CN117708414A - 改进安装后应用交互 - Google Patents

Abstract

方法、系统和设备包括在计算机可读存储介质上编码的计算机程序，包括用于提供内容的方法。从应用的提供者接收到指定安装后活动的数据。标识向用户提供第三方内容的机会。基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性，来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性。基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，当可能性增大时选择值增大。基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容。标识应用的第三方内容被分发给用户的客户端装置。

Description

改进安装后应用交互

本申请是申请日为2017年07月13日、申请号为201780054470.8、发明名称为“改进安装后应用交互”的专利申请的分案申请。

技术领域

本说明书涉及与应用有关的内容的选择。

背景技术

因特网提供对广泛的多种资源的访问。例如，视频和/或音频文件，以及特定主题或者特定新闻文章的网页可通过因特网访问。对这些资源的访问为提供有资源的第三方内容提供机会。例如，网页可以包括其中可以呈现内容的槽(slot)。

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可以以包括以下的方法实现：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于该用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

这些及其他实现每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问已执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该方法可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

总的来说，本说明书中描述的主题的另一方面可以以由计算机程序编码的非瞬时计算机存储介质实现。该程序可以包括当由分布式计算系统执行时使得分布式计算系统执行包括以下的操作的指令：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

这些及其他实现每个可以可选地包括一个或多个以下特征。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该操作可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

总的来说，本说明书中描述的主题的另一方面可以以包括一个或多个处理装置和一个或多个存储装置的系统实现。存储装置存储当由一个或多个处理装置执行时使得一个或多个处理装置执行包括以下的操作的指令：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

这些及其他实现每个可以可选地包括一个或多个以下特征。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该操作可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

特定实现可以不实现或者实现以下优点中的一个或多个。分发应用(“app”)的应用提供者可以使用预测的后下载活动作为标识将执行应用安装/下载之后的指定交互的特定类型的用户的基础。机器学习系统可以使得能够使用相同的一组后下载用户交互作为分发的基础来将关于应用的信息(例如，下载链接)通过多个不同在线平台(例如，搜索、视频、社交网络、发行者页面和/或流内容平台)分发。例如，机器学习系统可以基于用户的特性和先前已经执行指定后下载活动的其他用户的特性来自动地确定给定用户将执行指定后下载活动(例如，达到游戏应用的某个级别或者以给定的后下载次数利用应用)的可能性。因此可以基于与用户及其他用户相关联的数据的分析向用户提供应用。因此可以向用户提供用户将利用的应用。因此可以避免用户不使用或者以特定方式交互的不必要应用，由此减小向用户的数据传输，以及节省用户与对用户没有用的应用交互的时间。在给定主体的用户上本主题将提供统计上显著的改进。

本说明书中描述的主题的一个或多个实现的细节在附图和以下说明中提到。本主题的其他特征、方面和优点将从说明书、附图和权利要求变得明显。

附图说明

图1是分发第三方内容用于以电子文件呈现的示例环境的框图。

图2到图4集合地示出用于应用提供者提供用于与它们的应用有关的内容选择的出价策略的示例用户界面。

图5A是用于分发第三方内容的示例处理的流程图。

图5B示出分发第三方内容的示例系统。

图6是可以用于实现本公开中描述的方法、系统和处理的示例计算机系统的框图。

各个附图中相同的附图标记和指定指示相同的元件。

具体实施方式

描述系统、方法和计算机程序产品以响应于基于在用户下载应用之后在应用内发生的一个或多个特定用户交互的可能性的内容请求。例如，应用提供者可以指定一个或多个安装后用户交互，且机器学习系统(例如，使用机器学习创建的模型)可以输出关于特定用户将执行下载的应用内的后下载用户交互的可能性的预测。

图1是分发第三方内容用于以电子文档呈现的示例环境100的框图。示例环境100包括网络102，比如局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网或者其组合。网络102连接电子文档服务器104、用户装置106、第三方内容服务器108和第三方内容分发系统110(也称为内容分发系统)。示例环境100可以包括许多不同的电子文档服务器104、用户装置106和第三方内容服务器108。在一些实现中，环境100包括例如提供可用于下载和/或使用的应用(或者“app”)的应用服务器124(例如，应用商店)。例如，应用可以由应用提供者126提供。

用户装置106是能够通过网络102请求和接收资源(例如，电子文档)的电子装置。示例用户装置106包括个人计算机、移动通信装置及可以通过网络102发送和接收数据的其他装置。用户装置106典型地包括用户应用，比如网络浏览器，以促进通过网络102发送和接收数据，但是由用户装置106执行的本地应用也可以促进通过网络102发送和接收数据。

电子文档是在用户装置106呈现一组内容的数据。电子文档的示例包括网页、字处理文档、便携式文档格式(PDF)文档、图像、视频、搜索结果页面和馈送源。本地应用(例如，“app”)，比如在移动、平板或者桌面计算装置上安装的应用也是电子文档的示例。电子文档可以由电子文档服务器104提供给用户装置106。例如，电子文档服务器104可以包括主管发行者网站的服务器。在该示例中，用户装置106可以发起给定发行者网页的请求，且主管给定发行者网页的电子文档服务器104可以通过发送发起在用户装置106的给定网页的呈现的机器可执行指令来响应于请求。

在另一示例中，电子文档服务器104可以包括用户装置106可以从其下载应用的应用服务器。在该示例中，用户装置106可以下载在用户装置106安装应用需要的文件，且然后本地地执行下载的应用。

电子文档可以包括各种内容。例如，电子文档可以包括在电子文档本身内和/或不随时间改变的静态内容(例如，文本或者其他指定内容)。电子文档还可以包括可以随时间或者基于每个请求改变的动态内容。例如，给定电子文档的发行者可以维持用于填充电子文档的部分的数据源。在该示例中，给定电子文档可以包括当由用户装置106处理(例如，渲染或者执行)给定电子文档时使得用户装置106从数据源请求内容的标签或者脚本。用户装置106将从数据源获得的内容集成到给定电子文档的呈现中以创建包括从数据源获得的内容的合成电子文档。

在某些情况下，给定电子文档可以包括引用第三方内容分发系统110的第三方标签或者第三方脚本(例如，部分代码)。在这些情况下，当由用户装置106处理给定电子文档时，第三方标签或者第三方脚本由用户装置106执行。第三方标签或者第三方脚本的执行配置用户装置106以生成对于第三方内容的请求112，该请求112通过网络102发送到第三方内容分发系统110。例如，第三方标签或者第三方脚本可以使用户装置106能够生成包括报头和有效载荷数据的分组化的数据请求。该请求112可以包括以下数据，比如正在从其请求第三方内容的服务器的名称(或者网络位置)、请求装置(例如，用户装置106)的名称(或者网络位置)和/或第三方内容分发系统110可以使用以选择响应于该请求提供的第三方内容的信息。请求112由用户装置106通过网络102(例如，电信网络)发送到第三方内容分发系统110的服务器。

该请求112可以包括指定电子文档和可以呈现第三方内容的位置的特性的数据。例如，指定对其中将呈现第三方内容的电子文档(例如，网页)的引用(例如，URL)、可用于呈现第三方内容的电子文档的可用位置(例如，第三方内容槽)、可用位置的大小、电子文档的呈现内可用位置的定位和/或适于该位置的呈现的介质类型的数据可以被提供给第三方内容分发系统110。类似地，指定与电子文档相关联的关键字(“文档关键字”)或者由电子文档引用的实体(例如，人、地点或者物品)的数据也可以包括在请求112中(例如，作为有效载荷数据)并提供给第三方内容分发系统110，以促进适于以电子文档呈现的第三方内容项目的标识。

请求112也可以包括与其他信息有关的数据，比如用户已经提供的信息，指示从其提交请求的国家或者地区的地理信息，或者提供将显示第三方内容的环境的上下文(例如，将显示第三方内容的装置的类型，比如移动装置或者平板装置)的其他信息。指定用户装置106的特性的数据也可以在请求112中提供，比如标识用户装置106的型号、用户装置106的配置或者在其上呈现电子文档的电子显示器(例如，触摸屏或者桌面监视器)的大小(例如，物理大小或者分辨率)的信息。请求112例如可以通过分组化的网络发送，且请求112本身可以格式化为具有报头和有效载荷数据的分组化的数据。报头可以指定分组的目的地，且有效载荷数据可以包括上述的任何信息。

第三方内容分发系统110响应于接收请求112和/或使用请求112中包括的信息而选择将以给定电子文档呈现的第三方内容(例如，关于应用的信息)。在某些实现中，以小于一秒选择第三方内容以避免可能由第三方内容的延迟选择引起的错误。例如，响应于请求112提供第三方内容的延迟可能导致在用户装置106的页面加载错误或者引起电子文档的部分即使在用户装置106呈现电子文档的其他部分之后仍然未填充。此外，随着向用户装置106提供第三方内容的延迟增大，更可能当呈现第三方内容时电子文档将不再在用户装置106呈现，由此负面地影响用户对电子文档的体验。另外，提供第三方内容的延迟可能导致第三方内容的失败交付，例如，如果当提供第三方内容时电子文档不再在用户装置106呈现。

在某些实现中，第三方内容分发系统110在分布式计算系统中实现，该分布式计算系统例如包括互连并响应于请求112标识和分发第三方内容的服务器和一组多个计算装置114。该组多个计算装置114一起操作以在几百万可用的第三方内容(3PCl-x)的合集当中标识适于在电子文档中呈现的一组第三方内容。该几百万可用的第三方内容例如可以在第三方合集数据库116中索引。每个第三方内容索引条目可以引用相应的第三方内容和/或包括规定相应的第三方内容的分发的分发参数(DPl-DPx)(例如，选择标准)。

在某些实现中，用于特定第三方内容的分发参数(例如，选择标准)可以包括为了第三方内容适于呈现而必须匹配(例如，由电子文档或者请求112中指定的项)的分发关键字。分发参数也可以要求请求112包括指定特定地理区域(例如，国家或者州)的信息和/或指定请求112在特定类型的用户装置(例如，移动装置或者平板装置)发起以便第三方内容适于呈现的信息。分发参数也可以指定用于分发特定第三方内容的选择值。选择值可以涉及用于内容的选择的阈值，或者例如可以涉及出价和/或预算。

适当的第三方内容的标识可以划分为多个任务117a-117c，该多个任务117a-117c然后在该组多个计算装置114内的计算装置当中分配。例如，该组多个计算装置114中的不同计算装置每个可以分析第三方合集数据库116的不同部分，以标识具有匹配请求112中包括的信息的分发参数的各种第三方内容。在某些实现中，该组多个计算装置114中的每个给定计算装置可以分析不同数据维度(或者维度组)和将分析的结果118a-118c传递回第三方内容分发系统110。例如，由该组中的每一个计算装置提供的结果118a-118c可以标识适于响应于请求而分发的第三方内容的子集和/或具有某些分发参数或者属性的第三方内容的子集。

第三方内容分发系统110聚集从该组多个计算装置114接收到的结果118a-118c，并使用与聚集的结果相关联的信息选择将响应于请求112提供的第三方内容的一个或多个实例。例如，第三方内容分发系统110可以基于一个或多个内容评估处理的输出选择一组所选的第三方内容，如以下进一步详细讨论的。接着，第三方内容分发系统110可以生成和通过网络102发送答复数据120(例如，表示答复的数字数据)，该答复数据120使用户装置106能够将该组所选的第三方内容集成到给定电子文档中，以使得该组所选的第三方内容和电子文档的内容一起在用户装置106的显示器呈现。

在某些实现中，用户装置106执行答复数据120中包括的指令，该指令配置和使用户装置106能够从一个或多个第三方内容服务器获得该组所选的第三方内容。例如，答复数据120中的指令可以包括网络位置(例如，统一资源定位符(URL))和使得用户装置106发送第三方请求121到第三方内容服务器108以从第三方内容服务器108获得给定所选的第三方内容的脚本。响应于该请求，第三方内容服务器108将向用户装置106发送使得给定所选的第三方内容被并入在电子文档中并在用户装置106呈现的第三方数据122。

第三方内容分发系统110可以利用一个或多个评估处理来标识和选择每个给定请求的该组所选的第三方内容(例如，基于对应于请求的数据)。在某些实现中，评估处理不仅需要确定选择哪个第三方内容用于以电子文档呈现，而且需要确定将动态地(例如，基于每个请求)应用于所选的第三方内容的格式化的类型。在某些实现中，评估处理也可以确定当以应用的格式化呈现时将支付用于所选的第三方内容的呈现的价格。

在某些实现中，第三方内容分发系统110可以从在已经认为适于响应于给定请求返回到用户装置106的一组第三方内容项(例如，第三方内容的实例)当中选择响应于该请求的第三方内容。适当的第三方内容可以根据请求中指定的各种数据或者与请求相关联的上下文，基于每个请求标识。例如，请求可以指示所请求的第三方内容的可允许的大小或者长宽比，且第三方内容分发系统110可以将该整组可用的第三方内容过滤为满足大小或者长宽比约束和任何其他可应用的约束的一组适当的内容。用于选择第三方内容的评估处理然后可以仅相对于该组适当的第三方内容执行。在某些示例中，评估处理可以涉及对第三方内容项计分和分级。所选的第三方内容项可以是根据分数最高分级的项。在某些实现中，可以在对内容计分和分级之前从该整组可用的内容中排除不适当的第三方内容。在某些实现中，可以在对内容计分和分级之后从该整组可用的内容中排除不适当的第三方内容。

如相对于图2-图5B进一步描述的，第三方内容分发系统110可以配置为触发与应用有关的信息的呈现。例如，第三方内容分发系统110可以接收向用户提供第三方内容的机会(或者接收该机会的通知)，比如接收提交的查询或者填充第三方内容槽的请求。响应于此，第三方内容分发系统110可以提供与应用相关联的应用信息，例如用于下载应用的链接。

图2到图4集合地示出用于应用提供者指定分发用于与它们的应用有关的内容的策略的示例用户界面200。例如，使用用户界面200，应用提供者126可以标识要用于优化与它们的应用有关的第三方内容的选择的安装后活动。例如，应用提供者可以指定它们想要关于它们的、提供给将执行指定的安装后活动中一个或多个的用户的应用的信息。

当呈现给应用提供者126时，例如，用户界面200可以以应用提供者当前跟踪(例如，使用分析系统)的一组安装后活动202填充。安装后活动的跟踪例如可以通过以下实现，应用提供者在它们的应用内的给定位置插入特定条的代码，以使得当执行安装后活动时，该代码将由用户装置执行并提交指示在应用内执行该指定的安装后活动的信息给跟踪服务器。用户界面200可以接收(通过由应用提供者输入)指定安装后活动的数据，比如通过应用提供者与在用户界面200中呈现的该组安装后活动202中的一个或多个的交互。

用户界面200可以由应用提供者126使用，例如，以设置用于优化(例如，最大化或者增加)由应用提供者126提供的应用的总转化量的内容选择参数。例如，用户界面200可以支持选择值布局(landscape)，其中选择值和相应的安装数(或者安装后动作)示为每安装成本的函数。在某些实现中，用户界面200可以由应用提供者126广告者使用以选择目标每印象成本(cost per impression，CPI)。

在某些实现中，用户界面200可以包括应用提供者126通过其可以提交与用户的使用期值相关联的输入的特征。例如，用户的使用期值可以是从下载应用并随后使用应用的用户生成的收入的总量。在某些实现中，用户界面200可以允许应用提供者126指定阈值(例如，最小值)以例如与用户的使用期值的估计比较以便改变选择值量。在某些实现中，不同选择值量可以与顾客的使用期值的不同范围相关联。在某些实现中，不同选择值量可以与收益比率(例如，N个月的收入$X)或者投资回报(renturn on invenstment，ROI)相关联。例如，选择值可以随收益比率增大而增大(例如，以使得当期望较高的收入水平时将使用较高的选择值)。

例如，应用提供者126可以选择优化用于与应用的安装后用户交互的内容选择作为目的，且且然后进行到选择应用提供者有兴趣驱动的安装后用户交互的类别(或者类型)。在某些实现中，对于安装后用户交互优化，可以向应用提供者推荐选择应用提供者当前跟踪的某些用户交互(例如，应用的首次打开)。取决于所选的安装后用户交互，可以呈现不同选择值排列，由此提供在各种不同选择值级别可以实现多少指定安装后用户交互的交互可视化。

在某些实现中，应用提供者可以选择仅通过例如与安装后活动选项202a(例如，“仅驱动安装(drive installs only)”)交互来分发优化安装的关于应用的信息。替代地，或者另外地，应用提供者可以选择以通过与安装后活动选项202b、202c之一交互来优化安装后活动的方式来分发关于应用的信息。例如，取决于应用提供者126想要对于包括关于特定应用(例如，示例应用203)的信息的第三方内容的选择使用的策略，使用用户界面200的应用提供者126可以选择安装后活动选项202b或者202c之一。当选择值策略是使用目标每安装成本(cost-per-install)204以从可能完成指定应用内动作的用户驱动安装时，可以选择安装后活动选项202b。当选择值策略是使用目标每安装成本204以从可能提供最高收益(例如，花费最多)的用户驱动安装时，可以选择安装后活动选项202c。在某些实现中，图表206可以示出相对于估计的每安装成本(CPI)206b的估计的安装206a。例如，数据点207a可以标识与安装后活动选项202a内的当前设置相关联的图表206上的位置。

现在参考图3，当选择安装后活动选项202b时，例如，呈现用于指定安装后用户交互210用于进行优化的控制209。例如，安装后用户交互210可以包括在安装应用之后可能发生(和对示例应用203特定)的应用内动作，比如注册(例如，用户名和密码的创建)，第一级完成(例如，游戏或者其他应用的第一级的完成)，在社交网络中分享，应用内的宝石购买(或者其他项)和第三游戏获取。其他应用(例如，不同于示例应用203)可以具有安装后用户交互210的不同列表，包括可应用于示例应用203的安装后用户交互210的列表中的一个也没有、某些或者全部。所选的用户交互212例如可以标识当前选择安装后用户交互210中的哪些，例如，注册和第一级完成。此时，基于所选的用户交互212，应用提供者126通过用户界面200指示用于示例应用203的选择值策略是基于用户执行注册和第一级完成的可能性来驱动用于用户接收示例应用203的选择值。在某些实现中，图表208可以示出相对于估计的每安装成本(CPI)208b的估计的应用内动作208a。数据点207b标识与安装后活动选项202b内的当前设置相关联的图表208上的位置。

现在参考图4，当选择安装后活动选项202c时，例如，呈现与用户交互214相关联的控制219。例如，用户交互214可以包括安装应用之后可能发生(和对示例应用203特定)的关于花费的应用内动作，比如注册、第一级完成、分享、宝石购买和第三游戏获取。其他应用(例如，不同于示例应用203)可以具有用户交互214的不同列表，包括可应用于示例应用203的用户交互214的列表中的一个也没有、某些或者全部。所选的用户交互216例如可以标识当前选择用户交互214中的哪些，例如，宝石购买。基于所选的用户交互216，应用提供者126指示用于示例应用203的选择值策略是基于用户在应用内花费最多来获取宝石的可能性来向用户分发关于示例应用203的信息。在某些实现中，图表218可以示出相对于估计的每安装成本(CPI)218b的估计的应用内动作值218a。例如，数据点207c可以标识与安装后活动选项202c内的当前设置相关联的图表218上的位置。

图5A是用于分发第三方内容的示例处理500的流程图。在某些实现中，第三方内容分发系统110和它包括的组件可以使用一个或多个服务器和存储由一个或多个处理器执行的指令的存储器装置来执行处理500的步骤。图1到图4和图5B用于提供用于执行处理500的步骤的示例结构。例如，图5B中的阶段1到6分别遵循步骤502到512。

从应用的提供者和通过一个或多个服务器接收到指定安装后活动的数据(502)。作为示例，第三方内容分发系统110可以接收(例如，在图5B中的阶段1)指定的安装后活动520的数据。例如，当应用提供者126使用用户界面200指定安装后活动202之一用作用于分发关于应用提供者126的应用的内容的选择值策略时，数据的接收可以发生。例如，如果应用提供者126选择安装后活动选项202b，则应用提供者126可以选择对于其要应用目标每安装成本204的安装后用户交互210中特定的安装后用户交互。在某些实现中，与指定安装后活动520的数据相关联的信息可以存储在通用应用运动(application campaign)536的数据存储中，其例如允许应用提供者126指定包括要跨所有现有的网络/平台使用的单组内容选择参数的单个运动。应用538的数据存储例如可以包括应用提供者126的示例应用203，以及相同和不同应用提供者126的应用。

标识向用户提供第三方内容的机会(504)。例如，第三方内容分发系统110例如可以从与用户524相关联的用户装置106a接收内容的请求522。内容的请求522(例如，在图5B中的阶段2)例如可以是填充在用户装置106a呈现的资源(例如，流媒体，网页，社交网络页面，或者在用户装置执行的本地应用内)的第三方内容槽的搜索查询或者内容的请求。在某些实现中，标识的机会可以是从第三方内容534提供内容项的机会，例如可以包括关于应用的信息，例如包括发起应用的下载的链接或者到应用下载站点的链接。

基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用内的指定的安装后活动的用户的属性，来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性(506)。内容选择引擎526例如可以确定(例如，在图5B中的阶段3)用户将执行指定的安装后活动，比如应用提供者126在用户界面200上已指定的安装后活动之一的可能性528。可以通过将由机器学习系统生成的模型应用于用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性。用户的一个或多个属性例如可以包括在用户装置上执行的操作系统、操作系统和/或用户装置的版本、从其接收内容的请求的地理区域(例如，用户装置的地理位置)和/或从其提交内容的请求的用户装置的类型。

由机器学习系统生成的模型可以将关于过去执行指定的安装后活动的用户的信息(例如，其属性)作为输入，并生成基于输入预测用户是否将执行指定的安装后活动的模型。模型例如可以指定在预测用户是否将执行指定的安装后活动时每个属性的重要性(例如，权重)。例如可以使用线性回归或者另一机器学习技术生成模型(和各种属性的重要性)。

基于确定的可能性调整标识应用(例如，包括关于应用的信息)的第三方内容的选择值(508)。在某些实现中，当可能性增大时选择值增大。例如，基于在用户界面200中，比如在安装后活动选项202b和202c中由应用提供者126提供的选择值策略和设置，内容选择引擎526可以提供(例如，在图5B中的阶段4)调整的选择值530，比如提高与示例应用203相关联的一个或多个内容项的选择值。提高的选择值可以符合目标每安装成本204，例如，以使得平均起来实现指定的目标每安装成本204。

基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容(510)。作为示例，内容选择引擎526可以选择(例如，在图5B中的阶段5)标识应用的所选的第三方内容532。

标识应用的第三方内容被分发给用户的客户端装置(512)。例如，第三方内容分发系统110可以响应于内容的请求522提供(例如，在图5B中的阶段6)标识应用的第三方内容532。

在某些实现中，接收指定安装后活动的数据包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。例如，除指定安装后活动选项202b或者202c之外，应用提供者126还可以分别选择用户交互210或者214中的特定的用户交互。在该情况下，指定用户交互210或者214中特定的用户交互指示对于其应用提供者126将愿意依据目标每安装成本204而增大选择值的特定的用户交互。

在某些实现中，接收指定安装后活动的数据包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益级别的数据，例如，由用户的花费和利润中的一个或多个定义的收益级别，比如使用期利润或者与通过使用户524作为顾客提供的价值有关的某些其它时间周期的利润。例如，用户界面200可以包括一个或多个特征，该一个或多个特征允许应用提供者126标识阈值使用期值阈值、价值成本阈值或者与用户将在下载应用(例如，示例应用203)之后实现的可能性相关联的某些其它价值。

在某些实现中，确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括以下。访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据，例如，从历史用户活动540的数据存储访问。例如，通过分析在应用的安装的之前和之后的包括用户交互的过去的用户活动，来访问已执行指定的安装后活动的用户的用户属性。生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型。将该模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。例如，内容选择引擎526可以使用生成的模型确定用户524将执行在应用的选择值策略中指定的一个或多个用户交互的可能性。结果，可以使用机器学习系统从而对于给定查询(例如，用于生成广告)、用户和应用组合预测用户安装应用和执行安装后活动的可能性。机器学习系统也可以类似地生成基于具有与给定用户相似属性的用户的使用期值输出给定用户的估计的安装后使用期值的模型。

在某些实现中，确定用户将执行指定的安装后活动的可能性包括以下。访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据。访问与应用交互的用户的用户属性。生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型。将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。例如，内容选择引擎526也可以确定与对于特定用户或者用户群可能发生的经济收益相关联的信息，且当调整与应用相关联的内容项的选择值时可以使用该信息。

图6是可以用于实现本文档中描述的系统和方法的示例计算装置600、650的框图，其作为客户端或者作为服务器或者多个服务器。计算装置600意在表示各种形式的数字计算机，比如膝上型电脑、台式电脑、工作站、个人数字助理、服务器、刀片服务器、大型机及其他适当的计算机。计算装置600进一步意在表示任何其他典型的非移动装置，比如电视或具有在其中嵌入的或者附接到其的一个或多个处理器的者其它电子装置。计算装置650意在表示各种形式的移动装置，比如个人数字助理、蜂窝电话、智能电话及其他计算装置。这里示出的组件，它们的连接和关系，和它们的功能仅意在为示例，且不意味着限制该文档中描述和/或要求的本发明的实现。

计算装置600包括处理器602、存储器604、存储装置606、连接到存储器604和高速扩展端口610的高速控制器608、及连接到低速总线614和存储装置606的低速控制器612。组件602、604、606、608、610和612中的每个使用各种总线互连，且可以安装在公共的母板上或者按照需要以其他方式安装。处理器602可以处理用于在计算装置600内执行的指令，包括存储器604中或者存储装置606上存储的指令，以在外部输入/输出装置，比如耦合到高速控制器608的显示器616上显示用于GUI的图形信息。在其他实现中，按照需要，可以与多个存储器和多个类型的存储器一起使用多个处理器和/或多个总线。此外，多个计算装置600可以与提供部分必要操作的每个装置(例如，作为服务器组、刀片服务器群或者多处理器系统)连接。

存储器604在计算装置600内存储信息。在一个实现中，存储器604是计算机可读介质。在一个实现中，存储器604是一个或多个易失性存储器单元。在另一实现中，存储器604是一个或多个非易失性存储器单元。

存储装置606能够提供计算装置600的大容量存储。在一个实现中，存储装置606是计算机可读介质。在各种不同实现中，存储装置606可以是软盘装置、硬盘装置、光盘装置或者磁带装置、闪存存储器或者其他类似的固态存储器装置，或者装置的阵列，包括在存储区域网络或者其他配置中的装置。在一个实现中，计算机程序产品可触知地具体表现为信息载体。计算机程序产品包括当被执行时实行比如上面描述的那些的一个或多个方法的指令。信息载体是计算机或者机器可读介质，比如存储器604、存储装置606或者处理器602上的存储器。

高速控制器608管理计算装置600的带宽密集操作，而低速控制器612管理低带宽密集操作。这种职责的分配仅是示例。在一个实现中，高速控制器608耦合到存储器604、(例如通过图形处理器或者加速器)耦合到显示器616，且耦合到可能接受各种扩展卡(未示出)的高速扩展端口610。在实现中，低速控制器612耦合到存储装置606和低速总线614。可以包括各种通信端口(例如，USB、以太网、无线以太网)的低速总线614(例如，低速扩展端口)可以耦合到一个或多个输入/输出装置，比如键盘、指向装置、扫描仪，或者通过网络适配器耦合到比如交换机或者路由器的联网装置。

计算装置600可以以多种不同形式实现，如图所示。例如，可以实现为标准服务器620，或者多次以这种服务器的组实现。也可以实现为机架服务器系统624的一部分。另外，可以以比如膝上型计算机622的个人计算机实现。替代地，来自计算装置600的组件可以与比如计算装置650的移动装置中的其他组件(未示出)组合。每个这种装置可以包括一个或多个计算装置600、650，且整个系统可以由彼此通信的多个计算装置600、650组成。

计算装置650包括处理器652、存储器664、比如显示器654的输入/输出装置、通信接口666和收发器668以及其他组件。计算装置650也可以提供有存储装置，比如微驱动器或者其他装置，以提供附加的存储。每个组件652、664、654、666和668使用各种总线互连，且一些组件可以安装在公共的母板上或者按照需要以其他方式安装。

处理器652可以处理用于在计算装置650内执行的指令，包括存储器664中存储的指令。处理器也可以包括单独的模拟和数字处理器。处理器例如可以提供计算装置650的其他组件的协作，比如用户界面的控制、由计算装置650运行的应用和通过计算装置650的无线通信。

处理器652可以通过控制接口658和耦合到显示器654的显示器接口656与用户通信。显示器654例如可以是TFT LCD显示器或者OLED显示器，或者其他适当的显示技术。显示器接口656可以包括用于驱动显示器654以向用户呈现图形及其他信息的适当的电路。控制接口658可以从用户接收命令并将其转换以用于提交到处理器652。另外，可以提供外部接口662与处理器652通信，从而使能计算装置650与其他装置的近场通信。外部接口662例如可以提供有线通信(例如，经由对接过程)或者无线通信(例如，经由或者其他这样的技术)。

存储器664在计算装置650内存储信息。在一个实现中，存储器664是计算机可读介质。在一个实现中，存储器664是一个或多个易失性存储器单元。在另一实现中，存储器664是一个或多个非易失性存储器单元。也可以提供扩展存储器674，并且扩展存储器674通过扩展接口672连接到计算装置650，该扩展接口672例如可以包括用户识别模块(SIM)卡接口。这种扩展存储器674可以提供用于计算装置650的额外存储空间，或者也可以存储用于计算装置650的应用或者其他信息。特别地，扩展存储器674可以包括进行或者补充上面描述的处理的指令，且还可以包括安全信息。因此，例如，可以提供扩展存储器674作为用于计算装置650的安全性模块，且扩展存储器674可以以允许计算装置650的安全使用的指令编程。另外，安全应用可以经由SIM卡与附加信息一起提供，比如以不可侵入方式在SIM卡上放置标识信息。

存储器例如可以包括闪存存储器和/或MRAM存储器，如以下讨论的。在一个实现中，计算机程序产品可触知地具体表现为信息载体。计算机程序产品包括当执行时实行比如上面描述的那些的一个或多个方法的指令。信息载体是计算机或者机器可读介质，比如存储器664、扩展存储器674或者处理器652上的存储器。

计算装置650可以通过通信接口666无线地通信，通信接口666在必要处可以包括数字信号处理电路。可以提供通信接口666用于在各种模式或者协议下的通信，比如GSM语音呼叫、SMS、EMS或者MMS消息传递、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或者GPRS，等等。这种通信例如可以通过收发器668(例如，射频收发器)发生。另外，比如使用WiFi或者其他这种收发器(未示出)，可能发生短距离通信。另外，GPS接收器模块670可以向计算装置650提供附加的无线数据，该无线数据可以由运行在计算装置650上的应用适当地使用。

计算装置650也可以使用音频编解码器660可听地通信，该音频编解码器660可以从用户接收讲话信息并将其转换为可用的数字信息。音频编解码器660同样地可以生成用于用户的可听声音，比如通过例如在计算装置650的听筒中的扬声器。这种声音可以包括来自语音电话呼叫的声音，可以包括记录的声音(例如，语音消息、音乐文件等)且也可以包括由在计算装置650上操作的应用生成的声音。

计算装置650可以以多种不同形式实现，如图所示。例如，其可以实现为蜂窝电话680。其也可以实现为智能电话682、个人数字助理或者其他移动装置的一部分。

这里描述的系统和技术的各种实现可以以数字电子电路、集成电路、特别设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或其组合来实现。这些各种实现可以包括以在可编程系统上可执行和/或可解释的一个或多个计算机程序的实现，该可编程系统包括至少一个可编程处理器，其可以专用或者通用的，耦合以从存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出装置接收数据和指令，并发送数据和指令到该存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出装置。

这些计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用或者代码)包括用于可编程处理器的机器指令，且可以以高级过程和/或面向对象的编程语言和/或以汇编/机器语言实现。可以使用其他编程范例，例如，函数编程、逻辑编程或者其他编程。如在此使用的，术语“机器可读介质”、“计算机可读介质”指的是用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、设备和/或装置(例如磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑器件(PLD))，包括接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。

为提供与用户的交互，这里描述的系统和技术可以在计算机上实现，该计算机具有用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)和用户通过其可以向计算机提供输入的键盘和指向设备(例如，鼠标或者轨迹球)。其他种类的装置也可以用于提供与用户的交互。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、听觉反馈或者触觉反馈)；且来自用户的输入可以以任意形式接收，包括声学、讲话或者触觉输入。

这里描述的系统和技术可以以计算系统的实现，该计算系统包括后端组件(例如，作为数据服务器)，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，具有用户可以通过其与这里描述的系统和技术的实现互动的图形用户界面或者Web浏览器的客户端计算机)，或者这种后端、中间件或者前端组件的任何组合。系统的组件可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)和因特网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离，且典型地通过通信网络交互。客户端和服务器的关系借助于运行在各个计算机上和彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序而发生。

虽然本说明书包括许多特定的实现细节，但这些不应该被看作是对于任何发明的范围或者关于可以要求的范围的限制，而是看作可能对特定发明的特定实现特定的特征的描述。在单独的实现的上下文中本说明书中描述的某些特征也可以在单个实现中组合地实现。相反地，单个实现的上下文中描述的各种特征也可以在多个实现中分开地或者以任何适当的子组合实现。此外，虽然特征可能在上面描述为以某些组合动作且甚至最初要求成这样，但是来自要求的组合的一个或多个特征有时可以从该组合排除，且要求的组合可能导向子组合或者组合的变型。

类似地，虽然在图中以特定次序示出操作，但这不应该被理解为要求这种操作以所示的特定次序或者顺序执行，或者要求执行所有图示的操作以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理是有益的。此外，上面描述的实现中的各种系统组件的分开不应该被理解为在所有实现中需要这种分开，且应当理解所描述的程序组件和系统通常可以在单个软件产品中集成在一起或者封装到多个软件产品中。

因此，已经描述了主题的特定实现。其他实现在以下权利要求的范围内。在有些情况下，权利要求中所述的动作可以以不同次序执行而仍然实现期望结果。另外，在附图中示出的处理不必须需要所示出的特定次序或者顺序以实现期望结果。在某些实现下，多任务和并行处理是有益的。

Claims (18)

1.一种方法，包括：

通过呈现给应用的提供者的用户接口并且由一个或多个服务器，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据；

由一个或多个服务器，基于已经安装应用并且执行特定应用内用户动作的用户的属性生成机器学习模型，所述机器学习模型预测在安装应用之后特定用户将执行特定应用内用户动作的可能性；

由一个或多个服务器并且使用机器学习模型，基于用户的属性确定一组用户，该组用户还没有安装应用、但是被预测为在随后安装所述应用之后执行特定应用内用户动作；以及

在该组用户安装所述应用之前，由一个或多个服务器，基于确定该组用户被预测为在随后安装所述应用之后在应用内执行特定应用内用户动作，向该组用户的客户端设备分发识别所述应用的特定第三方内容。

2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

访问指定应用内的其他用户的在先活动的历史用户活动数据；

访问执行指定的安装后活动的其他用户的用户属性；

生成提供在应用的安装之后用户将执行特定应用内用户动作的可能性的模型；和

将模型应用于所述用户的一个或多个属性以获得所述可能性。

3.如权利要求2所述的方法，其中，确定还没有安装应用、但是被预测为在随后安装应用之后执行特定应用内用户动作的一组用户包括：基于从所述模型获得的可能性确定该组用户。

4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：向提供者提供填充有应用内动作的列表的用户界面，其中，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据包括检测与在用户界面中呈现的应用内动作中的一个或多个的提供者交互。

5.如权利要求1所述的方法，进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括实现特定应用内用户动作的策略的多个不同策略中选择策略。

6.如权利要求1所述的方法，进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括驱动应用安装的策略的多个不同策略中选择策略。

7.一种存储指令的非瞬时计算机可读介质，当执行所述指令时使得一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：

通过呈现给应用的提供者的用户接口，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据；

基于已经安装应用并且执行特定应用内用户动作的用户的属性生成机器学习模型，所述机器学习模型预测在安装应用之后特定用户将执行特定应用内用户动作的可能性；

使用机器学习模型，基于用户的属性确定一组用户，该组用户还没有安装应用、但是被预测为在随后安装所述应用之后执行特定应用内用户动作；以及

在该组用户安装所述应用之前，基于确定该组用户被预测为在随后安装所述应用之后在应用内执行特定应用内用户动作，向该组用户的客户端设备分发识别所述应用的特定第三方内容。

8.如权利要求7所述的非瞬时计算机可读介质，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：

访问指定应用内的其他用户的在先活动的历史用户活动数据；

访问执行指定的安装后活动的其他用户的用户属性；

生成提供在应用的安装之后用户将执行特定应用内用户动作的可能性的模型；和

将模型应用于所述用户的一个或多个属性以获得所述可能性。

9.如权利要求8所述的非瞬时计算机可读介质，其中，确定还没有安装所述应用、但是被预测为在随后安装应用之后执行特定应用内用户动作的一组用户包括：基于从所述模型获得的可能性确定该组用户。

10.如权利要求7所述的非瞬时计算机可读介质，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供填充有应用内动作的列表的用户界面，其中，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据包括检测与在用户界面中呈现的应用内动作中的一个或多个的提供者交互。

11.如权利要求7所述的非瞬时计算机可读介质，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括实现特定应用内用户动作的策略的多个不同策略中选择策略。

12.如权利要求7所述的非瞬时计算机可读介质，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括驱动应用安装的策略的多个不同策略中选择策略。

13.一种系统，包括：

一个或多个处理器；以及

包括指令的一个或多个存储器设备，当执行所述指令时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：

通过呈现给应用的提供者的用户接口，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据；

基于已经安装应用并且执行特定应用内用户动作的用户的属性生成机器学习模型，所述机器学习模型预测在安装应用之后特定用户将执行特定应用内用户动作的可能性；

使用机器学习模型，基于用户的属性确定一组用户，该组用户还没有安装应用、但是被预测为在随后安装所述应用之后执行特定应用内用户动作；以及

在该组用户安装所述应用之前，基于确定该组用户被预测为在随后安装所述应用之后在应用内执行特定应用内用户动作，向该组用户的客户端设备分发识别所述应用的特定第三方内容。

14.如权利要求13所述的系统，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：

访问指定应用内的其他用户的在先活动的历史用户活动数据；

访问执行指定的安装后活动的其他用户的用户属性；

生成提供在应用的安装之后用户将执行特定应用内用户动作的可能性的模型；和

将模型应用于所述用户的一个或多个属性以获得所述可能性。

15.如权利要求14所述的系统，其中，确定还没有安装所述应用、但是被预测为在随后安装应用之后执行特定应用内用户动作的一组用户包括：基于从所述模型获得的可能性确定该组用户。

16.如权利要求13所述的系统，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供填充有应用内动作的列表的用户界面，其中，接收与在安装应用之后由用户执行的特定应用内用户动作对应的数据包括检测与在用户界面中呈现的应用内动作中的一个或多个的提供者交互。

17.如权利要求13所述的系统，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括实现特定应用内用户动作的策略的多个不同策略中选择策略。

18.如权利要求13所述的系统，其中，所述指令使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作进一步包括：向提供者提供用户界面，所述用户界面使提供者能够从至少包括驱动应用安装的策略的多个不同策略中选择策略。