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Technisches
Gebiet der Erfindung
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Im
allgemeinen betrifft die Erfindung das gezielte Steuern von Werbung
in einem Informationsnetzwerk. Im besonderen betrifft die Erfindung
ein Verfahren und ein System zum Steuern und Anzeigen von Werbebannern
im Internet, insbesondere auf Webseiten und in internetgestützten Anwender-Programmen,
wie z.B. Browsern und Kommunikations-Programmen (Email, Instant Messaging,
Chat oder Internet-Telefonie).
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Technischer
Hintergrund der Erfindung
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Für die Werbung
wird in zunehmenden Maße
auch das Internet benutzt. Im Vergleich zur Werbung über die
klassischen Medien, wie Printmedien (Zeitungen und Magazine) sowie
Rundfunk und Fernsehen, hat das Internet den Vorteil, dass dort
Techniken zur gezielten Steuerung von Werbung eingesetzt werden
können. So
werden z.B. Werbeflächen,
sogenannte Werbebanner (Engl. ad banner oder kurz „ad"), verschiedener
Größen angezeigt,
wobei diese dem Internetnutzer über
seinen Browser temporär
oder auch permanent für
eine Session usw. angezeigt werden können. Das Erscheinen eines
Banners erfolgt z.B. als sog. Pop-Up-Fenster beim Besuch einer Website/Webpage
oder als sog. Banner innerhalb einer Website/Webpage. Zur Gestaltung und
zum Steuern der Banner sind schon länger verschiedene Techniken
und Programme bekannt, wie etwa Flash® von
der Firma Macromedia oder die Freeware „Adware" usw. Die Schaltung von Werbung im Internet erfolgt
etwa auf Portalen wie z.B. auf dem der Anmelderin, welches unter
der URL http://www.web.de besucht werden kann. Andere Werbeformen
sind u.a. die Einbindung von Bannern in Internet-Anwender-Programmen und
Online-Diensten, insbesondere im Freeware-Bereich. Zu nennen sind
hier z.B. die Freeware-Version des Browsers Opera (s. http://www.opera.com)
oder der von der Anmelderin angebotene FreeMail-Dienst (http://www.freemail.de).
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Eine
gezielte Steuerung von Werbung hat den Vorteil, dass die beworbenen
potentiellen Kunden möglichst
genau diejenige Werbung erhalten, die sie direkt anspricht und von
ihnen als angenehm empfunden wird. Denn eine Werbung, die lästig ist
und als störend
empfunden wirkt, verfehlt völlig
das Ziel, den Kunden für
den Kauf der beworbenen Ware oder Dienstleistung zu gewinnen. In
den letzten Jahren hat man immer mehr erkannt, dass gerade das Internet
für eine
gezielte Werbung sehr geeignet ist. Denn im Internet hat man einen spontanen
Rückkanal
vom Client des Internetnutzers zum Server des Werbeanbieters, so
dass man das Nutzerverhalten erfassen und für die Steuerung von Werbung
analysieren kann. Hierzu werden speziell eingerichtete Rechnersysteme
eingesetzt, die verschiedene Online-Daten erfassen und auswerten,
wie z.B. anhand der Top-Level-Domain das jeweilige Land, von dem
aus der Internetnutzer surft, das aktuelle Datum und die lokale Ortszeit
dort etc. Ein sog. AdServer steuert einen oder mehrere sog. ContentServer,
und liefert entsprechende Werbeinhalte in unterschiedlichen Formaten
an diesen aus. Aufgrund der ausgewerteten Online-Daten kann somit
die Internet-Werbung intelligent gesteuert werden. Der Begriff „Steuern" ist hierbei sehr
allgemein zu verstehen und umfasst auch das Bereitstellen und/oder
Ausliefern von der jeweiligen Werbeform (z.B. Banner). Die Steuervorrichtung
(hier: der AdServer) ist also auch eine Vorrichtung zur Bereitstellung
und/oder Auslieferung der Werbeform an den/die ContentServer. Die
Auslieferung durch den AdServer erfolgt vorzugsweise auf Anfrage
des jeweiligen ContentServers. Beispielsweise kann die Werbung tagesaktuell
und in der jeweiligen Landessprache geschaltet werden. Viele weitere
Formen der gezielten Werbung (sog. Targeting) sind möglich. Der
AdServer ist dabei die ausführende
Steuereinrichtung. Die Grund-Funktionen von AdServern wird z.B.
in der Internet-Enzyklopädie Wikipedia
unter der folgenden URL beschrieben: http://de.wikipedia.org/wiki/AdServer.
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Da
die bekannten, mit AdServern ausgestatteten Systeme üblicherweise
nur die über
den Rückkanal gewonnen
Online-Daten auswerten,
können
sie die Steuerung von Internet-Werbung
nur eingeschränkt
variieren, nämlich
nur in dem Umfang der sich ergebenden Änderungen dieser Online-Daten.
Es wäre
jedoch wünschenswert,
ein Verfahren und ein System zu haben, die eine deutlich flexiblere
und variationsreichere Steuerung der Werbung ermöglichen könnten. Außerdem beziehen sich die ausgewerteten
Online-Daten überwiegend
auf technische Parameter, wie etwa Domain, Datum und Uhrzeit und
weniger auf persönliche
Daten des jeweiligen Internetnutzers. Auch deshalb ist die herkömmliche
Ziellenkung der Werbung sehr beschränkt. Darüber hinaus wäre es wünschenswert,
ein Verfahren und ein System zur Steuerung von Werbung zu haben,
die nicht allein im Internet im engeren Sinne (also im sog. WorldWideWeb)
eingesetzt werden können,
sondern auch in anderen Informationsnetzwerken eingesetzt werden
können,
wie etwa in Telekommunikationsnetzwerken (PSTN, GSM, UMTS) oder
in Kabel- und Satellitennetzwerken mit Rückkanal usw. Dies gilt vor
allem vor dem Hintergrund, dass die herkömmlichen Netzwerktechnologien
in zunehmenden Maße
miteinander zu einem einzigen globalen Informations- und Kommunikationsnetzwerk
verschmelzen.
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Aufgabe der Erfindung
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Es
ist deshalb Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zum Steuern von
Werbung in einem Informationsnetzwerk vorzuschlagen, das die oben
genannten Nachteile in vorteilhafter Weise überwindet. Außerdem soll ein
das Verfahren ausführendes
System vorgeschlagen werden.
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Beschreibung
der Erfindung
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Die
Aufgabe wird gelöst
durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruch 1 sowie durch
ein System zur Durchführung
des Verfahrens mit den Merkmalen des nebengeordneten Anspruchs.
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Demnach
wird ein Verfahren zum Steuern von Werbung in einem Informationsnetzwerk, über das mehrere
Nutzer Zugriff auf Informationen haben, vorgeschlagen, bei dem jedem
Nutzer eine Nutzer-Identität zugeordnet
wird und für
jeden Nutzer erste Daten erfasst werden, die Angaben über sein
Zugriffsverhalten auf die Informationen enthalten. Die Nutzer-Identität wird dem
Nutzer anonym zugeordnet, d.h. dass das System die erfassten Daten
lediglich unter einer Identität
in Form eines anonymen Codes ohne konkrete Beziehung zu Person des
Nutzers verwaltet und verarbeitet. Außerdem werden für den jeweiligen
Nutzer zweite Daten erfasst, die Angaben über sein Interesse an der Art
von Informationen enthalten. Dann werden noch die ersten und/oder
zweiten Daten durch dritte Daten ergänzt, die Angaben über die
Person des jeweiligen Nutzers enthalten.
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Diese
Angaben sind also personenbezogene Daten, d.h. personenspezifische
Merkmale, wie z.B. Alter oder Geschlecht. Danach werden aus den
Daten für
den jeweiligen Nutzer Steuerungsdaten extrahiert und an eine Steuervorrichtung
zur Steuerung der Werbung übermittelt.
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Außerdem wird
ein System zum Steuern von Werbung in dem Informationsnetzwerk vorgeschlagen, das
mehrere Systemkomponenten umfasst, nämlich eine Datenverarbeitungsvorrichtung,
die jedem Nutzer eine Nutzer-Identität zugeordnet
und die erste Daten auswertet, welche eine erste Vorrichtung bereitstellt
und welche Angaben über
sein Zugriffsverhalten auf die Informationen enthalten. Die Datenverarbeitungsvorrichtung
wertet auch noch für
den jeweiligen Nutzer zweite Daten aus, welche eine zweite Vorrichtung
bereitstellt und welche Angaben über
das Interesse des Nutzers an der Art von Informationen enthalten,
wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung die ersten und/oder zweiten
Daten durch dritte Daten ergänzt,
welche eine dritte Vorrichtung bereitstellt und welche Angaben über die
Person des jeweiligen Nutzers enthalten. Außerdem extrahiert die Datenverarbeitungsvorrichtung
aus den Daten für
den jeweiligen Nutzer Steuerungsdaten und übermittelt diese an eine Steuervorrichtung
zur Steuerung der Werbung.
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Durch
diese Kombination und Auswertung verschiedenartiger Daten aus mehreren
Datenquellen wird eine sehr treffgenaue Steuerung von Werbung erreicht.
Dabei kann auch auf Daten zurückgegriffen
werden, die herkömmlicherweise
bereits für
andere Zwecke erfasst werden oder für bestimmte Dienste erhoben
werden.
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In
diesem Zusammenhang sind zunächst
die ersten Daten zu nennen, die Angaben über das Zugriffverhalten des
jeweiligen Nutzers enthalten. Dies sind insbesondere Online-Daten,
die im wesentlichen durch sogenannte LogWriter in Form von LogFiles
erfasst werden, um üblicherweise
den Zugriff von Rechnern, wie z.B. Endnutzer-PCs zu kontrollieren.
Die Daten der LogFiles enthalten Angaben wie z.B. die IP-Adressen
der zugreifenden Rechner und die Zugriffzeiten. Daneben können auch
sog. Cookies eingesetzt werden. Alle diese Angaben erlauben direkte
Rückschlüsse auf
das Zugriffverhalten des Rechners und zumindest indirekte Rückschlüsse auf
das Nutzerverhalten selbst.
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Erfindungsgemäß werden
nun diese Angaben als erste Daten zur Steuerung der Werbung ausgewertet.
Dabei braucht die IP-Adresse
im System nicht verwertet und/oder gespeichert werden, was hinsichtlich
des Datenschutzes vorteilhaft ist. Darüber hinaus werden aber auch
zweite Daten genutzt, die durch Befragung der Nutzer erfasst werden.
Es handelt sich hierbei im wesentlichen um Befragungsdaten über die
Interessen der Nutzer. Es sind also Angaben über die vom jeweiligen Nutzer
bevorzugten Themen und Interessensgebiete, für die beim Nutzer eine hohe
Akzeptanz erwartet werden darf, wenn man ihn hierzu mit neusten
Informationen und somit auch Werbung versorgt. Diese zweiten Daten
können
vorzugsweise durch Online-Befragung erhoben werden. Andere Möglichkeiten
wären Datenerhebungen
durch Befragung per Briefpost und/oder Email. Allein schon die Kombination
der ersten Daten (Online-Daten,
LogFiles) mit den zweiten Daten (Befragungsdaten) bietet eine neue
und sehr breite Datenbasis für
eine besonders zielgenaue Auswertung. Somit kann z.B. schon ein
Zusammenhang erkannt werden, wann (Jahreszeit, Tageszeit etc.) der
Nutzer sich für
welche Themen interessiert. Beispielsweise interessiert sich ein
Nutzer im Frühjahr
besonders stark für
das Thema Reisen und Urlaub, im Winter hingegen für Einkaufen
und Restaurantbesuche. Es kann evtl. auch noch die IP-Adresse erfasst
werden, um zu prüfen,
ob der Nutzer sich auf der Nord- oder Südhalbkugel der Erde befindet.
Durch die Auswertung dieser Daten kann dann der Nutzer mit gezielter
Werbung angesprochen werden.
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Die
Erfindung geht aber noch einen Schritt weiter und berücksichtigt
bei der Steuerung von Werbung noch die genannten dritten Daten,
die Angaben über
die Person des Nutzers, also personenbezogene Angaben wie etwa Alter
und Geschlecht des Nutzers, enthalten. Solche Daten werden üblicherweise
von Diensteanbietern (Service Provider) zum Zwecke der Nutzerverwaltung,
insbesondere zur Rechnungsstellung, erfasst. In diesem Zusammenhang
ist als typischer Dienst ein Email-Dienst zu nennen, wie ihn auch
die Anmelderin unter der URL http://freemail.de anbietet. Diese
personenbezogenen Daten (wie z.B. Alter oder Geschlecht) werden
vom Diensteanbieter Offline erhoben und/oder Online bei der Registrierung
abgefragt. Es war bislang nicht bekannt, auch diese Art von Daten
zum Zwecke der Steuerung von Werbung auszuwerten und mit weiteren
Online und/oder Offline erfassten Angaben (erste und/oder zweite
Daten) zu kombinieren. Der Erfindung liegt die Erkenntnis zu Grunde,
dass diese Daten auch soziodemografische Fakten repräsentieren,
mit deren Hilfe eine zielorientierte Werbung wesentlich verbessert
werden kann, wenn man diese Daten zusätzlich in die Auswertung der
zuvor genannten ersten und/oder zweiten Daten (Online-Zugriffsdaten
und/oder Befragungsdaten) einfließen lässt.
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Es
werden nun hier ein automatisch ablaufendes Verfahren und ein danach
arbeitendes System vorgeschlagen, die neue und qualitativ hochwertige
Steuerungsdaten liefern, die z.B. von einem AdServer verwendet werden
können.
Dabei werden die personenbezogenen Daten nicht unter der generischen
Benutzer-Kennungen
verarbeitet, die eine Benutzerverwaltung (z.B. die Benutzer-Verwaltung
eines Email-Dienstes) verwendet, sondern unter einer Nutzer-Identität (UID),
die von dem hier vorgeschlagenen System eigens zum Zwecke der Steuerung
von Werbung erzeugt wird, vorzugsweise per Zufallsgenerator als
anonymer Code erzeugt wird, um eine Rückführung der Daten auf einzelne
Personen auszuschließen.
Dieser anonyme Code wird z.B. in Form eines Cookies auf dem PC des
Nutzers abgelegt, über
den der Nutzer auf das Informationsnetzwerk zugreift. Bei einem
späteren
Zugriff des Nutzers werden der anonyme Code und das ihm zugeordnete
Nutzerprofil erkannt und für
die Zielsteuerung der Werbung eingesetzt.
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Demnach
ist es vorteilhaft, wenn zumindest die für jeden Nutzer extrahierten
Steuerungsdaten in einem Nutzerprofil unter der zugeordneten Nutzer-Identität abgespeichert
werden. In diesem Zusammenhang ergibt sich ein besonderer Vorteil, wenn
die extrahierten Steuerungsdaten anonymisiert verwendet werden,
indem für
jeden Nutzer die Steuerungsdaten zwar jeweils unter der zugehörigen Nutzer-Identität verwaltet
werden, aber ohne Bezugnahme auf den Namen der Person des Nutzers
verwaltet werden.
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Auch
ist es vorteilhaft, wenn außerdem
noch die erstellten Nutzer-Profile miteinander verglichen werden
und mittels vorgebbarer Prüfkriterien
auf Vollständigkeit
und Gemeinsamkeit der Daten geprüft
werden. In diesem Zusammenhang ergibt sich ein besonderer Vorteil,
wenn ein unvollständiges
Nutzerprofil, das mit einem anderen Nutzerprofil eine durch die
Prüfkriterien
bestimmte ausreichende Gemeinsamkeit aufweist, mittels der Daten
des anderen Nutzerprofils vervollständigt wird.
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Zudem
ist es vorteilhaft, wenn aus den Nutzerprofilen Gruppendaten extrahiert
und zu einem Gruppen-Profil zusammengeführt, wobei die den Nutzern
zugeordneten Nutzer-Identitäten verworfen
werden. Das einzelne Nutzerprofil selbst wird vorzugsweise nicht
verworfen, sondern beibehalten.
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Figuren-Beschreibung
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Die
Erfindung und die sich daraus ergebenden Vorteile werden nun näher beschrieben
anhand der beiliegenden Zeichnungen.
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Die
Zeichnungen geben folgende schematischen Darstellungen wieder:
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1 zeigt
den prinzipiellen Aufbau eines Informationsnetzwerkes in Form des
WorldWideWebs, in das das erfindungsgemäße System integriert ist;
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2 zeigt
eine Anwendung eines Internet-Dienstes in Form der Benutzeroberfläche eines Email-Dienstes,
bei der ein Werbebanner gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren
eingeblendet ist;
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3 zeigt
in Form eines Blockdiagramms den Aufbau eines Systems zur Ausführung des
Verfahrens;
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4 zeigt
in Tabellenform eine beispielhafte Datensammlung mit den vom Verfahren
ausgewerteten Daten; und
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5 zeigt
in Form eines Flussdiagramms den Ablauf des Verfahrens.
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Beschreibung
bevorzugter Ausführungsbeispiele
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In
der 1 wird schematisch der Aufbau eines Informationsnetzwerkes
WWW gezeigt, das hier die Form des im Internet etablierten Hyper-Media-Systems „WorldWideWeb" hat. Im WWW wird
eine einheitliche Oberfläche
für die
Darstellung von Informationen und Schnittstellen für verschiedene
Internetdienste zur Verfügung
gestellt. Das WWW ist wegen seiner Bedienfreundlichkeit und seiner
Multimediafähigkeit
das beliebteste Zugriffsmedium für
Informationen.
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In
der 1 sind beispielhaft zwei Nutzer U und U' dargestellt, die über ihren
jeweiligen Personal-Computer PC per Browser im WWW surfen und dort
die sie interessierenden Informationen abrufen. Es können auch
mobile Endgeräte
mit Browserfunktion genutzt werden. Als Informationen bietet das
WWW eine große
Anzahl von miteinander verknüpften
Dokumenten in Form von HTML-Seiten an. Die Hyper-Links ermöglichen
die Verknüpfung
zwischen den Informationsdokumenten. Dies sind Verweise, die in
den HTML-Seiten eingebaut werden. Es sind beispielsweise Textdokumente,
Grafiken, Audiodaten und Videoclips in HTML-Seiten eingebaut. Die
Informationen werden von Servern bereitgestellt, von denen in der 1 beispielhaft
ein Server SRV dargestellt ist. Als mögliche Anwendung eines solchen
Servers wird auf das von der Anmelderin betriebene Portal www.web.de
verwiesen.
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Im
WWW finden die Nutzer also die unterschiedlichsten Webauftritte
(Websites) und Internetseiten (Webpages) mit aller Art von Informationen,
wie z.B. auch Katalogseiten, Internetseiten von Auskunftsdiensten,
Reisediensten, Suchmaschinenergebnissen etc.. Dabei wird oft auch
zusätzlich
zur eigentlichen Information Werbung, insbesondere in Form von Werbebannern,
dargestellt. Die eigentliche Information befindet sich vorzugsweise
auf sog. ContentServern. Auch die Werbebanner können dort oder auf einem separaten
Server, dem sog. AdServer, abgelegt sein, wobei der AdServer das
Erscheinen der Werbung gezielt steuert.
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In
der 1 ist dargestellt, wie an einem Server SRV nun
ein erfindungsgemäß eingerichtetes
System 100 zur Steuerung von Werbung angeschlossen ist.
Der Aufbau des Systems selbst wird in der 3 gezeigt. Das
Verfahren, nach dem das System arbeitet, wird anhand der 4 und 5 verdeutlicht.
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Bevor
die genaue Beschreibung dieser Figuren folgt, wird hier zunächst auf
die 2 eingegangen, die eine vom Nutzer U konkret benutze
Anwendung eines Internet-Dienstes, nämlich des eingangs genannten Email-Dienstes
www.freemail.de zeigt. Die 2 soll auch
das Einblenden eines Werbebanners AD1 entsprechend der Erfindung
verdeutlichen:
In dem gezeigten Beispiel heißt der Nutzer „Max Muster" und hat ein Email-Nutzer-Konto
bei dem Dienst „FreeMail" eingerichtet. Seine
Email-Adresse lautet m.muster@web.de. Sobald Max Muster die Website
des Email-Dienstes „FreeMail" über einen Browser besucht und
sich dort eingeloggt, sieht er die in der 2 dargestellte
Anwendung mit eigentlichen Bedien- und Informationsfeldern. Dazu
gehören
im wesentlichen die Menüleiste
(links), die Kopfleiste mit dem Logo des Diensteanbieter (oben,
rechts) und der Eingabe- und Lesebereich für Emails (Mitte bis unten,
rechts). Außerdem
sieht der Nutzer U noch ein Werbefeld, in das der Diensteanbieter
Werbebanner, hier das Banner AD1, einblendet. Dabei erfolgt die
Einblendung automatisch durch das erfindungsgemäße System und entsprechend
dem vorgeschlagenen Verfahren zur Steuerung der Werbung.
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In
dem hier gezeigten Beispiel bewirken die Datenauswertung und Steuerung
der Werbung nun, dass dem Nutzer „Max Muster" ein Werbebanner
AD1 mit Werbung für
ein Geldinstitut namens „123
Bank" angezeigt
wird. Durch die Datenauswertung innerhalb des erfindungsgemäßen Verfahrens
wurde nämlich
ein Nutzerprofil erstellt, wonach der Nutzer U ein besonderes Interesse
an Finanzdienstleistungen, insbesondere an Informationen über Aktien,
hat (vergl. 4). Deshalb werden vom System
solche Steuerungsdaten für
den AdServer erzeugt, die zielgenau die Einblendung des Banners
AD1 bewirken. Diese konkret auf den Nutzer zugeschnittene Werbung
ist sehr effizient, weil sie auch auf den soziodemografischen Hintergrund
des Nutzers (Daten D3) und die von ihm erfragten Interessen (Daten
D2) abgestellt ist.
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Zu
weiteren Verdeutlichung der Erfindung werden nun im Detail der Ablauf
des Verfahrens und der Aufbau des danach eingerichteten Systems
anhand der 3-5 beschrieben:
In
der 3 ist als bevorzugtes Ausführungsbeispiel ein System 100 dargestellt,
das mehrere Systemkomponenten hat, wie eine Datenverarbeitungsvorrichtung 110,
die einem als Profiler eingerichteten Rechner entspricht, sowie
eine damit verbundene Steuervorrichtung 120, die einem
als AdServer eingerichteten Rechner entspricht, der einen als ContentServer
CS eingerichteten Rechner steuert und mit Werbeformen beliefert,
um nutzerabhängig
und zielgerichtet die Werbung in Form von Werbebannern in die dem
Nutzer angezeigten Webpages zu integrieren. Das geschieht ggfs.
auch durch Steuerung weiterer Server (vergl. 1 „SRV") Zur Steuerung der
Werbung wertet zunächst
die Datenverarbeitungsvorrichtung (Profiler) 110 verschiedene
Eingangsdaten D1, D2 und D3 aus und erstellt für den jeweiligen Nutzer ein
Nutzerprofil, das in Form von Steuerungsdaten D* für die Steuervorrichtung
(AdServer) 120 aufbereitet wird. Die Nutzerprofile werden
anonym verwaltet. Dazu gibt der Profiler 110 für jeden
Nutzer eine Nutzerkennung (Nutzer-Identität UID) vor, zu der dann auch
das jeweilige Nutzerprofil zugeordnet wird. Die UID ist ein per
Pseudo-Zufallsgenerator erzeugter Code (anonyme Kennung), der anonym
ist. Dabei werden Bezugnahmen wie Name und Vorname des Benutzers
verworfen, so dass im Profiler 110 selbst alle nutzerspezifischen
Daten nur unter der jeweiligen UID behandelt werden, die für externe
Systeme eine anonyme Kennung darstellt. Somit kann auch nicht anhand
der vom Profiler erzeugten Steuerungsdaten D* auf die Person des
Nutzers zurückgeschlossen
werden. Die Person des Nutzers bleibt anonym, dennoch erlaubt das
Nutzerprofil eine zielgenaue und auf den jeweiligen Nutzer zugeschnittene
Steuerung der Werbung.
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Damit
der Profiler 110 besonders gute Nutzerprofile erstellen
kann, wertet er verschiedenartige Eingangsdaten D1, D2 und D3 aus,
die aus den folgenden Datenquellen gewonnen werden:
Eine erste
Vorrichtung LOGW, die einem sog. Logwriter entspricht und die Online-Zugriffe
der Nutzer protokolliert, erfasst erste Datensätze 101 in Form von
sog. LogFiles. Die darin enthaltenen Daten D1 umfassen im wesentlichen
Angaben über
das Zugriffsverhalten der einzelnen Nutzer, insbesondere Daten wie
Zugriffszeiten, URL, Seitenzuordnung etc. (s. auch 4).
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Eine
zweite Vorrichtung INTR, die in diesem Beispiel einer Online-Abfrage-Einrichtung
entspricht, erfasst Befragungsdatensätze 102 mit Angaben über die
Nutzer-Interessen.
Es werden also per Online-Fragebogen Daten D2 erfasst und für den Profiler
aufbereitet, die ausgewählte
bevorzugte Themen-Kategorien aus verschiedenen Interessensgebieten
wiedergeben (s. auch 4). Ein Nutzer U interessiert
sich z.B. für
Aktien, Sport, insbesondere Fußball,
und für
Autos. Ein anderer Nutzer interessiert sich für Reisen, insbesondere für Reisen
nach Indien, und für
Sprachen sowie Geschichte usw..
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Neben
diesen beiden Eingangsdaten D1 und D2 werden noch andere Daten D3
ausgewertet, die personenbezogene Daten im engeren Sinne sind. Diese
Daten D3 stammen von der Nutzerdatenbank UDB eines Diensteanbieter-Systems
SOZD und werden als Datensätze 103 zur
Verfügung
gestellt, die eigentlich für
die Nutzer-Verwaltung des angebotenen Dienstes (z.B. Email-Dienst)
verwendet werden. Im wesentlichen handelt es sich bei diesen Daten
D3 um Angaben über
den Namen (ggfs. mit Vornamen), Alter und Geschlecht des jeweiligen
Dienste-Nutzers.
Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Verfahrens und Systems werden
zumindest die Daten bezüglich
Alter, Geschlecht und Postleitzahl verarbeitet. Weitere Daten können hinzukommmen.
Die Anzahl dieser Dienste-Nutzer (d.h. alle Email user) ist dabei
kleiner als die Anzahl aller hier betrachteten WWW-Nutzer. Dennoch
können
durch eine Berücksichtigung
und Auswertung der Daten D3 sehr wertvolle Erkenntnisse gewonnen
werden, die die Zielgenauigkeit der Werbung auch für alle WWW-Nutzer
deutlich erhöht. Das
wird im folgenden mit Verweis auf die 3 bis 5 noch
eingehender beschrieben:
Der Profiler 110 verarbeitet
die Daten D1 bis D3 nach dem in der 5 dargestellten
Verfahren 10, wobei er in einem ersten Schritt 11 zunächst für jeden
Nutzer eine Nutzerkennung vergibt (s. 4 das Feld „UID"). In einem zweiten
Schritt 12 werden die ersten Daten D1 erfasst, also die
aus den LogFiles gewonnen Zugriffdaten, wie z.B. Zugriffszeiten,
URL, Seitenzuordnung oder auch IP-Adresse etc.. In einem nächsten Schritt 13 werden
die zweiten Daten D2 erfasst, also die oben genannten Befragungsdaten,
die die vom Nutzer bevorzugten Interessen angeben. Als dritten Schritt 14 werden
die Daten D1 durch die oben genannten dritten Daten D3 ergänzt, soweit
diese Daten, insbesondere Alter und Geschlecht, vorhanden sind.
Im gezeigten Beispiel werden die personenbezogenen Daten D3 in die
LogFiles der Nutzer eingearbeitet und sind somit in den Daten D1
mitberücksichtigt.
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Alle
Eingangsdaten durchlaufen dann innerhalb des Profilers 110 eine
Datenaufbereitungsstufe 111, die in Form eines LogProzessors
ausgebildet ist. Dort werden die Eingangsdaten gefiltert und ggfs.
entschlüsselt.
Anschließend
erfolgt in einer Stufe 112 (auch PFF-Komponente genannt)
eine Voraggregation und ggfs. eine weitere Filterung der Daten.
In einer nachgeschalteten Stufe 113 und im Zusammenspiel
mit der Kernkomponente des Profilers, nämlich mit der Profilbildungstufe 114,
werden daraus Daten in einem komprimierten Datenformat, nämlich im
sog. TAB delimited ASCII-Format, erzeugt, die bereits die gewünschten
Nutzerprofile wiedergeben. Die Nutzerprofile werden dann über eine
Profilaufbereitungsstufe 115 (auch DB_Builder genannt)
in Form von Steuerungsdaten D* an den AdServer 120 übergeben.
Außerdem
können
die Daten auch noch an eine Analysierungsstufe 130 (auch
Analyse-DB genannt) weitergegeben werden, die für Systemwartungszwecke und
Optimierungszwecke den Profilierungsprozess analysiert und ggfs.
dokumentiert.
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Das
Verfahren 10 und das danach arbeitende System 110 sind
weiterhin so ausgestaltet, dass die erstellten Nutzerprofile miteinander
verglichen werden und mittels vorgebbarer Prüfkriterien auf Vollständigkeit und
Gemeinsamkeit der Daten geprüft
werden (Schritt 15b). Dadurch werden evtl. unvollständige Nutzerprofile erkannt
und dann mit Daten aus vollständigen
Nutzerprofilen ergänzt.
Wenn also ein Nutzerprofil, das mit einem anderen Nutzerprofils
eine durch die Prüfkriterien
bestimmte ausreichende Gemeinsamkeit aufweist, unvollständig ist,
dann wird es mit Daten des anderen Nutzerprofils vervollständigt (Schritt 15c).
Das hat den großen
Vorteil, dass auch bei einer evtl. geringen Datenbasis eine qualitativ
hochgenaue Zielführung
der Werbung gelingt. In diesem Zusammenhang sind besonders die soziodemografischen
Daten D3 zu sehen, für
die einer eher kleine Datenbasis zu erwarten ist – denn nicht
alle WWW-Nutzer
sind auch gleichzeitig Dienste-Nutzer (hier z.B. Nutzer des Email-Dienstes).
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Anhand
der 4 wird beispielhaft gezeigt, wie einzelne unvollständige Nutzerprofile
sich ergänzen können:
Für den Nutzer
U wurde das Nutzerprofil PU berechnet, aus dem u.a. hervorgeht,
dass er 31 Jahre alt und männlich
ist sowie Interesse an Aktien, an Sport, insbesondere Fußball, und
an Autos hat. Durch Vergleich mit anderen Profilen, erkennt das
System, dass es ein ähnliches
Nutzerprofil PU' gibt,
das für
einen anderen Nutzer U' berechnet
wurde. Auch dieser Nutzer U' ist
31 Jahre alt und männlich.
Deshalb vergleicht das System die beiden Profile PU und PU' noch eingehender
und stellt fest, dass es zumindest ein gemeinsames Interesse gibt,
nämlich „Sport". Das System macht
nun einen Datenabgleich unter den Daten D2, wodurch für den Nutzer U
nun auch angenommen wird, dass er genauso wie der Nutzer U' Interesse an Politik
hat. Im umgekehrten Fall wird dem Nutzer U' zugerechnet, dass er sich gleichermaßen wie
der Nutzer U für
Fußball
und Autos interessiert. Durch diese Maßnahmen wurden beide Profile
PU und PU' ergänzt und
verbessert, was wiederum die Möglichkeiten
für genaue
Zielansprachen der Nutzer U und U' erweitert. Aus dem jeweiligen Profil
werden dann unter der entsprechenden Kennung UID Steuerungsdaten
D* für
den AdServer erzeugt.
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Wie
man aus der 4 ersehen kann, bietet bereits
eine relativ kleine Datenbasis eine große Vielfalt an Möglichkeiten,
die Nutzerprofile für
die Steuerung von Werbung effektiv auszuwerten. Beispielsweise kann über die
Daten D1 auch festgestellt werden, wann der Nutzer besonders aufnahmebereit
für welches
Interessengebiet ist. Am Beispiel des Nutzers U sieht man, dass
er gern vormittags Websites im Themenbereich Aktien besucht und
erst Abends sich über
die Themen Sport und Autos informiert. Also wird das System für diesen
Nutzer am Vormittag bevorzugt Werbung über Finanzdienste u.ä. schalten
(siehe in 2 das Banner AD1). Gegen Abend
wird das System aber bevorzugt Werbung über Sport und/oder Automobile
an den Nutzer U ausliefern. Durch diese und ähnliche Maßnahmen wird die Affinität für Online-Werbung
noch weiter erhöht.
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Das
hier beschriebene Verfahren kann auch dahingehend modifiziert werden,
dass es aus den Nutzerprofilen Gruppendaten extrahiert und zu einem
Gruppen-Profil zusammengeführt,
wobei die den Nutzern zugeordneten Nutzer-Identitäten verworfen werden. Somit
wird die Werbung weniger auf einzelne Nutzer hin ausgerichtet denn
auf typische Nutzergruppen, wie z.B. auf die Gruppe Junger Singles,
auf Familien, auf Sportler usw. Diese Art von zielgesteuerter Werbung
ist besonders sinnvoll, wenn gruppenspezifische Ereignisse und Angebote
beworben werden sollen (Single-Parties,
Familientage usw.). Dabei kann das System die Werbung noch durch
zusätzliche
Angaben über
die jeweilige Gruppe ergänzen,
wie z.B. die Anzahl der Gruppenmitglieder: „Single-Party am 22. Dez.
in Treffdorf – 212
Singles aus Deiner Region sind eingeladen – Komm auch Du". In allen Fällen bleibt
der einzelne Nutzer anonym, wird aber dennoch zielgerichtet angesprochen.
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Weitere Beschreibung
für die
bevorzugte Realisierung der Erfindung
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Zu
der obigen Beschreibung des Verfahren und Systems zur gezielten
Steuerung von Werbung wird nachfolgend noch folgendes ergänzend hinzugefügt:
Mit
der Erfindung wird eine bessere Platzierung von Werbung aller Art
in Informationsnetzwerken erreicht. Als ein bevorzugtes Anwendungsbeispiel
ist hier die Werbung über
Banner im WorldWideWeb zu nennen.
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Dazu
werden die Daten über
den Nutzer (User) anonym erfaßt
werden und bei der Platzierung der Banner berücksichtigt. Für die Veredelung
der vorhandenen Daten wird ein Profiler eingesetzt, der aufgrund von
Detailwissen über
einzelne User erlaubt, Rückschlüsse auf
die Gesamtuserschaft zu ziehen. Die Bereitstellung der Steuerungsdaten
erfolgt über
eine API (Application Programming Interface) im Adserver und wird vorzugsweise
komplett in bestehende Infrastrukturen eingebettet. Insbesondere
wird eine Anbindung von externen Komponenten an den Adserver (Callout)
realisiert und es werden die notwendigen Eingabedaten (Input-Parameter)
als Logfile zur Verfügung
gestellt. Die eigentlichen Eingabedaten können also entweder direkt aus
dem Logfile kommen oder auch aus einer aus dem LogFile speziell
aufbereiteten Datei.
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Für die Realisierung
des Systems sind folgende Hauptkomponenten und -Funktionen vorgesehen:
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Zur Funktion des ContentServers:
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Um
alle notwendigen Informationen für
die externen Komponenten zur Verfügung zu stellen, wird das herkömmliche
Logfile der SZM-Box um verschiedene Daten erweitert (Allgemeine
Informationen zur SZM-Box und SZM-Tags findet man unter http://www.infonline.de/support/szm.htm).
Zum einen wird die im Cookie vorhandene Nutzerkennung (UID) an den
SZM-Box-Aufruf mit übertragen.
Dazu wird der Adclient bei der Generierung des SZM-Tags diese Information
aus dem Cookie auslesen und als Parameter an den Aufruf anhängen. Dies
wird bei der anstehenden Überarbeitung
des Adclients mit erledigt.
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Zum
anderen werden die Userdaten beim Einloggen eines Users in einen
Dienst (wie z.B. www.freemail.de ) einmalig als Parameter an das
SZM-Tag angefügt.
Da es sich hier um persönliche
Daten des Users handelt, werden diese dazu verschlüsselt und
sind dadurch im Logfile nur verschlüsselt vorhanden. Damit der dafür verwendete
Algorithmus keiner externern Instituiton, insbesondere Werbepartnern,
mitgeteilt werden kann und um die Daten vor Missbrauch zu schützen, wird
vor der Übergabe
der Logfiles an die externe(n) Komponente(n) eine Entschlüsselung
der Daten durchgeführt.
Dabei werden die Daten z.B.
&pg=m&pa=32&pp=D_76131&pn=3A
mit
dem COPS-Classic Befehl crypt symetrisch verschlüsselt und als ein weiteres
Key-Value-Paar an die Variable
c_agof_var angehängt.
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Hinweis: „COPS" ist eine von der
Firma Cinetic (www.cinectic.de) entwickelte CM-Technologie eines "Corporate Online
Publishing System",
bei der grundsätzlich
alle Informationen in Datenbanken verkapselt werden. Das gibt dem
Anwender die Möglichkeit,
den erstellten Content vielfältig
zu verwenden, insbesondere den gleichen Content auf verschiedenen
Plattformen (Multisite) zu verwenden, den Content selbst aber zentral an
einer Stelle zu pflegen. COPS ist aber nicht nur die Plattform für reines
Content Management (CM), sondern auch ein Application Server, wodurch
eine hohe Skalierbarkeit und Performance erreicht wird.
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Um
der PFF-Komponente diese Daten in unverschlüsselter Form zur Verfügung zu
stellen, wird ein Python-Programm eingesetzt, das die Logfiles parst
und die Daten entschlüsselt
(siehe auch unten den Abschnitt "Logprozessor").
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Zur Erfassung der Befragungsdaten:
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Über den
Adserver wird ein Fragebogen ausgeliefert. Die Zusammenfassung der
Ergebnisse wird in den Formaten CSV, SPSS, oder Fixed-Length ASCII
Format bereitgestellt.
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Jede
Frage bezieht sich auf ein Fragetyp, dessen Ergebnis in der Ergebnisdatei
dargestellt wird. Die UID wird als Query-Parameter in der folgenden Form übergeben:
http://..../umfrage?p0=UID
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Weitere
Parameter können
den dafür
reservierten Variablen p0-p9 übergeben
werden. Diese Variablen werden dann auf Fragetypen gemappt, so dass
sich die UID in der Ergebnisdatei abgebildet wird.
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Zur SZM-Box:
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Die
SZM-Box ist eine Einheit/Komponente zur Zählung von Pageimpressions. Über den
Port 9000/9001 kann der Logstrom der Box abgegriffen werden und
für eigenen
Analysen verwendet werden. Es werden vorzugsweise zwei SZM-Boxen
eingesetzt und die Verfügbarkeit
beider Boxen wird über
Failover abgesichert.
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Für die Logstromstruktur
gilt folgendes: Der Datensatztrenner ist <NEWLINE> und der Trenner der Datenfelder ist <TAB>. Die Dateien beinhalten
Logdaten von einer Stunde. Der Dateiname beinhaltet Datum und die
Zeit der Log-Rotation.
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Hier
die Beschreibung der Felder:
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Die "Cookie-Flags" sind folgende:
N=
Neuer Cookie, R = Retournierter Cookie, ! = Reload
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Die
Parse-Codes sind folgende:
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Auflösung "Requested Url"
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Innerhalb
der Requested Url befindet sind neben einem sog. AGOF-Code ein variabler
Anteil. Innerhalb des variablen Anteils befinden sich frei definierbare
Key-Value-Pairs, die in Reihenfolge und Anzahl variieren können.
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Die
Syntax für
die "Requested Url" ist folgende:
/cgi-bin/ivw/CP/[Web.de-AGOF-Code];[variabler
Anteil]?i=[User-IP]&r=[referrer]
Der Referrer steht i.d.R. auf „undefined".
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Die
Syntax für "variabler Anteil:" ist wie folgt:
sc=
[ZMOD-Code] &uq=
[UID] &pa= [Alter-2stellig
(1-99)] &pg= [Geschlecht] &pp= [Land (3stellig),
PLZ (5stellig)] &pn=
[Nielsen-Gebiet (2stellig)
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Hier
ein Beispiel für
einen Logfile-Auszug:
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Zur Nutzerkennung UID:
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Die
Nutzerkennung (UID) kann folgende 2 Formate annehmen:
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-
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Zum Loghost:
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Der
Loghost greift den Logstrom des Logprozessors auf Port 9000/9001
ab und speichert die Daten auf Festplatte. Die Verfügbarkeit
des Loghosts und der Datenbereitstellung wird durch folgende Maßnahmen gewährleistet:
- • Der
Ausfall einer SZM-Box und Übernahme
der zweiten wird berücksichtigt,
in dem die Ports beider Boxen abgehört werden
- • Der
Loghost überwacht
sich selbst und startet sich selbst neu
- • Die
Statusinformationen des Loghosts werden in die NOC-Überwachung eingebunden
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Die
Rotation der Logs wird beim Überscheiten
einer konfigurierbaren Anzahl von Logzeilen oder einer Zeitspanne
gesteuert.
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Zum Logprozessor:
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Der
Logprozessor ist vorzugsweise ein Python-Programm und bezieht die
Logdaten vom Loghost, bereinigt sie und stellt sie der PFF-Komponent
zur Verfügung.
Das bedeutet im Speziellen:
- • Verschlüsselte Demographischen
Daten (D3) wie Alter, Geschlecht usw. werden entschlüsselt
- • Folgende
Key-Value-Pairs werden entfernt, falls die Wertebereiche nicht eingehalten
sind
– Alter:
Wert zwischen 1 und 99
– Geschlecht: "m"(männlich)
oder "w" (weiblich) einstellig
– PLZ: 3-stelliger
Ländercode
und ein 3-stelliger PLZ-Zahlencode
(weitere Kombinationen werden angepasst) [azA-Z_]{3}[0-9]{5}
– Nielsen:
Folgende Werte sind möglich
(1, 2, 3A, 3B, 4, 5, 6, 7)
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Der
Logprozessor bezieht vom Loghost die Logdateien. Die übertragenen
Dateien werden nach der Übertragung
auf den Logprozessor auf dem Loghost gelöscht.
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Der
Loghost lagert die bereinigten Logdateien für max. n-Tage.
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Über ein
Mountpoint stellt der Loghost der PFF-Komponente die Logfiles zur
Verfügung
(s. in 3 Übergang
von "101" auf "111" und "112"). Die PFF-Komponente
löscht
vom Loghost die verarbeiteten Dateien.
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Bereinigung der Befragungsdaten:
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Die
z.B. über
Fragebogen erhobenen Daten D3 werden überprüft und in einer tab-delimited-ASCII-Datei
mit Headern bereit gestellt.
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Folgende
Bereinigungen sind durchzuführen:
- • NULL
Werte werden mit Leerstring im Exportfile ausgewiesen
- • Überzählige Tabs
werden entfernt
- • Der
Datensatz mit der UID "$cookie.UID$" wird entfernt
- • Mehrfachbefragungen
werden herausgefiltert oder die PFF-Komponente überschreibt immer wieder den letzten
Datensatz
- • Postleitzahl
PLZ und Land in getrennten Feldern
- • Die
0 dient als "Nicht
belegt"
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Zum DB-Builder:
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Der
DB-Builder erstellt aus den vom Profiler/LDAP-System erzeugten Extrakten
eine für
den Adserver lesbare Datei, die auf die Adserver verteilt wird,
im Speziellen:
- • Konvertierung der vom Profiler/LDAP-System
erstellten Dateien von einem TAB-delimited ASCII-Format nach einem
vom Betreiber des Systems definierten komprimierten Format.
- • Verteilung
der Dateien auf die 3 Adserver
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Der
vom Profiler/LDAP-System erstellte DB-Dump wird dem DB-Builder auf einem
definierten Mountpoint zur Verfügung
gestellt.
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Zum AdServer:
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Der
Adserver besitzt sogenannte Callouts, innerhalb derer Programm-Erweiterungen
definiert werden können.
Bei jedem Requests wird die UID ermittelt, mit derer von der vom
DB-Builder bereitgestellten
Datenbank die Profilinformationen bezogen werden. Die von den Diensten
gelieferten Attribute werden um diese Profilinformationen erweitert.
Es ist für
den AdServer in evtl. nachlaufenden, späteren Prozessen und letztendlich
auch für
den Anwender transparent, woher die Segmentation Variablen kommen.
Somit kann auf gleiche Weise auf die von den Diensten oder vom Profiler
gelieferten Daten ein Order-Targeting durchgeführt werden.
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Bisherige
Tests haben gezeigt, dass die Gesamtperformance des Adservers abnehmen
kann, wenn die Latenzzeit des Zugriffes auf externe Ressourcen ansteigt.
Deshalb wird die Latenzzeit des Zugriffes auf die externe Datenbank
möglichst
unter 2ms gehalten. Bei längeren
Antwortzeiten ist der Request-Vorgang abzubrechen, so dass die angeforderten
Profilinformationen dem Targeting nicht zur Verfügung stehen (Timeout). Zusätzlich kann
per Konfiguration der Zugriff auf die Datenbank unterbunden werden,
so dass keine negativen Auswirkungen auf die Gesamtperformance auftreten.
Weiterhin kann jeder Zugriff auf die Datenbank (wird vom Betreiber
des Systems definiert) mit einem Timeout belegt werden, so dass
die Antwortzeiten ein Maximum nicht überschreiten.
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Darüberhinaus
kann innerhalb des Adclients ein Request-Timeout definiert werden, was die Zuverlässigkeit
und Sicherheit des System weiter erhöht.
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Skizzierung des Ablaufs:
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Die
externe Datenbank wird vorzugsweise vom Systembetreiber erstellt
ist eine einfache Filesystem-DB, in der Key-Value-Pairs gespeichert
werden. Die UID ist in diesem Fall der Key und die Profilinformation
der Value. Der Value besitzt keine von der Berkeley-DB vorgegebene
Struktur, so dass die Struktur von der Applikation bestimmt wird.
Innerhalb des Adserver-Prozesses wird durch den Einsatz des komprimierten Formats
des Daten kein signifikanter Speicher beansprucht. Vielmehr können die
komprimierten Daten allesamt im Hauptspeicher des Adserver-Prozesses
abgelegt werden.
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Die
hohe Performance wird durch den Filesystem-Cache erreicht werden,
der die zu letzt angeforderten Blöcke cached. Innerhalb einer
User-Session werden die angeforderten Daten somit hauptsächlich aus diesem
Cache bedient.
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Um
die Einbindung der externen Komponenten zu optimieren, noch folgende
Maßnahmen
vorgschlagen:
- • die Integration in den Adserver
ist per Konfiguration an- und
abschaltbar
- • es
gibt einen von außen
konfigurierbaren Timeout, wieviel Zeit die externer Komponente für ihre Antwort maximal
brauchen darf
-
Durch
die lokalen Datenbanken sind die Adserver vom LDAP-Server entkoppelt.
Ein Ausfall des LDAP-Servers beeinflußt das Auslieferungsverhalten
Adserver nicht.
-
Zur Verarbeitung der Logfiles:
-
Sollten
bei der Verarbeitung der Logfiles Probleme auftreten (Logstrom kann
nicht von der Box abgegriffen werden, Logfile fehlerhaft, Ausfall
des Rechners und damit verbundener Verlust von Logzeilen, ...),
so stellt dies keine Beeinträchtigung
des zur Verfügung
stehenden Profils dar, da statistisch gesehen ein einzelnes Logfile
nicht relevant für
die Erstellung der Profile ist.
-
Die
Erfindung ist nicht auf die hier beschriebenen Ausführungsbeispiele
beschränkt.
Vielmehr sind auch andere Ausgestaltungen der Erfindung denkbar,
insbesondere auch im Bereich der Telekommunikation, insbesondere
im Mobilfunkbereich, wo beispielsweise mit Hilfe der Erfindung gezielt
Werbung per SMS, MMS oder Banner im Browserfenster auf die Endgeräte (Handy,
PDA) der Teilnehmer geschaltet werden kann. Gleiches gilt auch für Werbung
per akustischen Hinweisen und/oder Audionachrichten auf Telefone
von Teilnehmern, insbesondere im Bereich von TK-Anlagen und Call-Center-Technologien.
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- LOGW
- Erfassungsmittel
für Online-Daten
(Logwriter)
- INTR
- Erfassungsmittel
für Befragungsdaten
- SOZD
- Erfassungsmittel
für Offline-Daten
- 100
- System
zur Steuerung von Werbung in einem
-
- Kommunikationsnetzwerk
- 101
- Dateien
mit Online-Daten D1(Logfiles)
- 102
- Dateien
mit Befragungsdaten D2
-
- (Interrogative
Daten)
- 103
- Dateien
mit Offline-Daten D3
-
- (Soziodemografische
Daten)
- 110
- Vorrichtung
zur Ermittlung von Profildaten
-
- (Profiler)
- 111
- Filter
für die
Online-Daten D1
- 112
- Filter
für die
Befragungsdaten D2
- 113
- Filter
für die
Offline-Daten D3
- 115
- Profilierungsmittel
- 116
- Adaptermittel
zu Anbindung eines AdServers
- 117
- Treiber
für ein
Daten-Analyse-Programm
- 118
- Mittel
für Datenauszug
- 120
- Vorrichtung
zur Steuerung und Schaltung von
-
- Werbeflächen (AdServer)
- 130
- Daten-Analyse-Programm