JP5238074B2 - オンラインリファレンスの収集および採点 - Google Patents

Description

検索エンジン最適化は、一般に、ウェブマスタがトラフィックの量および質を改善するために所定のウェブページまたは他のインターネットサイトに適用するプロセスである。
典型的な手法は、タイトルタグ内のキーワードと、メタタグ内のキーワード、本文内のキーワードと、インバウンドリンク内のアンカーテキストと、サイトの古さと、サイト構造と、サイトのインターネットリンク構造内のリンク人気度と、インデックス化可能なテキスト／ページコンテンツの量と、サイトへのリンクの数と、サイトへのリンクの人気度／関連性と、インバウンド・リンク・タグの局所関連性とを含む。
付加的な手法は、ウェブマスタが最適化しようとする検索エンジンに基づいて時々利用され得る。
検索エンジンアルゴリズムおよび測定基準は専用であるので、検索エンジン最適化技術は、ウェブページまたは他のインターネットサイトの可視性を改善するため広範に使用される。

検索エンジンマーケティングは、検索エンジン最適化（ＳＥＯ）と、ペイドインクルージョンと、ペイドプレースメントとを含むインターネットマーケティングの形式である。
ペイドインクルージョンおよびペイドプレースメントは、特別なキーワード検索の結果ページに広告を配置するペイドインターネット広告の形式である。
ペイドインクルージョンおよびペイドプレースメントは、キーワードまたは検索語のような要因に基づいて価格の点で異なる。

オンライン広告は、メッセージを伝達するためインターネットまたはワールド・ワイド・ウェブを活用する形式である。
オンライン広告は、テキスト広告、バナー広告、スカイスクレーバー広告、フローティング広告、エキスパンド広告、ポライト広告、壁紙広告、トリックバナー広告、ポップアップ広告、ポップアンダー広告、ビデオ広告、マップ広告、モバイル広告、および、多くの他のオンライン広告の形式を含む。

本明細書中で主張されている主題は、何らかの不利点を解決する実施例、または、上述されているような環境だけで動作する実施例に限定されない。
むしろ、この背景技術は、本明細書中に記載されている一部の実施例が実施される１つの例示的な技術分野を説明するためだけに設けられている。

この概要は、詳細な説明の欄においてさらに記載されている概念のうち選択された概念を簡略化された形式で紹介するため設けられている。
この概要は、主張されている主要な特徴または本質的な特質を特定するためのものではなく、主張されている主題の範囲を定めるのに役立てるためのものである。

一般に、発明の例示的な実施例は、エンティティのオンラインリファレンスの収集および採点に関係する。
１つの例示的な実施例はエンティティのオンラインリファレンスをインデックス化する方法を含む。
この方法は、エンティティへのリファレンスを求めて検索されるべきインターネットの１つ以上のチャンネルを特定するステップと、１つ以上のチャンネルのそれぞれの中で評価されるべき１つ以上の信号を特定するステップとを含む。
この方法は、エンティティへのオンラインリファレンスを求めてインターネットをクロールするステップをさらに含み、このインターネットをクロールするステップは、エンティティへのリファレンスを求めてインターネットの１つ以上のチャンネルを検索するステップと、１つ以上の信号を評価するステップとを含む。
この方法はリファレンスの逆インデックスを構築するステップをさらに含み、逆インデックスは、リファレンスが見つかった各チャンネルと、リファレンスに対し評価された１つ以上の信号とに基づいている。

別の例示的な実施例は、エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化するシステムを含む。
このシステムは、インターネットをクロールするためパラメータを組み立て、実行されるべきクロールをジョブキューに挿入するように構成されているディープ・インデックス・エンジンを含む。
このシステムは、ディープ・インデックス・エンジンによって組み立てられたインターネットクロールを実行するように構成されている１つ以上のワーカーノードをさらに含む。
このシステムは、ジョブキューからの１つ以上のワーカーノードのためのジョブを立ち上げるように構成されている１つ以上のコーディネータをさらに含む。

発明の例示的な実施例のこれらの態様および他の態様は、以下の説明および特許請求の範囲に記載された事項からより完全に理解できるようになる。

本発明の一部の実施例の種々の態様をさらに明瞭にするため、発明のより詳しい説明が次に添付図面に図示された発明の特定の実施例を参照して提示される。
これらの図面は発明の典型的な実施例だけを描いているので、発明の範囲の限定であると見なされるべきでないことを理解されたい。
発明は、添付図面の使用によってさらに特定されかつ詳細に記載され説明されている。

エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化する例示的なシステムの実施例を示す図である。 図１のシステムで利用できるワーカーノードのさまざまな構成を示す図である。 図１のシステムで利用できるワーカーノードのさまざまな構成を示す図である。 図１のシステムで利用できるワーカーノードのさまざまな構成を示す図である。 オンラインリファレンスを求めて検索される適切なウェブページを見つけるためページ検索を使用する方法の態様を示す図である。 検索エンジン結果ページを解析する方法の態様を示す図である。 逆インデックスの内部に結果を提示する方法の実施例を示す図である。 ユーザに結果を提示するさまざまな実施例を示す図である。 ユーザに結果を提示するさまざまな実施例を示す図である。 ユーザに結果を提示するさまざまな実施例を示す図である。 エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化する例示的な方法のフローチャートである。

次に同様の構造に同様の参照符号が付されている図面を参照する。
図面は、発明の一部の実施例の概略図であり、本発明に限定されることなく、必ずしも正しい縮尺で描かれていないことを理解されたい。

エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化するシステム１０５の実施例を図示する図１を最初に参照する。
オンラインリファレンスがインデックス化されているエンティティは、個人、企業、ブランド、製品、モデル、または、インターネット上のどこからでも参照されるその他のエンティティを含むことができる。
リファレンスは、オーガニックリファレンス、オンライン広告、ニュース記事、または、エンティティへのその他のリファレンスを含むことができる。
より詳細には、システム１０５は、オンラインリファレンスおよびエンティティの両方が顧客の要求に基づいて特定される場合にエンティティのオンラインリファレンスを特定するため使用することができる。
たとえば、コンペティタのオンライン広告をインデックス化するために顧客からの要求を受信することに応答して、インデックス化を実行するためにシステム１０５を使用することができる。

システム１０５は、ディープ・インデックス・エンジン１１０を含む。
ディープ・インデックス・エンジン１１０は、ネットワーク１１２をクロールするためのパラメータを検索ジョブに組み立てるように構成されている。
ネットワーク１１２は、例示的に、複数のワイド・エリア・ネットワークおよび／またはローカル・エリア・ネットワークの間を論理的接続および物理的接続によって形成されたグローバルインターネットを含むインターネットを含み、場合によっては、インターネットを介してアクセスされる相互リンク型ハイパーテキスト文書のシステムを含むワールド・ワイド・ウェブ（Ｗｅｂ）を含むことができる。
代替的または付加的に、ネットワーク１１２は、８０２．ｘｘネットワークと、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントと、ワイヤレスアクセスポイントと、ＩＰベースネットワークなどのような１つ以上のセルラＲＦネットワーク、および／または、１つ以上の有線および／または無線ネットワークを含む。
ネットワーク１１２は、また、１つのネットワーク形式をもう１つのネットワーク形式とインタフェースできるようにするサーバをも含む。

ディープ・インデックス・エンジン１１０によって組み立てられたパラメータは、１つ以上のチャンネルを含むことが可能である。
これらのチャンネルは、検索されるべきインターネット／ネットワーク１１２内部の特殊なメディアである。
一部の実施例では、チャンネルは、オーガニック検索と、ページ検索と、リンク型広告ネットワークと、バナー広告と、文脈広告と、電子ベールと、ブログと、ソーシャルネットワークと、ソーシャルニュースと、アフィリエイトマーケティングと、モバイル広告と、メディア広告と、ビデオ広告と、ディスカッションフォーラムと、ニュースサイトと、リッチメディアと、ソーシャルブックマークと、有料検索と、インゲーム広告とを含むことができる。
それにもかかわらず、チャンネルは、これらの上述されたチャンネルに限定されることはなく、現在存在しているか、または、将来に作り出されるかにはかかわらず、検索されるべきインターネットの関連した分野を含むことができる。

オーガニック検索は、広告への関連性ではなく、検索語への関連性によって現れる検索エンジン結果ページ内のリスティングを指す。
ページ検索は、出現の理由とは無関係に、検索エンジン結果ページ内のリスティングを指す。
リンク型広告ネットワークは、関連した主題を収容している場合にウェブページに自動的に挿入される広告である。
バナー広告は、特殊なロケーションにある特殊なウェブページに配置される広告である。
文脈広告は、ある一定のキーワードまたは他の識別子が存在するときに置かれる広告、たとえば、キーワード広告である。
ｅ−メール、すなわち、電子メールまたはｅメールは、デジタル通信システムを用いる主にテキストベースの人と人との通信を作成、伝達または格納する方法である。
ブログ、すなわち、ウェブブログは、通常は、解説、イベントの説明、または、グラフィックスもしくはビデオのような他の素材の定期的な入力を用いて個人によって維持されるウェブページの型である。
ソーシャルネットワークは、価値、見通し、アイデア、金融的交流、友好関係、親類関係、嫌悪、紛争、または、取引のような相互依存性の１つ以上の特定の型の（一般に個人または団体である）ノードで作られたソーシャル構造体である。
ソーシャルニュースは、ユーザがニュース記事または他のリンクを投稿し、投票に付し、よって、どちらのリンクが提示されるかを判定するウェブページを指す。
アフィリエイトマーケティングは、第１のウェブページのオーナの関連会社によって維持されている異なるウェブページへトラフィックを導くためにウェブページを使用することを含む。
モバイル広告は、無線機器に提示されるパーソナライズド広告を含む。
メディア広告は、オンライン、印刷形式、ビデオ形式、若しくは、その他のフォーマットを問わずに、ある型のメディア、または、通信手段の中に配置される広告を含む。
ビデオ広告はビデオフォーマットで提示される広告である。
ディスカッションフォーラム、すなわち、掲示板は、ユーザ生成コンテンツを呼び物とするオンライン・ディスカッション・サイトである。
ニュースサイトは、一般的なニュースと話題に固有のニュースとの両方を含むニュースを報道する主要な目的をもつウェブページである。
リッチメディア、すなわち、相互作用メディアは、受信者による活発な参加を可能にするメディアである。
ソーシャルブックマークは、ネットワークユーザが、ネットワーク上のウェブページのブックマークを格納し、体系化し、検索し、管理し、ブックマークを私的に保存し、ある一定のネットワーク内部の不特定多数の人とブックマークを共有し、または、プライベートアクセスおよびパブリックアクセスのその他の組み合わせとネットワークを共有する方法に関係する。
有料検索は、ウェブサイトのオーナが、一般に、自分のウェブサイトの検索結果をサーチエンジン結果ページの一番上に配置するため、クリックスルーまたはアドビューに基づいて広告料を支払う文脈広告の１つの型である。
インゲーム広告はオンラインまたはゲーム機上でビデオゲームの中に配置される広告である。

再び図１を参照すると、ディープ・インデックス・エンジン１１０によって組み立てられたパラメータは、評価されるべき１つ以上の信号を含むこともできる。
信号は、エンティティへのリファレンスに関する情報を含む。
たとえば、ウェブページの一番上に配置された広告はより視認性が高いので、一般に、ウェブページの一番下に配置された広告より高価格であり、より効果的であると考えられる。
したがって、インデックス化されるべきリファレンスがオンライン広告を含む場合、広告プレースメントはインデックス化のため特定できる信号である。
代替的または付加的に、評価されるべき信号は、所定のウェブページ上のリファレンスの頻度と、ウェブページ上のリファレンスのロケーションと、クロールの暦日と、ウェブページ投稿の暦日と、クロールの日時と、ウェブページ投稿の日時と、文脈駆動型ウェブインデックス化と、ウェブページをダウンロードすべき時刻と、ウェブページのウェブブラウザ互換性と、ウェブページのウェブプラグイン互換性などのうちの１つ以上を含む。
付加的または代替的に、評価されるべき電子メールメッセージ内の信号は、電子メールメッセージ受信の頻度と、電子メールメッセージ上のアウトバウンドリンクと、電子メールメッセージ受信の暦日と、電子メールメッセージ受信の日時などを含むことができる。
文脈駆動型インデックス化信号は、ウェブページ内のリンクおよび／またはウェブページの投稿および話題を取り巻く現在のイベントをさらに含むことができる。
それにもかかわらず、評価されるべき信号は、これらの上述された信号に限定されることはなく、現在存在するかまたは将来に作り出されるかを問わずに、エンティティへのリファレンスに関するあらゆる関連情報を含むことができる。
本明細書中で使用されるような「ウェブページ」は、特に断らない限り、ドメイン、サブドメイン、ウェブポスト、ユニフォーム・リソース識別子（ＵＲＩ）と、ユニフォーム・リソース・ロケーション（ＵＲＬ）と、電子メールおよびチャットのような非永続的な投稿とを含むあらゆるオンライン投稿を指すことにさらに注意されたい。

引き続き図１を参照すると、ディープ・インデックス・エンジン１１０は、ジョブを作成し、定義し、および／または、特定し、そして、検索ジョブに対し、各検索ジョブの組み立てられたパラメータを含むジョブをジョブキュー１１５に挿入する。
ジョブキュー１１５への挿入は、直接的な挿入によるか、または、コーディネータ１２０の中にジョブを送信するか、または、ジョブがディープ・インデックス・エンジン１１０からジョブキュー１１５へ送信される他の方法による。
一部の実施例では、ジョブキュー１１５は実行されるべきジョブを保持し、このジョブを実行のためにワーカーノード１２５へ供給する。

ジョブキュー１１５内のジョブは、限定されることはないが、検索ジョブ、たとえば、インターネットクローリングを含む。
一部の実施例では、インターネットがクロールされると、データが取得される。
一般に、データは、ディープ・インデックス・エンジンが関連性ありとして指定した情報を指す。
一部の実施例では、データは、検索され、信号評価されたチャンネルに関する情報を含むことができる。
他の実施例では、データは、後述されるようにさらなる処理のためのウェブページのダウンロードを含むことができる。
さらなる実施例では、データは、後述されるように、解析されるべき検索結果を含むことができる。

一部の実施例では、データが取得されると、データは処理される必要がある。
ディープ・インデックス・エンジン１１０は、このような処理ジョブをジョブキュー１１５に挿入することができる。
一部の実施例では、データの処理は信号の評価を含むことができる。
他の実施例では、データの処理は、後述されるように、検索結果の解析を含むことができる。
さらなる実施例では、解析は、ポジティブコノテーションまたはネガティブコノテーションに関するリファレンスの評価を含むことができる。
たとえば、製品に関するブログ記入は、記入が製品に関して一般的に肯定的であるか、または、否定的であるかを判定するため処理されることが可能である。

他の実施例では、データが取得されると、データは圧縮されることが必要とされることができ、圧縮はディープ・インデックス・エンジン１１０によってジョブキュー１１５に挿入することができる別のジョブである。
一部の実施例では、データの圧縮は、後の処理のためのデータの節約を含むことができる。
他の実施例では、データの圧縮は、関連性のある信号を求めるウェブページの解析と、ウェブページのうち関連性のある信号に関係する部分だけの節約とを含むことができる。
本開示内容の利点によれば、ディープ・インデックス・エンジン１１０は、データの収集および／または処理を含む実行される必要があるジョブをジョブキュー１１５に挿入することがあることを理解されたい。

一部の実施例では、システム１０５は、ワーカーノード１２５を含む。
ワーカーノード１２５は、ディープ・インデックス・エンジン１１０によってジョブキュー１１５に挿入されたジョブを実行するノードを備える。
一部の実施例では、ワーカーノード１２５によって実行されるジョブは、ウェブクロールと、関連性のある検索の実行と、データの圧縮と、データの処理と、逆インデックスの構築と、検索エンジン最適化スコアの計算と、または、ジョブキュー１１５に挿入されたその他のジョブとを含む。
一部の実施例では、あらゆるワーカーノード１２５は、ジョブキュー１１５に挿入されたジョブを実行するように構成されている汎用ワーカーノードであることができる。
他の実施例では、ワーカーノード１２５は、それぞれが単一ジョブを実行するように構成されている専用ワーカーノードであることができる。
さらなる実施例では、ワーカーノード１２５は、汎用ワーカーノードと専用ワーカーノードのどのような組み合わせであることができる。

一部の実施例では、ワーカーノード１２５は、インターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートするようにさらに構成されている。
一部の実施例では、インターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートすることは、個人ユーザの地理的ロケーション、特定のブラウジングの時刻、年齢、所得水準、電子メールアドレス、または、他の人口統計のうちの１つ以上を含む典型的に個人ユーザと関連付けられている１つ以上の属性を模倣すること、および／または、提供することを含む。
たとえば、ワーカーノード１２５は、異なる地理的ロケーションにおけるインターネットの個人ユーザをシミュレートするため、複数のインターネット・サービス・プロバイダを介してインターネットに接続するように構成することができる。
代替的または付加的に、ワーカーノード１２５は、特定の日時にインターネットに接続するように構成することができる。
代替的または付加的に、ワーカーノード１２５は、ある種のウェブサイトにおいて、個人ユーザの特定の人口統計に対応する年齢、所得レベルなどを入力するように構成することができる。
代替的または付加的に、ワーカーノード１２５は、ある種のウェブサイトにおいて、電子メールアドレスを入力するように構成することができる。
発明の一部の実施例では、インターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートすることは、検索リファレンスはこのようなリファレンスがインターネットのユーザに提示される方法に関係するので、より関連性のある検索結果を可能にさせる。

図２Ａは、たとえば、検索ジョブの実行中にワーカーノード２０５の一実施例の構成を示す。
ワーカーノード２０５は、ウェブページ２１０に直接的に接続している。
ワーカーノード２０５は、適切なチャンネルを調べることによってウェブページ２１０および／または付加的なウェブページ内でエンティティへのオンラインリファレンスを求めて検索を実行する。
一部の実施例では、ワーカーノード２０５は、後の評価のため、これまでに概要が説明された図１のディープ・インデックス・エンジン１１０によって検索ジョブの内部で命令されているように信号情報を獲得するために、適切な信号の場所を見つけるか、または、評価する。
この実施例および他の実施例では、ワーカーノード２０５は、ウェブページ２１０に接続されている間に適切な信号を評価することがある。

図２Ｂは、検索ジョブの実行中にインターネットをクロールするワーカーノード２２０の別の実施例を示す。
本実施例では、ワーカーノード２２０は、ウェブページ２３０に接続するためプロキシ２２５を使用する。
コンピュータネットワークにおいて、プロキシは、他のサーバからのリソースを探し出すクライアントからの要求のための仲介役としての役目を果たすサーバ（たとえば、コンピュータシステムまたはアプリケーションプログラム）である。
クライアントは、プロキシに接続し、異なるサーバから入手可能であるファイル、接続、ウェブページ、または、他のリソースのためのいくつかのサービスを要求する。
一部の実施例では、プロキシ２２５を介してウェブページ２３０に接続しているワーカーノード２２０は、ワーカーノード２２０が実際の地理的由来とは異なる地理的由来であるように見えることを可能にする。

図２Ｃは、検索ジョブの実行中にインターネットをクロールするワーカーノード２４０のさらに別の実施例を示す。
本実施例では、ワーカーノード２４０は、プロキシ２４５を介してインターネットに接続し、バックリンク２５５を介してウェブページ２５０の場所を見つける。
バックリンク２５５は、ウェブサイトまたはウェブページ２５０への着信リンクである。
ウェブページ２５０のバックリンク２５５は、このウェブページ２５０に注目しているのが誰であるかを指示することができるので、重大な個人的関心、文化的関心、または、意味的関心であることがある。
バックリンク２５５は、別のウェブページからこのウェブページ２５０へのどのようなリンクでも含む可能性がある。
バックリンク２５５は、被リンク、インバウンドリンク、インリンク、および、内向きリンク、としても知られている。
バックリンク２５５は、時折、ウェブページ２５０の人気度の尺度として使用され、いくつかの検索エンジンは、バックリンク２５５にウェブページ２５０の情報を提供する。
一部の実施例では、バックライト２５５は、エンティティのオンラインリファレンスを見つけること、または、そうでなければ、リファレンスを評価することに役立つように使用される。

引き続き図１を参照すると、一部の実施例では、システム１０５は、１つ以上のコーディネータ１２０をさらに含む。
コーディネータ１２０は、ディープ・インデックス・エンジン１１０からジョブを受信し、上述されているようにジョブキュー１１５に挿入することができる。
コーディネータ１２０はさらに、ジョブの完了のため必要に応じて、ジョブキュー１１５からジョブを除去し、ワーカーノード１２５に供給することもできる。
コーディネータ１２０は、ワーカーノード１２５の性能を最適化するため（たとえば、専用ノードがこの専用ノードの現在タスクを終了した後に作業を利用できるようにすることを確実にするため）、どのジョブがどのワーカーノード１２５によって実行されているかを追跡することもできる。

ディープ・インデックス・エンジン１１０、ジョブキュー１１５、ワーカーノード１２５、および、コーディネータ１２０を含むシステム１０５のモジュールまたは個々のコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、または、これらの任意の組み合わせで実施することができる。
ソフトウェアで実施される場合、システム１０５のモジュールは、これらの機能を実行するため必要に応じてアクセスできるようにコンピュータ読み取り可能な媒体に格納される。
付加的に、ソフトウェアで実施される場合、各モジュールに割り当てられたタスクは、プロセッサ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または、ソフトウェア命令もしくは他の論理機能を実行する能力があるその他の論理機器によって実行されることが可能である。

図３は、オンラインリファレンスを求めて検索されるべき適切なウェブページを見つけるためページ検索を使用する方法の態様を示す。
図３の方法は、キーワードデータベースと併せてワーカーノード３０５によって実行できる。
キーワードデータベース３１０はページ検索で使用されるべき１つ以上のキーワードを収容している。
一部の実施例では、図１のディープ・インデックス・エンジン１１０は、キーワードデータベース３１０をコンパイルすることができる。
他の実施例では、図１のワーカーノード１２５は、ページ検索の前に、キーワードデータベース３１０をコンパイルすることができる。

引き続き図３を参照すると、ワーカーノード３０５は、キーワードデータベースからキーワードを取得する（３１５）。
ワーカーノード３０５は、その後に、ページ検索のため検索エンジンに問い合わせる（３２０）。
検索エンジンは、現在存在するか、または、将来に作り出されるかを問わず、検索を実行するため使用されるどのようなパブリック検索エンジンまたはプライベート検索エンジンでもよい。
複数の検索エンジンは、結果をコンパイルするためキーワード毎に使用することができ、または、個別の検索エンジンは、エンティティ毎に優先される通りに使用することができる。

検索が実行されると、ワーカーノード３０５は、検索エンジン結果ページを収集する（３２５）。
結果ページは、ワーカーノード３０５によって処理されるか、または、他のワーカーノードによる処理のためジョブキューに挿入されるテキストとして収集できる（３２５）。
検索エンジン結果ページは、オリジナルフォーマットで、または、ワーカーノードによる付加的なウェブクロールのためジョブキューに挿入されたリンクと共に保存されたリンクだけで収集することもできる（３２５）。
それにもかかわらず、検索エンジン結果ページを収集する方法は、現在存在しているか、または、将来に作り出されるかのいずれでも、検索エンジン結果ページを収集するため検討される（３２５）。

検索エンジン結果ページが収集された後、検索エンジン結果ページは、関連性のある情報を求めて解析される（３３０）。
結果ページは、ワーカーノード３０５によって解析することができ（３３０）、または、他のワーカーノードによる解析のためジョブキューに挿入することができる。
関連性があると考えられる情報は、図１のディープ・インデックス・エンジン１１０によって前に組み立てられたパラメータによって判定することができる。
たとえば、要求に応じて、オーガニック検索結果だけを考慮することができる。
代替的に、オンラインリファレンスが検索エンジンの範囲内の有料広告に限定される場合、有料結果だけが考慮されることがある。
一部の実施例では、検索結果のランクはインデックス化に関連性があることがあり、一方、他の実施例では、ランクはインデックス化に殆ど関連性がないか、または、関連していないことがある。

図４は、図３に示されているようにキーワードから取得された検索エンジン結果ページのようなエンティティへのリファレンスのための検索エンジン結果ページを解析する方法の態様を示す。
一部の実施例では、図４の方法は、１つ以上のワーカーノードによって実行される。

図４の方法は、検索エンジン結果をオーガニック結果および有料広告のような１つ以上のチャンネル関連グルーピングに解析することによって開始する（４０５）。
本実施例の目的のため、オーガニック結果および有料広告は別々に取り扱われるが、他の実施例では、オーガニック結果および有料広告は同様または別々に取り扱われることがある。
ワーカーノードは、オーガニック結果を解析し（４１０）、エンティティを参照する検索エンジン結果ページのオーガニック結果の中の１つ以上の信号と、たとえば、エンティティを参照する対応する検索エンジン結果のランク、ＵＲＬ、タイトル、および／または、記述を含む１つ以上の信号とを特定する（４１５）。
これらの信号は、検索エンジン結果の関連性を特定し、将来に検索されるべき１つ以上のウェブページ４２０を特定するのに役立つことができる。
ウェブページ４２０は、その後、エンティティへのリファレンスを求めて解析されることができる。

ワーカーノードは、有料広告結果をさらに解析し（４２５）、エンティティを参照する検索エンジン結果ページの有料広告結果の中の１つ以上の信号と、たとえば、エンティティを参照する検索エンジン結果ページの中の対応する有料広告のプレースメントおよび／またはＵＲＬを含む１つ以上の信号とを特定することができる（４３０）。
人目を引くプレースメントは多くの場合により効果的であると考えられるので、通常は、それほど人目をひかない有料広告のプレースメントよりコスト高である。
したがって、検索エンジン結果ページおよび／または他のウェブページ内の有料広告のプレースメントは、広告のため支払われた料金の指標と、検索されたキーワードと広告を置くマーケターとの間の相関に置かれた関連性とを与える。
オーガニック検索結果と同様に、有料広告によって指示されたウェブページ４３５は特定され、エンティティへの付加的なリファレンスを求めてそれ自体を解析することができる。

図３および４を組み合わせて参照すると、本実施例では、検索を実行する同じワーカーノードは、オンラインリファレンスを求めて最終的に検索されるウェブページを訪問する必要がないことに注意を要する。
たとえば、１つのワーカーノードは、キーワードデータベース３１０からキーワードを取得し（３１５）、検索エンジンに問い合わせ（３２０）、結果を収集することができる（３２５）。
第２のワーカーノードは、結果ページを解析し（３３０、４０５）、どちらの結果がオーガニックであり、どちらの結果が有料であるかを特定することができる（４１０、４２５）。
第３のワーカーノードは、オーガニック結果の適切な信号を特定することができ（３３０）、第４のワーカーノードは、有料結果の適切な信号を特定することができる（４３０）。
ウェブページ４２０、４３５は、その後、付加的なワーカーノードによるクローリングのためジョブキューに挿入することができる。
他の実施例では、図３および４のステップを実行するため利用できるワーカーノードは４台より多くても少なくてもあることができる。

引き続き図１を参照すると、システム１０５がオンラインリファレンスを求める検索を完了すると、システムは結果をユーザに提示することができる。
一部の実施例では、エンティティへのオンラインリファレンスを掲載し、費用効果、視認性、または、その他の規準のような規準の集合に従ってオンラインリファレンスをランク付けする逆インデックス１３０は作成することができる。
検索エンジンが所定のワードを収容するすべての文書を表形式化するとき、この表は逆インデックスと呼ばれる。
逆インデックスは、文書内のすべてのワードのロケーションを収容する通常のインデックスとは対照的である。

他の実施例では、結果は未加工データとして提示することができる。
たとえば、結果は、特定のウェブページ上のヒットの回数、すなわち、ウェブページのトラフィック履歴として、または、特定のキーワードまたはキーワードの集合に対するオーガニック検索結果ランク提示することができる。
さらなる実施例では、結果は、特殊なメディアにおける注釈として提示することができる。
たとえば、結果は、ブログ内の注釈の回数として提示することができる。
代替的又は付加的に、結果はさらに分解することができる。
たとえば、ブログ注釈は、肯定的な注釈と否定的な注釈とに分解することができる。

図５は、結果を逆インデックス内に提示する方法の一実施例を示す。
本実施例では、結果は、クロールされたウェブページに対し生成された（５０５）検索エンジン最適化（ＳＥＯ）スコアを有する。
換言すると、結果は、検索エンジン結果内のプレースメントのようないくつかの所定の規準に基づいて提示される。
検索エンジン結果は、オーガニック検索、有料検索、または、これらの両方を含むことができる。
付加的に、ＳＥＯスコアは、特定の検索エンジンからの検索結果をより重く評価するように因数に分解することができる。
たとえば、より人気の高い検索エンジンの結果における高プレースメントは、より人気の低い検索エンジンの結果よりＳＥＯスコアに影響を与えることができる。

代替的または付加的に、図５の方法によって生成された逆インデックスは広告スコアを含むことができる。
一部の実施例では、広告スコアは、広告の費用効果を指摘するために使用されることができる。
たとえば、第１の広告が第２の広告のトラフィックの５０％を生成するが、第１の広告が掲載するために第２の広告の１０％のコストしかかからない場合、第１の広告は、トラフィックを生成する費用効果がより高いことを指摘するために、より高い広告スコアが与えられることがある。

図５の方法は、ウェブページがランク付けするキーワード、すなわち、検索されたときにウェブページを返すキーワードを特定すること（５１０）をさらに含む。
一部の実施例では、ウェブページがランク付けするキーワードを特定すること（５１０）は、キーワードデータベース５１５から可能なキーワードを取得し、キーワードに関する検索を実行することにより行うことができる。
他の実施例では、キーワードは、関心のあるキーワードでもよく、キーワード検索の結果は生成されたＳＥＯスコアを有することができる。
さらなる実施例では、キーワードデータベースは、インデックス化を最適化するために望ましいその他の方法でコンパイルすることが可能である。

キーワードが検索されると、ウェブページに対するオーガニックランクが特定される（５２０）。
オーガニックランクに基づくことができる重み付け乗数がオーガニックランクに適用される（５２５）。
すなわち、重み付け乗数はランキング毎に異なる（すなわち、一定ではない）。
一部の実施例では、重み付け乗数は、オーガニックランクのクリック解析の分布を考慮する（５３０）。
すなわち、乗数は、ＵＲＬへのリンクを辿るユーザの数を考慮する。
たとえば、検索は、どんな理由であっても大部分のユーザに無関係である結果を見つけることがある。
結果のランキングが高い場合でも、乗数はリンクを辿るユーザの低下を反映させるため調整することができる。
重み付け乗数およびオーガニックランクから、ＳＥＯスコアは生成することができる（５３５）。
ＳＥＯスコアは所定の規準に基づいてリファレンスの関連性の解析を可能にする。

図６Ａは、結果をユーザへ提示する実施例を示す。
本実施例では、結果はチャート６１５の形式で提示される。
チャート６１５は、たとえば、自分自身のウェブページおよび自分のコンペティタのウェブページの両方でオーガニックランクが経時的にどのように変化したかを知ることを望むクライアントの要求で作成することができる
チャート６１５は、様々なウェブページのオーガニックランクを表現する複数の線を有する。
１番目の線６１０は、クライアントのウェブページのオーガニックランクと、１週間隔のオーガニックランクの変化とを表現する。
２番目の線６１５は、第１のコンペティタのウェブページのオーガニックランクと、１週間隔のオーガニックランクの変化とを表現する。
３番目の線６２０は、第２のコンペティタのウェブページのオーガニックランクと、１週間隔のオーガニックランクの変化とを表現する。

一部の実施例では、チャート６１５は、クライアントのオーガニックランク履歴に限定することができる。
他の実施例では、チャート６１５は、コンペティタのオーガニックランク履歴に限定することができ、クライアントのオーガニックランク履歴を除外することができる。
チャート６１５は、クライアントによる指定に応じて、２つより増減するコンペティタのオーガニックランク履歴を含むことができる。
付加的に、コンペティタはどのような方法でも特定することができる。
たとえば、最大コンペティタだけが表示されることが可能であり、または、特に関心のあるコンペティタを特定することが可能である。

図６Ｂは、結果をユーザに提示する付加的な実施例を示す。図６Ｂのチャート６４０は、ソーシャル・メディア・チャンネルにおけるウェブページの注釈を提示する。
注釈は、ウェブページ、製品またはその他のエンティティへの種々のリファレンスを含むことができる。
チャート６４０のｘ軸６４５は、検索されたチャンネルを含む。
チャート６４０のｙ軸は、システムによって発見された注釈の個数を指摘する。
一部の実施例では、注釈の個数は注釈の絶対数を含むことができる。
他の実施例では、注釈の個数は注釈の相対数を含むことができる。
たとえば、ウェブページに対する注釈の個数は、コンペティタのウェブページの注釈の個数に匹敵することができる。

図６Ｃは、結果をユーザに提示する別の実施例を示す。
図６Ｃのチャート６７０は、ユーザのウェブページへのバックリンクの品質をユーザに提示する円グラフである。
一部の実施例では、品質は、ページランク値（０ないし１０）を称して判定することが可能である。
ページランクは、集合内の各要素の相対的重要度を測定する目的で、ウェブのようなハイパーリンクされた文書の集合の各要素に数値的な重み付けを割り当てるリンク解析アルゴリズムである。
一部の実施例では、６以上の高いページランク値をもつ単一（または少数の）文書からのインバウンドリンク（バックリンク）を有することは、より低いページランク値０および１をもつドメインからの数百のバックリンクを有することより有利である。

チャート６７０の第１の領域６７５はプレミアム・バックリンク、すなわち、ページランク値７ないし１０をもつウェブページからのバックリンクを指摘する。
チャート６７０の第２の領域６８０は、良質バックリンク、すなわち、ページランク値３ないし６をもつウェブページからのバックリンクを指摘する。
チャート６７０の第３の領域６８５は、普通バックリンク、すなわち、ページランク値０ないし２をもつウェブページからのバックリンクを指摘する。
バックリンクの品質は、他の方法を使用して評価することも可能であり、ページランクに限定されない。

図６Ａ−６Ｃのチャートは、発明の一部の実施例により結果をユーザに提示するため生成することができるチャートの単なる実施例であることを理解されたい。
実際に、結果は、他のタイプのチャートを生成することにより、または、チャートを全く生成することなく、ユーザに提示することができる。

図７をさらに参照すると、エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化する方法７００の実施例が開示されている。
オンラインリファレンスがインデックス化されるエンティティは、個人、企業、ブランド、製品、モデル、または、インターネット上のどこかで参照されるその他のエンティティを含むことができる。
リファレンスは、オーガニックリファレンス、オンライン広告、ニュース記事、または、エンティティへのその他のリファレンスを含むことができる。
より詳細には、方法７００は、オンラインリファレンスの型およびエンティティの両方が顧客の要求に基づいて特定される場合に、エンティティのオンラインリファレンスを特定するため使用することができる。
たとえば、顧客は、コンペティタのオンライン広告のインデックス化を要求することができ、方法７００は、インデックスを実行するため使用することができる。
代替的または付加的に、方法７００は、オンラインリファレンスの型またはエンティティのうちの一方または両方が顧客の要求によらずに特定される場合に、エンティティのオンラインリファレンスを特定するため使用できる。

方法７００は、検索される１つ以上のチャンネルを特定すること（７０５）を含む。
これまでに説明されているように、チャンネルは、検索されるインターネットの内部にある特殊なメディアである。
一部の実施例では、チャンネルは、オーガニック検索と、ページ検索と、リンク型広告ネットワークと、バナー広告と、文脈広告と、電子メールと、ブログと、ソーシャルネットワークと、ソーシャルニュースと、アフィリエイトマーケティングと、モバイル広告と、メディア広告と、ビデオ広告と、ディスカッションフォーラムと、ニュースサイトと、リッチメディアと、ソーシャルブックマークと、有料検索と、インゲーム広告とを含むことができる。
それにもかかわらず、チャンネルは、これらの上述されたチャンネルに限定されることはなく、現在存在しているか、または、将来に作り出されるかにはかかわらず、検索されるべきインターネットの関連した分野を含むことができる。

方法７００は、評価されるべき信号を特定すること（７１０）をさらに含む。
信号は、エンティティへのリファレンスに関する関連性のある情報を含む。
たとえば、ウェブページの一番上に配置された広告は、より視認性が高いので、一般に、より高価格であり、より効果的であると考えられる。
したがって、インデックス化されるべきリファレンスがオンライン広告を含む場合、広告プレースメントはインデックス化のため特定できる信号である。
評価されるべき信号は、所定のウェブページ上のリファレンスの頻度と、ウェブページ上のリファレンスのロケーションと、クロールの暦日と、ウェブページ投稿の暦日と、クロールの日時と、ウェブページ投稿の日時と、文脈駆動型ウェブインデックス化と、ウェブページをダウンロードすべき時刻と、ウェブページのウェブブラウザ互換性と、ウェブページのウェブプラグイン互換性などのうちの１つ以上を含む。
付加的または代替的に、評価されるべき電子メールメッセージ内の信号は、電子メールメッセージ受信の頻度と、電子メールメッセージ上のアウトバウンドリンクと、電子メールメッセージ受信の暦日と、電子メールメッセージ受信の日時などを含むことができる。
文脈駆動型インデックス化は、ウェブページ内のリンクおよび／またはウェブページの投稿および話題を取り巻く現在のイベントをさらに含むことができる。
それにもかかわらず、評価されるべき信号は、これらの上述された信号に限定されることはなく、現在存在するかまたは将来に作り出されるかを問わずに、エンティティへのリファレンスに関するあらゆる関連情報を含むことができる。

方法７００は、エンティティへのオンラインリファレンスを求めるウェブ、インターネット、または、図１のネットワーク１１２のような他のネットワークをクロールすること（７１５）をさらに含む。
ウェブ／インターネット／ネットワーク１１２をクロールすること（７１５）は、ウェブページへの直接的な接続を介することができ、プロキシサーバの使用を含むことができ、適切なウェブページを特定するためバックリンクを使用することができ、または、ウェブページの場所を見つけ、評価するその他の方法を含むことができる。
ウェブ／インターネット／ネットワーク１１２をクロールすること（７１５）は、インターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートすることをさらに含むことができる。
たとえば、ウェブをクロールすること（７１５）は、異なる地理的ロケーションにいるインターネットの個人ユーザをシミュレートするため、複数のインターネット・サービス・プロバイダを介して行われることがある。
インターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートすることは、検索リファレンスはこのようなリファレンスがインターネットのユーザに提示される方法に関係するので、より関連性のある検索結果を可能にさせる。

方法７００は、結果の逆インデックスを構築すること（７２０）をさらに含む。
たとえば、エンティティへのオンラインリファレンスを参照し、所定の規準の集合に従ってエンティティへのオンラインリファレンスをランク付けする逆インデックを構築すること（７２０）ができる。
逆インデックスを構築すること（７２０）は、場合によって、トレンド解析を含むことができる。
たとえば、図６Ａのチャート６０５は、クライアント・ウェブページのオーガニックランクと、第１のコンペティタのウェブページと、第２のコンペティタのウェブページとが経時的にどのように変化したかを示す。
したがって、図６Ａのチャートに含まれているデータは、特定のタイプのトレンド解析を表すことがある。

逆インデックスを構築すること（７２０）は、代替的または付加的に、ＳＥＯスコアの生成を含む。
ＳＥＯスコアは、インデックスを要求した顧客のようなユーザが、１つ以上の所定の規準、たとえば、費用効果に基づいてリファレンスの関連性を知ることを可能にさせる。

一部の実施例では、方法７００は、図１に記載されたシステムのようなシステムを使用して実行されることがある。
この方法を実行するため使用されるシステムのモジュールまたは個々のコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、または、これらの任意の組み合わせで実施することができる。
ソフトウェアで実施される場合、システムのモジュールは、これらの機能を実行するため必要に応じてアクセスできるようにコンピュータ読み取り可能な媒体に格納される。
付加的に、ソフトウェアで実施される場合、各モジュールに割り当てられたタスクは、プロセッサ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または、ソフトウェア命令もしくは他の論理機能を実行する能力があるその他の論理機器によって実行されることが可能である。

本明細書中に記載された実施例は、より詳細に後述されるように、種々のコンピュータハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュールを含む専用または汎用コンピュータの使用を含むことがある。

本発明の範囲内の実施例は、コンピュータ実行可能な命令もしくはデータ構造を搬送または格納する物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体および／または無形のコンピュータ読み取り可能な媒体をさらに含むことがある。
このような物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体、および／または。無形のコンピュータ読み取り可能な媒体は、汎用または専用コンピュータによってアクセスすることができるどのような利用可能な媒体であることができる。
一例として、限定されることはないが、このような物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、または、他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、もしくは、他の磁気記憶装置、あるいは、コンピュータ実行可能な命令またはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を搬送または格納するため使用することができ、および、汎用コンピュータまたは専用コンピュータによってアクセスすることができるその他の物理的媒体を備えることができる。
汎用コンピュータまたは専用コンピュータにおいて、無形のコンピュータ読み取り可能な媒体は、たとえば、コンピュータの中に常駐している回路を介して、コンピュータの一方の部品から別の部品にデータ信号を伝達する電磁気手段を含むことが可能である。

情報がネットワークまたは別の通信接続（有線、無線、または、有線もしくは無線の組み合わせのいずれか）を介してコンピュータへ転送または供給されるとき、コンピュータ実行可能な命令、データ構造、および／または、データ信号（たとえば、ワイヤ、ケーブル、光ファイバ、電気回路、化学的など）は、物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体として適切に考えられるべきであり、コンピュータ実行可能な命令、データ構造、および／または、データ信号（たとえば、無線通信、衛星通信、赤外線通信など）を送信／受信する無線キャリアまたは無線媒体は、無形のコンピュータ読み取り可能な媒体として適切に考えられるべきである。
上記の組み合わせは、コンピュータ読み取り可能な媒体の範囲にさらに含まれるべきである。

コンピュータ実行可能な命令は、たとえば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または、専用処理装置にある特定の機能または機能のグループを実行させる命令、データ、および／または、データ信号を含む。
不可欠ではないが、発明の態様は、ネットワーク環境および／または非ネットワーク環境においてコンピュータによって実行されるプログラムモジュールのような一般的なコンピュータ実行可能な命令の文脈で本明細書中に記載されている。
一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、および、コンテンツ構造を含むか、または、特定の抽象的なコンテンツタイプを実施する。
コンテンツ構造と関連付けられたコンピュータ実行可能な命令、および、プログラムモジュールは、本明細書中に開示されている方法の態様を実行するプログラムコードの実施例を表現する。

実施例は、本発明のシステムで用いられるコンピュータ・プログラム・プロダクトをさらに含むことがあり、コンピュータ・プログラム・プロダクトは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードが格納されている物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体を有し、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードは、プロセッサによって実行されたとき、システムに本発明の方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を含む。

本発明は、本発明の精神または不可欠な特性から逸脱することなく、他の特定の形式で具現化されることがある。
記載された実施例は、すべての観点で、単に例示的であり、限定的ではないと見なされるべきである。
発明の範囲は、したがって、ここまでの説明ではなく、特許請求の範囲に記載された事項によって指摘される。
請求項の均等物の意味および範囲に含まれるすべての変更はこれらの請求項の範囲に包含されるべきである。

１１０ ・・・ ディープ・インデックス・エンジン
１１２ ・・・ ネットワーク
１１５ ・・・ ジョブキュー
１２０ ・・・ コーディネータ
１２５、２０５、２２０、２４０、３０５ ・・・ ワーカーノード
２１０、２５０ ・・・ ウェブページ
２２５ ・・・ プロキシ
２３０、２４５、４２０、４３５ ・・・ ウェブページ
２５５ ・・・ バックリンク
５１５ ・・・ キーワードデータベース
５３５ ・・・ ＳＥＯスコア

Claims (7)

1. エンティティのオンラインリファレンスをインデックス化するシステムであって、
   インターネットをクロールするためのパラメータを組み立て、前記パラメータに基づいて実行されるべきクロールをジョブキューの中に挿入し、実行されたクロールのためにジョブキューに処理ジョブを挿入するように構成されているディープ・インデックス・エンジンと、
   該ディープ・インデックス・エンジンによって組み立てられてジョブキューへ挿入されるクロールを実行し、実行されたクロールのためにジョブキューへ挿入された処理ジョブを実行するように構成されている１つ以上のワーカーノードと、
   前記ジョブキューから前記１つ以上のワーカーノードのためのジョブとクロールとを開始するように構成されている１つ以上のコーディネータとを備え、
   前記インターネットをクロールするためのパラメータが、個人、企業、ブランド、製品であるエンティティと、前記エンティティへのリファレンスのために検索されるべきインターネットのオーガニック検索結果チャンネルと、オーガニック検索結果チャンネル内のエンティティに対するリファレンスのランクである前記オーガニック検索結果チャンネル内の一つ以上の信号とを含み、
   前記ワーカーノードによって実行されたクロールが、前記エンティティへのリファレンスを特定するためのインターネットのオーガニック検索結果チャンネルを検索することと、特定されたリファレンス内で一つ以上の信号を特定するために前記特定されたリファレンスを検索することとを含み、
   前記ワーカーノードによって実行された処理ジョブは、前記一つ以上の特定された信号が前記ワーカーノードによって特定された後に前記一つ以上の特定された信号を評価することと、一つ以上の評価された信号に基づく前記特定されたリファレンスの逆インデックスを構築することとを含んでいることを特徴とするシステム。
2. 前記ディープ・インデックス・エンジンが、前記逆インデックスのためのパラメータを組み立て、前記逆インデックスの作成に関するジョブを前記ジョブキューに挿入するようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
3. 前記ディープ・インデックス・エンジンと、前記ジョブキューと、前記ワーカーノードと、前記コーディネータとのうちの１つ以上が、ハードウェアで実施されることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
4. 前記ディープ・インデックス・エンジンと、前記ジョブキューと、前記ワーカーノードと、前記コーディネータとのうちの１つ以上が、物理的なコンピュータ読み取り可能な媒体に格納されたソフトウェアで実施されることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
5. 前記１つ以上の特定された信号が、所定のウェブページ上の前記リファレンスの頻度と、前記ウェブページ上の前記リファレンスの位置と、クロールの暦日と、ウェブページ投稿の暦日と、クロールの日時と、ウェブページ投稿の日時と、文脈駆動型ウェブインデックス化と、前記ウェブページをダウンロードすべき時刻と、前記ウェブページのウェブブラウザ互換性と、前記ウェブページのウェブプラグイン互換性とのうちの１つ以上を含んでいることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
6. 前記１つ以上のワーカーノードがインターネットの個人ユーザのアクティビティをシミュレートするようにさらに構成され、インターネットの個人ユーザの前記アクティビティをシミュレートすることが、インターネットの個人ユーザと関連付けられ、地理的ロケーション、ブラウジングの時刻、年齢、所得水準、または、電子メールアドレスのうちの１つ以上を含む少なくとも１つの属性を入力として模倣するか、または、供給することであることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
7. 前記１つ以上のワーカーノードが、異なる地理的位置からインターネットにアクセスする個人ユーザをシミュレートするため、複数のインターネット・サービス・プロバイダを介してインターネットに接続されるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載されたシステム。
   

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