テレビ CM がネット検索行動に与える影響の調査システムの開発
Development of A System for Investigating
the Impact of TV Commercials on Web Search Behaviors
木俣 雄太 1∗
Yuta Kimata1
松田 裕貴 1,2
Hiroki Matsuda1,2

鳥羽 望海 1
Nozomi Toba1
榊原 太一 2
Taichi Sakakibara2

真弓 大輝 1
Daiki Mayumi1
松田 裕貴 1
Yuki Matsuda1

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
11

讀賣テレビ放送株式会社
Yomiuri Telecasting Corporation2

2

Abstract: With the development of ICT technology, the TV industry has been moving toward
DX, including the collection of viewing behavior through TVs connected to the internet. On theother hand, the timing of TV commercial broadcast is determined by the intuition of those whohave been involved in the TV industry for a long time, and methods have not been standardized.
This study aims to investigate the impact of TV commercials on search behavior on the Internet byanalyzing metadata of TV commercials and search volume data from Google Trends. This paper
reports on the development of a system for collecting and analyzing TV commercial broadcast data
and web search behavior data.

1

はじめに

日本の広告業界は，経済規模 6.8 兆円であり，COVID19 の影響で一時的に落ち込んだものの，安定的に成長を続けている産業である [1]．特に，2021 年では COVID19 の緩和や東京オリンピックの影響により 10%の成長を見せている．また，主要な広告媒体であるテレビは
ICT 技術の発展により，インターネットに接続されたことで，視聴者がいつ，どのような番組を見ていたかという，視聴履歴のデータを収集することが可能となった．これにより，番組に合わせて視聴者層にターゲットされた広告や効果的なタイミングでの CM 放送を行うことにより，テレビ CM の価値が高められることが期待される．しかし，テレビ業界において，インター
ネットに接続されたテレビから得られるデータを分析
し，テレビ CM の価値を向上させる手法は画一化されていない．手法が画一されない原因としては以下の二つが考えられる．一つは，テレビ CM を放送するタイ
ミングはテレビ業界に長く携わった人の直感で決めら∗ 連絡先：奈良先端科学技術大学院大学〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916 番地-5
E-mail: kimata.yuta.kt7@is.naist.jp

れる「属人化」が進んでいることである．二つ目の原因
は，視聴データの取り扱いに関するルールである．テ
レビ局では，視聴データを非特定視聴履歴データと呼ばれる放送局が個人を特定しない形式で収集している．
なお，一般社団法人放送セキュリティーセンターが作製した「オプトアウト方式で取得する非特定視聴履歴の取扱いに関するプラクティス」[2] では，非特定視聴履歴データであったとしてもプライバシーへの観点か
ら個人情報を保有している第三者への提供の禁止や放送局が保有している個人情報と突合しないように定められている．そのため，本データ単体の分析ではテレ
ビ視聴の状況しか得ることができず，新たな価値の創造には至っていない．
一方で，デジタル化の浸透とともに発展を続ける広告媒体としてインターネット広告が存在する．総務省の情報通信白書 [1] によると，インターネット広告は図 1 に示す通り，2019 年にテレビメディアの総広告費を上回り，コロナ禍でインターネットを利用する機会が増えたことで，2021 年には前年比 32.7%の広告費増加を見せている．インターネット広告が発展を続ける
理由としては，ターゲティング広告とインターネットの

2

関連研究

本章では，テレビ CM の放送が視聴者の行動に与える影響を調査した研究と，その中でも特に CM 放送が検索行動へ結びつくことを示す研究を提示した後，本研究との差異や位置付けについて述べる．

2.1

図 1: 日本の媒体別広告費の推移
普及の 2 つが挙げられる．ターゲティング広告とは広告主が年齢，性別，興味関心などに基づいて設定された特定の層にのみ表示する広告である．これは，広告主がサイト閲覧者の性別，年齢やサイト閲覧履歴，ク
リック履歴にアクセスできることやこれらのデータを
リアルタイムで分析するデータ解析技術が発展したことで実現した．また，インターネットの普及に関しては，スマートフォンの普及やコロナ禍での巣ごもり需要の増加により現在では 82%を超える人口がインターネットを利用している．近年では，テレビ業界においてもインターネット上で配信を行うサービスが提供されている．
そこで，我々はテレビ CM がインターネットに与える影響を分析することでテレビ CM に新たな価値を創造できると考えた．本研究ではインターネット上で行われる行動の中でも特に検索に行動に注目し，テレビ
CM がネット検索に与える影響の調査システムの開発を行う．本システムは，関西圏のテレビ局から提供されたテレビ番組と CM のメタデータと検索クエリのト
レンドデータを得ることができる Google Trends を利用して，CM がどれだけ検索に寄与したかを評価する
検索寄与度を計算する．以前までの研究 [3] では，特定の CM に関してテレビ CM がネット検索に与える影響の調査を行いテレビ CM の放送が検索行動に影響をおよぼすことを示した．そのため，本研究では，検索行
動に強く影響を与えるテレビ CM の特徴の発見を目標とし，数百件から千件程度の CM を分析するための調査システムを開発する．

CM の放送が人の行動に与える影響

テレビ CM が購買行動や製品に対する印象に与える影響は，宣伝効果の向上やスポンサー契約の拡大のためマスメディアの発展とともに研究が進められている．
例えば Marc らの研究 [4] では，ユーモアを取り入れた広告がそうでない広告と比べて視聴者の興味関心を引くことができ，広告の認知度や好感度を高めることができると示している．牧野ら [5] は，親しみやすさが強く視聴者に肯定的気分を喚起させる要素が強いほど，
CM への好感度や購買意欲を呼び起こすと述べている．
Campbell ら [6] は，馴染みのあるブランドについてのCM とそうでない CM を繰り返し放送した場合の効果について検証した結果，馴染みのあるブランドの CMを繰り返したときに，視聴者を退屈させずメッセージの有効性が減少しづらいことを示した．さらに，同研究
では広告の影響を調査する際に使われる，架空の商品について実際の商品と結果が変わる可能性を示唆した．
また，テレビ CM と web サイトへのアクセスとの関連を調べた研究が複数行われている．Lukáš ら [7] は，
1 年間分のとある EC サイトのアクセス数とそのサイトに関するテレビ CM を放送した場合の関係を調べた．
結果，テレビ CM 放送後 1 分程度でアクセス数が増加すること，放送された CM のうち 1/3 程度はアクセスに影響を及ぼさなかったことを示した．また，同研究では時間帯や曜日よる web サイトのアクセス数の増減を調査しており，時間帯では夜 21 時頃にアクセス数が最大に深夜 2 時頃に最小となり，曜日に関しては大きな差が見られなかったと報告している．加藤ら [8] は，メーカー Web サイトへの誘引に効果的なテレビ広告の接触回数を評価した．その結果，3-10 回の接触がターゲットとする顧客の誘導に最も効果的であり，それ以上の接触を行ってもターゲットに態度変容を促すことは難しいことが判明した．

2.2

本研究の位置づけ

先行研究では，CM の放送が視聴者に対し行動変容を促すとともに，Web サイトへのアクセスに関しても増加させる効果があることを示した．しかし，上記の論文では限られた Web サイトへのアクセス数のみに着目し，多岐にわたる CM がネット検索に与える影響は

調査されていない．本研究では，CM の放送タイミン
グとクエリが検索された回数の増減から，テレビ CM
がネット検索に与える影響を調査するシステムの開発を行う．このシステムにより，テレビ CM に含まれる
ネット検索につながる因子が発見されることが期待できる．

3

テレビ CM がネット検索に与える影響の調査システム

本研究では，テレビ CM がネット検索に与える影響の調査システムの開発を行う．本章では，分析の対象であるインターネット検索行動データ・テレビ CM デー
タ・番組データについて述べ，インターネット検索行
動のデータ収集システム・検索行動データ分析システ
ムについて提案する．

3.1

分析対象データ

本節では，分析対象であるインターネット検索行動
データ，テレビ CM データ，番組放送データについて
紹介する．

3.1.1

刻，大カテゴリ，中カテゴリ，小カテゴリ，出演タレン
ト，セッティングなどが含まれている．
「大カテゴリ，中
カテゴリ，小カテゴリ」にはそれぞれ，「パソコン・AV，
AV ソフト，オーディオソフト」や「カメラ・時計，カメラ，一眼レフカメラ」のようにタグ付けされており，
CM を複数の粒度で分類した結果が記録されている．

検索行動データ

インターネットにおける検索行動データとして，本研究では Google Trends1 のデータを利用する．Google
Trends は Google 上で検索されたクエリのトレンドを可視化することができるツールである．キーワードと期間を入力することで，図 2 に示すように，1 時間ごとの検索量が出力される．なお，検索量は期間中最も検索された時期を 100%とした相対的な値である（以降ではこの値を検索量と呼ぶ）．本研究では，次節で紹介する Google Trends データの収集システムによって，2020 年 11 月 1 日から 2021 年 1 月 1 日のあいだに検索された CM の商品名についての検索量を収集した．

3.1.2

図 2: Google Trends から出力されるデータの一例

CM 放送データ

本研究では，CM 放送データとして関西圏の放送局である，読売テレビ，毎日放送，朝日放送，関西テレ
ビ放送で 2020 年 11 月 1 日から 2021 年 1 月 1 日の間に実際に放送された CM のデータを扱う．本データは，
M データ社より購入したものであり，秒単位の粒度での CM 放送時間が記録されている．また，同データには CM の商品名，スポンサー，放送開始時刻，終了時
1 https://trends.google.co.jp/trends/（参照日： 202302-22）

3.1.3

番組放送データ

本研究では，CM 放送時に放送されていたテレビ番
組と検索行動の関係を調べるため，読売テレビ，毎日
放送，朝日放送，関西テレビ放送における 2020 年 11
月 1 日から 2021 年 1 月 1 日の間の放送スケジュール
データを扱う．本データは，テレビ視聴データ連携に関する共同技術検証実験2 により，放送局間で連携されたデータであり，番組のジャンルや各コーナーの時間，
CM の放送タイミングが記録されている．

3.2

Google Trends データ収集システム

本研究では CM 放送時に放送されていたテレビ番組と検索行動の関係を調べるために，Google Trends で提供されている検索量を取得するシステムを導入している．Google Trends ではそのデータを利用するための公式の API が提供されておらず，また第三者が作成した
pytrends ライブラリ3 についてもデータ取得に問題があったことから，本研究では新たに Google Trends のデータ収集システムを開発する．このシステムでは，ブ2 https://www.ytv.co.jp/privacy/experiments/index.ht
ml（参照日： 2023-02-22）
3 https://github.com/GeneralMills/pytrends（参照日：
2023-02-27）

ラウザーを用いて Google Trends で取得される HTMLをスクレイピングすることで，Google Trends における検索量を取得し，CSV 形式で取得する．

3.2.1

システム概要

検索したいワード，検索を開始する期間，検索を終了する期間を指定することで，Google Trends における 1 時間ごとの検索量を取得するためのシステムを構築した．例えば「テレビ CM」というワードを，検索を開始する期間を 2023 年 1 月 1 日 0 時台，検索を終了する期間を 1 月 11 日 0 時台として指定することで，1
月 1 日 0 時台から 1 月 11 日 0 時台までの 241 時間における 1 時間ごとの検索量を取得することができる．

3.2.2

Google Trends データの特徴と前処理

本データ収集システムを構築するにあたって，Google
Trends から得られるデータには以下のような分析上の問題があることが明らかとなった．

(1) Google Trends で取得される値は検索された回数とは異なる(2) Google Trends で 1 時間ごとの検索量を取得する
場合は最大で 169 時間 (1 週間) までの期間しか指定できない(3) Google 検索のアルゴリズム変更に伴い検索量が揺れる
問題 (1) に関して，Google Trends で取得される値は指定した期間で全ての Google 利用者が検索した回数に基づいているものではなく，指定した期間で最も検索された時期を 100%とした相対的な値となっている．
例えば，もし 2023 年 1 月 1 日 0 時台から 1 月 8 日 0時台までの「テレビ CM」というワードを検索することに関する検索量を 1 時間ごとで取得して，最も検索された時期を 1 月 2 日 9 時台だとする．また，全てのGoogle 利用者が検索した回数を 2023 年 1 月 1 日 0 時
台で 20,000 回，1 月 2 日 9 時台で 1,000,000 回，1 月
8 日 0 時台で 600,000 回とする．この場合，検索量は2023 年 1 月 1 日 0 時台で 2，1 月 2 日 9 時台で 100，1
月 8 日 0 時台で 60 と表される．そのため，本研究ではこの相対的な値を用いて CM がネット検索に与える調査を行う．ただし，すべての検索量が最大値が 100%である相対値で示されるため，複数のワード同士の検索量を比べることはできない．
次に，問題 (2) に関して，例えば，2023 年 1 月 1 日 0時台から 1 月 11 日 0 時台までの検索量を取得したい場
合，1 月 1 日 0 時台から 1 月 8 日 0 時台までと，1 月 8

図 3: 問題 (2) 解決のための検索量修正
日 0 時台から 1 月 11 日 0 時台までとを分けて検索量を取得する必要がある．しかしながらこの手法で検索量を取得する場合，先に述べた問題 (1) により，例えば，全ての Google 利用者が検索した回数を 1 月 9 日 13 時
台で期間内で最大の 1,500,000 回で 1 月 11 日 0 時台で1,200,000 回とすると，1 月 1 日 0 時台を含む 1 月 8 日
0 時台の検索量は 60 である一方で，1 月 11 日 0 時台を含む 1 月 8 日 0 時台の検索量は 40 となってしまう．そのため，本システムでは 1 月 1 日 0 時台を含む期間で最大の検索量に基づき 1 月 11 日 0 時台を含む期間の検索量を修正するように改良する演算処理を施している．
全ての Google 利用者が検索した回数は Google により非公開であることを踏まえて，図 3 に示すような処理を行い，検索量の修正をしている．また，処理の都
合上検索量が 100 を超える値になることがある．
また，Google による Google Search に関するアルゴ
リズムの非公開的な変更により過去の検索量が揺らぐことも確認されている（問題 (3)）．例えば 2023 年 1 月
1 日 0 時台から 1 月 7 日 23 時台の検索量を取得するとして 1 月 5 日 10 時台の検索量が 2 月 1 日時点では 23だったとしても，もし 2 月 10 日に Google が Google
Search に関するアルゴリズムの非公開的な変更をした
場合，2 月 14 日時点では 49 になっていることがある．
これは一般的に広く検索されるワード（有名企業名など）よりも，あまり検索されないワードで顕著に確認される．この問題に対する根本的な解決策はなく，定期的に Google Trends からデータを収集し揺れが少ない信頼できるデータを選定していく必要がある．

した後，CM が持つ特徴の一つである CM ジャンルと検索寄与度の関係を調査する．

4.1

分析に適した CM 放送パターン

本研究では，放送した CM について 4 つの放送パター
ンに分類した．以下にそれぞれの放送パターンについて説明し，図 5 に各パターンの例を示す．

(1) 日常的に頻繁に放送されている(2) 週に一回放送される
図 4: 検索行動データ分析システムのデータ処理フロー(3) 一定の期間内にのみ大量に放送される(4) 数回のみ放送される

3.3

検索行動データ分析システム

3.1 節のデータ収集システムで集めたデータを分析するシステムについて説明する．開発したシステムのデータ処理フローを図 4 に示す．はじめに，CM 放送
データと番組放送データの CM コーナーを放送局と放送時間によってマッチングした CM メタデータを作成する．次に，Google Trends から得た検索量のデータに対し，検索クエリに関する CM が放送された時間帯
や CM のメタ情報のデータを付与する．このデータでは分析対象であるため，CSV として出力する事ができる．なお，検索量データの時間の粒度の都合上，デー
タは 1 時間単位となるため，付与されるデータは 1 時間の間に CM が放送されていたかどうかと言った単位での処理となる．最後に，結合された検索量データに対し，「CM ジャンルが検索行動に与える影響」や「TVジャンルが検索行動に与える影響」といった調査項目に合わせたデータ処理を行う．これらの処理されたデー
タは，CSV やエクセルの形式で出力することが可能である．なお本システムは，データ処理用の python ライ
ブラリである pandas によって作成されている．

4

CM による検索行動の影響分析

本章では，作成した検索行動データ分析システムにより，テレビ CM が検索行動に与える影響の分析を行い，本システムの有効性を検証を行う．対象とする CM
は 2020 年 11 月 1 日から 2021 年 1 月 1 日の間に関西圏で放送された CM 1037 件のうち，分析に適していると判断した 170 件の CM とした．また，対象とした
CM について Google Trends データ収集システムにより，CM 名を検索クエリとしたトレンドデータを収集
し，CM が検索行動に与える影響の分析を行った．本
章では，分析に適した CM 放送パターンについて説明

CM が検索行動に与える影響を調査するためにはデー
タ内に CM が放送された期間と放送されていない期間
が長期的に含まれている必要がある．これは条件 3 である「一定の期間内にのみ大量に放送される」が最も適していると判断したため，本研究ではこの条件を満たす CM を分析対象とする．

4.2

分析手法

本研究では，テレビ CM がネット検索に与える影響の分析手法として，CM の検索量と検索寄与度を定義する．CM の検索量とは Google Trends から得られるデータであり，クエリが最も検索された瞬間と比較したときの相対的な検索数の比率である．また，検索寄
与度は（一定時間内に CM が放送された期間の検索量の平均）÷（一定時間内に CM が放送されなかった期間の検索量の平均）とする．検索寄与度は CM 放送によって検索量が増加した場合 1 以上の数値となる．
本稿では，週に一回放送される CM が存在することから，CM が検索に寄与する期間を 1 週間と仮定し，検索寄与度を（CM 放送後一週間以内の検索量の平均）÷
（CM 放送後一週間以上経過した際の検索量の平均）とした．また，検索量は CM の影響以外でも時間帯によって左右されることが確認されている [7]．そのため，本研究では検索寄与度が対象とする検索量データに時間帯の条件を付与した場合の計算を行う．例えば，時間帯を 12:00〜18:00 とした場合，検索寄与度は，（CM 放
送後一週間以内かつ 12:00〜18:00 の検索量の平均）÷
（CM 放送後一週間以上経過し，かつ 12:00〜18:00 の検索量の平均）となる．今回は，対象とする時間帯として深夜（00:00〜04:59），朝（05:00〜09:59），昼（10:00〜14:59），夕方（15:00〜17:59），夜（18:00〜23:59）
および，テレビ業界で一般的な時間区分であるゴールデン（19:00〜21:59），プライム（19:00〜21:59）を用
いる．

4.3

(a) 日常的に頻繁に放送されている CM(b) 週に一回放送される CM

CM ジャンルと検索行動の関係分析

本稿では CM が検索行動に与える影響の調査の一環として，CM ジャンルと検索行動に関する分析を行った．対象とする CM は 一定の期間内にのみ大量に放送される CM（170 件）である．また，CM 放送データに含まれるジャンルには，大ジャンル，中ジャンル，小ジャンルがあるが，今回は 97 種類のジャンルを含む中ジャンルの分析を行った．これは，CM に含まれる小ジャンルの種類が 354 個であり，対象の CM よりも多いため本分析に適しておらず，また，大ジャンルには食品カテゴリ内に調味料や野菜，健康食品が含まれるなど，具体性に欠けると判断したためである．
表 1 に CM ジャンル内に 2 個以上の CM を含む CM
ジャンルについて，時間帯別の検索寄与度との関係を示す．この表では検索寄与度が 2 倍以上ある CM ジャンルが存在する一方で 1 を超えていない CM ジャンルが多数存在する．検索寄与度が 1 を超えていないということは，CM を放送していない方がより検索されやすいと解釈することができる．しかし，検索量はイン
ターネット限定のキャンペーンなど CM の放送以外の要因で増加するため，CM を放送していない方がより検索されないと結論づけることはできない．以下に，検索量に影響していると考えられる原因を示す．

(1) 商品の季節性
食べ物や服，イベントなど季節性があるものでは，季節に合わせて検索量が変化する．今回は，10 月から 12 月にかけてのデータであったため，年末にかけて検索されやすい商品が影響を受けたと考えられる．

(2) 企業ごとの広告戦略の差(c) 一定の期間内にのみ大量に放送される CM

CM を打つ際に，「新商品の発売やセールなど検索量が増える期間に知名度を上げるため，広告を打つ」や「商品の売れ行きが悪くなる期間に広告を打つことで売上を維持する」など，企業ごとに広告戦略の差が生じている可能性がある．
(3) Google Trends の検索量の揺れ
3.2.2 章に示したように GoogleTernds から取得できるデータには揺れが生じる．この揺れは，検索量と検索寄与度に直接的に影響を与える．
(4) 各ジャンルに含まれる CM の数が少ない(d) 数回のみ放送される CM

図 5: CM の放送パターン

これは，各 CM に関する検索量には影響がない
が，CM のジャンルを評価するときに外れ値が大きくなるため，正当な評価ができなくなる．
以上を踏まえ，正確な CM のジャンルと検索寄与度の関係を調べるためには，季節の影響を受けづらい CM

について十分なデータ量を用意すると同時に，Google
Trends のデータを再度収集し，データに対する信頼性を検証する必要がある．そのため，本システムの有効性は，その可能性を示す程度にとどまっており，改良を行う必要があることが判明した．

5

おわりに

本研究では，視聴者の視聴履歴データを活用した新
しいテレビ CM の価値創造のため，テレビ CM がネッ
ト検索に与える影響の調査システムの開発を行った．開発したシステムは，Google Trends から検索クエリの
1 時間ごとのトレンドを収集し，関西圏のテレビ局から提供された CM のメタ情報と組み合わせた分析を行うことで，CM がインターネット上の検索に与える影
響を示す指標である，検索寄与度を出力する．本シス
テムで CM ジャンルと検索寄与度の関係を調査を行った結果，商品の季節性など CM 以外の要素を除外できていないことや，Google Trends のべき等性が保証されていないことから，正確な検索寄与度を分析することができず，システムの改良を行う必要があることが
判明した．

参考文献
[1] 総務省. 令和 4 年版情報通信白書（令和 4 年情報通信に関する現状報告の概要）. https://www.soum
u.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/r04.html, 2022. （参照日： 2023-02-27）.
[2] 視聴関連情報の取扱いに関する協議会. オプトア
ウト方式で取得する非特定視聴履歴の取扱いに関するプラクティス（ver.2.1）. https://www.sa
rc.or.jp/documents/www/NEWS/hogo/2021/op
tout_practice_ver2.1.pdf, 2021. （参照日：
2023-02-27）.
[3] 松田裕貴, 榊原太一, 水本旭洋, 安本慶一ほか. 放送
局を横断する大規模テレビ視聴履歴データの統合手法の提案と実践. 情報処理学会論文誌デジタルプラ
クティス (TDP), Vol. 4, No. 1, pp. 34–44, 2023.
[4] Marc G. Weinberger and Charles S. Gulas. The
impact of humor in advertising: A review. Journalof Advertising, Vol. 21, No. 4, pp. 35–59, 1992.
[5] 幸志牧野. 広告効果に及ぼすコンテンツ情報の影響に関する研究 (2) : 受け手の気分, CM 内容の印象とテレビ広告の好感度, 商品評価との関連. 経営情報
研究 : 摂南大学経営情報学部論集, Vol. 16, No. 1,
pp. 1–11, 2008.

[6] Margaret C Campbell and Kevin Lane Keller.
Brand familiarity and advertising repetition effects. Journal of consumer research, Vol. 30, No. 2,
pp. 292–304, 2003.
[7] Lukáš Veverka and Vladimı́r Holỳ. The Impact of TV Advertising on Website Traﬃc.
arXiv:2112.08530, 2021.
[8] 加藤拓巳, 津田和彦. ライフログに基づくテレビ広
告の Three-hit theory の検証. 人工知能学会第二種研究会資料, Vol. 2018, No. KSN-023, p. 3, 2018.

表 1: 各 CM ジャンルにおける時間帯別の検索寄与度

保険

穀類

ビジュア
ル製品

外食産業

キャン
ディ・
ガム

女性化
粧品

通信販
売直売

全時間帯

0.90

0.72

1.43

1.03

1.05

0.85

0.71

朝

0.63
1.07
0.97
0.84
0.97

1.18
1.49
0.54
1.06
1.65

1.02
1.13
1.43
1.08
1.89

1.14
1.12
0.99
1.11
NaN

0.79
0.93
1.44
1.18
1.45

0.77
0.87
0.74
0.74
0.60

0.73
0.94
0.86
NaN
2.05

プライム

0.85
0.79

0.93
0.85

1.58
1.44

1.21
1.20

0.82
0.92

0.92
0.81

1.89
1.83

CM 数

2.00

2.00

2.00

13.00

3.00

7.00

2.00

昼
夕方
夜
深夜
ゴールデン

流通

不動産

内服薬

ヘアケア

健康飲料

企業

文房具

全時間帯

0.90

1.07

0.88

0.81

1.26

1.19

2.24

朝

1.10
1.04
0.96
0.91
0.88

1.27
1.62
1.19
1.18
1.08

0.55
1.11
0.78
1.00
0.82

0.76
1.03
1.32
1.07
0.52

1.43
2.20
1.21
1.61
1.33

1.46
1.42
1.33
1.36
1.05

1.95
0.58
1.11
1.31
2.54

プライム

0.90
0.91

1.46
1.41

0.85
1.00

0.91
0.95

2.05
1.95

1.44
1.48

1.83
1.80

CM 数

13.00

6.00

2.00

4.00

3.00

5.00

2.00

機械

雑貨

サービス

入浴剤

住宅家具

保存食品

金融

全時間帯

1.09

1.15

1.05

1.08

1.02

0.90

1.08

朝

1.17
1.08
0.86
1.10
1.27

1.05
1.46
1.24
1.31
1.60

1.12
1.13
1.36
0.83
1.06

1.27
2.24
0.86
1.12
0.94

1.03
1.17
0.96
1.31
1.29

1.31
0.96
1.51
0.89
0.87

1.06
1.25
1.09
1.09
1.36

プライム

0.92
1.14

1.38
1.33

1.03
0.90

0.90
0.98

1.76
1.67

0.63
0.72

1.18
1.01

CM 数

2.00

6.00

9.00

2.00

3.00

3.00

7.00

冷菓

ハウジ
ング

外用薬

観光

時計

電機

OA 製品

全時間帯

0.95

0.60

1.10

0.98

0.89

1.06

0.95

朝

1.40
1.64
0.62
0.42
0.65

0.93
1.29
0.51
0.75
0.59

1.49
0.91
0.83
0.69
1.21

0.67
1.05
2.55
0.86
0.97

0.59
0.79
1.27
1.12
1.07

2.21
1.08
1.22
1.12
1.10

1.30
1.00
1.27
0.96
1.04

プライム

0.93
0.90

0.50
1.48

1.37
1.20

0.95
1.07

0.95
1.07

1.21
1.26

0.90
0.91

CM 数

2.00

4.00

4.00

2.00

3.00

2.00

6.00

昼
夕方
夜
深夜
ゴールデン

昼
夕方
夜
深夜
ゴールデン

昼
夕方
夜
深夜
ゴールデン