(57)【要約】   【課題】  既に出稿済みの他の媒体を考慮した上で、ある媒体における広告効果をシミュレートし、出稿プランの作成を支援する。  【解決手段】  ＤＢ２０は、各ユーザの、出稿済の第１の媒体のそれぞれへの接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、各ユーザの第２の媒体のそれぞれへの接触の有無を示す情報を記憶した第２のユーザ行動テーブルとを含む。システム１０は、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、ＤＢ２０に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、第１のユーザ行動テーブルとを参照して、第１の媒体の出稿パターンの何れにも接触しないような、或いは、何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定手段と、ユーザＩＤに基づき、第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれの、ユーザの接触人数を算出する接触人数算出手段と、を備える。【選択図】  図１
2006221244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示する媒体出稿支援システムであって、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定手段と、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出手段と、を備えたことを特徴とする媒体出稿支援システム。
【請求項２】
既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示する媒体出稿支援システムであって、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定手段と、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出手段と、を備えたことを特徴とする媒体出稿支援システム。
【請求項３】
前記接触人数算出手段が、前記接触人数の順にソートして、前記第２の媒体を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１または２に記載の媒体出稿支援システム。
【請求項４】
前記接触人数算出手段が、前記ランキング指標にて選択されていない他のランキング指標に基づく第２の接触人数を算出し、前記ランキング指標に基づく接触人数とともに、前記第２の接触人数を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の媒体出稿支援システム。
【請求項５】
さらに、前記各ユーザの属性を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶したユーザ属性テーブルと、
オペレータにより設定されたシミュレーション対象とすべきユーザのユーザ属性に基づき、シミュレーション対象とすべきユーザのユーザＩＤを特定し、特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出し、算出された効果管理指標を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示するシミュレーション手段と、を備えたことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の媒体出稿支援システム。
【請求項６】
前記シミュレーション手段が、さらに、
オペレータにより設定された、前記第１の媒体から選択されたものを示す媒体指定情報と、前記選択された第１の媒体の間の論理関係を示す論理指定情報とに基づき、前記ユーザ属性テーブルに基づき特定されたユーザから、さらに、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触し、或いは、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するようなユーザのユーザＩＤを絞り込み、前記絞り込まれたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出するように構成されたことを特徴とする請求項５に記載の媒体出稿支援システム。
【請求項７】
前記シミュレーション手段が、第２の媒体のそれぞれについて、前記第１の媒体ごとの効果管理指標を算出するように構成されたことを特徴とする請求項６に記載の媒体出稿支援システム。
【請求項８】
既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示するために、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、を備えたコンピュータにより読み出し可能な媒体出稿支援プログラムあって、前記コンピュータに、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定ステップと、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出ステップと、を実行させることを特徴とする媒体出稿支援プログラム。
【請求項９】
既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示するために、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、を備えたコンピュータにより読み出し可能な媒体出稿支援プログラムであって、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定ステップと、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出ステップと、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする媒体出稿支援プログラム。
【請求項１０】
前記接触人数算出ステップにおいて、前記接触人数の順にソートして、前記第２の媒体を提示するステップを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項８または９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記接触人数算出ステップにおいて、前記ランキング指標にて選択されていない他のランキング指標に基づく第２の接触人数を算出するステップと、
前記ランキング指標に基づく接触人数とともに、前記第２の接触人数を提示するステップと、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項８ないし１０の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータが、前記各ユーザの属性を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶したユーザ属性テーブルを備え、
さらに、前記コンピュータに、
オペレータにより設定されたシミュレーション対象とすべきユーザのユーザ属性に基づき、シミュレーション対象とすべきユーザのユーザＩＤを特定し、特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出し、算出された効果管理指標を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示するシミュレーションステップを実行させることを特徴とする請求項８ないし１１の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記シミュレーションステップにおいて、
オペレータにより設定された、前記第１の媒体から選択されたものを示す媒体指定情報と、前記選択された第１の媒体の間の論理関係を示す論理指定情報とに基づき、前記ユーザ属性テーブルに基づき特定されたユーザから、さらに、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触し、或いは、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するようなユーザのユーザＩＤを絞り込ステップと、
前記絞り込まれたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出するステップと、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記シミュレーションステップにおいて、第２の媒体のそれぞれについて、前記第１の媒体ごとの効果管理指標を算出するステップを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、媒体への出稿をシミュレートして、出稿プラン作成を支援するシステム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商品や企業を宣伝するための出稿媒体として、テレビやラジオなどの放送媒体、新聞や雑誌などの紙媒体に加え、インターネットも利用されるようになっている。このように多種多様な出稿媒体に対して、広告主は、費用対効果を最大限にすべく、出稿媒体を選択し、選択した出稿媒体に、限られた費用を投入する必要がある。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、インターネット広告において、広告バナーの配信先を適正化する技術が開示されている。特許文献１においては、キャンペーン期間、予算、ターゲット、効果管理指標を含むキャンペーン計画に基づいて、広告バナーを表示するウェブサイト、および、広告期間を含む出稿プランを作成する。この技術を利用することで、広告主は、媒体ごとに適切な出稿プランを得ることができる。
【特許文献１】特開２００１−３０６９３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、出稿媒体は多種多様であるため、実際には、広告主は、複数の媒体への出稿を考慮した上で、出稿プランを決定する必要がある。たとえば、既に、放送媒体への出稿がなされている状態で、他の媒体への出稿を計画する場合には、既に出稿している媒体を考慮する必要がある。したがって、単一の出稿を最適化するだけではなく、他の媒体への出稿を考慮した出稿プランを作成することが望まれる。
【０００５】
本発明は、複数の既に出稿済みの媒体を考慮した上で、ある出稿媒体における広告効果をシミュレートし、当該出稿媒体に対する出稿プランの作成を支援するシステムおよびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示する媒体出稿支援システムであって、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定手段と、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出手段と、を備えたことを特徴とする媒体出稿支援システムにより達成される。
【０００７】
上記第１の媒体、第２の媒体を、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌などのマス媒体、および、ウェブページとすることができる。また、第２の媒体を、例示した媒体の何れとすることもできる。
【０００８】
また、本発明の目的は、既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示する媒体出稿支援システムであって、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定手段と、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出手段と、を備えたことを特徴とする媒体出稿支援システムによっても達成される。
【０００９】
好ましい実施態様においては、前記接触人数算出手段が、前記接触人数の順にソートして、前記第２の媒体を提示するように構成されている。
【００１０】
また、別の好ましい実施態様においては、前記接触人数算出手段が、前記ランキング指標にて選択されていない他のランキング指標に基づく第２の接触人数を算出し、前記ランキング指標に基づく接触人数とともに、前記第２の接触人数を提示するように構成されている。
【００１１】
別の好ましい実施態様においては、さらに、前記各ユーザの属性を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶したユーザ属性テーブルと、
オペレータにより設定されたシミュレーション対象とすべきユーザのユーザ属性に基づき、シミュレーション対象とすべきユーザのユーザＩＤを特定し、特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出し、算出された効果管理指標を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示するシミュレーション手段と、を備えている。
【００１２】
より好ましい実施態様においては、前記シミュレーション手段が、さらに、
オペレータにより設定された、前記第１の媒体から選択されたものを示す媒体指定情報と、前記選択された第１の媒体の間の論理関係を示す論理指定情報とに基づき、前記ユーザ属性テーブルに基づき特定されたユーザから、さらに、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触し、或いは、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するようなユーザのユーザＩＤを絞り込み、前記絞り込まれたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出するように構成されている。
【００１３】
さらに好ましい実施態様においては、前記シミュレーション手段が、第２の媒体のそれぞれについて、前記第１の媒体ごとの効果管理指標を算出するように構成されている。
【００１４】
また、本発明の目的は、既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示するために、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、を備えたコンピュータにより読み出し可能な媒体出稿支援プログラムあって、前記コンピュータに、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定ステップと、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出ステップと、を実行させることを特徴とする媒体出稿支援プログラムによっても達成される。
【００１５】
また、本発明の目的は、既に広告を出稿済みの第１の媒体以外の、第２の媒体について、広告効果を示す指標を提示するために、
前記第１の媒体のそれぞれについての出稿パターンを記憶する出稿パターン記憶手段と、
前記出稿パターンと対応するように、それぞれがユーザＩＤを有する各ユーザの第１の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を記憶した第１のユーザ行動テーブルと、
前記各ユーザの第２の媒体のそれぞれについての接触の有無を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶した第２のユーザ行動テーブルと、を備えたコンピュータにより読み出し可能な媒体出稿支援プログラムであって、
オペレータにより設定された、接触人数の拡大或いは接触回数の拡大を示すランキング指標にしたがって、前記出稿パターン記憶手段に記憶された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンと、前記第１のユーザ行動テーブルとを参照して、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを特定し、或いは、前記第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するような、ユーザのユーザＩＤを特定するユーザ特定ステップと、
前記特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、ユーザの接触人数を算出し、当該接触人数を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示する接触人数算出ステップと、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする媒体出稿支援プログラムによっても達成される。
【００１６】
好ましい実施態様においては、前記接触人数算出ステップにおいて、前記接触人数の順にソートして、前記第２の媒体を提示するステップを、前記コンピュータに実行させる。
【００１７】
また、好ましい実施態様においては、前記接触人数算出ステップにおいて、前記ランキング指標にて選択されていない他のランキング指標に基づく第２の接触人数を算出するステップと、
前記ランキング指標に基づく接触人数とともに、前記第２の接触人数を提示するステップと、を前記コンピュータに実行させる。
【００１８】
別の好ましい実施態様においては、前記コンピュータが、前記各ユーザの属性を示す情報を、前記ユーザＩＤに関連付けて記憶したユーザ属性テーブルを備え、
さらに、前記コンピュータに、
オペレータにより設定されたシミュレーション対象とすべきユーザのユーザ属性に基づき、シミュレーション対象とすべきユーザのユーザＩＤを特定し、特定されたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出し、算出された効果管理指標を、記憶手段に記憶するとともに、オペレータに提示するシミュレーションステップを実行させる。
【００１９】
より好ましい実施態様においては、前記シミュレーションステップにおいて、
オペレータにより設定された、前記第１の媒体から選択されたものを示す媒体指定情報と、前記選択された第１の媒体の間の論理関係を示す論理指定情報とに基づき、前記ユーザ属性テーブルに基づき特定されたユーザから、さらに、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れにも接触し、或いは、前記選択された第１の媒体のそれぞれの出稿パターンの何れかに接触するようなユーザのユーザＩＤを絞り込ステップと、
前記絞り込まれたユーザＩＤに基づき、前記第２のユーザ行動テーブルを参照して、第２の媒体のそれぞれについて、効果管理指標を算出するステップと、を前記コンピュータに実行させる。
【００２０】
さらに好ましい実施態様においては、前記シミュレーションステップにおいて、第２の媒体のそれぞれについて、前記第１の媒体ごとの効果管理指標を算出するステップを、前記コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、複数の既に出稿済みの媒体を考慮した上で、ある出稿媒体における広告効果をシミュレートし、当該出稿媒体に対する出稿プランの作成を支援するシステムおよびプログラムを提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる媒体出稿支援システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。図１に示すように、媒体出稿支援システム（以下、単に「システム」とも称する）１０は、ネットワークや入出力装置（図示せず）に接続され、オペレータの入力した情報を受理し、また、設定した情報や結果をオペレータに提示するインタフェース（Ｉ／Ｆ）１２と、オペレータが入力した既に出稿済みの広告に関する情報やシミュレーション条件を、Ｉ／Ｆ１２を介して受け入れ、シミュレーションを実行するための条件を設定する条件設定部１４と、条件設定部１４にて設定され、メモリに記憶されたシミュレーション条件にしたがって、データを抽出するデータ抽出部１６と、シミュレーション条件にしたがって、抽出されたデータを用いてシミュレーションを実行するシミュレーション実行部１８と、シミュレーションに使用する種々のデータを蓄積したデータベース（ＤＢ）２０と、シミュレーション結果を記憶する結果記憶部２２とを備えている。
【００２３】
本実施の形態において、Ｉ／Ｆ１２には、キーボードやディスプレイが接続され、オペレータが、ディスプレイに表示された画像を参照しつつ、キーボードを操作して必要な情報を入力することができる。また、これに代えて、或いは、これに加えて、Ｉ／Ｆ１２がネットワークに接続され、当該ネットワークに接続されたクライアントとの間でデータ通信ができ、オペレータがクライアントを操作することで、所望のシミュレーションが実行できるように構成しても良い。
【００２４】
本実施の形態にかかるシステム１０は、既に出稿済みの媒体があり、さらに、他の媒体に関する新たな出稿プランを作成する際に、出稿済みの媒体を考慮して、最適な出稿プランを作成するためのシミュレーションを実行することができる。以下の説明では、テレビ、ラジオ、新聞および／または雑誌には出稿済みであり、さらに、インターネットのウェブサイトに出稿するための出稿プランを作成する。
【００２５】
ＤＢ２０に収容されたテーブルには、無造作に選定されたインターネットユーザ（以下、単に「ユーザ」と称する。）に対して実施したアンケート調査の結果、ユーザの視聴行動を示すデータなどが予め格納されている。より詳細には、図１に示すように、ＤＢ２０には、アンケート調査テーブル２４、ユーザ属性テーブル２６およびアクセスログテーブル２８が収容されている。また、図示しないが、ＤＢ２０には、ＵＲＬごとに広告を出稿する際の価格が記憶されている。
【００２６】
本実施の形態においては、アンケート調査テーブル２４には、ユーザが視聴したテレビ番組、ユーザのテレビ視聴パターン、ユーザが聴取したラジオ番組のジャンル、ユーザのラジオ聴取パターン、ユーザの購読新聞および購読雑誌を含む情報が格納されている。図２（ａ）、（ｂ）は、アンケート調査テーブル２４のデータ構造の例を示す図である。図２（ａ）、（ｂ）に示すように、アンケート調査テーブル２４においては、ユーザごとの番組の視聴の有無を示す情報を格納した番組視聴テーブル（符号２００参照）と、ユーザごとの視聴時間帯を示す情報を格納した時間帯テーブル（符号２１０参照）とを有する。
【００２７】
図２（ａ）に示すように、番組視聴テーブル２００のレコード（符号２０１参照）は、ユーザごとに個々のテレビ番組（たとえば、「バラエティＡ」、「バラエティＢ」など）の視聴の有無を示す項目と、個々のラジオ番組ジャンル（たとえば、「野球中継」、「競馬中継」など）の聴取の有無を示す項目とを有する。また、図２（ｂ）に示すように、時間帯テーブル２１０のレコード（符号２１１参照）は、ユーザごとに、平日、土曜および日曜の５時台〜２８時台の時間帯における視聴或いは聴取の有無をそれぞれ示す項目を含む。本実施の形態においては、時間帯テーブル２１０として、テレビ番組の視聴時間帯を示すものと、ラジオ番組の聴取時間帯を示すものとが設けられる。
【００２８】
ユーザ属性テーブル２６には、図３（ａ）に示すように、ユーザを特定するユーザＩＤごとに、性別、年齢、居住地区、および、年収が、それぞれ格納されている。また、図３（ｂ）に示すように、アクセスログテーブル２６には、ユーザＩＤごとに、当該ユーザがインターネットによりアクセスしたサイトのＵＲＬが格納される。
【００２９】
このように構成されたシステム１０において実行される処理について説明する。図４は、本実施の形態にかかるシステム１０において実行される処理を概略的に示すフローチャートである。条件設定部１４が、ターゲット・エリア条件を指定するために生成し、Ｉ／Ｆ１２を介して提示した画像に、オペレータが必要な情報を入力すると、条件設定部１４は、入力された指定情報を受け入れ、これを記憶装置（図示せず）に記憶しておく（ステップ４０１）。
【００３０】
図５（ａ）は、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置の画面上に表示される、ターゲット・エリア条件を指定するための画像の例を示す図である。図５（ａ）に示すように、画像５００においては、「キャンペーン期間」、「キャンペーン名称」、「ターゲット」および「地区」が指定される。ここに、「ターゲット（ターゲット条件）」は、広告の対象ターゲットとなるユーザを特定するものであり、性別、および、年齢の範囲或いは年収の範囲を指定することができる。また、「地区（エリア条件）」として、広告の対象ターゲットとなるユーザの居住地区を指定する。この「居住地区」は、図３（ａ）に示す、レコード中の項目「居住地区」と一致する。
【００３１】
条件設定部１４は、広告主が既に出稿しているマス媒体を指定するための画像を、システム１０の表示装置やクライアントの表示装置の画面上に表示する。オペレータは、図５（ｂ）に示す画像５１０中、出向済みの媒体の「詳細」ボタン（たとえば、符号５１１参照）をオンすることで、それぞれの媒体について、出稿済みの広告に関する情報を設定することができる。
【００３２】
たとえば、特定のテレビ番組に出稿している場合には、オペレータが、テレビ番組に関する「詳細」ボタン５１１をオンすることに応答して、条件設定部１４が、テレビ番組の設定画面（図６（ａ）参照）を、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置に出力する。また、特定のラジオ番組に出稿している場合には、オペレータが、ラジオ番組ジャンルに関する「詳細」ボタン５１２をオンすることに応答して、条件設定部１４が、ラジオ番組ジャンルの設定画面（図６（ｂ）参照）を、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置に出力する。図６（ａ）に示す画像６００において、オペレータが、曜日を指定することで、番組リストが左欄６０１に表示され、さらに、左欄６０１から出稿中の番組を選択して、右欄６０２に表示させればよい。また、図６（ｂ）に示す画像６１０についても、同様の操作で、出稿済みの番組のジャンルを選択することができる。
【００３３】
また、いわゆるスポットＣＭとして出稿している場合には、オペレータは、テレビ、ラジオにそれぞれ対応する「ＳＰＯＴ」ボタンをオンすることで、スポットＣＭを出稿しているパターンを選択することができる。図７は、図６（ｂ）に示す画像中、何れかの「ＳＰＯＴ」ボタンをオンした際に、表示装置の画面上に表示される画像の例を示す図である。この画像７００においては、５つのパターンが表示される。それぞれのパターンを模式化した図（たとえば、符号７０１、７０２参照）、横方向が曜日、縦方向が時間を示し、その枠の内側でスポットＣＭが流れるようなパターンであることを示す。
【００３４】
「全日型（符号７０１）」は、曜日或いは時間帯にかかわらずスポットＣＭが流れるようなパターンを示す。また「ヨの字型（符号７０２）」は、平日は、朝、昼、夜の特定の時間帯に、また、土曜および日曜には、時間帯にかかわらずスポットＣＭが流れるようなパターンを示す。オペレータは、画像を参照して、スポットＣＭが流されるパターンを選択することができる。
【００３５】
新聞や雑誌に出稿している場合にも、オペレータが、対応する「詳細」ボタンをオンすることで、新聞や雑誌のリストが表示され、これらから、出稿済みの新聞或いは雑誌を選択すればよい。このようにして、オペレータは、出稿済みのテレビ、ラジオ、新聞および／または雑誌について、必要な情報を設定することが可能となる。
【００３６】
条件設定部１４が、上述したようにオペレータが入力したマス媒体出稿状況を受け入れると、これを記憶装置（図示せず）に記憶しておく（ステップ４０２）。
【００３７】
次いで、条件設定部１４は、新規に出稿する媒体（本実施の形態ではインターネット）のシミュレーションに際して考慮すべき、既に出稿している媒体を指定するためのマス媒体組み合わせ指定のための画像を、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置の画面上に表示する。図８は、マス媒体組み合わせ指定のための画像の例を示す図である。
【００３８】
図８において、画像８００中の上段には、後述するステップ４０４で実行するランキングデータ抽出処理にて利用されるランキング指標の選択欄８０１が設けられている。ランキング指標の選択欄８０１で、「リーチ拡大」ボタンが選択されると、ステップ４０１で指定されたターゲット・エリア条件により指定されるターゲットと、ステップ４０２で指定された既に出稿済みのマス媒体のターゲットとが重複しないようなデータ抽出処理が実行される。その一方、「フリークエンシー拡大」ボタンが選択されると、ターゲット・エリア条件により指定されるターゲットと、既に出稿済みのマス媒体のターゲットとが重複するようなデータ抽出処理が実行される。
【００３９】
また、画像８００の中段左側には、ステップ４０２で指定された既に出稿済みのマス媒体がリストされている（符号８０３参照）。オペレータは、リストされたマス媒体から所望のものを選択し、かつ、これらの間で、「オア（ｏｒ）」、或いは、「アンド（ａｎｄ）」をとるべきかを選択する。リストされたマス媒体から選択された結果は、右欄（符号８０４参照）に表示される。
【００４０】
後に詳述するが、この「個別指定」は、シミュレーション（ステップ４０７参照）で利用される。たとえば、「オア（ｏｒ）」を選択した場合には、指定されたマス媒体に接触したサンプルユーザ和集合（オア）についてシミュレーションが実行され、「アンド（ａｎｄ）」を選択した場合には、指定したマス媒体に接触したサンプルユーザの積集合（アンド）についてシミュレーションが実行される。
【００４１】
また、画像８００の下段には、季節変動の使用の有無を示すボタンが含まれる。ここに、季節変動を使用すると、ステップ４０１で設定されたキャンペーン期間に基づき、処理において季節に応じた重み付けが考慮される。
【００４２】
条件設定部１４が、ランキング指標や個別指定情報を含むマス媒体組み合わせ指定に関する情報を受け入れると、これを記憶装置（図示せず）に記憶しておく（ステップ４０３）。
【００４３】
ステップ４０１〜４０３で、オペレータの設定した種々の条件や情報を記憶装置に記憶した上で、オペレータによるデータ抽出の指示を受信すると、データ抽出部１６は、ランキングデータ抽出処理を実行する（ステップ４０４）。
【００４４】
図９は、ランキングデータ抽出処理をより詳細に示すフローチャートである。図９に示すように、データ抽出部１６は、ステップ４０３で記憶された情報中、選択されたランキング指標を参照し、「リーチ拡大」或いは「フリークエンシー拡大」の何れかが選択されたかを判断する（ステップ９０１）。たとえば、リーチ拡大が選択された場合には（ステップ９０２でイエス(Yes)）、データ抽出部１６は、ステップ４０２で設定されたマス媒体出稿状況を参照して、アンケート調査データテーブル２４中、既に出稿済みのマス媒体の出稿パターンの何れにも接触しないような、ユーザのユーザＩＤを抽出する（ステップ９０３）。
【００４５】
なお、ここに、マス媒体の出稿パターンとは、マス媒体出稿状況に含まれる媒体ごとの具体的に設定された情報をいう。たとえば、テレビについては、設定されたテレビ番組および／またはスポットのパターンが、出稿パターンに該当する。また、ラジオについては、設定されたラジオ番組ジャンルおよびスポットのパターンが、出稿パターンに該当する。新聞および雑誌については、具体的な新聞名や雑誌名が出稿パターンに該当する。
【００４６】
たとえば、マス媒体出稿状況に基づくと、あるテレビ番組（「バラエティＡ」および「ニュースＣ」）に出稿するとともに、テレビ番組において「コの字型」のパターンでスポットＣＭを流しており、かつ、これらに加えて、ある特定の雑誌（週刊誌Ａ）に出稿していると考える。この場合には、データ抽出部１６は、アンケート調査データテーブル２４において、上記テレビ番組を視聴せず、また、「コの字型」のパターンに該当する時間帯（つまり、平日朝および夜、並びに、土曜、日曜全日）には、基本的にはテレビを視聴しておらず、さらに、上記特定の週刊誌を購読していないようなユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４７】
その一方、ステップ９０２でノー(No)と判断された場合、つまり、「フリークエンシー拡大」が選択されていた場合には、ステップ４０２で設定されたマス媒体出稿状況を参照して、アンケート調査テーブル中、既に出稿済みのマス媒体の何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを抽出する（ステップ９０４）。先の例と同様に、マス媒体出稿状況に基づくと、あるテレビ番組（「バラエティＡ」および「ニュースＣ」）に出稿するとともに、テレビ番組において「コの字型」のパターンでスポットＣＭを流しており、かつ、これらに加えて、ある特定の雑誌（週刊誌Ａ）に出稿していると考える。この場合には、データ抽出部１６は、アンケート調査データテーブル２４において、上記テレビ番組を視聴し、かつ、「コの字型」のパターンに該当する時間帯（つまり、平日朝および夜、並びに、土曜、日曜全日）に、基本的にテレビを視聴しており、さらに、上記特定の週刊誌を購読しているようなユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４８】
このように、本実施の形態においては、「リーチ拡大」が選択されていると、既に出稿済みのマス媒体の出稿パターンに接触しないユーザが抽出され、その一方、「フリークエンシー拡大」が選択されていると、既に出稿済みのマス媒体に接触するユーザが抽出される。
【００４９】
その後、データ抽出部１６は、抽出されたユーザＩＤに基づいて、アクセスログテーブル２８を参照し、それぞれのユーザＩＤに対応するユーザがアクセスしたＵＲＬを取得する（ステップ９０５）。次いで、データ抽出部１６は、ＵＲＬごとのアクセス数を集計して、アクセス数の多い順にＵＲＬを配置したリストを作成する（ステップ９０６）。リストにおいて、データ抽出部１６は、集計されたアクセス数（これはユーザ数に相当する）を、ＵＲＬに対応付けておく。
【００５０】
さらに、本実施の形態においては、選択されたランキング指標以外のランキング指標についても、アクセス数を集計し、ＵＲＬに対応付けておく（ステップ９０７）。たとえば、ランキング指標について、「リーチ拡大」が選択されている場合には、「フリークエンシー拡大」が選択した場合のユーザを抽出し、かつ、そのユーザのそれぞれが、リスト中のＵＲＬをアクセスしたかを集計する。
【００５１】
このような処理を経ることにより、本実施の形態において、出来上がったリストにおいては、選択されたランキング指標に基づき、接触する或いは非接触のユーザ数が多い順にＵＲＬが並べられ、そのＵＲＬに対して、２つのランキング指標のそれぞれに基づくユーザ数が対応付けられる。
【００５２】
このようにしてリストが完成すると、データ抽出部１６は、完成したリストを、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置に出力する（ステップ４０５）。
【００５３】
図１０は、表示装置の画面上に表示されたリストの画像の例を示す図である。図１０において、画像１０００に含まれるリスト１００１中、「重複接触者人数」が、「フリークエンシー拡大」にかかるユーザ数を示し、「非重複接触者人数」が、「リーチ拡大」にかかるユーザ数を示す。選択されたランキング指標が「リーチ拡大」であれば、「非重複接触者人数」が多い順にＵＲＬがリストされている。また、予めＤＢ２０中に、ＵＲＬごとに出稿する際の価格が記憶されているため、リストには、ＵＲＬに対応付けて価格が表示される。
【００５４】
オペレータは、リストを参照して、出稿プランのシミュレーションにおいて利用すべきＵＲＬを選択する。図１０において、左に表示されたラジオボタン（たとえば、符号１００２参照）をオンすることで、オペレータは、所望のＵＲＬを選択することができる。選択されたＵＲＬについて、最適な出稿プランを求めるべくシミュレーションが実行される。シミュレーション実行部１８は、オペレータにより選択されたＵＲＬを受け入れると、これを記憶装置（図示せず）に記憶しておく（ステップ４０６）。
【００５５】
オペレータによるシミュレーション開始の指示を受け入れると、シミュレーション実行部１８は、シミュレーションを実行する（ステップ４０７）。図１１は、本実施の形態にかかるシミュレーションの処理をより詳細に示すフローチャートである。
【００５６】
図１１に示すように、シミュレーション実行部１８は、ステップ４０１にて記憶装置に記憶されていたターゲット条件およびエリア条件を参照して、ユーザ属性テーブル２６を参照して、当該ターゲット中の性別や年齢および居住地区に該当するサンプルユーザを抽出する（ステップ１１０１）。次いで、シミュレーション実行部１８は、さらに、ステップ４０２において記憶装置に記憶されたマス媒体出稿状況、アンケート調査テーブル２４中の抽出されたサンプルユーザに関するデータ群、および、ステップ４０３において記憶装置に記憶されたマス媒体組み合わせ指定に関する情報のうち、個別指定情報（つまり、マス媒体を指定するマス媒体指定情報、および、それらの間でアンド或いはオアをとるかを指定する論理指定情報）を取得する（ステップ１１０２）。
【００５７】
個別指定情報中、論理指定情報が、「アンド」であった場合（ステップ１１０３でイエス(Yes)）には、シミュレーション実行部１８は、マス媒体指定情報を参照して、選択されたマス媒体を特定し（ステップ１１０４）、それぞれのマス媒体出稿状況に基づき、サンプルユーザ中、選択されたマス媒体の出稿パターンの全てに接触している者を絞り込む（ステップ１１０５）。
【００５８】
たとえば、マス媒体指定情報において、テレビ、ラジオが指定され、マス媒体出稿状況によると、テレビについて、「逆Ｌ型」のスポットＣＭが流れるようになっており、かつ、ラジオについて、「音楽」のジャンルにＣＭを流すようになっていると考える。また、論理指定情報が「アンド」であったと考える。この場合には、シミュレーション実行部１８は、アンケート調査テーブル２４を参照して、ステップ１１０１で抽出されたサンプルユーザ中、テレビについては「逆Ｌ型」のパターンで視聴し、かつ、「ラジオ」の番組として「音楽」番組を聴取するような者を絞り込む。
【００５９】
また、マス媒体指定情報において、新聞、雑誌が指定され、マス媒体出稿状況によると、「Ａ新聞」および「週刊誌Ｂ」に広告が出稿されていると考える。また、論理指定情報が「アンド」であったと考える。この場合には、シミュレーション実行部１８は、アンケート調査テーブル２４を参照して、ステップ１１０１で抽出されたサンプルユーザ中、「Ａ新聞」という新聞および「週刊誌Ｂ」という雑誌を講読している者を絞り込む。
【００６０】
これに対して、論理指定情報が「オア」であった場合（ステップ１１０３でノー(No)）には、シミュレーション実行部１８は、マス媒体指定情報を参照して、選択されたマス媒体を特定し（ステップ１１０６）、それぞれのマス媒体出稿状況に基づき、サンプルユーザ中、選択されたマス媒体の出稿パターンの何れかに接触している者を絞り込む（ステップ１１０７）。上述したテレビおよびラジオの出稿パターンの例において、論理指定情報が「オア」である点が、上述した例と異なる場合を考える。この場合には、シミュレーション実行部１８は、アンケート調査テーブル２４を参照して、ステップ１１０１で抽出されたサンプルユーザ中、テレビについては「逆Ｌ型」のパターンで視聴している者、或いは、「ラジオ」の番組として「音楽」番組を聴取するような者を絞り込む。
【００６１】
このようにして、サンプルユーザの絞り込みが終了すると、シミュレーション実行部１８は、アクセスログテーブル２８中、絞り込まれたサンプルユーザのアクセスログを参照して、ステップ４０６で選択されたＵＲＬのそれぞれについて、アクセスログをカウントし（ステップ１１０８）、これに基づき、ＵＲＬのそれぞれについての効果管理指標（本実施の携帯においては、リーチ、接触人数、および、ＣＰＭ(Cost per Mill)）を算出する（ステップ１１０９）。なお、前記論理指定情報が、「オア」である場合には、シミュレーション実行部１８は、選択されたマス媒体ごとに、ＵＲＬのそれぞれについて、アクセスログをカウントし、これらに基づき、リーチ等を算出する。
【００６２】
ここに、リーチは、サイトにおけるユニーク・ユーザ数の数値が、同じ測定時期のインターネット利用者人口に占める割合であり、重複しないユーザ数を、利用者人口で除することにより得ることができる。接触人数は、絞り込まれたサンプルユーザの重複の無い総和を、人口テーブルによる母集団推計を行うことで算出される。ここに、人口テーブルとは、地域別（関東、関西など）の人口データが収容されるテーブルであり、本実施の形態において、たとえば、データベース２０中に記憶しておけばよい。  また、ＣＰＭは、１０００人あたりの到達コストであり、（予め定められた価格／母集団推定接触人数＊１０００）により算出することができる。
【００６３】
このようにして、それぞれのサイトについて（場合によっては、媒体ごとのサイトについて）、リーチ、接触人数およびＣＰＭが算出されると、シミュレーション実行部１８は、これらを含む表を作成して、シミュレーション結果として、システム１０の表示装置やクライアント（図示せず）の表示装置に提示する（図４のステップ４０８）。また、シミュレーション結果は、結果記憶部２２に記憶される。
【００６４】
図１２および図１３は、それぞれ、表示装置の画面上に表示された、シミュレーション結果の画像の例を示す図である。図１２に示す例では、マス媒体指定情報において、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌が指定され、また、論理指定情報が「オア」である。この場合には、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌ごとに、ＵＲＬのそれぞれのリーチ、接触人数およびＣＰＭが提示される（図１２参照）とともに、それぞれの媒体の間でオアをとったときのサンプルユーザ数に基づいて算出された、リーチ、接触人数およびＣＰＭが提示される。
【００６５】
また、マス媒体指定情報に、「テレビ」および「雑誌」が含まれ、かつ、論理指定情報が「オア」であれば、「テレビ」、「雑誌」、「テレビ」or「雑誌」のそれぞれについて、リーチ、接触人数およびＣＰＭが算出され提示されてもよい（図１３参照）。無論、図１２に示す例でも、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌のそれぞれについて、リーチ、接触人数およびＣＰＭが提示されるほか、「テレビorラジオ」、「テレビor雑誌」、・・・、「テレビorラジオor雑誌」、・・・など、サンプルユーザを、それぞれの媒体のオアをとった集合に基づいて絞込み、絞り込まれたサンプルユーザについての効果管理指標を算出するように構成するのが望ましいことは言うまでもない。
【００６６】
本実施の形態においては、出稿済みのマス媒体のパターンの何れかに接触しているサンプルユーザ（フリークエンシー拡大）、或いは、出稿済みのマス媒体のパターンの何れにも接触していないサンプルユーザ（リーチ拡大）のアクセスログに基づいて、アクセス数の多いＵＲＬのリストを提示する。このリストに基づいて、ユーザは、シミュレーションの対象とするＵＲＬを選択することができる。ここでは、出稿済みの他のマス媒体を考慮して、既に接触しているユーザにより多くの接触を求めるか（フリークエンシー拡大）、或いは、当該他のマス媒体に接触していない新たなユーザへの接触を求めるか（リーチ拡大）を選択した上で、出稿に効果的と思われるＵＲＬのリストを提示することができる。
【００６７】
また、本実施の形態においては、設定されたターゲットに合致するようなサンプルユーザを取得し、さらに、サンプルユーザを、マス媒体指定情報および論理指定情報にしたがって絞り込む。この絞り込みにおいては、マス媒体指定情報により指定されたマス媒体の出稿パターンの全て（論理指定情報＝「アンド」）或いはマス媒体の出稿パターンの何れか（論理指定情報＝「オア」）に接触するサンプルユーザが取得され、これらのサンプルユーザがシミュレーションに利用される。これにより、リストから選択されたＵＲＬのそれぞれについて、リーチ、ＣＰＭ、および、指定されたマス媒体の全てに（或いは指定されたマス媒体のそれぞれに）接触する接触人数を得ることが可能となる。
【００６８】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００６９】
前記実施の形態においては、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌というマス媒体のいずれかに既に出稿している場合に、ウェブページ上に広告を出稿するために本発明が適用されているがこれに限定されるものではない。たとえば、マス媒体において、テレビ、ラジオ或いは新聞に既に出稿している場合に、他のマス媒体（雑誌）に広告を出稿するために本発明を適用することも可能である。無論、ウェブページ上の広告を含む１或いは複数の媒体に既に出稿されている場合に、他の媒体に出稿するために、本発明を適用することも可能である。
【００７０】
テレビ、ラジオおよび新聞に既に出稿しており、さらに雑誌に出稿する場合について簡単に説明する。この場合にも、システム１０は、図４のステップ４０２で、既出稿のマス媒体出稿状況を記憶装置に記憶しておき、また、ステップ４０３で、マス媒体の組み合わせ指定に関する情報を記憶装置に記憶しておく。ステップ４０４においては、ランキング指標にしたがって、マス媒体出稿状況を参照して、既に出稿しているマス媒体の出稿パターンの何れにも接触しない（リーチ拡大）、或いは、何れにも接触する（フリークエンシー拡大）ようなユーザが抽出され、当該ユーザの購読する雑誌を調べた上で、雑誌のリストを提示すればよい。
【００７１】
また、前記実施の形態のランキング抽出処理（図９参照）において、ランキング指標において、「フリークエンシー拡大」が選択されていた場合には、マス媒体出稿状況を参照して、アンケート調査テーブル中、既に出稿済みのマス媒体の何れにも接触するような、ユーザのユーザＩＤを抽出している。しかしながら、これに限定されるものではなく、既に出稿済みのマス媒体の何れかに接触するようなユーザＩＤを抽出しても良い。
【００７２】
さらに、本実施の形態では、効果管理指標として、リーチ、接触人数、および、ＣＰＭを算出しているが、これに限定されるものではなく、他の効果管理指標を算出しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかる媒体出稿支援システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。
【図２】図２（ａ）、（ｂ）は、本実施の形態にかかるアンケート調査テーブルのデータ構造の例を示す図である。
【図３】図３（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、本実施の形態にかかるユーザ属性テーブルおよびアクセスログテーブル２６のデータ構造を示す図である。
【図４】図４は、本実施の形態にかかるシステムにおいて実行される処理を概略的に示すフローチャートである。
【図５】図５（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、システムの表示装置やクライアントの表示装置の画面上に表示される、ターゲット・エリア条件を指定するための画像の例を示す図、および、広告主が既に出稿しているマス媒体を指定するための画像の例を示す図である。
【図６】図６（ａ）（ｂ）は、それぞれ、システムの表示装置やクライアントの表示装置の画面上に表示される、出稿されたテレビ番組、および、ラジオ番組のジャンルを指定するための画像の例を示す図である。
【図７】図７は、図６（ｂ）に示す画像中、何れかの「ＳＰＯＴ」ボタンをオンした際に、表示装置の画面上に表示される画像の例を示す図である。
【図８】図８は、マス媒体組み合わせ指定のための画像の例を示す図である。
【図９】図９は、本実施の形態にかかるランキングデータ抽出処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、表示装置の画面上に表示されたリストの画像の例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態にかかるシミュレーションの処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、表示装置の画面上に表示された、シミュレーション結果の画像の例を示す図である。
【図１３】図１３は、表示装置の画面上に表示された、シミュレーション結果の画像の他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
１０    媒体出稿支援システム
１２    インタフェース
１４    条件設定部
１６    データ抽出部
１８    シミュレーション実行部
２０    データベース
２２    結果記憶部
２４    アンケート調査データテーブル
２６    ユーザ属性テーブル
２８    アクセスログテーブル
【図１】
2006221244.tif 000003
【図２】
2006221244.tif 000004
【図３】
2006221244.tif 000005
【図４】
2006221244.tif 000006
【図５】
2006221244.tif 000007
【図６】
2006221244.tif 000008
【図７】
2006221244.tif 000009
【図８】
2006221244.tif 000010
【図９】
2006221244.tif 000011
【図１０】
2006221244.tif 000012
【図１１】
2006221244.tif 000013
【図１２】
2006221244.tif 000014
【図１３】
2006221244.tif 000015