CN101253499A - 审核网站加入广告网络的合适性 - Google Patents

审核网站加入广告网络的合适性 Download PDF

Info

Publication number
CN101253499A
CN101253499A CNA2006800314695A CN200680031469A CN101253499A CN 101253499 A CN101253499 A CN 101253499A CN A2006800314695 A CNA2006800314695 A CN A2006800314695A CN 200680031469 A CN200680031469 A CN 200680031469A CN 101253499 A CN101253499 A CN 101253499A
Authority
CN
China
Prior art keywords
website
document
policy
collection
advertising network
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CNA2006800314695A
Other languages
English (en)
Inventor
帕万·库马尔·德西肯
劳伦斯·伊皮
蒂莫西·詹姆斯
桑吉维·库尔卡尼
帕拉森吉特·普坎
德米特里·波尔特诺夫
戈克尔·拉亚拉姆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Google LLC
Original Assignee
Google LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Google LLC filed Critical Google LLC
Publication of CN101253499A publication Critical patent/CN101253499A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0265—Vehicular advertisement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0263—Targeted advertisements based upon Internet or website rating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

将网站进行审核以在广告网络中使用的方法可通过以下内容改进：(a)接受包括一个或多个文档的集合，(b)确定集合是否遵守的广告网络的政策，以及(c)如果确定集合遵守一个或多个政策，使得可与包括在集合中的文档相关联地来派发(例如内容定向的)广告，则核准该集合。政策可涉及(A)一个或多个文档的内容，(B)网站的可用性，和/或(C)对广告网络或广告网络参与者的可能的欺诈或圈套。

Description

审核网站加入广告网络的合适性
技术领域
本发明涉及帮助确保在广告网络中的优质体验。尤其是，本发明涉及确定网站是否遵守政策，和/或符合广告网络的某些质量标准。
背景技术
使用传统媒体，例如电视、广播、报纸和杂志的广告广为人知。遗憾地是，即使拥有人口统计学上的研究和对各种广告途径的典型受众的完全合理的假定，广告主仍意识到他们的很多预算都被浪费。而且，很难确定和消除这种浪费。
最近，在更具交互性的媒体上做广告变得流行起来。例如，由于使用互联网的人数急剧增长，广告主已经开始意识到在互联网上提供媒体和服务是一种潜在有力的广告方式。
交互式广告给广告主提供机会，以将他们的广告定向(target)到乐于接收的受众。也就是，定向广告(targeted ad)更可能对终端用户有用，因为广告可能与一些从用户活动中推测到的需要相关(例如，与用户对搜索引擎的搜索查询相关，与用户所请求的文件内容相关)。查询关键词定向已被搜索引擎用来投放相关广告。例如，加州山景城的(Mountain View，CA)Google的AdWords广告系统投放定向于来自搜索查询的关键词的广告。类似地，已经提出内容定向广告投放系统(content targeted ad delivery system)。例如，美国专利申请序号10/314,427(将其包含在此用于参考，并且称之为“427申请”)，名称为“METHODS AND APPARATUS FOR SERVING RELEVANTADVERTISEMENTS”，2002年12月6日申请，Jeffrey A.Dean，GeorgesR.Harik and Paul Buchheit被列为发明人；以及10/375,900(将其包含进来用于参考，并称之为“900申请”)，名称为“SERVINGADVERTISEMENTS BASED ON CONTENT”，2003年2月26日申请，Darrell Anderson，Paul Buchheit，Alex Carobus，Claire Cui，Jeffrey A.Dean，Georges R.Harik，Deepak Jindal and Narayanan Shivakumar被列为发明人，描述了用于派发与文档内容(例如网页)有关的广告的方法和设备。内容定向广告投放系统，例如Google的广告系统AdSense，已经被用于在网页上派发广告。
如可从前述内容所理解的那样，派发与文本中的文本概念相关的广告是有用的，因为这些广告估计可能与当前用户的兴趣相关。结果是，这种内容定向的广告已变得更为流行。然而，这种广告系系统仍有改善的余地。
诸如Google AdSense程序之类的内容定向广告网络的成功，依赖于三个重要组成部分——广告主(advertisers)、网站发布商(websitepublishers)(以下称之为“网络发布商”(Web publishers))、和终端用户。很多广告主希望确保展示他们广告的网站是高质量的，会产生积极的投资回报(ROI)，并且不会给他们造成任何争议。网络发布商需要通过相关和高质量的内容持续地吸引终端用户。最后，但不是至少，终端用户通常希望只访问那些提供良好体验的网站。另外，终端用户通常只选择那些与网页内容相关，以及帮助他们找到满足其需要的产品和服务的广告。所以，高质量的网络对于确保产生良性循环是至关重要的，也就是通过吸引新的发布商、广告主和终端用户来扩展广告网络。
目前，确保加入广告网络的网站质量的方法包括，例如人工审核网站(例如，确保它们遵守政策方针、它们不会造成较差的终端用户体验、并且内容允许定向于相关广告)。遗憾地是，人工审核网站难以满足处理在线广告网络所经历的爆炸性增长。
考虑到难以用省时省钱的有效方式，人工审核诸多新的网站，一些广告网络将这些人工审核仅限于那些广告主和/或终端用户已投诉的网站。遗憾地是，终端用户和/或广告主可能要求更加先行的(proactive)方式。所以，具有更加先行的广告网站核准过程将会是有用的。
发明内容
符合本发明的实施例改进了审核在广告网络中使用的网站的方式。至少一些符合本发明的实施例可(a)接受包括一个或多个文档的集合(b)确定该集合是否遵守广告网络的政策，以及(c)如果确定该集合遵守政策则核准该集合。
在至少一些符合本发明的实施例中，如果核准了集合，则将该集合加入到广告网络，使得可与包括在该集合中的文档的呈现相关联地来派发(例如内容定向的)广告。
在至少一些符合本发明的实施例中，包括一个或多个文档的集合是包括一个或多个网页的网站。
在至少一些符合本发明的实施例中，政策涉及(A)集合中一个或多个文档的内容，(B)网站的可使用性，其中一个或多个文档的集合是包括一个或多个网页的网站，和/或(C)所述集合对广告网络或广告网络的参与者的可能的欺诈或圈套。
附图说明
图1是示出可与广告网络交互的参与者或实体的框图，例如内容定向的广告网络。
图2是用于自动地检查网站对政策的遵守和/或对网站评分的示范性操作，以及可以由这些操作使用和/或产生的信息的气泡图，所述操作可以用符合本发明的方式完成。
图3是可以用来以符合本发明的方式确定网站是否遵守政策的示范性方法的流程图。
图4是可以用来以符合本发明的方式确定网站的质量分值的示范性方法的流程图。
图5是可以用符合本发明的方式将网站做标志和排队以用于更详细的(例如人工)审核的示范性方法的流程图。
图6是可以用来以符合本发明的方式处理经人工审核的网站的示范性方法的流程图。
图7是可以以符合本发明的方式执行不同操作的示范性装置的框图。
具体实施方式
§4.详细描述
本发明可以涉及用于检查网站对政策的违反和/或确定网站的质量分值的新方法、装置、消息格式、和/或数据结构，可将此用于帮助广告网络来确定其只包括高质量的网站。以下做出描述，以使得本领域的普通技术人员实现和使用本发明，并且是在特定应用和其要求的环境中提供的。所以，以下对符合本发明的实施例的描述提供说明和描述，但并不是要穷尽或限定本发明于所公开的特定形式。对那些本领域的普通技术人员，对公开实施例的各种修改将是显而易见的，并且可将以下确立的原则应用于其它实施例和应用。例如，尽管参考附图描述了一系列动作，但当一个动作的执行并不依赖于另一个动作的完成时，动作在其它实施方式中的顺序可能不同。另外，可以并行执行非依赖的动作。除非明确被描述为如此，否则不应当将在本描述中使用的单元、动作或指令解释为对本发明是至关重要或是必需的。而且，如此处所用，不加数量限定的项用于指一个或多个项。在只想表示一个项的地方，使用了术语“一个”或类似的语言。所以，并不意图将本发明限定于所示的实施例，并且发明者认为他们的发明包括所描述的任何可专利的主题事项。
可在说明书中使用的以下术语的定义，在§4.1提供。然后，本发明可在其中或与其一起运行的环境在§4.2叙述。§4.3叙述符合本发明的示范性实施例。最后，一些关于本发明的结论在§4.4中叙述。
§4.1定义
在线广告可能有不同的内在特征。这些特征可以由应用和/或广告主规定。以下将这些特征称之为“广告特征”。例如，在文本广告的情形中，广告特征可包括主题行、广告文本和内嵌链接。在图片广告的情形中，广告特征可包括图片、可执行代码和内嵌链接。根据在线广告的类型，广告特征可包括一个或多个以下内容：文本、链接、音频文件、视频文件、图像文件、可执行代码、内嵌信息等等。
当派发在线广告时，可用一个或多个参数来描述如何、在何时、和/或在何处派发广告。以下将这些参数称为“派发参数”。派发参数可包括，例如，一个或多个以下内容：文档特征(包括文档上的信息)(广告被在其上或与其一起派发)、与广告的派发相关的搜索查询或搜索结果、用户特性(例如，他们的地理位置、用户使用的语言、使用的浏览器类型、先前的网页浏览、先前行为、用户账户、系统使用的任何web cookies，用户装置特性等)、发起请求的主站或附属网站(例如America Online，Google，Yahoo)、广告在其被派发的网页上的绝对位置、相对于其它被派发的广告的位置(空间的或时间的)、广告的绝对大小、广告相对于其它广告的大小、广告的颜色、其它被派发的广告的数量、其它被派发的广告的类型、被派发的日内时间、被派发的周内时间、被派发的年内时间等。当然，存在可在本发明的上下文中使用的其它派发参数。
尽管对于广告特征，派发参数可以是外在的，可将他们与广告相关联作为派发条件或约束。当作为派发条件或约束使用时，这种派发参数被简单称为“派发约束”(或“定向标准”)。例如，在一些系统中，广告主可能可以通过规定只在非周末、不低于一定的位置、只针对特定位置的用户派发等，来定向其广告派发。作为另一个实例，在一些系统中，广告主可规定只有页面或搜索查询包括特定关键词或短语时，才派发其广告。作为再另一个实例，在一些系统中，广告主可规定，只有在广告在其之上或与其一起被派发的文档包括特定主题或概念、或落在特定群集或多个群集中或一些其它的分类或多个分类(例如垂直分类)中时，才派发其文档。在一些系统中，广告主可规定仅将其广告派发给(或不派发给)具有特定属性的用户装置。最后，在一些系统中，可将广告进行定向，使得对源于特定位置的请求作出响应，或对涉及特定位置的请求作出响应，来将其派发。
“广告信息”可包括广告特征、广告派发限制、从广告特征或广告派发限制派生出的信息(被称为“广告派生信息”)的任何组合，和/或与广告相关的信息(称为“广告相关信息”)以及这类信息的扩展(例如从广告相关信息派生的信息)。
将广告选择的次数(例如点进次数)与广告的闪现次数(即呈现广告的次数)的比率定义为广告的“选择率”(或“点进率”)。
当用户完成与先前被派发的广告相关的交易，称为发生了“转换”。在每种情况中，构成转换的内容都可能不同，并且可以不同的方式被确定。例如，情形可以是，当用户点击广告、被指引到广告主的网页、以及在离开网页之前在那里完成购买时，都发生转换。可选地，可将转换定义为：向用户显示广告，并且用户在预定时间(例如，7天)内在广告主的网页上做出购买。在另一个选择中，广告主可将转换定义为任何可测量/可观察的用户行为，例如，下载白皮书、至少导航到网站的给定深度、至少浏览一定数量的网页、至少在网站或网页上花费预定的时间量、在网站注册等等。如果用户行为并不指示已完成的购买，它们常常可指示销售机会，尽管构成转换的用户行为并不限于此。事实上，其它许多对构成转换的内容的定义都是可能的。
将转换次数对广告的闪现次数(即广告呈现的次数)的比率以及转换次数对选择次数的比率(或一些其它前期事件的次数)都称为“转换比率”。转换比率的类型在其使用的环境中是显而易见的。如果将转换定义为能在派发广告后的预定时间内发生，那么一种可能的转换率的定义可能仅考虑在超过预定时间的过去所派发的广告。
“所有物”(property)是广告可以在上面展示的事物。所有物可以包括在线内容(例如网站、MP3音频程序、在线游戏等等)、离线内容(例如报纸、杂志、戏剧作品、音乐会、体育项目等)、和/或离线对象(例如公告板、体育场馆评分牌、和场外挡板、卡车拖车侧板等等)。可将带有内容(例如杂志、报纸、网站、电子邮件信息等)的所有物称为“媒体所有物”。尽管所有物本身可能是离线的，所有物的相关信息(例如属性、主题、概念、分类、关键词、相关信息、所支持广告的类型等)可在线获得。例如，室外的爵士音乐节可输入主题“音乐”和“爵士乐”、音乐会的位置、音乐会的时间、计划在音乐节中出场的艺术家、可用广告位的类型(例如在打印的节目表中的位置、舞台上的位置、座椅后背上的位置、赞助商的声音宣告等)。
“文档”应被宽泛地解释为包括任何机器可读取和机器可存储的工作成果。文档可以是文件、文件的组合、带有指向其它文件的内嵌链接的一个或多个文件等。文件可以是任何类型，例如文本、音频、图像、视频等。可将呈现给终端用户的部分文档认为是文档的“内容”。文档可包括“结构化数据”，该结构化数据含有内容(词语、图片等)和一些对该内容含义的指示(例如，电子邮件信息栏和关联数据，HTML标签和关联数据等)。可用内嵌信息或指令来定义文档中的广告位。在因特网环境中，常见的文档是网页。网页通常包括内容并可包括内嵌信息(例如元信息、超链接等)和/或嵌入指令(例如JavaScript等)。在很多情形中，文档具有可寻址的存储位置，并由此可通过该可寻址的位置被唯一识别。通用资源定位器(URL)是用来访问因特网上的信息的地址。
“网络文档”包括任何在网络上发布的文档。网络文档的实例包括，例如网站或网页。
“文档信息”可包括在文档中包括的任何信息、从文档中包括的信息所派生的信息(称为“文档派生信息”)、和/或与文档相关的信息(称为“文档相关信息”)，以及这类信息的扩展(例如从相关信息派生的信息)。一个文档派生信息的实例是基于文档文本内容的分类。文档相关信息的实例包括，从其它具有链接到当前文档的文档的文档信息，以及从当前文档链接到的其它文档的文档信息。
可将来自文档的内容呈现在“内容呈现应用或装置“上。内容呈现应用的实例包括因特网浏览器(例如Explorer，Netscape，Opera，Firefox等)、媒体播放器(例如MP3播放器，Realnetworks流音频文件播放器等)、查看器(例如Abobe Acrobat pdf reader)等。
“内容拥有者”是对文档内容拥有一些所有权的人或实体。内容拥有者可能是内容的作者。另外，或者可选地，内容拥有者可能拥有内容复制权、制作内容的演绎作品的权利、公开展示或表演内容的权利、和/或内容中的其它被禁止的权利(proscribed right)。尽管内容提供者可能是其提供的文档内容的内容拥有者，但这不是必须的。“网络发布商“是内容拥有者的实例。
广告网络的“政策”(policy)是确定网页或网站(或一些其它文档或文档的集合)是否可加入广告网络的规则。也就是，如果网页或网站违反政策，广告网络将禁止其加入广告网络(尽管网站会试图用欺骗或非法的手段加入广告网络)。因为广告网络可定义政策，不同的广告网络可能有不同的政策，所以网站违反了一个广告网络的政策，可能并不违反另一个广告网络的任何政策。
“质量分值”典型地是网站或网页(或一些其它文档或文档的集合)在广告网络中的参与度的定量指示值或相对值。可以将质量分值应用于阈值来确定定性指示符。
“用户信息”可包括用户行为信息和/或用户简要信息。
“电子邮件信息”可包括任何在电子邮件中的信息(也称为“电子邮件内部信息)、从包括在电子邮件中的信息和/或与电子邮件相关的信息派生而得的信息、以及这类信息的扩展(例如从相关信息派生的信息)。一个从电子邮件信息派生的信息的实例是，对由电子邮件主题行提取的词语所组成的搜索查询进行响应而返回的搜索结果中所提取或派生的信息。与电子邮件信息相关的信息的实例包括，关于给定电子邮件的相同发送者所发送的一封或多封其它电子邮件的电子邮件信息，或关于电子邮件接收者的用户信息。可将电子邮件信息派生或与其相关的信息称为“电子邮件外部信息”
§4.2本发明可在其中或与其一起运行的示范性环境
图1是示出可在示范性环境100中与广告网络120交互的参与者或实体的图。环境100可包括广告网络120，该广告网络将广告在网络发布商110的多个网站上派发，或者与其相关联，并且由终端用户140浏览。网络发布商110可以请求加入到广告网络120，以便在其网站上呈现广告而得到收入。广告主130可在广告网络120上输入、跟踪和维护他们的广告。广告的形式可以是以如所谓条幅广告的图形广告、纯文本广告、图像广告、音频广告、视频广告、一个或多个任何这类组件的组合等。广告也可包括内嵌信息，例如链接，和/或机器可执行指令。当终端用户140访问这些网站时，可将这些广告在网络发布商110的网站上或与其相关联来呈现。
结果是，可以理解，加入广告网络120的网站质量对于广告主130和终端用户140的满意度是重要的。再次重申，广告主130常常需要确保，在其上或与其一起展示他们的广告的网站是高质量的，会对投资产生积极回报，不会是广告主的争议来源。网络发布商希望通过相关的和高质量的内容持续地吸引终端用户140。这是因为终端用户140更可能希望访问提供良好体验的网站，并更可能选择与网页内容相关的广告，并帮助他们找到满足他们需要的产品或服务。
如前所述，显然能够自动评价对政策的遵守，和/或网站的质量的系统会是有用的。至少一些符合本发明的实施例可自动评价网站对广告网络120的政策的遵守。在网站能够加入广告网络之前，就可以完成这类评价。这类评价可以周期性重复。对于网络发布商可改变被核准网站的内容的广告系统，这类周期性重新评价可能很有益处。这类对政策的遵守的评价，对于帮助发现通过使用未经授权的手段成功加入到广告网络的网站可能是有益的。通过评价网站，这类实施例可自动核准或不核准网站，或者可通过人工审核来寻求帮助。
至少一些符合本发明的实施例可自动分析网站，以确定一个或多个质量度量(分值)。可使用这类质量分值来确定加入到广告网络的网站的激励和阻碍(或者将其移除的事件)。可选地，或额外地，可使用这类质量分值来预计未加入到广告网络的高质量网站。
现在，在§4.3中描述符合本发明的各种示范性实施例。
§4.3示范性实施例
图2是以符合本发明的方式，审核网站的示范性操作以及可由这类操作使用和/或生成的信息的气泡图。网站审核操作210可接受网站205(诸如来自寻求加入到广告网络的网络发布商)。这类操作210可评价这类网站205是否遵守政策和/或确定网站的一个或多个质量分值。
可派发并推广高质量的和遵守广告网络政策的网站，而可将违反广告网络政策的网站排除出广告网络，并且可惩罚低质量的网站(这也可包括将其从广告网络排除出去)。网站审核操作210可审核可能加入在广告网络中的网站，或在广告网络之外的网站。由广告审核操作210审核的在广告网络中的网站，可能是先前已经审核并被核准。所以，可将广告审核操作210作为后续例行程序的一部分，用于重新评价这类网站。在网络发布商用可能会造成网站违反政策和/或降低其质量的方式来改变其网站的情况下，这是有益的。这对于考虑到新政策而重新评价网站也是有益的。另外，一些在广告网络中的网站可能是未经授权的。经过授权的网站是那些已通过适当程序，被加入到广告网络中的网站(例如，正式请求加入到广告网络)并已由广告网络核准。相反地，未经授权的网站是非正常地加入到广告网络中的网站。这类网站可能还未曾请求加入到广告网络，或可能已请求加入到广告网络中，但是未得到核准。所以，网站审核操作210的一个用途可以是，审核广告网络中未经授权的网站以确定是否继续派发这些网站(例如，批准成为广告网络中的合法参与者)，或将其从广告网络中排除出去。
然而，所期望的是，网站审核操作210会审核未加入到广告网络但是寻求加入到广告网络的数个网站205。在至少一些符合本发明的实施例中，每个请求加入广告网络的网站205都将通过网站审核操作210来检查对政策的遵守。一旦网站审核操作210核准网站，可将网站作为合法参与者，接收进广告网络。可执行周期性后续检查以帮助确保广告网络包含高质量的网站。
另外，其它未加入到广告网络且未请求加入到广告网络的网站仍可以由操作210审核，以帮助找到高质量的网站作为招请加入到广告网络中的预期对象，并帮助维护和提高其质量。
网站审核操作210可包括执行评价网站205的不同任务的多个操作。尤其是，网站审核操作210可包括政策遵守检查操作215、质量评分操作220、排队操作230和人工审核设施250。政策遵守检查操作215，可实施初始和后续审核以确定网站205是否有任何对政策的违反。可将由政策遵守检查操作215所核准的网站作为已核准网站240进行存储，而可将未被核准网站作为已拒绝网站235进行存储。可将未被核准、但是又不能不确定地不核准的网站做标记，并通过排队操作230发往合适的人工审核队列245。另外，政策遵守检查操作215可将网站转发到质量评分操作220。
可将质量评分操作220用于确定网站的质量分值225。在一些情况下，质量评分操作220可将网站从广告网络移走。在其它情形中，质量评分操作220可对低质量网站做标记，并将它们发往排队操作230，将它们在那里排队做人工审核。人和/或其它的自动操作(未示出)可用网站质量分值信息225来做进一步分析或用于其它用途。
基于由政策遵守检查操作215所确定的对政策违反的类型和/或严重性，和/或基于由质量评分操作220所确定的低质量分值，网站排队操作230可对网站进行排队。相应地，可将已标记的网站放进一个或多个队列245中用于人工审核。在人工审核设施250处，人们可获得被排队的已标记网站，并决定接受或拒绝网站。相应地可顺序处理网站。
由政策遵守检查操作215检查的政策，可由特定的广告网络所定义。在本发明的内容中，将政策定义为，如果网站违反了任何政策，它就不能加入(合法地)到广告网络中。所以，政策是那些对其的违反不能被容忍的规则。所以，政策遵守检查操作215可以核准或不核准网站205。通常可将对政策的违反分类为(a)与网站内容相关的违反(例如，因内容太普通而不能提供确定的定向、没有足够的内容、有害或有争议的内容等等)，(b)与发布商或网站来源相关的违反，(c)与网站可用性相关的违反(例如，在建、中断的链接、网页装载速度慢、框架的不适当使用等)和(d)与欺诈相关的违反(例如试图欺骗广告主和/或广告网络)。
一些可能的网站内容违反政策的实例包括：以仇恨为核心的网站(例如种族歧视、反犹太、反同性恋、反移民等)，主要涉及仇恨个体的运动的网站(例如Hate Bush，Microsoftsucks.com等)，支持或帮助暴力或恐怖的网站(例如基地组织等)，提供邪恶建议或支持或帮助邪恶活动的网站(例如自制炸弹、危险的恶作剧等)，提供或帮助非法毒品或毒品用具的出售的网站、提供或帮助药品的出售的网站(对于如果未将非处方药和草药冒充处方使用，可做出例外)，帮助或支持软件或网络入侵(hacking)的网站(例如，涉及或给出如何入侵IT基础设施的提示的网站)，帮助或支持软件或网络破解的网站(例如，涉及或给出如何破解软件应用程序的提示的网站)，提供或帮助出售枪支(或其它武器)或非法出售枪支(或其它武器)的网站，包括色情材料、赤裸描写性行为的色情材料和/或以成人为对象的内容的网站(例如包括以成人为对象的图片、文本、约会服务、色情文学、或链接的网站)，渎神或极度渎神的网站，提供或帮助或宣传仿冒产品或假冒商品的销售的网站，宣传或帮助欺诈犯罪的网站(例如金字塔式骗局)，依赖于商标的排字错误的网站(例如，疑似域名抢占(typo-cybersquatting)网站)网站，提供或帮助伪造文书的销售的网站(例如，假护照、假驾照、假出生证明等)，提供或帮助学期论文的销售的网站(例如“论文工厂”)，提供或帮助对有版权内容的未经授权的下载或呈现的网站，提供酒类销售的网站，提供除葡萄酒之外的酒类的销售的网站，向未成年人提供酒类的网站，提供或帮助烟草销售的网站，提供或帮助向未成年人出售烟草的网站，帮助在线赌博的网站、帮助未成年人在线赌博的网站等。
通过确定网站是否包括特定词组、短语或词语和/或短语的集合、网站是否包括比预定的百分比和/或特定词语和/或短语的计数要大，网站是否具有特定图片(例如纳粹、赌博台、裸体、枪支、香烟品牌、烈性酒品牌等)等，至少可以发现一些前述的内容政策的违反。另外，可使用具有给定类型或类别的违反政策的网站的人工列表，来训练专家系统(例如神经网络、贝叶斯网络、支持向量机器等)来将其它网站分类为具有或不具有政策违反。
一些与发布商或网站来源相关的政策违反的实例包括由黑名单内的国家(例如古巴)支持的网站、有欺诈历史的网络发布商、先前被广告网络踢出的网络发布商。使用网络服务器的位置，至少可以确定这些政策违反的一部分。其它可用于帮助确定与发布商相关的违反的信息，可包括地址、社会安全号、电子邮件、网络服务器的IP地址、网站名等。
一些网站可用性的政策违反的实例包括，有域名服务器(DNS)错误(例如URL不存在、URL故障等)的网站、有中断链接的网站、“离线”网站、“在建”网站、过多的弹出式窗口或背后弹出式窗口(例如在装载任何给定网页时，超过N(例如一个)弹出式窗口/背后弹出式窗口广告)的网站、聊天网站、非HTML网站(例如目录索引、FLASH、WAP)、间谍软件网站、主页接管网站等。其它的实例可包括试图将恶意软件安装在用户计算机上网站，或者通过使后退按钮失效、过多的弹出式窗口/背后弹出式窗口来影响可用性的网站等。通过识别错误代码和/或可疑的可执行代码，至少可确定这些政策违反的一部分。这可以通过试图自动在浏览器中装载网站、和在浏览器级或操作系统级捕捉“有害”事件来完成。
最后，一些涉及欺诈的网站违反的实例，包括所谓“付费点击”(pay-to-click)网站(例如，那些主要目的是使人选择“对每次点击付费”(pay-per-click)广告的网站)等。例如，垃圾点击(click-spam)网站典型地具有使用模板和/或高的广告对文本比率所生成的内容。另外，还存在现有技术来检测垃圾索引制造者(index spammer，即使用非法手段来使其在检索结果中的排名提高的网站)。那些从事垃圾索引的网站和那些从事垃圾点击的网站被认为有相关性。通过找到垃圾索引制造者，可用这种相关性来帮助找到垃圾点击制造者。可用任何前述信息来帮助发现这类违反。在另一种方法中，可通过测量被审核网站上的实际点进率对所有网站的平均点进率的偏差，可发现上述类型的违反。也可使用学习算法(朴素贝叶斯，SVM等)。例如，使用对一些已知的“付费点击”网站的统计，可用这类算法来训练网络。然后，可用这类训练后的网络来识别新网站。
使用已定义的质量标准，可确定网站质量分值。网站质量标准的一些实例包括：来自广告网络或其它来源的习惯数据(例如，闪现次数、选择、用户地理位置、转换和这些信息的派生)；网站(在或不在广告网络中)的受欢迎度(例如由Google工具条所测量的)；网站垃圾(例如，所谓“链接站群”(link farms)，该处所建立的网站只有很少的相关内容，但有很多相互之间的链接以提升搜索引擎的分值，页面上存在无效内容，例如具有黑色背景和涉及色情的白色文本的色情网站，但是黑色(因此被隐藏)的文本涉及数码相机或其它流行的查询，以提升在搜索引擎中的分值等)；等等。一些网站垃圾的实例在序号为10/748,664(将其包含在此处用于参考，并称之为“664申请”)的美国专利申请中被描述，该专利申请名称为“INFORMATIONRETRIEVAL BASED ON HISTORICAL DATA”，2003年12月31日申请，Anurag Acharya，Matt Cutts，Jeffrey Dean，Paul Haahr，Monika Henzinger，Urs Hoelzle，Steve Lawrence，Karl Pfleger，Olcan Sercinoglu and SimonTong被列为发明人。
§4.3.1示范性方法
图3是以符合本发明的方式，可用于自动检查网站的对政策的违反的示范性方法300的流程图。如事件框305所示，可执行方法300的主要动作来对接受检查网站的请求进行响应。对接收检查请求进行响应，方法300可接受网站(框310)并审核其可能的对政策的违反(框315)。如果未发现违反政策(决定框320)，那么在方法300离开之前(节点360)，方法300可简单地核准该网站(框325)并安排好后续的政策检查(框330)。
回头参考决定框320，如果在另一方面，发现了对政策的违反，方法300可不核准网站(框335)。基于对政策违反的确定的置信度，方法300可执行其它操作(框340)。更具体地，如果对违反政策的确定的置信度低，那么在方法300离开之前(节点360)，方法300可对网站做标记(和/或将其排队)以用于人工审核(框345)(回忆一下，例如图2的排队操作230)，并且可通知网络发布商(框355)。这可人工确认或推翻可能的对政策的违反。这也可使得网络发布商，对他们的网站实际上没有违反政策做出说明，或采取补救措施。回头参考决定框340，如果确定违反的可信度高，那么在方法300离开之前(节点360)，方法300可对网站做标记以指示已拒绝该网站(例如，不须再进行手工审核)(框350)。
回头参考事件框305，审核请求可源于不同的来源。尤其是，方法300可从希望加入到广告网络的网络发布商接收请求，接收作为后续例行程序的部分的请求等。请求可以源于业务拓展来源。例如，如以下将要详细描述那样，可将网站质量评分操作(回忆一下，例如图2的单元220)用于帮助广告网络来预计还没有加入到广告网络，但是基于其质量分值是有很好潜力的候选网站。业务拓展来源可能希望对违反政策做预过滤，以缩小它们对有期望做招请的网站的检索。
回头参考框315，方法300审核已接收网站，以确定它们是否违反由广告网络所设定的任何政策。政策的实例在上述§4.3中列出。
图4是以符合本发明的方式，对网站进行评分的示范性方法400的流程图。接受了一个网站(框402)。如框404所示，在示范性方法400中，可以用不同的方法处理不同类型的网站。例如，网站可能已经被“先前核准”(例如，先前通过政策检查)。作为另一个实例，网站可能在广告网络中，但是可能是通过非法或未经授权的手段进入的。作为另一个实例，网站可能是先前因违反一个或多个政策被拒绝的网站。作为再另一个实例，网站可能是先前未被检查过的(例如，从未寻求加入到广告网络的网站)。
如果被接受的网站是“被核准”的网站(例如，由政策遵守检查操作215核准)，方法400可为网站确定一个或多个质量分值(框406)。然后，方法400可根据已确定的分值是否可接受，来执行不同的动作(框408)。如果分值是可接受的，在方法400离开之前(节点490)，方法400可根据该分值提供激励或阻碍(例如，关于向广告主收取的价格、与网络发布商的收入分成、付给网络发布商的费用等)，或简单地不做任何事(框410)。如果分值太低的话，在方法400离开之前(节点490)，方法400可对网络发布商发出低质量分值的警告，和/或将网站从广告网络的参与者中移走(框412和414)。
回头参考框404，如果已接收的网站是广告网络中未经授权的网站，方法400可首先确定未经授权的网站是否违反任何政策(框416)。参考框418，如果未经授权的网站没有通过政策检查，则在方法400离开之前(节点490)，方法400可使网站不能加入到广告网络中(框424)，并且也许更新欺诈库来将被拒绝的网站包括进去(框426)。回头参考框418，如果未经授权的网站通过政策检查，方法400可着手确定质量分值(框420)。参考框422，如果已确定的质量分值是可接受的，则在方法400离开之前(节点490)，方法400可批准或授权网站加入到广告网络(框428)。再参考图422，另一方面，如果已确定的质量分值太低的话(不可接受)，则在方法400离开之前(节点490)，方法400可使得网站不能加入广告网络(框424)，并且也许更新欺诈库以将被拒绝的网站包括进去(框426)。
回头参考框404，如果已接收的网站是先前因为违反政策而被拒绝的网站，方法400可简单地忽略该网站而不采取进一步的行动。这是因为，对因为违反政策而不论如何都不能加入到广告网络的网站的质量分值作检查是对资源的浪费。
回头参考框404，一旦接收到非广告网络的一部分并且先前没有请求加入到广告网络的网站，方法400可首先检查网站对政策的任何违反(框430)。参考框432，如果网站没有通过政策审核，方法400可简单地忽略该网站。另一方面，如果网站通过政策审核，方法400可着手确定质量分值(框434)。参考框436，如果已确定的质量分值较高，则在方法400离开之前(节点490)，方法400可将网站标记为广告网络预期中的成员，用于后续招请(框438)。再参考图436，另一方面，如果已确定的质量分值太低的话(不可接受)，方法400可简单地忽略网站。
回头参考框406、420和434，方法400可使用一个或多个功能以确定一个或多个质量分值。如前所述，质量分值可反映一些网站对广告网络的价值的测量。
还是参考框406、420和434，在已经确定分值之后，方法400可使用(例如预定的)阈值来决定接受哪个网站和拒绝哪个网站。
回头参考框404，方法400可接收不同种类的网站，其中的一些还没有经过政策检查。(回忆一下，例如，图2的政策遵守检查操作215)。例如，对于在广告网络中的未经授权的网站和先前未曾请求加入到网络的网站，可能还没有进行违反政策的检查。所以，如框416和430所示，方法400可将请求发送到政策遵守检查操作215，并接收检查结果。
回头参考框410，根据分值，方法400可提供激励或阻碍。例如，如果网站分值较高，广告网络可对网络发布商提供激励(例如，对每个选择增加数额、增加广告收入百分比、降低加入费用等)，因为其提供了高质量的网站。另一方面，如果网站分值低(但可接受)，那么，广告网络可对给网络发布商提供阻碍(例如，对每个选择降低数额、降低广告收入百分比、增加费用等)，因为其没有提供高质量的网站。这可以鼓励网络发布商改进它们的网站。
图5是以符合本发明的方式，可将网站进行排列用于人工审核的示范性方法500的流程图。尤其是，方法500可获得低质量分值的网站或包括可能违反政策的网站(回忆一下，例如图3的框345)(框520)。下一步，可将已标记的网站加入到适当队列，其中该队列由准备将其展示用于人工审核的已标记网站所组成。(框540)
回头参考框520，方法500可获得低质量评分的网站(例如，来自图2的网站质量评分操作220)和/或包括可能违反政策的网站(例如来自图2的政策遵守检查操作215)。例如，包括可能的违反的网站，可能是那些已经由政策遵守检查操作215以低可信度不予核准的的网站。回忆一下，这些操作215可能简单地将这些网站通过将它们转送到网站排队操作230来做标记用于人工审核。低质量评分网站，可能是那些在对违反政策进行过审核后被核准的但是获得低分值(但是也许没有低到被自动终止的程度)的网站。所以，方法500可安排这些网站用于人工审核，在人工审核中人们可以做出关于质量评分是否可接受的最后决定。
回头参考框540，方法500可将已标记网站加入到一个或多个已标记网站的队列。不同的队列可反映不同的优先级和/或对政策违反的队列的不同类型。例如，对不同的优先级水平，可提供不同的队列。作为更具体的实例，可使用违反的严重程度、违反的类型、违反的数量等的组合来将区分队列的优先顺序。这使具有单个的、严重性较低的政策违反的网站(对其的拒绝有更高的可能会被人工驳回)比有多个严重的政策违反的网站(较不可能被核准)能更快地得到审核。
作为另一个实例，可基于对政策的违反的类型提供队列。这使得对违反政策的网站所做的人工审核专业化。例如，一个或多个人可能负责审核据信是以仇恨为核心的网站，而一个或多个其它人可能负责审核据信是出售酒类的网站。这类专业化使得政策的应用更统一和更合适。
图6是以符合本发明的方式，可用于处理经人工审核的网站的示例性方法600的流程图。特别地，方法600可接受人类审核者的决定(例如，核准或不核准已标记的网站，或可能将审核重分配给另一个审核者/部门)(框610)。参考框620，如果网站已被人工核准，那么，在方法600离开之前(节点690)，方法600可将网站标记为已核准(或执行任何需要的动作来将网站加到广告网络)，并且可安排后续的政策检查。另外，方法600可采取需要的步骤以确定质量分值(框650)。
回头参考框620，如果网站没被人工核准，在那么方法600离开之前(节点690)，如果是激活的(框660)，则方法600可将该网站从网络参与者中移走。在这种情形中，方法600也可记录关于被拒绝网站的信息，和/或通知网络发布商(框670和680)。
除了上述以外，可将人类操作者的决定与学习算法(朴素贝叶斯，SVM等)一起使用，以用来训练(例如，根据过往人类操作者的决定)并调节网站的评分操作(回忆一下，例如图4的方法400)。这样做的结果可使得评分过程更有效和准确，由此在减少人类干预(人工审核)的同时，使得系统更有效。
§4.3.2示范性装置
图7是机器700的高层次框图，该机器可执行一个或多个上述讨论的操作，并存储上述讨论的多种信息。机器700包括一个或多个处理器710、一个或多个输入/输出接口单元730、一个或多个存储装置720、以及用来促进在耦合的单元之间的信息通信的一个或多个系统总线和/或网络740。可将一个或多个输入装置732和一个或多个输出装置734，与一个或多个输入/输出接口730相耦合。
一个或多个处理器710可执行机器可执行指令(例如，在加州的帕洛阿图市的Sun微系统公司(Sun Microsystems Inc.of Palo Alto，California)提供的Solaris操作系统上运行的C或C++，由多个诸如北卡罗莱纳州达拉谟市的红帽公司(Red Hat，Inc.of Durham，NorthCarolina)之类的出售者广为提供的Linux操作系统)来执行本发明的一个或多个方面。至少一部分机器可执行指令，可被存储在(暂时或更长久地)一个或多个存储器件720中，和/或可通过一个或多个输入接口单元730，从外部来源接收。
在一个实施例中，机器700可以是一个或多个传统的个人计算机。在该情形下，处理单元710可以是一个或多个微处理器。总线740可包括系统总线。存储装置720可包括系统存储器，例如只读存储器(ROM)和/或随机访问存储器(RAM)。存储装置720也可包括用于读取或写入硬盘的硬盘驱动器、用于读取或写入(例如可移动)磁盘的磁盘驱动器、用于读取或写入诸如光盘或其它(磁)光介质之类的可移动(磁)光盘的光盘驱动器。
用户可通过诸如键盘和指示装置(例如鼠标)之类的输入装置732，将命令和信息输入到个人计算机。也可(或可选地)包括其它输入装置，例如话筒、游戏杆、游戏板、碟形卫星天线、扫描仪或类似物。这些或其它输入装置常常通过耦合到系统总线740的适当接口连接到处理单元740。输出装置734可包括显示器或其它类型的显示装置，其也可以通过适当的接口连接到系统总线740。除了(或代替)显示器，个人计算机可包括其它(外围)输出装置(未示出)，例如扬声器和打印机。
§4.3.3改进和选择
本发明不限于上述的对特定政策的违反，本发明也不限于上述的特定质量分值。
尽管描述了网站政策遵守检查和网站评分，但不是都必须执行两者。
政策遵守检查可由不同的参与方发起请求，并且可发生在不同时间。例如，网络发布商可请求将其网站加入到广告网络中。在将网站加入到广告网络之前，广告网络或广告网络的代理商可检查网站对政策的遵守。作为另一个实例，因为在将网站接受进入广告网络之后，网站可能发生变化，因此广告网络或广告网络的代理人(统称为“广告网络”)可重新检查该网站的对政策的遵守。作为再另一个实例，因为可改变(例如放松、使其更严、扩展、缩小等)政策，可能希望考虑政策的改变使广告网络重新评价网站(先前被接受的和/或先前被拒绝的)。作为再另一个实例，广告网络可检查广告网络中的参与者对政策的遵守以帮助找到未经授权的网站。作为再另一个实例，广告网络的业务开拓可能希望诱使网络发布商来加入广告网络。业务开拓可使用本发明来过滤掉那些会违反该广告网络的一个或多个政策的潜在候选网站。
可使用预定的探试法、预定或动态地确定(绝对和/或相对)的阈值等来确定质量分值是否较低。
质量评分可由多方来请求，并且可在不同时间发生。例如，广告网络可测量加入到其网络之中的网站的质量(例如，为满足广告主和/或终端用户)。广告网络为了提高广告网络上的网站质量，可能希望提供激励和/或阻碍，或至少相应地调整广告主的付款和/或网络发布商的补偿。
尽管许多示范性实施例在网站的环境中被描述，但是可将其应用到网页和其它类型的文档或文档的集合。作为一个实例，可将广告与电子邮件一起派发，例如Google公司提供的G-Mail。可对电子邮件内容对政策的违反进行检查(例如实时地)。
§4.4总结
如可从上文所理解的，符合本发明的实施例帮助广告网络来(i)成为良好的公司公民、(ii)确保在其网络上的网站将不是冒犯性或争议性的、(iii)避免非法性、(iv)改进其网络上网站的质量、(v)保护和提升其品牌、和/或(vi)调整广告主的付款和/或网络发布商的补偿和/或基于网站质量的费用。这些实施例还允许广告网络更有效地和更快速地完成这类方法。

Claims (17)

1.一种计算机实现的方法，包括：
a)接受包括一个或多个文档的集合；
b)确定所述集合是否遵守广告网络的政策；以及
c)如果确定所述集合遵守所述政策，核准所述集合。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
d)如果所述集合被核准，将所述集合加入到所述广告网络中，使得可与包括在所述集合中的文档的呈现相关联地派发广告。
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
d)如果所述集合被核准，将所述集合加入到所述广告网络中，使得可与包括在所述集合中的文档的呈现相关联地派发内容定向的广告。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
d)安排对所述集合是否遵守所述广告网络的政策的后续确定。
5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中包括一个或多个文档的集合是包括一个或多个网页的网站。
6.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述政策涉及所述集合的所述一个或多个文档的内容。
7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述政策包括选自一组政策中的至少一个政策，该一组政策包括：(A)不以仇恨为核心的文档集合，(B)不主要涉及个体仇恨运动的文档集合，(C)不支持或帮助暴力或恐怖的文档集合，(D)不提供邪恶建议或支持或帮助邪恶活动的文档集合，(E)不提供或帮助非法毒品或毒品用具销售的文档集合，(F)不提供或帮助药品非法销售的文档集合，(G)不帮助或支持软件或网络入侵的文档集合，(H)不帮助或支持软件或网络破解的文档集合，(I)不提供或帮助枪支销售的文档集合，J)不具有色情材料的文档集合，(K)不具有赤裸描写性行为的色情材料的文档集合，(L)不具有渎神的文档集合，(M)不具有极度渎神的文档集合，(N)不提供或帮助或宣传仿冒产品或假冒商品销售的文档集合，(O)不宣传或帮助欺诈犯罪的文档集合，(P)不依赖商标排字错误的文档集合，(Q)不提供或帮助假冒文书销售的文档集合，(R)不提供或帮助学期论文销售的文档集合，(S)不提供或帮助对有版权内容的未经授权的下载或呈现的文档集合，(T)非由不受欢迎的发布商支持的文档集合，(U)不提供酒类销售的文档集合，(V)不提供除葡萄酒之外的酒类销售的文档集合，(W)不向未成年人提供酒类销售的文档集合，(X)不提供或帮助烟草销售的文档集合，(Y)不提供或帮助向未成年人出售烟草的文档集合，(Z)不帮助在线赌博的文档集合，以及(AA)不帮助未成年人在线赌博的文档集合。
8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述包括一个或多个文档的集合是包括一个或多个网页的网站，并且其中所述政策涉及所述网站的可用性。
9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述集合是包括一个或多个网页的网站，并且
其中所述政策包括选自一组政策中的至少一个政策，该组政策包括(A)有域名系统(DNS)错误的网站，(B)离线网站，(C)在建网站，(D)有过多弹出式窗口的网站，(E)有过多的背后弹出式窗口的网站，(F)聊天网站，(G)非HTML网站，(A)间谍软件网站，和(I)主页接管网站。
10.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述政策涉及所述集合对所述广告网络或所述广告网络的参与者的可能的欺诈或圈套。
11.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
d)如果确定所述集合不遵守所述政策，将不把所述广告网络的广告与包括在所述集合中的文档一起派发的指示进行存储。
12.如权利要求11所述的计算机实现的方法，还包括：
e)确定对所述集合没有遵守所述政策的确定中的置信度水平；并且
f)如果所确定的置信度水平低于预定阈值，保留所述集合用于人工确定政策遵守。
13.如权利要求12所述的计算机实现的方法，还包括：
g)接受对所述集合的政策遵守的人工确定；并且
h1)如果人工确定了所述集合遵守所述政策，核准所述集合。
14.如权利要求13所述的计算机实现的方法，还包括：
h2)如果所述集合被核准，将所述集合加入到所述广告网络中，使得可与包括在所述集合中的文档的呈现相关联地派发广告。
15.如权利要求13所述的计算机实现的方法，还包括：
h2)如果人工确定了所述集合不遵守所述政策，将不把所述广告网络的广告与包括在所述集合中的文档一起派发的指示进行存储。
16.设备，包括：
a)用于接受包括一个或多个文档的集合的装置；
b)用于确定所述集合是否遵守广告网络的政策的装置；以及
c)如果确定所述集合遵守所述政策，用于核准所述集合的装置。
17.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，当由计算机执行该指令时，执行方法，该方法包括：
a)接受包括一个或多个文档的集合；
b)确定所述集合是否遵守广告网络的政策；以及
c)如果确定所述集合遵守所述政策，核准所述集合。
CNA2006800314695A 2005-06-29 2006-06-28 审核网站加入广告网络的合适性 Pending CN101253499A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/170,725 US7788132B2 (en) 2005-06-29 2005-06-29 Reviewing the suitability of Websites for participation in an advertising network
US11/170,725 2005-06-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101253499A true CN101253499A (zh) 2008-08-27

Family

ID=37590831

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNA2006800314695A Pending CN101253499A (zh) 2005-06-29 2006-06-28 审核网站加入广告网络的合适性

Country Status (9)

Country Link
US (2) US7788132B2 (zh)
EP (1) EP1910946A4 (zh)
JP (1) JP5096328B2 (zh)
KR (2) KR20110048072A (zh)
CN (1) CN101253499A (zh)
AU (1) AU2006263688B2 (zh)
BR (1) BRPI0613079A2 (zh)
CA (1) CA2613543A1 (zh)
WO (1) WO2007002785A2 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102598041A (zh) * 2009-08-28 2012-07-18 共振网络有限公司 用于向网站访客提供目标内容的方法和装置
CN102667843A (zh) * 2009-12-22 2012-09-12 共振网络有限公司 用于向网站访客递送目标内容以推广产品和品牌的方法和装置
CN103310357A (zh) * 2012-03-13 2013-09-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种广告审核方法及系统
CN106462632A (zh) * 2014-06-20 2017-02-22 谷歌公司 具有内容规范层的媒体商店
CN108664501A (zh) * 2017-03-29 2018-10-16 广东神马搜索科技有限公司 广告审核方法、装置及服务器
CN113343644A (zh) * 2015-11-18 2021-09-03 谷歌有限责任公司 移动设备上的模拟超链接
US12026593B2 (en) 2020-10-15 2024-07-02 Google Llc Action suggestions for user-selected content

Families Citing this family (103)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060095322A1 (en) * 2004-11-03 2006-05-04 Dierks Timothy M Determining prospective advertising hosts using data such as crawled documents and document access statistics
US20060288100A1 (en) * 2005-05-31 2006-12-21 Carson Mark A System and method for managing internet based sponsored search campaigns
WO2007053797A2 (en) * 2005-10-14 2007-05-10 Brown Reed M Apparatus, system and method for managing listings
US9191626B2 (en) 2005-10-26 2015-11-17 Cortica, Ltd. System and methods thereof for visual analysis of an image on a web-page and matching an advertisement thereto
US10607355B2 (en) 2005-10-26 2020-03-31 Cortica, Ltd. Method and system for determining the dimensions of an object shown in a multimedia content item
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US9639532B2 (en) 2005-10-26 2017-05-02 Cortica, Ltd. Context-based analysis of multimedia content items using signatures of multimedia elements and matching concepts
US9558449B2 (en) 2005-10-26 2017-01-31 Cortica, Ltd. System and method for identifying a target area in a multimedia content element
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US9489431B2 (en) 2005-10-26 2016-11-08 Cortica, Ltd. System and method for distributed search-by-content
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US9235557B2 (en) 2005-10-26 2016-01-12 Cortica, Ltd. System and method thereof for dynamically associating a link to an information resource with a multimedia content displayed in a web-page
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
US9218606B2 (en) 2005-10-26 2015-12-22 Cortica, Ltd. System and method for brand monitoring and trend analysis based on deep-content-classification
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
US10387914B2 (en) 2005-10-26 2019-08-20 Cortica, Ltd. Method for identification of multimedia content elements and adding advertising content respective thereof
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US9330189B2 (en) 2005-10-26 2016-05-03 Cortica, Ltd. System and method for capturing a multimedia content item by a mobile device and matching sequentially relevant content to the multimedia content item
US9747420B2 (en) 2005-10-26 2017-08-29 Cortica, Ltd. System and method for diagnosing a patient based on an analysis of multimedia content
US8312031B2 (en) 2005-10-26 2012-11-13 Cortica Ltd. System and method for generation of complex signatures for multimedia data content
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US10380623B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for generating an advertisement effectiveness performance score
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US9286623B2 (en) 2005-10-26 2016-03-15 Cortica, Ltd. Method for determining an area within a multimedia content element over which an advertisement can be displayed
US9466068B2 (en) 2005-10-26 2016-10-11 Cortica, Ltd. System and method for determining a pupillary response to a multimedia data element
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US9396435B2 (en) 2005-10-26 2016-07-19 Cortica, Ltd. System and method for identification of deviations from periodic behavior patterns in multimedia content
US20070129999A1 (en) * 2005-11-18 2007-06-07 Jie Zhou Fraud detection in web-based advertising
US9202241B2 (en) * 2005-11-30 2015-12-01 John Nicholas and Kristin Gross System and method of delivering content based advertising
US7856445B2 (en) * 2005-11-30 2010-12-21 John Nicholas and Kristin Gross System and method of delivering RSS content based advertising
US8924558B2 (en) * 2005-11-30 2014-12-30 John Nicholas and Kristin Gross System and method of delivering content based advertising
US8417569B2 (en) * 2005-11-30 2013-04-09 John Nicholas and Kristin Gross Trust System and method of evaluating content based advertising
US20070162761A1 (en) 2005-12-23 2007-07-12 Davis Bruce L Methods and Systems to Help Detect Identity Fraud
JP2009528639A (ja) * 2006-02-28 2009-08-06 バズロジック， インコーポレイテッド ソーシャルメディアにおける会話を分析するためのソーシャル分析システムおよび方法
US20090119173A1 (en) * 2006-02-28 2009-05-07 Buzzlogic, Inc. System and Method For Advertisement Targeting of Conversations in Social Media
US8583778B1 (en) * 2006-04-26 2013-11-12 Yahoo! Inc. Identifying exceptional web documents
US7814112B2 (en) * 2006-06-09 2010-10-12 Ebay Inc. Determining relevancy and desirability of terms
US20070299985A1 (en) * 2006-06-27 2007-12-27 Craig Jeremy S Systems and methods for template based website construction
US20080005268A1 (en) * 2006-06-30 2008-01-03 Johnny Chen Providing ad serving entity attribution and/or solicitation messages for call-on-select listings, such as for calls placed via call-on-select free listings
US20080071756A1 (en) * 2006-08-31 2008-03-20 Arik Czerniak Control, sorting and posting of digital media content
US8214272B2 (en) * 2006-09-05 2012-07-03 Rafael A. Sosa Web site valuation
US10733326B2 (en) 2006-10-26 2020-08-04 Cortica Ltd. System and method for identification of inappropriate multimedia content
US9179200B2 (en) 2007-03-14 2015-11-03 Digimarc Corporation Method and system for determining content treatment
US10242415B2 (en) 2006-12-20 2019-03-26 Digimarc Corporation Method and system for determining content treatment
US20080154664A1 (en) * 2006-12-21 2008-06-26 Calvin Kuo System for generating scores related to interactions with a revenue generator
US20080154717A1 (en) * 2006-12-22 2008-06-26 Yahoo! Inc. Publisher scoring
US7693833B2 (en) * 2007-02-01 2010-04-06 John Nagle System and method for improving integrity of internet search
US8527594B2 (en) * 2007-02-16 2013-09-03 Ecairn, Inc. Blog advertising
US20080201188A1 (en) * 2007-02-17 2008-08-21 Heyman Steven C Niche-oriented advertising networks platform and methods of operating same
US8458051B1 (en) * 2007-03-30 2013-06-04 Amazon Technologies, Inc. System, method and computer program of managing subscription-based services
US9349134B1 (en) 2007-05-31 2016-05-24 Google Inc. Detecting illegitimate network traffic
US9430577B2 (en) * 2007-05-31 2016-08-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Search ranger system and double-funnel model for search spam analyses and browser protection
US20090006179A1 (en) 2007-06-26 2009-01-01 Ebay Inc. Economic optimization for product search relevancy
US20090031216A1 (en) * 2007-07-26 2009-01-29 Vio Worldwide Limited Preflighting for web publishing
US8392241B2 (en) * 2007-08-30 2013-03-05 Google Inc. Publisher ad review
US8392246B2 (en) * 2007-08-30 2013-03-05 Google Inc. Advertiser ad review
US9117219B2 (en) * 2007-12-31 2015-08-25 Peer 39 Inc. Method and a system for selecting advertising spots
US20090198538A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Yahoo! Inc. Mobile advertisement filtering
US20090248514A1 (en) * 2008-04-01 2009-10-01 Yahoo! Inc. System and method for detecting the sensitivity of web page content for serving advertisements in online advertising
US8527339B2 (en) 2008-06-26 2013-09-03 Microsoft Corporation Quality based pricing and ranking for online ads
US20100042471A1 (en) * 2008-08-18 2010-02-18 Microsoft Corporation Determination of advertisement referrer incentives and disincentives
US8364529B1 (en) 2008-09-05 2013-01-29 Gere Dev. Applications, LLC Search engine optimization performance valuation
US10346879B2 (en) 2008-11-18 2019-07-09 Sizmek Technologies, Inc. Method and system for identifying web documents for advertisements
GB2524907A (en) 2009-03-06 2015-10-07 Appnexus Inc A computer system
US20100250331A1 (en) * 2009-03-30 2010-09-30 Microsoft Corporation Evaluating the quality of web-based properties
WO2010132854A2 (en) * 2009-05-14 2010-11-18 Brand.Net System and method for applying content quality controls to online display advertising
US20110047006A1 (en) * 2009-08-21 2011-02-24 Attenberg Joshua M Systems, methods, and media for rating websites for safe advertising
US8595072B2 (en) 2009-08-27 2013-11-26 Integral Ad Science, Inc. Content management systems, methods, and media using an application level firewall
US20120192214A1 (en) * 2009-12-22 2012-07-26 Resonate Networks Method and apparatus for delivering targeted content to television viewers
US8395994B2 (en) * 2009-10-28 2013-03-12 Liveops, Inc. System and method for adaptive call management
US20130138487A1 (en) * 2009-12-02 2013-05-30 Google Inc. Distributing content
US20110145885A1 (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Bank Of America Corporation Policy Adherence And Compliance Model
US20110145884A1 (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Bank Of America Corporation Policy Needs Assessment
EP2548167A4 (en) 2010-03-16 2014-03-05 Appnexus Inc ADVERTISING SERVER AND MEDIA MANAGEMENT PLATFORM
US10691583B2 (en) 2010-05-26 2020-06-23 Userzoom Technologies, Inc. System and method for unmoderated remote user testing and card sorting
US8732017B2 (en) * 2010-06-01 2014-05-20 Integral Ad Science, Inc. Methods, systems, and media for applying scores and ratings to web pages, web sites, and content for safe and effective online advertising
WO2012044248A1 (en) * 2010-09-28 2012-04-05 Empire Technology Development Llc Data filtering for communication devices
KR20120033855A (ko) * 2010-09-30 2012-04-09 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 광고 서비스 시스템 및 그 방법
US20120253899A1 (en) * 2011-04-01 2012-10-04 Microsoft Corporation Table approach for determining quality scores
US9311599B1 (en) * 2011-07-08 2016-04-12 Integral Ad Science, Inc. Methods, systems, and media for identifying errors in predictive models using annotators
WO2013025124A1 (en) * 2011-08-12 2013-02-21 Google Inc. Anticipating domains used to load a web page
US20130046581A1 (en) * 2011-08-18 2013-02-21 AcademixDirect, Inc. System and methods for strategically ranking and allocating results of web-based inquiries
US8682881B1 (en) * 2011-09-07 2014-03-25 Google Inc. System and method for extracting structured data from classified websites
US10387911B1 (en) 2012-06-01 2019-08-20 Integral Ad Science, Inc. Systems, methods, and media for detecting suspicious activity
US9947029B2 (en) 2012-06-29 2018-04-17 AppNexus Inc. Auction tiering in online advertising auction exchanges
US9465871B1 (en) * 2013-08-07 2016-10-11 Google Inc. External verification of content popularity
WO2015066441A1 (en) * 2013-10-31 2015-05-07 Yeager F Scott System and method for controlling ad impression violations
US9275133B1 (en) 2013-11-13 2016-03-01 Google Inc. Content request identification via a computer network
CN105491086B (zh) * 2014-09-16 2019-01-29 北大方正集团有限公司 纸媒二维码控制方法和纸媒服务器
US20160239888A1 (en) * 2015-02-13 2016-08-18 David Silver Systems and methods for verifying compliance in an electronic marketplace
JP6667061B2 (ja) * 2015-02-20 2020-03-18 ヤフー株式会社 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム
CN106162327B (zh) * 2015-04-10 2020-03-17 腾讯科技（北京）有限公司 一种视频广告测试方法和装置
US20170068964A1 (en) * 2015-09-09 2017-03-09 Facebook, Inc. Ranking of sponsored content items for compliance with policies enforced by an online system
US10482437B2 (en) * 2015-12-16 2019-11-19 Mastercard International Incorporated Systems and methods for identifying suspect illicit merchants
US11089052B2 (en) * 2017-02-22 2021-08-10 Opsec Online Limited Systems and methods for direct in-browser markup of elements in internet content
US10699295B1 (en) 2017-05-05 2020-06-30 Wells Fargo Bank, N.A. Fraudulent content detector using augmented reality platforms
EP3480764A1 (en) * 2017-11-06 2019-05-08 Taboola.com Ltd. Real-time detection of intent-less engagements in digital content distribution systems
EP3718019A4 (en) * 2017-11-28 2021-08-25 Brandshield Ltd. SYSTEM, DEVICE AND PROCEDURE FOR PROTECTED ELECTRONIC TRADING AND ELECTRONIC FINANCIAL TRANSACTIONS
KR102134964B1 (ko) * 2018-08-06 2020-07-16 하성남 블록 체인을 이용한 광고정보 플랫폼 서비스 제공 시스템
JP6720396B1 (ja) * 2019-08-08 2020-07-08 Ｇｍｏ Ｎｉｋｋｏ株式会社 アフィリエイト広告制御装置、アフィリエイト広告制御方法及びプログラム
US11706226B1 (en) * 2022-06-21 2023-07-18 Uab 360 It Systems and methods for controlling access to domains using artificial intelligence

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7020622B1 (en) * 1997-06-10 2006-03-28 Linkshare Corporation Transaction tracking, managing, assessment, and auditing data processing system and network
US6029141A (en) * 1997-06-27 2000-02-22 Amazon.Com, Inc. Internet-based customer referral system
JP2000049777A (ja) * 1998-07-31 2000-02-18 Toshiba Corp 電子掲示板システム及びそれに用いられる記録媒体
US7493553B1 (en) * 1998-12-29 2009-02-17 Intel Corporation Structured web advertising
US6366298B1 (en) * 1999-06-03 2002-04-02 Netzero, Inc. Monitoring of individual internet usage
JP2001022840A (ja) * 1999-07-06 2001-01-26 Wall Corporation:Kk インターネット網を利用した広告掲出システム
JP2002063403A (ja) * 2000-08-21 2002-02-28 Nobuyuki Kajikawa インターネットホームページ上の広告仲介システム
JP2002116958A (ja) * 2000-10-05 2002-04-19 Mieko Tsuyusaki Ｗｅｂページ閲覧・使用制限システム、Ｗｅｂページアドレス抽出システム
JP2002175256A (ja) * 2000-12-06 2002-06-21 Micronet Co Ltd 音声および／または文字コミュニケーションにおけるモラル保全システムおよびそれを用いた対戦型ゲームシステム
JP2002189925A (ja) 2000-12-21 2002-07-05 Gala Inc インターネット上の広告管理サーバー
JP2002288076A (ja) * 2001-03-26 2002-10-04 Atr Media Integration & Communications Res Lab 公衆向け情報表示装置およびその表示制御方法
KR20020084373A (ko) 2001-04-30 2002-11-07 주식회사 팬택 인터넷 상에서 비정상 유알엘의 판별 및 표시 방법
US20040138946A1 (en) * 2001-05-04 2004-07-15 Markus Stolze Web page annotation systems
US20030046149A1 (en) * 2001-06-18 2003-03-06 Wong Yean Yee Method, an apparatus, and a computer program for effectively reaching a target audience and significantly increasing the efficiency of internet banner advertisement
US20030130993A1 (en) 2001-08-08 2003-07-10 Quiver, Inc. Document categorization engine
JP2003076875A (ja) * 2001-09-04 2003-03-14 Fuji Xerox Co Ltd 流通支援システム
US7778872B2 (en) * 2001-09-06 2010-08-17 Google, Inc. Methods and apparatus for ordering advertisements based on performance information and price information
KR200284373Y1 (ko) 2002-03-06 2002-08-10 김종섭 섬유활성탄소부재가 내입된 시트커버
US7716161B2 (en) 2002-09-24 2010-05-11 Google, Inc, Methods and apparatus for serving relevant advertisements
US7680796B2 (en) * 2003-09-03 2010-03-16 Google, Inc. Determining and/or using location information in an ad system
US7346606B2 (en) * 2003-06-30 2008-03-18 Google, Inc. Rendering advertisements with documents having one or more topics using user topic interest
US7136875B2 (en) * 2002-09-24 2006-11-14 Google, Inc. Serving advertisements based on content
JP4159832B2 (ja) * 2002-08-30 2008-10-01 株式会社Ｃｓｋホールディングス コンテンツ提供サーバ装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラム
US20040186776A1 (en) * 2003-01-28 2004-09-23 Llach Eduardo F. System for automatically selling and purchasing highly targeted and dynamic advertising impressions using a mixture of price metrics
US7711779B2 (en) 2003-06-20 2010-05-04 Microsoft Corporation Prevention of outgoing spam
JP2005128478A (ja) * 2003-09-29 2005-05-19 Eager Co Ltd 映像による商品広告方法およびシステム並びに広告配信システム
US7346839B2 (en) 2003-09-30 2008-03-18 Google Inc. Information retrieval based on historical data
US8620742B2 (en) * 2004-03-31 2013-12-31 Google Inc. Advertisement approval
US7484247B2 (en) * 2004-08-07 2009-01-27 Allen F Rozman System and method for protecting a computer system from malicious software
US20060095322A1 (en) 2004-11-03 2006-05-04 Dierks Timothy M Determining prospective advertising hosts using data such as crawled documents and document access statistics
US20080109306A1 (en) * 2005-06-15 2008-05-08 Maigret Robert J Media marketplaces
US20110208579A1 (en) * 2010-02-22 2011-08-25 Yahoo! Inc. System for generating advertisements

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102598041B (zh) * 2009-08-28 2017-07-11 共振网络有限公司 用于向网站访客提供目标内容的方法和装置
CN102598041A (zh) * 2009-08-28 2012-07-18 共振网络有限公司 用于向网站访客提供目标内容的方法和装置
US10475047B2 (en) 2009-08-28 2019-11-12 Resonate Networks, Inc. Method and apparatus for delivering targeted content to website visitors
CN102667843A (zh) * 2009-12-22 2012-09-12 共振网络有限公司 用于向网站访客递送目标内容以推广产品和品牌的方法和装置
CN108280679A (zh) * 2009-12-22 2018-07-13 共振网络有限公司 用于向网站访客递送目标内容以推广产品和品牌的方法和装置
CN103310357A (zh) * 2012-03-13 2013-09-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种广告审核方法及系统
CN106462632A (zh) * 2014-06-20 2017-02-22 谷歌公司 具有内容规范层的媒体商店
CN106462632B (zh) * 2014-06-20 2020-08-04 谷歌有限责任公司 具有内容规范层的媒体商店
CN113343644A (zh) * 2015-11-18 2021-09-03 谷歌有限责任公司 移动设备上的模拟超链接
CN113343644B (zh) * 2015-11-18 2024-07-12 谷歌有限责任公司 移动设备上的模拟超链接
CN108664501A (zh) * 2017-03-29 2018-10-16 广东神马搜索科技有限公司 广告审核方法、装置及服务器
CN108664501B (zh) * 2017-03-29 2021-02-26 阿里巴巴（中国）有限公司 广告审核方法、装置及服务器
US12026593B2 (en) 2020-10-15 2024-07-02 Google Llc Action suggestions for user-selected content

Also Published As

Publication number Publication date
US20070005417A1 (en) 2007-01-04
CA2613543A1 (en) 2007-01-04
JP5096328B2 (ja) 2012-12-12
AU2006263688B2 (en) 2010-11-11
AU2006263688A1 (en) 2007-01-04
US8762204B2 (en) 2014-06-24
JP2009500729A (ja) 2009-01-08
US7788132B2 (en) 2010-08-31
EP1910946A4 (en) 2010-11-03
KR20080028978A (ko) 2008-04-02
EP1910946A2 (en) 2008-04-16
WO2007002785A2 (en) 2007-01-04
BRPI0613079A2 (pt) 2010-12-21
KR20110048072A (ko) 2011-05-09
WO2007002785A3 (en) 2007-05-18
US20100287041A1 (en) 2010-11-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101253499A (zh) 审核网站加入广告网络的合适性
JP5559095B2 (ja) 広告承認の改良
Nosrati et al. Internet marketing or modern advertising! How? Why
Savage Managing the ambient trust commons: The economics of online consumer information privacy
US11386450B2 (en) Systems and methods for advertising on content-screened web pages
US7917491B1 (en) Click fraud prevention system and method
US20140229273A1 (en) Initiating real-time bidding based on expected revenue from bids
US20120290405A1 (en) Monetizing social and content networks and ebooks through reference link driven advertising and reference pretargeting
Alzghoul et al. Fraud in Online Classified Ads: Strategies, Risks, and Detection Methods: A Survey
Stallworth Future imperfect: Googling for principles in online behavioral advertising
Edwards Reconstructing consumer privacy protection on‐line: a modest proposal
Zard et al. Targeted advertising and consumer protection law in the European Union
Yilmaz et al. Adware: a review
WO2009006561A2 (en) Method of marketing local products and/or services
Mupangavanhu et al. Online deceptive advertising and consumer protection in South Africa-The law and its shortcomings?
Giller Native Advertising: An International Perspective
Riefa et al. Online marketing: advertisers know you are a dog on the Internet!
Maheshwari Advertising's Moral Struggle: Is Online Reach Worth the Hurt?
Fletcher Privacy: The Achilles' heel of the new marketing
Noto La Diega Data as digital assets. The case of targeted advertising
Rao et al. Ethical marketing in the internet era: a research agenda
KR100982878B1 (ko) 이메일 열람율 증진을 위한 유저 인센티브 제공방법
Uren Harmful Marco and Micro Impacts of Facebook Personalized Targeted Advertising: Why the United States Needs to Follow the European Union's Lead on Regulating Digital Platform Advertising
Yik Research on Anti-Monopoly regulation of data merge in the era of data-driven competition
Fraser Data as Digital Assets. The Case of Targeted Advertising Guido Noto La Diega

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20080827