(57)【要約】【課題】入力された検索キーワードに基づく検索システムの検索結果に対する質的な評価値を求める。【解決手段】本発明のプログラム１１は、コンピュータに、アクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂログ７に基づいて同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出する機能１３と、Ｗｅｂログ７において検索システムを示すアクセス先識別データと入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、検索キーワードを抽出する機能１４と、アクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいてアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを求める機能３７とを実現させる。【選択図】    図１
2004252911.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記評価値算出機能は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録す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３】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされており前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスにおいて前記検索キーワードが入力されている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項４】
請求項３記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記評価値算出機能は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録す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】
請求項１又は請求項３記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、レファラ情報と前記アクセス先識別データとを関連付けたデータを含み、
前記アクセスシーケンス抽出機能は、前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に、前記レファラ情報に関連付けされている前記アクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含むアクセスシーケンスを抽出し、
前記キーワード抽出機能は、前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に、前記レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出し、
前記評価値算出機能は、前記アクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の質的評価値を算出す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６】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとレファラ情報とを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、前記レファラ情報がＷＷＷの検索システムを示す場合に前記レファラ情報に関連付けされている前記アクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含み同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、
前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に、前記レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記アクセスシーケンスに対応する質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項７】
請求項５又は請求項６記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記評価値算出機能は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録す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８】
請求項２と請求項４と請求項７記載のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
コンピュータに、前記記録手段に記録された関係データにしたがって、前記質的評価値と前記量的評価値とに基づくグラフを描画するグラフ化機能を実現させるためのプログラムを付加した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９】
請求項２と請求項４と請求項７と請求項８のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記量的評価値は、前記検索キーワードの入力数が多いほど値が大きくなる検索結果のニーズ値であり、
前記量的評価規則は、前記検索キーワードの入力数が多いほど前記ニーズ値が増加する規則であ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１０】
請求項１乃至請求項９のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記質的評価規則は、分析候補の検索キーワードと前記分析候補の検索キーワードの入力後にアクセスされた場合に成功度を増加するアクセス先識別データとを関連付けたデータと前記記録手段に記録されたキーワードデータとに基づいて、前記アクセスシーケンスにおいて前記分析候補の検索キーワードが入力されておりその入力後前記分析候補の検索キーワードと関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先がアクセスされている場合に、前記アクセスシーケンスに対する成功度を増加する規則であり、
前記質的評価値は、前記成功度であ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１１】
請求項１０記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記質的評価規則は、前記分析候補の検索キーワードが入力されてから前記分析候補の検索キーワードと関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先がアクセスされるまでのアクセス数が少ないほど加えられる成功度を大きくす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１２】
請求項１乃至請求項９のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、ＷＷＷにおけるアクセス毎に、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセス時刻を示すデータとを関係付けており、
前記質的評価規則は、前記アクセスシーケンスにおける前記検索キーワード入力後のアクセスから最後のアクセスまでの時間間隔が長いほど前記アクセス要求側の満足度が増加する規則であり、
前記質的評価値は、前記満足度であ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１３】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち検索結果ページへのアクセスから定まる始端と、前記始端と同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち前記始端以降のアクセスから定まる終端とに基づくサブアクセスシーケンスを抽出し、前記サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記サブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスから、検索結果ページへのアクセスから定まる始端と次の始端とを求めるとともに前記次の始端の直前のアクセスに基づいて前記始端に対応する終端を求めてサブアクセスシーケンスを抽出し、前記サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記サブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスから検索結果ページへのアクセスから定まる始端と次の始端とが求められた場合、前記次の始端の直前のアクセスを前記始端に対応する終端とし、前記始端が求められ前記次の始端が求められなかった場合、前記連続的なアクセスの終端を前記始端に対応する終端とし、前記始端と前記終端とに基づいてサブアクセスシーケンスを抽出し、前記サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録するキーワード抽出機能と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記サブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させるための検索キーワード分析プログラム。
【請求項１６】
請求項２と請求項４と請求項７のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記評価値算出機能は、前記時間データに基づいて、複数の期間毎の前記関係データを求め、
コンピュータに、
前記複数の期間毎の関係データに基づいて、前記検索キーワードについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、前記記録手段に記録するトレンド分析機能を実現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１７】
請求項１６記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記トレンド分析機能は、前記複数の期間の切り換わりに応じて、前記検索キーワードの前記質的評価値と前記量的評価値とのうち少なくとも一方が、前記質的評価値と前記量的評価値のそれぞれについて設定された境界値を超えて変化するか判断し、
前記トレンドデータは、前記トレンド分析機能による判断結果を示すデータを含む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１８】
請求項１７記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記トレンド分析機能は、
前記複数の期間毎に、前記複数の境界値から定まる複数の領域のうち、前記検索キーワードの属する領域を求める領域計算機能と、
前記複数の期間の切り換わりに応じて前記検索キーワードの領域が変化するか判断する領域判断機能と、
前記領域が変化する検索キーワードに対して前記領域の変化に応じたメッセージを付す領域メッセージ付加機能とを具備し、
前記トレンドデータは、前記領域が変化する検索キーワードに前記メッセージを付した結果を示すデータを含む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１９】
請求項１６乃至請求項１８のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記トレンド分析機能は、前記複数の期間毎の前記検索キーワードの前記質的評価値と前記量的評価値とに基づいて、前記複数の期間の切り換わり前後における前記検索キーワードの移動距離と移動方向とを求め、
前記トレンドデータは、前記複数の期間の切り換わり前後における前記検索キーワードの移動距離と移動方向を示すデータを含む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２０】
請求項１６乃至請求項１９のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記トレンド分析機能は、
前記複数の期間毎の前記検索キーワードの前記質的評価値と前記量的評価値とに基づいて、前記複数の期間の切り換わり前後における前記検索キーワードの移動距離を求める移動距離計算機能と、
前記移動距離が移動距離しきい値を超えているか判断する移動距離判断機能と、
前記移動距離が前記移動距離しきい値を超えている場合に、前記検索キーワードの移動方向を求める移動方向計算機能と、
前記移動距離が前記移動距離しきい値を超える検索キーワードに対して前記移動方向に応じたメッセージを付すベクトルメッセージ付加機能と
を具備し、
前記トレンドデータは、前記移動距離が前記移動距離しきい値を超える検索キーワードに前記メッセージを付した結果を示すデータを含む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２１】
請求項１６乃至請求項２０のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記トレンドデータに基づいて、前記質的評価値と前記量的評価値とを複数の座標軸とする空間上に、前記複数の期間毎の前記検索キーワードを示す指標を前記質的評価値と前記量的評価値とに応じて配置し、配置された前記指標を前記複数の期間の経過順序に応じて線で結んだグラフを表示するための処理を実行する出力処理機能を実現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２２】
請求項２と請求項４と請求項７のいずれか１項記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記評価値算出機能は、前記時間データに基づいて、複数の期間毎の前記関係データを求め、
コンピュータに、
前記検索キーワードと前記検索キーワードの属するカテゴリとを関係付けたカテゴリデータと前記複数の期間毎の関係データとに基づいて、前記複数の期間毎に前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値とを算出し、前記記録手段に記録するカテゴリ形成機能と、
前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、前記記録手段に記録するトレンド分析機能とを実現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２３】
請求項２２記載の検索キーワード分析プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記トレンドデータに基づいて、前記質的評価値と前記量的評価値とを複数の座標軸とする空間上に、前記複数の期間毎の前記カテゴリを示す指標を前記質的評価値と前記量的評価値とに応じて配置し、配置された前記指標を前記複数の期間の経過順序に応じて線で結んだグラフを表示するための処理を実行する出力処理機能を実現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２４】
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出するアクセスシーケンス抽出手段と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを作成する評価値算出手段とを具備する検索キーワード分析システム。
【請求項２５】
請求項２４記載の検索キーワード分析システムにおいて、前記評価値算出手段は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを作成することを特徴とする検索キーワード分析システム。
【請求項２６】
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出するアクセスシーケンス抽出手段と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされており前記アクセスシーケンスにおいて前記検索キーワードが入力されている場合に、前記検索キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを作成する評価値算出手段とを具備する検索キーワード分析システム。
【請求項２７】
請求項２６記載の検索キーワード分析システムにおいて、前記評価値算出手段は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを作成することを特徴とする検索キーワード分析システム。
【請求項２８】
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとレファラ情報とを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、前記レファラ情報がＷＷＷの検索システムを示す場合に前記レファラ情報に関連付けされている前記アクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含み同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出するアクセスシーケンス抽出手段と、
前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に、前記レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の質的評価値を算出し、前記アクセスシーケンスに対応する前記検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを作成する評価値算出手段とを具備する検索キーワード分析システム。
【請求項２９】
請求項２８記載の検索キーワード分析システムにおいて、前記評価値算出手段は、前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記アクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の量的評価値を算出し、前記検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを作成することを特徴とする検索キーワード分析システム。
【請求項３０】
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち検索結果ページへのアクセスから定まる始端と、前記始端と同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち前記始端以降のアクセスから定まる終端とに基づくサブアクセスシーケンスを抽出するサブアクセスシーケンス抽出手段と、
前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記サブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記アクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを作成する評価値算出手段とを具備する検索キーワード分析システム。
【請求項３１】
請求項２５と請求項２７と請求項２９のいずれか１項記載の検索キーワード分析システムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記評価値算出手段は、前記時間データに基づいて、複数の期間毎の前記関係データを求め、
前記複数の期間毎の関係データに基づいて、前記検索キーワードについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求めるトレンド分析手段を具備することを特徴とする検索キーワード分析システム。
【請求項３２】
請求項２５と請求項２７と請求項２９のいずれか１項記載の検索キーワード分析システムにおいて、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記評価値算出手段は、前記時間データに基づいて、複数の期間毎の前記関係データを求め、
前記検索キーワードと前記検索キーワードの属するカテゴリとを関係付けたカテゴリデータと前記複数の期間毎の関係データとに基づいて、前記複数の期間毎に前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値とを算出し、前記記録手段に記録するカテゴリ形成手段と、
前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求めるトレンド分析手段とを具備する検索キーワード分析システム。
【請求項３３】
ＷＷＷにおける検索システムに入力された検索キーワードについて分析するためにコンピュータにより実施される検索キーワード分析方法において、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するとともに、前記ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録し、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３４】
請求項３３記載の検索キーワード分析方法において、
前記質的評価値とともに、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３５】
ＷＷＷにおける検索システムに入力された検索キーワードについて分析するためにコンピュータにより実施される検索キーワード分析方法において、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録し、
前記Ｗｅｂアクセスログにおいて前記検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされており前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスにおいて前記検索キーワードが入力されている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録し、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３６】
請求項３５記載の検索キーワード分析方法において、
前記質的評価値に加えて、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３７】
ＷＷＷにおける検索システムに入力された検索キーワードについて分析するためにコンピュータにより実施される検索キーワード分析方法において、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとレファラ情報とを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に前記レファラ情報に関連付けされている前記アクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含み同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、前記アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するとともに、前記レファラ情報が前記検索システムを示す場合に、前記レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録し、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記アクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記アクセスシーケンスに対応する質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３８】
請求項３７記載の検索キーワード分析方法において、
前記質的評価値とともに、前記検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する前記検索キーワード入力後の量的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと前記質的評価値と前記量的評価値の対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項３９】
ＷＷＷにおける検索システムに入力された検索キーワードについて分析するためにコンピュータにより実施される検索キーワード分析方法において、
ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち検索結果ページへのアクセスから定まる始端と、前記始端と同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち前記始端以降のアクセスから定まる終端とに基づくサブアクセスシーケンスを抽出し、前記サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するとともに、前記Ｗｅｂアクセスログにおいて前記検索システムを示すアクセス先識別データと前記アクセス要求側から前記検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、前記検索キーワードを抽出し、前記検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを前記記録手段に記録し、
ＷＷＷにおけるアクセスの状態から前記検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、前記記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、前記記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうち前記サブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと前記質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項４０】
請求項３４と請求項３６と請求項３８のいずれか１項記載の検索キーワード分析方法において、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記関係データは、前記時間データに基づいて、複数の期間毎に求められ、
前記複数の期間毎の関係データに基づいて、前記検索キーワードについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【請求項４１】
請求項３４と請求項３６と請求項３８のいずれか１項記載の検索キーワード分析方法において、
前記Ｗｅｂアクセスログは、前記アクセス要求側識別データと前記アクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、
前記関係データは、前記時間データに基づいて、複数の期間毎に求められ、
前記検索キーワードと前記検索キーワードの属するカテゴリとを関係付けたカテゴリデータと前記複数の期間毎の関係データとに基づいて、前記複数の期間毎に前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値とを算出し、前記記録手段に記録し、
前記カテゴリについて前記質的評価値と前記量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、前記記録手段に記録することを特徴とする検索キーワード分析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）において、目的のＷｅｂページ又はＷｅｂサイトを探すために、Ｗｅｂ閲覧者（以下、単に「閲覧者」という）からＷＷＷ検索システム（以下、「検索システム」という）に入力された検索キーワードの特徴を分析するためのプログラム及びシステム並びに方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットにおけるアクセス先の例として、Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトがある。
【０００３】
インターネット上のＷｅｂページ又はＷｅｂサイトは、宣伝広告、情報発信、受注受付などの様々な目的のために運営される。かかる目的を効果的に達成するために、Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトが分析、調査される。
【０００４】
例えば、分析者は、分析対象のＷｅｂサイトに対し、どのような他のＷｅｂサイトからアクセスされたか知ることにより、バナー広告、ディレクトリサイトへの掲載、懸賞サイトへの出品などの戦略を決定できる。
【０００５】
また、分析者は、検索エンジンでどのような検索が実行され、分析対象のＷｅｂサイトがアクセスされたかなどを知ることにより、コンテンツ改善の指針を決定できる。
【０００６】
Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトの分析、調査の方法として、どのＷｅｂページが、いつ、どのようにアクセスされたかを記録するＷｅｂアクセスログを用いたＷｅｂアクセスログ分析がある。
【０００７】
Ｗｅｂアクセスログには、主に２種類ある。
【０００８】
第１のＷｅｂアクセスログは、単一又は複数のＷｅｂサーバに記録されたＷｅｂアクセスログ（狭義のＷｅｂアクセスログ）である。
【０００９】
第２のＷｅｂアクセスログは、一人又は複数の閲覧者による様々なＷｅｂページ又はＷｅｂサイトへのアクセスを記録したＷｅｂアクセスログである。この第２のＷｅｂアクセスログには、例えば、ＷＷＷ視聴率調査会社がパネル（モニター）から収集した、各パネルによるＷｅｂページ又はＷｅｂサイトへのアクセスログがある。
【００１０】
以下において、Ｗｅｂアクセスログとは、第１のＷｅｂアクセスログを意味するとして説明する。
【００１１】
例えば、Ｗｅｂアクセスログ分析では、Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトにアクセスした閲覧者数（ユーザ数、訪問者数）が、時間毎、曜日毎にどのように変化するか調査される。
【００１２】
また、Ｗｅｂアクセスログ分析では、閲覧者が使用しているブラウザ又はコンピュータのＯＳの種類が調査される場合もある。
【００１３】
また、Ｗｅｂアクセスログ分析では、一つのＷｅｂサイト内又は複数のＷｅｂサイト間をまたがって閲覧者がどのような閲覧行動をとるかについて調査される場合もある。例えば、閲覧者がＷｅｂページＡを閲覧し、次にＷｅｂページＢを閲覧したことを明らかにするなどのような経路分析もＷｅｂアクセスログ分析に含まれる。
【００１４】
一方、インターネット上のＷｅｂページ又はＷｅｂサイトの閲覧を補助するために、閲覧者の入力した検索キーワード（例えば、「車」「ペット」など）に応じて、この検索キーワードに関係する内容のＷｅｂページ（以下、「キーワード関連ページ」という）又はＷｅｂサイト（以下、「キーワード関連サイト」という）についての情報（例えば、キーワード関連ページ又はキーワード関連サイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒｓ）、要約情報、リンク情報など）のリストを検索結果ページとして表示する検索システムが存在する。この検索システムは、広く利用されている。
【００１５】
図４５は、検索システムを用いた代表的なＷｅｂページの遷移の例を示す。
【００１６】
検索キーワード入力画面１上で閲覧者のブラウザから検索キーワードが入力され、検索開始が指示されると、検索システムは、キーワード関連ページへのリンク２ａ〜２ｃを抽出し、抽出されたキーワード関連ページへのリンク２ａ〜２ｃを表示する検索結果ページ２を閲覧者に対して表示する。
【００１７】
検索結果ページ２上のいずれかのリンクがクリックされると、このクリックされたリンクの先のキーワード関連ページが閲覧者のブラウザに表示される。例えば、リンク２ａがクリックされると、キーワード関連ページ３が表示される。
【００１８】
この検索システムを用いた場合、ＷｅｂサーバのＷｅｂアクセスログには、検索キーワードとその入力日時などを含む付加情報が記録される。
【００１９】
したがって、このＷｅｂアクセスログを用いて、検索キーワードに関する分析（以下、「検索キーワード分析」という）が可能となる。
【００２０】
検索キーワード分析においては、例えば、ある検索キーワードが何回入力されたか調査される。
【００２１】
また、例えば、検索結果ページにおいて検索結果が実際にクリックされたか調査される。
【００２２】
また、例えば、ある検索キーワードに対して、キーワード関連ページが何件抽出されたか調査される。
【００２３】
特開２００２−１２３５１７号（特許文献１）には、検索キーワード分析技術、商用ツール、非商用ツール、サービスが記載されている。
【００２４】
【特許文献１】
特開２００２−１２３５１７号公報
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、Ｗｅｂアクセスログ分析では、レファラ情報などを用いて分析対象のＷｅｂサイトをアクセスする前のＷｅｂサイトの分析、検索キーワード単位での閲覧者数の分析などは行なわれている。
【００２６】
しかしながら、従来のＷｅｂアクセスログ分析では、分析者は、分析対象のＷｅｂサイトに閲覧者が満足しているか、分析対象のＷｅｂサイトにとっての成功
（目的）がどの程度達成されているかまで理解することが困難である。
【００２７】
例えば、分析対象のＷｅｂサイトは商品の販売数向上を目的としているとする。従来のＷｅｂアクセスログでは、検索エンジンの検索結果に基づいて分析対象のＷｅｂサイトがアクセスされた場合にこの検索エンジンに入力された検索キーワード毎の閲覧者数を求めることはできる。
【００２８】
しかし、閲覧者が多くても分析対象のＷｅｂサイトで全く商品が購入されない場合もあり、閲覧者が少なくてもほとんどの閲覧者が商品を購入する場合もある。そのため、分析者は、従来のＷｅｂアクセスログ分析の結果から、その検索キーワードを入力した閲覧者が分析対象のＷｅｂサイトに満足したか、どの検索キーワードを入力した閲覧者に対してＷｅｂサイトの目的が達成されたか判断することが困難である。
【００２９】
また、例えば、従来のＷｅｂアクセスログ分析により、ある検索キーワードに対して、キーワード関連ページが何件抽出されたか調査することができる。そして、分析者は、閲覧者の希望するＷｅｂページの抽出漏れを防止する観点から、キーワード関連ページの抽出数が多いほど検索結果に対する閲覧者の満足度が高く、少ないほど満足度が低いと判断する場合がある。
【００３０】
しかしながら、キーワード関連ページの抽出数は、閲覧者の満足度などを直接表すわけではない。実際には、キーワード関連ページの抽出数が少ない方が閲覧者にとってはリンクを選択しやすく、閲覧者の希望に合致し、満足度が高い場合もある。すなわち、閲覧者の希望と合致するキーワード関連ページが検索結果として閲覧者に提示される場合、閲覧者は、冗長な検索結果が提示されるよりもキーワード関連ページの抽出数が少ない程、検索結果に対して満足する。
【００３１】
したがって、分析者は、従来のＷｅｂアクセスログ分析から閲覧者が検索結果に満足しているか判断することが困難である。
【００３２】
また、例えば、検索結果ページ上のキーワード関連ページへのリンクが実際にクリックされたか、クリックされている場合にはどのキーワード関連ページへのリンクがクリックされたか調査すると、閲覧者によって検索結果ページ上でどのキーワード関連ページが選択されたか知ることができる。
【００３３】
しかしながら、従来のＷｅｂアクセスログ分析により、アクセスされたキーワード関連ページが本当に閲覧者の求めた内容を掲載しており閲覧者が満足したかについて、分析者が判断すること（検索結果に対して質的な評価をすること）は極めて困難である。
【００３４】
本発明は、以上のような実情に鑑みてなされたもので、Ｗｅｂアクセスログ分析において分析者の求める分析結果を適切に提供する検索キーワード分析プログラム及びシステム並びに方法を提供することを目的とする。
【００３５】
【課題を解決するための手段】
本発明を実現するにあたって講じた具体的手段について以下に説明する。
【００３６】
第１の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データとアクセス要求側から検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちアクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００３７】
これにより、入力された検索キーワードに基づく検索システムの検索結果に対する質的評価値を容易に把握できる。この第１の発明では、アクセスシーケンス抽出機能とキーワード抽出機能とを並列に動作させることができる。
【００３８】
なお、第１の発明において、評価値算出機能は、質的評価値に加えて、検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちアクセスシーケンスにおいて入力された検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データを記録手段に記録するとしてもよい。
【００３９】
これにより、入力された検索キーワードに基づく検索システムの検索結果に対する質的評価値、量的評価値、質的評価値と量的評価値との関係を容易に把握できる。
【００４０】
第２の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データとアクセス要求側から検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされており記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスにおいて検索キーワードが入力されている場合に、検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００４１】
この第２の発明では、上記第１の発明と同様の効果を得ることができるが、アクセスシーケンス抽出機能とキーワード抽出機能とが直列に動作する特徴を持つ。
【００４２】
なお、第２の発明において、評価値算出機能は、質的評価値に加えて、検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対応する量的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データを記録手段に記録するとしてもよい。
【００４３】
また、上記第１又は第２の発明において、Ｗｅｂアクセスログは、レファラ情報とアクセス先識別データとを関連付けたデータを含み、アクセスシーケンス抽出機能は、レファラ情報が検索システムを示す場合に、レファラ情報に関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含むアクセスシーケンスを抽出し、キーワード抽出機能は、レファラ情報が検索システムを示す場合に、レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出し、評価値算出機能は、アクセスシーケンスに対する検索キーワード入力後の質的評価値を算出するとしてもよい。
【００４４】
このように、レファラ情報を用いることでにより、アクセス先で記録されたＷｅｂアクセスログのみからであってもサイト外の検索システムに入力された検索キーワードを分析することができる。
【００４５】
第３の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとレファラ情報とを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、レファラ情報がＷＷＷの検索システムを示す場合にレファラ情報に関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先へのアクセスを含み同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを表すアクセスシーケンスを抽出し、アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するアクセスシーケンス抽出機能と、レファラ情報が検索システムを示す場合に、レファラ情報に含まれている検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する検索キーワード入力後の質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちアクセスシーケンスに対応する検索キーワードとアクセスシーケンスに対応する質的評価値との対応関係を示す関係データを前記記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００４６】
なお、第３の発明において、評価値算出機能は、質的評価値に加えて、検索システムの検索結果に対する量的評価値を算出する基準を定義した量的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたアクセスシーケンスデータの示すアクセスシーケンスに対する検索キーワード入力後の量的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データを記録手段に記録するとしてもよい。
【００４７】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データが求められる場合、コンピュータに、記録手段に記録された関係データにしたがって、質的評価値と量的評価値とに基づくグラフを描画するグラフ化機能を実現させるためのプログラム、を付加してもよい。これにより、分析結果の把握が一層容易になる。
【００４８】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、検索キーワードと質的評価値と量的評価値とが求められる場合、量的評価値は、検索キーワードの入力数が多いほど値が大きくなる検索結果のニーズ値であり、量的評価規則は、検索キーワードの入力数が多いほどニーズ値が増加する規則であるとしてもよい。
【００４９】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、質的評価規則は、分析候補の検索キーワードと分析候補の検索キーワードの入力後にアクセスされた場合に成功度を増加するアクセス先識別データとを関連付けたデータと記録手段に記録されたキーワードデータとに基づいて、アクセスシーケンスにおいて分析候補の検索キーワードが入力されておりその入力後分析候補の検索キーワードと関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先がアクセスされている場合に、アクセスシーケンスに対する成功度を増加する規則であり、質的評価値は、成功度であるとしてもよい。
【００５０】
この場合において、質的評価規則は、分析候補の検索キーワードが入力されてから分析候補の検索キーワードと関連付けされているアクセス先識別データの示すアクセス先がアクセスされるまでのアクセス数が少ないほど加えられる成功度を大きくするとしてもよい。
【００５１】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、Ｗｅｂアクセスログは、ＷＷＷにおけるアクセス毎に、アクセス要求側識別データとアクセス先識別データとアクセス時刻を示すデータとを関係付けており、質的評価規則は、アクセスシーケンスにおける検索キーワード入力後のアクセスから最後のアクセスまでの時間間隔が長いほどアクセス要求側の満足度が増加する規則であり、質的評価値は、満足度であるとしてもよい。
【００５２】
第４の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち検索結果ページへのアクセスから定まる始端と、始端と同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち始端以降のアクセスから定まる終端とに基づくサブアクセスシーケンスを抽出し、サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データとアクセス要求側から検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちサブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００５３】
第５の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスから、検索結果ページへのアクセスから定まる始端と次の始端とを求めるとともに次の始端の直前のアクセスに基づいて始端に対応する終端を求めてサブアクセスシーケンスを抽出し、サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データとアクセス要求側から検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちサブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００５４】
第６の発明の検索キーワード分析プログラムは、コンピュータに、コンピュータに、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データとアクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けたＷｅｂアクセスログに基づいて、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスから検索結果ページへのアクセスから定まる始端と次の始端とが求められた場合、次の始端の直前のアクセスを始端に対応する終端とし、始端が求められ次の始端が求められなかった場合、連続的なアクセスの終端を始端に対応する終端とし、始端と終端とに基づいてサブアクセスシーケンスを抽出し、サブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを記録手段に記録するサブアクセスシーケンス抽出機能と、ＷｅｂアクセスログにおいてＷＷＷの検索システムを示すアクセス先識別データとアクセス要求側から検索システムに入力された検索キーワードとが関連付けされている場合に、検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを記録手段に記録するキーワード抽出機能と、ＷＷＷにおけるアクセスの状態から検索システムの検索結果に対する質的評価値を算出する基準を定義した質的評価規則に基づいて、記録手段に記録されたサブアクセスシーケンスデータの示すサブアクセスシーケンスに対応する質的評価値を算出し、記録手段に記録されているキーワードデータの示す検索キーワードのうちサブアクセスシーケンスに対応する検索キーワードと質的評価値との対応関係を示す関係データを記録手段に記録する評価値算出機能とを実現させる。
【００５５】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データが求められる場合、Ｗｅｂアクセスログは、アクセス要求側識別データとアクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、評価値算出機能は、時間データに基づいて複数の期間毎の関係データを求め、コンピュータに、複数の期間毎の関係データに基づいて、検索キーワードについて質的評価値と量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、記録手段に記録するトレンド分析機能を実現させるとしてもよい。
【００５６】
これにより、ＷＷＷにおける分析対象の部分をアクセスするために検索システムに入力される検索キーワードの質的評価値及び量的評価値の変化が時系列に求められる。
【００５７】
上記第１乃至第３の発明の検索キーワード分析プログラムにおいて、検索キーワードと質的評価値と量的評価値の対応関係を示す関係データが求められる場合、Ｗｅｂアクセスログは、アクセス要求側識別データとアクセス先識別データとアクセスされた時間を示す時間データとを関係付けたデータであり、評価値算出機能は、時間データに基づいて複数の期間毎の前記関係データを求め、コンピュータに、検索キーワードと検索キーワードの属するカテゴリとを関係付けたカテゴリデータと複数の期間毎の関係データとに基づいて複数の期間毎にカテゴリについて質的評価値と量的評価値とを算出し、記録手段に記録するカテゴリ形成機能と、カテゴリについて質的評価値と量的評価値との遷移状況を表すトレンドデータを求め、記録手段に記録するトレンド分析機能とを実現させるとしてもよい。
【００５８】
これにより、検索キーワードを統合して分析者の求めるカテゴリについて分析を行うことができる。
【００５９】
上記の検索キーワード分析プログラム又はこのプログラムを記録した記録媒体を用いることによって、上記各機能を有していないコンピュータ、コンピュータシステム、サーバ、クライアントに対しても、簡単にこれらの機能を付加することができる。
【００６０】
本発明で実現される機能と同様の動作を実現する手段を検索キーワード分析システムに具備することにより、同様の作用効果を得ることができる。
【００６１】
本発明の検索キーワード分析プログラム又はこのプログラムを記録した記録媒体をコンピュータに適用することによって、入力された検索キーワードに基づく検索システムの検索結果に対する質的評価値を容易に把握するための検索キーワード分析方法がコンピュータ上で実施される。
【００６２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。なお、Ｗｅｂサイトとは少なくとも１つのＷｅｂページを含むＷｅｂページのグループを指す。
【００６３】
以下の各図において同一の部分については同一の符号を付してその説明を省略し、異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００６４】
（第１の実施の形態）
本実施の形態においては、検索システムによる検索結果を表示する検索結果ページからの閲覧者の閲覧行動（２つ以上のページ遷移を含む）を分析することにより、閲覧者から入力された検索キーワードに基づく検索結果に対する質的評価値を高精度に求める検索キーワード分析システムについて説明する。
【００６５】
上述したように、検索システムは、閲覧者が入力した検索キーワードに応じて、この検索キーワードと関連があると判断されたキーワード関連ページについての情報を抽出し、リスト化し、閲覧者に表示する。
【００６６】
閲覧者は、検索システムに対して自己の意思に基づいて自由に検索キーワードを入力する。
【００６７】
このため、各種の検索キーワードの入力頻度は、各種の検索キーワード間で一定の割合となることはなく、ある程度隔たりが発生する。
【００６８】
したがって、顧客サイトをアクセスするために入力された検索キーワードによる検索結果を量的に評価する量的評価値は、検索キーワード毎に差が生じる。
【００６９】
量的評価値の例としては、各検索キーワードについて検索結果のニーズの量、数、多さを表すニーズ値があり、例えば検索キーワードの入力回数をニーズ値とすることができる。
【００７０】
その他にも、量的評価値の例としては、上述した検索キーワードについて抽出されたキーワード関連ページの件数、検索結果ページのクリック回数などがある。
【００７１】
その一方で、検索キーワードに基づいて検索されたキーワード関連ページが必ずしも閲覧者の求めている内容とは限らない。
【００７２】
したがって、顧客サイトをアクセスするために入力された検索キーワードによる検索結果を質的に評価する質的評価値を求める意義は大きい。
【００７３】
質的評価値の例としては、検索キーワードによる検索結果がどの程度効果的に機能したかを表す度合いである効果度がある。さらに、この効果度の具体例としては、検索システムを利用した閲覧者が、その検索キーワードに対して検索システムが提示した情報サービスにどの程度満足したかを表す満足度がある。また、効果度の他の具体例として、Ｗｅｂサイト運営者がアクセスして欲しいと考えているＷｅｂページにどの程度自サイトの閲覧者がアクセスしているかを表す成功度がある。
【００７４】
質的評価値として、例えば、閲覧者が検索キーワードによる検索結果をどの程度重視しているかを表す重視度もある。
【００７５】
なお、質的評価値についても、検索システムの性能、リストとして表示されたキーワード関連ページの質、内容などに応じて、検索キーワード毎に差が生じる。
【００７６】
質的評価値を調査することは、Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトの運営者にとって、自己の運営しているＷｅｂページ又はＷｅｂサイト、検索システムが閲覧者を例えばどの程度満足させているか把握するために有効であり、Ｗｅｂページ又はＷｅｂサイトのデザインやコンテンツ、検索システムの改善に有効である。
【００７７】
なお、本実施の形態においては、質的評価値のうち満足度を求める場合について説明するが、満足度ではない他の質的評価値を求める場合も同様である。
【００７８】
図１は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【００７９】
図２は、顧客サイトの構成の一例を示すブロック図である。
【００８０】
記録装置４は、調査対象Ｗｅｂサイトの運営者である顧客５によって運営される顧客サイト６のＷｅｂアクセスログ７を記録する。
【００８１】
顧客サイト６は、サイト内検索システム６ａと、一以上のＷｅｂページＰ１〜Ｐｎを持つ。
【００８２】
サイト内検索システム６ａは、ある特定のサイト内のＷｅｂページについての検索を行う。この図１の例では、サイト内検索システム６ａは、顧客サイト６のＷｅｂページＰ１〜Ｐｎについての検索を行う。
【００８３】
一般的な閲覧者８のうち、顧客サイト６をアクセスした閲覧者を顧客サイト閲覧者８ａとする。
【００８４】
表１に、Ｗｅｂアクセスログ７に含まれる情報の一例を示す。
【００８５】
【表１】
2004252911.tif 000003
【００８６】
Ｗｅｂアクセスログ７には、顧客サイト閲覧者８ａによる顧客サイト６のアクセス毎に、ホスト名又はＩＰアドレス、顧客サイト閲覧者８ａが顧客サイト６にアクセスした日付と時刻を示す情報、顧客サイト閲覧者８ａの発信したリクエスト（ＵＲＬ）、レファラ情報、アクセスした顧客サイト閲覧者８ａのＩＤ（ＵｓｅｒＩＤ）、などから構成されるレコードが含まれる。
【００８７】
なお、レファラ情報とは、ハイパーリンクを使ってあるＷｅｂページがアクセスされた場合に、このアクセスされたＷｅｂページがどのＷｅｂページからリンクを辿ってアクセスされたかを示す情報である。表１においては、顧客サイト閲覧者８ａのＩＤとレファラ情報については、具体的な値の記述を省略している。
【００８８】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム９は、記録媒体１０に記録されている検索キーワード分析プログラム１１を読み出して実行する。
【００８９】
検索キーワード分析プログラム１１は、システム９に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能１４、評価値算出機能３７を実現する。
【００９０】
また、評価値算出機能３７は、満足度算出機能１５、満足度・キーワード関連付け機能１６を含む。
【００９１】
上記各機能１２〜１６によって作成されたデータは、記録装置３８に記録される。各機能１２〜１６は、記録装置３８に記録されたデータを読み込み可能である。記録装置３８としては、例えば内部メモリ等が適用される。すなわち、各機能１２〜１６間での各種データの受け渡しは、記録装置３８を経由して行われてもよい。この場合、データの提供側は、提供するデータを記録装置３８に記録し、データの受付側は、記録装置３８からデータを読み出す。
【００９２】
ログ前処理機能１２は、記録装置４に記録されたＷｅｂアクセスログ７から、検索キーワード分析システム９に必要な情報を入力する。
【００９３】
そして、ログ前処理機能１２は、入力した情報に基づいて、各ページアクセスに対して重複のないアクセス識別子（ＶｉｅｗＩＤ）を付与する。
【００９４】
表２に、ログ前処理機能１２によって生成された前処理データの一例を示す。
【００９５】
【表２】
2004252911.tif 000004
【００９６】
アクセスシーケンス抽出機能１３は、前処理データに基づいて、顧客サイト閲覧者８ａによってアクセスされた一連のＷｅｂページの列（以下、「アクセスシーケンス」という）を抽出し、各アクセスシーケンスに重複のないアクセスシーケンス識別子を付与し、アクセスシーケンス抽出データを生成する。
【００９７】
アクセスシーケンスとは、同一又は同一として扱われる閲覧者、すなわち同一のアクセス要求側による連続的なアクセスをいう。
【００９８】
アクセスシーケンス抽出機能１３は、ホスト名又はＩＰアドレスとユーザエージェントとの組み合わせが一致する場合に同一のアクセス要求側として扱い、ホスト名又はＩＰアドレスとユーザエージェントの各組み合わせに対してアクセス要求側識別子を付与し、同一のアクセス要求側から連続的にアクセスされた一以上のＷｅｂページをアクセスシーケンスとして切り出す。
【００９９】
アクセスシーケンス抽出機能１３は、所定のアクセスシーケンス抽出規則にしたがって、一連のページアクセスからアクセスシーケンスを切り出し、アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを作成する。
【０１００】
例えば、アクセスシーケンス抽出規則として、一般的なＷｅｂアクセスログ分析で用いられているセッションを抽出する規則を適用可能である。具体的には、ある閲覧者によるＷｅｂページのアクセスから次のＷｅｂページへのアクセスの間に３０分以上の時間が経過した場合（次のＷｅｂページへの遷移がなかった場合を含む）、その間をセッションの境界（もしくはセッションの終端）とし、境界と境界との間をセッションとして抽出する。そして、このセッションをアクセスシーケンスとして用いる。
【０１０１】
なお、アクセスシーケンスとアクセスシーケンスとの間の境界を判定するための経過時間は、上記の３０分に限定されるものではなく、自由に設定可能である。すなわち、アクセスシーケンス抽出規則は、複数のアクセスが同一のアクセス要求側から所定の時間間隔内でアクセスされている場合に複数のアクセスが同一のアクセスシーケンスに含まれると判断する規則としてもよい。
【０１０２】
また、アクセスシーケンスを抽出する場合において、Ｗｅｂアクセスログ７に記録された閲覧者のＩＤ（ＵｓｅｒＩＤ）又はＣｏｏｋｉｅ情報に基づいて、アクセス要求側の同一性を判断してもよい。
【０１０３】
表３に、アクセスシーケンスデータの一例を示す。
【０１０４】
【表３】
2004252911.tif 000005
【０１０５】
表３のアクセスシーケンスデータには、各アクセスシーケンスを識別するためのアクセスシーケンス識別子（ＶｉｓｉｔＩＤ）、ホスト名とユーザエージェントの組み合わせを識別するアクセス要求側識別子（ＶｉｓｉｔｏｒＩＤ）などから構成されるレコードが含まれる。
【０１０６】
キーワード抽出機能１４は、ログ前処理機能１２によって生成された前処理データの中から、顧客サイト閲覧者８ａがサイト内検索システム６ａにおいて入力した検索キーワードを抽出し、検索キーワードの抽出結果を示すキーワードデータを作成する。
【０１０７】
表４に、Ｗｅｂアクセスログ７における検索システムへのリクエストの例を示す。
【０１０８】
【表４】
2004252911.tif 000006
【０１０９】
表４における例１は、検索キーワード「ｘｘｘｘ」を含んだ一番基本的な検索システムへのリクエストの例である。
【０１１０】
例２では、検索キーワード「ｙｙｙｙ」と検索結果の１０ページ目とがリクエストされている。
【０１１１】
例３では、検索キーワード「りんご」を示すコードがリクエストに含まれている。
【０１１２】
Ｗｅｂアクセスログ７の中から検索キーワードを抽出するためには、検索システムの場所及び検索キーワードを示すパラメータを表すクエリーパターンに関する情報を用いる。
【０１１３】
表５に、検索システムの場所とクエリーパターンに関する情報の一例を示す。
【０１１４】
【表５】
2004252911.tif 000007
【０１１５】
すなわち、キーワード抽出機能１４は、前処理データから検索システムの場所に関する情報に基づいて、検索システムを利用したアクセスを抽出する。
【０１１６】
次に、キーワード抽出機能１４は、クエリーパターンに関する情報に基づいて、検索キーワードを抽出する。
【０１１７】
表６に、上記表４、５の例に基づいて、キーワード抽出機能１４によって抽出されたパラメータの例を示す。
【０１１８】
【表６】
2004252911.tif 000008
【０１１９】
抽出されたパラメータの中には、この表６の例３に示すようにエンコードされたパラメータも存在する。
【０１２０】
キーワード抽出機能１４は、エンコードされたパラメータについては判読可能な文字列へのデコードを行い、キーワードデータを生成する。
【０１２１】
表７に、キーワードデータの例を示す。
【０１２２】
【表７】
2004252911.tif 000009
【０１２３】
表７のキーワードデータには、各アクセス識別子とそのアクセス識別子に対応するアクセスにおいて入力された検索キーワードとから構成されるレコードが含まれている。
【０１２４】
満足度算出機能１５は、アクセスシーケンス抽出機能１３によって生成されたアクセスシーケンスデータに基づいて、閲覧者の満足度を算出する。
【０１２５】
満足度を算出するために、満足度をどのように算出するかを表す質的評価規則が定義される。
【０１２６】
例えば、質的評価規則として、サイト内検索システム６ａに検索キーワードを入力した後の顧客サイト閲覧者８ａによる顧客サイト６の閲覧時間（以下、「検索後閲覧時間」という）が長いほど満足度が高くなる規則を定義する。
【０１２７】
表８に、検索後閲覧時間と満足度とを関係付けた例を示す。
【０１２８】
【表８】
2004252911.tif 000010
【０１２９】
検索後閲覧時間は、満足度を求めるアクセスシーケンスについて最後のアクセス時刻から最初のキーワード関連ページへのアクセス時刻を引いて得られる時間間隔とする。ただし、検索結果ページからキーワード関連ページに遷移することなくアクセスシーケンスが終わっていた場合には検索後閲覧時間を「閲覧なし」とする。また、検索結果ページからキーワード関連ページに遷移して、その後他のサイト内のＷｅｂページを閲覧することなくアクセスシーケンスが終わっている場合には、検索後閲覧時間を「１ページのみの閲覧」とする。
【０１３０】
すなわち、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンスデータを読み込み、アクセスシーケンスごとに検索後閲覧時間を計算する。
【０１３１】
次に、満足度算出機能１５は、上記表８のような検索後閲覧時間と満足度の対応データを読み込み、アクセスシーケンスごとの満足度を算出する。
【０１３２】
表９に、満足度算出機能１５によって生成された満足度算出データの例を示す。
【０１３３】
【表９】
2004252911.tif 000011
【０１３４】
表９の満足度算出データには、各アクセス識別子とそのアクセスの属するアクセスシーケンス識別子に対応する満足度とから構成されるレコードが含まれている。
【０１３５】
満足度・キーワード関連付け機能１６は、満足度算出機能１５で生成された満足度算出データと、キーワード抽出機能１４で生成されたキーワードデータを統合し、検索キーワードごとの満足度を算出し、満足度と検索キーワードとを関係付け、関係データを作成する。
【０１３６】
満足度・キーワード関連付け機能１６は、まず、満足度算出データとキーワードデータを読み込む。
【０１３７】
次に、満足度・キーワード関連付け機能１６は、アクセス識別子に基づいて、満足度算出データとキーワードデータを統合する。
【０１３８】
表１０に、満足度算出データとキーワードデータの統合結果を示す。
【０１３９】
【表１０】
2004252911.tif 000012
【０１４０】
そして、満足度・キーワード関連付け機能１６は、検索キーワードごとに満足度の平均を求め、関係データを作成する。
【０１４１】
表１１に、関係データの例を示す。
【０１４２】
【表１１】
2004252911.tif 000013
【０１４３】
図３は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システム９の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１４４】
ステップＳ１において、ログ前処理機能１２は、Ｗｅｂアクセスログ７に含まれる情報から必要な情報を入力し、前処理データを作成する。
【０１４５】
ステップＳ２において、アクセスシーケンス抽出機能１３は、前処理データとアクセスシーケンス抽出規則とに基づいて、アクセスシーケンスを抽出し、アクセスシーケンスデータを作成する。
【０１４６】
ステップＳ３において、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンスデータと満足度算出規則とに基づいて、アクセスシーケンス毎の満足度を算出し、満足度算出データを作成する。
【０１４７】
ステップＳ４において、キーワード抽出機能１４は、前処理データに基づいて、サイト内検索システム６ａに入力された検索キーワードを抽出し、キーワードデータを作成する。
【０１４８】
ステップＳ５において、満足度・キーワード関連付け機能１６は、満足度算出データと、キーワードデータに基づいて、検索キーワードごとの満足度を算出し、関係データを作成する。
【０１４９】
なお、ステップＳ４は、ステップＳ２及びステップＳ３の前に実行されてもよく、後に実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【０１５０】
図４は、本実施の形態に係るキーワード抽出機能１４の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１５１】
ステップＴ１において、キーワード抽出機能１４は、検索システムの場所とクエリーパターンに関する情報を読み込む。
【０１５２】
ステップＴ２において、キーワード抽出機能１４は、ログ前処理機能１２によって前処理されたＷｅｂアクセスログ７から一つのレコードを読み込む。
【０１５３】
ステップＴ３において、キーワード抽出機能１４は、読み込んだレコードに含まれているリクエストが検索システムの場所を含むか判定する。
【０１５４】
リクエストが検索システムの場所を含むと判定された場合、ステップＴ４において、キーワード抽出機能１４は、検索システムの場所に対応するクエリーパターンに基づいて、リクエストからパラメータを抽出する。
【０１５５】
リクエストが検索システムの場所を含むと判定されなかった場合、キーワード抽出機能１４は、ステップＴ２以降の処理を繰り返す。
【０１５６】
ステップＴ５において、キーワード抽出機能１４は、抽出したパラメータに対してデコードが必要か否か判定する。
【０１５７】
デコードが必要な場合、ステップＴ６において、キーワード抽出機能１４は、抽出したパラメータをデコードする。
【０１５８】
ステップＴ７において、キーワード抽出機能１４は、ログ前処理機能１２によって前処理されたＷｅｂアクセスログ７から終端のレコードを読み込んだか否か判定する。
【０１５９】
終端のレコードが読み込まれていないと判定された場合、キーワード抽出機能１４は、ステップＴ２以降の処理を繰り返す。
【０１６０】
終端のレコードが読み込まれたと判定された場合、ステップＴ８において、キーワード抽出機能１４は、抽出されたパラメータを検索キーワードとし、キーワードデータを作成する。
【０１６１】
図５は、本実施の形態に係る満足度算出機能１５の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１６２】
ステップＵ１において、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンス抽出機能１３によって生成されたアクセスシーケンスデータを読み込む。
【０１６３】
ステップＵ２において、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンス毎に、検索後閲覧時間を計算する。
【０１６４】
ステップＵ３において、満足度算出機能１５は、検索後閲覧時間と満足度とを関係付けたデータを読み込む。
【０１６５】
ステップＵ４において、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンス毎に、検索後閲覧時間に対応する満足度を求める。
【０１６６】
ステップＵ５において、満足度算出機能１５は、アクセスシーケンス毎の満足度を示す満足度算出データを作成する。
【０１６７】
なお、ステップＵ３は、ステップＵ１及びステップＵ２の前に実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【０１６８】
以上説明した本実施の形態においては、検索キーワードについての分析結果として、顧客サイト閲覧者８ａがその検索キーワードによる検索結果についてどれほど満足したか求めることができ、検索キーワードに対する検索結果について量的評価値のみではなく、十分な精度で質的評価値を分析することができる。
【０１６９】
本実施の形態により、例えば、顧客５は、検索結果に対して顧客サイト閲覧者８ａがどの程度満足しているかを定量的に知ることができる。例えば、上記表１１の結果より、検索キーワード「りんご」による検索結果については顧客サイト閲覧者８ａの満足度が高いのに対し、検索キーワード「砂糖」又は検索キーワード「肉野菜」による検索結果については顧客サイト閲覧者８ａの満足度が低いことが分かる。
【０１７０】
なお、質的評価値としては、満足度等に代表される効果度の他に、例えば重視度や利便度も考えられる。
【０１７１】
重視度とは、Ｗｅｂサイトの閲覧者が検索キーワードに関連する事柄について、どの程度重視しているかを表す指標である。
【０１７２】
利便度とは、Ｗｅｂサイトの閲覧者が検索キーワードに関連する事柄について、どの程度容易に閲覧やＷｅｂサイトへの書き込み等の操作ができたかを表す指標である。
【０１７３】
重視度や利便度も、満足度と同様に検索後閲覧時間によって求めることが可能である。
【０１７４】
検索後閲覧時間を満足度、重視度、利便度のいずれを算出するのに利用するかは、分析対象となるＷｅｂサイトや閲覧者の性質、分析者の観点によって適宜選択できる。
【０１７５】
例えば、商品を販売しているＥＣサイトにおいて、他にも類似の競合サイトが多く存在するケースでは、顧客は検索キーワードに関連したコンテンツが顧客の期待にそわなかった場合に、比較的短時間で閲覧をあきらめてサイトを去り、別のサイトを閲覧することが考えられる。このようなケースでは、検索後閲覧時間は満足度としての利用が適切である。例えば、「蜂蜜」という検索キーワードに対する検索後閲覧時間が短いために、「蜂蜜に関する満足度が低い」という分析結果が得られた場合、この結果は「蜂蜜」に関連するコンテンツを改良して、満足度を向上させるような対策を打つ必要性が高い、という判断をする根拠として有効である。
【０１７６】
一方、他に類似の競合サイトが少ない場合や、提供しているコンテンツが閲覧者の嗜好を満たすような内容というよりはむしろ合理的必要性に応じて閲覧している場合や、その検索キーワードに関する情報をできるだけ当該Ｗｅｂサイトから得たいと思っている閲覧者が多数であるような場合においては、閲覧者が検索キーワードに関連する内容を重視している度合いに応じて、長時間サイトに滞在して、その情報を閲覧すると考えられる。したがって、検索後閲覧時間を重視度の算出に利用することが適切な場合がある。この場合に、ある検索キーワードに対する検索後閲覧時間が短いために、それに関する重視度が低いという分析結果が得られた場合、この結果はそのコンテンツについては以後それほど改良のための対策を打つ必要性が低い、という判断をする根拠として有効である。
【０１７７】
さらに、利便度においては、例えば提供しているコンテンツをどれだけ閲覧者が容易に理解したか、情報の入力がどの程度容易であったかを評価する指標として有効である。
【０１７８】
例えば検索キーワードに応じてアンケート内容を変えているＷｅｂサイトにおいて、検索後閲覧時間が長いということは、アンケートの返答の入力に手間取っていると判断され、利便度が低いと判断される。
【０１７９】
このように利便度の低いコンテンツがあれば、利便度を向上させるべく、対策を打つ必要性が高い、という判断をする根拠として有効である。
【０１８０】
（第２の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第１の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。なお、本実施の形態においては、質的評価値のうち満足度を求め、量的評価値のうちニーズ値を求める場合について説明するが、他の質的評価値及び量的評価値を求める場合も同様である。
【０１８１】
図６は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０１８２】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム１８は、記録媒体１９に記録されている検索キーワード分析プログラム２０を読み出して実行する。
【０１８３】
検索キーワード分析プログラム２０は、システム１８に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能１４、評価値算出機能３９を実現する。
【０１８４】
また、評価値算出機能３９は、満足度算出機能１５、ニーズ値算出機能２１、満足度・ニーズ値関連付け機能２２を含む。
【０１８５】
ニーズ値算出機能２１、満足度・ニーズ値関連付け機能２２によって作成されたデータは、記録装置３８に記録される。ニーズ値算出機能２１、満足度・ニーズ値関連付け機能２２は、記録装置３８に記録されたデータを読み込み可能である。
【０１８６】
ニーズ値算出機能２１は、キーワード抽出機能１４によって生成されたキーワードデータに基づいて、検索キーワードごとのニーズ値を算出する。
【０１８７】
ニーズ値を算出するために、ニーズ値をどのように算出するかを表す量的評価規則が定義される。
【０１８８】
例えば、量的評価規則として、検索キーワードの入力総数に対する各検索キーワードの占める割合を百分率で表した値をニーズ値と定義する。
【０１８９】
ニーズ値算出機能２１は、キーワード抽出機能１４によって生成されたキーワードデータを読み込み、検索キーワードごとの入力個数をカウントする。
【０１９０】
次に、ニーズ値算出機能２１は、検索キーワードごとの入力個数から全検索キーワードの入力個数の合計を算出する。
【０１９１】
次に、ニーズ値算出機能２１は、全検索キーワードの入力個数と検索キーワードごとの入力個数とに基づいて、全検索キーワードの入力に対する各検索キーワードの占める割合を百分率で表す。
【０１９２】
そして、ニーズ値算出機能２１は、検索キーワードごとのニーズ値を表すニーズ値算出データを作成する。
【０１９３】
表１２に、ニーズ値算出データの一例を示す。
【０１９４】
【表１２】
2004252911.tif 000014
【０１９５】
満足度・ニーズ値関連付け機能２２は、満足度算出機能１５によって生成された満足度算出データとニーズ値算出機能２１によって生成されたニーズ値算出データを読み込む。
【０１９６】
そして、満足度・ニーズ値関連付け機能２２は、満足度算出データとニーズ値算出データを検索キーワード毎に統合し、検索キーワードごとのニーズ値、満足度を表す関係データを作成する。
【０１９７】
表１３に、関係データの一例を示す。
【０１９８】
【表１３】
2004252911.tif 000015
【０１９９】
以上説明した本実施の形態において、顧客５は、質的評価値（例えば満足度）と量的評価値（例えばニーズ値）とを参照、比較しつつ、早急に対策を取る必要がある検索キーワードについて知ることができる。
【０２００】
例えば、顧客５は、上記表１３の例を参照した場合に、検索キーワード「砂糖」と「肉野菜」は同程度の満足度であり他の検索キーワードに比べて満足度が低いが、「肉野菜」は「砂糖」に比べてニーズ値が高いと解釈できる。
【０２０１】
この結果、顧客５は、検索キーワード「砂糖」について満足度が低いがあまり検索のニーズがなく（本実施形態の場合、検索キーワード「砂糖」による検索結果ページの閲覧者が少なく）、比較的影響力が低いと判断できる。
【０２０２】
これに対し、顧客５は、検索キーワード「肉野菜」は「砂糖」と同じ程度で満足度が低いが検索のニーズがあり（本実施形態の場合、検索キーワード「肉野菜」による検索結果ページの閲覧者が多く）、影響力が大きいと判断できる。
【０２０３】
このため、本実施の形態において、顧客５は、「肉野菜」関連のコンテンツを増やすなどの対策を優先的に講じる必要があると判断でき、迅速かつ正確に閲覧者の希望に合うようにサイト内検索システム６ａ、ＷｅｂページＰ１〜Ｐｎを変更することができる。
【０２０４】
なお、本実施の形態において、ニーズ値の算出方法は、キーワード抽出機能１４、ニーズ値算出機能２１の設定を変更することにより、自由に変更できる。例えば、検索キーワードが入力されて得られたキーワード関連ページをアクセスした顧客サイト閲覧者８ａの人数又はキーワード関連ページのアクセス数に基づいてニーズ値を算出してもよい。また、例えば、アクセスシーケンスにしたがったアクセスを行った閲覧者の人数、アクセスシーケンスにしたがったアクセスの実行された回数（閲覧回数）に基づいてニーズ値を算出してもよい。
【０２０５】
なお、量的評価値の例として、ニーズ値の他に機会値もある。機会値とは、Ｗｅｂサイトがその目的を遂行するに当たって、検索キーワードに関連する観点で、どれだけの事業機会を得たかを示す指標である。
【０２０６】
例えば、食品を販売しているＥＣサイトにおいて、「砂糖」という検索キーワードによって閲覧してきた閲覧者が多数いれば、それだけ多くの砂糖を販売する事業機会を得たことになる。
【０２０７】
また、検索キーワードごとの入力回数のような、ニーズ値の算出に用いられた数量に基づいて機会値を算出してもよい。
【０２０８】
検索キーワードごとの入力回数をニーズ値とするか機会値とするかについては、Ｗｅｂサイトや閲覧者の特性、分析者の観点に依存する。
【０２０９】
例えば、商品そのものを販売するというよりは、商品に関する情報を提供し、その反応を知るために運営されているＷｅｂサイトにおいては、検索キーワードごとの入力回数をニーズ値として取り扱うことが適切である。
【０２１０】
一方、商品そのものをオンラインで販売することを主たる目的としているＷｅｂサイトでは検索キーワードごとの入力回数を機会値として取り扱い、各検索キーワードに関連した商品の販売の機会の量を示す指標とすることが適切である。
【０２１１】
（第３の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第２の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。
【０２１２】
図７は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０２１３】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム２４は、記録媒体２５に記録されている検索キーワード分析プログラム２６を読み出して実行する。
【０２１４】
検索キーワード分析プログラム２６は、システム２４に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能１４、評価値算出機能３９に加えて、グラフ化機能２７を実現する。
【０２１５】
グラフ化機能２７は、満足度・ニーズ値関連付け機能２２によって生成された関係データを読み込む。
【０２１６】
そして、グラフ化機能２７は、検索キーワードごとのニーズ値・満足度の値をグラフで表現した出力データ２８を作成する。
【０２１７】
グラフ化機能２７は、所定のグラフ化規則とグラフ化に利用されるパラメータとにしたがって、検索キーワードごとに満足度とニーズ値とが関連付けされた関係データをグラフ化する。
【０２１８】
例えば、グラフ化機能２７は、散布図を作成する。この場合、満足度とニーズ値とをパラメータとし、散布図の一方の軸（Ｘ軸）をニーズ値、他方の軸（Ｙ軸）を満足度とし、関係データにおけるニーズ値・満足度の値に基づいて各検索キーワードを表す点をプロットする。
【０２１９】
図８は、検索キーワード毎の満足度とニーズ値とを表すグラフの一例である。
【０２２０】
本実施の形態においては、検索キーワードごとの満足度とニーズ値とがグラフ化されて表示されるため、顧客５に視覚的な分析結果が提供される。
【０２２１】
したがって、顧客５は、より人間が直感的に解釈・判断しやすい分析結果を得ることができる。
【０２２２】
例えば、顧客５は、上記図８のグラフから、検索キーワード「りんご」についてはニーズ値が高く満足度も高いのに対して、検索キーワード「スーパー」「肉野菜」についてはニーズ値が高いにもかかわらず満足度が低く、早急にサイト内検索システム６ａ、ＷｅｂページＰ１〜Ｐｎを変更し、対策を取る必要があると解釈される。
【０２２３】
なお、本実施の形態におけるグラフ化機能２７の設定を変更することにより、グラフの軸の値を変換でき、グラフ表示効果を向上させることができる。例えば、グラフ化機能２７は、ニーズ値、満足度を０から１の間に正規化するとしてもよい。また、ニーズ値、満足度に対数処理を施してグラフ表示してもよい。さらに、グラフ化機能２７は、ニーズ値、満足度を棒グラフで表してもよい。さらに、グラフ化機能２７は、グラフに適切な補助線を加えてもよい。
【０２２４】
（第４の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第１乃至第３の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。なお、以下においては、上記第１の実施の形態についての変形例を説明するが、他の第２、第３の実施の形態についても同様の変形が可能である。
【０２２５】
なお、本実施の形態においては、質的評価値のうち成功度を求める場合について説明するが、成功度ではない他の質的評価値を求める場合も同様である。
【０２２６】
図９は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの一例を示すブロック図である。
【０２２７】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム２９は、記録媒体３０に記録されている検索キーワード分析プログラム３１を読み出して実行する。
【０２２８】
検索キーワード分析プログラム３１は、システム２９に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能１４、評価値算出機能４０を実現する。
【０２２９】
また、評価値算出機能４０は、成功度算出機能３２、成功度・キーワード関連付け機能４１を含む。
【０２３０】
成功度算出機能３２は、質的評価規則にしたがって、アクセスシーケンス抽出機能１３によって算出されたアクセスシーケンスデータとキーワード抽出機能１４によって算出されたキーワードデータとに基づいて、成功度を算出する。
【０２３１】
本実施の形態に係る質的評価規則として、例えば以下のような内容の規則が定義される。
【０２３２】
顧客５は、代表的な検索キーワード（分析候補の検索キーワード）に対して、閲覧者にアクセスして欲しいＷｅｂページ（以下、「アクセス希望ページ」という）の識別情報を関連付けたリスト（以下、「アクセス希望ページリスト」という）を作成する。
【０２３３】
そして、顧客サイト閲覧者８ａが検索結果ページ上のリンクにしたがってアクセス希望ページをアクセスしたら成功度をカウントアップする。
【０２３４】
ただし、検索結果ページからアクセス希望ページまでのリンククリック数が増加するにつれて成功度を減少させる。
【０２３５】
なお、顧客５が指定しなかった検索キーワードは「（その他）」とし、成功度は一切加算せず評価対象外とする。
【０２３６】
以上述べた質的評価規則において利用されるアクセス希望ページリストの一例を、表１４に示す。
【０２３７】
【表１４】
2004252911.tif 000016
【０２３８】
なお、一つの検索キーワードに対して複数のアクセス希望ページが対応付けされていてもよく、複数の検索キーワードが一つのアクセス希望ページに対応付けされていてもよい。
【０２３９】
また、表１５に、検索結果ページからアクセス希望ページまでのリンククリック数が増加するにつれて成功度を減少させるための成功度重み付け表の一例を示す。
【０２４０】
【表１５】
2004252911.tif 000017
【０２４１】
成功度算出機能３２は、アクセスシーケンス抽出機能１３によって生成されたアクセスシーケンスデータと、キーワード抽出機能１４によって生成されたキーワードデータと、アクセス希望ページリストと、成功度重み付け表とを読み込む。
【０２４２】
なお、成功度算出機能３２は、キーワードデータの全てを読み込むのではなく、キーワードデータのうち検索キーワードとアクセス識別子の組み合わせのみを読み込むとしてもよい。
【０２４３】
次に、成功度算出機能３２は、キーワードデータから、アクセス希望ページリストの検索キーワードに含まれている検索キーワードとそのアクセス識別子（ＶｉｅｗＩＤ）を取り出す。
【０２４４】
次に、成功度算出機能３２は、アクセスシーケンスデータにおいて、上記作業によって取り出されたアクセス識別子と関連付けされているアクセスシーケンス識別子を取り出す。
【０２４５】
次に、成功度算出機能３２は、取り出されたアクセスシーケンス識別子に関連するアクセス識別子とリクエストとをアクセスシーケンスデータから取り出し、リクエストに含まれている検索キーワードを取り出す。
【０２４６】
表１６に、この段階における第１の中間生成データを示す。
【０２４７】
【表１６】
2004252911.tif 000018
【０２４８】
次に、成功度算出機能３２は、各検索キーワードに対するアクセス希望ページがその検索キーワードが入力されたアクセスシーケンスにおいてアクセスされているかを調査する。
【０２４９】
アクセス希望ページがアクセスされている場合、成功度算出機能３２は、検索キーワードの入力から何クリック後にアクセス希望ページがアクセスされたかを調査する。
【０２５０】
なお、検索キーワードの入力前にアクセス希望ページがアクセスされていても、そのアクセスは成功度の算出において考慮しない。
【０２５１】
上記表１６の例において、アクセス識別子「Ｖｉｅｗ２２」に関連する検索キーワード「りんご」に対するアクセス希望ページ識別子は、「／ａｐｐｌｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ」である。このアクセス希望ページ識別子「／ａｐｐｌｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ」は、アクセス識別子「Ｖｉｅｗ２２」と同一のアクセスシーケンス識別子「Ｖｉｓｉｔ６」と関連するアクセス識別子「Ｖｉｅｗ２８」に関連付けされている。
【０２５２】
そして、アクセス希望ページ識別子「／ａｐｐｌｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ」は、検索キーワード「りんご」が入力された２クリック後に、入力されている。
【０２５３】
次に、成功度算出機能３２は、成功度と検索結果ページからのクリック数との関係に基づいて、成功度を算出する。
【０２５４】
上記の例及び上記表１５を適用した場合、アクセスシーケンス識別子「Ｖｉｓｉｔ６」で表されるアクセスシーケンスでは、検索キーワード「りんご」に対して満足度「８０」が与えられる。
【０２５５】
表１７に、この段階における第２の中間生成データを示す。
【０２５６】
【表１７】
2004252911.tif 000019
【０２５７】
そして、成功度算出機能３２は、検索キーワードごとに、成功度の平均値を求めた成功度算出データを作成する。
【０２５８】
成功度・キーワード関連付け機能４１は、成功度算出機能３２で生成された成功度算出データと、キーワード抽出機能１４で生成されたキーワードデータを統合し、検索キーワードごとの成功度を算出し、成功度と検索キーワードとを関係付け、関係データを作成する。
【０２５９】
関係データは、例えば、項目「満足度」が項目「成功度」に変化する点を除いて上記表１１と同様の形式となる。
【０２６０】
以上説明した本実施の形態における成功度算出方法を用いることで、ある検索キーワードに対し顧客にアクセスしてもらいたいとと考えているＷｅｂページへ適切に誘導がなされているかを知ることができる。
【０２６１】
（第５の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第１から第４の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。
【０２６２】
本実施の形態においては、検索システムが顧客サイト６外にある場合の検索キーワード分析システムについて説明する。
【０２６３】
なお、以下においては、上記第１の実施の形態についての変形例を説明するが、他の第２から第４の実施の形態についても同様の変形が可能である。
【０２６４】
図１０は、本実施の形態に係る顧客サイトの構成の一例を示す図である。
【０２６５】
顧客サイト６１は一以上のＷｅｂページＰ１〜Ｐｎを持つ。また、顧客サイト６１におけるいくつかのＷｅｂページは、顧客５以外の第３の運営主体によって運営されている複数のサイト外の検索システム（以下、「サイト外検索システム」という）３４１〜３４ｎの検索対象となっている。
【０２６６】
サイト外検索システム３４１〜３４ｎは、検索キーワードを入力すると、キーワード関連ページへのリンクを含む検索結果ページを表示する。
【０２６７】
本実施の形態においては、顧客サイト６１と検索システム３４１〜３４ｎの運営主体が異なるため、上記第１から第４の実施形態の場合と異なり検索システム３４１〜３４ｎのＷｅｂアクセスログを取得することは困難である。
【０２６８】
したがって、本実施の形態においては、検索システム３４１〜３４ｎのＷｅｂアクセスログではなく、顧客サイト６１のＷｅｂアクセスログに含まれるレファラ情報を利用して検索キーワード分析を行う。
【０２６９】
表１８に、顧客サイト６１のＷｅｂアクセスログの一例を示す。
【０２７０】
【表１８】
2004252911.tif 000020
【０２７１】
図１１は、サイト外検索システム３４１から顧客サイト６１への閲覧遷移の一例を示すブロック図である。
【０２７２】
閲覧者によって検索キーワード入力画面３５に検索キーワードが入力されると、検索結果ページ３６が作成される。この検索結果ページ３６を示すＵＲＬには、検索キーワード入力画面３５に入力された検索キーワードが含まれる場合がある。
【０２７３】
閲覧者によって検索結果ページ３６のリンクがクリックされ、顧客サイト６１のキーワード関連ページが閲覧された場合、検索キーワードを含む検索結果ページのＵＲＬであるレファラ情報とアクセスされた顧客サイト６１のキーワード関連ページのＵＲＬであるリクエストとが関連付けされて顧客サイト６１のＷｅｂアクセスログに記録される。
【０２７４】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システムは、上記図１に示す構成と同様の構成を持つため、ここでは図１を参照して本実施の形態の特徴的な部分について説明する。
【０２７５】
本実施の形態に係る顧客サイト６１のＷｅｂアクセスログには、レファラ情報が含まれる。
【０２７６】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システムにおいては、アクセスシーケンス抽出機能、キーワード抽出機能、満足度抽出機能の動作が、上記第１の実施の形態に係る検索キーワード分析システム９と異なる。
【０２７７】
本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能は、アクセスシーケンス識別子の付与、アクセスシーケンスの区切りの判定などについては、上記第１の実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能１３と同様の処理を実行する。
【０２７８】
また、本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能は、各アクセスについてのレファラ情報に基づいて、レファラ情報がサイト外検索システムを示すか否か判定する。
【０２７９】
表１９に、サイト外検索システムを表すＵＲＬパターンと検索キーワードを抽出するためのクエリーパターンとを関係付けたデータを示す。
【０２８０】
【表１９】
2004252911.tif 000021
【０２８１】
本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能は、サイト外検索システムからのアクセスか否かを判定する場合に、各アクセスのレファラ情報が検索システムのＵＲＬパターンを含むか調査する。
【０２８２】
そして、本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能は、レファラ情報がサイト外検索システムを示すアクセスに対してレファラフラグを付与したアクセスシーケンスデータを作成する。
【０２８３】
表２０に、本実施の形態に係るアクセスシーケンスデータの一例を示す。
【０２８４】
【表２０】
2004252911.tif 000022
【０２８５】
表２０において、レファラフラグ「０」は、サイト外検索システムからのアクセスでない旨を示す。
【０２８６】
一方、レファラフラグ「１」は、サイト外検索システムからのアクセスである旨を示す。
【０２８７】
このレファラフラグを記録することにより、アクセスシーケンスの途中で検索が行われた場合であっても、検索後のアクセス状況を調査し、満足度を算出できる。
【０２８８】
本実施の形態に係るキーワード抽出機能は、ログ前処理機能１２によって生成された前処理データに基づいて、レファラ情報が検索システムのＵＲＬパターンを含むアクセスを求める。
【０２８９】
そして、本実施の形態に係るキーワード抽出機能は、ＵＲＬパターンが含まれているレファラ情報の中から、その検索システムのＵＲＬパターンに対応付けられたクエリーパターンに基づいて、閲覧者がサイト外検索システムにおいて入力した検索キーワードを抽出する。
【０２９０】
表２１に、本実施の形態に係るキーワード抽出機能によって生成されたキーワードデータの一例を示す。
【０２９１】
【表２１】
2004252911.tif 000023
【０２９２】
本実施の形態に係る満足度算出機能は、アクセスシーケンス抽出機能によって生成されたアクセスシーケンスデータから満足度を算出する。
【０２９３】
満足度の算出方法としては、例えば上記第１の実施の形態で説明した規則を適用する。
【０２９４】
すなわち、本実施の形態に係る満足度算出機能は、本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能によって生成されたアクセスシーケンスデータを読み込んだ後、Ｗｅｂページのアクセスごとに検索後閲覧時間を計算する。
【０２９５】
検索後閲覧時間は、同一のアクセスシーケンス識別子で表されるアクセスの中で、検索システムを利用したレファラ情報を持つアクセス（上記表２０においてフラグ「１」のアクセス）から最後に閲覧されたアクセスまでの時刻の差分を求めることで計算できる。
【０２９６】
なお、検索システムをレファラ情報として持つアクセスがないアクセスシーケンスに関しては検索後閲覧時間を記録しない。
【０２９７】
また、本実施の形態に係る満足度算出機能は、上記表８のような検索後閲覧時間と満足度とを関連付けたデータを読み込み、アクセスごとの満足度を算出する。
【０２９８】
ただし、検索後閲覧時間の記録がない場合は満足度を記録しない。
【０２９９】
そして、本実施の形態に係る満足度算出機能は、アクセス識別子毎にアクセスシーケンス識別子と満足度とを関連付け、上記表９と同様な満足度算出データを作成する。
【０３００】
以上説明した本実施の形態においては、顧客サイト６１が検索システムを具備していない場合であっても、検索キーワードの満足度を算出することができる。
【０３０１】
したがって、検索キーワードの分析結果を得ることができる顧客サイトを大幅に増加することができる。
【０３０２】
なお、本実施の形態においては検索キーワード入力画面３５がサイト外検索システム３４１にある場合について説明を行ったが、顧客サイト６１内に検索キーワード入力画面があるとしてもよい。顧客が、検索業務をＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）サービスとして行っている業者に顧客サイト６１内を検索するシステムを委託している場合などがこのようなケースに当てはまる。
【０３０３】
図１２は、顧客サイト６１内の検索キーワード入力画面９６からサイト外検索システム３４１の検索結果ページ９７へ移り、上記検索結果ページ９７から顧客サイト６１内のキーワード関連ページ９８に遷移する一例を示すブロック図である。
【０３０４】
この図１２において、閲覧者によって検索キーワード入力画面９６に検索キーワードが入力されると、サイト外検索システム３４１により検索結果ページ９７が作成される。この検索結果ページ９７を示すＵＲＬには、顧客サイト６１内の検索キーワード入力画面９６に入力された検索キーワードが含まれる場合がある。
【０３０５】
閲覧者によってサイト外検索システム３４１の検索結果ページ９７のリンクがクリックされ、顧客サイト６１のキーワード関連ページ９８が閲覧された場合、検索キーワードを含む検索結果ページ９７のＵＲＬであるレファラ情報とアクセスされた顧客サイト６１のキーワード関連ページ９８のＵＲＬであるリクエストとが関連付けされて顧客サイト６１のＷｅｂアクセスログに記録される。
【０３０６】
（第６の実施の形態）
本実施の形態においては、第１の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。
【０３０７】
第１から第５の実施の形態においては、アクセスシーケンスの抽出や質的評価値の算出と、検索キーワードの抽出を並列に実行し、最終的に関連付け機能によって統合する方法を用いていた。
【０３０８】
これに対し、本実施の形態では、検索キーワードの抽出処理と質的評価値の算出処理を直列に行う。
【０３０９】
なお、本実施の形態では、サイト内検索について分析を行う場合について記述しているが、本実施の形態と第５の実施形態とを組み合わせることでサイト外検索についての分析にも適用可能である。
【０３１０】
図１３は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０３１１】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム４２は、記録媒体４３に記録されている検索キーワード分析プログラム４４を読み出して実行する。
【０３１２】
検索キーワード分析プログラム４４は、システム４２に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能４５、評価値算出機能４６を実現する。
【０３１３】
キーワード抽出機能４５、評価値算出機能４６によって作成されたデータは、記録装置３８に記録される。キーワード抽出機能４５、評価値算出機能４６は、記録装置３８に記録されたデータを読み込み可能である。
【０３１４】
キーワード抽出機能４５は、アクセスシーケンス抽出機能１３によって生成されたデータから、顧客サイト閲覧者８ａがサイト内検索システム６ａにおいて入力した検索キーワードを抽出する。検索キーワードの抽出には上記第１の実施の形態と同等の方法を用いる。
【０３１５】
すなわち、キーワード抽出機能４５は、前処理データから検索システムの場所に関する情報に基づいて、検索システムに対するアクセスを抽出する。
【０３１６】
次に、キーワード抽出機能４５は、クエリーパターンに関する情報に基づいて、検索キーワードを抽出する。なお、エンコードされたパラメータについては判読可能な文字列へのデコードを行う。
【０３１７】
そして、キーワード抽出機能４５は、アクセスシーケンス・キーワードデータを生成する。この際、検索システムを利用していないアクセスに関してはキーワード項目に何も記録しない。
【０３１８】
表２２に、アクセスシーケンス・キーワードデータの具体例を示す。
【０３１９】
【表２２】
2004252911.tif 000024
【０３２０】
評価値算出機能４６は、アクセスシーケンス・キーワードデータに基づいて、質的評価値、例えば満足度を算出する。質的評価規則は第１の実施の形態と同様の規則を用いる。
【０３２１】
すなわち、評価値算出機能４６は、アクセスシーケンス・キーワードデータを読み込み、アクセスシーケンスごとに検索後閲覧時間を計算する。検索後閲覧時間は、同一のアクセスシーケンス識別子によるアクセスの中で、キーワード関連ページへのアクセスと一番新しいアクセスの時刻の差分から計算される。
【０３２２】
次に、評価値算出機能４６は、上記表８のような検索後閲覧時間と満足度の対応データを読み込み、アクセスシーケンスごとの満足度を算出する。
【０３２３】
表２３に、この段階における中間生成データを示す。
【０３２４】
【表２３】
2004252911.tif 000025
【０３２５】
次に、評価値算出機能４６は、アクセスシーケンスについて満足度と検索キーワードを求める。この際、検索キーワードの記録のないアクセスシーケンスは処理対象としない。
【０３２６】
そして、評価値算出機能４６は、検索キーワードごとに、満足度の平均を求め、関係データを生成する。
【０３２７】
関係データの具体的な内容は、上記表１１と同様である。
【０３２８】
なお、本実施の形態において、評価値算出機能４６は、量的評価値、例えばニーズ値を算出するとしてもよい。このニーズ値の算出方法は、上記第２の実施の形態で説明した方法が適用できる。また、評価値算出機能４６によって質的評価値と量的評価値とを算出した場合、上記第３の実施の形態と同様にグラフ化機能２７によって関係データに基づくグラフを表示するとしてもよい。
【０３２９】
以上説明した本実施の形態においては、アクセスシーケンス抽出、検索キーワード抽出、質的評価値算出及び量的評価値算出算出に関する各処理が並列ではなく直列に実行されており、上記各実施の形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施の形態においては、ログを一括ではなく１アクセスシーケンスごとに処理することも可能になる。
【０３３０】
なお、上記各実施の形態においては、一つのアクセスシーケンスに対して検索キーワードが一回入力された場合を想定して説明しているが、一つのアクセスシーケンスに対して検索キーワードが複数回入力された場合であっても検索キーワードの質的評価値、量的評価値を求めることができる。
【０３３１】
例えば、一つのアクセスシーケンスに対して検索キーワードが複数回入力されている場合、そのアクセスシーケンスを検索キーワードの入力を境界として複数のアクセスシーケンスを抽出し、この抽出されたアクセスシーケンスを用いて質的評価値、量的評価値を求めるとしてもよい。
【０３３２】
この場合、一つのアクセスシーケンスに対して検索キーワードが一回入力された場合における上記各実施の形態の処理方法を、細分化後の一つのアクセスシーケンスに対して適用することができる。
【０３３３】
（第７の実施の形態）
本実施の形態においては、分析対象のＷｅｂサイトのＷｅｂアクセスログ分析を実行し、分析対象ではない他のＷｅサイトに存在する外部コンテンツから分析対象のＷｅｂサイトが閲覧される傾向を分析するための検索キーワード分析システムについて説明する。
【０３３４】
本実施の形態では、外部コンテンツが検索システムであり、検索システムで入力された検索キーワードに基づいて閲覧の傾向を調査する。
【０３３５】
図１４は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０３３６】
検索キーワード分析システム４７は、記録媒体４８に記録された検索キーワード分析プログラム４９を読み込み、実行することにより、ログ前処理機能１２ａ、アクセスシーケンス抽出機能１３ａ、キーワード抽出機能１４ａ、評価値算出機能３９ａ、カテゴリ形成機能５２、トレンド分析機能５３、出力処理機能５４を実現する。また、検索キーワード分析システム４７は、出力装置５５、記録装置３８、５８〜６０を具備する。
【０３３７】
なお、ログ前処理機能１２ａ、アクセスシーケンス抽出機能１３ａ、キーワード抽出機能１４ａ、評価値算出機能３９ａ、カテゴリ形成機能５２、トレンド分析機能５３、出力処理機能５４は、ハードウェアにより実現されてもよい。
【０３３８】
本実施の形態において、例えば、記録装置３８への記録、読み出しを経由して各機能１２ａ〜１４ａ、３９ａ、５２〜５４の間でデータの提供、受け付けが行われるとしてもよい。
【０３３９】
記録装置３８、５８〜６０としては、例えば内部メモリ、ハードディスクなどが適用される。各記録装置３８、５８〜６０は、データベースを構成する要素であり、各データはデータベースに管理されるとしてもよい。また、各記録装置３８、５８〜６０は、自由に統合可能である。
【０３４０】
記録装置４に記録されているＷｅｂアクセスログ７は、閲覧者によってアクセスされた部分を示すアクセス先識別データ、アクセスされた時間を示す時間データ（例えば日付、時刻）、閲覧者が検索システムによる検索結果に基づいてアクセスした場合の検索キーワードとを関連付けたデータを含む。
【０３４１】
ログ前処理機能１２ａ、アクセスシーケンス抽出機能１３ａ、キーワード抽出機能１４ａ、評価値算出機能３９ａは、上述したログ前処理機能１２、アクセスシーケンス抽出機能１３、キーワード抽出機能１４、評価値算出機能３９と同様の処理を実行するが、Ｗｅｂアクセスログ７の時間データに基づいて、所定の期間毎のデータに対して処理を実行し、所定の期間毎に、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された各検索キーワードと質的評価値である満足度と量的評価値であるニーズ値とを対応付けた関係データを作成する点が異なる。
【０３４２】
なお、上記各機能１２ａ〜１４ａ、３９ａによって、所定の期間毎に、関係データを求める処理を実行するためには、例えばログ前処理機能１２ａが、Ｗｅｂアクセスログ７のうち所定の期間毎のデータを受け付けることで可能となる。
【０３４３】
評価値算出機能３９ａは、所定の期間毎に、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された各検索キーワードの満足度とニーズ値とを求め、カテゴリ形成機能５２とトレンド分析機能５３に提供する。なお、例えば、同一期間内に、同一の検索キーワードの質的評価値又は量的評価値が複数算出された場合には、評価値算出機能３９ａは、その期間について、同一の検索キーワードの質的評価値又は量的評価値の平均を求めるとしてもよい。
【０３４４】
カテゴリ形成機能５２は、記録装置５８に記録されているカテゴリデータ７２、所定の期間毎の各検索キーワードの満足度及びニーズ値に基づいて、各検索キーワードの属するカテゴリ単位で満足度及びニーズ値を求め、求めた各カテゴリの満足度及びニーズ値をトレンド分析機能５３に提供する。
【０３４５】
カテゴリデータ７２は、例えば、検索キーワードとこの検索キーワードの属するカテゴリとを関連付けたデータである。
【０３４６】
カテゴリ形成機能５２は、例えば、期間毎に、カテゴリに属する検索キーワードのニーズ値の総和又は平均値を求め、期間毎のカテゴリのニーズ値とする。
【０３４７】
カテゴリ形成機能５２は、例えば、期間毎に、カテゴリに属する各検索キーワードの満足度をニーズ値で重み付けした重み満足度の総和を、カテゴリに属する各検索キーワードのニーズ値の総和で割った値を求め、期間毎のカテゴリの満足度とする。
【０３４８】
トレンド分析機能５３は、期間経過にそって、各検索キーワード及び各カテゴリのニーズ値と満足度の遷移状況を表すトレンドデータ７３を求め、記録装置５９に記録する。
【０３４９】
トレンド分析機能５３は、領域計算機能５３ａ、領域判断機能５３ｂ、メッセージ付加機能５３ｃを具備する。
【０３５０】
領域計算機能５３ａは、記録装置６０に記録されているニーズ境界値７４、満足度境界値７５、評価値算出機能３９ａによって求められた期間毎の検索キーワードの満足度及びニーズ値、カテゴリ形成機能５２によって求められた期間毎のカテゴリの満足度及びニーズ値に基づいて、期間毎に、検索キーワード及びカテゴリがニーズ境界値７４、満足度境界値７５によって決定されるどの領域に位置するか判断する。
【０３５１】
ニーズ境界値７４、満足度境界値７５は、ニーズ値、満足度の意味が切り換わる境界を表す値である。このニーズ境界値７４、満足度境界値７５によって、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された検索キーワード及びカテゴリの位置する領域が決定される。
【０３５２】
領域判断機能５３ｂは、期間の切り換わりに応じて、すなわち期間の経過にそって検索キーワードが領域を移動したか、カテゴリが領域を移動したか判断する。
【０３５３】
メッセージ付加機能５３ｃは、記録装置６０に記録されているメッセージデータ７６に基づいて、期間経過にそって領域を移動した検索キーワード又はカテゴリに、その移動した領域に対応するメッセージ（例えばコメント文、注釈など）を付する。
【０３５４】
メッセージデータ７６は、例えば分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された検索キーワードの移動前の領域と移動後の領域とメッセージとを関連付けたデータである。なお、メッセージデータ７６には、領域が変化した場合に、期間経過後の領域に移動したことを意味するメッセージを付するための規則が定義されていればよい。
【０３５５】
トレンド分析機能５３は、期間毎の検索キーワード及びカテゴリのニーズ値及び満足度、期間毎の検索キーワード及びカテゴリの位置する領域、領域移動の有無を示す判断結果、領域を移動した検索キーワードに付されたメッセージ、領域を移動したカテゴリに付されたメッセージを含むトレンドデータ７３を記録装置５９に記録する。
【０３５６】
出力処理機能５４は、記録装置５９に記録されているトレンドデータ７３を、出力装置５５を用いて出力するための処理を実行する。出力処理機能５４は、トレンドデータ７３を例えばテーブル、グラフ、各種の図などの形式で出力する。
【０３５７】
図１５は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システム４７の動作の一例を示すフローチャートである。
【０３５８】
ステップＶ１において、ログ前処理機能１２ａ、アクセスシーケンス抽出機能１３ａ、キーワード抽出機能１４ａ、評価値算出機能３９ａは、Ｗｅｂアクセスログ７の時間データに基づいて、所定の期間毎に、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された各検索キーワードと満足度とニーズ値とを対応付けた関係データを作成する。
【０３５９】
ステップＶ２において、カテゴリ形成機能５２ｃは、期間毎に、各検索キーワードの属するカテゴリのニーズ値、満足度を求める。
【０３６０】
ステップＶ３において、トレンド分析機能５３の領域計算機能５３ａは、ニーズ境界値７４、満足度境界値７５に基づいて、期間毎に、検索キーワード及びカテゴリの位置する領域を求め、検索キーワード及びカテゴリのニーズ値及び満足度、検索キーワード及びカテゴリの位置する領域をトレンドデータ７３に含める。
【０３６１】
ステップＶ４において、トレンド分析機能５３の領域判断機能５３ｂは、期間経過にそって、検索キーワードの位置する領域が変化したか、カテゴリの位置する領域が変化したか判断し、判断結果をトレンドデータ７３に含める。
【０３６２】
検索キーワード又はカテゴリの位置する領域が変化したと判断された場合、ステップＶ５において、トレンド分析機能５３のメッセージ付加機能５３ｃは、メッセージデータ７６に基づいて、領域が変化した検索キーワード、領域が変化したカテゴリに、領域の変換に応じたメッセージを付し、結果をトレンドデータ７３に含める。
【０３６３】
ステップＶ６において、出力処理機能５４は、分析者の操作に応じて、トレンドデータ７３に基づいて、検索キーワード、カテゴリのニーズ値、満足度の遷移状況とメッセージとを表示する。
【０３６４】
以下、評価値算出機能３９ａによって求められる関係データについて説明する。
【０３６５】
評価値算出機能３９ａは、期間毎に、図１６に示すような、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された検索キーワードのニーズ値と満足度を計算した結果を示す関係データを、トレンド分析機能５３の領域計算機能５３ａ及びカテゴリ形成機能５２に提供する。
【０３６６】
カテゴリ形成機能５２は、期間毎に、図１７に示すように、カテゴリデータ７２と検索キーワードのニーズ値及び満足度とに基づいて、検索キーワード単位のニーズ値、満足度からカテゴリ単位のニーズ値、満足度を求め、カテゴリのニーズ値、満足度をトレンド分析機能５３の領域計算機能５３ａに提供する。
【０３６７】
トレンド分析機能５３は、図１８に示すような検索キーワードの遷移状況にメッセージを付したデータ、及び図１９に示すようなカテゴリの遷移状況にメッセージを付したデータをトレンドデータ７３に含め、トレンドデータ７３を記録装置５９に記録する。
【０３６８】
以下に、カテゴリ形成機能５２について詳細に説明する。
【０３６９】
図２０は、カテゴリ形成機能５２の動作の一例を示すフローチャートである。
【０３７０】
ステップＷ１において、カテゴリ形成機能５２は、カテゴリデータ７２に基づいて、期間毎に、あるカテゴリに属する検索キーワードを識別する。
【０３７１】
ステップＷ２において、カテゴリ形成機能５２は、期間毎に、（１）式に示すようにカテゴリに属する各検索キーワードのニーズ値の総和を求め、カテゴリのニーズ値とする。
【０３７２】
【数１】
2004252911.tif 000026
【０３７３】
ステップＷ３において、カテゴリ形成機能５２は、期間毎に、（２）式に示すように、カテゴリに属する各検索キーワードの満足度の加重平均を求め、カテゴリの満足度とする。
【０３７４】
【数２】
2004252911.tif 000027
【０３７５】
この数式（２）では、カテゴリの満足度は、そのカテゴリに属する各検索キーワードの満足度とニーズ値との積の総和を、そのカテゴリに属する検索キーワードのニーズ値の総和で割って求められる。
【０３７６】
ステップＷ４において、カテゴリ形成機能５２は、期間毎に、全てのカテゴリについてニーズ値及び満足度を求めたか判断し、全てのカテゴリについてニーズ値及び満足度を求めていない場合、上記ステップＷ１以下の処理を繰り返す。
【０３７７】
以下に、カテゴリの満足度を、そのカテゴリに属する各検索キーワードの満足度をそれぞれのニーズ値で重み付けした値の総和を、そのカテゴリに属する各検索キーワードのニーズ値の総和で割って求める理由について説明する。
【０３７８】
例えば、あるカテゴリＣにおいて、検索キーワードＣ１のニーズ値は極めて小さいが、検索キーワードＣ１の満足度は極めて大きいとする。この場合、検索キーワードＣ１を用いて分析対象のＷｅｂサイトにアクセスした閲覧者数は極めて少ないが、この小人数の閲覧者だけは満足していると判断される。
【０３７９】
一方、同一カテゴリＣにおいて、検索キーワードＣ２のニーズ値は極めて大きいが、検索キーワードＣ２の満足度は極めて小さいとする。この場合、検索キーワードＣ２を用いて分析対象のＷｅｂサイトにアクセスした閲覧者数は極めて多いが、この多人数の閲覧者は満足していないと判断される。
【０３８０】
このような場合に、単にカテゴリＣの満足度を、このカテゴリＣに属する検索キーワードＣ１、Ｃ２の満足度の平均とすると、閲覧者数の少なかった検索キーワードＣ１の満足度と閲覧者の多かった検索キーワードＣ２の満足度とが同レベルに扱われる。したがって、満足していない閲覧者が大多数であるにもかかわらず、カテゴリは中程度の満足度と判断される。
【０３８１】
しかしながら、カテゴリＣの満足度は、閲覧者数の少なかった検索キーワードＣ１の満足度よりも閲覧者の数が多い検索キーワードＣ２の満足度から影響を受けるようにすべきである。
【０３８２】
そこで、カテゴリＣに属する各検索キーワードＣ１、Ｃ２の満足度をニーズ値で重み付けし、合計を求める。
【０３８３】
そして、このカテゴリＣと他のカテゴリとの間で、それぞれの閲覧者数に関係なく等しい基準で満足度を評価するために、カテゴリＣについて、重み付けした満足度の合計を、そのカテゴリＣの全ての閲覧者数すなわちそのカテゴリＣに属する検索キーワードのニーズ値の合計で割る。
【０３８４】
図２１は、カテゴリ形成機能５２によるデータの変換結果の一例を示す図である。
【０３８５】
カテゴリ形成機能５２は、検索キーワードとその検索キーワードの属するカテゴリとを関連付けたカテゴリデータ７２と、期間毎の検索キーワードのニーズ値と満足度を示す関係データ７７を受け付ける。
【０３８６】
そして、カテゴリ形成機能５２は、期間毎に、カテゴリのニーズ値と満足度とを求めたカテゴライズデータ７８を求める。この図２１の例では、５種類の検索キーワードが２種類のカテゴリに集約されている。各カテゴリについては、個々の検索キーワードに対する分析と同様の分析を行うことができる。
【０３８７】
以下に、トレンド分析機能５３について詳細に説明する。
【０３８８】
図２２は、トレンド分析機能５３の動作の一例を示すフローチャートである。
【０３８９】
ステップＸ１において、トレンド分析機能５３の領域計算機能５３ａは、期間毎の全ての検索キーワード及びカテゴリについてそれぞれのニーズ値及び満足度と、ニーズ境界値７４及び満足度境界値７５とに基づいて、期間毎の全ての検索キーワード及びカテゴリの位置する領域を求め、検索キーワード及びカテゴリのニーズ値及び満足度、領域をトレンドデータ７３に含める。
【０３９０】
ステップＸ２において、トレンド分析機能５３の領域判断機能５３ｂは、期間経過の前後で、検索キーワード及びカテゴリの位置する領域を比較し、検索キーワード及びカテゴリの領域が変化するか判断し、領域の変化する検索キーワード又はカテゴリを求め、結果をトレンドデータ７３に含める。
【０３９１】
検索キーワード又はカテゴリの位置する領域が変化する場合、ステップＸ３において、トレンド分析機能５３のメッセージ付加機能５３ｃは、メッセージデータ７６に基づいて、領域の変化する検索キーワード又はカテゴリに対して、期間経過前と後の領域に対応するメッセージを関連付け、トレンドデータ７３に含める。
【０３９２】
図２３は、ニーズ境界値７４と満足度境界値７５とによって決定される領域の名称の一例を示す図である。
【０３９３】
ニーズ値についてニーズ境界値７４、満足度について満足度境界値７５が設定されており、平面が４分割され、４つの領域に名称が付されている。
【０３９４】
この例では、ニーズ境界値７４及び満足度境界値７５をともに１００としている。そして、ニーズ値と満足度の小さい領域を「失敗領域」、ニーズ値は小さいが満足度は大きい領域を「隠れ成功領域」、ニーズ値は大きいが満足度は小さい領域を「チャンスロス領域」、ニーズ値と満足度の大きい領域を「成功領域」としている。
【０３９５】
図２４は、トレンド分析機能５３によって作成されるトレンドデータ７３の一例を示す図である。
【０３９６】
例えば、期間経過の切り換わり前と後で領域が変化した検索キーワード又はカテゴリには、移動先の領域に遷移したことを意味するメッセージが付される。この２３のトレンドデータでは、領域変動のあった検索キーワード「食べ放題」「ランチ」にそれぞれメッセージ「成功領域へ遷移」「失敗領域へ遷移」というメッセージが付されている。
【０３９７】
このようなメッセージの付与は、期間経過後の領域とその領域に対応したメッセージとを関連付けたメッセージデータ７６を用意し、トレンド分析機能５３の領域判断機能５３ｂによって期間経過前後で領域の変化した検索キーワード又はカテゴリを検出し、トレンド分析機能５３のメッセージ付加機能５３ｃによって、メッセージデータ７６に基づいて、領域が変化した検索キーワード又はカテゴリに期間経過後に位置する領域に対応するメッセージを付することで可能である。
【０３９８】
図２５は、領域が移動した場合に付与されるメッセージの他の例を示す図である。
【０３９９】
期間経過前後で境界を超えて変化する検索キーワード又はカテゴリに、どの境界をどの方向に超えたのか表すメッセージが付される。例えば、「隠れ成功領域」から「成功領域」に移動した検索キーワード又はカテゴリには、「ニーズ上昇」というメッセージを付する。他の場合も同様である。
【０４００】
このようなメッセージの付与は、期間経過前の領域、期間経過後の領域、メッセージとを関連付けたメッセージデータ７６を用意し、トレンド分析機能５３の領域判断機能５３ｂによって期間経過前後に領域の変化した検索キーワード又はカテゴリを検出し、トレンド分析機能５３のメッセージ付加機能５３ｃによって、メッセージデータ７６に基づいて、領域の変化した検索キーワード又はカテゴリの期間経過前の領域と期間経過後に位置する領域に関連付けされたメッセージを求めることで可能である。
【０４０１】
以下に、出力処理機能５４について詳細に説明する。
【０４０２】
出力処理機能５４は、例えば図２６に示すようなグラフを表示する。
【０４０３】
このグラフは、ニーズ値と満足度を表す座標軸を持ち、ニーズ境界値と満足度境界値とを表示し、各領域に領域名称を記述し、期間毎の検索キーワード又はカテゴリを示す指標をニーズ値と満足度に基づいてプロットし、プロットされた指標が線で結ばれて描かれている。なお、この図２６では、期間経過毎の遷移状況を示す軌跡が矢印で表されている。
【０４０４】
その他にも、出力処理機能５４は、例えば上記図１８、１９に示すようなニーズ値及び満足度に基づく期間毎の検索キーワード又はカテゴリのグラフ、上記図２１に示すような期間毎のカテゴライズデータ７８、上記図２４に示すような検索キーワードの遷移状況とメッセージとを表すテーブル形式のトレンドデータ７３を出力装置５５に表示する。
【０４０５】
以上説明した本実施の形態においては、分析者は、分析対象のＷｅｂサイトについて集客戦略、コンテンツ改善の指針を得ることができる。
【０４０６】
例えば分析者は以下のような効果を得ることができる。
【０４０７】
第１に、分析者は、閲覧者数は多いが閲覧者がすぐに分析対象のＷｅｂサイトの閲覧を終了するような検索キーワード及びカテゴリを調査でき、検索キーワード及びカテゴリに基づいて検索された分析対象のＷｅｂサイトが閲覧者の要求を満たすか否か判断できる。また、分析者は、閲覧者の要求を満たすことができないという一種のチャンスロスの状態を検出し、調査できる。したがって、分析者は、分析対象のＷｅｂサイトにおけるチャンスロスを改善し、分析対象のＷｅｂサイトの質を向上させることができる。
【０４０８】
第２に、分析者は、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスする閲覧者の数を増加させ、かつアクセスした閲覧者を満足させる良好な検索キーワード及びカテゴリが存在するか判断できる。さらに、分析者は、このような検索キーワード及びカテゴリの良好な状態が一時的又は減少傾向にあるか判断でき、新たな検索キーワード及びカテゴリを検討すべきか判断できる。
【０４０９】
第３に、分析者は、個別の検索キーワード単位のみではなく、各検索キーワードの属するカテゴリ単位で静的又は動的な分析を行うことができる。このため、分析者は、自己の検討したい内容、検討したい事項に合わせて分析結果を得ることができ、分析対象のＷｅｂサイトについての閲覧傾向を適切かつ容易に把握でき、分析の精度を向上させることができる。
【０４１０】
第４に、分析者は、検索キーワード及びカテゴリの分析結果の時間的推移をグラフにより得ることができ、閲覧の傾向の時間的変化を容易に把握でき、分析作業を効率化できる。
【０４１１】
第５に、分析者は、検索キーワード及びカテゴリのトレンド分析の結果を用いて、膨大なデータから有用なデータを迅速に得ることができ、分析の精度を向上させることができ、分析に必要な労力を削減できる。
【０４１２】
第６に、分析者は、従来のＷｅｂアクセスログによる単純な集計ではなく、閲覧者の流行を容易かつ高精度に調査することができる。
【０４１３】
第７に、分析者は、検索キーワードを個別に分析しても把握できないようなカテゴリ全体のトレンドを把握できる。
【０４１４】
第８に、分析者は、閲覧者の意思で様々な形式で入力されつ検索キーワードについて容易かつ適切に自らの意思にそった分析結果を得ることができる。以下に、この第８の効果について具体例を挙げて説明する。
【０４１５】
検索キーワードは、閲覧者の意思で様々な形式で入力されるため、Ｗｅｂアクセスログ分析により検索キーワードについて分析しても、分析者は自らの意思にそった分析結果を得ることが困難な場合がある。
【０４１６】
例えば、分析者は、料理関係の検索キーワード入力後に分析対象のＷｅｂサイトがどのようなアクセス状態か調べたいとする。この場合、従来のＷｅｂアクセスログ分析では、検索キーワード「料理」について閲覧者数を分析結果として求めることはできるが、料理と関係する他の検索キーワード「グルメ」「ファーストフード」などについての閲覧者数まで分析結果に含めることはできない。
【０４１７】
しかしながら、本実施の形態のようにカテゴリ単位で分析することによって、分析者は、自己の求める分析結果を適切に取得することができる。
【０４１８】
（第８の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第７の実施の形態の変形例について説明する。本実施の形態に係る検索キーワード分析システムは、上記第７の実施の形態とトレンド分析機能が主に相違し、他の部分は同様であるとする。
【０４１９】
本実施の形態に係るトレンド分析機能は、ニーズ値境界値と満足度境界値とを用いることなく、ニーズ値と満足度を座標軸とする平面上における期間経過前後の検索キーワード及びカテゴリの移動距離と移動方向を求める。
【０４２０】
図２７は、本実施の形態に係るトレンド分析機能の構成の一例を示すブロック図である。
【０４２１】
本実施の形態に係るトレンド分析機能７９は、期間毎の検索キーワード及びカテゴリのニーズ値、満足度を座標値とし、期間経過前後における全ての検索キーワード及びカテゴリの移動距離を求め、移動距離の大きい検索キーワード及びカテゴリについて、その方向に応じたメッセージを付す。
【０４２２】
このトレンド分析機能７９は、移動距離計算機能７９ａ、移動距離判断機能７９ｂ、移動方向計算機能７９ｃ、メッセージ付加機能７９ｄとを具備する。なお、トレンド分析機能７９は、上記第７の実施の形態で説明したトレンド分析機能５３と同じ機能も具備するとする。
【０４２３】
移動距離計算機能７９ａは、評価値算出機能３９ａによって求められた期間毎の検索キーワード、カテゴリ形成機能５２によって求められた期間毎のカテゴリのニーズ値、満足度に基づいて、式（３）にしたがって、期間経過前後における全ての検索キーワード及びカテゴリの移動距離を求め、結果を移動距離判断機能７９ｂに提供すると共にトレンドデータ８１に含める。
【０４２４】
【数３】
2004252911.tif 000028
【０４２５】
移動距離判断機能７９ｂは、記録装置６０に記録されている移動距離しきい値８０を超えて期間毎の検索キーワード又はカテゴリが移動したか判断すると共に、結果をトレンドデータ８１に含める。
【０４２６】
表２４に、移動距離しきい値の具体例とトレンド分析機能７９の動作の関係を示す。この表２４の例では、移動距離しきい値が１２０と設定されており、移動距離が１２０以上の場合に、移動方向の計算及びメッセージ付与が行われることを示している。
【０４２７】
【表２４】
2004252911.tif 000029
【０４２８】
移動方向計算機能７９ｃは、移動距離が移動距離しきい値を超えた検索キーワード又はカテゴリのニーズ値、満足度に基づいて、式（４）にしたがって、期間経過前後の移動方向を計算し、結果をメッセージ付加機能７９ｄに提供すると共にトレンドデータ８１に含める。
【０４２９】
【数４】
2004252911.tif 000030
【０４３０】
メッセージ付加機能７９ｄは、記録装置６０に記録されているメッセージデータ８２に基づいて、移動距離しきい値を超えた検索キーワード又はカテゴリに対して移動方向に応じたメッセージを付する。
【０４３１】
表２５に、メッセージデータ８２の一例を示す。移動方向を表す角度と、ニーズ及び満足の上昇、下降の意味するメッセージが対応付けされている。
【０４３２】
【表２５】
2004252911.tif 000031
【０４３３】
図２８は、メッセージと移動方向の関係の具体例を示す。この図２８において、移動方向０°以上〜３０°未満の場合にはメッセージ「ニーズ上昇」と表示すると定義され、移動方向３０°以上〜６０°未満の場合にはメッセージ「ニーズ・満足度とも上昇」と表示すると定義され、移動方向６０°以上〜９０°未満の場合には「満足度上昇」と表示すると定義されている。
【０４３４】
なお、ニーズ値と満足度の双方が増加する移動方向０°以上〜９０°未満の範囲のみではなく、ニーズ値と満足度の少なくとも一方が減少する９０°以上〜３６０°未満範囲のメッセージも同様に定義できる。
【０４３５】
図２９は、トレンド分析機能７９によって作成されたトレンドデータ８１の一例を示す図である。
【０４３６】
移動距離の大きい検索キーワード「食べ放題」「ランチ」に、移動方向に対応するメッセージが付されている。
【０４３７】
図３０は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【０４３８】
ステップＹ１、Ｙ２は、上記図１５のステップＶ１、Ｖ２と同様であるため、説明を省略する。
【０４３９】
ステップＹ３において、トレンド分析機能７９の移動距離計算機能７９ａは、期間経過前後における検索キーワード及びカテゴリの移動距離を求め、トレンドデータ８１に含めるとともに移動距離判断機能７９ｂに提供する。
【０４４０】
ステップＹ４において、トレンド分析機能７９の移動距離判断機能７９ｂは、記録装置６０に記録されている移動距離しきい値８０に基づいて、期間経過前後で検索キーワード及びカテゴリが移動距離しきい値８０を超えるか判断し、結果をトレンドデータ８１に含めるとともに移動方向計算機能７９ｃに提供する。
【０４４１】
ステップＹ５において、トレンド分析機能７９の移動方向計算機能７９ｃは、移動距離が移動距離しきい値を超えたと判断された検索キーワード又はカテゴリの移動方向を計算し、結果をトレンドデータ８１に含めるとともにメッセージ付加機能７９ｄに提供する。
【０４４２】
ステップＹ６において、トレンド分析機能７９のメッセージ付加機能７９ｄは、記録装置６０に記録されているメッセージデータ８２に基づいて、移動方向の計算された検索キーワード又はカテゴリについてその移動方向に対応するメッセージを付加し、結果をトレンドデータ８１に含める。
【０４４３】
ステップＹ７において、出力処理機能５４は、分析者の操作に応じて、トレンドデータ８１に基づいて、検索キーワード又はカテゴリのニーズ値及び満足度の遷移状況とメッセージとを表示する。
【０４４４】
図３１は、本実施の形態に係る出力処理機能５４によって出力されたトレンドデータ８１の一例を示す図である。
【０４４５】
この図３１では、３期間以上でトレンド分析を行った結果得られたトレンドデータ８１が表示されている。出力処理機能５４は、連続する２期間毎に、トレンド分析機能７９によって作成されたトレンドデータ８１を同一平面上に表示する。この図３１では、上記第１の実施の形態で説明したトレンドデータ７３と本実施の形態で説明したトレンドデータ８１とが組み合わされている。
【０４４６】
すなわち、この図３１に示すグラフは、ニーズ値と満足度を表す座標軸を持ち、ニーズ境界値と満足度境界値とを表示し、各領域に領域名称を記述し、複数の期間毎の検索キーワード「宴会」を示す指標をそれぞれのニーズ値と満足度に基づいてプロットし、プロットされた指標が線で結ばれて描かれている。なお、この図３１では、期間経過毎の遷移状況を示す軌跡が矢印で表されている。そして、図３１では、領域の境界を超えた場合、及び移動距離の大きい場合のいずれかが成立した変化に対してメッセージが表示されている。
【０４４７】
以上説明した本実施の形態では、期間経過毎に、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力される検索キーワードを分析でき、その変化量を移動距離、変化内容を移動方向として分析者に提供することができる。
【０４４８】
なお、上記第７及び本実施の形態においては、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力される検索キーワードについて分析を行う場合について説明している。しかしながら、分析対象のＷｅｂサイトをアクセスする前にアクセスしていた外部コンテンツの存在する参照元のＷｅｂサイト又はドメインについて分析を行う場合にも同様に適用できる。
【０４４９】
その他にも、分析対象のＷｅｂサイトがキャンペーンメールに基づいてアクセスされた場合にこのキャンペーンメールについて分析を行い、キャンペーンの種別を表すＩＤについて分析結果を求めてもよい。
【０４５０】
これにより、分析者は、検索キーワード、参照元のＷｅｂサイト、キャンペーンについてニーズの程度及び満足の程度を分析し、例えば空間上に表して結果を把握できる。
【０４５１】
また、上記第７及び本実施の形態の発明において、期間毎の関係データを求めるまでの処理は、上述した他の処理と変更可能である。すなわち、期間毎の関係データを求めるまでの処理として、上記各実施の形態で説明した各種手法を所定期間毎に実行することにより、同様の効果が得られる。
【０４５２】
また、上記第７及び本実施の形態の発明においては、カテゴリのニーズ値及び満足度を上記式（１）、式（２）で求めるとしているが、他の定義により他の手法でカテゴリのニーズ値及び満足度を求めるとしてもよい。
【０４５３】
また、本実施の実施の形態においては、検索キーワード及びカテゴリの移動距離及び移動方向を上記式（３）、式（４）で求めるとしているが、他の定義により他の手法で検索キーワード及びカテゴリの移動距離及び移動方向を求めるとしてもよい。
【０４５４】
また、上記第７及び本実施の形態においては、分析の対象はＷｅｂサイト単位でなくてもよく、Ｗｅｂページ単位、複数のＷｅｂページから構成される任意のＷｅｂページグループ単位であってもよい。
【０４５５】
また、本実施の形態においては、移動距離が移動距離しきい値を超えた検索キーワード又はカテゴリのみ移動方向を算出するとしているが、全ての検索キーワード又はカテゴリについて移動距離と移動方向を算出するとしてもよく、他の条件を満たす検索キーワード又はカテゴリについて移動距離と移動方向を算出するとしてもよい。
【０４５６】
また、上記第７及び本実施の形態発明においては、分析対象の閲覧される傾向の分析視点を、閲覧者が分析対象のＷｅｂサイトに期待する度合いを表すニーズ値と、分析対象のＷｅｂサイトが閲覧者に対して与える満足の度合いを表す満足度としている。しかしながら、閲覧の傾向の分析視点は、自由に変更できる。例えば、分析対象のＷｅｂサイトの目的が達成される機会の数と、目的が達成された数を表す達成度とを分析視点としてもよい。例えば、注文受付を目的とするＷｅｂサイトにおいて閲覧者の数を目標達成の機会数とし、注文を受け付けた数を達成度とし、この機会数と達成度を分析視点としてもよい。
【０４５７】
（第９の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第１から第８までの実施の形態に係る検索キーワード分析システムの変形例について説明する。
【０４５８】
上記第１から第８までの実施の形態においては、抽出された一つのアクセスシーケンスに対して入力された検索キーワードが一つの場合について説明している。
【０４５９】
この上記第１から第８までの実施の形態のように、抽出されたあるアクセスシーケンスに対して一つの検索キーワードが入力されている場合のアクセスシーケンス、検索結果ページ２、顧客サイト６１、顧客サイト６１内のアクセスシーケンス、検索後閲覧時間の関係について、以下の図３２から図３４を用いて説明する。
【０４６０】
図３２は、顧客サイト６１内に検索システムが具備される場合のアクセスシーケンスの例を示す図である。このようなケースは、第１から第４の実施の形態及び第６から第８の実施の形態において処理できる。
【０４６１】
この例では、閲覧者はＷｅｂページＰａ１、Ｐａ２、検索結果ページＳｐａ、ＷｅｂページＰａ３〜Ｐａ５と順に閲覧を行い最後にＷｅｂページＰａ６を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰａ２、検索結果ページＳｐａ、ＷｅｂページＰａ３〜Ｐａ５は、顧客サイト６１に属するページである。また、ＷｅｂページＰａ２は検索キーワードが入力可能な画面である。
【０４６２】
この際、顧客サイト６１内のアクセスシーケンスは、Ｐａ２→ＳＰａ→Ｐａ３→Ｐａ４→Ｐａ５となる。また、検索後閲覧時間は、上記第１の実施の形態の定義により、満足度を求めるアクセスシーケンス（すなわち顧客サイト６１内のアクセスシーケンス）について最後のアクセス時刻から最初のキーワード関連ページ（すなわち検索結果ページＳＰａの次のページ）へのアクセス時刻を引いて得られる時間間隔であるため、ＷｅｂページＰａ３からＷｅｂページＰａ５までのアクセス時間の間隔となる。
【０４６３】
図３３は、検索システムが顧客サイト６１外に存在する場合のアクセスシーケンスの例を示す図である。このようなケースは、上記第５の実施の形態において処理できる。
【０４６４】
この例では、閲覧者は、ＷｅｂページＰｂ１、検索結果ページＳＰｂ、ＷｅｂページＰｂ２〜Ｐｂ６と順に閲覧を行い、最後にＷｅｂページＰｂ７を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰｂ２〜Ｐｂ６は、顧客サイト６１に属するＷｅｂページである。また、サイト外検索システム３４１において、閲覧者によって検索キーワードを入力可能な画面Ｐｂ１に検索キーワードが入力されると、検索結果ページＳＰｂが作成される。検索結果ページＳＰｂには、顧客サイト６１のＷｅｂページＰｂ２へのリンクが含まれている。
【０４６５】
この際、顧客サイト６１内のアクセスシーケンスはＰｂ２→Ｐｂ３→Ｐｂ４→Ｐｂ５→Ｐｂ６となる。また、検索後閲覧時間は、上記第５の実施の形態の定義により、同一のアクセスシーケンス識別子で表されるアクセスの中で検索システムを利用したレファラ情報を持つアクセスから最後に閲覧されたアクセスまでの時刻の差分であるため、ＷｅｂページＰｂ２からＷｅｂページＰｂ６までのアクセス時間の間隔となる。
【０４６６】
図３４は、この図３３と同様に、検索システムが顧客サイト６１外にあり、さらに顧客サイト６１内のアクセスシーケンスの途中に検索結果ページが存在する場合のアクセスシーケンスの例を示す図である。このようなケースは、上記第５の実施の形態において処理できる。
【０４６７】
この例では、閲覧者はＷｅｂページＰｃ１〜Ｐｃ３、検索結果ページＳＰｃ、ＷｅｂページＰｃ４〜Ｐｃ６と順にアクセスを行い、最後にＷｅｂページＰｃ７を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰｃ２〜Ｐｃ６は、顧客サイト６１に属するＷｅｂページである。また、ＷｅｂページＰｃ３は、検索キーワードを入力可能な画面であり、その入力の結果に応じてサイト外検索システム３４１は、検索結果ページＳＰｃを出力する。
【０４６８】
この際、顧客サイト６１内のアクセスシーケンスはＰｃ２→Ｐｃ３→Ｐｃ４→Ｐｃ５→Ｐｃ６となる。また、検索後閲覧時間は、上記第５の実施の形態の定義により、同一のアクセスシーケンス識別子で表されるアクセスの中で検索システムを利用したレファラ情報を持つアクセスから最後に閲覧されたアクセスまでの時刻の差分であるため、ＷｅｂページＰｃ４からＷｅｂページＰｃ６までのアクセス時間の間隔となる。
【０４６９】
上記第１から第３、第５から第８の実施の形態では、上記図３２から図３４までに示すように、抽出されたアクセスシーケンスにおいて検索キーワードの入力が一回であり、検索結果ページから後のＷｅｂページの閲覧時間である検索後閲覧時間が満足度として処理が行われる。
【０４７０】
上記第４の実施の形態では、抽出されたアクセスシーケンスにおいて検索キーワードの入力が一回であり、この検索キーワードについての検索結果に対する成功度が求められる。
【０４７１】
本実施の形態においては、このような上記第１から第８の実施の形態をさらに発展させ、抽出されたあるアクセスシーケンスにおいて、検索キーワードが複数回入力されている場合について説明する。
【０４７２】
本実施の形態においては、顧客サイト内のアクセスシーケンスをさらに１つ以上のアクセスシーケンス（以下、「サブアクセスシーケンス」という）に細分化したものについて説明する。なお、状況によっては顧客サイト内のアクセスシーケンスにおいて、サブアクセスシーケンスが存在しない場合もある。
【０４７３】
そして、上記各実施の形態と同様の処理方法をサブアクセスシーケンスに対して適用する。
【０４７４】
サブアクセスシーケンスは、検索結果ページへのアクセスに基づいて定められる始端を抽出し、この抽出された始端と同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち、始端以降のアクセスである終端によって定められる。顧客サイト内のアクセスシーケンスからサブアクセスシーケンスを抽出するサブアクセスシーケンス抽出規則の一例を以下に説明する。
【０４７５】
サブアクセスシーケンスの始端は、検索システムが顧客サイト内にある場合、第１規則を用いて抽出し、顧客サイト外にある場合、第２規則を用いて抽出する。
【０４７６】
第１規則として、抽出されたアクセスシーケンスにおいて顧客サイト内の検索システムが検索結果ページを出力している場合、サブアクセスシーケンスの始端は、この顧客サイト内の検索システムによって出力された検索結果ページへのアクセスとする。
【０４７７】
第２規則として、抽出されたアクセスシーケンスにおいて顧客サイト外の検索システムが検索結果ページを出力し、しかも検索結果ページへアクセスの一つ後のアクセスが顧客サイト内のＷｅｂページへのアクセスである場合、サブアクセスシーケンスの始端は、顧客サイト外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報として持つ顧客サイト内のＷｅｂページへのアクセスとする。
【０４７８】
すなわち、顧客サイト外の検索システムによって検索が行われている場合、サブアクセスシーケンスの始端は、顧客サイト外の検索システムによる検索結果ページ上で選択された顧客サイト内のＷｅｂページへのアクセスとする。
【０４７９】
なお、「あるＷｅｂページＡへのアクセスの一つ後のアクセス」とは、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち、あるＷｅｂページＡへのアクセス以降に行われたアクセスで、しかもあるＷｅｂページＡへのアクセスに時間的に最も近いアクセスを指し、例えば上記図３３において、あるＷｅｂページを検索結果ページＳＰｂとすると、ＷｅｂページＰｂ２へのアクセスが該当する。
【０４８０】
サブアクセスシーケンスの終端は、第３規則を用いて抽出する。
【０４８１】
第３規則として、サブアクセスシーケンスの終端は、サブアクセスシーケンスの始端からみて次のサブアクセスシーケンスの始端の一つ前の顧客サイト内のアクセスとする。ただし、サブアクセスシーケンスの始端からみて次のサブアクセスシーケンスの始端が存在しない場合は、顧客サイト内のアクセスシーケンスの終端を、そのサブアクセスシーケンスの終端とする。
【０４８２】
なお、「あるＷｅｂページＡへのアクセスの一つ前のアクセス」とは、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち、あるＷｅｂページＡへのアクセス以前に行われたアクセスで、しかもあるＷｅｂページＡへのアクセスに時間的に最も近いものを指す。また「あるＷｅｂページＡへのアクセスの一つ前の顧客サイト内のアクセス」とは、同一のアクセス要求側による連続的なアクセスのうち、あるＷｅｂページＡへのアクセス以前に行われたアクセスで、しかもあるＷｅｂページＡへのアクセスに時間的に最も近い顧客サイト内のアクセスを指し、例えば上記図３４において、あるＷｅｂページＡをＷｅｂページＰｃ４とするとＷｅｂページＰｃ３が該当する。
【０４８３】
また、顧客サイト内の検索システムが出力した検索結果ページへのアクセスが、顧客サイト外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報に持つＷｅｂページへのアクセスにも該当する場合に第４規則を用いる。
【０４８４】
第４規則として、顧客サイト内の検索システムが出力した検索結果ページへのアクセスが、顧客サイト外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報に持つＷｅｂページへのアクセスにも該当する場合、顧客サイト内の検索システムが出力した検索結果ページへのアクセスをサブアクセスシーケンスの始端とする。
【０４８５】
あるアクセスシーケンスに対して複数の検索キーワードが入力されている場合のアクセスシーケンス、検索結果ページ、顧客サイト、顧客サイト内のアクセスシーケンス、サブアクセスシーケンスの関係について、以下の図３５から図３７を用いて説明する。
【０４８６】
図３５は、顧客サイト６１内に検索システムが具備されている場合のアクセスシーケンスにおいて複数の検索が行われた例を示す図である。この図３５はサイト内検索システムにおいて検索が１回だけ行われた上記図３２に対応付けられるものである。
【０４８７】
この例では、閲覧者はＷｅｂページＰｄ１、Ｐｄ２、検索結果ページＳＰｄ、ＷｅｂページＰｄ３〜Ｐｄ５、検索結果ページＳＰｅ、ＳＰｆ、ＷｅｂページＰｄ６、Ｐｄ７と順に閲覧を行い、最後にＷｅｂページＰｄ８を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰｄ２〜Ｐｄ７及び検索結果ページＳＰｄ〜ＳＰｆは、顧客サイト６１に属するページである。また、ＷｅｂページＰｄ２、Ｐｄ５、及び各検索結果ページＳＰｄ〜ＳＰｆは検索キーワードを入力可能な画面である。
【０４８８】
この際、上記サブアクセスシーケンス抽出規則により、検索結果ページＳＰｄへのアクセスから次の検索結果ページＳＰｅへのアクセスの一つ手前の顧客サイト内のページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｄ５へのアクセス）までのＳｐｄ→Ｐｄ３→Ｐｄ４→Ｐｄ５がサブアクセスシーケンス１００となる。
【０４８９】
同様に、検索結果ページＳＰｅへのアクセスから次の検索結果ページＳＰｆの一つ手前の顧客サイト６１内のページへのアクセスまで（すなわち検索結果ページＳＰｅへのアクセス）がサブアクセスシーケンス１０１となる。
【０４９０】
同様に、検索結果ページＳＰｆへのアクセスから顧客サイト６１内のアクセスシーケンスの終端のアクセス（すなわちＷｅｂページＰｄ７へのアクセス）までのＳＰｆ→Ｐｄ６→Ｐｄ７がサブアクセスシーケンス１０２となる。
【０４９１】
なお、この例のように検索結果ページにおいて検索キーワードが入力可能な場合や、キーワード関連ページが検索結果ページである場合がある。このような場合、上記図４５で示した画面遷移とは多少異なることとなる。
【０４９２】
図３６は、検索システムが顧客サイト外に存在する場合のアクセスシーケンスにおいて複数の検索が行われた状態例を示す図である。この図３６は、顧客サイト６１外の検索システム３４１において検索が１回だけ行われた上記図３４に対応付けられるものである。
【０４９３】
この例では、閲覧者はＷｅｂページＰｅ１〜Ｐｅ４、検索結果ページＳＰｇ、ＷｅｂページＰｅ５〜Ｐｅ７、検索結果ページＳＰｈ、ＷｅｂページＰｅ８〜Ｐｅ１０と順にアクセスを行い、最後にＷｅｂページＰｅ１１を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰｅ２〜Ｐｅ１０は、顧客サイト６１に属するＷｅｂページである。またＷｅｂページＰｅ４、Ｐｅ７は、検索キーワード可能な画面であり、その入力の結果に応じてサイト外検索システム３４１は、検索結果ページＳＰｇ、ＳＰｈを出力する。
【０４９４】
この際、上記サブアクセスシーケンス抽出規則により、検索結果ページＳＰｇをレファラとして持つページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｅ５へのアクセス）から次の検索結果ページＳＰｈをレファラとして持つページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｅ８へのアクセス）の一つ手前の顧客サイト６１内のページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｅ７へのアクセス）までのＰｅ５→Ｐｅ６→Ｐｅ７が第１のサブアクセスシーケンスとなる。
【０４９５】
同様に、検索結果ページＳＰｈをレファラとして持つページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｅ８へのアクセス）から顧客サイト６１内のアクセスシーケンスの終端のアクセス（すなわちＷｅｂページＰｅ１０へのアクセス）までのＰｅ８→Ｐｅ９→Ｐｅ１０が第２のサブアクセスシーケンスとなる。
【０４９６】
図３７は、顧客サイト内の検索システムと顧客サイト外の検索システムの双方を用いてアクセスシーケンスの途中で検索が行われた例を示す図である。この図３７は、上記図３２〜３４を組み合わせたものに対応付けられるものである。
【０４９７】
この例では、閲覧者はＷｅｂページＰｆ１、検索結果ページＳＰｉ、ＷｅｂページＰｆ２、検索結果ページＳＰｊ、ＷｅｂページＰｆ３〜Ｐｆ５、検索結果ページＳＰｋ、検索結果ページＳＰｌ、ＷｅｂページＰｆ６、検索結果ページＳＰｍ、ＳＰｎ、ＷｅｂページＰｆ７、Ｐｆ８と順に閲覧を行い、最後にＷｅｂページＰｆ９を閲覧している。なお、ＷｅｂページＰｆ２〜Ｐｆ８及び検索結果ページＳＰｊ、ＳＰｌ〜ＳＰｎは、顧客サイト６１に属するページである。また、ＷｅｂページＰｆ１、Ｐｆ２、Ｐｆ５、Ｐｆ６及び各検索結果ページＳＰｉ〜ＳＰｎは、検索キーワードを入力可能な画面である。ＷｅｂページＰｆ１での検索キーワードの入力の結果に応じてサイト外検索システム３４１は検索結果ページＳＰｉを出力し、ＷｅｂページＰｆ５での入力に応じてサイト外検索システム３４２は検索結果ページＳＰｋを出力する。
【０４９８】
この際、上記サブアクセスシーケンス抽出規則により、検索結果ページＳＰｉをレファラとして持つページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｆ２へのアクセス）から検索結果ページＳＰｊへのアクセスの一つ手前の顧客サイト６１内のページへのアクセスまで（すなわちＷｅｂページＰｆ２のアクセス）がサブアクセスシーケンス１０３となる。
【０４９９】
同様に、検索結果ページＳＰｊへのアクセスから検索結果ページＳＰｋへのアクセスの一つ手前の顧客サイト６１内のページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｆ５へのアクセス）までのＳＰｊ→Ｐｆ３→Ｐｆ４→Ｐｆ５がサブアクセスシーケンス１０４となる。このとき、顧客サイト６１内の検索システムによる検索結果ページＳＰｌへのアクセスが顧客サイト６１外の検索システム３４２による検索結果ページＳＰｋをレファラとして持つページへのアクセスにも該当しているため、上記サブアクセスシーケンス抽出規則により、顧客サイト６１内の検索システムによる検索結果ページＳＰｌへのアクセスをサブアクセスシーケンス１０５の始端としている。
【０５００】
また同様に、検索結果ページＳＰｌへのアクセスから検索結果ページＳＰｍへのアクセスの一つ手前の顧客サイト６１内のページへのアクセス（すなわちＷｅｂページＰｆ６へのアクセス）までのＳＰｌ→Ｐｆ６がサブアクセスシーケンス１０５となる。
【０５０１】
以下同様に、検索結果ページＳＰｍがサブアクセスシーケンス１０６、そしてＳＰｎ→Ｐｆ７→Ｐｆ８がサブアクセスシーケンス１０７となる。
【０５０２】
上記のようなサブアクセスシーケンス抽出規則に基づいて、顧客サイト６１内のアクセスシーケンスから抽出されたサブアクセスシーケンスと検索後閲覧時間との関係について以下に説明する。
【０５０３】
顧客サイト６１内のアクセスシーケンスにおける検索後閲覧時間は、検索システムが顧客サイト６１内にある場合は「満足度を求めるアクセスシーケンス（すなわち顧客サイト６１内のアクセスシーケンス）について最後のアクセス時刻から最初のキーワード関連ページ（すなわち検索結果ページの次のページ）へのアクセス時刻を引いて得られる時間間隔」であり、検索システムが顧客サイト６１外にある場合は「検索システムを利用したレファラ情報を持つアクセスから最後に閲覧されたアクセスまでの時刻の差分」であった。これをサブアクセスシーケンスに当てはめてみると以下のようになる。
【０５０４】
図３８は、顧客サイト６１内の検索システムが検索結果ページを出力している場合において、検索結果ページへのアクセスが始端のサブアクセスシーケンスと検索後閲覧時間との関係の一例を示す図である。このサブアクセスシーケンスにおいて閲覧者は、検索結果ページＳＰｏ、ＷｅｂページＰｇ１〜Ｐｇ３の順に閲覧している。このようなケースは、上記第１から第４の実施の形態及び第６から第８の実施の形態において処理できる。
【０５０５】
このような場合、検索結果ページＳＰｏへのアクセスの次のアクセスであるＷｅｂページＰｇ１へのアクセスからサブアクセスシーケンスの最後のアクセスであるＷｅｂページＰｇ３へのアクセスまでの時間間隔を検索後閲覧時間とする。ただし、サブアクセスシーケンスが検索結果ページＳＰｏからのみ構成されている場合、検索後閲覧時間は０とする。
【０５０６】
図３９は、顧客サイト６１外の検索システムが検索結果ページを出力する場合において、顧客サイト６１外の検索システムによる検索結果ページをレファラに持つページへのアクセスが始端のサブアクセスシーケンスと検索後閲覧時間との関係の一例を示す図である。このサブアクセスシーケンスにおいて閲覧者は、ＷｅｂページＰｈ１〜Ｐｈ４の順に閲覧している。このようなケースは、上記第５の実施の形態において処理できる。
【０５０７】
このような場合、検索結果ページの次のアクセス（すなわち検索結果ページをレファラに持つページへのアクセス）であるＷｅｂページＰｈ１へのアクセスからサブアクセスシーケンスの最後のアクセスであるＷｅｂページＰｈ４へのアクセスまでの時間間隔を検索後閲覧時間とする。
【０５０８】
サブアクセスシーケンスの始端が顧客サイト６１外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報に持つＷｅｂページへのアクセスである場合、サブアクセスシーケンスの始端のアクセスからサブアクセスシーケンスの終端までの閲覧時間を、検索後閲覧時間とする。ただし、サブアクセスシーケンスの始端とサブアクセスシーケンスの終端が同一の場合、検索後閲覧時間はサブアクセスシーケンスの始端のアクセス時間とする。
【０５０９】
本実施の形態において、顧客サイト６１内の検索システムを用いて抽出されたサブアクセスシーケンスには、検索結果ページが含まれるが、顧客サイト６１外の検索システムを用いて抽出されたサブアクセスシーケンスには、検索結果ページが含まれない。しかしながら、上記図３８及び図３９で示す関係に基づいて検索後閲覧時間を計算することにより、検索システムが顧客サイト６１内であっても顧客サイト６１外であっても、顧客サイト６１内でのアクセスの状態についての質的評価値を公平に算出することができる。
【０５１０】
以下、本実施の形態の概念を、上記第１の実施の形態に適用した場合について説明する。しかしながら、本発明の概念は、上記第２から第８までのいずれの実施の形態に対しても同様に適用可能である。
【０５１１】
図４０は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０５１２】
本実施の形態に係る検索キーワード分析システム８３は、記録媒体８４に記録されている検索キーワード分析プログラム８５を読み出して実行する。
【０５１３】
検索キーワード分析プログラム８５は、システム８３に読み込まれ、実行されると、ログ前処理機能１２、サブアクセスシーケンス抽出機能８６、キーワード抽出機能８７、評価値算出機能８８を実現する。
【０５１４】
また、評価値算出機能８８は、満足度算出機能８９と満足度・キーワード関連付け機能１６を含む。
【０５１５】
上記各機能１２，８６〜８８によって作成されたデータは、記録装置３８に記録される。各機能１２，８６〜８８は記録装置３８に記録されたデータを読み込み可能である。すなわち、各機能１２，８６〜８８間での各種データの受け渡しは、記録装置３８を経由して行われてもよい。この場合、データの提供側は、提供するデータを記録装置３８に記録し、データの受付側は、記録装置３８からデータを読み出す。
【０５１６】
図４１は、サブアクセスシーケンス抽出機能８６の具体例を示すブロック図である。
【０５１７】
サブアクセスシーケンス抽出機能８６は、アクセスシーケンス抽出機能９０とサブアクセスシーケンス判定機能９１を含む。
【０５１８】
アクセスシーケンス抽出機能９０は、アクセスシーケンス抽出機能１３と同等の機能を含むが、出力結果であるアクセスシーケンスデータにサブアクセスシーケンスを判定するために必要な情報を付加する特徴がある。
【０５１９】
アクセスシーケンス抽出機能９０は、所定のアクセスシーケンス抽出規則にしたがって一連のページアクセスからアクセスシーケンスを取り出し、アクセスシーケンスの抽出結果を示すアクセスシーケンスデータを作成する。
【０５２０】
この際、例えばアクセスシーケンス抽出規則として上記第１の実施の形態で述べた規則を利用できる。
【０５２１】
表２６に、アクセスシーケンス抽出機能９０によって作成されたアクセスシーケンスデータの一例を示す。
【０５２２】
【表２６】
2004252911.tif 000032
【０５２３】
この表２６に示すように、上記表３のアクセスシーケンスデータにレファラ情報を付加したデータが、本実施の形態に係るアクセスシーケンス抽出機能９０によって作成されたアクセスシーケンスデータとなる。なお、この表２６において、レファラ情報が存在しない場合は「−」で表している。
【０５２４】
サブアクセスシーケンス判定機能９１は、抽出されたアクセスシーケンスからサブアクセスシーケンスを切り出す機能である。このサブアクセスシーケンス判定機能９１は、上記表２６に示すアクセスシーケンスデータに基づいてサブアクセスシーケンスを抽出する。
【０５２５】
図４２は、サブアクセスシーケンス判定機能９１の具体例を示すブロック図である。
【０５２６】
サブアクセスシーケンス判定機能９１は、始端を判定するサブアクセスシーケンス始端判定機能９２と、終端を判定するサブアクセスシーケンス終端判定機能９３とを含む。
【０５２７】
サブアクセスシーケンス始端判定機能９２は、上述したサブアクセスシーケンス抽出規則と上記表２６に示すアクセスシーケンスデータとに基づき、サブアクセスシーケンスの始端を判定する。
【０５２８】
サブアクセスシーケンス始端判定機能９２は、あるアクセスが顧客サイト６１内の検索システムが出力した検索結果ページ２へのアクセスであることを判定するために、例えば上記表５のような顧客サイト６１内の検索システムを特定するための情報９４を用い、始端を求める。
【０５２９】
また、サブアクセスシーケンス始端判定機能９２は、あるアクセスが顧客サイト６１外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報に持つＷｅｂページへのアクセスであることを判定するために、例えば上記表１９のような顧客サイト６１外の検索システムを特定するための情報９５を用い、始端を求める。
【０５３０】
次に、サブアクセスシーケンス終端判定機能９３は、上述したサブアクセスシーケンス抽出規則、サブアクセスシーケンス始端判定機能９２によって判定された始端データ、上記表２６に示すアクセスシーケンスデータに基づいて、サブアクセスシーケンスの終端を判定する。
【０５３１】
そして、サブアクセスシーケンス終端判定機能９３は、判定された始端と終端とに基づくサブアクセスシーケンスの抽出結果を示すサブアクセスシーケンスデータを満足度算出機能８８に提供する。
【０５３２】
具体的には以下のような動作をする。まず、サブアクセスシーケンス始端判定機能９２は上記表２６のアクセスシーケンスデータを同一のＶｉｓｉｔＩＤを持つものごとにまとめ、日付・時刻の古い順に並び替える。表２７に処理の結果生成された一時的な第１の表を示す。
【０５３３】
【表２７】
2004252911.tif 000033
【０５３４】
この例において、顧客サイト６１のＵＲＬは、「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．○○○．ｃｏ．ｊｐ／」から始まるとする。なお、この表２７におけるアクセスシーケンスＶｉｓｉｔ１の画面遷移の状況を図３２〜３７と同様の形式で表現したものを図４３に示す。アクセスシーケンスＶｉｓｉｔ１では、顧客サイト６１外の検索システムが出力した検索結果ページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．□□□．ｎｅ．ｊｐ／ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｋｗ＝ｖｅｇｉｔａｂｌｅ」→顧客サイト６１内のＷｅｂページ「ＡＡＡ．．ｈｔｍｌ」→「ＣＣＣ．ｈｔｍｌ」→「ＥＥＥ．ｈｔｍｌ」→顧客サイト６１内の検索システムが出力した検索結果ページ「ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｑ＝ｆｏｏｄ」→顧客サイト６１内のＷｅｂページ「ＦＦＦ．ｈｔｍｌ」→「ＧＧＧ．ｈｔｍｌ」という順にアクセスが行われている。そして、上記サブアクセスシーケンス抽出規則により、「ＡＡＡ．．ｈｔｍｌ」→「ＣＣＣ．ｈｔｍｌ」→「ＥＥＥ．ｈｔｍｌ」が第１のサブアクセスシーケンス１０８、「ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｑ＝ｆｏｏｄ」→「ＦＦＦ．ｈｔｍｌ」→「ＧＧＧ．ｈｔｍｌ」が第２のサブアクセスシーケンス１０９となる。以下具体的に、これらのサブアクセスシーケンスをどのように抽出するかについて説明を行う。
【０５３５】
上記並び替えが行われた後、上記サブアクセスシーケンス抽出規則をもとに、上記表２７から始端となるアクセスを判定する。始端とされたものには始端フラグをつける。表２８に処理の結果生成された一時的な第２の表を示す。
【０５３６】
【表２８】
2004252911.tif 000034
【０５３７】
始端フラグは「１」がサブアクセスシーケンスの始端を「０」がそれ以外を示す。この際、顧客サイト内検索システム特定情報９４と、顧客サイト外検索システム特定情報９５を用いる。顧客サイト内検索システム特定情報９４の例として上記表５を、顧客サイト外検索システム特定情報９５の例として表２９を示す。
【０５３８】
【表２９】
2004252911.tif 000035
【０５３９】
例えば上記表２８においてＶｉｅｗ１は、レファラに表２９で示した「検索システムのＵＲＬ」「クエリーパターン」に合致する「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．□□□．ｎｅ．ｊｐ／ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｋｗ＝ｖｅｇｉｔａｂｌｅ」を持っている。このため、「顧客サイト６１外の検索システムが出力した検索結果ページをレファラ情報として持つ顧客サイト６１内のＷｅｂページへのアクセス」すなわちサブアクセスシーケンスの始端となり、表２８の始端フラグに「１」が記録される。また、表２８においてＶｉｅｗ６は、リクエストに上記表５で示した「検索システムの場所」「クエリーパターン」に合致する「／ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｑ＝ｂａｎａｎａ」を持っている。このため、「顧客サイト６１内の検索システムによって出力された検索結果ページへのアクセス」すなわちサブアクセスシーケンスの始端となり、表２８の始端フラグに「１」が記録される。
【０５４０】
次に、上記サブアクセスシーケンス抽出規則をもとに、サブアクセスシーケンス終端判定機能９３は、表２８から終端となるアクセスを判定する。終端とされたものには終端フラグをつける。表３０に処理の結果生成された一時的な第３の表を示す。
【０５４１】
【表３０】
2004252911.tif 000036
【０５４２】
始端・終端フラグは「２」がサブアクセスシーケンスの終端を、「１」がサブアクセスシーケンスの始端を「０」がそれ以外を示す。なお、サブアクセスシーケンスの始端と終端が重なっている場合には「３」とする。例えば上記表２８において、Ｖｉｅｗ５は「サブアクセスシーケンスの始端からみて次のサブアクセスシーケンスの始端の一つ前の顧客サイト内のアクセス」である。このため、サブアクセスシーケンスの終端となり、表３０の始端・終端フラグに「２」が記録される。また表２８において、Ｖｉｅｗ１３は「サブアクセスシーケンスの始端からみて次のサブアクセスシーケンスの始端が存在せず、かつ顧客サイト６１内のアクセスシーケンスの終端のアクセス」である。このため、サブアクセスシーケンスの終端となり、表３０の始端・終端フラグに「２」が記録される。
【０５４３】
そして、この始端と終端からサブアクセスシーケンスを抽出する。始端・終端フラグが「１」からはじまり「２」で終わる区間、もしくは「３」のものに、重複のないアクセス識別子（ＳｕｂＶｉｓｉｔＩＤ）（以下、サブアクセスシーケンス識別子という）を付与する。ただし、同一の区間内には同一のアクセス識別子を付与する。また、「２」からはじまり「１」で終わる区間、すなわち「ＳｕｂＶｉｓｉｔＩＤ」に値が存在しない場合は「−」で表される。そして、ＶｉｅｗＩＤで再び並び替える。
【０５４４】
表３１に、抽出されたサブアクセスシーケンスデータの例を示す。
【０５４５】
【表３１】
2004252911.tif 000037
【０５４６】
ここで改めて、上記図４３を見てみる。図４３におけるサブアクセスシーケンス１０８が上記表３１のＳｕｂＶｉｓｉｔ１に、サブアクセスシーケンス１０９が上記表３１のＳｕｂＶｉｓｉｔ２に対応している。表３１において、ＳｕｂＶｉｓｉｔ１は「ＡＡＡ．ｈｔｍｌ」→「ＣＣＣ．ｈｔｍｌ」→「ＥＥＥ．ｈｔｍｌ」、ＳｕｂＶｉｓｉｔ２は「ｓｅａｒｃｈ．ｃｇｉ？ｑ＝ｆｏｏｄ」→「ＦＦＦ．ｈｔｍｌ」→「ＧＧＧ．ｈｔｍｌ」となっており、図４３のサブアクセスシーケンス１０８、サブアクセスシーケンス１０９の画面遷移と合致している。これより、サブアクセスシーケンス判定機能９１が、サブアクセスシーケンス抽出規則どおりに機能していることがわかる。
【０５４７】
上記表３１に示すように、サブアクセスシーケンスデータには、サイト外検索システムフラグが設定される。
【０５４８】
サイト外検索システムフラグは、顧客サイト６１外の検索システムによる検索結果ページに基づいて定まるサブアクセスシーケンスであれば「１」、顧客サイト６１内の検索システムによる検索結果ページに基づいて定まるサブアクセスシーケンスであれば「０」、それ以外のものに関しては「−」となる。このサイト外検索システムフラグは、上記図３８及び図３９の説明で述べたように、検索システムが顧客サイト６１の内外のいずれにあるかで検索後閲覧時間の算出方法を切り替えるために用いられる。
【０５４９】
キーワード抽出機能８７は、エンコードされた検索キーワードについて判読可能な文字列へのデコードを行い、キーワードデータを生成する。
【０５５０】
本実施の形態に係るキーワード抽出機能８７は、以下の第１及び第２の特徴を持つが、他の点については上記図１で説明したキーワード抽出機能１４と同様である。
【０５５１】
第１に、キーワード抽出機能８７は、顧客サイト６１外の検索システムについても検索キーワードを抽出する。顧客サイト６１外の検索システムに入力された検索キーワードの抽出は、上記第５の実施の形態で説明したキーワード抽出機能と同様の手法で行うことができる。
【０５５２】
第２に、キーワード抽出機能８７は、顧客サイト６１内の検索システムが出力した検索結果ページ２へのアクセスが、顧客サイト６１外の検索システムが出力した検索結果ページ２をレファラ情報に持つＷｅｂページへのアクセスにも該当する場合に、顧客サイト６１内の検索システムが出力した検索結果ページ２へのアクセスに対する検索キーワードを抽出する。
【０５５３】
キーワード抽出機能８７によるキーワードデータの出力形式は、上記表７と同様となる。
【０５５４】
満足度算出機能８９は、サブアクセスシーケンス抽出機能８６によって生成されたサブアクセスシーケンスデータに基づいて、検索後閲覧時間を計算し、閲覧者の満足度を算出する。
【０５５５】
満足度算出機能８９は、以下の第１及び第２の特徴を持つが、他の点については上記図１で説明した満足度算出機能１５と同様である。
【０５５６】
第１に、満足度算出機能８９は、質的評価規則における検索後閲覧時間を、アクセスシーケンスごとではなく、サブアクセスシーケンスごとに求め、満足度を算出する。
【０５５７】
第２に、満足度算出機能８９は、上記図３８及び図３９の説明で述べたように、検索システムが顧客サイト６１の内外のいずれにあるかで検索後閲覧時間の算出方法を切り替え、検索後閲覧時間を求める。サブアクセスシーケンスが、顧客サイト６１内外のいずれの検索システムによるかの判断は、上記表２７のサイト外検索システムフラグに基づいて判断する。
【０５５８】
表３２に、抽出された満足度算出データの例を示す。
【０５５９】
【表３２】
2004252911.tif 000038
【０５６０】
表３２には、各アクセス識別子と、そのアクセスの属するサブアクセスシーケンスを示すサブアクセスシーケンス識別子と、そのサブアクセスシーケンス識別子に対応する満足度とを関係付けたレコードが含まれている。項目「ＳｕｂＶｉｓｉｔＩＤ」においてサブアクセスシーケンス識別子が存在しない部分には、満足度も存在しないため「−」が表記される。
【０５６１】
満足度・キーワード関連付け機能１６は、キーワード抽出機能８７によって生成されたキーワードデータと、表２８に示す満足度算出データとに基づいて、検索キーワードとその検索キーワードに対応するサブアクセスシーケンスの満足度との関係付けを行い、上記表１１のような形式の関係データを算出する。
【０５６２】
図４４は、本実施の形態に係る検索キーワード分析システム８３の動作の一例を示すフローチャートである。
【０５６３】
ステップＺ１において、ログ前処理機能１２は、Ｗｅｂアクセスログ７に含まれる情報から必要な情報を入力し、前処理データを作成する。
【０５６４】
ステップＺ２において、サブアクセスシーケンス抽出機能８６は、前処理データとアクセスシーケンス抽出規則とに基づいて、アクセスシーケンスを抽出し、アクセスシーケンスデータを作成する。
【０５６５】
ステップＺ３において、サブアクセスシーケンス抽出機能８６は、アクセスシーケンスデータとサブアクセスシーケンス抽出規則とに基づいて、サブアクセスシーケンスを抽出し、サブアクセスシーケンスデータを作成する。
【０５６６】
ステップＺ４において、満足度算出機能１５は、サブアクセスシーケンスデータと満足度算出規則とに基づいて、サブアクセスシーケンス毎の満足度を算出し、満足度算出データを作成する。
【０５６７】
ステップＺ５において、キーワード抽出機能１４は、前処理データに基づいて、顧客サイト６内の検索システム及び顧客サイト６外の検索システムに入力された検索キーワードを抽出し、キーワードデータを作成する。
【０５６８】
ステップＺ６において、満足度・キーワード関連付け機能１６は、満足度算出データと、キーワードデータに基づいて、検索キーワードごとの満足度を算出し、関係データを作成する。
【０５６９】
なお、ステップＺ５は、ステップＺ２〜Ｚ４の前に実行されてもよく、後に実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【０５７０】
以上説明した本実施の形態においては、一連のアクセスシーケンスにおいて複数の検索キーワードが入力された場合（複数の検索行為がなされた場合）であっても、複数の検索キーワード毎に質的評価値が求められ、さらに複数の検索キーワード毎に質的評価値と量的評価値を算出できる。
【０５７１】
一般に、サイト閲覧者による検索システムの利用機会は多く、同じサイト閲覧者による一連のアクセスにおいても複数回検索キーワードが入力されることが多い。本実施の形態では、このような場合であっても、検索キーワード毎に質的評価値を求めることができ、検索キーワード及びその検索キーワードに基づく検索を実行した検索システムについて十分な精度で分析を行うことができる。
【０５７２】
なお、本実施の形態においては、質的評価値を示す指標が満足度の場合について説明しているが、質的評価値として成功度などの別の指標を用いてもよい。
【０５７３】
また、検索後閲覧時間には、本実施の形態で定義した方式以外の方式を適用できる。例えば検索後閲覧時間を、Ｗｅｂページのコンテンツの内容と関連付けて決定するとしてもよい。
【０５７４】
また、本実施の形態においては、サブアクセスシーケンス抽出機能８６において、アクセスシーケンスの抽出後サブアクセスシーケンスを抽出したが、アクセスシーケンスを抽出することなく直接的にサブアクセスシーケンスを抽出してもよい。
【０５７５】
上記各実施の形態に係る検索キーワード分析システムの各構成要素は、同様の作用を実現可能であれば配置を変更させてもよく、また各構成要素を自由に組み合わせてもよい。
【０５７６】
また、上記各実施の形態において、検索キーワード分析システムは複数の計算機により構成され、検索キーワード分析プログラムは複数の計算機に分散して配置され、互いに連携を取りつつ処理を実行するとしてもよい。
【０５７７】
上記各実施の形態に係る検索キーワード分析プログラムは、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んでコンピュータに適用可能である。また検索キーワード分析プログラムは、通信媒体により伝送してコンピュータに適用することも可能である。コンピュータは、記録媒体に記録された検索キーワード分析プログラムを読み込み、検索キーワード分析プログラムによって動作が制御されることにより、上記の機能を実現する。
【０５７８】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明においては、閲覧者の検索結果に対する質的評価値を迅速かつ高精度に求めることができ、この質的評価値に基づいてＷｅｂページ又はＷｅｂサイトのデザインやコンテンツ、検索システムを改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図２】同実施の形態に係る顧客サイトの構成の一例を示すブロック図。
【図３】同実施の形態に係る検索キーワード分析システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図４】同実施の形態に係るキーワード抽出機能の動作の一例を示すフローチャート。
【図５】同実施の形態に係る満足度算出機能の動作の一例を示すフローチャート。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図８】同実施の形態において表示されるグラフの一例を示す図。
【図９】本発明の第４の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図１０】本発明の第５の実施の形態に係る顧客サイトの構成の一例を示す図。
【図１１】サイト外検索システムから顧客サイトへの閲覧遷移の一例を示すブロック図。
【図１２】顧客サイト内の検索キーワード入力画面からサイト外検索システムの検索結果ページへ移り、上記検索結果ページから顧客サイト内のキーワード関連ページに遷移する一例を示すブロック図。
【図１３】本発明の第６の実施の形態に係る顧客サイトの構成の一例を示す図。
【図１４】本発明の第７の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図１５】同実施の形態に係る検索キーワード分析システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図１６】分析対象のＷｅｂサイトをアクセスするために入力された検索キーワードのニーズ値と満足度を計算した結果の一例を示す図。
【図１７】検索キーワード単位のニーズ値と満足度とカテゴリ単位のニーズ値と満足度の関係の一例を示す図。
【図１８】検索キーワードの遷移状況にメッセージを付した状態の一例を示す図。
【図１９】カテゴリの遷移状況にメッセージを付した状態の一例を示す図。
【図２０】カテゴリ形成機能の動作の一例を示すフローチャート。
【図２１】カテゴリ形成機能によるデータの変換結果の一例を示す図
【図２２】同実施の形態に係るトレンド分析機能の動作の一例を示すフローチャート。
【図２３】ニーズ境界値と満足度境界値とによって決定される領域の名称の一例を示す図。
【図２４】同実施の形態に係るトレンド分析機能によって作成されるトレンドデータの一例を示す図
【図２５】同実施の形態において領域が移動した場合に付与されるメッセージの他の例を示す図。
【図２６】同実施の形態に係る出力処理機能によって表示されるグラフの一例を示す図。
【図２７】本発明の第８の実施の形態に係るトレンド分析機能の構成の一例を示すブロック図。
【図２８】メッセージと移動方向の関係の具体例を示す図。
【図２９】同実施の形態に係るトレンド分析機能によって作成されたトレンドデータの一例を示す図。
【図３０】同実施の形態に係る検索キーワード分析システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図３１】同実施の形態に係る出力処理機能によって出力されたトレンドデータの一例を示す図。
【図３２】顧客サイトに検索システムが具備される場合のアクセスシーケンスの状態例を示す図。
【図３３】検索システムが顧客サイト外に存在する場合のアクセスシーケンスの状態例を示す図。
【図３４】検索システムが顧客サイト外にあり、顧客サイト内のアクセスシーケンスの途中に検索結果ページが存在する場合のアクセスシーケンスの状態例を示す図。
【図３５】顧客サイト内に検索システムが具備される場合のアクセスシーケンスにおいて複数の検索が行われた状態例を示す図。
【図３６】検索システムが顧客サイト外に存在する場合のアクセスシーケンスにおいて複数の検索が行われた状態例を示す図。
【図３７】顧客サイト内の検索システムと顧客サイト外の検索システムの双方を用いてアクセスシーケンスの途中で検索が行われた状態例を示す図。
【図３８】顧客サイト内の検索システムによる検索結果ページに基づいて抽出されたサブアクセスシーケンスと検索後閲覧時間との関係の一例を示す図。
【図３９】顧客サイト外の検索システムによる検索結果ページに基づいて抽出されたサブアクセスシーケンスと検索後閲覧時間との関係の一例を示す図。
【図４０】本発明の第９の実施の形態に係る検索キーワード分析システムの構成の一例を示すブロック図。
【図４１】同実施の形態に係るサブアクセスシーケンス抽出機能の具体例を示すブロック図。
【図４２】同実施の形態に係るサブアクセスシーケンス判定機能の具体例を示すブロック図。
【図４３】アクセスシーケンスの画面遷移の一例を示す図。
【図４４】同実施の形態に係る検索キーワード分析システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図４５】検索システムを用いた代表的なＷｅｂページの遷移の例を示す図。
【符号の説明】
４、３８…記録装置、５…顧客、６…顧客サイト、６ａ…サイト内検索システム、７…Ｗｅｂアクセスログ、８…一般的な閲覧者、８ａ…顧客サイト閲覧者、９，１８，２４，２９，４２…検索キーワード分析システム、１０，１９，２５，３０，４３…記録媒体、１１，２０，２６，３１，４４，８５…検索キーワード分析プログラム、１２，１２ａ…ログ前処理機能、１３，１３ａ…アクセスシーケンス抽出機能、１４，１４ａ，４５，８７…キーワード抽出機能、１５，１５ａ，８９…満足度算出機能、１６…満足度・キーワード関連付け機能、１７，２３，２８，３３…出力データ、２１，２１ａ…ニーズ値算出機能、２２，２２ａ…満足度・ニーズ値関連付け機能、２７…グラフ化機能、３２…成功度算出機能、３４１〜３４ｎ…サイト外検索システム、３７，３９，３９ａ，４０，４６，８８…評価値算出機能、４１…成功度・キーワード関連付け機能、５２…カテゴリ形成機能、５３，７９…トレンド分析機能、５４…出力処理機能、８６…サブアクセスシーケンス抽出機能
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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