投資金額決定支援装置及び投資金額決定支援方法及び投資金額決定支援プログラム
【課題】検索エンジンでの検索に使用される検索キーワードごとに、ＳＥＯ対策としてどれだけの費用を払うのが効果的なのかを提示して、実際に払う金額の決定を支援する。
【解決手段】評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数を、検索キーワードごとにＳＥＯ対策に設定されている料金に乗じた値と、ゴールページがアクセスされた場合の効果を数値化した効果値とに基づいて、候補となる検索キーワード全体に対するＳＥＯ対策の効果の評価値を計算する。重み係数調整部１５２は、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの重み係数を調整する。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値をＳＥＯ対策への最適な投資金額として出力する。
【解決手段】評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数を、検索キーワードごとにＳＥＯ対策に設定されている料金に乗じた値と、ゴールページがアクセスされた場合の効果を数値化した効果値とに基づいて、候補となる検索キーワード全体に対するＳＥＯ対策の効果の評価値を計算する。重み係数調整部１５２は、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの重み係数を調整する。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値をＳＥＯ対策への最適な投資金額として出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投資金額決定支援装置及び投資金額決定支援方法及び投資金額決定支援プログラムに関するものである。本発明は、特に、検索キーワードに関する費用の最適分配方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
検索エンジンでの検索に使用される検索キーワードに関し、トラフィック統計データを収集するウェブ（Ｗｅｂ）解析ソフトウェアがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００９−５１４１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＳＥＯ（検索エンジン最適化）対策として検索キーワードを有料で購入する（いわゆるキーワード広告を利用する）際、ウェブサイトの運用担当者は、ウェブ解析ソフトウェア等を使用して訪問人数・回数の多い検索キーワードを抽出する。しかし、多くの訪問者が訪れているキーワードであっても、訪問者が最終的にゴールページ（ウェブサイトの運営者等が訪問者にアクセスしてほしいページ）に辿り着いたのかわからなければ、検索キーワードに対する費用と効果を知ることはできない。
【０００５】
また、限られた予算の中で、どの検索キーワードにどれだけの費用を払うのが最も効果的なのか、従来のウェブ解析ソフトウェアではその組み合わせがわかりにくい。
【０００６】
本発明は、例えば、検索キーワードごとに、どれだけの費用を払うのが効果的なのかを提示して、実際に払う金額の決定を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援装置は、
ウェブサイト内のページ（ウェブページ）が検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援装置であって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶する料金記憶部と、
前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶する効果値記憶部と、
検索キーワードごとの重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記効果値記憶部に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整部と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整部により調整された重み係数を前記料金記憶部に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力部とを備える。
【０００８】
前記重み係数調整部は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算部により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【０００９】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部を備え、
前記評価値計算部は、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記到達者数記憶部に記憶された到達者数を前記効果値記憶部に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算する。
【００１０】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力部を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力部に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１１】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１２】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部と、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部とを備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値と前記到達者数記憶部に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１３】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援方法は、
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援方法であって、
コンピュータが、検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算し、
前記コンピュータが、計算する評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとに、調整した重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する。
【００１４】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援プログラムは、
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援プログラムであって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶するとともに、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶するコンピュータに、
検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算処理と、
前記評価値計算処理により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整処理と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整処理により調整された重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力処理とを実行させる。
【００１５】
前記重み係数調整処理は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算処理により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１６】
前記コンピュータは、さらに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記評価値計算処理は、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された到達者数を記憶装置に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算する。
【００１７】
前記投資金額決定支援プログラムは、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力処理を前記コンピュータに実行させ、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力処理に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１８】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１９】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶するとともに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値と記憶装置に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一の態様によれば、投資金額決定支援装置が、検索エンジンでの検索に使用される検索キーワードごとに、ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策への投資金額を出力して、投資金額の決定を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の利用形態の一例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図４】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のアクセス履歴ＤＢの一例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のキーワード単位料金テーブル、ゴールページ効果テーブル、制約条件テーブルの一例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の動作を示すフローチャート。
【図７】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の計算結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。
【００２３】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る投資金額決定支援装置１００の利用形態の一例を示す図である。
【００２４】
図１において、ユーザ端末２０１は、訪問者（ユーザ）が利用するコンピュータであり、訪問者がウェブページを閲覧するためのウェブブラウザを動作させる。ユーザ端末２０１は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。
【００２５】
ウェブサーバ２０２は、複数のウェブページからなるウェブサイトを実現するサーバコンピュータであり、ユーザ端末２０１にウェブページを配信する。
【００２６】
ユーザ端末２０１とウェブサーバ２０２は、インターネット２０３を介して、ＩＰ（インターネットプロトコル）通信を行う。ＩＰ通信において、ユーザ端末２０１は、インターネット２０３を介して、ＩＰパケットをウェブサーバ２０２へ送信する。同様に、ウェブサーバ２０２は、インターネット２０３を介して、ＩＰパケットをユーザ端末２０１へ送信する。ユーザ端末２０１で動作するウェブブラウザとウェブサーバ２０２は、ＩＰ通信を利用してＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル）通信を行う。ＨＴＴＰ通信において、ユーザ端末２０１で動作するウェブブラウザは、ＨＴＴＰリクエストをウェブサーバ２０２へ送信する。ウェブサーバ２０２は、ＨＴＴＰリクエストに対してＨＴＴＰレスポンスを返信する。例えば、ウェブブラウザは、訪問者が検索エンジンの検索結果等で表示されたリンクを選択すると、そのリンク先のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ・Ｒｅｓｏｕｒｃｅ・Ｌｏｃａｔｏｒ）を指定したＨＴＴＰリクエストを送信する。ウェブサーバ２０２は、このＨＴＴＰリクエストを受信すると、指定されたＵＲＬに対応するウェブページのＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ言語）ファイル等を含むＨＴＴＰレスポンスを返信する。
【００２７】
投資金額決定支援装置１００は、アクセス履歴ＤＢ１０１、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、インタフェース部１０４、解析部１０５を備えるコンピュータである。投資金額決定支援装置１００は、これらの構成要素によって、ウェブサイト内での訪問者の行動を解析し（即ち、アクセス解析又はウェブ解析を行い）、ウェブサイトのゴールページ（特定のページの一例）に到達した訪問者とウェブサイト訪問時の検索キーワードとを紐付け、予算内で最適な（望ましくは、最も効果の高い）キーワードと費用分配の組み合わせを計算する。なお、投資金額決定支援装置１００は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい（例えば、各構成要素を別々のコンピュータで実現してもよい）。
【００２８】
アクセス解析の方式には、主に、以下の３種類がある。
（１）アクセスログ型：ウェブサーバ２０２が、ウェブページへのアクセスがある度に、ＨＴＴＰリクエストやＨＴＴＰレスポンスの一部を所定の形式でアクセスログに記録する。アクセス解析は、このアクセスログを解析することによって行われる。
（２）ビーコン（タグ）型：各ウェブページには小さなプログラム（タグ）が貼付され、訪問者のウェブブラウザがウェブページを読み込むと、そのプログラムが取得した情報が、ウェブサーバ２０２とは別の解析サーバに送信される。解析サーバは、この情報をデータベース（ＤＢ）化して記録する。アクセス解析は、このデータベース上の情報を解析することによって行われる。
（３）パケットキャプチャ型：パケットキャプチャ装置が、ウェブサーバ２０２を外部（インターネット２０３）と接続するネットワーク上を流れる全てのパケット（ＨＴＴＰリクエスト又はＨＴＴＰレスポンスを含むパケット）をキャプチャする。アクセス解析は、キャプチャされたパケットからＨＴＴＰ通信を復元し、このＨＴＴＰ通信を解析することによって行われる。
【００２９】
本実施の形態において、投資金額決定支援装置１００は、パケットキャプチャ型のアクセス解析を行うものとする。なお、投資金額決定支援装置１００は、他の方式のアクセス解析を行っても構わない。
【００３０】
本実施の形態では、以下のような流れで訪問者のアクセス解析が行われる。
（１）訪問者が、検索キーワードで検索し、ウェブサイトを訪問する。
（２）解析部１０５が、検索キーワードでの訪問者数をアクセス履歴ＤＢ１０１に書き込む。
（３）訪問者が、ウェブサイトのゴールページに到達する。
（４）解析部１０５が、検索キーワードでのゴールページ到達者数をアクセス履歴ＤＢ１０１に書き込む。
【００３１】
また、本実施の形態では、以下のような流れでキーワード解析が行われる。
（５）担当者が、キーワード単位料金テーブル１０２にキーワードごとの単位料金を、ゴールページ効果テーブル１０３にゴールページごとの効果（金額に換算したもの）を、それぞれ予め保持させておく。
（６）担当者が、インタフェース部１０４を用いて、予算（費用の上限）と、各キーワード合算の総訪問者数の下限値、到達率の下限値を指定する。
（７）解析部１０５が、アクセス履歴ＤＢ１０１の検索キーワードと訪問者数、ゴールページ到達者数、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３から、予算内で最適な（望ましくは、最も効果の高い）検索キーワードと費用分配の組み合わせを算出する。
【００３２】
このように、本実施の形態によれば、ウェブ解析のデータを基に、最適な（望ましくは、最も効果の高い）検索キーワードと費用分配の組み合わせに関する指針を、担当者に提示することができる。
【００３３】
図２は、投資金額決定支援装置１００の構成を示すブロック図である。
【００３４】
図２において、投資金額決定支援装置１００は、前述したように、アクセス履歴ＤＢ１０１、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、インタフェース部１０４、解析部１０５を備えるほか、制約条件テーブル１０６を備える。また、投資金額決定支援装置１００は、処理装置１９１、記憶装置１９２、入力装置１９３、出力装置１９４等のハードウェアを備える。ハードウェアは投資金額決定支援装置１００の各部によって利用される。例えば、処理装置１９１は、投資金額決定支援装置１００の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。記憶装置１９２は、そのデータや情報を記憶するために利用される。また、入力装置１９３は、そのデータや情報を入力するために、出力装置１９４は、そのデータや情報を出力するために利用される。
【００３５】
アクセス履歴ＤＢ１０１は、訪問者数記憶部１１１、到達者数記憶部１１２を有する。訪問者数記憶部１１１は、検索キーワードごとに、過去に検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザの数（即ち、訪問者数）を記憶装置１９２により記憶する。到達者数記憶部１１２は、検索キーワードごとに、過去に検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザのうち、ゴールページに到達したユーザの数（即ち、到達者数）を記憶装置１９２により記憶する。
【００３６】
キーワード単位料金テーブル１０２は、料金記憶部の一例であり、検索キーワードごとに、ＳＥＯ対策に設定されている料金を記憶装置１９２により記憶する。本実施の形態において、ＳＥＯ対策としては、ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施されるものであれば、任意の対策を対象とすることができる。ここで、ＳＥＯ対策には、検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されているものとする。例えば、ＳＥＯ対策としてキーワード広告を利用するのであれば、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索キーワードごとに、検索エンジンによって設定された広告料金等を記憶する。
【００３７】
ゴールページ効果テーブル１０３は、効果値記憶部の一例であり、検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザがウェブサイト内でゴールページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置１９２により記憶する。例えば、ゴールページ効果テーブル１０３は、ゴールページごとに、訪問者がゴールページにアクセスすることでウェブサイトの運営企業が得られる利益等、効果を金額に換算した値を記憶する。
【００３８】
インタフェース部１０４は、閾値入力部１４１、投資金額出力部１４２を有する。閾値入力部１４１は、ウェブサイトの運営企業の担当者等から、ＳＥＯ対策への投資金額の上限値（即ち、予算）の入力を入力装置１９３により受け付ける。また、閾値入力部１４１は、担当者等から、訪問者数の合計値（即ち、総訪問者数）の下限値と、訪問者数の合計値と到達者数の合計値との比率（即ち、到達率）の下限値（閾値）との入力を入力装置１９３により受け付ける。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、解析部１０５により計算されたＳＥＯ対策への最適な投資金額を出力装置１９４により出力する。これにより、担当者等が行うＳＥＯ対策への投資金額の決定を支援する。
【００３９】
制約条件テーブル１０６は、条件記憶部の一例であり、閾値入力部１４１に入力された値（上限値、下限値、閾値）を記憶装置１９２により記憶する。
【００４０】
解析部１０５は、評価値計算部１５１、重み係数調整部１５２を有する。評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、ゴールページ効果テーブル１０３に記憶された効果値とに基づいて、候補となる検索キーワード全体に対するＳＥＯ対策の効果の評価値（即ち、全体の評価値）を処理装置１９１により計算する。重み係数調整部１５２は、評価値計算部１５１により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの重み係数を処理装置１９１により調整する。具体的には、重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、制約条件テーブル１０６に記憶された値を参照し、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように（即ち、評価値が最適値であるという条件を満たすように）、検索キーワードごとの重み係数を調整する。解析部１０５は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値を処理装置１９１により計算し、計算結果をＳＥＯ対策への最適な投資金額として投資金額出力部１４２へ渡す。
【００４１】
図３は、投資金額決定支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４２】
図３において、投資金額決定支援装置１００は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。
【００４３】
投資金額決定支援装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置１９１の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ又はその他の記憶媒体が用いられてもよい。
【００４４】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置１９２の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置１９３の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置１９４の一例である。
【００４５】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネット２０３に接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット２０３は、ネットワークの一例である。
【００４６】
ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００４７】
本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。
【００４８】
本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００４９】
以下、投資金額決定支援装置１００の動作（本実施の形態に係る投資金額決定支援方法、本実施の形態に係る投資金額決定支援プログラムの処理手順）について説明する。
【００５０】
図４は、アクセス履歴ＤＢ１０１の一例を示す図である。
【００５１】
図４において、アクセス履歴ＤＢ１０１は、実際にサイト訪問者がどのページを見たか、どんなキーワードで訪れたかを記録したデータを保存する。即ち、アクセス履歴ＤＢ１０１は、過去の、ウェブサイトへの訪問者の履歴のＤＢである（キーワード別の実績値という位置づけである）。アクセス履歴ＤＢ１０１は、利用目的に応じて、アクセスログ、動線解析結果、ログ整形結果等、様々なスキームで定義される。
【００５２】
この例では、アクセス履歴ＤＢ１０１は、最適化計算に必要な情報を保持するために、検索キーワードとページとの組み合わせごとに、到達者数（ゴールページ以外のページに到達した訪問者の数も含む）を記憶している。例えば、アクセス履歴ＤＢ１０１は、ウェブサイトの運営企業の名称である「ＸＹＺソフトウエア」を検索キーワードとして使用した検索結果に基づき、ウェブサイトの「トップページ」に到達した訪問者が「３０」人いることを記憶している。また、例えば、アクセス履歴ＤＢ１０１は、ＸＹＺソフトウエアの製品の１つである「ＡＢＣプログラム」を検索キーワードとして使用した検索結果に基づき、ゴールページの１つである「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」に到達した訪問者が「８」人いることを記憶している。
【００５３】
また、この例では、１つの検索キーワードに対応するページ全ての到達者数の合計を、その検索キーワードに対応する訪問者数として扱うものとする。例えば、「ＡＢＣプログラム」に対応する訪問者数は、「１３」＋「４７」＋「８」＋「８」＋「１」＋「４」＝８１人である。このうち、ゴールページである「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」と「ＤＥＦプログラム資料請求完了ページ」と「メール問い合わせ完了画面」に到達した１３人が到達者数（ゴールページ到達者数）となる。なお、アクセス履歴ＤＢ１０１は、訪問者数と到達者数とを明示的に分けて記憶していてもよい。この場合、アクセス履歴ＤＢ１０１は、検索キーワードごとに、訪問者数（どのページを訪問したかは区別しなくてよい）を記憶するとともに、検索キーワードとページ（ゴールページだけでもよい）との組み合わせごとに、到達者数（ゴールページ到達者数）を記憶する。
【００５４】
図５は、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、制約条件テーブル１０６の一例を示す図である。
【００５５】
図５において、キーワード単位料金テーブル１０２は、いくら投資するかを示すデータを格納する。具体的には、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索エンジンにおいて、あるキーワードで検索が行われた際に、より検索結果の上位にページを表示させるために支払う料金のテーブルである。一般的に、粒度の大きいキーワードほど金額は大きい。よって、「製品」等、抽象的なキーワードでの検索結果でも上位に表示させるためにはより多くの金額を投資する必要がある。
【００５６】
例えば、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索キーワードである「ＸＹＺソフトウエア」についてＳＥＯ対策を実施するための料金（具体的には、キーワード広告の料金）が「１０００」円であることを記憶している。
【００５７】
ゴールページ効果テーブル１０３は、あるページが閲覧された場合にいくらの儲けがあったと仮定するかを示すデータを格納する。即ち、ゴールページ効果テーブル１０３は、ウェブサイトで定義されているゴールページごとに、効果を金額に換算したテーブルである。例えば、あるページが見られたら何円の収入があったと仮定するかが決められている。どのページにどれだけの価値を定義するかは、サイトの運用目的や企業の業種によって異なる。一般的には、資料請求画面、買い物完了画面、発注完了画面、会員登録画面、金融関係の申し込み完了画面等がゴールページとなる。
【００５８】
例えば、ゴールページ効果テーブル１０３は、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」がアクセスされた場合の効果が「１５００」円であることを記憶している。なお、ゴールページ効果テーブル１０３は、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」のＵＲＬも記憶している。
【００５９】
制約条件テーブル１０６は、計算上必要で、かつ、マーケティングにおいて意味のある条件を定義する。即ち、制約条件テーブル１０６は、最適化計算を行うにあたり、必要となる制約条件の定義テーブルである。例えば、評価値を算出するための評価関数を効果の総和と定義した場合、予算をかけるほど、効果が大きくなり、計算が発散してしまうため、制約条件を設定する必要がある。
【００６０】
この例では、制約条件テーブル１０６は、特に、一般的なサイト運用上の条件から大きく逸脱せず、ウェブ解析の上でも基本的な指標となる条件として、予算、総訪問者数下限値、到達率下限値を記憶している。例えば、制約条件テーブル１０６は、予算が「１００００」円で、最低「１００」人がウェブサイトを訪問し、「５」％の人がゴールページに到達する前提で、最も効果が大きくなるキーワードの組み合わせ及び費用分配を求めることを命題とするような制約条件を記憶している。
【００６１】
図６は、投資金額決定支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ１０１（閾値入力処理）において、閾値入力部１４１は、担当者等から、予算、総訪問者数の下限値、到達率の下限値の入力を入力装置１９３により受け付ける。そして、閾値入力部１４１は、入力された予算、総訪問者数の下限値、到達率の下限値を制約条件テーブル１０６に格納する。図５の例であれば、予算として「１００００」円、総訪問者数の下限値として「１００」人、到達率の下限値として「５」％が閾値入力部１４１に入力され、制約条件テーブル１０６に格納される。各値は０以上の任意値である。
【００６３】
ステップＳ１０２（重み係数調整処理）において、１回目の処理の場合、重み係数調整部１５２は、検索キーワードごとの重み係数として乱数を処理装置１９１により生成する。２回目以降の処理については後述する。
【００６４】
ステップＳ１０３（評価値計算処理）において、評価値計算部１５１は、評価関数を用いて、重み係数調整部１５２により調整（又は生成）された重み係数を適用した場合におけるＳＥＯ対策の効果の評価値を処理装置１９１により計算する。ここで、評価関数は、何を評価の指標とするかを決定する関数である。本実施の形態では、費用の最適分配（費用対効果）を狙いとしているため、投資額と利益の比率である。例えば、以下のような評価関数を定義することができる。
【００６５】
評価関数：評価値Ｉ＝Σ（ゴールページ効果×到達者数）／Σ（検索キーワード単位料金×投資比重）＝（ページ１効果×到達者数＋ページ２効果×到達者数＋・・・）／（キーワード１料金×キーワード１投資比重＋キーワード２料金×キーワード２投資比重＋・・・）
ゴールページ効果（ページｘ効果）：ゴールページ効果テーブル１０３に記憶されたゴールページごとの効果値（ページｘの効果値）である（ｘ＝１，２，・・・）。図５の例であれば、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」の効果値としては「１５００」円が加算される。
到達者数：アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶されたゴールページごとの到達者数である。図４の例であれば、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」の到達者数としては「８」人が加算される。
検索キーワード単位料金（キーワードｙ料金）：キーワード単位料金テーブル１０２に格納された検索キーワードごとの料金（キーワードｙの料金）である（ｙ＝１，２，・・・）。図５の例であれば、「ＡＢＣプログラム」の料金としては「５００」円が加算される。
投資比重（キーワードｙ投資比重）：重み係数調整部１５２により調整（又は生成）された重み係数である。投資比重が、評価値の計算における実質上の設計変数（乱数でランダムに付与する値）となる。投資比重は、あるキーワードに対して、何倍の投資をするかを示す重みであり、例えば、０．０〜１０．０（倍）の範囲で設定される。
【００６６】
なお、本実施の形態では、キーワード投資額に対して、各ゴールページへの到達者数は正の線形相関関係にあるものと仮定する。
【００６７】
上記のように、評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶されたゴールページごとの到達者数をゴールページ効果テーブル１０３に記憶されたゴールページごとの効果値に乗じた値とに基づいて、評価値Ｉを処理装置１９１により計算する。これにより、様々な検索キーワードでサイトを訪れている過去のアクセスログから、最も効果のあるキーワード及びその費用分配を導く。なお、過去のデータを使用するため、過去に一度もアクセスのないキーワードは必然的に最適化の対象外となる。
【００６８】
最適化計算が完了していれば、ステップＳ１０４に進み、完了していなければ、ステップＳ１０２に戻る。最適化計算が完了しているかどうかは、解析部１０５（評価値計算部１５１又は重み係数調整部１５２）が判断する。例えば、解析部１０５は、評価値計算部１５１により計算された評価値Ｉの中に予め設定された閾値以上の評価値Ｉが出現したときに最適化計算が完了したと判断する。あるいは、最適化手法としてＧＡ（遺伝的アルゴリズム）が用いられる場合には、例えば、解析部１０５は、最大世代数分の計算が完了したときに最適化計算が完了したと判断する。なお、解析部１０５は、ここで例示したもの以外の判断基準に従って、最適化計算が完了しているかどうかを判断してもよい。
【００６９】
ステップＳ１０２（重み係数調整処理）において、２回目以降の処理の場合、重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、制約条件テーブル１０６に記憶された値を参照し、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの重み係数を処理装置１９１により調整する。重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムとして、前述したＧＡや、ニューラルネットワーク等を用いることができる。本実施の形態は、多変数最適化問題に係る（投資実績にもよるが、検索キーワードの種類が多い）ものであり、また、費用対効果の相関が線形とは限らない（一般に、非線形最適化問題を数理的手法で解くのは難しい）ため、重み係数調整部１５２は、例えば、ヒューリスティックアルゴリズムとして、前述したＧＡを用いることが望ましい。これにより、拡張性の高い装置を提供することが可能となる。ＧＡでは、選択淘汰、交叉、突然変異という、自然界における生物進化を模擬した手法により、最終的に生き残った評価値Ｉを最適（費用対効果の大きい）解として得る。なお、重み係数調整部１５２は、ニューラルネットワーク等、他のヒューリスティックアルゴリズムを用いても構わないし、線形計画法、非線形計画法等の数理アルゴリズムを用いても構わない。
【００７０】
ここで、図７に、計算結果の一例を示す。
【００７１】
ステップＳ１０２の１回の処理において、重み係数調整部１５２は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値Ｔ１を処理装置１９１により計算する。また、重み係数調整部１５２は、候補となる複数の検索キーワードのうち、重み係数が０より大きい検索キーワード（即ち、投資の対象とする検索キーワード）に対応する、アクセス履歴ＤＢ１０１の訪問者数記憶部１１１に記憶された訪問者数の合計値Ｔ２と、アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶された到達者数の合計値Ｔ３とを処理装置１９１により計算する。そして、重み係数調整部１５２は、合計値Ｔ１（即ち、総投資金額）が制約条件テーブル１０６に格納された予算以下、かつ、合計値Ｔ２（即ち、総訪問者数）が制約条件テーブル１０６に格納された総訪問者数の下限値以上、かつ、合計値Ｔ２に対する合計値Ｔ３の比率（即ち、到達率）が制約条件テーブル１０６に格納された到達率の下限値以上となるように、検索キーワードごとの重み係数を設定する。例えば、図７の「解２」では、各検索キーワードに対して、「１」、「０．９」、「１．１」、「１１．６」、「１．４」、「０．３」、「０」といったように重み係数が設定されている。このとき、総投資金額は上限値「１００００」円以下の「９９８０」円、総訪問者数は下限値「１００」人以上の「１３２」人、到達率は下限値「５」％以上の「５．３１」％となっている。なお、「解２」は、ＧＡにおける１つの個体に相当する。よって、「解ｚ」は、ＧＡにおいて設定される個体数分あることになる（ｚ＝１，２，・・・）。
【００７２】
ステップＳ１０３において、評価値計算部１５１は、上記のようにステップＳ１０２で設定された検索キーワードごとの重み係数を評価関数に入力し、評価値Ｉを計算する。この時点（即ち、現世代）で、ＧＡにおいて設定される最大世代数分の計算が完了していれば、最適化計算が完了したことになり、そうでなければ、最適化計算が完了していないことになる。最適化計算が完了していれば、評価値計算部１５１は、計算した評価値Ｉの中から最大値を選択する。ここで選択された評価値Ｉが最適解となり、ステップＳ１０４へ進む。例えば、図７の「解２」では、評価値Ｉとして「１．２６」が算出されており、これが最適解となっている。一方、最適化計算が完了していなければ、再度ステップＳ１０２の処理が実行される。
【００７３】
ステップＳ１０４（投資金額出力処理）において、解析部１０５は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値を処理装置１９１により計算する。そして、解析部１０５は、その計算結果をＳＥＯ対策への最適な投資金額として投資金額出力部１４２へ渡す。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、解析部１０５により計算されたＳＥＯ対策への最適な投資金額を出力装置１９４により出力する。
【００７４】
なお、ステップＳ１０３において、最適化計算が完了した場合に、評価値計算部１５１は、最適解を２つ以上選択しても構わない。例えば、評価値計算部１５１は、最後の世代で計算した評価値Ｉの中から１番目に大きい値だけでなく、２番目に大きい値を最適解として選択してもよい。あるいは、評価値計算部１５１は、最後の世代で計算した評価値Ｉの中から、予め設定された閾値以上の評価値Ｉを全て最適解として選択してもよい。この場合、ステップＳ１０４では、解析部１０５が、最適解ごとに、検索キーワードごとの投資金額を計算し、その計算結果を投資金額出力部１４２へ渡す。投資金額出力部１４２は、最適解ごとに、検索キーワードごとの投資金額を出力する。これにより、担当者等は、検索キーワード及び費用分配のパターンを複数見比べて、最終的には自分で適当だと思うものを選択することができる。
【００７５】
以上のように、本実施の形態によれば、過去のデータ・実績値を基に、どのキーワードにどれだけ注力すればよいかがわかる。例えば、価値の低いゴールページに、安く多く集客した方が得なのか、あるいは、多少コストがかかっても、多投資多効果の方が得なのか、あるいは、普通に考えて、少投資多効果の方が得なのか、といったことがわかる。即ち、人間の判断と、機械的な最適化結果を考慮した上で施策を講じることが可能となる。また、マーケティング施策・対策の幅が広がる。
【符号の説明】
【００７６】
１００ 投資金額決定支援装置、１０１ アクセス履歴ＤＢ、１０２ キーワード単位料金テーブル、１０３ ゴールページ効果テーブル、１０４ インタフェース部、１０５ 解析部、１０６ 制約条件テーブル、１１１ 訪問者数記憶部、１１２ 到達者数記憶部、１４１ 閾値入力部、１４２ 投資金額出力部、１５１ 評価値計算部、１５２ 重み係数調整部、１９１ 処理装置、１９２ 記憶装置、１９３ 入力装置、１９４ 出力装置、２０１ ユーザ端末、２０２ ウェブサーバ、２０３ インターネット、９０１ ＬＣＤ、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ ＨＤＤ、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投資金額決定支援装置及び投資金額決定支援方法及び投資金額決定支援プログラムに関するものである。本発明は、特に、検索キーワードに関する費用の最適分配方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
検索エンジンでの検索に使用される検索キーワードに関し、トラフィック統計データを収集するウェブ（Ｗｅｂ）解析ソフトウェアがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００９−５１４１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＳＥＯ（検索エンジン最適化）対策として検索キーワードを有料で購入する（いわゆるキーワード広告を利用する）際、ウェブサイトの運用担当者は、ウェブ解析ソフトウェア等を使用して訪問人数・回数の多い検索キーワードを抽出する。しかし、多くの訪問者が訪れているキーワードであっても、訪問者が最終的にゴールページ（ウェブサイトの運営者等が訪問者にアクセスしてほしいページ）に辿り着いたのかわからなければ、検索キーワードに対する費用と効果を知ることはできない。
【０００５】
また、限られた予算の中で、どの検索キーワードにどれだけの費用を払うのが最も効果的なのか、従来のウェブ解析ソフトウェアではその組み合わせがわかりにくい。
【０００６】
本発明は、例えば、検索キーワードごとに、どれだけの費用を払うのが効果的なのかを提示して、実際に払う金額の決定を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援装置は、
ウェブサイト内のページ（ウェブページ）が検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援装置であって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶する料金記憶部と、
前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶する効果値記憶部と、
検索キーワードごとの重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記効果値記憶部に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整部と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整部により調整された重み係数を前記料金記憶部に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力部とを備える。
【０００８】
前記重み係数調整部は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算部により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【０００９】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部を備え、
前記評価値計算部は、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記到達者数記憶部に記憶された到達者数を前記効果値記憶部に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算する。
【００１０】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力部を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力部に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１１】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１２】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部と、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部とを備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値と前記到達者数記憶部に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１３】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援方法は、
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援方法であって、
コンピュータが、検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算し、
前記コンピュータが、計算する評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとに、調整した重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する。
【００１４】
本発明の一の態様に係る投資金額決定支援プログラムは、
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援プログラムであって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶するとともに、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶するコンピュータに、
検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算処理と、
前記評価値計算処理により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整処理と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整処理により調整された重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力処理とを実行させる。
【００１５】
前記重み係数調整処理は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算処理により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１６】
前記コンピュータは、さらに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記評価値計算処理は、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された到達者数を記憶装置に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算する。
【００１７】
前記投資金額決定支援プログラムは、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力処理を前記コンピュータに実行させ、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力処理に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１８】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【００１９】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶するとともに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値と記憶装置に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一の態様によれば、投資金額決定支援装置が、検索エンジンでの検索に使用される検索キーワードごとに、ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策への投資金額を出力して、投資金額の決定を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の利用形態の一例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図４】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のアクセス履歴ＤＢの一例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置のキーワード単位料金テーブル、ゴールページ効果テーブル、制約条件テーブルの一例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の動作を示すフローチャート。
【図７】実施の形態１に係る投資金額決定支援装置の計算結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。
【００２３】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る投資金額決定支援装置１００の利用形態の一例を示す図である。
【００２４】
図１において、ユーザ端末２０１は、訪問者（ユーザ）が利用するコンピュータであり、訪問者がウェブページを閲覧するためのウェブブラウザを動作させる。ユーザ端末２０１は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。
【００２５】
ウェブサーバ２０２は、複数のウェブページからなるウェブサイトを実現するサーバコンピュータであり、ユーザ端末２０１にウェブページを配信する。
【００２６】
ユーザ端末２０１とウェブサーバ２０２は、インターネット２０３を介して、ＩＰ（インターネットプロトコル）通信を行う。ＩＰ通信において、ユーザ端末２０１は、インターネット２０３を介して、ＩＰパケットをウェブサーバ２０２へ送信する。同様に、ウェブサーバ２０２は、インターネット２０３を介して、ＩＰパケットをユーザ端末２０１へ送信する。ユーザ端末２０１で動作するウェブブラウザとウェブサーバ２０２は、ＩＰ通信を利用してＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル）通信を行う。ＨＴＴＰ通信において、ユーザ端末２０１で動作するウェブブラウザは、ＨＴＴＰリクエストをウェブサーバ２０２へ送信する。ウェブサーバ２０２は、ＨＴＴＰリクエストに対してＨＴＴＰレスポンスを返信する。例えば、ウェブブラウザは、訪問者が検索エンジンの検索結果等で表示されたリンクを選択すると、そのリンク先のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ・Ｒｅｓｏｕｒｃｅ・Ｌｏｃａｔｏｒ）を指定したＨＴＴＰリクエストを送信する。ウェブサーバ２０２は、このＨＴＴＰリクエストを受信すると、指定されたＵＲＬに対応するウェブページのＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ言語）ファイル等を含むＨＴＴＰレスポンスを返信する。
【００２７】
投資金額決定支援装置１００は、アクセス履歴ＤＢ１０１、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、インタフェース部１０４、解析部１０５を備えるコンピュータである。投資金額決定支援装置１００は、これらの構成要素によって、ウェブサイト内での訪問者の行動を解析し（即ち、アクセス解析又はウェブ解析を行い）、ウェブサイトのゴールページ（特定のページの一例）に到達した訪問者とウェブサイト訪問時の検索キーワードとを紐付け、予算内で最適な（望ましくは、最も効果の高い）キーワードと費用分配の組み合わせを計算する。なお、投資金額決定支援装置１００は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい（例えば、各構成要素を別々のコンピュータで実現してもよい）。
【００２８】
アクセス解析の方式には、主に、以下の３種類がある。
（１）アクセスログ型：ウェブサーバ２０２が、ウェブページへのアクセスがある度に、ＨＴＴＰリクエストやＨＴＴＰレスポンスの一部を所定の形式でアクセスログに記録する。アクセス解析は、このアクセスログを解析することによって行われる。
（２）ビーコン（タグ）型：各ウェブページには小さなプログラム（タグ）が貼付され、訪問者のウェブブラウザがウェブページを読み込むと、そのプログラムが取得した情報が、ウェブサーバ２０２とは別の解析サーバに送信される。解析サーバは、この情報をデータベース（ＤＢ）化して記録する。アクセス解析は、このデータベース上の情報を解析することによって行われる。
（３）パケットキャプチャ型：パケットキャプチャ装置が、ウェブサーバ２０２を外部（インターネット２０３）と接続するネットワーク上を流れる全てのパケット（ＨＴＴＰリクエスト又はＨＴＴＰレスポンスを含むパケット）をキャプチャする。アクセス解析は、キャプチャされたパケットからＨＴＴＰ通信を復元し、このＨＴＴＰ通信を解析することによって行われる。
【００２９】
本実施の形態において、投資金額決定支援装置１００は、パケットキャプチャ型のアクセス解析を行うものとする。なお、投資金額決定支援装置１００は、他の方式のアクセス解析を行っても構わない。
【００３０】
本実施の形態では、以下のような流れで訪問者のアクセス解析が行われる。
（１）訪問者が、検索キーワードで検索し、ウェブサイトを訪問する。
（２）解析部１０５が、検索キーワードでの訪問者数をアクセス履歴ＤＢ１０１に書き込む。
（３）訪問者が、ウェブサイトのゴールページに到達する。
（４）解析部１０５が、検索キーワードでのゴールページ到達者数をアクセス履歴ＤＢ１０１に書き込む。
【００３１】
また、本実施の形態では、以下のような流れでキーワード解析が行われる。
（５）担当者が、キーワード単位料金テーブル１０２にキーワードごとの単位料金を、ゴールページ効果テーブル１０３にゴールページごとの効果（金額に換算したもの）を、それぞれ予め保持させておく。
（６）担当者が、インタフェース部１０４を用いて、予算（費用の上限）と、各キーワード合算の総訪問者数の下限値、到達率の下限値を指定する。
（７）解析部１０５が、アクセス履歴ＤＢ１０１の検索キーワードと訪問者数、ゴールページ到達者数、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３から、予算内で最適な（望ましくは、最も効果の高い）検索キーワードと費用分配の組み合わせを算出する。
【００３２】
このように、本実施の形態によれば、ウェブ解析のデータを基に、最適な（望ましくは、最も効果の高い）検索キーワードと費用分配の組み合わせに関する指針を、担当者に提示することができる。
【００３３】
図２は、投資金額決定支援装置１００の構成を示すブロック図である。
【００３４】
図２において、投資金額決定支援装置１００は、前述したように、アクセス履歴ＤＢ１０１、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、インタフェース部１０４、解析部１０５を備えるほか、制約条件テーブル１０６を備える。また、投資金額決定支援装置１００は、処理装置１９１、記憶装置１９２、入力装置１９３、出力装置１９４等のハードウェアを備える。ハードウェアは投資金額決定支援装置１００の各部によって利用される。例えば、処理装置１９１は、投資金額決定支援装置１００の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。記憶装置１９２は、そのデータや情報を記憶するために利用される。また、入力装置１９３は、そのデータや情報を入力するために、出力装置１９４は、そのデータや情報を出力するために利用される。
【００３５】
アクセス履歴ＤＢ１０１は、訪問者数記憶部１１１、到達者数記憶部１１２を有する。訪問者数記憶部１１１は、検索キーワードごとに、過去に検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザの数（即ち、訪問者数）を記憶装置１９２により記憶する。到達者数記憶部１１２は、検索キーワードごとに、過去に検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザのうち、ゴールページに到達したユーザの数（即ち、到達者数）を記憶装置１９２により記憶する。
【００３６】
キーワード単位料金テーブル１０２は、料金記憶部の一例であり、検索キーワードごとに、ＳＥＯ対策に設定されている料金を記憶装置１９２により記憶する。本実施の形態において、ＳＥＯ対策としては、ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施されるものであれば、任意の対策を対象とすることができる。ここで、ＳＥＯ対策には、検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されているものとする。例えば、ＳＥＯ対策としてキーワード広告を利用するのであれば、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索キーワードごとに、検索エンジンによって設定された広告料金等を記憶する。
【００３７】
ゴールページ効果テーブル１０３は、効果値記憶部の一例であり、検索エンジンの検索結果に基づいてウェブサイトを訪問したユーザがウェブサイト内でゴールページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置１９２により記憶する。例えば、ゴールページ効果テーブル１０３は、ゴールページごとに、訪問者がゴールページにアクセスすることでウェブサイトの運営企業が得られる利益等、効果を金額に換算した値を記憶する。
【００３８】
インタフェース部１０４は、閾値入力部１４１、投資金額出力部１４２を有する。閾値入力部１４１は、ウェブサイトの運営企業の担当者等から、ＳＥＯ対策への投資金額の上限値（即ち、予算）の入力を入力装置１９３により受け付ける。また、閾値入力部１４１は、担当者等から、訪問者数の合計値（即ち、総訪問者数）の下限値と、訪問者数の合計値と到達者数の合計値との比率（即ち、到達率）の下限値（閾値）との入力を入力装置１９３により受け付ける。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、解析部１０５により計算されたＳＥＯ対策への最適な投資金額を出力装置１９４により出力する。これにより、担当者等が行うＳＥＯ対策への投資金額の決定を支援する。
【００３９】
制約条件テーブル１０６は、条件記憶部の一例であり、閾値入力部１４１に入力された値（上限値、下限値、閾値）を記憶装置１９２により記憶する。
【００４０】
解析部１０５は、評価値計算部１５１、重み係数調整部１５２を有する。評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、ゴールページ効果テーブル１０３に記憶された効果値とに基づいて、候補となる検索キーワード全体に対するＳＥＯ対策の効果の評価値（即ち、全体の評価値）を処理装置１９１により計算する。重み係数調整部１５２は、評価値計算部１５１により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの重み係数を処理装置１９１により調整する。具体的には、重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、制約条件テーブル１０６に記憶された値を参照し、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように（即ち、評価値が最適値であるという条件を満たすように）、検索キーワードごとの重み係数を調整する。解析部１０５は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値を処理装置１９１により計算し、計算結果をＳＥＯ対策への最適な投資金額として投資金額出力部１４２へ渡す。
【００４１】
図３は、投資金額決定支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４２】
図３において、投資金額決定支援装置１００は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。
【００４３】
投資金額決定支援装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置１９１の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ又はその他の記憶媒体が用いられてもよい。
【００４４】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置１９２の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置１９３の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置１９４の一例である。
【００４５】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネット２０３に接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット２０３は、ネットワークの一例である。
【００４６】
ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００４７】
本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。
【００４８】
本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００４９】
以下、投資金額決定支援装置１００の動作（本実施の形態に係る投資金額決定支援方法、本実施の形態に係る投資金額決定支援プログラムの処理手順）について説明する。
【００５０】
図４は、アクセス履歴ＤＢ１０１の一例を示す図である。
【００５１】
図４において、アクセス履歴ＤＢ１０１は、実際にサイト訪問者がどのページを見たか、どんなキーワードで訪れたかを記録したデータを保存する。即ち、アクセス履歴ＤＢ１０１は、過去の、ウェブサイトへの訪問者の履歴のＤＢである（キーワード別の実績値という位置づけである）。アクセス履歴ＤＢ１０１は、利用目的に応じて、アクセスログ、動線解析結果、ログ整形結果等、様々なスキームで定義される。
【００５２】
この例では、アクセス履歴ＤＢ１０１は、最適化計算に必要な情報を保持するために、検索キーワードとページとの組み合わせごとに、到達者数（ゴールページ以外のページに到達した訪問者の数も含む）を記憶している。例えば、アクセス履歴ＤＢ１０１は、ウェブサイトの運営企業の名称である「ＸＹＺソフトウエア」を検索キーワードとして使用した検索結果に基づき、ウェブサイトの「トップページ」に到達した訪問者が「３０」人いることを記憶している。また、例えば、アクセス履歴ＤＢ１０１は、ＸＹＺソフトウエアの製品の１つである「ＡＢＣプログラム」を検索キーワードとして使用した検索結果に基づき、ゴールページの１つである「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」に到達した訪問者が「８」人いることを記憶している。
【００５３】
また、この例では、１つの検索キーワードに対応するページ全ての到達者数の合計を、その検索キーワードに対応する訪問者数として扱うものとする。例えば、「ＡＢＣプログラム」に対応する訪問者数は、「１３」＋「４７」＋「８」＋「８」＋「１」＋「４」＝８１人である。このうち、ゴールページである「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」と「ＤＥＦプログラム資料請求完了ページ」と「メール問い合わせ完了画面」に到達した１３人が到達者数（ゴールページ到達者数）となる。なお、アクセス履歴ＤＢ１０１は、訪問者数と到達者数とを明示的に分けて記憶していてもよい。この場合、アクセス履歴ＤＢ１０１は、検索キーワードごとに、訪問者数（どのページを訪問したかは区別しなくてよい）を記憶するとともに、検索キーワードとページ（ゴールページだけでもよい）との組み合わせごとに、到達者数（ゴールページ到達者数）を記憶する。
【００５４】
図５は、キーワード単位料金テーブル１０２、ゴールページ効果テーブル１０３、制約条件テーブル１０６の一例を示す図である。
【００５５】
図５において、キーワード単位料金テーブル１０２は、いくら投資するかを示すデータを格納する。具体的には、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索エンジンにおいて、あるキーワードで検索が行われた際に、より検索結果の上位にページを表示させるために支払う料金のテーブルである。一般的に、粒度の大きいキーワードほど金額は大きい。よって、「製品」等、抽象的なキーワードでの検索結果でも上位に表示させるためにはより多くの金額を投資する必要がある。
【００５６】
例えば、キーワード単位料金テーブル１０２は、検索キーワードである「ＸＹＺソフトウエア」についてＳＥＯ対策を実施するための料金（具体的には、キーワード広告の料金）が「１０００」円であることを記憶している。
【００５７】
ゴールページ効果テーブル１０３は、あるページが閲覧された場合にいくらの儲けがあったと仮定するかを示すデータを格納する。即ち、ゴールページ効果テーブル１０３は、ウェブサイトで定義されているゴールページごとに、効果を金額に換算したテーブルである。例えば、あるページが見られたら何円の収入があったと仮定するかが決められている。どのページにどれだけの価値を定義するかは、サイトの運用目的や企業の業種によって異なる。一般的には、資料請求画面、買い物完了画面、発注完了画面、会員登録画面、金融関係の申し込み完了画面等がゴールページとなる。
【００５８】
例えば、ゴールページ効果テーブル１０３は、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」がアクセスされた場合の効果が「１５００」円であることを記憶している。なお、ゴールページ効果テーブル１０３は、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」のＵＲＬも記憶している。
【００５９】
制約条件テーブル１０６は、計算上必要で、かつ、マーケティングにおいて意味のある条件を定義する。即ち、制約条件テーブル１０６は、最適化計算を行うにあたり、必要となる制約条件の定義テーブルである。例えば、評価値を算出するための評価関数を効果の総和と定義した場合、予算をかけるほど、効果が大きくなり、計算が発散してしまうため、制約条件を設定する必要がある。
【００６０】
この例では、制約条件テーブル１０６は、特に、一般的なサイト運用上の条件から大きく逸脱せず、ウェブ解析の上でも基本的な指標となる条件として、予算、総訪問者数下限値、到達率下限値を記憶している。例えば、制約条件テーブル１０６は、予算が「１００００」円で、最低「１００」人がウェブサイトを訪問し、「５」％の人がゴールページに到達する前提で、最も効果が大きくなるキーワードの組み合わせ及び費用分配を求めることを命題とするような制約条件を記憶している。
【００６１】
図６は、投資金額決定支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ１０１（閾値入力処理）において、閾値入力部１４１は、担当者等から、予算、総訪問者数の下限値、到達率の下限値の入力を入力装置１９３により受け付ける。そして、閾値入力部１４１は、入力された予算、総訪問者数の下限値、到達率の下限値を制約条件テーブル１０６に格納する。図５の例であれば、予算として「１００００」円、総訪問者数の下限値として「１００」人、到達率の下限値として「５」％が閾値入力部１４１に入力され、制約条件テーブル１０６に格納される。各値は０以上の任意値である。
【００６３】
ステップＳ１０２（重み係数調整処理）において、１回目の処理の場合、重み係数調整部１５２は、検索キーワードごとの重み係数として乱数を処理装置１９１により生成する。２回目以降の処理については後述する。
【００６４】
ステップＳ１０３（評価値計算処理）において、評価値計算部１５１は、評価関数を用いて、重み係数調整部１５２により調整（又は生成）された重み係数を適用した場合におけるＳＥＯ対策の効果の評価値を処理装置１９１により計算する。ここで、評価関数は、何を評価の指標とするかを決定する関数である。本実施の形態では、費用の最適分配（費用対効果）を狙いとしているため、投資額と利益の比率である。例えば、以下のような評価関数を定義することができる。
【００６５】
評価関数：評価値Ｉ＝Σ（ゴールページ効果×到達者数）／Σ（検索キーワード単位料金×投資比重）＝（ページ１効果×到達者数＋ページ２効果×到達者数＋・・・）／（キーワード１料金×キーワード１投資比重＋キーワード２料金×キーワード２投資比重＋・・・）
ゴールページ効果（ページｘ効果）：ゴールページ効果テーブル１０３に記憶されたゴールページごとの効果値（ページｘの効果値）である（ｘ＝１，２，・・・）。図５の例であれば、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」の効果値としては「１５００」円が加算される。
到達者数：アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶されたゴールページごとの到達者数である。図４の例であれば、「ＡＢＣプログラム資料請求完了ページ」の到達者数としては「８」人が加算される。
検索キーワード単位料金（キーワードｙ料金）：キーワード単位料金テーブル１０２に格納された検索キーワードごとの料金（キーワードｙの料金）である（ｙ＝１，２，・・・）。図５の例であれば、「ＡＢＣプログラム」の料金としては「５００」円が加算される。
投資比重（キーワードｙ投資比重）：重み係数調整部１５２により調整（又は生成）された重み係数である。投資比重が、評価値の計算における実質上の設計変数（乱数でランダムに付与する値）となる。投資比重は、あるキーワードに対して、何倍の投資をするかを示す重みであり、例えば、０．０〜１０．０（倍）の範囲で設定される。
【００６６】
なお、本実施の形態では、キーワード投資額に対して、各ゴールページへの到達者数は正の線形相関関係にあるものと仮定する。
【００６７】
上記のように、評価値計算部１５１は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶されたゴールページごとの到達者数をゴールページ効果テーブル１０３に記憶されたゴールページごとの効果値に乗じた値とに基づいて、評価値Ｉを処理装置１９１により計算する。これにより、様々な検索キーワードでサイトを訪れている過去のアクセスログから、最も効果のあるキーワード及びその費用分配を導く。なお、過去のデータを使用するため、過去に一度もアクセスのないキーワードは必然的に最適化の対象外となる。
【００６８】
最適化計算が完了していれば、ステップＳ１０４に進み、完了していなければ、ステップＳ１０２に戻る。最適化計算が完了しているかどうかは、解析部１０５（評価値計算部１５１又は重み係数調整部１５２）が判断する。例えば、解析部１０５は、評価値計算部１５１により計算された評価値Ｉの中に予め設定された閾値以上の評価値Ｉが出現したときに最適化計算が完了したと判断する。あるいは、最適化手法としてＧＡ（遺伝的アルゴリズム）が用いられる場合には、例えば、解析部１０５は、最大世代数分の計算が完了したときに最適化計算が完了したと判断する。なお、解析部１０５は、ここで例示したもの以外の判断基準に従って、最適化計算が完了しているかどうかを判断してもよい。
【００６９】
ステップＳ１０２（重み係数調整処理）において、２回目以降の処理の場合、重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、制約条件テーブル１０６に記憶された値を参照し、評価値計算部１５１により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの重み係数を処理装置１９１により調整する。重み係数調整部１５２は、ヒューリスティックアルゴリズムとして、前述したＧＡや、ニューラルネットワーク等を用いることができる。本実施の形態は、多変数最適化問題に係る（投資実績にもよるが、検索キーワードの種類が多い）ものであり、また、費用対効果の相関が線形とは限らない（一般に、非線形最適化問題を数理的手法で解くのは難しい）ため、重み係数調整部１５２は、例えば、ヒューリスティックアルゴリズムとして、前述したＧＡを用いることが望ましい。これにより、拡張性の高い装置を提供することが可能となる。ＧＡでは、選択淘汰、交叉、突然変異という、自然界における生物進化を模擬した手法により、最終的に生き残った評価値Ｉを最適（費用対効果の大きい）解として得る。なお、重み係数調整部１５２は、ニューラルネットワーク等、他のヒューリスティックアルゴリズムを用いても構わないし、線形計画法、非線形計画法等の数理アルゴリズムを用いても構わない。
【００７０】
ここで、図７に、計算結果の一例を示す。
【００７１】
ステップＳ１０２の１回の処理において、重み係数調整部１５２は、検索キーワードごとの重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値Ｔ１を処理装置１９１により計算する。また、重み係数調整部１５２は、候補となる複数の検索キーワードのうち、重み係数が０より大きい検索キーワード（即ち、投資の対象とする検索キーワード）に対応する、アクセス履歴ＤＢ１０１の訪問者数記憶部１１１に記憶された訪問者数の合計値Ｔ２と、アクセス履歴ＤＢ１０１の到達者数記憶部１１２に記憶された到達者数の合計値Ｔ３とを処理装置１９１により計算する。そして、重み係数調整部１５２は、合計値Ｔ１（即ち、総投資金額）が制約条件テーブル１０６に格納された予算以下、かつ、合計値Ｔ２（即ち、総訪問者数）が制約条件テーブル１０６に格納された総訪問者数の下限値以上、かつ、合計値Ｔ２に対する合計値Ｔ３の比率（即ち、到達率）が制約条件テーブル１０６に格納された到達率の下限値以上となるように、検索キーワードごとの重み係数を設定する。例えば、図７の「解２」では、各検索キーワードに対して、「１」、「０．９」、「１．１」、「１１．６」、「１．４」、「０．３」、「０」といったように重み係数が設定されている。このとき、総投資金額は上限値「１００００」円以下の「９９８０」円、総訪問者数は下限値「１００」人以上の「１３２」人、到達率は下限値「５」％以上の「５．３１」％となっている。なお、「解２」は、ＧＡにおける１つの個体に相当する。よって、「解ｚ」は、ＧＡにおいて設定される個体数分あることになる（ｚ＝１，２，・・・）。
【００７２】
ステップＳ１０３において、評価値計算部１５１は、上記のようにステップＳ１０２で設定された検索キーワードごとの重み係数を評価関数に入力し、評価値Ｉを計算する。この時点（即ち、現世代）で、ＧＡにおいて設定される最大世代数分の計算が完了していれば、最適化計算が完了したことになり、そうでなければ、最適化計算が完了していないことになる。最適化計算が完了していれば、評価値計算部１５１は、計算した評価値Ｉの中から最大値を選択する。ここで選択された評価値Ｉが最適解となり、ステップＳ１０４へ進む。例えば、図７の「解２」では、評価値Ｉとして「１．２６」が算出されており、これが最適解となっている。一方、最適化計算が完了していなければ、再度ステップＳ１０２の処理が実行される。
【００７３】
ステップＳ１０４（投資金額出力処理）において、解析部１０５は、検索キーワードごとに、重み係数調整部１５２により調整された重み係数をキーワード単位料金テーブル１０２に記憶された料金に乗じた値を処理装置１９１により計算する。そして、解析部１０５は、その計算結果をＳＥＯ対策への最適な投資金額として投資金額出力部１４２へ渡す。投資金額出力部１４２は、検索キーワードごとに、解析部１０５により計算されたＳＥＯ対策への最適な投資金額を出力装置１９４により出力する。
【００７４】
なお、ステップＳ１０３において、最適化計算が完了した場合に、評価値計算部１５１は、最適解を２つ以上選択しても構わない。例えば、評価値計算部１５１は、最後の世代で計算した評価値Ｉの中から１番目に大きい値だけでなく、２番目に大きい値を最適解として選択してもよい。あるいは、評価値計算部１５１は、最後の世代で計算した評価値Ｉの中から、予め設定された閾値以上の評価値Ｉを全て最適解として選択してもよい。この場合、ステップＳ１０４では、解析部１０５が、最適解ごとに、検索キーワードごとの投資金額を計算し、その計算結果を投資金額出力部１４２へ渡す。投資金額出力部１４２は、最適解ごとに、検索キーワードごとの投資金額を出力する。これにより、担当者等は、検索キーワード及び費用分配のパターンを複数見比べて、最終的には自分で適当だと思うものを選択することができる。
【００７５】
以上のように、本実施の形態によれば、過去のデータ・実績値を基に、どのキーワードにどれだけ注力すればよいかがわかる。例えば、価値の低いゴールページに、安く多く集客した方が得なのか、あるいは、多少コストがかかっても、多投資多効果の方が得なのか、あるいは、普通に考えて、少投資多効果の方が得なのか、といったことがわかる。即ち、人間の判断と、機械的な最適化結果を考慮した上で施策を講じることが可能となる。また、マーケティング施策・対策の幅が広がる。
【符号の説明】
【００７６】
１００ 投資金額決定支援装置、１０１ アクセス履歴ＤＢ、１０２ キーワード単位料金テーブル、１０３ ゴールページ効果テーブル、１０４ インタフェース部、１０５ 解析部、１０６ 制約条件テーブル、１１１ 訪問者数記憶部、１１２ 到達者数記憶部、１４１ 閾値入力部、１４２ 投資金額出力部、１５１ 評価値計算部、１５２ 重み係数調整部、１９１ 処理装置、１９２ 記憶装置、１９３ 入力装置、１９４ 出力装置、２０１ ユーザ端末、２０２ ウェブサーバ、２０３ インターネット、９０１ ＬＣＤ、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ ＨＤＤ、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援装置であって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶する料金記憶部と、
前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶する効果値記憶部と、
検索キーワードごとの重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記効果値記憶部に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整部と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整部により調整された重み係数を前記料金記憶部に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力部と
を備えることを特徴とする投資金額決定支援装置。
【請求項２】
前記重み係数調整部は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算部により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１の投資金額決定支援装置。
【請求項３】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部
を備え、
前記評価値計算部は、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記到達者数記憶部に記憶された到達者数を前記効果値記憶部に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項４】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力部
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力部に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１から３のいずれかの投資金額決定支援装置。
【請求項５】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項６】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部と、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部と
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値と前記到達者数記憶部に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項７】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援方法であって、
コンピュータが、検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算し、
前記コンピュータが、計算する評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとに、調整した重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力することを特徴とする投資金額決定支援方法。
【請求項８】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援プログラムであって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶するとともに、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶するコンピュータに、
検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算処理と、
前記評価値計算処理により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整処理と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整処理により調整された重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力処理と
を実行させることを特徴とする投資金額決定支援プログラム。
【請求項９】
前記重み係数調整処理は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算処理により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータは、さらに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記評価値計算処理は、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された到達者数を記憶装置に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１１】
前記投資金額決定支援プログラムは、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力処理
を前記コンピュータに実行させ、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力処理に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８から１０のいずれかの投資金額決定支援プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶するとともに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値と記憶装置に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援装置であって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶する料金記憶部と、
前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶する効果値記憶部と、
検索キーワードごとの重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記効果値記憶部に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整部と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整部により調整された重み係数を前記料金記憶部に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力部と
を備えることを特徴とする投資金額決定支援装置。
【請求項２】
前記重み係数調整部は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算部により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１の投資金額決定支援装置。
【請求項３】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部
を備え、
前記評価値計算部は、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、前記到達者数記憶部に記憶された到達者数を前記効果値記憶部に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項４】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力部
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を前記料金記憶部に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力部に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１から３のいずれかの投資金額決定支援装置。
【請求項５】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項６】
前記投資金額決定支援装置は、さらに、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶する訪問者数記憶部と、
検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶する到達者数記憶部と
を備え、
前記重み係数調整部は、前記評価値計算部により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、前記訪問者数記憶部に記憶された訪問者数の合計値と前記到達者数記憶部に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項１又は２の投資金額決定支援装置。
【請求項７】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援方法であって、
コンピュータが、検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算し、
前記コンピュータが、計算する評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整し、
前記コンピュータが、検索キーワードごとに、調整した重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力することを特徴とする投資金額決定支援方法。
【請求項８】
ウェブサイト内のページが検索エンジンの検索結果でより上位に表示されるようにするために実施される対策であり、前記検索エンジンでの検索に使用される複数の検索キーワードのそれぞれについて、実施するための料金が予め設定されている対策への投資金額の決定を支援する投資金額決定支援プログラムであって、
検索キーワードごとに、前記対策に設定されている料金を記憶装置により記憶するとともに、前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザが前記ウェブサイト内で特定のページに到達した場合に得られる効果を数値化した効果値を記憶装置により記憶するコンピュータに、
検索キーワードごとの重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された効果値とに基づいて、前記複数の検索キーワードに対する前記対策の効果の評価値を処理装置により計算する評価値計算処理と、
前記評価値計算処理により計算される評価値が所定の条件を満たすように、検索キーワードごとの前記重み係数を処理装置により調整する重み係数調整処理と、
検索キーワードごとに、前記重み係数調整処理により調整された重み係数を記憶装置に記憶された料金に乗じた値を、前記対策への投資金額として出力装置により出力する投資金額出力処理と
を実行させることを特徴とする投資金額決定支援プログラム。
【請求項９】
前記重み係数調整処理は、ヒューリスティックアルゴリズムに従って、前記評価値計算処理により計算される評価値が最適化されるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータは、さらに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記評価値計算処理は、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に格納された検索キーワードごとの料金に乗じた値と、記憶装置に記憶された到達者数を記憶装置に記憶された効果値に乗じた値とに基づいて、前記評価値を計算することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１１】
前記投資金額決定支援プログラムは、さらに、
前記投資金額の上限値の入力を入力装置により受け付ける閾値入力処理
を前記コンピュータに実行させ、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、検索キーワードごとの前記重み係数を記憶装置に記憶された検索キーワードごとの料金に乗じた値の合計値が前記閾値入力処理に入力された上限値以下となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８から１０のいずれかの投資金額決定支援プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザの数を訪問者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値が所定の下限値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータは、さらに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶するとともに、検索キーワードごとに、過去に前記検索エンジンの検索結果に基づいて前記ウェブサイトを訪問したユーザのうち、前記特定のページに到達したユーザの数を到達者数として記憶装置により記憶し、
前記重み係数調整処理は、前記評価値計算処理により計算される評価値が前記所定の条件を満たし、かつ、前記複数の検索キーワードのうち、前記重み係数が０より大きい検索キーワードに対応する、記憶装置に記憶された訪問者数の合計値と記憶装置に記憶された到達者数の合計値との比率が所定の閾値以上となるように、検索キーワードごとの前記重み係数を調整することを特徴とする請求項８又は９の投資金額決定支援プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１２−７３８８０（Ｐ２０１２−７３８８０Ａ）
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２１８９７１（Ｐ２０１０−２１８９７１）
【出願日】平成２２年９月２９日（２０１０．９．２９）
【出願人】（５９１１０２０９５）三菱スペース・ソフトウエア株式会社 (148)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月２９日（２０１０．９．２９）
【出願人】（５９１１０２０９５）三菱スペース・ソフトウエア株式会社 (148)
【Ｆターム（参考）】
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