(57)【要約】【課題】２次流通を含んだ広告流通分析をおこなうこと。【解決手段】１次流通および２次流通を含んだ流通過程の各状態と、各状態間の遷移確率をあらわした広告流通分析モデルを用いることとし、分析装置の測定データ取得部がネットワーク上の測定装置が測定した流通情報を取得し、遷移確率算出部がかかる流通情報に基づいて各サンプル時間における遷移確率を算出し、遷移状態算出部が最新のサンプル時間における遷移確率と直前のサンプル時間における遷移状態とから最新のサンプル時間における遷移状態の評価値を算出し、算出した最新の評価値を遷移状態記憶部に蓄積する。さらに、分析処理部が遷移状態記憶部に蓄積された遷移情報に基づいて広告の流通状態を分析する。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析システムであって、
前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、
前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手段と、
前記状態算出手段が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手段と
を備えたことを特徴とする広告流通分析システム。
【請求項２】
前記遷移状態算出手段が算出した前記最新のサンプル時間における前記評価値を蓄積する記憶手段をさらに備え、
前記分析手段は、該記憶手段が蓄積した該評価値に基づいて広告の流通効率を分析することを特徴とする請求項１に記載の広告流通分析システム。
【請求項３】
前記最新のサンプル時間における前記評価値および前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率を蓄積する記憶手段をさらに備え、
前記分析手段は、該記憶手段が蓄積した該評価値および該状態遷移確率に基づいて広告の流通効率を分析することを特徴とする請求項１に記載の広告流通分析システム。
【請求項４】
前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態として、一次流通準備完了状態と、一次流通提示状態と、二次流通準備完了状態と、二次流通提示状態と、広告利用状態と、広告破棄状態とを含み、
前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各状態間の遷移確率を算出することを特徴とする請求項１、２または３に記載の広告流通分析システム。
【請求項５】
前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態間の遷移動作として、前記一次流通準備完了状態から前記一次流通提示状態への遷移動作をあらわす一次広告配布動作と、該一次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、前記二次流通準備完了状態から前記二次流通提示状態への遷移動作をあらわす二次広告配布動作と、該二次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とを含み、
前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を前記遷移確率として算出することを特徴とする請求項４に記載の広告流通分析システム。
【請求項６】
前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態間の遷移動作として、前記一次流通提示状態から前記広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、前記二次流通提示状態から前記広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とをさらに含み、
前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を前記遷移確率として算出することを特徴とする請求項５に記載の広告流通分析システム。
【請求項７】
前記状態間における前記広告の流通量を測定する測定手段をさらに備え、
前記遷移確率算出手段は、該測定手段が測定した広告流通量に基づいて前記状態遷移確率を算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の広告流通分析システム。
【請求項８】
前記遷移確率算出手段は、流通形態ごとに前記状態遷移確率を算出し、
前記遷移状態算出手段は、該遷移確率算出手段が算出した流通形態ごとの該状態遷移確率に基づいて流通形態ごとの前記評価値を算出し、
前記分析手段は、該遷移状態算出手段が算出した流通形態ごとの該評価値を足し合わせることにより複数の流通形態を複合した広告の流通効率を分析することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の広告流通分析システム。
【請求項９】
前記流通形態は、広告付き電子メールによる広告流通を含んだことを特徴とする請求項８に記載の広告流通分析システム。
【請求項１０】
前記流通形態は、Ｗｅｂ広告による広告流通を含んだことを特徴とする請求項８または９に記載の広告流通分析システム。
【請求項１１】
広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析方法であって、
前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出工程と、
前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出工程と、
前記状態算出工程が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析工程と
を含んだことを特徴とする広告流通分析方法。
【請求項１２】
広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析プログラムであって、
前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手順と、
前記遷移確率算出手順が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手順と、
前記状態算出手順が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする広告流通分析プログラム。
【請求項１３】
広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析装置であって、
前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、
前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手段と、
前記状態算出手段が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手段と
を備えたことを特徴とする広告流通分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析システム広告流通分析システム、広告流通分析方法、広告流通分析プログラムおよび広告流通分析装置に関し、特に、２次流通を含めた全体的な広告効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった流通分析を効率的におこなうことができる広告流通分析システム、広告流通分析方法、広告流通分析プログラムおよび広告流通分析装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、広告の流通状況を分析する分野においては、広告提供者から直接消費者に流れる広告の流通形態（広告の１次流通）を測定し、この測定結果を元に広告流通を分析することが一般的であった。しかし、インターネットの一般的普及によって広告の流通は多様化する傾向にあり、広告提供者から直接消費者へ流れる広告の１次流通のみならず、広告提供者を介すことなく、消費者間の情報交換により広告が伝播する流通形態（広告の２次流通）が多くみられるようになっている。
【０００３】
一例として、インターネットプロバイダによる広告付きの無料電子メールサービスは、電子メールを出すという消費者の行為によってはじめて効果を発揮する広告である。そして、この電子メールを受け取った消費者が、他の消費者に転送メールを送信すると、インターネットプロバイダ（広告提供者）を介することなく広告が伝播していくことになる。
【０００４】
このような広告の２次流通量は、消費者間の情報交換が口コミによっておこなわれている時代には、微々たるものであった。しかし、近年のように、ホームページや電子メールを用いた情報交換が広くおこなわれるようになってくると、かかる２次流通の効果を無視することができない状況となる。
【０００５】
このため、消費者間における広告の伝播を測定・分析する方式が提案されている。たとえば、特許文献１には、広告コンテンツにアクセスした消費者を識別する個人識別情報を追跡することにより、消費者間の広告に関する情報の流通経路を把握して広告流通に影響力のあるオピニオンリーダおよびオピニオンリーダに属するオピニオングループを抽出する技術が開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１７１０４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記した特許文献１の技術を用いたとしても、多様化した流通形態のそれぞれに対応した広告流通分析をおこなうことは困難である。すなわち、特許文献１に開示されている技術は、広告コンテンツ（Ｗｅｂ広告）の伝播経路を把握するためのものであり、２次流通の他の形態、たとえば、広告付き電子メール、口コミ、チラシ広告といった流通形態を測定・分析することはできないという問題がある。
【０００８】
さらに、近年の広告は、テレビ、ラジオ、書物、インターネットなどさまざまなメディアを併用しておこなわれることが多く、このような複合的広告の広告効果を分析することにより、効果的な広告投入量や投入時期を判定したいというニーズがある。
【０００９】
これらのことから、さまざまな広告流通形態に適用することができ、かつ、２次流通を含めた流通分析をおこなうことができる広告流通分析手法をいかにして実現するかが大きな課題となっている。
【００１０】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、さまざまな流通形態に適用可能であり、２次流通を含めた全体的な広告効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった流通分析を効率的におこなうことができる広告流通分析システム、広告流通分析方法、広告流通分析プログラムおよび広告流通分析装置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】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る広告流通分析システムは、広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析システムであって、前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手段と、前記状態算出手段が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記遷移状態算出手段が算出した前記最新のサンプル時間における前記評価値を蓄積する記憶手段をさらに備え、前記分析手段は、該記憶手段が蓄積した該評価値に基づいて広告の流通効率を分析することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記最新のサンプル時間における前記評価値および前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率を蓄積する記憶手段をさらに備え、前記分析手段は、該記憶手段が蓄積した該評価値および該状態遷移確率に基づいて広告の流通効率を分析することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態として、一次流通準備完了状態と、一次流通提示状態と、二次流通準備完了状態と、二次流通提示状態と、広告利用状態と、広告破棄状態とを含み、前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各状態間の遷移確率を算出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態間の遷移動作として、前記一次流通準備完了状態から前記一次流通提示状態への遷移動作をあらわす一次広告配布動作と、該一次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、前記二次流通準備完了状態から前記二次流通提示状態への遷移動作をあらわす二次広告配布動作と、該二次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とを含み、前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を前記遷移確率として算出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記遷移確率算出手段が用いる前記広告流通分析モデルは、前記状態間の遷移動作として、前記一次流通提示状態から前記広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、前記二次流通提示状態から前記広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とをさらに含み、前記遷移確率算出手段は、該広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を前記遷移確率として算出することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記状態間における前記広告の流通量を測定する測定手段をさらに備え、前記遷移確率算出手段は、該測定手段が測定した広告流通量に基づいて前記状態遷移確率を算出することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記遷移確率算出手段は、流通形態ごとに前記状態遷移確率を算出し、前記遷移状態算出手段は、該遷移確率算出手段が算出した流通形態ごとの該状態遷移確率に基づいて流通形態ごとの前記評価値を算出し、前記分析手段は、該遷移状態算出手段が算出した流通形態ごとの該評価値を足し合わせることにより複数の流通形態を複合した広告の流通効率を分析することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項９の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、広告付き電子メールによる広告流通を含んだことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１０の発明に係る広告流通分析システムは、上記の発明において、前記流通形態は、Ｗｅｂ広告による広告流通を含んだことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１１の発明に係る広告流通分析方法は、広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析方法であって、前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出工程と、前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出工程と、前記状態算出工程が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析工程とを含んだことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１２の発明に係る広告流通分析プログラムは、広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析プログラムであって、前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手順と、前記遷移確率算出手順が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手順と、前記状態算出手順が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１３の発明に係る広告流通分析装置は、広告提供者が提供した広告が広告消費者に流通する際の広告流通効率を分析する広告流通分析装置であって、前記広告提供者から前記広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、該広告提供者を介さずに該広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、該状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における該状態間の状態遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、前記遷移確率算出工程が算出した前記最新のサンプル時間における前記状態遷移確率と、直前のサンプル時間における前記状態ごとの評価値とに基づいてあらたな該評価値を算出する遷移状態算出手段と、前記状態算出手段が算出した前記評価値に基づいて広告の流通効率を分析する分析手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１、１１、１２または１３の発明によれば、広告提供者から広告消費者へ直接流れる広告の一次流通と、広告提供者を介さずに広告消費者から他の広告消費者へ流れる広告の二次流流通とを含んだ広告流通の過程を複数の状態に区分けした広告流通分析モデルを用い、各状態間における広告の流通量に基づいて最新のサンプル時間における状態間の状態遷移確率を算出し、算出した最新のサンプル時間における状態遷移確率と、直前のサンプル時間における状態ごとの評価値とに基づいてあらたな評価値を算出し、算出した評価値に基づいて広告の流通効率を分析するよう構成したので、２次流通を含めた全体的な広告効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった流通分析を効率的におこなうことができ、さらに、この分析結果を用いることにより、広告流通や広告投入の手法の改善を図ることができるので、広告提供者に対して効率的な広告流通方式を提供することが可能となるという効果を奏する。
【００２５】
また、請求項２の発明によれば、遷移状態算出手段が算出した前記最新のサンプル時間における評価値を蓄積する記憶手段をさらに備え、分析手段は、記憶手段が蓄積した評価値に基づいて広告の流通効率を分析するよう構成したので、評価値の時間経過や、評価値を時間について積分した値を用いることにより、評価値の時間変化を考慮した分析を効率的におこなうことができるという効果を奏する。
【００２６】
また、請求項３の発明によれば、最新のサンプル時間における評価値および最新のサンプル時間における状態遷移確率を蓄積する記憶手段をさらに備え、分析手段は、記憶手段が蓄積した評価値および状態遷移確率に基づいて広告の流通効率を分析するよう構成したので、評価値の時間変化を考慮した分析を効率的におこなうことができるとともに、広告流通効果を高めている要因や、広告流通効果を妨げている要因を検出することができるという効果を奏する。
【００２７】
また、請求項４の発明によれば、遷移確率算出手段が用いる広告流通分析モデルは、流通過程における状態として、一次流通準備完了状態と、一次流通提示状態と、二次流通準備完了状態と、二次流通提示状態と、広告利用状態と、広告破棄状態とを含み、遷移確率算出手段は、この広告流通分析モデルに含まれる各状態間の遷移確率を算出するよう構成したので、さまざまな流通形態に容易に適用することができるという効果を奏する。
【００２８】
また、請求項５の発明によれば、遷移確率算出手段が用いる広告流通分析モデルは、状態間の遷移動作として、一次流通準備完了状態から一次流通提示状態への遷移動作をあらわす一次広告配布動作と、一次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、二次流通準備完了状態から二次流通提示状態への遷移動作をあらわす二次広告配布動作と、二次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とを含み、遷移確率算出手段は、広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を遷移確率として算出するよう構成したので、広告付き電子メールなどの提供型の流通形態についての広告流通分析を効率的におこなうことができるという効果を奏する。
【００２９】
また、請求項６の発明によれば、遷移確率算出手段が用いる広告流通分析モデルは、状態間の遷移動作として、一次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす一次広告取得動作と、二次流通提示状態から広告利用状態への遷移動作をあらわす二次広告取得動作とをさらに含み、遷移確率算出手段は、広告流通分析モデルに含まれる各遷移動作が動作する確率を前記遷移確率として算出するよう構成したので、取得型の流通形態についての広告流通分析を効率的におこなうことができるという効果を奏する。
【００３０】
また、請求項７の発明によれば、状態間における広告の流通量を測定する測定手段をさらに備え、遷移確率算出手段は、測定手段が測定した広告流通量に基づいて状態遷移確率を算出するよう構成したので、測定手段を含んだ一または複数の測定装置を用いることにより広告流通情報を測定し、これらの測定値を用いて状態遷移確率を効率的に算出することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、請求項８の発明によれば、遷移確率算出手段は、流通形態ごとに状態遷移確率を算出し、遷移状態算出手段は、遷移確率算出手段が算出した流通形態ごとの状態遷移確率に基づいて流通形態ごとの評価値を算出し、分析手段は、遷移状態算出手段が算出した流通形態ごとの評価値を足し合わせることにより複数の流通形態を複合した広告の流通効率を分析するよう構成したので、複数の流通形態を複合した広告流通効果を効率的に分析することができるという効果を奏する。
【００３２】
また、請求項９の発明によれば、流通形態には、広告付き電子メールによる広告流通を含むよう構成したので、広告付き電子メールの１次流通および２次流通の広告流通効果を分析することができるという効果を奏する。
【００３３】
また、請求項１０の発明によれば、流通形態には、Ｗｅｂ広告による広告流通を含むよう構成したので、Ｗｅｂ広告の１次流通および２次流通の広告流通効果を分析することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る広告流通分析システム、広告流通分析方法、広告流通分析プログラムおよび広告流通分析装置の好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００３５】
まず、本実施例の広告流通分析システムの概要について図１を用いて説明する。図１は、本実施例に係る広告流通分析システムの概要を説明するための図である。同図に示すように、本実施例に係る広告流通分析システムの概要は、広告提供者から１次消費者への広告流通をあらわす１次流通と、１次消費者から他の消費者（同図に示す２次消費者以降の消費者）への広告流通をあらわす２次流通とを測定装置１０１により測定し、分析装置１が測定装置１０１から取得した流通情報に基づいて２次流通を含めた広告流通を分析するものである。
【００３６】
具体的には、広告主、広告代理店、広告媒介者といった広告提供者は、ＷＷＷ（World Wide Web）サーバやメールサーバを利用し、消費者に対して広告を提供する。ここで、広告提供者から直接消費者に流れる広告の流通形態を「広告の１次流通」（以下、単に「１次流通」と呼ぶ）と定義する。また、広告提供者を介すことなく消費者間における情報のやりとりにより伝播する広告の流通形態を「広告の２次流通」（以下、単に「２次流通」と呼ぶ）と定義する。なお、この２次流通には、図１に示した３次流通などの２次消費者以降）の消費者間において伝播する広告の流通を含むものとする。
【００３７】
たとえば、広告提供者がＷＷＷサーバ上のホームページに広告（Ｗｅｂ広告）を掲載した場合には、このページを閲覧した消費者（１次消費者）に広告が流通したことになる（１次流通）。そして、この１次消費者が自身のホームページにかかる広告を転載した場合には、このページを閲覧した消費者（２次消費者）に広告が流通したことになる（２次流通）。
【００３８】
また、広告提供者が顧客名簿などを用いて消費者に広告付き電子メールを送信した場合には、このメールを読んだ消費者（１次消費者）に広告が流通したことになる（１次流通）。そして、この１次消費者が友人などにこの広告付き電子メールを転送した場合には、転送された広告付き電子メールを読んだ消費者（２次消費者）に広告が流通したことになる（２次流通）。
【００３９】
このような広告の２次流通は、従来は口コミなどによっておこなわれることが多く、その流通量は微々たるものであった。しかし、近年、インターネットや携帯電話などの普及により消費者間における情報流通が活発化したことに伴い、広告の２次流通の効果を無視できない状況になっている。また、あらたなインターネットアプリケーションの台頭によって１次流通にはじめから重きをおかないような広告流通形態が出現するに至っている。
【００４０】
このような広告流通形態の変化にもかかわらず、従来の広告流通分析手法では１次流通量のみに基づいた測定および分析がおこなわれており、広告の流通状況を十分に把握することができないという問題があった。すなわち、広告の２次流通量が増加した環境においては、２次流通の影響が大きいため分析結果が実際の広告流通と乖離してしまうという問題があった。
【００４１】
また、従来の広告流通測定手法では、視聴率を利用した手法やアンケートを利用した手法により広告流通量の測定をおこなうことが多い。これらの手法は、消費者のなかから偏りのない消費者群を抽出し、抽出した消費者群に含まれる消費者に対する広告の到達度や認知度を測り、この測定結果に基づいて消費者全体に対する広告の到達度や認知度を統計的に測定するものである。しかし、このような測定手法では、広告の１次流通に関する情報しか得られないので、近年の広告流通形態における広告効果を把握することは困難である。
【００４２】
このため、上記した広告流通測定手法を２次流通量の測定にも用いることが考えられる。しかしながら、たとえ、かかる広告流通測定手法を２次流通量の測定に用いたとしても、この測定結果を分析するためのモデルや手法が存在しなかったため、どのような流通要因が広告の流通効果を高めているかを分析することができなかった。
【００４３】
そこで、本実施例に係る広告流通分析システムでは、広告の１次流通および２次流通を表現することができる「広告流通分析モデル」を用意し、この「広告流通分析モデル」を用いて広告流通を分析する手法を提供することとした。ここで、本発明の広告流通分析手法について図２を用いて説明する。図２は、従来の広告流通分析手法および本実施例に係る広告流通分析手法を示す図である。
【００４４】
同図に示すように、従来の広告流通分析システムは、広告提供者から直接消費者に流れる広告の流通形態（１次流通）のみを分析対象としていた。これに対し、本実施例に係る広告流通分析手法では、上記した２次流通以降を含めた分析モデル（広告流通分析モデル）を定義し、この分析モデルを用いることで１次流通のみならず２次流通をも分析対象とした。したがって、広告流通の全体的な効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった分析が可能となる。
【００４５】
次に、かかる「広告流通分析モデル」について、図３を用いてさらに詳細に説明する。図３は、本実施例に係る広告流通分析モデル（以下、単に「モデル」と呼ぶ）を示す図である。同図に示すように、このモデルでは広告流通の過程を、「Ｓ１」〜「Ｓ６」の６つの「状態」として定義する。なお、同図に示した「Ｓ１」および「Ｓ２」が１次流通に関する状態であり、「Ｓ４」および「Ｓ５」が２次流通に関する状態であり、「Ｓ３」および「Ｓ６」が１次流通および２次流通に共通の状態である。
【００４６】
このモデルは、上記した広告付き電子メールやＷｅｂ広告による広告流通のみならず、チラシによる広告流通、口コミによる広告流通、さらにはこれらの広告流通を組み合わせた広告流通など、あらゆる広告流通の分析に用いることができる汎用モデルである。このモデルを用いた流通分析をおこなうことで広告の流通を大局的にとらえた流通分析が可能となり、この分析結果を用いることにより、広告流通や広告投入の手法の改善を図ることができる。したがって、広告提供者に対して効率的な広告流通方式を提供することが可能となる。
【００４７】
「Ｓ１」は、「Ｒｅａｄｙ  ｆｏｒ  Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ」と呼ばれる状態である（請求項の一次流通準備完了状態に対応）。具体的には、この「Ｓ１」は、広告提供者が広告を製作して配布可能なかたちで管理している状態をあらわす。たとえば、広告付き電子メールの場合であればメールを作成してメールサーバに格納し、未だ送信されていない状態をあらわし、Ｗｅｂ広告の場合であれば広告が掲載されているページをＷＷＷサーバにアップロードし、アクセスがあれば利用可能な状態をあらわす。すなわち、この「Ｓ１」の状態では、広告が消費者に利用されることはなく、消費者に利用されるためには広告提供者が広告を配布（Ｐｕｓｈ）するか、上記した１次消費者によって広告が取得（Ｐｕｌｌ）されなければならない。
【００４８】
「Ｓ２」は、「Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｐｕｓｈｅｄ」と呼ばれる状態である（請求項の一次流通提示状態に対応）。具体的には、この「Ｓ２」は、広告提供者が広告を消費者に提示した状態、あるいは広告提供者が提供した広告が消費者に届いた状態をあらわす。すなわち、この「Ｓ２」の状態では、広告そのものは消費者によって未だ利用されていない。たとえば、看板やポスターの場合であれば掲示された状態をあらわし、雑誌や新聞の場合であれば店頭に陳列された状態をあらわす。また、放送ＣＭの場合であれば放送された状態をあらわし、広告付き電子メールであれば消費者に受信された状態をあらわす。
【００４９】
「Ｓ３」は、「Ｃｏｎｓｕｍｅｄ」と呼ばれる状態である（請求項の広告利用状態に対応）。具体的には、この「Ｓ３」は、広告が消費者によって利用された状態をあらわす。そして、この「Ｓ３」は、１次流通による利用および２次流通による利用を含んだ状態である。ここで、「利用」とは、広告を見た、聞いた、アクセスしたなど、広告が消費者によって認知されたことをあらわしている。
【００５０】
「Ｓ４」は、「Ｒｅａｄｙ  ｆｏｒ  Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ」と呼ばれる状態である（請求項の二次流通準備完了状態に対応）。具体的には、この「Ｓ４」は、１次流通による広告を利用した消費者（１次消費者）が、かかる広告を他の消費者（２次消費者）に配布可能なかたちで管理している状態をあらわす。たとえば、広告付き電子メールの場合であれば転送メールを作成して未だ転送していない状態をあらわし、Ｗｅｂ広告の場合であれば広告が掲載されているページを自己のホームページに転載するなどし、他の消費者のアクセスがあれば利用可能な状態をあらわす。したがって、この「Ｓ４」の状態では、複製した広告が他の消費者に利用されることはなく、他の消費者に利用されるためには１次消費者が広告を配布（Ｐｕｓｈ）するか、広告が２次消費者によって取得（Ｐｕｌｌ）されなければならない。
【００５１】
「Ｓ５」は、「Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｐｕｓｈｅｄ」と呼ばれる状態である（請求項の二次流通提示状態に対応）。具体的には、この「Ｓ５」は、１次消費者が広告を２次消費者に提示した状態、あるいは１次消費者が提供した広告が２次消費者に届いた状態をあらわす。したがって、この「Ｓ５」の状態では、広告そのものは２次消費者によって未だ利用されていない。たとえば、広告付き電子メールであれば２次消費者に受信された状態をあらわす。
【００５２】
「Ｓ６」は、「Ｄｉｓｃａｒｄｅｄ」と呼ばれる状態である（請求項の広告破棄状態に対応）。具体的は、この「Ｓ６」は広告流通の終点をあらわす。すなわち、この「Ｓ６」状態に至った広告は、二度と流通されることがない、あるいは二度と消費者に利用されることがない状態である。
【００５３】
次に、上述した各状態（「Ｓ１」〜「Ｓ６」）間の「遷移動作」について説明する。この「遷移動作」は、図３において「矢印」および「矢印付近の文字列」で示している。たとえば、「Ｓ１」から「Ｓ３」への遷移動作は「Ｐ−Ｐｕｌｌ」であり、「Ｓ１」から「Ｓ３」に向かう矢印は、「Ｓ１」状態から「Ｓ３」状態への遷移がおこなわれる、または、おこなわれる可能性があることを示している。なお、「Ｓ３」から「Ｓ１」に向かう矢印はないので、「Ｓ３」から「Ｓ１」に遷移されることはない。
【００５４】
まず、１次流通に関する遷移動作について説明する。図２に示したＰ−Ｐｕｓｈ（「Ｓ１」から「Ｓ２」への遷移動作）は、「Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｐｕｓｈ」と呼ばれる遷移動作であり、広告提供者が、広告を１次流通過程に投入する動作をあらわす。たとえば、広告付き電子メールの場合であれば広告提供者が１次消費者に向けて電子メールを送信する動作を指す。
【００５５】
また、Ｐ−Ｐｕｌｌ（「Ｓ１」から「Ｓ３」への遷移動作）は、「Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｐｕｌｌ」と呼ばれる遷移動作であり、広告提供者が利用可能状態とした広告に１次消費者がアクセスし、この広告を取得する動作をあらわす。たとえば、Ｗｅｂ広告の場合であれば広告が掲載されたホームページに１次消費者がアクセスし、広告を実際に読む動作を指す。
【００５６】
また、Ｐ−Ｃｏｎｓｕｍｅ（「Ｓ２」から「Ｓ３」への遷移動作）は、「Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｃｏｎｓｕｍｅ」と呼ばれる遷移動作であり、広告提供者により１次流通過程に投入された広告を１次消費者が利用する動作をあらわす。たとえば、広告付き電子メールを受信した１次消費者が、この電子メールを開き広告を実際に読む動作を指す。
【００５７】
次に、２次流通に関する遷移動作について説明する。Ｐｒｅｐａｒｅ（「Ｓ３」から「Ｓ４」への遷移動作）は、消費者が広告を２次流通可能な状態にする動作をあらわす。たとえば、広告をコピーする、編集する、変換するなどの動作を指す。
【００５８】
また、Ｓ−Ｐｕｓｈ（「Ｓ４」から「Ｓ５」への遷移動作）は、「Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｐｕｓｈ」と呼ばれる遷移動作であり、１次消費者が１次流通過程において利用した広告を２次流通過程に投入する動作、または、２次消費者が２次流通過程において利用した広告をさらに２次流通過程に投入する動作をあらわす。たとえば、広告付き電子メールの場合であれば１次消費者が広告提供者から受け取った電子メールを２次消費者に向けて転送する動作を指す。
【００５９】
また、Ｓ−Ｐｕｌｌ（「Ｓ４」から「Ｓ３」への遷移動作）は、「Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｐｕｌｌ」と呼ばれる遷移動作であり、１次利用者が利用可能状態とした広告に２次消費者がアクセスして広告を取得する動作、または、２次利用者が利用可能状態とした広告に他の２次利用者アクセスして広告を取得する動作をあらわす。たとえば、Ｗｅｂ広告の場合であれば１次利用者により転載された広告が掲載されたホームページに２次消費者がアクセスし、広告を実際に読む動作を指す。
【００６０】
また、Ｓ−Ｃｏｎｓｕｍｅ（「Ｓ５」から「Ｓ３」への遷移動作）は、「Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｃｏｎｓｕｍｅ」と呼ばれる遷移動作であり、１次利用者により２次流通過程に投入された広告を２次消費者が利用する動作、または、２次利用者により２次流通過程に投入された広告を他の２次消費者が利用する動作をあらわす。たとえば、広告付き電子メールを受信した２次消費者が、この電子メールを開き広告を実際に読む動作を指す。
【００６１】
次に、１次流通および２次流通に共通の遷移動作について説明する。Ｄｉｓｃａｒｄ（「Ｓ６」への遷移動作）は広告を破棄する動作をあらわし、Ｗａｉｔ（「Ｓ１」から「Ｓ１」への遷移動作または「Ｓ４」から「Ｓ４」への遷移動作）は、広告を配布または取得可能な状態でとどめておく動作、言い換えれば、Ｐｕｓｈ（Ｐ−ＰｕｓｈまたはＳ−Ｐｕｓｈ）あるいはＰｕｌｌ（Ｐ−ＰｕｓｈまたはＳ−Ｐｕｓｈ）可能な状態に保っておく動作をあらわす。
【００６２】
また、Ｌｅａｖｅ（「Ｓ２」から「Ｓ２」への遷移動作または「Ｓ５」から「Ｓ５」への遷移動作）は広告を掲示あるいは陳列された状態に保持する動作、言い換えれば、利用可能な状態に保っておく動作をあらわし、Ｓｔｏｒｅ（「Ｓ３」から「Ｓ３」への遷移動作）は消費者が広告の記録や保存をする動作、言い換えれば、消費者の手元で常に利用可能な状態に保っておく動作をあらわす。
【００６３】
このように、本実施例に係る広告流通分析手法では、上述した広告流通分析モデルを定義し、この分析モデルを用いることで１次流通のみならず２次流通をも広告流通分析の分析対象とした。したがって、広告流通の全体的な効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった分析を効率的におこなうことができる。
【００６４】
さらに、この分析モデルは、上記した広告付き電子メールやＷｅｂ広告による広告流通のみならず、チラシによる広告流通、口コミによる広告流通、さらにはこれらの広告流通を組み合わせた広告流通など、あらゆる広告流通の分析に用いることができる汎用モデルである。このモデルを用いた流通分析をおこなうことで広告の流通を大局的にとらえた流通分析が可能となり、この分析結果を用いることにより、広告流通や広告投入の手法の改善を図ることができる。したがって、広告提供者に対して効率的な広告流通方式を提供することが可能となる。
【００６５】
次に、本実施例の広告流通分析システムの特徴部分である広告流通分析手法を実行する分析装置について図４を用いて説明する。図４は、分析装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、分析装置１は、通信Ｉ／Ｆ部２と、出力部３と、制御部１０と、記憶部２０とを備えている。また、制御部１０は、測定データ取得部１１と、遷移確率算出部１２と、遷移状態算出部１３と、分析処理部１４とをさらに備えており、記憶部２０は遷移状態記憶部２１をさらに備えている。
【００６６】
通信Ｉ／Ｆ部２は、ＬＡＮ（Local Area Network）ボードなどの通信デバイスから構成され、測定装置１０１が測定した広告流通データを受け取って制御部１０に渡す処理をおこなう処理部である。なお、本実施例においては、分析装置１および測定装置１０１がインターネットに接続され、測定装置１０１はネットワーク経由でかかる広告流通データを受け取る場合について説明するが、分析装置１をネットワークに接続しない構成とすることもできる。この場合には、測定装置１０１が測定した広告流通データをＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体を介して受け取り、通信Ｉ／Ｆ部２をＣＤ−ＲＯＭドライブなどの可搬型記録媒体読み出し装置で構成すればよい。
【００６７】
また、本実施例においては、分析装置１は測定装置１０１が測定した広告流通データに基づいて広告流通分析をおこなうこととしているが、これに限らず分析装置１に測定装置１０１を内蔵することとしてもよい。さらに、測定装置１０１自体を設けずに、アンケートなどの集計結果に基づいた広告流通データを直接、分析装置１に入力することとしてもよい。
【００６８】
出力部３は、ディスプレイ装置などの表示用デバイスや、ＣＤ−Ｒ（CD Recordable）ドライブなどの可搬型記録媒体書き込み装置から構成され、制御部１０から受け取った分析結果を出力する処理をおこなう処理部である。
【００６９】
制御部１０は、通信Ｉ／Ｆ部２を介して受け取った広告流通データに基づいて、図３に示した各状態間の遷移確率を算出し、算出した遷移確率から各状態の評価値を算出するとともに、算出した評価値の時間変移に基づいて上記した２次流通を含む広告流通分析をおこなう処理部である。
【００７０】
測定データ取得部１１は、測定装置１０１が測定した広告流通データを通信Ｉ／Ｆ部２を介して受け取り、受け取った広告流通データを遷移確率算出部１２に渡す処理をおこなう処理部である。具体的には、この測定データ算出部１１は所定のサンプル時間に計測された広告流通データを所定の形式に変換するなどして遷移確率算出部１２に提供する。
【００７１】
遷移確率算出部１２は、図３に示した各状態間の遷移確率を算出する処理部である。そして、この遷移確率算出部１２は算出した遷移確率を遷移状態算出部に対して提供する。ここで、この「遷移確率」について図５および図６を用いて説明しておく。図５は、広告流通分析モデルにおける状態遷移確率を示す図であり、図６は、状態遷移確率行列を示す図である。なお、図５および図６に示す「Ｓ１」〜「Ｓ６」は図３に示した「Ｓ１  Ｒｅａｄｙ  ｆｏｒ  Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ」〜「Ｓ６  Ｄｉｓｃａｒｄｅｄ」にそれぞれ対応している。
【００７２】
図５に示したように、各状態（「Ｓ１」〜「Ｓ６」）間の遷移確率は、「ａｘｙ」の形式であらわしている。ここで、「ｘ」は遷移元の状態番号をあらわしており、「ｙ」は遷移先の状態番号をあらわしている。たとえば、「Ｓ１」状態から「Ｓ３」状態への遷移確率は「ａ１３」であり、「Ｓ３」状態から「Ｓ６」状態への遷移確率は「ａ３６」である。そして、「Ｓ１」から「Ｓ３」への遷移確率が１００％であれば、「ａ１３＝１」とあらわし、「Ｓ３」から「Ｓ６」への遷移確率が０％であれば、「ａ３６＝０」とあらわすこととする。
【００７３】
さらに、遷移元および遷移先の各状態（「Ｓ１」〜「Ｓ６」）と、遷移確率「ａｘｙ」との関係は図６に示したように、行列式であらわすことができる。なお、図６における行（図６のＦｒｏｍ）が遷移元を、列（図６のＴｏ）が遷移先をそれぞれあらわしている。
【００７４】
図４の説明に戻り、遷移状態算出部１３について説明する。遷移状態算出部１３は、遷移確率算出部１２が算出した遷移確率に基づいて各「状態」の評価値を算出する処理部である。そして、この遷移状態算出部１３は、算出した評価値を遷移状態記憶部２１に記憶させる処理をおこなうとともに、遷移状態記憶部２１に記憶させた過去の評価値を読み出し、この評価値と遷移確率とからあらたな評価値を算出する。
【００７５】
具体的には、遷移状態算出部１３は、以下の手順により所定のサンプル時間における「状態」の評価値を算出する。すなわち、各状態Ｓk（１≦ｋ≦６）が、遷移元Ｓi（１≦ｉ≦６）から遷移先Ｓj（１≦ｊ≦６）へ遷移する確率をａijとあらわすこととすれば各状態間の遷移確率は、
【数１】
2006260317.tif 000003
式（１）に示すように行列Ｍを用いて表現することができる。
【００７６】
図３および図５に示した状態遷移図は、マルコフ・チェインによる状態遷移図と同等とみなすことができ、式（１）に示した遷移確率行列を使用して種々のマルコフ・チェイン解析手法を適用することが可能である。
【００７７】
たとえば、あるサンプル時間におけるＳ1〜Ｓ6の状態をあらわす行列は、時間についての関数となり、
【数２】
2006260317.tif 000004
この行列を式(２)に示すようにＡtと定義すると、次のサンプル時間における状態をあらわす行列Ａt+1は式（１）に示したＭを用いて、
【数３】
2006260317.tif 000005
式（３）により算出することができる。
【００７８】
実際の広告流通解析においては、式（１）中のａijとして、どのような値もしくは関数を使用するかが重要である。これらの遷移確率（ａij）の値は、測定装置１０１から取得した流通情報に基づいて算出される。一般的な実際の広告流通においては、遷移確率（ａij）の値は時間依存の関数となるため、マルコフ・チェイン解析手法を適用することで、未知の遷移確率（ａij）を推定することも可能となる。そして、遷移確率（ａij）の値の時間変移を解析することにより遷移確率の解析確度や分析確度を高めることができる。
【００７９】
このように、本実施例に係る広告流通分析手法によれば、どの状態遷移確率が実際の広告流通を高めているか、あるいは妨げているかを特定することができるので、状態遷移確率を決定している実際の要因に対し、状態遷移確率を上げる、もしくは下げるような改善策を施してやればよい。このようにすることで、広告提供者に対して効率的な広告流通方式を提供することが可能となる。
【００８０】
また、消費者のなかから偏りのない消費者群を抽出し、抽出した消費者群に含まれる消費者に対する上記遷移確率を算出するために必要な流通情報を詳細に取得しておき、算出された遷移確率をすべての消費者に対する広告流通分析にフィードバックするという手法もとることができる。このようにすることで、実際の広告流通をより正確に分析することができる。
【００８１】
分析処理部１４は、遷移状態記憶部２１に記憶された各サンプル時間における遷移状態の評価値を読み出し、所定の変換をおこなうなどして出力部３に渡す処理をおこなう処理部である。たとえば、この分析処理部１４は、各サンプル時間における遷移状態の評価値を時系列であらわして各評価値の時間経過について分析処理をおこなう。なお、かかる評価値には、各サンプル時間における遷移確率を含めることとしてもよい。
【００８２】
すなわち、広告投入日からの評価値を累積することとすれば、広告提供者が広告を投入してから広告の効果が所定の閾値を上回るまでの期間を評価することが可能となる。また、各サンプル時間における遷移確率の時間経過に着目すれば、どの遷移確率が実際の広告流通を高めているか、あるいは妨げているかを評価することができる。さらに、広告付き電子メールについての評価値と、Ｗｅｂ広告についての評価値とを足し合わせることにより、複数の広告形態を組み合わせた場合の広告効果を分析することもできる。
【００８３】
記憶部２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶デバイスから構成される記憶部であり、遷移状態記憶部２１は、所定のサンプル時間において算出された遷移確率や遷移状態を記憶する記憶部である。なお、この遷移状態記憶部２１に記憶された所定のサンプル時間における遷移状態は遷移状態算出部１３によって用いられ、所定のサンプル時間における遷移確率および遷移状態は、分析処理部１４によって用いられる。
【００８４】
次に、上述したモデル（広告流通分析モデル）を広告付き電子メールによる広告流通分析に適用した場合について、図７および図８を用いて説明する。図７は、広告流通分析モデルを広告付き電子メールに適用した例を示す図であり、図８は、遷移状態確率の時間変移を示す図である。なお、図７においては、この広告付き電子メールを「ｅメール広告」とあらわしている。
【００８５】
ｅメール広告の流通過程は、まず、「Ｓ１  ｅメール広告送信待ち」状態から開始される。この状態は、広告提供者が広告付き電子メールを作成してメールサーバに登録した状態である。そして、この「Ｓ１  ｅメール広告送信待ち」状態に関連する遷移確率は、ａ１１（Ｗａｉｔ）と、ａ１２（Ｐ−Ｐｕｓｈ）と、ａ１３（Ｐ−Ｐｕｌｌ）と、ａ１６（Ｄｉｓｃａｒｄ）とがある。ａ１１は、送信機会待ちをあらわす確率であり、ａ１２は送信率であり、ａ１６は未配信率をあらわしている。
【００８６】
なお、ｅメール広告は、「Ｐｕｓｈ」型の広告であるため、消費者による「Ｐｕｌｌ」動作はない。したがって、ａ１３（Ｐ−Ｐｕｌｌ）は常に０である。また、ａ１６は、最終的にｅメール広告が送信されなかった場合には０となるが、送信される可能性がある段階では常に１の値をとる。これらのことから、ａ１１は「ａ１１＝１−ａ１２」とあらわされる。このため、ａ１１またはａ１２のいずれか一つが測定されれば、他方の確率を算出することができる。
【００８７】
次に、「Ｓ２  送信中」状態について説明する。この状態は、広告提供者が送信した広告付き電子メールが１次消費者に受信された状態である。そして、この「Ｓ２  送信中」状態に関連する遷移確率は、ａ２２（Ｌｅａｖｅ）と、ａ２３（Ｐ−Ｃｏｎｓｕｍｅ）と、ａ２６（Ｄｉｓｃａｒｄ）とがある。ａ２３は送信成功率であり、ａ２６は送信エラー率である。なお、広告付き電子メールの場合には、ポスターによる広告のように掲示されたり、チラシなどのように陳列されたりすることはないので、ａ２２（Ｌｅａｖｅ）は常に０である。したがって、ａ２６は「ａ２６＝１−ａ２３」とあらわされる。このため、ａ２６またはａ２３のいずれかが測定されれば、他方の確率を算出することができる。
【００８８】
次に、「Ｓ３  ｅメール広告受信」状態について説明する。この状態は、広告提供者から送信された広告付き電子メールを１次消費者が開き広告を実際に読んだ状態、あるいは、消費者が転送した広告付き電子メールを２次消費者が開き広告を実際に読んだ状態である。そして、この「Ｓ３  ｅメール広告受信」状態に関連する遷移確率は、ａ３３（Ｓｔｏｒｅ）と、ａ３４（Ｐｒｅｐａｒｅ）と、ａ３６（Ｄｉｓｃａｒｄ）とがある。ａ３３はかかる電子メールを転送することなく保存している確率であり、ａ３４は転送率であり、ａ３６は転送することなく廃棄する確率（未読率）である。これらのことから、ａ３３は「ａ３３＝１−（ａ３４＋ａ３６）」とあらわされる。このため、ａ３３、ａ３４またはａ３６のうちいずれか２つが測定されれば、残った１つの確率を算出することができる。
【００８９】
次に、「Ｓ４  ｅメール広告再送信待ち」状態について説明する。この状態は、広告付き電子メールの転送メールを作成したが未だ送信していない状態である。そして、この「Ｓ４  ｅメール広告再送信待ち」状態に関連する遷移確率は、ａ４３（Ｓ−Ｐｕｌｌ）と、ａ４４（Ｗａｉｔ）と、ａ４５（Ｓ−Ｐｕｓｈ）と、ａ４６（Ｄｉｓｃａｒｄ）とがある。ａ４５は転送メールの送信率である。なお、上述したように、ｅメール広告は「Ｐｕｓｈ」型の広告であるため、消費者による「Ｐｕｌｌ」動作はない。したがって、ａ４３（Ｓ−Ｐｕｌｌ）は常に０である。また、消費者が転送メールを作成した場合にはそのまま送信すると考えられるので送信率ａ４５は１となる。このため、ａ４３（Ｓ−Ｐｕｌｌ）、ａ４４（Ｗａｉｔ）およびａ４６（Ｄｉｓｃａｒｄ）はいずれも０と考えられる。
【００９０】
次に、「Ｓ５  再送信中」状態について説明する。この状態は、広告付き電子メールが２次消費者に受信された状態である。そして、この「Ｓ５  再送信中」状態に関連する遷移確率は、ａ５３（Ｓ−Ｃｏｎｓｕｍｅ）と、ａ５５（Ｌｅａｖｅ）と、ａ５６（Ｄｉｓｃａｒｄ）とがある。ａ５３は再送信成功率であり、ａ５６は送信エラー率である。なお、上述したように、広告付き電子メールの場合にはポスターによる広告のように掲示されたり、チラシなどのように陳列されたりすることはないので、ａ５５（Ｌｅａｖｅ）は常に０である。したがって、ａ５６は「ａ５６＝１−ａ５３」とあらわされる。このため、ａ５３またはａ５６のいずれか１つが測定されれば、他方の確率を算出することができる。
【００９１】
ところで、これらの遷移確率は所定のサンプル時刻（時間）ごとに遷移確率算出部１２によって算出される。次に、図７に示した「Ｓ３」状態の場合を例にとり、遷移確率の時間変移を図８を用いて説明する。本実施例に係る広告流通分析手法では、図８に示したように、サンプル時刻（時間）ごと（図８のＴ１、Ｔ２など）に各遷移確率が算出される。たとえば、時刻Ｔ１においては、Ａ１〜Ｅ１の値が算出され、時刻Ｔ２においては、Ａ２〜Ｅ２の値が算出される。なお、図７を用いて上述したように、ａ１３およびａ４３は常に０となる。
【００９２】
また、図７に示したようにａ３３は「ａ３３＝１−（ａ３４＋ａ３６）」とあらわされるので、たとえば、Ｄ１（Ｔ１におけるａ３４の値）とＥ１（Ｔ１におけるａ３６の値）が測定装置１０１により測定されれば、Ｃ１（Ｔ１におけるａ３３の値）を遷移確率算出部１２により算出することができる。
【００９３】
なお、図７および図８においては、広告流通分析モデルを広告付き電子メールに適用した例について説明したが、かかる広告流通分析モデルは、Ｗｅｂ広告による広告流通、チラシによる広告流通、口コミによる広告流通、さらにはこれらの広告流通を組み合わせた広告流通など、あらゆる広告流通の分析に用いることができる。たとえば、この広告流通分析モデルをＷｅｂ広告に適用した場合には、Ｗｅｂ広告は、「Ｐｕｌｌ」型の広告であるため、消費者に対する「Ｐｕｓｈ」動作はない。すなわち、Ｗｅｂ広告単体による広告は、消費者のアクセスを待ち、アクセスがあった場合に（「Ｐｕｌｌ」動作）はじめて広告の流通がおこなわれる。
【００９４】
次に、測定装置１０１の一例について図９を用いて説明する。図９は、測定装置の一例を示す図である。同図では、広告が掲載されているホームページのアドレスを記載した電子メールを送信し、この電子メールを受信した消費者が実際に広告が掲載されているホームページにアクセスした閲覧情報を用いて１次流通および２次流通を測定する測定装置１０１について示している。
【００９５】
同図に示すように、広告提供者は広告が掲載されているホームページのアドレスを記載した電子メールを１次消費者に送信する（図９の（１）参照）。この電子メールを受信した１次消費者は、このアドレスをクリックするなどしてかかるホームページにアクセスする（図９の（２）参照）。そして、その広告内容を友人などに紹介したい場合には、かかる電子メールを転送する（図９の（３）参照）。転送された電子メールを受信した２次消費者は転送された電子メールに記載されているホームページのアドレスをクリックすするなどしてかかるホームページにアクセスする（図９の（４）参照）。そして、測定装置１０１は、１次消費者と２次消費者とを区分けした閲覧情報をＷＷＷサーバから取得する（図９の（５）参照）。
【００９６】
なお、１次消費者と２次消費者とを区分けした閲覧情報を作成する手法としては、たとえば、以下に示す手法がある。すなわち、広告提供者は、広告付き電子メールの送信先である１次消費者の電子メールアドレスをＷＷＷサーバに通知しておく。そして、広告提供者が、かかる広告付き電子メールに広告が掲載されているホームページのアドレスを付加する際には、各電子メールの宛先を、ホームページのアドレスの引数として指定しておく。
【００９７】
ＷＷＷサーバは、かかる広告が掲載されているページに消費者からのアクセスがあった場合には、あらかじめ通知された電子メールアドレスと、アクセス時の引数に指定されている電子メールアドレスとを対比する。そして、両者が一致する場合には、１次消費者からのアクセスであると判定し、それ以外の場合には２次消費者からのアクセスであると判定する。
【００９８】
なお、図９においては、ＷＷＷサーバから１次消費者と２次消費者とを区分けした閲覧情報を取得する測定装置１０１について説明したが、他の方式による測定装置１０１を用いることとしてもよい。たとえば、広告付き電子メールの流通状況を測定する場合には、電子メールを中継するメールサーバに測定装置１０１としての機能を持たせて、電子メールの転送状況をモニタすることとしてもよい。また、従来のアンケートによる流通情報を入力する装置を測定装置１０１として用いることとしてもよい。
【００９９】
次に、本実施例に係る広告流通分析処理の処理手順について図１０を用いて説明する。図１０は、広告流通分析処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、分析装置１の測定データ取得部１１は、測定装置１０１が計測した計測データを、所定のサンプル時間において通信Ｉ／Ｆ部２を介して取得する（ステップＳ１０１）。そして、遷移確率算出部１２は、測定データ取得部１１が取得した測定データに基づいて図５などに示した各状態遷移確率（ａij）を算出する（ステップＳ１０２）。
【０１００】
つづいて、遷移状態算出部１３は、直前のサンプル時間において算出された状態（行列Ａt）を遷移状態記憶部２１から読み出し（ステップＳ１０３）、上記した式（３）を用いてあらたな状態（行列Ａt+1）を算出する（ステップＳ１０４）。そして、この遷移状態算出部１３は、算出した状態（行列Ａt+1）を遷移状態記憶部２１に記憶させる（ステップＳ１０５）。
【０１０１】
そして、制御部１０は、流通情報のサンプリングが終了したか否かを判定し（ステップＳ１０６）、サンプリングが終了していない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返すことにより、各サンプル時間における遷移状態を遷移状態記憶部２１に蓄積していく。一方、サンプリングが終了した場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、分析処理部１４は、遷移状態記憶部２１に蓄積された遷移状態に基づいて２次流通を含めた広告流通分析をおこない（ステップＳ１０７）、分析結果を出力部３に出力したうえで処理を終了する。
【０１０２】
なお、図１０においては、サンプリングが終了した場合に、分析処理部１４が広告流通分析をおこなう例について説明したが、サンプリングを継続しながら、広告流通分析をおこなうこととしてもよい。この場合には、遷移確率および遷移状態の算出をおこなう算出処理と、遷移状態記憶部２１に記憶された遷移状態に基づいて分析をおこなう分析処理とを並行して実行させることになる。
【０１０３】
上述してきたように、本実施例では、１次流通および２次流通を含んだ流通過程の各状態と、各状態間の遷移確率をあらわした広告流通分析モデルを用いることとし、分析装置の測定データ取得部がネットワーク上の測定装置が測定した流通情報を取得し、遷移確率算出部がかかる流通情報に基づいて各サンプル時間における遷移確率を算出し、遷移状態算出部が最新のサンプル時間における遷移確率と直前のサンプル時間における遷移状態とから最新のサンプル時間における遷移状態の評価値を算出し、算出した最新の評価値を遷移状態記憶部に蓄積し、分析処理部が遷移状態記憶部に蓄積された遷移情報に基づいて広告の流通状態を分析するよう構成したので、２次流通を含めた全体的な広告効果の把握、流通効果を高めている要因の特定、流通効果を妨げる要因の特定といった流通分析を効率的におこなうことができる。さらに、この分析結果を用いることにより、広告流通や広告投入の手法の改善を図ることができるので、広告提供者に対して効率的な広告流通方式を提供することが可能となる。
【０１０４】
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する広告流通分析プログラム（算出プログラムおよび分析プログラム）を実行するコンピュータの一例を説明する。
【０１０５】
図１１は、算出プログラムおよび分析プログラムを実行するコンピュータを示す図である。なお、図１１においては、算出プログラムおよび分析プログラムを同一のコンピュータ上で動作させる場合について示しているが、算出プログラムおよび分析プログラムのいずれか一方のみを各コンピュータ上で動作させることとしてもよい。また、図１１に示した算出プログラムは、図４に示した測定データ取得部１１、遷移確率算出部１２および遷移状態算出部１３に相当し、分析プログラムは、同じく分析処理部１４に相当する。
【０１０６】
同図に示すように分析装置としてのコンピュータ５０は、入力部５１、ディスプレイ５２、通信Ｉ／Ｆ５３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５４、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５５およびＲＡＭ（Random Access Memory）５６をバス５７で接続して構成される。ここで、入力装置５１はキーボードなどの入力用デバイスであり、ディスプレイ５２は図４に示した出力部３に相当するものである。また、通信Ｉ／Ｆ５３は同じく通信Ｉ／Ｆ部２に相当するものである。
【０１０７】
ＨＤＤ５４には、算出プログラム５４ａおよび分析プログラム５４ｂがあらかじめ記憶されており、ＣＰＵ５５が、ＨＤＤ５４の算出プログラム５４ａおよび分析プログラム５４ｂを読み出して実行することで、図１１に示すように、算出プログラム５４ａは算出プロセス５５ａとして、分析プログラム５４は分析プロセス５５ｂとして、それぞれ機能するようになる。
【０１０８】
ところで、上記したデータ算出プログラム５４ａおよび分析プログラム５５ｂについては、必ずしもあらかじめＨＤＤ５４に記憶させておく必要はなく、たとえば、コンピュータ５０が読み出し可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクなどの可搬記憶媒体、または、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）などを介してコンピュータ５０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておき、コンピュータ５０がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
以上のように、本発明に係る広告流通分析システム、広告流通分析方法、広告流通分析プログラムおよび広告流通分析装置は、広告のマーケティング分野および広告流通の現場における広告流通分析処理に有用であり、特に、２次流通を含めた広告流通分析処理に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本実施例に係る広告流通分析システムの概要を説明するための図である。
【図２】従来の広告流通分析手法および本実施例に係る広告流通分析手法を示す図である。
【図３】広告流通分析モデルを示す図である。
【図４】分析装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】広告流通分析モデルにおける状態遷移確率を示す図である。
【図６】状態遷移確率行列を示す図である。
【図７】広告流通分析モデルを広告付き電子メールに適用した例を示す図である。
【図８】状態遷移確率の時間変移を示す図である。
【図９】測定装置の一例を示す図である。
【図１０】広告流通分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】算出プログラムおよび分析プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１  分析装置
２  通信Ｉ／Ｆ部
３  出力部
１０  制御部
１１  測定データ取得部
１２  遷移確率算出部
１３  遷移状態算出部
１４  分析処理部
２０  記憶部
２１  遷移状態記憶部
５０  コンピュータ（分析装置）
５１  入力部
５２  ディスプレイ
５３  通信Ｉ／Ｆ
５４  ＨＤＤ
５４ａ  算出プログラム
５４ｂ  分析プログラム
５５  ＣＰＵ
５５ａ  算出プロセス
５５ｂ  分析プロセス
５６  ＲＡＭ
５６ａ  遷移状態
１０１  測定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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