JP2010165239A - コンテンツ配信システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】表示装置が設置されている地区の特性に適合したコンテンツを配信する。
【解決手段】表示装置の設置地点を示す表示装置管理テーブル５３と、コンテンツデータに対応するターゲットの属性を示すターゲットデータを記憶するターゲットデータ記憶部１４と、マーケティング対象エリア内の複数の地区について、各地区の特性データを記憶するクラスタ属性データ（オリジナル）記憶部１１及びクラスタリングデータ記憶部１２と、ターゲットデータと各地区の特性データとに基づいて、ターゲットに適合する適合地区を抽出し、設置地点データに基づいて適合地区に配置されている表示装置を特定する配信テーブル生成部１８と、特定された表示装置へターゲットに対応するコンテンツデータを配信する配信サーバと、を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、コンテンツの表示装置に対してコンテンツを配信する技術に関し、特にコンテンツのターゲットとする顧客が多い地区にある表示装置を選んでコンテンツを配信する技術に関する。

駅構内、店舗内または複合商業施設内などに設置されている表示装置に様々な広告コンテンツなどを表示する広告宣伝活動が行われている。例えば、特許文献１には、管理サーバが表示装置（コンテンツ再生コンピュータ）に対して、コンテンツを配信してコンテンツを再生させることが記載されている。

特開２００３−６７２８８号公報

ここで、表示装置が設置されている範囲が、店舗内などの限られた範囲ではなく、一定以上の広さのマーケティング対象エリア（例えば、東京２３区全域、首都圏など）に渡っているとき、どの表示装置にどのコンテンツを表示させると、広告効果を高めることができるかが問題となる。つまり、広告のコンテンツがターゲットとする潜在的な顧客の目に触れるようにしたい。そのためには、マーケティング対象エリアの中から、ターゲットとする顧客が多い地区を設置地点とする表示装置を選び出すことが有効と考えられる。

そこで、本発明の目的は、マーケティング対象エリア内に設置されている複数の表示装置の中から、設置地点がコンテンツのターゲットとする顧客が多いと想定される地区内にある表示装置を選んでコンテンツを配信することである。

本発明の一つの実施態様に従うコンテンツ配信システムは、マーケティング対象エリア内に配置されている複数の表示装置へコンテンツデータを配信する配信システムであって、前記表示装置の設置地点を示す設置地点データ記憶手段と、前記コンテンツデータを記憶する記憶手段と、前記コンテンツデータに対応するターゲットの属性を示すターゲット属性データを記憶するターゲット属性記憶手段と、マーケティング対象エリア内の複数の地区について、各地区の特性データを記憶する地区特性記憶手段と、前記ターゲット属性データと前記各地区の特性データとに基づいて、前記ターゲットに適合する適合地区を抽出し、前記設置地点データに基づいて、前記適合地区に配置されている表示装置を特定する表示装置特定手段と、前記特定された表示装置へ前記ターゲットに対応するコンテンツデータを配信する配信手段と、を備える。

好適な実施形態では、前記各地区の特性データは、前記各地区を複数のクラスタに分類したクラスタリングデータと、前記複数のクラスタのそれぞれの属性を示すクラスタ属性データとを含んでもよい。さらに、前記表示装置特定手段は、前記クラスタ属性データ及び前記ターゲット属性データに基づいて、前記ターゲットに適合する適合クラスタを特定し、前記クラスタリングデータに基づいて、前記特定された適合クラスタに分類される適合地区を抽出するようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記クラスタ属性データは、複数の属性項目を有し、前記表示装置特定手段は、前記属性項目別に前記クラスタ属性データの各値を正規化し、前記ターゲット属性データと関連する属性項目の正規化された値に基づいて、前記ターゲット属性データと各クラスタの距離を算出し、前記算出した距離に基づいて前記適合クラスタを特定するようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記ターゲット属性データと関連する属性項目の正規化された値を、前記ターゲット属性データに応じて重み付けして前記各クラスタの距離を算出してもよい。

本発明の一実施形態に係るコンテンツ配信システムの構成図を示す。 表示装置管理テーブル５３の一例を示す。 配信テーブル５５の一例を示す。 最適化サーバ１０の構成図である。 クラスタ属性のオリジナルデータ１１０の一例を示す。 クラスタリングデータ１２０の一例を示す。 ターゲットデータ１４０の一例を示す。 正規化データ１５０の一例を示す。 距離データ１７０の一例を示す。 配信先表示装置７０の設置地点の地図表示の一例を示す。 コンテンツ配信システムにおける処理手順を示すフローチャートである。 図１１におけるステップＳ１４の距離データ生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態に係るコンテンツ配信システムについて、図面を参照して説明する。本実施形態に係るコンテンツ配信システムでは、様々な場所に設置された表示装置に対して、広告コンテンツを配信して表示させるシステムである。そして、各表示装置へどの広告コンテンツを配信するかを、各表示装置が配置されている場所の特性と広告コンテンツのターゲットの属性に応じて定める。

図１は、本実施形態に係るコンテンツ配信システムの構成図を示す。同図に示すように、本システムは、最適化サーバ１０と、配信サーバ３０と、データ管理サーバ５０と、配信サーバ３０にネットワークを介して接続された複数の表示装置７０とを備える。
最適化サーバ１０、配信サーバ３０及びデータ管理サーバ５０は、いずれも例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する各サーバ１０，３０，５０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

最適化サーバ１０は、広告コンテンツのターゲットの属性データと、マーケティング対象エリアの分析結果に基づいて、コンテンツの配信エリアを特定する。例えば、最適化サーバ１０は、複数に分割された地区別の特性を示す特性データ（クラスタリングデータ及びクラスタ属性データ）とターゲットの属性データとに基づいて、ターゲットに適合する適合地区を抽出する。最適化サーバ１０は、表示装置の設置地点データ（表示装置管理テーブル５３）に基づいて、適合地区内に配置された表示装置７０を特定して、後述する配信テーブル５５を生成し記憶する。

配信サーバ３０は、最適化サーバ１０によって生成された配信テーブル５５に基づいて、表示装置７０へコンテンツデータを配信する。

表示装置７０は、マーケティング対象エリア内の複数の地区にあって人が多く集まる施設（例えば駅や各種商業施設）を設置地点とし、設置地点内またはその周辺の様々な場所を設置場所として設置されている。具体的には、駅前、駅構内、ホテルのロビー、商店街、交差点などの街頭、ショッピングセンターなどの複合施設内及びスーパーマーケットの店舗内など様々な場所に設置されている。各表示装置７０は、配信サーバ３０から配信されるコンテンツ、つまり、静止画または動画の広告映像を表示する。コンテンツには音声が含まれていても良い。

データ管理サーバ５０は、最適化サーバ１０または配信サーバ３０で生成され、あるいは使用されるデータを記憶する。例えば、データ管理サーバ５０は、配信する広告コンテンツにかかるコンテンツデータ５１と、複数の表示装置７０の設置地点などの情報を含む設置地点データを記憶した表示装置管理テーブル５３とを記憶する。

表示装置管理テーブル５３の一例を図２に示す。同図に示すように、表示装置管理テーブル５３は、設置者ＩＤ５３１と、機器ＩＤ５３２と、サイズ５３３と、設置地点（住所）５３４と、設置場所５３５と、配信先ＩＤ５３６とをデータ項目として有する。

設置者ＩＤ５３１は、各表示装置７０を設置した主体を示す。機器ＩＤ５３２は、表示装置７０の識別情報である。サイズ５３３は、表示装置７０の表示画面サイズである。設置地点（住所）５３４は、表示装置７０が設置されている地点の住所であり、設置場所５３５は、設置地点内での設置場所を示す。配信先ＩＤ５３６は、コンテンツを配信する際に用いるＩＰアドレスである。表示装置管理テーブル５３内のデータは、図示しない入力装置などからオペレータによって登録されてもよい。

配信テーブル５５の一例を図３に示す。配信テーブル５５は、コンテンツと配信先の表示装置とを対応付ける。例えば、同図に示すように、配信テーブル５５は、適合順位５５１と、設置者ＩＤ５５２と、機器ＩＤ５５３と、サイズ５５４と、設置地点（住所）５５５と、設置場所５５６と、クラスタ５５７と、配信コンテンツＩＤ５５８と、配信先ＩＤ５５９とを有する。

適合順位５５１は、後述するクラスタ属性データとターゲットデータの適合度合いの判定（クラスタ適合判定）による判定結果の順位である。機器ＩＤ５５３は、表示装置７０の識別情報であり、これにより、配信先の表示装置７０が特定される。クラスタ５５７は、表示装置７０が設置されている地区が分類されているクラスタである。クラスタについては、以下で詳細に説明する。配信コンテンツＩＤ５５８は、機器ＩＤ５５３で特定される表示装置７０へ配信するコンテンツの識別情報である。

図４は、最適化サーバ１０の構成図である。

同図に示すように、最適化サーバ１０は、クラスタ属性データ（オリジナル）記憶部１１と、クラスタリングデータ記憶部１２と、正規化処理部１３と、ターゲットデータ記憶部１４と、クラスタ属性データ（正規化）記憶部１５と、距離算出部１６と、クラスタ属性データ（距離）記憶部１７と、配信テーブル生成部１８とを備え、配信テーブル５５を保持する。

クラスタ属性データ（オリジナル）記憶部１１、及びクラスタリングデータ記憶部１２は、分析システム９の分析結果にかかるクラスタ属性のオリジナルデータ１１０及びクラスタリングデータ１２０をそれぞれ記憶する。分析システム９は、マーケティング対象エリアを例えば町丁目を最小単位とする複数の地区に分割して複数のクラスタに分類し、各地区の特性データ（クラスタ属性のオリジナルデータ１１０及びクラスタリングデータ１２０）を生成する。例えば、分析システム９は、各地区の属性を示すデータに基づいてクラスタ解析を行い、各地区をクラスタリングする。従って、分析システム９は、各地区の範囲（最小単位として町丁目単位に分割する場合は同一の町の丁目が同一である範囲がその地区の範囲）とそれぞれの地区が属するクラスタを示すクラスタリングデータ１２０と、各クラスタの属性を示すクラスタ属性のオリジナルデータ１１０とを生成する。

クラスタ属性のオリジナルデータ１１０の一例を図５に示す。すなわち、クラスタ属性のオリジナルデータ１１０は、データ項目として、クラスタＩＤ１１２と、相対値基本属性（年齢構成、持ち家比率、一戸建て比率、など）１１４と、消費・購買属性（ブランド信仰、環境嗜好、消費願望、支出我慢、など）１１６とを有する。そして、各項目について、それぞれのクラスタの値が設定されている。

なお、以下に説明するように、クラスタ属性データ（正規化）記憶部１５に記憶されるクラスタ属性の正規化データ１５０（図８参照）、及びクラスタ属性データ（距離）記憶部１７に記憶されるクラスタ属性の距離データ１７０（図９参照）は、いずれもクラスタ属性のオリジナルデータ１１０を加工したものであり、これらもクラスタ属性データである。そこで、以下の説明では、クラスタ属性のオリジナルデータを「オリジナルデータ」、クラスタ属性の正規化データを「正規化データ」、及びクラスタ属性の距離データを「距離データ」とそれぞれ称する。

クラスタリングデータ１２０の一例を図６に示す。すなわち、クラスタリングデータ１２０は、地区ＩＤ１２２と、各地区の範囲（町丁目単位の住所）１２４と、各地区に割り当てられたクラスタのクラスタＩＤ１２６とが対応付けられている。また、クラスタリングデータ１２０には、各地区の平均年齢や所得推計値などの絶対値基本属性１２８が含まれる。ここでは、百分率で表される相対値（相対値データ）として示される基本属性（相対値基本属性１１４）はオリジナルデータ１１０に含め、後述する正規化の対象とする。一方、各地区の基本属性のうち実測値に基づく平均値として示される絶対値基本属性１２８はクラスタリングデータ１２０に含め、後述する正規化の対象とせずに、後述する絞り込みに用いる。

ターゲットデータ記憶部１４には、ターゲットの属性データ（以下、ターゲットデータと称する）１４０が記憶されている。ターゲットデータ１４０は、コンテンツごとに定まる。つまり、各コンテンツは、それぞれ、特定の顧客層（ターゲット）へ向けて作成されている。そのターゲットの属性を具体的に示したものがターゲットデータである。図７には、ターゲットデータ１４０の一例を示す。例えば、ターゲットデータ１４０は、コンテンツＩＤと、そのコンテンツに対するターゲットの基本属性、及び消費・購買属性に関する特徴を含む。

図４に戻ると、正規化処理部１３は、クラスタ属性データ（オリジナル）記憶部１１に記憶されているオリジナルデータ１１０を正規化する。例えば、正規化処理部１３は、ターゲットデータ１４０と関連する属性項目のデータのみを正規化しても良い。正規化は、例えば、属性項目ごとにＺ値を算出することにより行っても良い。つまり、各属性項目について、すべてのクラスタの値の平均値及び標準偏差を算出した後、以下に示す式によってＺ値を求める。正規化処理部１３が生成した正規化データ１５０はクラスタ属性データ（正規化）記憶部１５に格納される。
属性項目別Ｚ値＝｛（クラスタの値）−（全クラスタの平均値）｝／全クラスタの標準偏差。

図８に正規化データ１５０の一例を示す。同図の正規化データは、各クラスタに対する各属性項目の値が属性項目別のＺ値に正規化されている。

距離算出部１６は、正規化処理部１３によって生成された正規化データ１５０に基づいて、属性項目別にクラスタ間距離を示す距離データ１７０に変換する。ここでは、正規化データ１５０の各属性項目内の値（Ｚ値）のうちの最大値を基準として、その最大値との差を距離と定義する。例えば、図８の正規化データ１５０において、「持ち家比率」の項目では、クラスタ「Ｃ０１」の値が「１．６０」で最大値である。そこで、「持ち家比率」の項目については、１．６０との差の絶対値に変換し、これを距離とする。各項目についてこのようにして距離に変換したものが、図９に示す距離データ１７０である。距離算出部１６が生成した距離データ１７０は、クラスタ属性データ（距離）記憶部１７に格納される。

配信テーブル生成部１８は、ターゲットデータ記憶部１４のターゲットデータ１４０と、各地区の特性データ（クラスタリングデータ及びクラスタ属性データ）とに基づいて、ターゲットに適合する適合地区を抽出する。つまり、配信テーブル生成部１８は、距離データ１７０及びターゲットデータ１４０に基づいてクラスタ適合判定を行って、ターゲットに適合する適合クラスタを特定する。さらに、配信テーブル生成部１８は、クラスタリングデータ１２０に基づいて、特定された適合クラスタに分類される適合地区を抽出する。

例えば、配信テーブル生成部１８は、距離データ１７０の複数の属性項目の中から、ターゲットデータ１４０に対応する項目を選択する。図９の例では、ターゲットデータ１４０と関連する、年齢構成、持ち家比率、ブランド信仰が選択される。

次に、配信テーブル生成部１８は、選択された属性項目の距離データをクラスタ別にすべて加算し、クラスタ別の合計距離を算出する。このとき、ターゲットデータ１４０に基づいて重み付けを行っても良い。例えば、図７のターゲットデータ１４０では、「世代」及び「購入時に重視」に順位付けがされている。つまり、「世代」では第１位が「シニア」、第２位が「１０代未満」であり、「購入時に重視」では第１位が「料金」、第２位が「ブランド」である。そこで、年齢構成の「１０代未満」と「ブランド信仰」には重み係数“２．０”を掛けて加算しても良い。

そして、配信テーブル生成部１８は、合計距離に基づいてクラスタ適合判定を行う。つまり、配信テーブル生成部１８は、合計距離が小さいクラスタがターゲットデータ１４０により適合しているものとして、合計距離が小さいクラスタから順に、クラスタを適合クラスタとして抽出する。

次に、配信テーブル生成部１８は、クラスタリングデータ１２０に基づいて、上記処理で抽出された適合クラスタに分類されている地区（適合地区）を特定する。複数の地区が同じクラスタに割り当てられていることもあるので、そのときは、配信テーブル生成部１８が、適合クラスタに分類されているすべての地区を抽出する。また、適合地区を特定する際に、絶対基本属性１２８に含まれる属性項目の値（例えば、「平均年齢」及び「所得推計値」）を用いて、適合地区の絞り込みを行っても良い。つまり、ターゲットデータ１４０に「平均年齢」及び「所得推計値」に関する条件が含まれているときは、クラスタリングデータ１２０に含まれている「平均年齢」及び「所得推計値」を用いて、ターゲットデータ１４０の値から大きく離れている地区を除外しても良い。

例えば、ターゲットデータ１４０において、「平均年齢は４５歳」と設定されていたとき、クラスタリングデータ１２０において、平均年齢が４５歳に近い順にソートしたときの下位の地区を除外しても良いし、「所得推計値は１０００万円」と設定されていたとき、クラスタリングデータ１２０において、所得推計値が１０００万円に近い順にソートしたときの下位の地区を除外しても良い。

さらに、配信テーブル生成部１８は、表示装置管理テーブル５３（図２参照）を参照して、上記処理で抽出された適合地区内（町丁目単位）に配置されている表示装置７０を特定する。このときは、適合地区の地区範囲（町丁目単位の住所）１２４と表示装置７０の設置地点（場所の住所、町丁目）５３４とを比較する。また、機器ＩＤ５３２から配信先ＩＤ５３６を特定する。

配信テーブル生成部１８は、比較したこれらの結果に基づいて、配信テーブル５５（図３参照）を生成する。

このようにして定まった配信先の表示装置７０の設置地点を地図表示すると、例えば、図１０のようになる。すなわち、地図上に地区別の境界線が引かれ、各地区にはそれぞれの地区ＩＤとクラスタＩＤとが表示されている。そして、適合地区（同図ではＤ２５，Ｄ２６，Ｄ２９、Ｄ３４）にある、配信先となる表示装置７０の設置位置が示されている。

図１１は、上述した構成を有するコンテンツ配信システムにおける処理手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに従って説明する。

まず、オペレータなどが図示しない入力装置などを用いて、表示装置管理テーブル５３に、各表示装置７０の設置地点データなどを登録する（Ｓ１０）。同様に、オペレータなどが図示しない入力装置などを用いて、所定のコンテンツに対するターゲットデータを登録する（Ｓ１２）。

最適化サーバ１０は、オリジナルデータ１１０を変換して、クラスタ属性の距離データ１７０を生成する（Ｓ１４）。この距離データ１７０の生成処理の詳細については、後述する。

配信テーブル生成部１８は、上述したように、ステップS１４で生成された距離データ１７０に基づいてクラスタ別の合計距離を算出し、ターゲットデータ１４０に適合する適合クラスタを特定する（Ｓ１６）。例えば、配信テーブル生成部１８は、ターゲットデータ１４０で順位付けされている属性項目については、所定の重み係数を掛けて重み付けを行ってから、クラスタ別の合計距離を算出する。そして、合計距離の小さいクラスタを適合クラスタとする。

配信テーブル生成部１８は、クラスタリングデータ１２０に基づいて、ステップＳ１６で特定された適合クラスタに分類されている、マーケティング対象エリア内の地区を特定する（Ｓ１８）。つまり、配信テーブル生成部１８は、マーケティング対象エリア内の地区のうち、適合クラスタに分類されている地区を特定する。

そして、配信テーブル生成部１８は、上記の処理結果、及び表示装置管理テーブル５３を参照して、配信テーブル５５（図３）を生成する（Ｓ２０）。

次に、配信サーバ３０は、配信テーブル５５を参照して、コンテンツ配信先の表示装置７０の機器ＩＤ５５３と配信先ＩＤ（ＩＰアドレス）５３６とを特定する。そして、配信サーバ３０は、この配信テーブル５５に対応するコンテンツデータ５１を取得して、配信先の表示装置７０へ配信する（Ｓ２２）。このとき、配信テーブル５５の適合順位５５１に応じて、配信頻度を変えても良い。つまり、適合順位５５１が上位の表示装置７０にコンテンツを表示したほうが広告効果が高いと考えられるので、上位の表示装置７０に対して、下位の表示装置７０よりも配信回数を多くしてもよい。さらに、広告出稿料金を最適化する条件に見合った配信回数の制御を行なってもよい。

これにより、各コンテンツがターゲットとしている潜在顧客が多くいる地区においてそのコンテンツを放映（表示）できるので、コンテンツが潜在顧客の目に触れる機会を増やすことができる。

図１２は、図１１におけるステップＳ１４の距離データ生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

まず、正規化処理部１３が、ターゲットデータ１４０に基づいて属性項目を絞り込み、対象とする属性項目を選択する（Ｓ１４０）。これは、ターゲットデータと関連する属性項目のみを正規化するためである。この後、正規化処理部１３は、選択された属性項目の各属性値をＺ値に変換するなどして正規化し、正規化データ１５０を生成する（Ｓ１４２）。正規化処理部１３が生成した正規化データ１５０、クラスタ属性データ（正規化）記憶部１５に格納される。

次に、距離算出部１６は、正規化データ１５０を変換して、属性項目別の距離データ１７０を生成する（Ｓ１４４）。生成された距離データ１７０は、クラスタ属性データ（距離）記憶部１７に格納される。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１０ 最適化サーバ
１１ クラスタ属性データ（オリジナル）記憶部
１２ クラスタリングデータ記憶部
１３ 正規化処理部
１４ ターゲットデータ記憶部
１５ クラスタ属性データ（正規化）記憶部
１６ 距離算出部
１７ クラスタ属性データ（距離）記憶部
１８ 配信テーブル生成部
３０ 配信サーバ
５０ データ管理サーバ
５１ コンテンツデータ
５３ 表示装置管理テーブル
５５ 配信テーブル
７０ 表示装置

Claims (6)

1. マーケティング対象エリア内に配置されている複数の表示装置へコンテンツデータを配信するコンテンツ配信システムであって、
   前記表示装置の設置地点を示す設置地点データ記憶手段と、
   前記コンテンツデータを記憶する記憶手段と、
   前記コンテンツデータに対応するターゲットの属性を示すターゲット属性データを記憶するターゲット属性記憶手段と、
   マーケティング対象エリア内の複数の地区について、各地区の特性データを記憶する地区特性記憶手段と、
   前記ターゲット属性データと前記各地区の特性データとに基づいて、前記ターゲットに適合する適合地区を抽出し、前記設置地点データに基づいて、前記適合地区に配置されている表示装置を特定する表示装置特定手段と、
   前記特定された表示装置へ前記ターゲットに対応するコンテンツデータを配信する配信手段と、を備えるコンテンツ配信システム。
2. 前記各地区の特性データは、
   前記各地区を複数のクラスタに分類したクラスタリングデータと、前記複数のクラスタのそれぞれの属性を示すクラスタ属性データとを含み、
   前記表示装置特定手段は、
   前記クラスタ属性データ及び前記ターゲット属性データに基づいて、前記ターゲットに適合する適合クラスタを特定し、前記クラスタリングデータに基づいて、前記特定された適合クラスタに分類される適合地区を抽出する、請求項１記載のコンテンツ配信システム。
3. 前記クラスタ属性データは、複数の属性項目を有し、
   前記表示装置特定手段は、
   前記属性項目別に前記クラスタ属性データの各値を正規化し、前記ターゲット属性データと関連する属性項目の正規化された値に基づいて、前記ターゲット属性データと各クラスタとの距離を算出し、前記算出した距離に基づいて前記適合クラスタを特定する、請求項２記載のコンテンツ配信システム。
4. 前記ターゲット属性データと関連する属性項目の正規化された値を、前記ターゲット属性データに応じて重み付けして前記各クラスタの距離を算出する、請求項３記載のコンテンツ配信システム。
5. マーケティング対象エリア内に配置されている複数の表示装置へコンテンツデータを配信する配信方法であって、
   前記表示装置の設置地点を示す設置地点データを記憶するステップと、
   前記コンテンツデータに対応するターゲットの属性を示すターゲット属性データを登録するステップ、
   前記ターゲット属性データと、マーケティング対象エリア内の複数の地区について、各地区の特性データとに基づいて、前記ターゲットに適合する適合地区を抽出し、前記設置地点データに基づいて、前記適合地区に配置されている表示装置を特定するステップと、
   前記特定された表示装置へ前記ターゲットに対応するコンテンツデータを配信するステップと、を行うコンテンツ配信方法。
6. マーケティング対象エリア内に配置されている複数の表示装置へコンテンツデータを配信するためのコンピュータプログラムであって、
   前記表示装置の設置地点を示す設置地点データを記憶するステップと、
   前記コンテンツデータに対応するターゲットの属性を示すターゲット属性データを登録するステップ、
   前記ターゲット属性データと、マーケティング対象エリア内の複数の地区について、各地区の特性データとに基づいて、前記ターゲットに適合する適合地区を抽出し、前記設置地点データに基づいて、前記適合地区に配置されている表示装置を特定するステップと、
   前記特定された表示装置へ前記ターゲットに対応するコンテンツデータを配信するステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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