JP2020053029A - Information processor, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
従来より、インターネット上のＷｅｂサイトを閲覧するユーザや、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を利用するユーザをターゲットとする広告を行うための技術は存在する（例えば、特許文献１及び２参照）。
2. Description of the Related Art Conventionally, there is a technology for performing advertisement targeting a user who browses a Web site on the Internet or a user who uses SNS (Social Networking Service) (for example, see
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、ユーザの興味に対応させた内容の広告を行うに過ぎないため、ユーザの属性（例えば年収や資産等）に対応させた内容の広告を行うことはできない。また、特許文献２に記載された技術では、特定のチャットルームにユーザがログインするという積極的な行動を起こさない限り、当該ユーザをターゲットとする広告の配信を行うことはできない。
このようなことから、インターネットを利用した広告の分野では、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、従来よりも効率よく行いたいとする要望がある。
However, in the technology described in
For this reason, in the field of advertising using the Internet, there is a demand for more efficient distribution of an advertisement to a target demographic including one or more targets having a predetermined attribute (for example, a common attribute). There is.
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を効率よく行うことができるようにすることを目的とする。またさらに、複数のツールを使用するうえで煩雑になる操作手順や進捗管理を１つに集約することで効率化を図ることを目的とする。 The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to enable efficient distribution of an advertisement to a target demographic including one or more targets having a predetermined attribute. Still another object of the present invention is to increase the efficiency by integrating operation procedures and progress management that are complicated when using a plurality of tools into one.
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置であって、
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing device of one embodiment of the present invention
An information processing apparatus for supporting distribution of an advertisement to a target demographic including one or more targets having a predetermined attribute,
Acquiring means for acquiring first information serving as a basis for extracting the target layer based on the predetermined attribute;
Analysis means for analyzing the first information acquired by the acquisition means;
Extracting means for extracting the target layer based on a result of the analysis by the analyzing means;
Is provided.
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する処理方法及びプログラムである。 An information processing method and a program according to one embodiment of the present invention are a processing method and a program corresponding to the above-described information processing device according to one embodiment of the present invention.
本発明によれば、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を効率よく行うことができる。また、複数のツールを使用するうえで煩雑になる操作手順や進捗管理を１つに集約することで効率化を図ることができる。 According to the present invention, it is possible to efficiently deliver an advertisement to a target segment including one or more targets having a predetermined attribute. In addition, efficiency can be improved by consolidating operation procedures and progress management that are complicated in using a plurality of tools into one.
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理装置が適用される情報処理システム（後述する図６参照）の適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。 First, referring to FIG. 1, a service (hereinafter, referred to as “this service”) to which an information processing system (see FIG. 6 described later) to which an information processing apparatus according to an embodiment of the present invention is applied is applied. An outline will be described.
図１は、本発明の情報処理装置の第１実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムにより実現可能な本サービスの概要を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing an outline of a service which can be realized by an information processing system including a server according to a first embodiment of the information processing apparatus of the present invention.
本サービスは、サービス提供者から広告主に対して提供されるサービスの一例である。「広告主」とは、ターゲットとなる層（以下、「ターゲット層」と呼ぶ）に対し広告の配信を行う者をいう。
広告主は、本サービスを利用することで、ターゲット層に対して適切に広告の配信を行うことができる。さらに、広告主は、ターゲット層を抽出するための根拠となる情報（以下、「抽出根拠情報」と呼ぶ）を取得して、各種の分析、活用、広告掲載、管理、及び集計を行うことができる。
ここで、「ターゲット層を抽出」とは、「ターゲット層」に対して広告の配信が可能になる情報（例えばメールアドレス、そのターゲット層が閲覧しているＷｅｂサイト等に広告を表示（露出）させるための情報等）を抽出することをいう。ただし、ターゲット層に属する各個人の氏名や住所等の個人情報は抽出されない。
This service is an example of a service provided from a service provider to an advertiser. An “advertiser” refers to a person who distributes an advertisement to a target layer (hereinafter, referred to as a “target layer”).
Advertisers can use this service to appropriately distribute advertisements to target demographics. In addition, the advertiser can obtain information that is the basis for extracting the target demographics (hereinafter referred to as “extraction basis information”) and perform various analysis, utilization, advertisement posting, management, and aggregation. it can.
Here, “extract the target demographic” means information that enables the distribution of the advertisement to the “target demographic” (eg, an email address, displaying the advertisement on a website or the like that the target demographic is browsing). Extraction of information for causing the information to be extracted). However, personal information such as the name and address of each individual belonging to the target demographic is not extracted.
具体的には例えば、本サービスでは、広告主毎に次のような処理が行われる。即ち、抽出根拠情報に基づいて、広告の配信先として、より適切となるターゲット層の抽出が行われる。そして、抽出されたターゲット層に対して配信されるものとしてより適切な広告が生成される。
抽出根拠情報は、サービス提供者の提携先である１以上の情報提供者から提供される情報であり、図１の破線内に示されている。抽出根拠情報には、ＩＰアドレス分析ツールにより得られるＩＰアドレスの情報と、エリアマーケティング情報と、データマーケットプレイスから得られる情報と、広告主に関する情報（以下、「広告主情報」と呼ぶ）と、企業に関する情報（以下、「企業情報」と呼ぶ）とが含まれる。
Specifically, for example, in this service, the following processing is performed for each advertiser. That is, based on the extraction basis information, a more appropriate target layer is extracted as a distribution destination of the advertisement. Then, a more appropriate advertisement is generated to be delivered to the extracted target demographics.
The extraction basis information is information provided from one or more information providers who are alliance partners of the service provider, and is shown in a broken line in FIG. The extraction basis information includes information on an IP address obtained by an IP address analysis tool, area marketing information, information obtained from a data marketplace, information on an advertiser (hereinafter, referred to as “advertiser information”), Information about a company (hereinafter, referred to as “company information”) is included.
情報提供者から提供される抽出根拠情報のうちＩＰアドレスの情報は、ＩＰアドレス分析ツールから得られる。このＩＰアドレス分析ツールは、後述する分析・集計ツールの一例であり、ＩＰアドレスターゲティングに用いられるツールである。
「ＩＰアドレスターゲティング」とは、本サービスを提供するサーバにアクセスしてきた端末に振られているＩＰアドレスから、その端末が接続されているＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷｉＦｉ等を提供する企業等を特定し、その企業等が属するターゲット層を抽出するサービスである。なお、ＩＰアドレス分析ツールの具体的内容については、図２を参照して後述する。
Information on the IP address in the extraction basis information provided by the information provider is obtained from the IP address analysis tool. This IP address analysis tool is an example of an analysis / aggregation tool described later, and is a tool used for IP address targeting.
"IP address targeting" refers to a company that provides a LAN (local area network), WiFi, or the like to which the terminal is connected, based on the IP address assigned to the terminal accessing the server that provides the service. It is a service that specifies and extracts the target demographic to which the company or the like belongs. The specific contents of the IP address analysis tool will be described later with reference to FIG.
情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、エリアマーケティング情報は、居住エリア毎のマーケティング情報である。エリアマーケティング情報には、国勢調査結果、購買行動を示す情報、年収階級別推計世帯数等に関する情報等が含まれる。
具体的には、国勢調査結果には、居住エリア毎の、人口、年齢、配偶者の有無、居住年数、世帯構成、世帯の種類、子供の有無、世帯人数、教育施設数、及び最終学歴の夫々に関する情報等が含まれる。
また、購買行動を示す情報には、ダイレクトマーケティングサービス企業により提供される情報、メールオーダーの利用状況、高級ブランド品の購入の傾向等が含まれる。
また、年収階級別推計世帯数等に関する情報には、年収３００万円未満乃至１０００万円以上の５階級からなる情報が含まれる。なお、年収階級別推計世帯数等に関する情報は、国勢調査結果、及び住宅・土地統計調査に基づいて推計される情報である。
エリアマーケティング情報は、例えば富裕層の多い地域であるとか、築２０年以上の戸建てが〇％以上ある地域といった情報が生成される際の根拠情報となる。
Among the extraction basis information provided by the information provider, the area marketing information is marketing information for each living area. The area marketing information includes the results of the census, information indicating purchasing behavior, information on the estimated number of households by annual income class, and the like.
Specifically, the census results include population, age, spouse status, age of residence, household composition, type of household, presence of children, number of households, number of educational facilities, and final educational attainment for each residential area. Information about each is included.
The information indicating the purchase behavior includes information provided by the direct marketing service company, the use status of the mail order, the tendency of purchasing luxury brand products, and the like.
In addition, the information on the estimated number of households by annual income class includes information of five classes with annual income of less than 3 million yen to 10 million yen or more. The information on the estimated number of households by annual income class is information estimated based on the results of the national census and the housing and land statistics survey.
The area marketing information is the basis information when information such as a region with many wealthy people or a region with 20% or more of detached houses of 〇% or more is generated.
情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、データマーケットプレイスから得られる情報は、企業間で共有する情報（以下、「企業間アライアンス情報」と呼ぶ）、及び各種の統計情報である。
具体的には例えば、企業間アライアンス情報には、ポイントカード事業者と加盟店との間で共有される情報、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトと出店者との間で共有される情報、共同開発のために共有される情報等が含まれる。各種の統計情報には、例えば調査会社が保有する人口統計学的な属性（例えば性別、年齢、居住地域、所得、職業等）に関する情報（デモグラフィック情報）、国勢調査結果等の統計情報、消費動向情報、位置情報等の情報が含まれる。なお、企業間アライアンス情報の具体例については、図９乃至図１１を参照して後述する。
Among the extraction basis information provided by the information provider, the information obtained from the data marketplace is information shared between companies (hereinafter, referred to as “inter-company alliance information”) and various types of statistical information.
Specifically, for example, the inter-company alliance information includes information shared between the loyalty card company and the member store, information shared between the EC (Electronic Commerce) site and the store, and information on joint development. Information and the like shared for the purpose. The various types of statistical information include, for example, information (demographic information) on demographic attributes (eg, gender, age, area of residence, income, occupation, etc.) held by the research company, statistical information such as census results, consumption Information such as trend information and location information is included. A specific example of the inter-company alliance information will be described later with reference to FIGS.
情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、広告主・企業情報は、広告主に関する情報、及び企業情報である。広告主・企業情報には、例えば個人情報、広告配信結果、Ｗｅｂ行動履歴、アンケート回答結果等が含まれる。 Of the extraction basis information provided by the information provider, the advertiser / company information is information on the advertiser and company information. The advertiser / company information includes, for example, personal information, an advertisement distribution result, a Web action history, a questionnaire response result, and the like.
このように、本サービスでは、情報提供者により提供される信頼性の高い抽出根拠情報が利用されるので、広告主のニーズに沿ったターゲットの抽出や、精度の高いソリューションの提供を実現させることができる。その結果、サービス提供者は、広告主を満足させるサービスを提供することができる。 As described above, this service uses the reliable extraction basis information provided by the information provider, so that it is possible to extract targets that meet the needs of advertisers and provide highly accurate solutions. Can be. As a result, the service provider can provide a service that satisfies the advertiser.
本サービスは、「プライベートＤＭＰ（Ｄａｔａ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」及び「ＣＤＰ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｄａｔａ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」と、「管理ツール」と、「分析・集計ツール」とで構成されている。なお、「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」と、「管理ツール」と、「分析・集計ツール」とは、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によって連携している。 This service includes “private DMP (Data management platform)” and “CDP (Customer data platform)”, “management tool”, and “analysis / aggregation tool”. The “private DMP” and “CDP”, the “management tool”, and the “analysis / aggregation tool” cooperate with each other through an API (Application Programming Interface).
「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」は、取得した抽出根拠情報を管理するためのプラットフォームである。 “Private DMP” and “CDP” are platforms for managing the obtained extraction basis information.
「管理ツール」は、本サービスを提供するサービス提供者の業務に携わるスタッフの業務効率の向上、及び利便性の向上を図るために用いられるツールである。
具体的には、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩやサーバ連携した内容を、例えばＧｏｏｇｌｅ Ｓｈｅｅｔｓに落とし込んで、管理項目を表示、入力、操作指示させる機能を搭載したものとすることができる。
即ち、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩや、情報提供者から提供された抽出根拠情報を所定の表計算用ソフトウェア等に落とし込むことで、管理項目を表示、入力、操作指示を実行可能にする。
管理ツールによれば、サービス提供者側における、（１）各種設定、（２）分析、（３）進捗管理、（４）広告主（クライアント）に対する結果納品までのフローを一元管理することができる。
即ち、本サービスで実現させる広告配信機能と、広告運用状況の運用進捗管理、運用結果の分析を一か所に集約させる独自運用管理機能とを連携させることができるので、スタッフの利便性の向上、又は改善させることができる。
その結果、作業の簡素化、効率化を図ることができる。
The “management tool” is a tool used to improve the work efficiency and convenience of the staff engaged in the work of the service provider that provides this service.
More specifically, the management tool may be provided with a function for displaying, inputting and instructing the management items by dropping the API of each system tool and the contents linked with the server into, for example, Google Sheets.
That is, the management tool can display management items, execute input, and execute operation instructions by dropping the API of each system tool and the extraction basis information provided by the information provider into predetermined spreadsheet software or the like. I do.
According to the management tool, the service provider can centrally manage (1) various settings, (2) analysis, (3) progress management, and (4) flow until delivery of results to an advertiser (client). .
In other words, the advertisement distribution function realized by this service can be linked with the original operation management function that integrates the operation progress management of the operation status of the advertisement and the analysis of the operation results in one place, improving the convenience of staff Or can be improved.
As a result, the operation can be simplified and the efficiency can be improved.
「分析・集計ツール」は、抽出根拠情報に基づきターゲット層を抽出するために用いられるツールである。 The “analysis / aggregation tool” is a tool used to extract a target layer based on extraction basis information.
「マーケティングソリューションツール」は、広告の掲載を行うためのツールである。「マーケティングソリューションツール」は、ターゲット層に対する広告の配信を行うためのプラットフォームであるＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ−Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）と、広告主開拓におけるマーケティング活動を可視化又は自動化するためのツールであるマーケティングオートメーションと、で構成される。
また、本サービスには、広告とともに写真（静止画像）や動画像を掲載するための専用のＷｅｂサイト（以下、「オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイト」と呼ぶ）が設けられている。これにより、ターゲット層に対する広告配信だけではなく、ターゲット層に対し有益な情報を画像や動画を用いて訴求できるオリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトもセットで提供することが可能となる。
即ち、本サービスは、ターゲット層に対する広告配信と、オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトの提供と、スタッフに対する管理ツールの提供とがセットとなったサービスである。
The “marketing solution tool” is a tool for posting advertisements. The “marketing solution tool” includes a DSP (Demand-Side Platform) which is a platform for delivering advertisements to a target audience, and a marketing automation which is a tool for visualizing or automating marketing activities in advertiser development. Be composed.
In addition, this service is provided with a dedicated Web site for posting photographs (still images) and moving images together with advertisements (hereinafter, referred to as “original moving image posting WEB site”). As a result, it is possible to provide not only advertisement distribution to the target demographic but also an original moving image posting WEB site that can appeal useful information to the target demographic using images and moving images.
In other words, this service is a service in which the distribution of advertisements to the target demographic, the provision of an original moving image posting WEB site, and the provision of management tools to staff are set.
本サービスによれば、広告主の訴求ターゲット、ニーズに沿った広告、マーケティングソリューションの展開を実現させることができる。その結果、広告主の求めるＫＰＩ（重要業績評価指標）の達成、改善、及び向上に寄与させることができる。 According to this service, it is possible to realize advertisements and marketing solutions that meet the advertiser's appeal targets and needs. As a result, it is possible to contribute to the achievement, improvement, and improvement of the KPI (Key Performance Indicator) required by the advertiser.
次に、図２乃至図５を参照して、抽出根拠情報を用いてターゲット層を抽出する手法について説明する。
図２は、ＩＰアドレスターゲティングの概要を示す図である。
Next, a method for extracting a target layer using the extraction basis information will be described with reference to FIGS.
FIG. 2 is a diagram showing an outline of IP address targeting.
図２（Ａ）には、ＩＰアドレスターゲティングの流れが示されている。図２（Ａ）に示すように、企業等の端末から本サービスの利用者向けの専用のＷｅｂサイト（以下、「専用サイト」と呼ぶ）にアクセスすると（ステップＳＳ１）、その端末に振られているＩＰアドレスについての分析が直ちに開始される。そして、１以上のＩＰアドレスに関する情報（以下、「ＩＰアドレス情報」と呼ぶ）が記憶され管理されているデータベース（以下、「ＩＰアドレスＤＢ」と呼ぶ）に対し、ＩＰアドレスの照会が行われる（ステップＳＳ２）。ＩＰアドレスの照会が済むと、本サービスを提供するサーバにアクセスしてきた端末の接続先であるネットワーク（例えばＬＡＮ、ＷｉＦｉ）を有する企業が属するターゲット層の抽出が行われる（ステップＳＳ３）。ターゲット層が抽出されると、そのターゲット層に対する広告の配信が行われる（ステップＳＳ４）。
即ち、ＩＰアドレスターゲティングによれば、本サービスを提供するサーバへのアクセス元となる企業等のＩＰアドレスを特定することができるので、その企業の属性と共通点を有する様々な業種の企業、又は特定の企業等への広告の配信が可能となる。
FIG. 2A shows the flow of IP address targeting. As shown in FIG. 2A, when a terminal such as a company accesses a dedicated Web site for a user of the service (hereinafter, referred to as a “dedicated site”) (step SS1), the terminal is shaken by the terminal. The analysis for the existing IP address starts immediately. Then, a database (hereinafter, referred to as “IP address DB”) storing and managing information on one or more IP addresses (hereinafter, referred to as “IP address information”) is referred to for an IP address ( Step SS2). After the inquiry of the IP address is completed, a target layer to which a company having a network (for example, LAN or WiFi) to which a terminal accessing the server providing this service belongs is extracted (step SS3). When the target layer is extracted, the advertisement is delivered to the target layer (Step SS4).
That is, according to the IP address targeting, it is possible to specify an IP address of a company or the like that is a source of access to a server that provides the service, so that companies of various types of business that have common attributes with the attributes of the company, or It is possible to distribute advertisements to specific companies and the like.
図２（Ｂ）及び（Ｃ）には、ＩＰアドレスターゲティングが行われる場合のターゲティング層のセグメントの例が示されている。
「セグメント」とは、市場の中で属性（例えば年収や資産等）を共通にする層のことをいう。
即ち、ＩＰアドレスターゲティングが行われる場合のターゲティング層のセグメントとしては、例えば図２（Ｂ）に示すように、業種（大区分）、業種（中区分）、従業員規模、売上高規模、上場区分、回線種別、職種、役職・職位がある。また例えば図２（Ｃ）に示すように、上場区分、売上高、資本金、従業員数、業種分類がある。なお、セグメントの詳細は図２（Ｂ）及び（Ｃ）に示すとおりである。
このように、ＩＰアドレスターゲティングによれば、上場区分、売上高、資本金、従業員数規模、業種区分等でのセグメントが可能となる。その結果、企業情報や、職種や職位といったパーソナライズされたオーディエンスデータを活用した広告配信やレポーティングが可能となる。
FIGS. 2B and 2C show examples of segments of the targeting layer when IP address targeting is performed.
“Segment” refers to a layer in the market that has common attributes (for example, annual income and assets).
That is, as shown in FIG. 2B, for example, as shown in FIG. 2B, the segments of the targeting layer in the case where the IP address targeting is performed are the type of business (large division), the type of business (medium division), the employee size, the sales scale, and the listing classification. , Line type, job type, job title / position. For example, as shown in FIG. 2C, there are listed categories, sales, capital, the number of employees, and business categories. The details of the segments are as shown in FIGS. 2 (B) and 2 (C).
As described above, according to the IP address targeting, it is possible to perform the segmentation by listing, sales, capital, the number of employees, business category, and the like. As a result, advertisement distribution and reporting using personalized audience data such as company information and job types and positions can be performed.
図３は、富裕層マーケティング支援サービスの概要を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing an outline of a wealthy class marketing support service.
本サービスによれば、抽出根拠情報を用いることで、富裕層をターゲット層として抽出することができる。
具体的には例えば、全国の生活者に関する情報（以下、「生活者情報」と呼ぶ）が記録されたデータベース（以下、「生活者ＤＢ」と呼ぶ）から、所定のロジックに基づいて抽出された資産１億円以上の者を富裕層と定義する。そして、富裕層に関する情報を富裕層ＤＢに記憶させて管理する。
富裕層ＤＢに記憶されている情報は、広告主情報に対するクレンジング及び名寄せがなされた情報として管理されている。また、富裕層ＤＢに記憶されている情報には、広告主プロファイリングの分析結果、デプスインタビュー調査の結果、ライフスタイル調査の結果や、カルテやイベントに関する情報が含まれる。
富裕層ＤＢに記憶された情報は、様々な業界において活用することができる。具体的には例えば、図３の左側に示すように、銀行、証券、百貨店、ブランド、旅行、不動産、エネルギー、ＥＣ（Ｅコマース）、呉服着物、メーカー、化粧品、航空会社、コンサルティング、鉄道、及び音楽等の業界で活用することができる。
According to this service, the wealthy class can be extracted as the target class by using the extraction basis information.
Specifically, for example, the information is extracted based on a predetermined logic from a database (hereinafter, referred to as “consumer DB”) in which information on consumers throughout the country (hereinafter, referred to as “resident information”) is recorded. Wealthy people are defined as those with assets of 100 million yen or more. Then, information about the wealthy class is stored and managed in the rich class DB.
Information stored in the wealthy class DB is managed as cleansing and merging information for the advertiser information. The information stored in the wealthy DB includes the results of the analysis of the advertiser profiling, the results of the depth interview survey, the results of the lifestyle survey, and information on medical records and events.
The information stored in the wealthy class DB can be used in various industries. Specifically, for example, as shown on the left side of FIG. 3, banks, securities, department stores, brands, travel, real estate, energy, EC (E-commerce), kimono, kimono, manufacturers, cosmetics, airlines, consulting, railways, and It can be used in the music and other industries.
図３の右側には、富裕層マーケティング支援サービスの具体例が示されている。「富裕層マーケティング支援サービス」とは、本サービスのうち、広告主の富裕層へのリーチを支援するサービスのことをいう。図３では、富裕層マーケティング支援サービスの一例として、富裕層に不動産のＷｅｂターゲティング広告を配信するケースが示されている。
富裕層ＤＢには、生活者ＤＢに記憶されている情報から抽出された富裕層に関する情報（以下、「富裕層情報」と呼ぶ）が記憶されて管理されている。ここで、配信条件として「東京２３区在住」、「３０〜５９歳」、及び「富裕層世帯率１５％以上のエリア」という条件設定がなされた場合には、その配信条件を満たす者（ターゲット）が抽出される。抽出結果としては、例えば配信条件を満たす者（ターゲット）のＩＰアドレス、郵便番号、住所等が広告主に提示される。
On the right side of FIG. 3, a specific example of the wealthy class marketing support service is shown. The “wealthy class marketing support service” is a service that supports the advertiser's reach to the wealthy class among the services. FIG. 3 shows a case where a Web targeting advertisement of real estate is distributed to the wealthy as an example of the wealthy class marketing support service.
The wealthy class DB stores and manages information about the rich class extracted from the information stored in the consumer DB (hereinafter, referred to as “rich class information”). Here, when the distribution conditions are set as "resident in Tokyo's 23 wards", "30 to 59 years old", and "area with a wealthy household rate of 15% or more", a person who satisfies the distribution conditions (target ) Is extracted. As the extraction result, for example, an IP address, a postal code, an address, and the like of a person (target) satisfying the distribution condition are presented to the advertiser.
また、本サービスでは、富裕層ＤＢや生活者ＤＢに記憶された情報に基づいたターゲティング以外に、ターゲットの位置に関する情報に基づいたターゲティング（以下、「位置情報ターゲティング」と呼ぶ）を行うこともできる。
図４は、位置情報ターゲティングの概要を示す図である。
In addition, in the present service, in addition to targeting based on information stored in the wealthy class DB or consumer DB, targeting based on information on a target position (hereinafter, referred to as “location information targeting”) can also be performed. .
FIG. 4 is a diagram showing an outline of location information targeting.
従来から用いられているターゲティングの手法として、オーディエンスターゲティングがある。このターゲティングの手法は、「どのようなＷｅｂサイトを閲覧したのか」という視点でＷｅｂ閲覧履歴の分析が行われて、ターゲットＴが興味又は関心を示す情報、性別、年代等の推測が行われる。具体的には、オーディエンスターゲティングでは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）に保存されているブラウザのｃｏｏｋｉｅに基づいた分析が行われる。 Audience targeting has been used as a conventional targeting method. In this targeting method, the Web browsing history is analyzed from the viewpoint of "what kind of Web site was browsed", and information indicating the interest or interest of the target T, gender, age, and the like are estimated. Specifically, in audience targeting, analysis is performed based on a cookie of a browser stored in a PC (personal computer).
これに対して、本サービスの位置情報ターゲティングは、ターゲットＴの現在位置に関する情報に基づいたターゲティングの手法である。このターゲティングの手法では、「どこに行ったのか」という視点でＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）位置情報や利用しているアプリケーションソフトウェア（以下、「アプリ」と呼ぶ）等の分析が行われる。そして、ターゲットＴが興味又は関心を示す情報、性別、年代、収入、職業、家族構成等の推測が行われる。具体的には、位置情報ターゲティングでは、スマートフォンにアプリがインストールされた際に振られる広告識別子に基づいた分析が行われる。なお、位置情報ターゲティングの具体例については、図８を参照して後述する。 On the other hand, the location information targeting of the present service is a targeting method based on information on the current location of the target T. In this targeting method, analysis of GPS (Global Positioning System) position information, used application software (hereinafter, referred to as “app”), and the like are performed from the viewpoint of “where did you go?”. Then, information indicating the interest or interest of the target T, gender, age, income, occupation, family structure, and the like are estimated. Specifically, in the location information targeting, an analysis is performed based on an advertisement identifier given when an application is installed on a smartphone. A specific example of location information targeting will be described later with reference to FIG.
次に、図５を参照して、上述した本サービスの提供を実現化させる情報処理システム、即ち本発明の情報処理装置の一実施形態に係る管理サーバ１を含む、情報処理システムの構成について説明する。
図５は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムの構成を示す図である。
Next, with reference to FIG. 5, the configuration of the information processing system that realizes the provision of the present service described above, that is, the configuration of the information processing system including the
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of an information processing system including a server according to an embodiment of the information processing apparatus of the present invention.
図５に示す情報処理システムは、管理サーバ１と、広告主端末２−１乃至２−ｎ（ｎは１以上の整数値）と、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ（ｍは１以上の整数値）と、連携先サーバ４とを含むように構成されている。
管理サーバ１、広告主端末２−１乃至２−ｎ、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ、及び連携先サーバ４の夫々は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
The information processing system shown in FIG. 5 includes a
Each of the
管理サーバ１は、サービス提供者Ｇにより管理される情報処理装置であり、広告主端末２−１乃至２−ｎ、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ、及び連携先サーバ４の夫々と適宜通信をしながら、本サービスを実現するための各種処理を実行する。
The
広告主端末２−１乃至２−ｎの夫々は、広告主Ｃ１乃至Ｃｎの夫々により操作される情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。
以下、広告主端末２−１乃至２−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「広告主端末２」の夫々と呼ぶ。
Each of the advertiser terminals 2-1 to 2-n is an information processing device operated by each of the advertisers C1 to Cn, and includes, for example, a personal computer, a smartphone, a tablet, and the like.
Hereinafter, when it is not necessary to distinguish each of the advertiser terminals 2-1 to 2-n, these are collectively referred to as “
ターゲット端末３−１乃至３−ｍの夫々は、ターゲットＴ１乃至Ｔｍの夫々により操作される情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。
以下、ターゲット端末３−１乃至３−ｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「ターゲット端末３」の夫々と呼ぶ。
Each of the target terminals 3-1 to 3-m is an information processing device operated by each of the targets T1 to Tm, and includes, for example, a personal computer, a smartphone, a tablet, and the like.
Hereinafter, when it is not necessary to individually distinguish each of the target terminals 3-1 to 3-m, they are collectively referred to as “
連携先サーバ４の夫々は、情報提供者Ｒにより管理される情報処理装置であり、管理サーバ１に抽出根拠情報を提供する。なお、図５には情報提供者Ｒが１人のみ描画されているが、情報提供者Ｒの数は特に限定されない。
Each of the
広告主Ｃ、及びターゲットＴの夫々は、本サービスの利用者向けの専用のアプリ（以下、「専用アプリ」と呼ぶ）がインストールされた広告主端末２、及びターゲット端末３の夫々を用いて本サービスを利用することができる。
また、広告主Ｃ、及びターゲットＴの夫々は、広告主端末２、及びターゲット端末３の夫々のブラウザ機能により表示される、専用サイトから本サービスを利用することもできる。
なお、以下、断りのない限り、「広告主Ｃが広告主端末２を操作する」と表現している場合、それは、次のいずれかを意味している。即ち、広告主Ｃが、広告主端末２にインストールされた専用アプリを起動して各種操作を行うこと、又は広告主端末２のブラウザ機能により表示される専用サイトから本サービスを利用することを意味している。
また、「ターゲットＴがターゲット端末３を操作する」と表現している場合、それは、次のいずれかを意味している。即ち、ターゲットＴが、ターゲット端末３にインストールされた専用アプリを起動して各種操作を行うこと、又はターゲット端末３のブラウザ機能により表示される専用サイトから本サービスを利用することを意味している。
Each of the advertiser C and the target T uses the
In addition, each of the advertiser C and the target T can use this service from a dedicated site displayed by the browser function of each of the
In the following, unless otherwise noted, the expression "Advertiser C operates
Further, when the expression “the target T operates the
図６は、図５に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a server in the information processing system illustrated in FIG.
管理サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
The
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The
The
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
The
入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を入力する。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば図５の広告主端末２、ターゲット端末３、及び連携先サーバ４等）との間で通信を行う。
The
The
The
The
ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
The
Further, the removable medium 30 can also store various data stored in the
なお、図示はしないが、図５の広告主端末２、ターゲット端末３、及び連携先サーバ４も、図６に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。従って、広告主端末２、及び連携先サーバ４のハードウェア構成の説明については省略する。
Although not shown, the
このような図６の管理サーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、管理サーバ１におけるターゲティング処理を含む各種処理の実行が可能になる。その結果、サービス提供者Ｇは、広告主Ｃ、及びターゲットＴに対し、上述の本サービスを提供することができる。
「ターゲティング処理」とは、上述の本サービスを提供するために実行される処理のことをいう。
以下、本実施形態に係る管理サーバ１において実行される、ターゲティング処理を実行するための機能的構成について説明する。
The cooperation between the various hardware and the various software of the
The “targeting process” refers to a process executed to provide the service described above.
Hereinafter, a functional configuration for executing a targeting process, which is executed in the
図７は、図６のサーバを含む情報処理システムの機能的構成のうち、ターゲティング処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 7 is a functional block diagram showing a functional configuration for executing a targeting process among the functional configurations of the information processing system including the server of FIG.
図７に示すように、管理サーバ１のＣＰＵ１１においては、ターゲティング処理の実行が制御される場合、取得部１０１と、管理部１０２と、分析部１０３と、抽出部１０４と、生成支援部１０５と、配信制御部１０６とが機能する。
また、管理サーバ１の記憶部１８の一領域には広告主ＤＢ１８１と、生活者ＤＢ１８２と、富裕層ＤＢ１８３と、ＩＰアドレスＤＢ１８４とが設けられている。広告主ＤＢ１８１には、広告主情報が記憶されて管理されている。生活者ＤＢ１８２には、生活者情報が記憶されて管理されている。富裕層ＤＢ１８３には、富裕層情報が記憶されて管理されている。ＩＰアドレスＤＢ１８４には、ＩＰアドレス情報が記憶されて管理されている。
As shown in FIG. 7, when the execution of the targeting process is controlled in the
Further, an
取得部１０１は、所定の属性に基づいて、ターゲット層を抽出するための根拠となる抽出根拠情報を取得する。
具体的には、取得部１０１は、所定の属性（例えば年収や資産等）に基づいて、連携先サーバ４により提供された抽出根拠情報を取得する。取得部１０１により取得された抽出根拠情報は、広告主ＤＢ１８１、生活者ＤＢ１８２、富裕層ＤＢ１８３、及びＩＰアドレスＤＢ１８４のいずれかに記憶されて管理される。
The
Specifically, the obtaining
管理部１０２は、取得部１０１により取得された抽出根拠情報を、広告主ＤＢ１８１、生活者ＤＢ１８２、富裕層ＤＢ１８３、及びＩＰアドレスＤＢ１８４のいずれか記憶させて管理する。
The
分析部１０３は、管理部１０２により管理されている抽出根拠情報の分析を行う。具体的には例えば、分析部１０３は、ターゲットＴとなり得る者の所定の属性（例えばターゲットＴの年収や資産等）に基づいて、ＩＰアドレスターゲティングや位置情報ターゲティングを行うための分析を行う。
The
抽出部１０４は、分析部１０３による各種の分析の結果に基づいて、ターゲティング層を抽出する。具体的には例えば、図３の例では、抽出部１０４は不動産のＷｅｂターゲティング広告のターゲティング層を抽出する。
The
生成支援部１０５は、抽出部１０４により抽出されたターゲティング層に配信する広告を生成する支援を行う。具体的には例えば、生成支援部１０５は、広告主Ｃが広告を製作するための支援を行う。
The
配信制御部１０６は、生成支援部１０５の支援に基づいて生成された広告主Ｃの広告を、ターゲット層に配信する制御を実行する。これにより、ターゲット層に対する広告の配信を行うことができる。
The
図８は、図４の位置情報ターゲティングの具体例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing a specific example of the position information targeting in FIG.
本サービスのＩＰアドレスターゲティングや位置情報ターゲティングを用いあることで、例えば図８に示すように、ターゲット層を地図上に表示させることができる。これにより、広告主Ｃは、ターゲット層の地図上の分布を、視覚を通じて容易に把握することができる。
即ち、図８には、エリアＡに、ターゲット層の区分を示す居住地クラスタを重畳的に表示させた地図が示されている。居住地クラスタには、例えば「１．都心の高層マンションセレブ」、「２．都心の若者ひとり暮らし」、「３．若手キャリア系ビジネスマン」、「４、都心への通勤独身貴族」、「５．都会の勝ち組ファミリー」、「６．都会のニューファミリー」、「７．超高級住宅地のエグゼクティブ」、「８．中高年ファミリーの持ち家高級住宅街」、「９．都会の新興高級マンション」、「１０．育児ニュータウンマンション」の他、図示はしないが「１１．お手ごろニュータウン」、「１２．子育てマイホーム」、「１３．高齢化の進むニュータウン」、「１４．ひとり暮らしの都市労働者」、「１５．繁華街の貧困地区」、「１６．低所得の外国人居住区」、「１７．念願の一戸建て」、「１８．近郊高層マンションで子育て」、「１９．大都市近郊の中流ファミリー」、「２０．下町」、「２１．団地」、「２２．地方都市駅前の若者ひとり暮らし、「２３．地方都市駅近く」、「２４．地方都市の中流世帯」、「２５．地方都市のエリート」、「２６．地方都市の賃貸組」、「２７．地方の観光地・中小都市」、「２８．工場勤めの子育てファミリー」、「２９．工場勤めの一軒家大家族」、「３０．工場勤めの高齢夫婦」、「３１．農家の大家族」、「３２．超高齢化が進む農村」、「３３．大学生の街」、「３４．公務員の街・研究都市」、「３５．病院・大学教員のひとり暮らし寮」、「３６．自衛隊の寮」等が含まれる。
図８の例では、エリアＡのうち、エリアＡ１には「５．都会の勝ち組ファミリー」、エリアＡ２には「７．超高級住宅地のエグゼクティブ」、エリアＡ３には「９．都会の新興高級マンション」、エリアＡ４には「２．都心の若者ひとり暮らし」の夫々が集中している。なお、模様のない居住地クラスタは、図８に図示されていない上記１１乃至３６のいずれかの居住地クラスタを示している。
これにより、広告主Ｃは、図８に示す地図を視認するだけで、ターゲット層を容易に把握することができる。
By using the IP address targeting and the location information targeting of this service, for example, as shown in FIG. 8, the target layer can be displayed on a map. Thereby, the advertiser C can easily grasp the distribution of the target segment on the map visually.
That is, FIG. 8 shows a map in which the residence clusters indicating the divisions of the target layer are displayed in the area A in a superimposed manner. For example, “1. High-rise apartment celebrity in the city center”, “2. Living alone in the city center”, “3. Young career businessmen”, “4. , “City's winning family”, “6. New family in the city”, “7. Executive in super-luxury residential area”, “8. Other than “10. Childcare New Town Mansion”, although not shown, “11. Affordable New Town”, “12. Child Care My Home”, “13. New Town Aging”, “14. City of Living Alone” "Workers", "15. Poverty areas in downtown", "16. Low-income foreign residents", "17. Long-awaited detached house", "18. Raising children in high-rise condominiums in the suburbs", "19. Suburban middle-class family, 20, downtown, 21. housing complex, 22. Youth living alone in front of local city station, 23. near local city station, 24. middle-class household in local city, 25. ”Elites in local cities”, “26. Rental organizations in local cities”, “27. Local tourist spots / small and medium-sized cities”, “28. Child-rearing families working in factories”, “29. Large families in factories working in factories”, "30. Elderly couple working in a factory", "31. Large family of farmers", "32. Super-aged rural village", "33. City of college students", "34. Town and research city of public servants", " 35. Dormitories for hospitals and university teachers living alone, and 36. Dormitories for the SDF.
In the example of FIG. 8, in the area A, the area A1 is “5. Urban winner family”, the area A2 is “7. Super luxury residential area executive”, and the area A3 is “9. The luxury apartments and area A4 are centered on “2. Living alone in the city center”. The habitation cluster without a pattern indicates any of the
Thus, the advertiser C can easily grasp the target demographic only by visually recognizing the map shown in FIG.
図９は、図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報の具体例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing a specific example of the extraction basis information provided by the data marketplace of FIG.
図９（Ａ）には、通信会社より提供される抽出根拠情報のセグメントの具体例が例示されている。
通信会社より提供される抽出根拠情報には、当該通信会社が提供するサービスの利用者に関する高精度な情報が含まれる。このため、例えば図９（Ａ）に示すようなセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
即ち、性別（男又は女）、年代（例えば１０代、２０代、３０代等）、学年層（例えば中学生、高校生、大学生）、居住地（例えば４７都道府県のいずれか）、定額制アプリ会員（会員又は非会員）、デジタルコンテンツ利用（例えばプランの価格帯）、決済利用ランク（例えばランク毎の決済金額帯）、アプリ利用状況（例えばアプリの起動状況やダウンロード状況）、及び新規端末購入者（例えば新規端末の利用開始から間もない利用者かどうか）といったセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
FIG. 9A illustrates a specific example of a segment of the extraction basis information provided by the communication company.
The extraction basis information provided by the communication company includes high-accuracy information on a user of a service provided by the communication company. Therefore, for example, a target layer can be extracted using segments as shown in FIG. 9A.
That is, gender (male or female), age (eg, teens, twenties, thirties, etc.), grades (eg, junior high school students, high school students, university students), places of residence (eg, any of 47 prefectures), flat-rate app members (Member or non-member), digital content usage (eg, plan price range), payment usage rank (eg, payment amount range for each rank), application usage status (eg, application activation status and download status), and new terminal buyers It is possible to extract a target segment by segment such as (for example, whether the user is a user who has just started using a new terminal).
図９（Ｂ）には、ポータルサービス提供会社より提供される抽出根拠情報のセグメントの具体例が例示されている。
ポータルサービス提供会社より提供される抽出根拠情報には、スマートフォンを中心とするターゲットの行動や嗜好性に関する情報が多く含まれる。このため、例えば図９（Ｂ）に示すようなセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
即ち、生活・ライフスタイル、趣味・娯楽（例えばファッション、グルメ等）、恋愛（例えば出会い系、交際後等）、料理、パソコン・ソフトウェア（例えばＷｅｂ、インターネット、タブレット等）、結婚、ビジネス・経済（例えば就職活動、転職活動）、健康・医療、妊娠、旅行（例えば海外旅行、国内旅行）、育児（例えば０乃至３歳の育児、３乃至６歳の子育て等）、不動産・住宅（例えば引越、住宅購買等）、美容・ビューティ（例えばメイク、女性の髪等）、マネー（例えば家計関心層、クレジットカード等）、語学・学習（例えば受験、進学、資格等）といったセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
FIG. 9B illustrates a specific example of a segment of the extraction basis information provided by the portal service provider.
The extraction basis information provided by the portal service provider includes a lot of information on the behavior and preference of a target centered on a smartphone. For this reason, for example, a target layer can be extracted using segments as shown in FIG. 9B.
That is, life / lifestyle, hobbies / entertainment (eg, fashion, gourmet, etc.), love (eg, dating, after dating, etc.), cooking, personal computer / software (eg, Web, Internet, tablet, etc.), marriage, business / economics ( For example, job hunting, job change, health / medical care, pregnancy, travel (for example, overseas travel, domestic travel), child care (for example, child care for 0 to 3 years old, child care for 3 to 6 years old), real estate and housing (for example, moving, Extraction of target demographics by segment, such as housing purchases), beauty / beauty (eg, makeup, women's hair, etc.), money (eg, household interests, credit cards, etc.), and language / learning (eg, exams, entrance, qualifications, etc.) It can be carried out.
図１０は、図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報のうち、クレジットカード会社、ショッピングモール提供会社、及び情報提供Ｗｅｂサイトより提供される情報の具体例を示す図である。 FIG. 10 is a diagram showing a specific example of information provided from a credit card company, a shopping mall providing company, and an information providing website among the extraction basis information provided by the data marketplace in FIG.
例えば、図１０に示すように、クレジットカード会社より提供される抽出根拠情報には、クレジットカード会社の会員の属性を示す情報（以下、「会員属性情報」と呼ぶ）と、クレジットカードの会員の利用状況に関する情報（以下、「クレジットカード利用情報」と呼ぶ）とが含まれる。
このうち、会員属性情報のセグメントには、例えば会員の性別、年齢、居住地、未既婚、及びクレジットカードの種別が含まれる。また、クレジットカード利用情報のセグメントには、例えばクレジットカードの利用場所（例えば利用した店舗等）、利用金額（例えば月に〇万円以上を利用等）、利用頻度及び利用するタイミング（例えば月〇回利用、毎月利用等）が含まれる。
そして、このようなセグメントにより抽出されるターゲット層の抽出が行われる。抽出されるターゲット層のカテゴリには、例えば居住形態（例えば持ち家、賃貸）、職位（例えば役員、管理職等）、年収（例えば１００万円以上、２００万円以上等）、関心事項（例えば保険、住まい等）等が含まれる。
For example, as shown in FIG. 10, the extraction basis information provided by the credit card company includes information indicating the attribute of the member of the credit card company (hereinafter, referred to as “member attribute information”) and the member information of the credit card. Information on the usage status (hereinafter referred to as “credit card usage information”) is included.
Among these, the segment of the member attribute information includes, for example, the sex, age, residence, unmarried, and credit card type of the member. The segments of the credit card use information include, for example, the place of use of the credit card (for example, the store used), the amount of use (for example, use of more than $ 100,000 per month), the use frequency, and the use timing (for example, Usage, monthly usage, etc.).
Then, a target layer extracted by such a segment is extracted. The extracted target demographic categories include, for example, the form of residence (for example, owning or renting), job title (for example, officer, manager, etc.), annual income (for example, 1,000,000 yen or more, 2,000,000 yen or more, etc.), and interests (for example, insurance). , House, etc.).
次に、本サービスの具体例について、広告主Ｃが不動産販売業を営む者であるケースを例に挙げて説明する。
図１１は、不動産販売業を営む広告主が、各ターゲット層にマンション購入の広告を配信する際の流れを示す図である。
Next, a specific example of the present service will be described using an example in which the advertiser C is a person who runs a real estate sales business.
FIG. 11 is a diagram showing a flow when an advertiser operating a real estate sales business distributes an advertisement for purchasing an apartment to each target demographic.
図１１（Ａ）には、広告効果が期待できる不動産に興味を持つ層（以下、「不動産興味層」と呼ぶ）をターゲット層とする、物件購入の広告配信を行う場合の流れが示されている。
この場合、（１）オリジナルターゲティング、（２）オプティマイズ配信、（３）キーワードターゲティング、（４）エリア配信、（５）居住地指定配信、（６）リターゲティングの順で広告配信が行われる。
FIG. 11 (A) shows a flow in the case where an advertisement distribution of a property purchase is performed with a target layer being a layer interested in real estate that can be expected to have an advertising effect (hereinafter referred to as “real estate interest group”). I have.
In this case, advertisement delivery is performed in the following order: (1) original targeting, (2) optimized delivery, (3) keyword targeting, (4) area delivery, (5) residence designation delivery, and (6) retargeting.
即ち、（１）オリジナルターゲティングでは、広告の対象となる物件（以下、「広告対象物件」と呼ぶ）の近隣に存在する、既に広告が配信された物件（以下、「広告済物件」と呼ぶ）の分析結果に基づいた広告配信が行われる。
具体的には、広告済物件の分析結果に基づいて、広告の配信先となるターゲット層が抽出され、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
That is, (1) in the original targeting, a property that is located in the vicinity of a property to be advertised (hereinafter, referred to as “property property to be advertised”) and has already been distributed with an advertisement (hereinafter, referred to as “property property to be advertised”) The advertisement distribution is performed based on the analysis result.
Specifically, based on the analysis result of the advertised property, a target layer to which the advertisement is to be distributed is extracted, and the advertisement of the advertisement target property is distributed (or exposed).
（２）オプティマイズ配信では、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者、又は実際に成約に繋がった者と同一のセグメントを有する者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうち広告主情報と企業情報とに基づいた分析や、ＩＰアドレスターゲティング等が行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
(2) In the optimizing distribution, advertisement distribution is performed to a person who accesses a homepage that introduces a property to be advertised, or a person who has the same segment as a person who actually leads to a contract.
Specifically, by performing analysis based on the advertiser information and the company information in the extraction basis information, IP address targeting, and the like, the target layer to which the advertisement is to be delivered is extracted, and the advertisement target property is extracted. The advertisement is delivered (or exposed).
さらに具体的には、（１）オリジナルターゲティング、及び（２）オプティマイズ配信では、例えば以下のような情報が参照されて各種の分析が行われる。即ち、表示された広告やＷｅｂサイト等へのリンクボタンに対するクリック数を、リンクボタンの表示数で割った数値（以下、「ＣＴＲ」と呼ぶ）、成約率（以下、「ＣＶＲ」と呼ぶ）、Ｗｅｂサイトにアクセス後に直帰（そのＷｅｂサイトから直ちに退出）することなく所定数（例えば「２」）のＰＶ（ページビュー）以上表示させた割合（以下、「非直帰率」と呼ぶ）、表示時間が長いＷｅｂサイトのドメインに関する情報等が参照されて各種の分析が行われる。 More specifically, in (1) original targeting and (2) optimized distribution, various analyzes are performed with reference to the following information, for example. That is, a numerical value (hereinafter, referred to as “CTR”) obtained by dividing the number of clicks on the displayed advertisement, the link button to the website, or the like by the number of displayed link buttons, a closing rate (hereinafter, referred to as “CVR”), A ratio (hereinafter, referred to as a “non-bounce rate”) in which a predetermined number (for example, “2”) of PVs (page views) or more is displayed without returning to the website (immediately leaving the website) after accessing the website, Various analyzes are performed with reference to information on the domain of the Web site having a long display time.
（３）キーワードターゲティングでは、指定されたキーワードについての検索履歴がある者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や、広告主・企業情報に基づいた検索履歴の分析が行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
さらに具体的には、（３）キーワードターゲティングでは、ｈｔｔｐｓ化されていない様々な検索エンジンにおける検索履歴について分析が行われる。
(3) In keyword targeting, an advertisement is delivered to a person who has a search history for a specified keyword.
Specifically, by analyzing the search history based on the information provided by the data marketplace among the extraction basis information and the advertiser / company information, the target demographic to which the advertisement is distributed is extracted. The advertisement of the advertisement target property is distributed (or exposed).
More specifically, in (3) keyword targeting, analysis is performed on search histories of various search engines that are not converted to https.
（４）エリア配信では、指定されたエリア（例えば都道府県単位、市区町村単位）でインターネットを利用している者に対する広告配信が行われる。
具体的には、ＩＰターゲティングが行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
(4) In the area distribution, an advertisement is distributed to a person using the Internet in a designated area (for example, a unit of a prefecture or a unit of a city, a municipal government).
Specifically, by performing the IP targeting, the target layer to which the advertisement is to be delivered is extracted, and the advertisement of the advertisement target property is delivered (or exposed).
（５）居住地指定配信では、指定されたエリア（例えば政令指定都市）の居住者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析等が行われることで、広告の配信先となるエリアに居住する者からなるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。
(5) In the residential area designation distribution, advertisement distribution is performed to residents in a designated area (for example, a city designated by government ordinance).
Specifically, by analyzing the information provided by the data marketplace and the advertiser / corporate information among the extraction basis information, the target demographic of the people living in the area to which the advertisement is distributed is extracted Then, the advertisement of the advertisement target property is distributed.
（６）リターゲティングでは、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者のその後の行動が追跡され、その者に対する広告配信が行われる。
以上のような流れにより、不動産興味層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。
(6) In retargeting, subsequent actions of a person who accesses a homepage that introduces a property to be advertised are tracked, and an advertisement is delivered to the person.
According to the flow described above, efficient and effective advertisement distribution can be performed to the real estate interest group.
図１１（Ｂ）には、広告効果が期待できる中流層（以下、「ミドルレンジ層」と呼ぶ）をターゲット層とする、物件購入の広告配信を行う場合の流れが示されている。
この場合、（１）オリジナルターゲティング、（２）地域属性ターゲティング、（３）ビッグデータ活用配信、（４）エリア配信、（５）居住地指定配信、（６）リターゲティングの順で広告配信が行われる。
FIG. 11B shows a flow in the case where an advertisement distribution of a property purchase is performed using a middle class (hereinafter, referred to as a “middle range class”) in which an advertising effect can be expected as a target class.
In this case, advertisement delivery is performed in the order of (1) original targeting, (2) regional attribute targeting, (3) big data utilization delivery, (4) area delivery, (5) residence designation delivery, and (6) retargeting. Will be
即ち、（１）オリジナルターゲティングでは、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、広告対象物件の近隣に存在する広告済物件の分析結果に基づいた広告配信が行われる。
具体的には、広告済物件の分析結果に基づいて、広告の配信先となるターゲット層が抽出され、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。広告済物件の分析では、ＣＴＲ、ＣＶＲ、非直帰率、Ｗｅｂサイトの回遊に関する情報、表示時間が長いＷｅｂサイトのドメインに関する情報等が参照される。
That is, (1) in the original targeting, the advertisement distribution is performed based on the analysis result of the advertised property existing in the vicinity of the advertisement target property, as in the case where the real estate interest layer is the target layer.
Specifically, based on the analysis result of the advertised property, a target layer to which the advertisement is to be distributed is extracted, and the advertisement of the advertisement target property is distributed (or exposed). In the analysis of the advertised property, CTR, CVR, non-bounce rate, information on the migration of the website, information on the domain of the website with a long display time, and the like are referred to.
（２）地域属性ターゲティングでは、対象となる地域（例えば都道府県）が設定され、その地域の属性に応じた広告配信が行われる。
具体的には、設定された地域が、ブルーカラー地域とホワイトカラー地域とに区分され、両者の属性に応じた広告配信が行われる。例えば地元勤務者が多い地域、共働きの世帯が多い地域、及び公営住宅に在住している者が多い地域はブルーカラー地域に分類することができる。また、世帯年収が５００万円以上である世帯が多い地域はホワイトカラー地域に分類することができる。
地域の設定は、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析、及び位置情報ターゲティング等に基づいて行われる。
(2) In the region attribute targeting, a target region (for example, a prefecture) is set, and advertisement distribution is performed according to the attribute of the region.
Specifically, the set area is divided into a blue-collar area and a white-collar area, and advertisement distribution is performed according to the attributes of both areas. For example, an area with many local workers, an area with many double-income households, and an area with many people living in public housing can be classified as a blue-collar area. In addition, an area where there are many households with an annual household income of 5 million yen or more can be classified as a white-collar area.
The setting of the area is performed based on the analysis of the information provided by the data marketplace, the advertiser / company information, and the location information targeting among the extraction ground information.
（３）ビッグデータ活用配信では、指定された条件にマッチする者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうち通信会社により提供されるビッグデータから、指定された条件にマッチするターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。例えば年収が４００万円乃至８００万円、職業が公務員の管理職、職業が上場企業勤務者、６歳までの子供を持つ母親、既婚で子供を持たない夫婦、５０歳以上のシニア層、といった条件が指定される。
(3) In big data utilization distribution, advertisement distribution is performed to persons who match specified conditions.
Specifically, a target layer that matches a specified condition is extracted from the big data provided by the communication company in the extraction ground information, and the advertisement of the advertisement target property is distributed. For example, annual income of 4 million yen to 8 million yen, occupation is a public servant manager, occupation is a listed company worker, mother with children up to 6 years old, married couple without children, seniors over 50 years old, etc. Conditions are specified.
（４）エリア配信では、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、指定されたエリア（例えば都道府県単位、市区町村単位）でインターネットを利用している者に対する広告配信が行われる。
具体的には、ＩＰターゲティングが行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
(4) In the area distribution, an advertisement is distributed to a person who uses the Internet in a designated area (for example, a unit of a prefecture or a unit of a city, a municipal government, etc.), similarly to the case where a real estate interest class is a target class.
Specifically, by performing the IP targeting, the target layer to which the advertisement is to be delivered is extracted, and the advertisement of the advertisement target property is delivered (or exposed).
（５）居住地指定配信では、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、指定されたエリア（例えば政令指定都市）の居住者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析等が行われることで、広告の配信先となるエリアに居住する者からなるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。
(5) In the residential area designation distribution, an advertisement is delivered to residents in a designated area (for example, a city designated by government ordinance) in the same manner as in the case where the real estate interest group is the target group.
Specifically, by analyzing the information provided by the data marketplace and the advertiser / corporate information among the extraction basis information, the target demographic of the people living in the area to which the advertisement is distributed is extracted Then, the advertisement of the advertisement target property is distributed.
（６）リターゲティングでは、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者のその後の行動が追跡され、その者に対する広告配信が行われる。
以上のような流れにより、ミドルレンジ層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。
(6) In the retargeting, similar to the case where the real estate interest group is the target group, subsequent actions of a person who accesses the homepage introducing the property to be advertised are tracked, and the advertisement is delivered to the person.
According to the above flow, efficient and effective advertisement distribution to the middle range tier can be performed.
図１２は、富裕層マーケティング支援サービスのセグメントの具体例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing a specific example of a segment of the wealthy class marketing support service.
本サービスには、ターゲット層を富裕層に絞って広告配信を行う「富裕層マーケティングサービス」が含まれる。富裕層マーケティングサービスでは、図１２に示すようなセグメントによって、準富裕層、富裕層、及びハイクラス富裕層にターゲット層が区分される。 This service includes the “wealthy class marketing service” that distributes advertisements by targeting the target class to the wealthy class. In the wealthy class marketing service, the target class is divided into a semi-rich class, a wealthy class, and a high-class wealthy class by segments as shown in FIG.
準富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、準富裕層は、年収レンジが８００万円以上、クレジットカードのランクがゴールドカード以上、職業が管理職、医師（勤務医及び開業医）、士業（例えば弁護士、会計士等の有資格者）のいずれか、保有資産が５０００万円以上、ライフスタイルとして航空機の座席がファーストクラス、又はビジネスクラスである、という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。 The near-rich class is a target class to which the target T satisfying any of the following conditions belongs. That is, the wealthy people have an annual income range of 8 million yen or more, a credit card rank of at least a gold card, occupations of managers, doctors (working physicians and practitioners), and professional services (for example, qualified persons such as lawyers and accountants). And the target T to which the target T that satisfies any of the conditions that the property held is 50 million yen or more and the seat of the aircraft is a first class or a business class as a lifestyle.
富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、富裕層は、年収レンジが１０００万円以上、クレジットカードのランクがプラチナカード、職業が経営者役員、医師（勤務医及び開業医）、ＭＢＡ（経営修士）ホルダー、保有資産が５０００万円以上、という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。 The affluent class is the target class to which the target T satisfying any of the following conditions belongs. In other words, the wealthy have an annual income range of 10 million yen or more, a credit card rank of platinum card, occupation of executive officer, doctor (working physician and practitioner), MBA (master's) holder, and assets of 50 million yen or more. , The target layer to which the target T that satisfies one of the conditions
ハイクラス富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、ハイクラス富裕層は、年収レンジが２０００万円以上、職業が開業医、保有資産が１億円以上という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。
このように、ターゲット層としての富裕層をセグメントによって３種類の層に区分することで、富裕層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。
The high-class wealthy class is a target class to which the target T satisfying any of the following conditions belongs. That is, the high-class wealthy class is a target class to which the target T that satisfies any of the conditions that the annual income range is 20 million yen or more, the occupation is a practicing physician, and the owned assets are 100 million yen or more.
As described above, by dividing the wealthy class as the target class into three types of classes according to the segments, it is possible to perform efficient and effective advertisement distribution to the wealthy class.
図１３は、リクルートコンシェルジュサービスのセグメントの具体例を示す図である。 FIG. 13 is a diagram illustrating a specific example of a segment of the recruitment concierge service.
本サービスには、就職活動を行う者（以下、「就活者」と呼ぶ）に絞って広告配信を行う「リクルートコンシェルジュサービス」が含まれる。リクルートコンシェルジュサービスでは、図１３に示すようなセグメントによって、広告の配信先となるターゲット層が抽出される。リクルートコンシェルジュサービスにより配信される広告は、各種の広告媒体に掲載されることで就活者に提示される。
即ち、リクルートコンシェルジュサービスでは、特定大学ＩＰアドレス指定（例えば工業系又は工科系）、エリア（例えば都道府県、市区町村）、年齢（例えば１８歳乃至２４歳、２０歳乃至２４歳）、興味関心（例えば新卒採用関連、就職活動・採用関連）、検索履歴（例えば就職関連Ｗｅｂサイト、新卒採用関連キーワード）、リターゲティング（例えばタグ設置可能ページ訪問者）といったセグメントによるターゲット層の抽出が行われる。
そして、各ターゲット層に配信される広告の掲載先は、セグメント毎に設定することができる。例えば工業系又は工科系をターゲット層とする広告配信は、広告媒体（４）に掲載されるようにすることができる。また例えば、ターゲット層が都道府県単位で抽出される場合には、広告媒体（１）及び広告媒体（２）に掲載されるようにすることができる。
なお、セグメント毎に設定される、広告の掲載先となる広告媒体の具体例は図１３に示すとおりである。
This service includes the "recruitment concierge service" that distributes advertisements only to those who conduct job hunting (hereinafter referred to as "job hunters"). In the recruitment concierge service, a target layer to which an advertisement is to be distributed is extracted by a segment as shown in FIG. The advertisement delivered by the recruitment concierge service is presented to job hunters by being posted on various advertisement media.
That is, in the recruitment concierge service, specific university IP address designation (for example, industrial or engineering), area (for example, prefectures, municipalities), age (for example, 18 to 24 years, 20 to 24 years), interest and interest Target segments are extracted by segments such as (for example, new graduate recruitment related, job hunting activity / recruitment related), search history (for example, employment related web site, new graduate recruitment related keyword), and retargeting (for example, tag visitor page visitor).
The placement of the advertisement distributed to each target segment can be set for each segment. For example, an advertisement distribution targeting an industrial or technical target can be placed on the advertisement medium (4). Further, for example, when the target demographics are extracted on a per-prefecture basis, they can be posted on the advertisement medium (1) and the advertisement medium (2).
FIG. 13 shows a specific example of an advertisement medium serving as an advertisement destination, which is set for each segment.
また、図１３に示すセグメントのみならず、例えば工業大学、工科大学、及び高等専門学校に属している（属していた）ことをセグメントとすることができる。
またさらに、学校の属性をセグメントとすることもできる。例えば偏差値が５０以上の理工学部であり、所定のロボットコンテストに出場経験のある大学をセグメントとすることもできる。
In addition to the segments shown in FIG. 13, for example, segments belonging to (belonging to) a technical university, a technical university, and a technical college can be used as segments.
Still further, the attribute of the school can be a segment. For example, a segment may be a university whose science and engineering department has a deviation value of 50 or more and has participated in a predetermined robot contest.
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。 As described above, one embodiment of the present invention has been described. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes modifications and improvements as long as the object of the present invention can be achieved. Consider
例えば、広告の配信先は、上述の実施形態に限定されない。即ち、富裕層や就活者はターゲット層の一例に過ぎない。例えば看護師、３０歳代乃至４０歳代の独身女性、結婚活動（いわゆる婚活）中の女性、妊娠活動（いわゆる妊活）中の女性、妊娠中の女性、子育て中の女性、美容や健康（例えばエステ、コスメティクス、スパ、美容室等）に興味を有する層、旅行に興味を有する層、買い物に興味を有する層、料理に興味を有する層、エンターテイメント（例えばゲーム、映画、読書、音楽、ＴＶ（テレビジョン放送）等）に興味を有する各年代層、スポーツ（例えば野球、サッカー、テニス等）に興味を有する各年代層、ショッピング（例えばファッション、家電、インテリア等）に興味を有する各年代層、ビジネス（例えば金融、時事問題、職業等）に興味を有する各年代層、教育（資格、受験等）に興味を有する各年代層、アクティビティ（例えば旅行、自動車、園芸等）に興味を有する各年代層等をターゲット層とすることができる。 For example, the distribution destination of the advertisement is not limited to the above embodiment. In other words, wealthy and job hunters are only examples of target demographics. For example, nurses, single women in their 30s and 40s, women in marriage (so-called marriage), women in pregnancy (so-called pregnancy), pregnant women, women raising children, beauty and health (E.g., esthetics, cosmetics, spas, beauty salons, etc.), those who are interested in travel, those who are interested in shopping, those who are interested in cooking, and entertainment (e.g., games, movies, reading, music, Each age group interested in TV (television broadcasting), etc., each age group interested in sports (eg, baseball, soccer, tennis, etc.), each age group interested in shopping (eg, fashion, home appliances, interiors, etc.), business (E.g., finance, current affairs, occupation, etc.), ages (e.g., qualifications, exams), and activities (e.g., Line, automobile, each age groups or the like having an interest in horticulture or the like) can be targeted layer.
また例えば、本発明によれば、次のようなサービスを提供することができる。
即ち、ターゲット端末に広告バナーを表示させることで広告の配信が行われた場合には、広告バナーをクリックすることで表示される広告ページを作成する支援を行うサービスを提供することができる。
また、新聞購読率の低い地域をターゲット層とする広告配信を行うことができる。具体的には、若者に多い新聞を読まない層や、ブルーカラー層に対する広告配信を行う。これにより、新聞折込チラシでは届かない層に対する広告配信を実現させることができる。
また、自動車の所有者をターゲット層とする広告配信を行うことができる。この場合、車検に関する情報（例えば車種、車検満了日、走行距離等）、自動車の所有者の居住地に関する情報（例えば位置情報、デモグラフィック情報、ライフスタイル等）を取得する。そして、取得したこれらの情報を抽出根拠情報としてターゲット層を抽出する。具体的には例えば、車種、購入から〇年以上、車検期限間近、都心で働くホワイトカラー、といったセグメントによるターゲット層の抽出が行われる。
For example, according to the present invention, the following services can be provided.
That is, when the advertisement is delivered by displaying the advertisement banner on the target terminal, a service for supporting creation of an advertisement page displayed by clicking the advertisement banner can be provided.
Also, it is possible to perform advertisement distribution targeting a region where the newspaper subscription rate is low. Specifically, it distributes advertisements to those who do not read newspapers, which are common among young people, and to those who are blue-collar. As a result, it is possible to realize advertisement distribution to a layer that cannot be reached by a newspaper insert flyer.
In addition, advertisement distribution can be performed with the car owner as a target demographic. In this case, information about the vehicle inspection (for example, vehicle type, vehicle inspection expiration date, mileage, etc.) and information about the place of residence of the car owner (for example, position information, demographic information, lifestyle, etc.) are acquired. Then, a target layer is extracted using the acquired information as extraction ground information. Specifically, for example, a target demographic is extracted by a segment such as a vehicle type, 〇 years or more after purchase, a vehicle inspection deadline, a white collar working in the city center, and the like.
また、ターゲット層に対する広告配信が行われる際、本サービスを提供するサービス提供者の業務に携わるスタッフによる目視確認が行われる。これにより、広告掲載面のブランド的価値を保護することができる。
具体的には例えば、目視確認を行ったスタッフが「露出しても問題ない」と判断したドメインのみに広告配信を行う、あるいは、目視確認を行ったスタッフが「露出したら大問題」と判断したドメインのみをブロックする、といった運用が可能となる。
In addition, when an advertisement is delivered to a target demographic, a staff member engaged in the work of a service provider that provides the service performs a visual check. As a result, the brand value of the advertisement can be protected.
Specifically, for example, the staff who performed the visual check delivered the advertisement only to the domain that determined that "there was no problem with exposure", or the staff who performed the visual check determined that the "exposure was a major problem" Operations such as blocking only domains can be performed.
また、図５に示すシステム構成、図６に示す管理サーバ１のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
The system configuration shown in FIG. 5 and the hardware configuration of the
また、図７に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図７の例に限定されない。 In addition, the functional block diagram illustrated in FIG. 7 is merely an example and is not particularly limited. That is, it is sufficient that the information processing system has a function capable of executing the above-described series of processes as a whole, and what kind of functional block is used to realize this function is not particularly limited to the example of FIG. .
また、機能ブロックの存在場所も、図７に限定されず、任意でよい。
例えば、図７の例において、上述のターゲティング処理は管理サーバ１側で行われる構成となっているが、これに限定されず、広告主端末２側でターゲティング処理の少なくとも一部が行われてもよい。
即ち、ターゲティング処理の実行に必要となる機能ブロックは、管理サーバ１側が備える構成となっているが、これは例示に過ぎない。管理サーバ１側に配置された機能ブロックの少なくとも一部を、広告主端末２側が備える構成としてもよい。
Further, the location of the functional block is not limited to FIG. 7 and may be arbitrary.
For example, in the example of FIG. 7, the above-described targeting processing is performed on the
In other words, the functional blocks required to execute the targeting process are configured on the
また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
Further, the above-described series of processes can be executed by hardware or can be executed by software.
In addition, one functional block may be configured by hardware alone, may be configured by software alone, or may be configured by a combination thereof.
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
When a series of processing is executed by software, a program constituting the software is installed in a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer embedded in dedicated hardware.
In addition, the computer may be a computer that can execute various functions by installing various programs, for example, a general-purpose smartphone or a personal computer in addition to a server.
このようなプログラムを含む記録媒体は、広告主にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態で広告主に提供される記録媒体等で構成される。 The recording medium including such a program is not only constituted by a removable medium (not shown) distributed separately from the apparatus main body in order to provide the program to the advertiser, but also in a state where the advertisement is incorporated in the apparatus main body in advance. It is mainly composed of a recording medium provided.
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
In this specification, the steps of describing a program recorded on a recording medium may be performed in chronological order according to the order, or in parallel or individually, even if not necessarily performed in chronological order. This also includes the processing to be executed.
Further, in the present specification, the term system refers to an entire apparatus including a plurality of devices and a plurality of means.
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図５の管理サーバ１）は、
所定の属性（例えば年収や資産等）を有する１以上のターゲット（例えば図５のターゲットＴ１乃至Ｔｍ）からなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置であって、
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報（例えば抽出根拠情報）を取得する取得手段（例えば図７の取得部１０１）と、
前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段（例えば図７の分析部１０３）と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段（例えば図７の抽出部１０４）と、
を備える。
In summary, the information processing apparatus to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various embodiments.
That is, the information processing apparatus to which the present invention is applied (for example, the
An information processing apparatus that supports distribution of an advertisement to a target segment including one or more targets (for example, targets T1 to Tm in FIG. 5) having predetermined attributes (for example, annual income and assets),
An obtaining unit (for example, the obtaining
Analysis means for analyzing the first information acquired by the acquisition means (for example, the
Extracting means (for example, the extracting
Is provided.
これにより、取得された第１情報の分析結果に基づいて、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、効率よく行うことができる。 Accordingly, a target layer including one or more targets having a predetermined attribute (for example, a common attribute) is extracted based on the analysis result of the acquired first information. As a result, it is possible to efficiently deliver an advertisement to a target segment including one or more targets having a predetermined attribute (for example, a common attribute).
また、前記取得手段は、
前記第１情報として、前記ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報（例えばＩＰアドレス情報）を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第２情報の分析を行うことができる。
Further, the obtaining means includes:
Acquiring information including second information (for example, IP address information) relating to the IP address of the target as the first information;
The analysis means comprises:
The second information included in the first information can be analyzed.
これにより、ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報の分析結果に基づいて、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、より効率よく行うことができる。 As a result, a target layer including one or more targets having a predetermined attribute is extracted based on the analysis result of the second information related to the IP address of the target. As a result, it is possible to more efficiently distribute an advertisement to a target segment including one or more targets having a predetermined attribute (for example, a common attribute).
また、前記取得手段は、
前記第１情報として、前記ターゲットの位置に関する第３情報を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第３情報の分析を行うことができる。
Further, the obtaining means includes:
Acquiring information including third information relating to the position of the target as the first information;
The analysis means comprises:
The third information included in the first information can be analyzed.
これにより、ターゲットの位置に関する第３情報の分析結果、又はターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報とターゲットの位置に関する第３情報との分析結果に基づいて、ターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、さらに効率よく行うことができる。 Thereby, the target layer is extracted based on the analysis result of the third information on the target position or the analysis result of the second information on the IP address of the target and the third information on the target position. As a result, it is possible to more efficiently distribute an advertisement to a target segment including one or more targets having a predetermined attribute (for example, a common attribute).
１・・・管理サーバ、２，２−１乃至２−ｎ・・・広告主端末、３，３−１乃至３−ｍ・・・ターゲット端末、４・・・連携先サーバ、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、３０・・・リムーバルメディア、１０１・・・取得部、１０２・・・管理部、１０３・・・分析部、１０４・・・抽出部、１０５・・・生成支援部、１０６・・・配信制御部、１８１・・・広告主ＤＢ、１８２・・・生活者ＤＢ、１８３・・・富裕層ＤＢ、１８４・・・ＩＰアドレスＤＢ、Ｇ・・・サービス提供者、Ｃ，Ｃ１乃至Ｃｎ・・・広告主、Ｔ，Ｔ１乃至Ｔｍ・・・ターゲット、Ｒ・・・情報提供者、Ｎ・・・ネットワーク、ＳＳ・・・各ステップ
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段と、
を備える情報処理装置。 An information processing apparatus for supporting distribution of an advertisement to a target demographic including one or more targets having a predetermined attribute,
Acquiring means for acquiring first information serving as a basis for extracting the target layer based on the predetermined attribute;
Analysis means for analyzing the first information acquired by the acquisition means;
Extracting means for extracting the target layer based on a result of the analysis by the analyzing means;
An information processing apparatus comprising:
前記第１情報として、前記ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第２情報の分析を行う、
請求項１に記載の情報処理装置。 The acquisition means,
Acquiring information including second information on the IP address of the target as the first information;
The analysis means comprises:
Analyzing the second information included in the first information;
The information processing device according to claim 1.
前記第１情報として、前記ターゲットの位置に関する第３情報を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第３情報の分析を行う、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The acquisition means,
Acquiring information including third information relating to the position of the target as the first information;
The analysis means comprises:
Analyzing the third information included in the first information;
The information processing device according to claim 1.
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記第１情報の分析を行う分析ステップと、
前記分析ステップにおける分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出ステップと、
を含む情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing apparatus that supports distribution of an advertisement to a target layer including one or more targets having a predetermined attribute,
An acquisition step of acquiring first information serving as a basis for extracting the target layer based on the predetermined attribute;
An analyzing step of analyzing the first information acquired in the acquiring step;
An extracting step of extracting the target layer based on a result of the analysis in the analyzing step;
An information processing method including:
前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記第１情報の分析を行う分析ステップと、
前記分析ステップにおける分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
A computer that controls an information processing device that supports distribution of an advertisement to a target demographic including one or more targets having a predetermined attribute;
An obtaining step of obtaining first information serving as a basis for extracting the target layer;
An analyzing step of analyzing the first information acquired in the acquiring step;
An extracting step of extracting the target layer based on a result of the analysis in the analyzing step;
A program for executing a control process including
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