JP5579595B2 - 予想データの測定データとの照合 - Google Patents

Description

本件出願の主題は、概して、広告に関するものである。

消費者に対する広告は、相変わらず、会社がそのブランドを創設して維持する強固な仕組みとして残っている。多くの新しいメディア技術が今や広告を含んでいるけれども、古いメディアも、会社が広告のために使用するアウトレットを提供するための強固な競争者のままである。例えば、テレビジョン（例えば、ケーブル、衛星、オーバ・ザ・エア（ＯＴＡ））、ラジオ（例えば、地上波ラジオ、衛星ラジオ、等）、印刷物（例えば、新聞、雑誌、等）及びビルボード（広告掲示板）は、それらを通してブランド認知を広めるための人気のある仕組みのままである。しかしながら、それ程多くの異なったメディア技術が利用可能なので、広告主は、キャンペーンのために予算を正当に組むことが困難であり得る。

例えば、テレビジョンの広告においては、メディア・アイテム（例えば、テレビジョンのプログラム）の視聴者の数、メディア・アイテムのジャンル（様式）、メディア・アイテム（例えば、テレビジョンのプログラム）が提示されるときの時間スロット、等に関する情報は、広告アイテムを提示するための適切な時間を選択する際に広告主にとって不可欠である。例えば、広告主は、オートバイの販売店に関する広告アイテムが、最大目標の聴衆に届くように、従って、最大の販売高を有するように、アメリカン・チョッパーズ（オーダーメードのオートバイを作ることに関する番組（ショウ））の一コマ中に提示されるということを好むかも知れない。

プロバイダにとっては、テレビジョンのための人気のある内容を創成するための財政的な誘引は、広告主を引き付けることである。広告主にとっては、広告を提示するためのテレビ局への支払いは、広告が広告主の目的の聴衆に達するという程度までだけの効果的な投資である。広告主の製品及びサービスが比較的小さい地理的範囲に制限される広告主は、その地域に居住する目的の聴衆がテレビジョンを視聴しているときに、広告主の製品及びサービスに関連する広告をプロバイダが提示するということを好む傾向がある。また、視聴者は、彼等の要求及び興味に関連する広告のみに興味を示す傾向がある。

本明細書は、広告システム及び方法に関する技術を記載する。

幾つかの履行においては、システムは、予測エンジン、決定エンジン及び予算エンジンを含み得る。予測エンジンは、未来のメディア・アイテムに関連した性能データを予想することができる。決定エンジンは、予測エンジンからの予想された性能データに基づいてかつ広告主に関連した広告予算に基づいてメディア・アイテムとの関連のための広告アイテムを選択することができる。予算エンジンは、予想された性能データに基づいて広告予算の部分を寄託する（例えば、予約する、確保する、等）ことができる。予算エンジンは、さらに、広告アイテムに関連した測定されたインプレッションに基づいて広告予算を照合するよう構成されることができる。

広告予算を組む方法は、例えば、関連のメディア・アイテムの先の例と関連した履歴データに基づいてメディア・アイテムと関連した性能データを予想する段階と、予想された性能データに基づいてかつ広告主と関連した広告予算に基づいて広告アイテムをメディア・アイテムに関連させる段階と、予想された性能に基づいて広告予算を調整する段階と、広告アイテムと関連した測定されたインプレッションに基づいて広告予算を照合する段階と、を含み得る。

本明細書に記載された主題の１つまたは２つ以上の実施形態の詳細は、以下の添付図面及び説明に述べられる。主題の他の特徴、態様、及び利点は、明細書、図面、及び特許請求の範囲から明瞭となるであろう。

広告システムに対する例示的環境のブロック図である。・ 例示的な広告システムのブロック図である。 例示的な広告システムのブロック図である。 例示的な予測エンジン２２０のブロック図である。 広告キャンペーンに対する予算のための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 広告キャンペーンに対する予算のための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 競売エンジンを含む例示的な広告システムのブロック図である。 例示的なテレビジョン広告環境のブロック図である。

履行において、広告システムは、例えば、現在のプログラムのプロバイダの貨幣化を容易にするために、消費者（例えば、加入者）に関連のコンテント・アイテム（例えば、広告）を配布し得る。消費者、広告主、プロバイダ及びプログラマには、一層関連のある広告が提供される。報告過程は、どの広告が他のものよりも良く宣伝効果を上げるかを決定して視聴者への一層関連のある広告の配布を容易にするよう、広告主が広告性能を理解するのを助ける。さらに、広告主は、例えば、創造的アイデアを一層効果的に検査することができ、そしてユーザに一層魅力があって一層大きな有効性を有する広告内容を配布することができる。例として、明細書全体を通しては広告及び広告の配布に対しての参照を行う。他の種類の内容（例えば、証明書、ニュース、報告、情報、等）の使用及び配布が可能である。

もう１つの履行においては、広告システムは、例えば、広告主が広告の測定可能性を改善するための正確でタイムリな報告を提供し得る。例えば、テレビジョンの環境においては、匿名扱いされたデータを有するセットトップ・ボックスをベースにした測定が、配布される広告の感銘の数を報告してタイムリな報告を容易にするために用いられ、それにより、広告主は、広告がいつどこで行われるであろうかまたは行われてしまったかに関してタイムリなベースで知らされる。報告能力は、さらに、どの広告が消費者と共に最も効果的であるかを広告主が一層良く理解できるのを容易にする。集合的な統計が、数百万のセットトップ・ボックスから報告されることもでき、そして該集合的な統計は、テレビジョンの視聴者に関する情報の他の利用可能なデータ源、例えば定格システム、を補完することもできる。

もう１つの履行においては、広告システムは、例えば、追加の内容のプロバイダの貨幣化を容易にすることによってマーケットの拡張を容易にすることができる。例えば、数百万のテレビジョン・プロバイダ加入者のための関連かつ効果的な広告が、地方的及び／または全国的に配布されることができる。このような関連の広告は、一層効果的に放送時間を貨幣化することができ、それは追加の広告主を引き付けることができ、そしてテレビジョン・プロバイダのテレビジョン広告の在庫目録に対して一層大きな価値を創成する。さらに、加入者のセットトップ・ボックスを通してプログラマの在庫目録のアクセスを測定することによって、プロバイダは、一層少ない聴衆にサービスする専用チャンネルを一層効果的に貨幣化することができ、その聴衆に対してはデータは測定することが歴史的に困難なものであった。

もう１つの履行においては、広告システムは、例えば、広告媒体の適用範囲を拡げることができ、自動化された広告プロセスを通して広告を一層容易にアクセス可能にすることによって新しい広告主を引き付ける。ビデオ広告市場は、例えば、ビデオ広告の創成において予想される広告主を援助するために製作者の識別を容易にすることができる。

もう１つの履行においては、広告システムは、例えば、自動化されたオンライン市場を通して購入／売却プロセスにおける効率を創成することができる。例えば、１つの履行においては、広告プロセスは、キャンペーンを計画することから、広告をアップロードすることから、そして広告をサービスすることから、自動化される。競売モデルは、広告の購入者及び売却者の双方に対して価格決定の効率性を創成するために用いられ得る。広告主は、配布された印象に対してのみ支払うことにより、そして、広告主の広告の有効性を絶え間なく高めることを広告主が必要とする情報を受けることにより、効率からの利益を得ることができる。該システムは、組織的に履行され得るか、または、第三者のインフラストラクチャのパートナーと共に履行され得る。

１つの履行においては、広告システムは、調整（同調）されたチャンネル及び関連付けられたタイム・スタンプを含む、チャンネル変更レコードを用いてセットトップ・ボックスの活性化を測定することができる。メディア、ネットワーク／デイパート（一日の放送時間帯）、地理学及び人口統計学、のような従来の方法で広告主が聴衆を標的にするための多数の方法も提供され得る。

しかしながら、個々のセットトップ・ボックスまたは視聴者を標的（ターゲット）とすることは、例えば、除外されることができる。１つの履行においては、セットトップ・ボックス及びアカウント情報は、広告システムによって受信される前に匿名扱いにされる。各セットトップ・ボックスは、匿名値（無名値）を含むことができ、そしてチャンネル変更レコードを含む。アカウント情報は、匿名扱いにされることができ、郵便番号（ジップ・コード）以上の細分性を有さない場所情報と関連される。この履行においては、どんな人口統計学またはサイコグラフィック情報もアカウント情報と関連されない。さらに、この履行においては、他の発生源から集められたどんな情報もアカウント情報と関連されない。匿名化は、消費者のプライバシーを確実にするよう履行されることができ、そして新しい相関性が、消費者のプライバシーを維持することに強い焦点を当てつつ導入されることができる。

加入者の報告情報は、加入者のプロバイダによって受信され得、該報告情報は、広告システムに提供される前に匿名扱いにされ得る。結果として、広告システムは、幾つかの履行においては、匿名扱いにされない報告情報への直接アクセスを有さない。報告情報の集合及び行為は、従って、特定の世帯を目標としない。

報告情報は、例えば、第三者のプロバイダによって広告システムに提供され得る。報告情報は、加入者のプライバシーに関する保護を維持しつつ効果的かつ関連の広告の配布を容易にし得る。このようなデータの収集は、例えば、地方の及び国家の管轄の法律との順応性を確実にするように管理され得る。

図１は、広告システム１００のための例示的な環境のブロック図である。一履行において、広告システム１００は、１つまたは２つ以上のサーバ上で履行され得る。しかしながら、他の履行においては、サーバの幾つかは、多数の機能を行うように結合され得る。

広告システム１００は、広告アイテム（項目）（例えば、広告１０２）及びメタデータ１０４を含み得る。広告１０２は、例えば、ビデオ及び／またはオーディオ広告、バナー広告、オーバーレイ広告（例えば、ロゴス）、チッカ（例えば、クローラ）、ボイスオーバーズ、等を含み得る。メタデータ１０４は、聴衆データと、印象データと、及び広告１０２、広告メタデータ１０４、フィルタ・データ１０６、等に関連した性能データとを含み得る。履行においては、メタデータ１０４に記憶された視聴者情報は、匿名扱いにされる。

一履行において、広告システム１００は、ソフトウェア・エージェント１１０と通信し得る。ソフトウェア・エージェント１１０は、例えば、広告挿入場所プロバイダ１２０、例えば、ケーブル・プロバイダ、ディジタル衛星テレビジョン・プロバイダ、新聞、ラジオ（例えば、衛星ラジオ、地上波ラジオ、等）、セルラー・コンテント・プロバイダ等、に位置付けられ得るか、またはそれらと関連され得る。ソフトウェア・エージェント１１０は、広告スケジューリングに先立って、広告システム１００によって提供される、テレビジョン・ビデオ、テレビジョン・バナー、テレビジョン・オーバーレイ、ストリーミング広告、チッカ（例えば、クローラ）、印刷広告、ボイスオーバーズ、等の広告と、例えば、任意選択的に同期してキャッシュ（貯蔵）することができる。

履行においては、ソフトウェア・エージェント１１０は、スケジュール・リクエストを、例えば、リアルタイムでまたは時間先行して読取ることができ、どのスケジュール時刻で広告システム１００が広告１０２で満たすための許可を有するかを識別することができる。一履行においては、ソフトウェア・エージェント１１０は、識別された利用可能な広告スロットのための関連の広告１０２を識別することを、広告システム１００のサーバに要求することができる。広告１０２は、メタデータ１０４及び他のデータに基づいて関連ありと見なされ得る。例えば、極端な運動設備のための広告は、メタデータが一次の人口統計学として１８−３０歳の男性を識別するスポーツ・イベント中の配布のために選択される。

広告１０２は、広告システム１００の応答に基づいてスケジューリングされ得、そして広告１０２は、プロバイダ１２０における広告設備に経路付けられ得る。ソフトウェア・エージェント１１０は、広告１０２が実際に提示されたか否かそしていつ提起されたかに関する状況を読取ることができ、その提示について広告システム１００に通知することができる。もう１つの履行においては、ソフトウェア・エージェント１１０は、消費者１２２ａ−１２２ｎのいずれが広告１０２を観察した（例えば、見た、聞いた、読んだ、選択した、等）と見なされたかに関する報告データを提供することができる。種々の履行において、報告データは、匿名扱いにされることができる。

一履行において、ソフトウェア・エージェント１１０は、広告システム１００によるスケジューリングのために利用可能でない広告スケジュールを監視することができ、そして広告マーケットの分析のために広告システム１００にスケジュール・データを送ることができる。

履行においては、広告システム１００は、広告挿入のための候補に対してソフトウェア・エージェント１１０からの要求を受入れることができ、そして内在的候補広告を取り出す。

一履行において、広告フィルタ１０６は、望まれない広告を除去するために１つまたは２つ以上のフィルタリング・プロセスを行うことができる。一履行においては、広告フィルタ１０６は、広告が最後に配分されてからの或る時間量に基づいて或る広告のスケジューリングを制限する周波数キャッピングを行うことができる。もう１つの履行においては、広告フィルタ１０６は、１つの広告が、競争者のもう１つの広告の近くに置かれることができない、という競争制限を適用する。他のフィルタリング・プロセスも使用することができる。

履行においては、広告システム１００は、アカウント広告主入札、予算、及び任意の品質基準値、例えば、収集された、変換、視聴者の行為、販売数、等に基づいて広告を識別することができる。

広告システム１００は、例えば、１つまたは２つ以上の価格プロセスを用いて、広告に対する価格を決定することができる。一例の価格プロセスは、各広告主が、印象の数によって乗算された次の最も高い広告の入札を支払う、「第２の価格値付け人（プライサ）」である。他の価格プロセスも用いることができ、例えば、印象であるよりもむしろ適用範囲に関する競りであり、それにおいて、支払われる価格は、幾つかの時間周期に渡って独特の視聴者の数によって乗算された入札の値である。

広告システム１００は、例えば、広告スケジューリング要求及び与えられる結果に関連する関連情報をメタデータ１０４に記憶することができる。このデータは、内部分析のために用いられ得、もしくは該データは、広告主またはその他のものに露出されることができる。

広告システム１００は、ソフトウェア・エージェント１１０からの要求に対する応答として結果の広告を出力することができる。

１つの履行においては、広告システム１００は、１つの特定の「ポッド」、例えば、広告空間のグルーピング（例えば、広告ブレイク、印刷のセクション、等）、に対する広告の選択を容易にすることができる。もう１つの履行においては、広告システム１００は、多数のネットワーク（例えば、テレビジョン、新聞、ラジオ、インターネット、等）を横切るプログラミング日を通して利用可能なすべての広告の選択を容易にすることができる。

１つの履行においては、広告データ１０２及び／またはメタデータ１０４は、広告候補サーバ上に記憶され得る。種々の履行においては、広告候補サーバは、広告システム１００に一体化され得るか、もしくは別の実体（エンティティ）として実現され得る。

広告候補サーバは、配分され得るすべての広告１０２、及び任意の関連のメタデータ（例えば、目標データ）を記憶することができる。広告候補サーバは、テレビジョン広告システム１００からの要求を取り扱うことができ、そして特定の要求に対して示し得る広告を戻す前に任意の目標基準を適用することができる。

例示的な広告要求及びサービング・プロセスは、以下の通りであり得る。例示的なプロセスは、図１のシステム１００において履行され得る。

要求は、月曜日の午後２時−午後３時の時間ウインド内で、最もありそうなのは、月曜日の午後２時１６分にスケジューリングされる、テレビジョン・ネットワークＺＺ上の、ＹＹのパートナー・プロバイダのための、ＸＸのｒｅｍｏｔｅＲｅｐｏｓｉｔｏｒｙＩｄを有する、ＵＳＡ／カリフォルニア／ベイエリア／マウンテン・ビューにおいて示すことができる、例えば、候補テレビジョン広告に対して受信され得る。

候補サーバは、要求に対する種々の目標及びフィルタリングを適用することができる。例えば、広告は、その遠隔のリポジトリに対して成功裏に同期化されており；広告は、広告が提示されるであろう場所または場所のスーパーセット（拡張集合）を目標とし；広告の広告主／所有者は、適切な予算を有し；広告は、広告主によってまたは広告システム１００によってのいずれによっても休止されず；広告主は、詐欺または犯罪者と考慮されるべきでなく；パートナー・プロバイダは、前以って同意されたならば、これらの条件において示すためのこの広告を是認しており；広告は、この特定のテレビジョン・ネットワーク及び／または時間を目標としており；広告は、内部のまたは第三者のデータ源を通して、与えられた要求に対応するテレビジョン・ショーを目標とし；及び／または、広告は、内部のまたは第三者のデータ源を通して、与えられた要求に対応する人口統計学プロフィルを目標とする。１つまたは２つ以上のこのようなフィルタ条件の任意の組合せも適用されることができる。

確認プロセスが、ソフトウェア・エージェント１１０からの配布／状況メッセージを受容することができ、このような情報を更新することができ、例えば、メタデータ１０４を更新することができる。このデータは、また、広告主または他のものにも露出され得る。

履行においては、プロバイダ１２０に対するビデオの同期が、必要ならば、容易にされ得る。一履行においては、ソフトウェア・エージェント１１０は、ダウンロードされることが必要な任意の新しい広告に対して広告システム１００のサーバに周期的に要求する。任意のこのような広告に対して、ソフトウェア・エージェント１１０は、ダウンロードを開始し、成功裏の完了時に、成功裏のダウンロードについて広告システム１００に通知するであろう。広告システム１００は、例えば、スケジューリングされた広告を識別するためにスケジューリング中に後のユーザであり得る特定のＩＤでダウンロードをラベリングすることができる。

図２は、例示的な広告システム１００のブロック図である。該システム１００は、広告決定エンジン（ＡＤＥ）２０５及び広告インベントリ２１５を含む。幾つかの履行においては、広告インベントリ２１５は、広告主２１０と通信するよう構成され得る。受信された通信は、広告として提示されるべき広告アイテム及び広告に関連する情報（例えば、メタデータ）を含み得る。種々の履行において、メタデータは、目標聴衆のような広告に関する情報、広告アイテムが提示され得る場所（例えば、時間スロット、新聞セクション、等）、広告アイテムによって目標とされるかもしれない特定のプログラムの識別、ジャンル、または、メディア・アイテムの状況（例えば、最初の実行、再実行、配信された（シンディケートされた）、等）を含み得る。

幾つかの履行においては、広告主２１０からの入力は、広告インベントリ２１５に記憶された広告アイテムを如何に割付けるかを決定するために、ＡＤＥ２０５によって用いられることができる。このような決定は、広告アイテムと関連したメタデータ、メディア・アイテムの性能、及び／または、広告アイテムと関連した広告予算、に基づいて行われ得る。さらなる履行においては、該決定は、また、競売システムに基づかれることもでき、それにより、広告主によって提出された入札情報は、メディア・アイテムと関連したスロットのための要件を満足する２つの広告アイテム間で調停（アービトレート）するために用いられる。幾つかの履行においては、広告インベントリ２１５は、ＡＤＥ２０５に対して内部に記憶され得、そして広告主２１０からの入力を受けるよう構成され得る。

ＡＤＥ２０５は、予測エンジン２２０を含み得る。幾つかの履行においては、予測エンジン２２０は、メディア・アイテムの性能を予測するためにプロバイダ１２０によって集められた情報を用いることができる。メディア・アイテムの性能もしくは運用成績（パフォーマンス）は、メディア・アイテムと関連した広告アイテムの性能（パフォーマンス）を予想するための代理（プロキシ）として用いられ得る。プロバイダ１２０によって集められた情報は、それぞれ、１つまたは２つ以上のメディア・アイテムと関連した履歴データの測定、例えば、多くの他の中でもとりわけ、ユーザ活性化ログ（動作履歴）、発行部数（サーキュレーション）、インプレッション（増刷り、印刷総部数）、セット・トップ・ログ、を含み得る。プロバイダ１２０によって集められたこの情報は、性能データ２３０としてＡＤＥ２０５に通信され得る。

性能データ２３０は、幾つかの履行においてＡＤＥ２０５に周期的に送信され得る。しかしながら、他の履行においては、ＡＤＥ２０５は、プロバイダ１２０から性能データ２３０を活動的に引き出し得る。さらなる履行においては、ＡＤＥ２０５は、複数のフィールドのいずれが要求されているかをプロバイダ１２０に特定することができる。プロバイダ１２０は、次に、ＡＤＥ２０５によって要求された特定されたフィールドのための情報を集めることができ、そしてＡＤＥ２０５に該情報を記憶させる（pull）ことができる。他の履行においては、ＡＤＥ２０５は、消費者から直接に（例えば、セット・トップ・ボックス、世論調査（polls）、等を用いて）情報を引き出すことができ、または第三者の統計学者（例えば、ニューヨーク、ＮＹのニールセン・メディア・リサーチから入手可能なニールセンの視聴率（Neilsen ratings））を用いて性能データを得ることができる。

幾つかの履行においては、性能データ２３０は、視聴する世帯の顧客情報、例えば、郵便番号、電話の市外局番、職業、平均収入、等を含み得る。他の履行においては、個人データは、消費者のプライバシーの理由のために性能データ２３０から除去され得る。

ＡＤＥ２０５は、また、例えば、外部源２３５からメディア・アイテムに関連するスケジューリング情報を受信することができる。例えば、テレビジョンまたはラジオの履行においては、スケジューリング情報は、プロバイダ１２０によって搬送されるすべての局またはチャンネル上に示されるコンテントのタイミング及びプログラムを含み得る。コンテントのタイミング及びプログラムは、例えば、種々のテレビジョン番組の一コマ・タイトル、場所情報、ラジオ番組、種々のテレビジョン番組の再放送、特別イベント（例えば、スーパーボール、オスカー賞、スポーツ・イベント、等）、第１放送番組、再放送、等を含み得る。

さらなる履行において、スケジューリング情報は、１つまたは２つ以上のメディア・アイテムに関する広告のための特定の要求またはメディア・アイテムに関連した主題を含み得る。広告のためのこのような特定の要求は、スロットとして言及され得る。幾つかの履行においては、広告アイテムは、広告と関連した目標情報と、メディア・アイテムと関連した人口統計学情報とに基づいてスロットと整合され得る。このような目標とされた広告は、広告アイテムのコンテントに関するコンテントを提示するメディア・アイテム（例えば、テレビジョン番組、ラジオ番組、新聞のコラム、等）と一緒に提示され得る。幾つかの履行においては、スケジューリング情報は、１つまたは２つ以上の外部源２３５、例えば、ニールセン・メディア・リサーチ、トリビューン・メディア・サービス、探索エンジン・データ（例えば、カリフォルニア州のマウンテン・ビューのグーグル・インクから入手可能なグーグル・サーチ・エンジンから得られ得るような）、等、から受信され得る。

性能データ２３０は、例えば、メディア・アイテムと関連したインプレッション、または、与えられたスロットに配分されている広告アイテム、に関する履歴データを含み得る。例えば、テレビジョンにおいては、データは、時間の周期に渡って集められていた１つまたは２つ以上のチャンネル上の１つまたは２つ以上の広告時間スロットと関連した幾つかのインプレッションを含み得る。性能データ２３０は、また、プロバイダ１２０によって担持される各メディア・アイテムごとに、例えば、テレビジョン番組の視聴者の数のような先の性能をも含み得る。性能データ２３０は、さらに、例えば、メディア・アイテムが提示された消費者と関連した人口統計を含み得る。人口統計は、多数の分類を横切る性能データの内訳を含む。幾つかの履行においては、性能データ２３０の人口統計は、ＡＤＥ２０５が、視聴者の行動パターン、例えば、購入習慣、趣味、興味、等、を引き出すのを可能とし得る。

プロバイダ１２０からの入力に基づいて、予測エンジン２２０は、関連のメディア・アイテムと関連した履歴データに基づいて未来のメディア・アイテムの性能（運用成績）を予測することができる。さらに、広告インベントリ２１５に記憶された広告アイテム（例えば、図１の広告１０２）に関するメタデータ（例えば、図１のメタデータ１０４）、及びスケジューリング及び人口統計情報、に基づいて、ＡＤＥ２０５は、メディア・アイテムに近接して提示され得る広告アイテムを識別することができる。幾つかの履行においては、ＡＤＥ２０５は、広告アイテムがメディア・アイテムに近接して提示された場合に収集することを予測されるであろうインプレッションを決定するためのプロキシ（代理）として未来のメディア・アイテムの予測された性能を用いることができる。幾つかの履行においては、広告アイテムが収集することを予測されるであろうインプレッションの決定が、さらに、メディア・アイテム内の広告アイテムの場所と関連した履歴データに基づかれ得る。例えば、場所情報は、広告アイテムによって収集されたインプレッションに影響を与えることができる。例えばテレビジョン・プログラム（番組）と関連した最初の広告の中断（ブレイク）は、テレビジョン・プログラム間で広告が中断する一層多くのインプレッションを収集するかもしれない。同様に、例えば、ウェブ・ページの上部におけるバナー広告は、ページの下部におけるバナー広告よりも一層多くのインプレッションを収集するかもしれない。さらに、例えば、新聞のフロント・ページ上の印刷広告は、同じ新聞の最後のページ上の印刷広告よりも一層多くのインプレッションを収集するかもしれない。他の場所をベースにした予測も可能である。このように、広告アイテムと関連した場所情報は、広告アイテムの提示と関連したインプレッションを予測するために用いられ得る。

幾つかの履行においては、ＡＤＥ２０５は、メディア・アイテム内の提示のために（例えば、テレビジョン番組内のコマーシャル・ブレイクにおいて）、広告アイテムをプロバイダ１２０に送信することができる。他の履行においては、ＡＤＥ２０５は、メディア・アイテム（例えば、テレビジョン・プログラム情報）、予測及びスケジュール（例えば、時間スロット、場所、等）情報を広告主２１０に提示することができる。このような履行において、広告主２１０は、予測されたメディア・アイテムを任意選択的に受け付けるかまたは拒否することができる。幾つかの履行においては、広告主２１０がメディア・アイテムを拒否したとき、広告システムは、広告主が目標とする基準を変更するのを可能とすることができる。ＡＤＥ２０５は、変更された目標とする基準に基づいてもう１つのメディア・アイテムを引き続き予測することができる。プロバイダ１２０は、すべてのメディア・アイテムに関する測定されたインプレッションを含む性能データを集めることができる。プロバイダ１２０は、ＡＤＥ２０５に性能データを提供することができる。幾つかの履行においては、ＡＤＥ２０５は、予測エンジン２２０によって一層正確な未来の予測を提供するために、性能データを集合させることができる。さらなる履行において、ＡＤＥ２０５は、予測された性能と測定されたインプレッションとを比較することができ、予測エンジン２２０による性能及び／またはインプレッションの未来の予測を改善するように任意の変化を用いる。

配布のために広告アイテムをプロバイダ１２０に送信するとき、広告システムは、広告主２１０と関連した広告予算２４５の部分を予約（ブック）する／確保する／収容（保管、寄託）（インパウンド）するために、予算エンジン２４０及び広告予算２４５と共に動作することができる。その金額は、プロバイダ１２０に支払うことを広告主が同意する２１０契約された料金（レート）及びメディア・アイテムの予測された性能（例えば、聴衆）に基づかれることができる。

しかしながら、広告アイテムが提示された後に、測定された性能及び／またはインプレッション・データがプロバイダ１２０（または、第三者の源）から受信されるとき、広告予算が照合され得る。このような照合は、例えば、メディア・アイテム及び／または広告アイテムと関連した測定された性能及び／またはインプレッション・データに基づかれることができる。幾つかの履行においては、測定された性能データ及び／または測定されたインプレッション・データは、性能及び／または幾つかのインプレッション（例えば、見るための機会）を予想することを含むことができる。種々の履行において、広告予算２４５の部分（例えば、すべてを含む）を収容（保管、押収、インパウンド）することは、価格が広告アイテムによって得られるインプレッションの数に基づかれるという状況において、広告主が広告スペースを効率的に購入するのを可能とする。

図３は、例示的な広告システム１００のブロック図である。広告システム１００は、広告決定エンジン（ＡＤＥ）２０５及び広告インベントリ２１５を含み得る。ＡＤＥ２０５は、例えば、インターフェース３００を用いて、広告主２１０からの入力として広告アイテムを受信することができる。幾つかの履行においては、広告アイテムは、広告インベントリ２１５に記憶され得る。広告アイテムは、プロバイダ１２０が消費者に提示する、プロバイダ１２０に配布されるコンテント３０５を含む。さらに、広告アイテムは、広告アイテムにおけるコンテント３０５の性質を示す関連のメタデータ３１０を含み得る。

例として、自動車のための広告アイテムは、広告コンテント３０５として駆動されている自動車のビデオ・クリップを含み得る。広告コンテント３０５と関連したメタデータ３１０は、広告コンテント３０５が、一般に、自動車に関しており、特に、特定の自動車ブランドの特定の製造及びモデルに関しているということを示す、広告主２１０によって提供される情報を含み得る。広告コンテントは、また、広告主２１０によって特定される目標の聴衆３１５をも含み得る。例えば、広告主２１０は、自動車の広告が、１８−３０歳の人口統計に提示されるのを望み得る。このようなものとして、ＡＤＥ２０５は、１８−３０歳の高い数を有する聴衆を有するメディア・アイテムに、広告アイテムを関連させるよう構成され得る。幾つかのニッチ市場において、ＡＤＥ２０５は、１８−３０歳の高い割合を有する聴衆を有するメディア・アイテムに広告アイテムを関連させるよう構成され得、それにより、特定の目標聴衆に対するインプレッションの同じ全数を可能に獲得しつつ、広告主が一層少ない全インプレッションに対して支払うのを可能とする。

幾つかの履行においては、広告インベントリ２１５は、ＡＤＥ２０５内に含まれ得る。他の履行においては、広告インベントリ２１５は、ＡＤＥ２０５の外部に配置され得、そしてＡＤＥ２０５と通信するように動作的に結合され得る。幾つかの履行においては、広告主２１０は、コンテント３０５だけを提供し得る。このような履行においては、ＡＤＥ２０５は、コンテント３０５を探索して、例えば、広告の性質を（例えば、自動的にまたは手動で）決定するよう構成され得る。この決定に基づいて、広告システム１００は、目標聴衆３１５を決定するよう構成され得る。幾つかの履行においては、広告主は、広告システム１００によって決定された目標聴衆を認可するまたは拒否するよう可能化され得る。

広告システム１００が広告アイテムのコンテントを自動的に決定するというこれらの履行においては、広告システム１００は、受信された広告アイテムのコンテント３０５を、既知の目標聴衆を有する広告インベントリ２１５に記憶された広告アイテムのコンテント３０５と比較し得る。コンテントが同様である場合、広告システム１００は、幾つかの履行においては、目標聴衆３１５も同様であるということを仮定することができる。他の履行においては、ＡＤＥ２０５は、未知の目標聴衆３１５を有するコンテント３０５と関連したメタデータ３１０を、既知の目標聴衆３１５を有するコンテント３０５のメタデータ３１０と比較し得る。比較の結果は、幾つかの履行においては、未知の目標聴衆３１５を有する広告アイテムに対し目標聴衆３１５を識別するために用いられ得る。例えば、メタデータ３１０に基づいて、ＡＤＥ２０５は、車に対して広告アイテムを、トラックに対してもう１つの広告アイテムを識別することができ、双方の識別された広告アイテムは、自動車に関するということを認識することができる。

他の履行においては、広告システム１００は、インターフェース３００を用いて、広告主２１０からコンテント３０５及び関連のメタデータ３１０を受信することができる。他の履行においては、メタデータ３１０は、メタデータ３１０の性能データ２３０（履歴性能データ）に対する相関関係に基づいて、目標聴衆を直接識別することができる。

ＡＤＥ２０５は、広告アイテムをプロバイダ１２０に送るようそしてプロバイダ１２０からのデータを受信するよう結合され得る。プロバイダ１２０からのデータは、性能データベース３３５を用いて受信され得る。幾つかの履行においては、性能データ２３０は、インプレッション３２５、例えば、広告アイテムの提示中に収集されたインプレッション３２５、を含み得る。幾つかの履行においては、先のインプレッション３２５は、広告アイテム（例えば、コンテント３０５）を観察したまたは聴聞した消費者の数を含み得る。幾つかの履行においては、プロバイダ１２０は、プロバイダの包摂範囲内からの消費者の代表グループを選択することによってこの情報を得て、そして消費者の代表グループを世論調査することができる。この態様で、プロバイダ１２０は、代表グループと関連したインプレッション・データを得ることができる。プロバイダ１２０は、次に、プロバイダの包摂範囲内のすべての消費者の視聴習慣を予測するために、この代表グループのインプレッション・データを推定することができる。

他の履行においては、性能データ２３０は、例えば、与えられたメディア・アイテム及び／または広告アイテム中に活性化されたテレビジョンの数を含み得る。このような履行においては、プロバイダ１２０は、例えばセットトップ・ボックス及び同様の装置を監視することにより、性能データを得ることができる。このような装置は、消費者が広告アイテム（例えば、インプレッション）を見る機会をもったということを示す、例えば、視聴者のテレビジョンがターン・オンされた回数及び期間、並びにセットトップが同調されたチャンネルを監視することができる。さらに、装置は、ディジタル・ビデオ・レコーダ（ＤＶＲ）のような消費者の記録機器が活性化される回数及び期間を監視することができる。このような性能データ２３０及びインプレッション・データ３２５は、プロバイダ１２０に送信し戻され得て、引き続き、記憶のために性能データベース３３５に送信され得る。代替的には（または追加的には）、性能データ２３０は、記憶のために性能データベース３３５に直接送信され得る。

幾つかの履行においては、ＡＤＥ２０５は、外部源２３５からの性能データを受信するよう動作的に結合され得る。外部源２３５は、電子プログラミング・ガイド（番組案内）を含むメディア情報３２０を含み得る。電子プログラミング・ガイドは、示されているメディア・アイテムに関する情報及びメディア・アイテムが示されつつあるときの回数を提供することができる。メディア情報３２０は、メディア・アイテム、例えば、ジャンル、カテゴリ、メディア・アイテムに関する忠告情報、等、に関する追加の情報を含み得る。このような追加の情報は、また、トリビューン・メディア・サービスのようなソースによって収集され及び／または提供されることもできる。ＡＤＥ２０５は、メディア情報３２０に基づくコンテントを視聴しそうな視聴者の人口統計に該コンテントをマッピングするよう構成され得る。例えば、電子プログラム・ガイドは、風刺漫画番組に関する情報及び風刺漫画番組を提示するための時間を提供することができる。外部源２３５から得られるメディア情報３２０に基づいて、ＡＤＥ２０５は、コンテントのジャンルが子供にとって好ましいということを識別することができる。ＡＤＥ２０５は、学校がその日のために閉鎖した後の午後遅くであって良い、風刺漫画番組を示すための好適な時間を識別することができる。従って、ＡＤＥ２０５は、おもちゃに関する広告を提示するために午後遅くを選択し得る。他の履行においては、外部源２３５は、探索エンジン・データ、社会ネットワーク・データ、及びインターネット関連のメディア・アイテムに関する他のデータ測定活動を含むことができる。

幾つかの履行においては、外部源２３５によって収集されたメディア情報３２０は、ニールセン・メディア・リサーチのような第三者によって収集されたインプレッション統計及び個々の世帯から収集され、ＡＤＥ２０５に提供される世帯統計を含むことができる。プロバイダ１２０及び外部源２３５は、データ及び情報をＡＤＥ２０５に転送することができる。プロバイダ２２５から性能データベース３３５に収集されて記憶された情報は、プロバイダ１２０によって包摂される領域を代表し得るけれども、例えば、ニールセン・メディア・リサーチのような外部源２３５からの情報は、全国的な聴衆から収集されたインプレッション・データを提供し得る。幾つかの履行においては、性能データベース３３５に記憶されたデータは、プロバイダ２２５及び外部源２３５の双方から収集され得る。

幾つかの履行においては、視聴者の代表グループから収集された情報は、メディア・アイテムまたは広告アイテムの視聴者の数に関するデータを提供することができる。例えば、テレビジョンが代表グループ及び他のものに属する視聴者によって視聴されているとき、記録されたインプレッションの数は、視聴者及び他のものを含む。しかしながら、代表グループは、プロバイダの包摂領域におけるすべての視聴者を包摂しないので、包摂の領域におけるすべての視聴者に対して代表グループから収集されるデータを推定することは、不確かであり得る。セットトップ・ボックス及び同様の装置（例えば、セットトップ・ログ）によって監視される情報は、オンであったテレビジョンの数、テレビジョンがオンであったときの時刻、及びテレビジョンと関連したセットトップ・ボックスが同調されたチャンネル、に関するデータを提供する。しかしながら、この情報は、各テレビジョンの視聴者の数を正確に表わさないかもしれない。幾つかの履行においては、ＡＤＥ２０５は、セットトップ・ボックスからのまたはセットトップ・ボックス及び代表グループの双方からのデータを得ることができ、このデータを外部源２３５から全国的な聴衆のために収集された同様のデータと結合することができ、そして広告アイテムと関連したインプレッション及び／またはメディア・アイテムの未来の性能を予測することができる。

幾つかの履行においては、プロバイダ２２５から得られたデータは、消費者の世帯のモデルを作るために用いられ得る。例えば、消費者からの許可を得るとき、プロバイダ２２５は、消費者のそれぞれの世帯に関する補足情報を彼等のメディア習慣と一緒に集め得る。このような補足情報は、郵便番号、電話情報、等を含み得る。補足情報は、消費者の世帯における家族メンバーの平均数、彼等の年齢、購入習慣、等、をモデル化するために、外部源２３５（例えば、Experian（イクスペリアン））から得られた情報と結合され得る。このような情報は、また、広告アイテム（例えば、コマーシャル、ロゴ、チッカ、バナー広告、ナレータの声、等）を提示するための目標及び予測インプレッション（印象）を改善するために用いられ得る。このような情報はさらに、例えば、未来の性能データが、個人情報を含むことなく収集されかつモデル化され得るようにモデルを提供するよう用いられ得る。

プロバイダ２２５及び外部源２３５から得られる情報は、ＡＤＥ２０５に入力されて、性能データベース３３５に記憶され得る。メディア情報３２０及び先のインプレッション３２５は、プロバイダ２２５及び外部源２３５からの入力に基づいて定期的に更新され得る。及び外部源２３５から得られたメディア情報３２０は、新しいコンテントの追加、古いコンテントの再放送、特別なイベント、等、と共に定期的に変化する。性能データ２３０は、プロバイダ１２０及び外部源２３５によって決定された頻度（周波数）において更新を受信し得る。幾つかの履行においては、性能データ２３０は、１つの頻度において受信される更新に基づいて情報を上書きし、そして異なった頻度において、性能データベース３３５に更新された情報を送信し得る。他の履行においては、更新は、ＡＤＥ２０５に送信され得、そして性能データベース３３５は、更新が受信されるのと同じ頻度で更新され得る。

性能データベース３３５に記憶されたデータは、ＡＤＥ２０５における予測エンジン２２０に入力され得る。性能データベース３３５から受信された入力に基づいて、予測エンジン２２０は、予想された性能３４０を出力する。予想された性能３４０は、広告アイテムのための幾つかのインプレッションの予想を提供することができる。幾つかの履行において、予測エンジン２２０は、高いレベルの細分性（走査間隔）でインプレッションの数、例えば、各秒中の各広告アイテムに対するインプレッションの数を予測することができる。

幾つかの履行においては、メディア情報３２０及び先のインプレッション３２５におけるデータは、時間期間に渡って、１つまたは２つ以上のプロバイダ２２５及び外部源２３５から収集され得る。与えられたチャンネル上の与えられた時間におけるインプレッションの数を予測する際に、予測エンジン２２０は、先に収集されたデータに対して該当チャンネルにおける該当時間の間に収集された先のインプレッション３２５に、統計的技術、例えば平均、を、適用することができる。さらに、予測エンジン２２０は、新しいコンテントを含むメディア情報３２０に、古いコンテントの再放送、特別なイベント、人口統計的な習慣、等、を含めることができる。プロバイダの包摂領域における消費者による認可時に、予測エンジン２２０は、また、予測エンジン２２０におけるファクタとして消費者の地理的な場所に基づく消費者の購入パターンをも用い得る。さらに、予測エンジン２２０は、また、例えば、電子プログラム案内（番組案内）との消費者の対話によって収集されたデータを用いることもできる。

幾つかの履行においては、予測エンジン２２０は、広告インベントリ２１５からの入力として目標聴衆３１５を受信することができる。予測エンジン２２０は、性能データベース３３５におけるデータを、広告インベントリ２１５における広告に関する目標聴衆３１５及びメタデータ３１０と比較して、もし、選択された広告がメディア・アイテムに近接して提示されるならば、選択された広告アイテムは、予想された性能３４０を発生するであろうということを予測することができる。このような予測は、彼等の広告を提示すべきか否かを決定するために、広告主２１０によって用いられ得る。

他の履行においては、予測エンジン２２０は、予想された性能３４０を予測して、該予想された性能３４０を、広告主２１０によって特定された目標聴衆３１５に相関させることができる。このような予測のために、予測エンジン２２０は、先のインプレッション３２５の過去の測定並びにそれ向けにコンテントが設計された目標聴衆、コンテントの種類、等に関するメディア情報３２０に頼ることができる。幾つかの履行においては、予測エンジン２２０は、例えば、インプレッションが予想されたテレビジョン・チャンネル、他のテレビジョン・チャンネル、またはその双方に関するプログラムの過去及び未来のスケジュールを含むことができる。予測エンジン２２０は、幾つかの履行においては、例えば、特別なイベントがテレビジョン・チャンネル上に示されるようスケジューリングされているという入力を受信することができる。予測エンジン２２０は、未来のインプレッションを計算するために統計学的な関数に過去のインプレッションを組込むとき、テレビジョン・チャンネルを視聴した消費者の過去のインプレッションに重み付けを関連させることができる。ＡＤＥ２０５は、関連のまたは共通の主題を共有するメディア・アイテムと一緒に提示のための広告を選択するために、このような情報を用いることができる。幾つかの履行においては、予測エンジン２２０は、先のインプレッション３２５における傾向を識別して、予想された性能３４０を計算するために、該傾向を統計学的技術に組込むことができる。

広告システム１００は、また、広告予算２４５を制御する予算エンジン２４０と通信することもできる。予算エンジン２４０は、広告アイテムが配布のために置かれたとき、広告予算の部分を確保／予約（ブック）／寄託（インパウンド）することができる。寄託されるべき広告予算の部分の大きさは、例えば、広告アイテムが提示のために置かれ得るメディア・アイテムの予想された性能に基づかれることができる。このような寄託は、広告レート（料金）がインプレッションの測定された数に基づかれるとき、広告の全費用の近似を提供することができる。寄託は、また、予算がこのような購入のための余地を含む幾つかの信用の程度を有する追加の広告スロットを、広告主が購入するのを可能とすることができる。

幾つかの履行においては、インプレッションの予想された数は、広告予算から寄託された金額に不足がないという特定の信用レベル（９０％）を満足するよう設定され得る。このような履行においては、広告主は寄託された金額が最終予算よりも大きいということを信用することができる。このように、予算エンジン２４０は、広告主が予算オーバーする可能性が低いように、目的を予算するための高い限度の予想を提供するよう履行され得る。他の履行においては、広告主は、内在的な余剰高のおそれを有した広告主の安楽レベルに基づいて信用レベルを特定することができる。このような履行においては、内在的な余剰高で安楽である広告主は、例えば、５０％の信用レベルを要求することができ、このことは、平均で予想の半分が低く、そして予想の半分が高い、ということを意味する。代替的には、広告主が内在的な余剰高のおそれを有して安楽でない場合、広告主は、一層高い信用レベル（例えば、９０％、９５％、９９％、等）を選択することができる。幾つかの場合においては、広告主が、余剰高を生成しそうである低い信用レベル（例えば、３０％）を要求する理由さえあり得る。

メディア・アイテムの測定された性能、または広告アイテムの測定されたインプレッション、が決定されたとき、予算エンジン２４０は、寄託における任意の余剰高または不足高に対して計上するために予算を照合することができる。例えば、メディア・アイテムと関連する予想された性能が、メディア・アイテムまたは広告アイテムのための測定されたインプレッションと関連する測定された性能よりも低いならば、追加の資金が広告予算２４５から引き落とされ得る。代替的には、メディア・アイテムと関連する予想された性能が、メディア・アイテムと関連する測定された性能よりも高い、または広告アイテムと関連する測定されたインプレッションよりも高いならば、予算資金は、広告予算２４５に放出し戻され得、そして広告主のための追加の広告購入に対して利用可能とされ得る。幾つかの履行において、広告システム１００は、例えば広告主が、実際の価格が見積もった価格よりも低くありそうであるということを認識して、広告を買い過ぎるのを可能とし得える。このような買い過ぎは、広告予算を特定された金額だけ膨らませることによって履行され得る。代替的には、買い過ぎは、例えば、上述したように、内在的な余剰高のおそれを高めることによって履行され得る。

幾つかの履行においては、広告主は、複数の広告予算を特定することができる。例えば、広告主は、幾つかの広告アイテムを生成し得る。広告アイテムの各々は、異なった目標、または異なった効力を有し得る。このようなものとして、広告主は、彼等が、最初の広告に第１の金額を、そして第２の広告に第２の金額を、費やすことを望むことを決定することができる。従って、このような履行においては、広告主は、幾つかの広告の各々に対して予算を特定することができる。代替的には、広告主は、幾つかのグループの広告（例えば、キャンペーン）の各々に対して予算を特定することができる。他の予算割当ても可能である。

図４は、例示的な予測エンジン２２０のブロック図である。予測エンジン２２０は、メディア・アイテム（例えば、テレビジョン・プログラム（番組））と関連した予想された性能３４５を予測するために用いられ得る。予測エンジン２２０は、性能データベース３３５及びアウト・オブ・バンド・データ（例えば、外部源２３５）からの入力を受信する。性能データベース３３５からの入力は、広告アイテムの提示中に収集されるインプレッション・データ（例えば、広告を「見る機会」）を含み得るメディア・アイテム（例えば、テレビ番組視聴率、セット・トップ・ログ、発行部数、世論調査情報、等）に関連した性能データを含み得る。アウト・オブ・バンド源（例えば、外部源）からの入力は、インターネット・アクティビティ・メトリックス（例えば、インターネット・サーチ・エンジン・データ、社会ネットワーク・データ、サーチ・ポピュラリティ、リリバンス（関連性）、等）、メディア情報（例えば、電子プログラム案内情報、評論、ユーザ視聴率、ジャンル、俳優、発行部数計量、等）、及び第三者から入手可能な他のデータ、として含まれ得る。幾つかの履行においては、アウト・オブ・バンド・データは、例えば、歴史的データが無い新しいメディア・アイテムを取囲む「インターネット・バズ」を識別するために用いられ得る。例えば、幾つかの最近の映画（例えば、“Ｓｎａｋｅｓ ｏｎ ａ Ｐｌａｎｅ”及び“Ｂｏｒａｔ： Ｃｕｌｔｕｒａｌ Ｌｅａｒｉｎｇｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ ｆｏｒ Ｍａｋｅ Ｂｅｎｅｆｉｔ Ｇｌｏｒｉｏｕｓ Ｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋａｚａｋｈｓｔａｎ”）は、莫大なインターネット・トラフィックを受信した。このようなインターネット・トラフィック・データは、例えば、メディア・アイテムの性能を予測するために用いられ得る。

幾つかの履行においては、性能データ及びアウト・オブ・バンド・データは、時間期間に渡って収集され得る。予想された性能３４０は、統計学的技術を用いる統計ユニット４００によって計算され得る。幾つかの履行においては、統計ユニット４００は、新しいコンテント４０５の性能、再放送４１０の性能、特別なイベント４１５、セット・アップ・ログ４２０、代表グループ４２５からの統計学、及び人口統計学情報４３０に関する統計学的情報のような情報を含む。種々の実施形態において、これらのクラスのデータの１つまたは２つ以上は、メディア・アイテムと関連した予想された性能を導出するために用いられ得る。他の実施形態においては、他のクラスのデータが用いられ得る。例えば、印刷メディアにおいては、発行部数統計学が、メディア・アイテムと関連した予想された性能３４０を導出するために用いられ得る。

例として、予測エンジン２２０は、これから先の３つの火曜日の午後８時にＮＢＣでの番組のための性能に関する入力を受信し得る。予測エンジン２２０は、次の火曜日のＮＢＣでの午後８時における性能を予測するために先の数週間からの性能に統計的関数（例えば、平均）を適用し得る統計ユニット４００を含み得る。さらに、統計ユニット４００は、次の火曜日の夜の午後８時におけるＮＢＣの番組が、前の２週間からの番組の再放送であるという入力を受信することができる。計算中のこの情報を含めることによって、統計ユニット４００は、次の火曜日の夜におけるＮＢＣでの午後８時のインプレッションが先の火曜日でのものよりも低いかもしれないということを予測することができる。

図５は、広告キャンペーンのための予算のための例示的プロセスのフローチャートを示す。幾つかの履行においては、メディア・アイテムと関連した性能データが、段階５００において予想され得る。性能データは、予測エンジン（例えば、図２の予測エンジン２２０）を用いて、例えば、予想され得る。性能データは、１つまたは２つ以上の関連のメディア・アイテムに基づいて予想され得る。例えば、双方が再放送または双方が新しい番組である同じタイトルを有する同じ時間スロットでのテレビジョン・プログラム（番組）は、先の週の性能及び来るべき性能間で高い程度の相関性を有しそうである。異なった時間スロット中に生じる同じタイトルを持ったテレビジョン・プログラムは、過去の性能及び未来の性能間で少なくとも幾つかの相関性を有しそうである。このような相関性（及び他の相関性）並びに過去の性能データとのそれらの関係に関する統計データは、未来の性能データを予想するために用いられ得る。

段階５１０において、広告アイテムは、メディア・アイテムと関連され得る。幾つかの履行において、広告アイテムは、広告システム（例えば、図１の広告システム１００）によってメディア・アイテムと関連され得る。広告アイテムは、プロバイダ（例えば、図１のプロバイダ１２０）からの広告スケジューリング要求に対する広告システムの応答を通してメディア・アイテムと関連され得る。プロバイダは、例えば、エージェント（例えば、図１のエージェント１１０）を用いて広告アイテムを要求し得る。幾つかの履行においては、広告システムは、複数の広告アイテムのいずれが、メディア・アイテムと関連した人口統計学に相関された目標聴衆を含むかを識別することができる。さらなる履行においては、広告システムは、メディア・アイテムと相関される複数の広告のいずれが、それぞれの広告アイテムと関連した広告主によって提出される入札情報に基づいて提示されるべきであるかを決定するために競売を用いることができる。

段階５２０において、広告予算は、予想された性能データに基づいて調整され得る。幾つかの履行においては、広告予算は、予算エンジン（例えば、図２の予算エンジン２４０）によって調整され得る。予算エンジンは、広告アイテムを受信する消費者の予想された数を、契約された料金（レート）（例えば、千のインプレッションごとの価格）で乗算して積を生成し、そしてこの積を広告予算から差し引くことによって、広告予算を調整することができる。幾つかの履行においては、広告予算の調整は、残りの資金が追加の広告スポットを購入するために用いられ得るように、予想された性能及び広告料金によって関係される予算の部分を寄託（インパウンド）する。

段階５３０において、広告予算は、測定されたインプレッションに基づいて照合される。予算照合は、例えば、予算エンジン（例えば、図２の予算エンジン２４０）によって行われ得る。幾つかの履行においては、広告アイテムが、メディア・アイテムのための予想された性能に基づいて期待されるであろうのと同じ位多くのインプレッションを得ないとき、照合プロセスは、段階５２０において寄託された任意の余分な広告予算を回収することができる。代替的には、広告アイテムが、メディア・アイテムのための予想された性能に基づいて期待されるであろうよりも多くのインプレッションを得るとき、照合プロセスは、段階５２０において寄託されなかった広告予算から何等かの不足高を請求することができる。

図６は、広告キャンペーンに対する予算のためのもう１つの例示的なプロセスのフローチャートを示す。幾つかの履行においては、性能データは、段階６００において収集され得る。性能データは、例えば、性能データベース（例えば、図３の性能データベース３３５）によって収集され得る。性能データは、例えば、メディア・アイテムの性能に関するデータを含み得る。幾つかの履行においては、性能データは、とりわけ、メディア・アイテム情報（例えば、テレビジョン番組情報、ラジオ番組情報、新聞の欄（セクション）情報、タイムスロット、サイズ、等）、メディア・アイテム及び／または広告アイテム（例えば、セット・トップ・ログ、世論調査、第三者サービス、等に基づく）を受信する消費者の数を含み得る。

メディア・アイテムと関連した性能データは、段階６１０において予想され得る。性能データは、例えば、予測エンジン（例えば、図２の予測エンジン２２０）を用いて予想され得る。性能データは、メディア・アイテムの先の例、タイムスロットにおける先の性能、メディア・アイテムに近接した他のメディア・アイテムの性能、第三者の情報（例えば、世論調査、インターネット・アクティビティ・データ、等）、メディア・アイテムの状況（例えば、最初の放送、再放送、同時配信（シンディケーション）、等）、に基づいて予想され得る。他の種類のデータ、または種々の種類のデータの組合せ、に基づいた予想も可能である。

段階６２０において、広告アイテムは、メディア・アイテムと関連され得る。幾つかの履行においては、広告アイテムは、広告システム（例えば、図１の広告システム１００）によってメディア・アイテムと関連される。広告アイテムは、エージェント（例えば、図１のエージェント１１０）を用いて広告アイテムを要求することができるプロバイダ（例えば、図１のプロバイダ１２０）からの広告スケジューリング要求に対する広告システムの応答によってメディア・アイテムと関連され得る。

段階６３０において、広告予算は、予想された性能データに基づいて調整され得る。幾つかの履行においては、広告予算は、予算エンジン（例えば、図２の予算エンジン２４０）によって調整され得る。幾つかの履行においては、広告予算の調整は、残りの資金が追加の広告スポットを購入するために用いられ得るように、予想された性能及び広告料金によって関係された予算の部分を寄託（インパウンド）する。

段階６４０において、測定された性能データが受信され得る。測定された性能データは、例えば、広告決定エンジン（例えば、図２のＡＤＥ２０５）によって受信され得る。幾つかの履行においては、測定された性能データは、プロバイダ１２０から受信されたデータから導出され得る。プロバイダ１２０は、種々の例において、消費者と関連したセット・トップ・ボックスからのセット・トップ・ログを受信することができる。他の履行においては、性能データは、第三者（例えば、ニールセン・メディア・リサーチ）から受信された世論調査情報または統計的情報を含むことができる。

段階６５０において、インプレッションの測定された数が導出され得る。インプレッションの測定された数は、例えば、性能データベース（例えば、図３の性能データベース３３５）と共に広告決定エンジン（例えば、図３の広告決定エンジン２０５）によって導出され得る。幾つかの履行においては、測定されたインプレッションは、例えば、メディア・アイテムと関連した性能データに基づいて見積もられ得るかまたは導出され得る。このような履行において、デスカウント・アルゴリズムが、測定されたインプレッション・データを導出するために、性能データに適用され得る。

さらなる履行において、セット・トップ・ログが、測定されたインプレッション・データの見積もりを導出するために用いられ得る。このような履行においては、セット・トップ・ログは、他の多くの理由の中でもとりわけ、セット・トップが活性的でありテレビジョンが不活性的であること、延長されたコマーシャル中断が消費者の注意を喪失させること、一人以上の消費者が単一のメディア・アイテム・インスタンスから情報を受信すること、に基づいて過剰含有及び過小含有の双方であり得る。このようなものとして、種々のアルゴリズムが、広告アイテムを受信する消費者の測定された数の見積もりを導出するためにセット・トップ・ログに適用され得る。幾つかの履行においては、インプレッションの見積もられた測定は、信頼区間に基づいて導出され得る。例えば、インプレッションの見積もられた測定は、インプレッションの数の見積もられた測定がインプレッションの現実の数以下であるという９０％の信頼性があるように設定され得る。

段階６６０において、広告予算は、測定されたインプレッションに基づいて照合され得る。予算照合は、例えば、予算エンジン（例えば、図２の予算エンジン２４０）によって行われ得る。幾つかの履行においては、広告アイテムが、メディア・アイテムのための予想された性能に基づいて期待されるであろうものと同じ位多くのインプレッションを得ないとき、照合プロセスは、段階６３０において寄託された任意の余分な広告予算を回収することができる。代替的には、広告アイテムが、メディア・アイテムのための予想された性能に基づいて期待されるであろうものよりも多いインプレッションを得るとき、照合プロセスは、段階６３０において寄託されなかった広告予算から任意の不足高を請求することができる。

図７は、競売エンジンを含む例示的広告システムのブロック図である。広告システムは、実質的に、図２及び図３を参照して説明したように動作することができる。しかしながら、図７においては、ＡＤＥ２０５は、競売エンジン７００と通信するよう動作可能である。ＡＤＥ２０５は、多数の広告アイテムが特定の広告スロットを満足するとき、競売エンジン７００と通信するよう構成され得る。競売エンジン７００は、広告アイテムのいずれが広告スロットを満たすよう選択されるかを決定するために、広告アイテム間で調停するよう動作可能である。

１つの履行においては、競売エンジン７００は、広告アイテムと関連したメタデータの部分として含められる入札情報に基づいて広告アイテム間で調停することができる。幾つかの履行においては、競売は、広告主がスペースのために支払うことを望んでいる料金に全体的に基づかれ得る。料金は、プロバイダ１２０及び広告主２１０によって測定可能な同意につき１ドルの金額である。例えば、「広告主Ａ」と関連した広告アイテムは、ミルにつき＄８（例えば、千人の視聴者につき＄８）の料金における入札を含み得、他方、「広告主Ｂ」は、ミルにつき＄１０の料金における入札を含み得る。幾つかの履行においては、広告主Ｂが競売に勝利する。

しかしながら、他の履行においては、料金は、広告主と関連した有効な入札を決定するために、品質因子（例えば、変換比、品質スコア、人口統計学に対する関連性、等）で乗算され得る。幾つかの履行においては、品質因子は、全広告アイテムを通して保持される消費者の数を含み得る。例えば、１つの広告アイテムは、インプレッションとして限定するために充分な広告を通して消費者を保持するための悪い評判を有し得、それに対して、第２の広告アイテムは、インプレッションとして限定するために充分な広告を通して消費者を保持するための良好な評判を有し得る。従って、プロバイダ１２０は、第２の広告が、広告アイテムに対して一層低い料金にもかかわらず、一層高い全額返還を一層もたらしそうであるとき、第２の広告に向けて偏倚され得る。

例えば、広告主Ａは、９０％の品質因子を有し得、他方、広告主Ｂは、７０％の品質因子を有し得る。従って、広告主Ａの有効入札は、＄７．２０であり、他方、広告主Ｂの有効入札は、＄７．００である。このように、広告主Ａは、品質因子が考慮されるとき、上の例において、入札に勝利する。品質因子及び／または変換比の他の定義も可能である。種々の履行において、品質因子は、さらに、メディア・アイテムと関連した人口統計学に基づかれ得、または広告アイテムまたはメディア・アイテムの有効性に基づかれ得る。

さらに、彼等は、ラジオ、印刷物及びテレビジョン環境において測定するのが困難であり得るけれども、変換比は、この開示の種々の履行に含まれ得る。例えば、変換比は、広告アイテムの提示に続くＵＲＬに向けられたインターネット・トラフィックにおけるスパイク（もしくはピーク）を識別することにより、ウェブ・ユニバーサル・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を含む広告アイテムの有効性を測定することができる。他の例においては、変換比は、広告アイテムの提示に続くインターネット・トラフィックにおけるスパイクを識別することにより、広告の有効性を測定することができる。このようなスパイクと広告アイテムの提示との間の相関関係は、広告アイテムと関連したインプレッションの測定を見積もるために用いられ得る。

幾つかの履行においては、競売システム７００は、第２のプレイス入札のすぐ上の勝者の入札をリセットすることができる。例えば、もし、一人の広告主の入札がミルにつき＄１０でありそして次の最も高い入札がミルにつき＄２であったならば、勝利する入札者の入札は、＄２．０１（または次の最も高い増分）に減少され得る。このような履行は、勝利する入札者に対する市場レート（料金）を一層正確に反映することができる。勝者の一行の入札は、エスカレーション・クローズとして視覚化され得、最も高い最大入札を有する入札者が残されるまで、競売エンジンが参加者の入札の各々を増加するのを許容する。

広告アイテムの中で調停した後、競売エンジン７００は、決定された勝者をＡＤＥ２０５に伝えることができる。

図８は、例示的なテレビジョン広告環境のブロック図である。幾つかの履行において、ヘッドエンドは、例えば、プロバイダ１２０を含み得る。プロバイダ１２０は、（例えば、セット・トップ・ボックス８００Ａ−８００Ｃを用いて）消費者にメディア・アイテムを伝えるよう動作可能である。

メディア・アイテムのセット・トップ・ボックス８００Ａ−８００Ｃへの送信に先立って、または送信中に、プロバイダ１２０上に存在するエージェント１１０は、利用可能な広告スロットのスケジュールを決定することができる。スケジュール情報は、広告アイテムのための要求として広告システムに送信され得る。要求は、決定エンジン２０５によって取り扱われる。決定エンジンは、複数の広告のいずれがエージェント１１０から受信された広告スケジュールを満たすために適切であるかを決定するために、任意選択的な競売エンジン７００を通して広告データベース８１０と通信することができる。任意選択的な競売エンジン７００は、広告スケジュールにとって適切であるかもしれない多数の広告アイテム間で調停を行うことができる。

広告アイテムの選択時に、広告アイテムと、広告アイテムが挿入されるべきメディア・アイテムの予想された性能とに関連した情報が、データ記憶装置８２０に通信される。データ記憶装置８２０は、目標聴衆と、広告アイテムに関連した他のメタデータとのような、広告主と関連した非コンテント配向されたデータを収容する。データ記憶装置８２０は、広告主またはキャンペーンの広告予算の部分を予備的に寄託するために、通信された情報を用いることができる。

幾つかの履行においては、選択された広告アイテムは、決定エンジン２０５によってプロバイダ１２０に通信され得る。エージェント１１０は、決定エンジン２０５から広告アイテムを受信するよう、かつメディア・アイテム（例えば、テレビジョン番組）に広告アイテムを挿入するよう、動作可能であり得る。プロバイダ１２０は、次に、割付けられた時間中に広告アイテムをセット・トップ・ボックス８００Ａ−８００Ｃに配信する。

広告アイテムの提示中、プロバイダ１２０は、セット・トップ・ボックス８００Ａ−８００Ｃを用いて、測定されたインプレッション・データを収集することができる。セット・トップ・ボックス８００Ａ−８００Ｃは、プロバイダ１２０による検索のためにセット・トップ・ログを創成することができる。代替的には、幾つかの履行においては、セット・トップ・ログ８００Ａ−８００Ｃは、広告システムによって直接検索され得る。プロバイダ１２０によって収集された測定されたインプレッション・データは、次に、照合エンジン８３０に通信され得る。照合エンジン８３０は、予測された性能を、広告アイテムの提示と関連した測定されたインプレッションと照合するよう動作可能であり得る。幾つかの例においては、オーバーラン（過剰放送）のために広告が放送されないという状況があり得る。このような例においては、寄託された予算の部分は、広告予算に放出し戻される。

ここに開示されたシステム及び方法は、１つまたは２つ以上のデータ処理装置（例えば、広告システム１００、プロバイダ１２０、消費者１２２ａ、等）との通信のために、ネットワーク（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、ラジオ・ネットワーク、テレビジョン・ネットワーク、インターネット、等）、光ファイバ媒体、搬送波、無線ネットワーク、等、を用いて伝達されるデータ信号を用い得る。データ信号は、装置にまたは装置から提供されるここに開示されたデータの幾つかまたはすべてを担持することができる。

ここに開示された方法及びシステムは、１つまたは２つ以上のプロセッサによって実行可能であるプログラム命令を含むプログラム・コードによって多くの異なった種類の処理装置上で履行され得る。ソフトウェア・プログラム命令は、ソース・コード、オブジェクト・コード、マシン・コード、または処理システムにここに記載した方法を行わせるよう動作可能である任意の他の記憶データを含み得る。

システム及び方法は、方法の動作を行いかつここに記載したシステムを履行するためにプロセッサによる実行において用いるための命令を含むコンピュータ記憶機構（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスケット、ＲＡＭ、フラッシュ・メモリ、コンピュータのハード・ドライブ、等）を含む多くの異なった種類のコンピュータ読取り可能媒体上で提供され得る。

ここに記載したコンピュータ要素、ソフトウェア・モジュール、作用及びデータ構造は、それらの動作のために必要とされるデータの流れを許容するために互いに直接的にまたは間接的に接続され得る。また、ソフトウェア命令またはモジュールは、例えば、コードのサブルーチン・ユニットとして、またはコードのソフトウェア機能ユニットとして、またはオブジェクト（オブジェクト指向パラダイムにおけるように）として、またはアプレットとして、またはコンピュータ・スクリプト言語において、またはコンピュータ・コードまたはファームウェアのもう１つの種類として履行され得るということが留意される。ソフトウェア要素及び／または機能性は、単一の装置上に配置されてもよく、または手元の状況に依存して複数の装置を横切って分散されてもよい。

この明細書は、発明の最良のモードを述べ、そして本発明を説明し当業者が本発明を行ったり使用したりするのを可能とするための例を提供している。明細書は、本発明を述べられた正確な用語に制限するものではない。従って、本発明は、上述した例を参照して詳細に説明したけれども、当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく上記例に対して、改変、変更及び変化を行い得る。

これら及び他の履行は、特許請求の範囲内にある。

１００ 広告システム
１０２ 広告アイテム
１０４ メタデータ
１１０ エージェント
１２０ プロバイダ
１２２ａ 消費者
１２２ｂ 消費者
１２２ｎ 消費者
２０５ 広告決定エンジン
２１０ 広告主
２１５ 広告インベントリ
２２０ 予測システム
２３０ 性能データ
２３５ 外部源
２４０ 予算エンジン
２４５ 広告予算
３００ インターフェース
３０５ コンテント
３１０ メタデータ
３１５ 目標聴衆
３２０ メディア情報
３２５ 先のインプレッション
３３５ 性能データベース
３４０ 推定された性能
４００ 統計ユニット
４０５ 新しいコンテント性能
４１０ 再放送性能
４１５ 特別なイベント性能
４２０ セット・トップ・ボックス
４２５ 代表グループからの統計
４３０ 人口統計学的情報
７００ 競売エンジン
８００Ａ セット・トップ
８００Ｂ セット・トップ
８００Ｃ セット・トップ
８１０ 広告ＤＢ
８２０ データ記憶装置
８３０ 照合エンジン

Claims (39)

1. １つまたは２つ以上の関連メディア・アイテムに関連した履歴データに基づいて、メディア・アイテムと関連した性能データを、１つまたは２つ以上のコンピュータにより予測する段階と、
   前記予測された性能データに基づいて、メディア・アイテムと関連した広告スロットの有用性に基づいて、かつ広告アイテムの広告主と関連した広告予算に基づいて、メディア・アイテムに広告アイテムを、１つまたは２つ以上のコンピュータにより関連させる段階と、
   前記予測された性能データに基づいて、１つまたは２つ以上のコンピュータにより広告予算を広告スロットに広告アイテムを提供するための広告予算の部分を寄託することにより調整する段階と、
   広告アイテムと関連した測定されたインプレッションに基づいて、広告スロットに広告アイテムを提供するための、前記寄託された部分と、実際のコストとの差を考慮して、１つまたは２つ以上のコンピュータにより広告予算を照合する段階と、
   を含み、
   前記１つまたは２つ以上の関連メディア・アイテムは、メディア・アイテムに関連し、
   前記寄託された部分は、広告スロットにおける広告アイテムの配信のための予測費用と等しく、
   前記予測費用は、予測性能データと、広告スロットに広告アイテムを提供するための費用とに基づき決定され、
   前記実際の費用は、広告スロットにおける広告アイテムの測定されたインプレッションに基づき決定され、
   前記照合する段階は、前記広告アイテムが、前記予測された性能データに基づいて期待される多くのインプレッションを得ない時、前記寄託された部分から任意の余分な広告予算を回収する段階を含むことを特徴とする方法。
2. メディア・アイテムと関連した測定された性能データを受信する段階と、
   メディア・アイテムと関連した測定された性能データに基づいて、測定されたインプレッションを導出する段階と、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 広告主から広告アイテムとメタデータを受信する段階であって、該メタデータは広告予算を含む前記段階と、
   メタデータを、メディア・アイテムと関連したプログラム情報と相関させる段階と、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
4. メタデータのプログラム情報との相関性に基づいて、メタデータに関連したプロバイダに広告を通信する段階、
   をさらに含む請求項３に記載の方法。
5. メディア・アイテムは、新聞のセクション（欄）を含む請求項１に記載の方法。
6. メディア・アイテムは、ラジオ・プログラムを含む請求項１に記載の方法。
7. メディア・アイテムは、テレビジョン・プログラムを含む請求項１に記載の方法。
8. テレビジョン・プログラム（番組）は、挿話的なコンテントを含む請求項７に記載の方法。
9. 挿話的なコンテントは、周期的なタイムスロット、非周期的なタイムスロット、またはそれらの組合せと関連している請求項８に記載の方法。
10. メディア・アイテムは、少なくとも１つのタイムスロットと関連しており、広告アイテムをメディア・アイテムと関連させる段階は、利用可能なタイムスロットを広告アイテムで満たす段階を含む請求項１に記載の方法。
11. 広告アイテムは、コマーシャルを含む請求項１に記載の方法。
12. 広告アイテムは、ロゴ・オーバーレイを含む請求項１に記載の方法。
13. 広告アイテムは、チッカを含む請求項１に記載の方法。
14. 性能を予測する段階は、メディア・アイテムと関連した未来の性能データを予測する段階を含む請求項１に記載の方法。
15. 前記１つまたは２つ以上の追加のメディア・アイテムの予測された性能、１つまたは２つ以上の追加のメディア・アイテムと関連した広告スロットの有用性、および広告予算に基づいて、１つまたは２つ以上の追加のメディア・アイテムに広告アイテムを関連させる段階をさらに含む請求項１に記載の方法。
16. メタデータと関連した人口統計学を広告アイテムと関連したメタデータに相関させる段階と、
    メディア・アイテムが、相関において識別された広告アイテムの各々と関連することができないとき、広告アイテムと関連した広告主から受信された入札情報に基づいてメディア・アイテムと関連したスポットを競売する段階と、
    をさらに含む請求項１５に記載の方法。
17. 未来のメディア・アイテムと関連した性能データを予測するよう動作可能な、１つまたは２つ以上のコンピュータ上で実行される予測エンジンと、
    予測された性能データに基づくメディア・アイテムとの関連のための広告アイテム、広告アイテムの広告主と関連した広告予算、及びメディア・アイテムと関連した利用可能な広告スロットを選択するよう動作可能な、１つまたは２つ以上のコンピュータ上で実行される決定エンジンと、
    予測された性能データに基づく広告予算の部分を寄託するよう動作可能な、１つまたは２つ以上のコンピュータ上で実行される予算エンジンと、
    を備え、
    予算エンジンは、広告アイテムと関連した測定されたインプレッションに基づいて、広告スロットに広告アイテムを提供するための、前記寄託された部分と、実際のコストとの差を考慮して広告予算を照合するよう動作可能であり、
    前記寄託された部分は、広告スロットにおける広告アイテムの配信のための予測費用と等しく、
    前記予測費用は、予測性能データと、広告スロットに広告アイテムを提供するための費用とに基づき決定され、
    前記実際の費用は、広告スロットにおける広告アイテムの測定されたインプレッションに基づき決定され、
    前記照合する段階は、前記広告アイテムが、前記予測された性能に基づいて期待される多くのインプレッションを得ない時、前記寄託された部分から任意の余分な広告予算を回収する段階を含むことを特徴とするシステム。
18. 予算エンジンは、さらに、プロバイダからのメディア・アイテムと関連した性能データを検索するよう、そしてメディア・アイテムと関連した性能データに基づいて測定されたインプレッションを導出するよう、動作可能である請求項１７に記載のシステム。
19. 測定されたインプレッションは、実際のインプレッションの推定を含む請求項１８に記載のシステム。
20. 予算エンジンは、測定されたインプレッションと関連した信用レベルを導出するよう動作可能である請求項１８に記載のシステム。
21. 広告主からのメタデータ及び広告アイテムを受信するよう動作可能であるインターフェースをさらに含み、メタデータは広告予算を含み、
    決定エンジンは、メタデータを、メディア・アイテムと関連したプログラム情報と相関させるよう動作可能である請求項１７に記載のシステム。
22. 決定エンジンは、メタデータのプログラム情報との相関に基づいてメディア・アイテムと関連したプロバイダに広告を通信するよう動作可能である請求項２１に記載のシステム。
23. メディア・アイテムは、新聞のセクション（欄）を含む請求項１７に記載のシステム。
24. メディア・アイテムは、ラジオ・プログラム（番組）を含む請求項１７に記載のシステム。
25. メディア・アイテムは、テレビジョン・プログラム（番組）を含む請求項１７に記載のシステム。
26. テレビジョン・プログラムは、挿話的なコンテントを含む請求項２５に記載のシステム。
27. 挿話的なコンテントは、周期的時間スロット、非周期的時間スロット、またはそれらの組合せに関連している請求項２６に記載のシステム。
28. メディア・アイテムは、少なくとも１つの利用可能な広告スロットと関連したテレビジョン・プログラムを含み、ここに、決定エンジンは、利用可能な広告スロットを満たすように広告アイテムを選択するよう動作可能である請求項１７に記載のシステム。
29. 広告アイテムは、コマーシャル、ロゴ・オーバーレイ、ナレータの声（ボイスオーバー）、チッカ、またはそれらの組合せを含む請求項１７に記載のシステム。
30. 予測エンジンは、１つまたは２つ以上の関連のメディア・アイテムと関連した履歴データに基づいて性能を予測するよう動作可能である請求項１７に記載のシステム。
31. 決定エンジンは、広告予算が追加の広告スペースの購入を可能とするとき、他のメディア・アイテムと関連した追加の広告スペースを購入するよう動作可能である請求項１７に記載のシステム。
32. 決定エンジンは、さらに、メディア・アイテムと関連した人口統計学を、広告アイテムと関連したメタデータに相関させるよう動作可能であり、そして
    競売エンジンは、メディア・アイテムの人口統計学に相関するメタデータを有する複数の広告アイテム間で調停するよう動作可能であり、該調停は、広告アイテムと関連した広告主から受信された入札情報に基づいている請求項３１に記載のシステム。
33. 決定エンジンは、さらに、１つまたは２つ以上の関連した広告アイテムと関連した履歴データに基づいてメディア・アイテムとの関連のための広告アイテムを選択するよう動作可能である請求項１７に記載のシステム。
34. 広告アイテムと１つまたは２つ以上の関連した広告アイテムとの間の関係は、広告アイテムと１つまたは２つ以上の関連した広告アイテムとに関連した類似のコンテントを含む請求項３３に記載のシステム。
35. 広告アイテムと１つまたは２つ以上の関連した広告アイテムとの間の関係は、広告アイテムと１つまたは２つ以上の関連した広告アイテムとに関連した類似の場所を含む請求項３３に記載のシステム。
36. 前記予測性能データは、広告スロットにおける広告アイテムのためのインプレッションの予測される数を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
37. 前記照合する段階は、前記広告アイテムが前記広告スロットに提供された後に生じることを特徴とする請求項１に記載の方法。
38. 前記１つまたは２つ以上のコンピュータにより広告予算を照合する段階は、前記寄託が前記実際のコストよりも大きいことに応じて、前記寄託された部分と、実際のコストとの差と等しい額を前記広告予算に加える段階を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
39. 前記性能データを１つまたは２つ以上のコンピュータにより予測する段階は、前記寄託された部分が、前記実際のコストを超過する特定の信頼水準に合致するように性能データを予測する段階を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。

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