(57)【要約】サイト１ａ〜１ｃは、商品販売サイト（サーバ３）が扱う商品の広告画像が載せられているホームページを公開する。各ユーザは、ユーザ端末２ａ〜２ｃから、これらホームページを参照中、広告画像によって購買意欲が湧くと、この広告画像をクリック等することで、商品販売サイトに移動する。サーバ３のアクセス元抽出・記録部１１は、この広告画像によってサイト１ａ〜１ｃから移動してきたアクセスがある毎に、リンク元情報を抽出して記録する。そして、一定期間毎に、この記録内容に基づいて、集計部１２が、各広告画像毎に、その広告画像が要因となって行なわれたアクセス回数を集計し、集計結果表示部１３が集計結果を表示する。
2004066176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を記憶する第１の対応関係記憶手段と、
該第１の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。
【請求項２】
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を記憶する第１の対応関係記憶手段と、
該第１の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。
【請求項３】
紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第２の対応関係記録手段と、
該第２の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。
【請求項４】
紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、
各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第２の対応関係記録手段と、
該第２の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段と、
を有することを特徴とする購買動機分析支援装置。
【請求項５】
各広告画像とその作成者との対応関係を記録する第３の対応関係記録手段と、
該第３の対応関係記録手段の記録内容と、前記集計手段による各広告画像毎のアクセス回数または得点の集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する報酬決定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の購買動機分析支援装置。
【請求項６】
各商品毎に、その商品に関する１または複数の広告画像を対応付けた第４の対応関係記憶手段を更に備え、
前記集計手段は、前記第４の対応関係記憶手段を参照して、各商品別にその商品に関する各広告画像のアクセス回数または得点を集計することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の購買動機分析支援装置。
【請求項７】
前記得点は、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれ且つ商品が購入された場合には、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれただけの場合に比べて、高得点を与えることを特徴とする請求項２、４、５，６の何れかに記載の購買動機分析支援装置。
【請求項８】
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておき、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。
【請求項９】
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておき、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。
【請求項１０】
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておき、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。
【請求項１１】
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておき、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録し、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計することを特徴とする購買動機分析支援方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるプログラムを記録した前記コンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
予め各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を登録しておく機能と、
広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録したリンク元ＵＲＬと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、
予め各広告画像と前記識別コードとの対応関係を登録しておく機能と、
紙媒体上に印刷された広告画像に、ステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録する機能と、
任意の時または所定期間毎に、前記記録した識別コードと前記登録されている対応関係とに基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に対して得点を与え、該得点を集計する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、購買行動に対する広告等の効果の分析を支援し、また分析結果を報酬等に反映させる装置、方法等に関する。
【背景技術】  商品の写真、イラスト、キャッチコピー等を、カタログ、ちらし、雑誌等の紙媒体に載せて広告を行うことは、昔から行われていることである。
また、近年、インターネットのホームページ上で、広告を行うことが行われている。これに関しては、例えば、特開２００２−７４１７７号公報（以下、特許文献１と呼ぶ）記載の発明では、広告をインターネットに掲載することで、人件費削減を可能にすることを提案している。更に、広告検索用のホームページ上で広告の検索を行なわせることで、所望の広告を閲覧できるようにしている。また、検索した広告ページ（例えば「ＡＢＣ商店の広告ページ」）の中で、利用者が興味を持った部分を拡大し、更にどの商品部分を拡大して閲覧したか等を集計して、これを広告掲載依頼者へ提供することが提案されている。
また、広告が載っているホームページ上の当該広告画像（商品の写真等）をクリックすることで、ユーザを、商品販売用サイトに誘導することは、広く行われている。
また、紙媒体に印刷された写真等を、スキャナ等で光学的に読み取って、写真中にステガノグラフィで埋め込まれたコード（またはＵＲＬ等）を取得して、このＵＲＬのサイト（商品販売サイト）に消費者を誘導する方法等も提案されている（米国特許第５８４１９７８号明細書を参照；以下、特許文献２と呼ぶ）。
ところで、広告主（商品販売者）側にとっては、どの広告が商品販売に役立ったか、すなわち各広告がユーザの購買行動にどの程度の影響を与えたのか、を知りたいものである。
すなわち、例えば写真の広告を例にすると、消費者が商品の購入を決める動機には、商品の写真の見た目という要素は、大きなウエイトを占めている。例えば、同一商品に対して、複数のカメラマンに写真撮影を依頼し、各々の写真を広告に載せたとしても、同じ購買行動が得られるとは限らない（むしろ、差が出るのが普通である）。これは、写真に限らず、イラスト、ＣＧ画像、文字（キャッチコピー等）等であっても同様であり、同一の商品であっても作成者のセンス・技量・能力等によって購買行動への影響に違いがでるものは、全て同様である。
しかしながら、上記特許文献１の方法では、ある広告ページの中のどの広告部分に興味を持ったのかを集計するだけであり、ユーザの購買行動に影響を与えたか否かまでは分からない。
このように、広告主（商品販売者）側にとっては、有能な作成者が誰であるかを知りたいものであるが、これを客観的に／正確に判断することは難しかった。また、それ故に、作成者の能力が、必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかった。
本発明の課題は、各広告の購買行動への訴求力の分析を支援して、広告効果を客観的・正確に判断できるようにし、以って広告の作成者の能力を客観的・正確に判断できるようにし、また、分析結果を各広告作成者への報酬に反映させることにより、作成者の能力が報酬に正当に反映されるようにできる購買動機分析支援装置、その方法、プログラム等を提供することである。
【発明の開示】
本発明による第１の購買動機分析支援装置は、広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を記憶する第１の対応関係記憶手段と、第１の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第１の購買動機分析支援装置によれば、他の任意のサイトのホームページに載せた広告画像によって商品販売サイトに導かれてきたアクセスが、各広告画像毎にそれぞれ何回あったのかを集計する。つまり、ユーザが、その広告画像によってその商品を購買することに興味を持って、商品販売サイトに誘導されてきたものと見なすことができるアクセスの回数を集計する。これによって、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い／低いのか等を、客観的に／正確に判断することができるようになる。
尚、広告画像とは、商品の写真、イラスト、ＣＧ画像、文字（キャッチコピー等）等であり、作成者の能力が反映されるものである。
本発明による第２の購買動機分析支援装置は、広告画像を有する任意のホームページから、該広告画像によって商品販売サイトに移動してきたアクセスがある毎に、リンク元ＵＲＬを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像とリンク元ＵＲＬとの対応関係を記憶する第１の対応関係記憶手段と、該第１の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
得点は、例えば、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれ且つ実際に商品が購入された場合には、前記商品販売サイトへのアクセスが行なわれただけの場合に比べて、高得点を与えるようにするものである。
上記第２の購買動機分析支援装置では、商品販売サイトに誘導しただけでなく、実際に商品購入が行なわれた場合には、その広告画像による購買行動への訴求力が高いものと見なして、高得点を与える。そして、各広告画像毎に得点を集計することにより、集計結果を比較する等して、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い／低いのか等を、客観的に／正確に判断することができるようになる
本発明による第３の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第２の対応関係記録手段と、該第２の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセス回数を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第３の購買動機分析支援装置によれば、広告は、ホームページ上に載せる場合に限らず、紙媒体上に印刷されたものであってもよい。すなわち、上記構成の第３の購買動機分析支援装置によれば、ユーザ側において、カタログ、ちらし等に印刷された広告画像を、スキャナ等で読み取ることで得られた情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスが行なわれた場合でも、上記第１の購買動機分析支援装置と同様に、アクセス回数の集計結果に基づいて、どの広告画像が購買行動への訴求力が高い／低いのか、誰が作成した広告画像が購買行動への訴求力が高い／低いのか等を、客観的に／正確に判断することができるようになる。
本発明による第４の購買動機分析支援装置は、紙媒体上に印刷された広告画像にステガノグラフィ技術によって埋め込まれた識別コードに基づいて、商品販売サイトに対して行なわれた、該識別コードを含むアクセスがある毎に、該識別コードを抽出して記録するアクセス元抽出・記録手段と、各広告画像と前記識別コードとの対応関係を記録する第２の対応関係記録手段と、該第２の対応関係記録手段と前記アクセス元抽出・記録手段の記録内容に基づいて、各広告画像毎に、その広告画像が元となって前記商品販売サイトに対して行なわれたアクセスの回数または該アクセスから更に商品購買が行なわれた回数に応じて得点を与え、該得点を集計する集計手段とを有するように構成する。
上記構成の第４の購買動機分析支援装置は、第３の購買動機分析支援装置と同様に紙媒体上に印刷された広告に対応するものであり、第２の購買動機分析支援装置と同様に、得点を与えて、この得点を集計するものである。
また、例えば、上記第１〜第４の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各広告画像とその作成者との対応関係を記録する第３の対応関係記録手段と、該第３の対応関係記録手段の記録内容と、前記集計手段による各広告画像毎のアクセス回数または得点の集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する報酬決定手段とを有するように構成してもよい。
従来では、作成者の能力が必ずしも作成者の報酬に正当に反映されるものではなかったが、上記第１〜第４の何れかの購買動機分析支援装置によれば、上記アクセス回数または得点の集計結果によって、各広告画像の購買行動への訴求力を、客観的に／正確に示せるので、これに基づいて報酬を決定することにより、作成者の能力（広告効果）が報酬に正当に反映されるようにできる。
また、例えば、上記第１〜第４の何れかの購買動機分析支援装置において、更に、各商品毎に、その商品に関する１または複数の広告画像を対応付けた第４の対応関係記憶手段を更に備え、前記集計手段は、前記第４の対応関係記憶手段を参照して、各商品別にその商品に関する各広告画像のアクセス回数または得点を集計するように構成してもよい。
任意の１つの商品に対して、複数の作成者によって、複数の広告画像が作成された場合、各商品毎に、その商品に関する複数の広告画像のアクセス回数または得点を集計することにより、同一商品に関する広告画像同士を比較するが故に、誰が作成した広告画像が、購買行動への訴求力が高い／低いのか、つまり誰の能力が高いのかが一層明確になる。
なお、上述した本発明の各構成により行なわれる機能と同様の制御をコンピュータに行なわせるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体から、そのプログラムをコンピュータに読み出させて実行させることによっても、前述した課題を解決することができる。
【図面の簡単な説明】  本発明は、後述する詳細な説明を、下記の添付図面と共に参照すればより明らかになるであろう。
図１は、購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成／機能ブロック図である。
図２は、第１の実施例の具体例を説明する為の図である。
図３は、（ａ）は写真−ＵＲＬ対応テーブル、（ｂ）は商品−写真対応テーブルの一例を示す図である。
図４は、得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部の処理を説明する為のフローチャート図である。
図５は、得点テーブルの一例を示す図である。
図６は、第２の実施例の具体例を説明する為の図である。
図７は、第３の実施例を説明する為の図である。
図８は、報酬決定部による処理を説明する為のフローチャート図である。
図９は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
図１０は、プログラムを記録した記録媒体、プログラムのダウンロードの一例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
尚、以下の説明において「商品」とは、物としての商品に限らず、サービス等も含むものである。
図１は、本例による購買動機分析支援装置を含むネットワークシステム全体の構成／機能ブロック図である。
同図において、サイト１ａ、１ｂ、１ｃ、・・・、ユーザ端末２ａ，２ｂ，２ｃ，・・・、サーバ３は、各々、インターネット等のネットワーク４に接続している。
サイト１ａ、１ｂ、１ｃ、・・・は、各々インターネット上で任意のホームページを公開するサーバであるが、これらのホームページには、後述する商品販売サイト（サーバ３）が扱う商品の広告画像（商品の写真、イラスト、ＣＧ画像、文字（キャッチコピー等）等）が載っている。
ユーザ端末２ａ，２ｂ，２ｃ，・・・は、任意のユーザの情報処理装置（パソコン等）であり、各々、インターネット上の任意のサイトのホームページを参照等する為に必要な機能、すなわちブラウザ、モデム等を備えている。
サーバ３は、例えばインターネット上の任意の商品販売サイトである。また、例えば、サーバ３は、購買動機分析支援装置１０を備える。尚、購買動機分析支援装置１０は、サーバ３に限らず、他の任意の情報処理装置に備えるように構成してもよいが、ここでは、サーバ３に備える例について説明する。
サーバ３が有する購買動機分析支援装置１０は、アクセス元抽出・記録部１１、集計部１２、集計結果表示部１３、及び報酬決定部１４を有する。
アクセス元抽出・記録部１１は、上記商品販売サイトに対するアクセスがある毎に、このアクセスを行わせる元となった広告画像を、特定できる情報を抽出して、これを記録する。これには、２通りのパターンがある。
１つ目のパターンは、後に図２を参照して説明するが、ユーザが、まず、他のサイト１ａ〜１ｃが提供する、上記広告画像が載せられている任意のホームページを参照し、マウス等の操作によって所望の広告画像をクリックすることで、ハイパーテキスト・リンクにより、このホームページから当該商品販売サイトのホームページに移動してきた場合である。
この場合、アクセス元抽出・記録部１１は、移動元のホームページのＵＲＬを抽出し、これを記録する。尚、当該実施の形態の説明では、一例として「広告画像をクリックする」ものとして説明するが、勿論、この例に限らない。例えば、一般的に、広告画像の下側に「購入希望の方はこちらをクリック」等というメッセージが表示されており、“こちら”の部分をクリックすることで、商品販売サイトのホームページに移動する場合も、数多く見られる。尚、移動元のホームページは、一般に、“リンク元”と呼ばれているので、以下、リンク元と記す場合もある。
２つ目のパターンは、後に図６を参照して説明するが、広告画像が、ちらし、通販カタログ等の紙媒体上に印刷されているケースである。この場合、ユーザは、上記特許文献２（米国特許第５８４１９７８号）等で提案されているシステムを利用して、ステガノグラフィ技術によって広告画像中に埋め込まれている情報に基づいて、商品販売サイトへのアクセスを行うことになる。尚、紙に限らず、プラスチック、カード等の印刷可能な媒体も、ここでは紙媒体に含めるものと定義する。
これについて、簡単に説明するならば、まず、ステガノグラフィ技術とは、「電子あぶり出し技術」または「情報非可視化技術」または「深層暗号化技術」あるいは「電子迷彩技術」等と呼ばれている技術であり、概略的には、他人に見られたくない秘密情報等を、別の任意のデータ（ダミーデータ）の中に埋め込むことにより、一見、この秘密情報の存在そのものを見えなくしてしまう技術である。このようにダミーデータに埋め込んだ秘密情報を取り出す為には、受け手側に、専用のプログラムが必要になる。よって、当然、上記ユーザ端末２ａ，２ｂ，２ｃ，・・・には、この専用ソフトウェアが搭載されていることが前提となる。
ここでは、広告画像をダミーデータとし、この広告画像に、ステガノグラフィ技術によって、各広告画像に対応付けられた特定の識別コードや、商品販売サイトのＵＲＬ等の情報が埋め込まれている。そして、この広告画像は、パンフレット、ちらし等の紙媒体上に印刷されている。
ユーザは、この広告画像をスキャナ等で読み取る。そして、専用のソフトウェアを用いて、読み取られた画像データから上記埋め込まれている情報を抽出し、この抽出した情報に基づいて、商品販売サイトにアクセスする。
この２つ目のパターンでは、アクセス元抽出・記録部１１は、上記販売サイトへのアクセスに用いられたＵＲＬに埋め込まれている上記識別コードを抽出・記録する。つまり、どの広告画像に基づいてアクセスが行われたのかを示す情報を記録する。
このように、いずれのパターンであっても、アクセス元抽出・記録部１１は、どの広告画像が元となってアクセスが行われたのかが判別できる情報（以下、アクス元広告特定情報と呼ぶ）を、取得・記録することになる。そして、後に、集計部１２が、この記録内容に基づいて、各広告画像毎のアクセス数等を集計する。
あるいは、アクセス元抽出・記録部１１は、上記１つ目／２つ目のパターンにおいて、上記アクセス元広告特定情報に、得点を対応付けて記録するようにしてもよい。“得点”とは、商品販売に対する貢献度を表す指標値であり、例えば、商品販売サイトへのアクセスがあった時点で１点、更に実際に商品購入が行われた時点で１０点を与える。この場合も、後に、集計部１２が、各広告画像毎の得点等を集計する。
後に説明する集計結果に基づく判断や、報酬決定は、アクセス回数に基づいて行ってもよいし、“得点”に基づいて行ってもよい。
集計部１２は、上記アクセス元抽出・記録部１１の処理によって記録された情報に基づいて、各広告画像毎に、アクセス回数または得点の集計を行う。あるいは、各作成者毎に、その作成者が作成した全ての広告画像のトータルのアクセス回数（または得点）を集計してもよい。また、各商品毎に分類して集計してもよい。
集計結果表示部１３は、上記集計結果を表示する。その際、集計結果を視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、表示することが望ましい。
商品販売サイトの運営者、商品販売／製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの広告画像が、より高い訴求力を持っているのか、どの作成者の能力が高いのか等を、客観的／正確に判断できるようになる。
よって、例えば、次からは、より能力が高い作成者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い広告画像を作成できる作成者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、報酬決定部１４は、上記集計部１２による集計結果に応じて、各作成者への報酬を決定する。つまり、その作成者が作成した広告画像によるアクセス回数（または得点）が多い者ほど、より多くの報酬が得られるようにする。
図２は、上記１つ目のパターン（第１の実施例）の具体例を説明する為の図である。
図２において、Ｗｅｂページ２１は、上記任意のサイト１ａ、１ｂ、１ｃ、・・・において公開されている、広告画像が載せられているホームページである。この例では、Ｗｅｂページ２１には、広告用の写真２２が載せられている。以下の説明では、広告画像の一例として、写真２２を例にして説明するが、上記の通り、広告画像は、イラスト、ＣＧ画像、文字（キャッチコピー等）等、様々な形態であってよい。
ユーザが、マウス等を操作して写真２２をクリックすることで、このＷｅｂページ２１から、上記商品販売サイト（サーバ３）のホームページである販売ページ３１に移動する。
このようなアクセスがあると、サーバ３が有する購買動機分析支援装置１０のアクセス元抽出・記録部１１は、リンク元ＵＲＬを抽出し、これをデータベース３２に格納する。リンク元ＵＲＬは、通常、ＨＴＴＰ＿Ｒｅｆｅｒｅｒとして規定されているので、これを参照すれば分かる。尚、既に、リンク元を解析して一覧表示等するソフトウェアも存在する（「ホームページ分析パック」；ＢＩＧＬＯＢＥ等）。また、リンク元のＷｅｂページに複数の写真２２が載っている場合でも、通常、各写真に対応した何らかの識別子が、リンク元ＵＲＬに付加されてくるので（例えば、ｈｔｔｐ：／／ａｄｗｗｗ．ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ／ｐａｇｅｌ．ｈｔｍｌ＃１の＃１）、このような場合でも、後述する写真−ＵＲＬ対応テーブル３６において登録するＵＲＬを、上記識別子を含むＵＲＬ（これも、リンク元ＵＲＬの一種である）とすることにより、どの写真に基づいてアクセスがあったのか判別できる。
ある程度の期間、上記アクセス元抽出・記録部１１による処理が行われると、データベース３２には例えば図示のような多数のリンク元ＵＲＬが記録された集計表３３が格納された状態となる。そして、例えばユーザの指示・操作に応じて、あるいは所定期間毎に、集計部３４は、集計表３３に基づいて、例えば各ＵＲＬ毎に、そのＵＲＬが何件記録されているかを求める。これは、各写真毎に、その写真が要因になって行われた販売サイトへのアクセス数を求めることを意味することになる。尚、集計部３４は、図１の集計部１２に相当する。
どのＵＲＬがどの写真に対応するかは、例えば予め作成されている写真−ＵＲＬ対応テーブル３６を参照すれば分かる。写真−ＵＲＬ対応テーブル３６は、例えば図３（ａ）示すように、写真名または写真ＩＤ等と、その写真を載せたホームページのＵＲＬとを対応付けてテーブル形式で格納したものである。尚、写真ＩＤとは、予め各写真に割り当てられている識別番号である。後述する商品ＩＤも、同様に、予め各商品に割り当てられている識別番号である。
また、写真２２に基づくアクセスではなかった場合を考慮して、アクセス元抽出・記録部１１が、写真−ＵＲＬ対応テーブル３６を参照して、未登録である場合には、そのリンク元ＵＲＬは記録しないように構成してもよい。あるいは、この段階では記録するが、集計部３４の処理の段階で、未登録のＵＲＬを除外する構成としてもよい。あるいは、データベース３２に、リンク元ＵＲＬを記録するのではなく、写真−ＵＲＬ対応テーブル３６を参照することで求めた写真名または写真ＩＤ等を記録するようにしてもよい。
また、上記写真−ＵＲＬ対応テーブル３６は、図３（ａ）に示すように、撮影者名も対応付けられており、各写真を誰が撮影したのか分かるようになっている。よって、集計部３４は、各撮影者毎のアクセス数という形で集計を行うこともできる。
あるいは、同一の商品に対して複数の撮影者の広告写真が存在する場合に対応して、予め更に商品−写真対応テーブル３７を用意しておくことで、各商品毎に、集計を行うこともできる。これによって、各商品毎に、どの写真が一番アクセス数が多かったか等が、簡単に把握できるようになる。尚、商品−写真対応テーブル３７は、例えば図３（ｂ）に示すように、商品名（または商品ＩＤ）と写真名（または写真ＩＤ）とを対応付けてテーブル形式で格納したものである。
集計部３４による集計結果は、集計結果表示部１３により、視覚的に分かり易い形態、例えば棒グラフ等にして、ディスプレイ３５に表示する。
商品販売サイトの運営者、商品販売／製造者等は、この表示内容を参照することで、ユーザの購買行動に関して、どの写真が、より高い訴求力を持っているのか、どの撮影者が、より高い能力をもっているのか等が、客観的／正確に判断できるようになる。
但し、アクセス数は、写真の訴求力の影響だけでなく、商品自体の魅力も影響する。よって、商品自体の魅力が高い為にアクセス数が多くなる場合も有り得る。これに対して、各商品毎に集計を行った場合には、同一商品に関してどの写真（どの撮影者の写真）のアクセス数が多いか／少ないかが一目で分かるので、撮影者の能力を比較・判断でき、次からは、より能力が高い撮影者、すなわち購買行動に対する訴求力が高い写真を撮影できる撮影者に、優先的に仕事を与える等することにより、広告効果を向上させ、以って商品販売促進につながることが期待できるようになる。
また、上記のようなデータベース３２にＵＲＬ（または写真名等）を記録して、アクセス回数により評価する方法に限るものではなく、上述してあるように、アクセスのみの場合と実際に購入があった場合とで差をつけて点を付けて、この得点を記録し、得点に応じて評価する方法であってもよい。このような方法は、以下、得点方式と呼ぶものとし、この得点方式について、以下、図４、図５を参照して説明する。
図４は、上記得点方式を用いる場合のアクセス元抽出・記録部１１の処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、ステップＳ１１のアクセス元（リンク元）を特定する処理、ステップＳ１２のアクセス元に対応する広告写真、及びその撮影者を特定する処理については、上記アクセス数を集計する場合の処理と同じであり、既に説明してあるので、ここでの説明は省略する。
上記ステップＳ１１、Ｓ１２の処理に続いて、まず、その広告写真によってユーザを当該販売サイトに誘導した功績に対する得点‘１’を与え（ステップＳ１３）、更に実際に商品が購入された場合には（ステップＳ１４，ＹＥＳ）、得点‘１０’を与える。商品が購入されなかった場合には（ステップＳ１４，ＮＯ）、得点は‘１’のままとする。
得点が決定したら、リンク元ＵＲＬと共にデータベース３２に記録して、後で集計部３４によって集計してもよいが、ここでは、図５に示す得点テーブルを用いて、新たに得た得点を、これまでに得た総得点に加算する（ステップＳ１６）。そして、レポートを更新する（ステップＳ１７）。
図５は、得点テーブルの一例を示す図である。
図示の得点テーブル３９は、予め各撮影者毎に用意されるものであり、その撮影者が撮影した各写真の識別番号である写真ＩＤ（写真ＩＤ１、写真ＩＤ２、・・・）とその総得点（これまでに得た得点の累積値）とを対応付けて格納している。得点は、初期値は‘０’である。
そして、ステップＳ１６の処理において、今回のアクセス元である写真の撮影者の得点テーブル３９から、この写真の現在の総得点を取得して、これに上記決定された得点を加算することで、新たな総得点を算出して、得点テーブル３９に格納する。
尚、上記の例のように、アクセスのみの場合は１点、商品購入された場合は１０点とするのは、一例であり、これに限るわけではなく、例えば、アクセスのみの場合は１点、商品購入された場合は２点としたり、アクセスのみの場合は１０点、商品購入された場合は更にブラス１、２点等としてもよい。すなわち、本例による購買動機分析支援装置１０は、各写真による購買行動への訴求力等を判断するのに役立つものであるので、実際に購入された場合には購買行動への訴求力があったものとして高得点を与えるという考え方もできる。しかしながら、ユーザを販売サイトに誘導しただけでも、購買行動への訴求力があったと考えることもできる。また、その写真による購買行動への訴求力が高かったにも係わらず、例えば「価格が高い」等の理由によって、購入しない場合も有り得る。
したがって、得点の与え方、あるいは得点方式ではなくアクセス数で評価するか否かは、考え方次第であり、どれが一番適切と言い切れるものではない。広告作成依頼者（各商品販売サイトの運営者、商品販売／製造者等）が、任意に設定すればよい。
次に、以下、図６を参照して、上記第２のパターン（第２の実施例）について、具体的に説明する。
この第２の実施例では、販売サイト（サーバ３）側の処理は、第１の実施例とほぼ同じである。異なる点は、どの写真に基づくアクセスであるのかを、リンク元ＵＲＬ等ではなく、後述する識別コードを用いて判別する点である。よって、ここでは、第１の実施例と異なる点のみを説明するものとし、他の説明は省略する。
第２の実施例では、既に図１において説明しているように、各ユーザは、自己の情報処理装置（パソコン等）を用いて、ステガノグラフィ技術を利用した公知の手法によるシステムを利用して、販売サイト（サーバ３）にアクセスする。この手法については、上記特許文献２（米国特許第５８４１９７８号明細書）に開示されているので、ここでは簡単に説明しておく。
まず、ユーザのパソコン４４（２ａ，２ｂ、・・）には、スキャナ４３が接続された構成となっている。また、ちらし、通販カタログ等の紙媒体４１に、広告用の写真４２が印刷されている。写真４２には、予め、ステガノグラフィ技術によって、その写真に割り当てられている識別コードが埋め込まれている。尚、更に、販売サイトのＵＲＬが埋め込まれていてもよいが、ここでは、識別コードのみとする。また、インターネット上には、予め、上記識別コードに基づく問合せに対して、この識別コードに対応する販売サイトのＵＲＬを返信する機能を有するＵＲＬサーバ６０が用意されている。
また、パソコン４４には、スキャナ４３で読み取った画像データに基づいて、自動的に特定の販売サイトにアクセスする処理を実行する専用ソフトウェアが格納されている。
以上の構成において、ユーザは、まず、所望の写真４２をスキャナ４３で光学的に読み取る。上記専用ソフトウェアは、この読み取った画像を解析して、上記識別コード（図示の例では‘１２３４’）を抽出し、この識別コードを用いてネットワーク４を介して上記ＵＲＬサーバ６０に問い合わせて、上記写真４２の商品の販売サイトのＵＲＬを受け取ることで、この販売サイトのＷｅｂページ５１にネットワーク４を介してアクセスする。その際、送信元アドレスの情報に、上記識別コードを埋め込んで、アクセスする。尚、ＵＲＬサーバ６０のアドレスは、予め専用ソフトウェアに登録されている。
販売サイト（サーバ３）側では、この識別コードを抽出して、データベース５２の集計表５３に格納する。どの識別コードがどの写真に対応するかは分かっているので、予め写真−識別コード対応テーブルを作成しておき、これを参照すれば、どの写真に基づくアクセスであるかが判別できる。尚、写真−識別コード対応テーブルは、特に図示しないが、図３（ａ）の写真−ＵＲＬ対応テーブル３６におけるＵＲＬの代わりに識別コードを格納するような構成となっている。
あとは、第１の実施例と同様、集計部５４が、集計表５３に基づいて、アクセス数または得点等の集計処理を実行し、集計結果表示部１３が集計結果をディスプレイ５５に表示する。尚、集計部５４は、図１の集計部１２に相当する。
以上説明した第１、第２の実施例では、集計結果は、広告依頼者側で、各写真の購買行動への訴求力の分析や、撮影者の能力の客観的・正確な判断等に役立てるものとして説明したが、これを、各撮影者への報酬に反映させてもよい。
これについて、以下、第３の実施例として説明する。
図７は、第３の実施例を説明する為の図である。
同図において、データベース７１には、上記第１、第２の実施例における集計部（３４，５４）の処理によって得られた集計結果７２が格納されている。図示の集計結果７２では、各撮影者毎に、その撮影者が撮影した写真に基づくアクセス回数（または、得点）のトータル値が格納されている。また、「口座番号」は、各撮影者の銀行口座等の口座番号であり、予め登録されている。
報酬決定部７３は、集計結果７２に基づいて、例えば図８に示す処理によって、各撮影者への報酬額を決定する。更に、自動的に支払いを行う（各口座への振込み等）ようにしてもよい。尚、報酬決定部７３は、購買動機分析支援装置１０が有してもよいし、他の任意の情報処理装置が有してもよい。尚、報酬決定部７３は、図１の報酬決定部１４に相当する。
図８は、報酬決定部７３による処理を説明する為のフローチャート図である。
同図において、報酬決定部７３は、まず、データベース７１に格納されている集計結果７２を参照して、処理対象の撮影者を選択し（ステップＳ２１）、この撮影者のアクセス回数（または、得点）に基づいて、報酬金額を決定する（ステップＳ２２）。報酬金額の決定方法は、様々であってよいが、例えばアクセス回数１回につき（または、得点１点につき）１０円支払うものとした場合、図７の例では、撮影者Ａの報酬は１００円、撮影者Ｂの報酬は１５０円、撮影者Ｃの報酬は５０円となる。
そして、決定した報酬を、各撮影者に支払う。支払い方法は、例えば口座への振込み、電子マネー等、様々であってよい（ステップＳ２３）。
以上の処理を、全ての撮影者について行うまで、繰り返し実行する（ステップＳ２４）。
このように、各撮影者の技量・能力を、正しく、報酬に反映させることができるようになる。
図９は、上記購買動機分析支援装置を実現するコンピュータ（サーバ３等）のハードウェア構成の一例を示す図である。
図９に示すコンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、メモリ８２、入力装置８３、出力装置８４、外部記憶装置８５、媒体駆動装置８６、ネットワーク接続装置８７等を有し、これらがバス８８に接続された構成となっている。同図に示す構成は一例であり、これに限るものではない。
ＣＰＵ８１は、当該コンピュータ８０全体を制御する中央処理装置である。
メモリ８２は、プログラム実行、データ更新等の際に、外部記憶装置８５（あるいは可搬記録媒体８９）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するＲＡＭ等のメモリである。ＣＰＵ８１は、メモリ８２に読み出したプログラム／データを用いて、上述してある各種処理を実行する。
入力装置８３は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等である。
出力装置８４は、例えばディスプレイ、プリンタ等である。
外部記憶装置８５は、例えばハードディスク装置等であり、上記各種機能を実現させる為のプログラム／データ等が格納されている。また、当該プログラム／データ等は、可搬記録媒体８９に記憶されており、媒体駆動装置８６が、可搬記録媒体８９に記憶されているプログラム／データ等を読み出して、例えば上記各種処理をコンピュータ８０に実行させるようにしてもよい。可搬記録媒体８９は、例えば、ＦＤ（フレキシブルディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、その他、ＤＶＤ、光磁気ディスク等である。
ネットワーク接続装置８７は、ネットワーク（インターネット等）に接続して、外部の情報処理装置とプログラム／データ等の送受信を可能にする構成である。
図１０は、上記プログラムを記録した記録媒体又はプログラムのダウンロードの一例を示す図である。
図示のように、上記購買動機分析支援装置の機能を実現するプログラム／データが記憶されている可搬記録媒体８９を、情報処理装置８０の本体に挿入する等して、当該プログラム／データを読み出してメモリ８２に格納し実行するものであってもよいし、また、上記プログラム／データは、ネットワーク接続装置８７により接続しているネットワーク１００（インターネット等）を介して、外部のプログラム／データ提供者側のサーバ９０に記憶されているプログラム／データ９１をダウンロードするものであってもよい。
また、本発明は、装置／方法に限らず、上記プログラム／データを格納した記録媒体（可搬記録媒体８９等）自体として構成することもできるし、これらプログラム自体として構成することもできる。
【産業上の利用の可能性】
以上、詳細に説明したように、本発明の購買動機分析支援装置、その方法、プログラム等によれば、各広告の購買行動への訴求力の分析を支援して、広告効果を客観的・正確に判断できるようにし、以って広告作成者の能力を客観的・正確に判断できるようにし、また、分析結果を各広告作成者への報酬に反映させることにより、作成者の能力が報酬に正当に反映されるようにできる。
【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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【国際調査報告】
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