(57)【要約】      （修正有）【課題】広告提案システムユーザがイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識を有していなくても、簡単に広告を変更して広告品質を上げる広告提案システムおよび広告提案システムのプログラムを提供する。【解決手段】広告提案システム１００は、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解手段１１１と、分解された要素毎についてデータベース１２１の各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案手段１１２と、提案された複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信手段１３１と、広告対象ユーザの評価データを受信する受信手段１３２と、評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを提案する組み合わせ提案手段１１４と、提案される一つの組み合わせを表示する表示手段１４１とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解手段と、
前記分解手段によって分解された要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ前記分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案手段と、
前記要素提案手段によって提案された複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信手段と、
前記送信手段によって送信された複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを提案する組み合わせ提案手段と、
前記組み合わせ提案手段によって提案される前記一つの組み合わせを表示する表示手段とを備えている広告提案システム。
【請求項２】
前記オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データが、インターネット広告のデータである請求項１に記載の広告提案システム。
【請求項３】
前記要素提案手段は、要素提案の回数が２回目以降の場合、前回の広告対象ユーザ評価の低い要素よりも高い要素に近い要素を前記データベースから選択し、前回の広告対象ユーザ評価の高い要素に加えて提案する請求項１または請求項２に記載の広告提案システム。
【請求項４】
オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解ステップと、
前記分解ステップで分解した要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ前記分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案ステップと、
前記要素提案ステップで提案した複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信ステップと、
前記送信ステップで送信した複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを表示手段に表示させて提案する組み合わせ提案ステップとを含むプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット広告、ダイレクトメール広告やメールマガジン広告などの広告について広告の構成要素を変更して提案する広告提案システムおよび広告提案システムのアプリケーションソフトに用いるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、広告提案システムとして、ウェブページの表示内容について、ユーザの好みを所謂、Ａ／Ｂテストにより分析して、表示内容を構成する複数のモジュール（ボタンや文字など）にそれぞれ目標を設定し、目標を達成するべく複数のモジュールを自動で切り替えるＡ／Ｂテストの測定管理システムが知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２５３６１号公報（特に段落００３１参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来のＡ／Ｂテストの測定管理システムは、モジュール毎に設定された目標を達成するためにモジュールを変更する構成ではあるが、具体的に、どのようにモジュール毎に分解するのか、どのように分析するのか、どのようにモジュールを変更するのかについて記載がなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、前述したような従来技術の問題を解決するものであって、すなわち、本発明の目的は、広告提案システムユーザがイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識を有していなくても、簡単に広告を変更して広告品質を上げる広告提案システムおよび広告提案システムのプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本請求項１に係る発明は、広告提案システムが、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解手段と、前記分解手段によって分解された要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ前記分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案手段と、前記要素提案手段によって提案された複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信手段と、前記送信手段によって送信された複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを提案する組み合わせ提案手段と、前記組み合わせ提案手段によって提案される前記一つの組み合わせを表示する表示手段とを備えていることにより、前述した課題を解決するものである。
【０００７】
本請求項２に係る発明は、請求項１に記載された広告提案システムの構成に加えて、前記オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データが、インターネット広告のデータであることにより、前述した課題をさらに解決するものである。
【０００８】
本請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載された広告提案システムの構成に加えて、前記要素提案手段は、要素提案の回数が２回目以降の場合、前回の広告対象ユーザ評価の低い要素よりも高い要素に近い要素を前記データベースから選択し、前回の広告対象ユーザ評価の高い要素に加えて提案することにより、前述した課題をさらに解決するものである。
【０００９】
本請求項４に係る発明は、プログラムが、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解ステップと、前記分解ステップで分解した要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ前記分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案ステップと、前記要素提案ステップで提案した複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信ステップと、前記送信ステップで送信した複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信ステップと、前記受信ステップで受信した評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを表示手段に表示させて提案する組み合わせ提案ステップとを含むことにより、前述した課題を解決するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本請求項１に係る発明の広告提案システムによれば、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方について広告の本質的意図を保持したままで広告対象ユーザ評価のより高い要素の組み合わせのものが表示手段に表示されて提案されるため、広告提案システムユーザはイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識がなくても簡単に広告を変更して広告品質を上げることができる。
【００１１】
本請求項２に係る発明の広告提案システムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果に加えて、インターネット広告の広告ランクが上がるため、集客効果を上げることができる。
さらに、広告ランクとクリック単価とに相関関係がある場合は広告費用を約７５％削減することも可能である。
【００１２】
本請求項３に係る発明の広告提案システムによれば、請求項１または請求項２に係る発明が奏する効果に加えて、要素の組み合わせの提案が複数回繰り返されると広告品質がより高まるため、広告提案システムユーザは簡単に広告品質をさらに向上させることができる。
【００１３】
本請求項４に係る発明のプログラムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果と同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例である広告提案システムの概略を示すブロック図。
【図２】本発明の実施例である広告提案システムのプログラムによる動作を示すチャート図。
【図３】本発明の実施例のオリジナルの広告を示す図。
【図４】（Ａ）〜（Ｃ）はオリジナル広告テキストデータの形態素解析前後および提案ワードを示す図。
【図５】（Ａ）〜（Ｄ）は提案ワードについて第１の組み合わせ乃至第４の組み合わせを示す図。
【図６】広告テキストについて広告対象ユーザの評価データを重回帰分析した結果を示す図。
【図７】オリジナル広告イメージ画像データの各要素について要素毎の要素別提案画像を示す図。
【図８】（Ａ）〜（Ｃ）は提案画像について第１の組み合わせ乃至第３の組み合わせを示す図。
【図９】広告イメージ画像について広告対象ユーザの評価データを重回帰分析した結果を示す図。
【図１０】広告提案システムユーザに対して提案される広告イメージ画像の組み合わせの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の広告提案システムは、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解手段と、分解手段によって分解された要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案手段と、要素提案手段によって提案された複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信手段と、送信手段によって送信された複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信手段と、受信手段によって受信された評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを提案する組み合わせ提案手段と、組み合わせ提案手段によって提案される一つの組み合わせを表示する表示手段とを備えていることにより、広告提案システムユーザがイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識を有していなくても簡単に広告が変更されて広告品質が上がるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。
【００１６】
また、本発明のプログラムは、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を要素毎に分解する分解ステップと、分解ステップで分解した要素毎についてデータベースの各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案ステップと、要素提案ステップで提案した複数の要素を広告対象ユーザに対して送信する送信ステップと、送信ステップで送信した複数の要素についての広告対象ユーザの評価データを受信する受信ステップと、受信ステップで受信した評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを表示手段に表示させて提案する組み合わせ提案ステップとを含むことにより、広告提案システムユーザがイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識を有していなくても簡単に広告が変更されて広告品質が上がるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。
【００１７】
例えば、オリジナル広告は、テキストデータおよびイメージ画像データの両者を含むインターネット広告やテレビ広告、テキストデータから印刷されるダイレクトメールや折り込みチラシなどの紙媒体の広告、テキストデータによって構成される電子メールのメールマガジン広告などが含まれ、オリジナル広告テキストデータおよびオリジナル広告イメージ画像データの少なくとも一方を有していれば如何なるものであっても構わない。
本明細書において、テキストデータとは、表示画面などに表示される本体部をテキスト検索したときに識別可能なデータをいう。
他方、イメージ画像データとは、表示画面などに表示される本体部がピクセルを集合させた形式のデータであってテキスト検索にヒットしないデータをいう。
【実施例】
【００１８】
以下に、本発明の実施例である広告提案システム１００およびプログラムについて、図１乃至図１０に基づいて説明する。
ここで、図１は、本発明の実施例である広告提案システム１００の概略を示すブロック図であり、図２は、本発明の実施例である広告提案システム１００のプログラムによる動作を示すチャート図であり、図３は、本発明の実施例のオリジナルの広告を示す図であり、図４（Ａ）は、オリジナル広告テキストデータＯＡＴの形態素解析前を示す図であり、図４（Ｂ）は、オリジナル広告テキストデータＯＡＴの形態素解析後を示す図であり、図４（Ｃ）は、提案ワードを示す図であり、図５（Ａ）は、提案ワードについて第１の組み合わせを示す図であり、図５（Ｂ）は、第２の組み合わせを示す図であり、図５（Ｃ）は、第３の組み合わせを示す図であり、図５（Ｄ）は、第４の組み合わせを示す図であり、図６は、広告テキストについて広告対象ユーザＡＵの評価データを重回帰分析した結果を示す図であり、図７は、オリジナル広告イメージ画像データＯＡＩの各要素について要素毎の要素別提案画像を示す図であり、図８（Ａ）は、提案画像について第１の組み合わせを示す図であり、図８（Ｂ）は、第２の組み合わせを示す図であり、図８（Ｃ）は、第３の組み合わせを示す図であり、図９は、広告イメージ画像について広告対象ユーザＡＵの評価データを重回帰分析した結果を示す図であり、図１０は、広告提案システムユーザに対して提案される広告イメージ画像の組み合わせの一例を示す図である。
【００１９】
本発明の実施例である広告提案システム１００は、図１に示すように、広告データを変更して提案するプログラムを有した制御部１１０と、広告データの要素を要素別に記憶した記憶部１２０と、広告を広告対象ユーザＡＵに対して送受信する送受信部１３０と、提案される広告の内容を表示する表示部１４０とを備えている。
【００２０】
制御部１１０は、分解手段１１１と、要素提案手段１１２と、多変量解析手段１１３と、組み合わせ提案手段１１４と、決定・アップロード手段１１５とを備えている。
このうち、分解手段１１１は、広告データベース１５０からダウンロードされたオリジナル広告ＯＡのデータを要素毎に分解するように構成されている。
また、要素提案手段１１２は、分解手段１１１によって分解された要素毎について記憶部１２０としての要素別データベース１２１の各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案するように構成されている。
【００２１】
ここで、記憶部１２０としての要素別データベース１２１は、例えば、制御部１１０と、送受信部１３０と、表示部１４０とを一体に有したコンピュータ端末や携帯移動型端末である所謂、モバイル端末と一体でもよいし、別体にして、有線または無線でコンピュータ端末やモバイル端末と通信自在に設けてもよい。
【００２２】
送受信部１３０は、送信手段１３１と、受信手段１３２とを備えている。
このうち、送信手段１３１は、要素提案手段１１２によって提案された複数の要素を広告対象ユーザＡＵに対して送信するように構成されている。
また、受信手段１３２は、送信手段１３１によって送信された複数の要素についての広告対象ユーザＡＵの評価データを受信するように構成されている。
表示部１４０は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ（organic electroluminescence display）などの表示手段１４１を有している。
【００２３】
さらに、多変量解析手段１１３は、受信手段１３２によって受信された評価データを多変量解析の一例として重回帰分析するように構成されている。
なお、重回帰分析に代えて相関分析してもよいし、重回帰分析および相関分析の両者を行ってもよい。
組み合わせ提案手段１１４は、多変量解析手段１１３による分析結果に基づいて、各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを表示手段１４１に表示させて提案するように構成されている。
決定・アップロード手段１１５は、組み合わせ提案手段１１４によって提案された組み合わせについて、広告提案システムユーザの採択によってその組み合わせについて決定し、決定した組み合わせを広告データベース１５０へアップロードするように構成されている。
【００２４】
続いて、具体的な動作について説明する。
図２に示すように、ステップＳ１では、制御部１１０が、広告データベース１５０から、一例として図３に示すようなインターネット広告のオリジナル広告ＯＡをダウンロードする。
例えば、広告運営会社サイトからオリジナル広告ＯＡをＡＰＩ（Application Program Interface）を用いて広告データベース１５０に複製しておき、この複製した広告データベース１５０のオリジナル広告ＯＡを制御部１１０がダウンロードして読み込む。
【００２５】
ステップＳ２では、制御部１１０の分解手段１１１が、ステップＳ１で読み込んだオリジナル広告ＯＡを、テキストデータであるオリジナル広告テキストデータＯＡＴと、イメージ画像データであるオリジナル広告イメージ画像データＯＡＩとに分解する。
例えば、データ中において表示画面などに表示される本体部をテキスト検索したときに識別可能なデータの有無をみることでテキストデータかイメージ画像データかを判断してそれぞれに分解する。
ステップＳ３では、制御部１１０が、ステップＳ２で分解されたデータを仕分けし、オリジナル広告テキストデータＯＡＴについては、ステップＳ４へ進むようにし、オリジナル広告イメージ画像データＯＡＩについては、ステップＳ１２へ進むようにする。
【００２６】
ステップＳ４では、制御部１１０の分解手段１１１が、オリジナル広告テキストデータＯＡＴを形態素解析する。
例えば、図４（Ａ）に示すオリジナル広告テキストデータＯＡＴの文章を、図４（Ｂ）に示す第１ワードＷ１、第２ワードＷ２、第３ワードＷ３…のように単語・用語で区切って内容を判別する。
【００２７】
ステップＳ５では、制御部１１０の要素提案手段１１２が、要素別データベース１２１の所謂、同一アカウント内である各要素別グループからそれぞれステップＳ４で分解された要素である単語・用語と対応する単語・用語を選択取得する。
具体的には、ステップＳ４で分解された要素である第１ワードＷ１、第２ワードＷ２、第３ワードＷ３…の単語・用語と類義となる単語・用語を類義語辞典のデータベースから一つまたは複数選択して取得する。
例えば、図４（Ｃ）に示すように、図４（Ｂ）に示す第１ワードＷ１、第２ワードＷ２、第３ワードＷ３…の単語・用語と類義となる単語・用語Ｗ１ａ、Ｗ２ａ、Ｗ３ａ…をそれぞれ対応して選択取得する。
【００２８】
ステップＳ６では、制御部１１０の要素提案手段１１２が、第１ワードＷ１、第２ワードＷ２、第３ワードＷ３…について、オリジナルの単語・用語と、ステップＳ５で選択取得した類義となる単語・用語との組み合わせを、例えば、図５（Ａ）〜図５（Ｄ）に示すように生成する。
なお、第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４までそれぞれオリジナルの単語・用語が一つ、選択取得した類義となる単語・用語が一つであったとした場合、組み合わせ数は、２×２×２×２＝１６通りとなる。
ここで、各ワードについて、オリジナルの単語・用語を「０」として、類義の単語・用語を「１」、「２」……とすると、組み合わせ毎に「０−０−０−１」、「０−０−１−２」などとコード化して記録し、簡単に分析することが可能となる。
【００２９】
ステップＳ７では、送受信部１３０の送信手段１３１が、ステップＳ６で生成した各組み合わせの広告文や第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４の選択肢についてのデータを、所定の広告対象ユーザＡＵへ送信する。
ここで、広告対象ユーザＡＵは、会社内のユーザや、予め決められた特定少数または特定多数のユーザなどの所謂、クローズドのメンバーでもよいし、不特定多数の所謂、オープンのメンバーでもよい。
そして、広告対象ユーザＡＵに各組み合わせの広告文や第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４の選択肢について、例えば、「良い」、「悪い」、「どちらでもない」などの評価をしてもらい、評価データを返信してもらう。
【００３０】
ステップＳ８では、送受信部１３０の受信手段１３２が、広告対象ユーザＡＵからの評価データを受信する。
ステップＳ９では、制御部１１０が、ステップＳ８で受信した評価データの数が評価に十分な所定数に達したか否か、または、受信の受付の期間（時間）が所定期間（時間）に達したか否かを判定する。
評価データの数が達している、または、受信の受付の期間（時間）が達していると判定した場合、次のステップＳ１０へ進む。
他方、否と判定した場合、ステップＳ８へ戻り、評価データの数が達している、または、受信の受付の期間（時間）が達していると判定するまで繰り返す。
【００３１】
ステップＳ１０では、制御部１１０の多変量解析手段１１３が、ステップＳ９で受信した評価データについて多変量解析の一例として重回帰分析を行い、図６に示すような結果を得る。
ステップＳ１１では、制御部１１０の組み合わせ提案手段１１４が、ステップＳ１０で得た結果に基づいてプラス効果が最も高くなる組み合わせを選択してこの選択した組み合わせの広告テキスト文ＡＴ（図１０参照）を、コンピュータ端末やモバイル端末の表示手段１４１の表示画面に表示する。
【００３２】
そして、広告提案システムユーザが、表示画面に表示された広告テキスト文ＡＴを良いと判断して決定する場合、広告提案システムユーザによって例えば、表示画面上のボタンが押されることにより、制御部１１０の決定・アップロード手段１１５が、表示画面に表示された広告テキスト文ＡＴのデータを、例えば、広告データベース１５０にアップロードする。
【００３３】
ステップＳ１２では、制御部１１０が、ステップＳ３から仕分けされたデータがイメージ画像データであるか否かを判定し、イメージ画像データである場合は、ステップＳ１３へ進み、否である場合は、ステップＳ３へ戻る。
【００３４】
ステップＳ１３では、ステップＳ４でテキストデータについて形態素分析を行ったことと同様、制御部１１０の分解手段１１１が、オリジナル広告イメージ画像データＯＡＩを各要素に分解する。
例えば、図３に示すように、オリジナル広告イメージ画像データＯＡＩを、背景画像ＢＩ、ロゴマークＬＧ、メイン画像ＭＩ、サブ画像ＳＩ、タイトル画像ＴＬ、説明文の画像ＥＰのそれぞれの要素に分解する。
【００３５】
ステップＳ１４では、ステップＳ５でテキストデータについて選択取得したことと同様、制御部１１０の要素提案手段１１２が、要素別データベース１２１の所謂、同一アカウント内である各要素別グループからそれぞれステップＳ１３で分解された要素と対応する要素を選択取得する。
具体的には、ステップＳ１３で分解された要素である背景画像ＢＩ、ロゴマークＬＧ、メイン画像ＭＩ、サブ画像ＳＩ、タイトル画像ＴＬ、説明文の画像ＥＰとそれぞれ類似する要素または何らかの関連がある要素である背景画像ＢＩａ…、ロゴマークＬＧａ、メイン画像ＭＩａ、サブ画像ＳＩａ、タイトル画像ＴＬａ、説明文の画像ＥＰａを要素別データベース１２１から一つまたは複数選択して取得する。
【００３６】
なお、類似する要素か否か、何らかの関連がある要素か否かについての要素提案手段１１２による判断が困難である場合、広告提案システムユーザが、要素別データベース１２１からの選択について補助をしてもよい。
イメージ画像データについて、イメージ画像内容の直接の判断は難しいため、各イメージ画像データにイメージ画像内容を示すテキストデータを予めタグ付けしておき、このタグの内容を要素提案手段１１２が判断して、オリジナルの要素と類似する要素または何らかの関連のある要素を選択取得するように構成してもよい。
【００３７】
例えば、図７に示すように、背景画像ＢＩについて、オリジナルイメージ画像データの白い背景画像を第１イメージ図案とし、白い背景画像と無地の画像として関連のあるグレーの背景画像ＢＩａを第２イメージ図案とし、ライトブルーの背景画像ＢＩｂを第３イメージ図案とし、ライトピンクの背景画像ＢＩｃを第４イメージ図案とする。
同様に、ロゴマークＬＧについて、オリジナルイメージ画像データの白抜き文字タイプを第１イメージ図案とし、白抜き文字タイプと文字のアウトライン形状で関連のある白抜きでない所謂、スミベタ文字タイプのロゴマークＬＧａを第２イメージ図案とする。
【００３８】
さらに、メイン画像ＭＩについて、オリジナルイメージ画像データの海の風景を示す写真画像を第１イメージ図案とし、海の風景とアウトドアとして関連のある山の風景を示す写真のメイン画像ＭＩａを第２イメージ図案とする。
また、サブ画像ＳＩについて、オリジナルイメージ画像データの男性の顔写真画像を第１イメージ図案とし、男性の顔写真画像と人間の顔写真として関連のある女性の顔写真のサブ画像ＳＩａを第２イメージ図案とする。
【００３９】
さらに、タイトル画像ＴＬについて、オリジナルイメージ画像データのタイトル「クリエイティブのテストツール」を示す画像を第１イメージ図案とし、「クリエイティブのテストツール」と「テストツール」として関連のあるタイトル「広告文のテストツールなら」を示すタイトル画像ＴＬａを第２イメージ図案とする。
同様に、説明文の画像ＥＰについて、オリジナルイメージ画像データの説明文の画像（説明文Ａの画像とする）を第１イメージ図案とし、説明文Ａの内容と関連のある説明文Ｂの画像ＥＰａを第２イメージ図案とする。
ここで、説明文Ａの内容と、説明文Ｂの内容との関連は、両者のタグのテキストデータについて、前述したステップＳ４およびステップＳ５と同様に行うことで関連の有無を判断してもよい。
【００４０】
ステップＳ１５では、ステップＳ６で第１ワードＷ１、第２ワードＷ２、第３ワードＷ３…について、オリジナルの単語・用語と、ステップＳ５で選択取得した類義となる単語・用語との組み合わせを生成したことと同様、制御部１１０の要素提案手段１１２が、背景画像ＢＩ、ロゴマークＬＧ、メイン画像ＭＩ、サブ画像ＳＩ、タイトル画像ＴＬ、説明文Ａの画像ＥＰのそれぞれの第１イメージ図案、第２イメージ図案……について、例えば、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示すように組み合わせを生成する。
【００４１】
ここで、各イメージ図案について、オリジナルの要素である各画像を「０」として、オリジナルの画像と関連のある画像を「１」、「２」……とすると、組み合わせ毎に「０−０−０−０−０−０」、「０−０−０−０−０−１」、「０−０−０−０−１−０」などとコード化して記録し、簡単に分析することが可能となる。
そして、コード化したものを、生成した組み合わせ画像の一例であるｐｎｇ形式のファイル名にしてもよい。
なお、各イメージ図案の組み合わせの生成を行う際、各イメージ図案の配置を変更して複数のバリエーションを生成してもよい。
【００４２】
ステップＳ１６では、ステップＳ７で広告文や第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４の選択肢についてのデータを、所定の広告対象ユーザＡＵへ送信したことと同様、送受信部１３０の送信手段１３１が、ステップＳ１５で生成したデータを、所定の広告対象ユーザＡＵへ送信する。
そして、広告対象ユーザＡＵに各組み合わせについて、例えば、「良い」、「悪い」、「どちらでもない」などの評価をしてもらい、評価データを返信してもらう。
【００４３】
ステップＳ１７では、ステップＳ８で広告文や第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４についての評価データを受信したことと同様、広告対象ユーザＡＵからのイメージ画像の組み合わせについての評価データを受信する。
ステップＳ１８では、ステップＳ９の判定と同様、制御部１１０が、ステップＳ７で受信した評価データの数が評価に十分な所定数に達したか否か、または、受信の受付の期間（時間）が所定期間（時間）に達したか否かを判定する。
評価データの数が達している、または、受信の受付の期間（時間）が達していると判定した場合、次のステップＳ１９へ進む。
他方、否と判定した場合、ステップＳ７へ戻り、評価データの数が達している、または、受信の受付の期間（時間）が達していると判定するまで繰り返す。
【００４４】
ステップＳ１９では、ステップＳ１０で広告文や第１ワードＷ１〜第４ワードＷ４について重回帰分析したことと同様、制御部１１０の多変量解析手段１１３が、ステップＳ１７で受信した評価データについて多変量解析の一例として重回帰分析を行い、図９に示すような結果を得る。
ステップＳ２０では、制御部１１０の組み合わせ提案手段１１４が、ステップＳ１９で得た結果に基づいてプラス効果が最も高くなる組み合わせを選択してこの選択した組み合わせの図１０に示すような広告イメージ画像ＡＩを、コンピュータ端末やモバイル端末の表示手段１４１の表示画面に表示する。
なお、図１０に示すように、上述したステップＳ１１の広告テキスト文ＡＴと、ステップＳ２０の広告イメージ画像ＡＩとを組み合わせた状態の広告ＡＤとして表示してもよいし、それぞれを別々のタイミングで表示してもよい。
【００４５】
そして、広告提案システムユーザが、表示画面に表示された広告イメージ画像ＡＩを良いと判断して決定する場合、広告提案システムユーザによって例えば、表示画面上のボタンが押されることにより、制御部１１０の決定・アップロード手段１１５が、表示画面に表示された広告イメージ画像ＡＩのデータを、例えば、広告データベース１５０にアップロードする。
【００４６】
以上により、オリジナル広告テキストデータＯＡＴおよびオリジナル広告イメージ画像データＯＡＩについて広告の本質的意図を保持したままで、広告対象ユーザ評価のより高い要素の組み合わせのものが表示手段１４１に表示されて提案される。
【００４７】
なお、本実施例では、広告テキスト文と、広告イメージ画像とをそれぞれ別々に広告対象ユーザＡＵへ送信したが、一緒に送信してもよい。
また、広告テキスト文と、広告イメージ画像とについて、要素毎への分解、関連のある要素の取得、生成、送信、受信、重回帰分析、表示を、同時に平行して実行してもよいし、広告テキスト文について先に実行し、広告イメージ画像についてその後に順々となるように実行してもよい。
【００４８】
さらに、例えば、タイマー機能を用いて所定時間経過後、自動でステップＳ１〜ステップＳ２１を繰り返すように設けてもよい。
このとき、要素提案手段１１２は、要素提案の回数が２回目以降の場合、前回の広告対象ユーザ評価の低い要素よりも高い要素に近い要素を要素別データベース１２１から選択し、前回の広告対象ユーザ評価の高い要素に加えて提案する。
例えば、メイン画像について、さらに別の海の風景を示す画像を要素別データベース１２１から選択し、サブ画像について、さらに別の女性の顔画像を要素別データベース１２１から選択して提案してもよい。
これにより、要素の組み合わせの提案が複数回繰り返されて広告品質が高まる。
つまり、運用型オンライン広告や、文字、画像、またはその組み合わせにより広告を出稿する仕組みにおいて、広告の比較テスト（Ａ／Ｂテスト、スプリットランテスト）を実施する際、広告を最小の労力により、大量の生成を行い、かつ、簡単に分析を行うことことができる。
【００４９】
本実施例により、文字の組み合せによるテキスト広告と、画像の組み合せによるイメージ画像広告との双方に対して、分解したパーツ単位で分析できる。
【００５０】
さらに、テキスト広告のワードやフレーズ単位でのテストをサポートすることで、表示画面上で例えば、数クリックを行うだけで、数十パターンのテスト対象広告を生成することができ、広告提案システムユーザのリテラシーによらず、テスト実行から集計までが可能な状況を提供することができる。
つまり、ワード解析とレコメンドとを行うため、ワードを選択すると、選択したワード数分の広告文を自動生成し、登録対象のキャンペーンや広告グループを指定するとＡＰＩを経由してシステムが自動入稿し、毎日結果を集計し、予定していた完了時期に到達すると、終了処理を行ってレポートが出力されるため、広告提案システムユーザの手間が殆どかからない。
【００５１】
また、テキスト広告の生成の際に、テストパターンをコード化（例：０−１−０−３、４フレーズのテストの場合）して記録、テスト設計データとして記録することで、すべてのテストを簡単に分析することができる。
また、これに応じて、どのワードが何桁目の何番に該当するかのリスト（テスト設計リスト）を生成するため、この設計書をベースにどのようなテストを行ったかトレースが可能となる。
【００５２】
さらに、イメージ広告を画像パーツ（要素）単位で組み合わせをして生成する機能により、様々な組み合わせを瞬時に生成することができると同時に、広告提案システムユーザが入力したテキストを画像生成することを可能とし、クリエイティブ担当者に頼ることなく、広告提案システムユーザがテキスト広告と同様にイメージ広告のテストを実施することができる。
【００５３】
また、どのパーツ（要素）が組み合わされているかのパターンをコード化（例：０−１−０−３、４パーツのテストの場合）し、画像名に組み込むことで、テスト設計データと画像名を用意すれば、いつでもパーツ（要素）単位での成果を集計することができる。
【００５４】
さらに、上記コード化により、いつでもテストパターンを再抽出することができるため、それを元にして過去データをいつでも瞬時に、重回帰分析にかけることができる。
仮に、このプロセスがない場合、集計する前にワードやパーツの分解作業などが必要となり分析に至るまでの負荷が高くなるが、このプロセスにより、いつでも自由に集計することが可能となる。
【００５５】
また、テキスト広告のワードを、様々な入力データをベースに独自のアルゴリズムで提案をしてくれるため、運用のリテラシーによらず、広告提案システムユーザのテスト設計が可能となる。
例えば、以下の方法を組み合わせることで、ワード提案機能を実現することができる。
（１）形態素解析による、品詞が一致するワード
例  人材紹介（名詞/一般）＝＞求人紹介、求人など
（２）前後の単語の係り受けをベースにした紐づけ
例  「必ず」見つかる
「必ず」の言い換えワードとして、「見つかる」という単語につながるワードを提案
「きっと」、「絶対」、「間違いなく」などのワードを提案
（３）過去にユーザー（同一組織内）が入力したワード、パフォーマンスの実績を伴う場合はその点でレーティング
（４）類義語辞書からの取得
なお、データソースとして以下を用いることができる。
（Ａ）同一アカウント内で使用されている広告文を形態素解析して蓄積したデータ
（Ｂ）ユーザが独自に入力した文章を形態素解析して蓄積したデータ
（Ｃ）ユーザが指定したＷｅｂサイトページからクローリングして文章を取得し、形態素解析して蓄積したデータ
【００５６】
さらに、上記のテストを広告対象ユーザ単位に集計することで、広告対象ユーザ単位にテスト実行頻度、勝率、改善率をリアルタイムに把握することが可能となる。
【００５７】
また、会社などの組織内での共有設定により、過去のパーツ単位での実施結果を閲覧することができ、ナレッジとして共有することができる。
つまり、従来では完成系の広告文としてテストが行われがちであったため、テスト結果を再利用することができず、まして他案件や他ユーザに、ナレッジを活かすということが難しかった。
本システムにより、ワード単位や、イメージパーツ単位まで分解するため、ナレッジ化が可能となる。
【００５８】
さらに、組織内での広告対象ユーザのアクションをベースに機械学習し、広告対象ユーザが過去に選択した行動をベースにレコメンデーションが可能となる。
つまり、一つのシステムの中で、ナレッジ化が可能な単位に分解したテスト設計作業、および、すべてのパフォーマンスデータを蓄積するため、広告対象ユーザのアクションやテスト結果一つ一つを学習データとして取り込み、汎用的に活用することが可能となる。
【００５９】
また、テストの作成から、出稿、モニタリング、分析までが自動化されており、広告提案システムユーザの手動による手間なく、テストのＰＤＣＡサイクルを回すことができる。
【００６０】
このようにして得られた本発明の実施例である広告提案システム１００は、オリジナル広告テキストデータＯＡＴおよびオリジナル広告イメージ画像データＯＡＩの少なくとも一方を要素毎に分解する分解手段１１１と、分解手段１１１によって分解された要素毎について要素別データベース１２１の各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案手段１１２と、要素提案手段１１２によって提案された複数の要素を広告対象ユーザＡＵに対して送信する送信手段１３１と、送信手段１３１によって送信された複数の要素についての広告対象ユーザＡＵの評価データを受信する受信手段１３２と、受信手段１３２によって受信された評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを提案する組み合わせ提案手段１１４と、組み合わせ提案手段１１４によって提案される一つの組み合わせを表示する表示手段１４１とを備えていることにより、広告提案システムユーザはイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識がなくても簡単に広告を変更して広告品質を上げることができるとともに、インターネット広告の広告ランクが上がるため、集客効果を上げることができる。
さらに、広告ランクとクリック単価とに相関関係がある場合は広告費用を約７５％削減することも可能である。
【００６１】
さらに、要素提案手段１１２は、要素提案の回数が２回目以降の場合、前回の広告対象ユーザ評価の低い要素よりも高い要素に近い要素を要素別データベース１２１から選択し、前回の広告対象ユーザ評価の高い要素に加えて提案することにより、広告提案システムユーザは簡単に広告品質をさらに向上させることができる。
【００６２】
また、本発明の実施例である広告提案システム１００のプログラムは、オリジナル広告テキストデータＯＡＴおよびオリジナル広告イメージ画像データＯＡＩの少なくとも一方を要素毎に分解する分解ステップ（Ｓ２、Ｓ４、Ｓ１３）と、分解ステップ（Ｓ２、Ｓ４、Ｓ１３）で分解した要素毎について要素別データベース１２１の各要素別グループからそれぞれ分解された要素に別の要素を加えて複数提案する要素提案ステップ（Ｓ５、Ｓ６、Ｓ１４、Ｓ１５）と、要素提案ステップ（Ｓ５、Ｓ６、Ｓ１４、Ｓ１５）で提案した複数の要素を広告対象ユーザＡＵに対して送信する送信ステップ（Ｓ７、Ｓ１６）と、送信ステップ（Ｓ７、Ｓ１６）で送信した複数の要素についての広告対象ユーザＡＵの評価データを受信する受信ステップ（Ｓ８、Ｓ１７）と、受信ステップ（Ｓ８、Ｓ１７）で受信した評価データを多変量解析して各要素の複数の組み合わせのうち一つの組み合わせを表示手段１４１に表示させて提案する組み合わせ提案ステップ（Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１９、Ｓ２０）とを含むことにより、広告提案システムユーザはイメージ画像についての専門的なクリエイティブ知識がなくても簡単に広告を変更して広告品質を上げることができるとともに、インターネット広告の広告ランクが上がるため、集客効果を上げることができるなど、その効果は甚大である。
【符号の説明】
【００６３】
１００  ・・・  広告提案システム
１１０  ・・・  制御部
１１１  ・・・  分解手段
１１２  ・・・  要素提案手段
１１３  ・・・  多変量解析手段
１１４  ・・・  組み合わせ提案手段
１１５  ・・・  決定・アップロード手段
１２０  ・・・  記憶部
１２１  ・・・  要素別データベース
１３０  ・・・  送受信部
１３１  ・・・  送信手段
１３２  ・・・  受信手段
１４０  ・・・  表示部
１４１  ・・・  表示手段
１５０  ・・・  広告データベース
ＡＵ    ・・・  広告対象ユーザ
ＯＡ    ・・・  オリジナル広告
ＯＡＴ  ・・・  オリジナル広告テキストデータ
Ｗ１    ・・・  第１ワード
Ｗ２    ・・・  第２ワード
Ｗ３    ・・・  第３ワード
Ｗ４    ・・・  第４ワード
ＯＡＩ  ・・・  オリジナル広告イメージ画像データ
ＢＩ    ・・・  背景画像
ＬＧ    ・・・  ロゴマーク
ＭＩ    ・・・  メイン画像
ＳＩ    ・・・  サブ画像
ＴＬ    ・・・  タイトル画像
ＥＰ    ・・・  説明文の画像
【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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