(57)【要約】【課題】全体予算内で媒体別に様々な予算を配分した場合に、媒体効果推定値の高い順に媒体を選択し組み合わせることによって、最適のオンライン広告組み合わせを提供する方法及びシステムに関し、広告主が広告実施前に最適の媒体広告効果を期待する場合に、全体予算をどの媒体にどれぐらいずつ配分するかに対する解決方法を提供する。【解決手段】オンライン広告における媒体別広告予算配分方法及びシステムは、広告キャンペンの媒体効果を最適化する媒体組み合わせを簡略に導き出すことができ、広告キャンペンの媒体効果を最適化する媒体組み合わせを予測し提示することによって、広告主のＲＯＩを極大化する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンライン広告で媒体別に広告予算を配分する方法において、
前記媒体別に媒体効果の推定関数を導出するステップと、
予算配分単位によって前記媒体効果推定関数から媒体別媒体効果推定値を算出するステップと、
前記算出された媒体別媒体効果推定値を用いて、実施する全体媒体数別に予算に対する媒体効果推定値が高い順に媒体を選択し組み合わせるステップと、
前記組み合わせステップでなされた媒体組み合わせのそれぞれに対して選択された媒体の全体媒体効果推定値を合算するステップと、
前記合算された媒体効果推定値の中で最高の値を持つ媒体組み合わせを選択し提示するステップと、
を備える、オンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項２】
前記媒体効果は、反応効果である、請求項１に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項３】
前記媒体効果は、到達効果である、請求項１に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項４】
前記合算された媒体効果推定値の順に媒体組み合わせを選択し提示するステップをさらに備える、請求項１に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項５】
前記媒体効果推定関数は、既存広告結果データベースに対してフィルタリング及び分析項目抽出がなされた結果から導出される、請求項１に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項６】
前記分析項目は、前記媒体効果が到達効果である場合に媒体、予算、露出数及び純視聴者項目を含み、前記媒体効果が反応効果である場合に媒体、予算、露出数及びクリック数項目を含む、請求項５に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項７】
前記媒体組み合わせの選択において、一つの予算配分単位に対して選択された媒体は、他の予算配分単位に対して選択が排除される、請求項１に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分方法。
【請求項８】
オンライン広告で媒体別に広告予算を配分するシステムにおいて、
前記媒体別に媒体効果の推定関数を導出する手段と、
予算配分単位によって前記媒体効果推定関数から媒体別媒体効果推定値を算出する手段と、
前記算出された媒体別媒体効果推定値を用いて、実施可能な媒体数別にそれぞれの予算配分単位に対して媒体効果推定値が高い順に媒体を選択し組み合わせる手段と、
前記組み合わせステップでなされた媒体組み合わせのそれぞれに対して選択された媒体らの媒体効果推定値を合算する手段と、
前記合算された媒体効果推定値の中で最高の値を有する媒体組み合わせを選択し提示する手段と、
を備えるオンライン広告における媒体別広告予算配分システム。
【請求項９】
前記媒体効果は、反応効果である、請求項８に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分システム。
【請求項１０】
前記媒体効果は、到達効果である、請求項８に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分システム。
【請求項１１】
前記合算された媒体効果推定値順に媒体組み合わせが選択されて提示される、請求項８に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分システム。
【請求項１２】
前記媒体組み合わせの選択において、一つの予算配分単位に対して選択された媒体は、他の予算配分単位に対して選択が排除される、請求項８に記載のオンライン広告における媒体別広告予算配分システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オンライン広告における媒体別広告予算配分方法及びシステムに係り、より詳細には、予算する媒体数別にそれぞれの予算配分単位に対して媒体効果推定値が高い順に媒体を選択し組み合わせることによって、最適のオンライン広告組み合わせを提供することができる、オンライン広告における媒体別広告予算配分方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、広告主がＴＶ広告を実施するに当たり、その広告がどれくらい多くのオーディエンス（視聴者）に露出されるかを事前に知りたい場合は、パネル視聴者らを対象としてサンプルデータを得、これにより結果を予測している。しかしながら、この方法は、測定誤差を避けられず、データ信頼性に問題があった。
オンライン広告は、広告管理システムを介して、オーディエンスがサイトにおいてバナーを要請した回数やクリックした数字などのデータを、全量測定・記録するため、正確な媒体効果データを把握できる。したがって、全量測定された過去実施結果に基づき、媒体効果をＴＶよりも正確に予測可能である。
しかしながら、予算別媒体効果を事前に予測する場合には、オンライン広告であっても下記のような問題点がある。
第一に、広告予算１０％増益が、必ずしも媒体効果１０％上昇につながるものではないという点である。
これは、広告主、キャンペーンの性格、ブランド、ターゲット、オーディエンスなどの様々な変数によって、実施結果が異なってくるためである。各オンライン媒体は、個別限界効果逓減法則を有しているため、予算別効果の予測が容易でないわけである。
第二に、オフライン広告とは違い、今のところ、オンライン広告の媒体効果を極大化して広告主のＲＯＩ（投資収益率：Return On Investment）を極大化できる媒体組み合わせ方法が、科学的に提示された事例がなく、単に経験的な実施ノウハウに基づいて媒体組み合わせがなされているという点である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は上記の問題点を解決するためのもので、その目的は、媒体別に媒体効果推定関数を導出することにある。
本発明の他の目的は、与えられた広告予算に対して最大の媒体効果が得られる媒体の組み合わせを求めることにある。
これら目的の他にも、本発明の属する技術分野における通常の知識を持つ者にとっては、添付の図面、発明の詳細な説明及び請求の範囲から本発明の他の目的及び長所が容易にわかるだろう。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る、オンライン広告において媒体別に広告予算を配分する方法は、前記媒体別に媒体効果の推定関数を導出するステップと、予算配分単位によって前記媒体効果推定関数から媒体別媒体効果推定値を算出するステップと、前記算出された媒体別媒体効果推定値を用いて、実施する全体媒体数別に予算に対する媒体効果推定値が高い順に媒体を選択し組み合わせるステップと、前記組み合わせステップでなされた媒体組み合わせらのそれぞれに対して選択された媒体らの全体媒体効果推定値を合算するステップと、前記合算された媒体効果推定値の中で最高の値を有する媒体組み合わせを選択し提示するステップと、からなることを特徴とする。
本発明において、前記媒体効果は、到達効果と反応効果とに区分される。前記到達効果は、特定予算実施時に広告重複露出者を除く純広告視聴者の数を意味し、前記反応効果は、実施予算別キャンペーン期間中に広告をクリックした数字を意味する。
本発明において、前記媒体効果推定関数は、媒体別に蓄積された既存の広告結果データベースをフィルタリングした結果から導出される。前記媒体効果が到達効果の場合、推定関数は、媒体、予算、露出数及び純視聴者項目を分析に含み、前記媒体効果が反応効果の場合、推定関数は、媒体、予算、露出数及びクリック数項目を分析に含む。
本発明に係る、オンライン広告において媒体別に広告予算を配分するシステムは、前記媒体別に媒体効果の推定関数を導出する手段と、予算配分単位によって前記媒体効果推定関数から媒体別媒体効果推定値を算出する手段と、前記算出された媒体別媒体効果推定値を用いて、実施する媒体数別にそれぞれの予算配分単位に対して媒体効果推定値が高い順に媒体を選択し組み合わせる手段と、前記組み合わせステップでなされた媒体組み合わせらのそれぞれに対して選択された媒体らの個別媒体効果推定値を合算する手段と、前記合算された媒体効果推定値の中で最高の値を有する媒体組み合わせを選択し提示する手段と、からなることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、広告キャンペーンの効果を最適化する媒体組み合わせを簡略に導き出すことができ、広告キャンペーンの効果を最適化する媒体組み合わせを予測し提示することによって、広告主のＲＯＩ極大化はもちろん、バナー広告市場に対する信頼度を向上させる効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】  以下、添付の図面を参照しつつ、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図面中、同一の構成要素には可能な限り同一の参照符号及び番号を付し、説明をより明瞭にするために公知技術については適宜説明を省略するものとする。  図１は、本発明によるオンライン媒体効果の極大化のための媒体別広告予算配分過程を示すブロックダイアグラムである。同図において、まず、媒体別に既に実施した広告結果が蓄積されたデータベースを構築する（Ｓ１０１）。続いて、広告サーバーに集積してある媒体別広告結果データベースをフィルタリングした後（Ｓ１０３）、広告予算別に到達効果と反応効果を予測できる媒体効果推定関数を導出する。  本発明において、‘媒体’は、インターネット広告においてバナー広告を有料で販売するメディア、すなわち、インターネットサイトを意味するもので、例えば、（公序良俗違反につき、不掲載）のようなポータルサイトやゲームサイトなどのように、サイトの性格にかかわらずに有料でバナー広告を販売するインターネットサイトのことを総称する。【０００７】  本発明において、上記‘到達効果’は、広告予算に対する純広告視聴者（Unique Viewer）の数を意味する。例えば、媒体Ａ社の初期画面において、バナー広告が５００万回露出された場合、純広告視聴者が３００万名なら、残りの２００万回は３００万名に重複して露出されたことになる。広告予算￥５，０００，０００が、媒体Ａ社と媒体Ｂ社にそれぞれ実施される場合、仮に、媒体Ａ社は、５００万回のバナー広告露出に純広告視聴者が３００万名で、媒体Ｂ社は、４００万回のバナー広告露出に純広告視聴者が３５０万名なら、同一予算に対して媒体Ｂ社の媒体到達効果が媒体Ａ社のそれよりも大きいと言える。すなわち、広告露出数とは無関係に、同一予算において純広告視聴者が多いほど広告の到達効果が高いと言える。  ‘反応効果’は、露出されたバナー広告がクリックされた回数を意味する。例えば、広告予算￥５，０００，０００がそれぞれ媒体Ａ社と媒体Ｂ社に実施される場合、仮に、媒体Ａ社は、５００万回のバナー広告露出に対してクリック数が５万回であり、媒体Ｂ社は４００万回のバナー広告露出に対してクリック数が６万回なら、同一予算に対して媒体Ｂ社の媒体反応効果が媒体Ａ社のそれよりも大きいと言えよう。すなわち、同一予算においてクリック数が多いほど広告の反応効果が大きいと言える。  下記の表１に、媒体Ａ社、例えば、（公序良俗違反につき、不掲載）の既に実施された広告結果データベース形態を例示する。【０００８】（公序良俗違反につき、不掲載）  次に、本発明では、既存に実施された広告結果データベースに対してフィルタリングを行い、結果予測を統制できない突発変数を除去する（Ｓ１０３）。  まず、媒体別に広告実施結果を分類した後、事前に定義された媒体実施予算単位に該当しない広告キャンペーンは除去する。もし、最小媒体実施予算を￥５００，０００と定義し、追加実施予算をその倍数とすると、表１において、媒体実施予算が￥２００，０００、￥７００，０００の広告実施データは、分析から除外する。  また、各媒体実施予算別到達効果を表す純視聴者の数が一定基準を外れる場合、例えば、上下位１０％に��当する広告キャンペーンは除外する。【０００９】  表１において、媒体実施予算が￥１，０００，０００の場合、純視聴者数が平均から大きく外れる広告キャンペーン、すなわち、Ｃ４のＥｆ＿Ｊｕｎｅ、Ｃ５のＩｊ＿Ａｐｒ、Ｋｌ＿Ｍａｒ、Ｃ６のＱｒ＿Ｍａｒの広告キャンペーンは除去する。統計的に見ると、露出数が高いほど広告純視聴者の数も多くなるが、同一予算において過度に高いか低い露出値とそれによる過度に高いか低い純視聴者数が発生した場合については、媒体別広告の効果への予測力を著しく落とす恐れがあるので除去する。  また、平均以上のサービス露出が提供される長期契約広告主キャンペーンは、単発広告キャンペーンに対する媒体別広告予算配分にかかわらずに分析対象から除外する。  また、キャンペーン実施中に広告主の事情によって中断された広告キャンペーンも分析対象から除外する。  また、文字広告や動映像広告は、分析対象から除外する。  図１のフィルタリングステップ（Ｓ１０３）でフィルタリングされたデータベースに対して到達効果推定関数を導出する上で必要な分析項目を抽出する（Ｓ１０５）。すなわち、媒体別に予算による到達効果を推定する関数を導出すべく、表１の諸項目から、媒体、予算、露出数、純視聴者の項目を抽出する。  例えば、媒体社（公序良俗違反につき、不掲載）に対してフィルタリング及び分析項目抽出がなされた結果を、表２に示す。【００１０】（公序良俗違反につき、不掲載）  上記表２のようにフィルタリング及び分析項目抽出がなされたデータベースに対して、実施予算をｘ軸、純視聴者数をｙ軸としてそれぞれの結果値をｘｙ平面に表示し、媒体Ａ社、例えば、（公序良俗違反につき、不掲載）の到達効果の推定関数を導き出す（Ｓ１０７）。実施予算は、￥５００，０００を初めとして￥５００，０００単位に増加する。各媒体の規模に基づいて実施可能な最高予算の限界を指定する。  同じ方法で、他媒体の到達効果推定関数を導き出す。経験的に、推定関数は２次関数またはログ関数の形態を示す。図２は、上記表２のデータに基づいて抽出した到達効果推定関数数式及びグラフを例示したものである。  当業者なら、媒体別到達効果を予測するために上述したフィルタリングステップ（Ｓ１０３）、分析項目抽出ステップ（Ｓ１０５）及び到達効果推定関数導出ステップ（Ｓ１０７）と同じ方法で、媒体別反応効果予測方式に接近することができる。ただし、媒体別到達効果データベースを構築する過程で使用された純視聴者数の代わりにクリック数を使用することによって、媒体別に予算に対する予想クリック数を推定できる反応効果推定関数を導出することができる。【００１１】
図１の媒体関数導出ステップＳ１０７で導出された、各媒体別予算に対する効果推定関数に基づいて媒体別媒体効果推定値を算出し、実施可能な媒体数別にそれぞれの予算配分に対して本発明による媒体間組み合わせ方式で、媒体推定値の高い順に最適の媒体組み合わせを導出する（Ｓ１０９）。
例えば、最も訪問者の多いポータル媒体に全体広告予算を集中して実施する場合が、上位５つの媒体に広告予算を配分して実施する場合に比べてより優れた広告媒体効果が出せるとは確信できない。したがって、どの媒体にどれくらいの予算を配分したら最適の広告効果が期待できるかについてあらゆる場合の数を考慮しなければならない。
例えば、広告キャンペーン全体予算が￥１０，０００，０００であり、実施可能な媒体が６０あり、媒体別実施予算を、￥５００，０００単位に￥５００，０００の整数倍で配分する場合を想定する。この場合、￥１０，０００，０００を１つの媒体にのみ割り当てる場合から、￥５００，０００ずつ２０の媒体に分けて割り当てる場合に至るまで種々の場合について、最も高い広告効果を出す媒体組み合わせを求めなければならない。
１媒体に対して実施可能な場合の数は６０で、２媒体は３３，６３０で、３媒体は５，８５１，６２０で、２０媒体は４，１９１，８４４，５０５，８０５，５００である。したがって、￥１０，０００，０００を実施できる媒体組み合わせの数は、下記の数式１のように計２，６５１，４８７，１０６，６５９，１３０，０００である。
【００１２】
【数１】
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最適の媒体効果を提供する媒体組み合わせを得るには、例えば、次のような接近方法がある。まず、全体広告予算を想定し、前述したように予算配分する媒体数別に可能なあらゆる媒体組み合わせの場合を導出する。その後、それぞれの媒体組み合わせに対して媒体別割り当て予算に該当する媒体効果推定値を代入すると、全体媒体組み合わせの値が得られる。全ての場合の数別媒体組み合わせ推定値の中で、最も高い値を表した媒体組み合わせを選択する。
例えば、全体広告予算が￥１，５００，０００で、全体で２０の媒体において最小￥５００，０００単位に予算配分をする場合では、可能なあらゆる媒体組み合わせは、１つの媒体に実施する場合の数２０Ｃ１、２つの媒体に実施する場合の数２０Ｃ２×２、及び３つの媒体に実施する場合の数２０Ｃ３を合算し計２，６８０となる。求められた計２，６８０の媒体組み合わせのそれぞれに対して、媒体別媒体効果推定値を代入及び合算すると、媒体組み合わせ別媒体効果推定値が求められる。
【００１３】
もし、３個の媒体に実施すると、媒体Ａ社に￥５００，０００、媒体Ｂ社に￥５００，０００、媒体Ｃ社に￥５００，０００を配分する場合がありうる。各媒体の媒体効果推定関数は、媒体Ａ社ｙ＝０．０７０６ｘ＋１６７，６１５、媒体Ｂ社にｙ＝０．０３９７ｘ＋６２，３６４、Ｃ社にｙ＝０．３７６ｘ＋１９３，６７８である。この場合、予算￥５００，０００を代入した媒体Ａ、Ｂ、Ｃ社の効果推定値は、Ａ＝０．０７６×５，０００，０００＋１６７，６１５、Ｂ＝０．０３９７×５，０００，０００＋６２，３６４、Ｃ＝０．３７６×５，０００，０００＋１９３，６７８となる。割り当て予算を代入した３媒体別媒体効果推定値の和が、全体媒体組み合わせの予測値となる。このような方式で計２，６８０の組み合わせ可能な場合の数をそれぞれ計算して得た媒体効果推定値を、順位別に並べて比較してみると、最適の媒体組み合わせを求めることができる。
しかしながら、このような方式によって最適の媒体組み合わせを導出するシステムは、計算すべき場合の数が多すぎるため、費用面だけでなく演算のための時間面で問題がある。特に、下記の表３から分かるように、媒体数と全体広告予算が増加するほど媒体組み合わせ可能数も幾何級数的に増加するので、上記の方法によって最適の媒体組み合わせを導出するシステムは現実的に実現不可能である。下記表３は、媒体が６０個である場合の、全体広告予算別媒体組み合わせ可能数を表す。
【００１４】
【表３】
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本発明は、実施する媒体数の場合ごとに予算配分可能なあらゆる媒体組み合わせの場合の数を考慮することは非効率的であると前提したものである。本発明による最適の媒体組み合わせ導出方式は、広告予算内で実施可能な媒体数別に同一予算において最も高い媒体効果推定値を有する媒体を優先して選んで組み合わせる（Ｓ１０９）。図１の媒体関数導出ステップＳ１０７で媒体別に媒体効果推定関数を定義したので、割り当て予算別媒体効果推定値を順位別に並べることが可能である。したがって、各割り当て予算別に最も媒体効果推定値の高いものから順に媒体を選んで媒体組み合わせを行うと、考慮すべき場合の数は下記の表４のように格段に減る。表４は、本発明による全体広告予算別媒体組み合わせ数を表す。
【００１５】
【表４】
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上に例示した全体広告予算が￥１，５００，０００で、全体で２０媒体において最小￥５００，０００単位に予算配分をする場合を再び考慮すると、￥１，５００，０００を各媒体別に配分可能な予算は、￥５００，０００、￥１，０００，０００、￥１，５００，０００である。各２０の媒体別にこれら３つの予算を媒体効果推定関数に代入すると、各媒体につき予算別到達効果推定値が、下記の表５のように求められる。
【００１６】
【表５】
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仮に、１個の媒体に全体予算を実施しようとする場合では、￥１，５００，０００を割り当てた媒体効果推定値の中で最も高い値を提示する媒体Ｂ社とすることが好ましい。
もし、２個の媒体に全体予算を実施する場合では、￥１，０００，０００予算を割り当てた媒体効果推定値の中で最も高い値を有する媒体Ｂ社と￥５００，０００予算を割り当てた媒体効果推定値の中で最も高い値を提示する媒体Ｃ社との組み合わせに、全体広告予算を実施することが好ましい。全体媒体組み合わせ効果推定値は、￥１，０００，０００は媒体Ｂ社、￥５００，０００は媒体Ｃ社に割り当てる場合の媒体効果推定値の和となる。
もし、３個の媒体に全体予算を実施する場合では、￥５００，０００ずつ３個の媒体を選択しなければならないが、媒体Ｃ社、Ａ社、Ｂ社の順に効果推定値が大きいので、これら３個の媒体を選択することが好ましい。媒体組み合わせ効果推定値は、媒体Ｃ社、Ａ社、Ｂ社に￥５００，０００ずつ割り当てた推定値の和となる。
下記の表６は、上述した３つの場合に対する媒体組み合わせ効果推定値を合算する結果である（Ｓ１１１）。
【００１７】
【表６】
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結局、最適の到達効果を出すためには、媒体Ｂ社に￥１，０００，０００の予算を実施し、媒体Ｃ社に￥５００，０００の予算を実施する媒体組み合わせを選択する場合、最高の媒体効果が期待できる。すなわち、本発明による最適の媒体組み合わせ導出方式は、媒体に同一予算を割り当てる場合には、最も高い効果推定値を有する順に媒体を選択して合算し、異種予算を割り当てる場合には、各予算別に最も高い効果推定値を有する媒体を選択して合算する方式である。
前述した本発明による媒体組み合わせ及び予算配分の場合について全体予算別に媒体数によって分類してマトリクス化すると、下記の表７のようになる（Ｓ１１３）。下記の表７は、全体予算が￥４，０００，０００の時、媒体数によって媒体組み合わせ及び予算配分を行う場合を分類したものである。
【００１８】
【表７】
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上記表７において、Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，．．．は、各割り当て予算を代入した効果推定値の中でもっとも高い値を提示する媒体を順に示すものである。
例えば、￥４，０００，０００の広告予算を実施しようとする場合、４，０００，０００Ｍ１は、￥４，０００，０００の予算を効果推定関数に代入した結果の中で、もっとも高い値を提示する媒体Ｍ１を選択するという意味である。５００，０００Ｍ１＋５００，０００Ｍ２＋３，０００，０００Ｍ３は、￥５００，０００の予算を媒体別効果推定関数に適用した後、最も上位の値を有する媒体Ｍ１と二番目に高い値を有する媒体Ｍ２を選択し、￥３，０００，０００の予算を効果推定関数に代入した結果の中で、最も高い値を提示した媒体３を選択するということを意味する。
ただし、いったん予算が割り当てられて選定された媒体は、他の予算値を再び割り当てて選定することはできない。ある媒体が様々な予算割り当て別に最も高い効果推定値を提示するのなら、最も大きい予算を割り当てる場合として媒体組み合わせに含ませる。例えば、５００，０００Ｍ１に該当する媒体がＡ社で、３，０００，０００Ｍ３に該当する媒体もＡ社なら、システムは、予算が大きい３，０００，０００Ｍ３に対してのみ媒体をＡ社と選択する。したがって、システムは、５００，０００Ｍ１に対しては媒体Ｂを選択し、５００，０００Ｍ２に対しては媒体Ｂの次の順位である媒体Ｃを選択する。
【００１９】
図３は、本発明による広告予算分配システムの動作過程を示すブロックダイアグラムである。
使用者がクライアントコンピュータを用いて、権限の与えられたＩＤ／パスワードを入力することによって、広告予算配分システムに接続した後（Ｓ２０１）、使用者情報及び広告キャンペーン情報を入力する（Ｓ２０３）。使用者が到達効果面で広告を把握するか、反応効果面で広告効果を把握するかを選択した後、広告キャンペーンの全体広告予算及び事前に除外しようとする媒体などの条件を設定する（Ｓ２０５）。システムがシミュレーションを行って最も広告効果の高い順位としてその結果を提示する（Ｓ２０７）。
使用者がシミュレーション結果を使用者別に指定された‘Ｍｙ Ｐａｇｅ’に臨時保存すると（Ｓ２０９）、その結果は１ヶ月間自動保存され、保存期間の間に再び結果を確認できるようになる。
もし、使用者が保存結果を印刷する場合（Ｓ２１３）、システムは、保存結果が最終報告資料と認められたものと判断し、システムのヒストリデータベース（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ＤＢ）に保存される（Ｓ２１５）。
こうしてヒストリデータベースに保存された全てのシミュレーション結果は、権限の与えられている全ての使用者に情報が共有される。したがって、今後類似する条件が設定される場合、あえて媒体組み合わせシミュレーションをしなくても、類似事例検索によって迅速で有用な情報を得ることができる。
当業者なら、前述したオンライン広告において媒体別に広告予算を配分する方法が、コンピュータシステムによって自動に遂行され、このような方法を実行させるためのプログラムが、コンピュータで読み込める読取できる記録媒体に保存されうるということが容易に理解できる。
たとえ以上では本発明が限定された実施例と図面によって説明されてきたが、本発明は、これに限定されるものではなく、本発明の属する技術分野における通常の知識を持つ者にとって、本発明の技術思想と添付の特許請求の範囲の均等範囲内で種々の修正及び変形が可能であることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明によるオンライン媒体効果極大化のための媒体別広告予算の配分過程をブロックダイアグラムで示す図。
【図２】表２のデータに基づいて抽出した到達効果推定関数を数式及びグラフで示す図。
【図３】本発明による広告予算配分システムの動作過程をブロックダイアグラムで示す図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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