JP5072160B2 - ワールドワイドウェブのディジタルコンテントの普及を見積もるシステム及び方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、参照して結合される、２０００年１月１２日に米国特許商標庁に提出された特許証用仮出願番号６０／１７５，６６５号と、２０００年９月７日に米国特許商標庁に提出された特許証用仮出願番号６０／２３１，１９５号の優先権を主張する。
【０００２】
発明の分野
本発明は、一般に、インターネット等のコンピュータネットワークで配布されるディジタルコンテントを追跡及び測定するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトに関する。特に、本発明は、それらの広告の普及の測定を計算するために、オンライン広告データを収集し、データを解析し、データを使用するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【０００３】
発明の背景
インターネットとワールドワイドウェブ（「ウェブ」）の人気の増加は、部分的には、ウェブページが採用可能なインタラクティブ技術に依存する。これらのインタラクティブ技術は、当該技術が、固定されたアイコンのスポンサー広告、変化するバナーとボタン、侵入型の広告（即ち、ユーザの作業を中断させてスクリーンディスプレイの相当の割合を占領するオンライン広告）など、新しい広告様式を導入したため、直接に宣伝媒体としてのウェブに影響を与える。広告の作成が異なるとしても、見る者に対する影響は伝統的広告と同様である。例えば、ウェブページ上のバナー広告又はロゴアイコンは見る者に対して製品の印象を形成するが、それは商標名やスローガンを提供することによって、製品を宣伝する伝統的なビルボード広告に等価である。同様に、ウェブページ上のスポンサーのロゴは見る者に対してスポンサーの印象を形成するが、それは大学の野球の試合でスコアボードのスポンサーのロゴを見るのと等価である。
【０００４】
過去数年に亘るインターネットの急速で爆発的成長は、その拡張の大きさと速度を定量化する品質統計に対する高い需要を形成してきた。幾つかの伝統的な測定方法は、インターネットとそのユーザについて有用な統計を生み出しているが、インターネットの複雑性により、これらの方法の幾つかは多くの重要な問題に応えることができないままになっている。
【０００５】
オンライン広告は、伝統的方法が十分に測定に力を貸さない一分野である。毎日、何千もの電子広告が数百万のウェブページから現れては消える。オンライン広告活動の一時的性質は、広告活動を正確に測定するための新規な方法を保証する。
【０００６】
現存の広告追跡評価システムは、ウェブページの収集を自動化しているが、オンライン広告の収集を自動化することはできない。オンライン広告の内容は経時的に変化又は変動するので、特定広告の頻度の正確な再現は、正しい割合で関連ウェブページの継続的なサンプリングをすることを必要とする。更に、ウェブの薄い寸法により、サンプリングアルゴリズムは、リソース（即ち、ネットワーク帯域、データベース記憶装置、プロセッサ時間など）の割り当てを最適化し、同時にインターネットのカバーする範囲を最大にするように正しく調節されなければならない。現存の広告追跡評価システムは、リソース割り当てに対して最適化されておらず、正しい割合で関連ウェブページを継続的にサンプリングしないので、これらの需要を満足することはできない。
【０００７】
上述した現存のシステムの欠点に関して、リソースをより賢く使用し、訪れたウェブサイトによりフレンドリーで、拡張性があり、正確な測定が可能な広告追跡評価システムの需要が存在する。ここで開示されている本発明は、この需要に着目している。なお、本発明に関連する先行技術として、特許文献１〜特許文献１０に開示のものがある。
【特許文献１】
米国特許第５，７３２，２１８号明細書
【特許文献２】
米国特許第５，７２７，１２９号明細書
【特許文献３】
米国特許第５，８３５，７５８号明細書
【特許文献４】
米国特許第５，８７８，２２３号明細書
【特許文献５】
米国特許第５，９９９，９６８号明細書
【特許文献６】
米国特許第６，０１２，０８３号明細書
【特許文献７】
米国特許第６，０４９，８２１号明細書
【特許文献８】
米国特許第６，１１２，２１２号明細書
【特許文献９】
米国特許第６，６０１，１００号明細書
【特許文献１０】
米国特許出願公開公報第２００２／０００２５７１Ａ１号明細書
【０００８】
発明の要約
本発明は、インターネット等のコンピュータネットワークで配布されるディジタルコンテントを追跡及び測定するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトである。システムは、オンライン広告データを収集し、データを解析し、それらの広告の普及の測定を計算するのにデータを使用する。
【０００９】
好ましい実施形態においては、無料の方法と様々なソースからのトラフィックデータは、インテリジェントエージェント（即ち、環境と対話、学習及び適応するソフトウェア）であるトラフィック解析システムを刺激する。トラフィック解析システムは、処理されたデータをデータベースに格納する前に、トラフィックデータを清浄及び要約することによって、生トラフィックデータを処理する。統計要約システムが、広告頻度、印象及び支出を計算する時、それは、トラフィック解析システムからの処理データに頼る。
【００１０】
広告サンプリングシステムは、「プロ−バー」又は「クラウドプローバー（Ｃｌｏｕｄｐｒｏｂｅｒ）」としても知られており、プローブ（即ち、モニタ）する最も重要で影響力のあるウェブサイトを継続的に探索する強固な方法を使用する。更に、本発明によって実行されるサイト選択と定義は、完全で単一名実体がそのように報告されることを保証することを各ウェブサイトを有するウェブページに命令する。広告サンプリングシステムは、代表的なサンプルを取得するために様々な頻度でウェブページを検索するのにインテリジェントエージェント技術を使用する。これにより、クラウドプローバーは、各広告がトラフィックデータに現れる頻度を正確に評価することができる。クラウドプローバーがウェブページを取ってきた後で、広告サンプリングシステムはウェブページから広告を抽出する。好ましい実施形態においては、広告抽出装置は、「抽出装置」としても知られているが、ヒューリスティック抽出処理である自動広告検出（「ＡＡＤ」）処理を喚起し、ウェブページから広告の全てを自動的に抽出する。
【００１１】
ウェブページから広告を抽出した後で、広告サンプリングシステムは、広告断片を解析するために分類エンジンを喚起する。分類装置は各断片を処理し、断片に対する分類を決定し、その後、断片と分類データをデータベースに格納する。広告サンプリングシステムによって実行された解析及び処理の結果は、クライアントが容易にクエリー可能な広告活動の豊富なカタログである。
【００１２】
本発明は、データベースのデータにアクセス及び更新するのにウェブフロントエンドとユーザウインターフェースを使用する。ウェブフロントエンドは、本発明のクライアント又はユーザに、トラフィック解析によって移植されたデータベースへのクエリーインターフェース、広告サンプリング及び統計的要約システムを提供する。ユーザインターフェースは、システムアカウント管理、サイト管理、分類法管理、広告コンテント分類及びレートカード収集に対する別個のコンポーネントを含むグラフィカルユーザインターフェースである。ユーザインターフェースにより、アカウントマネージャー及びオペレータは、本発明を維持及び管理することができる。また、ユーザインターフェースは、本発明によって収集された莫大なデータ量の正確性と完全性を検証するために、メディアエディタがデータベース内のデータを検討することも可能にする。このデータの完全性処理は、システムを基準化してそれを常に変化する環境に適合するために、異常又は範囲外のデータ点を定期的に調査する。
【００１３】
添付図面は、本発明の詳細を、その構成と動作の両方において最も良く示している。これらの図において同様の参照符号と呼称同一部材を表す。
【００１４】
発明の詳細な説明
図１は、本発明の好ましい実施形態の環境を示し、インターネット１００と、ウェブサイト１１０と、トラフィックサンプリングシステム１２０と、広告普及システム１３０と、クライアント１４０とを有する。本発明は、オンライン広告の属性、配置及び普及に関するデータを収集するのにインテリジェントエージェント技術を使用する。このデータは、広告統計の最新の見積もりをユーザに提供し、ユーザが競業的長所を獲得することを補助する。
【００１５】
図１に示すように、インターネット１００は、クライアント１４０とウェブサイト１１０と交信することをトラフィックサンプリングシステム１２０と広告普及システム１３０に可能にする公共通信ネットワークである。好ましい実施形態はインターネット１００を使用しているが、本発明は、イントラネットやエクストラネットなど他の公的又は私的ネットワーク構成の使用も想定している。イントラネットは、インターネット１００と同様の機能を有する私的通信ネットワークである。企業などの組織は、組織のネットワーク上のリソースにアクセスする安全な手段を組織構成員に提供するためにイントラネットを形成する。エクストラネットも、インターネット１００と同様に機能する私的通信ネットワークである。イントラネットと対照的に、エクストラネットは、組織の非構成員に組織のネットワーク上のあるリソースにアクセスすることを許容する安全な手段を組織に提供する。また、本発明は、商標付きネットワークプロトコルと同様に、イーサネットやトークンリングなどのネットワークプロトコルを使用することも想定している。
【００１６】
トラフィックサンプリングシステム１２０は、インターネット１００上のウェブ活動を監視及び記録するプログラムである。トラフィックサンプリングシステム１２０は、インターネット１００上の（図示しない）ウェブサーファーとウェブサーバー１１２との間のトラフィックデータの中間保管所である。図１に示すウェブサーバー１１２は、適当なオペレーティングシステム、ハードウェア、通信プロトコル（例えば、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル）、ウェブページの収集を務めるウェブサーバーソフトウェアを含む従来のパーソナルコンピュータ又はコンピュータワークステーションである。（図示しない）ウェブサーファーは、ウェブブラウザを典型的に使用して、ウェブサイト１１０に関連付けられたユニフォームリソースロケーター（ＵＲＬ）１１４、１１６、１１８を要求することによって、ウェブサーバー１１２と交信する。ウェブサーバー１１２に対して（図示しない）ウェブサーファーによってなされたＵＲＬの要求を記録可能な、いかなるプログラム又は装置も、トラフィックサンプリングシステム１２０の、本発明が要求する機能を実行することができる。トラフィックサンプリングシステム１２０は、その後、広告普及システム１３０に使用される各ウェブサイト１１０に対してトラフィックデータを集める。
【００１７】
本発明は、メディア・メトリックス（Ｍｅｄｉａ Ｍｅｔｒｉｘ）視聴測定製品に類似した機能を提供する商業的に利用可能ないかなるトラフィックサンプリングシステムも利用することができる。トラフィックデータサンプルを取得するための他の可能な機構は以下のものを含む。
【００１８】
１． 「プロキシキャッシュサンプリング（Ｐｒｏｘｙ Ｃａｓｈｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ）」は、ユーザクリックストリームデータ等のデータと、プロキシキャッシュサーバーの世界的な配布された階層からウェブページ要求を収集する。このデータは、ウェブオブジェクトに対してプリフェッチ及びキャッシュサービスを提供する中間機構を通過する。１９９９年５月の時点で、本発明によって計算されたトラフィック統計は、世界的には更なる１１００と共に、合衆国で９つの第１層と約４００の第２層キャッシュからの生データの蒸留を表す。
【００１９】
２．「クライアントサイドパネルコレクション（Ｃｌｉｅｎｔ−Ｓｉｄｅ Ｐａｎｅｌ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）」は、クライアント側機構を介して各パネリストからサンプルデータを検索し、そのデータを収集保管所に移転する。クライアント側機構は、ブラウザロケーションバー、ユーズブラウザ、クライアント側プロキシ又はＴＣＰ／ＩＰスタックフックを監視することができる。
【００２０】
３． 「トランスコーダ」は、通常、広告歳入又はページヘッダー／フッターを作成する要素を追加する目的でＨＴＭＬを書き直すプロキシである。無料インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）は典型的にこの技術を使用する。
【００２１】
４． ネットワーク混雑を緩和するかユーザの経験を向上するような方法で、ウェブページ又はサイトを複製するいかなるコンテント配布機構
【００２２】
５． ＵＲＬに対する要求を評価し、かかる要求を許可又は不許可する行為をなすいかなるコンテントフィルタリング機構
【００２３】
６． インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）又は個人のウェブサイトが維持するサーバログから
【００２４】
図２は、図１の広告普及システム１３０の詳細を拡張し、ネットワーク環境と広告普及システムを構成する構成要素との関係を示している。広告普及システム１３０は、格納のためにデータベース２００にデータを通信する、トラフィック解析システム２１０と、広告サンプリングシステム２２０と、統計要約システム２３０とを有する。アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２と、メディアエディタ２６４は、管理機能を実行するために、ユーザインターフェース２４０を介してデータベース２００にアクセスすることができる。クライアント１４０は、ウェブフロントエンド２５０を介してデータベース２００にアクセスすることができる。
【００２５】
トラフィック解析システム２１０は、トラフィックサンプリングシステム１２０から生トラフィックデータを受信する。トラフィック解析システム２１０は、トラフィックデータからインターネット１００上で特定のユーザを識別するかもしれない情報を除去することによって生トラフィックデータを清浄し、その後、匿名データをデータベース２００に格納する。トラフィック解析システム２１０は、インターネット１００上のあらゆる重要なウェブサイトに対して世界的トラフィックを見積もる。本発明は、このデータを、そのページ上の変化頻度の見積もりがある場合に広告印象の数を計算するのみならず、プローブマッピングシステム３２０においても使用する。ある実施形態においては、トラフィック解析システム２１０は、インターネット１００のキャッシュサイトからトラフィックデータを受信する。
【００２６】
広告サンプリングシステム２２０は、どのＵＲＬがウェブサーバー１１２から検索されたサンプルに含まれるかを決定するのに匿名トラフィックデータを使用する。広告サンプリングシステム２２０は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８を検索し、広告を記述する付属特徴と共に広告を抽出するのにインターネット１００を介してウェブサーバー１１２に連絡する。独創的なものの検索の成功レートは高い。解析は、本発明が使用された独創的なものの９５％以上を捕獲することを示している。広告サンプリングシステム２２０は、これらの広告特徴をデータベース２００に格納する。広告サンプリングシステム２２０、例えば、オンライン・メディア・ネットワーク・インテリジェント・コレクション（Ｏｎｌｉｎｅ Ｍｅｄｉａ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ａｇｅｎｔ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：ＯＭＮＩＡＣ）又は、クラウドプローバーは、繰り返し重要なウェブサイトをプローブし、プローブによって戻された各ウェブページから広告を抽出し、各ウェブページの広告を種類、技術、広告主別に分類する。
【００２７】
また、トラフィック解析システム２１０及び広告サンプリングシステム２２０も、インターネット１００から検索されたデータを統計要約システム２３０に定期的な処理のために提供する。統計要約システム２３０は、毎週サイト毎に、広告頻度、印象及び支出を計算する。
【００２８】
本発明に対するグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザインターフェース２４０とウェブフロントエンド２５０を含む。アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４は、クライアント１４０によるウェブフロント２５０へのアクセスを管理（例えば、アカウント及びパスワード管理）し、サイトとプローブ命令を定義し、広告分類法、コンテント分類及びレートカード収集を広告普及システム１３０のために管理するために、ユーザインターフェース２４０にアクセスする。ウェブフロントエンド２５０は、トラフィック解析システム２１０、広告サンプリングシステム２２０及び統計要約システム２３０によって生成されるように、クライアント１４０がデータベース２００から広告測定結果を検索するのに使用するウェブブラウザインターフェースである。
【００２９】
図３は、図２に示す広告普及システム１３０の構成要素を有する論理コンポーネントを示すために、広告普及システム１３０の詳細を更に拡張している。また、図３は、ネットワーク環境とそれらの論理コンポーネントとの関係も示している。
【００３０】
トラフィック解析システム２１０は、匿名システム３１０とトラフィック要約３１２処理とを有する。
【００３１】
匿名システム３１０は、インターネット上で特定のユーザを識別する情報を除去することによって、トラフィックサンプリングシステム１２０から受信したデータを清浄する。データは、全てのユーザ情報（例えば、送信元インターネットプロトコル（ＩＰ）番号又はクッキー）を暗号的に機密保持された一方向ハッシュ関数を通過させることによって匿名にされる。これは、結果データの価値を損なうことなしに、ウェブユーザに対して最大のプライバシーを確保する。匿名システム３１０は、清浄されたデータをトラフィック要約システム３１２に提供し、それは、次いで、収集されたＵＲＬコンテント情報をデータベース２００に格納する。
【００３２】
トラフィック要約処理３１２は、匿名システム３１０から清浄データを受信する。匿名トラフィックデータは、個々のＵＲＬ、ドメイン及びウェブサイトに対して週又は月別にトラフィック合計を生み出すのために要約される。トラフィック要約処理３１２は、サンプルから全世界的トラフィックを推定するために係数を重み付けすることによってデータを測る。
【００３３】
図３における広告サンプリングシステム２２０は、プローブマッピングシステム３２０と、ウェブページ検索システム３２２と、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４と、広告抽出装置３２６と、構造分類装置３２８とを含む。
【００３４】
プローブマッピングシステム３２０は、プローブマップ、即ち、広告サンプリングシステム２００が訪れるＵＲＬ１１４、１１６、１１８を生成する。このプローブマップは、広告サンプリングシステム２２０が個々のウェブサイト上の広告変化を測定するのを補助する。本発明の好ましい実施形態は、プローブマップの様々なウェブページを継続的にフェッチする。代替的実施形態においては、本発明は、プローブマップの各ＵＲＬを略６分毎に訪れる。別の実施形態は、ウェブサイト全体と問題の個々のウェブページを訪れるトラフィック量、ウェブページ上で履歴上見られた広告数、及び、別のサンプリングされたページに対する履歴上観測された広告変化の類似性を含む幾つかの要因を考慮することによって、フェッチングレートを変化させることができる。
【００３５】
ウェブページ検索システム３２２は、それがどのウェブページをサンプリングする必要があるか及びサンプリングの頻度を決定するのに、プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップを使用する。プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップにおける各ＵＲＬに対して、ウェブページ検索システム３２２はウェブページをフェッチして、ウェブページから各広告を抽出し、広告の属性をデータベース２００に格納する。プローブマップにおいて各ＵＲＬから検索されたデータは、各広告が特定のウェブサイトで表示される頻度を計算するのに使用される。
【００３６】
各ウェブページに対して、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４は、ブラウザにおけるウェブページのディスプレイをシミュレートする。このシミュレーションは、本発明が、静的広告だけでなく、ウェブページに埋め込み可能な、ジャバスクリプト、パール（Ｐｅｒｌ）、ジャバ、Ｃ、Ｃ＋＋又はＨＴＭＬなどの言語で記載されたソフトウェアプログラムによって生成された動的広告も検出するであろうことを保証する。
【００３７】
広告抽出装置３２６は、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４によって実行されたシミュレーションからオンライン広告を抽出する。広告抽出装置３２６は、特に興味のあるプローブマッピングシステム３２０によって返却されたウェブページから抽出された広告コンテントの特徴（即ち、断片）を識別する。広告は抽出する最も興味深い動的特徴であるが、本発明の代替的実施形態は、プロモーション、調査及びニュース記事を含むディジタルコンテントのいかなる種類を収集する抽出技術を使用することができる。広告抽出装置３２６は、規則基準抽出、ヒューリスティック抽出、比較抽出を含む様々な広告抽出方法を使用することができる。
【００３８】
規則基準抽出は、規則を作成するのにユーザインターフェース２４０を使用するためにメディアエディタ２６４に依存する。ユーザインターフェース２４０は、データベース２００に規則を格納し、広告抽出装置３２６は、ウェブページ検索システム３２２が検索する各ウェブページに規則を適用する。規則運営の効果は、ウェブページ（即ち、広告を含むページの一部）からＨＴＭＬ断片を識別及び抽出することである。広告抽出装置３２６は、まず、フェッチされたウェブページのＨＴＭＬ表現を整形式のＸＭＬ表現に変換する。この変換に続いて、規則はウェブページのＸＭＬ表現のパースツリーに適用される。
【００３９】
ヒューリスティック抽出は、ウェブページを表示するというウェブブラウザエミュレーション環境３２４要求に応答してウェブページが生成される時に広告は広告サーバーによって典型的に挿入されるので、ＨＴＭＬ又はＸＭＬソースコードレベルで広告の類似性に依存する。ヒューリスティック抽出は、手がかりのためにソースコードを解析し（例えば、既知の広告サーバーの名前への参照）、それらの手がかりの周りの断片を抽出する。この方法の長所は、抽出が自動的で、メディアエディタがこの規則を作成する必要がないことである。
【００４０】
比較抽出は、繰り返し同一のウェブページをフェッチする。この抽出方法は、コンテントがバージョンからバージョンに変化するかどうかを決定するために、異なるバージョンのウェブページを比較する。ある程度の頻度で変化するウェブページの一部は、通常は、広告であり、抽出される。
【００４１】
構造分類装置３２８は、各広告をパースし、構造コンポーネントをデータベース２００に格納し、それらのコンポーネントを統計要約システム２３０に渡す。広告抽出装置３２６によって抽出された各広告断片は、構造分類装置３２８によって解析される。構造分類装置３２８によって実行される処理は、重複断片排除、構成断片解析、重複広告検出を含む。
【００４２】
構造分類装置３２８は、現在の広告断片をデータベース２００内の他の断片と比較にすることによって重複断片排除を実行する。２つの広告断片は、断片が同一であれば、重複である（例えば、各断片は全く同一のＨＴＭＬコンテントを有する）。構造分類装置３２８は、現在の断片がデータベース内の断片の重複であると判断すると、広告サンプリングシステム２２０は、断片の別の観測をログし、処理断片を継続する。
【００４３】
構造分類装置３２８は、断片の「物理的種類」（即ち、広告を構成するのに使用されるＨＴＭＬソースコード）を決定することによってウェブページのＸＭＬ表現に関して構成断片解析を実行する。本発明が認識する物理的種類は、バナー、形式、単一リンク及び埋め込まれたコンテントを含む。バナー広告断片は、一又は二の囲まれた画像を有してＦＯＲＭ又はＩＦＲＡＭＥタグを有しない単一のＨＴＭＬリンクを含む。形式広告断片は、ＩＦＲＡＭＥタグを有しない単一のＨＴＭＬ形式を含む。単一リンク広告断片は、テキストであるがＩＭＧ、ＦＯＲＭ又はＩＦＲＡＭＥタグのないリンクを含む。埋め込まれたコンテント広告断片は、ＩＦＲＡＭＥタグを使用して外部実体を参照する。この解析実行後に、構造分類装置３２８は、データベースにおいて広告断片を更新する。バナー広告断片に対して、構造分類装置３２８はリンクと画像ＵＲＬをデータベース２００に格納する。形式広告断片は、各ＨＴＭＬ制御をそのデフォルト値に設定するユーザ提出をシミュレーションすることによってＵＲＬの作成を要求とする。構造分類装置３２８は、このＵＲＬと「形式署名」（即ち、この形式内の全制御のコンテントを独自に記述するストリング）をデータベース２００に格納する。単一のテキスト広告断片に対して、構造分類装置３２８は、リンクに対してＵＲＬとリンク内に含まれる全テキストをデータベース２００に格納する。埋め込まれたコンテント広告断片に対して、構造分類装置３２８は、外部参照に関連付けられたＵＲＬをデータベース２００に格納する。このＵＲＬは、システムによってロードされ、参照された文書はロードされる。一旦ロードされた文書が構造解析されると、原断片は、新しい断片の解析に由来するいかなる属性も受け継ぐ。
【００４４】
構造分類装置３２８は、既知の物理的種類を有する各広告断片に対して、これらの断片が広告を表すので、重複広告検出を実行する。各独自性のある広告は、データベース２００に格納された、どのサイト定義が断片と関連付けられているかを含む情報を有する。構造分類装置３２８による独自性の決定は、断片の各種類に対して異なる基準に依存する。あらゆる種類の定義に対する最初のステップは、記録に関連付けられた全ＵＲＬを区別することである。画像を参照するＵＲＬがロードされ、重複画像がメモされる。ＨＴＭＬリンクＵＲＬは、「クリックＵＲＬ」としても知られており、新しい広告が作成される毎に生じる。全てのＨＴＴＰが向け直し後に、クリックＵＲＬの最終目的地がメモされる。また、これはシミュレーションされたリンク提出に対してもなされる。一旦全てのＵＲＬが区別されると、構造分類装置３２８は、広告が独自であるかどうかを決定する。バナー広告断片は、それらが同一の画像数を有し、画像が同一で、かつ、目的地ＵＲＬが同一であれば、独自性があるとみなされる。形式広告断片は、同一の署名と同一の目的地ＵＲＬを有すれば、独自性があるとみなされる。単一リンク広告断片は、それらが同一のテキストコンテントと同一の目的地ＵＲＬを有すれば、独自性があるとみなされる。
【００４５】
統計要約システム２３０は、データベース２００の独自の広告毎に広告統計を計算する。本発明は、ウェブサイト毎に、広告印象（即ち、人間が広告を見る回数）を計算する。本発明は広告印象Ｉを、Ｔをサイトに行くトラフィック、Ｒをそのサイトの広告変化として、式Ｉ＝Ｔ×Ｒを利用して計算する。また、本発明は、Ｉをウェブサイトに対する広告印象、ＲＣをウェブサイトに対するレートコードとして、式Ｓ＝Ｉ×ＲＣを利用して支出Ｓも計算する。殆どの広告購入は、量購入割引の複雑な取引であるので、我々の数は購入合計の現実の費用を必ずしも表さない。
【００４６】
ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０に、トラフィック解析システム２１０、広告サンプリングシステム２２０及び統計要約システム２３０によって移植された、データベース２００へのクエリーインターフェースを与えるグラフィカルユーザインターフェースである。クライアント１４０は、クライアント１４０が選択するサービスのレベルに依存する一以上の産業部門に対してグラフィカルで表にまとめられた報告を作成、格納、編集及びダウンロードするのにウェブフロントエンド２５０を使用することができる。
【００４７】
図３のユーザインターフェース２４０は、システムアカウント管理３４０、サイト管理３４２、分類法管理３４４、広告コンテント分類３４６及びレートカード収集３４８に対する別個のコンポーネントを含む。
【００４８】
アカウントマネージャー２６０は、ウェブフロントエンド２５０の管理を単純化するのに、ユーザインターフェース２４０のシステムアカウント管理３４０モジュールを使用する。アカウントマネージャー２６０は、ユーザアカウントを作成及び削除し、ユーザーアカウントパスワードを管理し、ウェブフロントエンド２５０の健康全体をチェックするのに、システムアカウント管理３４０モジュールを使用する。
【００４９】
オペレータ２６２は、サイト定義の管理を単純化するのに、ユーザインターフェース２４０のサイト管理３４２モジュールを使用する。インターネット広告事務局（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ Ｂｕｒｅａｕ）からの解析者は、ウェブ広告全体ドルの９０％以上が上位５０のウェブサイトで支出されていると見積もっている。サイト選択は、メディア・メトリックス、ニールセン／ネットレーティング（Ｎｅｉｌｓｅｎ／Ｎｅｔ Ｒａｔｉｎｇｓ）、及び、データベース２００のプロキシトラフィックデータからのデータを考慮することによって上位１００の広告を選択することによって開始する。これらのリストは、低トラフィックレベルのウェブサイトを降格し、高トラフィックレベルの新しいサイトを促進することによって定期的に更新される。また、本発明は、基幹産業において相当のコンテントを与えるウェブサイトも含む。サイト定義に含まれるように選択されたサイトは、広告を提供しない、外国から派生する、フレームセットの一部であるセクションを除去するためにサイトの構造が解析させなければならない。ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐなど外国から派生するサイトは、ホスト国で広告を販売するので、本発明によって計算された測定には適用できない。ＨＴＭＬフレームセットを使用するウェブサイトは、変化率を広告を含むフレームセットのセクションからのトラフィックに適用するためにのみ大変注意深く取り扱われる。これらの組み合わされた除外は、広告印象の正確な見積もりをなすための鍵である。また、本発明は、登録要求のために（例えば、メールページなど）直接は測定できないセクションにタグも付す。ウェブサイトは頻繁に変化するので、この構造解析は定期的に繰り返される。最終的に解析段階は、より時期を得た更新を許容するために、変更されたサイトに自動的にフラグを立てる。
【００５０】
メディアエディタ２６４は、ユーザインターフェース２４０の分類法管理３４４、広告コンテント分類３４６及びレートカード収集３４８モジュールを使用する。分類管理３４４モジュールは、広告の業界、企業及び製品を含むコンテント分類中に、広告に割り当てられた属性の作成と維持を単純化する。分類法は、各属性に名前を付け、その種類、由来及びセグメント会員を特定する。例えば、企業ホンダは、自動車業界で起源をなし、業界セグメント自動車メーカーに属する。広告コンテント分類３４６コンポーネントは、メディアエディタ２６４がコンテント分類を実行するのを補助する。
【００５１】
構造分類装置３２８は、広告が宣伝しているものを決定するために、自動化された広告可能な割り当てを実行する。この処理は、「広告可能性」（即ち、広告が宣伝する各「物」を記述する属性）を各広告断片に割り当てることを含む。本発明の別の実施形態においては、広告サンプリングシステム２２０は、広告可能性を各広告に割り当てるのにヒューリスティックな伸張可能なセットを使用する。しかし、好ましい実施形態においては、使用される自動化された方法のみがロケーション分類である。ロケーション分類は、一連の広告可能性を広告に割り当てるために、目的地ＵＲＬに依存する。メディアエディタ２６４は、一連の分類されたロケーションを維持するのにユーザインターフェース２４０を使用する。例えば、メディアエディタが初めて、クリックスルーＵＲＬがｗｗｗ．ｈｏｎｄａ．ｃｏｍである広告を観察する時に、それはこのＵＲＬを広告主「ホンダモーターズ」に関連付けるように入力する。また、同一のクリックスルーＵＲＬを含むその後のいかなる広告もホンダの広告として認識されるであろう。分類されたロケーションは、ホスト、ＵＲＬパスプリフィックス及び広告可能性を有する。ロケーション分類は、目的地ＵＲＬのホストが分類されたロケーションのホストと分類されたロケーションのパスプリフィックスが目的地ＵＲＬのパスの始めに一致すれば、分類されたロケーション広告可能性を広告に割り当てる。
【００５２】
構造分類装置３２８は、広告可能データの品質チェックとして人的広告可能性割り当て及び検証を実行する。このフェーズは最も人的集中がなされる。メディアエディタ２６４は、各広告を表示し、自動広告可能割り当てを検証し、広告調査後に適当になる他のいかなる適当な広告可能性及び広告の目的地をも割り当てるのにユーザインターフェース２４０のグラフィカルユーザーインターフェースモジュールを使用する。また、ロケーション分類データベースも、典型的にこの時維持される。
【００５３】
メディアエディタ２６４は、指定された広告主と同様に、トラフィック解析システム２１０によって識別されたウェブサイトに対する連絡及びレートカード情報に入るのに、レートカード収集３４８モジュールを使用する。レートカード入力は、適用可能なクオーター（例えば、Ｑ４ ２０００）、ピクセルの広告寸法、費用構造（例えば、ＣＰＭ、フラットレート又はクリック毎）、様々な量と期間の購入に対する費用スケジュールを含む。また、メディアエディタ２６４は、オンラインメディアキットのＵＲＬアドレスと、レートがここに公開されているかどうかを記録する。ウェブサイト又は広告主に対する連絡情報は、ホームページ、名前、電話及びファックス番号、電子メールアドレス、住所を含む。
【００５４】
図４Ａ乃至４Ｃは、広告普及統計を計算するための好ましい方法を示している。広告普及統計の計算は、重み付けされた値と広告普及統計を計算するのに、トラフィック解析システム２１０に由来する期待値と広告普及システム２２０に由来する観測値を使用する反復処理である。図４Ａ乃至図４Ｃは、ウェブサーバーＰ４１０とウェブサーバーＱ４２０によって提供される２つのウェブサイトを含むインターネット１００上のネットワークを各々示している。図４Ａは、ネットワークに対する例示的なトラフィック期待値を示している。図４Ｂは、ネットワークに対する例示的なトラフィック観測値を示している。図４Ｃは、ネットワークに対する例示的なトラフィック加重値を示している。
【００５５】
処理の最初のステップは、トラフィック分析システム２１０からの結果を正規化することである。トラフィック分析システム２１０は、トラフィックデータサンプルに各ウェブページによって受信されたトラフィックを与える。図４Ａは、「トラフィック＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４で受信された例示的なトラフィックを示す。プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップは、ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４の各々に対する入力を含む。また、プローブマップは、各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４がプローブマップで消費する「領域」も含む。図４Ａは、各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４が、「領域＝」でラベルされたプローブマップで消費する例示的な領域を示す。正規化された結果は、ウェブページがプローブマップで消費する領域を、トラフィックサンプルにおける各ウェブページに対する領域の合計で割ることによって計算される。図４Ａにおいて、ウェブページＰ１ ４１１に対する正規化された値又は可能性は、ウェブページＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３及びＱ４に対する領域の合計（即ち、１２０）で分割された、ウェブページＰ１に対する領域（即ち、１５）である。従って、正規化された値は、０．１２５又は１２．５％である。また、正規化された値に加えて、システムは、ウェブページに対する領域によってウェブページに対するトラフィックを割ることによってスケールを決定もする。図４Ａにおいて、ウェブページＰ１ ４１１に対するスケールは、ウェブページＰ１に対する領域（即ち、１５）によって分割されたウェブページＰ１に対するトラフィック（即ち、１５０）であるので、ウェブページ１に対するスケールは１０である。表１は、図４Ａの残っているウェブページに対するスケールと可能性の値をまとめたものである。
【００５６】
図４Ｂは、「フェッチ＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４における例示的なウェブページフェッチを示している。また、図４Ｂは、例えば、広告Ａ１のビューの数を示すための「Ａ１ビュー＝」、広告Ａ２のビューの数を示すための「Ａ２ビュー＝」などのラベルを有するウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に現れる各広告の例示的なビューの数も示している。
【００５７】
図４Ｃは、「フェッチ＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４における例示的なウェブページ加重フェッチを示す。また、図４Ｃは、例えば、広告Ａ１のビューの数を示すための「Ａ１ビュー＝」、広告Ａ２のビューの数を示すための「Ａ２ビュー＝」などのラベルを有するウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に現れる各広告の例示的なビューの数も示す。計算処理の次のステップは、ウェブサイトの各ウェブページ４４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ｂからの観測されたフェッチと図４Ａからの割合との積を足し合わせることによって、各ウェブサイト４１０、４２０に対するスケールドフェッチを計算することである。次に、ウェブサイトの各ウェブページ４４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ａからのトラフィックを足すことによって、各ウェブサイト４１０、４２０に対するトラフィックを計算する。レートカード又はＣＰＭは、各ウェブサイト４１０、４２０に対するメディアエディタ２６４によって割り当てられた値である。表２は、図４Ａ乃至４Ｃに対するスケールドフェッチ、トラフィック及びＣＰＭをまとめたものである。
【００５８】
計算処理の次は、ウェブサイト４１０、４２０の各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ｂからの広告ビューと図４Ａからのスケールの積を足し合わせることによって、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、スケールド観測を計算することである。計算の最終ステップは、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して広告普及統計（即ち、周期、印象及び支出）を計算することである。頻度は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、スケールド観測をスケールドフェッチによって割ることによって計算される。印象は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、頻度を上記表２からのトラフィックと掛けることによって計算される。支出は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、印象と上記表２からのＣＰＭを掛けることによって計算される。表３は、図４Ａ乃至図４Ｃのデータを使用して、ウェブサイトＰ４１０に対するスケールド観測、頻度、印象及び支出をまとめたものである。表４は、図４Ａ乃至図４Ｃのデータを使用して、ウェブサイトＱ４２０に対するスケールド観測、頻度、印象及び支出をまとめたものである。
【００５９】
【表３】
【表４】
図４Ｄは、広告普及統計を計算する代替的実施形態を示す。本実施形態においては、プロ−バーは変化測定精度を最適化するのに調節される。フィールドにおける正確性の統計見積もりは、広告サーバーの非静止な性質により実行が困難である。６分毎にプローブすると、１週間の測定期間に亘って変化頻度に０．０６％分解能を有する。
【００６０】
また、図４Ｄの代替的実施形態においても、プローブは、各サイトの広告変化を正確に測定するために、サイト間で配布される。サイトに割り当てられたプローブＵＲＬの数は、３つの変数から決定される。第１は、全てのサイトに一定である。ある数のプローブＵＲＬが最小サイトでさえ変化を正確に測定するのに必要である。プローブの半分はこの変数に割り当てられる。第２の変数は、４０％で重み付けされ、サイトに行くトラフィックの量であり、各プローブＵＲＬは、インターネットトラフィック合計の割合を表す。２０の最大サイトは、これらのプローブの７５％以上を受信する。最後に、サイトの複雑性は、我々のプロキシトラフィックデータで発見される独自のＵＲＬの総計によって測定され、余分なプローブＵＲＬを受信するより複雑なサイトと共に、考慮される。これは、プローブ配布の残り１０％を明らかにする。プローブＵＲＬは、サイトを領域（即ち、広告変化特徴が類似する可能性があるページのセット）に分割するのにサイト・シュレッダー・アルゴリズムを使用して選択可能である。領域の配布は、サイトが覆う範囲と従って広告変化精度が最大になるように数学的に設計される。単一のＵＲＬが、各領域からの広告変化を表すように選択される。このＵＲＬは、その領域に広告を含む最もトラフィックが重いページとして選択される。アルゴリズムは、日付特定ページ又は、１９９９年８月月食などの時限事象を参照するページを回避する。
【００６１】
図４Ｄの代替的実施形態は、各ウェブサイト４３０に対して変化及びトラフィックの見積もりを組み合わせることによって、広告印象を計算する。これを行うために、システムは、サイト・シュレッダー・アルゴリズムを使用してその構成ステムにサイトを分割する。各広告スロットにおける広告変化は、その関連付けられたステムに関する広告印象を見積もるために、計算及び適用される。プローブなしのステムに関する広告変化は、トラフィックによって重み付けられた、類似レベルでのプローブの広告変化の平均から見積もられる。
【００６２】
例えば、図４Ｄにおいて、サンプルサイトツリーは、メインページと１４の二次ブランチから離れた５つの主要ブランチに配置された５つのプローブＵＲＬ４３１−４３５、Ｐ１−５を有する。各ページの数は、そのページに行くサンプルトラフィックである。ホームページ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ」のプローブＰ１は、８８のページビューのトラフィックと共に、そのメインページに行くトラフィックに適用される変化Ｒを測定する。ブランチＡは、プローブＵＲＬ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ａ／」を有し、そのブランチのトップレベルページに配置される単一プローブＰ２を有する。この単一プローブＵＲＬの変化はＲＡとして見積もられ、２１のページビューの合計であるそのステム全体に対するトラフィックに適用される。ブランチＣは、プローブＵＲＬ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｃ／ｔｈｉｒｄ．ｈｔｍｌ」を有し、トラフィックの重い二次ブランチページ上のプローブＰ３を有する。このページの変化ＲＣは、２５のページビューの合計に亘って、そのステム上でツリーの一レベル高い二次ブランチページに適用される。ブランチＥは、合計６１のページビューであるサイトに対するトラフィックの大部分を受信するため、２つのプローブＰ４及びＰ５に割り当てられる。これらは、２つの二次ブランチページ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｅ／ｆｉｒｓｔ．ｈｔｍｌ」及び「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｅ／ｔｈｉｒｄ．ｈｔｍｌ」である。各々の変化は、それらの個々のページに対してトラフィックに適用される。そのブランチ上の残りの１８のページビュー（２つの二次ページとそのブランチのトップレベルページの８からの１０のページビュー）に対して、重み付けされた変化は、ＲＥ＝（（１３×ＲＥ１）＋（３０×ＲＥ３））／（１３+３０）で計算される。ステム変化の解析は、サイトの９６％以上に対する広告印象をもたらす。最後の２つのブランチＢ及びＤに対する印象は、トラフィックによって重み付けられた、隣り合うブランチからの平均変化によって、ＲＢ＝ＲＤ＝（（２１×ＲＡ）＋（２５×ＲＣ）＋（６１×ＲＥ））÷（２１＋２５＋６１）で計算される。この解析は、各独自の広告に対してサイトに亘る印象全体をもたらす。図４Ｄの代替的実施形態によって実行される最終計算は、印象とレートカードの積としての支出である。
【００６３】
図５は、広告普及システム１３０がトラフィックサンプリングシステム１２０とウェブページ検索システム３２２によって検索された情報を格納するのに使用可能なデータベース構造を示している。好ましい実施形態は、データベース２００をパーティションに分割する。各パーティションは、データベース２００などの独立したデータベースと同様の機能を実施することができる。また、パーティションに分割されたデータベースはパーティション内のデータの管理を単純化する。好ましい実施形態がデータベースパーティションを使用していても、本発明は、各パーティションを独立したデータベースにし、各データベースを別個の汎用コンピュータワークステーション又はサーバーに配布するのと同様に、これらのパーティションを一のデータベースに統合することを想定している。本発明のデータベース２００に対するパーティションは、サンプリング記録５１０、プローブ定義５２０、広告サポートデータ５３０及び広告要約５４０を含む。本発明の好ましい実施形態は、データベースとパーティションを作成及び管理するのに、オラクルコーポレーション（Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）によって製造されるオラクル８ｉ製品などのリレーショナルデータベース管理システムを使用する。好ましい実施形態がリレーショナルデータベースを使用していても、本発明はオブジェクト指向データベース管理システムなど、他のデータベースアーキテクチャの使用を想定している。
【００６４】
データベース２００のサンプリング記録５１０パーティションは、トラフィックデータ５１２、広告ビューロギング５１４及び広告構造５１６領域に論理的に分割されたデータベーステーブルを有する。
【００６５】
トラフィックデータ５１２領域は、トラフィックサンプリングシステム１２０、匿名システム３１０及び統計要約システム２３０によって処理されたデータを含む。このスキーマに格納されたデータは、「書き換えられた（ｍｕｎｇｅｄ）」ＵＲＬと、各ＵＲＬがトラフィックソース毎に所定期間に亘って受信するトラフィックのカウントとを含む。「書き換えられた」ＵＲＬは、プロトコルフィールドが除去され、ホスト名におけるドットコンポーネントの順番が逆転された通常のＵＲＬである。例えば、本発明は、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｃｏｍ／ｆｏｏｄなどの通常のＵＲＬを、プロトコルフィールド（即ち、「ｈｔｔｐ：／／」）を除去し、ホスト名（即ち、「ｗｗｗ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｃｏｍ」）におけるドットコンポーネントの順番を逆転させることによって、書き換えられたＵＲＬに変換する。本例で結果としての書き換えられたＵＲＬは、「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｗｗｗ／ｆｏｏｄ」である。本発明は、トラフィックデータ解析処理を非常に強めるのに、この商標付きＵＲＬ形式を使用する。トラフィックサンプリングシステム１２０は、トラフィックデータ５１２領域をデータベース２００に移植する。プローブマッピングシステム３２０は、ウェブページ検索システム３２２及び統計要約システム２３０が広告印象及び支出統計の計算をするのを補助するために、トラフィックデータ５１２領域内のデータにアクセスする。
【００６６】
広告ビューロギング５１４領域は、インターネット１００上で遭遇された各広告に対して、時間、ＵＲＬ及び広告識別子をログする。また、この領域も、システムが広告を以前は含んでいたウェブページ内に広告を検出しないたびにログする。更に、システムは、システムが潜在的な広告を検出するが、構造分類中に広告を認識することができないたびにログする。広告サンプリングシステム２２０の構造分類装置３２８及びウェブページ検索システム３２２は、データベース２００に広告ビューロギング５１４領域を移植する。統計要約システム２３０は、広告ビューロギング５１４内のデータにアクセスし、各広告が各サイトに現れる頻度を決定する。
【００６７】
広告構造５１６領域は、システムによって突き止められた各独自性のある広告を特徴づけるデータを含む。このデータは、広告のコンテント、広告の種類（例えば、画像、ＨＴＭＬ形式、フラッシュなど）、広告にリンクされた目的地ＵＲＬ、及び、コンテント分類及び診断中に使用され、広告が最初に見られた場所、どの広告の定義が最初に広告を作成したかを含む幾つかの項目を含む。広告サンプリングシステム２２０の構造分類装置３２８コンポーネントは、広告構造５１６領域をデータベース２００に移植する。ユーザインターフェース２４０は、広告構造５１６領域内のデータにアクセスし、分類編集中にメディアエディタ２６４に各広告を表示する。また、ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０に広告を表示するために、広告構造５１６領域中のデータにもアクセスする。
【００６８】
データベース２００のプロービング定義５２０パーティションは、サイト定義５２２、プローブマップ５２４及び広告抽出規則定義５２６領域に論理的に分割されたデータベーステーブルを有する。
【００６９】
サイト定義５２２領域は、システムが領域にプローブするインターネット１００の一部を分割する。一次領域定義は、「サイト」であり、システムが解析、サンプリング及び要約する必要がある結合した実体である。システムは、包括的及び排他的な書き換えられたＵＲＬプリフィックスで各サイトを定義する。「書き換えられたＵＲＬプレフィックス」は、それがプレフィックスである全ての書き換えられえたＵＲＬの領域を表す、書き換えられたＵＲＬである。「包括的な書き換えられたＵＲＬプレフィックス」とは、ＵＲＬがある実体の一部であることを特定する。「排他的な書き換えられたＵＲＬプレフィックス」とは、ＵＲＬがある実体の一部ではなく、包括的なプリフィックスによって含まれる実体の一部をただ乗りしていることを特定する。例示的に、以下のものは、トラフィックサンプルにおいて一連のＵＲＬの処理に起因し得る、書き換えられたＵＲＬのリストである。
１． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／
２． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ
３． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ
４． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂｌａｈ
５． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｏｔｈｅｒｓｉｔｅ／
【００７０】
「ｓｏｍｅｓｉｔｅ」に対するサイト定義が包括的なＵＲＬプリフィクス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／」と排他的なＵＲＬプリフィックス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ」を含む場合、上記にリストされたサンプルＵＲＬへのこのサイト定義の適用は、ＵＲＬ１、２及び４を含むシステムを生み出す。ＵＲＬ３は、「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ」の明示的除外のために、サイト定義の一部ではない。ＵＲＬ５は、包括的なＵＲＬプリフィックス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／」に含まれることは決してないために、サイト定義の一部ではない。ユーザインターフェース２４０は、サイト定義５２２領域をデータベース２００に移植する。プローブマッピングシステム３２０は、どのＵＲＬがプローブされるべきかを決定するために、サイト定義５２２領域内のデータにアクセスする。統計要約システム２３０は、サイトに含まれるＵＲＬへのトラフィックを足し合わせることによってサイトへのトラフィックレベルを決定するために、サイト定義５２２領域にアクセスする。
【００７１】
プローブマップ５２４は、システムが測定している各サイトにおける各ＵＲＬに対する重みを含む。この重みは、システムが各プローブに対してＵＲＬを選択する可能性を決定する。システムは、データベース２００内のトラフィックデータとプローブ記録に対して複雑な反復アルゴリズムを起動することによって重みを生成する。トラフィックデータの解析は、どのＵＲＬが訪問されたか、ユーザがどれくらい頻繁にそれらのＵＲＬを訪問したかを見分けることができる。解析の結果は、任意の単一ＵＲＬへ割り当てるための最大数のプローブなどのある制限があれば、システムがこれらのＵＲＬの広告サンプリングを実行することを保証する。データベース２００のサンプリング記録５１０パーティションのデータは、過去の行為のためにどのＵＲＬが特別処理を必要としているかを決定するのに有用である（例えば、システムがＵＲＬ内の広告を検出しなければＵＲＬが余り頻繁にはサンプリングされない）。プローブマッピングシステム３２０は、データベース２００にプローブマップ５２４領域を移植する。プローブマッピングシステム３２０は、プローブを割り当てるためにプローブマップ５２４内のデータにアクセスする。統計要約システム２３０は、どのＵＲＬが、プローブマップ制限実施の効果に反対するために、スケールされたそれらの変化を有するべきであるかを決定するために、プローブマップ５２４領域内のデータにアクセスする。
【００７２】
広告抽出規則定義５２６領域は、典型的に正規化されたＨＴＭＬ文書を表し、システムが広告であるとみなすコンテントの部分を示すエクステンシブル・マークアップ言語（ＸＭＬ）タグを記述する。システムは、「ＸＭＬ構造」と「ＸＭＬ特徴」で抽出規則を定義する。「ＸＭＬ構造」は、他のＸＭＬノードに対する様々なＸＭＬノードの位置を参照する。例えば、画像（ＩＭＧ）ノードを含むアンカー（Ａ）ノードは、広告になる見込みがある。広告コンテントを一致するこの構造検出処理を使用した後で、システムは、コンテントが広告であるかどうかを決定するために、コンテントの特徴を調べる。前例を繰り返すために、画像ノードがサブストリング「広告サーバー（ａｄｓｅｒｖｅｒ）」を含むリンク（ｈｒｅｆ）特徴を含んでいれば、広告になる見込みが大変高い。特徴は、例にあるように、単純なサブストリング又はより複雑な通常表現に基づいて一致する。抽出規則の別の形式は、「Ｘポインタ（Ｘｐｏｉｎｔｅｒ）」などのある形式のＸＭＬパス仕様を使用してＸＭＬ構造の特定のノードへの指示であってもよい。メディアエディタ２６４は、広告抽出規則定義５２６領域をデータベース２００に移植する。広告サンプリングシステム２２０の広告抽出装置５２６は、各プローブされたページのどの部分が広告を表すかを決定するために、広告抽出規則定義３２６領域のデータにアクセスする。
【００７３】
データベース２００の広告サポートデータ５３０パーティションは、広告可能分類法５３２、広告情報５３４、レートカード５３６及び拡張された広告可能情報５３８領域に論理的にセグメント分割されたデータベーステーブルを有する。
【００７４】
広告可能分類法５３２領域は、広告が宣伝しているものを記述する属性である広告可能性の階層的な分類法を含む。この分類法は、業界、企業、製品、ウェブサイト、ウェブサブサイト、メッセージなどを含む。階層の各ノードは、それが表す実体の種類と親ノードを特定する種類を有する。例えば、階層は、製品が企業内に存在し、それは次いで業界内に存在することを特定する。メディアエディタ２６４はデータベース２００に広告可能分類法５３２領域を移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成して企業、業界などが広告しようとする場所を記録するために、広告可能な分類５３２領域内のデータにアクセスする。また、ウェブフロントエンド２５０は、この情報をクライアント１４０に示すために、広告可能分類法５３２領域内のデータにアクセスする。
【００７５】
広告情報５３４は、システムによって記録された各独自性のある広告が宣伝するものを記述するデータを含む。広告情報５３４領域のこのテーブルは、広告可能性を広告に関連付けている。例えば、システムは、広告が企業を宣伝していることを示すために、広告可能性の企業種類を特定の広告に関連付けることができる。システムは、広告可能性を広告に関連付けるのに以下の方法を使用する。
【００７６】
１． 「直接分類」は広告可能性を直接に広告に割り当てる。例えば、メディアエディタ２６４は、特定の広告が「ホンダ」の広告可能性を宣伝することを特定することによって直接分類を作成する。
【００７７】
２． 「ロケーション分類」は広告可能性を、システムが広告の目的地を適合するのに使用するロケーションプレフィックスに割り当てる。例えば、メディアエディタ２６４は、ロケーション「ｃｏｍ．ｈｏｎｄａ」がホンダに対する広告を示すことを特定することによって、ロケーション分類を作成する。従って、「ｃｏｍ．ｈｏｎｄａ．ｗｗｗ／ｃａｒｓ」を指示する広告は、広告をホンダに関連付ける。
【００７８】
３． 「先祖分類」は広告可能性の先祖を広告に割り当てる。例えば、直接分類がホンダを広告に割り当てれば、「自動車」業界の広告可能性はホンダの前任である。先祖分類は、自動車を広告に関連付けるのにこの関係を使用する。
【００７９】
メディアエディタ２６４は、データベース２００に広告情報５３４を移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成するために、広告情報５３４領域のデータにアクセスする。
【００８０】
レートカード５３６領域は、ウェブサイト上の広告費用を記述するデータを含む。これらのコストは、インターネット１００の広告主が広告購入費用を決定するのに使用する特定の形状、大きさ又はランレングス毎に金銭的価値を含む。システムは、システムがプローブする各ウェブサイトに対して、レートカードデータを格納する。メディアエディタ２６４は、レートカード５３６領域をデータベース２００に移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成するために、レートカード５３６領域内のデータにアクセスする。
【００８１】
拡張された広告可能情報５３８領域は、分類法階層で直ちに捉えられない特定種類の広告可能性の追加情報を含んでいる。特に、これは、企業連絡情報、ウェブサイト及びメディアキットＵＲＬなどウェブサイト及び企業に関連する追加情報を含んでいる。この情報は、プローブされた実体について追加情報をクライアント１４０に与えることによって、本システムの有用性を拡張する。例えば、クライアント１４０は、システム報告から直接に企業連絡情報へのハイパーリンクに従うことができる。メディアエディタ２６４は、データベース２００に拡張された広告可能情報５３８領域を移植する。ウェブフロントエンド２５０は、価値が付加された情報をクライアント１４０に届けるために、拡張された広告可能情報５３８領域のデータにアクセスする。
【００８２】
データベース２００の広告要約５４０パーティションは、広告統計５４２、データの完全性５４４及び広告情報要約５４６領域に論理的にセグメント分割されたデータベーステーブルを有する。
【００８３】
広告統計５４２領域は、広告が各ウェブサイトでどの程度頻繁に出現したかを記述する。システムは以下の統計を計算してこの領域に格納する。
【００８４】
１． 広告を表示するページビューのページビュー総計に対する割合。システムは、プローブ記録を解析することによってこの統計を決定する。
【００８５】
２． 広告が受けた印象の数。システムは、この統計を、サイト定義とトラフィックデータを使用してウェブサイトに対するトラフィックレベルを測定し、その測定に上述の計算されたページビューの割合を掛けることによって決定する。
【００８６】
３． 広告が受信した支出の量。システムは、レートカード情報を上述の計算された広告が受信した印象の数に適用することによって、この統計を決定する。
【００８７】
統計要約システム２３０は、データベース２００に広告統計領域５４２を移植する。ウェブフロントエンド２５０は、支出、印象及び広告変化をクライアント１４０に報告するために、広告統計５４２領域内のデータにアクセスする。
【００８８】
データ完全性５４４領域は、流行及びタイムスライス解析に起因する統計異常値及び他の潜在的な例外についての詳細な情報を含む。この自動化された監視と解析は、システムが正確な解析データを含むであろうことを保証する。また、システムは、分析データの精度を検証するために、システムへの入力として実世界広告情報を使用する。統計要約システム２３０によって実行されるデータ完全性解析システムは、データ完全性５４４領域をデータベース２００に移植する。オペレータ２６２は、潜在的誤差を検出して一般的なシステムの健全性を監視するために、データ完全性５４４領域にアクセスする。
【００８９】
広告情報要約５４６領域は、コンパクトで配布しやすい形式で広告情報をまとめる。システムは、広告サポートデータ５３０パーティションからこの領域のデータを抽出する。データが広告サポートデータ５３０パーティションのデータのように記述的でなければ、それは正確なクエリーを高速で実行する能力を提供する。広告サポートデータ５３０パーティションは、各広告と企業、製品又は業界とを関連付ける。システムが、同一種の多数の広告可能性を広告と関連付けていれば、以下のような割り当て優先システムを使用してそれらの関連物を要約するために、単一の広告可能性が選択される。
【００９０】
１． 直接分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、可能な最高の優先権Ｍを受ける。
【００９１】
２． ロケーション分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、それらが割り当てられたロケーションプリフィックスのストリング長と等しい優先権を受けるので、長いロケーションプリフィックスストリングは、短いロケーションプリフィックスストリングよりも高い優先権を受ける。
【００９２】
３． 先祖分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、割り当てられた先祖の優先権を受ける。
【００９３】
４． 広告は、各種類で広告可能な最高優先権を受ける。
【００９４】
５． 同一種類と優先権を有する２つの先祖が広告に割り当てられた場合には、コンフリクトが発生し、メディアエディタ２６４によって訂正されなければならない。
【００９５】
統計要約システム２３０は、広告情報要約５４６領域をデータベース２００に移植する。ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０用の報告を作成するために、広告情報要約５４６領域にアクセスする。
【００９６】
以下の記述は、図５に示すデータベース構造の一実施形態を説明している。このデータモデルは、オラクルデータベースにおいて符号化されている。テーブル構造は、３つの環境、コアスキーマ、解析スキーマ及びフロントエンドを有する。コアスキーマはバックエンド環境を説明し、それにより、クラウドプローバーが提供する情報を指示、監視及び増大するために、クラウドプローバーは、ウェブを継続的に調査し、本発明のために、広告活動及びオペレータ及びメディアエディタに留意しながら、当面の匿名処理を指示することができる。解析スキーマは、ＯＭＮＩＡＣとしても知られる広告サンプリングシステムが、ウェブから集められた情報に厳格なデータ解析処理を適用することを可能にするバックエンド環境である。フロントエンドスキーマは、本発明のクライアントが、データにアクセスし、データベースクエリーストリングを形成し、報告を作成することを補助する。
【００９７】
「コアスキーマ」を有するデータベースオブジェクトは、ＯＭＮＩＡＣシステムの様々なコンポーネントによって最も頻繁に使用される。このスキーマに依存するコードベースは、ウェブから広告を引き出すバックエンドプロセッサの実行を含む。また、ＯＭＮＩＡＣに関連付けられている他のコンポーネントによって利用されるデータベーススキーマは、コアスキーマのテーブルの一部又は全部から構成される。コアスキーマは概念的に、宣伝、広告、プローブ及びサイトを含む４つのサブスキーマから構成される。宣伝サブスキーマは、各広告が宣伝する「広告可能な」実体についての情報を保持する。広告サブスキーマは、システムが突き止めて解析する広告を記述する。プローブサブスキーマは、プローブ処理に対する「いつ」、「どこで」、「どのように」を定義する。サイトサブスキーマは、構造サイト定義及びレートカード情報を含むウェブサイトを記述する。
【００９８】
４つのサブスキーマの中で、宣伝は最も汎用に機能し、従って最も頻繁に参照される。このサブスキーマにおける主要テーブルは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥであり、それは広告可能性を定義する。ＯＭＮＩＡＣの世界における概念的実体の殆どは広告可能性であり、業界、企業、製品、サービス及びウェブサイトは全てここで定義される。種類フィールドは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥ＿ＴＹＰＥテーブルを参照しながら、異なる種類の広告可能性を区別し、親フィールドは階層的に記録を整理し、「業界が企業を含む」や「企業が製品を作る」などの関係を設定する。
【００９９】
ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥに定義された親子関係によって仄めかされた固有のグループ分けに加えて、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥ＿ＧＲＯＵＰ＿ＭＥＭＢＥＲは広告可能性を更にグループ分けするのに使用される。このようにして定義されたグループの例は、自動車クラス、旅行業界セグメント、コンピュータハードウェアの種類を含む。
【０１００】
宣伝サブスキーマの他のテーブルは、各広告によって宣伝されるものを定義するように機能する。ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳは広告可能性を直接広告に関連付ける。また、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳ、ＣＬＡＳＳＩＦＩＥＤ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ及びＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＴＣＨＥＳは、広告の目的地ロケーションを介して間接的に広告可能性を広告に関連付ける。
【０１０１】
上述の「広告」は、広告サブスキーマの主要テーブルであるＡＤの記録への参照である。広告サブスキーマは、ＯＭＮＩＡＣの世界の各広告を定義する機能を有する。あらゆる独自性のある広告が、ＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮに一以上の記録と、ＡＤに記録を有する。広告定義は、ＯＭＮＩＡＣがウェブから受信した独自のＸＭＬ断片である。広告は、自動分類中に等価であると判断された広告定義のセットによって定義された独自の広告である。
【０１０２】
広告の他のテーブルは、ＡＤ及びＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮによって参照される広告属性を含む。ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹは、広告をなすのに使用される既知のウェブ技術を記述し、ＴＥＸＴはある広告に対してテキストコンテントを記述する。ＦＵＺＺＹ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮは、広告に発見されたファジーロケーションを含む。ファジーロケーションは、アンカーや画像など、システムによって処理される必要があるＵＲＬである。一旦ＯＭＮＩＡＣがファジーロケーションをロードすると、ＵＲＬが画像を参照するとＭＩＭＥ＿ＣＯＮＴＥＮＴへの参照がなされ、ＵＲＬが別のＨＴＭＬページを参照すればＤＥＳＴ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮがなされる。
【０１０３】
続いて、プローブサブスキーマは、ＯＭＮＩＡＣのプローブ及び広告抽出コンポーネントの行為を制御する。このスキーマの主目的は対象セットを定義することである。対象セットは、ある間隔で一セットのページをフェッチすることをＯＭＮＩＡＣに命令する概念的構造であり、抽出規則と呼ばれる一連の規則を使用して広告を抽出する。各対象セットは、ＴＡＲＧＥＴ＿ＳＥＴの列に定義される。
【０１０４】
各対象セットを作成する、頻度、位置及び抽出規則は、ＳＴＲＯＢＥ、ＡＤ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ及びＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ＿ＲＵＬＥにそれぞれ定義される。これらのテーブルにおける列の多対多の関係は、ＴＳ＿ＲＵＮＳ＿ＡＴ、ＴＳ＿ＰＲＯＢＥＳ及びＴＳ＿ＡＰＰＬＩＥＳに規定される。
【０１０５】
第４及び第５のサブスキーマは、ウェブサイトについての情報を単に記録するサイトである。広告可能階層において定義された各サイト又はサブサイトは、ＳＩＴＥ＿ＤＯＭＡＩＮ及びＳＩＴＥ＿ＭＯＮＴＨＬＹ＿ＤＡＴＡの幾つかの列と共に、ＳＩＴＥ＿ＩＮＦＯに対応する記録を有する。ＳＩＴＥ＿ＤＯＭＡＩＮは、包括的又は排他的なＵＲＬステムに関してサイトの物理的構造を記述する。ＳＩＴＥ＿ＭＯＮＴＨＬＹ＿ＤＡＴＡは、月毎に各サイトに対して広告レートカード、第三者トラフィック見積もり、及び、キャッシュ統計を記録する。
【０１０６】
解析スキーマは、ＯＭＮＩＡＣの解析モジュールによって移植された幾つかの追加テーブルを含むコアスキーマへの拡張である。解析モジュールは、コアスキーマに保持された情報処理を担当のユニットであり、宣伝活動を正確に記述する細身のデータセットを作成する。
【０１０７】
コアスキーマと同様に、解析スキーマは、共通の機能を実現するテーブルからなる４つの概念サブスキーマから構成される。これらのサブスキーマは、宣伝分解、広告ビュー要約、スロット統計及びサイト統計を含む。宣伝分解サブスキーマは、属性と広告が宣伝しているものを含む、システム内の各広告についての情報を保持する。広告ビュー要約サブスキーマは、広告ビューを要約し、一日のうちで各広告が各スロットで見られた回数を記録する。スロット統計サブスキーマは、各期間中の各スロットに対する広告変化を記述する。サイト統計サブスキーマは、各期間中の広告変化を含むサイト情報を記述する。
【０１０８】
広告分解サブスキーマにおける主要テーブルは、広告属性を記述する非正規化された記録を含むＡＤ＿ＩＮＦＯである。ＡＤ＿ＩＮＦＯ記録は、ＡＤテーブルのＩＤから入力される。ＡＤ＿ＩＮＦＯ記録は、完全に分類されて有効な広告を表す各ＡＤ記録に対して存在する。ＡＤ＿ＩＮＦＯは、コアスキーマテーブルＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳ及びＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳに記載された宣伝関係から解析モジュールによって移植される。
【０１０９】
広告によって宣伝されているものを特定するＡＤ＿ＩＮＦＯのフィールドは、ＣＡＴＥＧＯＲＹ（業界）、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ（企業）、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＿ＧＲＯＵＰ（業界セグメント）ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＿ＯＶＥＲＧＲＯＵＰ、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ（製品／サービス）、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ＿ＧＲＯＵＰ（製品／サービスセグメント）、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ＿ＯＶＥＲＧＲＯＵＰ及びＭＥＳＳＡＧＥである。
【０１１０】
また、ＡＤ＿ＩＮＦＯは、幾つかの非宣伝属性を記述するフィールドも含む。ＡＤ＿ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥ．ＩＤを参照するＦＯＲＭＡＴは広告の形式因子を特定する。ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ２．IＤを参照するＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹは、広告を実現するのに使用される技術を特定する。ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮ、ＩＭＡＧＥ及びＤＥＳＴＩＮＡＴＩＯＮは、広告に関連付けられたＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮ、ＩＭＡＧＥ及びＤＥＳＴ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ記録を特定する。これらの３つのフィールドは、ＡＤテーブルのミラーフィールドである。
【０１１１】
宣伝分解スキーマは、ＡＤ＿ＩＮＦＯに加えて幾つかのテーブルを含んでいる。ＡＤＶ＿ＩＭＰＬＩＣＡＴＩＯＮは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥの階層に由来する広告可能関係のキャッシュである。これは、解析モジュールの動作を促進するのに使用される。ＡＤ＿ＩＮＦＯ＿ＦＬＡＴＴＥＮＥＤは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥを参照するＡＤ＿ＩＮＦＯのフィールドの各々に対して広告／広告可能性のペアを含むＡＤ＿ＩＮＦＯのより容易にクエリーされるバージョンである。最後に、ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ２は、フロントエンドにおいてユーザに提供可能で、解析モジュールによって理解された広告技術を記述する。
【０１１２】
広告ビュー要約サブスキーマは、単一のテーブルＰＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹをカバーする。ＰＬＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＡＭＭＡＲＹは、日、広告及びスロットから入力され、ＣＮＴフィールドに、広告が特定の日にスロットで見られた回数を含む。
【０１１３】
解析モジュールは、ｎが問題の日のＩＤである場合に、その一つが日毎に存在し、ＡＰＤ＿ｎテーブルに記録されたヒットを集めることによってＰＬＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹを移植する。これらのテーブルは、広告ヒットがシステムに流れるとバックエンドによって作成及び移植される。
【０１１４】
解析スキームにおける第３のサブスキームは、スロット統計である。このサブスキームは、スロットそれ自体の情報に加えて、スロットに関する広告行為を記述する。スロットは、広告が変化し、ロケーションＩＤ（ＡＤ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＥＤ．ＩＤへの参照）と抽出規則ＩＤ（ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ＿ＲＵＬＥ.ＩＤへの参照）によって現在定義されているウェブ上のロケーションである。
【０１１５】
スロット統計の主要テーブルは、ビュー合計と各期間中の各スロットにおける各広告に対する相対頻度ＳＬＯＴ＿ＡＤ＿ＶＩＥＷＳである。このテーブルの主要な鍵は、ＰＥＲＩＯＤ＿ＴＹＰＥ、ＰＥＲＩＯＤ、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＩＤ、ＲＵＬＥ＿ＩＤ及びＡＤ＿ＩＤのフィールドから構成されている。２つのフィールドは、主要な鍵の外に存在する。ＣＮＴは広告ビューの総数を保持し、ＦＲＥＱＵＥＮＣＹは相対頻度を保持する。
【０１１６】
また、このサブスキーマには、個々の広告の範囲外で一般スロット情報を記録するＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹも存在する。そこで、このテーブルは、ＰＥＲＩＯＤ＿ＴＹＰＥ、ＰＥＲＩＯＤ、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＩＤ及びＲＵＬＥ_ＩＤフィールドから入力される。ＣＮＴフィールドは、スロットの広告ビュー総計を記録する。このフィールドは、相対頻度を決定するために、ＳＬＯＴ＿ＡＤ＿ＶＩＥＷＳ．ＣＮＴに分割される。また、ＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹにあるのは、スロットで最も頻繁に見られる広告の種類を特定するＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥフィールドと、スロットが置かれているのはどのサイトであるかを特定するＳＩＴＥ＿ＩＤである。
【０１１７】
スロット統計サブスキームの最終テーブルは、ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥ＿ＣＯＵＮＴである。このテーブルは、ＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ．ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥに使用されるべき値を決定するのに使用される。各広告様式が見られた回数は記録され、最も多くのビューを受信するスロットの種類がＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ．ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥに差し込まれる。
【０１１８】
図６は、広告普及システム１３０の機能ブロック図である。広告普及システム１３０のメモリ６１０は、本発明に従って、インターネット１００上のトラフィックデータを解析し、そのトラフィックデータから広告データをサンプリングし、広告データを特徴づける要約データを生成するソフトウェアコンポーネントを格納する。システムバス６１２は、広告普及システム１３０のメモリ６１０をトランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）ネットワークアダプタ６１４、データベース２００及び中央プロセッサ６１６に接続する。ＴＣＰ／ＩＰネットワークアダプタ６１４は、広告普及システム１３０とインターネット１００の間のネットワークトラフィックの通過を容易にする。中央プロセッサ６１６は、メモリ６１０に格納された、プログラムされた命令を実行する。
【０１１９】
図６は、オブジェクトモデルとして構成された広告普及システム１３０の機能モジュールを示す。オブジェクトモデルは、オブジェクト指向ソフトウェアプログラムを、広告普及システム１３０の主要な機能とアプリケーションを実行するコンポーネントにグループ化する。図６のオブジェクト指向ソフトウェアプログラムコンポーネントを適当に実行するために、エンタープライズ・ジャバビーンズ仕様を使用することができる。「ビルディング・ジャバ・エンタープライズ・システム・ウィズ・Ｊ２ＥＥ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｊａｖａ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｊ２ＥＥ）」（サムズパブリッシング（Ｓａｍｓ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）、２０００年６月）と題されたポール・ジェイ・ペロン（Ｐａｕｌ Ｊ． Ｐｅｒｒｏｎｅ）等による本は、エンタープライズ・ジャバビーンズ仕様を使用して開発されたジャバエンタープライズアプリケーションの説明を与える。「ビギニング・Ｅコマース（Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ Ｅ−Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）」（ロックスプレス社（Ｗｒｏｘ Ｐｒｅｓｓ Ｉｎｃ．）、２０００年）と題されたマチュー・レイノルド（Ｍａｔｔｈｅｗ Ｒｅｙｎｏｌｄｓ）による本は、電子商取引の用途に対するウェブサーバーの設計におけるオブジェクトモデルの使用の説明を与える。
【０１２０】
広告普及システム１３０のメモリ６１０に対するオブジェクトモデルは、プレゼンテーション層６２０、インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０、及び、ビジネス論理層６４０を含む三層アーキテクチャを採用している。オブジェクトモデルは、ビジネス論理層６４０を、アプリケーションサービスオブジェクトパーティション６５０とデータオブジェクトパーティション６６０という２つのパーティションに更に分割する。
【０１２１】
プレゼンテーション層６２０は、広告普及システム１３０と、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４との間のインターフェースを管理するプログラムを保持する。図６において、プレゼンテーション層６２０は、ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２、ウェブフロントエンド６２４及びユーザインターフェース６２６を含む。プレゼンテーション層６２０を適当に実現するために、ハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ）を介して本発明のクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４と対話するのにジャバサーブレットを使用することができる。ジャバサーブレットは、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４からの要求メッセージを取り扱い、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４に応答メッセージを返却する要求／応答サーバー内で起動する。ジャバサーブレットは、ウェブサーバー環境内で起動するジャバプログラムである。ジャバサーブレットは、入力としての要求を受け取り、データをパースし、論理演算を実行し、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４に戻す応答を発行する。ジャバランタイムプラットフォームは、多くの要求に同時にサービスを与えるためにジャバサーブレットをプールする。ジャバサーブレットを使用するＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２は、ＨＴＴＰプロトコルを利用してクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４と交信するウェブサーバーとして機能する。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、ＨＴＴＰ要求をクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４から受領し、その要求の情報をビジネス論理層６４０内のビジットオブジェクト６４２に渡す。ビジットオブジェクト６４２は、ビジネス論理層６４０から戻される結果情報をＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２に渡す。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、これらの結果を、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４にＨＴＴＰ応答において返信する。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、ＴＣＰ／ＩＰネットワークアダプタ６１４を介してインターネット１００とデータを交換する。
【０１２２】
インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０は、ビジネス論理層６４０の代わりに、管理及びシステム機能を実行するプログラムを保持する。インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０は、オペレーティングシステム６３６とデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）インターフェース６３２、管理者インターフェース６３４、ジャバランタイムプラットフォーム６３８に対するオブジェクト指向ソフトウェアプログラムコンポーネントを含む。
【０１２３】
ビジネス論理層６４０は、本発明の実体を実行するプログラムを保持する。図６のビジネス論理層６４０は、ビジットオブジェクト６４２の多数の例を含む。ビジットオブジェクト６４２の別個の例は、ＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２を介してウェブフロント６２４又はユーザインターフェース６２６のいずれかによって開始される各クライアントセッションに対して存在する。各ビジットオブジェクト６４２は、単なる単一のインタラクション又はメソッドコール中ではない開始からクライアントセッションの終了を通じてパーシステント記憶領域を含むステートフルセッションである。パーシステント記憶領域は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８又はクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４のいずれかに関連付けられた情報を保持する。また、パーシステント記憶領域は、データベース２００クエリーからのクエリー結果セットなどのＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２を介して、広告普及システム１３０とトラフィックサンプリングシステム１２０との間で交換されるデータを保持する。
【０１２４】
トラフィックサンプリングシステム１２０がＵＲＬ１１４、１１６、１１８についての情報収集を終了すると、それはメッセージをＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２に送信し、ビジットオブジェクト６４２を作成する方法を喚起してビジットオブジェクト６４２状態の接続に関する情報を格納する。次いで、ビジットオブジェクト６４２は、トラフィックサンプリングシステム１２０によって検索された情報を処理するために、トラフィック解析アプリケーション６５２の方法を喚起する。トラフィック分析アプリケーション６５２は、匿名システム３１０及びプローブマッピングシステム３２０からの処理されたデータを、トラフィック解析データ６２２状態及びデータベース２００に格納する。図７Ａ及び７Ｂは、より詳細に、トラフィックサンプリングシステム１２０から取得した各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対してトラフィック解析アプリケーション６５２が従う処理を説明している。図６は中央プロセッサ６１６がトラフィック解析アプリケーション６５２を制御するものとして示しているが、トラフィック解析アプリケーション６５２によって実行される機能が広告普及システム１３０に類似して構成された別個のシステムに配布可能であることが理解されるであろう。
【０１２５】
トラフィック解析アプリケーション６５２がトラフィックサンプリングシステム１２０によって識別されたＵＲＬ１１４、１１６、１１８を処理した後で、ビジットオブジェクト６４２は、ウェブサイト１１０からＵＲＬ１１４、１１６、１１８を検索するために広告サンプリングアプリケーション６５４の方法を喚起する。広告サンプリングアプリケーション６５４は、埋め込まれた広告を抽出してそれらの広告を分類することによって、検索されたウェブページを処理する。広告サンプリングアプリケーション６５４は、ウェブページ検索システム３２２によって検索され、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４、広告抽出装置３２６及び構造分類装置３２８によって処理されたデータを広告サンプリングデータ６６４状態及びデータベース２００に格納する。図７Ａ、７Ｃ、７Ｄ及び７Ｅは、より詳細に、トラフィックサンプリングシステム１２０によって識別された各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対して広告サンプリングアプリケーションが従う処理を説明している。図６は、中央プロセッサ６１６が広告サンプリングアプリケーション６５４を制御するものとして示しているが、当業者は、広告サンプリングアプリケーション６５４によって実行される処理が広告普及システム１３０に類似の構成を有する別個のシステムに分配可能であることを理解するであろう。
【０１２６】
トラフィック解析アプリケーション６５２と広告サンプリングアプリケーション６５４がトラフィックサンプリングシステム１２０によって識別されたＵＲＬ１１４、１１６、１１８を処理した後で、ビジッドオブジェクト６４２は、データに対する要約統計を計算するための、統計要約アプリケーション６５６内の方法を喚起する。統計要約アプリケーション６５６は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に埋め込まれた各広告に対して広告印象、支出及び査定統計を計算する。統計要約アプリケーション６５６は、統計データを統計要約データ６６６状態及びデータベース２００に格納する。図７Ｅは、トラフィックサンプリングシステム１２０によって識別された各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対して、統計要約アプリケーション６５６が従う処理をより詳細に説明している。図６は中央プロセッサ６１６が統計要約アプリケーション６５６を制御するものとして示しているが、当業者は、統計要約アプリケーション６５６によって実行される機能が広告普及システム１３０に類似の構成を有する別個のシステムに分配可能であることを理解する。
【０１２７】
図７Ａは、全ての主要な業界、チャネル、宣伝形式及び種類に亘ってオンライン宣伝活動を追跡及び比較することによってオンライン広告の価値を測定する広告普及システム１３０の処理のフローチャートである。処理７００は、インターネット１００からのトラフィックデータをサンプリングすることによってステップ７１０で開始する。図７Ｂは、ステップ７１０をより詳細に説明するものである。ステップ７２０は、サイト選択を実行し、広告普及システム１３０のためのサイト定義を定義及び精緻するのにサンプリングされたトラフィックデータを使用する。ステップ７３０は、サンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成するのにサイト選択と定義処理の結果を使用する。図７Ｃは、より詳細にステップ７３０を説明している。ステップ７４０は、ステップ７３０で識別されたプローブサイトからサンプルデータを収集するため、インターネット１００を訪れるのにステップ７３０からのプローブマップを使用する。図７Ｄは、ステップ７４０を詳細に説明している。ステップ７４０で検索された各ＵＲＬに対して、ステップ７５０はＵＲＬから広告を抽出し、ステップ７６０は各広告を分類し、ステップ７７０は各広告からの統計を計算する。図７Ｅ及び７Ｆは、それぞれ、ステップ７６０及び７７０をより詳細に説明している。最後に、処理７００は、システム内のデータの完全性と解析結果を検証するために、データの完全性のチェックをステップ７８０において実行する。
【０１２８】
図７Ｂは、図７Ａのステップ７１０からのトラフィックデータをサンプリングする処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７１０は、トラフィックサンプリングシステム１２０などのウェブトラフィック監視からデータを収集することによってステップ７１１で開始する。処理７１０は、データを清浄してサンプルの匿名性を保証するために、ステップ７１２においてウェブトラフィック監視によって検索されたデータからユーザ情報を除去する。清浄されたサンプルにおける各ＵＲＬに対して、ステップ７１３は、トラフィックデータにおいて観察されたウェブページのビューの数を測定する。ステップ７１４は、インターネット１００の全世界までサンプルのウェブページビューの測定された数を統計的に推定することによって、処理７１０を想定している。
【０１２９】
図７Ｃは、図７Ａのステップ７３０からのサンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７３０は、適当なサイト定義に該当するサンプルトラフィックデータの部分集合を解析することによって、ステップ７３１で開始する。ステップ７３１の解析に続いて、ステップ７３２はサンプリングされたトラフィックデータに基づいて初期プローブマップを構築する。ステップ７３３は、初期プローブマップにおけるＵＲＬに対してデータベース２００内の過去の広告測定結果を解析する。ステップ７３４は、サンプリング手順を最適化するシステムパラメータと共に、これらの履歴結果を使用する。ステップ７３５は、サンプル結果を監視してシステムを必要に応じて調節することによって、処理７３０を完了する。
【０１３０】
図７Ｄは、図７Ａのステップ７４０からのサンプルデータを収集するためにインターネット１００をプローブする処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７４０は、インターネット１００からのウェブページのフェッチによってステップ７４１で開始する。ステップ７４１からのウェブページは、ブラウザ内でのウェブページの表示をシミュレートするために、ステップ７４２でウェブページブラウザエミュレーション環境に渡される。このシミュレーションにより、広告普及システム１３０は、ウェブページに埋め込まれた広告を検出することができる。これらの広告は、ジャバスクリプトコード、ジャバアプレット又はサーブレットコード、若しくは、パールスクリプトなどの共通ゲートウェイインターフェースコードで埋め込み可能である。また、ステップ７４２のシミュレーションにより、広告普及システム１３０は、ウェブページ内で動的及びインタラクティブな広告を検出することができる。ステップ７４２のシミュレーション後に、ステップ７４３は広告データをウェブページから抽出し、ステップ７４４は広告データをデータベース２００に格納する。ステップ７４５は、プロセス７４０がより多くのサンプルデータを収集するために別のウェブページをフェッチする必要があるかどうかを判断する。好ましい実施形態においては、処理７４０は、継続的にウェブページをインターネット１００からサンプリングする。当業者は、ステップ７４５によって実行される機能は、サンプル宣伝データを収集するためにインターネット１００のプローブをスケジュールするスケジューリングシステムに関連付けられることができることを理解する。
【０１３１】
図７Ｅは、図７Ａのステップ７６０からの宣伝データを分類する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７６０は、断片が重複するかどうかを判断することによって、ステップ７６１の広告断片の解析を開始する。広告普及システム１３０が最初に広告断片に遭遇すると、ステップ７６２は、断片の内部構造を解析する。ステップ７６２に続いて、又は、ステップ７６１が広告断片が重複であると判断すると、ステップ７６３はウェブページから広告の外部コンテントを検索する。ステップ７６４は、その後、外部コンテントを以前に観測された広告と比較する。ステップ７６５は、広告が重複するかどうかを判断するために、ステップ７６４の比較の結果を解析する。広告普及システム１３０が広告に最初に遭遇すると、ステップ７６６は、データベース２００に新しい広告の構造を記録することによって新しい広告を処理することを開始する。ステップ７６７は、その後、自動広告分類を実行し、分類の種類をデータベース２００に格納する。ステップ７６８は、広告分類の人的検証を実行することによって、新しい広告の処理を完了する。ステップ７６８に続いて、又は、ステップ７６５が広告が重複すると判断すると、ステップ７６９は、広告の観測を示すために、データベース２００の広告ビューログを更新する。
【０１３２】
図７Ｆは、図７Ａのステップ７７０からの広告統計を計算する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７７０は、広告測定結果を要約することによって、ステップ７７１において広告統計の計算を開始する。ステップ７７２において、処理７７０は、広告測定結果を重み付けするのにステップ７３０で生成されたプローブマップを使用する。広告頻度は、各ウェブページ要求に対してステップ７７３で計算される。ステップ７７４は、各広告に対して広告印象を計算するのに、ステップ７１０からのサンプルトラフィックデータ及びステップ７７３からの広告頻度を使用する。ステップ７７５は、ステップ７７４からの広告印象とメディアエディタ２６４によって入力されたレートカードデータとをユーザインターフェース２４０のレートカード収集３４８モジュールに組み合わせて広告支出を計算することによって、処理７７０を完了する。
【０１３３】
本発明において開示された実施形態は十分に機能するシステムを説明しているが、ここで開示された実施形態に均等である他の実施形態が存在することが理解されるであろう。本出願を検討した者には無数の変形及び変更が起こるであろうから、本発明はここで図示及び説明された構成及び動作そのままに限定されるものではない。従って、全ての適当な変形及び訴え得る均等物が特許請求の範囲に該当することが企図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による広告普及システムの環境を示すネットワーク構成図である。
【図２】 図１のネットワーク構成図をより詳細に示し、広告普及システムを有するネットワーク環境と構成要素との間の関係を示している。
【図３】 図２のネットワーク構成図をより詳細に示し、広告普及システムを有する構成要素と準構成要素との間の関係とネットワーク環境への接続を示している。
【図４Ａ】 広告普及統計の計算に使用される期待値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｂ】 広告普及統計の計算に使用される観測値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｃ】 広告普及統計の計算に使用される加重値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｄ】 広告普及統計の代替的方法を示す例示的なウェブサイトである。
【図５】 広告普及システムが使用可能なデータベース構造の一例を示す。
【図６】 ハードウェアとソフトウェアコンポーネントの構成を示す広告普及システムの機能ブロック図である。
【図７Ａ】 オンライン広告によって生成されるオンライン広告と活動の品質を測定する広告普及システムの処理のフローチャートである。
【図７Ｂ】 図７Ａからのトラフィックデータをサンプリングする処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｃ】 図７Ａからのサンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｄ】図７Ａからのサンプルデータを収集するためにインターネットをプローブする処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｅ】 図７Ａからの広告データを分類する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｆ】 図７Ａからの広告統計を計算する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
関連出願の相互参照
本出願は、参照して結合される、２０００年１月１２日に米国特許商標庁に提出された特許証用仮出願番号６０／１７５，６６５号と、２０００年９月７日に米国特許商標庁に提出された特許証用仮出願番号６０／２３１，１９５号の優先権を主張する。
【０００２】
発明の分野
本発明は、一般に、インターネット等のコンピュータネットワークで配布されるディジタルコンテントを追跡及び測定するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトに関する。特に、本発明は、それらの広告の普及の測定を計算するために、オンライン広告データを収集し、データを解析し、データを使用するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【０００３】
発明の背景
インターネットとワールドワイドウェブ（「ウェブ」）の人気の増加は、部分的には、ウェブページが採用可能なインタラクティブ技術に依存する。これらのインタラクティブ技術は、当該技術が、固定されたアイコンのスポンサー広告、変化するバナーとボタン、侵入型の広告（即ち、ユーザの作業を中断させてスクリーンディスプレイの相当の割合を占領するオンライン広告）など、新しい広告様式を導入したため、直接に宣伝媒体としてのウェブに影響を与える。広告の作成が異なるとしても、見る者に対する影響は伝統的広告と同様である。例えば、ウェブページ上のバナー広告又はロゴアイコンは見る者に対して製品の印象を形成するが、それは商標名やスローガンを提供することによって、製品を宣伝する伝統的なビルボード広告に等価である。同様に、ウェブページ上のスポンサーのロゴは見る者に対してスポンサーの印象を形成するが、それは大学の野球の試合でスコアボードのスポンサーのロゴを見るのと等価である。
【０００４】
過去数年に亘るインターネットの急速で爆発的成長は、その拡張の大きさと速度を定量化する品質統計に対する高い需要を形成してきた。幾つかの伝統的な測定方法は、インターネットとそのユーザについて有用な統計を生み出しているが、インターネットの複雑性により、これらの方法の幾つかは多くの重要な問題に応えることができないままになっている。
【０００５】
オンライン広告は、伝統的方法が十分に測定に力を貸さない一分野である。毎日、何千もの電子広告が数百万のウェブページから現れては消える。オンライン広告活動の一時的性質は、広告活動を正確に測定するための新規な方法を保証する。
【０００６】
現存の広告追跡評価システムは、ウェブページの収集を自動化しているが、オンライン広告の収集を自動化することはできない。オンライン広告の内容は経時的に変化又は変動するので、特定広告の頻度の正確な再現は、正しい割合で関連ウェブページの継続的なサンプリングをすることを必要とする。更に、ウェブの薄い寸法により、サンプリングアルゴリズムは、リソース（即ち、ネットワーク帯域、データベース記憶装置、プロセッサ時間など）の割り当てを最適化し、同時にインターネットのカバーする範囲を最大にするように正しく調節されなければならない。現存の広告追跡評価システムは、リソース割り当てに対して最適化されておらず、正しい割合で関連ウェブページを継続的にサンプリングしないので、これらの需要を満足することはできない。
【０００７】
上述した現存のシステムの欠点に関して、リソースをより賢く使用し、訪れたウェブサイトによりフレンドリーで、拡張性があり、正確な測定が可能な広告追跡評価システムの需要が存在する。ここで開示されている本発明は、この需要に着目している。なお、本発明に関連する先行技術として、特許文献１〜特許文献１０に開示のものがある。
【特許文献１】
米国特許第５，７３２，２１８号明細書
【特許文献２】
米国特許第５，７２７，１２９号明細書
【特許文献３】
米国特許第５，８３５，７５８号明細書
【特許文献４】
米国特許第５，８７８，２２３号明細書
【特許文献５】
米国特許第５，９９９，９６８号明細書
【特許文献６】
米国特許第６，０１２，０８３号明細書
【特許文献７】
米国特許第６，０４９，８２１号明細書
【特許文献８】
米国特許第６，１１２，２１２号明細書
【特許文献９】
米国特許第６，６０１，１００号明細書
【特許文献１０】
米国特許出願公開公報第２００２／０００２５７１Ａ１号明細書
【０００８】
発明の要約
本発明は、インターネット等のコンピュータネットワークで配布されるディジタルコンテントを追跡及び測定するシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトである。システムは、オンライン広告データを収集し、データを解析し、それらの広告の普及の測定を計算するのにデータを使用する。
【０００９】
好ましい実施形態においては、無料の方法と様々なソースからのトラフィックデータは、インテリジェントエージェント（即ち、環境と対話、学習及び適応するソフトウェア）であるトラフィック解析システムを刺激する。トラフィック解析システムは、処理されたデータをデータベースに格納する前に、トラフィックデータを清浄及び要約することによって、生トラフィックデータを処理する。統計要約システムが、広告頻度、印象及び支出を計算する時、それは、トラフィック解析システムからの処理データに頼る。
【００１０】
広告サンプリングシステムは、「プロ−バー」又は「クラウドプローバー（Ｃｌｏｕｄｐｒｏｂｅｒ）」としても知られており、プローブ（即ち、モニタ）する最も重要で影響力のあるウェブサイトを継続的に探索する強固な方法を使用する。更に、本発明によって実行されるサイト選択と定義は、完全で単一名実体がそのように報告されることを保証することを各ウェブサイトを有するウェブページに命令する。広告サンプリングシステムは、代表的なサンプルを取得するために様々な頻度でウェブページを検索するのにインテリジェントエージェント技術を使用する。これにより、クラウドプローバーは、各広告がトラフィックデータに現れる頻度を正確に評価することができる。クラウドプローバーがウェブページを取ってきた後で、広告サンプリングシステムはウェブページから広告を抽出する。好ましい実施形態においては、広告抽出装置は、「抽出装置」としても知られているが、ヒューリスティック抽出処理である自動広告検出（「ＡＡＤ」）処理を喚起し、ウェブページから広告の全てを自動的に抽出する。
【００１１】
ウェブページから広告を抽出した後で、広告サンプリングシステムは、広告断片を解析するために分類エンジンを喚起する。分類装置は各断片を処理し、断片に対する分類を決定し、その後、断片と分類データをデータベースに格納する。広告サンプリングシステムによって実行された解析及び処理の結果は、クライアントが容易にクエリー可能な広告活動の豊富なカタログである。
【００１２】
本発明は、データベースのデータにアクセス及び更新するのにウェブフロントエンドとユーザウインターフェースを使用する。ウェブフロントエンドは、本発明のクライアント又はユーザに、トラフィック解析によって移植されたデータベースへのクエリーインターフェース、広告サンプリング及び統計的要約システムを提供する。ユーザインターフェースは、システムアカウント管理、サイト管理、分類法管理、広告コンテント分類及びレートカード収集に対する別個のコンポーネントを含むグラフィカルユーザインターフェースである。ユーザインターフェースにより、アカウントマネージャー及びオペレータは、本発明を維持及び管理することができる。また、ユーザインターフェースは、本発明によって収集された莫大なデータ量の正確性と完全性を検証するために、メディアエディタがデータベース内のデータを検討することも可能にする。このデータの完全性処理は、システムを基準化してそれを常に変化する環境に適合するために、異常又は範囲外のデータ点を定期的に調査する。
【００１３】
添付図面は、本発明の詳細を、その構成と動作の両方において最も良く示している。これらの図において同様の参照符号と呼称同一部材を表す。
【００１４】
発明の詳細な説明
図１は、本発明の好ましい実施形態の環境を示し、インターネット１００と、ウェブサイト１１０と、トラフィックサンプリングシステム１２０と、広告普及システム１３０と、クライアント１４０とを有する。本発明は、オンライン広告の属性、配置及び普及に関するデータを収集するのにインテリジェントエージェント技術を使用する。このデータは、広告統計の最新の見積もりをユーザに提供し、ユーザが競業的長所を獲得することを補助する。
【００１５】
図１に示すように、インターネット１００は、クライアント１４０とウェブサイト１１０と交信することをトラフィックサンプリングシステム１２０と広告普及システム１３０に可能にする公共通信ネットワークである。好ましい実施形態はインターネット１００を使用しているが、本発明は、イントラネットやエクストラネットなど他の公的又は私的ネットワーク構成の使用も想定している。イントラネットは、インターネット１００と同様の機能を有する私的通信ネットワークである。企業などの組織は、組織のネットワーク上のリソースにアクセスする安全な手段を組織構成員に提供するためにイントラネットを形成する。エクストラネットも、インターネット１００と同様に機能する私的通信ネットワークである。イントラネットと対照的に、エクストラネットは、組織の非構成員に組織のネットワーク上のあるリソースにアクセスすることを許容する安全な手段を組織に提供する。また、本発明は、商標付きネットワークプロトコルと同様に、イーサネットやトークンリングなどのネットワークプロトコルを使用することも想定している。
【００１６】
トラフィックサンプリングシステム１２０は、インターネット１００上のウェブ活動を監視及び記録するプログラムである。トラフィックサンプリングシステム１２０は、インターネット１００上の（図示しない）ウェブサーファーとウェブサーバー１１２との間のトラフィックデータの中間保管所である。図１に示すウェブサーバー１１２は、適当なオペレーティングシステム、ハードウェア、通信プロトコル（例えば、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル）、ウェブページの収集を務めるウェブサーバーソフトウェアを含む従来のパーソナルコンピュータ又はコンピュータワークステーションである。（図示しない）ウェブサーファーは、ウェブブラウザを典型的に使用して、ウェブサイト１１０に関連付けられたユニフォームリソースロケーター（ＵＲＬ）１１４、１１６、１１８を要求することによって、ウェブサーバー１１２と交信する。ウェブサーバー１１２に対して（図示しない）ウェブサーファーによってなされたＵＲＬの要求を記録可能な、いかなるプログラム又は装置も、トラフィックサンプリングシステム１２０の、本発明が要求する機能を実行することができる。トラフィックサンプリングシステム１２０は、その後、広告普及システム１３０に使用される各ウェブサイト１１０に対してトラフィックデータを集める。
【００１７】
本発明は、メディア・メトリックス（Ｍｅｄｉａ Ｍｅｔｒｉｘ）視聴測定製品に類似した機能を提供する商業的に利用可能ないかなるトラフィックサンプリングシステムも利用することができる。トラフィックデータサンプルを取得するための他の可能な機構は以下のものを含む。
【００１８】
１． 「プロキシキャッシュサンプリング（Ｐｒｏｘｙ Ｃａｓｈｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ）」は、ユーザクリックストリームデータ等のデータと、プロキシキャッシュサーバーの世界的な配布された階層からウェブページ要求を収集する。このデータは、ウェブオブジェクトに対してプリフェッチ及びキャッシュサービスを提供する中間機構を通過する。１９９９年５月の時点で、本発明によって計算されたトラフィック統計は、世界的には更なる１１００と共に、合衆国で９つの第１層と約４００の第２層キャッシュからの生データの蒸留を表す。
【００１９】
２．「クライアントサイドパネルコレクション（Ｃｌｉｅｎｔ−Ｓｉｄｅ Ｐａｎｅｌ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）」は、クライアント側機構を介して各パネリストからサンプルデータを検索し、そのデータを収集保管所に移転する。クライアント側機構は、ブラウザロケーションバー、ユーズブラウザ、クライアント側プロキシ又はＴＣＰ／ＩＰスタックフックを監視することができる。
【００２０】
３． 「トランスコーダ」は、通常、広告歳入又はページヘッダー／フッターを作成する要素を追加する目的でＨＴＭＬを書き直すプロキシである。無料インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）は典型的にこの技術を使用する。
【００２１】
４． ネットワーク混雑を緩和するかユーザの経験を向上するような方法で、ウェブページ又はサイトを複製するいかなるコンテント配布機構
【００２２】
５． ＵＲＬに対する要求を評価し、かかる要求を許可又は不許可する行為をなすいかなるコンテントフィルタリング機構
【００２３】
６． インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）又は個人のウェブサイトが維持するサーバログから
【００２４】
図２は、図１の広告普及システム１３０の詳細を拡張し、ネットワーク環境と広告普及システムを構成する構成要素との関係を示している。広告普及システム１３０は、格納のためにデータベース２００にデータを通信する、トラフィック解析システム２１０と、広告サンプリングシステム２２０と、統計要約システム２３０とを有する。アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２と、メディアエディタ２６４は、管理機能を実行するために、ユーザインターフェース２４０を介してデータベース２００にアクセスすることができる。クライアント１４０は、ウェブフロントエンド２５０を介してデータベース２００にアクセスすることができる。
【００２５】
トラフィック解析システム２１０は、トラフィックサンプリングシステム１２０から生トラフィックデータを受信する。トラフィック解析システム２１０は、トラフィックデータからインターネット１００上で特定のユーザを識別するかもしれない情報を除去することによって生トラフィックデータを清浄し、その後、匿名データをデータベース２００に格納する。トラフィック解析システム２１０は、インターネット１００上のあらゆる重要なウェブサイトに対して世界的トラフィックを見積もる。本発明は、このデータを、そのページ上の変化頻度の見積もりがある場合に広告印象の数を計算するのみならず、プローブマッピングシステム３２０においても使用する。ある実施形態においては、トラフィック解析システム２１０は、インターネット１００のキャッシュサイトからトラフィックデータを受信する。
【００２６】
広告サンプリングシステム２２０は、どのＵＲＬがウェブサーバー１１２から検索されたサンプルに含まれるかを決定するのに匿名トラフィックデータを使用する。広告サンプリングシステム２２０は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８を検索し、広告を記述する付属特徴と共に広告を抽出するのにインターネット１００を介してウェブサーバー１１２に連絡する。独創的なものの検索の成功レートは高い。解析は、本発明が使用された独創的なものの９５％以上を捕獲することを示している。広告サンプリングシステム２２０は、これらの広告特徴をデータベース２００に格納する。広告サンプリングシステム２２０、例えば、オンライン・メディア・ネットワーク・インテリジェント・コレクション（Ｏｎｌｉｎｅ Ｍｅｄｉａ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ａｇｅｎｔ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：ＯＭＮＩＡＣ）又は、クラウドプローバーは、繰り返し重要なウェブサイトをプローブし、プローブによって戻された各ウェブページから広告を抽出し、各ウェブページの広告を種類、技術、広告主別に分類する。
【００２７】
また、トラフィック解析システム２１０及び広告サンプリングシステム２２０も、インターネット１００から検索されたデータを統計要約システム２３０に定期的な処理のために提供する。統計要約システム２３０は、毎週サイト毎に、広告頻度、印象及び支出を計算する。
【００２８】
本発明に対するグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザインターフェース２４０とウェブフロントエンド２５０を含む。アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４は、クライアント１４０によるウェブフロント２５０へのアクセスを管理（例えば、アカウント及びパスワード管理）し、サイトとプローブ命令を定義し、広告分類法、コンテント分類及びレートカード収集を広告普及システム１３０のために管理するために、ユーザインターフェース２４０にアクセスする。ウェブフロントエンド２５０は、トラフィック解析システム２１０、広告サンプリングシステム２２０及び統計要約システム２３０によって生成されるように、クライアント１４０がデータベース２００から広告測定結果を検索するのに使用するウェブブラウザインターフェースである。
【００２９】
図３は、図２に示す広告普及システム１３０の構成要素を有する論理コンポーネントを示すために、広告普及システム１３０の詳細を更に拡張している。また、図３は、ネットワーク環境とそれらの論理コンポーネントとの関係も示している。
【００３０】
トラフィック解析システム２１０は、匿名システム３１０とトラフィック要約３１２処理とを有する。
【００３１】
匿名システム３１０は、インターネット上で特定のユーザを識別する情報を除去することによって、トラフィックサンプリングシステム１２０から受信したデータを清浄する。データは、全てのユーザ情報（例えば、送信元インターネットプロトコル（ＩＰ）番号又はクッキー）を暗号的に機密保持された一方向ハッシュ関数を通過させることによって匿名にされる。これは、結果データの価値を損なうことなしに、ウェブユーザに対して最大のプライバシーを確保する。匿名システム３１０は、清浄されたデータをトラフィック要約システム３１２に提供し、それは、次いで、収集されたＵＲＬコンテント情報をデータベース２００に格納する。
【００３２】
トラフィック要約処理３１２は、匿名システム３１０から清浄データを受信する。匿名トラフィックデータは、個々のＵＲＬ、ドメイン及びウェブサイトに対して週又は月別にトラフィック合計を生み出すのために要約される。トラフィック要約処理３１２は、サンプルから全世界的トラフィックを推定するために係数を重み付けすることによってデータを測る。
【００３３】
図３における広告サンプリングシステム２２０は、プローブマッピングシステム３２０と、ウェブページ検索システム３２２と、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４と、広告抽出装置３２６と、構造分類装置３２８とを含む。
【００３４】
プローブマッピングシステム３２０は、プローブマップ、即ち、広告サンプリングシステム２００が訪れるＵＲＬ１１４、１１６、１１８を生成する。このプローブマップは、広告サンプリングシステム２２０が個々のウェブサイト上の広告変化を測定するのを補助する。本発明の好ましい実施形態は、プローブマップの様々なウェブページを継続的にフェッチする。代替的実施形態においては、本発明は、プローブマップの各ＵＲＬを略６分毎に訪れる。別の実施形態は、ウェブサイト全体と問題の個々のウェブページを訪れるトラフィック量、ウェブページ上で履歴上見られた広告数、及び、別のサンプリングされたページに対する履歴上観測された広告変化の類似性を含む幾つかの要因を考慮することによって、フェッチングレートを変化させることができる。
【００３５】
ウェブページ検索システム３２２は、それがどのウェブページをサンプリングする必要があるか及びサンプリングの頻度を決定するのに、プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップを使用する。プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップにおける各ＵＲＬに対して、ウェブページ検索システム３２２はウェブページをフェッチして、ウェブページから各広告を抽出し、広告の属性をデータベース２００に格納する。プローブマップにおいて各ＵＲＬから検索されたデータは、各広告が特定のウェブサイトで表示される頻度を計算するのに使用される。
【００３６】
各ウェブページに対して、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４は、ブラウザにおけるウェブページのディスプレイをシミュレートする。このシミュレーションは、本発明が、静的広告だけでなく、ウェブページに埋め込み可能な、ジャバスクリプト、パール（Ｐｅｒｌ）、ジャバ、Ｃ、Ｃ＋＋又はＨＴＭＬなどの言語で記載されたソフトウェアプログラムによって生成された動的広告も検出するであろうことを保証する。
【００３７】
広告抽出装置３２６は、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４によって実行されたシミュレーションからオンライン広告を抽出する。広告抽出装置３２６は、特に興味のあるプローブマッピングシステム３２０によって返却されたウェブページから抽出された広告コンテントの特徴（即ち、断片）を識別する。広告は抽出する最も興味深い動的特徴であるが、本発明の代替的実施形態は、プロモーション、調査及びニュース記事を含むディジタルコンテントのいかなる種類を収集する抽出技術を使用することができる。広告抽出装置３２６は、規則基準抽出、ヒューリスティック抽出、比較抽出を含む様々な広告抽出方法を使用することができる。
【００３８】
規則基準抽出は、規則を作成するのにユーザインターフェース２４０を使用するためにメディアエディタ２６４に依存する。ユーザインターフェース２４０は、データベース２００に規則を格納し、広告抽出装置３２６は、ウェブページ検索システム３２２が検索する各ウェブページに規則を適用する。規則運営の効果は、ウェブページ（即ち、広告を含むページの一部）からＨＴＭＬ断片を識別及び抽出することである。広告抽出装置３２６は、まず、フェッチされたウェブページのＨＴＭＬ表現を整形式のＸＭＬ表現に変換する。この変換に続いて、規則はウェブページのＸＭＬ表現のパースツリーに適用される。
【００３９】
ヒューリスティック抽出は、ウェブページを表示するというウェブブラウザエミュレーション環境３２４要求に応答してウェブページが生成される時に広告は広告サーバーによって典型的に挿入されるので、ＨＴＭＬ又はＸＭＬソースコードレベルで広告の類似性に依存する。ヒューリスティック抽出は、手がかりのためにソースコードを解析し（例えば、既知の広告サーバーの名前への参照）、それらの手がかりの周りの断片を抽出する。この方法の長所は、抽出が自動的で、メディアエディタがこの規則を作成する必要がないことである。
【００４０】
比較抽出は、繰り返し同一のウェブページをフェッチする。この抽出方法は、コンテントがバージョンからバージョンに変化するかどうかを決定するために、異なるバージョンのウェブページを比較する。ある程度の頻度で変化するウェブページの一部は、通常は、広告であり、抽出される。
【００４１】
構造分類装置３２８は、各広告をパースし、構造コンポーネントをデータベース２００に格納し、それらのコンポーネントを統計要約システム２３０に渡す。広告抽出装置３２６によって抽出された各広告断片は、構造分類装置３２８によって解析される。構造分類装置３２８によって実行される処理は、重複断片排除、構成断片解析、重複広告検出を含む。
【００４２】
構造分類装置３２８は、現在の広告断片をデータベース２００内の他の断片と比較にすることによって重複断片排除を実行する。２つの広告断片は、断片が同一であれば、重複である（例えば、各断片は全く同一のＨＴＭＬコンテントを有する）。構造分類装置３２８は、現在の断片がデータベース内の断片の重複であると判断すると、広告サンプリングシステム２２０は、断片の別の観測をログし、処理断片を継続する。
【００４３】
構造分類装置３２８は、断片の「物理的種類」（即ち、広告を構成するのに使用されるＨＴＭＬソースコード）を決定することによってウェブページのＸＭＬ表現に関して構成断片解析を実行する。本発明が認識する物理的種類は、バナー、形式、単一リンク及び埋め込まれたコンテントを含む。バナー広告断片は、一又は二の囲まれた画像を有してＦＯＲＭ又はＩＦＲＡＭＥタグを有しない単一のＨＴＭＬリンクを含む。形式広告断片は、ＩＦＲＡＭＥタグを有しない単一のＨＴＭＬ形式を含む。単一リンク広告断片は、テキストであるがＩＭＧ、ＦＯＲＭ又はＩＦＲＡＭＥタグのないリンクを含む。埋め込まれたコンテント広告断片は、ＩＦＲＡＭＥタグを使用して外部実体を参照する。この解析実行後に、構造分類装置３２８は、データベースにおいて広告断片を更新する。バナー広告断片に対して、構造分類装置３２８はリンクと画像ＵＲＬをデータベース２００に格納する。形式広告断片は、各ＨＴＭＬ制御をそのデフォルト値に設定するユーザ提出をシミュレーションすることによってＵＲＬの作成を要求とする。構造分類装置３２８は、このＵＲＬと「形式署名」（即ち、この形式内の全制御のコンテントを独自に記述するストリング）をデータベース２００に格納する。単一のテキスト広告断片に対して、構造分類装置３２８は、リンクに対してＵＲＬとリンク内に含まれる全テキストをデータベース２００に格納する。埋め込まれたコンテント広告断片に対して、構造分類装置３２８は、外部参照に関連付けられたＵＲＬをデータベース２００に格納する。このＵＲＬは、システムによってロードされ、参照された文書はロードされる。一旦ロードされた文書が構造解析されると、原断片は、新しい断片の解析に由来するいかなる属性も受け継ぐ。
【００４４】
構造分類装置３２８は、既知の物理的種類を有する各広告断片に対して、これらの断片が広告を表すので、重複広告検出を実行する。各独自性のある広告は、データベース２００に格納された、どのサイト定義が断片と関連付けられているかを含む情報を有する。構造分類装置３２８による独自性の決定は、断片の各種類に対して異なる基準に依存する。あらゆる種類の定義に対する最初のステップは、記録に関連付けられた全ＵＲＬを区別することである。画像を参照するＵＲＬがロードされ、重複画像がメモされる。ＨＴＭＬリンクＵＲＬは、「クリックＵＲＬ」としても知られており、新しい広告が作成される毎に生じる。全てのＨＴＴＰが向け直し後に、クリックＵＲＬの最終目的地がメモされる。また、これはシミュレーションされたリンク提出に対してもなされる。一旦全てのＵＲＬが区別されると、構造分類装置３２８は、広告が独自であるかどうかを決定する。バナー広告断片は、それらが同一の画像数を有し、画像が同一で、かつ、目的地ＵＲＬが同一であれば、独自性があるとみなされる。形式広告断片は、同一の署名と同一の目的地ＵＲＬを有すれば、独自性があるとみなされる。単一リンク広告断片は、それらが同一のテキストコンテントと同一の目的地ＵＲＬを有すれば、独自性があるとみなされる。
【００４５】
統計要約システム２３０は、データベース２００の独自の広告毎に広告統計を計算する。本発明は、ウェブサイト毎に、広告印象（即ち、人間が広告を見る回数）を計算する。本発明は広告印象Ｉを、Ｔをサイトに行くトラフィック、Ｒをそのサイトの広告変化として、式Ｉ＝Ｔ×Ｒを利用して計算する。また、本発明は、Ｉをウェブサイトに対する広告印象、ＲＣをウェブサイトに対するレートコードとして、式Ｓ＝Ｉ×ＲＣを利用して支出Ｓも計算する。殆どの広告購入は、量購入割引の複雑な取引であるので、我々の数は購入合計の現実の費用を必ずしも表さない。
【００４６】
ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０に、トラフィック解析システム２１０、広告サンプリングシステム２２０及び統計要約システム２３０によって移植された、データベース２００へのクエリーインターフェースを与えるグラフィカルユーザインターフェースである。クライアント１４０は、クライアント１４０が選択するサービスのレベルに依存する一以上の産業部門に対してグラフィカルで表にまとめられた報告を作成、格納、編集及びダウンロードするのにウェブフロントエンド２５０を使用することができる。
【００４７】
図３のユーザインターフェース２４０は、システムアカウント管理３４０、サイト管理３４２、分類法管理３４４、広告コンテント分類３４６及びレートカード収集３４８に対する別個のコンポーネントを含む。
【００４８】
アカウントマネージャー２６０は、ウェブフロントエンド２５０の管理を単純化するのに、ユーザインターフェース２４０のシステムアカウント管理３４０モジュールを使用する。アカウントマネージャー２６０は、ユーザアカウントを作成及び削除し、ユーザーアカウントパスワードを管理し、ウェブフロントエンド２５０の健康全体をチェックするのに、システムアカウント管理３４０モジュールを使用する。
【００４９】
オペレータ２６２は、サイト定義の管理を単純化するのに、ユーザインターフェース２４０のサイト管理３４２モジュールを使用する。インターネット広告事務局（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ Ｂｕｒｅａｕ）からの解析者は、ウェブ広告全体ドルの９０％以上が上位５０のウェブサイトで支出されていると見積もっている。サイト選択は、メディア・メトリックス、ニールセン／ネットレーティング（Ｎｅｉｌｓｅｎ／Ｎｅｔ Ｒａｔｉｎｇｓ）、及び、データベース２００のプロキシトラフィックデータからのデータを考慮することによって上位１００の広告を選択することによって開始する。これらのリストは、低トラフィックレベルのウェブサイトを降格し、高トラフィックレベルの新しいサイトを促進することによって定期的に更新される。また、本発明は、基幹産業において相当のコンテントを与えるウェブサイトも含む。サイト定義に含まれるように選択されたサイトは、広告を提供しない、外国から派生する、フレームセットの一部であるセクションを除去するためにサイトの構造が解析させなければならない。ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐなど外国から派生するサイトは、ホスト国で広告を販売するので、本発明によって計算された測定には適用できない。ＨＴＭＬフレームセットを使用するウェブサイトは、変化率を広告を含むフレームセットのセクションからのトラフィックに適用するためにのみ大変注意深く取り扱われる。これらの組み合わされた除外は、広告印象の正確な見積もりをなすための鍵である。また、本発明は、登録要求のために（例えば、メールページなど）直接は測定できないセクションにタグも付す。ウェブサイトは頻繁に変化するので、この構造解析は定期的に繰り返される。最終的に解析段階は、より時期を得た更新を許容するために、変更されたサイトに自動的にフラグを立てる。
【００５０】
メディアエディタ２６４は、ユーザインターフェース２４０の分類法管理３４４、広告コンテント分類３４６及びレートカード収集３４８モジュールを使用する。分類管理３４４モジュールは、広告の業界、企業及び製品を含むコンテント分類中に、広告に割り当てられた属性の作成と維持を単純化する。分類法は、各属性に名前を付け、その種類、由来及びセグメント会員を特定する。例えば、企業ホンダは、自動車業界で起源をなし、業界セグメント自動車メーカーに属する。広告コンテント分類３４６コンポーネントは、メディアエディタ２６４がコンテント分類を実行するのを補助する。
【００５１】
構造分類装置３２８は、広告が宣伝しているものを決定するために、自動化された広告可能な割り当てを実行する。この処理は、「広告可能性」（即ち、広告が宣伝する各「物」を記述する属性）を各広告断片に割り当てることを含む。本発明の別の実施形態においては、広告サンプリングシステム２２０は、広告可能性を各広告に割り当てるのにヒューリスティックな伸張可能なセットを使用する。しかし、好ましい実施形態においては、使用される自動化された方法のみがロケーション分類である。ロケーション分類は、一連の広告可能性を広告に割り当てるために、目的地ＵＲＬに依存する。メディアエディタ２６４は、一連の分類されたロケーションを維持するのにユーザインターフェース２４０を使用する。例えば、メディアエディタが初めて、クリックスルーＵＲＬがｗｗｗ．ｈｏｎｄａ．ｃｏｍである広告を観察する時に、それはこのＵＲＬを広告主「ホンダモーターズ」に関連付けるように入力する。また、同一のクリックスルーＵＲＬを含むその後のいかなる広告もホンダの広告として認識されるであろう。分類されたロケーションは、ホスト、ＵＲＬパスプリフィックス及び広告可能性を有する。ロケーション分類は、目的地ＵＲＬのホストが分類されたロケーションのホストと分類されたロケーションのパスプリフィックスが目的地ＵＲＬのパスの始めに一致すれば、分類されたロケーション広告可能性を広告に割り当てる。
【００５２】
構造分類装置３２８は、広告可能データの品質チェックとして人的広告可能性割り当て及び検証を実行する。このフェーズは最も人的集中がなされる。メディアエディタ２６４は、各広告を表示し、自動広告可能割り当てを検証し、広告調査後に適当になる他のいかなる適当な広告可能性及び広告の目的地をも割り当てるのにユーザインターフェース２４０のグラフィカルユーザーインターフェースモジュールを使用する。また、ロケーション分類データベースも、典型的にこの時維持される。
【００５３】
メディアエディタ２６４は、指定された広告主と同様に、トラフィック解析システム２１０によって識別されたウェブサイトに対する連絡及びレートカード情報に入るのに、レートカード収集３４８モジュールを使用する。レートカード入力は、適用可能なクオーター（例えば、Ｑ４ ２０００）、ピクセルの広告寸法、費用構造（例えば、ＣＰＭ、フラットレート又はクリック毎）、様々な量と期間の購入に対する費用スケジュールを含む。また、メディアエディタ２６４は、オンラインメディアキットのＵＲＬアドレスと、レートがここに公開されているかどうかを記録する。ウェブサイト又は広告主に対する連絡情報は、ホームページ、名前、電話及びファックス番号、電子メールアドレス、住所を含む。
【００５４】
図４Ａ乃至４Ｃは、広告普及統計を計算するための好ましい方法を示している。広告普及統計の計算は、重み付けされた値と広告普及統計を計算するのに、トラフィック解析システム２１０に由来する期待値と広告普及システム２２０に由来する観測値を使用する反復処理である。図４Ａ乃至図４Ｃは、ウェブサーバーＰ４１０とウェブサーバーＱ４２０によって提供される２つのウェブサイトを含むインターネット１００上のネットワークを各々示している。図４Ａは、ネットワークに対する例示的なトラフィック期待値を示している。図４Ｂは、ネットワークに対する例示的なトラフィック観測値を示している。図４Ｃは、ネットワークに対する例示的なトラフィック加重値を示している。
【００５５】
処理の最初のステップは、トラフィック分析システム２１０からの結果を正規化することである。トラフィック分析システム２１０は、トラフィックデータサンプルに各ウェブページによって受信されたトラフィックを与える。図４Ａは、「トラフィック＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４で受信された例示的なトラフィックを示す。プローブマッピングシステム３２０によって生成されたプローブマップは、ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４の各々に対する入力を含む。また、プローブマップは、各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４がプローブマップで消費する「領域」も含む。図４Ａは、各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４が、「領域＝」でラベルされたプローブマップで消費する例示的な領域を示す。正規化された結果は、ウェブページがプローブマップで消費する領域を、トラフィックサンプルにおける各ウェブページに対する領域の合計で割ることによって計算される。図４Ａにおいて、ウェブページＰ１ ４１１に対する正規化された値又は可能性は、ウェブページＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３及びＱ４に対する領域の合計（即ち、１２０）で分割された、ウェブページＰ１に対する領域（即ち、１５）である。従って、正規化された値は、０．１２５又は１２．５％である。また、正規化された値に加えて、システムは、ウェブページに対する領域によってウェブページに対するトラフィックを割ることによってスケールを決定もする。図４Ａにおいて、ウェブページＰ１ ４１１に対するスケールは、ウェブページＰ１に対する領域（即ち、１５）によって分割されたウェブページＰ１に対するトラフィック（即ち、１５０）であるので、ウェブページ１に対するスケールは１０である。表１は、図４Ａの残っているウェブページに対するスケールと可能性の値をまとめたものである。
【００５６】
図４Ｂは、「フェッチ＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４における例示的なウェブページフェッチを示している。また、図４Ｂは、例えば、広告Ａ１のビューの数を示すための「Ａ１ビュー＝」、広告Ａ２のビューの数を示すための「Ａ２ビュー＝」などのラベルを有するウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に現れる各広告の例示的なビューの数も示している。
【００５７】
図４Ｃは、「フェッチ＝」とラベルされたインターネット１００の各ウェブページ４１１−４１６、４２１-４２４における例示的なウェブページ加重フェッチを示す。また、図４Ｃは、例えば、広告Ａ１のビューの数を示すための「Ａ１ビュー＝」、広告Ａ２のビューの数を示すための「Ａ２ビュー＝」などのラベルを有するウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に現れる各広告の例示的なビューの数も示す。計算処理の次のステップは、ウェブサイトの各ウェブページ４４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ｂからの観測されたフェッチと図４Ａからの割合との積を足し合わせることによって、各ウェブサイト４１０、４２０に対するスケールドフェッチを計算することである。次に、ウェブサイトの各ウェブページ４４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ａからのトラフィックを足すことによって、各ウェブサイト４１０、４２０に対するトラフィックを計算する。レートカード又はＣＰＭは、各ウェブサイト４１０、４２０に対するメディアエディタ２６４によって割り当てられた値である。表２は、図４Ａ乃至４Ｃに対するスケールドフェッチ、トラフィック及びＣＰＭをまとめたものである。
【００５８】
計算処理の次は、ウェブサイト４１０、４２０の各ウェブページ４１１−４１６、４２１−４２４に対して、図４Ｂからの広告ビューと図４Ａからのスケールの積を足し合わせることによって、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、スケールド観測を計算することである。計算の最終ステップは、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して広告普及統計（即ち、周期、印象及び支出）を計算することである。頻度は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、スケールド観測をスケールドフェッチによって割ることによって計算される。印象は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、頻度を上記表２からのトラフィックと掛けることによって計算される。支出は、各ウェブサイト４１０、４２０の各広告に対して、印象と上記表２からのＣＰＭを掛けることによって計算される。表３は、図４Ａ乃至図４Ｃのデータを使用して、ウェブサイトＰ４１０に対するスケールド観測、頻度、印象及び支出をまとめたものである。表４は、図４Ａ乃至図４Ｃのデータを使用して、ウェブサイトＱ４２０に対するスケールド観測、頻度、印象及び支出をまとめたものである。
【００５９】
【表３】
【００６０】
また、図４Ｄの代替的実施形態においても、プローブは、各サイトの広告変化を正確に測定するために、サイト間で配布される。サイトに割り当てられたプローブＵＲＬの数は、３つの変数から決定される。第１は、全てのサイトに一定である。ある数のプローブＵＲＬが最小サイトでさえ変化を正確に測定するのに必要である。プローブの半分はこの変数に割り当てられる。第２の変数は、４０％で重み付けされ、サイトに行くトラフィックの量であり、各プローブＵＲＬは、インターネットトラフィック合計の割合を表す。２０の最大サイトは、これらのプローブの７５％以上を受信する。最後に、サイトの複雑性は、我々のプロキシトラフィックデータで発見される独自のＵＲＬの総計によって測定され、余分なプローブＵＲＬを受信するより複雑なサイトと共に、考慮される。これは、プローブ配布の残り１０％を明らかにする。プローブＵＲＬは、サイトを領域（即ち、広告変化特徴が類似する可能性があるページのセット）に分割するのにサイト・シュレッダー・アルゴリズムを使用して選択可能である。領域の配布は、サイトが覆う範囲と従って広告変化精度が最大になるように数学的に設計される。単一のＵＲＬが、各領域からの広告変化を表すように選択される。このＵＲＬは、その領域に広告を含む最もトラフィックが重いページとして選択される。アルゴリズムは、日付特定ページ又は、１９９９年８月月食などの時限事象を参照するページを回避する。
【００６１】
図４Ｄの代替的実施形態は、各ウェブサイト４３０に対して変化及びトラフィックの見積もりを組み合わせることによって、広告印象を計算する。これを行うために、システムは、サイト・シュレッダー・アルゴリズムを使用してその構成ステムにサイトを分割する。各広告スロットにおける広告変化は、その関連付けられたステムに関する広告印象を見積もるために、計算及び適用される。プローブなしのステムに関する広告変化は、トラフィックによって重み付けられた、類似レベルでのプローブの広告変化の平均から見積もられる。
【００６２】
例えば、図４Ｄにおいて、サンプルサイトツリーは、メインページと１４の二次ブランチから離れた５つの主要ブランチに配置された５つのプローブＵＲＬ４３１−４３５、Ｐ１−５を有する。各ページの数は、そのページに行くサンプルトラフィックである。ホームページ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ」のプローブＰ１は、８８のページビューのトラフィックと共に、そのメインページに行くトラフィックに適用される変化Ｒを測定する。ブランチＡは、プローブＵＲＬ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ａ／」を有し、そのブランチのトップレベルページに配置される単一プローブＰ２を有する。この単一プローブＵＲＬの変化はＲＡとして見積もられ、２１のページビューの合計であるそのステム全体に対するトラフィックに適用される。ブランチＣは、プローブＵＲＬ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｃ／ｔｈｉｒｄ．ｈｔｍｌ」を有し、トラフィックの重い二次ブランチページ上のプローブＰ３を有する。このページの変化ＲＣは、２５のページビューの合計に亘って、そのステム上でツリーの一レベル高い二次ブランチページに適用される。ブランチＥは、合計６１のページビューであるサイトに対するトラフィックの大部分を受信するため、２つのプローブＰ４及びＰ５に割り当てられる。これらは、２つの二次ブランチページ「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｅ／ｆｉｒｓｔ．ｈｔｍｌ」及び「ｗｗｗ．ｔｅｓｔｓｉｔｅ．ｃｏｍ／Ｅ／ｔｈｉｒｄ．ｈｔｍｌ」である。各々の変化は、それらの個々のページに対してトラフィックに適用される。そのブランチ上の残りの１８のページビュー（２つの二次ページとそのブランチのトップレベルページの８からの１０のページビュー）に対して、重み付けされた変化は、ＲＥ＝（（１３×ＲＥ１）＋（３０×ＲＥ３））／（１３+３０）で計算される。ステム変化の解析は、サイトの９６％以上に対する広告印象をもたらす。最後の２つのブランチＢ及びＤに対する印象は、トラフィックによって重み付けられた、隣り合うブランチからの平均変化によって、ＲＢ＝ＲＤ＝（（２１×ＲＡ）＋（２５×ＲＣ）＋（６１×ＲＥ））÷（２１＋２５＋６１）で計算される。この解析は、各独自の広告に対してサイトに亘る印象全体をもたらす。図４Ｄの代替的実施形態によって実行される最終計算は、印象とレートカードの積としての支出である。
【００６３】
図５は、広告普及システム１３０がトラフィックサンプリングシステム１２０とウェブページ検索システム３２２によって検索された情報を格納するのに使用可能なデータベース構造を示している。好ましい実施形態は、データベース２００をパーティションに分割する。各パーティションは、データベース２００などの独立したデータベースと同様の機能を実施することができる。また、パーティションに分割されたデータベースはパーティション内のデータの管理を単純化する。好ましい実施形態がデータベースパーティションを使用していても、本発明は、各パーティションを独立したデータベースにし、各データベースを別個の汎用コンピュータワークステーション又はサーバーに配布するのと同様に、これらのパーティションを一のデータベースに統合することを想定している。本発明のデータベース２００に対するパーティションは、サンプリング記録５１０、プローブ定義５２０、広告サポートデータ５３０及び広告要約５４０を含む。本発明の好ましい実施形態は、データベースとパーティションを作成及び管理するのに、オラクルコーポレーション（Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）によって製造されるオラクル８ｉ製品などのリレーショナルデータベース管理システムを使用する。好ましい実施形態がリレーショナルデータベースを使用していても、本発明はオブジェクト指向データベース管理システムなど、他のデータベースアーキテクチャの使用を想定している。
【００６４】
データベース２００のサンプリング記録５１０パーティションは、トラフィックデータ５１２、広告ビューロギング５１４及び広告構造５１６領域に論理的に分割されたデータベーステーブルを有する。
【００６５】
トラフィックデータ５１２領域は、トラフィックサンプリングシステム１２０、匿名システム３１０及び統計要約システム２３０によって処理されたデータを含む。このスキーマに格納されたデータは、「書き換えられた（ｍｕｎｇｅｄ）」ＵＲＬと、各ＵＲＬがトラフィックソース毎に所定期間に亘って受信するトラフィックのカウントとを含む。「書き換えられた」ＵＲＬは、プロトコルフィールドが除去され、ホスト名におけるドットコンポーネントの順番が逆転された通常のＵＲＬである。例えば、本発明は、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｃｏｍ／ｆｏｏｄなどの通常のＵＲＬを、プロトコルフィールド（即ち、「ｈｔｔｐ：／／」）を除去し、ホスト名（即ち、「ｗｗｗ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｃｏｍ」）におけるドットコンポーネントの順番を逆転させることによって、書き換えられたＵＲＬに変換する。本例で結果としての書き換えられたＵＲＬは、「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ．ｗｗｗ／ｆｏｏｄ」である。本発明は、トラフィックデータ解析処理を非常に強めるのに、この商標付きＵＲＬ形式を使用する。トラフィックサンプリングシステム１２０は、トラフィックデータ５１２領域をデータベース２００に移植する。プローブマッピングシステム３２０は、ウェブページ検索システム３２２及び統計要約システム２３０が広告印象及び支出統計の計算をするのを補助するために、トラフィックデータ５１２領域内のデータにアクセスする。
【００６６】
広告ビューロギング５１４領域は、インターネット１００上で遭遇された各広告に対して、時間、ＵＲＬ及び広告識別子をログする。また、この領域も、システムが広告を以前は含んでいたウェブページ内に広告を検出しないたびにログする。更に、システムは、システムが潜在的な広告を検出するが、構造分類中に広告を認識することができないたびにログする。広告サンプリングシステム２２０の構造分類装置３２８及びウェブページ検索システム３２２は、データベース２００に広告ビューロギング５１４領域を移植する。統計要約システム２３０は、広告ビューロギング５１４内のデータにアクセスし、各広告が各サイトに現れる頻度を決定する。
【００６７】
広告構造５１６領域は、システムによって突き止められた各独自性のある広告を特徴づけるデータを含む。このデータは、広告のコンテント、広告の種類（例えば、画像、ＨＴＭＬ形式、フラッシュなど）、広告にリンクされた目的地ＵＲＬ、及び、コンテント分類及び診断中に使用され、広告が最初に見られた場所、どの広告の定義が最初に広告を作成したかを含む幾つかの項目を含む。広告サンプリングシステム２２０の構造分類装置３２８コンポーネントは、広告構造５１６領域をデータベース２００に移植する。ユーザインターフェース２４０は、広告構造５１６領域内のデータにアクセスし、分類編集中にメディアエディタ２６４に各広告を表示する。また、ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０に広告を表示するために、広告構造５１６領域中のデータにもアクセスする。
【００６８】
データベース２００のプロービング定義５２０パーティションは、サイト定義５２２、プローブマップ５２４及び広告抽出規則定義５２６領域に論理的に分割されたデータベーステーブルを有する。
【００６９】
サイト定義５２２領域は、システムが領域にプローブするインターネット１００の一部を分割する。一次領域定義は、「サイト」であり、システムが解析、サンプリング及び要約する必要がある結合した実体である。システムは、包括的及び排他的な書き換えられたＵＲＬプリフィックスで各サイトを定義する。「書き換えられたＵＲＬプレフィックス」は、それがプレフィックスである全ての書き換えられえたＵＲＬの領域を表す、書き換えられたＵＲＬである。「包括的な書き換えられたＵＲＬプレフィックス」とは、ＵＲＬがある実体の一部であることを特定する。「排他的な書き換えられたＵＲＬプレフィックス」とは、ＵＲＬがある実体の一部ではなく、包括的なプリフィックスによって含まれる実体の一部をただ乗りしていることを特定する。例示的に、以下のものは、トラフィックサンプルにおいて一連のＵＲＬの処理に起因し得る、書き換えられたＵＲＬのリストである。
１． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／
２． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ
３． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ
４． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂｌａｈ
５． ｃｏｍ．ｓｏｍｅｏｔｈｅｒｓｉｔｅ／
【００７０】
「ｓｏｍｅｓｉｔｅ」に対するサイト定義が包括的なＵＲＬプリフィクス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／」と排他的なＵＲＬプリフィックス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ」を含む場合、上記にリストされたサンプルＵＲＬへのこのサイト定義の適用は、ＵＲＬ１、２及び４を含むシステムを生み出す。ＵＲＬ３は、「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／ｆｏｏ／ｂａｒ」の明示的除外のために、サイト定義の一部ではない。ＵＲＬ５は、包括的なＵＲＬプリフィックス「ｃｏｍ．ｓｏｍｅｓｉｔｅ／」に含まれることは決してないために、サイト定義の一部ではない。ユーザインターフェース２４０は、サイト定義５２２領域をデータベース２００に移植する。プローブマッピングシステム３２０は、どのＵＲＬがプローブされるべきかを決定するために、サイト定義５２２領域内のデータにアクセスする。統計要約システム２３０は、サイトに含まれるＵＲＬへのトラフィックを足し合わせることによってサイトへのトラフィックレベルを決定するために、サイト定義５２２領域にアクセスする。
【００７１】
プローブマップ５２４は、システムが測定している各サイトにおける各ＵＲＬに対する重みを含む。この重みは、システムが各プローブに対してＵＲＬを選択する可能性を決定する。システムは、データベース２００内のトラフィックデータとプローブ記録に対して複雑な反復アルゴリズムを起動することによって重みを生成する。トラフィックデータの解析は、どのＵＲＬが訪問されたか、ユーザがどれくらい頻繁にそれらのＵＲＬを訪問したかを見分けることができる。解析の結果は、任意の単一ＵＲＬへ割り当てるための最大数のプローブなどのある制限があれば、システムがこれらのＵＲＬの広告サンプリングを実行することを保証する。データベース２００のサンプリング記録５１０パーティションのデータは、過去の行為のためにどのＵＲＬが特別処理を必要としているかを決定するのに有用である（例えば、システムがＵＲＬ内の広告を検出しなければＵＲＬが余り頻繁にはサンプリングされない）。プローブマッピングシステム３２０は、データベース２００にプローブマップ５２４領域を移植する。プローブマッピングシステム３２０は、プローブを割り当てるためにプローブマップ５２４内のデータにアクセスする。統計要約システム２３０は、どのＵＲＬが、プローブマップ制限実施の効果に反対するために、スケールされたそれらの変化を有するべきであるかを決定するために、プローブマップ５２４領域内のデータにアクセスする。
【００７２】
広告抽出規則定義５２６領域は、典型的に正規化されたＨＴＭＬ文書を表し、システムが広告であるとみなすコンテントの部分を示すエクステンシブル・マークアップ言語（ＸＭＬ）タグを記述する。システムは、「ＸＭＬ構造」と「ＸＭＬ特徴」で抽出規則を定義する。「ＸＭＬ構造」は、他のＸＭＬノードに対する様々なＸＭＬノードの位置を参照する。例えば、画像（ＩＭＧ）ノードを含むアンカー（Ａ）ノードは、広告になる見込みがある。広告コンテントを一致するこの構造検出処理を使用した後で、システムは、コンテントが広告であるかどうかを決定するために、コンテントの特徴を調べる。前例を繰り返すために、画像ノードがサブストリング「広告サーバー（ａｄｓｅｒｖｅｒ）」を含むリンク（ｈｒｅｆ）特徴を含んでいれば、広告になる見込みが大変高い。特徴は、例にあるように、単純なサブストリング又はより複雑な通常表現に基づいて一致する。抽出規則の別の形式は、「Ｘポインタ（Ｘｐｏｉｎｔｅｒ）」などのある形式のＸＭＬパス仕様を使用してＸＭＬ構造の特定のノードへの指示であってもよい。メディアエディタ２６４は、広告抽出規則定義５２６領域をデータベース２００に移植する。広告サンプリングシステム２２０の広告抽出装置５２６は、各プローブされたページのどの部分が広告を表すかを決定するために、広告抽出規則定義３２６領域のデータにアクセスする。
【００７３】
データベース２００の広告サポートデータ５３０パーティションは、広告可能分類法５３２、広告情報５３４、レートカード５３６及び拡張された広告可能情報５３８領域に論理的にセグメント分割されたデータベーステーブルを有する。
【００７４】
広告可能分類法５３２領域は、広告が宣伝しているものを記述する属性である広告可能性の階層的な分類法を含む。この分類法は、業界、企業、製品、ウェブサイト、ウェブサブサイト、メッセージなどを含む。階層の各ノードは、それが表す実体の種類と親ノードを特定する種類を有する。例えば、階層は、製品が企業内に存在し、それは次いで業界内に存在することを特定する。メディアエディタ２６４はデータベース２００に広告可能分類法５３２領域を移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成して企業、業界などが広告しようとする場所を記録するために、広告可能な分類５３２領域内のデータにアクセスする。また、ウェブフロントエンド２５０は、この情報をクライアント１４０に示すために、広告可能分類法５３２領域内のデータにアクセスする。
【００７５】
広告情報５３４は、システムによって記録された各独自性のある広告が宣伝するものを記述するデータを含む。広告情報５３４領域のこのテーブルは、広告可能性を広告に関連付けている。例えば、システムは、広告が企業を宣伝していることを示すために、広告可能性の企業種類を特定の広告に関連付けることができる。システムは、広告可能性を広告に関連付けるのに以下の方法を使用する。
【００７６】
１． 「直接分類」は広告可能性を直接に広告に割り当てる。例えば、メディアエディタ２６４は、特定の広告が「ホンダ」の広告可能性を宣伝することを特定することによって直接分類を作成する。
【００７７】
２． 「ロケーション分類」は広告可能性を、システムが広告の目的地を適合するのに使用するロケーションプレフィックスに割り当てる。例えば、メディアエディタ２６４は、ロケーション「ｃｏｍ．ｈｏｎｄａ」がホンダに対する広告を示すことを特定することによって、ロケーション分類を作成する。従って、「ｃｏｍ．ｈｏｎｄａ．ｗｗｗ／ｃａｒｓ」を指示する広告は、広告をホンダに関連付ける。
【００７８】
３． 「先祖分類」は広告可能性の先祖を広告に割り当てる。例えば、直接分類がホンダを広告に割り当てれば、「自動車」業界の広告可能性はホンダの前任である。先祖分類は、自動車を広告に関連付けるのにこの関係を使用する。
【００７９】
メディアエディタ２６４は、データベース２００に広告情報５３４を移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成するために、広告情報５３４領域のデータにアクセスする。
【００８０】
レートカード５３６領域は、ウェブサイト上の広告費用を記述するデータを含む。これらのコストは、インターネット１００の広告主が広告購入費用を決定するのに使用する特定の形状、大きさ又はランレングス毎に金銭的価値を含む。システムは、システムがプローブする各ウェブサイトに対して、レートカードデータを格納する。メディアエディタ２６４は、レートカード５３６領域をデータベース２００に移植する。ユーザインターフェース２４０は、統計データを生成するために、レートカード５３６領域内のデータにアクセスする。
【００８１】
拡張された広告可能情報５３８領域は、分類法階層で直ちに捉えられない特定種類の広告可能性の追加情報を含んでいる。特に、これは、企業連絡情報、ウェブサイト及びメディアキットＵＲＬなどウェブサイト及び企業に関連する追加情報を含んでいる。この情報は、プローブされた実体について追加情報をクライアント１４０に与えることによって、本システムの有用性を拡張する。例えば、クライアント１４０は、システム報告から直接に企業連絡情報へのハイパーリンクに従うことができる。メディアエディタ２６４は、データベース２００に拡張された広告可能情報５３８領域を移植する。ウェブフロントエンド２５０は、価値が付加された情報をクライアント１４０に届けるために、拡張された広告可能情報５３８領域のデータにアクセスする。
【００８２】
データベース２００の広告要約５４０パーティションは、広告統計５４２、データの完全性５４４及び広告情報要約５４６領域に論理的にセグメント分割されたデータベーステーブルを有する。
【００８３】
広告統計５４２領域は、広告が各ウェブサイトでどの程度頻繁に出現したかを記述する。システムは以下の統計を計算してこの領域に格納する。
【００８４】
１． 広告を表示するページビューのページビュー総計に対する割合。システムは、プローブ記録を解析することによってこの統計を決定する。
【００８５】
２． 広告が受けた印象の数。システムは、この統計を、サイト定義とトラフィックデータを使用してウェブサイトに対するトラフィックレベルを測定し、その測定に上述の計算されたページビューの割合を掛けることによって決定する。
【００８６】
３． 広告が受信した支出の量。システムは、レートカード情報を上述の計算された広告が受信した印象の数に適用することによって、この統計を決定する。
【００８７】
統計要約システム２３０は、データベース２００に広告統計領域５４２を移植する。ウェブフロントエンド２５０は、支出、印象及び広告変化をクライアント１４０に報告するために、広告統計５４２領域内のデータにアクセスする。
【００８８】
データ完全性５４４領域は、流行及びタイムスライス解析に起因する統計異常値及び他の潜在的な例外についての詳細な情報を含む。この自動化された監視と解析は、システムが正確な解析データを含むであろうことを保証する。また、システムは、分析データの精度を検証するために、システムへの入力として実世界広告情報を使用する。統計要約システム２３０によって実行されるデータ完全性解析システムは、データ完全性５４４領域をデータベース２００に移植する。オペレータ２６２は、潜在的誤差を検出して一般的なシステムの健全性を監視するために、データ完全性５４４領域にアクセスする。
【００８９】
広告情報要約５４６領域は、コンパクトで配布しやすい形式で広告情報をまとめる。システムは、広告サポートデータ５３０パーティションからこの領域のデータを抽出する。データが広告サポートデータ５３０パーティションのデータのように記述的でなければ、それは正確なクエリーを高速で実行する能力を提供する。広告サポートデータ５３０パーティションは、各広告と企業、製品又は業界とを関連付ける。システムが、同一種の多数の広告可能性を広告と関連付けていれば、以下のような割り当て優先システムを使用してそれらの関連物を要約するために、単一の広告可能性が選択される。
【００９０】
１． 直接分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、可能な最高の優先権Ｍを受ける。
【００９１】
２． ロケーション分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、それらが割り当てられたロケーションプリフィックスのストリング長と等しい優先権を受けるので、長いロケーションプリフィックスストリングは、短いロケーションプリフィックスストリングよりも高い優先権を受ける。
【００９２】
３． 先祖分類を使用して広告に関連付けられた広告可能性は、割り当てられた先祖の優先権を受ける。
【００９３】
４． 広告は、各種類で広告可能な最高優先権を受ける。
【００９４】
５． 同一種類と優先権を有する２つの先祖が広告に割り当てられた場合には、コンフリクトが発生し、メディアエディタ２６４によって訂正されなければならない。
【００９５】
統計要約システム２３０は、広告情報要約５４６領域をデータベース２００に移植する。ウェブフロントエンド２５０は、クライアント１４０用の報告を作成するために、広告情報要約５４６領域にアクセスする。
【００９６】
以下の記述は、図５に示すデータベース構造の一実施形態を説明している。このデータモデルは、オラクルデータベースにおいて符号化されている。テーブル構造は、３つの環境、コアスキーマ、解析スキーマ及びフロントエンドを有する。コアスキーマはバックエンド環境を説明し、それにより、クラウドプローバーが提供する情報を指示、監視及び増大するために、クラウドプローバーは、ウェブを継続的に調査し、本発明のために、広告活動及びオペレータ及びメディアエディタに留意しながら、当面の匿名処理を指示することができる。解析スキーマは、ＯＭＮＩＡＣとしても知られる広告サンプリングシステムが、ウェブから集められた情報に厳格なデータ解析処理を適用することを可能にするバックエンド環境である。フロントエンドスキーマは、本発明のクライアントが、データにアクセスし、データベースクエリーストリングを形成し、報告を作成することを補助する。
【００９７】
「コアスキーマ」を有するデータベースオブジェクトは、ＯＭＮＩＡＣシステムの様々なコンポーネントによって最も頻繁に使用される。このスキーマに依存するコードベースは、ウェブから広告を引き出すバックエンドプロセッサの実行を含む。また、ＯＭＮＩＡＣに関連付けられている他のコンポーネントによって利用されるデータベーススキーマは、コアスキーマのテーブルの一部又は全部から構成される。コアスキーマは概念的に、宣伝、広告、プローブ及びサイトを含む４つのサブスキーマから構成される。宣伝サブスキーマは、各広告が宣伝する「広告可能な」実体についての情報を保持する。広告サブスキーマは、システムが突き止めて解析する広告を記述する。プローブサブスキーマは、プローブ処理に対する「いつ」、「どこで」、「どのように」を定義する。サイトサブスキーマは、構造サイト定義及びレートカード情報を含むウェブサイトを記述する。
【００９８】
４つのサブスキーマの中で、宣伝は最も汎用に機能し、従って最も頻繁に参照される。このサブスキーマにおける主要テーブルは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥであり、それは広告可能性を定義する。ＯＭＮＩＡＣの世界における概念的実体の殆どは広告可能性であり、業界、企業、製品、サービス及びウェブサイトは全てここで定義される。種類フィールドは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥ＿ＴＹＰＥテーブルを参照しながら、異なる種類の広告可能性を区別し、親フィールドは階層的に記録を整理し、「業界が企業を含む」や「企業が製品を作る」などの関係を設定する。
【００９９】
ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥに定義された親子関係によって仄めかされた固有のグループ分けに加えて、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥ＿ＧＲＯＵＰ＿ＭＥＭＢＥＲは広告可能性を更にグループ分けするのに使用される。このようにして定義されたグループの例は、自動車クラス、旅行業界セグメント、コンピュータハードウェアの種類を含む。
【０１００】
宣伝サブスキーマの他のテーブルは、各広告によって宣伝されるものを定義するように機能する。ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳは広告可能性を直接広告に関連付ける。また、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳ、ＣＬＡＳＳＩＦＩＥＤ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ及びＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＭＡＴＣＨＥＳは、広告の目的地ロケーションを介して間接的に広告可能性を広告に関連付ける。
【０１０１】
上述の「広告」は、広告サブスキーマの主要テーブルであるＡＤの記録への参照である。広告サブスキーマは、ＯＭＮＩＡＣの世界の各広告を定義する機能を有する。あらゆる独自性のある広告が、ＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮに一以上の記録と、ＡＤに記録を有する。広告定義は、ＯＭＮＩＡＣがウェブから受信した独自のＸＭＬ断片である。広告は、自動分類中に等価であると判断された広告定義のセットによって定義された独自の広告である。
【０１０２】
広告の他のテーブルは、ＡＤ及びＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮによって参照される広告属性を含む。ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹは、広告をなすのに使用される既知のウェブ技術を記述し、ＴＥＸＴはある広告に対してテキストコンテントを記述する。ＦＵＺＺＹ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮは、広告に発見されたファジーロケーションを含む。ファジーロケーションは、アンカーや画像など、システムによって処理される必要があるＵＲＬである。一旦ＯＭＮＩＡＣがファジーロケーションをロードすると、ＵＲＬが画像を参照するとＭＩＭＥ＿ＣＯＮＴＥＮＴへの参照がなされ、ＵＲＬが別のＨＴＭＬページを参照すればＤＥＳＴ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮがなされる。
【０１０３】
続いて、プローブサブスキーマは、ＯＭＮＩＡＣのプローブ及び広告抽出コンポーネントの行為を制御する。このスキーマの主目的は対象セットを定義することである。対象セットは、ある間隔で一セットのページをフェッチすることをＯＭＮＩＡＣに命令する概念的構造であり、抽出規則と呼ばれる一連の規則を使用して広告を抽出する。各対象セットは、ＴＡＲＧＥＴ＿ＳＥＴの列に定義される。
【０１０４】
各対象セットを作成する、頻度、位置及び抽出規則は、ＳＴＲＯＢＥ、ＡＤ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ及びＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ＿ＲＵＬＥにそれぞれ定義される。これらのテーブルにおける列の多対多の関係は、ＴＳ＿ＲＵＮＳ＿ＡＴ、ＴＳ＿ＰＲＯＢＥＳ及びＴＳ＿ＡＰＰＬＩＥＳに規定される。
【０１０５】
第４及び第５のサブスキーマは、ウェブサイトについての情報を単に記録するサイトである。広告可能階層において定義された各サイト又はサブサイトは、ＳＩＴＥ＿ＤＯＭＡＩＮ及びＳＩＴＥ＿ＭＯＮＴＨＬＹ＿ＤＡＴＡの幾つかの列と共に、ＳＩＴＥ＿ＩＮＦＯに対応する記録を有する。ＳＩＴＥ＿ＤＯＭＡＩＮは、包括的又は排他的なＵＲＬステムに関してサイトの物理的構造を記述する。ＳＩＴＥ＿ＭＯＮＴＨＬＹ＿ＤＡＴＡは、月毎に各サイトに対して広告レートカード、第三者トラフィック見積もり、及び、キャッシュ統計を記録する。
【０１０６】
解析スキーマは、ＯＭＮＩＡＣの解析モジュールによって移植された幾つかの追加テーブルを含むコアスキーマへの拡張である。解析モジュールは、コアスキーマに保持された情報処理を担当のユニットであり、宣伝活動を正確に記述する細身のデータセットを作成する。
【０１０７】
コアスキーマと同様に、解析スキーマは、共通の機能を実現するテーブルからなる４つの概念サブスキーマから構成される。これらのサブスキーマは、宣伝分解、広告ビュー要約、スロット統計及びサイト統計を含む。宣伝分解サブスキーマは、属性と広告が宣伝しているものを含む、システム内の各広告についての情報を保持する。広告ビュー要約サブスキーマは、広告ビューを要約し、一日のうちで各広告が各スロットで見られた回数を記録する。スロット統計サブスキーマは、各期間中の各スロットに対する広告変化を記述する。サイト統計サブスキーマは、各期間中の広告変化を含むサイト情報を記述する。
【０１０８】
広告分解サブスキーマにおける主要テーブルは、広告属性を記述する非正規化された記録を含むＡＤ＿ＩＮＦＯである。ＡＤ＿ＩＮＦＯ記録は、ＡＤテーブルのＩＤから入力される。ＡＤ＿ＩＮＦＯ記録は、完全に分類されて有効な広告を表す各ＡＤ記録に対して存在する。ＡＤ＿ＩＮＦＯは、コアスキーマテーブルＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳ及びＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＳに記載された宣伝関係から解析モジュールによって移植される。
【０１０９】
広告によって宣伝されているものを特定するＡＤ＿ＩＮＦＯのフィールドは、ＣＡＴＥＧＯＲＹ（業界）、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ（企業）、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＿ＧＲＯＵＰ（業界セグメント）ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＿ＯＶＥＲＧＲＯＵＰ、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ（製品／サービス）、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ＿ＧＲＯＵＰ（製品／サービスセグメント）、ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ＿ＯＶＥＲＧＲＯＵＰ及びＭＥＳＳＡＧＥである。
【０１１０】
また、ＡＤ＿ＩＮＦＯは、幾つかの非宣伝属性を記述するフィールドも含む。ＡＤ＿ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥ．ＩＤを参照するＦＯＲＭＡＴは広告の形式因子を特定する。ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ２．IＤを参照するＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹは、広告を実現するのに使用される技術を特定する。ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮ、ＩＭＡＧＥ及びＤＥＳＴＩＮＡＴＩＯＮは、広告に関連付けられたＡＤ＿ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮ、ＩＭＡＧＥ及びＤＥＳＴ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ記録を特定する。これらの３つのフィールドは、ＡＤテーブルのミラーフィールドである。
【０１１１】
宣伝分解スキーマは、ＡＤ＿ＩＮＦＯに加えて幾つかのテーブルを含んでいる。ＡＤＶ＿ＩＭＰＬＩＣＡＴＩＯＮは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥの階層に由来する広告可能関係のキャッシュである。これは、解析モジュールの動作を促進するのに使用される。ＡＤ＿ＩＮＦＯ＿ＦＬＡＴＴＥＮＥＤは、ＡＤＶＥＲＴＩＳＡＢＬＥを参照するＡＤ＿ＩＮＦＯのフィールドの各々に対して広告／広告可能性のペアを含むＡＤ＿ＩＮＦＯのより容易にクエリーされるバージョンである。最後に、ＡＤ＿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ２は、フロントエンドにおいてユーザに提供可能で、解析モジュールによって理解された広告技術を記述する。
【０１１２】
広告ビュー要約サブスキーマは、単一のテーブルＰＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹをカバーする。ＰＬＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＡＭＭＡＲＹは、日、広告及びスロットから入力され、ＣＮＴフィールドに、広告が特定の日にスロットで見られた回数を含む。
【０１１３】
解析モジュールは、ｎが問題の日のＩＤである場合に、その一つが日毎に存在し、ＡＰＤ＿ｎテーブルに記録されたヒットを集めることによってＰＬＡＣＥＭＥＮＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹを移植する。これらのテーブルは、広告ヒットがシステムに流れるとバックエンドによって作成及び移植される。
【０１１４】
解析スキームにおける第３のサブスキームは、スロット統計である。このサブスキームは、スロットそれ自体の情報に加えて、スロットに関する広告行為を記述する。スロットは、広告が変化し、ロケーションＩＤ（ＡＤ＿ＷＥＢ＿ＬＯＣＡＴＥＤ．ＩＤへの参照）と抽出規則ＩＤ（ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ＿ＲＵＬＥ.ＩＤへの参照）によって現在定義されているウェブ上のロケーションである。
【０１１５】
スロット統計の主要テーブルは、ビュー合計と各期間中の各スロットにおける各広告に対する相対頻度ＳＬＯＴ＿ＡＤ＿ＶＩＥＷＳである。このテーブルの主要な鍵は、ＰＥＲＩＯＤ＿ＴＹＰＥ、ＰＥＲＩＯＤ、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＩＤ、ＲＵＬＥ＿ＩＤ及びＡＤ＿ＩＤのフィールドから構成されている。２つのフィールドは、主要な鍵の外に存在する。ＣＮＴは広告ビューの総数を保持し、ＦＲＥＱＵＥＮＣＹは相対頻度を保持する。
【０１１６】
また、このサブスキーマには、個々の広告の範囲外で一般スロット情報を記録するＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹも存在する。そこで、このテーブルは、ＰＥＲＩＯＤ＿ＴＹＰＥ、ＰＥＲＩＯＤ、ＬＯＣＡＴＩＯＮ＿ＩＤ及びＲＵＬＥ_ＩＤフィールドから入力される。ＣＮＴフィールドは、スロットの広告ビュー総計を記録する。このフィールドは、相対頻度を決定するために、ＳＬＯＴ＿ＡＤ＿ＶＩＥＷＳ．ＣＮＴに分割される。また、ＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹにあるのは、スロットで最も頻繁に見られる広告の種類を特定するＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥフィールドと、スロットが置かれているのはどのサイトであるかを特定するＳＩＴＥ＿ＩＤである。
【０１１７】
スロット統計サブスキームの最終テーブルは、ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥ＿ＣＯＵＮＴである。このテーブルは、ＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ．ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥに使用されるべき値を決定するのに使用される。各広告様式が見られた回数は記録され、最も多くのビューを受信するスロットの種類がＳＬＯＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ．ＳＬＯＴ＿ＴＹＰＥに差し込まれる。
【０１１８】
図６は、広告普及システム１３０の機能ブロック図である。広告普及システム１３０のメモリ６１０は、本発明に従って、インターネット１００上のトラフィックデータを解析し、そのトラフィックデータから広告データをサンプリングし、広告データを特徴づける要約データを生成するソフトウェアコンポーネントを格納する。システムバス６１２は、広告普及システム１３０のメモリ６１０をトランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）ネットワークアダプタ６１４、データベース２００及び中央プロセッサ６１６に接続する。ＴＣＰ／ＩＰネットワークアダプタ６１４は、広告普及システム１３０とインターネット１００の間のネットワークトラフィックの通過を容易にする。中央プロセッサ６１６は、メモリ６１０に格納された、プログラムされた命令を実行する。
【０１１９】
図６は、オブジェクトモデルとして構成された広告普及システム１３０の機能モジュールを示す。オブジェクトモデルは、オブジェクト指向ソフトウェアプログラムを、広告普及システム１３０の主要な機能とアプリケーションを実行するコンポーネントにグループ化する。図６のオブジェクト指向ソフトウェアプログラムコンポーネントを適当に実行するために、エンタープライズ・ジャバビーンズ仕様を使用することができる。「ビルディング・ジャバ・エンタープライズ・システム・ウィズ・Ｊ２ＥＥ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｊａｖａ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｊ２ＥＥ）」（サムズパブリッシング（Ｓａｍｓ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）、２０００年６月）と題されたポール・ジェイ・ペロン（Ｐａｕｌ Ｊ． Ｐｅｒｒｏｎｅ）等による本は、エンタープライズ・ジャバビーンズ仕様を使用して開発されたジャバエンタープライズアプリケーションの説明を与える。「ビギニング・Ｅコマース（Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ Ｅ−Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）」（ロックスプレス社（Ｗｒｏｘ Ｐｒｅｓｓ Ｉｎｃ．）、２０００年）と題されたマチュー・レイノルド（Ｍａｔｔｈｅｗ Ｒｅｙｎｏｌｄｓ）による本は、電子商取引の用途に対するウェブサーバーの設計におけるオブジェクトモデルの使用の説明を与える。
【０１２０】
広告普及システム１３０のメモリ６１０に対するオブジェクトモデルは、プレゼンテーション層６２０、インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０、及び、ビジネス論理層６４０を含む三層アーキテクチャを採用している。オブジェクトモデルは、ビジネス論理層６４０を、アプリケーションサービスオブジェクトパーティション６５０とデータオブジェクトパーティション６６０という２つのパーティションに更に分割する。
【０１２１】
プレゼンテーション層６２０は、広告普及システム１３０と、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４との間のインターフェースを管理するプログラムを保持する。図６において、プレゼンテーション層６２０は、ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２、ウェブフロントエンド６２４及びユーザインターフェース６２６を含む。プレゼンテーション層６２０を適当に実現するために、ハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ）を介して本発明のクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４と対話するのにジャバサーブレットを使用することができる。ジャバサーブレットは、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４からの要求メッセージを取り扱い、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４に応答メッセージを返却する要求／応答サーバー内で起動する。ジャバサーブレットは、ウェブサーバー環境内で起動するジャバプログラムである。ジャバサーブレットは、入力としての要求を受け取り、データをパースし、論理演算を実行し、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４に戻す応答を発行する。ジャバランタイムプラットフォームは、多くの要求に同時にサービスを与えるためにジャバサーブレットをプールする。ジャバサーブレットを使用するＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２は、ＨＴＴＰプロトコルを利用してクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４と交信するウェブサーバーとして機能する。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、ＨＴＴＰ要求をクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４から受領し、その要求の情報をビジネス論理層６４０内のビジットオブジェクト６４２に渡す。ビジットオブジェクト６４２は、ビジネス論理層６４０から戻される結果情報をＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２に渡す。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、これらの結果を、クライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４にＨＴＴＰ応答において返信する。ＴＣＰ/ＩＰインターフェース６２２は、ＴＣＰ／ＩＰネットワークアダプタ６１４を介してインターネット１００とデータを交換する。
【０１２２】
インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０は、ビジネス論理層６４０の代わりに、管理及びシステム機能を実行するプログラムを保持する。インフラストラクチャオブジェクトパーティション６３０は、オペレーティングシステム６３６とデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）インターフェース６３２、管理者インターフェース６３４、ジャバランタイムプラットフォーム６３８に対するオブジェクト指向ソフトウェアプログラムコンポーネントを含む。
【０１２３】
ビジネス論理層６４０は、本発明の実体を実行するプログラムを保持する。図６のビジネス論理層６４０は、ビジットオブジェクト６４２の多数の例を含む。ビジットオブジェクト６４２の別個の例は、ＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２を介してウェブフロント６２４又はユーザインターフェース６２６のいずれかによって開始される各クライアントセッションに対して存在する。各ビジットオブジェクト６４２は、単なる単一のインタラクション又はメソッドコール中ではない開始からクライアントセッションの終了を通じてパーシステント記憶領域を含むステートフルセッションである。パーシステント記憶領域は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８又はクライアント１４０、アカウントマネージャー２６０、オペレータ２６２及びメディアエディタ２６４のいずれかに関連付けられた情報を保持する。また、パーシステント記憶領域は、データベース２００クエリーからのクエリー結果セットなどのＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２を介して、広告普及システム１３０とトラフィックサンプリングシステム１２０との間で交換されるデータを保持する。
【０１２４】
トラフィックサンプリングシステム１２０がＵＲＬ１１４、１１６、１１８についての情報収集を終了すると、それはメッセージをＴＣＰ／ＩＰインターフェース６２２に送信し、ビジットオブジェクト６４２を作成する方法を喚起してビジットオブジェクト６４２状態の接続に関する情報を格納する。次いで、ビジットオブジェクト６４２は、トラフィックサンプリングシステム１２０によって検索された情報を処理するために、トラフィック解析アプリケーション６５２の方法を喚起する。トラフィック分析アプリケーション６５２は、匿名システム３１０及びプローブマッピングシステム３２０からの処理されたデータを、トラフィック解析データ６２２状態及びデータベース２００に格納する。図７Ａ及び７Ｂは、より詳細に、トラフィックサンプリングシステム１２０から取得した各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対してトラフィック解析アプリケーション６５２が従う処理を説明している。図６は中央プロセッサ６１６がトラフィック解析アプリケーション６５２を制御するものとして示しているが、トラフィック解析アプリケーション６５２によって実行される機能が広告普及システム１３０に類似して構成された別個のシステムに配布可能であることが理解されるであろう。
【０１２５】
トラフィック解析アプリケーション６５２がトラフィックサンプリングシステム１２０によって識別されたＵＲＬ１１４、１１６、１１８を処理した後で、ビジットオブジェクト６４２は、ウェブサイト１１０からＵＲＬ１１４、１１６、１１８を検索するために広告サンプリングアプリケーション６５４の方法を喚起する。広告サンプリングアプリケーション６５４は、埋め込まれた広告を抽出してそれらの広告を分類することによって、検索されたウェブページを処理する。広告サンプリングアプリケーション６５４は、ウェブページ検索システム３２２によって検索され、ウェブブラウザエミュレーション環境３２４、広告抽出装置３２６及び構造分類装置３２８によって処理されたデータを広告サンプリングデータ６６４状態及びデータベース２００に格納する。図７Ａ、７Ｃ、７Ｄ及び７Ｅは、より詳細に、トラフィックサンプリングシステム１２０によって識別された各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対して広告サンプリングアプリケーションが従う処理を説明している。図６は、中央プロセッサ６１６が広告サンプリングアプリケーション６５４を制御するものとして示しているが、当業者は、広告サンプリングアプリケーション６５４によって実行される処理が広告普及システム１３０に類似の構成を有する別個のシステムに分配可能であることを理解するであろう。
【０１２６】
トラフィック解析アプリケーション６５２と広告サンプリングアプリケーション６５４がトラフィックサンプリングシステム１２０によって識別されたＵＲＬ１１４、１１６、１１８を処理した後で、ビジッドオブジェクト６４２は、データに対する要約統計を計算するための、統計要約アプリケーション６５６内の方法を喚起する。統計要約アプリケーション６５６は、ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に埋め込まれた各広告に対して広告印象、支出及び査定統計を計算する。統計要約アプリケーション６５６は、統計データを統計要約データ６６６状態及びデータベース２００に格納する。図７Ｅは、トラフィックサンプリングシステム１２０によって識別された各ＵＲＬ１１４、１１６、１１８に対して、統計要約アプリケーション６５６が従う処理をより詳細に説明している。図６は中央プロセッサ６１６が統計要約アプリケーション６５６を制御するものとして示しているが、当業者は、統計要約アプリケーション６５６によって実行される機能が広告普及システム１３０に類似の構成を有する別個のシステムに分配可能であることを理解する。
【０１２７】
図７Ａは、全ての主要な業界、チャネル、宣伝形式及び種類に亘ってオンライン宣伝活動を追跡及び比較することによってオンライン広告の価値を測定する広告普及システム１３０の処理のフローチャートである。処理７００は、インターネット１００からのトラフィックデータをサンプリングすることによってステップ７１０で開始する。図７Ｂは、ステップ７１０をより詳細に説明するものである。ステップ７２０は、サイト選択を実行し、広告普及システム１３０のためのサイト定義を定義及び精緻するのにサンプリングされたトラフィックデータを使用する。ステップ７３０は、サンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成するのにサイト選択と定義処理の結果を使用する。図７Ｃは、より詳細にステップ７３０を説明している。ステップ７４０は、ステップ７３０で識別されたプローブサイトからサンプルデータを収集するため、インターネット１００を訪れるのにステップ７３０からのプローブマップを使用する。図７Ｄは、ステップ７４０を詳細に説明している。ステップ７４０で検索された各ＵＲＬに対して、ステップ７５０はＵＲＬから広告を抽出し、ステップ７６０は各広告を分類し、ステップ７７０は各広告からの統計を計算する。図７Ｅ及び７Ｆは、それぞれ、ステップ７６０及び７７０をより詳細に説明している。最後に、処理７００は、システム内のデータの完全性と解析結果を検証するために、データの完全性のチェックをステップ７８０において実行する。
【０１２８】
図７Ｂは、図７Ａのステップ７１０からのトラフィックデータをサンプリングする処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７１０は、トラフィックサンプリングシステム１２０などのウェブトラフィック監視からデータを収集することによってステップ７１１で開始する。処理７１０は、データを清浄してサンプルの匿名性を保証するために、ステップ７１２においてウェブトラフィック監視によって検索されたデータからユーザ情報を除去する。清浄されたサンプルにおける各ＵＲＬに対して、ステップ７１３は、トラフィックデータにおいて観察されたウェブページのビューの数を測定する。ステップ７１４は、インターネット１００の全世界までサンプルのウェブページビューの測定された数を統計的に推定することによって、処理７１０を想定している。
【０１２９】
図７Ｃは、図７Ａのステップ７３０からのサンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７３０は、適当なサイト定義に該当するサンプルトラフィックデータの部分集合を解析することによって、ステップ７３１で開始する。ステップ７３１の解析に続いて、ステップ７３２はサンプリングされたトラフィックデータに基づいて初期プローブマップを構築する。ステップ７３３は、初期プローブマップにおけるＵＲＬに対してデータベース２００内の過去の広告測定結果を解析する。ステップ７３４は、サンプリング手順を最適化するシステムパラメータと共に、これらの履歴結果を使用する。ステップ７３５は、サンプル結果を監視してシステムを必要に応じて調節することによって、処理７３０を完了する。
【０１３０】
図７Ｄは、図７Ａのステップ７４０からのサンプルデータを収集するためにインターネット１００をプローブする処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７４０は、インターネット１００からのウェブページのフェッチによってステップ７４１で開始する。ステップ７４１からのウェブページは、ブラウザ内でのウェブページの表示をシミュレートするために、ステップ７４２でウェブページブラウザエミュレーション環境に渡される。このシミュレーションにより、広告普及システム１３０は、ウェブページに埋め込まれた広告を検出することができる。これらの広告は、ジャバスクリプトコード、ジャバアプレット又はサーブレットコード、若しくは、パールスクリプトなどの共通ゲートウェイインターフェースコードで埋め込み可能である。また、ステップ７４２のシミュレーションにより、広告普及システム１３０は、ウェブページ内で動的及びインタラクティブな広告を検出することができる。ステップ７４２のシミュレーション後に、ステップ７４３は広告データをウェブページから抽出し、ステップ７４４は広告データをデータベース２００に格納する。ステップ７４５は、プロセス７４０がより多くのサンプルデータを収集するために別のウェブページをフェッチする必要があるかどうかを判断する。好ましい実施形態においては、処理７４０は、継続的にウェブページをインターネット１００からサンプリングする。当業者は、ステップ７４５によって実行される機能は、サンプル宣伝データを収集するためにインターネット１００のプローブをスケジュールするスケジューリングシステムに関連付けられることができることを理解する。
【０１３１】
図７Ｅは、図７Ａのステップ７６０からの宣伝データを分類する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７６０は、断片が重複するかどうかを判断することによって、ステップ７６１の広告断片の解析を開始する。広告普及システム１３０が最初に広告断片に遭遇すると、ステップ７６２は、断片の内部構造を解析する。ステップ７６２に続いて、又は、ステップ７６１が広告断片が重複であると判断すると、ステップ７６３はウェブページから広告の外部コンテントを検索する。ステップ７６４は、その後、外部コンテントを以前に観測された広告と比較する。ステップ７６５は、広告が重複するかどうかを判断するために、ステップ７６４の比較の結果を解析する。広告普及システム１３０が広告に最初に遭遇すると、ステップ７６６は、データベース２００に新しい広告の構造を記録することによって新しい広告を処理することを開始する。ステップ７６７は、その後、自動広告分類を実行し、分類の種類をデータベース２００に格納する。ステップ７６８は、広告分類の人的検証を実行することによって、新しい広告の処理を完了する。ステップ７６８に続いて、又は、ステップ７６５が広告が重複すると判断すると、ステップ７６９は、広告の観測を示すために、データベース２００の広告ビューログを更新する。
【０１３２】
図７Ｆは、図７Ａのステップ７７０からの広告統計を計算する処理をより詳細に説明するフローチャートである。処理７７０は、広告測定結果を要約することによって、ステップ７７１において広告統計の計算を開始する。ステップ７７２において、処理７７０は、広告測定結果を重み付けするのにステップ７３０で生成されたプローブマップを使用する。広告頻度は、各ウェブページ要求に対してステップ７７３で計算される。ステップ７７４は、各広告に対して広告印象を計算するのに、ステップ７１０からのサンプルトラフィックデータ及びステップ７７３からの広告頻度を使用する。ステップ７７５は、ステップ７７４からの広告印象とメディアエディタ２６４によって入力されたレートカードデータとをユーザインターフェース２４０のレートカード収集３４８モジュールに組み合わせて広告支出を計算することによって、処理７７０を完了する。
【０１３３】
本発明において開示された実施形態は十分に機能するシステムを説明しているが、ここで開示された実施形態に均等である他の実施形態が存在することが理解されるであろう。本出願を検討した者には無数の変形及び変更が起こるであろうから、本発明はここで図示及び説明された構成及び動作そのままに限定されるものではない。従って、全ての適当な変形及び訴え得る均等物が特許請求の範囲に該当することが企図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による広告普及システムの環境を示すネットワーク構成図である。
【図２】 図１のネットワーク構成図をより詳細に示し、広告普及システムを有するネットワーク環境と構成要素との間の関係を示している。
【図３】 図２のネットワーク構成図をより詳細に示し、広告普及システムを有する構成要素と準構成要素との間の関係とネットワーク環境への接続を示している。
【図４Ａ】 広告普及統計の計算に使用される期待値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｂ】 広告普及統計の計算に使用される観測値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｃ】 広告普及統計の計算に使用される加重値を示す例示的なウェブサイトである。
【図４Ｄ】 広告普及統計の代替的方法を示す例示的なウェブサイトである。
【図５】 広告普及システムが使用可能なデータベース構造の一例を示す。
【図６】 ハードウェアとソフトウェアコンポーネントの構成を示す広告普及システムの機能ブロック図である。
【図７Ａ】 オンライン広告によって生成されるオンライン広告と活動の品質を測定する広告普及システムの処理のフローチャートである。
【図７Ｂ】 図７Ａからのトラフィックデータをサンプリングする処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｃ】 図７Ａからのサンプリングされたトラフィックデータに基づいてプローブマップを生成する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｄ】図７Ａからのサンプルデータを収集するためにインターネットをプローブする処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｅ】 図７Ａからの広告データを分類する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図７Ｆ】 図７Ａからの広告統計を計算する処理をより詳細に説明するフローチャートである。
Claims (18)
- ネットワーク上のディジタルコンテントの普及を見積もる方法であって、
コンテントオブジェクトが所定の頻度で変化するウェブページがアクセスされた回数の見積もりを取得するステップと、
前記ウェブページを要求し、それに応じてコンテンツファイルを取得することを繰り返すステップと、
前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに第１のコンテントオブジェクトが含まれている数を求めるステップと、
前記ウェブページが要求された合計回数を求めるステップと、
前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれている数と前記ウェブページが要求された合計回数と前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりとに基づいて、前記第１のコンテントオブジェクトが前記ウェブページの訪問者に提供された回数を見積もるステップを有する方法。 - 前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりの少なくとも一部は、プロキシから取得する請求項１に記載の方法。
- 自動広告普及システムによって行われる請求項１に記載の方法。
- 前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりの少なくとも一部は、パネリストコンピュータから取得する請求項１に記載の方法。
- 前記コンテントオブジェクトは広告である請求項１に記載の方法。
- 前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を見積もるステップは、
前記ウェブページが要求された合計回数を、前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれた回数で割ることで前記コンテントオブジェクトの回転率を求めるステップと、
前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりに前記回転率を掛けることで前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を求めるステップとを含む請求項１に記載の方法。 - コンテントオブジェクトが所定の頻度で変化するウェブページがアクセスされた回数を見積もる見積もり手段と、
前記ウェブページを要求し、それに応じてコンテンツファイルを取得することを繰り返すプローバーと、
前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに第１のコンテントオブジェクトが含まれている数を求め、前記ウェブページが要求された合計回数を求め、前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれている数と前記ウェブページが要求された合計回数と前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりとに基づいて、前記第１のコンテントオブジェクトが前記ウェブページの訪問者に提供された回数を見積もる統計要約システムとを有するシステム。 - 前記ウェブページがアクセスされた回数の少なくとも一部は、プロキシから取得する請求項７に記載のシステム。
- 自動広告普及システムによって行われる請求項７に記載のシステム。
- 前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりの少なくとも一部は、パネリストコンピュータから取得する請求項７に記載のシステム。
- 前記コンテントオブジェクトは広告である請求項７に記載のシステム。
- 前記統計要約システムは、
前記ウェブページが要求された合計回数を、前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれる数で割ることで前記コンテントオブジェクトの回転率を求め、前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりに前記回転率を掛けることで、前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を求めることによって、
前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を見積もる請求項７に記載のシステム。 - 機械が読み取り可能な記録媒体であって、
実行されたときに少なくとも、
前記コンテントオブジェクトが所定の頻度で変化するウェブページがアクセスされた回数の見積もりを取得するステップと、
前記ウェブページを要求し、それに応じてコンテンツファイルを取得することを繰り返すステップと、
前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに第１のコンテントオブジェクトが含まれている数を求めるステップと、
前記ウェブページが要求された合計回数を求めるステップと、
前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれている回数と前記ウェブページが要求された合計回数と前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりとに基づいて、前記第１のコンテントオブジェクトが前記ウェブページの訪問者に提供された回数を見積もるステップと、
を機械に行わせる指示を記録した機械が読み取り可能な記録媒体。 - 前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりの少なくとも一部は、プロキシから取得する請求項１３に記載の機械が読み取り可能な記録媒体。
- 自動広告普及システムによって、前記機械が読み取り可能な記録媒体に記録された指示が実行される請求項１３に記載の機械が読み取り可能な記録媒体。
- 前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりの少なくとも一部は、少なくとも一つのパネリストコンピュータから取得する請求項１３に記載の機械が読み取り可能な記録媒体。
- 前記コンテントオブジェクトは広告である請求項１３に記載の機械が読み取り可能な記録媒体。
- 前記機械が読み取り可能な記録媒体に記録された指示は、
前記ウェブページが要求された合計回数を、前記繰り返すステップによって得られた前記コンテンツファイルに前記第１のコンテントオブジェクトが含まれる数で割ることで前記コンテントオブジェクトの回転率を求め、
前記ウェブページがアクセスされた回数の見積もりに前記回転率を掛けることで前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を求めることによって、
前記第１のコンテントオブジェクトが訪問者に提供された回数を見積もる請求項１３に記載の機械が読み取り可能な記録媒体。
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