JP2015064782A - 広告活動支援装置、広告活動支援方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】広告活動を効果的に支援することができるようにする。【解決手段】分析サーバ２０は、ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した初回媒体、ユーザがコンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した最終媒体、および、ユーザが最初に広告を閲覧した後、コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部２３４を備える。経路分析部２１３は、広告ログに基づいて初回媒体、中間媒体および最終媒体を特定する。アトリビューションスコア算出部２１４は、広告ログに基づいて、初回媒体、中間媒体および最終媒体のそれぞれにおけるクリック数と重みに応じてクリックポイントおよび閲覧ポイントを算出する。【選択図】図２２

Description

本発明は、広告活動支援装置、広告活動支援方法およびプログラムに関する。

商品またはサービスの提供にあたり広告の重要性が増大している。そこでたとえば特許文献１では通行人の人数や広告付近で広告に顔を向けている人の人数を用いて広告の掲示効果を評価している。

特開２００７−１８２１８号公報

インターネット上ではＷｅｂページに掲載するバナー広告や検索エンジンの検索結果に合わせて表示するリスティング広告など広告媒体は多岐にわたる。広告主は各種の広告媒体のどこにどれだけの広告を掲載するべきかを効率よく検討する必要がある。

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、広告活動を効果的に支援することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、広告活動を支援する装置であって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定する経路分析部と、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出する評価値算出部と、を備えることとする。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記経路情報はさらに前記ユーザに対する前記広告媒体による広告の表示回数を算出するための情報を含み、前記評価値算出部はさらに、前記経路情報に基づいて前記広告媒体ごとに前記表示回数を算出し、前記表示回数および前記クリック数に基づいてクリック率を算出し、前記クリック数に応じて広告がクリックされたことの評価値を算出し、前記クリック率に応じて広告が表示されたことの評価値を算出し、前記クリックされたことの評価値および前記表示されたことの評価値に応じて前記広告媒体の評価値を算出するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記評価値算出部は、前記コンバージョンの回数に応じたポイントを算出し、前記重みに応じて前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれに前記ポイントを振り分け、前記中間媒体が複数ある場合は前記中間媒体の数に応じて前記中間媒体に対する前記ポイントを振り分け、前記広告媒体のそれぞれについて、前記振り分けたポイントに前記クリック率を乗じて前記表示されたことの評価値を算出し、前記広告媒体のそれぞれについて、前記振り分けたポイントから前記表示されたことの評価値を減算して前記クリックされたことの評価値を算出するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記広告媒体ごとに、前記広告媒体が前記ユーザに提供しているインセンティブを示すインセンティブ値を記憶するインセンティブ値記憶部をさらに備え、前記評価値算出部は、前記広告媒体の評価値から前記インセンティブ値に応じた値を減算するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記経路分析部は、前記経路情報に基づいて、前記中間媒体が検索エンジンである場合に、前記ユーザが前記検索エンジンにアクセスする直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である検索貢献最終媒体と、前記検索貢献最終媒体による広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である検索貢献中間媒体とを特定し、前記評価値算出部は、前記初回媒体、前記検索貢献中間媒体および前記検索貢献最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、当該クリック数に応じて、前記広告媒体ごとに前記検索エンジンに前記ユーザを誘導したことの評価値を算出するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記経路情報には検索エンジンにより検索されたキーワードを特定する情報を含み得、前記経路分析部は、前記経路情報により前記キーワードが特定される場合には、前記キーワードも前記広告媒体の一つとして、前記初回媒体、前記中間媒体または前記最終媒体を特定するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記ユーザごとに、前記コンバージョンに対応する商品またはサービスの売上に関する販売情報を記憶する販売情報記憶部と、前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザに対応する前記販売情報を前記販売情報記憶部から読み出し、読み出した前記販売情報に基づいて前記売上に応じた分析値を算出する売上分析部と、前記広告媒体の評価値を出力する評価値出力部と、をさらに備え、前記評価値出力部は、前記最終媒体について、前記最終媒体の評価値とともに前記最終媒体に対応する前記分析値を出力するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記売上分析部は、前記売上を合計して前記分析値を算出するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記売上分析部はさらに、前記読み出した販売情報に基づいて、前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザのリピート率を算出し、前記評価値出力部はさらに、前記最終媒体について前記リピート率を出力するようにしてもよい。

また、本発明の広告活動支援装置では、前記売上分析部はさらに、前記読み出した販売情報に基づいて、前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザのリピート率を算出し、前記売上の合計値および前記リピート率に基づいて前記ユーザの生涯価値を算出し、前記評価値出力部はさらに、前記最終媒体について前記生涯価値を出力するようにしてもよい。

また、本発明の他の態様は、広告活動を支援する装置であって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定する経路分析部と、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出する評価値算出部と、を備えることとする。

また、本発明の他の態様は、広告活動を支援する方法であって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータが、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定するステップと、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出するステップと、を実行することとする。

また、本発明の他の態様は、広告活動を支援する方法であって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータが、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定するステップと、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出するステップと、を実行することとする。

また、本発明の他の態様は、広告活動を支援するためのプログラムであって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータに、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定するステップと、前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出するステップと、を実行させることとする。

また、本発明の他の態様は、広告活動を支援するためのプログラムであって、ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータに、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定するステップと、前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出するステップと、を実行させることとする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、広告活動を効果的に支援することができる。

本実施形態の広告活動支援システムの全体構成例を示す図である。 分析サーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。 分析サーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。 プロモーション記憶部２３１に記憶されるプロモーション情報の構成例を示す図である。 広告ログ記憶部２３２に記憶される広告ログの構成例を示す図である。 ＣＲＭログ記憶部２３３に記憶されるＣＲＭログの構成例を示す図である。 重み記憶部２３４の構成例を示す図である。 インセンティブ記憶部２３５の構成例を示す図である。 分析サーバ２０による処理を説明する図である。 アトリビューションスコアの算出処理の流れを示す図である。 経路分析処理の流れを示す図である。 コンバージョンまでの経路を説明するための図である。 クリックポイントの付与処理の流れを示す図である。 クリックポイントを計算した結果の一例を説明する図である。 複数のユーザについてクリックポイントを計算した結果の一例を説明する図である。 閲覧ポイントの付与処理の流れを示す図である。 広告媒体ごとの閲覧数、クリック数、クリック率の一例を示す図である。 閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコアの算出結果の一例を示す図である。 インセンティブに応じた調整処理の流れを示す図である。 インセンティブに応じた調整後の閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコアの一例を示す図である。 ＣＲＭ値の算出処理の流れを説明する図である。 出力される画面６０の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る広告活動支援システムについて説明する。本実施形態の広告活動支援システムは、広告主による広告活動を支援しようとするものであり、とくに広告主がバナー広告やリスティング広告などのオンライン広告をＷｅｂサイトや検索エンジンなどの広告媒体に掲載するにあたり、どの広告媒体にどのような広告を出すのかの施策の策定を支援する。

＝＝システム構成＝＝
図１は本実施形態の広告活動支援システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の広告活動支援システムは分析サーバ２０を含んで構成される。分析サーバ２０は、広告配信サーバ１１およびＥＣサーバ１２と通信可能に接続され、また広告主端末１０とも通信可能に接続される。広告配信サーバ１１およびＥＣサーバ１２と分析サーバ２０との間、ならびに分析サーバ２０と広告主端末１０との間の通信路は、たとえば公衆電話回線網、携帯電話回線網、専用線通信路、無線通信路などにより構築されるデータ通信ネットワークであり、本実施形態ではインターネットを想定している。

広告配信サーバ１１は、広告を配信する、たとえばパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータである。広告配信サーバ１１は、たとえばＷｅｂページを提供するＷｅｂサーバ、キーワードに応じたコンテンツの検索結果を表示する検索エンジン、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ；Social Networking Service）を提供するＳＮＳサーバ、ショッピングモールを提供するショッピングサーバなど、広告を提供する広告媒体として機能するものであればどのようなものであってもよい。

ＥＣサーバ１２は、広告による最終的な成果（コンバージョンと呼ばれる。）を実現する、たとえばパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータである。コンバージョンとしては、たとえばオンラインショッピング・サイトにおける商品またはサービスの購入、会員制サービスへの会員登録、商品またはサービスに対する資料請求、広告主への問合せの送信などがある。また、本実施形態では、広告配信サーバ１１により配信された広告をユーザがクリックしたことによりアクセスされるＷｅｂページ（ランディングページと呼ばれる。）を提供するＷｅｂサーバは、広告配信サーバ１１ではなく、ＥＣサーバ１２であるものとする。ＥＣサーバ１２ではさらに、コンバージョンが発生した後の顧客に関するＣＲＭ（Customer Relationship Management）に関するログも管理しているものとする。

分析サーバ２０は、広告配信サーバ１１により行われた広告の実績と、ＥＣサーバ１２によるコンバージョンの実績およびコンバージョン後の実績とを分析する、たとえばパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータである。

広告主端末１０は、広告主が操作する、たとえばパーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、携帯電話端末などのコンピュータである。広告主端末１０は、分析サーバ２０にアクセスして、広告ならびにコンバージョンおよびコンバージョン後の実績の分析結果を取得する。広告主は、分析サーバ２０による分析結果を参考に、今後の広告活動を策定することができる。

＝＝分析サーバ２０＝＝
図２は、分析サーバ２０のハードウェア構成例を示す図である。分析サーバ２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。

図３は、分析サーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。分析サーバ２０は、広告ログ取得部２１１、ＣＲＭログ取得部２１２、経路分析部２１３、アトリビューションスコア算出部２１４、ＣＲＭ分析部２１５、分析結果出力部２１６、プロモーション記憶部２３１、広告ログ記憶部２３２、ＣＲＭログ記憶部２３３、重み記憶部２３４、インセンティブ記憶部２３５を備える。

なお、広告ログ取得部２１１、ＣＲＭログ取得部２１２、経路分析部２１３、アトリビューションスコア算出部２１４、ＣＲＭ分析部２１５、分析結果出力部２１６は、分析サーバ２０が備えるＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現される。また、プロモーション記憶部２３１、広告ログ記憶部２３２、ＣＲＭログ記憶部２３３、重み記憶部２３４、インセンティブ記憶部２３５は、分析サーバ２０が備えるメモリ２０２および記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

プロモーション記憶部２３１は、広告主による広告活動に関する情報（以下、プロモーション情報という。）を記憶する。図４はプロモーション記憶部２３１に記憶されるプロモーション情報の構成例を示す図である。プロモーション情報には、プロモーションＩＤに対応付けて、キャンペーンＩＤおよびクリエイティブＩＤ、メディアＩＤ、ＬＰＩＤ、種別が含まれる。プロモーションＩＤは、ある特定の商品もしくはサービスに係る広告活動全般（プロモーション）を特定する情報である。キャンペーンＩＤは、キャンペーンを特定する情報である。本実施形態では、１つのキャンペーンにつき１つ以上のプロモーションが実施されることを想定する。クリエイティブＩＤは、プロモーションにおいて露出された広告バナーやテキストを特定する情報である。メディアＩＤは、プロモーションにおいて露出する先のメディアを特定する情報である。ＬＰＩＤは、プロモーションにおいて、露出されているＷＥＢ広告をクリックされた後に遷移するＷＥＢページ（ランディングページと呼ばれ、ＬＰと略記される。）を特定する情報である。種別はこのプロモーションがＷＥＢプロモーションなのか、リアルプロモーション（新聞、テレビ、電話、ダイレクトメール（ＤＭ）など）なのかを特定するための情報となる。本実施形態のシステムでは、リアルプロモーションに関してもシステム内に登録する事ができ、分析結果出力部にて、WEBプロモーションの効果と対比させることが出来る。なお、プロモーション情報には、プロモーションに関する各種の情報を含めることができる。また、プロモーション情報は、予めプロモーション記憶部２３１に登録されているものとする。

広告ログ記憶部２３２（本発明の経路情報記憶部に該当する。）は、ユーザが広告に接触したことに関する情報（以下、広告ログという。本発明の経路情報に該当する。）を記憶する。図５は広告ログ記憶部２３２に記憶される広告ログの構成例を示す図である。広告ログには、ユーザＩＤ、プロモーションＩＤ、日時、クリエイティブＩＤ、ＬＰＩＤ、リファラ、検索ワード、接触種別が含まれる。

ユーザＩＤは、広告を閲覧したユーザを特定する情報である。本実施形態では、Ｗｅｂブラウザが最初に広告を表示した際に当該Ｗｅｂブラウザに対してユニークなユーザＩＤを発行し、このユーザＩＤをクッキー（Cookie）に記憶させることを想定する。すなわち、ユーザＩＤは厳密にはユーザが操作したＷｅｂブラウザを特定する情報になる。日時はユーザが広告を閲覧またはクリックした日時である。プロモーションＩＤ、クリエイティブＩＤはユーザが閲覧した広告を特定する情報である。ＬＰＩＤはユーザが広告をクリックした際に遷移したＬＰを特定する情報である。（１つのプロモーションに対し、複数のＬＰを紐付け、ＣＶＲによる最適化を行っているため、どのＬＰに遷移したのかを把握しておく必要がある。）広告が表示されたＷｅｂページに関しては、プロモーションＩＤが特定できれば判断できるので、広告ログにその情報は保持していない。

リファラは、ＨＴＴＰに定義されるもの（HTTP Referer）であり、広告ログのＵＲＬが示すＷｅｂページへのリンク元のＷｅｂページを示す。なお、ユーザがＵＲＬを直接指定した場合など、リンク元が存在しない場合には、リファラには値が設定されない。また、リファラを解析することにより、検索エンジンからＷｅｂページに遷移した場合に、検索エンジンにおいて検索されたキーワードを特定することができる。このキーワードも広告ログとして保持している。したがって、キーワードを広告媒体と把握することにより、コンバージョンへ至る経路における各キーワードの貢献度についても、Ｗｅｂページによる広告や、オフラインでの広告（テレビ広告、ポスター、口コミなどを含む。以下、リアル広告ともいう。）を提供する広告媒体と同様に分析を行うことが可能となる。

接触種別は、ユーザがどのように広告に接触したかを示す情報であり、本実施形態では、ユーザが広告を閲覧したことを示す「閲覧」、ユーザが広告をクリックしたことを示す「クリック」およびコンバージョンが発生したことを示す「コンバージョン」のいずれかが設定されるものとする。広告ログの接触種別を参照することにより、広告の表示回数（インプレッション数と呼ばれる。）、広告のクリック数、コンバージョンの発生およびその回数を算出することができる。本実施形態では、コンバージョンはＥＣサーバ１２において発生することを想定する。

広告ログ取得部２１１は、広告配信サーバ１１から広告ログを取得する。たとえば、広告ログ取得部２１１は、広告配信サーバ１１において実行されるＷｅｂサーバのアクセスログを解析して広告ログを取得することができる。広告ログ取得部２１１は、リアル広告については、ユーザから広告ログの入力を受け付けるものとする。なお、広告ログの取得方法には、一般的な手法を用いることができ、広告ログ取得部２１１は、たとえばＷｅｂサーバによる広告配信についてもユーザから広告ログの入力を受け付けるようにしてもよい。広告ログ取得部２１１は、取得した広告ログを広告ログ記憶部２３２に登録する。

ＣＲＭログ記憶部２３３（本発明の販売情報記憶部に該当する。）は、ユーザによる商取引活動に関する情報（以下、ＣＲＭログという。本発明の販売情報に該当する。）を記憶する。商取引活動には、商品またはサービスの購入などの購買活動のみならず、ユーザから店舗への問い合わせなど、商品またはサービスの提供者とユーザとの間のやりとりが行われたものを広く含むものとする。図６はＣＲＭログ記憶部２３３に記憶されるＣＲＭログの構成例を示す図である。ＣＲＭログには、ユーザＩＤ、サイト、日時、活動種別および取引額（売上）、プロモーションＩＤが含まれる。ユーザＩＤはユーザを特定する情報である。サイトは商取引活動を行った場所を示す。サイトはたとえばＥＣサーバ１２が提供するオンラインショッピング・サイトを示す。日時は、ユーザが商取引活動を行った日時である。活動種別は、たとえば「購入」や「問合せ」など、商取引活動の種類を示す情報である。取引額は、ユーザが購入した商品またはサービスの売上など、商取引活動における取引額である。「問合せ」などの決済を伴わない活動の場合取引額は０になる。また、ＣＲＭログには、仕入れや広告活動などのコストが発生した取引の履歴も登録されるものとし、この場合ユーザＩＤには値が設定されず、活動種別には「仕入れ」や「広告」などの取引を表す情報が設定され、取引額には仕入れコストや広告費などが設定される。プロモーションＩＤには、ＣＲＭログを紐付ける対象となるプロモーションのＩＤが格納されている。例えば、対象ユーザが本システムから出稿された広告を経由して会員登録を行った際は、最終的に会員登録へ導いたプロモーションのＩＤが設定されている。また、リアルプロモーションによって発生した商取引活動の場合は、リアルプロモーションのＩＤが格納されている。本実施形態のシステムでは、このプロモーションＩＤおよびユーザＩＤを用いて広告ログとＣＲＭログの紐付けを行っている。

ＣＲＭログを用いて、ユーザごとに、所定期間（たとえば１年、１ヶ月、１日など任意の期間）における取引額（売上）やリピート率などを算出することができる。また、ＣＲＭログの「仕入れ」や「広告」などを集計することにより、費用を算出することが可能となり、これによりユーザのＬＴＶ（Life Time Value）を計算することもできる。以下、ＣＲＭログに基づいて計算可能な値のことをＣＲＭ値ともいう。

ＣＲＭログ取得部２１２は、ＣＲＭログを取得する。ＣＲＭログ取得部２１２は、たとえばＥＣサーバ１２からＣＲＭログを受信するようにすることができる。なお、ＣＲＭログの取得手法には一般的なものを用いることができ、たとえばＣＲＭログ取得部２１２は、ユーザからＣＲＭログの入力を受け付けるようにしてもよい。

経路分析部２１３は、ユーザがコンバージョンに至るまでに広告に接触した経路（コンバージョンパス）を分析する。経路分析部２１３は、広告ログに基づいて、ユーザが広告対象に最初に接触した広告のプロモーション（広告媒体やクリエイティブ、ＬＰ、キャンペーン）（以下、初回媒体という。）と、コンバージョンの直前に接触したプロモーション（広告媒体やクリエイティブ、ＬＰ、キャンペーン）（以下、最終媒体という。）と、初回媒体による広告に接触した後、最終媒体による広告に接触する前に接触したプロモーション（広告媒体やクリエイティブ、ＬＰ、キャンペーン）（以下、中間媒体という。）とを特定する。

重み記憶部２３４は、広告媒体に対する重み付けのための重みを記憶する。図７は重み記憶部２３４の構成例を示す図である。本実施形態では、重み記憶部２３４は、初回媒体、中間媒体および最終媒体のそれぞれに対する重みを記憶する。

インセンティブ記憶部２３５は、広告媒体においてユーザに与えられているインセンティブを記憶する。ここでインセンティブとは、広告媒体からユーザに対して広告を閲覧またはクリックすることに対するものであり、たとえばポイントサイトなどにおいてユーザに与えられるポイントである。本実施形態では、インセンティブは、広告料金に対する割合で表されるものとする。たとえば、ある広告媒体では１クリックに対して１００円の広告料金がかかり、この広告媒体ではユーザが広告をクリックした場合に１０円のインセンティブを与えるようにしている場合には、この広告媒体に対応するインセンティブは１０％となる。図８はインセンティブ記憶部２３５の構成例を示す図である。同図に示すように、インセンティブ記憶部２３５は、広告媒体に対応付けてインセンティブを記憶する。

アトリビューションスコア算出部２１４（本発明の評価値算出部に該当する。）は、広告媒体の評価値（アトリビューションスコアという。）を算出する。アトリビューションスコアは、コンバージョンの発生に対する広告媒体の寄与度を評価する指標である。通常コンバージョンの発生に寄与した広告媒体とはコンバージョンの直前にクリックされた広告を掲載した広告媒体のことをいい、クリックがなされても直後にコンバージョンが発生しなければその広告媒体の寄与度は評価されていなかった。しかしながら、直接コンバージョンが発生していなかったとしても、その後に検索を行ったり、口コミを参照するなどの行動を行った後にコンバージョンに至るというケースがあり、その場合その広告媒体にも間接的な寄与があったといえる。そこで本実施形態のアトリビューションスコア算出部２１４は、直接的な寄与のみならず、間接的な寄与も含めて広告媒体を評価する。具体的には、アトリビューションスコア算出部２１４は、１回のコンバージョンの発生にあたり、１ポイント（以下、コンバージョンポイントという。）を初回媒体、中間媒体および最終媒体に割り振る。コンバージョンポイントの割り振りは重みに応じて行われる。（重みは任意の数とすることが出来る）アトリビューションスコア算出部２１４はまた、広告媒体において広告の閲覧またはクリックに対してユーザにインセンティブが与えられている場合には、インセンティブに応じて広告媒体のアトリビューションスコアを下げるように調整する。

ＣＲＭ分析部２１５（本発明の売上分析部に該当する。）は、売上およびリピート率に関する値（以下、ＣＲＭ値という。）を算出する。本実施形態では、簡単のために売上の合計とリピート率がＣＲＭ値であるものとするが、たとえば売上にリピート率を乗じた値を売上に加算したＬＴＶ（Life Time Value；生涯価値）を算出することもできる。

分析結果出力部２１６（本発明の評価値出力部に該当する。）は、広告媒体のそれぞれについて、アトリビューションスコアおよびＣＲＭ値を出力する。

＝＝処理概要＝＝
図９は、分析サーバ２０による処理を説明する図である。分析サーバ２０は、各広告媒体について後述の図１０に示すアトリビューションスコアの算出処理（Ｓ３０１）を行い、後述の図２１に示す各広告媒体を経由したＣＲＭ値（本実施形態では売上およびリピート率のみであるものとする。）の算出処理（Ｓ３０２）を行い、各広告媒体について、広告媒体のアトリビューションスコアと、広告媒体による広告を経由した売上およびリピート率とを出力する（Ｓ３０３）。

＝＝アトリビューションスコアの算出処理＝＝
図１０は、アトリビューションスコアの算出処理の流れを示す図である。

分析サーバ２０の経路分析部２１３は、広告ログ記憶部２３２から、接触種別が「コンバージョン」であるすべての広告ログのユーザＩＤを重複なく読み出す（Ｓ４０１）。読み出されたユーザＩＤのそれぞれについて、経路分析部２１３は、ユーザがコンバージョンまでに辿った経路、すなわちユーザがどの広告媒体の広告をどういう順番で閲覧・クリックしたのかの分析処理（図１１）を行い（Ｓ４０２）、アトリビューションスコア算出部２１４は、広告がクリックされたことに対して広告媒体に与えるポイント（以下、クリックポイントという。）の付与処理（図１３）を行う（Ｓ４０３）。後述するように、クリックポイントは、コンバージョンまでの経路における位置（以下パス位置という。パス位置には、「初回」の接触、コンバージョン直前の「最終」の接触、および初回と最終との間の「中間」の接触がある。）に応じて、パス位置ごとに付与される。

次に、アトリビューションスコア算出部２１４は、広告が閲覧されたことに対して広告媒体に与えるポイント（以下、閲覧ポイントという。）の付与処理（図１６）を行う（Ｓ４０４）。閲覧ポイントも、後述するようにパス位置ごとに付与される。アトリビューションスコア算出部２１４は、広告媒体からユーザへのインセンティブに応じて評価（クリックポイントおよび閲覧ポイント）を調整する処理（図１９）を行う（Ｓ４０５）。

アトリビューションスコア算出部２１４は、広告媒体のそれぞれについて、当該広告媒体に付与されたパス位置ごとのクリックポイントを合計して広告媒体の合計ポイントを算出し（Ｓ４０６）、合計ポイントにクリック率を積算して閲覧ポイントを算出する（Ｓ４０７）。その後、合計ポイントから閲覧ポイントを減算してクリックポイントを算出する（Ｓ４０８）。このパス位置ごとの閲覧ポイントとクリックポイントが当該広告媒体の評価値（アトリビューションスコア）となる（Ｓ４０９）。

＝＝経路分析処理＝＝
図１１は、経路分析処理の流れを示す図である。経路分析部２１３は、広告ログ記憶部２３２から、ユーザＩＤに対応する広告ログのうち、接触種別が「クリック」または「コンバージョン」に対応するものを読み出す（Ｓ４２１）。経路分析部２１３は、読み出した広告ログを日時早い順にソートする（Ｓ４２２）。経路分析部２１３は、ソートしたリストの中で最初の広告ログに含まれる媒体を初回媒体とし（Ｓ４２３）、接触種別が「コンバージョン」である広告ログの直前の広告ログに含まれる媒体を最終媒体とし（Ｓ４２４）、初回媒体に対応する広告ログの次から、最終媒体に対応する広告ログの前までの広告ログに含まれる媒体を中間媒体とする（Ｓ４２５）。これにより、図１２の例に示すように、ユーザが最初にクリックした広告を掲載した広告媒体が初回媒体（図１２の例ではＭ００１）となり、Ｍ０９９においてコンバージョンが発生する直前にユーザがクリックした広告を掲載した広告媒体が最終媒体（図１２の例ではＭ００３）となり、初回媒体から最終媒体までの間でユーザがクリックした広告を掲載した広告媒体が中間媒体（図１２の例ではＭ００２およびＭ００１）となる。初回媒体および最終媒体はそれぞれ１つの広告媒体のみが該当するが、中間媒体の数は可変である。ユーザが広告を複数回クリックした場合には、同じ広告媒体が経路に複数含まれることもある。

＝＝クリックポイント付与処理＝＝
図１３は、クリックポイントの付与処理の流れを示す図である。

アトリビューションスコア算出部２１４は、１回のコンバージョンの評価値（以下、コンバージョンポイントといい、ＣＰで表す。）に１を設定する。なお、コンバージョンポイントを各パス位置に振り分ける重みは任意の値とすることができる。たとえば、コンバージョンの内容に応じてコンバージョンポイントの重みを変えてもよい。アトリビューションスコア算出部２１４は、重み記憶部２３４からパス位置に対応する重みを読み出し（Ｓ４４２）、コンバージョンポイントＣＰに「初回」の重みを乗じて、初回媒体の初回のパス位置に対応するクリックポイント（初回媒体，初回）に加算する（Ｓ４４３）。たとえば図１２に示すような経路を辿った場合に、図７の例のような重みが設定されていたとすると、初回のパス位置に対応する重みは「０．４」であり、初回媒体である「Ｍ００１」のクリックポイント（初回）は、図１４の例に示すように「１×０．４＝０．４」となる。

アトリビューションスコア算出部２１４は中間媒体の数をｎとし（Ｓ４４４）、重複ない中間媒体のそれぞれについて、当該広告媒体の中間媒体での出現数（図１２の例ではＭ００２およびＭ００１ともに出現数は１となるが、同一の広告媒体が中間媒体に複数含まれていた場合にはその出現数となる。）をｍとする（Ｓ４４５）。アトリビューションスコア算出部２１４は、コンバージョンポイントＣＰに「中間」の重みとｍとを乗じた値をｎで割った値を、中間媒体の中間のパス位置に対応するクリックポイント（中間媒体，中間）に加算する（Ｓ４４６）。たとえば図１２の例では中間媒体として「Ｍ００２」および「Ｍ００１」の２つの広告媒体があり、ｎは「２」となり、ｍはどちらも「１」である。図７の例の場合、中間のパス位置に対応する重みは「０．２」であるから、「Ｍ００２」および「Ｍ００１」のクリックポイント（中間）は、それぞれ図１４の例に示すように、「（１×０．２×１）÷２＝０．１」となる。

アトリビューションスコア算出部２１４は、以上の処理を中間媒体のそれぞれについて行った後、コンバージョンポイントに「最終」の重みを乗じて、最終媒体の最終のパス位置に対応するクリックポイント（最終媒体，最終）に加算する（Ｓ４４７）。図７および図１２の例では、最終媒体の「Ｍ００３」のクリックポイント（最終）は、図１４に示すように、「１×０．４＝０．４」となる。

以上のようにして、初回、中間、最終のそれぞれのパス位置ごとに、広告媒体にクリックポイントが付与される。また、パス位置ごとのクリック数もカウントされる。

ここで説明を簡単にするために、図１２に示すユーザＩＤ「Ｕ００１」の経路とまったく同一の経路が１０人のユーザによって辿られたと仮定すると、１０人のユーザのそれぞれについて図１４と同様のクリックポイントが付与され、図１５に示すように各クリックポイントが１０倍になる。

＝＝閲覧ポイント付与処理＝＝
図１６は、閲覧ポイントの付与処理の流れを示す図である。アトリビューションスコア算出部２１４は、各広告媒体について以下の処理を行う。

アトリビューションスコア算出部２１４は、広告ログ記憶部２３２から、日時が所定期間（たとえば１年や１ヶ月など任意の期間を設定することができる。）内であり、媒体が当該広告媒体であり、接触種別が「閲覧」である広告ログの数をカウントして当該広告媒体における広告の閲覧数（媒体）を算出する（Ｓ４６１）。閲覧数は広告の表示回数に該当する。アトリビューションスコア算出部２１４は、日時が上記所定期間内であり、媒体が当該広告媒体であり、接触種別が「クリック」である広告ログの数をカウントして当該広告媒体における広告のクリック数（媒体）を算出する（Ｓ４６２）。アトリビューションスコア算出部２１４は、クリック数（媒体）を閲覧数（媒体）で割って、当該広告媒体における広告のクリック率（媒体）を算出する（Ｓ４６３）。これにより図１７に示すように、広告媒体ごとの閲覧数、クリック数、クリック率が算出される。

アトリビューションスコア算出部２１４は、初回、中間および最終の各パス位置ｘについて、当該広告媒体の当該パス位置についてのクリックポイント（媒体，ｘ）にクリック率（媒体）を乗じて、当該広告媒体の当該パス位置における閲覧ポイント（媒体，ｘ）を算出する（Ｓ４６４）。アトリビューションスコア算出部２１４は、クリックポイント（媒体，ｘ）から閲覧ポイント（媒体，ｘ）を減算する（Ｓ４６５）。たとえば各広告媒体について、図１５の例に示されるようなクリックポイントが算出され、図１７に示すようなクリック率であったとすると、Ｍ００１のクリックポイント「４」にクリック率「１１．２９％」を乗じた値「０．４５」が閲覧ポイントとなり、クリックポイント「４」から閲覧ポイント「０．４５」が減算されて、クリックポイントは「３．５５」となる。

アトリビューションスコア算出部２１４は、パス位置ごとのクリックポイント（媒体，＊）を合計して当該広告媒体のクリックポイント（媒体）を算出し（Ｓ４６６）、パス位置ごとの閲覧ポイント（媒体，＊）を合計して当該広告媒体の閲覧ポイント（媒体）を算出する（Ｓ４６７）。アトリビューションスコア算出部２１４は、クリックポイント（媒体）と閲覧ポイント（媒体）とを加算して、当該広告媒体のアトリビューションスコア（媒体）を算出する（Ｓ４６８）。

以上のようにして、クリック数とクリック率に応じて、クリックポイントとして算出した値をクリックポイントと閲覧ポイントに振り分けることができる。また、クリックポイントと閲覧ポイントからアトリビューションスコアを算出することができる。

＝＝インセンティブ調整処理＝＝
図１９は、インセンティブに応じた調整処理の流れを示す図である。アトリビューションスコア算出部２１４は、各広告媒体について、広告媒体に対応するインセンティブをインセンティブ記憶部２３５から読み出し（Ｓ４８１）、読み出したインセンティブが０より大きければ（Ｓ４８２：ＹＥＳ）、初回、中間および最終の各パス位置ｘについて、「１」からインセンティブを減じた値を閲覧ポイント（媒体，ｘ）に乗じる（Ｓ４８３）。また、アトリビューションスコア算出部２１４は、クリックポイントについても同様に、「１」からインセンティブを減じた値をクリックポイント（媒体，ｘ）に乗じて、インセンティブ分を減算する（Ｓ４８４）。

以上のようにして、広告媒体において広告の閲覧またはクリックに対してユーザに与えられたインセンティブに応じて広告媒体の評価値を減算することができる。たとえば、インセンティブが図８に示すように「Ｍ００１」について「１０％」が設定されていたとすると、図２０に示すように、Ｍ００１の閲覧ポイントおよびクリックポイントともに、１０％が減じられることになる。

＝＝ＣＲＭ値算出処理＝＝
図２１は、ＣＲＭ値の算出処理の流れを説明する図である。

ＣＲＭ分析部２１５は、広告ログ記憶部２３２から、接触種別が「コンバージョン」である広告ログの媒体を重複なく読み出し（Ｓ５０１）、読み出した媒体のそれぞれについて以下の処理を行う。

ＣＲＭ分析部２１５は、ＣＲＭログ記憶部２３３に記憶されているＣＲＭログのうち、当該媒体を含む広告ログのユーザＩＤおよびサイトに対応し、所定期間（たとえば１年や１ヶ月、１日など任意の分析期間を設定することができる。）内の日時を含むものの売上を合計して、当該媒体の売上（媒体）を算出する（Ｓ５０２）。ＣＲＭ分析部２１５は、当該媒体を含む広告ログのサイトを重複なく抽出し（Ｓ５０３）、抽出したサイトのそれぞれについて、当該媒体および当該サイトを含む広告ログのユーザＩＤを重複なく抽出し（Ｓ５０４）、抽出したユーザＩＤの数を当該サイトへの新規客の数である新規数（サイト）とする（Ｓ５０５）。ＣＲＭ分析部２１５は、抽出したユーザＩＤのうち、対応するＣＲＭログがＣＲＭログ記憶部２３３に複数登録されており、かつ、そのうちの１つのＣＲＭログの日が上記所定期間内であるユーザＩＤの数をカウントして、当該サイトにリピートしたユーザの数であるリピート数（サイト）とする（Ｓ５０６）。ＣＲＭ分析部２１５は、リピート数の合計を新規数の合計で割って当該媒体のリピート率を算出する（Ｓ５０７）。

以上のようにして、ＣＲＭ値として総売上とリピート率とが算出される。なお、ＣＲＭ値としては、総売上とリピート率に限らず、ＣＲＭ分析により算出される各種の分析値を算出することも含まれる。

＝＝画面例＝＝
図２２は、図９のステップＳ３０３において出力される、画面６０の一例を示す図である。分析結果出力部２１６は、アトリビューションスコア算出部２１４により算出されたパス位置ごとの閲覧ポイントおよびクリックポイント（６１）、アトリビューションスコア６２、ならびに売上６３およびリピート率６４を画面６０に出力する。

このように、本実施形態の広告活動支援システムによれば、広告主（たとえばマーケティング担当者など）は、画面６０の表示（分析サーバ２０からの出力）を参考にして、広告媒体の評価を多面的に行うことができる。アトリビューションスコアは、コンバージョンにつなげたという視点からの最終媒体の評価のみならず、最初にユーザに訴求する広告を提供したという視点（初回）および最終媒体につなげたという視点（中間）からの評価をも含んで計算されている。すなわち、最終的なコンバージョンに対する間接的な寄与分も評価値に組み入れることができる。

したがって、広告媒体を多面的に評価することが可能となり、さらには広告媒体の評価をより正確かつ妥当なものとすることができる。

また、コンバージョンに対する間接的な寄与についても評価をアトリビューションスコアに組み入れることにより、今後の広告出稿先（資本投下先）を効果的に検討することが可能となる。

また、本実施形態の広告活動支援システムによれば、コンバージョンに至る経路が明らかになるため、ユーザがどのような経路を辿ってコンバージョンに至ったのかを容易に把握することができる。したがって、経路に応じた効果的な広告活動を効率的に検討することができる。

また、本実施形態の広告活動支援システムによれば、広告媒体において広告の閲覧またはクリックに対するインセンティブがユーザに与えられている場合には、そのインセンティブによる広告効果を当該広告媒体から除去することができる。広告媒体においてインセンティブが与えられた場合には、閲覧数やクリック数などが増加することが考えられ、広告効果として割り引いて考える必要があるところ、本実施形態によればインセンティブによる効果をアトリビューションスコアから減算することが可能となる。これにより、広告媒体の評価をより正確なものとすることができる。

また、本実施形態の広告活動支援システムによれば、広告媒体について、アトリビューションスコアとともにＣＲＭ値（上述の例では売上およびリピート率）も出力することができる。これにより、広告効果を売上面から把握することが可能となり、有効なマーケティング活動の策定に役立てることができる。

＝＝変形例＝＝
なお、本実施形態では、説明を簡単にするため、分析サーバ２０は１台のコンピュータで実現するものとしたが、たとえばクラウドコンピューティングやグリッドコンピューティングなどの手法により、複数のコンピュータを用いて仮想的に１台のコンピュータを実現するようにしてもよいし、複数のコンピュータが異なる機能を実装して協働するようにしてもよい。また、図１では広告配信サーバ１１およびＥＣサーバ１２はそれぞれ１台のみ表示されているが、当然複数存在していてもよい。

また、本実施形態では、広告媒体を評価するものとして、広告媒体ごとに閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコア、ＣＲＭ値を算出するものとしたが、広告そのもの（クリエイティブと呼ばれる。）単位に集計してもよい。この場合、広告ログの「媒体」ではなく、クリエイティブを示す「クリエイティブＩＤ」をキーとして集計を行うことになる。すなわち、図１０のステップＳ４０６〜Ｓ４０８は広告のそれぞれについて実行され、図１１の処理では、初回広告、中間広告および最終広告が広告ログのクリエイティブＩＤから作成され、図１３の処理では、広告およびパス位置ごとのクリックポイントが計算され、図１４、図１５、図１７、図１８、図２０に示す計算結果は、クリエイティブＩＤごとにポイントが計算されたものとなり、図１６の処理は広告のそれぞれについて実行され、クリックポイント、閲覧ポイントアトリビューションスコアは広告ごとに計算され、図１９の処理も広告のそれぞれについて実行され、図２１の処理のステップＳ５０１〜Ｓ５０７は広告のそれぞれについて実行され、図２２に示す画面６０では広告媒体に代えて広告ごとの閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコア、ＣＲＭ値が表示される。これにより、どのようなクリエイティブを露出させれば、どのような経路を辿ってコンバージョンが発生し、どのような売上等となるのかを把握することが可能となる。したがって、同じ広告媒体に出稿する場合であっても、どのようなクリエイティブを出稿するのかを効果的に検討することができる。また、広告媒体とクリエイティブとの組み合わせごとに閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコア、ＣＲＭ値を算出するようにすることもできる。

また、本実施形態では、コンバージョンはＥＣサーバ１２において発生することを想定したが、コンバージョンが発生するサイトと、コンバージョン後に商取引が行われるサイトとが異なるようにしてもよい。この場合、コンバージョンの広告ログには、その後の商取引が行われるサイトが設定されるものとする。これにより、広告に応じてコンバージョンが発生したことと、その後のＣＲＭ情報とが紐付けられる。

また、本実施形態では、全ての広告ログを用いて広告媒体を閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコア、ＣＲＭ値を算出するものとしたが、キャンペーンごとまたはプロモーションごとにこれらを算出するようにしてもよい。この場合、キャンペーンＩＤまたはプロモーションＩＤに対応するクリエイティブＩＤを含む広告ログのみを処理対象とすればよい。キャンペーンやプロモーションによって広告媒体に得手不得手があるような場合にそれを容易に把握することができる。

また、本実施形態では、表示された広告がどのキャンペーンによるものかを特定するには、クリエイティブＩＤに対応するキャンペーンＩＤをプロモーション記憶部２３１から検索するようにしたが、広告ログのＵＲＬを解析し、広告媒体や、広告が表示されたＷｅｂページに応じてキャンペーンを特定するようにしてもよい。この場合、複数のキャンペーンに同じ広告を用いることができる。

また、分析サーバ２０がユーザの属性を記憶しておき、コンバージョンを発生させたユーザを属性に応じてグループ分けし、グループごとに各広告媒体の閲覧ポイント、クリックポイント、アトリビューションスコア、ＣＲＭ値を算出するようにしてもよい。この場合、ユーザの属性によって広告媒体のクリック率などが変化することを検知することが可能となり、どのような属性のユーザがどの広告媒体に合うのかを容易に把握することができる。したがって、広告の対象とするユーザの属性によって、広告投資する先となる広告媒体を効果的に選定することができる。

また、本実施形態では、閲覧ポイントおよびクリックポイントの両方を加算してアトリビューションスコアを算出するものとしたが、閲覧ポイントまたはクリックポイントのいずれかのみをアトリビューションスコアとするようにしてもよい。さらに、閲覧ポイントおよびクリックポイントの少なくともいずれかに加えて、検索エンジンへの誘導を行ったことのポイント（以下、検索貢献ポイントという。）を加算あるいは表示してもよい。検索貢献ポイントを算出する場合には、経路分析部２１３は検索エンジンの広告媒体までの経路を分析して、初回媒体と、検索エンジンにアクセスする直前に接触したプロモーション（検索貢献最終媒体）と、初回媒体から検索貢献最終媒体までの間に接触したプロモーション（検索貢献中間媒体）とを特定し、アトリビューションスコア算出部２１４は、当該経路について、アトリビューションスコアと同様に閲覧ポイントおよびクリックポイントを算出するようにしてもよい。この場合、初回媒体、検索貢献中間媒体および検索貢献最終媒体に対する重みは、初回媒体、中間媒体および最終媒体に対する重み（重み記憶部２３４に記憶されているもの）とは異なる重みを用いて計算することができる。また、アトリビューションスコア算出部２１４は、検索エンジンの広告媒体の直前の広告媒体に対してポイントを付与するようにしてもよい。

また、検索エンジンが広告媒体でない場合に検索貢献ポイントを付与することもできる。この場合、接触種別が「コンバージョン」である広告ログのリファラを解析し、ランディングページが検索エンジンからの遷移であったことが判明した場合には、その直前の広告媒体に対して検索貢献ポイントを付与するようにすることができる。これにより、広告媒体に対してユーザが広告を閲覧した後に検索エンジンからの流入に繋げたとの評価をする事が可能となる。

また、本実施形態では、インセンティブは広告料金に対するパーセンテージで表されるものとしたが、これに限らず、金額であってもよい。この場合、インセンティブを広告料金で割った値を算出し、これを上述した処理に用いるようにすることができる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

２１１ 広告ログ取得部
２１２ ＣＲＭログ取得部
２１３ 経路分析部
２１４ アトリビューションスコア算出部
２１５ ＣＲＭ分析部
２１６ 分析結果出力部
２３１ プロモーション記憶部
２３２ 広告ログ記憶部
２３３ ＣＲＭログ記憶部
２３４ 重み記憶部
２３５ インセンティブ記憶部

Claims (15)

1. 広告活動を支援する装置であって、
   ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
   前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、
   前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定する経路分析部と、
   前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出する評価値算出部と、
   を備えることを特徴とする広告活動支援装置。
2. 請求項１に記載の広告活動支援装置であって、
   前記経路情報はさらに前記ユーザに対する前記広告媒体による広告の表示回数を算出するための情報を含み、
   前記評価値算出部はさらに、前記経路情報に基づいて前記広告媒体ごとに前記表示回数を算出し、前記表示回数および前記クリック数に基づいてクリック率を算出し、前記クリック数に応じて広告がクリックされたことの評価値を算出し、前記クリック率に応じて広告が表示されたことの評価値を算出し、前記クリックされたことの評価値および前記表示されたことの評価値に応じて前記広告媒体の評価値を算出すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
3. 請求項２に記載の広告活動支援装置であって、
   前記評価値算出部は、
   前記コンバージョンの回数に応じたポイントを算出し、
   前記重みに応じて前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれに前記ポイントを振り分け、前記中間媒体が複数ある場合は前記中間媒体の数に応じて前記中間媒体に対する前記ポイントを振り分け、
   前記広告媒体のそれぞれについて、前記振り分けたポイントに前記クリック率を乗じて前記表示されたことの評価値を算出し、
   前記広告媒体のそれぞれについて、前記振り分けたポイントから前記表示されたことの評価値を減算して前記クリックされたことの評価値を算出すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の広告活動支援装置であって、
   前記広告媒体ごとに、前記広告媒体が前記ユーザに提供しているインセンティブを示すインセンティブ値を記憶するインセンティブ値記憶部をさらに備え、
   前記評価値算出部は、前記広告媒体の評価値から前記インセンティブ値に応じた値を減算すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項に記載の広告活動支援装置であって、
   前記経路分析部は、前記経路情報に基づいて、前記中間媒体が検索エンジンである場合に、前記ユーザが前記検索エンジンにアクセスする直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である検索貢献最終媒体と、前記検索貢献最終媒体による広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である検索貢献中間媒体とを特定し、
   前記評価値算出部は、前記初回媒体、前記検索貢献中間媒体および前記検索貢献最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、当該クリック数に応じて、前記広告媒体ごとに前記検索エンジンに前記ユーザを誘導したことの評価値を算出すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の広告活動支援装置であって、
   前記経路情報には検索エンジンにより検索されたキーワードを特定する情報を含み得、
   前記経路分析部は、前記経路情報により前記キーワードが特定される場合には、前記キーワードも前記広告媒体の一つとして、前記初回媒体、前記中間媒体または前記最終媒体を特定すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載の広告活動支援装置であって、
   前記ユーザごとに、前記コンバージョンに対応する商品またはサービスの売上に関する販売情報を記憶する販売情報記憶部と、
   前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザに対応する前記販売情報を前記販売情報記憶部から読み出し、読み出した前記販売情報に基づいて前記売上に応じた分析値を算出する売上分析部と、
   前記広告媒体の評価値を出力する評価値出力部と、
   をさらに備え、
   前記評価値出力部は、前記最終媒体について、前記最終媒体の評価値とともに前記最終媒体に対応する前記分析値を出力すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
8. 請求項７に記載の広告活動支援装置であって、
   前記売上分析部は、前記売上を合計して前記分析値を算出すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
9. 請求項８に記載の広告活動支援装置であって、
   前記売上分析部はさらに、前記読み出した販売情報に基づいて、前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザのリピート率を算出し、
   前記評価値出力部はさらに、前記最終媒体について前記リピート率を出力すること、
   を特徴とする広告活動支援装置。
10. 請求項８に記載の広告活動支援装置であって、
    前記売上分析部はさらに、前記読み出した販売情報に基づいて、前記最終媒体ごとに、前記コンバージョンを発生させた前記ユーザのリピート率を算出し、前記売上の合計値および前記リピート率に基づいて前記ユーザの生涯価値を算出し、
    前記評価値出力部はさらに、前記最終媒体について前記生涯価値を出力すること、
    を特徴とする広告活動支援装置。
11. 広告活動を支援する装置であって、
    ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
    前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定する経路分析部と、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出する評価値算出部と、
    を備えることを特徴とする広告活動支援装置。
12. 広告活動を支援する方法であって、
    ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
    前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータが、
    前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定するステップと、
    前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出するステップと、
    を実行することを特徴とする広告活動支援方法。
13. 広告活動を支援する方法であって、
    ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
    前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータが、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定するステップと、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出するステップと、
    を実行することを特徴とする広告活動支援方法。
14. 広告活動を支援するためのプログラムであって、
    ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を掲載した広告媒体を特定するための情報および当該ユーザによる広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
    前記ユーザが最初に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である初回媒体、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である最終媒体、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した広告を掲載した前記広告媒体である中間媒体のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータに、
    前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体を特定するステップと、
    前記経路情報に基づいて、前記初回媒体、前記中間媒体および前記最終媒体のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告媒体の評価値を算出するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
15. 広告活動を支援するためのプログラムであって、
    ユーザによるコンバージョンが発生するまでに当該ユーザが閲覧した広告を特定するための情報および当該ユーザによる当該広告のクリック数を算出するための情報を含む経路情報を前記ユーザごとに記憶する経路情報記憶部と、
    前記ユーザが最初に閲覧した広告である初回広告、前記ユーザが前記コンバージョンの直前に閲覧した前記広告である最終広告、および、前記ユーザが最初に広告を閲覧した後、前記コンバージョンの直前の広告を閲覧する前に閲覧した前記広告である中間広告のそれぞれに対する重みを記憶する重み記憶部と、を備えるコンピュータに、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告を特定するステップと、
    前記経路情報に基づいて、前記初回広告、前記中間広告および前記最終広告のそれぞれにおける前記クリック数を算出し、前記クリック数および前記それぞれに対する重みに応じて前記広告の評価値を算出するステップと、
    を実行させるためのプログラム。

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