JP2016038825A - Advertisement evaluation apparatus, advertisement evaluation method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、広告評価装置、広告評価方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an advertisement evaluation device, an advertisement evaluation method, and a program.
従来、広告価値を評価するための広告評価方法として、例えば、インターネット広告においては、広告を表示した総回数のうちユーザが何回広告をクリックしたか等の情報を利用して、広告の価値を定量的に評価する方法が知られている(特許文献1)。 Conventionally, as an advertisement evaluation method for evaluating advertisement value, for example, in internet advertisement, information such as how many times the user clicked the advertisement among the total number of times the advertisement is displayed is used to determine the value of the advertisement. A method for quantitative evaluation is known (Patent Document 1).
一方で、駅構内や公共の場所等に設置された紙媒体等の広告においては、インターネット広告のようにクリック数といった定量的な指標で評価をすることが難しいため、広告サイズがより大きいことや広告の設置される場所がより通行者数の多い場所であることが、広告価値を高める指標として用いられている。 On the other hand, for advertisements such as paper media installed in stations and public places, it is difficult to evaluate with quantitative indicators such as the number of clicks like Internet advertisements. The fact that the place where the advertisement is installed is a place with a larger number of passers-by is used as an index for increasing the advertising value.
しかしながら、上記の紙媒体等の広告を評価する方法では、実際に広告付近を通行した人にどの程度見られているのか、また、通行した人のうちどの程度の人の記憶に残っているのかという観点は考慮されていないため、広告の価値が適正に評価されていないという課題がある。 However, in the above method for evaluating advertisements such as paper media, how much is actually seen by people who have passed near the advertisement, and how much of those who have passed it remains in memory Therefore, there is a problem that the value of the advertisement is not properly evaluated.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、駅構内や公共の場所等に設置された広告の価値を定量的に評価できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to enable quantitative evaluation of the value of an advertisement installed in a station premises or a public place.
上記目的を達成するために、この発明は、
広告付近を通行する通行者に対しての広告効果を評価する広告評価装置であって、
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出手段を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention provides:
An advertising evaluation device that evaluates the advertising effectiveness for a passerby who passes near an advertisement,
Modeled the correlation between the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-eye lined up with the advertisement and the predetermined explanatory variable. Gaze number calculation means for calculating the number of gaze times estimated by the passer-by at the target advertisement to be evaluated based on the input value for the predetermined explanatory variable using the first model formula. Features.
また、望ましくは、
算出された前記視線回数と単位時間当たりの通行量とに基づいて、前記対象広告に対する総視線回数を算出する総視線回数算出手段を備えることを特徴とする。
Also, preferably
A total line-of-sight number calculating means for calculating the total line-of-sight number for the target advertisement based on the calculated line-of-sight number and the amount of traffic per unit time is provided.
また、望ましくは、
前記視線回数算出手段は、前記視線回数をV、前記所定の説明変量をXi、前記所定の説明変量のパラメータをαi、誤差εとした場合、下記一般式(1)により表される前記第1モデル式によって算出されることを特徴とする。
The line-of-sight number calculating means is represented by the following general formula (1), where V is the number of line-of-sight, X i is the predetermined explanatory variable, α i is the parameter of the predetermined explanatory variable, and error ε. It is calculated by the first model formula.
また、望ましくは、
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、当該広告を通行した後に当該広告を見たと記憶している前記通行者の割合である視認率の実測値と、の相関性の調査結果に基づいて作成された視線回数と視認率との相関をモデル化した第2モデル式を用いて、算出された前記視線回数から推定される前記視認率を算出する視認率算出手段を備えることを特徴とする。
Also, preferably
Investigating the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-by looks at the advertisement and the actual value of the visibility, which is the ratio of the passers who remember that they saw the advertisement after passing the advertisement A visibility ratio calculating means for calculating the visibility estimated from the calculated number of eyes using the second model formula that models the correlation between the number of eyes and the visibility generated based on the result is provided. It is characterized by.
また、望ましくは、
前記視認率と単位時間当たりの通行量とに基づいて、前記広告を通行した後に当該広告を見たと記憶している前記通行者の総人数を算出する視認者数算出手段を備えることを特徴とする。
Also, preferably
Based on the visibility rate and the amount of traffic per unit time, it is provided with a viewer number calculating means for calculating the total number of passers who have memorized that the advertisement has been viewed after passing the advertisement. To do.
また、望ましくは、
前記視認率算出手段は、視認率をp(n)、視認率の上限値をpmax、視線回数をn、記憶への残りやすさをαとした場合、下記一般式(2)により表される前記第2モデル式によって算出されることを特徴とする。
The visibility ratio calculating means is expressed by the following general formula (2), where the visibility ratio is p (n), the upper limit value of the visibility ratio is p max , the number of line-of-sights is n, and the ease of remaining in memory is α. It is calculated by the second model formula.
また、望ましくは、前記所定の説明変量は、
前記広告のサイズを示す広告サイズ情報、前記通行者に対する前記広告の向き情報、前記広告が設置されている場所を示す広告設置箇所情報、前記広告の掲示形態を示す広告形態情報、前記広告を構成する内容要素を示す広告内容情報、前記通行者の単位時間当たりの通行量を示す混雑度情報のうち、少なくとも一つ以上含むことを特徴とする。
Preferably, the predetermined explanatory variable is
The advertisement size information indicating the size of the advertisement, the direction information of the advertisement with respect to the passerby, the advertisement installation location information indicating the place where the advertisement is installed, the advertisement form information indicating the posting form of the advertisement, and the advertisement It includes at least one of advertisement content information indicating a content element to be performed and congestion degree information indicating the amount of traffic per unit time of the passer-by.
また、この発明は、
広告付近を通行する通行者に対しての広告効果を評価する広告評価方法であって、
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出ステップを含むことを特徴とする。
In addition, this invention
An ad evaluation method for evaluating the effectiveness of an ad for passers-by near the ad,
Modeled the correlation between the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-eye lined up with the advertisement and the predetermined explanatory variable. Using a first model formula, including a gaze number calculating step of calculating a gaze number estimated that the passer-by has matched the gaze with the target advertisement to be evaluated based on an input value for the predetermined explanatory variable. Features.
また、この発明は、
広告付近を通行する通行者に対しての広告効果を評価するプログラムであって、
コンピューターに、通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出ステップを実行させることを特徴とする。
In addition, this invention
A program that evaluates the effectiveness of advertising for passers-by in the vicinity of an ad,
A correlation between the measured value of the number of gazes when the passer-by gazes the advertisement and a predetermined explanatory variable on the computer is correlated with the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the result of the investigation of the correlation. Using the modeled first model formula, a gaze number calculating step of calculating a gaze number estimated that the passer-eye has matched the target advertisement to be evaluated based on an input value for the predetermined explanatory variable. It is made to perform.
本発明によれば、駅構内や公共の場所等に設置された広告の価値を定量的に評価することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the value of the advertisement installed in the station yard, a public place, etc. can be evaluated quantitatively.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
なお、以下の説明において「視線回数」とは、評価対象となる対象広告9に対して通行者が視線を合わせた回数であり、対象広告9に一度入ってから外に出た場合を1回とカウントとする。具体的には、図1に示す通り、通行者の対象広告9への視線の軌跡8を時間経過毎に番号1〜9で示すとすると、対象広告9の外(番号1,2)から対象広告9の中(番号3〜5)に入って、一旦対象広告9の外(番号6)に出た後、再度対象広告9の中(番号7,8)に入り、対象広告9の外(番号9)に出る場合、視線回数は2回となる。
また、以下の説明において「総視線回数」とは、対象広告9に対して一定時間に通行した全通行者の視線回数の和である。
また、以下の説明において「視認率」とは、通行者が対象広告9を通行した後、対象広告9を「確かに見た」と記憶している人の割合である。
また、以下の説明において「視認者数」とは、一定時間に対象広告9を通行した全通行者の内で対象広告9を「確かに見た」と記憶している人の総数である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
In the following description, the “number of line-of-sight” is the number of times a passer-by adjusts the line of sight with respect to the
In the following description, the “total number of line-of-sight” is the sum of the number of line-of-sight of all passers-by who have passed the
Further, in the following description, the “viewing rate” is a ratio of persons who memorize that the
Further, in the following description, the “number of viewers” is the total number of people who have memorized that the
[広告評価装置]
本実施形態の広告評価装置1は、一般的なコンピューターが用いられており、図2に示す通り、視線回数算出手段、総視線回数算出手段、視認率算出手段及び視認者数算出手段としてのCPU(Central Processing Unit)11と、RAM(Random Access Memory)12と、記憶部13と、操作部14と、表示部15と、通信部16等を備えている。
[Advertising evaluation device]
The
CPU11は、種々の演算処理を行い、広告評価装置1の全体動作を統括制御する。CPU11は、記憶部13に記憶された広告評価プログラム13aを読み出して実行し、広告を評価するために入力された入力値から広告の評価を行って結果を出力する。
The
RAM12は、CPU11に作業用のメモリ空間を提供し、一時データを記憶する。RAM12は、DRAMやSRAMなどの揮発性メモリである。
The
記憶部13は、プログラムや各種設定データを記憶する。記憶部13は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)が用いられる。或いは、記憶部13としては、フラッシュメモリ
やEEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)などの
書き換え可能な不揮発性メモリや、ROM(Read Only Memory)などが用いられ、又は、HDDと併用されても良い。ROMは、例えば、BIOS(Basic Input/Output System
)を記憶するのに用いられる。
The
) Is stored.
操作部14は、ユーザによる入力操作を受け付ける。操作部14は、例えば、キーボードやマウスなどを備える。これらキーボードやマウスに対して行われた操作は、所定の電気信号に変換されてCPU11に出力される。或いは、操作部14は、タッチセンサを備え、表示部15、又は、表示部15と別個に備える表示操作画面をタッチパネルとしてタッチ入力を検出する構成としても良い。
The
表示部15は、広告評価するために必要な情報を入力する入力画面、及び、広告評価情報を表やグラフ等で表示する評価結果表示画面といった各種情報を表示させる表示画面を有する。表示部15の表示画面としては、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)が用いられる。
The
通信部16は、インターネットを介した通信ネットワークやローカル接続されたプリンタなどと通信接続するためのインターフェイスである。このインターフェイスとしては、LANカードやUSBポート、及び、これらのドライバなどが挙げられる。
The
[広告評価処理の制御]
広告評価処理は、図3に示す通り、CPU11によってステップ毎に制御されて実行される。
[Advertising evaluation control]
The advertisement evaluation process is controlled and executed by the
この広告評価処理は、例えば、ユーザによって結果出力ボタン30(図8参照)が押下されることによって、広告評価プログラム13aの実行命令等により開始される。
This advertisement evaluation process is started, for example, by an execution command of the
広告評価処理が開始されると、まず、CPU11は、広告を評価するために入力された各種情報の入力値を取得する(ステップS101)。
When the advertisement evaluation process is started, first, the
次に、CPU11は、広告評価プログラム13aに組み込まれたモデル式に基づき、評価値(視線回数、総視線回数、視認率及び視認者数)を算出する(ステップS102)。具体的なモデル式の内容については後述する。
Next, the
次に、CPU11は、算出された評価値に基づく結果出力表示用のデータを作成する。この結果出力としては、予めフォーマットが定められており(図8、10及び11参照)、選択された当該フォーマットに従って出力データが作成される(ステップS103)。
Next, the
次に、CPU11は、当該作成された出力データをフォーマットに従って表示部15に出力する(ステップS104)。そして、CPU11は、広告評価処理を終了する。
Next, the
[視線回数と視認率の計測]
本発明において、視線回数の実測値を計測するための手法として、アイカメラを用いた方法を採用した。具体的には、通行者にアイカメラを装着させ、通行者の視線の動きを調べることにより、対象広告に対する視線回数を計測した。ここで、本計測を複数の時間帯で実施することによって、通行者の通行する通路の混雑度と視線回数の関係についても計測した。
そして、対象広告への視線回数の計測後に、通行者に対して対象広告を見たことがあるかについてアンケートを行い、通行者が「確かに見た」と回答したものを通行者が視認したと評価した。
[Measure gaze count and visibility]
In the present invention, a method using an eye camera is employed as a method for measuring an actual value of the number of eye gazes. Specifically, the number of gazes for the target advertisement was measured by attaching a eye camera to a passer-by and examining the movement of the gaze of the passer-by. Here, by carrying out this measurement in a plurality of time zones, the relationship between the degree of congestion of the passage through which the passer-by passes and the number of line of sight was also measured.
Then, after measuring the number of gazes on the target advertisement, a questionnaire was conducted to see if the passer had seen the target advertisement, and the passerby visually confirmed what the passer replied "I definitely saw" It was evaluated.
[視線回数算出のためのモデル式]
視線回数を算出するためのモデル式(第1モデル式)は、視線回数V、説明変量Xi、説明変量のパラメータαi及び誤差εとした場合に、下記一般式(1)で示される式によって表し、視線回数の推定値を算出するために使用した。また、このモデル式(第1モデル式)は、通行者が広告に視線を合わせた視線回数Vの実測値と、所定の説明変量Xiと、の相関性の調査結果に基づいて作成されたものであり、説明変量X1〜8及び説明変量パラメータα1〜8は、広告サイズ、広告の向き、広告設置箇所、広告形態、広告内容及び混雑度によって求められるものである(詳細は後述)。
A model formula (first model formula) for calculating the number of line-of-sights is an expression represented by the following general formula (1) when the line-of-sight number V, the explanatory variable X i , the parameter α i of the explanatory variable, and the error ε. And used to calculate the estimated number of gazes. Further, this model formula (first model formula) was created based on a correlation investigation result between the actual value of the line-of-sight frequency V when the passer-by looks at the advertisement and the predetermined explanatory variable X i . The explanatory variables X 1 to 8 and the explanatory variable parameters α 1 to 8 are determined by the advertisement size, the direction of the advertisement, the advertisement installation location, the advertisement form, the advertisement content, and the degree of congestion (details will be described later). .
[説明変量]
第1モデル式(一般式(1))に用いられる説明変量X1〜8について、X1から順に説明する。
説明変量X1は、「広告サイズ」から求められる説明変量であり、通行者に対する広告の大きさを「広告のみかけの大きさ」として定量化して視線回数を求め、モデル式で扱えるようにしたものである。
[Explanatory variable]
The explanatory variables X 1 to 8 used in the first model formula (general formula (1)) will be described in order from X 1 .
Description variable X 1 is an explanatory variable, which is determined from the "Ad size", determine the line-of-sight number to quantify the size of the ad for the passer-by as "the size of the advertising of the apparent", was to be handled by the model equation Is.
「広告のみかけの大きさ」とは、具体的には、通行者に対して広告のサイズが最大となる場合の大きさを定量化したものである。より詳しく説明すると、広告からの影響を光等の放射のアナロジーとしてとらえ、放射強度の考え方を応用して、通行者の視線が水平で前方を向く場合に最大となる値を「広告のみかけの大きさ」としたものである。ここで、通行者が同じ大きさの広告を通過する場合であっても、広告と通行者の距離によって視界に入る広告の相対的な大きささが異なるため、広告が遠くにある場合よりも近くにある場合の方が、視界に入る広告の大きさが大きくなり、広告から受ける影響は大きくなる。 The “apparent size of the advertisement” is specifically a quantification of the size when the size of the advertisement is the maximum for the passerby. In more detail, the influence from advertisements is regarded as an analogy of radiation, such as light, and the concept of radiation intensity is applied to determine the maximum value when the passer's line of sight is horizontal and looking forward. "Size". Here, even when a passer-by passes an ad of the same size, the relative size of the ad entering the field of view differs depending on the distance between the ad and the passer-by, so it is closer than when the ad is far away In the case of, the size of the advertisement entering the field of view becomes larger, and the influence received from the advertisement becomes larger.
次に、「広告のみかけの大きさ」を定量化した方法を、図4〜6を用いて説明する。なお、以下の説明では、広告面に垂直な方向をn1方向、通行者の進行方向をn2(前)方向、通行者の進行方向に平行な方向を左右方向、高さ方向を上下方向とする。 Next, a method of quantifying the “apparent size of advertisement” will be described with reference to FIGS. In the following description, n 1 direction and a direction perpendicular to the advertising surface, passersby traveling direction n 2 (front) direction, left-right direction a direction parallel to the traveling direction of the passerby, the height direction vertically And
図4に示すように、評価対象となる対象広告9からの影響を光等の放射のアナロジーとして考える場合、広告面の微小面積部分から通行者の目の微小面積部分への放射強度I0は、広告面の微小面積をds1、通行者の目の微小面積ds2、広告の微小面積から通行者の目の微小面積までの距離をr、広告の微小面積部分から通行者の目の微小面積部分への角度θ1、通行者の目の微小面積部分から広告面の微小面積部分への角度θ2(通行者が広告面に対して正面の場合を0とする)、広告面の微小面積部分からn1方向への放射強度をIとした場合、次式により表すことができる。
そして、広告面が通行者に対して正面に配置された場合、側面に配置された場合に場合分けを行い、説明変量X1のモデル式を作成した。
まず、図5(a)及び(b)に示す通り、通行者に対して広告が正面に配置された場合について説明する。広告の面積をS、進行方向に対する通行者から広告面への距離をx、進行方向に平行な方向に対する通行者から広告面への距離をw、高さ方向に対する通行者の目線の高さから広告中心までの距離をh、通行者が広告に最も近づいたときの距離をxmin(通過する場合は0)とした場合、説明変量X1を求めるモデル式は次式により表される。
First, as shown in FIGS. 5A and 5B, a case where an advertisement is arranged in front of a passerby will be described. The area of the advertisement is S, the distance from the passer-by to the advertisement plane in the direction of travel is x, the distance from the passer-by to the advertisement plane in the direction parallel to the travel direction is w, and the height of the passer's eyes in the height direction Assuming that the distance to the advertisement center is h and the distance when the passerby is closest to the advertisement is x min (0 when passing), the model expression for obtaining the explanatory variable X 1 is expressed by the following expression.
次に、図6(a)及び(b)に示す通り、通行者に対して広告が側面に配置された場合について説明する。正面に配置されている場合と同様に、広告の面積をS、進行方向に対する通行者から広告面への距離をx、進行方向に平行な方向に対する通行者から広告面への距離をw、高さ方向に対する通行者の目線の高さから広告中心までの距離をh、通行者が広告に最も近づいたときの距離をxmin(通過する場合は0)とした場合、説明変量X1のモデル式は次式により表される。
そして、具体的にこれらの式からX1を算出する場合には、通行者の目線の高さを1.5mと仮定し、通行者は通路の左半分の中央を通行すると想定してh、wを算出した。 Then, when calculating the X 1 from specifically these equations, the height of the passerby Looking assuming 1.5 m, passerby is assumed that traffic the central left half of the passage h, w was calculated.
次に、「広告の向き」から求められる説明変量X2について説明する。「広告の向き」とは、通行者から広告を見た際の広告の位置によって、「側面」又は「正面」から選択される項目値であり、「側面」が選択される場合は「X2=0」となり、「正面」が選択される場合は「X2=1」となる。 Next, the explanation variable X 2 obtained from “the direction of advertisement” will be described. “Direction of advertisement” is an item value selected from “side” or “front” depending on the position of the advertisement when the advertisement is viewed from a passerby. When “side” is selected, “X 2 ” = 0 ”and“ X 2 = 1 ”when“ front ”is selected.
次に、「広告設置箇所」から求められる説明変量X3−iについて説明する。「広告設置箇所」の説明変量X3−iは、広告が物販・飲食店舗に隣接している否か(X3−1)と、広告が他の広告に隣接しているか否か(X3−2)と、広告が案内サイン(駅構内の構内案内図等)に隣接しているか否か(X3−3)と、によって構成される。そして、それぞれ「隣接しない」が選択される場合は、それぞれ「X3−1=0」,「X3−2=0」,「X3−3=0」となり、それぞれ「隣接する」が選択される場合は、それぞれ「X3−1=1」,「X3−2=1」,「X3−3=1」となる。 Next, the explanation variable X 3-i obtained from the “advertisement installation location” will be described. The explanatory variable X 3-i of “advertising installation location” is whether the advertisement is adjacent to a product sales / restaurant (X 3-1 ) and whether the advertisement is adjacent to another advertisement (X 3 -2 ), and whether or not the advertisement is adjacent to a guidance sign (such as a premises guide map in a station) ( X3-3 ). When “not adjacent” is selected, “X 3-1 = 0”, “X 3-2 = 0”, and “X 3-3 = 0” respectively, and “adjacent” is selected respectively. In this case, “X 3-1 = 1”, “X 3-2 = 1”, and “X 3-3 = 1”, respectively.
次に、「広告形態」から求められる説明変量X4−iについて説明する。「広告形態」の説明変量X4−iは、「(1)デジタルサイネージ広告(X4−1)」、「(2)電照広告(X4−2)」及び「(3)紙媒体広告(X4−3)」から構成されている。また、「広告形態」は、「(1)デジタルサイネージ広告」、「(2)電照広告」又は「(3)紙媒体広告」から1つ選択される項目値であり、「(1)デジタルサイネージ広告」が選択される場合には、「X4−1=1,X4−2=0,X4−3=0」となり、「(2)電照広告」が選択される場合には、「X4−1=0,X4−2=1,X4−3=0」となり、「(3)紙媒体広告」が選択される場合には、「X4−1=0,X4−2=0,X4−3=1」となる。 Next, the explanatory variable X 4-i obtained from the “advertisement form” will be described. The description variable X 4-i of “advertising form” includes “(1) digital signage advertisement (X 4-1 )”, “(2) electric illumination advertisement (X 4-2 )” and “(3) paper medium advertisement”. (X 4-3 ) ”. The “advertisement form” is an item value selected from “(1) digital signage advertisement”, “(2) electric advertisement” or “(3) paper medium advertisement”. When “signage advertisement” is selected, “X 4-1 = 1, X 4-2 = 0, X 4-3 = 0”, and when “(2) electric advertisement” is selected , “X 4-1 = 0, X 4-2 = 1, X 4-3 = 0”, and when “(3) Paper Media Advertisement” is selected, “X 4-1 = 0, X 4-2 = 0, X 4-3 = 1 ”.
次に、「広告内容」から求められる説明変量X(5〜7)−iについて説明する。「広告内容」の説明変量X(5〜7)−iは、該当する広告の業種(X5−i)と、該当する広告デザインの主体(X6−i)と、広告へのタレントが含まれるか否か(X7−i)と、から構成されている。
該当する広告の業種の説明変量X5−iは、「(1)交通・運輸(X5−1)」、「(2)家電・AV機器(X5−2)」及び「(3)不動産・建設(X5−3)」から構成されている。そして、「(1)交通・運輸」が選択される場合には「X5−1=1,X5−2=0,X5−3=0」となり、「(2)家電・AV機器」が選択される場合には「X5−1=0,X5−2=1,X5−3=0」となり、「(3)不動産・建設」が選択される場合には「X5−1=0,X5−2=0,X5−3=1」となる。
該当する広告デザインの主体の説明変量X6−iは、「(1)文字主体(X6−1)」、「(2)イラスト主体(X6−2)」及び「(3)写***体(X6−3)」から構成されている。そして、「(1)文字主体」が選択される場合には「X6−1=1,X6−2=0,X6−3=0」となり、「(2)イラスト主体」が選択される場合には「X6−1=0,X6−2=1,X6−3=0」となり、「(3)写***体」が選択される場合には「X6−1=0,X6−2=0,X6−3=1」となる。
広告にタレントが含まれるか否かの説明変量X7は、「含まれない」が選択される場合には「X7=0」となり、「含まれる」が選択される場合には「X7=1」となる。
Next, description variable X (5-7) -i obtained from “advertising content” will be described. The description variable “X (5-7) -i ” of “advertising content” includes the industry (X 5-i ) of the corresponding advertisement, the subject of the corresponding advertisement design (X 6-i ), and the talent to the advertisement (X 7-i ).
The explanatory variable X 5-i of the corresponding advertising industry is “(1) Transportation / Transportation ( X5-1 )”, “(2) Home Appliances / AV Devices ( X5-2 )” and “(3) Real Estate・ Construction (X 5-3 ) ”. When “(1) transportation / transport” is selected, “X 5-1 = 1, X 5-2 = 0, X 5-3 = 0”, and “(2) home appliance / AV device” “X 5-1 = 0, X 5-2 = 1, X 5-3 = 0”, and when “(3) Real estate / construction” is selected, “X 5- 1 = 0, X 5-2 = 0, X 5-3 = 1 ”.
The explanatory variable X 6-i of the subject of the corresponding advertisement design is “(1) Character subject (X 6-1 )”, “(2) Illustration subject (X 6-2 )” and “(3) Photo subject ( X6-3 ) ". When “(1) Character subject” is selected, “X 6-1 = 1, X 6-2 = 0, X 6-3 = 0”, and “(2) Illustration subject” is selected. In this case, “X 6-1 = 0, X 6-2 = 1, X 6-3 = 0”, and when “(3) photographic subject” is selected, “X 6-1 = 0, X 6-2 = 0, X 6-3 = 1 ”.
The explanatory variable X 7 of whether or not a talent is included in the advertisement is “X 7 = 0” when “not included” is selected, and “X 7 ” when “included” is selected. = 1 ”.
次に、「混雑度」から求められる説明変量X8はについて説明する。「混雑度」とは、幅員1mあたりの通行者数(人/hour)であり、この「混雑度」の値がそのまま説明変量X8の値となる。例えば、混雑度が100(人/hour)の場合、X8=100となる。 Next, description variable X 8 obtained from the "congestion" will be described. The “congestion degree” is the number of passers-by (per person / hour) per 1 m of width, and the value of the “congestion degree” is the value of the explanatory variable X 8 as it is. For example, when the degree of congestion is 100 (person / hour), X 8 = 100.
[説明変量パラメータ]
第1モデル式(一般式(1))に用いられる説明変量パラメータα1〜8について説明する。説明変量パラメータα1〜8は、第1モデル式(一般式(1))に、各説明変量X1〜8及び視線回数Vの実測値を代入し、誤差εの値が最少となるようにして求めた説明変量X1〜8に対応する説明変量パラメータα1〜8である。
具体的には、第1モデル式(一般式(1))において、ある広告素材jについて、広告素材jの視線回数をVj、説明変量をXi,j、説明変量パラメータをαi,j、誤差εjとすると、視線回数Vjを求める式は次式のように表せる。
Explanation variable parameters α 1 to 8 used in the first model formula (general formula (1)) will be described. For the explanatory variable parameters α 1 to 8 , the measured values of the explanatory variables X 1 to 8 and the line-of-sight frequency V are substituted into the first model equation (general equation (1)) so that the error ε is minimized. Are the explanatory variable parameters α 1 to 8 corresponding to the explanatory variables X 1 to 8 obtained in this way.
Specifically, in the first model formula (general formula (1)), for a certain advertisement material j, the number of lines of sight of the advertisement material j is V j , the explanatory variable is X i, j , and the explanatory variable parameter is α i, j. Assuming that the error ε j is, the formula for obtaining the number of times of sight line V j can be expressed as the following formula.
[視認率の予測モデル式]
視認率を予測するためのモデル式(第2モデル式)は、視認率をp(n)とし、視認率の上限値をpmaxとし、視線回数をnとし、記憶への残りやすさをαとした場合に、以下の一般式(2)のように表し、視認率を算出している。
The model formula (second model formula) for predicting the visibility rate is p (n), the upper limit value of the visibility rate is p max , the number of lines of sight is n, and the ease of remaining in memory is α In this case, the visibility is calculated as shown in the following general formula (2).
ここで、視認率の上限値pmax、視線回数n及び、記憶への残り易さαは、広告への視線回数の実測値及び広告への視線回数に応じた視認者数の実測値によって求めた結果を用いている。
具体的には、実測値によると、視線回数と視認率の関係は、図7に示すように、視線回数が20回までは視線回数に応じて視認率が上昇するが、視線回数が30回を超えると視認率の上昇は緩やかになり、視認率は一定値(=0.37)に収束した。そして、本実実施形態では、この実施結果の結果より、一般式(2)にpmax=0.37、α=0.06を代入したものを使用した。
Here, the upper limit value p max of the visual recognition rate, the number of gazes n, and the remaining ease α in the memory are obtained from an actual value of the number of gazes to the advertisement and an actual value of the number of viewers according to the number of gazes to the advertisement. Results are used.
Specifically, according to the actual measurement value, as shown in FIG. 7, the relationship between the number of line-of-sight and the visual recognition rate is as follows. When the value exceeds, the increase in the visibility rate becomes moderate, and the visibility rate converges to a constant value (= 0.37). In the present embodiment, the result obtained by substituting p max = 0.37 and α = 0.06 into the general formula (2) is used based on the result of this implementation result.
[入出力画面の概要]
広告評価処理を実行する広告評価の入出力画面2について、図8〜11を用いて説明する。なお、以下の説明では具体例を示して説明するが、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
[Overview of input / output screen]
The advertisement evaluation input /
入出力画面2は、図8に示す通り、広告評価処理に使用される説明変量Xiを設定するための入力値を入力するための入力領域3と、広告評価プログラム13aの実行を開始させる結果出力ボタン30と、入力値に基づいて算出された評価処理結果を出力するための出力領域4と、によって構成され、例えば、入出力画面2において、入力領域3が左側、結果出力ボタン30が左上部、出力領域4が右側となるよう1つの画面内に配置されている。
As shown in FIG. 8, the input /
そして、広告評価装置が実際に使用される際には、入力領域3にユーザによって入力値が入力された後、ユーザによって出力結果ボタン30が押下されることによって広告評価プログラム13aが実行され、出力領域4に評価値の示すグラフ結果41及び数値結果42が出力されるようになっている。
When the advertisement evaluation apparatus is actually used, after the input value is input by the user to the
[入力領域]
入力領域3は、図9に示す通り、広告サイズを入力するための広告サイズ入力欄31、広告の向きを入力するための広告の向き入力欄32、広告の設置箇所を入力するための設置個所入力欄33、広告形態を入力するための広告形態入力欄34及び広告内容を入力するための広告内容入力欄35から構成されており、それぞれの入力欄に値を入力又はプルダウンリストから値を選択して入力値が設定される。そして、この入力値が、広告評価処理における入力値として使用される。
[Input area]
As shown in FIG. 9, the
広告サイズ入力欄31は、広告面積(m2)と、通行者の目線に対する広告中心の高さ(m)と、通行者からの進行方向に対する広告中心からの距離(m)と、通行者が最も近づいた際の広告面からの距離(m)と、通行者が広告面に対して通過するか否かと、によって構成されており、それぞれに対する入力値が入力できるようになっている。また、通行者が広告面に対して通過するか否かは、「通過する」又は「通過しない」の何れかを選択できるようになっている。
The advertisement
広告の向き入力欄32は、通行者から広告を見た際の広告の位置によって、「側面」又は「正面」の何れかを選択できるようになっている。
In the advertisement
広告設置箇所入力欄33は、例えば、広告が物販・飲食店舗に隣接している否かと、他の広告に隣接しているか否かと、案内サイン(駅構内の構内案内図等)に隣接しているか否かと、によって構成され、それぞれ「隣接する」又は「隣接しない」の何れかを選択できるようになっている。
The advertisement installation
広告形態入力欄34は、該当する広告の掲示形態であり、例えば、「(1)デジタルサイネージ広告」、「(2)電照広告」又は「(3)紙媒体広告」の何れか一つを選択できるようになっている。
The advertisement
広告内容入力欄35は、例えば、該当する広告の業種と、該当する広告デザインの主体と、広告にタレントが含まれるか否かと、から構成されている。広告の業種は、例えば、「(1)交通・運輸」、「(2)家電・AV機器」又は「(3)不動産・建設」の何れか一つを選択できるようになっている。また、広告デザインの主体は、例えば、「(1)文字主体」、「(2)イラスト主体」又は「(3)写***体」の何れか一つを選択できるようになっている。また、広告にタレントが含まれるか否かは、例えば、「含まれる」又は「含まれない」の何れか一つを選択できるようになっている。
The advertisement
[出力領域]
出力領域4は、図8に示す通り、評価値の示すグラフ結果表示部41及び数値結果表示部42から構成されており、例えば、それぞれ上下に並んで表示される。
[Output area]
As shown in FIG. 8, the
グラフ結果表示部41は、図10に示すように、幅員1mあたりの通行者数である混雑度(人/hour)を横軸とした場合の、広告への視線回数の推定値についての出力結果(411)と、広告の視認者数の推定値についての出力結果(412)について上下に並べて表示される。ここで、総視線回数と視認者数はそれぞれ前述のモデル式によって求められるものであり、それぞれの値は独立したものである。
As shown in FIG. 10, the graph
視線回数の推定値についての出力結果(411)は、例えば、混雑度(人/hour)に対する一人当たりの視線回数は折れ線グラフ(411a)で示され、通行者全員の視線回数の和である総視線回数は棒線グラフ(411b)で示される。
これらの値は、前述のようにユーザが入力した入力値から算出された推定値であり、例えば図10に示したサンプル値であれば、混雑度(人/hour)が100,200,300・・・の場合、一人当たりの視線回数(回)は11.2,10.5,9.7・・・となっており、また、通行者全員の総視線回数(回)は1117,2091,2922・・・となっている。ここで、総視線回数の棒線グラフ(411b)において、混雑度が800(人/hour)をピークとして減少しているとすると、これの意味するところは、混雑度が大きくなって広告付近を通行する人数は増えるものの、一方で一人当たりの視線回数が減少するため、総視線回数が混雑度800(人/hour)で増加から減少に転じたということである。
The output result (411) for the estimated value of the number of gazes is, for example, the number of gazes per person with respect to the degree of congestion (person / hour) is shown by a line graph (411a), and is the sum of the number of gazes of all passers-by The line-of-sight number is indicated by a bar graph (411b).
These values are estimated values calculated from the input values input by the user as described above. For example, in the case of the sample values shown in FIG. 10, the degree of congestion (person / hour) is 100, 200, 300 · In the case of, the number of eyes per person (times) is 11.2, 10.5, 9.7, etc., and the total number of eyes (times) of all passers-by is 1117,2091, 2922... Here, in the bar graph (411b) of the total line-of-sight count, if the degree of congestion decreases with a peak of 800 (person / hour), this means that the degree of congestion increases and the vicinity of the advertisement Although the number of people who pass is increased, on the other hand, the number of gazes per person decreases, so the total number of gazes has changed from an increase to a decrease at a congestion degree of 800 (person / hour).
視認者数の推定値についての出力結果(412)は、例えば、混雑度(人/hour)に対して、視認率の割合の推定値は折れ線グラフ(412a)で示され、通行者全員の中での視認者数の推定値は棒線グラフ(412b)で示される。
これらの値は、前述のようにユーザが入力した入力値から算出された推定値であり、例えば図10中に示したサンプル値であれば、混雑度(人/hour)が100,200,300・・・の場合、通行者の視認率(%)は18.1,17.2,16.4・・・となっており、また、通行者全員中の視認者数(人)は18,34,49・・・となっている。ここで、視認者数の棒線グラフ(412b)において、混雑度が900(人/hour)をピークとして減少しているとすると、これの意味するところは、混雑度が大きくなって広告付近を通行する人数は増えるものの、視認率が減少するため、視認者数が混雑度900(人/hour)で増加から減少に転じたということである。
The output result (412) for the estimated value of the number of viewers is, for example, a line rate graph (412a) showing an estimated value of the percentage of visibility with respect to the degree of congestion (person / hour). The estimated value of the number of viewers is indicated by a bar graph (412b).
These values are estimated values calculated from the input values input by the user as described above. For example, in the case of the sample values shown in FIG. 10, the degree of congestion (person / hour) is 100, 200, 300. In the case of..., The visibility rate (%) of passers-by is 18.1, 17.2, 16.4, and the number of viewers (people) among all passers-by is 18. 34, 49 and so on. Here, in the bar graph (412b) of the number of viewers, if the congestion level decreases with a peak of 900 (person / hour), this means that the congestion level increases and the vicinity of the advertisement is displayed. Although the number of people who pass is increased, the visibility rate decreases, so the number of viewers has changed from an increase to a decrease at a congestion level of 900 (person / hour).
数値結果42は、例えば、図11に示す通り、上段2段は、通行者一人当たりの広告評価値として、視線回数(411a)及び視認率(412a)の数値が表示される。また、下段2段は、通行者全員当たりの広告評価として、総視線回数(411b)及び視認者数(412b)の数値が表示される。これらの値は、当然グラフ結果41と一致している。
In the
[本実施形態における技術的効果]
以上説明したように、本実施形態によれば、駅構内や公共の場所等に設置された広告に対し、広告付近を通行する通行者がどれくらい広告を見ているのかという視線回数を推定することができ、且つ実際見たと記憶している通行者の割合(視認率)を推定することができる。
そして、このように通行者の視線回数や視認率を定量的に評価することで、所定の場所に設置された広告の価値を定量的に評価することができる。
[Technical effects in this embodiment]
As described above, according to the present embodiment, with respect to an advertisement installed in a station premises or a public place, estimating the number of line-of-sights as to how many passers-by passing through the advertisement are watching the advertisement. It is possible to estimate the ratio (viewing rate) of passers-by who can actually see and see.
And the value of the advertisement installed in the predetermined place can be quantitatively evaluated by quantitatively evaluating the passer's line-of-sight number and the visibility rate in this way.
また、本実施形態においては、混雑度(人/hour)に対する視認率を評価することができるため、同じ場所に設置される広告であっても、例えば、時間帯毎の広告の価値を評価することも可能である。この評価方法を用いれば、例えば、デジタルサイネージ広告において、決められた時間帯にのみ広告を出稿する場合に、どの時間帯に広告を出稿すればどれくらい効果があるのかについて定量的に評価することが可能となる。 Moreover, in this embodiment, since the visibility rate with respect to a congestion degree (person / hour) can be evaluated, even if it is an advertisement installed in the same place, the value of the advertisement for every time zone is evaluated, for example. It is also possible. If this evaluation method is used, for example, in digital signage advertising, when an advertisement is placed only during a predetermined time period, it is possible to quantitatively evaluate how effective the advertisement is placed in which time period. It becomes possible.
[その他]
なお、本実施形態の広告評価装置は、視線回数算出手段、総視線回数算出手段、視認率算出手段及び視認者数算出手段を備えるものであるとしたが、少なくとも視線回数算出手段を備えるものであれば良く、例えば、視線回数算出手段のみ備える場合も本発明の範囲内である。
[Others]
Note that the advertisement evaluation device of the present embodiment includes a gaze number calculating unit, a total gaze number calculating unit, a visibility rate calculating unit, and a viewer number calculating unit. However, the advertisement evaluation apparatus includes at least a gaze number calculating unit. For example, a case where only the line-of-sight number calculating means is provided is also within the scope of the present invention.
また、本実施形態では、1つの画面内に入力領域3と出力領域4を表示することとしたが、適宜変更可能であり、例えば、入力領域3のみを表示することとし、結果出力ボタン30を押下した際に、別の画面に出力領域4の出力結果を表示させる構成としても良い。
In this embodiment, the
また、本実施形態では、出力領域4にグラフ結果41及び数値結果42を出力されることとしたが、使用用途によって出力方法は適宜変更可能であり、例えば、視線回数の出力グラフ結果のみ表示することしても良い。
In the present embodiment, the
また、本実施形態では、広告評価に使用する説明変量Xiを設定するための入力値として、広告サイズ、広告の向き、広告設置箇所、広告形態及び広告内容を含むこととしたが、これらのうち少なくとも一つ以上あれば評価することができる。例えば、広告形態情報35における「広告の業種」を除いて評価することも可能である。しかしながら、評価するための項目値を減らせば評価精度が低下するため、本実施形態で記載した全ての項目を使用することが望ましい。
In the present embodiment, the input value for setting the explanatory variable X i used for the advertisement evaluation includes the advertisement size, the advertisement direction, the advertisement installation location, the advertisement form, and the advertisement content. At least one of them can be evaluated. For example, it is also possible to make an evaluation excluding “advertisement industry” in the
また、一方で、これらの広告評価するための入力項目の種類を増やすことも可能である。例えば、広告形態情報35における「広告の業種」において、「食品」や「化粧品」等を増やしても良い。また、広告形態情報35における「広告にタレントが含まれるか」については、「含まれる」又は「含まれない」という二択ではなく、例えば、「含まれる」場合の中で著名度に応じてランク付けを行っても良い。
On the other hand, it is also possible to increase the types of input items for evaluating these advertisements. For example, “food”, “cosmetics”, and the like may be increased in “advertisement industry” in the
また、本実施形態では視線回数を計測するための手法として、アイカメラを使用しているが、視線回数を計測することができれば、適宜手法は選択可能である。例えば、広告側にカメラを装着して、通行者の顔の向き等を分析し、視線回数を計測するようにしても良い。 In the present embodiment, an eye camera is used as a method for measuring the number of line of sight. However, if the number of lines of sight can be measured, a method can be appropriately selected. For example, a camera may be attached to the advertisement side, and the direction of the passer's face may be analyzed to measure the number of eyes.
また、本実施形態の広告評価において、通行者の性別や年齢層の情報を付加して評価することとしても良い。例えば、広告設置箇所前を通行する性別や年齢の割合を追加することにより、性別や年齢毎の視線回数や視認者数を評価することができるため、広告のターゲットとなる層への効果を評価することができる。 In addition, in the advertisement evaluation of the present embodiment, evaluation may be performed by adding information on passersby's sex and age group. For example, by adding the percentage of gender and age that passes in front of the advertisement placement location, you can evaluate the number of gazes and the number of viewers for each gender and age, so evaluate the effect on the target audience of the advertisement can do.
さらに、本発明の範囲は上記に限られることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。 Furthermore, the scope of the present invention is not limited to the above, and various improvements and design changes may be made without departing from the spirit of the present invention.
1 広告評価装置
9 対象広告
11 CPU(視線回数算出手段、総視線回数算出手段、視認率算出手段及び視認者数算出手段)
13a 広告評価プログラム(プログラム)
1
13a Advertising evaluation program (program)
Claims (9)
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出手段を備えることを特徴とする広告評価装置。 An advertising evaluation device that evaluates the advertising effectiveness for a passerby who passes near an advertisement,
Modeled the correlation between the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-eye lined up with the advertisement and the predetermined explanatory variable. Gaze number calculation means for calculating the number of gaze times estimated by the passer-by at the target advertisement to be evaluated based on the input value for the predetermined explanatory variable using the first model formula. A featured advertisement evaluation device.
前記広告のサイズを示す広告サイズ情報、前記通行者に対する前記広告の向き情報、前記広告が設置されている場所を示す広告設置箇所情報、前記広告の掲示形態を示す広告形態情報、前記広告を構成する内容要素を示す広告内容情報、前記通行者の単位時間当たりの通行量を示す混雑度情報のうち、少なくとも一つ以上含むことを特徴とする請求項1〜6の何れか一項に記載の広告評価装置。 The predetermined explanatory variable is
The advertisement size information indicating the size of the advertisement, the direction information of the advertisement with respect to the passerby, the advertisement installation location information indicating the place where the advertisement is installed, the advertisement form information indicating the posting form of the advertisement, and the advertisement 7. The method according to claim 1, comprising at least one of advertisement content information indicating a content element to be performed and congestion degree information indicating a traffic volume per unit time of the passer-by. Advertising evaluation device.
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出ステップを含むことを特徴とする広告評価方法。 An ad evaluation method for evaluating the effectiveness of an ad for passers-by near the ad,
Modeled the correlation between the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-eye lined up with the advertisement and the predetermined explanatory variable. Using a first model formula, including a gaze number calculating step of calculating a gaze number estimated that the passer-by has matched the gaze with the target advertisement to be evaluated based on an input value for the predetermined explanatory variable. A characteristic advertisement evaluation method.
通行者が広告に視線を合わせた視線回数の実測値と、所定の説明変量と、の相関性の調査結果に基づいて作成された前記所定の説明変量と前記視線回数との相関をモデル化した第1モデル式を用いて、前記所定の説明変量に対する入力値に基づいて、通行者が評価対象となる対象広告に視線を合わせたと推定される視線回数を算出する視線回数算出ステップを実行させることを特徴とするプログラム。 A computer that evaluates the effectiveness of advertising for passers-by
Modeled the correlation between the predetermined explanatory variable and the number of gazes created based on the correlation between the actual value of the number of gazes when the passer-eye lined up with the advertisement and the predetermined explanatory variable. Using the first model formula to execute a gaze number calculating step of calculating a gaze number estimated that the passer-by has matched the gaze with the target advertisement to be evaluated based on an input value for the predetermined explanatory variable. A program characterized by
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JP (1) | JP2016038825A (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018203581A1 (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-08 | 디엑스스퀘어드 주식회사 | System and method for providing outdoor advertising effect-measuring and planning services |
JP2020021497A (en) * | 2019-09-18 | 2020-02-06 | デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 | Program, information processing method, and information processing device |
JP2020135194A (en) * | 2019-02-15 | 2020-08-31 | 株式会社電通グループ | Advertisement contact determination system, advertisement contact determination device, and program |
JP2021039733A (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-11 | 株式会社ケシオン | Device and method for detecting number of persons contacting advertisement medium |
JP2021096663A (en) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | Kddi株式会社 | Apparatus for determining value of information presentation surface and program therefor |
JPWO2021200018A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 |
-
2014
- 2014-08-11 JP JP2014163301A patent/JP2016038825A/en active Pending
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018203581A1 (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-08 | 디엑스스퀘어드 주식회사 | System and method for providing outdoor advertising effect-measuring and planning services |
JP2020135194A (en) * | 2019-02-15 | 2020-08-31 | 株式会社電通グループ | Advertisement contact determination system, advertisement contact determination device, and program |
US11734721B2 (en) | 2019-02-15 | 2023-08-22 | Dentsu Inc. | Advertisement contact determination system, advertisement contact determination device, and program |
JP2021039733A (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-11 | 株式会社ケシオン | Device and method for detecting number of persons contacting advertisement medium |
JP2020021497A (en) * | 2019-09-18 | 2020-02-06 | デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 | Program, information processing method, and information processing device |
JP7159135B2 (en) | 2019-09-18 | 2022-10-24 | デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 | Program, information processing method and information processing apparatus |
JP2021096663A (en) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | Kddi株式会社 | Apparatus for determining value of information presentation surface and program therefor |
JP7197462B2 (en) | 2019-12-17 | 2022-12-27 | Kddi株式会社 | Apparatus and program for determining value of information presentation |
JPWO2021200018A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | ||
WO2021200018A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | 日本電気株式会社 | Platform, system, method, and non-transitory computer-readable medium |
JP7327653B2 (en) | 2020-03-31 | 2023-08-16 | 日本電気株式会社 | PLATFORM, SYSTEM, METHOD AND PROGRAM |
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