CN103733217A

CN103733217A - 用图说明跨渠道转化路径

Info

Publication number: CN103733217A
Application number: CN201180071574.2A
Authority: CN
Inventors: L·霍姆斯; 蔡洪旭; L·白格撒瑞安; S·L-L·萧
Original assignee: Google LLC
Current assignee: Google LLC
Priority date: 2011-04-11
Filing date: 2011-09-29
Publication date: 2014-04-16
Also published as: US8620933B2; CA2832146A1; JP2014517372A; US20120259871A1; AU2011365446A1; EP2697764A1; EP2697764A4; WO2012141734A1; KR20140024892A

Abstract

用于生成示出跨渠道转化路径的类Venn图的方法、系统和设备，包括在计算机可读介质上编码的计算机程序。在一个方面，接收多个转化路径。每个转化路径包括一个或多个用户交互，所述用户交互包括多个维度数据。接收包括一个或多个组规则的渠道组的有序表并且基于渠道组将每个用户交互分组到渠道中。接收对要可视化的渠道的选择并且生成包括对于每个所选择的渠道一个圆的图像。根据渠道组数据最优化地放置这些圆以最大化重叠区域的准确度。

Description

用图说明跨渠道转化路径

相关申请的交叉引用

本申请要求在2011年4月11日提交的美国专利申请NO.13/084546的优先权，通过引用将该美国专利申请的内容全部包含于本公开中。

背景技术

互联网提供了对各种各样内容的访问。例如，通过互联网可以访问关于大量不同主题的图像、音频、视频和网页。可访问的内容提供了刊登广告的机会。可在诸如网页、图像或视频的内容中刊登广告，或者该内容可触发一个或多个广告的显示，例如在广告位置（slot）中展示广告。

广告客户使用各种广告管理工具来确定在特定内容中显示哪些广告。这些工具还允许广告客户跟踪各种广告或者广告活动的执行。还可以使用广告管理工具来改变用于确定何时显示特定广告的参数。

用于为广告客户生成性能评估的数据通常包括所有可用的数据。这些数据通常包括来自多个服务器的数据的组合。组合的数据量足够大，使得可使用从该数据生成的性能评估来提供理解该数据的有效方法。处理数据来生成有用和准确的性能评估牵涉到很多障碍。例如，如果性能评估基于一段时间内用户的动作，则应该跟踪该用户的动作。可使用cookie来跟踪一段时间内用户的动作。然而，如果在期间内移除了这个cookie，则会破坏对跟踪用户动作的准确数据的收集。该数据可包括记录用户动作，其包括对广告客户来说具有重要意义的各种动作。这些动作（其可以是任何可记录的事件）被称为转化。识别造成发生转化的其他动作很有价值。然而，该数据包括可与转化相关联的很多动作。此外，该数据还可以包括关于不会导致任何记录的转化的用户动作的信息。因此，基于关于用户动作的所有可用信息来处理数据以便提供准确和可靠的性能评估具有很多挑战。

发明内容

总的来说，本说明书中描述的主题的一个创新方面体现在其中每个转化路径包括按时间排序的一个或多个用户交互的方法中。用户交互包括与用户交互相关的多个维度数据。每个转化路径与一个用户相对应并结束于转化交互。接收包括一个或多个组规则的渠道组的有序表。该一个或多个组规则涉及一个或多个维度数据。每个渠道组包括组名称。基于渠道组的有序表对多个转化路径中的每个用户交互进行分组。对于每个渠道组，确定包含分组到每个渠道组中的一个或多个用户交互的转化路径的数量。接收对要可视化的渠道的选择。生成包括多个圆的图像。每个圆与所选择的渠道相关联并且每个圆的面积与包含分组在该所选择的渠道中的一个或多个用户交互的转化路径的百分比成比例。所有圆的重叠面积与包含来自每个所选择渠道的用户交互的转化路径的百分比成比例。

附图说明

在附图和下面的描述中将阐述本说明书描述的主题的一个或多个实施例的细节。根据说明书、附图和权利要求，该主题的其他特征、方面和优点将更加明显。

图1是根据示例性实施例的示例环境的框图，该示例环境中广告管理系统管理广告服务。

图2是根据示例性实施例的用于集成用户交互日志数据的过程的流程图。

图3是根据示例性实施例的示出在用户交互日志数据集成过程中更新的用户交互数据的框图。

图4是根据示例性实施例的示出与用户交互关联的数据的框图。

图5是根据示例性实施例的用于创建组规则的示例用户接口。

图6是根据示例性实施例的用于将转化路径转换成组路径的过程的流程图。

图7A是根据示例性实施例的示出非分组转化路径的框图。

图7B是根据示例性实施例的示出组路径的框图。

图8A示出根据示例性实施例的示出非分组转化路径的报告的部分。

图8B示出根据示例性实施例的示出描述组路径的报告的部分。

图9示出根据示例性实施例的四个所选择渠道的类Venn图。

图10是根据示例性实施例的用于生成类Venn图的过程的流程图。

图11示出根据示例性实施例的圆多边形以及可用于计算该圆多边形的面积的变量。

图12A示出根据示例性实施例的包括一个圆的圆多边形。

图12B示出根据示例性实施例的基于两个圆的相交的圆多边形。

图12C示出根据示例性实施例的基于三个圆的相交的圆多边形。

图13是根据示例性实施例的计算机系统的框图。

在各附图中同样的参考编号和名称指示相同的元素。

具体实施方式

给内容提供者（例如，广告客户）提供公开与内容的各种用户交互的各种报告。每个用户交互可包括多个维度，所述维度可包括与该用户交互关联的数据。可以生成报告以向广告客户提供关于用户交互的信息。用户交互可包括来自各种渠道的用户交互。渠道是描述用户交互的原始来源的一种方式。渠道的说明性示例包括在付费广告上进行点击、直接导航到网站、在自然搜索结果上进行点击、在电子邮件内的链接上进行点击、在来自引用网站的链接上进行点击、在来自社交网络网站的链接上进行点击等等。转化路径包括在转化用户交互之前的一个或多个用户交互。可以将转化路径中的用户交互分组到各种渠道的其中一个渠道中。可以生成示出表示包括共同渠道的转化路径的数量或总数的类Venn（Venn-like）图的图像。

作为贯穿本文始终所使用的术语，用户交互包括对用户的任何内容展示，以及用户响应于向该用户展示内容（例如在展示内容后选择内容，或者在展示内容后不选择内容）而采取的任何随后的肯定性动作或者非动作（除非另外指定，统称为“动作”）。因此，用户交互不一定需要由该用户选择内容（或者任何其他的肯定性动作）。

用户交互评估可包括一个或多个时间间隔估量（即估量从一个或多个指定的用户交互到转化的时间）、路径长度估量（即在转化前发生的用户交互的数量）、用户交互路径（即在转化前发生的用户交互的序列）、辅助交互估量（即在转化前发生的特定用户交互的数量）和辅助的转化估量（即由指定内容辅助的转化的数量）。

图1是根据一个示例性实施例的示例环境的框图，其中广告管理系统管理广告服务。示例环境100包括网络102，例如局域网（LAN）、广域网（WAN）、互联网或者上述的组合。网络102连接网站104、用户装置106、广告客户108和广告管理系统110。示例环境100可包括数千或更多个网站104、用户装置106和广告客户108。

网站104包括与域名关联的且由一个或多个服务器寄载的一个或多个资源105。采用超文本标记语言（HTML）格式的网页的集合就是一个网站的例子，网页可包括文本、图像、多媒体内容和编程元素，例如脚本。

资源105是可通过网络102提供的任何数据。通过与资源105关联的资源地址来标识资源105，例如统一资源定位符（URL）。举例来说，资源105可包括网页、字处理文档、可移植文档格式（PDF）文档、图像、视频、编程元素、交互内容和输入源。资源105可包括内容，例如单词、短语、图像和声音，所述内容可包含嵌入信息（例如超链接中的元信息）和/或嵌入指令。嵌入指令可包括在用户装置处（例如在网页浏览器中）执行的代码。可以采用诸如或

之类的语言来编写代码。

用户装置106是由用户控制的电子装置，并且能够通过网络102请求和接收资源105。用户装置106的例子包括个人计算机、移动通信装置和能够通过网络102发送和接收数据的其他装置。用户装置106通常包括便于通过网络102发送和接收数据的用户应用，例如网页浏览器。

用户装置106可请求来自网站104的资源105。反过来，可将表示资源105的数据提供给用户装置106，用于由用户装置106进行展示。表示资源105的数据可包括指定其中可展示广告的资源的部分或者用户显示的部分（例如，弹出式窗口的或者在网页的位置中的展示位置）的数据。资源105或者用户显示的这些指定部分称作广告位置。

为便于搜索通过网络102可访问的大量资源105，环境100可包括搜索系统112，其通过抓取和索引在网站104上提供的资源105来识别资源105。关于资源105的数据可基于与该数据关联的资源105来进行索引。可选地，将资源105的索引副本和（可选的）高速缓存副本存储在搜索索引（未示出）中。

用户装置106可通过网络102向搜索系统112提交搜索查询。作为响应，搜索系统112访问搜索索引，以识别与搜索查询相关的资源105。在一个示例性实施例中，搜索查询包括一个或多个关键词。搜索系统112识别对该查询响应的资源105、以搜索结果的形式提供关于该资源105的信息，并且以搜索结果页面向用户装置106返回搜索结果。搜索结果可包括由搜索系统112生成的数据，其标识响应于特定搜索查询的资源105，并且搜索结果可包括到资源105的链接。搜索结果的例子可包括网页标题、从网页104提取的文本片段或图像的部分、资源105的呈现，以及网页104的URL。搜索结果页面还可以包括可展示广告的一个或多个广告位置。

可将搜索结果页面和来自搜索系统112的对于用户装置106的网页浏览器设置HTTP（超文本传输协议）cookie的请求一起进行发送。例如，cookie可表示特定用户装置106和特定网页浏览器。例如，搜索系统112包括服务器，该服务器通过在HTTP响应中发送搜索结果页面对查询进行答复。该HTTP响应包括使得浏览器存储关于服务器所寄载的站点或者关于服务器的域的cookie的指令（例如，设置cookie指令）。如果浏览器支持cookie且启用cookie，则对相同服务器或者服务器域内的服务器的每一个随后的页面请求将包括该cookie。cookie可存储各种数据，包括唯一或部分唯一标识符。可隐去该唯一或部分唯一标识符并且该唯一或部分唯一标识符与用户名称没有关系。由于HTTP是无状态协议，使用cookie允许外部服务（例如搜索系统112或其他系统）在多个会话上跟踪用户的特定动作和状态。例如，用户可通过在浏览器的设置中禁用cookie，来选择退出跟踪用户动作。

当用户装置106请求资源105或搜索结果时，或者在将资源105或搜索结果提供给用户装置106时，广告管理系统110接收对将要与资源105或搜索结果一起提供的广告的请求。对广告的请求可包括为所请求的资源105或搜索结果页面限定的广告位置的特征，并且可被提供给广告管理系统110。例如，可向广告管理系统110提供：对资源105的引用（例如URL），其中对于该资源105限定广告位置；广告位置的大小；和/或可用于在该广告位置中展示的媒体类型。类似地，还可以向广告管理系统110提供与请求的资源105关联的关键词（即与内容关联的一个或多个单词）（“资源关键词”）或者请求搜索结果的搜索查询，以帮助识别与资源105或搜索查询相关的广告。

基于在对广告的请求中包括的数据，广告管理系统110可选择将要响应于该请求来提供的符合条件的广告（“合适的广告”）。例如，合适的广告可包括具有与广告位置的特征相匹配的特征的广告以及被识别为与指定的资源关键词或搜索查询相关的广告。在一些实施例中，由广告管理系统110将具有匹配资源关键词、搜索查询或搜索查询的部分的目标关键词的广告选为合适的广告。

广告管理系统110为资源105或搜索结果页面的每个广告位置选择合适的广告。由用户装置106接收资源105或搜索结果页面，以用于由该用户装置106进行展示。可将表示用户与展示的广告的交互的用户交互数据存储在历史数据存储器119中。例如，在经由广告服务器114向用户展示广告时，可在日志文件116中存储数据。如下文中所详细描述的，可将该日志文件116与历史数据存储器119中的其他数据进行聚合。因此，历史数据存储器119包括表示广告印象的数据。例如，响应于对展示的广告的请求来存储广告的展示。例如，广告请求可包括标识特定cookie的数据，使得标识cookie的数据可与标识响应于请求而展示的广告的数据一起存储。在一些实施例中，可将数据直接存储到历史数据存储器119。

类似地，当用户选择（即点击）展示的广告时，可将表示选择广告的数据存储到日志文件116、cookie或历史数据存储器119中。在一些实施例中，响应于对通过广告链接的网页的请求来存储数据。例如，用户选择广告可以发起展示由（或者为）广告客户提供的网页的请求。该请求可包括标识关于用户装置的特定cookie的数据，并且可将该数据存储到广告数据存储器中。

用户交互数据可与唯一标识符关联，该唯一标识符表示执行用户交互的相应的用户装置。例如，在一些实施例中，用户交互数据可与一个或多个cookie关联。每个cookie可包括指定初始化时间的内容，该初始化时间指示在特定用户装置106上最初设置该cookie的时间。

日志文件116或者历史数据存储器119还可以存储对广告的引用和表示条件的数据，其中在所述条件下选择用于向用户展示的每个广告。例如，历史数据存储器119可存储目标关键词、出价（bid）和选择符合条件的广告用于展示的其他标准。此外，历史数据存储器119可包括指定关于每个广告的多个印象的数据，以及可以例如使用造成广告印象的关键词和/或与印象关联的cookie来跟踪关于每个广告的多个印象。还可以存储关于每个印象的数据，使得每个印象和用户选择可与选择的广告和/或造成选择该广告用于展示的目标关键词相关联（即，参考该选择的广告和/或目标关键词存储每个印象和用户选择以及/或者根据该选择的广告和/或目标关键词对每个印象和用户选择进行索引）。

广告客户108可向广告管理系统110提交用于控制广告分发的活动参数（例如，目标关键词和相应的出价）。广告客户108可访问广告管理系统110，以监控使用活动参数分发的广告的性能。例如，广告客户可访问活动性能报告，该活动性能报告提供关于广告的多个印象（即展示）、选择（即点击），以及已标识的转化。活动性能报告还可以提供在指定的时间段内关于广告的总成本、每个点击的成本，以及其他成本测量。例如，广告客户可以访问性能报告，其指定使用短语匹配关键词“曲棍球”分发的广告已经收到1000个印象（即已被展示1000次）、已被选择（例如被点击）20次，以及已经造成了5次转化。因此，可以将1000个印象、20次点击和5个转化归功于该短语匹配关键词曲棍球。

如上文所述，提供给特定内容提供者的报告可指定估量在转化之前发生的用户与内容的交互的性能评估。当用户执行指定动作时发生转化，并且转化路径包括转化以及在由用户执行该转化之前发生的一组用户交互。构成转化的因素可能因事而异，并且可以用各种方法来确定是什么构成转化。例如，当用户点击广告，转到网页或网站，然后在离开该网页或网站之前在那完成购买时，可发生转化。再例如，当用户在特定网站花费比给定时间更多的时间时，可发生转化。来自多个用户交互的数据可用于确定在特定网站的时间量。

可由每个广告客户指定构成转化的动作。例如，每个广告客户可选择一个或多个可测量的/可观察的用户动作作为转化，例如下载白皮书、至少导航到网站的给定深度、至少查看一定数量的网页、至少在网站或网页上花费预定量的时间，购买产品，或者在网站上注册。也可以使用构成转化的其他动作。

要跟踪转化（以及与广告客户的网站的其他交互），广告客户可在该广告客户的网页中包含嵌入指令，其中该嵌入指令监控用户与广告客户的网站的交互（例如页面选择、内容项选择和其他交互），并且可以检测构成转化的用户交互（或者一系列用户交互）。在一些实施例中，当用户从引用网页（或其他资源）访问网页或另一资源时，例如，可通过执行由正被访问的网页引用的代码片段和/或基于用于访问该网页的URL来识别关于该交互的引用网页（或其他资源）。

例如，用户可通过选择在网页上展示的链接来访问广告客户的网站，例如选择作为广告客户的联属会员(affiliate)的推广活动部分的链接。该链接可与包括唯一标识资源的数据（即文本）的URL相关联，其中用户从该资源进行导航。例如，链接http://www.example.com/homepage/%affiliate_identifier%promotion_1指定将用户从与该URL中指定的联属会员标识符号关联的联属会员网页导航到example.com网页，并且基于选择在与promotion_1关联的推广活动中包含的链接将用户定向到example.com网页。可将关于该交互（即选择链接）的用户交互数据存入数据库，并且如下文所述，使用该用户交互数据来帮助性能报告。

在为广告客户检测转化时，可将表示该转化的转化数据传输到接收该转化数据的数据处理设备（“分析设备”），进而将该转化数据保存在数据存储器中。可将该转化数据与用于执行用户交互的用户装置的一个或多个cookie一起存储，使得与cookie关联的用户交互数据可与该转化关联，并且可用于生成关于该转化的性能报告。

通常，当使用目标关键词定为目标的广告是转化前最后点击的广告时，认为该转化归因于该目标关键词。例如，广告客户X可将关键词“网球”、“鞋”和“品牌X”与广告相关联。在该示例中，假设用户提交对“网球”的第一搜索查询，向该用户展示包括广告客户X的广告的搜索结果页面，并且该用户选择该广告，但是该用户并不采取构成转化的动作。进一步假设该用户随后提交对“品牌X”的第二搜索查询，向该用户展示广告客户X的广告，用户选择广告客户X的广告，并且用户采取构成转化的动作（例如，用户购买品牌X网球鞋）。在该示例中，将转化归功于关键词“品牌X，”这是因为转化前选择的最后一个广告（“最后选择的广告”）是响应于匹配“品牌X”而展示的广告。

向在转化前导致展示最后选择的广告的关键词提供转化贡献额（“最后选择贡献额”）是对广告性能的一种有效估量方法，然而单是该估量方法并不能向广告客户提供帮助分析转化周期的数据，该转化周期包括在最后选择的广告之前对广告用户接触和/或选择。例如，单独的最后选择贡献额估量方法并不指定可能已经通过在选择该最后选择的广告之前对呈现给用户的和/或由用户选择的广告的展示增加了品牌或产品知名度的关键词。然而，这些广告可能已经对随后采取构成转化的动作的用户具有重大贡献。

在上面的示例中，即使响应于匹配关键词“网球”的搜索查询而展示的广告可能对采取构成转化的动作（例如购买品牌X网球鞋）的用户有贡献，但也没有向关键词“网球”提供关于转化的任何贡献额。例如，当用户选择响应于匹配关键词“网球”而展示的广告时，用户可能已经查看了可从广告客户X获得的品牌X网球鞋。基于用户对品牌X网球鞋的接触，用户可能已经随后提交了搜索查询“品牌X，”以寻找来自品牌X的网球鞋。类似地，无论用户对广告的选择如何，用户对使用关键词“网球”定为目标的广告的接触也已经对随后采取构成转化的动作（例如购买来自广告客户X的产品）的用户有所贡献。分析在选择最后选择的广告之前发生的用户与广告客户的广告（或者其他内容）的交互，可以提高广告客户理解该广告客户的转化周期的能力。

转化周期是向用户展示广告时开始，且在用户采取构成转化的动作时结束的期间。可以由时间或动作来估量和/或约束转化周期，并且该转化周期可跨越多个用户会话。用户会话是聚合在一起用于分析的用户交互的集合。每个用户会话包括表示由特定用户执行的且在会话窗口（即指定期间）内的用户交互的数据。例如，会话窗口可以是指定的时间段（例如1小时、1天或1个月），或者可使用指定动作来划定该会话窗口。例如，用户搜索会话可包括在1小时期间内发生的和/或在会话结束事件（例如，关闭搜索浏览器）之前发生的用户搜索查询以及随后的动作。

分析转化周期可提高广告客户理解在转化周期内其顾客如何与广告交互的能力。例如，如果广告客户确定从用户第一次接触广告到转化的平均时间为20天，则广告客户可使用该数据来推断用户在转化（即采取构成转化的动作）前用于研究替代源所花费的时间。类似地，如果广告客户确定在展示使用特定关键词定为目标的广告后进行转化的很多用户这样做，则广告客户可能希望增加其在使用该关键词分发的广告上花费的资金数量，和/或提高使用该特定关键词定为目标的广告的质量。

帮助分析转化周期的用户交互估量可称作转化路径性能评估。转化路径是在由特定用户转化前且包括该转化的该特定用户的一组用户交互。如在下文中详细描述的，转化路径性能评估指定转化周期的持续时间、在转化周期的持续时间内发生的用户交互数量、转化前用户交互的路径、转化前发生的特定用户交互的数量，以及对在转化周期的持续时间内发生的用户交互的其他估量。

广告管理系统110包括确定转化路径性能评估的性能分析设备120，该转化路径性能评估指定在转化周期的持续时间内用户与内容项交互的估量。性能分析设备120为每个广告客户跟踪用户与该广告客户提供的广告的交互、确定（即计算）一个或多个转化路径性能评估，以及提供造成性能报告的展示的数据，其中该性能报告指定至少一个转化路径性能评估。通过使用性能报告，广告客户可分析其转化周期，并且得知其每个关键词如何引起对促成转化的广告的展示，而不管该关键词是否引起对最后选择的广告的展示。反过来，广告客户可基于性能报告来调整控制其广告分发的活动参数。

可提供配置选项来减少性能报告中的偏差。没有配置选项，某些性能报告可能有偏差，例如偏向短转化路径。例如，如果用作报告基础的数据包括高于阈值百分比的部分转化路径的百分比，则性能报告可能偏向短转化路径。部分转化路径是其中关于用户的一些用户交互数据而不是所有用户交互数据都与转化关联的转化路径。例如，如果使用小于请求报告的广告客户的典型转化周期长度的报告期间来生成该报告，则可在该报告中加入部分转化路径。

报告期间确定报告的转化周期的最大长度（以天来为单位），这是由于并不使用报告期间外的额外数据来生成该报告。性能报告可基于报告期间（即回顾窗口），使得在生成报告时不将报告期间之前的用户交互看作转化周期的部分。这样的报告期间称作“回顾窗口。”例如，当根据三十天的回顾窗口生成报告时，表示在给定年份的7月1日和7月31日之间发生的用户动作的可用用户交互数据，将会对在该年7月31发生的转化可用。

在使用默认回顾窗口（例如三十天）时，如果与报告关联的产品的典型转化周期长度大于该默认回顾窗口，则性能报告可偏向短转化路径。例如，在上文的示例中，“品牌X”网球鞋的典型转化周期（例如三十天）与较贵产品（例如，新车）的转化周期相比可能相对较短。新车可具有更长的转化周期（例如，九十天）。

不同的广告客户或者广告客户的不同产品可具有不同的关联转化周期长度。例如，出售低价（例如小于100美元）产品的广告客户可指定30天的回顾窗口，而出售较昂贵的产品（例如至少1000美元）的广告客户可指定90天的回顾窗口。

在一些实施例中，广告客户108可以在请求性能报告时，例如通过输入天数或者通过从指定的回顾窗口列表中选择回顾窗口（例如30天、60天、90天）来指定要使用的回顾窗口。允许广告客户配置他们的性能报告的回顾窗口，使得广告客户能够选择与他们的产品的转化周期相对应的回顾窗口。允许回顾窗口配置还使得广告客户能够用不同的回顾窗口进行实验，其结果可能导致发现提高转化速率的方法。

其他因素可对报告部分转化路径有贡献。例如，如上文所述，用作报告基础的用户交互数据可与表示执行了用户交互的用户装置的唯一标识符相关联。如上文所述，可将唯一标识符存储为cookie。例如，可由删除cookie的用户、删除cookie的浏览器（例如，在退出浏览器时，基于浏览器参数设定），或者删除cookie的一些其他软件（例如反间谍软件）从用户装置删除cookie。

如果从用户装置删除了cookie，则当用户访问网页（例如搜索系统112）时，可在用户装置上设置新的cookie。该新的cookie可用于存储新的部分唯一标识符，并且因此在该用户装置上发生的随后的用户交互数据可与不同的标识符相关联。因此，由于每个用户标识符被认为表示不同的用户，所以与被删除的cookie关联的用户交互数据被标识为与关联新的cookie的用户交互数据不同的用户相关联。

例如，在上文的示例中，假设用户在执行对“网球”的第一搜索查询后删除cookie，并且在cookie被删除后发生对“品牌X”的第二搜索查询。在这个示例中，基于关于用户的用户交互数据计算的性能评估可能出现偏差。例如，由于不将第一搜索查询导致的广告选择看作是与第二搜索查询导致的广告选择相同的转化周期的部分，所以路径长度估量可能被计算为一，而不是二，这是因为两个用户交互看起来并不是由相同的用户执行的。

要查看减少由部分转化路径导致的偏差的报告，广告客户可为该报告指定回顾窗口。如上文所述，回顾窗口指定用于生成报告的用户交互数据是与唯一标识符关联的用户交互数据，其中，该唯一标识符具有在转化前的指定期间（例如三十天、六十天、九十天）之前的初始化时间。因此，对于其中用户交互数据与具有该指定期间后的初始化时间的唯一标识符相关联的转化不被包含在内来作为该报告的基础。具有最近初始化时间的唯一标识符指示可能最近已经在该唯一标识符表示的用户装置上重新初始化了该唯一标识符。因此，与相对较新的唯一标识符关联的用户交互数据可以仅表示部分转化路径。或者，对于其中用户交互数据与具有该指定期间后的初始化时间的唯一标识符相关联的转化被包含在该报告中。为减少偏差，在加入报告之前，从转化路径中移除在该转化路径中包括的、在指定期间之后发生的任何用户交互。

图2是根据一个示例性实施例的用于集成用户交互日志数据的过程的流程图。该过程200是更新转化路径并且基于更新的用户转化路径确定转化的过程。

可在广告管理系统110、性能分析设备120或者另一个计算装置上实现该过程200。在一个实施例中，在计算机可读介质上编码该过程200，该计算机可读介质包括当由计算装置执行时使得该计算装置执行该过程200的操作的指令。

如上文所述，日志文件116可包括用户交互数据。日志文件116可在处理前与来自其他服务器的其他日志的用户交互数据相结合，包括实现搜索系统112的那些用户交互数据。处理开始于实现该过程200的计算装置确定新日志可用于处理（210）。例如，可向计算装置发送指示新日志已准备好用于处理的通知，或者新日志的存在可指示该新日志已准备好用于处理。

接下来，检索新日志（220）。可在网络102上检索新日志。基于由新日志指示的用户动作来更新每个用户的状态历史。新日志可包括与多个用户的用户交互相关的信息。历史数据存储器119包括来自先前已处理的日志文件的用户交互数据。由于可通过用户标识符来对用户交互数据进行分组且按时间对其进行排序，所以在历史数据存储器119内包含的用户交互数据可以是有状态的。图3是根据一个示例性实施例描述在用户交互日志数据集成过程200的持续时间内更新的用户交互数据的框图。图3示出了四个用户示例标识符，然而历史数据存储器119和日志文件116可包括与数千或数百万不同用户标识符关联的数据。在一个实施例中，先前存储的用户交互数据310被存储在历史数据存储器119中的。如图所示，先前还没有任何与用户标识符3关联的用户交互数据被存储在历史数据存储器119中。

新日志可包括关于一个或多个用户标识符的用户交互数据。可根据用户标识符对用户交互数据进行分组并且接着按时间进行排序（230）。列320示出已分组和排序的用户交互数据。如图所示，用户标识符2不包括任何新的用户交互数据，并且用户标识符1、3和4已经更新了用户交互数据。例如，新日志文件包括与用户标识符1的相关用户交互a₁₃和a₁₄关联的用户交互数据。接着，已分组和排序的用户交互数据可与在历史数据存储器119中存储的用户交互数据相合并（240）。如果在历史数据存储器119中先前存在用户标识符，则将新的用户交互数据添加到先前的用户交互数据。否则，添加新的用户交互数据以及新的用户标识符。

列330示出关于每个用户标识符的更新的用户交互数据。基于更新的用户交互数据，可确定在每个用户交互的更新路径中发生的任何转化（250）。将用户交互路径限制为与特定广告客户108相关的那些用户交互。特定广告客户108的转化交互用于确定是否已经发生转化。例如，假设用户交互a₁₃和a₃₂表示转化交互。相应地，找到转化路径340和350。一旦找到，可将转化路径写入历史数据存储器119的另一部分或者另一个数据存储器，用于进一步分析。

每个用户交互包括与该用户交互关联的一组数据或维度。可以稀疏地填充该维度，使得任何用户交互可具有与维度的一个子集相关的数据。可基于接收的用户交互数据来生成大量的转化路径。关于如何执行活动或者广告客户的安排的各种报告可包括关于转化路径的各种信息。考虑到大量潜在的转化路径，可将各个转化路径聚合到一起以减少报告的不同转化路径的数量。在一个示例性实施例中，可聚合具有相同数量的用户交互以及具有相应的数据的转化路径。

在一个实施例中，用户能创建不同的组来对单独的用户交互进行分类。组包括组定义，组定义包括确定特定的用户交互是否属于特定组的一个或多个组规则。组规则使用用户交互的维度数据来确定用户交互的组。在组定义中可以使用诸如“与、”“非、”“或”等的布尔运算符来连接的各种组规则。每个组还包括组名称。在一些实施例中，组可包括显示信息，例如但不限于，用于显示组名的文本颜色和/或背景颜色。默认组也可以是对用户可用的。当默认组可用时，用户可以复制默认组（包括关联的组规则），然后修改一个或多个组规则和/或组名称。可以将用户创建的组存储在存储器中，例如本地或远程数据库。然后可以在稍后的时间对这些组进行访问、修改或删除。

在分组定义的排序或有序列表中，一个或多个组可以互相关联。该有序列表内的组用于确定每个用户交互的组。该列表的排序确定特定组的优先级。可以将用户分到具有最高优先级的匹配组中。较低优先级的匹配组将被忽略。

使用分组定义的有序类别，可以将每个转化路径转换成组路径。组路径包含与转化路径的用户交互对应的组元素。组元素可包含或引用来自对应用户交互的数据。此外，组元素包含或引用该匹配组的组名称和显示信息。

在一个实施例中，可以通过添加对每个用户交互的匹配组的引用来将转化路径转换成组路径。在又一个实施例中，创建与转化路径分开的组路径。在这个实施例中，可在与存储转化路径的位置相同或不同的位置存储组路径。无论如何实现组路径，可基于组路径的长度和构成该组路径的组元素的组名称来聚合组路径。

在一个实施例中，组路径包含来自对应转化路径的各种数据。例如，转化路径可包含与该转化相关联的货币价值。在聚合组路径时，与所聚合的组路径关联的转化路径的该价值也可以被聚合。可以将该聚合的价值包含在报告中。

图4是根据一个示例性实施例的示出与用户交互关联的数据的框图。用户交互400的框架或形式示出了可与任何用户交互关联的四种可能的维度。如图所示的，每个用户交互可以由与用户交互的来源402、媒介404、活动406和关键词408相关的维度。来源维度402指示对网站的引荐(referral)的来源。媒介维度404提供关于来源维度402的进一步的信息。例如，来源维度402可指示作为引荐来源的特定搜索引擎，而媒介维度404还可以将该来源分类为“每点击计费”（用户点击了赞助链接时）或者“自然的(organic)”（在用户点击了无偿的搜索结果连接时）。媒介值的其他非限制性示例包括电子邮件、RSS订阅源（feed）等。活动维度406允许广告客户在各种广告活动之间进行区分。例如，广告客户可能具有两个同时进行的广告活动，这两个活动指引用户查看一个或多个共同页面。活动维度406允许与活动相关的各种用户交互能彼此分开。这给予广告客户对活动彼此独立地进行分析的能力，即使这两个活动驱动用户到相同的公共页面。关键词维度408包含用户在搜索中使用任何词或短语。可用的维度并不限于这些示例。例如，与用户相关的维度可包括但不限于广告网络类型、用户交互的日期、用户交互的时间、国家/地区，登录页标题、浏览器名称、浏览器版本、内容等。例如，用户交互可包括内容维度，其允许广告客户指示用户点击的广告的版本。

转化路径410示出了三个用户交互420、430和440。用户交互420具有与来源维度422、媒介维度424和关键词维度428关联的维度数据。而活动维度426没有关联的数据。在示例性实施例中，用户交互420可以与使用关键词“优惠券”在搜索引擎中进行搜索的用户关联。无偿搜索结果包含到广告客户网站的链接，用户在其上进行点击。用户交互430提供其维度被稀疏填充的用户交互的示例。仅来源维度432具有关联的数据。其余维度434、436和438不具有任何关联的维度数据。用户交互430可以但不限于与通过将广告客户的网页地址或URL直接打字输入到网页浏览器的地址工具中访问该广告客户的网页的用户相对应。转化路径410中的第三个用户交互440的所有示出的维度442、444、446和448都填充了维度数据。用户交互440可以但不限于与在将用户定向到广告客户的网页的广告链接上进行点击的用户相关联。广告链接与使用“优惠券”作为关键词在搜索引擎中进行关键词搜索的搜索结果相关联。最后，活动维度446指示所点击的广告链接对应于“春季促销（spring_sale）”活动。

转化路径450示出了又一个转化路径,其包括三个用户交互460、470和480。用户交互460具有与来源维度462、媒介维度464和活动维度466关联的维度数据。而关键词维度468没有任何关联的数据。媒介维度464指示是基于根据来源维度462的refferal_url网页将用户引荐到了广告客户的网页。关键词维度468为空可指示用户没有进行与引荐站点关联的关键词搜索来导航到广告客户的网页。用户交互470具有与来源维度472和媒介维度474关联的维度数据。而活动维度476和关键词维度都没有关联的数据。在示例性实施例中，用户交互470可以与通过在位于socialnet_url的社交网络站点上显示的付费广告链接上进行点击来访问广告客户的网页的用户相对应。用户交互480可以与包含到广告客户的网页的链接的新闻通讯相关联。媒介维度484被设置为“电子邮件”并指示用户根据来源维度482从与“春季新闻通讯”对应的电子邮件新闻通迅导航到了广告客户的网页。用户交互480也与由活动维度486所指示的“春季促销”活动相关。

转化路径410和450是两个示例性转化路径。广告客户可能具有非常多的转化路径。单独的转化路径还可包括比图4中所示的那些用户交互更少或更多的用户交互，以及更少或更多的维度。给定对于特定的广告客户的转化路径的数量，关于每个单独转化路径进行报告可能是难以应付的。为提供有用的报告指标，可以在生成报告之前对大量转化路径进行聚合。然而，在这样的聚合之前，可以根据各种标准来对转化路径进行过滤。例如，可以根据但不限于下列标准来过滤转化路径：转化路径长度，时间间隔测量、来源维度、媒介维度、活动维度、关键词维度、任何其他用户交互维度等等。在聚合转化路径之前还可以将用户交互分组到不同的组中。可以基于用户交互的组而不是直接基于用户交互的维度数据来进行聚合。组可以包括一个或多个组规则，所述组规则用于确定用户交互是否匹配组。可以定义许多个组并且可以创建分组定义有序表。

图5是根据一个示例性实施例的用于创建组的示例用户接口。用户接口500允许将一个或多个组定义为分组定义有序表。分组定义有序表可以具有名称，可使用文本框502来输入该名称。该有序表可以是对特定用户私有的，或者可以是与其他用户共享的。例如，特定公司或组织的所有用户可以共享分组定义有序表。在一个实施例中，可以使用单选按钮504来确定该分组定义有序表的隐私。用户接口500示出了多个组506。每个组具有可由用户编辑的名称。用户可以编辑该组名称来描述组规则，例如“美国搜索”。可以通过使用文本框（例如文本框508）来通过用户接口500完成对组名称的编辑。

除了名称之外，每个组还与一个或多个组规则相关联。对于每个组，可以隐藏或显示组规则。例如，可以在用户接口500中隐藏关于“自然搜索”、“显示印象”、“引荐”、“电子邮件”和“社交网络”组的组规则。而关于“美国搜索”组的组规则是可见的。可以通过诸如可点击的一个或多个图标510的用户接口部件来隐藏或显示规则。每个组规则被应用于用户交互的维度数据。关于特定组的所有组规则的组合确定用户交互是否会被包含在该特定组中。根据各种组规则的结果，单个规则可以包含或者排除特定的用户交互。可以使用包含/排除选择器，例如下拉框512。对于相同的维度、操作或值，排除用户交互的规则将具有与包含规则相反的输出。可以使用布尔运算符将各个规则的结果组合在一起来确定用户交互是否属于特定的组。

除了包含/排除选项之外，单独的组规则还具有多个可配置选项。每个规则与用户交互的一个或多个维度相关联。可以使用下拉框514来选择一个或多个维度，例如媒介维度。然后，将基于所选择的一个或多个维度的维度数据应用于用户提供的数据。例如，可以在文本框中输入用户提供的数据。文本框516示出了其中将用户交互的来源与春季“搜索引擎”相比较的例子。在维度数据和用户提供的数据之间可以进行各种操作。例如，操作可包括但不限于匹配、不匹配、完全匹配、不完全匹配、从...开始、不从...开始、以...结束、不以...为结束，等等。可以使用下拉框518选择操作。可以由用户通过各种用户接口组件来编辑组规则的各种可配置选项。

对于采用了特定规则的每个用户交互，基于所选择的操作来将所选择的维度数据与用户提供的数据进行比较。对于每个规则生成“真”或“假”值。接着可以基于所选择的布尔运算符计算关于特定组的所有组规则的各种值。最终结果是该用户交互被包含在该特定组中或者不被包含在该特定组中。按钮522和524可以被用来添加新规则，这些新规则通过布尔“OR(或)”或“AND(与)”语句相应地与已有的规则连接来一起。

可以使用用户接口来移除单独的组规则。例如，可以使用按钮516来移除一个组规则。类似地，可以使用标签520来移除通过布尔“OR”连接的两个组规则。此外，可以通过将组名称拖动到删除图标（未示出）或通过选择删除组按钮（未示出）来移除整个组。可以通过选择添加新规则按钮（未示出）来添加另外的组。

如果用户交互匹配特定的组，那么可以基于与该组关联的显示信息来对该用户交互进行可视化。显示信息可包括但不限于字体颜色和背景颜色。可以使用按钮526来选择要用于显示组名称的字体颜色和/或背景。可以在文本区528中预览该组名称将会如何显示。

组的次序确定组的优先级和组被应用于用户交互的次序。第一个匹配组将确定用户交互的组，即使随后的组也会匹配该用户交互。可以通过在用户接口中将组从一个位置拖放到另一个位置来改变组的次序。如果没有任何一个规则匹配特定的用户交互，则提供默认的规则。该默认规则可以显示来自该用户交互的维度数据，或者可以显示该默认规则的用户定义的组名称。一旦适当地设置了组规则，可以将这些规则保存到本地或远程数据存储器以供随后使用。

在示例性实施例中，根据对一组转化路径中的用户交互的分组使用组规则来生成报告。对于要被包含在该报告中的每个转化路径，可以将转化路径转换成组路径。图6是根据一个示例性实施例的用于将转化路径转换成组路径的过程的流程图。可在广告管理系统110、性能分析设备120或者另一个计算装置上实现该过程600。在一种实施方式中，在包含指令的计算机可读介质上编码该过程600，当由计算装置执行所述指令时使得该计算装置执行该过程500的操作。

从数据存储器（例如，历史数据存储器119）检索对转化路径的选择（610）。对转化路径的选择可包括过滤不想要的转化路径，例如那些看起来是无效的或不满足某一初始搜索标准的转化路径，例如检索过去30天内具有转化的所有转化路径。同样，接收分组定义有序表（620）。由于可能有多个分组定义有序表，因此所接收的分组定义有序表可以基于对多个有序表的用户选择。接下来，将转化路径转换成组路径（630）。为每个所接收的转化路径创建组路径。每个组路径包括与对应转化路径的每个用户交互对应的一个或多个组元素。可以通过将组规则应用于用户交互来为该用户交互创建组元素。组元素是根据分组定义有序表中的第一个匹配分组来创建的。第一个匹配分组是其组规则匹配该对应用户交互的维度数据的第一个组。组元素可包括该组的名称以及可以用来显示该组名称的任何显示信息。然后，可以将组路径聚合在一起（640）。在一个实施例中，可基于组路径的长度和组元素的组名称来聚合组路径。然后将聚合的组路径提供给例如请求用户，或将所聚合的组路径包含在报告中。

图7A是根据一个示例性实施例的示出非分组转化路径的框图。图7A示出了分别对转化路径410和450对应的转化路径700和720。转化路径700和720仅示出来源和媒介维度，并且可被包含到报告中。当聚合非分组转化路径时，可以将用户会在逻辑上分组在一起的转化路径报告为两个独立的转化路径。由于分行记录相关的数据，非分组转化路径可增加分析转化路径数据的困难。

图7B是根据一个示例性实施例的示出组路径的框图。转化路径740和760分别对应于转化路径410和450，并且可以基于如上文所述的过程600来生成转化路径740和760。分组定义有序表可包括自然搜索组、付费搜索组、引荐组、社交网络组、电子邮件组和直接输入(Direct)组。自然搜索组可包括包含第一规则和第二规则的组规则,第一规则将用户交互的来源匹配到包含搜索引擎名称的字符串，例如“搜索引擎1”，并且第二规则将用户交互的媒介匹配到字符串“自然的”。付费搜索规则可包括包含第一规则和第二规则的组规则，第一规则将用户交互的来源匹配到包含搜索引擎名称的字符串，例如“搜索引擎2”，并且第二规则将用户交互的媒介匹配到字符串“cpc（每点击计费）”或“ppc（每点击付费）”。组规则可以使用通配符并且可以具有用于匹配用户交互的数据的多个字符串。例如，社交网络组可以包括包含第一规则的组规则，第一规则将用户交互的来源匹配到“*社交网络1*”、“*社交网络2*”或“*社交网络3*”中的任何一个。这样的规则会匹配多个不同的来源数据，例如，但不限于，“www.社交网络1.com”、“社交网络2.com”或“社交网络3.org”。引荐、直接输入和电子邮件组可包括分别将来源维度匹配到“引荐”、“直接输入”和“电子邮件”的组规则。规则可以在用户交互的任一维度上操作并且不限于使用来源维度。例如，每个用户交互的国家/地区可以被用于进一步将付费搜索区分为美国付费搜索、英国付费搜索等。如果用户交互不匹配分组定义有序表中任何非默认组，则可以使用默认规则或默认维度。例如，如果没有任何匹配组，可以组合来源维度和媒介维度。在又一个实施例中，每个不匹配的用户交互可以匹配称为“未分组”的默认组。一旦将转化路径转换成组路径，可以聚合组路径并将其用于生成关于组路径的报告。

图8A示出了基于如参考图7A所讨论的聚合的非分组转化路径的转化路径报告800的部分。该报告800的部分包括与非分组转化路径802、该特定的转化路径的转化的数量804和那些转化的价值806对应的三个列。所示的报告800的部分聚合关于55106个不同转化（其可以使用转化数804列计算得到）的转化路径。将转化路径700与行808中其他类似路径聚合。长度相同并具有相同来源和媒介维度数据的转化路径可以被聚合在一起。行808告知用户16889个转化的总价值为$27058.57。这些转化的每一个由三个用户交互构成，这三个用户交互的来源/媒介数据分别为“搜索引擎/自然的”、“直接输入/无”和“搜索引擎/cpc”。将转化路径720与行810中其他类似路径聚合。行810中也显示了转化的数量和这些转化的总价值。

图8B示出了基于从如参考图7B所讨论的转化路径转换的、聚合的组路径的组路径报告850的部分。如上文所讨论的，图7B示出的组路径是使用包括自然搜索、付费搜索、引擎、社交网络、电子邮件和直接输入的分组定义有序表从转化路径生成的。与该报告800的部分相类似，该报告850的部分包括与组路径852、该特定的组路径的转化的数量854和那些转化的价值856对应的三个列。图8B中所示的数据包括图8A中所示的所有数据。

如图8B中所示的，图8A和8B的差别是由于对用户交互进行分组并聚合组路径所引起的。例如，图8A中的行808和812被组合成图8B中的行858。其来源为“搜索引擎”并且其媒介为“cpc”或“ppc”的用户交互被分组到“付费搜索”组中。对相关用户交互的分组和聚合组路径允许更简洁地报告数据。在一个实施例中，规则是用户生成的，并且因此，用户能够起草以合适的或期望的范围或粒度提供数据的规则。可以使用不同的分组定义有序表来提供相同转化路径数据的不同级别的粒度。图8B的行860中示出了聚合组路径的又一个示例，其是图8A的行810和814的组合。行860示出了20100个转化包含了在图8A的行810和814中所示的两个网络站点（即socailnet_url和socialnet2_url）中任何一个处的第二用户交互。社交网络组允许具有不同维度数据的用户交互被分组在一起。

组元素可包括关于如何显示组元素的显示信息。例如，显示信息可包括可用于显示组名称的字体颜色和/或背景颜色。组元素872包括要以灰色背景黑色字体显示组名称的显示信息。可以使用各种颜色。组元素870示出了以黑色背景上白色字体显示组名称的显示信息。显示信息还可包括但不限于用于显示组名称的字体、用于将组名称显示于其中的形状以及该形状周围绘制的边框。在一个实施例中，可以将显示信息编码在嵌入式指令或级联样式表（css）中来适当地呈现每个组名称。在这个实施例中，可以基于哈希算法来命名css规则。哈希算法可以将组名称作为输入并且可以合适的css语法对输出进行格式化。可以使用嵌入式指令来动态地将该css插入到输出数据中。这样的动态插入允许后台处理以避免不得不处理各个组的显示信息。

在一个实施例中，广告客户可创建各种组规则以及用于生成组路径的组的次序。例如，广告客户可以使用基于web的接口来创建和/或编辑组规则。可以保存分组定义有序表以供将来的使用。此外，广告客户可以保存多个不同的分组定义有序表。可以给每个分组定义有序表附加标签以区分这些列表。用户接口也可允许广告客户修改或删除已有的分组定义有序表。例如，在一个实施例中，可以通拖动特定的组并将该组放到该有序表中的新位置来改变组的次序。此外，广告客户可以选择分组定义有序表来生成报告，该报告包括根据所选择的分组定义有序表从广告客户的转化路径生成的组路径。

当请求与组路径相关的数据时，可以通过性能分析设备120来生成组路径。或者，可以在沿从数据源（例如，历史数据存储器119）到用户（例如，用户的浏览器处）的转化路径数据的传输中的任一点处将转化路径转换成组路径。在又一个实施例中，由web服务器请求转化路径数据并且基于来自用户的请求将转化路径数据返回给web服务器。该web服务器可以将转化路径转换成组路径，然后将包括组路径的报告或数据传输给用户。在又一个实施例中，可以将转化路径数据发送给用户。也可以将分组定义有序表（包括所有的组规则）发送给用户。可以向用户发送将转化路径转换成组路径的指令并且使用该指令来将转化路径转换成组路径。例如，可以将转化路径数据、组规则和将转化路径转换成组路径的嵌入式指令发送给用户的浏览器，该浏览器可执行嵌入式指令代码来将转化路径转换成组路径。这些指令还可以包括格式化和显示组路径的指令或代码。

在又一个实施例中，使用组路径来创建类Venn图。在一个实施例中，以类Venn图的方式示出不同的渠道组。使用如上文描述的组，可以根据渠道组有序表定义渠道。渠道组包括分组规则，以根据来源和媒介维度来对用户交互进行分组。渠道组可包括付费广告、直接输入、自然搜索、引荐、电子邮件、社交网络、订阅源(feed)以及其他。诸如引荐、订阅源和电子邮件的组可包括基于媒介维度的组规则。例如，如果用户交互的媒介维度被设置为“电子邮件”，则将该用户交互将被分组为电子邮件。可以使用依赖于来源和媒介维度的组规则来实现付费广告、直接输入和自然搜索。社交网络组可以被定义为与其来源匹配已知社交网络站点的列表的用户交互进行匹配。如上文所描述的，该列表可包括用于参照来源维度数据进行匹配的通配符。规则“其他”可以被定义为默认组，其与不匹配任何其他组的任何用户交互进行匹配。

广告客户经常跨越多个渠道进行广告。跨渠道广告的影响可能很难辨别。可以使用类Venn图来说明跨越不同渠道的转化路径的相对重叠。与仅限于准确地显示三个或更少个圆的传统Venn图不同，类Venn图可以示出与不同的渠道组关联的四个或更多个圆。在一个实施例中，类Venn图可包括八个不同的圆，每个渠道组一个圆。当在单个类Venn图中示出超过三个圆时，该重叠区域理论上不可能在所有的情况下完全准确。例如，不能将某些可能的重叠区域可视化。然而，即使在不能准确显示可能的重叠时，在类Venn图中重叠区域的准确度也可达到最大化。

即使具有这些理论上的限制，类Venn图仍可提供有用的且相对准确的信息。例如，每个圆的大小可以与包含分组在对应渠道中的至少一个用户交互的转化的百分比成比例。此外，可以应用爬山算法来创建对可视化渠道的重叠的相对准确的表示。

图9示出了根据示例性实施例的四个所选渠道的类Venn图。示出了被包含在至少一个转化路径中的渠道902，以及包含被分组在相应渠道中的至少一个用户交互的转化路径的总百分比904。可以选择每个渠道来包含在类Venn图930中。例如，可以选择复选框920来将电子邮件渠道添加到类Venn图930。类似地，可以使用复选框来从类Venn图930中移除渠道。如果没有选择任何渠道，或者如果所选择的渠道不重叠，则不显示任何类Venn图。相反，可以显示没有选择的渠道或所选择的渠道间没有重叠的指示。在替代实施例中，如果所选择的渠道不重叠，则生成不相交的成比例大小的圆。可以使用文本区域918来示出包含来自每个所选择渠道的用户交互的转化路径的总数量和百分比。在类Venn图930中，圆908与“付费广告”渠道相对应，圆916与“直接输入”渠道相对应，圆912与“其他”渠道相对应，以及圆914与“自然搜索”渠道相对应。这些圆中的每一个的大小与列904中的数据成比例。区域910示出了所有四个所选渠道的总重叠，并且区域910的大小与包含了来自每个所选渠道的用户交互的395个转化所关联的转化的百分比成比例。

在又一个实施例中，数据填充列904是以包含最高优先级用户交互的转化路径为基础的。例如，如果付费广告渠道相比引荐渠道优先级比较高，则既包含付费广告用户交互又包含引荐交互的转化路径将是付费广告百分比的部分。因此，为计算列904中的数据，每个转化路径被包含在最高排名的渠道中。这样的计算将导致列904中的数据和达到100%。然而，类Venn图930将继续示出如上文所描述的渠道的各种重叠。

在一个实施例中，类Venn图930可以是交互式的。当光标移动到类Venn图930的任一圆或重叠区域上时，可以显示与渠道数据关联的附加信息。例如，如果将光标移动到区域910上，可以显示弹出窗口或叠加窗口来提供关于区域910中表示的每个渠道的转化总数量、区域910中表示的渠道以及区域910中表示的转化的数量的信息。在一个实施例中，可以将渠道信息和转化数据发送到客户装置。当客户装置的光标定位在类Venn图930的任一区域上时，与该区域关联的渠道信息和转化数据可以被引用并被显示给用户。在又一个实施例中，可以远程地存储渠道信息和转化数据，以及在光标定位在关联区域上时访问渠道信息和转化数据。

当所选择的渠道的数量增加时，包含来自每个所选渠道的用户交互的转化路径的数量有可能变得更少。很有可能该数量变得足够小以致于最里面的重叠区域（图9中的区域910）范围变得很难可视化。如果最里面的区域的面积低于预定的阈值，则提供缩放选项来允许以足够细节示出最里面的区域。在一个实施例中，如果最里面的区域的面积小于特定的像素量或者小于图面积的特定百分比，则启用该缩放选项。例如，如果最里面的区域包括小于100个的像素或者小于该图面积的3%，则可以启用缩放选项。可以使用按钮或复选框（例如复选框906）来选择缩放选项。当选择了缩放选项时，在该最里面的区域周围的类Venn图的区域被放大，使得该最里面的区域的大小和形状清晰可见。在一个实施例中，当选择了缩放选项时，使用动画效果将缩放过程可视化。在用户取消选择缩放选项来观看整个类Venn图或以原始格式观看类Venn图时也可以使用相应的动画。

图10是根据示例性实施例的用于生成类Venn图的过程的流程图。该类Venn图将包括关于每个所选择的渠道的圆。根据包含被分组在相应渠道中的至少一个用户交互的转化路径的数量来确定每个圆的大小（1010）。例如，在一个实施例中，圆的大小是包含分组在相应渠道中的一个或多个用户交互的转化的百分比的因数。为生成类Venn图，将最小的圆放置在初始位置（1020）。在一个实施例中，确定该初始位置使得最小的圆的圆心在该图中垂直居中。此外，放置该最小的圆使得其与该图的所选择的边相切。在可选配置中，在该图的所选择的边和最小的圆之间添加缓冲区，以相对于该图的所选择的边来偏移最小的圆的位置。然后将剩余圆中的下一个最小圆放置在该图中（1030）。在一个实施例中，随机地放置所添加的圆使得所添加的圆与每个先前放置的圆重叠。

一旦添加了圆，对该添加的圆的位置进行优化（1040）。在一个实施例中，使用爬山算法来为最后添加的圆确定优化位置。在一个实施例中，在将圆初始地放置成与每个之前添加的圆重叠之后，计算每个重叠区域的面积。然后将这些重叠的面积输入到目标函数中。然后将该最后添加的圆随机地移动到接近前一位置的新位置。这个在后的位置使得该添加的圆仍然与每个之前添加的圆重叠。再次计算每个重叠的面积并将其输入到目标函数中。如果该目标函数在该新的位置处产生更优的结果，则更新该圆的位置。根据所使用的目标函数，更小或更大的值确定该新位置是否是更优的。重复进行移动以及目标函数的重新计算，直到发现最优位置为止。

在一个实施例中，该目标函数是：

f = {(\log \frac{{area}_{inter \sec toinofal \ln circles}}{{area}_{inter \sec tionofal \ln channels}})}^{2} + . . . + {(\log \frac{{area}_{inter \sec toinofal \ln - 1 circles}}{{area}_{inter \sec tionofal \ln - 1 channels}})}^{2}

这个函数根据所有圆的实际重叠面积与理想的重叠的比例来计算值。可以根据来自转化路径的数据来计算理想的重叠值。随着最后添加的圆被移动到新的位置，该目标函数被最小化以寻找圆的最优位置。该最小值表示该重叠区域中对于理想的重叠区域的最小误差。可以使用其他的目标函数。一些目标函数可以给特定区域比其他区域更多的权重，这样该权重也是如何准确地说明任一特定区域的因素。例如，在一个实施例中，所有圆的重叠区域的权重比其他重叠区域的权重更大。这样的目标函数可以导致更准确地示出所有圆的重叠的类Venn图。这提高了准确性，但以对于其他重叠区域可能更低的准确性为代价。

在又一个实施例中，该目标函数可以是：

f = \underset{S &Element; allformedregions}{Σ} {(\log \frac{{area}_{s} + . 0001}{t \arg {etarea}_{s} + . 0001})}^{2}

在这个目标函数中，area_s是根据所放置的圆计算的重叠区域的面积，并且t arg etarea_s是从转化路径数据计算的理想面积。如上所示，对于放置的各个圆的每个区域求area_s与t arg etarea_s的比例的总和。爬山算法最小化该函数值以发现圆的最优位置。

图11示出根据示例性实施例的圆多边形以及可用于计算该圆多边形的面积的变量。圆多边形1100类似于三个圆的相交的面积。圆多边形1100的坐标与所添加的圆的交叉点相关，可以使用已知的几何方法来进行计算。下面将更详细地对确定添加的圆的哪个交叉点是圆多边形1100的部分进行描述。可以将圆多边形1100的面积确定为两部分的总和。第一部分是由虚线线段构成的基础多边形1110的面积。可以使用下面的公式得到该多边形1110的面积：

A = \frac{1}{2} (x_{1} y_{2} - x_{2} y_{1} + x_{2} y_{3} - x_{3} y_{2} + . . . + x_{n} y_{1} - x_{1} y_{n})

将该多边形的面积与圆弓形1120、1130和1140的面积相加。可以使用下面的公式计算圆弓形1140的面积：

B = \frac{1}{2} R^{2} (θ - \sin θ)

可以以相似的方式计算圆弓形1120和1130的面积。圆多边形的面积是该多边形1100的面积加上每个圆弓形1120、1130和1140的面积。

一旦找到最优位置，如果还没有给该图添加任何圆，则添加下一个最小圆并确定其最优位置（1050）。继续这样做，直到已经将每个圆添加到该图并且确定了其最优位置。在对每个圆的位置进行优化后，可根据圆的最优位置生成图像（1060）。

每个圆可具有当在类Venn图中显示时填充该圆的关联颜色。每个圆可以在某种程度上是透明的，使得重叠区域比单独的圆颜色更深。颜色最深的区域是所有圆重叠的区域。在一个实施例中，进一步加深所有圆重叠的区域的颜色，或者添加其他视觉指示来突出这个区域。为使该区域颜色加深，必须确定该区域。在一个实施例中，可以使用圆多边形来确定这个区域。

圆多边形是通过由一系列圆弧段构成的封闭路径界定的平面区域。圆弧段可以由圆的坐标、该圆的半径、起始角度和结束角度来表示。在一个实施例中，一旦确定了各个圆的最优位置，可以确定最里面的圆多边形。可以通过计算每个圆的交叉点来确定该圆多边形。

图12A示出了根据示例性实施例的包括单个圆的圆多边形。选择第一个圆1210并将第一个圆1210视为圆多边形。也就是说，该圆多边形包括一个圆弧段，该圆弧段具有第一个圆的圆心和半径以及指示360度的起始和结束角度。图12B示出根据示例性实施例的基于两个圆的相交的圆多边形。选择其中一个其余的圆1220。使用已知的几何方法计算这两个圆的交叉点。一旦确定了交叉点，圆多边形1212将具有两个圆弧段1222和1224，每个圆一个圆弧段。

图12C示出根据示例性实施例的基于三个圆的相交的圆多边形。选择第三个圆1230并且计算第三个圆与第一个和第二个圆的交叉点。在添加了两个圆之后，每个附加的圆需要进一步进行分析，因为圆多边形1238将不会包含不同圆的每个交叉点。为确定圆多边形1238的坐标，使用之前来自图12B的圆多边形1212。第三个圆将与前两个圆中的每一个相交于两点。一个这样的点将是圆多边形1238的部分。圆1230在两个点1240和1242处与圆1220相交。将是圆多边形1238的部分的点是位于基于圆1220的图2B的圆弧段1222上的点。对于圆1230与1210的交叉点执行该过程。之后，圆多边形1238将包括三个圆弧段。添加圆以及确定圆多边形的过程继续进行，直到处理完所有的圆。为清晰的突出最里面的圆多边形，可以加深最里面的圆多边形的区域颜色。使用最里面的圆多边形的圆弧段来计算要加深的区域。

在又一个实施例中，可以通过选择最里面的圆多边形的任一交叉点来确定最里面的圆多边形。使用图中圆的已知属性，从发自该点的所有弧中确定最里面的弧。沿着所选择的弧的边到达该最里面的圆多边形的又一个交叉点。再次计算最里面的弧并经过该弧来找到该最里面的圆多边形的又一个交叉点。该过程持续进行，直到该弧回到起始的交叉点为止。当返回到起始的交叉点时，已经找到了最里面的圆多边形的每个交叉点，并且可以适当地加深该对应的区域。一旦完成了该类Venn图，则可以构造显示该类Venn图的指令。可以将该指令发送给用户以显示该类Venn图。可以在诸如性能分析设备120、广告管理系统110、web服务器等的任何计算装置上实现该类Venn图的生成。

可以通过在其执行时使得一个或多个处理设备来执行上文所述的过程和功能的指令来实现广告管理系统110和/或性能分析设备120。这样的指令例如包括解释指令（例如脚本指令）、可执行代码或在计算机可读介质中存储的其他指令。可以通过网络，例如服务器群，分布式地实现广告管理系统110和/或性能分析设备120，或者也可以在单个计算装置上实现广告管理系统110和/或性能分析设备120。

图13示出了可用于提供用户交互报告、处理日志文件、实现示例性性能分析设备130，或者实现示例性广告管理系统110的计算机系统1300。计算系统1300包括总线1305或者用于传送信息的其他通信组件，以及耦合到总线1305用于处理信息的处理器1310。计算系统1300还包括耦合到总线1305用于存储信息以及要由处理器1310执行的指令的主存储器1315，例如随机存取存储器（RAM）或者其他动态存储装置。主存储器1315还可以用于在由处理器1310执行指令期间存储位置信息、临时变量，或者其他中间信息。计算系统1300还可以包括耦合到总线1305用于存储静态信息和用于处理器1310的指令的只读存储器（ROM）1310或者其他静态存储装置。存储装置1325（例如固态装置、磁盘或光盘）被耦合到总线1305用于持久地存储信息和指令。

计算系统1300可经由总线1305耦合到显示器1335（例如液晶显示器或有源矩阵显示器），用于向用户显示信息。输入装置1330（例如包括字母数字和其他键的键盘）可耦合到总线1305用于向处理器1310传送信息以及命令选择。在另一个实施例中，输入装置1330具有触摸屏显示器1335。输入装置1330可包括光标控制（例如鼠标）、轨迹球或光标方向键，用于向处理器1310传送方向信息和命令选择，以及用于在显示器1335上控制光标移动。

根据各个实施例，可由计算系统1300响应于执行主存储器1315中包括的指令安排的处理器1310，来实现完成本文描述的示例性实施例的过程。可将这样的指令从另一个计算机可读介质（例如存储装置1325）读取到主存储器1315中。执行在主存储器1315中包含的指令安排，使得计算系统1300执行本文描述的示例性过程。可采用多处理配置中的一个或多个处理器来执行主存储器1315中包含的指令。在可选实施例中，可使用硬连线电路来代替软件指令或者与软件指令组合，从而实现示例性实施例。因此，实施例并不限于硬件电路和软件的任何特定组合。

尽管已经在图13中描述了示例处理系统，但可在其他类型的数字电子电路、或者在计算机软件、固件或硬件（包括在本说明书中公开的结构以及它们的结构等效物），或者在它们的一个或多个的组合中实施本说明书中描述的主题和功能操作的实现。

可在数字电子电路中、或者在计算机软件、固件或硬件（包括在本说明书中公开的结构以及它们的结构等效物）中，或者在它们的一个或多个的组合中实施本说明书中描述的主题和功能操作的实施例。可将本说明书中描述的主题的实施例实现为在一个或多个计算机存储介质上编码的、用于由数据处理设备执行或者控制数据处理装置的操作的一个或多个计算机程序，即计算机程序指令的一个或多个模块。可选地或者除此之外，可在人工生成的传播信号（例如机器产生的电、光或电磁信号）上编码程序指令，其中生成该传播信号以编码用于传输到适当的接收设备由数据处理设备来执行的信息。计算机存储介质可以是计算机可读存储装置、计算机可读存储基底、随机或顺序存取存储器阵列或装置，或者它们的一个或多个的组合,或者被包含于其中。此外，尽管计算机存储介质不是传播信号，但计算机存储介质可以是在人工生成的传播信号中编码的计算机程序指令的源或目的地。计算机存储介质还可以是一个或多个单独组件或媒介（例如多个CD、盘或其他存储装置），或者被包含于其中。因此，计算机存储介质既是有形的也是永久的。

可将本说明书中描述的操作实现为由数据处理设备对在一个或多个计算机可读存储装置上存储的或者从其他源接收的数据执行的操作。

术语“数据处理设备”或“计算装置”包括用于处理数据的任何类型的设备、装置和机器，例如包括可编程处理器、计算机、片上系统或者上述的多个或组合。设备可包括专用逻辑电路，例如FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。除了硬件，设备还可以包括为上述计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议堆栈、数据库管理系统、操作系统、跨平台运行时环境、虚拟机或者它们的一个或多个的组合的代码。设备和执行环境可实现各种各样不同的计算模型架构，如网络服务、分布式计算和网格计算架构。

可采用任何形式的编程语言来编写计算机程序（又称作程序、软件、软件应用、脚本或代码），包括编译或解释语言、声明或过程语言，并且可采用任何形式来部署计算机程序，包括作为独立程序或者作为模块、组件、子程序、对象或者适于在计算环境中使用的其他单元。计算机程序可以但不是必须与文件系统中的文件相对应。可将程序存储在保持其他程序或数据的文件的部分中（例如在标记语言文档中存储的一个或多个脚本）、专用于上述程序的单个文件中，或者多个协调文件（例如存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件）中。可将计算机程序部署为在一个计算机上执行，或者在位于一个地点或分布在多个地点上、并且由通信网络互联的多个计算机上执行。

可由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器来执行本说明书中描述的过程和逻辑流，从而通过对输入数据进行操作并且生成输出来执行动作。还可以由专用逻辑电路来执行该过程和逻辑流，并且还可以将设备实现为专用逻辑电路，例如FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。

适于执行计算机程序的处理器例如包括：通用和专用微处理器，以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将接收来自只读存储器或随机存取存储器或者两者的指令和数据。用于根据指令来执行动作的处理器，以及用于存储指令和数据的一个或多个存储装置是计算机的必要元件。通常，计算机还会包括一个或多个大容量存储装置用于存储数据，或者被有效地耦合以便接收来自大容量存储装置的数据或向其传输数据或者执行两者，该大容量存储装置例如是磁盘、磁光盘或光盘。然而，计算机并不需要具有这样的装置。此外，可将计算机嵌入另一装置，仅举几例，例如移动电话、个人数字助理（PDA）、移动音频或视频播放器、游戏控制台、全球定位系统（GPS）接收器或者移动存储装置（例如，通用串行总线（USB）闪存驱动器）。适于存储计算机程序指令和数据的装置包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储装置，例如包括：半导体存储装置，例如EPROM、EEPROM和闪存存储装置；磁盘，例如内置硬盘或可移动盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。可由专用逻辑电路来补充处理器或存储器，或者将处理器或存储器并入其中。

为提供与用户的交互，可在具有用于向用户显示信息的显示装置（例如CRT（阴极射线管）或LCD（液晶显示）监控器），以及键盘和指示装置（例如鼠标或轨迹球）的计算机上实现本说明书中描述的主题的实施例，其中用户可通过键盘和指示装置向计算机提供输入。也可以使用其他类型的装置提供与用户的交互，例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；以及以任何形式接收的、来自用户的输入，包括声学、语音或触觉输入。此外，计算机可通过将文档发送给由用户使用的装置并且从该装置接收文档来与用户交互；例如，通过响应于从用户的客户机装置上的网页浏览器接收的请求向该网页浏览器发送网页。

可在计算系统中实现本说明书中描述的主题的实施例，该计算系统包括：后端组件，例如数据服务器；或者包括中间件组件，例如应用服务器；或者包括前端组件，例如具有图形用户接口或网页浏览器的客户机计算机，其中用户可通过图形用户接口或网页浏览器与本说明书中描述的主题的实现进行交互；或者该后端、中间件或前端组件中的一个或多个的任何组合。可通过任何形式或介质的数字数据通信来互联该系统的组件，例如通信网络。通信网络的例子包括局域网（“LAN”）和广域网（“WAN”）、互联网（例如因特网），和对等网络（例如移动自组对等网络）。

计算系统可包括客户机和服务器。客户机和服务器通常彼此远离，并且典型地，通过通信网络进行交互。由于计算机程序在各自的计算机上运行且彼此之间具有客户机-服务器关系，从产生了客户机和服务器之间的关系。在一些实施例中，服务器将数据（例如HTML页面）传输到客户机装置（例如用于向与客户机装置交互的用户显示数据，并且接收来自用户的用户输入）。可在服务器处从客户机装置接收在客户机装置处生成的数据（例如用户交互的结果）。

尽管本说明书包括多个具体的实施细节，但不应将这些理解为对任何发明或者可主张的范围的限制，而是应该理解为是针对特定发明的特定实施例的特征的描述。还可以在单个实施例中组合实现在本说明书中的独立实施例的上下文中描述的某些特征。反过来，也可以在多个实施例中分别地或以任何适当的子组合（subcombination）形式实现在单个实施例的上下文中描述的各个特征。此外，尽管可能在上文中将特征描述为在某些组合中起作用，并且甚至最初是这样主张的，但在某些情况下可将来自所主张的组合的一个或多个特征从该组合中切除，并且可将所主张的组合定向到一种子组合或子组合的变形。

类似地，尽管在附图中以特定顺序描述操作，不应将此理解为要求按照所示的特定顺序或先后顺序来执行该操作，或者要求执行所有的示出的操作，以达到期望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可能是有利的。此外，不应将上文描述的实施例中各种系统组件的独立理解为在所有实施例中要求这种独立，并且应该理解为通常能够在单个软件产品中将所描述的程序组件和系统集成到一起，或者将其打包到多个软件产品。

因此，已经描述了主题的特定实施例。其他实施例在以下权利要求的范围内。在一些情况下，可采用不同的顺序来执行在权利要求中记载的动作，并且仍然达到期望的结果。此外，在附图中描述的过程并不要求所示的特定顺序或者先后顺序来达到期望的结果。在某些实施例中，多任务处理和并行处理可能是有利的。

Claims

1.一种提供与转化路径相关的数据的方法，所述方法包括：

接收关于多个转化路径的信息，其中每个转化路径包括一个或多个用户交互，其中用户交互包括与该用户交互相关的多个维度数据，其中，每个转化路径与一个用户相对应，并且其中每个转化路径结束于转化交互；

接收渠道组的有序表，其中每个渠道组包括一个或多个组规则，其中，所述一个或多个组规则涉及一个或多个维度数据，并且其中每个渠道组包括组名称；

基于所述渠道组的有序表将多个转化路径中每个用户交互分组到渠道组中；

对于每个渠道组，确定包含被分组在所述每个渠道组中的一个或多个用户交互的转化路径的数量；

接收对要可视化的渠道的选择；

生成包括多个圆的图像，其中每个圆与所选择的渠道相关联，其中所述多个圆全都重叠，其中每个圆的面积与包含被分组在所选择的渠道中的一个或多个用户交互的转化路径的百分比成比例，以及其中所有圆的重叠面积与包含来自每个所选择渠道的用户交互的转化路径的百分比成比例。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像包括三个圆。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像包括四个圆。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像包括四至八个圆。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括提供显示所生成的图像的指令。

6.根据权利要求1的所述的方法，还包括：

确定所有圆的重叠面积低于预定的阈值；

基于对所有圆的重叠面积低于预定的阈值的确定，启用放大模式来放大所有圆的重叠区域；

接收放大请求；以及

生成示出所有圆的重叠区域的放大的图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其中生成包括多个圆的图像包括使用爬山算法来确定所述多个圆的最优位置。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述多个圆的最优位置根据包含与每个重叠区域对应的每个渠道的用户交互的多个转化路径来最大化所述多个圆的每个重叠区域的准确度。

9.一种系统，包括：

一个或多个处理器，其被配置为：

接收对要可视化的渠道的选择；

生成包括多个圆的图像，其中每个圆与所选择的渠道相关联，其中每个圆的面积与包含被分组在所选择的渠道中的一个或多个用户交互的转化路径的百分比成比例，以及其中所有圆的重叠面积与包含来自每个所选择渠道的用户交互的转化路径的百分比成比例。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述图像包括四个圆。

11.根据权利要求9所述的系统，其中所述图像包括四至八个圆。

12.根据权利要求9所述的系统，其中所述处理器还被配置为提供显示所生成的图像的指令。

13.根据权利要求9所述的系统，其中所述处理器还被配置为：

确定所有圆的重叠面积低于预定的阈值；

接收放大请求；以及

生成示出所有圆的重叠区域的放大的图像。

14.根据权利要求9所述的系统，其中所述处理器还被配置为使用爬山算法确定所述多个圆的最优位置。

15.根据权利要求14所述的系统，其中所述多个圆的最优位置根据包含与每个重叠区域对应的每个渠道的用户交互的多个转化路径来最大化所述多个圆的每个重叠区域的准确度。

16.一种在其上存储有指令的有形计算机可读介质，所述指令包括：

接收关于多个转化路径的信息的指令，其中每个转化路径包括一个或多个用户交互，其中用户交互包括与该用户交互相关的多个维度数据，其中，每个转化路径与一个用户相对应，并且其中每个转化路径结束于转化交互；

接收渠道组的有序表的指令，其中每个渠道组包括一个或多个组规则，其中，所述一个或多个组规则涉及一个或多个维度数据，并且其中每个渠道组包括组名称；

基于所述渠道组的有序表将多个转化路径中每个用户交互分组到渠道组中的指令；

对于每个渠道组，确定包含被分组在所述每个渠道组中的一个或多个用户交互的转化路径的数量的指令；

接收对要可视化的渠道的选择的指令；

生成包括多个圆的图像的指令，其中每个圆与所选择的渠道相关联，其中每个圆的面积与包含被分组在所选择的渠道中的一个或多个用户交互的转化路径的百分比成比例，以及其中所有圆的重叠面积与包含来自每个所选择渠道的用户交互的转化路径的百分比成比例。

17.根据权利要求16所述的有形计算机可读介质，其中所述图像包括四个圆。

18.根据权利要求16所述的有形计算机可读介质，还包括下列指令：

确定所有圆的重叠面积低于预定的阈值的指令；

基于对所有圆的重叠面积低于预定的阈值的确定，启用放大模式来放大所有圆的重叠区域的指令；

生成示出所有圆的重叠区域的放大的图像的指令。

19.根据权利要求16所述的有形计算机可读介质，还包括使用爬山算法确定所述多个圆的位置的指令。

20.根据权利要求19所述的有形计算机可读介质，其中所述多个圆的最优位置根据包含与每个重叠区域对应的每个渠道的用户交互的多个转化路径来最大化所述多个圆的每个重叠区域的准确度。