(57)【要約】【課題】検索連動型広告で使用するキーワードの購入を支援すること。【解決手段】検索ログ分析部１０５が検索に使用されたキーワードに関連する情報を検索ログ記憶部１０４に記憶された検索ログを分析して収集し、分析ビュー作成部１０７が検索ログ分析部１０５により収集された情報を用いて様々なキーワードの分析ビューを作成して表示するよう構成する。また、検索ログ分析部１０５が収集した情報からランク値を算出し、検索ログ分析部１０５により算出されたランク値の高いキーワードやそのキーワードのランク値の時間推移を分析ビュー作成部１０７が表示する。また、分析ビュー作成部１０７がキーワードとともにランク値を色温度を用いて表示する。【選択図】        図１
2006079454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法であって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集工程と、
前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出工程と、
前記増加度合算出工程により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示工程と、
を含んだことを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項２】
前記分析結果表示工程は、所定の期間中で前記増加度合が最も大きいキーワードを該増加度合を示す色温度とともに表示することを特徴とする請求項１に記載の検索キーワード分析方法。
【請求項３】
前記増加度合算出工程は、キーワードの使用者数の平均値に対する割合および該平均値に対する増加数に基づいて前記増加度合を算出することを特徴とする請求項１に記載の検索キーワード分析方法。
【請求項４】
検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析プログラムであって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手順と、
前記キーワード情報収集手順により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手順と、
前記増加度合算出手順により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする検索キーワード分析プログラム。
【請求項５】
検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析装置であって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手段と、
前記キーワード情報収集手段により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手段と、
前記増加度合算出手段により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手段と、
を備えたことを特徴とする検索キーワード分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検索エンジンを用いた検索で使用されたキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード分析装置に関し、特に、検索連動型広告に使用するキーワードの購入を支援する検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード分析装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、Webを使ったマーケティング、なかでもインターネットユーザに対する広告ビジネスが拡大傾向にある。特に、キーワード検索と連動した検索連動型広告は、以前までのバナー広告と比較して飛躍的な伸びを示している。ここで、検索連動型広告とは、検索エンジンに対して、ユーザが入力した語（キーワード）に関連する広告を検索結果の一部としてユーザに提示する広告手法である。
【０００３】
この検索連動型広告では、ユーザの検索意図に近い広告を検索結果の一部として表示するため、単純なバナー広告に比べてクリック率が非常に高いという特長がある。ただし、どのような検索キーワードに対してどのような広告を出すかが、この検索連動型広告のポイントとなってくるが、クリック率の高い効果的なキーワードを探すことは一般的に難しい。
【０００４】
そこで、入力されたキーワードに関連するキーワードや、それらキーワードの現状の検索件数を表示するキーワードアドバイスツールが提供されている（非特許文献１参照。）。
【０００５】
【非特許文献１】「キーワードアドバイスツール」、［平成１６年９月１日検索］、インターネット＜URL:http://www.content.overture.com/d/JPm/ays/index.jhtml＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、キーワードアドバイスツールには、どのようなキーワードが現在人気があるのか、あるいは人気上昇傾向にあるのか、といった広告主（クライアント）が本当に必要としている情報が得られないという問題がある。
【０００７】
一般に、人気のあるキーワードは購入価格が高いため、現在は人気がなくとも人気上昇傾向にあるキーワードの情報を入手し、将来人気が高くなるキーワードを低価格で購入することが広告主にとっては特に重要となる。
【０００８】
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、検索連動型広告に使用するキーワードの購入を支援する検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る検索キーワード分析方法は、検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法であって、前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集工程と、前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出工程と、前記増加度合算出工程により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１０】
この請求項１の発明によれば、検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集し、収集した使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出し、算出した増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示するよう構成したので、利用者は、人気上昇傾向にあるキーワードを容易に見つけることができる。
【００１１】
また、請求項２の発明に係る検索キーワード分析方法は、請求項１の発明において、前記分析結果表示工程は、所定の期間中で前記増加度合が最も大きいキーワードを該増加度合を示す色温度とともに表示することを特徴とする。
【００１２】
この請求項２の発明によれば、所定の期間中で増加度合が最も大きいキーワードを増加度合を示す色温度とともに表示するよう構成したので、利用者は、人気上昇傾向にあるキーワードの人気がどの程度上昇中であるかを直観的に把握することができる。
【００１３】
また、請求項３の発明に係る検索キーワード分析方法は、請求項１の発明において、前記増加度合算出工程は、キーワードの使用者数の平均値に対する割合および該平均値に対する増加数に基づいて前記増加度合を算出することを特徴とする。
【００１４】
この請求項３の発明によれば、キーワードの使用者数の平均値に対する割合および平均値に対する増加数に基づいて増加度合を算出するよう構成したので、人気の上昇傾向を増加度合に的確に反映することができる。
【００１５】
また、請求項４の発明に係る検索キーワード分析プログラムは、検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析プログラムであって、前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手順と、前記キーワード情報収集手順により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手順と、前記増加度合算出手順により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１６】
この請求項４の発明によれば、検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集し、収集した使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出し、算出した増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示するよう構成したので、利用者は、人気上昇傾向にあるキーワードを容易に見つけることができる。
【００１７】
また、請求項５の発明に係る検索キーワード分析装置は、検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析装置であって、前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手段と、前記キーワード情報収集手段により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手段と、前記増加度合算出手段により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
この請求項５の発明によれば、検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集し、収集した使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出し、算出した増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示するよう構成したので、利用者は、人気上昇傾向にあるキーワードを容易に見つけることができる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１、４および５の発明によれば、人気上昇傾向にあるキーワードを利用者が容易に見つけられるようにするので、検索連動型広告に使用するキーワードの購入を支援することができるという効果を奏する。
【００２０】
また、請求項２の発明によれば、人気上昇傾向にあるキーワードの人気がどの程度上昇中であるかを利用者に直観的に把握させるので、人気上昇傾向の程度を容易に把握させることができるという効果を奏する。
【００２１】
また、請求項３の発明によれば、人気の上昇傾向を増加度合に的確に反映することができるので、利用者は、人気上昇傾向を正しく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】
【００２２】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード分析装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、本実施例では、本発明を検索キーワード抽出装置に適用した場合を中心に説明する。
【実施例】
【００２３】
まず、本実施例に係る検索キーワード抽出装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係る検索キーワード抽出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、この検索キーワード抽出装置１００は、キーワード受付部１０１と、キーワード抽出部１０２と、購入キーワード候補記憶部１０３と、検索ログ記憶部１０４と、検索ログ分析部１０５と、分析結果記憶部１０６と、分析ビュー作成部１０７と、周期性判定部１０８と、シミュレーション部１０９と、購入キーワード記憶部１１０とを有する。
【００２４】
キーワード受付部１０１は、検索キーワード抽出装置１００の利用者から広告対象となるサイトページに関係するキーワードを受け付ける処理部であり、受け付けたキーワードを購入キーワード候補記憶部１０３に格納する。
【００２５】
キーワード抽出部１０２は、検索キーワード抽出装置１００の利用者から広告対象となるサイトページの指定を受け付け、対象ページからキーワードを抽出する処理部であり、抽出したキーワードを購入キーワード候補記憶部１０３に格納する。
【００２６】
すなわち、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、対象ページに関係するキーワードを直接入力することも可能であり、対象ページを指定して検索キーワード抽出装置１００にキーワードを抽出させることも可能である。
【００２７】
また、このキーワード抽出部１０２は、キーワード受付部１０１が受け付けたキーワードまたは自分で対象ページから抽出したキーワードを元にしてライバル企業などの競合サイトからキーワードを抽出し、購入キーワード候補記憶部１０３に格納する。
【００２８】
購入キーワード候補記憶部１０３は、検索型連動広告で購入するキーワードの候補を記憶する記憶部である。この購入キーワード候補記憶部１０３は、キーワード受付部１０１が受け付けたキーワードおよびキーワード抽出部１０２が対象ページまたは競合ページから抽出したキーワードを記憶する他に、検索ログ記憶部１０４に記憶された検索ログに基づいて抽出されたキーワードを記憶する。
【００２９】
検索ログ記憶部１０４は、検索エンジンを用いた検索のログを記憶する記憶部である。図２は、検索ログの例を示す図である。同図に示すように、この検索ログには、検索日時、検索を行ったセッションのＩＤ、検索キーワード、ヒット件数、検索結果の取得情報（何番目から何個のページ情報を取得したか）、検索結果のトップに現れるＵＲＬ、クッキー（ユーザの識別情報）、検索結果の中でユーザに選択されたＵＲＬ（飛び先）、検索種別、検索されたページのタイトルなどの情報が含まれる。
【００３０】
同図は、三つの検索ログを示し、最初の検索ログでは、検索日時”2003/12/12:00:00:34”、セッションＩＤ”1111111111111111111111111111”、検索キーワード”ロシア民謡  トロイカ”、ヒット件数”ｈｎ＝４７８”、検索結果の取得範囲”ri=10:21”（２１番目のコンテンツから１０件分）、トップのＵＲＬ”GU=""”、クッキー”ck=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx”、選択されたＵＲＬ”http://www.xxx.ne.jp/”、検索種別”b=NORMAL”、検索されたページのタイトル”t="トロイカ"”が設定されている。
【００３１】
検索ログ分析部１０５は、検索ログ記憶部１０４に記憶された検索ログを用いて、検索に使用されたキーワードを分析する処理部であり、分析結果を分析結果記憶部１０６に格納する。なお、ここでは、この検索ログ分析部１０５は、１時間ごとに検索ログを分析するが、他の時間周期で検索ログを分析することもできる。
【００３２】
分析結果記憶部１０６は、検索ログ分析部１０５によるキーワードの分析結果を記憶する記憶部である。図３−１〜図３−５は、分析結果記憶部１０６が分析結果を記憶するテーブルＡ〜テーブルＥのレコードのデータ構造を示す図である。
【００３３】
テーブルＡは、検索に用いられた各キーワードについて、１時間ごとの使用状況に関する情報を記憶するテーブルであり、図３−１に示すように、各レコードには、キーワード、日時、ランク値、ユーザ数、ヒット件数、トップＵＲＬが含まれる。
【００３４】
ここで、日時は使用状況を収集した日および時間であり、ユーザ数は１時間にキーワードを使用して検索を行ったユーザの数であり、ヒット件数はヒットしたＷｅｂページの数であり、トップＵＲＬはトップのＵＲＬとなった回数が最も多いＵＲＬである。
【００３５】
また、ランク値は、ユーザ数の時間変化を示す値であり、式（１）で定義される。
【数１】
2006079454.tif 000003
【００３６】
ここで、ＵＵt(Ｗi）はキーワードＷiの時刻ｔでのユーザ数であり、
【数２】
2006079454.tif 000004
は過去のｔ−１時間のユーザ数の平均値である。なお、Ｃtは時間帯によるユーザ数の変化を反映するための補正値である。
【００３７】
このランク値は、ユーザ数の平均値に対する割合とユーザ数の平均値に対する増減数とを掛けた値であり、各時間におけるユーザ数の増減度合を示す値となっている。すなわち、このランク値によって、キーワードの人気が上昇傾向にあるのか否かを判定することができる。
【００３８】
なお、ユーザ数が多いキーワードは人気があるキーワードとも考えられるが、ポータルサイトの名前など常にユーザ数が多いキーワードもあり、ランク値を用いることによって、より正確にキーワードの人気を評価することができる。
【００３９】
テーブルＢは、各キーワードを用いた検索結果に対して選択されたＵＲＬに関する情報を記憶するテーブルであり、図３−２に示すように、各レコードには、キーワード、日時、選択ＵＲＬ数、選択ＵＲＬ、ＵＲＬタイプ、ＵＲＬタイトルが含まれる。
【００４０】
ここで、選択ＵＲＬは選択されたＵＲＬを示し、選択ＵＲＬ数は選択ＵＲＬが選択された数を示す。また、ＵＲＬタイプは選択ＵＲＬのコンテンツのタイプを示し、ＵＲＬタイトルは選択ＵＲＬのタイトルを示す。
【００４１】
このテーブルＢに記憶された情報によって、各キーワードに対してどのようなサイトページやどのようなタイプのコンテンツが閲覧されたかを分析することができる。
【００４２】
テーブルＣは、検索ログが商品検索用の検索エンジンについての検索ログである場合に、各キーワードがどのような商品カテゴリから用いられたかを記憶するテーブルであり、図３−３に示すように、各レコードには、キーワード、日時、カテゴリ、カテゴリ検索数が含まれる。ここで、カテゴリは商品カテゴリを示し、カテゴリ検索数はカテゴリで示される商品カテゴリからキーワードが用いられた数を示す。
【００４３】
テーブルＤは、検索が行われたＩＰアドレスに関する情報を記憶するテーブルであり、図３−４に示すように、各レコードには、キーワード、日時、ＩＰ、ＩＰ検索数が含まれる。ここで、ＩＰはＩＰアドレスを示し、ＩＰ検索数はＩＰで示されるＩＰアドレスからキーワードが用いられた数を示す。
【００４４】
このテーブルＤに記憶された情報によって、各キーワードを用いた検索が、どのようなサービスプロバイダやどのような地域で行われたかを分析することができる。
【００４５】
テーブルＥは、同義語のキーワードをまとめた結果を記憶するテーブルであり、図３−５に示すように、各レコードには、日時、メインキーワード、サブキーワード、検索数が含まれる。ここで、メインキーワードは同義語のキーワードのうち使用された回数が最も多いキーワードを示し、サブキーワードは残りのキーワードを示す。検索数は同義語全てについてユーザ数を合計した値を示す。
【００４６】
このテーブルＥが記憶する同義語を合計したユーザ数によって、同義語を考慮したキーワードのユーザ数の分析が可能となり、より正確なキーワードの分析を行うことができる。なお、キーワードに関連する情報から同義語をまとめ上げる処理の詳細については後述する。
【００４７】
分析ビュー作成部１０７は、分析結果記憶部１０６が記憶する情報を用いて、様々な分析ビューを作成して表示する処理部である。また、この分析ビュー作成部１０７は、キーワード受付部１０１が受け付けたキーワードおよびキーワード抽出部１０２が抽出したキーワードに対しても、分析結果記憶部１０６が記憶する情報を用いて、様々な分析ビューを作成して表示する。
【００４８】
例えば、この分析ビュー作成部１０７は、人気が急騰しているキーワードの表示、キーワードのユーザ数の時間推移の表示、関連性の高いキーワードの表示、キーワードが検索によく使用されたＩＰアドレスに関する情報の表示などを行う。
【００４９】
この分析ビュー作成部１０７が、分析結果記憶部１０６が記憶する情報を用いて、様々な分析ビューを作成して表示することによって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、検索型連動広告で使用するキーワードとしてどのようなキーワードを購入すべきかを効率良く検討することができる。
【００５０】
また、この分析ビュー作成部１０７は、検索キーワード抽出装置１００の利用者が分析ビューを用いて分析した結果、購入を検討することとしたキーワードを利用者から受け付け、購入キーワード候補記憶部１０３に格納する。この分析ビュー作成部１０７が利用者からのキーワードを受け付け、購入キーワード候補記憶部１０３に格納することによって、検索ログの分析結果を反映したキーワードの抽出を行うことができる。
【００５１】
周期性判定部１０８は、キーワードのユーザ数に１週間や１ヶ月といった周期で周期性があるか否かを判定し、判定結果を表示する処理部である。キーワードのユーザ数に周期性がある場合には、ユーザ数が増加傾向に入る段階でそのキーワードを購入することで、低コストの時に人気のあるキーワードを購入することができる。なお、この周期性判定部１０８による周期性判定処理の詳細については後述する。
【００５２】
シミュレーション部１０９は、購入キーワード候補記憶部１０３に記憶されたキーワードに対して、検索ログから今後の検索数とＣＴＲ（Click Through Rate）を予測し、購入キーワードを決定する処理部であり、決定した購入キーワードを購入キーワード記憶部１１０に格納する。
【００５３】
ここで、ＣＴＲは、検索時に表示された検索連動型広告がクリックされた割合を示す。したがって、このＣＴＲを予測することによって、キーワードの購入効果を推定することができる。
【００５４】
購入キーワード記憶部１１０は、シミュレーション部１０９が購入を決定したキーワードを記憶する記憶部であり、検索連動型広告へのオンライン登録などを行う際に使用される。
【００５５】
次に、キーワード抽出部１０２による対象ページからのキーワード抽出処理の処理手順について説明する。図４は、キーワード抽出部１０２による対象ページからのキーワード抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００５６】
同図に示すように、このキーワード抽出部１０２は、ＳＥＭ（Search Engine Marketing）の対象となる対象ページを検索キーワード抽出装置１００の利用者から受け付け（ステップＳ１０１）、対象ページのタグを分析（parse）してテキストコンテンツ部分を取り出す（ステップＳ１０２）。
【００５７】
そして、抽出したテキストに対して不必要な改行を削除することによって、泣き別れ部分を修正し（ステップＳ１０３）、テキスト中に含まれる＜ｂ＞など不要なタグを削除する（ステップＳ１０４）。
【００５８】
そして、テキストに対して形態素解析を施して名詞類を抽出し、抽出したキーワードに対してtf*IDFを計算してキーワードのランク値とする（ステップＳ１０５）。ここで、tf*IDFは、ドキュメント全体におけるterm（ここではキーワード）の出現度合を表わす値であり、tfはterm frequencyを表わし、IDFはinverse document frequencyを表わす。また、タイトルやＨ１、アンカーなどのタグに囲まれたキーワードは高い重みを与える。そして、ランク値に基づいて購入キーワード候補を決定する（ステップＳ１０６）。
【００５９】
このように、このキーワード抽出部１０２が、対象ページに含まれるテキストを分析してキーワードを抽出することによって、検索キーワード抽出装置１００の利用者が対象ページに関連するキーワードを入力する負担を軽減することができる。
【００６０】
次に、キーワード抽出部１０２による競合サイトからのキーワード抽出処理の処理手順について説明する。図５は、キーワード抽出部１０２による競合サイトからのキーワード抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６１】
同図に示すように、キーワード抽出部１０２は、検索キーワード抽出装置１００の利用者が指定したキーワードまたは利用者の対象サイトから抽出したキーワードを「Ｋ１」とすると（ステップＳ２０１）、「Ｋ１」によって検索されたサイトを検索ログから抽出し、「Ｓ１」とする（ステップＳ２０２）。
【００６２】
そして、「Ｓ１」が検索された「Ｋ１」以外のキーワードを取り出しそれらを「Ｋ２」とし（ステップＳ２０３）、「Ｋ２」によって検索されたサイトを検索ログから抽出してそれらを「Ｓ２」とする（ステップＳ２０４）。そして、同様な処理を新たなキーワードが取得できなくなるまで繰り返し、キーワード集合Ｋ（Ｋ１、Ｋ２、・・・、Ｋｎの和集合：Ｋｎは新たなキーワードが得られた最後の集合）を購入キーワード候補とする（ステップＳ２０５）。
【００６３】
このように、キーワード抽出部１０２が、検索キーワード抽出装置１００の利用者が指定したキーワードまたは利用者の対象サイトから抽出したキーワードを元にして競合サイトからキーワードを抽出することによって、より購入に適当なキーワードを自動的に抽出することができる。
【００６４】
次に、検索ログ分析部１０５による検索ログ分析処理の処理手順について説明する。図６は、検索ログ分析部１０５による検索ログ分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６５】
同図に示すように、この検索ログ分析部１０５は、１時間内の検索ログを取り出し（ステップＳ３０１）、検索ログから検索クエリ部分を切り出してクリーニングを行う（ステップＳ３０２）。ここで、クリーニングとは、コード化されている検索ログのデコード、全角英数記号の半角英数記号への変換、英小文字の英大文字への変換、余分な空白の削除、複数キーワードの順序の統一などを行うことである。
【００６６】
そして、抽出したキーワード数を集計し、関連情報（ユーザ数、選択ＵＲＬ、呼び出し元ＩＰアドレスなど）と紐付けを行う（ステップＳ３０３）。また、関連情報についても集計を行い、集計結果数が所定の閾値以上だったキーワードとその関連情報についてテーブルＡ〜Ｅに書き込む（ステップＳ３０４）。
【００６７】
このように、この検索ログ分析部１０５が、検索ログを分析してキーワードごとに関連情報を集計し、集計結果を分析結果記憶部１０６のテーブルＡ〜Ｅに書き込むことによって、キーワードの分析に必要な情報を得ることができる。
【００６８】
次に、クリーニング処理について説明する。図７は、クリーニング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、クリーニング処理では、まず検索クエリ部分のデコードを行う（ステップＳ４０１）。例えば、検索クエリの「%83I%83%8A%83%93%83s%83b%83N」は「オリンピック」とデコードされる。
【００６９】
そして、全角英数記号を半角英数記号に変換し、英小文字を英大文字に変換する。また、行頭や行末の空白を削除し、キーワード間の連続する複数の空白を１つにまとめる（ステップＳ４０２）。
【００７０】
そして、検索クエリが複数のキーワードで構成されていた場合（例えば、アテネ  オリンピックなど）、これらのキーワードを文字コードや辞書順に並べ替え、並びを統一するステップＳ４０３）。
【００７１】
このように、検索クエリ部分をクリーニングすることによって、キーワードの抽出を容易にすることができる。
【００７２】
次に、検索ログ分析部１０５によるキーワードまとめ上げ処理の処理手順について説明する。図８は、検索ログ分析部１０５によるキーワードまとめ上げ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７３】
同図に示すように、この検索ログ分析部１０５は、キーワードを選択し（ステップＳ５０１）、そのキーワードによる検索結果からの飛び先と同じ飛び先が選択されたキーワードを集める（ステップＳ５０２）。
【００７４】
そして、集めたキーワードの中で一番検索数（ユーザ数）が多いキーワードをメインキーワードとし、その他のキーワードをサブキーワードとして全てのキーワードの検索数を合計する（ステップＳ５０３）。
【００７５】
そして、メインキーワード、サブキーワードおよび合計検索数を図３−５に示したテーブルＥに同義語として登録する（ステップＳ５０４）。なお、このキーワードまとめ上げ処理の詳細については、特願２００４−１２８９２５に記載されている。
【００７６】
次に、周期性判定部１０８によるユーザ数の周期性判定処理の処理手順について説明する。図９は、周期性判定部１０８によるユーザ数の周期性判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７７】
同図に示すように、この周期性判定部１０８は、各キーワードのヒット件数、ユーザ数およびランク値の日ごとの値を折れ線グラフとして表わした日毎グラフにおいて、ユーザ数の日単位の微分値を求める（ステップＳ６０１）。
【００７８】
そして、微分値によって、その日が上昇傾向、下降傾向、定常傾向のいずれの状態にあるかを判断する（ステップＳ６０２）。具体的には、微分値＞２であれば上昇傾向であり、微分値＜―２であれば下降傾向であり、−２≦微分値≦２であれば定常傾向と判断する。なお、閾値の「２」および「−２」として他の値を用いることもできる。
【００７９】
そして、１週間や１ヶ月という期間の中で、上昇傾向、定常傾向、下降傾向といったパターンが繰り返し連続して出てくるか否かを判定し、繰り返し連続して出てくる場合には、そのキーワードはユーザ数に周期性があるキーワードであると判断する（ステップＳ６０３）。そして、周期性のあるキーワードについては、上昇傾向になる前に広告キーワードとして購入することを検索キーワード抽出装置１００の利用者に促す（ステップＳ６０４）。
【００８０】
次に、分析ビュー作成部１０７が作成する分析ビューの画面例について図１０−１〜図２１を用いて説明する。図１０−１は、日毎の人気キーワードを月単位にカレンダー形式で示す画面例である。例えば、２００４年の５月１日は、「交通情報」のランク値が最も高かったことを示す。
【００８１】
また、同図は、ランク値を色温度で表示している。ここで、色温度とは、値の大きさを色を用いて表わす表示方法であり、本来は、図１０−１において、ランク値が青〜赤の間の色の正方形で表示される。ただし、同図は白黒の図であるため、正方形の色が白黒化されている。また、同図において検索キーワード抽出装置１００の利用者が正方形■をクリックすると、ランク値の大きい順にキーワードがリスト表示される（図１１−１参照）。
【００８２】
このようなカレンダー形式の人気キーワード表示を、他のイベントカレンダー（年中行事やＴＶプログラム、新聞見出しなど）と重ね合わせることで、急増したキーワードとイベントの関連を推測し、マーケティングに利用することができる。
【００８３】
なお、カレンダーは、月単位以外に、週、日単位で表示することが可能であり、図１０−２に、時間毎の人気キーワードを日単位に表示するカレンダー例を示す。
【００８４】
また、図１０−１において★印がクリックされると、図１０−３に示すように、その日にランク値が最も大きかったキーワードについてのランク値のカレンダー（月単位）が表示され、図１０−２において★印がクリックされると、図１０−４に示すように、その時間にランク値が最も大きかったキーワードについてのランク値のカレンダー（日単位）が表示される。これらのカレンダー表示によって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、特定のキーワードの日毎や時間毎のランク値の変化を一目で把握することができる。
【００８５】
図１１−１は、図１０−１に示したカレンダーにおいて正方形■がクリックされた場合に表示されるキーワードリストであり、図１１−２は、図１０−２に示したカレンダーにおいて正方形■がクリックされた場合に表示されるキーワードリストである。これらのキーワードリストでは、キーワードがランク値の大きい順に表示される。検索キーワード抽出装置１００の利用者は、これらのリストの中からキーワードを選択して購入キーワード候補とすることができる。なお、キーワードリストは、ユーザ数やヒット件数の大きい順に表示することもできる。
【００８６】
図１２−１および図１２−２は、検索キーワード抽出装置１００の利用者が指定したキーワードについて、ヒット件数、ユーザ数およびランク値の時間推移を折れ線グラフにより表示した例を示す。横軸の時間軸としては、月、週、日、時間といった単位に粒度変更が自由にできる。図１２−１は、週単位の折れ線グラフ（週グラフ）を示し、図１２−２は、月単位の折れ線グラフ（月グラフ）を示す。
【００８７】
このような折れ線グラフによって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、キーワードの検索数が増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかをグラフとして視覚化することで容易に把握することができる。例えば、ユーザ数が増加傾向にあり、かつヒット件数も増加傾向にあるキーワードが一番注目されるキーワードであると位置づけることができる。
【００８８】
図１３は、特定の曜日や時間帯を指定してランク値の高いキーワードをリストで表示した例を示す。この例では、２００４年１月２日、２００４年１月９日といった金曜日にランク値が高いキーワードがリスト表示されている。また、リストアップされたキーワードのランク値が棒グラフで表示される。
【００８９】
このように、特定の曜日や時間帯を指定することによって、その曜日や時間帯に固有に急騰するキーワードを発見することが可能になる。検索キーワード抽出装置１００の利用者は、これを参考に曜日や時間帯によって広告を出すためのキーワードを効果的に変更することができる。
【００９０】
図１４は、ランク値が上位のキーワードのランク値の合計およびユーザ数の合計（上の折れ線）の時間推移を折れ線グラフで表示した例を示す。下の折れ線は、ランク値の合計であり、上の折れ線がユーザ数の合計である。
【００９１】
このように、ランク値が上位のキーワードの合計をグラフ化することで、過去の検索行動の状況を知ることができる。検索キーワード抽出装置１００の利用者は、過去の広告のクリック実績をこれに重ねあわせることで、詳細なマーケット分析を行うことができる。
【００９２】
図１５は、関連性が高いキーワードの表示例を示す図である。ここでは、二つのキーワード「バレンタイン」と「チョコレート」を関連性が高いキーワードとして、それぞれのユーザ数の時間推移を表示している。
【００９３】
ここで、キーワード間の関連度は、ユーザ数、ランク値およびヒット件数の時間軸方向の相関係数の合計によって定義されるが、他の定義を用いることもできる。また、期間や粒度（日、週、時間）を変更して相関係数を計算し、それぞれの値を合計して関連度としているが、それぞれの値の中で一番大きな値を用いることもできる。また、キーワード間の関係だけでなく、図８に示したまとめ上げ処理によってまとめられたキーワード群間の相関係数を用いることもできる。
【００９４】
なお、キーワードＸとキーワードＹのユーザ数、ランク値またはヒット件数の時間変化をＸｉ、Ｙｉとしたとき、キーワードＸとＹとの間の時間推移における相関係数ｒxyは式（３）で求められる。
【数３】
2006079454.tif 000005
【００９５】
図１６は、関連するキーワードを関連性が高い順にリスト表示した例を示す図である。この例では、「バレンタイン」に対して、「チョコレート」、「バレンタインデー」、「手作りチョコ」といった順番で関連性が高いことを示している。
【００９６】
図１７−１は、検索回数（ユーザ数）が多い順にＩＰアドレスをリスト表示した例を示す図である。この例では、キーワード「オリンピック」について、２００４年８月１４日に検索が多かったＩＰアドレスを表示している。
【００９７】
図１７−２は、図１７−１において、ＩＰアドレスがクリックされた場合に表示されるＩＰアドレス元詳細表示の例を示す図である。このようなＩＰアドレスに関する情報によって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、アクセス者のＩＳＰや地域をある程度限定することができ、マーケッティングの対象の絞込みに有効なデータを得ることができる。
【００９８】
図１８は、検索回数が多い順にカテゴリをリスト表示した例を示す図である。この例では、キーワード「オリンピック」について、２００４年８月１４日にどのカテゴリから検索が多かったかを表示している。このカテゴリ表示によって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、キーワードを使用したユーザが、どのようなカテゴリの商品に興味があるかを知ることができる。
【００９９】
図１９−１および図１９−２は、関連キーワード表示において、ユーザ数の時間推移パターンを指定する画面例を示す図である。図１９−１に示すように、検索キーワード抽出装置１００の利用者が複数のポイントを指定すると、これらのポイントを直線で結ぶことによって、図１９−２に示すような時間推移パターンが表示される。そして、分析ビュー作成部１０７は、この指定された時間推移パターンと相関の高いキーワードを表示する。
【０１００】
図２０は、指定された時間推移パターンと相関の高い順にキーワードをリスト表示した例を示す。この例では、「バレンタイン」、「ビール」といったキーワードが、指定された時間推移パターンと相関の高いキーワードであることがわかる。
【０１０１】
このように、分析ビュー作成部１０７が任意の時間推移パターンと相関の高いキーワードを表示することによって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、ユーザ数の時間推移が希望するパターンとなるようなキーワードを見つけることができる。
【０１０２】
図２１は、ライバル企業の名前をキーワードとして、それらのキーワードのユーザ数の時間推移を表示した例である。このような表示によって、ライバル企業同士の人気度の比較を行うことができる。
【０１０３】
図２２は、任意のキーワードについてそのキーワードのランク値に基づくランクが上位に入っている日のリストを表示した例である。このような表示によって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、キーワードがどのくらいの期間、どのくらいのランク値で上位にランクされたかを容易に把握することができる。
【０１０４】
図２３は、任意のキーワードと部分一致するキーワードのリストを表示した例である。このような表示によって、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、関連するキーワードとしてどのようなキーワードが使用されているかを容易に把握することができる。
【０１０５】
上述してきたように、本実施例では、検索ログ分析部１０５が検索に使用されたキーワードに関連する情報を検索ログ記憶部１０４に記憶された検索ログを分析して収集し、分析ビュー作成部１０７が検索ログ分析部１０５により収集された情報を用いて様々なキーワードの分析ビューを作成して表示することとしたので、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、検索連動型広告のために購入するキーワードを効率良く選定することができる。
【０１０６】
また、本実施例では、検索ログ分析部１０５が収集した情報からランク値を算出し、検索ログ分析部１０５により算出されたランク値の高いキーワードやそのキーワードのランク値の時間推移を分析ビュー作成部１０７が表示することとしたので、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、人気が上昇傾向にあるキーワードを容易に見つけることができる。
【０１０７】
また、本実施例では、分析ビュー作成部１０７がキーワードとともにランク値を色温度を用いて表示することとしたので、検索キーワード抽出装置１００の利用者は、キーワードの人気上昇傾向の度合を直観的に把握することができる。
【０１０８】
なお、本実施例では、一つの検索ログを用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、商品検索エンジンの検索ログやコミュニティ型の検索エンジンの検索ログなど複数の検索ログを用いる場合にも同様に適用することができる。複数の検索サイトの検索ログを時間軸でまとめて分析することで、単一の検索サイトだけでは見落としてしまうユーザの動向を把握することができる。
【０１０９】
また、株の取引時の「指値」のように購入希望のキーワードがある条件を満たした場合に検索キーワード抽出装置１００が利用者に知らせるようにすることもできる。条件の例としては、ランク値がある値を超えたキーワード、指定した月、曜日、時間帯などで規定の検索ボリュームを超えたキーワード、などがある。また、逆にある検索ボリュームがある数を下回った場合にも利用者に知らせられるようにすることもできる。
【０１１０】
また、購入キーワード候補は、競合企業からのキーワード取り出しやキーワードのまとめ上げ処理によって、日々の運用の中で自動的に増やしていき、それらのキーワードの中から、指定された条件を満たすものを最終的な購入キーワード候補とすることもできる。
【０１１１】
また、検索連動型広告を行うサイトでは、オンラインで購入キーワードの登録ができるようになっており、即時にその結果が反映される。そこで、人手で頻繁に登録キーワードを変更する手間を省くために、購入キーワードを自動登録させることもできる。
【０１１２】
また、購入希望キーワードを登録し、登録した購入希望キーワードの変動結果については、携帯などへのメールも含め適宜通知し、キーワードの人気の立ち上がりの安い段階で広告キーワードを買えるようにすることもできる。
【０１１３】
また、購入希望キーワードとして登録していないキーワードでも、ランク値の急騰度合が非常に高いキーワードについては、上記のようにメールなどで適宜検索キーワード抽出装置１００の利用者に連絡し、利用者はそれが自社の商品に関連するキーワードであればすぐに購入できるようにすることもできる。
【０１１４】
また、本実施例では、キーワードの使用頻度を表わす値としてユーザ数を用いた場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、検索に用いられた回数などの値を使用頻度として用いる場合にも同様に適用することができる。
【０１１５】
また、本実施例では、ランク値の大きなキーワードを表示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、所定の期間のランク値の最も大きなキーワードを自動的に購入キーワード候補として選定する場合にも同様に適用することができる。
【０１１６】
（付記１）検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法であって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集工程と、
前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出工程と、
前記増加度合算出工程により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示工程と、
を含んだことを特徴とする検索キーワード分析方法。
【０１１７】
（付記２）前記分析結果表示工程は、所定の期間中で前記増加度合が最も大きいキーワードを該増加度合を示す色温度とともに表示することを特徴とする付記１に記載の検索キーワード分析方法。
【０１１８】
（付記３）前記増加度合算出工程は、キーワードの使用者数の平均値に対する割合および該平均値に対する増加数に基づいて前記増加度合を算出することを特徴とする付記１に記載の検索キーワード分析方法。
【０１１９】
（付記４）前記増加度合算出工程は、同義語を同一のキーワードとして前記増加度合を算出することを特徴とする付記１に記載の検索キーワード分析方法。
【０１２０】
（付記５）前記キーワード情報収集工程は、複数の検索ログを分析して前記キーワードの使用頻度に関する情報を収集することを特徴とする付記１に記載の検索キーワード分析方法。
【０１２１】
（付記６）検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法であって、
前記キーワードの使用頻度に関する情報を検索ログを分析して収集するキーワード情報収集工程と、
前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードの使用頻度に時間的な周期性があるか否か判定する周期性判定工程と、
を含んだことを特徴とする検索キーワード分析方法。
【０１２２】
（付記７）検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析方法であって、
前記キーワードの使用頻度に関する情報を検索ログを分析して収集するキーワード情報収集工程と、
前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いてキーワード間の関連性を評価する関連性評価工程と、
前記関連性評価工程により関連性が高いと評価されたキーワードを表示する関連キーワード表示工程と、
を含んだことを特徴とする検索キーワード分析方法。
【０１２３】
（付記８）検索エンジンを用いた検索で使用されたキーワードの使用頻度に関する情報を検索ログを分析して収集するキーワード情報収集工程と、
前記キーワード情報収集工程により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出工程と、
前記増加度合算出工程により算出された増加度合に基づいて検索連動型広告に用いるキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、
を含んだことを特徴とする検索キーワード抽出方法。
【０１２４】
（付記９）検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析プログラムであって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手順と、
前記キーワード情報収集手順により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手順と、
前記増加度合算出手順により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする検索キーワード分析プログラム。
【０１２５】
（付記１０）検索エンジンを用いた検索で使用されるキーワードの分析を行う検索キーワード分析装置であって、
前記検索エンジンの検索ログを分析してキーワードの使用頻度に関する情報を収集するキーワード情報収集手段と、
前記キーワード情報収集手段により収集された使用頻度に関する情報を用いて各キーワードに対して使用頻度の増加度合を算出する増加度合算出手段と、
前記増加度合算出手段により算出された増加度合に基づくキーワードの分析結果を表示する分析結果表示手段と、
を備えたことを特徴とする検索キーワード分析装置。
【産業上の利用可能性】
【０１２６】
以上のように、本発明に係る検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード分析装置は、検索連動型広告に使用するキーワードの分析に有用であり、特に、将来人気が高くなる可能性が高いキーワードを見つける場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】本実施例に係る検索キーワード抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】検索ログの例を示す図である。
【図３−１】テーブルＡを構成するレコードのデータ構造を示す図である。
【図３−２】テーブルＢを構成するレコードのデータ構造を示す図である。
【図３−３】テーブルＣを構成するレコードのデータ構造を示す図である。
【図３−４】テーブルＤを構成するレコードのデータ構造を示す図である。
【図３−５】テーブルＥを構成するレコードのデータ構造を示す図である。
【図４】キーワード抽出部による対象ページからのキーワード抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】キーワード抽出部による競合サイトからのキーワード抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】検索ログ分析部による検索ログ分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】クリーニング処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】検索ログ分析部によるキーワードまとめ上げ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】周期性判定部によるユーザ数の周期性判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０−１】分析ビューの画面例を示す図（人気キーワード：日毎：月単位）である。
【図１０−２】分析ビューの画面例を示す図（人気キーワード：時間毎：日単位）である。
【図１０−３】分析ビューの画面例を示す図（特定のキーワードのランク値：日毎：月単位）である。
【図１０−４】分析ビューの画面例を示す図（特定のキーワードのランク値：時間毎：日単位）である。
【図１１−１】分析ビューの画面例を示す図（人気急騰キーワードリスト表示：日単位）である。
【図１１−２】分析ビューの画面例を示す図（人気急騰キーワードリスト表示：時間単位）である。
【図１２−１】分析ビューの画面例を示す図（ランク値などの表示：週表示）である。
【図１２−２】分析ビューの画面例を示す図（ランク値などの表示：月表示）である。
【図１３】分析ビューの画面例を示す図（特定の時間帯の表示）である。
【図１４】分析ビューの画面例を示す図（上位キーワードの合計）である。
【図１５】分析ビューの画面例を示す図（関連性が高いキーワード表示）である。
【図１６】分析ビューの画面例を示す図（関連キーワード表示）である。
【図１７−１】分析ビューの画面例を示す図（ＩＰアドレス表示）である。
【図１７−２】分析ビューの画面例を示す図（ＩＰアドレス元詳細表示）である。
【図１８】分析ビューの画面例を示す図（カテゴリ表示）である。
【図１９−１】関連キーワード表示において、ユーザ数の時間推移パターンを指定する画面例を示す図（ポイント指定）である。
【図１９−２】関連キーワード表示において、ユーザ数の時間推移パターンを指定する画面例を示す図（パターン表示）である。
【図２０】分析ビューの画面例を示す図（指定パターンとの相関が高いキーワード表示）である。
【図２１】分析ビューの画面例を示す図（ライバル企業の比較）である。
【図２２】分析ビューの画面例を示す図（任意のキーワードのランク値上位日）である。
【図２３】分析ビューの画面例を示す図（任意のキーワードと部分一致するキーワードリスト）である。
【符号の説明】
【０１２８】
１００    検索キーワード抽出装置
１０１    キーワード受付部
１０２    キーワード抽出部
１０３    購入キーワード候補記憶部
１０４    検索ログ記憶部
１０５    検索ログ分析部
１０６    分析結果記憶部
１０７    分析ビュー作成部
１０８    周期性判定部
１０９    シミュレーション部
１１０    購入キーワード記憶部
【図１】
2006079454.tif 000006
【図２】
2006079454.tif 000007
【図３−１】
2006079454.tif 000008
【図３−２】
2006079454.tif 000009
【図３−３】
2006079454.tif 000010
【図３−４】
2006079454.tif 000011
【図３−５】
2006079454.tif 000012
【図４】
2006079454.tif 000013
【図５】
2006079454.tif 000014
【図６】
2006079454.tif 000015
【図７】
2006079454.tif 000016
【図８】
2006079454.tif 000017
【図９】
2006079454.tif 000018
【図１０−１】
2006079454.tif 000019
【図１０−２】
2006079454.tif 000020
【図１０−３】
2006079454.tif 000021
【図１０−４】
2006079454.tif 000022
【図１１−１】
2006079454.tif 000023
【図１１−２】
2006079454.tif 000024
【図１２−１】
2006079454.tif 000025
【図１２−２】
2006079454.tif 000026
【図１３】
2006079454.tif 000027
【図１４】
2006079454.tif 000028
【図１５】
2006079454.tif 000029
【図１６】
2006079454.tif 000030
【図１７−１】
2006079454.tif 000031
【図１７−２】
2006079454.tif 000032
【図１８】
2006079454.tif 000033
【図１９−１】
2006079454.tif 000034
【図１９−２】
2006079454.tif 000035
【図２０】
2006079454.tif 000036
【図２１】
2006079454.tif 000037
【図２２】
2006079454.tif 000038
【図２３】
2006079454.tif 000039