JP6498900B2 - 広告評価システム、広告評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、画面等の媒体に広告を表示する広告評価システム、広告評価方法に関する。

デジタルサイネージに代表される電子広告を画面等の媒体に表示する技術の進展に伴って、その効果を測定する技術が開発されている。例えば、特許文献１では、ディスプレイを閲覧した人数のほか、ディスプレイの前にいる人数を計測し、デジタルサイネージの視認率を精度よく測定している。

また、特許文献２では、広告効果測定装置２が、ビデオカメラ４から送信された映像に含まれるフレームを解析し、ディスプレイ３ａの前にいる人物や、ディスプレイ３ａで再生されている広告映像を閲覧した人物の顔を検出し、デジタルサイネージ３の閲覧時間を測定している。

特開２０１１−２１０２３８号公報 特開２０１１−０７０６２９号公報

上記従来技術では、デジタルサイネージを閲覧している人の数を把握することはできる。しかしながら、例えば、広告の視聴者に対する訴えかけがどの程度届いているのか、視聴者がどの程度興味を持って視聴したのか等、視聴者に対する広告効果を評価することができないという問題があった。

本発明は、視聴者に対する広告効果を評価することが可能な広告表示システム、広告表示方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる広告評価システムは、広告を表示する表示部と、前記表示部上の視聴者の視点を検知する検知部と、検知された前記視点に基づいて、前記表示部に表示されている広告が視聴された範囲を視聴者ごとに求めるトラッキング部と、 前記視聴された範囲を集計し、前記広告がどの程度視聴されたかを判定することにより前記広告を評価する集計部と、を備えることを特徴とする広告評価システムとして構成される。

また、本発明は、上記広告評価システムで行われる広告評価方法としても把握される。

本発明によれば、視聴者に対する広告効果を評価することが可能となる。

本実施の形態における広告表示システムの構成例を示す図である。 表示部が表示する電子広告のイメージの一例を示す図である。 記憶部が記憶する各種データの例を示す図である。 コンテンツデータベースの例を示す図である。 表示コンテンツ対応テーブルの例を示す図である。 言語切替データベースの例を示す図である。 トラッキングデータベースの例を示す図である。 表示状況データベースの例を示す図である。 表情データベースの例を示す図である。 情報収集処理の処理手順を示すフローチャートである。 情報集計処理の処理手順を示すフローチャートである。 集計部による集計結果の一例を示す図である。 集計部による集計結果の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる広告評価システム、広告評価方法の実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態における広告表示システム１０００の構成例を示す図である。後述するように、広告表示システム１０００は、広告を画面等の媒体に表示する機能とともに、表示した広告効果を評価する機能を有している。図１に示すように、広告表示システム１０００は、表示装置１００と、サーバ２００とがネットワーク３００を介して接続されている。なお、ネットワーク３００は、インターネット等の一般的な通信回線網である。また、図１では、１台の表示装置１００がネットワーク３００に接続されているが、実際には、１または複数の表示装置１００がネットワーク３００に接続されている。また、以下では具体的な記載は省略しているが、表示装置１００やサーバ２００の各機能は、実際には、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置がＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリに記憶されているプログラムを実行することにより実現される。まず、表示装置１００について説明する。

表示装置１００は、一般的な電子看板（デジタルサイネージ（Digital Signage））であり、表示部１０１と、撮像部１０２と、検知部１０３と、サーバ通信部１０４と、端末通信部１０５とを有して構成されている。表示装置１００に表示されたデジタルサイネージを視聴者Ｐが視聴する。

表示部１０１は、広告主からの依頼により作成された電子広告を表示するディスプレイである。撮像部１０２は、電子広告の視聴者を撮像するカメラである。検知部１０３は、電子広告の視聴者の視線を赤外線により検知するセンサである。サーバ通信部１０４は、撮像部１０２が撮像した画像をリアルタイムにサーバ２００に送信するほか、表示装置１００とサーバ２００との間の各種情報を通信する。端末通信部１０５は、表示装置１００と視聴者が所持する携帯端末との間の各種情報を通信する。

図２は、表示部１０１が表示する電子広告のイメージの一例を示す図である。図２に示すように、表示部１０１に表示される電子広告は、広告を表示するエリアＲ１〜Ｒ４を有し、その中央部Ｒ２には、本文広告を表示するためのエリアＲ２１、Ｒ２２が設けられている。これらのエリアに表示される広告（会社ロゴ、本文広告、画像等）が視聴者により視聴される。続いて、サーバ２００について説明する。

サーバ２００は、一般的なコンピュータから構成され、記憶部２０１と、認識部２０２と、トラッキング部２０３と、表示制御部２０４と、集計部２０５と、通信部２０６とを有して構成されている。

記憶部２０１は、本システムで用いられる各種データを記憶する一般的な記憶装置である。図３は、記憶部２０１が記憶する各種データの例を示す図である。図３に示すように、記憶部２０１は、コンテンツデータベース２０１１と、言語切替データベース２０１２と、トラッキングデータベース２０１３と、表示状況データベース２０１４と、表情データベース１２０１５とを記憶している。

図４は、コンテンツデータベース２０１１の例を示す図である。コンテンツデータベース２０１１は、表示装置が表示するコンテンツを記憶するデータベースである。図４に示すように、コンテンツデータベース２０１１は、コンテンツを識別するための連番と、コンテンツを構成する広告を識別するための枝番と、コンテンツを表示する期間と、コンテンツに含まれる広告の表示位置と、その広告の種別と、その広告の表示量と、その広告の表示時間と、広告対象となる商品やサービス（以下、商品等）とが対応付けて記憶されている。

図４では、例えば、連番「０００１」で識別されるコンテンツは、商品Ａについて、枝番０１の本文広告および枝番０２の会社名ロゴ広告を含み、本文広告の表示量（文字数）は１００文字、会社名ロゴ広告は３０×３０ｃｍの大きさであることを示している。また、本文広告の表示位置は、表示部の中央部（図２に示したＲ２）であり、会社名ロゴ広告は表示部の左下部（図２に示したＲ４）であることを示している。さらに、商品Ａについてのこれらの広告は、２０１４年７月１日〜２０１４年７月３１日の１か月間、表示装置１００に表示され、１回あたりの表示時間は５分であることを示している。これらのコンテンツデータベース２０１１の各項目の内容は、表示装置１００に表示する言語ごとに、あらかじめ記憶されている。

なお、記憶部２０１は、上述したコンテンツデータベース２０１１とともに、図５に示すような表示部に表示する商品と、視聴者の年代や性別とを関連付けた表示コンテンツ対応テーブルを記憶しておき、撮像部１０２によって撮像された画像から視聴者の年齢や性別を判別し、後述する表示制御部２０４が、その結果と上述したテーブルとを参照して、表示すべき商品やその商品の広告を表示部に表示してもよい。この場合、視聴者の年齢や性別に応じた商品やその広告を表示することができ、各年齢や性別の視聴者に相応しい商品やその広告を提供することができる。

図６は、言語切替データベース２０１２の例を示す図である。言語切替データベース２０１２は、本文広告や会社名ロゴ広告等を含むコンテンツの表示言語を切り替えるためのデータベースである。図６に示すように、言語切替データベース２０１２は、表示言語を識別するための連番と、表示言語と、表示言語により広告を表示するための条件となる視聴者の外見パターン（顔、体格、皮膚の各パターン）とが対応付けて記憶されている。

図６では、例えば、Ｌ０００１によって識別される日本語で広告を表示する条件として、顔パターン（例えば、彫の深さや輪郭、目の大きさ等）がα１、体格パターン（例えば、身長、肩幅、胴と脚のバランス等）がβ１、皮膚パターン（例えば、顔や腕の皮膚の色等）がγ１であることを示している。これらの条件に合致したと判定された場合、表示部に表示される広告は日本語となる。これらの各項目の内容は、あらかじめ記憶されている。

なお、これらの各条件を満たす国が複数ある場合には、表示言語の候補を表示部に表示し、視聴者に選択させてもよい。

図７は、トラッキングデータベース２０１３の例を示す図である。トラッキングデータベース２０１３は、視聴者の視点が表示部に表示されている広告をトラッキングした結果を記憶するデータベースである。図７に示すように、トラッキングデータベース２０１３は、トラッキングしている視聴者の視点を識別するための連番と、そのトラッキングにより視聴される広告を識別するための枝番と、トラッキングの開始（スタート）時刻と、トラッキングの終了（エンド）時刻と、トラッキングしている広告の番号と、表示されている広告がどの程度の範囲で視聴されているかを示す視聴割合とが、表示装置ごとに対応付けて記憶されている。図７では示していないが、実際には、いつ時点でどの位置に視点があるのかを示す詳細データ（時刻とトラッキングされている画像上の視点の位置とを対応付けたデータ）が記憶されている。なお、以下では、広告が視聴されている程度を割合で示しているが、行数などの量や時間によってその程度を定めてもよい。

図７では、例えば、コンテンツ番号Ｃ０００１−０１によって識別される広告が視聴された時間は、２０１４年７月１日１８時００分から２０１４年７月１日１８時０２分までの間であり、全体の８０％（例えば、図４に示した本文広告のうちの８０文字）が視聴されたことを示している。また、コンテンツ番号Ｃ０００１−０２によって識別される広告が視聴された時間は、２０１４年７月１日１８時０２分から２０１４年７月１日１８時０３分までの間であり、全体の１００％（例えば、図４に示した会社ロゴの画像）が視聴されたことを示している。トラッキングデータベース２０１３は、表示装置（図７では、表示装置Ｘ０００１）ごとに、上述した各項目の内容を記憶している。これらの内容は、後述するトラッキング部２０３により記録される。

図８は、表示状況データベース２０１４の例を示す図である。表示状況データベース２０１４は、広告の表示状況を記憶するデータベースである。図８に示すように、表示状況データベース２０１４は、表示装置を識別するための連番と、表示装置の設置場所と、設置場所の位置情報と、表示装置が表示している広告を識別するための表示広告と、上述したトラッキングの開始（スタート）時刻と、トラッキングの終了（エンド）時刻と、視聴割合とが対応付けて記憶されている。

図８では、例えば、Ｘ０００１によって識別される表示装置は、品川駅コンコースのある位置（１番目）に設置され、その位置はＰ１であることを示している。また、その表示装置は、Ｃ００００１−０１によって識別される広告を表示し、上述したスタート時刻からエンド時刻までの間、その広告がトラッキングされ、視聴割合が８０％であったことを示している。スタート時刻、エンド時刻、視聴割合は、図７に示したものと同様であり、後述するトラッキング部２０３により記録される。これら以外の項目の内容は、あらかじめ記憶されている。

図９は、表情データベース２０１５の例を示す図である。表情データベース２０１５は、視聴者の表情から広告への関心度を判定するためのデータベースである。図９に示すように、表情データベース２０１５は、トラッキングしている視聴者の視点を識別するための連番と、トラッキングしている視聴者の属性（性別、年齢、身長、体格）と、視聴者の笑顔度と、広告への関心度と、笑顔度や関心度によって示される値が生じたタイミングとが対応付けて記憶されている。

図９では、例えば、Ｔ０００１によって識別されるトラッキングは、女性で３０才台、身長１６０ｃｍ台、中程度の体格の視聴者によるものであり、広告が視聴された範囲のなかでタイミングがＡであるときに、笑顔度がやや大きくなり、関心度が大きくなったことを示している。また、Ｔ０００２によって識別されるトラッキングは、男性で４０才台、身長１８０ｃｍ台、細い体格の視聴者によるものであり、広告の視聴タイミングがＡであるときに、笑顔度は普通であり、関心度がやや大きくなったことを示している。

視聴者の属性については、例えば、表示装置１００の撮像部１０２が撮像した画像を、サーバ２００の認識部２０２が解析することにより判断することができる。また、笑顔度は、例えば、認識部２０２が上述した画像を解析し、視聴者の口角がどの程度上がっているかにより判断することができる。すなわち、口角が上がっているほど、視聴者が笑顔であると判定することができる。さらに、関心度は、例えば、トラッキング部２０３が、視聴者の目の瞳孔の大きさや瞬きの回数の多さがどの程度であるかを判断することにより、視聴者がその広告にどの程度興味を持っているか判断することができる。すなわち、瞳孔が大きいほど、瞬きの回数が多いほど、その視聴者が興味や関心を持って広告を視聴していると判断することができる。続いて、図１に戻り、認識部２０２以降の各部について説明する。

認識部２０２は、表示装置１００から受信された画像を解析して視聴者を検知し、視聴者の属性を認識する。視聴者の解析については従来から知られている様々な技術を適用することができる。トラッキング部２０３は、表示装置１００から受信された画像と検知部１０３が検知した視聴者の画像上の視点とを解析し、画像上における視聴者の視点を追跡する。表示制御部２０４は、表示装置１００に広告を表示したり、広告の表示言語を切り替える。集計部２０５は、視聴者の視線をトラッキングした結果を集計する。通信部２０６は、撮像部１０２が撮像した画像をリアルタイムに受信するほか、サーバ２００と表示装置１００との間の各種情報を通信する。表示装置１００およびサーバ２００の各部が行う具体的な処理についてはフローチャートを用いて後述する。

図１０は、本システムが表示装置１００に表示された広告効果を評価するための情報を収集する処理（情報収集処理）の処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、情報収集処理では、表示装置１００の撮像部１０１が撮像する画像の中から検知部１０２が視聴者を検知し、画像とともにその結果（例えば、画像上の視点の位置）をサーバ２００に送信し、認識部２０２が、画像中の視聴者の視点を検知し、認識する（Ｓ１００１）。

認識部２０２は、例えば、検知、認識した画像上の画素値と、図６に示した言語切替データベース２０１２に記憶されている視聴者の外見パターンとを比較して視聴者の国籍、表示言語を判定する（Ｓ１００２）。

表示制御部２０４は、認識部２０２によって判定された言語で記憶されたコンテンツをコンテンツデータベースの中から呼び出して表示装置１００の表示部１０１に表示する（Ｓ１００３）。

トラッキング部２０３は、視聴者の視点ごとに、認識部２０２が認識した画像上における視聴者の視点を繰り返し読み取り、トラッキングの結果をトラッキングデータベース２０１３に記録する（Ｓ１００４、Ｓ１００５、Ｓ１００６）。例えば、トラッキング部２０３は、認識部２０２が認識した視聴者の視点を識別するために、図７に示した連番および枝番を特定したうえで、その視点による広告のトラッキングのスタート時刻の記録を開始する。そして、トラッキング部２０３は、繰り返し認識部２０２が認識した画像上における視聴者の視点を読み取り、図４に示したコンテンツデータベース２０１１が記憶する広告ごとに、トラッキングを開始してから現在までのトラッキング量とコンテンツデータベース２０１１の表示量とを比較して視聴割合を求め、その結果をトラッキングデータベース２０１３に記録する。

さらに、トラッキング部２０３は、認識部２０２が認識した画像を解析し、トラッキングしている視聴者の笑顔度や関心度を判定し、その結果を表示状況データベース２０１４にその結果を記録する（Ｓ１００７、Ｓ１００８）。例えば、トラッキング部２０３は、上述した画像を解析し、視聴者の口角の上がり具合、視聴者の目の瞳孔の大きさや瞬きの回数の多さから、笑顔度や関心度を求め、視聴者の属性の一部である性別、年齢、身長、体格とともに、表示状況データベース２０１４にその結果を記録する。このとき、トラッキング部２０３は、これらの情報とともに、笑顔度や関心度を生じさせたタイミングを表示状況データベース２０１４に記録する。

そして、認識部２０２は、画像中の視聴者の視点を検知、認識できなくなったか否かを判定し（Ｓ１００９）、画像中の視聴者の視点を検知、認識できなくなったと判定した場合（Ｓ１００９；Ｙｅｓ）、処理を終了する。すなわち、画像中の視聴者の視点を検知、認識できなくなるまで、上記処理を繰り返す。ステップＳ１００９の処理が終了すると、図１０に示した情報収集処理が終了する。

図１１は、上述した情報収集処理により収集された情報を集計する処理（情報集計処理）の処理手順を示すフローチャートである。なお、トラッキングデータベース２０１３や表示状況データベース２０１４は、上述した情報収集処理において、随時更新されているため、本処理は、システムの管理者等により、任意のタイミングで実行可能である。

図１１に示すように、情報集計処理では、集計部２０５は、トラッキングデータベース２０１３を参照し、広告の種別ごとにトラッキング数を集計する（Ｓ１１０１）。例えば、図７では、集計部２０５は、広告番号「Ｃ０００１−０１」の広告については１件、広告番号「Ｃ０００１−０２」の広告については２件とカウントし、その数を集計する。このように集計されたトラッキング数は、例えば、集計部２０５が図１２左に示すようなグラフを作成して表示部に表示することにより、広告ごとのトラッキング数を視覚的に把握することができ、どの広告がよく視聴されているのかを把握することができる。

さらに、集計部２０５は、トラッキングデータベース２０１３を参照し、広告の種別ごとに視聴割合を集計する（Ｓ１１０２）。例えば、図７では、集計部２０５は、広告番号「Ｃ０００１−０１」で識別される本文広告の８０％が視聴されているが、他にも同じ広告番号「Ｃ０００１−０１」で識別される本文広告の視聴割合を読み取る。このように読み取られた視聴割合は、例えば、集計部２０５が図１２右に示すようなグラフを作成して表示部に表示することにより、その広告がどこまで視聴されたかを視覚的に把握することができ、どの広告が最後まで視聴されているのかを把握することができる。図１２右に示す例では、「Ｃ０００１−０１」で識別される本文広告の８０％まで視聴した人が最多であることを示している。したがって、本文広告のうち、残りの２０％の部分は、何らかの理由（例えば、文字が多すぎて最後まで速やかに読めない、興味のない内容である等）により、視聴される割合が低いことがわかる。

そして、集計部２０５は、トラッキングデータベース２０１３の連番および枝番をキーにしてコンテンツデータベース２０１１、トラッキングデータベース２０１３および表示状況データベース２０１４にアクセスし、各設置場所に設置された表示装置１００ごとに、広告の視聴回数を集計する（Ｓ１１０３）。例えば、集計部２０５は、広告番号「Ｃ０００１−０１」および「Ｃ０００１−０２」により識別される商品Ａについての広告（本文広告、会社ロゴ広告）のトラッキング数を、店舗ごとに集計し、図１３に示すような店舗集計一覧表を作成して表示部に表示する。図１３では、月ごとに集計結果を記憶しておき、対前月比を求めることにより、その広告が視聴される推移を把握することができる。

このほか、集計部２０５は、図９に示した表情データベース２０１５を参照し、トラッキングされたときの視聴者の表情や関心度を年齢や性別ごとに、どの広告が視聴者を笑顔にしたか、視聴者に関心をもって視聴されたかを集計してもよい。例えば、集計部２０５は、関心度や笑顔度が「大」となった数の多い順に、年齢別や性別ごとに順位づけしたり、さらにはどのタイミングで関心度や笑顔度が「大」となったのかを判定する。そして、集計部２０５は、視聴者をそのようにさせた広告の中の言葉や画像を特定し、視聴さをそのような状態にさせた言葉や画像の数を集計してもよい。このような集計を行うことで、どのようなタイミングでどのような言葉や画像が視聴者に影響を与えたのかを評価することができる。もちろん、視聴者が無表情、無関心となった場合も同様に判断し、集計することができる。

このように、本システムでは、上述した情報収集処理、情報集計処理を実行することにより、視聴される広告の回数、視聴者がどの広告をどの程度の関心をもって視聴したのか、さらにはどのタイミングで興味をもったのか等、視聴者に対する広告効果を細かく評価することができる。

なお、上記実施の形態において、トラッキング部２０３は、トラッキングデータベース２０１３を参照し、ある時刻近辺でトラッキングが繰り返されているか否かを判定し、トラッキングが繰り返されていると判定した場合、表示制御部２０４は、その部分に表示されている広告が見づらい表示である、または特に興味をもって視聴されていると判断し、ある倍率でその部分の広告を拡大表示してもよい。例えば、トラッキング部２０３は、エンド時刻が一定時間変化せず、かつ視聴割合も一定時間変化しない場合、あるいはスタート時刻からエンド時刻までのある時間帯で、トラッキングされている画像上の視点の位置が変わらない場合に、上記判断により、その部分の広告を拡大表示する。このとき、トラッキングが繰り返されている回数が多いほど拡大率を上げることとしてもよい。

また、図８に示したように、本システムでは、設置場所ごとに、表示装置１００による広告の表示状況を記録している。したがって、例えば、視聴者が所持する携帯端末と、ある表示装置１００（例えば、品川駅コンコース１に設置された表示装置１００）の端末通信部１０５との間で、ビーコンやＢＬＥ（Bluetooth(登録商標) Low Energy）により無線通信し、トラッキング部２０３が、トラッキングデータベース２０１３、表示状況データベース２０１４に記録する際に、その携帯端末の端末ＩＤを連番および枝番に対応付けて記録し、別の表示装置１００（例えば、品川駅コンコース２に設置された表示装置１００）のトラッキング部２０３が、その端末ＩＤ、連番および枝番をキーにしてトラッキングデータベース２０１３、表示状況データベース２０１４を参照し、その携帯端末を所持している視聴者がどの広告を視聴したのか、さらにはその広告の視聴割合を読み取り、その続きの広告を表示部に表示してもよい。

図７、８に示す例では、ある視聴者がトラッキング記録を示すレコード（連番および枝番「Ｔ０００１−０１」）の広告番号「Ｃ０００１−０１」により識別される本文広告は、現時点で８０％が視聴されているため、他の表示装置が上述した方法によりこの視聴者の携帯端末を検知した場合には、その携帯端末の端末ＩＤに対応付けて記録されている連番および枝番をキーとして、その視聴者が視聴している広告番号を特定し、特定された広告番号の広告の続きである本文広告の残り２０％の部分を表示部に表示する。このように、視聴中の広告の続きを、ある表示装置１００から別の表示装置１００に表示することにより、視聴者は場所を移動しながら継続して同じ広告を視聴することができる。また、広告主は、異なる表示装置１００に継続して表示される広告により、視聴者を表示装置１００が設置されている場所に誘導することができる。

なお、上述した例では、視聴者の視聴割合を求めて広告を表示することとしたが、トラッキング部２０３が、それまでの広告の表示時間（例えば、３０秒のうちの１０秒）を計時する等して、広告が視聴された経過時間や残り時間を判定することによって、広告の続き（例えば、３０秒のうちの残りの２０秒）を他の表示装置１００に表示させてもよい。

また、上述した例では、表示装置１００がコンテンツを表示する際に、視聴者の外見パターンによりコンテンツの表示言語を定めることとした。しかし、表示装置１００が設置される地域によって特定の国籍の視聴者が多いことがあらかじめ分かっており、視聴者を解析して複数の表示言語に該当した場合には、視聴者の多い国籍の言語でコンテンツを表示してもよい。さらに、その地域でのマーケティング情報に応じて、表示装置１００に表示するコンテンツを随時切り替えることも可能である。

例えば、表示装置１００が設置されている地域のスーパーマーケットが複数の商品の広告（例えば、商品Ａ、商品Ｂの広告）を表示する場合、そのスーパーマーケットの売上金額が高いまたは販売数量が多い商品の広告を表示装置１００に表示させ、毎月これらの値の増減により表示する広告を切り替えてもよい。また、売上金額が高いまたは販売数量が多い商品の広告時間を長くしてもよい。

さらに、視聴者の携帯端末やＩＣ定期券等の電子媒体に記録された移動情報（例えば、端末ＩＤや電子媒体ＩＤと、東京−品川間の乗降記録と、その日時を対応付けた情報）がデータベースに蓄積されている場合には、集計部３０５は、トラッキングデータベース２０１３、表示状況データベース２０１４、その移動情報を参照し、視聴から一定時間を経過するまでにその商品が購入された場合には、その視聴者が広告を視聴したことによりその商品が購入されたと判断することとしてもよい。

例えば、集計部２０５は、上記移動情報に含まれる端末ＩＤや電子媒体ＩＤをキーにして、その端末ＩＤや電子媒体ＩＤと、購入された商品と、その購入場所と、購入日時とが記録されたデータベースを参照し、その端末ＩＤや電子媒体ＩＤを所持する視聴者が、移動情報として記録されている乗降日時から、その商品の購入日時までにどの程度の期間が経過後にその商品を購入したかを判定する。このデータベースは、駅の売店、コンビニエンスストア等で、携帯端末や電子媒体に記録されている電子マネーにより商品が購入されたときの情報を記憶しており、例えば、乗降日時から購入日時までの期間が１日である場合には、集計部２０５は、その商品の広告を視聴したことにより、その商品が購入されたと判断することができる。

さらに、その期間内に、その商品の広告が表示された表示装置１００から一定の範囲内（例えば、表示装置１００が設置された駅と同じ駅にある売店）で購入された場合には、広告を視聴したことによりその商品が購入された可能性が高いと判断してもよい。

このように、本システムによれば、単に広告効果を評価するだけでなく、視聴者の移動情報や商品の購入履歴等の周辺データを利用することにより、視聴者と広告との関係を多面的に分析するための材料とすることができる。

１０００ 広告表示システム
１００ 表示装置
１０１ 表示部
１０２ 撮像部
１０３ 検知部
１０４ サーバ通信部
１０５ 端末通信部
２００ サーバ
２０１ 記憶部
２０１１ コンテンツデータベース
２０１２ 言語切替データベース
２０１３ トラッキングデータベース
２０１４ 表示状況データベース
２０１５ 表情データベース
２０２ 認識部
２０３ トラッキング部
２０４ 表示制御部
２０５ 集計部
２０６ 通信部
３００ ネットワーク。

Claims (8)

1. 電子広告を表示する表示部と、
   前記表示部上の視聴者の視点を検知する検知部と、
   検知された前記視点に基づいてトラッキングを行い、前記表示部に表示されている電子広告に対する前記視点のトラッキングを開始してから現在までのトラッキング量と前記電子広告の表示量とに基づいて得られた視聴割合を視聴者ごとに求めるトラッキング部と、
   前記視聴割合を前記電子広告の種別ごとに集計する集計部と、を備え、
   前記トラッキング部は、トラッキングが繰り返されているか否かを判定し、トラッキングが繰り返されていると判定した場合、当該トラッキングされた部分の広告を所定の倍率で拡大表示する、
   ことを特徴とする広告評価システム。
2. 前記トラッキング部は、前記トラッキングが繰り返されている回数が多いほど、前記倍率を上げる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の広告評価システム。
3. 前記表示部に表示された電子広告を視聴する視聴者を撮像する撮像部を備え、
   前記撮像部により撮像された画像から前記視聴者の性別および年代を認識する認識部と、
   前記認識部による認識結果に基づいて、前記視聴者の性別および年代に応じた電子広告を、前記表示部に表示する表示制御部と、
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の広告評価システム。
4. 前記認識部は、前記画像とあらかじめ定められた前記視聴者の外見パターンとに基づいて前記視聴者の国籍を判定し、
   前記表示制御部は、前記国籍に対応する言語で前記電子広告を前記表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の広告評価システム。
5. 前記視聴者が所持する端末と無線通信する無線通信部をさらに備え、
   前記トラッキング部は、前記視聴割合を表示部の識別情報と前記端末の識別情報に対応付けてデータベースに記録し、前記表示部の識別情報によって識別される表示部とは別の表示部が前記端末から前記端末の識別情報を受信した場合に、前記データベースに記録されている前記視聴割合以降の電子広告を前記別の表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の広告評価システム。
6. 前記端末の識別情報と前記視聴者が購入した商品と当該商品の購入場所と当該商品の購入日時とを記録した購入データベースを備え、
   前記トラッキング部は、前記端末または電子媒体に記録された前記視聴者の移動情報と、前記データベースと前記購入データベースとを参照し、電子広告の視聴から一定時間を経過するまでにその商品が購入されたか否かを判定し、電子広告の視聴から一定時間を経過するまでにその商品が購入されたと判定した場合、その視聴者が電子広告を視聴したことによりその商品が購入されたと判断する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の広告評価システム。
7. 前記トラッキング部は、前記表示部に表示する電子広告の商品の売上金額または販売数量の増減に応じて前記表示部に表示する電子広告を切り替える、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の広告評価システム。
8. 電子広告を表示する表示部上の視聴者の視点を検知する検知ステップと、
   検知された前記視点に基づいてトラッキングを行い、前記表示部に表示されている電子広告に対する前記視点のトラッキングを開始してから現在までのトラッキング量と前記電子広告の表示量とに基づいて得られた視聴割合を視聴者ごとに求めるトラッキングステップと、
   前記視聴割合を前記電子広告の種別ごとに集計する集計ステップとを含み、
   前記トラッキングステップでは、トラッキングが繰り返されているか否かを判定し、トラッキングが繰り返されていると判定した場合、当該トラッキングされた部分の広告を所定の倍率で拡大表示する、
   ことを特徴とする広告評価方法。

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