FI112712B - Ilmoitusten toimitusmekanismi - Google Patents

Ilmoitusten toimitusmekanismi Download PDF

Info

Publication number
FI112712B
FI112712B FI992700A FI19992700A FI112712B FI 112712 B FI112712 B FI 112712B FI 992700 A FI992700 A FI 992700A FI 19992700 A FI19992700 A FI 19992700A FI 112712 B FI112712 B FI 112712B
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
customer
profile
advertising
tcp
designation
Prior art date
Application number
FI992700A
Other languages
English (en)
Swedish (sv)
Other versions
FI19992700A (fi
Inventor
Ilkka Kukkonen
Original Assignee
Novo Meridian Oy
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Novo Meridian Oy filed Critical Novo Meridian Oy
Priority to FI992700A priority Critical patent/FI112712B/fi
Priority to AU23774/01A priority patent/AU2377401A/en
Priority to US10/149,387 priority patent/US20030106055A1/en
Priority to EP00987524A priority patent/EP1247225A1/en
Priority to CN00817238A priority patent/CN1411581A/zh
Priority to PCT/FI2000/001104 priority patent/WO2001044996A1/en
Publication of FI19992700A publication Critical patent/FI19992700A/fi
Application granted granted Critical
Publication of FI112712B publication Critical patent/FI112712B/fi

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Description

112/12
Ilmoitusten toimitusmekanismi
Keksinnön tausta
Keksintö liittyy menetelmiin ja laitteistoihin räätälöityjen mainosten toimittamiseksi asiakkaille.
5 Yleisenä ongelmana mainostamisessa on, että asiakkaat hukute taan mainoksiin, jotka eivät ole relevantteja heidän nykyisten toimintojensa suhteen. Toisin sanoen useimmat mainokset liittyvät tuotteisiin tai palveluihin, joista katsoja ei ole lainkaan kiinnostunut, tai mainos voisi kiinnostaa katsojaa mutta vain sopivampana ajankohtana.
10 Ilmoittajat kilpailevat kiivaasti venymättömästä resurssista, nimittäin potentiaalisten asiakkaiden huomiokyvystä. On arvioitu, että nykypäivän sanomalehden numero sisältää saman verran informaatiota kuin tyypillinen 1600-luvun kansalainen vastaanotti elinaikanaan. Tämän vuoksi ilmoittajat käyvät nollasummakilpailua, jossa yhden ilmoitusvälineen tai ilmoittajan etu on toisen 15 tappio.
Ilmoittajat pyrkivät tekemään älykkäitä arvauksia potentiaalisten asiakkaidensa tarpeista. Esimerkiksi Internet-käyttäjän tarkastellessa verkko-kauppiaan verkkosivuja, kauppias voi olettaa että kyseinen käyttäjä on ainakin lievästi kiinnostunut tietoliikenteestä, verkkoselailusta jne., ja tämän vuoksi en-20 simmäiset ilmoitukset valitaan tyypillisesti tällaisten tuotteiden joukosta. Ilmoit-' .: taja voi käyttää järjestelmää, joka valitsee ilmoituksen tietokannasta käyttämäl- lä yksinkertaista korrelaatiota käyttäjän syöttämän tiedon ja ilmoituksen välillä. Esimerkiksi sanan "housut” syöttäminen verkon hakukoneeseen voi aiheuttaa vaateyrityksen ilmoituksen näyttämisen. Kun käyttäjä ostaa jotakin, hänen 25 identiteettinsä tallennetaan, ja kun hän seuraavalla kerralla katsoo saman kauppiaan verkkosivuja, hänelle voidaan näyttää ilmoitus aiemman ostokäyttäytymisen perusteella. Kuitenkin käynti tietyllä verkkosivulla tai verkko-ostos kauppiaalta antaa vähän tai ei lainkaan todellista tietoa käyttäjän tulevasta käyttäytymisestä. Esimerkiksi yritys on saattanut ostaa tietokoneita säännölli-30 sesti, mutta todellisuudessa viimeksi ostettu tietokone oli viimeinen, joka tarvi-; taan lähitulevaisuudessa, eikä enempiä tietokoneita tarvita. Tunnetut ilmoitus- : ten toimitusmekanismit siis perustuvat käyttäjän käyttäytymisen ennusteisiin, joita ekstrapoloidaan nykyisestä tai aiemmasta käyttäytymisestä. Tällainen ekstrapolointi voi johtaa vääriin johtopäätöksiin, minkä vuoksi tunnetut ilmoitus-35 ten toimitusmekanismit tuottavat epärelevanttia informaatiota ja siten tuhlaavat taloudellisia ja teknisiä resursseja.
112/12 2
Osaratkaisu tähän ongelmaan on asiakasprofiilit, joilla seurataan asiakkaan kiinnostuksen kohteita ja ostokäyttäytymistä, ja näin saatua tietoa käytetään mainosten valintaan. Tällaiset tekniikat ovat kuitenkin hyödyttömiä tietyn asiakkaan muutaman ensimmäisen kontaktin aikana, kun tietoa tämän 5 tietyn asiakkaan ostokäyttäytymisestä ei ole käytettävissä. Lisäksi monissa maissa on rajoituksia sille, minkälaista tietoa saadaan kerätä mainostarkoi-tuksiin. Esimerkkejä yksittäisen tilaajan tarkkaan profilointiin perustuvasta mainosten jakelutekniikasta esitetään US-patentissa 5515098 ja EP-hakemuksessa 0847156.
10 Keksinnön lyhyt selostus
Keksinnön tavoitteena on siten kehittää mainosten toimittamiseen mekanismi, joka tarjoaa relevantimpaa tietoa kuin tunnetut mekanismit. Tämä tavoite saavutetaan menetelmällä ja järjestelmällä, joille on tunnusomaista se, mitä sanotaan itsenäisissä patenttivaatimuksissa. Keksinnön edulliset suori-15 tusmuodot ovat epäitsenäisten patenttivaatimusten kohteena.
Keksintö perustuu siihen ajatukseen, että ilmoitusten valinta ja asiakkaan seuranta (eli profilointi) jaetaan kahdelle erilliselle yksikölle. Seuraavaa termistöä käytetään kuvaamaan keksintöä. ’’Kuluttaja” on henkilö, joka on potentiaalisesti kiinnostunut tietyistä tuotteista, palveluista tai informaatiosta, joita 20 yleisesti kutsutaan nimikkeiksi. Henkilöä, joka todella vastaanottaa mainoksen . (palvelun tai informaation pyytämisen seurauksena), kutsutaan ’’asiakkaaksi”.
, · (Mainos lähetetään loogisesti asiakkaalle, mutta teknisesti asiakkaan päätelait teelle.) ’’Mainostaja” on jokin organisaatio, jonka mainoksia näytetään asiak-• kaalle. ’’Profiilintuottaja” on organisaatio, joka ylläpitää tyypillisiä kuluttajaprofii- . 25 leja. Nämä ovat profiileja, jotka ovat tyypillisiä joukolle asiakkaita, joille on yh teistä ainakin yksi ominaisparametri, kuten kotiosoite. ’’Palveluntarjoaja” on organisaatio, joka yhdistää valitun mainoksen asiakkaan todella haluamaan pal-veluun/informaatioon. Palveluntarjoaja valitsee mainoksen perustuen sovitus-prosessiin yhtäältä mainostarkoituksessa valittavissa olevien nimikkeiden ja 30 toisaalta kyseistä asiakasta vastaavan tyypillisen kuluttajaprofiilin välillä.
Keksinnön mukainen menetelmä voidaan toteuttaa suorittamalla ; seuraavat vaiheet: (1) Palveluntarjoaja ylläpitää mainostietokantaa, joka käsittää valittavissa olevia mainostietueita. Kukin mainostietue liittyy suoraan tai epäsuo-35 rasti mainostettavaan nimikkeeseen sekä nimikeprofiiliin, joka kuvaa tyypillisen tai todennäköisen ostajan kyseiselle nimikkeelle. Mainostietue on ’’valittavissa”, 112712 3 jos vastaava nimike voidaan valita mainontaan, esimerkiksi sen vuoksi että se liittyy mainostajaan, joka on ostanut täytettävän mainostilan ("banner”).
(2) Kun asiakas pyytää palvelua, palveluntarjoaja määrittää asiakkaan ainakin yhden ominaisparametrin. Ominaisparametri on edullisesti asiak- 5 kaan kotiosoite tai sisältää sen. Tämä keksinnön elementti perustuu havaintoon, että toisiaan lähellä olevien ihmisten ostokäyttäytyminen on paljon enemmän samanlaista kuin satunnaisesti valittujen ihmisten.
(3) Palveluntarjoaja käyttää yhtä tai useampaa ominaisparametria pyytääkseen tyypillisen kuluttajaprofiilin, joka on tyypillinen ennalta määrätylle 10 määrälle henkilöitä, joilla on olennaisesti samat ominaisparametri(t). Tämä keksinnön elementti piilottaa yksilöllisten kuluttajien ominaisuudet mainosta-mistarkoituksilta. Ominaisparametri(t) pyydetään edullisesti juridisesti erilliseltä yksiköltä, josta käytetään nimitystä "profiilintuottaja”.
(4) Palveluntarjoaja käyttää sovitusprosessia valitakseen valittavien 15 mainostietueiden joukosta ainakin yhden tietueen, joka liittyy nimikeprofiiliin, joka vastaa tyypillistä kuluttajaprofiilia. Palveluntarjoaja käyttää edullisesti painotettua korrelaatioanalyysiä löytääkseen nimikeprofiilin, joka antaa parhaan sovituksen tyypillisen kuluttajaprofiilin kanssa.
(5) Palveluntarjoaja poimii valitusta mainostietueesta (tai useam-20 masta) ainakin yhden nimikkeen mainostettavaksi asiakkaalle, noutaa vastaavan mainoksen paikallisesta muistista tai mainostajan verkkosivulta sekä yh- • ‘ distää noudetun mainoksen asiakkaan pyytämään palveluun/informaatioon.
Palveluntarjoajan ja profiilintuottajan pitäminen erillisinä loogisina : yksiköinä tuo sen edun, että yksilöllisten kuluttajien ominaisuudet piilotetaan 25 mainostamistarkoituksilta. Sen sijaan mainosten valinta perustuu käsitteeseen "tyypillinen kuluttaja”, jolla on olennaisesti samat ominaisparametrit, kuten kotiosoite, kuin sillä asiakkaalla jolle mainos toimitetaan. Pitämällä nämä erillisinä juridisina yksiköinä (esim. eri organisaatioissa) saavutetaan se lisäetu, että ei palveluntarjoajan eikä ilmoittajien tarvitse kerätä tietoa yksilöllisen asiakkaan .: 30 tavoista ja sosiaalisesta asemasta. On valtava työ kerätä ja järjestää suuria : määriä tyypillisiä kuluttajaprofiileja ja samalla suojata yksilöllisten kuluttajien yksityisyyttä. Keksinnön ansiosta useat palveluntarjoajat ja mainostajat voivat hyödyntää tämän tehtävän tuloksia. Relevantti tyypillinen kuluttajaprofiili perus-' tuu ennalta määrättyyn ihmismäärään, joka määrä valitaan siten, että se täyt- : 35 tää paikalliset lain vaatimukset. Jos tällaiset lain vaatimukset muuttuvat, ohjel mistomuutokset rajoittuvat profiilintuottajaan.
112/12 4
Keksinnön eräs näkökohta on menetelmä mainosinformaation tuottamiseksi palveluntarjoajalta asiakkaalle. Keksinnön toinen näkökohta on tieto-konejärjestely mainosinformaation tuottamiseksi asiakkaalle. Tietokonejärjes-tely on palveluntarjoajan laitteisto- ja ohjelmistokokonaisuus mainosinformaati-5 on tuottamiseksi pyydetyn palvelun yhteydessä. Tyypillisesti tietokonejärjestely käsittää ainakin yhden Internet-palvelimen ja operaattorin (tukihenkilökunnan). Ensisijainen esimerkki asiakaspäätteestä on Internet-selaimella varustettu henkilökohtainen tietokone.
Kuvioiden lyhyt selostus 10 Keksintöä selostetaan nyt lähemmin edullisten suoritusmuotojen yh teydessä, viitaten oheisiin piirroksiin, joista:
Kuvio 1 on lohkokaavio, joka esittää tietoliikennejärjestelmää jossa keksintöä voidaan käyttää;
Kuvio 2 on signalointikaavio, joka esittää mahdollista tapahtuma-15 joukkoa kuvion 1 mukaisessa järjestelmässä; ja
Kuvio 3 esittää kuvion 1 mukaisessa järjestelmässä käytettyjä eri datarakenteita.
Keksinnön yksityiskohtainen selostus
Kuvio 1 on lohkokaavio, joka esittää tietoliikennejärjestelmää jossa ·, 20 keksintöä voidaan käyttää. Neljä päälohkoa ovat: asiakas(paikka) C, palvelun tarjoaja SP, useita mainostajia A1 - An (joista käytetään yhteistä viitemerkkiä * A) sekä profiilintuottaja PP. Asiakaspaikka käsittää asiakaspäätteen CT, joka
: voi olla tavanomainen tietokone, jossa toimii Internet-selain. Asiakaspääte CT
on kytketty palvelimeen tietoliikenneverkon NW kautta. Verkko NW voi olla : 25 esimerkiksi Internet tai sen suljettu osaverkko, joista yhteisestä käytetään nimi tystä ’’intranet” tai ’’extranet”.
Palveluntarjoajan paikka SP käsittää tietoliikennepalvelimen CS ja kolme logiikkalohkoa, nimittäin palvelulogiikan SL, profiililogiikan PL ja mainos-logiikan AL. Logiikkalohkojen tarvitsemaa dataa kutsutaan vastaavasti viite-30 merkeillä SDB, PDB ja ADB, missä DB merkitsee tietokantaa (database). Palvelulogiikka SL tuottaa asiakkaan todella pyytämän palvelun (tai palvelut), kuten verkkokaupan, pankkitoiminnon, tietokonetreffipalvelun jne. Profiililogiikka PL muuntaa asiakkaan ominaisparametrin/t tyypillistä kuluttajaprofiilia koskevaksi kyselyksi. Esimerkki tällaisesta muunnoksesta on prosessi kotiosoitteen 112712 5 muuntamiseksi maantieteellisiksi koordinaateiksi. Mainoslogiikka AL valitsee nimikkeen, joka todennäköisimmin kiinnostaa asiakasta. Kevyesti kuormitetuissa järjestelmissä logiikkalohkot SL, PL ja AL sekä vastaavat tietokannat voidaan asentaa samaan tietokoneeseen, joka toimii tietoliikennepalvelimena 5 CS. Toisaalta raskaasti kuormitettu järjestelmä voi vaatia useita tietokoneita suorittamana jonkin tai jokaisen palveluntarjoajan SP toiminnoista.
Profiilintuottaja PP on palveluntarjoajasta SP erillinen looginen yksikkö. Se on edullisesti myös juridisesti erillinen yksikkö, kuten erillisen yhtiön ylläpitämä palvelinlaitteisto ja ohjelmistojärjestely. Eräs esimerkki profiilintuot-10 tajasta tunnetaan Experian Information Solutions, Inc -yhtiön (www.experian.com) kauppanimellä Mosaic. Eri maissa olevat palvelun jälleenmyyjät voidaan tavoittaa Experian:in kotisivun kautta. Esimerkiksi Suomessa tällaista palvelua tarjoaa Marknadsanalys Oy. Yhteys palveluntarjoajan SP ja profiilintuottajan PP välillä voidaan toteuttaa verkon NW (kuten Interne-15 tin) tai dedikoidun yhteyden 11 kautta.
Mainostajat A1 - An ostavat mainostilaa ja -aikaa palveluntarjoajalta SP. Ne voivat toimittaa mainossisältöä palveluntarjoajalle verkon NW kautta (tai tietokoneella luettavalla muistivälineellä postitse). Liiketaloudellisessa mielessä (alkuperäisten) mainostajien ja SP:n välissä voi olla mainostoimistoja, 20 mutta tällaiset detaljit ovat epärelevantteja keksinnön ymmärtämisen kannalta.
Nuoliparit kuvaavat tiedonkulkua kuvion 1 laitteiston ja logiikkaloh-kojen välillä. Asiakas aloittaa prosessin lähettämällä tunnisteensa ID ja palvelupyynnön SR. Asiakkaan ensimmäiseen istuntoon sisältyy asiakkaan kotiosoitteen HA pyytäminen. Palvelupyyntö SR välitetään palvelulogiikalle SR, jo-• 25 ka tuottaa pyydetyn palvelun. Kotiosoite HA välitetään profiililogiikalle PL, joka : muuntaa kotiosoitteen asiakkaan maantieteellisiksi koordinaateiksi XY. Ne lä- : hetetään profiilintuottajalle PP, joka vastaa palauttamalla tyypillisen kuluttaja- profiilin TCP. Tämä puolestaan välitetään mainoslogiikalle AL, jotta tämä valitsisi mainostietueen AR sen nimikkeen osalta, joka tarjoaa parhaan sovituksen 30 (esim. painotetun korrelaation) TCP:n kanssa. Mainostietue AR sisältää mai-nososoitteen AA, jota käytetään noutamaan vastaava mainos AD. Kuvion 1 tapahtumaketjussa mainos AD noudetaan linjaa pitkin vastaavalta mainostajalta A, mutta se voitaisiin aivan yhtä hyvin tallentaa paikallisesti tai pitää välimuistissa palveluntarjoajalla SP. Lopuksi valittu ja noudettu mainos AD yhdistetään 35 pyydetyn palvelun S kanssa, ja yhdistelmä (kuten bannerin sisältävä verkkosivu) lähetetään asiakkaalle.
112712 6
Kuvio 2 on signalointikaavio, joka esittää mahdollista tapahtuma-joukkoa yllä selostetussa järjestelmässä. Signalointikaavioon liittyvät tapahtumat on helpompi ymmärtää konkreettisen esimerkin yhteydessä, vaikka tulisi pitää mielessä, että tämä esimerkki on tarkoitettu selostamaan eikä rajoitta-5 maan keksinnön suoritusmuotoja. Oletetaan, että palveluntarjoaja on on-line -uutisia julkaiseva kustantaja. Asiakkaat voivat lukea tietyn uutisen navigoimalla vastaavalle uutissivulle. Kullakin uutissivulla on mainokselle varattu tila, josta käytetään nimitystä ’’banner”. Palveluntarjoaja voi myydä tällaisen bannerin tietyksi ajaksi tietylle mainostajalle, joka tässä tapauksessa voi olla autonvalmis-10 taja. Palveluntarjoajan kohtaama relevantti kysymys on: mitä tämän tietyn valmistajan automallia tulisi mainostaa asiakkaalle, tai toisin sanoen: minkä automallin asiakas todennäköisimmin hankkisi?
Vaiheessa 2-2 muodostetaan Internet-istunto asiakaspäätteen CT ja palveluntarjoajan SP välille. Kun asiakas ensimmäisen kerran käy palveluntar-15 joajan sivustolla, hänet rekisteröidään. Rekisteröintiin sisältyy asiakkaan nimen ja salasanan pyytäminen (asiakkaan tunnistamiseksi myöhemmin). Lisäksi rekisteröintiin sisältyy asiakkaan kotiosoitteen (katuosoitteen ja postinumeron) pyytäminen, jota käytetään myöhemmin määrittämään tyypillinen kuluttaja, joka vastaa tätä tiettyä asiakasta. Vaiheet istunnon muodostamiseksi ja asiak-20 kaan rekisteröimiseksi ovat ammattilaiselle hyvin tunnettuja. Vaiheessa 2-4 asiakas lähettää palvelupyynnön SR, pyytäen palveluntarjoajaa tuottamaan tietyn palvelun (suorittamaan toiminnon). Palvelupyyntö SR voi yksinkertai- • : simmillaan olla esimerkiksi komento navigoida tietylle verkkosivulle. Tämän suoritusmuodon tarpeisiin on olennaista, että vaiheen 2-4 jälkeen palveluntar- • 25 joaja tietää asiakkaan kotiosoitteen ja tämän pyytämän palvelun.
: Vaiheessa 2-6 palveluntarjoaja SP muuntaa asiakkaan kotiosoitteen HA maantieteellisiksi koordinaateiksi XY. Vaiheessa 2-8 palveluntarjoaja SP lähettää maantieteelliset koordinaatit XY profiilintuottajalle PP. Koordinaattien XY perusteella profiilintuottaja PP palauttaa tyypillisen kuluttajaprofiilin vai-30 heessa2-10.
: Vaiheessa 2-12 palveluntarjoaja SP etsii mainostietokannasta ADB
valittavissa olevia mainostietueita, eli tietueita jotka liittyvät mainoksiin joita ' : voidaan mainostaa asiakkaan sillä hetkellä pyytämän verkkosivun ban- ner(e)issa. Toisin sanoen SP noutaa kaikki mainostietueet, jotka liittyvät mai- ; 35 nostajiin, jotka ovat ostaneet kyseisen/t bannerin/t tänä hetkenä.
112/12 7
Vaiheessa 2-14 palveluntarjoaja SP suorittaa yksikkömuunnoksen tarvittaessa. Esimerkiksi profiilintuottajan PP palauttama tyypillinen kuluttaja-profiili TCP voi osoittaa tyypillisen kuluttajan palkan kyseisellä alueella paikallisina valuuttayksiköinä kuukaudessa, kun taas mainostaja (autonvalmistaja) voi 5 osoittaa, että tietty automalli on houkuttelevin ostajille, jotka ansaitsevat likimain 30000 euroa vuodessa.
Vaiheessa 2-16 palveluntarjoaja SP valitsee mainostietueen, joka liittyy nimikkeeseen, jolla on paras vastaavuus tyypilliseen kuluttajaprofiiliin TCP. Tämä nimikkeen ja tyypillisen kuluttajan sovitus selostetaan myöhemmin 10 tarkemmin kuvion 4 yhteydessä.
Vaiheessa 2-18 palveluntarjoaja SP noutaa valittuun mainostietuee-seen liittyvän mainoksen. Mainos voi olla tallennettu paikallisesti mainostieto-kannassa ADB, tai ADB voi sisältää vain linkin mainostajan verkkosivulle, josta mainos noudetaan. Vaiheessa 2-20 palveluntarjoaja SP muotoilee asiakkaan 15 pyytämän verkkosivun ja lisää noudetun mainoksen banneriin. Jos asiakkaan pyytämällä verkkosivulla on useita bannereita, vaiheet 2-12 ... 2-18 toistetaan kunkin bannerin osalta. Lopuksi, vaiheessa 2-22, verkkosivu(t) bannereineen lähetetään asiakaspäätteelle CT.
Kuvio 3 esittää kuvion 1 mukaisessa järjestelmässä käytettyjä eri 20 datarakenteita. Viitemerkki EF osoittaa syötelomaketta asiakkaan ensirekiste-röintiä varten. Keksinnön edullisten suoritusmuotojen tarkoituksiin on neljä re-: levanttia kenttää. Asiakkaan nimeä 31 ja salasanaa 32 käytetään tunnista maan asiakas myöhemmissä istunnoissa. Katuosoite 33 ja postinumero 34 ; muodostavat asiakkaan kotiosoitteen HA. Palveluntarjoaja SP jäsentää (parse) ’ 25 katuosoitteen 33 kadunnimen ja talonnumeron erottamiseksi paikallisen käy tännön mukaisesti. (Joissakin maissa talonnumero edeltää kadunnimeä, joissakin asia on päinvastoin.) Postinumero 34 määrittää oikean kaupungin tai muun alueen (monet kadunnimet esiintyvät useammassa kuin yhdessä kaupungissa).
30 Kuinka katuosoitteet voidaan muuntaa maantieteellisiksi koordinaa teiksi? On ilmeisestikin epäkäytännöllistä tallentaa kunkin talon maantieteelliset koordinaatit. Toisaalta ei selvästikään riitä tallentaa vain kunkin kadun pää-; tepisteitä, koska jotkut kadut ovat mutkallisia ja joillakin talotiheys vaihtelee huomattavasti. Tämä ongelma voidaan ratkaista sopivan muunnostaulukon 36 35 ja interpoloinnin avulla. Muunnostaulukossa 36 on merkintä kunkin kadun pää- 112/12 8 tepisteitä varten. Lisäksi taulukossa 36 on merkinnät paikoille, joissa kadun suunta ja/tai talotiheys muuttuu. Joidenkin katujen osalta voi riittää vain parittomien (tai parillisten) numeroiden tallentaminen, mutta on myös katuja, joiden eri puolien välillä on huomattava numerosiirtymä. Niinpä SP voi käyttää seu-5 raavaa logiikkaa: jos kyseisellä talonnumerolla on tietty pariteetti (pariton tai parillinen), ja kadulla on merkintöjä molemmille pariteeteille, niin käytetään vain kyseisen pariteetin merkintöjä. Muunnos osoitteesta koordinaateiksi tapahtuu seuraavasti. Palveluntarjoaja SP etsii ensin muunnostaulusta 36 kyseisen ka-dunnimen ja talonnumeron. Ellei tarkkaa vastaavuutta löydy, valitaan seuraa-10 vaksi korkeampi ja alempi talonnumero ja oikeat koordinaatit lasketaan lineaarisella interpolaatiolla. Kuvion 3 esimerkissä kotiosoite HA on ”123 Main Street, 12345 Bigcity”. Koska osoitteelle ”123 Main Street” ei ole merkintää, SP inter-poloi (lineaarisesti) seuraavaksi alemman talonnumeron 75 ja seuraavaksi korkeamman talonnumeron 139 välillä. Koordinaatit XY ovat {6738, 20877}. Ihan-15 netapauksessa koordinaatit tallennetaan joka kadunkulmaa varten, mikä minimoin interpoloinnin tuottaman virheen.
Viitemerkki ADB osoittaa mainostietokantaa, joka käsittää mainos-tietueiden AR taulukon. Kutakin mainostettavaa nimikettä kohti on ainakin yksi mainostietue. Kussakin mainostietueessa AR tulisi olla kenttä tai linkki kutakin 20 seuraavaa varten: nimikekoodi ja/tai nimi IC, nimikeprofiili IP, mainostajakoodi AC ja mainososoite AA. Jotkut mainostietueet voidaan valita. Tällaisia tietueita kutsutaan valittavissa oleviksi mainostietueiksi SAR. Yksi esimerkki valittavissa olevien mainostietueiden joukon määrittämiseksi selostettiin kuvion 2 yhteydessä. Tuossa esimerkissä tietty banned tietyllä verkkosivulla myytiin yhdelle • 25 mainostajalle tietyksi ajaksi, ja mainostajakoodia AC käytettiin noutamaan valit tavissa olevat mainostietueet SAR. Mainososoite AA on todellisen mainoksen AD osoite (kuten Universal Resource Locator). Osoite AA voi osoittaa palveluntarjoajan paikalliseen muistiin tai kyseisen mainostajan verkkosivulle. Nimi-keprofiileja IP, IP1 - IP4, käytetään määrittämään, mikä nimike on todennäköi-30 simmin houkutteleva tyypilliselle kuluttajalle, joka asuu kyseisen asiakkaan alueella. Nimikeprofiilien IP rakenne voi vaihdella mainostajien kesken. Esimerkiksi palkka ja perheen koko ovat tärkeitä kriteerejä autonvalmistajille mut- * ta kirjankustantajille todennäköisesti eivät ole. Nimikeprofiilit IP sisältävät edul-, lisesti myös suhteellisia painokertoimia. Esimerkiksi urheiluautojen ostajat ovat ; 35 voittopuolisesti miehiä, kun taas keskikokoisten perheautojen ostajien suku- 112/12 9 puolijakauma on tasaisempi. Niinpä urheiluauton nimikeprofiilissa on todennäköisesti merkintä ’’mies” ja korkea painokerroin sukupuolelle.
Tyypillisen kuluttajaprofiilin noutaminen profiilintuottajalta PP selostettiin jo kuvion 2 yhteydessä (vaiheet 2-8 ja 2-10). Tämän suoritusmuodon 5 tarpeisiin TCP voi sisältää seuraavia merkintöjä: tulo, ikä, perheen koko, aktiviteetit sekä kuukausittainen rahankäyttö ruokatavaroihin, kirjoihin jne. TCP voi osoittaa tai olla osoittamatta sukupuolen todennäköisen arvon, mutta asiakkaan sukupuoli määritetään parhaiten asiakkaan nimen tai syötelomakkeessa EF olevan (ei näytetyn) erillisen merkinnän perusteella.
10 Mainoksen valintaprosessia selostetaan nyt tarkemmin konkreetti sen esimerkin valossa. Oletetaan, että täytettävä banned on myyty autonvalmistajalle, joka - tämän esimerkin tarpeisiin - tarjoaa neljää mallia: kaupunkiau-to, neliovinen perheauto, farmari (STW) ja urheiluauto. Vastaavat nimikeprofiilit ovat seuraavat: __Kaupunki Paino (%) Sedan Paino (%) STW Paino (%) Urheilu Paino (%)
Palkka__30000_20 40000_30 50000_25 60000_40
Sukupuoli__N_40_M_0_M_25_M_40
Ikä__30_20_40_30_50_20_35_10
Perhekoko__1_20_3_40_4_30_2_10 15 100| 100| 100| 1ÖÖ ... eli selväkielellä kaupunkiauton tyypillinen ostaja on 30-vuotias yksin elävä nainen, joka ansaitsee 30000 euroa vuodessa. Tälle autolle suku-·. puolella on korkein painokerroin (40%), ja palkan iän ja perhekoon painoker- 20 toimet ovat 20%. Oletetaan lisäksi, että profiilintuottaja PP palauttaa tyypillisen . kuluttajaprofiilin TCP, joka osoittaa palkaksi 50000, iäksi 45 ja perhekooksi 3.
Tässä esimerkissä TCP ei osoita sukupuolta, mutta se voidaan määrittää implisiittisesti asiakkaan nimen perusteella tai eksplisiittisesti syötelomakkeessa ' EF olevan (ei näytetyn) erillisen kentän perusteella. Oletetaan, että asiak- 25 kaamme on nainen. Tässä esimerkissä 50000 euron palkka näyttää osoittavan täydellistä vastaavuutta farmarin kanssa, kun taas kaupunkiauto on ainoa mal-, : li, jonka ostajat ovat voittopuolisesti naisia.
: , Keksinnön edullisen suoritusmuodon mukaisesti palveluntarjoaja SP
. hyödyntää painotettua korrelaatioanalyysiä määrittääkseen asiakasta eniten 30 houkuttelevan auton. NTCp ja N|P osoittavat vastaavia parametreja (kuten ikää : : tai palkkaa) TCP:ssä ja IP:ssä vastaavasti. Kullekin parametriparille (NTCp ja i Nip) vastaava korrelaatiokerroin voidaan laskea seuraavasti:
Korrelaatio = 1 - ABS(Nip - Njcp) / MAX (N|P, NTcp).
112/12 10 missä ABS tarkoittaa itseisarvoa ja MAX tarkoittaa maksimia eli ’’suurempi näistä”.
Sukupuolen osalta korrelaatio voi olla nolla tai yksi, riippuen siitä onko kyseinen asiakas nimikeprofiilin osoittamaa sukupuolta. Painotettu korre-5 laatio on yllä oleva korrelaatio kerrottuna vastaavalla painolla nimikeprofiilissa IP. Laskennan tulokset ovat seuraavat: __Kaupunkiauto__Perheauto__Farmari__Urheiluauto __Korr Pain, korr.__Korr Päin, korr,__Korr Päin, korr.__Korr Pain, korr.
Palkka__0,60 12,00 0,80 24,00 1,00 25,00 0,80 32,00
Sukupuoli__1,00 40,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Jkä__0,67 13,33 0,89 26,67 0,89 17,78 0,78 7,78
Perhe__0,33 6,67 1,00 40,00 0,67 20,00 0,67 6,67
Pisteet _ 72,00 _ 90,67 _ 62,78 _ 46,44
Niinpä neliovinen perheauto, jolla on parhaat pisteet, näyttää olevan 10 houkuttelevin malli, ja se valitaan mainostettavaksi.
Experian-järjestelmän tuottamat todelliset profiilit ovat paljon monipuolisempia kuin näiden esimerkkien yhteydessä näytetyt, mutta nämä yksinkertaiset esimerkkiprofiilit ovat riittäviä keksinnön periaatteen havainnollistamiseksi.
15 Yllä esitetyllä mainosten valintaprosessilla on se pieni haitta, että samalle sivulle palaava asiakas näkee saman mainoksen toistamiseen niin kauan kuin sama mainostila on myyty samalle mainostajalle. Esimerkiksi verk-: kosivu voi luetella käytettyjä autoja ja asiakas tarkistaa tämän sivun päivittäin.
Keksinnön edelleen kehitetyn edullisen suoritusmuodon mukaisesti palvelun-** 20 tarjoaja SP heikentää sellaisten mainosten suosiota, jotka on hiljattain näytetty asiakkaalle. Tämä voidaan toteuttaa esimerkiksi ylläpitämällä asiakaskohtaista välimuistia (cache), joka osoittaa muutaman (esimerkiksi 10) asiakkaalle vii- ' : meksi näytetyn mainoksen. Jos mainos luetellaan asiakaskohtaisessa väli- ' _ muistissa, kyseisen nimikkeen pisteistä voidaan vähentää jonkin verran. Olete- 25 taan vielä yllä olevassa esimerkissä, että asiakas on äskettäin nähnyt perheauton mainoksen. Niinpä sen pisteistä 90,67 vähennetään 20, jolloin jää 70,67.
:' Tässä tapauksessa asiakas näkisi kaupunkiauton mainoksen, koska sillä on 72 ; : pistettä.
112/12 11
Ilmeisten kaupallisten etujen lisäksi keksinnöllä on myös tiettyjä teknisiä etuja. Esimerkiksi tietoliikenneresursseja voidaan säästää, koska räätälöity mainonta kuluttaa vähemmän kaistaleveyttä kuin satunnaisesti valittu mainonta. Lisäksi tallennustilaa ja työtä säästetään, koska keksintö vapauttaa pal-5 veluntarjoajan asiakasprofiilitietokannan ylläpitämisestä.
Vaikka keksintö on selostettu edullisten suoritusmuotojen yhteydessä, se ei rajoitu näihin esimerkkeihin vaan se voi vaihdella oheisten patenttivaatimusten puitteissa.

Claims (7)

12 112712 Patentti vaati m u kset
1. Menetelmä mainosinformaation (AD) toimittamiseksi palveluntarjoajalta (SP) asiakkaalle (C), tunnettu siitä, että: (1) ylläpidetään mainostietokantaa (ADB), joka käsittää valittavissa 5 olevia mainostietueita (SAR), joista kuhunkin liittyy suoraan tai epäsuorasti nimike (39a) ja nimikeprofiili (IP1 - IP4); (2) määritetään ainakin yksi asiakkaan (C) ominaisparametri (HA); (3) käytetään ainakin yhtä ominaisparametria (HA) määrittämään tyypillinen kuluttajaprofiili (TCP), joka on tyypillinen ennalta määrätylle määrälle 10 ihmisiä, joilla on olennaisesti sama ainakin yksi ominaisparametri (HA); (4) valitaan valittavissa olevien mainostietueiden (SAR) joukosta ainakin yksi mainostietue (39), joka liittyy nimikeprofiiliin (IP1), joka vastaa tyypillistä kuluttajaprofiilia (TCP); ja (5) poimitaan valitusta mainostietueesta (39) ainakin yksi nimike 15 (39a) mainostettavaksi asiakkaalle (C).
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ennalta määrätty määrä ihmisiä valitaan siten, että se täyttää lain vaatimuksen, että yksittäisen ihmisen tietoja ei käytetä mainosten valintaan.
3. Patenttivaatimuksen 1 tai 2 mukainen menetelmä, tunnettu 20 siitä, että ainakin yksi ominaisparametri (HA) käsittää asiakkaan (C) kotiosoit- ' ; teen.
4. Patenttivaatimuksen 3 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, : että käyttävässä vaiheessa (3): määritetään asiakkaan karttasijainti (XY) kotiosoitteen (HA) perus- v : 25 teella;ja määritetään tyypillinen kuluttajaprofiili (TCP) asiakkaan karttasijain- · : nin (XY) perusteella.
5. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ylläpidetään ainakin yhtä muunnostaulua muuntamaan 30 nimikeprofiileissa (IP1 - IP4) ja tyypillisessä kuluttajaprofiilissa (TCP) olevien . /, erilaisten yksiköiden välillä.
6. Palvelintietokonejärjestely (SP), joka on toiminnallisesti kytkettävissä asiakkaan (C) päätteeseen (CT), joka palvelintietokonejärjestely käsittää 112/12 13 palvelulogiikan (SL, SDB) palvelun tuottamiseksi vasteena palvelupyyntöön (SR) asiakkaalta; tunnettu siitä, että palvelintietokonejärjestelyyn kuuluu: - mainostietokanta (ADB), joka käsittää valittavissa olevia mainos-5 tietueita (SAR), joista kuhunkin liittyy suoraan tai epäsuorasti nimike (39a) ja nimikeprofiili (IP1 - IP4); - syötevälineet (2-4, EF) vastaanottamaan ainakin yksi asiakkaan (C) ominaisparametri (HA); - profiililogiikka (PL, 2-6 ... 2-10) noutamaan ainakin yhden omi-10 naisparametrin (HA) perusteella tyypillinen kuluttajaprofiili (TCP), joka on tyypillinen ennalta määrätylle määrälle ihmisiä, joilla on olennaisesti sama ainakin yksi ominaisparametri (HA); sekä - mainoslogiikka: -- valitsemaan (2-16) valittavissa olevien mainostietueiden (SAR) 15 joukosta ainakin yhden mainostietueen (39), joka liittyy nimikeprofiiliin (IP1), joka vastaa tyypillistä kuluttajaprofiilia (TCP); ja - - poimimaan valitusta mainostietueesta (39) ainakin yhden nimikkeen (39a) mainostettavaksi (2-18 ... 2-22) asiakkaalle (C).
7. Tietokoneella luettava muistiväline, joka käsittää ohjelmiston, 20 tunnettu siitä, että ohjelmiston suorittaminen palvelintietokonejärjestelyssä T (SP), joka on toiminnallisesti kytketty asiakaspäätteeseen (CT) saa palvelintie- : tokonejärjestelyn suorittamaan jonkin patenttivaatimuksen 1-5 mukaisen me netelmän vaiheet. Λ Ί r, 7 y\ n I iz/ Iz 14
FI992700A 1999-12-16 1999-12-16 Ilmoitusten toimitusmekanismi FI112712B (fi)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI992700A FI112712B (fi) 1999-12-16 1999-12-16 Ilmoitusten toimitusmekanismi
AU23774/01A AU2377401A (en) 1999-12-16 2000-12-15 On-line advertisement mechanism
US10/149,387 US20030106055A1 (en) 1999-12-16 2000-12-15 On-line advertisement mechanism
EP00987524A EP1247225A1 (en) 1999-12-16 2000-12-15 On-line advertisement mechanism
CN00817238A CN1411581A (zh) 1999-12-16 2000-12-15 在线广告机制
PCT/FI2000/001104 WO2001044996A1 (en) 1999-12-16 2000-12-15 On-line advertisement mechanism

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI992700 1999-12-16
FI992700A FI112712B (fi) 1999-12-16 1999-12-16 Ilmoitusten toimitusmekanismi

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FI19992700A FI19992700A (fi) 2001-06-17
FI112712B true FI112712B (fi) 2003-12-31

Family

ID=8555758

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI992700A FI112712B (fi) 1999-12-16 1999-12-16 Ilmoitusten toimitusmekanismi

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20030106055A1 (fi)
EP (1) EP1247225A1 (fi)
CN (1) CN1411581A (fi)
AU (1) AU2377401A (fi)
FI (1) FI112712B (fi)
WO (1) WO2001044996A1 (fi)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7302404B2 (en) * 2000-02-14 2007-11-27 Auctionkiller Method and apparatus for a network system designed to actively match buyers and sellers in a buyer-driven environment
US20030033160A1 (en) * 2001-08-09 2003-02-13 Masako Tabei System for supporting business activities and system for preparing data for supporting business activities
NO318845B1 (no) * 2003-02-04 2005-05-09 Ip Vision Ab Framgangsmate og anordning for distribusjon av videoinformasjon
CN101038648A (zh) * 2006-03-17 2007-09-19 腾讯科技(深圳)有限公司 基于搜索引擎的广告信息投放方法及广告信息发布服务器
US20080235051A1 (en) * 2007-03-19 2008-09-25 Doug Krotzer Internet-based system for curing alcoholism and other human problem conditions, and for assuring continued participation by clients to assure commercial viability
EP2224391A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-01 Research In Motion Limited Advertising server for delivering targeted advertisements to a mobile wireless device and associated method
US8606248B2 (en) 2009-02-27 2013-12-10 Blackberry Limited Advertising server for delivering targeted advertisements to a mobile wireless device and associated methods

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5446919A (en) * 1990-02-20 1995-08-29 Wilkins; Jeff K. Communication system and method with demographically or psychographically defined audiences
US5515098A (en) * 1994-09-08 1996-05-07 Carles; John B. System and method for selectively distributing commercial messages over a communications network
US5724521A (en) * 1994-11-03 1998-03-03 Intel Corporation Method and apparatus for providing electronic advertisements to end users in a consumer best-fit pricing manner
US6002393A (en) * 1995-08-22 1999-12-14 Hite; Kenneth C. System and method for delivering targeted advertisements to consumers using direct commands
US5931901A (en) * 1996-12-09 1999-08-03 Robert L. Wolfe Programmed music on demand from the internet
FI107423B (fi) * 1998-05-28 2001-07-31 Ericsson Telefon Ab L M Mainoksia tietoverkossa
US6295528B1 (en) * 1998-11-30 2001-09-25 Infospace, Inc. Method and apparatus for converting a geographic location to a direct marketing area for a query
US6216129B1 (en) * 1998-12-03 2001-04-10 Expanse Networks, Inc. Advertisement selection system supporting discretionary target market characteristics
AU4364500A (en) * 1999-04-20 2000-11-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Advertising management system for digital video streams

Also Published As

Publication number Publication date
FI19992700A (fi) 2001-06-17
CN1411581A (zh) 2003-04-16
AU2377401A (en) 2001-06-25
WO2001044996A1 (en) 2001-06-21
US20030106055A1 (en) 2003-06-05
EP1247225A1 (en) 2002-10-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5186569B2 (ja) ソーシャルネットワーキングウェブサイト上の社交的広告および他の情報メッセージ、ならびにその広告モデル
Berthon et al. The World Wide Web as an advertising medium
Berthon Marketing communication and the world wide web
JP5186570B2 (ja) ソーシャルネットワーキングウェブサイトにおいて別のドメインでの行動についての情報を通信すること
US7945476B2 (en) Internet contextual advertisement delivery system
Pura Linking perceived value and loyalty in location‐based mobile services
US8484073B2 (en) Method of distributing targeted internet advertisements
Khalifa et al. Drivers of Internet shopping
KR100850848B1 (ko) 웹사용자에 최적화된 광고 및 이벤트 제공 방법 및 시스템
US20050071252A1 (en) Utilization of accumulated customer transaction data in electronic commerce
US20030023481A1 (en) Method of selecting an internet advertisement to be served to a user
US20020103703A1 (en) System for providing rewards to a user who reviews an advertiser's web site in response to clicking on a banner advertisement
US20090030801A1 (en) Permissive search intent registry
WO2001039023A2 (en) Method and facility for capturing behavioral and profile data during a customer visit to a web site
US20030023511A1 (en) Automated system and method for tracking online activity to initiating information source
US8190496B2 (en) Method and system of directed advertising
FI112712B (fi) Ilmoitusten toimitusmekanismi
US20050075946A1 (en) Data accumulation and segmentation system in electronic commerce
JP2002269315A (ja) インターネット上のトラッキング・システム
US20130103500A1 (en) Online promotional tool
US20020052757A1 (en) Network data sharing system
KR20000036762A (ko) 인터넷 상에서의 사이버 광고게시판을 이용한 광고방법
US20030220833A1 (en) On-line promotion method
JP2005222154A (ja) 情報配信システム
KR100337659B1 (ko) 계층적 인터넷 사이트를 이용한 전자상거래 방법

Legal Events

Date Code Title Description
MA Patent expired