に送出する。

さらに進めて、電子番組表の放送内容に含 まれていない広告についても、CPU(100)に図示� ��ない情報抽出部を備えて、放送内容から物� ��やサービスに関する商品の情報を抽出させ� ��こともできる。 すなわち、情報抽出部は� �ードディスク(120)内の図示しない商品情報デ ータベースを参照して、放送内容から特定の 広告主の商品に関係することを決定し、それ を上記実施例の広告内容とすることができる 。例えば、次のような商品情報データベース を備える。   

放送内容に「自動車」が含まれた場合、広 告として「A社製自動車A1」と「B社製自動車� �検サービスB1」の広告が流れたのと同様の処 理を行う。このように1つの放送で2つ以上の� ��告内容を含むようにしてもよいし、「メタ� ��リック」に対して1つ、「C社製サラダオイ� �C1」だけを定義してもよく、広告効果を考慮 して適宜設定することができる。   

商品情報データベースにおいて、放送内容 と関連づける商品は特定の商品名でなく商品 を扱う企業名でもよい。例えば、上記C社製� �ラダオイルC1ではなく、単にC社の企業広告� �もよい。C社が扱う全ての製品の広告でもよ� ��。   

放送プログラムとして、広告と放送番組と を両方含む構成でもよい。すなわち、放送内 容に「自動車」が含まれ、挿入されるCMに「� ��動車A1」が放送される場合に、番組でも自� �車が取り上げられ、CMでも自動車が取り上げ られたことで視聴者の関心が高まった状態に あり、このタイミングに自動車の広告データ を送出することが相乗的な効果を有する。 � � 

最後に、本発明において予め広告情報デー タベース(121)をハードディスク(120)に格納し� �おくのではなく、リアルタイムでCMが流され たことを認識して、広告情報データベースに 記録していく構成を説明する。なお、以下の 実施例では放送プログラムにCMを用いた場合� ��説述するが、本発明では放送プログラムが� ��組の場合にも全く同様に適用することがで� ��る。 ここでは上記リスティング広告送出� �置(10)とは別に、広告認識装置(20)として図15� ��構成図を示す。   

広告認識装置(20)もパーソナルコンピュー� �によって実施するのが簡便であり、本装置(1 0)と一体で構成することができる。広告認識� ��置(20)にはCPU(200)・メモリ(210)、ネットワー� �アダプタ(220)、ハードディスク(230)に加えて� ��チューナー部(240)を設けている。   

CPU(200)には、公知のパターンマッチング技� ��を用いて、ハードディスク(230)内に格納さ� �たロゴデータベース(231)との画像パターンマ ッチングを行う画像認識処理部(201)を備えて� ��る。ロゴデータベース(231)には広告主の企� �名のロゴや、商品のロゴなど、広告内容を� �定しうる画像データが記録されている。 そ して、画像認識処理部(201)はチューナー部(240 )で取得した、放送画面の画像データと、ロ� �の画像データとを比較して、パターンマッ� �ングを行う。   

ここで、画像認識処理部(201)において比較� ��るのはロゴの画像データに限らず、例えばC Mのある瞬間の画面全体でもよく、予めその� �ンプル画像をハードディスク(230)内に格納し ておき、該サンプル画像と放送されている画 像とのパターンマッチングを行っても良い。    

次に、CPU(200)には音声認識処理部(202)を設� �る。該音声認識についても公知の手法を用� �ることができるが、本発明で用いる音声認� �は、放送される音声の音声波形データと、� �めハードディスク(230)に格納してある音声デ ータベース(232)の音声波形データとを比較し� ��その類似度を測定する。簡単な方法として� ��各音声波形のデータ値をベクトル配列で表� ��、そのベクトル配列間のユークリッド距離� ��求める方法がある。   

音声データベース(232)には例えば企業名を� ��ナウンスする際の音声データや、その製品� ��CMに出演している女優の声などを登録して� �くことができる。 また、BGMデータベース(23 3)として、製品の背景音楽のデータベースを� ��意しておき、その音声を認識させてもよい� ��   

以上のようにして、画像認識処理部(201)と� ��声認識処理部(203)による認識結果から、広� �情報抽出部(203)において抽出するターゲット の広告情報か否かを抽出する。 この際の基� ��としては様々な方法が考えられるが、いず� ��かの認識処理において所定の閾値以上の高� ��確率で一致すると判定された場合にはその� ��告情報であると判定する。また、それぞれ� ��は十分に確率が高くなくとも、両者の確率� ��合計した結果が所定の閾値以上の場合には� ��広告情報であると判定してもよい。   

このように判定した結果は図示しない計時 部における計時結果と、チューナー部(240)で� ��得できるチャンネル情報と共に、ハードデ� ��スク(230)の広告情報データベース(234)に記録 していく。   

本発明では、この広告情報データベース(23 4)に基づいてリスティング広告の送出を行う� ��め、本広告認識装置(20)との組み合わせによ りリアルタイムで放送されているCMとの同期� ��実現できる。   

このような方法については、テレビ放送か ら自動的に企業のロゴマークなどを抽出する ソフトウェアが公知であり、非特許文献など において開示されている。   

株式会社アイ・ティ・アール「放送媒体 のブランド露出測定Intelligent Brand Analysis」  ホームページ http://www.itr.co.jp/iba/ Repucom社 「REPUCOM: themost accurate brand ana lysis information」 ホームページ http://www.repuco m.net/

本発明の構成は以上の通りであるが、本装 置(10)は、例えばYahoo!(登録商標)やGoogle(登録� �標)のようなインターネットにおける検索サ� ��トのサーバ装置に組み込むことが好適であ� ��。 一般に、CMを見てその広告内容について 検索しようと動機づけられた視聴者の多くが 、検索サイトにアクセスする。 そこで、検� ��サイト上のバナー欄等に本発明に係る広告� ��出を行うことで、最も効果的にユーザに対� ��て広告を提示することができる。   

検索サイトに表示させるもう一つの利点は、 マス媒体によりCMを認知した公衆が検索サイ� ��に訪れたときに、それと広告内容が連動し� ��バナー等の広告が表示されることで、CMを� �している時期、すなわち時分単位よりもう� �し長い日、週、月の単位におけるCMやブラン ドへの認知や関与が高まることが挙げられる 。 広告は、複数の経路で公衆に伝達される� ��とが望ましく、CMを見ていないあるいは見� �いても認知していない視聴者であっても、� �ナーに広告が出ることによって、その製品� �対する認知が高まり、その状態の視聴者にCM が到達することでより大きな広告効果を奏す る
。   

また、バナーによってCMを見た者が、確実� ��その対象製品のホームページに誘導される� ��とが可能になる。 広告主としては、CMを観 た視聴者が自己のウェブページにアクセスす ることが望ましく、そのために検索サイトに おけるバナー広告には重要な意味がある。 � � 

同様に、本装置(10)を商品を販売する商品� �売サイト(例えば楽天(登録商標)など)のサー� ��装置に組み込むこともできる。 本構成で� �、視聴者がCMをみて購買活動に出たときに、 サイトに訪れた際に購買検討されうる競合や 他商品への流出を避け、直接的に当該商品の ウェブページや、購入ページに誘導されるこ とが望ましく、そのためのバナー広告等の送 出は広告効果の観点から極めて効果が高い。    

以上の検索サイトサーバや商品販売サイト サーバに組み込む構成の他、既存のこれらの サーバと連携して、各サーバの所定のバナー 広告欄、テキスト広告欄等の領域に、広告デ ータである画像データ等を送信する構成、あ るいは該領域からのリンク先として本装置内 に格納した画像データ等をユーザ端末装置に 送信する構成のいずれかをとってもよい。