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2007/10/31

 

vol.17 補正請求の行方5

先日の旧友の意見を参考に、以下、補正請求案4を作成してみた。


1、評価指標
広告の評価は、CTR(クリック率)、閲覧時間、顧客満足度の3つの指標で行う。

1-1CTR
全広告の平均CTRを算出後、指標とする%を決定
異状に高いCTRを排除
2%未満=1点
4%未満=2点
6%未満=3点
8%未満=4点
10%未満=5点
10%以上=0点 

1-2閲覧時間
200字60秒の標準的黙読スピードから、広告文字数60~70文字の秒数20秒を算出
20秒以下を最適秒数とし、長すぎるものよりも短いものを評価。
極端に短いもの、極端に長いものを排除
1秒以下=0点
5秒以下=3点
10秒以下=4点
20秒以下=5点
30秒以下=2点
40秒以下=1点
60秒以上=0点 

1-3顧客満足度
広告下部に設けたタブをクリックし、評価を送信する
大変不満=1点
不満  =2点
まあまあ=3点
満足  =4点
大変満足=5点
    

2、評価得点
1-1~1-3の得点を合算したものを評価得点とする。
評価得点を以下の5段階に区分する。
1、10点以上
2、8点以上
3、6点以上
4、4点以上
5、2点以上

3、広告料金割引率
評価得点によって、割引率が5段階に変動。
広告料金は、別途媒体のPV数によって決定。
10点以上=定価の80%引き
8点以上=定価の600%引き
6点以上=定価の40%引き
4点以上=定価の20%引き
2点以上=定価の100%引き


4、広告表示回数比率
評価の合計点数によって、24時間中のオンマウス時の表示比率が5段階に変動。
10点以上=35%
8点以上=20%
6点以上=26%
4点以上=13%
2点以上= 6%


5、星数の表示
評価の合計点数を、5段階の星の数で広告下部に自動表示。
10点以上=☆☆☆☆☆
8点以上=☆☆☆☆
6点以上=☆☆☆
4点以上=☆☆
2点以上=☆

「ウェブ出版物の記事中のキーワードを販売するシステム」に特化して考えてみたのだが、どうもこれも「ビジネスの方法そのもの」という評価が下されそうな気もする。
「法則」と呼ぶには程遠い、単なる「お約束」「勝手な取り決め」の範疇にしか入らないような気がする。もう少し考えてみる必要がありそうである。

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2007/10/28

 

vol.16 補正請求の行方4

SEからのリアクション待ちだとうそぶいていたら(わたしの怠慢に業を煮やして?)、またまた旧友からSEとしてのキチンとしたアドバイスがきた。


何事においても「評価値を決める」というのはなかなか難しいものです。
一番解りやすいのは「人事考課」のようなもので、どのようにして人が人を「評価」するかなどは人類永遠のテーマのようなものです。

しかし、対象が何であったとしても、「評価値を決める」為には、「合理性」「整合性」「論理性」「妥当性」といったものが必要になります。

今回のテーマは一言で言えば「インターネットに掲載される広告を、好まれる広告と好まれない広告に評価して、その評価により経済を循環させること」ですよね。
ということは、広告の「評価」というのが一番のキーポイントになりますし、そこには前述のような要件が必要になります。

人類は過去営々と「抽象的概念をいかにして普遍性のある尺度に置き換えるか」ということに腐心してきました。

一般的に多く用いられてきたのはCEオスグットが考案した所謂「SD法」でこれは、「好ましい」-「好ましくない」、「良い」-「悪い」などの評価尺度を5段階、あるいは3段階に段階分けして印象評価し、定量化しようというものです。

まあ、これは「概念」や「印象」を定量化する手法としては最も一般的な手法でもありますが、この方法はコンピュータ技術の発達していない時代に発生したのもので、簡単な四則演算を用いて人間が計算するだけで数値化出来る簡便さを以って普及したようなものです。

コンピュータの利用が普及して、計算量が問題では無くなった現在において、この「簡便法」とも言える「SD法」を利用するメリットは何かを考える必要があるでしょう。

また、この方法による評価を統計的に検定しますと、一つの傾向が出てきます。
それは、「印象を評価する値は、時間の経過とともに中立的な反応に近づいていく」つまり、同じ対象物であったとしても、最初は「好ましい」だったものが、時間の経過とともに「普通」という評価に遷移していってしまうということです。

従って、「SD法」での評価というのは「生もの」と一緒で、特定の対象物の継続的な評価には向かないということです。

それと、SD法は多数の評価者が真面目に答えてくれることを前提としています。(善意の評価者の絶対数が多くないと成立しない)悪意による評価も評価値として積算されますので、それをどのように発見し、評価に含まれないようにするかに工夫が必要となります。

また、このような抽象的概念を数値に置き換える算法としては有名どころでは「ファジー」があります。
数学的な解説は私も理路整然とは説明出来ないのですが、一言で言うならば「序列を数値に置き換える技術」と考えて頂いていいでしょう。

つまり「良い」「少し良い」「普通」といった評価概念を具体的な数値の序列に置き換える技術です。
ただ、これはソフトウェアエンジニアリングとしては、結構面倒くさくて、プログラミングには数学的知識を要求されます。

ですから、このLAPの広告の評価用に今からそのアルゴリズムを組み立てるのも難しいように思います。時間の制約もありますので・・・。

さて、いろいろと考えていきますと、LAPのしかけとして、本当に「ユーザーに評価を入力してもらう」のが妥当なのかどうかは少し疑問があります。

つまり、広告の閲覧者が「たかが広告」の為に手間をかけて真面目に「評価」を入力してくれるのかという点では疑問がありますね。(ソウダさんにとっては「されど広告」ですね)

基本的にはインターネットユーザーというのは、自分にとってのメリットが無い限り面倒くさい事は避けて通りますし、ネットサーフィン中にそういう面倒なことはしたくないでしょう。

プラグインの必要なホームページに行き当たった場合、実際にプラグインをダウンロードしてまで見てくれるのは全体の3割以下というお話です。
つまり、7割以上の人は「ええい、面倒くさいからもういいや」と、他のページに行ってしまいます。

ですから、「ユーザーに負荷をかけていないにもかかわらず広告の評価が出来る」というところをポイントに持っていった方がいいようにも思いますが、いかがですか?

そしてそれはgoogleのページランクのように、「アクセスの多いサイトは良いサイト」「優良リンクの多いサイトは良いサイト」という考え方もありますが、広告の場合はこれと同じ論法で評価するのも無理があるでしょう。(むしろ同じであってはいけませんね。でないと特許になりませんから)

さて、批評ばかりしていても始まりませんので具体的な方法論です。
とりあえず手順としては・・・。

○ Webサイト内の特定のキーワードにパラメータを埋め込む
○ サイト内の特定キーワードを検索し、特定キーワードに自動的にパラメーターを埋め込む
※ これをどのような技術的方法論でされようとしているのかはよく判りませんし、それと、「キーワードの登録」のところもどのような技術を使うおつもりなのかも少し判りかねるところですが、まあ出来ることを前提として・・・・。

○ パラメータに紐つけされた広告をオンマウスで表示する。

ここまでは原案にあるとおりですが、問題は「広告の質の評価」のところですよね。
私は広告業に携わってきたわけではありませんので、詳しいことは解りかねるのですが、広告の質の評価尺度というのは、業種、業態、市場規模、企業規模、チャネル、対象商品、単価等によってずいぶん変わってくると思います。
もちろん、広告に対する考え方、お金のかけかたもずいぶん違うようですし・・・。

極端な例で申し訳ありませんが、スーパーで売っている洗剤と高級乗用車では広告の内容、質そのものが違いますから同じ尺度で評価することは出来ないように思います。

当然、ユーザーの方も「洗剤にしては良い広告」とか「高級車にしてはチープな広告」といったように、前述のような要件によって相対的な評価尺度で評価しているようにも思います。

従って、計算によって評価値を決める際の基本的な変数としては以下のようなものが考えられます。(たぶんソウダさんの頭の中にはもっと沢山の要素が出てくると思いますが・・・・)


業種・業態 
⇒ これは業界の民度みたいなもので、広告に対する認識の高い業界とそうでない業界があるでしょう。
民度の低い業界での良質の広告は高く評価出来ますが、広告に対する意識の高い業界であれば、普通の広告を作ってもあまり評価出来ないということです。
平たく言いますと、不動産屋の広告とビール会社の広告は、同じ評価尺度では評価出来ないということだと思います。
まあ、この業界は係数1.2、この業界は係数0.8といったように、「業界広告民度パラメータ」みたいなものになるでしょうか。

市場規模  
⇒ マーケットの大きさは広告の質とリニアに影響のある要素でしょう。
アパレル業界の市場規模と仏壇の市場規模を同列として扱うことは出来ない訳ですから、アパレルはアパレルなりの、仏壇は仏壇なりの規模に応じた広告になるでしょう。
つまり、マーケットの大きいところは競争も激しい訳ですから、そのマーケットに対応した良質の広告でなければ、評価出来ないということだと思います。

企業規模  
⇒ 圧倒的な寡占状況にある企業なのか、弱小の企業なのか、そのポジションによっても広告の質の評価は変るものだと思います。
弱小企業が乾坤一擲で良質でインパクトのある広告を出した場合は評価されるべきでしょうし、圧倒的シェアを持つ企業がダレた広告をしていたらあまり評価出来ませんよね。

対象商品単価  
⇒ 前述のように対象商品によって広告の質は変わって当然だと思います。高級乗用車は高級乗用車なりの広告の質でなければなりません。

チャネル  
⇒ どのような販売チャネルを通じて販売されている商品かどうかによっても広告の質に対する評価は変ってくるように思います。
通販なら通販に適した広告の形態であるべきですし、そのような適合性の高いものが高い評価を得られるのが妥当でしょう。

その他いろいろ。

とまあ、評価値を後からいじくる為の変数のお話はこれくらいにして、肝心の「ユーザーに負荷をかけないで基本的な評価情報を得る方法」ですが、一つアイデアを・・・・。
まあ、短時間での思いつきですので、採否およびアレンジはお任せします。

まず、基本的には「ちゃんと閲覧された広告は質の良い広告」という考え方でお話を進めたいと思います。

つまり、良質な広告ならばちゃんと閲覧される筈、興味や関心が湧かない広告や、見ていてあまり楽しく無い質の悪い広告なら、リンクされ表示されウインドウをすぐ閉じられてしまうか、放置されたままになる筈という前提です。

この「ちゃんと閲覧されたか」をモニタリングする方法ですが、簡単に言えばウインドウ(あるいはバルーン)がどの程度の時間表示されたかによって類推することが出来ます。

広告に含まれているテキストデータ、グラフィックスデータ、FLASHデータ、動画データなど、データの量と閲覧時間は強い相関関係があるように思います。

簡単に言ってしまうと、少なくともウインドウ が開いて1秒そこそこで閉じられてしまうような広告はあまり良くない広告と言えるでしょう。見られていないのだから。

この広告の情報量に対する閲覧時間というのは、標準偏差によるばらつきがあると思いますが、正常な閲覧時間ならある程度の範囲に収まるでしょうし、その時間は偏差値に置き換えることが出来るでしょう。

例えば、JPEGグラフィックスデータ300KB、テキストデータ1KBの広告ならば、閲覧時間10秒~20秒が閲覧時間の偏差値の45~55の範囲になったとします。

仮に、閲覧時間の偏差値に閾値を設けて、非常に短い偏差値45以下の閲覧秒数ならば「よくない」、偏差値45~50までの閲覧秒数ならば「良い」、偏差値50~55までの範囲の閲覧秒数ならば「非常に良い」、偏差値55以上の閲覧秒数ならば「評価しない」(開けっぱなしで放置されているので評価出来ない)というように決めていけばいいでしょう。

つまり、皆が見てる閲覧時間より異常に短い閲覧者の評価は「よくない」で、偏差値中央付近の少し短い人は「良い」、じっくり見た人のものは「非常に良い」、異常に長い人のは「評価情報無し」といったように決めていくということです。

もちろん、広告の情報量はそれぞれ全く異なりますから、最初の数十人から数百人は、閲覧時間のばらつきの情報を取得するだけで、評価は表示されません。

広告の情報量を計算し、この取得された閲覧時間のばらつきを人間が解析して閾値を設定し、いきなり評価を表示するというのも一つの方法ですが、そんな面倒くさいことはやりたくないでしょう。(笑)

リンクアドサーバーはクリックされたキーワードとそれにリンクした広告の閲覧時間のばらつきを自動的に取得して解析するしくみにします。

つまり、数百人が広告にアクセスした後(これはカウンターを設置して、ある人数になった時点でアクセスログを解析して、閲覧時間のばらつきを偏差値に置換えます。

で、前出の例でいくと、解析終了から一人目のアクセス者の閲覧秒数が2秒だったとすると自動的に「よくない」の評価、二人目が13秒の閲覧時間だったとすると自動的に「良い」の評価がカウントされるようにします。

そして、カウントされた評価について前出の係数をかけて調整します。
例えば、「この業界は業界係数0.8だから、100ポイントに0.8を掛けて・・・・」という風に。いずれにしても、その後の評価の計算方法、表示方法はお任せします。
計算方法は良い評価+悪い評価/アクセス数でも結構ですし、表示方法は☆と★の数でも結構です。

この方法のメリットはユーザーに負荷をかけないというところもありますが、ユーザーは閲覧時間以外はコントロール出来ませんし、その上どの程度の閲覧時間ならばどのような評価になるのかは推測出来ませんから、恣意的に評価を方向づける事は出来ないということです。

ただ、問題も一つあって、閲覧秒数を自動的に解析する為、異常に長い閲覧者ばかりだった場合(開けっぱなしの人がほとんど)や、異常に短い閲覧者ばかりであった場合には、偏差値がその方向に引きずられることがあります。

これには防止策があって、情報量に応じた秒数の制約の絶対値を設けてしまうことです。(結果として閲覧秒数の偏差値と秒数の絶対値との組み合わせになります)

例えば、情報量がテキスト1KB未満 JPEG 300KBの場合は、2秒より短いものは「よくない」30秒より長いものは「評価しない」、テキスト2KB未満、JPEG600KB未満の場合は、3秒より短いものは「よくない」、120秒より長いものは「評価しない」といったように・・・・。

いろいろ書きましたが、ちょっと凝ったことをするようにお話ししているようにも思われるかも知れませんが、まだまだこのレベルでも特許の取得は難しいと思います。
さらなる検討が必要だと思いますよ。

それでは


実に的確に簡明にご指摘をいただいて、これはもう一度考え直す必要があると思っているわけである。

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2007/10/27

 

vol.15 補正請求の行方3

先の補正請求案に対して、懇切丁寧な返信が尊敬する旧友から来た。


さっそくですが、補正請求骨子案2についてですが、2、評価の算出方法についてはやはりもう一工夫必要であるように思います。

平たく言えば「単純過ぎ」だと思います。ここの「算法」は肝になるところですから、もっと深く掘り下げた方がいいと思います。

といっても多変量解析のような数学的に複雑な「算法」を用いなさいと申し上げているわけではありません。

つまり、評価の妥当性を説明するに当たり、変数が存在するはずです。広告主の知名度、規模、業態、売上高、などなどの背景もあるでしょうし、商品の中身にもよるでしょう。

広告として「良い評価」を得るには商品やサービスの説明のしやすさ、しにくさなど、平準化出来ない定量的要素、定性的要素が沢山あると思います。

そのような要素を抜きにして、単純に「良い」「悪い」の比率だけでは、説明力が不足しているように思われます。

広告の表示回数とクリック料金については申請書で%についての細かい数字は列挙する必要はありませんが、%によるランク付けをするならば、ランク設定の論拠が必要となります。

このランク付けもポイントとなるところと思いますので、そのあたりの閾値の設定の方法論も説明が必要になると思います。


厳しい指摘だがそのとおりで、実は、補正請求内容では、太字の指摘部分をあえて省略したのである。理由は、この部分に拘泥すると既存の評価システムに抵触する可能性が大だと考えたからである。

つまり、この分野はわたしの専門分野ではないのでSEの意見が出てくることを期待しているのである。

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2007/10/26

 

vol.14 補正請求の行方2

「消費者による広告評価を広告料金に反映するアルゴリズム」を考えてみた。

これはまだ試案なのだが、多くの評価因子を解析しても、以下のような乱暴な「こじつけ」をしても答えは近似のものになるだろうし、所詮、評価は偏って然るべきである、という居直りからするとあり得なくもなさそうだが、特許というよりアイデアである。

これをプログラム化してもオモチャの評価ソフトにしかならないので、あえて「公開」しておく。ここから先を考えるのは、SEの仕事である。

1、広告評価方法
投票者(消費者)が、広告下部に表示された「この広告を評価」タブをクリック、プラス評価とマイナス評価のいずれかを選択し、評価をウェブサイトからデータベースサーバに送信する。
以下のように、評価指標は「好感度は白星の5段階」で、「嫌悪度は黒星の5段階」。
Aプラス評価=好感度   ☆☆☆☆☆
Bマイナス評価=嫌悪度  ★★★★★

2、評価点数の算出方法
好感度と嫌悪度の星数を加算し、投票者数で除したものをその広告の評価点数とする。
(A+B)/ 投票数
ただし、投票者の恣意的意図を排除し公正さを期すために、以下の算式で補正を加え評価点数として採用する。
A合計点数が>4の場合5点減点
B合計点数が>-4の場合6点加点

3、星数の表示方法
消費者がマイナス評価を行うことは可能だが、広告にマイナス評価を表示することは広告主に対する誹謗中傷になる。
よって、2、の評価の算出方法によって得られた星数は以下の算式で算出し、広告の下部に表示。
≦0=星1 ☆
≦1=星2 ☆☆
≦2=星3 ☆☆☆
≦3=星4 ☆☆☆☆
≦4=星5 ☆☆☆☆☆

4、広告表示回数比率
算出された星数を指数化し24時間中のキーワードへのオンマウス時の表示回数比率とする。
≦0=星1 6%
≦1=星2 13%
≦2=星3 20%
≦3=星4 26%
≦4=星5 35%

5、 クリック料金
星1の指数を100=標準単価として各指数を比率化し、広告1クリックの料金を算出する。
これによって、表示回数にクリック単価を乗じた広告料金の公平化を図るとともに、質の高い広告と質の低い広告との広告料金の公正さを図る。
≧0=星1 100%
≦1=星2 80%
≦2=星3 60%
≦3=星4 40%
≦4=星5 20%

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2007/10/21

 

vol.13 補正請求の行方

ああでもない、こうでもないとない頭を絞って考えている。

考えているが、まだ、補正請求していないので、公表できないのである。え、本当ですかって?ええ、本当です。

問題なのは、どこに的を絞るのかということだが、やはりこだわるべきは「キーワードの販売」だろう。
だから、そこに焦点を当てて、「消費者の評価による、キーワード価格の決定アルゴリズム」というのを考えている。(あれ、しゃべったことになるのかな?)

少なくとも「かくかくしかじかのアルゴリズムを以って消費者の評価をキーワード、価格・広告掲載順位に反映する」ということでなければ、知的な生産物にはならないと思います。もちろん、「アルゴリズム」という限り、そこには数学的「算法」が存在しなければなりません。

上記は、わたしの旧友で、レコメンド技術の分野では知る人ぞ知る方からのアドバイスである。
さらに続けて、

つまり、「広告の質の評価」において、過去の方法は「確立したものが無かった」「従来の方法ではうまく評価出来なかった」「旧来的な感応検査の手法では出来ない」「SD法による相対的評価では正確ではなかった」などなど、ともかく「従来の方法論では正確に評価出来ないが、かくかくしかじかの私が考えたこの方法論ならば正確に評価が出来、消費者の利益になるのだ」ということが説明出来なければなりません。

もちろん、その編出した方法がいかに「独自性」「新規性」「有効性」があるかを説明する必要があることは言うまでもありません。


またさらに、

googleのページランクの考え方の基本は「みんなが見ているサイトは良いサイト」「多くのページからリンクされているサイトは良いサイト」という考え方によって成立っています。
しかし、事、広告については「みんなが見ているから」とか「リンクが多いから」という事と「評価」は直接的には結びつかないように思います。

従って、必要な人に、必要な時に、必要なだけの情報量の広告を提供する事が、利用者にとっても、広告主にとっても非常に有益であること、そして、その結果に従って広告経費が発生していくしくみにするのが合理的であり、そのための「評価システム」として「私のアイデアが最適なのだ!」と言えるもの(既知の技術ではない)が必要ということではないかと思います。


特許庁の役人よりも厳しい指摘にたじたじとなってしまう。でしょ?だが、これを突破すれば補正請求は何とかなりそうである。あと1ヶ月のモラトリアムである。

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2007/10/08

 

vol.12 IntelliTXT復活?

日経新聞に以下のような記事が載っていた。

アイレップとDACは検索キーワードに連動して表示する検索連動型広告で提携する。
検索広告に関連した新技術や新サービスの開発にも取り組む。
検索サイトのヤフーグループやグーグルから検索連動の広告枠を購入し、
広告主に販売する。広告主への直接営業は行わず、博報堂など代理店の
依頼に応じて売買を仲介する。

”利用者がサイトの記事中のキーワードにカーソルを合わせると
対応した広告を表示するといった新技術も開発する”


来年1月から営業開始。


IREPは、自称SEM屋でLPOなどという半端なソリューションを提供しているPPC屋である。
DACは、IntelliTXTを日本に導入しようとした経緯があるが、頓挫していた。太字の部分は、まさにIntelliTXTである。

だが、この2社を足しても、検索サイトに広告を表示する技術は開発できない。検索サイトで広告を表示するには、検索キーワードと表示しようとする広告を紐付ける技術が必要なのだが、この技術は2社とも持っていないからである。

これに近い技術を持っているAXYZという会社があるが、この2社とどういう関係なのだろうか?

もう一つ、検索サイトで広告を表示する方法に、検索結果文章中のキーワードに紐付ける技術があるが、これがsnapshotsである。

LinkAdが標榜しているのは、検索結果文章中のキーワードとLinkAdを紐付ける技術である。

この技術をお持ちの企業があれば、ぜひご連絡いただきたい。コラボレーションしましょう。

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